WO2016157289A1 - 検出装置 - Google Patents

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WO2016157289A1
WO2016157289A1 PCT/JP2015/059610 JP2015059610W WO2016157289A1 WO 2016157289 A1 WO2016157289 A1 WO 2016157289A1 JP 2015059610 W JP2015059610 W JP 2015059610W WO 2016157289 A1 WO2016157289 A1 WO 2016157289A1
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WO
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data
processing
similarity
data acquisition
surface data
Prior art date
Application number
PCT/JP2015/059610
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English (en)
French (fr)
Inventor
淳二 堀
浩之 笹井
敬太 望月
健司 片岡
竜平 大嶋
Original Assignee
三菱電機株式会社
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 三菱電機株式会社 filed Critical 三菱電機株式会社
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    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01B—MEASURING LENGTH, THICKNESS OR SIMILAR LINEAR DIMENSIONS; MEASURING ANGLES; MEASURING AREAS; MEASURING IRREGULARITIES OF SURFACES OR CONTOURS
    • G01B11/00—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques
    • G01B11/24—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring contours or curvatures
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01B—MEASURING LENGTH, THICKNESS OR SIMILAR LINEAR DIMENSIONS; MEASURING ANGLES; MEASURING AREAS; MEASURING IRREGULARITIES OF SURFACES OR CONTOURS
    • G01B11/00—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques
    • G01B11/30—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring roughness or irregularity of surfaces
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
    • G01N21/89—Investigating the presence of flaws or contamination in moving material, e.g. running paper or textiles
    • G01N21/892—Investigating the presence of flaws or contamination in moving material, e.g. running paper or textiles characterised by the flaw, defect or object feature examined

Definitions

  • the present invention relates to a detection device that uses a long body as a detection target.
  • Patent Document 1 describes an apparatus for inspecting a rope.
  • the device described in Patent Document 1 includes a light source and a light receiving element.
  • a rope is disposed between the light source and the light receiving element.
  • the diameter of the rope is calculated based on the amount of light received by the light receiving element.
  • the strand spacing is obtained from the calculated peak value of the diameter, and an abnormality is detected.
  • Patent Document 1 has a problem that it is easily affected by noise. For example, if small dust adheres to the grooves between the strands, the peak value of the diameter is calculated at the position of the dust.
  • An object of the present invention is to provide a detection device capable of reducing the influence of noise when detecting an abnormality in a long body.
  • the detection apparatus includes data acquisition means for acquiring surface data of a long body having a periodic pattern on the surface, and surface data and data acquisition means acquired by the data acquisition means at the first position of the long body.
  • a similarity calculating means for calculating the similarity to the surface data acquired at the second position of the long body, and an abnormality detection for detecting an abnormality in the long body based on the similarity calculated by the similarity calculating means Means.
  • the second position is a position away from the first position by a preset distance.
  • the detection apparatus includes a data acquisition unit that acquires surface data of a long body having a periodic pattern on the surface, and a first process from the surface data that the data acquisition unit acquires at a first position of the long body.
  • Data processing means for generating data and generating second processing data from the surface data acquired by the data acquisition means at the second position of the elongated body; first processing data and second processing data generated by the data processing means; Similarity calculating means for calculating the similarity to the above, and an abnormality detecting means for detecting an abnormality of the elongated body based on the similarity calculated by the similarity calculating means.
  • the second position is a position away from the first position by a preset distance.
  • the detection apparatus includes a first data acquisition unit that acquires surface data of a long body having a periodic pattern on a surface, and a distance that is set in advance from a position at which the first data acquisition unit acquires surface data.
  • the second data acquisition means for acquiring the surface data of the elongated body at a distant position, and the similarity between the surface data acquired by the first data acquisition means and the surface data acquired by the second data acquisition means is calculated.
  • Similarity calculation means, and abnormality detection means for detecting an abnormality of the elongated body based on the similarity calculated by the similarity calculation means.
  • the detection device is set in advance from a first data acquisition unit that acquires surface data of a long body having a periodic pattern on the surface, and a position where the first data acquisition unit acquires the surface data.
  • Second data acquisition means for acquiring the surface data of the elongate body at a position separated from the distance, first processing data is generated from the surface data acquired by the first data acquisition means, and the second data acquisition means
  • Data processing means for generating second processing data from the acquired surface data
  • similarity calculation means for calculating the similarity between the first processing data and the second processing data generated by the data processing means
  • the similarity Abnormality detecting means for detecting an abnormality of the elongated body based on the similarity calculated by the degree calculating means.
  • the detection device can reduce the influence of noise when detecting an abnormality in a long body.
  • FIG. 1 It is a figure which shows the structure of the detection apparatus in Embodiment 1 of this invention. It is the figure which looked at the elongate body from the direction of the arrow A shown in FIG. It is a figure which shows the example of the surface data acquired by the sensor head. It is the figure which represented the surface data acquired by the sensor head with the shading of the color. It is the figure which expanded a part of FIG. It is a figure which shows the structural example of a control apparatus. It is a figure for demonstrating the data processing function of a control apparatus. It is a figure for demonstrating the data processing function of a control apparatus. It is a figure for demonstrating the similarity calculation function of a control apparatus. It is a figure for demonstrating the similarity calculation function of a control apparatus.
  • FIG. 22 is a view showing a DD cross section of FIG. 21. It is a figure which shows the hardware constitutions of a control apparatus.
  • FIG. 1 is a diagram showing a configuration of a detection apparatus according to Embodiment 1 of the present invention.
  • FIG. 2 is a view of the elongated body viewed from the direction of arrow A shown in FIG.
  • the long body includes, for example, the rope 1.
  • the detection device detects an abnormality of the long body moving in the longitudinal direction.
  • the rope 1 moves in the direction of arrow B.
  • the arrow B coincides with the longitudinal direction of the rope 1.
  • An example of the rope 1 that performs such movement is a wire rope used in an elevator.
  • the direction in which the rope 1 moves may be one direction.
  • the long body is not limited to the rope 1.
  • the rope 1 includes a plurality of strands.
  • the rope 1 is formed by twisting a plurality of strands. For this reason, the rope 1 has a periodic pattern on the surface.
  • the detection target of the present detection device is a long body having a periodic pattern on the surface.
  • the “pattern” includes, for example, a shape, a figure, a color, and a color shade.
  • the surface of the rope 1 is regularly arranged with irregularities formed by twisting a plurality of strands.
  • the cross-sectional shape of the rope 1 is substantially the same for each distance obtained by dividing the twist pitch by the number of strands.
  • the cross section is a cross section in a direction orthogonal to the longitudinal direction of the rope 1.
  • the detection device includes a sensor head 2 and a control device 3, for example.
  • the sensor head 2 is an example of means for acquiring surface data of a long body.
  • “Surface data” is data relating to the pattern of the surface of the elongated body.
  • the sensor head 2 acquires data representing the unevenness formed on the surface of the rope 1 as surface data.
  • FIG. 1 shows an example in which the sensor head 2 is an optical profile measuring instrument.
  • the sensor head 2 includes a light source 4 and a light receiving element 5, for example.
  • the light source 4 irradiates the surface of the rope 1 with light.
  • 1 and 2 show an example in which the light source 4 emits laser light in a direction orthogonal to the longitudinal direction of the rope 1. In the example shown in FIGS. 1 and 2, the light emitted from the light source 4 strikes a straight line from one end of the rope 1 to the other end so as to cross the rope 1.
  • the light receiving element 5 receives light reflected from the surface of the rope 1 (reflected light) among the light emitted from the light source 4.
  • the light receiving element 5 is disposed obliquely with respect to the direction in which the light source 4 emits light.
  • the light receiving element 5 receives light reflected obliquely at a certain angle with respect to the longitudinal direction of the rope 1 among the reflected light.
  • the light a shown in FIGS. 1 and 2 is light emitted from the light source 4 toward the rope 1.
  • the light b and the light c are light reflected at an angle received by the light receiving element 5 among the light reflected by the surface of the rope 1.
  • the light b is light reflected at the outermost portion of the strand.
  • the light c is light reflected by a groove formed by adjacent strands.
  • FIG. 3 is a diagram showing an example of the surface data acquired by the sensor head 2.
  • S ⁇ b> 1 illustrated in FIG. 3 is an example of surface data acquired by the sensor head 2.
  • the horizontal axis in FIG. 3 indicates that the surface data S1 includes 150 pieces of data in a direction orthogonal to the longitudinal direction of the rope 1.
  • the number of data included in the surface data is arbitrarily determined.
  • FIG. 4 is a diagram showing the surface data acquired by the sensor head 2 in shades of color.
  • FIG. 5 is an enlarged view of a part of FIG. FIG. 4 and FIG. 5 show what is created by connecting a large number of surface data actually obtained by the applicant using an optical profile measuring instrument.
  • the sensor head 2 is not limited to an optical profile measuring instrument.
  • the sensor head 2 may include a camera.
  • the sensor head 2 may acquire data obtained by photographing the surface of the rope 1 with a camera as surface data. In such a case, the surface data does not include information about the height.
  • the sensor head 2 acquires data representing the color and color density applied to the surface of the rope 1 as surface data.
  • the control device 3 detects the abnormality of the long body based on the surface data acquired by the sensor head 2.
  • FIG. 1 shows an example in which the control device 3 is connected to the sensor head 2 by a signal line 6. You may arrange
  • the sensor head 2 may include some of the functions of the control device 3.
  • FIG. 6 is a diagram illustrating a configuration example of the control device 3.
  • the control device 3 includes, for example, a storage unit 7, a data processing unit 8, a similarity calculation unit 9, and an abnormality detection unit 10.
  • the data processing unit 8 generates processing data from the surface data acquired by the sensor head 2.
  • the processing data is data that is compared by the similarity calculation unit 9.
  • FIG. 7 and 8 are diagrams for explaining the data processing function of the control device 3.
  • the data processing unit 8 generates processing data by performing bias removal processing on the surface data.
  • S2 shown in FIG. 7 is a bias component.
  • the bias component S2 corresponds to surface data acquired by the sensor head 2 when the surface of the rope 1 is not uneven.
  • P shown in FIG. 8 is processing data.
  • the processing data P corresponds to the difference between the surface data S1 and the bias component S2.
  • the data processing unit 8 generates the processing data P by removing the influence of the diameter of the rope 1 from the surface data S1 acquired by the sensor head 2.
  • the processing data P can be expressed as a matrix of n rows and 1 column as follows, similarly to the surface data S1.
  • the processing data generated by the data processing unit 8 is stored in the storage unit 7.
  • the surface data is acquired at a constant cycle, for example.
  • the data processing unit 8 generates processing data for each surface data acquired by the sensor head 2.
  • the processing data generated by the data processing unit 8 is sequentially stored in the storage unit 7.
  • the similarity calculation unit 9 calculates the similarity between the two processing data generated by the data processing unit 8.
  • the similarity is an index representing the degree of similarity between two processing data.
  • one of the two processing data used when the similarity calculation unit 9 calculates the similarity is expressed as first processing data, and the other is expressed as second processing data.
  • the first processing data is processing data generated by the data processing unit 8 from the surface data acquired by the sensor head 2 at the first position of the rope 1.
  • the second processing data is processing data generated by the data processing unit 8 from the surface data acquired by the sensor head 2 at the second position of the rope 1.
  • the second position is a position away from the first position by a preset distance.
  • the surface data for generating the first processing data is acquired by the sensor head 2 before the surface data for generating the second processing data.
  • FIG. 9 shows an example in which the distance between the first position and the second position is set to an arbitrary distance L1.
  • the data processing unit 8 generates processing data every time surface data is acquired by the sensor head 2.
  • the processing data is generated based on the surface data obtained when the light from the light source 4 hits the portion of the straight line c1.
  • the storage unit 7 stores this processing data as first processing data.
  • the rope 1 moves downward, and a lot of surface data is acquired by the sensor head 2 between the straight lines c1 and c2.
  • Processing data is generated based on the surface data obtained when the light from the light source 4 hits the portion of the straight line c2.
  • the straight line c1 and the straight line c2 are separated by a distance L1. That is, the generated processing data is second processing data for the first processing data.
  • the similarity calculation unit 9 calculates the similarity between the second processing data and the first processing data stored in the storage unit 7.
  • Such processing is performed every time processing data is generated. That is, all portions of the rope 1 can be in the first position or the second position.
  • the portion of the straight line c2 is the second position with respect to the portion of the straight line c1, but is the first position with respect to the portion of the straight line c3.
  • the processing data generated based on the surface data obtained when the light from the light source 4 hits the portion of the straight line c2 is stored in the storage unit 7 as the first processing data.
  • FIG. 10 shows an example in which the distance between the first position and the second position is set to the distance L2.
  • the distance L2 is a distance corresponding to one cycle of the pattern that the rope 1 has on the surface. That is, the distance L2 is a distance at which the phase difference is 2 ⁇ .
  • FIG. 11 shows an example in which the distance between the first position and the second position is set to the distance L3.
  • the distance L3 is a distance corresponding to a half cycle of the pattern that the rope 1 has on the surface. That is, the distance L3 is a distance at which the phase difference is ⁇ .
  • FIG. 12 shows an example in which the distance between the first position and the second position is set to the distance L4.
  • the distance L4 is a distance corresponding to 1 ⁇ 4 period of the pattern that the rope 1 has on the surface. That is, the distance L4 is a distance at which the phase difference is ⁇ / 2.
  • the similarity calculation unit 9 compares the data related to the cross-sectional shape of a portion of the rope 1 that is separated by a preset distance, and calculates the similarity.
  • the similarity calculation unit 9 can specify two processing data to be compared based on, for example, the speed at which the rope 1 moves. If the speed at which the rope 1 moves is constant, the similarity calculation unit 9 can specify two processing data to be compared based on the order of the acquired surface data. For example, for each processing data, if the processing data generated from the target surface data is compared with the processing data generated from the surface data acquired 100 times before, the distance can be kept constant. .
  • the similarity calculation unit 9 may specify two processing data to be compared by another method.
  • the first processing data P1 and the second processing data P2 can be expressed as a matrix of n rows and 1 column as follows.
  • n is an integer of 2 or more, for example.
  • the similarity calculation unit 9 calculates, for example, the inner product ⁇ P1 ⁇ P2> of the first process data P1 and the second process data P2 as the similarity.
  • the abnormality detection unit 10 detects an abnormality in the long body.
  • the abnormality detection unit 10 performs the above detection based on the similarity calculated by the similarity calculation unit 9.
  • FIG. 13 and 14 are diagrams for explaining the abnormality detection function of the control device 3.
  • FIG. 13 shows the similarity obtained when the distance between the first position and the second position is set to a distance at which the phase difference is 2 ⁇ . This distance is a distance corresponding to one period of the pattern that the rope 1 has on the surface.
  • FIG. 14 shows the degree of similarity obtained when the distance between the first position and the second position is set to a distance where the phase difference is ⁇ . This distance is a distance corresponding to a half cycle of the pattern that the rope 1 has on the surface.
  • the processing data to be compared are similar to each other. For this reason, if no abnormality has occurred in the rope 1, the calculated similarity falls within a certain range close to, for example, 1. For this reason, the abnormality detection unit 10 can detect the abnormality of the rope 1 based on the similarity calculated by the similarity calculation unit 9. In the example shown in FIG. 13, for example, a threshold value is set between 0 and 0.5. The abnormality detection unit 10 detects an abnormality of the rope 1 when the calculated similarity is below a threshold value. The abnormality of the rope 1 may be detected based on the frequency at which the similarity is below the threshold. For example, a normal range may be set between 0.5 and 1.
  • the abnormality detection unit 10 detects an abnormality of the rope 1 when the calculated similarity is out of the normal range.
  • the abnormality of the rope 1 may be detected based on the frequency at which the similarity is out of the normal range.
  • the abnormality detection unit 10 may detect an abnormality of the rope 1 based on other criteria.
  • the calculated similarity falls within a certain range close to, for example, -1. That is, by setting the distance between the first position and the second position to be constant, the abnormality of the rope 1 can be detected based on the similarity calculated by the similarity calculation unit 9.
  • the detection device has the above configuration, it is possible to detect an abnormality in the long body based on the similarity between the two processing data.
  • the degree of similarity is calculated using surface data acquired at a position away from a certain distance. For this reason, the influence of noise can be reduced.
  • FIG. 15 is a diagram illustrating another configuration example of the control device 3.
  • the surface data acquired by the sensor head 2 is stored in the storage unit 7.
  • the data processing unit 8 generates surface data from the surface data acquired by the sensor head 2. Further, the data processing unit 8 generates processing data from the surface data stored in the storage unit 7.
  • the operation of the control device 3 shown in FIG. 15 will be described with reference to FIG.
  • the surface data obtained when the light from the light source 4 hits the portion of the straight line c1 is stored in the storage unit 7.
  • This surface data is data for the data processing unit 8 to generate the first processing data. That is, the data processing unit 8 generates first processing data from the surface data stored in the storage unit 7.
  • the rope 1 moves downward, and a lot of surface data is acquired by the sensor head 2 between the straight lines c1 and c2.
  • Processing data is generated based on the surface data obtained when the light from the light source 4 hits the portion of the straight line c2.
  • the straight line c1 and the straight line c2 are separated by a distance L1. That is, the generated processing data is second processing data for the first processing data.
  • the similarity calculation unit 9 calculates the similarity between the second processing data and the first processing data generated from the surface data stored in the storage unit 7. .
  • FIG. 15 is an example in which the data processing unit 8 generates the first processing data from the surface data stored in the storage unit 7.
  • the data processing unit 8 may generate both the first processing data and the second processing data from the surface data stored in the storage unit 7. In such a case, the data processing unit 8 selects two appropriate surface data from a large number of surface data stored in the storage unit 7.
  • the similarity calculation unit 9 calculates the similarity between two pieces of processing data generated by the data processing unit 8 .
  • the function of the detection device described in the present embodiment can be realized even if the control device 3 is not provided with the data processing unit 8.
  • the similarity calculation unit 9 calculates the similarity between the surface data acquired by the sensor head 2 at the first position of the rope 1 and the surface data acquired by the sensor head 2 at the second position of the rope 1. Even a detection device having such a configuration can detect an abnormality in a long body.
  • FIG. FIG. 16 is a diagram showing the configuration of the detection apparatus according to Embodiment 2 of the present invention.
  • the detection apparatus includes one sensor head 2 has been described.
  • the detection apparatus includes two sensor heads 2 will be described.
  • the sensor head 2 When individually specifying the sensor head 2 provided in the detection device, one is expressed as a sensor head 2a and the other is expressed as a sensor head 2b.
  • the configuration of the sensor head 2 is the same as the configuration disclosed in the first embodiment.
  • the sensor head 2a acquires the surface data of the long body.
  • the sensor head 2 a has the configuration shown in FIG. 1, the light from the light source 4 is applied to a portion of the rope 1 that passes through a certain position.
  • the position where the sensor head 2a acquires the surface data is referred to as a first acquisition position.
  • the first acquisition position is a position where the light from the light source 4 of the sensor head 2a is irradiated onto the rope 1.
  • Sensor head 2b acquires the surface data of the long body.
  • the light from the light source 4 is applied to a portion of the rope 1 that passes through a certain position.
  • the position where the sensor head 2b acquires surface data is referred to as a second acquisition position.
  • the second acquisition position is a position where the light from the light source 4 of the sensor head 2b is irradiated onto the rope 1.
  • the second acquisition position is a position away from the first acquisition position by a preset distance L.
  • FIG. 17 is a diagram illustrating a configuration example of the control device 3.
  • the control device 3 includes, for example, a data processing unit 8, a similarity calculation unit 9, and an abnormality detection unit 10.
  • the function of the data processing unit 8 is basically the same as the function disclosed in the first embodiment.
  • the data processing unit 8 generates processing data from the surface data acquired by the sensor head 2.
  • the data processing unit 8 generates first processing data from the surface data acquired by the sensor head 2a.
  • the data processing unit 8 generates second processing data from the surface data acquired by the sensor head 2b.
  • the function of the similarity calculation unit 9 is the same as the function disclosed in the first embodiment.
  • the similarity calculation unit 9 calculates the similarity between the first processing data and the second processing data generated by the data processing unit 8.
  • the function of the abnormality detection unit 10 is the same as the function disclosed in the first embodiment.
  • the abnormality detection unit 10 detects an abnormality of the long body based on the similarity calculated by the similarity calculation unit 9.
  • the control device 3 does not need to have the function of the storage unit 7.
  • the distance between the first acquisition position and the second acquisition position can be kept constant regardless of the moving speed of the long body.
  • the detection device having the above-described configuration can exhibit the same effects as the detection device disclosed in the first embodiment.
  • the similarity calculation unit 9 may calculate the similarity between the surface data acquired by the sensor head 2a and the surface data acquired by the sensor head 2b.
  • Embodiment 3 FIG.
  • the example in which the processing data can be expressed in a matrix of n rows and 1 column has been described.
  • processing data that can be expressed in a matrix of n rows and m columns is generated by the data processing unit 8.
  • m is an integer of 2 or more.
  • m n may be sufficient.
  • the surface data S1 can also be expressed as a matrix of n rows and m columns.
  • FIG. 18 is a diagram for explaining another method for generating processing data.
  • the data processing unit 8 generates first processing data from surface data obtained when light from the light source 4 is applied to the range C1.
  • the straight line c1 corresponds to one measurement line
  • the range C1 corresponds to m measurement lines.
  • the data processing unit 8 generates second processing data from surface data obtained when light from the light source 4 is applied to the range C2.
  • the first processing data P1 and the second processing data P2 can be expressed as follows.
  • FIGS. 19 and 20 are diagrams for explaining the abnormality detection function of the control device 3.
  • FIG. 19 corresponds to FIG.
  • FIG. 20 corresponds to FIG.
  • the S / N ratio can be increased with the detection device having the above-described configuration.
  • Embodiment 4 FIG. In the first to third embodiments, the example in which the detection device detects the abnormality of the rope 1 has been described. In the present embodiment, an example will be described in which the detection device detects an abnormality in another long body.
  • FIG. 21 is a diagram showing the configuration of the detection apparatus according to Embodiment 4 of the present invention.
  • FIG. 22 is a view showing a DD cross section of FIG.
  • the elongate body to be detected by the detection device includes a moving handrail 11 used in an escalator or the like.
  • the moving handrail 11 moves in the direction of arrow B.
  • the arrow B coincides with the longitudinal direction of the moving handrail 11.
  • the direction in which the moving handrail 11 moves may be one direction.
  • the moving handrail 11 includes a canvas 12.
  • the canvas 12 is provided to reduce the running resistance of the moving handrail 11.
  • the canvas 12 forms the inner surface of the moving handrail 11.
  • the canvas 12 is a woven fabric using, for example, a plurality of yarns. For this reason, the canvas 12 has a periodic pattern on the surface.
  • the configuration of the detection device is the same as any of the configurations disclosed in the first to third embodiments.
  • an abnormality of the moving handrail 11 can be detected.
  • the shape abnormality of the moving handrail 11 can be detected by the detection device.
  • each part indicated by reference numerals 7 to 10 represents a function of the control device 3.
  • FIG. 23 is a diagram illustrating a hardware configuration of the control device 3.
  • the control device 3 includes a circuit including, for example, a processor 13 and a memory 14 as hardware resources.
  • the control device 3 implements the functions of the units 7 to 10 by executing the program stored in the memory 14 by the processor 13.
  • the control device 3 may include a plurality of processors 13.
  • the control device 3 may include a plurality of memories 14. That is, a plurality of processors 13 and a plurality of memories 14 may cooperate to implement each function of each unit 7-10. Some or all of the functions of the units 7 to 10 may be realized by hardware.
  • the detection apparatus according to the present invention can be applied to an apparatus for detecting a long body having a periodic pattern on the surface.

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Abstract

　検出装置は、センサヘッド（２）、データ処理部（８）、類似度算出部（９）及び異常検出部（１０）を備える。センサヘッド（２）は、長尺体の表面データを取得する。データ処理部（８）は、センサヘッド（２）が長尺体の第１位置で取得した表面データから第１処理データを生成する。データ処理部（８）は、センサヘッド（２）が長尺体の第２位置で取得した表面データから第２処理データを生成する。類似度算出部（９）は、第１処理データと第２処理データとの類似度を算出する。異常検出部（１０）は、類似度に基づいて長尺体の異常を検出する。

Description

検出装置
　この発明は、長尺体を検出対象とする検出装置に関する。
　特許文献１に、ロープを検査する装置が記載されている。特許文献１に記載された装置は、光源と受光素子とを備える。光源と受光素子との間にロープが配置される。特許文献１に記載された装置では、受光素子が受けた光量に基づいてロープの直径が算出される。算出した直径のピーク値からストランドの間隔を求め、異常を検出する。
日本特許第５４３６６５９号公報
　特許文献１に記載された装置は、ノイズの影響を受け易いといった問題があった。例えば、ストランド間の溝に小さなごみが付着していると、そのごみの位置で直径のピーク値が算出されてしまう。
　この発明は、上述のような課題を解決するためになされた。この発明の目的は、長尺体の異常を検出する際にノイズの影響を低減できる検出装置を提供することである。
　この発明に係る検出装置は、表面に周期的な模様を有する長尺体の表面データを取得するデータ取得手段と、データ取得手段が長尺体の第１位置で取得した表面データとデータ取得手段が長尺体の第２位置で取得した表面データとの類似度を算出する類似度算出手段と、類似度算出手段によって算出された類似度に基づいて、長尺体の異常を検出する異常検出手段と、を備える。第２位置は、第１位置から予め設定された距離離れた位置である。
　この発明に係る検出装置は、表面に周期的な模様を有する長尺体の表面データを取得するデータ取得手段と、データ取得手段が長尺体の第１位置で取得した表面データから第１処理データを生成し、データ取得手段が長尺体の第２位置で取得した表面データから第２処理データを生成するデータ処理手段と、データ処理手段によって生成された第１処理データと第２処理データとの類似度を算出する類似度算出手段と、類似度算出手段によって算出された類似度に基づいて、長尺体の異常を検出する異常検出手段と、を備える。第２位置は、第１位置から予め設定された距離離れた位置である。
　この発明に係る検出装置は、表面に周期的な模様を有する長尺体の表面データを取得する第１データ取得手段と、第１データ取得手段が表面データを取得する位置から予め設定された距離離れた位置で長尺体の表面データを取得する第２データ取得手段と、第１データ取得手段によって取得された表面データと第２データ取得手段によって取得された表面データとの類似度を算出する類似度算出手段と、類似度算出手段によって算出された類似度に基づいて、長尺体の異常を検出する異常検出手段と、を備える。
　この発明に係る検出装置は、表面に周期的な模様を有する長尺体の表面データを取得する第１データ取得手段と、前記第１データ取得手段が表面データを取得する位置から予め設定された距離離れた位置で前記長尺体の表面データを取得する第２データ取得手段と、前記第１データ取得手段によって取得された表面データから第１処理データを生成し、前記第２データ取得手段によって取得された表面データから第２処理データを生成するデータ処理手段と、前記データ処理手段によって生成された第１処理データと第２処理データとの類似度を算出する類似度算出手段と、前記類似度算出手段によって算出された類似度に基づいて、前記長尺体の異常を検出する異常検出手段と、を備える。
　この発明に係る検出装置であれば、長尺体の異常を検出する際にノイズの影響を低減できる。
この発明の実施の形態１における検出装置の構成を示す図である。 図１に示す矢印Ａの方向から長尺体を見た図である。 センサヘッドによって取得された表面データの例を示す図である。 センサヘッドによって取得された表面データを色の濃淡で表した図である。 図４の一部を拡大した図である。 制御装置の構成例を示す図である。 制御装置のデータ処理機能を説明するための図である。 制御装置のデータ処理機能を説明するための図である。 制御装置の類似度算出機能を説明するための図である。 制御装置の類似度算出機能を説明するための図である。 制御装置の類似度算出機能を説明するための図である。 制御装置の類似度算出機能を説明するための図である。 制御装置の異常検出機能を説明するための図である。 制御装置の異常検出機能を説明するための図である。 制御装置の他の構成例を示す図である。 この発明の実施の形態２における検出装置の構成を示す図である。 制御装置の構成例を示す図である。 処理データを生成する他の方法を説明するための図である。 制御装置の異常検出機能を説明するための図である。 制御装置の異常検出機能を説明するための図である。 この発明の実施の形態４における検出装置の構成を示す図である。 図２１のＤ－Ｄ断面を示す図である。 制御装置のハードウェア構成を示す図である。
　添付の図面を参照し、本発明を説明する。重複する説明は、適宜簡略化或いは省略する。各図において、同一の符号は同一の部分又は相当する部分を示す。
実施の形態１．
　図１は、この発明の実施の形態１における検出装置の構成を示す図である。図２は、図１に示す矢印Ａの方向から長尺体を見た図である。長尺体には、例えばロープ１が含まれる。検出装置は、長手の方向に移動する長尺体の異常を検出する。例えば、ロープ１は、矢印Ｂの方向に移動する。矢印Ｂは、ロープ１の長手の方向と一致する。このような移動を行うロープ１の例として、エレベータで使用されるワイヤロープが挙げられる。ロープ１が移動する方向は一方向でも良い。なお、長尺体はロープ１に限定されない。
　ロープ１は、複数のストランドを備える。ロープ１は、複数のストランドが縒り合わされることによって形成される。このため、ロープ１は、表面に周期的な模様を有する。本検出装置の検出対象は、表面に周期的な模様を有する長尺体である。「模様」には、例えば形状、図形、色及び色の濃淡が含まれる。例えば、ロープ１の表面には、複数のストランドが縒り合わされることによって形成される凹凸が規則的に並んでいる。ロープ１の断面形状は、縒りピッチをストランドの数で割った距離毎にほぼ同じになる。上記断面とは、ロープ１の長手の方向と直交する方向の断面である。
　検出装置は、例えばセンサヘッド２と制御装置３とを備える。
　センサヘッド２は、長尺体の表面データを取得する手段の一例である。「表面データ」は、長尺体の表面の模様に関するデータである。例えば、センサヘッド２は、ロープ１の表面に形成された凹凸を表すデータを表面データとして取得する。図１は、センサヘッド２が光学式のプロファイル測定器である例を示す。センサヘッド２は、例えば光源４及び受光素子５を備える。
　光源４は、ロープ１の表面に光を照射する。図１及び図２は、光源４がロープ１の長手の方向と直交する方向にレーザ光を照射する例を示す。図１及び図２に示す例では、光源４から照射された光は、ロープ１を横断するようにロープ１の一側の端から他側の端にかけて直線状に当たる。
　受光素子５は、光源４から照射された光のうちロープ１の表面で反射した光（反射光）を受光する。受光素子５は、光源４が光を照射する方向に対して斜めに配置される。受光素子５は、上記反射光のうちロープ１の長手の方向に対して一定の角度で斜めに反射した光を受光する。
　図１及び図２に示す光ａは、光源４からロープ１に向けて照射された光である。光ｂ及び光ｃは、ロープ１の表面で反射した光のうち、受光素子５によって受光される角度で反射した光である。光ｂは、ストランドの最も外側に膨らんだ部分で反射した光である。光ｃは、隣り合うストランドによって形成された溝の部分で反射した光である。受光素子５が光ｂ及び光ｃ等を受光することにより、センサヘッド２は、光源４からの光が当たった部分の断面形状を表す表面データを取得する。
　図３は、センサヘッド２によって取得された表面データの例を示す図である。図３に示すＳ１は、センサヘッド２によって取得された表面データの一例である。図３の横軸は、表面データＳ１がロープ１の長手の方向と直交する方向に１５０個のデータを含むことを示す。なお、表面データが含むデータの個数は任意に決定される。
　図４は、センサヘッド２によって取得された表面データを色の濃淡で表した図である。図５は、図４の一部を拡大した図である。図４及び図５は、出願人が光学式のプロファイル測定器を用いて実際に取得した多数の表面データを繋ぎ合わせて作成したものを示す。
　センサヘッド２は、光学式のプロファイル測定器に限定されない。例えば、センサヘッド２は、カメラを備えても良い。センサヘッド２は、カメラによってロープ１の表面を撮影したデータを表面データとして取得しても良い。かかる場合、表面データには高さに関する情報が含まれない。センサヘッド２は、ロープ１の表面に付された色及び色の濃淡を表すデータを表面データとして取得する。
　制御装置３は、センサヘッド２によって取得された表面データに基づいて、長尺体の異常を検出する。図１は、制御装置３が信号線６によってセンサヘッド２に接続される例を示す。センサヘッド２と制御装置３とを同じ筐体内に配置しても良い。制御装置３が有する機能の一部をセンサヘッド２が備えても良い。
　図６は、制御装置３の構成例を示す図である。制御装置３は、例えば記憶部７、データ処理部８、類似度算出部９及び異常検出部１０を備える。
　データ処理部８は、センサヘッド２によって取得された表面データから処理データを生成する。処理データは、類似度算出部９によって比較が行われるデータである。ロープ１の異常を検出する上では、センサヘッド２によって取得された表面データからバイアス成分或いは高調波成分を除去する処理を行うことが望ましい。これにより、ロープ１が表面に有する周期的な模様の成分を強調することができる。
　図７及び図８は、制御装置３のデータ処理機能を説明するための図である。本実施の形態では、センサヘッド２によって取得された表面データからバイアス成分を除去する例について説明する。即ち、データ処理部８は、表面データに対してバイアス除去処理を行うことによって処理データを生成する。図７に示すＳ２はバイアス成分である。バイアス成分Ｓ２は、ロープ１の表面に凹凸がない場合にセンサヘッド２が取得する表面データに相当する。図８に示すＰは、処理データである。処理データＰは、表面データＳ１とバイアス成分Ｓ２との差に相当する。データ処理部８は、例えば、センサヘッド２によって取得された表面データＳ１からロープ１の径の影響を除去することにより、処理データＰを生成する。
　表面データＳ１が複数個のデータを含む場合、処理データＰは、表面データＳ１と同様に下記のようにｎ行１列の行列で表記できる。ｎは、例えば２以上の整数である。図８に示す例ではｎ＝１５０である。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
　データ処理部８によって生成された処理データは、記憶部７に記憶される。表面データは、例えば一定の周期で取得される。データ処理部８は、センサヘッド２によって取得された各表面データについて処理データを生成する。データ処理部８によって生成された処理データは、順次記憶部７に記憶される。
　類似度算出部９は、データ処理部８によって生成された２つの処理データの類似度を算出する。類似度は、２つの処理データが類似する度合いを表す指標である。以下の説明では、類似度算出部９が類似度を算出する際に用いる２つの処理データの一方を第１処理データと表記し、もう一方を第２処理データと表記する。第１処理データは、センサヘッド２がロープ１の第１位置で取得した表面データからデータ処理部８が生成した処理データである。第２処理データは、センサヘッド２がロープ１の第２位置で取得した表面データからデータ処理部８が生成した処理データである。第２位置は、第１位置から予め設定された距離離れた位置である。本実施の形態に示す例では、第１処理データを生成するための表面データが第２処理データを生成するための表面データより先にセンサヘッド２によって取得される。
　図９から図１２は、制御装置３の類似度算出機能を説明するための図である。
　図９は、第１位置と第２位置との距離が任意の距離Ｌ１に設定される例を示す。例えば、図９においてロープ１が下方に移動する場合を考える。光源４からは一定の周期で光が照射される。データ処理部８は、センサヘッド２によって表面データが取得される度に処理データを生成する。例えば、光源４からの光が直線ｃ１の部分に当たった時に得られた表面データに基づいて処理データが生成される。記憶部７は、この処理データを第１処理データとして記憶する。
　その後、ロープ１が下方に移動し、直線ｃ１からｃ２の間でセンサヘッド２によって多数の表面データが取得される。ある時点で光源４からの光が直線ｃ２の部分に当たる。光源４からの光が直線ｃ２の部分に当たった時に得られた表面データに基づいて処理データが生成される。直線ｃ１と直線ｃ２とは、距離Ｌ１だけ離れている。即ち、この生成された処理データは、上記第１処理データに対する第２処理データである。類似度算出部９は、データ処理部８が第２処理データを生成すると、この第２処理データと記憶部７に記憶された第１処理データとの類似度を算出する。
　このような処理は、処理データが生成される度に行われる。即ち、ロープ１の全ての部分が第１位置にも第２位置にもなり得る。例えば、直線ｃ２の部分は、直線ｃ１の部分に対して第２位置であるが、直線ｃ３の部分に対しては第１位置である。このため、光源４からの光が直線ｃ２の部分に当たった時に得られた表面データに基づいて生成された処理データは、第１処理データとして記憶部７に記憶される。
　図１０は、第１位置と第２位置との距離が距離Ｌ２に設定される例を示す。距離Ｌ２は、ロープ１が表面に有する模様の１周期分の距離である。即ち、距離Ｌ２は、位相差が２πとなる距離である。図１１は、第１位置と第２位置との距離が距離Ｌ３に設定される例を示す。距離Ｌ３は、ロープ１が表面に有する模様の半周期分の距離である。即ち、距離Ｌ３は、位相差がπとなる距離である。図１２は、第１位置と第２位置との距離が距離Ｌ４に設定される例を示す。距離Ｌ４は、ロープ１が表面に有する模様の１／４周期分の距離である。即ち、距離Ｌ４は、位相差がπ／２となる距離である。
　本実施の形態で示す例では、類似度算出部９は、ロープ１のうち予め設定された距離離れた部分の断面形状に関するデータを比較し、類似度を算出する。類似度算出部９は、例えば、ロープ１が移動する速度に基づいて、比較する２つの処理データを特定できる。ロープ１が移動する速度が一定であれば、類似度算出部９は、取得された表面データの順番に基づいて、比較する２つの処理データを特定できる。例えば、各処理データについて、対象となる表面データから生成された処理データとその１００個前に取得された表面データから生成された処理データとを比較すれば、上記距離を一定に保つことができる。類似度算出部９は、比較する２つの処理データを他の方法によって特定しても良い。
　表面データが複数個のデータを含む場合、第１処理データＰ１及び第２処理データＰ２は、下記のようにｎ行１列の行列で表記できる。ｎは、例えば２以上の整数である。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
　本実施の形態では、第１処理データＰ１及び第２処理データＰ２が多次元のベクトルデータ（要素数ｎのベクトル）である例を示す。かかる場合、類似度算出部９は、例えば第１処理データＰ１と第２処理データＰ２の内積＜Ｐ１・Ｐ２＞を類似度として算出する。
　異常検出部１０は、長尺体の異常を検出する。異常検出部１０は、類似度算出部９によって算出された類似度に基づいて上記検出を行う。
　図１３及び図１４は、制御装置３の異常検出機能を説明するための図である。図１３は、第１位置及び第２位置の距離を位相差が２πとなる距離に設定した時に得られた類似度を示す。この距離は、ロープ１が表面に有する模様の１周期分の距離である。図１４は、第１位置及び第２位置の距離を位相差がπとなる距離に設定した時に得られた類似度を示す。この距離は、ロープ１が表面に有する模様の半周期分の距離である。
　図１３に示す例では、比較する処理データが互いに似たものになる。このため、ロープ１に異常が発生していなければ、算出される類似度は例えば１に近い一定の範囲に収まる。このため、異常検出部１０は、類似度算出部９によって算出された類似度に基づいてロープ１の異常を検出することができる。図１３に示す例であれば、例えば０から０．５の間に閾値が設定される。異常検出部１０は、算出された類似度が閾値を下回ると、ロープ１の異常を検出する。類似度が閾値を下回る頻度に基づいてロープ１の異常を検出しても良い。また、例えば０．５から１の間に正常範囲を設定しても良い。異常検出部１０は、算出された類似度が正常範囲を外れると、ロープ１の異常を検出する。類似度が正常範囲を外れた頻度に基づいてロープ１の異常を検出しても良い。異常検出部１０は、他の基準に基づいてロープ１の異常を検出しても良い。
　図１４に示す例では、ロープ１に異常が発生していなければ、算出される類似度は例えば－１に近い一定の範囲に収まる。即ち、第１位置と第２位置との距離を一定に設定することにより、類似度算出部９によって算出された類似度に基づいてロープ１の異常を検出することができる。
　上記構成を有する検出装置であれば、２つの処理データの類似度に基づいて長尺体の異常を検出できる。類似度は、一定の距離離れた位置で取得された表面データを利用して算出される。このため、ノイズの影響を低減できる。本実施の形態に示す例では、ｎ＝１５０の多次元のベクトルデータを用いて類似度が算出される。多数のデータを用いて類似度を算出するため、必然的にノイズの影響を受け難くなる。
　シルエットからストランドの頂点を見つける従来の方法では、フィルタ処理に必要なフィルタ係数をロープの形状及び走行速度に合わせて調整しなければならない。上記構成を有する検出装置であれば、このような調整を行う必要がない。
　以下に、制御装置３が備えることが可能な他の構成について説明する。
　図１５は、制御装置３の他の構成例を示す図である。図１５に示す制御装置３では、センサヘッド２によって取得された表面データが記憶部７に記憶される。データ処理部８は、センサヘッド２によって取得された表面データから表面データを生成する。また、データ処理部８は、記憶部７に記憶された表面データから処理データを生成する。図１５に示す制御装置３の動作を図９を参照して説明する。
　図９においてロープ１が下方に移動する場合を考える。光源４からは一定の周期で光が照射される。光源４からの光が直線ｃ１の部分に当たった時に得られた表面データは、記憶部７に記憶される。この表面データは、データ処理部８が第１処理データを生成するためのデータである。即ち、データ処理部８は、記憶部７に記憶されたこの表面データから第１処理データを生成する。
　その後、ロープ１が下方に移動し、直線ｃ１からｃ２の間でセンサヘッド２によって多数の表面データが取得される。ある時点で光源４からの光が直線ｃ２の部分に当たる。光源４からの光が直線ｃ２の部分に当たった時に得られた表面データに基づいて処理データが生成される。直線ｃ１と直線ｃ２とは、距離Ｌ１だけ離れている。即ち、この生成された処理データは、上記第１処理データに対する第２処理データである。類似度算出部９は、データ処理部８が第２処理データを生成すると、この第２処理データと記憶部７に記憶された表面データから生成された第１処理データとの類似度を算出する。
　図１５は、データ処理部８が記憶部７に記憶された表面データから第１処理データを生成する例である。データ処理部８は、記憶部７に記憶された表面データから第１処理データ及び第２処理データの双方を生成しても良い。かかる場合、データ処理部８は、記憶部７に記憶された多数の表面データから適切な２つの表面データを選択する。
　本実施の形態では、類似度算出部９がデータ処理部８によって生成された２つの処理データの類似度を算出する例について説明した。本実施の形態で説明した検出装置の機能は、制御装置３にデータ処理部８が備えられていなくても実現できる。かかる場合、類似度算出部９は、センサヘッド２がロープ１の第１位置で取得した表面データとセンサヘッド２がロープ１の第２位置で取得した表面データとの類似度を算出する。このような構成を有する検出装置であっても、長尺体の異常を検出することは可能である。
実施の形態２．
　図１６は、この発明の実施の形態２における検出装置の構成を示す図である。実施の形態１では、検出装置が１つのセンサヘッド２を備える例について説明した。本実施の形態では、検出装置が２つのセンサヘッド２を備える例について説明する。検出装置に備えられたセンサヘッド２を個別に特定する場合、一方をセンサヘッド２ａと表記し、もう一方をセンサヘッド２ｂと表記する。
　センサヘッド２の構成は、実施の形態１で開示した構成と同じである。
　例えば、センサヘッド２ａは、長尺体の表面データを取得する。センサヘッド２ａが図１に示す構成を有する場合、光源４からの光は、ロープ１のうちある位置を通過する部分に照射される。以下の説明では、センサヘッド２ａが表面データを取得する位置を第１取得位置と表記する。センサヘッド２ａが光源４を備える場合、第１取得位置はセンサヘッド２ａの光源４からの光がロープ１に照射される位置である。
　センサヘッド２ｂは、長尺体の表面データを取得する。センサヘッド２ｂが図１に示す構成を有する場合、光源４からの光は、ロープ１のうちある位置を通過する部分に照射される。以下の説明では、センサヘッド２ｂが表面データを取得する位置を第２取得位置と表記する。センサヘッド２ｂが光源４を備える場合、第２取得位置はセンサヘッド２ｂの光源４からの光がロープ１に照射される位置である。第２取得位置は、第１取得位置から予め設定された距離Ｌだけ離れた位置である。
　図１７は、制御装置３の構成例を示す図である。制御装置３は、例えばデータ処理部８、類似度算出部９及び異常検出部１０を備える。
　データ処理部８の機能は、実施の形態１で開示した機能と基本的に同じである。データ処理部８は、センサヘッド２によって取得された表面データから処理データを生成する。本実施の形態では、データ処理部８は、センサヘッド２ａによって取得された表面データから第１処理データを生成する。データ処理部８は、センサヘッド２ｂによって取得された表面データから第２処理データを生成する。
　類似度算出部９の機能は、実施の形態１で開示した機能と同じである。類似度算出部９は、データ処理部８によって生成された第１処理データ及び第２処理データの類似度を算出する。異常検出部１０の機能は、実施の形態１で開示した機能と同じである。異常検出部１０は、類似度算出部９によって算出された類似度に基づいて長尺体の異常を検出する。
　上記構成を有する検出装置では、制御装置３に記憶部７の機能を備える必要がない。また、長尺体が移動する速度に関わらず、第１取得位置と第２取得位置との距離を一定に保つことができる。更に、上記構成を有する検出装置は、実施の形態１で開示した検出装置が奏する効果と同様の効果を奏することができる。
　本実施の形態で説明しない構成については、実施の形態１で開示した何れかの構成と同じである。例えば、類似度算出部９は、センサヘッド２ａによって取得された表面データとセンサヘッド２ｂによって取得された表面データとの類似度を算出しても良い。
実施の形態３．
　実施の形態１及び２では、処理データがｎ行１列の行列で表記できる例について説明した。本実施の形態では、ｎ行ｍ列の行列で表記できる処理データがデータ処理部８によって生成される例について説明する。ｍは、例えば２以上の整数である。ｍ＝ｎでも良い。かかる場合は、表面データＳ１もｎ行ｍ列の行列で表記できる。
　図１８は、処理データを生成する他の方法を説明するための図である。例えば、データ処理部８は、範囲Ｃ１に光源４からの光を当てた時に得られる表面データから第１処理データを生成する。直線ｃ１が１本分の測定ラインに相当し、範囲Ｃ１はｍ本分の測定ラインに相当する。また、データ処理部８は、範囲Ｃ２に光源４からの光を当てた時に得られる表面データから第２処理データを生成する。第１処理データＰ１及び第２処理データＰ２は、下記のように表記できる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
　上記構成を有する検出装置であれば、ノイズの影響を更に低減できる。即ち、ｎ行ｍ列の行列で表記できる処理データ或いは表面データを用いることにより、更に多くのデータを用いて類似度を算出することができる。このため、必然的にノイズの影響を受け難くなる。図１９及び図２０は、制御装置３の異常検出機能を説明するための図である。図１９は、図１３に相当する図である。図２０は、図１４に相当する図である。図１９及び図２０からも分かるように、上記構成を有する検出装置であればＳ／Ｎ比を高めることが可能となる。
　本実施の形態で説明しない構成については、実施の形態１又は２で開示した何れかの構成と同じである。
実施の形態４．
　実施の形態１から３では、検出装置がロープ１の異常を検出する例について説明した。本実施の形態では、検出装置が他の長尺体の異常を検出する例について説明する。
　図２１は、この発明の実施の形態４における検出装置の構成を示す図である。図２２は、図２１のＤ－Ｄ断面を示す図である。検出装置の検出対象となる長尺体には、エスカレータ等で使用される移動手摺１１が含まれる。移動手摺１１は、矢印Ｂの方向に移動する。矢印Ｂは、移動手摺１１の長手の方向と一致する。移動手摺１１が移動する方向は一方向でも良い。移動手摺１１は、帆布１２を備える。帆布１２は、移動手摺１１の走行抵抗を低減させるために備えられる。帆布１２は、移動手摺１１の内側の表面を形成する。帆布１２は、例えば複数の糸を用いて織られた織物である。このため、帆布１２は、表面に周期的な模様を有する。
　検出装置の構成は、実施の形態１から３で開示した何れかの構成と同じである。上記構成の検出装置を使用することにより、移動手摺１１の異常を検出できる。例えば、検出装置によって移動手摺１１の形状異常を検出できる。
　各実施の形態において、符号７～１０に示す各部は、制御装置３が有する機能を示す。図２３は、制御装置３のハードウェア構成を示す図である。制御装置３は、ハードウェア資源として、例えばプロセッサ１３とメモリ１４とを含む回路を備える。制御装置３は、メモリ１４に記憶されたプログラムをプロセッサ１３によって実行することにより、各部７～１０が有する各機能を実現する。制御装置３は、複数のプロセッサ１３を備えても良い。制御装置３は、複数のメモリ１４を備えても良い。即ち、複数のプロセッサ１３と複数のメモリ１４とが連携して各部７～１０が有する各機能を実現しても良い。各部７～１０が有する各機能の一部又は全部をハードウェアによって実現しても良い。
　この発明に係る検出装置は、表面に周期的な模様を有する長尺体を検出の対象とする装置に適用できる。
　１　ロープ
　２　センサヘッド
　３　制御装置
　４　光源
　５　受光素子
　６　信号線
　７　記憶部
　８　データ処理部
　９　類似度算出部
　１０　異常検出部
　１１　移動手摺
　１２　帆布
　１３　プロセッサ
　１４　メモリ

Claims (10)

  1. 　表面に周期的な模様を有する長尺体の表面データを取得するデータ取得手段と、
    　前記データ取得手段が前記長尺体の第１位置で取得した表面データと前記データ取得手段が前記長尺体の第２位置で取得した表面データとの類似度を算出する類似度算出手段と、
    　前記類似度算出手段によって算出された類似度に基づいて、前記長尺体の異常を検出する異常検出手段と、
    を備え、
    　前記第２位置は、前記第１位置から予め設定された距離離れた位置である検出装置。
  2. 　表面に周期的な模様を有する長尺体の表面データを取得するデータ取得手段と、
    　前記データ取得手段が前記長尺体の第１位置で取得した表面データから第１処理データを生成し、前記データ取得手段が前記長尺体の第２位置で取得した表面データから第２処理データを生成するデータ処理手段と、
    　前記データ処理手段によって生成された第１処理データと第２処理データとの類似度を算出する類似度算出手段と、
    　前記類似度算出手段によって算出された類似度に基づいて、前記長尺体の異常を検出する異常検出手段と、
    を備え、
    　前記第２位置は、前記第１位置から予め設定された距離離れた位置である検出装置。
  3. 　前記データ処理手段によって生成された第１処理データを記憶する記憶手段と、
    を更に備え、
    　前記類似度算出手段は、前記データ処理手段が第２処理データを生成すると、第２処理データと前記記憶手段に記憶された第１処理データとの類似度を算出する請求項２に記載の検出装置。
  4. 　前記データ取得手段によって取得された表面データを記憶する記憶手段と、
    を更に備え、
    　前記データ処理手段は、前記データ取得手段が取得した表面データから第２処理データを生成し、前記記憶手段に記憶された表面データから第１処理データを生成する請求項２に記載の検出装置。
  5. 　前記データ取得手段は、複数行１列の行列で表記可能なデータを表面データとして取得する請求項１から請求項４の何れか一項に記載の検出装置。
  6. 　前記データ取得手段は、複数行複数列の行列で表記可能なデータを表面データとして取得する請求項１から請求項４の何れか一項に記載の検出装置。
  7. 　表面に周期的な模様を有する長尺体の表面データを取得する第１データ取得手段と、
    　前記第１データ取得手段が表面データを取得する位置から予め設定された距離離れた位置で前記長尺体の表面データを取得する第２データ取得手段と、
    　前記第１データ取得手段によって取得された表面データと前記第２データ取得手段によって取得された表面データとの類似度を算出する類似度算出手段と、
    　前記類似度算出手段によって算出された類似度に基づいて、前記長尺体の異常を検出する異常検出手段と、
    を備えた検出装置。
  8. 　表面に周期的な模様を有する長尺体の表面データを取得する第１データ取得手段と、
    　前記第１データ取得手段が表面データを取得する位置から予め設定された距離離れた位置で前記長尺体の表面データを取得する第２データ取得手段と、
    　前記第１データ取得手段によって取得された表面データから第１処理データを生成し、前記第２データ取得手段によって取得された表面データから第２処理データを生成するデータ処理手段と、
    　前記データ処理手段によって生成された第１処理データと第２処理データとの類似度を算出する類似度算出手段と、
    　前記類似度算出手段によって算出された類似度に基づいて、前記長尺体の異常を検出する異常検出手段と、
    を備えた検出装置。
  9. 　前記第１データ取得手段及び前記第２データ取得手段は、複数行１列の行列で表記可能なデータを表面データとして取得する請求項７又は請求項８に記載の検出装置。
  10. 　前記第１データ取得手段及び前記第２データ取得手段は、複数行複数列の行列で表記可能なデータを表面データとして取得する請求項７又は請求項８に記載の検出装置。
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