(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
光の透過波長特性を広範囲の波長帯域に亘り狭波長幅で変化させる波長可変フィルタと、
該波長可変フィルタを前方に配置した状態で監視領域を撮像し、画像データを出力するカメラと、
前記波長可変フィルタにより透過波長特性を広範囲の波長帯域に亘り狭波長幅で変化させたときの各波長特性において撮像した前記カメラからの画像データの内、異常時に監視対象物から出力される特定の波長帯域と該特定の波長帯域に隣接し異常時に変化が起きにくい波長帯域の２つの異なる波長帯域において撮像した画像データの画素毎の差分値を演算して差分画像を生成し、該生成された差分画像により異常判定処理を行って監視領域での異常内容を識別する信号処理装置と、
を設けたことを特徴とする異常監視装置。
【請求項２】
請求項１記載の異常監視装置に於いて、前記信号処理装置は、異常判定処理で、前記差分画像に所定以上の変化があった場合に、該変化があった波長帯域が、炎、侵入者、特定ガス、石油など監視すべき異常対象物からの特有な出力が得られる波長帯域のいずれであるかを参照することで監視領域での異常内容を識別することを特徴とする異常監視装置。
【請求項３】
請求項２記載の異常監視装置に於いて、前記信号処理装置は、異常判定処理で監視領域での異常内容を識別した場合に、予め設定してある異常内容に対する対処方法を参照して、該当する対処方法に対応する制御出力を行うことを特徴とする異常監視装置。
【請求項４】
請求項１記載の異常監視装置に於いて、前記波長可変フィルタとして、対向する面に反射膜を形成した一対の光学基板を微小間隔を隔てて配置すると共に前記光学基板の微小間隔を変化させることによって光の透過特性を可変できる波長可変干渉フィルタを光軸方向に２組配置し、前記２組の波長可変干渉フィルタの各々で分布する複数の透過スペクトルピークの内の少なくとも１つを目的とする波長に一致させることで、前記目的とする波長のみの狭帯域透過特性を実現したことを特徴とする異常監視装置。
【請求項５】
請求項４記載の異常監視装置に於いて、前記２組の波長可変干渉フィルタの各々に設定する前記光学基板の基板間隔（Ｘ１，Ｘ２）は、前記目的とする波長λ０ に対して互いに素となる整数（Ｍ，Ｎ）に基づいて
Ｘ１＝Ｍ×（λ０ ／２）
Ｘ２＝Ｎ×（λ０ ／２）
としたことを特徴とする異常監視装置。
【請求項６】
請求項４記載の異常監視装置に於いて、更に、前記２組の波長可変干渉フィルタを通過する光から、前記目的とする波長λ０ 以外で一致する透過スペクトルピークの波長成分を除去する帯域制限フィルタを設けたことを特徴とする異常監視装置。
【請求項７】
請求項１記載の異常監視装置に於いて、前記波長可変フィルタは、回折格子を用いた分光器であることを特徴とする異常監視装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、広範囲の波長スペクトルを細かく分析することで監視領域での火災、侵入者、ガス漏れなどの複数の異常を監視する異常監視装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、監視領域で発生する複数の異常を赤外線カメラを使って監視する異常監視装置としては、特開平４−２５２３９７号に示すものがある。特開平４−２５２３９７号に示す異常監視装置にあっては、赤外線カメラの前面に光学フィルタを設け、必要に応じて漏油、火災、煙を検出するための光学フィルタに切り替えて、各波長で得られたカメラ画像を処理することで漏油、火災、発煙を検出するようにしている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、このような従来の異常監視装置にあっては、例えば、火災検出の場合にあっては、２μｍ〜５μｍの波長帯域幅の広い光学フィルタを挿入するようにしているため、太陽光、ストーブ、ランプなど、この波長帯域の範囲で火災時の炎と同レベルの出力がある誤報要因を完全に除去することは困難であり、正確な異常判断が行いづらいという問題があった。
【０００４】
本発明は、このような従来の問題点に鑑みてなされたもので、広範囲の波長スペクトルを細かく分析することで監視領域での火災、ガス漏れ、漏油などの複数の異常を高精度で監視できる異常監視装置を提供することを目的とする。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
この目的を達成するために本発明の火災監視装置は次のように構成する。即ち、本発明の異常監視装置は、光の透過波長特性を広範囲の波長帯域に亘り狭波長幅で変化させる波長可変フィルタと、波長可変フィルタを前方に配置した状態で監視領域を撮像して画像データを出力するカメラと、波長可変フィルタにより透過波長特性を広範囲の波長帯域に亘り狭波長幅で変化させたときの各波長特性において撮像したカメラからの画像データの内、異常時に監視対象物から出力される特定の波長帯域と該特定の波長帯域に隣接し異常時に変化が起きにくい波長帯域の２つの異なる波長帯域において撮像した画像データの画素毎の差分値を演算することにより差分画像を生成し、生成された差分画像により異常判定処理を行い監視領域での異常内容を識別する信号処理装置とを備えたたことを特徴とする。
【０００６】
このように構成することで、異常内容が特定波長にスペクトルピーク等の特有の変化をもつことから、波長可変フィルタによって波長方向に透過波長特性を変化させることで、特定波長でのスペクトルの特徴を正確に検出し、異常内容を高精度で識別することができる。
【０００７】
また信号処理装置は、異常判定処理で、差分画像に所定以上の変化があった場合に、この変化があった波長帯域が炎、侵入者、特定ガス、石油などの監視すべき異常対象からの特有な出力が得られる波長帯域のいずれであるかを参照することで監視領域での異常内容を識別することができる。
【０００８】
このように構成することで、異常対象物質が何であるのかが具体的に識別することができる。更に、識別できた複数の異常対象から、例えば火災であれば、漏油が燃えている炎なのかガスが燃えている炎なのかなどが判明できる。
また、信号処理装置は、異常判定処理で監視領域での異常内容を識別した場合に、予め設定してある異常内容に対する対処方法を参照して、該当する対処方法に対応する制御出力を行う。このため、識別できた異常対象に対応した適切な対処をとることができる。例えば、石油等の燃えている物質を識別できることで、消火方法、例えば効果的な消火剤の種類を選択して放出できる。
【０００９】
本発明の異常監視装置で使用する波長可変フィルタとしては、透過波長特性の異なる複数の波長帯域フィルタを切替える以外に、波長可変干渉フィルタ（ファブリ・ペロー型干渉フィルタ）を利用する。
即ち、波長可変フィルタとして、対向する面に反射膜を形成した一対の光学基板を微小間隔を隔てて配置すると共に光学基板の微小間隔を変化させることによって光の透過特性を可変できる波長可変干渉フィルタ（ファブリ・ペロー型干渉フィルタ）を光軸方向に２組配置し、２組の波長可変干渉フィルタの各々で分布する複数の透過スペクトルピークの内の少なくとも１つを目的とする波長λ0 に一致させることで、目的とする波長λO のみの狭帯域透過特性を実現したものを使用する。
【００１０】
ファブリ・ペロー型干渉フィルタにおいては、基板間隔Ｘに応じて複数の透過スペクトルピークの分布が決まる。そこで２組のファブリ・ペロー型干渉フィルタにつき、目的とする波長λ0 で透過スペクトルピークが一致し、それ以外の波長では透過スペクトルピークが一致しないように各々の基板間隔Ｘ１，Ｘ２を設定する。これによって目的とする波長λ0 の透過スペクトルピークのみに依存した狭帯域透過特性を得ることができる。
【００１１】
この結果、ファブリ・ペロー型干渉フィルタのもつ大きな開口率がそのまま利用でき、このため得られる信号量（光量）が大きく、微小光測定やイメージ撮像に適する。また構造が比較的簡単で、小型化、高信頼性、コストダウンが期待できる。
目的とする波長λ0 の狭帯域透過特性を得るための２組の波長可変干渉フィルタの各々に設定する光学基板の基板間隔Ｘ１，Ｘ２は、目的とする波長λ0 に対して互いに素となる整数（Ｍ，Ｎ）に基づき、
Ｘ１＝Ｍ×（λ0 ／２）
Ｘ２＝Ｎ×（λ0 ／２）
として与えられる。
【００１２】
この式で与えられる基板間隔Ｘ１，Ｘ２において、透過スペクトルピークとなる波長λ1 ，λ2 の分布は、Ｋ，Ｌを波長スペクトラムピークの次数を与える整数（１，２，３，・・・）とすると、
λ1 ＝λ0 ×Ｍ／Ｋ
λ2 ＝λ0 ×Ｎ／Ｌ
となる。
【００１３】
更に、２組の波長可変干渉フィルタを通過する光から、目的とする波長λo 以外で一致する透過スペクトルピークの波長成分を除去する帯域制限フィルタを設ける。例えば可視光から近赤外光の波長帯域０．３５μｍ〜１．０μｍを対象に目的とする波長λo の狭帯域透過特性を設定する場合、互いに素となる整数（Ｍ，Ｎ）によっては、目的波長λ0 以外に波長帯域０．３５μｍ〜１．０μｍに他の透過スペクトラムピークが存在する場合があり、目的とする波長λ0 以外の透過波長スペクトラムを除去するために、帯域制限フィルタを組み合わせる。
【００１４】
また、波長可変フィルタとしては、回折格子を用いた分光器を使用することができる。
【００１５】
【発明の実施の形態】
図１は本発明の異常監視装置の実施形態であり、波長可変フィルタとして切替型の帯域透過フィルタを使用したことを特徴とする。
図１において、室内等の所定の警戒区域に向けて２台のＣＣＤカメラ３，４が設置され、ＣＣＤカメラ３，４の前方にロータリ型波長可変フィルタ１，２をそれぞれ配置している。ＣＣＤカメラ３の前に設置されたロータリ型波長可変フィルタ１は、円盤上に６枚の帯域透過フィルタ１ａ〜１ｆを設けており、選択的にＣＣＤカメラ３に対する光軸３ａの位置に切り替えられる。
【００１６】
ここで帯域透過フィルタ１ａ〜１ｆは、異なる中心波長λ１１〜λ１６に対し所定の透過帯域幅を持っている。ＣＣＤカメラ４の前に設置された波長可変フィルタ２は、円盤上に同じく６枚の帯域透過フィルタ２ａ〜２ｆを配置しており、ＣＣＤカメラ４の光軸４ａの位置に選択的に配置される。フィルタ２ａ〜２ｆは中心波長λ２１〜λ２６に対し所定帯域幅の波長帯域通過特性を持っている。
【００１７】
２つの波長可変フィルタ１，２に設けている帯域透過フィルタ１ａ〜１ｆ，２ａ〜２ｆは、（１ａ，２ａ）（１ｂ，２ｂ）（１ｃ，２ｃ）（１ｄ，２ｄ）（１ｅ，２ｅ）（１ｆ，２ｆ）といった２枚ずつの組合せで使用される。例えば帯域透過フィルタ１ａ，２ａの組み合わせを例にとると、それぞれの透過帯域の中心波長はλ１１，λ２１である。
【００１８】
ここで警戒区域６の火災を監視する場合を例にとると、波長λ１１を警戒区域６で特定の物が燃えた場合に変化する特定の波長に設定し、波長λ２１は火災により変化する波長λ１１に隣接した火災により変化が起きない又は起きにくい波長に設定する。例えば通常の火災にあっては木材や布等が燃えることから、火災により発生する二酸化炭素ＣＯ2 に起因して放射波長４．３０μｍ近辺に波長スペクトラムピークが発生する。
【００１９】
したがって、通常火災を監視したい場合には、帯域透過フィルタ１ａの中心波長λ１１をλ１１＝４．３０μｍに定め、これに対し帯域透過フィルタ２ａの中心波長λ２１を火災時にスペクトラム変化が起きにくい例えばλ２１＝５．００μｍに設定する。
このような２つの波長帯域の設定は、残りの帯域透過フィルタ（１ｂ，２ｂ）〜（１ｆ，２ｆ）についても異常対象物に固有な波長スペクトラムの変化に対応して同様に設定すればよく、この実施形態にあっては６種類の波長スペクトラムの変化が監視できる。
【００２０】
ロータリ型波長可変フィルタ１，２は、所定の監視周期ごとにそれぞれの帯域透過フィルタ１ａ〜１ｆ，２ａ〜２ｆをＣＣＤカメラ３，４の光軸３ａ，４ａの位置に切り替え、フィルタ切替えごとにＣＣＤカメラ３，４により、そのとき光軸３ａ，４ａ上に位置している帯域透過フィルタを通して得られた警戒区域６の画像を内蔵したＣＣＤ撮像素子で撮像し、画像データを信号処理装置５に出力して画像メモリに格納する。
【００２１】
信号処理装置５は、ロータリ型波長可変フィルタ１，２に設けている６枚の帯域透過フィルタ１ａ〜１ｆ，２ａ〜２ｆの組合せによる６種類の波長帯域の画像データを画像メモリに格納すると、それぞれの波長帯域の画像データについてＣＣＤカメラ３の画像データとＣＣＤカメラ４の画像データの差分画像を求め、この差分画像と例えば監視開始時に得た初期的な差分画像（基準画像）と比較する。
【００２２】
この初期的な差分画像との比較で現在の差分画像に輝度値の変化があれば、その波長帯域において波長スペクトラムに監視区域６の異常による変化が起きたものと判断し、予めデータベースに準備された異常判定波長に対応した異常内容を参照して異常内容の認識し、更に異常内容に対応した火災であれば消火等の対処方法を検索し、対処方法に対応した制御出力を行う。
【００２３】
図２は図１の処理機能のブロック図である。ＣＣＤカメラ３，４には光学レンズ３ａ，４ａとＣＣＤカメラを用いた撮像素子３ｂ，４ｂが内蔵されている。ＣＣＤカメラ３，４の前方に配置したロータリ型波長可変フィルタ１，２は駆動部１３により回転され、ＣＣＤカメラ３，４の前に例えば帯域透過フィルタ１ａ，２ａのように組み合わせたフィルタ配置を行う。駆動部１３としては、例えばステップモータ等が使用される。
【００２４】
信号処理装置５はＣＰＵ７を備え、ＣＰＵ７からのバスにＡ／Ｄ変換器８ａ，８ｂ、出力Ｉ／Ｆ９，１１及び画像メモリ１０を設けている。Ａ／Ｄ変換器８ａ，８ｂはＣＣＤカメラ３，４の撮像素子３ｂ，４ｂで撮像した映像信号をデジタル画像データに変換して画像メモリ１０に格納している。
この実施形態にあっては、ロータリ型波長可変フィルタ１，２は１組の帯域透過フィルタの組合せにより１２種類の異なる波長帯域について画像データが得られることから、画像メモリ１１には画像データ（Ｄ１１，Ｄ２１）（Ｄ１２，Ｄ２２）・・・（Ｄ１６，Ｄ２６）が１回の全波長帯域の切替え操作で格納される。
【００２５】
信号処理装置５のＣＰＵ７は、画像メモリ１０に１２の異なる波長帯域についての画像データ（Ｄ１１，Ｄ２１）〜（Ｄ１６，Ｄ２６）の格納が済むと、それぞれの波長帯域について差分画像ΔＤ１〜ΔＤ６を求める。即ち
ΔＤ1 ＝Ｄ11−Ｄ21
ΔＤ2 ＝Ｄ12−Ｄ22
ΔＤ3 ＝Ｄ13−Ｄ23
ΔＤ4 ＝Ｄ14−Ｄ24
ΔＤ5 ＝Ｄ15−Ｄ25
ΔＤ6 ＝Ｄ16−Ｄ26
とする。この差分画像の生成は、各画素毎の差分をとることで行う。
【００２６】
このようにして差分画像データΔＤ１〜ΔＤ６が得られたならば、予め作成している初期差分画像ΔＤ０１〜ΔＤ０６と比較する。初期差分画像データΔＤ０１〜ΔＤ０６は、例えば信号処理装置５の電源を投入して監視処理を開始した際に、最初に画像メモリ１０に格納された画像データ（Ｄ１１，Ｄ２１）〜（Ｄ１６，Ｄ２６）から求めた基準となる差分画像データである。また別の実施形態としては、前回求めた差分画像データと比較するようにしても良い。
【００２７】
このように現時点で得られた差分画像データΔＤ１〜ΔＤ６と監視処理開始時または前回の差分画像データを基準値とした比較で、現在の差分画像データに所定の閾値を越える変化があった場合には、その波長帯域において異常が発生して波長スペクトラムに変化が起きたものと判断する。
この差分画像データの比較は、例えば各差分画像の画素輝度値の総和を求めて比較すれば良い。差分画像データの監視処理開始時または前回の基準差分画像データに対する変化が検出された場合、変化があった波長帯域に対応して異常内容を格納しているデータベースを参照し、データベースの参照で認識した異常を例えば出力Ｉ／Ｆ１１を介してモニタ１２に出力する。また別の出力Ｉ／Ｆを使用し、認識した異常内容に対応して予め定められている消火方法や避難誘導等の対処方法に従った制御出力を行う。
【００２８】
図３は図２のロータリ型波長可変フィルタ１，２の透過特性である。即ち図３（Ａ）がＣＣＤカメラ３の前に設けたロータリ型波長可変フィルタ１に設けている６枚の帯域透過フィルタ１ａ〜１ｆの帯域透過スペクトラム１４ａ〜１４ｆであり、それぞれ中心波長λ１１〜λ１６を持っている。
図３（Ｂ）は図２のＣＣＤカメラ４の前に設けているロータリ型波長可変フィルタ２の透過特性であり、６枚の帯域透過フィルタ２ａ〜２ｆに対応した帯域透過スペクトラム１５ａ〜１５ｆが得られ、それぞれ中心波長λ２１〜λ２６を持っている。
【００２９】
ここで図３（Ａ）（Ｂ）にあっては、帯域透過スペクトラムが（１４ａ，１５ａ）（１４ｂ，１５ｂ）・・・（１４ｆ，１５ｆ）となる組合せで使用される。例えば帯域透過スペクトラム（１４ａ，１５ａ）の組合せを例にとると、帯域透過スペクトラム１４ａの中心波長λ１１を火災等の特定の監視対象で異常が起きた時の透過スペクトラムの変化する波長に合わせ、一方、図３（Ｂ）の帯域透過スペクトラム１５ａは、監視対象の異常に対応した中心波長λ１１に対し異常時にスペクトル変化が起きにくい十分ずれた中心波長λ２１としている。この点は残りの帯域透過スペクトラム（１４ｂ，１５ｂ）〜（１４ｆ，１５ｆ）の組合せについても同様である。
【００３０】
図４は、図３（Ａ）（Ｂ）における帯域透過スペクトラム（１４ａ，１５ａ）の組合せを例にとって、正常時と異常時のスペクトラム分布を表している。図４（Ａ）は監視対象に異常が起きていない正常時であり、この場合、例えば監視対象の画像は波長スペクトル分布１６となっている。正常時の監視対象の波長スペクトル分布１６は、２組の帯域透過フィルタ１ａ，２ａによる帯域透過スペクトラム１４ａ，１５ａによって帯域制限された画像データとしてそれぞれＣＣＤカメラ３，４で撮像され、画像メモリ１０に画像データＤ１１，Ｄ２１として記憶される。
【００３１】
このようにして得られた２つの画像データＤ１１，Ｄ２１について、その差分画像データΔＤ１を求め、求めた差分画像データの各画素の輝度値を累積すると、この累積値は図４（Ａ）の波長スペクトル分布１６における斜線の透過光量の積分値Ｐ１と、砂地の透過光量の積分値Ｐ２の差分に対応する。正常時の波長スペクトル分布１６は略一定であることから、帯域透過スペクトラム１４ａ，１５ａの透過帯域で得られたパワー成分Ｐ１，Ｐ２はほぼ等しく、得られる差分画像データの画素輝度値の総和も略零となっている。
【００３２】
図４（Ｂ）は、監視対象に異常が起きた時の波長スペクトル分布１７であり、中心波長λ１１に放射スペクトルピーク１８が生じている。このため、帯域透過スペクトラム１４ａによって抽出された斜線のパワー成分Ｐ３が図４（Ａ）の正常時に比べ放射スペクトルピーク１８分だけ増加し、帯域透過スペクトラム１４ａ，１５ａの差分画像データを得て画素輝度値の総和を求めると、パワー成分Ｐ３からパワー成分Ｐ４を差し引いた放射スペクトルピーク１８分だけ増加した値が得られ、これによって監視対象の異常が認識できる。
【００３３】
図５は図２の実施形態で監視対象とする対象物と異常時に変化するスペクトラム変化波長の関係を例示している。例えば通常火災にあっては、放射波長４．３０μｍ近辺に放射スペクトルピークが生ずる。また石油系にあっては、吸収波長３．３８μｍ近辺に吸収スペクトルピークが生ずる。アルコール系にあっては、吸収波長２．７４μｍ近辺に同じく吸収スペクトルピークを生ずる。更に盗難監視のための人体（侵入者）については、放射波長１０．００μｍ近辺に放射スペクトルピークが発生する。
【００３４】
このように監視対象の内容に応じて監視すべきスペクトラム変化波長が判明していることから、これらのスペクトラム変化波長を図３（Ａ）の例えば中心波長λ１１，λ１２，・・・λ１ｂに割り当て、これらスペクトラム変化波長に隣接した異常時に変化が起きにくい波長を図３（Ｂ）の波長λ２１，λ２２，・・・λ２ｂに設定すれば良い。
【００３５】
もちろん、本発明で監視対象とする内容及びスペクトラム変換波長は図５に限定されず、必要に応じて適宜の監視対象につき対応するスペクトラム変化波長を特定して、２組のフィルタの帯域透過スペクトラムの組合せを設定すれば良い。図６は図２の信号処理装置５による監視処理のフローチャートである。まずステップＳ１で、ロータリ型波長可変フィルタ１の帯域透過フィルタ１ａの選択により中心波長λ１１の帯域透過特性を設定して、ＣＣＤカメラ３で撮像した画像データＤ１１を画像メモリ１０に格納する。
【００３６】
次にステップＳ２で、ロータリ型波長可変フィルタ２の帯域透過フィルタ２ａを選択して中心波長λ２１を設定して、その帯域透過特性によりＣＣＤカメラ４で撮像した画像データＤ２１を画像メモリ１０に記憶する。続いてステップＳ３で監視波長領域数ｎが最終値となるｎ＝６に達したか否かチェックする。
ｎ＝６に達していなければステップＳ４で監視波長領域数ｎを１つ更新し、次のｎ＝２となる監視波長領域についてステップＳ１，Ｓ２の処理を繰り返して、画像データＤ１２，Ｄ２２を画像メモリ１０に格納する。ステップＳ３で監視波長領域数ｎがｎ＝６の最終値に達すると、ステップＳ５に進み、監視波長領域数ｎ＝６分の差分画像ΔＤ１〜６を生成する。
【００３７】
続いてステップＳ６で差分画像ΔＤ１に所定値以上の輝度領域があるか否かチェックする。所定値以上の輝度領域があれば、この波長帯域の透過スペクトルに変化があったものとして、ステップＳ７で監視処理開始時または前回の差分原画像ΔＤ０１と比較し、差分画像に異常を示す変化があったか否かチェックする。この差分原画像との比較で現在の差分画像に変化があれば、ステップＳ８に進み、現在の監視波長領域によるデータベース例えば図５のようなスペクトル変化波長によるデータベースの検索で監視対象の異常内容を判定して表示させる。更にステップＳ９で異常内容に対応して予めデータベースに定められている対処制御を実行する。
【００３８】
続いてステップＳ１０で、最終波長領域ｎ＝６までの処理が済んだか否かチェックし、済んでいなければ再びステップＳ６に戻り、次の波長領域ｎ＝２についてステップＳ６〜Ｓ９の処理を繰り返す。最終波長領域ｎ＝６までの処理が済むと、ステップＳ１１に進み、監視終了の有無をチェックし、監視終了でなければ再びステップＳ１に戻り、６つの監視波長帯域のそれぞれについての画像データの画像メモリに対する記憶処理から処理を繰り返す。
【００３９】
通常は、ステップＳ１〜Ｓ１０が１周期であることから、ステップＳ１０まで進んだら、またステップＳ１に戻り次の周期に移ることになる。
また、ステップＳ６〜Ｓ１０の処理において、複数の異常対象物を識別した際は、ステップＳ９でその複数異常対象物にある異常内容に対応した対処制御を行うことになる。例えば、火災と石油を識別すれば石油火災、火災とアルコールを識別すればアルコール火災等と判定できることから、その火災によって効果がある消火済を選択して消火制御を行うこと等ができる。
【００４０】
図７は本発明の監視装置の他の実施形態であり、この実施形態にあっては、波長可変フィルタとしてファブリ・ペロー型干渉フィルタを使用したことを特徴とする。
図７において、ＣＣＤカメラ３，４の前部には波長可変フィルタ２０，２１が設けられ、この実施形態にあっては、波長可変フィルタ２０，２１のそれぞれに一対のファブリ・ペロー型干渉フィルタ２０ａ，２０ｂ及び２１ａ，２１ｂを設け、２組のファブリ・ペロー型干渉フィルタによって波長方向で変化する狭帯域透過特性を得ている。
【００４１】
波長可変フィルタ２０，２１に設けたファブリ・ペロー型干渉フィルタ２０ａ，２０ｂ，２１ａ，２１ｂは、内蔵した圧電素子に対する駆動部２４からの駆動電圧の印加による光学基板、例えばガラス基板の間隔の変化で狭帯域透過特性の波長を変化させることができる。
尚、光学基板としてはガラス基板の他、シリコン基板、ゲルマニュウム基板等を用いることができる。
【００４２】
信号処理装置５は、図２の実施例と同様、ＣＰＵ７、Ａ／Ｄ変換器８ａ，８ｂ、出力Ｉ／Ｆ９，１１、及び画像メモリ１０で構成され、更にモニタ１２を接続している。
図８は図７のＣＣＤカメラ３の前に設置している波長可変フィルタ２０の内部構造であり、ＣＣＤカメラ４側の波長可変フィルタ２１も同じ構成となる。
【００４３】
図８において、波長可変フィルタ装置２０は、３分割された鏡筒を光軸方向にねじ込み固定することで間にファブリ・ペロー型干渉フィルタ２０ａ，２０ｂを配置している。更に鏡筒の先端には必要に応じて帯域制限用のローパスフィルタ３０を装着する。ファブリ・ペロー型干渉フィルタ２０ａ，２０に対しては、駆動部２４に設けている駆動電圧源２４ａ，２４ｂから駆動電圧が印加されている。
【００４４】
図９は、図８のファブリ・ペロー型干渉フィルタ２０ａを取り出して構造を示している。ファブリ・ペロー型干渉フィルタ２０ａは、例えば２００〜３００Å程度の厚みを有するＡｕ等の反射膜となる透光性の金属膜２６ａ，２６ｂを、対向する面に蒸着した一対のガラス基板２５ａ，２５ｂを間に圧電素子２７を介して対向配置し、その間に微小間隔Ｘ１を設定している。圧電素子２７は駆動電圧源２４ａによる直流電圧の印加を受けて、基板間隔Ｘ１を変化させることができる。
【００４５】
このファブリ・ペロー型干渉フィルタ２０ａは、ガラス基板２５ｂ側からの入射光に対し、透光性をもつ金属膜１０ｂ，１０ａ間での多重反射によって生ずる干渉作用に起因して複数の透過スペクトルピークが分布して光を透過する。このようなファブリ・ペロー型干渉フィルタとしては、例えば特開平８−２８５６８８号のものが使用できる。図８のファブリ・ペロー型干渉フィルタ２０ｂも図９のファブリ・ペロー型干渉フィルタ２０ａと同じ構造であり、ガラス基板２５ａ，２５ｂの基板間隔をＸ２としている。
【００４６】
図１０は図７の２組のファブリ・ペロー型干渉フィルタにより波長方向で変化可能な狭帯域特性を得た場合の波長可変フィルタ２０，２１による切替波長と狭帯域透過ピークスペクトラムの波長分布である。即ち、図１０（Ａ）が図７のＣＣＤカメラ３の前に設けた波長可変フィルタ２０に設けた２組のファブリ・ペロー型干渉フィルタ２０ａ，２０ｂによる狭帯域透過ピークスペクトラム２２ａ〜２２ｆであり、それぞれの中心波長λ１１〜λ１６を目的波長として図８に示すそれぞれの基板間隔Ｘ１，Ｘ２を定め、これに対応した駆動電圧Ｖ１，Ｖ２を圧電素子２７に印加し、例えば狭帯域透過ピークスペクトラム２２ａ〜２２ｆの順に切り替える。
【００４７】
図１０（Ｂ）は図７の波長可変フィルタ２１に設けた２組のファブリ・ペロー型干渉フィルタ２１ａ，２１ｂにより得られる狭帯域透過ピークスペクトラム２３ａ〜２３ｆであり、図１０（Ａ）の中心波長λ１１〜λ１６は監視対象の異常発生時にスペクトル変化が起きる波長について定めていることから、図１０（Ｂ）側の中心波長λ２１〜λ２６は、それぞれ対応するスペクトラム変化波長λ１１〜λ１６に対し異常時にスペクトル変化がほとんど起きない隣接する波長を設定している。
【００４８】
図１１は、図８の波長可変フィルタ２０について、任意の目的波長λ0 の狭帯域透過特性を表している。即ち、図１１（Ａ）は目的波長λ0 ＝０．５μｍの場合であり、図１１（Ｂ）は目的波長λ0 ＝０．５５５μｍの場合である。具体的には、図１１（Ａ）（Ｂ）の横軸に示す０．３μｍ〜１．０μｍの可視光から近赤外光の波長領域について、縦軸に示す透過率を持つ透過スペクトラムピークの分布が得られる。
【００４９】
図１１（Ａ）は、ファブリ・ペロー型干渉フィルタ２０ａの基板間隔Ｘ１をＸ１＝１．５０μｍ、ファブリ・ペロー型干渉フィルタ２０ｂの基板間隔Ｘ２をＸ２＝１．７５μｍとした場合の透過スペクトルピークの分布であり、実線が波長可変干渉フィル２０ａであり、破線がファブリ・ペロー型干渉フィルタ２０ｂである。
【００５０】
この２つの透過スペクトルピークの分布において、目的波長λ11＝λ0 ＝０．５μｍにおいて、２つのフィルタの透過スペクトルピーク２２ａが一致しており、それ以外の透過スペクトルピークは全て一致せずに、ずれた分布となっている。この場合も、透過光は２つの透過特性曲線の積で表される。即ち、２つのフィルタの透過特性曲線が重なりあっている目的波長λ0 ＝０．５μｍの透過スペクトルピーク２２ａに対応した狭帯域透過特性が得られる。
【００５１】
図１１（Ｂ）は、実線の透過スペクトル分布を示す波長可変干渉フィル２０ａの基板間隔をＸ１＝１．６６μｍとし、破線の透過スペクトル分布を示すファブリ・ペロー型干渉フィルタ２０ｂの基板間隔をＸ２＝１．９４μｍとした場合である。この場合にも目的波長λ21＝λ0 ＝０．５５５μｍで２つのフィルタの透過スペクトルピーク２３ａが一致し、それ以外では透過スペクトルピークは互いにずれている。この結果、目的波長λ0 ＝０．５５５μｍにおける２つのフィルタの透過スペクトルピーク２３ａの帯域特性曲線の積となる狭帯域透過特性が得られる。
【００５２】
図１２は、図１１（Ａ）（Ｂ）の目的波長λ0 ＝０．５μｍ、０．５５５μｍのそれぞれの狭帯域透過特性を実現するために必要な図８の波長可変干渉フィル２０ａ，２０ｂの基板間隔Ｘ１，Ｘ２、及び波長方向に分布する複数の透過スペクトルピークの次数Ｋ，Ｌとそれぞれの波長λ１，λ２を表している。
ここで図８の波長可変フィルタ２０における狭帯域透過特性の原理を説明する。まず目的波長をλ0 とすると、ファブリ・ペロー型干渉フィル２０ａ，２０ｂの基板間隔Ｘ１，Ｘ２は、互いに素となる２つの整数（Ｍ，Ｎ）に基づいて次式で与えられる。
【００５３】
Ｘ１＝Ｍ×（λ0 ／２）                              （１）
Ｘ２＝Ｎ×（λ0 ／２）                              （２）
ここで、互いに素となる２つの整数（Ｍ，Ｎ）とは、任意の素数の組合せを意味し、例えば（２，３）（３，４）（４，５）（５，６）（６，７）等がある。これに対し互いに素でない２つの整数（Ｍ，Ｎ）としては、（２，４）（３，６）（４，６）（６，９）等がある。
【００５４】
この（１）（２）で与えられる基板間隔Ｘ１，Ｘ２において、透過スペクトルピークが得られる波長方向での波長λ１，λ２は、波長方向での透過スペクトルピークの位置を示す次数を整数Ｋ，Ｌとすると、
λ1 ＝λ0 ×Ｍ／Ｋ                                  （３）
λ2 ＝λ0 ×Ｎ／Ｌ                                  （４）
で与えられる。ここで波長軸での透過スペクトルピークの分布の次数を与える整数Ｋ，Ｌは、共に１，２，３，・・・の整数となる。
【００５５】
このため図１２にあっては、前記（１）（２）式について、目的波長λ0 ＝０．５μｍ及び０．５５５μｍとして、それぞれ基板間隔（Ｘ１，Ｘ２）として（１．５μｍ，１．７５μｍ）及び（１．６６６μｍ，１．９４４μｍ）を求め、更に透過スペクトルピークを示す次数Ｋ１＝１〜２０のそれぞれについて、対応する波長λ１，λ２を算出した結果である。
【００５６】
例えば図１１（Ａ）に対応した図１２（Ａ）の目的波長λ0 ＝０．５μｍの狭帯域透過特性を与える基板間隔Ｘ１＝１．５μｍ及びＸ２＝１．７５μｍの次数Ｋ，Ｌ＝１〜２０の波長λ１，λ２に注目すると、基板間隔Ｘ１にあってはＫ＝６でλ１＝０．５００μｍの透過スペクトルピークが得られ、また基板間隔Ｘ２については次数Ｌ＝７でλ２＝０．５００μｍの透過スペクトルピークが得られ、両者が一致することで、図１１（Ａ）のように目的波長λ0 ＝０．５μｍの透過スペクトルピーク２２ａが得られ、この積として狭帯域透過特性が実現される。
【００５７】
また基板間隔Ｘ１＝１．５μｍについては次数Ｋ＝１２でλ１＝０．２５０μｍとなり、基板間隔Ｘ２＝１．７５μｍについては次数Ｌ＝１４で同じくλ２＝０．２５０μｍとなって透過スペクトルピークが一致している。しかしながら、図１１（Ａ）にあっては、測定波長帯域を０．３μｍ〜１．０μｍの可視光から近赤外光の波長領域としていることから、λ１＝λ２＝０．２５０μｍでの透過波長は測定対象とする波長帯域には含まれない。このλ１＝λ２＝０．２５０μｍの除去は、図８のように、例えば波長０．３μｍ以上の通過帯域特性をもつローパスフィルタ３０を設ければ良い。
【００５８】
図１１（Ｂ）に対応した図１２（Ｂ）の目的波長λ0 ＝０．５５５μｍにあっては、基板間隔Ｘ１＝１．６６６μｍの次数Ｋ＝６の波長λ１＝０．５５５μｍと基板間隔Ｘ２＝１．９４４μｍの次数Ｌ＝７の波長λ２＝０．５５５μｍが一致し、これが狭帯域透過特性の透過スペクトルピークを与える。また次数Ｋ＝１２におけるλ１＝２．７８μｍとＬ＝１４でのλ２＝０．２７８μｍでの透過スペクトルピークが一致しているが、この部分については図１２（Ａ）の場合と同様、０．３μｍの通過特性を持つローパスフィルタ３０を使用することで除去すこのようなファブリ・ペロー型干渉フィルタを用いた場合には、ファブリ・ペロー型干渉フィルタのもつ大きな開口率がそのまま利用でき、このため得られる信号量（光量）が大きく、十分なＳＮ比率をもった画像データが得られ、また図１のロータリ型波長可変フィルタに比べ小型化、高信頼性、コストダウンを図ることができる。
【００５９】
尚、上記実施形態にあっては、波長可変フィルタとしてロータリ型波長可変フィルタ、ファブリ・ペロー型干渉フィルタを使用していたが、回折格子を用いた分光器、干渉フィルタホイール、マイクルソン干渉計等も同様に使用することができる。
また図７の実施形態にあっては、２台のＣＣＤカメラ３，４のそれぞれに設けた波長可変フィルタ２０，２１により、図１０（Ａ）（Ｂ）のように、異常発生時に変化の起きる波長と変化の起きない波長に分けた波長切替で差分画像を得ているが、１台のＣＣＤカメラに設けた単一の波長可変フィルタにより、図１０（Ａ）（Ｂ）の波長に交互に切替えて差分画像を得るようにしても良い。
【００６０】
また図７の実施形態にあっては、監視波長領域過数ｎ＝６の場合を例にとっているが、監視したい異常対象物に対応してｎは増減できることは勿論である。
更に、本発明は上記の実施形態に限定されず、目的と利点を損わない範囲で適宜の変形が可能である。また実施形態に示した数値による限定は受けない。
【００６１】
【発明の効果】
以上説明してきたように本発明によれば、監視対象の異常内容が特定波長にスペクトルピーク等の特有の変化をもつことに着目し、波長可変フィルタによって透過波長特性を広範囲の波長帯域に亘り変化させることで、特定波長でのスペクトルの特徴を正確に検出し、異常内容を高精度で識別することができる。
【００６２】
例えば火災、石油系、アルコール系等によって、放射または吸収スペクトルピークが特有の波長をもつことから、本発明の異常監視装置によれば、これら対象物の異常を示すスペクトルピークを生ずる特定波長を正確に検出することでができる。また、例えば同じ火災であっても通常火災か石油が燃えているか等の燃焼対象を識別できることで、燃焼物に対応した効果的な消火剤の選択等の対応処理ができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】光学的な波長可変フィルタの本発明による異常監視装置の説明図
【図２】図１の処理機能を示したブロック図
【図３】図２に設けた２組の波長可変フィルタの透過特性図
【図４】特定の監視対象についてのフィルタにより波長帯域が抽出される正常時と異常時のスペクトラム分布の説明図
【図５】本発明の監視対象とスペクトラム変化波長との対応関係の説明図
【図６】図２の信号処理装置による本発明の異常監視処理のフローチャート
【図７】ファブリ・ペロー型干渉フィルタを用いて波長帯域を可変する本発明の他の実施形態のブロック図
【図８】図８の波長可変フィルタの断面図
【図９】図８に設けたファブリ・ペロー型干渉フィルタの構造説明図
【図１０】図７に設けた２組の波長可変フィルタの透過特性図
【図１１】図７に設けた２組の波長可変フィルタに対し互いに素となる整数（６，７）に基づき基板間隔（Ｘ１，Ｘ２）を決めた目的波長λ0 ＝０．５μｍ，０．５５５μｍの各狭帯域透過特性の説明図
【図１２】図１１の狭帯域透過特性を与える素数（Ｍ．Ｎ）、実数（Ｋ，Ｌ）及び分波波長λ1,λ2 の説明図
【符号の説明】
１，２：ロータリ型波長可変フィルタ
１ａ〜１ｆ，２ａ〜２ｆ：帯域透過フィルタ
３，４：ＣＣＤカメラ
５：信号処理装置
６：監視区域
７：ＣＰＵ
８ａ，８ｂ：Ａ／Ｄ変換器
９，１１：出力Ｉ／Ｆ
１０：画像メモリ
１２：モニタ
１３，２４：駆動部
１４ａ〜１４ｆ，１５ａ〜１５ｆ：帯域透過スペクトラム
１６，１７：波長スペクトル分布
１８：放射スペクトルピーク
２０，２１：波長可変フィルタ
２０ａ，２０ｂ，２１ａ，２１ｂ：ファブリ・ペロー型干渉フィルタ
２２ａ〜２２ｆ，２３ａ〜２３ｆ：狭帯域透過ピークスペクトラム
２４ａ，２４ｂ：駆動電圧源
２５ａ，２５ｂ：ガラス基板
２６ａ，２６ｂ：金属膜
２７：圧電素子
【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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