JP6153859B2 - 移動手摺り劣化診断装置 - Google Patents

Description

本発明は、エスカレーターや移動歩道などの乗客コンベアに備えられている移動手摺りの劣化状態を診断する移動手摺り劣化診断装置に関する。

この種の技術として、例えば特開２０１２−１５８４１１号公報（特許文献１）に記載された発明が知られている。この特許文献１に記載された発明は、踏段の両側に立設された一対のレール支持部材と、一対のレール支持部材の上部にそれぞれ固定されたガイドレールと、各ガイドレールに摺動可能に係合されるように、踏段の移動方向に移動可能に取り付けられた移動手すりと、各移動手すりを踏段の移動方向に沿って移動するように駆動する駆動部とを備えるエスカレーターの移動手すり装置において、少なくとも１の移動手すりの裏面を点検するための移動手すり用点検装置であって、少なくとも１のガイドレールの一部を構成するレール要素と交換されて、レール支持部材に着脱可能に取り付けられた点検ユニットを備え、点検ユニットは、移動手すりの裏面を撮影する撮影部を含み、撮影部は、レール支持部材に点検ユニットが取り付けられ、駆動部が移動手すりを移動させている状態で、移動手すりの裏面を連続的、または間欠的に撮影することを特徴とするものである。

特開２０１２−１５８４１１号公報

前記特許文献１記載の技術では、移動手摺ガイドレールを構成するレール要素の一部を取り外し、取り外したレール要素部分から移動手摺り裏面の状態を撮影するカメラが備えられた移動手摺点検装置を挿入し、移動手摺りの裏面を撮影するようになっている。そして、移動手摺り裏面の摩耗、損傷、及びつなぎ部の異常は、カメラによって撮影したデータをノートパソコンのような外部コンピュータにより読み出し、撮影データを再生させ、作業員が移動手摺裏面の摩耗、損傷、及びつなぎ部の異常状態の画像を目視で確認していた。

しかし、移動手摺りの摩耗・劣化状態の判断を作業員の目視に基づいて行うと、摩耗・劣化状態の判断が個人の裁量に委ねられることになる。このように個人の裁量で判断すると、作業員によって判断にばらつきがでるという不都合が生じる。

そこで、本発明が解決しようとする課題は、移動手摺り裏面の劣化診断を定量的且つ高精度で行うことができるようにすることにある。

前記課題を解決するために、本発明は、乗客コンベアの移動手摺りを稼動させた状態で、前記移動手摺り裏面を、カメラを用いて撮影し、前記カメラで撮影した撮影画像の画像データに基づいて前記移動手摺りの劣化状態を診断する移動手摺り劣化診断装置において、作業員が点検毎に入力した前記移動手摺りの最新の劣化サイズを保管するサーバーと、前記最新の劣化サイズの大きさに基づいて点検時の撮影画像を複数の領域に分割し、分割された領域の画像データを読み込み、読み込んだ前記領域を劣化状態の診断処理に使用するデータ処理装置と、を備え、前記サーバーは、前記最新の劣化サイズに基づいて１つの劣化部を１つの領域に含むように点検時のグループ分割数と分割方向を最適化する最適化処理を行うグループ分割最適化処理部を含み、前記最新の劣化サイズは２回目以降に行われる劣化状態の診断処理に使用されることを特徴とする。

本発明によれば、移動手摺り裏面の劣化診断を定量的且つ高精度で行うことができる。なお、前記以外の課題、構成及び効果は、以下の実施形態の説明によって明らかにされる。

本発明の一実施形態に係る移動手摺り劣化診断装置が取り付けられる乗客コンベアとしてのエスカレーターの概要構成を示す斜視図である。 図１のエスカレーターの概略構成を示す側面図である。 本発明の一実施形態に係る移動手摺り劣化診断装置のカメラを乗客コンベアに取り付けた状態の概要を示す斜視図である。 本発明の一実施形態に係る移動手摺り劣化診断装置の撮影画像をグループ分割した一例を示す図である。 本発明の一実施形態に係る移動手摺り劣化診断装置のブロック図である。 本発明の一実施形態に係る移動手摺り劣化診断装置の撮影画像を移動手摺りの移動方向と同方向にグループ分割した一例を示す図である。 本発明の一実施形態に係る移動手摺り劣化診断装置の撮影画像を移動手摺りの移動方向に対して垂直方向にグループ分割した一例を示す図である。

以下、本発明の実施形態について、図面を参照しながら説明する。

図１は本発明の一実施形態に係る移動手摺り劣化診断装置が取り付けられる乗客コンベアとしてのエスカレーターの概要を示す斜視図である。乗客コンベアとしては、エスカレーターの他に例えば移動歩道などもあるが、本実施形態では、エスカレーターを例にとって説明する。

同図において、エスカレーター１は、乗客が乗るステップ２と、ステップ２の進行方向と同方向に移動する移動手摺り３を備えている。移動手摺り３は、ステップ２の進行方向に対してステップ２の左右両側に設けられている。

移動手摺り３は無端状に構成され、ステップ２の両側にステップ２の移動方向と平行に設けられた欄干４に沿って周回するようになっている。すなわち、移動手摺り３は、欄干４の上方側ではステップ２の進行方向と同方向に移動し、欄干４の端部に至ると円弧状に下方に移動して上下逆の状態でスカートガード等を備えたデッキ５内部に引き入れられる。そして、デッキ５内を通って欄干４の反対端部に至り、上下逆の状態でデッキ５から外部に出て円弧状に上方に移動して欄干４の上方側に戻るという循環をしている。また、デッキ５内部には移動手摺り３を駆動する駆動装置等が設けられている。

図２は図１のエスカレーター１の概略構成を示す図で、側面から見た状態を示す。エスカレーター１は上階の床下と下階の床下に埋め込まれると共にその間に掛け渡されたフレーム６を備えている。そして、上階の床下に設けられた図示しない駆動装置により回転駆動されるスプロケット７と下階の床下に設けられた従動スプロケット８に図示しないチェーンを巻きかけ、そのチェーンに図１に示す複数のステップ２が無端状に設けられている。

移動手摺り３は図２に示すように移動手摺り駆動用のターミナルギア９によって駆動される。ターミナルギア９は前記スプロケット７とチェーン１０により連結され、同期回転するようになっている。これによりスプロケット７による駆動力を受けて、移動手摺り３とステップ２は同じ速度で同方向に駆動される。

デッキ５及びフレーム６内はエスカレーター１の種々の構成部品が多数配置されており、デッキ５の内部に何らかの装置を取り付けることはスペース的に厳しい。しかし、フレーム６内には、図２に示すように移動手摺り３にたるみを持たせた移動手摺りたるみ部Ｔが存在する。この移動手摺りたるみ部Ｔは移動手摺り支持ガイド１１に支持され、断面凹状の移動手摺り３が移動手摺り３の帆布面である凹部を上方に向け、その上方にスペースを有する状態となっている。

このような構成を有するエスカレーター１に対して、本実施形態に係る移動手摺り劣化診断装置１２のカメラ１３は、カメラ取付機構１６を介してエスカレーター１を構成する不稼動部品であるフレーム６に取り付けられる。カメラ１３はデッキ５及びフレーム６内を移動してくる移動手摺り３の復路側の移動手摺りたるみ部Ｔで移動手摺り３の劣化診断のための撮影を行う。

図３は本実施形態に係る移動手摺り劣化診断装置１２のカメラ１３を、カメラ取付機構１６によりエスカレーター１のフレーム６に取り付けた状態を示す移動手摺りの要部斜視図である。図３に示すように、エスカレーター１の移動手摺り３を稼動させた状態で、カメラ１３によって移動手摺り３の凹部内の帆布面（凹部底面）３ｈを撮影し、カメラ１３の撮影画像の画像データをデータ処理装置１４に送る。データ処理装置１４では、送られてきたカメラ１３の撮影画像の画像データを解析し、移動手摺り３の劣化状態を診断する。

このような移動手摺り劣化診断装置１２は、カメラ１３、照明装置１５、カメラ取付機構１６及びアーム型ブラケット１７を含む撮影装置と、画像収集装置１９及び画像表示装置２０を含むデータ処理装置１４（図５参照）を備えている。カメラ１３は移動手摺り３の凹部底面３ｈの状態を撮影する。照明装置１５はカメラ１３のレンズの外周側に円環状に配置され、移動手摺り３の凹部底面３ｈ側を照らす。カメラ取付機構１６には、カメラ１３及び照明装置１５が固定されている。アーム型ブラケット１７は、カメラ１３の取付部材として機能する。アーム型ブラケット１７の一端１７ａにはクランプ１７ｃが設けられ、このクランプ１７ｃを使用してアーム型ブラケット１７の一端はフレーム６に固定される。他端１７ｂにはネジ１７ｄが設けられ、アーム型ブラケット１７の他端はネジ１７ｄを使用してカメラ取付機構１６に取り付けられる。

本実施形態の移動手摺り劣化診断装置１２は、劣化診断（判定）を行うに際し、図３に示すようにカメラ１３をケーブル１４ａによってＰＣ（Personal Computer）などのデータ処理装置１４に接続して相互に通信を行う。そして、カメラ１３の撮影動作の指示及び撮影された画像の蓄積等をデータ処理装置１４で実行する。カメラ１３は移動手摺り３の帆布面（凹部底面）３ｈを撮影可能な位置に設置され、移動する移動手摺り３を予め設定された撮影範囲（画角）で１枚ずつ連続して撮影する。１枚の撮影範囲内に１枚の画像の解析領域１８Ｗが設定される。１枚ずつ移動手摺り３の長手方向（移動方向）に沿って撮影された帆布面３ｈの画像データは、１枚撮影するごとにデータ処理装置１４側に送信され、あるいは所定枚数ごとにカメラ１３のメモリに蓄積した後、データ処理装置１４側に送信される。

データ処理装置１４は、撮影された画像１枚ごとに帆布面３ｈの劣化損傷状態をプログラムに従ってソフト的に判定する。劣化損傷状態は、正常状態も含む。すなわち、ソフト的に、帆布面３ｈの撮影画像から、移動手摺り３が正常か否か、劣化が生じているか否か、劣化が生じている場合には、劣化の程度はどの程度かを判定する。

なお、図３に示した例では、カメラ１３とデータ処理装置１４はケーブル１４ａによって接続され、データ処理装置１４との間でデータを送受信するが、無線で送受信するように構成することもできる。

また、移動手摺り３の劣化あるいは正常の判定を大まかに行う場合は、従来例と同様にソフト的に行うのではなく、撮影された画像を保守員が目視で確認して判断するようにしてもよい。

図４は、本発明の一実施形態に係る移動手摺り劣化診断装置１２の撮影画像を複数のグループに分割した場合の一例を示す図である。

本実施形態では、撮影画像データは、１ドット毎に数値化され、周波数解析に用いられる。データ処理装置１４は、１枚の撮影画像１８の解析領域１８Ｗの画像データを、例えば第１グループ１８ａ、第２グループ１８ｂ、第３グループ１８ｃ、第４グループ１８ｄ、第５グループ１８ｅと５つのグループに分け、グループ毎に周波数解析を行い、その結果を積算し、特徴量を算出する。この特徴量は、例えば第３グループ１８ｃに劣化部ＤＴがあった場合、他のグループと比較して特徴量の値が突出した値となる。すなわち、劣化部ＤＴが存在するグループの画像データは、他のグループの画像データに対して異なる特徴量が算出される。なお、図４では、劣化部ＤＴが移動手摺り移動方向に平行な方向（軸方向ＡＤ）に長軸が延びた長円形であって、第３グループ１８ｃ内に全て含まれるような形状として示されている。また、解析領域１８Ｗは、カメラ１３の撮影範囲で規定される撮影画像領域から切り出される。この切り出しは、例えば後述の画像データ取込部１９ａによって行われる。

本実施形態では、移動手摺り裏面の垂直方向ＰＤにマジックで複数本の線を引き、複数本の線が撮影された画像を劣化診断開始位置とし、移動手摺りの速度及び経過時間から劣化位置までの距離を測定する。測定した距離は撮影画像データ毎に後述する表示部２０ｆに表示する。線を描く範囲は１枚の撮影範囲内とし、偏りがないように等間隔に引く。これにより、劣化診断開始位置を撮影した画像データは、各グループで一定の特徴量の値が算出される。例えば、図４において垂直方向ＰＤに３本の線を等間隔で引いた場合、全グループで一定の特徴量が算出される。このようにグループ毎に一定の特徴量が算出された場合は劣化診断開始位置と判断し、判定外とする。

このように本実施形態では、画像データをグループ分けし、グループ毎に周波数解析を行うという方法により、全画像データを周波数解析し、全画像データの特徴量を算出し、正規化処理を行うようにしている。そして、例えば後述の表示部２０ｆに、正規分布のある一定の値から外れた画像データのうち最も離れたものから順番に並べて表示する。なお、画像データを周波数解析し、特徴量を算出し、正規化を行う画像解析自体は、画像処理の分野で一般に行われている手法である。

本実施形態では、このような画像解析を使用して劣化診断を行う際に、検出した劣化サイズの大きさに応じて画像データを分割してグループ化し、劣化診断を行うようにした。その際、撮影画像の画像データの分割数及び分割領域を最適化し、グループ化するようにした。

図５は本実施形態に係る移動手摺り劣化診断装置１２のシステム構成を示す機能ブロック図である。図５から分かるように、移動手摺り劣化診断装置１２は、データ処理装置１４及びサーバー２１を含む。データ処理装置１４は、本実施形態では、さらに画像収集装置１９及び画像表示装置２０を含む。

画像収集装置１９は画像データ取込部１９ａ、画像メモリ１９ｂ及び画像データ送信部１９ｃを備えている。画像表示装置２０は画像データ収集部２０ａ、画像データ解析処理部２０ｂ、周波数解析部２０ｃ、解析結果積算部２０ｄ、画像データ劣化判定処理部２０ｅ及び表示部２０ｆを備えている。サーバー２１は、計測データ保管部２１ａ、最新故障劣化サイズ判定部２１ｂ、グループ分割最適化処理部２１ｃ、グループ分割決定処理部２１ｄ及び故障データベース２１ｅを備えている。

画像収集装置１９と画像表示装置２０を含むデータ処理装置１４、及びサーバー２１は、それぞれＣＰＵ（Central Processing Unit）と、ＲＯＭ（Read-only Memory）及びＲＡＭ（Random Access Memory）を含むメモリを備えている。ＣＰＵは、制御部と演算部を含み、制御部が命令の解釈とプログラムの制御の流れを制御し、演算部が演算を実行する。また、プログラムは前記ＲＯＭ若しくはハードディスクなどのメモリに格納され、実行すべき命令（ある数値又は数値の並び）を前記プログラムの置かれたメモリから取り出し、前記プログラムを実行する。また、画像収集装置１９、画像表示装置２０及びサーバー２１の各部は、コンピュータのハードウェア資源及びソフトウェア資源によって構成される。

サーバー２１とデータ処理装置１４は、図示しないが、例えば無線ランＬＡＮを使用してインターネット接続され、全国各地のエスカレーター１などの乗客コンベア設置個所と、所定の位置に設置されたサーバー２１との間で相互に通信可能となっている。なお、サーバー２１とデータ処理装置１４との間の通信は、インターネット回線の他に公衆電話回線など公知の公衆通信網を使用して行うことができる。

カメラ１３は画像収集装置１９と前述のようにケーブル１４ａによって接続され、カメラ１３で撮影された画像の画像データは画像データ取込部１９ａに送られる。画像データ取込部１９ａに取り込まれた画像データは画像メモリ１９ｂに蓄えられる。画像データの収集が終わると、画像メモリ１９ｂに蓄えられた画像データは、画像データ送信部１９ｃに送られる。画像データは、画像データ送信部１９ｃから画像表示装置２０の画像データ収集部２０ａ及びサーバー２１の計測データ保管部２１ａに送られ、それぞれ保管される。

画像データ収集部２０ａに保管されている画像データは、画像データ解析処理部２０ｂに送られ、この画像データ解析処理部２０ｂで撮影画像１枚に対する画像データのグループ分割数が決定される。グループ分割数は初めての点検の際は、例えば本実施形態では、図４に示したように移動手摺りの移動方向に対して平行に５分割とされる。この分割数は初期値であり、データ処理装置１４として機能するＰＣのキーボードから必要に応じて変更可能である。２回目以降は、サーバー２１のグループ分割決定処理部２１ｄで決定処理されたグループ分割数が使用される。

初期値の分割数あるいはサーバー２１のグループ分割決定処理部２１ｄで決定された分割数に基づいて画像データ解析処理部２０ｂで１枚分の画像データのグループ分割数が決定され、周波数解析部２０ｃで前記画像データのグループ毎に周波数解析が行われる。周波数解析部２０ｃでは、例えば第１ないし第５グループ１８ａ〜１８ｅのグループ毎に画像データ収集部２０ａで収集された画像データが周波数解析される。

第１〜第５グループ１８ａ〜１８ｅ毎に周波数解析された画像データは、解析結果積算部２０ｄで全グループの画像データが積算され、１枚の撮影画像、言い換えれば１つの解析領域１８Ｗに対する画像データの特徴量が算出される。この特徴量は、例えば図４に示すように第３グループ１８ｃのみに劣化がある場合には、その劣化を含む１枚の画像の特徴量である。例えば第２グループ１８ｂ及び第５グループ１８ｅにも劣化がある場合には、これらの３つのグループ１８ｂ，１８ｃ，１８ｅの劣化を含む１枚の画像の特徴量となる。そのため、ある個所で撮影した第１の枚数目の画像では、第３グループ１８ｃのみに劣化部ＤＴが存在し、他の個所で撮影した第２の枚数目の画像では、第２、第３及び第５グループ１８ｂ，１８ｃ，１８ｅに劣化が存在する場合には、後者では３つの劣化部ＤＴの特徴量を積算した値が、第２の枚数目の画像の劣化サイズに対応する特徴量となる。

この一連の処理を画像データ解析処理部２０ｂ、周波数解析部２０ｃ、解析結果積算部２０ｄで取得した全画像データについて実行する。ここでいう全画像データとは、例えば撮影画像が１００枚とすると、その１００枚全部の個々の画像データである。そして、全画像データ（例えば前記１００枚全ての画像データ）の１枚ずつの特徴量が画像データ劣化判定処理部２０ｅに収集される。画像データ劣化判定処理部２０ｅでは、１枚の撮影画像（解析領域１８Ｗ）の画像データの特徴量の全てが正規化される。そして、正規分布から外れた特徴量の画像データを正規分布から最も離れたものから順番に表示部２０ｆ、例えばＰＣのディスプレイに表示する。例えば１００枚の撮影画像について劣化を診断する場合、劣化の度合いの大きな撮影画像に対応する画像データから劣化の度合いが小さくなる順に表示される。この表示された画像データの撮影位置から帆布面３ｈの位置が特定できるので、並んだ順番から移動手摺り３のどの位置で劣化が進んでいるか、容易に診断することができる。したがって、この位置を前記画像データに代えて、あるいは加えて表示するように設定することもできる。

一方、サーバー２１の故障データベース２１ｅには、移動手摺り３に発生した最新の劣化（摩耗）サイズ、及び画像データ劣化判定処理部２０ｅで得られた判定結果などの情報が作業員の手により点検毎にデータ処理装置１４（ＰＣ）から入力され、保存されている。この情報は２回目以降に行われる移動手摺り３の劣化判定のデータとして使用される。故障データベース２１ｅに保管されている最新の劣化サイズは、最新故障劣化サイズ判定部２１ｂに送られる。その後、グループ分割最適化処理部２１ｃに送られ、点検時のグループ分割数の最適化処理が行われる。

グループ分割最適化処理部２１ｃの処理では、例えば、図６に示すように移動手摺りに発生している劣化部ＤＴ（摩耗）が移動手摺り３の移動方向（軸方向ＡＤ）に対して垂直方向ＰＤに発生している場合がある。このような場合には、軸方向ＡＤと同じ方向にグループ分けをすると各グループで同等程度の特徴量を示す可能性がある。各グループで同等程度の特徴量が示されると、劣化判定の精度が低下する。

そこで、本実施形態では、図７に示すようにグループ分割の方向を移動手摺りの軸方向ＡＤから、当該軸方向ＡＤに対して垂直な垂直方向ＰＤに変更する。これにより、ある特定のグループ、図７では第７グループ１８ｇでの特徴量を他の第６、第８及び第９グループ１８ｆ，１８ｉ，１８ｈに対して目立たせることが可能となり、劣化の判定が容易に行える。

また、グループ分割最適化処理部２１ｃでは劣化サイズが大きいものについてはグループ分割数を少なく、小さいものに関してはグループ分割数を多くする。これによりある特定のグループの特徴量を目立たせ、劣化の判定精度を向上させることができる。すなわち、１つの劣化部ＤＴを１つのグループが包含するように分割数と分割方向（軸方向ＡＤか垂直方向ＰＤか）を設定すれば、そのグループの特徴量が他のグループに対して目立つことになる。グループ分割最適化処理部２１ｃでは、例えば、このようにグループが分割できるように最適化する。グループ分割最適化処理部２１ｃで最適化された分割数はグループ分割決定処理部２１ｄに送られ最適な分割数が決定する。

そして、２回目以降の点検前に作業員がデータ処理装置１４（ＰＣ）からサーバー２１へアクセスすることにより、グループ分割決定処理部２１ｄで最適化されたグループ分割数が画像表示装置２０の画像データ解析処理部２０ｂに送られ、２回目以降の点検にそのグループ分割数が使用される。このようにして、２回目以降の点検ではサーバー２１でグループ分割数が最適化され、画像表示装置２０の画像データ解析処理部２０ｂにおける解析に使用される。その結果、画像データ劣化判定処理部２０ｅにおける移動手摺り帆布面（裏面：凹部底面）３ｈの劣化状態の判定精度を向上させることができる。

以上のように本実施形態によれば、次のような効果を奏する。

（１） エスカレーター１（乗客コンベア）の移動手摺り３を稼動させた状態で、移動手摺り３の帆布面３ｈ（裏面）を、カメラ１３を用いて撮影し、カメラ１３で撮影した撮影画像１８の画像データに基づいて移動手摺り３の劣化状態を診断する移動手摺り劣化診断装置１２において、作業員が入力した移動手摺り３の劣化サイズを保管するサーバー２１と、劣化サイズの大きさに基づいて点検時の撮影画像１８を例えば第１ないし第５グループ１８ａ〜１８ｅ（複数の領域）に分割し、分割された領域の画像データを画像メモリ１９ｂに読み込み、読み込んだ前記第１ないし第５グループ１８ａ〜１８ｃ（領域）の画像データを劣化状態の診断処理に使用するデータ処理装置１４と、を備えたので、移動手摺り３の帆布面３ｈ（裏面）の劣化診断を定量的且つ高精度で行うことができる。

（２） 前記データ処理装置１４は、前記撮影画像１枚毎に解析領域１８Ｗ（解析される領域）を設定し、設定された解析領域１８Ｗを例えば第１ないし第５グループ１８ａ〜１８ｅ（複数の領域）に分割し、当該分割した第１ないし第５グループ１８ａ〜１８ｅ（領域）ごとに特徴量を算出し、前記算出された特徴量により前記撮影画像１枚の劣化度合いを求め、求められた劣化度合いを撮影した全枚数、例えば１００枚（全画像）で比較し、劣化度合いの大きい順に表示部２０ｆに表示させるので、劣化度合いの大小と撮影した画像の移動手摺り３上での位置が視覚的に把握できる。これにより移動手摺り３の帆布面３ｈ（裏面）の劣化診断を容易に行うことができる。

（３） 前記画像データ処理装置１４は、前記分割した例えば第１ないし第５グループ１８ａ〜１８ｅ（領域）ごとに前記画像データを周波数解析する周波数解析部２０ｃと、前記周波数解析された画像データについて特徴量を算出し、前記解析領域１８Ｗについて前記特徴量を積算し、前記撮影画像１枚毎の画像データの特徴量を算出する解析結果積算部２０ｄと、を含み、前記撮影画像１枚の劣化の度合いは、前記周波数解析部２０ｃと前記解析結果積算部２０ｄの演算結果に基づいて求められるので、定量的に高精度の劣化診断を行うことができる。

（４） 前記画像データ処理装置１４は、求められた劣化度合いを撮影した全枚数（全画像）で比較し、劣化度合いの大きい順に表示部２０ｆに表示させる劣化判定処理部２０ｅを含むので、劣化判定処理部２０ｅで表示させた画像データに基づいて劣化度合いを容易に診断することができる。

（５） 前記作業員が入力した劣化サイズは前記移動手摺り３に発生した最新の劣化サイズであり、当該劣化サイズは２回目以降に行われる劣化状態の診断処理に使用されるので、点検開始時に最新のデータに基づいて劣化診断が可能になる。

（６） 前記サーバー２１は、最新の劣化サイズに基づいて点検時のグループ分割数の最適化処理を行うグループ分割最適化処理部２１ｃを含むので、サーバー２１側では画像データ処理装置１４の画像データ劣化判定処理部２０ｅで得られた判定結果の情報に基づいて２回目以降に行われる分割数を最適化することができる。

（７） 前記グループ分割最適化処理部２１ｃは、最適化されたグループ分割数を前記画像データ解析処理部２０ｂに送るので、データ処理装置１４の画像データ解析処理部２０ｂでは、サーバー２１側からの最新の情報に基づいて撮影画像のグループ分割を行うことができる。

（８） 前記グループ分割最適化処理部２１ｃは、前記最適化処理を行う際、１つの劣化部ＤＴを例えば第１ないし第５グループ１８ａ〜１８ｅの１つ（１つの領域）に含むように分割数と分割方向を最適化するので、劣化部ＤＴを含むグループ（領域）の特徴量を他のグループに対して目立たせることが可能となり、劣化診断をさらに容易に行うことができる。

（９） 前記データ処理装置１４は、前記作業員が携帯する可搬型のパーソナルコンピュータから構成されるので、通常の点検に使用するパーソナルコンピュータによって劣化診断を行うことができる。
また、全国各地にあるエスカレーター１などの乗客コンベアの移動手摺り３の点検時に撮影した画像データをサーバー２１へ格納し、データベースを構築してグループ分割数をサーバー２１に集約された最新の故障データベース２１ｅから抽出した劣化サイズにより適時変更することによって診断精度を向上させることができる。

なお、前記実施形態における効果の説明では、本実施形態の各部について、特許請求の範囲における各構成要素をかっこ書きで示し、若しくは参照符号を付し、両者の対応関係を明確にした。

さらに、本発明は前述した実施形態に限定されず、本発明の要旨を逸脱しない範囲で種々の変形が可能であり、特許請求の範囲に記載された技術思想に含まれる技術的事項の全てが本発明の対象となる。前記実施例は、好適な例を示したものであるが、当業者ならば、本明細書に開示の内容から、各種の代替例、修正例、変形例あるいは改良例を実現することができ、これらは添付の特許請求の範囲に記載された技術的範囲に含まれる。

１ エスカレーター
３ 移動手摺り
１２ 移動手摺り劣化診断装置
１３ カメラ
１４ データ処理装置（ＰＣ）
１８ 撮影画像
１８ａ〜１８ｈ 第１ないし第９グループ
１８Ｗ 解析領域
１９ 画像収集装置
１９ａ 画像データ取込部
１９ｂ 画像メモリ
１９ｃ 画像データ送信部
２０ 画像表示装置
２０ａ 画像データ収集部
２０ｂ 画像データ解析処理部
２０ｃ 周波数解析部
２０ｄ 解析結果積算部
２０ｅ 画像データ劣化判定処理部
２０ｆ 表示部
２１ サーバー
２１ａ 計測データ保管部
２１ｂ 最新劣化サイズ判定部
２１ｃ グループ分割最適化処理部
２１ｄ グループ分割決定処理部
２１ｅ 故障データベース

Claims (6)

1. 乗客コンベアの移動手摺りを稼動させた状態で、前記移動手摺り裏面を、カメラを用いて撮影し、前記カメラで撮影した撮影画像の画像データに基づいて前記移動手摺りの劣化状態を診断する移動手摺り劣化診断装置において、
   作業員が点検毎に入力した前記移動手摺りの最新の劣化サイズを保管するサーバーと、 前記最新の劣化サイズの大きさに基づいて点検時の撮影画像を複数の領域に分割し、分割された領域の画像データを読み込み、読み込んだ前記領域を劣化状態の診断処理に使用するデータ処理装置と、
   を備え、
   前記サーバーは、前記最新の劣化サイズに基づいて１つの劣化部を１つの領域に含むように点検時のグループ分割数と分割方向を最適化する最適化処理を行うグループ分割最適化処理部を含み、
   前記最新の劣化サイズは２回目以降に行われる劣化状態の診断処理に使用されることを特徴とする移動手摺り劣化診断装置。
2. 請求項１に記載の移動手摺り劣化診断装置において、
   前記データ処理装置は、
   前記撮影画像１枚毎に解析される領域を設定し、
   設定された解析領域を前記複数の領域に分割し、
   当該分割した領域ごとに特徴量を算出し、
   前記算出された特徴量により前記撮影画像１枚の劣化度合いを求め、
   求められた劣化度合いを全画像で比較し、劣化度合いの大きい順に表示部に表示させることを特徴とする移動手摺り劣化診断装置。
3. 請求項２に記載の移動手摺り劣化診断装置において、
   前記データ処理装置は、
   前記分割した領域ごとに前記画像データを周波数解析する周波数解析部と、
   前記周波数解析された画像データについて特徴量を算出し、前記解析領域について前記特徴量を積算し、前記撮影画像１枚毎の画像データの特徴量を算出する解析結果積算部と、
   を含み、
   前記撮影画像１枚の劣化の度合いは、前記周波数解析部と前記解析結果積算部により求められることを特徴とする移動手摺り劣化診断装置。
4. 請求項３に記載の移動手摺り劣化診断装置において、
   前記データ処理装置は、求められた劣化度合いを全画像で比較し、劣化度合いの大きい順に表示部に表示させる劣化判定処理部を含むことを特徴とする移動手摺り劣化診断装置。
5. 請求項１に記載の移動手摺り劣化診断装置において、
   前記グループ分割最適化処理部は、最適化されたグループ分割数を画像データ解析処理部に送ることを特徴とする移動手摺り劣化診断装置。
6. 請求項１ないし５のいずれか１項に記載の移動手摺り劣化診断装置において、
   前記データ処理装置は、前記作業員が携帯する可搬型のパーソナルコンピュータであることを特徴とする移動手摺り劣化診断装置。