車両検査装置
【課題】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。特に車輪毎に異なる磨耗の量、車輪の半径の計測を通じて複数カメラ間の各車輪の回転角に基づいて補正することで、複数の部分画像から、検査に好適な車輪全周の検査画像を形成する。
【課題を解決するための手段】線路に沿って設置され、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、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、画像処理を行う画像処理装置とを備え、画像保存装置は、磨耗のない基準車輪の正対化画像を予め保持しており、画像処理装置は、画像取得装置で取得した車輪画像に射影変換を施して車輪に正対する正対化画像を生成し、正対化画像について車輪の車軸位置を推定し、推定した車軸位置を、画像保存手段に保持している磨耗のない基準車輪の正対化画像の車軸位置に合致させた画像に修正して画像保存装置に保存する。
【課題を解決するための手段】線路に沿って設置され、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、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、画像処理を行う画像処理装置とを備え、画像保存装置は、磨耗のない基準車輪の正対化画像を予め保持しており、画像処理装置は、画像取得装置で取得した車輪画像に射影変換を施して車輪に正対する正対化画像を生成し、正対化画像について車輪の車軸位置を推定し、推定した車軸位置を、画像保存手段に保持している磨耗のない基準車輪の正対化画像の車軸位置に合致させた画像に修正して画像保存装置に保存する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は車両の車輪側面を撮影して、当該車輪側面の状態を検査記録する車両検査装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
車両の走行距離に応じて車輪の磨耗や劣化が進むことから、劣化の進行を記録することは部品の交換時期を知るうえで重要である。ピット内に車両を止めて部品の点検を行うが、車輪については周辺部の各種部品に遮蔽されており、車輪全周を１回の撮影で取得して検査することはできない。
【０００３】
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（特開平７−１７４６７２）に記載の車輪踏面欠陥検査装置は、線路脇に設置し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している。この際に車輪の汚れと欠陥は異物として検出されたうえでその縦横比に基づいて分類される。
【０００４】
特許文献２（特開平５−１２６６８６）に記載の車輪検査装置も線路脇のカメラで接近してくる車輪の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。
【０００５】
ここでは全ての車輪は半径が同一であることを前提としていて、当該車輪の、周囲長の１０分の１の等間隔で配置した１０台のカメラで撮影した画像を１回転３６０度の１０分の１すなわち３６度ピッチで積み重ねることでパノラマ合成がなされる旨記載されている。しかし実際には磨耗により車輪毎に半径が異なるため、一定速度で走行する車両の各車輪の回転速度は異なる。したがって、前記１０台のカメラによる車輪の分割画像は３６度ピッチになっているとは限らず、したがって、３６度ピッチで積み重ねても検査に好適なパノラマ画像を得ることはできない。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】・・・特開平７−１７４６７２
【特許文献２】・・・特開平５−１２６６８６
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
ところで、車輪踏面だけでなく、車輪側面にも傷や割れが生じることから、車輪側面の検査も必要であるが、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。
【０００８】
この車輪側面検査での問題点について後で詳細に説明するが、ごく簡単には車輪の磨耗によって車輪踏面検査では問題とならなかった多くの解決課題が発生した。これは例えば、車輪磨耗により車輪半径が変化するということであり、撮影画像における車軸位置の垂直方向と水平方向の一致化と、回転角の補正が求められる結果となった。
【０００９】
さらに、車輪側面についても全周の状態を一覧にて表示検査することが有効であるが、この場合にも踏面検査にはない工夫が必要である。
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。
【００１０】
さらに、車輪毎に異なる磨耗の量、車輪の半径の計測を通じて複数カメラ間の各車輪の回転角に基づいて補正することで、複数の部分画像から、検査に好適な車輪全周の検査画像を形成することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明においては、線路に沿って設置され、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、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、画像処理を行う画像処理装置とを備え、画像保存装置は、磨耗のない基準車輪の正対化画像を予め保持しており、画像処理装置は、画像取得装置で取得した車輪画像に射影変換を施して車輪に正対する正対化画像を生成し、正対化画像について車輪の車軸位置を推定し、推定した車軸位置を、画像保存手段に保持している磨耗のない基準車輪の正対化画像の車軸位置に合致させた画像に修正して画像保存装置に保存する。
【００１２】
また、画像処理装置は、車軸位置を合致させたあとの車輪画像について、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して、極座標画像を画像保存装置に保存する。
【００１３】
また、画像保存装置は、車輪ボルトの極座標画像上でのテンプレート画像を予め保持しており、画像処理装置は、車軸位置を原点とする極座標変換を行った極座標画像に対してテンプレートマッチングによりボルト位置を確定する。
【００１４】
また、画像処理装置は、極座標画像に対して欠陥の有無を検出する処理を行い、画像保存装置に保存する。
【００１５】
さらに、画像処理装置は、極座標画像に対して欠陥の有無を検出する処理を行い、その欠陥位置をテンプレートマッチングにより確定したボルト位置との関係で画像保存装置に保存する。
【００１６】
また、本発明においては、線路に沿って複数台設置され、線路を通過する車両の車輪側面の全周に亘る複数枚の車輪画像を取得する画像取得装置と、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、画像処理を行う画像処理装置とを備え、画像保存手段は、磨耗のない基準車輪の正対化画像を予め保持しており、画像処理装置は、車輪側面の全周に亘る複数枚の車輪画像のそれぞれに射影変換を施して車輪に正対する複数の正対化画像を生成し、複数の正対化画像について車輪の車軸位置をそれぞれ推定し、推定した車軸位置を、画像保存手段に保持している磨耗のない基準車輪の正対化画像の車軸位置に合致させた画像に修正して画像保存装置に保存する。
【００１７】
また、画像処理装置は、車軸位置を合致させたあとの複数の車輪画像について、車軸位置を原点とする極座標変換を行って複数の極座標画像を生成し、複数の極座標画像を連結して車輪画像の全周に亘る極座標画像を作成して前記画像保存装置に保存する。
【００１８】
また、表示手段を備え、連結した車輪画像の全周に亘る極座標画像の一部矩形領域を表示手段に表示する。
【００１９】
また、表示手段を備え、記連結した車輪画像の全周に亘る極座標画像の一部の台形領域を抽出し、車輪形状にて表示手段に表示する。
【００２０】
また、画像保存手段は、車輪ボルトの極座標画像上でのテンプレート画像を予め保持しており、画像処理装置は、車軸位置を原点とする極座標変換を行った極座標画像に対してテンプレートマッチングによりボルト位置を確定し、ボルト位置の間隔から、複数の極座標画像を連結して車輪画像の全周に亘る極座標画像を得る。
【００２１】
また、画像処理装置は、車輪の半径又は直径を求め、この値により前記画像取得装置の、２台以上のカメラの間に回転する回転角をもとめ、回転角度に基づいて、２以上の画像取得装置が生成した極座標変換画像を接合して車輪全周分の極座標変換画像を生成する。
【００２２】
また、画像処理装置は、車輪構造物の移動量をパタンマッチング処理で計測することにより、画像取得装置の、２台以上のカメラの間に回転する回転角をもとめ、回転角度に基づいて、２以上の画像取得装置が生成した極座標変換画像を接合して車輪全周分の極座標変換画像を生成する。
【００２３】
さらに、車輪の半径の長さと、基準車輪の半径の長さとの差をもって、車輪の磨耗量と判定する。
【発明の効果】
【００２４】
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、車輪ごとの側面の画像が管理され、車輪ＩＤ番号でデータベース管理することで所望の車輪の側面画像を参照することができる。
【００２５】
また、画像処理により特徴点を検出することが可能であり、以前の同一車輪の特徴点と比較することで車輪の劣化の状況を把握することが可能となる。また、車輪の回転角に応じて補正してパノラマ形成することで、検査に好適な車輪全周画像を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００２６】
【図１】本発明の実施例に係る画像処理装置の処理フローを示す図。
【図２】線路と線路脇に設置された検査ユニットの位置関係を示す図。
【図３】車両検査装置１の全体構成図。
【図４】画像取得装置の構成を示す図。
【図５】カメラの撮影視野を説明するための図。
【図６】車輪ごとに磨耗度合いが相違することを示す図。
【図７】車輪に対してカメラが正対していないことを示す図。
【図８】車輪毎に、撮影時に水平方向の差異を生じることを示す図。
【図９（ａ）】基準車輪のときの撮影を示す図。
【図９（ｂ）】磨耗車輪のときの撮影を示す図。
【図１０】座標系の説明を示す図。
【図１１】基準車輪７０と画面上画像マトリクス２５の関係を示す図。
【図１２】基準車輪ワールド座標を示す図。
【図１３】正対画像マトリクスを定義するための図。
【図１４】車軸座標検出処理を説明する図。
【図１５（ａ）】正対画像マトリクスの矩形を示す図。
【図１５（ｂ）】変換後の基準車輪極座標を示す図。
【図１６（ａ）】変換対象とする車輪画像を示す図。
【図１６（ｂ）】変換後の極座標画像マトリクスを示す図。
【図１７（ａ）】ボルトのテンプレートを示す図。
【図１７（ｂ）】極座標画像マトリクスを示す図。
【図１７（ｃ）】特徴点を示す図。
【図１８】特徴点の位置特定とあいまいさを示す図。
【図１９（ａ）】複数カメラからの複数画像を示す図。
【図１９（ｂ）】複数画像の接合画像を示す図。
【図２０】車輪２０に係る極座標画像マトリクスのパノラマ形成を示す図。
【図２１（ａ）】車輪全周の極座標画像マトリクスを仮想メモリ展開した図。
【図２１（ｂ）】極座標画像マトリクスの一部を表示した例を示す図。
【図２１（ｃ）】車輪イメージで表示した例を示す図。
【図２２（ａ）】車輪全周の極座標画像マトリクスを仮想メモリ展開した図。
【図２２（ｂ）】極座標画像マトリクスの一部を表示した例を示す図。
【図２２（ｃ）】車輪イメージで表示した例を示す図。
【図２３】基準化正対画像マトリクスへの変換の重要性を説明する図。
【発明を実施するための形態】
【００２７】
以下、本発明の車両検査装置の実施例を説明する。
【実施例】
【００２８】
図２は、線路と線路脇に設置された検査ユニットの位置関係を示す図である。この図に示すように、検査ユニット２は、線路３、４の両脇に複数（本実施例では４つ）設置される。これらはそれぞれ、車両６の矢印で示した進行方向に対して右側車輪の外部を検査するユニットを２（RO）、右側車輪の内部を検査するユニットを２（RI）、車両６の進行方向に対して左側車輪の外部を検査するユニットを２（LO）、同じく左側車輪の内部を検査するユニットを２（LO）と命名し、それぞれ独立に車両６の左右の車輪外側と内側を検査するようになっている。
【００２９】
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ことが多い。車両は１以上連なって列車を構成するが、列車には編成番号が付されている。係る車両が、車庫前に近づくと、列車運行表と列車の到達通過時刻から編成番号が特定され、検査ユニット２が作動開始する。検査ユニット２は、編成番号の特定とともに、この列車の車輪構成も情報として得ることができる。このため、先頭から幾つ目の車輪の画像であるかを認識しながら、画像情報にコード化して画像ファイル名に反映させて保存すれば、後日、前記画像ファイルがどの編成の先頭から何番目の、左側または右側の車輪の内側または外側の画像であるかを特定できる。
【００３０】
図３は、車両検査装置１の全体構成図である。この図で、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、ユーザインタフェース装置１２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。前述の図２の４つの検査ユニット２（RO）、２（RＩ）、２（LO）、２（LＩ）のそれぞれは、画像取得装置１６、１７、１８、１９を有しており、車輪の回転位置に応じて例えば4枚の画像を取得する。
【００３１】
各画像取得装置は、同一機能にして独立に動作する。図３中の矢印は車両６を含めて構成される列車が有する複数の車輪の一つ（以後、単に車輪と表記する。）である車輪２０が転がる方向である。各検査ユニット２は、それぞれの画像取得装置１６、１７、１８、１９で取得した車輪２０の４分割撮影された4枚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。
【００３２】
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分割車輪画像から１車輪分を統合した車輪全周画像を生成し、ユーザインタフェース装置１２に送信する。ユーザインタフェース装置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から送信される全周分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、ユーザインタフェース装置１２の動作については後に詳述する。
【００３３】
図４は、画像取得装置の構成を示す図であり、複数ある画像取得装置のうちの１６の構成を代表として示している。なお、他の画像取得装置も同一構成とされているので、ここではそれらの説明を省略する。画像取得装置１６は、車両検知センサ２１と、照明装置２２と、カメラ２３と、車輪計数装置２４と、画像保存装置２７と、画像処理装置２６とで構成される。
【００３４】
カメラ２３は、線路４に沿って、隣接するカメラ（例えば画像取得装置１７に付属するカメラ）と所定の間隔をもって設置され、車輪２０の一周分を３６０度として、車輪２０の所定の回転角毎に、線路４に接する付近を含めた部分を撮影する。本実施例の場合には画像取得装置１６乃至１９に１つずつのカメラを備えることで、合計４つのカメラで車輪１周分を撮影するため、およそ９０度ピッチで４度撮影することとなる。
【００３５】
図５は、カメラ２３の撮影視野を説明する図であり、矩形２５が画像取得手段１６が備えるカメラ２３の撮影視野である。本実施例の車輪２０は中心に車軸２１０と８個のボルト３１乃至３７を有する。ただし、本発明の検査対象たる車輪はこれに限られず、中心に車軸があればよい。カメラの視覚視野である矩形２５には車輪２０の一部が含まれるが、車軸２１０及び線路４との接点２１１が視野に含まれる事は必須ではないが、後に説明するカメラキャリブレーション作業にとっては接点２１１が含まれている方が好ましい。
【００３６】
４つのカメラで車輪の全周を撮影する場合には、カメラ２３の視野は、接点２１１の両側に４６度以上もたせなければならない。一方、視野を広げすぎると解像度が落ちるため、６０度前後が適当である。したがって、矩形２５の内部において、横線で示した領域２８が接点２１１の両側４６度（合計９２度）及び、格子領域２９も含めて両側６０度（合計１２０度）の範囲が撮影される。
【００３７】
また、カメラ２３は車輪２０を下方から見上げる画角となっているため、本来真円である車輪２０は上下方向に縮んで歪みをもって撮影されている。なお、カメラ２３は、２０ナノ秒以下の短時間露光で撮影が可能なデジタルカメラである。照明装置２２はカメラ２３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。
【００３８】
図４に戻り、そのほかの構成について詳細に説明する。車輪検知センサ２１は、例えば線路４に装着した磁気センサ又は線路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。移動する車輪２０をカメラ２３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、シャッター速度は十分高速に調整しておく。
【００３９】
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２１が、車輪２０が所定の位置に来たことを検知し、カメラ２３と照明装置２２と車輪計数装置２４に同期信号を出力する。カメラ２３は同期信号に同期して車輪２０を撮影し、撮影した車輪画像は画像保存装置２７に撮影時刻とともに保存される。照明装置２２は同期信号に同期して発光し、車輪２０の一部を照明する。
【００４０】
車輪計数装置２４は車輪検知センサ２１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２７に出力する。
【００４１】
画像保存装置２７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紐付けして保存する。検査ユニット２のユニット番号により、車両６のどの車輪をどこから撮影したかを特定することができる。
【００４２】
また、車輪計数装置２４は、同期信号の立ち上がり回数をあらかじ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２６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、あらかじめ定められた計数値とは車両６を含む一編成分の、片側の車輪の数である。画像処理装置２６は、車輪計数装置２４による車両６を含む編成の通過完了通知の受信後に、画像保存装置２７に保存された車輪画像を処理する。
【００４３】
次に、図４の画像処理装置２６の処理フローの詳細を説明する前に、実際に撮影される車輪側面画像を用いて各種の解析処理を行う場合に、特に側面検査であるがゆえに考慮すべき事項を図６乃至図９を用いて説明する。後述する画像処理装置２６の処理フロー(図１)のステップＳ２乃至ステップＳ５はこの事項に対処するために設けられた処理である。
【００４４】
考慮すべき事項の第１点は、図６に示すように車輪ごとに磨耗度合いが相違することである。一編成分の車輪の一方（左車輪又は右車輪）の片側（内側又は外側）は、すべて同一平面上を回転しながら通過する。しかし、車輪毎に磨耗の度合いが異なるためにその半径は異なり、それぞれの車軸は線路４から異なる直線上を通過する。図６では前記同一平面は図面の紙面と一致している。磨耗の少ない車輪２０ａの側面と車軸２１０ａ及び、磨耗の大きい車輪２０ｂの側面と車軸２１０ｂは前記同一平面上にあるが、車軸２１０ａと２１０ｂは線路４から異なる高さで移動する。
【００４５】
考慮すべき事項の第２点は、図７に示すように車輪に対してカメラが正対していないということである。図７では前記同一平面は紙面に垂直で、線分４０で表される。画像取得装置１６乃至１９はカメラ２３を有するが、各カメラは平面４０に正対しておらず、距離（diｓｔＸ）と、線路４を基準とした高さ（ｈｅｉｇｈｔＹ）と、カメラ角度θはまちまちである。このため、後述の図１のステップＳ２で求めるカメラパラメータによって、仮想的に車輪２０に正対するカメラｖ２３で撮影したのと同等な正対化画像を得る必要がある。
【００４６】
考慮すべき事項の第３点は、図８に示すように車輪毎に撮影時に水平方向の差異も生じるということである。車輪検知センサ２１として光電センサを用いる場合、車輪２０が光電センサのビームを遮る瞬間が車輪検知のタイミングである。図８の５０は前記光電センサのビームを表し、図８上は、磨耗の少ない車輪２０ａがビーム５０を遮る瞬間で、図８下が、磨耗が進んで半径が短くなった車輪２０ｂがビーム５０を遮る瞬間である。各車輪の車軸位置２１０ａと２１０ｂを比較すると磨耗の進んだ車輪２０ｂの車軸２１０ｂが左方にシフトしていることが分かる。
【００４７】
考慮すべき事項の第４点は、図９に示すように車輪半径の大きさに応じて異なる回転角をもって撮影されるこということである。図９において、ビーム５０は画像取得装置１６に内蔵の車輪検知センサ２１に係る光電センサビームで、ビーム５１は画像取得装置１７に内蔵の車輪検知センサ２１に係る光電センサビームである。図９（ａ）では磨耗の進んでいない車輪２０ａはビーム５０を遮ってから、更に９０度回転してビーム５１を遮る。
【００４８】
図９（ｂ）では磨耗の進んだ車輪２０ｂがビーム５０を遮った後、９０度よりも更に回転してビーム５１を遮る。これは磨耗により車輪半径が短くなり、これに伴って周囲長も短くなったため、ビーム５０とビーム５１の間でより多く回転するからである。ビーム５０とビーム５１の遮蔽の瞬間に画像取得装置１６と１７でそれぞれ車輪を撮影するため、車輪半径の大きさに応じて異なる回転角をもって撮影されることが分かる。
【００４９】
以上に示したように、撮影された車輪側面画像を用いて検査を行うときには、画像の正対化と、撮影画像における車軸位置の垂直方向と水平方向の一致化と、回転角の補正が重要である。
【００５０】
これらの問題の多くは、車輪の磨耗度合いによって生じていることが明らかであり、従来の車輪踏面検査の場合には問題にならなかった事項の解決が車輪側面検査では強く求められる。
【００５１】
このことから、本発明においてはこれら諸問題の補正のために５つの座標系を導入して、同一画面上での評価を可能とする。以下、説明の便宜のため、５つの座標系を導入したときの座標間の相関関係を図１０にまとめる。５つの座標系とは、画面上画像マトリクスと、基準車輪ワールド座標と、正対画像マトリクスと、基準車輪極座標と、極座標画像マトリクスであって、変換式により相互に変換可能である。
【００５２】
第１の座標系である図１０の画面上画像マトリクス［ｘ，ｙ］は、図4のカメラ２３で撮影された図５の矩形２５を範囲とするディジタル画像である。この画像は行列表現が可能であり、行数と列数で画素を特定する。以後、この行数と列数を画面上画像マトリクスの座標と呼ぶ。図５の矩形２５の左上端を基点［０，０］とし、一画素当たりの大きさはミリメートル／画素である。
【００５３】
第２の座標系である図１０の基準車輪ワールド座標（Ｘ，Ｙ）は、後述するところの図１２において、基準車輪７０が位置検出用のビーム５０を遮るときに線路４と接している点７１を原点とし、線路４に沿ってＸ軸をとり、これに垂直すなわち接点７１と基準車輪７０の車軸７１０を結ぶ直線をＹ軸に取る実数の座標系である。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。
【００５４】
ここで、基準車輪７０とは、車軸やボルトの配置は磨耗した実際の車輪２０(図５の画面上画像マトリクスで表現される車輪)と同一であるが、車輪の磨耗が無いことが保証されている理想のあるいは仮想上の車輪である。基準車輪７０の半径長は車輪半径長の最大値であって、既知の固定値ｒＳＴＤである。したがって、車軸７１０の基準車軸ワールド座標は常に（０，ｒＳＴＤ）となる。
【００５５】
第3の座標系である図１０の正対画像マトリクス［ｊ，ｉ］は、後述のカメラパラメータをもって射影変換した後の正対化されたディジタル画像であって、行列表現が可能で行数と列数で画素を特定する。以後、この行数と列数を正対画像マトリクスの座標と呼ぶ。図１３の矩形９０の範囲が正対画像マトリクスであり、左上端を基点［０，０］とする。一画素当たりの大きさはミリメートル／画素で表現される。
【００５６】
第4の座標系である図１０の基準車輪極座標（t，r）は、実数値をとる座標系であって、前記の図１２の基準車輪ワールド座標（Ｘ，Ｙ）において、その車軸７１０からの距離rを縦軸とし、Ｙ軸となす角度tを横軸とする座標系で表現したものである。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）とすることができる。
【００５７】
第5の座標系である図１０の極座標画像マトリクス［ｑ，ｐ］は基準車輪極座標（ｔ，ｒ）をディジタル画像化したものであって、行列表現が可能であり、行数と列数で画素を特定する。以後、この行数と列数を極座標画像マトリクスの座標と呼ぶ。図１６（ｂ）の矩形２０００が極座標画像マトリクスの例で、左上端を基点（０，０）とする。一画素当たりの大きさは水平方向がラディアン／画素、または度／画素で、垂直方向はミリメートル／画素とすることができる。
【００５８】
以上の５つの座標系の間の変換の関係を示したものが図１０であり、後でその関係を詳述するように、数（８）により画面上画像マトリクスから基準車輪ワールド座標への変換が可能で、その逆変換は数（５）でなされる。数（１０）により基準車輪ワールド座標から正対画像マトリクスへの変換が可能で、その逆変換は数（９）でなされる。数（１９）で基準車輪ワールド座標から基準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。数（２２）で基準車輪極座標から極座標画像マトリクスへの変換がなされ、その逆変換は数（２１）でなされる。
【００５９】
次に、画像処理装置２６の処理フローを図１を参照して説明する。
【００６０】
〔ステップ１：車輪画像入力〕
まず、ステップＳ１において、図４の画像保存装置２７から車輪画像を入力する。
【００６１】
車輪画像のファイル名は車輪ＩＤを用いる。画像保存装置２７は画像の撮影時刻も記録しているものとする。このときに得られる画像は、図５の画像であり、例えば先頭車輪の場合には、右側車輪内側について１６，１７，１８，１９からの4枚の画像が１組となって入力される。従って１組の車輪に対しては、左右と内外について評価するので、都合１６枚の写真が入力される。
【００６２】
〔ステップ２：正対化画像生成〕
次にステップＳ２では、図７で説明した車輪とカメラが正対していない点、つまりカメラキャリブレーションの問題について対策する。
【００６３】
ここでステップＳ２での処理の前提となるカメラキャリブレーションについて説明しておく。カメラキャリブレーションはカメラ２３の設置固定時に少なくとも１度行えば、以後はここで求めたカメラパラメータを用いて射影変換を行うことができる。図１１は基準車輪７０と画面上画像マトリクス２５の関係を示す。ここで、基準車輪７０の側面にキャリブレーションマーク９１乃至９４を付し、線路４との接点７１からの、線路４の方向の距離と線路に垂直な方向の距離を実測する。単位はミリメートルが適当である。
【００６４】
これらの値はすなわち図１２の基準車輪ワールド座標である。キャリブレーションマーク９１乃至９４は基準車輪７０における車軸７１０やボルトなど既知の構造を利用してもよい。ただし、画面上画像マトリクスの範囲である矩形２５に含まれていなければならない。これらのキャリブレーションマーク９１乃至９４は、基準車輪ワールド座標上では、実測により既知の座標(X1,Y1)、(X2,Y2)、(X3,Y3)、(X4,Y4)とおくことができる。
【００６５】
一方、キャリブレーションマーク９１乃至９４の画面上画像マトリクスにおける位置は、図５の矩形２５の左上を（０，０）とする座標で表現することにしており、それぞれディジタル画像上で求めることができ、これらも既知とすることができる。そこでこれらを、［ｃｘ１，ｃｙ１］、［ｃｘ２，ｃｙ２］、［ｃｘ３，ｃｙ３］、［ｃｘ４，ｃｙ４］とする。
【００６６】
ここで、求めるべき未知のカメラパラメータをｃ１１、ｃ１２、ｃ１３、ｃ２１、ｃ２２、ｃ２３、ｃ３１、ｃ３２とする。ただし、基準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、整数値の中でもっとも対応する実数値に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の［ｘ，ｙ］と、基準車輪ワールド座標の（Ｘ，Ｙ）には数（１）の関係が成立する。
【００６７】
【数１】
【００６８】
ここで、Ｈを消去して整理すると数（２）が得られる。
【００６９】
【数２】
【００７０】
これを行列で表現すると数（３）となる。
【００７１】
【数３】
【００７２】
数（３）の（Ｘ，Ｙ）と［ｘ，ｙ］はキャリブレーションマーク９１乃至９４の基準車輪ワールド座標と画面上画像マトリックスの座標を代入して成立すべきであるからこれらを代入して数（４）を得る。
【００７３】
【数４】
【００７４】
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ｃ１１、ｃ１２、ｃ１３、ｃ２１、ｃ２２、ｃ２３、ｃ３１、ｃ３２を求めることができる。
【００７５】
また、キャリブレーションマークを５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。この場合でも前記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ｃ１１、ｃ１２、ｃ１３、ｃ２１、ｃ２２、ｃ２３、ｃ３１、ｃ３２について解くことができる。
【００７６】
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、基準車輪ワールド座標（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。
【００７７】
【数５】
【００７８】
また、数（５）を基準車輪ワールド座標についてまとめると、数（６）を得る。
【００７９】
【数６】
【００８０】
これを行列表現で表すと数（７）となる。
【００８１】
【数７】
【００８２】
数（７）を変形して数（８）を得る。
【００８３】
【数８】
【００８４】
数（８）の右辺行列右肩の−１は逆行列を表す。逆行列はガウスの掃きだし法を始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］から基準車輪ワールド座標（Ｘ，Ｙ）への変換ができる。
【００８５】
なお、ここではカメラキャリブレーションの被写体として基準車輪７０を用いたが、基準車輪７０及び車輪２０の側面の存在する平面４０上に格子状の目盛りを付した板を被写体としてもよい。
【００８６】
続いて、図１３を参照して、正対化画像のディジタル配列として正対画像マトリクスを詳細に定義する。正対画像マトリクスは［ｊ，ｉ］と表す。図１１の矩形２５は正対化前の画面上画像マトリクスで、図１３の矩形９０は、正対化した正対画像マトリクスであって、左上端を基点［０，０］とする。ここで、四隅の基準車輪ワールド座標をそれぞれ、左上のＡ点を（−Ｗ／２，Ｈ０）、右上のＢ点を（Ｗ／２，Ｈ０）、左下のＣ点を（Ｗ／２，Ｈ０＋Ｈ）、右下のＤ点を（−Ｗ／２，Ｈ０＋Ｈ）とする。Ｗ、Ｈ０、Ｈは既値の実数である。
【００８７】
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は横と縦方向の画素数を表す自然数である。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、四隅の正対画像マトリクスはそれぞれ、Ａ点が［０，０］、Ｂ点が［Ｍ−１，０］、Ｃ点が［０，Ｎ−１］、Ｄ点が［Ｍ−１，Ｎ−１］となる。
【００８８】
以上のことから、基準車輪ワールド座標（Ｘ，Ｙ）を数（９）で表すことができ、正対画像マトリクス［ｊ，ｉ］から基準車輪ワールド座標（Ｘ，Ｙ）への変換が可能となる。
【００８９】
【数９】
【００９０】
また、数（９）をｊとｉについて解いた数（１０）により、基準車輪ワールド座標（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。
【００９１】
【数１０】
【００９２】
数（１０）において、ｊとｉは一般に整数ではないが、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］の点を基準車輪ワールド座標（Ｘ，Ｙ）の点に変換する。続いて基準車輪ワールド座標（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。数（５）で得られる値は一般に整数ではないが最も近い整数を選択し［ｘ，ｙ］とする。
【００９３】
画面上画像マトリクス［ｘ，ｙ］は撮影された正対化前のディジタル画像であるから、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。
【００９４】
すなわち、ｊ＝０乃至Ｍ−１の範囲で、またｉ＝０乃至Ｎ−１の範囲に亘って行う。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２５外の場合はゼロ又は２５５などの固定値を割り当てる。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。
【００９５】
以上が図１の処理フローのステップＳ２で行われる。すなわち、ステップＳ２では、基準車輪７０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基準車輪７０又は車輪２０の画面上画像マトリクスを基準車輪ワールド座標に変換し、画面上画像マトリクスと、基準車輪ワールド座標と正対画像マトリクスの関係を用いて、カメラ２３で撮影した画面上画像マトリクスから正対画像マトリクスを生成する。
【００９６】
〔ステップ３：車軸位置の検出〕
次に、図１４を参照して、ステップＳ３の車軸座標検出処理を説明する。
【００９７】
図１４は車輪２０の車軸２１０の基準車輪ワールド座標（Ｘｃ，Ｙｃ）及び正対画像マトリクス［ｘｃ，ｙｃ］を算出する方法を示す図である。基準車輪ワールド座標及び正対画像マトリクスで表現された車輪２０は真円であるから、車輪の輪郭を円弧の一部と見なしてその中心すなわち車軸の位置を求めることができる。
【００９８】
前述の通り、正対画像マトリクス［ｊ．ｉ］は図１３矩形９０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二値化した画像を矩形１０００として示している。ここでは、輪郭エッジとして値の大きいほうを黒で表記している。水平線分１００１は線路４の輪郭の一部として現れるものである。これはカメラ２３を固定することで常に同じ場所に現れるので、あらかじめ処理対象から除外できる。
【００９９】
一方、矩形１０００の範囲１００２に現れる輪郭は、車輪２０の輪郭であって円弧の一部である。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。座標値は二値化された画像である矩形１０００から知ることができる。
【０１００】
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）によって基準車輪ワールド座標に変換することができる。変換した基準車輪ワールド座標としてＥとＦの座標をそれぞれＥ（ｅｘ，ｅｙ）、Ｆ（ｆｘ，ｆｙ）とする。ＥとＦの垂直二等分線Ｈは車軸２１０を通る。垂直二等分線Ｈは、この上の任意の点を（ｘ，ｙ）とすると数（１１）で表される。
【０１０１】
【数１１】
【０１０２】
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。但し、α、β、γはＥとＦの座標系により確定するパラメータである。
【０１０３】
【数１２】
【０１０４】
ここで、範囲１００２の、車輪２０の輪郭上の、任意の二点をｋ０組（ｋ０は自然数）とって、これらの垂直二等分線をｋ０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，．．．，ｋ０である。
【０１０５】
【数１３】
【０１０６】
ｋ０本の垂直二等分線は全て車軸２１０で交わるので数（１３）の連立方程式の解が、車軸２１０の基準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）を行列表現の数（１４）とする。
【０１０７】
【数１４】
【０１０８】
さらに、簡単化のために行列Ｕで表して数（１５）とする。
【０１０９】
【数１５】
【０１１０】
数（１５）の両辺にＵの転置行列を乗じて数（１６）とする。
【０１１１】
【数１６】
【０１１２】
ＵＴＵは２×２の行列となり、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２１０の基準車輪ワールド座標（Ｘｃ，Ｙｃ）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といてもよい。
【０１１３】
前記垂直二等分線が３本以上になると、車輪２０の輪郭の検出位置に誤差を生ずるため車軸２１０の一点で交わらない。しかし、上述の方法により二乗誤差が最小の最適解として車軸２１０の車基準輪ワールド座標が求まる。
【０１１４】
なお、基準車輪ワールド座標（Ｘｃ，Ｙｃ）を数（１０）で正対画像マトリクスに変換すると、負の値になり得るが、これは車軸２１０が矩形９０及び矩形１０００の範囲内にないことを示しているが問題ない。
【０１１５】
以上が処理フローのステップＳ３である。ここでは基準車輪ワールド座標を数（１１）乃至数（１６）に代入したが、代わりに正対画像マトリクスの座標を代入してもよい。この場合、座標は実数として計算を行い、数（１６）の解は車軸２１０の正対画像マトリクスにおける座標［ｊｃ，ｉｃ］となる。これを数（９）で変換すると、基準車輪ワールド座標すなわち（Ｘｃ，Ｙｃ）となる。
【０１１６】
〔ステップ４：シフト補正〕
次にステップＳ４において、基準車輪への補正と車輪の半径長についてシフト補正を実行する。
【０１１７】
ステップＳ３の処理で車軸を求めると、基準車輪７０にあっては、車軸７１０の基準車輪ワールド座標が（ＸＳＴＤ，ＹＳＴＤ）で、正対画像マトリクスの座標が［ｊＳＴＤ，ｉＳＴＤ］と表記できる。
【０１１８】
一方、車輪２０にあっては、車軸２１０の基準車輪ワールド座標が（Ｘｃ，Ｙｃ）で、正対画像マトリクスの座標が［ｊｃ，ｉｃ］である。前述の磨耗のため、一般に、（ＸＳＴＤ，ＹＳＴＤ）と（Ｘｃ，Ｙｃ）及び、［ｊＳＴＤ，ｉＳＴＤ］と［ｊｃ，ｉｃ］は一致しない。
【０１１９】
しかし、後述の基準車輪極座標変換テーブルは基準車輪７０に適合して作成するため、車輪２０について使用する場合には、車軸の位置を併進移動により一致させる必要がある。
【０１２０】
補正前と補正後の正対画像マトリクスの座標をそれぞれ［ｊ，ｉ］、［ｊ，ｉ’］としたときの関係は数（１７）で表される。数（１７）により［ｊ，ｉ］を［ｊ，ｉ’］に変換する処理がステップＳ４である。
【０１２１】
この処理の後、すべての車輪の、正対画像マトリクスの車軸の座標は［ｊＳＴＤ，ｉＳＴＤ］となる。また、これを数（９）で基準車輪ワールド座標に変換すると、（ＸＳＴＤ，ＹＳＴＤ）となる。
【０１２２】
【数１７】
【０１２３】
また、ここで、車輪２０の半径はＹｃミリメートルであり、基準車輪７０からの磨耗量はＹＳＴＤ−Ｙｃミリメートルであることも計算される。また、先の説明で出てきたｒＳＴＤとの関係は、ｒＳＴＤ＝ＹＳＴＤである。
【０１２４】
数（１７）の逆変換は数（１８）である。ここで、基準化正対画像マトリクス全般に亘り、各画素に対応する正対画像マトリクス内の画素輝度を参照して割り当てれば、車輪２０の基準化正対画像マトリクスが得られる。
【０１２５】
【数１８】
【０１２６】
〔ステップ５：極座標画像作成〕
次にステップＳ５において、基準車輪極座標変換テーブルの作成を行う。図１５を参照して、ステップ５の基準車輪極座標画像作成について説明する。図１５（ａ）は正対画像マトリクスの矩形９０を示している。図１５(ｂ)は正対画像マトリクスを変換した基準車輪極座標画像である。
【０１２７】
画像処理装置２６はあらかじめ基準車輪極座標変換テーブルを持っており、まず基準車輪極座標変換テーブルを生成することについて説明する。図１５(ｂ)に示す基準車輪極座標（t,ｒ）は実数値をとる座標系であって、図１５（ａ）の基準車輪７０の車軸７１０からの距離rを縦軸、基準車輪７０と線路４の接点７１（すなわち、基準車輪ワールド座標の原点）と車軸７１０を結ぶ線分（すなわち、基準車輪ワールド座標のＹ軸）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のＭＫＳＡ単位系としt軸はラディアン又は度とする。
【０１２８】
本実施例のように４つのカメラをもって約９０度ピッチで１２０度程度の視野をもつ場合には、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度までとするのが適当である。また、縦軸の範囲は接点７０を含むＲｏからＲｗまでとする（ＲｏとＲｗは実数）。ここで、数（１９)により基準車輪ワールド座標（Ｘ，Ｙ）から基準車輪極座標（ｔ，ｒ）へ変換される。
【０１２９】
【数１９】
【０１３０】
また、数（２０）により基準車輪極座標（ｔ，ｒ）から基準車輪ワールド座標（Ｘ，Ｙ）へ変換される。
【０１３１】
【数２０】
【０１３２】
次に、基準車輪極座標画像のディジタル配列として、図１６（ｂ）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］は基準車輪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。以後行数と列数を座標と呼ぶ。極座標画像マトリクス［ｑ，ｐ］は、同図（ａ）の取り込まれた画像の矩形９０の左上の点を基点として横軸にｑ、縦軸にｐをとって示す座標である。
【０１３３】
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＝（Ｒｗ−Ｒｏ）／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。
【０１３４】
図１６（ｂ）の極座標画像マトリクス［ｑ，ｐ］は矩形２０００の左上端を基点［０，０］とし、横方向ｑ−１番目で縦方向ｐ−１番目の輝度値を有する。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２０００の、四隅の極座標画像マトリクスの座標はそれぞれ、Ｏ［０，０］、Ｐ［Ｔ−１，０］、Ｑ［０，Ｒ−１］、Ｒ［Ｔ−１，Ｒ−１］となる。数（２１）により極座標画像マトリクス［ｑ，ｐ］から車輪基準車輪極座標（ｔ，ｒ）への変換が可能である。
【０１３５】
【数２１】
【０１３６】
また、数（２２）により車輪基準車輪極座標（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。
【０１３７】
【数２２】
【０１３８】
また、図１０の格座標間の関係を示す図式を参照して明らかなように、数（２１）と数（２０）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２０００の画素が基準車輪ワールド座標（Ｘ，Ｙ）に変換される。
【０１３９】
さらに数（１０）により基準車輪ワールド座標（Ｘ，Ｙ）から正対画像マトリクス［ｊ，ｉ］へ変換できることから、極座標画像マトリクス［ｑ，ｐ］の画素を正対画像マトリクス［ｊ，ｉ］へと対応付けることができる。正対画像マトリクス［ｊ，ｉ］はステップＳ２で生成された正対化されたディジタル画像であるから、対応する画素の輝度が極座画像マトリクスの各画素へ割り当てられる。
【０１４０】
以上の処理を図１６（ｂ）の矩形２０００全域に亘って行うことで極座標画像マトリクスと正対画像マトリクスの各画素の対応関係が決まる。この対応関係をテーブル化することで、以後、数（２１）と数（２０）と数（１０）による計算を省くことができる。尚、極座標画像マトリクスの座標［ｑ，ｐ］と画面上画像マトリクスの座標［ｘ，ｙ］は整数でなければならないので、数（１９）の計算結果に最も近い整数を選択する。
【０１４１】
この結果、極座標画像マトリクス［ｑ，ｐ］に対応する正対画像マトリクス［ｊ，ｉ］更にはその元画像である、画面上画像マトリクス［ｘ，ｙ］が撮影範囲である矩形９０及び矩形２５の範囲外のときはゼロまたは２５５などの固定輝度値を割り当てる。
【０１４２】
ところで、上記で得られた基準車輪極座標変換テーブルは、基準車輪７０の車軸７１０を基準として変換される基準車輪極座標変換テーブルである。車輪２０にあっては補正が必要であり、このためにステップＳ４で作成した基準化正対画像マトリクスの輝度値を、正対画像マトリクスの代わりに参照する。
【０１４３】
以上の処理により分割撮影された車輪画像は基準車輪極座標画像をディジタル画像化した極座標画像マトリクスに変換される。例えば、図１６（ａ）の車軸２１０を中心とする同心円上に存在する特徴点１２１や１２２は、それぞれ図１６（ｂ）のように水平方向の特徴点１２１と１２２に変換される。ボルト３３、３４、３５もそれぞれ変換される。なお、特徴点１２１、１２２は例えば車輪２０についた傷である。また、車輪２０の輪郭は水平線分１２３に変換される。以上が処理フローにおけるステップＳ５の処理である。
【０１４４】
〔ステップ６：ボルト検出〕
次にステップＳ６、Ｓ７においてボルト検出及び特徴点検出を行うことについて説明する。まず、図１７を参照して、ステップ６のボルト検出処理を説明する。
【０１４５】
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、ボルトの基準車輪極座標変換後の形状も既知であって、これを図１７（ａ）に示すようにテンプレート登録しておくことができる。
【０１４６】
図１７（ｂ）は極座標画像マトリクスの例であって、基準車輪極座標変換されたボルト３３、３４、３５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３３、３４、３５は車軸から等距離の位置を移動するので基準車輪極座標変換後は水平線上を移動する。
【０１４７】
したがって、図１７（ａ）のテンプレートを水平線上近傍で探査すれば、ボルト３３、３４、３５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無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は自然数）個あるときには、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、これをテンプレートと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Ｓ６のボルト検出処理である。
【０１４８】
〔ステップ７：特徴点検出〕
次に図１７を参照して、ステップＳ７の特徴点検出処理について説明する。
【０１４９】
図１７（ｂ）は特徴点１３１を有する車輪２０の基準車輪極座標マトリクスの例である。ステップＳ６で検出したボルト領域以外の領域について、当該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二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。
【０１５０】
同時に特徴点１３１に最近傍のボルト、図１７（ｂ）の例ではボルト３５の位置（ｑｂ，ｐｂ）からの水平方向の変位を計算し、前記ボルト位置と当該ボルトからの変位を特徴点１３１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の特徴点１３１の位置を特定する。さらに、特徴点１３１は、図１７（ｃ）のように特徴点の始点と終点位置を把握することができる。
【０１５１】
図１８は、ボルトの数が８の場合の、特徴点の位置特定とあいまいさを示す図である。８つのボルトの形状が同じでボルト３５が図１８のボルトのいずれであるかを特定できない場合は、特徴点１３１は位置１３２乃至１３９の８通りの曖昧さをもって記録される。
【０１５２】
しかし、前述したように８つのボルトのいずれか一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、車輪の所定に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差異の曖昧さをなくすこともできる。以上がステップＳ７の特徴点検出処理である。
【０１５３】
〔ステップ８：出力〕
ステップＳ８において、図２の画像処理装置２６はステップＳ７までに得られた種種の画像及びデータをデータベース８に出力する。
【０１５４】
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Ｓ２で生成した正対化画像、ステップＳ３で求めた車軸位置及び、この車軸位置と基準車輪ワールド座標の原点との差異から計算できる車輪半径の長さ、ステップＳ５で生成した極座標画像マトリクス、ステップＳ６で求めたボルト位置、ステップＳ７で求めた特徴点の位置と長さである。以上が図１に示した画像処理装置２６における一連の処理フローである。
【０１５５】
またデータベース８は、画像取得装置１６乃至１９からに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持する。通過時刻が列車運行表を介して編成番号と紐付けされていれば、編成番号と、車輪ＩＤと前記検査ユニット番号からなるインデクスで一意に特定が可能となる。
【０１５６】
次に図１７（ｂ）（ｃ）を参照して、極座標画像マトリクスで行う特徴点のパタンマッチング処理を説明する。図１７（ｃ）はデータベース８に保存されている極座標画像マトリクスから切り出した特徴点の輝度パタンであって、テンプレートパタン１３０である。これは過去に、ステップＳ７で検出された特徴点の画像がステップＳ８で出力されて、データベース８に前記インデクス管理されて保存されていたものである。後日、同一の車輪が検査に係ったときに、データベース８から読み出してテンプレートパタン１３０とする。もっともこのテンプレートとしての特徴点画像の切り出しと管理は、ユーザインタフェース１２の表示装置とポインティングデバイスを用いてオペレータが手作業で行うことも可能である。
【０１５７】
テンプレートパタン１３０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１３（ｂ）の極座標画像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チングによる類似度Ｓｉｍ［ｑ，ｐ］は数（２３)で表される。
【０１５８】
【数２３】
【０１５９】
過去に取得した極座標画像マトリクスから生成したテンプレートパタン１３０と、後日新たに取得した極座標画像マトリクス上の特徴点１３１の形状が極端に変化していなければ両者はｑ軸とｐ軸に併進移動による探査をするのみで該当する位置を検出できる。また、撮影開始時の、当該車輪の回転角の差異によりｑは変化するものの、車軸からの距離は前述ステップ４の補正処理により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１３０を取得した際の極座標画像マトリクスの座標［ｑ１３０，ｐ１３０］も一緒に保存しておき、ｐ１３０を固定して、類似度Ｓｉｍ［ｑ，ｐ１３０］をｑ軸方向のみに探査すればよい。
【０１６０】
これによって、過去に取得した極座標画像マトリクス上の特徴点と、新たに取得した極座標画像マトリクス上の特徴点とが、車輪２０上の同一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。特徴点の形状の同否は前記特徴点をいくつかの線分に分割した各部分の、線分方向の同否で表現される。これらのパタンマッチング処理は画像処理装置２６にて行ってもよいが、オフライン処理としてユーザインタフェース１２に内蔵の情報処理装置に行わせてもよい。
【０１６１】
図３のパノラマ形成装置１０は画像取得装置１６乃至１９から出力される極座標画像マトリクス１５１乃至１５４から車輪全周分のパノラマ極座標画像マトリクスを形成する。図１９は基準車輪７０のパノラマ極座標画像マトリクスの形成を示す図である。同図（ａ）の画像取得装置１６乃至１９に１つずつ内蔵するカメラ２５は基準車輪７０が９０度回転するたびに撮影するように設置されているため、極座標画像マトリクス１５１乃至１５４の各々±４５度の範囲を水平方向に接合すると、図１９（ｂ）に示すパノラマ形成した極座標画像マトリクスが得られる。
【０１６２】
図２０は車輪２０に係る極座標画像マトリクスのパノラマ形成を示す図である。車輪２０は前記４つのカメラ２５の撮影タイミングをＬ度ピッチで回転するので、画像取得装置１６乃至１９で得られた極座標画像マトリクス１６１乃至１６４の中央から±Ｌ／２度分をＬ度ピッチで接合する。ここでＬは数（２４）で得られる。
【０１６３】
【数２４】
【０１６４】
数（２４）において、ＹＳＴＤは基準車輪の半径で既知の値である。Ｙｃは車輪２０の半径であって、ステップＳ４の処理で算出される。尚、画像取得装置１６乃至１９の各々でステップＳ４の処理を行うことにより車輪２０の半径は独立に４回計測されることになるが、これらの値の平均値又は中央値を数（２４）のＹｃに用いることができる。また、カメラ間の回転角度は車輪２０の半径を用いることなく、ボルトなどの周期的な構造物の移動を前述のパタンマッチングにより計測することもできる。
【０１６５】
本実施例のように４つのカメラで撮影する場合、ボルトの配置が４の倍数すなわち、４、８、１２、１６、個が等間隔である場合には、９０度ピッチで回転する場合には各撮影画像で同位置にボルトが存在するため、パタンマッチングによりボルトの位置がずれて検出されることで９０度からのずれ角度を算出することができる。
【０１６６】
ここで、より一般化したパノラマ形成方法について説明する。検査対称たる車輪でもっとも周囲長の長い車輪（先の実施例では基準車輪）の周囲長をＬｍａｘ、最も周囲長の短い車輪の周囲長をＬｍｉｎとし、撮影に用いるカメラの数をＮｃａｍ（左記に実施例では４）とする。この場合、Ｎｃａｍ個のカメラはＬｍａｘ／Ｎｃａｍの等間隔で線路脇に配置し、各カメラは車輪と線路の接点を中央にして±（１８０／Ｎｃａｍ）×（Ｌｍａｘ／Ｌｍｉｎ）度の範囲すなわち、（３６０／Ｎｃａｍ）×（Ｌｍａｘ／Ｌｍｉｎ）度の範囲を撮影できるように設置する必要がある。
【０１６７】
このように設定すると、最大半径の車輪も最小半径の車輪もＮｃａｍのカメラで漏れなく撮影が可能で、重複も最も少ない。また、これら統合してパノラマ化するには（３６０／Ｎｃａｍ）×（Ｌｍａｘ／Ｌ）ピッチで、各極座標画像マトリクスとも±（１８０／Ｎｃａｍ）×（Ｌｍａｘ／Ｌ）の範囲を接合する。ここでＬは車輪２０の周囲長である。
【０１６８】
パノラマ形成装置１０は極座標画像マトリクスをパノラマ形成した画像をデータベース８に前記インデクス管理の下保存する。
【０１６９】
図２１を参照してユーザインタフェース装置１２の表示機能に車輪に係るパノラマ画像を表示する処理について説明する。図２１（ａ）はパノラマ形成装置１０で生成し、データベース８に保存されているパノラマ形成した車輪全周の極座標画像マトリクスを、ユーザインタフェース装置１２の表示機能に係る仮想メモリ上に展開したものである。
【０１７０】
この仮想メモリに展開した画像の全部又は一部をユーザインタフェース１２の表示機能に係る表示メモリに書き込むことで前記表示機能に前記パノラマ形成した車輪全周の極座標画像マトリクスの全部又は一部が表示される。前記表示機能に表示できる画素数は限られているため、前記極座標画像マトリクス全体を表示する場合には表示画素を間引くなどして表示解像度を落とす必要がある。
【０１７１】
一部表示する場合には、ユーザインタフェース装置１２のマウスやキーボードなどのポインティングデバイスを用いて、図２１（ａ）に示す表示パラメータｔＤＩＳＰ１を制御して所望の一部を表示することができる。ここで、表示パラメータｔＤＩＳＰ１とは前記パノラマ形成された極座標画像マトリクスの左端基点からのオフセット画素数を示し、このオフセット画素数で指定される矩形１７００の範囲に属する画素を前記表示機能に係る表示メモリに書き込むこのようにして極座標画像マトリクスの一部を表示した例が図２１（ｂ）である。その他のパラメータを操作して矩形１７００の縦横画素数を変化させれば図２１（ｂ）においては異なる解像度で異なる範囲の極座標画像マトリクスを表示することができる。
【０１７２】
先に図１０に示したように数（９）、（１９）、（２２）の順に変換をたどると、任意の基準化正対画像マトリクスの画素［ｊ，ｉ’］に対応する極座標画像マトリクス［ｑ，ｐ］を求めることができる。前記パノラマ形成された極座標画像マトリクスについては画像取得装置１６、１７、１８、１９についてそれぞれ、［ｑ＋３×ｑｏｆｆｓｅｔ，ｐ］、［ｑ＋２×ｑｏｆｆｓｅｔ，ｐ］、［ｑ＋ｑｏｆｆｓｅｔ，ｐ］、［ｑ，ｐ］と、所定のオフセットｑｏｆｆｓｅｔを加えて求めることができる。
【０１７３】
ここで、ｑｏｆｆｓｅｔは、（基準車輪７０に係る極座標画像マトリクス９０度分の画素数）×（基準車輪７０の半径の長さ）／（撮影に係る車輪の半径の長さ）で算出される。
【０１７４】
基準化正対画像マトリクスの画素［ｊ，ｉ’］と前記パノラマ形成された極座標画像マトリクスの画素［ｑ，ｐ］の関係をテーブル化しておき、たとえば、図２１（ａ）の表示パラメータｔＤＩＳＰ２として基準を定めてパノラマ形成した極座標画像マトリクスの所定の画素をアクセスして、前記変換テーブルに基づいて前記表示メモリに書き込むことで、図２１（ｃ）に示すように車輪の任意の部分又は全体をユーザインタフェース１２の表示機能に表示することができる。
【０１７５】
車軸付近は広い角度に亘り表示されるため、おおよそ１７０１の破線矩形で示す領域が基準正対画像マトリクスとして変換されて図２１（ｃ）として表示される。このように、図２１（ｃ）のように、任意の車輪位置の状態を、車輪イメージで表示することができる。
【０１７６】
図２１（ａ）のパノラマ形成した車輪全周の極座標画像マトリクスの水平方向は３６０度分の角度を表し、その右端の更に右は左端につながるべきものである。したがって、表示パラメータｔＤＩＳＰ１および表示パラメータｔＤＩＳＰ２が増加して、図２２（ａ）に示すように矩形１７００及び破線矩形１７０１が右端からはみ出る場合には左端の該当部分をアクセスして表示又は逆変換後に表示することで図２２（ｂ）及び（ｃ）に示すように車輪の任意の部分を表示することができる。
【０１７７】
ステップ３において検出した車軸位置に基づいて、ステップ４にて基準化正対画像マトリクスへの変換を行っている。図２３を参照して、この基準化正対画像マトリクスへの変換の重要性を説明する。
【０１７８】
図２３左は基準車輪７０を、ステップ５で作成した基準車輪極座標変換テーブル２０２０を用いて極座標画像マトリクスに変換した例を示す。矩形９０は正対画像マトリクスの範囲を表す。
【０１７９】
図２３中央は、磨耗した車輪２０について、ステップ４の処理を経ずに、基準車輪極座標変換テーブル２０２０を用いて極座標画像マトリクスに変換した例を示す。基準車輪極座標変換テーブル２０２０で想定する車軸の位置７１０ｂと車軸２１０に差異があるために、歪んだ極座標画像マトリクスとなる。
【０１８０】
図２３右は、磨耗した車輪２０について、ステップ４の処理で基準化正対画像マトリクスに変換後に、基準車輪極座標変換テーブル２０２０を用いて極座標画像マトリクスに変換した例を示す。車軸２１０と想定された車軸の位置７１０ｂが一致しているため、歪みのない極座標画像マトリクスが得られる。
【０１８１】
ただし、ドットパタンで示した領域２０２１と２０２２は、カメラ２３の視野からはずれていて、原画像たる画面上画像マトリクスに含まれていなかった領域である。車軸の磨耗により生じる垂直方向のずれで生じる領域２０２１は、レール４に関する領域であって、本発明の車両検査装置では問題はない。
【０１８２】
しかし、車輪検知タイミングの遅延による水平方向のずれで生じる領域２０２２は車輪側面の領域が含まれる可能性があるので問題となる。このことから、車輪検知タイミングの遅延は少なく抑えるべきである。
【産業上の利用可能性】
【０１８３】
本発明は列車の車輪側面画像を撮影し、その傷の経年変化を追跡すると共に、データベースに格納の過去データの閲覧が可能であり、車両検査装置として有用である。
【符号の説明】
【０１８４】
１ ・・・ 車両検査装置
２ ・・・ 検査ユニット
３、４ ・・・ 線路
６ ・・・ 車両
２０ ・・・ 車輪
２１０ ・・・ 車輪２０の車軸
１６、１７、１８、１９ ・・・ 撮影処理手段
８ ・・・データベース
１０ ・・・パノラマ形成手段
１２ ・・・ユーザインタフェース装置
２０ ・・・ 車輪
２１ ・・・ 車輪検知センサ
２２ ・・・ 照明装置
２３ ・・・ カメラ
２４ ・・・ 車輪計数装置
２５ ・・・ 画面上画像マトリクスの範囲である矩形
２６ ・・・ 画像処理装置
２７ ・・・ 画像保存装置
２８ ・・・ ９０度の視野範囲
２９ ・・・ １２０度の視野範囲
３０〜３７ ・・・ 車輪２０のボルト
４０ ・・・ 車輪側面の通る平面
５０、５１ ・・・ 車輪検知センサ２１に係る光電ビーム
７０ ・・・ 基準車輪
７１０ ・・・ 基準車輪７０の車軸
９１ａ、９２ａ、９３ａ、９４ａ ・・・ キャリブレーションマークの画面上画像マトリクス上での点
９１ｂ、９２ｂ、９３ｂ、９４ｂ ・・・ キャリブレーションマークの基準車輪ワールド座標上での点
７１ ・・・ 基準車輪７０と線路４の接点
９０ ・・・ 正対画像マトリクスの範囲を示す矩形
７１０ｂ ・・・ 基準車輪極座標変換テーブル２０２０で想定する車軸の位置
２０２０ ・・・ ステップ５で作成した基準車輪極座標変換テーブル２０２０
２０２１ ・・・ 車輪の磨耗により生じる画像情報の欠落
２０２２ ・・・ 車輪検知タイミングの遅延により生じる画像情報の欠落
１０００ ・・・ 二値化した画像
１００１ ・・・ 線路４の輪郭の一部
１００２ ・・・ 車輪輪郭の存在する範囲
１２１、１２２ ・・・ 同心円上に存在する特徴点
１３０ ・・・ 特徴点のテンプレートパタン
２０００ ・・・ 極座標画像マトリクスの範囲を示す矩形
１３２〜１３９ ・・・ 車輪２０上の特徴点
１５１〜１５４ ・・・ 基準車輪７０の極座標画像マトリクス
１６１〜１６４ ・・・ 車輪２０の極座標画像マトリクス
１７００ ・・・ ユーザインタフェース装置１２の表示機能で表示する範囲
１７０１ ・・・ ユーザインタフェース装置１２の表示機能で表示する範囲
【技術分野】
【０００１】
本発明は車両の車輪側面を撮影して、当該車輪側面の状態を検査記録する車両検査装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
車両の走行距離に応じて車輪の磨耗や劣化が進むことから、劣化の進行を記録することは部品の交換時期を知るうえで重要である。ピット内に車両を止めて部品の点検を行うが、車輪については周辺部の各種部品に遮蔽されており、車輪全周を１回の撮影で取得して検査することはできない。
【０００３】
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（特開平７−１７４６７２）に記載の車輪踏面欠陥検査装置は、線路脇に設置し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している。この際に車輪の汚れと欠陥は異物として検出されたうえでその縦横比に基づいて分類される。
【０００４】
特許文献２（特開平５−１２６６８６）に記載の車輪検査装置も線路脇のカメラで接近してくる車輪の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。
【０００５】
ここでは全ての車輪は半径が同一であることを前提としていて、当該車輪の、周囲長の１０分の１の等間隔で配置した１０台のカメラで撮影した画像を１回転３６０度の１０分の１すなわち３６度ピッチで積み重ねることでパノラマ合成がなされる旨記載されている。しかし実際には磨耗により車輪毎に半径が異なるため、一定速度で走行する車両の各車輪の回転速度は異なる。したがって、前記１０台のカメラによる車輪の分割画像は３６度ピッチになっているとは限らず、したがって、３６度ピッチで積み重ねても検査に好適なパノラマ画像を得ることはできない。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】・・・特開平７−１７４６７２
【特許文献２】・・・特開平５−１２６６８６
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
ところで、車輪踏面だけでなく、車輪側面にも傷や割れが生じることから、車輪側面の検査も必要であるが、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。
【０００８】
この車輪側面検査での問題点について後で詳細に説明するが、ごく簡単には車輪の磨耗によって車輪踏面検査では問題とならなかった多くの解決課題が発生した。これは例えば、車輪磨耗により車輪半径が変化するということであり、撮影画像における車軸位置の垂直方向と水平方向の一致化と、回転角の補正が求められる結果となった。
【０００９】
さらに、車輪側面についても全周の状態を一覧にて表示検査することが有効であるが、この場合にも踏面検査にはない工夫が必要である。
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。
【００１０】
さらに、車輪毎に異なる磨耗の量、車輪の半径の計測を通じて複数カメラ間の各車輪の回転角に基づいて補正することで、複数の部分画像から、検査に好適な車輪全周の検査画像を形成することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明においては、線路に沿って設置され、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、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、画像処理を行う画像処理装置とを備え、画像保存装置は、磨耗のない基準車輪の正対化画像を予め保持しており、画像処理装置は、画像取得装置で取得した車輪画像に射影変換を施して車輪に正対する正対化画像を生成し、正対化画像について車輪の車軸位置を推定し、推定した車軸位置を、画像保存手段に保持している磨耗のない基準車輪の正対化画像の車軸位置に合致させた画像に修正して画像保存装置に保存する。
【００１２】
また、画像処理装置は、車軸位置を合致させたあとの車輪画像について、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して、極座標画像を画像保存装置に保存する。
【００１３】
また、画像保存装置は、車輪ボルトの極座標画像上でのテンプレート画像を予め保持しており、画像処理装置は、車軸位置を原点とする極座標変換を行った極座標画像に対してテンプレートマッチングによりボルト位置を確定する。
【００１４】
また、画像処理装置は、極座標画像に対して欠陥の有無を検出する処理を行い、画像保存装置に保存する。
【００１５】
さらに、画像処理装置は、極座標画像に対して欠陥の有無を検出する処理を行い、その欠陥位置をテンプレートマッチングにより確定したボルト位置との関係で画像保存装置に保存する。
【００１６】
また、本発明においては、線路に沿って複数台設置され、線路を通過する車両の車輪側面の全周に亘る複数枚の車輪画像を取得する画像取得装置と、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、画像処理を行う画像処理装置とを備え、画像保存手段は、磨耗のない基準車輪の正対化画像を予め保持しており、画像処理装置は、車輪側面の全周に亘る複数枚の車輪画像のそれぞれに射影変換を施して車輪に正対する複数の正対化画像を生成し、複数の正対化画像について車輪の車軸位置をそれぞれ推定し、推定した車軸位置を、画像保存手段に保持している磨耗のない基準車輪の正対化画像の車軸位置に合致させた画像に修正して画像保存装置に保存する。
【００１７】
また、画像処理装置は、車軸位置を合致させたあとの複数の車輪画像について、車軸位置を原点とする極座標変換を行って複数の極座標画像を生成し、複数の極座標画像を連結して車輪画像の全周に亘る極座標画像を作成して前記画像保存装置に保存する。
【００１８】
また、表示手段を備え、連結した車輪画像の全周に亘る極座標画像の一部矩形領域を表示手段に表示する。
【００１９】
また、表示手段を備え、記連結した車輪画像の全周に亘る極座標画像の一部の台形領域を抽出し、車輪形状にて表示手段に表示する。
【００２０】
また、画像保存手段は、車輪ボルトの極座標画像上でのテンプレート画像を予め保持しており、画像処理装置は、車軸位置を原点とする極座標変換を行った極座標画像に対してテンプレートマッチングによりボルト位置を確定し、ボルト位置の間隔から、複数の極座標画像を連結して車輪画像の全周に亘る極座標画像を得る。
【００２１】
また、画像処理装置は、車輪の半径又は直径を求め、この値により前記画像取得装置の、２台以上のカメラの間に回転する回転角をもとめ、回転角度に基づいて、２以上の画像取得装置が生成した極座標変換画像を接合して車輪全周分の極座標変換画像を生成する。
【００２２】
また、画像処理装置は、車輪構造物の移動量をパタンマッチング処理で計測することにより、画像取得装置の、２台以上のカメラの間に回転する回転角をもとめ、回転角度に基づいて、２以上の画像取得装置が生成した極座標変換画像を接合して車輪全周分の極座標変換画像を生成する。
【００２３】
さらに、車輪の半径の長さと、基準車輪の半径の長さとの差をもって、車輪の磨耗量と判定する。
【発明の効果】
【００２４】
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、車輪ごとの側面の画像が管理され、車輪ＩＤ番号でデータベース管理することで所望の車輪の側面画像を参照することができる。
【００２５】
また、画像処理により特徴点を検出することが可能であり、以前の同一車輪の特徴点と比較することで車輪の劣化の状況を把握することが可能となる。また、車輪の回転角に応じて補正してパノラマ形成することで、検査に好適な車輪全周画像を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００２６】
【図１】本発明の実施例に係る画像処理装置の処理フローを示す図。
【図２】線路と線路脇に設置された検査ユニットの位置関係を示す図。
【図３】車両検査装置１の全体構成図。
【図４】画像取得装置の構成を示す図。
【図５】カメラの撮影視野を説明するための図。
【図６】車輪ごとに磨耗度合いが相違することを示す図。
【図７】車輪に対してカメラが正対していないことを示す図。
【図８】車輪毎に、撮影時に水平方向の差異を生じることを示す図。
【図９（ａ）】基準車輪のときの撮影を示す図。
【図９（ｂ）】磨耗車輪のときの撮影を示す図。
【図１０】座標系の説明を示す図。
【図１１】基準車輪７０と画面上画像マトリクス２５の関係を示す図。
【図１２】基準車輪ワールド座標を示す図。
【図１３】正対画像マトリクスを定義するための図。
【図１４】車軸座標検出処理を説明する図。
【図１５（ａ）】正対画像マトリクスの矩形を示す図。
【図１５（ｂ）】変換後の基準車輪極座標を示す図。
【図１６（ａ）】変換対象とする車輪画像を示す図。
【図１６（ｂ）】変換後の極座標画像マトリクスを示す図。
【図１７（ａ）】ボルトのテンプレートを示す図。
【図１７（ｂ）】極座標画像マトリクスを示す図。
【図１７（ｃ）】特徴点を示す図。
【図１８】特徴点の位置特定とあいまいさを示す図。
【図１９（ａ）】複数カメラからの複数画像を示す図。
【図１９（ｂ）】複数画像の接合画像を示す図。
【図２０】車輪２０に係る極座標画像マトリクスのパノラマ形成を示す図。
【図２１（ａ）】車輪全周の極座標画像マトリクスを仮想メモリ展開した図。
【図２１（ｂ）】極座標画像マトリクスの一部を表示した例を示す図。
【図２１（ｃ）】車輪イメージで表示した例を示す図。
【図２２（ａ）】車輪全周の極座標画像マトリクスを仮想メモリ展開した図。
【図２２（ｂ）】極座標画像マトリクスの一部を表示した例を示す図。
【図２２（ｃ）】車輪イメージで表示した例を示す図。
【図２３】基準化正対画像マトリクスへの変換の重要性を説明する図。
【発明を実施するための形態】
【００２７】
以下、本発明の車両検査装置の実施例を説明する。
【実施例】
【００２８】
図２は、線路と線路脇に設置された検査ユニットの位置関係を示す図である。この図に示すように、検査ユニット２は、線路３、４の両脇に複数（本実施例では４つ）設置される。これらはそれぞれ、車両６の矢印で示した進行方向に対して右側車輪の外部を検査するユニットを２（RO）、右側車輪の内部を検査するユニットを２（RI）、車両６の進行方向に対して左側車輪の外部を検査するユニットを２（LO）、同じく左側車輪の内部を検査するユニットを２（LO）と命名し、それぞれ独立に車両６の左右の車輪外側と内側を検査するようになっている。
【００２９】
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ことが多い。車両は１以上連なって列車を構成するが、列車には編成番号が付されている。係る車両が、車庫前に近づくと、列車運行表と列車の到達通過時刻から編成番号が特定され、検査ユニット２が作動開始する。検査ユニット２は、編成番号の特定とともに、この列車の車輪構成も情報として得ることができる。このため、先頭から幾つ目の車輪の画像であるかを認識しながら、画像情報にコード化して画像ファイル名に反映させて保存すれば、後日、前記画像ファイルがどの編成の先頭から何番目の、左側または右側の車輪の内側または外側の画像であるかを特定できる。
【００３０】
図３は、車両検査装置１の全体構成図である。この図で、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、ユーザインタフェース装置１２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。前述の図２の４つの検査ユニット２（RO）、２（RＩ）、２（LO）、２（LＩ）のそれぞれは、画像取得装置１６、１７、１８、１９を有しており、車輪の回転位置に応じて例えば4枚の画像を取得する。
【００３１】
各画像取得装置は、同一機能にして独立に動作する。図３中の矢印は車両６を含めて構成される列車が有する複数の車輪の一つ（以後、単に車輪と表記する。）である車輪２０が転がる方向である。各検査ユニット２は、それぞれの画像取得装置１６、１７、１８、１９で取得した車輪２０の４分割撮影された4枚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。
【００３２】
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分割車輪画像から１車輪分を統合した車輪全周画像を生成し、ユーザインタフェース装置１２に送信する。ユーザインタフェース装置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から送信される全周分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、ユーザインタフェース装置１２の動作については後に詳述する。
【００３３】
図４は、画像取得装置の構成を示す図であり、複数ある画像取得装置のうちの１６の構成を代表として示している。なお、他の画像取得装置も同一構成とされているので、ここではそれらの説明を省略する。画像取得装置１６は、車両検知センサ２１と、照明装置２２と、カメラ２３と、車輪計数装置２４と、画像保存装置２７と、画像処理装置２６とで構成される。
【００３４】
カメラ２３は、線路４に沿って、隣接するカメラ（例えば画像取得装置１７に付属するカメラ）と所定の間隔をもって設置され、車輪２０の一周分を３６０度として、車輪２０の所定の回転角毎に、線路４に接する付近を含めた部分を撮影する。本実施例の場合には画像取得装置１６乃至１９に１つずつのカメラを備えることで、合計４つのカメラで車輪１周分を撮影するため、およそ９０度ピッチで４度撮影することとなる。
【００３５】
図５は、カメラ２３の撮影視野を説明する図であり、矩形２５が画像取得手段１６が備えるカメラ２３の撮影視野である。本実施例の車輪２０は中心に車軸２１０と８個のボルト３１乃至３７を有する。ただし、本発明の検査対象たる車輪はこれに限られず、中心に車軸があればよい。カメラの視覚視野である矩形２５には車輪２０の一部が含まれるが、車軸２１０及び線路４との接点２１１が視野に含まれる事は必須ではないが、後に説明するカメラキャリブレーション作業にとっては接点２１１が含まれている方が好ましい。
【００３６】
４つのカメラで車輪の全周を撮影する場合には、カメラ２３の視野は、接点２１１の両側に４６度以上もたせなければならない。一方、視野を広げすぎると解像度が落ちるため、６０度前後が適当である。したがって、矩形２５の内部において、横線で示した領域２８が接点２１１の両側４６度（合計９２度）及び、格子領域２９も含めて両側６０度（合計１２０度）の範囲が撮影される。
【００３７】
また、カメラ２３は車輪２０を下方から見上げる画角となっているため、本来真円である車輪２０は上下方向に縮んで歪みをもって撮影されている。なお、カメラ２３は、２０ナノ秒以下の短時間露光で撮影が可能なデジタルカメラである。照明装置２２はカメラ２３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。
【００３８】
図４に戻り、そのほかの構成について詳細に説明する。車輪検知センサ２１は、例えば線路４に装着した磁気センサ又は線路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。移動する車輪２０をカメラ２３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、シャッター速度は十分高速に調整しておく。
【００３９】
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２１が、車輪２０が所定の位置に来たことを検知し、カメラ２３と照明装置２２と車輪計数装置２４に同期信号を出力する。カメラ２３は同期信号に同期して車輪２０を撮影し、撮影した車輪画像は画像保存装置２７に撮影時刻とともに保存される。照明装置２２は同期信号に同期して発光し、車輪２０の一部を照明する。
【００４０】
車輪計数装置２４は車輪検知センサ２１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２７に出力する。
【００４１】
画像保存装置２７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紐付けして保存する。検査ユニット２のユニット番号により、車両６のどの車輪をどこから撮影したかを特定することができる。
【００４２】
また、車輪計数装置２４は、同期信号の立ち上がり回数をあらかじ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２６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、あらかじめ定められた計数値とは車両６を含む一編成分の、片側の車輪の数である。画像処理装置２６は、車輪計数装置２４による車両６を含む編成の通過完了通知の受信後に、画像保存装置２７に保存された車輪画像を処理する。
【００４３】
次に、図４の画像処理装置２６の処理フローの詳細を説明する前に、実際に撮影される車輪側面画像を用いて各種の解析処理を行う場合に、特に側面検査であるがゆえに考慮すべき事項を図６乃至図９を用いて説明する。後述する画像処理装置２６の処理フロー(図１)のステップＳ２乃至ステップＳ５はこの事項に対処するために設けられた処理である。
【００４４】
考慮すべき事項の第１点は、図６に示すように車輪ごとに磨耗度合いが相違することである。一編成分の車輪の一方（左車輪又は右車輪）の片側（内側又は外側）は、すべて同一平面上を回転しながら通過する。しかし、車輪毎に磨耗の度合いが異なるためにその半径は異なり、それぞれの車軸は線路４から異なる直線上を通過する。図６では前記同一平面は図面の紙面と一致している。磨耗の少ない車輪２０ａの側面と車軸２１０ａ及び、磨耗の大きい車輪２０ｂの側面と車軸２１０ｂは前記同一平面上にあるが、車軸２１０ａと２１０ｂは線路４から異なる高さで移動する。
【００４５】
考慮すべき事項の第２点は、図７に示すように車輪に対してカメラが正対していないということである。図７では前記同一平面は紙面に垂直で、線分４０で表される。画像取得装置１６乃至１９はカメラ２３を有するが、各カメラは平面４０に正対しておらず、距離（diｓｔＸ）と、線路４を基準とした高さ（ｈｅｉｇｈｔＹ）と、カメラ角度θはまちまちである。このため、後述の図１のステップＳ２で求めるカメラパラメータによって、仮想的に車輪２０に正対するカメラｖ２３で撮影したのと同等な正対化画像を得る必要がある。
【００４６】
考慮すべき事項の第３点は、図８に示すように車輪毎に撮影時に水平方向の差異も生じるということである。車輪検知センサ２１として光電センサを用いる場合、車輪２０が光電センサのビームを遮る瞬間が車輪検知のタイミングである。図８の５０は前記光電センサのビームを表し、図８上は、磨耗の少ない車輪２０ａがビーム５０を遮る瞬間で、図８下が、磨耗が進んで半径が短くなった車輪２０ｂがビーム５０を遮る瞬間である。各車輪の車軸位置２１０ａと２１０ｂを比較すると磨耗の進んだ車輪２０ｂの車軸２１０ｂが左方にシフトしていることが分かる。
【００４７】
考慮すべき事項の第４点は、図９に示すように車輪半径の大きさに応じて異なる回転角をもって撮影されるこということである。図９において、ビーム５０は画像取得装置１６に内蔵の車輪検知センサ２１に係る光電センサビームで、ビーム５１は画像取得装置１７に内蔵の車輪検知センサ２１に係る光電センサビームである。図９（ａ）では磨耗の進んでいない車輪２０ａはビーム５０を遮ってから、更に９０度回転してビーム５１を遮る。
【００４８】
図９（ｂ）では磨耗の進んだ車輪２０ｂがビーム５０を遮った後、９０度よりも更に回転してビーム５１を遮る。これは磨耗により車輪半径が短くなり、これに伴って周囲長も短くなったため、ビーム５０とビーム５１の間でより多く回転するからである。ビーム５０とビーム５１の遮蔽の瞬間に画像取得装置１６と１７でそれぞれ車輪を撮影するため、車輪半径の大きさに応じて異なる回転角をもって撮影されることが分かる。
【００４９】
以上に示したように、撮影された車輪側面画像を用いて検査を行うときには、画像の正対化と、撮影画像における車軸位置の垂直方向と水平方向の一致化と、回転角の補正が重要である。
【００５０】
これらの問題の多くは、車輪の磨耗度合いによって生じていることが明らかであり、従来の車輪踏面検査の場合には問題にならなかった事項の解決が車輪側面検査では強く求められる。
【００５１】
このことから、本発明においてはこれら諸問題の補正のために５つの座標系を導入して、同一画面上での評価を可能とする。以下、説明の便宜のため、５つの座標系を導入したときの座標間の相関関係を図１０にまとめる。５つの座標系とは、画面上画像マトリクスと、基準車輪ワールド座標と、正対画像マトリクスと、基準車輪極座標と、極座標画像マトリクスであって、変換式により相互に変換可能である。
【００５２】
第１の座標系である図１０の画面上画像マトリクス［ｘ，ｙ］は、図4のカメラ２３で撮影された図５の矩形２５を範囲とするディジタル画像である。この画像は行列表現が可能であり、行数と列数で画素を特定する。以後、この行数と列数を画面上画像マトリクスの座標と呼ぶ。図５の矩形２５の左上端を基点［０，０］とし、一画素当たりの大きさはミリメートル／画素である。
【００５３】
第２の座標系である図１０の基準車輪ワールド座標（Ｘ，Ｙ）は、後述するところの図１２において、基準車輪７０が位置検出用のビーム５０を遮るときに線路４と接している点７１を原点とし、線路４に沿ってＸ軸をとり、これに垂直すなわち接点７１と基準車輪７０の車軸７１０を結ぶ直線をＹ軸に取る実数の座標系である。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。
【００５４】
ここで、基準車輪７０とは、車軸やボルトの配置は磨耗した実際の車輪２０(図５の画面上画像マトリクスで表現される車輪)と同一であるが、車輪の磨耗が無いことが保証されている理想のあるいは仮想上の車輪である。基準車輪７０の半径長は車輪半径長の最大値であって、既知の固定値ｒＳＴＤである。したがって、車軸７１０の基準車軸ワールド座標は常に（０，ｒＳＴＤ）となる。
【００５５】
第3の座標系である図１０の正対画像マトリクス［ｊ，ｉ］は、後述のカメラパラメータをもって射影変換した後の正対化されたディジタル画像であって、行列表現が可能で行数と列数で画素を特定する。以後、この行数と列数を正対画像マトリクスの座標と呼ぶ。図１３の矩形９０の範囲が正対画像マトリクスであり、左上端を基点［０，０］とする。一画素当たりの大きさはミリメートル／画素で表現される。
【００５６】
第4の座標系である図１０の基準車輪極座標（t，r）は、実数値をとる座標系であって、前記の図１２の基準車輪ワールド座標（Ｘ，Ｙ）において、その車軸７１０からの距離rを縦軸とし、Ｙ軸となす角度tを横軸とする座標系で表現したものである。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）とすることができる。
【００５７】
第5の座標系である図１０の極座標画像マトリクス［ｑ，ｐ］は基準車輪極座標（ｔ，ｒ）をディジタル画像化したものであって、行列表現が可能であり、行数と列数で画素を特定する。以後、この行数と列数を極座標画像マトリクスの座標と呼ぶ。図１６（ｂ）の矩形２０００が極座標画像マトリクスの例で、左上端を基点（０，０）とする。一画素当たりの大きさは水平方向がラディアン／画素、または度／画素で、垂直方向はミリメートル／画素とすることができる。
【００５８】
以上の５つの座標系の間の変換の関係を示したものが図１０であり、後でその関係を詳述するように、数（８）により画面上画像マトリクスから基準車輪ワールド座標への変換が可能で、その逆変換は数（５）でなされる。数（１０）により基準車輪ワールド座標から正対画像マトリクスへの変換が可能で、その逆変換は数（９）でなされる。数（１９）で基準車輪ワールド座標から基準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。数（２２）で基準車輪極座標から極座標画像マトリクスへの変換がなされ、その逆変換は数（２１）でなされる。
【００５９】
次に、画像処理装置２６の処理フローを図１を参照して説明する。
【００６０】
〔ステップ１：車輪画像入力〕
まず、ステップＳ１において、図４の画像保存装置２７から車輪画像を入力する。
【００６１】
車輪画像のファイル名は車輪ＩＤを用いる。画像保存装置２７は画像の撮影時刻も記録しているものとする。このときに得られる画像は、図５の画像であり、例えば先頭車輪の場合には、右側車輪内側について１６，１７，１８，１９からの4枚の画像が１組となって入力される。従って１組の車輪に対しては、左右と内外について評価するので、都合１６枚の写真が入力される。
【００６２】
〔ステップ２：正対化画像生成〕
次にステップＳ２では、図７で説明した車輪とカメラが正対していない点、つまりカメラキャリブレーションの問題について対策する。
【００６３】
ここでステップＳ２での処理の前提となるカメラキャリブレーションについて説明しておく。カメラキャリブレーションはカメラ２３の設置固定時に少なくとも１度行えば、以後はここで求めたカメラパラメータを用いて射影変換を行うことができる。図１１は基準車輪７０と画面上画像マトリクス２５の関係を示す。ここで、基準車輪７０の側面にキャリブレーションマーク９１乃至９４を付し、線路４との接点７１からの、線路４の方向の距離と線路に垂直な方向の距離を実測する。単位はミリメートルが適当である。
【００６４】
これらの値はすなわち図１２の基準車輪ワールド座標である。キャリブレーションマーク９１乃至９４は基準車輪７０における車軸７１０やボルトなど既知の構造を利用してもよい。ただし、画面上画像マトリクスの範囲である矩形２５に含まれていなければならない。これらのキャリブレーションマーク９１乃至９４は、基準車輪ワールド座標上では、実測により既知の座標(X1,Y1)、(X2,Y2)、(X3,Y3)、(X4,Y4)とおくことができる。
【００６５】
一方、キャリブレーションマーク９１乃至９４の画面上画像マトリクスにおける位置は、図５の矩形２５の左上を（０，０）とする座標で表現することにしており、それぞれディジタル画像上で求めることができ、これらも既知とすることができる。そこでこれらを、［ｃｘ１，ｃｙ１］、［ｃｘ２，ｃｙ２］、［ｃｘ３，ｃｙ３］、［ｃｘ４，ｃｙ４］とする。
【００６６】
ここで、求めるべき未知のカメラパラメータをｃ１１、ｃ１２、ｃ１３、ｃ２１、ｃ２２、ｃ２３、ｃ３１、ｃ３２とする。ただし、基準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、整数値の中でもっとも対応する実数値に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の［ｘ，ｙ］と、基準車輪ワールド座標の（Ｘ，Ｙ）には数（１）の関係が成立する。
【００６７】
【数１】
【００６８】
ここで、Ｈを消去して整理すると数（２）が得られる。
【００６９】
【数２】
【００７０】
これを行列で表現すると数（３）となる。
【００７１】
【数３】
【００７２】
数（３）の（Ｘ，Ｙ）と［ｘ，ｙ］はキャリブレーションマーク９１乃至９４の基準車輪ワールド座標と画面上画像マトリックスの座標を代入して成立すべきであるからこれらを代入して数（４）を得る。
【００７３】
【数４】
【００７４】
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ｃ１１、ｃ１２、ｃ１３、ｃ２１、ｃ２２、ｃ２３、ｃ３１、ｃ３２を求めることができる。
【００７５】
また、キャリブレーションマークを５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。この場合でも前記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ｃ１１、ｃ１２、ｃ１３、ｃ２１、ｃ２２、ｃ２３、ｃ３１、ｃ３２について解くことができる。
【００７６】
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、基準車輪ワールド座標（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。
【００７７】
【数５】
【００７８】
また、数（５）を基準車輪ワールド座標についてまとめると、数（６）を得る。
【００７９】
【数６】
【００８０】
これを行列表現で表すと数（７）となる。
【００８１】
【数７】
【００８２】
数（７）を変形して数（８）を得る。
【００８３】
【数８】
【００８４】
数（８）の右辺行列右肩の−１は逆行列を表す。逆行列はガウスの掃きだし法を始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］から基準車輪ワールド座標（Ｘ，Ｙ）への変換ができる。
【００８５】
なお、ここではカメラキャリブレーションの被写体として基準車輪７０を用いたが、基準車輪７０及び車輪２０の側面の存在する平面４０上に格子状の目盛りを付した板を被写体としてもよい。
【００８６】
続いて、図１３を参照して、正対化画像のディジタル配列として正対画像マトリクスを詳細に定義する。正対画像マトリクスは［ｊ，ｉ］と表す。図１１の矩形２５は正対化前の画面上画像マトリクスで、図１３の矩形９０は、正対化した正対画像マトリクスであって、左上端を基点［０，０］とする。ここで、四隅の基準車輪ワールド座標をそれぞれ、左上のＡ点を（−Ｗ／２，Ｈ０）、右上のＢ点を（Ｗ／２，Ｈ０）、左下のＣ点を（Ｗ／２，Ｈ０＋Ｈ）、右下のＤ点を（−Ｗ／２，Ｈ０＋Ｈ）とする。Ｗ、Ｈ０、Ｈは既値の実数である。
【００８７】
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は横と縦方向の画素数を表す自然数である。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、四隅の正対画像マトリクスはそれぞれ、Ａ点が［０，０］、Ｂ点が［Ｍ−１，０］、Ｃ点が［０，Ｎ−１］、Ｄ点が［Ｍ−１，Ｎ−１］となる。
【００８８】
以上のことから、基準車輪ワールド座標（Ｘ，Ｙ）を数（９）で表すことができ、正対画像マトリクス［ｊ，ｉ］から基準車輪ワールド座標（Ｘ，Ｙ）への変換が可能となる。
【００８９】
【数９】
【００９０】
また、数（９）をｊとｉについて解いた数（１０）により、基準車輪ワールド座標（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。
【００９１】
【数１０】
【００９２】
数（１０）において、ｊとｉは一般に整数ではないが、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］の点を基準車輪ワールド座標（Ｘ，Ｙ）の点に変換する。続いて基準車輪ワールド座標（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。数（５）で得られる値は一般に整数ではないが最も近い整数を選択し［ｘ，ｙ］とする。
【００９３】
画面上画像マトリクス［ｘ，ｙ］は撮影された正対化前のディジタル画像であるから、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。
【００９４】
すなわち、ｊ＝０乃至Ｍ−１の範囲で、またｉ＝０乃至Ｎ−１の範囲に亘って行う。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２５外の場合はゼロ又は２５５などの固定値を割り当てる。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。
【００９５】
以上が図１の処理フローのステップＳ２で行われる。すなわち、ステップＳ２では、基準車輪７０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基準車輪７０又は車輪２０の画面上画像マトリクスを基準車輪ワールド座標に変換し、画面上画像マトリクスと、基準車輪ワールド座標と正対画像マトリクスの関係を用いて、カメラ２３で撮影した画面上画像マトリクスから正対画像マトリクスを生成する。
【００９６】
〔ステップ３：車軸位置の検出〕
次に、図１４を参照して、ステップＳ３の車軸座標検出処理を説明する。
【００９７】
図１４は車輪２０の車軸２１０の基準車輪ワールド座標（Ｘｃ，Ｙｃ）及び正対画像マトリクス［ｘｃ，ｙｃ］を算出する方法を示す図である。基準車輪ワールド座標及び正対画像マトリクスで表現された車輪２０は真円であるから、車輪の輪郭を円弧の一部と見なしてその中心すなわち車軸の位置を求めることができる。
【００９８】
前述の通り、正対画像マトリクス［ｊ．ｉ］は図１３矩形９０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二値化した画像を矩形１０００として示している。ここでは、輪郭エッジとして値の大きいほうを黒で表記している。水平線分１００１は線路４の輪郭の一部として現れるものである。これはカメラ２３を固定することで常に同じ場所に現れるので、あらかじめ処理対象から除外できる。
【００９９】
一方、矩形１０００の範囲１００２に現れる輪郭は、車輪２０の輪郭であって円弧の一部である。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。座標値は二値化された画像である矩形１０００から知ることができる。
【０１００】
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）によって基準車輪ワールド座標に変換することができる。変換した基準車輪ワールド座標としてＥとＦの座標をそれぞれＥ（ｅｘ，ｅｙ）、Ｆ（ｆｘ，ｆｙ）とする。ＥとＦの垂直二等分線Ｈは車軸２１０を通る。垂直二等分線Ｈは、この上の任意の点を（ｘ，ｙ）とすると数（１１）で表される。
【０１０１】
【数１１】
【０１０２】
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。但し、α、β、γはＥとＦの座標系により確定するパラメータである。
【０１０３】
【数１２】
【０１０４】
ここで、範囲１００２の、車輪２０の輪郭上の、任意の二点をｋ０組（ｋ０は自然数）とって、これらの垂直二等分線をｋ０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，．．．，ｋ０である。
【０１０５】
【数１３】
【０１０６】
ｋ０本の垂直二等分線は全て車軸２１０で交わるので数（１３）の連立方程式の解が、車軸２１０の基準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）を行列表現の数（１４）とする。
【０１０７】
【数１４】
【０１０８】
さらに、簡単化のために行列Ｕで表して数（１５）とする。
【０１０９】
【数１５】
【０１１０】
数（１５）の両辺にＵの転置行列を乗じて数（１６）とする。
【０１１１】
【数１６】
【０１１２】
ＵＴＵは２×２の行列となり、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２１０の基準車輪ワールド座標（Ｘｃ，Ｙｃ）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といてもよい。
【０１１３】
前記垂直二等分線が３本以上になると、車輪２０の輪郭の検出位置に誤差を生ずるため車軸２１０の一点で交わらない。しかし、上述の方法により二乗誤差が最小の最適解として車軸２１０の車基準輪ワールド座標が求まる。
【０１１４】
なお、基準車輪ワールド座標（Ｘｃ，Ｙｃ）を数（１０）で正対画像マトリクスに変換すると、負の値になり得るが、これは車軸２１０が矩形９０及び矩形１０００の範囲内にないことを示しているが問題ない。
【０１１５】
以上が処理フローのステップＳ３である。ここでは基準車輪ワールド座標を数（１１）乃至数（１６）に代入したが、代わりに正対画像マトリクスの座標を代入してもよい。この場合、座標は実数として計算を行い、数（１６）の解は車軸２１０の正対画像マトリクスにおける座標［ｊｃ，ｉｃ］となる。これを数（９）で変換すると、基準車輪ワールド座標すなわち（Ｘｃ，Ｙｃ）となる。
【０１１６】
〔ステップ４：シフト補正〕
次にステップＳ４において、基準車輪への補正と車輪の半径長についてシフト補正を実行する。
【０１１７】
ステップＳ３の処理で車軸を求めると、基準車輪７０にあっては、車軸７１０の基準車輪ワールド座標が（ＸＳＴＤ，ＹＳＴＤ）で、正対画像マトリクスの座標が［ｊＳＴＤ，ｉＳＴＤ］と表記できる。
【０１１８】
一方、車輪２０にあっては、車軸２１０の基準車輪ワールド座標が（Ｘｃ，Ｙｃ）で、正対画像マトリクスの座標が［ｊｃ，ｉｃ］である。前述の磨耗のため、一般に、（ＸＳＴＤ，ＹＳＴＤ）と（Ｘｃ，Ｙｃ）及び、［ｊＳＴＤ，ｉＳＴＤ］と［ｊｃ，ｉｃ］は一致しない。
【０１１９】
しかし、後述の基準車輪極座標変換テーブルは基準車輪７０に適合して作成するため、車輪２０について使用する場合には、車軸の位置を併進移動により一致させる必要がある。
【０１２０】
補正前と補正後の正対画像マトリクスの座標をそれぞれ［ｊ，ｉ］、［ｊ，ｉ’］としたときの関係は数（１７）で表される。数（１７）により［ｊ，ｉ］を［ｊ，ｉ’］に変換する処理がステップＳ４である。
【０１２１】
この処理の後、すべての車輪の、正対画像マトリクスの車軸の座標は［ｊＳＴＤ，ｉＳＴＤ］となる。また、これを数（９）で基準車輪ワールド座標に変換すると、（ＸＳＴＤ，ＹＳＴＤ）となる。
【０１２２】
【数１７】
【０１２３】
また、ここで、車輪２０の半径はＹｃミリメートルであり、基準車輪７０からの磨耗量はＹＳＴＤ−Ｙｃミリメートルであることも計算される。また、先の説明で出てきたｒＳＴＤとの関係は、ｒＳＴＤ＝ＹＳＴＤである。
【０１２４】
数（１７）の逆変換は数（１８）である。ここで、基準化正対画像マトリクス全般に亘り、各画素に対応する正対画像マトリクス内の画素輝度を参照して割り当てれば、車輪２０の基準化正対画像マトリクスが得られる。
【０１２５】
【数１８】
【０１２６】
〔ステップ５：極座標画像作成〕
次にステップＳ５において、基準車輪極座標変換テーブルの作成を行う。図１５を参照して、ステップ５の基準車輪極座標画像作成について説明する。図１５（ａ）は正対画像マトリクスの矩形９０を示している。図１５(ｂ)は正対画像マトリクスを変換した基準車輪極座標画像である。
【０１２７】
画像処理装置２６はあらかじめ基準車輪極座標変換テーブルを持っており、まず基準車輪極座標変換テーブルを生成することについて説明する。図１５(ｂ)に示す基準車輪極座標（t,ｒ）は実数値をとる座標系であって、図１５（ａ）の基準車輪７０の車軸７１０からの距離rを縦軸、基準車輪７０と線路４の接点７１（すなわち、基準車輪ワールド座標の原点）と車軸７１０を結ぶ線分（すなわち、基準車輪ワールド座標のＹ軸）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のＭＫＳＡ単位系としt軸はラディアン又は度とする。
【０１２８】
本実施例のように４つのカメラをもって約９０度ピッチで１２０度程度の視野をもつ場合には、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度までとするのが適当である。また、縦軸の範囲は接点７０を含むＲｏからＲｗまでとする（ＲｏとＲｗは実数）。ここで、数（１９)により基準車輪ワールド座標（Ｘ，Ｙ）から基準車輪極座標（ｔ，ｒ）へ変換される。
【０１２９】
【数１９】
【０１３０】
また、数（２０）により基準車輪極座標（ｔ，ｒ）から基準車輪ワールド座標（Ｘ，Ｙ）へ変換される。
【０１３１】
【数２０】
【０１３２】
次に、基準車輪極座標画像のディジタル配列として、図１６（ｂ）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］は基準車輪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。以後行数と列数を座標と呼ぶ。極座標画像マトリクス［ｑ，ｐ］は、同図（ａ）の取り込まれた画像の矩形９０の左上の点を基点として横軸にｑ、縦軸にｐをとって示す座標である。
【０１３３】
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＝（Ｒｗ−Ｒｏ）／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。
【０１３４】
図１６（ｂ）の極座標画像マトリクス［ｑ，ｐ］は矩形２０００の左上端を基点［０，０］とし、横方向ｑ−１番目で縦方向ｐ−１番目の輝度値を有する。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２０００の、四隅の極座標画像マトリクスの座標はそれぞれ、Ｏ［０，０］、Ｐ［Ｔ−１，０］、Ｑ［０，Ｒ−１］、Ｒ［Ｔ−１，Ｒ−１］となる。数（２１）により極座標画像マトリクス［ｑ，ｐ］から車輪基準車輪極座標（ｔ，ｒ）への変換が可能である。
【０１３５】
【数２１】
【０１３６】
また、数（２２）により車輪基準車輪極座標（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。
【０１３７】
【数２２】
【０１３８】
また、図１０の格座標間の関係を示す図式を参照して明らかなように、数（２１）と数（２０）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２０００の画素が基準車輪ワールド座標（Ｘ，Ｙ）に変換される。
【０１３９】
さらに数（１０）により基準車輪ワールド座標（Ｘ，Ｙ）から正対画像マトリクス［ｊ，ｉ］へ変換できることから、極座標画像マトリクス［ｑ，ｐ］の画素を正対画像マトリクス［ｊ，ｉ］へと対応付けることができる。正対画像マトリクス［ｊ，ｉ］はステップＳ２で生成された正対化されたディジタル画像であるから、対応する画素の輝度が極座画像マトリクスの各画素へ割り当てられる。
【０１４０】
以上の処理を図１６（ｂ）の矩形２０００全域に亘って行うことで極座標画像マトリクスと正対画像マトリクスの各画素の対応関係が決まる。この対応関係をテーブル化することで、以後、数（２１）と数（２０）と数（１０）による計算を省くことができる。尚、極座標画像マトリクスの座標［ｑ，ｐ］と画面上画像マトリクスの座標［ｘ，ｙ］は整数でなければならないので、数（１９）の計算結果に最も近い整数を選択する。
【０１４１】
この結果、極座標画像マトリクス［ｑ，ｐ］に対応する正対画像マトリクス［ｊ，ｉ］更にはその元画像である、画面上画像マトリクス［ｘ，ｙ］が撮影範囲である矩形９０及び矩形２５の範囲外のときはゼロまたは２５５などの固定輝度値を割り当てる。
【０１４２】
ところで、上記で得られた基準車輪極座標変換テーブルは、基準車輪７０の車軸７１０を基準として変換される基準車輪極座標変換テーブルである。車輪２０にあっては補正が必要であり、このためにステップＳ４で作成した基準化正対画像マトリクスの輝度値を、正対画像マトリクスの代わりに参照する。
【０１４３】
以上の処理により分割撮影された車輪画像は基準車輪極座標画像をディジタル画像化した極座標画像マトリクスに変換される。例えば、図１６（ａ）の車軸２１０を中心とする同心円上に存在する特徴点１２１や１２２は、それぞれ図１６（ｂ）のように水平方向の特徴点１２１と１２２に変換される。ボルト３３、３４、３５もそれぞれ変換される。なお、特徴点１２１、１２２は例えば車輪２０についた傷である。また、車輪２０の輪郭は水平線分１２３に変換される。以上が処理フローにおけるステップＳ５の処理である。
【０１４４】
〔ステップ６：ボルト検出〕
次にステップＳ６、Ｓ７においてボルト検出及び特徴点検出を行うことについて説明する。まず、図１７を参照して、ステップ６のボルト検出処理を説明する。
【０１４５】
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、ボルトの基準車輪極座標変換後の形状も既知であって、これを図１７（ａ）に示すようにテンプレート登録しておくことができる。
【０１４６】
図１７（ｂ）は極座標画像マトリクスの例であって、基準車輪極座標変換されたボルト３３、３４、３５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３３、３４、３５は車軸から等距離の位置を移動するので基準車輪極座標変換後は水平線上を移動する。
【０１４７】
したがって、図１７（ａ）のテンプレートを水平線上近傍で探査すれば、ボルト３３、３４、３５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無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は自然数）個あるときには、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、これをテンプレートと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Ｓ６のボルト検出処理である。
【０１４８】
〔ステップ７：特徴点検出〕
次に図１７を参照して、ステップＳ７の特徴点検出処理について説明する。
【０１４９】
図１７（ｂ）は特徴点１３１を有する車輪２０の基準車輪極座標マトリクスの例である。ステップＳ６で検出したボルト領域以外の領域について、当該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二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。
【０１５０】
同時に特徴点１３１に最近傍のボルト、図１７（ｂ）の例ではボルト３５の位置（ｑｂ，ｐｂ）からの水平方向の変位を計算し、前記ボルト位置と当該ボルトからの変位を特徴点１３１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の特徴点１３１の位置を特定する。さらに、特徴点１３１は、図１７（ｃ）のように特徴点の始点と終点位置を把握することができる。
【０１５１】
図１８は、ボルトの数が８の場合の、特徴点の位置特定とあいまいさを示す図である。８つのボルトの形状が同じでボルト３５が図１８のボルトのいずれであるかを特定できない場合は、特徴点１３１は位置１３２乃至１３９の８通りの曖昧さをもって記録される。
【０１５２】
しかし、前述したように８つのボルトのいずれか一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、車輪の所定に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差異の曖昧さをなくすこともできる。以上がステップＳ７の特徴点検出処理である。
【０１５３】
〔ステップ８：出力〕
ステップＳ８において、図２の画像処理装置２６はステップＳ７までに得られた種種の画像及びデータをデータベース８に出力する。
【０１５４】
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Ｓ２で生成した正対化画像、ステップＳ３で求めた車軸位置及び、この車軸位置と基準車輪ワールド座標の原点との差異から計算できる車輪半径の長さ、ステップＳ５で生成した極座標画像マトリクス、ステップＳ６で求めたボルト位置、ステップＳ７で求めた特徴点の位置と長さである。以上が図１に示した画像処理装置２６における一連の処理フローである。
【０１５５】
またデータベース８は、画像取得装置１６乃至１９からに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持する。通過時刻が列車運行表を介して編成番号と紐付けされていれば、編成番号と、車輪ＩＤと前記検査ユニット番号からなるインデクスで一意に特定が可能となる。
【０１５６】
次に図１７（ｂ）（ｃ）を参照して、極座標画像マトリクスで行う特徴点のパタンマッチング処理を説明する。図１７（ｃ）はデータベース８に保存されている極座標画像マトリクスから切り出した特徴点の輝度パタンであって、テンプレートパタン１３０である。これは過去に、ステップＳ７で検出された特徴点の画像がステップＳ８で出力されて、データベース８に前記インデクス管理されて保存されていたものである。後日、同一の車輪が検査に係ったときに、データベース８から読み出してテンプレートパタン１３０とする。もっともこのテンプレートとしての特徴点画像の切り出しと管理は、ユーザインタフェース１２の表示装置とポインティングデバイスを用いてオペレータが手作業で行うことも可能である。
【０１５７】
テンプレートパタン１３０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１３（ｂ）の極座標画像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チングによる類似度Ｓｉｍ［ｑ，ｐ］は数（２３)で表される。
【０１５８】
【数２３】
【０１５９】
過去に取得した極座標画像マトリクスから生成したテンプレートパタン１３０と、後日新たに取得した極座標画像マトリクス上の特徴点１３１の形状が極端に変化していなければ両者はｑ軸とｐ軸に併進移動による探査をするのみで該当する位置を検出できる。また、撮影開始時の、当該車輪の回転角の差異によりｑは変化するものの、車軸からの距離は前述ステップ４の補正処理により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１３０を取得した際の極座標画像マトリクスの座標［ｑ１３０，ｐ１３０］も一緒に保存しておき、ｐ１３０を固定して、類似度Ｓｉｍ［ｑ，ｐ１３０］をｑ軸方向のみに探査すればよい。
【０１６０】
これによって、過去に取得した極座標画像マトリクス上の特徴点と、新たに取得した極座標画像マトリクス上の特徴点とが、車輪２０上の同一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。特徴点の形状の同否は前記特徴点をいくつかの線分に分割した各部分の、線分方向の同否で表現される。これらのパタンマッチング処理は画像処理装置２６にて行ってもよいが、オフライン処理としてユーザインタフェース１２に内蔵の情報処理装置に行わせてもよい。
【０１６１】
図３のパノラマ形成装置１０は画像取得装置１６乃至１９から出力される極座標画像マトリクス１５１乃至１５４から車輪全周分のパノラマ極座標画像マトリクスを形成する。図１９は基準車輪７０のパノラマ極座標画像マトリクスの形成を示す図である。同図（ａ）の画像取得装置１６乃至１９に１つずつ内蔵するカメラ２５は基準車輪７０が９０度回転するたびに撮影するように設置されているため、極座標画像マトリクス１５１乃至１５４の各々±４５度の範囲を水平方向に接合すると、図１９（ｂ）に示すパノラマ形成した極座標画像マトリクスが得られる。
【０１６２】
図２０は車輪２０に係る極座標画像マトリクスのパノラマ形成を示す図である。車輪２０は前記４つのカメラ２５の撮影タイミングをＬ度ピッチで回転するので、画像取得装置１６乃至１９で得られた極座標画像マトリクス１６１乃至１６４の中央から±Ｌ／２度分をＬ度ピッチで接合する。ここでＬは数（２４）で得られる。
【０１６３】
【数２４】
【０１６４】
数（２４）において、ＹＳＴＤは基準車輪の半径で既知の値である。Ｙｃは車輪２０の半径であって、ステップＳ４の処理で算出される。尚、画像取得装置１６乃至１９の各々でステップＳ４の処理を行うことにより車輪２０の半径は独立に４回計測されることになるが、これらの値の平均値又は中央値を数（２４）のＹｃに用いることができる。また、カメラ間の回転角度は車輪２０の半径を用いることなく、ボルトなどの周期的な構造物の移動を前述のパタンマッチングにより計測することもできる。
【０１６５】
本実施例のように４つのカメラで撮影する場合、ボルトの配置が４の倍数すなわち、４、８、１２、１６、個が等間隔である場合には、９０度ピッチで回転する場合には各撮影画像で同位置にボルトが存在するため、パタンマッチングによりボルトの位置がずれて検出されることで９０度からのずれ角度を算出することができる。
【０１６６】
ここで、より一般化したパノラマ形成方法について説明する。検査対称たる車輪でもっとも周囲長の長い車輪（先の実施例では基準車輪）の周囲長をＬｍａｘ、最も周囲長の短い車輪の周囲長をＬｍｉｎとし、撮影に用いるカメラの数をＮｃａｍ（左記に実施例では４）とする。この場合、Ｎｃａｍ個のカメラはＬｍａｘ／Ｎｃａｍの等間隔で線路脇に配置し、各カメラは車輪と線路の接点を中央にして±（１８０／Ｎｃａｍ）×（Ｌｍａｘ／Ｌｍｉｎ）度の範囲すなわち、（３６０／Ｎｃａｍ）×（Ｌｍａｘ／Ｌｍｉｎ）度の範囲を撮影できるように設置する必要がある。
【０１６７】
このように設定すると、最大半径の車輪も最小半径の車輪もＮｃａｍのカメラで漏れなく撮影が可能で、重複も最も少ない。また、これら統合してパノラマ化するには（３６０／Ｎｃａｍ）×（Ｌｍａｘ／Ｌ）ピッチで、各極座標画像マトリクスとも±（１８０／Ｎｃａｍ）×（Ｌｍａｘ／Ｌ）の範囲を接合する。ここでＬは車輪２０の周囲長である。
【０１６８】
パノラマ形成装置１０は極座標画像マトリクスをパノラマ形成した画像をデータベース８に前記インデクス管理の下保存する。
【０１６９】
図２１を参照してユーザインタフェース装置１２の表示機能に車輪に係るパノラマ画像を表示する処理について説明する。図２１（ａ）はパノラマ形成装置１０で生成し、データベース８に保存されているパノラマ形成した車輪全周の極座標画像マトリクスを、ユーザインタフェース装置１２の表示機能に係る仮想メモリ上に展開したものである。
【０１７０】
この仮想メモリに展開した画像の全部又は一部をユーザインタフェース１２の表示機能に係る表示メモリに書き込むことで前記表示機能に前記パノラマ形成した車輪全周の極座標画像マトリクスの全部又は一部が表示される。前記表示機能に表示できる画素数は限られているため、前記極座標画像マトリクス全体を表示する場合には表示画素を間引くなどして表示解像度を落とす必要がある。
【０１７１】
一部表示する場合には、ユーザインタフェース装置１２のマウスやキーボードなどのポインティングデバイスを用いて、図２１（ａ）に示す表示パラメータｔＤＩＳＰ１を制御して所望の一部を表示することができる。ここで、表示パラメータｔＤＩＳＰ１とは前記パノラマ形成された極座標画像マトリクスの左端基点からのオフセット画素数を示し、このオフセット画素数で指定される矩形１７００の範囲に属する画素を前記表示機能に係る表示メモリに書き込むこのようにして極座標画像マトリクスの一部を表示した例が図２１（ｂ）である。その他のパラメータを操作して矩形１７００の縦横画素数を変化させれば図２１（ｂ）においては異なる解像度で異なる範囲の極座標画像マトリクスを表示することができる。
【０１７２】
先に図１０に示したように数（９）、（１９）、（２２）の順に変換をたどると、任意の基準化正対画像マトリクスの画素［ｊ，ｉ’］に対応する極座標画像マトリクス［ｑ，ｐ］を求めることができる。前記パノラマ形成された極座標画像マトリクスについては画像取得装置１６、１７、１８、１９についてそれぞれ、［ｑ＋３×ｑｏｆｆｓｅｔ，ｐ］、［ｑ＋２×ｑｏｆｆｓｅｔ，ｐ］、［ｑ＋ｑｏｆｆｓｅｔ，ｐ］、［ｑ，ｐ］と、所定のオフセットｑｏｆｆｓｅｔを加えて求めることができる。
【０１７３】
ここで、ｑｏｆｆｓｅｔは、（基準車輪７０に係る極座標画像マトリクス９０度分の画素数）×（基準車輪７０の半径の長さ）／（撮影に係る車輪の半径の長さ）で算出される。
【０１７４】
基準化正対画像マトリクスの画素［ｊ，ｉ’］と前記パノラマ形成された極座標画像マトリクスの画素［ｑ，ｐ］の関係をテーブル化しておき、たとえば、図２１（ａ）の表示パラメータｔＤＩＳＰ２として基準を定めてパノラマ形成した極座標画像マトリクスの所定の画素をアクセスして、前記変換テーブルに基づいて前記表示メモリに書き込むことで、図２１（ｃ）に示すように車輪の任意の部分又は全体をユーザインタフェース１２の表示機能に表示することができる。
【０１７５】
車軸付近は広い角度に亘り表示されるため、おおよそ１７０１の破線矩形で示す領域が基準正対画像マトリクスとして変換されて図２１（ｃ）として表示される。このように、図２１（ｃ）のように、任意の車輪位置の状態を、車輪イメージで表示することができる。
【０１７６】
図２１（ａ）のパノラマ形成した車輪全周の極座標画像マトリクスの水平方向は３６０度分の角度を表し、その右端の更に右は左端につながるべきものである。したがって、表示パラメータｔＤＩＳＰ１および表示パラメータｔＤＩＳＰ２が増加して、図２２（ａ）に示すように矩形１７００及び破線矩形１７０１が右端からはみ出る場合には左端の該当部分をアクセスして表示又は逆変換後に表示することで図２２（ｂ）及び（ｃ）に示すように車輪の任意の部分を表示することができる。
【０１７７】
ステップ３において検出した車軸位置に基づいて、ステップ４にて基準化正対画像マトリクスへの変換を行っている。図２３を参照して、この基準化正対画像マトリクスへの変換の重要性を説明する。
【０１７８】
図２３左は基準車輪７０を、ステップ５で作成した基準車輪極座標変換テーブル２０２０を用いて極座標画像マトリクスに変換した例を示す。矩形９０は正対画像マトリクスの範囲を表す。
【０１７９】
図２３中央は、磨耗した車輪２０について、ステップ４の処理を経ずに、基準車輪極座標変換テーブル２０２０を用いて極座標画像マトリクスに変換した例を示す。基準車輪極座標変換テーブル２０２０で想定する車軸の位置７１０ｂと車軸２１０に差異があるために、歪んだ極座標画像マトリクスとなる。
【０１８０】
図２３右は、磨耗した車輪２０について、ステップ４の処理で基準化正対画像マトリクスに変換後に、基準車輪極座標変換テーブル２０２０を用いて極座標画像マトリクスに変換した例を示す。車軸２１０と想定された車軸の位置７１０ｂが一致しているため、歪みのない極座標画像マトリクスが得られる。
【０１８１】
ただし、ドットパタンで示した領域２０２１と２０２２は、カメラ２３の視野からはずれていて、原画像たる画面上画像マトリクスに含まれていなかった領域である。車軸の磨耗により生じる垂直方向のずれで生じる領域２０２１は、レール４に関する領域であって、本発明の車両検査装置では問題はない。
【０１８２】
しかし、車輪検知タイミングの遅延による水平方向のずれで生じる領域２０２２は車輪側面の領域が含まれる可能性があるので問題となる。このことから、車輪検知タイミングの遅延は少なく抑えるべきである。
【産業上の利用可能性】
【０１８３】
本発明は列車の車輪側面画像を撮影し、その傷の経年変化を追跡すると共に、データベースに格納の過去データの閲覧が可能であり、車両検査装置として有用である。
【符号の説明】
【０１８４】
１ ・・・ 車両検査装置
２ ・・・ 検査ユニット
３、４ ・・・ 線路
６ ・・・ 車両
２０ ・・・ 車輪
２１０ ・・・ 車輪２０の車軸
１６、１７、１８、１９ ・・・ 撮影処理手段
８ ・・・データベース
１０ ・・・パノラマ形成手段
１２ ・・・ユーザインタフェース装置
２０ ・・・ 車輪
２１ ・・・ 車輪検知センサ
２２ ・・・ 照明装置
２３ ・・・ カメラ
２４ ・・・ 車輪計数装置
２５ ・・・ 画面上画像マトリクスの範囲である矩形
２６ ・・・ 画像処理装置
２７ ・・・ 画像保存装置
２８ ・・・ ９０度の視野範囲
２９ ・・・ １２０度の視野範囲
３０〜３７ ・・・ 車輪２０のボルト
４０ ・・・ 車輪側面の通る平面
５０、５１ ・・・ 車輪検知センサ２１に係る光電ビーム
７０ ・・・ 基準車輪
７１０ ・・・ 基準車輪７０の車軸
９１ａ、９２ａ、９３ａ、９４ａ ・・・ キャリブレーションマークの画面上画像マトリクス上での点
９１ｂ、９２ｂ、９３ｂ、９４ｂ ・・・ キャリブレーションマークの基準車輪ワールド座標上での点
７１ ・・・ 基準車輪７０と線路４の接点
９０ ・・・ 正対画像マトリクスの範囲を示す矩形
７１０ｂ ・・・ 基準車輪極座標変換テーブル２０２０で想定する車軸の位置
２０２０ ・・・ ステップ５で作成した基準車輪極座標変換テーブル２０２０
２０２１ ・・・ 車輪の磨耗により生じる画像情報の欠落
２０２２ ・・・ 車輪検知タイミングの遅延により生じる画像情報の欠落
１０００ ・・・ 二値化した画像
１００１ ・・・ 線路４の輪郭の一部
１００２ ・・・ 車輪輪郭の存在する範囲
１２１、１２２ ・・・ 同心円上に存在する特徴点
１３０ ・・・ 特徴点のテンプレートパタン
２０００ ・・・ 極座標画像マトリクスの範囲を示す矩形
１３２〜１３９ ・・・ 車輪２０上の特徴点
１５１〜１５４ ・・・ 基準車輪７０の極座標画像マトリクス
１６１〜１６４ ・・・ 車輪２０の極座標画像マトリクス
１７００ ・・・ ユーザインタフェース装置１２の表示機能で表示する範囲
１７０１ ・・・ ユーザインタフェース装置１２の表示機能で表示する範囲
【特許請求の範囲】
【請求項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、画像処理を行う画像処理装置とを備え、
前記画像保存装置は、磨耗のない基準車輪の正対化画像を予め保持しており、
前記画像処理装置は、前記画像取得装置で取得した車輪画像に射影変換を施して前記車輪に正対する正対化画像を生成し、
該正対化画像について前記車輪の車軸位置を推定し、
該推定した車軸位置を、前記画像保存手段に保持している磨耗のない基準車輪の正対化画像の車軸位置に合致させた画像に修正して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。
【請求項２】
請求項１記載の車両検査装置において、
前記画像処理装置は、車軸位置を合致させたあとの前記車輪画像について、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して、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車両検査装置。
【請求項３】
請求項２記載の車両検査装置において、
前記画像保存装置は、車輪ボルトの極座標画像上でのテンプレート画像を予め保持しており、
前記画像処理装置は、車軸位置を原点とする極座標変換を行った前記の極座標画像に対してテンプレートマッチングによりボルト位置を確定することを特徴とする車両検査装置。
【請求項４】
請求項２記載の車両検査装置において、
前記画像処理装置は、前記極座標画像に対して欠陥の有無を検出する処理を行い、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。
【請求項５】
請求項３記載の車両検査装置において、
前記画像処理装置は、前記極座標画像に対して欠陥の有無を検出する処理を行い、その欠陥位置をテンプレートマッチングにより確定したボルト位置との関係で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。
【請求項６】
線路に沿って複数台設置され、該線路を通過する車両の車輪側面の全周に亘る複数枚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、画像処理を行う画像処理装置とを備え、
前記画像保存手段は、磨耗のない基準車輪の正対化画像を予め保持しており、
前記画像処理装置は、前記の車輪側面の全周に亘る複数枚の車輪画像のそれぞれに射影変換を施して前記車輪に正対する複数の正対化画像を生成し、
該複数の正対化画像について前記車輪の車軸位置をそれぞれ推定し、
該推定した車軸位置を、前記画像保存手段に保持している磨耗のない基準車輪の正対化画像の車軸位置に合致させた画像に修正して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。
【請求項７】
請求項６記載の車両検査装置において、
前記画像処理装置は、車軸位置を合致させたあとの前記複数の車輪画像について、車軸位置を原点とする極座標変換を行って複数の極座標画像を生成し、
該複数の極座標画像を連結して車輪画像の全周に亘る極座標画像を作成して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。
【請求項８】
表示手段を備える請求項７記載の車両検査装置において、
前記連結した車輪画像の全周に亘る極座標画像の一部矩形領域を表示手段に表示することを特徴とする車両検査装置。
【請求項９】
表示手段を備える請求項７記載の車両検査装置において、
前記連結した車輪画像の全周に亘る極座標画像の一部の台形領域を抽出し、車輪形状にて表示手段に表示することを特徴とする車両検査装置。
【請求項１０】
請求項７記載の車両検査装置において、
前記画像保存手段は、車輪ボルトの極座標画像上でのテンプレート画像を予め保持しており、
前記画像処理装置は、車軸位置を原点とする極座標変換を行った前記の極座標画像に対してテンプレートマッチングによりボルト位置を確定し、
ボルト位置の間隔から、複数の極座標画像を連結して車輪画像の全周に亘る極座標画像を得ることを特徴とする車両検査装置。
【請求項１１】
請求項７に記載の車両検査装置において、
前記画像処理装置は、車輪の半径又は直径を求め、この値により前記画像取得装置の、２台以上のカメラの間に回転する回転角をもとめ、前記回転角度に基づいて、２以上の画像取得装置が生成した極座標変換画像を接合して車輪全周分の極座標変換画像を生成することを特徴とする車両検査装置。
【請求項１２】
請求項７に記載の車両検査装置において、
前記画像処理装置は、車輪構造物の移動量をパタンマッチング処理で計測することにより、前記画像取得装置の、２台以上のカメラの間に回転する回転角をもとめ、前記回転角度に基づいて、２以上の画像取得装置が生成した極座標変換画像を接合して車輪全周分の極座標変換画像を生成することを特徴とする車両検査装置。
【請求項１３】
請求項６に記載の画像検査装置において、
該車輪の半径の長さと、基準車輪の半径の長さとの差をもって、車輪の磨耗量と判定することを特徴とする車両検査装置。
【請求項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、画像処理を行う画像処理装置とを備え、
前記画像保存装置は、磨耗のない基準車輪の正対化画像を予め保持しており、
前記画像処理装置は、前記画像取得装置で取得した車輪画像に射影変換を施して前記車輪に正対する正対化画像を生成し、
該正対化画像について前記車輪の車軸位置を推定し、
該推定した車軸位置を、前記画像保存手段に保持している磨耗のない基準車輪の正対化画像の車軸位置に合致させた画像に修正して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。
【請求項２】
請求項１記載の車両検査装置において、
前記画像処理装置は、車軸位置を合致させたあとの前記車輪画像について、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して、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車両検査装置。
【請求項３】
請求項２記載の車両検査装置において、
前記画像保存装置は、車輪ボルトの極座標画像上でのテンプレート画像を予め保持しており、
前記画像処理装置は、車軸位置を原点とする極座標変換を行った前記の極座標画像に対してテンプレートマッチングによりボルト位置を確定することを特徴とする車両検査装置。
【請求項４】
請求項２記載の車両検査装置において、
前記画像処理装置は、前記極座標画像に対して欠陥の有無を検出する処理を行い、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。
【請求項５】
請求項３記載の車両検査装置において、
前記画像処理装置は、前記極座標画像に対して欠陥の有無を検出する処理を行い、その欠陥位置をテンプレートマッチングにより確定したボルト位置との関係で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。
【請求項６】
線路に沿って複数台設置され、該線路を通過する車両の車輪側面の全周に亘る複数枚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、画像処理を行う画像処理装置とを備え、
前記画像保存手段は、磨耗のない基準車輪の正対化画像を予め保持しており、
前記画像処理装置は、前記の車輪側面の全周に亘る複数枚の車輪画像のそれぞれに射影変換を施して前記車輪に正対する複数の正対化画像を生成し、
該複数の正対化画像について前記車輪の車軸位置をそれぞれ推定し、
該推定した車軸位置を、前記画像保存手段に保持している磨耗のない基準車輪の正対化画像の車軸位置に合致させた画像に修正して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。
【請求項７】
請求項６記載の車両検査装置において、
前記画像処理装置は、車軸位置を合致させたあとの前記複数の車輪画像について、車軸位置を原点とする極座標変換を行って複数の極座標画像を生成し、
該複数の極座標画像を連結して車輪画像の全周に亘る極座標画像を作成して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。
【請求項８】
表示手段を備える請求項７記載の車両検査装置において、
前記連結した車輪画像の全周に亘る極座標画像の一部矩形領域を表示手段に表示することを特徴とする車両検査装置。
【請求項９】
表示手段を備える請求項７記載の車両検査装置において、
前記連結した車輪画像の全周に亘る極座標画像の一部の台形領域を抽出し、車輪形状にて表示手段に表示することを特徴とする車両検査装置。
【請求項１０】
請求項７記載の車両検査装置において、
前記画像保存手段は、車輪ボルトの極座標画像上でのテンプレート画像を予め保持しており、
前記画像処理装置は、車軸位置を原点とする極座標変換を行った前記の極座標画像に対してテンプレートマッチングによりボルト位置を確定し、
ボルト位置の間隔から、複数の極座標画像を連結して車輪画像の全周に亘る極座標画像を得ることを特徴とする車両検査装置。
【請求項１１】
請求項７に記載の車両検査装置において、
前記画像処理装置は、車輪の半径又は直径を求め、この値により前記画像取得装置の、２台以上のカメラの間に回転する回転角をもとめ、前記回転角度に基づいて、２以上の画像取得装置が生成した極座標変換画像を接合して車輪全周分の極座標変換画像を生成することを特徴とする車両検査装置。
【請求項１２】
請求項７に記載の車両検査装置において、
前記画像処理装置は、車輪構造物の移動量をパタンマッチング処理で計測することにより、前記画像取得装置の、２台以上のカメラの間に回転する回転角をもとめ、前記回転角度に基づいて、２以上の画像取得装置が生成した極座標変換画像を接合して車輪全周分の極座標変換画像を生成することを特徴とする車両検査装置。
【請求項１３】
請求項６に記載の画像検査装置において、
該車輪の半径の長さと、基準車輪の半径の長さとの差をもって、車輪の磨耗量と判定することを特徴とする車両検査装置。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９（ａ）】
【図９（ｂ）】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５（ａ）】
【図１５（ｂ）】
【図１６（ａ）】
【図１６（ｂ）】
【図１７（ａ）】
【図１７（ｂ）】
【図１７（ｃ）】
【図１８】
【図１９（ａ）】
【図１９（ｂ）】
【図２０】
【図２１（ａ）】
【図２１（ｂ）】
【図２１（ｃ）】
【図２２（ａ）】
【図２２（ｂ）】
【図２２（ｃ）】
【図２３】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９（ａ）】
【図９（ｂ）】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５（ａ）】
【図１５（ｂ）】
【図１６（ａ）】
【図１６（ｂ）】
【図１７（ａ）】
【図１７（ｂ）】
【図１７（ｃ）】
【図１８】
【図１９（ａ）】
【図１９（ｂ）】
【図２０】
【図２１（ａ）】
【図２１（ｂ）】
【図２１（ｃ）】
【図２２（ａ）】
【図２２（ｂ）】
【図２２（ｃ）】
【図２３】
【公開番号】特開２０１１−５３０５９（Ｐ２０１１−５３０５９Ａ）
【公開日】平成２３年３月１７日（２０１１．３．１７）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００９−２０１６４９（Ｐ２００９−２０１６４９）
【出願日】平成２１年９月１日（２００９．９．１）
【出願人】（０００００５１０８）株式会社日立製作所 (27,607)
【出願人】（３９００２１５７７）東海旅客鉄道株式会社 (413)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２３年３月１７日（２０１１．３．１７）
【国際特許分類】
【出願日】平成２１年９月１日（２００９．９．１）
【出願人】（０００００５１０８）株式会社日立製作所 (27,607)
【出願人】（３９００２１５７７）東海旅客鉄道株式会社 (413)
【Ｆターム（参考）】
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