(57)【要約】【課題】異常検知用のカメラの配置状態を的確に評価して作業者に提示するカメラ配置評価装置を提供すること。【解決手段】カメラ配置評価装置１００は、監視対象物に配置評価用パターン６００の映像を拡大して照射する照射部１０１と、カメラ２０１により撮影された配置評価用パターンの撮影画像から特徴量を抽出する特徴量抽出部１０６と、特徴量に基づきカメラの配置状態を評価する配置評価部１０７を備える。ここに配置評価用パターンは、任意のマークを格子状に所定の間隔で配列させたものであり、配置評価用パターンの格子間隔を特徴量として抽出する。配置評価部は、抽出された特徴量を、予め特徴量と異常検知精度の関係を格納する配置評価用データベース１０８と比較照合し、該当する異常検知精度の値を基にカメラの配置状態を評価する。【選択図】図１Ａ
2020191496.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
異常検知用のカメラの配置状態を評価するカメラ配置評価装置において、
前記カメラの配置状態を評価するために、監視対象物に配置評価用パターンの映像を拡大して照射する照射部と、
前記監視対象物に照射された前記配置評価用パターンの前記カメラによる撮影画像を入力する画像入力部と、
入力した撮影画像から特徴量を抽出する特徴量抽出部と、
抽出した特徴量に基づき前記カメラの配置状態を評価する配置評価部と、
予め特徴量と異常検知精度の関係をテーブルとして格納する配置評価用データベースと、を備え、
前記配置評価用パターンは、任意のマークを格子状に所定の間隔で配列させたものであり、
前記特徴量抽出部は、前記配置評価用パターンの格子間隔を特徴量として抽出し、
前記配置評価部は、抽出された特徴量を前記配置評価用データベースと比較照合し、該当する異常検知精度の値を基に前記カメラの配置状態を評価することを特徴とするカメラ配置評価装置。
【請求項２】
請求項１に記載のカメラ配置評価装置において、
前記特徴量抽出部が抽出する特徴量には、前記カメラから前記監視対象物までの距離に関する情報として、前記監視対象物に重なる位置での前記配置評価用パターンの格子間隔の値を含むことを特徴とするカメラ配置評価装置。
【請求項３】
請求項２に記載のカメラ配置評価装置において、
前記特徴量抽出部が抽出する特徴量には、さらに、前記監視対象物の周囲に存在する障害物の大きさに関する情報として、前記監視対象物に重なる位置での前記配置評価用パターンの格子間隔よりも狭い格子間隔となる領域の割合を示す障害物占有率の値を含むことを特徴とするカメラ配置評価装置。
【請求項４】
請求項３に記載のカメラ配置評価装置において、
前記特徴量抽出部は、前記障害物の大きさに関する情報として、前記カメラの撮影画像を複数の領域に分割し、各領域における前記障害物占有率を算出することを特徴とするカメラ配置評価装置。
【請求項５】
請求項１に記載のカメラ配置評価装置において、
前記照射部は、作業者が前記カメラの撮影位置を調整して前記監視対象物の位置に合わせるために、位置合わせ用パターンの映像を照射することを特徴とするカメラ配置評価装置。
【請求項６】
請求項５に記載のカメラ配置評価装置において、
前記位置合わせ用パターンの中心位置を、前記カメラの撮影中心の位置から所定量だけずらして設定したことを特徴とするカメラ配置評価装置。
【請求項７】
請求項４に記載のカメラ配置評価装置において、
前記配置評価部により評価した結果を出力する評価結果出力部を備え、
前記評価結果出力部は、前記配置評価用データベースと比較照合して得られた異常検知精度の値とともに、前記カメラの配置状態が不適切である場合は、前記カメラの配置をどのように修正すべきかを示す配置改善情報を合わせて提示することを特徴とするカメラ配置評価装置。
【請求項８】
請求項１に記載のカメラ配置評価装置を備えた異常検知システムにおいて、
前記監視対象物を前記カメラで撮影し、撮影画像により前記監視対象物の異常を検知する異常検知装置と、
前記監視対象物に対する前記カメラの配置状態を評価する前記カメラ配置評価装置を接続し、
前記異常検知装置の前記カメラの撮影方向と前記カメラ配置評価装置の前記照射部の照射方向を一致させて、同一の筐体に一体化して収納したことを特徴とする異常検知システム。
【請求項９】
異常検知用のカメラの配置状態を評価するカメラ配置評価方法において、
前記カメラの配置状態を評価するために、監視対象物に配置評価用パターンの映像を拡大して照射するステップと、
前記監視対象物に照射された前記配置評価用パターンを前記カメラで撮影するステップと、
撮影画像から特徴量を抽出するステップと、
抽出した特徴量に基づき前記カメラの配置状態を評価するステップと、を備え、
前記配置評価用パターンは、任意のマークを格子状に所定の間隔で配列させたものであり、
前記特徴量を抽出するステップでは、前記配置評価用パターンの格子間隔を特徴量として抽出し、
前記配置状態を評価するステップでは、抽出された格子間隔の分布により前記監視対象物までの距離、及び前記監視対象物の周囲に存在する障害物の大きさを判定して、前記カメラの配置状態が適切かどうかを評価することを特徴とするカメラ配置評価方法。
【請求項１０】
請求項９に記載のカメラ配置評価方法において、
予め、前記撮影画像から抽出される特徴量と前記カメラによる異常検知精度の関係を求め、配置評価用データベースに格納しておき、
前記配置状態を評価するステップでは、抽出された特徴量を前記配置評価用データベースと比較照合し、該当する異常検知精度の値を基に前記カメラの配置状態を評価することを特徴とするカメラ配置評価方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、プラント施設等において、設備の異常を検知するカメラの配置状態を評価するカメラ配置評価装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
プラント施設では、設備の劣化や異常にいち早く気づくために定期的に目視や打音による点検を行う。目視での点検作業を支援する方法の一つとしてカメラを用いた異常検知装置が使用されている。これは、点検対象の設備をカメラで撮影し、得られた画像を解析することで、蒸気漏れや油漏れ、発煙などの異常を検知し、作業者に知らせる装置である。これにより作業者が巡回点検をしなくても設備の異常を知ることができる。
【０００３】
カメラを用いた異常検知方法として、特許文献１には、可視画像式と熱画像式を組み合わせると共に、互いの欠点を補う画像処理アルゴリズムを併用し、異常検知を的確且つ迅速に行うことを目的とした異常検知装置が提案されている。またカメラの配置に関し、特許文献２には、被検査体のキャリブレーション表面に、カメラで撮像可能で、且つ２か所以上で高さの異なるキャリブレータを配置し、その表面に濃淡パターンを投影してカメラで撮像した画像の輝度分布に基づいて、カメラのポジションを調整する撮像装置のカメラセッティング方法が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００２−２０４４４５号公報
【特許文献２】特開２００５−２０２２６８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１のような画像処理を用いた異常検知装置にて、精度良く異常を検知するためには、監視対象とその周辺が十分な解像度で鮮明に映るようカメラを適切に配置することが重要である。カメラの配置状態が悪いと異常発生時の画像の特徴が検出できなくなったり、異常検知部分のピクセル数が不十分になったりして、未検知や誤検知が起こるためである。例えば、カメラの距離が遠すぎると画素数が不足してしまう。また、周辺の障害物によって靄や蒸気などの異常が隠れてしまうと異常に関する特徴を抽出できなくなる。また、監視している画像の背景が複雑だと、抽出される特徴が事前学習のものと異なり異常であると認識されない。
【０００６】
従って、精度を向上させるためには、カメラを配置する際に、対象物の距離や周囲の遮蔽物の有無、背景の構造などに気を配る必要がある。しかし、プラント施設内には多数の設備や機材があり、また人や車両の通路上にはカメラを置けない等の制約から、距離や周辺環境等の全ての条件が理想通りの場所にカメラを置くのは困難である場合が多い。よってカメラを配置する作業者は、対象物までの距離や周囲環境などの条件が異常検知精度にどの程度の影響を与えるかを考慮して、その現場環境での最良の配置を決めることになる。しかし、プラント施設のように、異常検知の現場毎に撮影環境が大きく異なる状況において、作業者が現場を一度見ただけでカメラの設置が適切かどうかを判断するのは難しい。
【０００７】
このような課題に対し、特許文献１には、カメラを用いた異常検知方法が開示されているものの、カメラの配置状態については考慮されていない。特許文献２では、キャリブレータを用いて検査用カメラポジションを調整する方法が開示されているが、検査の精度との関係を示す情報が無いため、調整後の位置が適切かどうかを作業者は判断することができない。
【０００８】
本発明の目的は、上記の課題に鑑み、異常検知用のカメラの配置状態を的確に評価して作業者に提示するカメラ配置評価装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明は、異常検知用のカメラの配置状態を評価するカメラ配置評価装置であって、カメラの配置状態を評価するために、監視対象物に配置評価用パターンの映像を拡大して照射する照射部と、監視対象物に照射された配置評価用パターンのカメラによる撮影画像を入力する画像入力部と、入力した撮影画像から特徴量を抽出する特徴量抽出部と、抽出した特徴量に基づきカメラの配置状態を評価する配置評価部と、予め特徴量と異常検知精度の関係をテーブルとして格納する配置評価用データベースと、を備える。ここに、配置評価用パターンは、任意のマークを格子状に所定の間隔で配列させたものであり、特徴量抽出部は、配置評価用パターンの格子間隔を特徴量として抽出し、配置評価部は、抽出された特徴量を配置評価用データベースと比較照合し、該当する異常検知精度の値を基にカメラの配置状態を評価する。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、経験の浅い作業者でも、異常検知用カメラを適切な場所に容易に配置でき、異常検知の精度が向上するという効果がある。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１Ａ】カメラ配置評価装置を含む異常検知システムの全体構成を示す図。
【図１Ｂ】カメラ配置評価装置のハードウェア構成を示す図。
【図２】カメラ配置評価装置と異常検知装置の外観図。
【図３】カメラ配置評価装置の操作手順を示すフローチャート。
【図４】カメラの位置合わせ操作を説明する図。
【図５】カメラ配置評価処理を詳細に示すフローチャート。
【図６】配置評価用パターンの例を示す図。
【図７】特徴量の抽出方法を説明する図。
【図８】障害物占有率の算出法を説明する図。
【図９】配置評価用データベースの具体例を示す図。
【図１０】カメラ配置の評価結果の表示例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
図１Ａは、本発明のカメラ配置評価装置を含む異常検知システムの全体構成を示す図である。異常検知システム１は、監視対象物３００をカメラ２０１で撮影し、撮影画像により異常を検知する異常検知装置２００と、監視対象物３００に対するカメラ２０１の配置状態を評価するカメラ配置評価装置１００とを接続して使用する。両者を接続した構成とすることで、異常検知装置２００のカメラ２０１で撮影した画像をカメラ配置評価装置１００に取り込んで、その撮影画像からカメラ２０１の配置状態を評価することができる。以下、カメラ配置評価装置１００を単に「評価装置１００」とも呼び、監視対象物３００を単に「対象物３００」とも呼ぶ。
【００１３】
カメラ配置評価装置１００は、点検作業者によって監視対象物３００の近くに置かれると、対象物３００に所定の映像パターンを照射し、照射されたパターンの形状をカメラ２０１で撮影し、撮影画像を解析することで、現在の配置状態が異常検知に適した状態かどうかを評価する装置である。
【００１４】
評価装置１００は、対象物３００に向けて所定の映像パターンを照射する照射部１０１と、照射部１０１から照射するパターンを生成する位置合わせ用パターン生成部１０２及び配置評価用パターン生成部１０３を有する。また、作業者からの入力を受け付ける操作入力部１０４、カメラ２０１で撮影した画像を入力する画像入力部１０５を有する。そして、入力した画像から特徴量を抽出する特徴量抽出部１０６、特徴量の抽出結果と配置評価用データベース（ＤＢ）１０８のデータを基にカメラの配置状態を評価する配置評価部１０７、評価結果を作業者に表示するための評価結果出力部１０９を有する。
【００１５】
一方、異常検知装置２００は、画像認識により監視対象物３００の異常を検知する装置であり、監視対象物３００を撮影するカメラ２０１と、カメラ２０１で撮影した画像を基に異常の発生を検知する異常検知部２０２、作業者に異常発生を通知するための異常出力部２０３を有する。
【００１６】
図１Ｂは、カメラ配置評価装置１００のハードウェア構成を示す図である。図１と対応する要素には、同一符号を付している。評価装置１００は、プロセッサ１１１、メインメモリ１１２、照射部１０１、操作入力部１０４、画像入力部１０５、評価結果出力部１０９、及び記憶装置１１３がバスを介して相互に接続されている。
【００１７】
プロセッサ１１１は、メインメモリ１１２を用いて各種プログラムを実行する。メインメモリ１１２は例えば半導体メモリであり、プロセッサ１１１によって実行されるプログラム及びプロセッサ１１１によって参照されるデータを記憶装置１１３からロードして格納する。
【００１８】
記憶装置１１３は、例えばハードディスク装置（ＨＤＤ）又はフラッシュメモリのような不揮発性の記憶装置である。記憶装置１１３には、位置合わせ用パターン１０２’や配置評価用パターン１０３’のデータ、異常検知装置２００のカメラ２０１で撮影した入力画像データ１０５’、特徴量抽出部１０６で用いる特徴量抽出プログラム１０６’、配置評価部１０７で用いる配置評価プログラム１０７’および配置評価用データベース１０８を格納する。
【００１９】
照射部１０１は、例えば映像投射用のプロジェクターやレーザー照射装置であり、記憶装置１１３に格納されている位置合わせ用パターン１０２’や配置評価用パターン１０３’の映像を拡大して照射する。なお、カメラ２０１が可視光カメラの場合は可視光を照射し、赤外カメラの場合は赤外光と可視光を照射する。
【００２０】
操作入力部１０４は、点検作業者やシステム管理者などのユーザからの入力を受け付けるもので、例えばキーボード、マウス等である。画像入力部１０５は、カメラ２０１から画像信号を入力するインターフェースである。評価結果出力部１０９は、例えば液晶ディスプレイのような画像表示デバイスであり、ユーザに配置評価結果の情報を提示する。
【００２１】
図２は、異常検知システム１、すなわちカメラ配置評価装置１００と異常検知装置２００の外観図である。評価装置１００と異常検知装置２００は一体に構成され、評価装置１００の照射部１０１は、異常検知装置２００のカメラ２０１のレンズと同じ側面に同じ方向を向けて設置している。その結果、照射部１０１から監視対象物３００に向けて照射した所定のパターン光は監視対象物３００に投射され、その投射された状態をカメラ２０１で撮影できる位置関係になる。また、評価装置１００と異常検知装置２００は一体化された構成であるので、異常検知装置２００の設置位置や設置方向を変えると、評価装置１００の位置や方向が連動して変化する。以降では、カメラ配置評価装置１００の配置を変えると記載した場合は、異常検知装置２００の配置、すなわちカメラ２０１の配置も一緒に変更されることを意味する。
【００２２】
図３は、作業者が異常検知装置２００の配置を決めるための、カメラ配置評価装置１００の操作手順を示すフローチャートである。ここではまず操作の概略を説明する。
【００２３】
作業者は、異常検知装置２００のカメラ２０１を監視対象物３００に向けて仮置きする（Ｓ３０１）。続いて、作業者が評価装置１００の電源を入れると、評価装置１００の照射部１０１から位置合わせ用のパターンが照射される（Ｓ３０２）。作業者は、位置合わせ用パターンが対象物３００の所望位置に重なって照射されるよう、評価装置１００の位置合わせを行う。この操作に連動し、異常検知装置２００のカメラ２０１の位置合わせも行われる。対象物３００への位置合わせが完了すると、操作入力部１０４から仮置きが完了したことを入力する（Ｓ３０３）。
【００２４】
カメラ２０１の仮置きが完了すると、評価装置１００の照射部１０１から配置評価用のパターンが照射される（Ｓ３０４）。これをカメラ２０１で撮影し、その撮影画像を解析することで、カメラ２０１の配置状態が異常検知に適しているかどうかを評価する（Ｓ３０５）。そして、評価結果（配置改善情報付き）を評価結果出力部１０９にて出力し（Ｓ３０６）、作業者は配置状態が適切かどうかを確認する（Ｓ３０７）。配置状態が適切と評価された場合は（Ｓ３０７，Ｙｅｓ）、カメラ２０１の配置決め操作は完了となる。配置状態は適切でないと評価された場合は（Ｓ３０７，Ｎｏ）、Ｓ３０１に戻り、作業者は配置改善情報を基にカメラ２０１の配置を修正し、再びＳ３０２〜Ｓ３０７の処理を行う。このようにして、Ｓ３０７で配置状態が適切と評価されるまで上記の処理を繰り返す。
【００２５】
以下、図３における各工程の内容を詳細に説明する。
図４は、カメラの位置合わせ操作（Ｓ３０２〜Ｓ３０３）を説明する図である。すなわち、Ｓ３０２にて照射する位置合わせ用パターンと、Ｓ３０３におけるカメラの位置合わせについて説明する。
【００２６】
図４（ａ）は、位置合わせ用パターン生成部１０２が生成する位置合わせ用パターン４００の一例を示す。位置合わせ用パターン４００は、例えば、中心の丸印４０１と周囲の三角印４０２のマークを組み合わせたパターンとする。なお、中心の丸印４０１はカメラ２０１の撮影中心を示すマークである。
【００２７】
作業者は、図４（ｂ）のように、カメラ配置評価装置１００（およびこれと一体になっている異常検知装置２００）を監視対象物３００に向けて、照射部１０１から位置合わせ用パターン４００を照射する。そして、位置合わせ用パターン４００の丸印４０１が、監視対象物３００の中でも特に監視したい部位（以下、監視対象部位３０１と呼ぶ）に重なるように、評価装置１００の位置合わせを行う。図４（ｂ）の例では、監視対象物３００は配管であって、配管からの蒸気漏れを異常として検知する。この場合の監視対象部位３０１は、蒸気が漏れやすい配管の接合部であり、この位置に位置合わせパターンの丸印４０１を重ねている。
【００２８】
図４（ｃ）は、図４（ｂ）のように評価装置１００の位置合わせを行った時の、異常検知装置２００のカメラ２０１で撮影される画像４１０を示す。監視対象部位３０１である配管接合部は、位置合わせパターンの丸印４０１が重なった状態であるので、カメラ２０１での撮影画像４０４の中心位置になっている。以下の説明では、この配管接合部にも監視対象部位を示す符号３０１を付けることがある。
【００２９】
このように、本実施例のカメラ配置評価装置１００と異常検知装置２００では、照射部１０１の照射位置とカメラ２０１の撮影位置とが一致するよう予め調整されているので、作業者は、位置合わせパターン４００の丸印４０１を監視対象部位３０１に合わせるだけで、監視対象部位３０１を中心とした画像を撮影することができる。よって、カメラ２０１で撮影された画像を確認することなくカメラ位置を調整できるため、カメラ位置の調整時間を短縮することができる。
【００３０】
一方、異常検知の種類によっては、照射部１０１の照射位置とカメラ２０１の撮影位置を意図的にずらして設定するのが好都合となる場合がある。
【００３１】
図４（ｄ）は、図４（ｃ）の変形例で、カメラ２０１の撮影中心をずらして撮影した画像４１１の例を示す。この例は、異常検知装置２００が蒸気漏れ検知専用の場合であり、異常が観測されるのは、図４（ｃ）の配管接合部３０１よりも上方の領域となる。よって、図４（ｄ）において特に監視すべき位置は監視対象部位３０２（×印）となり、図４（ｃ）の監視対象部位３０１より上方にずれている。
【００３２】
このような場合、図４（ａ）の位置合わせパターン４００において、カメラ２０１の撮影中心４０３（×印）の位置がパターン中央を示す丸印４０１よりも上方になるよう、ずらして設定するのが良い。そして、作業者は、照射部１０１から照射した位置合わせ用パターン４００の丸印４０１は、図４（ｂ）と同様に、配管接合部３０１に重なるように調整する。その結果、図４（ｄ）のように、配管接合部３０１よりも上方の監視対象部位３０２（×印）を中心とした画像４１１を撮影することができる。この手法は、監視対象部位となる位置に特定の部品等が存在しない場合の位置合わせに便利である。
【００３３】
本実施例の位置合わせ用パターン４００では、中央に丸印４０１、周辺に三角印４０２のマークを用いたが、作業者が監視したい監視対象部位３０１を指定できるものであれば、上記以外のマークでも構わないことは言うまでもない。
【００３４】
次に、図３のＳ３０４〜Ｓ３０６におけるカメラ配置評価処理について説明する。
図５は、図３のカメラ配置評価処理を詳細に示すフローチャートである。カメラ配置評価装置１００は、監視対象物３００に向けて、照射部１０１から配置評価用パターンを拡大して照射する（Ｓ５０１、Ｓ３０４に対応）。配置評価用パターンについては後述する。配置評価用パターンが照射された状態の監視対象物３００をカメラ２０１で撮影し、撮影した画像を画像入力部１０５を介して取得する（Ｓ５０２）。
【００３５】
特徴量抽出部１０６は、撮影画像内の配置評価用パターンから、カメラの配置状態を評価するための指標となる特徴量を抽出する（Ｓ５０３）。この特徴量は、撮影された配置評価用パターンの形状（格子間隔）に関するものであり、詳細は後述する。特徴量の抽出結果を配置評価用データベース１０８のデータと比較照合することで、撮影された画像が異常検知に適しているかどうか、すなわち、監視対象物３００に対するカメラ２０１の現在の配置状態が適切かどうかを評価し（Ｓ５０４、Ｓ３０５に対応）、評価結果を評価結果出力部１０９にて出力する（Ｓ５０５、Ｓ３０６に対応）。
【００３６】
図６は、配置評価用パターン生成部１０３により生成する配置評価用パターンの例を示す図である。配置評価用パターン６００はカメラ２０１の配置状態が異常検知に適しているかを判断するためのもので、任意のマークを格子状に所定の間隔で配列させたものを用いる。例えば、図６（ａ）のようなチェッカーパターン６００ａが適している。
【００３７】
チェッカーパターン６００ａの映像を監視対象物３００に照射すると、監視対象物３００までの距離に応じてパターンの形状が変化する。監視対象物３００までの距離が近ければ、カメラ２０１で撮影するチェッカーパターン６００ａの格子間隔（ｄｘ，ｄｙ）は狭くなり、監視対象物３００までの距離が遠ければ、チェッカーパターン６００ａの格子間隔は広くなる。これは、照射部１０１から出射されたチェッカーパターン６００ａは、距離に応じて縦横方向に拡大されて投影されるからである。特徴量抽出部１０６は、監視対象物３００やその周辺の構造物に照射されたチェッカーパターン６００ａの間隔（ｄｘ，ｄｙ）の分布を測定することで、監視対象物３００や周辺の構造物までの距離の分布を取得する（図５、Ｓ５０３）。そして配置評価部１０７は、得られた距離が異常検知部２０２による画像処理に適した距離であるかどうか、また、周辺に異常検知の画像処理に悪影響を与える構造物がないかを評価する（図５、Ｓ５０４）。
【００３８】
なお、チェッカーパターン６００ａの中央には、図４で述べた位置合わせ用パターン４００の丸印４０１を追加している。これにより、特徴量抽出処理（Ｓ５０３）において、監視対象部位３０１の位置を認識しやすくなる。
【００３９】
図６（ｂ）と図６（ｃ）は、配置評価用パターン６００の他の例を示す。図６（ｂ）は格子パターン６００ｂ、図６（ｃ）は水玉（ドット）パターン６００ｃの場合である。いずれも、所定のマークを格子状に所定の間隔で配列させており、格子間隔（ドットパターンの場合は、ドットの径でも可）を特徴量として測定することで、監視対象物３００までの距離を判定できる。
【００４０】
図７は、Ｓ５０３における特徴量の抽出方法を説明する図である。図７（ａ）は、作業者が、異常検知装置２００（カメラ２０１）を配置している様子を示す。監視対象物３００はプラント設備の配管で、監視対象部位である配管接合部３０１が撮影中心となるようカメラ２０１の位置合わせを行っている。この例では、監視対象物３００の前に看板などの障害物３１１が置かれ、後方にはプラント施設内の設備３１２が設置されている環境を想定している。
【００４１】
図７（ｂ）は、配置評価用パターンを照射する前にカメラ２０１で撮影される画像７００を示す。監視対象物３００を正面から撮影すると、撮影画像の中央に配管接合部３０１、左側に障害物３１１、配管の後方にはプラント設備３１２が写っている。この状態で、カメラ配置評価装置１００から監視対象物３００に向けて配置評価用パターン６００を照射し、これをカメラ２０１で撮影する。
【００４２】
図７（ｃ）は、配置評価用パターンを照射した状態で撮影される画像７０１を示す。ここでは、配置評価用パターン６００として図６（ａ）のチェッカーパターン６００ａ（但しｄｘ＝ｄｙとする）を用いている。撮影画像７０１内のチェッカーパターン６００ａは、カメラ２０１からの距離に応じて格子間隔が異なって写される。なお、チェッカーパターン６００ａに含めた丸印４０１の位置は、配管接合部３０１の位置に対応している。
【００４３】
この例では、カメラ２０１に最も近いのが障害物３１１、次に近いのが配管接合部３０１、最も遠いのがプラント設備３１２である。そのため、配管接合部３０１（丸印４０１）付近の格子間隔ｄ０を基準にすると、障害物３１１の領域の格子間隔ｄ１は小さくなり、後方の設備３１２の領域の格子間隔ｄ２は大きくなる（ｄ１＜ｄ０＜ｄ２）。
【００４４】
特徴量抽出処理（図５、Ｓ５０３）では、画像７０１から、２種類の特徴量を抽出する。第１の特徴量は、カメラ２０１から監視対象部位３０１までの距離に関する情報である。すなわち、異常検知装置２００の異常検知部２０２は、画像解析（正常時との差分量）により異常を判定するものであるから、カメラ２０１から監視対象部位３０１までの距離は異常検知の精度に影響を与える。そこで、監視対象部位３０１までの距離に相当する監視対象部位３０１における格子間隔を求める（以下、対象部位格子間隔ｄ０と呼ぶ）。具体的には、監視対象部位３０１（丸印４０１）近傍の例えば４格子の平均値を算出し、これを対象部位格子間隔ｄ０とする。例えばこの例での対象部位格子間隔ｄ０は６０ピクセルとする。対象部位格子間隔ｄ０は、カメラ２０１から監視対象部位３０１までの距離が近いほど小さい値に、距離が遠いほど大きい値になる。
【００４５】
第２の特徴量は、監視対象部位３０１の周囲に存在する障害物の大きさに関する情報である。監視対象部位３０１の周囲に障害物が存在すると、画像解析の妨げとなり異常検知を正常に行えない恐れがある。そこで、画像中に占める障害物の割合を算出する（以下、障害物占有率ｐと呼ぶ）。まず、画像７０１から、異常検知の障害になる領域、すなわち、監視対象部位３０１よりもカメラ２０１に近い位置に写っている領域を抽出する。そのため、画像７０１の全領域についてチェッカーパターン６００ａの格子間隔を求め、監視対象部位３０１近傍よりも、格子間隔が狭くなっている領域を抽出する。図７（ｃ）の場合には、対象部位格子間隔ｄ０と比較し、これよりも小さな格子間隔ｄ１となる領域７１０（破線で示す）が抽出される。
【００４６】
図８は、障害物占有率の算出法を説明する図で、図７（ｃ）の画像７０１を対象とした場合である。図８（ａ）のように、画像内の左上の領域７１０が障害物の領域である。そして、抽出された領域７１０の面積を求め、画像７０１全体に占める割合を算出して障害物占有率ｐとする。この例では、障害物占有率ｐは約２５％と算出される。当然ながら、画像中に障害物が大きく写るほど障害物占有率ｐの値は大きくなる。
【００４７】
図８（ｂ）は、第２の特徴量に、障害物の抽出位置の情報を含める場合を示す。すなわち、撮影画像内の障害物の存在位置を表記するために、撮影画像７０１を複数の領域８０１〜８０４に分割し、各領域における障害物占有率を算出する。そして、領域８０１〜８０４ごとの障害物占有率ｐ１〜ｐ４を記述し、本例の場合は順に（１００，５０，０，０）となる。すなわち、領域８０１では全領域に障害物が写り（ｐ１＝１００％）、領域８０２では半分の領域に障害物が写っている（ｐ２＝５０％）ことを意味する。さらに領域８０３と領域８０４には障害物が写っていない（ｐ３＝Ｐ４＝０％）ことを表す。複数の領域に分割して障害物占有率を求めることで、画像中のどの位置に障害物が多いかを把握することができる。なお、領域の分割数や分割形状は、監視対象物３００の形状に合わせて適宜決定すれば良い。
【００４８】
また、図８（ｂ）においては、丸印パターン４０１（監視対象部位３０１）の上側の領域に絞って特徴量である障害物占有率ｐを算出している。これは、異常検知装置２００が蒸気漏れを目的とする場合、上方に漏れ出る蒸気を検出するため、撮影された画像の上側の領域の情報がより重要になるからである。これにより、カメラ配置評価装置１００の抽出する特徴量の情報は、異常検知装置２００の使用目的に対応するものとなり、カメラ２０１の配置状態をより的確に評価することができる。
【００４９】
特徴量抽出方法は、上記の方法に限らず様々な変形が可能である。例えば、撮影画像７０１内の全ての位置での格子間隔を測定し、その分散状態を特徴量として使う方法や、ハフ変換により直線らしさを算出しその値を特徴量とする方法を用いることもできる。さらには、撮影画像７０１に写る配置評価用パターンそのものを、画像形式のまま特徴量として使ってもよい。
【００５０】
図９は、配置評価用データベース１０８の具体例を示す図である。配置評価用データベース１０８には、図７と図８で説明した特徴量と、特徴量に対応した予想される異常検知精度を関連付けてテーブルとして格納している。
【００５１】
特徴量としては、前述した対象部位格子間隔ｄ０と障害物占有率ｐを記載している。対象部位格子間隔ｄ０は、配置評価用パターン６００を照射したときの監視対象部位３０１における格子間隔である（単位は例えばピクセルを用いる）。また、障害物占有率ｐは、画像中に占める障害物の割合で、ここでは図８（ｂ）のように、画像を複数の領域８０１〜８０４に分割したときの各領域ごとの障害物占有率ｐ１〜ｐ４（単位は％）を記載している。
【００５２】
配置評価用データベース１０８に記載する特徴量の値は、カメラから監視対象物までの距離に相当する対象部位格子間隔ｄ０を変化させるとともに、周囲の障害物の存在状況を示す障害物占有率ｐ１〜ｐ４を種々組み合わせたものとなっている。
【００５３】
異常検知精度Ｆは、カメラの配置状態を表す上記の特徴量として様々な数値条件を与えたときに、異常検知装置２００が実際に異常を正しく検知できる割合（％）である。この検知精度Ｆは、事前に監視対象物や環境条件（距離、障害物）を変えて評価実験することで算出しておく。あるいは、一部の実験結果を基に、カメラの位置を変えた場合の撮影画像をシミュレーションすることで、検知精度を予想することもできる。
【００５４】
配置評価部１０７は、特徴量抽出部１０６で抽出した特徴量と、配置評価用データベース１０８に記載された特徴量を基に、現在のカメラ２０１の配置状態での異常検知精度がどの程度になるかを評価する（図５、Ｓ５０４）。そのため、両者の特徴量を比較照合して、特徴量抽出部１０６で抽出した特徴量に最も近いデータベース１０８の特徴量の列を選択し、それに対応する異常検知精度Ｆをその配置状態での検知精度とする。比較照合の方法としては、特徴量が格子間隔などの数値の集合の場合は、決定木や最近傍探索、サポートベクター回帰などの回帰分析を用いることができる。なお、特徴量が配置評価用パターンの画像である場合は、テンプレートマッチングなどの一般的な画像の比較方法を用いることができる。
【００５５】
ここで、図７、図８の配置状態を例に、図９の配置評価用データベース１０８を用いて異常検出精度を求めてみる。図７（ｃ）の画像７０１から抽出された特徴量は、対象部位格子間隔ｄ０＝６０で、障害物占有率ｐ＝（１００，５０，０，０）であった。この特徴量の組合せを図９のデータベース１０８に記述される特徴量と比較照合すると、９０１列目および９０２列目の特徴量と最も近い値となっている。よって、図７の配置状態に該当する異常検知精度Ｆは６７〜７０％程度であると評価できる。
【００５６】
評価結果出力部１０９は、配置評価部１０７で評価した異常検知精度を基に、作業者に向けて評価結果を表示する（図５、Ｓ５０５）。異常検知精度の値を予想値としてそのまま表示しても良いが、事前に決めた閾値と比較し、検知精度が閾値以上であれば適切な配置状態である旨を表示し、閾値以下であれば配置状態に問題がある旨を表示するのが良い。さらに、配置状態に問題がある場合は、カメラの配置をどのように修正すべきかを示す配置改善情報も合わせて表示することができる。すなわち、特徴量のうち対象部位格子間隔ｄ０に問題があれば、カメラから対象物までの距離を修正するように促す。障害物占有率ｐに問題があれば、障害物の存在する領域を示し、これを避けるようにカメラを配置することを促す。
【００５７】
図１０は、評価結果出力部１０９による評価結果の表示例１０００を示す図である。図１０（ａ）はカメラの配置が適切な場合で、適切である旨と予想検知精度の値を表示している。図１０（ｂ）（ｃ）はカメラの配置に問題がある場合で、予想検知精度の値と配置改善情報を同時に表示している。図１０（ｂ）は対象部位格子間隔ｄ０に問題がある場合で、カメラを対象物に近づけるよう促している。図１０（ｃ）は障害物占有率ｐに問題がある場合で、画像の左側領域に障害物が存在することを示している。これにより作業者は、カメラの配置をどのように修正すればよいかを即座に知ることができ、経験の浅い作業者でも、カメラを適切な場所に容易に配置することができる。
【００５８】
以上の実施例では、カメラ配置評価装置１００と異常検知装置２００は別筐体としたが、２つの装置を１つの筐体内に収納する構成としても良い。１つの筐体にすることで、２つの装置内に各々備えられている入力部や出力部（表示部）を共用できるようになるため、装置の部品点数を減らし筐体サイズを縮小する効果がある。
【００５９】
一方、２つの装置を別筐体にした場合は、複数の監視箇所を同時に監視するシステムでのトータルコストを低減することができる。なぜなら、複数箇所を監視するためには複数の異常検知装置２００を必要とするが、カメラ配置評価装置１００は１台だけとし、それぞれの異常検知装置２００の配置を決めるときだけに使うようにすればよい。これにより、トータルコストを低減する効果が得られる。
【００６０】
以上説明したように本実施例によれば、カメラ配置評価装置１００は異常検知用のカメラ２０１の配置状態を評価し、評価結果を作業者に提示する。作業者は評価結果に基づきカメラの配置を修正することで、経験の浅い作業者でも、カメラを適切な場所に容易に配置することができ、異常検知の精度が向上するという効果がある。
【符号の説明】
【００６１】
１：異常検知システム、１００：カメラ配置評価装置、１０１：照射部、１０２：位置合わせ用パターン生成部、１０３：配置評価用パターン生成部、１０４：操作入力部、１０５：画像入力部、１０６：特徴量抽出部、１０７：配置評価部、１０８：配置評価用データベース、１０９：評価結果出力部、１１１：プロセッサ、１１２：メインメモリ、１１３：記憶装置、２００：異常検知装置、２０１：カメラ、２０２：異常検知部、２０３：異常出力部、３００：監視対象物、３０１：監視対象部位（配管接合部）、３１１：障害物、４００：位置合わせ用パターン、４０１：位置合わせ用パターンの中心、４０３：カメラの撮影中心、６００：配置評価用パターン、７００：カメラで撮影される画像、７０１：パターン照射時に撮影される画像、７１０：障害物が検出された領域、１０００：評価結果の表示例。
【図１Ａ】
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【図１Ｂ】
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【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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【図１０】
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