JP6692288B2 - エレベータドアロック確認システム、エレベータドアロック確認方法およびエレベータドアロック確認用カメラシステム - Google Patents

Description

本発明は、エレベータにおける乗場側ドアのインターロック機構の点検を行うエレベータドアロック確認システム、エレベータドアロック確認方法およびエレベータドアロック確認用カメラシステムに関する。

エレベータにおける乗場側ドアのインターロック機構は、重要な安全装置の１つである。乗場側の扉が閉まっている状態では、常にロックが掛かっている。籠が到着したときには、籠側の扉に設置されているインターロックスイッチが乗場側ドアのロックを機械的に解除する。このような構造により、籠が到着していない階の乗場側ドアが不用意に開くことがなくなる。また、スプリングやおもりの作用で、乗場側ドアは、常に閉まる方向への負荷が働いている。よっで、籠が到着していない状態で乗場側ドアが自動的に開くことはない。

仮に、このインターロック機構に調整不良が発生すると、乗場側ドアの向こうに籠が存在していなくても、この乗場側ドアの開扉動作が可能となってしまう。よって、定期的に錠スイッチを含むインターロック機構の点検を行うことが必要になる。

従来、エレベータにおいて、保守作業員は、定期的に現場に出向いて籠の上に登り、乗場側ドアのインターロック機構を目視で点検していた。このとき、保守作業員が籠の上に登った状態で、この籠を各階毎に停止させながら各階の乗場側ドアのインターロック機構を点検するので、数十階建てビルでは、見落としが発生するおそれがある。また、保守作業員による判断の違いが問題となる場合もあった。

このようなインターロック機構の点検を自動化するものとして、特許文献１に記載の発明がある。この特許文献１の要約書には、「ラッチ金具８、フック金具５、及び錠スイッチを含むインターロック機構を撮影するカメラ２１と、このカメラ２１で撮影された画像から所定の抽出画像を得る画像抽出部２２と、この画像抽出部２２で得られた抽出画像に基づいてインターロック機構の所定の動作状態におけるフック金具５とラッチ金具８との間の間隔寸法を計測する画像計測部２４と、この画像計測部２４で計測した間隔寸法が、予め設定され領域を有する判定値２６の範囲内かどうかを判定する判定部２５とを備えた」と記載されている。

特開２０１４−７６８７１号公報

特許文献１に記載されている発明は、インターロック機構の検査の自動化には有効である。これにより、数十階建てビルにおける見落としを抑止すると共に、保守作業員の主観によらない判断が可能となる。

しかし、特許文献１の発明では、インターロック機構を上部からカメラで撮影するので、各階それぞれにおいて、例えば籠を停止しつつ、適切な位置にカメラを設置する必要がある。よって、高速に検査を実行することは困難であり、多階数ビルにおいて多くの検査時間と検査工数を要していた。
そこで、本発明は、エレベータのインターロック機構の高速な点検を可能とすることを課題とする。

前記した課題を解決するため、本発明のエレベータドアロック確認システムは、エレベータの籠に設置されて、各階のドアロックを撮影するカメラと、前記籠を上下いずれかに移動させつつ前記カメラで連続撮影した複数の画像上で、指定された見本画像をマッチングして残差を算出し、当該残差が閾値以下である連続した一群の画像のうち残差が最小のものを、前記ドアロックを撮影した画像として抽出し、前記ドアロックの異常を判定する判定手段を含む制御装置とを備える。
その他の手段については、発明を実施するための形態のなかで説明する。

本発明によれば、エレベータのインターロック機構の高速な点検が可能となる。

エレベータドアロック確認システムの一例を示す概念図である。 エレベータドアロック確認システムを示すブロック図である。 乗場側ドアのドアロック要部を説明する図である。 乗場側ドアのドアロック要部の外観図である。 ドアロック要部の異常判定処理のフローチャートである。 ドアロック要部に円形照明を照射したときの画像例である。 ドアロック要部に矩形照明を照射したときの画像例である。 各階のドアロック部分を撮影した画像の抽出処理のフローチャートである。 エレベータにおける籠の位置と速度、および見本画像と各画像との残差を示したグラフである。 エレベータにおける籠の位置と速度、および見本画像と各画像との残差を示した他のグラフである。 ひとつの階のドアロック要部を撮影した画像からギャップ値を出力する処理を示したフローチャートである。 ひとつの階のドアロック要部を撮影した画像から左右のギャップ値を算出する処理に係る概念図である。 ひとつの階のドアロック要部を撮影した画像から上側のギャップ値を算出する処理に係る概念図である。 爪部分と上側ギャップ、左側ギャップ、右側ギャップを模式的に示した図である。 各階のギャップ値を出力したテーブルを示す図である。

以降、本発明を実施するための形態を、各図を参照して詳細に説明する。
図１は、エレベータドアロック確認システム１の一例を示す概念図である。
エレベータ８は、空間８２の内部を不図示の駆動機構によって籠８１を上下に移動させて、人員や荷物などを各階に移動させるものである。籠８１が最上階である２０階に到着すると、ドアロック２ａが解除されるので、乗場側ドア３ａを開けて、人員や荷物などを籠８１と２０階との間で出し入れすることができる。

その下側の１９階には、乗場側ドア３ｂと、この乗場側ドア３ｂのインターロック機構であるドアロック２ｂが設置されている。更にその下側の１８階には、乗場側ドア３ｃと、この乗場側ドア３ｃのインターロック機構であるドアロック２ｃが設置されている。エレベータ８は、１７階から最も下の１階までが同様に構成されている。このような構成により、人員や荷物などを籠８１と各階との間で出し入れすることができる。
以下、各ドアロック２ａ〜２ｃを特に区別しないときには、単にドアロック２と記載する。各乗場側ドア３ａ〜３ｃを特に区別しないときには、単に乗場側ドア３と記載する。

この籠８１の上側には、エレベータドアロック確認システム１を構成する光学カメラ４、投光器５、コンピュータ６が設置されている。更にエレベータドアロック確認システム１は、籠８１内の不図示の保守作業員が操作して閲覧するタブレット端末７を含んでいる。エレベータドアロック確認システム１は、光学カメラ４を用いてインターロック機構の検査を自動化している。これによりエレベータドアロック確認システム１は、保守作業員の負荷を軽減し、多階数のビルにおける誤認識を回避し、かつ高速な検査が可能である。

コンピュータ６は、光学カメラ４で連続撮影した複数の画像から、各階のドアロック２を撮影した画像を抽出し、ドアロック２の異常を判定する制御装置である。コンピュータ６は更に、エレベータ６の駆動制御手段（不図示）にコマンドを送信して、籠８１を所望の階に移動させることができる。
タブレット端末７は、コンピュータ６との間で無線通信路を確立して、検査の開始を指示すると共に、各階のドアロック２の異常などを表示するものである。このタブレット端末７は、例えば保守作業員が、エレベータドアロック確認システム１の操作と表示のために用いるものである。

図２は、エレベータドアロック確認システム１を示すブロック図である。
光学カメラ４は、カラーで撮影可能なカメラであり、エレベータ８の籠８１に設置される。光学カメラ４は、図１で示したように、籠８１の上側に、各階のドアロック２の要部を撮影できる位置に設置されている。光学カメラ４は、籠８１が最上階に停止しているときに、各階のドアロック２の要部を好適に撮影できるように調整されている。この光学カメラ４は、可視光と近赤外線を撮影可能であり、更にフォーカスと絞りを固定している。光学カメラ４のフォーカスは、ドアロック２の要部に合焦するように予め調整されている。光学カメラ４の絞りは、ドアロック２の要部の撮影画像のコントラストが適切になるように予め調整されている。

投光器５は、白・赤・青・緑の可視光、または赤外線のうちいずれかを照射可能であり、光学カメラ４の撮影領域のうち、各階のドアロック２の要部を照らす方向に設置されている。投光器５は、赤照明５１、青照明５２、緑照明５３、赤外線照明５４を含んでいる。これら赤照明５１、青照明５２、緑照明５３、赤外線照明５４は、コンピュータ６の照明制御手段６１によって点灯制御される。

コンピュータ６は、照明制御手段６１、記憶手段６２、色分解手段６３、補正手段６４、判定手段６５、通信手段６６を含んで構成される。コンピュータ６は、不図示のＣＰＵ（Central Processing Unit）やＲＡＭ（Random Access Memory）などを含み、ＣＰＵが不図示のドアロック確認用プログラムを実行することにより、上記した照明制御手段６１、色分解手段６３、補正手段６４、判定手段６５を具現化する。コンピュータ６は、タブレット端末７の操作手段７１の指示に基づいて点検を実施し、その点検結果を通信手段６６で送信し、タブレット端末７の表示手段７２に表示させる。このコンピュータ６と光学カメラ４の組合せは、ドアロック２の要部の検査画像を取得するためのエレベータドアロック確認用カメラシステムを構成する。

照明制御手段６１は、赤照明５１、青照明５２、緑照明５３、赤外線照明５４を制御して、光学カメラ４の撮影領域を所望色の可視光または／および赤外線で照明する。これにより、被写体に対して、白・赤・青・緑の可視光、または／および赤外線を照明として選択して、被写体の検出精度を向上させることができる。
記憶手段６２は、例えば半導体メモリやハードディスクなどであり、光学カメラ４が連続撮影した画像を格納する。

色分解手段６３は、画像を赤・青・緑に色分解して補正手段６４に出力する。これにより、被写体に対して、赤・青・緑に色分解した画像のうちいずれかを選択して、被写体の検出精度を向上させることができる。
補正手段６４は、投光器５による撮影画像の明るさの傾きを補正する。具体的にいうと、光学カメラ４の撮影位置にグレーチャートを置き、これを投光器５で照明して光学カメラ４で撮影すると、投光器５による明るさの傾きを示す画像を撮影できる。補正手段６４は、撮影画像における各画素の輝度を、投光器５による明るさの傾きで除算することにより、撮影画像における明るさの傾きを補正できる。これにより、被写体の検出精度を向上させることができる。

判定手段６５は、籠８１を上下いずれかに移動させつつ光学カメラ４で連続撮影した複数の画像から、各階のドアロック２の部分を撮影した画像を抽出し、ドアロック２の要部の異常を判定する。
通信手段６６は、無線ＬＡＮ（Local Area Network）のアダプタである。コンピュータ６は、通信手段６６によりタブレット端末７との間で情報を通信する。
タブレット端末７は、操作手段７１、表示手段７２、通信手段７３を備える。通信手段７３は、内蔵された無線ＬＡＮインタフェースである。操作手段７１と表示手段７２は、例えばタッチパネルディスプレイである。

図３は、乗場側ドア３のドアロック２の要部を説明する図である。
ドアロック２の要部は、フック２２と、このフック２２の凹部に係合する爪２１である。図１に示した籠８１が、乗場側ドア３に隣接して停止したとき、不図示の解除機構がフック２２と爪２１の係合を解除し、乗場側ドア３のロックを解除する。
本実施形態のエレベータドアロック確認システム１は、爪２１がフック２２の凹部に係合した状態での両者の間隔（ギャップ）を判定することにより、ドアロック２の異常を判定する。ギャップが所定閾値を超えているならば異常であり、所定閾値以下ならば正常である。

図４は、乗場側ドア３のドアロック２の要部の外観図である。
図３で示したフック２２と爪２１の側面には、カバー２３が掛けられている。このカバー２３には、穴２４が開けられている。穴２４を介して、爪２１がフック２２の凹部に係合した状態を観察可能である。なお、この穴２４には、例えばアクリル等の透明部材が嵌められていてもよい。

図５は、ドアロック２の要部に関する異常判定処理のフローチャートである。
当初、コンピュータ６は、エレベータ８の籠８１を最上階である２０階に移動させる（ステップＳ１０）。コンピュータ６は、光学カメラ４による撮像および撮像した画像の保存を指示したのち（ステップＳ１１）、籠８１の下降を指示する（ステップＳ１２）。

コンピュータ６は、籠８１が最下階である１階に到着したか否かを判断する（ステップＳ１３）。コンピュータ６は、籠８１が最下階でなければステップＳ１３の判断処理を繰り返す。その間、光学カメラ４は、撮像と撮像した画像の保存を継続する。籠８１が最下階に到着したならば、コンピュータ６は、光学カメラ４による撮像および撮像した画像の保存を終了させる（ステップＳ１４）。これにより、光学カメラ４は、各階のドアロック２を撮影した画像を撮影可能である。なお、これらステップＳ１０〜Ｓ１４の各処理は、保守作業員が手作業で行ってもよく、限定されない。

次いで、コンピュータ６は、判定手段６５により、最初の撮影画像を見本画像として選択し（ステップＳ１５）、全ての階における検査画像の検索と抽出を行う（ステップＳ１６）。具体的にいうと、判定手段６５は、撮影した画像と見本画像との残差により、それぞれの階のドアロック２の要部を撮影した一群の連続画像を抽出して、そのうち残差が最小の画像を、その階の検査画像とする。ステップＳ１６の処理の詳細は、後記する図８で詳細に説明する。

コンピュータ６は、判定手段６５により、各階の検査画像についてステップＳ１７〜Ｓ２０の処理を繰り返す。判定手段６５は、各階の検査画像から爪２１を抽出し（ステップＳ１８）、爪２１の周囲のギャップを計算する（ステップＳ１９）。これらステップＳ１８，Ｓ１９の処理の詳細は、後記する図１１で詳細に説明する。

図６は、ドアロック２の要部に円形照明９１を照射したときの画像例である。
撮影画像９は、見本画像または各階の検査画像として抽出される画像である。この撮影画像９には、爪２１がフック２２の凹部に係合している部分が、穴２４を通して円形照明９１で照らされている。このような撮影画像９によれば、爪２１の周囲のギャップを好適に計算することができる。

図７は、ドアロック２の要部に矩形照明９２を照射したときの画像例である。
撮影画像９は、見本画像または各階の検査画像として抽出される画像である。この撮影画像９には、爪２１がフック２２の凹部に係合している部分が、穴２４を通して矩形照明９２で照らされている。このような撮影画像９によれば、爪２１の周囲のギャップを好適に計算することができる。

図８は、各階のドアロック２の要部を撮影した画像の抽出処理のフローチャートである。この抽出処理は、前記した図５のステップＳ１６において実行される。
最初、判定手段６５は、爪２１とフック２２を含む見本画像から、見本となる領域を抽出する（ステップＳ３０）。判定手段６５は、見本領域と、各撮影画像上の各領域のマッチングを行い、残差を抽出する（ステップＳ３１）。ここで判定手段６５は、１枚の撮影画像の各領域のマッチングにおける最小残差を、この撮影画像における残差とする。

それぞれの階のドアロック２を構成する爪２１とフック２２を撮影した一群の画像は連続しており、かつ残差が閾値以下となる。判定手段６５は、それぞれの階において残差が閾値以下である一群の連続した撮影画像のうち、残差が最小となる画像をそれぞれ抽出する（ステップＳ３２）。これが、各階の検査画像の候補となる。更に判定手段６５は、抽出した検査画像の時間間隔を算出し（ステップＳ３３）、この時間間隔に基づき、検査画像の欠落を判定する（ステップＳ３４）。検査画像の欠落とは、いずれかの階の検査画像を読み飛ばしていることを意味する。
検査画像の時間間隔は、エレベータ８の籠８１が一定速度で下降しているときには一定間隔であり、籠８１が加速または減速しているときにはやや広くなる。検査画像の時間間隔が、このような規則を満たすとき、検査画像が欠落していないと判定し（ステップＳ３４→Ｎｏ）、図８の処理を終了する。検査画像が欠落していない具体例を、後記する図９にて説明する。

検査画像の時間間隔が規則から外れているとき、判定手段６５は、検査画像が欠落していると判定し（ステップＳ３４→Ｙｅｓ）、閾値を所定量だけ残差の平均値に近づけて（ステップＳ３５）、ステップＳ３２の処理に戻る。このような処理の具体例を、後記する図１０にて説明する。
以下、ステップＳ３２〜Ｓ３５の処理を、検査画像の欠落がなくなるまで繰り返す。

図９は、エレベータ８における籠８１の位置と速度、および見本画像と各画像との残差の一例を示したグラフである。
上側のグラフは、撮影時刻と籠８１の位置との関係を示している。
中央のグラフは、撮影時刻と籠８１の下降速度との関係を示している。
下側のグラフは、撮影時刻と残差との関係を示している。

時刻Ｔ０は、撮影を開始した時刻である。時刻Ｔ０において撮影画像には、ドアロック２の要部が好適に撮影されている。よって判定手段６５は、時刻Ｔ０における撮影画像を見本画像として選択する。
時刻Ｔ１は、籠８１が下降を開始した時刻である。時刻Ｔ０〜Ｔ１間の撮影画像には、２０階におけるドアロック２の要部が好適に撮影されている。この時刻Ｔ０〜Ｔ１間において、判定手段６５は、照明を切り替えて、最も好適にドアロック２の要部を撮影可能な条件をキャリブレーションしてもよい。また、判定手段６５は、時刻Ｔ０〜Ｔ１間において、光学カメラ４に自動フォーカスさせたのち、時刻Ｔ１において、フォーカスを固定してもよい。

時刻Ｔ２は、１９階におけるドアロック２の要部が撮影される時刻である。この時刻Ｔ２における撮影画像は、時刻Ｔ０における見本画像の見本領域と類似しており、残差は閾値Ｒｔを下回る。更に時刻Ｔ１〜Ｔ２間において、籠８１は、下降速度が次第に増加している。

時刻Ｔ３は、１８階におけるドアロック２の要部が撮影される時刻である。この時刻Ｔ３における撮影画像は、時刻Ｔ０における見本画像の見本領域と類似しており、残差は閾値Ｒｔを下回る。更に時刻Ｔ２〜Ｔ３間において、籠８１は、下降速度が所定値を保っている。時刻Ｔ４，Ｔ５も、時刻Ｔ３と同様である。よって、時刻Ｔ２〜Ｔ３の時間間隔と、時刻Ｔ３〜Ｔ４の時間間隔と、時刻Ｔ４〜Ｔ５の時間間隔とは、略等しくなる。以下、時刻Ｔ１９までも同様である。

時刻Ｔ１８は、３階におけるドアロック２の要部が撮影される時刻である。この時刻Ｔ１８における撮影画像は、時刻Ｔ０における見本画像の見本領域と類似しており、残差は閾値Ｒｔを下回る。
時刻Ｔ１９は、２階におけるドアロック２の要部が撮影される時刻である。この時刻Ｔ１９における撮影画像は、時刻Ｔ０における見本画像の見本領域と類似しており、残差は閾値Ｒｔを下回る。更に時刻Ｔ１８〜Ｔ１９間において、籠８１は、下降速度が所定値を保っている。

時刻Ｔ２０は、最下階である１階におけるドアロック２の要部が撮影される時刻である。この時刻Ｔ２０における撮影画像は、時刻Ｔ０における見本画像の見本領域と類似しており、残差は閾値Ｒｔを下回る。更に時刻Ｔ１〜Ｔ２間において、籠８１は、下降速度が次第に減少しながら停止する。

図１０は、エレベータ８における籠８１の位置と速度、および見本画像と各画像との残差の他の例を示したグラフである。
図１０に示した例では、図９に示した例とは異なり、時刻Ｔ４における残差が閾値Ｒｔを上回っている。しかし、検査画像の時間間隔より、時刻Ｔ４の近傍において検査画像が撮影されていることが判る。時刻Ｔ３〜Ｔ５の時間間隔は、時刻Ｔ２〜Ｔ３の時間間隔の約２倍だからである。よって判定手段６５は、閾値Ｒｔを所定量だけ残差の平均値に近づけた閾値Ｒｔ２として、再び判定処理を繰り返す。これにより、階の読み飛ばしを判定し、検査画像の欠落を防止することができる。

図１１は、ひとつの階のドアロック２の要部を撮影した画像からギャップ値を出力する処理を示したフローチャートである。
最初、判定手段６５は、検査画像から四角い明領域を爪２１の領域として抽出する（ステップＳ４０）。爪２１の領域は、輝度が略１００％であり、撮影画像のなかで最も明るい。フック２２の領域は、輝度が略５０％である。よって判定手段６５は、輝度成分をキーとして、爪２１の領域を抽出可能である。爪２１の領域の抽出において、例えば輝度７５％を閾値として、画像を２値化してもよい。
次いで判定手段６５は、爪２１の領域のＸ軸ラインの輝度を平均し、輝度変化が急激な箇所を選択し（ステップＳ４１）、四角い爪２１の領域とフック２２との左右の間隔を計算する（ステップＳ４２）。この計算方法の詳細は、後記する図１２で詳細に説明する。

更に判定手段６５は、爪２１の領域のＹ軸ラインの輝度を平均し、輝度変化が急激な箇所を選択し（ステップＳ４３）、四角い爪２１の領域の上側とフック２２との間隔を計算する（ステップＳ４４）。この計算方法の詳細は、後記する図１３で詳細に説明する。
判定手段６５は、上側のギャップ値が異常であるならば（ステップＳ４５→Ｙｅｓ）、上側のギャップ値を強調して出力し（ステップＳ４７）、そうでなければ上側のギャップ値を強調せずに出力する（ステップＳ４６）。判定手段６５は、各ギャップ値が所定閾値を超えていたならば、異常であると判断する。

判定手段６５は、左側のギャップ値が異常であるならば（ステップＳ４８→Ｙｅｓ）、左側のギャップ値を強調して出力し（ステップＳ５０）、そうでなければ左側のギャップ値を強調せずに出力する（ステップＳ４９）。
判定手段６５は、右側のギャップ値が異常であるならば（ステップＳ５１→Ｙｅｓ）、右側のギャップ値を強調して出力し（ステップＳ５３）、そうでなければ右側のギャップ値を強調せずに出力する（ステップＳ５２）。
これらの出力結果により、判定手段６５は、ひとつの階のドアロック２のギャップから、異常の有無を容易に判定可能である。

図１２は、ひとつの階のドアロック２の要部を撮影した画像から、左側ギャップ値と右側ギャップ値を算出する処理に係る概念図である。
ここでは爪２１をほぼ四角領域として認識したときに、判定手段６５が、Ｘ軸ラインXII−XIIの近傍で輝度を平均した場合を示している。Ｘ軸ラインXII−XIIの輝度値は、フック２２において略５０％であり、左右のギャップにおいて、略０％であり、爪２１において略１００％である。左右のギャップと爪２１との間と、左右のギャップとフック２２との間は、輝度変化が急激な境界を構成している。よっで、左側ギャップ値Ｇｌと、右側ギャップ値Ｇｒとを計算することができる。

図１３は、ひとつの階のドアロック２の要部を撮影した画像から上側のギャップ値を算出する処理に係る概念図である。
ここでは爪２１をほぼ四角領域として認識したときに、判定手段６５が、Ｙ軸ラインXIII−XIIIの近傍で輝度を平均した場合を示している。Ｙ軸ラインXIII−XIIIの輝度値は、フック２２において略５０％であり、左右のギャップにおいて、略０％であり、爪２１において略１００％である。上側ギャップと爪２１との間と、上側ギャップとフック２２との間は、輝度変化が急激な境界を構成している。よっで、上側ギャップ値Ｇｕを計算することができる。

図１４は、爪矩形２１１と上側ギャップ矩形２７、左側ギャップ矩形２５、右側ギャップ矩形２６を模式的に示した図である。
爪矩形２１１は、爪２１の概略形状を矩形として認識したときの領域を示している。
上側ギャップ矩形２７は、爪矩形２１１の上側とフック２２の凹部との間のギャップを矩形として認識したときの領域を示している。
左側ギャップ矩形２５は、爪矩形２１１の左側とフック２２の凹部との間のギャップを矩形として認識したときの領域を示している。
右側ギャップ矩形２６は、爪矩形２１１の右側とフック２２の凹部との間のギャップを矩形として認識したときの領域を示している。このように、各部分を矩形に近似して認識するので、処理を高速化することができる。

図１５は、各階のギャップ値を出力したテーブルを示す図である。
図５の処理が完了したとき、タブレット端末７の表示手段７２には、図１５に示したテーブルが表示される。更に１８階の左側ギャップの値と上側ギャップの値は、アンダーラインが引かれて太字で強調表示されている。このとき、エレベータドアロック確認システム１は、ギャップ値のアンダーラインや太字による強調により、ユーザに異常を報知している。このようにエレベータドアロック確認システム１は、エレベータのインターロック機構の高速な点検を可能としている。

（変形例）
本発明は上記した実施形態に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば上記した実施形態は、本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。ある実施形態の構成の一部を他の実施形態の構成に置き換えることが可能であり、ある実施形態の構成に他の実施形態の構成を加えることも可能である。また、各実施形態の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることも可能である。

上記の各構成、機能、処理部、処理手段などは、それらの一部または全部を、例えば集積回路などのハードウェアで実現してもよい。上記の各構成、機能などは、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈して実行することにより、ソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイルなどの情報は、メモリ、ハードディスク、ＳＳＤ（Solid State Drive）などの記録装置、または、フラッシュメモリカード、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）などの記録媒体に置くことができる。

各実施形態において、制御線や情報線は、説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には、殆ど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。
本発明の変形例として、例えば、次の（ａ）〜（ｈ）のようなものがある。
（ａ） 本発明の判定手段６５は、爪２１やギャップを矩形近似しているが、画像処理によって適切に判定可能ならば、どのような処理であってもよく、限定されない。
（ｂ） 本発明の判定手段６５は、輝度変化が急激な箇所によってギャップ値を判定しているが、輝度が閾値を超えている箇所によってギャップ値を判定してもよく、限定されない。

（ｃ） 本発明のエレベータドアロック確認システム１は、保守作業員による操作に限定されず、通常運転時にドアロック２の確認を常時行って、外部に異常の有無を送信するようにしてもよい。
（ｄ） 本発明では、籠８１が最上階に位置した状態で、光学カメラ４は、好適にドアロック２の要部を撮影可能なように設置される。しかし、これに限られず、籠８１が最下階に位置した状態で、光学カメラ４が好適にドアロック２の要部を撮影可能なように設置されてもよい。このとき、エレベータドアロック確認システム１は、撮影終了時点の撮影画像を見本画像として選択する。

（ｅ） 判定手段６５は、ドアロック２の要部を撮影した画像を予め機械学習しておき、その学習結果に基づいて見本画像を選択してもよい。
（ｆ） 本発明では、籠８１が最上階に位置した状態から、籠８１を下降させつつ、光学カメラ４で連続撮影している。しかし、これに限られず、籠８１が最下階に位置した状態から、籠８１を上昇させつつ、光学カメラ４で連続撮影してもよい。
（ｇ） ドアロック２の要部の撮影は、紫外線カメラと紫外線照明の組み合わせであってもよい。
（ｈ） 光学カメラ４は、ドアロック２の要部の連続撮影に限定されず、動画によってドアロック２の要部を撮影してもよい。

１ エレベータドアロック確認システム
２ ドアロック
２１ 爪
２１１ 爪矩形
２２ フック
２３ カバー
２４ 穴
２５ 左側ギャップ矩形
２６ 右側ギャップ矩形
２７ 上側ギャップ矩形
４ 光学カメラ （エレベータドアロック確認用カメラシステムの一部）
５ 投光器 （照明）
５１ 赤照明
５２ 青照明
５３ 緑照明
５４ 赤外線照明
６ コンピュータ （制御装置：エレベータドアロック確認用カメラシステムの一部）
６１ 照明制御手段
６２ 記憶手段
６３ 色分解手段
６４ 補正手段
６５ 判定手段
７ タブレット端末
７１ 操作手段
７２ 表示手段
８ エレベータ
８１ 籠
８２ 空間
９ 撮影画像
９１ 円形照明
９２ 矩形照明

Claims (11)

1. エレベータの籠に設置されて、各階のドアロックを撮影するカメラと、
   前記籠を上下いずれかに移動させつつ前記カメラで連続撮影した複数の画像上で、指定された見本画像をマッチングして残差を算出し、当該残差が閾値以下である連続した一群の画像のうち残差が最小のものを、前記ドアロックを撮影した画像として抽出し、前記ドアロックの異常を判定する判定手段を含む制御装置と、
   を備えることを特徴とするエレベータドアロック確認システム。
2. 前記判定手段は、撮影開始時点の画像を見本画像として選択する、
   ことを特徴とする請求項１に記載のエレベータドアロック確認システム。
3. 前記判定手段は、撮影終了時点の画像を見本画像として選択する、
   ことを特徴とする請求項１に記載のエレベータドアロック確認システム。
4. 前記判定手段は、ドアロックの画像の機械学習に基づき、見本画像を選択する、
   ことを特徴とする請求項１に記載のエレベータドアロック確認システム。
5. エレベータの籠に設置されて、各階のドアロックを撮影するカメラと、
   前記籠を上下いずれかに移動させつつ前記カメラで連続撮影した複数の画像から、前記ドアロックを撮影した画像を抽出し、前記ドアロックの異常を判定すると共に、抽出した画像の時間間隔に基づいて階の読み飛ばしを判定する判定手段を含む制御装置と、
   を備えることを特徴とするエレベータドアロック確認システム。
6. エレベータの籠に設置されて、各階のドアロックを撮影するカラーカメラと、
   前記籠を上下いずれかに移動させつつ前記カラーカメラで連続撮影した複数の画像から、前記ドアロックを撮影した画像を抽出し、前記ドアロックの異常を判定する判定手段を含む制御装置と、
   前記カラーカメラの撮影領域を照らす白色の照明と、
   前記カラーカメラで撮影した複数の画像を色分解する色分解手段、
   を備えることを特徴とするエレベータドアロック確認システム。
7. 前記制御装置は、前記照明の明るさの傾きを補正する補正手段を含む、
   を備えることを特徴とする請求項６に記載のエレベータドアロック確認システム。
8. エレベータの籠上に設置されて、各階のドアロックを撮影するカメラで連続撮影を行いつつ、前記籠を上下いずれかに移動させるステップと、
   制御装置により、前記カメラで連続撮影した複数の画像上で、指定された見本画像をマッチングして残差を算出し、当該残差が閾値以下である連続した一群の画像のうち残差が最小のものを、各階のドアロックを撮影した画像として抽出するステップと、
   前記制御装置により、各階のドアロックを撮影した画像から前記ドアロックの異常を判定するステップと、
   を実行することを特徴とするエレベータドアロック確認方法。
9. エレベータの籠に設置されて、各階のドアロックを撮影するカメラと、
   前記籠を上下いずれかに移動させつつ前記カメラで連続撮影した複数の画像を保存する記憶手段、および、前記複数の画像上で指定された見本画像をマッチングして残差を算出し、当該残差が閾値以下である連続した一群の画像のうち残差が最小のものを、前記ドアロックを撮影した画像として抽出し、前記ドアロックの異常を判定する判定手段を含む制御装置と、
   を備えることを特徴とするエレベータドアロック確認用カメラシステム。
10. 前記カメラは、前記籠が最上階または最下階に位置しているときに、当該階のドアロックの要部を撮影するように設置されている、
    ことを特徴とする請求項９に記載のエレベータドアロック確認用カメラシステム。
11. 前記制御装置は、前記籠を上下いずれかに移動させるように前記エレベータの駆動制御手段に指令する、
    ことを特徴とする請求項９に記載のエレベータドアロック確認用カメラシステム。

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