JP6759785B2 - Liquid level shape extraction method, equipment and program - Google Patents
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Description
本発明は、容器内の自由液面を撮影した、時間的に連続する画像に基づいて液面形状を抽出する液面形状の抽出方法、装置及びプログラムに関する。 The present invention relates to a liquid level shape extraction method, an apparatus and a program for extracting a liquid level shape based on a time-continuous image of a free liquid level in a container.
鉄鋼製造プロセスにおける鋼の連続鋳造工程においては、鋳型内の湯面挙動が鋳片欠陥に影響することが知られている。
従来から、鋳型内の溶鋼の流動状況、湯面挙動を適正化するのに必要な操業因子を明らかにするために、水モデル実験が用いられている（非特許文献１を参照）。水モデル実験とは、透明なアクリル樹脂板等を用いて鋳型を模した容器を作成し、溶鋼の代わりに水を満たすことで、溶鋼の流動状況、湯面挙動を模擬する実験である。このような水モデル実験において水面高さを定量測定する必要がある場合には、非特許文献１で示されるように、通常、フロートとレーザー変位計を利用し、レーザー変位計の設置位置での水面高さを測定することが行われるが、この場合、レーザー変位計で測定していない位置での水面高さを知ることはできなかった。
In the continuous casting process of steel in the steel manufacturing process, it is known that the behavior of the molten metal in the mold affects the slab defects.
Conventionally, a water model experiment has been used in order to clarify the flow state of molten steel in a mold and the operating factors necessary for optimizing the molten metal surface behavior (see Non-Patent Document 1). The water model experiment is an experiment in which a container imitating a mold is created using a transparent acrylic resin plate or the like and filled with water instead of molten steel to simulate the flow state and molten metal surface behavior of the molten steel. When it is necessary to quantitatively measure the water surface height in such a water model experiment, as shown in Non-Patent Document 1, a float and a laser displacement meter are usually used, and the laser displacement meter is installed at the installation position. The water surface height is measured, but in this case, it was not possible to know the water surface height at a position not measured by the laser displacement meter.
このような課題に対し、特許文献１では、液体が注水される水槽を挟んで、一方の側に光源を設置し、他方の側に近赤外ＣＣＤカメラを設置して、近赤外ＣＣＤカメラの撮影画像から輝度比（水槽が空の位置と注水位置との輝度比）を算出し、エッジ処理により液面位置を検出する手法が開示されている。
また、非特許文献２では、ビデオカメラ等の撮影画像から、画像処理技術により曲線を検出する手法が開示されている。非特許文献２では、微分フィルタで山岳の稜線を含むエッジを強調した上で、稜線の連続性を利用し動的計画法により稜線を抽出する手法が提案されている。
In response to such a problem, in Patent Document 1, a light source is installed on one side and a near-infrared CCD camera is installed on the other side of a water tank into which a liquid is injected. A method of calculating the brightness ratio (brightness ratio between the position where the water tank is empty and the water injection position) and detecting the liquid level position by edge processing is disclosed.
Further, Non-Patent Document 2 discloses a method of detecting a curve by an image processing technique from an image taken by a video camera or the like. Non-Patent Document 2 proposes a method of emphasizing an edge including a mountain ridge with a differential filter and then extracting the ridge by a dynamic programming method using the continuity of the ridge.
しかしながら、水のような無色透明な液体の気液界面付近は、輝度のコントラストが小さく、特許文献１のような単純なエッジ処理では、画像中のノイズ成分と気液界面を見分けることは困難で、気液界面を見誤ることがある。
また、非特許文献２の手法では、動的計画法による曲線（液面）の抽出の際、画像中のノイズに反応し、液面を誤識別することがある。
このように気液界面を見誤ったり、液面を誤識別したりすると、正確な液体の流動状況、液面挙動を把握できなくなってしまう。
However, the contrast of brightness is small near the gas-liquid interface of a colorless and transparent liquid such as water, and it is difficult to distinguish the noise component in the image from the gas-liquid interface by simple edge processing as in Patent Document 1. , The gas-liquid interface may be misunderstood.
Further, in the method of Non-Patent Document 2, when extracting a curve (liquid level) by a dynamic programming method, the liquid level may be erroneously identified in response to noise in an image.
If the gas-liquid interface is misunderstood or the liquid level is misidentified in this way, it becomes impossible to accurately grasp the liquid flow state and the liquid level behavior.
本発明は上記のような点に鑑みてなされたものであり、容器内の自由液面を撮影した、時間的に連続する画像に基づいて、正確な液体の流動状況、液面挙動を把握できるようにすることを目的とする。 The present invention has been made in view of the above points, and an accurate liquid flow state and liquid level behavior can be grasped based on time-continuous images of the free liquid level in the container. The purpose is to do so.
上記の課題を解決するための本発明の要旨は、以下のとおりである。
［１］ 容器内の自由液面を撮影した、時間的に連続する複数の画像に基づいて液面形状を抽出する液面形状の抽出方法であって、
前記時間的に連続する画像を用いて作成される、各時間において一水平方向の各位置で液面高さが単一に定まる原データを対象として、
前記原データと液面高さの計算値との差分に関する項と、液面高さの計算値の時間差分に関する項と、液面高さの計算値の空間差分に関する項とを含む評価関数に基づいて、前記一水平方向の各位置、各時刻の液面高さを推定し、
前記原データと液面高さの計算値との差分に関する項は、ｊを前記一水平方向の各位置（ｊ＝１、２、・・・、Ｍ）、ｔを各時刻（ｔ＝１、２、・・・、Ｔ）とし、前記原データにおける液面高さｙ j （ｔ）と、液面高さの計算値ｄ j （ｔ）との誤差絶対値｜ｙ j （ｔ）−ｄ j （ｔ）｜の前記一水平方向の各位置、各時刻に関する和で表わされる、
ことを特徴とする液面形状の抽出方法。
［２］ スラック変数を用いて前記誤差絶対値を不等式制約に置き換え、前記評価関数を２次計画法により解くことを特徴とする［１］に記載の液面形状の抽出方法。
［３］ 前記液面高さの計算値の時間差分に関する項は、時間方向における液面高さの１階差分又は２階差分の二乗和で表わされることを特徴とする［１］又は［２］に記載の液面形状の抽出方法。
［４］ 前記液面高さの計算値の空間差分に関する項は、空間方向における液面高さの１階差分又は２階差分の二乗和で表わされることを特徴とする［１］乃至［３］のいずれか一つに記載の液面形状の抽出方法。
［５］ 容器内の自由液面を撮影した、時間的に連続する複数の画像に基づいて液面形状を抽出する液面形状の抽出装置であって、
前記時間的に連続する画像を用いて作成される、各時間において一水平方向の各位置で液面高さが単一に定まる原データを対象として、
前記原データと液面高さの計算値との差分に関する項と、液面高さの計算値の時間差分に関する項と、液面高さの計算値の空間差分に関する項とを含む評価関数に基づいて、前記一水平方向の各位置、各時刻の液面高さを推定する推定手段を備え、
前記原データと液面高さの計算値との差分に関する項は、ｊを前記一水平方向の各位置（ｊ＝１、２、・・・、Ｍ）、ｔを各時刻（ｔ＝１、２、・・・、Ｔ）とし、前記原データにおける液面高さｙ j （ｔ）と、液面高さの計算値ｄ j （ｔ）との誤差絶対値｜ｙ j （ｔ）−ｄ j （ｔ）｜の前記一水平方向の各位置、各時刻に関する和で表わされる、
ことを特徴とする液面形状の抽出装置。
［６］ 容器内の自由液面を撮影した、時間的に連続する複数の画像に基づいて液面形状を抽出するためのプログラムであって、
前記時間的に連続する画像を用いて作成される、各時間において一水平方向の各位置で液面高さが単一に定まる原データを対象として、
前記原データと液面高さの計算値との差分に関する項と、液面高さの計算値の時間差分に関する項と、液面高さの計算値の空間差分に関する項とを含む評価関数に基づいて、前記一水平方向の各位置、各時刻の液面高さを推定し、
前記原データと液面高さの計算値との差分に関する項は、ｊを前記一水平方向の各位置（ｊ＝１、２、・・・、Ｍ）、ｔを各時刻（ｔ＝１、２、・・・、Ｔ）とし、前記原データにおける液面高さｙ j （ｔ）と、液面高さの計算値ｄ j （ｔ）との誤差絶対値｜ｙ j （ｔ）−ｄ j （ｔ）｜の前記一水平方向の各位置、各時刻に関する和で表わされる、処理をコンピュータに実行させるためのプログラム。
The gist of the present invention for solving the above problems is as follows.
[1] A liquid level shape extraction method for extracting a liquid level shape based on a plurality of images taken of a free liquid level in a container, which are continuous in time.
For the original data in which the liquid level height is fixed at each position in one horizontal direction at each time, which is created using the temporally continuous images.
An evaluation function that includes a term relating to the difference between the original data and the calculated value of the liquid level, a term relating to the time difference of the calculated value of the liquid level, and a term relating to the spatial difference of the calculated value of the liquid level. Based on this, the liquid level at each position in the one horizontal direction and at each time is estimated .
Regarding the term regarding the difference between the original data and the calculated value of the liquid level, j is each position (j = 1, 2, ..., M) in the one horizontal direction, and t is each time (t = 1, 2, ..., T), and the absolute value of the error between the liquid level height y j (t) in the original data and the calculated liquid level height d j (t) | y j (t) −d It is represented by the sum of each position and each time in the one horizontal direction of j (t) |.
A method for extracting the liquid level shape.
[ 2 ] The method for extracting a liquid level shape according to [ 1 ], wherein the absolute value of the error is replaced with an inequality constraint by using a slack variable, and the evaluation function is solved by a quadratic programming method.
[ 3 ] The term relating to the time difference of the calculated value of the liquid level height is represented by the sum of squares of the first-order difference or the second-order difference of the liquid level height in the time direction [1] or [2 ] . ] . The method for extracting the liquid level shape.
[ 4 ] The term relating to the spatial difference of the calculated liquid level height is represented by the sum of squares of the first-order difference or the second-order difference of the liquid level in the spatial direction [1] to [ 3 ]. ]. The method for extracting the liquid level shape according to any one of the above.
[ 5 ] A liquid level shape extraction device that extracts the liquid level shape based on a plurality of temporally continuous images of the free liquid level in the container.
For the original data in which the liquid level height is fixed at each position in one horizontal direction at each time, which is created using the temporally continuous images.
An evaluation function that includes a term relating to the difference between the original data and the calculated value of the liquid level, a term relating to the time difference of the calculated value of the liquid level, and a term relating to the spatial difference of the calculated value of the liquid level. Based on the above, an estimation means for estimating the liquid level at each position and each time in the one horizontal direction is provided .
Regarding the term regarding the difference between the original data and the calculated value of the liquid level, j is each position (j = 1, 2, ..., M) in the one horizontal direction, and t is each time (t = 1, 2, ..., T), and the absolute value of the error between the liquid level height y j (t) in the original data and the calculated liquid level height d j (t) | y j (t) −d It is represented by the sum of each position and each time in the one horizontal direction of j (t) |.
A liquid level shape extraction device characterized by this.
[ 6 ] A program for extracting the liquid level shape based on a plurality of temporally continuous images of the free liquid level in the container.
For the original data in which the liquid level height is fixed at each position in one horizontal direction at each time, which is created using the temporally continuous images.
An evaluation function that includes a term relating to the difference between the original data and the calculated value of the liquid level, a term relating to the time difference of the calculated value of the liquid level, and a term relating to the spatial difference of the calculated value of the liquid level. Based on this, the liquid level at each position in the one horizontal direction and at each time is estimated .
Regarding the term regarding the difference between the original data and the calculated value of the liquid level, j is each position (j = 1, 2, ..., M) in the one horizontal direction, and t is each time (t = 1, 2, ..., T), and the absolute value of the error between the liquid level height y j (t) in the original data and the calculated liquid level height d j (t) | y j (t) −d A program for causing a computer to execute a process represented by the sum of each position and each time in the one horizontal direction of j (t) | .
本発明によれば、原データと液面高さの計算値との差分に関する項と、液面高さの計算値の時間差分に関する項と、液面高さの計算値の空間差分に関する項とを含む評価関数に基づいて、一水平方向の各位置、各時刻の液面高さを推定するようにしたので、原データにおいて液面の誤識別が生じていても、その誤識別を取り除いて、時間方向及び空間方向になめらかに変動する液面形状を抽出することができる。これにより、正確な液体の流動状況、液面挙動を把握することが可能となる。 According to the present invention, there are a term relating to the difference between the original data and the calculated value of the liquid level, a term relating to the time difference of the calculated value of the liquid level, and a term relating to the spatial difference of the calculated value of the liquid level. Since the liquid level height at each position and time in one horizontal direction is estimated based on the evaluation function including, even if the liquid level is misidentified in the original data, the misidentification is removed. , It is possible to extract a liquid level shape that fluctuates smoothly in the temporal direction and the spatial direction. This makes it possible to accurately grasp the flow state and liquid level behavior of the liquid.
以下、添付図面を参照して、本発明の好適な実施形態について説明する。
図１に、実施形態に係る液面形状の抽出装置１００の機能構成を示す。
図１に示すように、透明なアクリル樹脂板等を用いて鋳型を模した容器２００を作成し、溶鋼の代わりに水２０１を満たす。そして、容器２００の一面に対向させるようにしてカメラ３００を設置し、カメラ３００により、容器２００内の自由液面を撮影した時間的に連続する画像、ここでは動画像を取得する。カメラ３００で撮影する画像は、可視光画像に限らず、赤外線画像等としてもよい。
Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described with reference to the accompanying drawings.
FIG. 1 shows the functional configuration of the liquid level
As shown in FIG. 1, a
液面形状の抽出装置１００において、１０１は入力部であり、カメラ３００で撮影した容器２００内の自由液面の動画像データを入力する。
In the liquid level
１０２は原データ作成部であり、入力部１０１で入力する動画像データを用いて、各時間において一水平方向（以下、幅方向と呼ぶ）の各位置で液面高さが単一に定まる原データを作成する。原データは、各時刻での画像について、例えば高さ方向に微分フィルタ演算を行い、その輝度変化のピーク位置を液面と判定する手法で作成される。或いは、原データは、各時刻での画像について、例えば非特許文献２のように動的計画法により曲線を抽出する手法で作成される。
１０３は液面高さ推定部であり、原データ作成部１０２で作成した原データを対象として、原データと液面高さの計算値との差分に関する項と、液面高さの計算値の時間差分に関する項と、液面高さの計算値の空間差分に関する項とを含む評価関数を構築し、この評価関数を最小にする幅方向の各位置、各時刻の液面高さを推定する。
１０４は出力部であり、液面高さ推定部１０３で推定した液面高さから得られる液面形状の抽出結果を出力する。例えば液面形状の抽出結果を表示装置に表示したり、ネットワークを介して外部機器に送信したりする。
以下、実施形態における液面形状の抽出方法の詳細を説明する。
図２は、実施形態に係る液面形状の抽出装置１００による液面形状の抽出方法を示すフローチャートである。
ステップＳ１で、入力部１０１は、カメラ３００で撮影した容器２００内の自由液面の動画像データを入力する。
Hereinafter, the details of the liquid level shape extraction method in the embodiment will be described.
FIG. 2 is a flowchart showing a method of extracting the liquid level shape by the liquid level
In step S1, the
ステップＳ２で、原データ作成部１０２は、ステップＳ１で入力する動画像データを用いて原データを作成する。
図３（ａ）に、非特許文献２のように動的計画法により曲線を抽出する手法（以下、単に動的計画法と呼ぶ）により作成した原データの例を示す。また、図４（ａ）に、ある時刻において、原データにおける液面形状４０１を原画像に重ね合わせて示す。
図４（ａ）に示すように、画像中のノイズに反応し、液面をなす曲線を誤識別することが原因で、幅方向の広い範囲（図中の左側の領域Ｘ）で液面の誤識別が生じている。このように広範囲に渡る誤識別は、空間方向のローパスフィルタ処理等で除去することが困難である。
In step S2, the original
FIG. 3A shows an example of original data created by a method of extracting a curve by a dynamic programming method (hereinafter, simply referred to as a dynamic programming method) as in Non-Patent Document 2. Further, FIG. 4A shows the
As shown in FIG. 4A, the liquid surface has a wide range in the width direction (region X on the left side in the figure) due to erroneous identification of the curve forming the liquid level in response to noise in the image. Misidentification has occurred. It is difficult to remove such a wide range of misidentifications by low-pass filtering in the spatial direction or the like.
ステップＳ３で、液面高さ推定部１０３は、ステップＳ２で作成した原データを対象として、原データと液面高さの計算値との差分に関する項と、液面高さの計算値の時間差分に関する項と、液面高さの計算値の空間差分に関する項との重み付き和として評価関数を構築し、この評価関数を最小にする幅方向の各位置、各時刻の液面高さを推定する。
具体的には、図３（ａ）、図４（ａ）のような原データを対象として、式（１）の評価関数を最小にする幅方向の各位置ｊ（ｊ＝１、２、・・・、Ｍ）、各時刻ｔ（ｔ＝１、２、・・・、Ｔ）の液面高さｄj（ｔ）を計算する。ｙj（ｔ）は、原データにおける液面高さ（動的計画法により求めた液面高さ）である。
In step S3, the liquid level
Specifically, for the original data as shown in FIGS. 3A and 4A, each position j (j = 1, 2, ...) In the width direction that minimizes the evaluation function of the equation (1). ..., M), the liquid level height d j (t) at each time t (t = 1, 2, ..., T) is calculated. y j (t) is the liquid level height in the original data (liquid level obtained by dynamic programming).
式（１）の第１項は液面高さの推定誤差を表わし、第２項は液面の時間方向変動のなめらかさに関する正則化項を表わし、第３項は液面の幅方向変動のなめらかさに関する正則化項を表わす。式（１）は、液面が時間方向及び空間方向にわたりなめらかに変化することを利用して、液面の時間及び空間変動のなめらかさの制約の下で、再構成誤差を最小化するものである。なお、λ1、λ2は推定値変動のなめらかさを制御する調整パラメータである。 The first term of the equation (1) represents the estimation error of the liquid level, the second term represents the regularization term regarding the smoothness of the temporal fluctuation of the liquid level, and the third term represents the width direction fluctuation of the liquid level. Represents a regularization argument for smoothness. Equation (1) minimizes the reconstruction error under the constraint of the smoothness of the temporal and spatial fluctuations of the liquid level by utilizing the fact that the liquid level changes smoothly in the temporal direction and the spatial direction. is there. Note that λ 1 and λ 2 are adjustment parameters that control the smoothness of the estimated value fluctuation.
なお、第２項及び第３項のなめらかさに関する正則化項として、式（１）のような時間方向及び幅方向における液面高さの２階差分の二乗和でなく、式（２）のように、時間方向及び幅方向における液面高さの１階差分の二乗和としてもよい。 As a regularization term for the smoothness of the second and third terms, it is not the sum of squares of the second-order differences of the liquid level in the time direction and the width direction as in the equation (1), but the sum of squares of the difference in the liquid level in the equation (2). As described above, it may be the sum of squares of the first-order differences of the liquid level heights in the time direction and the width direction.
また、動的計画法により求めた液面高さｙj（ｔ）は、大きな外れ値を含む場合がある。このため、観測値とのあてはまりの尺度として二乗誤差｛ｙj（ｔ）−ｄj（ｔ）｝2を選んだ場合に、外れ値に推定結果が引きずられ過ぎるおそれがある。これを防ぐため、観測値とのあてはまりの尺度として、二乗誤差でなく誤差絶対値｜ｙj（ｔ）−ｄj（ｔ）｜を選ぶようにしてもよい。この考え方は、ロバスト統計学の分野においてＬ１損失最小化と呼ばれるものである（非特許文献３を参照）。この場合、式（３）の評価関数を最小にする液面高さｄj（ｔ）を計算する。 Further, the liquid level height y j (t) obtained by dynamic programming may include a large outlier. Therefore, when the square error {y j (t) −d j (t)} 2 is selected as a measure of the fit with the observed value, the estimation result may be dragged too much by the outlier. In order to prevent this, the absolute error value | y j (t) −d j (t) | may be selected instead of the squared error as a measure of the fit with the observed value. This idea is called L1 loss minimization in the field of robust statistics (see Non-Patent Document 3). In this case, the liquid level height d j (t) that minimizes the evaluation function of the equation (3) is calculated.
式（３）の数理計画問題は、スラック変数ξj（ｔ）を追加し、式（４）のように書き換えることができる。この変換により、誤差絶対値の項を不等式制約に置き換えることができ、２次計画法を用いて解くことができる。 The mathematical programming problem of equation (3) can be rewritten as in equation (4) by adding the slack variable ξ j (t). By this conversion, the argument of the absolute value of error can be replaced with the inequality constraint, and it can be solved by using the quadratic programming method.
図３（ｂ）に、図３（ａ）の原データを対象として、式（４）の評価関数を２次計画法を用いて解いて得られた、液面形状の抽出結果（再構成結果）を示す。なお、Ｍ＝１７６点、Ｔ＝１２フレーム（０．２ｓｅｃ間）とした。
図３（ｂ）の再構成結果では、図３（ａ）の原データに含まれる異常値が除去され、時間方向及び空間方向になめらかに変動する液面形状を抽出できている。
なお、この計算にあたり、式（４）の調整パラメータはλ1＝λ2＝０．５とした。また、計算量低減のため、幅方向に関して１０点間隔（約１０ｍｍ間隔）に間引いて計算し、得られた計算結果を幅方向に補間し最終的な出力としている。
FIG. 3 (b) shows the extraction result (reconstruction result) of the liquid level shape obtained by solving the evaluation function of the equation (4) using the quadratic programming method for the original data of FIG. 3 (a). ) Is shown. In addition, M = 176 points and T = 12 frames (for 0.2 sec).
In the reconstruction result of FIG. 3B, the abnormal value included in the original data of FIG. 3A is removed, and the liquid level shape that smoothly fluctuates in the temporal direction and the spatial direction can be extracted.
In this calculation, the adjustment parameter of Eq. (4) was set to λ 1 = λ 2 = 0.5. Further, in order to reduce the amount of calculation, the calculation is performed by thinning out at 10-point intervals (about 10 mm intervals) in the width direction, and the obtained calculation result is interpolated in the width direction to obtain the final output.
また、図４（ｂ）に、図４（ａ）と同時刻（１２フレーム中の３フレーム目）において、液面形状の再構成結果４０２を原画像に重ね合わせて示す。図４（ｂ）に示すように、図４（ａ）で生じていた液面の誤識別が取り除かれ、なめらかな液面形状を抽出できていることがわかる。
Further, FIG. 4B shows the liquid level
ステップＳ４で、出力部１０４は、ステップＳ３で推定した液面高さから得られる液面形状の抽出結果を出力する。出力部１０４から出力する液面形状の抽出結果としては、例えば図３（ｂ）のようにグラフとして出力してもよいし、図４（ｂ）のように原画像に液面形状の再構成結果４０２を重ね合わせて出力してもよいし、単に液面高さの値を出力するようにしてもよい。
In step S4, the
図５に、本発明を適用して液面形状を抽出した結果の例を表わす写真を示す。Ｔ＝６１フレーム（１．０ｓｅｃ間）とし、計算して得られた液面形状の再構成結果を原画像に重ね合わせた結果を６フレーム毎（０．１ｓｅｃピッチ）に１０枚表示した例である。図５からもわかるように、時間方向及び空間方向になめらかに変動する液面形状を抽出できている。 FIG. 5 shows a photograph showing an example of the result of extracting the liquid level shape by applying the present invention. In the example where T = 61 frames (for 1.0 sec) and the result of superimposing the reconstruction result of the liquid level shape obtained by calculation on the original image is displayed every 6 frames (0.1 sec pitch). is there. As can be seen from FIG. 5, the liquid level shape that smoothly fluctuates in the temporal direction and the spatial direction can be extracted.
以上述べたように、液面形状の変動は、幅方向、高さ方向及び時間方向の三次元空間においてなめらかな曲面を構成することを見出し、液面の誤識別を含む原データの異常値除去アルゴリズムを構築した。この異常値除去アルゴリズムにより、原データにおいて液面の誤識別が生じていても、その誤識別を取り除いて、時間方向及び空間方向になめらかに変動する液面形状を抽出することができる。
これにより、正確な液体の流動状況、液面挙動を把握することが可能となり、安価なコスト、簡易なセッティングで、連続鋳造機の鋳型を対象とする水モデル実験での水面高さの定量測定ができるようになる。この結果、実機では実施困難な各種実験を可能とし、良好な鋳片品質を可能とする操業因子を明らかにすることができる。
As described above, it was found that the fluctuation of the liquid level shape constitutes a smooth curved surface in the three-dimensional space in the width direction, the height direction and the time direction, and the outliers of the original data including the misidentification of the liquid level are removed. I built an algorithm. With this outlier removal algorithm, even if the liquid level is misidentified in the original data, the misidentification can be removed and the liquid level shape that smoothly fluctuates in the temporal direction and the spatial direction can be extracted.
This makes it possible to accurately grasp the liquid flow status and liquid level behavior, and quantitatively measure the water level in a water model experiment targeting a mold of a continuous casting machine at an inexpensive cost and with simple settings. Will be able to. As a result, it is possible to carry out various experiments that are difficult to carry out with an actual machine, and to clarify the operating factors that enable good slab quality.
以上、本発明を種々の実施形態と共に説明したが、本発明はこれらの実施形態にのみ限定されるものではなく、発明の範囲内で変更等が可能である。例えば図１では、液面形状の抽出装置１００において原データを作成するようにしたが、原データは外部で作成するようにして、液面形状の抽出装置１００では、作成済みの原データを入力して、液面高さ推定部１０３で液面高さを推定する構成としてもよい。
Although the present invention has been described above with various embodiments, the present invention is not limited to these embodiments and can be modified within the scope of the invention. For example, in FIG. 1, the original data is created by the liquid level
また、本発明は、連続鋳造機の鋳型の水モデル実験に限定されるものではない。例えば電力会社における原油燃料タンクや原子炉溶融プール等におけるスロッシング現象解明を目的として水モデル実験が行われることがあり、このような場合においても本発明は適用可能である。また、容器２００の形状は、用途に合わせたものとすればよい。
さらに、本発明は、水モデル実験に限定されるものではなく、一般に、誤差やノイズを含む動画像から、なめらかな変化を有する自由液面形状を抽出するのに適用可能である。
Further, the present invention is not limited to the water model experiment of the mold of the continuous casting machine. For example, a water model experiment may be conducted for the purpose of clarifying the sloshing phenomenon in a crude oil fuel tank, a nuclear reactor melting pool, or the like in an electric power company, and the present invention is applicable even in such a case. Further, the shape of the
Furthermore, the present invention is not limited to water model experiments, and is generally applicable to extract a free liquid level shape having a smooth change from a moving image including errors and noise.
本発明を適用した液面形状の抽出装置は、例えばＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等を備えたコンピュータ装置により実現される。
また、本発明は、本発明の機能を実現するソフトウェア（プログラム）を、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータがプログラムを読み出して実行することによっても実現可能である。
The liquid level shape extraction device to which the present invention is applied is realized by, for example, a computer device equipped with a CPU, ROM, RAM, and the like.
The present invention also provides software (programs) that realize the functions of the present invention to a system or device via a network or various storage media, and the computer of the system or device reads and executes the program. It is feasible.
１００：液面形状の抽出装置
１０１：入力部
１０２：原データ作成部
１０３：液面高さ推定部
１０４：出力部
２００：容器
２０１：水
３００：カメラ
100: Liquid level shape extraction device 101: Input unit 102: Original data creation unit 103: Liquid level height estimation unit 104: Output unit 200: Container 201: Water 300: Camera
Claims (6)
前記時間的に連続する画像を用いて作成される、各時間において一水平方向の各位置で液面高さが単一に定まる原データを対象として、
前記原データと液面高さの計算値との差分に関する項と、液面高さの計算値の時間差分に関する項と、液面高さの計算値の空間差分に関する項とを含む評価関数に基づいて、前記一水平方向の各位置、各時刻の液面高さを推定し、
前記原データと液面高さの計算値との差分に関する項は、ｊを前記一水平方向の各位置（ｊ＝１、２、・・・、Ｍ）、ｔを各時刻（ｔ＝１、２、・・・、Ｔ）とし、前記原データにおける液面高さｙ j （ｔ）と、液面高さの計算値ｄ j （ｔ）との誤差絶対値｜ｙ j （ｔ）−ｄ j （ｔ）｜の前記一水平方向の各位置、各時刻に関する和で表わされる、
ことを特徴とする液面形状の抽出方法。 It is a liquid level shape extraction method that extracts the liquid level shape based on a plurality of temporally continuous images of the free liquid level in the container.
For the original data in which the liquid level height is fixed at each position in one horizontal direction at each time, which is created using the temporally continuous images.
An evaluation function that includes a term relating to the difference between the original data and the calculated value of the liquid level, a term relating to the time difference of the calculated value of the liquid level, and a term relating to the spatial difference of the calculated value of the liquid level. Based on this, the liquid level at each position in the one horizontal direction and at each time is estimated .
Regarding the term regarding the difference between the original data and the calculated value of the liquid level, j is each position (j = 1, 2, ..., M) in the one horizontal direction, and t is each time (t = 1, 2, ..., T), and the absolute value of the error between the liquid level height y j (t) in the original data and the calculated liquid level height d j (t) | y j (t) −d It is represented by the sum of each position and each time in the one horizontal direction of j (t) |.
A method for extracting the liquid level shape.
前記時間的に連続する画像を用いて作成される、各時間において一水平方向の各位置で液面高さが単一に定まる原データを対象として、
前記原データと液面高さの計算値との差分に関する項と、液面高さの計算値の時間差分に関する項と、液面高さの計算値の空間差分に関する項とを含む評価関数に基づいて、前記一水平方向の各位置、各時刻の液面高さを推定する推定手段を備え、
前記原データと液面高さの計算値との差分に関する項は、ｊを前記一水平方向の各位置（ｊ＝１、２、・・・、Ｍ）、ｔを各時刻（ｔ＝１、２、・・・、Ｔ）とし、前記原データにおける液面高さｙ j （ｔ）と、液面高さの計算値ｄ j （ｔ）との誤差絶対値｜ｙ j （ｔ）−ｄ j （ｔ）｜の前記一水平方向の各位置、各時刻に関する和で表わされる、
ことを特徴とする液面形状の抽出装置。 It is a liquid level shape extraction device that extracts the liquid level shape based on a plurality of temporally continuous images of the free liquid level in the container.
For the original data in which the liquid level height is fixed at each position in one horizontal direction at each time, which is created using the temporally continuous images.
An evaluation function that includes a term relating to the difference between the original data and the calculated value of the liquid level, a term relating to the time difference of the calculated value of the liquid level, and a term relating to the spatial difference of the calculated value of the liquid level. Based on the above, an estimation means for estimating the liquid level at each position and each time in the one horizontal direction is provided .
Regarding the term regarding the difference between the original data and the calculated value of the liquid level, j is each position (j = 1, 2, ..., M) in the one horizontal direction, and t is each time (t = 1, 2, ..., T), and the absolute value of the error between the liquid level height y j (t) in the original data and the calculated liquid level height d j (t) | y j (t) −d It is represented by the sum of each position and each time in the one horizontal direction of j (t) |.
A liquid level shape extraction device characterized by this.
前記時間的に連続する画像を用いて作成される、各時間において一水平方向の各位置で液面高さが単一に定まる原データを対象として、
前記原データと液面高さの計算値との差分に関する項と、液面高さの計算値の時間差分に関する項と、液面高さの計算値の空間差分に関する項とを含む評価関数に基づいて、前記一水平方向の各位置、各時刻の液面高さを推定し、
前記原データと液面高さの計算値との差分に関する項は、ｊを前記一水平方向の各位置（ｊ＝１、２、・・・、Ｍ）、ｔを各時刻（ｔ＝１、２、・・・、Ｔ）とし、前記原データにおける液面高さｙ j （ｔ）と、液面高さの計算値ｄ j （ｔ）との誤差絶対値｜ｙ j （ｔ）−ｄ j （ｔ）｜の前記一水平方向の各位置、各時刻に関する和で表わされる、処理をコンピュータに実行させるためのプログラム。 A program for extracting the liquid level shape based on a plurality of temporally continuous images of the free liquid level in the container.
For the original data in which the liquid level height is fixed at each position in one horizontal direction at each time, which is created using the temporally continuous images.
An evaluation function that includes a term relating to the difference between the original data and the calculated value of the liquid level, a term relating to the time difference of the calculated value of the liquid level, and a term relating to the spatial difference of the calculated value of the liquid level. Based on this, the liquid level at each position in the one horizontal direction and at each time is estimated .
Regarding the term regarding the difference between the original data and the calculated value of the liquid level, j is each position (j = 1, 2, ..., M) in the one horizontal direction, and t is each time (t = 1, 2, ..., T), and the absolute value of the error between the liquid level height y j (t) in the original data and the calculated liquid level height d j (t) | y j (t) −d A program for causing a computer to execute a process represented by the sum of each position and each time in the one horizontal direction of j (t) | .
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