(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
フレーム間隔以下である第１の露光時間で撮影された第１の入力画像と、前記第１の入力画像と同じフレームレートで、かつ、前記第１の露光時間より短い第２の露光時間で撮影された第２の入力画像とを取得する画像データ取得部と、
前記第１の入力画像と前記第２の入力画像とに基づいて、被写体の振動を検出する演算部と、を備え、
前記演算部は、
前記第１の入力画像の強度に第１の重みを乗じた第１の入力画像データと、前記第２の入力画像の強度に第２の重みを乗じた第２の入力画像データとの差を算出することにより、振動を検出する、
振動解析システム。
【請求項２】
前記第１の重みは、前記第１の露光時間の逆数であり、
前記第２の重みは、前記第２の露光時間の逆数である、
請求項１に記載の振動解析システム。
【請求項３】
前記被写体を撮影して、前記第１の入力画像と前記第２の入力画像とを撮影するカメラを備える、
請求項１又は２に記載の振動解析システム。
【請求項４】
前記カメラは、
前記第１の入力画像を撮影する第１の内部カメラと、前記第２の入力画像を撮影する第２の内部カメラとを備え、
前記第１の入力画像と前記第２の入力画像とを、同軸で撮影する、
請求項３に記載の振動解析システム。
【請求項５】
前記画像データ取得部は、
前記第１の露光時間及び前記第２の露光時間を変化させながら前記被写体を撮影する、
請求項１から４のいずれか一項に記載の振動解析システム。
【請求項６】
前記演算部は、
前記第１の入力画像及び前記第２の入力画像の少なくともいずれか一方について、画素ごとの輝度の時間変化に基づいて、振動スペクトルを算出することにより、フレームレートで規定されるナイキスト周波数以下の振動を検出する、
請求項１から５のいずれか一項に記載の振動解析システム。
【請求項７】
フレーム間隔以下である第１の露光時間で撮影された第１の入力画像と、前記第１の入力画像と同じフレームレートで、かつ、前記第１の露光時間より短い第２の露光時間で撮影された第２の入力画像とを取得し、
前記第１の入力画像の強度に第１の重みを乗じた第１の入力画像データと、前記第２の入力画像の強度に第２の重みを乗じた第２の入力画像データとの差を算出することにより、振動を検出する、
振動解析方法。
【請求項８】
コンピュータを、
フレーム間隔以下である第１の露光時間で撮影された第１の入力画像と、前記第１の入力画像と同じフレームレートで、かつ、前記第１の露光時間より短い第２の露光時間で撮影された第２の入力画像とを取得する画像データ取得部、
前記第１の入力画像の強度に第１の重みを乗じた第１の入力画像データと、前記第２の入力画像の強度に第２の重みを乗じた第２の入力画像データとの差を算出することにより、振動を検出する演算部、
として機能させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、振動解析システム、振動解析方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、時系列で撮影された画像を解析することにより、検査対象である被写体の振動を検出する振動解析方法が開発されている。
【０００３】
例えば、特許文献１の振動解析方法では、時系列画像から所定の配列位置の画素に係る画素の振動を検出する。そして、検出された振動のデータをフーリエ変換して周波数ごとの振動特性を解析することにより、検査対象の異常の有無が判断される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１９−１６８３８７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１の振動解析方法では、所定のフレームレートで撮影された時系列画像に基づいて振動を検出するため、フレームレートで規定されるナイキスト周波数以上の周波数の振動を検出することは難しい。
【０００６】
本発明は、上述の事情に鑑みてなされたものであり、フレームレートを高めることなく高い周波数の振動を検出可能な振動解析システム、振動解析方法及びプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記目的を達成するために、この発明の第１の観点に係る振動解析システムは、
フレーム間隔以下である第１の露光時間で撮影された第１の入力画像と、前記第１の入力画像と同じフレームレートで、かつ、前記第１の露光時間より短い第２の露光時間で撮影された第２の入力画像とを取得する画像データ取得部と、
前記第１の入力画像と前記第２の入力画像とに基づいて、被写体の振動を検出する演算部と、を備え、
前記演算部は、
前記第１の入力画像の強度に第１の重みを乗じた第１の入力画像データと、前記第２の入力画像の強度に第２の重みを乗じた第２の入力画像データとの差を算出することにより、振動を検出する。
【０００８】
また、前記第１の重みは、前記第１の露光時間の逆数であり、
前記第２の重みは、前記第２の露光時間の逆数である、
こととしてもよい。
【０００９】
また、前記被写体を撮影して、前記第１の入力画像と前記第２の入力画像とを撮影するカメラを備える、
こととしてもよい。
【００１０】
また、前記カメラは、
前記第１の入力画像を撮影する第１の内部カメラと、前記第２の入力画像を撮影する第２の内部カメラとを備え、
前記第１の入力画像と前記第２の入力画像とを、同軸で撮影する、
こととしてもよい。
【００１１】
また、前記画像データ取得部は、
前記第１の露光時間及び前記第２の露光時間を変化させながら前記被写体を撮影する、
こととしてもよい。
【００１２】
また、前記演算部は、
前記第１の入力画像及び前記第２の入力画像の少なくともいずれか一方について、画素ごとの輝度の時間変化に基づいて、振動スペクトルを算出することにより、フレームレートで規定されるナイキスト周波数以下の振動を検出する、
こととしてもよい。
【００１３】
また、本発明の第２の観点に係る振動解析方法では、
フレーム間隔以下である第１の露光時間で撮影された第１の入力画像と、前記第１の入力画像と同じフレームレートで、かつ、前記第１の露光時間より短い第２の露光時間で撮影された第２の入力画像とを取得し、
前記第１の入力画像の強度に第１の重みを乗じた第１の入力画像データと、前記第２の入力画像の強度に第２の重みを乗じた第２の入力画像データとの差を算出することにより、振動を検出する。
【００１４】
また、本発明の第３の観点に係るプログラムは、
コンピュータを、
フレーム間隔以下である第１の露光時間で撮影された第１の入力画像と、前記第１の入力画像と同じフレームレートで、かつ、前記第１の露光時間より短い第２の露光時間で撮影された第２の入力画像とを取得する画像データ取得部、
前記第１の入力画像の強度に第１の重みを乗じた第１の入力画像データと、前記第２の入力画像の強度に第２の重みを乗じた第２の入力画像データとの差を算出することにより、振動を検出する演算部、
として機能させる。
【発明の効果】
【００１５】
本発明の振動解析システム、振動解析方法及びプログラムによれば、フレーム間隔以下の異なる露光時間で撮影された入力画像について、強度の差をとることにより、被写体の振動を検出するので、フレームレートで規定されるナイキスト周波数以上の周波数の振動を検出することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本発明の実施の形態１に係る振動解析システムの機能ブロック図である。
【図２】（Ａ）は、露光状態を示すグラフ、（Ｂ）は、露光信号のフーリエ変換を示すグラフ、（Ｃ）は、露光時間とカットオフ周波数との関係を示すグラフである。
【図３】露光時間と周波数応答との関係を示す概念図である。
【図４】振動解析システムのバンドパス特性を示す概念図である。
【図５】実施の形態１の振動解析システムを示す図であり、（Ａ）は外観図、（Ｂ）は構成を示す概略図である。
【図６】実施の形態１に係る振動解析の流れを示すフローチャートである。
【図７】実施の形態１に係る振動解析の流れを示す概念図である。
【図８】被写体の振動周波数を変化させた場合の入力画像と振動成分画像の例を示す図である。
【図９】実施の形態１に係る解析システムのバンドパス特性を示す図であり、（Ａ）は実験値のグラフ、（Ｂ）は理論値のグラフである。
【図１０】露光時間を変化させた場合のバンドパス特性を示すグラフである。
【図１１】露光時間の異なる複数の時分割スレッドで入力画像を取得する場合の処理の流れを示す概念図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、図を参照しつつ、本発明の実施の形態に係る振動解析システム１について説明する。
【００１８】
（実施の形態１）
図１のブロック図に示すように、本実施の形態に係る振動解析システム１は、カメラ１１、制御ユニット２０を備える。
【００１９】
カメラ１１は、検出対象である振動部分を含む被写体Ｓを撮影するカメラである。被写体Ｓは、一部又は全体が振動するものであれば特に限定されない。被写体Ｓは、例えばドローンである。この場合、振動解析システム１は、ドローンのプロペラを振動要素として検出する。カメラ１１は、所定のフレームレートＦで被写体Ｓを撮影し、各画素の強度、すなわち輝度データからなる各時刻の画像データを出力する。
【００２０】
振動要素を時系列画像から検出する場合、一般的に、検出可能な振動要素の振動周波数は、フレームレートＦで規定されるナイキスト周波数ＦＮ以下、すなわちフレームレートＦの１／２の周波数以下となる。したがって、カメラ１１のフレームレートＦが高ければ、高い周波数の振動を検出することができるため好ましい。しかしながら、高フレームレートで撮影可能なハイスピードカメラは、高額であり、産業用途で広く一般に用いることは難しい。
【００２１】
本実施の形態に係るカメラ１１は、例えば６４８×４８８ピクセルの画像を４０ｆｐｓ程度のフレームレートＦで撮影可能な一般的なカメラである。また、カメラ１１は、第１の内部カメラ１１−１、第２の内部カメラ１１−２を備える。内部カメラ１１−１、１１−２の受光素子は、カメラ１１のレンズから入る光をプリズムで分光して受ける。これにより、内部カメラ１１−１、１１−２は、同一の画角の画像を撮影できる。
【００２２】
また、内部カメラ１１−１、１１−２は、それぞれ異なる露光時間τで撮影可能である。内部カメラ１１−１の露光時間である第１の露光時間τ１と、内部カメラ１１−２の露光時間である第２の露光時間τ２は、制御ユニット２０によって制御される。
【００２３】
制御ユニット２０は、例えばコンピュータ装置であり、図１に示すように、制御部２１、記憶部２２、表示部２３、入力部２４を備える。
【００２４】
制御部２１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、水晶発振器等から構成されており、振動解析システム１の動作を制御する。また、制御部２１は、内部カメラ１１−１、１１−２で撮影された入力画像Ｉｔの画像データに基づいて被写体Ｓの振動状態を解析する。制御部２１は、制御部２１のＲＯＭ、記憶部２２等に記憶されている各種動作プログラム及びデータをＲＡＭに読み込んでＣＰＵを動作させることにより、図１に示される制御部２１の各機能を実現させる。これにより、制御部２１は、画像データ取得部２１１、演算部２１２として動作する。
【００２５】
画像データ取得部２１１は、内部カメラ１１−１、１１−２を制御して、被写体Ｓを所定のフレームレートＦで撮影し、時系列の入力画像Ｉｔを取得する。入力画像Ｉｔは、第１の内部カメラ１１−１で撮影される第１の入力画像ＩΔｔ＝τ１と、第２の内部カメラ１１−２で撮影される第２の入力画像ＩΔｔ＝τ２とを含む。
【００２６】
第１の入力画像ＩΔｔ＝τ１、第２の入力画像ＩΔｔ＝τ２は、第１の露光時間τ１、第２の露光時間τ２を用いて、以下のように表される。
【数１】
0006806394.tif 000002
ただし、ｘ，ｙは画素の座標、ｔは時刻である。
【００２７】
第１の露光時間τ１は、フレーム間隔ΔＴ（＝１／Ｆ）以下であり、第２の露光時間τ２は、第１の露光時間τ１よりも短い時間であればよく、特に限定されない。第１の露光時間τ１と第２の露光時間τ２との関係は、例えば、τ１＝２×τ２と設定される。
【００２８】
演算部２１２は、画像データ取得部２１１で取得された入力画像Ｉｔに基づいて、被写体Ｓの振動状態を解析する。より具体的には、演算部２１２は、入力画像Ｉｔに基づいて、フレームレートＦで規定されるナイキスト周波数ＦＮ以上の周波数で振動する振動要素を検出する。
【００２９】
ここで、振動要素の検出原理について説明する。図２（Ａ）に露光時間τでの、カメラ１１の露光イメージを示す。図２（Ａ）に示すように、時刻−τ／２〜τ／２、強度Ｅで露光する場合の信号をｆ（ｔ）とすると、ｆ（ｔ）のフーリエ変換Ｆ［ｆ（ｔ）］は、以下の式のように表すことができる。
【数２】
0006806394.tif 000003
【００３０】
上式のｓｉｎｃ関数は、図２（Ｂ）のグラフのように表され、露光時間τの入力信号に対する周波数応答を示している。図２（Ｂ）に示すように、露光時間τのカメラ露光は、カットオフ周波数ＦＬ＝１／τとするローパスフィルタの効果を示す。また、図２（Ｃ）に示すように、露光時間τが大きくなると、カットオフ周波数ＦＬは低下し、露光時間τが小さくなると、カットオフ周波数ＦＬは上昇する。
【００３１】
露光時間τ１＝２×τ２とした場合のフレーム間隔ΔＴと露光時間τとの関係、周波数応答及び入力画像Ｉｔの概念図を図３に示す。なお、周波数応答は絶対値として示している。図３に示すように、第１の露光時間τ１と第２の露光時間τ２とが異なるので、それぞれに対する周波数応答も異なる。周波数応答の異なる第１の入力画像ＩΔｔ＝τ１と第２の入力画像ＩΔｔ＝τ２との差をとることにより、図４に示すように、バンドパス周波数ｆｐ＝１／τ１＝１／２τ２周りの振動成分画像Ｔｆを生成することができる。
【００３２】
差分による振動成分画像Ｔｆは、以下の式で表すことができる。
【数３】
0006806394.tif 000004
ただし、１／τ１、１／τ２は重みである。
【００３３】
露光時間τ１、τ２は、フレーム間隔ΔＴ（＝１／Ｆ）以下であるので、バンドパス周波数ｆｐは、フレームレートＦで規定されるナイキスト周波数ＦＮ＝１／２ΔＴよりも大きい。したがって、演算部２１２は、入力画像Ｉｔに基づいて、ナイキスト周波数ＦＮよりも高い周波数の振動を検出することができる。以上の検出原理に基づいて、振動解析システム１は、振動解析を行う。
【００３４】
記憶部２２は、ハードディスク、フラッシュメモリ等の不揮発性メモリであり、時系列データである入力画像Ｉｔから被写体Ｓの振動状態を解析する演算アルゴリズム、作成された振動成分画像Ｔｆ等を記憶する。
【００３５】
表示部２３は、コンピュータ装置である制御ユニット２０に備えられた表示用デバイスであり、例えば液晶パネルである。表示部２３は、カメラ１１で撮影された被写体Ｓの入力画像Ｉｔ、演算部２１２で作成された被写体Ｓの振動状態を示す振動成分画像Ｔｆ等を表示する。
【００３６】
入力部２４は、カメラ１１に対する撮影の開始、終了指示、露光時間τ等を入力するための入力デバイスである。入力部２４は、制御ユニット２０に備えられたキーボード、タッチパネル、マウス等である。
【００３７】
続いて、振動解析システム１を用いた振動解析について説明する。本実施の形態では、図５（Ａ）、（Ｂ）に示すように、被写体Ｓであるファンを撮影して、撮影された画像から、振動要素としての羽を検出する場合を例として説明する。図５（Ｂ）に示すように、本実施の形態に係るカメラ１１は、レンズから入る光をプリズムによって分光して、第１の内部カメラ１１−１及び第２の内部カメラ１１−２で受光する。これにより、カメラ１１は、第１の入力画像ＩΔｔ＝τ１と第２の入力画像ＩΔｔ＝τ２とを同軸で撮影することができる。
【００３８】
以下、振動解析の流れを示す図６のフローチャート及び図７の概念図を参照しつつ振動解析方法について具体的に説明する。本実施の形態に係る振動解析処理では、まず、振動要素を含む被写体Ｓが適切に撮影されるように、カメラ１１の画角、焦点等を設定する（ステップＳ１１）。
【００３９】
上述したように、内部カメラ１１−１、１１−２のフレームレートＦ、露光時間τは特に限定されない。また、第１の露光時間τ１と、第２の露光時間τ２とは、τ１＝２×τ２程度に設定される。本実施の形態に係る第１の露光時間τ１は１３．５ｍｓ、第２の露光時間τ２は６．２５ｍｓ、内部カメラ１１−１、１１−２のフレームレートＦは４０ｆｐｓである。
【００４０】
設定が完了し、入力部２４へ解析開始指示が入力されると、制御ユニット２０は、カメラ１１を制御して被写体Ｓであるファンの撮影を開始する（ステップＳ１２）。カメラ１１の内部カメラ１１−１、１１−２は、それぞれ撮影した入力画像Ｉｔのデータを画像データ取得部２１１へ送信する（ステップＳ１３）。
【００４１】
演算部２１２は、画像データ取得部２１１で取得された第１の入力画像ＩΔｔ＝τ１、第２の入力画像ＩΔｔ＝τ２の強度データを、第１の露光時間τ１、第２の露光時間τ２でそれぞれ除することにより、第１の入力画像ＩΔｔ＝τ１と第２の入力画像ＩΔｔ＝τ２との明るさ（輝度）を調整する（ステップＳ１４）。
【００４２】
より具体的には、演算部２１２は、第１の入力画像ＩΔｔ＝τ１に第１の露光時間τ１の逆数である第１の重みを乗じて、第１の入力画像データを生成する。また、演算部２１２は、第２の入力画像ＩΔｔ＝τ２に第２の露光時間τ２の逆数である第２の重みを乗じて、第２の入力画像データを生成する。これにより、演算部２１２は、同等の輝度レベルである第１の入力画像データと第２の入力画像データとを生成する。
【００４３】
ステップＳ１４で明るさを調整した後、演算部２１２は、第１の入力画像データと第２の入力画像データとの差を算出する（ステップＳ１５）。これにより、図７に示す振動成分画像Ｔｆを得ることができる。演算部２１２は、算出された振動成分画像Ｔｆを表示部２３に表示させる（ステップＳ１６）。振動成分画像Ｔｆは、図８に示すように、露光時間τで決定される所定の振動周波数で振動する要素のみを抽出するバンドパスフィルタを通した画像となる。
【００４４】
図８は、ファンの回転周波数を、２５Ｈｚから１２５Ｈｚの範囲で変化させた場合の第１の入力画像ＩΔｔ＝τ１、第２の入力画像ＩΔｔ＝τ２及び振動成分画像Ｔｆを示している。図８に示すように、振動成分画像Ｔｆの強度は、ファンの回転周波数を７５Ｈｚとした場合が最も強く、２５Ｈｚ、１２５Ｈｚで弱くなっていることがわかる。
【００４５】
また、ファンの回転周波数を５０Ｈｚから１２５Ｈｚの範囲で変化させた場合に、振動成分画像Ｔｆにおいて振動を検出した画素の数を図９（Ａ）のグラフに示す。図９（Ａ）のグラフは、振動解析システム１のバンドパスフィルタとしての特性、すなわち、被写体Ｓの振動要素の振動周波数によって、振動要素が振動成分画像Ｔｆに表れる度合いを示している。図９（Ａ）の検出画素数のグラフは、図９（Ｂ）の周波数と強度との関係を表す理論値とよく一致しており、振動解析システム１がバンドパスフィルタとして機能していることがわかる。
【００４６】
図８、図９（Ａ）、（Ｂ）に示すように、第１の露光時間τ１＝１３．５ｍｓ、第２の露光時間τ２＝τ１／２＝６．２５ｍｓとした場合、振動解析システム１は、バンドパス周波数ｆｐ＝１／τ１＝７４．１Ｈｚ近傍を中心としたバンドパスフィルタとして機能する。したがって、振動解析システム１は、フレームレートＦ＝４０ｆｐｓで規定されるナイキスト周波数ＦＮ＝２０Ｈｚよりも高い周波数の振動成分を検出することができる。
【００４７】
以上説明したように、本実施の形態に係る振動解析システム１では、露光時間τの異なる入力画像Ｉｔに基づいて、振動要素の検出を行う。これにより、フレームレートＦで規定されるナイキスト周波数ＦＮよりも高い周波数の振動を検出できる。したがって、フレームレートＦを高速化することなく、高い周波数の振動を検出することができる。
【００４８】
本実施の形態では、予め設定された第１の露光時間τ１、第２の露光時間τ２で内部カメラ１１−１、１１−２の入力画像Ｉｔを取得することとしたがこれに限られず、露光時間τを変化させながら撮影することにより、被写体Ｓの振動周波数特性を解析することとしてもよい。例えば、第１の露光時間τ１と第２の露光時間τ２との関係をτ１＝２τ２と設定し、τ１を３３ｍｓから１μｓへ、所定の時間間隔で変化させて、撮影した入力画像Ｉｔから振動成分画像Ｔｆを生成する。これにより、バンドパス周波数ｆｐを３０Ｈｚから１ＭＨｚの間で走査した場合に相当する、振動検出を行うことができる。
【００４９】
図１０は、第１の露光時間τ１を３３ｍｓ、１ｍｓ、１μｓとした場合の、振動成分画像Ｔｆのバンドパス特性を示す図である。図１０に示すように、第１の露光時間τ１を変化させることにより、３０Ｈｚ、１ｋＨｚ、１ＭＨｚを中心周波数とするバンドパス画像を振動成分画像Ｔｆとして得ることができる。したがって、振動解析システム１を用いることにより、低フレームレートのカメラ１１で、ナイキスト周波数ＦＮを超える高い周波数の振動をモニタリングすることが可能となる。
【００５０】
本実施の形態では、カメラ１１に内蔵された２台の内部カメラ１１−１、１１−２を用いて、被写体Ｓを撮影することとしたが、これに限られない。例えば、２台の独立したカメラ１１を、同等の画角、すなわち被写体Ｓを同等の位置で撮影するように設置して用いることとしてもよい。これにより、より簡素な構造で安価なカメラ１１を用いることができる。また、独立したカメラ１１を用いる場合の画角調整は、画像処理によって行うこととしてもよい。具体的には、演算部２１２が、入力画像Ｉｔ中の所定の特徴点を検出して同等の画角を切り出すこととしてもよい。
【００５１】
（実施の形態２）
実施の形態１では、２台の内部カメラ１１−１，１１−２を用いることとしたが、検出対象となる被写体Ｓの振動状態が定常的である場合、１台のカメラ１１を用いて振動解析を行うこともできる。本実施の形態では、１台のカメラ１１を用いて、振動解析を行う場合について説明する。
【００５２】
本実施の形態に係る振動解析システム１では、露光時間τをフレーム単位で設定可能な１台のカメラ１１を用いて入力画像Ｉｔを取得する点で実施の形態１と異なる。その他、制御ユニット２０の構成等については、実施の形態１と同様であるので同じ符号を付して、詳細な説明は省略する。
【００５３】
本実施の形態に係るカメラ１１は、制御部２１によって制御され、複数のスレッドに時分割された画像を撮影する。カメラ１１は、スレッドごとに異なる露光時間τの画像を撮影する。より具体的には、スレッドｎで撮影される画像は、露光時間τｎと、露光時間τ’ｎで撮影される画像である。露光時間τｎは、フレーム間隔ΔＴ以下の第１の露光時間であり、露光時間τ’ｎは、露光時間τｎより短い第２の露光時間である。露光時間τ’ｎの長さは、例えば、τｎ／２である。
【００５４】
スレッドｎは、例えばｎ＝１〜３の３つのスレッドであり、それぞれの露光時間τ１、τ２、τ３を異なる長さとすることにより、検出される振動周波数を異なるものに設定することが可能となる。すなわち、スレッドごとに入力画像Ｉｔから、実施の形態１と同様の処理によって振動成分画像Ｔｆを算出し、所定のバンドパス周波数を中心とする振動要素を検出することができる。
【００５５】
具体的には、スレッド１で取得された第１の入力画像ＩΔｔ＝τ１と第２の入力画像ＩΔｔ＝τ’１について明るさ調整を行った後、差をとることにより振動成分画像Ｔｆを生成する。同様に、演算部２１２は、スレッド２、スレッド３の入力画像Ｉｔを用いて、露光時間τ２、τ３に基づく振動成分画像Ｔｆを生成する。
【００５６】
制御部２１は、各スレッドについて生成された振動成分画像Ｔｆと、これらに対応するバンドパス周波数ｆｐとを表示部２３に表示させる。
【００５７】
図１１は、上述のようにスレッド１〜スレッド３の時分割マルチスレッドを用いて、１台のカメラ１１の露光時間を変化させて、入力画像Ｉｔを取得する場合の処理の流れを示す概念図である。図１１に示すように、１台のカメラ１１で、フレームレートＦによって規定されるナイキスト周波数ＦＮよりも高い周波数帯域において、異なるバンドパス周波数ｆｐの振動を検出することが可能となる。
【００５８】
以上説明したように、本実施の形態に係る振動解析システム１は、１台のカメラを用いて、時分割マルチスレッドで露光時間τの異なる画像を取得するので、簡素なシステム構成で複数のバンドパス周波数ｆｐの振動を検出することができる。
【００５９】
（実施の形態３）
上記各実施の形態では、露光時間τの異なる複数の画像を用いることにより、ナイキスト周波数ＦＮよりも高い周波数の振動要素を検出することとしたが、ナイキスト周波数ＦＮ以下の振動検出と組み合わせて、より広い範囲の周波数の振動成分を検出することもできる。
【００６０】
本実施の形態では、実施の形態１の振動解析システム１における振動検出に加えて、デジタル信号処理によって、ナイキスト周波数ＦＮ以下の低周波数振動検出を行う場合を例として説明する。
【００６１】
本実施の形態に係る演算部２１２は、時系列画像データである入力画像Ｉｔについて、画素ごとに、予め定められた所定の時間窓における輝度の時間変化データを生成する。入力画像Ｉｔは、所定の露光時間で撮影される時系列画像データであり、例えば、実施の形態１に係る第１の入力画像ＩΔｔ＝τ１及び第２の入力画像ＩΔｔ＝τ２のいずれか一方である。そして、生成された輝度の時間変化データを高速フーリエ変換することにより、画素ごとの振動スペクトルを算出する。これにより、入力画像Ｉｔから、ナイキスト周波数ＦＮ以下の振動を検出することができる。
【００６２】
また、演算部２１２は、実施の形態１と同様に、露光時間τの異なる複数の入力画像Ｉｔに基づいて、ナイキスト周波数ＦＮ以上の振動を検出する。そして、演算部２１２は、検出結果を表示部２３に表示させる。
【００６３】
以上説明したように、本実施の形態に係る振動解析システム１では、露光時間τの異なる複数の入力画像Ｉｔに基づいて、ナイキスト周波数ＦＮ以上の振動を検出するとともに、デジタル信号処理によってナイキスト周波数ＦＮ以下の振動を精度よく検出する。したがって、より広い周波数範囲の振動を検出することができる。
【００６４】
上記各実施の形態では、カメラ１１で撮影された入力画像Ｉｔを実時間処理して、表示部２３に表示させることとしたがこれに限られない。例えば、予め記憶部２２に記憶されている入力画像Ｉｔを読み出して、振動検出することとしてもよい。
【００６５】
また、上記各実施の形態に係る振動解析方法は、通常のコンピュータシステムを用いて実現可能である。例えば、上記各実施の形態に係る振動解析を実行するためのコンピュータプログラムを、ＵＳＢメモリ、ＤＶＤ−ＲＯＭ等のコンピュータが読み取り可能な記録媒体に格納して配布し、当該コンピュータプログラムをコンピュータにインストールすることにより、コンピュータ装置を上記の振動解析方法を実行する振動解析システムとして機能させることができる。
【産業上の利用可能性】
【００６６】
本発明は、カメラのフレームレートに対して高い周波数の振動が生じ得る被写体の振動解析に好適である。特に、被写体が定常振動する被写体の振動解析に好適である。
【符号の説明】
【００６７】
１  振動解析システム、１１  カメラ、１１−１，１１−２  内部カメラ、２０  制御ユニット、２１  制御部、２１１  画像データ取得部、２１２  演算部、２２  記憶部、２３  表示部、２４  入力部
【要約】
【課題】フレームレートを高めることなく高い周波数の振動を検出可能な振動解析システム、振動解析方法及びプログラムを提供する。
【解決手段】振動解析システム１は、フレーム間隔以下である第１の露光時間で撮影された第１の入力画像と、第１の入力画像と同じフレームレートで、かつ、第１の露光時間より短い第２の露光時間で撮影された第２の入力画像とを取得する画像データ取得部２１１と、第１の入力画像と第２の入力画像とに基づいて、被写体の振動を検出する演算部２１２と、を備える。また、演算部２１２は、第１の入力画像の強度に第１の重みを乗じた第１の入力画像データと、第２の入力画像の強度に第２の重みを乗じた第２の入力画像データとの差を算出することにより、振動を検出する。
【選択図】図１【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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