(57)【要約】【課題】輝炎の発生箇所の特定を容易にすることができるエンジン輝炎観測方法を提供する。【解決手段】実施形態に係るエンジン輝炎観測方法は、赤色光、緑色光及び青色光に感度を有し、ＲＧＢ色モデルにおける赤、緑及び青を用いた色情報を含む画像を取得するカメラ４０により、エンジンのシリンダ１０内に発生する輝炎３９を観測するエンジン輝炎観測方法であって、カメラ４０によりシリンダ１０内を撮影する撮影工程と、撮影工程で撮影された画像の各画素の色情報から、少なくとも各画素の色相及び明度を算出する色相明度工程と、色相と、輝炎度とを関連付けた基準データに基づいて、色相明度算出工程において算出された各画素の色相に対応する輝炎度を求める輝炎度変換工程と、画像の各画素に対して輝炎度が高いほど強調され、かつ、明度が高いほど強調されるように、強調表示する画像処理工程と、を備える。【選択図】図１
2018084448.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
赤色光、緑色光及び青色光に感度を有し、ＲＧＢ色モデルにおける赤、緑及び青を用いた色情報を含む画像を取得するカメラにより、エンジンのシリンダ内に発生する輝炎を観測する、エンジン輝炎観測方法であって、
前記カメラにより前記シリンダ内を撮影する撮影工程と、
前記撮影工程で撮影された前記画像の各画素の前記色情報から、少なくとも前記各画素の色相及び明度を算出する色相明度算出工程と、
前記色相の値と、輝炎らしさを示す値の輝炎度とを関連付けた基準データに基づいて、前記色相明度算出工程において算出された前記各画素の前記色相に対応する前記輝炎度を求める輝炎度変換工程と、
前記画像の前記各画素に対して前記輝炎度が高いほど強調され、かつ、前記明度が高いほど強調されるように、強調表示する画像処理工程と、
を備えることを特徴とするエンジン輝炎観測方法。
【請求項２】
前記基準データは、
前記色相が算出された前記画像の中から前記輝炎を示す輝炎領域を抽出し、
前記輝炎領域内における複数の前記画素の前記色相が示す角度の分布を、正規分布で近似して、前記色相が示す角度と、前記正規分布の確率密度と、を対応させ、
前記色相が示す角度に対応させた前記確率密度を前記輝炎度として定義することにより、前記色相が示す角度と、前記輝炎度とを関連付けたことを特徴とする請求項１に記載のエンジン輝炎観測方法。
【請求項３】
前記撮影工程において、
前記エンジンのシリンダヘッドに設けられた可視化窓をとおして、前記カメラにより前記シリンダ内を撮影することを特徴とする請求項１または２に記載のエンジン輝炎観測方法。
【請求項４】
前記撮影工程において、
前記シリンダの材料として用いられた透明部材をとおして、前記カメラにより前記シリンダ内を撮影することを特徴とする請求項１または２に記載のエンジン輝炎観測方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、エンジン輝炎観測方法に関するものであり、例えば、可視化したシリンダ内の燃焼室における輝炎を観測するエンジン輝炎観測方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、エンジンのシリンダ内の燃焼室で発生する火炎からの光をフィルタに透過させ、フィルタを透過した光をカメラで撮影することが記載されている。特許文献１では、フィルタを透過させた光の波長を調べることにより、燃焼室内に充満する気体（排気ガス）の成分の組成を調べている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１３−０６１２３７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
不完全燃焼により発生する輝炎の発生箇所を特定するにあたっては、輝炎の発光強度が低いと、画像を見ても輝炎かどうか判別しにくいため、輝炎の発生箇所の特定が困難となる。
【０００５】
本発明は、このような問題を解決するためになされたものであり、燃焼室内における輝炎の発生箇所の特定を容易にすることができるエンジン輝炎観測方法を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の一態様に係るエンジン輝炎観測方法は、赤色光、緑色光及び青色光に感度を有し、ＲＧＢ色モデルにおける赤、緑及び青を用いた色情報を含む画像を取得するカメラにより、エンジンのシリンダ内に発生する輝炎を観測する、エンジン輝炎観測方法であって、前記カメラにより前記シリンダ内を撮影する撮影工程と、前記撮影工程で撮影された前記画像の各画素の前記色情報から、少なくとも前記各画素の色相及び明度を算出する色相明度算出工程と、前記色相の値と、輝炎らしさを示す値の輝炎度とを関連付けた基準データに基づいて、前記色相明度算出工程において算出された前記各画素の前記色相に対応する前記輝炎度を求める輝炎度変換工程と、前記画像の前記各画素に対して前記輝炎度が高いほど強調され、かつ、前記明度が高いほど強調されるように、強調表示する画像処理工程と、を備えることを特徴とする。このような構成により、燃焼室内における輝炎の発生箇所の特定を容易にすることができる。
【０００７】
また、前記基準データは、前記色相が算出された前記画像の中から前記輝炎を示す輝炎領域を抽出し、前記輝炎領域内における複数の前記画素の前記色相が示す角度の分布を、正規分布で近似して、前記色相が示す角度と、前記正規分布の確率密度と、を対応させ、前記色相が示す角度に対応させた前記確率密度を前記輝炎度として定義することにより、前記色相が示す角度と、前記輝炎度とを関連付けたことを特徴とする。このような構成とすることにより、色相と輝炎度とを精度よく関連付けることができる。
【０００８】
また、前記撮影工程において、前記エンジンのシリンダヘッドに設けられた可視化窓をとおして、前記カメラにより前記シリンダ内を撮影することを特徴とする。このような構成により、実際のエンジンの燃焼室内における輝炎の発生箇所の特定を容易にすることができる。
【０００９】
さらに、前記撮影工程において、前記シリンダの材料として用いられた透明部材をとおして、前記カメラにより前記シリンダ内を撮影することを特徴とする。このような構成とすることにより、燃焼室内における輝炎の発生箇所の特定をさらに容易にすることができる。
【発明の効果】
【００１０】
本発明により、燃焼室内における輝炎の発生箇所の特定を容易にすることができるエンジン輝炎観測方法を提供する。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】実施形態に係るエンジン輝炎観測装置の構成を例示した図である。
【図２】実施形態に係るエンジン輝炎観測装置の構成を例示した図である。
【図３】実施形態に係るカメラの撮像素子を例示した図である。
【図４】実施形態に係るエンジン輝炎観測装置を用いたエンジン輝炎観測方法を例示したフローチャート図である。
【図５】（ａ）は、赤（Ｒ）、緑（Ｇ）及び青（Ｂ）の要素からなるＲＧＢ色モデルを例示した図であり、（ｂ）は、ＲＧＢ色モデルの各要素に８ビットを用いた場合に、各要素の強度によって表現される色を例示した図である。
【図６】（ａ）は、色相（Ｈ）、彩度（Ｓ）及び明度（Ｖ）の要素からなるＨＳＶ色モデルを例示した図であり、（ｂ）は、ＨＳＶ色モデルの各要素の強度によって表現される色を例示した図である。
【図７】実施形態に係るエンジン輝炎観測方法において、輝炎領域における複数の画素の色相の分布を例示したグラフであり、横軸は色相を示す角度であり、右側の縦軸は、度数を示し、左側の縦軸は、確率密度を示す。
【図８】実施例１における可視化窓付エンジンを例示した図である。
【図９】（ａ）は、実施例１に係るエンジンのシリンダ内の燃焼室を撮影した画像を例示した図であり、（ｂ）は、（ａ）の画像を、実施形態に係るエンジン輝炎観測方法によって観測した結果を例示した図である。
【図１０】実施例２における単気筒可視化エンジンを例示した図である。
【図１１】（ａ）は、実施例２に係るエンジンのシリンダ内の燃焼室を撮影した画像を例示した図であり、（ｂ）は、（ａ）の画像を、実施形態に係るエンジン輝炎観測方法によって観測した結果を例示した図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、本発明を実施するための最良の形態について、添付図面を参照しながら説明する。但し、本発明が以下の実施の形態に限定される訳ではない。また、説明を明確にするため、以下の記載及び図面は、適宜、簡略化されている。
【００１３】
実施形態に係るエンジン輝炎観測方法を説明する。まず、実施形態に係るエンジン輝炎観測方法で用いる装置を説明する。図１及び図２は、実施形態に係るエンジン輝炎観測装置の構成を例示した図である。
【００１４】
図１及び図２に示すように、エンジン輝炎観測装置１は、シリンダ１０、ピストン２０、シリンダヘッド３０、シリンダ１０内を撮像するカメラ４０、カメラ４０が撮像した画像を処理する画像処理部５０を備えている。
【００１５】
シリンダ１０は、エンジンの一部を構成している。シリンダ１０は、内部に空洞を有している。シリンダ１０の内部の空洞は、円柱状のピストン２０が嵌合するように円柱状となっている。シリンダ１０を説明するために、円柱状をした空洞の中心軸１０ａを上下方向とする。中心軸１０ａの一端側を上方、他端側を下方とする。なお、中心軸１０ａの方向は、エンジン輝炎観測装置１の説明上、便宜的に導入するもので、エンジン輝炎観測装置１をこの方向に配置して使用するとは限らない。また、エンジンが複数のシリンダ１０から構成されている場合には、各シリンダ１０の中心軸を基準として、上方及び下方が定義される。
【００１６】
ピストン２０は、例えば、円柱状の部材である。ピストン２０は、シリンダ１０の空洞の下方から挿入されている。円柱状のピストン２０の中心軸と、シリンダ１０内の空洞の中心軸１０ａは一致している。ピストン２０は、シリンダ１０内の空洞において、中心軸１０ａに沿って上下方向に直線往復運動する。ピストン２０の下部には、コンロッド２５が設けられている。コンロッド２５は、ピストン２０の往復直線運動を回転運動へ変換する機能を有している。
【００１７】
シリンダヘッド３０は、シリンダ１０の空洞を上方から覆っている。シリンダ１０の空洞において、ピストン２０とシリンダヘッド３０との間には、燃焼室１５が形成されている。燃焼室１５は、上方からはシリンダヘッド３０で、下方からはピストン２０で挟まれている。燃焼室１５の周囲は、シリンダ１０の内周面で囲まれている。燃焼室１５の容積は、ピストン２０の上下方向への直線往復運動により変化する。
【００１８】
シリンダヘッド３０は、吸気マニホルド３２、吸気弁３３、点火プラグ３４、排気マニホルド３５及び排気弁３６を含んでいる。シリンダヘッド３０は、インジェクタ３１を含んでいてもよい。
【００１９】
図１に示すように、インジェクタ３１は、燃焼室１５内に燃料３７を霧状に噴射する。インジェクタ３１の噴射口は、燃焼室１５に向かって開口している。インジェクタ３１は、例えば、燃焼室１５内におけるシリンダ１０の内周面の方向に燃料３７を噴射する。そして、場合によっては、インジェクタ３１によって噴射された燃料３７がシリンダ１０の内周面に液体として残存することがある。
【００２０】
吸気マニホルド３２は、燃焼室１５内に空気を供給するための配管である。吸気マニホルド３２は、シリンダヘッド３０に接続し、燃焼室１５に開口している。吸気弁３３は、吸気マニホルド３２の開口部に設けられている。吸気弁３３は、吸気マニホルド３２の開口部を開閉することができる。吸気弁３３は、吸気マニホルド３２の開口部を開くことによって燃焼室１５内に空気を供給する。インジェクタ３１によって燃焼室内１５に霧状に噴射された燃料３７と、吸気マニホルド３２及び吸気弁３３を介して燃焼室内１５に供給された空気は、燃焼室１５内で混合され混合気が形成される。燃焼室１５内に形成された混合気は、ピストン２０の直線往復運動によって高圧高温に圧縮される。
【００２１】
図２に示すように、点火プラグ３４は、燃焼室１５において混合気に点火する部材である。点火プラグ３４は、例えば、電気的に火花（スパーク）を発生させることによって、混合気に点火する。吸気弁３３が閉じた燃焼室１５内において、ピストン２０によって高圧高温に圧縮された混合気は、点火プラグ３４によって点火され燃焼する。このとき、例えば、シリンダ１０の内周面に液体として残存した燃料３７は、点火プラグ３４による点火によって、不完全燃焼となる場合がある。液体として残存した燃料３７が不完全燃焼を起こすと、例えば、輝炎３９が発生する。
【００２２】
排気マニホルド３５は、燃焼室１５内の排気ガスを排気するための配管である。排気マニホルド３５は、シリンダヘッド３０に接続し、燃焼室１５に開口している。排気弁３６は、排気マニホルド３５の開口部に設けられている。排気弁３６は、排気マニホルド３５の開口部を開閉することができる。排気弁３６は、排気マニホルド３５の開口部を開くことによって、燃焼室１５内の排気ガスを排気する。混合気は、燃焼室１５内で燃焼後に、排気ガスとなって、排気マニホルド３５及び排気弁３６を介して燃焼室１５から外部へ排気される。
【００２３】
本実施形態において、シリンダ１０における燃焼室１５は、可視化できるようになっている。後述するように、例えば、エンジンのシリンダヘッド３０には、可視化窓が設けられている。可視化窓には、透明部材が嵌め込まれており、可視化窓をとおして、燃焼室１５の内部を撮影することができるようになっている。または、可視化窓が設けられる代わりに、シリンダ１０自体が材料として透明部材を含み、シリンダ１０における透明部材をとおして、燃焼室１５の内部を撮影することができるようになっていてもよい。
【００２４】
カメラ４０は、可視化された燃焼室１５内の燃焼の様子を撮影する。カメラ４０は、燃焼室１５内の静止した画像を撮影してもよいし、動画を撮影してもよい。カメラ４０は、画像処理部５０と信号線または無線等の情報伝達手段によって接続されている。カメラ４０によって撮影された画像の情報は、画像処理部５０に送信される。
【００２５】
図３は、実施形態に係るカメラの撮像素子を例示した図である。図３に示すように、カメラ４０は、撮像素子４１を有している。撮像素子４１は、カメラ４０のレンズから入った光をデジタル信号に変換する。撮像素子４１は、例えば、ＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅｄ−Ｃｏｕｐｌｅｄ  Ｄｅｖｉｃｅｓ）、ＣＭＯＳ（Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ  Ｍｅｔａｌ−Ｏｘｉｄｅ−Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）センサ等でもよいが、カメラ４０のレンズから入った光をデジタル信号に変換できれば、ＣＣＤ、ＣＭＯＳセンサに限らない。
【００２６】
撮像素子４１は、例えば、複数の受光素子４２を含んでいる。受光素子４２は、例えば、フォトダイオードである。各受光素子４２の受光面上には、例えば、赤色のフィルタ４３Ｒ、緑色のフィルタ４３Ｇ及び青色のフィルタ４３Ｂが配置されている。例えば、撮像素子４１の受光面に受光素子４２がマトリックス状に配置されている場合において、各受光素子４２の受光面上に、フィルタ４３Ｇ、フィルタ４３Ｒ、フィルタ４３Ｇ、フィルタ４３Ｒ・・・の順で配列した行と、フィルタ４３Ｂ、フィルタ４３Ｇ、フィルタ４３Ｂ、フィルタ４３Ｇ・・・・の順で配列した行とが、交互に列方向に配列されている。これにより、カメラ４０は、赤色光、緑色光及び青色光に対して感度を有するようにされている。なお、複数の受光素子４２は、マトリックス状以外の方法で配列されていてもよい。また、フィルタの配置も、マトリックス状の配列に限らない。
【００２７】
撮像素子４１は、１つの受光素子４２が取得した色情報を、１つの画素の色情報に対応させる。または、撮像素子４１は、１つの受光素子４２が取得した色情報に、周辺の受光素子４２が取得した色情報を補って、１つの画素の色情報としてもよい。このようにして、撮像素子４１は、カメラ４０が撮影した画像における各画素の色情報を取得する。
【００２８】
画像処理部５０は、カメラ４０によって撮像された画像の情報をカメラ４０から受け取る。画像の情報には、画像における各画素の色情報を含んでいる。画像処理部５０は、カメラ４０から受け取った画像の情報に所定の処理を施す。また、画像処理部５０は、受け取った画像、または、処理した画像をモニタ５１に表示する。さらに、画像処理部５０は画像の情報を保存する。
【００２９】
次に、実施形態に係るエンジン輝炎観測装置１を用いたエンジン輝炎観測方法を説明する。エンジン輝炎観測方法は、カメラ４０により、エンジンのシリンダ１０内に発生する輝炎３９を観測する方法である。
【００３０】
図４は、実施形態に係るエンジン輝炎観測装置１を用いたエンジン輝炎観測方法を例示したフローチャート図である。図４のステップＳＴ１及び図１に示すように、まず、シリンダ１０内に燃料３７を霧状に噴射する。具体的には、吸気マニホルド３２及び吸気弁３３を介して燃焼室内１５に空気を供給する。そして、供給された空気に対して、インジェクタ３１によって、燃料３７を霧状に噴射する。これにより、シリンダ１０内の燃焼室１５に混合気が形成される。
【００３１】
このとき、図４のステップＳＴ２及び図１に示すように、燃料３７の付着等により、燃料３７が液体として残存する場合がある。具体的には、インジェクタ３１によって噴射された燃料３７の一部は、シリンダ１０の内周面に付着する。そして、燃料３７が液体としてシリンダ１０の内周面に残存する。
【００３２】
次に、図４のステップＳＴ３及び図２に示すように、液体としてシリンダ１０の内周面に残存した燃料は、点火プラグ３４の点火によって不完全燃焼を起こす。そして、不完全燃焼を起こした燃料３７から輝炎３９が発生する。具体的には、ステップＳＴ１において形成された混合気は、ピストン２０によって、高圧高温に圧縮され、点火プラグ３４により、点火される。これにより、燃焼室１５内の混合気は燃焼する。このとき、シリンダ１０の内周面に液体として残存した燃料３７は、不完全燃焼となる。そして、不完全燃焼した燃料３７からは輝炎３９が発生する。
【００３３】
次に、図４のステップＳＴ４及び図２に示すように、カメラ４０によりシリンダ１０内を撮影する。例えば、可視化した燃焼室１５内の燃焼の様子を、エンジンのシリンダヘッド３０に設けられた可視化窓をとおして、または、シリンダ１０の材料として用いられた透明部材をとおして、燃焼室１５内に発生した輝炎３９を撮影する。カメラ４０は、赤色光、緑色光及び青色光に感度を有している。よって、カメラ４０は、ＲＧＢ色モデルにおける赤（Ｒ）、緑（Ｇ）及び青（Ｂ）を用いた色情報を含む画像を取得する。カメラ４０は、静止画の画像を取得してもよい。また、カメラ４０に高速ビデオカメラを用いて、動画の画像を取得してもよい。
【００３４】
図５（ａ）は、赤（Ｒ）、緑（Ｇ）及び青（Ｂ）の要素からなるＲＧＢ色モデルを例示した図であり、（ｂ）は、ＲＧＢ色モデルの各要素に８ビットを用いた場合に、各要素の強度によって表現される色を例示した図である。
【００３５】
図５（ａ）及び（ｂ）に示すように、ＲＧＢ色モデルにおいて、任意の色は、赤（Ｒ）、緑（Ｇ）及び青（Ｂ）の要素の加法混色によって表現することができる。図５（ａ）に示すように、ＲＧＢ色モデルを示す立方体の格子の一つの頂点を黒としたとき、黒を示す頂点を一端とした３つの格子の他端は、赤（Ｒ）、緑（Ｇ）及び青（Ｂ）となっている。図５（ｂ）に示すように、赤（Ｒ）、緑（Ｇ）及び青（Ｂ）の各要素に８ビットを用いた場合は、各要素には２５６階調の強度が割り当てられる。そして、階調が増加するほど、強度が大きくなっている。なお、赤（Ｒ）、緑（Ｇ）及び青（Ｂ）の各要素に８ビット以外のビット数を割り当ててもよい。
【００３６】
黒は、色のない状態を表し、赤（Ｒ）、緑（Ｇ）及び青（Ｂ）の各要素の強度を引いた状態を示している。よって、図５（ｂ）に示すように、ＲＧＢ色モデルにおける黒の各要素は、０となっている。
【００３７】
図５（ｂ）に示すように、赤（Ｒ）は、赤（Ｒ）の要素が最大の強度の２５６となっており、緑（Ｇ）及び青（Ｂ）の要素は０となっている。一方、緑（Ｇ）は、緑（Ｇ）の要素が最大の強度の２５６となっており、赤（Ｒ）及び青（Ｂ）の要素は０となっている。青（Ｂ）は、青（Ｂ）の要素が最大の強度の２５６となっており、赤（Ｒ）及び緑（Ｇ）の要素は０となっている。
【００３８】
図５（ａ）に示すように、立方体の格子における黒の頂点、青（Ｂ）の頂点及び緑（Ｇ）の頂点を含む面における黒の対角の頂点は、青緑となっている。青緑の頂点は、青（Ｂ）の頂点と、緑（Ｇ）の頂点とに格子で結ばれている。よって、青緑は、青（Ｂ）及び緑（Ｇ）の要素を用いて表現することができる。図５（ｂ）に示すように、青緑は、緑（Ｇ）及び青（Ｂ）の要素が最大の強度の２５６となっており、赤（Ｒ）の要素は０となっている。
【００３９】
図５（ａ）に示すように、立方体の格子における黒の頂点、赤（Ｒ）の頂点及び青（Ｂ）の頂点を含む面における黒の対角の頂点は、赤紫となっている。赤紫の頂点は、赤（Ｒ）の頂点と、青（Ｂ）の頂点とに格子で結ばれている。よって、赤紫は、赤（Ｒ）と青（Ｂ）の要素を用いて表現することができる。図５（ｂ）に示すように、赤紫は、赤（Ｒ）及び青（Ｂ）の要素が最大の強度の２５６となっており、緑（Ｇ）の要素は０となっている。
【００４０】
図５（ａ）に示すように、立方体の格子における黒の頂点、赤（Ｒ）の頂点及び緑（Ｇ）の頂点を含む面における黒の対角の頂点は、黄となっている。黄の頂点は、赤（Ｒ）の頂点と、緑（Ｇ）の頂点とに格子で結ばれている。よって、黄は、赤（Ｒ）と緑（Ｇ）の要素を用いて表現することができる。図５（ｂ）に示すように、黄は、赤（Ｒ）及び緑（Ｇ）の要素が最大の強度の２５６となっており、青（Ｂ）の要素は０となっている。
【００４１】
図５（ａ）に示すように、立方体における黒の対角の頂点は、白となっている。白の頂点は、青緑の頂点、赤紫の頂点及び黄の頂点に格子で結ばれている。よって、白は、青緑、赤紫及び黄の要素を用いても表現することができるが、青緑、赤紫及び黄は、赤（Ｒ）、緑（Ｇ）及び青（Ｂ）の要素を用いて表現される。よって、白は、赤（Ｒ）、緑（Ｇ）及び青（Ｂ）の要素を用いて表現することができる。図５（ｂ）に示すように、白は、赤（Ｒ）、緑（Ｇ）及び青（Ｂ）の各要素が最大の強度の２５６となっている。
【００４２】
その他にも、例えば、各頂点を結ぶ格子の中間における任意の色は、赤（Ｒ）、緑（Ｇ）及び青（Ｂ）の要素の強度を変えることにより、表現することができる。各要素に８ビットを用いた場合には、ＲＧＢ色モデルでは、２５６×２５６×２５６＝１６７７万７２１６色を表現することができる。
【００４３】
このようにして、カメラ４０は、色情報を含んだ画像を取得する。取得した画像における各画素は、ＲＧＢ色モデルにおける赤（Ｒ）、緑（Ｇ）及び青（Ｂ）を用いた色情報を含んでいる。
【００４４】
次に、図４のステップＳＴ５に示すように、画像処理部５０は、カメラ４０から受け取った画像の各画素の赤（Ｒ）、緑（Ｇ）及び青（Ｂ）を含む色情報から、各画素の色相（Ｈ）、彩度（Ｓ）及び明度（Ｖ）を算出する。
【００４５】
図６（ａ）は、色相（Ｈ）、彩度（Ｓ）及び明度（Ｖ）の要素からなるＨＳＶ色モデルを例示した図であり、（ｂ）は、ＨＳＶ色モデルの各要素の強度によって表現される色を例示した図である。
【００４６】
図６（ａ）に示すように、ＨＳＶ色モデルにおいて、任意の色は、色相（Ｈ）、彩度（Ｓ）及び明度（Ｖ）の要素によって表現することができる。図６（ａ）に示すように、ＨＳＶ色モデルは、円錐形の底面が上面になるように、上下逆にした逆円錐形で示すことができる。
【００４７】
色相（Ｈ）は、色そのものであり、赤色、緑色及び青色の合成から形成される。逆円錐形の上面には、円環状の色相環が形成されている。灰色濃淡を除く任意の色は、色相環で表現されている。色相環は、上面の円周に沿っている。色相を示す角度は、円周に沿った０度から３６０度の範囲の値となっている。例えば、赤色の色相（Ｈ）を示す角度は、０°となっている。その場合には、例えば、緑色の色相（Ｈ）を示す角度を、例えば、１２０°としてもよいし、青色の色相（Ｈ）を示す角度を、２４０°としてもよい。
【００４８】
彩度（Ｓ）は、その色がどの程度薄まっているかを示す。完全に彩度（Ｓ）を失った色は灰色となる。彩度（Ｓ）が完全な色は純色である。彩度（Ｓ）は、逆円錐形の中心軸６０ａからの距離で表すことができる。中心軸６０ａに近いほど彩度（Ｓ）が低く、中心軸６０ａから離れているほど彩度が高くなっている。したがって、逆円錐形の上面の円周がもっとも彩度（Ｓ）が高くなっている。彩度（Ｓ）は、例えば、０から１００の範囲の値をとるように設定されている。なお、彩度（Ｓ）の値の範囲を０から１００としたが、これに限らない。
【００４９】
明度（Ｖ）は、明るさの強さを示す。明度（Ｖ）は、逆円錐形の中心軸６０ａ方向における高さで表される。逆円錐形の最も下方にある頂点が最も明度（Ｖ）が低くなっている。頂点からの距離が大きくなるほど明度（Ｖ）が高くなっている。上面における明度（Ｖ）が最も高くなっている。明度（Ｖ）は、例えば、０から１００の間の値をとるように設定されている。なお、明度（Ｖ）の値の範囲を０から１００としたが、これに限らない。
【００５０】
図６（ｂ）に示すように、赤（Ｒ）、緑（Ｇ）及び青（Ｂ）の要素を用いた色情報を有する色は、色相（Ｈ）、彩度（Ｓ）及び明度（Ｖ）の要素を用いた色情報に変換することができる。
【００５１】
例えば、上述したＲＧＢ色モデルの黒を、ＨＳＶ色モデルに変換することができる。その場合には、例えば、色相（Ｈ）は１８０°であり、彩度（Ｓ）は０であり、明度（Ｖ）は０である。すなわち、黒は、逆円錐形の最下点の頂点に位置している。ＲＧＢ色モデルの赤（Ｒ）をＨＳＶ色モデルに変換した場合には、色相（Ｈ）は０°であり、彩度（Ｓ）は１００であり、明度（Ｖ）は１００である。すなわち、赤（Ｒ）は、逆円錐形の上面における円周上の０°の部分となっている。
【００５２】
ＲＧＢ色モデルの黄、緑（Ｇ）、青緑、青（Ｂ）及び赤紫を、ＨＳＶ色モデルに変換した場合には、色相（Ｈ）は、それぞれ６０°、１２０°、１８０°、２４０°及び３００°の色相（Ｈ）であり、彩度（Ｓ）及び明度（Ｖ）は、ともに１００である。ＲＧＢ色モデルの白をＨＳＶ色モデルに変換した場合には、色相（Ｈ）は、１８０°であり、彩度（Ｓ）は、０であり、明度（Ｖ）は、１００である。すなわち、白は、逆円錐形の上面における中心点となっている。
【００５３】
その他にも、ＲＧＢ色モデルにおける任意の色を、色相（Ｈ）、彩度（Ｓ）及び明度（Ｖ）の要素の強度を変えることにより、ＨＳＶ色モデルで表現することができる。なお、赤（Ｒ）、緑（Ｇ）及び青（Ｂ）の要素を用いた色情報から、色相（Ｈ）、彩度（Ｓ）及び明度（Ｖ）の要素を用いた色情報への変換方法は、上述した方法に限らない。
【００５４】
このようにして、画像処理部５０は、カメラ４０によりシリンダ１０内を撮影する工程で撮影された画像の各画素の色情報から、各画素の色相（Ｈ）、彩度（Ｓ）及び明度（Ｖ）を算出する。画像処理部５０は、各画像の色情報から、少なくとも各画素の色相（Ｈ）及び明度（Ｖ）を算出する。
【００５５】
次に、図４のステップＳＴ６に示すように、各画素の色相（Ｈ）に対応する輝炎度を求める。具体的には、色相と、輝炎らしさを示す値の輝炎度とを関連付けた基準データに基づいて、各画素の色相（Ｈ）に対応する輝炎度を求める。ここで、輝炎度及び基準データの求め方を説明する。
【００５６】
まず、画像処理部５０は、色相が算出された画像の中から輝炎３９を示す輝炎領域を抽出する。輝炎領域とは、燃焼室１５を撮像した画像の一部の領域であって、輝炎３９が発生している領域または輝炎３９が発生している可能性が高い領域である。輝炎領域の抽出にあたっては、撮像された元画像をモニタ５１に表示させて抽出してもよいし、色相（Ｈ）、彩度（Ｓ）及び明度（Ｖ）の要素を用いた色情報のうち、いくつかの要素に着目して抽出させてもよい。画像の中から輝炎領域を抽出した後、輝炎領域内における複数の画素の色相（Ｈ）が示す角度の分布を求める。
【００５７】
図７は、実施形態に係るエンジン輝炎観測方法において、輝炎領域における複数の画素の色相の分布を例示したグラフであり、横軸は色相を示す角度であり、右側の縦軸は、度数を示し、左側の縦軸は、確率密度を示す。
【００５８】
図７の棒グラフに示すように、抽出した輝炎領域における複数の画素から、色相（Ｈ）の分布を形成する。色相（Ｈ）を示す角度を横軸にし、度数を縦軸にしてプロットする。度数は、例えば、画素数である。例えば、図７に示すように、輝炎領域における画素の色相（Ｈ）は、−７０°〜７０°の範囲に分布している。なお、図７では、色相（Ｈ）を示す角度を、０°を中心とした−１８０°から１８０°の範囲として示している。
【００５９】
具体的には、−７０°〜−４０°の角度を示す色相（Ｈ）を有する度数は小さく、−５０°から０°に近づくにつれて度数は大きくなっている。そして、１０°及び２０°の角度を示す色相（Ｈ）を有する度数は大きくなり、２０°の角度を示す色相（Ｈ）でピークとなっている。３０°よりも大きくなると度数は減少し、４０°〜７０°の角度を示す色相（Ｈ）の度数は小さくなっている。そこで、輝炎領域内における複数の画素の色相（Ｈ）が示す角度の分布を、正規分布で近似する。具体的には、輝炎領域内における複数の画素の色相（Ｈ）を示す角度と、その角度における度数との関係を、下記（１）式に示す正規分布にフィッティングする。
【００６０】
ｆ（ｘ）＝｛１／√（２πσ２）｝・ｅｘｐ｛−（ｘ−μ）２／２σ２｝      （１）
【００６１】
フィッティングには、例えば、最小二乗法等を用いてもよい。図７の曲線が示すように、輝炎領域内における複数の画素の分布は、正規分布で近似される。近似された曲線は、正規分布の確率密度関数ｆ（ｘ）を示している。変数ｘは、角度であり、色相（Ｈ）に対応している。縦軸は、確率密度であり、色相が示す角度を確率密度関数ｆ（ｘ）に代入した値を示している。したがって、任意の色相が示す角度を確率密度関数ｆ（ｘ）に代入すれば、その色相における確率密度が導かれる。よって、色相（Ｈ）が示す角度と、正規分布の確率密度とを対応させることができる。
【００６２】
例えば、フィッティングを行って求めた正規分布の角度１０°における確率密度ｆ（Ｈ＝１０°）は、０．０７３である。よって、角度１０°を示す色相と、確率密度０．０７３とを対応させることができる。同様に、角度２０°における確率密度ｆ（Ｈ＝２０°）は０．０７０であり、角度２０°を示す色相と、確率密度０．０７０とを対応させることができる。以下、例えば、角度３０°、４０°及び５０°における確率密度は、０．０５０、０．０３０及び０．０１３である。よって、角度３０°、４０°及び５０°を示す色相と、確率密度０．０５０、０．０３０及び０．０１３とを対応させることができる。また、角度０°、−１０°及び−２０°における確率密度は、０．０６２、０．０４０及び０．０２０である。よって、角度０°、−１０°及び−２０°を示す色相と、確率密度０．０６２、０．０４０及び０．０２０とを対応させることができる。なお、正規分布のフィッティングで得られた平均値μ及び分散σは、例えば、平均値μ＝１２°、分散σ＝２４°である。
【００６３】
次に、色相（Ｈ）が示す角度に対応させた確率密度を、輝炎度として定義する。これにより、色相（Ｈ）が示す角度と、輝炎度とを関連付けることができる。例えば、色相（Ｈ）が示す角度の、−２０°、−１０°、０°、１０°、２０°、３０°、４０°及び５０°と、輝炎度の、０．０２０、０．０４０、０．０６２、０．０７３、０．０７０、０．０５０、０．０３０及び０．０１３とを関連付けることができる。このようにして、輝炎領域における複数の画素を用いて、色相（Ｈ）と、輝炎度とを関連付けた基準データを算出することができる。
【００６４】
次に、基準データに基づいて、ステップＳＴ５において算出された画像の各画素の色相に対応する輝炎度を求める。具体的には、基準データを参照して、各画素の色相と同じ色相の輝炎度を求める。これにより、画像における各画素が輝炎度を有するようにすることができる。
【００６５】
次に、図４のステップＳＴ７に示すように、輝炎度及び明度を用いて強調表示された画像を作成する。すなわち、画像処理部５０は、画像の各画素に対して輝炎度が高いほど強調され、かつ、明度が高いほど強調されるように強調表示した画像を作成する。具体的には、例えば、輝炎度と明度との積により輝炎発生量を算出する。カメラ４０から受け取った画像の各画素に対して、以下の式（２）から輝炎発生量を算出する。
【００６６】
（輝炎発生量）＝（輝炎度）×（明度）          （２）
【００６７】
ここで、輝炎度は、ステップＳＴ６で算出したものである。明度（Ｖ）は、ステップＳＴ５で求めたものである。
【００６８】
次に、輝炎発生量を反映させた画像を作成する。具体的には、撮影した各画素に輝炎発生量を反映させ、輝炎発生量の値が高いほど画素を強調表示するように画像を処理する。処理した画像をモニタ５１に表示する。
【００６９】
このようにして、エンジン輝炎観測装置１を用いたエンジンの燃焼室１５における輝炎３９の観測をすることができる。
【００７０】
次に、本実施形態の効果を説明する。
本実施形態のエンジン輝炎観測方法は、画素の色相（Ｈ）が示す角度の値ごとに輝炎度を求める輝炎度変換工程と、画像の各画素に対して、輝炎度が高いほど強調され、かつ、明度（Ｖ）が高いほど強調されるように、強調表示する画像処理工程と、を備えている。これによって、輝炎３９の発光強度が低くても輝炎３９を強調表示させることができるので、輝炎３９が判別しやすくなり、輝炎３９の発生箇所の特定を、容易にすることができる。
【００７１】
自動車用エンジンにおいて、排気ガスの規制強化に対応することは、環境の保全の観点から重要である。排気ガスの規制の中でも、粒子状物質（Ｐａｒｔｉｃｕｌａｔｅ  Ｍａｔｔｅｒ、以下、ＰＭという。）規制及びＰＭ粒子数規制に対応するためには、シリンダ１０内の燃焼状態を可視化して、不完全燃焼により発生する輝炎３９を直接観察する必要がある。これにより、ＰＭの発生箇所を特定することができる。しかしながら、規制の強化に伴って、ＰＭが少ない燃焼状態においても、ＰＭの発生箇所を特定する必要が生じているが、ＰＭが少ない燃焼状態では、輝炎３９の発光強度が低いため、ＰＭの発生箇所を特定することが困難となっている。
【００７２】
本実施形態では、画像処理部５０における画素の色相ごとに輝炎度を定義し、輝炎度及び明度（Ｖ）を用いて、輝炎を強調表示している。これにより、ＰＭの発生が少ない燃焼状態においても、輝炎３９及び輝炎３９に伴うＰＭの発生箇所を特定することができる。
【００７３】
カメラ４０は、赤色光、緑色光及び青色光に感度を有し、ＲＧＢ色モデルにおける赤、緑及び青を用いた色情報を含む画像を取得する。これにより、赤（Ｒ）、緑（Ｇ）及び青（Ｂ）を含む色情報から、色相（Ｈ）、彩度（Ｓ）及び明度（Ｖ）を算出することができる。
【００７４】
輝炎度を定義する際には、輝炎領域内における複数の画素の色相（Ｈ）が示す角度の分布を正規分布で近似し、正規分布の確率密度を用いている。よって、バラつきを抑制した信頼性の高い値で輝炎度を定義することができる。
【００７５】
エンジンのシリンダヘッド３０に設けられた可視化窓、または、シリンダの材料として用いられた透明部材を通して燃焼室１５内を撮像しているので、輝炎３９の発生した箇所を、直接観測し、精度よく特定することができる。
【００７６】
例えば、特開平０８−０９４５２６号公報には、エンジンのシリンダ内にパルスレーザーシート光を照射することで、煤の温度を上昇させ、その白熱光から煤の濃度を計測することが記載されている。
【００７７】
しかしながら、この方法では、計測位置がレーザーシート光によって照射される部位に限られる。したがって、エンジンのシリンダ内全体を同時に計測することができない。また、計測周期がパルスレーザーシート光の照射周期に依存する。さらに、レーザー本体を照射可能なエンジンに搭載する必要がある。
【００７８】
これに対して、本実施形態のエンジン輝炎観測方法は、シリンダ１０内における燃焼室１５の全体を観測することができる。観測箇所をレーザーシート光等によって限定されることがない。よって、燃焼室１５内における輝炎３９の発生箇所を特定することができる。また、カメラ４０によって随時撮影可能であり、パルスレーザー等他の部材によって観測時を制限されることがない。したがって、輝炎３９の発生箇所だけでなく輝炎３９の発生タイミングを得ることができる。さらに、レーザー等を照射する必要がないので、レーザー本体及びレーザーを照射可能な特別なエンジンを準備する必要がない。
【００７９】
（実施例１）
次に、本実施形態に係るエンジン輝炎観測方法を適用した実施例１を説明する。
図８は、実施例１における可視化窓付エンジンを例示した図である。図８に示すように、実施例１のエンジンは、例えば、実際に自動車等に搭載するエンジンである。エンジンのシリンダヘッド３０には、可視化窓３８が設けられている。可視化窓３８は、例えば、シリンダヘッド３０に設けられた貫通孔に、透明部材を組み込んだ部材を挿入したものである。可視化窓３８に対向するようにカメラ４０を配置させる。カメラ４０は、高速度カラーカメラであり、高速で撮影することができるものである。カメラ４０は、赤色光、緑色光及び青色光に感度を有し、ＲＧＢ色モデルにおける赤（Ｒ）、緑（Ｇ）及び青（Ｂ）を用いた色情報を含む画像を取得するようになっている。
【００８０】
実施例１においても、シリンダ１０内に燃料３７を霧状に噴射した場合に、シリンダ１０の内周面に燃料３７が付着し、燃料３７が液体として残存する場合があり、点火プラグ３４の点火によって、シリンダ１０の内周面に付着した燃料３７が不完全燃焼し、輝炎３９が発生する。そして、カメラ４０は、可視化窓３８を通して、燃焼室１５内において発生する輝炎３９を撮影する。カメラ４０によって、撮影された画像は、画像処理部５０に送信され、画像処理部５０によって、処理される。
【００８１】
図９（ａ）は、実施例１に係るエンジンのシリンダ１０内の燃焼室１５を撮影した画像を例示した図であり、（ｂ）は、（ａ）の画像を、実施形態に係るエンジン輝炎観測方法によって観測した結果を例示した図である。
【００８２】
図９（ａ）に示すように、カメラ４０によりシリンダ１０内の燃焼室１５を撮影した画像であって、本実施形態のエンジン輝炎観測方法による処理を施していない状態の元画像では、燃焼室１５全体の画像において、輝炎３９を特定することができない。
【００８３】
しかしながら、図９（ｂ）に示すように、本実施形態のエンジン輝炎観測方法により、各画素に対して、輝炎度及び明度（Ｖ）を用いて強調表示させた画像では、領域Ａ１内の輝炎３９の発生を特定することができる。領域Ａ１内の輝炎３９は、図９（ａ）における元画では、観測することができなかったものである。なお、視認性を向上させるために、明度（Ｖ）のフルスケールを適宜調整している。例えば、フルスケールを１／６とする。また、燃焼室１５の中央部分にも輝炎３９を特定することができる。
【００８４】
そして、輝炎３９の発生箇所及びＰＭの発生箇所を、シリンダ１０内の内周面における領域、例えば、排気側ボアの壁面と特定することができる。このように、実施例１では、実際のエンジンの燃焼室内における輝炎３９の発生箇所の特定を、容易にすることができる。
【００８５】
（実施例２）
次に、本実施形態に係るエンジン輝炎観測方法を適用した実施例２を説明する。
図１０は、実施例２における単気筒可視化エンジンを例示した図である。図１０に示すように、実施例２におけるエンジンは、シリンダ１０の材料として、透明部材を用いている。したがって、シリンダ１０の透明部材をとおして、燃焼室１５内を撮影することができる。
【００８６】
図１１（ａ）は、実施例２に係るエンジンのシリンダ１０内の燃焼室１５を撮影した画像を例示した図であり、（ｂ）は、（ａ）の画像を、実施形態に係るエンジン輝炎観測方法によって観測した結果を例示した図である。
【００８７】
図１１（ａ）に示すように、カメラ４０によりシリンダ１０内の燃焼室１５を撮影した画像であって、本実施形態のエンジン輝炎観測方法による処理を施していない状態の元画像では、燃焼室１５全体の画像において、輝炎３９を特定することができない。
【００８８】
しかしながら、図１１（ｂ）に示すように、本実施形態のエンジン輝炎観測方法により、各画素に対して、輝炎度及び明度（Ｖ）を用いて強調表示させた画像では、燃焼室１５内の領域Ｂ１に輝炎３９が発生していることを特定することができる。この輝炎３９は、図１１（ａ）における元画では、観測することができなかったものである。
【００８９】
このように、本実施形態に係るエンジン輝炎観測方法を用いることにより、輝炎３９の発光強度が低くても輝炎３９を強調表示させることができるので、輝炎３９が判別しやすくなり、燃焼室１５内における輝炎３９の発生箇所の特定をさらに容易にすることができる。
【００９０】
以上、本発明に係る実施の形態を説明したが、上記の構成に限らず、本発明の技術的思想を逸脱しない範囲で、変更することが可能である。
【符号の説明】
【００９１】
１  エンジン輝炎観測装置
１０  シリンダ
１０ａ  中心軸
１５  燃焼室
２０  ピストン
２５  コンロッド
３０  シリンダヘッド
３１  インジェクタ
３２  吸気マニホルド
３３  吸気弁
３４  点火プラグ
３５  排気マニホルド
３６  排気弁
３７  燃料
３８  可視化窓
３９  輝炎
４０  カメラ
４１  撮像素子
４２  受光素子
４３Ｒ、４３Ｇ、４３Ｂ  フィルタ
５０  画像処理部
５１  モニタ
６０ａ  中心軸
Ｂ  青
Ｇ  緑
Ｈ  色相
Ｒ  赤
Ｓ  彩度
Ｖ  明度
【図１】
2018084448.tif 000003
【図２】
2018084448.tif 000004
【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】
2018084448.tif 000011
【図１０】
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【図１１】
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