JPH06331480A - 漏洩検出方法及び装置 - Google Patents
漏洩検出方法及び装置Info
- Publication number
- JPH06331480A JPH06331480A JP5119503A JP11950393A JPH06331480A JP H06331480 A JPH06331480 A JP H06331480A JP 5119503 A JP5119503 A JP 5119503A JP 11950393 A JP11950393 A JP 11950393A JP H06331480 A JPH06331480 A JP H06331480A
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- JP
- Japan
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Abstract
(57)【要約】
【目的】プラント内の機器の異常を監視する装置におい
て流体漏洩に伴う異常種別の自動判定が可能な漏洩検出
方法及び装置を提供する。 【構成】可視カメラ１では監視対象４５の可視画像を撮
像する。また、赤外線カメラ２では監視対象４５の熱画
像を撮像する。演算部４では撮像した画像を用い、差分
処理や二値化処理などの演算を行い、可視画像及び熱画
像から流体漏洩に伴う異常を二値画像として検出する。
異常判定部６ではこの二値画像同士の面積を比較するこ
とにより、異常の種別を判定する。 【効果】画像を用いたプラント内機器の監視装置におい
て流体漏洩に伴う異常種別の自動判定が可能となる。
て流体漏洩に伴う異常種別の自動判定が可能な漏洩検出
方法及び装置を提供する。 【構成】可視カメラ１では監視対象４５の可視画像を撮
像する。また、赤外線カメラ２では監視対象４５の熱画
像を撮像する。演算部４では撮像した画像を用い、差分
処理や二値化処理などの演算を行い、可視画像及び熱画
像から流体漏洩に伴う異常を二値画像として検出する。
異常判定部６ではこの二値画像同士の面積を比較するこ
とにより、異常の種別を判定する。 【効果】画像を用いたプラント内機器の監視装置におい
て流体漏洩に伴う異常種別の自動判定が可能となる。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、撮像した機器の画像情
報を用いて機器の異常に伴う流体漏洩を自動的に検出す
るための方法及びその装置に関する。
報を用いて機器の異常に伴う流体漏洩を自動的に検出す
るための方法及びその装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】ＩＴＶカメラによる可視画像を用いてプ
ラント内の流体漏洩を検出する装置に関する従来技術
は、平成元年電気学会全国大会発表予稿集NO.1593 に記
載の「プラント自動巡視点検ロボットの開発（その
２）」で述べられている時系列画像の差分処理という方
法がある。この方法は流体漏洩に伴う水滴や蒸気が一定
時間後にはその位置を変えることを利用し、時系列に取
り込んだ画像間の差分処理を行うことにより、異常を検
出する手法である。
ラント内の流体漏洩を検出する装置に関する従来技術
は、平成元年電気学会全国大会発表予稿集NO.1593 に記
載の「プラント自動巡視点検ロボットの開発（その
２）」で述べられている時系列画像の差分処理という方
法がある。この方法は流体漏洩に伴う水滴や蒸気が一定
時間後にはその位置を変えることを利用し、時系列に取
り込んだ画像間の差分処理を行うことにより、異常を検
出する手法である。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】上記従来技術では、可
視カメラで撮像した時系列の画像間の差分処理を行い、
差分結果の二値画像を累積することによって異常を検出
する手法を用いている。このため、この従来技術では検
出した異常事象の種別（水漏れまたは蒸気漏れ）までは
特定することはできなかった。
視カメラで撮像した時系列の画像間の差分処理を行い、
差分結果の二値画像を累積することによって異常を検出
する手法を用いている。このため、この従来技術では検
出した異常事象の種別（水漏れまたは蒸気漏れ）までは
特定することはできなかった。
【０００４】本発明の目的は、プラント内の機器の異常
を監視する装置において流体漏洩に伴う異常種別の自動
判定が可能な漏洩検出方法及び装置を提供することにあ
る。
を監視する装置において流体漏洩に伴う異常種別の自動
判定が可能な漏洩検出方法及び装置を提供することにあ
る。
【０００５】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、本発明は撮像手段として同一視野を撮像可能な赤外
線カメラと可視カメラを用いる。ここで、蒸気漏れなど
の異常は発熱性であるため、赤外線カメラで撮像した熱
画像の方が感度よく検出できる。一方、水漏れなどの異
常は可視カメラで撮像した可視画像の方が感度よく検出
できる。このため、熱画像を差分処理することで求めた
異常検出面積と可視画像を差分処理することで求めた異
常検出面積を比較することにより、検出した異常事象が
発熱性の異常（蒸気漏れなど）であるかその他の異常
（水漏れ）であるかを判定することができる。このよう
な手法により、流体漏洩に伴う異常種別の自動判定が可
能となる。
に、本発明は撮像手段として同一視野を撮像可能な赤外
線カメラと可視カメラを用いる。ここで、蒸気漏れなど
の異常は発熱性であるため、赤外線カメラで撮像した熱
画像の方が感度よく検出できる。一方、水漏れなどの異
常は可視カメラで撮像した可視画像の方が感度よく検出
できる。このため、熱画像を差分処理することで求めた
異常検出面積と可視画像を差分処理することで求めた異
常検出面積を比較することにより、検出した異常事象が
発熱性の異常（蒸気漏れなど）であるかその他の異常
（水漏れ）であるかを判定することができる。このよう
な手法により、流体漏洩に伴う異常種別の自動判定が可
能となる。
【０００６】
【作用】まず、可視カメラで撮像した監視対象の可視画
像を差分処理することにより、異常を二値画像として検
出し、その二値画像の面積を求める。次に、赤外線カメ
ラで撮像した監視対象の熱画像を差分処理することによ
り、異常を二値画像として検出し、その二値画像の面積
を求める。さらに、この求めた二値画像同士を比較し、
異常事象の種別を判定する。異常事象の種別の判定で
は、熱画像から求めた面積が大きい場合は発熱性の異常
（蒸気漏れなど）であるとし、可視画像から求めた面積
が大きい場合はその他の異常（水漏れなど）であるとす
る。このような手法により、流体漏洩に伴う異常種別の
自動判定を実施する。
像を差分処理することにより、異常を二値画像として検
出し、その二値画像の面積を求める。次に、赤外線カメ
ラで撮像した監視対象の熱画像を差分処理することによ
り、異常を二値画像として検出し、その二値画像の面積
を求める。さらに、この求めた二値画像同士を比較し、
異常事象の種別を判定する。異常事象の種別の判定で
は、熱画像から求めた面積が大きい場合は発熱性の異常
（蒸気漏れなど）であるとし、可視画像から求めた面積
が大きい場合はその他の異常（水漏れなど）であるとす
る。このような手法により、流体漏洩に伴う異常種別の
自動判定を実施する。
【０００７】
【実施例】以下、本発明の実施例を図を用いて説明す
る。まず、本発明の概要を図２および図３を用いて説明
する。図２は本発明を用いたプラント内の流体漏洩の検
知手法の説明図である。図２（ａ）はプラント内の流体
漏洩の模式図である。配管３３に接続されたフランジ部
３２から蒸気漏れ３４が発生している。この監視対象を
可視カメラ１及び赤外線カメラ２で撮像した画像を用い
て異常を検知する。図２（ｂ）は可視カメラ１で撮像し
た監視対象の可視画像である。可視画像35ａには監視対
象の可視情報が画像として映像化される。図２（ｃ）は
赤外線カメラ２で撮像した監視対象の熱画像である。熱
画像３５ｂには監視対象の熱情報が画像として映像化さ
れる。蒸気漏れは発熱性の異常であるので、異常部の画
像としては熱画像の方が感度よく検出できる。図３は図
２（ｂ）及び図２（ｃ）に示す画像を差分処理し、二値
化して異常を検出した結果である。可視画像の差分画像
３６ａ上には異常を二値画像３４ａとして検出してい
る。また、熱画像の差分画像３６ｂ上には異常を二値画
像３４ｂとして検出している。ここで、この場合の二値
画像の面積を比較すると熱画像の方が大きいことがわか
る。このように発熱性の異常（蒸気漏れなど）の場合は
熱画像から求めた二値画像の面積の方が大きくなる。一
方、その他の異常（水漏れなど）の場合は可視画像から
求めた二値画像の面積の方が大きくなる。このように監
視対象の熱画像及び可視画像から求めた二値画像の面積
を比較することにより、検出した異常が発熱性の異常か
その他の異常かを判定することが可能となる。
る。まず、本発明の概要を図２および図３を用いて説明
する。図２は本発明を用いたプラント内の流体漏洩の検
知手法の説明図である。図２（ａ）はプラント内の流体
漏洩の模式図である。配管３３に接続されたフランジ部
３２から蒸気漏れ３４が発生している。この監視対象を
可視カメラ１及び赤外線カメラ２で撮像した画像を用い
て異常を検知する。図２（ｂ）は可視カメラ１で撮像し
た監視対象の可視画像である。可視画像35ａには監視対
象の可視情報が画像として映像化される。図２（ｃ）は
赤外線カメラ２で撮像した監視対象の熱画像である。熱
画像３５ｂには監視対象の熱情報が画像として映像化さ
れる。蒸気漏れは発熱性の異常であるので、異常部の画
像としては熱画像の方が感度よく検出できる。図３は図
２（ｂ）及び図２（ｃ）に示す画像を差分処理し、二値
化して異常を検出した結果である。可視画像の差分画像
３６ａ上には異常を二値画像３４ａとして検出してい
る。また、熱画像の差分画像３６ｂ上には異常を二値画
像３４ｂとして検出している。ここで、この場合の二値
画像の面積を比較すると熱画像の方が大きいことがわか
る。このように発熱性の異常（蒸気漏れなど）の場合は
熱画像から求めた二値画像の面積の方が大きくなる。一
方、その他の異常（水漏れなど）の場合は可視画像から
求めた二値画像の面積の方が大きくなる。このように監
視対象の熱画像及び可視画像から求めた二値画像の面積
を比較することにより、検出した異常が発熱性の異常か
その他の異常かを判定することが可能となる。
【０００８】次に、本発明の一実施例の漏洩検出方法を
図４および図５を用いて説明する。図４は本発明の一実
施例の漏洩検出方法の概略フローチャートである。ま
ず、可視カメラで撮像した監視対象の可視画像を差分処
理することにより、異常を二値画像として検出し、その
二値画像の面積を求める（ステップ１０Ａ）。次に、赤
外線カメラで撮像した監視対象の熱画像を差分処理する
ことにより、異常を二値画像として検出し、その二値画
像の面積を求める（ステップ１０Ｂ）。ここで求めた二
値画像の面積が所定値以上かどうかを判定する（ステッ
プ１０Ｃ）。この異常判定により、面積が所定値未満の
場合は異常なしと判定する（ステップ10D)。また、面積
が所定値以上の場合は次のステップを実行する。このス
テップでは可視画像及び熱画像から求めた二値画像同士
の面積を比較する(ステップ１０Ｅ)。ここで、熱画像か
ら求めた面積が大きい場合は発熱性の異常（蒸気漏れな
ど）であるとする（ステップ１０Ｆ）。一方、可視画像
から求めた面積が大きい場合はその他の異常（水漏れな
ど）であるとする（ステップ１０Ｇ）。図５は本発明の
一実施例の漏洩検出方法を補足説明するための図であ
る。これは漏洩検出方法のなかで述べた時系列画像の差
分処理のフローチャートである。まず、時刻ｔにおける
画像を取り込む（ステップ２０Ａ）。次に、一定時間Δ
ｔだけ時間待ちを行い（ステップ２０Ｂ）、時刻ｔ＋Δ
ｔにおける画像を取り込む（ステップ20C)。さらにこの
取り込んだ画像同士の差分処理を行う（ステップ２０
Ｄ）。ここで、得られた差分画像を所定のしきい値で二
値化し（ステップ２０Ｅ）、この二値画像を順次、累積
していく（ステップ２０Ｆ）。次に二値画像の累積を続
けるか判定し、続ける場合はステップ２０Ａ〜ステップ
２０Ｆの処理を実行する（ステップ２０Ｇ）。最終的に
累積した二値画像の面積を求める（ステップ２０Ｈ）。
このようにして、時系列画像の差分処理により、異常を
二値画像として検出することができる。
図４および図５を用いて説明する。図４は本発明の一実
施例の漏洩検出方法の概略フローチャートである。ま
ず、可視カメラで撮像した監視対象の可視画像を差分処
理することにより、異常を二値画像として検出し、その
二値画像の面積を求める（ステップ１０Ａ）。次に、赤
外線カメラで撮像した監視対象の熱画像を差分処理する
ことにより、異常を二値画像として検出し、その二値画
像の面積を求める（ステップ１０Ｂ）。ここで求めた二
値画像の面積が所定値以上かどうかを判定する（ステッ
プ１０Ｃ）。この異常判定により、面積が所定値未満の
場合は異常なしと判定する（ステップ10D)。また、面積
が所定値以上の場合は次のステップを実行する。このス
テップでは可視画像及び熱画像から求めた二値画像同士
の面積を比較する(ステップ１０Ｅ)。ここで、熱画像か
ら求めた面積が大きい場合は発熱性の異常（蒸気漏れな
ど）であるとする（ステップ１０Ｆ）。一方、可視画像
から求めた面積が大きい場合はその他の異常（水漏れな
ど）であるとする（ステップ１０Ｇ）。図５は本発明の
一実施例の漏洩検出方法を補足説明するための図であ
る。これは漏洩検出方法のなかで述べた時系列画像の差
分処理のフローチャートである。まず、時刻ｔにおける
画像を取り込む（ステップ２０Ａ）。次に、一定時間Δ
ｔだけ時間待ちを行い（ステップ２０Ｂ）、時刻ｔ＋Δ
ｔにおける画像を取り込む（ステップ20C)。さらにこの
取り込んだ画像同士の差分処理を行う（ステップ２０
Ｄ）。ここで、得られた差分画像を所定のしきい値で二
値化し（ステップ２０Ｅ）、この二値画像を順次、累積
していく（ステップ２０Ｆ）。次に二値画像の累積を続
けるか判定し、続ける場合はステップ２０Ａ〜ステップ
２０Ｆの処理を実行する（ステップ２０Ｇ）。最終的に
累積した二値画像の面積を求める（ステップ２０Ｈ）。
このようにして、時系列画像の差分処理により、異常を
二値画像として検出することができる。
【０００９】次に本発明の一実施例の流体漏洩検出装置
について説明する。図１は本発明の一実施例のブロック
図である。可視カメラ１及び赤外線カメラ２で撮像した
監視対象の画像はカメラ切替部３を介して演算部４に入
力される。カメラ切替部３では可視カメラ１及び赤外線
カメラ２の映像信号を切り替える。演算部４では画像間
の差分処理や二値化処理などの演算を行い、演算結果は
画像メモリ５で記憶する。画像メモリ５では演算結果の
他取り込んだ濃淡画像なども記憶する。異常判定部４で
は演算により求めた二値画像同士の面積を比較し、異常
の種別を判定する。表示部７では画像間の演算処理によ
り求めた異常の二値画像及び異常の種別などについて表
示する。
について説明する。図１は本発明の一実施例のブロック
図である。可視カメラ１及び赤外線カメラ２で撮像した
監視対象の画像はカメラ切替部３を介して演算部４に入
力される。カメラ切替部３では可視カメラ１及び赤外線
カメラ２の映像信号を切り替える。演算部４では画像間
の差分処理や二値化処理などの演算を行い、演算結果は
画像メモリ５で記憶する。画像メモリ５では演算結果の
他取り込んだ濃淡画像なども記憶する。異常判定部４で
は演算により求めた二値画像同士の面積を比較し、異常
の種別を判定する。表示部７では画像間の演算処理によ
り求めた異常の二値画像及び異常の種別などについて表
示する。
【００１０】次に本発明の応用例について説明する。図
６は本発明の流体漏洩検出装置をプラントの異常監視装
置として応用した実施例である。プラント４０には監視
対象４５の異常を検知するためにレール４１が設置して
ある。監視装置４３は駆動機構４２に搭載してあり、レ
ール４１上を移動して監視対象４５の異常監視を行う。
監視装置４３で検出したデータはプラント外に設置した
データ処理装置４４に送られ、監視対象４５の流体漏洩
の有無及び異常の種別を特定する。
６は本発明の流体漏洩検出装置をプラントの異常監視装
置として応用した実施例である。プラント４０には監視
対象４５の異常を検知するためにレール４１が設置して
ある。監視装置４３は駆動機構４２に搭載してあり、レ
ール４１上を移動して監視対象４５の異常監視を行う。
監視装置４３で検出したデータはプラント外に設置した
データ処理装置４４に送られ、監視対象４５の流体漏洩
の有無及び異常の種別を特定する。
【００１１】
【発明の効果】本発明によれば、次のような効果があ
る。
る。
【００１２】本発明の漏洩検出方法及び装置によれば、
可視カメラで撮像した監視対象の可視画像と赤外線カメ
ラで撮像した監視対象の熱画像を用い、可視画像から求
めた異常検出面積と熱画像から求めた異常検出面積を比
較する手法により、流体漏洩に伴う異常の種別の自動判
定が可能となる。
可視カメラで撮像した監視対象の可視画像と赤外線カメ
ラで撮像した監視対象の熱画像を用い、可視画像から求
めた異常検出面積と熱画像から求めた異常検出面積を比
較する手法により、流体漏洩に伴う異常の種別の自動判
定が可能となる。
【図１】本発明の実施例の流体漏洩検出装置のブロック
図。
図。
【図２】本発明の概要の説明図。
【図３】本発明の概要の説明図。
【図４】本発明の実施例の漏洩検出方法のフローチャー
ト。
ト。
【図５】本発明の実施例の漏洩検出方法のフローチャー
ト。
ト。
【図６】本発明の応用例のプラント監視装置の説明図。
１…可視カメラ、２…赤外線カメラ、４…演算部、５…
画像メモリ、６…異常判定部、７…表示部。
画像メモリ、６…異常判定部、７…表示部。
Claims (3)
- 【請求項１】監視機器の状態を可視画像として計測する
手段と監視機器から放射される赤外線を検出して監視機
器の状態を熱画像として計測する手段と前記手段により
求めた画像から異常を検出する手段と求めた異常の面積
を比較する手段とを備えたことを特徴とする漏洩検出方
法。 - 【請求項２】監視機器の状態を画像として計測する撮像
部と、この撮像した画像を演算処理する演算部とを有す
る監視装置において、撮像部として、可視画像を計測す
る可視カメラと熱画像を計測する赤外線カメラを用い、
この両者の画像から求めた異常の面積を比較する異常判
定部を付加したことを特徴とする漏洩検出装置。 - 【請求項３】請求項２に記載の前記漏洩検出装置をプラ
ント内機器の異常検出手段として構成したプラントの異
常監視装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5119503A JPH06331480A (ja) | 1993-05-21 | 1993-05-21 | 漏洩検出方法及び装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5119503A JPH06331480A (ja) | 1993-05-21 | 1993-05-21 | 漏洩検出方法及び装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH06331480A true JPH06331480A (ja) | 1994-12-02 |
Family
ID=14762879
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP5119503A Pending JPH06331480A (ja) | 1993-05-21 | 1993-05-21 | 漏洩検出方法及び装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH06331480A (ja) |
Cited By (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH09128035A (ja) * | 1995-11-06 | 1997-05-16 | Kansai Electric Power Co Inc:The | 設備の異常監視装置 |
| JP2000310577A (ja) * | 1999-04-27 | 2000-11-07 | Toshiba Corp | 漏洩量測定装置および漏洩量測定方法 |
| JP2009192470A (ja) * | 2008-02-18 | 2009-08-27 | Tokyo Electric Power Co Inc:The | フランジ用アタッチメント、ガス漏れ検知システムおよびコンピュータプログラム |
| JP2009192469A (ja) * | 2008-02-18 | 2009-08-27 | Tokyo Electric Power Co Inc:The | フランジ用アタッチメント、ガス漏れ検知システムおよびコンピュータプログラム |
| JP2012058093A (ja) * | 2010-09-09 | 2012-03-22 | Mitsubishi Electric Building Techno Service Co Ltd | ガス漏れ検出装置 |
| 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 |
| JP2019184462A (ja) * | 2018-04-12 | 2019-10-24 | 日立グローバルライフソリューションズ株式会社 | 水漏れ検査システム、及び水漏れ検査方法 |
| JPWO2019058864A1 (ja) * | 2017-09-21 | 2020-09-10 | コニカミノルタ株式会社 | ガス検査レポート作成支援装置、ガス検査レポート作成支援方法、及び、ガス検査レポート作成支援プログラム |
| WO2021070923A1 (ja) * | 2019-10-11 | 2021-04-15 | 株式会社テイエルブイ | 診断システム、診断システムの運転方法、および診断プログラム |
-
1993
- 1993-05-21 JP JP5119503A patent/JPH06331480A/ja active Pending
Cited By (12)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH09128035A (ja) * | 1995-11-06 | 1997-05-16 | Kansai Electric Power Co Inc:The | 設備の異常監視装置 |
| JP2000310577A (ja) * | 1999-04-27 | 2000-11-07 | Toshiba Corp | 漏洩量測定装置および漏洩量測定方法 |
| JP2009192470A (ja) * | 2008-02-18 | 2009-08-27 | Tokyo Electric Power Co Inc:The | フランジ用アタッチメント、ガス漏れ検知システムおよびコンピュータプログラム |
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| 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 |
| JPWO2017104607A1 (ja) * | 2015-12-15 | 2018-03-01 | 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 |
| US10488355B2 (en) | 2015-12-15 | 2019-11-26 | Konica Minolta, Inc. | Gas concentration-thickness product measurement device, gas concentration-thickness product measurement method, and computer-readable recording medium having gas concentration-thickness product measurement program recorded thereon |
| JPWO2019058864A1 (ja) * | 2017-09-21 | 2020-09-10 | コニカミノルタ株式会社 | ガス検査レポート作成支援装置、ガス検査レポート作成支援方法、及び、ガス検査レポート作成支援プログラム |
| JP2019184462A (ja) * | 2018-04-12 | 2019-10-24 | 日立グローバルライフソリューションズ株式会社 | 水漏れ検査システム、及び水漏れ検査方法 |
| WO2021070923A1 (ja) * | 2019-10-11 | 2021-04-15 | 株式会社テイエルブイ | 診断システム、診断システムの運転方法、および診断プログラム |
| JPWO2021070923A1 (ja) * | 2019-10-11 | 2021-10-28 | 株式会社テイエルブイ | 診断システム、診断システムの運転方法、および診断プログラム |
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