(57)【要約】【課題】モールド内の監視に際して、モールド周辺の障害物やモールド内の通常の状況変化に影響されることなく、安定して高感度にパウダー巻き込みを検出すること。【解決手段】連続鋳造モールド内の異常発生を、モールド上方に設置されたカメラによって撮影された画像に基づいて検知するために、モールド内の画像を写すカラーカメラ１と、前記モールド内の画像に基づいて色彩の分布情報を解析して、モールド内部で発生する火炎部を検出することによってモールド内の異常を検知する二値化部５とラベリング処理部６とからなる異常検知部とを備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
連続鋳造モールド内の異常発生を、該モールド上方に設置されたカメラによって撮影された画像に基づいて検知するモールド内監視装置であって、
連続鋳造モールド内の画像を写す撮像部と、
前記モールド内の画像に基づいて色彩の分布情報を解析して、前記モールド内部で発生する火炎部を検出することによってモールド内の異常を検知する異常検知部とを備えたモールド内監視装置。
【請求項２】
前記撮像部はカラー画像を取得するカラーカメラであり、
さらに、前記カラー画像を色相・彩度による表色系の分布画像に変換する表色系変換部を具備し、
前記異常検知部は前記分布画像のうち、色相の分布画像及び彩度の分布画像に基づいて、前記火炎部を検知することを特徴とする請求項１に記載のモールド内監視装置。
【請求項３】
前記異常検知部は、前記表色系変換部から得られた色相の分布画像及び彩度の分布画像から、検知したい異常領域がもつ特定の色域に基づいて２値画像を構成して、異常の有無を判定することを特徴とする請求項２に記載のモールド内監視装置。
【請求項４】
前記撮像部は火炎部で発生する特定の波長域の光を透過するフィルタを具備して画像を採取するカメラであり、
前記異常検知部は、前記画像を基に前記火炎部を検知するものであることを特徴とする請求項１に記載のモールド内監視装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、鉄鋼業の連続鋳造工程における連続鋳造モールド内を監視し異常を自動的に検知する装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
連続鋳造工程とは、連続鋳造モールド（以下、「モールド」という。）内に溶鋼を上部から連続的に注入し、同時にモールド下部から表面部分が凝固した鋳片を引き抜くことによって、効率的に鋳造を行う工程である。モールドにおいては、溶鋼中の介在物を浮上させるために、不活性ガスを溶鋼中に吹き込むことが一般的である。一方で、溶鋼と外気とを遮断し溶鋼の酸化防止を図る等のために連鋳パウダー（以下、「パウダー」という。）と呼ばれる粉末を供給するが、パウダー下に意図せずに溜まった不活性ガスが時に吹き上がり、パウダーが溶鋼に巻き込まれ、これが鋳片に介在物として混入して品質を著しく損なう原因の一つとなっている。よって、鋳片の品質の安定化のためには、このパウダーの巻き込まれを常に監視し、発生した場合には操業条件への迅速なフィードバックが必要である。
【０００３】
このようなパウダーの巻き込みを監視する方法および装置としては、例えば特許文献１では、以下の方法が記載されている。モールドを上方からイメージセンサ（テレビカメラ）で撮影し、時々刻々得られる画像を予め決められた閾値で２値化することで暗部と明部に区別し、湯面部分におけるその暗部・明部の比率の時間変化と湯面状態の相関からパウダーの巻き込みを検知する。
【０００４】
また特許文献２では以下の方法が記載されている。連続鋳造モールド内をテレビカメラで撮影して、そのディジタル信号化された前記撮影画像の各画素毎について近傍領域内での最大値と置換する処理を行って、基準とする輝度変化予測画像を生成する。そして、前記輝度変化予測画像と判定の対象となる最新画像との差分をとり、差分値がある値以上となる領域の面積を計数して、その面積が溶鋼飛散時の面積等に相当する場合は、パウダーの巻き込みが発生していると判定する。
【０００５】
しかしながら、特許文献１で開示された方法では、暗部と明部の比率の時間変化と湯面状態の相関があまり明確ではなく、検知能力が十分ではない。また、モールド付近はパウダーの送入機など、カメラの視野内を移動する障害物があり、障害物が通過するなどした場合にも、その障害物による輝度変化を誤って検出してしまうことがある。このことは、既設の監視カメラからの画像を分岐して使用したり、設備制約上、障害物が映り込まないような場所にカメラを設置するのが困難である場合など、撮影条件に制約がある場合には特に避けられない問題となる。
【０００６】
また、一方で特許文献２に開示される方法では、予め基準となる輝度変化予測画像を生成しておく必要があり、その基準との輝度差から検出判断を行っているので、モールド内の状況が変わり基準が実際と異なると、容易に誤検出につながってしまう。これを回避するには、都度その基準画像を再生成する必要があり、メンテナンス性が低い。また、前述の特許文献１で開示される方法に対する問題と同様に、カメラ視野内を移動する障害物の影響を容易に受けてしまう。
【０００７】
【特許文献１】特開平２−２５１３４６号公報
【特許文献２】特開平５−７７０１５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
以上を鑑みて本発明は、モールド内の監視に際して、モールド周辺の障害物やモールド内の通常の状況変化に影響されることなく安定的に火炎を検出して、安定して高感度にパウダー巻き込みを検出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、かかる課題を解決するために、カメラを用いて撮影したモールド内の画像から、画像処理により色彩の分布情報に基づいて火炎部を検知することによって異常部のみを時々刻々検知・抽出し、その面積および発生場所を評価するものであり、その要旨とするところは以下の通りである。
【００１０】
本発明のモールド内監視装置は、連続鋳造モールド内の異常発生を、該モールド上方に設置されたカメラによって撮影された画像に基づいて検知するモールド内監視装置であって、連続鋳造モールド内の画像を写す撮像部と、前記モールド内の画像に基づいて色彩の分布情報を解析して、前記モールド内部で発生する火炎部を検出することによってモールド内の異常を検知する異常検知部とを具備する。
【００１１】
さらに、前記撮像部はカラー画像を取得するカラーカメラであり、前記カラー画像を色相・彩度・明度による表色系の分布画像に変換する表色系変換部を具備し、前記異常検知部は前記分布画像のうち、色相の分布画像及び彩度の分布画像に基づいて、前記火炎部を検知することを特徴とする。
【００１２】
そして、前記異常検知部は、前記表色系変換部から得られた色相の分布画像及び彩度の分布画像から、検知したい異常領域がもつ特定の色域に基づいて２値画像を構成して、異常の有無は判定することを特徴とする。
【００１３】
また、本発明のもう一つのモールド内監視装置は、前記撮像部は火炎部で発生する特定の波長域の光を透過するフィルタを具備して画像を採取するカメラであり、前記異常検知部は、前記画像を基に前記火炎部を検知するものであることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１４】
本発明では、パウダー巻き込み時に発生する火炎に着目し、カラーカメラを用いてカラー画像として撮影したモールド内の画像のカラー画像処理により、あるいは特定の波長を透過するフィルタを備えたカメラを用いて撮影したモールド内の画像を処理することにより、火炎部のみを時々刻々検知・抽出し、その面積および発生場所を評価することで、パウダーの巻き込み発生と相関の高い火炎の発生を検知しているので、その検知精度が高く、またパウダー送入機など火炎の色彩とは大きく異なる障害物がカメラの視野内を移動しても、障害物によって遮られた火炎を検出することはできないものの、これまでの方法のように、障害物自体を異常領域として検知する場合は大幅に減らすことができる。
【００１５】
これにより、既設の監視カメラの信号を分岐して利用したり、障害物が映らないようにカメラを設置できないといった制約の下でも、自由度の高い装置の設置が可能となる。こうして、モールド内の障害物やモールド内の通常の状況変化に影響されることなく、安定して高感度にパウダー巻き込みを検出することが可能となる。
【００１６】
さらに、カラーカメラから出力される画像を、色相・彩度・明度という要素を用いて再構成することで、人間が知覚する色表現との対応が行い易くなり、結果、パラメータの調整などを効率よく行うことが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
本発明は、モールド内におけるパウダー巻き込み現象を詳細に検討した結果、パウダー巻き込み時に発生する火炎に着目してなされたものである。そして、カラーカメラを用いて色彩の分布情報であるカラー画像として撮影したモールド内の画像のカラー画像処理により、あるいは、色彩の分布情報を得るために、特定の波長を透過するフィルタを備えたカメラを用いて撮影したモールド内の画像を処理することにより、火炎部のみを時々刻々検知・抽出し、その面積および発生場所を評価することで、パウダーの巻き込み発生を検知するものである。
【００１８】
以下に本発明を実施するための最良の形態を、図面を参照して詳細に説明する。
【００１９】
図１は本発明の第一の実施の形態として、カラーカメラを用いたモールド内監視装置の概略構成を示す図である。１はモールド内を撮影するカラービデオカメラ（以下カラーカメラを記す）である。このカラーカメラ１からの出力画像を図１の画像ディジタル化部２において画素に細分区画（例えば水平方向に７２０画素、垂直方向に４８０画素）し、この細分区画された各画素において画像信号を例えば３原色（Ｒ，Ｇ，Ｂ）毎に２５６階調のディジタル信号に変換する。この段階での信号形態はＲＧＢに限らず、一般的に使用されているＹＵＶといった明度色差信号でもよいが、いずれの場合でもカラー情報を含んでいることが本発明において重要である。
【００２０】
モールド内のカラー情報を含んだ画像から火炎部を検知するが、通常はパウダー巻き込み時に発生する火炎は瞬時の現象でありその存在時間は短い。一方で、一般的に使用されるカラーカメラはインターレース方式といって、一画面（フレーム）の走査線を奇数番目と偶数番目の走査線の集合に分け（各走査線の集合をフィールドという）、６０分の１秒単位で各フィールドを構成し、連続する２つのフィールドを交互に合成することで３０分の１秒単位に１枚の画像を構成している。よって動きの速い対象を撮影した場合、１枚の画像を細かく観察すると隣り合う走査線間でギザギザに見えることがあり、撮影対象の形や面積を正しく反映しておらず、検出精度に悪影響を与える可能性がある。
【００２１】
本実施形態では、動きの速い火炎をより正確に捉えるために、カメラから出力された１枚の画像の各フィールドを分解し（インターレース解除と呼ぶ）、分解されたフィールドをあたかも１枚の画像のように処理することとした。これにより６０分の１秒単位でモールド内を撮影することができ、かつ動きの速い火炎の形状をより正確に捉えることができる。一方で、インターレース解除により垂直方向の画素数が半分（上の例では２４０画素）になり、必然的に垂直方向の分解能も半分となるが、火炎の検知にはそれ程高い分解能は必要ないため問題はない。図１の３がこのインターレース解除を行うインターレース解除部である。なお、１秒間に６０フレームよりも多くの画像を採取する高速度カラーカメラを使用するときには、このインターレース解除を行わなくても良いときがある。
【００２２】
続いて図１の表色系変換部４が、カメラからの画像信号を画素毎に色相・彩度・明度を用いた表色系に変換する。このような表色系は用途に応じて色々提案されており、例えば図２に示すＨＳＶや、図３に示すＨＬＳなどがある。
【００２３】
図２のＨＳＶは、色相（Hue）であるＨ、彩度（Saturation）であるＳ、明度（Value）であるＶの３要素で色を表す表色系である。Ｈは色味を表し、０以上３６０未満の値をとり、単位は「度」である。Ｓはその色味の純度を表し、０以上１以下の値をとり、無次元である。１に近いほど純度が高い鮮やかな色となり、０に近いほど無彩色（グレー）に近づく。なお、Ｓ＝０においてはＨの値は不定となる。Ｖは色彩を考慮しない明るさを表し、０以上１以下の値をとり、無次元である。例えばＶ＝０で自動的にＨ＝０およびＳ＝０となり完全な黒を表す。
【００２４】
本実施形態では、カラーカメラ１でＲＧＢ系の画像データを取得するが、表色系変換部４では、ＲＧＢ表色系からＨＳＶへの変換は例えば図６に示す手順で行われる。ステップＳ１０１では、Ｒ，Ｇ，Ｂのうち最大の値をＶとする。ステップＳ１０２ではこのＶが０かどうかの判断を行い、０の場合は、Ｒ，Ｇ，Ｂの全てが０であることを意味するので、ステップＳ１０３でＳおよびＨを０として手続きを終了する。Ｖが０でない場合は、ステップＳ１０４において、Ｖ（＝Ｒ，Ｇ，Ｂの最大値）とＲ，Ｇ，Ｂの最小値との差をＶで割った値をＳとする。ステップＳ１０５においては、Ｖ（＝Ｒ，Ｇ，Ｂの最大値）とＲ，Ｇ，Ｂの最小値との差で、ＶとＲとの差、ＶとＧとの差、ＶとＢとの差を割った値をそれぞれＣｒ，Ｃｇ，Ｃｂと一時記憶する。ステップＳ１０６においては、ＲとＶが一致するかどうか判断し、一致する場合は１０７においてＨをＣｂとＣｇとの差とする。同様にステップＳ１０８，Ｓ１１０においても、ＧもしくはＢがＶと一致するかどうか判断し、一致する場合はそれぞれステップＳ１０９およびＳ１１１において、Ｈを２＋Ｃｒ−Ｃｂおよび４＋Ｃｇ−Ｃｒとする。ステップＳ１１２においてはＨに６０を乗じて単位を度に変換し、ステップＳ１１３においてＨが負になっているかの判断を行って、負の場合はステップＳ１１４において３６０を加えて正にする。
【００２５】
一方、図３のＨＬＳもＨＳＶと同様に、色相であるＨを、明度であるＬ（Lightness）、彩度であるＳの３要素で色を表す表色系であり、その値の範囲および単位も同じである。しかし、変換の手順がＨＳＶとは異なっており、よって意味の似た３つの要素を用いてはいるが、変換後の値はＨＳＶのそれとは異なる。例えば、ＨＬＳでは、Ｌ＝１で自動的にＨ＝０およびＳ＝０となり完全な白を表すが、ＨＳＶではＶ＝１（ＨＬＳのＬ＝１に相当）でもＨおよびＳは０とは限らない。ＲＧＢ表色系からＨＬＳへの変換は、例えば図７に示す手順で行われる。ステップＳ２０１においては、Ｒ，Ｇ，Ｂの最大値をＭ１、最小値をＭ２と一時記憶する。ステップＳ２０２においては、ＬをこのＭ１とＭ２の平均とする。２０３においては、Ｍ１とＭ２が等しいか判断し、等しい場合は、Ｒ，Ｇ，Ｂが同じ値であることを意味するので、ステップＳ２０４においてＳとＨを０にして手続きを終了する。Ｍ１とＭ２が等しくない場合は、ステップＳ２０５においてＭ１とＭ２の差を、２からＭ１とＭ２を減じた値で割り、これをＳとする。ステップＳ２０６においては、Ｍ１とＲとの差、Ｍ１とＧとの差、Ｍ１とＢとの差を、それぞれＭ１とＭ２の差で割った値をＣｒ，Ｃｇ，Ｃｂと一時記憶する。ステップＳ２０７において、ＲとＭ１が一致するか判断し、一致した場合はステップＳ２０８においてＨをＣｂとＣｇとの差とする。同様に、ステップＳ２０９，Ｓ２１１においても、ＧもしくはＢがＭ１と一致するか判断し、一致する場合はそれぞれステップＳ２１０およびＳ２１２において、Ｈを２＋Ｃｒ−Ｃｂおよび４＋Ｃｇ−Ｃｒとする。ステップＳ２１３においてＨに６０を乗じて単位を度に変換し、ステップＳ２１４においてＨが負になっているかの判断を行って、負の場合はステップＳ２１５において３６０を加えて正にする。
【００２６】
なお、これらの表色系やその変換方法については「Digital Image Processing」、Rafael Gonzalez、Richard Woods、Prentice Hall、2001、ページ295〜や「Procedural Elements for Computer Graphics」、David F. Rogers、William C Brown Pub、1997に詳しく説明されている。
【００２７】
本実施形態では、まず火炎を検出することを試みるので、明るい（明度が高い）火炎を撮影した場合、図７のＲＧＢ表色系からＨＬＳ表色系への変換の手順から分かるように、ＨＬＳ表色系ではＲ，Ｇ，Ｂのいずれかが最大値（１）をとると彩度Ｓが１となり容易に飽和してしまう。したがって、ＨＬＳ表色系は彩度を重要視する本実施形態には不向きであるといえる。そこでこのようなことが発生しないＨＳＶ表色系を本実施形態では採用する。なお反対に、図６のＲＧＢ表色系からＨＳＶ表色系への変換手順から分かるように、ＨＳＶ表色系ではＲ，Ｇ，Ｂのいずれかが最大値（１）をとると明度Ｖが１となり飽和し易いという性質があるので、火炎やその他の検出したい対象に合わせて表色系を適切に選択することが一般に重要である。
【００２８】
同様の理由で火炎の検出に適した表色系には例えばＣＩＥ  Ｌａｂなどが存在する。本実施形態では上記で述べたようにＨＳＶ表色系を用いているが、火炎の検出に適しているという要件が本質であり、他の表色系を用いても無論良い。
【００２９】
また、一般的に表色系の変換処理には多くの計算量を必要とし、本発明の実施の形態のように実時間での変換処理は難しいのが現実である。一方で、近年のパーソナルコンピュータが標準的に備えているグラフィクス表示機能は、本来の表示機能以外に三次元グラフィクスを実現するための座標変換や照明などを考慮した物体の色計算などを高速に実行するための専用の演算装置（ＧＰＵ）およびメモリを備えている。これらは上記の通り三次元グラフィクスを実現するための機能ではあるが、使用者が自由に処理内容を記述できることから、二次元の画像処理にも変則的に応用できる。
【００３０】
そこで本実施形態では、中央演算装置（ＣＰＵ）による演算でなく、このＧＰＵを用いて高速な表色系の変換処理を実現した。無論、アセンブリ言語等を使ってＣＰＵで実時間の変換処理を行うようにしても良い。なお、ＧＰＵは廉価なものであっても高速な変換処理が可能であり、コスト的に優れている。さらに本発明の実施の形態では、後述するようにＧＰＵを使って画像の２値化も実現しており、ＧＰＵの本来の機能である画像の画面表示まで含めてほとんどの処理をＧＰＵで実行でき、処理負荷を抑えられるという利点もある。
【００３１】
以上の表色系変換部４（図１）での処理により、モールド内の画像の各画素の色相・彩度・明度の各分布画像が６０分の１秒単位で出力される。このうち、明度の分布画像はカメラ視野内に映り込んだ障害物の影響を大きく受けるので積極的には使用せず、このようなことの少ない色相と彩度の分布画像を使用して、火炎発生領域の画素のみを抽出した２値画像を図１の２値化部５により構成する。
【００３２】
この２値化部５での処理を具体的に説明する。図４は、いわば色の極座標表示であって、この図上の各点と原点との距離がその色の彩度Ｓを、Ｘ軸正方向からの角度がその色の色相Ｈを表す。上記の分布画像を基にしてモールド内で発生する火炎を観察し、各画素の色相と彩度を図４上にプロットした。そこで、図４に示すような２値化する範囲の内部にある色相値Ｈおよび輝度値Ｓをもつ画素を１に対応付け、それ以外を０に対応付けした２値画像が分布画像に基づいて図５のように構成することができる。このようなＨとＳの２値化の範囲として、ＨＬ＝０°、ＨＵ＝６０°、ＳＬ＝０．４、ＳＵ＝１．０という値が有効であった。このようにして、火炎と異なる色をもつパウダー送入機などの障害物は２値画像に残ることなく、火炎部のみを検知することができる。なお、図４に示した火炎の色は、使用するカメラや画像分配器などの撮影機器の仕様の影響を受けるので、事前に同じ条件で火炎を撮影して評価する必要がある。一方で火炎は自発光体であるので、照明の影響はほとんど受けない。
【００３３】
図１のラベリング処理部６において、このようにして得られた２値画像に対して、一般的な画像処理で行われているラベリング処理を施すことにより、２値画像で１となっている隣接する画素の集合（ブロブと呼ぶ）を認識し、それらの面積（画素数）や形（幅、高さなど）、画像上の位置などの特徴量を計算する。なお、このラベリング処理部６において、ノイズの除去等の目的で、ある特定の特徴量をもつブロブを破棄するという処理を行っても良い。例えば、面積が閾値以下のブロブはノイズとして破棄するということが一般的に考えられる。
【００３４】
上記の２値化部５とラベリング処理部６を合わせて本明細書においては異常検知部とする。
【００３５】
次に、図１の結果表示・保存部７で、上記ラベリング処理部６で計算した火炎の特徴量やカメラからの画像、色相や彩度の分布画像、２値画像を時々刻々画面に表示したりハードディスクなどの記憶媒体に記録したり、あるいは他のシステムに情報を送信したりする。
【００３６】
なお、本実施形態では、図１に示すように、ディジタル化部２から結果表示・保存部７まで、たとえばパーソナルコンピュータである画像処理装置により実現される。
【００３７】
火炎の検出結果の一例として、横軸に時刻をとり、縦軸にモールド内において検出した火炎の面積を時系列にプロットした図を図９に示す。図中、矢印で示す部分が顕著に火炎が発生している箇所である。
【００３８】
また、先に述べたように、本実施形態では表色系の変換から２値化までの処理をＣＰＵではなくＧＰＵを行っているため、色相や彩度の分布画像や２値画像などの各画像はＣＰＵに接続されているメモリ上ではなく、ＧＰＵに接続されているメモリ上に存在している。よって画像を画面に表示する際には、改めてＣＰＵに接続されているメモリから転送する必要がなく、処理負荷を大幅に抑えることができるのも特徴である。
【００３９】
本発明の第二の実施形態として、カメラに白黒カメラを用いたモールド内監視装置の概略構成を図８に示す。１０はモールド内を撮影する白黒カメラである。このカメラ１０には波長選択フィルタ１１が備わっており、火炎部が発する特定の波長のみを撮像する。なお、図８ではレンズの前面に波長選択フィルタ１１を装着しているが、その位置は本質ではなく、例えばカメラ内のＣＣＤなどの光電変換部の直前に装着しても良い。このカメラ１０からの出力を図８の画像ディジタル部１２において画素に細分区画（例えば水平方向に７２０画素、垂直方向に４８０画素）し、この細分区画された各画素においては画像信号を例えば２５６階調のディジタル信号に変換する。
【００４０】
なお、本実施形態においてカラーカメラを使用しても良いが、そのときには取得した画像において輝度信号および明度信号を用いて画像処理して火炎部を検知すれば良い。
【００４１】
この画像から火炎部を検知するが、カラーカメラを用いた実施形態で述べたように、発生する火炎の存在時間は短いため、白黒カメラでも一般的に使用されているインターレース方式では、前述の理由により画質上問題が発生する可能性がある。よって、ここでも同様に図８のインターレース解除部１３においてインターレース解除を行う。なお、前述の内容と同様に、１秒間に６０フレームよりも多くの画像を採取する高速度カメラを使用するときは、このインターレース解除を行わなくても良い場合がある。
【００４２】
次に、図８の２値化部１４において、得られた画像を予め実験などで決定した閾値によって２値化する。この処理により、火炎部のみを検知することができる。なお、前述のカラーカメラを用いた手段における２値化部では、その閾値を色相および彩度の範囲として設定したが、これは、白黒カメラを用いた手段においては、波長選択フィルタの透過中心波長とその波長幅を設定することに該当する。火炎部のみを透過させるためには、例えば中心波長を５９０ｎｍ、波長幅を±２０ｎｍ程度にする。前者はソフトウェア上のパラメータとして設定できるのに対し、後者はその都度、特性の異なるフィルタを用意しカメラに装着する必要があり、明らかに前者の方がその柔軟性において優れている。
【００４３】
さらに、図８のラベリング処理部１５において、このようにして得られた２値画像に対して、ラベリング処理を施す。その具体的な内容はカラーカメラを用いた手段で述べたとおりである。
【００４４】
次に、図８の１５の結果表示・保存部で、上記ラベリング処理部１４で計算した火炎の特徴量やカメラからの画像、２値画像を時々刻々画面に表示したりハードディスクなどの記憶媒体に記録したり、あるいは他のシステムに情報を送信したりする。
【００４５】
第二の実施形態においても、図８に示すように、ディジタル化部１２から結果表示・保存部１６まで、たとえばパーソナルコンピュータのような画像処理装置において実現される。
【図面の簡単な説明】
【００４６】
【図１】本発明のモールド内監視装置の第一の実施形態の概略を示す図である。
【図２】ＨＳＶ表色系を説明する図である。
【図３】ＨＬＳ表色系を説明する図である。
【図４】モールド内で発生する火炎領域のもつ色相・彩度の分布の一例である。
【図５】図１に示す二値化部５の処理を説明する図である。
【図６】ＲＧＢからＨＳＶへ表色系を変換する手順を説明する図である。
【図７】ＲＧＢからＨＬＳへ表色系を変換する手順を説明する図である。
【図８】本発明のモールド内監視装置の第二の実施形態の概略を示す図である。
【図９】本発明による方法で検出した火炎の検出状況を示す図である。
【符号の説明】
【００４７】
１    モールド内を撮影するカラーカメラ
２    画像ディジタル化部
３    インターレース解除部
４    表色系変換部
５    ２値化部
６    ラベリング部
７    結果表示・保存部
８    連続鋳造設備のノズル
９    連続鋳造設備のモールド
１０    モールド内を撮影する白黒カメラ
１１    波長選択フィルタ
１２    画像ディジタル部
１３    インターレース解除部
１４    ２値化部
１５    ラベリング部
１６    結果表示・保存部
【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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