JPH08122197A - 画像による漏出検知方法及び装置 - Google Patents
画像による漏出検知方法及び装置Info
- Publication number
- JPH08122197A JPH08122197A JP25658694A JP25658694A JPH08122197A JP H08122197 A JPH08122197 A JP H08122197A JP 25658694 A JP25658694 A JP 25658694A JP 25658694 A JP25658694 A JP 25658694A JP H08122197 A JPH08122197 A JP H08122197A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- image
- leak
- detection
- monitoring area
- leakage
- 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.)
- Granted
Links
Landscapes
- Examining Or Testing Airtightness (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Closed-Circuit Television Systems (AREA)
- Emergency Alarm Devices (AREA)
- Alarm Systems (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】漏出跡を簡単に識別する画像による漏出検知方
法及び装置を提供する。 【構成】漏出監視域の監視画像Ｆtと参照画像Ｆrとの輝
度差分の検出の有無により求めた差分２値画像Ｂtを複
数の区画に区分けし、区画毎に連続検出度を記憶するカ
ウンタを設ける。２値画像Ｂt中の検出があった区画の
今回連続検出度Ｃtを当該区画と対応するカウンタに記
憶された前回連続検出度Ｃt-1に１を加えることにより
算出し（Ｃt＝Ｃt-1＋１）、検出がなかった区画の今回
連続検出度Ｃtを零とする（Ｃt＝０）。各区画の今回連
続検出度Ｃtをそれぞれ対応するカウンタ記憶し、今回
連続検出度Ｃtが所定上限Ｃmax以上（Ｃt≧Ｃmax）とな
る区画の検出により漏出を検知する。必要に応じ２値画
像Ｂt中の各区画のうち今回連続検出度Ｃtが所定上限Ｃ
max以上（Ｃt≧Ｃmax）の区画のみを抽出して補正画像
Ｂctを作成し、補正画像Ｂctの形状を考慮して漏出を検
知することもできる。
法及び装置を提供する。 【構成】漏出監視域の監視画像Ｆtと参照画像Ｆrとの輝
度差分の検出の有無により求めた差分２値画像Ｂtを複
数の区画に区分けし、区画毎に連続検出度を記憶するカ
ウンタを設ける。２値画像Ｂt中の検出があった区画の
今回連続検出度Ｃtを当該区画と対応するカウンタに記
憶された前回連続検出度Ｃt-1に１を加えることにより
算出し（Ｃt＝Ｃt-1＋１）、検出がなかった区画の今回
連続検出度Ｃtを零とする（Ｃt＝０）。各区画の今回連
続検出度Ｃtをそれぞれ対応するカウンタ記憶し、今回
連続検出度Ｃtが所定上限Ｃmax以上（Ｃt≧Ｃmax）とな
る区画の検出により漏出を検知する。必要に応じ２値画
像Ｂt中の各区画のうち今回連続検出度Ｃtが所定上限Ｃ
max以上（Ｃt≧Ｃmax）の区画のみを抽出して補正画像
Ｂctを作成し、補正画像Ｂctの形状を考慮して漏出を検
知することもできる。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は画像による漏出検知方法
及び装置に関し、とくに油、水、煙等の漏出を画像監視
により検知する方法及び装置に関する。
及び装置に関し、とくに油、水、煙等の漏出を画像監視
により検知する方法及び装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】工場やプラント等では、通常はパイプ等
の隔壁内にある油、水、煙等が何等かの原因で隔壁外へ
漏出する事故の早期発見のため、隔壁等の漏出監視域を
映像や画像（以下、画像という）により監視することが
ある。従来の画像による漏出検知方法の一例を図８及び
図９に示す。テレビカメラ等の画像入力部21により漏出
監視域を含む被観察域の監視画像Ｆt（図９(Ａ)参照）
を順次取込み、予め記憶した正常状態の被観察域の参照
画像Ｆr（図９(Ｂ)参照）と監視画像Ｆtとの輝度差分と
して差分画像を抽出し、所定の閾値に基づいて差分画像
を２値化して図９(Ｃ)の差分２値画像（以下、単に２値
画像ということがある）Ｂtを作成する。２値画像Ｂtの
各連結成分（以下、図形ということがある）の形状から
この場合監視対象物である漏出跡12を識別し、識別され
た監視対象物の位置と予め記憶した漏出監視域画像Ｆa
（図９(Ｄ)参照）との重なりを検出することにより漏出
の有無を判定する。
の隔壁内にある油、水、煙等が何等かの原因で隔壁外へ
漏出する事故の早期発見のため、隔壁等の漏出監視域を
映像や画像（以下、画像という）により監視することが
ある。従来の画像による漏出検知方法の一例を図８及び
図９に示す。テレビカメラ等の画像入力部21により漏出
監視域を含む被観察域の監視画像Ｆt（図９(Ａ)参照）
を順次取込み、予め記憶した正常状態の被観察域の参照
画像Ｆr（図９(Ｂ)参照）と監視画像Ｆtとの輝度差分と
して差分画像を抽出し、所定の閾値に基づいて差分画像
を２値化して図９(Ｃ)の差分２値画像（以下、単に２値
画像ということがある）Ｂtを作成する。２値画像Ｂtの
各連結成分（以下、図形ということがある）の形状から
この場合監視対象物である漏出跡12を識別し、識別され
た監視対象物の位置と予め記憶した漏出監視域画像Ｆa
（図９(Ｄ)参照）との重なりを検出することにより漏出
の有無を判定する。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかし従来の漏出検知
方法は、被観察域に侵入した監視対象外の侵入物14aを
誤って漏出跡として検出しまう問題がある。油、水、煙
等の漏出跡の形状は予め特定し得ないことが多いので、
２値画像Ｂt上の図形の形状から監視対象物を識別する
従来の検知方法では漏出跡と侵入物との識別が難しかっ
た。また、例えば自動車のヘッドライトの差込みや移動
物体の影の横切り等によって被観察域に瞬時的な明暗の
変化が生じた場合に、その輝度変化を誤って漏出跡とし
て検知する問題もある。
方法は、被観察域に侵入した監視対象外の侵入物14aを
誤って漏出跡として検出しまう問題がある。油、水、煙
等の漏出跡の形状は予め特定し得ないことが多いので、
２値画像Ｂt上の図形の形状から監視対象物を識別する
従来の検知方法では漏出跡と侵入物との識別が難しかっ
た。また、例えば自動車のヘッドライトの差込みや移動
物体の影の横切り等によって被観察域に瞬時的な明暗の
変化が生じた場合に、その輝度変化を誤って漏出跡とし
て検知する問題もある。
【０００４】２値画像Ｂt上の漏出跡や侵入物等の図形
が特定の形状となるようにカメラの設置位置や撮像向き
その他の撮像条件を調節し、漏出跡と侵入物との識別を
容易化することも考えられる。しかし一般的に撮像条件
の調整は図形の形状だけでなく画像のコントラストも変
化させるので、画像コントラストの影響によって例えば
図形が分離してしまう等の新たな問題が生じ、却って漏
出跡の識別が難しくなる虞がある。
が特定の形状となるようにカメラの設置位置や撮像向き
その他の撮像条件を調節し、漏出跡と侵入物との識別を
容易化することも考えられる。しかし一般的に撮像条件
の調整は図形の形状だけでなく画像のコントラストも変
化させるので、画像コントラストの影響によって例えば
図形が分離してしまう等の新たな問題が生じ、却って漏
出跡の識別が難しくなる虞がある。
【０００５】そこで本発明の目的は、漏出跡を簡単に識
別する画像による漏出検知方法及び装置を提供するにあ
る。
別する画像による漏出検知方法及び装置を提供するにあ
る。
【０００６】
【課題を解決するための手段】図１を参照するに本発明
の画像による漏出検知方法は、漏出監視域の画像監視に
より漏出を検知する方法において、正常状態の漏出監視
域の参照画像Ｆr（図９(Ｂ)参照）を作成し、漏出監視
域の監視画像Ｆt（図９(Ａ)参照）と参照画像Ｆrとの輝
度差分の検出の有無により差分２値画像Ｂtを抽出し、
２値画像Ｂtを複数の区画に区分けし、区画毎に連続検
出度を記憶する初期値零のカウンタ６（図２参照）を設
け、２値画像Ｂt中の検出があった区画の今回連続検出
度Ｃtを当該区画と対応するカウンタ６に記憶された前
回連続検出度Ｃt-1に１を加えることにより算出し（Ｃt
＝Ｃt-1＋１）、２値画像Ｂt中の検出がなかった区画の
今回連続検出度Ｃtを零とし（Ｃt＝０）、各区画の今回
連続検出度Ｃtをそれぞれ対応するカウンタ６に記憶
し、今回連続検出度Ｃtが所定上限Ｃmax以上（Ｃt≧Ｃ
max）となる区画の検出により漏出を検知してなるもの
である。
の画像による漏出検知方法は、漏出監視域の画像監視に
より漏出を検知する方法において、正常状態の漏出監視
域の参照画像Ｆr（図９(Ｂ)参照）を作成し、漏出監視
域の監視画像Ｆt（図９(Ａ)参照）と参照画像Ｆrとの輝
度差分の検出の有無により差分２値画像Ｂtを抽出し、
２値画像Ｂtを複数の区画に区分けし、区画毎に連続検
出度を記憶する初期値零のカウンタ６（図２参照）を設
け、２値画像Ｂt中の検出があった区画の今回連続検出
度Ｃtを当該区画と対応するカウンタ６に記憶された前
回連続検出度Ｃt-1に１を加えることにより算出し（Ｃt
＝Ｃt-1＋１）、２値画像Ｂt中の検出がなかった区画の
今回連続検出度Ｃtを零とし（Ｃt＝０）、各区画の今回
連続検出度Ｃtをそれぞれ対応するカウンタ６に記憶
し、今回連続検出度Ｃtが所定上限Ｃmax以上（Ｃt≧Ｃ
max）となる区画の検出により漏出を検知してなるもの
である。
【０００７】好ましくは２値画像Ｂtの各区画のうち今
回連続検出度Ｃtが所定上限Ｃmax以上（Ｃt≧Ｃmax）の
区画のみを抽出して補正画像Ｂctを作成し、補正画像Ｂ
ctの形状から漏出を検知する。
回連続検出度Ｃtが所定上限Ｃmax以上（Ｃt≧Ｃmax）の
区画のみを抽出して補正画像Ｂctを作成し、補正画像Ｂ
ctの形状から漏出を検知する。
【０００８】また図２の実施例を参照するに本発明の画
像による漏出検知装置は、漏出監視域の監視画像Ｆ
t（図９(Ａ)参照）を入力する画像入力手段１；正常状
態の漏出監視域の参照画像Ｆr（図９(Ｂ)参照）を記憶
する参照画像記憶手段３；監視画像Ｆtと参照画像Ｆrと
の輝度差分の検出の有無により差分２値画像Ｂtを抽出
する差分２値画像抽出手段２及び４；２値画像Ｂtを複
数の区画に区分けし、区画毎に連続検出度を記憶する初
期値零のカウンタ６；２値画像Ｂt中の検出があった区
画の今回連続検出度Ｃtを当該区画と対応するカウンタ
６に記憶された前回連続検出度Ｃt-1に１を加えること
により算出し（Ｃt＝Ｃt-1＋１）、２値画像Ｂt中の検
出がなかった区画の今回連続検出度Ｃtを零とし（Ｃt＝
０）、各区画の今回連続検出度Ｃtをそれぞれ対応する
カウンタ６に記憶し、２値画像Ｂtの各区画のうち今回
連続検出度Ｃtが所定上限Ｃmax以上（Ｃt≧Ｃmax）の区
画のみを抽出して補正画像Ｂctを作成する補正画像作成
手段５；及び補正画像Ｂctの形状から漏出監視域の漏出
を判定する漏出判定手段８を備えてなるものである。
像による漏出検知装置は、漏出監視域の監視画像Ｆ
t（図９(Ａ)参照）を入力する画像入力手段１；正常状
態の漏出監視域の参照画像Ｆr（図９(Ｂ)参照）を記憶
する参照画像記憶手段３；監視画像Ｆtと参照画像Ｆrと
の輝度差分の検出の有無により差分２値画像Ｂtを抽出
する差分２値画像抽出手段２及び４；２値画像Ｂtを複
数の区画に区分けし、区画毎に連続検出度を記憶する初
期値零のカウンタ６；２値画像Ｂt中の検出があった区
画の今回連続検出度Ｃtを当該区画と対応するカウンタ
６に記憶された前回連続検出度Ｃt-1に１を加えること
により算出し（Ｃt＝Ｃt-1＋１）、２値画像Ｂt中の検
出がなかった区画の今回連続検出度Ｃtを零とし（Ｃt＝
０）、各区画の今回連続検出度Ｃtをそれぞれ対応する
カウンタ６に記憶し、２値画像Ｂtの各区画のうち今回
連続検出度Ｃtが所定上限Ｃmax以上（Ｃt≧Ｃmax）の区
画のみを抽出して補正画像Ｂctを作成する補正画像作成
手段５；及び補正画像Ｂctの形状から漏出監視域の漏出
を判定する漏出判定手段８を備えてなるものである。
【０００９】
【作用】一般的に隔壁等からの油、水、煙等の漏出は特
定位置で発生し、その発生位置の周辺に広がるので、漏
出跡の図形は２値画像Ｂt上の一定位置で継続的に検出
される。以下、一定位置で継続的に検出される図形の性
質を定在性と呼ぶ。これに対し漏出監視域への侵入物や
瞬時的な輝度変化等に基づく図形は一般的に定在性がな
いので、２値画像Ｂt中の図形の定在性から漏出跡と侵
入物等を識別することが可能である。２値画像Ｂtを複
数の区画に区分した場合、定在性図形は同一区画で検出
され、非定在性図形は同一区画で検出され難い。従って
図形の定在性は、継続的に検出があった区画の有無によ
り判断することができる。
定位置で発生し、その発生位置の周辺に広がるので、漏
出跡の図形は２値画像Ｂt上の一定位置で継続的に検出
される。以下、一定位置で継続的に検出される図形の性
質を定在性と呼ぶ。これに対し漏出監視域への侵入物や
瞬時的な輝度変化等に基づく図形は一般的に定在性がな
いので、２値画像Ｂt中の図形の定在性から漏出跡と侵
入物等を識別することが可能である。２値画像Ｂtを複
数の区画に区分した場合、定在性図形は同一区画で検出
され、非定在性図形は同一区画で検出され難い。従って
図形の定在性は、継続的に検出があった区画の有無によ
り判断することができる。
【００１０】図１及び図２を参照して本発明の作用を説
明するに、２値画像Ｂtを複数の区画に区分けし、各区
画と対応させて連続検出度を記憶するカウンタ６を設け
る。以下２値画像Ｂt中のｘ行ｙ列の区画をＢt(x、y)と
表し、区画Ｂt(x、y)と対応する連続検出度をＣt(x、y)
と表す。連続検出度Ｃt(x、y)は次式(1)(2)で定義され
る。式(1)は検出があった区画Ｂt(x、y)の今回連続検出
度Ｃt(x、y)を表し、式(2)は検出がなかった区画Ｂ
t(x、y)の今回連続検出度Ｃt(x、y)を表す。式(1)のＣ
t-1(x、y)は区画Ｂt(x、y)と対応するカウンタ６に記憶
された時間t-1の前回連続検出度を示し、カウンタ６の
初期値Ｃ0(x、y)は零とする。尚、２値画像Ｂtの区分け
方法及び区画数は図１に限定されない。例えば２値画像
Ｂtを画素単位に区分けし、各画素と対応させてカウン
タ６を設けることができる。以下、説明簡単化のためy
＝ynの各区画Ｂt(x、yn)について今回連続検出度Ｃ
t(x、yn)の算出方法を説明するが、y＝yn以外の区画に
ついても同様に今回連続検出度を算出することができ
る。
明するに、２値画像Ｂtを複数の区画に区分けし、各区
画と対応させて連続検出度を記憶するカウンタ６を設け
る。以下２値画像Ｂt中のｘ行ｙ列の区画をＢt(x、y)と
表し、区画Ｂt(x、y)と対応する連続検出度をＣt(x、y)
と表す。連続検出度Ｃt(x、y)は次式(1)(2)で定義され
る。式(1)は検出があった区画Ｂt(x、y)の今回連続検出
度Ｃt(x、y)を表し、式(2)は検出がなかった区画Ｂ
t(x、y)の今回連続検出度Ｃt(x、y)を表す。式(1)のＣ
t-1(x、y)は区画Ｂt(x、y)と対応するカウンタ６に記憶
された時間t-1の前回連続検出度を示し、カウンタ６の
初期値Ｃ0(x、y)は零とする。尚、２値画像Ｂtの区分け
方法及び区画数は図１に限定されない。例えば２値画像
Ｂtを画素単位に区分けし、各画素と対応させてカウン
タ６を設けることができる。以下、説明簡単化のためy
＝ynの各区画Ｂt(x、yn)について今回連続検出度Ｃ
t(x、yn)の算出方法を説明するが、y＝yn以外の区画に
ついても同様に今回連続検出度を算出することができ
る。
【００１１】
【数１】 Ｃt(x、y)＝Ｃt-1(x、y)＋１ ………(1) Ｃt(x、y)＝０ ………(2)
【００１２】時間t-3の前回連続検出度Ｃt-3(x、y)を零
とし、時間t-2の２値画像Ｂt-2を図１(A1)とすると、式
(1)により区画Ｂt-2(xp、yn)、Ｂt-2(xq、yn)の今回連
続検出度が１となり、式(2)により他の区画の今回連続
検出度は零となるので、今回連続検出度Ｃt-2(x、yn)は
図１(A2)のように表される。次に時間t-1の２値画像Ｂ
t-1を図１(B1)とすると、今回連続検出度Ｃt-1(x、yn)
は図１(B2)のようになる。即ち、継続して検出があった
区画Ｂt-1(xp、yn)の今回連続検出度が２となり、新た
に検出があった区画Ｂt-1(xp-1、yn)、Ｂt-1(xp+1、yn)
の今回連続検出度は１となる。前回検出があったが今回
検出がなかった区画Ｂt-1(xq、yn)の今回連続検出度は
式(2)により零となり、新たに検出があった区画Ｂt-1(x
q-2、yn)の今回連続検出度が１となる。更に時間tの２
値画像Ｂtを図１(C1)とすると、今回連続検出度Ｃt(x、
yn)は図１(C2)のようになる。要するに、継続的に検出
があった区画の今回連続検出度は次第に大きくなり、継
続的な検出のなかった区画の今回連続検出度は所定上限
Ｃmax以上にならない。
とし、時間t-2の２値画像Ｂt-2を図１(A1)とすると、式
(1)により区画Ｂt-2(xp、yn)、Ｂt-2(xq、yn)の今回連
続検出度が１となり、式(2)により他の区画の今回連続
検出度は零となるので、今回連続検出度Ｃt-2(x、yn)は
図１(A2)のように表される。次に時間t-1の２値画像Ｂ
t-1を図１(B1)とすると、今回連続検出度Ｃt-1(x、yn)
は図１(B2)のようになる。即ち、継続して検出があった
区画Ｂt-1(xp、yn)の今回連続検出度が２となり、新た
に検出があった区画Ｂt-1(xp-1、yn)、Ｂt-1(xp+1、yn)
の今回連続検出度は１となる。前回検出があったが今回
検出がなかった区画Ｂt-1(xq、yn)の今回連続検出度は
式(2)により零となり、新たに検出があった区画Ｂt-1(x
q-2、yn)の今回連続検出度が１となる。更に時間tの２
値画像Ｂtを図１(C1)とすると、今回連続検出度Ｃt(x、
yn)は図１(C2)のようになる。要するに、継続的に検出
があった区画の今回連続検出度は次第に大きくなり、継
続的な検出のなかった区画の今回連続検出度は所定上限
Ｃmax以上にならない。
【００１３】今回連続検出度Ｃt(x、y)が所定上限Ｃmax
以上となる区画を検出することにより、定在性のある図
形12即ち漏出跡の図形の有無を判定することができる。
図１の実施例では、非定在性図形14が同一区画で２回以
上継続的に検出されないことから所定上限Ｃmaxを３と
し、時間tにおいて今回連続検出度が３以上となる区画
Ｂt(xp、yn)が検出されることから漏出を検知する。但
し、侵入物の速度や振舞により非定在性図形14が同一区
画で一定程度継続して検出されることもあるので、侵入
物の速度等を考慮して所定上限Ｃmaxを適当に定めこと
ができる。
以上となる区画を検出することにより、定在性のある図
形12即ち漏出跡の図形の有無を判定することができる。
図１の実施例では、非定在性図形14が同一区画で２回以
上継続的に検出されないことから所定上限Ｃmaxを３と
し、時間tにおいて今回連続検出度が３以上となる区画
Ｂt(xp、yn)が検出されることから漏出を検知する。但
し、侵入物の速度や振舞により非定在性図形14が同一区
画で一定程度継続して検出されることもあるので、侵入
物の速度等を考慮して所定上限Ｃmaxを適当に定めこと
ができる。
【００１４】こうして本発明の目的である「漏出跡を簡
単に識別する画像による漏出検知方法及び装置」の提供
を達成することができる。
単に識別する画像による漏出検知方法及び装置」の提供
を達成することができる。
【００１５】好ましくは、今回連続検出度Ｃt(x、y)が
所定上限Ｃmax以上（Ｃt≧Ｃmax）の区画Ｂt(x、y)のみ
を抽出して図１(Ｄ)に示す補正画像Ｂctを作成する。補
正画像Ｂctの作成方法の一例を図３の流れ図に示す。ス
テップ301で２値画像Ｂtを入力し、ステップ302でカウ
ンタ６から前回連続検出度Ｃt-1(x、y)を入力する。２
値画像Ｂtの区画Ｂt(x、y)毎に検出の有無を判断し（ス
テップ303）、検出がなかった区画については今回連続
検出度Ｃt(x、y)を零とし且つ補正画像Ｂct中の対応区
画Ｂct(x、y)を零とする（ステップ310〜311）。検出が
あった区画については式(1)により今回連続検出度Ｃ
t(x、y)を算出して所定上限Ｃmaxと比較し（ステップ30
4〜305）、Ｃt(x、y)≧Ｃmaxとなる区画については補正
画像Ｂct中の対応区画Ｂct(x、y)を１とし（ステップ30
6）、Ｃt(x、y)＜Ｃmaxとなる区画については対応区画
Ｂct(x、y)を零とする（ステップ311）。上記処理を２
値画像Ｂtの全区画Ｂt(x、y)について繰返すことにより
補正画像Ｂctを作成する。
所定上限Ｃmax以上（Ｃt≧Ｃmax）の区画Ｂt(x、y)のみ
を抽出して図１(Ｄ)に示す補正画像Ｂctを作成する。補
正画像Ｂctの作成方法の一例を図３の流れ図に示す。ス
テップ301で２値画像Ｂtを入力し、ステップ302でカウ
ンタ６から前回連続検出度Ｃt-1(x、y)を入力する。２
値画像Ｂtの区画Ｂt(x、y)毎に検出の有無を判断し（ス
テップ303）、検出がなかった区画については今回連続
検出度Ｃt(x、y)を零とし且つ補正画像Ｂct中の対応区
画Ｂct(x、y)を零とする（ステップ310〜311）。検出が
あった区画については式(1)により今回連続検出度Ｃ
t(x、y)を算出して所定上限Ｃmaxと比較し（ステップ30
4〜305）、Ｃt(x、y)≧Ｃmaxとなる区画については補正
画像Ｂct中の対応区画Ｂct(x、y)を１とし（ステップ30
6）、Ｃt(x、y)＜Ｃmaxとなる区画については対応区画
Ｂct(x、y)を零とする（ステップ311）。上記処理を２
値画像Ｂtの全区画Ｂt(x、y)について繰返すことにより
補正画像Ｂctを作成する。
【００１６】図２の補正画像作成手段５は、２値画像Ｂ
tを入力して図３の流れ図に従って補正画像Ｂctを作成
し、作成した補正画像Ｂctを形状識別手段７に出力す
る。形状識別手段７は補正画像Ｂct中の図形の形状から
漏出跡の図形を識別し、識別結果を漏出判定手段８へ出
力する。漏出判定手段８は、例えば図８及び図９(Ｄ)に
示す従来技術に属する方法に基づいて漏出を判定する。
補正画像Ｂct中の図形の形状識別を行なう必要がない場
合は、形状識別手段７を省略してもよい。
tを入力して図３の流れ図に従って補正画像Ｂctを作成
し、作成した補正画像Ｂctを形状識別手段７に出力す
る。形状識別手段７は補正画像Ｂct中の図形の形状から
漏出跡の図形を識別し、識別結果を漏出判定手段８へ出
力する。漏出判定手段８は、例えば図８及び図９(Ｄ)に
示す従来技術に属する方法に基づいて漏出を判定する。
補正画像Ｂct中の図形の形状識別を行なう必要がない場
合は、形状識別手段７を省略してもよい。
【００１７】
【実施例】図４は、漏出監視域内で発生する図形と漏出
監視域外から侵入してきた図形を識別することにより漏
出を検知する本発明の実施例を示す。画像入力手段１に
より漏出監視域を含む被観察域の監視画像Ｆt（図９
(Ａ)参照）を入力し、正常状態の被観察域の参照画像Ｆ
r（図９(Ｂ)参照）と監視画像Ｆtとの輝度差分の検出の
有無により差分２値画像Ｂtを抽出し、抽出した２値画
像Ｂtを漏出判定手段８へ入力する。画像Ｆtの被観察域
には、漏出監視域及び漏出監視域への侵入路となる得る
隣接域を含めることができる。漏出判定手段８におい
て、２値画像Ｂt中の図形の位置と漏出監視域記憶手段
９に記憶された２値画像Ｂt中の漏出監視域の位置とを
比較することにより、漏出監視域の内外における図形を
検出する。漏出判定手段８に監視域外検出信号を記憶す
るメモリ10を設け、図５(A1)のように漏出監視域の内外
の何れからも図形の検出がない時にメモリ10をクリアす
る。監視域外検出信号は、漏出監視域内で図形が検出さ
れず、漏出監視域外でのみ図形が検出されたことを示
す。
監視域外から侵入してきた図形を識別することにより漏
出を検知する本発明の実施例を示す。画像入力手段１に
より漏出監視域を含む被観察域の監視画像Ｆt（図９
(Ａ)参照）を入力し、正常状態の被観察域の参照画像Ｆ
r（図９(Ｂ)参照）と監視画像Ｆtとの輝度差分の検出の
有無により差分２値画像Ｂtを抽出し、抽出した２値画
像Ｂtを漏出判定手段８へ入力する。画像Ｆtの被観察域
には、漏出監視域及び漏出監視域への侵入路となる得る
隣接域を含めることができる。漏出判定手段８におい
て、２値画像Ｂt中の図形の位置と漏出監視域記憶手段
９に記憶された２値画像Ｂt中の漏出監視域の位置とを
比較することにより、漏出監視域の内外における図形を
検出する。漏出判定手段８に監視域外検出信号を記憶す
るメモリ10を設け、図５(A1)のように漏出監視域の内外
の何れからも図形の検出がない時にメモリ10をクリアす
る。監視域外検出信号は、漏出監視域内で図形が検出さ
れず、漏出監視域外でのみ図形が検出されたことを示
す。
【００１８】図５(B1)〜(B3)を参照するに、画像入力を
十分短い時間間隔で行なえば侵入物14の図形を漏出監視
域内で検出する前に漏出監視域外で検出することができ
る。図５(B1)は時間t-1に漏出監視域外で図形14が検出
され、図５(B2)はその後の時間tに図形14が漏出監視域
内で検出されたことを示す。漏出判定手段８は漏出監視
域外でのみ図形14が検出された時間t-1に監視域外検出
信号をメモリ10に記憶する。その後の時間tに漏出監視
域内で図形14が検出されたときにメモリ10の内容を確認
し、メモリ10に監視域外検出信号が記憶されていること
から図形14を漏出監視域内で発生したものではないと判
断する。図５(B3)は点線で表す図形が漏出検知対象とな
らないことを示す。
十分短い時間間隔で行なえば侵入物14の図形を漏出監視
域内で検出する前に漏出監視域外で検出することができ
る。図５(B1)は時間t-1に漏出監視域外で図形14が検出
され、図５(B2)はその後の時間tに図形14が漏出監視域
内で検出されたことを示す。漏出判定手段８は漏出監視
域外でのみ図形14が検出された時間t-1に監視域外検出
信号をメモリ10に記憶する。その後の時間tに漏出監視
域内で図形14が検出されたときにメモリ10の内容を確認
し、メモリ10に監視域外検出信号が記憶されていること
から図形14を漏出監視域内で発生したものではないと判
断する。図５(B3)は点線で表す図形が漏出検知対象とな
らないことを示す。
【００１９】一方図５(A1)〜(A3)を参照するに、図５(A
1)は時間t-1に図形の検出がないことを示し、図５(A2)
はその後の時間tに図形12が漏出監視域内で検出された
ことを示す。この場合漏出判定手段８は、時間tに漏出
監視域内で図形12が検出されたときにメモリ10の内容を
確認し、メモリ10に監視域外検出信号が記憶されていな
いことから図形12を漏出監視域内で発生したものである
と判断する。図５(A3)は網掛けで示す図形が漏出検知対
象となることを示す。
1)は時間t-1に図形の検出がないことを示し、図５(A2)
はその後の時間tに図形12が漏出監視域内で検出された
ことを示す。この場合漏出判定手段８は、時間tに漏出
監視域内で図形12が検出されたときにメモリ10の内容を
確認し、メモリ10に監視域外検出信号が記憶されていな
いことから図形12を漏出監視域内で発生したものである
と判断する。図５(A3)は網掛けで示す図形が漏出検知対
象となることを示す。
【００２０】このように図４の実施例では、監視域外検
出信号を用いて漏出跡と侵入物等とを識別するので、例
えば侵入物等が漏出監視域に侵入したのち長期間止まる
場合でも、その侵入物を誤って漏出跡として検出する虞
がない。尚、図５は被観察域内に１つの漏出監視域を示
すが、被観察域内に複数の漏出監視域がある場合でも上
述した監視域外検出信号を用いることにより漏出監視域
内で発生した図形を識別することができる。漏出判定手
段８は漏出監視域の数に影響を受けることなく漏出監視
域の内外の図形をそれぞれ検出することができる。
出信号を用いて漏出跡と侵入物等とを識別するので、例
えば侵入物等が漏出監視域に侵入したのち長期間止まる
場合でも、その侵入物を誤って漏出跡として検出する虞
がない。尚、図５は被観察域内に１つの漏出監視域を示
すが、被観察域内に複数の漏出監視域がある場合でも上
述した監視域外検出信号を用いることにより漏出監視域
内で発生した図形を識別することができる。漏出判定手
段８は漏出監視域の数に影響を受けることなく漏出監視
域の内外の図形をそれぞれ検出することができる。
【００２１】図４の漏出判定手段８で行なう漏出判定方
法の一例を図６の流れ図に示す。図６において漏出監視
域の内外における図形の有無は既に検出されているもの
とする。また図６では監視域外検出信号を１とする。ス
テップ601でメモリ10内の前回記憶内容Ｐt-1を読み出
し、ステップ602で漏出監視域の内外における図形の有
無を判断する。図形がない場合は今回記憶内容Ｐtを零
としてメモリ10に記憶する（ステップ606〜607）。図形
がある場合はステップ603で漏出監視域内の図形の有無
を判断し、漏出監視域内に図形がない即ち漏出監視域外
にのみ図形あるときは今回記憶内容Ｐtを１としてメモ
リ10に記憶する（ステップ608〜607）。漏出監視域内に
図形があるときはステップ604で前回記憶内容Ｐt-1の内
容を判断し、前回記憶内容Ｐt-1が零であるときに漏出
を判定し且つ今回記憶内容Ｐtを零としてメモリ10に記
憶する（ステップ605〜607）。必要に応じてステップ60
5で警報を発生することができる。漏出監視域の内外で
同時に図形が検出されたときは、ステップ603で漏出監
視域内に図形ありと判断される。
法の一例を図６の流れ図に示す。図６において漏出監視
域の内外における図形の有無は既に検出されているもの
とする。また図６では監視域外検出信号を１とする。ス
テップ601でメモリ10内の前回記憶内容Ｐt-1を読み出
し、ステップ602で漏出監視域の内外における図形の有
無を判断する。図形がない場合は今回記憶内容Ｐtを零
としてメモリ10に記憶する（ステップ606〜607）。図形
がある場合はステップ603で漏出監視域内の図形の有無
を判断し、漏出監視域内に図形がない即ち漏出監視域外
にのみ図形あるときは今回記憶内容Ｐtを１としてメモ
リ10に記憶する（ステップ608〜607）。漏出監視域内に
図形があるときはステップ604で前回記憶内容Ｐt-1の内
容を判断し、前回記憶内容Ｐt-1が零であるときに漏出
を判定し且つ今回記憶内容Ｐtを零としてメモリ10に記
憶する（ステップ605〜607）。必要に応じてステップ60
5で警報を発生することができる。漏出監視域の内外で
同時に図形が検出されたときは、ステップ603で漏出監
視域内に図形ありと判断される。
【００２２】上述した監視域外検出信号を用いて漏出跡
を識別する方法は、例えば漏出監視域内で瞬時的な明暗
の変化が発生した場合に誤って漏出跡として検出する虞
がある。図７の実施例では、図４に示す漏出検知装置８
と図２に示す補正画像作成手段５とを組合せることによ
り、このような問題を解決している。図７を参照する
に、先ず２値画像Ｂtを補正画像作成手段５へ入力して
補正画像Ｂctを作成し、次に補正画像Ｂctを漏出検知手
段８へ入力して漏出監視域の内外の図形の有無を検出
し、図３の流れ図に従って漏出を検知する。図７によれ
ば、瞬時的な明暗の変化に基づく図形は補正画像Ｂctに
抽出されないので、一層確実な漏出検知が可能となる。
を識別する方法は、例えば漏出監視域内で瞬時的な明暗
の変化が発生した場合に誤って漏出跡として検出する虞
がある。図７の実施例では、図４に示す漏出検知装置８
と図２に示す補正画像作成手段５とを組合せることによ
り、このような問題を解決している。図７を参照する
に、先ず２値画像Ｂtを補正画像作成手段５へ入力して
補正画像Ｂctを作成し、次に補正画像Ｂctを漏出検知手
段８へ入力して漏出監視域の内外の図形の有無を検出
し、図３の流れ図に従って漏出を検知する。図７によれ
ば、瞬時的な明暗の変化に基づく図形は補正画像Ｂctに
抽出されないので、一層確実な漏出検知が可能となる。
【００２３】
【発明の効果】以上詳細に説明したように本発明の画像
による漏出検知方法及び装置は、２値画像を複数の区画
に区分けし、２値画像中の検出があった区画の今回連続
検出度Ｃtを前回連続検出度Ｃt-1に１を加えることによ
り算出し（Ｃt＝Ｃt-1＋１）、２値画像中の検出がなか
った区画の今回連続検出度Ｃtを零とし（Ｃt＝０）、今
回連続検出度Ｃtが所定上限Ｃmax以上（Ｃt≧Ｃmax）と
なる区画の検出により漏出を検知するので、以下の顕著
な効果を奏する。
による漏出検知方法及び装置は、２値画像を複数の区画
に区分けし、２値画像中の検出があった区画の今回連続
検出度Ｃtを前回連続検出度Ｃt-1に１を加えることによ
り算出し（Ｃt＝Ｃt-1＋１）、２値画像中の検出がなか
った区画の今回連続検出度Ｃtを零とし（Ｃt＝０）、今
回連続検出度Ｃtが所定上限Ｃmax以上（Ｃt≧Ｃmax）と
なる区画の検出により漏出を検知するので、以下の顕著
な効果を奏する。
【００２４】(イ)図形の定在性から監視対象物を識別す
るので、監視画像内に侵入した人等の侵入物を誤って漏
出跡として検出する虞が少ない。 (ロ)漏出監視域の瞬時的な明暗の変化等の雑音と監視対
象物とを確実に識別することができる。 (ハ)画像監視を漏出監視域外に広げ、漏出監視域外から
監視域内への移動を検出すれば、漏出監視域内で停止す
る侵入物をも確実に識別することが期待できる。 (ニ)従って定期的なパトロール等で人が漏出監視域内に
侵入する場合でも、漏出検知装置の監視動作を中断する
必要がない。 (ホ)図形の定在性による識別と漏出監視域外から監視域
内への移動検出による識別とを組合せることにより、漏
出の検知精度の向上が達成できる。 (ヘ)従来の漏出検知装置に容易に挿入接続することがで
きる。
るので、監視画像内に侵入した人等の侵入物を誤って漏
出跡として検出する虞が少ない。 (ロ)漏出監視域の瞬時的な明暗の変化等の雑音と監視対
象物とを確実に識別することができる。 (ハ)画像監視を漏出監視域外に広げ、漏出監視域外から
監視域内への移動を検出すれば、漏出監視域内で停止す
る侵入物をも確実に識別することが期待できる。 (ニ)従って定期的なパトロール等で人が漏出監視域内に
侵入する場合でも、漏出検知装置の監視動作を中断する
必要がない。 (ホ)図形の定在性による識別と漏出監視域外から監視域
内への移動検出による識別とを組合せることにより、漏
出の検知精度の向上が達成できる。 (ヘ)従来の漏出検知装置に容易に挿入接続することがで
きる。
【図１】は、図形の定在性に基づく漏出検知方法の説明
図である。
図である。
【図２】は、漏出検知装置の一実施例の説明図である。
【図３】は、補正画像作成方法の一例を示す流れ図であ
る。
る。
【図４】は、漏出検知装置の他の実施例の説明図であ
る。
る。
【図５】は、図４の漏出検知装置の作用を示す説明図で
ある。
ある。
【図６】は、漏出判定方法の一例を示す流れ図である。
【図７】は、漏出検知装置の更に他の実施例の説明図で
ある。
ある。
【図８】は、従来の漏出検知装置の説明図である。
【図９】は、従来の漏出検知装置の作用を示す説明図で
ある。
ある。
１ 画像入力手段 ２ 差分画像抽出手段 ３ 参照画像記憶手段 ４ ２値化手段 ５ 補正画像作成手段 ６ カウンタ ７ 形状識別手段 ８ 漏出判定手段 ９ 漏出監視域記憶手段 10 メモリ 12 漏出跡 14 侵入物 21 画像入力部 22 差分画像抽出部 23 参照画像記憶部 24 輝度変化２値化部 27 形状識別部 28 漏出判定部 29 漏出監視域記憶部 Ｆt 監視画像 Ｆr 参照画像 Ｆa 漏出監視域画像 Ｂt ２値画像 Ｂct 補正画像 Ｃt 連続検出度。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.6 識別記号 庁内整理番号 ＦＩ 技術表示箇所 Ｈ０４Ｎ 7/18 Ｄ (72)発明者 福山 卓 大阪府大阪市中央区平野町四丁目１番２号 大阪瓦斯株式会社内 (72)発明者 村上 卓也 東京都杉並区成田西３丁目20番８号 大倉 電気株式会社内 (72)発明者 菊池 仁一 東京都杉並区成田西３丁目20番８号 大倉 電気株式会社内 (72)発明者 前田 豊 東京都杉並区成田西３丁目20番８号 大倉 電気株式会社内
Claims (7)
- 【請求項１】漏出監視域の画像監視により漏出を検知す
る方法において、正常状態の前記漏出監視域の参照画像
を作成し、前記漏出監視域の監視画像と前記参照画像と
の輝度差分の検出の有無により差分２値画像を抽出し、
前記２値画像を複数の区画に区分けし、前記区画毎に連
続検出度を記憶する初期値零のカウンタを設け、前記２
値画像中の検出があった区画の今回連続検出度Ｃtを当
該区画と対応する前記カウンタに記憶された前回連続検
出度Ｃt-1に１を加えることにより算出し（Ｃt＝Ｃt-1
＋１）、前記２値画像中の検出がなかった区画の今回連
続検出度Ｃtを零とし（Ｃt＝０）、前記各区画の今回連
続検出度Ｃtをそれぞれ対応する前記カウンタに記憶
し、前記今回連続検出度Ｃtが所定上限Ｃmax以上（Ｃt
≧Ｃmax）となる区画の検出により前記漏出を検知して
なる画像による漏出検知方法。 - 【請求項２】請求項１の漏出検知方法において、前記２
値画像の各区画のうち前記今回連続検出度Ｃtが前記所
定上限Ｃmax以上（Ｃt≧Ｃmax）の区画のみを抽出して
補正画像を作成し、前記補正画像の形状から前記漏出を
検知してなる漏出検知方法。 - 【請求項３】漏出監視域を含む被観察域の画像監視によ
り前記漏出監視域の漏出を検知する方法において、正常
状態の前記被観察域の参照画像を作成し、前記被観察域
の監視画像と前記参照画像との輝度差分の検出の有無に
より差分２値画像を抽出し、前記２値画像の前記漏出監
視域内及び漏出監視域外の各々における図形を検出し、
監視域外検出信号を記憶するメモリを設け、前記漏出監
視域内及び漏出監視域外の何れからも図形が検出されな
いときに前記メモリをクリアし、前記漏出監視域外から
のみ図形が検出されるときに前記メモリに前記監視域外
検出信号を記憶し、前記漏出監視域内から図形が検出さ
れ且つ前記メモリに前記監視域外検出信号が記憶されて
いないときに前記漏出を検知してなる画像による漏出検
知方法。 - 【請求項４】請求項３の漏出検知方法において、前記２
値画像を複数の区画に区分けし、前記区画毎に連続検出
度を記憶する初期値零のカウンタを設け、前記２値画像
中の検出があった区画の今回連続検出度Ｃtを当該区画
と対応する前記カウンタに記憶された前回連続検出度Ｃ
t-1に１を加えることにより算出し（Ｃt＝Ｃt-1＋
１）、前記２値画像中の検出がなかった区画の今回連続
検出度Ｃtを零とし（Ｃt＝０）、前記各区画の今回連続
検出度Ｃtをそれぞれ対応する前記カウンタに記憶し、
前記２値画像の各区画のうち前記今回連続検出度Ｃtが
所定上限Ｃmax以上（Ｃt≧Ｃmax）の区画のみを抽出し
て補正画像を作成し、前記２値画像に替えて前記補正画
像から前記漏出監視域内及び漏出監視域外の各々におけ
る図形を検出してなる画像による漏出検知方法。 - 【請求項５】漏出監視域の監視画像を入力する画像入力
手段；正常状態の前記漏出監視域の参照画像を記憶する
参照画像記憶手段；前記監視画像と前記参照画像との輝
度差分の検出の有無により差分２値画像を抽出する差分
２値画像抽出手段；前記２値画像を複数の区画に区分け
し、前記区画毎に連続検出度を記憶する初期値零のカウ
ンタ；前記２値画像中の検出があった区画の今回連続検
出度Ｃ tを当該区画と対応する前記カウンタに記憶され
た前回連続検出度Ｃt-1に１を加えることにより算出し
（Ｃt＝Ｃt-1＋１）、前記２値画像中の検出がなかった
区画の今回連続検出度Ｃtを零とし（Ｃt＝０）、前記各
区画の今回連続検出度Ｃtをそれぞれ対応する前記カウ
ンタに記憶し、前記２値画像の各区画のうち前記今回連
続検出度Ｃtが所定上限Ｃmax以上（Ｃt≧Ｃmax）の区画
のみを抽出して補正画像を作成する補正画像作成手段；
及び前記補正画像の形状から前記漏出監視域の漏出を判
定する漏出判定手段を備えてなる画像による漏出検知装
置。 - 【請求項６】漏出監視域を含む被観察域の監視画像を入
力する画像入力手段；正常状態の前記被観察域の参照画
像を記憶する参照画像記憶手段；前記監視画像と前記参
照画像との輝度差分の検出の有無により差分２値画像を
抽出する差分２値画像抽出手段；前記２値画像における
前記漏出監視域の位置を記憶する漏出監視域記憶手段；
監視域外検出信号を記憶するメモリ；及び前記２値画像
を入力し、前記２値画像中の図形の位置と前記漏出監視
域の位置とを比較して前記漏出監視域内及び漏出監視域
外の各々における図形を検出し、前記漏出監視域内及び
漏出監視域外の何れの図形も検出されないときに前記メ
モリをクリアし、前記漏出監視域外の図形のみが検出さ
れたときに前記メモリに監視域外検出信号を記憶し、前
記漏出監視域内の図形が検出され且つ前記メモリに前記
監視域外検出信号が記憶されていないときに前記漏出監
視域の漏出を判定する漏出判定手段を備えてなる画像に
よる漏出検知装置。 - 【請求項７】請求項６の漏出検知装置において、前記２
値画像を複数の区画に区分けし、前記区画毎に連続検出
度を記憶する初期値零のカウンタ；及び前記２値画像中
の検出があった区画の今回連続検出度Ｃtを当該区画と
対応する前記カウンタに記憶された前回連続検出度Ｃ
t-1に１を加えることにより算出し（Ｃt＝Ｃt-1＋
１）、前記２値画像中の検出がなかった区画の今回連続
検出度Ｃtを零とし（Ｃt＝０）、前記各区画の今回連続
検出度Ｃtをそれぞれ対応する前記カウンタに記憶し、
前記２値画像の各区画のうち前記今回連続検出度Ｃtが
所定上限Ｃmax以上（Ｃt≧Ｃmax）の区画のみを抽出し
て補正画像を作成する補正画像作成手段を設け、前記２
値画像に替えて前記補正画像を前記漏出判定手段に入力
してなる画像による漏出検知装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP25658694A JP2622538B2 (ja) | 1994-10-21 | 1994-10-21 | 画像による漏出検知方法及び装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP25658694A JP2622538B2 (ja) | 1994-10-21 | 1994-10-21 | 画像による漏出検知方法及び装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH08122197A true JPH08122197A (ja) | 1996-05-17 |
| JP2622538B2 JP2622538B2 (ja) | 1997-06-18 |
Family
ID=17294694
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP25658694A Expired - Lifetime JP2622538B2 (ja) | 1994-10-21 | 1994-10-21 | 画像による漏出検知方法及び装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2622538B2 (ja) |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2010190696A (ja) * | 2009-02-18 | 2010-09-02 | Orient Burein Kk | 漏洩検知装置 |
| WO2017150565A1 (ja) * | 2016-03-03 | 2017-09-08 | 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 |
| WO2017179599A1 (ja) * | 2016-04-14 | 2017-10-19 | コニカミノルタ株式会社 | ガス監視プログラム、システム、記録媒体及び方法 |
| WO2018034236A1 (ja) * | 2016-08-15 | 2018-02-22 | コニカミノルタ株式会社 | ガス検知システム及びガス検知方法 |
| EP3270134A4 (en) * | 2015-03-09 | 2018-03-14 | Konica Minolta, Inc. | Gas leak location estimating device, gas leak location estimating system, gas leak location estimating method and gas leak location estimating program |
| CN112268663A (zh) * | 2020-09-10 | 2021-01-26 | 杭州电子科技大学 | 一种机器视觉皂泡法气密性检验方法 |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP5343054B2 (ja) * | 2010-09-09 | 2013-11-13 | 三菱電機ビルテクノサービス株式会社 | ガス漏れ検出装置 |
-
1994
- 1994-10-21 JP JP25658694A patent/JP2622538B2/ja not_active Expired - Lifetime
Cited By (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2010190696A (ja) * | 2009-02-18 | 2010-09-02 | Orient Burein Kk | 漏洩検知装置 |
| EP3270134A4 (en) * | 2015-03-09 | 2018-03-14 | Konica Minolta, Inc. | Gas leak location estimating device, gas leak location estimating system, gas leak location estimating method and gas leak location estimating program |
| WO2017150565A1 (ja) * | 2016-03-03 | 2017-09-08 | 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 |
| JPWO2017150565A1 (ja) * | 2016-03-03 | 2018-12-27 | 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 |
| EP3425364A4 (en) * | 2016-03-03 | 2019-02-27 | Konica Minolta, Inc. | GAS LEAK POSITION ESTIMATING DEVICE, GAS LEAK POSITION ESTIMATING METHOD, AND GAS LEAK POSITION ESTIMATING PROGRAM |
| US10739226B2 (en) | 2016-03-03 | 2020-08-11 | Konica Minolta Opto, Inc. | Gas leak position estimation device, gas leak position estimation method and gas leak position estimation program |
| WO2017179599A1 (ja) * | 2016-04-14 | 2017-10-19 | コニカミノルタ株式会社 | ガス監視プログラム、システム、記録媒体及び方法 |
| JPWO2017179599A1 (ja) * | 2016-04-14 | 2019-02-21 | コニカミノルタ株式会社 | ガス監視プログラム、システム、記録媒体及び方法 |
| WO2018034236A1 (ja) * | 2016-08-15 | 2018-02-22 | コニカミノルタ株式会社 | ガス検知システム及びガス検知方法 |
| CN112268663A (zh) * | 2020-09-10 | 2021-01-26 | 杭州电子科技大学 | 一种机器视觉皂泡法气密性检验方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2622538B2 (ja) | 1997-06-18 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| KR102087000B1 (ko) | 화재 감지 방법 및 시스템 | |
| JP3481397B2 (ja) | 火災検出装置 | |
| US5937092A (en) | Rejection of light intrusion false alarms in a video security system | |
| KR100259737B1 (ko) | 화상픽업 장치의 시야내에 위치되는 물체를 감지하는 방법 및 장치 | |
| JPH0950585A (ja) | 侵入者監視装置 | |
| JP2622538B2 (ja) | 画像による漏出検知方法及び装置 | |
| JPH07262355A (ja) | 画像監視装置 | |
| JP3377659B2 (ja) | 物体検出装置及び物体検出方法 | |
| JP5286113B2 (ja) | 煙検出装置 | |
| JPH10117415A (ja) | 架空線の自動点検装置 | |
| JP2008152586A (ja) | エリア警戒自動識別監視システム | |
| JPH08317373A (ja) | 映像監視装置における物体検出方式及び物体抽出方式 | |
| JP4302801B2 (ja) | 物体追跡方法及び物体追跡装置 | |
| JP2020126439A (ja) | 火災検知装置及び火災検知方法 | |
| JPH0816234A (ja) | プラント異常検出装置 | |
| JPH0397080A (ja) | 画像監視装置 | |
| JP3690695B2 (ja) | 火災検出装置 | |
| JP2889082B2 (ja) | 禁止区域への侵入予測方法及び装置 | |
| JPH0721475A (ja) | 侵入物体監視装置 | |
| JP2001175959A (ja) | 侵入物体検出方法及び侵入物体検出装置 | |
| KR102060242B1 (ko) | 화재 감시 방법 및 그 장치 | |
| JP3682631B2 (ja) | 火災検出装置 | |
| JPH01236791A (ja) | 近接監視装置 | |
| JPH0260881A (ja) | 鉄道踏切の障害物検出装置 | |
| JP7170574B2 (ja) | 異常検出装置 |