"プロセスラインにおける鋼板の通板異常を検出する通板異常検出装置であって、前記鋼板の画像を連続して撮像する撮像手段と、前記撮像手段で撮像した画像内の各画素の動きを示す特徴量を算出する特徴量算出手段と、前記特徴量算出手段で算出した特徴量に基づいて、前記通板異常として前記鋼板の先端が前記プロセスライン内の設備に突っ掛る状態を検出する通板異常検出手段と、を備えることを特徴とする通板異常検出装置。前記特徴量算出手段は、前記撮像手段で撮像した画像領域に前記通板異常を検出する所定の検出対象領域を設定し、当該検出対象領域について前記特徴量を算出することを特徴とする請求項1に記載の通板異常検出装置。前記特徴量算出手段は、前記検出対象領域を複数のブロックに分割し、分割したブロック毎に前記特徴量を算出することを特徴とする請求項2に記載の通板異常検出装置。前記通板異常検出手段は、前記特徴量算出手段で算出した特徴量に基づいて、識別器を用いて前記通板異常を検出するものであって、前記撮像手段で撮像した複数の画像を学習画像とし、当該学習画像から前記通板異常を検出するのに有効な前記特徴量を抽出し、前記識別器を構築する識別器学習手段を備えることを特徴とする請求項1~3の何れか1項に記載の通板異常検出装置。前記識別器学習手段は、RealAdaBoostを用いて前記識別器を構築することを特徴とする請求項4に記載の通板異常検出装置。前記特徴量算出手段は、前記撮像手段で撮像した時間的に連続する2つの画像から輝度情報が一致する画素を抽出し、抽出した2つの画素の画像上の位置差に基づいて前記特徴量としてオプティカルフローを算出することを特徴とする請求項1~5の何れか1項に記載の通板異常検出装置。前記特徴量算出手段は、前記撮像手段で撮像した時間的に連続する少なくとも3つの画像から、ST-patch法を用いて前記特徴量として動きの定常度を算出することを特徴とする請求項1~5の何れか1項に記載の通板異常検出装置。しかしながら、上記特許文献1に記載の磁気式物体検知センサや、光発生器と受光器とを組み合わせた光電管式の検出器投受光式検出器や反射式検出器等、一般的によく用いられる鋼板通過検出器はライン内に設置する必要があるが、設置場所の制約により、当該鋼板通過検出器を突っ掛り検出に適した場所に設置できない場合がある。つまり、ライン内に設置するタイプの鋼板通過検出器を用いた場合、検出することができない突っ掛り異常が存在する。そこで、本発明は、鋼板のプロセスラインにおける鋼板先端の突っ掛り異常を適切に検出することができる通板異常検出装置を提供することを課題としている。上記課題を解決するために、本発明に係る通板異常検出装置は、プロセスラインにおける鋼板の通板異常を検出する通板異常検出装置であって、前記鋼板の画像を連続して撮像する撮像手段と、前記撮像手段で撮像した画像内の各画素の動きを示す特徴量を算出する特徴量算出手段と、前記特徴量算出手段で算出した特徴量に基づいて、前記通板異常として前記鋼板の先端が前記プロセスライン内の設備に突っ掛る状態を検出する通板異常検出手段と、を備えることを特徴としている。このように、撮像手段監視用のカメラの映像から鋼板先端の突っ掛りを検出することができる。監視用カメラは操業設備から離して設置することができ、一般的に用いられる光電管式の検出器や磁気式の近接スイッチ等の鋼板通過検出器と比べて設置場所の制約が少ない。そのため、突っ掛りが発生し得る場所の映像を適切に撮像し、異常検出を行うことができる。また、通板異常として鋼板先端の突っ掛りを検出するので、鋼板先端がジャミングする前にライン停止等の異常時処理を行うことができる。これにより、簡単な復旧作業を行うだけで再運転が可能となるため、ライン停止時間を短縮し、生産性の低下を抑制することができる。さらに、画像内の画素の動きを捉えて異常検出を行うので、例えば鋼板の側面や先端部分の直線をエッジとして捉えて形状認識する方法と比較して、処理時間の問題や誤動作の問題を軽減することができる。また、上記において、前記特徴量算出手段は、前記撮像手段で撮像した画像領域に前記通板異常を検出する所定の検出対象領域を設定し、当該検出対象領域について前記特徴量を算出することを特徴としている。このように、撮像画像に通板異常の検出対象領域を設け、必要な箇所のみ処理を行うようにするので、外乱影響を低減し誤動作を抑制すると共に処理時間の短縮を図ることができる。さらにまた、上記において、前記特徴量算出手段は、前記検出対象領域を複数のブロックに分割し、分割したブロック毎に前記特徴量を算出することを特徴としている。このように、複数のエリアの特徴量を用いて異常判定を行うので、検出対象領域を1エリアとして特徴量を算出し異常判定する場合と比較して誤動作を抑制することができ、適切に鋼板の動作の異常を検出することができる。また、上記において、前記通板異常検出手段は、前記特徴量算出手段で算出した特徴量に基づいて、識別器を用いて前記通板異常を検出するものであって、前記撮像手段で撮像した複数の画像を学習画像とし、当該学習画像から前記通板異常を検出するのに有効な前記特徴量を抽出し、前記識別器を構築する識別器学習手段を備えることを特徴としている。このように、正常状態の画像や異常状態の画像を複数集めて学習により識別器を構築するので、通板異常の判定ロジックのロバスト性を向上させることができ、安定した異常検出が可能となる。さらに、上記において、前記識別器学習手段は、RealAdaBoostを用いて前記識別器を構築することを特徴としている。これにより、高精度な識別器を構築することができ、安定した異常判定を行うことができる。また、上記において、前記特徴量算出手段は、前記撮像手段で撮像した時間的に連続する2つの画像から輝度情報が一致する画素を抽出し、抽出した2つの画素の画像上の位置差に基づいて前記特徴量としてオプティカルフローを算出することを特徴としている。このように、短時間であれば連続する2つの画像間で画素の輝度が大きく変化しないことを利用し、輝度情報が一致する画素の動きを追いかけるので、比較的簡易に鋼板の異常な動きを検出することができる。さらに、上記において、前記特徴量算出手段は、前記撮像手段で撮像した時間的に連続する少なくとも3つの画像から、ST-patch法を用いて前記特徴量として動きの定常度を算出することを特徴としている。このように、画像中の物体のアピアランス見えとモーション動きの2つの情報をもった時空間特徴を用いて鋼板の移動方向識別を行うので、コンベアのキャンパスベルト等の動的な背景をもつ場合であっても鋼板の突っ掛りの異常状態を適切に検出することができる。本発明によれば、操業設備から離した位置に設置可能な監視用カメラを用いるので、鋼板先端の突っ掛りが発生したことを適切に検出することができる。また、鋼板がジャミングする前に突っ掛りを早期発見することができるので、突っ掛りが発生してから鋼板を再通板するまでの復旧作業時間を短縮し、生産性の低下を抑制することができる。以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて説明する。第1の実施形態図1は、本実施形態における通板異常検出装置が適用される連続焼鈍設備の入側ラインを示す図である。図中、符号1は巻き戻し設備である。この巻き戻し設備1は、ウェルダー11の入側に複数基ここでは2基配置されており、それぞれペイオフリールPOR2、レベラー3、シャー4等を備え、巻き戻した鋼板10を、コンベアを介してウェルダー11に向けて搬送している。そして、この巻き戻し設備1は、通板時に鋼板先端の突っ掛りが発生し得る位置例えば、符号Aで示す位置に、それぞれ通板異常検出装置を備える。鋼板先端の突っ掛りとは、コイルの反りや腰の弱さによって、コンベアの乗せ換え部分やレベラー、シャー、ピンチロール等の操業設備の凹凸に鋼板10の先端が突っ掛る現象である。例えば、ピンチロールを鋼板先端が正常に進行していく状況では、図2aに示すように突っ掛りは発生しない。ところが、鋼板10の先端に上向きまたは下向きの反りがあると、図2bや図2cに示すように先端がピンチロールに突っ掛る。このように突っ掛りが発生すると、図3aに示すように余剰の鋼板10がループ状態となり、その後、図3bに示すように先端がジャミングする。本実施形態における通板異常検出装置では、鋼板先端がジャミングする前のループ状態図3aを検出する。なお、鋼板10の先端の反りが上向きであっても下向きであっても、突っ掛り後も鋼板10の送り出しはあるため、突っ掛りが発生した箇所の上流では上方向のループが発生する。したがって、通板異常検出装置では、上方向のループ状態を検出するものとする。次に、通板異常検出装置の具体的構成について説明する。鋼板10の突っ掛りは、シャー4の周辺で発生する可能性が高い。シャー4の周辺における突っ掛り発生箇所を図4の星印で示すように、シャー4入側のガイド4aや刃4b、出側のコンベア4c等、様々な箇所で発生する。ここでは、通板異常検出装置をシャー4の入側に設置した場合について説明する。図5は、通板異常検出装置の構成を示すブロック図である。この図5に示すように、通板異常検出装置20は、カメラビデオカメラ21及び照明22を備える。カメラ21は、図6aの平面図に示すように、シャー4の入側で且つラインからやや離れた外側に設置されている。カメラ21は、シャー4が動いている時間だけ画像採取を行い、撮像した画像データを図5に示すオンライン処理部23に出力する。このカメラ21からは、例えば1/30秒に1画面の画像データが得られる。また、照明22は、図6bの側面図に示すようにシャー4の入側の上方で天井に固定されており、図6aに示すように、カメラ21の撮像範囲をカバーするよう、シャー4入側の所定のエリア22aに光を照射する。照明22は、ハレーションが起こらないような照射角度および輝度に設定するものとし、ここではコリメート式のスポット照明をカメラ21と同じ方向から照明する方法を採用する。オンライン処理部23に入力された画像データは、ノイズ対策や明るさ調整等の処理入力画像処理23aが施された後、図7に示すように、突っ掛りを検出する所定領域検出対象領域を設定し、さらにその検出対象領域を細分割して複数の細分割エリアを設定するエリア分割23b。図7では、全体画素範囲640×480の画像に対し、画素領域300×300の検出対象領域を設定し、その検出対象領域を6×6分割して細分割エリアを設定した場合を示している。次に、検出対象領域内の各画素の動きを示す特徴量を算出する特徴量算出23c。本実施形態では、特徴量としてオプティカルフローを用いる。オプティカルフローとは、画像中の物体がどの方向にどの程度移動したかを示す速度ベクトルである。ここでは、カメラ21から取得した時間的に連続する2つの画像の中から輝度情報が一致する画素を抽出し、抽出した2つの画素の画像上の位置差から、当該画素を含む物体画素周辺の移動ベクトルを求める処理を行う。すなわち、図8に示すように、カメラ21によって1/30秒に1画面得られる画像データから明るさの同じ画素を探索し、当該画素の移動ベクトルを求める。これは、微小時間では鋼板10内の同一箇所の輝度は変化しないことを利用したものであり、同一輝度の画素の動きを捉えることで鋼板10の通板方向を認識し、鋼板10の通板異常ループ発生の判定を行う。このとき、画素毎に求めた移動ベクトルは細分割エリア毎に平均化し、代表ベクトルを求める。通板異常判定には、この代表ベクトルを用いる。このように平均化処理を行うことで、ノイズが低減された大きなベクトルを得ることができる。例えば、図7に示すように検出対象領域を6×6分割して細分割エリアを設定した場合、36個の細分割エリアの特徴量方向,大きさの計72個が得られる。なお、鋼板10の先端を意識するならば、縦方向の6個の細分割エリアの特徴量の加算値平均値も通板異常判定に用いることで、特徴量を強化することも可能である72個6個。また、水平方向など必要により特徴量を増やすことは縦方向の特徴量を増やすことと同じ理由から任意で可能である。また、ここでは検出対象領域を6×6分割しているが、分割数はこれに限定されるものではない。例えば11×11分割とし、121個の細分割エリアと22個の縦横加算とで143個の特徴量を用いることもできる。次に、細分割エリア毎に、算出した特徴量と事前に設定した異常として検出したい特徴量とを比較し、突っ掛り異常が発生しているか否かを判定する比較器23d。異常として検出したい特徴量は、例えば鋼板上下動等、突っ掛り発生時の鋼板の動きに相当する特徴量である。図9は、異常判定の概念を示す図である。この図9に示すように、時間的に連続する2つの入力画像から細分割エリア毎に特徴量を算出し、これらを事前に構築した識別器に入力することで正常/異常の判定を行う。ここで、識別器には、細分割エリア毎に異常として検出したい特徴量が比較値として設定されており、入力画像から算出した特徴量を当該比較値と比較し、一致または近似している比較差の少ない場合に一定の出力値を返す。このとき、細分割エリア毎に設定された重み付けに従って、上記出力値に重み付けを行い、その平均値または合計値が事前に定めておいた異常判定閾値を超えている場合に突っ掛りの異常が発生していると判断する。この重み付けにより、異常検出に重要なエリアに対して優先的に特徴量の比較を行うことができる。異常が発生していると判断した場合には、所定の異常時処理を行う異常動作出力23e。異常時処理としては、例えば警報を発してラインを停止し、その後鋼板を再挿入する処理等を行う。また、通板異常検出装置20は、カメラ21で撮像した複数の画像を学習画像とし、当該学習画像から鋼板10のループを検出するのに有効な特徴量を抽出し、上記識別器を構築する学習機能を有する。すなわち、カメラ21からオンライン処理部23に入力されノイズ対策や明るさ調整等の処理が施された画像データは、オフライン処理部24に入力されると共に、観察者が認識可能なようにモニター25に表示される。オフライン処理部24に入力された画像データは逐次保存される録画24a。また、モニター25に表示された画像に対しては、観察者が、突っ掛りが発生していない正常画像か突っ掛りが発生している異常画像かを目視により判定し、その結果をオフライン処理部24に入力する。録画された画像データは、観察者による判定入力により正常サンプル画像と異常サンプル画像となって、上述したオンライン処理のエリア分割23bと同様に、図7に示すように細分割エリアが設定されるエリア分割24b。次に、細分割したエリア毎に画素の動きを示す特徴量を算出する特徴量算出24c。ここでも、特徴量としてオプティカルフローを用いる。そして、算出した特徴量から識別器を構築する識別器構築24d。ここでは、識別器の構築にRealAdaBoostの処理を適用する。RealAdaBoost処理とは、教師付きデータを用いて逐次重みの調整を繰り返すことで複数の学習結果を組み合わせて精度の高い識別器を得る方法である。図10は、識別器構築の概念を示す図である。この図10に示すように、取得した正常サンプル画像ポジティブサンプル画像と異常サンプル画像ネガティブサンプル画像とからそれぞれ細分割エリア毎に特徴量を算出し、これをRealAdaBoostによって学習することで、一般的な異常現象に当てはめられる特徴量を算出し、識別器を構築する。この手法により、比較的容易に異常として検出したい特徴量を求めることができると共に、重み付けも自動的に求めることができるので、最適な特徴量データとすることができる。なお、識別器にRealAdaBoostを用いなくても、人手を使って多数の特徴量から異常検出に有効なものを選別するようにしてもよい。次に、本実施形態の動作について説明する。図11aに示すように鋼板10の先端がシャー4の刃4bに突っ掛ると、シャー4の入側で鋼板10が撓む。このときカメラ21で撮像した画像から、検出対象領域では図11bの矢印に示すような移動方向ベクトルが細分割エリア毎に得られる。この移動方向ベクトルは、正常な通板状態では通板方向である水平方向に発生する。突っ掛り発生を早い段階で検出するために、図11aに示すような鋼板10の撓みを通板異常として設定している場合、撮像画像から得られた特徴量と識別器に設定された比較値が一致し、異常判定される。そのため、この場合には異常時処理が行われ、ラインが停止する。このように、鋼板10の突っ掛りが発生したとき、撓み発生程度の早い段階で異常出力しラインを停止することで、簡単な手入れ作業のみで再通板の自動制御介入を可能とすることができる。一方、図11aに示す撓み程度ではライン停止を行わなくても操業を続けられるとして、このような撓みを通板異常として設定していない場合には、撮像画像から得られた特徴量と識別器に設定された比較値とは一致せず、正常判定される。そのため、この場合には異常時処理は行われず、鋼板10の搬送を継続する。このように、鋼板10の突っ掛りが発生したとき、撓み発生程度では異常出力しないようにすることで、頻繁にラインが停止されるのを防止し、操業低下を抑制することができる。この図11aに示す状態から鋼板10の送り出しが継続されると、撓みは徐々に大きくなり、図11cに示すような大きな反りとなる。このときカメラ21で撮像した画像からは、検出対象領域で図11dの矢印に示すような移動方向ベクトルが細分割エリア毎に得られる。そして、このとき発生した大きな反りを通板異常として設定している場合には、撮像画像から得られた特徴量と識別器に設定された比較値とが一致するため、異常判定される。したがって、この場合には異常時処理が行われ、ラインが停止する。このように、鋼板10の突っ掛りが発生したとき、鋼板10がジャミングする前の大きな反りが発生した段階で異常出力することで、鋼板の先端を取り除くことが必要な状態となる前の再通板が可能な状態でラインを停止することができる。これにより、復旧処置が早く行えるため、操業設備の停止時間の短縮が図れる。ところで、シャー設備特有の運転方案として、突っ掛り時にループが発生しても当該ループがシャーに入り込み、ループもまとめてカットできることがあるため、ラインを停止せず運転を続けるというものがある。そこで、図11cに示す反り程度ではライン停止を行わなくても操業を続けられるとして、このような反りを通板異常として設定していない場合には、撮像画像から得られた特徴量と識別器に設定された比較値とは一致せず、正常判定される。そのため、この場合には異常時処理は行われず、鋼板10の搬送を継続する。このように、鋼板10の突っ掛りが発生したとき、反り発生程度では異常出力しないようにすることで、突っ掛りが自然回復するような場合にはラインを停止しないようにすることができるなど、操業の運用状況に合わせた異常判定を行うことができる。その後、図11cに示す状態から鋼板10の送り出しが継続されると、図11eに示すように鋼板10に大きなループが発生する。このときカメラ21で撮像した画像からは、検出対象領域で図11fの矢印に示すような移動方向ベクトルが細分割エリア毎に得られる。そして、このとき発生した大きなループを通板異常として設定している場合には、撮像画像から得られた特徴量と識別器に設定された比較値とが一致するため、異常判定される。したがって、この場合には異常時処理が行われ、ラインが停止する。このように、鋼板10の突っ掛りが発生したとき、鋼板10がジャミングする前の大きなループが発生した段階で異常出力することで、鋼板10がジャミングしてから異常出力した場合と比較して、鋼板10の取り除き作業等の復旧処置を行う時間を短縮することができる。そのため、この場合にも、操業設備の停止時間の短縮が図れる。以上のように、異常として検出したい状況にあわせて識別器を設計することで、操業の運用状況にあわせた通板異常検出が可能となる。また、本実施形態では、鋼板10の通板異常検出に、設置場所の制約が少ないビデオカメラ21を利用する。そのため、一般的な通板異常検出に用いられる鋼板通過検出器光電管スイッチや磁気式の近接スイッチのように、通板異常検出に適した場所への設置が困難であるといった問題を解消することができる。したがって、適切に通板異常検出を行うことができる。また、鋼板10がジャミングする前の上方向のループ状態を突っ掛り異常として検出するので、再通板の自動制御が可能な状況や復旧処置が早く行える状況でラインを停止することができる。そのため、操業設備の停止時間を短縮することができ、生産性の低下を抑制することができる。さらに、ビデオカメラ21で得られた画像内の鋼板画素の動きを特徴量として捉えて異常ループ発生の判定を行うので、鋼板側面や先端部分の直線をエッジとして捉えて形状認識する方法を採用する場合と比較して、処理時間の問題や誤動作の問題を解消することができる。このとき、鋼板画素の動きを捉える方法として、オプティカルフロー処理を用いた方法を採用するので、突っ掛り時に発生する鋼板の挙動を比較的簡易に数値化し、正常時の値と比較することができる。また、特徴量の算出に際し、ビデオカメラ21で取得した画像に対して検出対象領域を設定し、更に検出対象領域をブロック分割してブロック毎の平均化を行うので、ノイズを低減して大きな特徴量を得ることができる。そのため、外乱による誤判定を低減することができる。第2の実施形態次に、本発明の第2の実施形態について説明する。この第2の実施形態は、上述した第1の実施形態において、鋼板画素の動きを捉える方法として、オプティカルフロー処理を用いた方法を採用しているのに対し、よりノイズに強い画像処理方法を採用するようにしたものである。本実施形態では、鋼板画素の動きを捉える方法として、画面間の時間的な動きも捉えて微小空間の動き正常度を演算するロジックにより物体の挙動を判定できる、Space-TimePatchST-patch処理を用いた方法を採用する。図12は、ST-patchの概要を示す図である。ST-patch特徴は、画像を時間方向に重ねた3次元データである時空間画像の局所領域から得られる特徴であり、画像中における物体のアピアランス見えとモーション動きの2つの情報を持つ。図12において、x,yは画像の座標軸、tは時間軸、3つのラインは個々の画素の動き、[uvw]TはST-patch中の個々の画素の動き方向ベクトル、▽Pii=1,2,...は個々の画素の勾配方向ベクトルである。画像中の動きが一定の場合、それぞれの画素の勾配▽Pi=Pxi,Pyi,Ptiは、画素の動き方向ベクトル[uvw]Tに対して垂直となる。よって、次式の関係が成り立つ。画素数がnの場合、上記1式は下記2式となる。ここで、ST-patch中のn画素の▽Piからなるn×3の行列をGとし、行列GTを掛けると次式のようになる。このように、行列GTGは3×3の行列となる。ここで、行列GTGを行列Mとすると、次式のように表すことができる。上記4式より求められる行列MがST-pacth特徴の時空間特性である。この行列M3×3には、左上の2×2の行列にアピアランスの情報、3行目と3列目にモーションの情報を持つ。また、ST-pacth特徴の画像空間特性は、次式のように表すことができる。そして、行列Mと行列M◇とにより決められる固有値を用いてCRIMContinuesRankIncreaseMeasureΔrを算出すると次式のようになる。Δr=λ2λ3/λ1◇λ2◇.........6ここで、行列M、行列M◇は共に対称行列であり、行列Mの固有値λ1≧λ2≧λ3、行列M◇の固有値λ1◇≧λ2◇はすべて実数であり、固有値の関係はλ1≧λ1◇≧λ2≧λ2◇≧λ3である。また、0≦Δr≦1である。このようにして求められたCRIMΔrの値は、ST-patch内の動きベクトルが一定のときにΔr≒0となり、動きが激しいときにΔr≒1となる。これにより、ST-patch内の動きベクトルの定常度を求めることができる。本実施形態では、画素の動きを示す特徴量としてCRIM動きの定常度を用いる。すなわち、カメラ21から図5のオンライン処理部23に入力された画像データは、ノイズ対策や明るさ調整等の処理入力画像処理23aが施された後、図7に示すように複数の細分割エリアが設定されるエリア分割23b。次に、細分割したエリア毎にST-patch特徴を算出し、さらにこれらのST-patch特徴からそれぞれCRIMを算出する特徴量算出23c。次に、細分割エリア毎に、算出した特徴量と事前に設定した異常として検出したい特徴量とを比較し、突っ掛り異常が発生しているか否かを判定する比較器23d。図13は、異常判定の概念を示す図である。この図13に示すように、時間的に連続する少なくとも3つの入力画像から細分割エリア毎に特徴量CRIMを算出し、これらを事前に構築した識別器に入力することで正常/異常の判定を行う。ここで、識別器には、細分割エリア毎に異常として検出したい特徴量CRIMが比較値として設定されており、入力画像から算出した特徴量を当該比較値と比較し、一致または近似している比較差の少ない場合にそのCRIM値を返す。このとき、細分割エリア毎に設定された重み付けに従って、上記出力値に重み付けを行い、その平均値または合計値が事前に定めておいた異常判定閾値を超えている場合に突っ掛りの異常が発生していると判断する。この重み付けにより、異常検出に重要なエリアに対して優先的に比較を行うことができる。異常が発生していると判断した場合には、所定の異常時処理を行う異常動作出力23e。異常時処理としては、例えば警報を発してラインを停止し、その後鋼板を再挿入する処理等を行う。オフライン処理部24では、オンライン処理部23から入力された画像データが逐次保存され録画24a、録画された画像データは、観察者による判定入力により正常サンプル画像と異常サンプル画像となって、上述したオンライン処理のエリア分割23bと同様に、図7に示すように細分割エリアが設定されるエリア分割24b。次に、細分割したエリア毎に画素の動きの特徴量を算出する特徴量算出24c。ここでも、特徴量としてCRIMを用いる。そして、算出した特徴量から、RealAdaBoostにより識別器を構築する識別器構築24d。図14は、識別器構築の概念を示す図である。この図14に示すように、取得した正常サンプル画像ポジティブサンプル画像と異常サンプル画像ネガティブサンプル画像とからそれぞれ細分割エリア毎に特徴量CRIMを算出し、これをRealAdaBoostによって学習することで、一般的な異常現象に当てはめられる特徴量CRIMを算出し、識別器を構築する。次に、本実施形態の動作について説明する。事前に、図15aに示すように、検出対象領域内において鋼板10の突っ掛り時に発生する反り部分を特徴部分色つきブロック部分とし、この部分に重み付けをしてCRIMを試算した。すなわち、上記特徴部分に相当する各エリアのCRIMを演算し、それらの平均値を試算した。その結果を図16aに示す。シャー4の入側では、シャー4によるカットタイミングで鋼板10に撓みが発生するため、図16aに示すように、当該カットタイミングでCRIM値が大きくなることがわかる。撓みが発生したときのCRIMの数値は0.6程度であることから、上記異常判定閾値をCRIMの数値で0.6程度に設定すれば、図15aに示すような鋼板10の反りが発生したことを検出できることがわかった。すなわち、図15aに示すように鋼板10が撓むと、このときカメラ21で撮像した画像から、上記特徴部分に相当する各エリアで動きベクトルが一定でないことを示すCRIM値が演算される。そして、このとき発生した撓みを通板異常として設定している場合には、撮像画像から得られたCRIM値と識別器に設定された比較値とが一致する。そして、重み付けがされている上記特徴部分のCRIM値の平均値が異常判定閾値0.6程度を超えるため、異常判定される。したがって、この場合には異常時処理が行われ、ラインが停止する。一方、図15bに示すように、検出対象領域内において鋼板10の突っ掛り時に発生する大きなループ部分を特徴部分色つきブロック部分とし、この部分に重み付けをしてCRIM値を試算した場合には、図16bに示す結果が得られた。図16bに示すように、図15bの特徴部分にループ画像がはまったときはCRIM値が0.8程度と非常に大きくなることがわかる。また、シャー4によるカットタイミングでは鋼板10に撓みが発生するが、撓み程度ではループ状態となったときに比べてCRIM値は小さく、その値は0.4程度であることがわかる。したがって、この場合、上記異常判定閾値をCRIMの数値で0.8程度若しくは0.6程度に設定すれば、図15bに示すような鋼板10のループが発生したことを検出できることがわかった。すなわち、図15bに示すように鋼板10がループ状態となると、このときカメラ21で撮像した画像から、上記特徴部分に相当する各エリアで動きベクトルが一定でないことを示すCRIM値が演算される。そして、このとき発生したループを通板異常として設定している場合には、撮像画像から得られたCRIM値と識別器に設定された比較値とが一致する。そして、重み付けがされている上記特徴部分のCRIM値の平均値が異常判定閾値0.6~0.8程度を超えるため、異常判定される。したがって、この場合には異常時処理が行われ、ラインが停止する。このように、特徴部分の選択と重み付けに応じて、異常として検出できる鋼板10の状態を選定することができる。本実施形態では、CRIMの演算の後でRealAdaBoostを用い、異常状態を多く学習させることにより、特徴部分の選択と重み付けを最適に行うことができるので、異常として検出したい鋼板10の状態を効果的に検出することができる。本実施形態では、カメラで撮像した時間的に連続する少なくとも3つの画像から、ST-patch法を用いて動きの定常度CRIMを算出し、これを画素の動きを示す特徴量として異常検出を行う。このST-patch法を用いた方法では、3フレームの画像を使用し、時間軸を取り込んだ画像変化から異常状態を検出する。よって第1の実施形態におけるオプティカルフロー処理技術よりもノイズに強く、部分的な特徴抽出を適切に行うことが可能である。また、CRIM結果をRealAdaBoostなどの学習可能なプログラムで処理することにより、さらに安定な判定結果を得ることができる。応用例上述したように、シャー設備では、鋼板10がループ状態となる突っ掛りが発生しても、ループがシャーに入り込み、ループをまとめてカットできてしまうことがあり、運転を続けると突っ掛りが解消する場合がある。そこで、このような状態をさらに監視するために、ループが発生した後にシャー出側に鋼板10の先端が出てこないと判定した場合に、完全に突っ掛りが発生したと判断するようにする。すなわち、図17に示すように、シャー4の出側にカメラ26と照明27とを設置する。カメラ26は、図17aの平面図に示すように、シャー4の出側で且つラインからやや離れた外側に設置されている。また、照明27は、図17bの側面図に示すようにシャー4の出側の上方で天井に固定されており、図17aに示すように、カメラ26の撮像範囲をカバーするよう、シャー4出側の所定のエリア27aに光を照射する。カメラ26で撮像した画像は、画像処理装置28で処理する。画像処理装置28は、カメラ26の撮像画像から、シャー4でカットされた鋼板10が等間隔で整然と流れている状況を監視する。ここでは、検出すべき鋼板10が検出できない時間ライン停止判定猶予時間を予め設定し、この時間を越えても鋼板10の検出ができないときに鋼板流出停止と判定する。ここで、ライン停止判定猶予時間は4秒以上10秒以下例えば5秒に設定する。通板異常検出装置20は、入側のカメラ21によるループ発生異常の検出と併せて、出側のカメラ26による鋼板流出停止の検出の複合検出により完全に突っ掛りが発生したと判定し、ラインを停止する。これにより、より操業の運用状況に合致した異常検出とすることができる。ここではカメラ26を設置し、画像処理により出側の鋼板を監視する場合について説明したが、出側の鋼板の有無のみを検出可能であればよく、光学式、磁気式の検出器でも設置が可能であれば適用可能である。変形例なお、上記各実施形態においては、連続焼鈍設備の入側ラインに本発明を適用する場合について説明したが、これに限定されるものではなく、鋼板先端の突っ掛りが発生し得るプロセスラインであれば、連続酸洗設備や連続めっき設備等の入側ライン等にも本発明を適用可能である。"