JP6737638B2

JP6737638B2 - Appearance inspection device for railway vehicles

Info

Publication number: JP6737638B2
Application number: JP2016109681A
Authority: JP
Inventors: 陽士石田; 芳光杉浦; 剛一木; 昭秀宇野
Original assignee: East Japan Railway Co
Current assignee: East Japan Railway Co
Priority date: 2016-06-01
Filing date: 2016-06-01
Publication date: 2020-08-12
Anticipated expiration: 2036-06-01
Also published as: JP2017215220A

Description

本発明は、鉄道車両の外観を観察して異常がないか検査する鉄道車両の外観検査装置に関する。 The present invention relates to a railway vehicle appearance inspection apparatus for observing an appearance of a railway vehicle and inspecting for abnormalities.

以前より、鉄道会社では鉄道車両の外観に異常がないか定期的に検査が行われている。外観検査では、検査員が車両の下に潜ったり、屋根上に登ったりして、主に目視により異常がないか確認を行う。異常が認められた場合には、速やかに関係部署に連絡がなされ、修復の手配がなされる。このような検査作業は、多くの手間を要し、検査員の危険を伴うものであった。 Traditionally, railway companies regularly inspect the appearance of rolling stock. In the visual inspection, the inspector dives under the vehicle or climbs on the roof to check visually for any abnormalities. If an abnormality is found, the relevant departments will be contacted immediately and repairs will be arranged. Such inspection work requires a lot of labor and is dangerous for the inspector.

そこで、従来、撮影装置を用いて鉄道車両を撮影し、撮影画像から鉄道車両の外観の検査を行うことが提案されている（例えば特許文献１、２を参照）。特許文献１の技術は、鉄道車両の特定部位を所定のアングルから専用のカメラで撮影し、その撮影画像を基準画像と比較して異常の有無を判別するものである。特許文献２の技術は、線路上を走る列車を撮影して列車全体の画像を合成し、その中に所定の検査領域を設定して正常な列車画像と比較することで、異常の有無を判別するものである。列車全体の画像は、列車の側方から高速連写して得た複数の画像を切り貼りして作成される。 Therefore, conventionally, it has been proposed to photograph a railway vehicle using a photographing device and inspect the appearance of the railway vehicle from the photographed image (for example, see Patent Documents 1 and 2). The technology of Patent Document 1 is for photographing a specific portion of a railway vehicle from a predetermined angle with a dedicated camera, and comparing the photographed image with a reference image to determine whether there is an abnormality. The technology of Patent Document 2 determines the presence or absence of an abnormality by photographing a train running on a track, synthesizing an image of the entire train, setting a predetermined inspection area in the image, and comparing the image with a normal train image. To do. The image of the entire train is created by cutting and pasting a plurality of images obtained by continuous high-speed shooting from the side of the train.

他方、工業製品等の外観検査の分野において、ラインスキャンカメラを用いた検査システムが一般に知られている。ラインスキャンカメラは、移動する被写体の映像を１ラインの光学像ごと取り込み、取り込まれた１ラインの撮影画像を連続的につなぎ合わせて二次元画像を得る。ラインスキャンカメラによれば、一方向に長い被写体の撮影を連続的に行える。加えて、光学像を電気信号に変える撮像処理を一次元の光学像ごとに行うため、二次元の撮像を行うエリアカメラと比べて非常に高い分解能が得られるという特徴がある。 On the other hand, an inspection system using a line scan camera is generally known in the field of appearance inspection of industrial products and the like. The line scan camera captures an image of a moving subject together with one line of an optical image, and continuously captures the captured one line of captured images to obtain a two-dimensional image. With the line scan camera, it is possible to continuously shoot a subject long in one direction. In addition, since the image pickup process for converting an optical image into an electric signal is performed for each one-dimensional optical image, it is possible to obtain extremely high resolution as compared with an area camera which performs two-dimensional image pickup.

特開平５−１４３７１４号公報JP-A-5-143714 特開２０１３−５３８７５号公報JP, 2013-53875, A

撮影装置を用いて鉄道車両の外観検査を行う上記従来の提案には、幾つかの課題があった。例えば特許文献１の検査装置では、鉄道車両の画像を特定の部位ごとに専用のカメラで所定のアングルから撮影するため、必要な撮影機材が多く、コストが高騰するという課題がある。加えて、検査部位を個別に撮影するため撮影処理が非常に煩雑になるという課題がある。鉄道車両の検査箇所が増えると、それに伴ってコストと煩雑さが倍増する。 The above-mentioned conventional proposals for inspecting the appearance of a railway vehicle using an image capturing device have some problems. For example, in the inspection device of Patent Document 1, since an image of a railroad vehicle is taken from a predetermined angle with a dedicated camera for each specific part, there is a problem that a large amount of imaging equipment is required and the cost increases. In addition, there is a problem that the imaging process becomes very complicated because the inspection site is individually imaged. As the number of inspection points on railway vehicles increases, the cost and complexity will increase accordingly.

また、特許文献２の検査装置では、撮影処理は比較的に容易になるが、分解能が高く歪みの少ない列車の画像を得ることが難しく、目視による検査と比較して、検査精度が低くなるという課題がある。特許文献２に示されるように、列車の走行中に高速連写を行うと、列車速度と撮影タイミングのばらつき等により、１つの撮影画像の中心に写る箇所と、中心から外れた横方に写る箇所とが、撮影のたびに異なることになる。一般的な撮影画像では、画像中心部分はその箇所を真っ直ぐ見た形状を表示するが、横方の部分はその箇所を左右斜めから見た形状を表示することになり、形状の相違が生じる。このため、このような画像を合成して得た列車の撮影画像には、部分的に形状の歪みが表れ、さらに、形状の歪みの表れる箇所が撮影のたびごとに異なり一定しない。遠目から列車を撮影することでこのような形状の歪みを小さくできるが、その場合、撮影画像の分解能が非常に低くなる。 In addition, in the inspection device of Patent Document 2, although the imaging process is relatively easy, it is difficult to obtain a train image with high resolution and little distortion, and the inspection accuracy is lower than that of visual inspection. There are challenges. As shown in Patent Document 2, when high-speed continuous shooting is performed while a train is traveling, the shot image is taken at the center of one shot image and at the lateral side off the center due to variations in train speed and shooting timing. The place will be different each time you shoot. In a general captured image, the central part of the image displays a shape of the part viewed straight, but the lateral part displays the shape of the part viewed obliquely from left and right, resulting in a difference in shape. Therefore, in a captured image of a train obtained by synthesizing such images, shape distortion partially appears, and the location where the shape distortion appears is different for each shooting and is not constant. The distortion of such a shape can be reduced by photographing the train from a distance, but in that case, the resolution of the photographed image becomes very low.

一方、ラインスキャンカメラを用いることで、左右斜めから見た形状が画像に含まれることを回避することができる。しかしながら、ラインスキャンカメラは、例えばライン生産工程などで一様に照らされ且つ正確な速度で搬送されてくる工業製品など、撮影環境が整った状況での被写体を撮影対象とするのが一般的であった。そして、このように環境の整った状況での撮影により、歪みのない高分解能の撮影画像が得られていた。 On the other hand, by using the line scan camera, it is possible to prevent the shape viewed from the left and right sides from being included in the image. However, the line scan camera generally targets a subject in a shooting environment such as an industrial product that is uniformly illuminated in a line production process and is transported at an accurate speed. there were. Then, by photographing in such an environment, high-resolution photographed images without distortion have been obtained.

撮影画像により外観検査を行う場合、例えば鉄道車両が車両基地へ入区する際などに撮影を行えると、検査のためだけに車両を動かす手間と時間とが省けて都合がよい。しかしながら、このような条件では鉄道車両を正確に一定の速度で移動することは難しい。また、レールが敷設される地盤には強固な箇所と比較的に軟弱な箇所とが存在する。このため、レール上を鉄道車両が走行する際、鉄道車両は自重によって僅かに上下に変位する。さらに、台車と車体との間には空気バネなどのサスペンションが設けられているので、サスペンションの作用に起因する車体の上下動も生じる。従って、何ら工夫がないと、このように走行する鉄道車両をラインスキャンカメラにより撮影しても、高い分解能で且つ歪みの少ない撮影画像を得ることは困難であった。 When an appearance inspection is performed by using a captured image, it is convenient to take an image when a railroad vehicle enters a vehicle depot, for example, because the time and effort required to move the vehicle only for the inspection can be saved. However, under such conditions, it is difficult to move the railway vehicle accurately at a constant speed. Further, the ground on which the rail is laid has a strong portion and a relatively soft portion. Therefore, when the railway vehicle travels on the rail, the railway vehicle is slightly displaced vertically due to its own weight. Further, since a suspension such as an air spring is provided between the bogie and the vehicle body, vertical movement of the vehicle body also occurs due to the action of the suspension. Therefore, if no measures are taken, it is difficult to obtain a captured image with high resolution and little distortion even if the railway vehicle running in this way is captured by a line scan camera.

本発明は、撮影画像を用いて高精度な外観検査を行うことのできる鉄道車両の検査装置を提供することを目的とする。 An object of the present invention is to provide a railway vehicle inspection device capable of performing a highly accurate visual inspection using a captured image.

上記目的を達成するため、
本発明に係る鉄道車両の外観検査装置は、
正常な鉄道車両の画像を蓄積した正常画像記憶手段と、
線路上を移動する鉄道車両を線路と交差する方向に走査して撮影画像を得るラインスキャン型の撮影手段と、
レールの沈み込みによる鉄道車両の上下動に起因する前記撮影画像の上下方向の歪みを矯正する補正、又は鉄道車両のうちサスペンションの作用により相対的に台車と車体部分とが上下動することに起因する前記撮影画像の上下方向の歪みを矯正する補正を行う補正手段と、
前記補正手段により補正された前記撮影画像の中から検査対象領域の画像を抽出する対象領域抽出手段と、
前記検査対象領域の画像と前記正常画像記憶手段に蓄積された画像とを比較して異常を検出する異常検出手段と、
を備えていることを特徴としている。 To achieve the above purpose,
The appearance inspection device for a railway vehicle according to the present invention,
Normal image storage means that stores images of normal railway vehicles,
A line scan type photographing means for obtaining a photographed image by scanning a railway vehicle moving on the railroad track in a direction intersecting with the railroad track,
Correction for correcting the vertical distortion of the captured image due to the vertical movement of the railway vehicle due to the sinking of the rail, or the relative movement of the bogie and the vehicle body portion up and down in the railway vehicle due to the action of the suspension. Correction means for correcting the vertical distortion of the photographed image ,
Target area extraction means for extracting an image of an inspection target area from the photographed image corrected by the correction means,
Abnormality detection means for detecting an abnormality by comparing the image of the inspection area and the image stored in the normal image storage means,
It is characterized by having.

このような構成によれば、ラインスキャン型の撮影手段と補正手段とによって、不規則な歪みのない、各部が一定方向から見たときの形状で表わされた、高い分解能の鉄道車両の撮影画像を得ることができる。よって、このような撮影画像から検査対象領域の画像を抽出して正常画像と比較することで、従来の目視による検査と同程度あるいはそれ以上の精度で外観検査を行うことが期待できる。また、鉄道車両の撮影画像は少ない手間で取得することができる。 According to such a configuration, the line-scan type image capturing unit and the correcting unit capture a high-resolution image of a railway vehicle without irregular distortion and represented by the shape of each part when viewed from a certain direction. Images can be obtained. Therefore, by extracting the image of the inspection target area from such a captured image and comparing it with the normal image, it can be expected that the appearance inspection can be performed with the same accuracy as or better than the conventional visual inspection. In addition, the photographed image of the railway vehicle can be acquired with little effort.

ここで、前記補正手段は、さらに、撮影時の鉄道車両の移動速度に起因する前記撮影画像の各部の縦横比のばらつきの補正と、撮影時の明るさに起因する前記撮影画像の輝度の補正とを行うように構成するとよい。
このような構成によれば、例えば鉄道車両が車両基地へ入区する際など通常の走行時に鉄道車両を撮影しても、補正手段により、鉄道車両の速度のばらつき、上下動、並びに、環境の明るさに起因したばらつきを排除した撮影画像が得られる。よって、これらによってより精度の高い外観検査を行うことができる。 Here, the correction means further wherein the correction of the variation of the aspect ratio of each portion of the captured image due to the movement speed of the railway vehicle at the time of shooting, the correction of the luminance of the captured image due to the brightness at the time of shooting It may be configured to perform
According to such a configuration, even if the railway vehicle is photographed during normal traveling, such as when the railway vehicle enters the rolling stock depot, the correction means can correct variations in the speed of the railway vehicle, vertical movement, and environmental changes. It is possible to obtain a photographed image in which variations caused by brightness are eliminated. Therefore, it is possible to perform a more accurate visual inspection by these.

また、本発明に係る鉄道車両の外観検査装置は、
線路を挟んで前記撮影手段と対向する配置で前記撮影画像の背景となる面を有する背景構造体をさらに備え、
前記対象領域抽出手段は、前記検査対象領域として、少なくとも、鉄道車両の車体下部に取り付けられた部品が配置される領域と、鉄道車両の台車が配置される領域とを、個別に抽出するとよい。
このような構成によれば、車体下部又は台車の周辺など鉄道車両の向う側が写り込む領域において、上記背景構造体により一定の背景が写った撮影画像が得られる。よって、これらの部分を検査対象領域とした場合に、背景の影響を排除して精度の高い外観検査を行える。 Further, the appearance inspection device for a railway vehicle according to the present invention,
Further comprising a background structure having a surface serving as a background of the photographed image in an arrangement opposed to the photographing means across a line,
It is preferable that the target area extracting unit individually extracts, as the inspection target areas, at least an area in which parts attached to a lower portion of a vehicle body of a railway vehicle are arranged and an area in which a bogie of the railway vehicle is arranged.
With such a configuration, in a region such as the lower part of the vehicle body or the periphery of the bogie where the other side of the railway vehicle is reflected, a photographed image showing a certain background is obtained by the background structure. Therefore, when these portions are set as the inspection target area, it is possible to eliminate the influence of the background and perform a highly accurate appearance inspection.

また、本発明に係る鉄道車両の外観検査装置は、
外観の異常を示す撮影画像が蓄積される異常画像記憶手段をさらに備え、
前記異常検出手段が正常と判断した撮影画像が前記正常画像記憶手段に蓄積され、前記異常検出手段が異常と判断した撮影画像が前記異常画像記憶手段に蓄積されるように構成されるとよい。
このような構成によれば、検査回数を重ねることで正常画像記憶手段に蓄積される正常画像が増して、比較基準となる画像データを増やすことができる。比較基準が増えることで、適用可能な検査手法のバリエーションを増やすことができる。また、上記の構成によれば、異常と判断された撮影画像が異常画像記憶手段に蓄積される。よって、これらの画像を解析することで、劣化の経年的な進行度を分析したり、車種ごとの異常の傾向を分析したり、様々な異常の分析を行うことができる。そして、これらの分析結果に合わせて効率的なメンテナンス体系を実現できる。 Further, the appearance inspection device for a railway vehicle according to the present invention,
An abnormal image storage means for accumulating captured images showing an abnormal appearance,
It is preferable that the photographed images determined to be normal by the abnormality detection unit are accumulated in the normal image storage unit, and the photographed images determined to be abnormal by the abnormality detection unit are accumulated in the abnormal image storage unit.
According to such a configuration, the number of normal images accumulated in the normal image storage means is increased by increasing the number of inspections, and the image data as the comparison reference can be increased. By increasing the comparison standard, it is possible to increase the variation of applicable inspection methods. Further, according to the above configuration, the captured image determined to be abnormal is accumulated in the abnormal image storage means. Therefore, by analyzing these images, it is possible to analyze the degree of deterioration over time, analyze the tendency of abnormality for each vehicle type, and analyze various abnormalities. Then, an efficient maintenance system can be realized according to these analysis results.

また、本発明に係る鉄道車両の外観検査装置は、
検査対象の鉄道車両の車種情報を取得する情報取得手段をさらに備え、
前記正常画像記憶手段には、同一車種の複数の画像が蓄積され、
前記異常検出手段は、検査対象の鉄道車両の撮影画像と、前記検査対象の鉄道車両と同一の車種の複数の画像とを用いて、前記検査対象領域の画像の比較を行い、前記複数の画像の中で差が小さい方の画像との比較結果に基づいて異常か否かの判断を行うように構成するとよい。 Further, the appearance inspection device for a railway vehicle according to the present invention,
Further comprising an information acquisition means for acquiring the vehicle type information of the railway vehicle to be inspected,
The normal image storage means stores a plurality of images of the same vehicle type,
The abnormality detection means, by using a captured image of the railway vehicle to be inspected, and a plurality of images of the same vehicle type as the railway vehicle to be inspected, compare the images of the inspection region, the plurality of images. It may be configured to determine whether or not there is an abnormality based on the result of comparison with the image having the smaller difference.

鉄道車両は、同一車種であっても、例えばケーブルなど僅かに部品の配置が異なったり、経年による正常な色褪せが生じたりして、完全に同一にはならない。そこで、上記構成のように、検査対象領域の比較を行う場合でも、同一車種の複数の正常な画像を用いて比較を行い、差が小さい方の画像との比較結果に基づいて異常か否かの判断を行うことで、正常な範囲での差分を除外して検査対象の異常の有無を判断できる。なお、異常の有無を判断する部分が微細でその画像の差異が比較的に小さくなる場合には、比較対象領域を小さく絞ることで、正常な範囲での差分があっても異常の有無を見逃すことなく高精度に判断できる。 Even if the railroad vehicles are of the same type, they may not be completely the same because, for example, the arrangement of parts such as cables is slightly different and normal fading occurs over time. Therefore, as in the above configuration, even when the inspection target areas are compared, the comparison is performed using a plurality of normal images of the same vehicle type, and whether or not there is an abnormality is determined based on the comparison result with the image with the smaller difference. By making the above determination, it is possible to exclude the difference in the normal range and determine whether there is an abnormality in the inspection target. If the part that determines the presence or absence of an abnormality is minute and the difference between the images is relatively small, the comparison target area is narrowed down so that the presence or absence of the abnormality is overlooked even if there is a difference in the normal range. You can judge with high accuracy.

本発明によれば、撮影画像を用いて高精度な外観検査を行うことのできる鉄道車両の検査装置を提供できるという効果が得られる。 According to the present invention, it is possible to provide an effect that it is possible to provide a railway vehicle inspection device that can perform a highly accurate visual inspection using a captured image.

本発明の実施形態に係る鉄道車両の外観検査装置の全体構成を示すブロック図である。FIG. 1 is a block diagram showing an overall configuration of a railway vehicle appearance inspection device according to an embodiment of the present invention. 実施形態の外観検査装置の幾つかの構成要素の配置例を示す図である。It is a figure which shows the example of arrangement|positioning of some components of the visual inspection apparatus of embodiment. 検査処理装置により実行される検査処理の手順を示すフローチャートである。It is a flow chart which shows the procedure of the inspection processing performed by the inspection processing device. 図３のステップＳ２により実行される歪み補正処理の詳細な手順を示すフローチャートである。4 is a flowchart showing a detailed procedure of a distortion correction process executed in step S2 of FIG. 検査対象領域の一例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows an example of an inspection target area. 検査対象領域の比較処理と判定閾値とを示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the comparison process of a test object area|region, and a determination threshold value.

以下、本発明の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。
図１は、本発明の実施形態に係る鉄道車両の外観検査装置の全体構成を示すブロック図である。図２は、実施形態の外観検査装置の幾つかの構成要素の配置例を示す図である。
本発明の実施形態の外観検査装置１は、図１および図２に示すように、車両近接検知装置１１と、撮影装置１２と、背景板１４と、画像処理装置１５と、検査処理装置２０とを備えている。これらのうち、車両近接検知装置１１、撮影装置１２、背景板１４、画像処理装置１５は、図２に示すように、例えば車両基地の入区用又は出区用の線路の傍らに配置されている。検査処理装置２０は、屋内に配置され、車両近接検知装置１１および画像処理装置１５と有線または無線により接続されている。外観検査装置１は、鉄道車両の左側および右側を撮影できるように、線路を挟んだ一方と他方とにそれぞれ配置された２組の撮影装置１２を備えている。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
FIG. 1 is a block diagram showing the overall configuration of a railway vehicle appearance inspection device according to an embodiment of the present invention. FIG. 2 is a diagram showing an arrangement example of some components of the appearance inspection apparatus of the embodiment.
As shown in FIGS. 1 and 2, a visual inspection device 1 according to an embodiment of the present invention includes a vehicle proximity detection device 11, a photographing device 12, a background plate 14, an image processing device 15, and an inspection processing device 20. Equipped with. Of these, the vehicle proximity detection device 11, the image capturing device 12, the background plate 14, and the image processing device 15 are arranged, for example, beside a railroad track for entering or leaving a vehicle depot as shown in FIG. There is. The inspection processing device 20 is arranged indoors and is connected to the vehicle proximity detection device 11 and the image processing device 15 by wire or wirelessly. The visual inspection device 1 includes two sets of image capturing devices 12 arranged on one side and the other side of a railroad track so that the left side and the right side of the railway vehicle can be imaged.

車両近接検知装置１１は、例えば光学的なセンサ或いは軌道回路を利用した電気的なセンサにより、鉄道車両が撮影区間に進入することを検知し、検知信号を撮影装置１２へ出力する。さらに、車両近接検知装置１１は、ＲＦＩＤ（radio frequency identifier）の受信機を有し、鉄道車両に搭載されたＲＦＩＤと通信を行って鉄道車両の車号情報を読み出し、この情報を検査処理装置２０へ送信する。検査処理装置２０は車号情報から車種を特定できる。ＲＦＩＤの受信機は、本発明に係る情報取得手段の一例に相当する。 The vehicle proximity detection device 11 detects, for example, that the railway vehicle enters the photographing section by an optical sensor or an electric sensor using a track circuit, and outputs a detection signal to the photographing device 12. Further, the vehicle proximity detection device 11 has a receiver of an RFID (radio frequency identifier), communicates with the RFID mounted on the railway vehicle to read the vehicle name information of the railway vehicle, and the inspection processing device 20 reads this information. Send to. The inspection processing device 20 can specify the vehicle type from the vehicle number information. The RFID receiver corresponds to an example of the information acquisition unit according to the present invention.

撮影装置１２は、撮影手段としてラインスキャンカメラ１３を有し、線路上を走行する鉄道車両をラインスキャン方式で側方から撮影する。ラインスキャンカメラ１３とは、一方向の走査、すなわちライン状の撮像を一定の周波数で繰り返し行っていくラインスキャン型の撮影装置である。ラインスキャンカメラ１３は、所定方向に移動する撮影対象に対して、移動方向と交差する方向のライン状の撮像を繰り返し行い、ライン状の撮像データを逐次出力する。逐次出力された複数のライン状の撮像データを二次元方向に並べることで面状に広がった撮影画像が得られる。ライン状の撮像とは、例えば縦方向２０００画素×横方向１画素の撮像など、縦方向に画素数が大きく横方向の画素数が単一の撮像を意味する。以下、ライン状の撮像のことを「ラインスキャン」と呼び、ラインスキャンにより撮像される画素列の方向を「ラインスキャン方向」と呼ぶ。 The image capturing device 12 has a line scan camera 13 as an image capturing unit, and captures an image of a railway vehicle traveling on a track from the side by a line scan method. The line scan camera 13 is a line scan type imaging device that repeats unidirectional scanning, that is, linear imaging at a constant frequency. The line scan camera 13 repeatedly captures an image of a moving object in a predetermined direction in a line in a direction intersecting the moving direction, and sequentially outputs image data in a line. By arranging the plurality of line-shaped image pickup data that are sequentially output in the two-dimensional direction, a photographed image spread in a plane is obtained. The line-shaped image pickup means an image pickup having a large number of pixels in the vertical direction and a single pixel number in the horizontal direction, for example, image pickup of 2000 pixels in the vertical direction×1 pixel in the horizontal direction. Hereinafter, line-shaped imaging is referred to as “line scan”, and the direction of the pixel row imaged by line scanning is referred to as “line scan direction”.

ラインスキャンカメラ１３は、ラインスキャン方向が、例えば上下方向など線路と交差する方向に向くように設定される。撮影装置１２は、車両近接検知装置１１からの近接信号に基づいて自動的に撮影を開始する。撮影装置１２は、ライン状の撮像データを連続的に取り込んで画像処理装置１５へ送信する。ラインスキャン方式の撮影では、撮影対象がラインスキャン方向と直交する方向へ一定の速度で移動するとき、歪みのない高分解能の撮影画像が得られる。一方、撮影対象に速度のばらつき又はラインスキャン方向の変位があれば、これらが形状の歪みとなって撮影画像に表れる。 The line scan camera 13 is set so that the line scan direction is directed to a direction intersecting the line, such as an up-down direction. The photographing device 12 automatically starts photographing based on the proximity signal from the vehicle proximity detection device 11. The imaging device 12 continuously captures the line-shaped imaging data and transmits it to the image processing device 15. In line-scan photography, a high-resolution photographed image with no distortion is obtained when the subject moves at a constant speed in a direction orthogonal to the line scan direction. On the other hand, if the object to be photographed has variations in speed or displacement in the line scan direction, these appear as distortions in shape in the photographed image.

背景板１４は、単色で単一明度の背景表示面を有する構造物である。背景板１４は、ラインスキャンカメラ１３がラインスキャンする箇所に背景表示面が重なるように、線路を挟んで撮影装置１２と対向する位置に配置される。背景板１４は、線路に鉄道車両が進入したときに、車体下部又は台車の周辺など車両の向う側が写り込む領域で、背景としてラインスキャンカメラ１３の撮影画像に写り込む。 The background plate 14 is a structure having a background display surface of a single color and a single brightness. The background plate 14 is arranged at a position facing the image capturing device 12 with the line in between so that the background display surface overlaps with the line scan position of the line scan camera 13. The background plate 14 is an area in which the other side of the vehicle, such as the lower part of the vehicle body or the periphery of the bogie, is reflected when the railroad vehicle enters the railroad track, and is reflected in the image captured by the line scan camera 13 as the background.

画像処理装置１５は、ラインスキャンカメラ１３により連続的に取り込まれたライン状の撮像データをフレームメモリ１６に展開して線路方向に長い鉄道車両全体の撮影画像データを生成し、これを検査処理装置２０へ送信する。鉄道車両の撮影画像には、撮影環境の変動要因として、周囲の明るさに起因する輝度ばらつきが含まれる。また、鉄道車両の撮影画像には、鉄道車両の変動要因として、鉄道車両の速度ばらつき、レールの沈み込みによる鉄道車両の上下振動、鉄道車両の空気バネ（サスペンション）の作用による車体の上下振動にそれぞれ起因する複数系統の形状歪みが含まれる。 The image processing device 15 expands the line-shaped image pickup data continuously captured by the line scan camera 13 into the frame memory 16 to generate image pickup image data of the entire railway vehicle that is long in the track direction. Send to 20. A captured image of a railway vehicle includes a variation in brightness due to ambient brightness as a factor of variation in the capturing environment. In addition, in the captured image of the railway vehicle, the fluctuation factors of the railway vehicle include speed variation of the railway vehicle, vertical vibration of the railway vehicle due to sinking of the rail, and vertical vibration of the vehicle body due to the action of the air spring (suspension) of the railway vehicle. A plurality of strains of shape distortion caused by each are included.

検査処理装置２０は、制御プログラムを実行するＣＰＵ（中央演算処理装置）２１と、ＣＰＵ２１に作業用のメモリ空間を提供するＲＡＭ（random access memory）２２と、外部の機器と信号をやり取りするインタフェース２３と、制御プログラムおよび制御データを記憶した記憶装置２４とを有するコンピュータである。記憶装置２４には、制御プログラムとして撮影画像に基づき鉄道車両の外観検査を行う外観検査プログラム２４Ａが記憶されている。また、記憶装置２４には、外観検査の際に比較基準となる正常な鉄道車両の外観画像が蓄積される正常画像データベース（正常画像記憶手段に相当）２４Ｂと、鉄道車両の外観異常を示す撮影画像が蓄積される異常画像データベース（異常画像記憶手段に相当）２４Ｃとが設けられている。 The inspection processing device 20 includes a CPU (central processing unit) 21 for executing a control program, a RAM (random access memory) 22 for providing the CPU 21 with a working memory space, and an interface 23 for exchanging signals with external devices. And a storage device 24 storing a control program and control data. The storage device 24 stores a visual inspection program 24A as a control program for performing a visual inspection of the railway vehicle based on the captured image. Further, in the storage device 24, a normal image database (corresponding to normal image storage means) 24B in which appearance images of a normal railway vehicle that serve as a comparison reference at the time of appearance inspection are accumulated, and an image showing an abnormality in the appearance of the railway vehicle. An abnormal image database (corresponding to an abnormal image storage means) 24C for accumulating images is provided.

続いて、外観検査プログラム２４Ａに従って検査処理装置２０により実行される検査処理について説明する。
図３は、検査処理装置により実行される検査処理の手順を示すフローチャートである。図４は、図３のステップＳ２の歪み補正処理の詳細な手順を示すフローチャートである。
検査処理は、画像処理装置１５から検査処理装置２０へ鉄道車両の撮影画像が受信されることで開始される。検査処理が開始されると、先ず、検査処理装置２０は、画像処理装置１５から鉄道車両の撮影画像を入力する（ステップＳ１）。 Next, the inspection processing executed by the inspection processing device 20 according to the appearance inspection program 24A will be described.
FIG. 3 is a flowchart showing the procedure of the inspection process executed by the inspection processing apparatus. FIG. 4 is a flowchart showing a detailed procedure of the distortion correction process of step S2 of FIG.
The inspection process is started when the image processing device 15 receives the captured image of the railway vehicle from the inspection processing device 20. When the inspection process is started, the inspection processing device 20 first inputs the captured image of the railway vehicle from the image processing device 15 (step S1).

撮影画像を入力すると、検査処理装置２０は、この撮像画像の歪み補正（ステップＳ２）を行う。歪み補正では、レールの沈み込みによる鉄道車両の上下動に起因する歪みを矯正する補正と、撮影環境に起因する輝度のばらつきの補正と、鉄道車両の移動速度に起因する撮影画像の縦横比のばらつきを除去する補正と、鉄道車両のうちサスペンションの作用により相対的に台車と車体部分とが上下動することに起因する歪みを矯正する補正とが行われる。ステップＳ２およびステップＳ２の処理を実現するハードウェアおよびソフトウェアからなる構成が、本発明に係る補正手段の一例に相当する。 When the captured image is input, the inspection processing device 20 performs distortion correction on the captured image (step S2). The distortion correction corrects the distortion caused by the vertical movement of the railcar due to the sinking of the rail, corrects the variation in the brightness caused by the shooting environment, and adjusts the aspect ratio of the captured image caused by the moving speed of the railcar. The correction for removing the variation and the correction for correcting the distortion caused by the vertical movement of the bogie and the vehicle body part relatively due to the action of the suspension in the railcar are performed. The configuration including hardware and software that realizes the processing of step S2 and step S2 corresponds to an example of the correction unit according to the present invention.

続いて、歪み補正処理の一具体例について、図４を参照しながら説明するが、本発明に係る歪み補正処理はこの内容に制限されるものではない。
歪み補正処理に移行すると、先ず、検査処理装置２０は、撮影画像からレールエッジを抽出する(ステップＳ２１)。次いで、検査処理装置２０は、レールエッジが直線状になるように、幅１画素の縦長の画素列毎に、これらの画素列をラインスキャン方向にずらす（ステップＳ２２）。これにより、レールが直線状になるように補正され、レールの沈み込みによる鉄道車両の上下動に起因した形状の歪みが修正される。 Next, a specific example of the distortion correction processing will be described with reference to FIG. 4, but the distortion correction processing according to the present invention is not limited to this content.
When shifting to the distortion correction processing, the inspection processing device 20 first extracts the rail edge from the captured image (step S21). Next, the inspection processing device 20 shifts these pixel rows in the line scan direction for each vertically long pixel row having a width of 1 pixel so that the rail edge becomes linear (step S22). As a result, the rail is corrected so as to be straight, and the distortion of the shape due to the vertical movement of the railcar due to the sinking of the rail is corrected.

なお、ステップＳ２１、Ｓ２２の処理は、付加構成を利用して行ってもよい。すなわち、付加構成として、ラインスキャンされる線と重なる配置で、レールにキャリブレータを剛接続しておく。キャリブレータとは基準線を表示するパネルなどである。この場合、ラインスキャンカメラ１３は、鉄道車両の走行中、キャリブレータと重なる線でラインスキャンを繰り返すので、撮影画像には先端から後端までキャリブレータの基準線の位置が連なって補正用ラインとして写しだされる。そして、ステップＳ２１、２２の処理においては、検査処理装置２０が、レールエッジを抽出する代わりに、キャリブレータの補正用ラインを使用し、これが直線状になるように画素列をずらす補正処理を行えばよい。 The processes of steps S21 and S22 may be performed using an additional configuration. That is, as an additional configuration, the calibrator is rigidly connected to the rail in an arrangement overlapping with the line to be scanned. A calibrator is a panel that displays a reference line. In this case, the line scan camera 13 repeats the line scan on the line that overlaps the calibrator while the railway vehicle is running, so that the position of the reference line of the calibrator continues from the leading end to the trailing end in the captured image and is taken as a correction line. To be done. Then, in the processing of steps S21 and S22, the inspection processing apparatus 20 uses the correction line of the calibrator instead of extracting the rail edge, and performs the correction processing of shifting the pixel row so that it becomes linear. Good.

次に、検査処理装置２０は、撮影画像の輝度が基準画像と同一になるように画像全体の輝度を補正する（ステップＳ２３）。この輝度補正の処理についても、次のような付加構成を利用して行ってもよい。すなわち、付加構成として、ラインスキャンカメラ１３によりラインスキャンされる箇所の一部に、複数の輝度を表示した輝度表示パネルを固定しておく。そして、ステップＳ２３においては、検査処理装置２０が、輝度表示パネルの画像部分から撮影画像の輝度と基準画像の輝度の差を計算し、この差がなくなるように撮影画像全体の輝度を補正すればよい。輝度表示パネルは、例えば上述したキャリブレータに設けてもよい。 Next, the inspection processing device 20 corrects the brightness of the entire image so that the brightness of the captured image is the same as that of the reference image (step S23). This brightness correction process may also be performed using the following additional configuration. That is, as an additional configuration, a luminance display panel that displays a plurality of luminances is fixed to a part of the location where line scanning is performed by the line scan camera 13. Then, in step S23, the inspection processing apparatus 20 calculates the difference between the brightness of the captured image and the brightness of the reference image from the image portion of the brightness display panel, and corrects the brightness of the entire captured image so as to eliminate this difference. Good. The brightness display panel may be provided in the calibrator described above, for example.

次に、検査処理装置２０は、鉄道車両の特徴部分のエッジ抽出を行って（ステップＳ２４）、同車種の特徴部分が示された基準プロファイルと抽出されたエッジとを比較する（ステップＳ２５）。比較処理では、鉄道車両の前後方向の各部ごとに、撮影画像の縦横比のズレが計算される。縦横比のズレが計算されたら、検査処理装置２０は、撮影画像に横方向の伸縮補正処理を行う（ステップＳ２６）。伸縮補正処理では、撮影画像がラインスキャン方向に長い短冊状の画像要素に分割され、分割された全ての短冊状の画像要素を縦横比のズレを解消するように横方向に伸縮され、伸縮された全ての短冊状の画像が貼り合わされて、補正後の撮影画像が生成される。これにより、撮影画像から鉄道車両の移動速度のばらつきに起因する形状の歪みが修正される。 Next, the inspection processing device 20 extracts the edge of the characteristic portion of the railway vehicle (step S24) and compares the extracted edge with the reference profile showing the characteristic portion of the same vehicle type (step S25). In the comparison process, a shift in the aspect ratio of the captured image is calculated for each part in the front-rear direction of the railway vehicle. When the shift of the aspect ratio is calculated, the inspection processing device 20 performs the expansion/contraction correction process in the horizontal direction on the captured image (step S26). In the stretch correction process, the captured image is divided into strip-shaped image elements that are long in the line scan direction, and all the strip-shaped image elements that have been split are stretched and stretched in the horizontal direction to eliminate the aspect ratio deviation. All the strip-shaped images are pasted together to generate a corrected shot image. As a result, the distortion of the shape caused by the variation in the moving speed of the railway vehicle is corrected from the captured image.

続いて、検査処理装置２０は、鉄道車両のサスペンションの作用による車体の上下振動に起因する形状歪みを補正するため、先ず、撮影画像中のレールと台車の部分をマスクする処理を行う（ステップＳ２７）。次いで、検査処理装置２０は、マスクされていない部分で直線状のエッジ（例えば車体下縁部など）を抽出する処理を行う（ステップＳ２８）。そして、検査処理装置２０は、抽出したエッジが直線状になるように、マスクされていない部分（車体と車体下部に固定的に接続された各種部品など）のみ、横幅数画素の縦長の画像要素をラインスキャン方向にずらし、このような画像要素をずらす処理を撮影画像の始端から終端まで行う（ステップＳ２９）。その後、検査処理装置２０は、マスクされた部分を元の画像に復元する（ステップＳ３０）。これにより、鉄道車両のサスペンションの作用による車体の上下振動に起因する形状歪みが補正される。 Subsequently, the inspection processing device 20 first performs a process of masking the rail and the dolly portion in the captured image in order to correct the shape distortion caused by the vertical vibration of the vehicle body due to the action of the suspension of the railway vehicle (step S27). ). Next, the inspection processing device 20 performs a process of extracting a linear edge (for example, a vehicle body lower edge portion) in the unmasked portion (step S28). Then, the inspection processing device 20 has a vertically long image element having a width of several pixels only in the unmasked portion (various parts fixedly connected to the vehicle body and the lower portion of the vehicle body) so that the extracted edges are linear. Is shifted in the line scan direction, and a process of shifting such image elements is performed from the start end to the end of the captured image (step S29). After that, the inspection processing device 20 restores the masked portion to the original image (step S30). As a result, the shape distortion caused by the vertical vibration of the vehicle body due to the action of the suspension of the railway vehicle is corrected.

なお、上述した各補正処理は、様々に変更が可能である。例えば、ステップＳ２２では、レールエッジを基準として縦方向の画像補正を行ったが、他の部位を基準に縦方向の画像補正を行ってもよい。また、ステップＳ２７〜Ｓ３０では、車体の下縁部を基準に車体および車体に固定的に接続された部分の縦方向の画像補正を行ったが、他の特徴部分を基準画像に照らし合わせてズレを検出することで上記縦方向の画像補正を行うようにしてもよい。 The correction processes described above can be modified in various ways. For example, in step S22, the vertical image correction is performed with the rail edge as a reference, but the vertical image correction may be performed with another part as a reference. Further, in steps S27 to S30, image correction in the vertical direction of the vehicle body and a portion fixedly connected to the vehicle body is performed with reference to the lower edge portion of the vehicle body, but other characteristic portions are compared with the reference image to cause a shift. The image correction in the vertical direction may be performed by detecting.

図４の歪み補正処理が完了したら、検査処理装置２０は、撮影画像に基づき異常の有無を検査するループ処理（図３のステップＳ３〜Ｓ８）を実行する。ループ処理に移行すると、検査処理装置２０は、先ず、予め設定されている複数の検査対象領域の中から各検査対象領域を順に選択する（ステップＳ３）。
図５は、検査対象領域の一例を示す説明図である。図５（ａ）は検査対象の鉄道車両の一例を示す画像図、図５（ｂ）〜（ｄ）は鉄道車両の各部に設定される複数の検査対象領域を示す部分拡大図である。なお、図５（ａ）には、一両の鉄道車両が示されているが、実際には複数の鉄道車両が連結された編成が検査対象となる。 When the distortion correction process of FIG. 4 is completed, the inspection processing device 20 executes a loop process (steps S3 to S8 of FIG. 3) for inspecting the presence or absence of abnormality based on the captured image. When shifting to the loop processing, the inspection processing apparatus 20 first sequentially selects each inspection target area from among a plurality of preset inspection target areas (step S3).
FIG. 5 is an explanatory diagram showing an example of the inspection target area. FIG. 5A is an image view showing an example of a railway vehicle to be inspected, and FIGS. 5B to 5D are partially enlarged views showing a plurality of inspection target areas set in respective portions of the railway vehicle. Although FIG. 5(a) shows one railroad car, actually, a train set in which a plurality of railcars are connected is an inspection target.

検査対象領域Ｅは、任意に設定可能であり、例えば台車８１の全体或いはブレーキ装置８５の全体など大きな領域としてもよいし、ドアを開閉するエア通路のコック８２或いはブレーキ装置８５のレバー８６など一部の部品を囲んだ小さな領域としてもよい。或いは、台車内の一部の部品８３、８４など大きい検査対象領域Ｅの中に小さな検査対象領域Ｅを設定してもよい。
これらの検査対象領域Ｅの位置を示す座標情報は、例えば記憶装置２４に設けられた座標情報データベース２４Ｄ（図３を参照）に記憶されている。検査処理装置２０は、図３のステップＳ３において、座標情報データベース２４Ｄから情報を読み出して１つずつ検査対象領域Ｅを選択する。なお、検査対象領域Ｅの座標情報は、撮影画像の絶対座標の情報としてもよいし、例えば、鉄道車両に設定された基準点からの相対座標の情報としてもよい。 The inspection target area E can be set arbitrarily, and may be a large area such as the entire truck 81 or the entire brake device 85, or the cock 82 of the air passage for opening and closing the door or the lever 86 of the brake device 85. It may be a small area surrounding the parts of the part. Alternatively, a small inspection target area E may be set in a large inspection target area E such as some of the parts 83 and 84 in the carriage.
The coordinate information indicating the position of these inspection target areas E is stored in, for example, the coordinate information database 24D (see FIG. 3) provided in the storage device 24. In step S3 of FIG. 3, the inspection processing device 20 reads out information from the coordinate information database 24D and selects the inspection target areas E one by one. The coordinate information of the inspection target area E may be information of absolute coordinates of the captured image, or may be information of relative coordinates from a reference point set on the railway vehicle, for example.

１つの検査対象領域を選択したら、検査処理装置２０は、撮影画像からこの検査対象領域の画像を抽出し（ステップＳ４：対象領域抽出手段に相当）、正常画像データベース２４Ｂに格納されている正常な鉄道車両の画像（以下、「正常画像」と呼ぶ）と比較する（ステップＳ５）。正常画像データベース２４Ｂには、車種毎に１つ又は複数の正常な鉄道車両の画像が蓄積されており、検査処理装置２０は、ステップＳ５において、検査対象の鉄道車両と同一車種の１つの正常画像を正常画像データベース２４Ｂから読み出して、これを比較基準とする。比較処理では、例えば、撮影画像と正常画像との各画素の色合いおよび明度の差異を数値化し、比較対象領域の全画素における差異の総和を距離値として計算する。なお、各画素の差異を数値化する際、明度又は色合いの差を二乗して差異値としたり、明度又は色合いに応じて重み付けを行って差異値を計算してもよいなど、具体的な計算手法は適宜変更可能である。また、比較の前に、両者の間の小さな位置ズレを解消する処理を行ってから比較処理を行ってもよいし、比較する位置を少しずつずらして複数回の比較を行い最少の距離値を比較結果として採用するようにしてもよい。 When one inspection target area is selected, the inspection processing device 20 extracts an image of this inspection target area from the captured image (step S4: corresponding to the target area extraction means), and the normal image database 24B stores the normal image. The image is compared with the image of the railway vehicle (hereinafter referred to as “normal image”) (step S5). The normal image database 24B stores one or a plurality of normal railway vehicle images for each vehicle type, and the inspection processing device 20 determines, in step S5, one normal image of the same vehicle type as the inspection target railway vehicle. Is read from the normal image database 24B and is used as a comparison reference. In the comparison process, for example, the difference in the hue and brightness of each pixel between the captured image and the normal image is digitized, and the sum of the differences in all the pixels in the comparison target area is calculated as the distance value. It should be noted that when the difference between each pixel is quantified, the difference between lightness or hue may be squared to obtain a difference value, or the difference value may be calculated by weighting according to the lightness or hue. The method can be changed appropriately. In addition, before the comparison, the processing for eliminating the small positional deviation between the two may be performed and then the comparison processing may be performed, or the positions to be compared may be shifted little by little and a plurality of comparisons may be performed to obtain the minimum distance value. You may make it employ|adopt as a comparison result.

続いて、検査処理装置２０は、正常画像データベース２４Ｂに蓄積されている同一車種の全ての正常画像との比較を完了したか判別し（ステップＳ６）、未だであればステップＳ５に戻って、次の正常画像を読み出して比較するループ処理を繰り返す。一方、完了していれば、検査処理装置２０はループ処理を抜けて次のステップに処理を移行する。ステップＳ５、Ｓ６のループ処理により、１つの検査対象領域の撮影画像が、正常画像データベース２４Ｂに蓄積されている同一車種の全ての正常画像と比較される。 Then, the inspection processing device 20 determines whether or not the comparison with all the normal images of the same vehicle type accumulated in the normal image database 24B is completed (step S6), and if not yet, returns to step S5 to proceed to the next step. The loop processing of reading out and comparing the normal image of is repeated. On the other hand, if completed, the inspection processing apparatus 20 exits the loop processing and shifts the processing to the next step. By the loop processing of steps S5 and S6, the captured image of one inspection target area is compared with all the normal images of the same vehicle type stored in the normal image database 24B.

全ての正常画像との比較が完了したら、検査処理装置２０は、複数回の画像比較で得られた距離値と閾値との比較を行って、検査対象領域の異常の有無を判定する（ステップＳ７）。
図６は、検査対象領域の比較処理と判定閾値とを示す説明図である。
正常な鉄道車両の画像同士を多数比較した場合、ステップＳ５において計算される距離値は、図６に示すような度数分布で表れる。度数は出現頻度と言い換えてもよい。図６では、距離値の最大値が”１”になるように正規化している。従って、ステップＳ７で用いられる判定用の閾値は、図６に示すように、度数がピークとなる距離値よりも大きく、且つ、正常な画像同士の比較では余り生じない距離値になるように設定される。このような閾値は、検査対象領域ごとに適宜設定され、記憶装置２４に設けられた判定閾値データベース２４Ｅ（図３を参照）に記憶されている。検査処理装置２０は、この閾値を用いて、ステップＳ７の判定処理を行う。 When the comparison with all the normal images is completed, the inspection processing apparatus 20 compares the distance value obtained by a plurality of image comparisons with the threshold value to determine whether there is an abnormality in the inspection target area (step S7). ).
FIG. 6 is an explanatory diagram showing the comparison processing of the inspection target areas and the determination threshold value.
When a large number of images of normal railway vehicles are compared with each other, the distance value calculated in step S5 is represented by a frequency distribution as shown in FIG. The frequency may be restated as the appearance frequency. In FIG. 6, normalization is performed so that the maximum distance value becomes "1". Therefore, as shown in FIG. 6, the threshold value for determination used in step S7 is set so as to be larger than the distance value at which the frequency peaks, and is a distance value that rarely occurs in normal image comparison. To be done. Such a threshold value is appropriately set for each inspection target area, and is stored in the determination threshold value database 24E (see FIG. 3) provided in the storage device 24. The inspection processing device 20 performs the determination process of step S7 using this threshold value.

なお、ステップＳ７の判定処理では、複数回の画像比較でそれぞれ得られた複数の距離値のうち、最も小さい距離値が使用されて閾値との比較が行われるとよい。このような判定処理により、正常画像データベースに蓄積されている複数の正常画像のうち、検査対象領域の画像が最も近い正常画像と撮影画像との比較が行われて、この比較に基づいて異常の有無が判定されることになる。 In the determination process of step S7, the smallest distance value among the plurality of distance values obtained by the plurality of image comparisons may be used for comparison with the threshold value. By such a determination process, among the plurality of normal images stored in the normal image database, the normal image having the closest image in the inspection area is compared with the captured image, and based on this comparison, the abnormal image is detected. The presence or absence will be determined.

鉄道車両は、同一車種であっても、例えばケーブルなど僅かに部品の配置が異なったり、経年による正常な色褪せが生じたりして、完全に同一にはならない。よって、検査対象領域の比較を行う場合でも、上述のように複数の同一車種の正常画像を用いて比較を行い、異常か否かの判断を行うことで、正常な範囲での小さな差分を除外して検査対象の異常の有無を高精度に判断することができる。なお、異常の有無を判断する部分が微細でその画像の差異が比較的に小さくなる場合には、小さく絞った比較対象領域を設定しておくことで、正常な範囲での差分があっても異常の有無を見逃すことなく高精度に判断することができる。
上記のステップＳ５〜Ｓ７の処理を実現する構成が、本発明に係る異常検出手段の一例に相当する。 Even if the railroad vehicles are of the same type, they may not be completely the same because the arrangement of parts such as cables is slightly different and normal fading occurs over time. Therefore, even when the inspection target areas are compared, a small difference in a normal range is excluded by performing comparison using normal images of a plurality of same vehicle types as described above and determining whether there is an abnormality. By doing so, it is possible to highly accurately determine whether or not there is an abnormality in the inspection target. In addition, when the portion for determining the presence or absence of abnormality is minute and the difference between the images is relatively small, even if there is a difference in a normal range, it is possible to set a small comparison target area. It is possible to judge with high accuracy without missing the presence or absence of abnormality.
The configuration that realizes the processes of steps S5 to S7 described above corresponds to an example of the abnormality detection unit according to the present invention.

ステップＳ７の判定処理の結果、距離値が閾値より小さくて正常と判定されたら、検査処理装置２０はステップＳ９へ処理を進める。一方、距離値が閾値以上となって異常と判定されたら、検査処理装置２０は、異常と判定された鉄道車両の撮影画像を異常画像データベース２４Ｃに登録する（ステップＳ８）。登録する際、異常と判定された検査対象領域が分かるように、該当する検査対象領域を示すデータが付加されてもよい。また、同一の撮影画像の複数の検査対象領域で異常と判定された場合には、同じ撮影画像が二重に登録されないように、１つの撮影画像と異常と判定された複数の検査対象領域を示す情報とが蓄積されるようにするとよい。 When the distance value is smaller than the threshold value and is determined to be normal as a result of the determination processing in step S7, the inspection processing apparatus 20 advances the processing to step S9. On the other hand, when the distance value is equal to or greater than the threshold value and is determined to be abnormal, the inspection processing device 20 registers the captured image of the railroad vehicle determined to be abnormal in the abnormal image database 24C (step S8). When registering, data indicating a corresponding inspection target area may be added so that the inspection target area determined to be abnormal can be known. In addition, when it is determined that an abnormality occurs in a plurality of inspection target areas of the same captured image, one captured image and a plurality of inspection target areas determined to be abnormal are registered so that the same captured image is not registered twice. The information to be shown and the information to be shown may be accumulated.

異常と判定された撮影画像を蓄積することで、その後、これらの撮影画像の解析により、劣化の経年変化を分析したり、車種ごとの異常の傾向を分析したり、様々な異常の分析を行うことができる。そして、これらの分析結果に合わせて効率的なメンテナンス体系を実現できる。
なお、ステップＳ８の異常登録処理では、検査処理装置２０が、係員へ異常を知らせる通知処理を行ってもよい。通知処理では、鉄道車両の撮影画像上に異常と判断された検査対象領域を識別可能な態様で表示して通知するようにするとよい。 By accumulating captured images that have been determined to be abnormal, after that, by analyzing these captured images, the deterioration over time is analyzed, the tendency of abnormalities by vehicle type is analyzed, and various abnormalities are analyzed. be able to. Then, an efficient maintenance system can be realized according to these analysis results.
In the abnormality registration process of step S8, the inspection processing device 20 may perform a notification process of notifying a staff member of the abnormality. In the notification process, the inspection target area determined to be abnormal may be displayed in a recognizable manner on the captured image of the railway vehicle to notify it.

正常又は異常の判定がなされたら、検査処理装置２０は、全ての検査対象領域についての処理を完了したか判別し（ステップＳ９）、未だであればステップＳ３に戻ってループ処理を続ける。一方、完了していればループ処理を抜けて、次のステップに処理を移行する。上述したステップＳ３〜ステップＳ９のループ処理により、鉄道車両の異常の有無の判定が、撮影画像中の複数の検査対象領域について行われる。 When it is determined that the inspection processing area is normal or abnormal, the inspection processing apparatus 20 determines whether the processing has been completed for all the inspection target areas (step S9), and if not yet, returns to step S3 to continue the loop processing. On the other hand, if the processing is completed, the loop processing is exited and the processing moves to the next step. By the loop processing of steps S3 to S9 described above, the presence/absence of abnormality of the railway vehicle is determined for a plurality of inspection target areas in the captured image.

ループ処理を抜けると、検査処理装置２０は、全ての検査対象領域の画像比較の結果が正常であるか判別し（ステップＳ１０）、否であれば、この検査処理を終了する。一方、全て正常であれば、検査処理装置２０は、撮影画像が正常画像データベース２４Ｂへの登録条件を満たしているか判別し（ステップＳ１１）、満たしていれば、撮影画像を車種情報とともに正常画像データベース２４Ｂに登録する（ステップＳ１２）。登録する撮影画像は、補正処理後の画像のみとしてもよいし、補正処理の前後両方の画像としてもよい。正常と判定された撮影画像が蓄積されることで、検査回数を重ねることで正常画像データベース２４Ｂの正常画像が増す。これにより、異常の有無を判定する様々な手法を取り入れることが可能となり、さらに高い精度の検査を行うことが可能となる。 Upon exiting the loop processing, the inspection processing device 20 determines whether the results of image comparison of all the inspection target areas are normal (step S10), and if NO, terminates this inspection processing. On the other hand, if all are normal, the inspection processing device 20 determines whether the captured image satisfies the registration condition in the normal image database 24B (step S11), and if satisfied, the captured image together with the vehicle type information in the normal image database. It is registered in 24B (step S12). The captured image to be registered may be only the image after the correction process or both images before and after the correction process. By accumulating the picked-up images determined to be normal, the number of normal images in the normal image database 24B is increased by stacking the inspection times. As a result, various methods for determining the presence/absence of abnormality can be incorporated, and inspection with higher accuracy can be performed.

撮影画像の登録条件としては、例えばステップＳ５の画像比較で計算された距離値の最大値或いは平均値が正常な範囲にあるという条件、或いは、正常画像データベース２４Ｂに蓄積された同一車種の撮影画像数が上限に達していないという条件など、様々な条件を適用してよい。
正常画像を登録したら、検査処理装置２０は、図４の検査処理を終了する。また、ステップＳ１１で、登録条件を満たしていないと判別したら、そのまま図４の検査処理を終了する。 As the registration condition of the photographed image, for example, the condition that the maximum value or the average value of the distance values calculated by the image comparison in step S5 is within the normal range, or the photographed image of the same vehicle model stored in the normal image database 24B Various conditions may be applied, such as the condition that the number has not reached the upper limit.
When the normal image is registered, the inspection processing device 20 ends the inspection process of FIG. If it is determined in step S11 that the registration condition is not satisfied, the inspection process of FIG.

以上のように、この実施の形態の鉄道車両の外観検査装置１によれば、ラインスキャンカメラ１３による撮影と検査処理装置２０による補正処理によって、不規則な歪みが無く、何れの箇所でも一定方向から見たときの形状が示された、分解能の高い鉄道車両の撮影画像を得ることができる。よって、このような撮影画像から検査対象領域の画像を個別に抽出して正常画像と比較することで、従来の目視による検査と同程度あるいはそれ以上の精度で外観検査を行うことができる。 As described above, according to the railway vehicle appearance inspection device 1 of the present embodiment, there is no irregular distortion due to the image capturing by the line scan camera 13 and the correction process by the inspection processing device 20, and the fixed direction is maintained at any position. It is possible to obtain a high-resolution photographed image of a railway vehicle showing the shape when viewed from above. Therefore, by individually extracting the image of the region to be inspected from such a captured image and comparing it with the normal image, it is possible to perform the visual inspection with the same degree of accuracy as or better than the conventional visual inspection.

また、この実施の形態の鉄道車両の外観検査装置１によれば、検査処理装置２０の補正処理に、鉄道車両の移動速度のばらつきに起因する各部の縦横比のばらつきの補正と、鉄道車両の上下動に起因する形状歪みの補正と、撮影時の明るさのばらつきに起因する輝度ばらつきの補正とが含まれている。よって、例えば鉄道車両が車両基地へ入区する際など通常の走行時に鉄道車両を撮影しても、補正処理により、鉄道車両の速度のばらつき、上下動、並びに、環境の明るさに起因したばらつきを排除した撮影画像が得られる。よって、これらによってより精度の高い外観検査を行うことができる。 Further, according to the railway vehicle appearance inspection device 1 of this embodiment, in the correction processing of the inspection processing device 20, the variation of the aspect ratio of each part due to the variation of the traveling speed of the railway vehicle and the variation of the railway vehicle are performed. It includes correction of shape distortion caused by vertical movement and correction of luminance variation caused by variation in brightness during shooting. Therefore, even if a railroad vehicle is photographed during normal traveling, such as when the railroad vehicle enters a rolling stock depot, the correction process causes variations in the speed of the railroad vehicle, vertical movement, and variations due to environmental brightness. It is possible to obtain a photographed image excluding. Therefore, it is possible to perform a more accurate visual inspection by these.

以上、本発明の実施の形態について説明したが、本発明は上記の実施の形態に限られるものではない。例えば、上記の実施形態では、鉄道車両の左右の側面を撮影し、主に車体より下方の部分を検査対象領域とする外観検査について説明したが、車体又は車体上部を検査対象とする外観検査に利用してもよい。さらに、鉄道車両の上方または下方から撮影を行い、この撮影画像を用いて車体上部或いは車体下部の外観検査を行う構成としてもよい。 Although the embodiments of the present invention have been described above, the present invention is not limited to the above embodiments. For example, in the above embodiment, the left and right side surfaces of the railroad vehicle are photographed, and the visual inspection in which the portion mainly below the vehicle body is the inspection target area has been described. You may use it. Further, the configuration may be such that an image is taken from above or below the railway vehicle, and the image taken is used to perform a visual inspection of the upper part of the vehicle body or the lower part of the vehicle body.

また、上記実施形態では、検査処理装置２０内の記憶装置２４に、正常画像データベース２４Ｂと異常画像データベース２４Ｃとを設けた例を示した。しかしながら、正常画像データベース２４Ｂと異常画像データベース２４Ｃとは別の記憶装置内に設け、例えばＬＡＮにより検査処理装置２０（コンピュータ）と接続される構成としてもよい。
また、上記実施形態では、画像の補正処理および異常検出を行う検査処理装置が撮影手段から離れて配置される例を示した。しかしながら、検査処理装置は撮影手段と同様に線路の傍らに配置されてもよいし、その場合、検査処理装置（２０）に画像処理装置（１５）の機能を組み込んで、両者を一体的に構成してもよい。 In the above embodiment, the storage device 24 in the inspection processing device 20 is provided with the normal image database 24B and the abnormal image database 24C. However, the normal image database 24B and the abnormal image database 24C may be provided in different storage devices and connected to the inspection processing apparatus 20 (computer) by, for example, a LAN.
Further, in the above-described embodiment, the example in which the inspection processing device that performs the image correction process and the abnormality detection is arranged apart from the imaging unit has been described. However, the inspection processing device may be arranged beside the line similarly to the photographing means. In that case, the function of the image processing device (15) is incorporated into the inspection processing device (20) to integrally configure both. You may.

１外観検査装置
１１車両近接検知装置（情報取得手段）
１３ラインスキャンカメラ（撮影手段）
１４背景板（背景構造体）
２０検査処理装置（補正手段、対象領域抽出手段、異常検出手段）
２１ＣＰＵ
２２ＲＡＭ
２３インタフェース
２４記憶装置
２４Ａ外観検査プログラム
２４Ｂ正常画像データベース（正常画像記憶手段）
２４Ｃ異常画像データベース（異常画像記憶手段）
Ｅ検査対象領域 1 Appearance inspection device 11 Vehicle proximity detection device (information acquisition means)
13 line scan camera (imaging means)
14 Background plate (background structure)
20 Inspection processing device (correction means, target area extraction means, abnormality detection means)
21 CPU
22 RAM
23 Interface 24 Storage Device 24A Appearance Inspection Program 24B Normal Image Database (Normal Image Storage Means)
24C abnormal image database (abnormal image storage means)
E inspection area

Claims

Normal image storage means that stores images of normal railway vehicles,
A line scan type photographing means for obtaining a photographed image by scanning a railway vehicle moving on the railroad track in a direction intersecting with the railroad track,
Correction for correcting the vertical distortion of the captured image due to the vertical movement of the railway vehicle due to the sinking of the rail, or the relative movement of the bogie and the vehicle body portion up and down in the railway vehicle due to the action of the suspension. Correction means for correcting the vertical distortion of the photographed image ,
Target area extraction means for extracting an image of an inspection target area from the photographed image corrected by the correction means,
Abnormality detection means for detecting an abnormality by comparing the image of the inspection area and the image stored in the normal image storage means,
An appearance inspection device for a railroad vehicle, comprising:

Wherein the correction means further performs a correction of the variation of the aspect ratio of each part of the captured image due to the movement speed of the railway vehicle at the time of shooting, and a correction of the luminance of the captured image due to the brightness at the time of shooting The visual inspection device for a railway vehicle according to claim 1, wherein:

Further comprising a background structure having a surface serving as a background of the photographed image in an arrangement opposed to the photographing means across a line,
The target area extracting means may individually extract, as the inspection target area, at least an area in which parts attached to a lower portion of a vehicle body of a railway vehicle are arranged and an area in which a bogie of the railway vehicle is arranged. The railway vehicle visual inspection device according to claim 1 or 2.

An abnormal image storage means for accumulating captured images showing an abnormal appearance,
2. A captured image determined to be normal by the abnormality detecting unit is accumulated in the normal image storage unit, and a captured image determined to be abnormal in the abnormality detection unit is accumulated in the abnormal image storage unit. 4. The appearance inspection device for a railway vehicle according to claim 3.

Further comprising an information acquisition means for acquiring the vehicle type information of the railway vehicle to be inspected,
The normal image storage means stores a plurality of images of the same vehicle type,
The abnormality detection means, by using a captured image of the railway vehicle to be inspected, and a plurality of images of the same vehicle type as the railway vehicle to be inspected, compare the images of the inspection region, the plurality of images. 5. The appearance inspection apparatus for a railway vehicle according to claim 1, wherein whether or not there is an abnormality is determined based on a result of comparison with an image having a smaller difference. ..