KR20170133259A - 감시 장치, 감시 방법 및 매체에 저장된 프로그램 - Google Patents

Abstract

본 발명은 감시 대상의 공간에 존재하는 기기를 보다 정밀하게 감시하는 것을 과제로 한다.
본 발명에 관한 감시 장치(1)는, 감시 대상 기기를 촬영하는 열화상 센서(4_1∼4_x)로부터 열화상을 취득하는 화상 취득부(11)와, 화상 취득부에 의해 취득된 열화상에 기초하여, 감시 대상 기기(50, 51)에서의 적어도 하나의 감시 대상 포인트(500, 510_1∼510_3)의 온도를 검출하는 온도 검출부(13)와, 감시 대상 포인트의 온도의 시간 변화를 예측한 예측 데이터(153)를 기억하는 기억부(15)와, 온도 검출부에 의해 검출된 감시 대상 포인트의 온도의 데이터(152)와 예측 데이터를 비교하고, 비교 결과에 기초하여 감시 대상 기기의 가동 상태를 판정하는 판정부(14)를 갖는 것을 특징으로 한다.

Description

감시 장치, 감시 방법 및 매체에 저장된 프로그램{MONITORING APPARATUS, MONITORING APPARATUS AND PROGRAM STORED IN MEDIA}

본 발명은, 전기 기기 등의 발열하는 기기를 감시하기 위한 감시 장치, 감시 방법 및 프로그램에 관한 것으로, 예컨대 열화상 센서에 의해 취득된 열화상에 기초하여 상기 기기를 감시하는 감시 장치에 관한 것이다.

전기 기기를 감시하는 감시 장치로서, 전기 설비가 존재하는 영역을 열화상 센서에 의해 촬영하고, 촬영한 열화상에 기초하여 상기 전기 설비가 가동하고 있는지 아닌지를 판정하고, 상기 열화상 중에 인체가 존재하는지 아닌지에 기초하여 그 전기 설비가 불필요하게 가동하고 있는지 아닌지를 판정하는 감시 장치가 종래부터 알려져 있다(특허문헌 1 참조).

특허문헌 1 : 일본 특허 공개 제2011-203897호 공보

그러나, 특허문헌 1에 개시된 감시 장치에서는, 불필요하게 가동하고 있는 전기 기기를 발견하여 경고를 하는 것을 목적으로 하고 있기 때문에, 가동하고 있어야 할 전기 기기가 가동하지 않는 경우나 가동하고 있는 전기 기기가 이상한 동작을 하고 있는 경우 등을 검출할 수 없다.

또한, 특허문헌 1에 개시된 감시 장치는, 일반 가정에서 전기 기기 끄는 것을 잊어버리는 것 등을 상정하고 있기 때문에, 열화상 중의 인체가 존재하지 않는 경우에 전기 기기의 가동이 불필요하다고 판정한다. 그 때문에, 예컨대 서버룸이나 플랜트의 일부 영역 등과 같이, 사람이 존재하지 않는 경우라 하더라도 정상적으로 가동하고 있는 전기 설비가 존재하는 영역을 감시하는 경우에는, 특허문헌 1에 개시된 감시 장치를 적용했다 하더라도, 정밀도가 높은 감시를 할 수 있다고는 하기 어렵다.

본 발명은, 상기 문제를 감안하여 이루어진 것으로, 본 발명의 목적은, 감시 대상의 공간에 존재하는 기기의 가동 상태를 보다 정밀하게 감시하는 것에 있다.

본 발명에 관한 감시 장치(1, 1A, 1B)는, 감시 대상 기기를 촬영하는 열화상 센서(4_1∼4_x)로부터 열화상을 취득하는 화상 취득부(11)와, 화상 취득부에 의해 취득된 열화상에 기초하여, 감시 대상 기기(50, 51)에서의 적어도 하나의 감시 포인트(500, 510_1∼510_3)의 온도를 검출하는 온도 검출부(13)와, 감시 포인트의 온도의 시간 변화를 예측한 예측 데이터(153, 154)를 기억하는 기억부(15)와, 온도 검출부에 의해 검출된 감시 포인트의 온도의 데이터(152)와 예측 데이터를 비교하고, 비교 결과에 기초하여 감시 대상 기기의 가동 상태를 판정하는 판정부(14)를 갖는 것을 특징으로 한다.

상기 감시 장치에 있어서, 예측 데이터는, 감시 대상 기기의 운전 패턴에 기초하여 미리 생성된 정상 데이터(153)를 포함해도 좋다.

상기 감시 장치에 있어서, 예측 데이터는, 화상 취득부에 의해 취득된 열화상에 기초하여 생성된 갱신 가능한 축차 데이터(154)를 포함해도 좋다.

상기 감시 장치에 있어서, 예측 데이터는, 감시 대상 기기의 운전 패턴에 기초하여 미리 생성된 정상 데이터와, 화상 취득부에 의해 취득된 열화상에 기초하여 생성된 갱신 가능한 축차 데이터를 포함해도 좋다.

상기 감시 장치에 있어서, 화상 취득부에 의해 취득된 다른 날의 열화상으로부터 검출한 감시 포인트의 온도의 시계열 데이터에 기초하여, 축차 데이터를 소정의 주기로 갱신하는 갱신부(18)를 더 가져도 좋다.

상기 감시 장치에 있어서, 판정부는, 온도의 시계열 데이터와 예측 데이터의 편차량에 따라서, 적어도, 제1 가동 상태(정상 상태)와, 제1 가동 상태보다 이상한 상태를 나타내는 제2 가동 상태(적정내 가동 상태)와, 제2 가동 상태보다 이상한 상태를 나타내는 제3 가동 상태(중대 이상 상태) 중에서, 감시 대상 기기의 가동 상태를 판정해도 좋다.

상기 감시 장치에 있어서, 온도 검출부는, 열화상에 기초하여, 감시 대상 기기에서의 복수의 감시 포인트(510_1∼510_3)의 온도를 검출하고, 판정부는, 각 감시 포인트의 온도의 데이터와 상기 예측 데이터의 편차량에 따라서, 각 감시 포인트의 상태를, 제1 가동 상태(정상 상태)와, 제1 가동 상태보다 이상한 상태를 나타내는 제2 가동 상태(적정내 가동 상태)와, 제2 가동 상태보다 이상한 상태를 나타내는 제3 가동 상태(중대 이상 상태) 중에서 판정하고, 모든 감시 포인트의 판정 결과가 일치한 경우에는, 감시 대상 기기가 그 일치한 판정 결과에 대응하는 가동 상태라고 판정하고, 적어도 하나의 감시 포인트가 제3 가동 상태라고 판정된 경우에는, 감시 대상 기기가 제3 가동 상태라고 판정하고, 제3 가동 상태라고 판정된 감시 포인트가 없고 또한 적어도 하나의 감시 포인트가 제2 가동 상태라고 판정된 경우에는, 감시 대상 기기가 제2 가동 상태라고 판정해도 좋다.

상기 감시 장치에 있어서, 온도 검출부는, 열화상에 기초하여, 감시 대상 기기에서의 복수의 감시 포인트의 온도를 검출하고, 판정부는, 각 감시 포인트의 온도의 시계열 데이터와 예측 데이터의 편차량에 따라서, 각 감시 포인트의 상태를, 제1 가동 상태(정상 상태)와, 제1 가동 상태보다 이상한 상태를 나타내는 제2 가동 상태(적정내 가동 상태)와, 제2 가동 상태보다 이상한 상태를 나타내는 제3 가동 상태(중대 이상 상태) 중에서 판정하고, 각 감시 포인트의 판정 결과에 따라서 가중치를 부가한 값의 가중 평균을 산출하고, 그 평균치에 기초하여 감시 대상 기기의 가동 상태를 판정해도 좋다.

본 발명에 관한 감시 방법은, 정보 처리 장치(1, 1A, 1B)가, 감시 대상 기기를 촬영하는 열화상 센서(4_1∼4_x)로부터 열화상을 취득하는 제1 단계(S1)와, 정보 처리 장치가, 제1 단계에 있어서 취득한 열화상에 기초하여, 감시 대상 기기에서의 적어도 하나의 감시 포인트의 온도를 검출하는 제2 단계(S2)와, 제2 단계에 있어서 검출된 감시 포인트의 온도의 데이터(152)와, 기억부(15)에 기억된, 감시 포인트의 온도의 시간 변화의 예측치를 포함하는 예측 데이터(153, 154)를 비교하고, 비교 결과에 기초하여 감시 대상 기기의 가동 상태를 판정하는 제3 단계(S3)를 포함하는 것을 특징으로 한다.

상기 감시 방법에 있어서, 예측 데이터는, 감시 대상 기기의 운전 패턴에 기초하여 미리 생성된 정상 데이터(153)와, 화상 취득부에 의해 취득된 열화상에 기초하여 생성된 갱신 가능한 축차 데이터(154)를 포함하고, 제3 단계는, 축차 데이터와 온도의 시계열 데이터를 비교하고, 비교 결과에 기초하여 감시 대상 기기의 가동 상태를 판정하는 제4 단계(S3A)와, 정상 데이터의 다른 쪽과 온도의 시계열 데이터를 비교하고, 비교 결과에 기초하여 감시 대상 기기의 가동 상태를 판정하는 제5 단계(S3B)를 포함해도 좋다.

또, 상기 설명에서는, 일례로서, 발명의 구성 요소에 대응하는 도면상의 참조 부호를 괄호를 붙여 기재하고 있다.

이상 설명한 것에 의해, 본 발명에 의하면, 감시 대상의 공간에 존재하는 기기의 가동 상태를 보다 정밀하게 감시하는 것이 가능해진다.

도 1은 실시형태 1에 관한 감시 장치를 포함하는 감시 시스템의 구성을 도시하는 도면이다.
도 2는 공간에서의 복수의 열화상 센서의 배치예를 도시하는 도면이다.
도 3은 열화상 센서의 설치예를 도시하는 도면이다.
도 4는 하나의 열화상 센서로부터 출력된 열화상과 그 열화상에 포함되는 화소마다의 단위 화소 데이터를 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 감시 대상 기기에서의 감시 포인트의 일례를 도시하는 도면이다.
도 6은 감시 포인트의 온도의 샘플링의 일례를 도시하는 도면이다.
도 7은 온도 데이터와 예측 데이터의 비교의 일례를 도시하는 도면이다.
도 8a는 감시 포인트가 하나인 경우의 가동 상태 판정 결과 데이터의 일례를 도시하는 도면이다.
도 8b는 감시 포인트가 복수인 경우의 가동 상태 판정 결과 데이터의 일례를 도시하는 도면이다.
도 9는 실시형태 1에 관한 감시 장치에 의한 기기의 가동 상태의 판정 처리의 흐름을 도시하는 플로우도이다.
도 10은 실시형태 2에 관한 감시 장치를 포함하는 감시 시스템의 구성을 도시하는 도면이다.
도 11은 실시형태 2에 관한 감시 장치에 의한 기기의 가동 상태의 판정 처리의 흐름을 도시하는 플로우도이다.
도 12는 실시형태 3에 관한 감시 장치를 포함하는 감시 시스템의 구성을 도시하는 도면이다.
도 13a는 실시형태 3에 관한 감시 장치에 의한 기기의 가동 상태의 판정 처리의 흐름을 도시하는 플로우도이다.
도 13b는 실시형태 3에 관한 감시 장치에 의한 기기의 가동 상태의 판정 처리의 흐름을 도시하는 플로우도이다.

이하, 본 발명의 실시형태에 관해 도면을 참조하여 설명한다.

≪실시형태 1≫

(1) 감시 시스템

도 1은, 본 발명의 일실시형태에 관한 감시 장치를 포함하는 감시 시스템의 구성을 도시하는 도면이다.

도 1에 도시된 감시 시스템(100)은, 건물 내에 설치된 열화상 센서에 의해 취득된 열화상에 기초하여, 건물 내에 존재하는 전기 기기 등의 발열하는 기기의 가동 상태를 감시하는 시스템이다.

구체적으로, 감시 시스템(100)은, 빌딩이나 공장 등의 건물(3)에 설치된 복수의 열화상 센서(4_1∼4_x)(x는 2 이상의 정수)와 감시 장치(1)로 구성되어 있다.

(2) 열화상 센서

열화상 센서(4_1∼4_x)는, 이차원적으로 배열되어, 건물(3) 내의 감시 대상의 공간(30)의 2차원적인 온도 분포를 나타내는 열화상을 취득하는 기기이다. 구체적으로, 열화상 센서(4_1∼4_x)는, 각각, 소정의 영역의 2차원적인 온도 분포를 비접촉으로 검출하는 적외선 검출 센서이다. 본 실시형태에서는, 개개의 열화상 센서(4_1∼4_x)가 서모파일 어레이 센서인 것으로 하여 설명한다.

여기서, 서모파일 어레이 센서는, 열전대로 구성되며, 적외선을 검출하는 열전 변환 소자(적외선 센서)인 서모파일이 복수 2차원으로 배열된 센서이다. 열화상 센서(4_1∼4_x)로서, x개의 서모파일 어레이 센서를 천장 등에 이차원적으로 배열함으로써 감시 대상의 공간(30)의 2차원적인 온도 분포를 파악하는 것이 가능해진다. 예컨대, 하나의 열화상 센서(4_1)는, 32×31개의 서모파일로 구성되며, 각 서모파일이 하나의 화소를 각각 구성하고 있는 것으로 한다.

도 2는, 감시 대상의 공간(30)에서의 열화상 센서(4_1∼4_x)의 배치예를 도시하는 도면이다.

여기서, 공간(30)은, 예컨대, 건물(3) 내의 1 플로어 전체이어도 좋고, 하나의 플로어에서의 특정 영역(예컨대, 하나의 거실 또는 복수의 거실)이어도 좋다.

도 2에 도시된 바와 같이, 건물(3) 내의 감시 대상의 공간(30)을 열화상 센서(4_1∼4_x)의 수와 동일한 복수의 영역(300_1∼300_x)으로 분할한 경우, 복수의 열화상 센서(4_1∼4_x)는, 영역(300_1∼300_x)마다 대응하여 설치된다. 열화상 센서(4_1∼4_x)는, 각각 대응하는 감시 대상의 영역(300_1∼300_x)의 열화상(40_1∼40_x)을 각각 생성한다. 도 2에는, 일례로서, 공간(30)을 22행 6열로 분할하고, 분할된 각 영역(300_1∼300_x)에 하나씩 열화상 센서(4_1∼4_x)를 배치한 경우가 도시되어 있다.

도 3은, 열화상 센서(4_1∼4_x)의 설치예를 도시하는 도면이다.

어떤 열화상 센서(4_1∼4_x)는, 공간(30)에서의 천장이나 벽면 등에 설치된다. 예컨대, 도 3에 도시된 바와 같이, 열화상 센서(4_1∼4_x)는, 그 촬상면(4A)이 지면(바닥면)(300B)과 대향하는 방향으로, 건물(3)의 천장(300A)의 표면에 설치되는 것이 바람직하다. 또한, 각 열화상 센서(4_1∼4_x)의 촬상면(4A)과 지면(바닥면)(300B)의 거리가 각각 같아지도록, 각 열화상 센서(4_1∼4_x)를 설치하는 것이 바람직하다.

상기와 같이 열화상 센서(4_1∼4_x)를 설치함으로써, 감시 대상의 공간(30) 내의 각 영역(300_1∼300_x)의 하측 공간에서의 2차원적인 온도 분포를 빠짐없이 검출할 수 있다.

도 4는, 하나의 열화상 센서로부터 출력된 열화상과 그 열화상에 포함되는 화소마다의 단위 화소 데이터를 설명하기 위한 도면이다.

도 4에 도시된 바와 같이, 하나의 열화상 센서(4_1∼4_x)로부터 출력된 열화상(40_1∼40_x)에는, 그 열화상 센서(4_1∼4_x)를 구성하는 각각의 서모파일에 입력한 적외선량의 강도에 따른 값을 나타내는 단위 화소 데이터(400_1∼400_x)가 포함되어 있다.

즉, 하나의 열화상 센서(4_1∼4_x)가 32×31개의 화소(서모파일)를 갖는 서모파일 어레이 센서인 경우, 하나의 열화상 센서(4_1)로부터 출력되는 하나의 열화상(40_1)은, 순서가 부여된 32×31개의 단위 화소 데이터로 구성되고, 열화상 센서(4_1∼4_x)로부터 출력되는 각각의 열화상(40_1∼40_x)을 합성함으로써, 공간(30) 전체의 2차원적인 온도 분포를 나타내는 열화상 데이터를 얻을 수 있다.

열화상 센서(4_1∼4_x)는, 예컨대, 단위 시간마다, 대응하는 영역(300_1∼300_x)을 포함하는 영역의 열화상(40_1∼40_x)을 각각 생성한다. 열화상 센서(4_1∼4_x)는, 예컨대, 건물(3) 내에 설치된 서버(도시하지 않음)에 접속되고, 상기 서버를 통해 무선 또는 유선에 의해 열화상(40_1∼40_x)을 감시 장치(1)에 송신한다. 예컨대, 각 열화상 센서(4_1∼4_x)는, 1분간 300장의 열화상(40_1∼40_x)을 생성하고, 이들을 상기 서버를 통해 감시 장치(1)에 송신한다.

(3) 감시 장치(1)

감시 장치(1)는, 열화상 센서(4_1∼4_x)에 의해 생성된 열화상(40_1∼40_x)에 기초하여, 감시 대상의 공간(30)에 존재하는 기기의 가동 상태를 감시하는 장치이다. 감시 장치(1)는, 예컨대, 건물(3) 내의 중앙 관리실이나, 건물(3)을 포함하는 복수의 빌딩이나 공장 등의 시설을 감시하는 빌딩 관리 시스템에서의 중앙 관리실 등에 설치된다.

본 실시형태에 있어서, 감시 장치(1)는, 공간(30) 내에 존재하는 감시 대상의 기기의 가동 상태를 판정하여 그 판정 결과를 기억하고, 감시 대상의 기기가 이상한 가동 상태인 경우에는, 그것을 통지하는 기능을 갖고 있다. 이하, 감시 장치(1)에 관해 상세히 설명한다.

도 1에 도시한 바와 같이, 감시 장치(1)는, 화상 취득부(11), 감시 포인트 지시부(12), 온도 검출부(13), 판정부(14), 기억부(15) 및 통지부(16)를 갖고 있다.

감시 장치(1)는, 예컨대, 하드웨어 자원인 컴퓨터(정보 처리 장치)와, 이 컴퓨터에 인스톨된 프로그램으로 실현된다. 보다 구체적으로는, 상기 컴퓨터는, CPU 등의 프로그램 처리 장치와, RAM(Random Access Memory), ROM 및 HDD(Hard Disc Drive) 등의 기억 장치와, 키보드, 마우스, 포인팅 디바이스, 조작 버튼 및 터치 패널 등의 외부로부터 정보를 입력하기 위한 입력 장치와, 인터넷, LAN(Local Area Network), WAN(Wide Area Network) 등의 통신 회선을 통해 각종 정보의 송수신을 유선 또는 무선으로 행하기 위한 통신 장치를 구비한 PC 등이다.

즉, 상기 하드웨어 자원이 프로그램에 의해 제어되는 것에 의해, 전술한 화상 취득부(11), 감시 포인트 지시부(12), 온도 검출부(13), 판정부(14), 기억부(15) 및 통지부(16) 등의 기능부가 실현된다. 또, 상기 프로그램은, CD-ROM, DVD-ROM, 메모리카드 등의 기록 매체에 기록된 상태로 제공되도록 해도 좋고, 네트워크를 통해 감시 장치(1) 내의 기억 장치에 기억되어도 좋다.

화상 취득부(11)는, 각 열화상 센서(4_1∼4_x)에 의해 촬영된 공간(30)의 열화상(40_1∼40_x)을 취득하는 기능부이다. 화상 취득부(11)는, 각 열화상 센서(4_1∼4_x)에 의해 단위시간마다 취득된 열화상(40_1∼40_x)을 순차적으로 취득한다.

감시 포인트 지시부(12)는, 감시 대상의 기기에 있어서 온도를 측정하는 위치를 나타내는 감시 포인트를 지시하는 기능부이다.

도 5는, 감시 대상 기기에서의 감시 포인트의 일례를 도시하는 도면이다.

도 5에는, 공간(30)에 2개의 감시 대상의 기기(50, 51)가 존재하는 경우의, 공간(30)의 모식적인 평면도가 도시되어 있다.

감시 장치(1)에서는, 감시 대상의 기기마다, 온도를 측정하는 위치(감시 포인트)가 적어도 1개소 지정된다. 도 5에는, 기기(50)에 하나의 감시 포인트(500)가 지정되고, 기기(51)에 3개의 감시 포인트(510_1, 510_2, 510_3)가 지정된 경우가 예시되어 있다.

이들 감시 포인트는, 사용자로부터의 조작 입력이나 서버 등의 외부 장치로부터의 지시 등에 의해 변경할 수 있다. 예컨대, 기기(50)의 감시 포인트(500)로서, 기기(50)를 나타내는 영역 내의 보다 우측의 위치를 지정할 수도 있고, 기기(51)의 감시 포인트로서, 감시 포인트(510)만을 지정할 수도 있다.

감시 포인트 지시부(12)는, 예컨대 사용자에 의한 감시 장치(1)에 대한 조작 입력에 따라서, 감시 포인트를 나타내는 정보(예컨대, 공간(30)에서의 좌표 등의 위치 정보)를 생성하고, 감시 포인트 데이터(151)로서 기억부(15)에 기억한다.

온도 검출부(13)는, 기억부(15)에 기억된 열화상(40_1∼40_x)으로부터 감시 포인트의 온도를 검출하는 기능부이다. 구체적으로, 온도 검출부(13)는, 열화상(40_1∼40_x) 중에서, 기억부(15)에 기억된 감시 포인트 데이터(151)로 지정된 감시 포인트에 대응하는 단위 화소 데이터(400_1∼400_x)를 추출하고, 그 단위 화소 데이터(400_1∼400_x)에 기초하여 감시 포인트의 온도를 나타내는 온도 데이터(152)를 생성한다.

이 때, 온도 검출부(13)는, 감시 포인트로서 지정된 좌표에 대응하는 단위 화소 데이터만으로부터 온도 데이터(152)를 생성해도 좋고, 감시 포인트의 화소 데이터뿐만 아니라 그 주변의 화소 데이터도 취득하여, 이들의 평균치로부터 온도 데이터(152)를 생성해도 좋다. 예컨대, 도 5에 도시한 바와 같이, 감시 포인트(510_1)의 온도 데이터(152)를 생성할 때, 감시 포인트(510_1)뿐만 아니라 그 주변의 영역(301A∼301D)의 단위 화소 데이터(400_1∼400_x)를 추출하여, 이들의 평균치를 감시 포인트(510_1)의 온도 데이터(152)로 해도 좋다.

온도 검출부(13)는, 도 6에 도시한 바와 같이, 소정의 샘플링 주기(온도 계측 주기(Ts))로 각 감시 포인트의 온도를 열화상(40_1∼40_x)으로부터 샘플링하고, 각 감시 포인트마다 온도 데이터(152)를 생성한다. 예컨대, 1초마다 감시 포인트의 온도를 샘플링하고, 온도 데이터(152)를 생성한다.

기억부(15)는, 감시 장치(1)가 기기의 가동 상태를 감시하기 위해 필요한 각종 데이터를 기억하는 기능부이다. 예컨대, 기억부(15)에는, 전술한 열화상(40_1∼40_x), 감시 포인트 데이터(151) 및 온도 데이터(152)와, 후술하는 정상 데이터(153) 및 가동 상태 판정 결과 데이터(155)가 기억된다.

판정부(14)는, 온도 검출부에 의해 검출된 감시 포인트의 온도의 시계열 데이터와 예측 데이터를 비교하고, 비교 결과에 기초하여 감시 대상 기기의 가동 상태를 판정하는 기능부이다.

여기서, 예측 데이터란, 감시 포인트의 온도의 시간 변화를 예측한 데이터이다. 본 실시형태에서의 예측 데이터는, 감시 대상 기기의 운전 패턴에 기초하여 미리 생성된 정상 데이터(153)를 포함한다. 예컨대, 1일, 1주일, 평일, 휴일 등의 일정한 기간에 있어서의 감시 대상 기기의 운전 스케줄 등으로부터, 그 감시 대상 기기에서의 감시 포인트의 온도의 시간 변화를 예측하고, 그 예측한 온도의 시간 변화를 나타내는 데이터를 정상 데이터(153)로서 기억부(15)에 미리 기억해 둔다. 정상 데이터(153)는, 감시 포인트마다 준비되고, 기억부(15)에 기억되어 있다.

정상 데이터(153)는, 예컨대 사용자에 의한 감시 장치(1)에 대한 조작 입력이나, 서버 등의 외부 기기와의 통신에 의해 감시 장치(1)에 송신되어, 기억부(15)에 기억된다. 예컨대, 정상 데이터(153)는, 감시 시스템(100)의 메인터넌스시 등의 기기의 감시 동작을 정지하고 있을 때에 갱신 가능하며, 기기의 감시 동작 중에 갱신되지는 않는다.

판정부(14)는, 소정의 주기로 감시 대상 기기의 가동 상태를 판정한다. 구체적으로는, 도 6에 도시한 바와 같이, 온도 계측 주기(Ts)보다 긴 주기(가동 상태 판정 주기(Td))로 감시 대상 기기의 가동 상태를 판정한다. 예컨대, 온도 계측 주기(Ts)를 1초로 했을 때, 가동 상태 판정 주기(Td)는 "1분"이나 "10분" 등으로 설정된다.

판정부(14)는, 가동 상태 판정 주기(Td)마다, 온도 검출부(13)에 의해 검출된 감시 포인트의 온도의 시계열 데이터와 그 감시 포인트의 정상 데이터(153)를 비교하고, 그 비교 결과에 기초하여 감시 대상 기기의 가동 상태를 판정한다.

예컨대, 도 7에 도시한 바와 같이, 판정부(14)는, 시각 t1부터 시각 t2까지의 가동 상태 판정 주기(Td1_2)에 있어서 샘플링된 실측 온도(152_1∼152_8)와, 그것에 대응하는 정상 데이터(153)에 기초한 예측 온도(153_1∼153_8)의 차분(온도차)을 샘플링마다 산출하고, 이들의 차분에 기초하여 감시 포인트의 상태를 판정한다.

예컨대, 판정부(14)는, 샘플링마다의 상기 차분의 제곱합을 산출함으로써, 가동 상태 판정 주기(Td1_2)에서의 실온도와 예측 온도의 편차량을 산출하고, 그 편차량의 크기에 기초하여, 그 감시 포인트의 상태를, 정상 상태, 적정내 가동 상태, 중대 이상 상태 중에서 판정한다.

여기서, 「정상 상태」란, 기기가 정상적으로 동작하고 있다고 생각되는 상태이고, 「중대 이상 상태」란, 기기가 이상한 동작을 하고 있어, 신속하게 기기를 정지하는 등의 처치가 필요하다고 생각되는 상태이고, 「적정내 가동 상태」란, 기기를 정지하는 등의 처치가 바로 필요하다고는 할 수 없지만, 정상이라고도 할 수 없는 상태이다.

예컨대, 판정부(14)는, 가동 상태 판정 주기(Td1_2)에서의 소정의 감시 포인트의 실측과 예측 온도의 편차량을 2개의 임계치 Th1, Th2(Th1<Th2)와 비교하여, 그 편차량이 임계치 Th2보다 큰 경우에는, 그 감시 포인트의 상태가 「중대 이상 상태」라고 판정하고, 그 편차량이 임계치 Th2보다 작고 임계치 Th1보다 큰 경우에는, 그 감시 포인트의 상태가 「적정내 가동 상태」라고 판정하고, 그 편차량이 임계치 Th1보다 작은 경우에는, 그 감시 포인트의 상태가 「정상 상태」라고 판정한다. 이하, 「정상 상태」를 「A」, 「적정내 가동 상태」를 「B」, 「중대 이상 상태」를 「C」로 각각 표기하는 경우가 있다.

여기서, 하나의 감시 대상 기기에 있어서 감시 포인트가 1개만 설정되어 있는 경우에는, 그 감시 포인트의 판정 결과가 감시 대상 기기의 가동 상태의 판정 결과가 된다. 예컨대, 도 5에 도시된 감시 대상 기기(50)의 경우, 감시 포인트(500)의 판정 결과가 「A」이면, 감시 대상 기기(50)의 판정 결과는 「A」가 되고, 감시 포인트(500)의 판정 결과가 「B」이면, 감시 대상 기기(50)의 판정 결과는 「B」가 되고, 감시 포인트(500)의 판정 결과가 「C」이면, 감시 대상 기기(50)의 판정 결과는 「C」가 된다.

한편, 하나의 감시 대상 기기에 있어서 감시 포인트가 복수 설정되어 있는 경우에는, 복수의 감시 포인트의 감시 결과를 종합적으로 판단하여 감시 대상 기기의 가동 상태를 판정한다.

예컨대, 도 5에 도시된 감시 대상 기기(51)의 경우, 3개의 감시 포인트(510_1∼510_3) 모두가 동일한 판정 결과인 경우에는, 그 판정 결과가 감시 대상 기기(51)의 판정 결과가 된다. 예컨대, 3개의 감시 포인트(510_1∼510_3) 모두가 「정상 상태(A)」였던 경우에는, 감시 대상 기기(51)의 판정 결과는 「A」가 된다.

한편, 3개의 감시 포인트(510_1∼510_3) 중 하나라도 「중대 이상 상태(C)」가 있으면, 감시 대상 기기(51)의 판정 결과는 「C」가 되고, 3개의 감시 포인트(510_1∼510_3) 중 「중대 이상 상태(C)」가 없고 또한 하나라도 「적정내 가동 상태(B)」가 있으면, 감시 대상 기기(51)의 판정 결과는 「B」가 된다.

이상과 같이, 판정부(14)는, 가동 상태 판정 주기(Td)로, 각 감시 포인트의 실측 온도와 예측 온도의 편차량으로부터 감시 포인트의 상태를 판정하고, 그 감시 포인트의 판정 결과에 기초하여 감시 대상 기기의 가동 상태를 판정한다.

판정부(14)에 의한 판정 결과는, 가동 상태 판정 결과 데이터(155)로서 기억부(15)에 기억된다.

도 8a, 8b는, 가동 상태 판정 결과 데이터(155)의 일례를 도시하는 도면이다.

도 8a에는, 도 4에 도시한 감시 대상 기기(50)에 관한 가동 상태 판정 결과 데이터(155)의 일례가 도시되고, 도 8b에는, 도 4에 도시한 감시 대상 기기(51)에 관한 가동 상태 판정 결과 데이터(155)의 일례가 도시되어 있다.

도 8a, 8b에 도시된 바와 같이, 가동 상태 판정 결과 데이터(155)에는, 가동 상태 판정 주기(Td)마다 감시 포인트의 판정 결과와 감시 대상 기기의 판정 결과가 기억되어 있다. 또, 상기 정보에 더하여, 샘플링을 실행한 시각이나 감시 포인트마다의 실측 온도도 기억해도 좋다.

통지부(16)는, 감시 대상 기기의 가동 상태 판정 결과를 통지하는 기능부이다. 구체적으로, 통지부(16)는, 판정부(15)에 의해 감시 대상 기기가 「중대 이상 상태(C)」라고 판정된 경우에, 그것을 사용자에게 통지하기 위한 처리를 행한다. 예컨대, 통지부(16)는, 감시 장치(1)에 접속된 액정 디스플레이 등의 표시 장치에, 감시 대상 기기가 「중대 이상 상태(C)」인 것을 나타내는 정보를 표시해도 좋고, 감시 장치(1)에 접속된 스피커 등으로부터 음성에 의해 감시 대상 기기가 「중대 이상 상태(C)」인 것을 통지해도 좋다. 또한, 통지부(16)는, 서버 등의 외부 장치에 대하여 무선 또는 유선의 통신에 의해, 감시 대상 기기가 「중대 이상 상태(C)」인 것을 나타내는 정보를 송신해도 좋다.

다음으로, 감시 장치(1)에 의한 기기의 가동 상태의 판정 처리의 흐름을 설명한다.

도 9는, 실시형태 1에 관한 감시 장치(1)에 의한 기기의 가동 상태의 판정 처리의 흐름을 도시하는 플로우도이다.

예컨대, 사용자에 의한 조작 입력이나 서버와의 통신에 의해, 감시 대상의 공간(30)에서의 감시 대상 기기가 지정되고, 그 감시 대상 기기에 관한 감시 포인트 데이터(151) 및 정상 데이터(153)가 감시 장치(1)에 기억된 상태로 감시 처리의 실행이 지시되면, 감시 장치(1)는, 지정된 감시 대상 기기의 가동 상태를 감시하기 위한 감시 처리를 시작한다.

우선, 화상 취득부(11)가 소정 시간마다, 각 열화상 센서(4_1∼4_x)로부터 출력되는 열화상(40_1∼40_x)을 취득하고, 기억부(15)에 순차적으로 기억한다(S1).

다음으로, 온도 검출부(13)가 전술한 수법에 의해, 화상 취득부(11)에 의해 취득된 열화상(40_1∼40_x)으로부터 감시 포인트 데이터(151)에 의해 지정된 감시 포인트의 온도를 검출하여, 감시 포인트마다의 온도 데이터(152)를 생성하여 기억부(15)에 기억한다(S2). 단계 S2의 처리는, 미리 지정된 온도 계측 주기(Ts)(샘플링 주기 : 예컨대 1초마다)로 실행된다.

다음으로, 가동 상태 판정 주기(Td)에 기초한 판정 처리의 실행 시각이 되면, 판정부(14)가 감시 대상 기기의 가동 상태를 판정한다(S3). 구체적으로는, 판정부(14)는, 가동 상태 판정 주기(Td)에 기초한 소정 기간에 취득한 실측 온도(온도 데이터(152))와 정상 데이터(153)에 기초한 예측 온도에 기초하여, 전술한 수법에 의해, 각 감시 포인트의 상태를 판정하고, 그 판정 결과에 기초하여 감시 대상 기기의 가동 상태를 판정한다.

판정부(14)는, 단계 S3의 판정 처리에 의해 얻어진 가동 상태 판정 결과 데이터(155)를 기억부(15)에 기억한다(S4).

다음으로, 단계 S3의 판정 처리에서, 「중대 이상 상태(C)」라고 판정된 기기가 있는 경우에는, 통지부(16)가 그것을 외부에 통지한다(S5). 그 통지의 방법은 전술한 바와 같다.

단계 S5에서 「중대 이상 상태(C)」의 통지를 행한 후, 감시 처리를 계속하는 경우에는, 단계 S2로 되돌아가 전술한 처리가 반복하여 실행된다. 한편, 「중대 이상 상태(C)」의 통지를 행한 후, 감시 처리를 계속하지 않고 정지하는 경우에는, 감시 처리를 종료한다.

또, 「중대 이상 상태(C)」가 검출된 경우에 감시 처리를 계속할지 아닌지는, 사용자에 의해 임의로 변경할 수 있도록 구성해 두면 된다.

이상, 실시형태 1에 관한 감시 장치(1)에 의하면, 감시 대상 기기에서의 감시 포인트의 온도의 예측 데이터와 열화상으로부터 검출한 감시 포인트의 온도의 시계열 데이터를 비교함으로써 감시 대상 기기의 가동 상태를 판정하기 때문에, 감시 대상 기기가 불필요하게 가동하고 있는지 아닌지 뿐만 아니라, 가동하고 있어야 할 기기가 가동하지 않는 경우나 가동하고 있는 기기가 이상한 동작을 하고 있는 경우 등을 검출하는 것이 가능해진다.

또한, 종래 기술과 같이, 열화상 중에 사람이 존재하는지 아닌지를 판정할 필요가 없기 때문에, 예컨대 서버룸이나 플랜트의 일부 영역 등과 같이, 사람이 존재하지 않는 영역에 설치된 기기라 하더라도, 가동 상태의 판정 정밀도가 저하되지는 않는다.

따라서, 실시형태 1에 관한 감시 장치(1)에 의하면, 종래 기술에 비교해서, 감시 대상의 공간에 존재하는 전기 설비 등의 기기의 가동 상태를 보다 정밀하게 감시하는 것이 가능해진다.

또한, 실시형태 1에 관한 감시 장치(1)에 의하면, 감시 대상 기기의 온도를 검출하기 위한 센서로서 열화상 센서를 이용하고 있기 때문에, 감시 대상 기기를 변경하는 경우나 동일한 감시 대상 기기에 있어서 감시 포인트를 변경하는 경우라 하더라도, 접촉형의 온도 센서를 이용하는 경우에 비교해서 용이하게 변경할 수 있다.

≪실시형태 2≫

도 10은, 실시형태 2에 관한 감시 장치를 포함하는 감시 시스템의 구성을 도시하는 도면이다.

도 10에 도시되는 감시 장치(1A)는, 감시 포인트의 온도의 예측 데이터로서, 정상 데이터(153) 대신에, 화상 취득부(11)에 의해 실제로 취득한 열화상(40_1∼40_x)에 기초하여 생성한 갱신 가능한 축차 데이터를 이용하는 점에 있어서, 실시형태 1에 관한 감시 장치(1)와 상이하고, 그 밖의 점에 있어서는, 실시형태 1에 관한 감시 장치(1)와 동일하다.

또, 실시형태 2에 관한 감시 장치(1A)에 있어서, 실시형태 1에 관한 감시 장치(1)와 동일한 구성 요소에는 동일한 부호를 붙이고, 그 상세한 설명을 생략한다.

구체적으로, 감시 장치(1A)는, 기억부(15)에 기억되는 예측 데이터로서 축차 데이터(154)가 기억됨과 함께, 축차 데이터(154)를 갱신하는 축차 데이터 갱신부(18)를 더 갖는다.

여기서, 축차 데이터(154)란, 전술한 바와 같이, 화상 취득부(11)에 의해 실제로 취득한 열화상(40_1∼40_x)에 기초하여 생성한, 감시 포인트의 온도의 시간 변화를 나타내는 예측 데이터이다.

축차 데이터 갱신부(18)는, 화상 취득부(11)에 의해 취득된 다른 날의 열화상(40_1∼40_x)으로부터 온도 검출부(13)에 의해 검출한 감시 포인트의 온도의 시계열 데이터에 기초하여, 축차 데이터(154)를 소정의 주기로 갱신하는 기능부이다.

구체적으로, 축차 데이터 갱신부(18)는, 기억부(15)에 기억되어 있는 갱신 스케줄 데이터(156)에 따라서 축차 데이터(154)를 갱신한다.

여기서, 갱신 스케줄 데이터(156)에는, 예컨대, 축차 데이터(154)를 갱신하는 타이밍을 나타내는 정보와 갱신 내용을 나타내는 정보가 포함된다. 예컨대, 축차 데이터(154)로서 전날의 온도 데이터(152)를 이용하는 경우에는, 갱신 시각으로서 24시를 지정하는 정보와, 전날의 온도 데이터(152)를 축차 데이터(154)로서 이용하는 것을 나타내는 정보가 갱신 스케줄 데이터(156)에 포함된다. 또한, 예컨대, 축차 데이터(154)로서 일주일전의 동일한 요일의 온도 데이터(152)를 이용하는 경우에는, 갱신 시각으로서 24시를 지정하는 정보와, 일주일전의 동일한 요일의 온도 데이터(152)를 축차 데이터(154)로서 이용하는 것을 나타내는 정보가 갱신 스케줄 데이터(156)에 포함된다.

예컨대, 전날의 온도 데이터(152)를 축차 데이터(154)로서 이용하는 경우, 축차 데이터 갱신부(18)는, 갱신 스케줄 데이터(156)에서 지정된 시각이 되면, 열화상 센서(4_1∼4_x)에 의해 촬영된 전날의 열화상(40_1∼40_x)으로부터 샘플링된 감시 포인트의 1일분(24시간분)의 온도 데이터(152)(시계열 데이터)를 기억부(15)로부터 리드아웃하여, 그것을 축차 데이터(154)로 한다. 예컨대, 감시 장치(1)가, 화요일에 있어서, 전날인 월요일에 취득된 온도 데이터(152)를 축차 데이터(154)로서 이용하여 감시 처리를 실행하고 있는 경우에, 날짜가 바뀌어 수요일이 되면, 축차 데이터 갱신부(18)는, 전날인 화요일에 취득한 온도 데이터(152)를 축차 데이터(154)로서 갱신한다.

이와 같이, 축차 데이터 갱신부(18)는, 1일전, 1주일전, 1개월전 등의 사전에 샘플링된 실제의 온도 데이터(152)에 기초하여 축차 데이터(154)를 생성한다.

또, 갱신 스케줄 데이터(156)는, 예컨대, 감시 장치(1)에 대한 사용자로부터의 데이터 입력이나 서버 등의 외부 기기로부터의 통신에 의한 데이터 입력에 의해, 감시 처리를 실행하기 전에 미리 기억부(15)에 기억되어 있는 것으로 한다.

다음으로, 실시형태 2에 관한 감시 장치(1A)에 의한 기기의 가동 상태의 판정 처리의 흐름을 설명한다.

도 11은, 실시형태 2에 관한 감시 장치(1A)에 의한 기기의 가동 상태의 판정 처리의 흐름을 도시하는 플로우도이다.

도 11에 있어서, 감시 장치(1A)가 감시 처리를 시작하고 나서, 온도 데이터를 취득하는 처리(단계 S2)까지는 실시형태 1에 관한 플로우(도 9)와 동일하다.

단계 S2의 후, 가동 상태 판정 주기(Td)에 기초한 판정 처리의 실행 시각이 되면, 판정부(14)가, 감시 대상 기기의 가동 상태를 판정한다(S3A). 구체적으로는, 판정부(14)는, 가동 상태 판정 주기(Td)에 기초한 소정 기간에 취득한 실측 온도(온도 데이터(152))와 축차 데이터(154)에 기초한 예측 온도에 기초하여, 각 감시 포인트의 상태를 판정하고, 그 판정 결과에 기초하여 감시 대상 기기의 가동 상태를 판정한다. 여기서, 판정 방법은, 실시형태 1에 관한 감시 장치(1)와 동일하고, 비교 대상의 예측 데이터로서 정상 데이터(153) 대신에 축차 데이터(154)를 이용하는 점만 상이하다.

그 후, 실시형태 1에 관한 감시 장치(1)와 마찬가지로, 판정부(14)가, 단계 S3A의 판정 처리에 의해 얻어진 가동 상태 판정 결과 데이터(155)를 기억부(15)에 기억하고(S4A), 「중대 이상 상태(C)」라고 판정된 기기가 있는 경우에는, 통지부(16)가 그것을 외부에 통지한다(S5). 단계 S5에서 「중대 이상 상태(C)」의 통지를 행한 후 감시 처리를 계속하는 경우에는, 단계 S2로 되돌아가, 전술한 처리가 반복하여 실행되고, 감시 처리를 계속하지 않고 정지하는 경우에는, 감시 처리를 종료한다.

단계 S4에 있어서 「중대 이상 상태(C)」라고 판정된 기기가 없는 경우에는, 축차 데이터 갱신부(18)가 축차 데이터(154)를 갱신하는지 아닌지를 판정한다(S6). 구체적으로는, 축차 데이터 갱신부(18)가, 갱신 스케줄 데이터(156)에서 지정된 조건(예컨대 시각)을 만족시키는지 아닌지를 판정한다.

단계 S6에 있어서, 갱신 스케줄 데이터(156)에서 지정된 조건을 만족시키지 않는 경우에는, 단계 S2로 되돌아가, 전술한 처리를 반복하여 실행한다. 한편, 갱신 스케줄 데이터(156)에서 지정된 조건을 만족시키는 경우에는, 축차 데이터 갱신부(18)가, 갱신 스케줄 데이터(156)에서 지정된 갱신 내용에 따라서 축차 데이터(154)를 갱신한다(S7). 그 후에는, 다시 단계 S2로 되돌아가, 전술한 처리를 반복하여 실행한다.

이상, 실시형태 2에 관한 감시 장치(1A)에 의하면, 예측 데이터로서 다른 날에 실제로 취득한 온도 데이터(152)에 기초한 축차 데이터(154)를 이용하기 때문에, 예컨대, 공간(30)의 공조의 설정 온도가 당초의 설정치로부터 변경되어, 기기의 온도가 당초의 예측과 다소 상이한 변화를 나타내는 경우나, 기기의 온도가 정상적인 동작 범위 내에서 날마다 변화하고 있는 경우라 하더라도, 그와 같은 온도 변화에 상관없이 기기의 가동 상태를 적절히 판정하는 것이 가능해진다.

≪실시형태 3≫

도 12는, 실시형태 3에 관한 감시 장치를 포함하는 감시 시스템의 구성을 도시하는 도면이다.

도 12에 도시되는 감시 장치(1B)는, 감시 포인트의 온도의 예측 데이터로서, 정상 데이터(153)와 축차 데이터(154)를 모두 이용하는 점에 있어서, 실시형태 1, 2에 관한 감시 장치(1, 1A)와 상이하고, 그 밖의 점에 있어서는, 실시형태 1, 2에 관한 감시 장치(1, 1A)와 동일하다.

또, 실시형태 3에 관한 감시 장치(1B)에 있어서, 실시형태 1, 2에 관한 감시 장치(1, 1A)와 동일한 구성 요소에는 동일한 부호를 붙이고, 그 상세한 설명을 생략한다.

구체적으로, 감시 장치(1A)는, 예측 데이터로서, 정상 데이터(153)와 축차 데이터(154)가 기억부(15)에 기억된다. 판정부(14B)는, 가동 상태 판정 주기(Td)로, 샘플링한 온도 데이터(152)와 정상 데이터(153) 및 축차 데이터(154)를 비교하여, 가동 상태를 판정한다.

도 13a, 13b는, 실시형태 3에 관한 감시 장치(1B)에 의한 기기의 가동 상태의 판정 처리의 흐름을 도시하는 플로우도이다.

도 13a, 13b에 있어서, 감시 장치(1B)가 감시 처리를 시작하고 나서, 온도 데이터를 취득하는 처리(단계 S2)까지는 실시형태 1에 관한 플로우(도 9)와 동일하다.

단계 S2의 후, 가동 상태 판정 주기(Td)에 기초한 판정 처리의 실행 시각이 되면, 판정부(14B)가, 가동 상태 판정 주기(Td)에 기초한 소정 기간에 취득한 실측 온도(온도 데이터(152))와 축차 데이터(154)에 기초한 예측 온도에 기초하여, 각 감시 포인트의 상태를 판정하고, 그 판정 결과에 기초하여 감시 대상 기기의 가동 상태를 판정한다(S3A).

그 후, 실시형태 1에 관한 감시 장치(1)와 마찬가지로, 판정부(14)가, 단계 S3A의 판정 처리에 의해 얻어진 가동 상태 판정 결과 데이터(155)를 기억부(15)에 기억하고(S4A), 「중대 이상 상태(C)」라고 판정된 기기가 있는 경우에는, 통지부(16)가 그것을 외부에 통지한다(S5).

단계 S5에서 「중대 이상 상태(C)」의 통지를 행한 후 감시 처리를 계속하는 경우에는, 단계 S2로 되돌아가, 전술한 처리가 반복하여 실행되고, 감시 처리를 계속하지 않고 정지하는 경우에는, 감시 처리가 종료한다.

단계 S4에 있어서, 「중대 이상 상태(C)」라고 판정된 기기가 없는 경우에는, 축차 데이터 갱신부(18)가 축차 데이터(154)를 갱신하는지 아닌지를 판정한다(S6). 구체적으로는, 축차 데이터 갱신부(18)가, 갱신 스케줄 데이터(156)에서 지정된 조건(예컨대 시각)을 만족시키는지 아닌지를 판정한다.

단계 S6에 있어서, 갱신 스케줄 데이터(156)에서 지정된 조건을 만족시키는 경우에는, 축차 데이터 갱신부(18)가, 갱신 스케줄 데이터(156)에서 지정된 갱신 내용에 따라서 축차 데이터(154)를 갱신한다(S7).

그 후, 단계 S3B로 이행한다. 한편, 단계 S6에 있어서, 갱신 스케줄 데이터(156)에서 지정된 조건을 만족시키지 않는 경우에는, 축차 데이터 갱신부(18)에 의한 축차 데이터(154)의 갱신은 행해지지 않고, 단계 S3B로 이행한다.

단계 S3B에서는, 판정부(14B)가, 가동 상태 판정 주기(Td)에 기초한 소정 기간에 취득한 실측 온도(온도 데이터(152))와 정상 데이터(153)에 기초한 예측 온도에 기초하여, 각 감시 포인트의 상태를 판정하고, 그 판정 결과에 기초하여 감시 대상 기기의 가동 상태를 판정한다.

다음으로, 판정부(14)가, 실시형태 1에 관한 감시 장치(1)와 마찬가지로, 단계 S3B의 판정 처리에 의해 얻어진 가동 상태 판정 결과 데이터(155)를 기억부(15)에 기억한다(S4B).

단계 S4B에 있어서, 「중대 이상 상태(C)」라고 판정된 기기가 있는 경우에는, 통지부(16)가 그것을 외부에 통지한다(S5). 그 후는, 상기와 동일하다. 한편, 단계 S4B에 있어서, 「중대 이상 상태(C)」라고 판정된 기기가 없는 경우에는, 단계 S2로 되돌아가, 전술한 처리를 반복하여 실행한다.

이상, 실시형태 3에 관한 감시 장치(1B)에 의하면, 예측 데이터로서, 다른 날에 실제로 취득한 온도 데이터(152)에 기초한 축차 데이터(154)와, 미리 기기의 운전 패턴을 예측하여 생성한 정상 데이터(153)를 이용하기 때문에, 예컨대, 감시 대상의 기기가 고장 등에 의해 날마다 발열량이 증가하여, 당초의 예측보다 온도가 대폭 증가한 경우에는, 축차 데이터(154)와의 비교에서는 검출할 수 없는 고장도 정상 데이터와의 비교에 의해 검출하는 것이 가능해진다.

이상, 본 발명자들에 의해 이루어진 발명을 실시형태에 기초하여 구체적으로 설명했지만, 본 발명은 그것에 한정되지 않고, 그 요지를 일탈하지 않는 범위에서 다양하게 변경 가능하다.

예컨대, 상기 실시형태에서 설명한 하나의 감시 대상 기기에 복수의 감시 포인트가 설정되어 있는 경우의 판정부(14)에 의한 가동 상태의 판정 수법은, 상기 예에 한정되지 않는다. 예컨대, 각 감시 포인트의 판정 결과에 따라서 가중치를 부가한 값의 가중 평균을 산출하고, 그 평균치에 기초하여 감시 대상 기기의 가동 상태를 판정하는 수법을 채용해도 좋다. 예컨대, 「정상 상태」를 "1", 「적정내 가동 상태」를 "3", 「중대 이상 상태」를 "10"과 같이 수치화하고, 하나의 감시 대상 기기에서의 모든 감시 포인트의 판정 결과의 값의 평균치를 산출하고, 그 평균치에 기초하여 감시 대상 기기의 가동 상태를 판정해도 좋다.

또한, 상기 실시형태에 있어서, 가동 상태 판정 주기(Td)가 온도 계측 주기(Ts)(샘플링 주기)보다 큰 경우를 예시했지만(도 6, 7 참조), 예컨대 Td=Ts로 하여, 1 샘플링마다 가동 상태를 판정해도 좋다.

또한, 상기 실시형태에서는, 가동 상태 판정 주기(Td1_2)로 규정되는 기간에 샘플링된 온도 데이터(152_1∼152_8)를 이용하여 가동 상태를 판정하는 경우를 예시했지만, 가동 상태 판정 주기(Td1_2)뿐만 아니라, 그 이전의 가동 상태 판정 주기(Td)에 있어서 샘플링된 온도 데이터(152)를 이용하여 가동 상태를 판정해도 좋다.

또한, 실시형태 3에 있어서, 가동 상태의 판정 처리로서, 축차 데이터(154)와의 비교(S3A)를 행한 후에, 정상 데이터(153)와의 비교(S3B)를 행하는 경우를 예시했지만, 이것에 한정되지 않고, 정상 데이터(153)와의 비교(S3B)를 행한 후에, 축차 데이터(154)와의 비교(S3A)를 행해도 좋으며, 비교를 행하는 순서는 특별히 제한은 없다.

또한, 상기 실시형태에서는, 감시 대상 기기의 가동 상태로서, 정상 상태, 적정내 가동 상태 및 중대 이상 상태의 3개의 상태를 정의했지만, 4개 이상의 상태를 정의해도 좋고, 2개의 상태(이상 있음/없음)만 정의해도 좋다.

또한, 판정부(14)에 의한 편차량의 산출 수법으로는, 종래부터 잘 알려져 있는 패턴 인식이나 차분 처리 등의 화상 처리 기술을 이용해도 좋다.

또한, 상기 실시형태에서는, 열화상 센서(4_1∼4_x)를, 촬상면(4A)이 지면(바닥면)(300B)과 평행해지고 또한 촬상면(4A)과 지면(300B)의 거리가 각각 같아지도록, 공간(30)에서의 천장이나 벽면 등에 설치하는 경우를 예시했지만, 이것에 한정되지 않는다. 예컨대, 각 열화상 센서(4_1∼4_x)의 촬상면(4A)과 지면(300)의 거리가 상이해도 좋고, 각 열화상 센서(4_1∼4_x)의 촬상면(4A)과 지면(300)이 평행하지 않아도 좋다.

100, 100A, 100B : 감시 시스템, 1, 1A, 1B : 감시 장치, 3 : 건물, 4_1∼4_x : 열화상 센서, 11 : 화상 취득부, 12 : 감시 포인트 지시부, 13 : 온도 검출부, 14, 14B : 판정부, 15 : 기억부, 16 : 통지부, 18 : 축차 데이터 갱신부, 151 : 감시 포인트 데이터, 152 : 온도 데이터, 153 : 정상 데이터, 155 : 가동 상태 판정 결과 데이터, 156 : 갱신 스케줄 데이터, 30 : 공간, 300_1∼300_x : 영역, 40_1∼40_x : 열화상, 400_1∼400_x : 단위 화소 데이터.

Claims (11)

1. 감시 장치에 있어서,
   감시 대상 기기를 촬영하는 열화상 센서로부터 열화상을 취득하는 화상 취득부와,
   상기 화상 취득부에 의해 취득된 상기 열화상에 기초하여, 상기 감시 대상 기기에서의 적어도 하나의 감시 포인트의 온도를 검출하는 온도 검출부와,
   상기 감시 포인트의 온도의 시간 변화를 예측한 예측 데이터를 기억하는 기억부와,
   상기 온도 검출부에 의해 검출된 상기 감시 포인트의 온도의 데이터와, 상기 예측 데이터를 비교하고, 비교 결과에 기초하여 상기 감시 대상 기기의 가동 상태를 판정하는 판정부
   를 포함하는, 감시 장치.
2. 제1항에 있어서, 상기 예측 데이터는,
   상기 감시 대상 기기의 운전 패턴에 기초하여 미리 생성된 정상 데이터를 포함하는 것을 특징으로 하는 감시 장치.
3. 제1항에 있어서, 상기 예측 데이터는,
   상기 화상 취득부에 의해 취득된 상기 열화상에 기초하여 생성된 갱신 가능한 축차 데이터를 포함하는 것을 특징으로 하는 감시 장치.
4. 제1항에 있어서, 상기 예측 데이터는,
   상기 감시 대상 기기의 운전 패턴에 기초하여 미리 생성된 정상 데이터와,
   상기 화상 취득부에 의해 취득된 상기 열화상에 기초하여 생성된 갱신 가능한 축차 데이터를 포함하는 것을 특징으로 하는 감시 장치.
5. 제3항 또는 제4항에 있어서,
   상기 화상 취득부에 의해 취득된 다른 날의 상기 열화상으로부터 검출한 상기 감시 포인트의 온도의 시계열 데이터에 기초하여, 상기 축차 데이터를 미리 정해진 주기로 갱신하는 갱신부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 감시 장치.
6. 제1항 내지 제4항 중 어느 한 항에 있어서,
   상기 판정부는, 상기 온도의 데이터와 상기 예측 데이터의 편차량에 따라서, 적어도, 제1 가동 상태와, 상기 제1 가동 상태보다 이상한 상태를 나타내는 제2 가동 상태와, 상기 제2 가동 상태보다 이상한 상태를 나타내는 제3 가동 상태 중에서, 상기 감시 대상 기기의 가동 상태를 판정하는 것을 특징으로 하는 감시 장치.
7. 제1항 내지 제4항 중 어느 한 항에 있어서,
   상기 온도 검출부는, 상기 열화상에 기초하여, 상기 감시 대상 기기에서의 복수의 상기 감시 포인트의 온도를 검출하고,
   상기 판정부는, 각 감시 포인트의 상기 온도의 데이터와 상기 예측 데이터의 편차량에 따라서, 각 감시 포인트의 상태를, 제1 가동 상태와, 상기 제1 가동 상태보다 이상한 상태를 나타내는 제2 가동 상태와, 상기 제2 가동 상태보다 이상한 상태를 나타내는 제3 가동 상태 중에서 판정하고, 모든 상기 감시 포인트의 판정 결과가 일치한 경우에는, 상기 감시 대상 기기가 그 일치한 판정 결과에 따른 가동 상태라고 판정하고, 적어도 하나의 상기 감시 포인트가 상기 제3 가동 상태라고 판정된 경우에는, 상기 감시 대상 기기가 상기 제3 가동 상태라고 판정하고, 상기 제3 가동 상태라고 판정된 상기 감시 포인트가 없고, 또한 적어도 하나의 상기 감시 포인트가 상기 제2 가동 상태라고 판정된 경우에는, 상기 감시 대상 기기가 상기 제2 가동 상태라고 판정하는 것을 특징으로 하는 감시 장치.
8. 제1항 내지 제4항 중 어느 한 항에 있어서,
   상기 온도 검출부는, 상기 열화상에 기초하여, 상기 감시 대상 기기에서의 복수의 상기 감시 포인트의 온도를 검출하고,
   상기 판정부는, 각 감시 포인트의 상기 온도의 데이터와 상기 예측 데이터의 편차량에 따라서, 각 감시 포인트의 상태를, 제1 가동 상태와, 상기 제1 가동 상태보다 이상한 상태를 나타내는 제2 가동 상태와, 상기 제2 가동 상태보다 이상한 상태를 나타내는 제3 가동 상태 중에서 판정하고, 각 감시 포인트의 판정 결과에 따라서 가중치를 부가한 값의 가중 평균을 산출하고, 그 평균치에 기초하여 상기 감시 대상 기기의 가동 상태를 판정하는 것을 특징으로 하는 감시 장치.
9. 감시 방법에 있어서,
   정보 처리 장치가, 감시 대상 기기를 촬영하는 열화상 센서로부터 열화상을 취득하는 제1 단계와,
   상기 정보 처리 장치가, 상기 제1 단계에 있어서 취득한 상기 열화상에 기초하여, 상기 감시 대상 기기에서의 적어도 하나의 감시 포인트의 온도를 검출하는 제2 단계와,
   상기 제2 단계에 있어서 검출된 상기 감시 포인트의 온도의 데이터와, 기억부에 기억된, 상기 감시 포인트의 온도의 시간 변화를 예측한 예측 데이터를 비교하고, 비교 결과에 기초하여 상기 감시 대상 기기의 가동 상태를 판정하는 제3 단계
   를 포함하는 감시 방법.
10. 제9항에 있어서,
    상기 예측 데이터는, 상기 감시 대상 기기의 경시적인 운전 패턴에 기초하여 미리 생성된 정상 데이터와, 화상 취득부에 의해 취득된 상기 열화상에 기초하여 생성된 갱신 가능한 축차 데이터를 포함하고,
    상기 제3 단계는,
    상기 축차 데이터와 상기 온도의 데이터를 비교하고, 비교 결과에 기초하여 상기 감시 대상 기기의 가동 상태를 판정하는 제4 단계와,
    상기 정상 데이터와 상기 온도의 데이터를 비교하고, 비교 결과에 기초하여 상기 감시 대상 기기의 가동 상태를 판정하는 제5 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 감시 방법.
11. 제9항 또는 제10항에 기재된 감시 방법에서의 각 단계를 상기 정보 처리 장치에 실행시키는 매체에 저장된 프로그램.

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