(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
水面上に形成される油膜の有無を検知する油膜検知装置であって、
油膜により形成される虹色パターンを撮像するカラー撮像装置と、その画像を処理する画像処理装置とを備え、
前記画像処理装置は、撮像された画像を所定の大きさの微小領域に分割する微小領域設定手段と、各微小領域中に含まれる色の分布状態を数値測定して得られる色分布データを各微小領域ごとに算出する色分布測定手段と、夫々の微小領域の色分布データに基づいて油膜の形成の有無を判定する判定手段を備えたことを特徴とする油膜検知装置。
【請求項２】
前記色分布データが、微小領域に含まれる色の分散度合いを表わす数値データである請求項１記載の油膜検知装置。
【請求項３】
前記判定手段が、前記色分布データを予め設定された閾値と比較することにより、油膜の有無を判定する判定手段を備えたことを特徴とする請求項１記載の油膜検知装置。
【請求項４】
前記カラー撮像装置の撮像エリアに可視光領域の少なくとも一部に連続スペクトル分布を有する照明光を照射する照明装置を備えた請求項１記載の油膜検知装置。
【請求項５】
前記カラー撮像装置の撮像エリアに白色の照明光を照射する照明装置を備えた請求項１記載の油膜検知装置。
【請求項６】
前記各微小領域について油膜が形成された部分と形成されていない部分を識別可能に表示させる油膜形成領域表示手段を備えた請求項１記載の油膜検知装置。
【請求項７】
前記油膜が形成されている微小領域の合計面積に基づき、油の流出面積を算出する流出面積算出手段を備えた請求項１記載の油膜検知装置。
【請求項８】
前記色分布測定手段は、前記各微小領域ごとにその領域に含まれる各画素から出力されるＲＧＢ出力信号に基づいて画素ごとの色データをＣＩＥ色度図にプロットするプロット手段と、ＣＩＥ色度図を所定の色分布測定用微小領域に分割して前記色データのプロットの存在する領域の数を色分布データとして計数する色分布データ計数手段を備えた請求項１記載の油膜検知装置。
【請求項９】
水面上に形成される油膜の有無を検知する油膜検知方法であって、
水面を撮像するカラー画像を所定の大きさの微小領域に分割し、各微小領域中に含まれる色の分布状態を数値測定し、夫々の微小領域について数値化された色分布データを予め設定された閾値と比較してその微小領域の油膜の有無を判定することを特徴とする油膜検知方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、水面上に形成される油膜の有無を検知する油膜検知装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、油や有害物質などが河川に流出する水質事故が多発している。特に、油の流出事故は、水道原水である河川の水質事故の８０％近くを占め、浄水場の取水停止や下流の生態系に重大な被害を引き起こす。
油は拡散し易く、拡散した油は油膜となり河川の下流数キロメートルにわたって広がることから水環境に大きな影響を及ぼす。
したがって、高感度で２４時間連続監視が可能な河川の油膜検知システムが望まれている。
【０００３】
このため従来より様々な油膜検知装置が提案されている。
例えば、水面に波長２００〜３００ｎｍの励起光を照射し、油膜による波長３００〜４００ｎｍの蛍光を選択的に受光し、その受光強度により油膜の有無を判定する蛍光分析法（特許文献１）、水に比較して油膜の反射率が高くなることを利用した反射率測定法、水面を画像で撮像しその輝度変化を油膜として検知する輝度変化検知法（特許文献２）、レーザ光源からの光ビームを二次元走査したり面状に拡散させて水面に照射し、その反射光の偏光解析を行うことにより油膜の有無を判別を行う偏光解析法（特許文献３）等が知られている。
【特許文献１】特開２００２−２１４１４０号公報
【特許文献２】特開平０８−２９２１８５号公報
【特許文献３】特開平１１−３２６１８８号公報
【０００４】
しかしながら、蛍光分析法は、励起光の他に太陽光や照明光などの外乱光が存在する明るい環境では検知が困難になるだけでなく、蛍光波長を選択的に受光する受光手段が必要になるため光学系が複雑になるという問題がある。
反射率測定法は、水より反射率が高ければ油以外のものも検知してしまうため誤作動のおそれがあり、油の流出面積・流出量を測定することが困難であるという問題があった。
輝度変化検知法は、輝度変化があればその原因が油以外でも検知してしまうため、やはり誤作動のおそれがある。
さらに、偏光解析法は、投光系及び受光系の光学系が複雑になるだけでなく、検知範囲がせいぜい１０ｃｍ×１０ｃｍと狭いという問題がある。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
そこで本発明は、簡易な光学系で広範囲にわたり正確に油膜の形成の有無を検出することができ、さらに、河川に流れ込んだ油の流出面積をも測定できるようにすることを技術的課題としている。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
この課題を解決するために、本発明は、水面上に形成される油膜の有無を検知する油膜検知装置であって、油膜により形成される虹色パターンを撮像するカラー撮像装置と、その画像を処理する画像処理装置とを備え、前記画像処理装置は、撮像された画像を所定の大きさの微小領域に分割する微小領域設定手段と、各微小領域中に含まれる色の分布状態を数値測定して得られる色分布データを各微小領域ごとに算出する色分布測定手段と、夫々の微小領域の色分布データに基づいて油膜の形成の有無を判定する判定手段を備えたことを特徴としている。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、水面をカラー撮像装置で撮像すると、その画像が微小領域設定手段により所定の大きさの微小領域に分割され、色分布測定手段により個々の微小領域中に含まれる色の分布状態が検出される。
すなわち、油膜が形成されている領域では虹色の干渉パターンが形成されるので、画像には様々な色が含まれることとなり、その色のスペクトルは分散される。
一方、油膜が形成されていない領域では虹色の干渉パターンがないので、画像に含まれる色のスペクトルは背景となる水の色の近傍に集中する。
これより、色の分布状態を数値化した色分布データで表したときに、数値が大きければ油膜形成の可能性が高く、数値が小さければ油膜形成の可能性が低くなる。
したがって、色分布データに基づいて油膜の有無を判定することができる。
【０００８】
そして、色分布データに基づいて、油膜が形成された微小領域を可視化して画像などに表示させれば、撮像エリアのどの部分に油膜が形成されているか一目で判断できる。
さらに、油膜が形成された微小領域の合計面積をこれに対応する水面の面積に換算するだけで油の流出面積を算出することができる。
なお、通常のデジタルカメラなどに用いられているカラー撮像装置で撮像された画像を処理するだけで検知可能であるので複雑な光学系が不要で、しかも、虹色パターンの有無を検知しているので誤動作が少ないという効果がある。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
本例では、簡易な光学系で広範囲にわたり正確に油膜の形成の有無を検出するという目的を達成するために、油膜により形成される虹色パターンを撮像するカラー撮像装置と、その画像を処理する画像処理装置とを備え、前記画像処理装置は、撮像された画像を所定の大きさの微小領域に分割する微小領域設定手段と、各微小領域中に含まれる色の分布状態を数値測定して得られる色分布データを各微小領域ごとに算出する色分布測定手段と、夫々の微小領域の色分布データに基づいて油膜の形成の有無を判定する判定手段を備えている。
【００１０】
以下、本発明を図面に示す実施例に基づいて説明する。
図１は本発明に係る油膜検知装置の一例を示す説明図、図２はその処理手順を示すフローチャート、図３は画像の処理過程を示す説明図である。
【実施例１】
【００１１】
図１に示す油膜検知装置１は、用水路２に設定された監視領域Ｅの水面を撮像して、水面上に油膜Ｒが形成されているか否か検知することにより油分が流入したか否かを判定するものである
監視領域Ｅは、直射日光の影響を受けないように屋根などで覆われており、その水面に照明光を照射する照明装置３と、油膜Ｒにより形成される虹色パターンを撮像するカラー撮像装置４と、その画像を処理する画像処理装置５を備えている。なお、撮像装置４には、液面からの反射光をカットする偏光フィルタが装着されている。
照明装置３は、可視光領域の少なくとも一部に連続スペクトル分布を有する照明光を照射するもので、本例では、複数本の蛍光灯を並列に配してその正面に乳白色のアクリル製散乱板を配したものを用いている。
【００１２】
この照明光は、波長４００ｎｍ〜７００ｎｍの可視光領域においていくつかのピークは存在するものの概して連続したスペクトルを有しており、可視光の多くの波長成分を含んでいることから、水面に油膜Ｒが形成されたときに、油膜Ｒで反射した光と油膜面を通過し油膜Ｒと水面との境界面で反射した光とが干渉し、油膜Ｒの厚みによって異なる波長の光が強めあうことにより虹色パターンが観測される。
【００１３】
画像処理装置５は、ディスプレイ装置６が接続されたコンピュータからなり、撮像された画像を所定の大きさの微小領域Ａｕｖに分割する微小領域設定手段Ｍ１と、各微小領域Ａｕｖ中に含まれる色の分布状態を数値測定して各微小領域Ａｕｖごとに記憶する色分布測定手段Ｍ２と、夫々の微小領域Ａｕｖについて数値化された色分布データＫｃｕｖに基づきこれを予め設定された閾値Ｋ０と比較して色分布データＫｃｕｖが閾値Ｋ０よりも大きい微小領域Ａｕｖの数に応じて油膜Ｒの形成の有無を判定する判定手段Ｍ３とを備えている。
また、前記判定手段Ｍ３で油膜が形成されていると判定されたときに、各微小領域Ａｕｖについて油膜が形成された部分とされていない部分を識別可能にディスプレイ装置６に表示させる油膜形成領域表示手段Ｍ４と、油膜が形成された微小領域Ａｕｖの合計面積に基づき、油の流出面積を算出する流出面積算出手段Ｍ５を備えている。
【００１４】
図２は画像処理装置５の処理手順を示すフローチャートである。
油膜検知を行う場合は、照明装置３を点灯した状態でカラー撮像装置４をオンして、画像処理プログラムを実行させると、ステップＳＴＰ１で撮像装置４から画像データＩＭＧが取り込まれ、ステップＳＴＰ２でその画像が所定の大きさの微小領域Ａｕｖに分割される。
例えば、有効撮像画素数が縦×横＝２０００×３０００ピクセルのときに、微小領域Ａｕｖの大きさを５０×５０ピクセルとすると、画像データＩＭＧは微小領域Ａ１，１〜Ａ４０，６０の２４００に分割されることとなる。
【００１５】
次いで、ステップＳＴＰ３で個々の微小領域Ａｕｖを抽出し、ステップＳＴＰ４でその微小領域Ａｕｖに含まれる各画素Ｐｉｊ（ｉ＝１〜５０，ｊ＝１〜５０）を抽出し、ステップＳＴＰ５でＲＧＢ出力信号（ＫＲｉｊ，ＫＧｉｊ，ＫＢｉｊ）を読み取り、ステップＳＴＰ６でこれをＣＩＥ表色系のカラーデータ（ｘｉｊ、ｙｉｊ）に変換し、その値をステップＳＴＰ７でＣＩＥ色度図上にプロットする。
【００１６】
そして、ステップＳＴＰ８でその微小領域Ａｕｖの全ての画素Ｐｉｊについてプロットが終了すると、ステップＳＴＰ９でその微小領域Ａｕｖの色分布データＫｃｕｖを算出する。
色分布データＫｃｕｖは、例えば次式で求める。
【数１】
0004654894.tif 000002
【００１７】
すなわち、ＣＩＥ色度図を所定の色分布測定用微小領域Ｂｍｎに分割して前記カラーデータのプロットの存在する領域Ｂｍｎの数が色分布データＫｃｕｖとして計数される。
これにより、微小領域Ａｕｖごとに色分布データＫｃｕｖ（０≦Ｋｃｕｖ≦１）が算出され、色の分布がＣＩＥ色度図の広範囲にわたっているときは、Ｋｃｕｖの値が１に近づき、色の分布がＣＩＥ色度図の限られた範囲内に集中している場合は、Ｋｃｕｖの値が０に近づく。
【００１８】
次いで、ステップＳＴＰ１０で画像データＩＭＧの全ての微小領域Ａｕｖについて色分布データＫｃｕｖの算出が終了したと判断されると、ステップＳＴＰ１１で色分布データＫｃｕｖを読み出し、画像データＩＭＧの微小領域Ａｕｖに対応する位置に色分布データＫｃｕｖを例えば２５６階調の８ビットグレースケールでディスプレイ装置６に表示する。
これにより、色の暗いところは油膜Ｒが形成され，明るいところは油膜Ｒが形成されていないと判断できる。
なお、グレースケールの場合は、灰色で表示された部分に油膜Ｒがあるのかないのか判断しかねるので、ステップＳＴＰ１２で色分布データＫｃｕｖを予め設定した閾値Ｋ０（例えばＫ０＝０.２）と比較し、その大小により２値化してモノクロ表示にすれば、黒い部分があれば油膜Ｒがあると簡単に判断できる。
【００１９】
次いで、ステップＳＴＰ１３では、黒く表わされた微小領域Ａｕｖの数を計数し、この数が予め設定された数より広いときに、油膜Ｒが形成されたものと判断して所定のアラーム信号を出力する。
また、ステップＳＴＰ１４で、予め設定された個々の微小領域Ａｕｖの水面上の面積Ｓｕｖに基づき、黒く表わされた微小領域Ａｕｖの面積の総和から、油の流出面積ＳをＳ＝ΣＳｕｖで算出した後、ステップＳＴＰ１に戻り、新たに入力された次の画像データについて同様の処理を繰り返す。
【００２０】
なお、上述の処理手順において、ステップＳＴＰ２の処理が微小領域設定手段Ｍ１、ステップＳＴＰ４〜９の処理が色分布測定手段Ｍ２、ステップＳＴＰ１３の処理が判定手段Ｍ３、ステップＳＴＰ１１，１２の処理が油膜形成領域表示手段Ｍ４、ステップＳＴＰ１４の処理が流出面積算出手段Ｍ５である。
【００２１】
以上が本発明の一例構成であって、次に本発明方法を図３に基づいて説明する。
まず、油膜Ｒが形成された水面の画像データＩＭＧが入力されると、図３（ａ）に示すように微小領域Ａｕｖに分割される。
各微小領域Ａｕｖは、図３（ｂ）に示すように５０×５０ピクセルの画素Ｐｉｊからなり、各画素Ｐｉｊから出力されるＲＧＢ出力信号（ＫＲｉｊ，ＫＧｉｊ，ＫＢｉｊ）がＣＩＥ表色系のカラーデータ（ｘｉｊ、ｙｉｊ）に変換され、そのカラーデータが図３（ｃ）及び（ｄ）に示すようにＣＩＥ色度図上にプロットされる。
図３（ｃ）は油膜Ｒが形成されていない微小領域Ａｕｖの色分布を示すＣＩＥ色度図であり、背景となる水の色のみであるので、その色分布はＣＩＥ色度図の限られた範囲内に集中し、図３（ｅ）に示すようにＣＩＥ色度図を色分布データ測定用微小領域に分割すると、カラーデータのない部分がほとんどであるので、色分布データＫｃｕｖの値は０に近い。
また、図３（ｄ）は油膜Ｒが形成されている微小領域Ａｕｖの色分布を示すＣＩＥ色度図であり、水面に虹色パターンが形成されているので、その色分布はＣＩＥ色度図の広範囲に分散され、図３（ｆ）に示すようにＣＩＥ色度図を色分布データ測定用微小領域に分割すると、カラーデータの存在する微小領域が多いので、色分布データＫｃｕｖの値は１に近い。
このようにして算出された色分布データＫｃｕｖを、画像データＩＭＧの微小領域Ａｕｖに対応する位置に２５６階調で表示すると、図３（ｇ）に示すように、油膜Ｒが形成されている部分は黒く、油膜Ｒのない部分は白く、その中間は灰色に表示される。
そして、図３（ｈ）に示すように、この色分布データＫｃｕｖを適当な閾値Ｋ０を用いて２値化することにより、モノクロ表示すれば、より簡単に油膜Ｒの有無を判断することができる。
【００２２】
なお、油膜Ｒの有無の判定は、黒く表わされた微小領域Ａｕｖの数を計数し、この数により決定すればよい。
また、個々の微小領域Ａｕｖの水面上の面積Ｓｕｖを予め設定しておき、黒く表わされた微小領域Ａｕｖの面積の総和から、油の流出面積ＳをＳ＝ΣＳｕｖにより算出することができる。
【００２３】
なお、上述の説明では、油膜Ｒが形成された部分を黒く、油膜Ｒのない部分を白く表示したがその逆であっても良い。
【産業上の利用可能性】
【００２４】
以上述べたように、本発明は、河川等の水面に油が流出したときに形成される油膜の有無を検知する用途に適用できる。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１】本発明に係る油膜検知装置の一例を示す説明図。
【図２】その処理手順を示すフローチャート。
【図３】画像の処理過程を示す説明図。
【符号の説明】
【００２６】
１  油膜検知装置
３  照明装置
４  カラー撮像装置
５  画像処理装置
５  ディスプレイ装置
Ｍ１  微小領域設定手段
Ｍ２  色分布測定手段
Ｍ３  判定手段
Ｍ４  油膜形成領域表示手段
Ｍ５  流出面積算出手段
【図１】
0004654894.tif 000003
【図２】
0004654894.tif 000004
【図３】
0004654894.tif 000005