JP7017972B2 - 生下り判定装置及び方法 - Google Patents

Description

本発明は、高炉の羽口における生下りを判定する生下り判定装置及び方法に関するものである。

高炉の羽口の内側に設けられたレースウェイで発生する異常現象として、未溶融鉱石である生鉱が羽口の内部を落下する現象である生下りがある。この生下りは、「未溶融鉱石落下」又は「生鉱落下」とも称される。

生下りが発生すると、レースウェイに向けて熱風を吹き込む吹き込み口に、粘性を有する生鉱が滞留するため、送風時の通気性が悪化することから、羽口に接続された送風管が赤熱し、最終的に損傷する可能性がある。生下りの発生を早期に検知できれば、熱風の吹き込みを停止する対策を講じるなど、設備の保護に繋がる利点が期待できる。

また、温度が低い未溶融鉱石の落下は、炉熱の低下を引き起こし、炉冷えに繋がり、銑鉄の生産効率が低下する可能性がある。生下り発生の継続時間及び頻度などを知ることができれば、炉熱との相関調査に繋がるなどの利点が期待できる。

以前は、目視観察による断続的かつ定性的な羽口内異常状態の可否判断がなされてきた。しかし、画像センサによる連続撮像で得られる画像および画像処理により得られる指標値を用いることで、連続的かつ定量的な判断が可能となり、生下りを含む異常発見の高精度化が期待できる。

このような画像センサを用いて羽口内の状態を監視する技術として、従来、特許文献１～３が提案されている。特許文献１～３に記載の技術は、いずれも、羽口に設けられた観察窓に画像センサを配置して画像を取得し、生下り現象の検知を行っている。例えば特許文献１に記載の技術では、輝度及び輝度低下率が、それぞれ閾値と比較されている。例えば特許文献２に記載の技術では、輝度代表値の一定時間当たりの移動平均データの移動標準偏差値が、閾値と比較されている。例えば特許文献３に記載の技術では、現在と過去の輝度差の平均二乗誤差と閾値とが比較され、かつ、現在の平均輝度と閾値とが比較されている。

特許第５８６７６１９号公報 特許第５９３５８２８号公報 特許第６１８７３８７号公報

生下りは、連続して発生し易い。これは、レースウェイの形状が崩れて複数の生鉱が一気にレースウェイ内部に侵入することがあるためである。或いは、１回目に出現した生鉱が送風圧に押されて一時的に除去されるものの、レースウェイ内を旋回した後に再び羽口前に現れることもある。

このため、生鉱ごとの大きさの違い、旋回挙動による生鉱の変形、あるいは大きさの異なる生鉱が旋回挙動により更に変形すること等によって、出現する生鉱の規模は様々となる。数回程度まであればさほど影響のない小規模な生下りでも、頻発すればこれを無視できなくなる。しかし、小規模な生下りの発生までを常時判定しようとして、特許文献１～３に記載の技術において、閾値を小規模な生下りが判定可能なレベルに設定すると、生下りが発生していないのに、生下りが発生したと誤判定することが多くなってしまう。

したがって、生下り発生時には、生鉱が一時的に除去されたとしても、所定時間は小規模な生下りに対しても注意力を高めておく方が好ましいと考えられる。しかし、上記従来の特許文献１～３に記載の技術では、このような点は考慮されておらず、小規模な生下りを見逃しやすいという問題がある。

本発明は、上記問題を解決するもので、生下り発生中に一時的な生鉱除去が起きても、小規模なものを含め高い精度で生下りの発生を判定することが可能な生下り判定装置及び方法を提供することを目的とする。

本発明の第１態様は、
高炉の羽口に設けられた監視窓を通して前記高炉の内部が撮像された複数の画像を所定時間毎に取得する画像取得部と、
前記複数の画像から前記所定時間毎の各輝度代表値を算出し、現時点における輝度代表値を含む過去の第１時間幅の第１範囲における前記各輝度代表値からなる第１時系列データを生成し、前記第１時系列データの平均値及び標準偏差を用いて前記第１範囲での前記所定時間毎の各標準化輝度代表値を算出し、現時点における標準化輝度代表値を含む過去の第２時間幅の第２範囲における前記各標準化輝度代表値からなる第２時系列データを生成するデータ生成部と、
前記第２時系列データをフーリエ変換により周波数領域に変換し、前記周波数領域のうち所定の低周波数領域における振幅スペクトルの総和を、生下りを判定するための異常判定値として算出する異常判定値計算部と、
前記所定時間毎に前記異常判定値が所定の第１閾値以上か否かを判定し、前記異常判定値が前記第１閾値以上になった場合に、前記生下りが発生していると判定する生下り判定部と、
を備えるものである。

本発明の第２態様は、
高炉の羽口に設けられた監視窓を通して前記高炉の内部が撮像された複数の画像を所定時間毎に取得する画像取得ステップと、
前記複数の画像から前記所定時間毎の各輝度代表値を算出し、現時点における輝度代表値を含む過去の第１時間幅の第１範囲における前記各輝度代表値からなる第１時系列データを生成し、前記第１時系列データの平均値及び標準偏差を用いて前記第１範囲での前記所定時間毎の各標準化輝度代表値を算出し、現時点における標準化輝度代表値を含む過去の第２時間幅の第２範囲における前記各標準化輝度代表値からなる第２時系列データを生成するデータ生成ステップと、
前記第２時系列データをフーリエ変換により周波数領域に変換し、前記周波数領域のうち所定の低周波数領域における振幅スペクトルの総和を、生下りを判定するための異常判定値として算出する異常判定値計算ステップと、
前記所定時間毎に前記異常判定値が所定の第１閾値以上か否かを判定し、前記異常判定値が前記第１閾値以上になった場合に、前記生下りが発生していると判定する生下り判定ステップと、
を備えるものである。

この第１態様及び第２態様では、第２時系列データを、フーリエ変換により周波数領域に変換されると、周波数領域に対する振幅スペクトルが得られる。所定の低周波数領域における振幅スペクトルの総和が、生下りを判定するための異常判定値として算出される。異常判定値に基づき、生下りが発生したか否かが判定される。フーリエ変換により得られた、所定の低周波数領域における振幅スペクトルの総和は、生下りに起因する輝度低下によって変化する。このため、この総和に基づき、生下りが発生したか否かを判定することが可能となる。

生下りの時間オーダーに比して長い時間幅の温度変化、結露、送風管内における堆積物の生成などの現象によって、ベースとなる輝度値が変化することもあり得る。異常判定値と閾値とを比較して生下りが発生したか否かを判定する場合には、ベースとなる輝度値が変化すると、閾値を逐一設定し直す必要がある。しかし、この態様によれば、所定時間毎に生成された第１時系列データの各々の平均値及び標準偏差を用いて、動的な標準化輝度代表値がそれぞれ算出されている。したがって、第１時間幅における相対的な輝度値を得ることができる。このため、ベースとなる輝度値の変化が抑制されることから、一定の閾値を用いて生下りが発生したか否かを判定することが可能となる。

また、上記第１態様において、例えば、前記生下り判定部は、さらに、前記所定時間毎に前記標準化輝度代表値が所定の第２閾値以下か否かを判定し、前記異常判定値が前記第１閾値以上になった場合であって前記標準化輝度代表値が前記第２閾値以下になった場合に、前記生下りが発生していると判定してもよい。

この態様によれば、前記異常判定値が前記第１閾値以上になった場合であって前記標準化輝度代表値が前記第２閾値以下になった場合に、前記生下りが発生していると判定するので、輝度値の低下を招く生下りを高精度で判定することができる。

また、上記第１態様において、例えば、前記異常判定値が所定の第１閾値以上である状態が継続する時間である第１継続時間をカウントする第１計時部と、前記標準化輝度代表値が前記第２閾値以下である状態が継続する時間である第２継続時間をカウントする第２計時部とを更に備えもよく、
前記生下り判定部は、さらに、前記所定時間毎に前記第１継続時間が所定の第３閾値以上か否かを判定し、前記所定時間毎に前記第２継続時間が所定の第４閾値以上か否かを判定し、前記異常判定値が前記第１閾値以上になった場合であって前記標準化輝度代表値が前記第２閾値以下になった場合、かつ、前記第１継続時間が前記第３閾値以上になった場合であって前記第２継続時間が前記第４閾値以上になった場合に、所定時間継続して前記生下りが発生していると判定してもよい。

この態様によれば、前記異常判定値が前記第１閾値以上になった場合であって前記標準化輝度代表値が前記第２閾値以下になった場合、かつ、前記第１継続時間が前記第３閾値以上になった場合であって前記第２継続時間が前記第４閾値以上になった場合に、所定時間継続して前記生下りが発生していると判定するので、第３閾値、第４閾値を適切な値に設定することによって、異常判定部は、例えば所定時間継続して発生している重大な生下りを判定することができ、実用上扱いやすくなる。

また、上記第１態様において、例えば、前記データ生成部は、さらに、前記所定時間毎に、現時点における標準化輝度代表値を含む過去の第３時間幅の第３範囲における前記各標準化輝度代表値からなる第３時系列データを移動平均した各標準化輝度移動平均値を算出してもよく、
前記生下り判定部は、さらに、前記所定時間毎に前記標準化輝度移動平均値が所定の第２閾値以下か否かを判定し、前記異常判定値が前記第１閾値以上になった場合であって前記標準化輝度移動平均値が前記第２閾値以下になった場合に、前記生下りが発生していると判定してもよい。

この態様によれば、過去の第３時間幅の各標準化輝度代表値からなる第３時系列データで移動平均された標準化輝度移動平均値が用いられているので、時間的な輝度のばらつきによるノイズを抑えることができる。このため、輝度変動の傾向を捉えやすくなる。その結果、生下り発生の判定精度を向上することが可能となる。

また、上記第１態様において、例えば、前記異常判定値が前記第１閾値以上である状態が継続する時間である第１継続時間をカウントする第１計時部と、前記標準化輝度移動平均値が前記第２閾値以下である状態が継続する時間である第３継続時間をカウントする第３計時部とを更に備えてもよく、
前記生下り判定部は、さらに、前記所定時間毎に前記第１継続時間が所定の第３閾値以上か否かを判定し、前記所定時間毎に前記第３継続時間が所定の第４閾値以上か否かを判定し、前記異常判定値が前記第１閾値以上になった場合であって前記標準化輝度移動平均値が前記第２閾値以下になった場合、かつ、前記第１継続時間が前記第３閾値以上になった場合であって前記第３継続時間が前記第４閾値以上になった場合に、所定時間継続して前記生下りが発生していると判定してもよい。

この態様によれば、前記異常判定値が前記第１閾値以上になった場合であって前記標準化輝度移動平均値が前記第２閾値以下になった場合、かつ、前記第１継続時間が前記第３閾値以上になった場合であって前記第３継続時間が前記第４閾値以上になった場合に、所定時間継続して前記生下りが発生していると判定するので、第３閾値、第４閾値を適切な値に設定することによって、異常判定部は、例えば所定時間継続して発生している重大な生下りを判定することができ、実用上扱いやすくなる。

また、上記第１態様において、例えば、前記データ生成部は、前記輝度代表値として、前記複数の画像のそれぞれにおける輝度の最大値を用いてもよい。

この態様によれば、輝度代表値として、複数の画像のそれぞれにおける輝度の最大値が用いられるため、羽口に堆積物が溜まって内部が隠された場合でも、堆積物の空いた箇所から、堆積物が無い場合と同レベルの輝度の最大値を得ることができる。

また、上記第１態様において、例えば、前記データ生成部は、前記輝度代表値として、前記複数の画像のそれぞれにおける輝度の平均値を用いてもよい。

この態様によれば、輝度代表値として、複数の画像のそれぞれにおける輝度の平均値が用いられるため、画像における輝度の高低は平均化されてしまうが、生下り発生による輝度の変化を確実に得ることができる。

また、上記第１態様において、例えば、前記生下りが発生したと判定されると、警告を出力する警告制御部を更に備えてもよい。

この態様によれば、生下りが発生したと判定されると、警告が出力されるため、高炉の操作員は、生下り発生に対して適切に対処することができる。

本発明によれば、所定の低周波数領域における振幅スペクトルの総和が、生下りを判定するための異常判定値として算出され、異常判定値に基づき、生下りが発生したか否かが判定されるため、振幅スペクトルの総和に基づき、生下りが発生したか否かを判定することが可能となる。

本実施形態の生下り判定装置の構成例を概略的に示すブロック図である。 高炉の羽口周辺の構成を概略的に示す図である。 羽口の内部の燃焼状態を概略的に示す図である。 正常状態における標準化輝度代表値の時系列データを示すタイミングチャートである。 図４の時系列データの離散フーリエ変換を示す図である。 生下りを含む標準化輝度代表値の時系列データを示すタイミングチャートである。 図６の時系列データの離散フーリエ変換を示す図である。 現時刻で生下りが発生している最中の標準化輝度代表値の時系列データを示すタイミングチャートである。 図８の時系列データの離散フーリエ変換を示す図である。 生下り判定装置の動作を概略的に示すフローチャートである。 実際の高炉の羽口においてカメラにより撮像した際の標準化輝度代表値、標準化輝度代表値の移動平均値、及び異常判定値のそれぞれの推移を概略的に示すタイミングチャートである。 実際の高炉の羽口においてカメラにより撮像した際の標準化輝度代表値、標準化輝度代表値の移動平均値、及び異常判定値のそれぞれの推移を概略的に示すタイミングチャートである。 実際の高炉の羽口においてカメラにより撮像した際の標準化輝度代表値、標準化輝度代表値の移動平均値、及び異常判定値のそれぞれの推移を概略的に示すタイミングチャートである。

（実施の形態）
以下、本発明の実施の形態について、図面を参照しながら説明する。なお、各図面において、同じ構成要素には同じ符号が用いられ、詳細な説明は、適宜、省略される。

（構成）
図１は、本実施形態における生下り判定装置１００の構成例を概略的に示すブロック図である。図２は、高炉の羽口周辺の構成を概略的に示す図である。図３は、羽口の内部の燃焼状態を概略的に示す図である。

図２において、高炉１１の頂部から鉄鉱石、石灰石、コークス等が高炉１１に投入される。高炉１１の下部に設けられた羽口１３には、送風管１４が接続され、送風管１４を貫通して、ランス１５が設けられている。熱風炉１０からの高温空気が送風管１４を通して、微粉炭１６等がランス１５を通して、それぞれ高圧で高炉１１内に吹き込まれる。これらの吹き込み先に、レースウェイ１７と呼ばれる空洞が形成されており、主に、このレースウェイ１７において、コークスが燃焼し、鉄鉱石が還元される。その結果、高炉１１の底部に、高温液体状の銑鉄である溶銑１２が得られる。

送風管１４から分岐した分岐管２０の先端には、羽口１３の内部を監視するための監視窓２１が設けられている。監視窓２１の近傍には、カメラ１８及びハーフミラー１９が配置されている。ハーフミラー１９は、監視窓２１の正面に配置される。ハーフミラー１９は、視野を調整するために光軸が調整可能に構成されてもよい。

カメラ１８は、ハーフミラー１９、監視窓２１、羽口１３を介して、羽口１３の内部のレースウェイ１７を撮像する。カメラ１８は、例えば３０フレーム／秒の撮像速度で動作する。カメラ１８は、例えば画素数が３６０画素（横）×２４０画素（縦）の画像を撮像する。カメラ１８によって、図３に示されるような羽口１３の内側のレースウェイ１７が、例えば１秒間に３０回連続的に撮像される。

図１に示されるように、生下り判定装置１００は、ディスプレイ１１０、入力部１２０、警告部１３０、カメラ１８、制御部１４０を備える。制御部１４０は、メモリ１５０と、中央演算処理装置（ＣＰＵ）１６０とを含む。本実施形態における生下り判定装置１００は、例えば図３に示される羽口１３の内側のレースウェイ１７の画像を用いて、羽口１３の近傍において生下りが発生したか否かを判定する。生下り判定装置１００は、例えばパーソナルコンピュータを含む。

ディスプレイ１１０は、例えば液晶ディスプレイパネルを含む。ディスプレイ１１０の表示内容は、制御部１４０によって制御される。なお、ディスプレイ１１０は、液晶ディスプレイパネルに限られない。ディスプレイ１１０は、有機ＥＬ（ｅｌｅｃｔｒｏｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）パネルなどの他のパネルを含んでもよい。

入力部１２０は、例えばマウス又はキーボードを含む。入力部１２０は、ユーザにより操作されると、その操作内容を示す操作信号を制御部１４０に出力する。なお、ディスプレイ１１０がタッチパネル式ディスプレイの場合には、マウス又はキーボードに代えて、タッチパネル式ディスプレイが入力部１２０を兼用してもよい。

警告部１３０は、高炉１１の操作員に、警告を発するためのものである。警告部１３０は、赤色ＬＥＤ１３１と、黄色ＬＥＤ１３２と、を含む。赤色ＬＥＤ１３１は、生下りが所定時間継続して発生したときに、操作員に報知するためのものである。黄色ＬＥＤ１３２は、操作員に警告を発する前に、生下りが発生し始めたときに、操作員の注意を喚起するためのものである。

代替的に、警告部１３０は、赤色ＬＥＤ１３１のみを含み、黄色ＬＥＤ１３２を含まなくてもよい。さらに代替的に、警告部１３０は、赤色ＬＥＤ１３１及び黄色ＬＥＤ１３２に代えて、又は加えて、スピーカ又は電子ブザーを含み、音で操作員に警告するようにしてもよい。

メモリ１５０は、例えば半導体メモリ等により構成される。メモリ１５０は、例えばリードオンリーメモリ（ＲＯＭ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、電気的に消去書き換え可能なＲＯＭ（ＥＥＰＲＯＭ）などを含む。メモリ１５０の例えばＲＯＭは、ＣＰＵ１６０を動作させる本実施形態の制御プログラムを記憶する。

ＣＰＵ１６０は、メモリ１５０に記憶された本実施形態の制御プログラムにしたがって動作することによって、画像取得部１６１、輝度計算部１６２（データ生成部の一例に相当）、指標値計算部１６３（異常判定値計算部の一例に相当）、計時部１６４、異常判定部１６５（生下り判定部の一例に相当）、警告制御部１６６として機能する。

画像取得部１６１は、カメラ１８により撮像された画像を取得する。画像取得部１６１は、カメラ１８により撮像された画像のうち、例えば１枚／秒の画像を取得する。すなわち、画像取得部１６１は、例えば３０フレーム／秒の撮像速度で動作するカメラ１８により撮像された画像のうち、３０枚ごとに１枚の画像を取得する。

輝度計算部１６２は、画像取得部１６１により取得された画像を処理して、現時刻ｔにおける輝度代表値Ｘ（ｔ）を算出する。輝度計算部１６２は、算出した輝度代表値Ｘ（ｔ）をメモリ１５０に保存する。輝度代表値Ｘ（ｔ）は、本実施形態では、３６０画素（横）×２４０画素（縦）の各画素の輝度の平均値である。

輝度計算部１６２は、現時刻ｔにおける輝度代表値Ｘ（ｔ）を含む過去の所定時間Ｗ１（第１時間幅の一例に相当）の範囲における輝度代表値Ｘ（ｔ）をメモリ１５０から読み出す。輝度計算部１６２は、読み出された輝度代表値Ｘ（ｔ）を用いて、式（１）で表される輝度代表値の時系列データＤｎ（第１時系列データの一例に相当）を生成する。本実施形態では、例えばＷ１＝６０分である。

Ｄｎ
＝｛Ｘ（ｔ－Ｗ１＋１），Ｘ（ｔ－Ｗ１＋２），・・・，Ｘ（ｔ）｝ （１）
輝度計算部１６２は、時系列データＤｎを用いて、式（２）で表される標準化輝度代表値Ｘｎ（ｔ）を算出する。輝度計算部１６２は、算出した標準化輝度代表値Ｘｎ（ｔ）をメモリ１５０に保存する。

Ｘｎ（ｔ）
＝｛Ｘ（ｔ）－μ（ｔ）｝／σ（ｔ） （２）
但し、μ（ｔ）は、式（３）で表される、時系列データＤｎの平均値であり、σ（ｔ）は、式（４）で表される、時系列データＤｎの標準偏差である。

平均値μ（ｔ）と標準偏差σ（ｔ）とは、それぞれ、時刻ｔに応じて動的に定まるため、標準化輝度代表値Ｘｎ（ｔ）も、時刻ｔに応じて動的に定まることになる。カメラ１８により撮像された羽口１３の画像では、生下りの時間オーダーに比して長い時間幅の現象（例えば羽口１３又はレースウェイ１７における温度変化、結露、送風管１４内の堆積物など）によって、ベースとなる輝度値に変化が生じることがあり得る。しかし、時刻ｔに応じて動的に定まる標準化輝度代表値Ｘｎ（ｔ）は、ベースとなる輝度値の変化を追従した上での相対的な値となる性質を有する。このため、生下りの判定に用いる閾値を逐一設定し直す必要がなくなるという利点が生まれる。

したがって、参照する過去データに対する、生下り現象による輝度低下時間分の影響を少なくするために、所定時間Ｗ１は、生下り現象に比して十分に長い時間幅に設定されるのが好ましい。例えば、所定時間Ｗ１を仮に１０分間とした場合、その１０分間に生下りが発生して３分間続くとする。この場合、１０分間のうち３分間の輝度が低下しているので、その１０分間の平均値を算出し、標準偏差を計算すると、ベースとなる輝度値が低下して、元々暗いはずとなってしまう。そこで、本実施形態では、所定時間Ｗ１が例えば６０分間に設定されて、生下りによる輝度低下の影響を受けにくい時間とされている。すなわち、６０分間のうち生下りが３分間続いたとしても、その影響は軽微と考えられる。代替的に、所定時間Ｗ１は、６０分を超える時間に設定されてもよい。

指標値計算部１６３は、式（５）で表される、現時刻ｔの標準化輝度代表値Ｘｎ（ｔ）を含む過去の所定時間Ｗ２（第２時間幅の一例に相当）の範囲における標準化輝度代表値の時系列データＤｆｆｔを生成する。ここで、式（５）において、数式の便宜上、ｔ→Ｗ２－１と書き換えると、式（６）で表される時系列データＤｆｆｔ２（第２時系列データの一例に相当）が得られる。

Ｄｆｆｔ
＝｛Ｘｎ（ｔ－Ｗ２＋１），Ｘｎ（ｔ－Ｗ２＋２），・・・，Ｘｎ（ｔ）｝ （５）
Ｄｆｆｔ２
＝｛Ｘｎ（０），Ｘｎ（１），・・・，Ｘｎ（Ｗ２－１）｝ （６）
指標値計算部１６３は、式（７）で表される、時系列データＤｆｆｔ２の離散フーリエ変換Ｘ（ω）を算出する。

なお、Ｗ２＝２^ｍ（ただしｍは１以上の整数）とすると、高速フーリエ変換が可能となり、計算量をＯ（Ｗ２×ｌｏｇ_２Ｗ２）のオーダーに抑えることができる。このため、リアルタイムで生下り発生を判定するのには好ましい。例えば、Ｗ２＝２５６［秒］に設定してもよい。或いは、Ｗ２＝６４又は１２８又は５１２［秒］に設定してもよい。

指標値計算部１６３は、式（８）で表される、離散フーリエ変換Ｘ（ω）における所定の低周波数領域Ωａの振幅スペクトルの総和を異常判定値Ｖａ（ｔ）として算出する。

図４は、正常状態における標準化輝度代表値の時系列データを示すタイミングチャートである。図５は、図４の時系列データの離散フーリエ変換を示す図である。図６は、生下りを含む標準化輝度代表値の時系列データを示すタイミングチャートである。図７は、図６の時系列データの離散フーリエ変換を示す図である。図８は、現時刻で生下りが発生している最中の標準化輝度代表値の時系列データを示すタイミングチャートである。図９は、図８の時系列データの離散フーリエ変換を示す図である。図４～図９を用いて、離散フーリエ変換を用いた生下り判定の可能性が説明される。

図５に示されるように、正常状態では、全周波数領域にほぼ均一な振幅スペクトルを持っていることが分かる。生下りが発生している期間の標準化輝度代表値は、図６の領域Ａ６のような傾向を示す。図７を見ると、生下りを含む場合は、低周波領域Ａ７において強い振幅スペクトルを持っていることが分かる。よって、異常判定値Ｖａ（ｔ）は、正常状態よりも大きくなることが予想できる。

図８の領域Ａ８は、現時刻に生下りが発生している最中であることを示している。図９を見ると、生下り発生中であっても、正常状態に比して低周波領域Ａ９にある程度強い振幅スペクトルを持っていることが分かる。この場合もやはり、異常判定値Ｖａ（ｔ）は、正常状態よりも大きくなることが予想でき、リアルタイムでの生下り発生の判定が期待できることが分かる。

図１に戻って、指標値計算部１６３は、現時刻ｔにおける異常判定値Ｖａ（ｔ）と予め定められた閾値ＴＨ１（第１閾値の一例に相当）とを比較して、
Ｖａ（ｔ）≧ＴＨ１ （条件１）
が成立するか否かを判定する。また、指標値計算部１６３は、現時刻ｔにおける標準化輝度代表値Ｘｎ（ｔ）と予め定められた閾値ＴＨ２（第２閾値の一例に相当）とを比較して、
Ｘｎ（ｔ）≦ＴＨ２ （条件２）
が成立するか否かを判定する。指標値計算部１６３は、判定結果を異常判定部１６５に通知する。

計時部１６４（第１計時部の一例に相当）は、上記（条件１）が成立している現時刻ｔにおける継続時間Ｔ１（ｔ）（第１継続時間の一例に相当）をカウントし、継続時間Ｔ１（ｔ）と予め定められた閾値ＴＨ３（第１時間閾値の一例に相当）とを比較して、
Ｔ１（ｔ）≧ＴＨ３ （条件３）
が成立するか否かを判定する。また、計時部１６４（第２計時部の一例に相当）は、上記（条件２）が成立している現時刻ｔにおける継続時間Ｔ２（ｔ）（第２継続時間の一例に相当）をカウントし、継続時間Ｔ２（ｔ）と予め定められた閾値ＴＨ４（第２時間閾値の一例に相当）とを比較して、
Ｔ２（ｔ）≧ＴＨ４ （条件４）
が成立するか否かを判定する。計時部１６４は、判定結果を異常判定部１６５に通知する。

異常判定部１６５は、（条件１）及び（条件２）の両方が成立すると指標値計算部１６３により判定されたときに、生下りが発生し始めたと判定する。異常判定部１６５は、（条件１）及び（条件２）が成立すると指標値計算部１６３により判定され、かつ、（条件３）及び（条件４）が成立すると計時部１６４により判定されたときに、所定時間継続して生下りが発生していると判定する。異常判定部１６５は、（条件１）及び（条件２）の少なくとも一方が成立しないと指標値計算部１６３により判定されたときは、生下りが発生していないと判定する。異常判定部１６５は、判定結果を警告制御部１６６に通知する。

警告制御部１６６は、所定時間継続して生下りが発生していると異常判定部１６５によって判定されると、つまり（条件１）～（条件４）の全てが成立すると、赤色ＬＥＤ１３１を点灯する。

警告制御部１６６は、警告部１３０がスピーカ又は電子ブザーを含んでいる場合には、赤色ＬＥＤ１３１の点灯に代えて、又は加えて、スピーカ又は電子ブザーを作動させてもよい。警告制御部１６６は、ディスプレイ１１０に警告メッセージを表示させて、ディスプレイ１１０を警告部１３０として機能させてもよい。

警告部１３０を用いて、警告制御部１６６によって警告が発せられると、高炉１１の操作員は、熱風炉１０から高炉１１への送風条件を変更するなどの方策により生下りの発生に対処することができる。

例えば、カメラ１８により撮像された３０［フレーム／秒］の連続画像を間引いて、画像取得部１６１が、１［枚／秒］の画像を取得する場合には、例えば、Ｗ２＝２５６［秒］、所定の低周波数領域Ωａを全周波数領域の０～５％区間、ＴＨ１＝５００、ＴＨ２＝－１．５、ＴＨ３＝５［秒］、ＴＨ４＝５［秒］に設定してもよい。このように閾値ＴＨ１～ＴＨ４が設定されると、実際の生下りの発生時点から、（条件１）及び（条件２）の両方が成立するまでに、約５［秒］を要する場合、（条件３）及び（条件４）を合わせると、おおよそ１０［秒］以上継続して発生している生下りのみを判定することができる。

なお、本実施形態では、輝度計算部１６２は、現時刻ｔにおける輝度代表値Ｘ（ｔ）として、各画素の輝度の平均値を用いているが、これに限られない。代替的に、輝度代表値Ｘ（ｔ）は、３６０画素（横）×２４０画素（縦）の各画素の輝度のうちの最大値でもよい。さらに代替的に、輝度代表値Ｘ（ｔ）は、所定時間Ｎにおける上記平均値又は最大値の移動平均値でもよい。所定時間Ｎは、例えば１０［秒］である。本実施形態では、１［枚／秒］であるので、所定時間Ｎは、１０［枚］の画像ということもできる。本実施形態は、移動平均値を用いていないので、Ｎ＝１［秒］とも言える。

輝度代表値Ｘ（ｔ）として最大値を用いると、生下りが発生したときに、監視窓２１から部分的に生下り以外の高輝度領域が見えていると、その高輝度領域の輝度値を取得してしまう。このため、生下りが発生しても輝度値が大きく変化せず、異常判定値Ｖａ（ｔ）による生下り判定が鈍くなってしまう可能性がある。一方、輝度代表値Ｘ（ｔ）として平均値を用いると、生下りが発生したときに輝度値が変化するので、その問題は解消することができる。しかし、堆積物で監視窓２１の下半分が遮蔽されると、生下りが発生していないのに、輝度値が低下してしまうという問題がある。これに対して、輝度代表値Ｘ（ｔ）として最大値を用いると、堆積物で監視窓２１の下半分が遮蔽されても、高輝度領域の輝度値を取得することができるので、堆積物による影響は少ない。

また、所定時間Ｎについては、長過ぎると、輝度値の変化が鈍ってしまって、変化量が小さくなり過ぎる可能性がある。一方、短過ぎると、輝度値の変化が急峻になってしまう可能性がある。

また、異常判定部１６５による生下り発生の判定条件は、上記に限られない。例えば異常判定部１６５は、（条件１）のみが成立すると生下りが発生したと判定してもよい。但し、（条件１）のみの場合には、鉄鉱石と十分に反応せずに高温に赤熱したコークスが羽口１３の近傍に到達したときも、生下り発生と判定してしまう。しかし、（条件２）を付加することによって、異常判定部１６５は、輝度値の低下を招く生下りのみを精度良く判定することが可能となる。さらに、（条件３）及び（条件４）を付加し、閾値ＴＨ３，ＴＨ４を適切な値に設定することによって、異常判定部１６５は、例えば所定時間継続して発生している重大な生下りのみを判定することができ、実用上扱いやすくなる。

また、指標値計算部１６３は、上記（条件２）では、閾値ＴＨ２との比較対象を標準化輝度代表値Ｘｎ（ｔ）としているが、これに限られない。例えば、指標値計算部１６３は、閾値ＴＨ２との比較対象として、式（９）で表される標準化輝度代表値の時系列データＤｎｍ（第３時系列データの一例に相当）で移動平均した、式（１０）で表される、標準化輝度代表値の移動平均値である標準化輝度移動平均値Ｘｎｍ（ｔ）を用いてもよい。

Ｄｎｍ
＝｛Ｘｎ（ｔ－Ｗ３＋１），Ｘｎ（ｔ－Ｗ３＋２），・・・，Ｘｎ（ｔ）｝ （９）
標準化輝度代表値の時系列データＤｎｍは、現時刻ｔの標準化輝度代表値Ｘｎ（ｔ）を含む過去の所定時間Ｗ３（第３時間幅の一例に相当）の範囲における標準化輝度代表値の時系列データである。

この場合には、指標値計算部１６３は、現時刻ｔにおける標準化輝度移動平均値Ｘｎｍ（ｔ）と閾値ＴＨ２と（第２閾値の一例に相当）を比較して、
Ｘｎｍ（ｔ）≦ＴＨ２ （条件２）
が成立するか否かを判定する。また、計時部１６４（第３計時部の一例に相当）は、上記（条件２）が成立している現時刻ｔにおける継続時間Ｔ３（ｔ）（第３継続時間の一例に相当）をカウントし、継続時間Ｔ３（ｔ）と閾値ＴＨ４（第２時間閾値の一例に相当）とを比較して、
Ｔ３（ｔ）≧ＴＨ４ （条件４）
が成立するか否かを判定する。

標準化輝度移動平均値Ｘｎｍ（ｔ）を用いると、時間的な輝度のばらつきによるノイズを抑えることができる。このため、輝度変動の傾向を捉えやすくなる。その結果、生下り発生の判定精度を向上することが可能となる。一方、（条件１）については、生下りの発生を早期に判定するために、複数の画像の移動平均値ではなくて単一の画像の輝度代表値を用いることが好ましい。

なお、所定時間Ｗ３は、生下りの発生による輝度変動の影響が出やすい時間オーダーの時間幅に設定された所定時間Ｗ２と同じ時間であるＷ３＝１０［秒］に設定してもよい。或いは、Ｗ３≦Ｗ２、例えばＷ３＝５［秒］に設定してもよい。

（動作）
図１０は、生下り判定装置の動作を概略的に示すフローチャートである。図１０の動作は、所定時間（例えば１秒）ごとに繰り返し実行される。

ステップＳ１０００において、画像取得部１６１は、カメラ１８により撮像された画像を取得する。ステップＳ１００５において、輝度計算部１６２は、ステップＳ１０００で取得された画像から輝度代表値Ｘ（ｔ）を算出する。輝度計算部１６２は、算出した輝度代表値Ｘ（ｔ）をメモリ１５０に保存してもよい。ステップＳ１０１０において、輝度計算部１６２は、過去の所定時間Ｗ１の輝度代表値Ｘ（ｔ）をメモリ１５０から読み出して、上記式（１）で表される時系列データＤｎを生成する。輝度計算部１６２は、更に、時系列データＤｎを用いて、上記式（２）で表される標準化輝度代表値Ｘｎ（ｔ）を算出する。輝度計算部１６２は、算出した標準化輝度代表値Ｘｎ（ｔ）をメモリ１５０に保存してもよい。

なお、図１０の動作が最初に開始されてから所定時間Ｗ１（例えばＷ１＝６０分）が経過するまでは、ステップＳ１０００，Ｓ１００５のみが実行されるようにしてもよい。すなわち、ステップＳ１０１０以降は、所定時間Ｗ１の輝度代表値Ｘ（ｔ）がメモリ１５０に保存された後に、実行されるようにしてもよい。

ステップＳ１０１５において、指標値計算部１６３は、上記式（５）で表される過去の所定時間Ｗ２の標準化輝度代表値の時系列データＤｆｆｔを生成する。指標値計算部１６３は、上記式（６）で表される時系列データＤｆｆｔ２を生成する。指標値計算部１６３は、上記式（７）で表される、標準化輝度代表値の時系列データＤｆｆｔ２の離散フーリエ変換Ｘ（ω）を算出する。指標値計算部１６３は、本実施形態では、高速フーリエ変換を用いる。指標値計算部１６３は、離散フーリエ変換Ｘ（ω）から、上記式（８）で表される異常判定値Ｖａ（ｔ）を算出する。

ステップＳ１０２０において、指標値計算部１６３は、（条件１）及び（条件２）の両方が成立するか否かを判定し、判定結果を異常判定部１６５に通知する。（条件１）及び（条件２）の両方が成立していれば（ステップＳ１０２０でＹＥＳ）、処理はステップＳ１０２５に進む。一方、（条件１）及び（条件２）の少なくとも一方が成立していなければ（ステップＳ１０２０でＮＯ）、生下りが発生していないと異常判定部１６５により判定され、図１０の動作は終了する。

ステップＳ１０２５において、計時部１６４は、（条件３）及び（条件４）の両方が成立したか否かを判定し、判定結果を異常判定部１６５に通知する。（条件３）及び（条件４）の両方が成立していれば（ステップＳ１０２５でＹＥＳ）、処理はステップＳ１０３０に進む。一方、（条件３）及び（条件４）の少なくとも一方が成立していなければ（ステップＳ１０２５でＮＯ）、生下りが発生していないと異常判定部１６５により判定され、図１０の動作は終了する。ステップＳ１０３０において、警告制御部１６６は、通知を受けて、赤色ＬＥＤ１３１を点灯する。その後、図１０の動作は終了する。

（輝度代表値、異常判定値の推移例）
図１１～図１３は、実際の高炉１１の羽口１３においてカメラ１８により撮像した際の標準化輝度代表値、標準化輝度代表値の移動平均値、及び異常判定値のそれぞれの推移を概略的に示すタイミングチャートである。図１１は、比較のために、正常状態が続く場合の標準化輝度代表値Ｐ１１、異常判定値Ｑ１１、及び標準化輝度代表値の移動平均値Ｒ１１の推移を示す。図１２は、１０秒以上の生下り現象を含む場合の標準化輝度代表値Ｐ１２、異常判定値Ｑ１２、及び標準化輝度代表値の移動平均値Ｒ１２の推移を示す。図１３は、連続する複数回の１０秒以上の生下りを含む場合の標準化輝度代表値Ｐ１３、異常判定値Ｑ１３、及び標準化輝度代表値の移動平均値Ｒ１３の推移を示す。

なお、図１１～図１３では、上記（条件２）における閾値ＴＨ２の比較対象として、標準化輝度代表値の移動平均値が用いられている。また、図１２、図１３において、四角点は、（条件１）～（条件４）の全てが成立した最初の時刻を表す。

図１１に示されるように、正常状態が続く場合には、異常判定値Ｑ１１は増大せず、閾値ＴＨ１に達していないことが分かる。

一方、図１２では、生下りが発生した際に、異常判定値Ｑ１２が増大して閾値ＴＨ１以上になって（条件１）が成立し、かつ、標準化輝度代表値の移動平均値Ｒ１２が閾値ＴＨ２以下になって（条件２）が成立した後、所定時間後の時刻ｔ１２に、（条件３）及び（条件４）が成立して、赤色ＬＥＤ１３１が点灯している。

なお、図１２の領域Ａ１２においても、異常判定値Ｑ１２が増大して閾値ＴＨ１以上になって（条件１）が成立している。しかし、ここは、生下りではなく輝度上昇に起因しており、標準化輝度代表値の移動平均値Ｒ１２が閾値ＴＨ２を超えていて（条件２）が成立していないため、赤色ＬＥＤ１３１は点灯していない。

また、図１３では、時刻ｔ１３，ｔ１４，ｔ１５，ｔ１６において（条件１）～（条件４）が成立して、赤色ＬＥＤ１３１が点灯している。また、図１３の領域Ａ１３では小規模な生下りが発生している。この領域Ａ１３についても、直前の規模の大きな生下りによって異常判定値Ｑ１３のレベルが保持されているため、小規模な生下りの発生を判定できていることが分かる。

（効果）
以上説明されたように、本実施形態では、フーリエ変換用時系列データの離散フーリエ変換の所定の低周波数領域における振幅スペクトルの総和が、生下りを判定するための異常判定値として算出される。離散フーリエ変換の所定の周波数領域における振幅スペクトルの総和は、生下りに起因する輝度低下によって変化する。このため、この総和に基づき、生下りが発生したか否かを判定することが可能となる。

離散フーリエ変換により、過去の所定時間内における生下りの有無を知ることができるため、生下りが解消した後も、所定時間は、異常判定値のレベルが保持される。したがって、小規模な生下りの発生も判定し易くなる。

また、本実施形態では、高速フーリエ変換を用いているため、計算量を少なくすることができ、生下り発生をリアルタイムで判定し易くなる。

また、本実施形態では、羽口１３の内部における生下り発生の有無を連続的かつ定量的に判定することができる。このため、人間により断続的かつ定性的な判定よりも、人的コストを抑えつつ、高精度で、生下りの発生を判定することが可能となる。

また、本実施形態では、高炉１１の羽口１３が見える監視窓２１の外側にカメラ１８及びハーフミラー１９を設置し、羽口１３に非接触で、羽口１３の内部の画像を撮像している。したがって、一酸化炭素などのガスが洩れる危険性はなく、安全性、耐久性及びメンテナンス性に優れた生下り判定装置１００を実現することができる。

１１ 高炉
１３ 羽口
１６１ 画像取得部
１６２ 輝度計算部
１６３ 指標値計算部
１６４ 計時部
１６５ 異常判定部
１６６ 警告制御部

Claims (9)

1. 高炉の羽口に設けられた監視窓を通して前記高炉の内部が撮像された複数の画像を所定時間毎に取得する画像取得部と、
   前記複数の画像から前記所定時間毎の各輝度代表値を算出し、現時点における輝度代表値を含む過去の第１時間幅の第１範囲における前記各輝度代表値からなる第１時系列データを生成し、前記第１時系列データの平均値及び標準偏差を用いて前記第１範囲での前記所定時間毎の各標準化輝度代表値を算出し、現時点における標準化輝度代表値を含む過去の第２時間幅の第２範囲における前記各標準化輝度代表値からなる第２時系列データを生成するデータ生成部と、
   前記第２時系列データをフーリエ変換により周波数領域に変換し、前記周波数領域のうち所定の低周波数領域における振幅スペクトルの総和を、生下りを判定するための異常判定値として算出する異常判定値計算部と、
   前記所定時間毎に前記異常判定値が所定の第１閾値以上か否かを判定し、前記異常判定値が前記第１閾値以上になった場合に、前記生下りが発生していると判定する生下り判定部と、
   を備える生下り判定装置。
2. 前記生下り判定部は、さらに、前記所定時間毎に前記標準化輝度代表値が所定の第２閾値以下か否かを判定し、前記異常判定値が前記第１閾値以上になった場合であって前記標準化輝度代表値が前記第２閾値以下になった場合に、前記生下りが発生していると判定する、
   請求項１に記載の生下り判定装置。
3. 前記異常判定値が所定の第１閾値以上である状態が継続する時間である第１継続時間をカウントする第１計時部と、
   前記標準化輝度代表値が前記第２閾値以下である状態が継続する時間である第２継続時間をカウントする第２計時部とを更に備え、
   前記生下り判定部は、さらに、前記所定時間毎に前記第１継続時間が所定の第３閾値以上か否かを判定し、前記所定時間毎に前記第２継続時間が所定の第４閾値以上か否かを判定し、前記異常判定値が前記第１閾値以上になった場合であって前記標準化輝度代表値が前記第２閾値以下になった場合、かつ、前記第１継続時間が前記第３閾値以上になった場合であって前記第２継続時間が前記第４閾値以上になった場合に、所定時間継続して前記生下りが発生していると判定する、
   請求項２に記載の生下り判定装置。
4. 前記データ生成部は、さらに、前記所定時間毎に、現時点における標準化輝度代表値を含む過去の第３時間幅の第３範囲における前記各標準化輝度代表値からなる第３時系列データを移動平均した各標準化輝度移動平均値を算出し、
   前記生下り判定部は、さらに、前記所定時間毎に前記標準化輝度移動平均値が所定の第２閾値以下か否かを判定し、前記異常判定値が前記第１閾値以上になった場合であって前記標準化輝度移動平均値が前記第２閾値以下になった場合に、前記生下りが発生していると判定する、
   請求項１に記載の生下り判定装置。
5. 前記異常判定値が前記第１閾値以上である状態が継続する時間である第１継続時間をカウントする第１計時部と、
   前記標準化輝度移動平均値が前記第２閾値以下である状態が継続する時間である第３継続時間をカウントする第３計時部とを更に備え、
   前記生下り判定部は、さらに、前記所定時間毎に前記第１継続時間が所定の第３閾値以上か否かを判定し、前記所定時間毎に前記第３継続時間が所定の第４閾値以上か否かを判定し、前記異常判定値が前記第１閾値以上になった場合であって前記標準化輝度移動平均値が前記第２閾値以下になった場合、かつ、前記第１継続時間が前記第３閾値以上になった場合であって前記第３継続時間が前記第４閾値以上になった場合に、所定時間継続して前記生下りが発生していると判定する、
   請求項４に記載の生下り判定装置。
6. 前記データ生成部は、前記輝度代表値として、前記複数の画像のそれぞれにおける輝度の最大値を用いる、
   請求項１～５のいずれか１項に記載の生下り判定装置。
7. 前記データ生成部は、前記輝度代表値として、前記複数の画像のそれぞれにおける輝度の平均値を用いる、
   請求項１～５のいずれか１項に記載の生下り判定装置。
8. 前記生下りが発生したと判定されると、警告を出力する警告制御部を更に備える、
   請求項１～７のいずれか１項に記載の生下り判定装置。
9. 高炉の羽口に設けられた監視窓を通して前記高炉の内部が撮像された複数の画像を所定時間毎に取得する画像取得ステップと、
   前記複数の画像から前記所定時間毎の各輝度代表値を算出し、現時点における輝度代表値を含む過去の第１時間幅の第１範囲における前記各輝度代表値からなる第１時系列データを生成し、前記第１時系列データの平均値及び標準偏差を用いて前記第１範囲での前記所定時間毎の各標準化輝度代表値を算出し、現時点における標準化輝度代表値を含む過去の第２時間幅の第２範囲における前記各標準化輝度代表値からなる第２時系列データを生成するデータ生成ステップと、
   前記第２時系列データをフーリエ変換により周波数領域に変換し、前記周波数領域のうち所定の低周波数領域における振幅スペクトルの総和を、生下りを判定するための異常判定値として算出する異常判定値計算ステップと、
   前記所定時間毎に前記異常判定値が所定の第１閾値以上か否かを判定し、前記異常判定値が前記第１閾値以上になった場合に、前記生下りが発生していると判定する生下り判定ステップと、
   を備える生下り判定方法。

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