(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
計測される界面を含む原画像を取得するための画像取得手段と、取得された原画像を解析して界面位置を求める画像解析手段とを備えた界面計測装置において、前記画像解析手段は、異なる時刻に取得した原画像間の差分画像を求める差分演算部と、この差分画像に基づいて原画像の変化分を抽出した抽出画像を求める変化分抽出部と、この抽出画像に基づいて界面位置を決定する界面位置決定部と、界面計測の過程で得られた変化分抽出画像に対して、当該変化分抽出画像が界面の変化によるものであるかどうかを判定する変化分抽出画像評価部とを備えていることを特徴とする界面計測装置。
【請求項２】
前記画像解析手段は、異なる時刻に取得した原画像間の差分画像を求めるのに先立ち、現在の原画像と過去の原画像間の位置ずれを解析し、このずれを補正する方向に原画像の少なくとも一方を平行移動したのち差分画像を求める位置ずれ補正部を備えていることを特徴とする請求項１に記載の界面計測装置。
【請求項３】
前記画像解析手段は、前記差分画像からノイズ成分を除去した平滑化画像を求める平滑化処理部を更に備えていることを特徴とする請求項１または２に記載の界面計測装置。
【請求項４】
前記差分画像の濃度ヒストグラム又は前記平滑化画像の濃度ヒストグラムから、前記抽出画像を求めるためのしきい値を求めるしきい値演算部を更に備えていることを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の界面計測装置。
【請求項５】
前記変化分抽出部は、前記差分画像又は前記平滑化画像から、前記しきい値演算部により求められたしきい値又は予め設定されたしきい値により前記抽出画像を求めることを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載の界面計測装置。
【請求項６】
前記界面位置決定部は、前記差分画像から求められる濃度変化パターンと、予め用意している濃度変化パターンとを比較することにより、界面位置を決定することを特徴とする請求項１〜５のいずれか１項に記載の界面計測装置。
【請求項７】
前記画像取得手段により取得された原画像を表示する表示手段を備え、この表示手段は、前記界面位置決定部により決定された界面位置及び界面位置の経時的変化を表わすグラフを前記原画像と共に表示することができることを特徴とする請求項１〜６のいずれか１項に記載の界面計測装置。
【請求項８】
前記画像解析手段は、界面計測の対象となる原画像に対して、これとの差分画像を求める過去の原画像を複数用意し、それぞれの過去の原画像に対して画像解析を行い、それぞれの画像解析結果の中から最も好適な画像解析結果を採用して界面位置を決定することを特徴とする請求項１〜７のいずれか１項に記載の界面計測装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、計測される界面を含む原画像を取得するための画像取得手段と、取得された原画像を解析して界面位置を求める画像解析手段とを備えた界面計測装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
界面とは、液体、気体、固体等の二層が接している境界のことを言い、例えば、液体が貯蔵されているドラムにおける液体と空気との境界である。かかる界面を測定する装置として一般的に市販されているものとして次のようなものがあげられる。
（１）  垂直反射型変位計
この原理は、液面上空からレーザー光又は超音波を液面に向かって垂直下方に放射し、液面での反射を受信して距離を測定するものである。
（２）  静電容量式レベルスイッチ
この原理は、液体と空気の比誘電率の差を利用してセンサー付近に液面があるかどうかを検知するものである。
【０００３】
しかしながら、上記（１）の場合は、装置を二層のうちのいずれかの層中に設置する必要があるので、装置に対して影響を与えないような工夫、例えば装置をシールド状態にできることが必要となる。また、タンク内など外界から閉ざされることが必要な場合は、設置・保全が容易ではないと言う問題があった。
【０００４】
また、上記（２）の場合は、センサーが設けられている位置における検知は可能であるが、広範囲にわたる連続値の計測ができないと言う問題があった。
また、上記の他に、フロートレベル計、抵抗レベル計、インピーダンス式界面計もあるが、これらは界面においてインピーダンスや密度と言った特徴値に大きな差があり、かつ、値が安定していると言う前提条件が必要とされていた。実際の界面計測を行なう現場においては、さまざまな不安定要因があり、上記市販装置をそのまま適用することが困難な場合が多い。
【０００５】
上記問題点を考慮した従来技術として、特開平８−４３１７３号公報に開示されている画像処理による水位測定装置がある。
この装置は、液体の水面位置（界面）を目測する水位計の画像を取り込み、画像処理によって水位を自動的に測定するものであり、前記水位計の画像を濃淡画像に変換し、その濃淡値を水平方向に積算するとともに、垂直方向の変化として示すヒストグラムを求め、このヒストグラムが予め設定された所定のしきい値を超えて変化した場合に、その位置を水位として求める装置である。
画像処理による界面測定装置としては、他に、実開平６−３０７２７号公報、特開平７−９８２３８号公報に開示される装置があげられる。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、これら従来の画像処理による界面計測装置は、外乱の多い現場環境では安定して使用することができない問題があった。
つまり、従来の画像処理では、界面において何らかの物理量（濃度など：上記例ではヒストグラムの変化）の変化が生じ、それと同様の変化は界面以外の部分においては発生しないと言う前提条件のもとで、安定して界面の検出をすることができるものである。
【０００７】
また一方で、界面を形成する二層の画像の濃度差で検出する場合は、界面を形成する二層の物性により夫々の濃度がほぼ決まるため、濃度差が充分ではない場合もある。二層を形成する物質に着色することで濃度差を生じさせる方法はあるが、装置の制約など界面の濃度差を改善することが困難な場合が多い。つまり、濃度差が非常にわずかな画像を基に界面を検出しなければならないことも多い。
【０００８】
更に付け加えると、現実の界面測定の現場は屋外であることも多く、その場合には観測面の汚れや周囲の明るさの変化、周辺の設置物による陰影の映り込みなどの、さまざまな外乱が画像として取り込まれる。しかも、これら外乱による濃度変化のほうが、測定すべき界面での濃度変化よりも大きいことも多い。このような場合には、界面における濃度変化分だけを、他の外乱による変化分と区別して抽出する必要がある。
【０００９】
本発明は上記実情に鑑みてなされたものであり、その目的は、外乱が生じていたとしても精度良く界面の計測を行なうことのできる界面計測装置を提供するものである。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するための本発明に係る界面計測装置は、計測される界面を含む原画像を取得するための画像取得手段と、取得された原画像を解析して界面位置を求める画像解析手段とを備えた界面計測装置において、前記画像解析手段は、異なる時刻に取得した原画像間の差分画像を求める差分演算部と、この差分画像に基づいて原画像の変化分を抽出した抽出画像を求める変化分抽出部と、この抽出画像に基づいて界面位置を決定する界面位置決定部と、界面計測の過程で得られた変化分抽出画像に対して、当該変化分抽出画像が界面の変化によるものであるかどうかを判定する変化分抽出画像評価部とを備えていることを特徴とするものである。
【００１１】
本発明の原理を説明すると、界面において変化が生じる物理量として濃度差のみではなく、界面の位置の時間変化も捉えようとするものである。例えば、稼働中の生産プラントにおける界面の場合は、界面が絶えず揺動している場合が多い。一方、観測面の汚れや周囲の明るさの変化、周辺物の陰影などの外乱の画像は、長い時間幅で見ると変化するかもしれないが、短い時間幅では静止しているとみなせることが多い。
【００１２】
そこで、異なる時刻において原画像（原画像とは画像処理を行なう前の画像を意味するものである。）を取得し、現在の原画像と過去の原画像との差分画像を差分演算部により求める。現在の原画像と過去の原画像との間の時間間隔は界面の揺動の周期に合わせて適宜設定すればよい。差分画像を演算することにより、静止状態にある外乱画像を除去することができ、揺動している界面画像のみを残すような抽出画像を得ることができる。つまり、濃度変化の大小に基づいて界面を検出するのではなく、界面の位置の変化を捉えるものであり、界面における濃度変化が外乱画像の濃度変化よりも小さかったとしても検出することができる。界面位置決定部は、抽出画像に基づいて界面位置を最終決定（特定）する。
以上のように、外乱が生じていたとしても精度良く界面の計測を行なうことのできる界面計測装置を提供することができた。
【００１３】
本発明の好適な実施形態として、前記画像解析手段は、異なる時刻に取得された２つの原画像間の相対的な位置関係を解析し、２つの原画像間の位置ずれを補正したのち差分をとる位置ずれ補正部を備えているものがあげられる。実際の現場環境では、大がかりな装置と隣接している場合も多く、異なる時刻に取得した原画像間には、これら隣接する装置からの振動等に起因する画像全体にわたるずれがある場合が多い。このような原画像間で差分をとると画像全体にわたりノイズ成分が残る。このような場合には、原画像間の差分をとる前に位置ずれの補正を行い、一方の画像をずれ量だけ逆方向にシフトさせた後、差分をとるようにするのが好ましい。位置関係の解析には、パターンマッチングや正規化相関などの公知の手法を用いることができる。これにより、差分画像に現れるノイズ成分を低減することができ、界面計測を精度良く行なうことができる。
【００１４】
本発明の別の好適な実施形態として、前記画像解析手段は、前記差分画像からノイズ成分を除去した平滑化画像を求める平滑化処理部を更に備えているものがあげられる。サンプリング画像の差分をとって差分画像を得たとしても、完全に外乱画像を除去できないことが普通であり、多少のノイズ成分が残る。ノイズ成分が少ない場合は平滑化処理をする必要はないが、ノイズ成分が目立つような場合は差分画像を平滑化処理して平滑化画像を求めるようにするのが好ましい。これにより、界面計測を精度良く行なうことができる。
【００１５】
本発明の別の好適な実施形態として、前記差分画像の濃度ヒストグラム又は前記平滑化画像の濃度ヒストグラムから、前記抽出画像を求めるためのしきい値を求めるしきい値演算部を更に備えているものがあげられる。
【００１６】
画像の明るさが昼夜天候などの影響で変化する場合には、濃度ヒストグラムも変化するから、その変化に応じて抽出画像（例えば、０（黒）レベルと１（白）レベルとグレーレーベルの３値画像である。）を求めるためのしきい値を求めるようにするのがこのましい。これにより、界面計測を精度よく行なうことができる。なお、昼夜天候などの影響が全くなく、画像の明るさが安定している（濃度ヒストグラムが変化しない）場合には、しきい値は固定しておいても良い。
【００１７】
本発明の更に別の好適な実施形態として、前記変化分抽出部は、前記差分画像又は平滑化画像から、前記しきい値演算部により求められたしきい値又は予め設定されたしきい値により前記抽出画像を求めるものがあげられる。
【００１８】
差分画像又は差分画像から求められた平滑化画像では、変化分に相当する画素の濃度はある範囲内にあるものと推定されるから、しきい値を設定することによりその変化分の画像を抽出することができる。
【００１９】
本発明の更に別の好適な実施形態として、前記界面位置決定部は、前記差分画像から求められる濃度変化パターンと、予め用意している濃度変化パターンとを比較することにより、界面位置を決定するものがあげられる。
【００２０】
抽出画像を求めると、この画像から界面位置を特定する必要がある。その際に、前記差分画像から濃度変化パターンを求め、これを予め用意している濃度変化パターンと比較する。この濃度変化パターンとして、例えば、界面が上方向に移動した場合、下方向に移動した場合など考えられるいくつかのパターンを用意しておけば良い。これらのパターンに基づいて、抽出画像から最終的に界面位置を特定することができる。
【００２１】
本発明の更に別の好適な実施形態として、前記画像取得手段により取得された原画像を表示する表示手段を備え、この表示手段は、前記界面位置決定部により決定された界面位置及び界面位置の経時的変化を表わすグラフを前記原画像と共に表示するものがあげられる。
【００２２】
この構成によると、原画像と共に、界面位置及び界面位置の経時的変化を表示手段に表示できるので、オペレータは計測結果を直ちに認識できる。また、界面位置の経時的変化を表わすグラフも表示することで、界面位置の現在位置のみならず過去の計測結果も直ちに認識することができる。
【００２３】
本発明の更に別の好適な実施形態として、界面計測の対象となる原画像に対して、これとの差分画像を求める過去の原画像を複数用意し、それぞれの過去の原画像に対して画像解析を行い、それぞれの画像解析結果の中から最も好適な画像解析結果を採用して界面位置を決定するものがあげられる。
【００２４】
この構成によると、２つの原画像において界面の位置の変化がほとんどない場合には差分画像に界面の変化による成分がほとんど抽出されないことがあり、このような場合には計測不能となるが、差分をとる対象画像を複数用意しておくことで、いずれかの画像との差分画像に界面の変化による成分が抽出される可能性が高くなり、より信頼性の高い計測が可能になる。このとき、差分をとる対象画像として、例えば、過去の予め定めた時間幅の中で、界面計測値が最大であったときの画像と最小であったときの画像を選ぶと効果的である。
【００２５】
界面の特定にあたっては、複数の差分対象画像を用いて画像解析を行った結果を比較し、抽出された成分が界面の変化によるものである可能性が最も高いものを採用し、これに基づき界面を特定することが好ましい。（抽出された成分が界面の変化によるものである可能性が高いことを以後「界面らしい」と呼ぶことにする。）界面らしいかどうかの判定方法としては、例えば次のような方法があげられる。
【００２６】
通常、重力のみの力を受けている場合、界面は水平に近いことが予想される。したがって、抽出された画像成分について特徴量を解析し、垂直方向にはある限られた範囲内に集中し、かつ水平方向には界面の観測窓の幅に近い範囲にわたって分布しているような場合を界面らしいと判断することができる。このためには、抽出された画像の外接長方形の縦横寸法（一般にフェレ径と呼ばれる）を評価する、あるいは抽出された画像の垂直方向の射影をとり射影画像の分布する範囲と最大度数を評価するなどの方法があげられる。また、抽出画像の重心が界面観測窓の水平方向の中央付近に位置するかどうかなども評価の手がかりとなる。
【００２７】
界面らしいかどうかの評価方法として、別の好適な実施形態としては前記抽出画像を入力データとするニューラルネットワークを利用する方法があげられる。前記のように抽出画像の特徴量から界面らしさを判定する場合、特徴量の値と界面らしさの値とを実態にあうように対応させなければならないが、この作業は容易ではない。そこで、界面候補として抽出された画像パターンを入力データとするニューラルネットワークを構築し、予め多数の実際の画像解析結果とそれを人間が界面かどうかの判断を下した教師データとに基づいて学習させ、学習結果に基づいて界面らしさを判定させるとよい。複数の差分対象画像に対する画像解析結果のなかで、このニューラルネットワークの出力値が最も大きいものを最も界面らしいとして採用し、界面の位置を特定することができる。
【００２８】
本発明の目的を達成するための本発明に係る界面計測方法は、計測される界面を含む原画像を取得するステップと、取得された現在の原画像と過去の原画像との差分画像を求めるステップと、この差分画像に基づいて原画像の変化分を抽出した抽出画像を求めるステップと、この抽出画像に基づいて界面位置を決定するステップとを有することを特徴とするものである。
【００２９】
この構成による作用は、本発明に係る界面計測装置と同様であり、次の通りである。
（イ）  計測される界面を含む原画像を取得する。サンプリング間隔の設定は、界面の変動状態に応じて設定すれば良い。
（ロ）差分画像に基づいて原画像の変化分を抽出した抽出画像を求める。ここで、「差分画像に基づいて」とは、差分画像から直接、原画像の変化分を抽出する場合を含むのはもちろんのこと、差分画像から求められる別の画像、例えば、差分画像からノイズ成分を除去した平滑化画像を求めて、この平滑化画像から変化分を抽出する場合なども含む。
（ハ）  抽出画像に基づいて界面位置を決定する。
その他の作用・効果については、界面計測装置の場合と同じであるので説明を省略する。
【００３０】
【発明の実施の形態】
本発明に係る界面計測装置の好適な実施形態を図面を用いて説明する。図１は、界面計測装置を含む全体構成（現場＋計測室）を示す図である。
＜全体構成＞
現場には、界面計測対象としての容器（ドラムなど）１と、容器１の観測窓１ａから見える被計測界面１ｂを照明する蛍光灯などの照明手段２と、界面１ｂの画像を取得するためのＴＶカメラ３（画像取得手段に相当する。）とが設けられている。
本実施形態における現場は、屋外であり観測窓１ａへの汚れ付着などが避けられなく、また、降雨時はその影響が画像に外乱となって現われる可能性がある。かかる外乱があったとしても、既存のＴＶカメラ３を用いて界面画像を取得してこの画像を解析するアルゴリズムを工夫することで界面位置を検出するものである。
【００３１】
計測室には、ＴＶカメラ３から画像が入力される画像解析システム４と、この画像解析システム４に接続されたＴＶモニタ５とＣＲモニタ６（夫々表示手段に相当する。）とが設けられている。画像解析システム４については次に説明するが、画像解析手段４０が設けられている。
【００３２】
＜画像解析システム＞
次に、画像解析システム４のブロック構成を図２に示す。
この画像解析システム４は、各部の制御を行なうシステム制御部４１と、ＴＶカメラ３が取得した画像を解析して界面位置を計測する画像解析手段４０と、ハードディスク４２と、フロッピーディスク４３と、データ記録再生手段４４と、周辺処理手段４５と、画像合成手段４６と、グラフ作成手段４７と、キーボード４８とを備えている。
【００３３】
図３は、画像解析手段４０の機能を説明するブロック構成図である。図４は、概略の手順を示すフローチャートである。ＴＶカメラ３から取得されるアナログ画像信号は、Ａ／Ｄ変換部１０においてデジタルデータ化されたデジタル画像信号（原画像）として所定のサンプリング間隔（周期）で画像解析手段４０に取り込まれる。サンプリング間隔は、界面の揺動する周期に合わせて設定すれば良く、本実施形態では２秒に設定している。取り込まれた原画像は、フレームメモリ部４０ａに取り込まれる。フレームメモリ部４０ａは少なくとも第１フレームメモリＦＭ１と第２フレームメモリＦＭ２を備えている。差分対象画像を複数用意する場合にはその枚数分だけフレームメモリが必要である。本実施形態では差分対象画像を３枚用意したため、上記に加えてフレームメモリＦＭ３、ＦＭ４および画像解析の作業領域として図示しないフレームメモリを確保した。なお、原画像とは画像処理が行なわれる前の画像のことを意味するものであり、本実施形態では、８ビットの濃淡画像（２５６段階の濃淡画像データ）として表わされる。
【００３４】
原画像データはまず、第１フレームメモリＦＭ１に取り込まれる（図４のｓ１参照）。この原画像（現在の原画像）を図５に示す。また、第２フレームメモリＦＭ２には２秒前に取得した原画像が保存されており、この原画像（過去の原画像）を図６に示す。
【００３５】
差分演算部４０ｂは、現在の原画像と過去の原画像との差分画像を求める（ｓ２）。本実施形態では、現在の原画像から過去の原画像を減算処理しているが、もちろんその逆の減算を行なっても良い。なお、差分画像については減算結果を１２８（中間階調）オフセットしたものを用いており、このオフセットされた差分画像を図７に示す。差分画像は作業領域として確保したフレームメモリに格納される。
【００３６】
差分演算部４０ｂは、現在の原画像と過去の原画像との差分画像を求める前に両画像間の相対位置を正規化相関に基づき解析し、両画像の位置のずれと同じだけフレームメモリＦＭ１の画像をシフトさせることで位置ずれを補正する機能を有する。ただし本実施形態では、現場環境における振動等に起因する画像のずれは以後の解析に影響を与えるほどには生じなかったため、この機能は実行せず通過している。
【００３７】
差分画像を求めると、外乱画像等の移動しない部分は差分をとると０（オフセットすると１２８）になるが、実際には差分を取ったとしても微小なノイズ成分が残ることがある。かかるノイズ成分を除去するために平滑化処理部４０ｃにて平滑化処理を行なう（ｓ３）。平滑化処理としては、本実施形態では１行×３２列フィルタを用いて平滑化した。これは、移動平均フィルタのことであり、注目画素を中心として３２画素の平均を注目画素位置の平滑化画像とする方法である。本実施形態において、上記フィルタを採用した理由は、界面画像への影響が少なく、かつ最も効果が得られたからである。もちろん、平滑化フィルタは、上記フィルタに限定されるものではなく、現場状況などに合わせて適切なものを採用すれば良い。また、差分画像にノイズ成分がほとんどないような場合には、平滑化処理は不要である。
【００３８】
次に、平滑化処理された差分画像から、原画像の変化分を抽出するための処理を説明する。この変化分は界面付近の画像に相当するものである。これは、界面は常時揺動しているものと考えられるので、原画像の変化分を抽出することで界面を計測できると言う考え方に基づくものである。
【００３９】
まず、図７に示される平滑化された差分画像の濃度ヒストグラムを求めると、図８のようになり、（ａ）は界面変化がない場合の濃度ヒストグラムであり、（ｂ）は界面変化があった場合の濃度ヒストグラムを示す図である。図８（ａ）の場合は、しきい値演算部４０ｄは、ノイズによる度数分布の両端部ｎ1とｎ2を
しきい値として設定する。（ｂ）の場合、しきい値演算部４０ｄは、ノイズによる度数分布と界面位置の変化による度数分布の中間であるｎ3とｎ4をしきい値
として設定する。度数分布の幅は、天候、時刻、振動、電気ノイズなどにより毎回異なるため、しきい値演算部４０ｄでは、毎回度数分布の形状を数式的に認識してしきい値を演算している。
なお、差分画像の濃度ヒストグラムが毎回ほとんど一定である場合には、しきい値を自動演算する処理は必要がなく、予め設定した固定値で良い。濃度ヒストグラムの形状が毎回ばらつく場合に、上記処理を行なうのが有効である。
【００４０】
しきい値が求まると、変化分抽出部４０ｅにおいて、図７の差分画像を２値画像に変換する。具体的には、濃度がｎ1〜ｎ2の間、又はｎ3〜ｎ4の間にある
画像は０レベル（０値）に変換し、ｎ2又はｎ4以上の画像を１レベル（２５５
値）に変換し、ｎ1又はｎ3以下の画像を中間のグレーレベルに変換する。これ
により、原画像の変化分を抽出した抽出画像（３値化画像）を求めることができる。この抽出画像を図９に示す。この抽出画像を求めるに際して、ノイズ成分を除去するための孤立点除去処理（膨張・収縮処理等）を行なうのが好ましい。
【００４１】
図９は、理想的な抽出画像であり、島が２つ現われる。２つ現われるのは、本実施形態における界面が後述するモデルパターンの図１３に相当するようなエマルジョン層を有するからであり、この抽出画像から正しい界面位置を特定するためのアルゴリズムが必要となる。この処理は、界面位置決定部４０ｆにより行なわれる。以下、界面位置を特定するための手順を説明する。
【００４２】
まず、差分画像から図１０に示すような濃度分布パターンを求める。この濃度分布パターンは、差分画像の縦方向の断面を積算平均（又は、積算）したものであり、変化のない部分（直線部分）では１２８の値となる。図１０（ａ）は、濃度分布パターンｙと、図９の抽出画像における２つの島（白レベルの大楕円Ｅ１とグレーレベルの小楕円Ｅ２で表わされている。）とを並べてかいたものである。図に示される４つのラインＬ１，Ｌ２，Ｌ３，Ｌ４は、濃度分布パターンが図８に示されるしきい値を横切る位置を示している。図８（ｂ）の例で言うならば、ラインＬ３，Ｌ４は、しきい値ｎ4を横切る位置、ラインＬ１，Ｌ２はしきい値ｎ3を横切る位置をそれぞれ示している。また、２つの島との関係で言うと、大楕円Ｅ１は、ラインＬ３，Ｌ４で挟まれる関係にあり、小楕円Ｅ２は、ラインＬ１，Ｌ２で挟まれる関係にある。
【００４３】
この濃度分布パターンから界面位置を特定するため、予めいくつかの濃度分布パターンを用意しておく。界面付近の画像の濃度分布パターンは、対象物によりさまざまであるが、夫々の濃度変化パターンに応じてモデルを作成しておき、毎回求められる差分画像の濃度分布パターンから、適合するモデルを選択して界面位置を決定することができる。
【００４４】
図１１のモデルは、単純界面の場合であって、前回に対して界面位置が上方へ移動した場合のモデルであり、差分をとった場合の濃度分布パターンは図１１の右側のようになり、界面位置は濃度分布パターンの凸部の上側である。
図１２のモデルは、単純界面の場合であって、前回に対して界面位置が下方に移動した場合のモデルであり、差分をとった場合の濃度分布パターンは図１２の右側のようになり、界面位置は濃度分布パターンの凹部の下側である。
【００４５】
図１３のモデルは、エマルジョン層などの遷移領域がある場合であって、前回に対して界面位置が上方へ移動した場合のモデルであり、差分をとった場合の濃度分布パターンは図１２の右側のようになり、界面位置は濃度分布パターンの凸部の上側である。
図１３のモデルは、メニスカス層に濃度変化がある場合であって、前回に対して界面位置が上方へ移動した場合のモデルであり、差分をとった場合の濃度分布パターンは図１４の右側のようになり、界面位置は濃度分布パターンの凸部の上側である。以上代表的なモデルを４つ例示した。
【００４６】
図１０（ａ）に戻り、実際に得られた濃度分布パターンをモデルと比較してみると、図１３のモデルに相当するので、ラインＬ２（白レベルの大楕円Ｅ２の上端）を界面位置として決定する。また、図１０（ｂ）の例の場合は、ラインＬ１（大楕円Ｅ２の下端）を界面位置として決定する。
【００４７】
以上が一連の画像解析アルゴリズムであるが、本実施形態では、より好適な実施形態として、差分をとる対象画像として前回の計測時に取得した原画像のほかに、過去の予め設定した時間幅中で界面の位置が最も高かったときの原画像（ＦＭ３）および最も低かったときの原画像（ＦＭ４）を用意しておき、これら３つの原画像との間で画像解析を行い、それら画像解析結果の中から最も界面らしい画像解析結果を採用し、その画像解析結果に基づいて界面の位置を特定するようにした。時間幅は界面の揺動が不規則に停止する時間より長く、かつ周囲の環境（観測窓の汚れ具合など）が変化する時間より短いことが望ましい。本実施形態では３０分間とした。
【００４８】
界面らしさの判定方法として、本実施形態ではニューラルネットワークを用いた判定を行った。ネットワークの構造は、入力データを５０点、中間層点数を５０点、出力点数を１点とする三層ニューラルネットとした。入力データは、図１７に示すように、各々の画像から抽出された界面候補画像を、界面候補位置を中心に垂直方向に２ブロック、水平方向には界面観測窓の幅を２５ブロックに分割するような５０点のデータにモザイク化し、この５０点を入力データとした。教師データとしては、例えば典型的な例として図１８のようなデータがあげられるが、このような教師データを実際の画像解析結果から多数作成し、これらの教師データに基づいて学習させた。
【００４９】
界面らしさの判定方法として、本実施形態以外の構造をもつニューラルネットワークを使用することも当然可能であり、現実には実際に観測される計測対象の形状に合わせて決定するのが自然である。
【００５０】
界面らしさの判定方法として、本実施形態以外には界面候補として抽出された画像の特徴量から判定する方法も有効である。（例えばフェレ径の縦横比、重心が観測窓の中央に位置するかどうか、近似楕円の長軸短軸比など。）
【００５１】
図４のフローチャートに戻り、界面位置を特定する処理が完了すると（ｓ３）、第１フレームメモリＦＭ１の現在の原画像データを第２フレームメモリＦＭ２へ転送する（ｓ４）。そして、データを更新処理すべきであれば（ｓ５）、データ更新処理を行ない（ｓ６）、データ更新タイミングでなければｓ１に戻る。
【００５２】
＜ＴＶモニタ表示画面例＞
図１５は、ＴＶモニタ５の表示画面例を示すものである。この表示画面には、原画像に、界面位置を示すラインとトレンドグラフと日付時刻とを画像合成したものが表示されている。図１５の、右側の真ん中に見えているのが界面位置であり、最終的に特定された界面位置が１本の横線で示されている。トレンドグラフとは、横軸を時間とし、縦軸を計測データとしたグラフである。計測データとは、毎回の計測により得られた界面位置の画像中における座標値のことを言う。縦軸は、界面位置を示すものであり、例えば、基準位置からの変位量を長さの単位で表わしたものである。
【００５３】
トレンドグラフでは、過去ｎ時間の計測データの変化をグラフ化したものである。ｎは任意に設定可能であり、例えば、４，８，１２時間の計測データをグラフに表示させることができる。設定は、キーボード４８から入力する。プラントの運転等では、過去数時間の計測データ（界面位置）の変化の様子を知ることが重要であることが多いので、かかる場合にトレンドグラフを表示させると便利である。また、トレンドグラフは所定時間毎（例えば１分）に自動書き換えされるようにしている。
【００５４】
ＴＶモニタ５の表示画面のトレンドグラフの左上には、動作インジケータがあり、１回の計測のたびにドットが伸び縮みし、これによりオペレータは本界面計測システムが正常に作動していることを知ることができる。表示画面の左下には、日付時刻が表示されているが、さらに研究部門の名称などをいっしょに表示しても良い。日付表示の位置は、画面の保護のために、表示位置を時間の経過と共に少しずつ移動させるようにするのが好ましい。
【００５５】
図２のブロック図に戻り、データ記録再生手段４４は、予め設定された時間間隔で計測データを外部記憶装置であるハードディスク４２に日付毎に所定のファイル形式で保存する。また、データ記録再生手段４４は、ハードディスク４２に記憶されている計測データのうち、オペレータがキーボード４８から入力指定した年月日（１日分）、又は年月（１ヶ月分）の計測データを読み出して、フロッピーディスク４３にコピー（記録）する。また、グラフ作成手段４７では、オペレータが指定した年月日の計測データをグラフ表示するための画像データを作成する。
【００５６】
画像合成手段４６は、原画像と作成された計測データのトレンドグラフと、現在の計測データ（界面位置）を画像合成して、ＴＶモニタ５に表示させる。図２に示される画像計測システムでは、トレンドグラフを自動で作成してこれをＴＶモニタ５に表示し、計測データはすべて、ハードディスク４２やフロッピーディスク４３に自動的に保存され、さらにオペレータの指定した日付の計測データを直ちにＴＶモニタ５に表示させることができる。これにより、オペレータの負担を大幅に軽減することができる。
【００５７】
次に、周辺処理手段４５は、異常があった場合の自己診断機能を有しており、以下説明する。ＴＶカメラ３により、画像取得を試みてみたが、設定した回数以上、連続して画像信号（同期信号）が入ってこなかった場合は、ＴＶカメラ３の故障かケーブル断線の疑いがあるとして、その旨をＣＲＴモニタ６に警告表示をする。設定した回数以上としたのは、ケーブルが長く屋外を経由して画像解析手段４０に入力される場合、外部ノイズなどで瞬間的に信号が乱れる可能性があるからである。かかる瞬間的な異常により画像がうまく取得できずに、計測データが取れないことがあったとしても、その場合は前回の計測データを保持しておくようにし、次回以降の計測を続けることができる。このように、瞬間的な異常による警告表示はしないようにしている。
【００５８】
また、画像入力ボードの故障を自己診断することができる。これは、Ａ／Ｄ変換部１０（図３参照）のＡ／Ｄ変換チップを自己診断する。たとえば、画像取得が完了したような動作をするが、実際の画像データが全く平坦な画像データ（全画素が０値、又は全画素が２５５値）である場合には、チップの故障であることが考えられるので、この場合にもＣＲＴモニタ６に警告表示をする。
【００５９】
また、統計データを元に自己診断をすることもできる。上述したＴＶカメラ３やＡ／Ｄ変換チップの故障は、それぞれ設定回数以上連続したときにはじめて異常であると警告表示するものであるが、仮に連続的ではなくても、１日における発生回数が無視できないような場合には、やはり、ＣＲＴモニタ６に警告表示をするようにする。
【００６０】
次に、ＣＲＴモニタ６の表示画面を図１６に示す。本実施形態では、表示手段としてＴＶモニタ５とＣＲＴモニタ６とを設けているが、ＴＶモニタ５は、ＴＶカメラ３が撮影しているリアルタイムの原画像と、界面位置、トレンドグラフと日付表示を行なっており、通常の場合は情報はこれで十分である。
【００６１】
ＣＲＴモニタ６は画像解析手段４のコンピュータを操作するときに用いるものである。ＣＲＴモニタ６におけるトレンドグラフＣ２と日付時刻Ｃ５は、図１５の表示画面と同じである。ステータスウィンドウＣ１は、本画像計測システムの動作状態や、オペレータのキー操作に対するメッセージ、及び異常時の警告表示を行なう。図１６では、「界面計測：通常運転中」と表示している。その他に、計測データをフロッピーディスク４３にコピーするときに、「データ取り出し」の表示、システムに異常が発生したときの「ＴＶ信号異常メッセージ」「画像入力ボード異常メッセージ」を表示する。
【００６２】
解析結果表示ウィンドウＣ３は、毎回の画像処理結果の内訳を表示する。内訳は、所定時間毎に更新される。オペレータは、通常このウィンドウＣ３の表示内容に留意する必要はなく、主として異常時の診断に使用する。このウィンドウＣ３において数値は発生回数を示している。
ディスク使用状況表示Ｃ４は、現在のハードディスク４２の使用状況を表示するものである。計測データは所定のファイル形式にて毎日ハードディスク４２に保存されるが、月が変わると毎月分の計測データは１つの別ファイルにまとめられる。また、今月の１日から今日までの計測データを所定のキー操作により取り出すこともできる。
【００６３】
＜変形例＞
本実施形態では、抽出画像は３値化画像であるが、図１１や図１２に示されるような単純界面であるばあいには、２値化画像で抽出しても良い。
【図面の簡単な説明】
【図１】界面計測装置を含む全体構成を示す図
【図２】画像解析システムの構成を示すブロック図
【図３】画像解析手段の機能を説明するブロック構図
【図４】  作動フローチャート
【図５】  現在の原画像を表わす図
【図６】  過去の原画像を表わす図
【図７】  差分画像を表わす図
【図８】  差分画像の濃度ヒストグラム
【図９】  抽出画像を表わす図
【図１０】  濃度分布パターンを示す図
【図１１】  濃度分布パターンのモデル例１
【図１２】  濃度分布パターンのモデル例２
【図１３】  濃度分布パターンのモデル例３
【図１４】  濃度分布パターンのモデル例４
【図１５】  ＴＶモニタの表示画面例
【図１６】  ＣＲＴモニタの表示画面例
【図１７】  入力データの例
【図１８】  教師データの例
【符号の説明】
３      ＴＶカメラ（画像取得手段）
４      画像解析システム
５      ＴＶモニタ
６      ＣＲＴモニタ
４０    画像解析手段
４０ｂ  差分演算部
４０ｃ  平滑化処理部
４０ｄ  しきい値演算部
４０ｅ  変化分抽出部
４０ｆ  変化分抽出画像評価部
４０ｇ  界面位置決定部
【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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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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