JP5274173B2 - 車両検査装置 - Google Patents

Description

本発明は、列車車両の車輪を撮影して、車輪の状態を検査する車両検査装置に関する。

列車車両の車輪を検査して、車輪の磨耗や劣化の進行を車両の走行距離に応じて記録することは、車輪部品の交換時期を知るうえで重要である。車輪の検査はピット内に車両を停車して行われるが、一般に、車輪は周辺部の各種部品に遮蔽されており、車輪全体を１回の停車で検査することはできない。このような事情から、車輪の検査を行う方法として、車両の走行中にカメラ等で車輪を撮影する技術が開示されている。例えば、特許文献１に記載の車輪踏面欠陥検査装置は、線路脇に設置された複数のカメラで車輪踏面を連写し、当該連写画像から車輪踏面の欠陥を計測するようになっている。この際に車輪の汚れと欠陥は異物として検出され、その縦横比に基づいて分類される。また、特許文献２に記載の車輪検査装置は、線路脇に設置されたカメラで、接近してくる車輪踏面を水平方向に長いスリット状に連写したうえで、これを垂直方向に積み重ねて、当該車輪１周分の車輪踏面を形成して保存するようになっている。

特開平７−１７４６７２号公報 特開平５−１２６６８６号公報

ところで、車輪踏面だけでなく、車輪側面にも傷等や割れが生じることから、車輪側面の検査も必要である。従来は、車輪を撮影して検査する技術について、車輪踏面しか行われておらず、車輪側面については考慮されていなかった。

本発明が解決しようとする課題は、車輪側面を撮影して検査することができる車両検査装置を提供することにある。

上記課題を解決するため、本発明の車両検査装置は、線路に沿って設置され、その線路を通過する車両の車輪側面の車輪画像を取得する画像取得装置と、その画像取得装置が取得した画像を保存する画像保存装置とを備え、画像取得装置は、その画像取得装置に対応付けて備えられた車輪検知センサにより車輪を検知した検知信号に基づいて車輪画像を取得することを特徴とする。

本発明によれば、画像取得装置によって車輪検知センサが検知した車輪側面を撮影して車輪画像を取得し、車輪画像を用いて車輪側面の特徴点、例えば車輪側面の傷を観察することができる。画像取得装置は、カメラ等を用いるのが好ましい、また、車輪の両側面の画像を取得するために線路の両側に設置することが好ましい。カメラ等の視野は、例えば、車輪側面が線路に接している部分を中心として車輪の３分の１以上、すなわち角度にして１２０度分以上が写る視野とするように設定する。さらに、フラッシュ等の照明装置を設けることが好ましい。なお、車輪の接近するタイミングに合わせてカメラのシャッターを切る必要があるが、車輪の接近を検出する車輪検知センサに同期して撮影することは、例えば、特開昭６４−４０５号公報に記載されている。

ところで、前述したように、車輪は周辺部の各種部品に遮蔽されており、１度の撮影で車輪の全体画像を取得できない。この問題を解決するため、車輪検査装置を、複数の画像取得装置と複数の車輪検知センサと、車輪計数装置と、車両の通過時刻を記録するタイマーとを備え、画像取得装置にはそれぞれ識別番号が設定されてなり、車輪計数装置は、検知信号に基づいて車両における車輪の順番を示す車輪番号を生成し、画像取得装置を、取得した車輪画像と識別番号と車輪番号と通過時刻とを対応付けて画像保存装置に保存するように構成することが望ましい。

これにより、それぞれの画像取得装置で車輪側面の一部部分を撮影することで車輪の全体画像を取得することができる。また、識別番号から、車輪画像がどの画像取得装置で撮影されたかを識別でき、車輪番号から、車輪画像が車両の何番目の車輪を撮影したものかを識別できる。さらに、通過時刻を保存しておくと、例えば、列車運行表を参照して、撮影した車輪を備える車両を特定することができる。画像取得装置は、線路に沿って適切な間隔で設置されることが好ましい。適切な間隔とは、画像取得装置の設置個数によって決まるものである。例えば、画像取得装置が４つ設置される場合では、車輪外周の４分の１間隔となる。また、取得した複数の車輪画像から全体の車輪画像を合成するパノラマ形成装置を設け、全体の車輪画像と車輪番号とを対応付けて保存してもよい。

ここで、前述したように、車輪は周辺部の各種部品に遮蔽されていて、車輪に正対するように画像取得装置を設置すると車輪画像が得られないことから、画像取得装置の設置角度を変える必要がある。通常は、画像取得装置が車輪を見上げるように設置されることから、画像取得装置が取得する車輪画像は円ではなく、楕円となり、特徴点の形も本来の形と異なるため判別しづらくなる。この問題を解決するため、画像取得装置を、画像保存装置に保存された車輪画像に射影変換を施して車輪に正対する正対画像を生成するとともに、その正対画像を画像保存装置に保存する画像処理装置を備えて構成することが望ましい。

これにより、車輪に正対していない画像取得装置で取得した車輪画像を、車輪に正対する正対画像にすることができる。予め射影変換に用いるパラメータを、基準となる車輪と画像取得装置との位置関係から求めておけば、以後はそのパラメータを用いて取得した車輪画像から正対画像を生成することができる。射影変換に関しては、例えば、ディジタル画像処理（ＣＧ−ＡＲＴＳ協会）に記載されている。また、射影変換に係るパラメータについては、三次元画像処理（昭晃堂、井口征士著）に記載のカメラキャリブレーションによって求めることができる。

さらに、画像処理装置を、正対画像を処理して車輪の輪郭を抽出し、その輪郭に基づいてその車輪の車軸位置を推定し、その推定した車軸位置を原点とする極座標変換を行って極座標画像を生成するとともに、極座標画像を画像保存装置に保存するように構成することもできる。

例えば、極座標画像の垂直方向に、正対画像における車軸位置から特徴点までの距離をとり、極座標画像の水平方向に、正対画像における車軸位置を中心とする回転角をとるようにする。この極座標変換により、車軸位置から特徴点までの距離の増減が垂直方向の変位に反映され、車軸位置を中心とする回転角の増減が水平方向の変位に反映され、後述する特徴点の探査、特定がしやすくなる。なお、車輪の輪郭の抽出には、正対画像にソーベルフィルタ等の輪郭強調処理を行う。

さらに、画像処理装置を、画 像保存装置に予め保存された基準となる車輪画像の車軸位置と推定した車軸位置とのずれの大きさに基づいて、極座標画像を補正して補正画像を生成するとともに、その補正画像を画像保存装置に保存するように構成することもできる。

前述した正対画像から推定した車軸位置は、基準となる車輪、例えば、磨耗していない車輪の車軸位置と垂直方向に差異が生じる場合がある。すなわち、磨耗した車輪は車輪の半径が小さくなるためである。また、画像取得装置の撮影のタイミングの微差により、水平方向でも差異が生じる場合がある。そこで、予め磨耗していない車輪の車輪画像等から車軸位置を求めて保存しておけば、推定した車軸位置とのずれの大きさに基づいて、極座標画像を補正することができる。なお、正対画像を補正することも可能である。

また、車両検査装置を、画像取得装置が取得した車輪画像の車輪と同一の車輪の車輪画像を、識別番号と車輪番号と通過時刻とに基づいて画像保存装置を検索して抽出し、その抽出した車輪画像に対応する極座標画像に表示された特徴点の輝度パタンのテンプレートを作成し、そのテンプレートに基づいて、画像取得装置が取得した車輪画像から画像処理装置が生成した極座標画像上を探査して特徴点を特定し、特徴点の変化を比較する機能を有するように構成することもできる。

これにより、車輪側面の特徴点の経年変化を観察できるようになる。すなわち、画像取得装置が新たに取得した車輪画像の車輪と同一の車輪の画像を、車輪番号等に基づいて画像保存装置から抽出し、抽出した車輪画像に対応付けられた特徴点のテンプレートを用いて、新たに取得した車輪画像の極座標画像上を探査して同一の特徴点を見つけ出して特徴点の大きさや長さを観察することで、特徴点の経年変化、車輪劣化状況を追跡できる。なお、極座標画像上を探査して同一の特徴点を見つけ出すには、正規化相関法等の既存のパタンマッチングを用いるのが好ましい。パタンマッチングは、例えば、車両検査装置に情報処理装置を備えて行うことができる。また、画像処理装置により行ってもよい。

また、画像処理装置を、フィルタ処理により車輪画像上の特徴点領域を強調した後に所定のしきい値で２値化する特徴点検出機能を有するように構成することもできる。

本発明によれば、車輪側面を撮影して検査することができる車両検査装置を提供することができる。

以下、本発明の車両検査装置２の実施例を説明する。

図１（ａ）は、本実施例の車両検査装置１を構成する検査ユニット２の配置図である。図１（ａ）に示すように、検査ユニット２は、レール３，４の両脇に複数（本実施例では４つ）設置され、それぞれ独立に車両６の左右の車輪の外側と内側を検査するようになっている。図中の矢印は車両６の進行方向を示している。また、検査ユニット２には、それぞれユニット番号が設定されている。なお、一般に、車両検査は、車両６が車庫に入る前に行われるので、検査ユニット２は、車庫前に設置される。

図１（ｂ）は、車両検査装置１の構成図である。車両検査装置１は、検査ユニット２と、データベース８と、パノラマ形成装置１０と、パソコン１２とで構成され、それぞれ通信線１４を介して通信可能となっている。検査ユニット２は、複数（本実施例では４つ）の画像取得装置１６，１７，１８，１９で構成され、各画像取得装置は機能は同じであるが、独立して動作を行うようになっている。図中の矢印は、車両６の車輪２０が転がる方向である。

検査ユニット２は、画像取得装置１６，１７，１８，１９で取得した車輪２０の分割撮影された複数の車輪画像をデータベース８に送信し、データベース８はそれらを格納する。パノラマ形成装置１０は、データベース８に格納された複数の車輪画像から全体の車輪画像を生成し、パソコン１２に送信する。パソコン１２は、キーボードやマウス等のコマンド入力装置と、表示装置を備えており、データベース８にアクセスして車輪に関する画像及び計測データを参照して後述する車輪の特徴点のパタンマッチング処理を行う。また、パノラマ形成装置１０から送信される全体の車輪画像を表示装置に表示する。なお、データベース８、パノラマ形成装置１０、パソコン１２の動作について後に詳述する。

図２（ａ）は、画像取得装置１６の構成図である。画像取得装置１６は、カメラ２２と、フラッシュ２４と、車輪検知センサ２６と、車輪計数装置２８と、タイマー２９と、画像保存装置３０と、画像処理装置３２とで構成される。カメラ２２は、レール４に沿って、それぞれ車輪２０の周囲長の４分の１の間隔で設置され、車輪２０の一周を３６０度として、車輪２０の回転角が９０度進む毎に車輪２０の側面を撮影するようになっている。また、周囲長は車輪毎に異なるので、ここでは基準車輪２１の周囲長４分の１の間隔で並べる。基準車輪２１とは、車輪２０と同一の構造で、磨耗していない車輪である。

図２（ｂ）は、画像取得装置１６が備えるカメラ２２の撮影視野である。図２（ｂ）に示すように、撮影視野には、車輪２０の中心にある車軸３４、車軸３４を中心とする同心円上にあるボルト３６乃至４３が含まれる。なお、ボルト３６乃至４３は同じ形状である。カメラ２２の撮影視野は、車輪２０とレール４の接点の両側に６０度前後の視野を持たせる。したがって、カメラ２２は、車輪２０の下側約１２０度前後の範囲を撮影するようになっており、図２（ｂ）においては、矩形４６内の横線で示した領域４８である。また、車輪２０の４分の１周分、すなわち９０度分が画面中央に写り、矩形４６内の格子で示した領域４９である。また、カメラ２２は、車輪２０に付属している各種部品のため、車輪２０に正対しておらず、車輪２０の下方からやや見上げる画角となっている。したがって、本来真円である車輪２０は上下方向に縮んだ楕円状に撮影されている。なお、カメラ２２は、２０ナノ秒以下の短時間露光で撮影が可能なディジタルカメラである。フラッシュ２４は、カメラ２２が２０ナノ秒以下の露光でも十分に撮影できるような強い光量が必要であり、ストロボ制御されたＬＥＤを利用することができる。車輪検知センサ２６は、例えばレール４に装着した磁気センサ又はレール４の近傍に設置した光電センサで構成することができ、車輪２０が所定の位置に来たことを数十ナノ秒の遅延で検知し、同期信号を出力するようになっている。なお、移動する車輪２０をカメラ２２で撮影するために画像に“流れ”が発生するが、その“流れ”の大きさが検出対象となる特徴点の幅の半分以下になるように、シャッターの速度は高速に調整しておく。本実施例では、車輪検知センサ２４とカメラ２０はレール４に対して同じ場所にあるとする。

ここで、画像取得装置１６のその他の装置の構成を、画像取得装置１６の動作とともに説明する。まず、車輪検知センサ２６が、車輪２０が所定の位置に来たことを検知し、カメラ２２とフラッシュ２４と車輪計数装置２８とタイマー２９に同期信号を出力する。カメラ２２は、同期信号に同期して車輪２０を撮影し、撮影した車輪画像を画像保存装置３０に出力する。フラッシュ２４は、同期信号に同期して発光し、車輪２０の一部を照明する。タイマー２９は、同期信号に同期して車両６の通過時刻を画像保存装置３０に出力する。車輪計数装置２８は、車輪検知センサ２６の同期信号の立ち上がり回数を計数することで車両６の何番目の車輪２０を撮影したかを知ることができ、この順番を車輪番号として画像保存装置３０に出力する。画像保存装置３０は、車輪番号に前述した検査ユニット２のユニット番号を付したものを車輪ＩＤとして、この車輪ＩＤと車輪画像と通過時刻とを対応付けて保存する。検査ユニット２のユニット番号により、車両６のどの車輪２０をどこから撮影したかを特定することができる。また、車輪計数装置２８は、同期信号の立ち上がり回数を予め定められた計数値まで計数することで、車両６の一編成の通過が完了したタイミングを知り、これを画像処理装置３２に通知するとともに、計数値をリセットして新たな車両の到来に備える。なお、予め定められた計数値とは、車両６の片側の車輪２０の数である。画像処理装置３２は、車輪計数装置２８による車両６の通過完了通知の受信後、画像保存装置３０に保存された車輪画像を処理する。

ここで、図３を参照して、画像処理装置３２の処理フローを説明する。ステップ１において、画像保存装置３０から車輪画像を入力する。車輪画像のファイル名は車輪ＩＤを用いる。

ステップ２について、図４，５を参照して説明する。図４（ａ）は、車輪２０とカメラ２２の位置関係を示し、平面５０は車輪２０の検査すべき側面の平面を示す。図４（ｂ）は、後述するカメラキャリブレーションを説明するための図であり、図５は、後述する正対画像マトリクスを説明するための図である。図４（ａ）に示すように、カメラ２２は車輪２０に正対していないので、カメラ２２で撮影した車輪画像に射影変換を施して車輪２０に正対する正対画像を生成する。カメラ２２と車輪２０の位置関係は確定しているので、射影変換に係るパラメータはカメラキャリブレーションによって求めることができる。

ここで、カメラキャリブレーションについて説明する。カメラキャリブレーションは、カメラ２２の設置固定時に少なくとも１度行っておけば、以降はその時に求めたパラメータを用いて射影変換を行うことができる。ただし、車輪は磨耗によってその半径が変わるため、撮影した画像における車輪の上下位置の微小な差異が生じる。また、カメラ２２の撮影タイミングの差異により、水平位置でも微小な差異が生ずる。よって、カメラキャリブレーションは、磨耗していない基準車輪２１を基準となる位置に定めて行う。なお、車輪２０と基準車輪２１の構造は同一である。

ここで、カメラパラメータを求めるため、画面上画像マトリクスと、車輪ワールド座標の２つの座標系を定義する。画面上画像マトリクスは［ｘ，ｙ］で表し、カメラ２２で車輪２０又は基準車輪２１の部分を撮影したディジタル画像の座標系で、行列表現が可能であり、行数と列数で画素を特定する。図４（ｂ）の矩形４６は画面上画像マトリクスの範囲を表し、左上端を基点［０，０］とする。１画素当たりの大きさは、ミリメートル／画素である。

車輪ワールド座標は（Ｘ，Ｙ）で表し、実際の車輪２０又は基準車輪２１の座標系であって、実数値をとる。車輪検知センサ２６が、車輪２０又は基準車輪２１を検出したときの基準となる位置での車軸３４の位置を原点とする。車輪２０又は基準車輪２１とレール４の接点と車軸３４を結ぶ線分をＹ軸、車軸３４を通りレール４に平行な軸をＸ軸とする。単位はミリメートルなどＭＫＳＡ単位系で定めることができる。

以上２つの座標系を定義してカメラパラメータを求める。図４（ｂ）は、基準車輪２１の画面上画像マトリクスである。基準車輪２１は、中心に基準車軸３５を有する。マーク５２，５３，５４，５５はカメラパラメータを求めるための目印であり、基準車輪２１にもともと刻印されているパタンを用いてもよい。マーク５２乃至５５の画面上画像マトリクスをそれぞれ［ｘ_１，ｙ_１］、［ｘ_２，ｙ_２］、［ｘ_３，ｙ_３］、［ｘ_４，ｙ_４］とし、対応する車輪ワールド座標をそれぞれ、(Ｘ₁,Ｙ₁)、(Ｘ₂,Ｙ₂)、(Ｘ₃,Ｙ₃)、(Ｘ₄,Ｙ₄)とする。これらの画面上画像マトリクス及び車輪ワールド座標の値は既知である。ここで、求めるべき未知のカメラパラメータをｃ_１１、ｃ_１２、ｃ_１３、ｃ_２１、ｃ_２２、ｃ_２３、ｃ_３１、ｃ_３２とする。ただし、車輪ワールド座標が実数であるのに対して画面上画像マトリクスは整数値であるから厳密には一致しないが、整数値の中で対応する実数値に最も近いものを選ぶものとする。このようにすると、画面上画像マトリクス［ｘ，ｙ］と、車輪ワールド座標（Ｘ，Ｙ）には（数１）の関係が成立する。

ここで、定数Ｈを消去して整理すると（数２）が得られる。

これを行列で表現すると（数３）となる。

（数３）の（Ｘ，Ｙ）と［ｘ，ｙ］は、マーク５２乃至５５の車輪ワールド座標と画面上画像マトリクスを代入して成立すべきであるから、これらを代入すると（数４）を得る。

（数４）の左辺の８×８行列の逆行列を両辺に乗じることにより、カメラパラメータｃ_１１、ｃ_１２、ｃ_１３、ｃ_２１、ｃ_２２、ｃ_２３、ｃ_３１、ｃ_３２を求めることができる。また、マークを５つ以上定めた場合は、（数４）の左辺の行列は行数が列数よりも多くなる。この場合でも、左辺の行列の転置行列を両辺に乗じることで、左辺の行列を８×８行列とし、カメラパラメータｃ_１１、ｃ_１２、ｃ_１３、ｃ_２１、ｃ_２２、ｃ_２３、ｃ_３１、ｃ_３２について解くことができる。

以上示した方法により、カメラパラメータが既知となれば、（数２）をｘ，ｙについてまとめた（数５）により、車輪ワールド座標（Ｘ，Ｙ）から画面上画像マトリクス［ｘ，ｙ］への変換が可能となる。

また、（数５）を車輪ワールド座標（Ｘ，Ｙ）についてまとめると、（数６）を得る。

これを行列表現で表すと（数７）となる。

（数７）を変形して（数８）を得る。

（数８）の右辺行列の右肩の−１は逆行列を表す。逆行列はガウスの掃きだし法をはじめとして様々な解法があり、容易に求めることができる。（数８）により、画面上画像マトリクス［ｘ，ｙ］から車輪ワールド座標（Ｘ，Ｙ）への変換ができる。

続いて、図５を参照して、正対画像のディジタル配列として正対画像マトリクスを定義する。正対画像マトリクスは［ｊ，ｉ］と表し、車輪２０のディジタル画像であって、行列表現が可能であり、行数と列数で画素を特定する。１画素当たりの大きさはミリメートル／画素で表現され、垂直方向にｊ番目で水平方向にｉ番目の画素の輝度をその値として有する。図５は正対化した車輪２０の図であり、矩形５６は正対画像マトリクスの領域であって、矩形左上端を基点［０，０］とする。ここで、四隅の車輪ワールド座標をそれぞれ、Ａ（−Ｗ／２，Ｈ_０）、Ｂ（Ｗ／２，Ｈ_０）、Ｃ（Ｗ／２，Ｈ_０＋Ｈ）、Ｄ（−Ｗ／２，Ｈ_０＋Ｈ）とする。Ｗ、Ｈ_０、Ｈは実数である。さらに、正対画像マトリクス［ｊ，ｉ］の１画素の水平方向の大きさを表すｄｘ＝Ｗ／Ｍ、及び垂直方向の大きさを表すｄｙ＝Ｈ／Ｎなるｄｘとｄｙを定義する。ＭとＮは自然数である。単位はともにミリメートル／画素となる。この場合、正対画像マトリクスはＮ行Ｍ列の行列となり、四隅の車輪正対画像マトリクスはそれぞれ、Ａ[０，０]、Ｂ[Ｍ−１，０]、Ｃ[０，Ｎ−１]、Ｄ（Ｍ−１，Ｎ−１）となる。以上のことから、車輪ワールド座標（Ｘ，Ｙ）を（数９）で表すことができ、正対画像マトリクス［ｊ，ｉ］から車輪ワールド座標（Ｘ，Ｙ）への変換が可能となる。

また、（数９）を書き換えた（数１０）により、車輪ワールド座標（Ｘ，Ｙ）から正対画像マトリクス［ｊ，ｉ］への変換が可能となる。

（数１０）において、ｊとｉは必ずしも整数にならないが、それぞれ、左辺の値に最も近い整数を選択するものとする。（数９）により、正対画像マトリクス［ｊ，ｉ］の点を車輪ワールド座標（Ｘ，Ｙ）の点に変換する。続いて車輪ワールド座標（Ｘ，Ｙ）の点を、（数５）により画面上画像マトリクス［ｘ，ｙ］の点に変換する。画面上画像マトリクス［ｘ，ｙ］は撮影された正対補正前の画像であるから対応する点の輝度を、正対画像マトリクス［ｊ，ｉ］の輝度として割り当てる。以上の処理を正対画像マトリクス［ｊ，ｉ］の全域に亘り行う。すなわち、ｊ＝０，．．．，Ｍ−１とｉ＝０，．．．，Ｎ−１に亘って行う。なお、対応する点が画面上画像マトリクス［ｘ，ｙ］の領域である矩形４６からはみ出す場合は０などの固定値を割り当てることとする。これにより正対画像マトリクス［ｊ，ｉ］は正対した車輪の部分画像となる。

以上が処理フローのステップ２である。すなわち、ステップ２では、基準車輪２１でカメラキャリブレーションを行ってカメラパラメータを算出し、カメラパラメータを用いて車輪２０の画面上画像マトリクスを車輪ワールド座標に変換し、車輪ワールド座標と正対画像マトリクスとの関係を用いて、車輪２０の画面上画像から正対画像マトリクスを生成する。

次に、図６を参照して、ステップ３の車軸座標検出処理を説明する。図６は車軸３４の車輪ワールド座標（ｇ_ｘ，ｇ_ｙ）を算出する方法を示す図である。前述の通り、正対画像マトリクス［ｊ，ｉ］は、図５の矩形５６の領域のディジタル画像である。このディジタル画像にソーベルフィルタ等の輪郭強調処理を加えて所定のしきい値で２値化した画像を矩形５８として示している。ここでは、輪郭エッジとしての値の大きいほうを黒で表記している。水平線分６０はレール４の輪郭の一部として現れるものである。これはカメラ２２を固定することで常に同じ場所に現れるので、予め処理対象から除外できる。一方、矩形５８の範囲６２に現れる輪郭は、車輪２０の輪郭であって円の一部である。ここで、円の一部である輪郭上の任意の２点をそれぞれＥとＦとする。座標値は２値化された画像である矩形５８から知ることができる。ただし、これらは正対画像マトリクス［ｊ，ｉ］であるから、（数９）によって車輪ワールド座標に変換する必要がある。（数９）によって変換した車輪ワールド座標として、ＥとＦの座標をそれぞれ、Ｅ（ｅ_ｘ，ｅ_ｙ）、Ｆ（ｆ_ｘ，ｆ_ｙ）とする。ＥとＦの垂直二等分線Ｇは車軸３４を通る。垂直二等分線Ｇは、垂直二等分線Ｇ上の任意の点を（ｘ，ｙ）とすると（数１１）で表される。

ここで（数１１）のパラメータをα、β、γで置き換えて（数１２）とする。

α、β、γはＥとＦの座標により確定するパラメータである。ここで、範囲６２の車輪２０の輪郭上の任意の２点をｋ_０組（ｋ_０は自然数）とって、これらの垂直二等分線をｋ_０本引く。このために添え字ｋを付して（数１２）を（数１３）に書き換える。ただし、ｋ＝１，２，．．，ｋ_０である。

ｋ_０本の垂直二等分線は全て車軸３４で交わるので（数１３）の連立方程式の解が、車軸２０の車輪ワールド座標になる。この連立方程式を解くために（数１３）を（数１４）で表現する。

さらに、簡単化のために行列をＵで表して（数１５）とする。

（数１５）の両辺にＵの転置行列を乗じて（数１６）とする。

Ｕ^ＴＵは２×２の行列になって、通常は逆行列が存在して（ｘ，ｙ）について解くことができる。これが車軸３４の車輪ワールド座標（ｇ_ｘ，ｇ_ｙ）である。（数１６）の解き方は逆行列を両辺に乗じてもよいし、ガウスの掃きだし法で解いてもよい。垂直二等分線が３本以上になると、車輪２０の輪郭の検出位置のずれの影響で必ずしも車軸３４で交わらないが、上述の方法により二乗誤差が最小の最適解として車軸３４が求まる。なお、車輪ワールド座標（ｇ_ｘ，ｇ_ｙ）を（数１０）によって正対画像マトリクスに変換すると、垂直方向及び水平方向に配列の順番が負の値になり得る。これは車軸３４が、矩形５６（矩形５８も同様）の範囲内にないことを示しているが問題はない。以上が処理フローのステップ３である。

次に、図７を参照して、ステップ４の極座標画像作成について説明する。図７は正対画像マトリクスを変換した極座標画像である。画像処理装置３２は予め極座標変換テーブルを持っており、まず、極座標変換テーブル生成について説明する。極座標（ｔ，ｒ）は実数値をとる座標系であって、車輪ワールド座標の原点からの距離ｒを縦軸、車輪２０とレール４の接点と車軸３４を結ぶ線分からの偏角ｔを横軸とする。ｒ軸の単位はミリメートルなどＭＫＳＡ単位系とし、ｔ軸はラディアン又は度とする。横軸の範囲は、−π／３ラディアンからπ／３ラディアン、すなわち、−６０度から６０度までとする。また、縦軸の範囲は、車輪２０とレール４の接点を含むＲ_０とＲ_Ｗまでを範囲とする（Ｒ_０とＲ_Ｗは実数）。ここで（数１７）により車輪ワールド座標（Ｘ，Ｙ）から極座標（ｔ，ｒ）へ変換される。

また、（数１８）により極座標（ｔ，ｒ）から車輪ワールド座標（Ｘ，Ｙ）へ変換される。

次に、極座標画像のディジタル配列として、図８に示すような極座標画像マトリクス［ｑ，ｐ］を定義する。極座標画像マトリクス［ｑ，ｐ］は極座標系によるディジタル画像であって、行列表現が可能であり、行数と列数で画素を特定する。ここで、極座標画像マトリクス［ｑ，ｐ］の１画素の水平方向の大きさを表すｄｑ＝２π／（３Ｔ）、垂直方向の大きさを表すｄｐ＝（Ｒ_Ｗ−Ｒ_０）／Ｒなるｄｑとｄｐを定義する（Ｔ、Ｒは自然数）。単位は水平方向が“ラディアン／画素”で、垂直方向が“ミリメートル／画素”となる。極座標画像マトリクス［ｑ，ｐ］は矩形６４の左上隅を基点（０，０）とし、横方向ｑ番目で縦方向ｐ番目の画素の輝度値を有する。また、極座標画像マトリクス［ｑ，ｐ］はＲ行Ｔ列の行列となり、矩形６４の四隅の極座標画像マトリクスはそれぞれ、Ｏ[０，０]、Ｐ[Ｔ−１，０]、Ｑ[０，Ｒ−１]、Ｒ（Ｔ−１，Ｒ−１）となる。（数１９）により極座標画像マトリクス［ｑ，ｐ］から車輪極座標（ｔ，ｒ）への変換が可能である。

また、（数２０）により車輪極座標（ｔ，ｒ）から極座標画像マトリクス［ｑ，ｐ］への変換が可能である。

また、（数１９）と（数１７）の順序で変換を進めることで、極座標画像マトリクス［ｑ，ｐ］の矩形６４内の画素が車輪ワールド座標（Ｘ，Ｙ）に変換される。さらに、（数５）により車輪ワールド座標（Ｘ，Ｙ）から画面上画像マトリクス［ｘ，ｙ］へ変換できることから、極座標画像マトリクス［ｑ，ｐ］の画素を、画面上画像マトリクス［ｘ，ｙ］と対応付けることができる。画面上画像マトリクス［ｘ，ｙ］は撮影された車輪画像の輝度値を持ち、この輝度値が極座標画像マトリクス［ｑ，ｐ］に割り当てられる。以上の処理を矩形６４全域に亘って繰り返すことにより、極座標画像マトリクス［ｑ，ｐ］の各画素に対応する画面上画像マトリクス［ｘ，ｙ］の画素が決まり、この対応関係を極座標変換テーブルとする。なお、変換の途中で実数から整数への対応付けが発生する場合には、実数に対して最も差異の少ない整数を選ぶものとする。また、極座標画像マトリクスの所定の画素が画面上画像マトリクスの矩形６４の範囲内にない場合は０などの固定値を割り当てるものとする。極座標変換テーブルの生成は１度行って保存していればよく、以降は生成した極座標変換テーブルを用いて極座標変換すればよい。

ところで、ステップ３で算出された車輪２０の車軸３４のワールド座標は（ｇ_ｘ，ｇ_ｙ）であって、これに対応する正対画像マトリクスの列数行数は、基準車輪２１の場合の正対画像マトリクス［ｊ_０，ｉ_０］とは異なる。この差異を表現するために、車輪２０の車軸３４の正対画像マトリクスにおける位置を（ｊ_０＋ｊ_ｄ，ｉ_０＋ｉ_ｄ）と表す。これを（数９）で車輪ワールド座標に変換すると（数２１）となる。

さらに、ｊ_０＝Ｍ／２の関係から、Ｘ＝ｊ_ｄ・ｄｘである。これをさらに（数５）で画面上画像マトリクスに変換し、［ｘ_ｄ，ｙ_ｄ］とする。一方、車軸３４の正対画像マトリクスの位置［ｊ_０，ｉ_０］を、（数５）で画面上画像マトリクスに変換し、さらに、（数９）で車輪ワールド座標に変換した結果を［ｘ_０，ｙ_０］と表す。両者を比較することにより、車輪２０と基準車輪２１との間で、画面上画像マトリクスにおいて［ｘ_ｄ−ｘ_０，ｙ_ｄ−ｙ_０］の差異が生じることが分かる。これらは一般的には非整数であるが、最も近い整数を選び［ｚ_ｘ，ｚ_ｙ］とする。そして、極座標変換テーブルで得られた画面上画像マトリクス［ｘ，ｙ］に対して［ｘ＋ｚ_ｘ，ｙ＋ｚ_ｙ］とし、この値を極座標変換テーブルの出力として用いる。以上に示した補正付極座標変換テーブルを用いて、矩形領域６４の全域に亘り対応する画面上画像マトリクス［ｘ＋ｚ_ｘ，ｙ＋ｚ_ｙ］の輝度を割り当てる。このとき、画面上画像マトリクス［ｘ＋ｚ_ｘ，ｙ＋ｚ_ｙ］が矩形４６から外れる場合には対応する輝度はないので、ゼロなどの固定値を割り当てる。以上の処理により分割撮影された車輪画像は極座標画像すなわち極座標画像マトリクスに変換される。例えば、車軸３４を中心とする同心円上に存在する特徴点６５や６６は、それぞれ、図８（ｂ）のように水平方向の特徴点６５と６６に変換される。ボルト３９，４０，４１もそれぞれ変換される。なお、特徴点６５，６６は例えば車輪３４についた傷である。また、車輪２０の輪郭は水平線分６８に変換される。以上が処理フローにおけるステップ４の処理である。

次に、図９を参照して、ステップ５のボルト検出処理を説明する。極座標画像マトリクスはディジタル画像であるから、正規化相関によるパタンマッチングによる検出が可能である。ボルト形状は既知であり、ボルトの極座標変換後の形状も既知であって、これを図９（ａ）に示すようにテンプレートとしてソーベルフィルタ等の輪郭強調処理を施すことができる。例えば、図９（ｂ）は極座標画像マトリクスの例であって、極座標変換されたボルト３９，４０，４１が示されている。撮影のタイミングにより車輪の位相すなわち回転角はまちまちであるが、ボルト３９，４０，４１は車軸から等距離の位置を円運動するので、極座標変換後は、水平線上を移動する。したがって、図９（ａ）のテンプレートを水平線上近傍で探査すれば、ボルト３９，４０，４１を検出することができる。ただし、ボルト間に形状の差異がないので車輪上のボルトを特定することはできない。車輪上に例えばボルトがｋ（ｋは２以上の自然数）個の場合はｋ通りの曖昧さを残して特定される。ここで、ある特定のボルトのみが他と異なる形状をしており、これに対応するテンプレートを有して検出した場合には、ボルトを特定することができるので、車輪の回転角も一意に特定される。以上がステップ５のボルト検出処理である。

次に、図９、図１０を参照して、ステップ６の特徴点検出処理について説明する。図９（ｂ）は特徴点７０を有する車輪２０の極座標マトリクスの例である。ステップ５で検出したボルト領域以外の領域について、極座標画像マトリクスに対して、ソーベルフィルタ処理後に所定のしきい値で２値化して特徴点の有無と、特徴点がある場合はその端点の位置を検出することができる。また、両端点の位置から特徴点の大きさを計測することができる。同時に特徴点７０に最近傍のボルト、図９（ｂ）の例ではボルト３９の位置（ｑ_ｂｏｌｔ，ｐ_ｂｏｌｔ）からの水平方向の変位を計算し、位置と変位を特徴点７０の位置情報とする。このように最近傍のボルトとの位置関係で車輪上での特徴点７０の位置を特定する。図１０は、ボルトの数が８つの場合の特徴点の位置特定と曖昧さを示す図である。８つのボルトの形状が同じで、ボルト３９が図１０のボルトのいずれであるかが特定できない場合は、特徴点７０は位置７０乃至７７の８通りの曖昧さをもって記録される。しかし、前述したように８つのボルトのいずれか１つが特殊な形状であって、特殊なボルトの位置が特定できれば、その他のボルトの位置の順番から特徴点の位置を一意に決定できる。また、車輪の所定の領域に所定のマークを刻印し、マークを検出してこれを基準とすることで位置特定の際の曖昧さをなくすこともできる。以上がステップ６の特徴点検出処理である。

ステップ７において、画像処理装置３２は、ステップ６までに得られた種々の画像及びデータをデータベース８に出力する。データベース８に出力する画像及びデータは、車輪画像、車輪ＩＤ、通過時刻、ステップ２で生成した正対画像、ステップ３で求めた車軸位置、ステップ４で生成した極座標画像、ステップ５で求めたボルトの位置、ステップ６で求めた特徴点の位置と長さである。以上で図３に示した画像処理装置３２の処理が終了する。

ここで、図３の処理フローの説明に出てきた５つの座標系を図１１にまとめておく。前述したように、これらは相互に変換が可能であり、（数５）によって、車輪ワールド座標から画面上画像マトリクスへの変換が行われ、その逆変換は（８）でなされる。（数９）によって、正対画像マトリクスから車輪ワールド座標への変換が行われ、その逆変換は（数１０）でなされる。（数１７）によって、車輪極座標から車輪ワールド座標への変換がなされ、その逆変換は（数１８）でなされる。（数１９）によって極座標画像マトリクスから車輪極座標への変換がなされ、その逆変換は（数２０）でなされる。離散的で行列表現可能な画面上画像マトリクス［ｘ，ｙ］と、正対画像マトリクス［ｊ，ｉ］と、極座標画像マトリクス［ｑ，ｔ］は実線で示している。また、車輪上ワールド座標（Ｘ，Ｙ）と車輪極座標（ｔ，ｒ）は実数値をとる座標系であり、破線で示している。なお、画面上画像マトリクス［ｘ，ｙ］と、正対画像マトリクス［ｊ，ｉ］と、極座標画像マトリクス［ｑ，ｐ］はディジタル画像であり、画像処理装置３２によるフィルタ処理が可能である。

これより、画像取得装置１６以外の装置について説明する。データベース８は画像取得装置１６乃至１９からの画像及び計測したデータを車輪ＩＤ毎にまとめ、通過時刻をインデクスとして保存する。

ここで、図９，１０を参照して、パソコン１２で行う特徴点のパタンマッチング処理について説明する。図９（ｃ）はデータベース８に保存されている極座標マトリクスから切り出した特徴点の輝度パタンであるテンプレートパタン７２である。

まず、データベース８には、過去に画像処理装置３２により生成した車輪２０の極座標マトリクスが保存してあるとする。そこで、新たに車輪２０の車輪画像を取得し、極座標マトリクス図９（ｂ）を生成し、パソコン１２に表示させる。そして、パソコン１２により、車輪２０の車輪ＩＤ、通過時刻に基づいてデータベース８を検索し、過去に保存した車輪２０の極座標マトリクスを抽出する。抽出した極座標マトリクスから、特徴点の位置情報に基づいて特徴点の輝度パタンであるテンプレートパタン７２を切り出す。テンプレートパタン７２は特徴点の外接矩形であって、水平方向をｔ軸、垂直方向をｒ軸とし、外接矩形の左上隅を基点（０，０）としてＴｍｐ［ｑ，ｐ］で表される。このとき、テンプレートの高さ、すなわち垂直方向の画素数をｈ、テンプレートの幅、すなわち水平方向の画素数をｗとする。一方、図９（ｂ）の極座標マトリクスの輝度パタンをＴｒｇ［ｑ，ｐ］で表すとする。このとき、両者の正規化相関によるパタンマッチングに係る類似度Ｓｉｍ［ｑ，ｐ］は（数２２）で表される。

過去に取得した極座標マトリクスから作成したテンプレートパタン７２と、新たに取得した極座標マトリクス上の特徴点７０の形状が極端に変化していなければ両者はｑ軸とｐ軸にシフト探査するのみで該当する位置を検出できる。また、撮影のタイミングの差異により回転角であるｑは変化するものの、車軸からの距離は不変であるからパタンマッチング処理の際にも、テンプレートパタン７２を取得した際の極座標マトリクスの配列順番［ｑ_９０，ｐ_９０］も一緒に保存しておき、ｐ_９０を固定して、類似度Ｓｉｍ［ｑ，ｐ_９０］をｑ軸方向のみに探査すればよい。これによって、過去に取得した極座標マトリクス上の特徴点と、新たに取得した極座標マトリクス上の特徴点とが、車輪２０上の同じ箇所の特徴点であるかを特定し、特徴点の長さ、形状の経年変化を観察する。

次に、図１２を参照して、パノラマ形成装置１０の処理を説明する。図１２（ａ）はパノラマ形成に際して用いる仮想表示メモリを示しており、実体はパソコン１２に接続した外部処理装置内のメモリである。図１２（ｂ）乃至（ｅ）はそれぞれ、画像処理装置１６乃至１９で得られる正対画像マトリクスである。パノラマ形成装置１０はデータベース８に格納されている一連の車輪の部分画像を、所定の位置に張り重ねて１つの車輪全体の画像を形成し、パソコン１２に表示する。パノラマ形成装置１２は、図１２（ａ）の仮想表示メモリの破線と円弧で囲まれる領域７８乃至８１の部分に、それぞれ、図１２（ｂ）乃至（ｅ）に示す正対画像マトリクスが所定の角度だけ回転させて張り合わせる。例えば、図１２（ｂ）の正対画像マトリクスは右回転４５度であり、（ｃ）乃至（ｅ）はそれぞれ９０度だけ回転角を増して張り合わせる。回転変換は４行４列の行列演算で容易に実現される。また、張り合わせる際には、（ｂ）乃至（ｅ）の円弧が領域７８乃至８１の各円弧と重なるようにする。図１２の領域７８乃至８１は基準車輪２１の車軸３５の位置と半径の長さから設定されるものなので、検査に係る車輪２０が基準車輪２１の半径と一致して、撮影タイミングの微差もなければ、上記の回転角と円弧の位置合わせは回転角と上下左右の併進移動量を予め決めておけば、最適に張り合わせることができる。しかし、実際には車輪毎に回転ずれΔｑ、垂直方向のずれΔｊ、水平方向のずれΔｉがあるので、これらのずれも補正して張り合わせる必要がある。これらのずれ、Δｑ、Δｊ、Δｉについて説明する。

前述したように、データベース８には、矩形６４に示す極座標マトリクスの一連が保持されている。これらは車輪２０の１回転分の画像であり、ｑ軸方向にπ／２の間隔で撮影された４つの車輪画像の極座標マトリクスである。しかし、実際には、カメラ２０の撮影タイミングの差異や、車輪２０のスリップによってπ／２の周辺に正負の回転ずれΔｑが生じる。回転ずれΔｑは各カメラ２２間に生じるので、これらは個別に計測して保持する必要がある。ただし、この回転ずれは隣接する極座標マトリクスの重複する領域について（数２２）に示す正規化相関によるパタンマッチングで、特徴点を含めたテクスチャの一致点又はボルトの位置からのｔ軸方向のずれΔｑを計測することができる。

車輪２０の車軸３４の位置は、図８（ａ）に示す正対画像マトリクスにおいて、基準車輪２１の基準車軸３５よりもレール４に近くなる。正対画像マトリクス［ｊ，ｉ］においては画像下方、すなわちｉ方向で増加方向に変位している。この変位量Δｉは、画像処理装置３２の処理フローのステップ４において、極座標変換テーブルの補正の際に求めた車軸３４の基準からのずれｉ_ｄである。したがって、Δｉ＝ｉ_ｄとなる。

また、撮影された車輪２０の車軸３４の位置は、撮影毎のタイミング微差により、基準車輪２０の基準車軸３４の位置と比べて水平方向で左右に変位し得る。正対画像マトリクス［ｊ，ｉ］においては画像水平方向、すなわちｊ方向で増加方向又は減少方向に変位している。この変位量Δｊは、画像処理装置３２の処理フローのステップ４において、極座標変換テーブルの補正の際に求めた車軸の基準からのずれｊ_ｄである。したがって、Δｊ＝ｊ_ｄとなる。以上により各ずれをもとめて、各画像を補正して張り合わせることができる。

以上に述べた処理により、正対した車輪全周のパノラマ画像が作成される。ただし、上記の処理で得られるパノラマ画像は撮影の度に回転の位相が一致しておらず、したがって、同一の特徴点も同一の位置に表示されない問題がある。そこで、画像処理装置１６の処理フローのステップ５において検出した所定のマーカ又はボルトを常に、仮想表示メモリの最上部又は最下部に位置させるように、パノラマ処理後に回転変換をかけることが有効である。また、画像処理装置１６の処理フローのステップ６において検出した所定の特徴点が所定の位置になるように回転変換することも可能である。

パノラマ形成処理において、図１２（ｂ）乃至（ｅ）の正対画像マトリクスはそれぞれ、１２０度程度の範囲が写っているため、張り合わせる際に重複領域が存在する。重複する場合には、各正対画像マトリクスの中央部９０度の領域、すなわち横線パタンで表示している部分を選択する。また、特徴点は車輪側面に生じる凹凸なので、車輪側面とフラッシュ２４の位置関係により、正対画像マトリクス画面中央部よりも周辺部のほうが特徴点のコントラストが良好に撮影されていることがある。この場合には、周辺部の特徴点のコントラストの良い画像を選択するほうがよい。このために、正対画像マトリクスのお互いに重複する部分については、画像処理装置１６の処理フローのステップ６において、特徴点検出のために施したソーベルフィルタ及び所定のしきい値での２値化処理の結果検出された、特徴点面積の大きいほうの正対画像マトリクスを選択する。このようにパノラマ形成すると、さらに特徴点を視認し易い画像となる。

パノラマ形成された仮想表示メモリの画像は、必要に応じてその部分又は全体がパソコン１２に表示される。その表示解像度に応じて、車輪全体を表示する際には間引き処理など画面縮小表示をする。また、表示されている任意の特徴点を、パソコン１２のポインティングデバイスで指示すると、その部分の正対画像マトリクス、さらに画面上画像マトリクスを表示するように構成することもできる。

以上本実施例に示したように、車両検査装置１を、線路４に沿って設置され、車両６の車輪２０の側面の車輪画像を取得する画像取得装置１６と、画像取得装置１６が取得した画像を保存する画像保存装置３０とを備え、画像取得装置３０は、その画像取得装置３０に対応付けて備えられた車輪検知センサ２６により車輪２０を検知した検知信号に基づいて車輪画像を取得するように構成した。

これにより、画像取得装置１６によって車輪検知センサ２６が検知した車輪２０の側面を撮影して車輪画像を取得し、車輪画像を用いて車輪２０の側面の特徴点を観察することができる。

また、複数の画像取得装置１６乃至１９と複数の車輪検知センサ２６と、車輪計数装置２８と、車両の通過時刻を記録するタイマー２９とを備え、画像取得装置１６を備える検査ユニット２にそれぞれユニット番号が設定されてなり、車輪計数装置２８は、検知信号に基づいて車両における車輪２０の順番を示す車輪番号を生成してユニット番号を付して車輪ＩＤとし、画像取得装置１６を、取得した車輪画像と車輪ＩＤと通過時刻とを対応付けて画像保存装置３０に保存するように構成した。

これにより、それぞれの画像取得装置で車輪側面の一部部分を撮影することで車輪２０の全体画像を取得することができる。また、ユニット番号から、車輪画像がどの画像取得装置で撮影されたかを識別でき、車輪番号から、車輪画像が車両６の何番目の車輪を撮影したものかを識別できる。さらに、通過時刻を保存し、列車運行表を参照して、撮影した車輪２０を備える車両６を特定することができる。

また、画像取得装置１６を、画像保存装置３０に保存された車輪画像に射影変換を施して車輪２０に正対する正対画像を生成するとともに、その正対画像をデータベース８に保存する画像処理装置３２を備えて構成した。

これにより、車輪２０に正対していない画像取得装置３０で取得した車輪画像を、車輪２０に正対する正対画像にすることができる。予め射影変換に用いるパラメータを、基準車輪２１と画像取得装置１６が備えるカメラ２２との位置関係から求めておけば、以後はそのパラメータを用いて取得した車輪画像から正対画像を生成することができる。

さらに、画像処理装置３２を、正対画像を処理して車輪２０の輪郭を抽出し、その輪郭に基づいてその車輪２０の車軸位置を推定し、その推定した車軸位置を原点とする極座標変換を行って極座標画像を生成するとともに、極座標画像をデータベース８に保存するように構成した。

本実施例では、極座標画像の垂直方向に、正対画像における車軸位置から特徴点までの距離をとり、極座標画像の水平方向に、正対画像における車軸位置を中心とする回転角をとった。この極座標変換により、車軸位置から特徴点までの距離の増減が垂直方向の変位に反映され、車軸位置を中心とする回転角の増減が水平方向の変位に反映され、後述する特徴点の探査、特定がしやすくなる。

さらに、画像処理装置３２を、画像保存装置３０に予め保存された基準となる車輪画像の車軸位置と推定した車軸位置とのずれの大きさに基づいて、極座標画像を補正して補正画像を生成するとともに、その補正画像をデータベース８に保存するように構成することもできる。

前述した正対画像から推定した車軸位置は、基準車輪２１の車軸位置と垂直方向に差異が生じる場合がある。また、画像取得装置１６の撮影のタイミングの微差により、水平方向でも差異が生じる場合がある。そこで、予め基準車輪２１の車輪画像等から車軸位置を求めて保存しておけば、推定した車軸位置とのずれの大きさに基づいて、極座標画像を補正することができる。

また、車両検査装置１を、画像取得装置１６が取得した車輪画像の車輪２０と同一の車輪２０の車輪画像を、車輪ＩＤと通過時刻とに基づいて画像保存装置３０を検索して抽出し、その抽出した車輪画像に対応する極座標画像に表示された特徴点の輝度パタンのテンプレートパタン７２を作成し、テンプレートパタン７２に基づいて、画像取得装置１６が取得した車輪画像から画像処理装置３２が生成した極座標画像上を探査して特徴点を特定し、特徴点の変化を比較する機能を有するように構成した。

これにより、車輪２０の側面の特徴点の経年変化を観察できるようになる。すなわち、画像取得装置１６が新たに取得した車輪画像の車輪２０と同一の車輪２０の画像を、車輪ＩＤ等に基づいて画像保存装置から抽出し、抽出した車輪画像に対応付けられた特徴点のテンプレートを用いて、新たに取得した車輪画像の極座標画像上を探査して同一の特徴点を見つけ出して、特徴点の大きさや長さを観察することで、特徴点の経年変化、車輪劣化状況を追跡できる。

以上、本実施例の車両検査装置１について説明したが、本発明は、この実施例に限らず適宜構成を変更して適用することができる。例えば、画像取得装置１６の個数は適宜変更してもよい。各画像取得装置１６の間隔は個数に応じて空けることが好ましい。

また、車輪画像を取得する際に通過時刻を保存したが、車両６が特定できれば通過時刻を保存しなくてもよい。その場合は製造番号等の車両番号読取装置を備えてもよい。

また、データベース８に車輪画像及びデータ等を保存しているが、画像保存装置に保存してもよい。

また、特徴点のパタンマッチングをパソコン１２で行ったが、画像処理装置３２で行うように構成してもよい。さらに、極座標マトリクス上の特徴点でパタンマッチングを行ったが、正対画像マトリクス上の特徴点で行うこともできる。

また、パノラマ形成の際に、特徴点パタンをテンプレートとして用いたが、ボルトのパタンを用いて、隣接する画像間で同一ボルトの位置を照合することで、回転ずれΔｑを計測することもできる。パノラマ形成は、パソコン１２で行うようにしてもよい。

（ａ）は、検査ユニットの配置場所であり、（ｂ）は、車両検査装置の構成図である。 （ａ）は、検査ユニットの構成図であり、（ｂ）は、カメラで撮影した車輪の画面上画像マトリクスである。 画像処理装置の処理フローである。 （ａ）は、車輪とカメラの位置関係を示す図であり、（ｂ）は、カメラで撮影した基準車輪の画面上画像マトリクスである。 車輪の正対画像マトリクスである。 輪郭強調処理を加えた車輪の正対画像マトリクスである。 車輪の極座標画像である。 （ａ）は、特徴点を有する車輪の正対画像マトリクスであり、（ｂ）は、その正対画像マトリクスを変換した極座標マトリクスである。 （ａ）は、ボルトの極座標マトリクスのテンプレートパタンであり、（ｂ）は、特徴点の極座標マトリクスのテンプレートパタンであり、（ｃ）は、特徴点を有する車輪の極座標マトリクスである。 特徴点を特定する際の曖昧度を説明する図である。 ５つの座標系と数式との関係を示す図である。 パノラマ形成装置の処理を説明する図である。

符号の説明

１ 車両検査装置
２ 検査ユニット
４ レール
６ 車両
８ データベース
１０ パノラマ形成装置
１２ パソコン
１６ 画像取得装置
２０ 車輪
２１ 基準車輪
２２ カメラ
２４ フラッシュ
２６ 車両検知センサ
２８ 車輪計数装置
３０ 画像保存装置
３２ 画像処理装置
３４ 車軸
３５ 基準車軸
３６，３７，３８，３９，４０，４１，４２，４３ ボルト
５２，５３，５４，５５ マーク
７２ 特徴点のテンプレートパタン

Claims (6)

1. 線路に沿って設置され、該線路を通過する車両の車輪側面の車輪画像を取得する画像取得装置と、該画像取得装置が取得した画像を保存する画像保存装置と、画像処理装置を備え、前記画像取得装置は、該画像取得装置に対応付けて備えられた車輪検知センサにより前記車輪を検知したタイミングで前記車輪に対して斜め方向から前記車輪画像を取得して前記画像保存装置に保存し、前記画像処理装置は、前記画像保存装置に保存された車輪画像に対して射影変換を施して前記車輪に正対して撮影した画像と同等に正対する正対画像を生成するとともに、該正対画像を前記画像保存装置に保存することを特徴とする車両検査装置。
2. 前記車両検査装置は、複数の前記画像取得装置と複数の前記車輪検知センサと、車輪計数装置と、前記車両の通過時刻を記録するタイマーとを備え、前記画像取得装置にはそれぞれ識別番号が設定されてなり、前記車輪計数装置は、前記検知信号に基づいて前記車両における前記車輪の順番を示す車輪番号を生成し、前記画像取得装置は、前記取得した車輪画像と前記識別番号と前記車輪番号と前記通過時刻とを対応付けて前記画像保存装置に保存することを特徴とする請求項１に記載の車両検査装置。
3. 前記画像処理装置は、前記正対画像を処理して前記車輪の輪郭を抽出し、該輪郭に基づいて当該車輪の車軸位置を推定し、該推定した車軸位置を原点とする極座標変換を行って極座標画像を生成するとともに、該極座標画像を前記画像保存装置に保存することを特徴とする請求項２に記載の車両検査装置。
4. 前記画像処理装置は、前記画像保存装置に予め保存された基準となる車輪画像の車軸位置と前記推定した車軸位置とのずれの大きさに基づいて、前記極座標画像を補正して補正画像を生成するとともに、該補正画像を前記画像保存装置に保存すること特徴とする請求項３に記載の車両検査装置。
5. 前記車両検査装置は、前記画像取得装置が取得した車輪画像の車輪と同一の車輪の車輪画像を、前記識別番号と前記車輪番号と前記通過時刻とに基づいて前記画像保存装置を検索して抽出し、該抽出した車輪画像に対応する極座標画像に表示された特徴点の輝度パタンのテンプレートを作成し、該テンプレートに基づいて、前記画像取得装置が取得した車輪画像から前記画像処理装置が生成した前記極座標画像上を探査して前記特徴点を特定し、前記特徴点の変化を比較する機能を有することを特徴とする請求項４に記載の車両検査装置。
6. 前記画像処理装置は、フィルタ処理により前記車輪画像上の特徴点領域を強調した後に所定のしきい値で２値化する特徴点検出機能を有することを特徴とする請求項５に記載の車両検査装置。

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