(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
コークス炉の炭化室の炉壁面の熱放射輝度の分布を、当該熱放射輝度に対応する濃度値を持つ各画素から構成される熱画像として取得する壁面画像取得手段と、
前記壁面画像取得手段により取得された前記熱画像に対して、所定の幅以下の高濃度部を強調する強調処理を行った画像を目地・亀裂強調画像として生成する第１の強調手段と、
前記第１の強調手段により生成された前記目地・亀裂強調画像を、複数の矩形領域に分割する目地・亀裂強調画像分割手段と、
前記第１の強調手段により生成された前記目地・亀裂強調画像の濃度共起行列を、前記複数の矩形領域ごとに導出する濃度共起行列導出手段と、
前記濃度共起行列導出手段により導出された、前記目地・亀裂強調画像の濃度共起行列の特徴量を、前記複数の矩形領域ごとに導出する第１の特徴量導出手段と、
前記第１の特徴量導出手段により導出された、前記複数の矩形領域ごとの前記特徴量と、前記特徴量とカーボンの付着状態との関係を表す情報と、から、当該複数の矩形領域のそれぞれにおけるカーボンの付着状態を判定する壁面状態判定手段と、を有することを特徴とするコークス炉の炭化室の炉壁表面状態判定装置。
【請求項２】
前記カーボンの付着状態は、健全煉瓦面状態と、一様カーボン付着状態と、斑状カーボン付着状態とを含み、
前記健全煉瓦面状態は、前記炉壁面が露出している状態であって、前記炉壁面を構成する耐火煉瓦の目地及び亀裂部にカーボンが線状に詰まっている状態であり、
前記一様カーボン付着状態は、前記炉壁面を覆い隠すようにカーボンが略一様に付着している状態であり、
前記斑状カーボン付着状態は、前記炉壁面を構成する耐火煉瓦の目地及び亀裂部を含む領域に、当該目地及び亀裂部の幅以上の幅のカーボンが付着している状態であることを特徴とする請求項１に記載のコークス炉の炭化室の炉壁表面状態判定装置。
【請求項３】
前記目地・亀裂強調画像分割手段は、前記複数の矩形領域のそれぞれをさらに等分した矩形状の小領域に分割して、当該小領域の間隔で分割位置をずらした複数通りの分割パターンのそれぞれで、前記目地・亀裂強調画像を前記複数の矩形領域に分割し、
前記濃度共起行列導出手段は、前記第１の強調手段により生成された前記目地・亀裂強調画像の濃度共起行列を、前記複数の矩形領域ごとに導出することを、前記複数通りの分割パターンのそれぞれについて行い、
前記第１の特徴量導出手段は、前記濃度共起行列導出手段により導出された、前記目地・亀裂強調画像の濃度共起行列の特徴量を、前記複数の矩形領域ごとに導出することを、前記複数の分割パターンのそれぞれについて行い、
前記壁面状態判定手段は、前記第１の特徴量導出手段により導出された、前記複数の矩形領域ごとの前記特徴量と、前記特徴量とカーボンの付着状態との関係を表す情報と、から、当該複数の矩形領域のそれぞれにおけるカーボンの付着状態を判定することを、前記複数通りの分割パターンのそれぞれについて行う矩形領域壁面状態判定手段と、
前記小領域が属する複数の前記矩形領域に対して前記矩形領域壁面状態判定手段により判定された前記カーボンの付着状態のうち、最も出現頻度が高い前記カーボンの付着状態を、当該小領域におけるカーボンの付着状態として判定することを、前記小領域のそれぞれについて行う小領域壁面状態判定手段と、を更に有することを特徴とする請求項１又は２に記載のコークス炉の炭化室の炉壁表面状態判定装置。
【請求項４】
前記壁面画像取得手段により取得された前記熱画像を複数の矩形領域に分割する熱画像分割手段と、
前記壁面画像取得手段により取得された前記熱画像の濃度値であって、前記熱画像分割手段により分割された前記複数の矩形領域における濃度値に基づいて、当該領域が測定不能領域であるか否かを判定することを、前記複数の矩形領域ごとに行う測定不能領域判定手段を更に有し、
前記目地・亀裂強調画像分割手段による前記目地・亀裂強調画像の分割位置と、前記熱画像分割手段による前記熱画像の分割位置は同じであり、
前記濃度共起行列導出手段は、前記熱画像分割手段により分割された前記複数の矩形領域のうち、前記測定不能領域判定手段により前記測定不能領域であると判定されなかった領域ごとに、前記第１の強調手段により生成された前記目地・亀裂強調画像の濃度共起行列を導出し、
前記第１の特徴量導出手段は、前記複数の矩形領域のうち、前記測定不能領域判定手段により前記測定不能領域であると判定されなかった領域ごとに、前記目地・亀裂強調画像の濃度共起行列の特徴量を導出することを特徴とする請求項１〜３の何れか１項に記載のコークス炉の炭化室の炉壁表面状態判定装置。
【請求項５】
前記熱画像に対してクロージング処理を行うクロージング手段と、
前記クロージング手段によりクロージング処理が行われた後の前記熱画像に対して、所定の幅以下の高濃度部を強調する強調処理を行う第２の強調手段と、
前記クロージング手段による前記クロージング処理と、前記第２の強調手段による前記強調処理とが行われた後の前記熱画像に対して、閾値よりも大きな濃度値を有する画素に対して１を設定し、そうでない画素に対して０（ゼロ）を設定する２値化処理を行った画像を２値化画像として生成する２値化手段と、
前記２値化手段により生成された前記２値化画像の各画素を注目画素とし、当該注目画素から、当該注目画素以外の値が１である画素までの最短距離に応じた値を、当該注目画素の画素値とする距離変換画像を生成する距離変換画像生成手段と、
前記距離変換画像生成手段により生成された前記距離変換画像を、複数の矩形領域に分割する距離変換画像分割手段と、
前記距離変換画像生成手段により生成された前記距離変換画像の特徴量を、前記距離変換画像分割手段により分割された前記複数の矩形領域ごとに導出する第２の特徴量導出手段と、を更に有し、
前記目地・亀裂強調画像分割手段による前記目地・亀裂強調画像の分割位置と、前記距離変換画像分割手段による前記距離変換画像の分割位置は同じであり、
前記壁面状態判定手段は、前記第１の特徴量導出手段により導出された、前記複数の矩形領域ごとの前記特徴量、及び前記第２の特徴量導出手段により導出された、前記複数の矩形領域ごとの前記特徴量と、前記特徴量とカーボンの付着状態との関係を表す情報と、から、当該複数の矩形領域のそれぞれにおけるカーボンの付着状態を判定することを特徴とする請求項１又は２に記載のコークス炉の炭化室の炉壁表面状態判定装置。
【請求項６】
前記目地・亀裂強調画像分割手段は、前記複数の矩形領域のそれぞれをさらに等分した矩形状の小領域に分割して、当該小領域の間隔で分割位置をずらした複数通りの分割パターンのそれぞれで、前記目地・亀裂強調画像を前記複数の矩形領域に分割し、
前記濃度共起行列導出手段は、前記第１の強調手段により生成された前記目地・亀裂強調画像の濃度共起行列を、前記複数の矩形領域ごとに導出することを、前記複数通りの分割パターンのそれぞれについて行い、
前記第１の特徴量導出手段は、前記濃度共起行列導出手段により導出された、前記目地・亀裂強調画像の濃度共起行列の特徴量を、前記複数の矩形領域ごとに導出することを、前記複数の分割パターンのそれぞれについて行い、
前記第２の特徴量導出手段は、前記距離変換画像生成手段により生成された前記距離変換画像の特徴量を、前記複数の矩形領域ごとに導出することを、前記複数通りの分割パターンのそれぞれについて行い、
前記壁面状態判定手段は、前記第１の特徴量導出手段により導出された、前記複数の矩形領域ごとの前記特徴量、及び前記第２の特徴量導出手段により導出された、前記複数の矩形領域ごとの前記特徴量と、前記特徴量とカーボンの付着状態との関係を表す情報と、から、当該複数の矩形領域のそれぞれにおけるカーボンの付着状態を判定することを、前記複数通りの分割パターンのそれぞれについて行う矩形領域壁面状態判定手段と、
前記小領域が属する複数の前記矩形領域に対して前記矩形領域壁面状態判定手段により判定された前記カーボンの付着状態のうち、最も出現頻度が高い前記カーボンの付着状態を、当該小領域におけるカーボンの付着状態として判定することを、前記小領域のそれぞれについて行う小領域壁面状態判定手段と、を更に有することを特徴とする請求項５に記載のコークス炉の炭化室の炉壁表面状態判定装置。
【請求項７】
前記壁面画像取得手段により取得された前記熱画像を複数の矩形領域に分割する熱画像分割手段と、
前記壁面画像取得手段により取得された前記熱画像の濃度値であって、前記熱画像分割手段により分割された前記複数の矩形領域における濃度値に基づいて、当該領域が測定不能領域であるか否かを判定することを、前記複数の矩形領域ごとに行う測定不能領域判定手段を更に有し、
前記目地・亀裂強調画像分割手段による前記目地・亀裂強調画像の分割位置と、前記熱画像分割手段による前記熱画像の分割位置は同じであり、
前記濃度共起行列導出手段は、前記熱画像分割手段により分割された前記複数の矩形領域のうち、前記測定不能領域判定手段により前記測定不能領域であると判定されなかった領域ごとに、前記第１の強調手段により生成された前記目地・亀裂強調画像の濃度共起行列を導出し、
前記第１の特徴量導出手段は、前記複数の矩形領域のうち、前記測定不能領域判定手段により前記測定不能領域であると判定されなかった領域ごとに、前記目地・亀裂強調画像の濃度共起行列の特徴量を導出し、
前記第２の特徴量導出手段は、前記複数の領域のうち、前記測定不能領域判定手段により前記測定不能領域であると判定されなかった領域ごとに、前記距離変換画像生成手段により生成された前記距離変換画像の特徴量を導出することを特徴とする請求項５又は６に記載のコークス炉の炭化室の炉壁表面状態判定装置。
【請求項８】
前記壁面状態判定手段は、前記カーボンの付着状態が与えられた前記特徴量を教師データとする機械学習を行った結果から、前記カーボンの付着状態を判定することを特徴とする請求項１〜７の何れか１項に記載のコークス炉の炭化室の炉壁表面状態判定装置。
【請求項９】
前記強調処理は、トップハット処理であることを特徴とする請求項１〜８の何れか１項に記載のコークス炉の炭化室の炉壁表面状態判定装置。
【請求項１０】
前記壁面状態判定手段による前記判定の結果に基づいて、前記コークス炉の炭化室の炉壁面における面積割合を、前記カーボンの付着状態のそれぞれについて導出する領域割合導出手段を更に有することを特徴とする請求項１〜９の何れか１項に記載のコークス炉の炭化室の炉壁表面状態判定装置。
【請求項１１】
コークス炉の炭化室の炉壁面の熱放射輝度の分布を、当該熱放射輝度に対応する濃度値を持つ各画素から構成される熱画像として取得する壁面画像取得工程と、
前記壁面画像取得工程により取得された前記熱画像に対して、所定の幅以下の高濃度部を強調する強調処理を行った画像を目地・亀裂強調画像として生成する第１の強調工程と、
前記第１の強調工程により生成された前記目地・亀裂強調画像を、複数の矩形領域に分割する目地・亀裂強調画像分割工程と、
前記第１の強調工程により生成された前記目地・亀裂強調画像の濃度共起行列を、前記複数の矩形領域ごとに導出する濃度共起行列導出工程と、
前記濃度共起行列導出工程により導出された、前記目地・亀裂強調画像の濃度共起行列の特徴量を、前記複数の矩形領域ごとに導出する第１の特徴量導出工程と、
前記第１の特徴量導出工程により導出された、前記複数の矩形領域ごとの前記特徴量と、前記特徴量とカーボンの付着状態との関係を表す情報と、から、当該複数の矩形領域のそれぞれにおけるカーボンの付着状態を判定する壁面状態判定工程と、を有することを特徴とするコークス炉の炭化室の炉壁表面状態判定方法。
【請求項１２】
前記熱画像に対してクロージング処理を行うクロージング工程と、
前記クロージング工程によりクロージング処理が行われた後の前記熱画像に対して、所定の幅以下の高濃度部を強調する強調処理を行う第２の強調工程と、
前記クロージング工程による前記クロージング処理と、前記第２の強調工程による前記強調処理とが行われた後の前記熱画像に対して、閾値よりも大きな濃度値を有する画素に対して１を設定し、そうでない画素に対して０（ゼロ）を設定する２値化処理を行った画像を２値化画像として生成する２値化工程と、
前記２値化工程により生成された前記２値化画像の各画素を注目画素とし、当該注目画素から、当該注目画素以外の値が１である画素までの最短距離に応じた値を、当該注目画素の画素値とする距離変換画像を生成する距離変換画像生成工程と、
前記距離変換画像生成工程により生成された前記距離変換画像を、複数の矩形領域に分割する距離変換画像分割工程と、
前記距離変換画像生成工程により生成された前記距離変換画像の特徴量を、前記距離変換画像分割工程により分割された前記複数の矩形領域ごとに導出する第２の特徴量導出工程と、を更に有し、
前記目地・亀裂強調画像分割工程による前記目地・亀裂強調画像の分割位置と、前記距離変換画像分割工程による前記距離変換画像の分割位置は同じであり、
前記壁面状態判定工程は、前記第１の特徴量導出工程により導出された、前記複数の矩形領域ごとの前記特徴量、及び前記第２の特徴量導出工程により導出された、前記複数の矩形領域ごとの前記特徴量と、前記特徴量とカーボンの付着状態との関係を表す情報と、から、当該複数の矩形領域のそれぞれにおけるカーボンの付着状態を判定することを特徴とする請求項１１に記載のコークス炉の炭化室の炉壁表面状態判定方法。
【請求項１３】
請求項１〜１０の何れか１項に記載のコークス炉の炭化室の炉壁表面状態判定装置の各手段としてコンピュータを機能させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、コークス炉の炭化室の炉壁表面状態判定装置、コークス炉の炭化室の炉壁表面状態判定方法、及びプログラムに関し、特に、室式コークス炉の炭化室の内部の炉壁表面の状態を判定するために用いて好適なものである。
【背景技術】
【０００２】
鉄鋼業では室式と呼ばれるコークス炉が使われている。コークス炉は、耐火煉瓦等で形成された炉壁を介して、多数の炭化室と燃焼室とが交互に連接して構成される巨大な工業炉である。一つの炭化室の標準的なサイズは、長さ１６ｍ、高さ６．５ｍ、幅０．４ｍ程度であり、長さと高さに比較して幅が狭いのが特徴である。
炭化室に石炭を装入し、石炭が装入された炭化室に対し、燃焼室から炉壁を介して１０００℃以上の高温を凡そ２０時間加え続けて石炭を乾留してコークスケーキを製造する（以下の説明では「コークスケーキ」を単に「コークス」と称する）。乾留が終了すると、炭化室の両端にある扉を開け、押出ラムと呼ばれる装置でコークスを水平方向に押して排出する。１００室程度並んだ炭化室で時間を違えてコークスが製造される。耐火煉瓦は温度を下げる熱衝撃で破損する性質があるため、コークス炉全体は内部が常時高温に維持されている。
【０００３】
国内鉄鋼業のコークス炉は、高度経済成長期に集中的に建設されたため、多くの炉の稼動年数は３０年以上である。このような長期間稼動しているコークス炉では、炉室（炭化室及び燃焼室）を構成する耐火煉瓦が熱的、化学的あるいは機械的要因によって劣化しており、耐火煉瓦に部分的な減肉や角欠け等が生じることにより炉壁面に凹凸が発生している。コークス炉を操業する上で、乾留後にコークスを押し出す際に、押出負荷が小さいことが望ましい。押出負荷は、石炭の配合・水分、乾留状態等の様々な要因に依存するが、特に、炉壁面の凹凸は、コークスと炉壁との摩擦抵抗として押出負荷に大きく影響する。押出負荷が高いと「押し詰まり」といわれる排出不能の事態が発生することがあり、この場合にはコークスの減産を余儀なくされる。
【０００４】
ところで、通常、炭化室の炉壁面には部分的にカーボンが付着している。カーボンは、石炭の乾留中に発生するガスの炭素成分が炉壁に付着することにより成長する。このカーボンは、場合によっては、炭化室の炉壁面に生じた凹凸を埋めて、炉壁面を平滑にする作用をもたらす。一方、カーボンがさらに成長すると、カーボンの表面が不規則な凹凸形状になり、押出負荷を増大させる。１回の乾留でのカーボンの付着量は僅かであるが、日々の操業で徐々にカーボンが厚くなる。そこで、コークスの押出後、次に乾留する石炭を炭化室に装入する前に、炭化室の上部の石炭装入口から空気を吹き込んでカーボンを燃焼させる操作が行われる。ただし、カーボンを全て除去してしまえば、炭化室の炉壁面の微細な凹凸が露出してしまい、押出負荷が急激に上昇する。炉壁の温度が高いと、カーボンの成長速度が速いことが知られており、操業状態や炉壁の部位によってもカーボンの着き方は異なる。このように、炭化室の炉壁面のカーボンの付着状況の管理は非常に難しく、老朽化して耐火煉瓦の減肉や肌荒れが生じているコークス炉では、安定稼動する上でのカーボンの付着状況が重要な監視項目の一つである。
【０００５】
本発明者らは、コークス炉の炭化室に大型の耐熱計測装置を挿入して、炭化室の炉壁面を撮像する装置を開発して実用化している（例えば特許文献１を参照）。以下の説明では、この装置を必要に応じて"炉壁観察装置"と称する。炉壁観察装置は、例えば、光検出素子を一列に１０００個以上配置したラインＣＣＤカメラと呼ばれる撮像装置を搭載している。線状の視野を炉壁の縦方向に沿うように配置したラインＣＣＤカメラを水冷断熱装置に搭載してコークス炉の炭化室内に送り込み、例えば１ｍｍピッチで撮影したライン映像信号をメモリ上に並べて蓄積して２次元の熱画像を生成する。このように炉壁観察装置によって炉壁全体の高精細の熱画像を得ることができる。この炭化室の炉壁面の熱画像を人が見れば、炭化室の炉壁面におけるカーボンの付着の様子が分かる。
【０００６】
また、炭化室の炉壁面におけるカーボンの付着状況を自動的に判定する技術として特許文献２、３に記載の技術がある。
特許文献２では、炭化室内壁画像から複数の損傷領域を抽出し、抽出した損傷領域の画像、特徴量、および損傷名称からなる損傷部位データを導出する技術が開示されている。
特許文献３では、前回の炉壁画像の輝度に、今回の炉壁画像の輝度を合わせる補正を行った後、今回の炉壁画像と前回の炉壁画像の差分画像を取得し、差分画像において変化のある部位を炉壁異常部分として抽出する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特許第３５９０５０９号公報
【特許文献２】特開平１１−２５６１６６号公報
【特許文献３】特開２００９−５７４９１号公報
【非特許文献】
【０００８】
【非特許文献１】高木幹雄、下田陽久  監修、「画像解析ハンドブック」、東京大学出版会、１９９１年１月１７日発行、ｐ５１８〜ｐ５２１
【非特許文献２】田村秀行  編、「コンピュータ画像処理」、オーム社、２００２年１２月２０日発行、ｐ２１４〜ｐ２１９
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
しかしながら、炭化室の炉壁面の熱画像には、温度分布による輝度変化がある。このため、特許文献２、３に記載の技術では、炭化室の炉壁面の熱画像の濃淡情報からカーボンを抽出することは困難である。このように、炭化室の炉壁面の熱画像からカーボンの付着状況を自動的に読み取る技術はこれまでなく、現状では、人が見た目で（感覚的に）カーボンの付着面積の大小を判断している。
【００１０】
本発明は、以上のような問題点に鑑みてなされたものであり、炭化室の炉壁面の熱画像からカーボンの付着状況を自動的に且つ正確に判定できるようにすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明のコークス炉の炭化室の炉壁表面状態判定装置は、コークス炉の炭化室の炉壁面の熱放射輝度の分布を、当該熱放射輝度に対応する濃度値を持つ各画素から構成される熱画像として取得する壁面画像取得手段と、前記壁面画像取得手段により取得された前記熱画像に対して、所定の幅以下の高濃度部を強調する強調処理を行った画像を目地・亀裂強調画像として生成する第１の強調手段と、前記第１の強調手段により生成された前記目地・亀裂強調画像を、複数の矩形領域に分割する目地・亀裂強調画像分割手段と、前記第１の強調手段により生成された前記目地・亀裂強調画像の濃度共起行列を、前記複数の矩形領域ごとに導出する濃度共起行列導出手段と、前記濃度共起行列導出手段により導出された、前記目地・亀裂強調画像の濃度共起行列の特徴量を、前記複数の矩形領域ごとに導出する第１の特徴量導出手段と、前記第１の特徴量導出手段により導出された、前記複数の矩形領域ごとの前記特徴量と、前記特徴量とカーボンの付着状態との関係を表す情報と、から、当該複数の矩形領域のそれぞれにおけるカーボンの付着状態を判定する壁面状態判定手段と、を有することを特徴とする。
【００１２】
本発明のコークス炉の炭化室の炉壁表面状態判定方法は、コークス炉の炭化室の炉壁面の熱放射輝度の分布を、当該熱放射輝度に対応する濃度値を持つ各画素から構成される熱画像として取得する壁面画像取得工程と、前記壁面画像取得工程により取得された前記熱画像に対して、所定の幅以下の高濃度部を強調する強調処理を行った画像を目地・亀裂強調画像として生成する第１の強調工程と、前記第１の強調工程により生成された前記目地・亀裂強調画像を、複数の矩形領域に分割する目地・亀裂強調画像分割工程と、前記第１の強調工程により生成された前記目地・亀裂強調画像の濃度共起行列を、前記複数の矩形領域ごとに導出する濃度共起行列導出工程と、前記濃度共起行列導出工程により導出された、前記目地・亀裂強調画像の濃度共起行列の特徴量を、前記複数の矩形領域ごとに導出する第１の特徴量導出工程と、前記第１の特徴量導出工程により導出された、前記複数の矩形領域ごとの前記特徴量と、前記特徴量とカーボンの付着状態との関係を表す情報と、から、当該複数の矩形領域のそれぞれにおけるカーボンの付着状態を判定する壁面状態判定工程と、を有することを特徴とする。
【００１３】
本発明のプログラムは、前記コークス炉の炭化室の炉壁表面状態判定装置の各手段としてコンピュータを機能させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、コークス炉の炭化室の炉壁面の熱画像に対して強調処理を行って目地・亀裂強調画像を生成し、目地・亀裂強調画像の濃度共起行列の特徴量を、複数の領域ごとに導出し、導出した特徴量を用いて、複数の領域のそれぞれにおけるカーボンの付着状態を判定する。したがって、炭化室の炉壁面の熱画像からカーボンの付着状況を自動的に且つ正確に判定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】コークス炉の炭化室の炉壁面の熱画像の一例を示す図（写真）である。
【図２】コークス炉の炭化室の炉壁表面状態判定装置の機能的な構成の第１の例を示す図である。
【図３】原画像の一例を示す図（写真）である。
【図４】トップハット処理の方法の一例を概念的に示す図である。
【図５】目地・亀裂強調画像の一例を示す図である。
【図６】濃度共起行列を導出する方法の一例を概念的に示す図である。
【図７】健全煉瓦面状態の領域、一様カーボン付着状態の領域、斑状カーボン付着状態の領域、及び測定不能領域の第１の例を示す図である。
【図８】炉壁表面状態判定装置の動作の第１の例を説明するフローチャートである。
【図９】コークス炉の炭化室の炉壁表面状態判定装置の機能的な構成の第２の例を示す図である。
【図１０】耐火煉瓦の煉瓦面と目地との濃度差が小さい領域の画像の一例を示す図（写真）である。
【図１１】原画像に対して、トップハット処理、２値化処理をこの順で行った結果得られる２値化画像の一例を示す図（写真）である。
【図１２】原画像に対して、クロージング処理、トップハット処理、２値化処理をこの順で行った結果得られる２値化画像を示す図（写真）である。
【図１３】図１２に示す２値化画像のうち、図１０（ａ）に示す部分画像に対応する領域の部分画像を示す図である。
【図１４】距離変換画像の一例を示す図である。
【図１５】健全煉瓦面状態の領域、一様カーボン付着状態の領域、斑状カーボン付着状態の領域、及び測定不能領域の第２の例を示す図である。
【図１６】炉壁表面状態判定装置の動作の第２の例を説明するフローチャートである。
【図１７】コークス炉の炭化室の炉壁表面状態判定装置の機能的な構成の第３の例を示す図である。
【図１８】矩形領域及び小領域の一例と、小領域におけるカーボンの付着状態の判定方法の一例を説明する図である。
【図１９】健全煉瓦面状態の領域、一様カーボン付着状態の領域、斑状カーボン付着状態の領域、及び測定不能領域の第３の例を示す図である。
【図２０】健全煉瓦面状態の領域、一様カーボン付着状態の領域、斑状カーボン付着状態の領域、及び測定不能領域の第４の例を示す図である。
【図２１】炉壁表面状態判定装置の動作の第３の例を説明するフローチャートである。
【図２２】健全煉瓦面状態の領域、一様カーボン付着状態の領域、斑状カーボン付着状態の領域、及び測定不能領域の第５の例を示す図である。
【図２３】健全煉瓦面状態の領域、一様カーボン付着状態の領域、斑状カーボン付着状態の領域、及び測定不能領域の第６の例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、図面を参照しながら、本発明の実施形態を説明する。
まず、本発明の実施形態の概要について説明する。
図１は、炉壁観察装置により撮像された、コークス炉の炭化室の炉壁面の熱画像の一例を示す図（写真）である。
以下に示す本発明の実施形態では、コークス炉の炭化室の炉壁面の状態を、当該炉壁面を分割した複数の小領域ごとに、健全煉瓦面状態、一様カーボン付着状態、及び斑状カーボン付着状態の３つの状態の何れか１つに分類する場合を例に挙げて説明する。
【００１７】
健全煉瓦面状態とは、耐火煉瓦により構成された炉壁面が露出しており、目地や亀裂部（主に縦亀裂部（縦方向に生じている亀裂部））にカーボンが線状に詰まっている状態をいう。図１に示す例では、例えば、領域１０１が健全煉瓦面状態の領域である。
一様カーボン付着状態とは、耐火煉瓦により構成された炉壁面を覆い隠すようにカーボンが略一様に付着している状態をいう。図１に示す例では、例えば、領域１０２が一様カーボン付着状態の領域である。
【００１８】
斑状カーボン付着状態とは、カーボンが斑状に付着している状態であり、目地や亀裂部（主に縦亀裂部（縦方向に生じている亀裂部））を含む領域に、それら目地や亀裂部の幅以上の幅のカーボンが付着している状態をいう。より具体的には、斑状カーボン付着状態とは、目地や亀裂部の幅より３倍程度大きい幅のカーボンが付着している状態を指す。斑状カーボン付着状態には、耐火煉瓦の表面に生じた微小な凹凸をカーボンが埋めている状態と、耐火煉瓦の表面の欠損はないが、一様カーボン付着状態に進行中の状態があると考えられる。図１に示すでは、例えば、領域１０３が斑状カーボン付着状態の領域である。
【００１９】
図１に示すように、カーボンが付着している領域は、その周辺の耐火煉瓦が露出している領域よりも濃度がやや高い（すなわち明るい）という特徴がある。ここで濃度とは、２５６階調の画像の明暗（すなわち、画像上の輝度）のことを指す。画像の濃度と、炭化室の炉壁面における熱放射輝度との関係は、リニアな関係にある。この濃度の値が熱画像の各画素の画素値となる。
【００２０】
このようにカーボンの濃度と耐火煉瓦の濃度には差があるが、単純な２値化処理を行うだけでは、炭化室の炉壁面全体のカーボンの付着状況を精度よく識別することは容易ではない。コークス炉の炭化室の炉壁面の熱画像は、高温で自発光している熱放射を撮像した熱画像であり、炉壁の温度分布によっても熱画像の濃度は変化するため、広域にカーボンが付着している領域内であっても濃度の分布が生じるからである。
そこで、以下に示す各実施形態では、コークス炉の炭化室の炉壁面を分割した複数の小領域ごとに、いわゆるテクスチャー解析と呼ばれる画像処理手法を適用して、炉壁面を分割した各領域の状態が、健全煉瓦面状態、一様カーボン付着状態、及び斑状カーボン付着状態の３つの状態のうち、何れの状態であるのかを判定する。尚、テクスチャーとは、濃度や色の２次元的な変化パターンをいう。
【００２１】
（第１の実施形態）
まず、本発明の第１の実施形態を説明する。
図２は、コークス炉の炭化室の炉壁表面状態判定装置２００の機能的な構成の一例を示す図である。尚、コークス炉の炭化室の炉壁表面状態判定装置２００のハードウェアは、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＨＤＤ、画像入出力ボード、及び各種のインターフェースを備えた情報処理装置や専用のハードウェアを用いることにより実現することができる。また、以下の説明では、コークス炉の炭化室の炉壁表面状態判定装置を必要に応じて炉壁表面状態判定装置と略称する。
以下に、炉壁表面状態判定装置２００が有する機能の一例を説明する。
【００２２】
［壁面画像取得部２０１］
壁面画像取得部２０１は、炉壁観察装置により撮像された、炭化室の炉壁面の熱画像を取得する。炭化室の炉壁面の熱画像は、炭化室の炉壁面の熱放射輝度の分布のデータであり、当該熱放射輝度に対応する濃度値を持つ各画素から構成される。
【００２３】
また、本実施形態では、炉壁観察装置は、１〜２ｍｍの分解能で、２５６階調のグレースケールの熱画像データを撮像するものとする。尚、炉壁観察装置は、特許文献１等に記載されているので、その詳細な説明を省略する。また、以下の説明では、炉壁観察装置により撮像された、炭化室の炉壁面の熱画像を必要に応じて「原画像」と称する。
図３は、原画像の一例を示す図（写真）である。図３に示す原画像は、奥行き約１６ｍ、高さ約６ｍの炭化室を、それぞれ約８０００画素、約４０００画素の分解能で撮像されたもの（すなわち、水平方向の分解能が２ｍｍであり、垂直方向の分解能が１．５ｍｍ）である。以降の画像処理フローの説明では、図３の原画像３００を例として使用する。
壁面画像取得部２０１は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＨＤＤ、及び通信インターフェースを用いることにより実現される。
【００２４】
［強調部２０２］
強調部２０２は、原画像３００に対して、耐火煉瓦の目地及び亀裂の幅以下の高濃度部を強調する強調処理を行う。
本実施形態では、前記強調処理の一例としてトップハット処理を行う。
図４は、トップハット処理の方法の一例を概念的に示す図である。トップハット処理は画像処理の分野では一般的なアルゴリズムであり、収縮処理と膨張処理をこの順で行って、特定の太さ以下の線分を抽出する処理である。このようにトップハット処理は、公知の技術であるが、図４を参照しながら、トップハット処理の概略について説明する。
【００２５】
ここでは、図４に示すオリジナル画像４００上で、太さが４画素以下の線のみを抽出する場合を例に挙げて説明する。尚、オリジナル画像４００は、原画像３００の一部に対応する。
図４に示すように、４画素の太さの線４０１と５画素の太さの線４０２、４０３が、オリジナル画像４００にあるとする。オリジナル画像４００に対して、５×５画素の矩形カーネルによる収縮処理（５×５画素の最も暗い濃度の画素値を選択する処理をオリジナル画像４００の全ての画素を注目画素として行う処理）を実行する。すると、画像４１０に示すように、太さが４画素の線４０１は消失するのに対し、太さが５画素の線４０２、４０３は１画素の太さの細い線４１２、４１３になって残る。
【００２６】
次に、５×５画素の矩形カーネルによる膨張処理（収縮処理とは逆の処理。ここでは、５×５画素の最も明るい濃度の画素値を選択する処理を画像４１０の全ての画素を注目画素として行う処理）を実行する。すると、画像４２０に示すように、オリジナル画像４００における太さが５画素の線４０２、４０３は元の太さの線４２２、４２３に復元されるのに対し、収縮処理で消失した太さが４画素の線４０１は復元されない。
【００２７】
次に、オリジナル画像４００の画素値から、収縮処理と膨張処理とを行った後の画像４２０の画素値であって、当該オリジナル画像４００の画素に対応する画素の画素値を引く。すると、画像４３０に示すように、オリジナル画像４００における太さが４画素の線４３１のみが抽出される。
以上の処理において、オリジナル画像４００に太さが４画素よりも細い線があったとしても、トップハット処理により、当該線が抽出されることは明らかである。このように、トップハット処理により、特定の太さ以下の線分だけを抽出することができる。
【００２８】
トップハット処理の説明を一般化すると、太さがｄ画素以下の垂直方向の線あるいは水平方向の線を取り出すために、（ｄ＋１）×（ｄ＋１）画素の矩形カーネルを用いて、オリジナル画像に対して前述した収縮処理と膨張処理とをこの順で実行し、オリジナル画像の画素値から、収縮処理と膨張処理とを行った後の画像の画素値を引く処理を行う。
以下の説明では、強調部２０２によりトップハット処理が実行された画像を必要に応じて「目地・亀裂強調画像」と称する。
【００２９】
図３に示した原画像３００とその他のいくつかの炉壁画像について、健全煉瓦面状態の領域の目地と縦亀裂部のカーボン、ならびに斑状カーボン付着状態の領域の目地と縦亀裂部に沿って付着したカーボンの幅を調査したところ、これらのカーボンの最大幅は約３０画素であった。そこで本実施形態では、３１×３１画素の矩形カーネルを用いたトップハット処理を実行することとした。図５は、目地・亀裂強調画像５００の一例を示す図である。図５に示す目地・亀裂強調画像５００は、図３に示した原画像３００に対してトップハット処理を行った後、各画素の画素値（濃度）を１０倍にすることにより得られる画像である。各画素の画素値（濃度）を１０倍にしたのは、図３に示した原画像３００に対してトップハット処理を行った画像では、画像全体の濃度が低いことから視認性が悪くなる（明暗を示せない）ためであり、このような処理は必ずしも必要ではない。
図５に示すように、図３に示した原画像３００と比較すると、目地・亀裂強調画像５００では、耐火煉瓦の目地と耐火煉瓦に生じている亀裂が強調されていることが分かる。また、カーボンが一様に付着されている領域においては、耐火煉瓦の目地の濃度とは異なる濃度の空間変化（濃度ムラ）が抽出されていることが分かる。
強調部２０２は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、及びＨＤＤを用いることにより実現される。
【００３０】
［目地・亀裂強調画像分割部２０３］
目地・亀裂強調画像分割部２０３は、強調部２０２により生成された目地・亀裂強調画像５００の画像領域を、予め設定された領域であって、それぞれが同じ大きさを有する矩形状の複数の領域に分割する（すなわち、目地・亀裂強調画像５００の画像領域を縦方向及び横方向のそれぞれにおいて等分する）。以下の説明では、この領域を必要に応じて「矩形領域」と称する。健全煉瓦面状態であれば、１つの矩形領域内に必ず目地か亀裂が含まれる大きさを有するように、矩形領域の大きさを設定する。すなわち、１つの矩形領域の大きさが、１つの耐火煉瓦の大きさ（炉壁面に露出する面の縦・横の長さ）と同等かそれ以上の大きさになるように、矩形領域の大きさを設定する。また、後述するように、矩形領域毎に、炉壁面が、健全煉瓦面状態の領域、一様カーボン付着状態の領域、及び斑状カーボン付着状態の領域の何れであるのかを判定する（［壁面状態判定部２０８］の欄等を参照）。したがって、１つの矩形領域の大きさは、目地か亀裂が含まれる大きさを有する範囲で小さい方が、当該判定を行う領域を細かく設定できる（すなわち、当該判定の分解能を高くできる）ので好ましい。一方で、１つの矩形領域の大きさが小さいと処理時間が長くなる。したがって、これらの兼ね合いで矩形領域の大きさを設定することになる。
目地・亀裂強調画像分割部２０３は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＨＤＤ、及びユーザインターフェースを用いることにより実現される。
【００３１】
［熱画像分割部２０４］
熱画像分割部２０４は、壁面画像取得部２０１により取得された原画像３００の画像領域を、複数の矩形領域に分割する。この矩形領域の大きさ及び形状は、強調部２０２で生成された目地・亀裂強調画像５００の画像領域を目地・亀裂強調画像分割部２０３で分割する際の矩形領域の大きさ及び形状と同じになるようにする。すなわち、熱画像分割部２０４による分割位置と目地・亀裂強調画像分割部２０３による分割位置とが同じになるように、原画像３００の画像領域を縦方向及び横方向のそれぞれにおいて等分する。
熱画像分割部２０４は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＨＤＤ、及びユーザインターフェースを用いることにより実現される。
【００３２】
［測定不能領域判定部２０５］
測定不能領域判定部２０５は、壁面画像取得部２０１により取得された原画像３００の画像領域において、濃度が極端に小さい領域と、濃度が飽和している領域とを測定不能領域として導出する。本実施形態では、測定不能領域判定部２０５は、熱画像分割部２０４により分割された矩形領域のそれぞれが測定不能領域であるか否かを判定する。この判定の方法の具体例を説明すると、まず、測定不能領域判定部２０５は、１つ矩形領域内の平均濃度を求める。そして、測定不能領域判定部２０５は、求めた平均濃度が、予め設定された第１の閾値よりも大きい場合、又は、第２の閾値よりも小さい場合に、当該矩形領域は測定不能領域であると判定し、そうでない場合には、当該矩形領域は測定不能領域でないと判定する。第１の閾値としては、例えば２４０を採用することができ、第２の閾値としては、例えば２０を採用することができる。
測定不能領域判定部２０５は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、及びＨＤＤを用いることにより実現される。
【００３３】
［濃度共起行列導出部２０６］
濃度共起行列導出部２０６は、目地・亀裂強調画像５００の矩形領域のうち、測定不能領域でない矩形領域のそれぞれについて、濃度共起行列を導出する。濃度共起行列は、画像中の、特定の相対的な位置関係にある２つの画素の濃度に関する統計量（２次統計量）である。この濃度共起行列から、模様の一様性やパターン等を捉えた特徴量が得られる。濃度共起行列は、テクスチャー解析の有用な手法として利用されており、同時生起行列等とも称される。
濃度共起行列については、例えば、非特許文献１及び非特許文献２に記載されている。このように濃度共起行列は、公知の技術であるが、以下に、濃度共起行列を導出する方法の概略について説明する。
【００３４】
濃度共起行列は、以下の（ｉ）、（ii）、（iii）、（iv）の手順によって導出される
。
（ｉ）  濃度共起行列導出部２０６は、行数と列数が、画像の階調数に等しい行列を設定する。このとき、行列の各要素の値を「０（ゼロ）」に初期化しておく。本実施形態では、目地・亀裂強調画像５００の階調数は２５６であるから、行数と列数がそれぞれ２５６であり、且つ、要素の値が全て０（ゼロ）である行列を設定する。
（ii）  濃度共起行列導出部２０６は、以下の（ａ）〜（ｃ）の処理を、目地・亀裂強調画像５００の１矩形領域内の全ての画素について行う。
（ａ）  １矩形領域内の位置（ｘ，ｙ）における画素の濃度（画素値）ｉを取得する。
（ｂ）  当該矩形領域内の画素であって、位置（ｘ，ｙ）の画素から、δ＝（Ｄx，Ｄy）だけ離れた位置（ｘ＋Ｄx，ｙ＋Ｄy）における画素の濃度（画素値）ｊを取得する。
（ｃ）  前記（ｉ）で設定した行列の（ｉ，ｊ）要素と（ｊ，ｉ）要素に、それぞれ値「１」を加算する。
前記（ａ）〜（ｃ）の操作を、１矩形領域内の全ての画素について行う。この操作により、最終的に得られる行列は対称行列になる。
（iii）  前記（ii）の結果として得られる行列を、全ての要素の総和が「１」に等しくなるように規格化する。具体的に説明すると、この行列を、添え字に位置関係を表すδを付加してＰδ（ｉ，ｊ）と表すと、以下の（１）式を満たすように、行列の全ての要素を要素の総和で除算することにより規格化を行う。
【００３５】
【数１】
0006544161.tif 000002
【００３６】
前記（iii）の結果として得られる行列Ｐδ（ｉ，ｊ）が、δについての濃度共起行列
Ｐδ（ｉ，ｊ）である。濃度共起行列は、濃度ｉのピクセルからδだけ離れた位置に濃度ｊの画素が存在する確率を表す。δとしては、（１，０）、（０，１）、（１，１）、（１，−１）の４つの値を使うのが一般的であるので、本実施形態でも、それに従う場合を例に挙げて説明する。
【００３７】
すなわち、濃度共起行列導出部２０６は、（１，０）、（０，１）、（１，１）、（１，−１）のそれぞれについて、前記（ｉ）〜（iii）の処理を行う。尚、（１，０）は横
方向（行方向）を示し、（０，１）は縦方向（列方向）を示し、（１，１）は右斜めの対角方向を示し、（１，−１）は左斜めの対角方向を示す。
このように本実施形態では、複数の方向についての濃度共起行列Ｐδ（ｉ，ｊ）を導出する。
【００３８】
（iv）  そして、濃度共起行列導出部２０６は、（１，０）、（０，１）、（１，１）、（１，−１）についての濃度共起行列の各要素を加算する。以下の説明では、このようにして加算された濃度共起行列を、必要に応じて「濃度共起行列Ｐ（ｉ，ｊ）」と称する（この濃度共起行列は、δを指定した濃度共起行列ではないので、δについての濃度共起行列Ｐδ（ｉ，ｊ）からδの添え字を外して示す）。
濃度共起行列導出部２０６は、以上の処理を目地・亀裂強調画像５００の矩形領域のうち、測定不能領域でない矩形領域の全てについて個別に行う。
【００３９】
図６は、濃度共起行列を導出する方法の一例を概念的に示す図である。図６では、説明を簡単にするため、画像の階調数が４（各画素の画素値は、濃度範囲［０，３］の整数値）であるものとし、また、（１，−１）についての濃度共起行列を省略する。また、ＡＭＳ、ＣＯＮＴは、濃度共起行列の特徴量である。この濃度共起行列の特徴量については、後述する特徴量導出部２０７の項で詳細に説明する。
【００４０】
図６（ａ）〜図６（ｃ）の上図に示す濃度分布の画像６０１、６０２、６０３から、（１，０）、（０，１）、（１，１）について、前記（ｉ）〜（iii）の処理を行うと、そ
れぞれ、図６（ａ）〜図６（ｃ）の下図において、δ：（１，０）、δ：（０，１）、δ（１，１）の下に示す濃度共起行列６１１〜６１３、６２１〜６２３、６３１〜６３３が得られる。また、同一の画像６０１、６０２、６０３から得られた濃度共起行列（例えば濃度共起行列６１１、６２１、６３１）を加算すると、図６（ａ）〜図６（ｃ）の下図において、「各δ合計」の文字の下に示す濃度共起行列６４１〜６４３が得られる。これらの濃度共起行列６４１〜６４３が、濃度共起行列導出部２０６で最終的に導出される濃度共起行列Ｐ（ｉ，ｊ）である。
【００４１】
例えば、図６（ａ）の濃度共起行列６１１は、以下のようにして得られる。
まず、画像６０１の階調値は４であるから、前記（ｉ）より、４行４列の行列であって、要素の値が全て０（ゼロ）である行列を設定する。
次に、前記（ii）の（ａ）に示すように、画像６０１内の位置（０，０）の画素（左上隅の画素）の濃度ｉとして「０」が設定される。
【００４２】
次に、前記（ii）の（ｂ）に示すように、画像６０１内の位置（０，０）の画素から、δ＝（１，０）だけ離れた位置（１，０）、すなわち位置（０，０）の画素から水平方向に「１」画素だけ離れた１行２列における画素の濃度ｊとして「０」が設定される。
そして、前記（ii）の（ｃ）に示すように、前記（ｉ）で設定された行列の（０，０）に「１」が加算される。
【００４３】
前記（ii）の（ａ）〜（ｃ）処理を、画像６０１内の全ての画素について行うと、前記（ｉ）で設定された行列の（０，０）、（３，０）、（０，３）にそれぞれ「８」が与えられる。尚、画像６０１の２列目、３列目の画素については、水平方向の両隣に画素があるので、これら両隣の画素について、それぞれ前記（ii）の処理が個別に行われる。
そして、前記（iii）に示すように、これら３つの要素の総和が「１」になるように、
前記（ii）の（ｃ）で値が加算された行列の（０，０）、（３，０）、（０，３）に「０．３３３（≒８÷２４（＝８＋８＋８））」が与えられる。このようにして、濃度共起行列６１１が得られる。
濃度共起行列導出部２０６は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、及びＨＤＤを用いることにより実現される。
【００４４】
［特徴量導出部２０７］
特徴量導出部２０７は、濃度共起行列導出部２０６で導出された、各矩形領域における濃度共起行列Ｐ（ｉ，ｊ）の特徴量を個別に導出する。本実施形態では、特徴量導出部２０７は、以下の（Ａ）〜（Ｄ）に示す４つの特徴量を導出する。
（Ａ）  角二次モーメント（Angular Second Moment）
角二次モーメントＡＳＭは、濃度共起行列Ｐ（ｉ，ｊ）の特定の要素に値が集中する場合に、大きな値を取る特徴量である。尚、角二次モーメントは、「エネルギー(Energy)」等と呼ばれることもある。
角二次モーメントＡＳＭは、以下の（２）式により導出される。
【００４５】
【数２】
0006544161.tif 000003
【００４６】
（Ｂ）  コントラスト（Contrast）
コントラストＣＯＮＴは、濃度共起行列Ｐ（ｉ，ｊ）の非零の成分が対角線から離れて分布する場合に、大きな値を取る特徴量である。尚、コントラストＣＯＮＴは、「慣性（Inertia）」等と呼ばれることもある。
コントラストＣＯＮＴは、以下の（３）式により導出される。
【００４７】
【数３】
0006544161.tif 000004
【００４８】
（Ｃ）  エントロピー（Entropy）
エントロピーＥＮＴは、濃度共起行列Ｐ（ｉ，ｊ）の全ての要素が同じ値の場合に、大きな値を取る特徴量である。
エントロピーＥＮＴは、以下の（４）式により導出される。
【００４９】
【数４】
0006544161.tif 000005
【００５０】
（Ｄ）  相関（Correlation）
相関ＣＯＲＲは、一定のδの位置関係にある２つの画素対の画素値（濃度）が比例している場合に、大きな値を取る特徴量である。
相関ＣＯＲＲは、以下の（５）式により導出される。
【００５１】
【数５】
0006544161.tif 000006
【００５２】
図６に示すように、画像６０１〜６０３の濃度の空間分布（濃度による模様）によって、濃度共起行列Ｐ（ｉ，ｊ）の特徴量（角二次モーメントＡＳＭ、コントラストＣＯＮＴ）が変化する。尚、図６では、角二次モーメントＡＳＭ、コントラストＣＯＮＴのみを示しているが、その他のエントロピーＥＮＴ及び相関ＣＯＲＲについても、画像６０１〜６０３の濃度の空間分布（濃度による模様）によって変化する。
特徴量導出部２０７は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、及びＨＤＤを用いることにより実現される。
【００５３】
［壁面状態判定部２０８］
壁面状態判定部２０８は、特徴量導出部２０７により導出された各矩形領域における濃度共起行列Ｐ（ｉ，ｊ）の４つの特徴量を入力とする、教師データ付きの機械学習により、当該特徴量を有する矩形領域が、健全煉瓦面状態の領域、一様カーボン付着状態の領域、及び斑状カーボン付着状態の領域の何れの領域であるのかを判定する。
本実施形態では、機械学習の技法として普及しているサポートベクターマシン（ＳＶＭ）を用いる。健全煉瓦面状態の領域、一様カーボン付着状態の領域、及び斑状カーボン付着状態の領域の何れの領域であるかが既知である画像から得られた前記４つの特徴量を教師データとして、前記４つの特徴量空間における、健全煉瓦面状態の領域、一様カーボン付着状態の領域、及び斑状カーボン付着状態の領域の分別を予め学習させる。ここで、教師データを得るための画像が、健全煉瓦面状態の領域、一様カーボン付着状態の領域、及び斑状カーボン付着状態の領域の何れの領域の画像であるかは、人が目視で判断する。尚、サポートベクターマシン（ＳＶＭ）による機械学習の手法は、公知の技術で実現できるので、ここでは、その詳細な説明を省略する。
【００５４】
図７は、図３に示した原画像３００に対して、健全煉瓦面状態の領域、一様カーボン付着状態の領域、斑状カーボン付着状態の領域、及び測定不能領域を重ねて示す図である。前述したように、健全煉瓦面状態の領域、一様カーボン付着状態の領域、及び斑状カーボン付着状態の領域は、壁面状態判定部２０８により判定され、測定不能領域は、測定不能領域判定部２０５により判定される。図７に示す例では、矩形領域の横幅と縦幅をいずれも１２８画素とした。
図７に示す例では、破線で囲まれる領域が一様カーボン付着状態の領域であり、実線で囲まれる領域が斑状カーボン付着状態の領域であり、一点鎖線よりも端の領域が測定不能領域であり、その他の領域が健全煉瓦面状態の領域である。
図７に示すように、健全煉瓦面状態の領域、一様カーボン付着状態の領域、及び斑状カーボン付着状態の領域が概ね正しく（人が目視で判定したのと同様に）判定される。
壁面状態判定部２０８は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、及びＨＤＤを用いることにより実現される。
【００５５】
尚、以上のように本実施形態では、矩形領域の単位で、カーボンの付着状態の判定が行われる。したがって、矩形領域の大きさが大きいほど、濃度共起行列Ｐ（ｉ，ｊ）の４つの特徴量が広い領域を代表するものとなり、カーボンの付着状態の判定の分解能が低下する。よって、前述したように、１つの矩形領域の大きさは、目地か亀裂が含まれる大きさを有する範囲で小さい方が好ましい。また、サポートベクターマシンにより識別器を構築（機械学習）する際に使用する教師データの基となる原画像の解像度と、構築後の識別器に与える前記４つの特徴量の基となる原画像の解像度（カーボンの付着状態の判定対象の原画像の解像度）は同じであることが一般的であるが、これらの解像度は厳密に一致していなくてもよい。
【００５６】
［領域割合導出部２０９］
領域割合導出部２０９は、壁面状態判定部２０８における判定の結果から、壁面画像取得部２０１により取得された原画像３００の画像領域のうち、測定不能領域判定部２０５により測定不能領域を除く領域における、健全煉瓦面状態の領域の割合（＝健全煉瓦面状態の領域の面積÷測定不能領域を除く炉壁面熱画像データの画像領域の面積）を導出する。以下の説明では、この割合を必要に応じて、健全煉瓦面状態の領域の面積割合と称する。
【００５７】
同様に、領域割合導出部２０９は、壁面画像取得部２０１により取得された原画像３００の画像領域のうち、測定不能領域判定部２０５により測定不能領域を除く領域における、一様カーボン付着状態の領域の割合（＝一様カーボン付着状態の領域の面積÷測定不能領域を除く炉壁面熱画像データの画像領域の面積）と、斑状カーボン付着状態の領域の割合（＝斑状カーボン付着状態の領域の面積÷測定不能領域を除く炉壁面熱画像データの画像領域の面積）をそれぞれ導出する。以下の説明では、これらの割合を必要に応じて、一様カーボン付着状態の領域の面積割合、斑状カーボン付着状態の領域の面積割合と称する。
領域割合導出部２０９は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、及びＨＤＤを用いることにより実現される。
【００５８】
［壁面状態表示部２１０］
壁面状態表示部２１０は、壁面状態判定部２０８により判定された、各矩形領域におけるカーボンの付着状態の情報と、測定不能領域判定部２０５により判定された、測定不能領域の情報と、領域割合導出部２０９により導出された、健全煉瓦面状態の領域の面積割合、一様カーボン付着状態の領域の面積割合、及び斑状カーボン付着状態の領域の面積割合の情報と、を表示するための表示データを生成し、当該表示データをコンピュータディスプレイに表示する。
【００５９】
壁面状態表示部２１０は、例えば、図７に示したように、原画像３００上に、健全煉瓦面状態の領域、一様カーボン付着状態の領域、斑状カーボン付着状態の領域、及び測定不能領域を重ねて示す画像を表示すると共に、当該画像の傍らに、健全煉瓦面状態の領域、斑状カーボン付着状態の領域、及び一様カーボン付着状態の領域の面積割合を数字で表示する。
【００６０】
尚、原画像３００上に、健全煉瓦面状態の領域、一様カーボン付着状態の領域、斑状カーボン付着状態の領域、及び測定不能領域を表示する方法は、図７に示した方法（各領域の境界を線種で区別して表示する方法）に限定されない。例えば、領域毎に異なる半透明の色を原画像３００上に配置してもよい。
【００６１】
また、各矩形領域におけるカーボンの付着状態の情報と、測定不能領域の情報と、各領域（健全煉瓦面状態の領域、斑状カーボン付着状態の領域、一様カーボン付着状態の領域）の面積割合の情報を炉壁表面状態判定装置２００で表示しなくてもよい。例えば、炉壁表面状態判定装置２００は、これらの情報を外部装置に送信したり、可搬型の記憶媒体に記憶したりして出力してもよい。このようにした場合には、炉壁表面状態判定装置２００以外の装置で、これらの情報を表示することができる。
壁面状態表示部２１０は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＨＤＤ、画像メモリ、通信インターフェース、及びコンピュータディスプレイを用いることにより実現される。
【００６２】
［動作フローチャート］
次に、図８のフローチャートを参照しながら、炉壁表面状態判定装置２００の動作の一例を説明する。
まず、ステップＳ８０１において、壁面画像取得部２０１は、原画像３００を取得する（図３を参照）。
次に、ステップＳ８０２において、熱画像分割部２０４は、ステップＳ８０１で取得された原画像３００の画像領域を複数の矩形領域に分割する。
【００６３】
次に、ステップＳ８０３において、測定不能領域判定部２０５は、ステップＳ８０２で分割された複数の矩形領域ごとに、当該矩形領域が測定不能領域であるか否かを判定する。すなわち、測定不能領域判定部２０５は、ステップＳ８０１で取得された原画像３００の画像領域から、測定不能領域を導出する。
次に、ステップＳ８０４において、強調部２０２は、ステップＳ８０１で取得された原画像３００に対して、トップハット処理を行うことにより、目地・亀裂強調画像５００を生成する（図４、図５を参照）。
【００６４】
次に、ステップＳ８０５において、目地・亀裂強調画像分割部２０３は、ステップＳ８０４で生成された目地・亀裂強調画像５００の画像領域を複数の矩形領域に分割する。ここで、ステップＳ８０２における分割位置とステップＳ８０５における分割位置を同じにする。
尚、ステップＳ８０３の処理が、ステップＳ８０２の処理に後に行われ、且つ、ステップＳ８０５の処理が、ステップＳ８０４の処理の後に行われていれば、ステップＳ８０２〜Ｓ８０４の処理順は、前述した順序に限定されない。例えば、ステップＳ８０２の処理とステップＳ８０５の処理を並列的に行ってもよい。
【００６５】
次に、ステップＳ８０６において、炉壁表面状態判定装置２００は、ステップＳ８０５で分割された複数の矩形領域のうち、ステップＳ８０３で測定不能領域と判定されなかった矩形領域を指定する変数ｍに「１」を設定する。
次に、ステップＳ８０７において、濃度共起行列導出部２０６は、ステップＳ８０５で生成された目地・亀裂強調画像５００の矩形領域のうち、変数ｍに対応する矩形領域における濃度共起行列Ｐ（ｉ，ｊ）を導出する（図６を参照）。前述したように、濃度共起行列導出部２０６は、（１，０）、（０，１）、（１，１）、（１，−１）についての濃度共起行列Ｐδ（ｉ，ｊ）を導出し、これら４つの濃度共起行列Ｐδ（ｉ，ｊ）の要素を加算することにより、濃度共起行列Ｐ（ｉ，ｊ）を導出する。
【００６６】
次に、ステップＳ８０８において、特徴量導出部２０７は、ステップＳ８０７で導出された変数ｍに対応する矩形領域における濃度共起行列Ｐ（ｉ，ｊ）の特徴量として、角二次モーメントＡＳＭ、コントラストＣＯＮＴ、エントロピーＥＮＴ、及び相関ＣＯＲＲを導出する（（２）式〜（５）式を参照）。
次に、ステップＳ８０９において、壁面状態判定部２０８は、ステップＳ８０８で導出された変数ｍに対応する矩形領域における濃度共起行列Ｐ（ｉ，ｊ）の４つの特徴量を入力として、サポートベクターマシン（ＳＶＭ）を用いて、当該矩形領域が、健全煉瓦面状態の領域、一様カーボン付着状態の領域、及び斑状カーボン付着状態の領域の何れの領域であるのかを判定する。
【００６７】
次に、ステップＳ８１０において、炉壁表面状態判定装置２００は、変数ｍがＭであるか否かを判定する。Ｍは、ステップＳ８０５で分割された複数の矩形領域のうち、ステップＳ８０３で測定不能領域と判定されなかった矩形領域の総数に等しい数である。
この判定の結果、変数ｍがＭである場合には、ステップＳ８０５で分割された複数の矩形領域のうち、ステップＳ８０３で測定不能領域と判定されなかった矩形領域の全てについて、カーボンの付着状態の判定を行ったことになる。したがって、後述するステップＳ８１２に進む。
【００６８】
一方、変数ｍがＭでない場合には、ステップＳ８０５で分割された複数の矩形領域のうち、ステップＳ８０３で測定不能領域と判定されなかった矩形領域の全てについて、カーボンの付着状態の判定を行っていない。そこで、ステップＳ８１１に進み、炉壁表面状態判定装置２００は、変数ｍに「１」を加算する。そして、次の変数ｍに対応する矩形領域についてステップＳ８０７以降の処理を行う。
【００６９】
そして、ステップＳ８０５で分割された複数の矩形領域のうち、ステップＳ８０３で測定不能領域と判定されなかった矩形領域の全てについて、カーボンの付着状態の判定が行われると、ステップＳ８１２に進む。ステップＳ８１２に進むと、領域割合導出部２０９は、健全煉瓦面状態の領域の面積割合、一様カーボン付着状態の領域の面積割合、及び斑状カーボン付着状態の領域の面積割合を導出する。
【００７０】
次に、ステップＳ８１３において、壁面状態表示部２１０は、ステップＳ８０９で判定された、各矩形領域におけるカーボンの付着状態の情報と、ステップＳ８０３で導出された、測定不能領域の情報と、ステップＳ８１２で導出された、各領域（健全煉瓦面状態の領域、一様カーボン付着状態の領域、斑状カーボン付着状態の領域）の面積割合の情報と、を表示するための表示データを生成する。
次に、ステップＳ８１４において、壁面状態表示部２１０は、ステップＳ８１３で生成した表示データに基づく画像をコンピュータディスプレイに表示する。そして、図８のフローチャートによる処理を終了する。
【００７１】
［まとめ］
以上のように本実施形態では、原画像３００に対してトップハット処理を行って目地・亀裂強調画像５００を生成し、目地・亀裂強調画像５００の画像領域を複数の矩形領域に分割し、分割した矩形領域毎に、濃度共起行列Ｐ（ｉ，ｊ）とその特徴量を導出する。そして、各矩形領域の濃度共起行列Ｐ（ｉ，ｊ）の特徴量から、当該矩形領域が、健全煉瓦面状態の領域、一様カーボン付着状態の領域、及び斑状カーボン付着状態の領域の何れの領域であるのかを、サポートベクターマシンを用いて判定する。そして、各状態の領域を、原画像３００の上に重ねて表示すると共に、各状態の領域の面積割合を表示する。
【００７２】
したがって、コークス炉の炭化室の炉壁面におけるカーボンの付着状態と位置を自動的に且つ実用的な精度で把握することを大きな計算負荷をかけることなく実現することができる。従来の炉壁面熱画像の目視による判断よりも遥かに定量的にカーボンの付着状態の数値化を行うことが可能になるので、カーボンの付着状態の管理の精度を向上させることができる。カーボンの付着量は、炉体温度や石炭配合等の操業条件によって日数をかけて徐々に変動する。操業条件の変更後にカーボンの付着状態が増大する傾向になれば、いずれはカーボンが過度に成長して凹凸となり押出負荷が上昇し、押し詰まりが生じる虞がある。逆に、カーボンの減少傾向が続くと、耐火煉瓦の減肉や細かい角欠けによる凹部を埋めていたカーボンまでもが消失し、押出負荷が上昇する。本実施形態で説明した手法により、炉壁面のどの領域でカーボンの付着状態がどのような状態であるのかを示す情報に基づいて、例えば、操業の合間に炭化室にエアーを吹き込むカーボン焼却の時間を調節すれば、押出負荷を的確に安定化させることができる。
【００７３】
［変形例］
＜変形例１＞
本実施形態では、目地・亀裂強調画像５００の各矩形領域が、健全煉瓦面状態の領域、一様カーボン付着状態の領域、及び斑状カーボン付着状態の領域の何れの領域であるのかを判定する場合を例に挙げて説明した。しかしながら、炉壁の状態の分類は、健全煉瓦面状態の領域、一様カーボン付着状態の領域、及び斑状カーボン付着状態の領域に限定されない。例えば、教師データを用意して学習させることができる炉壁の状態であれば、炉壁状態を更に多くのケースに分類してもよい。例えば、長期間稼働しているコークス炉の炭化室の炉壁の一部では、概ね等間隔に生じている通常の縦方向（高さ方向）の亀裂の間に、もう一本、縦方向の亀裂が発生している箇所がある。このような耐火煉瓦の劣化の形態は、炭化室の炉壁面の熱画像上で認識できる。したがって、このような亀裂が発生している領域である多亀裂状態の領域の熱画像のデータと、このような亀裂が発生していない領域である通常亀裂状態の領域の熱画像のデータから教師データを作成して、ＳＶＭを用いて機械学習を行い、各矩形領域が、通常亀裂状態の領域と多亀裂状態の領域との何れかであるかを判定してもよい。さらに、斑状カーボン付着状態の領域を、カーボンの付着の程度に応じて複数のクラス（第１〜第ｎの斑状カーボン付着状態の領域）に分け、各矩形領域が、第１〜第ｎの斑状カーボン付着状態の領域の何れかであるかを判定してもよい。
【００７４】
＜変形例２＞
本実施形態では、耐火煉瓦の目地及び縦亀裂部の幅以下の高濃度部を強調する強調処理としてトップハット処理を行う場合を例に挙げて説明した。しかしながら、前記強調処理は、トップハット処理に限定されない。例えば、アンシャープマスク処理等のエッジ強調処理を行ってもよい。アンシャープマスク処理等のエッジ強調処理は、画像処理の分野では一般的なアルゴリズムである。アンシャープマスク処理の概要を簡単に説明すると、画像を平滑化し（ぼかし）、平滑化した画像と元の画像との差分画像を作成し、生成した差分画像を元の画像に加算することにより、画像の鮮鋭化を行う。尚、アンシャープマスク処理では、耐火煉瓦の目地及び亀裂の幅を上回る高濃度部はマスクされず、かかる高濃度部も強調される。
【００７５】
＜変形例３＞
本実施形態では、目地・亀裂強調画像５００の各矩形領域が、健全煉瓦面状態の領域、一様カーボン付着状態の領域、及び斑状カーボン付着状態の領域の何れの領域であるのかを、サポートベクターマシンを用いた機械学習により判定する場合を例に挙げて説明した。しかしながら、目地・亀裂強調画像５００の各矩形領域を分類する際に用いる機械学習の手法は、サポートベクターマシンを用いた機械学習に限定されない。教師データなしの機械学習を採用してもよい。また、特徴量とカーボンの付着状態との関係を示す情報を用いて、導出した特徴量が、特徴量空間において、どのカーボンの付着状態に属するのかを判定していれば、機械学習を行わなくてもよい。
【００７６】
＜変形例４＞
本実施形態のように、測定不能領域を判定し、この測定不能領域を除く領域におけるカーボンの付着状態を判定すれば、炉壁面全体におけるカーボンの付着状態を適切に判定することができるので好ましい。しかしながら、必ずしも測定不能領域を判定しなくてもよい。例えば、測定不能領域として想定される領域を予め設定し、炉壁面熱画像データの画像領域から、この領域を除く領域におけるカーボンの付着状態を判定してもよい。また、測定不能領域として想定されない領域のみについて、カーボンの付着状態を判定する場合には、測定不能領域を設定しなくてもよい。
【００７７】
＜変形例５＞
本実施形態では、濃度共起行列Ｐ（ｉ，ｊ）の特徴量として、角二次モーメントＡＳＭ、コントラストＣＯＮＴ、エントロピーＥＮＴ、及び相関ＣＯＲＲを用いる場合を例に挙げて説明した。しかしながら、濃度共起行列の特徴量として知られている各種の特徴量を、これら４つの特徴量に加えて、又はこれら４つの特徴量の少なくとも一部に代えて採用することができる。
【００７８】
（第２の実施形態）
次に、本発明の第２の実施形態を説明する。
前述したように、第１の実施形態では、コークス炉の炭化室の炉壁面におけるカーボンの付着状態及び位置を、自動的に且つ実用的な精度で把握することができる。しかし、図７の細部を見ると、耐火煉瓦の目地が不明瞭な領域７０１で、ごく一部であるが、健全煉瓦面状態の領域と判定すべきところ、一様カーボン付着状態の領域であると誤判定されている。
【００７９】
これは、領域７０１においては、耐火煉瓦の目地・亀裂とその周辺部分との濃度の差が極めて小さいために、原画像３００に対してトップハット処理を行っても、目地・亀裂をほとんど取り出すことができないためであると考えられる。そこで、本実施形態では、このような領域の判定精度をさらに向上させるために、第１の実施形態で説明した４つの特徴量に、さらに１つの特徴量を追加する。
このように本実施形態と第１の実施形態とは、特徴量が追加されたことに基づく構成及び処理が主として異なる。したがって、本実施形態の説明において、第１の実施形態と同一の部分については、図１〜図８に付した符号と同一の符号を付す等して詳細な説明を省略する。
【００８０】
図９は、炉壁表面状態判定装置９００の機能的な構成の一例を示す図である。本実施形態の炉壁表面状態判定装置９００のハードウェアは、第１の実施形態の炉壁表面状態判定装置２００のハードウェアと同じもので実現できる。
以下に、炉壁表面状態判定装置９００が有する機能の一例を説明する。
【００８１】
［壁面画像取得部２０１〜特徴量導出部２０７］
壁面画像取得部２０１、強調部２０２、目地・亀裂強調画像分割部２０３、熱画像分割部２０４、測定不能領域判定部２０５、濃度共起行列導出部２０６、及び特徴量導出部２０７は、第１の実施形態で説明したものと同じである。尚、後述する第２の強調部９０２、第２の特徴量導出部９０６と区別するため、以下では、強調部２０２、特徴量導出部２０７を、それぞれ、第１の強調部２０２、第１の特徴量導出部２０７と称する。
【００８２】
［クロージング部９０１、第２の強調部９０２、２値化部９０３］
図１０は、耐火煉瓦の煉瓦面と目地との濃度差が小さい領域の画像の一例を示す図（写真）である。具体的に図１０（ａ）は、耐火煉瓦の煉瓦面と目地との濃度差が小さい領域の部分画像１００１（原画像）を拡大して示す図である。図１０（ｂ）は、耐火煉瓦の目地や亀裂を強調するために、図１０（ａ）に示す部分画像１００１に対し、トップハット処理が実行された部分画像１００２を示す図である。
図１０（ｂ）に示すように、トップハット処理が実行された部分画像１００２であっても、耐火煉瓦の煉瓦面と目地とのコントラストが極めて低いため、前述したように、第１の実施形態で説明した４つの特徴量だけでは、健全煉瓦面状態の領域と判定すべきところ、一様カーボン付着状態の領域であると誤判定されるものと推定される。
【００８３】
そこで、本発明者らは、原画像３００に対して２値化処理を行うことによって、耐火煉瓦の目地・亀裂と、耐火煉瓦の煉瓦面とを明確に抽出した上で新たな特徴量を得ることを探索した。図１１は、原画像３００に対して、トップハット処理、２値化処理をこの順で行った結果得られる２値化画像１１００を示す図（写真）である。
図１０（ｂ）に示す部分画像１００２では、閾値を「１０」程度に設定して２値化処理すると、耐火煉瓦の煉瓦面と目地とを分離することができるものの、炉壁全体の原画像３００を、閾値を「１０」として２値化すると、図１１に示すように、一様カーボン状態の領域の内部に存在するわずかな濃度ムラも捉えられてしまい、耐火煉瓦の目地・亀裂のみを取り出すことができない。
【００８４】
以上のことから、本発明者らは、トップハット処理を実行する前の原画像３００に対して、初めにクロージング処理を行い、クロージング処理を行った画像に対して、トップハット処理を行い、更に、トップハット処理を行った画像に対して２値化処理を行うことに想到した。
クロージング処理は、画像処理の分野では一般的なアルゴリズムであり、膨張処理と、収縮処理を行って、画像における濃度ムラを低減する処理である。膨張処理と収縮処理は、第１の実施形態の強調部２０２の項で説明した通りである。
尚、本実施形態では、クロージング処理のカーネルサイズと、トップハット処理のカーネルサイズとを同じ（例えば３１×３１画素）にする。
【００８５】
図１２は、原画像３００に対して、クロージング処理、トップハット処理、２値化処理をこの順で行った結果得られる２値化画像１２００を示す図（写真）である。
図１２に示す２値化画像１２００は、図１１に示す２値化画像１１００と比べると、一様カーボン付着状態の領域の内部に存在する白色像の個数が少なくなっている。その一方で、図１２に示す２値化画像１２００では、健全煉瓦面状態の領域と斑状カーボン付着状態の領域における耐火煉瓦の目地・縦亀裂部は保持されている。これは、クロージング処理によって一様カーボン付着状態の領域の内部の濃度が平滑化され、このクロージング処理に引き続き行われたトップハット処理の結果、一様カーボン付着状態の領域の内部の濃度が小さな値になるためである。尚、以下の説明では、健全煉瓦面状態の領域および斑状カーボン付着状態の領域における目地・縦亀裂部を捉えた白色像を必要に応じて「抽出像」と称する。
【００８６】
図１３は、図１２に示す２値化画像１２００のうち、図１０（ａ）に示す部分画像１００１に対応する領域の部分画像１３００を示す図である。図１３に示すように、耐火煉瓦の目地の一部が２値化によって抽出像として得られていることが確認できる。図１３に示す部分画像１３００でも、耐火煉瓦の目地・縦亀裂部の一部の領域（例えば、図１０（ａ）に示す部分画像１００１の中央に見えるごく薄い縦方向の目地）は表れない。これは、この領域と周辺との濃度差が極端に小さいため、閾値を「１０」として行う２値化処理では、この領域を検出できないためである。閾値を「１０」よりも小さく設定すれば、暗い目地も２値化画像上に表われるが、その代わりに、一様カーボン付着状態の領域にも小さな抽出像が大量に表れる。このため、本実施形態では、２値化処理の閾値として「１０」を採用した。２値化処理に使用する閾値は、耐火煉瓦の目地・縦亀裂部の抽出と、一様カーボン付着状態の濃度ムラの抽出の抑制とのバランスを考慮して決定すればよく、「１０」に限定されるものではない。
【００８７】
以上のように本実施形態では、クロージング部９０１は、壁面画像取得部２０１で取得された原画像３００に対してクロージング処理を行い、第２の強調部９０２は、クロージング部９０１でクロージング処理が行われた画像に対して、トップハット処理を行い、２値化部９０３は、第２の強調部９０２でトップハット処理が行われた画像に対して２値化処理を行って、２値化画像１２００を生成する。尚、本実施形態では、第１の強調部２０２におけるトップハット処理の内容と、第２の強調部９０２におけるトップハット処理の内容を同じにする。また、２値化処理では、閾値よりも大きな画素値（濃度）を有する画素に対して「１」を、そうでない画素に対して「０」を設定する。
クロージング部９０１、第２の強調部９０２、及び２値化部９０３は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、及びＨＤＤを用いることにより実現される。
【００８８】
［距離変換画像生成部９０４］
図１２に示す２値化画像１２００では、斑状カーボン付着状態の領域と健全煉瓦面状態の領域の目地・縦亀裂部に由来する抽出像が分布している。本実施形態において判定精度を高めたいとしている領域である、耐火煉瓦の目地が不明瞭な領域にも、数は少ないながらも抽出像が存在している。一方で、一様カーボン付着状態の領域には、抽出像が全く存在しない領域がある程度の拡がりを有して存在している。したがって、２値化画像１２００において、斑状カーボン付着状態の領域、或いは健全煉瓦面状態の領域に属する画素は、最も近い抽出像（白色画素）までの距離が比較的小さいのに対し、一様カーボン付着状態の領域に属する画素は、この距離が比較的大きいという特徴がある。
【００８９】
そこで、距離変換画像生成部９０４は、２値化部９０３で生成された２値化画像１２００から、距離変換画像を生成する。
具体的に距離変換画像生成部９０４は、２値化画像１２００における注目画素と、当該注目画素の周辺にある白色画素までの最短距離を求め、その距離に応じた値を当該注目画素の画素値に設定する処理（距離変換処理）を、２値化画像１２００内の全ての画素を注目画素として行うことにより、距離変換画像を生成する。
図１４は、図１２に示す２値化画像１２００から生成された距離変換画像１４００を示す図である。
距離変換画像生成部９０４は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、及びＨＤＤを用いることにより実現される。
【００９０】
［距離変換画像分割部９０５］
距離変換画像分割部９０５は、距離変換画像生成部９０４で生成された距離変換画像１４００の画像領域を、複数の矩形領域に分割する。この矩形領域の大きさ及び形状は、第１の強調部２０２で生成された目地・亀裂強調画像５００の画像領域を目地・亀裂強調画像分割部２０３で分割する際の矩形領域の大きさ及び形状と同じになるようにする。すなわち、距離変換画像分割部９０５による分割位置と目地・亀裂強調画像分割部２０３による分割位置とが同じになるように、距離変換画像１４００の画像領域を縦方向及び横方向のそれぞれにおいて等分する。前述したように、熱画像分割部２０４による分割位置と目地・亀裂強調画像分割部２０３による分割位置も同じであるので、目地・亀裂強調画像分割部２０３、熱画像分割部２０４、距離変換画像分割部９０５による分割位置は同じになる。
距離変換画像分割部９０５は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＨＤＤ、及びユーザインターフェースを用いることにより実現される。
【００９１】
［第２の特徴量導出部９０６］
図１４に示すように、距離変換画像１４００では、図１２に示す２値化画像１２００で抽出像が存在しない一様カーボン付着状態の領域では、画素値（濃度）が大きな値をとる（図１４の白色の領域を参照）。
そこで、第２の特徴量導出部９０６は、距離変換画像１４００の矩形領域のうち、測定不能領域でない矩形領域のそれぞれについて、距離変換画像の特徴量を導出する。本実施形態では、処理対象の矩形領域における画素値（濃度）の算術平均値を、距離変換画像の特徴量とする。
第２の特徴量導出部９０６は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、及びＨＤＤを用いることにより実現される。
【００９２】
［壁面状態判定部９０７］
壁面状態判定部９０７は、第１の特徴量導出部２０７により導出された各矩形領域における濃度共起行列Ｐ（ｉ，ｊ）の４つの特徴量（角二次モーメント、コントラスト、エントロピー、相関）と、第２の特徴量導出部９０６により導出された各矩形領域における距離変換画像の特徴量との合計５つの特徴量を入力とする、教師データ付きの機械学習により、当該特徴量を有する矩形領域が、健全煉瓦面状態の領域、一様カーボン付着状態の領域、及び斑状カーボン付着状態の領域の何れの領域であるのかを判定する。
尚、特徴量空間を４次元から５次元に変更する以外は、壁面状態判定部９０７における処理と第１の実施形態で説明した壁面状態判定部２０８における処理は同じである。すなわち、本実施形態でも、第１の実施形態と同様に、機械学習の手法としているサポートベクターマシン（ＳＶＭ）を用いる。
【００９３】
図１５は、図３に示した原画像３００に対して、健全煉瓦面状態の領域、一様カーボン付着状態の領域、斑状カーボン付着状態の領域、及び測定不能領域を重ねて示す図である。前述したように、健全煉瓦面状態の領域、一様カーボン付着状態の領域、及び斑状カーボン付着状態の領域は、壁面状態判定部９０７により判定され、測定不能領域は、測定不能領域判定部２０５により判定される。図１５に示す例では、矩形領域の横幅と縦幅をいずれも１２８画素とした。
図１５に示す例では、破線で囲まれる領域が一様カーボン付着状態の領域であり、実線で囲まれる領域が斑状カーボン付着状態の領域であり、一点鎖線よりも端の領域が測定不能領域であり、その他の領域が健全煉瓦面状態の領域である。
【００９４】
図１５に示すように、図７の領域７０１に対応する領域において、健全煉瓦面状態の領域と判定されている。すなわち、耐火煉瓦の目地とのコントラストが低い耐火煉瓦の煉瓦面の領域を、一様カーボン付着状態の領域と誤判定する頻度が減少していることが確認できる。
壁面状態判定部９０７は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、及びＨＤＤを用いることにより実現される。
【００９５】
［領域割合導出部２０９、壁面状態表示部２１０］
領域割合導出部２０９及び壁面状態表示部２１０は、第１の実施形態で説明したものと同じである。ただし、領域割合導出部２０９及び壁面状態表示部２１０は、第１の実施形態で説明した壁面状態判定部２０８ではなく、前述した壁面状態判定部９０７による判定の結果を入力して、それぞれ第１の実施形態で説明した処理を行う。
【００９６】
［動作フローチャート］
次に、図１６のフローチャートを参照しながら、炉壁表面状態判定装置９００の動作の一例を説明する。
まず、ステップＳ１６０１〜Ｓ１６０５は、それぞれ図８のステップＳ８０１〜Ｓ８０５と同じである。ステップＳ１６０１〜Ｓ１６０５により、原画像３００の取得及び分割と、測定不能領域となる矩形領域の導出と、原画像３００に対するトップハット処理（目地・亀裂強調画像５００の導出）と、目地・亀裂強調画像５００の複数の矩形領域への分割とが行われる。
【００９７】
ステップＳ１６０５の後、ステップＳ１６０６において、クロージング部９０１は、ステップＳ１６０１で取得された原画像３００に対してクロージング処理を行う。
次に、ステップＳ１６０７において、第２の強調部９０２は、ステップＳ１６０６でクロージング処理が行われた画像に対して、トップハット処理を行う。
次に、ステップＳ１６０８において、２値化部９０３は、ステップＳ１６０７でトップハット処理が行われた画像に対して２値化処理を行って、２値化画像１２００を生成する（図１２を参照）。
【００９８】
次に、ステップＳ１６０９において、距離変換画像生成部９０４は、ステップＳ１６０８で生成された２値化画像１２００から距離変換画像１４００を生成する（図１４を参照）。
次に、ステップＳ１６１０において、距離変換画像分割部９０５は、ステップＳ１６０９で生成された距離変換画像１４００の画像領域を複数の矩形領域に分割する。
尚、ステップＳ１６０２〜Ｓ１６０５の相対的な処理順と、ステップＳ１６０６〜Ｓ１６１０の相対的な処理順とが変わらなければ、ステップＳ１６０２〜Ｓ１６１０の処理順は、前述した処理順に限定されない。
【００９９】
次に、ステップＳ１６１１において、炉壁表面状態判定装置９００は、ステップＳ１６０５、Ｓ１６１１で分割された複数の矩形領域のうち、ステップＳ１６０３で測定不能領域と判定されなかった矩形領域を指定する変数ｍに「１」を設定する。
次に、ステップＳ１６１２において、濃度共起行列導出部２０６は、ステップＳ１６０４で生成された目地・亀裂強調画像５００の画像領域を分割することにより得られる複数の矩形領域のうち、変数ｍに対応する矩形領域における濃度共起行列Ｐ（ｉ，ｊ）を導出する。
【０１００】
次に、ステップＳ１６１３において、第１の特徴量導出部２０７は、ステップＳ１６１２で導出された、変数ｍに対応する矩形領域における濃度共起行列Ｐ（ｉ，ｊ）の特徴量として、角二次モーメントＡＳＭ、コントラストＣＯＮＴ、エントロピーＥＮＴ、及び相関ＣＯＲＲを導出する。
尚、ステップＳ１６１２、Ｓ１６１３の処理は、図８のステップＳ８０７、Ｓ８０８の処理と同じである。
【０１０１】
次に、ステップＳ１６１４において、第２の特徴量導出部９０６は、ステップＳ１６０９で生成された距離変換画像１４００の画像領域を分割することにより得られる複数の矩形領域のうち、変数ｍに対応する矩形領域における距離変換画像の特徴量として、当該矩形領域における画素値の算術平均値を導出する。
次に、ステップＳ１６１５において、壁面状態判定部９０７は、ステップＳ１６１３で導出された、変数ｍに対応する矩形領域における濃度共起行列Ｐ（ｉ，ｊ）の４つの特徴量と、ステップＳ１６１４で導出された、変数ｍに対応する矩形領域における距離変換画像の特徴量との合計５つの特徴量を入力として、サポートベクターマシン（ＳＶＭ）を用いて、当該矩形領域が、健全煉瓦面状態の領域、一様カーボン付着状態の領域、及び斑状カーボン付着状態の領域の何れの領域であるのかを判定する。
【０１０２】
次に、ステップＳ１６１６において、炉壁表面状態判定装置９００は、変数ｍがＭであるか否かを判定する。Ｍは、ステップＳ１６０５、Ｓ１６１０で分割された複数の矩形領域のうち、ステップＳ１６０３で測定不能領域と判定されなかった矩形領域の総数に等しい数である。
この判定の結果、変数ｍがＭである場合には、ステップＳ１６０５、Ｓ１６１０で分割された複数の矩形領域のうち、ステップＳ１６０３で測定不能領域と判定されなかった矩形領域の全てについて、カーボンの付着状態の判定を行ったことになる。したがって、後述するステップＳ１６１８に進む。
【０１０３】
一方、変数ｍがＭでない場合には、ステップＳ１６０５、Ｓ１６１０で分割された複数の矩形領域のうち、ステップＳ１６０３で測定不能領域と判定されなかった矩形領域の全てについて、カーボンの付着状態の判定を行っていない。そこで、ステップＳ１６１７に進み、炉壁表面状態判定装置９００は、変数ｍに「１」を加算する。そして、次の変数ｍに対応する矩形領域についてステップＳ１６１２以降の処理を行う。
【０１０４】
そして、ステップＳ１６０５、Ｓ１６１０で分割された複数の矩形領域のうち、ステップＳ１６０３で測定不能領域と判定されなかった矩形領域の全てについて、カーボンの付着状態の判定が行われると、ステップＳ１６１８に進む。ステップＳ１６１８に進むと、領域割合導出部２０９は、健全煉瓦面状態の領域の面積割合、一様カーボン付着状態の領域の面積割合、及び斑状カーボン付着状態の領域の面積割合を導出する。
【０１０５】
次に、ステップＳ１６１９において、壁面状態表示部２１０は、ステップＳ１６１５で判定された、各矩形領域におけるカーボンの付着状態の情報と、ステップＳ１６０３で導出された、測定不能領域の情報と、ステップＳ１６１８で導出された、各領域（健全煉瓦面状態の領域、一様カーボン付着状態の領域、斑状カーボン付着状態の領域）の面積割合の情報と、を表示するための表示データを生成する。
次に、ステップＳ１６２０において、壁面状態表示部２１０は、ステップＳ１６１９で生成した表示データに基づく画像をコンピュータディスプレイに表示する。そして、図１６のフローチャートによる処理を終了する。
【０１０６】
［まとめ］
以上のように本実施形態では、濃度共起行列Ｐ（ｉ，ｊ）の４つの特徴量に加え、距離変換画像の特徴量を採用した。したがって、例えば、耐火煉瓦の煉瓦面と目地・縦亀裂部とのコントラストが極めて低いために、健全煉瓦面状態の領域と判定すべきところ、一様カーボン付着状態の領域であると誤判定されることを抑制することができる。したがって、コークス炉の炭化室の炉壁面におけるカーボンの付着状態と位置をより高精度に把握することができる。
【０１０７】
［変形例］
本実施形態では、各矩形領域における画素値の算術平均値を、距離変換画像の特徴量とする場合を例に挙げて説明した。しかしながら、距離変換画像の特徴量は、各矩形領域の画素値を代表する値（代表値）であれば、算術平均値に限定されない。例えば、各矩形領域における画素値の中央値又は最頻値を、距離変換画像の特徴量として採用してもよい。
その他、第１の実施形態で説明した変形例を本実施形態でも採用することができる。尚、第１の強調部２０２と同様に、第２の強調部９０２における強調処理も、トップハット処理に限定されない（第１の実施形態の変形例２を参照）。
【０１０８】
（第３の実施形態）
次に、本発明の第３の実施形態を説明する。
本実施形態では、カーボンの付着状態の判定精度をさらに向上させるため、第２の実施形態で説明した矩形領域を、当該矩形領域の大きさを等分した画素数だけずらしながら、当該矩形領域におけるカーボンの付着状態を判定する。そして、当該矩形領域を等分して分割した小領域にカーボンの付着状態を、当該小領域が属する（当該小領域を含む）複数の矩形領域におけるカーボンの付着状態の判定の結果の多数決をとって決定する。このように本実施形態は、第２の実施形態に対し、矩形領域をずらしながら、当該矩形領域におけるカーボンの付着状態を判定し、小領域の単位でカーボンの付着状態を判定するための構成及び処理が主として異なる。したがって、本実施形態の説明において、第１、第２の実施形態と同一の部分については、図１〜図１６に付した符号と同一の符号を付す等して詳細な説明を省略する。
【０１０９】
図１７は、炉壁表面状態判定装置１７００の機能的な構成の一例を示す図である。本実施形態の炉壁表面状態判定装置１７００のハードウェアは、第１、第２の実施形態の炉壁表面状態判定装置２００、９００のハードウェアと同じもので実現できる。
以下に、炉壁表面状態判定装置１７００が有する機能の一例を説明する。
【０１１０】
［壁面画像取得部２０１、第１の強調部２０２］
壁面画像取得部２０１及び第１の強調部２０２は、第１、第２の実施形態で説明したものと同じである。
［熱画像分割部２０４、測定不能領域判定部２０５］
熱画像分割部２０４及び測定不能領域判定部２０５も、第１、第２の実施形態で説明したものと同じである。
［クロージング部９０１〜距離変換画像生成部９０４］
クロージング部９０１、第２の強調部９０２、２値化部９０３、及び距離変換画像生成部９０４は、第２の実施形態で説明したものと同じである。
【０１１１】
［画像分割部１７０１］
画像分割部１７０１は、第１の強調部２０２により生成された目地・亀裂強調画像５００の画像領域と、距離変換画像生成部９０４により生成された距離変換画像１４００の画像領域を、それぞれ複数の矩形領域に分割すると共に、当該矩形領域を、それぞれが同じ大きさを有する矩形状の複数の小領域に分割する。尚、このとき、目地・亀裂強調画像５００における分割位置と、距離変換画像１４００における分割位置を同じにする。
【０１１２】
図１８は、矩形領域及び小領域の一例と、小領域におけるカーボンの付着状態の判定方法の一例を概念的に説明する図である。
矩形領域の横幅の画素数と縦幅の画素数をそれぞれｗ画素、ｈ画素とする。また、横幅ｗ画素をｕ分割、縦幅ｈ画素をｖ分割したサイズをそれぞれｓｗ画素、ｓｈ画素とする。ここで、ｕ、ｖはいずれも「１」より大きい整数であり、且つ、それぞれｗとｈの約数であるとする。横幅ｗ画素、縦幅ｈ画素の領域が矩形領域であり、横幅ｓｗ画素、縦幅ｓｈ画素の領域が小領域である。
画像分割部１７０１は、画像の左上隅から矩形領域に分割する際の基準点を、横方向にｕ通り、縦方向にｖ通りの計（ｕ×ｖ）通り、次のように指定して、指定したそれぞれの場合で、画像を矩形領域及び小領域に分割する。
横方向：  ０，ｓｗ，２×ｓｗ，３×ｓｗ，・・・，（ｕ−１）×ｓｗ
縦方向：  ０，ｓｈ，２×ｓｈ，３×ｓｈ，・・・，（ｖ−１）×ｓｈ
【０１１３】
図１８に示す例では、画像を分割する矩形領域の境界線を、白色の破線で表す。また、分割数をｕ＝ｖ＝２と指定した場合の小領域の境界線を、黒色の実線で表す。尚、図１８では、表記の都合上、矩形領域の境界線の一部を省略している。
図１８（ａ）に示すように、画像分割部１７０１は、基準点１８０１を指定し、当該基準点１８０１を通るように、横幅ｗ画素、縦幅ｈ画素の矩形領域に画像を分割すると共に、当該矩形領域を、横幅ｓｗ画素、縦幅ｓｈ画素の４つの小領域に分割する。
【０１１４】
次に、図１８（ｂ）に示すように、画像分割部１７０１は、基準点１８０１から小領域のサイズである横幅ｓｗ画素、縦幅ｓｈ画素だけ右方向と下方向にずらした位置に基準点１８０２を指定し、当該基準点１８０２を通るように、横幅ｗ画素、縦幅ｈ画素の矩形領域に画像を分割する。同様に、図１８（ｃ）、図１８（ｄ）に示すように、画像分割部１７０１は、基準点１８０３、１８０４をこの順に指定し、当該基準点１８０３、１８０４を通るように、横幅ｗ画素、縦幅ｈ画素の矩形領域に画像を分割する。
画像分割部１７０１は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、及びＨＤＤを用いることにより実現される。
【０１１５】
［濃度共起行列導出部２０６、第１の特徴量導出部２０７］
濃度共起行列導出部２０６及び第１の特徴量導出部２０７は、第１、第２の実施形態で説明したものと同じである。ただし、本実施形態では、濃度共起行列導出部２０６及び第１の特徴量導出部２０７は、目地・亀裂強調画像分割部２０３ではなく、画像分割部１７０１で分割された矩形領域について、第１、第２の実施形態で説明した処理を行う。
前述したように、画像分割部１７０１による矩形領域の分割パターンの数は、（ｕ×ｖ）であるので、濃度共起行列導出部２０６及び第１の特徴量導出部２０７は、（ｕ×ｖ）の分割パターンのそれぞれについて、前述した処理を個別に行う。図１８に示す例では、画像分割部１７０１による矩形領域の分割パターンの数は、「４（＝２×２）」であるので、濃度共起行列導出部２０６及び第１の特徴量導出部２０７は、４つの分割パターンのそれぞれで分割された矩形領域のそれぞれについて、第１、第２の実施形態で説明した処理を個別に行う。
【０１１６】
［第２の特徴量導出部９０６］
第２の特徴量導出部９０６は、第２の実施形態で説明したものと同じである。ただし、本実施形態では、第２の特徴量導出部９０６は、距離変換画像分割部９０５ではなく、画像分割部１７０１で分割された矩形領域について、前述した処理を行う。第２の特徴量導出部９０６は、濃度共起行列導出部２０６及び第１の特徴量導出部２０７と同様、画像分割部１７０１による矩形領域の分割パターンのそれぞれについて、第２の実施形態で説明した処理を個別に行う。
【０１１７】
［矩形領域壁面状態判定部１７０２］
矩形領域壁面状態判定部１７０２は、第１の特徴量導出部２０７により導出された各矩形領域における濃度共起行列Ｐ（ｉ，ｊ）の４つの特徴量（角二次モーメント、コントラスト、エントロピー、相関）と、第２の特徴量導出部９０６により導出された各矩形領域における距離変換画像の特徴量との合計５つの特徴量を入力とする、教師データ付きの機械学習により、当該特徴量を有する矩形領域が、健全煉瓦面状態の領域、一様カーボン付着状態の領域、及び斑状カーボン付着状態の領域の何れの領域であるのかを判定する。
【０１１８】
前述したように、画像分割部１７０１による矩形領域の分割パターンの数は、（ｕ×ｖ）である。したがって、矩形領域壁面状態判定部１７０２は、それぞれの分割パターンで分割された矩形領域（図１８に示す例では、白色の破線で示す矩形領域）における５つの特徴量を入力とする教師データ付きの機械学習を行う。
複数の分割パターンで分割された矩形領域について処理を行う以外は、矩形領域壁面状態判定部１７０２における処理と、第２の実施形態の壁面状態判定部９０７における処理は同じである。
矩形領域壁面状態判定部１７０２は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、及びＨＤＤを用いることにより実現される。
【０１１９】
［小領域壁面状態判定部１７０３］
小領域壁面状態判定部１７０３は、画像分割部１７０１で分割された小領域が属する矩形領域について矩形領域壁面状態判定部１７０２により判定されたカーボンの付着状態（健全煉瓦面状態の領域、一様カーボン付着状態の領域、又は斑状カーボン付着状態の領域）を取得する。また、小領域壁面状態判定部１７０３は、画像分割部１７０１で分割された小領域が属する矩形領域が測定不能領域判定部２０５により測定不能領域であると判定された矩形領域である場合には、当該矩形領域についてのカーボンの付着状態として、測定不能領域を取得する。
本実施形態では、１つの小領域は、（ｕ×ｖ）個の矩形領域に属する。したがって、小領域壁面状態判定部１７０３は、１つの小領域について（ｕ×ｖ）個のカーボンの付着状態の判定結果を取得する。図１８に示す例では、ハッチングで示している小領域１８１０は、４個の矩形領域１８１１〜１８１４に属する。したがって、小領域１８１０について４個のカーボンの付着状態の判定結果が取得される。
【０１２０】
次に、小領域壁面状態判定部１７０３は、各小領域について取得した（ｕ×ｖ）個のカーボンの付着状態の判定結果の多数決をとって、当該小領域が、健全煉瓦面状態の領域、一様カーボン付着状態の領域、斑状カーボン付着状態の領域、及び測定不能領域の何れの領域であるのかを判定する。最多のカーボンの付着状態の判定結果が複数ある場合には、それら複数のカーボンの付着状態の判定結果の中から、測定不能領域、一様カーボン付着状態の領域、斑状カーボン付着状態の領域、健全煉瓦面状態の領域の順に、カーボンの付着状態を１つ選択する。
例えば、図１８に示す例において、小領域１８１０について取得した４個のカーボンの付着状態の判定結果が、それぞれ、健全煉瓦面状態の領域、一様カーボン付着状態の領域、健全煉瓦面状態の領域、一様カーボン付着状態の領域である場合には、一様カーボン付着状態の領域が優先的に選択され、当該小領域１８１０におけるカーボンの付着状態は、一様カーボン付着状態の領域であると判定される。
【０１２１】
図１９は、図３に示した原画像３００に対して、健全煉瓦面状態の領域、一様カーボン付着状態の領域、斑状カーボン付着状態の領域、及び測定不能領域を重ねて示す図である。前述したように、健全煉瓦面状態の領域、一様カーボン付着状態の領域、斑状カーボン付着状態の領域、及び測定不能領域は、小領域壁面状態判定部１７０３により判定される。また、図１９では、矩形領域の横幅と縦幅をいずれも１２８画素とした。また、矩形領域の分割数を、横方向、縦方向共に「４」とした（ｕ＝ｖ＝４）。したがって、１６（＝４×４）個の分割パターンが得られ、１つの小領域について、カーボンの付着状態が１６個得られる。
図１９に示す例では、破線で囲まれる領域が一様カーボン付着状態の領域であり、実線で囲まれる領域が斑状カーボン付着状態の領域であり、一点鎖線よりも端の領域が測定不能領域であり、その他の領域が健全煉瓦面状態の領域である。
【０１２２】
図１９に示すように、小領域の横幅と縦幅は、図７、図１５に示す例で使用した矩形領域の横幅と縦幅に対し、共に４分の１である。このため、図１９に示す各領域の境界線が、図７、図１５に比べ、滑らかになっている。また、複数個の耐火煉瓦に跨る面積の大きい一様カーボン付着状態の領域を確実に検出しており、カーボンの付着状態の判定精度をより一層向上させることができることが分かる。
【０１２３】
図２０は、原画像３００の撮像対象である炭化室とは別の炭化室の炉壁についての原画像に対して、健全煉瓦面状態の領域、一様カーボン付着状態の領域、斑状カーボン付着状態の領域、及び測定不能領域を重ねて示す図である。図２０では、図１９の説明の際に示した条件と同じ条件で、カーボンの付着状態の判別を行った結果を示す。尚、図１９、図２０に示すいずれの炭化室（コークス炉）も４０年以上稼働している老朽炉である。
図１９に示す結果においても、図２０に示す結果においても、一様カーボン付着状態の領域と斑状カーボン付着状態の領域をほぼ正確に抽出することができた。
小領域壁面状態判定部１７０３は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、及びＨＤＤを用いることにより実現される。
【０１２４】
［領域割合導出部２０９、壁面状態表示部２１０］
領域割合導出部２０９及び壁面状態表示部２１０は、第１、第２の実施形態で説明したものと同じである。ただし、領域割合導出部２０９及び壁面状態表示部２１０は、第１の実施形態で説明した壁面状態判定部２０８、第２の実施形態で説明した壁面状態判定部９０７ではなく、小領域壁面状態判定部１７０３による判定の結果を入力して、それぞれ第１の実施形態で説明した処理を行う。
【０１２５】
［動作フローチャート］
次に、図２１のフローチャートを参照しながら、炉壁表面状態判定装置１７００の動作の一例を説明する。
まず、ステップＳ２１０１、Ｓ２００２、Ｓ２００３、Ｓ２００４、Ｓ２００５、Ｓ２００６、Ｓ２００７、Ｓ２００８は、それぞれ図１６のステップＳ１６０１、Ｓ１６０２、Ｓ１６０３、Ｓ１６０４、Ｓ１６０６、Ｓ１６０７、Ｓ１６０８、Ｓ１６０９と同じである。ステップＳ２１０１〜Ｓ２００８により、原画像３００の取得及び分割と、測定不能領域となる矩形領域の導出と、原画像３００に対するトップハット処理（目地・亀裂強調画像５００の導出）と、原画像３００に対するクロージング処理と、クロージング処理された画像に対するトップハット処理と、トップハット処理された画像に対する２値化処理（２値化画像１２００の導出）と、２値化画像１２００を用いた距離変換画像１４００の生成とが行われる。
【０１２６】
ステップＳ２１０８の後、ステップＳ２１０９において、炉壁表面状態判定装置１７００は、矩形領域の分割パターンを指定する変数ｓに「１」を設定する。
次に、ステップＳ２１１０において、画像分割部１７０１は、変数ｓで特定される分割パターンに従って基準点（図１８に示す例では基準点１８０１〜１８０４の何れか１つ）を指定して、ステップＳ２１０４で生成された目地・亀裂強調画像５００の画像領域と、ステップＳ２１０８で生成された距離変換画像生成部９０４により生成された距離変換画像１４００の画像領域を、それぞれ、複数の矩形領域に分割する。また、画像分割部１７０１は、変数ｓで特定される分割パターンに従って、当該矩形領域を複数の小領域に分割する。尚、小領域は、分割パターンによらず変わらないので（図１８の黒色の実線を参照）、次回以降のステップＳ２１１０の処理では、矩形領域を小領域の分割する処理を省略することができる。
【０１２７】
次に、ステップＳ２１１１において、炉壁表面状態判定装置１７００は、ステップＳ２１１０で分割された複数の矩形領域のうち、ステップＳ２１０３で測定不能領域と判定されなかった矩形領域を指定する変数ｍに「１」を設定する。
次に、ステップＳ２１１２において、濃度共起行列導出部２０６は、ステップＳ２１０４で生成された目地・亀裂強調画像５００の画像領域を分割することにより得られる複数の矩形領域のうち、変数ｍに対応する矩形領域における濃度共起行列Ｐ（ｉ，ｊ）を導出する。
【０１２８】
次に、ステップＳ２１１３において、第１の特徴量導出部２０７は、ステップＳ２１１２で導出された、変数ｍに対応する矩形領域における濃度共起行列Ｐ（ｉ，ｊ）の特徴量として、角二次モーメントＡＳＭ、コントラストＣＯＮＴ、エントロピーＥＮＴ、及び相関ＣＯＲＲを導出する。
【０１２９】
次に、ステップＳ２１１４において、第２の特徴量導出部９０６は、ステップＳ２１０８で生成された距離変換画像１４００の画像領域を分割することにより得られる複数の矩形領域のうち、変数ｍに対応する矩形領域における距離変換画像の特徴量として、当該矩形領域における画素値の算術平均値を導出する。
尚、ステップＳ２１１２〜Ｓ２１１４の処理は、それぞれ図１６のステップＳ１６１２〜Ｓ１６１４の処理と同じである。
【０１３０】
次に、ステップＳ２１１５において、矩形領域壁面状態判定部１７０２は、ステップＳ２１１３で導出された、変数ｍに対応する矩形領域における濃度共起行列Ｐ（ｉ，ｊ）の４つの特徴量と、ステップＳ２１１４で導出された、変数ｍに対応する矩形領域における距離変換画像の特徴量との合計５つの特徴量を入力として、サポートベクターマシン（ＳＶＭ）を用いて、当該矩形領域が、健全煉瓦面状態の領域、一様カーボン付着状態の領域、及び斑状カーボン付着状態の領域の何れの領域であるのかを判定する。
【０１３１】
次に、ステップＳ２１１６において、炉壁表面状態判定装置１７００は、変数ｍがＭであるか否かを判定する。Ｍは、ステップＳ２１１０で分割された複数の矩形領域のうち、ステップＳ２１０３で測定不能領域と判定されなかった矩形領域の総数に等しい数である。
この判定の結果、変数ｍがＭである場合には、ステップＳ２１１０で分割された複数の矩形領域のうち、ステップＳ２１０３で測定不能領域と判定されなかった矩形領域の全てについて、カーボンの付着状態の判定を行ったことになる。したがって、後述するステップＳ２１１８に進む。
【０１３２】
一方、変数ｍがＭでない場合には、ステップＳ２１１０で分割された複数の矩形領域のうち、ステップＳ２１０３で測定不能領域と判定されなかった矩形領域の全てについて、カーボンの付着状態の判定を行っていない。そこで、ステップＳ２１１７に進み、炉壁表面状態判定装置１７００は、変数ｍに「１」を加算する。そして、次の変数ｍに対応する矩形領域についてステップＳ２１１２以降の処理を行う。
そして、ステップＳ２１１０で分割された複数の矩形領域のうち、ステップＳ２１０３で測定不能領域と判定されなかった矩形領域の全てについて、カーボンの付着状態の判定が行われると、ステップＳ２１１８に進む。ステップＳ２１１８に進むと、矩形領域の分割パターンを指定する変数ｓがＳであるか否かを判定する。Ｓは、分割パターンの総数（＝ｕ×ｖ）である。
【０１３３】
この判定の結果、変数ｓがＳである場合には、全ての分割パターンについて、カーボンの付着状態の判定を行ったことになる。したがって、後述するステップＳ２１２０に進む。
一方、変数ｓがＳでない場合には、全ての分割パターンについて、カーボンの付着状態の判定を行っていない。そこで、ステップＳ２１１９に進み、炉壁表面状態判定装置１７００は、変数ｓに「１」を加算する。そして、次の変数ｓに対応する分割パターンについてステップＳ２１１０以降の処理を行う。
【０１３４】
そして、全ての分割パターンについて、カーボンの付着状態の判定が行われると、ステップＳ２１２０に進む。ステップＳ２１２０に進むと、炉壁表面状態判定装置１７００は、小領域を指定する変数ｔに「１」を設定する。
次に、ステップＳ２１２１において、小領域壁面状態判定部１７０３は、変数ｔに対応する小領域が属する矩形領域についてステップＳ２１０３、Ｓ２０１５で判定されたカーボンの付着状態（健全煉瓦面状態の領域、一様カーボン付着状態の領域、斑状カーボン付着状態の領域、又は判定不能領域）を取得する。そして、小領域壁面状態判定部１７０３は、取得したカーボンの付着状態の多数決をとって、当該小領域が、健全煉瓦面状態の領域、一様カーボン付着状態の領域、斑状カーボン付着状態の領域、及び測定不能領域の何れの領域であるのかを判定する。
【０１３５】
次に、ステップＳ２１２２において、炉壁表面状態判定装置１７００は、変数ｔがＴであるか否かを判定する。Ｔは、小領域の総数である。
この判定の結果、変数ｔがＴである場合には、全ての小領域におけるカーボンの付着状態が判定されたことになる。したがって、後述するステップＳ２１２４に進む。
一方、変数ｔがＴでない場合には、全ての小領域におけるカーボンの付着状態が判定されていない。そこで、ステップＳ２１２３に進み、炉壁表面状態判定装置１７００は、変数ｔに「１」を加算する。そして、次の変数ｔに対応する小領域についてステップＳ２１２１以降の処理を行う。
【０１３６】
そして、全ての小領域におけるカーボンの付着状態が判定されると、ステップＳ２１２４に進む。ステップＳ２１２４に進むと、領域割合導出部２０９は、健全煉瓦面状態の領域の面積割合、一様カーボン付着状態の領域の面積割合、及び斑状カーボン付着状態の領域の面積割合を導出する。
【０１３７】
次に、ステップＳ２１２５において、壁面状態表示部２１０は、ステップＳ２１２１で判定された、各小領域におけるカーボンの付着状態の情報と、ステップＳ２１２４で導出された、各領域（健全煉瓦面状態の領域、一様カーボン付着状態の領域、斑状カーボン付着状態の領域）の面積割合の情報と、を表示するための表示データを生成する。
次に、ステップＳ２１２６において、壁面状態表示部２１０は、ステップＳ２１２５で生成した表示データに基づく画像をコンピュータディスプレイに表示する。そして、図２１のフローチャートによる処理を終了する。
【０１３８】
［画像の分解能］
ここで、本実施形態の炉壁表面状態判定装置１７００の処理によりカーボンの付着状態の判定を行う場合を例に挙げて、原画像の分解能を低下させた場合であっても、カーボンの付着状態の判定精度が大きく低下しないことについて説明する。
【０１３９】
本実施形態では（第１、第２の実施形態を含め）、水平方向の分解能が２ｍｍであり、垂直方向の分解能が１．５ｍｍである原画像を使用した。この原画像よりも解像度が低い原画像として、ここでは、当該原画像の画素数が水平方向・垂直方向のそれぞれにおいて、１／２、１／４、１／８倍になるように、当該原画像の画素を間引いた画像（すなわち、水平方向の分解能が４ｍｍであり、垂直方向の分解能が３ｍｍである原画像と、水平方向の分解能が８ｍｍであり、垂直方向の分解能が６ｍｍである原画像と、水平方向の分解能が１６ｍｍであり、垂直方向の分解能が１２ｍｍである原画像）を用いて、本実施形態の炉壁表面状態判定装置１７００の処理によりカーボンの付着状態の判定を行った。
【０１４０】
尚、以下の説明では、水平方向の分解能が２ｍｍであり、垂直方向の分解能が１．５ｍｍの原画像を必要に応じて第１の原画像と称する。また、第１の原画像の画素数が水平方向・垂直方向のそれぞれにおいて、１／２、１／４、１／８倍になるように第１の原画像を間引いた原画像を、それぞれ必要に応じて第２の原画像、第３の原画像、第４の原画像と称する。
【０１４１】
まず、原画像の分解能が、カーボンの付着状態の判定の精度に及ぼす影響を調査した。表１に、第１〜第４の原画像に対して適用した矩形領域の大きさ（画素サイズ）と、同じく第１〜第４の原画像に対して適用したトップハット処理の矩形カーネルの大きさ（画素サイズ）と、第１〜第４の原画像を用いた場合の学習判定精度を示す。
【０１４２】
【表１】
0006544161.tif 000007
【０１４３】
前述したように、１つの矩形領域内に必ず目地か亀裂が含まれるように矩形領域を設定する必要がある。このような観点から、第１の原画像に対しては、第１の実施形態で説明したように、水平方向及び垂直方向それぞれにおいて１２８画素（１２８×１２８画素）の大きさの矩形領域を設定した。また、前述したように、太さがｄ画素以下の垂直方向の線あるいは水平方向の線を取り出すために、（ｄ＋１）×（ｄ＋１）画素の矩形カーネルを設定する。このような観点から、第１の原画像に対しては、第１の実施形態で説明したように、水平方向及び垂直方向それぞれにおいて３１画素（３１×３１画素）の大きさの矩形領域を設定した。
【０１４４】
第２〜第４の原画像に対しても、以上のような観点で矩形領域と矩形カーネルの大きさを設定する必要がある。その一例として、ここでは、表１に示すように、第１の原画像に対する間引き率に合わせ、第２、第３、第４の原画像に対して適用した矩形領域の大きさ（水平方向・垂直方向のそれぞれの長さ）及びトップハット処理の矩形カーネルの大きさ（水平方向・垂直方向のそれぞれの長さ）が、それぞれ、第１の原画像に対して適用した矩形領域の大きさ（水平方向・垂直方向のそれぞれの長さ）及びトップハット処理の矩形カーネルの大きさ（水平方向・垂直方向のそれぞれの長さ）に対し、１／２倍、１／４倍、１／８倍になるようにした。
【０１４５】
また、ここでは、本実施形態で説明したように、小領域の横幅と縦幅は、矩形領域の横幅と縦幅に対し、共に４分の１の大きさを有するようにした。すなわち、第１の原画像に対する矩形領域は１２８×１２８画素であるので、第１の原画像に対する小領域は３２×３２画素となる。同様に、第２、第３、第４の原画像に対する小領域はそれぞれ１６×１６画素、８×８画素、４×４画素となる。
【０１４６】
また、ここでは、第１の実施形態で説明した、サポートベクターマシン（ＳＶＭ）を用いて、矩形領域における濃度共起行列Ｐ（ｉ，ｊ）の４つの特徴量を入力とし、当該特徴量を有する矩形領域が、健全煉瓦面状態の領域、一様カーボン付着状態の領域、及び斑状カーボン付着状態の領域の何れの領域であるのかを出力する識別器を構成した。識別器は、第１〜第４の原画像毎に個別に構成される。
【０１４７】
第１の実施形態で説明したように、健全煉瓦面状態の領域、一様カーボン付着状態の領域、及び斑状カーボン付着状態の領域の何れの領域であるのかが既知である画像から得られた前記４つの特徴量を教師データとして用いる。ここでは、画像が、健全煉瓦面状態の領域、一様カーボン付着状態の領域、及び斑状カーボン付着状態の領域の何れの領域であるのかを人の目で判断した。第１の原画像に対する識別器を構築（機械学習）する際に用いる画像は第１の原画像と同じ解像度の画像とした。このことは、第２〜第４の原画像に対する識別器を構築する場合も同じである。また、第１〜第４の原画像に対する識別器を構築する画像として、それぞれ炉壁の同じ領域の画像を使用する。
【０１４８】
ここでは、１００個の教師データを用意した。これら１００個の教師データを２０個の教師データ群からなる５つのグループに分割し、４つのグループを識別器の構築（機会学習）に用いた。そして、残りの１つのグループの教師データに対応する原画像（第１〜第４の原画像）を用いて、図２１のフローチャートのステップＳ２１０１〜Ｓ２１２３の処理を行い、当該原画像が、健全煉瓦面状態の領域、一様カーボン付着状態の領域、及び斑状カーボン付着状態の領域の何れの領域であるのかを判定した。そして、その判定の結果と、当該原画像に対して人の目で判断した状態（健全煉瓦面状態、一様カーボン付着状態、斑状カーボン付着状態）とが一致するか否かを確認した。このような確認を、識別器の構築を行う教師データのグループを異ならせて（言い換えると、図２１のフローチャートのステップＳ２１０１〜Ｓ２１２３の処理に適用する原画像を異ならせて）行った。
【０１４９】
表１において、学習判定精度は、第１〜第４の原画像の夫々について、図２１のフローチャートのステップＳ２１０１〜Ｓ２１２３の処理に適用した原画像の総数に対する、当該処理による判定結果と当該原画像に対して人の目で判断した状態とが一致した数の割合を百分率で示すものである。
表１に示すように、原画像の分解能が低下するに従い、徐々に学習判定精度が低下する傾向が確認されるが、その変化はごく僅かであり大きな落ち込みはないことが分かる。
【０１５０】
次に、同一の炉壁の原画像であって、分解能が相互に異なる原画像（第１〜第４の原画像）を用いて図２１のフローチャートの処理をそれぞれ行うことで、健全煉瓦面状態の領域の面積割合、一様カーボン付着状態の領域の面積割合、及び斑状カーボン付着状態の領域の面積割合の、原画像の解像度の違いによる影響を調査した。ただし、本実施形態では、原画像の画像領域のうち、測定不能領域を除く領域に対する、健全煉瓦面状態、一様カーボン付着状態、及び斑状カーボン付着状態の面積割合を導出したが、ここでは、測定不能領域を含む炉壁の全体の面積に対する面積割合を調査した。表２にその結果を示す。
【０１５１】
【表２】
0006544161.tif 000008
【０１５２】
図２２は、表２の「水平方向２ｍｍ垂直方向１．５ｍｍ」（すなわち第１の原画像）に対する面積割合を得た際に導出した健全煉瓦面状態の領域、一様カーボン付着状態の領域、斑状カーボン付着状態の領域、及び測定不能領域を第１の原画像上に重ねて示す図である。図２３は、表２の「水平方向１６ｍｍ垂直方向１２ｍｍ」（すなわち第４の原画像）に対する面積割合を得た際に導出した健全煉瓦面状態の領域、一様カーボン付着状態の領域、斑状カーボン付着状態の領域、及び測定不能領域を第４の原画像上に重ねて示す図である。
【０１５３】
図２２及び図２３に示す例でも、図７に示す例と同様に、破線で囲まれる領域が一様カーボン付着状態の領域であり、実線で囲まれる領域が斑状カーボン付着状態の領域であり、一点鎖線よりも端の領域が測定不能領域であり、その他の領域が健全煉瓦面状態の領域である。
表２、図２２、及び図２３に示すように、原画像の分解能が低くなると、炉壁の一部（細部）において、カーボンの付着状態の判定の結果が不正確になるものの、全体としては略妥当な判定が行われていることが分かる。
【０１５４】
以上のように、原画像の分解能に応じて、矩形領域の大きさやトップハット処理のカーネルの大きさを適切に指定することで、分解能が低い原画像であっても、炉壁のカーボンの付着状態を適切に判定することができる。すなわち、トップハット処理により線（図４の線４３１を参照）を抽出できる程度の分解能を有していれば、原画像の分解能は特に限定されない。
【０１５５】
ここで、分解能が低い原画像を用いた方が炉壁表面状態判定装置１７００の処理の負荷は小さくなり、処理時間を短くすることができる。したがって、例えば、カーボンの付着状態の判定を厳密に行うことよりも、処理時間を短くすることを優先させる場合には、分解能が低い原画像を用いることができる。また、特許文献１に記載の炉壁観察装置で撮像された高精細な原画像を用いなくても、炉壁表面状態判定装置１７００の処理により、カーボンの付着状態の判定を適切に行うことができる。すなわち、原画像を撮像する装置は、特許文献１に記載の炉壁観察装置に限定されない。前述したように炭化室の幅は０．４ｍ程度であり狭いので、例えば、炉壁の正面から撮像せずに、斜視して広い炉壁の領域を撮像した画像を変換処理して生成される炉壁の画像のように分解能が低い原画像を用いてもよい。
【０１５６】
尚、第４の原画像（水平方向の分解能が１６ｍｍであり、垂直方向の分解能が１２ｍｍである原画像）よりも分解能が低い原画像では、煉瓦の目地や亀裂部に詰まっているカーボンを識別することができなくなり、カーボンの付着状態を適切に判別することができない。このことから、ここでは、第４の原画像よりも低い分解能の原画像での調査を行っていない。
また、ここでは、本実施形態の炉壁表面状態判定装置１７００の処理によりカーボンの付着状態の判定を行う場合を例に挙げて説明したが、第１、第２の実施形態においても、ここで説明したことと同じことが言える。すなわち、第１、第２の実施形態においても、分解能の低い原画像を用いてもよい。
【０１５７】
［まとめ］
以上のように本実施形態では、矩形領域を更に複数の小領域に等分し、小領域の長さ（画素数）と同じ間隔で矩形領域の分割位置をずらすことにより得られる複数の分割パターンのそれぞれで、矩形領域を分割し、それぞれの分割パターンにおいて、各矩形領域におけるカーボンの付着状態を判定する。そして、小領域に属する複数の矩形領域におけるカーボンの付着状態のうち最も出現頻度が高いものを、当該小領域におけるカーボンの付着状態とする。したがって、コークス炉の炭化室の炉壁面におけるカーボンの付着状態と位置をより一層高精度に把握することができる。
【０１５８】
［変形例］
本実施形態では、第２の実施形態のように５つの特徴量を用いる場合を例に挙げて説明したが、第１の実施形態のように４つの特徴量を用いる場合でも、本実施形態の手法を適用することができる。このようにする場合、例えば、図１７において、クロージング部９０１、第２の強調部９０２、２値化部９０３、及び距離変換画像生成部９０４に関わる処理が省略される。
【０１５９】
また、本実施形態では、矩形領域を縦方向と横方向のそれぞれの方向において等分して小領域を生成する場合を例に挙げて説明した。しかしながら、必ずしもこのようにする必要はなく、矩形領域を縦方向と横方向の何れか一方のみの方向において等分して小領域を生成してもよい。矩形領域を縦方向のみにおいて等分して小領域を生成した場合、分割パターンをずらす方向は、縦方向のみである。同様に、矩形領域を横方向のみにおいて等分して小領域を生成した場合、分割パターンをずらす方向は、横方向のみである。例えば、図１８に示す例において、矩形領域を横方向のみにおいて分割した場合には、横幅がｓｗ画素、縦幅が矩形領域と同じ画素数の小領域が得られるので、当該小領域を横方向のみにずらすことになる（縦方向の長さ（画素数）は矩形領域の長さ（画素数）と同じであるので当該小領域を縦方向にずらすことはできない）。
その他、第１、第２の実施形態で説明した変形例を本実施形態でも採用することができる。
【０１６０】
尚、以上説明した本発明の実施形態は、コンピュータがプログラムを実行することによって実現することができる。また、前記プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体及び前記プログラム等のコンピュータプログラムプロダクトも本発明の実施形態として適用することができる。記録媒体としては、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭ等を用いることができる。
また、以上説明した本発明の実施形態は、何れも本発明を実施するにあたっての具体化の例を示したものに過ぎず、これらによって本発明の技術的範囲が限定的に解釈されてはならないものである。すなわち、本発明はその技術思想、またはその主要な特徴から逸脱することなく、様々な形で実施することができる。
【０１６１】
（請求項との関係）
［請求項１、２、８、９］
壁面画像取得手段は、例えば、壁面画像取得部２０１を用いることにより実現される（図８のステップＳ８０１、図１６のステップＳ１６０１、図２１のステップＳ２１０１を参照）。
第１の強調手段は、例えば、強調部２０２（第１の強調部２０２）を用いることにより実現される（図８のステップＳ８０４、図１６のステップＳ１６０４、図２１のステップＳ２１０４を参照）。
目地・亀裂強調画像分割手段は、例えば、目地・亀裂強調画像分割部２０３又は画像分割部１７０１を用いることにより実現される（図８のステップＳ８０５、図１６のステップＳ１６０５、図２１のステップＳ２１１０を参照）。
濃度共起行列導出手段は、例えば、濃度共起行列導出部２０６を用いることにより実現される（図８のステップＳ８０７、図１６のステップＳ１６１２、図２１のステップＳ２１１２を参照）。
第１の特徴量導出手段は、例えば、特徴量導出部２０７（第１の特徴量導出部２０７）を用いることにより実現される（図８のステップＳ８０８、図１６のステップＳ１６１３、図２１のステップＳ２１１３を参照）。
壁面状態判定手段は、例えば、壁面状態判定部２０８、壁面状態判定部９０７、又は矩形領域壁面状態判定部１７０２・小領域壁面状態判定部１７０３を用いることにより実現される（図８のステップＳ８０９、図１６のステップＳ１６１５、図２１のステップＳ２１１５、Ｓ２１２１を参照）。
［請求項３、６］
請求項３、６は、例えば、第３の実施形態に対応する（第３の実施形態の変形例も参照）。
目地・亀裂強調画像分割手段は、例えば、画像分割部１７０１を用いることにより実現される（図２１のステップＳ２１１０を参照）。
濃度共起行列導出手段は、例えば、濃度共起行列導出部２０６を用いることにより実現される（図１６のステップＳ１６１２、図２１のステップＳ２１１２を参照）。
第１の特徴量導出手段は、例えば、特徴量導出部２０７（第１の特徴量導出部２０７）を用いることにより実現される（図１６のステップＳ１６１３、図２１のステップＳ２１１３を参照）。
矩形領域壁面状態判定手段は、例えば、矩形領域壁面状態判定部１７０２を用いることにより実現される（図２１のステップＳ２１１５を参照）。
小領域壁面状態判定手段は、例えば、小領域壁面状態判定部１７０３を用いることにより実現される（図２１のステップＳ２１２１を参照）。
［請求項４、７］
熱画像分割手段は、例えば、熱画像分割部２０４を用いることにより実現される（図８のステップＳ８０２、図１６のステップＳ１６０２、図２１のステップＳ２１０２を参照）。
測定不能領域判定手段は、例えば、測定不能領域判定部２０５を用いることにより実現される（図８のステップＳ８０３、図１６のステップＳ１６０３、図２１のステップＳ２１０３を参照）。
［請求項５］
クロージング手段は、例えば、クロージング部９０１を用いることにより実現される（図１６のステップＳ１６０６、図２１のステップＳ２１０５を参照）。
第２の強調手段は、例えば、第２の強調部９０２を用いることにより実現される（図１６のステップＳ１６０７、図２１のステップＳ２１０６を参照）。
２値化手段は、例えば、２値化部９０３を用いることにより実現される（図１６のステップＳ１６０８、図２１のステップＳ２１０７を参照）。
距離変換画像生成手段は、例えば、距離変換画像生成部９０４を用いることにより実現される（図１６のステップＳ１６０９、図２１のステップＳ２１０８を参照）。
距離変換画像分割手段は、例えば、距離変換画像分割部９０５又は画像分割部１７０１を用いることにより実現される（図１６のステップＳ１６１０、図２１のステップＳ２１１０を参照）。
第２の特徴量導出手段は、例えば、第２の特徴量導出部９０６を用いることにより実現される（図１６のステップＳ１６１４、図２１のステップＳ２１１４を参照）。
［請求項１０］
領域割合導出手段は、例えば、領域割合導出部２０９を用いることにより実現される（図８のステップＳ８１２、図１６のステップＳ１６１８、図２１のステップＳ２１２４を参照）。
【符号の説明】
【０１６２】
２００、９００、１７００：コークス炉の炭化室の炉壁表面状態判定装置、２０１：壁面画像取得部、２０２：第１の強調部、２０３：目地・亀裂強調画像分割部、２０４：熱画像分割部、２０５：測定不能領域判定部、２０６：濃度共起行列導出部、２０７：特徴量導出部、２０８：壁面状態判定部、２０９：領域割合導出部、２１０：壁面状態表示部、９０１：クロージング部、９０２：第２の強調部、９０３：２値化部、９０４：距離変換画像生成部、９０５：距離変換画像分割部、９０６：第２の特徴量導出部、１７０１：領域分割部、１７０２：矩形領域壁面状態判定部、１７０３：小領域壁面状態判定部
【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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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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