WO2021038811A1 - 不純物検出装置、不純物検出方法、及びコンピュータプログラム - Google Patents

不純物検出装置、不純物検出方法、及びコンピュータプログラム Download PDF

Info

Publication number
WO2021038811A1
WO2021038811A1 PCT/JP2019/034007 JP2019034007W WO2021038811A1 WO 2021038811 A1 WO2021038811 A1 WO 2021038811A1 JP 2019034007 W JP2019034007 W JP 2019034007W WO 2021038811 A1 WO2021038811 A1 WO 2021038811A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
temperature
fluid
impurities
mixed
temperature distribution
Prior art date
Application number
PCT/JP2019/034007
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
竜治 淺賀
Original Assignee
株式会社マクニカ
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 株式会社マクニカ filed Critical 株式会社マクニカ
Priority to PCT/JP2019/034007 priority Critical patent/WO2021038811A1/ja
Priority to JP2021541911A priority patent/JP7224478B2/ja
Publication of WO2021038811A1 publication Critical patent/WO2021038811A1/ja

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N25/00—Investigating or analyzing materials by the use of thermal means
    • G01N25/72—Investigating presence of flaws

Definitions

  • the present invention relates to an impurity detection device for detecting impurities mixed in a fluid, an impurity detection method, and a computer program.
  • Patent Document 1 describes an apparatus that uses an industrial robot to remove impurities such as metal oxides mixed in a molten metal of a high-temperature metal material in a melting step of casting and manufacturing.
  • Patent Document 1 uses an industrial robot to automate the work of removing impurities mixed in a fluid (molten metal) from a container (melting furnace), but the fluid in the container It is still necessary for the operator to confirm whether or not impurities are mixed.
  • an object of the present invention is to provide an impurity detection device, an impurity detection method, and a computer program capable of detecting impurities mixed in a fluid.
  • the impurity detection device is an impurity detection device that detects impurities mixed in a fluid, and is photographed by an actual temperature acquisition unit that acquires the actual temperature of the fluid measured by a temperature sensor and an infrared imaging device. An impurity exceeding a predetermined amount based on the temperature difference between the temperature distribution acquisition unit that acquires the temperature distribution image affected by the emissivity of the surface of the fluid object and the temperature and the actual temperature of the fluid object in the temperature distribution image. It is characterized by having a determination unit for determining whether or not is mixed in the fluid.
  • the temperature distribution acquisition unit acquires a temperature distribution image captured by an infrared imaging device in which the emissivity of the fluid object is set as the emissivity of the object to be imaged, and the determination unit determines the temperature.
  • the temperature difference between the average temperature, the minimum temperature, or the maximum temperature of the fluid in the predetermined region of the distribution image and the actual temperature is equal to or greater than the threshold value, it is determined that impurities exceeding the predetermined amount are mixed in the fluid. Is preferable.
  • the determination unit determines that the temperature difference between the average temperature and the actual temperature of the fluid in the predetermined region of the temperature distribution image is equal to or greater than the first threshold value and is in the predetermined region of the temperature distribution image.
  • the temperature difference between the maximum temperature of the fluid and the actual temperature is greater than or equal to the second threshold larger than the first threshold, it is preferable to determine that the fluid contains impurities exceeding a predetermined amount.
  • the above-mentioned impurity detection device outputs a signal instructing the removal of impurities mixed in the fluid when the determination unit determines that impurities exceeding a predetermined amount are mixed in the fluid. It is preferable to have more portions.
  • the actual temperature acquisition section recalculates the actual temperature of the fluid measured by the temperature sensor.
  • the temperature distribution acquisition unit reacquires the temperature distribution image affected by the emissivity of the surface of the fluid object taken by the infrared image pickup device, and the determination unit acquires the temperature and actual temperature of the fluid object in the temperature distribution image. It is preferable to redetermine whether or not impurities exceeding a predetermined amount are mixed in the fluid based on the temperature difference from the temperature.
  • the impurity detection method is an impurity detection method used in an impurity detection device that detects impurities mixed in a fluid, and obtains the actual temperature of the fluid measured by a temperature sensor and uses an infrared image pickup device.
  • a temperature distribution image affected by the emissivity of the surface of the photographed fluid is acquired, and based on the temperature difference between the temperature of the fluid and the actual temperature in the temperature distribution image, impurities exceeding a predetermined amount are added to the fluid. It is characterized in that it is determined whether or not it is mixed.
  • the computer program acquires the actual temperature of a fluid object measured by a temperature sensor in an impurity detection device that detects impurities mixed in the fluid object, and emits light on the surface of the fluid object photographed by an infrared imaging device. Acquire a temperature distribution image affected by the emissivity, and determine whether or not impurities exceeding a predetermined amount are mixed in the fluid based on the temperature difference between the temperature of the fluid and the actual temperature in the temperature distribution image. , It is characterized by having the processor execute the thing.
  • an impurity detection device an impurity detection method, and a computer program capable of detecting impurities mixed in a fluid are provided.
  • FIG. 1 is a schematic diagram for explaining an outline example of the impurity removal system 1.
  • the impurity removal system 1 includes a container 2, a temperature sensor 3, an infrared imaging device 4, an impurity detection device 5, and an impurity removal robot 6.
  • the container body 2 holds the fluid material for heating, cooling, processing, etc., the fluid material generated in a specific manufacturing process.
  • the container body 2 shown in FIG. 1 is a melting furnace that holds a molten metal of a high-temperature metal material in a casting process.
  • the container body 2 has an opening 21 at the upper portion, and the surface of the fluid material held in the container body 2 can be observed from the opening 21.
  • the container body 2 when the manufacturing process is a melting process, the container body 2 may be a melting furnace, and the fluid may be a glass melt or the like.
  • the container body 2 When the manufacturing process is a water treatment process, the container body 2 may be a pressurized flotation tank, and the fluid may be sewage or the like.
  • the container body 2 When the manufacturing process is a food manufacturing process, the container body 2 may be a heating container, and the fluid may be soup, curry, or the like.
  • the container 2 When the manufacturing process is a beverage manufacturing process, the container 2 may be a boiling pot and the fluid may be beer or the like.
  • the temperature sensor 3 measures the temperature of the fluid material held in the container 2 at predetermined intervals (for example, 1 second), and the measured temperature data is wirelessly or wired via a communication circuit built in the temperature sensor 3. It is output to the impurity detection device 5 by communication. Since the fluid has a substantially constant temperature in the container 2, the temperature sensor 3 may measure the temperature of any place of the fluid in the container 2. The temperature sensor 3 may be any as long as it can measure the actual temperature that is not affected by the emissivity of the surface of the fluid.
  • the temperature sensor 3 shown in FIG. 1 is a two-color radiation thermometer capable of measuring the temperature of the molten metal observed from the opening 21 of the container body 2 from a distance without coming into contact with the molten metal. ..
  • the two-color radiation thermometer measures the temperature of the fluid based on the intensity ratio of thermal radiation at two different measurement wavelengths radiated from the surface of the fluid, so it is not affected by the emissivity of the surface of the fluid. , The actual temperature of the fluid can be measured regardless of the presence or absence of the impurity 22.
  • the temperature sensor 3 is installed at a predetermined position above the container body 2 where the temperature of the molten metal can be measured from the opening 21 of the container body 2.
  • a semiconductor temperature sensor such as a thermocouple or a thermistor that contacts the fluid and measures the temperature of the fluid may be used as the temperature sensor 3.
  • the infrared imaging device 4 captures a temperature distribution image 41 on the surface of a fluid object held in the container 2 at predetermined intervals (for example, 1 second), and the captured temperature distribution image 41 is built in the infrared imaging device 4. It is output to the impurity detection device 5 by wireless or wired communication via a communication circuit.
  • the infrared image pickup apparatus 4 shown in FIG. 1 measures the temperature distribution on the surface of the fluid object based on the spectrum of infrared rays radiated from the surface of the fluid object, and represents the measured temperature distribution as a color distribution.
  • This is an infrared thermography camera that outputs a distribution image 41.
  • Infrared thermography cameras are affected by the emissivity of the surface of fluids, unlike the two-color radiation thermometers described above. Therefore, in the temperature distribution image 41 captured by the infrared image pickup apparatus 4, the color distribution representing the temperature distribution changes depending on the presence or absence of impurities 22.
  • the infrared imaging device 4 is installed at a predetermined position above the container body 2 so that the opening 21 of the container body 2 is included in the photographing range of the temperature distribution image 41.
  • the impurity detection device 5 has an impurity exceeding a predetermined amount based on the temperature difference between the temperature of the fluid object in the temperature distribution image 41 taken by the infrared imaging device 4 and the actual temperature of the fluid object measured by the temperature sensor 3. It is determined whether or not 22 is mixed in the fluid.
  • This predetermined amount is, for example, the maximum permissible amount of impurities 22 such that the impurities 22 mixed in the fluid do not affect the quality of the product. A specific method for detecting impurities will be described later with reference to FIG.
  • the robot of the impurity removing robot 6 sends a signal for instructing the removal of the impurities 22 mixed in the fluid. Output to the control device 61.
  • the impurity detection device 5 is, for example, a server device, a tablet terminal, a tablet PC (Personal Computer), a multifunctional mobile phone (so-called “smartphone”), a mobile information terminal (Personal Digital Assistant, PDA), a notebook PC, or the like.
  • a server device for example, a server device, a tablet terminal, a tablet PC (Personal Computer), a multifunctional mobile phone (so-called “smartphone”), a mobile information terminal (Personal Digital Assistant, PDA), a notebook PC, or the like.
  • the impurity removing robot 6 is an industrial robot that removes impurities 22 mixed in the fluid in the container 2 in response to a signal output from the impurity detecting device 5 for instructing the removal of impurities.
  • the impurity removing robot 6 is rotatably installed around the container body 2 about a vertical axis.
  • the impurity removing robot 6 includes a plurality of arms connected to each other by joints, and may perform an operation of inserting the impurity acquisition member 62 into the container body 2 in order to acquire impurities 22 mixed in the fluid. ..
  • the impurity acquisition member 62 is moved to the outside of the container body 2 to remove the acquired impurities 22 from the container body 2.
  • the impurity removing robot 6 can use the impurity acquisition member 62 when the impurities 22 exceeding a predetermined amount are mixed in the fluid.
  • 22 is configured to be able to be removed from the container body 2.
  • a coagulant or the like for coagulating the impurities 22 may be put in the container body 2.
  • the robot control device 61 has at least a reception circuit for receiving a signal of an impurity removal instruction from the impurity detection device 5 and a control circuit for controlling the impurity removal robot 6 according to the received signal.
  • the robot control device 61 may be installed outside the impurity removing robot 6.
  • FIG. 2A and 2 (b) are schematic views for explaining an example of an impurity detection method.
  • FIG. 2A shows an example of a temperature distribution image 41 taken when impurities 22 not exceeding a predetermined amount are mixed in the fluid
  • FIG. 2B shows an example of the impurities 22 exceeding a predetermined amount.
  • An example of the temperature distribution image 41 taken when it is mixed with a fluid is shown.
  • the temperature distribution image 41 captured by the infrared image pickup apparatus 4 is affected by the emissivity of the imaged object.
  • the emissivity of the metal oxide or the like, which is an impurity 22 is higher than the emissivity of the molten metal, which is a fluid.
  • the temperature distribution image 41 is photographed so that the temperature is relatively higher in the region where the impurities 22 are mixed in a large amount.
  • the emissivity of the object to be photographed can be set in advance, and the temperature distribution image 41 has the set emissivity of the object to be photographed.
  • the region where the impurities 22 are not mixed is the actual measured by the temperature sensor 3. It is displayed at the same temperature as the temperature.
  • the region where the impurities 22 are mixed is displayed at a temperature higher than the actual temperature measured by the temperature sensor 3.
  • the impurity detection device 5 has an impurity 22 that exceeds a predetermined amount based on the temperature difference between the temperature of the fluid in the temperature distribution image 41 taken by the infrared imaging device 4 and the actual temperature measured by the temperature sensor 3. Can be determined whether or not is mixed in the fluid. Specifically, in the impurity detection device 5, when the temperature difference between the average temperature of the fluid in the predetermined region of the temperature distribution image 41 and the actual temperature of the fluid is equal to or greater than the threshold value, the impurities 22 exceeding the predetermined amount are contained. It can be determined that it is mixed in the fluid.
  • This predetermined region is set as, for example, a region on the temperature distribution image 41 corresponding to the opening 21 of the container body 2.
  • this threshold value is the average temperature and the actual temperature of the fluid object in a predetermined region of the temperature distribution image 41 taken when a predetermined amount of impurities 22 are mixed in the fluid object, for example, based on actual measurement. It is set as a temperature difference.
  • the temperature distribution image 41 shown in FIG. 2A shows an example in which impurities 22 not exceeding a predetermined amount are mixed in the fluid, and the average temperature (1600K) and the actual temperature (1500K) of the predetermined region are shown. The temperature difference from and is 100K.
  • the temperature distribution image 41 shown in FIG. 2B shows an example in which impurities 22 exceeding a predetermined amount are mixed in the fluid, and the average temperature (1700 K) and the actual temperature (1500 K) in the predetermined region are shown. ) Is 200K.
  • the impurity detection device 5 determines that impurities 22 that do not exceed a predetermined amount are mixed in the fluid, the impurity detection device 5 does not output a signal for instructing the removal of impurities to the robot control device 61.
  • the impurities 22 when impurities 22 exceeding a predetermined amount are mixed in the fluid as shown in FIG. 2B, the impurities 22 have a great influence on the quality of the product. Therefore, when the impurity detection device 5 determines that impurities 22 exceeding a predetermined amount are mixed in the fluid, the impurity detection device 5 outputs a signal for instructing the removal of impurities to the robot control device 61.
  • FIG. 3 is a diagram showing an example of a schematic configuration of the impurity detection device 5.
  • the impurity detection device 5 has a communication unit 51, a storage unit 52, and a processing unit 53.
  • the communication unit 51 provides a communication interface circuit for wireless communication with the temperature sensor 3, the infrared imaging device 4, and the robot control device 61 via an access point (not shown) such as a wireless LAN (Local Area Network). Have.
  • a wireless communication system for example, a wireless communication system compliant with the IEEE (The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc.) 802.11 standard is used.
  • the communication unit 51 communicates with the base station via a channel assigned by the base station (not shown) or the like by an LTE (Long Term Evolution) method or a fifth generation (5G) mobile communication system or the like.
  • a communication line may be established to communicate with the base station.
  • the communication unit 51 may be provided with a communication interface circuit of a wired LAN.
  • the storage unit 52 includes, for example, a semiconductor memory such as a ROM (Read Only Memory) or a RAM (Random Access Memory).
  • the storage unit 52 stores an operating system program, a driver program, an application program, data, and the like used for processing in the processing unit 53.
  • the storage unit 52 stores a communication device driver program that controls the communication unit 51 as a driver program.
  • the storage unit 52 stores as an application program a computer program for causing the processing unit 53 to execute the impurity detection process described later.
  • the storage unit 52 stores the actual temperature data 31 received from the temperature sensor 3 via the communication unit 51 as data.
  • the storage unit 52 stores the temperature distribution image 41 received from the infrared imaging device 4 via the communication unit 51.
  • the storage unit 52 may temporarily store data and the like related to various other processes.
  • the processing unit 53 includes one or more processors and their peripheral circuits.
  • the processing unit 53 comprehensively controls the overall operation of the impurity detection device 5, and is, for example, a CPU (Central Processing Unit).
  • the processing unit 53 executes various processes in the impurity detection device 5 based on the operating system program, the driver program, the application program, and the like stored in the storage unit 52. Further, the processing unit 53 controls the operation of the communication unit 51 and the like based on the computer program and the like stored in the storage unit 52.
  • the processing unit 53 can execute a plurality of computer programs in parallel.
  • the processing unit 53 includes an actual temperature acquisition unit 531, a temperature distribution acquisition unit 532, a determination unit 533, and an output unit 534.
  • Each of these units included in the processing unit 53 is a functional module realized by a computer program executed by the processor included in the processing unit 53.
  • each of these parts included in the processing unit 53 may be mounted on the impurity detection device 5 as firmware.
  • FIGS. 4 and 5 are flowcharts showing an example of the impurity detection process executed by the actual temperature acquisition unit 531, the temperature distribution acquisition unit 532, the determination unit 533, and the output unit 534 of the processing unit 53.
  • the flowcharts shown in FIGS. 4 and 5 are executed every predetermined cycle (for example, 1 second) by each unit included in the processing unit 53.
  • the actual temperature acquisition unit 531 acquires the actual temperature data 31 from the storage unit 52 (step S101).
  • the actual temperature data 31 is data on the actual temperature of the fluid in the container 2 measured by the temperature sensor 3 at a predetermined timing.
  • the predetermined timing may be, for example, the timing at which a certain time has elapsed from the inflow of the fluid into the container body 2, or the timing at which the coagulant is put into the container body 2, and the operator may use the timing. It may be the timing according to the shooting operation by.
  • the temperature sensor 3 transmits the data of the actual temperature measured at predetermined intervals to the impurity detection device 5.
  • the actual temperature data transmitted from the temperature sensor 3 is received by the processing unit 53 via the communication unit 51, and is stored in the storage unit 52 as the actual temperature data 31.
  • the temperature distribution acquisition unit 532 acquires the temperature distribution image 41 from the storage unit 52 (step S102). Similar to the actual temperature data 31, the temperature distribution image 41 is image data representing the temperature distribution on the surface of the fluid object in the container 2 as a color distribution, which is taken by the infrared imaging device 4 at a predetermined timing.
  • the temperature distribution image 41 may be a still image or a moving image.
  • the infrared imaging device 4 transmits the temperature distribution image 41 taken at predetermined intervals to the impurity detection device 5.
  • the temperature distribution image 41 transmitted from the infrared imaging device 4 is received by the processing unit 53 via the communication unit 51 and stored in the storage unit 52.
  • the determination unit 533 calculates the average temperature in the predetermined region of the temperature distribution image 41 acquired by the temperature distribution acquisition unit 532 (step S103).
  • This predetermined region is, for example, a region on the temperature distribution image 41 corresponding to the opening 21 of the container body 2 as described above.
  • the determination unit 533 stores the range of the predetermined area on the temperature distribution image 41 in advance in the storage unit 52 in order to calculate the average temperature in the predetermined area of the temperature distribution image 41, and from the acquired temperature distribution image 41. Image processing for cutting out a predetermined area may be executed. As a result, it is possible to prevent the temperature of the container body 2 or an object outside the container body 2 included in the photographing range of the temperature distribution image 41 from affecting the calculation of the average temperature in the predetermined region of the temperature distribution image 41.
  • the determination unit 533 contains impurities exceeding a predetermined amount based on the temperature difference between the temperature of the fluid in the temperature distribution image 41 affected by the emissivity and the actual temperature not affected by the emissivity. Determine if it is mixed in the fluid. For example, in the determination unit 533, when the temperature difference between the average temperature of the fluid in the predetermined region of the temperature distribution image 41 and the actual temperature of the fluid is equal to or greater than the threshold value, impurities exceeding a predetermined amount are mixed in the fluid. (Step S104). As mentioned above, the maximum or minimum temperature may be used with or instead of the average temperature.
  • the output unit 534 When the determination unit 533 determines that impurities exceeding a predetermined amount are mixed in the fluid (step S104-Yes), the output unit 534 outputs a signal for instructing the removal of impurities to the robot control device 61. (Step S105). On the other hand, when the determination unit 533 determines that impurities exceeding a predetermined amount are not mixed in the fluid (step S104-No), the output unit 534 ends the impurity detection process.
  • the output unit 534 determines whether or not a predetermined time required for the impurity removing robot 6 to remove impurities has elapsed since the impurity removing instruction was transmitted to the robot control device 61 (step). S106). Then, the output unit 534 waits until a predetermined time elapses (step S106-No).
  • step S106-Yes the actual temperature acquisition unit 531 reacquires the latest actual temperature data 31 from the storage unit 52 in the same manner as in step S101 (step S107). Further, the temperature distribution acquisition unit 532 reacquires the latest temperature distribution image 41 from the storage unit 52 in the same manner as in step S102 (step S108).
  • the determination unit 533 recalculates the average temperature in the predetermined region of the temperature distribution image 41 reacquired by the temperature distribution acquisition unit 532 (step S109). Then, in the determination unit 533, impurities exceeding a predetermined amount are added to the fluid based on the temperature difference between the temperature of the fluid in the temperature distribution image 41 affected by the emissivity and the actual temperature not affected by the emissivity. It is redetermined whether or not it is mixed in the object (step S110). As a result, the determination unit 533 can determine whether or not impurities exceeding a predetermined amount are still mixed in the fluid after the impurity removal work is performed by the impurity removal robot 6.
  • the output unit 534 retransmits a signal for instructing the removal of impurities to the robot control device 61. Output (step S111).
  • the output unit 534 ends the impurity detection process.
  • the output unit 534 determines whether or not a predetermined time required for the impurity removing robot 6 to remove impurities has elapsed since the impurity removing instruction was transmitted to the robot control device 61 (step). S112). Then, the output unit 534 waits until a predetermined time elapses (step S112-No).
  • the impurity detection device 5 can allow the impurity removal robot 6 to continue the impurity removal work until impurities exceeding a predetermined amount are no longer mixed in the fluid.
  • the impurity detection device is an impurity detection device that detects impurities mixed in the fluid, and includes an actual temperature acquisition unit that acquires the actual temperature of the fluid measured by the temperature sensor and infrared rays. Based on the temperature distribution acquisition unit that acquires the temperature distribution image affected by the emissivity of the surface of the fluid object taken by the imaging device, and the temperature difference between the temperature of the fluid object and the actual temperature in the temperature distribution image. It is characterized by having a determination unit for determining whether or not impurities exceeding a certain amount are mixed in the fluid.
  • This provides an impurity detection device, an impurity detection method, and a computer program capable of detecting impurities mixed in a fluid.
  • the output unit 534 may transmit the impurity removal instruction to the robot control device 61 only when there is no person around the impurity removing robot 6. As a result, when there is a possibility that a worker or the like is present around the impurity removing robot 6, it is possible to prevent an accident from occurring due to the operation of the impurity removing robot 6.
  • Whether or not a person exists in the vicinity of the impurity removing robot 6 is determined by, for example, whether or not an image showing the person is included in the image data taken by an image pickup device (not shown) that photographs the periphery of the impurity removing robot 6. Can be determined by.
  • the determination of whether or not an image showing a person is included in the image data is executed by a known image processing method.
  • the impurity detection device 5 stores in advance image data that does not include a person, which is acquired by the image pickup device, as background image data.
  • the impurity detection device 5 compares the image data acquired by the image pickup device with the background image data, and when the image region in which there is a difference between the two is within a predetermined range, the image data captured by the image pickup device. It is determined that an image showing a person is included in the image.

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Radiation Pyrometers (AREA)

Abstract

不純物検出装置は、流体物に混在する不純物を検出する不純物検出装置であって、温度センサによって測定された流体物の実温度を取得する実温度取得部と、赤外線撮像装置によって撮影された流体物の表面の放射率の影響を受けた温度分布画像を取得する温度分布取得部と、温度分布画像における流体物の温度と実温度との温度差に基づいて、所定量を超える不純物が流体物に混在しているか否かを判定する判定部と、を有する。

Description

不純物検出装置、不純物検出方法、及びコンピュータプログラム
　本発明は、流体物に混在する不純物を検出するための不純物検出装置、不純物検出方法、及びコンピュータプログラムに関する。
　近年、産業用ロボットを用いて製品の製造工程の一部又は全ての工程を自動化させた製造工場が普及している。例えば、特許文献１には、鋳造製造の溶解工程において、高温の金属材料の溶湯に混在する金属酸化物等の不純物を、産業用ロボットを用いて除去する装置が記載されている。
特開２０１８－１７９３４８号公報
　特許文献１に記載された装置は、産業用ロボットを用いて、流体物（溶湯）に混在する不純物を容器体（溶解炉）から除去する作業を自動化しているが、容器体内の流体物に不純物が混在するか否については、依然として作業者が確認する必要がある。
　そこで、本発明は、流体物に混在する不純物を検出することが可能な不純物検出装置、不純物検出方法、及びコンピュータプログラムを提供することを目的とする。
　本発明に係る不純物検出装置は、流体物に混在する不純物を検出する不純物検出装置であって、温度センサによって測定された流体物の実温度を取得する実温度取得部と、赤外線撮像装置によって撮影された流体物の表面の放射率の影響を受けた温度分布画像を取得する温度分布取得部と、温度分布画像における流体物の温度と実温度との温度差に基づいて、所定量を超える不純物が流体物に混在しているか否かを判定する判定部と、を有することを特徴とする。
　また、上記の不純物検出装置において、温度分布取得部は、撮影対象物の放射率として流体物の放射率が設定された赤外線撮像装置によって撮影された温度分布画像を取得し、判定部は、温度分布画像の所定領域における流体物の平均温度、最低温度又は最高温度と、実温度との温度差が閾値以上である場合に、所定量を超える不純物が流体物に混在していると判定することが好ましい。
　また、上記の不純物検出装置において、判定部は、温度分布画像の所定領域における流体物の平均温度と実温度との温度差が第１の閾値以上であり、かつ、温度分布画像の所定領域における流体物の最高温度と実温度との温度差が第１の閾値よりも大きい第２の閾値以上である場合に、所定量を超える不純物が流体物に混在していると判定することが好ましい。
　また、上記の不純物検出装置は、判定部によって所定量を超える不純物が流体物に混在していると判定された場合に、流体物に混在している不純物の除去を指示する信号を出力する出力部を更に有することが好ましい。
　また、上記の不純物検出装置において、出力部によって不純物の除去を指示する信号が出力されてから所定時間が経過した後、実温度取得部は、温度センサによって測定された流体物の実温度を再取得し、温度分布取得部は、赤外線撮像装置によって撮影された流体物の表面の放射率の影響を受けた温度分布画像を再取得し、判定部は、温度分布画像における流体物の温度と実温度との温度差に基づいて、所定量を超える不純物が流体物に混在しているか否かを再判定することが好ましい。
　本発明に係る不純物検出方法は、流体物に混在する不純物を検出する不純物検出装置において用いられる不純物検出方法であって、温度センサによって測定された流体物の実温度を取得し、赤外線撮像装置によって撮影された流体物の表面の放射率の影響を受けた温度分布画像を取得し、温度分布画像における流体物の温度と実温度との温度差に基づいて、所定量を超える不純物が流体物に混在しているか否かを判定する、ことを特徴とする。
　本発明に係るコンピュータプログラムは、流体物に混在する不純物を検出する不純物検出装置において、温度センサによって測定された流体物の実温度を取得し、赤外線撮像装置によって撮影された流体物の表面の放射率の影響を受けた温度分布画像を取得し、温度分布画像における流体物の温度と実温度との温度差に基づいて、所定量を超える不純物が流体物に混在しているか否かを判定する、ことをプロセッサに実行させることを特徴とする。
　本発明によれば、流体物に混在する不純物を検出することが可能な不純物検出装置、不純物検出方法、及びコンピュータプログラムが提供される。
不純物除去システム１の概要の一例を説明するための模式図である。 不純物検出方法の一例を説明するための模式図である。 不純物検出装置５の概略構成の一例を示す図である。 不純物検出処理の一例を示すフローチャートである。 不純物検出処理の一例を示すフローチャートである。
　以下、図面を参照しつつ、本発明の様々な実施形態について説明する。ただし、本発明の技術的範囲はそれらの実施形態に限定されず、特許請求の範囲に記載された発明とその均等物に及ぶ点に留意されたい。
　図１は、不純物除去システム１の概要の一例を説明するための模式図である。不純物除去システム１は、容器体２、温度センサ３、赤外線撮像装置４、不純物検出装置５、及び不純物除去ロボット６を備える。
　容器体２は、特定の製造工程において生成される流体物を加熱、冷却、又は加工等するために該流体物を保持するものである。一例として図１に示された容器体２は、鋳造工程において高温の金属材料の溶湯を保持する溶解炉である。容器体２は、上部に開口部２１を有し、この開口部２１から容器体２に保持された流体物の表面が観察できる。
　なお、例えば、製造工程が溶融工程である場合、容器体２は溶融炉であり、流体物はガラス融液等であってもよい。また、製造工程が水処理工程である場合、容器体２は加圧浮上槽であり、流体物は下水等であってもよい。また、製造工程が食品製造工程である場合、容器体２は加熱容器であり、流体物はスープ、カレー等であってもよい。また、製造工程が飲料製造工程である場合、容器体２は煮沸釜であり、流体物はビール等であってもよい。
　温度センサ３は、所定周期（例えば１秒）ごとに容器体２に保持された流体物の温度を測定し、測定した温度データを、温度センサ３が内蔵する通信回路を介して、無線又は有線通信により不純物検出装置５に出力する。流体物は容器体２内において概ね一定の温度を有しているため、温度センサ３は容器体２内の流体物のどの場所の温度を測定してもよい。温度センサ３は、流体物の表面の放射率の影響を受けない実温度を測定可能なものであればよい。
　一例として図１に示された温度センサ３は、容器体２の開口部２１から観察される溶湯の温度を、溶湯に接触することなく遠方から測定することが可能な２色放射温度計である。２色放射温度計は、流体物の表面から放射される異なる２つの測定波長における熱放射の強度比に基づいて流体物の温度を測定するため、流体物の表面の放射率の影響を受けず、不純物２２の有無に関わらず流体物の実温度を測定することができる。この場合、温度センサ３は図１に示されるように、容器体２の開口部２１から溶湯の温度を測定可能な、容器体２の上方の所定位置に設置される。
　なお、容器体２内の流体物が高温でない場合には、温度センサ３として、流体物に接触して流体物の温度を測定する熱電対又はサーミスタ等の半導体温度センサが用いられてもよい。
　赤外線撮像装置４は、所定周期（例えば１秒）ごとに容器体２に保持された流体物の表面の温度分布画像４１を撮影し、撮影した温度分布画像４１を、赤外線撮像装置４が内蔵する通信回路を介して、無線又は有線通信により不純物検出装置５に出力する。
　一例として図１に示された赤外線撮像装置４は、流体物の表面から放射される赤外線のスペクトルに基づいて流体物の表面の温度分布を測定し、測定した温度分布を色分布として表した温度分布画像４１を出力する赤外線サーモグラフィカメラである。赤外線サーモグラフィカメラは、前述の２色放射温度計とは異なり、流体物の表面の放射率の影響を受ける。このため、赤外線撮像装置４によって撮影される温度分布画像４１は、不純物２２の有無に応じて温度分布を表す色分布が変化する。赤外線撮像装置４は、図１に示されるように、温度分布画像４１の撮影範囲に容器体２の開口部２１が含まれるように、容器体２の上方の所定位置に設置される。
　不純物検出装置５は、赤外線撮像装置４によって撮影された温度分布画像４１における流体物の温度と、温度センサ３によって測定された流体物の実温度との温度差に基づいて、所定量を超える不純物２２が流体物に混在しているか否かを判定する。この所定量は、例えば、流体物に混在する不純物２２が製造物の品質に影響を与えないような不純物２２の最大許容量とされる。具体的な不純物検出方法については、この後、図２を参照して説明する。不純物検出装置５は、所定量を超える不純物２２が流体物に混在していることを検出すると、流体物に混在している不純物２２の除去を指示するための信号を、不純物除去ロボット６のロボット制御装置６１に出力する。
　不純物検出装置５は、例えば、サーバ装置、タブレット端末、タブレットＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ　Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）、多機能携帯電話（所謂「スマートフォン」）、携帯情報端末（Ｐｅｒｓｏｎａｌ　Ｄｉｇｉｔａｌ　Ａｓｓｉｓｔａｎｔ，　ＰＤＡ）、ノートＰＣ等とされる。
　不純物除去ロボット６は、不純物検出装置５から出力される不純物除去を指示するための信号に応じて、容器体２内の流体物に混在する不純物２２を除去する産業用ロボットである。不純物除去ロボット６は、容器体２の周辺に、鉛直軸を中心として回動可能に設置される。不純物除去ロボット６は、関節部によって互いに接続された複数の腕部を備え、流体物に混在する不純物２２を取得するために、不純物取得部材６２を容器体２内に挿入する動作を実施し得る。不純物除去ロボット６は、流体物に混在する不純物２２を不純物取得部材６２により取得すると、不純物取得部材６２を容器体２の外側に移動させて、取得した不純物２２を容器体２から除去する。
　不純物除去ロボット６は、流体物に混在する不純物２２の容器体２内の具体的な位置が分からなくとも、所定量を超える不純物２２が流体物に混在している場合には、不純物取得部材６２を用いて不純物２２を容器体２から除去することができるように構成される。容器体２内には、不純物除去ロボット６が不純物２２を取得しやすくするために、不純物２２を凝固させるための凝固剤等が入れられてもよい。
　ロボット制御装置６１は、不純物検出装置５から不純物除去指示の信号を受信するための受信回路と、受信した信号に応じて不純物除去ロボット６を制御するための制御回路を少なくとも有する。ロボット制御装置６１は、不純物除去ロボット６の外部に設置されてもよい。
　図２（ａ）及び図２（ｂ）は、不純物検出方法の一例を説明するための模式図である。図２（ａ）は、所定量を超えない不純物２２が流体物に混在している場合に撮影される温度分布画像４１の一例を示し、図２（ｂ）は、所定量を超える不純物２２が流体物に混在している場合に撮影される温度分布画像４１の一例を示している。
　前述のとおり、赤外線撮像装置４によって撮影される温度分布画像４１は、撮影対象物の放射率の影響を受ける。例えば、製造工程が金属材料の溶解工程である場合、不純物２２である金属酸化物等の放射率は、流体物である溶湯の放射率よりも大きい。この場合、流体物の温度と不純物２２の温度が同じであっても、温度分布画像４１は、不純物２２が多く混在している領域ほど相対的に温度が高く見えるように撮影される。
　一般的な赤外線サーモグラフィカメラ等の温度分布画像４１では、撮影対象物の有する放射率を予め設定することが可能であり、温度分布画像４１は、この設定された放射率を撮影対象物が有するものとして撮影される。例えば、撮影対象物の放射率として流体物の放射率が設定された赤外線撮像装置４によって撮影された温度分布画像４１では、不純物２２が混在していない領域は、温度センサ３によって測定された実温度と同じ温度で表示される。一方、不純物２２が混在している領域は、温度センサ３によって測定された実温度よりも高い温度で表示される。
　そこで、不純物検出装置５は、赤外線撮像装置４によって撮影された温度分布画像４１における流体物の温度と、温度センサ３によって測定された実温度との温度差に基づいて、所定量を超える不純物２２が流体物に混在しているか否かを判定することができる。具体的には、不純物検出装置５は、温度分布画像４１の所定領域における流体物の平均温度と、流体物の実温度との温度差が閾値以上である場合に、所定量を超える不純物２２が流体物に混在していると判定することができる。この所定領域は、例えば、容器体２の開口部２１に対応する温度分布画像４１上の領域として設定される。また、この閾値は、例えば実測等に基づいて、所定量の不純物２２が流体物に混在しているときに撮影される温度分布画像４１の、所定領域における流体物の平均温度と実温度との温度差として設定される。
　図２（ａ）に示す温度分布画像４１は、所定量を超えない不純物２２が流体物に混在している場合の一例を示しており、所定領域の平均温度（１６００Ｋ）と実温度（１５００Ｋ）との温度差は１００Ｋである。一方、図２（ｂ）に示す温度分布画像４１は、所定量を超える不純物２２が流体物に混在している場合の一例を示しており、所定領域の平均温度（１７００Ｋ）と実温度（１５００Ｋ）との温度差は２００Ｋである。この場合、不純物検出装置５は、温度分布画像４１の所定領域における流体物の平均温度と流体物の実温度との温度差が第１の閾値（＝２００Ｋ）以上である場合に、所定量を超える不純物２２が流体物に混在していると判定することができる。
　なお、図２（ａ）及び図２（ｂ）において、平均温度の代わりに最高温度が用いられてもよい。すなわち、不純物検出装置５は、所定領域の最高温度（１９００Ｋ）と実温度（１５００Ｋ）との温度差が、第１の閾値よりも大きい第２の閾値（＝４００Ｋ）以上である場合に、所定量を超える不純物２２が流体物に混在していると判定してもよい。更に、平均温度と最高温度の両方が用いられてもよい。すなわち、不純物検出装置５は、所定領域の平均温度と実温度との温度差が第１の閾値以上であり、かつ、所定領域の最高温度と実温度との温度差が第２の閾値以上である場合に、所定量を超える不純物２２が流体物に混在していると判定してもよい。なお、不純物２２の放射率が流体物の放射率よりも小さい場合には、最高温度の代わりに最低温度が用いられる。
　図２（ａ）に示されるように所定量を超えない不純物２２が流体物に混在している場合、不純物２２が製造物の品質に与える影響は小さく、また、この状況で不純物除去ロボット６が不純物除去処理を実施しても作業効率が低い。したがって、不純物検出装置５は、所定量を超えない不純物２２が流体物に混在していると判定した場合には、不純物除去を指示するための信号をロボット制御装置６１に出力しない。
　一方、図２（ｂ）に示されるように所定量を超える不純物２２が流体物に混在している場合、不純物２２が製造物の品質に与える影響は大きい。したがって、不純物検出装置５は、所定量を超える不純物２２が流体物に混在していると判定した場合には、不純物除去を指示するための信号をロボット制御装置６１に出力する。
　図３は、不純物検出装置５の概略構成の一例を示す図である。不純物検出装置５は、通信部５１、記憶部５２、及び処理部５３を有する。
　通信部５１は、無線ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ　Ａｒｅａ　Ｎｅｔｗｏｒｋ）等のアクセスポイント（図示せず）を介して、温度センサ３、赤外線撮像装置４、及びロボット制御装置６１と無線通信を行うための通信インターフェース回路を有する。この無線通信方式として、例えば、ＩＥＥＥ（Ｔｈｅ　Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ　ｏｆ　Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌ　ａｎｄ　Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｓ，　Ｉｎｃ．）８０２．１１規格に準拠した無線通信方式が用いられる。なお、通信部５１は、基地局（図示せず）等により割り当てられるチャネルを介して、基地局との間でＬＴＥ（Ｌｏｎｇ　Ｔｅｒｍ　Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ）方式、又は第５世代（５Ｇ）移動通信システム等による無線通信回線を確立し、基地局との間で通信を行ってもよい。また、通信部５１は、有線ＬＡＮの通信インターフェース回路を備えてもよい。
　記憶部５２は、例えば、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）等の半導体メモリを備える。記憶部５２は、処理部５３における処理に用いられるオペレーティングシステムプログラム、ドライバプログラム、アプリケーションプログラム、データ等を記憶する。例えば、記憶部５２は、ドライバプログラムとして、通信部５１を制御する通信デバイスドライバプログラムを記憶する。また、記憶部５２は、アプリケーションプログラムとして、後述する不純物検出処理を処理部５３に実行させるためのコンピュータプログラムを記憶する。
　記憶部５２は、データとして、通信部５１を介して温度センサ３から受信した実温度データ３１を記憶する。また、記憶部５２は、通信部５１を介して赤外線撮像装置４から受信した温度分布画像４１を記憶する。また、記憶部５２は、その他の各種処理に係るデータ等を一時的に記憶してもよい。
　処理部５３は、一又は複数個のプロセッサ及びその周辺回路を備える。処理部５３は、不純物検出装置５の全体的な動作を統括的に制御するものであり、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）である。処理部５３は、記憶部５２に記憶されているオペレーティングシステムプログラム、ドライバプログラム、及びアプリケーションプログラム等に基づいて、不純物検出装置５における各種処理を実行する。また、処理部５３は、記憶部５２に記憶されているコンピュータプログラム等に基づいて、通信部５１等の動作を制御する。処理部５３は、複数のコンピュータプログラムを並列に実行することが可能である。
　処理部５３は、実温度取得部５３１、温度分布取得部５３２、判定部５３３、及び出力部５３４を有する。処理部５３が有するこれらの各部は、処理部５３が備えるプロセッサで実行されるコンピュータプログラムにより実現される機能モジュールである。或いは、処理部５３が有するこれらの各部は、ファームウェアとして不純物検出装置５に実装されてもよい。
　図４及び図５は、処理部５３が有する実温度取得部５３１、温度分布取得部５３２、判定部５３３、及び出力部５３４によって実行される不純物検出処理の一例を示すフローチャートである。図４及び図５に示すフローチャートは、処理部５３が有する各部によって、所定周期（例えば１秒）ごとに実行される。
　まず、実温度取得部５３１は、実温度データ３１を記憶部５２から取得する（ステップＳ１０１）。実温度データ３１は、所定のタイミングにおいて温度センサ３によって測定された、容器体２内の流体物の実温度のデータである。この所定のタイミングは、例えば、容器体２に流体物が流入してから一定時間が経過したタイミングであってもよく、容器体２に凝固剤が入れられたタイミングであってもよく、作業者による撮影操作に応じたタイミングであってもよい。前述のとおり、温度センサ３は、所定周期ごとに測定した実温度のデータを不純物検出装置５に送信する。温度センサ３から送信された実温度のデータは、通信部５１を介して処理部５３によって受信されて、記憶部５２に実温度データ３１として記憶される。
　次に、温度分布取得部５３２は、温度分布画像４１を記憶部５２から取得する（ステップＳ１０２）。温度分布画像４１は、実温度データ３１と同様に、所定のタイミングにおいて赤外線撮像装置４によって撮影された、容器体２内の流体物の表面の温度分布を色分布として表した画像データである。温度分布画像４１は、静止画であってもよく、動画であってもよい。前述のとおり、赤外線撮像装置４は、所定周期ごとに撮影した温度分布画像４１を不純物検出装置５に送信する。赤外線撮像装置４から送信された温度分布画像４１は、通信部５１を介して処理部５３によって受信されて、記憶部５２に記憶される。
　次に、判定部５３３は、温度分布取得部５３２によって取得された温度分布画像４１の所定領域における平均温度を算出する（ステップＳ１０３）。この所定領域は、例えば、前述のように、容器体２の開口部２１に対応する温度分布画像４１上の領域とされる。判定部５３３は、温度分布画像４１の所定領域における平均温度を算出するために、温度分布画像４１上の所定領域の範囲を予め記憶部５２に記憶しておき、取得された温度分布画像４１から所定領域を切り出す画像処理を実行してもよい。これにより、温度分布画像４１の撮影範囲に含まれる容器体２又は容器体２外の物体の温度が、温度分布画像４１の所定領域における平均温度の算出に影響することが避けられる。
　次に、判定部５３３は、放射率の影響を受けた温度分布画像４１における流体物の温度と、放射率の影響を受けていない実温度との温度差に基づいて、所定量を超える不純物が流体物に混在しているか否かを判定する。例えば、判定部５３３は、温度分布画像４１の所定領域における流体物の平均温度と、流体物の実温度との温度差が閾値以上である場合に、所定量を超える不純物が流体物に混在していると判定する（ステップＳ１０４）。前述のとおり、平均温度とともに或いは代わりに、最高温度又は最低温度が用いられてもよい。
　判定部５３３によって所定量を超える不純物が流体物に混在していると判定された場合（ステップＳ１０４－Ｙｅｓ）、出力部５３４は、不純物除去を指示するための信号を、ロボット制御装置６１に出力する（ステップＳ１０５）。一方、判定部５３３によって所定量を超える不純物が流体物に混在していないと判定された場合（ステップＳ１０４－Ｎｏ）、出力部５３４は不純物検出処理を終了する。
　次に、出力部５３４は、不純物除去指示がロボット制御装置６１に送信されてから、不純物除去ロボット６が不純物を除去するために必要とされる所定時間が経過したか否かを判定する（ステップＳ１０６）。そして、出力部５３４は、所定時間が経過するまで待機する（ステップＳ１０６－Ｎｏ）。
　所定時間が経過すると（ステップＳ１０６－Ｙｅｓ）、実温度取得部５３１は、ステップＳ１０１と同様にして、最新の実温度データ３１を記憶部５２から再取得する（ステップＳ１０７）。また、温度分布取得部５３２は、ステップＳ１０２と同様にして、最新の温度分布画像４１を記憶部５２から再取得する（ステップＳ１０８）。
　次に、判定部５３３は、温度分布取得部５３２によって再取得された温度分布画像４１の所定領域における平均温度を再算出する（ステップＳ１０９）。そして、判定部５３３は、放射率の影響を受けた温度分布画像４１における流体物の温度と、放射率の影響を受けていない実温度との温度差に基づいて、所定量を超える不純物が流体物に混在しているか否かを再判定する（ステップＳ１１０）。これにより、判定部５３３は、不純物除去ロボット６によって不純物除去作業が実施された後に、依然として所定量を超える不純物が流体物に混在しているか否かを判定することができる。
　判定部５３３によって所定量を超える不純物が流体物に混在していると判定された場合（ステップＳ１１０－Ｙｅｓ）、出力部５３４は、不純物除去を指示するための信号を、ロボット制御装置６１に再出力する（ステップＳ１１１）。一方、判定部５３３によって所定量を超える不純物が流体物に混在していないと判定された場合（ステップＳ１１０－Ｎｏ）、出力部５３４は不純物検出処理を終了する。
　次に、出力部５３４は、不純物除去指示がロボット制御装置６１に送信されてから、不純物除去ロボット６が不純物を除去するために必要とされる所定時間が経過したか否かを判定する（ステップＳ１１２）。そして、出力部５３４は、所定時間が経過するまで待機する（ステップＳ１１２－Ｎｏ）。
　所定時間が経過すると（ステップＳ１１２－Ｙｅｓ）、実温度取得部５３１は、ステップＳ１０７に処理を戻す。これにより、不純物検出装置５は、所定量を超える不純物が流体物に混在しなくなるまで、不純物除去ロボット６に不純物除去作業を継続させることができる。
　以上、詳述したように、不純物検出装置は、流体物に混在する不純物を検出する不純物検出装置であって、温度センサによって測定された流体物の実温度を取得する実温度取得部と、赤外線撮像装置によって撮影された流体物の表面の放射率の影響を受けた温度分布画像を取得する温度分布取得部と、温度分布画像における流体物の温度と実温度との温度差に基づいて、所定量を超える不純物が流体物に混在しているか否かを判定する判定部と、を有することを特徴とする。これにより、流体物に混在する不純物を検出することが可能な不純物検出装置、不純物検出方法、及びコンピュータプログラムが提供される。
　なお、本発明は、上述の実施形態に限定されるものではない。例えば、出力部５３４は、不純物除去ロボット６の周辺に人物が存在しない場合に限り、不純物除去指示をロボット制御装置６１に送信するようにしてもよい。これにより、不純物除去ロボット６の周辺に作業員等が存在する可能性がある場合に、不純物除去ロボット６の動作により事故が発生することを未然に防止することが可能となる。
　不純物除去ロボット６の周辺に人物が存在するか否かは、例えば、不純物除去ロボット６の周辺を撮影する不図示の撮像装置によって撮影された画像データ内に、人物を示す画像が含まれるか否かによって判定することができる。画像データ内に人物を示す画像が含まれるか否かの判定は、公知の画像処理方法によって実行される。例えば、不純物検出装置５は、撮像装置によって取得された、人物が含まれない画像データを背景画像データとして予め記憶しておく。そして、不純物検出装置５は、撮像装置によって取得された画像データと背景画像データとを比較して、両者に相違がある画像領域が所定範囲以上である場合に、撮像装置によって撮影された画像データ内に人物を示す画像が含まれると判定する。
　当業者は、本発明の精神及び範囲から外れることなく、様々な変更、置換及び修正をこれに加えることが可能であることを理解されたい。
　１　　不純物除去システム
　２　　容器体
　３　　温度センサ
　４　　赤外線撮像装置
　５　　不純物検出装置
　６　　不純物除去ロボット
　２１　　開口部
　２２　　不純物
　３１　　実温度データ
　４１　　温度分布画像
　５１　　通信部
　５２　　記憶部
　５３　　処理部
　６１　　ロボット制御装置
　６２　　不純物取得部材
　５３１　　実温度取得部
　５３２　　温度分布取得部
　５３３　　判定部
　５３４　　出力部

Claims (7)

  1. 　流体物に混在する不純物を検出する不純物検出装置であって、
    　温度センサによって測定された前記流体物の実温度を取得する実温度取得部と、
    　赤外線撮像装置によって撮影された前記流体物の表面の放射率の影響を受けた温度分布画像を取得する温度分布取得部と、
    　前記温度分布画像における前記流体物の温度と前記実温度との温度差に基づいて、所定量を超える不純物が前記流体物に混在しているか否かを判定する判定部と、
    　を有することを特徴とする不純物検出装置。
  2. 　前記温度分布取得部は、撮影対象物の放射率として前記流体物の放射率が設定された前記赤外線撮像装置によって撮影された前記温度分布画像を取得し、
    　前記判定部は、前記温度分布画像の所定領域における前記流体物の平均温度、最低温度又は最高温度と、前記実温度との温度差が閾値以上である場合に、所定量を超える不純物が前記流体物に混在していると判定する、
    　請求項１に記載の不純物検出装置。
  3. 　前記判定部は、前記温度分布画像の所定領域における前記流体物の平均温度と前記実温度との温度差が第１の閾値以上であり、かつ、前記温度分布画像の所定領域における前記流体物の最高温度と前記実温度との温度差が前記第１の閾値よりも大きい第２の閾値以上である場合に、所定量を超える不純物が前記流体物に混在していると判定する、
    　請求項２に記載の不純物検出装置。
  4. 　前記判定部によって所定量を超える不純物が前記流体物に混在していると判定された場合に、前記流体物に混在している不純物の除去を指示する信号を出力する出力部を更に有する、
    　請求項１から３のいずれか一項に記載の不純物検出装置。
  5. 　前記出力部によって不純物の除去を指示する信号が出力されてから所定時間が経過した後、
    　前記実温度取得部は、前記温度センサによって測定された前記流体物の実温度を再取得し、
    　前記温度分布取得部は、前記赤外線撮像装置によって撮影された前記流体物の表面の放射率の影響を受けた温度分布画像を再取得し、
    　前記判定部は、前記温度分布画像における前記流体物の温度と前記実温度との温度差に基づいて、所定量を超える不純物が前記流体物に混在しているか否かを再判定する、
    　請求項４に記載の不純物検出装置。
  6. 　流体物に混在する不純物を検出する不純物検出装置において用いられる不純物検出方法であって、
    　温度センサによって測定された前記流体物の実温度を取得し、
    　赤外線撮像装置によって撮影された前記流体物の表面の放射率の影響を受けた温度分布画像を取得し、
    　前記温度分布画像における前記流体物の温度と前記実温度との温度差に基づいて、所定量を超える不純物が前記流体物に混在しているか否かを判定する、
    　ことを特徴とする不純物検出方法。
  7. 　流体物に混在する不純物を検出する不純物検出装置において、
    　温度センサによって測定された前記流体物の実温度を取得し、
    　赤外線撮像装置によって撮影された前記流体物の表面の放射率の影響を受けた温度分布画像を取得し、
    　前記温度分布画像における前記流体物の温度と前記実温度との温度差に基づいて、所定量を超える不純物が前記流体物に混在しているか否かを判定する、
    　ことをプロセッサに実行させることを特徴とするコンピュータプログラム。
PCT/JP2019/034007 2019-08-29 2019-08-29 不純物検出装置、不純物検出方法、及びコンピュータプログラム WO2021038811A1 (ja)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
PCT/JP2019/034007 WO2021038811A1 (ja) 2019-08-29 2019-08-29 不純物検出装置、不純物検出方法、及びコンピュータプログラム
JP2021541911A JP7224478B2 (ja) 2019-08-29 2019-08-29 不純物検出装置、不純物検出方法、及びコンピュータプログラム

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
PCT/JP2019/034007 WO2021038811A1 (ja) 2019-08-29 2019-08-29 不純物検出装置、不純物検出方法、及びコンピュータプログラム

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2021038811A1 true WO2021038811A1 (ja) 2021-03-04

Family

ID=74685345

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/JP2019/034007 WO2021038811A1 (ja) 2019-08-29 2019-08-29 不純物検出装置、不純物検出方法、及びコンピュータプログラム

Country Status (2)

Country Link
JP (1) JP7224478B2 (ja)
WO (1) WO2021038811A1 (ja)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113727577A (zh) * 2021-07-23 2021-11-30 苏州浪潮智能科技有限公司 一种服务器的温度控制方法、系统、设备及存储介质

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003315156A (ja) * 2002-04-25 2003-11-06 Mitsubishi Heavy Ind Ltd 炉内温度分布測定装置及び方法
JP2017150034A (ja) * 2016-02-24 2017-08-31 Ｊｆｅスチール株式会社 精錬炉排出流の判定装置、精錬炉排出流の判定方法及び溶融金属の精錬方法
US20180356346A1 (en) * 2017-06-07 2018-12-13 Guardian Industries Corp. Method and system for detecting inclusions in float glass
JP2019105389A (ja) * 2017-12-12 2019-06-27 新東工業株式会社 溶解作業装置及び溶解作業方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003315156A (ja) * 2002-04-25 2003-11-06 Mitsubishi Heavy Ind Ltd 炉内温度分布測定装置及び方法
JP2017150034A (ja) * 2016-02-24 2017-08-31 Ｊｆｅスチール株式会社 精錬炉排出流の判定装置、精錬炉排出流の判定方法及び溶融金属の精錬方法
US20180356346A1 (en) * 2017-06-07 2018-12-13 Guardian Industries Corp. Method and system for detecting inclusions in float glass
JP2019105389A (ja) * 2017-12-12 2019-06-27 新東工業株式会社 溶解作業装置及び溶解作業方法

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113727577A (zh) * 2021-07-23 2021-11-30 苏州浪潮智能科技有限公司 一种服务器的温度控制方法、系统、设备及存储介质
CN113727577B (zh) * 2021-07-23 2023-01-17 苏州浪潮智能科技有限公司 一种服务器的温度控制方法、系统、设备及存储介质

Also Published As

Publication number Publication date
JPWO2021038811A1 (ja) 2021-03-04
JP7224478B2 (ja) 2023-02-17

Similar Documents

Publication Publication Date Title
WO2021038811A1 (ja) 不純物検出装置、不純物検出方法、及びコンピュータプログラム
JP2006119110A (ja) 高炉出銑温度測定方法及び測定装置
CN111337132B (zh) 一种温度测量方法、装置以及数字图像采集设备
CN108279071A (zh) 基于比色测温法的全视场熔池温度场检测系统
US11326956B2 (en) Face and inner canthi detection for thermographic body temperature measurement
JP6931548B2 (ja) 情報処理装置、温度測定システム、情報処理装置の制御方法、および制御プログラム
JP5212036B2 (ja) 溶融物のサンプリング方法および装置
JP6776180B2 (ja) 出銑温度測定装置および該方法
KR20170050448A (ko) 이미지 상의 객체 검출 방법 및 객체 검출 장치
KR101988206B1 (ko) 적외선카메라를 이용한 온도측정 시스템
US10466110B2 (en) Infrared image acquisition device and infrared image acquisition method
US20150362371A1 (en) Extended temperature mapping process of a furnace enclosure with multi-spectral image-capturing device
JP7257518B2 (ja) 不純物除去制御装置、制御方法、及び制御プログラム
US20160313187A1 (en) Estimation device that estimates surrounding environment and estimation system
JP6863822B2 (ja) 熱画像表示装置、赤外線撮像装置及び熱画像データ表示方法
JP2016023314A (ja) 温度測定方法、温度測定装置、プログラム及び記録媒体
KR101680544B1 (ko) 서모파일 어레이 센서와 실영상 카메라를 이용한 열화상 제공 장치 및 그 방법
JP2017500536A (ja) 赤外線感知を利用する工業プロセス診断
JP6344290B2 (ja) 平面形状測定装置
US20190154510A1 (en) Method for Determining a Temperature without Contact and Infrared Measuring System
JP6052238B2 (ja) 時系列二次元分布データの補正方法及び判定方法
JP7187221B2 (ja) 焦点調整支援装置および焦点調整支援方法
CN112539840A (zh) 具有温湿度传感器的便携式热像仪系统及热像检测方法
CN112461371A (zh) 一种具有激光测距仪的便携式热像仪系统
CN204422067U (zh) 一种被测表面失焦情况下的红外测温装置

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 19943840

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

ENP Entry into the national phase

Ref document number: 2021541911

Country of ref document: JP

Kind code of ref document: A

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

122 Ep: pct application non-entry in european phase

Ref document number: 19943840

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1