(57)【要約】【課題】フロントガラス等の透光部材に異物が付着したことを検出する異物検出装置において、異物の付着状態を検出できるようにする。【解決手段】異物検出システムにおいては、異物検出処理にて、カメラ１１による撮像画像を取得し（Ｓ１１０）、この撮像画像中において相対的に輝度の低い部位である異物領域を抽出する（Ｓ１２０）。さらに、異物領域に関する物理量を検出する（Ｓ１３０）。そして、物理量の検出結果に基づいて、異物の付着状態を判定する（Ｓ１５０）。そして、異物が検出された場合に、異物を除去する機能を有する手段を作動させる（Ｓ１６０）。従って、撮像画像中の異物領域に関する物理量を検出するので、この物理量に基づいて異物の付着状態を判定することができる。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両における内部と外部とを隔離し、かつ光を透過する透光部材に、異物が付着したことを検出する異物検出装置であって、
前記透光部材に異物が付着していないときに前記透光部材の内部の予め設定された監視対象領域で光が全反射するように入射された光の反射光を撮像する撮像手段による撮像画像を取得する画像取得手段と、
前記取得された撮像画像中において相対的に輝度の低い部位である異物領域を抽出する抽出手段と、
少なくとも前記異物領域に関する物理量を検出する検出手段と、
前記検出手段による検出結果に基づいて、異物の付着状態を判定する付着判定手段と、
を備えたことを特徴とする異物検出装置。
【請求項２】
請求項１に記載の異物検出装置において、
前記検出手段は、前記物理量として少なくとも前記異物領域の大きさを検出することと、
を特徴とする異物検出装置。
【請求項３】
請求項１または請求項２に記載の異物検出装置において、
前記検出手段は、前記物理量として少なくとも前記撮像画像中において、前記輝度が低い部位の平均輝度を検出すること
を特徴とする異物検出装置。
【請求項４】
請求項１〜請求項３の何れかに記載の異物検出装置において、
前記検出手段は、前記物理量として少なくとも前記撮像画像中において、前記輝度が低い部位の形状が円形であるか否かを検出すること
を特徴とする異物検出装置。
【請求項５】
請求項１〜請求項４の何れかに記載の異物検出装置において、
前記検出手段は、前記物理量として少なくとも前記撮像画像中において異物領域が占める割合を検出すること
を特徴とする異物検出装置。
【請求項６】
請求項１〜請求項５の何れかに記載の異物検出装置において、
前記検出手段は、前記物理量として少なくとも前記撮像画像中における異物領域の位置または面積の時間変化量を検出すること
を特徴とする異物検出装置。
【請求項７】
請求項６に記載の異物検出装置において、
前記検出手段は、前記時間変化量として前記透光部材を払拭する払拭部材が前記監視対象領域を通過する前後における異物領域の位置または面積の変化を検出すること
を特徴とする異物検出装置。
【請求項８】
請求項１〜請求項７の何れかに記載の異物検出装置において、
前記付着判定手段は、前記検出手段による検出結果に基づいて、前記異物の付着状態として、降雨状態を判定すること
を特徴とする異物検出装置。
【請求項９】
請求項１〜請求項８の何れかに記載の異物検出装置において、
前記付着判定手段は、前記検出手段による検出結果に基づいて、前記異物の付着状態として、異物が何れの物体であるかを判定すること
を特徴とする異物検出装置。
【請求項１０】
請求項１〜請求項９の何れかに記載の異物検出装置において、
前記付着判定手段は、前記検出手段による検出結果に基づいて、前記異物の付着状態として、異物が凍結しているか否かを判定すること
を特徴とする異物検出装置。
【請求項１１】
請求項１〜請求項１０の何れかの記載における各手段としての機能をコンピュータにおいて実行するための異物検出プログラム。
【請求項１２】
車両における内部と外部とを隔離し、かつ光を透過する透光部材に付着した異物を除去する異物除去装置であって、
前記透光部材に、異物が付着したことを検出する異物検出手段と、
前記異物検出手段によって異物が検出された場合に、異物を除去する機能を有する除去手段を作動させる作動制御手段と、
を備え、
前記異物検出手段は、請求項１〜請求項１０の何れかに記載の異物検出装置として構成されていること
を特徴とする異物除去装置。
【請求項１３】
車両に搭載され、当該車両の外部と通信を行う車載通信装置であって、
車両における内部と外部とを隔離し、かつ光を透過する透光部材において、異物の付着状態を検出する異物検出手段と、
前記異物検出手段によって検出された異物の付着状態を外部送信する送信手段と、
を備え、
前記異物検出手段は、請求項１〜請求項１０の何れかに記載の異物検出装置として構成されていること
を特徴とする車載通信装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両のフロントガラス等の透光部材に雨滴等の異物が付着したことを検出する異物検出装置、異物検出プログラム、および異物検出装置の機能を搭載した異物除去装置、車載通信装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、車両のフロントガラス等の透光部材に雨滴等の異物が付着したことを検出する異物検出装置としては、フロントガラス上の一定領域内に光を照射し、フロントガラス内において全反射された反射光を集光した上でフォトダイオードにて検出する構成を用いて異物の付着を検出するものが知られている（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
即ち、フロントガラスに異物が付着していないときには、フロントガラスへの入射光の全てが全反射されるため、フォトダイオードにおいては最大電流が検出されるが、フロントガラスに水分を含む異物が付着しているときには、入射光の一部が全反射することなく光を透過するため、フォトダイオードにおいては最大電流よりも低い電流が検出される。従来の異物検出装置においてはこのような構成で異物の有無を検出している。
【特許文献１】特開２００１−０９９９４８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上記異物検出装置においては、異物の有無を検出することはできるが、異物が付着した面積、異物の種別、異物の付着量、或いは異物の付着強度等の付着状態を検出することはできない。なお、上記異物検出装置において、異物が付着した面積を検出することができないのは、例えば異物が水の場合と霜の場合とで、異物の単位面積あたりの透過光量が異なるためである。
【０００５】
つまり、異物が霜の場合では、異物が水の場合と比較して、異物（霜）とフロントガラス（透光部材）との間に空気の層ができることにより反射される光量が増え、より電流が多く検出されるのであるが、上記異物検出装置においては、電流が多く検出される理由が、異物が霜であるためか、異物が付着した面積が少ないためかを識別することができない。また同様の理由により、上記異物検出装置においては異物の付着量等の付着状態についても検出することができない。
【０００６】
そこで、フロントガラス等の透光部材に異物が付着したことを検出する異物検出装置において、異物の付着状態を検出できるようにすることを本発明の目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
かかる目的を達成するために成された請求項１に記載の異物検出装置において、抽出手段は、画像取得手段によって取得された撮像画像中において相対的に輝度の低い部位である異物領域を抽出する。さらに、検出手段は、異物領域に関する物理量を検出する。そして、付着判定手段は、検出手段による検出結果に基づいて、異物の付着状態を判定する。
【０００８】
このような異物検出装置によれば、撮像画像中の異物領域に関する物理量を検出するので、この物理量に基づいて異物の付着状態を判定することができる。
なお、付着判定手段は、異物に関する物理量が、所定のデータベースに記録された参照用の物理量（閾値等）と比較する等の処理を行うことによって異物の付着状態を判定すればよい。また、本発明でいう「相対的に輝度の低い部位」とは、例えば、撮像画像中において最も輝度の高い部位に対して所定割合（例えば５０％）未満の輝度の部位であってもよいし、予め設定された閾値未満の輝度の部位であってもよい。
【０００９】
さらに、本発明でいう「異物の付着状態」とは、付着した異物の種別、異物の量、異物の付着強度（払拭によって容易に除去することができるか）等を表す。
ところで、請求項１に記載の異物検出装置において、検出手段が検出する物理量としては、請求項２に記載のように異物領域の大きさを検出するようにしてもよいし、請求項３に記載のように輝度が低い部位の平均輝度を検出するにしてもよいし、請求項４に記載のように輝度が低い部位の形状が円形であるか否かを検出するようにしてもよい。また、請求項５に記載のように物理量として異物領域が占める割合を検出するようにしてもよいし、請求項６に記載のように、異物領域の位置または面積の時間変化量を検出するようにしてもよい。特に、請求項６に記載の異物検出装置においては、請求項７に記載のように、時間変化量として透光部材を払拭する払拭部材が監視対象領域を通過する前後における異物領域の位置または面積の変化を検出するようにしてもよい。
【００１０】
上記のような異物検出装置によれば、異物領域に関する物理量をより具体的に検出することができる。また、上記請求項２〜請求項７の何れかに記載の異物検出装置の構成（検出手段の構成）のうちの複数を組み合わせると、異物の付着状態の検出精度を向上させることができる。
【００１１】
さらに、請求項１〜請求項７の何れかに記載の異物検出装置において、付着判定手段は、請求項８に記載のように、検出手段による検出結果に基づいて、異物の付着状態として、降雨状態を判定するようにしてもよい。具体的には、時間に応じて異物が付着している箇所が変化していることや、異物の形状が円形であること等の検出した場合に、異物が雨滴であることを特定すればよい。
【００１２】
このような異物検出装置によれば、雨滴の数や大きさ、撮像画像全体の平均輝度等の情報を利用することによって降雨の強さも検出することができる。
さらに、請求項１〜請求項８の何れかに記載の異物検出装置において、付着判定手段は、請求項９に記載のように、検出手段による検出結果に基づいて、異物の付着状態として、異物が何れの物体であるかを判定するようにしてもよい。具体的には、異物が撮像画像中に均一に分布しているか否か等によって、異物が何れの物体であるかを特定すればよい。
【００１３】
このような異物検出装置によれば、異物の種別を特定することができるので、異物の種別に応じた処理を実施することができる。
また、請求項１〜請求項９の何れかに記載の異物検出装置において、付着判定手段は、請求項１０に記載のように、異物の付着状態として、異物が凍結しているか否かを判定するようにしてもよい。具体的には、異物領域の平均輝度や異物の形状等に基づいて異物が凍結しているか否かを判定すればよい。
【００１４】
このような異物検出装置によれば、異物が凍結しているか否かを判定することができるので、凍結の有無に応じた処理を実施することができる。
また、請求項１１に記載の異物検出プログラムは、請求項１〜請求項１０の何れかに記載の各手段としての機能をコンピュータにおいて実行するためのプログラムであることを特徴としている。
【００１５】
このような異物検出プログラムによれば、少なくとも請求項１の異物検出装置と同様の効果を享受することができる。
また、上記目的を達成するために成された請求項１２に記載の異物除去装置は、異物検出手段によって異物が検出された場合に、異物を除去する機能を有する除去手段を作動させる作動制御手段を備えており、異物検出手段は請求項１〜請求項１０の何れかに記載の異物検出装置として構成されている。
【００１６】
このような異物検出手段によれば、撮像画像中の異物領域に関する物理量に基づいて異物の付着状態を判定することができ、この付着状態に基づいて除去手段を適切に作動させることができる。
【００１７】
また、上記目的を達成するために成された請求項１３に記載の車載通信装置は、異物検出手段によって検出された異物の付着状態を外部送信する送信手段を備えており、異物検出手段は、請求項１〜請求項１０の何れかに記載の異物検出装置として構成されている。
【００１８】
このような車載通信装置によれば、異物検出手段が検出した異物の付着状態の情報を外部に通知することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１９】
以下に本発明にかかる実施の形態を図面と共に説明する。
［本実施形態の構成］
図１は本発明が適用された異物検出システム１（異物除去装置、車載通信装置）の概略構成を示すブロック図である。異物検出システム１は、車両において搭載されたシステムであって、車両に備えられた透光部材に付着した異物の種別とその量等を特定し、特定した異物の種別に応じて異物を除去する等の処理を実施するシステムである。なお、透光部材とは、車両における内部と外部とを隔離し、かつ光を透過する部材を表し、具体的にはフロントガラスやリアガラス等が該当するが、本実施形態においては、透光部材がフロントガラス３１であるものとして説明する。
【００２０】
異物検出システム１は、図１に示すように、演算部１０（異物検出装置、異物検出手段）と、カメラ１１（撮像手段）と、発光部１２と、各種制御部２１〜２６とを備えている。
【００２１】
カメラ１１は、例えば多数の撮像素子を有し、１秒間当たり３０フレーム程度の撮像画像を出力可能な周知のカメラとして構成されている。このカメラ１１による撮像画像は演算部１０に送られる。
【００２２】
発光部１２は、演算部１０からの発光指令（電力の供給）を受けて発光する周知のＬＥＤとして構成されている。
ここで、カメラ１１と発光部１２との位置関係について図２を用いて説明する。図２に示すように、カメラ１１および発光部１２は、車室内におけるフロントガラス３１（透光部材）の近傍に配置されている。より具体的には、発光部１２は、フロントガラス３１の表面に異物が付着していないとき（つまり、ガラスと空気とが接しているとき）にフロントガラス３１の内部で光が全反射するような角度で、フロントガラス３１に対して光を入射させる。
【００２３】
なお、フロントガラス３１には、発光部１２による光を適切にフロントガラス３１の内部に導くための導入部材３２が密着して配置されている。この導入部材３２によって発光部１２による光は、フロントガラス３１に対して適切な入射角θ（θ≧約４２度）となるように導入部材３２とフロントガラス３１との接合部３１ａから入射される。また、発光部１２からの光は、フロントガラス３１内部の反射面３１ｂに到達し、このとき、反射面３１ｂにおける特定の領域（監視対象領域３１ｄ）を照射する。
【００２４】
一方でカメラ１１は、監視対象領域３１ｄを撮像可能に配置されている。本実施形態では、カメラ１１が監視対象領域３１ｄを適切に撮像することができるように、監視対象領域３１ｄにて反射された光がフロントガラス３１の内部で全反射されることなく外部に導出する導出部材３３が配置されている。
【００２５】
この構成によって監視対象領域３１ｄにて反射された光（発光部１２による光）は、フロントガラス３１と導出部材３３との接合部３１ｃから射出されるので、カメラ１１はこの光を良好に撮像することができる。なお、導入部材３２および導出部材３３は、例えばシリコン等の光を透過する部材から構成されていればよい。
【００２６】
また、カメラ１１は、このカメラに対して発光部からの光以外の光（朝日や夕日等の外光）が入射されにくいように、その設置角度が設定されていればよい。加えて、発光部１２は、カメラ１１による撮像タイミングに応じて演算部１０によって点灯・消灯が制御されるようにしてもよいし、常時点灯されていてもよい。
【００２７】
ところで、演算部１０は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等を備えた周知のマイクロコンピュータとして構成されている。演算部１０は、カメラ１１による撮像画像を画像処理することによって、フロントガラス３１に付着した異物の有無、その種別や量等を検出する処理である異物検出処理を実施する。この異物検出処理において、演算部１０は、異物の検出結果に応じて、各種制御部２１〜２６（除去手段）に作動指令を出力する。
【００２８】
なお、各種制御部２１〜２６としては、ワイパの作動（作動速度）を制御するワイパ制御部２１、ウォッシャ液の噴射を制御するウォッシャ制御部２２、ガラスにおける霜取りを行うデフォッガの作動を制御するデフォッガ制御部２３、ヘッドライトやテールライトの作動を制御するライト制御部２４、車両のエンジンやブレーキ等の車両運動に関する装置を制御する車両制御部２５、車両の外部との通信を制御する通信制御部２６等を備えている。
【００２９】
［本実施形態の処理］
ここで、異物検出処理について図３以下の図面を用いてより詳細に説明する。図３は演算部１０が実行する異物検出処理を示すフローチャートである。
【００３０】
異物検出処理は、例えば図示しないイグニッションがＯＮ状態にされると、所定の周期（例えば１００ｍｓ）毎に起動される処理であって、まず、カメラ１１による撮像画像を取得する（Ｓ１１０：画像取得手段）。そして、この画像を所定輝度に設定された閾値で２値化する（Ｓ１２０：抽出手段）。この２値化処理後の撮像画像において輝度が低い領域は、異物が付着した異物領域として抽出される。
【００３１】
ここで、カメラ１１による撮像画像（２値化処理後）の一例を図４（ａ）に示す。図４（ａ）に示すように、フロントガラス３１（監視対象領域３１ｄ）に異物が付着していないときには、監視対象領域３１ｄの全領域において発光部１２による光が全反射されるので、撮像画像の全領域が輝度の高い領域として検出される。
【００３２】
一方で、降雨時や降雪時等、フロントガラス３１（監視対象領域３１ｄ）に異物が付着すると、異物が付着した部位において発光部１２による光が透過するため、この部位は輝度の低い領域として検出される。特に、降雨時のように雨滴がフロントガラス３１に付着した場合には、雨滴が付着した部位全体が輝度の低い領域として検出される。
【００３３】
また、降雪時や降霜時のように、異物とフロントガラス３１との間に空気が入り込むような状況においては、異物が付着していないときよりは輝度が低いが、降雨時よりは輝度が高い領域が検出されたり、輝度の高い領域と低い領域とが狭い領域内で入り混じるまだら模様が検出されたりする。
【００３４】
このような２値化処理が終了すると、パラメータ検出処理を実施する（Ｓ１３０：検出手段）。このパラメータ検出処理については図５を用いて説明する。
パラメータ検出処理は、異物領域に関する物理量をはじめとする各種パラメータを検出する処理である。パラメータ検出処理においては、取得した撮像画像に基づいて、全体の平均輝度値（Ｓ２１０）、撮像画像全体に対する異物領域の占有率（Ｓ２２０）、異物領域の分布（各異物領域の座標）（Ｓ２３０）、異物領域の数（Ｓ２４０）、各異物領域の輝度の平均値（Ｓ２５０）、異物領域の真円度における平均値（Ｓ２５０）、各異物領域の面積の平均値（Ｓ２７０）、過去の撮像画像全体の平均輝度値に対する現在の撮像画像全体の平均輝度値を表す変化率（Ｓ２８０）、および過去の異物占有率に対する現在の異物占有率を表す変化率（Ｓ２９０）が順次検出される。
【００３５】
なお、異物領域の真円度については、例えば、異物領域を楕円形状であるものとして長軸および短軸の長さを検出し、これらの長さの比や、これらの長さに対する面積が円としての特徴にどの程度近いかに基づいて検出すればよい。
【００３６】
このようなパラメータ検出処理が終了すると、パラメータ検出処理にて検出された各種パラメータをＲＡＭ等のメモリに記録する（Ｓ１４０）。そして、各種パラメータに基づいて、異物の付着状態を判定する判定処理を実施する（Ｓ１５０：付着判定手段）。
【００３７】
ここで、Ｓ１４０の処理にてパラメータをメモリに記録するのは、今回の処理にて検出されたパラメータと、過去の処理にて検出されたパラメータとを比較できるようにするためである。
【００３８】
記録されたパラメータは、判定処理にて撮像画像全体の平均輝度値や異物領域の面積、或いはその座標の変化率（過去に検出されたパラメータの値に対する今回検出されたパラメータの値）が演算されることによって、異物の付着状態が検出される。例えば、撮像画像全体の平均輝度値は、図４（ｂ）に示すように、異物が付着していない場合には、撮像画像全体の輝度値が比較的高い状態で一定となる。また、異物が凍結しているような場合には、撮像画像全体の輝度値が比較的低い状態でほぼ一定となる。
【００３９】
一方で、異物が雨滴である場合には、撮像画像全体の輝度値が明らかに変動する。この変化率は、降雨量に応じて高くなるものと考えられる。このように判定処理では、パラメータの変化率を利用して、異物の種別等の異物の付着状態を検出することができる。
【００４０】
ここで、検出されたパラメータの値によって異物の付着状態がどのような状態であるかを表す一覧表を図４（ｃ）に示す。なお、本実施形態においては、異物の種別を、降雨、スプラッシュ（豪雨の場合を含む）、降雪、降霜、および鳥の糞または泥（鳥の糞・泥）の５種類に分類し、降雨においては、より詳細に降雨の強さを検出するようにしている。
【００４１】
異物の付着状態を判定する際に、前述のように、パラメータの変化率を利用した場合には、変化率がかなり大きい場合（変化率が比較的大きめの値に設定された第１変化率閾値以上である場合）に、跳ね水がフロントガラス３１に付着したとき等を表すスプラッシュであると判定することができる。
【００４２】
また、変化率がかなり小さい場合（変化率が比較的小さめの値に設定された第２変化率閾値未満である場合）に、降霜状態（凍結状態）または鳥の糞や泥が付着している状態と判定することができる。また、変化率が中程度（変化率が第２変化率以上かつ第１変化率未満である場合）に、スプラッシュを除く降雨状態または降雪状態であると判定することができる。
【００４３】
ところで、変化率を利用することなく、今回の処理にて検出したパラメータのみによっても異物の付着状態を検出することができる。具体的には、図４（ｃ）に示す項目において異物の付着状態を検出することができる。即ち、撮像画像全体の平均輝度値が異物のないときの状態よりも低下していれば、フロントガラス３１に何らかの異物が付着していることを検出することができる。
【００４４】
また、異物領域の平均輝度値が水滴（黒色）に相当する輝度値であれば、降雨状態またはスプラッシュであることを検出することができ、異物領域の平均輝度値が水滴に相当する輝度値よりも明るい輝度値であれば、降雪状態、降霜状態、または鳥の糞・泥であることを検出することができる。
【００４５】
さらに、異物の真円度が高ければ、降雨状態または降雪状態であることを検出することができ、異物の真円度が低ければ、スプラッシュまたは鳥の糞・泥であることを検出することができる。なお、降霜状態のときには、撮像画像全体が異物で覆われるため、真円度は検出不可能となるか、真円度が低く検出される。
【００４６】
続いて、各異物領域の面積および異物の占有率については、異物の付着量の判定に利用することができる。つまり、異物領域が撮像画像全体であれば、降霜状態またはスプラッシュであると判定することができ、異物領域が撮像画像全体でなければ、各異物領域の面積や異物領域の占有率に応じて、降雨量や降雪量、或いはその他の異物の付着量を検出することができる。
【００４７】
また、ワイパ等の払拭部材を作動させた前後において異物領域の状態（面積や座標等）が変化するか否かによっても異物の種別を識別することができる。即ち、払拭部材の作動前後において異物領域の状態が変化すれば、降雨状態、スプラッシュ、或いは降雪状態等、フロントガラス３１に異物の密着度が低い状態であることを検出することができ、払拭部材の作動前後において異物領域の状態が変化しなければ（或いは変化量が微少であれば）、降霜状態または鳥の糞・泥等、フロントガラス３１に対する異物の密着度が高い状態であることを検出することができる。
【００４８】
その他、各異物領域が撮像画像内に均一に分布していなければ、鳥の糞・泥であると判定することができ、各異物領域が撮像画像内に均一に分布していれば、その他の状態である判定することができる。
【００４９】
即ち、判定処理では、１または複数のパラメータを利用した異物判定によって、異物の種別や付着強度、降雨や降雪の強さ（降雨量や降雪量）を検出するようにしている。上記パラメータを利用した判定処理の一例を図６を用いて説明する。図６は判定処理を示すフローチャートである。なお、判定処理にて利用される各閾値は、適切な値の範囲が、装置の構成（例えば、カメラ１１の感度・撮像範囲、発光部１２の発光量、フロントガラス３１の透明度等）に応じて変化するため、具体的な値は実験的に求められるべきである。
【００５０】
判定処理においては、まず、撮像画像全体の輝度の平均値が閾値Ａ以上であるか否かを判定する（Ｓ３１０）。ここで、閾値Ａは、フロントガラス３１に異物が付着したときに、検出される輝度の平均値がこの閾値Ａより低くなる程度の値に設定されていればよい。
【００５１】
撮像画像全体の輝度の平均値が閾値Ａ以上であれば（Ｓ３１０：ＹＥＳ）、フロントガラス３１に異物は付着していない旨をＲＡＭ等のメモリに記録し（Ｓ３２０）、判定処理を終了する。一方、撮像画像全体の輝度の平均値が閾値Ａ未満であれば（Ｓ３１０：ＮＯ）、フロントガラス３１には何らかの異物が付着しているものとして、Ｓ３３０以下の処理にて、この異物を識別する処理を実施する。
【００５２】
具体的には、まず、異物領域の面積平均値が閾値Ｂ未満であるか否か（Ｓ３３０）、異物領域の真円度の平均値が閾値Ｃ以上であるか否か（Ｓ３４０）、各異物領域の輝度の平均値が閾値Ｄ未満であるか否か（Ｓ３５０）を順次判定する。なお、閾値Ｂは、スプラッシュまたは降霜状態と、降雨状態、降雪状態、または鳥の糞・泥とを識別することができる程度の面積値に設定されていればよい。
【００５３】
また、閾値Ｃは、スプラッシュまたは鳥の糞・泥と、降雨状態または降雪状態とを識別することができる程度の真円度の値に設定されていればよい。さらに、閾値Ｄは、降雨状態およびスプラッシュと、降雪状態、降霜状態、または鳥の糞・泥とを識別することができる程度の輝度値に設定されていればよい。
【００５４】
Ｓ３３０〜Ｓ３５０の処理の全てで肯定判定されれば（Ｓ３３０〜Ｓ３５０の全てでＹＥＳ）、異物がスプラッシュ（豪雨の場合を含む）ではない雨滴であるものとして、Ｓ３６０以下の処理にて降雨状態（降雨の強さ）を判定する。即ち、まず、各異物領域の面積の平均値が閾値Ｅ未満であるか否かを判定する（Ｓ３６０）。なお、閾値Ｅは、閾値Ｂよりも小さな値であって、降雨状態に応じた雨滴の大きさを識別可能な値に設定されていればよい。
【００５５】
各異物領域の面積の平均値が閾値Ｅ未満であれば（Ｓ３６０：ＹＥＳ）、続いて、撮像画像全体に対する異物領域の占有率が閾値Ｆ未満であるか否かを判定する（Ｓ３７０）。なお、閾値Ｆは、降雨状態が小雨であるか小雨とはいえない程度の雨であるかを識別することができる程度の値に設定されていればよい。
【００５６】
異物領域の占有率が閾値Ｆ未満であれば（Ｓ３７０：ＹＥＳ）、降雨状態が小雨である旨をＲＡＭ等のメモリに記録し（Ｓ３９０）、判定処理を終了する。また、異物領域の占有率が閾値Ｆ以上であれば（Ｓ３７０）、降雨状態が小雨でも大雨でもない雨である旨をＲＡＭ等のメモリに記録し（Ｓ４００）、判定処理を終了する。
【００５７】
一方、Ｓ３６０の処理にて、各異物領域の面積の平均値が閾値Ｅ以上であれば（Ｓ３６０：ＮＯ）、続いて、撮像画像全体に対する異物領域の占有率が閾値Ｇ未満であるか否かを判定する（Ｓ３７０）。なお、閾値Ｇは、閾値Ｆよりも大きな値であって、降雨状態が大雨であるか大雨とはいえない程度の雨であるかを識別することができる程度の値に設定されていればよい。
【００５８】
異物領域の占有率が閾値Ｇ未満であれば（Ｓ３８０：ＹＥＳ）、降雨状態が小雨でも大雨でもない雨である旨をＲＡＭ等のメモリに記録し（Ｓ４００）、判定処理を終了する。また、異物領域の占有率が閾値Ｇ以上であれば（Ｓ３８０：ＮＯ）、降雨状態が大雨である旨をＲＡＭ等のメモリに記録し（Ｓ３９０）、判定処理を終了する。
【００５９】
ところで、Ｓ３３０〜Ｓ３５０の処理のうちの何れかで否定判定されれば（Ｓ３３０〜Ｓ３５０の何れかでＮＯ）、異物が通常の降雨状態ではないものとして以下の処理を実施する。即ち、まず、撮像画像全体の平均輝度値および異物の占有率の変化率（前回の撮像画像との比較値）が所定の変化率閾値以上であるか否かを判定する（Ｓ４２０）。なお、変化率閾値は、異物がスプラッシュであるか否かを判定できる程度の値に設定されていればよい。
【００６０】
撮像画像全体の平均輝度値および異物の占有率の変化率が変化率閾値以上であれば（Ｓ４２０：ＹＥＳ）、異物がスプラッシュ（豪雨）である旨をＲＡＭ等のメモリに記録し（Ｓ４３０）、判定処理を終了する。また、撮像画像全体の平均輝度値または異物の占有率の変化率が変化率閾値未満であれば（Ｓ４２０：ＮＯ）、異物が水滴によるものではないものとして、水滴以外の異物を識別する雨以外の判定処理を実施する（Ｓ４４０）。
【００６１】
雨以外の判定処理については、図７のフローチャートに示す。雨以外の判定処理は、図７に示すように、まず、撮像画像における異物占有率がほぼ１００％であるか否か（異物占有率が１００％近傍に設定された閾値Ｈ以上であるか否か）（Ｓ５１０）、各異物領域の輝度の平均値が閾値Ｉ以上であるか否か（Ｓ５２０）を順次判定する。なお、閾値Ｉは、異物が霜であるか否かを識別できる程度の値に設定されていればよい。
【００６２】
Ｓ５１０およびＳ５２０の両方で肯定判定されれば（Ｓ５１０：ＹＥＳ、かつＳ５２０：ＹＥＳ）、異物が霜である旨をＲＡＭ等のメモリに記録し（Ｓ５３０）、雨以外の判定処理を終了する。また、Ｓ５１０またはＳ５２０の何れかの処理で否定判定されれば（Ｓ５１０：ＮＯ、またはＳ５２０：ＮＯ）、引き続き、異物領域の真円度の平均値が閾値Ｊ以上であるか否かを判定する（Ｓ５４０）。なお、閾値Ｊは、異物が雪であるか鳥の糞・泥であるかを識別することができる程度の値に設定されていればよい。
【００６３】
真円度の平均値が閾値Ｊ以上であれば（Ｓ５４０：ＹＥＳ）、異物が雪である旨をＲＡＭ等のメモリに記録し（Ｓ５５０）、雨以外の判定処理を終了する。また、真円度の平均値が閾値Ｊ未満であれば（Ｓ５４０：ＮＯ）、異物が鳥の糞・泥である旨をＲＡＭ等のメモリに記録し（Ｓ５６０）、雨以外の判定処理を終了する。
【００６４】
雨以外の判定処理が終了すると、判定処理（図６）も終了し、判定処理が終了すると、図３に戻る。続いて、異物の付着状態の検出結果に応じて、各種制御部２１〜２６に対して作動指令を出力する指令出力処理を実施する（Ｓ１６０）。この指令出力処理の一例は、図８に示すフローチャートを用いて説明する。
【００６５】
指令出力処理では、まず、異物として雨滴を検出したか否かを判定する（Ｓ６１０）。雨滴を検出していなければ（Ｓ６１０：ＮＯ）、後述するＳ６７０の処理に移行する。また、雨滴を検出していれば（Ｓ６１０：ＹＥＳ）、降雨状態の情報（雨の強さの情報、即ち、スプラッシュ、大雨、雨、小雨の何れであるか）を車両運動制御部２５へ送信する（Ｓ６２０：送信手段）。降雨状態の情報を受けた車両運動制御部２５では、例えば、雨が強くなるにつれて車両の速度を抑制したり、横滑り防止の制御をしたりする。
【００６６】
続いて、降雨状態の情報を通信制御部２６を介して通信先であるセンタに対して送信する（Ｓ６３０：送信手段）。降雨状態の情報の提供を受けたセンタでは、降雨状態の情報を他の車両等に提供する。
【００６７】
次いで、降雨状態に応じてワイパを作動させる処理を行う（Ｓ６４０：作動制御手段）。この処理においては、降雨状態の情報をワイパ制御部２１に送信し、降雨状態の情報を受けたワイパ制御部２１が、雨の強さに応じて雨滴を良好に除去できる速度（インターバル）でワイパを作動させる。
【００６８】
続いて、車両のヘッドライトが作動中（点灯中）であるか否かを判定する（Ｓ６５０）。ヘッドライトが作動中であれば（Ｓ６５０：ＹＥＳ）、降雨状態に応じた配光制御をライト制御部２４に対して実施させる（Ｓ６６０）。即ち、この処理においては、降雨状態の情報をライト制御部２４に送信し、降雨状態の情報を受けたライト制御部２４が、雨の強さに応じて運転者が前方を確認しやすいように配光制御を実施する。
【００６９】
Ｓ６５０の処理にてヘッドライトが作動中でない場合（Ｓ６５０：ＮＯ）、およびＳ６６０の処理を終了した場合には、Ｓ６７０の処理に移行する。
Ｓ６７０の処理では、判定処理にて霜を検出したか否かを判定する（Ｓ６７０）。霜を検出していれば（Ｓ６７０：ＹＥＳ）、デフォッガ制御部２３に対して霜が除去されるまでデフォッガを作動させる（Ｓ６８０：作動制御手段）。
【００７０】
Ｓ６７０の処理にて霜を検出していない場合（Ｓ６７０：ＮＯ）、およびＳ６８０の処理が終了した場合には、鳥の糞・泥を検出したか否かを判定する（Ｓ６９０）。鳥の糞・泥を検出していれば（Ｓ６９０：ＹＥＳ）、ウォッシャ制御部２２にウォッシャ液を噴射させるとともに、ワイパ制御部２１に対してワイパを作動させる（Ｓ７００：作動制御手段）。
【００７１】
Ｓ６９０の処理にて鳥の糞・泥を検出していない場合（Ｓ６９０：ＮＯ）、およびＳ７００の処理が終了した場合には、指令出力処理を終了する。このような指令出力処理が終了すると、異物検出処理（図３）を終了する。
【００７２】
［本実施形態による効果］
以上のように詳述した異物検出システム１において、演算部１０は、異物検出処理にて、異物の有無も含めて異物の付着状態を検出する（Ｓ１５０）。そして、異物が検出された場合に、異物を除去する機能を有するワイパ制御部２１、ウォッシャ制御部２２、デフォッガ制御部２３を作動させる（Ｓ１６０）。
【００７３】
ここで、演算部１０は、異物の付着状態を検出する処理として、まず、カメラ１１による撮像画像を取得し（Ｓ１１０）、この撮像画像中において相対的に輝度の低い部位である異物領域を抽出する（Ｓ１２０）。さらに、異物領域に関する物理量を検出する（Ｓ１３０）。そして、物理量の検出結果に基づいて、異物の付着状態を判定する（Ｓ１５０）。
【００７４】
このような異物検出システム１によれば、撮像画像中の異物領域に関する物理量を検出するので、この物理量に基づいて異物の付着状態を判定することができる。また、異物検出システム１によれば、異物の付着状態に基づいてワイパ制御部２１、ウォッシャ制御部２２、デフォッガ制御部２３を適切に作動させることができる。
【００７５】
また、異物検出システム１において演算部１０は、検出された異物の付着状態を外部送信する機能を有する。
従って、このような異物検出システム１によれば、検出した異物の付着状態の情報を外部に通知することができる。
【００７６】
さらに、異物検出システム１においては、物理量として、少なくとも、異物領域の大きさ、輝度が低い部位の平均輝度、輝度が低い部位の形状が円形であるか否か、撮像画像において異物領域が占める割合、および異物領域の位置または面積の時間変化量を検出する。特に、時間変化量としてフロントガラス３１を払拭する払拭部材が監視対象領域３１ｄを通過する前後における異物領域の位置または面積の変化を検出する。
【００７７】
このような異物検出システム１によれば、異物領域に関する物理量をより具体的に検出し、これらの検出結果のうちの複数を組み合わせて利用しているので、異物の付着状態をより詳細に検出することができる。よって、検出精度を向上させることができる。
【００７８】
なお、本実施形態においては、「撮像画像全体の平均輝度」についても検出するようにしているが、この「撮像画像全体の平均輝度」は、「撮像画像に関する物理量」ではあるが、特許請求の範囲に記載の「異物領域に関する物理量」として含まれる概念ではない。
【００７９】
また、異物検出システム１において演算部１０は、異物の付着状態として、降雨状態を判定する。
このような演算部１０によれば、雨滴の数や大きさ、撮像画像全体の平均輝度等の情報を利用することによって降雨の強さも検出することができる。
【００８０】
さらに、異物検出システム１において演算部１０は、異物の付着状態として、異物が何れの物体であるかを判定する。
このような演算部１０によれば、異物の種別を特定することができるので、異物の種別に応じた処理を実施することができる。
【００８１】
さらに、異物検出システム１において演算部１０は、異物の付着状態として、異物が凍結しているか否かを判定する。
このような演算部１０によれば、異物が凍結しているか否かを判定することができるので、凍結の有無に応じた処理を実施することができる。
【００８２】
［その他の実施形態］
本発明の実施の形態は、上記の実施形態に何ら限定されることはなく、本発明の技術的範囲に属する限り種々の形態を採りうる。
【００８３】
例えば、上記実施形態において、フロントガラス３１に付着した異物を検出する構成としたが、リアガラス等その他の透光部材に付着した異物を検出する構成にしてもよい。
また、上記雨以外の判定処理（図７）において、異物が雪であるか鳥の糞・泥であるかを判定する処理（Ｓ５４０〜Ｓ５５０）は、判定処理（図６）のＳ４２０とＳ４３０の間で追加して実施することもできる。この場合、追加されたＳ５４０の処理で否定判定された場合に異物がスプラッシュである旨を記録し、肯定判定された場合に異物が雪である旨を記録するようにすればよい。
【００８４】
また、雨以外の判定処理（図７）においては、Ｓ５５０以下の処理にて降雪量を検出する処理（例えば、Ｓ３７０〜Ｓ４１０に相当する処理）を実施するようにしてもよい。また、異物として雪を検出した場合には、指令出力処理（図８）においてワイパ等の作動するようにしてもよい。特に、降雪量を検出する処理を実施している場合には、雪を検出したときに、雨を検出した場合の処理（Ｓ６２０〜Ｓ６６０）と同様の処理を実施することが考えられる。
【００８５】
上記のようにしても、上記実施形態と同様の効果を享受することができる。
【図面の簡単な説明】
【００８６】
【図１】本発明が適用された異物検出システム１の概略構成を示すブロック図である。
【図２】カメラ１１と発光部１２との位置関係を示す説明図である。
【図３】異物検出処理を示すフローチャートである。
【図４】カメラ１１による撮像画像（２値化処理後）の一例を示す説明図（ａ）、撮像画像全体の平均輝度値の時間的な変化を示す説明図（ｂ）、および検出されたパラメータの値によって異物の付着状態がどのような状態であるかを表す一覧表（ｃ）である。
【図５】異物検出処理のうちのパラメータ検出処理を示すフローチャートである。
【図６】異物検出処理のうちの判定処理を示すフローチャートである。
【図７】判定処理のうちの雨以外の判定処理を示すフローチャートである。
【図８】異物検出処理のうちの指令出力処理を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００８７】
１…異物検出システム、１０…演算部、１１…カメラ、１２…発光部、２１…ワイパ制御部、２２…ウォッシャ制御部、２３…デフォッガ制御部、２４…ライト制御部、２５…車両制御部、２６…通信制御部、３１…フロントガラス、３１ｄ…監視対象領域、３２…導入部材、３３…導出部材。
【図１】
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【図３】
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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２】
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【図４】
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