JPH02205998A - State monitoring device - Google Patents

State monitoring device

Info

Publication number
JPH02205998A
JPH02205998A JP1025807A JP2580789A JPH02205998A JP H02205998 A JPH02205998 A JP H02205998A JP 1025807 A JP1025807 A JP 1025807A JP 2580789 A JP2580789 A JP 2580789A JP H02205998 A JPH02205998 A JP H02205998A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
image
window
processing
picture
abnormality
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.)
Pending
Application number
JP1025807A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
Chieko Konuma
知恵子 小沼
Masao Takato
高藤 政雄
Tadaaki Mishima
三島 忠明
Michio Abe
阿部 倫夫
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Hitachi Ltd
Original Assignee
Hitachi Ltd
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Hitachi Ltd filed Critical Hitachi Ltd
Priority to JP1025807A priority Critical patent/JPH02205998A/en
Publication of JPH02205998A publication Critical patent/JPH02205998A/en
Pending legal-status Critical Current

Links

Abstract

PURPOSE:To exactly detect only abnormality even when a processing objective picture is oscillated by executing picture processing to the whole processing objective picture, for which the state of an equipment is caught as a picture, further, manually setting the area of a processing picture, limiting the area of the picture to be the processing object, executing the picture processing and coupling these processed results. CONSTITUTION:The picture is displayed on a monitor, etc., and a window to be the processing objective area is manually set by a mouse, etc. Then, the window is controlled by a window control part 4 and the optimum window is set. After that, the picture processing is executed to the whole processing objective picture by a picture processing means 6 for the whole picture by using a parameter which is set by the window and a parameter control part. Next, the set window area is limited by a picture processing means 7 in the window and the picture processing is executed. Finally, these processed results are coupled by a picture processing coupling means and the presence and absence of the abnormality is detected from the result by an abnormality detecting means. Thus, the exact detection of the abnormality can be executed.

Description

【発明の詳細な説明】[Detailed description of the invention]

(産業上の利用分野〕 本発明は、例えば火力発電所等の配管設備の状態を画像
処理装置を用いて監視する状態監視装置に関する。 〔従来の技術〕 従来の状態監視装置にあっては、例えば火力発電所等の
配管設備を監視する場合、漏洩および破損等の有無を監
視して設備の安全性等を保持しなければならない。一般
にこのような監視は巡視員や運転員による巡回又はモニ
タ等の表示装置の監察により、常時あるいは一定時間毎
に行われていた。一方、設備の状態を画像としてとらえ
た全体の画像に対して現在の画像と一定時間前の画像と
を比較して演算処理装置により演算し、該演算処理装置
からの異常発生信号により異常を検出していた。 〔発明が解決しようとする課題〕 しかしながら、プラント運転中に巡視員が広範囲に存在
する屋内外の設備を巡視により、あるいは運転員が設備
の状態を映しているモニタ等の画面を常時監視すること
は容易なことではない、おのずと監視範囲、監視内容に
限界があり、見落し等による監視漏れが発生する。そこ
で、設備の状態を画像としてとらえた全体の画像を演算
処理装置で演算して異常を検出すると、運転員等が常時
監視する必要がない、このとき、モータ等の振動の影響
で設備の状態をとらえた画像がゆれている場合、狭い範
囲に発生している異常は振動のノイズであるか本来の異
常なのか識別できないという問題があった。 本発明の目的は、設備の状態をとらえた画像が振動して
いる状態でも、監視対象画像に発生している広範囲から
狭い範囲の異常を確実に検出して、巡視員や運転員が常
時監視を行わなくても、設備を連続的に監視して異常が
発生したときには、適宜警報を発するとともに、その設
備の状態をモニタ等の表示装置に表示することが可能な
状態監視装置を提供することにある。 〔課題を解決するための手段〕 本発明は設備の状態を画像としてとらえ、該画像あるい
は、ある瞬間の画像をモニタ等に表示して、該画像を見
ながら人手によりマウス等で処理対象領域となるウィン
ドウを設定し、これをウィンドウ管理部により管理して
最適なウィンドウを設定し、該ウィンドウとパラメータ
管理部で設定したパラメータを用いて、全画面の画像処
理手段により処理対象の全画面に対して画像処理を行い
、次に設定したウィンドウ領域をウィンドウ内の画像処
理手段により限定して画像処理を行い、これらの処理結
果を画像処理組合せ手段により組合せて、この結果から
異常検出手段により異常の有無を検出して、異常があれ
ば警報するとともに画像表示するようにしたものである
(Industrial Application Field) The present invention relates to a condition monitoring device that monitors the condition of piping equipment, such as a thermal power plant, using an image processing device. [Prior Art] In a conventional condition monitoring device, For example, when monitoring piping equipment at a thermal power plant, etc., it is necessary to maintain the safety of the equipment by monitoring for leaks, damage, etc. Generally, such monitoring is carried out by patrolling or monitoring by patrol officers or operators. On the other hand, calculations are performed by comparing the current image with an image from a certain period of time ago against the overall image of the equipment status. A processing device performs calculations, and an abnormality is detected based on an abnormality occurrence signal from the processing device. [Problem to be solved by the invention] However, during plant operation, patrollers are present over a wide range of indoor and outdoor facilities. It is not easy for operators or operators to constantly monitor monitors showing the status of equipment; there are limits to the scope and content of monitoring, and oversights may occur due to oversights. Therefore, if an arithmetic processing unit calculates the overall image of the condition of the equipment and detects abnormalities, there is no need for operators to constantly monitor the equipment. When the image that captures the condition is shaken, there is a problem in that it is not possible to distinguish whether the abnormality occurring in a narrow range is vibration noise or the original abnormality. It is possible to reliably detect abnormalities occurring in a wide range to a narrow range that occur in the monitored image, even when the image is vibrating, and to continuously monitor equipment without the need for constant monitoring by patrol personnel or operators. The object of the present invention is to provide a condition monitoring device that can issue an appropriate alarm when an abnormality occurs during monitoring, and can display the condition of the equipment on a display device such as a monitor. ] The present invention captures the state of equipment as an image, displays the image or an image at a certain moment on a monitor, etc., and manually sets a window to be the processing target area using a mouse while viewing the image. The window management unit manages the optimal window, uses the window and the parameters set by the parameter management unit to perform image processing on the entire screen to be processed by the full-screen image processing means, and then Image processing is performed by limiting the set window area by the image processing means within the window, the results of these processes are combined by the image processing combination means, and the presence or absence of an abnormality is detected from this result by the abnormality detection means. If so, a warning is issued and an image is displayed.

【作用】[Effect]

本発明によれば、モニタ等に表示されている画像を見な
がら人手により処理対象となるウィンドウを設定するこ
とにより、設備の状態をとらえている画像全体に対して
処理を行ったあと、さらに処理領域を限定して画像処理
を行って、これらを組合せて異常検出するので、蒸気漏
れ等の広範囲に生ずる異常と水・油漏れ等の狭い範囲に
生ずる異常を的確に検出できる。このとき、設備の状態
を映している画像がゆれている場合でも、振動のノイズ
を除去して異常のみを検出するので、確実に設備の状態
監視を行うことができる。また異常が発生した場合には
警報を発するとともに画像表示することができるので、
どこにどのような異常が発生したかを容易に認識するこ
とができ、設備保全が大幅に向上する。 〔実施例〕 以下、本発明の一実施例を図面を用いて説明する。 本発明は、設備の状態を画像としてとらえた該画像に対
して処理対象領域を人手により1個以上設定した領域を
組合せて演算処理装置により演算を行ってもよいし、該
画像に対して処理対象領域を特に限定しない画像と人手
により1測具」〕教示した領域に限定した画像とを組み
合わせて演算処理装置により演算を行ってもよい、以下
では、処理対象を特に限定しない画像と人手により設定
した領域に限定した画像とを組み合わせて演算を行う場
合について説明する。 第1図は実施例装置の概略構成図である。図において1
は設備の状態を映す入力部である。工業用テレビカメラ
等からなる入力部】は配管設備等の監視対象およびその
周囲を画像としてとらえ、この画像を画像データ表示部
2を介してモニタ等の表示装置3に表示する。作業者は
表示装置3に映された監視対象画像を見ながら、ウィン
ドウ管理部4により処理対象を限定するための領域(ウ
ィンドウ)をマウス等で指定する。このときウィンドウ
の指定を全く行わなくてもよく、1個以上のウィンドウ
を定義してもよい。ウィンドウ管理部4は定義したウィ
ンドウに対して変更や削除又は追加等の編集を作業者が
行った場合の管理も行う。 一方1画像処理を行うには種々のパラメータが必要であ
る。このパラメータに関し、様々な画像に柔軟に対応さ
せるため、システムに最適な値を作業者がパラメータ管
理部5で指定することができる。全画面の画像処理手段
6は、ウィンドウ管理部のウィンドウ情報とパラメータ
管理部7のパラメータ情報等を用いて処理対象画像の全
画面に対して画像処理を行う。さらにウィンドウ内の画
像処理手段7によりウィンドウ管理部4で設定したウィ
ンドウ内に処理を限定して画像処理を行い、これら全画
面の画像処理手段6とウィンドウ内の画像処理手段7を
画像処理組合せ手段8により組合せて処理する。この結
果から異常検出手段9により異常の有無を検出し、異常
があれば表示装置10に表示する。このとき、その画像
も表示装置10に表示する。ここで状態監視を行う場合
、監視対象となる画像に対してウィンドウやパラメータ
等を状態監視システム立上げ毎にその都度行わなくても
よい、ウィンドウやパラメータは監視対象となる画像が
決まれば、システム設計者等の人手によりシステム構築
時等に設定すればよく、作業者は通常そのとき設定され
た値をそのまま利用すればよい、もしシステム構築時に
設定された値が適切でない場合、作業者は変更すること
ができる。 第2図はシステム設計者がシステム構築時等にウィンド
ウやパラメータを設定して、これらの設定値が適切か否
かをチエツクする場合の処理手順図である。ステップ2
1で登録か修正かウィンドウやパラメータが適切か否か
等のうちどの処理を行うか処理モードを間合せ、ステッ
プ22で入力した処理モードを判別する。処理モードが
登録の場合、即ちウィンドウやパラメータ等を新規に定
義する場合、ステップ23で画像名称を入力する。 画像名称は監視対象が複数の場合、これらが識別・でき
る名称ならば何でもよい。監視対象が単一の場合には画
像名称を入力しても入力しなくてもよい。ステップ23
で入力した画像に対応するウィンドウをステップ24で
定義し、ステップ25で画像演算を行うため、例えば2
値化の閾値等のパラメータを定義する。ステップ21で
入力した処理モードが修正の場合、即ち既に定義したウ
ィンドウやパラメータ等を修正・変更する場合、ステッ
プ26で既存の画像名称を一覧表示し、これら−覧の中
からステップ27で修正・変更したい該画像名称を指定
させる。修正等を行う該画像名称が決まると、ステップ
28で該画像のウィンドウ修正を行うのかパラメータを
行うのか間合せてそれを判定し、ウィンドウを修正する
場合ステップ29で該画像のウィンドウ変更を行い、パ
ラメータを修正する場合ステップ30で該画像のパラメ
ータ変更を行う。ステップ24〜25、ステップ29〜
30で入力・修正したウィンドウやパラメータが監視対
象画像に適切か否かのチエツクをステップ31で行い、
もし適切でない場合ステップ32で処理を続行し、再度
ステップ29〜30をくり返してステップ31で再確認
する。ステップ32で処理を続行するか否かを間合せて
それを判定し、処理を続行させる場合にはステップ22
へ戻る。ウィンドウやパラメータ等が適切となり設定を
終了させる場合には、ステップ33でファイルへ格納す
るか否か間合せ、ファイルへ格納する場合にはステップ
34で格納処理を行う。ステップ21で終了モードを指
定するとステップ33の処理を行う手順となる。 第3図は、ウィンドウの登録・修正等の管理を行う場合
の手順図であり、第4図はウィンドウの位置を指定する
方法を示す図である。ウィンドウの登録・修正を行う場
合、領域の座標を指定できる′装置なら何でもよいが、
第3図は2個のボタンがあるマウスを用いた例である。 ステップ41で押されたマウスの左右のボタンを判定し
、右ボタンが押されると処理を終了する。左ボタンが押
されるとステップ42は該位置51の座標から一定距離
以下に既に登録したウィンドウが存在しているか否か判
定し、存在していなければステップ43でウィンドウの
右下座標52をマウスで指定すると、ステップ41で指
定した座標をウィンドウ左上座標とする矩形53を描画
し、ステップ44でウィンドウの登録を行う、ステップ
42で一定距離以下にウィンドウが存在していると判定
されると、ステップ45で該ウィンドウを処理対象ウィ
ンドウとして、削除や変更等の処理コマンドを作業者に
入力させて、ステップ46で該ウィンドウの変更や削除
等を行う。ステップ42で距離を求める方法は、既存の
ウィンドウ54に対して、マウスで指定した該位置51
から最も近い座標55を探索して行う。ウィンドウの設
定をさらに続けて行う場合、ステップ47で作業者に間
合せて判定し、処理を続行する場合、ステップ41へ戻
る。 パラメータ管理部5で入力・修正を行うパラメータには
差分画像の2値化の閾値、2値画像の累積数、累積画像
に対する収縮処理回数、異常検出のための面積等があり
、これらをキイボード等から入力する。もしこれらが入
力されない場合、システムは例えば、2値化の閾、値を
3、累積数を10、収縮回数を4、面積を1とする標準
値を設定する。 第5図はウィンドウ管理部4で入力・修正された値を格
納するテーブルである。ウィンドウ数61は、設定され
たウィンドウの画像名称単位の個数であり、該個数のウ
ィンドウ情報がテーブルに存在することを示す。テーブ
ル62はウィンドウ1の座標を格納し、左上のX座11
63・yI41f!A64と右下のX座標65・X座標
66がある。以下同様にウィンドウ2の座標をテーブル
67に、ウィンドウnの座標をテーブル68に格納する
。 nはウィンドウ数61で示す個数に対応している。 第6図はパラメータ管理部5で入力・修正された値を格
納するテーブルである。テーブル71には基本画像と入
力画像を差分し、該差分画像を2値化するための閾値を
、テーブル72には2値画像の累積数を、テーブル73
には累積した画像に対して行う収縮処理回数を、テーブ
ル74には異常として検出するための面積を格納する。 これらの他に画像処理を行うためにパラメータが必要な
らば続けてテーブルに格納すればよい。 ウィンドウ管理部4やパラメータ管理部5で設定された
情報は単一の酷税対象に関して画像処理を行う場合には
特に処理対象を識別しなくてよい。 しかし、複数の監視対象を撮影して両会処理を行う場合
、監視対象毎にウィンドウやパラメータ等が異なること
が多いので、監視対象に対応して画像処理用データを管
理しなければならない。そこで1人手によりキイボード
等から監視対象毎に画像名称を入力して識別する。第7
図は、画像名称と該画像名称に対応するウィンドウやパ
ラメータ等の画像処理用データとを連結させるテーブル
図である。画像数81は、監視対象を識別するための画
像名称の数であり1画像数がnならば画像1を示すテー
ブル82、画像2を示すテーブル85、以下画像nを示
すテーブル86が存在する。テーブル82には画像1の
名称83どウィンドウやパラメータ等が格納されている
レコードを示すポインタ84がある。 第8図は、ウィンドウやパラメータ等のデータを画像名
称に対応させてステップ34でファイルへ格納するとき
のファイル構成図である。ファイルには、画像名称を、
次に画像名称毎のウィンドウやパラメータ情報の順に格
納する。はじめに画像数81を格納し、次に該画像の数
だけ画像名称とデータポインタを続けて格納する。デー
タポインタ84は対応する画像データが格納されている
先頭レコードを示している6画像処理を行うためデータ
はウィンドウ情報を格納し、次にパラメータ情報の順に
格納する。ウィンドウ情報は、ウィンドウ数61を格納
し、次にウィンドウの数だけ左上座標と右下座標を格納
する。第8図ではウィンドウ数が5のときの例を示して
いる。パラメータ情報は、2値化の閾値71、累積数7
2.収縮処理数73、異常用面積74の順に格納する。 状態監視を行う場合、ウィンドウやパラメータ等の設定
は装置の立上げ時にその都度行わなくてもよい。監視対
象が決まればこれらの値も決まる。 そこで、ウィンドウやパラメータの情報は通常システム
設計者等が入力・設定した情報をそのまま利用して監視
を行い、変更が必要なときのみ、これらの情報を入力・
修正する。システム設計者等が設定したウィンドウやパ
ラメータ情報は、第8図で示した構成でフロッピー・デ
ィスク等の外部記憶装置に記憶しておく0通常の状態監
視時には外部記憶装置から読み出して画像処理を行う。 第9図は監視対象画像の全画面と指定されたウィンドウ
内に限定して画像処理を行い、これらを組合せて異常を
検出する画像処理の手順図である。 ステップ101でウィンドウやパラメータのデータを外
部記憶装置から読み込み、ステップ102で入力部1の
工業用テレビカメラ等で撮影している監視対象の画像を
取り込み該画像を基準画像とする。従って基準画像は予
め用意した画像でないため監視対象の明るさの変動に追
随でき、異常部用のみの検出が容易にできる。 ステップ103で、監視状態を入力画像として取り込み
、ステップ102で取り込んだ該基準画像との差分を求
め、ステップ104で、該差分画像を外部記憶装置から
取り込、んだ閾値で2値化し、累積する。ステップ10
2や103等で処理対象とする基準画像や入力画像は階
調をもつ濃淡画像であり、監視対象がモータの振動等の
影響でゆれていてもよい、ステップ105で外部記憶装
置から読み込んだ累積数と該差分画像の累積した回数を
比較し、指定した累積数以下ならば、さらに入力画像を
取り込み、差分して累積するためステップ103へ戻り
、それ以外はステップ106の処理を行う、ステップ1
06で振動等の影響により画像の周囲に表われるノイズ
を除去するため、差分して累積した画像を収縮させる。 収縮回数は外部記憶装置から読み込んだ収縮数である。 ステップ107で収縮した画像の面積を求め、外部記憶
装置から読み込んだ異常用面積を用いてステップ108
で判定し、求めた面積がこの値以下ならば、ステップ1
09で異常なしと、ステップ110でそれ以外は異常有
りとする。ステップ103からステップ110までは、
全画面を処理対象として。 蒸気漏れ等の比較的広範囲に発生する異常検出に用いる
。しかし、異常は広範囲に発生する場合と狭い範囲に発
生する場合がある。後者の場合、ステップ106で収縮
処理を行うと除去されてしまい、異常として検出できな
い場合もある。そこで、領域を限定してさらに画像処理
を行う。ステップ111でウィンドウの定義があるか否
か判定し、定義しである場合、ステップ112でウィン
ドウを設定し、ステップ113で該累積した差分画像の
面積をウィンドウ内に限定して求める。ステップ114
で求めた面積が一定値(イテップ108と同一値を用い
る)以下か否か判定し、この値以下ならばステップ11
5で異常なしと、ステップ116でそれ以外は異常有り
とする。ステップ117で、定義したウィンドウがまだ
存在しているか否か判定し、存在していればステップ1
12へ戻り、そのウィンドウ内について同様に処理する
。設定したウィンドウ全ての処理が終了すると、ステッ
プ118で、ステップ109や110の全画面に対する
異常の有無と、ステップ115や116のウィンドウ内
に限定した領域に対する異常の有無を組み合せてチエツ
クし、ステップ119で全画面又はウィンドウ内の処理
で異常があったか否か判定し、少なくてもいずれが一方
に異常があれば、監視対象に対してステップ120で異
常ありと、ステップ121で異常なしと決定する。監視
対象がさらに存在しているか否がステップ122で判定
し、存在してぃればのステップ102へ戻り処理を続行
する。 尚、本発明のウィンドウの定義は左上の座標と右下の座
標をマウス等により指定する方法のほかに、ウィンドウ
の変化点を指定する方法でもよく。 要は、矩形が定義されればよい。 〔発明の効果〕 本発明によれば、設備の状態を画像としてとらえた処理
対象画像全画面に対して画像処理を行い、さらに処理画
像の領域を人手により設定して処理対象となる画像の領
域を限定して画像処理を行い、これらを組合せるので、
処理対象画像がゆれている場合でも的確に異常のみを検
出でき、監視の信頼性が大幅に向上する。また、設備の
状態を画像としてとらえて演算処理装置により演算し、
この結果から異常の有無を検出しているので、巡視具や
運転員が常時監視する必要がなく、長時間の監視による
作業能率の低下に伴う検出の見落し等を防止することが
でき、確実に設備の状態監視を行うことができるので設
備の安全性等を大幅に向上させることができる効果があ
る。
According to the present invention, by manually setting a window to be processed while viewing an image displayed on a monitor, etc., the entire image that captures the state of the equipment is processed, and then further processing is performed. Since image processing is performed on a limited area and abnormalities are detected by combining these images, it is possible to accurately detect abnormalities that occur in a wide range, such as steam leaks, and abnormalities that occur in a narrow area, such as water/oil leaks. At this time, even if the image showing the state of the equipment is shaken, vibration noise is removed and only the abnormality is detected, so the state of the equipment can be reliably monitored. In addition, if an abnormality occurs, it is possible to issue an alarm and display an image.
It is possible to easily recognize where and what type of abnormality has occurred, greatly improving equipment maintenance. [Example] An example of the present invention will be described below with reference to the drawings. In the present invention, an arithmetic processing device may perform calculations on an image that captures the state of the equipment by combining one or more regions to be processed manually, or perform processing on the image. The calculation may be performed by a processing device by combining an image limited to a taught area with an image that does not specifically limit the target area and one measuring tool manually. A case will be described in which calculations are performed by combining images limited to a set area. FIG. 1 is a schematic configuration diagram of an embodiment device. In the figure 1
is an input section that displays the status of the equipment. An input unit consisting of an industrial television camera or the like captures an image of a monitoring target such as piping equipment and its surroundings, and displays this image on a display device 3 such as a monitor via an image data display unit 2. While viewing the monitoring target image displayed on the display device 3, the operator uses a mouse or the like to specify an area (window) for limiting the processing target using the window management unit 4. At this time, it is not necessary to specify any window at all, or one or more windows may be defined. The window management unit 4 also manages when an operator edits, such as changing, deleting, or adding to a defined window. On the other hand, various parameters are required to process one image. Regarding this parameter, in order to flexibly correspond to various images, the operator can specify the optimum value for the system using the parameter management section 5. The full screen image processing means 6 performs image processing on the entire screen of the image to be processed using window information from the window management section, parameter information from the parameter management section 7, and the like. Furthermore, the image processing means 7 in the window performs image processing by limiting the processing to the window set by the window management section 4, and combines the image processing means 6 for the entire screen and the image processing means 7 in the window into an image processing combination means. 8. Based on this result, the abnormality detection means 9 detects whether or not there is an abnormality, and if there is an abnormality, it is displayed on the display device 10. At this time, the image is also displayed on the display device 10. When performing status monitoring here, it is not necessary to create windows and parameters for images to be monitored each time the status monitoring system is started. They can be set manually by a designer or other person when constructing the system, and the worker can usually use the values set at that time as they are.If the values set at the time of system construction are not appropriate, the worker can change them. can do. FIG. 2 is a processing procedure diagram when a system designer sets windows and parameters during system construction and checks whether these set values are appropriate. Step 2
Step 1 determines which processing mode to perform, such as registration or modification, whether the window and parameters are appropriate, etc., and the input processing mode is determined in step 22. If the processing mode is registration, that is, if a new window, parameters, etc. are to be defined, an image name is input in step 23. If there are multiple objects to be monitored, any name that can be used to identify them may be used as the image name. If there is a single monitoring target, the image name may or may not be input. Step 23
In order to define a window corresponding to the image input in step 24 and perform image calculations in step 25, for example, 2.
Define parameters such as valorization thresholds. If the processing mode input in step 21 is modification, that is, if you want to modify or change already defined windows or parameters, etc., a list of existing image names is displayed in step 26, and from this list, in step 27 you can modify or modify. Specify the name of the image you want to change. Once the name of the image to be modified is determined, it is determined whether the window of the image is to be modified or the parameters are modified in step 28, and if the window is to be modified, the window of the image is changed in step 29. When modifying parameters, the parameters of the image are changed in step 30. Steps 24-25, Step 29-
In step 31, a check is made to see if the window and parameters entered and modified in step 30 are appropriate for the image to be monitored.
If it is not appropriate, the process is continued in step 32, steps 29-30 are repeated, and reconfirmation is made in step 31. In step 32, it is determined whether or not to continue the process, and if the process is to be continued, step 22
Return to If the window, parameters, etc. are appropriate and the setting is to be completed, it is decided in step 33 whether or not to store it in a file, and if it is to be stored in a file, storage processing is performed in step 34. When the end mode is specified in step 21, the process proceeds to step 33. FIG. 3 is a procedure diagram for managing window registration, modification, etc., and FIG. 4 is a diagram showing a method for specifying a window position. When registering or modifying a window, any device that can specify the coordinates of the area is fine, but
FIG. 3 is an example using a mouse with two buttons. In step 41, the left and right mouse buttons pressed are determined, and if the right button is pressed, the process ends. When the left button is pressed, step 42 determines whether a registered window exists within a certain distance from the coordinates of the position 51, and if it does not exist, the lower right coordinates 52 of the window are moved with the mouse in step 43. When specified, a rectangle 53 is drawn with the coordinates specified in step 41 as the top left coordinates of the window, and the window is registered in step 44. If it is determined in step 42 that a window exists within a certain distance, step In step 45, the operator inputs a processing command such as deletion or modification using the window as a processing target window, and in step 46, the window is modified or deleted. The method of determining the distance in step 42 is to
This is done by searching for the closest coordinates 55. If the window settings are to be continued, a determination is made in time for the operator in step 47, and if the process is to be continued, the process returns to step 41. Parameters to be input and modified in the parameter management unit 5 include the threshold for binarizing the difference image, the cumulative number of binary images, the number of shrinkage processes for the cumulative image, and the area for abnormality detection. Enter from. If these are not entered, the system will set standard values such as a binarization threshold value of 3, cumulative number of 10, number of contractions of 4, and area of 1. FIG. 5 is a table that stores values input and modified by the window management section 4. The number of windows 61 is the number of set windows in image name units, and indicates that this number of window information exists in the table. Table 62 stores the coordinates of window 1, and
63・yI41f! There is A64 and the lower right X coordinate 65 and X coordinate 66. Similarly, the coordinates of window 2 are stored in table 67 and the coordinates of window n are stored in table 68. n corresponds to the number of windows 61. FIG. 6 is a table that stores values input and modified by the parameter management section 5. Table 71 contains the threshold values for subtracting the basic image and the input image and binarizing the difference image, table 72 contains the cumulative number of binary images, and table 73
The table 74 stores the number of shrinkage processes to be performed on the accumulated images, and the table 74 stores the area for detecting an abnormality. If parameters other than these are required for image processing, they may be stored in the table successively. The information set in the window management section 4 and the parameter management section 5 does not particularly need to identify the processing object when image processing is performed on a single heavily taxed object. However, when a plurality of monitoring targets are photographed and double-view processing is performed, windows, parameters, etc. are often different for each monitoring target, so image processing data must be managed in accordance with the monitoring targets. Therefore, one person manually inputs the image name for each monitoring target using a keyboard or the like to identify it. 7th
The figure is a table diagram that connects image names and image processing data such as windows and parameters corresponding to the image names. The number of images 81 is the number of image names for identifying the monitoring target, and if the number of images per image is n, there are a table 82 indicating image 1, a table 85 indicating image 2, and a table 86 indicating image n below. The table 82 has a pointer 84 indicating a record in which the name 83 of the image 1, window, parameters, etc. are stored. FIG. 8 is a file configuration diagram when data such as windows and parameters are stored in a file in step 34 in correspondence with image names. The file contains the image name,
Next, the window and parameter information are stored in order for each image name. First, the number of images 81 is stored, and then image names and data pointers corresponding to the number of images are successively stored. The data pointer 84 indicates the first record in which the corresponding image data is stored.6 In order to perform image processing, the data is stored in the order of window information and then parameter information. The window information stores the number of windows, 61, and then stores the upper left coordinates and lower right coordinates for the number of windows. FIG. 8 shows an example when the number of windows is five. Parameter information includes binarization threshold 71, cumulative number 7
2. The number of contraction processes 73 and the area for abnormality 74 are stored in this order. When performing status monitoring, settings for windows, parameters, etc. do not have to be performed each time the device is started up. Once the monitoring target is determined, these values are also determined. Therefore, window and parameter information is usually monitored using the information entered and set by the system designer, etc., and only when changes are necessary, this information is entered or set.
Fix it. Window and parameter information set by the system designer etc. are stored in an external storage device such as a floppy disk in the configuration shown in Figure 8. During normal status monitoring, they are read from the external storage device and image processing is performed. . FIG. 9 is a procedure diagram of image processing in which image processing is performed only on the entire screen of the image to be monitored and within a designated window, and these are combined to detect an abnormality. In step 101, window and parameter data are read from an external storage device, and in step 102, an image of the monitoring target taken with an industrial television camera or the like of the input section 1 is fetched and this image is used as a reference image. Therefore, since the reference image is not an image prepared in advance, it can follow changes in brightness of the object to be monitored, making it easy to detect only abnormal areas. In step 103, the monitoring status is captured as an input image, and the difference with the reference image captured in step 102 is calculated. In step 104, the difference image is captured from an external storage device, binarized using the obtained threshold, and accumulated. do. Step 10
The reference image and input image to be processed in steps 2, 103, etc. are grayscale images with gradations, and the monitored object may be fluctuating due to the influence of motor vibration, etc. The cumulative image read from the external storage device in step 105 The number is compared with the number of times the difference image has been accumulated, and if it is less than or equal to the specified cumulative number, the process returns to step 103 to capture more input images, differentiate and accumulate them, otherwise perform the process of step 106, step 1
In step 06, the differentially accumulated image is shrunk in order to remove noise appearing around the image due to the influence of vibrations and the like. The number of contractions is the number of contractions read from the external storage device. The area of the shrunken image is determined in step 107, and the area for abnormality read from the external storage device is used in step 108.
If the calculated area is less than this value, step 1
At step 09, it is determined that there is no abnormality, and at step 110, it is determined that there is an abnormality otherwise. From step 103 to step 110,
Process the entire screen. Used to detect abnormalities that occur over a relatively wide area, such as steam leaks. However, abnormalities may occur over a wide area or within a narrow area. In the latter case, if the shrinkage process is performed in step 106, it will be removed and may not be detected as an abnormality. Therefore, further image processing is performed by limiting the area. In step 111, it is determined whether a window is defined. If so, a window is set in step 112, and in step 113, the area of the accumulated difference image is determined within the window. Step 114
Determine whether the area obtained in step 11 is less than a certain value (use the same value as in step 108), and if it is less than this value, proceed to step 11.
5, it is determined that there is no abnormality, and step 116, otherwise it is determined that there is an abnormality. In step 117, it is determined whether the defined window still exists, and if so, step 1
Return to step 12 and process the window in the same way. When the processing for all the set windows is completed, in step 118, the presence or absence of an abnormality on the entire screen in steps 109 and 110 is checked, and the presence or absence of an abnormality in the area limited to the window in steps 115 and 116 is checked in combination, and then in step 119 It is determined whether there is an abnormality in the processing on the whole screen or in the window, and if there is an abnormality in at least one of them, it is determined that there is an abnormality in the monitoring target in step 120 and that there is no abnormality in step 121. It is determined in step 122 whether there are any more monitoring targets, and if so, the process returns to step 102 to continue the process. In addition to the method of specifying the upper left coordinate and the lower right coordinate using a mouse or the like, the window of the present invention may be defined by specifying a changing point of the window. In short, all that is required is a rectangle to be defined. [Effects of the Invention] According to the present invention, image processing is performed on the entire screen of the image to be processed, which captures the state of the equipment as an image, and furthermore, the area of the image to be processed is manually set. Since we perform image processing with a limited number of images and combine them,
Even if the image to be processed is shaking, it is possible to accurately detect only abnormalities, greatly improving the reliability of monitoring. In addition, the condition of the equipment is captured as an image and calculated by a processing unit.
Since the presence or absence of an abnormality is detected from this result, there is no need for constant monitoring by patrol equipment or operators, and it is possible to prevent oversight of detection due to a decline in work efficiency due to long-term monitoring. Since the condition of the equipment can be monitored at any time, the safety of the equipment can be significantly improved.

【図面の簡単な説明】[Brief explanation of the drawing]

図は本発明の一実施例を示すもので、第1図は実施例装
置の概略構成図、第2図はウィンドウやパラメータを設
定してこれらをチエツクする処理手順図、第3図はウィ
ンドウの登録・修正等の処理手順図、第4図はウィンド
ウ位置の指定方法を示す図、第5図はウィンドウのテー
ブルを示す図、第6図はパラメータのテーブルを示す図
、第7図は画像名称のテーブルを示す図、第8図は外部
記憶装置に格納するファイル構成図、第9図は全画面と
ウィンドウ内の画像を処理して異常を検出する処理手順
図である。 4・・・ウィンドウ管理部、5・・・パラメータ管理部
、6・・・全画面の画像処理手段、7・・・ウィンドウ
内の画像処理手段、8・・・画像処理組合せ手段、9・
・・異常検出手段、51・・・ウィンドウとして指定す
る左上座標、52・・・ウィンドウとして指定する右下
座標、53・・・ウィンドウ、62・・・ウィンドウ1
9座標テーブル、82・・・画像1の名称テープ。 第1図 纂2図 第 図 第 図 第4図 討 第6図 第7図 第8図
The figures show one embodiment of the present invention. Fig. 1 is a schematic configuration diagram of the embodiment device, Fig. 2 is a processing procedure diagram for setting windows and parameters and checking them, and Fig. 3 is a diagram of the window and parameters. Processing procedure diagram for registration/correction, etc., Figure 4 shows how to specify the window position, Figure 5 shows the window table, Figure 6 shows the parameter table, and Figure 7 shows the image name. FIG. 8 is a diagram showing the configuration of files stored in the external storage device, and FIG. 9 is a processing procedure diagram for processing the entire screen and images in the window to detect an abnormality. 4... Window management section, 5... Parameter management section, 6... Full-screen image processing means, 7... Image processing means within the window, 8... Image processing combination means, 9.
...Anomaly detection means, 51...Upper left coordinates specified as a window, 52...Lower right coordinates specified as a window, 53...Window, 62...Window 1
9 Coordinate table, 82... Image 1 name tape. Figure 1 Collection Figure 2 Figure Figure 4 Figure 6 Figure 7 Figure 8

Claims (1)

【特許請求の範囲】 1、設備の状態を画像としてとらえる撮像装置と、この
撮像装置の画像を処理する演算処理装置を有する状態監
視装置において、該撮像装置からの画像に対して処理対
象の範囲を限定するためのウィンドウ管理部と、該撮像
装置からの全画面に対して画像処理を行う手段と、範囲
を限定した該ウィンドウ内のみの処理を行う画像処理手
段と、全画面の画像処理とウィンドウ内のみに限定した
画像処理を組み合わせる手段と、該画像処理結果から異
常を検出する手段を具備することを特徴とする状態監視
装置。 2、ウィンドウを管理する機能は、該撮像装置からの画
像に対して、該ウィンドウの位置を人手で指定すること
を特徴とする請求項1記載の状態監視装置。 3、該撮像装置からの画像に対する全画面やウィンドウ
内の画像処理機能は、基準画像と入力画像の差を累積し
て2値化し、該2値画像の面積を求めることを特徴とす
る請求項1記載の状態監視装置。 4、基準画像として、予め用意しないで監視開始時に取
り込んだ画像を用いることを特徴とする請求項1記載の
状態監視装置。
[Scope of Claims] 1. In a condition monitoring device that includes an imaging device that captures the state of equipment as an image and an arithmetic processing device that processes the images of this imaging device, a range to be processed for images from the imaging device. a window management unit for limiting the image processing, a means for performing image processing on the entire screen from the imaging device, an image processing means for performing processing only within the limited range of the window, and an image processing unit for performing image processing on the entire screen. A condition monitoring device characterized by comprising means for combining image processing limited only within a window, and means for detecting an abnormality from the image processing results. 2. The condition monitoring device according to claim 1, wherein the window management function manually specifies the position of the window with respect to the image from the imaging device. 3. The image processing function for the entire screen or within a window for the image from the imaging device is characterized in that the difference between the reference image and the input image is accumulated and binarized, and the area of the binary image is determined. 1. The condition monitoring device according to 1. 4. The condition monitoring device according to claim 1, wherein an image captured at the start of monitoring without being prepared in advance is used as the reference image.
JP1025807A 1989-02-06 1989-02-06 State monitoring device Pending JPH02205998A (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP1025807A JPH02205998A (en) 1989-02-06 1989-02-06 State monitoring device

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP1025807A JPH02205998A (en) 1989-02-06 1989-02-06 State monitoring device

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JPH02205998A true JPH02205998A (en) 1990-08-15

Family

ID=12176138

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP1025807A Pending JPH02205998A (en) 1989-02-06 1989-02-06 State monitoring device

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JPH02205998A (en)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5095365A (en) * 1989-10-20 1992-03-10 Hitachi, Ltd. System for monitoring operating state of devices according to their degree of importance
JPH04190287A (en) * 1990-11-24 1992-07-08 Hitachi Ltd Process monitoring system and its window display method

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0261793A (en) * 1988-08-26 1990-03-01 Matsushita Electric Works Ltd Intruder detecting device

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0261793A (en) * 1988-08-26 1990-03-01 Matsushita Electric Works Ltd Intruder detecting device

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5095365A (en) * 1989-10-20 1992-03-10 Hitachi, Ltd. System for monitoring operating state of devices according to their degree of importance
JPH04190287A (en) * 1990-11-24 1992-07-08 Hitachi Ltd Process monitoring system and its window display method

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US6928228B2 (en) System and method for detection and analysis of video recordings
CN112837302B (en) Method and device for monitoring state of die, industrial personal computer, storage medium and system
WO2017057780A1 (en) Data collection device, method, and program for display panel or control panel
CN108921840A (en) Display screen peripheral circuit detection method, device, electronic equipment and storage medium
JP3349881B2 (en) Infrared fire monitoring device
KR102470422B1 (en) Method of automatically detecting sewing stitch based on CNN feature map and system for the same
JP3377659B2 (en) Object detection device and object detection method
JPH0779429A (en) Picture monitor equipment
JP5710230B2 (en) Monitoring system and monitoring method
JPH02205998A (en) State monitoring device
JP2987353B2 (en) Video surveillance method
JP3289456B2 (en) Anomaly detection method using images
JPH0514891A (en) Image monitor device
CN113850144A (en) Video reliability automatic inspection system based on image recognition
JP2011061651A (en) Suspicious object detection system
JPH06103968B2 (en) Image processor for overhead line inspection
JP3556368B2 (en) Alarm data collection device
CN110763692B (en) Belted steel burr detecting system
JPH04200084A (en) Image monitor device
JPH0767101A (en) Method and device for monitoring abnormality
JP2550604B2 (en) Method of detecting monitored object of safety monitoring device
JPH0786952B2 (en) Plant monitoring equipment
JPH02236787A (en) State change detector
JPH0360313A (en) Image processor for inspection of overhead line
JP2000115749A (en) Image monitor