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JP2017215220A - Railway vehicle appearance inspection device - Google Patents

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JP2017215220A JP2016109681A JP2016109681A JP2017215220A JP 2017215220 A JP2017215220 A JP 2017215220A JP 2016109681 A JP2016109681 A JP 2016109681A JP 2016109681 A JP2016109681 A JP 2016109681A JP 2017215220 A JP2017215220 A JP 2017215220A
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陽士 石田
芳光 杉浦
Yoshimitsu Sugiura
芳光 杉浦
剛 一木
Takeshi Ichiki
剛 一木
昭秀 宇野
Akihide Uno
昭秀 宇野
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Abstract

【課題】撮影画像を用いて高精度な外観検査を行うことのできる鉄道車両の検査装置を提供する。【解決手段】この鉄道車両の外観検査装置は、正常な鉄道車両の画像を蓄積した正常画像記憶手段と、線路上を移動する鉄道車両を線路と交差する方向に走査して撮影画像を得るラインスキャン型の撮影手段と、鉄道車両又は撮影環境の変動要素に起因する撮影画像のばらつきを補正する補正手段(S2)と、補正手段により補正された前記撮影画像の中から検査対象領域の画像を抽出する対象領域抽出手段(S4)と、検査対象領域の画像と前記正常画像記憶手段に蓄積された画像とを比較して異常を検出する異常検出手段(S8)とを備えている。【選択図】図3PROBLEM TO BE SOLVED: To provide an inspection device for a railway vehicle capable of performing a highly accurate visual inspection using a photographed image. SOLUTION: This visual inspection device for a railroad vehicle has a normal image storage means for accumulating images of a normal railroad vehicle and a line for obtaining a photographed image by scanning a railroad vehicle moving on the railroad track in a direction intersecting the railroad track. The image of the inspection target area is selected from the scan-type photographing means, the correction means (S2) for correcting the variation of the captured image due to the fluctuation element of the railroad vehicle or the photographing environment, and the captured image corrected by the correction means. It is provided with a target area extraction means (S4) for extraction and an abnormality detecting means (S8) for detecting an abnormality by comparing an image of an inspection target area with an image stored in the normal image storage means. [Selection diagram] Fig. 3

Description

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

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

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

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

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

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

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

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

撮影画像により外観検査を行う場合、例えば鉄道車両が車両基地へ入区する際などに撮影を行えると、検査のためだけに車両を動かす手間と時間とが省けて都合がよい。しかしながら、このような条件では鉄道車両を正確に一定の速度で移動することは難しい。また、レールが敷設される地盤には強固な箇所と比較的に軟弱な箇所とが存在する。このため、レール上を鉄道車両が走行する際、鉄道車両は自重によって僅かに上下に変位する。さらに、台車と車体との間には空気バネなどのサスペンションが設けられているので、サスペンションの作用に起因する車体の上下動も生じる。従って、何ら工夫がないと、このように走行する鉄道車両をラインスキャンカメラにより撮影しても、高い分解能で且つ歪みの少ない撮影画像を得ることは困難であった。   When an appearance inspection is performed using a photographed image, for example, when photographing can be performed when a railway vehicle enters a vehicle base, it is convenient to save time and labor for moving the vehicle only for the inspection. However, it is difficult to move the railway vehicle at an accurate and constant speed under such conditions. In addition, the ground where the rails are laid includes a strong portion and a relatively soft portion. For this reason, when the railway vehicle travels on the rail, the railway vehicle is slightly displaced up and down by its own weight. Furthermore, since a suspension such as an air spring is provided between the carriage and the vehicle body, the vehicle body also moves up and down due to the action of the suspension. Therefore, without any ingenuity, it is difficult to obtain a captured image with high resolution and little distortion even when the traveling railway vehicle is imaged by a line scan camera.

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

上記目的を達成するため、
本発明に係る鉄道車両の外観検査装置は、
正常な鉄道車両の画像を蓄積した正常画像記憶手段と、
線路上を移動する鉄道車両を線路と交差する方向に走査して撮影画像を得るラインスキャン型の撮影手段と、
鉄道車両又は撮影環境の変動要素に起因する前記撮影画像のばらつきを補正する補正手段と、
前記補正手段により補正された前記撮影画像の中から検査対象領域の画像を抽出する対象領域抽出手段と、
前記検査対象領域の画像と前記正常画像記憶手段に蓄積された画像とを比較して異常を検出する異常検出手段と、
を備えていることを特徴としている。
To achieve the above objective,
The railway vehicle appearance inspection apparatus according to the present invention is:
Normal image storage means for accumulating images of normal railway vehicles;
A line scan type photographing means for obtaining a photographed image by scanning a railway vehicle moving on the rail in a direction crossing the rail;
Correction means for correcting variations in the captured image caused by a fluctuating factor of the railway vehicle or the imaging environment;
Target area extraction means for extracting an image of the inspection target area from the photographed image corrected by the correction means;
An abnormality detection means for detecting an abnormality by comparing the image of the inspection target region with the image stored in the normal image storage means;
It is characterized by having.

このような構成によれば、ラインスキャン型の撮影手段と補正手段とによって、不規則な歪みのない、各部が一定方向から見たときの形状で表わされた、高い分解能の鉄道車両の撮影画像を得ることができる。よって、このような撮影画像から検査対象領域の画像を抽出して正常画像と比較することで、従来の目視による検査と同程度あるいはそれ以上の精度で外観検査を行うことが期待できる。また、鉄道車両の撮影画像は少ない手間で取得することができる。   According to such a configuration, the line scan type photographing means and the correcting means can photograph a high-resolution railway vehicle that is not irregularly distorted and is represented in a shape when each part is viewed from a certain direction. An image can be obtained. Therefore, by extracting an image of a region to be inspected from such a photographed image and comparing it with a normal image, it can be expected to perform an appearance inspection with the same or higher accuracy than a conventional visual inspection. Moreover, the captured image of the railway vehicle can be acquired with little effort.

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

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

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

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

鉄道車両は、同一車種であっても、例えばケーブルなど僅かに部品の配置が異なったり、経年による正常な色褪せが生じたりして、完全に同一にはならない。そこで、上記構成のように、検査対象領域の比較を行う場合でも、同一車種の複数の正常な画像を用いて比較を行い、差が小さい方の画像との比較結果に基づいて異常か否かの判断を行うことで、正常な範囲での差分を除外して検査対象の異常の有無を判断できる。なお、異常の有無を判断する部分が微細でその画像の差異が比較的に小さくなる場合には、比較対象領域を小さく絞ることで、正常な範囲での差分があっても異常の有無を見逃すことなく高精度に判断できる。   Even if the railway vehicle is the same vehicle type, for example, the arrangement of parts such as cables is slightly different, or normal discoloration due to aging occurs, so that they are not completely the same. Therefore, even when comparing the inspection target areas as in the above configuration, the comparison is performed using a plurality of normal images of the same vehicle type, and whether or not there is an abnormality based on the comparison result with the smaller difference image. Thus, it is possible to determine whether there is an abnormality in the inspection target by excluding the difference in the normal range. Note that if the part that determines the presence or absence of an abnormality is fine and the difference in the image is relatively small, the presence or absence of the abnormality is overlooked even if there is a difference in the normal range by narrowing down the comparison target area. It can be judged with high accuracy without any problem.

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

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

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

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

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

ラインスキャンカメラ13は、ラインスキャン方向が、例えば上下方向など線路と交差する方向に向くように設定される。撮影装置12は、車両近接検知装置11からの近接信号に基づいて自動的に撮影を開始する。撮影装置12は、ライン状の撮像データを連続的に取り込んで画像処理装置15へ送信する。ラインスキャン方式の撮影では、撮影対象がラインスキャン方向と直交する方向へ一定の速度で移動するとき、歪みのない高分解能の撮影画像が得られる。一方、撮影対象に速度のばらつき又はラインスキャン方向の変位があれば、これらが形状の歪みとなって撮影画像に表れる。   The line scan camera 13 is set so that the line scan direction is in a direction crossing the track, such as the vertical direction. The imaging device 12 automatically starts imaging based on the proximity signal from the vehicle proximity detection device 11. The imaging device 12 continuously captures line-shaped imaging data and transmits it to the image processing device 15. In line-scan imaging, a high-resolution captured image without distortion can be obtained when an imaging target moves at a constant speed in a direction orthogonal to the line scanning direction. On the other hand, if there is a variation in speed or displacement in the line scan direction on the object to be imaged, these appear as distorted shapes in the captured image.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

続いて、検査処理装置20は、鉄道車両のサスペンションの作用による車体の上下振動に起因する形状歪みを補正するため、先ず、撮影画像中のレールと台車の部分をマスクする処理を行う(ステップS27)。次いで、検査処理装置20は、マスクされていない部分で直線状のエッジ(例えば車体下縁部など)を抽出する処理を行う(ステップS28)。そして、検査処理装置20は、抽出したエッジが直線状になるように、マスクされていない部分(車体と車体下部に固定的に接続された各種部品など)のみ、横幅数画素の縦長の画像要素をラインスキャン方向にずらし、このような画像要素をずらす処理を撮影画像の始端から終端まで行う(ステップS29)。その後、検査処理装置20は、マスクされた部分を元の画像に復元する(ステップS30)。これにより、鉄道車両のサスペンションの作用による車体の上下振動に起因する形状歪みが補正される。   Subsequently, in order to correct the shape distortion caused by the vertical vibration of the vehicle body due to the action of the suspension of the railway vehicle, the inspection processing device 20 first performs a process of masking the rail and carriage portions in the captured image (step S27). ). Next, the inspection processing apparatus 20 performs a process of extracting a straight edge (for example, a lower edge of the vehicle body) at an unmasked portion (step S28). Then, the inspection processing device 20 has a vertically long image element with a width of several pixels only in a portion that is not masked (such as various parts fixedly connected to the vehicle body and the lower part of the vehicle body) so that the extracted edge is linear. Is shifted in the line scan direction, and processing for shifting such image elements is performed from the beginning to the end of the captured image (step S29). Thereafter, the inspection processing apparatus 20 restores the masked portion to the original image (step S30). Thereby, the shape distortion resulting from the vertical vibration of the vehicle body due to the action of the suspension of the railway vehicle is corrected.

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

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

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

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

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

全ての正常画像との比較が完了したら、検査処理装置20は、複数回の画像比較で得られた距離値と閾値との比較を行って、検査対象領域の異常の有無を判定する(ステップS7)。
図6は、検査対象領域の比較処理と判定閾値とを示す説明図である。
正常な鉄道車両の画像同士を多数比較した場合、ステップS5において計算される距離値は、図6に示すような度数分布で表れる。度数は出現頻度と言い換えてもよい。図6では、距離値の最大値が”1”になるように正規化している。従って、ステップS7で用いられる判定用の閾値は、図6に示すように、度数がピークとなる距離値よりも大きく、且つ、正常な画像同士の比較では余り生じない距離値になるように設定される。このような閾値は、検査対象領域ごとに適宜設定され、記憶装置24に設けられた判定閾値データベース24E(図3を参照)に記憶されている。検査処理装置20は、この閾値を用いて、ステップS7の判定処理を行う。
When the comparison with all the normal images is completed, the inspection processing device 20 compares the distance value obtained by the plurality of image comparisons with the threshold value to determine whether there is an abnormality in the inspection target region (step S7). ).
FIG. 6 is an explanatory diagram illustrating the comparison process of the inspection target region and the determination threshold value.
When many images of normal railway vehicles are compared, the distance value calculated in step S5 appears in a frequency distribution as shown in FIG. The frequency may be rephrased as the appearance frequency. In FIG. 6, normalization is performed so that the maximum distance value is “1”. Therefore, as shown in FIG. 6, the determination threshold value used in step S7 is set to be a distance value that is larger than the distance value at which the frequency reaches a peak and that does not occur much in comparison between normal images. Is done. Such a threshold value is appropriately set for each inspection target region, and is stored in a determination threshold value database 24E (see FIG. 3) provided in the storage device 24. The inspection processing device 20 performs the determination process in step S7 using this threshold value.

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

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

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

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

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

ループ処理を抜けると、検査処理装置20は、全ての検査対象領域の画像比較の結果が正常であるか判別し(ステップS10)、否であれば、この検査処理を終了する。一方、全て正常であれば、検査処理装置20は、撮影画像が正常画像データベース24Bへの登録条件を満たしているか判別し(ステップS11)、満たしていれば、撮影画像を車種情報とともに正常画像データベース24Bに登録する(ステップS12)。登録する撮影画像は、補正処理後の画像のみとしてもよいし、補正処理の前後両方の画像としてもよい。正常と判定された撮影画像が蓄積されることで、検査回数を重ねることで正常画像データベース24Bの正常画像が増す。これにより、異常の有無を判定する様々な手法を取り入れることが可能となり、さらに高い精度の検査を行うことが可能となる。   After exiting the loop process, the inspection processing device 20 determines whether the image comparison results of all the inspection target areas are normal (step S10), and if not, ends the inspection process. On the other hand, if all are normal, the inspection processing device 20 determines whether the captured image satisfies the registration condition in the normal image database 24B (step S11), and if satisfied, the captured image is displayed together with the vehicle type information in the normal image database. 24B is registered (step S12). The captured image to be registered may be only the image after the correction process or may be an image both before and after the correction process. By accumulating the photographed images determined to be normal, normal images in the normal image database 24B are increased by increasing the number of inspections. As a result, various methods for determining the presence or absence of an abnormality can be introduced, and an inspection with higher accuracy can be performed.

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

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

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

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

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

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

Claims (5)

正常な鉄道車両の画像を蓄積した正常画像記憶手段と、
線路上を移動する鉄道車両を線路と交差する方向に走査して撮影画像を得るラインスキャン型の撮影手段と、
鉄道車両又は撮影環境の変動要素に起因する前記撮影画像のばらつきを補正する補正手段と、
前記補正手段により補正された前記撮影画像の中から検査対象領域の画像を抽出する対象領域抽出手段と、
前記検査対象領域の画像と前記正常画像記憶手段に蓄積された画像とを比較して異常を検出する異常検出手段と、
を備えていることを特徴とする鉄道車両の外観検査装置。
Normal image storage means for accumulating images of normal railway vehicles;
A line scan type photographing means for obtaining a photographed image by scanning a railway vehicle moving on the rail in a direction crossing the rail;
Correction means for correcting variations in the captured image caused by a fluctuating factor of the railway vehicle or the imaging environment;
Target area extraction means for extracting an image of the inspection target area from the photographed image corrected by the correction means;
An abnormality detection means for detecting an abnormality by comparing the image of the inspection target region with the image stored in the normal image storage means;
An apparatus for inspecting the appearance of a railway vehicle, comprising:
前記補正手段は、少なくとも、撮影時の鉄道車両の移動速度に起因する前記撮影画像の各部の縦横比のばらつきの補正と、撮影時の鉄道車両の上下動に起因する前記撮影画像の上下方向の歪みの補正と、撮影時の明るさに起因する前記撮影画像の輝度の補正とを行うことを特徴とする請求項1記載の鉄道車両の外観検査装置。   The correction means corrects at least the variation in the aspect ratio of each part of the captured image due to the moving speed of the railway vehicle at the time of shooting, and the vertical direction of the captured image due to the vertical movement of the railway vehicle at the time of shooting. The railroad vehicle visual inspection apparatus according to claim 1, wherein distortion correction and luminance correction of the captured image due to brightness at the time of shooting are performed. 線路を挟んで前記撮影手段と対向する配置で前記撮影画像の背景となる面を有する背景構造体をさらに備え、
前記対象領域抽出手段は、前記検査対象領域として、少なくとも、鉄道車両の車体下部に取り付けられた部品が配置される領域と、鉄道車両の台車が配置される領域とを、個別に抽出することを特徴とする請求項1又は請求項2に記載の鉄道車両の外観検査装置。
A background structure having a surface serving as a background of the photographed image in an arrangement facing the photographing means across a track;
The target area extracting means extracts, as the inspection target area, at least a region where a part attached to a lower part of a railcar body and a region where a railcar bogie is arranged are individually extracted. The appearance inspection apparatus for a railway vehicle according to claim 1 or 2, characterized in that
外観の異常を示す撮影画像が蓄積される異常画像記憶手段をさらに備え、
前記異常検出手段が正常と判断した撮影画像が前記正常画像記憶手段に蓄積され、前記異常検出手段が異常と判断した撮影画像が前記異常画像記憶手段に蓄積されることを特徴とする請求項1から請求項3の何れか一項に記載の鉄道車両の外観検査装置。
It further comprises an abnormal image storage means for storing a photographed image indicating an abnormal appearance,
2. The photographed image determined to be normal by the abnormality detection unit is stored in the normal image storage unit, and the captured image determined to be abnormal by the abnormality detection unit is stored in the abnormal image storage unit. The visual inspection apparatus for a railway vehicle according to any one of claims 1 to 3.
検査対象の鉄道車両の車種情報を取得する情報取得手段をさらに備え、
前記正常画像記憶手段には、同一車種の複数の画像が蓄積され、
前記異常検出手段は、検査対象の鉄道車両の撮影画像と、前記検査対象の鉄道車両と同一の車種の複数の画像とを用いて、前記検査対象領域の画像の比較を行い、前記複数の画像の中で差が小さい方の画像との比較結果に基づいて異常か否かの判断を行うことを特徴とする請求項1から請求項4の何れか一項に記載の鉄道車両の外観検査装置。
It further comprises information acquisition means for acquiring vehicle type information of the railway vehicle to be inspected,
The normal image storage means stores a plurality of images of the same vehicle type,
The abnormality detection means compares the images of the inspection target region using a captured image of the railway vehicle to be inspected and a plurality of images of the same vehicle type as the railway vehicle to be inspected, and the plurality of images The rail vehicle appearance inspection apparatus according to any one of claims 1 to 4, wherein a determination is made as to whether or not there is an abnormality based on a comparison result with an image having a smaller difference among the images. .
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