(57)【要約】【課題】ラインスキャンカメラを用いて鉄道車両の撮影を行い、各部の縮尺が高い精度で均一にされた鉄道車両の撮影画像を、容易に生成することのできる鉄道車両の画像生成装置を提供する。【解決手段】この鉄道車両の画像生成装置は、線状の撮影領域が鉄道車両の移動方向と交差する向きに配置されるラインスキャンカメラ（３）と、鉄道車両の少なくとも一部の設計データが格納される設計データ格納部（１５３）と、ラインスキャンカメラの連続的な撮影により得られた画像データを繋ぎ合わせて合成される鉄道車両の二次元の撮影画像上で、鉄道車両に備わる複数の構造物を複数の目印点として特定する目印点特定処理部（１０）と、特定された撮影画像中の複数の目印点と、設計データにおける複数の構造物の配置情報とに基づいて、撮影画像における鉄道車両の進行方向の縮尺を均一にするように撮影画像の各部を伸縮する画像補正部（１０）とを備える。【選択図】図１
2019095358.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
線状の撮影領域が鉄道車両の移動方向と交差する向きに配置されるラインスキャンカメラと、
前記鉄道車両の少なくとも一部の設計データが格納される設計データ格納部と、
前記ラインスキャンカメラの連続的な撮影により得られた画像データを繋ぎ合わせて合成される前記鉄道車両の二次元の撮影画像上で、前記鉄道車両に備わる複数の構造物を複数の目印点として特定する目印点特定処理部と、
特定された前記撮影画像中の前記複数の目印点と、前記設計データにおける前記複数の構造物の配置情報とに基づいて、前記撮影画像における前記鉄道車両の進行方向の縮尺を均一にするように前記撮影画像の各部を伸縮する画像補正部と、
を備えることを特徴とする鉄道車両の画像生成装置。
【請求項２】
前記ラインスキャンカメラは、前記鉄道車両の車体下部を側方から斜め上方に撮影するように設置され、
前記複数の構造物は、前記車体下部に設けられた複数の梁であることを特徴とする請求項１記載の鉄道車両の画像生成装置。
【請求項３】
前記画像補正部は、前記撮影画像のうち前記複数の梁が写り込んだ箇所と異なる高さの画像領域を含めて、前記撮影画像を伸縮することを特徴とする請求項２記載の鉄道車両の画像生成装置。
【請求項４】
前記複数の目印点を外部からの操作入力により設定可能な目印点設定処理部を備えることを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の鉄道車両の画像生成装置。
【請求項５】
前記画像補正部により縮尺を均一に補正された前記撮影画像を、前記鉄道車両の基準画像として生成する請求項１から請求項４のいずれか一項に記載の鉄道車両の画像生成装置と、
前記ラインスキャンカメラにより撮影された検査対象の撮影画像と前記基準画像とを比較して、前記検査対象の撮影画像に対して前記鉄道車両の進行方向の縮尺を補正し、補正された前記検査対象の撮影画像を用いて前記鉄道車両の外観検査を行う外観検査装置と、
を備えることを特徴とする鉄道車両の外観検査システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ラインスキャンカメラを用いて鉄道車両の画像を生成する画像生成装置及び鉄道車両の外観検査システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、鉄道車両の撮影画像を用いて鉄道車両の外観検査を行うことが提案されている（例えば特許文献１、２を参照）。特許文献１の技術は、鉄道車両の特定部位を所定のアングルから専用のカメラで撮影し、その撮影画像を基準画像と比較して異常の有無を判別するものである。特許文献２の技術は、線路上を走る鉄道車両を撮影して車両全体の画像を合成し、その中に所定の検査領域を設定して正常な鉄道車両の画像と比較することで、異常の有無を判別するものである。鉄道車両全体の画像は、鉄道車両の側方から高速連写して得た複数の画像を切り貼りして作成される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平５−１４３７１４号公報
【特許文献２】特開２０１３−５３８７５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及び特許文献２の外観検査の発明の構成では、撮影装置としてエリアセンサカメラが用いられている。エリアセンサカメラとは、１回の撮影で二次元の撮影エリアの映像を画像化する撮影装置である。しかしながら、エリアセンサカメラでは、一方向に長い撮影対象に対して全ての範囲で写り具合が一様な撮影画像を取得しにくいという課題がある。例えば、エリアセンサカメラでは、撮影エリアの中央では撮影対象を正面から見た画像が得られるが、撮影エリアの端では撮影対象を斜めに見た画像が得られるというように、撮影対象の写り具合に差異が生じる。このため、鉄道車両の始端から終端まで複数回の撮影で得た撮影画像を切り貼りして連続する画像を合成しても、画像を切り貼りする箇所によって鉄道車両の写り具合が均一にならない。
【０００５】
そこで、本発明者らは、ラインスキャンカメラ（「ラインセンサカメラ」とも言う）を用いて鉄道車両を撮影し、この撮影画像を用いて鉄道車両の外観検査を行うシステムについて検討した。ラインスキャンカメラとは、線状の撮影領域を有する撮影装置であり、移動する撮影対象に対して連続的に撮影を行って、取得した線状の画像データを繋ぎ合わせるように合成することで撮影対象の二次元の撮影画像を得ることができる。一般に、ラインスキャンカメラは、エリアセンサに比べて高解像度の画像を取得しやすく、また、一方向に長い撮影対象に対して全域にわたってレンズ収差に起因する歪みの少ない画像を取得しやすいという利点がある。
【０００６】
しかしながら、ラインスキャンカメラを用いてレール上を移動する鉄道車両を撮影した場合、鉄道車両の速度変化に起因して、合成した二次元の撮影画像の横方向（鉄道車両の進行方向）の縮尺が箇所ごとに異なるという課題が生じることが明らかになった。
【０００７】
また、開発中の鉄道車両の外観検査のシステムでは、撮影画像の各部の縮尺バラツキを、縮尺バラツキのない基準画像を用いて補正することを検討している。このため、鉄道車両ごとに縮尺バラツキを除去した基準画像を作成する必要があるが、このような基準画像を作成することは容易ではなかった。例えば、作業者が、ラインスキャンカメラの撮影画像を、実物の写真などと比較して、感覚を頼りに撮影画像の各部の縮尺バラツキを判別し、撮影画像の各部を伸縮して調整するなど、煩雑で長い時間を要する作業が必要であった。このため、生成された基準画像には、作業者の熟練によって精度のバラツキが生じるという課題があった。
【０００８】
本発明は、ラインスキャンカメラを用いて鉄道車両の撮影を行い、各部の縮尺が高い精度で均一にされた鉄道車両の撮影画像を、容易に生成することのできる鉄道車両の画像生成装置を提供することを目的とする。さらに、この撮影画像を基準画像として鉄道車両の外観検査を効率的にかつ高い精度で行うことのできる鉄道車両の外観検査システム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】
【０００９】
本発明は、上記目的を達成するため、
線状の撮影領域が鉄道車両の移動方向と交差する向きに配置されるラインスキャンカメラと、
前記鉄道車両の少なくとも一部の設計データが格納される設計データ格納部と、
前記ラインスキャンカメラの連続的な撮影により得られた画像データを繋ぎ合わせて合成される前記鉄道車両の二次元の撮影画像上で、前記鉄道車両に備わる複数の構造物を複数の目印点として特定する目印点特定処理部と、
特定された前記撮影画像中の前記複数の目印点と、前記設計データにおける前記複数の構造物の配置情報とに基づいて、前記撮影画像における前記鉄道車両の進行方向の縮尺を均一にするように前記撮影画像の各部を伸縮する画像補正部と、
を備えることを特徴とする鉄道車両の画像生成装置である。
【００１０】
この構成によれば、ラインスキャンカメラにより鉄道車両を撮影することにより、エリアセンサを使用する場合と比較して、レンズ収差による歪みの少ない高解像度の鉄道車両の二次元の撮影画像を取得することができる。さらに、画像補正部が、鉄道車両の設計データに示される複数の構造物の配置情報と、撮影画像から特定された複数の目印点とに基づいて、撮影画像における鉄道車両の進行方向の縮尺を均一にするように撮影画像の各部を伸縮する。これにより、鉄道車両の速度変化に起因する撮影画像の横方向の縮尺バラツキが補正され、人の熟練に頼ることなく、また、煩雑な作業を要さずに、短時間で各部の縮尺が高い精度で均一にされた鉄道車両の撮影画像を生成することができる。
【００１１】
ここで、前記ラインスキャンカメラは、前記鉄道車両の車体下部を側方から斜め上方に撮影するように設置され、前記複数の構造物は、前記車体下部に設けられた複数の梁とした構成を採用してもよい。
【００１２】
一般に、車体下部には、外観検査を要する複数の付属物が設けられている一方、車体底面には複数の梁が張り渡されている。そこで、上記構成では、ラインスキャンカメラが鉄道車両の車体下部を側方から斜め上方に撮影するように設置される。これにより、撮影画像には、車体下部に設けられる付属物と、車体底面に張り渡された複数の梁とが写り込む。そして、画像補正部が、複数の梁の位置を目印点として画像補正を行うことで、車体下部の複数の付属物が写った撮影画像に対して、高い精度で各部の縮尺を均一に補正することができる。
【００１３】
さらに、本発明に係る鉄道車両の画像生成装置は、前記画像補正部が、前記撮影画像のうち前記複数の梁が写り込んだ箇所と異なる高さの画像領域を含めて、前記撮影画像を伸縮するように構成されてもよい。
この構成によれば、鉄道車両の車体側面などについても車体下部の複数の梁の配置情報に基づいて高い精度で縮尺を補正できる。
【００１４】
また、本発明に係る鉄道車両の画像生成装置は、更に、前記複数の目印点を外部からの操作入力により設定可能な目印点設定処理部を備えるようにしてもよい。
この構成によれば、例えば、鉄道車両の台車の端、車両天井の空調筐体など、鉄道車両に応じて適切な位置合わせ用の構造物がある場合に、目印点設定処理部を介してこれを目印点として設定することができる。そして、これらの目印点を利用して撮影画像の縮尺を高い精度で補正できる。
【００１５】
また、本発明に係る鉄道車両の外観検査システムは、
前記画像補正部により縮尺を均一に補正された前記撮影画像を、前記鉄道車両の基準画像として生成する上述の鉄道車両の画像生成装置と、
前記ラインスキャンカメラにより撮影された検査対象の撮影画像と前記基準画像とを比較して、前記検査対象の撮影画像に対して前記鉄道車両の進行方向の縮尺を補正し、補正された前記検査対象の撮影画像を用いて前記鉄道車両の外観検査を行う外観検査装置と、
を備えることを特徴とする。
この構成によれば、画像生成装置により生成した撮影画像を基準画像として、検査対象の撮影画像の縮尺を補正し、高い精度で鉄道車両の外観検査を行うことができる。
【発明の効果】
【００１６】
本発明に係る鉄道車両の画像生成装置によれば、ラインスキャンカメラを用いて鉄道車両の撮影を行い、画像中の各部の縮尺が高い精度で均一にされた鉄道車両の撮影画像を容易に生成することができる。また、本発明に係る鉄道車両の外観検査システムによれば、画像中の各箇所の縮尺が高い精度で均一にされた撮影画像を基準画像として、鉄道車両の外観検査を高い精度で効率的に行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明の実施形態に係る鉄道車両の外観検査システムを示す構成図である。
【図２】ラインスキャンカメラにより取得された撮影画像の一例を示す図である。
【図３】基準画像生成用の画像処理装置によって実行される基準画像生成処理の手順を示すフローチャートである。
【図４】図３の基準画像生成処理を説明する図である。
【図５】基準画像生成用の画像処理装置によって実行される目印点設定処理の手順を示すフローチャートである。
【図６】外観検査用の画像処理装置により実行される外観検査処理の手順を示すフローチャートである。
【図７】図６のステップＳ４３で実行される縮尺補正処理の手順を示すフローチャートである。
【図８】図７の縮尺補正処理を説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下、本発明の実施形態について図面を参照して詳細に説明する。
図１は、本発明の実施形態に係る鉄道車両の外観検査システムを示す構成図である。
本発明の実施形態に係る鉄道車両の外観検査システムは、ラインスキャンカメラ３と、基準画像生成用の画像処理装置１と、外観検査用の画像処理装置２とを備える。このうち、ラインスキャンカメラ３及び画像処理装置１の組み合わせが、本発明に係る鉄道車両の画像生成装置の一例に相当する。また、ラインスキャンカメラ３及び画像処理装置２の組み合わせが、本発明に係る鉄道車両の外観検査装置の一例に相当する。
【００１９】
ラインスキャンカメラ３は、１回の撮影で線状の撮影領域の画像データを取得する撮影装置である。ラインスキャンカメラ３は、線状の撮影領域が鉄道車両３００の移動方向と交差するように設置され、鉄道車両３００の移動中に撮影を連続的に繰り返し実行する。連続的な撮影で取得された画像データを合成することで、鉄道車両３００の二次元の撮影画像が得られる。
【００２０】
基準画像生成用の画像処理装置１は、コンピュータであり、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０、ＲＡＭ（Random Access Memory）１１、表示部１２、マウス又はキーボード等の操作部１３、データ入力用のインタフェース１４、及び記憶装置１５を備える。記憶装置１５には、ラインスキャンカメラ３により取得された撮影画像から、横方向の縮尺が補正された基準画像を生成する基準画像生成プログラム１５１と、基準画像の生成に使用される目印点を設定する目印点設定プログラム１５２とが格納されている。また、記憶装置１５には、鉄道車両３００の設計データの一部が格納される設計データ格納部１５３と、生成された基準画像が格納される基準画像格納部１５４と、ラインスキャンカメラ３の撮影で取得された画像データが格納される撮影画像格納部１５５とが設けられる。撮影画像格納部１５５には、ラインスキャンカメラ３から例えば通信ネットワークＮを介して送られてくる画像データが格納される。上記構成のうち、基準画像生成プログラム１５１を実行するＣＰＵ１０が、本発明に係る目印点特定処理部及び画像補正部として機能する。また、目印点設定プログラム１５２を実行するＣＰＵ１０が、本発明に係る目印点設定処理部として機能する。
【００２１】
外観検査用の画像処理装置２は、コンピュータであり、ＣＰＵ２０、ＲＡＭ２１、表示部２２、マウス又はキーボード等の操作部２３、データ入力用のインタフェース２４、及び記憶装置２５を備える。記憶装置２５には、ラインスキャンカメラ３により取得された外観検査用の撮影画像に基づいて鉄道車両３００の外観検査を行う外観検査プログラム２５１が格納されている。また、記憶装置２５には、ラインスキャンカメラ３の撮影で取得された画像データを格納する撮影画像格納部２５２と、各鉄道車両３００の基準画像を格納する基準画像格納部２５３と、外観検査を経た鉄道車両３００の画像が管理される画像データベース２５４とを備える。基準画像格納部２５３には、基準画像生成用の画像処理装置１により生成された基準画像の画像データが予め格納される。基準画像の画像データは、通信ネットワークＮ又は記憶媒体を介して、基準画像生成用の画像処理装置１から外観検査用の画像処理装置２へ送られればよい。画像データベース２５４には、外観検査の対象となった鉄道車両３００の撮影画像が、例えば鉄道車両３００の識別情報、及び検査結果情報と対応付けられて格納される。
【００２２】
＜ラインスキャンカメラによる撮影処理＞
図２は、ラインスキャンカメラにより取得された撮影画像の一例を示す図である。
ラインスキャンカメラ３は、鉄道車両３００が通過するレールの側方において、斜め上方を向いて設置される。鉄道車両３００の移動時にラインスキャンカメラ３の連続的な撮影により得られた画像データを合成すると、図２に示すように、鉄道車両３００の車体下部を斜め上方に眺めた領域を含んだ撮影画像Ｆ０が得られる。撮影画像Ｆ０には、車体底面に水平方向（鉄道車両３００の進行方向に直交する方向）に張り渡された複数の梁３０２が写り込む。なお、図２では、撮影画像Ｆ０のうち、車体下部の部分を主に示しているが、撮影画像Ｆ０には車体側面の全域が含まれていてもよい（図８（ａ）を参照）。
【００２３】
ラインスキャンカメラ３の撮影中、鉄道車両３００の移動速度にバラツキが生じると、撮影画像の横方向（鉄道車両３００の進行方向）の縮尺にバラツキが生じる。また、ラインスキャンカメラ３の撮影中、鉄道車両３００の通過に伴うレールの上下変位及び空気バネなどのサスペンションの作用による車体の上下動が生じると、鉄道車両３００の撮影画像に上下方向の歪みが生じる。
【００２４】
＜基準画像生成処理＞
続いて、基準画像生成用の画像処理装置１により実行される基準画像生成処理について説明する。基準画像生成処理は、図１の基準画像生成プログラム１５１をＣＰＵ１０が実行することで実現される。図３は、実施形態の画像生成装置により実行される基準画像生成処理の手順を示すフローチャートである。図４は、基準画像生成処理の流れを示す説明図である。
【００２５】
基準画像生成処理を開始するには、その準備として、先ず、一編成に連結された外観に異常のない状態の鉄道車両３００をレール上に走行させ、ラインスキャンカメラ３により鉄道車両３００の撮影を行う。そして、オペレータ等がその撮影画像を画像処理装置１の撮影画像格納部１５５に格納しておく。また、設計データ格納部１５３には、鉄道車両３００の車体下部の複数の梁３０２の配置情報が示された設計データが格納されている。この状態で、例えばオペレータが操作部１３を介して画像処理装置１に開始指令を入力することで基準画像生成処理が開始される。
【００２６】
基準画像生成処理が開始されると、先ず、ＣＰＵ１０は、撮影画像格納部１５５から鉄道車両３００の撮影画像の画像データを読み出し（ステップＳ１）、一編成に連結された複数車両の鉄道車両３００の画像を合成する（ステップＳ２）。ラインスキャンカメラ３から得られる画像データは、１つの垂直ラインの画像データが複数組集まったデータであり、これらを合成することで二次元の撮影画像が合成される。
続いて、ＣＰＵ１０は、撮影画像に対して輝度補正と地面揺れ補正とを行う（ステップＳ３）。撮影画像は、撮影時の外光量に応じて画像全体の明度及びコントラストにバラツキが生じる。また、鉄道車両３００の重量によって台車部分のレールの高さが僅かに降下することに起因して、撮影画像には上下方向の歪みが生じる。ステップＳ２の輝度補正により、明度及びコントラストのバラツキが除去され、地面揺れ補正によりレールの変位に基づく上下方向の歪みが除去される。地面揺れ補正は、例えば、撮影画像上のレールが直線状になるように、撮影画像を１垂直ラインごとに上下に変位させる画像処理である。
【００２７】
補正処理を行ったら、ＣＰＵ１０は、一編成分の撮影画像を一両の鉄道車両３００ごとの撮影画像に切り出し（ステップＳ４）、そのうちの一両分の撮影画像を処理対象に選択する（ステップＳ５）。
処理対象の撮影画像が選択されたら、ＣＰＵ１０は、予め設定された複数の目印点を撮影画像の中から特定する処理を行う（ステップＳ６）。ステップＳ６の処理は、本発明に係る目印点特定処理部による処理の一例に相当する。本実施形態では、目印点として、車体下部に張り渡された複数の梁３０２が設定されている。目印点の特定処理は、例えばＣＰＵ１０が、撮影画像を表示部１２に出力させ、オペレータに複数の梁３０２を指し示すようにメッセージ出力を行い、操作部１３を介してオペレータから梁３０２を指し示す操作入力を受け付ける処理により実現できる。この場合、ＣＰＵ１０は、操作入力により指し示された点を目印点として認識する。あるいは、目印点の特定処理は、予め記憶された梁３０２の局所画像特徴量を用いて、ＣＰＵ１０が画像認識処理を行うことで実現してもよい。あるいは、画像認識とオペレータの入力処理とを複合させてＣＰＵ１０が梁３０２の位置を特定するようにしてもよい。
【００２８】
続いて、ＣＰＵ１０は、処理対象の撮影画像を、例えば縦が全画素数×横が所定画像数の矩形枠ごとに分割して複数の短冊画像を切り出す（ステップＳ７）。図４の上段部Ｐ１には、切り出された幾つかの短冊画像Ｆ１の一例を示す。短冊画像Ｆ１の横の画素数は、一定数としてもよいし、目印点が各短冊画像Ｆ１に含まれるよう個々の短冊画像Ｆ１ごとに異なる画素数に調整されてもよい。
【００２９】
短冊画像Ｆ１を切り出したら、ＣＰＵ１０は、設計データ格納部１５３に格納された設計データから、該当する複数の梁３０２の配置情報を取得する（ステップＳ８）。図４の中段部Ｐ２には、設計データを概念的に表わした図を示す。ステップＳ８において、ＣＰＵ１０は、設計データの各部の寸法データから梁３０２の位置を計算し、これを配置情報とすればよい。あるいは、設計データに設計図面のデータが含まれるのであれば、ＣＰＵ１０は、設計図面から画像認識等の処理により梁３０２ｊの位置を認識して、この認識箇所を梁３０２ｊの配置情報としてもよい。画像認識の代わりに、ＣＰＵ１０が、設計図面を表示部１２に出力させ、オペレータに梁３０２ｊを指し示すようにメッセージ出力を行い、操作部１３を介してオペレータから位置を指し示す操作入力を受け付けるよう処理を行ってもよい。このような処理によっても、ＣＰＵ１０は、設計図面上の複数の梁３０２ｊの配置情報を取得することができる。
【００３０】
配置情報を取得したら、ＣＰＵ１０は、撮影画像上の目印点を、設計上の配置に合わせ込むように、各短冊画像Ｆ１の横方向の幅を伸縮する（ステップＳ９）。ステップＳ９の処理は、本発明に係る画像補正部の処理の一例に相当する。図４の中段部Ｐ３には、伸縮処理後の複数の短冊画像Ｆ２を示している。複数の短冊画像Ｆ２は、上段部Ｐ１に示した短冊画像Ｆ１の各目印点を、設計データ上の梁３０２ｊの配置に合わせ込むように伸縮されている。元の短冊画像Ｆ１には、撮影時における鉄道車両３００の速度バラツキに応じて横方向の縮尺にバラツキが含まれる。一方、伸縮後の短冊画像Ｆ２は、この縮尺のバラツキが除去されるように、元の短冊画像Ｆ１の幅寸Ｌ１〜Ｌ６から短冊画像Ｆ２の幅寸Ｌ１ａ〜Ｌ６ａへと伸縮されている。
【００３１】
各短冊画像Ｆ２の伸縮が完了したら、ＣＰＵ１０は、一両分の全ての短冊画像Ｆ２を連結させて一両分の鉄道車両３００の撮影画像Ｆ３を合成する。図４の下段部Ｐ４には、合成後の撮影画像Ｆ３の一例を示す。なお、図４の撮影画像は、鉄道車両３００の車体下部を主に示しているが、撮影画像及び短冊画像には車体側面全域の画像を含んでいてもよく（図８（ａ）を参照）、その場合、上記の処理により、鉄道車両３００の車体下部から側面全域に及ぶ撮影画像に対して、横方向の縮尺が一様にされた撮影画像が得られる。
【００３２】
一両分の鉄道車両３００の撮影画像Ｆ３が合成されたら、ＣＰＵ１０は、一編成の全車両分の撮影画像について処理が終了したか判別し（ステップＳ１１）、未処理の車両の撮影画像があれば、ステップＳ５に処理を戻す。そして、ＣＰＵ１０は、未処理の車両の撮影画像についてステップＳ５〜Ｓ１０の処理を実行する。
一方、一編成の全車両分の撮影画像についてステップＳ４〜Ｓ１０の処理が完了して、ステップＳ１１の判別処理でＹＥＳと判別されたら、ＣＰＵ１０は、全車両分の撮影画像Ｆ３を連結する（ステップＳ１２）。これにより、一編成の鉄道車両３００の基準画像が生成されて、基準画像生成処理が終了する。
【００３３】
＜目印点設定処理＞
上記の基準画像生成処理では、車体下部の複数の梁３０２を目印点として基準画像を生成する例を示した。しかし、目印点としては、続いて説明する目印点設定処理により、外部からの入力により新たな目印点を設定可能としてもよい。
図５は、基準画像生成用の画像処理装置によって実行される目印点設定処理の手順を示すフローチャートである。目印点設定処理は、本発明に係る目印点設定処理部の処理の一例に相当し、図１の目印点設定プログラム１５２をＣＰＵ１０が実行することで実現される。以下では、一例として、図３の基準画像生成処理において、目印点の特定が画像認識により自動的に行われ、かつ、設計データから目印点の配置情報を自動的に計算する場合に、対応することのできる目印点設定処理について説明する。
【００３４】
目印点設定処理は、画像処理装置１の操作部１３を介してオペレータが開始指令を入力することで開始される。目印点設定処理が開始されると、先ず、ＣＰＵ１０は、表示部１２に、鉄道車両３００の撮影画像を表示し（ステップＳ２１）、次いで、操作部１３を介したオペレータの入力によって、表示画像中に新たな目印点を指し示させる入力処理を行う（ステップＳ２２）。ここで、オペレータは、操作部１３のマウスを用いて、鉄道車両３００の撮影画像中のうち、新たな目印点となりうる箇所（例えば台車の左端又は右端など）を指し示す操作入力を行う。
【００３５】
入力処理を行ったら、続いて、ＣＰＵ１０は、指し示された新たな目印点及びその周辺の局所画像特徴量を計算し、計算した局所画像特徴量と新たな目印点の所在区画とを保存する（ステップＳ２３）。ここで、局所画像特徴量としては、例えば、画像のパターン認識等に使用されるＨＯＧ（Histograms of Oriented Gradients）等を適用できる。目印点の所在区画とは、一両分の撮影画像を例えば３×３程度に大まかに区分けしたうちの何れかを表わす。
【００３６】
次に、ＣＰＵ１０は、保存した局所画像特徴量と所在区画の情報とから、新たな目印点の画像認識を行い、認識結果の目印点を表示部１２の撮影画像中に例えば原色表示などによって表示出力する（ステップＳ２４）。そして、ＣＰＵ１０は、認識結果が正しいか否かをオペレータに問い合わせ、オペレータからの回答を待機する（ステップＳ２５）。ここで、オペレータは、画像認識による目印点が、ステップＳ２２で入力したものと一致していれば、ＯＫの入力を行い、不一致の場合あるいは複数の目印点が認識されている場合には、ＮＧの入力を行う。その結果、ＮＧであれば、ＣＰＵ１０は、表示部１２に設定不可の表示を行って（ステップＳ３１）、目印点設定処理を終了する。一方、ＯＫであれば、ＣＰＵ１０は、次のステップに処理を進める。
【００３７】
次に処理が進むと、ＣＰＵ１０は、表示部１２に、設計データを表わした設計図の画像表示を行い（ステップＳ２６）、続いて、操作部１３を介したオペレータの入力によって、表示画像中に目印点に対応する構造物の箇所を指し示させる入力処理を行う（ステップＳ２７）。ここで、オペレータは、操作部１３のマウスを用いて、設計図中の対応する目印点を指し示す操作入力を行う。
【００３８】
入力処理を行ったら、続いて、ＣＰＵ１０は、鉄道車両３００の基準点（例えば車体先頭）から指し示された箇所までの幅長（鉄道車両３００の進行方向に沿った幅長）を設計データから計算し、計算結果を表示部１２に出力する（ステップＳ２８）。そして、ＣＰＵ１０は、計算結果が正しいか否かをオペレータに問い合わせ、オペレータからの回答を待機する（ステップＳ２９）。ここで、オペレータは、設計データに示される値を用いて、鉄道車両３００の基準点から目印点までの幅長を計算し、表示された計算結果と照合し、一致していればＯＫの入力を行い、不一致であればＮＧの入力を行う。
【００３９】
その結果、ＮＧであれば、ＣＰＵ１０は、表示部１２に設定不可の表示を行って（ステップＳ３１）、目印点設定処理を終了する。一方、ＯＫであれば、ＣＰＵ１０は、ステップＳ２３で保存した局所画像特徴量及び所在区画の情報と、ステップＳ２８の計算関数（設計データ中のどの値を用いてどのような計算式で計算するかを示す関数）とを、新たな目印点の設定情報として記憶する（ステップＳ３０）。そして、目印点設定処理を終了する。
なお、上述した目印点設定処理では、鉄道車両３００の基準点から新たな目印点までの幅長の計算関数をＣＰＵ１０が求める処理例を示した。しかし、設計データが複雑であるような場合には、オペレータがこの計算関数（設計データ中のどの値を用いてどのような計算式で計算するかを示す関数）を画像処理装置１に入力するようにしてもよい。
【００４０】
目印点設定処理により目印点が追加されることで、前述の基準画像生成処理（図３）のステップＳ６で画像認識される目印点の数が増えて、より詳細に撮影画像の各部の縮尺バラツキを除去する補正を行うことができる。また、鉄道車両３００の屋根上など、車体下部の梁３０２が写り込まない部位の撮影画像について基準画像を生成する場合には、目印点設定処理により例えば車体天井の空調筐体のエッジ、アンテナ筐体のエッジなど、複数の目印点を設定すればよい。これにより、前述した基準画像生成処理によって、車体下部の梁３０２が写り込まない部位の撮影画像に対しても、縮尺が均一に補正された基準画像を生成することが可能となる。
【００４１】
＜外観検査処理＞
続いて、外観検査用の画像処理装置２により基準画像を用いて実行される鉄道車両３００の外観検査処理について説明する。なお、基準画像を用いた外観検査の方法は、幾つものバリエーションがあり、下記の外観検査処理はその一例に過ぎない。外観検査処理は、図１の外観検査プログラム２５１をＣＰＵ２０が実行することで実現される。図６は、実施形態の外観検査装置により実行される外観検査処理の手順を示すフローチャートである。
【００４２】
外観検査処理を開始するには、その準備として、検査日に撮影された鉄道車両３００の撮影画像（検査対象の撮影画像）が撮影画像格納部２５２に格納され、以前に画像処理装置１で生成された同一の鉄道車両３００の基準画像が基準画像格納部２５３に格納された状態とされる。この状態で、オペレータが操作部２３を介して開始指令を入力することで外観検査処理が開始される。
【００４３】
外観検査処理が開始されると、先ず、画像処理装置２のＣＰＵ２０は、撮影画像格納部２５２から検査対象の撮影画像の画像データを読み出し（ステップＳ４１）、撮影画像に対して輝度補正及び地面揺れ補正を行う（ステップＳ４２）。輝度補正及び地面揺れ補正は、基準画像生成処理のステップＳ２（図３）のものと同様の処理である。
続いて、ＣＰＵ２０は、基準画像格納部２５３に格納された基準画像を用いて、検査対象の撮影画像に対して縮尺補正処理を実行する（ステップＳ４３）。縮尺補正処理の詳細は後述する。
【００４４】
次に、ＣＰＵ２０は、例えば空気バネなどのサスペンションを介した台車に対する車体の上下動に起因する撮影画像の上下方向の歪みを補正する（ステップＳ４４）。撮影画像の上下方向の歪みは、車体部分に生じて、台車部分に生じないので、例えば、撮影画像中の車体及び車体に固定された付属物の画像領域を抽出し、車体底部のエッジが直線になるように抽出された画像領域を一列の画素ごとに上下方向に移動させることで達成される。
ステップＳ４２〜Ｓ４４の補正処理により、撮影時の明るさ、鉄道車両３００の通過に伴うレールの上下変位、鉄道車両３００の速度バラツキ、及び、台車に対する車体の上下動に起因して各撮影画像に生じる不均一さが除去される。
【００４５】
このように補正された鉄道車両３００の撮影画像が得られたら、次に、ＣＰＵ２０は、正常画像データベース２５４Ａに格納されている、同一車両の過去の正常画像の画像データを読み出して、これと撮影画像との比較を行う（ステップＳ４５）。正常画像データベース２５４Ａは、図１の画像データベース２５４の中に設けられ、外観検査において高いレベルで正常と判定された撮影画像が登録されるデータベースである。ステップＳ４５の画像比較により、例えば鉄道車両３００の側壁に傷が生じていたり、各種の筐体の扉が開きかけていたりするなどの異常がある場合に、このような異常を画像上の差異として検出することができる。
【００４６】
画像比較を行ったら、ＣＰＵ２０は、画像上の差異量に基づいて、鉄道車両３００の外観に異常箇所が有るか否かを判定する（ステップＳ４６）。判定処理においては、ＣＰＵ２０が、表示部２２に判定結果を表示し、異常箇所が有るときには、表示部２２に撮影画像中の異常箇所を表示する等の処理を行ってもよい。
ステップＳ４６の判定の結果、異常が含まれていると判定されたら、ＣＰＵ２０は、検査対象の撮影画像を異常画像データベース２５４Ｂに登録する（ステップＳ４７）。異常画像データベース２５４Ｂは、図１の画像データベース２５４の中に設けられ、異常を含む撮影画像と異常箇所の情報等が対応付けられて登録される。
【００４７】
一方、ステップＳ４６の判定の結果、鉄道車両３００の外観に異常箇所が含まれていないと判定されたら、ＣＰＵ２０は、正常画像データベース２５４Ａへの登録条件を満たすか判別する（ステップＳ４８）。登録条件は、ステップＳ４５の画像比較で高いレベルで撮影画像と正常画像との一致度が得られたことを条件とする。その結果、登録条件が満たされていなければ、このまま外観検査処理を終了するが、登録条件が満たされていれば、ＣＰＵ２０は撮影画像を正常画像データベース２５４Ａに登録して（ステップＳ４９）、外観検査処理を終了する。
【００４８】
＜縮尺補正処理＞
次に、上述の外観検査処理のステップＳ４３で行われる縮尺補正処理の詳細を説明する。図７は、速度伸縮補正処理の手順を示すフローチャートである。図８は、速度伸縮補正処理の説明図である。
縮尺補正処理に処理が移行すると、ＣＰＵ２０は、先ず、基準画像格納部２５３から鉄道車両３００の基準画像の画像データを読み出す（ステップＳ５１）。そして、基準画像と検査対象の撮影画像とから所定の特徴点を抽出する（ステップＳ５２）。図８（ａ）は、所定の特徴点が抽出され、抽出された複数の特徴点を線分Ｌｒで結んだ基準画像Ｆ１０が示されている。図８（ｂ）には、所定の特徴点が抽出され、抽出された複数の特徴点を線分Ｌｔで結んだ検査対象の撮影画像Ｆ１１が示されている。特徴点としては、鉄道車両３００の各構成部のエッジなど、画像上で特定しやすい任意な点が予め設定されればよい。
【００４９】
次に、ＣＰＵ２０は、図８（ｂ）に示すように、検査対象の撮影画像を複数の矩形領域ｆに分割する（ステップＳ５３）。複数の矩形領域ｆは、撮影画像の横方向（鉄道車両３００の進行方向）の幅を例えば所定数の画素幅ごとに分割するように設けられる。
続いて、ＣＰＵ２０は、特徴点の比較から各矩形領域ｆの縮尺と基準画像の対応する部分の縮尺との差を計算する（ステップＳ５４）。具体的な一例として、ＣＰＵ２０は、先ず、検査対象の撮影画像に対してステップＳ５２で抽出した複数の特徴点を結んだ線分Ｌｒと、基準画像に対してステップＳ５２で抽出した複数の特徴点を結んだ線分Ｌｔとをデータ上で作成する。そして、ＣＰＵ２０は、各矩形領域ｆの線分Ｌｔの傾きと基準画像の対応する領域の線分Ｌｒの傾きとを比較する。矩形領域ｆの横方向の縮尺と基準画像の横方向の縮尺とが等しければ、対応する領域の線分Ｌｔ、Ｌｒの傾きは等しくなる。しかし、矩形領域ｆの横方向の縮尺が基準画像の横方向の縮尺よりも大きい方に又は小さい方に異なると、線分Ｌｔの傾きは基準画像の対応する領域の線分Ｌｔの傾きよりも小さい方に又は大きい方に異なる値となる。また、これらの線分Ｌｔ、Ｌｒの傾きの差は、両領域の縮尺の差に依存する。したがって、ＣＰＵ２０は、各矩形領域ｆの線分Ｌｔの傾きと、基準画像の対応する領域の線分Ｌｒの傾きの差から、基準画像の横方向の縮尺と各矩形領域ｆの横方向の縮尺との差を求めることができる。
【００５０】
基準画像との縮尺の差を求めたら、ＣＰＵ２０は、検査対象の撮影画像の各矩形領域ｆを縮尺の差に応じた比率で横方向に伸縮する（ステップＳ５５）。伸縮の比率は、例えば基準画像の縮尺と撮影画像の縮尺とが等しくなるような比率とすればよい。伸縮処理が完了したら、ＣＰＵ２０は、伸縮後の複数の矩形領域ｆの画像を連結するように合成し（ステップＳ５６）、縮尺補正処理を終了する。図８（ｃ）は、複数の矩形領域ｆの画像を伸縮し、その後に連結した検査対象の撮影画像Ｆ１２を示す。上記のような処理により、撮影時の鉄道車両３００の速度バラツキに起因する撮影画像の横方向の縮尺バラツキを、基準画像を用いて除去することができる。
【００５１】
以上のように、本実施形態の鉄道車両の外観検査装置によれば、ラインスキャンカメラ３を用いて鉄道車両の撮影を行うので、エリアセンサを使用する場合と比較して、レンズ収差による歪みの少ない高解像度の撮影画像を取得することができる。さらに、画像処理装置１が、基準画像生成処理において、撮影画像上の目印点として設定された複数の梁３０２と、設計データに示された複数の梁３０２の配置情報とに基づいて、撮影画像における横方向の縮尺を均一にするように撮影画像を伸縮して補正する。これにより、撮影時における鉄道車両３００の速度バラツキに起因する撮影画像の横方向の縮尺バラツキが精度よく除去された基準画像を、作業者の熟練に頼ることなく、また煩雑な作業を要さずに短時間で生成することができる。
【００５２】
また、実施形態の基準画像生成用の画像処理装置１によれば、目印点設定処理により、撮影画像中、車体下部の梁３０２以外の部位に目印点を設定することができる。これにより、例えば梁３０２が余り写り込まない台車近傍にも目印点を設定し、高い精度で撮影画像の横方向の縮尺バラツキを除去することができる。あるいは、車体の屋根上の撮影画像など、車体下部の梁３０２が全く写り込まない領域の撮影画像に対しても、同様の処理により、高い精度で横方向の縮尺バラツキを除去することができる。
【００５３】
また、本実施形態の鉄道車両の外観検査装置によれば、上記のように生成された基準画像を用いて、検査対象の撮影画像に対して横方向の縮尺バラツキを除去する補正処理が行われる。そして、補正を経た撮影画像と、鉄道車両３００の正常な撮影画像との比較により、鉄道車両３００の外観検査が行われる。したがって、撮影時における鉄道車両３００の速度バラツキに起因して撮影画像に表われる横方向の縮尺バラツキを精度よく除去して、高効率にかつ高精度に鉄道車両３００の外観検査を行うことができる。
【００５４】
以上、本発明の実施形態について説明した。しかし、本発明は上記の実施形態に限られない。例えば、上記実施形態の基準画像生成処理では、本発明に係る画像補正部による処理として、撮影画像を所定の幅で分割して、複数の短冊画像Ｆ１を切り出し、これら複数の短冊画像Ｆ１を、目印点を利用して伸縮する例を示した。しかし、本発明に係る画像補正部の処理としては、例えば、撮影画像を目印点の箇所を境に分割して複数の短冊画像を切り出し、これらを設計データから計算される複数の目印点の間隔長に応じて伸縮する処理を適用してもよい。
【００５５】
また、上記実施形態では、設計データを用いて横方向の縮尺が均一にされた撮影画像を、基準画像として生成する例を示したが、検査対象の撮影画像に対して設計データを用いて横方向の縮尺を均一にする処理を適用してもよい。言い換えれば、本発明に係る鉄道車両の画像生成装置は、基準画像を生成する装置としてもよいし、検査対象の撮影画像を生成する装置としてもよい。
【００５６】
また、上記実施形態では、鉄道車両の基準画像を生成する画像処理装置１と鉄道車両の外観検査を行う画像処理装置２とを別々のコンピュータにより構成した例を示したが、基準画像の生成処理と外観検査処理とを１台のコンピュータが行うように構成してもよい。また、上記実施形態では、基準画像生成用に鉄道車両３００の撮影を行うラインスキャンカメラ３と、外観検査用に鉄道車両３００の撮影を行うラインスキャンカメラ３とを共通にした例を示した。しかし、これらのラインスキャンカメラは共通の仕様であれば別々に設けられてもよい。
【００５７】
また、上記実施形態で示した外観検査処理の具体的な手順は一例に過ぎず、基準画像を用いて撮影画像の横方向の縮尺補正が行われれば、どのような手順で外観検査が行われてもよい。例えば、基準画像を正常画像として画像比較が行われて外観検査が行われてもよい。その他、実施形態で示した細部は、発明の趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更可能である。
【符号の説明】
【００５８】
１  基準画像生成用の画像処理装置
２  外観検査用の画像処理装置
３  ラインスキャンカメラ
１０、２０  ＣＰＵ
１１、２１  ＲＡＭ
１２、２２  表示部
１３、２３  操作部
１４、２４  インタフェース
１５、２５  記憶装置
１５１  基準画像生成プログラム
１５２  目印点設定プログラム
１５３  設計データ格納部
１５４  基準画像格納部
１５５  撮影画像格納部
２５１  外観検査プログラム
２５２  撮影画像格納部
２５３  基準画像格納部
２５４  画像データベース
３００  鉄道車両
３０２  梁
３０２ｊ  設計データ上の梁
【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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