JPWO2012153649A1 - Glass melting furnace monitoring method, glass melting furnace operating method, glass melting furnace monitoring system - Google Patents
Glass melting furnace monitoring method, glass melting furnace operating method, glass melting furnace monitoring system Download PDFInfo
- Publication number
- JPWO2012153649A1 JPWO2012153649A1 JP2013513979A JP2013513979A JPWO2012153649A1 JP WO2012153649 A1 JPWO2012153649 A1 JP WO2012153649A1 JP 2013513979 A JP2013513979 A JP 2013513979A JP 2013513979 A JP2013513979 A JP 2013513979A JP WO2012153649 A1 JPWO2012153649 A1 JP WO2012153649A1
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- image
- background
- melting furnace
- glass melting
- observation data
- 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
- 239000011521 glass Substances 0.000 title claims abstract description 206
- 238000002844 melting Methods 0.000 title claims abstract description 169
- 230000008018 melting Effects 0.000 title claims abstract description 169
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 126
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 title claims abstract description 51
- 238000011017 operating method Methods 0.000 title description 5
- 230000008569 process Effects 0.000 claims abstract description 77
- 239000002994 raw material Substances 0.000 claims abstract description 63
- 239000007788 liquid Substances 0.000 claims abstract description 40
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 75
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 claims description 70
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 52
- 239000006060 molten glass Substances 0.000 claims description 21
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 claims description 17
- 238000005352 clarification Methods 0.000 claims description 14
- 239000000284 extract Substances 0.000 claims description 10
- 238000010583 slow cooling Methods 0.000 claims description 9
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 8
- 238000001816 cooling Methods 0.000 claims description 2
- 230000007717 exclusion Effects 0.000 claims 7
- 230000000875 corresponding effect Effects 0.000 description 115
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 90
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 24
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 23
- 239000000843 powder Substances 0.000 description 19
- 230000008859 change Effects 0.000 description 18
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 description 15
- 238000011144 upstream manufacturing Methods 0.000 description 15
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 12
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 11
- 239000002131 composite material Substances 0.000 description 9
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 9
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 9
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 9
- 238000002485 combustion reaction Methods 0.000 description 6
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 6
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 5
- 238000007664 blowing Methods 0.000 description 5
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 5
- 238000010438 heat treatment Methods 0.000 description 5
- 238000004090 dissolution Methods 0.000 description 4
- 239000000463 material Substances 0.000 description 4
- 238000004140 cleaning Methods 0.000 description 3
- 230000003111 delayed effect Effects 0.000 description 3
- 238000009795 derivation Methods 0.000 description 3
- 238000007667 floating Methods 0.000 description 3
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 3
- 239000000155 melt Substances 0.000 description 3
- 238000000491 multivariate analysis Methods 0.000 description 3
- 238000000513 principal component analysis Methods 0.000 description 3
- ATJFFYVFTNAWJD-UHFFFAOYSA-N Tin Chemical compound [Sn] ATJFFYVFTNAWJD-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 239000011449 brick Substances 0.000 description 2
- 238000005520 cutting process Methods 0.000 description 2
- 230000000994 depressogenic effect Effects 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 239000006260 foam Substances 0.000 description 2
- 239000000446 fuel Substances 0.000 description 2
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 2
- 238000000465 moulding Methods 0.000 description 2
- 238000005498 polishing Methods 0.000 description 2
- 238000002203 pretreatment Methods 0.000 description 2
- 238000006124 Pilkington process Methods 0.000 description 1
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 1
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 1
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 1
- 230000002596 correlated effect Effects 0.000 description 1
- 239000006063 cullet Substances 0.000 description 1
- 238000007599 discharging Methods 0.000 description 1
- 238000006073 displacement reaction Methods 0.000 description 1
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 1
- 230000002349 favourable effect Effects 0.000 description 1
- 238000005816 glass manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 1
- 238000003908 quality control method Methods 0.000 description 1
- 238000000611 regression analysis Methods 0.000 description 1
- 230000000630 rising effect Effects 0.000 description 1
- 238000010187 selection method Methods 0.000 description 1
- 238000000926 separation method Methods 0.000 description 1
- 238000003786 synthesis reaction Methods 0.000 description 1
- 230000036962 time dependent Effects 0.000 description 1
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- C—CHEMISTRY; METALLURGY
- C03—GLASS; MINERAL OR SLAG WOOL
- C03B—MANUFACTURE, SHAPING, OR SUPPLEMENTARY PROCESSES
- C03B5/00—Melting in furnaces; Furnaces so far as specially adapted for glass manufacture
- C03B5/16—Special features of the melting process; Auxiliary means specially adapted for glass-melting furnaces
- C03B5/24—Automatically regulating the melting process
-
- C—CHEMISTRY; METALLURGY
- C03—GLASS; MINERAL OR SLAG WOOL
- C03B—MANUFACTURE, SHAPING, OR SUPPLEMENTARY PROCESSES
- C03B5/00—Melting in furnaces; Furnaces so far as specially adapted for glass manufacture
- C03B5/16—Special features of the melting process; Auxiliary means specially adapted for glass-melting furnaces
-
- C—CHEMISTRY; METALLURGY
- C03—GLASS; MINERAL OR SLAG WOOL
- C03B—MANUFACTURE, SHAPING, OR SUPPLEMENTARY PROCESSES
- C03B5/00—Melting in furnaces; Furnaces so far as specially adapted for glass manufacture
- C03B5/04—Melting in furnaces; Furnaces so far as specially adapted for glass manufacture in tank furnaces
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T1/00—General purpose image data processing
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
- G06T7/0004—Industrial image inspection
- G06T7/001—Industrial image inspection using an image reference approach
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Organic Chemistry (AREA)
- Materials Engineering (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Waste-Gas Treatment And Other Accessory Devices For Furnaces (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
ガラス溶融炉内の一定領域の観察を良好に継続することができるガラス溶融炉内監視方法を提供する。ガラス溶融炉内に設けられた基準パターンと、溶解したガラス原料の液面における一定範囲とを含む画像を撮影する。そして、撮影された画像内から、画像内に写された基準パターンに基づいて、一定範囲に該当する領域を抽出する。次に、複数の画像から抽出された複数の抽出画像に基づいて、バッチ山の背景となる背景画像を作成する。そして、抽出画像の画素の輝度値から、背景画像における対応画素の輝度値を減算する処理を画素毎に行うことで、バッチ山および背景が写った状態の抽出画像から背景を除外した背景除外画像を生成する。そして、背景除外画像に基づいて、バッチ山に関する観察データを算出する。Provided is a monitoring method in a glass melting furnace capable of favorably continuing observation of a certain region in the glass melting furnace. An image including a reference pattern provided in the glass melting furnace and a certain range on the liquid surface of the melted glass raw material is taken. Then, an area corresponding to a certain range is extracted from the captured image based on the reference pattern captured in the image. Next, based on a plurality of extracted images extracted from the plurality of images, a background image serving as a background of the batch mountain is created. Then, by performing a process for each pixel to subtract the luminance value of the corresponding pixel in the background image from the luminance value of the pixel of the extracted image, the background excluded image that excludes the background from the extracted image in a state where the batch mountain and the background are reflected Is generated. Then, based on the background excluded image, observation data regarding the batch mountain is calculated.
Description
本発明は、ガラス溶融炉内監視方法、ガラス溶融炉操作方法、ガラス溶融炉内監視システムおよびガラス物品の製造方法に関する。 The present invention relates to a glass melting furnace monitoring method, a glass melting furnace operating method, a glass melting furnace monitoring system, and a glass article manufacturing method.
ガラスの製造工程には、ガラスの原料をガラス溶融炉に投入して、その原料をガラス溶融炉内で溶解させる工程がある。ガラス溶融炉内に投入される原料は固体であり、ガラス溶融炉内で徐々に溶解する。投入されガラス溶融炉内で積もった原料をバッチ山と呼ぶ。バッチ山は、溶解した原料である溶融ガラスの流れに沿って(すなわち、ガラス溶融炉の上流から下流へ)、徐々に移動する。また、バッチ山は、熱により溶解していくので、徐々に小さくなっていく。バッチ山の挙動は、ガラス溶融炉の操作の指針となるので、ガラス溶融炉内のバッチ山をガラス溶融炉内に設けられた観察窓から目視により観察したり、スケッチしたりすることが行われていた。バッチ山を観察する場合、溶融ガラスの表面(すなわち、液面)よりも上の部分が観察対象となる。 In the glass manufacturing process, there is a process in which a glass raw material is charged into a glass melting furnace and the raw material is melted in the glass melting furnace. The raw material charged into the glass melting furnace is a solid and gradually melts in the glass melting furnace. The raw material that has been charged and accumulated in the glass melting furnace is called a batch pile. The batch pile gradually moves along the flow of the molten glass that is the molten raw material (that is, from the upstream side to the downstream side of the glass melting furnace). In addition, the batch piles are gradually dissolved because they are dissolved by heat. The behavior of the batch pile is a guideline for the operation of the glass melting furnace, so the batch pile in the glass melting furnace is visually observed from the observation window provided in the glass melting furnace or sketched. It was. When observing a batch mountain, the part above the surface (namely, liquid level) of a molten glass becomes an observation object.
また、目視による観察やスケッチに依らずに、ガラス溶融炉内の観察窓にカメラを配置してバッチ山を監視する方法が種々提案されている。 Various methods have been proposed for monitoring a batch mountain by arranging a camera in an observation window in a glass melting furnace without relying on visual observation or sketching.
例えば、非特許文献1に記載された技術では、監視領域の決定に、直線検出が可能なハフ(Hough )変換を利用している。また、非特許文献1には、バッチ山の占有率を求めることが記載されている。
For example, in the technique described in
また、特許文献1には、バッチ山を撮影し、各撮影時刻において、バッチ山と液面との境界線の位置や形状あるいは最下流位置を比較することが記載されている。 Japanese Patent Application Laid-Open No. H10-228561 describes that a batch mountain is photographed and the position and shape of the boundary line between the batch mountain and the liquid level or the most downstream position are compared at each photographing time.
また、特許文献2には、炉内の液面を走査して画像を撮影し、その画像から位置対輝度特性線を得て、位置対輝度特性線に基づいてバッチ山の存在位置を判定する方法が記載されている。
Further,
また、特許文献3には、ガラス溶融炉内で溶解した原料に関するパラメータの測定や調節方法が記載されている。 Patent Document 3 describes a method for measuring and adjusting parameters relating to a raw material melted in a glass melting furnace.
また、画像から特定物体を抽出する基本的な方法として、画素を二値化する方法がある。二値化にも様々な手法があり、例えば、輝度値に応じた画素のヒストグラムの谷を特定して画素を2つのクラスに分ける手法がある。輝度値に応じた画素のヒストグラムの谷を特定する方法として、モード法や、判別分析二値化法等が知られている。モード法は、非特許文献2,3に記載されている。判別分析二値化法は、非特許文献3に記載されている。判別分析二値化法では、ヒストグラムを2つのクラスに分割するときに、2つのクラス間の分離が最もよくなるように、閾値を決定する。具体的には、画像における背景領域と特定物体の領域に関するクラス内分散とクラス間分散との分散比が最大となる閾値を決定する。
As a basic method for extracting a specific object from an image, there is a method of binarizing pixels. There are various methods for binarization, for example, there is a method for identifying a valley of a histogram of a pixel according to a luminance value and dividing the pixel into two classes. As a method for specifying a valley of a histogram of a pixel corresponding to a luminance value, a mode method, a discriminant analysis binarization method, or the like is known. The mode method is described in
ガラス溶融炉の観察窓にカメラを配置してバッチ山を監視する場合、ガラス溶融炉内の一定の領域の観察を継続し、その領域におけるバッチ山の状態を正確に監視できるようにすることが好ましい。 When monitoring a batch pile by placing a camera in the observation window of the glass melting furnace, it is possible to continue to observe a certain area in the glass melting furnace and to accurately monitor the state of the batch pile in that area. preferable.
しかし、観察窓の掃除等のメンテナンス作業時にカメラの位置および向きがずれてしまうことがある。すると、カメラの撮影範囲もずれてしまう。このように、カメラの位置や向きが変化してしまうと、バッチ山の状態の経時変化の評価の精度が低下してしまう。 However, the position and orientation of the camera may be shifted during maintenance work such as cleaning the observation window. Then, the shooting range of the camera is also shifted. As described above, when the position and orientation of the camera change, the accuracy of evaluation of the time-dependent change of the batch mountain state is lowered.
また、溶解した原料の液面には、原料が加熱されることにより泡が生じる。そのため、ガラス溶融炉内のバッチ山を撮影した場合、泡を背景とするバッチ山の画像が得られる。バッチ山の状態を正確に監視するためには、画像内における泡とバッチ山とを切り分け、画像内からバッチ山の部分を抽出することが好ましい。 Further, bubbles are generated on the liquid surface of the dissolved raw material by heating the raw material. Therefore, when a batch mountain in the glass melting furnace is photographed, an image of the batch mountain with a background of bubbles is obtained. In order to accurately monitor the state of the batch crest, it is preferable to separate the bubbles and the batch crest in the image and extract the batch crest portion from the image.
また、バッチ山を監視したときに、その監視結果に応じて、ガラス溶融炉のどの運転パラメータを調節すればよいかを適切に把握して、ガラス溶融炉を操作することが好ましい。 In addition, when the batch hill is monitored, it is preferable to appropriately grasp which operating parameter of the glass melting furnace should be adjusted according to the monitoring result and operate the glass melting furnace.
そこで、本発明は、ガラス溶融炉内の一定領域の観察を良好に継続することができるガラス溶融炉内監視方法およびガラス溶融炉内監視システムを提供することを目的とする。また、そのような良好な観察状態を実現しつつガラス物品を製造するガラス物品の製造方法を提供することを目的とする。 Then, an object of this invention is to provide the monitoring method in a glass melting furnace and the monitoring system in a glass melting furnace which can continue observation of the fixed area | region in a glass melting furnace favorably. Moreover, it aims at providing the manufacturing method of the glass article which manufactures a glass article, implement | achieving such a favorable observation state.
また、本発明は、監視したバッチ山の状態に応じて、ガラス溶融炉のどの運転パラメータを調節すればよいかを明確化できるガラス溶融炉操作方法を提供することを目的とする。 Another object of the present invention is to provide a glass melting furnace operating method capable of clarifying which operating parameter of the glass melting furnace should be adjusted according to the state of the monitored batch hill.
本発明によるガラス溶融炉内監視方法は、画像撮影手段が、ガラス溶融炉内に設けられた基準パターンと、ガラス溶融炉内で溶解したガラス原料の液面における一定範囲とを含む画像を撮影する画像撮影ステップと、画像内に写された基準パターンの位置のずれを用いて計算される画像撮影手段の姿勢に応じて、撮影された画像内から一定範囲に該当する領域を抽出する領域抽出ステップと、一定範囲に該当する領域として複数の画像から抽出された複数の抽出画像に基づいて、ガラス溶融炉内に積もったガラス原料であるバッチ山の背景となる背景画像を作成する背景画像作成ステップと、撮影された画像から一定範囲に該当する領域として抽出された抽出画像の画素の輝度値から、背景画像における対応画素の輝度値を減算する処理を画素毎に行うことで、バッチ山および背景が写った状態の抽出画像から背景を除外した背景除外画像を生成する背景除外画像生成ステップと、背景除外画像に基づいて、バッチ山に関する観察データを算出する観察データ算出ステップとを含むことを特徴とする。 In the monitoring method in the glass melting furnace according to the present invention, the image photographing means photographs an image including a reference pattern provided in the glass melting furnace and a certain range on the liquid surface of the glass raw material melted in the glass melting furnace. An image capturing step and an area extracting step for extracting an area corresponding to a certain range from the captured image according to the attitude of the image capturing means calculated using the position shift of the reference pattern captured in the image And a background image creation step of creating a background image as a background of a batch mountain that is a glass raw material accumulated in a glass melting furnace based on a plurality of extracted images extracted from a plurality of images as a region corresponding to a certain range And a process of subtracting the luminance value of the corresponding pixel in the background image from the luminance value of the pixel of the extracted image extracted as an area corresponding to a certain range from the photographed image. By performing this every time, a background excluded image generating step for generating a background excluded image excluding the background from the extracted image in which the batch mountain and the background are reflected, and observation data regarding the batch mountain are calculated based on the background excluded image. An observation data calculation step.
背景画像作成ステップで、複数の抽出画像の対応画素毎または対応するエリア毎に、各輝度値に該当する画素の数をカウントし、各輝度値に該当する画素のカウント結果に基づいて、背景を表す輝度値を決定することによって、背景画像を作成する方法であってもよい。 In the background image creation step, the number of pixels corresponding to each luminance value is counted for each corresponding pixel or corresponding area of the plurality of extracted images, and the background is determined based on the count result of the pixels corresponding to each luminance value. A method of creating a background image by determining the luminance value to be represented may be used.
背景除外画像生成ステップで、撮影された画像から一定範囲に該当する領域として抽出された抽出画像の画素の輝度値から、背景画像における対応画素の輝度値を減算する処理を画素毎に行い、画素毎の減算結果を二値化することによって背景除外画像を生成する方法であってもよい。 In the background excluded image generation step, a process for subtracting the luminance value of the corresponding pixel in the background image from the luminance value of the pixel of the extracted image extracted as an area corresponding to a certain range from the captured image is performed for each pixel. A method of generating a background excluded image by binarizing each subtraction result may be used.
背景画像を、一定範囲を液面に対向する上方から観察したときの画像に変換する背景画像変換ステップと、一定範囲に該当する領域として抽出された抽出画像を、当該一定範囲を液面に対向する上方から観察したときの画像に変換する抽出画像変換ステップとを含み、背景除外画像生成ステップでは、抽出画像変換ステップによる変換後の抽出画像の輝度値から、背景画像変換ステップによる変換後の背景画像における対応画素の輝度値を減算する処理を行い、観察データ算出ステップでは、背景除外画像生成ステップで生成された背景除外画像に基づいて観察データを算出する方法であってもよい。 A background image conversion step for converting a background image into an image when a certain range is observed from above facing the liquid surface, and an extracted image extracted as an area corresponding to the certain range, the certain range facing the liquid surface An extracted image conversion step that converts the image into an image when observed from above, and in the background excluded image generation step, the background value after the conversion by the background image conversion step is calculated from the luminance value of the extracted image after the conversion by the extraction image conversion step. A process of subtracting the luminance value of the corresponding pixel in the image and calculating the observation data based on the background excluded image generated in the background excluded image generating step may be used in the observation data calculating step.
背景除外画像を、一定範囲を液面に対向する上方から観察したときの画像に変換する背景除外画像変換ステップを含み、観察データ算出ステップでは、背景除外画像変換ステップによる変換後の背景除外画像に基づいて観察データを算出する方法であってもよい。 A background excluded image conversion step that converts the background excluded image into an image when a certain range is observed from above facing the liquid surface. In the observation data calculation step, the background excluded image is converted into a background excluded image after the conversion by the background excluded image converting step. A method of calculating observation data based on this may be used.
画像撮影ステップで得られた各画像に対して、画像内の明暗のコントラストを表す量を算出し、コントラストを表す量に関して予め定められた条件を満たす画像を選択する前処理ステップを含む方法であってもよい。 For each image obtained in the image capturing step, a method including a pre-processing step of calculating an amount representing contrast of light and dark in the image and selecting an image satisfying a predetermined condition with respect to the amount representing contrast. May be.
前処理ステップで、コントラストを表す量として、画像内のエッジ数を算出し、エッジ数が予め定められた閾値以上であるという条件を満たす複数の画像を選択し、選択した複数の画像に基づいて、一定範囲に該当する領域を抽出する対象となる画像を生成する方法であってもよい。 In the pre-processing step, the number of edges in the image is calculated as an amount representing contrast, a plurality of images satisfying a condition that the number of edges is equal to or greater than a predetermined threshold is selected, and based on the selected plurality of images A method of generating an image that is a target for extracting a region corresponding to a certain range may be used.
また、本発明によるガラス溶融炉操作方法は、上記のガラス溶融炉内監視方法における観察データ算出ステップで算出される観察データに対して、ガラス溶融炉の運転パラメータが与える影響の度合を導出する影響度導出ステップと、観察データが所定の条件を満たした場合に、当該観察データに対する影響の度合の絶対値が予め定められた値以上になっている運転パラメータを変更する溶融炉制御ステップとを含むことを特徴とする。 Further, the glass melting furnace operating method according to the present invention has an effect of deriving the degree of influence of the operating parameters of the glass melting furnace on the observation data calculated in the observation data calculation step in the above-mentioned monitoring method in the glass melting furnace. And a melting furnace control step of changing an operation parameter in which the absolute value of the degree of influence on the observation data is equal to or greater than a predetermined value when the observation data satisfies a predetermined condition It is characterized by that.
また、本発明によるガラス溶融炉内監視システムは、ガラス溶融炉内に設けられた基準パターンと、ガラス溶融炉内で溶解したガラス原料の液面における一定範囲とを含む画像を撮影する画像撮影手段と、画像内に写された基準パターンの位置のずれを用いて計算される画像撮影手段の姿勢に応じて、撮影された画像内から一定範囲に該当する領域を抽出する画像較正手段と、一定範囲に該当する領域として複数の画像から抽出された複数の抽出画像に基づいて、ガラス溶融炉内に積もったガラス原料であるバッチ山の背景となる背景画像を作成する背景画像作成手段と、撮影された画像から一定範囲に該当する領域として抽出された抽出画像の画素の輝度値から、背景画像における対応画素の輝度値を減算する処理を画素毎に行うことで、バッチ山および背景が写った状態の抽出画像から背景を除外した背景除外画像を生成する差分演算手段と、背景除外画像に基づいて、バッチ山に関する観察データを算出する観察データ算出手段とを備えることを特徴とする。 Further, the monitoring system in the glass melting furnace according to the present invention is an image photographing means for photographing an image including a reference pattern provided in the glass melting furnace and a certain range in the liquid surface of the glass raw material melted in the glass melting furnace. And an image calibration unit that extracts a region corresponding to a certain range from the captured image according to the attitude of the image capturing unit calculated using the positional deviation of the reference pattern captured in the image, and a constant Based on a plurality of extracted images extracted from a plurality of images as a region corresponding to the range, a background image creating means for creating a background image as a background of a batch mountain that is a glass raw material accumulated in a glass melting furnace, and photographing By performing, for each pixel, a process of subtracting the luminance value of the corresponding pixel in the background image from the luminance value of the pixel of the extracted image extracted as a region corresponding to a certain range from the image that has been performed, A difference calculating means for generating a background excluded image excluding the background from the extracted image in a state where the mountain and the background are reflected, and an observation data calculating means for calculating observation data regarding the batch mountain based on the background excluded image It is characterized by that.
背景画像作成手段が、複数の抽出画像の対応画素毎または対応するエリア毎に、各輝度値に該当する画素の数をカウントし、各輝度値に該当する画素のカウント結果に基づいて、背景を表す輝度値を決定することによって、背景画像を作成する構成であってもよい。 The background image creating means counts the number of pixels corresponding to each luminance value for each corresponding pixel or corresponding area of the plurality of extracted images, and based on the count result of the pixels corresponding to each luminance value, the background is generated. The background image may be created by determining the luminance value to be represented.
差分演算手段が、撮影された画像から一定範囲に該当する領域として抽出された抽出画像の画素の輝度値から、背景画像における対応画素の輝度値を減算する処理を画素毎に行い、画素毎の減算結果を二値化することによって背景除外画像を生成する構成であってもよい。 The difference calculation means performs, for each pixel, a process of subtracting the luminance value of the corresponding pixel in the background image from the luminance value of the pixel of the extracted image extracted as an area corresponding to a certain range from the photographed image. The configuration may be such that the background excluded image is generated by binarizing the subtraction result.
画像較正手段が、背景画像を、一定範囲を液面に対向する上方から観察したときの画像に変換し、一定範囲に該当する領域として抽出した抽出画像を、当該一定範囲を液面に対向する上方から観察したときの画像に変換し、差分演算手段が、画像較正手段による変換後の抽出画像の輝度値から、画像較正手段による変換後の背景画像における対応画素の輝度値を減算する処理を行い、観察データ算出手段が、差分演算手段に生成された背景除外画像に基づいて観察データを算出する構成であってもよい。 The image calibration means converts the background image into an image when a certain range is observed from above facing the liquid surface, and extracts the extracted image extracted as a region corresponding to the certain range so that the certain range faces the liquid surface. The image is converted into an image observed from above, and the difference calculation means subtracts the luminance value of the corresponding pixel in the background image after conversion by the image calibration means from the luminance value of the extracted image after conversion by the image calibration means. The observation data calculating unit may calculate the observation data based on the background excluded image generated by the difference calculating unit.
画像較正手段が、差分演算手段によって生成された背景除外画像を、一定範囲を液面に対向する上方から観察したときの画像に変換し、観察データ算出手段が、画像較正手段による変換後の背景除外画像に基づいて観察データを算出する構成であってもよい。 The image calibration unit converts the background excluded image generated by the difference calculation unit into an image when a certain range is observed from above facing the liquid surface, and the observation data calculation unit converts the background after the conversion by the image calibration unit. The configuration may be such that observation data is calculated based on the excluded image.
画像撮影手段によって得られた各画像に対して、画像内の明暗のコントラストを表す量を算出し、コントラストを表す量に関して予め定められた条件を満たす画像を選択する前処理手段を備える構成であってもよい。 For each image obtained by the image photographing means, an amount representing the contrast of light and dark in the image is calculated, and a preprocessing means for selecting an image satisfying a predetermined condition regarding the amount representing the contrast is provided. May be.
前処理手段が、コントラストを表す量として、画像内のエッジ数を算出し、エッジ数が予め定められた閾値以上であるという条件を満たす複数の画像を選択し、選択した複数の画像に基づいて、一定範囲に該当する領域を抽出する対象となる画像を生成する構成であってもよい。 The preprocessing means calculates the number of edges in the image as an amount representing contrast, selects a plurality of images satisfying a condition that the number of edges is equal to or greater than a predetermined threshold, and based on the selected plurality of images A configuration may be used in which an image that is a target for extracting a region corresponding to a certain range is generated.
観察データ算出手段によって算出される観察データに対して、ガラス溶融炉の運転パラメータが与える影響の度合を導出する観察データ解析手段を備える構成であってもよい。 A configuration may be provided that includes observation data analysis means for deriving the degree of influence of the operating parameters of the glass melting furnace on the observation data calculated by the observation data calculation means.
観察データが所定の条件を満たした場合に、当該観察データに対する影響の度合の絶対値が予め定められた値以上になっている運転パラメータを変更する溶融炉制御手段を備える構成であってもよい。 When the observation data satisfies a predetermined condition, it may be configured to include a melting furnace control means for changing an operation parameter in which the absolute value of the degree of influence on the observation data is equal to or greater than a predetermined value. .
また、本発明によるガラス物品の製造方法は、ガラス溶融炉内で溶融ガラスを製造するガラス溶融ステップと、清澄槽内で溶融ガラスの泡を除去する清澄ステップと、
泡が除去された溶融ガラスを成形する成形ステップと、成形された溶融ガラスを徐冷する徐冷ステップとを含むとともに、画像撮影手段が、ガラス溶融炉内に設けられた基準パターンと、ガラス溶融炉内で溶解したガラス原料の液面における一定範囲とを含む画像を撮影する画像撮影ステップと、画像内に写された基準パターンの位置のずれを用いて計算される画像撮影手段の姿勢に応じて、撮影された画像内から一定範囲に該当する領域を抽出する領域抽出ステップと、一定範囲に該当する領域として複数の画像から抽出された複数の抽出画像に基づいて、ガラス溶融炉内に積もったガラス原料であるバッチ山の背景となる背景画像を作成する背景画像作成ステップと、撮影された画像から一定範囲に該当する領域として抽出された抽出画像の画素の輝度値から、背景画像における対応画素の輝度値を減算する処理を画素毎に行うことで、バッチ山および背景が写った状態の抽出画像から背景を除外した背景除外画像を生成する背景除外画像生成ステップと、背景除外画像に基づいて、バッチ山に関する観察データを算出する観察データ算出ステップとを含むことを特徴とする。Moreover, the method for producing a glass article according to the present invention includes a glass melting step for producing molten glass in a glass melting furnace, a clarification step for removing bubbles of the molten glass in a clarification tank,
The method includes a molding step for molding the molten glass from which bubbles have been removed, and a slow cooling step for gradually cooling the molded molten glass. The image photographing means includes a reference pattern provided in the glass melting furnace, and glass melting. According to the image photographing step for photographing an image including a certain range on the liquid surface of the glass raw material melted in the furnace, and the posture of the image photographing means calculated using the deviation of the position of the reference pattern photographed in the image Then, an area extraction step for extracting an area corresponding to a certain range from the photographed image and a plurality of extracted images extracted from a plurality of images as an area corresponding to the certain range are loaded into the glass melting furnace. A background image creating step for creating a background image as a background of a batch mountain, which is a raw glass material, and an extracted image extracted as an area corresponding to a certain range from the photographed image A background-excluded image is generated by excluding the background from the extracted image in a state in which the batch mountain and the background are reflected by performing, for each pixel, the process of subtracting the luminance value of the corresponding pixel in the background image from the luminance value of the pixel The method includes an excluded image generating step and an observation data calculating step of calculating observation data regarding the batch mountain based on the background excluded image.
本発明のガラス溶融炉内監視方法およびガラス溶融炉内監視システムによれば、ガラス溶融炉内の一定領域の観察を継続し、その一定領域におけるバッチ山の状態を良好に監視することができる。また、ガラス物品の製造方法によれば、そのような良好な監視状態を実現しつつガラス物品を製造することができる。 According to the glass melting furnace monitoring method and the glass melting furnace monitoring system of the present invention, it is possible to continue observation of a certain area in the glass melting furnace and to monitor the state of the batch hill in the certain area well. Moreover, according to the manufacturing method of a glass article, a glass article can be manufactured while realizing such a good monitoring state.
また、本発明のガラス溶融炉操作方法によれば、監視したバッチ山の状態に応じて、ガラス溶融炉のどの運転パラメータを調節すればよいかを明確にすることができる。 Further, according to the glass melting furnace operating method of the present invention, it is possible to clarify which operating parameter of the glass melting furnace should be adjusted according to the monitored state of the batch hill.
以下、本発明の実施の形態を図面を参照して説明する。
まず、本発明のガラス溶融炉内監視システムが適用されるガラス溶融炉の例について説明する。図1は、そのようなガラス溶融炉の例を示す平面図である。ガラス溶融炉1は、底面、上流壁(上流側の壁)7、側壁6、下流壁(下流側の壁)8および天井(図示略)に囲まれた空間内で、熱によってガラス原料を溶解させる。上流壁7には、原料を投入する投入口3a,3bが設けられ、下流壁8には、溶解させたガラス原料を排出する排出口4が設けられている。また、側壁6には、それぞれ、観察窓2とバーナー5が設けられている。図1では、投入口3a,3bが設けられている場合を示したが、投入口の数は2つに限定されない。Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
First, an example of a glass melting furnace to which the glass melting furnace monitoring system of the present invention is applied will be described. FIG. 1 is a plan view showing an example of such a glass melting furnace. The
投入口3a,3bからは、固体状態のガラス原料が投入される。ガラス溶融炉内がバーナー5から吹き出された炎で加熱されるため、この原料は徐々に溶解していき、溶解した原料は、徐々に下流側に移動して排出口4から排出される。ガラス溶融炉1内で固体状態で積もっている原料がバッチ山10である。バッチ山10は、時間経過とともに下流側に移動しつつ溶解していく。From the inlets 3 a and 3 b , a solid glass material is introduced. Since the inside of the glass melting furnace is heated by the flame blown from the
本発明のガラス溶融炉内監視システムは、カメラ11a,11bを備え、ガラス溶融炉内における液面の一定領域9a,9bを監視する。図1では、2つの一定領域9a,9bによって、炉内の液面のうち各カメラの正面方向における側壁間の領域がカバーされるように、2つの一定領域9a,9bを定めた場合を例示している。カメラ11aは、上流側から見て右側の一定領域9a(以下、単に一定領域9aと記す。)を撮影し、カメラ11bは、上流側から見て左側の一定領域9b(以下、単に一定領域9bと記す。)を撮影する。本発明では、ガラス溶融炉内監視システムが2台のカメラ11a,11bを備える場合を例に説明するが、ガラス溶融炉内監視システムが備えるカメラの台数は2台に限定されない。The monitoring system in the glass melting furnace of the present invention includes
なお、一定領域9a,9bは、投入口3a,3b付近から離して定める。投入口3a,3bの直近の領域を一定領域として撮影した場合、撮影画像内で一定領域に該当する部分が全てバッチ山となり、背景となる泡が写らない可能性が高く、その場合、バッチ山に関するデータを算出できないためである。The fixed regions 9 a and 9 b are determined away from the vicinity of the inlets 3 a and 3 b . When shooting the immediate area of the inlets 3 a and 3 b as a fixed area, all the parts corresponding to the fixed area in the shot image become batch mountains, and there is a high possibility that bubbles as a background do not appear. This is because data related to batch mountains cannot be calculated.
[実施形態1]
図2は、本発明の第1の実施形態のガラス溶融炉内監視システムの構成例を示すブロック図である。第1の実施形態のガラス溶融炉内監視システムは、カメラ11aと、カメラ11bと、画像処理装置13とを備える。ガラス溶融炉内監視システムは、カメラ11a,11bが撮影した画像に対してそれぞれ同様の処理を行う。そのため、以下、カメラ11aに関して説明し、カメラ11bに関する説明は、適宜省略する。[Embodiment 1]
FIG. 2 is a block diagram illustrating a configuration example of the glass melting furnace monitoring system according to the first embodiment of the present invention. The glass melting furnace monitoring system according to the first embodiment includes a
カメラ11aは、ガラス溶融炉の観察窓2(図1参照)を介して、液面の一定領域9aの画像を繰り返し撮影する。この画像は静止画像である。同様に、カメラ11bも、ガラス溶融炉の観察窓2(図1参照)を介して、液面の一定領域9bの静止画像を繰り返し撮影する。カメラ11a,11bの撮影間隔は、予め定めておけばよい。The
なお、カメラ11aの撮影範囲(視野の範囲)には、一定領域9aだけでなく、一定領域9a近辺の液面や、カメラ11aに対向する側壁も収められる。従って、カメラ11aの撮影画像には、一定領域9aおよびその近傍の液面や、対向する側壁も写っている。カメラ11bに関しても同様である。Note that the
カメラ11a,11bで撮影された画像は、画像処理装置13に入力される。Images taken by the
画像処理装置13は、カメラ11aで撮影された画像に対して画像処理を行い、一定領域9aにおけるバッチ山に関する種々のデータ(例えば、配置や動きに関するデータ)を算出する。同様に、画像処理装置13は、カメラ11bで撮影された画像に対して画像処理を行い、一定領域9bにおけるバッチ山に関する種々のデータを算出する。カメラ11a,11bが撮影した画像に基づいて算出されたバッチ山のデータを以下、観察データと記す。The
画像処理装置13は、前処理手段19と、画像記憶手段12と、姿勢特定手段14と、背景画像作成手段15と、画像較正手段16と、差分演算手段17と、観察データ算出手段18とを備える。
The
前処理手段19は、カメラ11aが撮影した画像に基づいて、原料粉やフレーム(バーナー5から吹き出された炎)が写っていない状態の画像を生成する。ガラス溶融炉内に浮遊する原料粉やフレームが画像に写ると、バッチ山の画像が不鮮明になる。前処理手段19は、カメラ11aが撮影した複数の画像を用いて、原料粉やフレーム等の外乱の影響を受けずにバッチ山が鮮明に写った状態の画像を生成する。前処理手段19は、カメラ11bが撮影した画像に関しても同様の処理を行う。このように、原料粉やフレームの影響を除去した画像を生成することを前処理と記す。また、前処理手段19がカメラによって撮影された複数の画像から生成した画像を、以下、前処理画像と記す場合がある。ただし、前処理画像は、原料粉やフレームの影響を除去してバッチ山をより鮮明にしたという点を除けば、各カメラが撮影した画像と同様であり、前処理画像を、単に撮影画像と記す場合もある。すなわち、カメラが撮影した画像そのものと同様に撮影画像と称する場合がある。前処理手段19は、カメラ11aに基づいて得られた前処理画像、および、カメラ11bに基づいて得られた前処理画像を、それぞれ、画像記憶手段12に記憶させる。Preprocessing means 19 based on the image by the
なお、ガラス溶融炉によっては、前処理が全く必要なかったり、あるいは、一部必要なかったりする場合もある。例えば、フレームの影響が少なかったり、浮遊する原料粉が少なかったりするガラス溶融炉では、前処理を行わなくてもよい。その場合、画像処理装置13は、各カメラ11a,11bから入力された画像をそのまま画像記憶手段12に記憶させればよい。Depending on the glass melting furnace, pre-treatment may not be necessary at all, or part of the pre-treatment may not be necessary. For example, in a glass melting furnace in which the influence of the frame is small or the raw material powder that floats is small, the pretreatment may not be performed. In that case, the
画像記憶手段12は、画像を記憶する記憶装置である。前述のように、前処理手段19が各カメラ11a,11bから入力された画像に対して前処理を行った場合には、その前処理によって得られた前処理画像を記憶する。また、前処理を行わない場合には、各カメラ11a,11bから入力された画像をそのまま記憶する。The
以下、前処理手段19が前処理を行い、画像記憶手段12が前処理画像を記憶する場合を例にして説明する。
Hereinafter, a case where the
姿勢特定手段14は、カメラ11aによる撮影画像(本例では前処理画像)から、カメラ11aの姿勢を特定する。ここで、姿勢とは、カメラの位置および向きを意味する。姿勢特定手段14は、カメラ11bに関しても同様の処理を行う。The
図3は、カメラ11aによる撮影画像(本例では、カメラ11aが撮影した画像に基づいて生成された前処理画像)の例を示す説明図である。この撮影画像は、一定領域9a方向を写した画像である。カメラ11aによる撮影画像には、バッチ山10における液面25より上の部分の他に、対向する側壁6や観察窓2の一部も写っている。側壁6や観察窓2の画像は、カメラの向きおよび位置(カメラの姿勢)を特定するために利用される。すなわち、側壁6を形成するレンガ同士の境界線(溝)、その境界線同士の交差部、および観察窓2の角部(コーナー部)は、撮影画像内において特徴的なパターンとして現れる。以下、このような特徴的なパターンを基準パターンと記す。基準パターンは、撮影したときに同一画像中に似たパターンが存在しないパターンである必要がある。例えば、窓等のコーナーの形状、線や点等の組み合わせが特徴的なパターンとなるのであれば、そのような組み合わせを基準パターンにしてもよい。また、後述するように、姿勢特定手段14が、基準パターンの画像として記憶する画像を逐次更新してもよい。カメラの姿勢が変化しなければ、基準パターンは、撮影画像内におけるほぼ一定の位置(座標)に現れる。一方、清掃時等にカメラの姿勢が変化すると、撮影画像内における基準パターンの位置も変化する。姿勢特定手段14は、カメラ11aによる撮影画像における基準パターンの位置に基づいて、カメラ11aの姿勢のずれの有無を判定する。すなわち、基準パターンは、カメラの姿勢のずれが生じたか否かを判定するために用いられる。なお、画像内における位置を表す座標を、以下、画像座標と記す。3, (in this example, the preprocessed image by the
また、カメラの姿勢ずれ判定の信頼性を増す観点から、画像内に基準パターンが複数個存在していることが好ましい。 Also, it is preferable that a plurality of reference patterns exist in the image from the viewpoint of increasing the reliability of the determination of the camera posture deviation.
姿勢特定手段14は、基準パターンの画像および撮影画像内における基準パターンの画像座標を記憶する。基準パターンの画像座標は、例えば、基準パターンの中心位置の画像座標であってもよい。姿勢特定手段14は、例えば、観察窓2のコーナー部の点21aおよびその周辺の画像を基準パターンの画像として記憶するとともに、その位置の画像座標を記憶する。この場合の基準パターンの画像の例、および基準パターンを用いたマッチングの例を、図4に示す。図4(a)は、基準パターンの画像の例を示す。図4(b)は、基準パターンとのマッチングを行う撮影画像の例を示す。図4(b)では、図3と同様の撮影画像を例示している。図4(b)において、図3に示す要素と同一の要素については、同一の符号を付し、説明を省略する。また、図4(a)では、基準パターンを分かりやすくするため、撮影画像と比較して大きく図示している。姿勢特定手段14は、撮影画像と、記憶している各基準パターンの画像との間でパターンマッチングを行い、記憶している各基準パターンの画像に該当する撮影画像内の部分の画像座標を特定する。姿勢特定手段14は、その画像座標と、記憶している画像座標とを比較して、カメラ11aの姿勢にずれが生じたか否かを判定する。なお、パターンマッチングでは、類似する程度の指標値となる類似度を計算する。The posture specifying means 14 stores the image of the reference pattern and the image coordinates of the reference pattern in the captured image. The image coordinates of the reference pattern may be image coordinates of the center position of the reference pattern, for example. The
例えば、姿勢特定手段14は、図4(a)に例示する基準パターンの画像と、図4(b)に示す撮影画像との間でパターンマッチングを行い、撮影画像内の部分81(図4(b)参照)を特定し、その部分81の画像座標(例えば、撮影画像内の部分81の中心座標)を特定する。そして、姿勢特定手段14は、その座標と、予め記憶している画像座標とを比較して、カメラ11aの姿勢にずれが生じたか否かを判定すればよい。For example, the
また、カメラの姿勢推定に用いる特徴的な点を基準点と記す。基準点群の中に、基準パターン内の点(例えば、観察窓2のコーナー部の点21a)が含まれていてもよい。図3では、点21a〜21eを基準点とする場合を例示している。姿勢特定手段14は、基準点に関する情報として、基準点の画像座標と、実空間における基準点の3次元座標とを記憶する。姿勢特定手段14は、「基準パターンの画像およびその画像座標」と「基準点の画像座標および3次元座標」を記憶しているので、画像上における基準パターンと基準点の相対的な位置関係を判断できる。A characteristic point used for camera posture estimation is referred to as a reference point. In the reference point group, a point in the reference pattern (for example, the
カメラ11aが基準パターンおよび一定領域9aを含む画像を撮影し、カメラ11bが基準パターンおよび一定領域9bを含む画像を撮影する処理は、画像撮影ステップに相当する。The
図5は、姿勢特定手段14が行う姿勢推定動作の例を示すフローチャートである。姿勢特定手段14は、前述のように撮影画像内における基準パターンの画像座標と、記憶している画像座標とを比較し、カメラ11aの姿勢にずれが生じたと判定した場合、それらの画像座標を用いて、姿勢のずれ量を計算する(ステップS51)。すなわち、姿勢特定手段14は、基準パターンが撮影画像内でどれだけずれたかを計算する。FIG. 5 is a flowchart illustrating an example of the posture estimation operation performed by the
そして、姿勢特定手段14は、撮影画像内における基準パターンのずれた量を、記憶している基準点の画像座標に反映する(ステップS52)。すなわち、姿勢特定手段14は、カメラ11aの姿勢にずれが生じたことによって撮影画像内での基準パターンの画像座標がずれた分だけ、各基準点の画像座標をずらす(基準点の画像座標の値を変化させる)。Then, the
そして、姿勢特定手段14は、その基準点の画像座標と、実空間における基準点の3次元座標とを用いて、カメラキャリブレーション処理を行い、カメラ11aの姿勢を推定する。具体的には、姿勢特定手段14は、カメラ11aの各種姿勢における個々の基準点の画像座標を、実空間における各基準点の3次元座標から算出する(ステップS53)。そして、姿勢特定手段14は、各基準点の3次元座標から算出した画像座標が、上記のように基準パターンの画像座標のずれに合わせてずらした基準点の画像座標に最も近い座標となるときの姿勢を、カメラ11aの姿勢であると判定する(ステップS54)。Then, the
ここでは、カメラ11aを例にして説明したが、姿勢特定手段14は、カメラ11bに関する姿勢のずれの有無の判定や姿勢推定も同様に行う。Here, the
画像較正手段16は、姿勢特定手段14が特定したカメラ11aの姿勢に応じて、撮影画像内(本例では、前処理画像内)において一定領域9aに該当する範囲を特定する。図6は、カメラ11aによる撮影画像のうち、溶解した原料の液面25に該当する範囲を抜き出した模式図である。なお、図6の右側および左側はそれぞれガラス溶融炉の上流および下流である。この液面25の画像のうち、太い実線で囲んだ範囲31aが、実空間における一定領域9aに該当する。画像較正手段16は、カメラ11aの姿勢に応じて、一定領域9aに該当する範囲31aを特定し、抽出する。Image calibration means 16, according to the posture of the
ただし、ガラス溶融炉内での液面の高さは一定であるとする。この高さにおける一定領域9aの範囲は予め定められている。すなわち、一定領域9aの範囲(位置)は、実空間内における一定の高さの面内における領域の位置として予め規定されている。従って、カメラ11aの姿勢が特定されると、そのカメラ11aによる撮影画像内における一定領域9aに該当する範囲も定めることができる。すなわち、画像較正手段16は、実空間において一定の高さにおける一定領域9aを、姿勢が既知となったカメラ11aの撮影画像に射影したときの画像内における範囲31aを特定すればよい。However, the liquid level in the glass melting furnace is assumed to be constant. A certain range of area 9 a in the height is predetermined. That is, a certain range of area 9 a (position) is pre-defined as a position of the region in the plane of constant height in the real space. Therefore, the posture of the
なお、ガラス溶融炉内での液面の高さが一定であるとした場合、撮影画像における一画素分のずれが、実空間において何mmずれているかを調査することにより、撮影画像における画素分解能(mm/pixel)を把握することができる。 In addition, when the liquid level in the glass melting furnace is assumed to be constant, the pixel resolution in the photographed image is investigated by investigating how many millimeters the deviation of one pixel in the photographed image is displaced in the real space. (Mm / pixel) can be grasped.
また、画像較正手段16は、画像内で一定領域9aに該当する範囲31aを特定する処理の他に、その範囲31aの画像を、一定領域9aを真上(換言すれば、液面に対向する上方)から観察したときの画像に変換する処理も行う。すなわち、図6に例示する画像は、カメラ11aの視点(液面に対して傾斜方向)で一定領域9aを観察した場合の画像であるが、画像内の範囲31aに関して、視点を一定領域9aの真上に変化させた場合の画像に変換する。この変換結果の例を図7に例示する。このように、画像較正手段16は、画像内で一定領域9aに該当する範囲31aに関して、視点を一定領域9aの真上に変化させる視点変換処理を行い、その視点から観察される画像を生成すればよい。The image calibration means 16, the range 31 a corresponding to the constant region 9 a in the image to another process for specifying an image of the range 31 a, in other words immediately above (the constant region 9 a, liquid A process of converting the image into an image when observed from the upper side facing the surface is also performed. That is, the image illustrated in FIG. 6 is a picture in the case of observing a certain area 9 a
なお、画像較正手段16が、一定領域9aを真上から観察したときの画像に変換する対象となるのは、カメラ11aによる撮影画像から抽出された範囲31aに限らない。例えば、画像処理(例えば、後述の背景画像作成処理)によって得られた画像に対しても、画像較正手段16は同様の変換を行う。Note that the image calibration means 16 is not limited to the range 31 a extracted from the image captured by the
画像較正手段16は、カメラ11bによる撮影画像(本例では、前処理画像)に関しても同様の処理を行う。Image calibration means 16 (in this example, the preprocessed image) captured image by the
背景画像作成手段15は、前処理手段19によって順次生成される複数の前処理画像から画像較正手段16によって抽出された範囲31a(一定領域9aに該当する範囲31a)の画像を用いて、バッチ山が存在しない場合の液面の画像を作成する(背景画像作成処理)。この範囲31aは一定領域9aに該当する画像であるので、泡を背景としてバッチ山を写した画像となる。また、バッチ山の移動速度や溶解速度は緩やかであるので、範囲31aには、常に(あるいは、高い頻度で)バッチ山が写っている。そのため、一定領域9aに該当する範囲31aとして、泡(背景)だけが写った状態の画像を直接撮影することは困難である。そこで、背景画像作成手段15は、複数の画像から抽出された範囲31aを用いて、バッチ山が存在しない背景画像を作成する。Background image creating means 15, using the image before the processing means range 31 extracted by the
液面においてバッチ山が存在しない箇所には泡が存在する。また、バッチ山は、徐々に下流方向に移動しなから溶解していく。従って、ある画像から抽出された範囲31aにおいてバッチ山に該当した画素も、別の画像から抽出された範囲31aでは泡を表すことになる。背景画像作成手段15は、複数の画像から抽出された、一定領域9aに該当する範囲31aにおける対応する画素の組毎に(換言すれば、一定領域9a内の同じ位置に該当する画素の組毎に)、泡に該当する輝度を特定することによって、バッチ山が存在せずにバッチ山の背景のみを表した画像を作成する。なお、ここでは、複数の画像から抽出された範囲31aにおける対応画素の組毎に処理を行う場合を例にしたが、複数の画像から抽出された範囲31aにおける対応するエリア毎に、泡に該当する輝度を特定してもよい。エリアは、連続する画素が集まって形成する領域である。Bubbles are present on the liquid surface where no batch pile exists. In addition, the batch mountain dissolves without gradually moving in the downstream direction. Therefore, even pixels corresponding to the batch mountain in the range 31 a extracted from an image, would represent a range 31 a in bubbles extracted from another image. The background image creating means 15 extracts, for each set of corresponding pixels in the range 31 a corresponding to the fixed area 9 a extracted from a plurality of images (in other words, pixels corresponding to the same position in the fixed area 9 a ). By specifying the brightness corresponding to the bubbles, an image representing only the background of the batch mountain is created without the presence of the batch mountain. Here, the case where processing is performed for each set of corresponding pixels in the range 31 a extracted from a plurality of images is taken as an example, but for each corresponding area in the range 31 a extracted from a plurality of images, a bubble is generated. The luminance corresponding to may be specified. An area is an area formed by gathering consecutive pixels.
背景画像作成手段15は、カメラ11bによる撮影画像(本例では、前処理画像)に関しても同様の処理を行う。Background image creating means 15 (in this example, the preprocessed image) captured image by the
差分演算手段17は、2枚の画像間における対応する画素間の差分を計算する。具体的には、バッチ山を写した画像の各画素の輝度値から、背景画像における対応画素の輝度値を減算する。この減算処理によって、バッチ山を写した画像から背景部分が除去された画像が得られる。ただし、泡の輝度にも多少の変化はある。従って、バッチ山を写した画像内における泡に該当する画素の輝度から、背景画像における対応画素の輝度値を減算した結果が0になるとは限らない。そこで、差分演算手段17は、バッチ山を写した画像の各画素の輝度値から、背景画像における対応画素の輝度値を減算した後、画素毎の減算結果を“0”または“1”に二値化する処理を行うことが好ましい。この二値化処理では、差分演算手段17は、画素毎に、減算結果が所定値以上であれば、減算結果を“1”に切り上げ、減算結果がその所定値未満であれば、減算結果を“0”に切り下げればよい。この二値化処理を行うことで、バッチ山に該当する領域(輝度値が“1”の領域)と、背景に該当する領域(輝度値が“0”の領域)とを、より明確に区別することができる。 The difference calculation means 17 calculates a difference between corresponding pixels between two images. Specifically, the luminance value of the corresponding pixel in the background image is subtracted from the luminance value of each pixel of the image showing the batch mountain. By this subtraction process, an image obtained by removing the background portion from the image showing the batch mountain is obtained. However, there are some changes in the brightness of the bubbles. Therefore, the result of subtracting the luminance value of the corresponding pixel in the background image from the luminance of the pixel corresponding to the bubble in the image showing the batch mountain is not always zero. Therefore, the difference calculation means 17 subtracts the luminance value of the corresponding pixel in the background image from the luminance value of each pixel of the image showing the batch mountain, and then subtracts the subtraction result for each pixel to “0” or “1”. It is preferable to perform a process for converting the value. In this binarization process, the difference calculation means 17 rounds up the subtraction result to “1” for each pixel if the subtraction result is equal to or greater than a predetermined value, and if the subtraction result is less than the predetermined value, It may be rounded down to “0”. By performing this binarization processing, the region corresponding to the batch mountain (the region having the luminance value “1”) and the region corresponding to the background (the region having the luminance value “0”) are more clearly distinguished. can do.
観察データ算出手段18は、背景部分が除去され、バッチ山に該当する部分が残された画像から、バッチ山の観察データを算出する。観察データの例として、例えば、バッチ山の先端位置、バッチ山の移動速度、バッチ山の溶解速度(バッチ山の減少率)、一定領域9a,9bそれぞれにおけるバッチ山の占有率等が挙げられる。また、これらの観察データに関して、一定領域9aにおける値と、一定領域9bにおける値との差を算出し、その差を観察データとしてもよい。The observation data calculation means 18 calculates the observation data of the batch mountain from the image from which the background portion is removed and the portion corresponding to the batch mountain is left. Examples of observation data include, for example, the position of the tip of the batch crest, the movement speed of the batch crest, the dissolution rate of the batch crest (batch crest reduction rate), and the occupancy rate of the batch crest in each of the constant regions 9 a and 9 b. It is done. Further, regarding these observation data, a difference between a value in the fixed region 9a and a value in the fixed region 9b may be calculated, and the difference may be used as observation data.
また、一定領域9aを側壁側の領域と、ガラス溶融炉の幅方向の中央側の領域とに二等分し、その二つ領域におけるバッチ山の占有率の比(以下、内外比と記す。)を観察データとして計算してもよい。同様に、一定領域9bに関しても、側壁側の領域と、ガラス溶融炉の内側の領域とに二等分し、その二つ領域におけるバッチ山の占有率の比(内外比)を観察データとして計算してもよい。Further, the constant region 9a is divided into two parts, a side wall region and a central region in the width direction of the glass melting furnace, and the ratio of batch occupancy ratios in the two regions (hereinafter referred to as an internal / external ratio). .) May be calculated as observation data. Likewise, for certain regions 9 b, and side wall regions, bisected into an inner region of the glass melting furnace, the ratio of occupancy of the batch mountain in the two regions (inside and outside ratio) as the observation data You may calculate.
前処理手段19、姿勢特定手段14、背景画像作成手段15、画像較正手段16、差分演算手段17および観察データ算出手段18は、例えば、プログラムに従って動作するコンピュータのCPUによって実現される。この場合、例えば、コンピュータのプログラム記憶装置(図示略)に記憶されたプログラムをCPUが読み込み、CPUがそのプログラムに従って、前処理手段19、姿勢特定手段14、背景画像作成手段15、画像較正手段16、差分演算手段17および観察データ算出手段18として動作すればよい。
The preprocessing
次に、動作について説明する。
まず、前処理手段19による前処理について説明する。カメラ11aは、定期的に一定領域9a方向を撮影し、その画像を順次、前処理手段19に入力する。前処理手段19は、一定の周期(例えば、数秒の周期)毎に、その周期内にカメラ11aから入力された複数の画像に基づいて、前処理画像を生成する。具体的には、前処理手段19は、1周期内で入力された個々の画像に関して、画像内のエッジの数をカウントする。なお、エッジとは、画像内に現れる線である。画像内におけるエッジの数のカウント対象とする領域を、例えば、壁面に相当する領域および一定領域9aに相当する領域に限定してもよい。前処理手段19による処理周期は短く、その周期内でカメラ11aから入力される各画像において、写っているバッチ山の数の多さが変化しない場合が多い。また、画像に写るバッチ山の多さが変化しないということは、フレームや原料粉の影響がなければ、エッジの数もある程度の多さを維持しているはずである。このことを利用して、前処理手段19は、1周期内でカメラ11aから入力された複数の画像の中から、エッジの数のカウント結果が多い状態を保っている連続する複数の画像を選択する。なお、画像内におけるエッジの数のカウント結果の多寡を判断する基準として、例えば、予め定められた閾値を用いてもよい。具体的には、前処理手段19は、カウント結果として得られたエッジ数が、エッジ数に関して予め定められた閾値以上であるという条件を満たしている場合に、画像内のエッジ数が多いと判定し、エッジ数が閾値以上である画像を選択すればよい。また、前処理手段19は、カウント結果として得られたエッジ数が閾値未満である場合に、画像内のエッジ数が少ないと判定し、エッジ数が閾値未満である画像を選択しない。あるいは、入力された各画像におけるエッジの数のカウント結果に応じて、エッジの数の多寡の判断基準を変動させてもよい。Next, the operation will be described.
First, preprocessing by the preprocessing
また、上記の説明では、前処理手段19が連続する複数の画像を選択する場合を例にして説明したが、前処理手段19が選択する複数の画像は連続する画像でなくてもよい。
In the above description, the case where the
また、前処理手段19は、画像内の明暗のコントラストを表す量を算出し、そのコントラストを表す量に関して予め定められた条件を満たす画像を選択すればよい。前述のエッジ数は、画像内の明暗のコントラストを表す量の一例である。また、エッジ数が閾値以上であるという条件は、明暗のコントラストを表す量に関して予め定められた条件の一例である。前処理手段19がエッジ数に基づく画像選択方法以外の方法で画像を選択する例を以下に示す。例えば、前処理手段19は、カメラ11aから入力された画像毎に、画像の明暗のコントラストを表す量として輝度値の標準偏差を算出してもよい。このとき、前処理手段19は、画像全体に含まれる各画素の輝度値の標準偏差を算出してもよい。あるいは、画像内において、レンガ同士の境界線が写る領域を予め定めておき、前処理手段19は、画像内のその領域における輝度値の標準偏差を算出してもよい。また、画像を選択する条件の一例として、画像のコントラストを表す量がその前の画像のコントラストを表す量よりも一定値以上低下する事象の発生時からその一定時間経過後までの画像を除外し、除外されずに残った画像を選択するという条件が挙げられる。例えば、この条件を採用し、明暗のコントラストを表す量として輝度値の標準偏差を算出する場合、前処理手段19は、ある画像で、輝度値の標準偏差が前の画像の輝度値の標準偏差よりも一定値以上低下した場合、その時点から一定期間が経過するまでに生成された画像をその後の処理の対象から除外し、除外されずに残った画像を選択すればよい。そして、前処理手段19は、選択した複数の画像から前処理画像を生成する。なお、画像内の明暗のコントラストを表す量が一定値以上低下したということは、コントラストが急に低下したということであり、原料粉が舞い上がる等の現象が生じたとみなすことができる。Further, the preprocessing means 19 may calculate an amount representing the contrast between light and dark in the image and select an image satisfying a predetermined condition regarding the amount representing the contrast. The number of edges described above is an example of an amount representing the contrast between light and dark in an image. The condition that the number of edges is equal to or greater than the threshold value is an example of a condition that is predetermined with respect to the amount representing the contrast between light and dark. An example in which the preprocessing means 19 selects an image by a method other than the image selection method based on the number of edges is shown below. For example, the pre-processing means 19, a
以下の説明では、前処理手段19が、画像内のエッジ数に基づいて画像を選択する場合を例にして説明する。
In the following description, a case where the
前処理手段19は、選択した複数の画像を用いて、前処理画像における個々の画素の輝度値を決定することにより、前処理画像を生成する。選択した複数の画像において、対応する画素(同じ画像座標の画素)に着目し、その画素の中で最小となる輝度値を特定する。そして、前処理手段19は、その輝度値を、前処理画像における対応画素の輝度値として定める。例えば、前処理手段19は、選択した各画像における画像座標(x1,y1)の輝度値を読み込み、画像座標(x1,y1)における輝度値のうちの最小値を特定する。そして、前処理手段19は、その最小となっている輝度値を、前処理画像の画像座標(x1,y1)における輝度値として定める。前処理手段19は、この処理を画素毎に行う。そして、前処理手段19は、生成した前処理画像を画像記憶手段12に記憶させる。前処理手段19は、この処理を一定周期で繰り返す。従って、カメラ11aが撮影した画像に基づいて生成された前処理画像が順次、画像記憶手段12に蓄積されていく。The preprocessing
なお、前処理において、カメラ11aから入力された複数の画像のうち、「エッジのカウント結果が多い状態を保っている連続する複数の画像」以外の画像については、無視してよい。Incidentally, in the preprocessing, of the plurality of images input from the
ここでは、カメラ11aが撮影した画像を用いる場合を例にして説明したが、カメラ11bも、定期的に一定領域9b方向を撮影し、その画像を順次、前処理手段19に入力する。前処理手段19は、カメラ11bが撮影した画像からも、同様に前処理画像を生成し、画像記憶手段12に記憶させていく。Here, the
エッジのカウント結果が多い状態を保っている連続する複数の画像は、フレームや原料粉があまり写っていない画像であるということができる。フレームや浮遊する原料粉が多く写った画像では、バッチ山や側壁が不鮮明になり、画像内のエッジ数が減少するからである。また、フレームが写っている場合、画像内でフレームに該当する箇所の輝度値は高い値となる。従って、上記のように、フレームや原料粉があまり写っていない画像を複数選択し、さらにそれらの画像における対応画素のうち、最小の輝度値を特定することで、フレームや原料粉が写っていない状態の画像における輝度値を選択することができる。そのような輝度値を有する画像として前処理画像を定めるので、カメラ11aが撮影した画像の一部に、炉内で浮遊する原料粉やフレームが写ったとしても、そのような原料粉やフレームを排除した前処理画像を生成することができる。すなわち、監視対象とするバッチ山が鮮明に写った画像を得ることができる。前処理手段19が前処理画像を生成する動作は、前処理ステップに相当する。It can be said that a plurality of continuous images maintaining a state in which the edge count result is large are images in which the frame and the raw material powder are not shown so much. This is because, in an image in which many frames and floating raw material powder are shown, batch peaks and side walls become unclear and the number of edges in the image decreases. In addition, when a frame is captured, the luminance value of a portion corresponding to the frame in the image is a high value. Accordingly, as described above, by selecting a plurality of images in which the frame and the raw material powder are not shown so much, and by specifying the minimum luminance value among the corresponding pixels in those images, the frame and the raw material powder are not shown. The luminance value in the state image can be selected. Since determining the preprocessed image as an image having such a brightness value, a part of the image the
なお、既に説明したように、フレームの影響が少なかったり、浮遊する原料粉が少なかったりするガラス溶融炉では、上記のような前処理を行う必要はない。その場合には、画像処理装置13は、カメラ11a,11bが撮影した画像を、そのまま画像記憶手段12に記憶させればよい。In addition, as already explained, it is not necessary to perform the pretreatment as described above in a glass melting furnace in which the influence of the frame is small or the raw material powder that floats is small. In that case, the
次に、姿勢特定手段14が、カメラの姿勢を判断する動作について説明する。ここでは、カメラ11aの姿勢を判断する場合を例にするが、カメラ11bの姿勢判断処理も同様である。図8は、カメラの姿勢判断処理の処理経過の例を示すフローチャートである。なお、本例では、姿勢特定手段14が複数の基準パターンの画像およびその画像座標を記憶している場合を例に説明する。Next, an operation in which the
上述のように、前処理手段19は、一定の周期(例えば、数秒の周期)毎に、カメラ11aが撮影した画像から前処理画像を生成し、その画像を画像記憶手段12に記憶させる。As described above, the preprocessing
姿勢特定手段14は、画像記憶手段12に記憶された複数の撮影画像(本例では、カメラ11aが撮影した画像に基づいて生成された前処理画像)を読み込んで、カメラ11aの姿勢にずれが生じたか否かを判断する処理を定期的に行う。ただし、前処理手段19の処理周期が例えば数秒であるのに比べ、姿勢特定手段14の処理周期は、前処理手段19による処理周期よりも長い。例えば、姿勢特定手段14の処理周期は数時間としてもよい。The posture identifying means 14 (in this example, the
姿勢特定手段14は、処理開始タイミングになったと判断すると、画像記憶手段12に記憶された直近の所定枚数の撮影画像(カメラ11aが撮影した画像に基づいて生成された前処理画像)を読み込む。この所定枚数は予め定めておけばよい。姿勢特定手段14は、読み込んだ直近の所定枚数の撮影画像(前処理画像)の平均画像を生成する(ステップS1)。具体的には、姿勢特定手段14は、読み込んだ所定枚数の撮影画像に関して、対応する画素毎に輝度値の平均値を計算し、その平均値を輝度値とする画像を生成し、その画像を平均画像とすればよい。本例では、平均画像を生成する場合を例示したが、対応する画素毎に輝度値の中間値を計算し、その中間値を輝度値とする画像(中間値画像)を生成してもよい。The
また、本例では、ステップS1で複数の画像から平均画像を生成する場合を例示したが、画像記憶手段12に記憶された1枚の画像に対してステップS2以降の処理を行ってもよい。すなわち、ステップS1の処理を省略してもよい。
In this example, the case where an average image is generated from a plurality of images in step S1 has been exemplified. However, the processing after step S2 may be performed on one image stored in the
姿勢特定手段14は、ステップS1で生成した平均画像に対して、姿勢特定手段14が予め記憶している複数の基準パターンに関するパターンマッチングを行う(ステップS2)。本例では、画像同士が類似する程度が高いほど、計算される類似度の値が小さくなる場合を例にして説明する。ステップS2において、姿勢特定手段14は、予め記憶している基準パターンの画像と平均画像内の各部とで、類似度を計算する。そして、類似する程度が最も高い(本例では、類似度が最も小さい値となる)画像内の位置を特定する。例えば、図4に例示する基準パターンの画像およびその画像座標を予め記憶していたとすると、姿勢特定手段14は、平均画像内から、図4に例示する基準パターンの画像との類似度の値が閾値以下となっている箇所を特定し、さらにそれらの箇所の中から、類似度の値が最も小さい箇所を特定する。この箇所が、平均画像内において基準パターンに相当する部分である。さらに、姿勢特定手段14は、例えば、特定した箇所の中心画素の画像座標を特定する。すなわち、姿勢特定手段14は、図4に例示する基準パターンの画像に最も類似する箇所を平均画像から特定し、例えば、その中心画素の画像座標を特定する。姿勢特定手段14は、この処理を、予め記憶していた基準パターンの画像毎に行う。
The
類似度の計算は、公知の方法で行えばよい。例えば、類似度の例として、SSD(Sum of Squared Difference )やSAD(Sum of Absolute Difference)が挙げられる。SSDは、類似度算出対象となる一対の画像における対応する画素同士の輝度値の差の二乗の合計値である。従って、姿勢特定手段14は、類似度算出対象となる一対の画像における対応する画素同士の組毎に、輝度値の差の二乗を計算し、さらにその合計値を計算することで、SSDを算出すればよい。また、SADは、類似度算出対象となる一対の画像における対応する画素同士の輝度値の差の絶対値の合計値である。従って、姿勢特定手段14は、類似度算出対象となる一対の画像における対応する画素同士の組毎に、輝度値の差の絶対値を計算し、さらにその合計値を計算することで、SADを算出すればよい。また、類似度算出対象となる画像が二値画像である場合には、姿勢特定手段14は、類似度算出対象となる一対の画像における対応する画素同士の組毎に、XOR(eXclusive OR:排他的論理和)を計算し、さらにその合計値を計算して、その計算結果を類似度としてもよい。SSD、SAD、および画素同士の組毎のXORの合計値はいずれも、画像同士が類似する程度が高いほど値が小さくなる類似度である。
The similarity may be calculated by a known method. For example, examples of the similarity include SSD (Sum of Squared Difference) and SAD (Sum of Absolute Difference). The SSD is a total value of the squares of differences in luminance values between corresponding pixels in a pair of images to be subjected to similarity calculation. Therefore, the
なお、本例では、画像同士が類似する程度が高いほど値が小さくなる類似度を用いる場合を例に説明しているが、他の類似度を用いてもよい。例えば、姿勢特定手段14は、類似度として、正規化相互相関(NCC:Normalized Cross-Correlation)を計算してもよい。正規化相互相関は、画像同士が類似する程度が高いほど値が1に近くなる。従って、姿勢特定手段14は、類似度として正規化相互相関を算出する場合には、その類似度(正規化相互相関)の値が1に最も近い箇所を特定すればよい。
Note that, in this example, a case is described in which the degree of similarity in which the value decreases as the degree of similarity between images increases, but other similarities may be used. For example, the
次に、姿勢特定手段14は、基準パターン毎に、ステップS2で特定した、類似する程度が最も高い箇所(本例では、類似度の値が最も小さくなる箇所)の画像座標と、予め記憶していた基準パターンの画像座標との差(すなわち、距離)を計算し、その距離に基づいて、カメラ11aの姿勢にずれが生じたか否かを判定する(ステップS3)。姿勢特定手段14は、ステップS2で特定した画像座標と、予め記憶していた特徴座標との距離と、閾値とを比較し、座標間の距離が閾値以上であれば、カメラの姿勢にずれが生じたと判定し、座標間の距離が閾値未満であれば、カメラの姿勢にずれは生じていないと判定すればよい。なお、姿勢特定手段14は、予め複数の基準パターンを記憶しているので、基準パターン毎に座標間の距離(ステップS2で特定した画像座標と、予め記憶していた特徴座標との差)を計算する。この複数の距離と閾値とを比較して、カメラの姿勢にずれが生じているか否かを判定する基準は、特に限定されない。例えば、基準パターン毎に計算して得られた複数の座標間距離のうち、所定個以上が閾値以上になっていることを条件に、カメラの姿勢にずれが生じたと判定してもよい。あるいは、全ての座標間距離が閾値以上になっていることを条件に、カメラの姿勢にずれが生じたと判定してもよい。ここでは2つの基準を例示したが、他の基準に従ってカメラの姿勢にずれが生じたか否かを判定してもよい。Next, the
カメラの姿勢にずれが生じていると判定した場合(ステップS3におけるYes)、姿勢特定手段14は、予め記憶していた基準パターンの画像およびその画像座標の組における画像座標を、ステップS2で特定した画像座標に置換することにより、記憶しておく基準パターンの画像および画像座標の組における画像座標を更新する(ステップS4)。すなわち、姿勢特定手段14は、平均画像内で基準パターンに該当する箇所として特定した箇所の画像座標(上記の例では、その箇所の中心画素の画像座標)を、その基準パターンの画像と組になる画像座標として、記憶する画像座標を更新する。ステップS4の処理により、カメラの姿勢のずれに合わせて、平均画像内における基準パターンの座標(画像座標)が更新されることになる。ただし、姿勢特定手段14は、更新前の画像座標に関しても、ステップS5の処理で用いる。ステップS5で用いるまで、更新前の画像座標も記憶しておく。
When it is determined that the camera posture is deviated (Yes in step S3), the
ステップS4の後、姿勢特定手段14は、基準点を用いてカメラ11aの姿勢を推定する(ステップS5)。ステップS5において、姿勢特定手段14は以下の処理を行えばよい。姿勢特定手段14は、更新前の基準パターンの画像座標(予め記憶していた基準パターンの画像座標)と、更新後の基準パターンの画像座標とに基づいて、基準パターンが画像内でどれだけ、どの方向にずれたかを計算する。基準パターンが複数存在する場合には、例えば、基準パターン毎のずれ量の平均や、ずれの方向の平均を計算し、その平均値を基準パターンのずれ量、およびずれの方向とすればよい。あるいは他の基準で、更新前後における基準パターンのずれ量およびずれの方向を定めてもよい。姿勢特定手段14は、基準パターンのずれの方向、およびずれ量に合わせて、予め記憶している基準点の画像座標をずらす。すなわち、更新前後での基準パターンのずれに合わせて、基準点の画像座標の座標値を更新する。そして、姿勢特定手段14は、カメラ11aの各種姿勢における個々の基準点の画像座標を、実空間における各基準点の3次元座標から算出する。そして、姿勢特定手段14は、各基準点の3次元座標から算出した画像座標が、更新後の各基準点の画像座標に最も近くなる姿勢を特定し、その姿勢がカメラ11aの姿勢であると判定する。そして、指定推定処理(すなわち、ステップS5の処理)を終了する。After step S4, the
また、カメラの姿勢にずれが生じていないと判定した場合(ステップS3におけるNo)、姿勢特定手段14は、ステップS2で特定した、平均画像内における基準パターンに相当する箇所の画像で、予め記憶していた基準パターンの画像を更新する(ステップS6)。すなわち、ステップS2において、平均画像内で基準パターンに相当する箇所として特定した部分の画像を抽出し、その画像を新たな基準パターンの画像として記憶する。姿勢特定手段14は、この処理を基準パターン毎に行う。このステップS6の処理により、姿勢特定手段14が予め記憶していた基準パターンの画像およびその画像座標の組における基準パターンの画像が更新される。
When it is determined that there is no deviation in the camera posture (No in step S3), the
ガラス溶融炉内における側壁の状態が徐々に変化し、画像内で基準パターンに相当する箇所と、姿勢特定手段14が記憶している基準パターンの画像との類似する程度が低下することがある。例えば、図4に示すように観察窓のコーナー付近のパターンを基準パターンとしている場合であっても、コーナー部分に原料粉が徐々に付着していくことにより、撮影画像内における基準パターン部分の画像は、直角なコーナーの画像から、丸みのあるコーナーの画像に徐々に変化することがある。記憶している基準パターンの画像を更新しないと仮定すると、この変化が大きくなり、新たな画像が撮影されたときに、その画像と、図4に例示する基準パターンの画像とのマッチングを行えなくなる。しかし、ステップS5において、平均画像におけるパターンマッチングの結果に基づいて、記憶しておく基準パターンの画像を更新することにより、次回のパターンマッチングを精度よく行うことができる。例えば、予め記憶していた図4に例示する基準パターンの画像を、コーナー部分に丸みのある基準パターンの画像に徐々に更新していくことができる。この結果、次回のパターンマッチングを精度よく行うことができ、カメラの姿勢判定も精度よく行うことができる。
The state of the side wall in the glass melting furnace gradually changes, and the degree of similarity between the portion corresponding to the reference pattern in the image and the image of the reference pattern stored in the
姿勢特定手段14は、カメラ11aが撮影した画像に基づいて生成され、画像記憶手段12に記憶された前処理画像に関して、一定の周期毎に、ステップS1以降の処理を行えばよい。同様に、カメラ11bが撮影した画像に基づいて生成され、画像記憶手段12に記憶された前処理画像に関しても、一定の周期毎に、ステップS1以降の処理を行えばよい。The
また、前処理が行われず、カメラ11a,11bが撮影した画像が、そのまま画像記憶手段12に記憶される場合であっても、姿勢特定手段14は、カメラ11aが撮影した画像に対して、一定の周期毎に、ステップS1以降の処理を行えばよい。そして、同様に、カメラ11bが撮影した画像に対して、一定の周期毎に、ステップS1以降の処理を行えばよい。Even if the pre-processing is not performed and the images captured by the
次に、真上から観察したときの一定領域におけるバッチ山の配置画像(図7参照)を作成し、観察データを算出する動作について説明する。図9は、この動作の処理経過の例を示すフローチャートである。ここでは、カメラ11aによる撮影画像(本例では、カメラ11aが撮影した画像に基づいて生成された前処理画像)に対して画像処理装置13が処理を行う場合を例にして説明するが、画像処理装置13は、カメラ11bによる撮影画像(本例では、カメラ11bが撮影した画像に基づいて生成された前処理画像)に対しても同様の処理を行う。Next, an operation for creating an arrangement image (see FIG. 7) of batch mountains in a certain region when observed from directly above and calculating observation data will be described. FIG. 9 is a flowchart showing an example of processing progress of this operation. Here, (in this example, the
まず、画像較正手段16は、画像記憶手段12に記憶されているカメラ11aによる撮影画像(本例では、前処理画像)を新しい方から順に複数枚読み込む。このとき読み込む撮影画像の枚数は予め定めておけばよい。そして、画像較正手段16は、その各撮影画像から、実空間における一定領域9aに該当する範囲31a(図6参照)を抽出する(ステップS10)。抽出された範囲31aが示す画像(以下、抽出画像と記す。)は、泡を背景とするバッチ山の画像である。ここでは便宜的に、カメラ11aの姿勢が変化していなかった場合を例にして説明するが、カメラ11aの姿勢が変化した場合、画像較正手段16は、画像撮影時のカメラ11aの姿勢に基づいて、撮影画像から、実空間における一定領域9aに該当する範囲31aを抽出すればよい。First, the image calibration unit 16 (in this example, the preprocessed image) captured image by the
なお、前処理が行われず、カメラ11a,11bが撮影した画像が、それぞれ、そのまま画像記憶手段12に記憶された場合、画像較正手段16は、ステップS10において、カメラ11aが撮影してそのまま画像記憶手段12に記憶された撮影画像を、新しい方から順に複数枚読み込み、各撮影画像から抽出画像を抽出すればよい。また、カメラ11bが撮影してそのまま画像記憶手段12に記憶された撮影画像に関しても、同様である。他の点に関しては、前処理を行った場合でも、行っていない場合でも同様である。ステップS10は、領域抽出ステップに相当する。Note that when the preprocessing is not performed and the images captured by the
次に、背景画像作成手段15は、複数枚の撮影画像からそれぞれ抽出された抽出画像に基づいて、バッチ山が存在しない場合の画像を作成する。すなわち、バッチ山の背景となる背景画像を作成する(ステップS11)。ステップS11では、最新の撮影画像から抽出された抽出画像と共通の画像座標の画素を有し、その画素の輝度値が泡を表す背景画像を作成する。ステップS11は、背景画像作成ステップに相当する。 Next, the background image creating means 15 creates an image when no batch mountain exists based on the extracted images respectively extracted from the plurality of photographed images. That is, a background image as a background of the batch mountain is created (step S11). In step S11, a background image having pixels having the same image coordinates as that of the extracted image extracted from the latest photographed image and a luminance value of the pixel representing a bubble is created. Step S11 corresponds to a background image creation step.
図10は、ステップS11の背景画像作成処理の処理経過の例を示すフローチャートである。 FIG. 10 is a flowchart illustrating an example of processing progress of the background image creation processing in step S11.
背景画像作成処理において、背景画像作成手段15は、最新の撮影画像から抽出された抽出画像における個々の画素を選択し、選択した画素、およびその画素に対応する他の抽出画像内の画素の輝度値に基づいて、選択した画素において背景を表す輝度値を決定する。この結果、バッチ山が存在しない場合の背景画像を得る。以下、図10を参照してこの処理を説明する。なお、ここでは、画素毎に、背景を表す輝度値を決定する場合を例にして説明するが、背景画像作成手段15は、抽出画像における個々のエリア毎に、背景を表す輝度値を決定してもよい。
In the background image creation process, the background image creation means 15 selects individual pixels in the extracted image extracted from the latest photographed image, and the brightness of the selected pixel and the pixels in the other extracted images corresponding to the selected pixel. Based on the value, a luminance value representing the background in the selected pixel is determined. As a result, a background image is obtained when no batch mountain exists. Hereinafter, this process will be described with reference to FIG. Note that, here, a case where the luminance value representing the background is determined for each pixel will be described as an example, but the background
背景画像作成手段15は、最新の撮影画像から抽出された抽出画像の画素の中から1つの画素を選択する(ステップS21)。次に、背景画像作成手段15は、ステップS10(図9参照)で他の撮影画像から抽出された各抽出画像から、選択した画素に対応する画素(すなわち、一定領域9a内の同じ位置に該当する画素)を抽出する(ステップS22)。The background image creating means 15 selects one pixel from the pixels of the extracted image extracted from the latest photographed image (step S21). Then, the background
次に、背景画像作成手段15は、ステップS21で選択した画素、およびその画素に対応する他の抽出画像内の画素(すなわち、ステップS22で得た画素)を対象にして、輝度値毎に、その輝度値に該当する画素数をカウントする(ステップS24)。ステップS24の処理は、ヒストグラム作成処理であるということができる。 Next, the background image creating means 15 targets the pixel selected in step S21 and the pixel in the other extracted image corresponding to the pixel (that is, the pixel obtained in step S22) for each luminance value. The number of pixels corresponding to the luminance value is counted (step S24). It can be said that the process of step S24 is a histogram creation process.
続いて、背景画像作成手段15は、画素のカウント数(度数)が多くなっている輝度値の範囲内における輝度値のばらつきを評価する(ステップS25)。カウント数が多くなっている輝度値の範囲とは、例えば、カウント数が閾値(カウント数に対して定められた閾値)以上となる輝度値が連続して続く範囲である。図11および図12は、ステップS24の結果得られたヒストグラムである。図11に示す例では、画素のカウント数が多くなっている輝度値の範囲は、k1〜k2である。図12に示す例では、画素のカウント数が多くなっている輝度値の範囲は、k3〜k4である。ばらつきを評価する評価値として、例えば、このような範囲内でカウントされた画素の輝度値の標準偏差や分散を用いればよい。あるいは、画素のカウント数が多くなっている輝度値の範囲の幅を評価値として用いればよい。ステップS25では、このような評価値を算出すればよい。例示した標準偏差、分散、あるいは、画素のカウント数が多くなっている輝度値の範囲の幅等を評価値として算出する場合、評価値が小さいほど、輝度値のばらつきが小さいことになる。また、他の指標値を、ばらつきの評価値として用いてもよい。Subsequently, the background image creating means 15 evaluates the variation of the luminance value within the luminance value range in which the pixel count number (frequency) is increased (step S25). The range of luminance values in which the number of counts is increased is, for example, a range in which luminance values in which the number of counts is equal to or greater than a threshold value (threshold value determined for the number of counts) continue. 11 and 12 are histograms obtained as a result of step S24. In the example illustrated in FIG. 11, the range of the luminance value in which the pixel count number is increased is k 1 to k 2 . In the example illustrated in FIG. 12, the range of luminance values in which the number of pixel counts is increased is k 3 to k 4 . As the evaluation value for evaluating the variation, for example, the standard deviation or variance of the luminance values of the pixels counted within such a range may be used. Alternatively, the width of the luminance value range in which the pixel count number is increased may be used as the evaluation value. In step S25, such an evaluation value may be calculated. In the case of calculating the standard deviation, variance, or the width of the range of luminance values in which the number of pixel counts are increased as the evaluation value, the smaller the evaluation value, the smaller the variation in the luminance value. Another index value may be used as an evaluation value of variation.
ステップS25の後、背景画像作成手段15は、ステップS25で算出した評価値に基づいて、画素のカウント数が多くなっている輝度値の範囲内における輝度値のばらつきが大きいか否かを判定する(ステップS26)。ステップS26では、予め定められた閾値(ばらつきの評価値に対する閾値)と評価値とを比較することによって、ばらつきが大きいか否かを判定すればよい。例えば、輝度値の標準偏差を評価値として計算した場合、評価値が閾値(評価値に対して定められた閾値)以上であれば、ばらつきが大きいと判定し、評価値が閾値未満であれば、ばらつきが小さいと判定すればよい。閾値の値は、評価値として採用する指標値(標準偏差、分散等)に応じて予め定めておけばよい。 After step S25, the background image creating means 15 determines whether or not there is a large variation in luminance value within the range of luminance values in which the number of pixel counts is large, based on the evaluation value calculated in step S25. (Step S26). In step S26, it is only necessary to determine whether or not the variation is large by comparing a predetermined threshold value (threshold value for the evaluation value of variation) with the evaluation value. For example, when the standard deviation of luminance values is calculated as an evaluation value, if the evaluation value is equal to or greater than a threshold value (threshold value determined for the evaluation value), it is determined that the variation is large, and if the evaluation value is less than the threshold value It can be determined that the variation is small. The threshold value may be determined in advance according to an index value (standard deviation, variance, etc.) adopted as the evaluation value.
輝度値のばらつきが小さいと判定した場合(ステップS26におけるNo)、背景画像作成手段15は、カウント値が多くなっている輝度値の範囲内における最頻輝度値を判定する(ステップS28)。図11は、輝度値のばらつきが小さい場合のヒストグラムの例である。図11を例にすると、カウント値が多くなっている輝度値の範囲は、k1〜k2であり、この範囲内での最頻輝度値(画素のカウント数が最大になっている輝度値)は、Sである。よって、背景画像作成手段15は、ステップS28において、Sの値を特定する。そして、そのSの値を、ステップS21で選択した座標の画素における輝度値として決定する。選択した座標において、輝度値のばらつきが小さいということは、その座標にはバッチ山は写らず、背景が写り続けたと言うことができる。よって、ばらつきが小さい場合には、上記のように最頻輝度値Sを、背景となる泡の輝度値として決定することができる。なお、上記のように最頻輝度値Sの代わりに、カウント値が多くなっている輝度値の範囲k1〜k2に該当する画素の輝度値の平均値を算出し、その平均値を、背景を表す輝度値として決定してもよい。あるいは、輝度値の範囲k1〜k2の中央値を、背景を表す輝度値として決定してもよい。When it is determined that the variation in luminance value is small (No in step S26), the background
一方、輝度値のばらつきが大きいと判定した場合(ステップS26におけるYes)、背景画像作成手段15は、カウント値が多くなっている輝度値の範囲内における判別基準値よりも大きな輝度値に該当する各画素の輝度値の平均値を算出する(ステップS27)。図12は、輝度値のばらつきが大きい場合のヒストグラムの例である。図12を例にすると、カウント値が多くなっている輝度値の範囲は、k3〜k4である。また、判別基準値がTであるとする。このとき、背景画像作成手段15は、輝度値がTよりも大きく、k4までの範囲に該当する画素の輝度値の平均値を計算する。そして、背景画像作成手段15は、その平均値を、ステップS21で選択した座標の画素における輝度値として決定する。選択した座標において、輝度値のばらつきが大きいということは、その座標にバッチ山が写ったり、背景となる泡が写ったりしていると言うことができる。そして、泡の輝度値は、バッチ山の輝度値よりも大きい。よって、上記のように判別基準値よりも大きな範囲に該当する画素の輝度値の平均を、背景となる泡の輝度値として決定することができる。なお、上記のように平均値を算出する代わりに、カウント値が多くなっている輝度値の範囲内における判別基準値よりも大きな範囲(図12に示す例ではT〜k4の範囲)での最頻輝度値を判定し、その最頻輝度値を、選択した座標の画素における輝度値として決定してもよい。あるいは、T〜k4の範囲における中央値を、選択した座標の画素における輝度値として決定してもよい。On the other hand, when it is determined that the variation in the luminance value is large (Yes in step S26), the background
なお、判別基準値は、ばらつきの大きい範囲(本例では、輝度値の範囲)を2つに分離するための閾値であり、非特許文献3に記載された判別分析二値化法における閾値に該当する。従って、背景領域とバッチ山領域に関するクラス内分散とクラス間分散の分散比が最大となる閾値を判別基準値Tとすればよい。 Note that the discriminant reference value is a threshold value for separating a large variation range (luminance value range in this example) into two, and is a threshold value in the discriminant analysis binarization method described in Non-Patent Document 3. Applicable. Therefore, the threshold value that maximizes the variance ratio between the intra-class variance and the inter-class variance for the background area and the batch mountain area may be used as the discrimination reference value T.
ここでは、判別分析二値化法で輝度値の範囲k3〜k4を2つのクラスに分割する場合を示したが、他の方法で、輝度値の範囲k3〜k4を2つのクラスに分割してもよい。例えば、モード法や、2つの正規分布を当てはめる方法等で輝度値の範囲k3〜k4を2つのクラスに分割してもよい。そして、輝度値の高い方のクラスから、上記と同様に、選択した座標の画素における輝度値を決定すればよい。Here, the case where the luminance value range k 3 to k 4 is divided into two classes by the discriminant analysis binarization method is shown, but the luminance value range k 3 to k 4 is divided into two classes by another method. You may divide into. For example, the luminance value ranges k 3 to k 4 may be divided into two classes by a mode method, a method of fitting two normal distributions, or the like. Then, from the class with the higher luminance value, the luminance value in the pixel at the selected coordinate may be determined in the same manner as described above.
背景画像作成手段15は、図10のフローチャートを用いて説明した上記の処理を、画素毎に行い、ステップS27またはステップS28で求めた輝度値を、ステップS21で選択した画素に対応する背景画像の画素の輝度値として決定する。この結果、最新の撮影画像から抽出された抽出画像において、バッチ山を除去した画像が得られる。また、この画像は、カメラ11aの視点で観察した場合の背景画像である。The background
また、背景画像作成手段15は、抽出画像を分割して得られる個々のエリア毎に、背景を表す輝度値を決定してもよい。この場合、ステップS21において、背景画像作成手段15は、最新の撮影画像から抽出された抽出画像から1つのエリアを選択する。エリアの定め方は特に限定されない。そして、背景画像作成手段15は、ステップS22では、他の撮影画像から抽出された各抽出画像から、選択したエリアに対応するエリア(一定領域9a内の同じ部分に該当するエリア)を抽出する。そして、ステップS24以降では、ステップS21で選択したエリア、およびそのエリアに対応するエリア(ステップS22で得たエリア)に属する各画素を対象にして、ヒストグラムを作成し、輝度値のばらつきの評価値を算出し、ばらつきが大きいか否かに応じて、輝度値を算出すればよい(ステップS24〜S28)。背景画像作成手段15は、この処理を、抽出画像を分割して得られる個々のエリア毎に行い、ステップS27またはステップS28で求めた輝度値を、ステップS21で選択したエリアに対応する背景画像のエリア内の各画素の輝度値として決定すればよい。Further, the background image creating means 15 may determine a luminance value representing the background for each area obtained by dividing the extracted image. In this case, in step S21, the background image creating means 15 selects one area from the extracted image extracted from the latest photographed image. There is no particular limitation on how to define the area. Then, the background
背景画像作成処理の後、ステップS12(図9参照)に移行する。ステップS12において、画像較正手段16は、背景画像作成処理(ステップS11)で得られた背景画像を、一定領域9aを真上から観察したときの画像に変換する(ステップS12)。すなわち、ステップS11で得られた背景画像に関して、視点をカメラ11aの位置から一定領域9aの真上に変化させる視点変換処理を行い、その視点から観察した場合の背景画像を作成する。この結果、一定領域9aにバッチ山が存在しない状態で、一定領域9aを真上から観察した場合の画像が得られる。ステップS12は、背景画像変換ステップに相当する。After the background image creation process, the process proceeds to step S12 (see FIG. 9). In step S12, the
次に、画像較正手段16は、ステップS10において、最新の撮影画像から抽出された抽出画像を、一定領域9aを真上から観察したときの画像に変換する(ステップS13)。すなわち、最新の撮影画像から抽出された抽出画像に関して、視点をカメラ11aの位置から一定領域9aの真上に変化させる視点変換処理を行い、その視点から観察した場合の画像に変換する。この変換後の画像には、バッチ山および背景が写っている。ステップS12,S13における変換処理は、同様の変換処理である。ステップS13は、抽出画像変換ステップに相当する。Next, the
なお、ステップS12,S13における変換後の画像の大きさが異なる場合、画像較正手段16は、ステップS12,S13における変換後の画像の大きさを揃えるように補正を行ってよい。
If the image sizes after the conversion in steps S12 and S13 are different, the
ステップS12,S13で得た変換後の画像をそのまま用いて、後述のステップS14以降の処理を実行してもよい。 The converted image obtained in steps S12 and S13 may be used as they are, and the processes after step S14 described later may be executed.
あるいは、最新の撮影画像を検出する毎に、画像処理装置13は、ステップS10からステップS13までの処理を実行し、画像較正手段16は、ステップS12において得られる画像(一定領域9aを真上から観察したときの背景画像)と、ステップS13において得られる画像(一定領域9aを真上から観察したときの画像)をそれぞれ、複数枚記憶してもよい。そして、画像較正手段16は、ステップS12を実行する毎に得られる画像を、最新の所定枚数分選択し、選択した画像を合成し(例えば、平均画像を生成し)、同様に、ステップS13を実行する毎に得られる画像を、最新の所定枚数分選択し、選択した画像を合成してもよい。そして、ステップS12を実行する毎に得られる画像の合成画像(一定領域9aを真上から観察したときの背景画像)と、ステップS13を実行する毎に得られる画像の合成画像(一定領域9aを真上から観察したときの画像)とを用いて、後述のステップS14以降の処理を実行してもよい。Alternatively, just above each for detecting a latest photographed image, the
固体状態の原料の多くは液面よりも下に存在する。そのため、ステップS12,S13でそれぞれ1枚ずつ得た画像を用いて、次のステップS14以降の処理を行うよりも、ステップS12毎に得た複数枚の画像の合成画像と、ステップS13毎に得た複数枚の画像の合成画像とを用いて、次のステップS14以降の処理を行った方が、得られる観察データから、固体状態の原料の全体像を把握しやすい。従って、上記のように、ステップS12を実行する毎に得られる画像を複数枚合成し、同様に、ステップS13を実行する毎に得られる画像を複数枚合成し、それらの合成画像を用いて、ステップS14以降の処理を実行することが好ましい。 Most of the raw materials in the solid state exist below the liquid level. Therefore, using the images obtained one by one in steps S12 and S13, the composite image of a plurality of images obtained in each step S12 and the image obtained in each step S13 are obtained rather than performing the processing in the next step S14 and subsequent steps. In addition, it is easier to grasp the whole image of the solid-state raw material from the obtained observation data by performing the processing after the next step S14 using the composite image of the plurality of images. Therefore, as described above, a plurality of images obtained each time Step S12 is executed are combined, and similarly, a plurality of images obtained each time Step S13 is executed are combined, and these combined images are used. It is preferable to execute the processing after step S14.
ステップS13を実行する毎に得られる複数枚の画像を合成する場合、画像較正手段16は、例えば、複数の画像において対応する各画素の輝度値の平均値を計算し、その平均値を合成画像における対応画素の輝度値とすればよい。この処理を画素毎に行い、合成画像の各輝度値を定めることにより合成画像を生成すればよい。また、対応する各画素の輝度値の平均値の代わりに、対応する各画素の輝度値に最小値を特定し、その輝度値の最小値を、合成画像における対応画素の輝度値としてもよい。
When combining a plurality of images obtained each time step S13 is executed, the
画像較正手段16は、ステップS12を実行する毎に得られる複数枚の画像を合成する場合にも同様の処理を行うことによって合成画像を生成すればよい。
The
また、観察データとしてバッチ山の移動速度を算出する場合には、上記のような合成画像を生成せずに、ステップS12,S13で得られた各画像を用いて、ステップS14以降の処理を行えばよい。また、バッチ山の移動速度を算出する場合には、カメラ11a,11bが撮影した画像そのものを用いて、ステップS10以降の処理を行う。
In addition, when calculating the movement speed of the batch mountain as the observation data, the processing after step S14 is performed using the images obtained in steps S12 and S13 without generating the above-described composite image. Just do it. Further, when calculating the movement speed of the batch mountain, the processes after step S10 are performed using the images themselves taken by the
次に、差分演算手段17は、ステップS13の変換後の画像とステップS12の変換後の背景画像との間で、対応する画素同士の輝度値の差を算出する(ステップS14)。ここで、ステップS13の変換後の画像とは、ステップS13で得られた1枚の画像であっても、ステップS13の実行毎に得られた複数枚の画像の合成画像であってもよい。同様に、ステップS12の変換後の背景画像とは、ステップS12で得られた1枚の画像であっても、ステップS12の実行毎に得られた複数枚の画像の合成画像であってもよい。 Next, the difference calculating means 17 calculates a difference in luminance value between corresponding pixels between the image after the conversion at step S13 and the background image after the conversion at step S12 (step S14). Here, the image after the conversion in step S13 may be one image obtained in step S13 or a composite image of a plurality of images obtained each time step S13 is executed. Similarly, the background image after the conversion in step S12 may be one image obtained in step S12 or a composite image of a plurality of images obtained each time step S12 is executed. .
ステップS14において、差分演算手段17は、ステップS13の変換後の画像(バッチ山および背景が写った画像)の画素の輝度値から、ステップS12の変換後の背景画像の画素の輝度値を減算する。差分演算手段17は、この減算処理を、対応する画素同士の組毎に行う。 In step S14, the difference calculation means 17 subtracts the luminance value of the pixel of the background image after the conversion in step S12 from the luminance value of the pixel of the image after the conversion in step S13 (an image showing the batch mountain and the background). . The difference calculation means 17 performs this subtraction process for each pair of corresponding pixels.
図13は、ステップS13の変換後の画像の例を示す。この画像には、背景とバッチ山10とが写っている。図14は、ステップS12の変換後の背景画像の例を示す。図15は、この2つの画像に対してステップS14の処理を行った結果の画像の例を示す。既に説明したように、泡の輝度にも多少の変化はあるので、ステップS14の処理後において、背景に該当する画素の輝度値が0になるとは限らない。
FIG. 13 shows an example of the image after the conversion in step S13. In this image, the background and the
ステップS14の後、差分演算手段17は、ステップS14で得た画像(図15参照)に対して、二値化処理を行う(ステップS15)。すなわち、差分演算手段17は、画像内の画素毎に、二値化処理用に予め定めた閾値以上の輝度値を“1”に置き換え、その閾値未満の輝度値を“0”置き換える処理を行う。背景に該当する画素の輝度値は、ステップS14の減算処理によって0近辺の値になっているので、二値化処理により“0”となる。また、バッチ山10に該当する画素の輝度値は、ステップS14の減算処理で値が大きく減少することはないので、二値化処理により“1”となる。この結果、背景に該当する画素の輝度値は“0”になり、バッチ山10に該当する画素の輝度値は“1”となる。二値化処理後の画像の例を図16に示す。二値化処理後の画像は、最新の撮影画像から抽出された抽出画像に基づいて作成された一定領域9aにおけるバッチ山の位置を表している。なお、この画像は、一定領域9aの真上の視点から観察した状態を示しており、バッチ山の高さの情報は含んでいない。差分演算手段17は、ステップS15で生成した画像(以下、二値化画像)を記憶する。ステップS14,S15は、背景除外画像生成ステップに相当する。After step S14, the difference calculation means 17 performs a binarization process on the image (see FIG. 15) obtained in step S14 (step S15). That is, for each pixel in the image, the difference calculation means 17 performs a process of replacing a luminance value equal to or higher than a predetermined threshold for binarization processing with “1” and replacing a luminance value less than the threshold with “0”. . Since the luminance value of the pixel corresponding to the background has become a value near 0 by the subtraction process in step S14, it becomes “0” by the binarization process. Further, the luminance value of the pixel corresponding to the
ステップS15の後、観察データ算出手段18は、ステップS15で生成された二値化画像を用いて、一定領域9a内に存在するバッチ山の観察データを算出する(ステップS16)。ただし、ステップS16では、直近に生成された二値化画像だけでなく、過去に遡って連続する二値化画像も用いて観察データを算出してもよい。また、ここでは、一定領域9aに関する二値化画像の生成について説明したが、画像処理装置13は、カメラ11bによる撮影画像に基づいて、一定領域9bに関する二値化画像も生成する。観察データ算出手段18は、一定領域9a,9bそれぞれの二値化画像に基づいて観察データを算出してもよい。ステップS16は、観察データ算出ステップに相当する。After step S15, the observation
以下、ステップS16で算出する観察データの例を示す。観察データの例として、一定領域9a,9bそれぞれの内外比が挙げられる。図17は、一定領域9a,9bを側壁6側の領域とガラス溶融炉の中央側の領域とに二等分した領域を示す説明図である。図1に示す要素と同様の要素については、図1と同一の符号を付し説明を省略する。領域51,52は、一定領域9aを側壁6側の領域と中央側の領域とに二等分した領域であり、領域51が側壁6側の領域であり、領域52が中央側の領域である。同様に、領域41,42は、一定領域9bを側壁6側の領域と中央側の領域とに二等分した領域であり、領域41が側壁6側の領域であり、領域42が中央側の領域である。観察データ算出手段18は、一定領域9aに関する内外比として、領域51内のバッチ山の占有率と、領域52内のバッチ山の占有率の比を表す評価値を計算すればよい。また、同様に、一定領域9bに関する内外比として、領域41内のバッチ山の占有率と、領域42内のバッチ山の占有率との比を表す評価値を計算すればよい。Hereinafter, an example of the observation data calculated in step S16 is shown. As an example of the observation data, the inside / outside ratio of each of the constant regions 9 a and 9 b can be given. FIG. 17 is an explanatory diagram showing a region in which the constant regions 9 a and 9 b are divided into two equal parts: a region on the
例えば、側壁6側の領域(すなわち、領域51や領域41)におけるバッチ山の占有率をQとし、中央側の領域(すなわち、領域52や領域42)におけるバッチ山の占有率をRとした場合、観察データ算出手段18は、以下の式(1)で表される評価値を内外比として計算してもよい。ただし、Q,Rは百分率で表され、それぞれ0〜100の範囲の値である。
For example, when the occupancy rate of the batch mountain in the
内外比=(R−Q)/(R+Q+α) 式(1) Internal / external ratio = (R−Q) / (R + Q + α) Formula (1)
式(1)においてαは定数であり、例えば、α=100としてもよい。この場合、内外比は、−0.5〜0.5の範囲の値となる。観察データ算出手段18は、一定領域9a,9bに関してそれぞれ、内外比を算出すればよい。In the formula (1), α is a constant, and for example, α may be 100. In this case, the inside / outside ratio is a value in the range of -0.5 to 0.5. The observation data calculation means 18 may calculate the inside / outside ratio for each of the fixed regions 9 a and 9 b .
固体状態の原料が側壁6側に寄りすぎていると、原料が未溶解のままガラス溶融炉から流れ出ることがあり、その場合、ガラスの品質が低下する。内外比によって、固体状態の原料が側壁6側に寄りすぎていないかどうかを確認することができる。固体状態の原料が側壁6側に寄りすぎていると判断される場合は、バッチ山が中央に寄るように、ガラス溶融炉を操作すればよい。
When the raw material in the solid state is too close to the
また、観察データ算出手段18は、一定領域9a,9bそれぞれにおけるバッチ山の占有率を算出してもよい。Moreover, the observation data calculation means 18 may calculate the occupancy ratio of the batch mountain in each of the constant regions 9 a and 9 b .
また、観察データ算出手段18は、一定領域9a,9bそれぞれにおけるバッチ山の先端位置(例えば、バッチ山の先端位置の座標)を算出してもよい。Further, the observation data calculation means 18 may calculate the tip position of the batch mountain (for example, the coordinates of the tip position of the batch mountain) in each of the fixed regions 9 a and 9 b .
また、バッチ山の状態や、フレームの広がり等が原因となり、二値化画像にバッチ山の先端位置が写っていない場合がある。この場合、観察データ算出手段18は、一定領域9aを溶解した原料の進行方向に垂直な方向に分割し、各分割領域におけるバッチ山の面積を算出する。そして、上流側の分割領域から下流側の分割領域方向へのバッチ山の面積の変化が線形変化であるものとして、バッチ山の面積が0になる位置を算出し、その位置をバッチ山の先端位置と判定してもよい。一定領域9bに関しても同様である。In addition, there is a case where the tip position of the batch mountain is not shown in the binarized image due to the state of the batch mountain or the spread of the frame. In this case, the observation data calculating means 18 divides in a direction perpendicular to the traveling direction of the raw material obtained by dissolving a predetermined region 9 a, calculates an area of the batch mountain in each divided region. Then, assuming that the change in the area of the batch mountain from the upstream divided region toward the downstream divided region is a linear change, the position where the batch mountain area becomes 0 is calculated, and the position is the tip of the batch mountain. The position may be determined. The same applies to the constant region 9b .
バッチ山の先端位置が下流側に伸びすぎると、未溶解のまま流れ出る可能性が生じる。観察データ算出手段18が算出したバッチ山の先端位置が下流側に伸びすぎている場合には、バッチ山の先端位置が上流側に戻るようにガラス溶融炉を操作すればよい。 If the tip of the batch mountain extends too far downstream, there is a possibility that it will flow undissolved. When the tip position of the batch peak calculated by the observation data calculation means 18 is excessively extended to the downstream side, the glass melting furnace may be operated so that the tip position of the batch peak returns to the upstream side.
また、観察データ算出手段18は、上流側から見て右側の一定領域9aにおける観察データの値と、上流側から見て左側の一定領域9bにおける観察データの値との差を、観察データとして算出してもよい。例えば、観察データ算出手段18は、一定領域9aにおけるバッチ山の占有率と、一定領域9bにおけるバッチ山の占有率との差を算出してもよい。また、観察データ算出手段18は、一定領域9aにおけるバッチ山の先端位置と、一定領域9bにおけるバッチ山の先端位置との差を算出してもよい。以下、一定領域9a,9bにおける観察データの値の差を左右差と記す。この左右差も観察データの1つとして算出することで、上流側から見て右側と左側とで固体原料の状態に偏りがないかを確認することができる。例えば、上流側から見て右側と左側のいずれか一方のみで溶解が進み、他方では溶解が遅れている等の状況を確認することができ、その状況に応じて、ガラス溶融炉を操作するように判断できる。Further, the observation
例えば、ステップS16で算出された左右差により、一定領域9a,9bのいずれか一方における原料の溶解が遅れていると判断される場合は、原料の溶解が遅れている方の一定領域に近い側壁のバーナーへの燃料投入量を増加する(すなわち、バーナーの火力を強める)等の操作を行えばよい。For example, when it is determined that the dissolution of the raw material in either one of the constant regions 9 a and 9 b is delayed due to the difference between the left and right calculated in step S < b > 16, it is determined that the raw material is delayed in the constant region. An operation such as increasing the amount of fuel input to the burner on the near side wall (ie, increasing the burner's heating power) may be performed.
なお、上記の例では、バッチ山の占有率や先端位置に関する左右差を算出する場合を説明したが、観察データ算出手段18は、他の観察データに関する左右差を算出してもよい。
In the above example, the case where the left-right difference regarding the occupancy ratio of the batch mountain and the tip position is calculated has been described. However, the observation
また、バッチ山の占有率、先端位置、およびそれらの左右差は、直近の1枚の二値化画像から算出してもよいが、直近の複数の二値化画像の合成画像から算出してもよい。なお、既に説明したように、固体状態の原料の全体像を把握する観点からは、ステップS12毎に得られる各画像を合成し、また、ステップS13毎に得られる各画像を合成し、それらの合成画像を用いて、ステップS14以降の処理を行って、二値化画像を生成することが好ましい。 Further, the occupancy ratio of the batch mountain, the tip position, and the left-right difference between them may be calculated from the most recent binary image, but may be calculated from the composite image of the most recent binary images. Also good. In addition, as already explained, from the viewpoint of grasping the whole image of the raw material in the solid state, the images obtained for each step S12 are synthesized, and the images obtained for each step S13 are synthesized, and those images are obtained. It is preferable to generate a binarized image by performing the processing after step S14 using the composite image.
また、観察データ算出手段18は、連続する複数の二値化画像における同一のバッチ山の位置と、カメラの撮影間隔に基づいて、バッチ山全体の移動速度を算出してもよい。バッチ山全体の移動は緩やかであるので、連続する複数の二値化画像において、同一のバッチ山の位置の変化は少ない。よって、観察データ算出手段18は、連続する複数の二値化画像において、位置座標が最も近いバッチ山同士が同一のバッチ山であると判定すればよい。そして、同一のバッチ山の座標の変化から、そのバッチ山の移動距離を算出し、その移動距離と撮影間隔からバッチ山全体の移動速度を算出すればよい。本例では、一つのバッチ山の移動速度を、バッチ山全体の移動速度とみなしていることになる。なお、観察データとしてバッチ山の速度を算出する場合には、カメラ11a,11bが撮影した画像そのものを用いて、ステップS10以降の処理を行う。さらに、ステップS12で得られた1枚の画像と、ステップS13で得られた1枚の画像を用いて、ステップS14以降の処理を行う。
Further, the observation data calculation means 18 may calculate the moving speed of the entire batch mountain based on the position of the same batch mountain in a plurality of continuous binarized images and the photographing interval of the camera. Since the movement of the entire batch mountain is slow, there is little change in the position of the same batch mountain in a plurality of continuous binarized images. Therefore, the observation
また、観察データ算出手段18は、連続する複数の二値化画像における同一のバッチ山の位置に基づいて、バッチ山の移動方向を算出してもよい。 Moreover, the observation data calculation means 18 may calculate the moving direction of the batch mountain based on the same batch mountain position in a plurality of continuous binarized images.
また、観察データ算出手段18は、連続する複数の二値化画像から、バッチ山の減少率を算出してもよい。例えば、観察データ算出手段18は、連続する各二値化画像で、同一のバッチ山を判定し、各二値化画像において、バッチ山の面積や長さの減少率を算出してもよい。なお、長さの減少率を算出する際、原料の流れる方向に沿った長さに基づいて減少率を算出してもよく、あるいは、原料の流れる方向に垂直な方向に沿った長さに基づいて減少率を算出してもよい。
Further, the observation data calculation means 18 may calculate the batch mountain reduction rate from a plurality of continuous binarized images. For example, the observation
なお、観察データ算出手段18は、バッチ山全体の移動速度、バッチ山の移動方向、バッチ山の減少率等を算出する際、連続する複数の二値化画像を用いることが好ましいが、連続していない複数の二値化画像を用いてもよい。 The observation data calculation means 18 preferably uses a plurality of continuous binarized images when calculating the movement speed of the entire batch mountain, the movement direction of the batch mountain, the reduction rate of the batch mountain, and the like. A plurality of binarized images may be used.
このバッチ山の減少率は、バッチ山の高さの減少率との間に相関を有していると考えられ、バッチ山の減少率によりバッチ山の高さを判断することができる。バッチ山が高すぎると、溶解するのに時間がかかり、先端位置が伸びてしまう。 The reduction rate of the batch peak is considered to have a correlation with the reduction rate of the height of the batch peak, and the height of the batch peak can be determined from the reduction rate of the batch peak. If the batch crest is too high, it takes time to dissolve and the tip position is extended.
さらに、観察データ算出手段18は、二値化画像から、個々のバッチ山の向き(バッチ山の伸びている方向)を算出してもよい。このような方向は、予め、基準となる方向を定めておき、その基準方向とのなす角度によって表せばよい。 Furthermore, the observation data calculation means 18 may calculate the direction of each batch mountain (the direction in which the batch mountain extends) from the binarized image. Such a direction may be expressed in advance by determining a reference direction and an angle formed with the reference direction.
また、観察データ算出手段18は、二値化画像から、個々のバッチ山の大きさを算出してもよい。 Further, the observation data calculation means 18 may calculate the size of each batch mountain from the binarized image.
また、観察データ算出手段18は、二値化画像と、ステップS13で得られた画像とに基づいて、バッチ山におけるガスの吹き出し状態を評価する評価値を計算してもよい。バッチ山からガスが吹き出していると、画像内においてバッチ山の表面に陥没した穴が観察され粗く見える。よって、観察データ算出手段18は、ステップS13で得られた画像のうち、バッチ山に相当する領域を二値化画像を用いて判定し、その領域における輝度値の標準偏差を計算し、その標準偏差を、ガスの吹き出し状態の評価値としてもよい。
Further, the observation
また、ガスの吹き出しによって陥没した部分は、黒い領域として観察される。よって、観察データ算出手段18は、ステップS13で得られた画像のうち、バッチ山に相当する領域を二値化画像を用いて判定し、その領域内における黒色画素の総数をカウントし、そのカウント結果を、ガスの吹き出し状態の評価値としてもよい。 Further, the portion depressed by the gas blowing is observed as a black region. Therefore, the observation data calculation means 18 determines a region corresponding to the batch mountain from the images obtained in step S13 using the binarized image, counts the total number of black pixels in the region, and counts the count. The result may be an evaluation value of the gas blowing state.
非特許文献1や特許文献1では、バッチ山の占有率やバッチ山の先端位置(最下流位置)を評価することが記載されていたが、本発明では、それらに限らず、内外比、左右差、バッチ山の速度や移動方向、バッチ山の減少率、個々のバッチ山の向きや大きさ、バッチ山でのガスの吹き出し状態の評価値等の種々の観察データを測定することにより、バッチ山の定量的評価を安定的に行うことができる。また、その結果に基づいて、ガラス溶融炉を適切に運転することで高品質のガラスを製造することができる。
In
また、本発明によれば、姿勢特定手段14が、撮影画像(より具体的には撮影画像の平均画像)に対して、基準パターンのパターンマッチングを行い、撮影画像内における基準パターンの画像座標に基づいて、カメラの姿勢のずれの有無を判定し、ずれが生じたと判定した場合には、姿勢のずれ量を用いて、カメラの姿勢(位置および向き)を特定する。そして、画像較正手段16が、カメラの姿勢に基づいて、実空間における一定領域9a,9bに該当する範囲を撮影画像から抽出する。さらに、背景画像作成手段15が、その抽出画像から背景画像を作成し、画像較正手段16が、抽出画像および背景画像を、視点をカメラの位置から一定領域の真上に変化させる視点変換処理を行い、差分演算手段17が両者の輝度値の差分を計算する。従って、清掃時等にカメラの姿勢が変化してしまったとしても、ガラス溶融炉内の一定の領域の観察を良好に継続することができる。Further, according to the present invention, the
また、前処理手段19は、前処理として、カメラから入力された複数の画像の中から、エッジのカウント結果が多い状態を保っている連続する複数の画像を選択する。そして、前処理手段19は、選択した複数の画像において、対応する画素に着目し、その画素の中で最小となる輝度値を特定し、その輝度値を、前処理画像における対応画素の輝度値として定める。前処理手段19は、この処理を対応画素毎に行う。カメラが撮影した画像によっては、炉内で浮遊する原料粉が写ったり、フレームが写ったりして、背景やバッチ山が不鮮明になる場合もあるが、上記のように前処理を行うことで、フレームや原料粉等の外乱の影響が少ない画像を作成することができる。そして、このような画像を用いて、ステップS10以降の処理(図9参照)を行うことで、外乱の影響のすくない良好な背景画像や、バッチ山のみを示す画像も良好な画像を得ることができ、一定領域におけるバッチ山の状態を正確に監視することができる。
In addition, the preprocessing
よって、本実施形態によれば、ガラス溶融炉内の一定の領域の観察を継続し、その一定領域におけるバッチ山の状態を良好に監視することができる。なお、既に説明したように、原料粉やフレームの影響が少ないガラス溶融炉を監視する場合には、前処理を行わなくてもよい。その場合、カメラが炉内を撮影して生成した画像そのものを用いて、ステップS10以降の処理(図9参照)を行ってもよい。 Therefore, according to the present embodiment, it is possible to continue to observe a certain region in the glass melting furnace and to monitor the state of the batch mountain in the certain region favorably. In addition, as already demonstrated, when monitoring the glass melting furnace with little influence of raw material powder or a flame | frame, it is not necessary to perform a pre-processing. In that case, the processing after step S10 (see FIG. 9) may be performed using the image itself generated by photographing the inside of the furnace by the camera.
また、本実施形態において、姿勢特定手段14が、撮影画像に対して、複数の基準パターンのパターンマッチングを行い、カメラの姿勢を特定する。このように、複数の基準パターンを用いるので、カメラの姿勢ずれ判定の信頼性が増す。
In the present embodiment, the
次に、第1の実施形態の変形例について説明する。上記の第1の実施形態では、背景画像および最新の撮影画像から抽出された抽出画像に関して、それぞれ変換処理(ステップS12,S13。図9参照。)を行ってから、差分を計算する処理(ステップS14。図9参照。)を行う場合を示した。先に、画素同士の差分を計算する処理を行ってから、変換処理を行ってもよい。図18は、このような第1の実施形態の変形例におけるガラス溶融炉内監視システムの構成例を示すブロック図である。図18に示す各手段は、図2に示す各手段と同様の手段であり、図2と同一の符号で示す。ただし、本変形例では、各種画像の流れが、上記の第1の実施形態とは一部異なっているので、各種画像の流れを示す矢印が図2とは異なる。また、図19は、このような第1の実施形態の変形例における観察データ算出までの処理経過の例を示すフローチャートである。第1の実施形態で説明した処理と同様の処理に関しては図9と同一の符号を付し、説明を省略する。 Next, a modification of the first embodiment will be described. In the first embodiment described above, the conversion process (steps S12 and S13, see FIG. 9) is performed on the extracted image extracted from the background image and the latest photographed image, and the difference is calculated (step). S14. See FIG. 9). The conversion process may be performed after the process of calculating the difference between the pixels is performed first. FIG. 18 is a block diagram showing a configuration example of the monitoring system in the glass melting furnace in such a modification of the first embodiment. Each means shown in FIG. 18 is the same as each means shown in FIG. 2, and is denoted by the same reference numerals as in FIG. However, in this modification, the flow of various images is partially different from that in the first embodiment, and therefore the arrows indicating the flow of various images are different from those in FIG. FIG. 19 is a flowchart illustrating an example of a processing progress until observation data calculation in the modification of the first embodiment. The same processes as those described in the first embodiment are denoted by the same reference numerals as those in FIG.
本変形例では、ステップS10,S11の後、差分演算手段17が、最新の撮影画像から抽出された抽出画像と、ステップS11で作成された背景画像との間で、対応する画素同士の輝度値の差を算出する(ステップS31)。このとき、差分演算手段17は、最新の撮影画像から抽出された抽出画像(バッチ山および背景が写った画像)の画素の輝度値から、背景画像の画素の輝度値を減算する。差分演算手段17は、この減算処理を、対応する画素同士の組毎に行う。この結果、カメラの視点から見た一定領域の画像であって、背景が除去された画像が得られる。ただし、上記の減算結果において、背景に該当する画素の輝度値が0になっているとは限らない。 In this modification, after Steps S10 and S11, the difference calculation means 17 performs a luminance value between corresponding pixels between the extracted image extracted from the latest photographed image and the background image created in Step S11. Is calculated (step S31). At this time, the difference calculating means 17 subtracts the luminance value of the pixel of the background image from the luminance value of the pixel of the extracted image (image showing the batch mountain and the background) extracted from the latest photographed image. The difference calculation means 17 performs this subtraction process for each pair of corresponding pixels. As a result, it is possible to obtain an image of a certain region viewed from the viewpoint of the camera and having the background removed. However, in the above subtraction result, the luminance value of the pixel corresponding to the background is not always 0.
そのため、差分演算手段17は、ステップS31の後、ステップS31で得られた画像に対して二値化処理を行う(ステップS32)。この結果、カメラの視点から見た一定領域の画像であって、背景に該当する画素の輝度値が“0”であり、バッチ山10に該当する画素の輝度値が“1”となる二値化画像が得られる。ステップS31,S32は、背景除外画像生成ステップに相当する。
Therefore, the difference calculation means 17 performs a binarization process with respect to the image obtained at step S31 after step S31 (step S32). As a result, the binary image is an image of a certain region viewed from the viewpoint of the camera, the luminance value of the pixel corresponding to the background is “0”, and the luminance value of the pixel corresponding to the
ステップS32の後、画像較正手段16は、ステップS32で生成された二値化画像に関して、視点をカメラの位置から一定領域の真上に変化させる視点変換処理を行う(ステップS33)。この結果、既に説明したステップS15(図9参照)で得た二値化画像と同様の二値化画像が得られる。ステップS33は、背景除外画像変換ステップに相当する。
After step S32, the
ステップS32の後、観察データ算出手段18は、ステップS32における変換処理後の二値化画像を用いて、一定領域内に存在するバッチ山の観察データを算出する(ステップS16)。この処理は、既に説明したステップS16の処理と同様である。 After step S32, the observation data calculation means 18 calculates the observation data of the batch mountain existing in the fixed region using the binarized image after the conversion process in step S32 (step S16). This process is the same as the process of step S16 already described.
[実施形態2]
図20は、本発明の第2の実施形態のガラス溶融炉内監視システムの構成例を示すブロック図である。第1の実施形態と同様の構成要素は、図2と同一の符号を付し、説明を省略する。第2の実施形態のガラス溶融炉内監視システムは、カメラ11aと、カメラ11bと、画像処理装置13aとを備える。画像処理装置13aは、前処理手段19、画像記憶手段12、姿勢特定手段14、背景画像作成手段15、画像較正手段16、差分演算手段17、および観察データ算出手段18に加え、観察データ解析手段61と、溶融炉制御手段62とを備える。また、画像処理装置13aは、図18に示すガラス溶融炉内監視システムの画像処理装置に観察データ解析手段61および溶融炉制御手段62を追加した構成であってもよい。[Embodiment 2]
FIG. 20 is a block diagram illustrating a configuration example of the glass melting furnace monitoring system according to the second embodiment of the present invention. The same components as those in the first embodiment are denoted by the same reference numerals as those in FIG. Glass melting furnace monitoring system of the second embodiment includes a
観察データ解析手段61は、観察データ算出手段18によって値が算出される種々の観察データと、ガラス溶融炉の種々の運転パラメータとの相関の程度を判定する。換言すれば、観察データ解析手段61は、ガラス溶融炉の種々の運転パラメータが、観察データ算出手段18によって値が算出される種々の観察データに及ぼす影響の度合を導出する。観察データの例として、一定領域9a,9bそれぞれにおけるバッチ山の占有率、バッチ山の先端位置、およびそれらの観察データの左右差、一定領域9a,9bにおける内外比、バッチ山の移動速度、バッチ山の減少率等が挙げられるが、観察データはこれらに限定されない。また、運転パラメータとして、バーナー燃料の燃焼条件(例えば、燃焼量等)、原料の投入条件(例えば、投入量等)、バッチ・カレット比等が挙げられるが、運転パラメータもこれらに限定されない。The observation data analysis means 61 determines the degree of correlation between various observation data whose values are calculated by the observation data calculation means 18 and various operating parameters of the glass melting furnace. In other words, the observation data analysis means 61 derives the degree of influence of various operating parameters of the glass melting furnace on various observation data whose values are calculated by the observation data calculation means 18. As examples of observation data, the occupancy ratio of the batch mountain in each of the constant regions 9 a and 9 b , the tip position of the batch mountain, and the left-right difference between the observation data, the internal / external ratio in the constant regions 9 a and 9 b , the batch mountain The moving speed, the reduction rate of the batch mountain, and the like can be mentioned, but the observation data is not limited to these. The operation parameters include burner fuel combustion conditions (for example, combustion amount), raw material input conditions (for example, input amount), batch / cullet ratio, etc., but the operation parameters are not limited to these.
観察データ解析手段61は、例えば、主成分分析および多変量解析(例えば、重回帰分析)によって、観察データと運転パラメータの相関の程度を判定する。例えば、観察データ解析手段61は、主成分分析を行い主成分を求め、その主成分を利用して多変量解析を行う。そして、観察データ解析手段61は、上記の過程で使用している係数を利用することで、各パラメータの影響度を導出する。パラメータの影響度とは、具体的には、運転パラメータが観察データに及ぼす影響の度合である。観察データ解析手段61がパラメータの影響度を導出する処理は、影響度導出ステップに相当する。 The observation data analysis means 61 determines the degree of correlation between the observation data and the operation parameter by, for example, principal component analysis and multivariate analysis (for example, multiple regression analysis). For example, the observation data analysis means 61 performs principal component analysis to obtain a principal component, and performs multivariate analysis using the principal component. And the observation data analysis means 61 derives the influence degree of each parameter by using the coefficient used in said process. Specifically, the influence level of the parameter is the degree of influence of the operation parameter on the observation data. The process in which the observation data analysis means 61 derives the parameter influence degree corresponds to an influence degree derivation step.
図21は、1つの観察データ(ここでは、観察データAとする。)に対する運転パラメータの影響度を計算した結果の例を示すグラフである。図21では、観察データAと、運転パラメータである投入条件A(原料の投入量とする)、投入条件B、燃焼パラメータA〜Dとの相関を示している。図21の縦軸は、各運転パラメータの影響度である。燃焼パラメータA〜Dは、各場所のバーナーにおける燃焼量である。運転パラメータの影響度の値が正であれば、観察データとの間に正の相関があり、運転パラメータの影響度の値が負であれば、観察データとの間に負の相関がある。また、影響度の値の絶対値が大きいほど、運転パラメータと観察データとの相関の度合いが強いことを表す。 FIG. 21 is a graph illustrating an example of a result of calculating the influence degree of the operation parameter with respect to one observation data (here, the observation data A). FIG. 21 shows the correlation between the observation data A, the input parameters A (referred to as the amount of raw material input), the input conditions B, and the combustion parameters A to D, which are operation parameters. The vertical axis in FIG. 21 represents the degree of influence of each operation parameter. The combustion parameters A to D are the amount of combustion in the burner at each location. If the influence value of the operation parameter is positive, there is a positive correlation with the observation data, and if the influence value of the operation parameter is negative, there is a negative correlation with the observation data. In addition, the larger the absolute value of the influence value, the stronger the degree of correlation between the operation parameter and the observation data.
例えば、図21に示す結果から、投入条件A(原料の投入量)を増加させれば、観察データAの値も増えることを意味する。また、燃焼パラメータAを増加させれば、観察データAの値は減少することを意味する。 For example, from the results shown in FIG. 21, it is meant that the value of the observation data A increases as the input condition A (raw material input amount) is increased. Further, if the combustion parameter A is increased, the value of the observation data A is decreased.
溶融炉制御手段62は、観察データ算出手段18によって算出された観察データを参照し、その観察データが、ガラス溶融炉の運転状況を変更すべき値に達していたら、その観察データとの間に相関性を有する運転パラメータを変更する。ここで、観察データとの間に相関性を有する運転パラメータとは、例えば、観察データに対する影響度の絶対値が予め定められた値以上になっている運転パラメータである。例えば、観察データの値が上限値を越え、高くなりすぎている場合には、その観察データとの間に正の相関を有する運転パラメータの値を減少させたり、あるいは、その観察データとの間に負の相関を有する運転パラメータの値を増加させたりする。また、例えば、観察データの値が下限値未満となり、低くなりすぎている場合には、その観察データとの間に正の相関を有する運転パラメータの値を増加させたり、あるいは、その観察データとの間に負の相関を有する運転パラメータの値を減少させたりする。具体例としては、観察データであるバッチ山の占有率と、運転パラメータである炉内温度との間に負の相関があると判定され、バッチ山の占有率が上限値を超えた場合、溶融炉制御手段62は、炉内温度を上昇させるようにガラス溶融炉を操作すればよい。すなわち、バーナーの火力を上昇させればよい。このように溶融炉制御手段62が運転パラメータを変更する処理は、溶融炉制御ステップに相当する。 The melting furnace control means 62 refers to the observation data calculated by the observation data calculation means 18, and if the observation data has reached a value at which the operation status of the glass melting furnace should be changed, the observation data is between the observation data. Change the correlated operating parameters. Here, the operation parameter having correlation with the observation data is, for example, an operation parameter in which the absolute value of the degree of influence on the observation data is equal to or greater than a predetermined value. For example, if the value of the observation data exceeds the upper limit value and is too high, the value of the operating parameter having a positive correlation with the observation data is decreased, or the value of the observation data is Or increase the value of the operating parameter having a negative correlation. Further, for example, when the value of the observation data is less than the lower limit value and is too low, the value of the operation parameter having a positive correlation with the observation data is increased, or the observation data and The value of the operating parameter having a negative correlation between the two is decreased. As a specific example, when it is determined that there is a negative correlation between the occupancy rate of the batch mountain as observation data and the furnace temperature as the operation parameter, and the occupancy rate of the batch mountain exceeds the upper limit value, The furnace control means 62 may operate the glass melting furnace so as to raise the furnace temperature. That is, the burner's heating power may be increased. Thus, the process in which the melting furnace control means 62 changes the operation parameter corresponds to the melting furnace control step.
また、溶融炉制御手段62は、観察データの値が上限値を越えたり、下限値未満になったりしたときに警報を出力してもよい。 The melting furnace control means 62 may output an alarm when the observation data value exceeds the upper limit value or falls below the lower limit value.
なお、ガラス溶融炉の運転パラメータの変更は、オペレータが行ってもよい。この場合、溶融炉制御手段62は備えられていなくてもよい。また、この場合、オペレータが、観察データ算出手段18によって算出された観察データと、観察データ解析手段61によって算出された観察データと運転パラメータとの間の影響度とを参照して、どの運転パラメータをどのように変更するかを判断すればよい。 The operator may change the operating parameters of the glass melting furnace. In this case, the melting furnace control means 62 may not be provided. In this case, the operator refers to the observation data calculated by the observation data calculation means 18 and the influence degree between the observation data calculated by the observation data analysis means 61 and the operation parameters. What is necessary is just to judge how to change.
本実施形態によれば、観察データ解析手段61が、観察データに対する運転パラメータの相関の程度を示す影響度を算出するので、監視したバッチ山の状態に応じて、ガラス溶融炉のどの運転パラメータを調節すればよいかを明確化することができる。 According to the present embodiment, the observation data analysis means 61 calculates the degree of influence indicating the degree of correlation of the operation parameter with respect to the observation data, so which operation parameter of the glass melting furnace is determined according to the monitored batch mountain state. It can be clarified whether adjustment is necessary.
さらに、溶融炉制御手段62を設けることで、オペレータに依らずに、自動的にガラス溶融炉を適切な状態に制御することができる。 Furthermore, by providing the melting furnace control means 62, the glass melting furnace can be automatically controlled to an appropriate state without depending on the operator.
上記の説明では、観察データ解析手段61が観察データに対する運転パラメータの影響度を算出する場合を示した。その他に、原料の状態の品質を表す品質データ(例えば、泡個数等)が得られる場合には、観察データ解析手段61は、品質データに対する観察データや運転パラメータの相関の程度を表す影響度を算出してもよい。この影響度も、例えば、主成分分析および多変量解析によって行えばよい。なお、泡個数が多いほど、窯の状態が悪いことを意味する。
In the above description, the case where the observation
図22は、1つの品質データである泡個数に対する観察データA,Bおよび運転パラメータである温度A〜Dの影響度を計算した結果を示すグラフである。観察データA,Bは、撮影画像に基づいて生成した二値化画像により観察データ算出手段18が算出したデータである。温度A〜Dは、ガラス溶融炉の各場所の温度を計測することによって得られた値である。図22に示す例においても、影響度の値が正であれば、観察データや温度と品質データとの間には正の相関があり、影響度の値が負であれば、観察データや温度と品質データとの間には負の相関がある。また、影響度の値の絶対値が大きいほど、相関の度合いが大きいことを示す。
FIG. 22 is a graph showing the result of calculating the influence of the observation data A and B and the temperature A to D which are operation parameters on the number of bubbles which is one quality data. The observation data A and B are data calculated by the observation
例えば、図22に示す結果から、観察データA,Bの値が大きいほど、泡個数が増えている(品質が悪くなっている)ことが分かる。また、温度Aの値が低いほど、泡個数が増えていることが分かる。 For example, it can be seen from the results shown in FIG. 22 that the larger the values of the observation data A and B, the greater the number of bubbles (the quality is worse). Moreover, it turns out that the number of bubbles increases, so that the value of the temperature A is low.
なお、ある条件のもとで、ある観察データと品質データとの間に相関があると判定されたとしても、別の条件の下では、他の観察データとその品質データとの間に相関があると判定されることもある。図23は、観察データと品質データとの相関が失われたり新たに現れたりする状況の変化を示すグラフである。図23に示す左側の縦軸は、観察データの値を示す。右側の縦軸は品質データ(ここでは泡個数)の値を示す。横軸は、時間の経過を表す。図23に示す例では、計測期間の途中までは、観察データAと品質データとの間に相関が認められたが、後半になると、その相関は失われた。また、計測期間の途中までは、観察データBと品質データとの間に相関はなかったが、後半になると、観察データBと品質データとの相関が認められた。 Even if it is determined that there is a correlation between certain observation data and quality data under a certain condition, there is a correlation between other observation data and its quality data under another condition. It may be determined that there is. FIG. 23 is a graph showing changes in the situation in which the correlation between the observation data and the quality data is lost or newly appears. The left vertical axis shown in FIG. 23 indicates the value of the observation data. The vertical axis on the right side shows the value of quality data (here, the number of bubbles). The horizontal axis represents the passage of time. In the example shown in FIG. 23, a correlation was observed between the observation data A and the quality data until the middle of the measurement period, but the correlation was lost in the latter half. Further, there was no correlation between the observation data B and the quality data until the middle of the measurement period, but a correlation between the observation data B and the quality data was recognized in the latter half.
従って、観察データ解析手段61は、繰り返し、観察データと品質データとの間の影響度を算出することが好ましい。
Therefore, it is preferable that the observation
なお、第2の実施形態では、観察データ解析手段61が算出した影響度に基づいて、観察データと相関を有する運転パラメータを判定し、観察データに応じてその運転パラメータを変更する場合を示した。オペレータが、二値化画像を参照して、どの運転パラメータを操作すべきかを判断できる場合、オペレータが二値化画像を参照をして、運転パラメータを増減させてもよい。例えば、二値化画像から、上流壁から見て右側のバッチ山の溶解が遅いと判断した場合、オペレータは、上流壁から見て右側のバーナーの火力を上昇させてもよい。
In the second embodiment, an operation parameter that has a correlation with observation data is determined based on the degree of influence calculated by the observation
また、上記の各実施形態において、カメラ11aが一定領域9aを真上から撮影する位置に配置され、カメラ11bが一定領域9bを真上から撮影する位置に配置されていてもよい。この場合にも、特徴的な物(例えば、側壁、バーナー等)が撮影範囲に含まれ、基準パターンや基準点も撮影されるものとする。このように、カメラ11aが一定領域9aを真上から撮影する位置に配置され、カメラ11bが一定領域9bを真上から撮影する位置に配置される場合、視点を一定領域9aや一定領域9bの真上に変化させる視点変換処理を行わなくてよい。すなわち、ステップS12,S13(図9参照)の視点変換処理を行わなくてよい。また、実施形態の変形例として示した処理経過(図19参照)において、ステップS33の視点変換処理を行わなくてよい。Further, in the above embodiments, the
[実施形態3]
次に、本発明の第3の実施形態として、ガラス物品の製造方法について説明する。本発明のガラス物品の製造方法には、第1の実施形態で説明したガラス溶融炉内監視方法が適用される。さらに、本発明のガラス物品の製造方法に、第2の実施形態で説明した観察データと運転パラメータとの相関の程度の判定、および運転パラメータの変更処理を適用してもよい。図24は、本実施形態のガラス物品の製造方法で用いるガラス物品の製造ラインの一例を示す模式図である。なお、図24では、カメラ11a,11bおよび画像処理装置13の図示を省略しているが、ガラス溶融炉1の近傍にはカメラ11a,11bが配置される。また、画像処理装置13も配置される。ただし、画像処理装置13の配置位置は限定されない。また、第2の実施形態で説明した画像処理装置13aを配置してもよい。[Embodiment 3]
Next, a glass article manufacturing method will be described as a third embodiment of the present invention. The glass melting furnace monitoring method described in the first embodiment is applied to the glass article manufacturing method of the present invention. Furthermore, the determination of the degree of correlation between the observation data and the operation parameter described in the second embodiment and the operation parameter change process may be applied to the method for manufacturing a glass article of the present invention. FIG. 24 is a schematic diagram illustrating an example of a production line for glass articles used in the method for producing a glass article of the present embodiment. In FIG. 24, the
ガラス物品の製造ラインには、ガラス溶融炉1と、清澄槽30とが設けられる。なお、清澄槽30の種類は限定されない。清澄槽30は、槽の内部を減圧状態にして泡を除去する減圧タイプの清澄槽であってもよい。あるいは、清澄槽30は、槽の内部を高温にして泡を除去する高温タイプの清澄槽であってもよい。
A
ガラス溶融炉1(図24および図1参照)は、ガラスの原料を溶解させて、溶融ガラス71に変化させる。図24では、バッチ山の図示を省略している。清澄槽30は、溶融ガラス71に生じた泡を除去する。泡が除去された溶融ガラスは、成形ステップ、徐冷ステップに移行する。
The glass melting furnace 1 (see FIG. 24 and FIG. 1) melts a glass raw material and changes it into a molten glass 71. In FIG. 24, the illustration of the batch mountain is omitted. The
図25は、本実施形態のガラス物品の製造方法の例を示すフローチャートである。まず、ガラス溶融炉1にガラスの原料が投入される。ガラス溶融炉1は、バーナー5(図1参照)を備え、ガラス溶融炉1の内部を高温に維持している。そして、ガラス溶融炉1においてガラスの原料を加熱することにより、溶融ガラス71を製造する(ステップS91、ガラス溶融ステップ)。
FIG. 25 is a flowchart illustrating an example of a method for manufacturing a glass article according to the present embodiment. First, a glass raw material is charged into the
ステップS91では、カメラ11a,11bがガラス溶融炉1の内部を撮影し、その結果得られた画像に対して画像処理装置13が第1の実施形態と同様の処理を行う。すなわち、ステップS51〜S54(図5参照)、ステップS1〜S6(図8参照)、ステップS10〜S16(図9または図19参照)、ステップS21〜S28(図10参照)等の処理を行う。この処理によって、観察データが得られ、ガラス溶融炉1の内部を良好に監視することができる。また、第2の実施形態で説明した画像処理装置13aが、第2の実施形態と同様に、観察データとガラス溶融炉1の運転パラメータとの相関の程度の判定し、ガラス溶融炉1の運転パラメータを変更してもよい。At step S91, the
ステップS91で製造された溶融ガラス71は、清澄槽30に流される。この溶融ガラス71には泡が存在し、溶融ガラス71の表面に泡層(図示略)が生じる。清澄槽30の内部で、溶融ガラス71の泡を除去する(ステップS92、清澄ステップ)。
The molten glass 71 manufactured in step S91 is caused to flow into the
ステップS92の後、泡が除去された溶融ガラスを成形する(ステップS93、成形ステップ)。成形ステップでは、例えば、フロート法によって溶融ガラスを成形すればよい。具体的には、泡が除去された溶融ガラス71を溶融錫(図示せず)上に浮かせて、搬送方向に進行させることによって連続した板状のガラスリボンとする。このとき、所定の板厚のガラスリボンを成形するために、ガラスリボンの両サイド部分に回転するロールを押圧し、ガラスリボンを幅方向(搬送方向に直角な方向)外側に引き伸ばす。 After step S92, the molten glass from which bubbles have been removed is formed (step S93, forming step). In the forming step, for example, the molten glass may be formed by a float process. Specifically, the molten glass 71 from which bubbles have been removed is floated on molten tin (not shown) and is advanced in the conveying direction to form a continuous plate-like glass ribbon. At this time, in order to form a glass ribbon having a predetermined plate thickness, a rotating roll is pressed against both side portions of the glass ribbon, and the glass ribbon is stretched outward in the width direction (direction perpendicular to the conveying direction).
次に、ステップS93で成形されたガラスリボンを徐冷する(ステップS94、徐冷ステップ)。徐冷ステップでは、ガラスリボンを溶融錫から引き出し、徐冷炉(図示せず)の内部で徐々にガラスリボンを冷却する。徐冷炉の外部に搬送した後でも、さらに常温近くまでガラスリボンを徐冷する。 Next, the glass ribbon formed in step S93 is gradually cooled (step S94, slow cooling step). In the slow cooling step, the glass ribbon is pulled out from the molten tin, and the glass ribbon is gradually cooled inside a slow cooling furnace (not shown). Even after transporting to the outside of the slow cooling furnace, the glass ribbon is gradually cooled to near normal temperature.
徐冷ステップの後、徐冷ステップで固化したガラスリボンを必要に応じて加工する(ステップS95、加工ステップ)。ステップS95における加工の例として、例えば、切断や研磨が挙げられる。ただし、切断や研磨に限定されず、他の加工処理を行ってもよい。 After the slow cooling step, the glass ribbon solidified in the slow cooling step is processed as necessary (step S95, processing step). Examples of processing in step S95 include cutting and polishing. However, the present invention is not limited to cutting and polishing, and other processing may be performed.
本実施形態のガラス物品の製造方法によれば、ガラス溶融炉内の一定の領域の観察を良好に継続しつつ、ガラス物品を製造することができる。特に、画像処理装置13aが、第2の実施形態と同様に、観察データとガラス溶融炉1の運転パラメータとの相関の程度の判定し、ガラス溶融炉1の運転パラメータを変更すれば、炉内の観察結果に応じた適切な運転パラメータでガラス溶融炉1を運転して、ガラス物品を製造することができる。According to the method for manufacturing a glass article of the present embodiment, the glass article can be manufactured while observing a certain region in the glass melting furnace well. In particular, the
本出願を詳細にまた特定の実施態様を参照して説明したが、本発明の精神と範囲を逸脱することなく様々な変更や修正を加えることができることは当業者にとって明らかである。
本出願は、2011年5月6日出願の日本特許出願(特願2011-103601)に基づくものであり、その内容はここに参照として取り込まれる。Although this application has been described in detail and with reference to specific embodiments, it will be apparent to those skilled in the art that various changes and modifications can be made without departing from the spirit and scope of the invention.
This application is based on a Japanese patent application filed on May 6, 2011 (Japanese Patent Application No. 2011-103601), the contents of which are incorporated herein by reference.
本発明は、ガラス溶融炉内のバッチ山を監視するガラス溶融炉内監視システムに好適に適用される。 The present invention is preferably applied to a glass melting furnace monitoring system that monitors batch hills in a glass melting furnace.
11a,11b カメラ
12 画像記憶手段
13,13a 画像処理装置
14 姿勢特定手段
15 背景画像作成手段
16 画像較正手段
17 差分演算手段
18 観察データ算出手段
19 前処理手段
61 観察データ解析手段
62 溶融炉制御手段11 a , 11 b
Claims (18)
画像内に写された基準パターンの位置のずれを用いて計算される前記画像撮影手段の姿勢に応じて、撮影された画像内から前記一定範囲に該当する領域を抽出する領域抽出ステップと、
前記一定範囲に該当する領域として複数の画像から抽出された複数の抽出画像に基づいて、ガラス溶融炉内に積もったガラス原料であるバッチ山の背景となる背景画像を作成する背景画像作成ステップと、
撮影された画像から前記一定範囲に該当する領域として抽出された抽出画像の画素の輝度値から、前記背景画像における対応画素の輝度値を減算する処理を画素毎に行うことで、前記バッチ山および前記背景が写った状態の前記抽出画像から前記背景を除外した背景除外画像を生成する背景除外画像生成ステップと、
前記背景除外画像に基づいて、前記バッチ山に関する観察データを算出する観察データ算出ステップとを含む
ことを特徴とするガラス溶融炉内監視方法。An image capturing step in which the image capturing means captures an image including a reference pattern provided in the glass melting furnace and a certain range in the liquid surface of the glass raw material melted in the glass melting furnace;
A region extracting step of extracting a region corresponding to the predetermined range from the captured image according to the attitude of the image capturing means calculated using a shift in the position of the reference pattern captured in the image;
A background image creating step for creating a background image as a background of a batch mountain that is a glass raw material accumulated in a glass melting furnace based on a plurality of extracted images extracted from a plurality of images as a region corresponding to the predetermined range; ,
By performing, for each pixel, a process of subtracting the luminance value of the corresponding pixel in the background image from the luminance value of the pixel of the extracted image extracted as an area corresponding to the certain range from the photographed image, the batch mountain and A background-excluded image generating step for generating a background-excluded image in which the background is excluded from the extracted image in which the background is reflected;
An observation data calculation step of calculating observation data relating to the batch mountain based on the background excluded image.
複数の抽出画像の対応画素毎または対応するエリア毎に、各輝度値に該当する画素の数をカウントし、各輝度値に該当する画素のカウント結果に基づいて、背景を表す輝度値を決定することによって、背景画像を作成する
請求項1に記載のガラス溶融炉内監視方法。In the background image creation step,
The number of pixels corresponding to each luminance value is counted for each corresponding pixel or corresponding area of a plurality of extracted images, and the luminance value representing the background is determined based on the count result of the pixels corresponding to each luminance value. The method for monitoring a glass melting furnace according to claim 1, wherein a background image is created.
撮影された画像から一定範囲に該当する領域として抽出された抽出画像の画素の輝度値から、背景画像における対応画素の輝度値を減算する処理を画素毎に行い、画素毎の減算結果を二値化することによって背景除外画像を生成する
請求項1または請求項2に記載のガラス溶融炉内監視方法。In the background exclusion image generation step,
A process for subtracting the luminance value of the corresponding pixel in the background image from the luminance value of the pixel of the extracted image extracted as an area corresponding to a certain range from the photographed image is performed for each pixel, and the subtraction result for each pixel is binary. The method for monitoring a glass melting furnace according to claim 1 or 2, wherein a background-excluded image is generated by converting the background exclusion image.
前記一定範囲に該当する領域として抽出された抽出画像を、当該一定範囲を前記液面に対向する上方から観察したときの画像に変換する抽出画像変換ステップとを含み、
背景除外画像生成ステップでは、前記抽出画像変換ステップによる変換後の抽出画像の輝度値から、前記背景画像変換ステップによる変換後の背景画像における対応画素の輝度値を減算する処理を行い、
前記観察データ算出ステップでは、前記背景除外画像生成ステップで生成された背景除外画像に基づいて観察データを算出する
請求項1から請求項3のうちのいずれか1項に記載のガラス溶融炉内監視方法。A background image converting step for converting a background image into an image when a certain range is observed from above facing the liquid surface;
An extraction image conversion step of converting the extracted image extracted as a region corresponding to the certain range into an image when the certain range is observed from above facing the liquid surface;
In the background excluded image generation step, a process of subtracting the luminance value of the corresponding pixel in the background image after conversion by the background image conversion step from the luminance value of the extraction image after conversion by the extraction image conversion step,
The glass melting furnace monitoring according to any one of claims 1 to 3, wherein in the observation data calculation step, observation data is calculated based on the background exclusion image generated in the background exclusion image generation step. Method.
観察データ算出ステップでは、前記背景除外画像変換ステップによる変換後の背景除外画像に基づいて観察データを算出する
請求項1から請求項3のうちのいずれか1項に記載のガラス溶融炉内監視方法。A background exclusion image conversion step for converting the background exclusion image into an image when a certain range is observed from above facing the liquid surface;
The observation method in the glass melting furnace according to any one of claims 1 to 3, wherein in the observation data calculation step, observation data is calculated based on the background excluded image converted by the background excluded image conversion step. .
請求項1から請求項5のうちのいずれか1項に記載のガラス溶融炉内監視方法。A pre-processing step of calculating an amount representing contrast of light and dark in the image for each image obtained in the image capturing step and selecting an image satisfying a predetermined condition with respect to the amount representing the contrast. The monitoring method in a glass melting furnace of any one of Claims 1-5.
請求項6に記載のガラス溶融炉内監視方法。In the preprocessing step, the number of edges in the image is calculated as an amount representing contrast, a plurality of images satisfying a condition that the number of edges is equal to or greater than a predetermined threshold is selected, and the selected plurality of images are selected. The glass melting furnace monitoring method according to claim 6, wherein an image to be a target for extracting an area corresponding to a certain range is generated based on the glass melting furnace monitoring method.
観察データが所定の条件を満たした場合に、当該観察データに対する前記影響の度合の絶対値が予め定められた値以上になっている運転パラメータを変更する溶融炉制御ステップとを含む
ことを特徴とするガラス溶融炉操作方法。The degree of the influence of the operating parameters of the glass melting furnace on the observation data calculated in the observation data calculation step in the monitoring method in the glass melting furnace according to any one of claims 1 to 7. A degree of influence deriving step for deriving
A melting furnace control step of changing an operating parameter in which the absolute value of the degree of the influence on the observation data is equal to or more than a predetermined value when the observation data satisfies a predetermined condition, Glass melting furnace operation method.
画像内に写された基準パターンの位置のずれを用いて計算される前記画像撮影手段の姿勢に応じて、撮影された画像内から前記一定範囲に該当する領域を抽出する画像較正手段と、
前記一定範囲に該当する領域として複数の画像から抽出された複数の抽出画像に基づいて、ガラス溶融炉内に積もったガラス原料であるバッチ山の背景となる背景画像を作成する背景画像作成手段と、
撮影された画像から前記一定範囲に該当する領域として抽出された抽出画像の画素の輝度値から、前記背景画像における対応画素の輝度値を減算する処理を画素毎に行うことで、前記バッチ山および前記背景が写った状態の前記抽出画像から前記背景を除外した背景除外画像を生成する差分演算手段と、
前記背景除外画像に基づいて、前記バッチ山に関する観察データを算出する観察データ算出手段とを備える
ことを特徴とするガラス溶融炉内監視システム。Image photographing means for photographing an image including a reference pattern provided in the glass melting furnace and a certain range in the liquid surface of the glass raw material melted in the glass melting furnace,
An image calibrating unit that extracts a region corresponding to the certain range from the captured image according to the attitude of the image capturing unit calculated using a shift in the position of the reference pattern captured in the image;
A background image creating means for creating a background image as a background of a batch mountain that is a glass raw material accumulated in a glass melting furnace based on a plurality of extracted images extracted from a plurality of images as a region corresponding to the predetermined range; ,
By performing, for each pixel, a process of subtracting the luminance value of the corresponding pixel in the background image from the luminance value of the pixel of the extracted image extracted as an area corresponding to the certain range from the photographed image, the batch mountain and Difference calculating means for generating a background excluded image excluding the background from the extracted image in a state in which the background is reflected;
An observation data calculation means for calculating observation data related to the batch mountain based on the background excluded image.
請求項9に記載のガラス溶融炉内監視システム。The background image creation means counts the number of pixels corresponding to each luminance value for each corresponding pixel or corresponding area of the plurality of extracted images, and based on the count result of the pixels corresponding to each luminance value, The glass melting furnace monitoring system according to claim 9, wherein a background image is created by determining a luminance value representing
請求項9または請求項10に記載のガラス溶融炉内監視システム。The difference calculation means performs, for each pixel, a process for subtracting the luminance value of the corresponding pixel in the background image from the luminance value of the pixel of the extracted image extracted as a region corresponding to a certain range from the photographed image. The monitoring system in a glass melting furnace of Claim 9 or Claim 10 which produces | generates a background exclusion image by binarizing the subtraction result of.
前記差分演算手段は、前記画像較正手段による変換後の抽出画像の輝度値から、画像較正手段による変換後の背景画像における対応画素の輝度値を減算する処理を行い、
前記観察データ算出手段は、前記差分演算手段に生成された背景除外画像に基づいて観察データを算出する
請求項9から請求項11のうちのいずれか1項に記載のガラス溶融炉内監視システム。The image calibrating means converts the background image into an image when a certain range is observed from above facing the liquid surface, and extracts the extracted image extracted as a region corresponding to the certain range as the liquid range. Converted to an image when observed from above facing the surface,
The difference calculation means performs a process of subtracting the brightness value of the corresponding pixel in the background image after conversion by the image calibration means from the brightness value of the extracted image after conversion by the image calibration means,
The glass melting furnace monitoring system according to any one of claims 9 to 11, wherein the observation data calculation unit calculates observation data based on a background excluded image generated by the difference calculation unit.
前記観察データ算出手段は、前記画像較正手段による変換後の背景除外画像に基づいて観察データを算出する
請求項9から請求項11のうちのいずれか1項に記載のガラス溶融炉内監視システム。The image calibration unit converts the background excluded image generated by the difference calculation unit into an image when a certain range is observed from above facing the liquid surface,
The glass melting furnace monitoring system according to any one of claims 9 to 11, wherein the observation data calculation unit calculates observation data based on a background excluded image after conversion by the image calibration unit.
請求項9から請求項13のうちのいずれか1項に記載のガラス溶融炉内監視システム。And a pre-processing unit that calculates an amount representing a contrast of light and dark in the image for each image obtained by the image photographing unit and selects an image that satisfies a predetermined condition with respect to the amount representing the contrast. The glass melting furnace monitoring system according to any one of claims 9 to 13.
請求項14に記載のガラス溶融炉内監視システム。The preprocessing means calculates the number of edges in the image as an amount representing contrast, selects a plurality of images satisfying a condition that the number of edges is equal to or greater than a predetermined threshold, and sets the selected plurality of images The glass melting furnace monitoring system according to claim 14, wherein an image to be a target for extracting a region corresponding to a certain range is generated based on the glass melting furnace monitoring system.
請求項9から請求項15のうちのいずれか1項に記載のガラス溶融炉内監視システム。The observation data analyzing means for deriving the degree of the influence of the operating parameter of the glass melting furnace on the observation data calculated by the observation data calculating means. The monitoring system in the glass melting furnace described.
請求項16に記載のガラス溶融炉内監視システム。The melting furnace control means for changing an operating parameter in which the absolute value of the degree of influence on the observation data is equal to or greater than a predetermined value when the observation data satisfies a predetermined condition. The monitoring system in the glass melting furnace described.
清澄槽内で前記溶融ガラスの泡を除去する清澄ステップと、
泡が除去された溶融ガラスを成形する成形ステップと、
成形された溶融ガラスを徐冷する徐冷ステップとを含むとともに、
画像撮影手段が、ガラス溶融炉内に設けられた基準パターンと、ガラス溶融炉内で溶解したガラス原料の液面における一定範囲とを含む画像を撮影する画像撮影ステップと、
画像内に写された基準パターンの位置のずれを用いて計算される前記画像撮影手段の姿勢に応じて、撮影された画像内から前記一定範囲に該当する領域を抽出する領域抽出ステップと、
前記一定範囲に該当する領域として複数の画像から抽出された複数の抽出画像に基づいて、ガラス溶融炉内に積もったガラス原料であるバッチ山の背景となる背景画像を作成する背景画像作成ステップと、
撮影された画像から前記一定範囲に該当する領域として抽出された抽出画像の画素の輝度値から、前記背景画像における対応画素の輝度値を減算する処理を画素毎に行うことで、前記バッチ山および前記背景が写った状態の前記抽出画像から前記背景を除外した背景除外画像を生成する背景除外画像生成ステップと、
前記背景除外画像に基づいて、前記バッチ山に関する観察データを算出する観察データ算出ステップとを含む
ことを特徴とするガラス物品の製造方法。A glass melting step for producing molten glass in a glass melting furnace;
A clarification step of removing bubbles of the molten glass in a clarification tank;
Forming step of forming molten glass from which bubbles have been removed;
And a slow cooling step of slowly cooling the molded molten glass,
An image capturing step in which the image capturing means captures an image including a reference pattern provided in the glass melting furnace and a certain range in the liquid surface of the glass raw material melted in the glass melting furnace;
A region extracting step of extracting a region corresponding to the predetermined range from the captured image according to the attitude of the image capturing means calculated using a shift in the position of the reference pattern captured in the image;
A background image creating step for creating a background image as a background of a batch mountain that is a glass raw material accumulated in a glass melting furnace based on a plurality of extracted images extracted from a plurality of images as a region corresponding to the predetermined range; ,
By performing, for each pixel, a process of subtracting the luminance value of the corresponding pixel in the background image from the luminance value of the pixel of the extracted image extracted as an area corresponding to the certain range from the photographed image, the batch mountain and A background-excluded image generating step for generating a background-excluded image in which the background is excluded from the extracted image in which the background is reflected;
An observation data calculation step of calculating observation data relating to the batch mountain based on the background excluded image. A method for manufacturing a glass article, comprising:
Applications Claiming Priority (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2011103601 | 2011-05-06 | ||
JP2011103601 | 2011-05-06 | ||
PCT/JP2012/061252 WO2012153649A1 (en) | 2011-05-06 | 2012-04-26 | Internal inspection method for glass-melting furnace, operation method for glass-melting furnance, and internal inspection system for glass-melting furnace |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPWO2012153649A1 true JPWO2012153649A1 (en) | 2014-07-31 |
JP5928451B2 JP5928451B2 (en) | 2016-06-01 |
Family
ID=47139133
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2013513979A Active JP5928451B2 (en) | 2011-05-06 | 2012-04-26 | Glass melting furnace monitoring method, glass melting furnace operating method, glass melting furnace monitoring system |
Country Status (5)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP5928451B2 (en) |
KR (1) | KR101923239B1 (en) |
CN (1) | CN103415476B (en) |
TW (1) | TWI522326B (en) |
WO (1) | WO2012153649A1 (en) |
Families Citing this family (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US9885962B2 (en) * | 2013-10-28 | 2018-02-06 | Kla-Tencor Corporation | Methods and apparatus for measuring semiconductor device overlay using X-ray metrology |
CN107709252B (en) * | 2015-06-30 | 2021-06-18 | 安瀚视特控股株式会社 | Method for manufacturing glass substrate and glass substrate manufacturing apparatus |
EP3588221A1 (en) * | 2018-06-29 | 2020-01-01 | Saint-Gobain Glass France | Method for real-time monitoring of thermal time evolution of a furnace adapted to the thermal softening of flat glass articles |
CN110542311A (en) * | 2019-08-29 | 2019-12-06 | 阿尔赛(苏州)无机材料有限公司 | observable high-temperature experimental electric furnace |
US11964897B2 (en) * | 2020-08-31 | 2024-04-23 | The Cooper Group, Llc | Historically accurate simulated divided light glass unit and methods of making the same |
US20240254029A1 (en) * | 2021-05-19 | 2024-08-01 | Glass Service, A.S. | Method of control, control system and glass furnace, in particular for temperature/thermal control |
CN114387248B (en) * | 2022-01-12 | 2022-11-25 | 苏州天准科技股份有限公司 | Silicon material melting degree monitoring method, storage medium, terminal and crystal pulling equipment |
Family Cites Families (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US4409012A (en) * | 1982-02-16 | 1983-10-11 | Owens-Illinois, Inc. | Method and apparatus for monitoring a glass furnace |
JPS5944606A (en) * | 1982-09-07 | 1984-03-13 | Toyo Glass Kk | Method for discriminating position where batch pile exists in melting furnace for glass |
JPH01122041U (en) * | 1988-02-10 | 1989-08-18 | ||
DE10160824A1 (en) * | 2000-12-14 | 2003-05-08 | Software & Tech Glas Gmbh | Process for controlling the quality-determining parameters of a glass bath used in glass production in tank furnaces comprises optically measuring the mixture and adjusting by means of fuel supply or distribution |
JP4714607B2 (en) | 2006-03-14 | 2011-06-29 | 新日本製鐵株式会社 | Blast furnace outflow measurement system, blast furnace outflow measurement method, and computer program |
JP2009161396A (en) * | 2008-01-07 | 2009-07-23 | Nippon Electric Glass Co Ltd | Production method for glass article, glass article and molten glass face monitoring system |
-
2012
- 2012-04-26 CN CN201280012165.XA patent/CN103415476B/en active Active
- 2012-04-26 JP JP2013513979A patent/JP5928451B2/en active Active
- 2012-04-26 WO PCT/JP2012/061252 patent/WO2012153649A1/en active Application Filing
- 2012-04-26 KR KR1020137023603A patent/KR101923239B1/en active IP Right Grant
- 2012-05-04 TW TW101116059A patent/TWI522326B/en active
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN103415476B (en) | 2015-08-05 |
KR20140015357A (en) | 2014-02-06 |
KR101923239B1 (en) | 2018-11-28 |
WO2012153649A1 (en) | 2012-11-15 |
CN103415476A (en) | 2013-11-27 |
JP5928451B2 (en) | 2016-06-01 |
TW201247577A (en) | 2012-12-01 |
TWI522326B (en) | 2016-02-21 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP5928451B2 (en) | Glass melting furnace monitoring method, glass melting furnace operating method, glass melting furnace monitoring system | |
US20080314878A1 (en) | Apparatus and method for controlling a machining system | |
US20220143704A1 (en) | Monitoring system and method of identification of anomalies in a 3d printing process | |
US8947508B2 (en) | Image processing apparatus | |
CN106791807B (en) | A kind of method and apparatus of camera module dust detection | |
CN102939513B (en) | The manufacture method of shape measuring apparatus, process for measuring shape and glass plate | |
JP5603796B2 (en) | Image inspection apparatus, image inspection method, and computer program | |
CN109789484A (en) | System and method for Z height measurement and adjustment in increasing material manufacturing | |
JP7394952B2 (en) | Slag amount measuring device and slag amount measuring method | |
JP2015155886A (en) | Three-dimensional measurement apparatus, three-dimensional measurement method, and program | |
TWI574754B (en) | Method for monitoring and controlling a rolling mill | |
JP2009139325A (en) | Travel road surface detecting apparatus for vehicle | |
KR20130126638A (en) | Glass plate, method for inspecting glass plate, and method for manufacturing glass plate | |
JP5339070B2 (en) | Displacement measuring apparatus and measuring method | |
JP5454392B2 (en) | Ranging device and imaging device | |
CN103389040B (en) | Method for detecting defects in optical films | |
KR101775057B1 (en) | Apparatus and method for island position detecting of furnace | |
KR101780883B1 (en) | Shape measuring device | |
CN113962961A (en) | Screw loosening detection method based on high-speed machine | |
JP2014071482A (en) | Object detection device | |
WO2013100069A1 (en) | Method of picking up image inside furnace, system for picking up image inside furnace, and method of manufacturing glass goods | |
JP5441764B2 (en) | Dot set detection apparatus and dot set detection method | |
JP6048086B2 (en) | Imaging apparatus and image processing program | |
KR100711403B1 (en) | Apparatus for measuring tension of wire rod in wire rolling mill | |
Fabijańska et al. | Edge detection with sub-pixel accuracy in images of molten metals |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20150202 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20160329 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20160411 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 5928451 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
S533 | Written request for registration of change of name |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313533 |
|
R350 | Written notification of registration of transfer |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |