(57)【要約】【課題】稼動している対象物を検出して、外観を検査する対象物の検出装置及び方法、対象物の外観検査装置及び方法を提供する。【解決手段】カメラ１０と、カメラ１０で撮影した動画像から同一動作を繰り返す対象物Ｔを検出する処理装置２０とを有し、処理装置２０は、動画像中の変化している領域を所定の色に変える変化領域処理部２３と、動画像中の変化していない領域を所定の色とは異なる色に変える無変化領域処理部２４と、変化領域処理部２３により所定の色に変わった領域が、予め定めた対象物Ｔの形に合致した場合、当該領域を対象物Ｔと判定する対象物判定部２５とを有する。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
撮影手段と、前記撮影手段で撮影した動画像から同一動作を繰り返す対象物を検出する処理手段とを有する対象物の検出装置において、
前記処理手段は、
前記動画像中の変化している領域を所定の色に変える変化領域処理部と、
前記動画像中の変化していない領域を前記所定の色とは異なる色に変える無変化領域処理部と、
前記変化領域処理部により前記所定の色に変わった領域が、予め定めた前記対象物の形に合致した場合、当該領域を前記対象物と判定する対象物判定部とを有する
ことを特徴とする対象物の検出装置。
【請求項２】
請求項１に記載の対象物の検出装置において、
前記変化領域処理部は、前記動画像中の同じ輝度の画素の移動をベクトル化するオプティカルフローを用いて、前記動画像中の変化している領域を前記所定の色に変える
ことを特徴とする対象物の検出装置。
【請求項３】
撮影手段で撮影した動画像から同一動作を繰り返す対象物を検出する対象物の検出方法において、
前記動画像中の変化している領域を所定の色に変える変化領域処理工程と、
前記動画像中の変化していない領域を前記所定の色とは異なる色に変える無変化領域処理工程と、
前記変化領域処理工程により前記所定の色に変わった領域が、予め定めた前記対象物の形に合致した場合、当該領域を前記対象物と判定する対象物判定工程とを有する
ことを特徴とする対象物の検出方法。
【請求項４】
請求項３に記載の対象物の検出方法において、
前記変化領域処理工程では、前記動画像中の同じ輝度の画素の移動をベクトル化するオプティカルフローを用いて、前記動画像中の変化している領域を前記所定の色に変える
ことを特徴とする対象物の検出方法。
【請求項５】
請求項１又は請求項２に記載の対象物の検出装置で検出した対象物の外観を検査する対象物の外観検査装置であって、
前記処理手段は、
前記対象物判定部により判定された前記対象物について、当該対象物を動画像の中心とする座標を算出すると共に、当該対象物が動画像から出ないように拡大する倍率ｚを算出する対象物処理部と、
前記撮影手段の最大倍率をＺとすると、前記対象物の縦横をそれぞれ分割して撮影する分割数Ｚ／ｚを算出する倍率計算部と、
前記対象物の縦横をそれぞれ分割数Ｚ／ｚに分割して前記最大倍率Ｚで外観検査の撮影を行う制御部とを更に有する
ことを特徴とする対象物の外観検査装置。
【請求項６】
請求項３又は請求項４に記載の対象物の検出方法で検出した対象物の外観を検査する対象物の外観検査方法であって、
前記対象物判定工程により判定された前記対象物について、当該対象物を動画像の中心とする座標を算出すると共に、当該対象物が動画像から出ないように拡大する倍率ｚを算出する対象物処理工程と、
前記撮影手段の最大倍率をＺとすると、前記対象物の縦横をそれぞれ分割して撮影する分割数Ｚ／ｚを算出する倍率計算工程と、
前記対象物の縦横をそれぞれ分割数Ｚ／ｚに分割して前記最大倍率Ｚで外観検査の撮影を行う制御工程とを更に有する
ことを特徴とする対象物の外観検査方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、対象物の検出装置及び方法、対象物の外観検査装置及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
対象物を認識して検出する方法として、特徴量を用いたものがある（特許文献１）。また、認識した対象物を検査する方法として、撮影機材を固定して撮影を実行するものがある（特許文献２）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１５−５７６９０号公報
【特許文献２】特開２０１５−４０８２８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１のような方法を用いる場合、下記のような問題がある。
（１）学習したサンプル画像群の特徴量に合致しないものは検出できない。
（２）対象物の特徴量を学習するために大量の画像が必要となる。
（３）対象物の特徴的な部分が稼動している稼動部分である場合には、ほぼ検出が困難となる。このような対象物として、例えば、風力発電設備や振動する物体などが挙げられる。
（４）周囲の明るさなどの変化や対象物が部分的に隠れる状況では検出性能が下がる。
【０００５】
また、特許文献２のような方法を用いる場合、下記のような問題がある。
（１）撮影機材を固定して撮影しなければならない。
（２）撮影する対象物が画像のどこに写るか予めわかっていなければならないため、検査する対象物が小さい物体になる。
従って、特許文献２のような方法では、ビルや風力発電設備などの大きな構造物に対しては、必要なときに撮影機材を簡便に設置して検査を行うことができない。
【０００６】
本発明は上記課題に鑑みなされたもので、稼動している対象物を検出して、外観を検査する対象物の検出装置及び方法、対象物の外観検査装置及び方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記課題を解決する第１の発明に係る対象物の検出装置は、
撮影手段と、前記撮影手段で撮影した動画像から同一動作を繰り返す対象物を検出する処理手段とを有する対象物の検出装置において、
前記処理手段は、
前記動画像中の変化している領域を所定の色に変える変化領域処理部と、
前記動画像中の変化していない領域を前記所定の色とは異なる色に変える無変化領域処理部と、
前記変化領域処理部により前記所定の色に変わった領域が、予め定めた前記対象物の形に合致した場合、当該領域を前記対象物と判定する対象物判定部とを有する
ことを特徴とする。
【０００８】
上記課題を解決する第２の発明に係る対象物の検出装置は、
上記第１の発明に記載の対象物の検出装置において、
前記変化領域処理部は、前記動画像中の同じ輝度の画素の移動をベクトル化するオプティカルフローを用いて、前記動画像中の変化している領域を前記所定の色に変える
ことを特徴とする。
【０００９】
上記課題を解決する第３の発明に係る対象物の検出方法は、
撮影手段で撮影した動画像から同一動作を繰り返す対象物を検出する対象物の検出方法において、
前記動画像中の変化している領域を所定の色に変える変化領域処理工程と、
前記動画像中の変化していない領域を前記所定の色とは異なる色に変える無変化領域処理工程と、
前記変化領域処理工程により前記所定の色に変わった領域が、予め定めた前記対象物の形に合致した場合、当該領域を前記対象物と判定する対象物判定工程とを有する
ことを特徴とする。
【００１０】
上記課題を解決する第４の発明に係る対象物の検出方法は、
上記第３の発明に記載の対象物の検出方法において、
前記変化領域処理工程では、前記動画像中の同じ輝度の画素の移動をベクトル化するオプティカルフローを用いて、前記動画像中の変化している領域を前記所定の色に変える
ことを特徴とする。
【００１１】
上記課題を解決する第５の発明に係る対象物の外観検査装置は、
上記第１又は第２の発明に記載の対象物の検出装置で検出した対象物の外観を検査する対象物の外観検査装置であって、
前記処理手段は、
前記対象物判定部により判定された前記対象物について、当該対象物を動画像の中心とする座標を算出すると共に、当該対象物が動画像から出ないように拡大する倍率ｚを算出する対象物処理部と、
前記撮影手段の最大倍率をＺとすると、前記対象物の縦横をそれぞれ分割して撮影する分割数Ｚ／ｚを算出する倍率計算部と、
前記対象物の縦横をそれぞれ分割数Ｚ／ｚに分割して前記最大倍率Ｚで外観検査の撮影を行う制御部とを更に有する
ことを特徴とする。
【００１２】
上記課題を解決する第６の発明に係る対象物の外観検査方法は、
上記第３又は第４の発明に記載の対象物の検出方法で検出した対象物の外観を検査する対象物の外観検査方法であって、
前記対象物判定工程により判定された前記対象物について、当該対象物を動画像の中心とする座標を算出すると共に、当該対象物が動画像から出ないように拡大する倍率ｚを算出する対象物処理工程と、
前記撮影手段の最大倍率をＺとすると、前記対象物の縦横をそれぞれ分割して撮影する分割数Ｚ／ｚを算出する倍率計算工程と、
前記対象物の縦横をそれぞれ分割数Ｚ／ｚに分割して前記最大倍率Ｚで外観検査の撮影を行う制御工程とを更に有する
ことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、稼動している対象物を検出することができる。また、同じ輝度の移動をベクトル化する技術（オプティカルフロー）を用いるので、照明が変化したり、対象物が隠れたりしても、対象物を検出することができる。また、事前に学習を行わないため、大量の学習用画像を用意する必要がない。
【００１４】
また、本発明によれば、対象物の縦横をそれぞれ分割して最大倍率で撮影するので、例えば、大きな対象物について、自動的に分割を行い、撮影手段の最大倍率を使って、外観検査を実施することになり、対象物の外観検査を詳細に行うことができる。また、外観検査のための撮影機材を常時設置しておく必要がなく、必要なときに、撮影機材を持ち出して設置して、簡便に外観検査を実施することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明に係る対象物の検出装置の実施形態の一例（実施例１）を示す概略図である。
【図２】図１に示した対象物の検出装置を説明するブロック図である。
【図３】図１及び図２に示した対象物の検出装置で実施する検出方法を説明するフローチャートである。
【図４】図３に示したフローチャートにおける変化領域探索を説明する図であり、（ａ）は、変化領域を白くした画像を示す図、（ｂ）は、無変化領域を黒くした画像を示す図、（ｃ）は、最終的に得られた画像を示す図である。
【図５】本発明に係る対象物の外観検査装置の実施形態の一例（実施例２）を説明するブロック図である。
【図６】図５に示した対象物の外観検査装置で実施する外観検査方法を説明するフローチャートである。
【図７】図６に示したフローチャートにおける対象物の分割撮影を説明する図であり、（ａ）は、初期状態の画像を示す図、（ｂ）は、対象物を画像中心に捉えた画像を示す図、（ｃ）は、対象物の分割撮影の領域を示す図である。
【図８】本発明に係る対象物の外観検査装置の実施形態の一例（実施例３）を示す概略図である。
【図９】図８に示した対象物の外観検査装置を説明するブロック図である。
【図１０】図８及び図９に示した対象物の外観検査装置で実施する外観検査方法を説明するフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、本発明に係る対象物の検出装置及び方法、対象物の外観検査装置及び方法について、図１〜図１０を参照して、その実施形態を説明する。
【００１７】
［実施例１］
図１は、本実施例の対象物の検出装置を示す概略図であり、図２は、図１に示した対象物の検出装置を説明するブロック図であり、図３は、図１及び図２に示した対象物の検出装置で実施する検出方法を説明するフローチャートである。また、図４は、図３に示したフローチャートにおける変化領域探索を説明する図であり、図４（ａ）は、変化領域を白くした画像を示す図、図４（ｂ）は、無変化領域を黒くした画像を示す図、図４（ｃ）は、最終的に得られた画像を示す図である。
【００１８】
本実施例の対象物の検出装置は、図１に示すように、カメラ１０（撮影手段）と処理装置２０（処理手段）とを有する。カメラ１０は、対象物Ｔが画像内に収まるものであれば良い。カメラ１０としては、ＰＴＺ（パン・チルト・ズーム）制御ができるものを用いることが好ましく、その場合、連続して、他の対象物Ｔの検出が可能となる。
【００１９】
処理装置２０は、例えば、コンピュータからなる。そして、処理装置２０は、図２に示すように、画像作成部２１、記憶部２２（メモリ２２ａ、２２ｂ）、変化領域処理部２３、無変化領域処理部２４、対象物判定部２５を有しており、カメラ１０で撮影した動画像から同一動作を繰り返す対象物Ｔを検出するものである。処理装置２０の各部の詳細については、図３に示すフローチャートと共に説明する。
【００２０】
次に、図３に示すフローチャートと共に、図４も参照して、本実施例の対象物の検出装置における検出方法を説明する。
【００２１】
（ステップＳ１〜Ｓ２）
処理装置２０は、カメラ１０を用いて、撮影を行い、画像作成部２１は、カメラ１０で撮影した画像（動画像）を作成し、メモリ２２ａに入力する。
【００２２】
（ステップＳ３）
変化領域処理部２３は、メモリ２２ａに入力された画像について、画像中の変化している領域である変化領域を、所定の色、例えば、白くし（変化領域処理工程）、白色化処理した画像をメモリ２２ｂに入力する。変化領域を白くする方法として、同じ輝度の画素の移動をベクトル化するオプティカルフローを用いる。そして、無変化領域処理部２４は、メモリ２２ｂに入力された画像について、画像中の変化していない領域である無変化領域を、上記所定の色とは異なる色、例えば、黒くし（無変化領域処理工程）、黒色化処理した画像をメモリ２２ａに入力する。
【００２３】
このような処理を行うことにより、画像中の同じ場所で動き続ける領域（同一動作を繰り返す領域）は徐々に白くなっていく。一方、一時的に画像を横切るものがある場合には、変化領域処理部２３での処理により、一時的に、その領域は白くなるが、その後は変化がないので、無変化領域処理部２４での処理により黒くなっていく。このようにして、同じ場所で動き続ける領域のみが白くなり、変化領域、即ち、稼動している対象物Ｔの領域の探索が可能となる。なお、ここでは、変化領域処理部２３で白くし、無変化領域処理部２４で黒くしているが、これら色は、白黒に限らず、他の色でも良い。
【００２４】
例えば、屋外に設置された風力発電設備の風車を撮影した場合、図４（ａ）に示すように、画像中の同じ場所で動き続ける風車の領域は徐々に白くなっていく。また、例えば、鳥が画像を横切る場合には、一旦は、図４（ａ）に示すように、鳥が通った領域が白くなるが、その後は、図４（ｂ）に示すように、黒くなっていく。このようにして、最終的には、図４（ｃ）に示すように、同じ場所で動き続ける風車の領域のみが白くなり、稼動している風車の領域の探索が可能となる。なお、図４（ａ）〜（ｃ）において、矢印は風車の動きを説明するために図示している。
【００２５】
（ステップＳ４〜Ｓ５）
対象物判定部２５は、白色化及び黒色化処理がなされて、メモリ２２ａに入力された画像において、白色化された変化領域が予め定めた対象物Ｔの特定の形に合致するかどうかを判定し、合致した場合には、対象物Ｔを検出したと判定して（対象物判定工程）、一連の手順を終了する。その後は、カメラ１０がＰＴＺ制御のカメラである場合には、ＰＴＺ条件を変更して、他の対象物Ｔを検出するようにしても良い。一方、合致していない場合には、ステップＳ１へ戻り、上述した手順を繰り返す。この際、カメラ１０がＰＴＺ制御のカメラである場合には、ＰＴＺ条件を変更して、対象物Ｔを検出するようにすれば良い。
【００２６】
また、合致したかどうかの判定は、例えば、対象物Ｔのテンプレートを予め準備しておき、このテンプレートとの比較により判定すれば良い。例えば、屋外に設置された風力発電設備の風車を検出する場合には、風車のテンプレートを予め準備しておき、図４（ｃ）に示した白色化された変化領域が予め定めたテンプレートに合致するかどうかを判定すれば良い。
【００２７】
以上説明したように、本実施例の対象物の検出装置は、稼動している対象物Ｔを検出することができる。また、同じ輝度の移動をベクトル化する技術（オプティカルフロー）を用いるので、照明が変化したり、対象物Ｔが隠れたりしても、対象物Ｔを検出することができる。また、対象物Ｔのテンプレートを予め準備しておけば良く、事前に学習を行わないため、大量の学習用画像を用意する必要がない。
【００２８】
［実施例２］
図５は、本実施例の対象物の外観検査装置を説明するブロック図であり、図６は、図５に示した対象物の外観検査装置で実施する外観検査方法を説明するフローチャートである。また、図７は、図６に示したフローチャートにおける対象物の分割撮影を説明する図であり、図７（ａ）は、初期状態の画像を示す図、図７（ｂ）は、対象物を画像中心に捉えた画像を示す図、図７（ｃ）は、対象物の分割撮影の領域を示す図である。
【００２９】
本実施例の対象物の外観検査装置は、実施例１に示した対象物の検出装置及び方法で検出した対象物Ｔに対して、外観検査を行うものであり、実施例１に示した対象物の検出装置のカメラ１０と処理装置２０とを用いて、外観検査を行っている。但し、ここでは、カメラ１０は、ＰＴＺ制御ができるものである必要がある。
【００３０】
また、処理装置２０は、実施例１で説明した画像作成部２１、記憶部２２（メモリ２２ａ、２２ｂ）、変化領域処理部２３、無変化領域処理部２４、対象物判定部２５に加えて、図５に示すように、画像作成部３１、記憶部３２（メモリ３２ａ、３２ｂ）、対象物処理部３３、制御部３４、倍率計算部３５、ログ部３６を更に有している。図５に示した処理装置２０の各部の詳細については、図６に示すフローチャートと共に説明する。
【００３１】
次に、図６に示すフローチャートと共に、図７も参照して、本実施例の対象物の外観検査装置における外観検査方法を説明する。
【００３２】
（ステップＳ１１）
処理装置２０は、カメラ１０を用いて、対象物Ｔの検出を行う。検出方法としては、実施例１に示した検出方法を用いる（特に、実施例１におけるステップＳ３〜Ｓ５参照）。対象物Ｔが見つからない場合は、制御部３４を介して、カメラ１０のパン・チルトを行って、対象物Ｔが見つかるまで検出を行う。対象物Ｔが見つかると、画像作成部３１は、カメラ１０で撮影した、対象物Ｔを含む画像を作成し、メモリ３２ａに入力する。例えば、屋外に設置された大きな風力発電設備の風車を検出する場合、図７（ａ）に示すように、風車を含む画像が作成されることになる。なお、図７（ａ）及び後述する図７（ｂ）、（ｃ）において、矢印は風車の動きを説明するために図示している。
【００３３】
（ステップＳ１２〜Ｓ１３）
対象物処理部３３は、メモリ３２ａに入力された画像において、対象物Ｔを画像中心とするための座標を求め、求めた座標をメモリ３２ｂに入力する。また、対象物処理部３３は、メモリ３２ａに入力された画像において、対象物Ｔを画像から出ない程度に拡大する倍率を求め、求めた倍率をメモリ３２ｂに入力する（対象物処理工程）。
【００３４】
（ステップＳ１４）
また、対象物処理部３３は、メモリ３２ａに入力された画像において、対象物Ｔが画像中心であり、かつ、画角いっぱいに収まっているかを判断し、上記条件を満たしているときは、ステップＳ１５へ進み、満たしていないときは、ステップＳ１１へ戻る。通常、最初にメモリ３２ａに入力された画像は、上記条件を満たしている可能性は小さいので、ステップＳ１１へ戻ることになる。なお、「画像中心」及び「画角いっぱい」とは、画像を処理装置２０の画面に表示する場合には、「画面中心」及び「画面いっぱい」に相当する。
【００３５】
ステップＳ１１へ戻った後の手順を具体的に説明すると、処理装置２０は、制御部３４を用い、メモリ３２ｂに入力された座標及び倍率に基づいて、カメラ１０のＰＴＺ制御を行う。そして、処理装置２０は、カメラ１０を用いて、メモリ３２ｂに入力された座標及び倍率で撮影を行って、対象物Ｔの検出を行い、画像作成部３１は、カメラ１０で撮影した、対象物Ｔを含む画像を作成して、メモリ３２ａに入力する（ステップＳ１１）。その後、対象物処理部３３は、メモリ３２ａに入力された画像において、対象物Ｔを画像中心とするための座標を求めると共に、対象物Ｔを画像から出ない程度に拡大する倍率を求め、求めた座標及び倍率をメモリ３２ｂに入力する（ステップＳ１２〜Ｓ１３）。また、対象物処理部３３は、メモリ３２ａに入力された画像において、対象物Ｔが画像中心であり、かつ、画角いっぱいに収まっているかを判断することになる（ステップＳ１４）。
【００３６】
このようにして、ステップＳ１４に示した条件を満たすまで、上記ステップＳ１１〜Ｓ１４を繰り返すことになる。
【００３７】
（ステップＳ１５）
ステップＳ１４に示した条件を満たす場合、処理装置２０は、メモリ３２ｂに入力された最終的な倍率を、倍率ｚとして倍率計算部３５へ出力する。例えば、図７（ａ）に示した画像中の風車を対象物Ｔとすると、最終的な倍率ｚでは、図７（ｂ）に示すように、風車が画像中心であり、かつ、画角いっぱいに収まった画像を得ることができる。
【００３８】
（ステップＳ１６）
倍率計算部３５は、カメラ１０の最大倍率をＺとすると、ステップＳ１５で求めた倍率ｚに基づいて、Ｚ／ｚを算出し（倍率計算工程）、算出したＺ／ｚをログ部３６へ記録する。算出したＺ／ｚは、対象物Ｔの縦横をそれぞれ分割して撮影する分割数に該当する。
【００３９】
（ステップＳ１７）
制御部３４は、カメラ１０を用いて、対象物Ｔの縦横をそれぞれ分割数Ｚ／ｚ個に分割して最大倍率Ｚで外観検査の撮影を行い（制御工程）、最大倍率Ｚで撮影した画像において、外観検査を実施する。これは、カメラ１０を最大倍率Ｚにして、対象物Ｔの外観を全て検査するためには、対象物Ｔの縦横をそれぞれ分割数Ｚ／ｚ個に分割すれば良いからである。
【００４０】
例えば、図７（ｂ）に示した画像において算出した倍率がｚ＝１であり、カメラ１０の最大倍率がＺ＝３であるとすると、Ｚ／ｚ＝３である。この場合、図７（ｃ）に示すように、風車の縦横をそれぞれ３個に分割して最大倍率Ｚで撮影を行い、撮影した画像中の風車（ブレード）の外観検査を実施する。このとき、撮影した画像の中で風車（ブレード）が写っていない画像については、例えば、図７（ｃ）に示す画像中の左上と右上の画像については、外観検査を実施しなくても良い。
【００４１】
以上説明したように、本実施例の対象物の外観検査装置は、対象物Ｔの縦横をそれぞれ分割して最大倍率Ｚで撮影するので、例えば、大きな対象物Ｔについて、自動的に分割を行い、カメラ１０の最大倍率Ｚを使って、外観検査を実施することができ、対象物Ｔの外観検査を詳細に行うことができる。また、外観検査のための撮影機材（カメラ１０、処理装置２０）を常時設置しておく必要がなく、必要なときに、撮影機材を持ち出して設置して、簡便に外観検査を実施することができる。
【００４２】
［実施例３］
図８は、本実施例の対象物の外観検査装置を示す概略図であり、図９は、図８に示した対象物の外観検査装置を説明するブロック図であり、図１０は、図８及び図９に示した対象物の外観検査装置で実施する外観検査方法を説明するフローチャートである。なお、ここでは、対象物Ｔとして、風力発電設備の風車を例示するが、稼動している大きな構造物であれば、他のものでも良い。
【００４３】
本実施例の対象物の外観検査装置は、図８に示すように、２つのカメラ１１、１２（撮影手段）と処理装置４０（処理手段）とを有する。カメラ１１は、対象物Ｔとなる風力発電設備の風車の検出に使用するものであり、風車が画像内に収まるものであれば良い。カメラ１１としては、ＰＴＺ制御ができるものを用いることが好ましく、その場合、連続して、他の風力発電設備の風車の検出が可能となる。また、カメラ１２は、風車（ブレード）の外観検査に使用するものであり、ＰＴＺ制御ができるものである。カメラ１１及びカメラ１２は、同じ性能のものが好ましい。
【００４４】
処理装置４０は、例えば、コンピュータからなる。そして、処理装置４０は、図９に示すように、画像作成部４１、記憶部４２（メモリ４２ａ、４２ｂ、４２ｃ）、対象物検出部４３、分割数算出部４４、撮影位置決定部４５、制御部４６を有しており、カメラ１１で撮影した動画像から同一動作を繰り返す風車を検出し、検出した風車をカメラ１２で撮影して、風車の外観を検査するものである。処理装置４０の各部の詳細については、図１０に示すフローチャートと共に説明する。
【００４５】
次に、図１０に示すフローチャートを参照して、本実施例の対象物の外観検査装置における外観検査方法を説明する。
【００４６】
（ステップＳ２１）
処理装置４０は、カメラ１１を用いて、撮影を行い、画像作成部４１は、カメラ１１で撮影した画像（動画像）を作成し、メモリ４２ａに入力する。その後、対象物検出部４３は、メモリ４２ａに入力された画像について、オプティカルフローを用いて変化領域を白くし、無変化領域を黒くすることにより、白色化された変化領域を探索し、探索した変化領域が予め定めた風車の形に合致するかどうかを判定し、合致した場合には、風車を検出したと判定する。つまり、風車の検出方法としては、実施例１に示した検出方法を用いる（特に、実施例１におけるステップＳ３〜Ｓ５参照）。風車が見つからない場合は、制御部４６を介して、カメラ１１のパン・チルトを行って、風車が見つかるまで検出を行う。風車が見つかると、風車を含む画像を作成し、メモリ４２ｂに入力する。
【００４７】
（ステップＳ２２）
分割数算出部４４は、メモリ４２ｂに入力された画像において、風車を画像中心とするための座標を求めると共に、風車を画像から出ない程度に拡大する倍率を求め、求めた座標及び倍率をメモリ４２ｃに入力する。そして、カメラ１２の最大倍率をＺ、風車が画像中心であり、かつ、画角いっぱいに収まったときの倍率を倍率ｚとするときのＺ／ｚを求めることにより、全分割数Ｎ＝（Ｚ／ｚ）×（Ｚ／ｚ）を算出する。つまり、Ｚ／ｚの算出方法としては、実施例２に示した算出方法を用いる（特に、実施例２におけるステップＳ１２〜Ｓ１６参照）。
【００４８】
また、このとき、撮影位置決定部４５は、全分割数Ｎで分割された各画像の中心にフォーカスするための座標（フォーカス座標）を求め、ここで求めたフォーカス座標についても、メモリ４２ｃに入力する。
【００４９】
（ステップＳ２３）
制御部４６は、カメラ１２を介して、風車の撮影を行い、オプティカルフローにより、風車の各ブレードの回転速度を求める。そして、風車のブレード数をＭとすると、求めた回転速度を用いて、Ｍ枚中のｉ枚目のブレードを認識する。最初は、ｉ＝１である。
【００５０】
（ステップＳ２４）
制御部４６は、カメラ１２をパン・チルトして、全分割数Ｎ中のｊ番目の領域の画像に合わせてフォーカスする位置をずらす。最初は、ｊ＝１である。
【００５１】
ここで、カメラ１２のパン・チルト動作がブレードの回転に追従できるくらい速い場合には、ブレードの回転に追従して、カメラ１２をパン・チルトしながら、各領域の画像を撮影する。この場合、カメラ１２は、オートフォーカスをオンとする。一方、カメラ１２のパン・チルト動作がブレードの回転に追従できない場合には、メモリ４２ｃに入力されたフォーカス座標を参照して、各領域の中心の画像を撮影する。この場合、カメラ１２は、オートフォーカスをオフとする。
【００５２】
（ステップＳ２５〜Ｓ２６）
制御部４６は、カメラ１２を最大倍率Ｚでズームして、撮影を行い、撮影した画像中のブレード上の外観検査を行う。外観検査方法としては、公知の画像処理を用いて、ブレード上の欠陥箇所（クラックや塗装剥がれなど）を検出するようにしている。外観検査後、制御部４６は、カメラ１２のズームを元に戻す。
【００５３】
（ステップＳ２７）
制御部４６は、ｊ＝Ｎかどうか判断し、ｊ＜Ｎの場合は、ｊをインクリメント（ｊ＝ｊ＋１）して、ステップＳ２４へ戻り、ｊ＝Ｎの場合は、ステップＳ２８へ進む。つまり、１つのブレードについて、各々異なる領域の全Ｎ個の画像の撮影を行って、外観検査を行っている。例えば、図７（ｃ）を参照して説明すると、全分割数Ｎ＝３×３＝９であり、各々異なる領域の全９個の画像の撮影を行って、外観検査を行うことになる。なお、実施例２と同様に、撮影した全９個の画像の中でブレードが写っていない画像については、外観検査を実施しなくても良い。
【００５４】
（ステップＳ２８）
制御部４６は、ｉ＝Ｍかどうか判断し、ｉ＜Ｍの場合は、ｉをインクリメント（ｉ＝ｉ＋１）して、ステップＳ２３へ戻り、ｉ＝Ｍの場合は、一連の手順を終了する。つまり、全てのブレードを順番に外観検査している。例えば、図７（ｃ）を参照して説明すると、Ｍ＝３であり、３枚のブレード全てについて、順番に外観検査を行うことになる。
【００５５】
以上説明したように、本実施例の外観検装置は、稼動している風車を検出することができる。また、同じ輝度の移動をベクトル化する技術（オプティカルフロー）を用いるので、照明が変化したり、風車が隠れたりしても、風車を検出することができる。また、風車のテンプレートを予め準備しておけば良く、事前に学習を行わないため、大量の学習用画像を用意する必要がない。
【００５６】
また、本実施例の対象物の外観検査装置は、風車の縦横をそれぞれ分割して最大倍率Ｚで撮影するので、例えば、大きな風車について、自動的に分割を行い、カメラ１２の最大倍率Ｚを使って、外観検査を実施することができ、風車の外観検査を詳細に行うことができる。また、外観検査のための撮影機材（カメラ１１、１２、処理装置４０）を常時設置しておく必要がなく、必要なときに、撮影機材を持ち出して設置して、簡便に外観検査を実施することができる。
【産業上の利用可能性】
【００５７】
本発明は、稼動している構造物の検出及び外観検査に適用可能なものであり、特に、屋外に設置されて稼動している大きな構造物の検出及び外観検査に好適なものである。
【符号の説明】
【００５８】
１０、１１、１２  カメラ
２０  処理装置
２３  変化領域処理部
２４  無変化領域処理部
２５  対象物判定部
３３  対象物処理部
３５  倍率計算部
４０  処理装置
４３  対象物検出部
４４  分割数算出部
４５  撮影位置決定部
【図１】
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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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