JPH0351746A - ウィンドガラス面曇り検出装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 〔発明の利用分野〕 この発明は、自動車等のウィンドガラス面の曇り領域を
検出する装置に関するものであり、例えばデフロスタ等
の曇り除去装置の性能評価等に利用される装置に関する
ものである。

〔従来技術〕

従来、車両のウィンドガラス面の曇り状態の検出１例え
ばデフロスタの曇り除去性能の検出・評価等は、検査員
等の目視による評価や検査が一般的であった。

また、ウィンドガラス内の一部分の氷結状態や結露状態
を検出する装置としては、例えば、実開昭６３−１６７
２４３号公報に記載されているものがある。

これは１Ｍ！、ガラス上に貼着した反射板に入射した光
が、窓ガラスの氷結状態によって異なった反射特性を呈
する（ガラス面が氷結していると反射光量が減少する）
ことを利用して、ガラス面の氷結状態を検知するもので
ある。

〔発明が解決しようとする課題〕

しかしながら１人間の目視による評価では、評価者によ
る主観的な評価にならざるを得ないので、判断基準が曖
昧で評価値のばらつきが大きく、また、評価者の疲労度
が大きいと共に検査の時間も長くなる等の問題がある。

また、上記のごとき従来の氷結検出装置においては、特
殊な構造のセンシング部をウィンドガラス面の一部に装
着し、その部分の氷結状態を検出するものであるため、
ウィンドガラス面全体について晴れ領域と曇り領域とを
検出することや、晴れ領域と曇り領域の面積比を求める
こと等を行なうのには適しておらず、したがって、デフ
ロスタ等の曇り除去装置の性能評価実験には適用できな
い、という問題があった。

上記の問題を解決するため、本出願人は、車両のウィン
ドガラス面の明度分布を撮像し、電気信号に変換して画
像処理することにより、非接触で。

自動的かつ迅速に、ウィンドガラス面の曇り検出を行な
う装置を既に出願している（特願昭６３−２８３９０６
号）。

しかし、上記の装置においては、車両の外部から検査用
の光を照射してウィンドガラス面からの反射を検出する
際に、車室内に明度の高い反射体、例えば乗員の顔があ
ると、その部分を曇り領域と誤判断するおそれがあった
。そのためデフロスタの曇り除去性能試験等において、
実用状態に近づけるため、検査員を乗車させて試験する
ような場合に、曇り領域検出結果に誤差を生じるおそれ
があった。

本発明は上記のごとき問題を解決するためになされたも
のであり、車両に実装されたウィンドガラス面の曇り領
域を自動的、迅速に検出することが出来、かつ車室内に
乗員が存在する場合でも。

それによる反射と本当の曇り領域とを判別し、真の曇り
領域を正確に検出することの出来るウィンドガラス面曇
り検出装置を提供することを目的とする。

〔課題を解決するための手段〕

上記の目的を達成するため本発明においては。

特許請求の範囲に記載するように構成している。

以下、第１図に示す機能ブロック図に基づいて本発明の
詳細な説明する。

第１図において、車両に実装されたウィンドガラス１か
ら反射または透過した光束２の明度分布を画像入力手段
３で電気信号に変換して入力する。

なお、この際の照明は、例えば車両外部からウィンドガ
ラスに向けて照射する。上記の画像入力手段３は１例え
ば後記第２図のビデオカメラ１０２およびアナログ・デ
ィジタル変換部１０３に相当する。

次に、基準明度分布生成手段４は、上記の画像入力手段
３の信号を入力し、ウィンドガラス面が全面晴れている
時の明度分布Ａ　（Ｘ　＋　ｙ　）とウィンドガラス面
が全面曇っている時の明度分布Ｂ（ｘ。

ｙ）とをそれぞれ求め、該２つの明度分布から晴か曇り
かの判断基準となる基準明度分布Ｔ　（ｘ　＋　ｙ　）
＝　Ｋ　〔Ａ　（ｘ　＋　ｙ　）　＋　Ｂ　（ｘ　ｒ　
ｙ　）　）　　（ただし０くＫく１）を生成する。なお
、上記のウィンドガラス面が全面曇っている時の明度分
布Ｂ（ｘ、ｙ）は、ウィンドガラス面を人工的に曇らせ
た状態で測定する。

上記の式から判るように、基準明度分布Ｔ（ｘ。

ｙ）は、全面晴れている時の明度分布Ａ　（Ｘ　＊　ｙ
　）と全面曇っている時の明度分布Ｂ　（ｘ　＊　ｙ　
）との間の値になる。

上記の基準明度分布生成手段４は１例えば後記第２図の
閾値画像生成部１０７や位置合わせ計算部１０６等に相
当する。

次に、曇り領域検出手段５は、画像入力手段３によって
任意の時点ｔに得られたウィンドガラス面の明度分布Ｃ
ｉ　（ｘ　ｒ　ｙ　）と上記の基準明度分布’ｒ（Ｘ、
ｙ）とを比較し、両者の大小関係からウィンドガラス面
上の曇り領域を検出し、かつ、近接した二つの時点ｔお
よびｔ＋ΔＬで検出した曇り判定結果が同時点で共に曇
っていると判定された領域を時点をにおける曇り領域と
判定する。

通常、試験中の車両に乗車している検査員は、種々の作
業を行なうために動いているので、上記のように近接し
た二つの時点で共に曇りと判定された領域は、乗員から
の反射ではなく、真の曇り領域であると判別することが
出来る。また、デフロスタ等によって曇りが消失する速
度は、上記のごとき乗員の動作速度よりもかなり遅いの
で、上記の時間間隔Δｔを適当な値（例えば２〜３秒間
隔）に設定することにより、真の曇り領域の変化と乗員
からの反射とを区別することが出来る。

この曇り領域検出手段５は１例えば後記第２図の曇り領
域抽出部１１０および誤抽出領域除去部１１１等に相当
する。

上記のごとく、本発明においては、ウィンドガラス面が
全面晴れている時の明度分布Ａ　（Ｋ　ｅ　ｙ　）とウ
ィンドガラス面が全面曇っている時の明度分布Ｂ　（ｘ
　ｒ　ｙ　）とから基準明度分布Ｔ　（Ｘ　Ｔ　ｙ　）
を求め、該基準明度分布Ｔ　（ｘ　ｙ　ｙ　）と任意の
時点りに得られたウィンドガラス面の明度分布Ｃｔ　（
ｘ　＋　ｙ　）とを比較することによってウィンドガラ
ス面上の曇り領域を検出し、かつ、近接した二つの時点
における検出結果が共に曇りと判定された領域のみを曇
り領域と判定するように構成している。

したがって本発明においては、従来目視に頼っていた評
価を自動的、かつ迅速に行うことが出来、また、そのと
きの検査状態において基準明度分布を求めるので、照明
状態等に係りなく常に正確な検出を行うことが出来る。

また、実用状態に即した入具乗車状態の試験においても
乗員からの反射による誤差をなくして曇り領域を正確に
検出することが出来る。

〔実施例〕

第２図は本発明の一実施例図であり、本発明を自動車の
デフロスタ性能を評価するためのウィンドガラス面曇り
検出装置として用いた例である。

第２図において、ウィンドガラス１０１の前方には、ウ
ィンドガラス面全体を１ｌｔｉｉｌｌｌ可能な位置にビ
デオカメラ１０２が設置されている。

また、アナログ・ディジタル変換部１０３は、ビデオカ
メラ１０２の信号をディジタル信号に変換するものであ
り、画像メモリＡｌＯ４，ＢｉＯ２、Ｄ１０９はその信
号を記憶するメモリである。

また、位置合わせ計算部１０６、閾値画像生成部１０７
、曇り領域抽出部１１０および誤抽出領域除去部１１１
は１例えばマイクロコンピュータで構成される。また、
結果出力部１１２は、曇り領域抽出部１１０と誤抽出領
域除去部１１１とで求めた曇り抽出結果をストアする画
像メモリ群。

あるいはＣＲＴ等の表示装置である。

次に、作用を説明する。

まず、ウィンドガラス全面が晴れている状態において、
ビデオカメラ１０１で撮影した画像（ウィンドガラス面
の明度分布）をＡ／Ｄ変換し、画像メモリＡｌＯ４にス
トアする。　これを画像Ａ（Ｋｅｙ）とする、なお、こ
の状態では乗員は乗車していないものとする。また、こ
の検査時の照明は、車両の外部からウィンドガラス面を
照らすように設けるのが普通である 吹に、乗員を乗車させ、ウィンドガラス全面を人工的に
曇らせた状態において、ビデオカメラ１０１で撮影した
画像をＡ／Ｄ変換し１画像メモリＢ１０５にストアする
。これを画像Ｂ（ｘ、ｙ）とする。

上記のように、画像Ａ（Ｋｅｙ）は乗員なしで得た画像
であり、画像Ｂ（ｘ＋ｙ）は乗員が乗車した状態で得た
画像であるため、車体の沈み込み等によって両者に位置
ずれが生じている。そのため１位置合わせ計算部１０６
において両者の位置合わせを行う。

以下、上記の位置合わせの処理を第３図および第４図に
基づいて説明する。

第４図の処理フローに示すように、まず、画像Ａ（ｘｔ
ｙ）中に領域Ｘを設定する。具体的には、オペレータが
ディジタイザ等を用いて設定すればよい。以下、第４図
のフローに従い、領域Ｘと最も明度パターンが似た領域
を画像Ｂ（ｘ＋ｙ）から探す。これは、画像Ａ（ｘ、ｙ
）と画像Ｂ（ｘ。

ｙ）の領域間距離が最小になるようなシフト量Ｍを算出
することによって行う。この結果Ｍだけシフトした画像
をＡ’（ｘｔｙ）とする。

なお、第３図（ａ）は画像Ａ（ｘｔｙ）における上記の
領域Ｘの一例、第３図（ｂ）は画像Ｂ（Ｘ、ｙ）の−例
、第３図（ｃ）は上記のシフトした画像Ａ’　（ｘ　ｒ
　ｙ　）を示す。

なお、最初から乗員が乗車している場合は、上記の位置
合わせの演算は不要である。

次に、再び第２図に戻って閾値画像生成部１０７につい
て説明する。

上記のようにウィンドガラス面が曇った状態と晴れた状
態とにおいて、ウィンドガラスのある１点に着目すると
、その点の明度は第５図に示すようになる。そして、曇
った状態時の明度■、と晴れた状態時の明度Ｉ２とのほ
ぼ中間の明度になった状態Ｐ点のときに、当該観測点は
晴れたと判断することが出来る。なお、第５図は、車両
の外部から照明し、車室の内装色が暗い色の場合を示す
ので、曇っている状態の方がウィンドガラス面からの反
射によって明度が高くなっているが、内装色が明るい場
合はＩ　ｘ　＜　Ｉ　ｚとなり、晴れているときの方が
内装からの反射によって明度が高くなる場合もある。

閾値画像生成部１０７においては、第５図のＰ点の明度
に相当する画像を生成する。

この画像すなわち基準明度分布を′ｒ（ｘｔｙ）とすれ
ば、Ｔ（ｘ、ｙ）＝Ｋ〔Ａ″（ｘ　＋　ｙ　）　十Ｂ　
（Ｘ　、ｙ　）〕（ただしＯ＜Ｋ＜１）として生成する
ことが出来る。上式において、Ｋは通常０．５に設定す
ればよい。このようにして生成されたＴ　（ｘ　ｔ　ｙ
　）を画像メモリＣｌＯ３にストアする。第６図は上記
の基準明度分布（閾値画像）を求める演算手順を示すフ
ローチャートである。

また、このとき、Ａ　（ｘ　ｒ　ｙ　）とＢ（ｘ、ｙ）
とがほぼ等しい点、すなわちウィンドガラス面が曇って
も晴れても明度が変化しない点というのは、ウィンドガ
ラス面以外の部分、例えばボディ１００等の画像部分と
みなせるので、ウィンドガラス面のみの抽出も同時に行
なうことが出来る。例えば。

第６図に示すごとく、Ａ　（ｘ　＋　ｙ　）とＢ　（Ｘ
　＋　ｙ　）との差の絶対値が所定の閾値′ｒｈより小
の点は、ウィンドガラス面以外の部分と判断し、以後の
処理は行なわないようにＴ（ｘ　ｒ　ｙ　）　＝　Ｏと
しておく。

次に、上記のようにウィンドガラス全面を人工的に曇っ
た状態にしてからデフロスタを作動させ。

一定時間を間隔毎にビデオカメラ１０２で画像入力を行
ない、それらの画像を画像メモリＤ１ｏ９にストアする
。これを画像Ｃｔ（ｘｔｙ）とする。

また、ｃ　ｃ　（ｘ　＋　ｙ　）の生成からΔ仁ｓａｃ
後に、再び画像入力を行う。この画像をＣｔ□ｔ（ｘｐ
ｙ）とする。なお、Δｔは例えば２〜３秒間に設定する
。

次に、曇り領域抽出部１１０では、前記の基準明度分布
Ｔ　（ｘ　＋　ｙ　）と上記のＣｔ（ｘ　＃　ｙ　）お
よびＣｔ＋ｍｔ（Ｘ　ｔ　’ｊ　）をそれぞれ比較する
ことによって曇り領域の抽出を行う。すなわち。

点にはｕ　１　ｎ、晴れていると判断された点には“Ｏ
ＩＩをストアすることによって、それぞれ画像Ｄ　ｔ　
（ｘ　ｓ　ｙ　）および画像Ｄｔ＋ａｔ（ｘ　、’Ｊ　
）　ヲ生成する。

次に、誤抽出領域除去部１１１では、誤って曇り領域と
判定された部分の抽出を行なう。すなわち、測定中の車
両に乗員が乗車している場合には。

乗員の顔や手等のように明度値の高い部分を曇り領域と
誤抽出してしまうおそれがある。このような誤抽出個所
は１画像Ｄｔ（ｘｔｙ）と画像り、□、（ｘ、ｙ）とを
比較することによって検出することが出来る。

すなわち、車内の乗員の動作速度は、デフロスタ等によ
って曇りが消失する速度に比べてかなり大きいので、適
当な短い時間間隔Δｔ　（２〜３秒）で得られた２枚の
画像を比較し１時点ｔにおいては曇り領域と判定された
点が時点し＋ΔＬでは曇り領域と判定されなかった場合
には、その点は時点しにおいて乗員が存在した部分であ
って曇り領域ではなかったと判定することが出来る。す
なわ上記の判定において、曇っていると判断されたち、
Ｄｔ（ｘ、ｙン＝１でＤｔ＋ａｔ（Ｘ　＋　３’　）　
”　Ｏであった点は誤抽出個所と判断できる。

第７図は上記の誤抽出個所検出の演算手順を示すフロー
チャートであり、Ｅｔ（ｘ＋ｙ）は誤抽出個所を除去し
た画像を示す。

上記のようにして誤抽出個所を除去した真の曇り領域を
示す画像Ｅ　ｔ（ｘ　ｌ　ｙ　）を時点ｔにおける曇り
抽出結果として、ＣＲＴやディスク等の結果出力部１１
２に出力する。

上記のようにして、曇り領域の抽出を自動的に行なうこ
とが出来る。また、上記の画像Ｅｔ（Ｘ＋ｙ）における
“１″および０”の点をそれぞれ合計することにより、
曇り領域の面積と晴領域の面積とを求めることが出来る
し、さらに両者の面積比を求めることも容易に出来る。

上記のように、結果出力部１１２の各画像メモリには、
全面曇りの状態からデフロスタを作動させた後の、一定
時間を間隔毎のウィンドガラス面の曇りの状態が順次記
憶されるので、それによってデフロスタの性能を評価す
ることが出来る。

第８図は、上記のごとき第２図の実施例における全体の
演算処理を示すフローチャートであり、パートＰ１、Ｐ
２、Ｐ６およびｐＨの右側にウィンドガラスの状態を例
示している。

また、前記第４図は第８図のＰ３〜Ｐ５の部分（位置合
わせ演算）の詳細を示すフローチャート、前記第６図は
第８図のＰ６の部分（閾値生成演算）の詳細を示すフロ
ーチャート、前記第７図は第８図のＰＬＯの部分（誤抽
出個所除去演算）を示すフローチャートである。

なお、第２図においては、ウィンドガラス１０１として
、フロントガラスを例示しているが、それに限定される
ことはなく、サイドウィンド、リヤガラス等についても
同様に本発明を適用することが出来る。

〔発明の効果〕

以上説明したごとく、本発明においては、ウィンドガラ
ス面が全面精れているときの明度分布Ａ（ｘ、ｙ）とウ
ィンドガラス面が全面曇っている時の明度分布Ｂ　（Ｘ
　ｔ　ｙ　）とから基準明度分布Ｔ（ｘ。

ｙ）を求め、該基準明度分布Ｔ　（ｘ　＋　ｙ　）と任
意の時点ｔに得られたウィンドガラス面の明度分布ｃ　
ｔ　（ｘ　ｒ　ｙ　）とを比較することによってウィン
ドガラス面上の曇り領域を検出し、かつ、近接した二つ
の時点における検出結果が共に曇りと判定された領域の
みを曇り領域と判定するように構成したことにより、従
来目視に頼っていた評価を自動的、かつ迅速に行うこと
が出来、また、そのときの検査状態において基準明度分
布を求めるので、照明状態等に係りなく常に正確な検出
を行うことが出来る。また、実用状態に即した人員乗車
状態の試験においても乗員からの反射による誤差をなく
して曇り領域を正確に検出することが出来る。

等の優れた効果が得られる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の機能を示すブロック図、第２図は本発
明の一実施例の構成を示すブロック図、第３図は位置合
わせの処理を示す図、第４図は位置合わせの演算手順を
示すフローチャートの一実施例図、第５図は基準明度分
布の特性図、第６図は閾値画像（基準明度分布）を求め
る演算手順を示すフローチャートの一実施例図、第７図
は誤抽出個所検出の演算手順を示すフローチャートの一
実施例図、第８図は第２図の実施例における全体の演算
手順を示すフローチャートの一実施例図である。 〈符号の説明〉 １・・・ウィンドガラス ２・・・光束 ３・・・画像入力手段 ４・・・基準明度分布生成手段 ５・・・曇り領域検出手段

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 車両のウィンドガラス面の明度分布を電気信号に変換し
   て画像入力する画像入力手段と、該画像入力手段の信号
   を入力し、ウィンドガラス面が全面晴れている時の明度
   分布Ａ（ｘ、ｙ）とウィンドガラス面が全面曇っている
   時の明度分布Ｂ（ｘ、ｙ）とをそれぞれ求め、該２つの
   明度分布から晴か曇りかの判断基準となる基準明度分布
   Ｔ（ｘ、ｙ）＝Ｋ〔Ａ（ｘ、ｙ）＋Ｂ（ｘ、ｙ）〕（た
   だし０＜Ｋ＜１）を生成する基準明度分布生成手段と、
   上記画像入力手段によって任意の時点ｔに得られたウィ
   ンドガラス面の明度分布Ｃ＿ｔ（ｘ、ｙ）と上記の基準
   明度分布Ｔ（ｘ、ｙ）とを比較し、両者の大小関係から
   ウィンドガラス面上の曇り領域を検出し、かつ、近接し
   た二つの時点ｔおよびｔ＋Δｔで検出した曇り判定結果
   が両時点で共に曇っていると判定された領域を時点をに
   おける曇り領域と判定する曇り領域検出手段と、 を備えたことを特徴とするウィンドガラス面曇り検出装
   置。