(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
被測定流体に含まれる粒子の画像を微小時間間隔で撮像する撮像手段と、前記撮像手段で取得した連続する複数時刻の輝度パターン分布を比較して、粒子群の移動方向及び移動量を計測し、被測定流体の流れ場を解析する画像処理手段とを備えた流体計測システムであって、
前記撮像手段が長焦点光学系を備え、長距離離間した被測定流体を撮像可能な長距離型であると共に、
前記撮像手段により得られた粒子画像から、被測定流体の乱流構造を抽出する乱流構造抽出手段を備え、前記画像処理手段により、抽出された乱流構造の移動方向及び移動量を計測し、被測定流体の流れ場を解析する構成であることを特徴とする流体計測システム。
【請求項２】
前記乱流構造抽出手段が、前記撮像手段により撮像された画像を輝度の空間周波数成分へ変換する空間周波数成分変換手段と、変換された周波数成分から所定以上の高周波成分を残すハイパスフィルタと、ハイパスフィルタによりフィルタリング処理した後の周波数成分を画像へ変換する画像変換手段とを備えていることを特徴とする請求項１記載の流体計測システム。
【請求項３】
前記乱流構造抽出手段は、さらに、前記撮像手段により撮像された画像信号に窓関数をかける手段を有することを特徴とする請求項２記載の流体計測システム。
【請求項４】
前記窓関数は、ブラックマン窓を用いることを特徴とする請求項３記載の流体計測システム。
【請求項５】
前記撮像手段により得られた連続する複数時刻の輝度パターン分布から、連続する複数時刻の輝度パターン分布の差分を差分輝度パターン分布として求める差分算出手段を有し、
前記画像処理手段では、差分算出手段により得られる連続する複数時刻の差分輝度パターン分布を用いて被測定流体の流れ場を解析するものであることを特徴とする請求項１〜４のいずれか１に記載の流体計測システム。
【請求項６】
前記撮像手段が、長距離離間した被測定流体中の自然光反射による輝度パターン分布を撮像可能な長距離型であることを特徴とする請求項１記載の流体計測システム。
【請求項７】
レーザ光を被測定流体中にシート状に投入させるレーザ光投入手段をさらに備えると共に、
前記撮像手段が、長距離離間した被測定流体中のレーザ光反射による輝度パターン分布を撮像可能な長距離型であることを特徴とする請求項１記載の流体計測システム。
【請求項８】
前記撮像手段の設置位置から１０ｍ以上２０ｋｍ以下離間した被測定流体を撮像可能な長距離型であることを特徴とする請求項１〜７のいずれか１に記載の流体計測システム。
【請求項９】
長距離離間した被測定流体に含まれる粒子の画像を、長焦点光学系を備えた撮像手段により微小時間間隔で撮像し、
前記撮像手段により取得した複数時刻の粒子画像の輝度パターン分布を比較して、粒子群の移動方向及び移動量を計測し、
前記粒子群の移動方向及び移動量から前記被測定流体の流れ場を解析する流体計測方法であって、
前記撮像手段により得られた粒子画像の１画素中に含まれる粒子数が複数である場合に、被測定流体の乱流構造を抽出し、抽出された乱流構造の移動方向及び移動量を計測することにより、被測定流体の流れ場を解析することを特徴とする流体計測方法。
【請求項１０】
前記被測定流体の乱流構造を抽出する工程では、前記撮像手段により撮像された画像を輝度の空間周波数成分へ変換し、変換された周波数成分から所定以上の高周波成分を残すフィルタリング処理を行い、フィルタリング処理した後の周波数成分を画像へ変換することを特徴とする請求項９記載の流体計測方法。
【請求項１１】
前記被測定流体の乱流構造を抽出する工程では、さらに、前記撮像手段により撮像された画像信号に窓関数をかける工程を有することを特徴とする請求項１０記載の流体計測方法。
【請求項１２】
被測定流体の自然光反射による輝度パターン分布を撮像し、被測定流体の流れ場を解析することを特徴とする請求項９〜１１のいずれか１に記載の流体計測方法。
【請求項１３】
被測定流体中にレーザ光をシート状に投入させ、被測定流体のレーザ光反射による輝度パターン分布を撮像し、被測定流体の流れ場を解析することを特徴とする請求項９〜１２のいずれか１に記載の流体計測方法。
【請求項１４】
前記撮像手段の設置位置から１０ｍ以上２０ｋｍ以下離間した被測定流体を撮像し、該被測定流体の流れ場を解析することを特徴とする請求項９〜１３のいずれか１に記載の流体計測方法。
【請求項１５】
被測定流体として、前記撮像手段の設置位置から１０ｍ以上２０ｋｍ以下離間した煙、火山灰、水蒸気、黄砂、雲、花粉又は空気の流れ場を解析することを特徴とする請求項９〜１４のいずれか１に記載の流体計測方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、遠方の被測定流体の流れ場を解析する長距離型の流体計測システム及び流体計測方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
例えば、発電施設などの煙突から排出される煙を遠方から観測するシステムとして、特許文献１、特許文献２に開示された技術が知られている。これらは、ＩＴＶカメラやカラーカメラを複数台用い、各カメラ間の視差や色差を利用して煙突から排出される煙の有無を検知する。
【特許文献１】特開昭６３−８８４２８号公報
【特許文献２】特開平１０−２３２１９８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
発電所等の煙突から排出される煙、水蒸気、火山灰、黄砂などについては、発電所等の運転管理や周辺環境への影響予測等のため、煙等の流れの速度や方向などの流動を検知することが望まれる。しかるに、特許文献１及び２に開示された技術では、煙等の有無を検知できるのみである。【０００４】
一方、近年、複雑な流れ場の流動を、粒子画像の処理により高精度かつ精密に測定する画像相関法及び粒子追跡法（ＰＴＶ）などの粒子画像流速測定法（以下、「ＰＩＶ」という）が知られている。例えば、被測定流体の流れ場にレーザ光をシート状に投入してレーザーシートを形成して、レーザーシート上の２時刻の粒子画像を撮像し、その輝度パターン分布を比較して流体の流速や方向を測定する。しかしながら、ＰＩＶは、水・オイルなどの液体の流れ場解析、燃焼の流れ場解析、自動車等の移動物体周囲における風洞実験による流れ場解析など、主として、閉空間における流体の流れ場解析に用いられているに過ぎない。すなわち、従来のＰＩＶは、被測定流体までの距離が１メートル程度といった近距離のいわゆる実験室用として開発されているに過ぎず、実用レベルでの利用が望まれている。【０００５】
本発明は上記に鑑みなされたものであり、煙突の排煙、水蒸気、火山灰、黄砂などの遠方の被測定流体の流動を検知でき、ＰＩＶの実用レベルでの新たな用途を提供可能な流体計測システム及び流体計測方法を提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決するに当たって、本発明者らは、まず、長焦点光学系を利用することに着目した。その一方、被測定流体までの距離が長いと、撮像手段の１画素中に複数個の粒子画像が含まれる場合があるが、この場合には、各粒子画像の移動量を求めることはできない。そこで、本発明者は、かかる場合に、被測定流体の乱流構造（渦、ないしは渦に類似した流れ構造からなるクラスタ）を抽出することに着目し、本発明を完成するに至った。【０００７】
すなわち、請求項１記載の発明では、被測定流体に含まれる粒子の画像を微小時間間隔で撮像する撮像手段と、前記撮像手段で取得した連続する複数時刻の輝度パターン分布を比較して、粒子群の移動方向及び移動量を計測し、被測定流体の流れ場を解析する画像処理手段とを備えた流体計測システムであって、
前記撮像手段が長焦点光学系を備え、長距離離間した被測定流体を撮像可能な長距離型であると共に、
前記撮像手段により得られた粒子画像から、被測定流体の乱流構造を抽出する乱流構造抽出手段を備え、前記画像処理手段により、抽出された乱流構造の移動方向及び移動量を計測し、被測定流体の流れ場を解析する構成であることを特徴とする流体計測システムを提供する。
請求項２記載の発明では、前記乱流構造抽出手段が、前記撮像手段により撮像された画像を輝度の空間周波数成分へ変換する空間周波数成分変換手段と、変換された周波数成分から所定以上の高周波成分を残すハイパスフィルタと、ハイパスフィルタによりフィルタリング処理した後の周波数成分を画像へ変換する画像変換手段とを備えていることを特徴とする請求項１記載の流体計測システムを提供する。
請求項３記載の発明では、前記乱流構造抽出手段は、さらに、前記撮像手段により撮像された画像信号に窓関数をかける手段を有することを特徴とする請求項２記載の流体計測システムを提供する。
請求項４記載の発明では、前記窓関数として、ブラックマン窓を用いることを特徴とする請求項３記載の流体計測システムを提供する。
請求項５記載の発明では、前記撮像手段により得られた連続する複数時刻の輝度パターン分布から、連続する複数時刻の輝度パターン分布の差分を差分輝度パターン分布として求める差分算出手段を有し、
前記画像処理手段では、差分算出手段により得られる連続する複数時刻の差分輝度パターン分布を用いて被測定流体の流れ場を解析するものであることを特徴とする請求項１〜４のいずれか１に記載の流体計測システムを提供する。
請求項６記載の発明では、前記撮像手段が、長距離離間した被測定流体中の自然光反射による輝度パターン分布を撮像可能な長距離型であることを特徴とする請求項１記載の流体計測システムを提供する。
請求項７記載の発明では、レーザ光を被測定流体中にシート状に投入させるレーザ光投入手段をさらに備えると共に、
前記撮像手段が、長距離離間した被測定流体中のレーザ光反射による輝度パターン分布を撮像可能な長距離型であることを特徴とする請求項１記載の流体計測システムを提供する。
請求項８記載の発明では、前記撮像手段の設置位置から１０ｍ以上２０ｋｍ以下離間した被測定流体を撮像可能な長距離型であることを特徴とする請求項１〜７のいずれか１に記載の流体計測システムを提供する。
請求項９記載の発明では、長距離離間した被測定流体に含まれる粒子の画像を、長焦点光学系を備えた撮像手段により微小時間間隔で撮像し、
前記撮像手段により取得した複数時刻の粒子画像の輝度パターン分布を比較して、粒子群の移動方向及び移動量を計測し、
前記粒子群の移動方向及び移動量から前記被測定流体の流れ場を解析する流体計測方法であって、
前記撮像手段により得られた粒子画像の１画素中に含まれる粒子数が複数である場合に、被測定流体の乱流構造を抽出し、抽出された乱流構造の移動方向及び移動量を計測することにより、被測定流体の流れ場を解析することを特徴とする流体計測方法を提供する。
請求項１０記載の発明では、前記被測定流体の乱流構造を抽出する工程では、前記撮像手段により撮像された画像を輝度の空間周波数成分へ変換し、変換された周波数成分から所定以上の高周波成分を残すフィルタリング処理を行い、フィルタリング処理した後の周波数成分を画像へ変換することを特徴とする請求項９記載の流体計測方法を提供する。
請求項１１記載の発明では、前記被測定流体の乱流構造を抽出する工程では、さらに、前記撮像手段により撮像された画像信号に窓関数をかける工程を有することを特徴とする請求項１０記載の流体計測方法を提供する。
請求項１２記載の発明では、被測定流体の自然光反射による輝度パターン分布を撮像し、被測定流体の流れ場を解析することを特徴とする請求項９〜１１のいずれか１に記載の流体計測方法を提供する。
請求項１３記載の発明では、被測定流体中にレーザ光をシート状に投入させ、被測定流体のレーザ光反射による輝度パターン分布を撮像し、被測定流体の流れ場を解析することを特徴とする請求項９〜１２のいずれか１に記載の流体計測方法を提供する。
請求項１４記載の発明では、前記撮像手段の設置位置から１０ｍ以上２０ｋｍ以下離間した被測定流体を撮像し、該被測定流体の流れ場を解析することを特徴とする請求項９〜１３のいずれか１に記載の流体計測方法を提供する。
請求項１５記載の発明では、被測定流体として、前記撮像手段の設置位置から１０ｍ以上２０ｋｍ以下離間した煙、火山灰、水蒸気、黄砂、雲、花粉又は空気の流れ場を解析することを特徴とする請求項９〜１４のいずれか１に記載の流体計測方法を提供する。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、長焦点光学系と撮像した２時刻の粒子画像を比較して解析する画像処理手段とを備えているため、接近困難な被測定流体の流れ場を解析することができ、ＰＩＶシステムの実用レベルでの新たな用途を提供できた。
また、画像の輝度信号から所定以上の高周波成分を残すためのハイパスフィルタを備えた構成とした場合には、被測定流体中に生じている乱流構造を抽出することができ、かかる乱流構造を捉えてＰＩＶ手法を適用することにより、自然光下、より遠方の被測定流体を解析することが可能となる。
また、被測定流体の乱流構造を抽出する手段を備えることにより、撮像手段の１画素中に複数個の粒子画像が含まれる場合に、抽出された乱流構造の移動方向及び移動量を計測することにより、被測定流体の流れ場を解析できる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】図１は、本発明の一の実施形態に係る流体計測システムの概要を示す図である。
【図２】図２は、上記実施形態に係る流体計測システムのコンピュータの概略構成を示すブロック図である。
【図３】図３は、上記実施形態に係る流体計測システムを用いた流体計測方法の一態様を示す図である。
【図４】図４は、上記実施形態に係る流体計測システムを用いた流体計測方法の他の態様を示す図である。
【図５】図５は、ハイパスフィルタによるフィルタリングする際の空間周波数の求め方を説明するための図である。
【図６】図６（ａ）は、ＣＣＤカメラの１画素中に、多数の粒子からの散乱光の輝度情報が記録される場合のシミュレーション用の原画像であり、図６（ｂ）〜（ｄ）は、流体計測システムにより撮影した場合をシミュレーションした画像である。
【図７】図７（ａ）は、図６（ａ）と同様に多数の粒子からの輝度情報がＣＣＤカメラの１画素中に記録される平行光源の原画像であり、図７（ｂ）〜（ｄ）は流体計測システムにより撮影した場合をシミュレーションした画像である。
【図８】図８は、試験例２の被測定流体である排煙の原画像を示す図である。
【図９】図９は、試験例２においてハイパスフィルタによりフィルタリングしたものを逆変換して示した乱流構造の画像である。
【図１０】図１０は、試験例２で計測した被測定流体の流れ場の様子を示す図である。
【図１１】図１１は、試験例２と同様の条件下における排煙のシミュレーション図である。
【図１２】図１２は、差分算出手段の一例を説明するための概念図である。
【図１３】図１３は、差分算出手段の他の例を説明するための概念図である。
【図１４】図１４は、差分算出手段のさらに他の例を説明するための概念図である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
以下、本発明の実施形態を図面に基づいて更に詳しく説明する。図１は、本発明の一の実施形態に係る流体計測システム１を示し、撮像手段としての、長焦点光学系３を備えたＣＣＤカメラ２、コンピュータ４等を備えて構成される。
ＣＣＤカメラ２に、長焦点光学系３が装着されるが、長焦点光学系３としては、単焦点系のレンズ（以下、「単レンズ」という）を用いることが好ましい。この場合、ターレットを設け、複数種類の単レンズを選択可能な構成とすることがより好ましい。ターレットを用いることにより、単レンズの自動選択も可能となる。ズーム機能を有するレンズの場合、一般に像面湾曲が大きい点で欠点があるが、高屈折率のガラスで安定した像が得られるものであれば使用することができる。なお、本実施形態では、撮像手段として、ＣＣＤ撮像素子を備えたカメラ（ＣＣＤカメラ）を使用しているが、これに代え、ＣＭＯＳ撮像素子を備えたカメラを用いることもできる。【００１１】
また、長焦点光学系３を構成する光学望遠鏡としては、ニュートン式、カセグレイン式等のいずれでも使用可能である。また、副鏡は、鏡筒内において副鏡支持具（スパイダー）によって支持されているが、粒子画像を拡大すると、十字型などのスパイダーによる光芒が写し出され、これが粒子画像と重なるなどして判別が困難となる。そこで、従来使用されている十字型などのスパイダーに代え、鏡筒内で、各面が主鏡の光軸に対して直交する向きとなるように配置した平行平板ガラスに副鏡を支持することが好ましい。平行平板ガラスであるため、光の反射が低減され、ノイズとなる光芒の写りを低減できる。なお、平行平板ガラスとしては、光学ガラスから形成することが好ましい。【００１２】
コンピュータ４は、図１及び図２に示したように、ＣＣＤカメラ２に接続され、ＣＣＤカメラ２の駆動を制御する制御手段４１と、ＣＣＤカメラ２により撮影された画像信号を受信して所定の処理を行う画像取り込み手段４２及び画像処理手段４３とを備えてなる。制御手段４１は、ＣＣＤカメラ２の適切な焦点距離ｆの算出等を行うコンピュータプログラムとしての焦点距離調整手段４１ａを備えてなるが、詳細については後述する。画像取り込み手段４２は、ＣＣＤカメラ２からのアナログ画像信号をデジタル化するフレームグラバボードを備えてなる。画像処理手段４３は、フレームグラバボードから出力されるデジタル画像信号である画像フレームをＰＩＶ手法により解析処理する。なお、画像処理手段４３の前段に、像の歪み収差などを補正する回路を設けることもできる。【００１３】
画像処理手段４３では、ＣＣＤカメラ２により微小時間間隔をおいて撮像された連続する２時刻の粒子画像を輝度パターンの分布とみなし、２つの粒子画像を比較解析して粒子群の移動量を推定する。すなわち、粒子画像中のある１点の値を輝度値とし、この輝度値が粒子画像中の所定領域に分布しているものを輝度パターンとして、相互相関法又は輝度差累積法により、かかる輝度パターンの類似度を求め、２画像間の粒子群の画素上の移動量及び移動方向を求める。そして、粒子群の画素上移動量・移動方向と微小時間間隔Δｔとにより、被測定流体の実際の流速、流れの方向を求め、流れ場を解析する。【００１４】
ここで、画像処理手段４３により解析処理して粒子群の移動量等を求めるに当たって、２時刻の粒子画像中の所定の輝度パターンの粒子群が離れすぎていては、両者の相関を知ることが困難である。従って、粒子群の移動距離は縦又は横の全画素数に対して０．５〜１０％程度（例えば、縦（又は横）の全画素数１０００画素の場合で、５〜１００画素）の領域に収まっていることが好ましい。その一方、本発明では、撮像手段であるＣＣＤカメラ２から長距離離間した遠方の被測定流体の流れ場を解析することを目的としており、ＣＣＤカメラ２に長焦点光学系３を装着しているが、粒子群の移動量が上記領域に収まるか否かは、長焦点光学系３の焦点距離ｆに依存すると共に、２時刻の撮像時間間隔Δｔ、及び被測定流体までの距離Ｌにも依存する。【００１５】
このため、上記制御手段４１の焦点距離調整手段４１ａでは、画像処理手段４３により得られる２時刻の粒子画像における粒子群の移動距離が、上記範囲内に収まるようにするため、適切な焦点距離ｆを求める演算を行う。具体的には、次の関係式（１）、（２）より、上記範囲内に設定される２時刻の粒子画像における粒子群の設定移動画素数と、かかる設定移動画素数に対応する焦点距離ｆを求める。
設定移動画素数＝（Ｖ×Δｔ）／Ｄ・・・（１）
Ｄ＝（ｆ／Ｌ）×ｃｏｎｓｔ・・・・・・（２）
但し、Ｖは被測定流体の仮速度、Δｔは連続する２時刻の撮像時間間隔、Ｄは１画素当たりに映る像の大きさ、Ｌは撮像手段の設置位置から被測定流体までの距離である。ｃｏｎｓｔは、実験から得られた定数であり、被測定流体の位置に実際にスケールを配置し、当該スケールの単位長さ（例えば、１ｍｍ）が何画素に相当するかを測定して得た値である。但し、Ｌが約２０ｍ以上の場合には、Ｌの値と一致する位置にスケールを配置する必要はなく、約２０ｍ以上の任意の位置にスケールを配置してその単位長さが何画素に相当するかを測定して求める。【００１６】
（２）式より、１画素当たりに映る像の大きさとＤと焦点距離ｆとを線形比例の関係とみなし、上記範囲に収まる移動画素数に対応する適切な焦点距離ｆを求めることができる。１画素当たりに映る像の大きさＤと焦点距離ｆとを線形比例とみなせるのは、被測定流体までの距離Ｌが遠いことによるものであり、このようにして焦点距離ｆを調整することにより、短い処理時間で適切な長焦点光学系３を選択できる。【００１７】
なお、被測定流体までの距離Ｌが短い場合には、１画素当たりに映る像の大きさＤと焦点距離ｆとの関係は非線形となるため、この場合には、両者の相関を示す非線形テーブルを設定しておくことで対処できる。但し、テレセントリック系の光学系を用いることにより、上記と同様に線形比例とみなして計算することもできる。【００１８】
上記した焦点距離調整手段４１ａでは、被測定流体までの距離Ｌを、所定の方法で計測して求めて、被測定流体の仮速度Ｖを決定し、上記関係式により、該距離Ｌと仮速度Ｖに対応する焦点距離ｆを有する長焦点光学系３を選択している。すなわち、計算により適切な焦点距離ｆを算出しているため、簡易かつ短い処理時間で求められるわけであるが、任意の長焦点光学系３をＣＣＤカメラ２に仮装着し、当該長焦点光学系３を用いて被測定流体の画像を２時刻で測定して、画像処理手段４３により仮の流れ場を解析し、得られた粒子群の移動画素数が上記所定の範囲に収まっているか否かにより、適切な焦点距離ｆを備えた長焦点光学系３を選択する構成とすることもできる。【００１９】
なお、被測定流体までの距離Ｌの計測方法としては、煙突等の対象物に対し、レーザ距離計や測距儀などにより直接計測する方法や、ＧＰＳからＣＣＤカメラ２の設置位置の位置情報（経度・緯度）を得て、対象物の位置（経度・緯度）との関係で算出することもできる。また、ＣＣＤカメラ２の設置位置と対象物の位置とを地図上で特定し、両者間の距離Ｌを算出することもできる。【００２０】
また、被測定流体までの距離によっては、レーザ光投入手段５を用い、被測定流体にレーザ光をシート状に投入し、ＣＣＤカメラ２により撮像することもできる。この場合には、図２に示したように、コンピュータ４の制御手段４１に、レーザ光投入手段５によるレーザ光の発振とＣＣＤカメラ２の駆動との同期を図るタイミングコントロール手段４１ｂを設ける。【００２１】
ここで、焦点距離調整手段４１ａにより、長焦点光学系３を決定する方法について、図３に基づき具体的に説明する。
まず、ＣＣＤカメラ２を所定の位置にセットする。次に、コンピュータ４の入力手段を利用してＣＣＤカメラ２から被測定流体までの距離Ｌを、上記のようにレーザ距離計を用いるなどして測定し入力する（Ｓ１）。次に、被測定流体の流速Ｖ（最大流速Ｖｍａｘ）を入力する（Ｓ２）。この流速Ｖは、上記のように適切な焦点距離ｆを備えた長焦点光学系３を選択するための仮の値であり、任意の値でよいが、画像処理手段４３により得られる２画像間の移動距離を上記のように縦又は横の全画素数の０．５〜１０％程度に収めるに当たり、より短い作業時間とするためには、被測定流体の最大流速Ｖｍａｘを入力することが好ましい。最大流速Ｖｍａｘは、例えば、煙突等から排出される煙の場合には、煙を送り出す送風機の仕様に基づく計算値から求められるものを用いることができる。煙突等から排出される煙の実際の最大流速は、煙突流路の圧損等により、この計算値より低く、通常、計算値以上になることはない。もちろん、送風機の仕様が特定できない場合や火山灰等を測定する場合には、経験値等を参照しておよその最大流速Ｖｍａｘを入力する。【００２２】
被測定流体までの距離Ｌ、仮の流速Ｖ（最大流速Ｖｍａｘ）を決定したならば、焦点距離調整手段において、それらに対応する焦点距離ｆを上記関係式（１）、（２）を用いて算出する（Ｓ３）。この際、計算に用いる２時刻の粒子画像の撮像時間間隔Δｔは、得られる粒子群の移動画素数を上記範囲に収めるため、できるだけ短いことが好ましい。通常１／６０ｓ〜１／３０ｓの範囲で設定される。【００２３】
このようにして焦点距離ｆが決定したならば、対応する長焦点光学系３を選択し（Ｓ４）、単レンズの場合には、例えば、ターレットを回転させてＣＣＤカメラ２にセッティングし、あるいは、ズーム機構付きの場合には、ズーム調整し、レーザ光投入手段５からレーザ光をシート状に投入し、連続した２時刻の粒子画像を撮像する。なお、焦点距離調整手段４１ａにより得られた焦点距離ｆに対応させてフランジバックを調整して撮像することもできる。【００２４】
撮像された各画像は、画像取り込み手段４２であるフレームグラバボードによりデジタル信号に変換され、画像処理手段４３により各粒子画像の輝度パターンの移動量、移動方向から、被測定流体の実際の流れ場の流速、流れの方向等が求められる（Ｓ５）。【００２５】
上記説明では、被測定流体の最大流速Ｖｍａｘをおよその値で手動入力した場合について説明しているが、図４は、手動ではなく自動入力する場合の上記流体計測システムを用いた計測方法を説明するためのフローチャートである。【００２６】
この図に示したように、被測定流体までの距離Ｌを自動又は手動で入力する点は上記と同様であるが（Ｓ１０）、次工程で入力する最大流速Ｖｍａｘは、適宜の流速を初期値として決定している。具体的には、ＣＣＤカメラ２にセッティング可能なものとして準備されている複数種類の長焦点光学系３のうち、焦点距離ｆのもっとも短いもの、例えば、焦点距離５０ｍｍのもので測定可能な最大流速Ｖｍａｘ（例えば、３０ｍ／ｓ）が自動的に入力される（Ｓ１１）。【００２７】
被測定流体までの距離Ｌと自動入力される最大流速Ｖｍａｘを用いて上記関係式（１）、（２）を満足する焦点距離ｆを算出する（Ｓ１２）。そして、算出された焦点距離ｆに対応する長焦点光学系３を選択し、ＣＣＤカメラ２にセッティングし（Ｓ１３）、上記と同様に流れ場を計測する（Ｓ１４）。本態様においては、解析された結果から最大流速Ｖｍａｘを算出し（Ｓ１５）、さらに２画像間の移動距離が検出限界以下、すなわち、移動画素数が１画素未満が否かを判定する（Ｓ１６）。通常、このような事態は生じないが、自動選択された最大流速Ｖｍａｘが実際よりも大きすぎた場合には、２画像が全く同じになってしまい流れ場を解析できない（工程Ｓ１５における最大流速も求められない）ことから、念のため、かかる判定工程を設けておくことが好ましい。移動画素数が１画素未満となった場合には、関係式（１）、（２）の計算に用いる新たな最大流速Ｖｍａｘを、
最大流速Ｖｍａｘ（新）＝最大流速Ｖｍａｘ（旧）×ｐ
（ｐは任意に規定した緩和係数、例えばｐ＝０．５）
により算出し、改めて関係式（１）、（２）を満足する焦点距離ｆを求め、再度上記工程Ｓ１２〜Ｓ１６を繰り返す。【００２８】
移動画素数が１画素以上の場合には、２画像間の移動距離（移動画素数）が、撮像素子の縦又は横の全画素数に対して０．５〜１０％程度（例えば、縦（又は横）の全画素数１０００画素の場合で、５〜１００画素）か否かがチェックされる（Ｓ１７）。かかる条件を満足しない場合には、工程Ｓ１５により求められた最大流速Ｖｍａｘを用い、工程Ｓ１２に戻り、長焦点光学系３を選択し直す。条件を満足する場合は、結果を出力し、計測が終了する。【００２９】
ここで、ＰＩＶ手法により捉える粒子画像は、一つの粒子がＣＣＤ撮像素子の２画素以上に跨っている必要があり、さらには２〜５画素に跨って捉えられることが好ましいとされているが、遠方の被測定流体を長焦点光学系３を介して撮像した場合、１画素中に含まれる粒子数は多数となり、粒子一つ一つの挙動を２時刻の画像により解析することは困難ないしは不可能である。そこで、本実施形態では、次のような乱流構造抽出手段を備えている。すなわち、この乱流構造抽出手段は、画像取り込み手段４２により取り込まれた画像について輝度の空間周波数を演算し、演算した空間周波数成分から所定以上の高周波成分を残すためのハイパスフィルタを備え、ハイパスフィルタを通した後の成分を再び画像へ変換する構成としている。ハイパスフィルタにより、得られた輝度の周波数成分をフィルタリングして所定以上の高周波成分のみを残すことにより、被測定流体のうちから、自然光により反射する粒子の一つ一つを捉えるのではなく、被測定流体中に生じている乱流構造を抽出することができる。ここでいう乱流構造は、渦、ないしは渦に類似した流れ構造からなるクラスタであり、このようにクラスタとして捉えることにより、各乱流構造がＣＣＤ撮像素子の２画素以上に跨って捉えられ、ＰＩＶ手法を用いた解析が可能となる。すなわち、本実施形態では、ＰＩＶ手法において用いられる粒子画像とは、この乱流構造の画像ということになる。【００３０】
具体的には、撮像された画像の各画像信号をフーリエ変換するなどして空間周波数成分を求め、これをハイパスフィルタによりフィルタリングする。ハイパスフィルタによりフィルタリングする際の空間周波数ｆ’は、次式、
（Ｓｔ／Ｄ）×１／３≦ｆ’≦（Ｓｔ／Ｄ）×５・・・（３）
（但し、式中、「Ｓｔ」はストローハル数、「Ｄ」は乱流構造を発生する物体の代表長さである。）
の範囲で決定することが好ましい。
ここで、空間周波数ｆ’は、図５に示した例では、煙突から排出される煙の渦のスケールである空間波長Ｌの逆数であるが、空間波長Ｌを直接求めることはできない。その一方、連続する２つの渦の中心間距離Ｌ’は次式により求めることができる。
Ｌ’＝Ｕ×Ｔ・・・（４）
（但し、Ｕは煙の主流速度、Ｔは渦の放出周期である。）
そこで、このＬ’を空間波長に置き換えると、空間周波数ｆ’＝１／Ｌ’となる。
一方、ストローハル数Ｓｔ＝（１／Ｔ）×（Ｄ／Ｕ）より、
Ｕ＝（１／Ｔ）×（Ｄ／Ｓｔ）・・・（５）
となる。
そして、（５）式を（４）式に代入すると、
Ｌ’＝Ｄ／Ｓｔ、すなわち、ｆ’＝１／Ｌ’＝Ｓｔ／Ｄ・・・（６）
となる。
（６）式により求められるｆ’がフィルタリング時において用いられる空間周波数となるが、有効な乱流構造を抽出するに当たっては、（６）式により求められる値のみに限定されず、（６）式により求められるｆ’の値の１／３倍以上５倍以下の範囲で決定することができ、上記（３）式が空間周波数ｆ’を決定する条件となる。【００３１】
（３）式（又は（６）式））によれば、主流速度Ｕや放出周期Ｔを求めることなく、乱流構造を発生する物体の代表長さＤとストローハル数Ｓｔのみで空間周波数ｆ’を容易に求めることができる。代表長さＤは、例えば、煙突の直径であるため、容易にその値を知ることができると共に、ストローハル数Ｓｔは、実験により、乱流構造を発生する物体の形状に応じてその値が既知となっている（例えば、井上、木谷「乱れと波の非線形現象」（朝倉書店  １９９３）１６２頁参照）。【００３２】
フィルタリング時の空間周波数ｆ’として、上記（３）式の範囲より小さな値を用いた場合には、原画像に近くなり乱流構造を識別できず、大きい値を用いた場合には、乱流構造自体も除去されてしまうため、好ましくない。
なお、乱流構造抽出手段は、撮像された画像の各画像信号をフーリエ変換する前の前処理として、ブラックマン窓をかける手段を有することが好ましい。これにより、参照領域のエッジ部分の値がゼロになって高周波成分が落ちるため、解析精度の低下を抑制できる。ブラックマン窓とは、異なる周期の余弦波を有する窓関数であり、サイドローブ・レベルが非常に小さいのが特徴である（例えば、「画像解析ハンドブック：高木幹夫・下田陽久監修：東京大学出版」参照）。【００３３】
Ａ．遮蔽体の有効性確認シミュレーション試験
本発明者らは、長焦点光学系３を構成する光学望遠鏡３の主鏡に、その中央部を含む部分を任意の遮蔽率で遮蔽する遮蔽体を付設した構成とすると、トレーサー粒子を撮像する場合、一つの粒子画像の輪郭が際立った状態を維持して、すなわちピンぼけするのではなく、ピントが合ったまま拡大されることを見出したが、これが、１画素中に複数の粒子を含む乱流構造を捉える場合にも当てはまるか否かにつき、次のようなシミュレーション試験により確認した。【００３４】
（試験例１）
・シミュレーション試験で算出に用いる流体計測システムの条件
（ａ）長焦点光学系
口径１４０ｍｍ、焦点距離２，０００ｍｍ
（ｂ）ＣＣＤカメラ
１画素当たりの大きさ：９μｍ【００３５】
・計測シミュレーション
図６（ａ）は、２０ｍ離れた距離から上記光学望遠鏡を使用して撮像されるＣＣＤカメラ２の１画素中に、多数の粒子からの散乱光の輝度情報が記録される場合のシミュレーション用の原画像であり、図６（ｂ）〜（ｄ）は、上記流体計測システム１により、遮蔽体による遮蔽率（中央遮蔽率）を変化させて撮影した場合をシミュレーションした画像である。
図７（ａ）は、図６（ａ）と同様に多数の粒子からの輝度情報がＣＣＤカメラ２の１画素中に記録される平行光源の原画像であり、図７（ｂ）〜（ｄ）は、上記流体計測システム１により、中央遮蔽率を変化させて撮影した場合をシミュレーションした画像である。なお、図６（ｂ）及び図７（ｂ）は、中央遮蔽体による中央遮蔽率０％の場合を、図６（ｃ）及び図７（ｃ）は、中央遮蔽率３５％の場合を、図６（ｄ）及び図７（ｄ）は、中央遮蔽率５０％の場合をそれぞれ示す。また、図７（ｅ）は口径７０ｍｍの長焦点光学系を使用した場合であって、中央遮蔽率０％の場合のシミュレーション画像である。
これらの図から明らかなように、１画素中の粒子数が複数になる場合には、中央遮蔽率が高くなると画像が不鮮明になることがわかった。従って、被測定流体の乱流構造を抽出して測定する超長距離用に用いる本実施形態の流体計測システム１においては、遮蔽体の遮蔽率は低いほど好ましい。好ましい遮蔽率は０〜４０％であり、より好ましくは０〜２０％であり、最も好ましくは０％である。但し、図７（ｂ）及び図７（ｅ）を比較すると、長焦点光学系の口径が大きくなると画像が鮮明になっている。【００３６】
Ｂ．実際の流れ場の解析試験
上記各流体計測システム１について、長焦点光学系３を介して被測定流体を撮像し、ＰＩＶ手法によりその流れ場を解析する試験を行った。【００３７】
（試験例２）
・流体計測システム１の構成
（ａ）長焦点光学系３
マクストフ・カセグレイン光学望遠鏡（ORION OPTICS社製、製品名「OMI-140」（口径１４０ｍｍ、焦点距離２，０００ｍｍ））
なお、測定時は、レデューサーを用いて焦点距離１，２６０ｍｍに調整した。
また、主鏡前面には特別な遮蔽体を設けていないが、上記マクストフ・カセグレイン光学望遠鏡の固有の中央遮蔽率は３３％であった。
上記マクストフ・カセグレイン光学望遠鏡はＣＣＤカメラ２に装着して、２０ｍ及び５０ｍ離れた位置から、方眼紙及びスケールの画像を撮影して比較したところ、像のゆがみがないことを確認した。
（ｂ）ＣＣＤカメラ２
製品名「MEGAPLUS ES1.0 (10-bit)」（Redlake社製（１画素当たりの大きさは９μｍ））
（ｃ）フレームグラバーボード
製品名「PIXCI-D2X」（EPIX社製）（フレームグラバーボードを介して、ＣＣＤカメラ２により得られたデジタル画像信号がコンピュータ４のハードディスクに記録される。）【００３８】
・計測
被測定流体は、火力発電所の煙突尖端から排出される排煙とし、被測定流体から７．８ｋｍ離れた位置に流体計測システム１００を設置した。日光下、撮像時間間隔Δｔ＝１／３０ｓで撮像した。得られた２時刻の各画像信号をフーリエ変換して空間周波数成分を求め、これを上記したハイパスフィルタにより所定以上の高周波成分のみを残し、乱流構造を抽出した。本試験例の場合、フィルタリングする周波数ｆ’の決定に用いる上記式の代表長さＤは、煙突尖端の吐出口の直径を１０ｍとし、ストローハル数Ｓｔは、流れの解析における一般的な数値（例えば、井上、木谷「乱れと波の非線形現象」（朝倉書店  １９９３）１６２頁）から０．４としており、結果として、ｆ’は、０．０４（１／ｍ）となっている。そして、この乱流構造の画像を画像処理手段４３において相互相関法により解析処理した。【００３９】
図８は、本試験例の被測定流体である排煙の原画像を示す。図９は、ハイパスフィルタによりフィルタリングしたものを逆変換して示した乱流構造の画像である。図９から、ハイパスフィルタによりフィルタリング処理されることにより、乱流構造が抽出されていることがわかる。図１０は、図９のようにして求めた２時刻の画像を用いて、被測定流体の流れ場の様子をベクトルで示した図である。図１０に示したように、本試験例の手法により、十分な輝度で排煙の移動量、移動方向を捉えることができた。【００４０】
比較のため、上記により測定された排煙と同じ条件下で、数値解析コード「ＳＴＡＲ−ＣＤ（商品名）」を用いてシミュレーションを行った。そのシミュレーション結果が、図１１である。図１０と図１１とを比較すると、上昇する排煙の形状、速度ベクトルがよく一致していた。また、図１０から得られた煙突から排出される排煙の流量は火力発電所の運転流量とほぼ一致していた。従って、本試験例で用いた計測システムは、被測定流体までの距離が７．８ｋｍといった超長距離における流れ場の測定に適していることがわかる。【００４１】
ここで、本発明の長焦点光学系を用いて被測定流体の流れ場を解析するに当たって、屋外で撮像する場合の特徴として、ＣＣＤカメラ２によって撮像された画像中に、不要な背景（山、ビルなど）が写り込んでしまう。そこで、この場合には、画像処理手段により処理する前の前処理手段として、差分算出手段を設定しておくことが好ましい。【００４２】
差分算出手段は、例えば、Δｔ１の時間間隔で連続する２時刻の画像を一組撮像し、Δｔ２時間をおいて、再びΔｔ１の時間間隔で連続する２時刻の画像を一組撮像するということを繰り返し、Δｔ１の時間間隔の２時刻の画像を複数組撮像する。そして、図１２に示したように、各組における連続する２時刻の画像間の差分をとる。その結果、同じ画素上の同じ画像信号はキャンセルされる。すなわち、２つの画像に写っている動かない背景の画像信号はキャンセルされ、結果として、移動した乱流構造の画像のみが残る。このようにして差分算出手段で得られた画像を差分輝度パターン分布とし、Δｔ２時間をおいた２つの差分輝度パターン分布画像を得て、これを画像処理手段４３により処理する。これにより、画像処理する際に背景の画像信号が邪魔にならず、被測定流体の流れ場解析の精度を向上させる。【００４３】
差分算出手段としては、上記のほか、図１３に示したように、Δｔ１時間間隔で連続する３時刻の画像を複数組撮像し、各組において中心差分を求め、その中心差分により得られた差分輝度パターン分布画像を用いる手段であってもよい。また、図１４に示したように、Δｔ１時間間隔で連続する複数時刻の画像を次々に撮像していき、連続する２時刻の画像同士で次々に差分輝度パターン分布画像を得ていく手段を採用することもできる。【００４４】
また、長距離離間した遠方の被測定流体を撮像する場合、ＣＣＤカメラ２のピントが合っていたとしても被写界深度が深い。このため、１ｍ程度の近距離の被測定流体を撮像した場合と比較して、乱流構造の速度ベクトルを２次元座標上に再現する際の精度が劣る。そこで、より正確な２次元の速度ベクトルを得るために、ＣＣＤカメラ２を３台準備し、３方向から同じ被測定流体を撮像する手段を用いることが好ましい。例えば、中央のＣＣＤカメラと被測定流体とを結ぶ線に対して、左右に所定の角度α１、α２離れた位置に他の２台のＣＣＤカメラを設置する。画像処理手段４３では、まず、それぞれのカメラから得られた画像を処理し、速度ベクトルを求める。次に、各角度α１、α２と、左右の各ＣＣＤカメラから被測定流体までの距離を用いて、左右の各ＣＣＤカメラで得られた画像を処理して得られた速度ベクトルを、中央のＣＣＤカメラの位置で撮像した場合に得られる速度ベクトルに座標変換する。そして、この座標変換された左右の各画像の速度ベクトルを、中央のＣＣＤカメラで撮像された画像の速度ベクトルと対比し、重複した乱流構造の速度ベクトルのみを抽出する。これにより、被写界深度が深い場合でもより正確な２次元の速度ベクトルを得ることができる。
【産業上の利用可能性】
【００４５】
以上のことから、本発明では、長焦点光学系を用いて撮像し、得られた画像をＰＩＶ手法を用いて処理することにより、接近困難な遠方の被測定流体の流れ場を解析することができる。従って、例えば、煙突の煙の流れ場を解析することによる発電所の運転管理、原子力発電所や地熱発電所のクーリングタワーからの蒸気の流れ場を解析することによる運転管理、火山灰や黄砂の流れ場を解析することによる環境への影響評価などに利用することができる。また、大規模火災現場から発生した煙の流れ場を解析して、その対策や避難誘導等に資することができる。また、遠方の被測定流体にレーザ光を投入可能とすることにより、空気流の解析も可能である。このほか、雲（雲底部）の流れ場を解析することにより、地域的な天気予報に利用することもできるし、送電線や送電鉄塔周りの風の解析や花粉の流れの測定に利用することもできる。また、火山の噴火や大規模火災などにおいては、本発明の流体計測システムを車両に搭載し、移動しながら流れ場を解析していくこともでき、災害の発生状況のリアルタイムでの把握や有効な災害対策にも役立つ。なお、長焦点光学系から被測定流体までの距離は、長焦点光学系や使用する撮像素子の精度によっても異なり、特に限定されるものではないが、入手可能な長焦点光学系等の性能を考慮すると、１０ｍ以上２０ｋｍ以下で用いることが実用的には好ましい。特に、本発明は、乱流構造を抽出し、乱流構造の速度ベクトルを求めるものであるため、中でも、１ｋｍ以上２０ｋｍ以下の超長距離用として適している。
【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１２】
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【図１３】
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【図１４】
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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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