(57)【要約】【課題】レールに生じた傷の大きさに基づいてレールの異常を検出することができるレール検査方法を実現する。【解決手段】レールＲ上を走行する車両Ｔに搭載されている撮像装置１によって撮像したレールＲの画像データに基づき、レールＲに異常があるか否か判断することができるので、作業員がレールＲに沿って目視点検する煩雑な作業の回数を低減することができる。特に、レールＲの画像データに基づき作成した輝度値のグラフと移動中央値のグラフとで囲われている略三角形の領域を仮想傷面積として算出し、その仮想傷面積の大きさが実際のレール傷の大きさと関連しているものとすることで、レールＲに生じた傷の大きさに基づきレールＲの異常を検出することができる。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
レール上を走行する車両に搭載されている撮像装置によって撮像された、前記レールの各位置の画像データを取得する工程と、
前記レールの画像データからレール頭頂部の範囲を切り出すように頭頂部画像データを抽出する工程と、
前記頭頂部画像データに基づき、前記レールの各位置の輝度値と、その輝度値の移動中央値を算出する工程と、
前記レールの各位置の前記輝度値と前記移動中央値の差分を算出する工程と、
前記差分の値が所定の閾値を超えた箇所をレール傷箇所として検出する工程と、
前記レール傷箇所における前記輝度値と前記移動中央値とに基づいて仮想傷面積を算出する工程と、
前記仮想傷面積に基づき、前記レールに異常があるか否か判断する工程と、
を備えたことを特徴とするレール検査方法。
【請求項２】
前記頭頂部画像データに基づき、前記レールの各位置に対応する輝度値のグラフと、その輝度値の移動中央値のグラフを作成する工程を備え、
前記レール傷箇所における前記輝度値のグラフと前記移動中央値のグラフとで囲われている領域を前記仮想傷面積として算出することを特徴とする請求項１に記載のレール検査方法。
【請求項３】
異なる日時に撮像された前記レールの複数の画像データに基づき、前記レール傷箇所における前記仮想傷面積の経時変化量を算出する工程と、
前記仮想傷面積の経時変化量に基づき、前記レールに異常があるか否か判断する工程と、
を備えたことを特徴とする請求項１又は２に記載のレール検査方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、レールに生じた傷の大きさに基づいてレールの異常を検出するレール検査方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、鉄道線路の異常検出に先立って、予め線路を撮像した基準画像を準備しておき、その後の検査の際に線路を撮像した検査用画像と基準画像とを比較することで、その画像の差異からレールに生じた傷などの異常を検出するようにした技術が知られている（例えば、特許文献１参照。）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平３−２５０１０３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上記特許文献１の技術の場合、レールに生じた傷の有無を検知することはできるが、その傷の大きさの程度については検知することができなかった。
つまり、上記特許文献１の技術では、検知した傷が補修・改修すべき大きさの傷であるか、まだ補修・改修の必要がない程度の傷であるか判断ができないので、検知した傷の大きさの程度は作業員が目視により確認しなければならず、煩雑であった。
【０００５】
本発明の目的は、レールに生じた傷の大きさに基づいてレールの異常を検出することができるレール検査方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記目的を達成するため、本出願に係るレール検査方法は、
レール上を走行する車両に搭載されている撮像装置によって撮像された、前記レールの各位置の画像データを取得する工程と、
前記レールの画像データからレール頭頂部の範囲を切り出すように頭頂部画像データを抽出する工程と、
前記頭頂部画像データに基づき、前記レールの各位置の輝度値と、その輝度値の移動中央値を算出する工程と、
前記レールの各位置の前記輝度値と前記移動中央値の差分を算出する工程と、
前記差分の値が所定の閾値を超えた箇所をレール傷箇所として検出する工程と、
前記レール傷箇所における前記輝度値と前記移動中央値とに基づいて仮想傷面積を算出する工程と、
前記仮想傷面積に基づき、前記レールに異常があるか否か判断する工程と、
を備えるようにした。
【０００７】
このようなレール検査方法であれば、レール上を走行する車両に搭載されている撮像装置によって撮像したレールの画像データに基づき、レールに異常があるか否か判断することができるので、作業員がレールに沿って目視点検する煩雑な作業の回数を低減することができる。
ここでは、レール傷箇所における輝度値と移動中央値とに基づき、ＭＡＰＥなどの誤差評価関数によって、輝度値と移動中央値との差分を累積するようにして仮想傷面積を求めることができる。
その仮想傷面積の大きさが実際のレール傷の大きさと関連しているものとすることで、レールに生じた傷の大きさに基づきレールの異常を検出することができる。
【０００８】
また、望ましくは、
前記頭頂部画像データに基づき、前記レールの各位置に対応する輝度値のグラフと、その輝度値の移動中央値のグラフを作成する工程を備え、
前記レール傷箇所における前記輝度値のグラフと前記移動中央値のグラフとで囲われている領域を前記仮想傷面積として算出するようにする。
【０００９】
レールの画像データに基づき作成した輝度値のグラフと移動中央値のグラフとで囲われている略三角形の領域を仮想傷面積として算出し、その仮想傷面積の大きさが実際のレール傷の大きさと関連しているものとすることで、レールに生じた傷の大きさに基づきレールの異常を検出することができる。
【００１０】
また、望ましくは、
異なる日時に撮像された前記レールの複数の画像データに基づき、前記レール傷箇所における前記仮想傷面積の経時変化量を算出する工程と、
前記仮想傷面積の経時変化量に基づき、前記レールに異常があるか否か判断する工程と、
を備えるようにする。
【００１１】
例えば、月毎にレールの画像データを取得している場合に、当月に算出した仮想傷面積の値が、ひと月前の前回の値よりも大幅に増大していることに起因し、仮想傷面積の経時変化量が通常よりも大きい場合、そのレールの傷の進行具合は異常であるものと判断して、検査対象のレールに異常がある旨を報知することが可能になる。
つまり、実際のレールに生じた傷が急激に進行し、傷が異常な進行具合で大きくなったという経時変化量に基づきレールの異常を検出することができる。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、レールに生じた傷の大きさに基づいてレールの異常を検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本実施形態のレール検査方法を実行するためのシステム構成に関する説明図である。
【図２】本実施形態のレール検査方法の工程を示すフローチャートである。
【図３】レール検査方法に関する説明図であり、レールの画像データから抽出した頭頂部画像データの一例（ａ）、輝度値のグラフと移動中央値のグラフの一例（ｂ）、輝度値と移動中央値の差分の値のグラフの一例（ｃ）である。
【図４】仮想傷面積に関する説明図であり、レールの画像データの一例（ａ）、輝度値のグラフと移動中央値のグラフの一例（ｂ）、仮想傷面積の経時変化の一例（ｃ）である。
【図５】レール検査方法に関する説明図であり、レールの画像データから抽出した頭頂部画像データの一例（ａ）、輝度値のグラフと移動中央値のグラフの一例（ｂ）、輝度値と移動中央値の差分の値のグラフの一例（ｃ）である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、図面を参照して、本発明に係るレール検査方法の実施形態について詳細に説明する。但し、以下に述べる実施形態には、本発明を実施するために技術的に好ましい種々の限定が付されているが、本発明の範囲を以下の実施形態及び図示例に限定するものではない。
ここでは、レール上を走行する車両に搭載されている、所謂線路設備モニタリング装置が有する撮像装置によって撮像されたレールの画像データに基づき、レールの異常を検出するレール検査方法について説明する。
【００１５】
例えば、図１に示すように、レールＲ上を走行する車両Ｔに搭載されている撮像装置（線路設備モニタリング装置）１と、コンピューターであるレール検査装置１００は、通信ネットワークＮを介して接続されている。
【００１６】
撮像装置１は、例えばラインセンサーカメラであり、レールＲ上を走行する車両Ｔから、レールＲの各位置を連続的に撮像する。
例えば、撮像装置１は、レールＲ上を走行する車両Ｔから、レールＲのキロ程に対応させてそのレールＲを上方から撮像する。つまり、撮像装置１によって撮像されたレールＲの画像データには、レールＲの各位置の情報としてレールＲのキロ程が対応付けられている。
この撮像装置１が撮像したレールＲの画像データは、通信ネットワークＮを介してレール検査装置１００に出力される。
【００１７】
レール検査装置１００は、例えば、図１に示すように、制御部（ＣＰＵ）１０、記憶部１１、表示部１２、操作部１３、データ入力用のインタフェース１４等を有するコンピューターにより構成されている。
【００１８】
記憶部１１は、例えば、ＲＡＭ、ＲＯＭ、不揮発性メモリ、ハードディスクドライブ等により構成されている。
ＲＡＭは、ＣＰＵに作業用のメモリ空間を提供し、一時データを記憶する。
ＲＯＭは、ＣＰＵにより実行される各種制御プログラムや、各種固定データ等を記憶している。
ＥＥＰＲＯＭなどの不揮発性メモリは、撮像装置１から入力されたレールの画像データや、その画像データに基づき算出した数値データ、その画像データに基づき作成したグラフのデータなど、各種データを記憶し蓄積する。
【００１９】
表示部１２は、例えば液晶ディスプレイ又はＥＬディスプレイであり、レールＲの画像データや、その画像データに基づき作成したグラフ等を表示する。
操作部１３は、例えばキーボード、マウス、タッチパネルであり、この操作部１３によって各種操作入力や、各種データの入力および変更（例えば、閾値や基準値の入力および変更）などを行うことができる。
【００２０】
制御部１０は、例えばＣＰＵであり、記憶部１１に格納されている制御プログラムに従って各種の処理を実行する。
例えば、制御部１０は、レールＲの画像データからレールＲの頭頂部の範囲を切り出すように頭頂部画像データを抽出する処理を実行する。なお、レールＲの画像データには、まくらぎやバラスト部分も含まれているので、レールＲの頭頂部の傷を検出し易くするように、レールＲの頭頂部を切り出すようにしている。
また、制御部１０は、頭頂部画像データに基づき、レールＲのキロ程に対応する輝度値とその輝度値の移動中央値を算出する処理を実行し、レールＲのキロ程に対応する輝度値のグラフと、その輝度値の移動中央値のグラフを作成する処理を実行する。
また、制御部１０は、レールＲのキロ程に対応する輝度値と移動中央値の差分を算出する処理を実行し、レールＲのキロ程に対応する輝度値と移動中央値の差分のグラフを作成する処理を実行する。
また、制御部１０は、輝度値と移動中央値の差分の値が所定の閾値を超えた箇所をレール傷箇所として検出する処理を実行する。つまり、輝度値と移動中央値の差分の値が所定の閾値を超えた箇所のレールＲのキロ程に対応する地点に、レール傷があると判断する処理を実行する。
また、制御部１０は、検出したレール傷箇所のレールのキロ程における輝度値のグラフと移動中央値のグラフとで囲われている領域を仮想傷面積として算出する処理を実行する。
また、制御部１０は、算出した仮想傷面積に基づき、レールＲに異常があるか否か判断する処理を実行する。
例えば、算出した仮想傷面積の値が所定の基準値を超えている場合に、制御部１０はレールＲに異常があると判断する処理を実行する。
【００２１】
また、制御部１０は、異なる日時に撮像されたレールＲの複数の画像データに基づき、レール傷箇所のレールのキロ程における仮想傷面積の経時変化量を算出する処理を実行する。
また、制御部１０は、算出した仮想傷面積の経時変化量に基づき、レールＲに異常があるか否か判断する処理を実行する。
例えば、算出した仮想傷面積の値が、前回の値よりも急激に増大した場合（例えば、１．８倍以上増大した場合（変化量が１８０％以上の場合））に、制御部１０はその仮想傷面積の変化量が異常であり、レールＲに異常があると判断する処理を実行する。
【００２２】
次に、本実施形態のレール検査方法について、図２のフローチャート等に基づき説明する。
まず、レールＲ上を走行する車両Ｔに搭載されている撮像装置１によって撮像された、レールのキロ程に対応しているレールＲの画像データを取得し、レール検査装置１００の記憶部１１に蓄積する（ステップＳ１）。
例えば、１ヶ月あるいは数週間おきに撮像されたレールＲの画像データが記憶部１１に記憶され蓄積されるようになっている。
【００２３】
次いで、制御部１０は、レールＲの画像データからレールＲの頭頂部の範囲を切り出すように頭頂部画像データを抽出し、その頭頂部画像データを記憶部１１に記憶する（ステップＳ２）。
例えば、図３（ａ）に示すような、頭頂部画像データを抽出して記憶部１１に記憶する。
【００２４】
次いで、制御部１０は、頭頂部画像データに基づき、レールＲのキロ程に対応する輝度値とその輝度値の移動中央値を算出し、レールＲのキロ程に対応する輝度値のグラフと、その輝度値の移動中央値のグラフを作成する（ステップＳ３）。
例えば、図３（ｂ）に示すような、輝度値のグラフ（図中、実線のグラフ）と、その輝度値の移動中央値のグラフ（図中、一点鎖線のグラフ）を作成する。これらグラフには、レールＲのキロ程で特定されるレールＲの各位置に対応する輝度値と、その輝度値の移動中央値とが示されている。
ここでは、幅２９９の移動中央値を算出し、その移動中央値を輝度に関する基準とした。
【００２５】
次いで、制御部１０は、レールＲのキロ程に対応する輝度値と移動中央値の差分を算出し、レールＲのキロ程に対応する輝度値と移動中央値の差分のグラフを作成する（ステップＳ４）。
例えば、図３（ｃ）に示すような、差分値のグラフを作成する。このグラフには、レールＲのキロ程で特定されるレールＲの各位置に対応する輝度値と移動中央値の差分値が示されている。
【００２６】
次いで、制御部１０は、輝度値と移動中央値の差分の値が所定の閾値を超えた箇所をレール傷箇所として検出する（ステップＳ５）。
例えば、差分値の平均±５σを閾値（ここでは±６）として設定し、その閾値を超えた「３００地点」をレール傷箇所として検出する（図３（ｃ）参照）。
【００２７】
次いで、制御部１０は、検出したレール傷箇所のレールのキロ程における輝度値のグラフと移動中央値のグラフとで囲われている領域を仮想傷面積として算出する（ステップＳ６）。
ここでは、図３（ｂ）に示すグラフにおいて、「３００地点」における輝度値のグラフ（図中、実線のグラフ）と移動中央値のグラフ（図中、一点鎖線のグラフ）とで囲われている略三角形の領域を仮想傷面積として算出する。
例えば、輝度値のグラフと移動中央値のグラフとで囲われている略三角形の領域である仮想傷面積は、ＭＡＰＥなどの誤差評価関数で求めることができる。
具体的には、輝度値のグラフと移動中央値のグラフの交点から交点までの範囲で、輝度値と移動中央値の差分を累積するようにＭＡＰＥなどの誤差評価関数で求め、仮想傷面積として算出する。
なお、ＭＡＰＥは、下記の式（１）で表されるものとする。
【００２８】
【数１】
2020020125.tif 000003
【００２９】
次いで、制御部１０は、算出した仮想傷面積に基づき、レールＲに異常があるか否か判断する（ステップＳ７）。
例えば、記憶部１１には、仮想傷面積に関する基準値（例えば、ＭＡＰＥの基準値“１５”）が記憶されており、算出した仮想傷面積の値がその基準値を超えている場合、制御部１０はレールＲに基準を超えた大きさの傷があり、そのレールＲに異常があると判断し、その旨を表示部１２に表示するなどして報知する。
具体的には、検査対象のレールＲの「３００地点」に異常がある旨を表示部１２に表示して、作業者に現場での確認を促すようにする。
【００３０】
このように、本実施形態のレール検査方法によれば、レールＲ上を走行する車両Ｔに搭載されている撮像装置１によって撮像したレールＲの画像データに基づき、レールＲに異常があるか否か判断することができるので、作業員がレールＲに沿って目視点検する煩雑な作業の回数を低減することができる。
特に、レールＲの画像データに基づき作成した輝度値のグラフと移動中央値のグラフとで囲われている略三角形の領域を仮想傷面積として算出し、その仮想傷面積の大きさが実際のレール傷の大きさと関連しているものとすることで、レールＲに生じた傷の大きさに基づきレールＲの異常を検出することができる。
【００３１】
ここで、輝度値のグラフと移動中央値のグラフとで囲われている略三角形の領域である仮想傷面積の大きさと、実際にレールＲに生じた傷の大きさとの関連性について、本発明者らが行った検証を説明する。
図４（ａ）に示すレールＲの画像データに基づき「５００地点」をレール傷箇所として検出した後、その「５００地点」における仮想傷面積の経時変化と、「５００地点」における実際のレール傷の大きさの経時変化を観察した。
なお、「５００地点」における仮想傷面積は、図４（ｂ）に示す輝度値のグラフ（図中、実線のグラフ）と移動中央値のグラフ（図中、一点鎖線のグラフ）とで囲われている略三角形の領域の大きさを誤差評価関数（ここではＭＡＰＥ）によって求めたものである。
図４（ｃ）に示すように、「５００地点」における仮想傷面積は、日時の経過に伴い大きくなる傾向があることがわかった。
そして、撮像装置１によってレールＲを撮像してレールＲの画像データを取得した日時に応じて、作業者が「５００地点」における実際のレールＲの傷の大きさを測定したところ、同様の比率で実際のレール傷も大きくなっていることがわかった。
このことから、仮想傷面積の大きさと実際のレールＲの傷の大きさとには相関があることを見出した本発明者らは、輝度値のグラフと移動中央値のグラフとで囲われている略三角形の領域である仮想傷面積に基づいて、実際のレールＲの傷の大きさを推認し、レールＲに異常があるか否か判断するレール検査方法の技術を開発するに至った。
なお、実際のレールＲの傷がレールＲの延在方向に大きくなる場合、その深さ方向にも傷が進行することを本発明者らは確認した。
また、誤差評価関数（ここではＭＡＰＥ）によって求めた仮想傷面積の値が“１５”であるとき、実際のレールＲの傷が規定以上に進行していることを本発明者らが確認したので、仮想傷面積に関する基準値を“１５”とし、仮想傷面積の値がその基準値“１５”を超えている場合に、レールＲに異常があると判断するようにした。
【００３２】
なお、本発明は上記実施形態に限られるものではない。
上記した実施形態では、図２のフローチャートのステップＳ７において、算出した仮想傷面積の値が基準値（本実施形態では“１５”）を超えている場合に、制御部１０がレールＲに異常があると判断するとしたが、仮想傷面積の経時変化量あるいは経時変化率に基づく判断を行うようにしてもよい。
例えば、算出した仮想傷面積の値が、前回の値（例えば、ひと月前の値）よりも１．８倍以上増大した場合（変化量１８０％以上の場合）、そのレールＲの傷の進行具合は異常であり、実際のレールＲに何らかの異常があるものとして、制御部１０はレールＲに異常があると判断し、検査対象のレールＲの地点（レール傷箇所に対応する地点）に異常がある旨を表示部１２に表示して、作業者に現場での確認を促すようにする。
このように、仮想傷面積の経時変化量によってもレールＲに異常があるか否か判断することができる。
つまり、実際のレールＲに生じた傷が急激に進行し、傷が急激に大きくなったという経時変化量に基づきレールＲの異常を検出することができる。
【００３３】
また、上記した実施形態では、図３（ａ）（ｂ）（ｃ）に示したように、レールＲの画像データ（頭頂部画像データ）に基づき算出した輝度値のグラフに、比較的明確な輝度値のピークを捉えることができる場合の傷検知について説明したが、本発明はそれに限られるものではない。
例えば、図５（ａ）に示すような、細かな連続傷がある頭頂部画像データに基づき、レールＲのキロ程に対応する輝度値とその輝度値の移動中央値を算出し、図５（ｂ）に示すようなレールＲのキロ程に対応する輝度値のグラフと、その輝度値の移動中央値のグラフを作成したり、レールＲのキロ程に対応する輝度値と移動中央値の差分を算出し、図５（ｃ）に示すようなレールＲのキロ程に対応する輝度値と移動中央値の差分のグラフを作成したりしても、レール傷箇所を検出できず、輝度値のグラフ（図中、実線のグラフ）と移動中央値のグラフ（図中、一点鎖線のグラフ）とで囲われている領域を仮想傷面積として算出することができない。
このような細かな連続傷に対しては、例えば、レールのキロ程、５００ｍ毎に区切ったレールＲの画像データ（頭頂部画像データ）に基づき、図５（ｂ）に示すようなレールＲのキロ程に対応する輝度値のグラフと、その輝度値の移動中央値のグラフを作成し、その５００ｍの範囲における輝度値と移動中央値の差分を累積するようにＭＡＰＥ（式（１）参照）などの誤差評価関数で求める。
得られたＭＡＰＥの値が所定値を超えている場合には、そのレールＲの画像データ（頭頂部画像データ）中に細かな連続傷があると判断することができるので、そのレールＲの画像データに対応するレールＲのキロ程の位置に作業員が出向き、その地点５００ｍの範囲のレールＲを目視点検するようにすればよい。
【００３４】
なお、本発明の適用は上述した実施形態に限定されることなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更可能である。
【符号の説明】
【００３５】
１      撮像装置
１０    制御部
１１    記憶部
１２    表示部
１３    操作部
１４    インタフェース
１００  レール検査装置
Ｔ      車両
Ｒ      レール
Ｎ      通信ネットワーク
【図１】
2020020125.tif 000004
【図２】
2020020125.tif 000005
【図３】
2020020125.tif 000006
【図４】
2020020125.tif 000007
【図５】
2020020125.tif 000008