JP6590088B2 - 検出装置 - Google Patents

Description

この発明は、長尺体を検出対象とする検出装置に関する。

特許文献１に、ロープを検査する装置が記載されている。特許文献１に記載された装置は、光源と受光素子とを備える。光源と受光素子との間にロープが配置される。特許文献１に記載された装置では、受光素子が受けた光量に基づいてロープの直径が算出される。算出した直径のピーク値の間隔をストランドの間隔に一致させることにより、ロープの位置を算出する。

国際公開第２０１１／１０８１７３号

特許文献１に記載された装置では、ロープの移動速度が変動していると、ロープの移動速度が変動しているのかロープのストランドピッチが変動しているのかを区別することができない。即ち、特許文献１に記載された装置で採用されている検出方法では、ロープの移動速度が変動していると、ロープに発生した異常、例えばピッチ異常を検出することができなかった。

この発明は、上述のような課題を解決するためになされた。この発明の目的は、長尺体の移動速度が変動している場合でも、長尺体の異常を検出することができる検出装置を提供することである。

この発明に係る検出装置は、表面に周期的な模様を有する長尺体の第１表面データ及び第２表面データを取得するデータ取得手段と、第１リファレンスデータ及び第２リファレンスデータを記憶する記憶手段と、データ取得手段によって取得された第１表面データと第１リファレンスデータの第１類似度、データ取得手段によって取得された第１表面データと第２リファレンスデータの第２類似度、データ取得手段によって取得された第２表面データと第１リファレンスデータの第３類似度、及びデータ取得手段によって取得された第２表面データと第２リファレンスデータの第４類似度を算出する類似度算出手段と、類似度算出手段によって算出された第１類似度及び第２類似度を要素とする第１類似度ベクトルの偏角を第１位相として算出し、類似度算出手段によって算出された第３類似度及び第４類似度を要素とする第２類似度ベクトルの偏角を第２位相として算出する位相算出手段と、位相算出手段によって算出された第１位相及び第２位相に基づいて、長尺体に形成された模様の周期を算出する周期算出手段と、周期算出手段によって算出された周期に基づいて、長尺体の異常を検出する第１異常検出手段と、を備える。データ取得手段は、第１表面データ及び第２表面データを、長尺体の長手方向の異なる位置で、長尺体に対して長尺体の長手方向と直交する方向に取得する。第１リファレンスデータ及び第２リファレンスデータは、長尺体の表面に長尺体の長手方向と直交する方向に形成された模様の周期と同じ周期を有し且つ位相が異なるデータである。

この発明に係る検出装置は、表面に周期的な模様を有する長尺体の複数の表面データを取得するデータ取得手段と、第１リファレンスデータ及び第２リファレンスデータを記憶する記憶手段と、データ取得手段によって取得された表面データの中から第１表面データ及び第２表面データを選択する選択手段と、選択手段によって選択された第１表面データと第１リファレンスデータの第１類似度、選択手段によって選択された第１表面データと第２リファレンスデータの第２類似度、選択手段によって選択された第２表面データと第１リファレンスデータの第３類似度、及び選択手段によって選択された第２表面データと第２リファレンスデータの第４類似度を算出する類似度算出手段と、類似度算出手段によって算出された第１類似度及び第２類似度を要素とする第１類似度ベクトルの偏角を第１位相として算出し、類似度算出手段によって算出された第３類似度及び第４類似度を要素とする第２類似度ベクトルの偏角を第２位相として算出する位相算出手段と、位相算出手段によって算出された第１位相及び第２位相に基づいて、長尺体に形成された模様の周期を算出する周期算出手段と、周期算出手段によって算出された周期に基づいて、長尺体の異常を検出する第１異常検出手段と、を備える。データ取得手段は、複数の表面データを、長尺体の長手方向の異なる位置で、長尺体に対して長尺体の長手方向と直交する方向に取得する。第１リファレンスデータ及び第２リファレンスデータは、長尺体の表面に長尺体の長手方向と直交する方向に形成された模様の周期と同じ周期を有し且つ位相が異なるデータである。

この発明に係る検出装置は、表面に周期的な模様を有する第１長尺体の第１表面データ及び第１長尺体の表面に形成された模様と同じ模様を表面に有する第２長尺体の第２表面データを取得するデータ取得手段と、第１リファレンスデータ及び第２リファレンスデータを記憶する記憶手段と、データ取得手段によって取得された第１表面データと第１リファレンスデータの第１類似度、データ取得手段によって取得された第１表面データと第２リファレンスデータの第２類似度、データ取得手段によって取得された第２表面データと第１リファレンスデータの第３類似度、及びデータ取得手段によって取得された第２表面データと第２リファレンスデータの第４類似度を算出する類似度算出手段と、類似度算出手段によって算出された第１類似度及び第２類似度を要素とする第１類似度ベクトルの偏角を第１位相として算出し、類似度算出手段によって算出された第３類似度及び第４類似度を要素とする第２類似度ベクトルの偏角を第２位相として算出する位相算出手段と、位相算出手段によって算出された第１位相及び第２位相に基づいて、第１長尺体又は第２長尺体に異常が発生したことを検出する第１異常検出手段と、を備える。データ取得手段は、第１表面データを、第１長尺体に対して第１長尺体の長手方向と直交する方向に取得し、第２表面データを、第２長尺体に対して第２長尺体の長手方向と直交する方向に取得する。第１リファレンスデータ及び第２リファレンスデータは、第１長尺体の表面に第１長尺体の長手方向と直交する方向に形成された模様の周期と同じ周期を有し且つ位相が異なるデータである。

この発明に係る検出装置は、例えば類似度算出手段、位相算出手段、周期算出手段及び第１異常検出手段を備える。位相算出手段は、第１類似度ベクトルの偏角を第１位相として算出し、第２類似度ベクトルの偏角を第２位相として算出する。周期算出手段は、位相算出手段によって算出された第１位相及び第２位相に基づいて、長尺体に形成された模様の周期を算出する。第１異常検出手段は、周期算出手段によって算出された周期に基づいて長尺体の異常を検出する。この発明に係る検出装置であれば、長尺体の移動速度が変動している場合でも、長尺体の異常を検出することができる。

この発明の実施の形態１における検出装置の例を示す図である。 図１に示す矢印Ａの方向から長尺体を見た図である。 受光素子によって取得された受光画像の処理方法を示す図である。 制御装置の例を示す図である。 データ処理部の機能を説明するための図である。 リファレンスデータの例を示す図である。 位相算出部の機能を説明するための図である。 この発明の実施の形態１における検出装置の動作例を示すフローチャートである。 センサヘッドの他の例を説明するための図である。 受光素子によって取得された受光画像の処理方法を示す図である。 センサヘッドの他の例を説明するための図である。 センサヘッドの他の例を説明するための図である。 カメラによって撮影された画像データの処理方法を示す図である。 この発明の実施の形態２における制御装置の例を示す図である。 この発明の実施の形態２における検出装置の動作例を示すフローチャートである。 選択部の機能を説明するための図である。 この発明の実施の形態３における検出装置の例を示す図である。 図１７に示す矢印Ａの方向から長尺体を見た図である。 受光素子によって取得された受光画像の処理方法を示す図である。 制御装置の例を示す図である。 位相算出部の機能を説明するための図である。 制御装置のハードウェア構成の例を示す図である。

添付の図面を参照し、本発明を説明する。重複する説明は、適宜簡略化或いは省略する。各図において、同一の符号は同一の部分又は相当する部分を示す。

実施の形態１．
図１は、この発明の実施の形態１における検出装置の例を示す図である。検出装置は、長尺体の異常を検出するための装置である。長尺体には、例えばロープ１が含まれる。図２は、図１に示す矢印Ａの方向から長尺体を見た図である。

説明を容易にするため、図１及び図２に示すように、ｘ軸、ｙ軸及びｚ軸を設定する。ｙ軸は、長尺体の長手の方向を向く軸である。ｘ軸は、ｙ軸及びｚ軸に直交する。ｚ軸は、ｙ軸及びｘ軸に直交する。ｘ軸、ｙ軸及びｚ軸は、３次元空間上での座標を表すために設定された軸である。図２は、＋ｚ方向から長尺体を見た図に相当する。

長尺体は、長手の方向に移動する。例えば、ロープ１は＋ｙ方向或いは−ｙ方向に移動する。このように移動するロープ１の例として、エレベーターで使用されるワイヤロープが挙げられる。ロープ１は、＋ｙ方向及び−ｙ方向の双方に移動しても良い。なお、検出装置が検出対象とする長尺体は、ロープ１に限定されない。

ロープ１は、複数のストランドを備える。ロープ１は、複数のストランドが縒り合わされることによって形成される。このため、ロープ１は、表面に周期的な模様を有する。本検出装置が異常を検出する対象は、表面に周期的な模様を有する長尺体である。「模様」には、例えば形状、図形、色及び色の濃淡が含まれる。図１及び図２は、８本のストランドが縒り合わされることによってロープ１が形成される例を示す。ロープ１の表面には、複数のストランドが縒り合わされることによって形成される凹凸が規則的に並んでいる。理想的なロープ１の断面形状は、縒りピッチをストランドの数で割った距離毎に同じになる。上記断面とは、ロープ１の長手の方向と直交する方向の断面である。縒りピッチをストランドの数で割った距離は、ストランドピッチ、即ち模様の周期である。

本実施の形態に示す例では、検出装置は、長尺体に形成された模様の周期を算出し、異常の有無を判定する。検出装置は、例えばセンサヘッド２と制御装置３とを備える。

センサヘッド２は、長尺体の表面データを取得する手段の一例である。「表面データ」は、長尺体の表面の模様に関するデータである。本実施の形態に示す例では、センサヘッド２は、長尺体の２箇所の表面データを同時に取得する。例えば、センサヘッド２は、ロープ１のうち第１位置を通過する部分の表面に形成された凹凸を表すデータを第１表面データとして取得する。同時に、センサヘッド２は、ロープ１のうち第２位置を通過する部分の表面に形成された凹凸を表すデータを第２表面データとして取得する。第２位置は、第１位置とは異なる位置である。例えば、第２位置は、第１位置からｙ軸方向に一定距離だけ離れた位置である。図１は、センサヘッド２が光学式のプロファイル測定器である例を示す。センサヘッド２は、例えば光源４、光源５、受光素子６及び受光素子７を備える。

光源４は、ロープ１の表面に光を照射する。図１及び図２は、光源４がロープ１の長手の方向と直交する方向にレーザ光を照射する例を示す。光源４から照射された光は、ロープ１のうち第１位置を通過する部分の表面に当たる。図１及び図２に示す例では、光源４から照射された光は、ロープ１を横断するようにロープ１の一側の端から他側の端にかけて直線状に当たる。

光源５は、ロープ１の表面に光を照射する。光源５は、光源４から照射される光に対して平行に光を照射する。光源５が光を照射するタイミングは、光源４が光を照射するタイミングと同じである。図１及び図２は、光源５がロープ１の長手の方向と直交する方向にレーザ光を照射する例を示す。光源５から照射された光は、ロープ１のうち第２位置を通過する部分の表面に当たる。即ち、光源５から照射された光は、光源４からの光がロープ１に当たる位置からｙ軸方向に一定距離だけ離れた位置でロープ１に当たる。図１及び図２に示す例では、光源５から照射された光は、ロープ１を横断するようにロープ１の一側の端から他側の端にかけて直線状に当たる。

受光素子６は、光源４から照射された光のうちロープ１の表面で反射した光を受光する。受光素子６は、光源４が光を照射する方向に対して斜めに配置される。受光素子６は、ロープ１の表面で反射した光源４からの光のうち、ロープ１の長手の方向に対して一定の角度で斜めに反射した光を受光する。

受光素子７は、光源５から照射された光のうちロープ１の表面で反射した光を受光する。受光素子７は、光源５が光を照射する方向に対して斜めに配置される。受光素子７は、ロープ１の表面で反射した光源５からの光のうち、ロープ１の長手の方向に対して一定の角度で斜めに反射した光を受光する。例えば、受光素子７は、ロープ１の表面において受光素子６が受光する光と同じ角度で反射した光を受光する。

図１及び図２に示す光ａは、光源４からロープ１に向けて照射された光である。例えば、光ａはｙ＝Ｌ１でロープ１の表面に当たる。光ｂ及び光ｃは、ロープ１の表面で反射した光ａのうち、受光素子６によって受光される角度で反射した光である。光ｂは、ストランドの最も外側に膨らんだ部分で反射した光である。光ｃは、隣り合うストランドによって形成された溝の部分で反射した光である。受光素子６が光ｂ及び光ｃ等を受光することにより、センサヘッド２は、光源４からの光が当たった部分の断面形状を表すデータを第１表面データとして取得する。

図１及び図２に示す光ｄは、光源５からロープ１に照射された光である。例えば、光ｄはｙ＝Ｌ２でロープ１の表面に当たる。光ｅ及び光ｆは、ロープ１の表面で反射した光ｄのうち、受光素子７によって受光される角度で反射した光である。光ｅは、ストランドの最も外側に膨らんだ部分で反射した光である。光ｆは、隣り合うストランドによって形成された溝の部分で反射した光である。受光素子７が光ｅ及び光ｆ等を受光することにより、センサヘッド２は、光源５からの光が当たった部分の断面形状を示すデータを第２表面データとして取得する。

図３は、受光素子６及び受光素子７によって取得された受光画像の処理方法を示す図である。図３の上段は、受光素子６の受光画像と受光素子７の受光画像とを示す。図３の下段は、受光素子６の受光画像から変換された第１表面データＰ１と受光素子７の受光画像から変換された第２表面データＰ２とを示す。図３の下段の横軸は、第１表面データＰ１及び第２表面データＰ２がｘ方向にそれぞれ複数個のデータを含むことを示す。表面データが含むデータの個数は任意に決定される。

本実施の形態に示す例では、制御装置３は、センサヘッド２によって取得された第１表面データ及び第２表面データに基づいて、ロープ１に発生したピッチ異常を検出する。即ち、制御装置３は、長尺体の表面に形成された模様の周期異常を検出する。図１は、制御装置３が信号線８によってセンサヘッド２に接続される例を示す。センサヘッド２と制御装置３とを同じ筐体内に配置しても良い。制御装置３が有する機能の一部をセンサヘッド２が備えても良い。

図４は、制御装置３の例を示す図である。制御装置３は、例えば記憶部９、データ処理部１０、類似度算出部１１、位相算出部１２、周期算出部１３及び異常検出部１４を備える。

記憶部９に２つのリファレンスデータが記憶される。以下の説明では、記憶部９に記憶された一方のリファレンスデータを第１リファレンスデータと表記する。記憶部９に記憶されたもう一方のリファレンスデータを第２リファレンスデータと表記する。

データ処理部１０は、センサヘッド２から受信した第１表面データを加工し、加工したデータを最終的な第１表面データとして出力する。データ処理部１０は、センサヘッド２から受信した第２表面データを加工し、加工したデータを最終的な第２表面データとして出力する。本実施の形態に示す例では、データ処理部１０は、長尺体の表面データを取得する手段の一部を構成する。ロープ１のピッチ異常を検出する上では、センサヘッド２によって取得された表面データから特定周波数成分を除去したデータを最終的な表面データとして採用することが望ましい。このようなデータ処理を行うことにより、ロープ１が表面に有する周期的な模様の成分を強調することができる。

図５は、データ処理部１０の機能を説明するための図である。図５は、データ処理部１０によるデータ処理が行われた後の第１表面データＰ１及び第２表面データＰ２を示す。データ処理部１０は、例えば、図３に示す第１表面データＰ１に対して低周波成分除去処理を行うことによって図５に示す第１表面データＰ１を取得する。データ処理部１０は、例えば、図３に示す第２表面データＰ２に対して低周波成分除去処理を行うことによって図５に示す第２表面データＰ２を取得する。図５に示す例では、図３に示す第１表面データＰ１及び第２表面データＰ２から、ロープ１の径の影響が除去されている。

データ処理部１０の機能は、センサヘッド２に備えられても良い。また、長尺体の表面データを取得する手段は、データ処理部１０の機能を備えていなくても良い。本実施の形態に示す例では、データ処理部１０からの出力が長尺体の表面データを取得する手段からの最終的な出力となる。データ処理部１０が備えられていなければ、センサヘッド２からの出力が長尺体の表面データを取得する手段からの最終的な出力となる。

光源４及び光源５からは同時に光が出力される。時刻ｔに位置Ｌ１で取得された第１表面データＰ１は、Ｐ（ｔ，Ｌ１）と表記できる。同時刻ｔに位置Ｌ２で取得された第２表面データＰ２は、Ｐ（ｔ，Ｌ２）と表記できる。第１表面データＰ（ｔ，Ｌ１）及び第２表面データＰ（ｔ，Ｌ２）は、下記のようにｎ行１列の行列で表記できる。ｎは、例えば２以上の整数である。図５は、ｎ＝１５０である例を示す。

図６は、リファレンスデータの例を示す図である。上述したように、ロープ１は、表面に周期的な模様を有する。例えば、ロープ１の表面に形成された模様の周期と同じ周期を有する正弦波が第１リファレンスデータとして記憶部９に記憶される。ロープ１の表面に形成された模様の周期と同じ周期を有する余弦波が第２リファレンスデータとして記憶部９に記憶される。第１リファレンスデータＲｅｆ１及び第２リファレンスデータＲｅｆ２は、下記のようにｎ行１列の行列で表記できる。図６は、ｎ＝１５０である例を示す。

本実施の形態では、第１表面データＰ（ｔ，Ｌ１）、第２表面データＰ（ｔ，Ｌ２）、第１リファレンスデータＲｅｆ１及び第２リファレンスデータＲｅｆ２が多次元のベクトルデータ、即ち要素数ｎのベクトルである例について説明する。第１リファレンスデータＲｅｆ１と第２リファレンスデータＲｅｆ２との内積は、図６に示す例のように０であることが好ましい。図６に示す第１リファレンスデータＲｅｆ１と第２リファレンスデータＲｅｆ２は直交関係にある正弦波である。但し、第１リファレンスデータＲｅｆ１と第２リファレンスデータＲｅｆ２との内積は０でなくても良い。第１リファレンスデータＲｅｆ１及び第２リファレンスデータＲｅｆ２は、図６に示す例に限定されない。

類似度算出部１１は、表面データとリファレンスデータとの類似度を算出する。例えば、類似度算出部１１は、第１類似度、第２類似度、第３類似度及び第４類似度を算出する。第１類似度は、データ処理部１０から出力された第１表面データと記憶部９に記憶された第１リファレンスデータとの類似度である。第２類似度は、データ処理部１０から出力された第１表面データと記憶部９に記憶された第２リファレンスデータとの類似度である。第３類似度は、データ処理部１０から出力された第２表面データと記憶部９に記憶された第１リファレンスデータとの類似度である。第４類似度は、データ処理部１０から出力された第２表面データと記憶部９に記憶された第２リファレンスデータとの類似度である。

例えば、類似度算出部１１は、第１表面データＰ（ｔ，Ｌ１）と第１リファレンスデータＲｅｆ１との相関係数ρ１（ｔ，Ｌ１）を第１類似度として算出する。類似度算出部１１は、第１表面データＰ（ｔ，Ｌ１）と第２リファレンスデータＲｅｆ２との相関係数ρ２（ｔ，Ｌ１）を第２類似度として算出する。類似度算出部１１は、第２表面データＰ（ｔ，Ｌ２）と第１リファレンスデータＲｅｆ１との相関係数ρ１（ｔ，Ｌ２）を第３類似度として算出する。類似度算出部１１は、第２表面データＰ（ｔ，Ｌ２）と第２リファレンスデータＲｅｆ２との相関係数ρ２（ｔ，Ｌ２）を第４類似度として算出する。

図７は、位相算出部１２の機能を説明するための図である。位相算出部１２は、類似度ベクトルＳの偏角を位相θとして算出する。本実施の形態に示す例では、位相算出部１２は、第１表面データに関する類似度ベクトルＳ（ｔ，Ｌ１）の位相θ（ｔ，Ｌ１）を算出する。類似度ベクトルＳ（ｔ，Ｌ１）は、類似度算出部１１によって算出された相関係数ρ１（ｔ，Ｌ１）と相関係数ρ２（ｔ，Ｌ１）とを要素とするベクトルである。位相θ（ｔ，Ｌ１）は、類似度ベクトルＳ（ｔ，Ｌ１）の偏角である。また、位相算出部１２は、第２表面データに関する類似度ベクトルＳ（ｔ，Ｌ２）の位相θ（ｔ，Ｌ２）を算出する。類似度ベクトルＳ（ｔ，Ｌ２）は、類似度算出部１１によって算出された相関係数ρ１（ｔ，Ｌ２）と相関係数ρ２（ｔ，Ｌ２）とを要素とするベクトルである。位相θ（ｔ，Ｌ２）は、類似度ベクトルＳ（ｔ，Ｌ２）の偏角である。

図７は、第１リファレンスデータＲｅｆ１との類似度を横軸とし、第２リファレンスデータＲｅｆ２との類似度を縦軸とした直交平面上に、類似度ベクトルＳ（ｔ，Ｌ１）及び類似度ベクトルＳ（ｔ，Ｌ２）をプロットした例を示す。例えば、ロープ１が−ｙ方向に移動すると、類似度ベクトルＳ（ｔ，Ｌ１）及び類似度ベクトルＳ（ｔ，Ｌ２）は、図７に示すＢ方向に回転する。類似度ベクトルＳ（ｔ，Ｌ１）の軌跡は、半径が最大で１となる円状である。同様に、類似度ベクトルＳ（ｔ，Ｌ２）の軌跡は、半径が最大で１となる円状である。ロープ１が１ストランドピッチ分の距離だけ移動すると、類似度ベクトルＳ（ｔ，Ｌ１）及び類似度ベクトルＳ（ｔ，Ｌ２）は１回転する。

周期算出部１３は、ロープ１の表面に形成された模様の周期を算出する。本実施の形態に示す例では、上述したように、上記周期はロープ１のストランドピッチに一致する。図７に示すように、類似度ベクトルＳの始点は原点である。類似度ベクトルＳの終点は、その類似度ベクトルの要素、即ち類似度算出部１１によって算出された２つの類似度を座標とする点である。位相θは、類似度ベクトルＳの向きを表す。周期算出部１３は、ロープ１のストランドピッチＳＰを次式によって算出できる。

上式に示すように、周期算出部１３は、位相算出部１２によって算出された位相θ（ｔ，Ｌ１）と位相θ（ｔ，Ｌ２）とに基づいて、ストランドピッチＳＰを算出する。例えば、周期算出部１３は、ｙ軸方向の位置変化に対応した位相の位置的変化率を算出することにより、ストランドピッチＳＰを求める。

異常検出部１４は、ロープ１に発生した異常を検出する。異常検出部１４は、例えば周期算出部１３によって算出された周期に基づいて、長尺体に形成された模様の周期異常を検出する。例えば、記憶部９に、模様の周期が正常であることを判定するための基準範囲が予め記憶される。異常検出部１４は、周期算出部１３によって算出された周期が上記基準範囲に入っていれば、ロープ１にピッチ異常が発生していないと判定する。異常検出部１４は、周期算出部１３によって算出された周期が上記基準範囲に入っていなければ、ロープ１にピッチ異常が発生していると判定する。

図８は、この発明の実施の形態１における検出装置の動作例を示すフローチャートである。図８は、上述した処理フローを示す。異常検出部１４によってピッチ異常が検出されると、制御装置３から警報を発しても良い。

本実施の形態に示す例であれば、ロープ１の移動速度が変動している場合でも、ロープ１の異常を検出することができる。本検出装置は、耐ノイズ性が高いといった利点もある。

以下に、本検出装置が備えることが可能な他の機能について説明する。
制御装置３は、速度算出部１５及び位置算出部１６を更に備えても良い。速度算出部１５は、ロープ１が移動する速度を算出する。速度算出部１５は、時刻ｔにおけるロープ１の移動速度Ｖを次式によって算出できる。

図８に示す動作は、例えば一定の周期で繰り返し行われる。上式に示すΔｔは、表面データを取得する時間間隔である。上式に示すように、速度算出部１５は、位相算出部１２によって算出された位相θ（ｔ，Ｌ１）と位相θ（ｔ，Ｌ２）とに基づいて、ロープ１の移動速度を算出する。例えば、速度算出部１５は、位相θ（ｔ，Ｌ１）或いは位相θ（ｔ，Ｌ２）の時間経過に応じた変化を算出することにより、ロープ１の移動速度を求める。

位置算出部１６は、ロープ１に発生した異常の位置を算出する。位置算出部１６は、速度算出部１５によって算出されたロープ１の移動速度Ｖに基づいて、上記位置の算出を行う。例えば、位置算出部１６は、速度算出部１５によって算出されたロープ１の移動速度Ｖを積分することにより、表面データの取得開始位置からロープ１がどれだけ移動したのかを特定できる。位置算出部１６は、異常検出部１４によって異常が検出された時の移動距離に基づいて、検出された異常のロープ１上の位置を算出する。上記算出方法であれば、ロープ１のストランドピッチが未知であったり変動したりしても、位置の算出が可能である。

制御装置３は、無効部１７を更に備えても良い。無効部１７は、異常検出部１４による異常検出を無効にする。図７に示すように、類似度ベクトルＳ（ｔ，Ｌ１）の軌跡は円状である。複数のストランドが縒り合わされることによって形成される凹凸がロープ１の表面にきれいに並んでいれば、類似度ベクトルＳ（ｔ，Ｌ１）の軌跡は、原点を中心とした同じような円を描き続ける。

一方、制御装置３が受け取る信号に無視できないような大きなノイズが乗る等して、信号伝送に異常が発生すると、類似度ベクトルＳ（ｔ，Ｌ１）の軌跡は原点に近づくように変化する。このため、類似ベクトルＳ（ｔ，Ｌ１）のノルムに対して予め正常範囲を設定しておけば、取得された表面データの信頼性が低くなったことを検出できる。上記正常範囲は、例えば０．３から１に設定される。同様のことは、類似度ベクトルＳ（ｔ，Ｌ２）に関しても言える。

例えば、無効部１７は、類似度ベクトルＳ（ｔ，Ｌ１）のノルムに基づいて、異常検出部１４が異常を検出する機能を無効にする。無効部１７は、類似度ベクトルＳ（ｔ，Ｌ１）のノルムが上記正常範囲から外れていれば、異常検出部１４によって異常が検出されないようにする。無効部１７は、類似度ベクトルＳ（ｔ，Ｌ２）のノルムに基づいて、異常検出部１４が異常を検出する機能を無効にしても良い。例えば、無効部１７は、類似度ベクトルＳ（ｔ，Ｌ２）のノルムが上記正常範囲から外れていれば、異常検出部１４によって異常が検出されないようにする。無効部１７は、類似度ベクトルＳ（ｔ，Ｌ１）のノルム及び類似度ベクトルＳ（ｔ，Ｌ２）のノルムの双方が上記正常範囲から外れている場合に、異常検出部１４による異常検出を無効にしても良い。

無効部１７によって異常検出部１４による異常検出機能が無効にされている間、位置算出部１６は、直前に算出されたストランドピッチＳＰを用いてロープ１の移動距離を算出しても良い。これにより、適切な補間が可能となる。

制御装置３は、異常検出部１８を更に備えても良い。異常検出部１８は、異常検出部１４が検出する異常とは異なるロープ１の異常を検出する。例えば、異常検出部１８は、ロープ１の表面に形成された模様の異常を検出する。

上述したように、類似度ベクトルＳ（ｔ，Ｌ１）の軌跡は円状である。信号伝送に異常が発生していない場合、複数のストランドが縒り合わされることによって形成される凹凸がロープ１の表面にきれいに並んでいれば、類似度ベクトルＳ（ｔ，Ｌ１）の軌跡は、原点を中心とした同じような円を描き続ける。一方、ストランドの間隔が不均一になる等して、縒りに不良が発生すると、類似度ベクトルＳ（ｔ，Ｌ１）の軌跡は原点に近づくように変化する。このため、類似ベクトルＳ（ｔ，Ｌ１）のノルムに対して予め正常範囲を設定しておけば、ロープ１の表面に形成された模様に異常が発生していることを検出できる。上記正常範囲は、例えば０．６から１に設定される。同様のことは、類似度ベクトルＳ（ｔ，Ｌ２）に関しても言える。

例えば、異常検出部１８は、類似度ベクトルＳ（ｔ，Ｌ１）のノルムに基づいて、ロープ１の模様に異常が発生したことを検出する。異常検出部１８は、類似度ベクトルＳ（ｔ，Ｌ１）のノルムが上記正常範囲から外れていれば、ロープ１の模様に異常が発生したことを検出する。本実施の形態に示す例であれば、異常検出部１８は、ロープ１の形状異常を検出する。異常検出部１８は、類似度ベクトルＳ（ｔ，Ｌ２）のノルムに基づいて、ロープ１の模様に異常が発生したことを検出しても良い。例えば、異常検出部１８は、類似度ベクトルＳ（ｔ，Ｌ２）のノルムが上記正常範囲から外れていれば、ロープ１の形状異常を検出する。異常検出部１８は、類似度ベクトルＳ（ｔ，Ｌ１）のノルム及び類似度ベクトルＳ（ｔ，Ｌ２）のノルムの双方が上記正常範囲から外れている場合に、ロープ１の形状異常を検出しても良い。

異常検出部１８によって模様の異常が検出された場合に、その異常を確認できるデータを記憶部９に記憶させても良い。例えば、異常検出部１８によって模様の異常が検出されると、その異常を検出するために使用された表面データを記憶部９に記憶させる。後述するが、センサヘッド２は、表面データを取得するためにカメラを備えても良い。異常検出部１８によって模様の異常が検出された場合に、カメラによって撮影された画像データを記憶部９に記憶させても良い。

図９は、センサヘッド２の他の例を説明するための図である。図９に示すセンサヘッド２は、例えば光源４、光源５及び受光素子６を備える。図９は、ロープ１の表面で反射した光源４からの光とロープ１の表面で反射した光源５からの光との双方を１つの受光素子６で受ける例を示す。図９に示す例では、光源５は、光源４からの光の波長とは異なる波長の光をロープ１に当てることが望ましい。

図１０は、受光素子６によって取得された受光画像の処理方法を示す図である。図１０の上段は、受光素子６の受光画像を示す。図１０の下段は、受光素子６の受光画像から変換された第１表面データＰ１及び第２表面データＰ２を示す。図１０の下段の横軸は、第１表面データＰ１及び第２表面データＰ２がｘ方向にそれぞれ複数個のデータを含むことを示す。表面データが含むデータの個数は任意に決定される。

図９及び図１０に示す例であれば、センサヘッド２に複数の受光素子を備える必要がない。また、光源４からの光の波長と光源５からの光の波長とが異なっていれば、表面データの抽出処理を容易に行うことができる。

センサヘッド２は、光学式のプロファイル測定器に限定されない。図１１及び図１２は、センサヘッド２の他の例を説明するための図である。図１１及び図１２に示すセンサヘッド２は、例えばカメラ２０を備える。センサヘッド２は、カメラ２０によってロープ１の表面を撮影した画像データから得られるデータを表面データとして取得しても良い。

カメラ２０によって撮影された画像データには、高さに関する情報が含まれない。センサヘッド２は、ロープ１の表面に付された色及び色の濃淡を表すデータを表面データとして取得しても良い。例えば、センサヘッド２は、ロープ１の表面のうちｘ１≦ｘ≦ｘｒ及びＬ１≦ｙ≦ＬＭの範囲に付された色及び色の濃淡を表すデータを取得する。このデータは、Ｍ個の表面データに相当する。センサヘッド２は、Ｍ個の表面データの中から、予め設定された２つの表面データを第１表面データ及び第２表面データとして出力する。

図１３は、カメラ２０によって撮影された画像データの処理方法を示す図である。図１３は、ロープ１のうちｙ＝Ｌαの位置を通過する部分の表面に付された色及び色の濃淡を表すデータを第１表面データＰαとして取得する例を示す。同様に、図１３は、ロープ１のうちｙ＝Ｌβの位置を通過する部分の表面に付された色及び色の濃淡を表すデータを第２表面データＰβとして取得する例を示す。

実施の形態２．
本実施の形態では、ストランドピッチＳＰの算出精度を向上させるための例について説明する。本実施の形態における検出装置は、例えば図１１に示す例と同様である。検出装置は、例えばセンサヘッド２と制御装置３とを備える。センサヘッド２は、例えばカメラ２０を備える。

センサヘッド２は、例えば、ロープ１の表面に付された色及び色の濃淡を表すデータを表面データとして取得する。センサヘッド２は、カメラ２０によって取得された画像データからＭ個の表面データを取得する。Ｍは、例えば３以上の自然数である。

図１４は、この発明の実施の形態２における制御装置３の例を示す図である。図１４に示す例では、制御装置３は、記憶部９、データ処理部１０、選択部１９、類似度算出部１１、位相算出部１２、周期算出部１３及び異常検出部１４を備える。制御装置３は、データ処理部１０を備えなくても良い。制御装置３は、速度算出部１５、位置算出部１６、無効部１７及び異常検出部１８を更に備えても良い。

記憶部９に、第１リファレンスデータＲｅｆ１及び第２リファレンスデータＲｅｆ２が記憶される。例えば、第１リファレンスデータＲｅｆ１はｎ行１列の行列で表記できる。第２リファレンスデータＲｅｆ２はｎ行１列の行列で表記できる。

データ処理部１０は、センサヘッド２から受信した各表面データを、リファレンスデータと比較可能な表面データに加工する。例えば、データ処理部１０は、センサヘッド２から受信した表面データのそれぞれに対して、バイアス除去処理を行う。データ処理部１０からは、例えばバイアス除去処理が行われたＭ個の表面データＰ（ｔ，Ｌ１）、Ｐ（ｔ，Ｌ２）、・・・、Ｐ（ｔ，ＬＭ）が出力される。表面データＰ（ｔ，Ｌ１）は、ロープ１のうち時刻ｔにｙ＝Ｌ１を通過する部分の表面に付された色及び色の濃淡を表すデータである。表面データＰ（ｔ，Ｌ２）は、ロープ１のうち時刻ｔにｙ＝Ｌ２を通過する部分の表面に付された色及び色の濃淡を表すデータである。表面データＰ（ｔ，ＬＭ）は、ロープ１のうち時刻ｔにｙ＝ＬＭを通過する部分の表面に付された色及び色の濃淡を表すデータである。Ｌ１からＬＭの値は予め設定される。

選択部１９は、データ処理部１０から出力されたＭ個の表面データの中から、予め設定された条件に基づいて、第１表面データＰ（ｔ，Ｌα）と第２表面データＰ（ｔ，Ｌβ）とを選択する。

類似度算出部１１は、選択部１９によって選択された表面データとリファレンスデータとの類似度を算出する。即ち、類似度算出部１１は、第１類似度、第２類似度、第３類似度及び第４類似度を算出する。第１類似度は、選択部１９によって選択された第１表面データと記憶部９に記憶された第１リファレンスデータとの類似度である。第２類似度は、選択部１９によって選択された第１表面データと記憶部９に記憶された第２リファレンスデータとの類似度である。第３類似度は、選択部１９によって選択された第２表面データと記憶部９に記憶された第１リファレンスデータとの類似度である。第４類似度は、選択部１９によって選択された第２表面データと記憶部９に記憶された第２リファレンスデータとの類似度である。

位相算出部１２の機能は実施の形態１で開示した機能と同様である。周期算出部１３の機能は実施の形態１で開示した機能と同様である。異常検出部１４の機能は実施の形態１で開示した機能と同様である。

図１５は、この発明の実施の形態２における検出装置の動作例を示すフローチャートである。上述したように、データ処理部１０からはＭ個の表面データが出力される（Ｓ２０１）。選択部１９は、データ処理部１０から出力されたＭ個の表面データの中から、第１表面データＰ（ｔ，Ｌα）と第２表面データＰ（ｔ，Ｌβ）とを選択する（Ｓ２０２）。

例えば、類似度算出部１１は、データ処理部１０から出力された各表面データに対し、第１リファレンスデータとの類似度及び第２リファレンスデータとの類似度を算出する。図１５は、第１リファレンスデータとの類似度として相関係数ρ１が、第２リファレンスデータとの類似度として相関係数ρ２が算出される例を示す。次に、各表面データに対し、相関係数ρ１と相関係数ρ２とを要素とする類似度ベクトルＳが算出される。更に、各表面データに対し、類似度ベクトルＳのノルムが算出される。

選択部１９は、例えば算出された類似度ベクトルＳのノルムに基づいて、第１表面データＰ（ｔ，Ｌα）と第２表面データＰ（ｔ，Ｌβ）とを選択する。図１６は、選択部１９の機能を説明するための図である。選択部１９は、例えば、データ処理部１０から出力されたＭ個の表面データのうち、類似度ベクトルＳのノルムが１番大きいものと２番目に大きいものとを第１表面データＰ（ｔ，Ｌα）及び第２表面データＰ（ｔ，Ｌβ）として選択する。ここで、Ｌβ＞Ｌαである。

Ｓ２０２において第１表面データＰ（ｔ，Ｌα）及び第２表面データＰ（ｔ，Ｌβ）が選択されると、図８のＳ１０３からＳ１０６に示す処理と同様の処理が行われる。図１５に示す例では、Ｓ２０２においてρ１（ｔ，Ｌα）、ρ２（ｔ，Ｌα）、ρ１（ｔ，Ｌβ）及びρ２（ｔ，Ｌβ）が既に算出されている。第１表面データＰ（ｔ，Ｌα）及び第２表面データＰ（ｔ，Ｌβ）が選択部１９によって選択されると、位相算出部１２は、類似度ベクトルＳ（ｔ，Ｌα）の位相θ（ｔ，Ｌα）を算出する（Ｓ２０３）。類似度ベクトルＳ（ｔ，Ｌα）は、類似度算出部１１によって算出された相関係数ρ１（ｔ，Ｌα）と相関係数ρ２（ｔ，Ｌα）とを要素とするベクトルである。位相θ（ｔ，Ｌα）は、類似度ベクトルＳ（ｔ，Ｌα）の偏角である。また、位相算出部１２は、類似度ベクトルＳ（ｔ，Ｌβ）の位相θ（ｔ，Ｌβ）を算出する（Ｓ２０３）。類似度ベクトルＳ（ｔ，Ｌβ）は、類似度算出部１１によって算出された相関係数ρ１（ｔ，Ｌβ）と相関係数ρ２（ｔ，Ｌβ）とを要素とするベクトルである。位相θ（ｔ，Ｌβ）は、類似度ベクトルＳ（ｔ，Ｌβ）の偏角である。

周期算出部１３は、例えば位相算出部１２によって算出された位相θ（ｔ，Ｌα）と位相θ（ｔ，Ｌβ）とに基づいて、次式からストランドピッチＳＰを算出する。

異常検出部１４は、周期算出部１３によって算出された周期に基づいて、長尺体に形成された模様の周期異常を検出する。例えば、異常検出部１４は、周期算出部１３によって算出された周期が基準範囲から外れた場合に、ロープ１にピッチ異常が発生していると判定する。

本実施の形態に示す例であれば、ロープ１の移動速度が変動している場合でも、ロープ１の異常を検出することができる。本実施の形態に示す例であれば、ストランドピッチＳＰの算出精度を向上させることができる。

ノイズの影響を少なくするため、選択部１９は、上述した方法とは異なる方法によって第１表面データＰ（ｔ，Ｌα）と第２表面データＰ（ｔ，Ｌβ）とを選択しても良い。例えば、選択部１９は、先ず、データ処理部１０から出力されたＭ個の表面データのうち、類似度ベクトルＳのノルムが基準値以上のものを選択する。上記基準値は、記憶部９に予め記憶される。例えば、基準値は０．３である。選択部１９は、類似度ベクトルＳのノルムが基準値以上のものの中から、なす角度が最大になる２つのものを第１表面データＰ（ｔ，Ｌα）及び第２表面データＰ（ｔ，Ｌβ）として選択する。

本実施の形態で開示しない特徴については、実施の形態１で開示された何れの特徴が採用されても良い。

実施の形態３．
上述したように、本検出装置の検出対象となる長尺体の例として、エレベーターで使用されるワイヤロープが挙げられる。エレベーターのかごは、例えば複数本のワイヤロープによって昇降路に吊り下げられる。エレベーターのかごが複数本のワイヤロープで吊り下げられている場合、どのワイヤロープに対しても同じ張力が作用することが望ましい。

例えば、１本のワイヤロープにのみ大きな張力が作用すると、そのワイヤロープに伸びが発生する。伸びが発生したワイヤロープでは、ストランドピッチが長くなる。即ち、当該ワイヤロープにピッチ異常が発生する。本実施の形態では、検出装置が複数本の長尺体を検出対象にする例について説明する。

図１７は、この発明の実施の形態３における検出装置の例を示す図である。図１８は、図１７に示す矢印Ａの方向から長尺体を見た図である。図１８は、ロープ１と平行にロープ２１が配置されている例を示す。

ロープ２１は、ロープ１と同様に、長手の方向に移動する。例えば、ロープ２１は、＋ｙ方向或いは−ｙ方向に移動する。ロープ２１は、＋ｙ方向及び−ｙ方向の双方に移動しても良い。ロープ２１は、複数のストランドを備える。ロープ２１は、複数のストランドが縒り合わされることによって形成される。ロープ２１は、ロープ１の表面に形成された模様と同じ模様を表面に有する。

検出装置は、例えばセンサヘッド２と制御装置３とを備える。センサヘッド２は、例えば光源４及び受光素子６を備える。本実施の形態に示す例では、光源４は、ロープ１の表面及びロープ２１の表面の双方に対して同時に光を照射する。図１７及び図１８は、光源４がロープ１の長手の方向及びロープ２１の長手の方向と直交する方向にレーザ光を照射する例を示す。光源４から照射された光は、同じ高さでロープ１及びロープ２１に当たる。図１７及び図１８に示す例では、光源４から照射された光は、ロープ１を横断するようにロープ１の一側の端から他側の端にかけて直線状に当たる。同様に、光源４から照射された光は、ロープ２１を横断するようにロープ２１の一側の端から他側の端にかけて直線状に当たる。

受光素子６は、光源４から照射された光のうちロープ１の表面で反射した光を受光する。また、受光素子６は、光源４から照射された光のうちロープ２１の表面で反射した光を受光する。受光素子６は、光源４が光を照射する方向に対して斜めに配置される。受光素子６は、ロープ１の表面で反射した光源４からの光のうち、ロープ１の長手の方向に対して一定の角度で斜めに反射した光を受光する。同様に、受光素子６は、ロープ２１の表面で反射した光源４からの光のうち、ロープ１の長手の方向に対して一定の角度で斜めに反射した光を受光する。

図１７及び図１８に示す光ａは、光源４からロープ１に向けて照射された光である。例えば、光ａはｙ＝Ｌ１でロープ１の表面に当たる。光ｂ及び光ｃは、ロープ１の表面で反射した光ａのうち、受光素子６によって受光される角度で反射した光である。受光素子６が光ｂ及び光ｃ等を受光することにより、センサヘッド２は、ロープ１のうち光源４からの光が当たった部分の断面形状を表すデータを第１表面データとして取得する。

同様に、図１７及び図１８に示す光ｇは、光源４からロープ２１に向けて照射された光である。例えば、光ｇはｙ＝Ｌ１でロープ２１の表面に当たる。光ｈ及び光ｉは、ロープ２１の表面で反射した光ｇのうち、受光素子６によって受光される角度で反射した光である。受光素子６が光ｈ及び光ｉ等を受光することにより、センサヘッド２は、ロープ２１のうち光源４からの光が当たった部分の断面形状を示すデータを第２表面データとして取得する。

図１９は、受光素子６によって取得された受光画像の処理方法を示す図である。図１９の上段は、受光素子６の受光画像を示す。図１９の下段は、受光素子６の受光画像から変換された第１表面データＰ３及び第２表面データＰ４を示す。図１９の下段の横軸は、第１表面データＰ３及び第２表面データＰ４がｘ方向にそれぞれ複数個のデータを含むことを示す。表面データが含むデータの個数は任意に決定される。

図２０は、制御装置３の例を示す図である。制御装置３は、例えば記憶部９、データ処理部１０、類似度算出部１１、位相算出部１２及び異常検出部１４を備える。制御装置３は、データ処理部１０を備えなくても良い。制御装置３は、無効部１７及び異常検出部１８を更に備えても良い。

記憶部９に、第１リファレンスデータＲｅｆ１及び第２リファレンスデータＲｅｆ２が記憶される。例えば、第１リファレンスデータＲｅｆ１はｎ行１列の行列で表記できる。第２リファレンスデータＲｅｆ２はｎ行１列の行列で表記できる。

データ処理部１０は、例えばセンサヘッド２から受信した第１表面データを加工し、加工したデータを最終的な第１表面データとして出力する。データ処理部１０は、例えばセンサヘッド２から受信した第２表面データを加工し、加工したデータを最終的な第２表面データとして出力する。

類似度算出部１１は、表面データとリファレンスデータとの類似度を算出する。例えば、類似度算出部１１は、データ処理部１０から出力された第１表面データＰ３（ｔ，Ｌ１）と第１リファレンスデータＲｅｆ１との相関係数ρ１（ｔ，Ｌ１（Ｐ３））を第１類似度として算出する。類似度算出部１１は、データ処理部１０から出力された第１表面データＰ３（ｔ，Ｌ１）と第２リファレンスデータＲｅｆ２との相関係数ρ２（ｔ，Ｌ１（Ｐ３））を第２類似度として算出する。類似度算出部１１は、データ処理部１０から出力された第２表面データＰ４（ｔ，Ｌ１）と第１リファレンスデータＲｅｆ１との相関係数ρ１（ｔ，Ｌ１（Ｐ４））を第３類似度として算出する。類似度算出部１１は、データ処理部１０から出力された第２表面データＰ４（ｔ，Ｌ１）と第２リファレンスデータＲｅｆ２との相関係数ρ２（ｔ，Ｌ１（Ｐ４））を第４類似度として算出する。

図２１は、位相算出部１２の機能を説明するための図である。位相算出部１２は、類似度ベクトルＳの偏角を位相θとして算出する。本実施の形態に示す例では、位相算出部１２は、第１表面データに関する類似度ベクトルＳ３（ｔ，Ｌ１）の位相θ３（ｔ，Ｌ１）を算出する。類似度ベクトルＳ３（ｔ，Ｌ１）は、類似度算出部１１によって算出された相関係数ρ１（ｔ，Ｌ１（Ｐ３））と相関係数ρ２（ｔ，Ｌ１（Ｐ３））とを要素とするベクトルである。位相θ３（ｔ，Ｌ１）は、類似度ベクトルＳ３（ｔ，Ｌ１）の偏角である。また、位相算出部１２は、第２表面データに関する類似度ベクトルＳ４（ｔ，Ｌ１）の位相θ４（ｔ，Ｌ１）を算出する。類似度ベクトルＳ４（ｔ，Ｌ１）は、類似度算出部１１によって算出された相関係数ρ１（ｔ，Ｌ１（Ｐ４））と相関係数ρ２（ｔ，Ｌ１（Ｐ４））とを要素とするベクトルである。位相θ４（ｔ，Ｌ１）は、類似度ベクトルＳ４（ｔ，Ｌ１）の偏角である。

エレベーターのかごがロープ１及びロープ２１によって昇降路に吊り下げられている場合、ロープ１が移動する速度とロープ２１が移動する速度とは同じである。ロープ１のストランドピッチとロープ２１のストランドピッチとが同じであれば、類似度ベクトルＳ３（ｔ，Ｌ１）と類似度ベクトルＳ４（ｔ，Ｌ１）とがなす角度は、上記速度によらず一定になる。類似度ベクトルＳ３（ｔ，Ｌ１）と類似度ベクトルＳ４（ｔ，Ｌ１）とがなす角度は、位相θ４（ｔ，Ｌ１）と位相θ３（ｔ，Ｌ１）との差、即ち位相差である。

本実施の形態に示す例では、異常検出部１４は、位相算出部１２によって算出された位相θ４（ｔ，Ｌ１）及び位相θ３（ｔ，Ｌ１）に基づいて、ロープ１又はロープ２１に異常が発生したことを検出する。例えば、異常検出部１４は、ロープ１の表面に形成された模様或いはロープ２１の表面に形成された模様の周期異常を検出する。例えば、記憶部９に、模様の周期が正常であることを判定するための基準範囲が予め記憶される。異常検出部１４は、位相θ４（ｔ，Ｌ１）と位相θ３（ｔ，Ｌ１）との差が上記基準範囲に入っていれば、ロープ１及びロープ２１の双方にピッチ異常が発生していないと判定する。異常検出部１４は、位相θ４（ｔ，Ｌ１）と位相θ３（ｔ，Ｌ１）との差が上記基準範囲に入っていなければ、ロープ１或いはロープ２１の何れか一方にピッチ異常が発生していると判定する。

本実施の形態に示す例であれば、検出装置は、複数本の長尺体を検出対象とすることができる。また、本実施の形態に示す例であれば、ロープ１及びロープ２１の移動速度が変動している場合でも、異常が発生したことを検出できる。

本実施の形態に示す例において制御装置３が異常検出部１８を更に備える場合、異常検出部１８は、類似度ベクトルＳ３（ｔ，Ｌ１）のノルムに基づいてロープ１の模様に異常が発生したことを検出する。例えば、異常検出部１８は、類似度ベクトルＳ３（ｔ，Ｌ１）のノルムが正常範囲から外れていれば、ロープ１の模様に異常が発生したことを検出する。また、異常検出部１８は、類似度ベクトルＳ４（ｔ，Ｌ１）のノルムに基づいてロープ２１の模様に異常が発生したことを検出する。例えば、異常検出部１８は、類似度ベクトルＳ４（ｔ，Ｌ１）のノルムが正常範囲から外れていれば、ロープ２１の模様に異常が発生したことを検出する。

本実施の形態に示す例では、光源４から照射された光がロープ１及びロープ２１に同じ高さで当たる例について説明した。センサヘッド２が異なる高さの表面データを取得することができれば、本実施の形態に示す例においても、制御装置３は、周期算出部１３、速度算出部１５及び位置算出部１６を更に備えても良い。

かかる場合、センサヘッド２は、例えば光源４、光源５、受光素子６及び受光素子７を備える。光源４は、ロープ１の表面に光を照射する。受光素子６は、光源４から照射された光のうちロープ１の表面で反射した光を受光する。光源５は、ロープ２１の表面に光を照射する。光源５から照射された光は、光源４からの光がロープ１に当たる位置からｙ軸方向に一定距離だけ離れた位置でロープ２１に当たる。受光素子７は、光源５から照射された光のうちロープ２１の表面で反射した光を受光する。センサヘッド２は、カメラ２０を備えても良い。

また、速度算出部１５は、位相算出部１２によって算出された位相θ（ｔ，Ｌ１）と位相θ（ｔ，Ｌ２）とに基づいて、ロープ１及びロープ２１の移動速度を算出する。この例において、Ｌ２は、光源５からの光がロープ２１に当たる高さを示す。位置算出部１６は、異常検出部１４によって異常が検出された時の移動距離に基づいて、検出された異常のロープ１上の位置或いはロープ２１上の位置を算出する。

本実施の形態で開示しない特徴については、実施の形態１又は２で開示された何れの特徴が採用されても良い。

実施の形態４．
本検出装置が適用可能なエレベーターには、かごの速度を検出するために調速機が備えられる。調速機は、例えば調速ロープ、調速綱車及びエンコーダを備える。調速ロープは、調速綱車に巻き掛けられ、エレベーターのかごに連動して移動する。即ち、かごが移動すると、調速ロープが移動する。また、調速ロープが移動すると、調速綱車が回転する。エンコーダは、調速綱車の回転方向及び回転角度に応じた回転信号を出力する。エンコーダから出力された回転信号は、かごを制御するために利用される。

実施の形態１から３に示す例では、速度算出部１５がロープ１の移動速度Ｖを算出する。エレベーターのかごがロープ１によって吊り下げられていれば、ロープ１の移動速度Ｖはかごの移動速度に一致する。このため、エレベーターにおいて、調速機の代わりに速度算出部１５を用いてかごの速度を検出しても良い。かかる場合、エレベーターは調速機を備えていなくても良い。また、エレベーターにおいて、調速機とともに速度算出部１５を用いてかごの速度を検出しても良い。

調速機では、調速ロープと調速綱車との間に発生する滑りによって検出誤差が生じ得る。調速機では、調速綱車の摩耗によって検出誤差が生じ得る。本検出装置であれば、表面データの取得を非接触で行うことができる。このため、かごの速度を精度良く検出することができる。更に、調速機を備える必要がなければ、エレベーターの構成を簡素化できる。

符号９〜１９に示す各部は、制御装置３が有する機能を示す。図２２は、制御装置３のハードウェア構成の例を示す図である。制御装置３は、ハードウェア資源として、例えばプロセッサ２２とメモリ２３とを含む処理回路を備える。記憶部９が有する機能はメモリ２３によって実現される。制御装置３は、メモリ２３に記憶されたプログラムをプロセッサ２２によって実行することにより、符号１０〜１９に示す各部の機能を実現する。

プロセッサ２２は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、中央処理装置、処理装置、演算装置、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ或いはＤＳＰともいわれる。メモリ２３として、半導体メモリ、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ミニディスク或いはＤＶＤを採用しても良い。採用可能な半導体メモリには、ＲＡＭ、ＲＯＭ、フラッシュメモリ、ＥＰＲＯＭ及びＥＥＰＲＯＭ等が含まれる。

制御装置３が有する各機能の一部又は全部をハードウェアによって実現しても良い。制御装置３の機能を実現するハードウェアとして、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ、又はこれらの組み合わせを採用しても良い。

この発明に係る検出装置は、表面に周期的な模様を有する長尺体を検出の対象とする装置に適用できる。

１ ロープ
２ センサヘッド
３ 制御装置
４ 光源
５ 光源
６ 受光素子
７ 受光素子
８ 信号線
９ 記憶部
１０ データ処理部
１１ 類似度算出部
１２ 位相算出部
１３ 周期算出部
１４ 異常検出部
１５ 速度算出部
１６ 位置算出部
１７ 無効部
１８ 異常検出部
１９ 選択部
２０ カメラ
２１ ロープ
２２ プロセッサ
２３ メモリ

Claims (11)

1. 表面に周期的な模様を有する長尺体の第１表面データ及び第２表面データを取得するデータ取得手段と、
   第１リファレンスデータ及び第２リファレンスデータを記憶する記憶手段と、
   前記データ取得手段によって取得された第１表面データと前記第１リファレンスデータの第１類似度、前記データ取得手段によって取得された第１表面データと前記第２リファレンスデータの第２類似度、前記データ取得手段によって取得された第２表面データと前記第１リファレンスデータの第３類似度、及び前記データ取得手段によって取得された第２表面データと前記第２リファレンスデータの第４類似度を算出する類似度算出手段と、
   前記類似度算出手段によって算出された第１類似度及び第２類似度を要素とする第１類似度ベクトルの偏角を第１位相として算出し、前記類似度算出手段によって算出された第３類似度及び第４類似度を要素とする第２類似度ベクトルの偏角を第２位相として算出する位相算出手段と、
   前記位相算出手段によって算出された第１位相及び第２位相に基づいて、前記長尺体に形成された模様の周期を算出する周期算出手段と、
   前記周期算出手段によって算出された周期に基づいて、前記長尺体の異常を検出する第１異常検出手段と、
   を備え、
   前記データ取得手段は、第１表面データ及び第２表面データを、前記長尺体の長手方向の異なる位置で、前記長尺体に対して前記長尺体の長手方向と直交する方向に取得し、
   前記第１リファレンスデータ及び前記第２リファレンスデータは、前記長尺体の表面に前記長尺体の長手方向と直交する方向に形成された模様の周期と同じ周期を有し且つ位相が異なるデータである検出装置。
2. 表面に周期的な模様を有する長尺体の複数の表面データを取得するデータ取得手段と、
   第１リファレンスデータ及び第２リファレンスデータを記憶する記憶手段と、
   前記データ取得手段によって取得された表面データの中から第１表面データ及び第２表面データを選択する選択手段と、
   前記選択手段によって選択された第１表面データと前記第１リファレンスデータの第１類似度、前記選択手段によって選択された第１表面データと前記第２リファレンスデータの第２類似度、前記選択手段によって選択された第２表面データと前記第１リファレンスデータの第３類似度、及び前記選択手段によって選択された第２表面データと前記第２リファレンスデータの第４類似度を算出する類似度算出手段と、
   前記類似度算出手段によって算出された第１類似度及び第２類似度を要素とする第１類似度ベクトルの偏角を第１位相として算出し、前記類似度算出手段によって算出された第３類似度及び第４類似度を要素とする第２類似度ベクトルの偏角を第２位相として算出する位相算出手段と、
   前記位相算出手段によって算出された第１位相及び第２位相に基づいて、前記長尺体に形成された模様の周期を算出する周期算出手段と、
   前記周期算出手段によって算出された周期に基づいて、前記長尺体の異常を検出する第１異常検出手段と、
   を備え、
   前記データ取得手段は、複数の表面データを、前記長尺体の長手方向の異なる位置で、前記長尺体に対して前記長尺体の長手方向と直交する方向に取得し、
   前記第１リファレンスデータ及び前記第２リファレンスデータは、前記長尺体の表面に前記長尺体の長手方向と直交する方向に形成された模様の周期と同じ周期を有し且つ位相が異なるデータである検出装置。
3. 前記選択手段は、前記データ取得手段によって取得された表面データのうち、前記第１リファレンスデータとの類似度及び前記第２リファレンスデータとの類似度を要素とする類似度ベクトルのノルムが１番大きいものと２番目に大きいものとを第１表面データ及び第２表面データとして選択する請求項２に記載の検出装置。
4. 前記選択手段は、前記データ取得手段によって取得された表面データのうち、前記第１リファレンスデータとの類似度及び前記第２リファレンスデータとの類似度を要素とする類似度ベクトルのノルムが基準値以上のものの中から、なす角度が最大になる２つのものを第１表面データ及び第２表面データとして選択する請求項２に記載の検出装置。
5. 前記位相算出手段によって算出された第１位相及び第２位相に基づいて、前記長尺体の速度を算出する速度算出手段と、
   前記速度算出手段によって算出された速度に基づいて、前記第１異常検出手段によって検出された異常の前記長尺体上での位置を算出する位置算出手段と、
   を更に備えた請求項１から請求項４の何れか一項に記載の検出装置。
6. 前記類似度算出手段によって算出された第１類似度及び第２類似度を要素とする第１類似度ベクトルのノルム又は前記類似度算出手段によって算出された第３類似度及び第４類似度を要素とする第２類似度ベクトルのノルムの少なくとも何れか一方に基づいて、前記長尺体の模様に異常が発生したことを検出する第２異常検出手段を更に備えた請求項１から請求項５の何れか一項に記載の検出装置。
7. 前記データ取得手段は、
   前記長尺体に光を照射する第１光源と、
   前記第１光源からの光の波長とは異なる波長の光を前記長尺体に照射する第２光源と、
   前記長尺体で反射した前記第１光源からの光及び前記長尺体で反射した前記第２光源からの光を受ける受光素子と、
   を備えた請求項１から請求項６の何れか一項に記載の検出装置。
8. 表面に周期的な模様を有する第１長尺体の第１表面データ及び前記第１長尺体の表面に形成された模様と同じ模様を表面に有する第２長尺体の第２表面データを取得するデータ取得手段と、
   第１リファレンスデータ及び第２リファレンスデータを記憶する記憶手段と、
   前記データ取得手段によって取得された第１表面データと前記第１リファレンスデータの第１類似度、前記データ取得手段によって取得された第１表面データと前記第２リファレンスデータの第２類似度、前記データ取得手段によって取得された第２表面データと前記第１リファレンスデータの第３類似度、及び前記データ取得手段によって取得された第２表面データと前記第２リファレンスデータの第４類似度を算出する類似度算出手段と、
   前記類似度算出手段によって算出された第１類似度及び第２類似度を要素とする第１類似度ベクトルの偏角を第１位相として算出し、前記類似度算出手段によって算出された第３類似度及び第４類似度を要素とする第２類似度ベクトルの偏角を第２位相として算出する位相算出手段と、
   前記位相算出手段によって算出された第１位相及び第２位相に基づいて、前記第１長尺体又は前記第２長尺体に異常が発生したことを検出する第１異常検出手段と、
   を備え、
   前記データ取得手段は、
   第１表面データを、前記第１長尺体に対して前記第１長尺体の長手方向と直交する方向に取得し、
   第２表面データを、前記第２長尺体に対して前記第２長尺体の長手方向と直交する方向に取得し、
   前記第１リファレンスデータ及び前記第２リファレンスデータは、前記第１長尺体の表面に前記第１長尺体の長手方向と直交する方向に形成された模様の周期と同じ周期を有し且つ位相が異なるデータである検出装置。
9. 前記類似度算出手段によって算出された第１類似度及び第２類似度を要素とする第１類似度ベクトルのノルムに基づいて前記第１長尺体の模様に異常が発生したことを検出し、前記類似度算出手段によって算出された第３類似度及び第４類似度を要素とする第２類似度ベクトルのノルムに基づいて前記第２長尺体の模様に異常が発生したことを検出する第２異常検出手段を更に備えた請求項８に記載の検出装置。
10. 前記データ取得手段は、
    前記第１長尺体及び前記第２長尺体に光を照射する光源と、
    前記第１長尺体で反射した前記光源からの光及び前記第２長尺体で反射した前記光源からの光を受ける受光素子と、
    を備えた請求項８又は請求項９に記載の検出装置。
11. 前記類似度算出手段によって算出された第１類似度及び第２類似度を要素とする第１類似度ベクトルのノルム又は前記類似度算出手段によって算出された第３類似度及び第４類似度を要素とする第２類似度ベクトルのノルムの少なくとも何れか一方に基づいて、前記第１異常検出手段による異常検出を無効にする無効手段を更に備えた請求項１から請求項１０の何れか一項に記載の検出装置。

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