JPH10340333A - 監視装置 - Google Patents
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- JPH10340333A JPH10340333A JP9151824A JP15182497A JPH10340333A JP H10340333 A JPH10340333 A JP H10340333A JP 9151824 A JP9151824 A JP 9151824A JP 15182497 A JP15182497 A JP 15182497A JP H10340333 A JPH10340333 A JP H10340333A
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- monitoring
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 異常判断結果の情報に加えて監視対象の原情
報とを同一画面に表示し、監視機能の信頼性を向上させ
る。 【解決手段】 ディスプレイ画面に監視対象の画像と音
の両方を表示することができる。ディスプレイ画面の上
半分が画像に係り下半分が音に係る。最下段にはテレビ
カメラ１０２の識別番号と監視地点を共通事項として表
示する。表示内容は左側に現在の監視対象の画像、音の
周波数分布を表示し、右側に今回異常と判断した結果を
表示し、最右側に今回の判断結果の出力値を設定された
閾値との比率、即ち異常度若しくは正常度かを数値化し
て表示する。
報とを同一画面に表示し、監視機能の信頼性を向上させ
る。 【解決手段】 ディスプレイ画面に監視対象の画像と音
の両方を表示することができる。ディスプレイ画面の上
半分が画像に係り下半分が音に係る。最下段にはテレビ
カメラ１０２の識別番号と監視地点を共通事項として表
示する。表示内容は左側に現在の監視対象の画像、音の
周波数分布を表示し、右側に今回異常と判断した結果を
表示し、最右側に今回の判断結果の出力値を設定された
閾値との比率、即ち異常度若しくは正常度かを数値化し
て表示する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、監視対象の画像ま
たは音を入力し、画像または音データ処理により異常と
判断した場合に、前記監視対象の画像または音データと
判断結果とを同一画面に表示する監視装置に関する。
たは音を入力し、画像または音データ処理により異常と
判断した場合に、前記監視対象の画像または音データと
判断結果とを同一画面に表示する監視装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来、発電所、化学工場等のプラントの
映像から異常を監視する監視装置は、テレビカメラで撮
影した現場の映像をモニタし、運転員が機器及び配管の
異常を監視していた。このような監視装置においては運
転員が映像を見て異常な状態の判断を行っており、異常
な状態の判断には相当の熟練を要し、常に監視装置の映
像に注意を向けることは運転員にとって負担が大きいと
いった問題がある。一方、最近の大型プラントの運転
は、監視用計器を備えた異常監視装置を用いて中央制御
室から運転用操作機器を監視する遠隔制御が行われてい
る。このような監視システムは、画像処理技術の発達に
伴いテレビカメラの映像を画像処理装置で機械的に処理
して異常の有無の判定、早期発見に利用しようとするも
のであり、運転員の負担を軽減し省力化を図ると共に人
間の視覚機能に代わるシステムの実用化を目指してい
る。然し乍ら、運転員の現場巡視により視覚、聴覚によ
って発見されるリーク等の異常の割合は、発生数の９０
％に達すると云われており、画像を機械的に処理して異
常の有無を判定する手法の信頼性向上が重要な課題とな
っている。図４は従来の監視装置の構成を示す説明図で
ある。本図に示すようにプラントの現場にはテレビカメ
ラ１０２、マイクロフォン１０３を搭載した監視ロボッ
ト１０１が配置されており、予め定められた監視巡路ま
たは監視地点において、監視の対象となる部分とその周
辺を含めた映像データ及び音データが収集され、これら
のデータが通信装置１０７を介して中央制御室の異常判
断装置１０４へ伝送される。図５は従来の監視装置の画
像処理の流れを示すフローチャートである。伝送された
データは異常判断装置１０４で本図に示す流れのように
画像処理される。この画像処理は基準モードで、予め監
視の対象となる部分とその周辺を含めた画像を正常な状
態でテレビカメラ１０２からメモリ（１）に入力し記憶
して基準画像とする。次に監視モードでテレビカメラ１
０２から画像をメモリ（２）に入力し記憶し、メモリ
（１）の基準画像と比較し差分を差画像としデータベー
スとする。差画像の正常時と異常時を輝度の閾値を利用
して明確に区別する。即ち、閾値より輝度差が大きい部
分は白色に、閾値より輝度差が小さい部分は黒色とする
２値化処理を行い正常時と異常時の差を明確にする。次
にヒストグラム演算を行い白色の画素数の大小によって
異常の有無を判断して異常有の場合は警報を出す。本図
に示した画像処理を具体例により説明する。図６は従来
の監視装置の画像処理の流れを示すフローチャートであ
る。本図に示す例は川へ流出した油膜を検知するもの
で、本図のＡは監視対象の川が正常時の画像でメモリ
（１）に基準画像として記憶されているものであり、Ｂ
は監視対象の川に油膜が存在する異常時の画像でメモリ
（２）に記憶されているものである。次にメモリ（１）
に基準画像として記憶されているＡとメモリ（２）に記
憶されているＢとの差画像Ｃを得て２値化処理を行い、
輝度の閾値の段階によりヒストグラムＤ１、Ｄ２、Ｄ３
を演算する。ヒストグラムＤ１は白色の画素数の割合が
３５％であり実際の画像Ｂと比較すると白色の画素数が
過剰で閾値が低過ぎたことになる。そして、ヒストグラ
ムＤ３は白色の画素数の割合が２％であり実際の画像Ｂ
と比較すると白色の画素数が過少で閾値が高過ぎたこと
になる。ここではヒストグラムＤ２を得た閾値が妥当と
云える。
映像から異常を監視する監視装置は、テレビカメラで撮
影した現場の映像をモニタし、運転員が機器及び配管の
異常を監視していた。このような監視装置においては運
転員が映像を見て異常な状態の判断を行っており、異常
な状態の判断には相当の熟練を要し、常に監視装置の映
像に注意を向けることは運転員にとって負担が大きいと
いった問題がある。一方、最近の大型プラントの運転
は、監視用計器を備えた異常監視装置を用いて中央制御
室から運転用操作機器を監視する遠隔制御が行われてい
る。このような監視システムは、画像処理技術の発達に
伴いテレビカメラの映像を画像処理装置で機械的に処理
して異常の有無の判定、早期発見に利用しようとするも
のであり、運転員の負担を軽減し省力化を図ると共に人
間の視覚機能に代わるシステムの実用化を目指してい
る。然し乍ら、運転員の現場巡視により視覚、聴覚によ
って発見されるリーク等の異常の割合は、発生数の９０
％に達すると云われており、画像を機械的に処理して異
常の有無を判定する手法の信頼性向上が重要な課題とな
っている。図４は従来の監視装置の構成を示す説明図で
ある。本図に示すようにプラントの現場にはテレビカメ
ラ１０２、マイクロフォン１０３を搭載した監視ロボッ
ト１０１が配置されており、予め定められた監視巡路ま
たは監視地点において、監視の対象となる部分とその周
辺を含めた映像データ及び音データが収集され、これら
のデータが通信装置１０７を介して中央制御室の異常判
断装置１０４へ伝送される。図５は従来の監視装置の画
像処理の流れを示すフローチャートである。伝送された
データは異常判断装置１０４で本図に示す流れのように
画像処理される。この画像処理は基準モードで、予め監
視の対象となる部分とその周辺を含めた画像を正常な状
態でテレビカメラ１０２からメモリ（１）に入力し記憶
して基準画像とする。次に監視モードでテレビカメラ１
０２から画像をメモリ（２）に入力し記憶し、メモリ
（１）の基準画像と比較し差分を差画像としデータベー
スとする。差画像の正常時と異常時を輝度の閾値を利用
して明確に区別する。即ち、閾値より輝度差が大きい部
分は白色に、閾値より輝度差が小さい部分は黒色とする
２値化処理を行い正常時と異常時の差を明確にする。次
にヒストグラム演算を行い白色の画素数の大小によって
異常の有無を判断して異常有の場合は警報を出す。本図
に示した画像処理を具体例により説明する。図６は従来
の監視装置の画像処理の流れを示すフローチャートであ
る。本図に示す例は川へ流出した油膜を検知するもの
で、本図のＡは監視対象の川が正常時の画像でメモリ
（１）に基準画像として記憶されているものであり、Ｂ
は監視対象の川に油膜が存在する異常時の画像でメモリ
（２）に記憶されているものである。次にメモリ（１）
に基準画像として記憶されているＡとメモリ（２）に記
憶されているＢとの差画像Ｃを得て２値化処理を行い、
輝度の閾値の段階によりヒストグラムＤ１、Ｄ２、Ｄ３
を演算する。ヒストグラムＤ１は白色の画素数の割合が
３５％であり実際の画像Ｂと比較すると白色の画素数が
過剰で閾値が低過ぎたことになる。そして、ヒストグラ
ムＤ３は白色の画素数の割合が２％であり実際の画像Ｂ
と比較すると白色の画素数が過少で閾値が高過ぎたこと
になる。ここではヒストグラムＤ２を得た閾値が妥当と
云える。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】このように川などの表
面の輝度が刻々と変化する監視対象を正常時の画像と異
常時の画像との差画像を２値化処理して異常を検知する
場合には、輝度の閾値の設定如何により白色の画素数の
割合が３５％から２％と大幅に変動し、試行錯誤の過程
を経て２値化処理における最適な値は設定されるが、そ
の設定には次の問題が有る。 １）監視対象が屋外の場合には、日照変化による照度の
大幅な変化、テレビカメラ１０２の視野における設備な
どの影の位置、大きさ、形状などが不規則に変化する外
乱が発生する。また、屋内の場合には蛍光灯などの照明
条件の変化により外乱が発生する。これらの外乱により
差画像の輝度が変化し、２値化処理の結果が大幅に変化
する。 ２）メモリ（１）に基準画像として記憶されている監視
対象が位置ずれを生じていたり、監視装置が監視地点に
停止する位置のずれにより、差画像の輝度が変化し、２
値化処理の結果が大幅に変化する。 ３）上記外乱を回避するため予め外乱を予測して条件設
定を行うことも考えられるが、多くの監視項目に対する
それぞれの基準画像を監視地点毎に記憶しておく必要が
あるので膨大なメモリを要する。また、上記の輝度に閾
値を設ける手法では無く画像空間の画素の持つ輝度の組
合せに基づく統計的な手法も考えられる。この手法は特
徴量という次元で判断できる点が優れ、監視対象の形状
が複雑である場合、照度変化等の外乱が大きい場合に有
効である。監視対象の状態を画像処理により判断するに
は画像以外の様々な情報を必要とするが、利用出来る情
報には限度がある。つまり、不完全なまま結果を出す必
要に迫られるわけであり、異常判断の信頼性に問題が有
る。本発明の目的は、判断結果に加えて判断の根拠とな
った情報と監視対象の原情報とを同一画面に表示し、監
視機能の信頼性を向上させることにある。
面の輝度が刻々と変化する監視対象を正常時の画像と異
常時の画像との差画像を２値化処理して異常を検知する
場合には、輝度の閾値の設定如何により白色の画素数の
割合が３５％から２％と大幅に変動し、試行錯誤の過程
を経て２値化処理における最適な値は設定されるが、そ
の設定には次の問題が有る。 １）監視対象が屋外の場合には、日照変化による照度の
大幅な変化、テレビカメラ１０２の視野における設備な
どの影の位置、大きさ、形状などが不規則に変化する外
乱が発生する。また、屋内の場合には蛍光灯などの照明
条件の変化により外乱が発生する。これらの外乱により
差画像の輝度が変化し、２値化処理の結果が大幅に変化
する。 ２）メモリ（１）に基準画像として記憶されている監視
対象が位置ずれを生じていたり、監視装置が監視地点に
停止する位置のずれにより、差画像の輝度が変化し、２
値化処理の結果が大幅に変化する。 ３）上記外乱を回避するため予め外乱を予測して条件設
定を行うことも考えられるが、多くの監視項目に対する
それぞれの基準画像を監視地点毎に記憶しておく必要が
あるので膨大なメモリを要する。また、上記の輝度に閾
値を設ける手法では無く画像空間の画素の持つ輝度の組
合せに基づく統計的な手法も考えられる。この手法は特
徴量という次元で判断できる点が優れ、監視対象の形状
が複雑である場合、照度変化等の外乱が大きい場合に有
効である。監視対象の状態を画像処理により判断するに
は画像以外の様々な情報を必要とするが、利用出来る情
報には限度がある。つまり、不完全なまま結果を出す必
要に迫られるわけであり、異常判断の信頼性に問題が有
る。本発明の目的は、判断結果に加えて判断の根拠とな
った情報と監視対象の原情報とを同一画面に表示し、監
視機能の信頼性を向上させることにある。
【０００４】
【課題を解決するための手段】上記目的は、監視対象の
画像を入力する画像入力段と、入力した監視対象の画像
から得た輝度を処理して監視対象の状態を監視する画像
処理手段とを有する監視装置において、画像処理手段が
画像処理した輝度に基づき監視対象が正常か異常かを判
断する状態判断手段と、状態判断手段が監視対象の状態
を異常と判断した場合に監視対象の原画像と判断結果と
を同一画面に表示する表示手段とを設けたことにより達
成される。上記目的は、監視対象の画像を入力する画像
入力段と、画像入力段から入力した監視対象の画像から
得た輝度を処理して監視対象の状態を監視する画像処理
手段とを有する監視装置において、画像処理手段が画像
処理した輝度に基づき監視対象が正常か異常かを判断す
る状態判断手段と、状態判断手段が監視対象の状態を異
常と判断した場合に監視対象の原画像と、今回の判断結
果と、過去の判断結果とを同一画面に表示する表示手段
とを設けたことにより達成される。上記目的は、監視対
象の画像を入力する画像入力段と、画像入力段から入力
した監視対象の画像から得た輝度を処理して監視対象の
状態を監視する画像処理手段とを有する監視装置におい
て、画像処理手段が画像処理した輝度に基づき監視対象
が正常か異常かを判断する状態判断手段と、状態判断手
段が判断した今回の判断結果と過去の判断結果を加重平
均し総合して監視対象の状態を判断する総合判断手段
と、総合判断手段が監視対象の状態を異常と判断した場
合に監視対象の原画像と、今回の判断結果と、過去の判
断結果と、総合判断手段による総合判断結果を同一画面
に表示する表示手段とを設けたことにより達成される。
上記目的は、監視対象の音を入力する音入力段と、入力
した監視対象の音から周波数分布を得て監視対象の状態
を判断する音状態判断手段とを有する監視装置におい
て、音状態判断手段が監視対象の状態を異常と判断した
場合に監視対象の音の周波数分布と判断結果とを同一画
面に表示する表示手段とを設けたことにより達成され
る。上記目的は、監視対象の音を入力する音入力段と、
入力した監視対象の音から周波数分布を得て監視対象の
状態を判断する音状態判断手段とを有する監視装置にお
いて、音状態判断手段が監視対象の状態を異常と判断し
た場合に監視対象の音の周波数分布と、今回の判断結果
と、過去の判断結果とを同一画面に表示する表示手段と
を設けたことにより達成される。上記目的は、監視対象
の音を入力する音入力段と、入力した監視対象の音から
周波数分布を得て監視対象の状態を判断する音状態判断
手段とを有する監視装置において、音状態判断手段が判
断した今回の判断結果と過去の判断結果を加重平均し総
合して監視対象の状態を判断する総合判断手段と、総合
判断手段が監視対象の状態を異常と判断した場合に監視
対象の音の周波数分布と、今回の判断結果と、過去の判
断結果と、総合判断手段による総合判断結果を同一画面
に表示する表示手段とを設けたことにより達成される。
上記目的は、監視対象の画像を入力する画像入力段と、
入力した監視対象の画像から得た輝度を処理して監視対
象の状態を監視する画像処理手段と、監視対象の音を入
力する音入力段と、入力した監視対象の音から周波数分
布を得て監視対象の状態を判断する音状態判断手段とを
有する監視装置において、画像処理手段が画像処理した
輝度に基づき監視対象が正常か異常かを判断する状態判
断手段と、状態判断手段が監視対象の状態を異常と判断
した場合若しくは音状態判断手段が監視対象の状態を異
常と判断した場合に、画像処理結果及び音の周波数分布
の両方を今回及び過去の判断結果と共に同一画面に表示
する表示手段とを設けたことにより達成される。総合判
断手段は過去の複数の判断結果を基に人間の特徴抽出過
程をモデルとする確率加重手法により総合判断結果を定
量的に評価する手段であることが望ましい。過去の判断
結果は今回の判断に対し直近の連続した過去において為
された判断の結果であることが望ましい。上記構成によ
れば、異常判断の結果に加えて判断の根拠となった情報
と監視対象の原画像とを同一画面に表示するから判断内
容が明確に理解でき、監視機能の信頼性を向上させるこ
とができる。また、今回の判断結果に過去の判断結果を
加えて異常判断を行い表示するから判断の信頼性が向上
する。
画像を入力する画像入力段と、入力した監視対象の画像
から得た輝度を処理して監視対象の状態を監視する画像
処理手段とを有する監視装置において、画像処理手段が
画像処理した輝度に基づき監視対象が正常か異常かを判
断する状態判断手段と、状態判断手段が監視対象の状態
を異常と判断した場合に監視対象の原画像と判断結果と
を同一画面に表示する表示手段とを設けたことにより達
成される。上記目的は、監視対象の画像を入力する画像
入力段と、画像入力段から入力した監視対象の画像から
得た輝度を処理して監視対象の状態を監視する画像処理
手段とを有する監視装置において、画像処理手段が画像
処理した輝度に基づき監視対象が正常か異常かを判断す
る状態判断手段と、状態判断手段が監視対象の状態を異
常と判断した場合に監視対象の原画像と、今回の判断結
果と、過去の判断結果とを同一画面に表示する表示手段
とを設けたことにより達成される。上記目的は、監視対
象の画像を入力する画像入力段と、画像入力段から入力
した監視対象の画像から得た輝度を処理して監視対象の
状態を監視する画像処理手段とを有する監視装置におい
て、画像処理手段が画像処理した輝度に基づき監視対象
が正常か異常かを判断する状態判断手段と、状態判断手
段が判断した今回の判断結果と過去の判断結果を加重平
均し総合して監視対象の状態を判断する総合判断手段
と、総合判断手段が監視対象の状態を異常と判断した場
合に監視対象の原画像と、今回の判断結果と、過去の判
断結果と、総合判断手段による総合判断結果を同一画面
に表示する表示手段とを設けたことにより達成される。
上記目的は、監視対象の音を入力する音入力段と、入力
した監視対象の音から周波数分布を得て監視対象の状態
を判断する音状態判断手段とを有する監視装置におい
て、音状態判断手段が監視対象の状態を異常と判断した
場合に監視対象の音の周波数分布と判断結果とを同一画
面に表示する表示手段とを設けたことにより達成され
る。上記目的は、監視対象の音を入力する音入力段と、
入力した監視対象の音から周波数分布を得て監視対象の
状態を判断する音状態判断手段とを有する監視装置にお
いて、音状態判断手段が監視対象の状態を異常と判断し
た場合に監視対象の音の周波数分布と、今回の判断結果
と、過去の判断結果とを同一画面に表示する表示手段と
を設けたことにより達成される。上記目的は、監視対象
の音を入力する音入力段と、入力した監視対象の音から
周波数分布を得て監視対象の状態を判断する音状態判断
手段とを有する監視装置において、音状態判断手段が判
断した今回の判断結果と過去の判断結果を加重平均し総
合して監視対象の状態を判断する総合判断手段と、総合
判断手段が監視対象の状態を異常と判断した場合に監視
対象の音の周波数分布と、今回の判断結果と、過去の判
断結果と、総合判断手段による総合判断結果を同一画面
に表示する表示手段とを設けたことにより達成される。
上記目的は、監視対象の画像を入力する画像入力段と、
入力した監視対象の画像から得た輝度を処理して監視対
象の状態を監視する画像処理手段と、監視対象の音を入
力する音入力段と、入力した監視対象の音から周波数分
布を得て監視対象の状態を判断する音状態判断手段とを
有する監視装置において、画像処理手段が画像処理した
輝度に基づき監視対象が正常か異常かを判断する状態判
断手段と、状態判断手段が監視対象の状態を異常と判断
した場合若しくは音状態判断手段が監視対象の状態を異
常と判断した場合に、画像処理結果及び音の周波数分布
の両方を今回及び過去の判断結果と共に同一画面に表示
する表示手段とを設けたことにより達成される。総合判
断手段は過去の複数の判断結果を基に人間の特徴抽出過
程をモデルとする確率加重手法により総合判断結果を定
量的に評価する手段であることが望ましい。過去の判断
結果は今回の判断に対し直近の連続した過去において為
された判断の結果であることが望ましい。上記構成によ
れば、異常判断の結果に加えて判断の根拠となった情報
と監視対象の原画像とを同一画面に表示するから判断内
容が明確に理解でき、監視機能の信頼性を向上させるこ
とができる。また、今回の判断結果に過去の判断結果を
加えて異常判断を行い表示するから判断の信頼性が向上
する。
【０００５】
【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態を図に
より説明する。本発明の実施の形態の監視装置の構成は
基本的に図４と同じで、本発明の監視対象の状態を異常
と判断する状態判断手段は異常判断装置１０４内に設け
られ、この状態判断手段が監視対象の状態を異常と判断
した場合に判断結果に加えて判断の根拠となった情報と
監視対象の原画像とはテレビモニタ１１１の同一画面に
表示される。次に本実施の形態の画像処理法を説明す
る。監視対象となる画像（以下監視対象画像とする）
は、本実施の形態では川の流れに油が混入し、その川の
水を揚水するポンプが設置されている場合を想定してい
る。監視対象画像は、図４のテレビカメラ１０２に取り
込まれ異常判断装置１０４に入力され、正常、異常若し
くは判定不能を状態判断アルゴリズムにより判定する。
より説明する。本発明の実施の形態の監視装置の構成は
基本的に図４と同じで、本発明の監視対象の状態を異常
と判断する状態判断手段は異常判断装置１０４内に設け
られ、この状態判断手段が監視対象の状態を異常と判断
した場合に判断結果に加えて判断の根拠となった情報と
監視対象の原画像とはテレビモニタ１１１の同一画面に
表示される。次に本実施の形態の画像処理法を説明す
る。監視対象となる画像（以下監視対象画像とする）
は、本実施の形態では川の流れに油が混入し、その川の
水を揚水するポンプが設置されている場合を想定してい
る。監視対象画像は、図４のテレビカメラ１０２に取り
込まれ異常判断装置１０４に入力され、正常、異常若し
くは判定不能を状態判断アルゴリズムにより判定する。
【０００６】図１は本発明の実施の形態の画像の状態判
断アルゴリズムを示すフローチャートである。本図に示
す状態判断アルゴリズムは、特願平８−１３４７３５号
（監視装置及びその装置を使用した監視方法）に詳説し
ている。この状態判断アルゴリズムに沿って図４のテレ
ビカメラ１０２に取り込んだ画像を処理し、その結果と
して判断の指標、ここでは画像取り込み分散量の差分値
及びこの差分値のある設定された閾値との比率とを画像
の中の位置情報と対応させて順次記憶させておき、異常
と判断した場合には横軸に画像の位置情報をとり縦軸に
差分値をとった図表上に判断結果の分布を表示する。こ
のようにして監視対象画像のどの部分が異常であるかを
しることができ、更に監視対象画像の監視地点での過
去、ここでは今回を含めて５回の判断結果も表示する。
断アルゴリズムを示すフローチャートである。本図に示
す状態判断アルゴリズムは、特願平８−１３４７３５号
（監視装置及びその装置を使用した監視方法）に詳説し
ている。この状態判断アルゴリズムに沿って図４のテレ
ビカメラ１０２に取り込んだ画像を処理し、その結果と
して判断の指標、ここでは画像取り込み分散量の差分値
及びこの差分値のある設定された閾値との比率とを画像
の中の位置情報と対応させて順次記憶させておき、異常
と判断した場合には横軸に画像の位置情報をとり縦軸に
差分値をとった図表上に判断結果の分布を表示する。こ
のようにして監視対象画像のどの部分が異常であるかを
しることができ、更に監視対象画像の監視地点での過
去、ここでは今回を含めて５回の判断結果も表示する。
【０００７】図２は本発明の実施の形態の表示画面の構
成を示す説明図である。本図は監視装置の判断結果を表
示するテレビモニタ１１１のディスプレイ画面を示し、
監視対象の画像と音の両方を表示することができる。デ
ィスプレイ画面は上半分と下半分とから構成され、上半
分が画像に係り下半分が音に係る。最下段にはテレビカ
メラ１０２の識別番号と監視地点を共通事項として表示
する。表示内容は左側に現在の監視対象の画像、音の周
波数分布を表示し、右側に今回異常と判断した結果を表
示し、最右側に今回の判断結果の出力値を設定された閾
値との比率でどのくらい異常なのか正常なのかを数値化
して表示する。この出力値の比率の値に対応させて、異
常か正常かの２値判断をシンボル、例えば異常を黒丸と
し正常を白丸として表示する。そして、その下に過去の
判断結果を考慮した総合判断結果を数値で表示する。こ
こで過去の判断結果を考慮した総合判断の手法について
説明する。図２に示すように画像処理による過去の異常
判断で今回の結果の異常に至るまでの経過は、下側から
古い順に正常、正常、正常、異常、異常となっており、
この判断値をＲiとおくと（ｉは古い順に１，２，３・
・・）、Ｒ1＝０、Ｒ2＝０、Ｒ3＝０、Ｒ4＝１、Ｒ5＝
１となる。このような判断結果の時間経過を本実施の形
態では、監視地点について並行して個別の判断行為を行
ったとみなして下記の（１）式及び（２）式にて総合判
断値Ｐｓを計算して出力する。
成を示す説明図である。本図は監視装置の判断結果を表
示するテレビモニタ１１１のディスプレイ画面を示し、
監視対象の画像と音の両方を表示することができる。デ
ィスプレイ画面は上半分と下半分とから構成され、上半
分が画像に係り下半分が音に係る。最下段にはテレビカ
メラ１０２の識別番号と監視地点を共通事項として表示
する。表示内容は左側に現在の監視対象の画像、音の周
波数分布を表示し、右側に今回異常と判断した結果を表
示し、最右側に今回の判断結果の出力値を設定された閾
値との比率でどのくらい異常なのか正常なのかを数値化
して表示する。この出力値の比率の値に対応させて、異
常か正常かの２値判断をシンボル、例えば異常を黒丸と
し正常を白丸として表示する。そして、その下に過去の
判断結果を考慮した総合判断結果を数値で表示する。こ
こで過去の判断結果を考慮した総合判断の手法について
説明する。図２に示すように画像処理による過去の異常
判断で今回の結果の異常に至るまでの経過は、下側から
古い順に正常、正常、正常、異常、異常となっており、
この判断値をＲiとおくと（ｉは古い順に１，２，３・
・・）、Ｒ1＝０、Ｒ2＝０、Ｒ3＝０、Ｒ4＝１、Ｒ5＝
１となる。このような判断結果の時間経過を本実施の形
態では、監視地点について並行して個別の判断行為を行
ったとみなして下記の（１）式及び（２）式にて総合判
断値Ｐｓを計算して出力する。
【０００８】
【数１】
【０００９】本実施の形態では、 β＝−（０＋０＋０＋１＋１）＝−２
【００１０】
【数２】
【００１１】となり総合判断結果は７５％の確信度で異
常となる。つまりここでは過去５回分の判断結果に基づ
くことを５台のテレビカメラ１０２による並行監視での
加重平均として総合的に評価し画像処理による判断の信
頼性を向上させることができる。
常となる。つまりここでは過去５回分の判断結果に基づ
くことを５台のテレビカメラ１０２による並行監視での
加重平均として総合的に評価し画像処理による判断の信
頼性を向上させることができる。
【００１２】図３は本発明の実施の形態の異常判断の回
数と総合判断結果との関係を示す図表である。本図に示
すように１回だけの異常であれば総合判断結果の異常の
確率は０．５であり、３〜ｎ回の異常であれば総合判断
結果の異常の確率は０．９以上となる。 本実施の形態
で述べた総合判断手法は、画像処理における監視対象、
背景、環境条件の時間的変動等の外乱の程度による１回
の判断の信頼度の変動が生じることは避けられず、この
対策として考え出したものである。（２）式の定義を変
更することにより実際の異常判断に適用できる。上記の
（１）式及び（２）式は、人間の特徴抽出過程における
確率加重についてＱｕｉｃｋが提案した近似に基づくも
のである。この確率加重とはＮ個のセンサが並行して動
作する場合に各センサが刺激を検出する確率をＰとする
と、センサ全体でこの刺激を検出する確率Ｐｓは、
（３）式で表される。
数と総合判断結果との関係を示す図表である。本図に示
すように１回だけの異常であれば総合判断結果の異常の
確率は０．５であり、３〜ｎ回の異常であれば総合判断
結果の異常の確率は０．９以上となる。 本実施の形態
で述べた総合判断手法は、画像処理における監視対象、
背景、環境条件の時間的変動等の外乱の程度による１回
の判断の信頼度の変動が生じることは避けられず、この
対策として考え出したものである。（２）式の定義を変
更することにより実際の異常判断に適用できる。上記の
（１）式及び（２）式は、人間の特徴抽出過程における
確率加重についてＱｕｉｃｋが提案した近似に基づくも
のである。この確率加重とはＮ個のセンサが並行して動
作する場合に各センサが刺激を検出する確率をＰとする
と、センサ全体でこの刺激を検出する確率Ｐｓは、
（３）式で表される。
【００１３】
【数３】
【００１４】即ち、センサ全体でこの刺激を検出する確
率Ｐｓは、センサの個数Ｎの指数関数となる。ここで各
センサが刺激を検出する確率Ｐが刺激の反応に対する閾
値近傍にある場合に、センサ全体でこの刺激を検出する
確率Ｐｓは（４）式で近似できる。
率Ｐｓは、センサの個数Ｎの指数関数となる。ここで各
センサが刺激を検出する確率Ｐが刺激の反応に対する閾
値近傍にある場合に、センサ全体でこの刺激を検出する
確率Ｐｓは（４）式で近似できる。
【００１５】
【数４】
【００１６】Ｒiはセンサの出力レベルを表し、Ｂは定
数で２とした。本実施の形態では確率加重とＱｕｉｃｋ
が提案した近似に基づき、画像若しくは音処理による異
常判断結果を正常の場合Ｒi＝０、異常の場合Ｒi＝１と
することにより過去の判断結果を今回の最新判断結果に
結合させることが可能となった。つまり、ｉ個のセンサ
の代わりにｉ回の判断結果を並列に取り扱うことで人間
の特徴抽出過程をモデルとした総合判断が実現できた。
本実施の形態ではi＝５の場合を説明したが、１回の判
断の信頼性が高ければｉを減じ、１回の判断の信頼性が
低ければｉ増やすなどの余地がある。なお、過去の判断
結果は今回の判断に対し直近の連続した過去においてな
された判断結果であることが望ましい。音処理異常の場
合も画像処理異常と同様に、異常と判断されたならば現
在音の周波数分布を表示すると同時にスピーカによりモ
ニタでき、今回の判断指標の表示、過去５回分の判断結
果と総合判断結果を表示する。また、画像のみ或いは音
のみの場合には、一方の表示でも良いし正常であっても
その判断結果及び現在の画像或いは音の原データ及び判
断結果の表示ができる。更に他の実施の形態として今回
の判断結果と過去の判断結果とを同一画面に表示する際
に過去の判断結果から総合判断する場合に各時系列毎に
重みづけを行うことによって、監視対象の想定される異
常の特性に応じた監視機能が実現できる。また、一つの
異常について設計的に関連が有ると考えられる監視対象
部位若しくは監視項目に相当する監視地点を画面上に呼
び出すことにも適用できる。以上述べたように、監視対
象に異常が発見された場合に、その時点での原画像、原
音及び判断結果、過去の判断結果を考慮した総合判断結
果の定量的表現が可能となり、監視機能の信頼性が大幅
に向上する。画像処理、音処理結果の判断指標をモニタ
に表示することにより、判断指標と原データを同時に見
てコンピュータ判断の確認と異常現象の即時確認と異常
に対処する指示が適確になる。経時的な判断結果が監視
地点毎に表示されるので、どのような監視地点の監視対
象がどのような異常を発生しやすいかが明らかになり、
今後のプラントの設計に反映できる。一つの異常発見か
らそれに関連するチエック項目の収集、第２次或いは第
３次の異常現象の波及を阻止できる。
数で２とした。本実施の形態では確率加重とＱｕｉｃｋ
が提案した近似に基づき、画像若しくは音処理による異
常判断結果を正常の場合Ｒi＝０、異常の場合Ｒi＝１と
することにより過去の判断結果を今回の最新判断結果に
結合させることが可能となった。つまり、ｉ個のセンサ
の代わりにｉ回の判断結果を並列に取り扱うことで人間
の特徴抽出過程をモデルとした総合判断が実現できた。
本実施の形態ではi＝５の場合を説明したが、１回の判
断の信頼性が高ければｉを減じ、１回の判断の信頼性が
低ければｉ増やすなどの余地がある。なお、過去の判断
結果は今回の判断に対し直近の連続した過去においてな
された判断結果であることが望ましい。音処理異常の場
合も画像処理異常と同様に、異常と判断されたならば現
在音の周波数分布を表示すると同時にスピーカによりモ
ニタでき、今回の判断指標の表示、過去５回分の判断結
果と総合判断結果を表示する。また、画像のみ或いは音
のみの場合には、一方の表示でも良いし正常であっても
その判断結果及び現在の画像或いは音の原データ及び判
断結果の表示ができる。更に他の実施の形態として今回
の判断結果と過去の判断結果とを同一画面に表示する際
に過去の判断結果から総合判断する場合に各時系列毎に
重みづけを行うことによって、監視対象の想定される異
常の特性に応じた監視機能が実現できる。また、一つの
異常について設計的に関連が有ると考えられる監視対象
部位若しくは監視項目に相当する監視地点を画面上に呼
び出すことにも適用できる。以上述べたように、監視対
象に異常が発見された場合に、その時点での原画像、原
音及び判断結果、過去の判断結果を考慮した総合判断結
果の定量的表現が可能となり、監視機能の信頼性が大幅
に向上する。画像処理、音処理結果の判断指標をモニタ
に表示することにより、判断指標と原データを同時に見
てコンピュータ判断の確認と異常現象の即時確認と異常
に対処する指示が適確になる。経時的な判断結果が監視
地点毎に表示されるので、どのような監視地点の監視対
象がどのような異常を発生しやすいかが明らかになり、
今後のプラントの設計に反映できる。一つの異常発見か
らそれに関連するチエック項目の収集、第２次或いは第
３次の異常現象の波及を阻止できる。
【００１７】
【発明の効果】本発明によれば、異常判断結果の情報と
監視対象の原情報とを同一画面に表示するから判断内容
が明確に把握でき、監視機能の信頼性を向上させる効果
が得られる。また、今回の判断結果に過去の判断結果を
加えて異常判断を行い表示するから判断の信頼性が向上
する効果が得られる。
監視対象の原情報とを同一画面に表示するから判断内容
が明確に把握でき、監視機能の信頼性を向上させる効果
が得られる。また、今回の判断結果に過去の判断結果を
加えて異常判断を行い表示するから判断の信頼性が向上
する効果が得られる。
【図１】本発明の実施の形態の画像の状態判断アルゴリ
ズムを示すフローチャートである。
ズムを示すフローチャートである。
【図２】本発明の実施の形態の表示画面の構成を示す説
明図である。
明図である。
【図３】本発明の実施の形態の異常判断の回数と総合判
断結果との関係を示す図表である。
断結果との関係を示す図表である。
【図４】従来の監視装置の構成を示す説明図である。
【図５】従来の監視装置の画像処理の流れを示すフロー
チャートである。
チャートである。
【図６】従来の監視装置の画像処理の流れを示すフロー
チャートである。
チャートである。
１０１ 監視ロボット １０２ テレビカメラ １０３ マイクロフォン １０４ 異常判断装置 １０５ マンマシン １０６ ロボット制御装置 １０７ 通信装置 １０８ ロボット走行軸 １０９ センサ部水平旋回方向 １１０ センサ部垂直旋回方向 １１１ テレビモニタ
Claims (9)
- 【請求項１】 監視対象の画像を入力する画像入力段
と、入力した前記監視対象の画像から得た輝度を処理し
て前記監視対象の状態を監視する画像処理手段とを有す
る監視装置において、 前記画像処理手段が画像処理した輝度に基づき前記監視
対象が正常か異常かを判断する状態判断手段と、 該状態判断手段が前記監視対象の状態を異常と判断した
場合に判断結果と前記監視対象の原画像とを同一画面に
表示する表示手段とを設けたことを特徴とする監視装
置。 - 【請求項２】 監視対象の画像を入力する画像入力段
と、該画像入力段から入力した前記監視対象の画像から
得た輝度を処理して前記監視対象の状態を監視する画像
処理手段とを有する監視装置において、 前記画像処理手段が画像処理した輝度に基づき前記監視
対象が正常か異常かを判断する状態判断手段と、 該状態判断手段が前記監視対象の状態を異常と判断した
場合に前記監視対象の原画像と、今回の判断結果と、過
去の判断結果とを同一画面に表示する表示手段とを設け
たことを特徴とする監視装置。 - 【請求項３】 監視対象の画像を入力する画像入力段
と、該画像入力段から入力した前記監視対象の画像から
得た輝度を処理して前記監視対象の状態を監視する画像
処理手段とを有する監視装置において、 前記画像処理手段が画像処理した輝度に基づき前記監視
対象が正常か異常かを判断する状態判断手段と、 該状態判断手段が判断した今回の判断結果と過去の判断
結果を加重平均し総合して前記監視対象の状態を判断す
る総合判断手段と、 該総合判断手段が前記監視対象の状態を異常と判断した
場合に前記監視対象の原画像と、今回の判断結果と、過
去の判断結果と、前記総合判断手段による総合判断結果
を同一画面に表示する表示手段とを設けたことを特徴と
する監視装置。 - 【請求項４】 監視対象の音を入力する音入力段と、入
力した前記監視対象の音から周波数分布を得て前記監視
対象の状態を判断する音状態判断手段とを有する監視装
置において、 前記音状態判断手段が前記監視対象の状態を異常と判断
した場合に前記監視対象の音の周波数分布と判断結果と
を同一画面に表示する表示手段とを設けたことを特徴と
する監視装置。 - 【請求項５】 監視対象の音を入力する音入力段と、入
力した前記監視対象の音から周波数分布を得て前記監視
対象の状態を判断する音状態判断手段とを有する監視装
置において、 前記音状態判断手段が前記監視対象の状態を異常と判断
した場合に前記監視対象の音の周波数分布と、今回の判
断結果と、過去の判断結果とを同一画面に表示する表示
手段とを設けたことを特徴とする監視装置。 - 【請求項６】 監視対象の音を入力する音入力段と、入
力した前記監視対象の音から周波数分布を得て前記監視
対象の状態を判断する音状態判断手段とを有する監視装
置において、 前記音状態判断手段が判断した今回の判断結果と過去の
判断結果を加重平均し総合して前記監視対象の状態を判
断する総合判断手段と、 該総合判断手段が前記監視対象の状態を異常と判断した
場合に前記監視対象の音の周波数分布と、今回の判断結
果と、過去の判断結果と、前記総合判断手段による総合
判断結果を同一画面に表示する表示手段とを設けたこと
を特徴とする監視装置。 - 【請求項７】 監視対象の画像を入力する画像入力段
と、入力した前記監視対象の画像から得た輝度を処理し
て前記監視対象の状態を監視する画像処理手段と、監視
対象の音を入力する音入力段と、入力した前記監視対象
の音から周波数分布を得て前記監視対象の状態を判断す
る音状態判断手段とを有する監視装置において、 前記画像処理手段が画像処理した輝度に基づき前記監視
対象が正常か異常かを判断する状態判断手段と、 該状態判断手段が前記監視対象の状態を異常と判断した
場合若しくは前記音状態判断手段が前記監視対象の状態
を異常と判断した場合に、画像処理結果及び音の周波数
分布の両方を今回及び過去の判断結果と共に同一画面に
表示する表示手段とを設けたことを特徴とする監視装
置。 - 【請求項８】 前記総合判断手段は過去の複数の判断結
果を基に人間の特徴抽出過程をモデルとする確率加重手
法により総合判断結果を定量的に評価する手段であるこ
とを特徴とする請求項３または請求項６に記載の監視装
置。 - 【請求項９】 前記過去の判断結果は今回の判断に対し
直近の連続した過去において為された判断の結果である
ことを特徴とする請求項２，３，５，６，７の何れかの
請求項に記載の監視装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP9151824A JPH10340333A (ja) | 1997-06-10 | 1997-06-10 | 監視装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP9151824A JPH10340333A (ja) | 1997-06-10 | 1997-06-10 | 監視装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH10340333A true JPH10340333A (ja) | 1998-12-22 |
Family
ID=15527125
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP9151824A Pending JPH10340333A (ja) | 1997-06-10 | 1997-06-10 | 監視装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH10340333A (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111899520A (zh) * | 2020-07-17 | 2020-11-06 | 蓝谷智慧(北京)能源科技有限公司 | 换电站的监控识别系统和换电站的车辆识别方法 |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH03254000A (ja) * | 1990-03-05 | 1991-11-13 | Tokyo Electric Power Co Inc:The | 異常検知装置 |
| JPH07152984A (ja) * | 1993-11-30 | 1995-06-16 | Mitsubishi Electric Corp | プラント監視方法および装置 |
| JPH07325990A (ja) * | 1994-06-01 | 1995-12-12 | Toshiba Corp | プラント監視装置 |
| JPH0997392A (ja) * | 1995-10-02 | 1997-04-08 | Hitachi Zosen Corp | 異常監視方法およびその装置 |
-
1997
- 1997-06-10 JP JP9151824A patent/JPH10340333A/ja active Pending
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH03254000A (ja) * | 1990-03-05 | 1991-11-13 | Tokyo Electric Power Co Inc:The | 異常検知装置 |
| JPH07152984A (ja) * | 1993-11-30 | 1995-06-16 | Mitsubishi Electric Corp | プラント監視方法および装置 |
| JPH07325990A (ja) * | 1994-06-01 | 1995-12-12 | Toshiba Corp | プラント監視装置 |
| JPH0997392A (ja) * | 1995-10-02 | 1997-04-08 | Hitachi Zosen Corp | 異常監視方法およびその装置 |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111899520A (zh) * | 2020-07-17 | 2020-11-06 | 蓝谷智慧(北京)能源科技有限公司 | 换电站的监控识别系统和换电站的车辆识别方法 |
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