JPWO2018211778A1 - ガス漏れ位置推定装置、ガス漏れ位置推定方法及びガス漏れ位置推定プログラム - Google Patents

Abstract

ガス漏れ位置推定装置は、第１処理部と決定部とを備える。第１処理部は、時系列に撮像された複数の赤外画像のそれぞれに対して、ガス領域を抽出する処理をすることにより、複数の第１画像を生成する。決定部は、複数の赤外画像に含まれ、ガス領域を有する第１画像の生成に用いられた第１赤外画像と、複数の赤外画像に含まれ、ガス領域を有しない第１画像の生成に用いられた第２赤外画像と、を基にして、ガス漏れ位置を決定する。

Description

本発明は、赤外画像を利用してガス漏れ位置を推定する技術に関する。

ガス漏れが発生したとき、漏れたガスが漂っている領域では、わずかな温度変化が生じる。この原理を利用してガス検知する技術として、赤外画像を利用したガス検知が知られている。

赤外画像を利用したガス検知として、例えば、特許文献１は、検査対象領域を撮影する赤外線カメラと、赤外線カメラにより撮影された赤外画像を処理する画像処理部と、を有し、画像処理部は、時系列に並べられた複数の赤外画像からガス漏れによる動的なゆらぎを抽出するゆらぎ抽出部を有するガス漏れ検出装置を開示している。

プラント等において、ガス漏れが検知されたとき、作業員は、ガス漏れ位置に行き、ガス漏れを修復する必要がある。赤外画像を利用したガス検知では、漏れたガスが漂っている領域を示すガス領域像を含む画像が、表示部に表示される。作業員は、ガス領域像を手掛かりにして、ガス漏れ位置を探す。

しかし、現状、ガス領域像（以下、ガス領域と記載する）を基にしたガス漏れ位置の推定は、十分な精度が得られない。これは、上述したように、ガス領域が面であり、ガス漏れ位置が点だからである。特に、密集した複数の物（例えば、密集した配管、密集した構造物）のいずかからガスが漏れている場合、ガス漏れ位置の推定精度が良くない。密集した複数の物は、画像上、極めて近くにあり、又は、部分的に重なっているので、ガス領域と密集した複数の物の像とが重なるからである。

特開２０１２−５８０９３号公報

本発明は、ガス領域を基にしたガス漏れ位置の推定精度を向上させることができるガス漏れ位置推定装置、ガス漏れ位置推定方法及びガス漏れ位置推定プログラムを提供することを目的とする。

上述した目的を実現するために、本発明の一側面を反映したガス漏れ位置推定装置は、第１処理部と、決定部と、を備える。前記第１処理部は、時系列に撮像された複数の赤外画像のそれぞれに対して、ガス領域を抽出する処理をすることにより、複数の第１画像を生成する。前記決定部は、前記複数の赤外画像に含まれ、前記ガス領域を有する前記第１画像の生成に用いられた第１赤外画像と、前記複数の赤外画像に含まれ、前記ガス領域を有しない前記第１画像の生成に用いられた第２赤外画像と、を基にして、ガス漏れ位置を決定する。

発明の１又は複数の実施形態により与えられる利点及び特徴は以下に与えられる詳細な説明及び添付図面から十分に理解される。これら詳細な説明及び添付図面は、例としてのみ与えられるものであり本発明の限定の定義として意図されるものではない。

実施形態に係るガス漏れ位置推定システムの構成を示すブロック図である。 図１Ａに示すガス漏れ位置推定装置のハードウェア構成を示すブロック図である。 時系列画素データＤ１を説明する説明図である。 ガス漏れと背景の温度変化とが並行して発生している状態で、屋外の試験場所を撮影した赤外画像を時系列で示す画像図である。 試験場所の地点ＳＰ１の温度変化を示すグラフである。 試験場所の地点ＳＰ２の温度変化を示すグラフである。 監視画像の生成処理を説明するフローチャートである。 地点ＳＰ１（図３）に対応する画素の時系列画素データＤ１、時系列画素データＤ１から抽出された低周波数成分データＤ２、時系列画素データＤ１から抽出された高周波数成分データＤ３を示すグラフである。 差分データＤ４を示すグラフである。 差分データＤ５を示すグラフである。 標準偏差データＤ６及び標準偏差データＤ７を示すグラフである。 差分データＤ８を示すグラフである。 時刻Ｔ１のフレームを基にして生成された、画像Ｉ１０、画像Ｉ１１及び画像Ｉ１２を示す画像図である。 時刻Ｔ２のフレームを基にして生成された、画像Ｉ１３、画像Ｉ１４及び画像Ｉ１５を示す画像図である。 実施形態の第１態様で実行される処理のフローチャートである。 ガス漏れの監視対象の赤外画像の一例を示す模式図である。 ３つの配管の像を含む複数の赤外画像（フレーム）で構成される動画データを用いて生成された監視画像の動画を構成するフレーム群の一例を示す模式図である。 第１画像の生成に用いられた第１赤外画像を示す模式図である。 第１画像の生成に用いられた第２赤外画像を示す模式図である。 差分画像の一例の模式図である。 ガス領域を有する第１画像のグループと、ガス領域を有しない第１画像のグループと、が交互に発生している例を説明する説明図である。 実施形態の第２態様で実行される処理のフローチャートである。 累積ガス領域を有する第２画像の生成に用いられる２以上の第１画像の一例と、第２画像の一例とを示す模式図である。 第３画像の一例と、第３画像の生成に用いられた差分画像と第２画像との一例とを示す模式図である。

以下、図面を参照して、本発明の１又は複数の実施形態が説明される。しかし、発明の範囲は、開示された実施形態に限定されない。

各図において、同一符号を付した構成は、同一の構成であることを示し、その構成について、既に説明している内容については、その説明を省略する。本明細書において、総称する場合には添え字を省略した参照符号で示し（例えば、第１画像Ｉｍ１）、個別の構成を指す場合には添え字を付した参照符号で示す（例えば、第１画像Ｉｍ１−１）。

図１Ａは、実施形態に係るガス漏れ位置推定システム１の構成を示すブロック図である。ガス漏れ位置推定システム１は、赤外線カメラ２とガス漏れ位置推定装置３とを備える。

赤外線カメラ２は、ガス漏れの監視対象（例えば、ガス輸送管どうしが接続されている箇所）を含む被写体について、赤外画像の動画を撮影し、動画を示す動画データＭＤを生成する。時系列に撮像された複数の赤外画像であればよく、動画に限定されない。赤外線カメラ２は、光学系４、フィルター５、二次元イメージセンサー６及び信号処理部７を備える。

光学系４は、被写体の赤外画像を二次元イメージセンサー６上で結像させる。フィルター５は、光学系４と二次元イメージセンサー６との間に配置され、光学系４を通過した光のうち、特定波長の赤外線のみを通過させる。赤外の波長帯のうち、フィルター５を通過させる波長帯は、検知するガスの種類に依存する。例えばメタンの場合、３．２〜３．４μｍの波長帯を通過させるフィルター５が用いられる。二次元イメージセンサー６は、例えば、冷却型インジウムアンチモン（ＩｎＳｂ）イメージセンサーであり、フィルター５を通過した赤外線を受光する。信号処理部７は、二次元イメージセンサー６から出力されたアナログ信号を、デジタル信号に変換し、公知の画像処理をする。このデジタル信号が、動画データＭＤとなる。

ガス漏れ位置推定装置３は、パーソナルコンピュータ、スマートフォン、タブレット端末等であり、機能ブロックとして、画像データ入力部８、画像処理部９、表示制御部１０、ディスプレイ１１及び入力部１２を備える。

画像データ入力部８は、赤外線カメラ２の通信部（不図示）と通信する通信インターフェイスである。画像データ入力部８には、赤外線カメラ２の通信部から送られてきた動画データＭＤが入力される。画像データ入力部８は、動画データＭＤを画像処理部９へ送る。

画像処理部９は、動画データＭＤに所定の処理をする。所定の処理とは、例えば、動画データＭＤから時系列画素データを生成する処理である。

時系列画素データを具体的に説明する。図２は、時系列画素データＤ１を説明する説明図である。動画データＭＤで示される動画は、フレームが時系列に複数並べられた構造を有する。複数のフレーム（複数の赤外画像）において、同じ位置にある画素の画素データを時系列に並べたデータを、時系列画素データＤ１とする。赤外画像の動画のフレーム数をＫとする。一つのフレームがＭ個の画素、すなわち、１番目の画素、２番目の画素、・・・、Ｍ−１番目の画素、Ｍ番目の画素で構成されている。画素データ（画素値）を基にして、輝度、温度等の物理量が定められる。

複数（Ｋ個）のフレームの同じ位置にある画素とは、同じ順番の画素を意味する。例えば、１番目の画素で説明すると、１番目のフレームに含まれる１番目の画素の画素データ、２番目のフレームに含まれる１番目の画素の画素データ、・・・、Ｋ−１番目のフレームに含まれる１番目の画素の画素データ、Ｋ番目のフレームに含まれる１番目の画素の画素データを、時系列に並べたデータが、１番目の画素の時系列画素データＤ１となる。また、Ｍ番目の画素で説明すると、１番目のフレームに含まれるＭ番目の画素の画素データ、２番目のフレームに含まれるＭ番目の画素の画素データ、・・・、Ｋ−１番目のフレームに含まれるＭ番目の画素の画素データ、Ｋ番目のフレームに含まれるＭ番目の画素の画素データを、時系列に並べたデータが、Ｍ番目の画素の時系列画素データＤ１となる。時系列画素データＤ１の数は、一つのフレームを構成する画素の数と同じである。

図１Ａを参照して、画像処理部９は、処理部９１及び決定部９２を備える。これらについては、後で説明する。

表示制御部１０は、動画データＭＤで示される動画、及び、画像処理部９で上記所定の処理がされた動画を、ディスプレイ１１に表示させる。

入力部１２は、ガス検知に関連する各種入力がされる。実施形態に係るガス漏れ位置推定装置３は、表示制御部１０、ディスプレイ１１及び入力部１２を備えるが、これらを備えないガス漏れ位置推定装置３でもよい。

図１Ｂは、図１Ａに示すガス漏れ位置推定装置３のハードウェア構成を示すブロック図である。ガス漏れ位置推定装置３は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）３ａ、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）３ｂ、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）３ｃ、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）３ｄ、液晶ディスプレイ３ｅ、通信インターフェイス３ｆ、キーボード等３ｇ、及び、これらを接続するバス３ｈを備える。液晶ディスプレイ３ｅは、ディスプレイ１１を実現するハードウェアである。液晶ディスプレイ３ｅの替わりに、有機ＥＬディスプレイ（Ｏｒｇａｎｉｃ Ｌｉｇｈｔ Ｅｍｉｔｔｉｎｇ Ｄｉｏｄｅ ｄｉｓｐｌａｙ）、プラズマディスプレイ等でもよい。通信インターフェイス３ｆは、画像データ入力部８を実現するハードウェアである。キーボード等３ｇは、入力部１２を実現するハードウェアである。キーボードの替わりに、タッチパネルでもよい。

ＨＤＤ３ｄには、画像処理部９及び表示制御部１０について、これらの機能ブロックをそれぞれ実現するためのプログラム、及び、各種データ（例えば、動画データＭＤ）が格納されている。画像処理部９を実現するプログラムは、動画データＭＤを取得し、動画データＭＤに上記所定の処理をする処理プログラムである。表示制御部１０を実現するプログラムは、例えば、動画データＭＤで示される動画をディスプレイ１１に表示させたり、画像処理部９によって上記所定の処理がされた動画をディスプレイ１１に表示させたりする表示制御プログラムである。これらのプログラムは、ＨＤＤ３ｄに予め記憶されているが、これに限定されない。例えば、これらのプログラムを記録している記録媒体（例えば、磁気ディスク、光学ディスクのような外部記録媒体）が用意されており、この記録媒体に記憶されているプログラムがＨＤＤ３ｄに記憶されてもよい。また、これらのプログラムは、ガス漏れ位置推定装置３とネットワーク接続されたサーバに格納されており、ネットワークを介して、これらのプログラムがＨＤＤ３ｄに送られ、ＨＤＤ３ｄに記憶されてもよい。これらのプログラムは、ＨＤＤ３ｄの替わりにＲＯＭ３ｃに記憶してもよい。ガス漏れ位置推定装置３は、ＨＤＤ３ｄの替わりに、フラッシュメモリを備え、これらのプログラムはフラッシュメモリに記憶してもよい。

ＣＰＵ３ａは、ハードウェアプロセッサの一例であり、これらのプログラムを、ＨＤＤ３ｄから読み出してＲＡＭ３ｂに展開させ、展開されたプログラムを実行することによって、画像処理部９及び表示制御部１０が実現される。但し、画像処理部９の機能及び表示制御部１０の機能について、各機能の一部又は全部は、ＣＰＵ３ａによる処理に替えて、又は、これと共に、ＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）による処理によって実現されてもよい。又、同様に、各機能の一部又は全部は、ソフトウェアによる処理に替えて、又は、これと共に、専用のハードウェア回路による処理によって実現されてもよい。

なお、ガス漏れ位置推定装置３は、次に説明するように、第１態様と第２態様とがある。これらの態様は、それぞれ、複数の要素によって構成される。従って、ＨＤＤ３ｄには、これらの要素を実現するためのプログラムが格納されている。例えば、ガス漏れ位置推定装置３の第１態様は、要素として、処理部９１（第１処理部）及び決定部９２を含む。ＨＤＤ３ｄには、処理部９１（第１処理部）及び決定部９２のそれぞれを実現するためのプログラムが格納されている。これらのプログラムは、第１処理プログラム、決定プログラムと表現される。

これらのプログラムは、要素の定義を用いて表現される。第１処理部及び第１処理プログラムを例にして説明する。第１処理部は、時系列に撮像された複数の赤外画像のそれぞれに対して、ガス領域を抽出する処理をすることにより、複数の第１画像を生成する。第１処理プログラムは、時系列に撮像された複数の赤外画像のそれぞれに対して、ガス領域を抽出する処理をすることにより、複数の第１画像を生成するプログラムである。

ＣＰＵ３ａによって実行されるこれらのプログラム（第１処理プログラム、決定プログラム等）のフローチャートが、後で説明する図１２である。

本発明者は、赤外画像を利用したガス検知において、ガス漏れと背景の温度変化とが並行して発生し、背景の温度変化が、漏れたガスによる温度変化よりも大きい場合、背景の温度変化を考慮しなければ、ガスが漏れている様子を画像で表示できないことを見出した。これについて詳しく説明する。

図３は、ガス漏れと背景の温度変化とが並行して発生している状態で、屋外の試験場所を撮影した赤外画像を時系列で示す画像図である。これらは、赤外線カメラで動画を撮影して得られた赤外画像である。試験場所には、ガスを噴出させることができる地点ＳＰ１がある。地点ＳＰ１と比較するために、ガスが噴出しない地点ＳＰ２を示している。

画像Ｉ１は、太陽光が雲で遮られる直前の時刻Ｔ１に撮影された試験場所の赤外画像である。画像Ｉ２は、時刻Ｔ１から５秒後の時刻Ｔ２に撮影された試験場所の赤外画像である。時刻Ｔ２は、太陽光が雲で遮られているので、時刻Ｔ１と比べて背景の温度が下がっている。

画像Ｉ３は、時刻Ｔ１から１０秒後の時刻Ｔ３に撮影された試験場所の赤外画像である。時刻Ｔ２から時刻Ｔ３まで、太陽光が雲で遮られた状態が継続されているので、時刻Ｔ３は、時刻Ｔ２と比べて背景の温度が下がっている。

画像Ｉ４は、時刻Ｔ１から１５秒後の時刻Ｔ４に撮影された試験場所の赤外画像である。時刻Ｔ３から時刻Ｔ４まで、太陽光が雲で遮られた状態が継続されているので、時刻Ｔ４は、時刻Ｔ３と比べて背景の温度が下がっている。

時刻Ｔ１から時刻Ｔ４までの１５秒間で、背景の温度が約４℃下がっている。このため、画像Ｉ４は、画像Ｉ１と比べて全体的に暗くなっており、背景の温度が低下していることが分かる。

時刻Ｔ１後かつ時刻Ｔ２前の時刻に、地点ＳＰ１において、ガスの噴出を開始させている。噴出されたガスによる温度変化は、わずかである（約０．５℃）。このため、時刻Ｔ２、時刻Ｔ３、時刻Ｔ４では、地点ＳＰ１でガスが噴出しているが、噴出されたガスによる温度変化よりも、背景の温度変化の方がはるかに大きいので、画像Ｉ２、画像Ｉ３、画像Ｉ４を見ても地点ＳＰ１からガスが出ている様子が分からない。

図４Ａは、試験場所の地点ＳＰ１の温度変化を示すグラフであり、図４Ｂは、試験場所の地点ＳＰ２の温度変化を示すグラフである。これらのグラフの縦軸は、温度を示している。これらのグラフの横軸は、フレームの順番を示している。例えば、４５とは、４５番目のフレームを意味する。フレームレートは、３０ｆｐｓである。よって、１番目のフレームから４５０番目のフレームまでの時間は、１５秒となる。

地点ＳＰ１の温度変化を示すグラフと地点ＳＰ２の温度変化を示すグラフとは異なる。地点ＳＰ２ではガスが噴出していないので、地点ＳＰ２の温度変化は、背景の温度変化を示している。これに対して、地点ＳＰ１では、ガスが噴出しているので、地点ＳＰ１には、ガスが漂っている。このため、地点ＳＰ１の温度変化は、背景の温度変化と漏れたガスによる温度変化とを加算した温度変化を示している。

図４Ａに示すグラフからは、地点ＳＰ１でガスが噴出していることが分かる（すなわち、地点ＳＰ１でガス漏れが発生していることが分かる）。しかし、上述したように、図３に示す画像Ｉ２、画像Ｉ３、画像Ｉ４からは、地点ＳＰ１でガスが噴出していることが分からない（すなわち、地点ＳＰ１でガス漏れが発生していることが分からない）。

このように、噴出されたガス（漏れたガス）による温度変化よりも、背景の温度変化の方がはるかに大きい場合、図３に示す画像Ｉ２、画像Ｉ３、画像Ｉ４を見ても地点ＳＰ１からガスが出ている様子が分からない。

この原因は、動画データＭＤ（図１Ａ）には、漏れたガスによる温度変化を示す周波数成分データに加えて、この周波数成分データよりも周波数が低く、背景温度の変化を示す低周波成分データＤ２が含まれるからである。低周波成分データＤ２で示される像（背景の明暗の変化）により、前記周波数成分データで示される像が見えなくなるのである。図４Ａ及び図４Ｂを参照して、地点ＳＰ１の温度変化を示すグラフに含まれる細かい変化が、前記周波数成分データに対応する。地点ＳＰ２の温度変化を示すグラフが低周波成分データＤ２に対応する。

そこで、画像処理部９（図１Ａ）は、画素の位置がそれぞれ異なる複数の時系列画素データＤ１（すなわち、動画データＭＤを構成する複数の時系列画素データＤ１）を、動画データＭＤから生成し、複数の時系列画素データＤ１のそれぞれに対して、低周波成分データＤ２を除く処理をする。画素の位置がそれぞれ異なる複数の時系列画素データとは、図２を参照して、１番目画素の時系列画素データＤ１、２番目画素の時系列画素データＤ１、・・・、Ｍ−１番目画素の時系列画素データＤ１、Ｍ番目画素の時系列画素データＤ１を意味する。

漏れたガスによる温度変化を示す周波数成分データの周波数よりも周波数が高く、高周波ノイズを示す周波数成分データを、高周波成分データＤ３とする。画像処理部９は、動画データＭＤを構成する複数の時系列画素データＤ１のそれぞれに対して、低周波成分データＤ２を除く処理に加えて、高周波成分データＤ３を除く処理をする。

このように、画像処理部９は、フレームの単位で低周波成分データＤ２及び高周波成分データＤ３を除く処理をするのではなく、時系列画素データＤ１の単位で低周波成分データＤ２及び高周波成分データＤ３を除く処理をする。

ガス漏れ位置推定装置３は、赤外画像を利用して、監視画像を生成する。ガス漏れが発生している場合、監視画像には、ガス漏れによりガスが出現している領域を示す像が含まれる。ガス漏れ位置推定装置３は、監視画像を基にしてガス漏れを検知する。監視画像の生成方法として、様々な方法があるが、ここでは、監視画像の生成方法の一例を説明する。監視画像は、監視対象及び背景の赤外画像を利用して生成される。図５は、監視画像の生成処理を説明するフローチャートである。

図１Ａ、図２及び図５を参照して、画像処理部９は、動画データＭＤからＭ個の時系列画素データＤ１を生成する（ステップＳ１）。

画像処理部９は、時系列画素データＤ１に対して、Ｋ個のフレームより少ない第１の所定数のフレームを単位とする単純移動平均を算出することにより時系列画素データＤ１から抽出されたデータを、低周波成分データＤ２とし、Ｍ個の時系列画素データＤ１のそれぞれに対応するＭ個の低周波成分データＤ２を抽出する（ステップＳ２）。

第１の所定数のフレームは、例えば、２１フレームである。内訳は、ターゲットとなるフレーム、これより前の連続する１０フレーム、これより後の連続する１０フレームである。第１の所定数は、時系列画素データＤ１から低周波成分データＤ２を抽出できる数であればよく、２１に限らず、２１より多くてもよいし、２１より少なくてもよい。

画像処理部９は、時系列画素データＤ１に対して、第１の所定数（例えば、２１）より少ない第３の所定数（例えば、３）のフレームを単位とする単純移動平均を算出することにより時系列画素データＤ１から抽出されたデータを、高周波成分データＤ３とし、Ｍ個の時系列画素データＤ１のそれぞれに対応するＭ個の高周波成分データＤ３を抽出する（ステップＳ３）。

図６は、地点ＳＰ１（図４Ａ）に対応する画素の時系列画素データＤ１、時系列画素データＤ１から抽出された低周波成分データＤ２、時系列画素データＤ１から抽出された高周波成分データＤ３を示すグラフである。グラフの縦軸及び横軸は、図４Ａのグラフの縦軸及び横軸と同じである。時系列画素データＤ１で示される温度は、比較的急に変化し（変化の周期が比較的短く）、低周波成分データＤ２で示される温度は、比較的緩やかに変化している（変化の周期が比較的長い）。高周波成分データＤ３は、時系列画素データＤ１とほぼ重なって見える。

第３の所定数のフレームは、例えば、３フレームである。内訳は、ターゲットとなるフレーム、この直前の１フレーム、この直後の１フレームである。第３の所定数は、時系列画素データから第３の周波数成分を抽出できる数であればよく、３に限定されず、３より多くてもよい。

図１Ａ、図２及び図５を参照して、画像処理部９は、時系列画素データＤ１とこの時系列画素データＤ１から抽出された低周波成分データＤ２との差分を算出して得られるデータを、差分データＤ４とし、Ｍ個の時系列画素データＤ１のそれぞれに対応するＭ個の差分データＤ４を算出する（ステップＳ４）。

画像処理部９は、時系列画素データＤ１とこの時系列画素データＤ１から抽出された高周波成分データＤ３との差分を算出して得られるデータを、差分データＤ５とし、Ｍ個の時系列画素データＤ１のそれぞれに対応するＭ個の差分データＤ５を算出する（ステップＳ５）。

図７Ａは、差分データＤ４を示すグラフであり、図７Ｂは、差分データＤ５を示すグラフである。これらのグラフの縦軸及び横軸は、図４Ａのグラフの縦軸及び横軸と同じである。差分データＤ４は、図６に示す時系列画素データＤ１と低周波成分データＤ２との差分を算出して得られたデータである。図４Ａに示す地点ＳＰ１でガスの噴出を開始する前において（９０番目くらいまでのフレーム）、差分データＤ４で示される微小な振幅の繰り返しは、主に、二次元イメージセンサー６のセンサーノイズを示している。地点ＳＰ１でガスの噴出を開始した後において（９０番目以降のフレーム）、差分データＤ４の振幅及び波形のばらつきが大きくなっている。

差分データＤ５は、図６に示す時系列画素データＤ１と高周波成分データＤ３との差分を算出して得られたデータである。

差分データＤ４は、漏れたガスによる温度変化を示す周波数成分データ及び高周波成分データＤ３（高周波ノイズを示すデータ）を含む。差分データＤ５は、漏れたガスによる温度変化を示す周波数成分データを含まず、高周波成分データＤ３を含む。

差分データＤ４は、漏れたガスによる温度変化を示す周波数成分データを含むので、地点ＳＰ１でガスの噴出を開始した後において（９０番目以降のフレーム）、差分データＤ４の振幅及び波形のばらつきが大きくなっている。これに対して、差分データＤ５は、漏れたガスによる温度変化を示す周波数成分データを含まないので、そのようなことはない。差分データＤ５は、微小な振幅を繰り返している。これが高周波ノイズである。

差分データＤ４と差分データＤ５とは、相関しているが、完全に相関していない。すなわち、あるフレームにおいて、差分データＤ４の値がプラス、差分データＤ５の値がマイナスとなり、又は、その逆となる場合がある。このため、差分データＤ４と差分データＤ５との差分を算出しても、高周波成分データＤ３を除去できない。高周波成分データＤ３を除去するには、差分データＤ４及び差分データＤ５を引き算できる絶対値のような値に変換する必要がある。

そこで、画像処理部９は、差分データＤ４に対して、Ｋ個のフレームより少ない第２の所定数のフレームを単位とする移動標準偏差を算出して得られるデータを、標準偏差データＤ６とし、Ｍ個の時系列画素データＤ１のそれぞれに対応するＭ個の標準偏差データＤ６を算出する（ステップＳ６）。なお、移動標準偏差の替わりに、移動分散を算出してもよい。

また、画像処理部９は、差分データＤ５に対して、Ｋ個のフレームより少ない第４の所定数（例えば、２１）のフレームを単位とする移動標準偏差を算出して得られるデータを、標準偏差データＤ７とし、Ｍ個の時系列画素データＤ１のそれぞれに対応するＭ個の標準偏差データＤ７を算出する（ステップＳ７）。移動標準偏差の替わりに、移動分散を用いてもよい。

図８は、標準偏差データＤ６及び標準偏差データＤ７を示すグラフである。グラフの横軸は、図４Ａのグラフの横軸と同じである。グラフの縦軸は、標準偏差を示している。標準偏差データＤ６は、図７Ａに示す差分データＤ４の移動標準偏差を示すデータである。標準偏差データＤ７は、図７Ｂに示す差分データＤ５の移動標準偏差を示すデータである。移動標準偏差の算出に用いるフレーム数は、標準偏差データＤ６及び標準偏差データＤ７のいずれの場合も、２１であるが、統計的に意義がある標準偏差が求められる数であればよく、２１に限定されない。

標準偏差データＤ６及び標準偏差データＤ７は、標準偏差なので、マイナスの値を含まない。このため、標準偏差データＤ６及び標準偏差データＤ７は、差分データＤ４及差分データＤ５を引き算できるように変換したデータと見なすことができる。

画像処理部９は、同じ時系列画素データＤ１から得られた標準偏差データＤ６と標準偏差データＤ７との差分を算出して得られるデータを、差分データＤ８とし、Ｍ個の時系列画素データＤ１のそれぞれに対応するＭ個の差分データＤ８を算出する（ステップＳ８）。

図９は、差分データＤ８を示すグラフである。グラフの横軸は、図４Ａのグラフの横軸と同じである。グラフの縦軸は、標準偏差の差分である。差分データＤ８は、図８に示す標準偏差データＤ６と標準偏差データＤ７との差分を示すデータである。差分データＤ８は、低周波成分データＤ２及び高周波成分データＤ３を除く処理がされたデータである。

画像処理部９は、監視画像を生成する（ステップＳ９）。すなわち、画像処理部９は、ステップＳ８で得られたＭ個の差分データＤ８で構成される動画を生成する。この動画を構成する各フレームが監視画像である。監視画像は、標準偏差の差分を可視化した画像である。画像処理部９は、ステップＳ９で得られた動画を表示制御部１０に出力する。表示制御部１０は、この動画をディスプレイ１１に表示させる。この動画に含まれる監視画像として、例えば、図１０に示す画像Ｉ１２及び図１１に示す画像Ｉ１５がある。

図１０は、時刻Ｔ１のフレームを基にして生成された、画像Ｉ１０、画像Ｉ１１及び画像Ｉ１２を示す画像図である。画像Ｉ１０は、図５のステップＳ６で得られたＭ個の標準偏差データＤ６で示される動画において、時刻Ｔ１のフレームの画像である。画像Ｉ１１は、図５のステップＳ７で得られたＭ個の標準偏差データＤ７で示される動画において、時刻Ｔ１のフレームの画像である。画像Ｉ１０と画像Ｉ１１との差分が、画像Ｉ１２（監視画像）となる。

図１１は、時刻Ｔ２のフレームを基にして生成された、画像Ｉ１３、画像Ｉ１４及び画像Ｉ１５を示す画像図である。画像Ｉ１３は、ステップＳ６で得られたＭ個の標準偏差データＤ６で示される動画において、時刻Ｔ２のフレームの画像である。画像Ｉ１４は、ステップＳ７で得られたＭ個の標準偏差データＤ７で示される動画において、時刻Ｔ２のフレームの画像である。画像Ｉ１３と画像Ｉ１４との差分が、画像Ｉ１５（監視画像）となる。図１０及び図１１に示す画像Ｉ１０〜画像Ｉ１５のいずれも、いずれも標準偏差を５０００倍にした画像である。

図１０に示す画像Ｉ１２は、図４Ａに示す地点ＳＰ１からガスが噴出される前に撮影された画像なので、画像Ｉ１２には、地点ＳＰ１からガスが出ている様子が現れていない。これに対して、図１１に示す画像Ｉ１５は、地点ＳＰ１からガスが噴出されている時刻で撮影された画像なので、画像Ｉ１５には、地点ＳＰ１からガスが出ている様子が現れている。

以上説明したように、実施形態によれば、画像処理部９（図１Ａ）が、赤外画像の動画データＭＤに含まれる低周波成分データＤ２を除く処理をして、動画データを生成し、表示制御部１０が、この動画データで示される動画（監視画像の動画）をディスプレイ１１に表示させる。従って、実施形態によれば、ガス漏れと背景の温度変化とが並行して発生し、背景の温度変化が、漏れたガスによる温度変化よりも大きい場合でも、ガスが漏れている様子を監視画像の動画で表示できる。

センサーノイズは、温度が高くになるに従って小さくなるので、温度に応じて異なる。二次元イメージセンサー６（図１Ａ）において、画素が感知している温度に応じたノイズが、各画素で発生する。すなわち、全ての画素のノイズが同じではない。実施形態によれば、動画から高周波ノイズを除くことができるので、僅かなガス漏れでもディスプレイ１１に表示させることができる。

実施形態は、ガス領域を基にして、ガス漏れ位置を推定する。実施形態には、第１態様と第２態様とがある。第１態様から説明する。図１２は、実施形態の第１態様で実行される処理のフローチャートである。図１３は、ガス漏れの監視対象の赤外画像Ｉｍ０の一例を示す模式図である。図１３では、赤外画像Ｉｍ０の全体でなく、赤外画像Ｉｍ０のうち、配管の像１０１を含む矩形の部分だけが示されている。赤外画像Ｉｍ０には、並行に延びる３つの配管の像１０１−１，１０１−２，１０１−３が写されている。

図１Ａに示す処理部９１は、３つの配管の像１０１（図１３）を含む複数の赤外画像Ｉｍ０（フレーム）で構成される動画データＭＤを用いて、監視画像の動画を生成する（図１２のステップＳ１００）。詳しく説明すると、処理部９１は、この動画データＭＤに対して、図５に示すステップＳ１〜ステップＳ９の処理をする。これにより、動画を構成する各フレームは、赤外画像Ｉｍ０から監視画像となり、監視画像の動画が生成される。監視画像は、例えば、図１０に示す画像Ｉ１２、図１１に示す画像Ｉ１５である。ガス漏れが発生していれば、ガス領域が、監視画像に含まれる。画像Ｉ１５は、ガス噴出の開始から２秒後の画像である。画像Ｉ１５の中央付近に位置する白領域がガス領域である。

図１４は、３つの配管の像１０１（図１３）を含む複数の赤外画像Ｉｍ０（フレーム）で構成される動画データＭＤを用いて生成された監視画像の動画を構成するフレーム群の一例を示す模式図である。各フレーム（監視画像）が、第１画像Ｉｍ１となる。図１４では、第１画像Ｉｍ１の全体でなく、第１画像Ｉｍ１のうち、図１３に示す赤外画像Ｉｍ０に対応する部分が示されている。第１画像Ｉｍ１−３は、３つの配管の１つからガス漏れが発生した直後の画像であり、ガス領域１２１−１を有する。第１画像Ｉｍ１−１は、ガス漏れ発生の１０秒前の画像であり、ガス領域１２１を有しない。第１画像Ｉｍ１−２は、ガス漏れ発生の１秒前の画像であり、ガス領域１２１を有しない。

第１画像Ｉｍ１−４は、ガス漏れ発生から１秒後の画像であり、ガス領域１２１−２を有する。第１画像Ｉｍ１−５は、ガス漏れ発生から２秒後の画像であり、ガス領域１２１−３を有する。第１画像Ｉｍ１−６は、ガス漏れ発生から３秒後の画像であり、ガス領域１２１−４，１２１−５を有する。

漏れたガスは、風等でゆらいである。このため、ガス領域１２１の形状、大きさ、位置が刻々と変化している。

実施形態の第１態様、及び、後で説明する第２態様では、図５に示すステップＳ１〜ステップＳ９の処理でガス領域を抽出しているが、赤外画像Ｉｍ０に対して画像処理をしてガス領域を抽出する公知の技術（例えば、特許文献１に開示された画像処理）を用いても良い。

以上説明したように、処理部９１（第１処理部）は、時系列に撮像された複数の赤外画像Ｉｍ０のそれぞれに対して、ガス領域１２１を抽出する処理をすることにより、複数の第１画像Ｉｍ１を生成する。

処理部９１は、生成した複数の第１画像Ｉｍ１について、生成順に、例えば、ラベリング処理をすることによって、第１画像Ｉｍ１がガス領域１２１を有するか否かを判定する。処理部９１が、ガス領域１２１を有する第１画像Ｉｍ１があると判定したとき、決定部９２は、複数の第１画像Ｉｍ１の生成に用いられた複数の赤外画像Ｉｍ０の中から第１赤外画像及び第２赤外画像を決定する（ステップＳ１０１）。

第１赤外画像は、ガス領域１２１を有する第１画像Ｉｍ１の生成に用いられた赤外画像Ｉｍ０である。第２赤外画像は、ガス領域１２１を有しない第１画像Ｉｍ１の生成に用いられた赤外画像Ｉｍ０である。ここでは、決定部９２は、第１画像Ｉｍ１−４の生成に用いられた赤外画像Ｉｍ０を第１赤外画像と決定し、第１画像Ｉｍ１−２の生成に用いられた赤外画像Ｉｍ０を第２赤外画像と決定する。図１５は、第１画像Ｉｍ１−４の生成に用いられた赤外画像Ｉｍ０−４（第１赤外画像）を示す模式図である。図１６は、第１画像Ｉｍ１−２の生成に用いられた赤外画像Ｉｍ０−２（第２赤外画像）を示す模式図である。図１５及び図１６では、赤外画像Ｉｍ０の全体でなく、赤外画像Ｉｍ０のうち、図１３に示す赤外画像Ｉｍ０に対応する部分が示されている。

図１５に示す赤外画像Ｉｍ０−４は、図１４に示す第１画像Ｉｍ１−４と同じ順番である。図１６に示す赤外画像Ｉｍ０−２は、図１４に示す第１画像Ｉｍ１−２と同じ順番である。同じ順番について説明する。図５に示すように、第１画像Ｉｍ１（監視画像）の動画データは、赤外画像Ｉｍ０の動画データＭＤ（図１Ａ）を用いて生成される。同じ順番の第１画像Ｉｍ１と赤外画像Ｉｍ０とは、動画データのフレームの順番が同じことを意味する。具体例で説明すると、第１画像Ｉｍ１−４の順番（図９に示すフレームの順番）が、例えば２００のとき、赤外画像Ｉｍ０−４の順番（図４Ａに示すフレームの順番）は、２００である。

図１５及び図１６を参照して、赤外画像Ｉｍ０は、温度の違いを濃淡で示す画像である。ここでは、図示を簡単にするために、４つの異なる温度を例にする。第１温度、第２温度、第３温度、第４温度の順に温度が高い。漏れたガスの温度は、気温より高いとする。赤外画像Ｉｍ０において、第１温度の領域が第１温度領域１０３で示され、第２温度の領域が第２温度領域１０５で示され、第３温度の領域が第３温度領域１０７で示され、第４温度の領域が第４温度領域１０９で示されている。

第１温度領域１０３−１は、配管の像１０１−１と対応しており、第１温度領域１０３−２は、配管の像１０１−２と対応しており、第１温度領域１０３−３は、配管の像１０１−３と対応している。第２温度領域１０５、第３温度領域１０７及び第４温度領域１０９が発生する原因は、漏れたガスと、これ以外とに分けられる。漏れたガス以外として、例えば、配管を覆う断熱材の劣化、配管の腐食がある。

赤外画像Ｉｍ０−２が撮像された時刻では、ガス漏れが発生していないが、配管の像１０１−２の一部が、第２温度領域１０５−１、第３温度領域１０７−１及び第４温度領域１０９−１で示されている。これは、漏れたガス以外の原因と考えることができる。

赤外画像Ｉｍ０−４において、赤外画像Ｉｍ０−２と同様に、配管の像１０１−２の一部が、第２温度領域１０５−１、第３温度領域１０７−１及び第４温度領域１０９−１で示されている。加えて、赤外画像Ｉｍ０−４において、配管の像１０１−２の一部が、第２温度領域１０５−２、第３温度領域１０７−２及び第４温度領域１０９−２で示されており、配管の像１０１−１の一部が、第２温度領域１０５−３及び第３温度領域１０７−３で示されている。これは、漏れたガスが原因と考えることができる。

第１態様では、第１赤外画像と第２赤外画像との組合せを、ガス漏れ発生時刻の１秒後の第１画像Ｉｍ１−４（図１４）の生成に用いられた赤外画像Ｉｍ０−４と、ガス漏れ発生時刻の１秒前の第１画像Ｉｍ１−２（図１４）の生成に用いられた赤外画像Ｉｍ０−２との組合せにしている。これは１つの例であり、これに限定されない。例えば、ガス漏れ発生直後の第１画像Ｉｍ１−３（図１４）の生成に用いられた赤外画像Ｉｍ０を第１赤外画像にしてもよい。例えば、ガス漏れ発生時刻の１０秒前の第１画像Ｉｍ１−１（図１４）の生成に用いられた赤外画像Ｉｍ０を第２赤外画像にしてもよい。

第２赤外画像は、ガス領域１２１を有しない第１画像Ｉｍ１の生成に用いられた赤外画像Ｉｍ０である。このため、第２赤外画像が、予め定められていてもよい。例えば、決定部９２は、所定の時刻に撮像された赤外画像Ｉｍ０を第２赤外画像として決定する。

決定部９２は、図１５に示す赤外画像Ｉｍ０−４（第１赤外画像）と、図１６に示す赤外画像Ｉｍ０−２（第２赤外画像）との差分画像Ｉｍｄを生成する（図１２のステップＳ１０２）。図１７は、差分画像Ｉｍｄの一例の模式図である。差分画像Ｉｍｄは、第１赤外画像と第２赤外画像とにおいて、温度変化量を示す画像である。決定部９２は、赤外画像Ｉｍ０−４（第１赤外画像）と赤外画像Ｉｍ０−２（第２赤外画像）とにおいて、同じ順番（位置）の画素の画素値を引き算し、その結果の絶対値を、その順番（位置）の画素の画素値にする処理をして、差分画像Ｉｍｄを生成する。領域１１１は、図１５に示す赤外画像Ｉｍ０−４（第１赤外画像）と、図１６に示す赤外画像Ｉｍ０−２（第２赤外画像）とにおいて、同じ位置で温度が異なる場合、温度差を示している。例えば、領域１１１−１は、図１５に示す第２温度領域１０５−２と図１６に示す第１温度領域１０３−２との温度差を示す。領域１１１−３が示す温度差が最も大きく、次に、領域１１１−２，１１１−５が示す温度差であり、その次が、領域１１１−１，１１１−４が示す温度差である。

差分画像Ｉｍｄを構成する各画素のうち、画素値が最大の画素は、領域１１１−３内にある。決定部９２は、その画素の位置を、ガス漏れ位置と決定する（図１２のステップＳ１０３）。この位置が、ガス漏れが発生した位置と推定される。

実施形態の第１態様の主な効果を説明する。図１４及び図１５を参照して、赤外画像Ｉｍ０−４（第１赤外画像）は、ガス領域１２１−２を有する第１画像Ｉｍ１−４の生成に用いられた赤外画像Ｉｍ０である。図１４及び図１６を参照して、赤外画像Ｉｍ０−２（第２赤外画像）は、ガス領域１２１を有さない第１画像Ｉｍ１−２の生成に用いられた赤外画像Ｉｍ０である。従って、赤外画像Ｉｍ０−４（第１赤外画像）と赤外画像Ｉｍ０−２（第２赤外画像）との差分を示す差分画像Ｉｍｄ（図１７）を構成する各画素のうち、画素値が比較的大きい画素の位置がガス漏れ位置と考えることができる。実施形態の第１態様では、画素値が最大の画素の位置をガス漏れ位置と決定する。以上説明したように、実施形態の第１態様によれば、第１赤外画像と第２赤外画像とを基にして、ガス漏れ位置を決定するので、ガス領域１２１を基にしたガス漏れ位置の推定精度を向上させることができる。

ガス領域１２１を有する第１画像Ｉｍ１のグループである第１グループＧ１と、ガス領域１２１を有しない第１画像Ｉｍ１のグループである第２グループＧ２と、が交互に発生することがある。言い換えれば、第１画像Ｉｍ１がガス領域１２１を有する期間と、第１画像Ｉｍ１がガス領域１２１を有しない期間とが交互に発生することがある。。図１８は、ガス領域１２１を有する第１画像Ｉｍ１のグループ（第１グループＧ１）と、ガス領域１２１を有しない第１画像Ｉｍ１のグループ（第２グループＧ２）と、が交互に発生している例を説明する説明図である。

このような交互に発生する事象は、例えば、密集した配管の１つから漏れたガスが風等でゆらぐことにより発生する。赤外線カメラ２（図１Ａ）から見て、手前に位置する配管の影の範囲に、漏れているガスが入る期間がある。この期間に対応する第１画像Ｉｍ１のグループ（第２グループＧ２）は、ガス領域１２１を有しない。これに対して、その範囲に、漏れているガスの一部が入ったり、漏れているガスが入らなかったりする期間がある。この期間に対応する第１画像Ｉｍ２のグループ（第１グループＧ１）は、ガス領域１２１を有する。

第１赤外画像は、複数の第１グループＧ１のうち、いずれかの第１グループＧ１に属する第１画像Ｉｍ１（１つの第１画像Ｉｍ１）の生成に用いられた赤外画像Ｉｍ０であればよい。第２赤外画像は、複数の第２グループＧ２のうち、いずれかの第２グループＧ２に属する第１画像Ｉｍ１（１つの第１画像Ｉｍ１）の生成に用いられた赤外画像Ｉｍ０であればよい。

第１赤外画像を基にして生成された第１画像Ｉｍ１が属する第１グループＧ１と、第２赤外画像を基にして生成された第１画像Ｉｍ１が属する第２グループＧ２とは、連続していてもよいし（例えば、第１グループＧ１−２と第２グループＧ２−２）、連続していなくてもよい（例えば、第１グループＧ１−２と第２グループＧ２−１）。

第１赤外画像を基にして生成された第１画像Ｉｍ１が属する第１グループＧ１と、第２赤外画像を基にして生成された第１画像Ｉｍ１が属する第２グループＧ２とにおいて、第１グループＧ１が先でもよいし（第１グループＧ１−１と第２グループＧ２−２）、後でもよい（第２グループＧ２−１と第１グループＧ１−１）。

但し、第１赤外画像が撮像された時刻と第２赤外画像が撮像された時刻との間に気温が変化すると、ガス漏れ位置の推定精度が低下する。第１赤外画像が撮像された時刻と第２赤外画像が撮像された時刻とが離れていると、気温が変化する可能性が高いので、第１赤外画像が撮像された時刻と第２赤外画像が撮像された時刻とは近いことが好ましい。そこで、決定部９２が、連続する第１グループＧ１と第２グループＧ２のそれぞれに属する第１画像Ｉｍ１（１つの第１画像Ｉｍ１）の生成に用いられた赤外画像Ｉｍ０を、第１赤外画像、第２赤外画像と決定する。例えば、決定部９２は、第１グループＧ１−２に属する一つの第１画像Ｉｍ１の生成に用いられた赤外画像Ｉｍ０を第１赤外画像と決定し、第２グループＧ２−２に属する一つの第１画像Ｉｍ１の生成に用いられた赤外画像Ｉｍ０を第２赤外画像と決定する。

以上説明したことは、実施形態の第１態様及び次に説明する第２態様に適用される。

実施形態の第２態様を説明する。第２態様は、差分画像Ｉｍｄ（図１７）に加えて、累積ガス領域１２３を有する第２画像Ｉｍ２（図２０）を用いて、ガス漏れ位置を推定する。図１９は、実施形態の第２態様で実行される処理のフローチャートである。ステップＳ１００〜ステップＳ１０２までは、図１２に示すステップＳ１００〜ステップＳ１０２と同じである。

処理部９１（第２処理部）は、累積ガス領域１２３を有する第２画像Ｉｍ２を生成する（ステップＳ１０４）。詳しく説明すると、図２０は、累積ガス領域１２３を有する第２画像Ｉｍ２の生成に用いられる２以上の第１画像Ｉｍ１の一例と、第２画像Ｉｍ２の一例とを示す模式図である。図２０では、第１画像Ｉｍ１及び第２画像Ｉｍ２の全体でなく、これらの画像のうち、図１３に示す赤外画像Ｉｍ０に対応する部分が示されている。

第１態様で説明したように、処理部９１は、ガス領域１２１を有する第１画像Ｉｍ１があると判定したとき、決定部９２は、複数の第１画像Ｉｍ１の生成に用いられた複数の赤外画像Ｉｍ０の中から第１赤外画像及び第２赤外画像を決定する（ステップＳ１０１）。処理部９１は、その判定がされた第１画像Ｉｍ１（すなわち、ガス漏洩直後の第１画像Ｉｍ１−３）、及び、これ以降の第１画像Ｉｍ１を選択する。例えば、処理部９１は、ガス漏洩直後から１０秒後までの第１画像Ｉｍ１を選択する。この場合、フレームレートが例えば、３０ｆｐｓのとき、選択される第１画像Ｉｍ１の数は、３００となる。以降、これを例にして説明する。

上記１０秒及び３００は、具体例であり、これらに限定されず、１０秒より長くてもよいし、短くてもよい。３００より多くてもよいし、少なくてもよい。また、選択される第１画像Ｉｍ１には、ガス漏洩直後の第１画像Ｉｍ１−３が含まれるが、これに限定されない。例えば、１秒後の第１画像Ｉｍ１−４から１０秒後までの第１画像Ｉｍ１が選択されてもよい。また、選択された第１画像Ｉｍ１のうち、ガス領域１２１を有しない第１画像Ｉｍ１が存在してもよい。図１８で説明したように、第１グループＧ１と第２グループＧ２と、が交互に現れる場合があるからである。

処理部９１は、選択した３００枚の第１画像Ｉｍ１のそれぞれに対して、ガス領域１２１を構成する画素を「１」、これ以外の画素を「０」とする２値化処理をして、３００枚の第１画像Ｉｍ１を２値化する。「１」で示される画素の集まりが、２値化処理後のガス領域１２１となる。

処理部９１（第２処理部）は、２値化された、３００枚の第１画像Ｉｍ１を累積する処理をして、第２画像Ｉｍ２を生成する。詳しく説明すると、処理部９１は、２値化された、３００枚の第１画像Ｉｍ１において、同じ順番（位置）の画素の画素値を加算する処理をすることにより、ガス領域１２１を累積した累積ガス領域１２３を有する第２画像Ｉｍ２を生成する。２値化された画像を構成する画素の画素値は、２値、すなわち、１又は０なので、第２画像Ｉｍ２を構成する画素の画素値となりうる最大の値は、３００となる。

第２画像Ｉｍ２を構成する画素のうち、画素値がゼロを超える画素で構成される領域が、累積ガス領域１２３となる。図２０では、図示を簡単にするために、領域１２５−３と、領域１２５−３の周囲に位置する領域１２５−２と、領域１２５−２の周囲に位置する領域１２５−１と、で構成される累積ガス領域１２３を示している。領域１２５−３を構成する画素の画素値は、領域１２５−２を構成する画素の画素値よりも大きく、領域１２５−２を構成する画素の画素値は、領域１２５−１を構成する画素の画素値よりも大きい。

なお、処理部９１は、３００枚の第１画像Ｉｍ１を２値化せずに、３００枚の第１画像Ｉｍ１を累積する処理をして、第２画像Ｉｍ２（不図示）を生成してもよい。第１画像Ｉｍ１を構成する画素の画素値は、２値でなく、多値なので、この第２画像Ｉｍ２を構成する画素の画素値となりうる最大の値は、３００より大きくなる。

決定部９２は、図１７に示す差分画像Ｉｍｄと図２０に示す第２画像Ｉｍ２とを基にして、第３画像Ｉｍ３（強度画像）を生成する（図１９のステップＳ１０５）。図２１は、第３画像Ｉｍ３の一例と、第３画像Ｉｍ３の生成に用いられた差分画像Ｉｍｄと第２画像Ｉｍ２との一例とを示す模式図である。図２１では、これらの画像の全体でなく、これらの画像のうち、図１３に示す赤外画像Ｉｍ０に対応する部分が示されている。

決定部９２は、第２画像Ｉｍ２と差分画像Ｉｍｄとにおいて、同じ順番（位置）の画素の画素値を掛け算し、得られた値を絶対値にする処理をして、第３画像Ｉｍ３を生成する。第３画像Ｉｍ３は、重複領域１２７を含む。重複領域１２７は、累積ガス領域１２３と、差分画像Ｉｍｄに含まれる領域１１１とが重なる領域を示す。この例では、累積ガス領域１２３と領域１１１−１，１１１−２とが部分的に重なっており、ここが、重複領域１２７となる。図２１では、図示を簡単にするために、領域１２９−２と、領域１２９−２の周囲に位置する領域１２９−１と、で構成される重複領域１２７を示している。領域１２９−２を構成する画素の画素値（掛け算で得られた値の絶対値）は、領域１２９−１を構成する画素の画素値（掛け算で得られた値の絶対値）よりも大きい。上記掛け算で得られた値の絶対値のうち、最大値となる画素は、領域１２９−２内に含まれている。決定部９２は、その画素の位置を、ガス漏れ位置と決定する（ステップＳ１０３）。

実施形態の第２態様の主な効果を説明する。図２１を参照して、第２画像Ｉｍ２に含まれる累積ガス領域１２３は、ガス領域１２１を累積した領域なので、累積ガス領域１２３内に、ガス漏れ位置が存在する。決定部９２は、第２画像Ｉｍ２と差分画像Ｉｍｄとを基にして、ガス漏れ位置を決定する。第２態様によれば、ガス漏れ位置の決定に、差分画像Ｉｍｄに加えて、累積ガス領域１２３を有する第２画像Ｉｍ２を用いるので、ガス漏れ位置の推定精度をさらに向上させることができる。

（実施形態の纏め）
実施形態の第１局面に係るガス漏れ位置推定装置は、時系列に撮像された複数の赤外画像のそれぞれに対して、ガス領域を抽出する処理をすることにより、複数の第１画像を生成する第１処理部と、前記複数の赤外画像に含まれ、前記ガス領域を有する前記第１画像の生成に用いられた第１赤外画像と、前記複数の赤外画像に含まれ、前記ガス領域を有しない前記第１画像の生成に用いられた第２赤外画像と、を基にして、ガス漏れ位置を決定する決定部と、を備える。

決定部は、ガス領域を有する第１画像（ガス領域を有する、１つの第１画像）の生成に用いられた第１赤外画像と、ガス領域を有しない第１画像（ガス領域を有しない、１つの第１画像）の生成に用いられた第２赤外画像と、を基にして、ガス漏れ位置を決定する。具体的には、決定部は、第１赤外画像と第２赤外画像との差分画像を生成し、差分画像を構成する各画素の画素値の大きさを基にして、ガス漏れ位置を決定する。

第１赤外画像は、ガス領域を有する第１画像の生成に用いられた赤外画像である。第２赤外画像は、ガス領域を有さない第１画像の生成に用いられた赤外画像である。従って、第１赤外画像と第２赤外画像との差分を示す差分画像を構成する各画素のうち、画素値が比較的大きい画素の位置がガス漏れ位置と考えることができる。例えば、決定部は、画素値が最大の画素の位置をガス漏れ位置と決定する。画素値が最大の画素の位置がガス漏れ位置と一致しない場合もありうるので、決定部は、予め定められた画素値を有する画素の位置をガス漏れ位置と決定してもよい。以上説明したように、実施形態の第１局面に係るガス漏れ位置推定装置によれば、第１赤外画像と第２赤外画像とを基にして、ガス漏れ位置を決定するので、ガス領域を基にしたガス漏れ位置の推定精度を向上させることができる。

上記構成において、前記複数の第１画像に含まれ、前記ガス領域を含む２以上の前記第１画像において、同じ順番の画素の画素値を加算する処理をすることにより、前記ガス領域を累積した累積ガス領域を有する第２画像を生成する第２処理部をさらに備え、前記決定部は、前記第２画像と前記差分画像とを基にして、前記ガス漏れ位置を決定する。

第２画像に含まれる累積ガス領域は、ガス領域を累積した領域なので、累積ガス領域内に、ガス漏れ位置が存在する。この構成によれば、決定部は、第２画像と差分画像とを基にして、ガス漏れ位置を決定する（例えば、決定部は、第２画像と差分画像とにおいて、同じ順番（位置）の画素の画素値を掛け算して得られた値の絶対値のうち、最大値となる画素の位置を、ガス漏れ位置と決定する）。この構成によれば、ガス漏れ位置の決定に、差分画像に加えて、累積ガス領域を有する第２画像を用いるので、ガス漏れ位置の推定精度をさらに向上させることができる。

上記構成において、前記決定部は、前記複数の第１画像において、前記ガス領域を有する前記第１画像のグループである第１グループと、前記ガス領域を有しない前記第１画像のグループである第２グループと、が交互に現れる場合、複数の前記第１グループのうち、いずれかの前記第１グループに属する前記第１画像の生成に用いられた前記赤外画像を前記第１赤外画像と決定し、複数の前記第２グループのうち、いずれかの前記第２グループに属する前記第１画像の生成に用いられた前記赤外画像を前記第２赤外画像と決定する。

ガス領域を有する第１画像のグループである第１グループと、ガス領域を有しない第１画像のグループである第２グループと、が交互に発生することがある。この事象は、例えば、密集した配管の１つから漏れたガスが風等でゆらぐことにより発生する。赤外線カメラから見て、手前に位置する配管の影の範囲に、漏れているガスが入る期間がある。この期間に対応する第１画像のグループ（第２グループ）は、ガス領域を有しない。これに対して、その範囲に、漏れているガスの一部が入ったり、漏れているガスが入らなかったりする期間がある。この期間に対応する第１画像のグループ（第１グループ）は、ガス領域を有する。

第１赤外画像は、複数の第１グループのうち、いずれかの第１グループに属する第１画像（１つの第１画像）の生成に用いられた赤外画像であればよい。第２赤外画像は、複数の第２グループのうち、いずれかの第２グループに属する第１画像（１つの第１画像）の生成に用いられた赤外画像であればよい。但し、第１赤外画像が撮像された時刻と第２赤外画像が撮像された時刻との間に気温が変化すると、ガス漏れ位置の推定精度が低下する。第１赤外画像が撮像された時刻と第２赤外画像が撮像された時刻とが離れていると、気温が変化する可能性が高いので、第１赤外画像が撮像された時刻と第２赤外画像が撮像された時刻とは近いことが好ましい。そこで、決定部は、連続する第１グループと第２グループのそれぞれに属する第１画像（１つの第１画像）の生成に用いられた赤外画像を、第１赤外画像、第２赤外画像と決定する。第１グループが先で、第２グループが後でもよいし、第２グループが先で、第１グループが後でもよい。例えば、第１グループＡが現れ、次に、第２グループＢが現れ、次に、第１グループＣが現れ、次に、第２グループＤが現れた場合、連続する第１グループと第２グループとは、第１グループＡと第２グループＢ、第２グループＢと第１グループＣ、第１グループＣと第２グループＤである。

実施形態の第２局面に係るガス漏れ位置推定方法は、時系列に撮像された複数の赤外画像のそれぞれに対して、ガス領域を抽出する処理をすることにより、複数の第１画像を生成する第１処理ステップと、前記複数の赤外画像に含まれ、前記ガス領域を有する前記第１画像の生成に用いられた第１赤外画像と、前記複数の赤外画像に含まれ、前記ガス領域を有しない前記第１画像の生成に用いられた第２赤外画像と、を基にして、ガス漏れ位置を決定する決定ステップと、を備える。

実施形態の第２局面に係るガス漏れ位置推定方法は、実施形態の第１局面に係るガス漏れ位置推定装置を方法の観点から規定しており、実施形態の第１局面に係るガス漏れ位置推定装置と同様の作用効果を有する。

実施形態の第３局面に係るガス漏れ位置推定プログラムは、時系列に撮像された複数の赤外画像のそれぞれに対して、ガス領域を抽出する処理をすることにより、複数の第１画像を生成する第１処理ステップと、前記複数の赤外画像に含まれ、前記ガス領域を有する前記第１画像の生成に用いられた第１赤外画像と、前記複数の赤外画像に含まれ、前記ガス領域を有しない前記第１画像の生成に用いられた第２赤外画像と、を基にして、ガス漏れ位置を決定する決定ステップと、をコンピュータに実行させる。

実施形態の第３局面に係るガス漏れ位置推定プログラムは、実施形態の第１局面に係るガス漏れ位置推定装置をプログラムの観点から規定しており、実施形態の第１局面に係るガス漏れ位置推定装置と同様の作用効果を有する。

本発明の実施形態が詳細に図示され、かつ、説明されたが、それは単なる図例及び実例であって限定ではない。本発明の範囲は、添付されたクレームの文言によって解釈されるべきである。

２０１７年５月１８日に提出された日本国特許出願特願２０１７−０９８６７３は、その全体の開示が、その全体において参照によりここに組み込まれる。

本発明によれば、ガス漏れ位置推定装置、ガス漏れ位置推定方法及びガス漏れ位置推定プログラムを提供することができる。

Claims (9)

1. 時系列に撮像された複数の赤外画像のそれぞれに対して、ガス領域を抽出する処理をすることにより、複数の第１画像を生成する第１処理部と、
   前記複数の赤外画像に含まれ、前記ガス領域を有する前記第１画像の生成に用いられた第１赤外画像と、前記複数の赤外画像に含まれ、前記ガス領域を有しない前記第１画像の生成に用いられた第２赤外画像と、を基にして、ガス漏れ位置を決定する決定部と、を備えるガス漏れ位置推定装置。
2. 前記決定部は、前記第１赤外画像と前記第２赤外画像との差分画像を生成する、請求項１に記載のガス漏れ位置推定装置。
3. 前記決定部は、前記差分画像を構成する各画素のうち、画素値が最大の画素の位置を、前記ガス漏れ位置と決定する、請求項２に記載のガス漏れ位置推定装置。
4. 前記複数の第１画像に含まれ、前記ガス領域を含む２以上の前記第１画像において、同じ順番の画素の画素値を加算する処理をすることにより、前記ガス領域を累積した累積ガス領域を有する第２画像を生成する第２処理部をさらに備え、
   前記決定部は、前記第２画像と前記差分画像とを基にして、前記ガス漏れ位置を決定する、請求項２又は３に記載のガス漏れ位置推定装置。
5. 前記決定部は、前記第２画像と前記差分画像とにおいて、同じ順番の画素の画素値を掛け算して得られた値の絶対値のうち、最大値となる画素の位置を、前記ガス漏れ位置と決定する、請求項４に記載のガス漏れ位置推定装置。
6. 前記決定部は、前記複数の第１画像において、前記ガス領域を有する前記第１画像のグループである第１グループと、前記ガス領域を有しない前記第１画像のグループである第２グループと、が交互に現れる場合、複数の前記第１グループのうち、いずれかの前記第１グループに属する前記第１画像の生成に用いられた前記赤外画像を前記第１赤外画像と決定し、複数の前記第２グループのうち、いずれかの前記第２グループに属する前記第１画像の生成に用いられた前記赤外画像を前記第２赤外画像と決定する、請求項１〜５のいずれか一項に記載のガス漏れ位置推定装置。
7. 前記決定部は、連続する前記第１グループと前記第２グループのそれぞれに属する前記第１画像の生成に用いられた前記赤外画像を、前記第１赤外画像、前記第２赤外画像と決定する、請求項６に記載のガス漏れ位置推定装置。
8. 時系列に撮像された複数の赤外画像のそれぞれに対して、ガス領域を抽出する処理をすることにより、複数の第１画像を生成する第１処理ステップと、
   前記複数の赤外画像に含まれ、前記ガス領域を有する前記第１画像の生成に用いられた第１赤外画像と、前記複数の赤外画像に含まれ、前記ガス領域を有しない前記第１画像の生成に用いられた第２赤外画像と、を基にして、ガス漏れ位置を決定する決定ステップと、を備えるガス漏れ位置推定方法。
9. 時系列に撮像された複数の赤外画像のそれぞれに対して、ガス領域を抽出する処理をすることにより、複数の第１画像を生成する第１処理ステップと、
   前記複数の赤外画像に含まれ、前記ガス領域を有する前記第１画像の生成に用いられた第１赤外画像と、前記複数の赤外画像に含まれ、前記ガス領域を有しない前記第１画像の生成に用いられた第２赤外画像と、を基にして、ガス漏れ位置を決定する決定ステップと、をコンピュータに実行させるガス漏れ位置推定プログラム。

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