JP7217180B2 - 光学式気体撮像カメラ用の気体のマルチスペクトル定量・識別方法 - Google Patents
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Description
1つ以上の実施形態では、図2と同様の背景放射輝度を式(2)で与えられるようにシミュレートすることができる。
Lb(λ) = ρb(λ)B(λ,Ta) + (1-ρb(λ))B(λ,Tb) (2)
式中、ρb、Ta、及びTbは、それぞれ背景材料の反射率、大気温度、及び背景材料温度である。したがって、背景放射輝度は、背景から反射される大気放射輝度及び背景から直接発せられる放射輝度の寄与を含む場合がある。いくつかの例で、背景は、壁若しくは空、又は任意の他の対象であってもよい。
Loff_active(n) = [C0 + C1・Tb + C2・(ρbΔTab)]・Loff_reference (4)
式中、C0、C1、及びC2は、シミュレーションデータの機械学習で求めたモデルパラメーターである。
ΔL = Loff - Lon (5)
式中、Loffは、各活性帯域で推定された背景放射輝度であり、Lonは、気体の存在下で活性帯域において検出された放射輝度である。2つの活性帯域の相対的比ΔL(すなわちΔLband1/ΔLband2)を特徴パラメーターとして用いて、この特徴パラメーターを事前設定した種識別閾値と比較することで、対象気体と誤報種(すなわち汚染種)を識別してもよい。
Claims (16)
- 気体濃度・長を定量する方法であって、
マルチスペクトル光学式気体撮像カメラを用いて複数のピクセルを含む検出放射輝度のマルチスペクトル画像を取得する工程、
前記複数のピクセルのうちの少なくとも1つの背景放射輝度を推定する工程、
前記検出放射輝度及び前記推定された背景放射輝度に基づいて前記複数のピクセルのうちの前記少なくとも1つの気体濃度・長を計算する工程、及び
気体閾値レベルを超える少なくとも1つのピクセルの気体濃度・長を含む、複数の警報条件の一覧中の各警報条件が満たされる場合に警報を発する工程を含み、
前記マルチスペクトル光学式気体撮像カメラのマルチスペクトル構成は、対象気体の吸収波長範囲の外側にある参照帯域と、前記対象気体の前記吸収波長範囲の少なくとも一部を含む活性帯域とを含み、
前記背景放射輝度を推定する工程は、
前記活性帯域の検出放射輝度を前記参照帯域の検出放射輝度に関連付けるモデルを決定する工程、及び
前記モデルを較正モデルとして用いて、対象気体の存在下、又は不存在下で活性帯域の背景放射輝度を推定する工程を含む、方法。 - 前記画像は、赤外線画像であり、赤外線放射を感知できる前記マルチスペクトル光学式気体撮像カメラにより取得される、請求項1に記載の方法。
- 前記モデルは、回帰及びニューラルネットワークを含む機械学習を用いて決定される解析モデルである、請求項1又は2に記載の方法。
- 前記マルチスペクトル構成は、複数の活性帯域を含み、
前記複数の活性帯域及び前記参照帯域は、活性帯域の数より1つ多い複数の長波長透過フィルターを用いて決定され、
前記複数の活性帯域のそれぞれは、前記参照帯域を含み、
前記複数の活性帯域は、第1の活性帯域を含み、前記第1の活性帯域は、前記複数の長波長透過フィルターのうちの第1の長波長透過フィルターで透過する帯域から前記複数の長波長透過フィルターのうちの参照長波長透過フィルターで透過する帯域を差し引いた帯域である、請求項1~3のいずれか一項に記載の方法。 - 前記機械学習は、シミュレーションデータ及び実験測定データのうちの少なくとも1つに対して実行され、
前記シミュレーションデータは、既知の大気温度、背景温度、背景反射性、及びプランクの法則からなる一覧から選択される少なくとも一要素に基づいて行われるシミュレーションに基づき、
前記実験測定データは、背景材料の反射率、背景材料の放射率、背景材料温度、大気温度、前記背景材料と前記大気の温度差、及び日光条件からなる一覧から選択される少なくとも一要素を測定することを含む実験測定に基づく、請求項3に記載の方法。 - 前記対象気体は炭化水素ガスである、請求項1~5のいずれか一項に記載の方法。
- 前記炭化水素ガスはメタンである、請求項6に記載の方法。
- 前記マルチスペクトル画像のスペクトル範囲は3×10-6m~5×10-6mである、請求項1~7のいずれか一項に記載の方法。
- 前記マルチスペクトル画像のスペクトル範囲は7×10-6m~14×10-6mである、請求項1~7のいずれか一項に記載の方法。
- マルチスペクトル光学式気体撮像カメラ、及び
前記マルチスペクトル光学式気体撮像カメラに接続されたプロセッサーを含み、
前記プロセッサーは、
複数のピクセルを含む画像を読み取ること、
前記複数のピクセルのうちの少なくとも1つの背景放射輝度を推定すること、
前記画像及び前記背景放射輝度に基づいて前記複数のピクセルのうちの前記少なくとも1つの気体濃度・長を計算すること、及び
少なくとも1つのピクセルの気体濃度・長が気体閾値レベルを超える場合、警報を発することを行い、
前記マルチスペクトル光学式気体撮像カメラのマルチスペクトル構成は、対象気体の吸収波長範囲の外側にある参照帯域と、前記対象気体の前記吸収波長範囲の少なくとも一部を含む活性帯域とを含み、
前記背景放射輝度を推定することは、
前記活性帯域の検出放射輝度を前記参照帯域の検出放射輝度に関連付けるモデルを決定すること、及び
前記モデルを較正モデルとして用いて、対象気体の存在下、又は不存在下で活性帯域の背景放射輝度を推定することを含む、気体濃度・長定量システム。 - 前記画像は、赤外線画像であり、赤外線放射を感知できる前記マルチスペクトル光学式気体撮像カメラにより取得される、請求項10に記載のシステム。
- 前記マルチスペクトル構成は、複数の活性帯域を含み、
前記複数の活性帯域及び前記参照帯域は、活性帯域の数より1つ多い複数の長波長透過フィルターを用いて決定され、
前記複数の活性帯域のそれぞれは、前記参照帯域を含み、
前記複数の活性帯域は、第1の活性帯域を含み、前記第1の活性帯域は、前記複数の長波長透過フィルターのうちの第1の長波長透過フィルターで透過する帯域から前記複数の長波長透過フィルターのうちの参照長波長透過フィルターで透過する帯域を差し引いた帯域である、請求項10又は11に記載のシステム。 - 前記モデルは、回帰及びニューラルネットワークを含む機械学習を用いて決定される解析モデルであり、
前記機械学習は、シミュレーションデータ及び実験測定データのうちの少なくとも1つに対して実行され、
前記シミュレーションデータは、既知の大気温度、背景温度、背景反射性、及びプランクの法則からなる一覧から選択される少なくとも一要素に基づいて行われるシミュレーションに基づき、
前記実験測定データは、背景材料の反射率、背景材料の放射率、背景材料温度、大気温度、前記背景材料と前記大気の温度差、及び日光条件からなる一覧から選択される少なくとも一要素を測定することを含む実験測定に基づく、請求項10~12のいずれか一項に記載のシステム。 - コンピューターに所定の処理を実行させるプログラムであって、前記処理は、
マルチスペクトル光学式気体撮像カメラにより撮像された、複数のピクセルを含む画像を読み取ること、
前記複数のピクセルのうちの少なくとも1つの背景放射輝度を推定すること、
前記画像及び前記背景放射輝度に基づいて前記複数のピクセルのうちの前記少なくとも1つの気体濃度・長を計算すること、及び
少なくとも1つのピクセルの気体濃度・長が気体閾値レベルを超える場合、警報を発することを含み、
前記マルチスペクトル光学式気体撮像カメラのマルチスペクトル構成は、対象気体の吸収波長範囲の外側にある参照帯域と、前記対象気体の前記吸収波長範囲の少なくとも一部を含む活性帯域とを含み、
前記背景放射輝度を推定することは、
前記活性帯域の検出放射輝度を前記参照帯域の検出放射輝度に関連付けるモデルを決定すること、及び
前記モデルを較正モデルとして用いて、対象気体の存在下、又は不存在下で活性帯域の背景放射輝度を推定することを含む、プログラム。 - 前記マルチスペクトル構成は、複数の活性帯域を含み、
前記複数の活性帯域及び前記参照帯域は、活性帯域の数より1つ多い複数の長波長透過フィルターを用いて決定され、
前記複数の活性帯域のそれぞれは、前記参照帯域を含み、
前記複数の活性帯域は、第1の活性帯域を含み、前記第1の活性帯域は、前記複数の長波長透過フィルターのうちの第1の長波長透過フィルターで透過する帯域から前記複数の長波長透過フィルターのうちの参照長波長透過フィルターで透過する帯域を差し引いた帯域である、請求項14に記載のプログラム。 - 前記モデルは、回帰及びニューラルネットワークを含む機械学習を用いて決定される解析モデルであり、
前記機械学習は、シミュレーションデータ及び実験測定データのうちの少なくとも1つに対して実行され、
前記シミュレーションデータは、既知の大気温度、背景温度、背景反射性、及びプランクの法則からなる一覧から選択される少なくとも一要素に基づいて行われるシミュレーションに基づき、
前記実験測定データは、背景材料の反射率、背景材料の放射率、背景材料温度、大気温度、前記背景材料と前記大気の温度差、及び日光条件からなる一覧から選択される少なくとも一要素を測定することを含む実験測定に基づく、請求項14又は15に記載のプログラム。
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Families Citing this family (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP7238778B2 (ja) * | 2017-09-27 | 2023-03-14 | コニカミノルタ株式会社 | ガス撮像装置及び画像取得方法 |
US11108995B2 (en) * | 2018-09-11 | 2021-08-31 | Draeger Medical Systems, Inc. | System and method for gas detection |
FR3094792B1 (fr) * | 2019-04-08 | 2021-10-15 | Office National Detudes Rech Aerospatiales | Detecteur de gaz |
CN111007018B (zh) * | 2019-12-18 | 2022-06-24 | 湖北久之洋红外系统股份有限公司 | 一种用于光谱气体检测的背景估计方法及系统 |
KR102238300B1 (ko) * | 2020-09-24 | 2021-04-12 | 국방과학연구소 | 적외선 스펙트럼 생성 방법 및 장치 |
CN113945531B (zh) * | 2021-10-20 | 2023-10-27 | 福州大学 | 一种双通道成像气体定量检测方法 |
US11927485B2 (en) | 2021-12-17 | 2024-03-12 | Rebellion Photonics, Inc. | Systems, methods, and computer program products for detection limit determinations for hyperspectral imaging |
US11815427B2 (en) | 2022-01-14 | 2023-11-14 | Rebellion Photonics, Inc. | Systems, methods, and computer program products for recursive hyperspectral imaging |
CN117233120B (zh) * | 2023-11-14 | 2024-02-09 | 山东大学 | 基于机器学习和高光谱图像的污染气体检测方法及系统 |
CN118010667A (zh) * | 2024-04-10 | 2024-05-10 | 吉林大学 | 一种基于系统辨识的红外相机检测气体浓度方法 |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20060220888A1 (en) | 2005-03-31 | 2006-10-05 | Omar Germouni | Method and apparatus to monitor and detect cryogenic liquefied gas leaks |
US20100102232A1 (en) | 2007-03-02 | 2010-04-29 | Synodon Inc. | Atmospheric gas detection apparatus and method |
WO2017073427A1 (ja) | 2015-10-29 | 2017-05-04 | コニカミノルタ株式会社 | 漏洩ガス検出装置および漏洩ガス検出方法 |
WO2017104607A1 (ja) | 2015-12-15 | 2017-06-22 | コニカミノルタ株式会社 | ガス濃度厚み積測定装置、ガス濃度厚み積測定方法、ガス濃度厚み積測定プログラム、及び、ガス濃度厚み積測定プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体 |
WO2017183558A1 (ja) | 2016-04-20 | 2017-10-26 | コニカミノルタ株式会社 | ガス観測方法 |
US20170336281A1 (en) | 2016-05-18 | 2017-11-23 | MultiSensor Scientific, Inc. | Hydrocarbon leak imaging and quantification sensor |
Family Cites Families (26)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5001346A (en) * | 1990-02-26 | 1991-03-19 | Rockwell International Corporation | Leak detection system with background compensation |
US5430293A (en) * | 1991-10-08 | 1995-07-04 | Osaka Gas Co., Ltd. | Gas visualizing apparatus and method for detecting gas leakage from tanks or piping |
DE10047728B4 (de) | 2000-09-27 | 2005-12-08 | Dräger Medical AG & Co. KGaA | Infrarotoptischer Gasanalysator |
US6958466B1 (en) * | 2002-07-09 | 2005-10-25 | The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Navy | Method and system for detecting targets known up to a simplex from multi-spectral and hyper-spectral imagery employing the normal compositional model |
US7375814B2 (en) * | 2005-03-11 | 2008-05-20 | Sandia Corporation | Natural gas leak mapper |
US7687776B2 (en) * | 2007-04-11 | 2010-03-30 | General Monitors, Inc. | Gas and/or flame imaging system with explosion proof housing |
US8548271B2 (en) * | 2008-01-08 | 2013-10-01 | Opgal Optronic Industries Ltd. | System and method for gas leakage detection |
IL190757A (en) * | 2008-04-09 | 2013-03-24 | Rafael Advanced Defense Sys | Method for remote spectral analysis of gas plumes |
US8305575B1 (en) * | 2008-06-23 | 2012-11-06 | Spectral Sciences, Inc. | Adaptive spectral sensor and methods using same |
US8117010B2 (en) * | 2008-12-05 | 2012-02-14 | Honeywell International Inc. | Spectral signal detection system |
US8280111B2 (en) * | 2010-02-17 | 2012-10-02 | The Boeing Company | Advanced background estimation technique and circuit for a hyper-spectral target detection method |
US9258495B2 (en) * | 2012-06-21 | 2016-02-09 | Providence Photonics, Llc | Multi-spectral infrared imaging system for flare combustion efficiency monitoring |
US9225915B2 (en) * | 2012-07-06 | 2015-12-29 | Providence Photonics, Llc | Calibration and quantification method for gas imaging camera |
US10458905B2 (en) * | 2014-07-07 | 2019-10-29 | Rebellion Photonics, Inc. | Gas leak emission quantification with a gas cloud imager |
JP6565932B2 (ja) * | 2014-12-01 | 2019-08-28 | コニカミノルタ株式会社 | 光学式検知装置 |
CN107251118B (zh) * | 2014-12-17 | 2019-10-15 | 霍尼韦尔国际公司 | 以多光谱成像设备为特征的检测系统和方法 |
EP3265782A1 (en) * | 2015-03-02 | 2018-01-10 | Flir Systems AB | Wavelength band based passive infrared gas imaging |
WO2016138991A1 (en) * | 2015-03-02 | 2016-09-09 | Flir Systems Ab | Quantifying gas in passive optical gas imaging |
WO2016154054A1 (en) * | 2015-03-20 | 2016-09-29 | SMS Sensors Incorporated | Systems and methods detecting gases, airborne compounds and other particulates |
US11022545B2 (en) * | 2015-08-10 | 2021-06-01 | Konica Minolta Business Solutions U.S.A., Inc. | Multi-spectral gas analyzer system with multiple sets of spectral sensitivity |
US10145788B2 (en) * | 2015-10-29 | 2018-12-04 | Konica Minolta, Inc. | Image processing device for gas detection, image processing method for gas detection and image processing program for gas detection |
WO2018044378A1 (en) * | 2016-08-30 | 2018-03-08 | Konica Minolta Laboratory U.S.A., Inc. | Quantifying gas leak rates using frame images acquired by a camera |
EP3596308B1 (en) * | 2017-03-16 | 2022-11-16 | Multisensor Scientific, Inc. | Scanning ir sensor for gas safety and emissions monitoring |
US10031040B1 (en) * | 2017-03-28 | 2018-07-24 | Palo Alto Research Center Incorporated | Method and system for analyzing gas leak based on machine learning |
US10234380B1 (en) * | 2017-09-29 | 2019-03-19 | Konica Minolta Laboratory U.S.A., Inc. | Background radiance estimation and gas concentration-length quantification method for optical gas imaging camera |
US20190187020A1 (en) * | 2017-12-15 | 2019-06-20 | International Business Machines Corporation | Event driven gas sensing and source attribution |
-
2018
- 2018-03-30 US US15/942,097 patent/US10684216B2/en active Active
-
2019
- 2019-03-14 JP JP2019046716A patent/JP7217180B2/ja active Active
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20060220888A1 (en) | 2005-03-31 | 2006-10-05 | Omar Germouni | Method and apparatus to monitor and detect cryogenic liquefied gas leaks |
US20100102232A1 (en) | 2007-03-02 | 2010-04-29 | Synodon Inc. | Atmospheric gas detection apparatus and method |
WO2017073427A1 (ja) | 2015-10-29 | 2017-05-04 | コニカミノルタ株式会社 | 漏洩ガス検出装置および漏洩ガス検出方法 |
WO2017104607A1 (ja) | 2015-12-15 | 2017-06-22 | コニカミノルタ株式会社 | ガス濃度厚み積測定装置、ガス濃度厚み積測定方法、ガス濃度厚み積測定プログラム、及び、ガス濃度厚み積測定プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体 |
WO2017183558A1 (ja) | 2016-04-20 | 2017-10-26 | コニカミノルタ株式会社 | ガス観測方法 |
US20170336281A1 (en) | 2016-05-18 | 2017-11-23 | MultiSensor Scientific, Inc. | Hydrocarbon leak imaging and quantification sensor |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
M. Kastek et al.,Multispectral gas detection method,Air Pollution XVII,WIT Press,2009年,Volume 123,pp.227-236,ISSN 1743-3541 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
US10684216B2 (en) | 2020-06-16 |
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JP2019203879A (ja) | 2019-11-28 |
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