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JP7619089B2 - Rear turning interference monitoring device - Google Patents
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Description

移動式クレーンの上部旋回体の後部が旋回によって他の物体と干渉することを監視する後部旋回干渉監視に関する。 This relates to rear rotation interference monitoring, which monitors whether the rear of the upper rotating body of a mobile crane interferes with other objects when rotating.

車両の後進または駐車する場合に他の物体と干渉することを警告する運転支援技術が実用化されている。例えば、特許文献1には、所望の駐車方法に応じた駐車を行うことができるようにする技術が記載されている。特許文献1の情報処理装置は、自動で車両を駐車させる自動駐車の駐車方法に応じたモードごとに、自動駐車が完了するまでの所要時間を算出し、モードに応じた所要時間の表示を制御することで、自動駐車が完了するまでの所要時間に応じて所望の駐車を行うことができるようにする。特許文献1の技術は、例えば、自動運転を行うことが可能な車両が備える自動運転システムの一部として組み込まれる自動駐車システムに適用することができると謳われている。 Driving assistance technology that warns of interference with other objects when reversing or parking a vehicle has been put to practical use. For example, Patent Document 1 describes technology that enables parking to be performed according to a desired parking method. The information processing device of Patent Document 1 calculates the time required for automatic parking to be completed for each mode corresponding to the parking method of automatic parking that automatically parks a vehicle, and controls the display of the required time according to the mode, thereby enabling desired parking to be performed according to the time required for automatic parking to be completed. The technology of Patent Document 1 is touted as being applicable, for example, to an automatic parking system incorporated as part of an automatic driving system equipped in a vehicle capable of automatic driving.

特開2017-140890号公報JP 2017-140890 A

運転支援技術を移動式クレーンに応用する場合、クレーンを移動して設置するときの干渉だけでなく、クレーン作業において上部旋回体の旋回による後部の干渉を監視する目的でも適用することが考えられる。しかし、運転支援技術では車両に干渉するものがどのような物体であるかがわからない。車両運転技術を移動式クレーンに応用する場合、干渉する物体が撤去可能かどうかをオペレータが判断して、クレーンを設置する必要がある。 When applied to mobile cranes, driving assistance technology can be used not only to check for interference when moving and setting up the crane, but also to monitor rear interference caused by the rotation of the upper rotating body during crane operation. However, driving assistance technology does not know what type of object is interfering with the vehicle. When applying vehicle driving technology to mobile cranes, the operator needs to determine whether the interfering object can be removed before setting up the crane.

本発明では、移動式クレーンを設置するときに、上部旋回体の後部が旋回によって周辺にある物体と干渉するのを検知し、干渉物が移動できるか否かを表示することを目的とする。 The purpose of this invention is to detect when the rear of the upper rotating body interferes with a nearby object due to rotation when setting up a mobile crane, and to display whether the interfering object can be moved.

本発明の観点に係る後部旋回干渉監視装置は、
移動式クレーンの上部旋回体の旋回によって前記上部旋回体の後部が掃引する範囲を含む画像を取得する画像取得部と、
前記上部旋回体の旋回によって前記後部が干渉しうる干渉物を検知する干渉検知部と、
前記干渉検知部が前記干渉物を検知した場合に、前記画像から前記干渉物が移動できるか否かを判定する可搬判定部と、
前記干渉物の有無および前記干渉物が移動できるか否かを表示する表示部と、
を備える。
A rear turning interference monitoring device according to an aspect of the present invention comprises:
an image acquisition unit that acquires an image including a range swept by a rear portion of an upper rotating body due to rotation of the upper rotating body of the mobile crane;
an interference detection unit that detects an interference object that may interfere with the rear portion due to the rotation of the upper rotating body;
a portability determination unit that determines whether or not the interfering object can be moved from the image when the interference detection unit detects the interfering object;
a display unit that displays the presence or absence of the interfering object and whether or not the interfering object can be moved;
Equipped with.

好ましくは、前記可搬判定部は、前記画像中の前記干渉物の領域から、前記干渉物が移動できる場合と移動できない場合とに分類するニューラルネットワークの学習済モデルを含む。 Preferably, the portability determination unit includes a trained model of a neural network that classifies the area of the interfering object in the image into a case where the interfering object can be moved and a case where the interfering object cannot be moved.

好ましくは、前記可搬判定部は、前記画像中の前記干渉物の領域から前記干渉物の種類を分類する、ニューラルネットワークの学習済モデルを含む。 Preferably, the portability determination unit includes a trained model of a neural network that classifies the type of the interfering object based on the area of the interfering object in the image.

好ましくは、前記干渉検知部は、画像認識装置、レーダ、レーザスキャナおよび超音波検出器の少なくとも1つから得た前記移動式クレーンの周囲の物体の位置と大きさの情報から前記干渉物を検知する。 Preferably, the interference detection unit detects the interfering object from information on the position and size of objects around the mobile crane obtained from at least one of an image recognition device, a radar, a laser scanner, and an ultrasonic detector.

好ましくは、前記干渉物が移動できないと前記可搬判定部が判定した場合に、前記移動式クレーンのクレーン作業を始める前に前記移動式クレーンが移動されたか否かの情報を取得する移動情報取得部と、
前記可搬判定部の判定結果、および、クレーン作業を始める前に前記移動式クレーンが移動されたか否かの情報を関連づけて記憶する記憶部と、
を備える。
Preferably, when the portability determination unit determines that the interfering object cannot be moved, a movement information acquisition unit acquires information on whether the mobile crane has been moved before starting crane work by the mobile crane;
A storage unit that stores the determination result of the portability determination unit and information on whether the mobile crane was moved before starting crane work in association with each other;
Equipped with.

本発明の後部旋回干渉監視装置によれば、移動式クレーンの設置位置を決めるときに、上部旋回体の後部が干渉する物体が移動できるか否かを確認できる。移動不可能な干渉物がある場合には、移動式クレーンを作業姿勢にする前に移動式クレーンの設置位置を変更することができる。 The rear swing interference monitoring device of the present invention makes it possible to check whether an object that the rear of the upper swing body interferes with can be moved when deciding the installation position of the mobile crane. If there is an interfering object that cannot be moved, the installation position of the mobile crane can be changed before the mobile crane is placed in the working position.

本発明の実施の形態に係る後部旋回干渉監視装置を備える移動式クレーンの一例を示す外観図FIG. 1 is an external view showing an example of a mobile crane equipped with a rear swing interference monitoring device according to an embodiment of the present invention. 本発明の実施の形態1に係る後部旋回干渉監視装置の機能ブロック図FIG. 2 is a functional block diagram of a rear turning interference monitoring device according to the first embodiment of the present invention; 実施の形態1に係る可搬判定部のブロック図Block diagram of a portability determination unit according to the first embodiment. 実施の形態1に係るニューラルネットワークの例を示す図FIG. 1 is a diagram showing an example of a neural network according to a first embodiment; 干渉物の種類を分類するニューラルネットワークの他の例を示す図Another example of a neural network classifying types of interference. 実施の形態1に係る後部旋回干渉監視の動作の一例を示すフローチャートA flowchart showing an example of an operation of monitoring rear turning interference according to the first embodiment. 実施の形態2に係る後部旋回干渉監視装置の機能ブロック図A functional block diagram of a rear turning interference monitoring device according to a second embodiment. 実施の形態2に係る後部旋回干渉監視の動作の一例を示すフローチャートA flowchart showing an example of an operation of monitoring rear turning interference according to the second embodiment.

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。なお図中、同一または同等の部分には同一の符号を付す。 The following describes in detail an embodiment of the present invention with reference to the drawings. In the drawings, the same or equivalent parts are denoted by the same reference numerals.

実施の形態1.
図1は、本発明の実施の形態に係る後部旋回干渉監視装置を備える移動式クレーンの一例を示す外観図である。図1に示すクレーン100は、ラフテレーンクレーンである。クレーン100の下部走行体20は、下部フレーム24の後部に配置されたエンジンルーム23に収容されるエンジンを備える。下部走行体20は、操舵可能な車輪27、およびエンジンで駆動可能な車輪28を備え、地上を走行することができる。下部走行体20は、下部フレーム24の前後それぞれにアウトリガ25,26を備えている。アウトリガ25,26を下部走行体20の左右に張り出し、下に伸ばして接地し、下部フレーム24をアウトリガ25,26で支えることができる。
Embodiment 1.
FIG. 1 is an external view showing an example of a mobile crane equipped with a rear swing interference monitoring device according to an embodiment of the present invention. The crane 100 shown in FIG. 1 is a rough terrain crane. The lower traveling body 20 of the crane 100 has an engine housed in an engine room 23 arranged at the rear of a lower frame 24. The lower traveling body 20 has steerable wheels 27 and wheels 28 that can be driven by the engine, and can travel on the ground. The lower traveling body 20 has outriggers 25, 26 at the front and rear of the lower frame 24, respectively. The outriggers 25, 26 can be extended to the left and right of the lower traveling body 20 and extended downward to touch the ground, and the lower frame 24 can be supported by the outriggers 25, 26.

下部フレーム24の中央部に、旋回ベアリング29を介して上部旋回体30が旋回自在に搭載されている。上部旋回体30は、旋回フレーム31、伸縮ブーム32、起伏シリンダ33、巻き上げ装置34、フック35、および、ワイヤロープ36を備える。 The upper rotating body 30 is mounted on the center of the lower frame 24 so as to be freely rotatable via a swivel bearing 29. The upper rotating body 30 includes a swivel frame 31, a telescopic boom 32, a hoisting cylinder 33, a hoisting device 34, a hook 35, and a wire rope 36.

旋回フレーム31には伸縮ブーム32の基端部38が、支点ピン39を中心に起伏自在に支持されている。旋回フレーム31と伸縮ブーム32との間に介装された起伏シリンダ33は、伸縮ブーム32を起伏駆動する。図1は、アウトリガ25,26がたたみ込まれ、伸縮ブーム32が縮められて伏せられた状態を示す。クレーン100には、伸縮ブーム32の右側で旋回フレーム31の上に、走行およびクレーン操作兼用の運転室22が配置されている。 The base end 38 of the telescopic boom 32 is supported on the rotating frame 31 so that it can be raised and lowered around a fulcrum pin 39. A hoisting cylinder 33 interposed between the rotating frame 31 and the telescopic boom 32 drives the telescopic boom 32 to raise and lower. Figure 1 shows the outriggers 25, 26 folded in and the telescopic boom 32 retracted and lowered. The crane 100 has a cab 22, which is used for both traveling and crane operation, located on the rotating frame 31 to the right of the telescopic boom 32.

クレーン100は、荷を吊り下げ可能なフック35を備える。図1では、フック35が下部フレーム24に納められた状態を示す。伸縮ブーム32を起立して伸ばし、フック35を下部フレーム24からはずして、伸縮ブーム32のブーム先端に取り付けられたトップシーブにワイヤロープ36で吊り下げると、フック35で荷を吊り下げることができる。荷を吊り下げる状態では、トップシーブはフック35の上方に位置する。 The crane 100 is equipped with a hook 35 capable of suspending a load. Figure 1 shows the hook 35 housed in the lower frame 24. When the telescopic boom 32 is raised and extended, the hook 35 is removed from the lower frame 24, and the load is suspended by the wire rope 36 from the top sheave attached to the tip of the telescopic boom 32, the hook 35 can suspend a load. When suspending a load, the top sheave is positioned above the hook 35.

旋回フレーム31の後方に、ワイヤロープ36を巻き取る巻き上げ装置34が備えられている。フック35を吊持するワイヤロープ36は、トップシーブに掛け回され、基端部38の後方に配置されたスライドシーブに掛け回されて、巻き上げ装置34に巻き取られる。 A hoisting device 34 that winds up the wire rope 36 is provided behind the revolving frame 31. The wire rope 36 that suspends the hook 35 is looped around the top sheave, then looped around a slide sheave located behind the base end 38, and wound up on the hoisting device 34.

作業時のクレーン100の安定を保つために、旋回フレーム31の後部37にカウンタウエイトが取付けられている。旋回フレーム31が旋回ベアリング29の中心軸の周りに旋回すると、カウンタウェイトを含む旋回フレーム31の後部37は、下部走行体20の範囲から外に振れて回る。下部走行体20の横の旋回フレーム31の旋回する範囲に物体があると、上部旋回体30が旋回するときに後部37が物体に干渉する。クレーン100は、後部37が旋回するときに他の物体に干渉するのを監視する後部旋回干渉監視装置を備える。 To keep the crane 100 stable during operation, a counterweight is attached to the rear 37 of the rotating frame 31. When the rotating frame 31 rotates around the central axis of the rotating bearing 29, the rear 37 of the rotating frame 31, including the counterweight, swings out of the range of the lower running body 20. If there is an object within the rotating range of the rotating frame 31 next to the lower running body 20, the rear 37 will interfere with the object when the upper rotating body 30 rotates. The crane 100 is equipped with a rear rotation interference monitoring device that monitors whether the rear 37 interferes with other objects when rotating.

図2は、本発明の実施の形態1に係る後部旋回干渉監視装置の機能ブロック図である。後部旋回干渉監視装置10(以下、監視装置10ということがある)には、クレーン100の周囲の物体を検知する物体検知センサ18、および、上部旋回体30の周囲を撮影するカメラ19が接続されている。物体検知センサ18およびカメラ19はそれぞれ、例えば、上部旋回体30の左右に1台ずつ配置されている。物体検知センサ18は、上部旋回体30の右側と左側の空間にある物体を検知する。カメラ19は、上部旋回体30の右側と左側の、上部旋回体30の旋回によって後部37が掃引する範囲を含む空間を撮影する。 Figure 2 is a functional block diagram of the rear swing interference monitoring device according to the first embodiment of the present invention. The rear swing interference monitoring device 10 (hereinafter sometimes referred to as the monitoring device 10) is connected to an object detection sensor 18 that detects objects around the crane 100, and a camera 19 that captures images of the surroundings of the upper swing body 30. The object detection sensor 18 and the camera 19 are disposed, for example, one on each side of the upper swing body 30. The object detection sensor 18 detects objects in the space on the right and left sides of the upper swing body 30. The camera 19 captures images of the space on the right and left sides of the upper swing body 30, including the range swept by the rear part 37 as the upper swing body 30 swings.

監視装置10は、画像取得部11、干渉検知部12、認識範囲設定部13、可搬判定部14、および、表示部15を備える。画像取得部11は、カメラ19から上部旋回体30の旋回によって後部37が掃引する範囲を含む画像を取得する。干渉検知部12は、物体検知センサ18からクレーン100の周囲の物体の位置と大きさを示す情報を取得する。 The monitoring device 10 includes an image acquisition unit 11, an interference detection unit 12, a recognition range setting unit 13, a portability determination unit 14, and a display unit 15. The image acquisition unit 11 acquires an image from a camera 19 that includes an area swept by the rear part 37 as the upper rotating body 30 rotates. The interference detection unit 12 acquires information indicating the position and size of objects around the crane 100 from an object detection sensor 18.

物体検知センサ18は、例えば、画像認識装置、レーダ、レーザスキャナまたは超音波検出器である。干渉検知部12は、クレーン100の周囲の物体のクレーン100に対する位置と大きさを示す情報から、上部旋回体30の旋回によって後部37が掃引する範囲にある物体を、干渉物として検知する。物体検知センサ18が画像認識装置の場合、例えばカメラ19をステレオカメラとして、カメラ19の画像から周囲の物体を検知してもよい。その場合、監視装置10に物体検知センサ18を含めることができる。 The object detection sensor 18 is, for example, an image recognition device, a radar, a laser scanner, or an ultrasonic detector. The interference detection unit 12 detects, as an interfering object, an object within the range swept by the rear part 37 due to the rotation of the upper rotating body 30, based on information indicating the position and size of the objects around the crane 100 relative to the crane 100. If the object detection sensor 18 is an image recognition device, for example, the camera 19 may be a stereo camera, and surrounding objects may be detected from the images of the camera 19. In that case, the object detection sensor 18 can be included in the monitoring device 10.

干渉検知部12で干渉物を検知した場合、認識範囲設定部13は、画像取得部11で取得した画像の中の干渉物を含む範囲として認識範囲を設定する。カメラ19の位置と撮像範囲は、後部37が掃引する範囲を含む空間を撮影するように設定されているので、カメラ19の画像には干渉物の像が含まれている。認識範囲設定部13は、干渉物の像が含まれるように認識範囲を設定する。 When the interference detection unit 12 detects an interfering object, the recognition range setting unit 13 sets the recognition range as a range that includes the interfering object in the image acquired by the image acquisition unit 11. The position and imaging range of the camera 19 are set so as to capture an image of the space that includes the range swept by the rear section 37, so the image of the camera 19 includes an image of the interfering object. The recognition range setting unit 13 sets the recognition range so as to include the image of the interfering object.

干渉物がある場合、可搬判定部14は、画像取得部11で取得した画像の認識範囲から、干渉物が移動できるか否かを判定する。可搬判定部14は、干渉物が、例えば、はしごもしくは脚立、仮置きフェンス、車両、または、仮設トイレ等の場合は、移動できると判定する。可搬判定部14は、地面に固定された構造物、例えば、固定フェンス、塀もしくは壁、埋め込まれた柱、または、立木等の場合は、移動できないと判定する。 If there is an interfering object, the portability determination unit 14 determines whether the interfering object can be moved from the recognition range of the image acquired by the image acquisition unit 11. If the interfering object is, for example, a ladder or stepladder, a temporary fence, a vehicle, or a temporary toilet, the portability determination unit 14 determines that the object can be moved. If the interfering object is a structure fixed to the ground, for example, a fixed fence, a fence or wall, an embedded pillar, or a standing tree, the portability determination unit 14 determines that the object cannot be moved.

表示部15は、干渉検知部12で検知した干渉物の有無、および、可搬判定部14で判定した干渉物が移動できるか否かの判定結果を表示する。干渉物があることを表示するには、例えば、ブザーを鳴動させたり、スピーカから警告音を発生させたりする。また、ランプを点灯させたり、オペレータが監視する画面に警告のアイコンや画像を表示させたりする。警告には、音響表示と視覚表示を併用することができる。干渉物が移動可能か否かの判定結果は、例えば、オペレータが監視する画面に干渉物の画像とともに、文字またはアイコン等で表示する。表示部15は、干渉物が移動可能か否かを、文字列もしくはアイコンの種類、色、点滅または輝度、あるいは、それらの組み合わせで区別して表示することができる。 The display unit 15 displays the presence or absence of an interfering object detected by the interference detection unit 12, and the result of the determination by the portability determination unit 14 as to whether the interfering object can be moved. To indicate the presence of an interfering object, for example, a buzzer may sound or a warning sound may be emitted from a speaker. A lamp may also be turned on or a warning icon or image may be displayed on a screen monitored by the operator. The warning may be a combination of an audio display and a visual display. The result of the determination as to whether the interfering object can be moved may be displayed, for example, as text or an icon together with an image of the interfering object on a screen monitored by the operator. The display unit 15 may distinguish whether the interfering object can be moved by the type, color, flashing or brightness of the text or icon, or a combination of these.

図3は、実施の形態1に係る可搬判定部のブロック図である。実施の形態1では、可搬判定部14はニューラルネットワークの学習済モデル41と、移動可能性演算部42を備える。学習済モデル41は、画像の認識範囲から、例えば、干渉物が移動できる場合と移動できない場合の2状態に分類するニューラルネットワークを含む。 Figure 3 is a block diagram of the portability determination unit according to the first embodiment. In the first embodiment, the portability determination unit 14 includes a trained model 41 of a neural network and a mobility possibility calculation unit 42. The trained model 41 includes a neural network that classifies an interfering object into two states, for example, when the object can be moved and when the object cannot be moved, based on the recognition range of the image.

図4は、実施の形態1に係るニューラルネットワークの例を示す図である。ニューラルネットワーク43は、人工ニューロンから構成されるノードを含む入力層、中間層および出力層、ならびに、互いに隣接する層の間でノードを相互に接続するエッジから構成される。中間層は、1層以上のn層を含む。入力層の各ノードi(i=1...k)には、画像の認識範囲のそれぞれの画素値xiが入力される。中間層では、それぞれ前の層の出力が結合され活性化関数で演算された結果が後の層に伝達されて、最終的に出力層に出力される。中間層で、畳み込み層とプーリング層を繰り返すことにより、認識範囲の画像データを干渉物が移動できる場合と移動できない場合に分類する。出力層は、移動できる場合と移動できない場合のノードを有し、ノードj(j=1、2)はそれぞれ、画像データが状態jに分類される確率pjを出力する。 Figure 4 is a diagram showing an example of a neural network according to the first embodiment. The neural network 43 is composed of an input layer, an intermediate layer, and an output layer, each of which includes nodes composed of artificial neurons, and edges that connect the nodes between adjacent layers. The intermediate layer includes one or more n layers. Each pixel value xi in the recognition range of the image is input to each node i (i = 1...k) of the input layer. In the intermediate layer, the output of each previous layer is combined and the result of the operation using an activation function is transmitted to the subsequent layer and finally output to the output layer. In the intermediate layer, the convolution layer and the pooling layer are repeated to classify the image data in the recognition range into cases where the interfering object can move and cases where it cannot move. The output layer has nodes for cases where the interfering object can move and cases where it cannot move, and each node j (j = 1, 2) outputs the probability pj that the image data is classified into state j.

ニューラルネットワーク43には、干渉物が移動できる場合と移動できない場合に分類されている複数の画像データを入力し、画像データが分類されている状態と、ニューラルネットワーク43の出力との差をバックプロパゲーションして各パラメータを調整することで、機械学習させておく。機械学習させる画像データは、少なくとも、干渉物が移動できる場合の画像データと干渉物が移動できない場合の画像データを含む。 Multiple pieces of image data classified into cases where the interfering object can move and cases where it cannot move are input to the neural network 43, and machine learning is performed by backpropagating the difference between the state in which the image data is classified and the output of the neural network 43 to adjust each parameter. The image data to be machine-learned includes at least image data when the interfering object can move and image data when the interfering object cannot move.

図3の移動可能性演算部42は、ニューラルネットワーク43の出力である干渉物が移動できる場合と移動できない場合の確率から、干渉物が移動できるか否かを演算する。例えば、干渉物が移動できる場合の確率から移動できない場合の確率を減じた差が定められた閾値より大きければ、移動できると演算し、閾値以下の場合は移動できないと演算する。可搬判定部14は、移動可能性演算部42の演算結果を移動できるか否かの判定結果として表示部15に出力する。 The movement possibility calculation unit 42 in FIG. 3 calculates whether or not the interfering object can be moved based on the probability that the interfering object can and cannot be moved, which is the output of the neural network 43. For example, if the difference between the probability that the interfering object can be moved minus the probability that it cannot be moved is greater than a set threshold, it calculates that the interfering object can be moved, and if the difference is equal to or less than the threshold, it calculates that the interfering object cannot be moved. The portability determination unit 14 outputs the calculation result of the movement possibility calculation unit 42 to the display unit 15 as the determination result of whether or not the interfering object can be moved.

後部旋回干渉監視装置10は、I/Oインターフェース、CPU(Central Processing Unit)、ROM(Read Only Memory)およびRAM(Random Access Memory)を備える。CPUは、例えばマイクロプロセッサ等であって、様々な処理や演算を実行する中央演算処理部である。監視装置10は、ROMに記憶されている制御プログラムを読み出して、RAMをワークメモリとして用いながら、CPUで制御プログラムを実行させることによって、画像取得部11、干渉検知部12、認識範囲設定部13、可搬判定部14、および、表示部15の動作を行う。監視装置10は、図示しないクレーン制御装置に組み込まれていてもよい。また、監視装置10がクレーン制御装置の機能として、実現されていてもよい。 The rear swing interference monitoring device 10 includes an I/O interface, a CPU (Central Processing Unit), a ROM (Read Only Memory), and a RAM (Random Access Memory). The CPU is, for example, a microprocessor, and is a central processing unit that executes various processes and calculations. The monitoring device 10 reads out a control program stored in the ROM, and while using the RAM as a work memory, causes the CPU to execute the control program, thereby performing the operations of the image acquisition unit 11, the interference detection unit 12, the recognition range setting unit 13, the portability determination unit 14, and the display unit 15. The monitoring device 10 may be incorporated into a crane control device (not shown). The monitoring device 10 may also be realized as a function of the crane control device.

図5は、干渉物の種類を分類するニューラルネットワークの他の例を示す図である。図5のニューラルネットワーク44は、図3の学習済モデル41の異なる例を示す。図5のニューラルネットワーク44は、図4のニューラルネットワーク43と類似の構造を有する。干渉物の種類を分類するニューラルネットワーク44は、分類する種類の数のノードp1、p2、p3、...pMから出力層が構成されている。 Figure 5 is a diagram showing another example of a neural network that classifies the type of interference. Neural network 44 in Figure 5 shows a different example of trained model 41 in Figure 3. Neural network 44 in Figure 5 has a similar structure to neural network 43 in Figure 4. Neural network 44 that classifies the type of interference has an output layer composed of nodes p1, p2, p3, ... pM, the number of which is the number of types to be classified.

ニューラルネットワーク44は、認識範囲に含まれる画像データから干渉物の種類を、例えば、はしごもしくは脚立、仮置きフェンス、車両、仮設トイレ、固定フェンス、塀もしくは壁、埋め込まれた柱、および、立木等に分類する。 The neural network 44 classifies the type of interference object from the image data contained within the recognition range into, for example, a ladder or stepladder, a temporary fence, a vehicle, a temporary toilet, a fixed fence, a wall or fence, an embedded pillar, and a standing tree.

ニューラルネットワーク44には、干渉物の種類に分類されている複数の画像データを入力し、画像データが分類されている干渉物の種類と、ニューラルネットワーク44の出力との差をバックプロパゲーションして各パラメータを調整することで、機械学習させておく。 Multiple image data classified into types of interference objects are input to the neural network 44, and machine learning is performed by backpropagating the difference between the types of interference objects for which the image data is classified and the output of the neural network 44 and adjusting each parameter.

学習済モデル41が図5のニューラルネットワーク44の場合、図3の移動可能性演算部42は、ニューラルネットワーク44の出力である干渉物の種類それぞれの確率から、干渉物が移動できるか否かを演算する。移動可能性演算部42は、例えば、ニューラルネットワーク44の出力である確率が最も大きいノード、すなわち最も確からしい干渉物の種類が移動できるか否かに従って、干渉物が移動できるか否かを演算する。あるいは例えば、ニューラルネットワーク44の出力ノードの種類を、移動できる種類と移動できない種類に分け、それぞれの種類の確率の合計値の大きい方を採用して、干渉物が移動できるか否かを演算する。 When the trained model 41 is the neural network 44 in FIG. 5, the movement possibility calculation unit 42 in FIG. 3 calculates whether or not the interfering object can move from the probability of each type of interfering object output from the neural network 44. The movement possibility calculation unit 42 calculates whether or not the interfering object can move, for example, according to whether or not the node with the highest probability output from the neural network 44, i.e., the most likely type of interfering object, can move. Alternatively, for example, the types of output nodes of the neural network 44 are divided into types that can move and types that cannot move, and the larger total value of the probability of each type is used to calculate whether or not the interfering object can move.

図5のニューラルネットワーク44は、図4のニューラルネットワーク43の一部であってもよい。すなわち、図5のニューラルネットワーク44の出力層に続けて、干渉物の種類から干渉物が移動できる場合と移動できない場合とに分類して出力する層が接続されて、図4のニューラルネットワーク43が構成されてもよい。 Neural network 44 in FIG. 5 may be a part of neural network 43 in FIG. 4. That is, the neural network 43 in FIG. 4 may be configured by connecting a layer following the output layer of neural network 44 in FIG. 5 that classifies and outputs cases in which an interfering object can be moved and cases in which it cannot be moved based on the type of interfering object.

図6は、実施の形態1に係る後部旋回干渉監視の動作の一例を示すフローチャートである。後部旋回干渉監視は、クレーン100のオペレータの操作によって起動される。例えば、アウトリガ25,26の張出の動作が指令されたときに、後部旋回干渉監視が起動される。または、上部旋回体の旋回ロックが解除されたとき、もしくは、ブームの収納位置への固定ロックが解除されたときに、後部旋回干渉監視が起動される。 Figure 6 is a flowchart showing an example of the operation of rear swing interference monitoring according to the first embodiment. The rear swing interference monitoring is initiated by the operation of the operator of the crane 100. For example, the rear swing interference monitoring is initiated when a command is issued to extend the outriggers 25, 26. Alternatively, the rear swing interference monitoring is initiated when the swing lock of the upper swing body is released, or when the boom is released from the fixed lock in the stowed position.

狭い作業現場においては、資材が置いてあったりして、走行姿勢のままでは現場内を通れない状況があり得る。そのような場合、アウトリガ25,26を張り出さずに、ブームを起立させ、さらに上部旋回体を旋回させて、現場内を移動することがある。そのようなときにも後部旋回干渉監視を行う必要がある。また、アウトリガを備えないクローラクレーンでは、上部旋回体の旋回ロックが解除されたとき、もしくは、ブームの収納位置への固定ロックが解除されたときに、後部旋回干渉監視を起動する。 At narrow work sites, there may be situations where materials are placed there and it is not possible to pass through the site in the traveling position. In such cases, the boom may be raised and the upper rotating body may be rotated without extending the outriggers 25, 26 to move around the site. In such cases, rear rotation interference monitoring is also required. Also, in crawler cranes that do not have outriggers, rear rotation interference monitoring is activated when the rotation lock of the upper rotating body is released or when the lock to fix the boom in the stowed position is released.

後部旋回干渉監視装置10の画像取得部11は、カメラ19から上部旋回体30の旋回によって後部37が掃引する範囲を含む画像を取得する(ステップS10)。干渉検知部12は、物体検知センサ18からクレーン100の周囲の物体の位置と大き示す情報を取得し、上部旋回体30の旋回によって後部37が掃引する範囲にある物体を、干渉物として検知する(ステップS11)。上部旋回体30の旋回によって後部37が干渉する干渉物がない場合は(ステップS12;N)、干渉監視動作を終了する。 The image acquisition unit 11 of the rear rotation interference monitoring device 10 acquires from the camera 19 an image including the range swept by the rear section 37 due to the rotation of the upper rotating body 30 (step S10). The interference detection unit 12 acquires information indicating the position and size of objects around the crane 100 from the object detection sensor 18, and detects objects within the range swept by the rear section 37 due to the rotation of the upper rotating body 30 as interfering objects (step S11). If there is no interfering object that the rear section 37 will interfere with due to the rotation of the upper rotating body 30 (step S12; N), the interference monitoring operation ends.

干渉物がある場合は(ステップS12;Y)、表示部15は、干渉物があることを警告する表示を行う(ステップS13)。続いて認識範囲設定部13は、画像取得部11で取得した画像の中の干渉物を含む範囲として認識範囲を設定し、可搬判定部14は、設定された認識範囲の画像データから、干渉物が移動できるか否かを判定する(ステップS14)。 If an interfering object is present (step S12; Y), the display unit 15 displays a warning that an interfering object is present (step S13). Next, the recognition range setting unit 13 sets a recognition range as a range that includes the interfering object in the image acquired by the image acquisition unit 11, and the portability determination unit 14 determines whether the interfering object can be moved based on the image data of the set recognition range (step S14).

干渉物が移動できると判定された場合(ステップS15;Y)、表示部15は、干渉物が移動できることを表示する(ステップS16)。干渉物が移動できないと判定された場合(ステップS15;N)、表示部15は、干渉物が移動できないことを表示する(ステップS17)。干渉物が移動できるか否かを表示したのち、干渉監視動作を終了する。 If it is determined that the interfering object can be moved (step S15; Y), the display unit 15 displays that the interfering object can be moved (step S16). If it is determined that the interfering object cannot be moved (step S15; N), the display unit 15 displays that the interfering object cannot be moved (step S17). After displaying whether or not the interfering object can be moved, the interference monitoring operation ends.

実施の形態1の後部旋回干渉監視装置10によれば、上部旋回体30の旋回によって後部37が掃引する範囲にある物体を干渉物として検知し、さらに、干渉物が移動できるか否かを判定して表示するので、クレーン100の設置位置を決めるときに、上部旋回体30の後部37が干渉する物体が移動できるか否かを確認できる。 According to the rear rotation interference monitoring device 10 of the first embodiment, an object in the range swept by the rear part 37 due to the rotation of the upper rotating body 30 is detected as an interfering object, and further, whether or not the interfering object can be moved is determined and displayed. Therefore, when deciding the installation position of the crane 100, it is possible to confirm whether or not the object interfering with the rear part 37 of the upper rotating body 30 can be moved.

実施の形態1の監視装置10は、ラフテレーンクレーン以外に、トラッククレーン、オールテレーンクレーン、クローラクレーン、鉄道クレーン等の移動式クレーンに適用できる。 The monitoring device 10 of embodiment 1 can be applied to mobile cranes such as truck cranes, all-terrain cranes, crawler cranes, and railway cranes in addition to rough terrain cranes.

実施の形態2.
図7は、実施の形態2に係る後部旋回干渉監視装置の機能ブロック図である。実施の形態2の後部旋回干渉監視装置10は、移動情報取得部16および記憶部17をさらに備える。その他の構成は、実施の形態1と同様である。
Embodiment 2.
7 is a functional block diagram of a rear turning interference monitoring device according to embodiment 2. The rear turning interference monitoring device 10 of embodiment 2 further includes a movement information acquisition unit 16 and a storage unit 17. The other configurations are the same as those of embodiment 1.

移動情報取得部16は、干渉物が移動できるか否かを可搬判定部14が判定したのち、クレーン100のクレーン作業を始める前にクレーン100が移動されたか否かの情報を取得する。例えば、監視装置10は図示しないクレーン制御装置から、クレーン100の移動とクレーン作業の状態の情報を得ることができる。 The movement information acquisition unit 16 acquires information on whether the crane 100 has been moved before the crane 100 starts its crane operation after the portability determination unit 14 has determined whether the interfering object can be moved. For example, the monitoring device 10 can obtain information on the movement of the crane 100 and the state of the crane operation from a crane control device (not shown).

クレーン100が移動したことは、画像取得部11でカメラ19から取得した画像が変化したことで認識してもよい。クレーン作業が開始されたことは、例えば、アウトリガ25,26の張出、伸縮ブーム32の起伏もしくは伸縮、上部旋回体30の旋回、または、巻き上げ装置34の作動などによって知ることができる。 The movement of the crane 100 may be recognized by a change in the image acquired by the image acquisition unit 11 from the camera 19. The start of crane operation can be recognized, for example, by the extension of the outriggers 25, 26, the raising or lowering of the telescopic boom 32, the rotation of the upper rotating body 30, or the operation of the hoisting device 34.

記憶部17は、可搬判定部14の判定結果、および、クレーン作業を始める前にクレーン100が移動されたか否かの情報を関連づけて記憶する。クレーン100の設置場所を変えなければならなかった理由を記録することができ、クレーンの作業計画に役立つデータを収集することができる。 The memory unit 17 stores the determination result of the portability determination unit 14 and information on whether the crane 100 was moved before starting crane work, in association with each other. It is possible to record the reason why the installation location of the crane 100 had to be changed, and to collect data that is useful for planning crane work.

記憶部17が記憶する情報には、(1)干渉物が移動できる;クレーン非移動、(2)干渉物が移動できる;クレーン移動、(3)干渉物が移動できない;クレーン非移動、(4)干渉物が移動できない;クレーン移動、の4通りがあり得る。記憶部17はさらに、可搬判定部14の判定結果と実際が異なるか否かをオペレータに入力させて、入力された情報を判定結果に対応づけて記憶してもよい。それらのデータと画像データとを、可搬判定部14の学習データとしてフィードバックすることができる。 The information stored in the memory unit 17 can be one of four types: (1) the interfering object can be moved; the crane does not move, (2) the interfering object can be moved; the crane moves, (3) the interfering object cannot be moved; the crane does not move, and (4) the interfering object cannot be moved; the crane moves. The memory unit 17 may further have the operator input whether or not the judgment result of the portability judgment unit 14 differs from the actual situation, and store the input information in association with the judgment result. These data and image data can be fed back as learning data for the portability judgment unit 14.

図8は、実施の形態2に係る後部旋回干渉監視の動作の一例を示すフローチャートである。図8のフローチャートでステップS10からステップS17までは、図6のステップS10からステップS17と同じである。干渉物が移動できないと判定された場合(ステップS15;N)、表示部15は、干渉物が移動できないことを表示し(ステップS17)、移動情報取得部16は、クレーン作業を始める前にクレーン100が移動されたか否かの情報を取得する(ステップS18)。 Figure 8 is a flowchart showing an example of the operation of rear swing interference monitoring according to embodiment 2. Steps S10 to S17 in the flowchart of Figure 8 are the same as steps S10 to S17 in Figure 6. If it is determined that the interfering object cannot be moved (step S15; N), the display unit 15 displays that the interfering object cannot be moved (step S17), and the movement information acquisition unit 16 acquires information on whether or not the crane 100 has been moved before starting crane work (step S18).

干渉物が移動できることを表示した(ステップS16)のち、および、クレーン100が移動されたか否かの情報を取得した(ステップS18)のち、記憶部17は、干渉物が移動できるか否かの判定結果と、クレーン作業を始める前にクレーン100が移動されたか否かの情報とを対応づけて記憶して(ステップS19)、干渉監視動作を終了する。 After displaying that the interfering object can be moved (step S16) and after acquiring information on whether the crane 100 has been moved (step S18), the memory unit 17 stores the determination result on whether the interfering object can be moved and the information on whether the crane 100 has been moved before starting the crane operation in association with each other (step S19), and ends the interference monitoring operation.

図8では、干渉物が移動できないと判定された場合(ステップS15;N、ステップS17)に、クレーン100が移動されたか否かの情報を取得(ステップS18)しているが、干渉物が移動できると判定された場合(ステップS15;Y、ステップS16)にも、クレーン作業を始める前にクレーン100が移動されたか否かの情報を取得してもよい。 In FIG. 8, when it is determined that the interfering object cannot be moved (step S15; N, step S17), information as to whether the crane 100 has been moved is acquired (step S18). However, even when it is determined that the interfering object can be moved (step S15; Y, step S16), information as to whether the crane 100 has been moved may be acquired before starting the crane operation.

実施の形態2の後部旋回干渉監視装置10によれば、クレーン100の設置場所を変えなければならなかった理由を記録することができ、クレーンの作業計画に役立つデータを収集することができる。 The rear swing interference monitoring device 10 of embodiment 2 can record the reason why the installation location of the crane 100 had to be changed, and can collect data that is useful for planning crane operations.

10 後部旋回干渉監視装置
11 画像取得部
12 干渉検知部
13 認識範囲設定部
14 可搬判定部
15 表示部
16 移動情報取得部
17 記憶部
18 物体検知センサ
19 カメラ
20 下部走行体
22 運転室
23 エンジンルーム
24 下部フレーム
25,26 アウトリガ
27,28 車輪
29 旋回ベアリング
30 上部旋回体
31 旋回フレーム
32 伸縮ブーム
33 起伏シリンダ
34 巻き上げ装置
35 フック
36 ワイヤロープ
37 後部
38 基端部
39 支点ピン
41 学習済モデル
42 移動可能性演算部
43,44 ニューラルネットワーク
100 クレーン
LIST OF SYMBOLS 10 Rear swing interference monitoring device 11 Image acquisition unit 12 Interference detection unit 13 Recognition range setting unit 14 Portability determination unit 15 Display unit 16 Movement information acquisition unit 17 Memory unit 18 Object detection sensor 19 Camera 20 Lower running body 22 Cab 23 Engine room 24 Lower frame 25, 26 Outriggers 27, 28 Wheels 29 Swing bearing 30 Upper swing body 31 Swing frame 32 Telescopic boom 33 Drawer cylinder 34 Hoisting device 35 Hook 36 Wire rope 37 Rear 38 Base end 39 Fulcrum pin 41 Learned model 42 Mobility possibility calculation unit 43, 44 Neural network 100 Crane

Claims (5)

移動式クレーンの上部旋回体の旋回によって前記上部旋回体の後部が掃引する範囲を含む画像を取得する画像取得部と、
前記上部旋回体の旋回によって前記後部が干渉しうる干渉物を検知する干渉検知部と、
前記干渉検知部が前記干渉物を検知した場合に、前記画像から前記干渉物が移動できるか否かを判定する可搬判定部と、
前記干渉物の有無および前記干渉物が移動できるか否かを表示する表示部と、
を備える後部旋回干渉監視装置。
an image acquisition unit that acquires an image including a range swept by a rear portion of an upper rotating body due to rotation of the upper rotating body of the mobile crane;
an interference detection unit that detects an interference object that may interfere with the rear portion due to the rotation of the upper rotating body;
a portability determination unit that determines whether or not the interfering object can be moved from the image when the interference detection unit detects the interfering object;
a display unit that displays the presence or absence of the interfering object and whether or not the interfering object can be moved;
A rear turning interference monitoring device comprising:
前記可搬判定部は、前記画像中の前記干渉物の領域から、前記干渉物が移動できる場合と移動できない場合とに分類するニューラルネットワークの学習済モデルを含む、請求項1に記載の後部旋回干渉監視装置。 The rear turning interference monitoring device according to claim 1, wherein the portability determination unit includes a trained model of a neural network that classifies the area of the interfering object in the image into a case where the interfering object can be moved and a case where the interfering object cannot be moved. 前記可搬判定部は、前記画像中の前記干渉物の領域から前記干渉物の種類を分類する、ニューラルネットワークの学習済モデルを含む、請求項1または2に記載の後部旋回干渉監視装置。 The rear turning interference monitoring device according to claim 1 or 2, wherein the portable determination unit includes a trained model of a neural network that classifies the type of the interfering object from the area of the interfering object in the image. 前記干渉検知部は、画像認識装置、レーダ、レーザスキャナおよび超音波検出器の少なくとも1つから得た前記移動式クレーンの周囲の物体の位置と大きさの情報から前記干渉物を検知する、請求項1から3のいずれか1項に記載の後部旋回干渉監視装置。 The rear swing interference monitoring device according to any one of claims 1 to 3, wherein the interference detection unit detects the interfering object from information on the position and size of objects around the mobile crane obtained from at least one of an image recognition device, a radar, a laser scanner, and an ultrasonic detector. 前記干渉物が移動できないと前記可搬判定部が判定した場合に、前記移動式クレーンのクレーン作業を始める前に前記移動式クレーンが移動されたか否かの情報を取得する移動情報取得部と、
前記可搬判定部の判定結果、および、クレーン作業を始める前に前記移動式クレーンが移動されたか否かの情報を関連づけて記憶する記憶部と、
を備える請求項1から4のいずれか1項に記載の後部旋回干渉監視装置。
a movement information acquisition unit that acquires information on whether the mobile crane has been moved before starting crane work when the portability determination unit determines that the interfering object cannot be moved;
A storage unit that stores the determination result of the portability determination unit and information on whether the mobile crane was moved before starting crane work in association with each other;
The rear turning interference monitoring device according to any one of claims 1 to 4, comprising:
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