(57)【要約】熱画像の平滑化方法は、黒体塗料Ｂを塗布した測定対象物Ｗで測定した熱画像値に基づいて作成する熱画像の平滑化方法であって、極大点のそれぞれ間における線分上の値として推定熱画像値を設定し、該推定熱画像値よりも小さい熱画像値を熱画像異常値として前記熱画像値から除去する、除去工程を備える。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
黒体塗料を塗布した測定対象物で測定した熱画像値に基づいて作成する熱画像の平滑化方法であって、
所定の熱画像値である推定熱画像値を設定し、該推定熱画像値よりも小さい熱画像値を熱画像異常値として前記熱画像値から除去する、除去工程を備える、
ことを特徴とする、熱画像の平滑化方法。
【請求項２】
前記除去工程は、
前記熱画像値が極大となる極大点を抽出する、第一抽出ステップと、
前記第一抽出ステップで抽出した極大点間の線分上の値を前記推定熱画像値として設定し、該推定熱画像値よりも大きい熱画像値を有する追加点を抽出する、第二抽出ステップと、
前記第一抽出ステップで抽出した極大点、及び、前記第二抽出ステップで抽出した追加点を用いて線形補間を行う、補間ステップと、を備える、
ことを特徴とする、請求項１に記載の熱画像の平滑化方法。
【請求項３】
前記除去工程を反復して行う、
ことを特徴とする、請求項１又は請求項２に記載の熱画像の平滑化方法。
【請求項４】
前記測定対象物で測定した前記熱画像値を、前記測定対象物における位置関係に基づいて行データと列データとに分類し、該行データ及び列データのそれぞれを熱画像値として前記除去工程を行う、
ことを特徴とする、請求項１から請求項３の何れか１項に記載の熱画像の平滑化方法。
【請求項５】
請求項１から請求項４の何れか１項に記載の熱画像の平滑化方法を実行する平滑化工程を備える、
ことを特徴とする、表面温度測定方法。
【請求項６】
請求項１から請求項４の何れか１項に記載の熱画像の平滑化方法を実行する処理手段を備える、
ことを特徴とする、表面温度測定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、熱画像の平滑化方法、表面温度測定方法、及び、表面温度測定装置に関し、より詳細には、測定対象物の表面温度を測定する際の熱画像値の処理精度を向上させる技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、平面状又は曲面状に形成された鋼板など、測定対象物の表面温度分布を測定する方法として、非接触式の表面温度測定方法が知られている。このような非接触式の表面温度測定方法を行う装置としては、例えば、測定対象物から放射される赤外線を検出する赤外線サーモグラフィーなどの表面温度測定装置がある。【０００３】
前記赤外線サーモグラフィーで測定する測定対象物の表面温度分布の測定精度は、測定対象物の表面の放射率によって大きく変動する。詳細には、例えば測定対象物の表面において同じ温度であっても、測定対象物における撮像エリア内で放射率が一様でない場合は、測定対象物の表面から輻射される赤外線量が変化する。つまり、赤外線サーモグラフィーで検出する赤外線量が放射率によって異なることになり、正確な表面温度分布の測定ができないのである。【０００４】
このため、測定対象物の表面に黒体塗料を塗布することにより、放射率を一様に整えて（黒体塗料の放射率≒１）、放射率変動の影響を抑制する方法が用いられている（例えば、特許文献１から特許文献３を参照）。【０００５】
しかし、前記特許文献の如く測定対象物の表面に黒体塗料を塗布した場合であっても、測定対象物の材料の熱膨張率が大きい場合や、系の加熱・冷却プロセスが速い場合は、測定対象物の熱変形（熱膨張や熱収縮）によって、図８（ａ）に示す如く黒体塗料の塗膜に亀裂が生じる場合がある。この場合、測定対象物で測定した熱画像値に基づいて熱画像を作成しても、亀裂部分の放射率は低下する（放射率＜１）ため、図８（ｂ）に示す如く、熱画像に前記亀裂による線状模様が表われる。つまり、黒体塗料の塗膜に生じた亀裂により、熱画像の生成精度が低下するという問題があった。【０００６】
そこで、前記の如く黒体塗料の塗膜に亀裂が生じた場合に、測定対象物で測定した熱画像値に基づいて作成した熱画像を平滑化する技術が知られている（例えば、特許文献４を参照）。前記特許文献によれば、測定対象物で測定した熱画像値について加算平均をとることにより、熱画像を平滑化するのである。
また、センサの内部ノイズに起因する異常値を、周辺測定値を比較して判別してその異常値を除去し、周辺測定値の平均値で補間して平滑化する技術が知られている（例えば、特許文献５を参照）。【０００７】
上記の如く熱画像値を平滑化する場合は、図９中の実線に示す熱画像値の温度プロファイルデータ（Ｌ１）から、亀裂を原因とする熱画像値の落ち込みを排除して、図９中の点線に示す略包絡線状に平滑化データ（Ｌ２）を取得することが望ましい。しかし、前記特許文献４の如く平滑化した場合は、亀裂部分における熱画像値の低下の影響を排除できないために、図９中の一点鎖線に示す如く局部的に熱画像値が小さい平滑化データ（Ｌ３）が得られてしまい、正確な表面温度分布の測定ができないという問題があった。
一方、特許文献５に記載の技術は、センサの内部ノイズ除去に係るものであり、異常値の発生メカニズムが異なるため、熱画像における黒体塗料の塗膜に生じる亀裂の影響を除去するために適用することは困難であった。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開２００３−２９４５３３号公報
【特許文献２】特開２００７−２５６０９９号公報
【特許文献３】特開昭６１−１７９８８１号公報
【特許文献４】特開２００１−２４９０５２号公報
【特許文献５】特開２００７−２２６５１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
そこで本発明は上記現状に鑑み、黒体塗料の塗膜に亀裂が生じた場合でも、亀裂部分における赤外線量の低下の影響を排除することにより、測定対象物で測定した熱画像値に基づいて作成した熱画像を適正に平滑化し、測定対象物の正確な表面温度分布の測定を行うことができる、熱画像の平滑化方法、表面温度測定方法、及び、表面温度測定装置を提供するものである。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明の解決しようとする課題は以上の如くであり、次にこの課題を解決するための手段を説明する。【００１１】
即ち、請求項１においては、黒体塗料を塗布した測定対象物で測定した熱画像値に基づいて作成する熱画像の平滑化方法であって、所定の熱画像値である推定熱画像値を設定し、該推定熱画像値よりも小さい熱画像値を熱画像異常値として前記熱画像値から除去する、除去工程を備えるものである。【００１２】
請求項２においては、前記除去工程は、前記熱画像値が極大となる極大点を抽出する、第一抽出ステップと、前記第一抽出ステップで抽出した極大点間の線分上の値を前記推定熱画像値として設定し、該推定熱画像値よりも大きい熱画像値を有する追加点を抽出する、第二抽出ステップと、前記第一抽出ステップで抽出した極大点、及び、前記第二抽出ステップで抽出した追加点を用いて線形補間を行う、補間ステップと、を備えるものである。【００１３】
請求項３においては、前記除去工程を反復して行うものである。【００１４】
請求項４においては、前記測定対象物で測定した前記熱画像値を、前記測定対象物における位置関係に基づいて行データと列データとに分類し、該行データ及び列データのそれぞれを熱画像値として前記除去工程を行うものである。【００１５】
請求項５においては、請求項１から請求項４の何れか１項に記載の熱画像の平滑化方法を実行する平滑化工程を備えるものである。【００１６】
請求項６においては、請求項１から請求項４の何れか１項に記載の熱画像の平滑化方法を実行する処理手段を備えるものである。
【発明の効果】
【００１７】
本発明の効果として、以下に示すような効果を奏する。【００１８】
本発明により、黒体塗料の塗膜に亀裂が生じた場合でも、亀裂部分における赤外線量の低下の影響を排除することにより、測定対象物で測定した熱画像値に基づいて作成した熱画像を適正に平滑化し、測定対象物の正確な表面温度分布の測定を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】表面温度測定装置の概要図。
【図２】（ａ）は測定対象物の平面図、（ｂ）は同じく測定対象物の熱画像を示した図。
【図３】一実施形態に係る熱画像の平滑化方法を示したフロー図。
【図４】（ａ）は一回目の平滑化処理における位置座標と熱画像値との関係を示した図、（ｂ）は同じく極大点を示した図。
【図５】（ａ）は同じく極大点及び追加点を示した図、（ｂ）は同じく抽出点集合を示した図。
【図６】（ａ）は同じく線形補間後の点列データを示した図、（ｂ）は二回目の平滑化処理における極大点及び追加点を示した図。
【図７】（ａ）は同じく抽出点集合を示した図、（ｂ）は同じく線形補間後の点列データを示した図。
【図８】従来技術に係る測定対象物と熱画像との関係を示した図。
【図９】従来技術に係る熱画像の位置座標と熱画像値との関係を示した図。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
次に、発明の実施の形態を説明する。
なお、本発明の技術的範囲は以下の実施例に限定されるものではなく、下記の事項から明らかになる本発明が真に意図する技術的思想の範囲全体に、広く及ぶものである。
【００２１】
まず、本発明の一実施形態に係る熱画像の平滑化方法及び表面温度測定方法を実行する表面温度測定装置１０について、図１を用いて説明する。
【００２２】
図１に示す如く、表面温度測定装置１０は鋼板などである測定対象物Ｗの表面温度の分布を測定する、赤外線サーモグラフィーである。表面温度測定装置１０は主として赤外線カメラ１１及び制御装置１２を具備する。測定対象物Ｗは本発明に係る対象物の実施の一形態であり、その測定面には放射率を一様に整えて放射率変動の影響を抑制するために、黒体塗料Ｂ（放射率≒１）が塗布されている。本実施形態においては図１中の矢印に示す如く、測定対象物Ｗにおける左右方向を「水平方向」とし、同じく前後方向を「垂直方向」として説明する。水平方向と垂直方向とは直交する関係にある。
【００２３】
赤外線カメラ１１は、黒体塗料Ｂが塗布された測定対象物Ｗの赤外線の強度（の分布）を、その内部に備える図示しないフィルターを透過させて、検出素子で検出する。
【００２４】
制御装置１２は入力手段、表示手段、記憶手段、通信手段、及び、後述する熱画像の平滑化方法を実行する図示しない処理手段等を具備する制御部であり、ＣＰＵやＲＡＭやＲＯＭやインターフェース等のマイクロコンピュータを主体として構成される。さらに、図１に示す如く、制御装置１２は赤外線カメラ１１と電気的に接続されている。
【００２５】
そして、制御装置１２は、赤外線カメラ１１で検出した測定対象物Ｗの赤外線の強度を受信し、各手段を制御して、測定対象物Ｗの熱画像値を生成するのである。つまり、赤外線カメラ１１により検出された測定対象物Ｗの表面の所定位置から放射される赤外線の強度、および、測定対象物Ｗの表面から放射される各波長帯における赤外線の強度の分布に係る情報を受信（取得）するのである。
制御装置１２は赤外線カメラ１１の一連の動作も制御する。具体的には、制御装置１２は赤外線カメラ１１に接続され、赤外線カメラ１１を動作させるための信号を送信可能に構成される。
【００２６】
次に、制御装置１２で熱画像値を生成する測定対象物Ｗについて、図２を用いて説明する。本実施形態においては図２（ａ）に示す如く、黒体塗料Ｂの塗膜に亀裂Ｃが生じた測定対象物Ｗの表面温度分布を測定する場合について説明する。
【００２７】
上記の如く、赤外線カメラ１１は、黒体塗料Ｂが塗布された測定対象物Ｗの赤外線の強度を検出素子で検出する。そして、制御装置１２は、赤外線カメラ１１で検出した測定対象物Ｗの赤外線の強度を受信して、測定対象物Ｗの熱画像値を生成する。具体的には、図２（ａ）に示すように、水平方向線Ｌｈを所定間隔で平行となるように複数（例えば、数十から数百）設定し、それぞれの水平方向線Ｌｈにおける熱画像値の温度プロファイルデータについて、後述する平滑化工程を伴う処理を行うのである。
【００２８】
次に、制御装置１２の処理手段で実行する熱画像値の温度プロファイルデータの平滑化処理について、図３から図７を用いて説明する。
図４（ａ）、（ｂ）から図７（ａ）、（ｂ）は、上記の如く生成した、複数の水平方向線Ｌｈにおける熱画像値の温度プロファイルデータから抽出した、一の水平方向線Ｌｈにおける熱画像値の温度プロファイルデータを一例として記載している。図４（ａ）、（ｂ）から図７（ａ）、（ｂ）の各図において、横軸は水平方向の位置座標ｊを、縦軸は熱画像値を示している。
【００２９】
図４（ａ）に示す如く、位置座標ｊにおけるデータを点Ｐ（ｊ）とし、点Ｐ（ｊ）における熱画像値をＩ（ｊ）とする。本実施形態では、熱画像値の温度プロファイルデータにおけるデータ点列は点Ｐ（０）から点Ｐ（Ｌ−１）までのＬ個のデータからなる。換言すれば、点Ｐ（０）から点Ｐ（Ｌ−１）までのＬ個のデータを有する熱画像値のデータ点列について平滑化処理を行うのである。
【００３０】
本実施形態で実行する熱画像の平滑化方法においては、推定熱画像値を設定し、推定熱画像値よりも小さい熱画像値を、熱画像異常値として前記熱画像値から除去する、除去工程を備える。除去工程は、第一抽出ステップと、第二抽出ステップと、補間ステップと、を備える。以下、各ステップについて説明する。
【００３１】
第一抽出ステップは、以下のステップＳ０１からステップＳ０７に示す如く、前記データ点列から熱画像値が極大となる極大点を抽出する工程である。
具体的にはまず、図３中のステップＳ０１に示す如く、最小及び最大の位置座標ｊである開始点Ｐ（０）及び終了点Ｐ（Ｌ−１）を、極大点集合Ｓに含める。極大点集合Ｓとは、開始点Ｐ（０）及び終了点Ｐ（Ｌ−１）と、前後の二点の熱画像値が自己の熱画像値よりも小さい点との集合である。前後の二点の熱画像値が自己の熱画像値よりも小さい点とは、換言すればＩ（ｊ−１）＜Ｉ（ｊ）＞Ｉ（ｊ＋１）を満たす点Ｐ（ｊ）である。
【００３２】
次に、ステップＳ０２に進み、（ｊ）＝（１）とする。
次に、ステップＳ０３に進み、点Ｐ（ｊ）が極大点か否かを判断する。点Ｐ（ｊ）が極大点であれば、ステップＳ０４に進み、点Ｐ（ｊ）を極大点集合Ｓに含めた後にステップＳ０５に進む。点Ｐ（ｊ）が極大点でなければ、ステップＳ０５に進み、（ｊ）＝（ｊ＋１）とする。
【００３３】
次に、ステップＳ０６に進み、（ｊ）＜（Ｌ−１）か否か、即ち、点Ｐ（ｊ）が終了点Ｐ（Ｌ−１）と一致していないかどうかを判断する。点Ｐ（ｊ）が終了点Ｐ（Ｌ−１）と一致していなければ、ステップＳ０３に戻り、ステップＳ０３からステップＳ０６を繰り返す。
【００３４】
点Ｐ（ｊ）が終了点Ｐ（Ｌ−１）と一致していれば、ステップＳ０７に進み、極大点集合Ｓの要素である、開始点Ｐ（０）、ステップＳ０４で極大点集合Ｓに含まれた全ての点Ｐ（ｊ）、及び、終了点Ｐ（Ｌ−１）を順にソートする。詳細には、極大点集合Ｓの要素を順に点Ｐσ（０）、点Ｐσ（１）、・・・、点Ｐσ（Ｍ−１）とする。換言すれば、極大点集合Ｓを、点Ｐσ（０）から点Ｐσ（Ｍ−１）までのＭ個のデータを有するデータ点列とするのである。つまり、図４（ｂ）に示す如く、開始点Ｐ（０）＝点Ｐσ（０）であり、終了点Ｐ（Ｌ−１）＝点Ｐσ（Ｍ−１）であり、この二点の間に位置する極大点は点Ｐσ（１）から点Ｐσ（Ｍ−２）となるのである。
【００３５】
第二抽出ステップは、以下のステップＳ０８からステップＳ１５に示す如く、第一抽出ステップで抽出した極大点である点Ｐσ（０）、点Ｐσ（１）、・・・、点Ｐσ（Ｍ−１）のそれぞれ間の線分上の値を推定熱画像値として設定し、熱画像値の温度プロファイルデータにおけるデータ点列から、推定熱画像値よりも大きい熱画像値を有する追加点を抽出する工程である。
【００３６】
具体的には、ステップＳ０８に進み、（ｊ）＝σ（ｋ）、（ｋ）＝（０）とする。
次に、ステップＳ０９に進み、点Ｐ（ｊ）が線分Ｐσ（ｋ）Ｐσ（ｋ＋１）より上方にあるか否かを判断する。点Ｐ（ｊ）が線分Ｐσ（ｋ）Ｐσ（ｋ＋１）より上方にあれば、ステップＳ１０に進み、点Ｐ（ｊ）を追加点集合Ｔに含めた後にステップＳ１１に進む。追加点集合Ｔとは、位置座標ｊにおける線分Ｐσ（ｋ）Ｐσ（ｋ＋１）上の熱画像値を推定熱画像値とし、この推定熱画像値よりも熱画像値Ｉ（ｊ）の大きな点Ｐ（ｊ）の集合である。点Ｐ（ｊ）が線分Ｐσ（ｋ）Ｐσ（ｋ＋１）より上方になければ、ステップＳ１１に進み、（ｊ）＝（ｊ＋１）とする。
【００３７】
次に、ステップＳ１２に進み、（ｊ）＜σ（ｋ＋１）か否か、即ち、点Ｐ（ｊ）が次の極大点と一致していないかどうかを判断する。点Ｐ（ｊ）が次の極大点と一致していなければ、ステップＳ０９に戻り、ステップＳ０９からステップＳ１１を繰り返す。点Ｐ（ｊ）が次の極大点と一致していれば、ステップＳ１３に進み、（ｋ）＝（ｋ＋１）とする。
【００３８】
次に、ステップＳ１４に進み、（ｋ）＜（Ｍ−１）か否か、即ち、点Ｐ（ｊ）が終了点である最後の極大点Ｐσ（Ｍ−１）と一致していないかどうかを判断する。点Ｐ（ｊ）が終了点Ｐσ（Ｍ−１）と一致していなければ、ステップＳ０９に戻り、ステップＳ０９からステップＳ１３を繰り返す。
【００３９】
点Ｐ（ｊ）が終了点Ｐσ（Ｍ−１）と一致していれば、ステップＳ１５に進み、追加点集合Ｔの要素である、ステップＳ１０で追加点集合Ｔに含まれた全ての点Ｐ（ｊ）を順にソートする。詳細には、追加点集合Ｔの要素を順に点Ｐτ（０）、点Ｐτ（１）、・・・、点Ｐτ（Ｎ−１）とする。換言すれば、追加点集合Ｔを、点Ｐτ（０）から点Ｐτ（Ｎ−１）までのＮ個のデータを有するデータ点列とするのである。つまり、図５（ａ）に示す如く、第一抽出ステップで抽出した極大点である点Ｐσ（０）、点Ｐσ（１）、・・・、点Ｐσ（Ｍ−１）のそれぞれ間の線分上の値である推定熱画像値よりも大きい熱画像値を有するＮ個の追加点を、追加点集合Ｔのデータ点列とするのである。
【００４０】
補間ステップは、以下のステップＳ１６及びステップＳ１７に示す如く、第一抽出ステップで抽出した極大点である点Ｐσ（０）、点Ｐσ（１）、・・・、点Ｐσ（Ｍ−１）、及び、第二抽出ステップで抽出した追加点である点Ｐτ（０）、点Ｐτ（１）、・・・、点Ｐτ（Ｎ−１）を用いて線形補間を行う工程である。
【００４１】
具体的には、ステップＳ１６に進み、極大点集合Ｓと追加点集合Ｔとの要素の集合和を抽出点集合Ｗとし、抽出点集合Ｗの要素を順に点Ｐω（０）、点Ｐω（１）、・・・、点Ｐω（Ｍ＋Ｎ−１）とする。即ち、抽出点集合Ｗは（Ｍ＋Ｎ）個のデータからなるデータ点列であるため、点Ｐω（０）から点Ｐω（Ｍ＋Ｎ−１）までのデータを有するデータ点列となるのである。つまり、図５（ｂ）に示す如く、第一抽出ステップで抽出した極大点と、第二抽出ステップで抽出した追加点との集合を、抽出点集合Ｗのデータ点列とするのである。
【００４２】
次に、ステップＳ１６に進み、位置座標０から位置座標Ｌ−１において、抽出点集合Ｗのデータ点列の間に（Ｌ−（Ｍ＋Ｎ））個のデータ点列を線形補間により生成する。具体的には、前記第一抽出ステップ及び第二抽出ステップにおいては、（Ｍ＋Ｎ）個のデータ点列が抽出されるため、当初のデータ点列の個数であるＬ個からデータ点数が減少することになる。つまり、極大点のそれぞれ間における線分上の値として設定された推定熱画像値よりも小さい熱画像値が、熱画像異常値として前記熱画像値から除去されるのである。このため、データの存在しない位置座標が生じることを回避するために、図６（ａ）に示す如く、第一抽出ステップ及び第二抽出ステップで抽出されなかった（Ｌ−（Ｍ＋Ｎ））個のデータ点列を、第一抽出ステップで抽出した極大点及び第二抽出ステップで抽出した追加点の間における、除去された熱画像値の座標位置に新たに生成するのである。この場合、新たに生成される各データ点の熱画像値は、抽出点集合Ｗのデータ点列のうち、生成されるデータ点の両側に位置するデータ点同士を結ぶ直線の、当該生成されるデータ点の座標位置における熱画像値となる。
【００４３】
上記の如く、本実施形態で実行する熱画像の平滑化方法が備える除去工程は、熱画像値の温度プロファイルデータにおけるデータ点列から、熱画像値が極大となる極大点を抽出する第一抽出ステップと、極大点のそれぞれ間における線分上の値を推定熱画像値として設定し、推定熱画像値よりも大きい熱画像値を有する追加点を抽出する第二抽出ステップと、極大点及び追加点を用いて線形補間を行う補間ステップと、を備えるのである。
【００４４】
本実施形態においては上記の如く構成することにより、図２（ａ）に示す如く黒体塗料Ｂの塗膜に亀裂Ｃが生じた場合でも、測定対象物Ｗで測定した熱画像値に基づいて作成した熱画像を適正に平滑化し、測定対象物の正確な表面温度分布の測定を行うことができる。つまり、極大点のそれぞれ間における線分上の値として設定された推定熱画像値よりも小さい熱画像値を、熱画像異常値として熱画像値から除去することにより、亀裂部分における赤外線量の低下の影響を排除することが可能となるのである。このため、黒体塗料Ｂの塗膜に亀裂が生じた測定対象物Ｗで測定した熱画像値に基づいて熱画像を作成しても、図２（ｂ）に示す如く、熱画像Ｄに亀裂Ｃによる線状模様が表われないのである。即ち、黒体塗料Ｂの塗膜に亀裂Ｃが生じても、熱画像Ｄの生成精度の低下を防止することが可能となるのである。
【００４５】
熱画像の平滑化方法が備える除去工程は、反復して行う構成とすることも可能である。具体的には、一回目の平滑化処理における除去工程の後に、第一抽出ステップと、第二抽出ステップと、補間ステップと、を備える除去工程を繰り返すのである。
【００４６】
より詳細には、図６（ｂ）に示す如く、一回目の平滑化処理後の位置座標ｊにおけるデータを点Ｑ（ｊ）とする。そして、点Ｑ（０）から点Ｑ（Ｌ−１）までのＬ個のデータを有する熱画像値のデータ点列について、上記の一回目の平滑化処理と同様に、再度平滑化処理を行うのである。
【００４７】
そして、図６（ｂ）に示す如く、熱画像値が極大となる極大点Ｑσ（０）、点Ｑσ（１）、・・・、点Ｑσ（ｍ−１）を抽出する。さらに、図７（ａ）に示す如く、極大点Ｑσ（０）、点Ｑσ（１）、・・・、点Ｑσ（ｍ−１）のそれぞれ間の線分上の値である推定熱画像値よりも大きい熱画像値を有するｎ個の追加点Ｑτ（０）、Ｑτ（１）、・・・、Ｑτ（ｎ−１）を、追加点集合Ｔのデータ点列として抽出する。また、抽出点集合Ｗの要素を順に点Ｑω（０）、点Ｑω（１）、・・・、点Ｑω（ｍ＋ｎ−１）とする。その後、図７（ｂ）に示す如く、第一抽出ステップ及び第二抽出ステップで抽出されなかった（Ｌ−（ｍ＋ｎ））個のデータ点列を、第一抽出ステップで抽出した極大点及び第二抽出ステップで抽出した追加点の間に新たに生成するのである。
【００４８】
上記の如く、除去工程を反復して行う構成とすることにより、図７（ｂ）に示す如く亀裂部分における赤外線量の低下の影響をより強く排除することが可能となる。このため、除去工程の反復回数を適正な値に設定することにより、亀裂の影響を排除する度合いを調整することができる。つまり、熱画像の生成を所望の精度とすることが可能となるのである。
【００４９】
また、熱画像値の温度プロファイルデータの平滑化処理については、測定対象物Ｗで測定した熱画像値を、測定対象物Ｗにおける位置関係に基づいて行データと列データとに分類し、行データ及び列データのそれぞれを熱画像値として除去工程を行う構成とすることもできる。
具体的には、図２（ａ）に示すように、行データである水平方向線Ｌｈだけでなく、列データである垂直方向線Ｌｖについても平行となるように複数設定し、それぞれの水平方向線Ｌｈ及び垂直方向線Ｌｖにおける熱画像値の温度プロファイルデータについて、上記と同様に平滑化工程を伴う処理を行うのである。
【００５０】
上記の如く、水平方向線Ｌｈ及び垂直方向線Ｌｖにおける熱画像値の温度プロファイルデータについて平滑化処理を行う構成とすることにより、測定対象物Ｗで測定した熱画像値に基づいて作成した熱画像をより適正に平滑化することができる。具体的には、例えば黒体塗料Ｂの塗膜に亀裂Ｃが水平方向に生じた場合でも、亀裂Ｃに対して直交する方向の垂直方向線Ｌｖにおける熱画像値の温度プロファイルデータについて平滑化処理を行うことにより、水平方向の亀裂Ｃの影響を排除することが可能となる。つまり、亀裂Ｃの方向が水平方向線Ｌｈ又は垂直方向線Ｌｖと一致した場合は、その影響を排除することは難しいが、直交する他方の垂直方向線Ｌｖ又は水平方向線Ｌｈにおいて平滑化処理を行うことにより、亀裂Ｃの影響を排除することができるため、熱画像Ｄの生成精度の低下を防止することがより可能となるのである。
【産業上の利用可能性】
【００５１】
本発明に係る熱画像の平滑化方法、表面温度測定方法、及び、表面温度測定装置は、黒体塗料の塗膜に亀裂が生じた場合でも、亀裂部分における赤外線量の低下の影響を排除することにより、測定対象物で測定した熱画像値に基づいて作成した熱画像を適正に平滑化し、測定対象物の正確な表面温度分布の測定を行うことができることから、特に測定対象物から放射される赤外線を検出することにより測定対象物の表面温度を測定するに際して、産業上有用である。
【図１】
2012137316.tif 000003
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【手続補正書】
【提出日】平成24年5月1日(2012.5.1)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
黒体塗料を塗布した測定対象物で測定した熱画像値に基づいて作成する熱画像の平滑化方法であって、
所定の熱画像値である推定熱画像値を設定し、該推定熱画像値よりも小さい熱画像値を熱画像異常値として前記熱画像値から除去する、除去工程を備え、
前記除去工程は、
前記熱画像値が極大となる極大点を抽出する、第一抽出ステップと、
前記第一抽出ステップで抽出した極大点間の線分上の値を前記推定熱画像値として設定し、該推定熱画像値よりも大きい熱画像値を有する追加点を抽出する、第二抽出ステップと、
前記第一抽出ステップで抽出した極大点、及び、前記第二抽出ステップで抽出した追加点を用いて線形補間を行う、補間ステップと、を備える、
ことを特徴とする、熱画像の平滑化方法。
【請求項２】
前記除去工程を反復して行う、
ことを特徴とする、請求項１に記載の熱画像の平滑化方法。
【請求項３】
前記測定対象物で測定した前記熱画像値を、前記測定対象物における位置関係に基づいて行データと列データとに分類し、該行データ及び列データのそれぞれを熱画像値として前記除去工程を行う、
ことを特徴とする、請求項１又は請求項２に記載の熱画像の平滑化方法。
【請求項４】
請求項１から請求項３の何れか１項に記載の熱画像の平滑化方法を実行する平滑化工程を備える、
ことを特徴とする、表面温度測定方法。
【請求項５】
請求項１から請求項３の何れか１項に記載の熱画像の平滑化方法を実行する処理手段を備える、
ことを特徴とする、表面温度測定装置。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００３】
特許文献５：特開２００７−２２６５１号公報
発明の概要
発明が解決しようとする課題
［０００９］
そこで本発明は上記現状に鑑み、黒体塗料の塗膜に亀裂が生じた場合でも、亀裂部分における赤外線量の低下の影響を排除することにより、測定対象物で測定した熱画像値に基づいて作成した熱画像を適正に平滑化し、測定対象物の正確な表面温度分布の測定を行うことができる、熱画像の平滑化方法、表面温度測定方法、及び、表面温度測定装置を提供するものである。
課題を解決するための手段
［００１０］
本発明の解決しようとする課題は以上の如くであり、次にこの課題を解決するための手段を説明する。
［００１１］
即ち、請求項１においては、黒体塗料を塗布した測定対象物で測定した熱画像値に基づいて作成する熱画像の平滑化方法であって、所定の熱画像値である推定熱画像値を設定し、該推定熱画像値よりも小さい熱画像値を熱画像異常値として前記熱画像値から除去する、除去工程を備え、前記除去工程は、前記熱画像値が極大となる極大点を抽出する、第一抽出ステップと、前記第一抽出ステップで抽出した極大点間の線分上の値を前記推定熱画像値として設定し、該推定熱画像値よりも大きい熱画像値を有する追加点を抽出する、第二抽出ステップと、前記第一抽出ステップで抽出した極大点、及び、前記第二抽出ステップで抽出した追加点を用いて線形補間を行う、補間ステップと、を備えるものである。
［００１２］
請求項２においては、前記除去工程を反復して行うものである。
［００１３］
請求項３においては、前記測定対象物で測定した前記熱画像値を、前記測定対象物における位置関係に基づいて行データと列データとに分類し、該行データ及び列データのそれぞれを熱画像値として前記除去工程を行うものである。
［００１４］
請求項４においては、請求項１から請求項３の何れか１項に記載の熱画像の平滑化方法を実行する平滑化工程を備えるものである。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００４】
［００１５］
請求項５においては、請求項１から請求項３の何れか１項に記載の熱画像の平滑化方法を実行する処理手段を備えるものである。
［００１６］
発明の効果
［００１７］
本発明の効果として、以下に示すような効果を奏する。
［００１８］
本発明により、黒体塗料の塗膜に亀裂が生じた場合でも、亀裂部分における赤外線量の低下の影響を排除することにより、測定対象物で測定した熱画像値に基づいて作成した熱画像を適正に平滑化し、測定対象物の正確な表面温度分布の測定を行うことができる。
図面の簡単な説明
［００１９］
［図１］表面温度測定装置の概要図。
［図２］（ａ）は測定対象物の平面図、（ｂ）は同じく測定対象物の熱画像を示した図。
［図３］一実施形態に係る熱画像の平滑化方法を示したフロー図。
［図４］（ａ）は一回目の平滑化処理における位置座標と熱画像値との関係を示した図、（ｂ）は同じく極大点を示した図。
［図５］（ａ）は同じく極大点及び追加点を示した図、（ｂ）は同じく抽出点集合を示した図。
［図６］（ａ）は同じく線形補間後の点列データを示した図、（ｂ）は二回目の平滑化処理における極大点及び追加点を示した図。
［図７］（ａ）は同じく抽出点集合を示した図、（ｂ）は同じく線形補間後の点列データを示した図。
［図８］従来技術に係る測定対象物と熱画像との関係を示した図。
［図９］従来技術に係る熱画像の位置座標と熱画像値との関係を示した図。
発明を実施するための形態
［００２０］
次に、発明の実施の形態を説明する。
なお、本発明の技術的範囲は以下の実施例に限定されるものではなく、下記の事項から明らかになる本発明が真に意図する技術的思想の範囲全体に、広く及ぶものである。
【国際調査報告】
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