WO2020241031A1 - 動体の応力解析装置 - Google Patents

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入江　庸介
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パナソニックＩｐマネジメント株式会社
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    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10048—Infrared image

Definitions

  • the present invention relates to a stress analysis device for a moving body using an infrared image.
  • the present inventor has already proposed a technique for measuring the stress distribution generated in a fixed structure such as a bridge on an expressway using an infrared image (see, for example, Patent Document 1).
  • an object of the present invention is to provide a stress analysis device capable of measuring the stress distribution of a moving body such as a moving train.
  • the stress analysis device for a moving body includes an infrared camera that captures an infrared image of the moving body while moving relative to the moving body.
  • An image processing unit that performs image processing of a plurality of infrared images obtained by the infrared camera.
  • the stress distribution of a moving body such as a running train can be measured.
  • FIG. It is a schematic diagram which shows the structure of the stress analysis apparatus of a moving body which concerns on Embodiment 1.
  • FIG. It is an infrared image of a train at time t1. It is an infrared image of a train at time t2. It is an infrared image of a train at time t3. It is the figure which cut out the frame of the part around the wheel behind the bogie of the train from the infrared image after the position correction. It is a graph which shows the temperature change of the specific place in the frame of FIG. 3A. It is a stress distribution based on the temperature difference in the predetermined time range of FIG. 3B.
  • the stress analysis device for a moving body includes an infrared camera that captures an infrared image of the moving body while moving relative to the moving body.
  • An image processing unit that performs image processing of a plurality of infrared images obtained by the infrared camera.
  • the alignment portion divides one infrared image into a plurality of rectangular frames in a direction perpendicular to the direction of relative movement.
  • the plurality of infrared images are aligned with each part by pattern matching with respect to the preset feature parts of the parts of the object included in the moving object.
  • Each frame common to the plurality of infrared images may be specified.
  • the stress distribution calculation unit uses the frames in a continuous time interval including the frames common to the plurality of infrared images.
  • the stress distribution in each part of the object may be obtained based on the temperature change of each part calculated as the difference between the two.
  • the stress distribution calculation unit sets the maximum temperature and the minimum temperature of each part in each frame within the continuous time interval.
  • the stress distribution may be obtained based on the temperature difference of.
  • the infrared camera may be fixed in any one of the first to fourth aspects.
  • FIG. 1 is a schematic view showing the configuration of a moving body stress analysis device 10 according to the first embodiment.
  • the moving body stress analysis device 10 according to the first embodiment includes an infrared camera 20 that captures an infrared image of the moving body 1 and an image processing unit 30 that performs image processing of a plurality of infrared images obtained by the infrared camera 20. Be prepared.
  • the infrared camera 20 captures an infrared image of the moving object 1 while moving relative to the moving object 1.
  • the image processing unit 30 includes an alignment unit 35a and a stress distribution calculation unit 35b.
  • the alignment unit 35a aligns each portion of the object with each infrared image for each infrared image including the object included in the moving body 1.
  • the stress distribution calculation unit calculates the temperature change of each part of the object, and obtains the stress distribution in each part of the object based on the temperature change.
  • the moving body 1 shows an example of a vehicle (train) in FIG. 1, the moving body 1 is not limited to this, and may be a car, a crane, or the like. Further, the moving direction of the moving body is not limited to the horizontal direction, and may be the vertical direction. According to this stress analysis device, the stress distribution of a moving body such as a running train can be measured.
  • the infrared camera 20 has a plurality of pixels, for example, 320 ⁇ 256 pixels, and captures an infrared image of the moving body 1 over a predetermined field of view 6 while moving relative to the moving body 1.
  • the shooting is performed at a predetermined frame rate, for example, 100 Hz to 3000 Hz (100 shots / sec to 3000 shots / sec).
  • the characteristics of the infrared camera are merely examples, and the characteristics are not limited to these.
  • At least one infrared camera 20 may be used. Two or more units may be used in order to increase the number of frames, but in that case, it is desirable to align the infrared images taken by each infrared camera.
  • a plurality of infrared cameras 20 may be used to simultaneously capture infrared images of a plurality of different fields of view in a moving object 1 such as a train. Further, the infrared camera 20 may move relative to the moving body 1. Therefore, the infrared camera 20 may be fixed. Alternatively, the infrared camera 20 may be moved in the same direction as the traveling direction of the train. This makes it possible to increase the infrared image of the same part of the train.
  • FIG. 2A is an infrared image 12a of the train 1 at time t1.
  • FIG. 2B is an infrared image 12b of the train 1 at time t2.
  • FIG. 2C is an infrared image 12c of the train 1 at time t3.
  • the infrared images 12a to 12c corresponding to the field of view 6 of the infrared camera 20 may change according to the running of the train 1 as the time t1, the time t2, and the time t3 progress. Understand. Specifically, in FIG. 2A at time t1, the entire trolley including the two driving wheels is photographed in the infrared image 12a.
  • FIG. 2A at time t1
  • the infrared camera 20 may be installed at a distance from the moving body 1. As a result, many parts of the moving body 1 can be included in the field of view 6. Alternatively, the infrared camera 20 may be installed close to the moving body 1. This can increase the resolution. In these infrared images, the high and low temperatures are represented by, for example, 16 gradations of shading. The closer to white, the higher the temperature, and the closer to black, the lower the temperature. Infrared images, unlike visible images, are difficult to distinguish only by the difference in shape, and the larger the temperature difference, the more the light and shade can be identified.
  • the image processing unit 30 performs image processing on a plurality of infrared images.
  • the image processing unit 30 is, for example, a computer device.
  • a general-purpose computer device can be used, and for example, as shown in FIG. 1, a processing unit 31, a storage unit 32, and a display unit 33 are included. Further, an input device, a storage device, an interface and the like may be included.
  • the processing unit 31 may be, for example, a central processing operator (CPU, MPU, etc.), a microcomputer, or a processing device capable of executing instructions that can be executed by the computer.
  • CPU central processing operator
  • MPU microcontroller
  • processing device capable of executing instructions that can be executed by the computer.
  • the storage unit 32 may be, for example, at least one of ROM, EEPROM, RAM, flash SSD, hard disk, USB memory, magnetic disk, optical disk, magneto-optical disk and the like.
  • the storage unit 32 includes the program 35. When the image processing unit 30 is connected to the network, the program 35 may be downloaded from the network as needed.
  • the program 35 includes an alignment unit 35a and a stress distribution calculation unit 35b. At the time of execution, the alignment unit 35a and the stress distribution calculation unit 35b are read from the storage unit 32 and executed by the processing unit 31.
  • the alignment unit 35a aligns each part of the object with each infrared image for each infrared image 12a to 12c including the object included in the moving object.
  • the infrared image 12a is divided into a plurality of rectangular frames 14a to 14e in a direction perpendicular to the direction of relative movement. ..
  • the division into frames 14a to 14e may be specified in advance in the program. Alternatively, the frame may be cut out programmatically. Each frame need only have the minimum number of pixels from which the feature amount can be extracted.
  • the pattern matching itself may be performed by a method usually used for a shape based on a numerical value of 16 gradations of shading in each pixel.
  • common frames in the plurality of infrared images 12a to 12c are specified. That is, by aligning each part of the plurality of infrared images 12a to 12c, for example, with respect to the frame 14a of one infrared image 12a, the corresponding frame can be specified in the other infrared images 12b and 12c.
  • the stress distribution calculation unit 35b calculates the temperature change of each part of the object, and obtains the stress distribution in each part of the object based on the temperature change. Specifically, the stress distribution calculation unit 35b first plots the temperature obtained from the infrared image with respect to time, and based on the amount of temperature change of each part over continuous time intervals, the time change of stress for each pixel of each part. The amount is calculated as the amount of stress change.
  • the stress distribution calculation unit 35b specifies a continuous time interval including each frame 14a to 14e common to the plurality of infrared images 12a to 12c. This selects a common frame 14a-14e from a plurality of infrared images of a particular portion of the object, eg, a dolly containing two wheels 4 in a side view taken over consecutive time intervals. Corresponds to that. In other words, it means that one frame is in the field of view of the infrared camera over continuous time intervals. As the train runs, the frame disappears from the line of sight.
  • the stress distribution 16a around each part of the object for example, the wheel 4 based on the temperature change ⁇ T of each part calculated as the difference between the common frames over the continuous time interval. (Fig. 3C) is obtained.
  • stress distributions 16b to 16e in each part of the object based on the temperature change ⁇ T of each part calculated as the difference between common frames over continuous time intervals are obtained.
  • the stress distribution the larger the stress change is, the whiter is displayed, and the smaller the stress change is, the blacker is displayed.
  • the stress distribution in the bogie or the like can be obtained, which is useful for detecting defects such as cracks.
  • the stress distribution calculation unit 35b calculates the stress change amount ⁇ from the temperature change amount ⁇ T by using, for example, the following equation (1) representing the thermoelastic effect.
  • ⁇ T ⁇ KT ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ (1)
  • K is a thermoelastic modulus
  • K ⁇ / (CP)
  • T is the absolute temperature of the surface of the train, which is a moving body.
  • ⁇ is the coefficient of linear expansion of the surface of the train
  • ⁇ is the density of the surface of the train
  • CP is the specific heat of the surface of the train under constant stress. Then, the stress distribution calculation unit 35b can obtain the stress distribution of each portion based on the amount of stress change of all the pixels.
  • the time interval between each frame is 0.01 seconds, and when the frame rate is 2500 Hz, the time interval between each frame is only 0.0004 seconds, and between several frames. Sufficient temperature change may not be obtained. Therefore, in the case of a train, a picture is taken at a timing when a large stress is momentarily applied, and a temperature change generated by a relatively large stress is taken. For example, a small step is provided on the rail, and the passage of the step is photographed, the passage of the joint of the rail is photographed, the moment when braking such as braking is applied, or the center of gravity of the bogie changes at the time of starting. You can shoot the timing.
  • the stress distribution calculation unit 35b displays the stress distributions 16a to 16e shown in FIGS. 3C, 4C, 5C, 6C, and 7C corresponding to, for example, the frames 14a to 14e in a continuous time interval. Obtainable.
  • the stress change value ⁇ of each part is calculated based on, for example, the temperature difference between the maximum temperature and the minimum temperature of each part.
  • FIG. 9 is a graph in which the graphs of FIGS. 8A to 8E are superimposed.
  • FIG. 10 is an infrared image including the bogie of the train which is the object.
  • FIG. 11 is a stress distribution image of a portion including the bogie of the train, which is the object of FIG.
  • the stress distribution calculation unit 35b can obtain the stress distribution of the entire trolley including the two driving wheels included in one infrared image of FIG. Specifically, as shown in FIG. 9, the temperature change of each frame 14a to 14e obtains a stress distribution in 0.04 seconds in which the entire trolley is included in one infrared image. In this case, as shown in FIG.
  • a stress distribution image 18 is obtained by combining stress distributions 16a to 16e corresponding to a plurality of rectangular frames 14a to 14e divided in a direction perpendicular to the direction of relative movement. Can be done. Compared with the case of the stress distributions 16a to 16e corresponding to the individual frames 14a to 14e, the overall stress distribution image 18 can observe the relationship of the overall stress distribution, which can be useful for detecting strain and the like.
  • the display unit 33 may display an infrared image taken, a graph of temperature change, the obtained stress distribution, a stress distribution image (FIG. 11), and the like.
  • FIG. 12 is a flowchart of the stress analysis method for the moving body according to the first embodiment.
  • An infrared image of the moving train 1 is taken while moving relative to the moving body, for example, the train 1 (S01).
  • each part of the object is aligned with each infrared image (S02).
  • the temperature change of each part of the object over a plurality of times is calculated, and the stress distribution in each part of the object based on the temperature change is obtained (S03). From the above, the stress distribution applied to the moving body can be obtained.
  • the stress distribution in the trolley or the like can be obtained. It is useful for design verification as analysis verification data.
  • Example 3A to 3C are a diagram showing a frame of a portion around a wheel behind a bogie of a train, a graph showing a temperature change of the specific portion, and a stress distribution based on a temperature difference in a predetermined time range.
  • 4A to 4C are a diagram showing a frame of a portion around the rear side between the front and rear wheels of a bogie of a train, a graph showing a temperature change at a specific location, and a stress distribution based on a temperature difference in a predetermined time range. is there.
  • 5A to 5C are a diagram showing a frame of a portion around the center side between the front and rear wheels of a bogie of a train, a graph showing a temperature change at the specific location, and a stress distribution based on a temperature difference in a predetermined time range. is there.
  • 6A to 6C are diagrams showing the frame of the front peripheral portion between the front and rear wheels of the bogie of the train, a graph showing the temperature change of the specific portion, and the stress distribution based on the temperature difference in a predetermined time range. is there.
  • 7A to 7C are a diagram showing a frame of a portion around a wheel in front of a bogie of a train, a graph showing a temperature change of the specific portion, and a stress distribution based on a temperature difference in a predetermined time range.
  • one infrared image 12a is divided into a plurality of rectangular frames 14a to 14e in a direction perpendicular to the direction of relative movement (FIGS. 3A, 4A, 5A, 6A, 7A).
  • This frame may be cut out manually or may be specified in advance in the program. Further, a frame having a number of pixels from which the feature amount can be extracted may be cut out by a program.
  • one infrared image 12a is divided into two frames (14a, 14e) including wheels on both sides included in one trolley, and frames (14b to 14d) in which the portion between the wheels is divided into three. It is divided into a total of 5 frames.
  • a stress distribution image 18 is obtained by combining stress distributions 16a to 16e corresponding to a plurality of rectangular frames 14a to 14e divided in a direction perpendicular to the direction of relative movement (FIG. 11).
  • the stress distribution is obtained based on the difference between the frames for which the infrared images are separated, but further, a plurality of infrared images are compared as they are without obtaining the difference. May be good. Since each infrared image shows temperature information, the presence of a heating element as well as an engine, a heater, and steam can be detected by comparing a plurality of infrared images.
  • the stress distribution of a moving body such as a running train can be measured, which is useful as an inspection device for a train or the like.

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Abstract

走行中の電車等の動体の応力分布を測定できる応力解析装置を提供する。動体の応力解析装置は、動体に対して相対移動しながら、動体の赤外線画像を撮影する赤外線カメラと、赤外線カメラで得られた複数の赤外線画像の画像処理を行う画像処理部であって、動体に含まれる対象物を含む各赤外線画像について、各赤外線画像で対象物の各部分について位置合わせを行う位置合わせ部と、対象物の各部分の温度変化を算出し、温度変化に基づく対象物の各部分における応力分布を得る、応力分布演算部と、を含む、画像処理部と、を備える。

Description

動体の応力解析装置
　本発明は、赤外線画像を用いた動体の応力解析装置に関する。
　高速道路の橋梁等の固定された構造物に発生する応力分布について、本発明者は、赤外線画像を用いて測定する技術（例えば、特許文献１参照。）をすでに提案している。
国際公開第２０１７／１４１２９４号
　しかし、電車等の動体について、応力センサ等のセンサを用いていくつかの箇所の応力を求めることは行われているものの、走行中の電車の車輪等の全体について応力分布を求めることは行われていなかった。
　そこで、本発明は、走行中の電車等の動体の応力分布を測定できる応力解析装置を提供することを目的とする。
　本発明に係る動体の応力解析装置は、動体に対して相対移動しながら、前記動体の赤外線画像を撮影する赤外線カメラと、
　前記赤外線カメラで得られた複数の赤外線画像の画像処理を行う画像処理部であって、
　　前記動体に含まれる対象物を含む各赤外線画像について、各赤外線画像で前記対象物の各部分について位置合わせを行う位置合わせ部と、
　　前記対象物の各部分の温度変化を算出し、前記温度変化に基づく前記対象物の前記各部分における応力分布を得る、応力分布演算部と、
を含む、画像処理部と、
を備える。
　本発明に係る動体の応力解析装置によれば、走行中の電車等の動体の応力分布を測定できる。
実施の形態１に係る動体の応力解析装置の構成を示す概略図である。 時間ｔ１の電車の赤外線画像である。 時間ｔ２の電車の赤外線画像である。 時間ｔ３の電車の赤外線画像である。 位置補正後の赤外線画像から電車の台車の後方の車輪周辺の部分のフレームを切り出した図である。 図３Ａのフレームにおける特定箇所の温度変化を示すグラフである。 図３Ｂの所定時間範囲における温度差に基づく応力分布である。 位置補正後の赤外線画像から電車の台車の前後の車輪間の後方側周辺の部分のフレームを切り出した図である。 図４Ａのフレームにおける特定箇所の温度変化を示すグラフである。 図４Ｂの所定時間範囲における温度差に基づく応力分布である。 位置補正後の赤外線画像から電車の台車の前後の車輪間の中央側周辺の部分のフレームを切り出した図である。 図５Ａのフレームにおける特定箇所の温度変化を示すグラフである。 図５Ｂの所定時間範囲における温度差に基づく応力分布である。 位置補正後の赤外線画像から電車の台車の前後の車輪間の前方側周辺の部分のフレームを切り出した図である。 図６Ａのフレームにおける特定箇所の温度変化を示すグラフである。 図６Ｂの所定時間範囲における温度差に基づく応力分布である。 位置補正後の赤外線画像から電車の台車の前方の車輪周辺の部分のフレームを切り出した図である。 図７Ａのフレームにおける特定箇所の温度変化を示すグラフである。 図７Ｂの所定時間範囲における温度差に基づく応力分布である。 位置補正後の電車の台車の後方の車輪周辺の部分の特定箇所の温度変化を示すグラフである。 電車の台車の前後の車輪間の後方側周辺の部分の特定箇所の温度変化を示すグラフである。 電車の台車の前後の車輪間の中央側周辺の部分の特定箇所の温度変化を示すグラフである。 電車の台車の前後の車輪間の前方側周辺の部分の特定箇所の温度変化を示すグラフである。 電車の台車の前方の車輪周辺の部分の特定箇所の温度変化を示すグラフである。 図８Ａ乃至図８Ｅのグラフを重ね合わせたグラフである。 対象物である電車の台車を含む赤外線画像である。 図１０の対象物である電車の台車を含む部分の応力分布画像である。 実施の形態１に係る動体の応力解析方法のフローチャートである。
　第１の態様に係る動体の応力解析装置は、動体に対して相対移動しながら、前記動体の赤外線画像を撮影する赤外線カメラと、
　前記赤外線カメラで得られた複数の赤外線画像の画像処理を行う画像処理部であって、
　　前記動体に含まれる対象物を含む各赤外線画像について、各赤外線画像で前記対象物の各部分について位置合わせを行う位置合わせ部と、
　　前記対象物の各部分の温度変化を算出し、前記温度変化に基づく前記対象物の前記各部分における応力分布を得る、応力分布演算部と、
を含む、画像処理部と、
を備える。
　第２の態様に係る動体の応力解析装置は、上記第１の態様において、前記位置合わせ部は、一の赤外線画像について、相対移動する方向と垂直な方向に複数の矩形状のフレームに分割し、前記フレームについて、前記複数の赤外線画像に対して、前記動体に含まれる前記対象物の前記各部分のあらかじめ設定された特徴部分に関してそれぞれパターンマッチングによって前記各部分の位置合わせを行い、前記フレームについて前記複数の赤外線画像における共通する各フレームを特定してもよい。
　第３の態様に係る動体の応力解析装置は、上記第２の態様において、前記応力分布演算部は、前記複数の赤外線画像において共通する前記各フレームが含まれる連続した時間間隔にわたって、前記各フレームの差分として算出される前記各部分の温度変化に基づく前記対象物の前記各部分における応力分布を得てもよい。
　第４の態様に係る動体の応力解析装置は、上記第３の態様において、前記応力分布演算部は、前記連続した時間間隔の中で、前記各フレームにおける前記各部分の最高温と最低温との温度差に基づいて応力分布を得てもよい。
　第５の態様に係る動体の応力解析装置は、上記第１から第４のいずれかの態様において、前記赤外線カメラは、固定されていてもよい。
　以下、実施の形態に係る動体の応力解析装置及び応力解析方法について、添付図面を参照しながら説明する。なお、図面において実質的に同一の部材については同一の符号を付している。
（実施の形態１）
＜動体の応力解析装置＞
　図１は、実施の形態１に係る動体の応力解析装置１０の構成を示す概略図である。なお、便宜上、動体１の進行方向をｘ方向とし、鉛直方向をｚ方向として示している。
　実施の形態１に係る動体の応力解析装置１０は、動体１の赤外線画像を撮影する赤外線カメラ２０と、赤外線カメラ２０で得られた複数の赤外線画像の画像処理を行う画像処理部３０と、を備える。赤外線カメラ２０は、動体１に対して相対移動しながら、動体１の赤外線画像を撮影する。画像処理部３０は、位置合わせ部３５ａと、応力分布演算部３５ｂと、を含む。位置合わせ部３５ａによって、動体１に含まれる対象物を含む各赤外線画像について、各赤外線画像で対象物の各部分について位置合わせを行う。応力分布演算部によって、対象物の各部分の温度変化を算出し、温度変化に基づく対象物の各部分における応力分布を得る。なお、動体１として、図１では車両（電車）の例を示しているが、これに限られず、車、クレーン等であってもよい。また、動体の移動方向は水平方向に限られず、垂直方向であってもよい。
　この応力解析装置によれば、走行中の電車等の動体の応力分布を測定できる。
　以下に、この動体の応力解析装置を構成する各部材について説明する。
　＜赤外線カメラ＞
　赤外線カメラ２０は、複数の画素、例えば、３２０×２５６の画素を有し、動体１に対して相対移動しながら、所定の視野６にわたって動体１の赤外線画像を撮影する。撮影は、所定のフレームレート、例えば、１００Ｈｚ～３０００Ｈｚ（１００枚／秒～３０００枚／秒）で撮影する。なお、上記赤外線カメラの特性は、一例であって、これらに限定するものではない。
　なお、赤外線カメラ２０は少なくとも１台あればよい。フレーム数を稼ぐために２台以上用いてもよいが、その場合には、各赤外線カメラで撮影された赤外線画像について位置合わせを行うことが望ましい。
　また、赤外線カメラ２０を複数台用いて、電車などの動体１における複数の異なる視野の赤外線画像を同時に撮影してもよい。
　また、赤外線カメラ２０は、動体１に対して相対移動していればよい。そこで、赤外線カメラ２０は、固定されていてもよい。あるいは、赤外線カメラ２０を電車の走行方向と同一方向に移動させてもよい。これによって、電車の同一の部分についての赤外線画像を増やすことができる。
　図２Ａは、時間ｔ１の電車１の赤外線画像１２ａである。図２Ｂは、時間ｔ２の電車１の赤外線画像１２ｂである。図２Ｃは、時間ｔ３の電車１の赤外線画像１２ｃである。
　図２Ａ乃至図２Ｃに示すように、赤外線カメラ２０の視野６に対応する赤外線画像１２ａ～１２ｃは、時間ｔ１、時間ｔ２、時間ｔ３と進むにつれて電車１の走行に応じて変化していくことがわかる。具体的には、時間ｔ１の図２Ａでは２つの動輪を含む台車全体が赤外線画像１２ａに撮影されている。次の時間ｔ２の図２Ｂでは、前方の動輪が赤外線画像１２ｂから外れ、後方の動輪が赤外線画像１２ｂの中央に撮影されている。さらに次の時間ｔ３の図２Ｃでは、後方の動輪が赤外線画像１２ｃの前側の端部に撮影されている。赤外線カメラ２０は、動体１との距離を離して設置してもよい。これによって動体１の多くの部分を視野６に含められる。あるいは、赤外線カメラ２０は、動体１に近く設置してもよい。これによって分解能を挙げることができる。
　これらの赤外線画像では、温度の高低を、例えば１６階調の濃淡で表しており、白色に近いほど高温であることを示し、黒色に近いほど低温であることを示している。なお、赤外線画像では可視画像とは異なり、形状の差異のみでは判別しにくく、温度差が大きいほど濃淡として識別可能となる。
　＜画像処理部（コンピュータ装置）＞
　画像処理部３０によって、複数の赤外線画像の画像処理を行う。画像処理部３０は、例えば、コンピュータ装置である。このコンピュータ装置としては、汎用的なコンピュータ装置を用いることができ、例えば、図１に示すように、処理部３１、記憶部３２、表示部３３を含む。なお、さらに、入力装置、記憶装置、インタフェース等を含んでもよい。
　　＜処理部＞
　処理部３１は、例えば、中央処理演算子（ＣＰＵ、ＭＰＵ等）、マイクロコンピュータ、又は、コンピュータで実行可能な命令を実行できる処理装置であればよい。
　　＜記憶部＞
　記憶部３２は、例えば、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＲＡＭ、フラッシュＳＳＤ、ハードディスク、ＵＳＢメモリ、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク等の少なくとも一つであってもよい。
　記憶部３２には、プログラム３５を含む。なお、画像処理部３０がネットワークに接続されている場合には、必要に応じてプログラム３５をネットワークからダウンロードしてもよい。
　　＜プログラム＞
　プログラム３５には、位置合わせ部３５ａ及び応力分布演算部３５ｂを含んでいる。位置合わせ部３５ａ及び応力分布演算部３５ｂは、実行時には、記憶部３２から読み出されて処理部３１にて実行される。
　　＜位置合わせ部＞
　位置合わせ部３５ａによって、動体に含まれる対象物を含む各赤外線画像１２ａ～１２ｃについて、各赤外線画像で対象物の各部分について位置合わせを行う。具体的には、図３Ａ、図４Ａ、図５Ａ、図６Ａ、図７Ａに示すように、赤外線画像１２ａについて、相対移動する方向と垂直な方向に複数の矩形状のフレーム１４ａ～１４ｅに分割する。フレーム１４ａ～１４ｅへの分割は、あらかじめプログラム中に規定しておいてもよい。あるいは、フレームをプログラムによって切り出してもよい。各フレームは、特徴量が抽出できる最小限の画素数を有していればよい。
　また、フレーム１４ａ～１４ｅについて、複数の赤外線画像１２ａ～１２ｃに対して、動体、つまり電車に含まれる対象物の各部分、例えば図１の台車２、車輪４等のあらかじめ設定された特徴部分に関してそれぞれパターンマッチングによって各部分（台車２、車輪４等）の位置合わせ（位置補正）を行う。例えば、回転する車輪４等が比較的に高温となるので、車輪４と台車２との境界を含む形状が特徴部分として検出可能である。なお、回転する車輪自体の輪郭は、回転数等を含めた位置合わせが必要になるので、厳密な位置合わせは必ずしも必要ない。なお、パターンマッチング自体は、各画素における１６階調の濃淡の数値に基づく形状について通常用いられる方法で行ってもよい。
　また、上記フレームについて、複数の赤外線画像１２ａ～１２ｃにおける共通する各フレームを特定する。つまり、複数の赤外線画像１２ａ～１２ｃについて各部分の位置合わせを行うことで、例えば、一の赤外線画像１２ａのフレーム１４ａに関して、他の赤外線画像１２ｂ、１２ｃにおいて対応するフレームを特定できる。
　　＜応力分布演算部＞
　応力分布演算部３５ｂは、対象物の各部分の温度変化を算出し、温度変化に基づく対象物の各部分における応力分布を求める。具体的には、応力分布演算部３５ｂは、まず赤外線画像から得られる温度を時間についてプロットし、連続する時間間隔にわたる各部分の温度変化量に基づいて、各部分の画素ごとに応力の時間変化量を応力変化量として算出する。
　また、応力分布演算部３５ｂは、複数の赤外線画像１２ａ～１２ｃにおいて共通する各フレーム１４ａ～１４ｅが含まれる連続した時間間隔を特定する。これは、対象物の特定の部分、例えば、側面視で２つの車輪４を含む１つの台車が連続した時間間隔にわたって撮影されている複数の赤外線画像から共通する１つのフレーム１４ａ～１４ｅを選択することに対応する。換言すれば、１つのフレームが連続した時間間隔にわたって赤外線カメラの視野に入っていることを意味する。電車の走行につれて上記フレームは視野から外れてみえなくなる。
　また、例えば、１つのフレーム１４ａについて、この連続した時間間隔にわたる共通する各フレームの差分として算出される各部分の温度変化ΔＴに基づく対象物の各部分、例えば、車輪４の周辺における応力分布１６ａ（図３Ｃ）を得る。同様に、１つのフレーム１４ｂ～１４ｅについて、連続した時間間隔にわたる共通する各フレームの差分として算出される各部分の温度変化ΔＴに基づく対象物の各部分における応力分布１６ｂ～１６ｅ（図４Ｃ、図５Ｃ、図６Ｃ、図７Ｃ）を得る。応力分布においては、応力変化が大きいほど白く表示され、応力変化が小さいほど黒く表示されている。
　これによって、動体が電車等の場合には、台車等における応力分布が得られるので、ひび等の欠陥を検出するために役立つ。
　なお、応力分布演算部３５ｂは、例えば、熱弾性効果を表す次式（１）を用いて、温度変化量ΔＴから応力変化量Δδを算出する。
ΔＴ＝－ＫＴΔδ・・・（１）
Ｋは、熱弾性係数で、Ｋ＝α／（ＣＰ）であり、Ｔは、動体である電車の表面の絶対温度である。αは、電車の表面の線膨張係数であり、ρは電車の表面の密度であり、ＣＰは、応力一定のもとでの電車の表面の比熱である。
　そして、応力分布演算部３５ｂは、全画素の応力変化量に基づいて各部分の応力分布を求めることができる。
　なお、フレームレートが１００Ｈｚの場合に各フレーム間の時間間隔は、０．０１秒であり、フレームレートが２５００Ｈｚの場合に各フレーム間の時間間隔は、０．０００４秒しかなく、数フレーム間では十分な温度変化が得られない場合がある。そこで、電車の場合には、瞬間的に大きな応力が印加されるタイミングに撮影を行って、比較的大きな応力によって発生する温度変化を撮影する。例えば、レール上に小さな段差を設けて、その段差の通過を撮影したり、レールの継ぎ目の通過を撮影したり、ブレーキ等の制動をかけた瞬間、あるいは、発進時の台車の重心が変化するタイミングを撮影したりすればよい。
　さらに、応力分布演算部３５ｂは、連続した時間間隔の中で、例えば、各フレーム１４ａ～１４ｅに対応する、図３Ｃ、図４Ｃ、図５Ｃ、図６Ｃ、図７Ｃに示す応力分布１６ａ～１６ｅを得ることができる。各部分の応力変化値Δδは、例えば、各部分の最高温と最低温との温度差に基づいて算出される。
　図９は、図８Ａ乃至図８Ｅのグラフを重ね合わせたグラフである。図１０は、対象物である電車の台車を含む赤外線画像である。図１１は、図１０の対象物である電車の台車を含む部分の応力分布画像である。
　応力分布演算部３５ｂによって、図１０の一つの赤外線画像に含まれる、２つの動輪を含む台車全体の応力分布を得ることができる。具体的には、図９に示すように、各フレーム１４ａ～１４ｅの温度変化が、台車全体が一つの赤外線画像内に含まれる０．０４秒間における応力分布を得る。この場合には、図１１に示すように、相対移動する方向と垂直な方向に分割した複数の矩形状のフレーム１４ａ～１４ｅに対応する応力分布１６ａ～１６ｅを組み合わせた応力分布画像１８を得ることができる。個々のフレーム１４ａ～１４ｅに対応する応力分布１６ａ～１６ｅの場合と比べて、全体の応力分布画像１８によって、より全体的な応力分布の関連を観測でき、歪み等の検出に役立てることができる。
　　＜表示部＞
　表示部３３によって、撮影した赤外線画像、温度変化のグラフ、得られた応力分布、及び応力分布画像（図１１）等を表示してもよい。
＜応力解析方法＞
　図１２は、実施の形態１に係る動体の応力解析方法のフローチャートである。
（１）動体、例えば電車１に対して相対移動しながら、動体である電車１の赤外線画像を撮影する（Ｓ０１）。
（２）動体に含まれる対象物を含む各赤外線画像について、各赤外線画像で対象物の各部分について位置合わせを行う（Ｓ０２）。
（３）対象物の各部分の複数の時間にわたる温度変化を算出し、温度変化に基づく対象物の各部分における応力分布を得る（Ｓ０３）。
　以上によって、動体に加わる応力分布を得ることができる。これによって、動体が電車等の場合には、台車等における応力分布が得られるので、き裂等の欠陥を検出、応力分布を定期的に取得し比較することによる異常検出、もしくはシミュレーションなどの動解析の検証データとしての設計検証をするために役立つ。
（実施例）
　図３Ａ乃至図３Ｃは、電車の台車の後方の車輪周辺の部分のフレームを示す図、その特定箇所の温度変化を示すグラフ、及び、所定時間範囲における温度差に基づく応力分布である。図４Ａ乃至図４Ｃは、電車の台車の前後の車輪間の後方側周辺の部分のフレームを示す図、その特定箇所の温度変化を示すグラフ、及び、所定時間範囲における温度差に基づく応力分布である。図５Ａ乃至図５Ｃは、電車の台車の前後の車輪間の中央側周辺の部分のフレームを示す図、その特定箇所の温度変化を示すグラフ、及び、所定時間範囲における温度差に基づく応力分布である。図６Ａ乃至図６Ｃは、電車の台車の前後の車輪間の前方側周辺の部分のフレームを示す図、その特定箇所の温度変化を示すグラフ、及び、所定時間範囲における温度差に基づく応力分布である。図７Ａ乃至図７Ｃは、電車の台車の前方の車輪周辺の部分のフレームを示す図、その特定箇所の温度変化を示すグラフ、及び、所定時間範囲における温度差に基づく応力分布である。
（ａ）まず、一の赤外線画像１２ａについて、相対移動する方向と垂直な方向に複数の矩形状のフレーム１４ａ～１４ｅに分割する（図３Ａ、図４Ａ、図５Ａ、図６Ａ、図７Ａ）。このフレームの切り出しは、手動で行ってもよく、あるいは、プログラム中にあらかじめ規定しておいてもよい。さらに、特徴量が抽出できる画素数のフレームをプログラムによって切り出してもよい。この実施例では、１つの赤外線画像１２ａを、１つの台車に含まれる両側の車輪を含む２つのフレーム（１４ａ、１４ｅ）と、車輪間の部分を３つに分けたフレーム（１４ｂ～１４ｄ）との合計５つのフレームに分割している。
（ｂ）次いで、各フレーム１４ａ～１４ｅについて、複数の赤外線画像１２ａ～１２ｃに対して、電車の各部分、例えば、台車２、車輪４等の特徴部分に関してそれぞれパターンマッチングによって各部分の位置合わせを行う。これによって、一の赤外線画像１２ａのフレーム１４ａについて、他の赤外線画像１２ｂ、１２ｃで対応する時間間隔にわたって共通のフレームを特定する。同様に、各フレーム１４ｂ～１４ｅと時間間隔にわたって共通のフレームを特定する。
（ｃ）次に、複数の赤外線画像１２ａ～１２ｃにおいて共通するフレーム１４ａが含まれる連続した時間間隔を特定する。これは、１つのフレーム１４ａが赤外線カメラの視野に入っている時間間隔に対応する。同様に、複数の赤外線画像１２ａ～１２ｃにおいて共通するそれぞれのフレーム１４ｂ～１４ｅが含まれる連続した時間間隔を特定する。
（ｄ）また、１つのフレーム１４ａについて、この連続した時間間隔にわたる共通する各フレームの差分として算出される各部分の温度変化ΔＴ（図３Ｂ、図８Ａ）に基づく各部分における応力分布１６ａを得る（図３Ｃ）。同様に、１つのフレーム１４ｂ～１４ｅについて、連続した時間間隔にわたる共通する各フレームの差分として算出される各部分の温度変化ΔＴ（図４Ｂ，図５Ｂ，図６Ｂ、図７Ｂ、図８Ｂ～図８Ｅ）に基づく対象物の各部分における応力分布１６ｂ～１６ｅを得る（図４Ｃ、図５Ｃ、図６Ｃ、図７Ｃ）。
（ｅ）さらに、相対移動する方向と垂直な方向に分割した複数の矩形状のフレーム１４ａ～１４ｅに対応する応力分布１６ａ～１６ｅを組み合わせた応力分布画像１８を得る（図１１）。
　なお、この応力解析装置では、赤外線画像を区切ったフレームについて、各フレーム間の差分に基づいて応力分布を得ているが、さらに、差分を求めることなく、複数の赤外線画像について、そのまま比較してもよい。各赤外線画像は、温度情報を示しているので、複数の赤外線画像を比較することで、エンジン、ヒータ、蒸気等の他、発熱体の存在を検出できる。
　なお、本開示においては、前述した様々な実施の形態及び／又は実施例のうちの任意の実施の形態及び／又は実施例を適宜組み合わせることを含むものであり、それぞれの実施の形態及び／又は実施例が有する効果を奏することができる。
　本発明に係る応力解析装置によれば、走行中の電車等の動体の応力分布を測定できるので、電車等の検査装置として有用である。
１　電車
２　台車
４　車輪
６　視野
１０　応力解析装置
１２ａ、１２ｂ、１２ｃ　赤外線画像
１４ａ、１４ｂ、１４ｃ、１４ｄ、１４ｅ　フレーム
１６ａ、１６ｂ、１６ｃ、１６ｄ、１６ｅ　応力分布
１８　応力分布画像
２０　赤外線カメラ
３０　画像処理部（コンピュータ装置）
３１　処理部
３２　記憶部
３３　表示部
３５　プログラム
３５ａ　位置合わせ部
３５ｂ　応力分布演算部

Claims (6)

  1. 　動体に対して相対移動しながら、前記動体の赤外線画像を撮影する赤外線カメラと、
    　前記赤外線カメラで得られた複数の赤外線画像の画像処理を行う画像処理部であって、
    　　前記動体に含まれる対象物を含む各赤外線画像について、各赤外線画像で前記対象物の各部分について位置合わせを行う位置合わせ部と、
    　　前記対象物の各部分の温度変化を算出し、前記温度変化に基づく前記対象物の前記各部分における応力分布を得る、応力分布演算部と、
    を含む、画像処理部と、
    を備える、動体の応力解析装置。
  2. 　前記位置合わせ部は、一の赤外線画像について、相対移動する方向と垂直な方向に複数の矩形状のフレームに分割し、前記フレームについて、前記複数の赤外線画像に対して、前記動体に含まれる前記対象物の前記各部分のあらかじめ設定された特徴部分に関してそれぞれパターンマッチングによって前記各部分の位置合わせを行い、前記フレームについて前記複数の赤外線画像における共通する各フレームを特定する、請求項１に記載の動体の応力解析装置。
  3. 　前記応力分布演算部は、前記複数の赤外線画像において共通する前記各フレームが含まれる連続した時間間隔にわたって、前記各フレームの差分として算出される前記各部分の温度変化に基づく前記対象物の前記各部分における応力分布を得る、請求項２に記載の動体の応力解析装置。
  4. 　前記応力分布演算部は、前記連続した時間間隔の中で、前記各フレームにおける前記各部分の最高温と最低温との温度差に基づいて応力分布を得る、請求項３に記載の動体の応力解析装置。
  5. 　前記応力分布演算部は、相対移動する方向と垂直な方向に分割した複数の矩形状のフレームに対応する応力分布を組み合わせた応力分布画像を得る、請求項３又は４に記載の応力解析装置。
  6. 　前記赤外線カメラは、固定されている、請求項１から５のいずれか一項に記載の動体の応力解析装置。
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Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP7113359B2 (ja) 2019-05-30 2022-08-05 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 動体の応力解析装置

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20050143938A1 (en) * 2002-06-07 2005-06-30 Eads Deutschland Gmbh Method and device for determining the aerodynamic wall shear stresses on the surface of a body around wich air flows
JP5453951B2 (ja) * 2009-06-19 2014-03-26 株式会社ジェイテクト 回転装置の応力測定方法
WO2017141294A1 (ja) 2016-02-15 2017-08-24 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 応力分布測定方法及び応力分布測定システム

Family Cites Families (18)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS61186828A (ja) * 1985-02-14 1986-08-20 Jeol Ltd 応力分布画像を得る方法
JPH0813359B2 (ja) * 1990-03-13 1996-02-14 株式会社クボタ 窒素分含有排水の処理装置
JP4722760B2 (ja) * 2006-04-24 2011-07-13 三菱電機株式会社 車両追尾装置
US8335606B2 (en) * 2008-10-22 2012-12-18 International Electronic Machines Corporation Thermal imaging-based vehicle analysis
CN101442609A (zh) * 2008-11-07 2009-05-27 南京大学 一种窗口分割和重组的跟踪方法
JP5617546B2 (ja) 2010-11-10 2014-11-05 株式会社ジェイテクト 応力測定方法
CN102103748B (zh) * 2010-12-14 2014-02-05 西北工业大学 一种复杂背景下红外弱小目标检测和跟踪方法
CN102184554B (zh) * 2011-05-28 2012-12-26 西安电子科技大学 基于激活区域背景感知的红外目标跟踪方法
US20120026323A1 (en) * 2011-06-24 2012-02-02 General Electric Company System and method for monitoring stress on a wind turbine blade
CN104041005B (zh) * 2011-09-30 2015-12-23 富士胶片株式会社 追踪框初始位置设定设备及其操作控制方法
KR101426864B1 (ko) * 2013-01-17 2014-08-07 국방과학연구소 근거리 열상 표적추적을 위한 영역기반 경계향상 방법
JP6248706B2 (ja) * 2014-03-03 2017-12-20 株式会社ジェイテクト 応力分布計測装置及び応力分布計測方法
JP6409349B2 (ja) 2014-06-06 2018-10-24 株式会社ジェイテクト 応力計測システム及び応力計測方法
JP6443095B2 (ja) * 2015-02-04 2018-12-26 株式会社ジェイテクト 赤外線応力測定方法および赤外線応力測定装置
JP6796813B2 (ja) * 2017-02-10 2020-12-09 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 応力測定システムおよび応力測定方法
EP3460431B1 (en) 2017-04-26 2021-09-01 Panasonic Intellectual Property Management Co., Ltd. Stress measurement device, stress measurement system, and stress measurement method
JP7113359B2 (ja) 2019-05-30 2022-08-05 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 動体の応力解析装置
JP7170215B2 (ja) * 2019-07-03 2022-11-14 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 応力分布画像処理装置

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20050143938A1 (en) * 2002-06-07 2005-06-30 Eads Deutschland Gmbh Method and device for determining the aerodynamic wall shear stresses on the surface of a body around wich air flows
JP5453951B2 (ja) * 2009-06-19 2014-03-26 株式会社ジェイテクト 回転装置の応力測定方法
WO2017141294A1 (ja) 2016-02-15 2017-08-24 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 応力分布測定方法及び応力分布測定システム

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