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JP6944355B2 - Railroad vehicle image generator and railroad vehicle visual inspection system - Google Patents
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Description

本発明は、ラインスキャンカメラを用いて鉄道車両の画像を生成する画像生成装置及び鉄道車両の外観検査システムに関する。 The present invention relates to an image generator for generating an image of a railroad vehicle using a line scan camera and an appearance inspection system for the railroad vehicle.

従来、鉄道車両の撮影画像を用いて鉄道車両の外観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、線路上を走る鉄道車両を撮影して車両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鉄道車両の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。鉄道車両全体の画像は、鉄道車両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。 Conventionally, it has been proposed to inspect the appearance of a railway vehicle using a photographed image of the railway vehicle (see, for example, Patent Documents 1 and 2). The technique of Patent Document 1 is to photograph a specific part of a railway vehicle from a predetermined angle with a dedicated camera, compare the photographed image with a reference image, and determine the presence or absence of an abnormality. The technique of Patent Document 2 is abnormal by taking a picture of a railroad vehicle running on a railroad track, synthesizing an image of the entire vehicle, setting a predetermined inspection area in the image, and comparing it with an image of a normal railroad car. It determines the presence or absence. The image of the entire railroad vehicle is created by cutting and pasting a plurality of images obtained by high-speed continuous shooting from the side of the railroad vehicle.

特開平5−143714号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 5-143714 特開2013−53875号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 2013-53875

特許文献1及び特許文献2の外観検査の発明の構成では、撮影装置としてエリアセンサカメラが用いられている。エリアセンサカメラとは、1回の撮影で二次元の撮影エリアの映像を画像化する撮影装置である。しかしながら、エリアセンサカメラでは、一方向に長い撮影対象に対して全ての範囲で写り具合が一様な撮影画像を取得しにくいという課題がある。例えば、エリアセンサカメラでは、撮影エリアの中央では撮影対象を正面から見た画像が得られるが、撮影エリアの端では撮影対象を斜めに見た画像が得られるというように、撮影対象の写り具合に差異が生じる。このため、鉄道車両の始端から終端まで複数回の撮影で得た撮影画像を切り貼りして連続する画像を合成しても、画像を切り貼りする箇所によって鉄道車両の写り具合が均一にならない。 In the configuration of the invention of the visual inspection of Patent Document 1 and Patent Document 2, an area sensor camera is used as a photographing device. The area sensor camera is a photographing device that images an image of a two-dimensional shooting area in one shooting. However, the area sensor camera has a problem that it is difficult to acquire a captured image having a uniform image quality in the entire range for a captured object that is long in one direction. For example, with an area sensor camera, an image of the shooting target viewed from the front can be obtained at the center of the shooting area, but an image of the shooting target viewed at an angle can be obtained at the edge of the shooting area. Makes a difference. For this reason, even if the captured images obtained by taking a plurality of shots from the start to the end of the railroad vehicle are cut and pasted and the continuous images are combined, the appearance of the railroad vehicle is not uniform depending on the location where the images are cut and pasted.

そこで、本発明者らは、ラインスキャンカメラ(「ラインセンサカメラ」とも言う)を用いて鉄道車両を撮影し、この撮影画像を用いて鉄道車両の外観検査を行うシステムについて検討した。ラインスキャンカメラとは、線状の撮影領域を有する撮影装置であり、移動する撮影対象に対して連続的に撮影を行って、取得した線状の画像データを繋ぎ合わせるように合成することで撮影対象の二次元の撮影画像を得ることができる。一般に、ラインスキャンカメラは、エリアセンサに比べて高解像度の画像を取得しやすく、また、一方向に長い撮影対象に対して全域にわたってレンズ収差に起因する歪みの少ない画像を取得しやすいという利点がある。 Therefore, the present inventors have studied a system in which a railroad vehicle is photographed by using a line scan camera (also referred to as a "line sensor camera") and the appearance of the railroad vehicle is inspected using the photographed image. A line scan camera is a shooting device having a linear shooting area, and shoots by continuously shooting a moving shooting target and synthesizing the acquired linear image data so as to be stitched together. A two-dimensional photographed image of the target can be obtained. In general, a line scan camera has an advantage that it is easier to acquire a high-resolution image than an area sensor, and it is easy to acquire an image with less distortion due to lens aberration over the entire range for a long object to be photographed in one direction. be.

しかしながら、ラインスキャンカメラを用いてレール上を移動する鉄道車両を撮影した場合、鉄道車両の速度変化に起因して、合成した二次元の撮影画像の横方向(鉄道車両の進行方向)の縮尺が箇所ごとに異なるという課題が生じることが明らかになった。 However, when a railroad vehicle moving on a rail is photographed using a line scan camera, the scale of the synthesized two-dimensional photographed image in the lateral direction (traveling direction of the railroad vehicle) is reduced due to the speed change of the railroad vehicle. It became clear that there was a problem that it was different for each place.

また、開発中の鉄道車両の外観検査のシステムでは、撮影画像の各部の縮尺バラツキを、縮尺バラツキのない基準画像を用いて補正することを検討している。このため、鉄道車両ごとに縮尺バラツキを除去した基準画像を作成する必要があるが、このような基準画像を作成することは容易ではなかった。例えば、作業者が、ラインスキャンカメラの撮影画像を、実物の写真などと比較して、感覚を頼りに撮影画像の各部の縮尺バラツキを判別し、撮影画像の各部を伸縮して調整するなど、煩雑で長い時間を要する作業が必要であった。このため、生成された基準画像には、作業者の熟練によって精度のバラツキが生じるという課題があった。 In addition, in the system for visual inspection of railway vehicles under development, we are considering correcting the scale variation of each part of the photographed image by using a reference image without scale variation. Therefore, it is necessary to create a reference image in which the scale variation is removed for each railroad vehicle, but it has not been easy to create such a reference image. For example, an operator compares a photographed image of a line scan camera with an actual photograph, etc., determines the scale variation of each part of the photographed image by relying on the senses, and stretches and adjusts each part of the photographed image. It required complicated and time-consuming work. Therefore, there is a problem that the accuracy of the generated reference image varies depending on the skill of the operator.

本発明は、ラインスキャンカメラを用いて鉄道車両の撮影を行い、各部の縮尺が高い精度で均一にされた鉄道車両の撮影画像を、容易に生成することのできる鉄道車両の画像生成装置を提供することを目的とする。さらに、この撮影画像を基準画像として鉄道車両の外観検査を効率的にかつ高い精度で行うことのできる鉄道車両の外観検査システムを提供することを目的とする。 The present invention provides an image generation device for a railway vehicle, which can easily generate a photographed image of the railway vehicle in which the scale of each part is made uniform with high accuracy by photographing the railway vehicle using a line scan camera. The purpose is to do. Furthermore, it is an object of the present invention to provide a railroad vehicle visual inspection system capable of efficiently and highly accurate visual inspection of a railroad vehicle using this photographed image as a reference image.

本発明は、上記目的を達成するため、
外観検査の対象が側面に含まれる鉄道車両の撮影画像を生成する鉄道車両の画像生成装置であって、
線状の撮影領域が鉄道車両の移動方向と交差する向きに配置されるラインスキャンカメラと、
前記鉄道車両の少なくとも一部の設計データが格納される設計データ格納部と、
前記ラインスキャンカメラの連続的な撮影により得られた画像データを繋ぎ合わせて合成される前記鉄道車両の二次元の撮影画像上で、前記鉄道車両に備わる複数の構造物を複数の目印点として特定する目印点特定処理部と、
特定された前記撮影画像中の前記複数の目印点と、前記設計データにおける前記複数の構造物の配置情報とに基づいて、前記撮影画像における前記鉄道車両の進行方向の縮尺を均一にするように前記撮影画像の各部を伸縮する画像補正部と、
を備えることを特徴とする鉄道車両の画像生成装置である。
In order to achieve the above object, the present invention
An image generator for a railroad vehicle that generates a photographed image of a railroad vehicle whose side surface is included in the visual inspection.
A line scan camera in which the linear shooting area intersects the moving direction of the railroad vehicle,
A design data storage unit that stores at least a part of the design data of the railway vehicle, and
A plurality of structures provided in the railway vehicle are specified as a plurality of landmark points on a two-dimensional photographed image of the railway vehicle synthesized by connecting image data obtained by continuous photographing by the line scan camera. Mark point identification processing unit and
Based on the plurality of landmark points in the identified photographed image and the arrangement information of the plurality of structures in the design data, the scale of the railroad vehicle in the traveling direction in the photographed image is made uniform. An image correction unit that expands and contracts each part of the captured image,
It is an image generation device of a railroad vehicle characterized by being provided with.

この構成によれば、ラインスキャンカメラにより鉄道車両を撮影することにより、エリアセンサを使用する場合と比較して、レンズ収差による歪みの少ない高解像度の鉄道車両の二次元の撮影画像を取得することができる。さらに、画像補正部が、鉄道車両の設計データに示される複数の構造物の配置情報と、撮影画像から特定された複数の目印点とに基づいて、撮影画像における鉄道車両の進行方向の縮尺を均一にするように撮影画像の各部を伸縮する。これにより、鉄道車両の速度変化に起因する撮影画像の横方向の縮尺バラツキが補正され、人の熟練に頼ることなく、また、煩雑な作業を要さずに、短時間で各部の縮尺が高い精度で均一にされた鉄道車両の撮影画像を生成することができる。 According to this configuration, by photographing a railway vehicle with a line scan camera, a two-dimensional photographed image of a high-resolution railway vehicle with less distortion due to lens aberration can be acquired as compared with the case of using an area sensor. Can be done. Further, the image correction unit measures the scale of the traveling direction of the railway vehicle in the photographed image based on the arrangement information of the plurality of structures shown in the design data of the railway vehicle and the plurality of landmark points identified from the photographed image. Stretch each part of the captured image so that it is uniform. As a result, the lateral scale variation of the captured image due to the speed change of the railroad vehicle is corrected, and the scale of each part is high in a short time without relying on human skill and without complicated work. It is possible to generate a photographed image of a railroad vehicle that has been made uniform with accuracy.

ここで、前記ラインスキャンカメラは、前記撮影画像に前記鉄道車両の車体底面と側面とが含まれるように設置され、
前記目印点特定処理部は、前記複数の構造部として前記車体底面に位置する複数の梁を適用し、
前記画像補正部は、前記複数の目印点と前記車体底面に位置する前記複数の梁の配置情報とに基づいて、前記鉄道車両の側面を含めて前記撮影画像を伸縮する構成を採用してもよい。
Here, the line scan camera is installed in so that contains the vehicle body bottom and sides of the railway vehicle in the photographed image,
The mark point identification processing unit applies a plurality of beams located on the bottom surface of the vehicle body as the plurality of structural parts.
The image correction unit may adopt a configuration in which the photographed image is expanded and contracted including the side surface of the railway vehicle based on the plurality of mark points and the arrangement information of the plurality of beams located on the bottom surface of the vehicle body. good.

一般に、車体下部には、外観検査を要する複数の付属物が設けられている一方、車体底面には複数の梁が張り渡されている。そこで、上記構成では、ラインスキャンカメラが鉄道車両の車体下部を側方から斜め上方に撮影するように設置される。これにより、撮影画像には、車体下部に設けられる付属物と、車体底面に張り渡された複数の梁とが写り込む。そして、画像補正部が、複数の梁の位置を目印点として画像補正を行うことで、車体下部の複数の付属物が写った撮影画像に対して、高い精度で各部の縮尺を均一に補正することができる。 Generally, a plurality of accessories that require visual inspection are provided on the lower part of the vehicle body, while a plurality of beams are stretched on the bottom surface of the vehicle body. Therefore, in the above configuration, the line scan camera is installed so as to photograph the lower part of the vehicle body of the railway vehicle obliquely upward from the side. As a result, the accessory provided at the lower part of the vehicle body and the plurality of beams stretched over the bottom surface of the vehicle body are reflected in the photographed image. Then, the image correction unit performs image correction using the positions of the plurality of beams as mark points, so that the scale of each part is uniformly corrected with high accuracy for the captured image in which the plurality of accessories at the lower part of the vehicle body are captured. be able to.

さらに、本発明に係る鉄道車両の画像生成装置は、前記画像補正部が、前記撮影画像のうち前記複数の梁が写り込んだ箇所と異なる高さの画像領域を含めて、前記撮影画像を伸縮するように構成されてもよい。
この構成によれば、鉄道車両の車体側面などについても車体下部の複数の梁の配置情報に基づいて高い精度で縮尺を補正できる。
Further, in the image generation device for a railroad vehicle according to the present invention, the image correction unit expands and contracts the captured image including an image region having a height different from the portion of the captured image in which the plurality of beams are reflected. It may be configured to do so.
According to this configuration, it is possible to correct the scale of the side surface of the railroad vehicle with high accuracy based on the arrangement information of a plurality of beams at the lower part of the car body.

また、本発明に係る鉄道車両の画像生成装置は、更に、前記複数の目印点を外部からの操作入力により設定可能な目印点設定処理部を備えるようにしてもよい。
この構成によれば、例えば、鉄道車両の台車の端、車両天井の空調筐体など、鉄道車両に応じて適切な位置合わせ用の構造物がある場合に、目印点設定処理部を介してこれを目印点として設定することができる。そして、これらの目印点を利用して撮影画像の縮尺を高い精度で補正できる。
Further, the image generation device for a railway vehicle according to the present invention may further include a mark point setting processing unit capable of setting the plurality of mark points by an operation input from the outside.
According to this configuration, when there is an appropriate alignment structure according to the railway vehicle, such as the end of the bogie of the railway vehicle or the air-conditioned housing on the vehicle ceiling, this is performed via the mark point setting processing unit. Can be set as a landmark point. Then, the scale of the captured image can be corrected with high accuracy by using these mark points.

また、本発明に係る鉄道車両の外観検査システムは、
前記画像補正部により縮尺を均一に補正された前記撮影画像を、前記鉄道車両の基準画像として生成する上述の鉄道車両の画像生成装置と、
前記ラインスキャンカメラにより撮影された検査対象の撮影画像と前記基準画像とを比較して、前記検査対象の撮影画像に対して前記鉄道車両の進行方向の縮尺を補正し、補正された前記検査対象の撮影画像を用いて前記鉄道車両の外観検査を行う外観検査装置と、
を備えることを特徴とする。
この構成によれば、画像生成装置により生成した撮影画像を基準画像として、検査対象の撮影画像の縮尺を補正し、高い精度で鉄道車両の外観検査を行うことができる。
In addition, the visual inspection system for railway vehicles according to the present invention is
The above-mentioned image generation device for a railway vehicle, which generates the photographed image uniformly corrected in scale by the image correction unit as a reference image for the railway vehicle.
The inspection target captured by the line scan camera is compared with the reference image, and the scale of the railway vehicle in the traveling direction is corrected with respect to the captured image of the inspection target, and the corrected inspection target is corrected. An appearance inspection device that inspects the appearance of the railway vehicle using the photographed image of
It is characterized by having.
According to this configuration, the scale of the photographed image to be inspected can be corrected by using the photographed image generated by the image generator as a reference image, and the appearance inspection of the railway vehicle can be performed with high accuracy.

本発明に係る鉄道車両の画像生成装置によれば、ラインスキャンカメラを用いて鉄道車両の撮影を行い、画像中の各部の縮尺が高い精度で均一にされた鉄道車両の撮影画像を容易に生成することができる。また、本発明に係る鉄道車両の外観検査システムによれば、画像中の各箇所の縮尺が高い精度で均一にされた撮影画像を基準画像として、鉄道車両の外観検査を高い精度で効率的に行うことができる。 According to the railway vehicle image generation device according to the present invention, the railway vehicle is photographed by using the line scan camera, and the photographed image of the railway vehicle in which the scale of each part in the image is made uniform with high accuracy can be easily generated. can do. Further, according to the railway vehicle appearance inspection system according to the present invention, the appearance inspection of a railway vehicle can be efficiently performed with high accuracy by using a photographed image in which the scale of each part in the image is made uniform with high accuracy as a reference image. It can be carried out.

本発明の実施形態に係る鉄道車両の外観検査システムを示す構成図である。It is a block diagram which shows the appearance inspection system of the railroad vehicle which concerns on embodiment of this invention. ラインスキャンカメラにより取得された撮影画像の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the photographed image acquired by the line scan camera. 基準画像生成用の画像処理装置によって実行される基準画像生成処理の手順を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the procedure of the reference image generation processing executed by the image processing apparatus for reference image generation. 図3の基準画像生成処理を説明する図である。It is a figure explaining the reference image generation process of FIG. 基準画像生成用の画像処理装置によって実行される目印点設定処理の手順を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the procedure of the mark point setting process executed by the image processing apparatus for the reference image generation. 外観検査用の画像処理装置により実行される外観検査処理の手順を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the procedure of the appearance inspection processing executed by the image processing apparatus for appearance inspection. 図6のステップS43で実行される縮尺補正処理の手順を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the procedure of the scale correction processing executed in step S43 of FIG. 図7の縮尺補正処理を説明する図である。It is a figure explaining the scale correction process of FIG.

以下、本発明の実施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システムを示す構成図である。
本発明の実施形態に係る鉄道車両の外観検査システムは、ラインスキャンカメラ3と、基準画像生成用の画像処理装置1と、外観検査用の画像処理装置2とを備える。このうち、ラインスキャンカメラ3及び画像処理装置1の組み合わせが、本発明に係る鉄道車両の画像生成装置の一例に相当する。また、ラインスキャンカメラ3及び画像処理装置2の組み合わせが、本発明に係る鉄道車両の外観検査装置の一例に相当する。
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
FIG. 1 is a configuration diagram showing an appearance inspection system for a railway vehicle according to an embodiment of the present invention.
The railroad vehicle visual inspection system according to the embodiment of the present invention includes a line scan camera 3, an image processing device 1 for generating a reference image, and an image processing device 2 for visual inspection. Of these, the combination of the line scan camera 3 and the image processing device 1 corresponds to an example of the image generation device for a railway vehicle according to the present invention. Further, the combination of the line scan camera 3 and the image processing device 2 corresponds to an example of the visual inspection device for a railway vehicle according to the present invention.

ラインスキャンカメラ3は、1回の撮影で線状の撮影領域の画像データを取得する撮影装置である。ラインスキャンカメラ3は、線状の撮影領域が鉄道車両300の移動方向と交差するように設置され、鉄道車両300の移動中に撮影を連続的に繰り返し実行する。連続的な撮影で取得された画像データを合成することで、鉄道車両300の二次元の撮影画像が得られる。 The line scan camera 3 is an imaging device that acquires image data of a linear imaging area in one imaging. The line scan camera 3 is installed so that the linear photographing area intersects the moving direction of the railway vehicle 300, and continuously and repeatedly performs photographing while the railway vehicle 300 is moving. By synthesizing the image data acquired by continuous photographing, a two-dimensional photographed image of the railway vehicle 300 can be obtained.

基準画像生成用の画像処理装置1は、コンピュータであり、CPU(Central Processing Unit)10、RAM(Random Access Memory)11、表示部12、マウス又はキーボード等の操作部13、データ入力用のインタフェース14、及び記憶装置15を備える。記憶装置15には、ラインスキャンカメラ3により取得された撮影画像から、横方向の縮尺が補正された基準画像を生成する基準画像生成プログラム151と、基準画像の生成に使用される目印点を設定する目印点設定プログラム152とが格納されている。また、記憶装置15には、鉄道車両300の設計データの一部が格納される設計データ格納部153と、生成された基準画像が格納される基準画像格納部154と、ラインスキャンカメラ3の撮影で取得された画像データが格納される撮影画像格納部155とが設けられる。撮影画像格納部155には、ラインスキャンカメラ3から例えば通信ネットワークNを介して送られてくる画像データが格納される。上記構成のうち、基準画像生成プログラム151を実行するCPU10が、本発明に係る目印点特定処理部及び画像補正部として機能する。また、目印点設定プログラム152を実行するCPU10が、本発明に係る目印点設定処理部として機能する。 The image processing device 1 for generating a reference image is a computer, and is a CPU (Central Processing Unit) 10, a RAM (Random Access Memory) 11, a display unit 12, an operation unit 13 such as a mouse or keyboard, and an interface 14 for data input. , And a storage device 15. The storage device 15 is set with a reference image generation program 151 that generates a reference image corrected in the lateral scale from the captured image acquired by the line scan camera 3, and a mark point used for generating the reference image. The mark point setting program 152 to be used is stored. Further, the storage device 15 is photographed by a design data storage unit 153 that stores a part of the design data of the railroad vehicle 300, a reference image storage unit 154 that stores the generated reference image, and a line scan camera 3. A captured image storage unit 155 for storing the image data acquired in the above is provided. The captured image storage unit 155 stores image data sent from the line scan camera 3 via, for example, the communication network N. In the above configuration, the CPU 10 that executes the reference image generation program 151 functions as a mark point identification processing unit and an image correction unit according to the present invention. Further, the CPU 10 that executes the mark point setting program 152 functions as a mark point setting processing unit according to the present invention.

外観検査用の画像処理装置2は、コンピュータであり、CPU20、RAM21、表示部22、マウス又はキーボード等の操作部23、データ入力用のインタフェース24、及び記憶装置25を備える。記憶装置25には、ラインスキャンカメラ3により取得された外観検査用の撮影画像に基づいて鉄道車両300の外観検査を行う外観検査プログラム251が格納されている。また、記憶装置25には、ラインスキャンカメラ3の撮影で取得された画像データを格納する撮影画像格納部252と、各鉄道車両300の基準画像を格納する基準画像格納部253と、外観検査を経た鉄道車両300の画像が管理される画像データベース254とを備える。基準画像格納部253には、基準画像生成用の画像処理装置1により生成された基準画像の画像データが予め格納される。基準画像の画像データは、通信ネットワークN又は記憶媒体を介して、基準画像生成用の画像処理装置1から外観検査用の画像処理装置2へ送られればよい。画像データベース254には、外観検査の対象となった鉄道車両300の撮影画像が、例えば鉄道車両300の識別情報、及び検査結果情報と対応付けられて格納される。 The image processing device 2 for visual inspection is a computer, and includes a CPU 20, a RAM 21, a display unit 22, an operation unit 23 such as a mouse or a keyboard, an interface 24 for data input, and a storage device 25. The storage device 25 stores a visual inspection program 251 that performs a visual inspection of the railway vehicle 300 based on a photographed image for visual inspection acquired by the line scan camera 3. Further, the storage device 25 is subjected to an appearance inspection, a photographed image storage unit 252 for storing image data acquired by the line scan camera 3 and a reference image storage unit 253 for storing a reference image of each railroad vehicle 300. It includes an image database 254 that manages images of the railcars 300 that have passed through. The reference image storage unit 253 stores in advance the image data of the reference image generated by the image processing device 1 for generating the reference image. The image data of the reference image may be sent from the image processing device 1 for generating the reference image to the image processing device 2 for visual inspection via the communication network N or the storage medium. In the image database 254, the photographed image of the railroad vehicle 300 subject to the visual inspection is stored in association with, for example, the identification information of the railroad vehicle 300 and the inspection result information.

<ラインスキャンカメラによる撮影処理>
図2は、ラインスキャンカメラにより取得された撮影画像の一例を示す図である。
ラインスキャンカメラ3は、鉄道車両300が通過するレールの側方において、斜め上方を向いて設置される。鉄道車両300の移動時にラインスキャンカメラ3の連続的な撮影により得られた画像データを合成すると、図2に示すように、鉄道車両300の車体下部を斜め上方に眺めた領域を含んだ撮影画像F0が得られる。撮影画像F0には、車体底面に水平方向(鉄道車両300の進行方向に直交する方向)に張り渡された複数の梁302が写り込む。なお、図2では、撮影画像F0のうち、車体下部の部分を主に示しているが、撮影画像F0には車体側面の全域が含まれていてもよい(図8(a)を参照)。
<Shooting process with line scan camera>
FIG. 2 is a diagram showing an example of a captured image acquired by a line scan camera.
The line scan camera 3 is installed on the side of the rail through which the railroad vehicle 300 passes, facing diagonally upward. Combining the image data obtained by the continuous shooting of the line scan camera 3 when the railroad vehicle 300 is moving, as shown in FIG. 2, the shot image including the region where the lower part of the vehicle body of the railroad vehicle 300 is viewed diagonally upward. F0 is obtained. A plurality of beams 302 stretched in the horizontal direction (direction orthogonal to the traveling direction of the railway vehicle 300) are reflected on the bottom surface of the vehicle body in the captured image F0. Although FIG. 2 mainly shows the lower portion of the vehicle body in the captured image F0, the captured image F0 may include the entire side surface of the vehicle body (see FIG. 8A).

ラインスキャンカメラ3の撮影中、鉄道車両300の移動速度にバラツキが生じると、撮影画像の横方向(鉄道車両300の進行方向)の縮尺にバラツキが生じる。また、ラインスキャンカメラ3の撮影中、鉄道車両300の通過に伴うレールの上下変位及び空気バネなどのサスペンションの作用による車体の上下動が生じると、鉄道車両300の撮影画像に上下方向の歪みが生じる。 If the moving speed of the railroad vehicle 300 varies during the shooting of the line scan camera 3, the scale of the captured image in the lateral direction (traveling direction of the railroad vehicle 300) varies. Further, during the shooting of the line scan camera 3, if the vertical displacement of the rail due to the passage of the railroad vehicle 300 and the vertical movement of the vehicle body due to the action of the suspension such as the air spring occur, the captured image of the railroad vehicle 300 is distorted in the vertical direction. Occurs.

<基準画像生成処理>
続いて、基準画像生成用の画像処理装置1により実行される基準画像生成処理について説明する。基準画像生成処理は、図1の基準画像生成プログラム151をCPU10が実行することで実現される。図3は、実施形態の画像生成装置により実行される基準画像生成処理の手順を示すフローチャートである。図4は、基準画像生成処理の流れを示す説明図である。
<Reference image generation process>
Subsequently, the reference image generation process executed by the image processing device 1 for generating the reference image will be described. The reference image generation process is realized by the CPU 10 executing the reference image generation program 151 of FIG. FIG. 3 is a flowchart showing a procedure of a reference image generation process executed by the image generation device of the embodiment. FIG. 4 is an explanatory diagram showing the flow of the reference image generation process.

基準画像生成処理を開始するには、その準備として、先ず、一編成に連結された外観に異常のない状態の鉄道車両300をレール上に走行させ、ラインスキャンカメラ3により鉄道車両300の撮影を行う。そして、オペレータ等がその撮影画像を画像処理装置1の撮影画像格納部155に格納しておく。また、設計データ格納部153には、鉄道車両300の車体下部の複数の梁302の配置情報が示された設計データが格納されている。この状態で、例えばオペレータが操作部13を介して画像処理装置1に開始指令を入力することで基準画像生成処理が開始される。 In order to start the reference image generation process, as a preparation, first, a railroad car 300 connected to one train in a state where there is no abnormality in appearance is run on the rail, and the railroad car 300 is photographed by the line scan camera 3. conduct. Then, the operator or the like stores the captured image in the captured image storage unit 155 of the image processing device 1. Further, the design data storage unit 153 stores design data showing arrangement information of a plurality of beams 302 under the vehicle body of the railway vehicle 300. In this state, for example, when the operator inputs a start command to the image processing device 1 via the operation unit 13, the reference image generation process is started.

基準画像生成処理が開始されると、先ず、CPU10は、撮影画像格納部155から鉄道車両300の撮影画像の画像データを読み出し(ステップS1)、一編成に連結された複数車両の鉄道車両300の画像を合成する(ステップS2)。ラインスキャンカメラ3から得られる画像データは、1つの垂直ラインの画像データが複数組集まったデータであり、これらを合成することで二次元の撮影画像が合成される。
続いて、CPU10は、撮影画像に対して輝度補正と地面揺れ補正とを行う(ステップS3)。撮影画像は、撮影時の外光量に応じて画像全体の明度及びコントラストにバラツキが生じる。また、鉄道車両300の重量によって台車部分のレールの高さが僅かに降下することに起因して、撮影画像には上下方向の歪みが生じる。ステップS2の輝度補正により、明度及びコントラストのバラツキが除去され、地面揺れ補正によりレールの変位に基づく上下方向の歪みが除去される。地面揺れ補正は、例えば、撮影画像上のレールが直線状になるように、撮影画像を1垂直ラインごとに上下に変位させる画像処理である。
When the reference image generation process is started, the CPU 10 first reads the image data of the photographed image of the railway vehicle 300 from the photographed image storage unit 155 (step S1), and the railway vehicles 300 of a plurality of vehicles connected to one train set. Images are combined (step S2). The image data obtained from the line scan camera 3 is data in which a plurality of sets of image data of one vertical line are collected, and a two-dimensional captured image is combined by synthesizing these data.
Subsequently, the CPU 10 performs brightness correction and ground shaking correction on the captured image (step S3). In the captured image, the brightness and contrast of the entire image vary depending on the amount of external light at the time of photographing. Further, the height of the rail of the bogie portion is slightly lowered due to the weight of the railroad vehicle 300, so that the captured image is distorted in the vertical direction. The brightness correction in step S2 removes the variation in brightness and contrast, and the ground shaking correction removes the vertical distortion based on the displacement of the rail. The ground shaking correction is, for example, an image process in which the captured image is vertically displaced for each vertical line so that the rails on the captured image are linear.

補正処理を行ったら、CPU10は、一編成分の撮影画像を一両の鉄道車両300ごとの撮影画像に切り出し(ステップS4)、そのうちの一両分の撮影画像を処理対象に選択する(ステップS5)。
処理対象の撮影画像が選択されたら、CPU10は、予め設定された複数の目印点を撮影画像の中から特定する処理を行う(ステップS6)。ステップS6の処理は、本発明に係る目印点特定処理部による処理の一例に相当する。本実施形態では、目印点として、車体下部に張り渡された複数の梁302が設定されている。目印点の特定処理は、例えばCPU10が、撮影画像を表示部12に出力させ、オペレータに複数の梁302を指し示すようにメッセージ出力を行い、操作部13を介してオペレータから梁302を指し示す操作入力を受け付ける処理により実現できる。この場合、CPU10は、操作入力により指し示された点を目印点として認識する。あるいは、目印点の特定処理は、予め記憶された梁302の局所画像特徴量を用いて、CPU10が画像認識処理を行うことで実現してもよい。あるいは、画像認識とオペレータの入力処理とを複合させてCPU10が梁302の位置を特定するようにしてもよい。
After performing the correction processing, the CPU 10 cuts out the captured images for one train set into the captured images for each of the railway vehicles 300 (step S4), and selects the captured images for one of the trains as the processing target (step S5). ).
When the captured image to be processed is selected, the CPU 10 performs a process of specifying a plurality of preset mark points from the captured image (step S6). The process of step S6 corresponds to an example of the process by the mark point identification processing unit according to the present invention. In the present embodiment, a plurality of beams 302 stretched over the lower part of the vehicle body are set as mark points. In the mark point identification process, for example, the CPU 10 outputs a captured image to the display unit 12, outputs a message so that the operator points to a plurality of beams 302, and an operation input for pointing the beam 302 from the operator via the operation unit 13. It can be realized by the process of accepting. In this case, the CPU 10 recognizes the point pointed out by the operation input as a mark point. Alternatively, the mark point identification process may be realized by the CPU 10 performing an image recognition process using the local image feature amount of the beam 302 stored in advance. Alternatively, the image recognition and the input processing of the operator may be combined so that the CPU 10 specifies the position of the beam 302.

続いて、CPU10は、処理対象の撮影画像を、例えば縦が全画素数×横が所定画像数の矩形枠ごとに分割して複数の短冊画像を切り出す(ステップS7)。図4の上段部P1には、切り出された幾つかの短冊画像F1の一例を示す。短冊画像F1の横の画素数は、一定数としてもよいし、目印点が各短冊画像F1に含まれるよう個々の短冊画像F1ごとに異なる画素数に調整されてもよい。 Subsequently, the CPU 10 divides the captured image to be processed into, for example, a rectangular frame having a total number of pixels in the vertical direction and a predetermined number of images in the horizontal direction, and cuts out a plurality of strip images (step S7). The upper part P1 of FIG. 4 shows an example of some cut-out strip images F1. The number of pixels on the side of the strip image F1 may be a fixed number, or may be adjusted to a different number of pixels for each strip image F1 so that the mark points are included in each strip image F1.

短冊画像F1を切り出したら、CPU10は、設計データ格納部153に格納された設計データから、該当する複数の梁302の配置情報を取得する(ステップS8)。図4の中段部P2には、設計データを概念的に表わした図を示す。ステップS8において、CPU10は、設計データの各部の寸法データから梁302の位置を計算し、これを配置情報とすればよい。あるいは、設計データに設計図面のデータが含まれるのであれば、CPU10は、設計図面から画像認識等の処理により梁302jの位置を認識して、この認識箇所を梁302jの配置情報としてもよい。画像認識の代わりに、CPU10が、設計図面を表示部12に出力させ、オペレータに梁302jを指し示すようにメッセージ出力を行い、操作部13を介してオペレータから位置を指し示す操作入力を受け付けるよう処理を行ってもよい。このような処理によっても、CPU10は、設計図面上の複数の梁302jの配置情報を取得することができる。 After cutting out the strip image F1, the CPU 10 acquires the arrangement information of the plurality of corresponding beams 302 from the design data stored in the design data storage unit 153 (step S8). The middle part P2 of FIG. 4 shows a diagram conceptually representing the design data. In step S8, the CPU 10 may calculate the position of the beam 302 from the dimensional data of each part of the design data and use this as the arrangement information. Alternatively, if the design data includes the data of the design drawing, the CPU 10 may recognize the position of the beam 302j from the design drawing by processing such as image recognition, and use this recognition location as the arrangement information of the beam 302j. Instead of image recognition, the CPU 10 outputs a design drawing to the display unit 12, outputs a message to the operator so as to point to the beam 302j, and receives an operation input indicating the position from the operator via the operation unit 13. You may go. Even by such processing, the CPU 10 can acquire the arrangement information of the plurality of beams 302j on the design drawing.

配置情報を取得したら、CPU10は、撮影画像上の目印点を、設計上の配置に合わせ込むように、各短冊画像F1の横方向の幅を伸縮する(ステップS9)。ステップS9の処理は、本発明に係る画像補正部の処理の一例に相当する。図4の中段部P3には、伸縮処理後の複数の短冊画像F2を示している。複数の短冊画像F2は、上段部P1に示した短冊画像F1の各目印点を、設計データ上の梁302jの配置に合わせ込むように伸縮されている。元の短冊画像F1には、撮影時における鉄道車両300の速度バラツキに応じて横方向の縮尺にバラツキが含まれる。一方、伸縮後の短冊画像F2は、この縮尺のバラツキが除去されるように、元の短冊画像F1の幅寸L1〜L6から短冊画像F2の幅寸L1a〜L6aへと伸縮されている。 After acquiring the arrangement information, the CPU 10 expands and contracts the width of each strip image F1 in the horizontal direction so as to match the mark points on the captured image with the design arrangement (step S9). The process of step S9 corresponds to an example of the process of the image correction unit according to the present invention. A plurality of strip images F2 after the expansion / contraction processing are shown in the middle portion P3 of FIG. The plurality of strip images F2 are expanded and contracted so as to align each mark point of the strip image F1 shown in the upper portion P1 with the arrangement of the beam 302j on the design data. The original strip image F1 includes a variation in the lateral scale according to the speed variation of the railway vehicle 300 at the time of shooting. On the other hand, the strip image F2 after expansion and contraction is expanded and contracted from the width dimensions L1 to L6 of the original strip image F1 to the width dimensions L1a to L6a of the strip image F2 so that the variation in scale is removed.

各短冊画像F2の伸縮が完了したら、CPU10は、一両分の全ての短冊画像F2を連結させて一両分の鉄道車両300の撮影画像F3を合成する。図4の下段部P4には、合成後の撮影画像F3の一例を示す。なお、図4の撮影画像は、鉄道車両300の車体下部を主に示しているが、撮影画像及び短冊画像には車体側面全域の画像を含んでいてもよく(図8(a)を参照)、その場合、上記の処理により、鉄道車両300の車体下部から側面全域に及ぶ撮影画像に対して、横方向の縮尺が一様にされた撮影画像が得られる。 When the expansion and contraction of each strip image F2 is completed, the CPU 10 connects all the strip images F2 for one car and synthesizes the photographed image F3 for the railroad vehicle 300 for one car. The lower part P4 of FIG. 4 shows an example of the captured image F3 after composition. The photographed image of FIG. 4 mainly shows the lower part of the vehicle body of the railway vehicle 300, but the photographed image and the strip image may include an image of the entire side surface of the vehicle body (see FIG. 8A). In that case, by the above processing, a photographed image having a uniform lateral scale can be obtained with respect to the photographed image extending from the lower part of the vehicle body to the entire side surface of the railway vehicle 300.

一両分の鉄道車両300の撮影画像F3が合成されたら、CPU10は、一編成の全車両分の撮影画像について処理が終了したか判別し(ステップS11)、未処理の車両の撮影画像があれば、ステップS5に処理を戻す。そして、CPU10は、未処理の車両の撮影画像についてステップS5〜S10の処理を実行する。
一方、一編成の全車両分の撮影画像についてステップS4〜S10の処理が完了して、ステップS11の判別処理でYESと判別されたら、CPU10は、全車両分の撮影画像F3を連結する(ステップS12)。これにより、一編成の鉄道車両300の基準画像が生成されて、基準画像生成処理が終了する。
When the captured images F3 of the railway vehicle 300 for one car are combined, the CPU 10 determines whether or not the processing for the captured images for all the vehicles in one train has been completed (step S11), and there is a captured image of the unprocessed vehicle. If so, the process returns to step S5. Then, the CPU 10 executes the processes of steps S5 to S10 for the captured image of the unprocessed vehicle.
On the other hand, when the processes of steps S4 to S10 are completed for the captured images of all the vehicles in one organization and YES is determined in the determination process of step S11, the CPU 10 connects the captured images F3 of all the vehicles (step). S12). As a result, a reference image of one train of railway vehicles 300 is generated, and the reference image generation process is completed.

<目印点設定処理>
上記の基準画像生成処理では、車体下部の複数の梁302を目印点として基準画像を生成する例を示した。しかし、目印点としては、続いて説明する目印点設定処理により、外部からの入力により新たな目印点を設定可能としてもよい。
図5は、基準画像生成用の画像処理装置によって実行される目印点設定処理の手順を示すフローチャートである。目印点設定処理は、本発明に係る目印点設定処理部の処理の一例に相当し、図1の目印点設定プログラム152をCPU10が実行することで実現される。以下では、一例として、図3の基準画像生成処理において、目印点の特定が画像認識により自動的に行われ、かつ、設計データから目印点の配置情報を自動的に計算する場合に、対応することのできる目印点設定処理について説明する。
<Mark point setting process>
In the above reference image generation process, an example of generating a reference image using a plurality of beams 302 at the lower part of the vehicle body as mark points is shown. However, as the mark point, a new mark point may be set by input from the outside by the mark point setting process described later.
FIG. 5 is a flowchart showing a procedure of a mark point setting process executed by an image processing device for generating a reference image. The mark point setting process corresponds to an example of the process of the mark point setting processing unit according to the present invention, and is realized by executing the mark point setting program 152 of FIG. 1 by the CPU 10. In the following, as an example, in the reference image generation process of FIG. 3, the mark points are automatically specified by image recognition, and the mark point arrangement information is automatically calculated from the design data. The mark point setting process that can be performed will be described.

目印点設定処理は、画像処理装置1の操作部13を介してオペレータが開始指令を入力することで開始される。目印点設定処理が開始されると、先ず、CPU10は、表示部12に、鉄道車両300の撮影画像を表示し(ステップS21)、次いで、操作部13を介したオペレータの入力によって、表示画像中に新たな目印点を指し示させる入力処理を行う(ステップS22)。ここで、オペレータは、操作部13のマウスを用いて、鉄道車両300の撮影画像中のうち、新たな目印点となりうる箇所(例えば台車の左端又は右端など)を指し示す操作入力を行う。 The mark point setting process is started when the operator inputs a start command via the operation unit 13 of the image processing device 1. When the mark point setting process is started, the CPU 10 first displays a photographed image of the railway vehicle 300 on the display unit 12 (step S21), and then the display image is displayed by the operator's input via the operation unit 13. Performs an input process for pointing to a new mark point (step S22). Here, the operator uses the mouse of the operation unit 13 to perform an operation input pointing to a portion (for example, the left end or the right end of the bogie) that can be a new mark point in the photographed image of the railway vehicle 300.

入力処理を行ったら、続いて、CPU10は、指し示された新たな目印点及びその周辺の局所画像特徴量を計算し、計算した局所画像特徴量と新たな目印点の所在区画とを保存する(ステップS23)。ここで、局所画像特徴量としては、例えば、画像のパターン認識等に使用されるHOG(Histograms of Oriented Gradients)等を適用できる。目印点の所在区画とは、一両分の撮影画像を例えば3×3程度に大まかに区分けしたうちの何れかを表わす。 After performing the input process, the CPU 10 subsequently calculates the new mark point pointed to and the local image feature amount around it, and saves the calculated local image feature amount and the location section of the new mark point. (Step S23). Here, as the local image feature amount, for example, HOG (Histograms of Oriented Gradients) used for image pattern recognition or the like can be applied. The location section of the mark point represents any one of the captured images for one car, for example, roughly divided into about 3 × 3.

次に、CPU10は、保存した局所画像特徴量と所在区画の情報とから、新たな目印点の画像認識を行い、認識結果の目印点を表示部12の撮影画像中に例えば原色表示などによって表示出力する(ステップS24)。そして、CPU10は、認識結果が正しいか否かをオペレータに問い合わせ、オペレータからの回答を待機する(ステップS25)。ここで、オペレータは、画像認識による目印点が、ステップS22で入力したものと一致していれば、OKの入力を行い、不一致の場合あるいは複数の目印点が認識されている場合には、NGの入力を行う。その結果、NGであれば、CPU10は、表示部12に設定不可の表示を行って(ステップS31)、目印点設定処理を終了する。一方、OKであれば、CPU10は、次のステップに処理を進める。 Next, the CPU 10 performs image recognition of a new mark point from the saved local image feature amount and the information of the location section, and displays the mark point of the recognition result in the captured image of the display unit 12, for example, by displaying the primary colors. Output (step S24). Then, the CPU 10 inquires the operator whether or not the recognition result is correct, and waits for a reply from the operator (step S25). Here, the operator inputs OK if the mark points by image recognition match those input in step S22, and NG if they do not match or if a plurality of mark points are recognized. Enter. As a result, if it is NG, the CPU 10 displays on the display unit 12 that the setting is not possible (step S31), and ends the mark point setting process. On the other hand, if it is OK, the CPU 10 proceeds to the next step.

次に処理が進むと、CPU10は、表示部12に、設計データを表わした設計図の画像表示を行い(ステップS26)、続いて、操作部13を介したオペレータの入力によって、表示画像中に目印点に対応する構造物の箇所を指し示させる入力処理を行う(ステップS27)。ここで、オペレータは、操作部13のマウスを用いて、設計図中の対応する目印点を指し示す操作入力を行う。 Next, when the processing proceeds, the CPU 10 displays an image of the design drawing representing the design data on the display unit 12 (step S26), and subsequently, by inputting by the operator via the operation unit 13, the display image is displayed. An input process for pointing to the location of the structure corresponding to the mark point is performed (step S27). Here, the operator uses the mouse of the operation unit 13 to perform an operation input pointing to a corresponding mark point in the design drawing.

入力処理を行ったら、続いて、CPU10は、鉄道車両300の基準点(例えば車体先頭)から指し示された箇所までの幅長(鉄道車両300の進行方向に沿った幅長)を設計データから計算し、計算結果を表示部12に出力する(ステップS28)。そして、CPU10は、計算結果が正しいか否かをオペレータに問い合わせ、オペレータからの回答を待機する(ステップS29)。ここで、オペレータは、設計データに示される値を用いて、鉄道車両300の基準点から目印点までの幅長を計算し、表示された計算結果と照合し、一致していればOKの入力を行い、不一致であればNGの入力を行う。 After performing the input processing, the CPU 10 subsequently calculates the width length (width length along the traveling direction of the railway vehicle 300) from the reference point (for example, the head of the vehicle body) of the railway vehicle 300 to the pointed point from the design data. The calculation is performed, and the calculation result is output to the display unit 12 (step S28). Then, the CPU 10 inquires the operator whether or not the calculation result is correct, and waits for a reply from the operator (step S29). Here, the operator calculates the width length from the reference point to the mark point of the railway vehicle 300 using the value shown in the design data, collates it with the displayed calculation result, and inputs OK if they match. If there is a discrepancy, input NG.

その結果、NGであれば、CPU10は、表示部12に設定不可の表示を行って(ステップS31)、目印点設定処理を終了する。一方、OKであれば、CPU10は、ステップS23で保存した局所画像特徴量及び所在区画の情報と、ステップS28の計算関数(設計データ中のどの値を用いてどのような計算式で計算するかを示す関数)とを、新たな目印点の設定情報として記憶する(ステップS30)。そして、目印点設定処理を終了する。
なお、上述した目印点設定処理では、鉄道車両300の基準点から新たな目印点までの幅長の計算関数をCPU10が求める処理例を示した。しかし、設計データが複雑であるような場合には、オペレータがこの計算関数(設計データ中のどの値を用いてどのような計算式で計算するかを示す関数)を画像処理装置1に入力するようにしてもよい。
As a result, if it is NG, the CPU 10 displays on the display unit 12 that the setting is not possible (step S31), and ends the mark point setting process. On the other hand, if it is OK, the CPU 10 uses the information of the local image feature amount and the location section saved in step S23 and the calculation function of step S28 (which value in the design data is used to calculate with what calculation formula). (Function indicating) is stored as setting information of a new mark point (step S30). Then, the mark point setting process is completed.
In the above-mentioned mark point setting process, a processing example is shown in which the CPU 10 obtains a calculation function of the width length from the reference point of the railway vehicle 300 to the new mark point. However, when the design data is complicated, the operator inputs this calculation function (a function indicating which value in the design data is used and what kind of calculation formula is used) to the image processing device 1. You may do so.

目印点設定処理により目印点が追加されることで、前述の基準画像生成処理(図3)のステップS6で画像認識される目印点の数が増えて、より詳細に撮影画像の各部の縮尺バラツキを除去する補正を行うことができる。また、鉄道車両300の屋根上など、車体下部の梁302が写り込まない部位の撮影画像について基準画像を生成する場合には、目印点設定処理により例えば車体天井の空調筐体のエッジ、アンテナ筐体のエッジなど、複数の目印点を設定すればよい。これにより、前述した基準画像生成処理によって、車体下部の梁302が写り込まない部位の撮影画像に対しても、縮尺が均一に補正された基準画像を生成することが可能となる。 By adding the mark points by the mark point setting process, the number of mark points recognized in the image in step S6 of the above-mentioned reference image generation process (FIG. 3) increases, and the scale of each part of the captured image varies in more detail. Can be corrected to remove. Further, when a reference image is generated for a photographed image of a portion where the beam 302 at the lower part of the vehicle body is not reflected, such as on the roof of the railway vehicle 300, the edge of the air-conditioning housing on the ceiling of the vehicle body, the antenna housing, for example, is generated by the mark point setting process. A plurality of landmarks such as the edge of the body may be set. As a result, the reference image generation process described above makes it possible to generate a reference image in which the scale is uniformly corrected even for a photographed image of a portion where the beam 302 at the lower part of the vehicle body is not reflected.

<外観検査処理>
続いて、外観検査用の画像処理装置2により基準画像を用いて実行される鉄道車両300の外観検査処理について説明する。なお、基準画像を用いた外観検査の方法は、幾つものバリエーションがあり、下記の外観検査処理はその一例に過ぎない。外観検査処理は、図1の外観検査プログラム251をCPU20が実行することで実現される。図6は、実施形態の外観検査装置により実行される外観検査処理の手順を示すフローチャートである。
<Appearance inspection processing>
Subsequently, the appearance inspection processing of the railway vehicle 300 executed by the image processing device 2 for appearance inspection using the reference image will be described. There are many variations in the visual inspection method using the reference image, and the following visual inspection processing is only one example. The visual inspection process is realized by the CPU 20 executing the visual inspection program 251 of FIG. FIG. 6 is a flowchart showing a procedure of the visual inspection process executed by the visual inspection apparatus of the embodiment.

外観検査処理を開始するには、その準備として、検査日に撮影された鉄道車両300の撮影画像(検査対象の撮影画像)が撮影画像格納部252に格納され、以前に画像処理装置1で生成された同一の鉄道車両300の基準画像が基準画像格納部253に格納された状態とされる。この状態で、オペレータが操作部23を介して開始指令を入力することで外観検査処理が開始される。 In order to start the visual inspection process, as a preparation thereof, a photographed image (photographed image to be inspected) of the railway vehicle 300 taken on the inspection day is stored in the photographed image storage unit 252 and previously generated by the image processing device 1. It is assumed that the reference image of the same railroad vehicle 300 is stored in the reference image storage unit 253. In this state, the visual inspection process is started when the operator inputs a start command via the operation unit 23.

外観検査処理が開始されると、先ず、画像処理装置2のCPU20は、撮影画像格納部252から検査対象の撮影画像の画像データを読み出し(ステップS41)、撮影画像に対して輝度補正及び地面揺れ補正を行う(ステップS42)。輝度補正及び地面揺れ補正は、基準画像生成処理のステップS2(図3)のものと同様の処理である。
続いて、CPU20は、基準画像格納部253に格納された基準画像を用いて、検査対象の撮影画像に対して縮尺補正処理を実行する(ステップS43)。縮尺補正処理の詳細は後述する。
When the appearance inspection process is started, first, the CPU 20 of the image processing device 2 reads out the image data of the photographed image to be inspected from the photographed image storage unit 252 (step S41), corrects the brightness of the photographed image, and shakes the ground. The correction is performed (step S42). The brightness correction and the ground shaking correction are the same processes as those in step S2 (FIG. 3) of the reference image generation process.
Subsequently, the CPU 20 executes the scale correction process on the captured image to be inspected by using the reference image stored in the reference image storage unit 253 (step S43). The details of the scale correction process will be described later.

次に、CPU20は、例えば空気バネなどのサスペンションを介した台車に対する車体の上下動に起因する撮影画像の上下方向の歪みを補正する(ステップS44)。撮影画像の上下方向の歪みは、車体部分に生じて、台車部分に生じないので、例えば、撮影画像中の車体及び車体に固定された付属物の画像領域を抽出し、車体底部のエッジが直線になるように抽出された画像領域を一列の画素ごとに上下方向に移動させることで達成される。
ステップS42〜S44の補正処理により、撮影時の明るさ、鉄道車両300の通過に伴うレールの上下変位、鉄道車両300の速度バラツキ、及び、台車に対する車体の上下動に起因して各撮影画像に生じる不均一さが除去される。
Next, the CPU 20 corrects the vertical distortion of the captured image due to the vertical movement of the vehicle body with respect to the bogie via a suspension such as an air spring (step S44). Since the vertical distortion of the captured image occurs in the vehicle body portion and not in the trolley portion, for example, the image region of the vehicle body and the accessories fixed to the vehicle body in the captured image is extracted, and the edge of the bottom of the vehicle body is straight. This is achieved by moving the image area extracted so as to be in the vertical direction for each pixel in a row.
By the correction processing of steps S42 to S44, each photographed image is caused by the brightness at the time of shooting, the vertical displacement of the rail due to the passage of the railroad vehicle 300, the speed variation of the railroad vehicle 300, and the vertical movement of the vehicle body with respect to the bogie. The resulting non-uniformity is removed.

このように補正された鉄道車両300の撮影画像が得られたら、次に、CPU20は、正常画像データベース254Aに格納されている、同一車両の過去の正常画像の画像データを読み出して、これと撮影画像との比較を行う(ステップS45)。正常画像データベース254Aは、図1の画像データベース254の中に設けられ、外観検査において高いレベルで正常と判定された撮影画像が登録されるデータベースである。ステップS45の画像比較により、例えば鉄道車両300の側壁に傷が生じていたり、各種の筐体の扉が開きかけていたりするなどの異常がある場合に、このような異常を画像上の差異として検出することができる。 Once the photographed image of the railway vehicle 300 corrected in this way is obtained, the CPU 20 next reads out the image data of the past normal image of the same vehicle stored in the normal image database 254A, and photographs this image. Comparison with the image is performed (step S45). The normal image database 254A is provided in the image database 254 of FIG. 1, and is a database in which captured images determined to be normal at a high level in the visual inspection are registered. According to the image comparison in step S45, when there is an abnormality such as a scratch on the side wall of the railway vehicle 300 or the doors of various housings are about to open, such an abnormality is regarded as a difference on the image. Can be detected.

画像比較を行ったら、CPU20は、画像上の差異量に基づいて、鉄道車両300の外観に異常箇所が有るか否かを判定する(ステップS46)。判定処理においては、CPU20が、表示部22に判定結果を表示し、異常箇所が有るときには、表示部22に撮影画像中の異常箇所を表示する等の処理を行ってもよい。
ステップS46の判定の結果、異常が含まれていると判定されたら、CPU20は、検査対象の撮影画像を異常画像データベース254Bに登録する(ステップS47)。異常画像データベース254Bは、図1の画像データベース254の中に設けられ、異常を含む撮影画像と異常箇所の情報等が対応付けられて登録される。
After comparing the images, the CPU 20 determines whether or not there is an abnormal portion in the appearance of the railway vehicle 300 based on the amount of difference on the image (step S46). In the determination process, the CPU 20 may display the determination result on the display unit 22, and when there is an abnormal portion, perform processing such as displaying the abnormal portion in the captured image on the display unit 22.
If it is determined that the abnormality is included as a result of the determination in step S46, the CPU 20 registers the captured image to be inspected in the abnormality image database 254B (step S47). The abnormal image database 254B is provided in the image database 254 of FIG. 1, and the photographed image including the abnormality and the information of the abnormal portion are registered in association with each other.

一方、ステップS46の判定の結果、鉄道車両300の外観に異常箇所が含まれていないと判定されたら、CPU20は、正常画像データベース254Aへの登録条件を満たすか判別する(ステップS48)。登録条件は、ステップS45の画像比較で高いレベルで撮影画像と正常画像との一致度が得られたことを条件とする。その結果、登録条件が満たされていなければ、このまま外観検査処理を終了するが、登録条件が満たされていれば、CPU20は撮影画像を正常画像データベース254Aに登録して(ステップS49)、外観検査処理を終了する。 On the other hand, as a result of the determination in step S46, if it is determined that the appearance of the railway vehicle 300 does not include an abnormal portion, the CPU 20 determines whether or not the conditions for registration in the normal image database 254A are satisfied (step S48). The registration condition is a condition that the degree of matching between the captured image and the normal image is obtained at a high level in the image comparison in step S45. As a result, if the registration condition is not satisfied, the appearance inspection process is terminated as it is, but if the registration condition is satisfied, the CPU 20 registers the captured image in the normal image database 254A (step S49) and performs the appearance inspection. End the process.

<縮尺補正処理>
次に、上述の外観検査処理のステップS43で行われる縮尺補正処理の詳細を説明する。図7は、速度伸縮補正処理の手順を示すフローチャートである。図8は、速度伸縮補正処理の説明図である。
縮尺補正処理に処理が移行すると、CPU20は、先ず、基準画像格納部253から鉄道車両300の基準画像の画像データを読み出す(ステップS51)。そして、基準画像と検査対象の撮影画像とから所定の特徴点を抽出する(ステップS52)。図8(a)は、所定の特徴点が抽出され、抽出された複数の特徴点を線分Lrで結んだ基準画像F10が示されている。図8(b)には、所定の特徴点が抽出され、抽出された複数の特徴点を線分Ltで結んだ検査対象の撮影画像F11が示されている。特徴点としては、鉄道車両300の各構成部のエッジなど、画像上で特定しやすい任意な点が予め設定されればよい。
<Scale correction processing>
Next, the details of the scale correction process performed in step S43 of the above-mentioned visual inspection process will be described. FIG. 7 is a flowchart showing the procedure of the speed expansion / contraction correction processing. FIG. 8 is an explanatory diagram of the speed expansion / contraction correction process.
When the process shifts to the scale correction process, the CPU 20 first reads the image data of the reference image of the railway vehicle 300 from the reference image storage unit 253 (step S51). Then, a predetermined feature point is extracted from the reference image and the captured image to be inspected (step S52). FIG. 8A shows a reference image F10 in which a predetermined feature point is extracted and a plurality of extracted feature points are connected by a line segment Lr. FIG. 8B shows a captured image F11 to be inspected in which a predetermined feature point is extracted and a plurality of extracted feature points are connected by a line segment Lt. As the feature points, arbitrary points that are easy to identify on the image, such as the edges of each component of the railway vehicle 300, may be set in advance.

次に、CPU20は、図8(b)に示すように、検査対象の撮影画像を複数の矩形領域fに分割する(ステップS53)。複数の矩形領域fは、撮影画像の横方向(鉄道車両300の進行方向)の幅を例えば所定数の画素幅ごとに分割するように設けられる。
続いて、CPU20は、特徴点の比較から各矩形領域fの縮尺と基準画像の対応する部分の縮尺との差を計算する(ステップS54)。具体的な一例として、CPU20は、先ず、検査対象の撮影画像に対してステップS52で抽出した複数の特徴点を結んだ線分Lrと、基準画像に対してステップS52で抽出した複数の特徴点を結んだ線分Ltとをデータ上で作成する。そして、CPU20は、各矩形領域fの線分Ltの傾きと基準画像の対応する領域の線分Lrの傾きとを比較する。矩形領域fの横方向の縮尺と基準画像の横方向の縮尺とが等しければ、対応する領域の線分Lt、Lrの傾きは等しくなる。しかし、矩形領域fの横方向の縮尺が基準画像の横方向の縮尺よりも大きい方に又は小さい方に異なると、線分Ltの傾きは基準画像の対応する領域の線分Ltの傾きよりも小さい方に又は大きい方に異なる値となる。また、これらの線分Lt、Lrの傾きの差は、両領域の縮尺の差に依存する。したがって、CPU20は、各矩形領域fの線分Ltの傾きと、基準画像の対応する領域の線分Lrの傾きの差から、基準画像の横方向の縮尺と各矩形領域fの横方向の縮尺との差を求めることができる。
Next, as shown in FIG. 8B, the CPU 20 divides the captured image to be inspected into a plurality of rectangular regions f (step S53). The plurality of rectangular regions f are provided so as to divide the width of the photographed image in the lateral direction (traveling direction of the railway vehicle 300) into, for example, a predetermined number of pixel widths.
Subsequently, the CPU 20 calculates the difference between the scale of each rectangular region f and the scale of the corresponding portion of the reference image from the comparison of the feature points (step S54). As a specific example, the CPU 20 first has a line segment Lr connecting a plurality of feature points extracted in step S52 with respect to the captured image to be inspected, and a plurality of feature points extracted in step S52 with respect to the reference image. Create a line segment Lt connecting the above on the data. Then, the CPU 20 compares the slope of the line segment Lt of each rectangular region f with the slope of the line segment Lr of the corresponding region of the reference image. If the horizontal scale of the rectangular area f and the horizontal scale of the reference image are equal, the slopes of the line segments Lt and Lr of the corresponding areas are equal. However, if the lateral scale of the rectangular region f is different to be larger or smaller than the lateral scale of the reference image, the slope of the line segment Lt is larger than the slope of the line segment Lt of the corresponding region of the reference image. Different values will be applied to the smaller one or the larger one. Further, the difference in the slopes of these line segments Lt and Lr depends on the difference in scale between the two regions. Therefore, the CPU 20 determines the horizontal scale of the reference image and the horizontal scale of each rectangular area f from the difference between the slope of the line segment Lt of each rectangular area f and the slope of the line segment Lr of the corresponding area of the reference image. The difference with can be obtained.

基準画像との縮尺の差を求めたら、CPU20は、検査対象の撮影画像の各矩形領域fを縮尺の差に応じた比率で横方向に伸縮する(ステップS55)。伸縮の比率は、例えば基準画像の縮尺と撮影画像の縮尺とが等しくなるような比率とすればよい。伸縮処理が完了したら、CPU20は、伸縮後の複数の矩形領域fの画像を連結するように合成し(ステップS56)、縮尺補正処理を終了する。図8(c)は、複数の矩形領域fの画像を伸縮し、その後に連結した検査対象の撮影画像F12を示す。上記のような処理により、撮影時の鉄道車両300の速度バラツキに起因する撮影画像の横方向の縮尺バラツキを、基準画像を用いて除去することができる。 After obtaining the difference in scale from the reference image, the CPU 20 expands and contracts each rectangular region f of the captured image to be inspected in the lateral direction at a ratio corresponding to the difference in scale (step S55). The expansion / contraction ratio may be, for example, a ratio such that the scale of the reference image and the scale of the captured image are equal. When the expansion / contraction processing is completed, the CPU 20 synthesizes the images of the plurality of rectangular areas f after expansion / contraction so as to be concatenated (step S56), and ends the scale correction processing. FIG. 8C shows a captured image F12 to be inspected in which images of a plurality of rectangular regions f are expanded and contracted and then connected. By the above processing, the lateral scale variation of the photographed image due to the speed variation of the railway vehicle 300 at the time of photographing can be removed by using the reference image.

以上のように、本実施形態の鉄道車両の外観検査装置によれば、ラインスキャンカメラ3を用いて鉄道車両の撮影を行うので、エリアセンサを使用する場合と比較して、レンズ収差による歪みの少ない高解像度の撮影画像を取得することができる。さらに、画像処理装置1が、基準画像生成処理において、撮影画像上の目印点として設定された複数の梁302と、設計データに示された複数の梁302の配置情報とに基づいて、撮影画像における横方向の縮尺を均一にするように撮影画像を伸縮して補正する。これにより、撮影時における鉄道車両300の速度バラツキに起因する撮影画像の横方向の縮尺バラツキが精度よく除去された基準画像を、作業者の熟練に頼ることなく、また煩雑な作業を要さずに短時間で生成することができる。 As described above, according to the railway vehicle appearance inspection device of the present embodiment, since the railway vehicle is photographed by using the line scan camera 3, the distortion due to the lens aberration is increased as compared with the case where the area sensor is used. It is possible to acquire a small number of high-resolution captured images. Further, in the reference image generation process, the image processing device 1 uses the captured image based on the plurality of beams 302 set as the mark points on the captured image and the arrangement information of the plurality of beams 302 shown in the design data. The captured image is stretched and corrected so as to make the horizontal scale in the above uniform. As a result, the reference image in which the lateral scale variation of the photographed image due to the speed variation of the railway vehicle 300 at the time of shooting is accurately removed can be obtained without relying on the skill of the operator and without complicated work. Can be generated in a short time.

また、実施形態の基準画像生成用の画像処理装置1によれば、目印点設定処理により、撮影画像中、車体下部の梁302以外の部位に目印点を設定することができる。これにより、例えば梁302が余り写り込まない台車近傍にも目印点を設定し、高い精度で撮影画像の横方向の縮尺バラツキを除去することができる。あるいは、車体の屋根上の撮影画像など、車体下部の梁302が全く写り込まない領域の撮影画像に対しても、同様の処理により、高い精度で横方向の縮尺バラツキを除去することができる。 Further, according to the image processing device 1 for generating the reference image of the embodiment, the mark point can be set at a portion other than the beam 302 at the lower part of the vehicle body in the captured image by the mark point setting process. As a result, for example, a mark point can be set in the vicinity of the trolley where the beam 302 is not reflected so much, and the lateral scale variation of the captured image can be removed with high accuracy. Alternatively, even for a photographed image in a region where the beam 302 at the lower part of the vehicle body is not reflected at all, such as a photographed image on the roof of the vehicle body, the lateral scale variation can be removed with high accuracy by the same processing.

また、本実施形態の鉄道車両の外観検査装置によれば、上記のように生成された基準画像を用いて、検査対象の撮影画像に対して横方向の縮尺バラツキを除去する補正処理が行われる。そして、補正を経た撮影画像と、鉄道車両300の正常な撮影画像との比較により、鉄道車両300の外観検査が行われる。したがって、撮影時における鉄道車両300の速度バラツキに起因して撮影画像に表われる横方向の縮尺バラツキを精度よく除去して、高効率にかつ高精度に鉄道車両300の外観検査を行うことができる。 Further, according to the visual inspection device for a railway vehicle of the present embodiment, a correction process for removing lateral scale variation of a photographed image to be inspected is performed using the reference image generated as described above. .. Then, the appearance inspection of the railway vehicle 300 is performed by comparing the photographed image after the correction with the normal photographed image of the railway vehicle 300. Therefore, it is possible to accurately remove the lateral scale variation appearing in the photographed image due to the speed variation of the railway vehicle 300 at the time of shooting, and to perform the appearance inspection of the railway vehicle 300 with high efficiency and high accuracy. ..

以上、本発明の実施形態について説明した。しかし、本発明は上記の実施形態に限られない。例えば、上記実施形態の基準画像生成処理では、本発明に係る画像補正部による処理として、撮影画像を所定の幅で分割して、複数の短冊画像F1を切り出し、これら複数の短冊画像F1を、目印点を利用して伸縮する例を示した。しかし、本発明に係る画像補正部の処理としては、例えば、撮影画像を目印点の箇所を境に分割して複数の短冊画像を切り出し、これらを設計データから計算される複数の目印点の間隔長に応じて伸縮する処理を適用してもよい。 The embodiment of the present invention has been described above. However, the present invention is not limited to the above embodiment. For example, in the reference image generation process of the above embodiment, as a process by the image correction unit according to the present invention, the captured image is divided into a predetermined width, a plurality of strip images F1 are cut out, and the plurality of strip images F1 are combined. An example of expanding and contracting using a mark point is shown. However, as the processing of the image correction unit according to the present invention, for example, the captured image is divided at the mark points, a plurality of strip images are cut out, and the intervals between the plurality of mark points calculated from the design data are obtained. A process of expanding and contracting according to the length may be applied.

また、上記実施形態では、設計データを用いて横方向の縮尺が均一にされた撮影画像を、基準画像として生成する例を示したが、検査対象の撮影画像に対して設計データを用いて横方向の縮尺を均一にする処理を適用してもよい。言い換えれば、本発明に係る鉄道車両の画像生成装置は、基準画像を生成する装置としてもよいし、検査対象の撮影画像を生成する装置としてもよい。 Further, in the above embodiment, an example is shown in which a photographed image having a uniform horizontal scale is generated as a reference image by using the design data, but the photographed image to be inspected is laterally used by using the design data. A process of making the scale of the direction uniform may be applied. In other words, the image generation device for a railway vehicle according to the present invention may be a device for generating a reference image or a device for generating a photographed image to be inspected.

また、上記実施形態では、鉄道車両の基準画像を生成する画像処理装置1と鉄道車両の外観検査を行う画像処理装置2とを別々のコンピュータにより構成した例を示したが、基準画像の生成処理と外観検査処理とを1台のコンピュータが行うように構成してもよい。また、上記実施形態では、基準画像生成用に鉄道車両300の撮影を行うラインスキャンカメラ3と、外観検査用に鉄道車両300の撮影を行うラインスキャンカメラ3とを共通にした例を示した。しかし、これらのラインスキャンカメラは共通の仕様であれば別々に設けられてもよい。 Further, in the above embodiment, an example in which the image processing device 1 for generating the reference image of the railroad vehicle and the image processing device 2 for performing the visual inspection of the railroad vehicle are configured by separate computers is shown, but the reference image generation processing is shown. And the visual inspection process may be performed by one computer. Further, in the above embodiment, an example in which the line scan camera 3 for photographing the railway vehicle 300 for generating a reference image and the line scan camera 3 for photographing the railway vehicle 300 for visual inspection are shown in common. However, these line scan cameras may be provided separately as long as they have common specifications.

また、上記実施形態で示した外観検査処理の具体的な手順は一例に過ぎず、基準画像を用いて撮影画像の横方向の縮尺補正が行われれば、どのような手順で外観検査が行われてもよい。例えば、基準画像を正常画像として画像比較が行われて外観検査が行われてもよい。その他、実施形態で示した細部は、発明の趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更可能である。 Further, the specific procedure of the visual inspection process shown in the above embodiment is only an example, and if the lateral scale correction of the captured image is performed using the reference image, the visual inspection is performed by any procedure. You may. For example, an image comparison may be performed using a reference image as a normal image, and an appearance inspection may be performed. In addition, the details shown in the embodiment can be appropriately changed without departing from the spirit of the invention.

1 基準画像生成用の画像処理装置
2 外観検査用の画像処理装置
3 ラインスキャンカメラ
10、20 CPU
11、21 RAM
12、22 表示部
13、23 操作部
14、24 インタフェース
15、25 記憶装置
151 基準画像生成プログラム
152 目印点設定プログラム
153 設計データ格納部
154 基準画像格納部
155 撮影画像格納部
251 外観検査プログラム
252 撮影画像格納部
253 基準画像格納部
254 画像データベース
300 鉄道車両
302 梁
302j 設計データ上の梁
1 Image processing device for reference image generation 2 Image processing device for visual inspection 3 Line scan cameras 10, 20 CPU
11, 21 RAM
12, 22 Display unit 13, 23 Operation unit 14, 24 Interface 15, 25 Storage device 151 Reference image generation program 152 Mark point setting program 153 Design data storage unit 154 Reference image storage unit 155 Photographed image storage unit 251 Visual inspection program 252 Photographing Image storage 253 Reference image storage 254 Image database 300 Railroad vehicle 302 Beam 302j Beam on design data

Claims (2)

外観検査の対象が側面に含まれる鉄道車両の撮影画像を生成する鉄道車両の画像生成装置であって、
線状の撮影領域が前記鉄道車両の移動方向と交差する向きに配置されるラインスキャンカメラと、
前記鉄道車両の少なくとも一部の設計データが格納される設計データ格納部と、
前記ラインスキャンカメラの連続的な撮影により得られた画像データを繋ぎ合わせて合成される前記鉄道車両の二次元の撮影画像上で、前記鉄道車両に備わる複数の構造物を複数の目印点として特定する目印点特定処理部と、
特定された前記撮影画像中の前記複数の目印点と、前記設計データにおける前記複数の構造物の配置情報とに基づいて、前記撮影画像における前記鉄道車両の進行方向の縮尺を均一にするように前記撮影画像の各部を伸縮する画像補正部と、
を備え
前記ラインスキャンカメラは、前記撮影画像に前記鉄道車両の車体底面と側面とが含まれるように設置され、
前記目印点特定処理部は、前記複数の構造部として前記車体底面に位置する複数の梁を適用し、
前記画像補正部は、前記複数の目印点と前記車体底面に位置する前記複数の梁の配置情報とに基づいて、前記鉄道車両の側面を含めて前記撮影画像を伸縮することを特徴とする鉄道車両の画像生成装置。
An image generator for a railroad vehicle that generates a photographed image of a railroad vehicle whose side surface is included in the visual inspection.
A line scan camera linear imaging region is disposed in a direction intersecting the moving direction of the railway vehicle,
A design data storage unit that stores at least a part of the design data of the railway vehicle, and
A plurality of structures provided in the railway vehicle are specified as a plurality of landmark points on a two-dimensional photographed image of the railway vehicle synthesized by connecting image data obtained by continuous photographing by the line scan camera. Mark point identification processing unit and
Based on the plurality of landmark points in the identified photographed image and the arrangement information of the plurality of structures in the design data, the scale of the railroad vehicle in the traveling direction in the photographed image is made uniform. An image correction unit that expands and contracts each part of the captured image,
Equipped with a,
The line scan camera is installed so that the captured image includes the bottom surface and the side surface of the railroad vehicle.
The mark point identification processing unit applies a plurality of beams located on the bottom surface of the vehicle body as the plurality of structural parts.
The image correcting unit, based on the arrangement information of the plurality of beams positioned on the underbody and the plurality of landmark points, characterized that you stretch the captured image, including the sides of the rail vehicle Image generator for railroad vehicles.
前記画像補正部により縮尺を均一に補正された前記撮影画像を、前記鉄道車両の基準画像として生成する請求項記載の鉄道車両の画像生成装置と、
前記ラインスキャンカメラにより撮影された検査対象の撮影画像と前記基準画像とを比較して、前記検査対象の撮影画像に対して前記鉄道車両の進行方向の縮尺を補正し、補正された前記検査対象の撮影画像を用いて前記鉄道車両の外観検査を行う外観検査装置と、
を備えることを特徴とする鉄道車両の外観検査システム。
The captured image is uniformly corrected scale by the image correction unit, and an image generation apparatus of a railway vehicle according to claim 1 for generating a reference image of the railway vehicle,
The inspection target captured by the line scan camera is compared with the reference image, and the scale of the railway vehicle in the traveling direction is corrected with respect to the captured image of the inspection target, and the corrected inspection target is corrected. An appearance inspection device that inspects the appearance of the railway vehicle using the photographed image of
A railroad vehicle visual inspection system characterized by being equipped with.
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