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公開番号2024114397
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-08-23
出願番号2023020144
出願日2023-02-13
発明の名称画像処理装置
出願人トヨタ自動車株式会社
代理人個人
主分類G06T 7/90 20170101AFI20240816BHJP(計算;計数)
要約【課題】液漏れの検出精度低下を抑制する画像処理装置を提供することを目的とする。
【解決手段】画像処理装置は、RGB(Red Green Blue)形式で色が表現され、かつ、液漏れを含まない第1基準画像をHSV(Hue Saturation Value)形式に変換してS成分単独の第2基準画像を抽出する処理と、前記RGB形式で色が表現された第1検出対象画像を前記HSV形式に変換してS成分単独の第2検出対象画像を抽出する処理と、前記第2基準画像と前記第2検出対象画像をそれぞれ平滑化した第3基準画像と第3検出対象画像を生成する処理と、前記第3基準画像と前記第3検出対象画像との比較結果に基づいて、前記液漏れを検出する処理と、を実行する制御部を有する。
【選択図】図6
特許請求の範囲【請求項１】
ＲＧＢ（Red Green Blue）形式で色が表現され、かつ、液漏れを含まない第１基準画像をＨＳＶ（Hue Saturation Value）形式に変換してＳ成分単独の第２基準画像を抽出する処理と、
前記ＲＧＢ形式で色が表現された第１検出対象画像を前記ＨＳＶ形式に変換してＳ成分単独の第２検出対象画像を抽出する処理と、
前記第２基準画像と前記第２検出対象画像をそれぞれ平滑化した第３基準画像と第３検出対象画像を生成する処理と、
前記第３基準画像と前記第３検出対象画像との比較結果に基づいて、前記液漏れを検出する処理と、
を実行する制御部を有する画像処理装置。
続きを表示（約 570 文字）【請求項２】
前記制御部は、前記第３基準画像と前記第３検出対象画像とに対する背景差分法を用いた処理の結果である第１背景差分画像に基づいて、前記液漏れが発生した特定エリアを検出する、
処理を実行する請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記制御部は、画像からノイズを除去する所定のノイズ除去法に基づいて、前記第１背景差分画像からノイズを除去した第２背景差分画像を生成し、前記第２背景差分画像に基づいて、前記液漏れが発生した特定エリアを検出する、
処理を実行することを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記制御部は、オイルの色を前記ＲＧＢ形式で表現したオイル色と前記オイルを除いた液体の色を前記ＲＧＢ形式で表現した非オイル色を機械学習した学習済モデルと前記特定エリアとに基づいて、前記液漏れの液体種別を判別する、
処理を実行することを特徴とする請求項２又は３に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記制御部は、内部に液体が循環する撮像対象物を撮像する撮像装置から前記第１基準画像と前記第１検出対象画像を取得し、前記液体種別の判別結果を表示装置に表示する、
処理を実行することを特徴とする請求項４に記載の画像処理装置。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置に関する。
続きを表示（約 1,300 文字）【背景技術】
【０００２】
油入機器の漏油を検出する漏油検出装置が知られている。漏油検出装置は、油入機器に光を照射する光源と、油入機器を撮像する撮像機と、光源及び撮像機の動作を制御する制御装置と、撮像した画像を処理する画像処理装置とを含んでいる。画像処理装置は、撮像した画像について、輝度の異なる明るさの部位と、暗い部位を有する輝度の三層構造が観察される場合に、画像上で最も明るい部位とこの最も明るい部位に隣接している暗い部位を漏油付着部位と認識する（例えば特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特許第７０９６７８０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、漏油や液冷媒の漏れといった液漏れの検出において、上述した輝度を使用した場合、液漏れの検出精度が低下する場合がある。例えば、暗く狭い空間で輝度の三層構造を観察する場合と、明るく広い空間で輝度の三層構造を観察する場合とでは、輝度を制御するために、光源に異なる管理が要求される。すなわち、光源の管理が変化する。
【０００５】
このような光源の管理が変化する状態で、光源の管理を誤ると、輝度が空間の状態に応じた適切に制御されず、液漏れの検出精度が低下する可能性がある。
【０００６】
そこで、本発明では、液漏れの検出精度低下を抑制する画像処理装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明に係る画像処理装置は、ＲＧＢ（Red Green Blue）形式で色が表現され、かつ、液漏れを含まない第１基準画像をＨＳＶ（Hue Saturation Value）形式に変換してＳ成分単独の第２基準画像を抽出する処理と、前記ＲＧＢ形式で色が表現された第１検出対象画像を前記ＨＳＶ形式に変換してＳ成分単独の第２検出対象画像を抽出する処理と、前記第２基準画像と前記第２検出対象画像をそれぞれ平滑化した第３基準画像と第３検出対象画像を生成する処理と、前記第３基準画像と前記第３検出対象画像との比較結果に基づいて、前記液漏れを検出する処理と、を実行する制御部を有する。
【０００８】
上記構成において、前記制御部は、前記第３基準画像と前記第３検出対象画像とに対する背景差分法を用いた処理の結果である第１背景差分画像に基づいて、前記液漏れが発生した特定エリアを検出する、処理を実行してもよい。
【０００９】
上記構成において、前記制御部は、画像からノイズを除去する所定のノイズ除去法に基づいて、前記第１背景差分画像からノイズを除去した第２背景差分画像を生成し、前記第２背景差分画像に基づいて、前記液漏れが発生した特定エリアを検出する、処理を実行してもよい。
【００１０】
上記構成において、前記制御部は、オイルの色を前記ＲＧＢ形式で表現したオイル色と前記オイルを除いた液体の色を前記ＲＧＢ形式で表現した非オイル色を機械学習した学習済モデルと前記特定エリアとに基づいて、前記液漏れの液体種別を判別する、処理を実行してもよい。
（【００１１】以降は省略されています）

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