(57)【要約】【課題】受光ユニットを構成するサーモパイルから出力される出力信号は非常に小さな値であり、アンプ等により増幅してから、表示装置に映し出すことになり、ノイズや測定誤差の影響を受けやすい構成となっている。ノイズや測定誤差が混入すると、温度分布自体に、歪みが生じ、表示された物体を識別することができないと言った問題があった。【解決手段】監視領域毎との相対温度差を非接触により測定する受光部と、受光部自身の温度を測定する温度測定回路と、温度測定回路から温度と相対温度差とを演算し、監視領域毎の温度を算出し、算出結果を出力する算出回路とを備え、算出回路はフィルタ処理部と平均化処理部を有し、フィルタ処理を行った後に、平均化処理する。【選択図】図１１
2006098223.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
１つの画素に時間的に前後して発生する信号同士を比較して、ノイズと判断される画素を前後の画素に置き換える置換処理部と、
該１つの画素に時間的に前後して発生する信号同士を平均化して、該１つの画素を平滑化する平均化処理部を備え、
前記置換処理部において置換処理を行った後に、前記平均化処理部において平均化処理することを特徴とするノイズ除去回路。
【請求項２】
１つの画素に時間的に前後して発生する信号同士を比較して、ノイズと判断される画素を前後の画素に置き換える置換処理部と、
該１つの画素と該１つの画素の周囲とを平均化して、該１つの画素を平滑化する平均化処理部を備え、
前記置換処理部において置換処理を行った後に、前記平均化処理部において平均化処理することを特徴とするノイズ除去回路。
【請求項３】
中央画素と該中央画素の周囲との信号同士を比較して、ノイズと判断される該中央画素を該中央画素の周囲の画素に置き換える置換処理部と、
該中央画素と該中央画素の周囲とを平均化して、該中央画素を平滑化する平均化処理部を備え、
前記置換処理部において置換処理を行った後に、前記平均化処理部において平均化処理することを特徴とするノイズ除去回路。
【請求項４】
中央画素と該中央画素の周囲との信号同士を比較して、ノイズと判断される該中央画素を該中央画素の周囲の画素に置き換える置換処理部と、
該中央画素に時間的に前後して発生する信号同士を平均化して、該中央画素を平滑化する平均化処理部を備え、
前記置換処理部において置換処理を行った後に、前記平均化処理部において平均化処理することを特徴とするノイズ除去回路。
【請求項５】
前記置換処理部は、時間的に連続する３画面分の中央の画像のデータを、残りの２画面分のデータと比較し、該比較の結果に応じて、前記中央の画像のデータを前記残りの２画面分のいずれかのデータに置き換えることを特徴とする請求項１記載のノイズ除去回路。
【請求項６】
前記置換処理部は、１つの画素データと、２次元で隣接する画素データとを比較し、該比較の結果に応じて、前記１つの画素データを、前記隣接する画素データのいずれかに置き換えることを特徴とする請求項１記載のノイズ除去回路。
【請求項７】
前記平均化処理部は、１つの画素データと、２次元で隣接する画素データとの平均値を求め、前記１つの画素データを、前記平均値に置き換えることを特徴とする請求項１記載のノイズ除去回路。
【請求項８】
前記平均化処理部は、時間的に連続する３画面分の中央の画面のデータを、残りの２画面分のデータとの平均値を求め、前記中央の画像のデータを前記平均値に置き換えることを特徴とする請求項１記載のノイズ除去回路。
【請求項９】
前記置換処理部は、時間的に連続する３画面分の中央の画像のデータを、残りの２画面分のデータと比較し、該比較の結果に応じて、前記中央の画像のデータを前記残りの２画面分のいずれかのデータに置き換えると共に、１つの画素データと、２次元で隣接する画素データとを比較し、該比較の結果に応じて、前記１つの画素データを、前記隣接する画素データのいずれかに置き換えた後に、前記平均化処理部において平均化処理することを特徴とするノイズ除去回路。
【請求項１０】
前記置換処理部において置換処理を行った後に、
前記平均化処理部は、１つの画素データと、２次元で隣接する画素データとの平均値を求め、前記１つの画素データを、前記平均値に置き換える共に、時間的に連続する３画面分の中央の画面のデータを、残りの２画面分のデータとの平均値を求め、前記中央の画像のデータを前記平均値に置き換えることを特徴とするノイズ除去回路。
【請求項１１】
前記置換処理部は、時間的に連続する３画面分の中央の画像のデータを、残りの２画面分のデータと比較し、該比較の結果に応じて、前記中央の画像のデータを前記残りの２画面分のいずれかのデータに置き換えると共に、１つの画素データと、２次元で隣接する画素データとを比較し、該比較の結果に応じて、前記１つの画素データを、前記隣接する画素データのいずれかに置き換えた後に、
前記平均化処理部は、１つの画素データと、２次元で隣接する画素データとの平均値を求め、前記１つの画素データを、前記平均値に置き換える共に、時間的に連続する３画面分の中央の画面のデータを、残りの２画面分のデータとの平均値を求め、前記中央の画像のデータを前記平均値に置き換えることを特徴とするノイズ除去回路。
【請求項１２】
監視領域を分割して監視するように配置され、前記監視領域内の熱量を測定する複数の受光ユニットを有する温度測定処理装置において、
前記受光ユニット毎に分割された前記監視領域毎との相対温度差を非接触により測定する受光部と、
前記受光部自身の温度を測定する温度測定回路と、
該温度測定回路から温度と前記相対温度差とを演算し、前記監視領域毎の温度を算出し、算出結果を比較することでノイズと判断される値を置き換える置換処理部と、前記算出結果を平均化することで変化を平滑化する平均化処理部を有する算出回路と、を備え、
前記算出回路は、前記置換処理部において置換処理を行った後に、前記平均化処理部において平均化処理することを特徴とする温度測定処理装置。
【請求項１３】
被探知領域を非接触により得られた測定値を増幅して用いる熱線探知器に用いたことを特徴する請求項１乃至１２記載の温度測定処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、物体から放射される熱、例えば遠赤外線などにより、熱線画像検出を行い、火災や人の存在などや物体の温度を検知する温度測定処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
熱電対は、微小な人体が発する遠赤外線であっても、入射する遠赤外線を熱に変換し、熱を直接電気に変換するゼーベック効果を用いて、直流電圧を発生する装置である。
【０００３】
上記のゼーベック効果とは、異なる物質である異種金属線の両端を接続し、片方の接点を加熱し、もう一方を冷却すると熱起電力が生じます。この熱起電力を生じる特性を言う。この効果を利用して起電力の大きさから接点間の温度差を測定するためのセンサを熱電対という。更に多数の熱電対を接続して出力電圧を高くしたものを熱電堆（サーモパイル）と言う。
【０００４】
上記のサーモパイルを縦横に組み合わせて、一定領域エリアの熱の変化量を測定できる様にしたものを２次元サーモパイルアレイと言う。
【０００５】
また、従来、２次元サーモパイルアレイは、電子レンジなどの天井面に装備され、温めたい被測定物の温度を、直接触れずに測定する装置として用いられている。
【０００６】
具体的には、電子レンジは、ターンテーブルを２次元サーモパイルアレイの測定エリアとし、ターンテーブルに乗せられた被測定物の温度分布を測定することが出来る。上記の技術は、参考文献１に記載されている。
【０００７】
また、上記の２次元サーモパイルアレイの技術は、人体検知の手法として取り入れられ、２次元サーモパイルアレイを内蔵した照明灯が提案されている。
【０００８】
サーモパイルは熱の変化量で火災や人の存在を検出することが出来、温度測定処理装置として有用である。近年、サーモパイルは火災報知器や人体検出のセキュリティ装置としても、大変期待されている。人体検出の技術は、参考文献２に記載されている。
【特許文献１】特開２００１−３５５８５３号公報
【特許文献２】特開２０００−２２３２８２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
しかしながら、上記背景技術には以下のような問題が発生した。被探知領域を分割されたエリア毎に配置された受光ユニットに用いて、被探知領域に映し出された温度分布を表示する。受光ユニットを構成するサーモパイルから出力される出力信号は非常に小さな値であり、アンプ等により増幅してから、表示装置に映し出すことになり、ノイズや測定誤差の影響を受けやすい構成となっている。
【００１０】
ノイズや測定誤差が混入すると、温度分布自体に、歪みが生じ、表示された物体を識別することができないと言った問題があった。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明に係る主たる発明は、  １つの画素に時間的に前後して発生する信号同士を比較してノイズと判断される画素を前後の画素に置き換える置換処理部と、
１つの画素に時間的に前後して発生する信号同士を平均化して、時間的に中央画素を平滑化する平均化処理部を備え、
前記置換処理部において置換処理を行った後に、前記平均化処理部において平均化処理することを特徴とする。
【００１２】
また、本発明の他の特徴は、添付図面及び本明細書の記載により明らかとなる。
【発明の効果】
【００１３】
上述の如く、本発明によれば、ノイズ成分を含んだ状態で信号を入力し、マイコンを用いたソフトウェア処理によりノイズを除去し、その後の平均化処理することで、測定誤差の影響を抑えることが出来、ノイズ除去と測定誤差を同時に抑えることで、測定精度を飛躍的に向上することが出来る。
【００１４】
また、熱線探知器に用いることにより、解像度が上がることで、表示された物体を特定しやすくなり、精度の良い火災報知器や人体検出のセキュリティ装置を作成できるといった利点があげられる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
本発明の詳細を図面に従って具体的に説明する。図１は本発明の温度測定処理装置を示すブロック図である。同図に示す温度測定処理装置において、サーモパイル型遠赤外線エリアセンサ１は、内部に２次元サーモパイルアレイ２、スキャン回路３、温度センサデバイス４を有している。
【００１６】
被探知領域５は、温度測定を行いターゲットとなる領域を示している。
被探知領域５はレンズ６を通じて、サーモパイル型遠赤外線エリアセンサ１の内部に縮小して取り込まれる。２次元サーモパイルアレイ２は、レンズ６によって縮小された被探知領域５を３２（縦）×３２（横）に分割されたエリア毎に、遠赤外線の量を比例した微弱の起電力を得る。
【００１７】
上記微弱の起電力を基に、２次元サーモパイルアレイ２は、被探知領域５のエリア毎の温度情報を取得することが出来る。
【００１８】
実際に２次元サーモパイルアレイ２が得た被探知領域５のエリア毎の温度情報は、被探知領域５との２次元サーモパイルアレイ２自身との温度差である。２次元サーモパイルアレイ２は、各分割された被探知領域５のエリア毎に、自身との温度差のみを知ることが出来る。
【００１９】
２次元サーモパイルアレイ２自身の温度は、温度センサデバイス４によって、測定することが出来る。
【００２０】
従って、マイコン９は、温度センサデバイス４からの温度情報に２次元サーモパイルアレイ２で得た被探知領域５のエリア毎の温度情報を演算することで、被探知領域５の３２（縦）×３２（横）に分割されたエリア毎の温度情報を得ることが出来る。
【００２１】
サーモパイル型遠赤外線エリアセンサ１に内蔵されたスキャン回路３は、外部からクロック信号とリセット信号が入力されている。スキャン回路３は、リセット信号が来る毎に、スキャン回路３の内部に搭載されたカウンタの値を初期化し、ゼロに戻す。
【００２２】
上記スキャン回路３の内部に搭載されたカウンタは、入力されるクロック信号の立ち上がりに同期して、カウンタの値は一つずつ増加して行く。
【００２３】
２次元サーモパイルアレイ２の３２（縦）×３２（横）で分割されたエリアは、上部左隅から順番にアドレスを所有している。スキャン回路３は、上記の一つずつ増加して行くカウントの値を利用して、２次元サーモパイルアレイ２に振られたアドレス値を２次元サーモパイルアレイ２に順番に出力して行く。
【００２４】
上記のアドレスを受けた２次元サーモパイルアレイ２は、順次対応するエリア毎に取得された温度差の情報を電位差（電圧）として出力する。
【００２５】
上記の電位差は、サーモパイル型遠赤外線エリアセンサ１の出力端子であるＰ端子、Ｎ端子から出力される。Ｐ端子はＰチャネル端子で極性はプラスを意味し、Ｎ端子はＮチャンネル端子で極性はマイナスを意味している。
【００２６】
サーモパイル型遠赤外線エリアセンサ１から出力されたＰ端子、Ｎ端子は、アンプ７に入力される。アンプ７は差分増幅回路となっており、Ｐ端子とＮ端子の電位差に応じて、電位差を増幅してアンプ７から出力信号として出力する。
【００２７】
２次元サーモパイルアレイ２で発生する起電力は微弱のため、アンプ７では高倍率で増幅する必要がある。
【００２８】
本実施例のアンプ７は、Ｐ端子のＮ端子の電位差を約数千倍に増幅し、ローパスフィルタ（ＬＰＦ）８へ出力される。
【００２９】
ＬＰＦ８は、抵抗とコンデンサから構成されるローパスフィルタである。ＬＰＦ８は、アンプ７で増幅された電位差に含まれる信号のうち、急激に高くなるノイズ成分を平滑化し、マイコン９内部の１２ビットＡ／Ｄコンバータ１０に出力する。
【００３０】
１２ビットＡ／Ｄコンバータ１０は、ＬＰＦ８から入力されたアナログ信号を、１２ビットのデジタルデータに変換する。
【００３１】
また、温度センサデバイス４は、２次元サーモパイルアレイ２自身の温度情報を電位差として出力する。
【００３２】
２次元サーモパイルアレイ２自身の温度情報は、１２ビットＡ／Ｄコンバータ１１に入力され、１２ビットＡ／Ｄコンバータ１１により、１２ビットのデジタルデータに変換される。
【００３３】
ＣＰＵ１２は、１２ビットＡ／Ｄコンバータ１１からの２次元サーモパイルアレイ２自身の温度情報と、１２ビットＡ／Ｄコンバータ１０からの各分割されたエリア毎の２次元サーモパイルアレイ２との温度差を示す電圧出力を演算して、３２（縦）×３２（横）に分割されたエリア毎の温度情報を得る。
【００３４】
ここでの温度情報は、被探知領域５のエリア毎の温度と２次元サーモパイルアレイ２との温度との差を示す相対温度差となる。つまり、被探知領域５のエリア毎の温度が、２次元サーモパイルアレイ２と比較して、相対的に温度がどれくらい高いか、低いかが分かる。
【００３５】
被探知領域５のエリア毎における温度情報を得るために、ＣＰＵ１２は、被探知領域５のエリア毎の温度と２次元サーモパイルアレイ２との温度との差を示す相対温度差に、２次元サーモパイルアレイ２自身の温度情報を付加して求めて行く。
【００３６】
求められた被探知領域５のエリア毎における温度情報は、ＣＰＵ１２により、ＣＰＵバスを介して、ＳＲＡＭ１（１４）に記憶させる。１回に測定される３２×３２のエリア毎の温度情報は、１フレームと呼ばれており、１つの情報単位として、まとめて処理される。
【００３７】
本実施例では、被検知領域５の温度測定は１秒間に３回程測定され、ＳＲＡＭ１（１４）には、過去３回の測定結果が記憶されている。ＳＲＡＭ１（１４）は、随時、新しく温度測定される毎に、一番古い測定結果が消去され、更新され続けている。一連の処理に関するプログラムは、ＰＲＯＭ１３に記憶されている。ＰＲＯＭ１３は、フラシュＲＯＭと呼ばれる不揮発性メモリで構成されている。従って、プログラムに修正があった場合には、書き換えが可能であり、使い勝手が良い。
【００３８】
また、図１に図示されたＳＲＡＭ１（１４）とＳＲＡＭ２（１５）は、個別に図示されている。ＣＰＵに用いられるメモリでは、一般的に全メモリをいくつかに区分して管理している。ＣＰＵからメモリへのアクセスが要求されると、メモリのアドレス情報などを基に、区分されたメモリの集合の中から対象の区分を1つ選び、読み出しあるいは書き込みを実行する。このときのメモリの区分をバンクと呼んでいる。
【００３９】
上記のバンクを用いて、メモリを２つのバンクに分け、各々をＳＲＡＭ１（１４）、ＳＲＡＭ２（１５）とし、１つのＳＲＡＭを２つ分けて使用しても良い。
【００４０】
このバンクを利用した場合には、ＳＲＡＭ１（１４）及びＳＲＡＭ２（１５）を個別に設けた場合と比較して、内蔵されているメモリアドレスデコーダの一部を共有することが出来るため、マイコン９のチップ面積を小さくすることが出来る。
【００４１】
さて、図１に示された表示信号装置により、被検知領域５を、２次元サーモパイルアレイ２の３２（縦）×３２（横）で分割されたエリア毎に温度情報を得ることが出来る。
【００４２】
熱を直接電気に変換するゼーベック効果を用いた非接触により温度を測定するため、ノイズや測定誤差の影響を受けやすい。ノイズや測定誤差の原因は、サーモパイル自体から、出力される信号は非常に弱く、アンプ７によって、約数千倍に増幅されることある。ノイズの影響がある場合には、被検知領域５の温度分布表すパソコン１８の画面上に、極端に温度の高い点、低い点を示す色となって、映し出されることになり、誤認識につながる。
【００４３】
また、測定結果には、測定誤差も含まれており、本来は隣り合うサーモパイルで同じ測定結果となるべき値が大きくずれてしまうことがある。この測定誤差を抑えるためは、隣り合うサーモパイルにおいて、平均化処理することで、測定誤差によるズレをある程度の範囲で、補正することが出来る。
【００４４】
しかし、隣り合うサーモパイルにおいて、平均化処理を行う場合、ノイズが混入した場合には、隣接する測定結果に悪影響を及ぼすことになる。
【００４５】
平均化処理は、測定誤差を抑えられる反面、ノイズが混入した場合には、ノイズの影響を隣接するサーモパイルの測定結果に影響を与えることになっている。
【００４６】
平均化を行う前に、出来るだけノイズを除去する必要がある。ノイズ除去に成功すれば、平均値処理により、測定誤差を効果的に低く抑え込むことが出来、測定精度を向上することが出来る。
【００４７】
従って、処理を行う順番が重要となり、第１にノイズ除去、第２に平均化処理という順番になる。
【００４８】
ノイズを除去する手法は、多岐に渡り、抵抗とコンデンサなどにより構成されるＬＰＦを用いたアナログ処理や、マイコンを用いたソフトウェアによるデジタル処理などがある。
【００４９】
アナログ処理は、図１のＬＰＦ８で示された抵抗とコンデンサにより構成される。デジタル処理は、図１のＡ／Ｄコンバータ１０により変換されデジタルデータを用いて、ＰＲＯＭ１３に記憶されたプログラムに基づき、ＣＰＵ１２において、ノイズを除去する。
【００５０】
デジタル処理により、ノイズを除去する手法は、例えば、３ＤＤＮＲ（３次元デジタルノイズリダクション）や、メディアンフィルタと呼ばれる手法がある。
【００５１】
まず、３ＤＤＮＲの具体的手法について、図２のフローチャートに従って説明する。
【００５２】
ＣＰＵ１２は、２次元サーモパイルアレイ２からの１フレーム（３２×３２）のデータをＳＲＡＭ１（１４）に記憶させる。（Ｓ１００）
ＳＲＡＭ１（１４）では、過去３回分（３フレーム）のデータを記憶することが出来る。最新のフレームを記憶すると共に、１番古いフレームを消去する（Ｓ２００）
ＣＰＵ１２は、ＳＲＡＭ１（１４）に記憶した過去３回分（３フレーム）のデータより、同じ位置の画素データ３個をＣＰＵ１２内部のレジスタに取得する。
（Ｓ３００）
ＣＰＵ１２内部に取得した３画素のデータのうち、中央の画素を他の２つの画素と比較し、変動が大きい場合は１つの前のデータに置き換えてＳＲＡＭ２（１５）に出力する。（Ｓ４００）
全画素が終了したか、判別する。（Ｓ５００）
全画素が終了していない場合（Ｓ５００：ＮＯ）、次の３画素を選択する。（Ｓ６００）
全画素が終了した場合（Ｓ５００：ＹＥＳ）、処理は終了する。
【００５３】
Ｓ３００とＳ４００の動作については、具体的に図３を用いて説明する。図３のＳＲＡＭ１（１４）の記載した様に、過去３回分（３フレーム）のデータを記憶することができる。ＣＰＵバスを通じて、被検知領域５の温度情報を、ＳＲＡＭ１（１４）に書き込むことが出来る。被検知領域５の温度情報は、１秒間に３回測定される。つまり、３００ｍｓ毎に一番古い温度情報に最新の温度情報が上書き更新される。
【００５４】
過去３回分（３フレーム）のデータから、同じ位置の画素データ３個をＣＰＵ１２内部の第１レジスタ１２１、第２レジスタ１２２、第３レジスタ１２３に記憶する。最新のデータは第１レジスタ１２１に記憶し、最新より１つ古いデータは第２レジスタ１２２に記憶し、最新より２つ古いデータは第３レジスタ１２３に記憶される。
【００５５】
図３では、第１レジスタ１２１に温度情報である「１」、第２レジスタ１２２に温度情報である「１８」、第３レジスタ１２３に温度情報である「１」が記憶された状態である。第２レジスタ１２２に記憶された「１８」が、第１レジスタ１２１の「１」及び第３レジスタ１２３の「１」に比べて、大幅に大きいことが分かる。温度の変化を測定する今回の熱線探知器の場合、短い時間に大きな数値が入り、短い時間に大きな数値が消えるというのは、ノイズが混入したと考えるのが一般的である。
【００５６】
ノイズを除去するため、図３に示された第１レジスタ１２１と第３レジスタ１２３に記憶された値から、ある一定以上離れた地点に、しきい値を設ける。第２レジスタ１２２に記憶された値が、しきい値を超えた場合、第２レジスタ１２２に記憶された値を出力せず、代わりに、１つ前のデータである第３レジスタ１２３に記憶された値を出力する。
【００５７】
次に、メディアンフィルタについて、図４のフローチャートに従って説明する。ＣＰＵ１２は、ＳＲＡＭ１（１４）から、ＣＰＵバスを介して１フレームのエリア情報を取り込む。（Ｓ１１００）
１フレーム単位で処理する理由は、仮に分割されたエリア毎にエリア情報を処理した場合には、ＣＰＵ１２は頻繁にＳＲＡＭ１（１４）にアクセスする必要に迫られ、ＣＰＵバスに過度の負担がかかるためである。
【００５８】
１フレームの先頭の３×３の９画素を選択し、大きい順に並べて中央値を算出する。（Ｓ１２００）
３×３の９画素の真中のエリア情報をＳ１２００で求めた中央値に変換し、ＳＲＡＭ２（１５）へ書き込む。（Ｓ１３００）
全画素が終了したか、判別する。（Ｓ１４００）
全画素が終了していない場合（Ｓ１４００：ＮＯ）、次の３×３の９画素を選択する。（Ｓ１５００）
全画素が終了した場合（Ｓ１４００：ＹＥＳ）、処理は終了する。
【００５９】
Ｓ１２００とＳ１３００の動作については、具体的に図５を用いて説明する。
３２×３２のエリア情報（１フレーム）から、先頭の３×３の９画素を選択する。
【００６０】
３×３の９画素のうち、１段目左隅から１エリア、２エリア、３エリアとなり、２段目左隅から、４エリア、５エリア、６エリアとなり、３段目左隅から、７エリア、８エリア、９エリアとなる。
【００６１】
従って、真中は５エリアとなる。５エリアのエリア情報は、１エリアから４エリア及び、６エリアから９エリアのエリア情報を基に補正されることになる。図３の例では、エリア情報は、エリア毎の温度を示す電圧データであり、５エリアのエリア情報は、８０と他のエリアのエリア情報と比較して、ずば抜けて高いことが分かる。
【００６２】
温度の変化を測定する今回の熱線探知器の場合は、隣り合う周囲のエリアと、極端に異なる値を取ることは考え難い。従って、隣り合うエリア毎の温度を示す電圧データが極端に異なる場合は、ノイズが混入としたと考えるのが一般的である。
【００６３】
図６には、具体的に９個の数値から中央値を求める方法をフローチャートに示す。９個の数値から、中央値を求める方法は、先ず、９個の中から１番小さい値を求め、１番小さい値を除く。次に、８個の中から１番小さい値を求め、１番小さい値を除く。この動作を繰り返すことで、５個の中から１番小さい値を求めることが出来る。９個中の５番目に小さい値は、中央値となる。
【００６４】
ｎ個のデータを配列にまとめる。この場合のｎは整数を表し、最初９で始まる。（Ｓ１０）
ｎ個のデータを小さい順に並べる。（Ｓ２０）
ｎ個のデータのうち、一番小さいデータを取り除く。（Ｓ３０）
データの数を５と比較する。（Ｓ４０）
５より大きい場合（Ｓ４０：ＮＯ）、Ｓ１０に戻る。
【００６５】
５と等しい場合（Ｓ４００：ＹＥＳ）、５個のデータを配列にまとめる。（Ｓ５０）。
【００６６】
５個のデータを小さい順に並べる。（Ｓ６０）
一番小さいデータを中央値とする。（Ｓ７０）、処理は終了する。
【００６７】
図５の処理では、図６のフローチャートにより、１エリアから９エリアまでのエリア毎の温度から、大きさの中央値を求める。
【００６８】
５エリアの情報を中央値に変更することで、５エリアに混入した８０というノイズを除去することが出来る。
【００６９】
ノイズを効果的に除去するには、３ＤＤＮＲ（３次元デジタルノイズリダクション）とメディアンフィルタを組み合わせると、それぞれ単独で使用した場合より、効果的にノイズを除去することが出来る。
【００７０】
また、順番も、先に３ＤＤＮＲを行った後に、メディアンフィルタを行った方が、効果的にノイズを除去することが出来る。先に３ＤＤＮＲを行う方が、効果的な理由は、同じ測定ユニットにおいて、短時間に、極端に大きな数値が入力されることは、不自然であり、ノイズとして認識しやすいためである。
【００７１】
ノイズを除去した後、平均化処理により、測定誤差を抑える処理を行う。平均化処理の手法は、例えば、移動平均法や、フレーム間平均法がある。
【００７２】
まず、移動平均法について、図７のフローチャートに従って説明する。
【００７３】
ＣＰＵ１２は、ＳＲＡＭ１（１４）から、ＣＰＵバスを介して１フレームのエリア情報を取り込む。（Ｓ２１００）
１フレーム単位で処理する理由は、仮に分割されたエリア毎にエリア情報を処理した場合には、ＣＰＵ１２は頻繁にＳＲＡＭ１（１４）にアクセスする必要に迫られ、ＣＰＵバスに過度の負担がかかるためである。
【００７４】
１フレームの先頭の３×３の９画素を選択し、９画素の平均値を算出する。（Ｓ２２００）
３×３の９画素の真中のエリア情報をＳ２００で求めた平均値に変換し、ＳＲＡＭ２（１５）へ書き込む。（Ｓ２３００）
全画素が終了したか、判別する。（Ｓ２４００）
全画素が終了していない場合（Ｓ２４００：ＮＯ）、次の３×３の９画素を選択する。（Ｓ２５００）
全画素が終了した場合（Ｓ２４００：ＹＥＳ）、処理は終了する。
【００７５】
Ｓ２２００とＳ２３００の動作については、具体的に図３を用いて説明する。
３２×３２のエリア情報（１フレーム）から、先頭の３×３の９画素を選択する。
【００７６】
３×３の９画素のうち、１段目左隅から１エリア、２エリア、３エリアとなり、２段目左隅から、４エリア、５エリア、６エリアとなり、３段目左隅から、７エリア、８エリア、９エリアとなる。
【００７７】
従って、真中は５エリアとなる。５エリアのエリア情報は、１エリアから４エリア及び、６エリアから９エリアのエリア情報を基に補正されることになる。図３の例では、エリア情報は、エリア毎の温度を示す電圧データであり、５エリアのエリア情報は、１０と他のエリアのエリア情報と比較して、ずば抜けて高いことが分かる。
【００７８】
温度の変化を測定する今回の熱線探知器の場合は、隣り合う周囲のエリアと、極端に異なる値を取ることは考え難い。従って、隣り合うエリア毎の温度を示す電圧データが極端に異なる場合は、ノイズが混入としたと考えるのが一般的である。
【００７９】
図８の処理では、１エリアから９エリアまでのエリア情報から平均値を求める。  図８で示された１段目左隅から１エリア、２エリア、３エリアとなり、２段目左隅から、４エリア、５エリア、６エリアとなり、３段目左隅から、７エリア、８エリア、９エリアとなる。
【００８０】
３２×３２のエリア情報（１フレーム）から、先頭の３×３の９画素を選択する。３×３の９画素のうち、従って、中央は５エリアとなる。５エリアのエリア情報は、１エリアから９エリアのエリア情報を足し、９で割って平均値を求める。
【００８１】
次に、フレーム間平均法について、図９のフローチャートに従って説明する。
【００８２】
ＣＰＵ１２は、２次元サーモパイルアレイ２からの１フレーム（３２×３２）のデータをＳＲＡＭ１（１４）に記憶させる。（Ｓ３１００）
ＳＲＡＭ１（１４）では、過去３回分（３フレーム）のデータを記憶することが出来る。最新のフレームを記憶すると共に、１番古いフレームを消去する（Ｓ３２００）
ＣＰＵ１２は、ＳＲＡＭ１（１４）に記憶した過去３回分（３フレーム）のデータより、同じ位置の画素データ３個をＣＰＵ１２内部のレジスタに取得し、３画素の平均値を求める。
（Ｓ３３００）
全画素が終了したか、判別する。（Ｓ３４００）
全画素が終了していない場合（Ｓ３４００：ＮＯ）、次の３画素を選択する。（Ｓ３５００）
全画素が終了した場合（Ｓ３４００：ＹＥＳ）、処理は終了する。
【００８３】
Ｓ３３００の動作については、具体的に図１０を用いて説明する。図１０のＳＲＡＭ１（１４）の記載した様に、過去３回分（３フレーム）のデータを記憶することができる。ＣＰＵバスを通じて、被検知領域５の温度情報を、ＳＲＡＭ１（１４）に書き込むことが出来る。被検知領域５の温度情報は、１秒間に３回測定される。つまり、３００ｍｓ毎に一番古い温度情報に最新の温度情報が上書き更新される。
【００８４】
過去３回分（３フレーム）のデータから、同じ位置の画素データ３個をＣＰＵ１２内部の第１レジスタ１２１、第２レジスタ１２２、第３レジスタ１２３に記憶する。最新のデータは第１レジスタ１２１に記憶し、最新より１つ古いデータは第２レジスタ１２２に記憶し、最新より２つ古いデータは第３レジスタ１２３に記憶される。
【００８５】
図１０では、第１レジスタ１２１に温度情報である「１１」、第２レジスタ１２２に温度情報である「１５」、第３レジスタ１２３に温度情報である「１３」が記憶された状態である。ＣＰＵ１２では、第１レジスタ１２１、第２レジスタ１２２、第３レジスタ１２３に記憶された値から平均値を求め、第２レジスタ１２２の値を出力せず、代わりに、平均値を出力する。
【００８６】
第２レジスタ１２２に記憶された代わりに、出力された平均値は、ＳＲＡＭ２（１５）に出力される。
【００８７】
また、測定誤差を効果的に低減するには、移動平均法とフレーム間平均法を組み合わせると、それぞれ単独で使用した場合より、効果的に測定誤差を低減することが出来る。
【００８８】
また、順番も、先に移動平均法を行った後に、フレーム間平均法を行った方が、効果的に測定誤差を低減することが出来る。後に、フレーム間平均法を行う方が、効果的な理由は、同じ測定ユニットにおいて、短時間に、数値が異なることは、不自然である。その為、パソコン１８の画面に映し出される最終段階で、フレーム間平均法により、同一測定ユニットにおいて、時間的な平均化処理であるフレーム間平均法を行い、映像データを整えることで、測定誤差を軽減することが可能となる。
【００８９】
図１１は、上記の一連のノイズ除去及び、平均化処理について、フローチャートに示す。
【００９０】
ＣＰＵ１２は、３フレーム（３２×３２）のデータを取り込む。（Ｓ４１００）
ノイズ除去の第１段として、図２及び図３に示した３ＤＤＮＲ（３次元デジタルノイズリダクション）を行う。（Ｓ４２００）
ノイズ除去の第２段として、図４、図５及び図６に示したメディアンフィルタを行う。
（Ｓ４３００）
平均化処理の第１段として、図７及び図８に示した移動平均法を行う。（Ｓ４４００）
平均化処理の第２段として、図９及び図１０に示したフレーム間平均法を行う。
（Ｓ４５００）
ＣＰＵ１２は、ノイズ除去、平均化処理されたデータを、映像データとして出力する。
（Ｓ４６００）
図１１の処理では、ノイズ処理と平均化処理を分離して行ったが、３次元処理、２次元処理を分けて行う手法でもよい。
【００９１】
図１２は、第１段階として３次元処理を行い、続いて、第２段階として２次元処理を行う場合のフローチャートを示す。
【００９２】
３次元処理を行う場合でも、３次元ノイズ除去を行う３ＤＤＮＲ（３次元デジタルノイズリダクション）を行う。（Ｓ４２００）３次元平均化処理を行うフレーム間平均法を行う。（Ｓ４５００）
続いて、２次元ノイズ除去を行うメディアンフィルタを行う。（Ｓ４３００）２次元平均化処理を行う移動平均法を行う。（Ｓ４４００）
３次元処理、２次元処理を分離して行っても、同等の効果を得ることが出来る。という
以上、本発明の実施の形態について、その実施の形態に基づき具体的に説明したが、これに限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能である。
【図面の簡単な説明】
【００９３】
とメディアフィルタ
【図１】本発明の一実施例に係る温度測定処理装置を示すブロック図である。
【図２】本発明の一実施例に係る具体的な３ＤＤＮＲフィルタの動作を示すフローチャートである。
【図３】本発明の一実施例に係る具体的な３ＤＤＮＲフィルタの動作を示す図である。
【図４】本発明の一実施例に係る具体的なメディアフィルタの動作を示すフローチャートである。
【図５】本発明の一実施例に係る具体的なメディアフィルタの動作を示す図である。
【図６】本発明の一実施例に係る具体的な中央値を求める方法を示すフローチャートである。
【図７】本発明の一実施例に係る具体的な移動平均法の動作を示すフローチャート図である。
【図８】本発明の一実施例に係る具体的な移動平均法の動作を示す図である。
【図９】本発明の一実施例に係る具体的なフレーム間平均法の動作を示すフローチャートである。
【図１０】本発明の一実施例に係る具体的なフレーム間平均法の動作を示す図である。
【図１１】本発明の一実施例に係る具体的な全体の動作を示すフローチャートである。
【図１２】本発明の一実施例に係る具体的な全体の動作を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００９４】
１  サーモパイルアレイ、２  ２次元サーモパイルアレイ、３  スキャン回路、４  温度センサデバイス。
【図１】
2006098223.tif 000003
【図２】
2006098223.tif 000004
【図３】
2006098223.tif 000005
【図４】
2006098223.tif 000006
【図５】
2006098223.tif 000007
【図６】
2006098223.tif 000008
【図７】
2006098223.tif 000009
【図８】
2006098223.tif 000010
【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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