JPH0822320A - Plant abnormality detecting device - Google Patents
Plant abnormality detecting deviceInfo
- Publication number
- JPH0822320A JPH0822320A JP6158554A JP15855494A JPH0822320A JP H0822320 A JPH0822320 A JP H0822320A JP 6158554 A JP6158554 A JP 6158554A JP 15855494 A JP15855494 A JP 15855494A JP H0822320 A JPH0822320 A JP H0822320A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- image
- abnormality
- video
- plant
- power spectrum
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Withdrawn
Links
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 title claims abstract description 54
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 claims abstract description 35
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims abstract description 14
- 238000009434 installation Methods 0.000 claims description 2
- 239000000779 smoke Substances 0.000 abstract description 6
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 11
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 9
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 8
- 238000000034 method Methods 0.000 description 6
- 230000000737 periodic effect Effects 0.000 description 5
- 230000009545 invasion Effects 0.000 description 3
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 2
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 2
- 238000012935 Averaging Methods 0.000 description 1
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 1
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 1
- 238000012805 post-processing Methods 0.000 description 1
Landscapes
- Alarm Systems (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Testing And Monitoring For Control Systems (AREA)
- Closed-Circuit Television Systems (AREA)
Abstract
Description
【0001】[0001]
【産業上の利用分野】本発明は、プラントにおける異常
の自動的な検出に適用されるプラント異常検出装置に関
する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a plant abnormality detecting apparatus applied to automatically detect abnormality in a plant.
【0002】[0002]
【従来の技術】近年、プラントにおける異常について
は、運転員の現場巡回や監視テレビ目視によることな
く、画像処理によりそれを自動的に検出することができ
る装置が種々提案されている。2. Description of the Related Art In recent years, various devices have been proposed which can automatically detect abnormalities in a plant by image processing, without the need for an operator to visit the site or to watch a monitoring television.
【0003】油漏れ、蒸気漏れ、人間の侵入や発煙等の
異常の検出は、異常が発生していない映像と、異常の発
生した映像を比較し、異なっている部分を検出する手法
が用いられる。異常が発生していない状態の映像は、あ
らかじめ基準映像として記憶されており、検査時におい
て取り込まれた映像と比較を行う。基準映像は、プラン
トの状態に応じて複数用意されていたり、プラントの状
態変化に追従して自動的に更新されたりする。To detect abnormalities such as oil leaks, steam leaks, human invasion and smoke generation, a method is used in which an image in which no abnormality has occurred is compared with an image in which abnormality has occurred and a different portion is detected. . The image in which no abnormality has occurred is stored in advance as a reference image, and is compared with the image captured at the time of inspection. A plurality of reference images are prepared according to the state of the plant, or are automatically updated by following changes in the state of the plant.
【0004】基準映像および検査時において取り込まれ
た映像は、異なっている部分を検出しやすくするために
フィルタやマスクを通して映像の特徴が強調されたり、
不要なノイズ成分を減少させるために数枚分の映像が平
均化されたりしている。In the reference image and the image captured at the time of inspection, the characteristics of the image are emphasized through a filter or a mask in order to make it easy to detect different parts.
In order to reduce unnecessary noise components, several images are averaged.
【0005】このような機能を有する従来のプラント異
常検出装置の例を図8により説明する。図8に示す従来
の装置01は、複数台のテレビカメラ又は赤外線カメラ
8が出力した映像をカメラセレクタ9を介して入力し、
また操作パネル12より操作信号を入力して系列制御計
算機10及びモニタ11に出力信号を出力するものであ
り、コントローラ部02、A/D変換部03、差分演算
部21、画像状態判定部05、映像記憶用メモリ23及
び差分映像記憶用メモリ24から構成されていた。An example of a conventional plant abnormality detecting device having such a function will be described with reference to FIG. The conventional device 01 shown in FIG. 8 inputs images output from a plurality of television cameras or infrared cameras 8 via a camera selector 9,
In addition, an operation signal is input from the operation panel 12 and an output signal is output to the series control computer 10 and the monitor 11, and the controller unit 02, the A / D conversion unit 03, the difference calculation unit 21, the image state determination unit 05, It is composed of a video memory 23 and a differential video memory 24.
【0006】上記において、複数台のテレビカメラ又は
赤外線カメラ8から取り込まれた映像は、カメラセレク
タ9により1つが選択されプラント異常検出装置01に
送り込まれる。In the above description, one of the images captured by the plurality of television cameras or infrared cameras 8 is selected by the camera selector 9 and sent to the plant abnormality detecting device 01.
【0007】カメラセレクタ9から送り出された映像
は、逐次A/D変換部03によってデジタル信号に変換
され、映像記憶用メモリ23に記憶される。映像記憶用
メモリ23に記憶された映像は、差分演算部21によっ
て基準画像との差分をとり、差分映像記憶用メモリ24
に記憶される。The image sent from the camera selector 9 is sequentially converted into a digital signal by the A / D conversion unit 03 and stored in the image storage memory 23. The video stored in the video storage memory 23 is subtracted from the reference image by the difference calculator 21 to obtain a difference video storage memory 24.
Is stored.
【0008】差分映像記憶用メモリ24に記憶された映
像は、画像状態判定部05によって差分量の多少から異
常判定を行う。画像状態判定部05での異常の有無判定
結果は、モニタ11上に表示されると共に、異常が有っ
た場合には系列制御計算機10に出力され、異常に対す
る処理が行われる。なお、コントローラ部02は、A/
D変換部03、差分演算部21、画像状態判定部05の
動作を制御し、操作パネル12からの操作によって操作
される。For the video stored in the differential video storage memory 24, the image state determination unit 05 makes an abnormality determination based on the difference amount. The result of the presence / absence determination of the image state determination unit 05 is displayed on the monitor 11 and, if there is an abnormality, is output to the series control computer 10 to perform processing for the abnormality. The controller unit 02 is A /
The operations of the D conversion unit 03, the difference calculation unit 21, and the image state determination unit 05 are controlled and operated by the operation from the operation panel 12.
【0009】[0009]
【発明が解決しようとする課題】従来のプラント異常検
出装置においては、前記のように図3(a)に示すよう
な異常が発生していない通常の状態での映像を基準映像
として記憶しておき、新たに取り込まれた同一箇所の映
像とで差分処理を行い、その差異から異常かどうかの判
別を行っていた。In the conventional plant abnormality detecting apparatus, an image in a normal state where no abnormality as shown in FIG. 3 (a) is stored as described above is stored as a reference image. Every time, the difference processing is performed with the newly captured image at the same location, and it is determined from the difference whether or not there is an abnormality.
【0010】しかしながら、従来の装置の場合、異常が
発生したときの望ましい映像は図9(b)に示すもので
あるが、監視対象装置や撮影装置の振動やノイズの影響
により映像に歪みが生じ、図9(a)に示したように異
常箇所以外に振動による差分31も差異となって表れる
ため、異常を誤検出する可能性が高かった。However, in the case of the conventional apparatus, a desirable image when an abnormality occurs is as shown in FIG. 9B, but the image is distorted due to the influence of the vibration or noise of the monitored device or the photographing device. As shown in FIG. 9A, the difference 31 due to the vibration appears as a difference in addition to the abnormal portion, and thus there is a high possibility that the abnormality is erroneously detected.
【0011】これを取り除くため、フィルタやマスクに
よる特徴強調手法、平均化によるノイズ成分の減少手法
が用いられるが、差分処理の性格上、差分処理のみでは
映像の歪みによる差異は排除することが難しかった。そ
のため、上記誤検出のあった場合には、後処理で排除す
る構造となっていた。To remove this, a feature enhancement method using a filter or a mask and a noise component reduction method by averaging are used. However, due to the nature of the difference processing, it is difficult to eliminate the difference due to image distortion only by the difference processing. It was Therefore, in the case where the above-mentioned erroneous detection is made, it is structured to be eliminated in the post-processing.
【0012】また、異常が発生した場合、映像上にて発
生箇所を限定することができないために映像全体を処理
することになり、映像の処理効率が低下するという課題
があった。Further, when an abnormality occurs, it is not possible to limit the occurrence location on the video, so the entire video is processed, and there is a problem that the processing efficiency of the video decreases.
【0013】本発明は、上記課題を解決するため、異常
検出時において映像の歪みによる影響を少なくし、誤検
出を減らすとともに、処理効率を高めることができる装
置の実現にある。In order to solve the above problems, the present invention is to realize an apparatus capable of reducing the influence of image distortion at the time of abnormality detection, reducing erroneous detection, and improving processing efficiency.
【0014】[0014]
【課題を解決するための手段】本発明のプラント異常検
出装置は、プラントに設置されたカメラより設置現場の
映像を入力してプラントにおける異常の有無を自動的に
検出するプラント異常検出装置において、カメラが撮影
した映像を入力して連結映像を記憶する連結映像記憶用
メモリ、同メモリより連結映像を入力してフーリエ変換
を行うフーリエ変換部、および同変換部よりパワースペ
クトル画像を入力しプラント異常の有無を判定して判定
結果を出力する画像状態判定部を備えたことを特徴とし
ている。A plant abnormality detecting apparatus of the present invention is a plant abnormality detecting apparatus for automatically detecting presence or absence of abnormality in a plant by inputting a video of an installation site from a camera installed in the plant, Connected video storage memory that inputs the video captured by the camera and stores the connected video, Fourier transform unit that inputs the connected video from the memory and performs Fourier transform, and power spectrum image input from the transform unit It is characterized by including an image state determination unit that determines the presence or absence of the image and outputs the determination result.
【0015】[0015]
【作用】上記において、連結映像記憶用メモリは、カメ
ラからの連続映像を一定量連続的に取り込み、連結させ
た連結映像を記憶する。この連結映像はフーリエ変換部
に入力され、同変換部はフーリエ変換を使用しパワース
ペクトル画像を求める。In the above, the connected image storage memory stores a fixed amount of continuous images from the camera and stores the connected images. This connected image is input to the Fourier transform unit, which uses the Fourier transform to obtain a power spectrum image.
【0016】このパワースペクトル画像は映像の周期的
な変化に対して極大点を持つという性質があるが、連結
映像では映像の連続性が周期性となり、連結させた映像
数に対応して周期的な極大点が現れたパワースペクトル
画像が得られる。This power spectrum image has a characteristic that it has a maximum point with respect to a periodical change of the image, but in the connected image, the continuity of the image becomes periodic, and the periodicity corresponds to the number of the connected images. A power spectrum image in which such local maximum points appear can be obtained.
【0017】完全に同一の映像を連結した連結映像での
パワースペクトル画像は、完全な周期性が得られるので
周期的な極大点以外の部分には値が生じない。また、完
全に異なった映像を連結した場合でのパワースペクトル
画像は、周期性が少ないために低周波成分近辺に値が集
中する。In the power spectrum image in the concatenated image in which the completely identical images are concatenated, complete periodicity can be obtained, so that no value occurs in the portions other than the periodic maximum points. Further, in the power spectrum image when completely different images are connected, the values are concentrated in the vicinity of the low frequency component because the periodicity is small.
【0018】プラントに異常が発生していない場合、同
一箇所において連続的に取り込み連結した連結映像は極
めて周期性が高いため、パワースペクトル画像は周期的
な極大点を持つ。When there is no abnormality in the plant, the concatenated images continuously captured and concatenated at the same location have extremely high periodicity, so that the power spectrum image has periodic maximum points.
【0019】プラントに異常が発生して映像上の一部に
異変が生じた映像を含んだ連結映像の場合には、周期性
が崩れるために周期的な極大点以外の低周波成分付近に
値が現れるようになる。この値の位置と大きさを計測す
ることによってプラントの異常を検出することができ
る。In the case of a concatenated image containing an image in which a part of the image has changed due to an abnormality in the plant, the periodicity collapses, so that a value near the low frequency component other than the periodic maximum point is generated. Will appear. A plant abnormality can be detected by measuring the position and size of this value.
【0020】プラントに異常は発生していないが監視対
象装置や撮影装置の振動やノイズの影響により映像の歪
みが発生した場合の連結映像は、映像上の一部に異変が
生じた場合とは異なり、映像の周期性が大幅に崩される
ことはなく、極大点付近に値が集中する。この原理を用
いて対象装置や撮影装置の振動やノイズの影響による映
像の歪みを排除することが可能となる。When there is no abnormality in the plant, but distortion of the image occurs due to the influence of vibration or noise of the monitored device or the photographing device, the connected image is different from the case where a part of the image changes. Differently, the periodicity of the image is not greatly deteriorated, and the values are concentrated near the maximum point. By using this principle, it is possible to eliminate the distortion of the image due to the influence of the vibration of the target device or the photographing device or the noise.
【0021】プラントに異常が発生していない場合のパ
ワースペクトル画像における極大値の場所は、連結させ
た映像の枚数、連結方式によってあらかじめ計算するこ
とができ、プラントに異常が発生した場合の値の出現位
置が予測できるため、上記フーリエ変換部が出力したパ
ワースペクトル画像を入力した画像状態判定部がこれを
予測値と比較することにより、効率よく異常検出を行う
ことが可能となる。The location of the maximum value in the power spectrum image when there is no abnormality in the plant can be calculated in advance depending on the number of connected images and the connection method. Since the appearance position can be predicted, the image state determination unit that has input the power spectrum image output by the Fourier transform unit compares this with the predicted value, and thus it is possible to efficiently detect abnormality.
【0022】また、監視対象装置や撮影装置の振動やノ
イズの影響により映像の歪みが発生した場合でも連続映
像の周期性は高く、パワースペクトル画像に対する影響
は少ないため、誤検出が減少される。Further, even if the image distortion occurs due to the influence of the vibration or noise of the monitored device or the photographing device, the periodicity of the continuous image is high and the influence on the power spectrum image is small, so that the false detection is reduced.
【0023】[0023]
【実施例】本発明の一実施例に係るプラント異常検出装
置を図1により説明する。なお、本実施例の装置1は、
図8に示した従来の装置と同様に、複数台のテレビカメ
ラ又は赤外線カメラ8が出力した映像をカメラセレクタ
9を介して入力し、操作パネル12により操作され、そ
の出力信号を系列制御計算機10及びモニタ11に出力
するものである。DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS A plant abnormality detecting apparatus according to an embodiment of the present invention will be described with reference to FIG. The device 1 of the present embodiment is
Similar to the conventional apparatus shown in FIG. 8, images output from a plurality of TV cameras or infrared cameras 8 are input through the camera selector 9, and operated by the operation panel 12, and the output signal thereof is controlled by the sequence control computer 10. And output to the monitor 11.
【0024】図1に示す本実施例の装置1は、カメラセ
レクタ9より映像を入力するA/D変換部3、同A/D
変換部3より上記映像のディジタル信号を入力する連結
映像記憶用メモリ6、同メモリ6より連結映像を入力す
る高速フーリエ変換部4、同変換部4よりパワースペク
トル画像を入力するパワースペクトル画像記憶用メモリ
7、同メモリ7よりパワースペクトル画像を入力して判
定結果を出力する画像状態判定部5、および上記操作パ
ネル12より操作信号を入力してA/D変換部3と高速
フーリエ変換部4と画像状態判定部5を制御するコント
ローラ部2を備えている。The device 1 of this embodiment shown in FIG.
Connected video storage memory 6 for inputting the digital signal of the video from the conversion unit 3, fast Fourier transform unit 4 for inputting the connected video from the memory 6, and power spectrum image storage for inputting the power spectrum image from the conversion unit 4. A memory 7, an image state determination unit 5 that inputs a power spectrum image from the memory 7 and outputs a determination result, and an A / D conversion unit 3 and a fast Fourier transform unit 4 that input an operation signal from the operation panel 12. The controller unit 2 that controls the image state determination unit 5 is provided.
【0025】図2は、本実施例の装置により行われる異
常検出のフローチャートであり、以下図1乃至図6によ
り本実施例の装置についての作用を説明する。テレビカ
メラ又は赤外線カメラ8により撮影され、カメラセレク
タ9から送り出された図3(a)に示すような映像(接
合部13aが設けられた蒸気配管13の映像であり、1
3bはその陰影部である)は、逐次A/D変換部3にて
ディジタル信号に変換され、図4に示すように連結され
て連結映像記憶用メモリ6に記憶される。FIG. 2 is a flow chart of abnormality detection performed by the apparatus of this embodiment, and the operation of the apparatus of this embodiment will be described below with reference to FIGS. 1 to 6. An image captured by the television camera or the infrared camera 8 and sent from the camera selector 9 as shown in FIG. 3A (an image of the steam pipe 13 provided with the joint portion 13a.
3b is its shaded portion) is successively converted into a digital signal by the A / D conversion portion 3, connected as shown in FIG. 4 and stored in the connected video storage memory 6.
【0026】これは、同じ映像を横方向に並べて一つの
映像とすると、横方向に対して強い周期的な特性を持っ
た映像が得られるためである。なお、図4は、連続的に
読み込まれた同一箇所4フレーム分の映像を横方向に連
結したものを示している。This is because when the same image is arranged in the horizontal direction to form one image, an image having a strong periodic characteristic in the horizontal direction can be obtained. It should be noted that FIG. 4 shows horizontally read images for four frames at the same location that are continuously read.
【0027】連結映像記憶用メモリ6に記憶された連結
映像は、映像の周波数特性解析のためのフーリエ変換を
行う高速フーリエ変換部4にてパワースペクトル画像に
変換され、パワースペクトル画像記憶用メモリ7に記憶
される。The connected image stored in the connected image storage memory 6 is converted into a power spectrum image by the fast Fourier transform unit 4 which performs a Fourier transform for analyzing the frequency characteristic of the image, and the power spectrum image storage memory 7 is obtained. Memorized in.
【0028】図5は、パワースペクトル画像記憶用メモ
リ7に記憶させるパワースペクトル画像例であり、連続
的に読み込まれた同一箇所4フレーム分の映像を横方向
に連結した連結映像についてのパワースペクトル(黒色
が濃い程パワースペクトル値が高い)の例を示したもの
であって、これより同じ周期の成分がどの位あるか知る
ことができる。なお、横方向に4フレーム分の映像を連
結した場合、パワースペクトル画像は4ドット毎に縦線
状の極大値が現れる。FIG. 5 shows an example of a power spectrum image to be stored in the memory 7 for storing the power spectrum image. The power spectrum of the connected image obtained by horizontally connecting the images of four frames at the same position which are continuously read in the horizontal direction ( The darker the black, the higher the power spectrum value) is shown, and it is possible to know how many components have the same period. When four frames of images are connected in the horizontal direction, a vertical maximum appears in every 4 dots in the power spectrum image.
【0029】画像状態判定部5では、パワースペクトル
画像記憶用メモリ7に記憶されたパワースペクトル画像
からプラントにおける現場での油漏れ、蒸気漏れ、人間
の侵入や発煙等の異常の検出を行い、異常があるかどう
かの判定を行う。The image state determination unit 5 detects an abnormality such as oil leak, steam leak, human invasion or smoke generation in the plant on the basis of the power spectrum image stored in the power spectrum image storage memory 7, and detects the abnormality. It is determined whether there is.
【0030】完全に同一の映像を連結したパワースペク
トル画像は、図5に示したように4ドット毎の縦線状の
極大値15が現れるのみであるが、異常がない通常の状
態でも監視対象装置や撮影装置の振動やノイズの影響に
より映像の歪みが発生している場合は、図6(a)に示
したように4ドット毎の縦線状の極大値15および極大
値15付近の低い値16が現れる。In the power spectrum image in which completely the same video is connected, vertical line-shaped maximum values 15 of every 4 dots appear as shown in FIG. When image distortion occurs due to the influence of vibration or noise of the device or the photographing device, the maximum value 15 in the vertical line of every 4 dots and the vicinity of the maximum value 15 are low as shown in FIG. 6A. The value 16 appears.
【0031】図3(b)に示したように、油漏れ、蒸気
漏れ、人間の侵入や発煙等、プラントに異常が発生して
映像上の一部に異変が生じた映像を含んだ連結映像の場
合には、周期性が崩れるために、図6(b)に示したよ
うに低周波成分付近に低い値17が現れるようになる。As shown in FIG. 3B, a connected image including an image in which a part of the image has changed due to an abnormality in the plant such as oil leak, steam leak, human invasion or smoke generation. In this case, since the periodicity is lost, a low value 17 appears near the low frequency component as shown in FIG. 6 (b).
【0032】プラントに異常が発生していない場合のパ
ワースペクトル画像における極大値15の場所は、連結
させた映像の枚数、連結方式によってあらかじめ計算し
て予測することができるものである。従って、低周波成
分付近の4ドット毎の縦線状の極大値以外の部分での値
の大きさを測定し、あらかじめ設定している値と比較す
ることによってプラントの異常を検出することができ
る。The location of the maximum value 15 in the power spectrum image when no abnormality occurs in the plant can be calculated and predicted in advance depending on the number of connected videos and the connection method. Therefore, it is possible to detect the abnormality of the plant by measuring the magnitude of the value other than the vertical maximum of every 4 dots near the low frequency component and comparing it with the preset value. .
【0033】上記画像状態判定部5における異常の有無
判定結果は、モニタ11上に表示されるとともに、異常
が有った場合には、系列制御計算機10に入力され、異
常に対する処理が行われる。The result of the presence / absence determination of the image state determination unit 5 is displayed on the monitor 11, and if there is an abnormality, it is input to the series control computer 10 and processing for the abnormality is performed.
【0034】なお、本実施例では、映像連結方法として
映像4フレーム分を横方向1列に連結した場合について
説明しているが、連結させるフレーム数、連結方向、連
結列数を変更させることもできる。連結列数を増やした
場合には、図7に示したような等間隔に極大点32を持
つパワースペクトル画像が得られる。In the present embodiment, the case where four video images are connected in one row in the horizontal direction has been described as the video connecting method, but the number of frames to be connected, the connecting direction, and the number of connected rows may be changed. it can. When the number of connected columns is increased, a power spectrum image having local maximum points 32 at equal intervals as shown in FIG. 7 is obtained.
【0035】[0035]
【発明の効果】本発明のプラント異常検出装置は、カメ
ラから映像を入力して連結映像を記憶する連結映像記憶
用メモリ、同メモリより連結映像を入力してフーリエ変
換を行うフーリエ変換部、および同変換部よりパワース
ペクトル画像を入力してプラント異常の有無を判定する
画像状態判定部を備えたことによって、監視対象装置や
撮影装置の振動やノイズの影響による映像の歪みが発生
した場合の誤検出を排除することができるため、異常検
出精度の向上が可能になるとともに、油漏れ、蒸気漏
れ、人間の侵入や発煙等の異常が発生した場合に、パワ
ースペクトル画像上に現れる値の位置を限定できるた
め、高効率で異常の発生を検出することが可能となる。According to the plant abnormality detecting apparatus of the present invention, a connected image storage memory for inputting an image from a camera to store the connected image, a Fourier transform unit for inputting the connected image from the memory and performing a Fourier transform, and By providing the image state determination unit that inputs the power spectrum image from the conversion unit and determines whether there is a plant abnormality, it is possible to make a mistake when image distortion occurs due to the vibration or noise of the monitoring target device or the imaging device. Since detection can be eliminated, it is possible to improve the accuracy of anomaly detection, and also to determine the position of the value that appears on the power spectrum image when anomalies such as oil leaks, steam leaks, human intrusion, and smoke occur. Since it can be limited, it is possible to detect the occurrence of abnormality with high efficiency.
【図1】本発明の一実施例に係るプラント異常検出装置
の説明図である。FIG. 1 is an explanatory diagram of a plant abnormality detection apparatus according to an embodiment of the present invention.
【図2】上記一実施例に係る異常検出のフロー図であ
る。FIG. 2 is a flowchart of abnormality detection according to the above embodiment.
【図3】上記一実施例に係るカメラによる取り込み映像
の説明図で、(a)は通常時、(b)は異常発生時の映
像の説明図である。3A and 3B are explanatory diagrams of an image captured by the camera according to the embodiment, FIG. 3A is an explanatory diagram of a normal image, and FIG.
【図4】上記一実施例に係る取り込み映像により形成さ
れた連結映像の説明図である。FIG. 4 is an explanatory diagram of a combined image formed by a captured image according to the embodiment.
【図5】上記一実施例に係る取り込み映像間に全く変化
が無かった場合の連結映像より形成されたパワースペク
トル画像の説明図である。FIG. 5 is an explanatory diagram of a power spectrum image formed from a concatenated image when there is no change between captured images according to the embodiment.
【図6】上記一実施例に係るパワースペクトル画像の説
明図で、(a)は通常時で振動がある場合、(b)は異
常発生時のパワースペクトル画像の説明図である。6A and 6B are explanatory diagrams of a power spectrum image according to the above-described embodiment, where FIG. 6A is an explanatory diagram of a power spectrum image at the time of normal vibration and FIG.
【図7】上記一実施例に係る連結列数を増した場合のパ
ワースペクトル画像の説明図である。FIG. 7 is an explanatory diagram of a power spectrum image when the number of connected columns is increased according to the above embodiment.
【図8】従来の異常検出装置の説明図である。FIG. 8 is an explanatory diagram of a conventional abnormality detection device.
【図9】上記従来の装置に係る映像の説明図で、(a)
は振動がある場合、(b)は振動がない場合の説明図で
ある。FIG. 9 is an explanatory diagram of an image related to the conventional device, (a)
3A is an explanatory diagram in the case where there is vibration, and FIG.
1 プラント異常検出装置 2 コントローラ部 3 A/D変換部 4 高速フーリエ変換部 5 画像状態判定部 6 連結映像記憶用メモリ 7 パワースペクトル画像記憶用メモリ 8 テレビカメラ又は赤外線カメラ 9 カメラセレクタ 10 系列制御計算機 11 モニタ 12 操作パネル 13 蒸気配管 14 煙 15 縦線状の極大値 16 縦線状の極大値付近の低い値 17 低周波成分付近での低い値 1 Plant Abnormality Detection Device 2 Controller Section 3 A / D Conversion Section 4 Fast Fourier Transform Section 5 Image State Judgment Section 6 Memory for Connected Video Storage 7 Memory for Power Spectrum Image Storage 8 Television Camera or Infrared Camera 9 Camera Selector 10 Series Control Computer 11 Monitor 12 Operation Panel 13 Steam Piping 14 Smoke 15 Vertical Line Maximum Value 16 Low Value Near Vertical Line Maximum Value 17 Low Value Near Low Frequency Components
Claims (1)
場の映像を入力してプラントにおける異常の有無を自動
的に検出するプラント異常検出装置において、カメラが
撮影した映像を入力して連結映像を記憶する連結映像記
憶用メモリ、同メモリより連結映像を入力してフーリエ
変換を行うフーリエ変換部、および同変換部よりパワー
スペクトル画像を入力しプラント異常の有無を判定して
判定結果を出力する画像状態判定部を備えたことを特徴
とするプラント異常検出装置。1. In a plant abnormality detection device for automatically detecting the presence or absence of abnormality in a plant by inputting the image of the installation site from a camera installed in the plant, the image captured by the camera is input and the connected image is stored. An image state in which a connected video storage memory, a Fourier transform unit that inputs a connected video from the memory and performs a Fourier transform, and a power spectrum image is input from the transform unit to determine whether there is a plant abnormality and output a determination result A plant abnormality detection device comprising a determination unit.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP6158554A JPH0822320A (en) | 1994-07-11 | 1994-07-11 | Plant abnormality detecting device |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP6158554A JPH0822320A (en) | 1994-07-11 | 1994-07-11 | Plant abnormality detecting device |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0822320A true JPH0822320A (en) | 1996-01-23 |
Family
ID=15674249
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP6158554A Withdrawn JPH0822320A (en) | 1994-07-11 | 1994-07-11 | Plant abnormality detecting device |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0822320A (en) |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2024030537A1 (en) * | 2022-08-03 | 2024-02-08 | Industrial Video Solutions Inc. | Systems and methods for monitoring and controlling industrial processes |
| US11932991B2 (en) | 2022-08-03 | 2024-03-19 | Industrial Video Solutions Inc. | Systems and methods for monitoring and controlling industrial processes |
| US12130249B2 (en) | 2022-08-03 | 2024-10-29 | Industrial Video Solutions Inc. | Systems and methods for monitoring and controlling industrial processes |
| US12169400B2 (en) | 2022-08-03 | 2024-12-17 | Industrial Video Solutions Inc. | Systems and methods for monitoring and controlling industrial processes |
| US12198438B2 (en) | 2022-08-03 | 2025-01-14 | Industrial Video Solutions Inc. | Systems and methods for monitoring and controlling industrial processes |
-
1994
- 1994-07-11 JP JP6158554A patent/JPH0822320A/en not_active Withdrawn
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2024030537A1 (en) * | 2022-08-03 | 2024-02-08 | Industrial Video Solutions Inc. | Systems and methods for monitoring and controlling industrial processes |
| US11932991B2 (en) | 2022-08-03 | 2024-03-19 | Industrial Video Solutions Inc. | Systems and methods for monitoring and controlling industrial processes |
| US12130249B2 (en) | 2022-08-03 | 2024-10-29 | Industrial Video Solutions Inc. | Systems and methods for monitoring and controlling industrial processes |
| US12169400B2 (en) | 2022-08-03 | 2024-12-17 | Industrial Video Solutions Inc. | Systems and methods for monitoring and controlling industrial processes |
| US12198438B2 (en) | 2022-08-03 | 2025-01-14 | Industrial Video Solutions Inc. | Systems and methods for monitoring and controlling industrial processes |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP6344533B2 (en) | Gas concentration thickness product measuring apparatus, gas concentration thickness product measuring method, gas concentration thickness product measuring program, and computer readable recording medium recording gas concentration thickness product measuring program | |
| JP5644097B2 (en) | Image processing apparatus, image processing method, and program | |
| EP3351916B1 (en) | Image processing device for gas detection, image processing method for gas detection and image processing program for gas detection | |
| JP4980089B2 (en) | Stereo image processing device | |
| JPH0822320A (en) | Plant abnormality detecting device | |
| JP2012124659A (en) | Monitoring system and monitoring method | |
| JPH09196825A (en) | Plant abnormality detection device | |
| JPH06308256A (en) | Cloudy fog detecting method | |
| JP7048590B2 (en) | Structure abnormality diagnosis device and structure abnormality diagnosis program | |
| JPH11108660A (en) | Equipment for detecting distance | |
| JP4398563B2 (en) | Automatic detection method of dust and smoke | |
| JPH07261834A (en) | Plant equipment monitoring device | |
| JPH07333171A (en) | Leakage detection method and device | |
| JP3138381B2 (en) | Monitoring device | |
| JPH04291127A (en) | Abnormality determination area display method for image processing type condition monitoring device | |
| JPH0767101A (en) | Abnormality monitoring method and device | |
| JP2763169B2 (en) | Plant abnormality detection device | |
| JP4510341B2 (en) | Anomaly detection device | |
| WO2026018756A1 (en) | Image processing device, image processing system, program, and image processing method | |
| JP2503613B2 (en) | Abnormality monitoring device | |
| JPH06319082A (en) | Scratch detection circuit and scratch correction circuit | |
| JPH04200084A (en) | Image monitor device | |
| JP2525810B2 (en) | Abnormality detection device by image pickup device | |
| JP2016164713A (en) | Temperature cycle load monitoring system | |
| JPH0916254A (en) | Plant abnormality detecting device |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A300 | Withdrawal of application because of no request for examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A300 Effective date: 20011002 |