JPH11351842A - 車輪形状計測装置 - Google Patents
車輪形状計測装置Info
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- JPH11351842A JPH11351842A JP16558198A JP16558198A JPH11351842A JP H11351842 A JPH11351842 A JP H11351842A JP 16558198 A JP16558198 A JP 16558198A JP 16558198 A JP16558198 A JP 16558198A JP H11351842 A JPH11351842 A JP H11351842A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 車両の走行中に撮影した車輪の画像に対する
ノイズの影響を除外し、車輪の形状計測を精度良く行う
車輪形状計測装置を提供する。 【解決手段】 第１除外手段は、一の計測点（例えば、
Ｐ1 （ｘ1 ，y1））と他の計測点（例えば、Ｐ2 （ｘ2
，y2）、この場合の基準点）との傾斜θ1 ＝（ｘ2 −
ｘ1 ）／ａを求め、傾斜θ1 が所定値内に入っていない
場合は一の計測点Ｐ1 を除外する。
ノイズの影響を除外し、車輪の形状計測を精度良く行う
車輪形状計測装置を提供する。 【解決手段】 第１除外手段は、一の計測点（例えば、
Ｐ1 （ｘ1 ，y1））と他の計測点（例えば、Ｐ2 （ｘ2
，y2）、この場合の基準点）との傾斜θ1 ＝（ｘ2 −
ｘ1 ）／ａを求め、傾斜θ1 が所定値内に入っていない
場合は一の計測点Ｐ1 を除外する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、本発明は車輪形状
計測装置に関し、特に電車等の車両がレール上を通過す
る間に車輪形状を高精度で計測する車輪形状計測装置に
関する。
計測装置に関し、特に電車等の車両がレール上を通過す
る間に車輪形状を高精度で計測する車輪形状計測装置に
関する。
【０００２】
【従来の技術】図９（Ａ）に示すように、電車等の車両
の車輪１０１はレール接触部（車輪踏面部）である平坦
部１０１ａとフランジ部１０１ｂとを有しており、平坦
部１０１ａおよびフランジ部１０１ｂは車両の走行によ
り、図９（Ｂ）に斜線を付して示した部分が摩耗してく
る。そして、摩耗により生じた車輪の変形量を計測し、
基準溝１０１ｃに対する平坦部１０１ａおよびフランジ
部１０１ｂの高さが基準車輪形状の所定値以上であれ
ば、切削加工により変形部分を修正して再使用し、一
方、平坦部１０１ａおよびフランジ部１０１ｂの高さが
所定値以下の場合には当該車輪を廃棄している。
の車輪１０１はレール接触部（車輪踏面部）である平坦
部１０１ａとフランジ部１０１ｂとを有しており、平坦
部１０１ａおよびフランジ部１０１ｂは車両の走行によ
り、図９（Ｂ）に斜線を付して示した部分が摩耗してく
る。そして、摩耗により生じた車輪の変形量を計測し、
基準溝１０１ｃに対する平坦部１０１ａおよびフランジ
部１０１ｂの高さが基準車輪形状の所定値以上であれ
ば、切削加工により変形部分を修正して再使用し、一
方、平坦部１０１ａおよびフランジ部１０１ｂの高さが
所定値以下の場合には当該車輪を廃棄している。
【０００３】従来、前記車輪摩耗の検査手段としては、
例えば特開平５−５２５３６号公報が提案されている。
この提案は、走行中車両の下側から車輪外周を車輪撮像
手段で撮像し、撮像した画像情報を画像処理手段により
処理し、走行中の車輪の形状を計測するようにしてい
る。
例えば特開平５−５２５３６号公報が提案されている。
この提案は、走行中車両の下側から車輪外周を車輪撮像
手段で撮像し、撮像した画像情報を画像処理手段により
処理し、走行中の車輪の形状を計測するようにしてい
る。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、前述の
如く走行中の車両の車輪を撮影し、画像処理をして車輪
形状を計測すると、車輪のブレーキ，車輪の汚れ，撮像
用の照明の車輪による周囲への反射，車輪の凹凸等に基
づくノイズ（計測に不要な情報）のために、画像上にノ
イズの影響が残ってしまい、高精度の車輪の形状計測が
不可能になるおそれがある。
如く走行中の車両の車輪を撮影し、画像処理をして車輪
形状を計測すると、車輪のブレーキ，車輪の汚れ，撮像
用の照明の車輪による周囲への反射，車輪の凹凸等に基
づくノイズ（計測に不要な情報）のために、画像上にノ
イズの影響が残ってしまい、高精度の車輪の形状計測が
不可能になるおそれがある。
【０００５】そこで、本発明の目的は、車両の走行中に
撮影した車輪の画像に対するノイズの影響を除外し、車
輪の形状計測を精度良く行う車輪形状計測装置を提供す
ることである。
撮影した車輪の画像に対するノイズの影響を除外し、車
輪の形状計測を精度良く行う車輪形状計測装置を提供す
ることである。
【０００６】
【課題を解決するための手段】前記課題を解決するため
に請求項１記載の発明は、車輪輪郭形状を撮影する撮影
手段と、該撮影手段により撮影した画像を前処理する前
処理手段と、該前処理手段で前処理した画像における計
測の際の不要部分を除外する除外手段とを備えたことを
特徴とする。
に請求項１記載の発明は、車輪輪郭形状を撮影する撮影
手段と、該撮影手段により撮影した画像を前処理する前
処理手段と、該前処理手段で前処理した画像における計
測の際の不要部分を除外する除外手段とを備えたことを
特徴とする。
【０００７】請求項１記載の発明によれば、撮影手段は
車輪輪郭形状を撮影する。撮影画像には車輪（輪郭）の
他に車輪のブレーキ，車輪の疵（きず），車輪の汚れ，
車輪による周囲への照明の反射，車輪の凹凸が含まれて
いる。前処理手段は撮影画像を前処理する。前処理とし
て、例えば、輪郭抽出，２値化，スムージング，孤立点
除外等を行い、輪郭部分を抽出し微小面積部の除去処理
をする。このとき前処理で処理しきれずに車輪輪郭以外
にその他の部分が画像上に残ってしまう。車輪の計測は
車輪輪郭部分で行うために、その他の画像が不必要なノ
イズとなり計測の妨げとなる。除外手段でこの不要部分
を除外する。
車輪輪郭形状を撮影する。撮影画像には車輪（輪郭）の
他に車輪のブレーキ，車輪の疵（きず），車輪の汚れ，
車輪による周囲への照明の反射，車輪の凹凸が含まれて
いる。前処理手段は撮影画像を前処理する。前処理とし
て、例えば、輪郭抽出，２値化，スムージング，孤立点
除外等を行い、輪郭部分を抽出し微小面積部の除去処理
をする。このとき前処理で処理しきれずに車輪輪郭以外
にその他の部分が画像上に残ってしまう。車輪の計測は
車輪輪郭部分で行うために、その他の画像が不必要なノ
イズとなり計測の妨げとなる。除外手段でこの不要部分
を除外する。
【０００８】また、請求項２記載の発明は、前記除外手
段は、車輪輪郭上の基準となる一の計測点と該一の計測
点から所定間隔を隔てた他の計測点との傾斜を求め、該
傾斜が所定値を越えた場合には、前記他の計測点を除外
する第１除外手段であることを特徴とする。
段は、車輪輪郭上の基準となる一の計測点と該一の計測
点から所定間隔を隔てた他の計測点との傾斜を求め、該
傾斜が所定値を越えた場合には、前記他の計測点を除外
する第１除外手段であることを特徴とする。
【０００９】請求項２記載の発明によれば、第１除外手
段は、図３に示すように、一の計測点（例えば、Ｐ1
（ｘ1 ，y1））と他の計測点（例えば、Ｐ2 （ｘ2 ，y
2）、この場合における基準点）との傾斜θ1 ＝（ｘ2
−ｘ1 ）／ａを求め、傾斜θ1 が所定値内に入っていな
い場合は該一の計測点Ｐ1 を除外する。
段は、図３に示すように、一の計測点（例えば、Ｐ1
（ｘ1 ，y1））と他の計測点（例えば、Ｐ2 （ｘ2 ，y
2）、この場合における基準点）との傾斜θ1 ＝（ｘ2
−ｘ1 ）／ａを求め、傾斜θ1 が所定値内に入っていな
い場合は該一の計測点Ｐ1 を除外する。
【００１０】また、請求項３記載の発明は、前記除外手
段は、前記前処理手段で処理した画像が２値化画像であ
る場合に、画像における所定方向の１ライン毎に白画像
から黒画像に変わる座標または黒画像から白画像に変わ
る座標を求め（ランデータと称す）、該ランデータ中の
１ラインの最初の座標と最後の座標を有効とすると共
に、中間に存在する白画像または黒画像を除外する第２
除外手段であることを特徴とする。
段は、前記前処理手段で処理した画像が２値化画像であ
る場合に、画像における所定方向の１ライン毎に白画像
から黒画像に変わる座標または黒画像から白画像に変わ
る座標を求め（ランデータと称す）、該ランデータ中の
１ラインの最初の座標と最後の座標を有効とすると共
に、中間に存在する白画像または黒画像を除外する第２
除外手段であることを特徴とする。
【００１１】請求項３記載の発明によれば、第２除外手
段は、図４に示すように、画像における所定方向の１ラ
イン毎に白画像から黒画像に変わる座標（例えば、Ｑ2
の座標）、または黒画像から白画像に変わる座標（例え
ば、Ｑ1 の座標）を求め（ランデータと称す）、１ライ
ンの最初の座標（例えば、Ｑ1 の座標）と最後の座標
（例えば、Ｑ2 の座標）を有効とすると共に、中間に存
在する白画像または黒画像（例えば、１０ａ）を除外す
る。
段は、図４に示すように、画像における所定方向の１ラ
イン毎に白画像から黒画像に変わる座標（例えば、Ｑ2
の座標）、または黒画像から白画像に変わる座標（例え
ば、Ｑ1 の座標）を求め（ランデータと称す）、１ライ
ンの最初の座標（例えば、Ｑ1 の座標）と最後の座標
（例えば、Ｑ2 の座標）を有効とすると共に、中間に存
在する白画像または黒画像（例えば、１０ａ）を除外す
る。
【００１２】また、請求項４記載の発明は、前記第２除
外手段により求めたランデータの連続性に基づいて不要
部分を除外する第３除外手段を備えたことを特徴とす
る。
外手段により求めたランデータの連続性に基づいて不要
部分を除外する第３除外手段を備えたことを特徴とす
る。
【００１３】請求項４記載の発明によれば、第３除外手
段は、図４に示すように、白画像から黒画像に変わる最
後の座標の連続性を調べる（例えば、Ｑ2 〜Ｑ11の長い
部分）。この部分（Ｑ2 〜Ｑ11）の長さは、ブレーキ８
やノイズ９の輪郭部分（これらはいずれも短い）より明
らかに長いので、ブレーキ８等の不要部分を除外でき
る。
段は、図４に示すように、白画像から黒画像に変わる最
後の座標の連続性を調べる（例えば、Ｑ2 〜Ｑ11の長い
部分）。この部分（Ｑ2 〜Ｑ11）の長さは、ブレーキ８
やノイズ９の輪郭部分（これらはいずれも短い）より明
らかに長いので、ブレーキ８等の不要部分を除外でき
る。
【００１４】また、請求項５記載の発明は、前記除外手
段は、前記前処理手段で処理した画像が２値化画像であ
る場合に、該２値化画像の２値化の境界部の画素を起点
として、当該画素に隣接する画素を非画素部分を所定方
向に見ながら順次サーチし、このサーチした画素の方向
をベクトルで表し、予め定めた方向の基準値内のベクト
ルのみを有効とし、基準値外のベクトルを除外する第４
除外手段であることを特徴とする。
段は、前記前処理手段で処理した画像が２値化画像であ
る場合に、該２値化画像の２値化の境界部の画素を起点
として、当該画素に隣接する画素を非画素部分を所定方
向に見ながら順次サーチし、このサーチした画素の方向
をベクトルで表し、予め定めた方向の基準値内のベクト
ルのみを有効とし、基準値外のベクトルを除外する第４
除外手段であることを特徴とする。
【００１５】請求項５記載の発明によれば、第４除外手
段は、図５に示すように、２値化の境界部の画素（例え
ば、２１ａ）を起点として、当該画素に隣接する画素
（２１ａの左横の画素）を非画素部分（白画像）を所定
方向（左方向）に見ながら順次サーチし、このサーチし
た画素の方向をベクトルで表し、予め定めた方向の基準
値内のベクトルのみを有効とし、基準値外のベクトルを
除外する（例えば、左上りのベクトル（太い矢印）のみ
を有効とし、左下がりや右上りや垂直上りのベクトル
（細い矢印）を無効とする）。
段は、図５に示すように、２値化の境界部の画素（例え
ば、２１ａ）を起点として、当該画素に隣接する画素
（２１ａの左横の画素）を非画素部分（白画像）を所定
方向（左方向）に見ながら順次サーチし、このサーチし
た画素の方向をベクトルで表し、予め定めた方向の基準
値内のベクトルのみを有効とし、基準値外のベクトルを
除外する（例えば、左上りのベクトル（太い矢印）のみ
を有効とし、左下がりや右上りや垂直上りのベクトル
（細い矢印）を無効とする）。
【００１６】また、請求項６記載の発明は、前記除外手
段は、前記前処理手段で前処理した画像における車輪輪
郭上の直線近似可能部に最小自乗法を用いて回帰直線を
求め、該回帰直線に対して所定値以上離れた画素を除外
する第５除外手段であることを特徴とする。
段は、前記前処理手段で前処理した画像における車輪輪
郭上の直線近似可能部に最小自乗法を用いて回帰直線を
求め、該回帰直線に対して所定値以上離れた画素を除外
する第５除外手段であることを特徴とする。
【００１７】請求項６記載の発明によれば、第５除外手
段は、図６に示すように、車輪輪郭上の直線近似可能部
（例えば、車輪踏面部分，フランジ内側，フランジ外
側）に最小自乗法を用いて回帰直線（例えば、Ｌ4 ，Ｌ
5 ，Ｌ6 ）を求め、該回帰直線に対して所定値以上離れ
た画素（例えば、Ｑ31）を除外する。
段は、図６に示すように、車輪輪郭上の直線近似可能部
（例えば、車輪踏面部分，フランジ内側，フランジ外
側）に最小自乗法を用いて回帰直線（例えば、Ｌ4 ，Ｌ
5 ，Ｌ6 ）を求め、該回帰直線に対して所定値以上離れ
た画素（例えば、Ｑ31）を除外する。
【００１８】また、請求項７記載の発明によれば、前記
除外手段は、前記前処理手段で前処理した画像における
車輪輪郭上の２次曲線近似可能部に最小自乗法を用いて
回帰２次曲線を求め、該回帰２次曲線に対して所定値以
上離れた画素を除外する第６除外手段であることを特徴
とする。
除外手段は、前記前処理手段で前処理した画像における
車輪輪郭上の２次曲線近似可能部に最小自乗法を用いて
回帰２次曲線を求め、該回帰２次曲線に対して所定値以
上離れた画素を除外する第６除外手段であることを特徴
とする。
【００１９】請求項７記載の発明によれば、第６除外手
段は、図７（Ａ），（Ｂ）に示すように、車輪輪郭上の
２次曲線近似可能部（例えば、符号あと符号Ｂの部分）
に最小自乗法を用いて回帰２次曲線を求め、該回帰２次
曲線に対して所定値以上離れた画素（異常点）を除外す
る。
段は、図７（Ａ），（Ｂ）に示すように、車輪輪郭上の
２次曲線近似可能部（例えば、符号あと符号Ｂの部分）
に最小自乗法を用いて回帰２次曲線を求め、該回帰２次
曲線に対して所定値以上離れた画素（異常点）を除外す
る。
【００２０】また、請求項８記載の発明は、前記除外手
段は、前記前処理手段で前処理した画像が２値化画像で
ある場合に、車輪輪郭部を構成する画素の内、近隣の複
数個の画素の平均値を不要部分除外後の車輪輪郭とする
第７除外手段であることを特徴とする。
段は、前記前処理手段で前処理した画像が２値化画像で
ある場合に、車輪輪郭部を構成する画素の内、近隣の複
数個の画素の平均値を不要部分除外後の車輪輪郭とする
第７除外手段であることを特徴とする。
【００２１】請求項８記載の発明によれば、第７除外手
段は、図８に示すように、車輪輪郭部を構成する画素
（例えば、Ｑ41，Ｑ42，Ｑ43，〜等）の内、近隣の複数
個の画素の平均値（例えば、Ｑ41とＱ42とＱ43との平均
値＝Ｑ44）を不要分除外後の車輪輪郭とする。
段は、図８に示すように、車輪輪郭部を構成する画素
（例えば、Ｑ41，Ｑ42，Ｑ43，〜等）の内、近隣の複数
個の画素の平均値（例えば、Ｑ41とＱ42とＱ43との平均
値＝Ｑ44）を不要分除外後の車輪輪郭とする。
【００２２】
【発明の実施の形態】以下、本発明の実施形態例を図面
に基づいて説明する。
に基づいて説明する。
【００２３】図１は車輪輪郭を撮影するためのシステム
の構成図である。
の構成図である。
【００２４】図１に示すように、レール２の側面部には
照明４およびＣＣＤカメラ３が電車の車輪１のレールと
の接触面を照射・撮影するように配置されると共に、車
輪１の先端がＣＣＤカメラ３の位置に到達したときに車
輪１を検出するためのセンサ５が配置されている。車輪
１の到達をセンサ５が検出し、その検出信号に基づいて
照明４が発光して撮影が行なわれる。
照明４およびＣＣＤカメラ３が電車の車輪１のレールと
の接触面を照射・撮影するように配置されると共に、車
輪１の先端がＣＣＤカメラ３の位置に到達したときに車
輪１を検出するためのセンサ５が配置されている。車輪
１の到達をセンサ５が検出し、その検出信号に基づいて
照明４が発光して撮影が行なわれる。
【００２５】撮影された画像は画像処理装置Ｇに送ら
れ、車輪１の輪郭抽出，２値化，該２値化画像のエッジ
の平滑化であるスムージング，孤立点除外等の前処理が
行われた後、図２に示す前処理画像６が得られる。ま
た、画像処理装置Ｇは、以下に説明するノイズ（計測の
際に邪魔になる不要情報）を除外する機能も有する。
れ、車輪１の輪郭抽出，２値化，該２値化画像のエッジ
の平滑化であるスムージング，孤立点除外等の前処理が
行われた後、図２に示す前処理画像６が得られる。ま
た、画像処理装置Ｇは、以下に説明するノイズ（計測の
際に邪魔になる不要情報）を除外する機能も有する。
【００２６】該前処理画像６には、車輪１以外に計測不
要のブレーキ８や撮影時の車輪１の状態（例えば、撮影
用照明の乱反射、車輪の汚れ等）により画像処理（前処
理）では処理仕切れない部分がノイズ９となって現れて
いる。このノイズ９は、車輪形状を計測するときの妨げ
となり、誤差の要因となる。
要のブレーキ８や撮影時の車輪１の状態（例えば、撮影
用照明の乱反射、車輪の汚れ等）により画像処理（前処
理）では処理仕切れない部分がノイズ９となって現れて
いる。このノイズ９は、車輪形状を計測するときの妨げ
となり、誤差の要因となる。
【００２７】このノイズの影響を少なくして車輪形状を
計測する手段を次に示す。
計測する手段を次に示す。
【００２８】（１）第１実施形態例 本実施形態例は、実際に計測の対象となる部分だけに限
定する場合である。
定する場合である。
【００２９】図３に示すように、車輪部分の内、実際に
計測しようとする箇所（点）を通過するラインをＬ1 と
する。このラインＬ1 の車輪輪郭部分との交点Ｐ1 と、
該ラインＬ1 に平行で両側に一定距離ａだけ離れたライ
ンＬ2 ，Ｌ3 のそれぞれの車輪輪郭部分との交点（座
標）Ｐ2 ，Ｐ3 を見つける。
計測しようとする箇所（点）を通過するラインをＬ1 と
する。このラインＬ1 の車輪輪郭部分との交点Ｐ1 と、
該ラインＬ1 に平行で両側に一定距離ａだけ離れたライ
ンＬ2 ，Ｌ3 のそれぞれの車輪輪郭部分との交点（座
標）Ｐ2 ，Ｐ3 を見つける。
【００３０】次に、Ｌ1 と車輪輪郭との交点Ｐ1 （ｘ1
，ｙ1 ）、Ｌ2 との交点Ｐ2 （ｘ2，ｙ2 ）、Ｌ3 との
交点Ｐ3 （ｘ3 ，ｙ3 ）の間において、各交点間の傾き
θ1，θ2 ，θ3 を求め［θ1 ＝（ｘ2 −ｘ1 ）／ａ、
θ2 ＝（ｘ1 −ｘ3 ）／ａ、θ3 ＝（ｘ2 −ｘ3 ）／２
ａ］、これら傾きが所定の規格値内にあるかどうかを調
べ、Ｐ1 ，Ｐ2 ，Ｐ3 の内いずれかを次のようにして計
測値として採用する。
，ｙ1 ）、Ｌ2 との交点Ｐ2 （ｘ2，ｙ2 ）、Ｌ3 との
交点Ｐ3 （ｘ3 ，ｙ3 ）の間において、各交点間の傾き
θ1，θ2 ，θ3 を求め［θ1 ＝（ｘ2 −ｘ1 ）／ａ、
θ2 ＝（ｘ1 −ｘ3 ）／ａ、θ3 ＝（ｘ2 −ｘ3 ）／２
ａ］、これら傾きが所定の規格値内にあるかどうかを調
べ、Ｐ1 ，Ｐ2 ，Ｐ3 の内いずれかを次のようにして計
測値として採用する。
【００３１】即ち、図３では、Ｐ1 が車輪１の輪郭上の
欠けの部分に存在し、Ｐ2 とＰ1 、Ｐ1 とＰ3 の傾きが
規格値より外れ、Ｐ2 とＰ3 の傾きが規格値内にあると
仮定すると、交点Ｐ1 を除外し、Ｐ2 とＰ3 の中心｛座
標［（ｘ2 ＋ｘ3 ）／２，（ｙ2 ＋ｙ3 ）／２］｝を補
正後の計測点とすることにより、ノイズである欠けによ
る影響を除外することができる。同様に、Ｐ2 またはＰ
3 にノイズがあった場合（θ1 またはθ2 が規格値を外
れた場合）は、Ｐ1 を計測点とすることによりノイズを
除外することができる。
欠けの部分に存在し、Ｐ2 とＰ1 、Ｐ1 とＰ3 の傾きが
規格値より外れ、Ｐ2 とＰ3 の傾きが規格値内にあると
仮定すると、交点Ｐ1 を除外し、Ｐ2 とＰ3 の中心｛座
標［（ｘ2 ＋ｘ3 ）／２，（ｙ2 ＋ｙ3 ）／２］｝を補
正後の計測点とすることにより、ノイズである欠けによ
る影響を除外することができる。同様に、Ｐ2 またはＰ
3 にノイズがあった場合（θ1 またはθ2 が規格値を外
れた場合）は、Ｐ1 を計測点とすることによりノイズを
除外することができる。
【００３２】この方法の場合、ラインＬ1 を中心とする
上下に長さａの範囲に存在するノイズの影響を除外する
ことができる。
上下に長さａの範囲に存在するノイズの影響を除外する
ことができる。
【００３３】この方法によれば、輪郭全体を見るのでは
なく、実際に計測する部分の付近のみを計測するので、
高速に計測を行うことができる。
なく、実際に計測する部分の付近のみを計測するので、
高速に計測を行うことができる。
【００３４】（２）第２実施形態例 本実施形態例は、画像のランデータ（白画像から黒画像
または黒画像から白画像に変わる座標のデータ）を、ハ
ード処理により先に求めておき、このランデータに基づ
きノイズを除外する場合である。
または黒画像から白画像に変わる座標のデータ）を、ハ
ード処理により先に求めておき、このランデータに基づ
きノイズを除外する場合である。
【００３５】図４に示すように、ある方向の１ライン毎
のランデータ（この場合ｘ方向）の座標の内、黒画像か
ら白画像に変わる最初の座標（例えば、Ｑ1 点の座標）
と白画像から黒画像に変わる最後の座標（例えば、Ｑ2
点の座標）を有効とすることにより、車輪内部にあるノ
イズ１０ａを無視する。
のランデータ（この場合ｘ方向）の座標の内、黒画像か
ら白画像に変わる最初の座標（例えば、Ｑ1 点の座標）
と白画像から黒画像に変わる最後の座標（例えば、Ｑ2
点の座標）を有効とすることにより、車輪内部にあるノ
イズ１０ａを無視する。
【００３６】但し、輪郭部より外側にノイズ１１が存在
する場合、前述の方法ではＱ21点とＱ22点の白画像が有
効となって誤差を生み出すので、或る設定値以下の小さ
いランデータを捨てる条件を付けることによりノイズの
除外ができる。
する場合、前述の方法ではＱ21点とＱ22点の白画像が有
効となって誤差を生み出すので、或る設定値以下の小さ
いランデータを捨てる条件を付けることによりノイズの
除外ができる。
【００３７】また、白画像から黒画像に変わる最後の座
標の連続性を調べる（例えば、Ｑ2〜Ｑ11の長い部
分）。一方、ブレーキ８やノイズ９の輪郭部分はいずれ
も短いので、本来の輪郭（例えば、Ｑ2 〜Ｑ11）と不要
部分との判別が可能になり、ノイズ等の不要部分を除外
することができる。
標の連続性を調べる（例えば、Ｑ2〜Ｑ11の長い部
分）。一方、ブレーキ８やノイズ９の輪郭部分はいずれ
も短いので、本来の輪郭（例えば、Ｑ2 〜Ｑ11）と不要
部分との判別が可能になり、ノイズ等の不要部分を除外
することができる。
【００３８】この方法は、ハード処理により前もってラ
ンデータを求めておくことができるので、高速処理が行
える。
ンデータを求めておくことができるので、高速処理が行
える。
【００３９】（３）第３実施形態例 本実施形態例は、車輪輪郭上を次に説明するチェイン符
号によりサーチする方法である。
号によりサーチする方法である。
【００４０】図５（Ａ）に示すように、前処理後の画像
２１において、右下の画像端２１ａから１画素毎にその
画素に隣接する画素をサーチして（白画像を左手に見な
がら境界追跡）、車輪輪郭を表す画素を見つけて進み、
以下同様に順次車輪間隔を現す画素を見つけ（チエイン
符号）、１画素毎に次に進む画素の進行方向をベクトル
で表し（矢印で示す）、有効とするベクトル（太い矢
印）のみを抜き出し、残りのベクトル（細い矢印）を除
外することによりノイズ除外を行う。
２１において、右下の画像端２１ａから１画素毎にその
画素に隣接する画素をサーチして（白画像を左手に見な
がら境界追跡）、車輪輪郭を表す画素を見つけて進み、
以下同様に順次車輪間隔を現す画素を見つけ（チエイン
符号）、１画素毎に次に進む画素の進行方向をベクトル
で表し（矢印で示す）、有効とするベクトル（太い矢
印）のみを抜き出し、残りのベクトル（細い矢印）を除
外することによりノイズ除外を行う。
【００４１】例えば、図５（Ｃ）は、現在の進行方向に
対する、サーチ方向の優先順位を示す。ここでは、の
画素からの画素方向に進んでいると仮定すると、サー
チはの画素から行う（前述の如く白画素を左手に見な
がら境界追跡するルールなので）。
対する、サーチ方向の優先順位を示す。ここでは、の
画素からの画素方向に進んでいると仮定すると、サー
チはの画素から行う（前述の如く白画素を左手に見な
がら境界追跡するルールなので）。
【００４２】以上のようにして車輪輪郭上を順次サーチ
し、これが終了したら、図５（Ｂ）に示す、「左上り又
は水平方向」のベクトルのみを有効として残し、その他
は無効とする（有効なベクトルを太い矢印で示し、無効
なベクトルを細い矢印で示す）。そして、輪郭上の連続
性を見たときに孤立して存在する或る長さの部分は無効
とし（符号９で示す）、輪郭の切れた部分で近い座標同
士を結ぶことにより（２１ｂと２１ｃとを結ぶ）ノイズ
の影響を少なくすることができる。
し、これが終了したら、図５（Ｂ）に示す、「左上り又
は水平方向」のベクトルのみを有効として残し、その他
は無効とする（有効なベクトルを太い矢印で示し、無効
なベクトルを細い矢印で示す）。そして、輪郭上の連続
性を見たときに孤立して存在する或る長さの部分は無効
とし（符号９で示す）、輪郭の切れた部分で近い座標同
士を結ぶことにより（２１ｂと２１ｃとを結ぶ）ノイズ
の影響を少なくすることができる。
【００４３】（４）第４実施形態例 図６に示すように、車輪の輪郭の内、直線近似可能な部
分を幾つかに分け（車輪踏面部、車輪フランジ内側、フ
ランジ外側）、計測する部分に最小自乗法を用いて回帰
直線Ｌ4 ，Ｌ5 ，Ｌ6 を引き、その直線から設定値以上
離れた点（例えば、Ｑ31）を除外することにより、ノイ
ズの影響を少なくする。
分を幾つかに分け（車輪踏面部、車輪フランジ内側、フ
ランジ外側）、計測する部分に最小自乗法を用いて回帰
直線Ｌ4 ，Ｌ5 ，Ｌ6 を引き、その直線から設定値以上
離れた点（例えば、Ｑ31）を除外することにより、ノイ
ズの影響を少なくする。
【００４４】（５）第５実施形態例 図７に示すように、車輪の輪郭を部分的に分け（例え
ば、車輪踏面部と車輪フランジ内側との境界部分Ａ、フ
ランジ頂点部分Ｂ）、その部分毎に最小自乗法で回帰曲
線（２次曲線）を引き、その曲線から設定値以上離れた
点を除外することにより、ノイズの影響を少なくする。
ば、車輪踏面部と車輪フランジ内側との境界部分Ａ、フ
ランジ頂点部分Ｂ）、その部分毎に最小自乗法で回帰曲
線（２次曲線）を引き、その曲線から設定値以上離れた
点を除外することにより、ノイズの影響を少なくする。
【００４５】（６）第６実施形態例 図８に示すように、車輪の輪郭上を数ライン毎（例え
ば、ｘ方向に３ライン分ＬY1，ＬY2，ＬY3を捉える）に
ｙ方向の移動平均を取り、その平均を先の数ラインの中
心（ＬY2）に置き順次進んでいく。
ば、ｘ方向に３ライン分ＬY1，ＬY2，ＬY3を捉える）に
ｙ方向の移動平均を取り、その平均を先の数ラインの中
心（ＬY2）に置き順次進んでいく。
【００４６】即ち、ラインＬY1についてはＬX1（符号Ｑ
41）を採り、ラインＬY2についてはＬX3（符号Ｑ42）を
採り、ラインＬY3についてはＬX2（符号Ｑ43）を採っ
て、これらの平均を取る［（ＬX1＋ＬX3＋ＬX2）／３＝
ＬX2］。この平均値ＬX2を３ラインの中心（ＬY2）の値
Ｑ44とする。
41）を採り、ラインＬY2についてはＬX3（符号Ｑ42）を
採り、ラインＬY3についてはＬX2（符号Ｑ43）を採っ
て、これらの平均を取る［（ＬX1＋ＬX3＋ＬX2）／３＝
ＬX2］。この平均値ＬX2を３ラインの中心（ＬY2）の値
Ｑ44とする。
【００４７】以下、同様にＱ45，Ｑ46，Ｑ47，Ｑ48〜と
いうようにして（幅の狭いハッチングで示す）、車輪輪
郭を近似させ、輪郭上のノイズの影響を少なくする。
いうようにして（幅の狭いハッチングで示す）、車輪輪
郭を近似させ、輪郭上のノイズの影響を少なくする。
【００４８】
【発明の効果】以上説明したように各請求項記載の発明
によれば、各種の不要部分の除外手段により前処理した
計測対象の画像における不要部分（ノイズ）を除外して
いるので、正確な車輪形状の計測を行うことができる。
によれば、各種の不要部分の除外手段により前処理した
計測対象の画像における不要部分（ノイズ）を除外して
いるので、正確な車輪形状の計測を行うことができる。
【図１】本発明を適用するシステムの構成図である。
【図２】同システムで撮影した画像の前処理画像を示す
図である。
図である。
【図３】第１実施形態例の説明図である。
【図４】第２実施形態例の説明図である。
【図５】第３実施形態例の説明図である。
【図６】第４実施形態例の説明図である。
【図７】第５実施形態例の説明図である。
【図８】第６実施形態例の説明図である。
【図９】車両の車輪の輪郭形状および摩耗を説明する図
である。
である。
Ｇ 画像処理部（除外手段） １ 車輪 ２ レール ３ ＣＣＤカメラ（撮影手段） ４ 照明 ５ 車輪検知用センサ ６ 前処理を済ませた画像 ７ 画像上の車輪輪郭部分 ８ 画像上に残ったブレーキ ９ 画像上のノイズ １０ 車輪画像内に残るノイズ １１ ランデータの小さいサイズ ２１ 画像
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 畑 仁司 東京都府中市晴美町２丁目24番地の１ 東 芝エフエーシステムエンジニアリング株式 会社内 (72)発明者 小湊 宏 東京都府中市東芝町１番地 株式会社東芝 府中工場内
Claims (8)
- 【請求項１】 車輪輪郭形状を撮影する撮影手段と、 該撮影手段により撮影した画像を前処理する前処理手段
と、 該前処理手段で前処理した画像における計測の際の不要
部分を除外する除外手段とを備えたことを特徴とする車
輪形状計測装置。 - 【請求項２】 前記除外手段は、車輪輪郭上の基準とな
る一の計測点と該一の計測点から所定間隔を隔てた他の
計測点との傾斜を求め、該傾斜が所定値を越えた場合に
は、前記他の計測点を除外する第１除外手段であること
を特徴とする請求項１記載の車輪形状計測装置。 - 【請求項３】 前記除外手段は、前記前処理手段で処理
した画像が２値化画像である場合に、画像における所定
方向の１ライン毎に白画像から黒画像に変わる座標また
は黒画像から白画像に変わる座標を求め（ランデータと
称す）、該ランデータ中の１ラインの最初の座標と最後
の座標を有効とすると共に、中間に存在する白画像また
は黒画像を除外する第２除外手段であることを特徴とす
る請求項１記載の車輪形状計測装置。 - 【請求項４】 前記第２除外手段により求めたランデー
タの連続性に基づいて不要部分を除外する第３除外手段
を備えたことを特徴とする請求項３記載の車輪形状計測
装置。 - 【請求項５】 前記除外手段は、前記前処理手段で処理
した画像が２値化画像である場合に、該２値化画像の２
値化の境界部の画素を起点として、当該画素に隣接する
画素を非画素部分を所定方向に見ながら順次サーチし、
このサーチした画素の方向をベクトルで表し、予め定め
た方向の基準値内のベクトルのみを有効とし、基準値外
のベクトルを除外する第４除外手段であることを特徴と
する請求項１記載の車輪形状計測装置。 - 【請求項６】 前記除外手段は、前記前処理手段で前処
理した画像における車輪輪郭上の直線近似可能部に最小
自乗法を用いて回帰直線を求め、該回帰直線に対して所
定値以上離れた画素を除外する第５除外手段であること
を特徴とする請求項１記載の車輪形状計測装置。 - 【請求項７】 前記除外手段は、前記前処理手段で前処
理した画像における車輪輪郭上の２次曲線近似可能部に
最小自乗法を用いて回帰２次曲線を求め、該回帰２次曲
線に対して所定値以上離れた画素を除外する第６除外手
段であることを特徴とする請求項１記載の車輪形状計測
装置。 - 【請求項８】 前記除外手段は、前記前処理手段で前処
理した画像が２値化画像である場合に、車輪輪郭部を構
成する画素の内、近隣の複数個の画素の平均値を不要部
分除外後の車輪輪郭とする第７除外手段であることを特
徴とする請求項１記載の車輪形状計測装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP16558198A JPH11351842A (ja) | 1998-06-12 | 1998-06-12 | 車輪形状計測装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP16558198A JPH11351842A (ja) | 1998-06-12 | 1998-06-12 | 車輪形状計測装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH11351842A true JPH11351842A (ja) | 1999-12-24 |
Family
ID=15815085
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP16558198A Pending JPH11351842A (ja) | 1998-06-12 | 1998-06-12 | 車輪形状計測装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH11351842A (ja) |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2010091514A (ja) * | 2008-10-10 | 2010-04-22 | Nippon Steel Corp | 表面欠陥検査システム、方法及びプログラム |
| US8718321B2 (en) | 2006-08-16 | 2014-05-06 | Cortexica Vision Systems Limited | Method of image processing |
| JP2016097431A (ja) * | 2014-11-25 | 2016-05-30 | Ｊｆｅスチール株式会社 | 鋼板形状検出装置及びその方法、鋼板圧延方法、鋼板製造方法 |
| CN107246850A (zh) * | 2017-05-27 | 2017-10-13 | 广州地铁集团有限公司 | 基于既有轮廓线的轮对踏面轮廓曲线补合方法 |
| WO2021084576A1 (ja) * | 2019-10-28 | 2021-05-06 | 三菱電機株式会社 | ブレーキ制御装置およびブレーキ制御方法 |
-
1998
- 1998-06-12 JP JP16558198A patent/JPH11351842A/ja active Pending
Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US8718321B2 (en) | 2006-08-16 | 2014-05-06 | Cortexica Vision Systems Limited | Method of image processing |
| US9424486B2 (en) | 2006-08-16 | 2016-08-23 | Cortexica Vision Systems Limited | Method of image processing |
| JP2010091514A (ja) * | 2008-10-10 | 2010-04-22 | Nippon Steel Corp | 表面欠陥検査システム、方法及びプログラム |
| JP2016097431A (ja) * | 2014-11-25 | 2016-05-30 | Ｊｆｅスチール株式会社 | 鋼板形状検出装置及びその方法、鋼板圧延方法、鋼板製造方法 |
| CN107246850A (zh) * | 2017-05-27 | 2017-10-13 | 广州地铁集团有限公司 | 基于既有轮廓线的轮对踏面轮廓曲线补合方法 |
| CN107246850B (zh) * | 2017-05-27 | 2020-02-14 | 广州地铁集团有限公司 | 基于既有轮廓线的轮对踏面轮廓曲线补合方法 |
| WO2021084576A1 (ja) * | 2019-10-28 | 2021-05-06 | 三菱電機株式会社 | ブレーキ制御装置およびブレーキ制御方法 |
| JPWO2021084576A1 (ja) * | 2019-10-28 | 2021-05-06 |
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