JPH10326385A - ガラス破壊検出装置 - Google Patents
ガラス破壊検出装置Info
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- JPH10326385A JPH10326385A JP13396697A JP13396697A JPH10326385A JP H10326385 A JPH10326385 A JP H10326385A JP 13396697 A JP13396697 A JP 13396697A JP 13396697 A JP13396697 A JP 13396697A JP H10326385 A JPH10326385 A JP H10326385A
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- glass
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 ガラス破壊装置において、ガラス破壊時に発
生する音とその他のノイズ音とを明瞭に区別して、ガラ
ス破壊を確実に検出し、その他のノイズ音では誤動作し
ないようにする。 【解決手段】 ガラスが破壊されたときに発生する音波
を音波検出手段１により検出し、この検出した音波波形
を方形波検出手段６により解析して方形波の有無を判定
する。ガラス破壊時に特有な方形波の有無によりガラス
の破壊を検出するので、ガラス破壊時にはそれを確実に
検出する。また、他のノイズとなる音波は、方形波を含
まないため、ガラスの破壊に至らない単なる衝突の場合
のようなノイズ音を検出しても、それによって誤報をす
ることは極めて少ない。
生する音とその他のノイズ音とを明瞭に区別して、ガラ
ス破壊を確実に検出し、その他のノイズ音では誤動作し
ないようにする。 【解決手段】 ガラスが破壊されたときに発生する音波
を音波検出手段１により検出し、この検出した音波波形
を方形波検出手段６により解析して方形波の有無を判定
する。ガラス破壊時に特有な方形波の有無によりガラス
の破壊を検出するので、ガラス破壊時にはそれを確実に
検出する。また、他のノイズとなる音波は、方形波を含
まないため、ガラスの破壊に至らない単なる衝突の場合
のようなノイズ音を検出しても、それによって誤報をす
ることは極めて少ない。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、建築物の窓ガラス
などのガラスが破壊された時に、このガラス破壊を検出
して警報を発生するガラス破壊検出装置に関するもので
ある。
などのガラスが破壊された時に、このガラス破壊を検出
して警報を発生するガラス破壊検出装置に関するもので
ある。
【０００２】
【従来の技術】従来のガラス破壊を検出する装置として
は、ガラス面に圧電素子を張り付けておき、この圧電素
子によって検出される振動によってガラスの破壊を検出
し、警報を出力するものがあった。この場合、１枚のガ
ラスに対して１つ又は複数の圧電素子を装着する必要が
あるため、美観を損ねるという問題がある。さらには、
フィルムを貼り付けたガラスに適用した場合は、振動が
圧電素子に伝達され難くなるため、検出の感度が低下す
るなどの問題があった。
は、ガラス面に圧電素子を張り付けておき、この圧電素
子によって検出される振動によってガラスの破壊を検出
し、警報を出力するものがあった。この場合、１枚のガ
ラスに対して１つ又は複数の圧電素子を装着する必要が
あるため、美観を損ねるという問題がある。さらには、
フィルムを貼り付けたガラスに適用した場合は、振動が
圧電素子に伝達され難くなるため、検出の感度が低下す
るなどの問題があった。
【０００３】これらの問題を解決するため、ガラスより
離れた距離に設置したマイクロホンでガラス破壊時の空
間伝搬音を検出する装置の開発がなされてきている。こ
の場合、ガラス破壊時の高周波特性及び低周波特性に注
目することにより、誤検出を減らす試みがなされてき
た。しかしながら、このように空間伝搬音を検出するガ
ラス破壊検出装置では、ガラスに対して大打撃を与えて
破壊したとき以外は検出できない傾向がある。逆に、大
きな音の場合は、ガラス破壊以外の音でもガラス破壊と
して検出してしまうという誤動作が多いものが殆どであ
った。
離れた距離に設置したマイクロホンでガラス破壊時の空
間伝搬音を検出する装置の開発がなされてきている。こ
の場合、ガラス破壊時の高周波特性及び低周波特性に注
目することにより、誤検出を減らす試みがなされてき
た。しかしながら、このように空間伝搬音を検出するガ
ラス破壊検出装置では、ガラスに対して大打撃を与えて
破壊したとき以外は検出できない傾向がある。逆に、大
きな音の場合は、ガラス破壊以外の音でもガラス破壊と
して検出してしまうという誤動作が多いものが殆どであ
った。
【０００４】これに対し、ガラス破壊時に発生する音波
の波形を解析してガラス破壊を検出することが提案され
ている。その例として、ガラス破壊時に発生する第１波
とガラスの小片が砕け落ちる時に発生する第２波の両方
が検出されたときにガラス破壊が発生したと判定するも
のがある。
の波形を解析してガラス破壊を検出することが提案され
ている。その例として、ガラス破壊時に発生する第１波
とガラスの小片が砕け落ちる時に発生する第２波の両方
が検出されたときにガラス破壊が発生したと判定するも
のがある。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】この場合、ガラスに飛
散防止フィルムを張り付けてからガラス破壊をすると、
小片が砕け落ちないため上記第２波が検出できずに失報
してしまう。また、この失報を防ぐために、第１波の検
出のみでガラス破壊と判定をすると、ガラスを叩いたと
きでも発報をしてしまうという問題が発生する。
散防止フィルムを張り付けてからガラス破壊をすると、
小片が砕け落ちないため上記第２波が検出できずに失報
してしまう。また、この失報を防ぐために、第１波の検
出のみでガラス破壊と判定をすると、ガラスを叩いたと
きでも発報をしてしまうという問題が発生する。
【０００６】本発明は、ガラス破壊時の空間伝搬音を検
知することによりガラス破壊を検出するガラス破壊検出
装置において、ガラス破壊時に発生する音とその他のノ
イズ音とを明瞭に区別して、ガラス破壊を確実に検出
し、その他のノイズ音では誤動作しないようにすること
を目的とするものである。
知することによりガラス破壊を検出するガラス破壊検出
装置において、ガラス破壊時に発生する音とその他のノ
イズ音とを明瞭に区別して、ガラス破壊を確実に検出
し、その他のノイズ音では誤動作しないようにすること
を目的とするものである。
【０００７】
【課題を解決するための手段】図１に、ガラス破壊時に
発生する音波の時間波形を示す。本発明者は、このガラ
ス破壊時に発生する音波を詳細に分析した結果、ガラス
破壊時には、図１に示す音波波形中に、方形波Ａが含ま
れることを発見した。さらに、この方形波は、例えば、
単にガラスに物が衝突したときに発生する音のような、
ガラス破壊時以外に発生するノイズ音には含まれないこ
とが確認された。本発明は、音波検出手段が検出した音
波波形中に方形波が存在するか否かによって、ガラス破
壊とその他のノイズとを区別する。
発生する音波の時間波形を示す。本発明者は、このガラ
ス破壊時に発生する音波を詳細に分析した結果、ガラス
破壊時には、図１に示す音波波形中に、方形波Ａが含ま
れることを発見した。さらに、この方形波は、例えば、
単にガラスに物が衝突したときに発生する音のような、
ガラス破壊時以外に発生するノイズ音には含まれないこ
とが確認された。本発明は、音波検出手段が検出した音
波波形中に方形波が存在するか否かによって、ガラス破
壊とその他のノイズとを区別する。
【０００８】そのため、本発明のガラス破壊検出装置
は、ガラスが破壊されたときに発生する音波を音波検出
手段により検出し、この検出した音波波形を方形波検出
手段により解析して方形波の有無を判定する。なお、こ
の方形波は、図１に示すように単独で存在するとは限ら
ず、音波検出装置の設置位置などによっては、他の信号
に隠れてしまうことがあるが、適切な信号処理によって
方形波の存在の有無を判定することができる。方形波を
検出するとガラス破壊があったと判定して警報出力をす
る。
は、ガラスが破壊されたときに発生する音波を音波検出
手段により検出し、この検出した音波波形を方形波検出
手段により解析して方形波の有無を判定する。なお、こ
の方形波は、図１に示すように単独で存在するとは限ら
ず、音波検出装置の設置位置などによっては、他の信号
に隠れてしまうことがあるが、適切な信号処理によって
方形波の存在の有無を判定することができる。方形波を
検出するとガラス破壊があったと判定して警報出力をす
る。
【０００９】本発明によれば、ガラス破壊時に特有な方
形波の有無によりガラスの破壊を検出するので、ガラス
破壊時にはそれを確実に検出する。また、他のノイズと
なる音波は、方形波を含まないため、ガラスの破壊に至
らない単なる衝突の場合のようなノイズ音を検出して
も、それによって誤報をすることは極めて少ない。ま
た、本発明によれば、複数のガラスを有する場所におい
ても、単一の音波検出装置を設けるだけでよいので、ガ
ラス破壊検出装置の取り付け作業が簡略化できると共
に、配線量を減らして美観を損なうことがない。
形波の有無によりガラスの破壊を検出するので、ガラス
破壊時にはそれを確実に検出する。また、他のノイズと
なる音波は、方形波を含まないため、ガラスの破壊に至
らない単なる衝突の場合のようなノイズ音を検出して
も、それによって誤報をすることは極めて少ない。ま
た、本発明によれば、複数のガラスを有する場所におい
ても、単一の音波検出装置を設けるだけでよいので、ガ
ラス破壊検出装置の取り付け作業が簡略化できると共
に、配線量を減らして美観を損なうことがない。
【００１０】
【発明の実施の形態】本発明の実施形態について図を用
いて説明する。図２は、本発明を適用したガラス破壊検
出装置の回路構成を示すブロック図である。図中、１は
コンデンサマイクで、ガラスを破壊した時に発生し空間
伝搬した音波を検出する音波検出手段である。このコン
デンサマイク１は、帯域がフラットな特性を持つものが
使用される。コンデンサマイク１からの出力は、増幅器
２で増幅された後、アンチエリアシング用のローパスフ
ィルタ（ＬＰＦ）３へ出力される。ローパスフィルタ３
から出力された信号は、Ａ／Ｄ変換器４でアナログ信号
からディジタル信号に変換されてメモリ５に記録され
る。
いて説明する。図２は、本発明を適用したガラス破壊検
出装置の回路構成を示すブロック図である。図中、１は
コンデンサマイクで、ガラスを破壊した時に発生し空間
伝搬した音波を検出する音波検出手段である。このコン
デンサマイク１は、帯域がフラットな特性を持つものが
使用される。コンデンサマイク１からの出力は、増幅器
２で増幅された後、アンチエリアシング用のローパスフ
ィルタ（ＬＰＦ）３へ出力される。ローパスフィルタ３
から出力された信号は、Ａ／Ｄ変換器４でアナログ信号
からディジタル信号に変換されてメモリ５に記録され
る。
【００１１】６は方形波検出手段で、２つのローパスフ
ィルタ６１，６２及びＣＰＵ６３により構成される。方
形波検出手段６は、メモリ５に記録された信号が予め定
めたレベル以上となったときに、メモリ５に記録された
信号について数値計算による信号処理を行い、ガラス破
壊の有無の判定を行う。そして、ガラス破壊有りと判定
したときは、その結果が警報出力部７に送られ、警報が
外部に対して出力される。
ィルタ６１，６２及びＣＰＵ６３により構成される。方
形波検出手段６は、メモリ５に記録された信号が予め定
めたレベル以上となったときに、メモリ５に記録された
信号について数値計算による信号処理を行い、ガラス破
壊の有無の判定を行う。そして、ガラス破壊有りと判定
したときは、その結果が警報出力部７に送られ、警報が
外部に対して出力される。
【００１２】ここで、図２の回路の動作を説明する前
に、方形波の判別方法の原理について図３を用いて説明
する。図３の（ａ）（ｂ）はガラス破壊時に発生する方
形波の例、（ｃ）（ｄ）はガラス破壊時でないときに発
生するその他の波形の例を示す。また、（ａ）〜（ｄ）
の左側の波形は原波形を示し、右側の波形は原波形に対
する傾斜波形を示す。この傾斜波形とは、原波形を短い
時間窓で切り出し、その範囲内でｙ＝ａｘ＋ｂの形の回
帰直線を最小自乗法により求め、同様の分析を一定のシ
フト幅でずらせて行い、その傾きａの系列を求めたもの
である。
に、方形波の判別方法の原理について図３を用いて説明
する。図３の（ａ）（ｂ）はガラス破壊時に発生する方
形波の例、（ｃ）（ｄ）はガラス破壊時でないときに発
生するその他の波形の例を示す。また、（ａ）〜（ｄ）
の左側の波形は原波形を示し、右側の波形は原波形に対
する傾斜波形を示す。この傾斜波形とは、原波形を短い
時間窓で切り出し、その範囲内でｙ＝ａｘ＋ｂの形の回
帰直線を最小自乗法により求め、同様の分析を一定のシ
フト幅でずらせて行い、その傾きａの系列を求めたもの
である。
【００１３】また、傾斜波形において、Ｐ１，Ｐ２はピ
ークを表す。このピークは、傾斜波形の微分点が０とな
る点である。このピークは、通常、極性の符号（＋，
−）が異なる２つのピークとして検出される。本明細書
では、これらのピークを「逆符号ピーク」と称する。傾
斜波形中に示されたＰｔｈは、逆符号ピークＰ１，Ｐ２
に基づいて方形波の有無を判定する際に使用するため
に、予め設定されたしきい値である。さらに、図３の説
明で使用されるピーク比Ｒとは、逆符号ピークＰ１とＰ
２の比で、大きい方で小さい方を割った値（＝｜Ｐ１／
Ｐ２｜又は｜Ｐ２／Ｐ１｜のいずれかで＜１のもの）で
ある。このピーク比Ｒは、２つのピークの大きさが近け
れば大きくなる。また、Ｒｔｈは、ピーク比Ｒに基づい
て方形波の有無を判定する際に使用するために、予め設
定されたしきい値である。
ークを表す。このピークは、傾斜波形の微分点が０とな
る点である。このピークは、通常、極性の符号（＋，
−）が異なる２つのピークとして検出される。本明細書
では、これらのピークを「逆符号ピーク」と称する。傾
斜波形中に示されたＰｔｈは、逆符号ピークＰ１，Ｐ２
に基づいて方形波の有無を判定する際に使用するため
に、予め設定されたしきい値である。さらに、図３の説
明で使用されるピーク比Ｒとは、逆符号ピークＰ１とＰ
２の比で、大きい方で小さい方を割った値（＝｜Ｐ１／
Ｐ２｜又は｜Ｐ２／Ｐ１｜のいずれかで＜１のもの）で
ある。このピーク比Ｒは、２つのピークの大きさが近け
れば大きくなる。また、Ｒｔｈは、ピーク比Ｒに基づい
て方形波の有無を判定する際に使用するために、予め設
定されたしきい値である。
【００１４】図３（ａ）は、ガラス破壊時に発生する方
形波の第１の例である。この傾斜波形の逆符号ピークＰ
１，Ｐ２は、原波形の立ち上がりのピークＰ１がしきい
値Ｐｔｈより大きく、立ち下がりのピークＰ２がしきい
値Ｐｔｈより小さいが、ピーク比Ｒが大きく、しきい値
Ｒｔｈより大きい。（ｂ）は、ガラス破壊時に発生する
方形波の第２の例である。ピーク比Ｒは小さく、しきい
値Ｒｔｈより小さいが、傾斜波形の逆符号ピークＰ１，
Ｐ２は両方ともしきい値Ｐｔｈより大きい。
形波の第１の例である。この傾斜波形の逆符号ピークＰ
１，Ｐ２は、原波形の立ち上がりのピークＰ１がしきい
値Ｐｔｈより大きく、立ち下がりのピークＰ２がしきい
値Ｐｔｈより小さいが、ピーク比Ｒが大きく、しきい値
Ｒｔｈより大きい。（ｂ）は、ガラス破壊時に発生する
方形波の第２の例である。ピーク比Ｒは小さく、しきい
値Ｒｔｈより小さいが、傾斜波形の逆符号ピークＰ１，
Ｐ２は両方ともしきい値Ｐｔｈより大きい。
【００１５】（ｃ）の例は、非ガラス破壊時に発生する
方形波でない波形の第１の例である。原波形の立ち上が
り、立ち下がりが緩やかであり、ピーク比Ｒは大きい
が、ピーク（Ｐ１，Ｐ２）の両方がしきい値Ｐｔｈより
小さい。（ｄ）の例も、非ガラス破壊時に発生する方形
波でない波形の第２の例である。原波形の立ち上がりの
ピークＰ１はしきい値Ｐｔｈより大きいが、立ち下がり
が緩やかであるため、立ち下がりのピークＰ２がしきい
値Ｐｔｈより小さく、また、ピーク比Ｒ１も小さい。
方形波でない波形の第１の例である。原波形の立ち上が
り、立ち下がりが緩やかであり、ピーク比Ｒは大きい
が、ピーク（Ｐ１，Ｐ２）の両方がしきい値Ｐｔｈより
小さい。（ｄ）の例も、非ガラス破壊時に発生する方形
波でない波形の第２の例である。原波形の立ち上がりの
ピークＰ１はしきい値Ｐｔｈより大きいが、立ち下がり
が緩やかであるため、立ち下がりのピークＰ２がしきい
値Ｐｔｈより小さく、また、ピーク比Ｒ１も小さい。
【００１６】以上説明した原理に基づいて、方形波検出
手段６では、図４のフローチャートに示す信号処理を行
う。また、図４の処理の理解を容易にするため、図５、
図６の波形図を参照する。図５，図６に示す波形は、図
４の各ステップで得られる波形を表している。なお、図
４のフローチャートにおいて、ステップ１１〜１４で
は、検出した音波波形から、中心包絡波形を抽出して方
形波を取り出す処理が行われる。この方形波の取り出し
処理において、方形波以外の波形を方形波と誤って取り
出さないようにするために、ステップＳ２１〜２５で、
方形波を抽出する範囲を決定するピーク検出区間の演算
を行う。ステップＳ３１では、ステップＳ１１〜１４、
２１〜２５で得た各パラメータを使用して、ガラス破壊
の有無の判定がされる。
手段６では、図４のフローチャートに示す信号処理を行
う。また、図４の処理の理解を容易にするため、図５、
図６の波形図を参照する。図５，図６に示す波形は、図
４の各ステップで得られる波形を表している。なお、図
４のフローチャートにおいて、ステップ１１〜１４で
は、検出した音波波形から、中心包絡波形を抽出して方
形波を取り出す処理が行われる。この方形波の取り出し
処理において、方形波以外の波形を方形波と誤って取り
出さないようにするために、ステップＳ２１〜２５で、
方形波を抽出する範囲を決定するピーク検出区間の演算
を行う。ステップＳ３１では、ステップＳ１１〜１４、
２１〜２５で得た各パラメータを使用して、ガラス破壊
の有無の判定がされる。
【００１７】方形波検出手段６においては、前述のよう
に、メモリ５に予め定めた以上の値の信号値が入力され
ると、メモリ５に記録された信号波形について、図４の
フローチャートに示す解析を開始する。最初に、方形波
を取り出す処理（ステップＳ１１〜１４）について説明
する。ステップＳ１１では、メモリ５から取り出した信
号に対し、遮断周波数（３〜５ｋＨｚ）のローパスフィ
ルタ６１を通過した信号を取り出す。ローパスフィルタ
６１には、ＦＩＲディジタルフィルタを用いる。これに
より、図１に示す原波形から、図５にＳ１１と表示した
波形が得られる。
に、メモリ５に予め定めた以上の値の信号値が入力され
ると、メモリ５に記録された信号波形について、図４の
フローチャートに示す解析を開始する。最初に、方形波
を取り出す処理（ステップＳ１１〜１４）について説明
する。ステップＳ１１では、メモリ５から取り出した信
号に対し、遮断周波数（３〜５ｋＨｚ）のローパスフィ
ルタ６１を通過した信号を取り出す。ローパスフィルタ
６１には、ＦＩＲディジタルフィルタを用いる。これに
より、図１に示す原波形から、図５にＳ１１と表示した
波形が得られる。
【００１８】ステップＳ１２では、信号波形Ｓ１１に対
してその最大値を探索し、その値を１とする正規化処理
を行う。これにより、図５にＳ１２と表示した波形が得
られる。ステップＳ１３では、正規化した波形Ｓ１２よ
り、短い時間窓で切り出し、その範囲内でｙ＝ａｘ＋ｂ
の形の回帰直線を最小自乗法により求める。同様の分析
を、一定のシフト幅でずらせて行き、その傾きａの系列
である傾斜波形を求める。これにより、図５にＳ１３と
表示した波形が得られる。
してその最大値を探索し、その値を１とする正規化処理
を行う。これにより、図５にＳ１２と表示した波形が得
られる。ステップＳ１３では、正規化した波形Ｓ１２よ
り、短い時間窓で切り出し、その範囲内でｙ＝ａｘ＋ｂ
の形の回帰直線を最小自乗法により求める。同様の分析
を、一定のシフト幅でずらせて行き、その傾きａの系列
である傾斜波形を求める。これにより、図５にＳ１３と
表示した波形が得られる。
【００１９】ステップＳ１４では、傾斜波形Ｓ１３に対
し、後述のステップＳ２４で求めたピーク検出区間Ｂ，
Ｃを適用し、その区間内で、区間Ｂ，Ｃの符号と極性の
符号が一致するピークで、最大のピークＰ１，Ｐ２を２
つ抽出する。以前に図３を用いて説明したように、原波
形に方形波が含まれている場合、この２つのピークＰ
１，Ｐ２は、方形波の立ち上がりと立ち下がりを表すこ
ととなる。
し、後述のステップＳ２４で求めたピーク検出区間Ｂ，
Ｃを適用し、その区間内で、区間Ｂ，Ｃの符号と極性の
符号が一致するピークで、最大のピークＰ１，Ｐ２を２
つ抽出する。以前に図３を用いて説明したように、原波
形に方形波が含まれている場合、この２つのピークＰ
１，Ｐ２は、方形波の立ち上がりと立ち下がりを表すこ
ととなる。
【００２０】また、ステップＳ１４では、抽出した２つ
のピークＰ１，Ｐ２のピーク比Ｒ１（＝｜Ｐ１／Ｐ２｜
又は｜Ｐ２／Ｐ１｜のいずれかで＜１のもの）を計算し
ておく。傾斜波形とピーク検出区間Ｂ，ＣとピークＰ
１，Ｐ２との関係を図６のＳ１４に示す。次に、ピーク
検出区間の演算（ステップＳ２１〜２５）について説明
する。
のピークＰ１，Ｐ２のピーク比Ｒ１（＝｜Ｐ１／Ｐ２｜
又は｜Ｐ２／Ｐ１｜のいずれかで＜１のもの）を計算し
ておく。傾斜波形とピーク検出区間Ｂ，ＣとピークＰ
１，Ｐ２との関係を図６のＳ１４に示す。次に、ピーク
検出区間の演算（ステップＳ２１〜２５）について説明
する。
【００２１】ステップＳ２１では、メモリ５から取り出
した信号に対し遮断周波数（１〜３ｋＨｚ）のローパス
フィルタ６２を通過した信号を取り出す。ローパスフィ
ルタ６２にはＦＩＲディジタルフィルタを用いる。これ
により、図１に示す原波形から、図５にＳ２１と表示し
た波形が得られる。ステップＳ２２では、信号波形Ｓ２
１に対してその最大値を探索し、その値を１とする正規
化処理を行う。これにより、図５でＳ２２と表示した波
形が得られる。
した信号に対し遮断周波数（１〜３ｋＨｚ）のローパス
フィルタ６２を通過した信号を取り出す。ローパスフィ
ルタ６２にはＦＩＲディジタルフィルタを用いる。これ
により、図１に示す原波形から、図５にＳ２１と表示し
た波形が得られる。ステップＳ２２では、信号波形Ｓ２
１に対してその最大値を探索し、その値を１とする正規
化処理を行う。これにより、図５でＳ２２と表示した波
形が得られる。
【００２２】ステップＳ２３では、正規化した波形よ
り、短い時間窓で切り出し、その範囲内でｙ＝ａｘ＋ｂ
の形の回帰直線を最小自乗法により求める。同様の分析
を、一定のシフト幅でずらせて行き、その傾きａの系列
である傾斜波形を求める。これにより、図５でＳ２３と
表示した波形が得られる。ステップＳ２４では、方形波
を抽出するための区間（ピーク抽出区間）を決定する。
まず、傾斜波形のピーク（微分点が０となる点）を波形
の先端より探索し、その絶対値が予め設定したしきい値
ｐｔｈを超えるもので、極性の符号が異なるピークｐ
１，ｐ２を２つ検出する。
り、短い時間窓で切り出し、その範囲内でｙ＝ａｘ＋ｂ
の形の回帰直線を最小自乗法により求める。同様の分析
を、一定のシフト幅でずらせて行き、その傾きａの系列
である傾斜波形を求める。これにより、図５でＳ２３と
表示した波形が得られる。ステップＳ２４では、方形波
を抽出するための区間（ピーク抽出区間）を決定する。
まず、傾斜波形のピーク（微分点が０となる点）を波形
の先端より探索し、その絶対値が予め設定したしきい値
ｐｔｈを超えるもので、極性の符号が異なるピークｐ
１，ｐ２を２つ検出する。
【００２３】次に、検出した各ピークｐ１，ｐ２につい
て、そのピークｐ１，ｐ２を含む両端の範囲の値が０と
交差するまでの区間Ｂ，Ｃを検出し、それをピーク検出
区間として決定する。また、ｐ１，ｐ２の極性符号をそ
れぞれ区間Ｂ，Ｃの符号とする。さらに、後で行うガラ
ス破壊の判定のために、２つのピークｐ１，ｐ２のピー
ク比Ｒ２（＝｜ｐ１／ｐ２｜又は｜ｐ２／ｐ１｜のいず
れかで＜１のもの）を計算しておく。ピーク検出区間
Ｂ，Ｃとピークｐ１，ｐ２との関係を図６のＳ２４に示
す。
て、そのピークｐ１，ｐ２を含む両端の範囲の値が０と
交差するまでの区間Ｂ，Ｃを検出し、それをピーク検出
区間として決定する。また、ｐ１，ｐ２の極性符号をそ
れぞれ区間Ｂ，Ｃの符号とする。さらに、後で行うガラ
ス破壊の判定のために、２つのピークｐ１，ｐ２のピー
ク比Ｒ２（＝｜ｐ１／ｐ２｜又は｜ｐ２／ｐ１｜のいず
れかで＜１のもの）を計算しておく。ピーク検出区間
Ｂ，Ｃとピークｐ１，ｐ２との関係を図６のＳ２４に示
す。
【００２４】ステップＳ２５では、傾斜波形の立ち上が
り区間で、絶対値が予め設定したしきい値（ｐｔｈ）を
超えるピークの数を計算する。ここで数えられるピーク
１，２を図６のＳ２５に示す。最後に、判定処理（ステ
ップＳ３１）について説明する。ステップＳ３１では、
以上の過程で求めた各パラメータを用いて、ガラス破壊
の有無を判定する。この判定に用いるパラメータ及びそ
の内容は以下の３つである。
り区間で、絶対値が予め設定したしきい値（ｐｔｈ）を
超えるピークの数を計算する。ここで数えられるピーク
１，２を図６のＳ２５に示す。最後に、判定処理（ステ
ップＳ３１）について説明する。ステップＳ３１では、
以上の過程で求めた各パラメータを用いて、ガラス破壊
の有無を判定する。この判定に用いるパラメータ及びそ
の内容は以下の３つである。
【００２５】１．ピーク数 ステップＳ２５で求めたピーク数はガラス破壊時には、
理想的には２つである。実際には振動成分が残る場合が
あるため、必ずしも２つとはならないので、２より大き
いある値Ｎを予め設定しておき、その個数Ｎ以内ではガ
ラス破壊の可能性有りとし、個数Ｎを超える場合は、ガ
ラス破壊以外の原因による可能性が高い。また、ピーク
数が２に満たない場合（０又は１）は、ガラス破壊によ
る音波を検出していない可能性が高い。
理想的には２つである。実際には振動成分が残る場合が
あるため、必ずしも２つとはならないので、２より大き
いある値Ｎを予め設定しておき、その個数Ｎ以内ではガ
ラス破壊の可能性有りとし、個数Ｎを超える場合は、ガ
ラス破壊以外の原因による可能性が高い。また、ピーク
数が２に満たない場合（０又は１）は、ガラス破壊によ
る音波を検出していない可能性が高い。
【００２６】２−１．ピーク値Ｐ１，Ｐ２ ステップＳ１４で求めた２つのピークＰ１，Ｐ２の絶対
値は、ガラス破壊時には、方形波が発生するため大きな
値を得る。 ２−２．ピーク比Ｒ１ ステップＳ１４で求めたピーク比Ｒ１は、ガラス破壊時
には大きな値（立ち上がりのピークＰ１と立ち下がりの
ピークＰ２がほぼ同じ大きさであることを意味する）を
得る。
値は、ガラス破壊時には、方形波が発生するため大きな
値を得る。 ２−２．ピーク比Ｒ１ ステップＳ１４で求めたピーク比Ｒ１は、ガラス破壊時
には大きな値（立ち上がりのピークＰ１と立ち下がりの
ピークＰ２がほぼ同じ大きさであることを意味する）を
得る。
【００２７】２−３．ピーク比Ｒ２ ステップＳ１４で求めたピーク比Ｒ１がそれほど大きく
ない場合でも、ステップＳ２４で求めたピーク比Ｒ２が
大きい場合は、ガラス破壊の可能性がある。以上のパラ
メータを使用してガラス破壊の判定を行う基準を以下の
〔表１〕に示す。
ない場合でも、ステップＳ２４で求めたピーク比Ｒ２が
大きい場合は、ガラス破壊の可能性がある。以上のパラ
メータを使用してガラス破壊の判定を行う基準を以下の
〔表１〕に示す。
【００２８】
【表１】 以上説明した例によれば、コンデンサマイク１により検
出した音波から、ガラス破壊時間に特有の方形波を検出
することによりガラス破壊の有無を判定するのであるか
ら、ガラス破壊を確実に検出できる。また、信号処理過
程で時間波形成分の正規化を行っているので、感度調整
をしなくとも音の大小によって誤動作することがない。
さらに、ガラス破壊時以外に発生するノイズ音に対して
は、ノイズ音には方形波が含まれないので、ノイズ音を
検出したときにガラス破壊有りと判定する可能性は非常
に低くなる。
出した音波から、ガラス破壊時間に特有の方形波を検出
することによりガラス破壊の有無を判定するのであるか
ら、ガラス破壊を確実に検出できる。また、信号処理過
程で時間波形成分の正規化を行っているので、感度調整
をしなくとも音の大小によって誤動作することがない。
さらに、ガラス破壊時以外に発生するノイズ音に対して
は、ノイズ音には方形波が含まれないので、ノイズ音を
検出したときにガラス破壊有りと判定する可能性は非常
に低くなる。
【００２９】また、方形波の傾斜波形のピークを取り出
す際に、ピーク検出区間を設定して、その区間内にある
ピークを方形波によるピークと判定しているから、方形
波の検出が確実に行われる。さらに、本発明の装置は、
従来より行われているガラス破壊時に特有の周波数分析
により行う方法と併用することにより、誤検知を少なく
し、ガラス破壊を確実に検出することが可能となる。
す際に、ピーク検出区間を設定して、その区間内にある
ピークを方形波によるピークと判定しているから、方形
波の検出が確実に行われる。さらに、本発明の装置は、
従来より行われているガラス破壊時に特有の周波数分析
により行う方法と併用することにより、誤検知を少なく
し、ガラス破壊を確実に検出することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】ガラス破壊時に発生する音波の波形を示す図。
【図２】本発明を適用したガラス破壊検出装置の回路
図。
図。
【図３】本発明において使用される、方形波の検出原理
を説明する図。
を説明する図。
【図４】図２の回路の動作を説明するフローチャート。
【図５】図４の動作において発生する波形を示す図（そ
の１）。
の１）。
【図６】図４の動作において発生する波形を示す図（そ
の２）。
の２）。
１…コンデンサマイク ２…増幅器 ３…ローパスフィルタ ４…Ａ／Ｄ変換器 ５…メモリ ６…方形波検出手段 ７…警報出力部
Claims (3)
- 【請求項１】 ガラスが破壊されたときに発生する音波
を検出する音波検出手段と、 この音波検出手段にて検出した音波波形を解析し、この
音波波形から方形波を検出すると、警報を出力する方形
波検出手段とを具備することを特徴とするガラス破壊検
出装置。 - 【請求項２】 前記方形波検出手段は、 前記音波波形から傾斜波形を抽出する傾斜波形抽出手段
と、 この抽出した傾斜波形から逆符号ピークを演算するピー
ク演算手段と、 このピーク演算手段が演算した逆符号ピークに基づいて
方形波の有無を判定する判定手段とを有する請求項１に
記載のガラス破壊検出装置。 - 【請求項３】 前記音波検出手段の出力側に接続され、
検出した音波波形から低周波域の音波波形を抽出するロ
ーパスフィルタと、 このローパスフィルタを通過した低周波域の音波波形か
ら傾斜波形を抽出し、この抽出した傾斜波形から逆符号
ピークを演算し、この演算した逆符号ピークに基づいて
ピーク検出区間を算出するピーク検出区間演算手段とを
具備し、 前記判定手段は、前記逆符号ピークに基づいて方形波の
有無を判定するときに、前記ピーク検出区間内に存在す
る逆符号ピークに基づいて方形波の有無を判定する請求
項２に記載のガラス波形検出装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP13396697A JP3792006B2 (ja) | 1997-05-23 | 1997-05-23 | ガラス破壊検出装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP13396697A JP3792006B2 (ja) | 1997-05-23 | 1997-05-23 | ガラス破壊検出装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH10326385A true JPH10326385A (ja) | 1998-12-08 |
| JP3792006B2 JP3792006B2 (ja) | 2006-06-28 |
Family
ID=15117255
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP13396697A Expired - Fee Related JP3792006B2 (ja) | 1997-05-23 | 1997-05-23 | ガラス破壊検出装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3792006B2 (ja) |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20020075711A (ko) * | 2001-03-27 | 2002-10-05 | 전순용 | 압력 변화에 감응하는 보안 시스템 및 방법 |
| JP2007248184A (ja) * | 2006-03-15 | 2007-09-27 | Omron Corp | 衝撃音検出方法および衝撃音検出装置 |
| CN104698082A (zh) * | 2013-09-30 | 2015-06-10 | 苹果公司 | 用于电子设备的蓝宝石组件的声学测试 |
| US9863927B2 (en) | 2014-02-07 | 2018-01-09 | Apple Inc. | Method of inspecting sapphire structures and method of forming the same |
| US9880134B2 (en) | 2015-02-28 | 2018-01-30 | Hella Kgaa Hueck & Co. | Method for registering at least one damage event on a glass surface |
| US10408722B2 (en) | 2015-09-30 | 2019-09-10 | Apple Inc. | Proof testing brittle components of electronic devices |
-
1997
- 1997-05-23 JP JP13396697A patent/JP3792006B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20020075711A (ko) * | 2001-03-27 | 2002-10-05 | 전순용 | 압력 변화에 감응하는 보안 시스템 및 방법 |
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| CN104698082A (zh) * | 2013-09-30 | 2015-06-10 | 苹果公司 | 用于电子设备的蓝宝石组件的声学测试 |
| US9784717B2 (en) | 2013-09-30 | 2017-10-10 | Apple Inc. | Acoustic testing of sapphire components for electronic devices |
| US9863927B2 (en) | 2014-02-07 | 2018-01-09 | Apple Inc. | Method of inspecting sapphire structures and method of forming the same |
| US9880134B2 (en) | 2015-02-28 | 2018-01-30 | Hella Kgaa Hueck & Co. | Method for registering at least one damage event on a glass surface |
| US10408722B2 (en) | 2015-09-30 | 2019-09-10 | Apple Inc. | Proof testing brittle components of electronic devices |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP3792006B2 (ja) | 2006-06-28 |
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