JP7289684B2 - 検出装置、検出システムおよび検出方法 - Google Patents
検出装置、検出システムおよび検出方法 Download PDFInfo
- Publication number
- JP7289684B2 JP7289684B2 JP2019057124A JP2019057124A JP7289684B2 JP 7289684 B2 JP7289684 B2 JP 7289684B2 JP 2019057124 A JP2019057124 A JP 2019057124A JP 2019057124 A JP2019057124 A JP 2019057124A JP 7289684 B2 JP7289684 B2 JP 7289684B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- image
- difference
- gas
- pixels
- measurement
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Images
Landscapes
- Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)
- Examining Or Testing Airtightness (AREA)
Description
以下、本発明の一実施形態による炭化水素ガスの検出システムについて図1~図11を参照して説明する。
図1は、本発明の一実施形態における検出システムの一例を示す図である。
図1に示すように検出システム1は、赤外光源2と、ガスボンベ3と、スリット4と、赤外線カメラ5と、検出装置10と、を備える。図1に示す検出システム1は、本実施形態に係る炭化水素ガスの検出方法を確認するための実験的な設備の例である。赤外光源2には、例えば、ウォーターバス2bで80℃程度に温めた湯水で満たした容器2aを用いることができる。湯水の対流を検出しないように容器2aの表面を黒色等で着色しておくことが望ましい。ガスボンベ3は炭化水素(例えば、CH4/N2)を貯蔵している。スリット4は、容器2aの赤外線カメラ5側に設置される。スリット4は、ガスボンベ3と接続され、ガスボンベ3の栓を緩めるとスリット4から炭化水素のガス6が流出する。ガス6は、赤外光源2と赤外線カメラ5の間の空間を上方向へ流れる。赤外線カメラ5は、赤外光源2に向けて設置されており、ガス6が流出した状態で、赤外線カメラ5による撮像を行う。炭化水素ガスの一例として、メタンであれば、7~8μm間に赤外線の吸収特性が存在する。すると、ガス6が存在する場合、赤外光源2が発する赤外線は、ガス6で吸収され減衰する。そのため、ガス6が流出した状態で赤外線カメラ5が撮像した画像には、減衰後の赤外線を検出した領域が含まれる。減衰後の赤外線を検出した領域は、減衰前の赤外線を検出した領域に比べて輝度値が低くなる。この性質を利用すると、ガス6の流出が無い状態で撮影した画像と、ガス6が流出した状態で撮影した画像とを比較することにより、ガス6を検出することができる。
次に検出装置10の機能について説明する。図2は、本発明の一実施形態における検出装置の一例を示す機能ブロック図である。検出装置10は、CPU(Central Processing Unit)等の演算装置を備えたPC(Personal Computer)やサーバ等のコンピュータである。図示するように検出装置10は、画像取得部11と、設定情報取得部12と、入出力部13と、記憶部14と、通信部15と、画像処理部16と、を備えている。
図3は、本発明の一実施形態における参照画像の生成処理を説明する第1の図である。
図1に示す検出システム1で検証したところ、赤外線カメラ5の感度を上昇させて複数の背景画像を撮影すると、背景画像ごとに輝度値の揺らぎがみられた。例えば、図3に示す背景画像30aと背景画像30bは、ガス6の流出が無い状態で赤外線カメラ5が同じ対象領域(容器2aを含む領域)を異なる時刻に撮影したものである。背景画像30a,30bの揺らぎを差分画像30cに示す。差分画像30cは、背景画像30a,30bの差分を抽出する差分処理を行って、さらに差分を際立たせるためにヒストグラム均一化処理を行ったものである。図示する例では差分画像30cの左側に白色の領域がみられる。他の時刻に撮影した背景画像の差分をとると、この白色部分が容器2aの中央部に現れたり、右側に現れたりする場合があり、ガス6の流出が無い状態で同じ領域を対象に画像の撮影を行っても、異なる輝度分布を有する画像が撮影されることが分かった。このことは、背景画像30a,30bの何れを参照画像とするかによってガス6の検出処理の結果が異なり得ることを示す。例えば、背景画像30aが撮影されたときと同様の状態で撮影された測定画像に対して、背景画像30aを参照画像として差分処理を行うと、流出したガス6が分布する部分だけ抽出され、ガス漏洩有りと判定される。しかし、同じ測定画像に対して、背景画像30bを参照画像とした場合には、背景画像30bの左側とガス6が分布する部分との輝度の差がなくなり、差分をとってもガスが分布する部分を抽出できない可能性がある。つまり、背景画像30aを参照画像とした場合にはガス漏洩が検出され、背景画像30bを参照画像とした場合にはガス漏洩が検出されないといったことが起こる可能性がある。そこで、本実施形態では、平均化処理部161が、複数の背景画像を用いて画像間の揺らぎを平均化した参照画像を生成する。
図4に示す平均化画像40fは、背景画像40a~40eについて平均化処理を行った画像である。また、測定画像40gは、スリット4からガス6を流出させたときに撮影した画像である。測定画像40gでは、ガス6が分布する部分(中央上部)の輝度値が、ガス6による赤外線の吸収により低く(黒く)なっている。例えば、平均化処理部161は、5つの背景画像40a~40eの対応する位置の画素(同じ位置の画素)の輝度を足し合わせて5で割った値を、平均化画像40fの当該位置の画素の輝度値とする処理を全画素について行って、平均化画像40fを生成する。平均化処理部161は、生成した平均化画像40fを参照画像としてもよいし、さらに平均化画像40fに対して、2画素×2画素のフィルタリング処理を行った画像を参照画像としてもよい。2画素×2画素のフィルタリング処理とは、注目画素と隣接する3つの画素の輝度値の各々に所定の係数を乗じた結果を足し合わせて4で割った値を、出力画素の輝度値とする処理である。なお、フィルタリング処理に用いる画素の範囲は、2画素×2画素に限定されず、5画素×5画素、9画素×9画素等であってもよい。また、平均化処理部161は、参照画像の各画素の値が、グレー(輝度値128)付近となるように平均化画像40fに対して輝度補正を行ってもよい。平均化処理を行った参照画像を基準として、測定画像と参照画像の差分処理を行うことにより、その測定画像が撮影されたときの背景が背景画像40a~40eの何れの場合であってもガス6が分布する部分とそうでない部分の輝度値の差を差分処理によって検出することができる。
図5は、本発明の一実施形態における差分処理を説明する図である。
図5の画像50aは、異なる時刻に撮影された複数の背景画像を平均化処理して生成した参照画像である。この参照画像50aと測定画像50b、50dとの間で差分処理を行った場合について説明する。なお、測定画像50bはスリット4からガス6が流出したときに撮影した画像であり、中央上部の輝度値に低下がみられる。一方、測定画像50dはガス6の流出が無い状態で撮影された画像である。まず、差分処理部162は、参照画像50aと測定画像50bの間で差分処理を行う。例えば、差分処理部162は、参照画像50aの各画素の輝度値から、測定画像50bの対応する画素の輝度値を減算し、減算後の値を差分画像の対応する画素における輝度値とする。このような処理により、差分画像50cが得られる。同様に差分処理部162は、参照画像50aの各画素の輝度値から、測定画像50dの対応する画素の輝度値を減算し、減算後の値を差分画像50eの対応する画素における輝度値とする処理を行う。ガス6の流出が無い場合の差分画像50eでは、各画素の輝度値は、ほぼ全領域にわたって0(黒色)に近い値となっている。ガス6の流出が有る場合の差分画像50cでは、中央上部の画素が白色に近い輝度値(255)となっている。このように参照画像を用いて測定画像との差分処理を行うことにより、漏洩したガスが分布する領域を明確に抽出することができる。例えば、測定画像の背景に輝度の揺らぎが含まれる場合でも、揺らぎのある部分と参照画像との輝度値の差は比較的小さく、黒色に近い色の画素として表現される。従って、ガス6の分布する領域を精度よく抽出することができる。また、差分処理部162は、差分画像の全画素に対して、所定の輝度値を減算する処理を行って、差分画像に含まれるノイズ(ガス6ではないが、参照画像との差分処理によって抽出された、ある程度の大きさの輝度値を有する画素)を除去する処理を行ってもよい。また、差分処理部162は、コントラストを明確にするために差分画像に対して、ヒストグラム均一化処理などの輝度補正を行ってもよい。
図6は、本発明の一実施形態における2値化処理を説明する図である。
図5に示す差分画像でも目視によるガス漏洩有無の判定は可能であるが、画一的な基準でコンピュータによる判定処理を行うため差分画像に対して2値化処理を行う。
まず、差分処理部162は、図6の参照画像60aとガス6の流出が無い場合の測定画像60dとの差分画像を生成する。次に2値化処理部163は、所定の閾値を基準として差分画像に対する2値化処理を行う。つまり、2値化処理部163は、閾値よりも輝度値が大きい画素についてはその画素の輝度値を255とし、閾値よりも輝度値が小さい画素についてはその画素の輝度値を0とした2値化画像60eを生成する。
同様にガス6の流出がある場合について、差分処理部162は、参照画像60aと測定画像60bとの差分画像を生成する。次に2値化処理部163が、その差分画像に対して2値化処理を行って、2値化画像60cを生成する。
図7に判定部164による判定結果を示す。図7のグラフ縦軸は白色画素数、横軸は経過時間を示す。ガス漏洩の有無を判定する閾値は500であるとする。判定部164は、時刻T1以前に撮影された測定画像については、ガス漏洩無しと判定する。判定部164は、時刻T1~T2に撮影された測定画像については、ガス漏洩有りと判定する。判定部164は、時刻T2以降に撮影された測定画像については、ガス漏洩無しと判定する。
例えば、対象領域を所定の時間間隔で撮影した測定画像について、本実施形態のガス検出処理を行うことにより、継続的にガス6の流出の有無を監視することができる。
次に検出装置10によるおけるガス検出処理の流れについて説明する。
図8は、本発明の一実施形態における検出処理の一例を示すフローチャートである。
赤外線カメラ5は、ガス漏洩を検出する対象領域に向けられているとする。
まず、監視員が、ガス6の検出に必要な各種設定情報を検出装置10に入力する。例えば、監視員は、差分画像からノイズを除去するための輝度値の閾値、2値化処理の閾値、ガス漏洩の有無を判定する白色画素数の閾値、対象領域はガス6が発光状態となる場所か否かを示す設定情報、スチーム等の影響を除外するための検出対象外領域の座標情報などを入力する。なお、監視員は、輝度値の閾値、2値化処理の閾値のそれぞれについて、ガス6が発光状態になる場合に用いる閾値と、ガス6が赤外線を吸収する場合に用いる閾値とを入力してもよい。入出力部13は、入力された設定情報を取得し、記憶部14に記録する(ステップS11)。
反対にステップS11にて対象領域はガス6が低温な状態で検出される場所であると設定された場合、差分処理部162は、参照画像の各画素の輝度値から測定画像の各画素の輝度値を引く処理を行う。また、差分処理部162は、差分画像の全画素から、ガスが赤外線の吸収特性が強く現れる状態になる場合に用いる輝度値を減算する。
測定画像と参照画像の間の差分のとり方や、差し引く輝度値の設定は、選択部165が行う。
選択部165は、ステップS11にて設定された対象領域におけるガスの状態(高温または低温、あるいは発光または吸収)に応じて2値化用の閾値を選択し、2値化処理部163は、選択された閾値に基づいて、2値化処理を行う。
次に検出装置10は検出を終了するかどうかを判定する。ガス漏洩の検出を終了する場合(ステップS19;Yes)、一連の処理を終了する。検出を継続する場合(ステップS19;No)、ステップS13以降の処理を繰り返す。
次にガスの漏洩位置の推定方法について説明する。
図9は、本発明の一実施形態におけるガスの漏洩位置の推定処理を説明する第1の図である。
図9に配管の穴から炭化水素ガスが流出し大気中に拡散する様子を示す。配管穴から流出した炭化水素ガスの、ガスの進行方向に対して直角方向におけるガスの濃度分布は正規分布に従うと仮定する。また、ガスの進行方向に沿って、ガスの流出位置から異なる距離にある任意の2点を選択する。すると、選択した2点におけるガスの進行方向に対する直角方向のガスの濃度分布は、図9の右側に示す2つのグラフ90a,90bのようになる。
ガスの濃度分布は差分画像における輝度分布として反映されると考えられるため、図9で説明した異なる2点におけるガスの濃度分布を差分画像における輝度分布に置き換えて、図1に例示する検出システム1を用いて生成した参照画像100aおよび測定画像100bから生成した差分画像100cに当てはめると、グラフ100dが得られる。グラフ100dの縦軸は差分画像における輝度値(つまり、参照画像100aおよび測定画像100bの輝度差)、横軸は差分画像の左端を原点としたときの各画素の横軸方向の座標値である。グラフ100d1は範囲100c1における輝度分布を示し、グラフ100d2は範囲100c2における輝度分布を示す。また、図1に例示する設備では、スリット4のガス6の流出口は、輝度分布が最も高い点p1,p2を結んだ線上にあることが分かった。本実施形態では、この性質を利用してガス漏洩位置の推定を行う。
図11を用いて、漏洩位置の推定方法について説明する。まず、参照画像110aと、異なる時刻に撮影した2枚の測定画像110b,110cを用意する。差分処理部162が、参照画像110aと測定画像110bの差分画像111(図示せず)、参照画像110aと測定画像110cの差分画像112(図示せず)を生成する。
次に漏洩位置推定部167が、差分画像111を解析して、ガスの進行方向(例えば差分画像111の底辺に対して直角方向)に沿った2つの異なる位置における、ガスの進行方向に対して直角方向の輝度分布を算出する。漏洩位置推定部167は、それぞれの位置における輝度値のピークを示す点pb1,pb2を選択する。そして、漏洩位置推定部167は、点pb1,pb2を結ぶ直線Lbを算出する。図10を参照して考察したように、漏洩位置は、直線Lb上に存在すると考えられる。
同様に漏洩位置推定部167は、差分画像112を解析して2つの異なる位置における輝度分布を算出する。2つの位置は、差分画像111と異なる位置であってよい。漏洩位置推定部167は、それぞれの位置における輝度値のピークを示す点pc1,pc2を選択する。漏洩位置推定部167は、点pc1,pc2を結ぶ直線Lcを算出する。
次に漏洩位置推定部167は、算出した直線Lbと直線Lcの交点pxを算出する。算出した交点pxが炭化水素ガスの漏洩源の推定位置である。
このように本実施形態の検出装置10によれば、ガス漏洩の検出だけでなく、漏洩源の位置を推定することができる。
2・・・赤外光源
2b・・・ウォーターバス
2a・・・容器
3・・・ガスボンベ
4・・・スリット
5・・・赤外線カメラ
6・・・ガス
10・・・検出装置
11・・・画像取得部
12・・・設定情報取得部
13・・・入出力部
14・・・記憶部
15・・・通信部
16・・・画像処理部
161・・・平均化処理部
162・・・差分処理部
163・・・2値化処理部
164・・・判定部
165・・・選択部
166・・・範囲設定部
167・・・漏洩位置推定部
Claims (9)
- 検出対象の空間にガスの漏洩が無い状態で赤外線カメラによって撮影された背景画像であって、異なる時刻に撮影された複数の前記背景画像を取得する背景画像取得部と、
複数の前記背景画像に対して平均化処理を行って参照画像を生成する平均化処理部と、
前記空間を前記赤外線カメラで撮影した測定画像を取得する測定画像取得部と、
前記参照画像と前記測定画像との差分を抽出した差分画像を生成する差分処理部と、
前記差分画像を2値化処理し2値化画像を生成する2値化処理部と、
前記2値化画像における白色部分の画素数が、所定のしきい値以上となると前記ガスが漏洩したと判定する判定部と、
前記ガスの漏洩位置を推定する漏洩位置推定部と、を備え、
前記測定画像は、第1測定画像と、前記第1測定画像と異なる時刻に撮影された第2測定画像と、を含み、
前記差分処理部は、
前記参照画像と前記第1測定画像との差分を抽出した第1差分画像と、前記参照画像と前記第2測定画像との差分を抽出した第2差分画像と、を生成し、
前記漏洩位置推定部は、
前記第1差分画像を用いて、前記ガスを示す画素を含むとともに前記ガスの進行方向において異なる位置にある2つの範囲の各々における前記画素の輝度値の分布のピークを結んだ第1直線を算出し、
前記第2差分画像を用いて、前記ガスを示す画素を含むとともに前記進行方向において異なる位置にある2つの範囲の各々における前記画素の輝度値の分布のピークを結んだ第2直線を算出し、
前記第1直線と前記第2直線との交点を前記漏洩位置として推定する、
検出装置。 - 前記差分処理部は、前記差分画像についてヒストグラム均一化処理を行う、
請求項1に記載の検出装置。 - 前記差分処理部は、前記差分画像の全画素から所定の輝度値を減算する処理を行う、
請求項1または請求項2に記載の検出装置。 - 前記平均化処理部は、前記参照画像に対してフィルタリング処理を行う、
請求項1から請求項3の何れか1項に記載の検出装置。 - 前記ガスの状態に応じて、前記測定画像における輝度が高い画素と輝度が低い画素の何れを検出対象とするかを選択する選択部、
をさらに備える請求項1から請求項4の何れか1項に記載の検出装置。 - 前記背景画像および前記測定画像について、検出対象外とする領域を設定する範囲設定部、
をさらに備える請求項1から請求項5の何れか1項に記載の検出装置。 - 前記第1差分画像及び前記第2差分画像の各々における前記2つの範囲は、前記進行方向に対して直角方向に広がりを持った範囲として設定されている、
請求項1から請求項6の何れか1項に記載の検出装置。 - 炭化水素ガスを検出する検出システムであって、
無線式の赤外線カメラと、
請求項1から請求項7の何れか1項に記載の検出装置と、
を有する検出システム。 - 検出対象の空間にガスの漏洩が無い状態で赤外線カメラによって撮影された背景画像であって、異なる時刻に撮影された複数の前記背景画像を取得する工程と、
複数の前記背景画像に対して平均化処理を行って参照画像を生成する工程と、
前記空間を前記赤外線カメラで撮影した測定画像を取得する工程と、
前記参照画像と前記測定画像との差分を抽出した差分画像を生成する工程と、
前記差分画像を2値化処理し2値化画像を生成する工程と、
前記2値化画像における白色部分の画素数が、所定のしきい値以上となると前記ガスが漏洩したと判定する工程と、
前記ガスの漏洩位置を推定する工程と、を有し、
前記測定画像は、第1測定画像と、前記第1測定画像と異なる時刻に撮影された第2測定画像と、を含み、
前記差分画像を生成する工程では、
前記参照画像と前記第1測定画像との差分を抽出した第1差分画像と、前記参照画像と前記第2測定画像との差分を抽出した第2差分画像と、を生成し、
前記漏洩位置を推定する工程では、
前記第1差分画像を用いて、前記ガスを示す画素を含むとともに前記ガスの進行方向において異なる位置にある2つの範囲の各々における前記画素の輝度値の分布のピークを結んだ第1直線を算出し、
前記第2差分画像を用いて、前記ガスを示す画素を含むとともに前記進行方向において異なる位置にある2つの範囲の各々における前記画素の輝度値の分布のピークを結んだ第2直線を算出し、
前記第1直線と前記第2直線との交点を前記漏洩位置として推定する、
検出方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2019057124A JP7289684B2 (ja) | 2019-03-25 | 2019-03-25 | 検出装置、検出システムおよび検出方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2019057124A JP7289684B2 (ja) | 2019-03-25 | 2019-03-25 | 検出装置、検出システムおよび検出方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2020159761A JP2020159761A (ja) | 2020-10-01 |
JP7289684B2 true JP7289684B2 (ja) | 2023-06-12 |
Family
ID=72642803
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2019057124A Active JP7289684B2 (ja) | 2019-03-25 | 2019-03-25 | 検出装置、検出システムおよび検出方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP7289684B2 (ja) |
Families Citing this family (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP7180652B2 (ja) * | 2020-09-24 | 2022-11-30 | 株式会社三洋物産 | 遊技機 |
JP7180654B2 (ja) * | 2020-09-24 | 2022-11-30 | 株式会社三洋物産 | 遊技機 |
JP7180653B2 (ja) * | 2020-09-24 | 2022-11-30 | 株式会社三洋物産 | 遊技機 |
JP2023004090A (ja) * | 2021-06-25 | 2023-01-17 | 株式会社日立製作所 | 環境監視システムおよびサーバ |
Citations (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2001135363A (ja) | 1999-11-01 | 2001-05-18 | Sanyo Electric Co Ltd | 電池の電解液リーク検査装置および電池の電解液リーク検査方法 |
JP2005091343A (ja) | 2003-03-07 | 2005-04-07 | Shikoku Res Inst Inc | ガス漏洩監視方法、及びそのシステム |
JP2012220313A (ja) | 2011-04-07 | 2012-11-12 | Mitsubishi Electric Corp | 気体検出装置 |
WO2013047088A1 (ja) | 2011-09-28 | 2013-04-04 | 本田技研工業株式会社 | 生体認識装置 |
WO2017126384A1 (ja) | 2016-01-21 | 2017-07-27 | コニカミノルタ株式会社 | ガス検出装置、ガス検出方法およびガス検出プログラム |
JP2017207342A (ja) | 2016-05-17 | 2017-11-24 | シャープ株式会社 | 蛍光検出装置 |
CN107705288A (zh) | 2017-09-04 | 2018-02-16 | 武汉工程大学 | 伪目标运动强干扰下的危险气体泄漏红外视频检测方法 |
JP2018128318A (ja) | 2017-02-07 | 2018-08-16 | コニカミノルタ株式会社 | ガス検知装置 |
WO2018211778A1 (ja) | 2017-05-18 | 2018-11-22 | コニカミノルタ株式会社 | ガス漏れ位置推定装置、ガス漏れ位置推定方法及びガス漏れ位置推定プログラム |
WO2018231735A1 (en) | 2017-06-12 | 2018-12-20 | Flir Systems Ab | System and method for quantifying a gas leak |
Family Cites Families (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPS5858687B2 (ja) * | 1976-06-02 | 1983-12-27 | 株式会社日立製作所 | 異常検出装置 |
JP2736669B2 (ja) * | 1989-01-20 | 1998-04-02 | 日揮株式会社 | ガスの漏洩場所および漏洩量を推定する方法 |
JP2618807B2 (ja) * | 1993-06-04 | 1997-06-11 | 動力炉・核燃料開発事業団 | 二重管型蒸気発生器の内管破損検出装置 |
JPH0743241A (ja) * | 1993-07-26 | 1995-02-14 | Chiyoda Corp | ガス漏洩監視方法 |
JPH0783786A (ja) * | 1993-09-10 | 1995-03-31 | Chiyoda Corp | ガス漏洩点及び漏洩量の推定方法 |
JPH1123406A (ja) * | 1997-07-01 | 1999-01-29 | Ishikawajima Inspection & Instrumentation Co | 画像処理による発泡漏れ検出装置 |
-
2019
- 2019-03-25 JP JP2019057124A patent/JP7289684B2/ja active Active
Patent Citations (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2001135363A (ja) | 1999-11-01 | 2001-05-18 | Sanyo Electric Co Ltd | 電池の電解液リーク検査装置および電池の電解液リーク検査方法 |
JP2005091343A (ja) | 2003-03-07 | 2005-04-07 | Shikoku Res Inst Inc | ガス漏洩監視方法、及びそのシステム |
JP2012220313A (ja) | 2011-04-07 | 2012-11-12 | Mitsubishi Electric Corp | 気体検出装置 |
WO2013047088A1 (ja) | 2011-09-28 | 2013-04-04 | 本田技研工業株式会社 | 生体認識装置 |
WO2017126384A1 (ja) | 2016-01-21 | 2017-07-27 | コニカミノルタ株式会社 | ガス検出装置、ガス検出方法およびガス検出プログラム |
JP2017207342A (ja) | 2016-05-17 | 2017-11-24 | シャープ株式会社 | 蛍光検出装置 |
JP2018128318A (ja) | 2017-02-07 | 2018-08-16 | コニカミノルタ株式会社 | ガス検知装置 |
WO2018211778A1 (ja) | 2017-05-18 | 2018-11-22 | コニカミノルタ株式会社 | ガス漏れ位置推定装置、ガス漏れ位置推定方法及びガス漏れ位置推定プログラム |
WO2018231735A1 (en) | 2017-06-12 | 2018-12-20 | Flir Systems Ab | System and method for quantifying a gas leak |
CN107705288A (zh) | 2017-09-04 | 2018-02-16 | 武汉工程大学 | 伪目标运动强干扰下的危险气体泄漏红外视频检测方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2020159761A (ja) | 2020-10-01 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP7289684B2 (ja) | 検出装置、検出システムおよび検出方法 | |
US9726543B2 (en) | Apparatus and method for validating leak survey results | |
US10557921B2 (en) | Active brightness-based strategy for invalidating pixels in time-of-flight depth-sensing | |
JP6544244B2 (ja) | 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム | |
US20170323429A1 (en) | Multiple patterns in time-of-flight camera apparatus | |
CN103761826B (zh) | 一种热成像视频双鉴林火识别系统的识别方法 | |
RU2018105095A (ru) | Способ и устройство для определения карты глубины для изображения | |
US9909859B2 (en) | Apparatus and method for measuring visual range using geometrical information of an image and an image pattern recognition technique | |
KR100862409B1 (ko) | 비디오 영상을 이용한 화재 감지 방법 | |
KR20140029069A (ko) | 촬영영상으로부터 객체를 감시하기 위한 장치 및 방법 | |
EP3800465A1 (en) | A system and method of sensing for petroleum, oil, and gas leaks using optical detection | |
Mandelli et al. | Blind detection and localization of video temporal splicing exploiting sensor-based footprints | |
KR101956250B1 (ko) | 해색 영상을 이용한 해안선 모니터링 장치 및 방법 | |
JP6760878B2 (ja) | 油膜検出システム及び油膜検出方法 | |
KR20160087600A (ko) | 불량 검사 장치 및 방법 | |
Rangel et al. | On scene flow computation of gas structures with optical gas imaging cameras | |
US20200118273A1 (en) | Gas-Detection Image Processing Device, Gas-Detection Image Processing Method, and Gas-Detection Image Processing Program | |
KR20140073259A (ko) | 표시장치의 얼룩 검출 장치 및 방법 | |
JP2008236437A (ja) | 画像処理装置、画像処理方法および画像処理用プログラム | |
WO2012127207A1 (en) | Corrosion assessment apparatus and method | |
Gharahjeh et al. | Application of video imagery techniques for low cost measurement of water surface velocity in open channels | |
KR101490769B1 (ko) | 휘도 및 면적 변화를 이용한 화재 감지 방법 및 장치 | |
US10062155B2 (en) | Apparatus and method for detecting defect of image having periodic pattern | |
KR101650177B1 (ko) | 단말장치 및 단말 측위를 위한 프로그램이 기록된 기록매체 | |
Lee et al. | Fire detection using color and motion models |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20220222 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20230206 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20230221 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20230418 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20230523 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20230531 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 7289684 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |