特開 2024-33585 判定装置

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2024033585

(43)【公開日】2024-03-13

(54)【発明の名称】判定装置

(51)【国際特許分類】

   G06T 7/00 20170101AFI20240306BHJP

   H04N 7/18 20060101ALI20240306BHJP

【ＦＩ】

G06T7/00 300F

H04N7/18 K

【審査請求】未請求

【請求項の数】6

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2022137247

(22)【出願日】2022-08-30

(71)【出願人】

【識別番号】000004651

【氏名又は名称】日本信号株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110000752

【氏名又は名称】弁理士法人朝日特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】土屋 裕大

(72)【発明者】

【氏名】川崎 栄嗣

(72)【発明者】

【氏名】石毛 隆晴

(72)【発明者】

【氏名】北川 朝靖

【テーマコード（参考）】

5C054

5L096

【Ｆターム（参考）】

5C054CA04

5C054CC02

5C054EA01

5C054EA05

5C054FC01

5C054FC03

5C054FC12

5C054FC14

5L096DA02

5L096DA04

5L096FA33

5L096GA19

5L096GA51

(57)【要約】

【課題】移動しながら撮影された画像を用いる場合に比べて、汚れの検出の精度を向上させる。
【解決手段】指示部１１１は、撮影条件表１２１に示す撮影時間帯になると、接続されているカメラ２に、清掃対象である床の一部である代表箇所Ｅを撮影するよう指示する。分割部１１２は、カメラ２から取得した撮影画像を決められたサイズの分割タイルに分割する。算出部１１３は、分割タイルごとに汚れの統計量を算出する。また、算出部１１３は、算出した統計量と基準値との差を算出し、その最大値を特定する。判定部１１４は、算出部１１３が算出した統計量等に基づいて、清掃対象が要清掃であるか否かを判定する。提示部１１５は、清掃対象が要清掃である、と判定する場合に、その旨をユーザに提示する。
【選択図】図９

【特許請求の範囲】

【請求項1】

対象の少なくとも一部を撮影した画像を複数の区画に分割し、各区画にそれぞれ対応する基準値と該区画の値との差の最大値、及び該区画の値のばらつきを示す指標を用いて前記対象の清掃の要否を判定する判定装置。

【請求項2】

前記差の大きさの総和に応じた量が決められた下限未満の場合に前記最大値及び前記指標に関わらず前記清掃を要しないと判定する
請求項１に記載の判定装置。

【請求項3】

前記最大値及び前記指標のいずれもがそれぞれの閾値を超えた場合に前記清掃を要すると判定する
請求項１に記載の判定装置。

【請求項4】

前記最大値及び前記指標を用いた関係式を満たす場合に前記清掃を要すると判定する
請求項１に記載の判定装置。

【請求項5】

前記関係式は、前記指標の減少関数の関数値と、前記最大値との不等式で表される
請求項４に記載の判定装置。

【請求項6】

前記清掃を要すると判定する場合に該清掃を要する程度を提示する
請求項３又は４に記載の判定装置。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、清掃のタイミングを予測する技術に関する。

【背景技術】

【0002】

駅構内・商業施設等は、一般に毎日の清掃（日常清掃という）と、月に１、２回の大規模清掃（定期清掃という）とが行われている。日常清掃・定期清掃ともに、汚れ度合いに関係なく、一定の周期で清掃作業を実施しているが、汚れ度合いに応じて清掃作業タイミングを決定する方が効率的である。

【0003】

装置によって客観的に汚れを判定する技術には、カメラで清掃対象を撮影した画像を解析するものがある。例えば、特許文献１は、清掃対象となる清掃エリアのうち少なくとも未清掃エリアのゴミ量の多少を把握するためのゴミ量情報を取得し、そのゴミ量情報に基づきゴミ量が多いときほど清掃のオーバラップ量を大きくするようにゴミ量の多少に応じて走行経路を決定して、その走行経路で走行するように走行駆動部を制御する清掃ロボットを開示する。

【0004】

また、特許文献２は、第１ロボットから画像情報を取得し、取得した画像情報を分析して、その分析結果から、連携すべき第２ロボットおよびその作業内容を決定して、その第２ロボットに対して、その作業内容を指示する情報処理装置を開示する。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0005】

【特許文献1】特開２０００－３５３０１４号公報

【特許文献2】ＷＯ２０１９／１７１９１７号

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0006】

ところで、汚れ度合いに応じて清掃のタイミングを事前予測するためには、土砂汚れ等、徐々に蓄積する汚れによる僅かな変化を検出する必要がある。従来手法は、移動する清掃ロボット等によって床画像と位置情報とを取得し、同じ位置で過去に取得した床画像と比較することで、現在の汚れの定量化を行っている。

【0007】

この手法は、ロボットが移動して床画像を撮影するため、広範囲のデータを網羅的に取得することが可能である。しかし、この手法は、ロボットが移動するため、撮影角度の僅かな違いによる照度条件の変化、位置情報の誤差等が生じている場合があり、過去と現在とを正確に比較することが困難である。つまり、この従来手法は、徐々に蓄積する汚れを検出することが難しい。

【0008】

本発明の目的の一つは、汚れの度合いに応じて清掃の要否を判定する技術において、移動しながら撮影された画像を用いる場合に比べて、汚れの検出の精度を向上させることである。

【課題を解決するための手段】

【0009】

本発明は、対象の少なくとも一部を撮影した画像を複数の区画に分割し、各区画にそれぞれ対応する基準値と該区画の値との差の最大値、及び該区画の値のばらつきを示す指標を用いて前記対象の清掃の要否を判定する判定装置、を第１の態様として提供する。

【0010】

第１の態様の判定装置によれば、汚れの度合いに応じて清掃の要否を判定する技術において、移動しながら撮影された画像を用いる場合に比べて、汚れの検出の精度を向上させることができる。

【0011】

第１の態様の判定装置において、前記差の大きさの総和に応じた量が決められた下限未満の場合に前記最大値及び前記指標に関わらず前記清掃を要しないと判定する、という構成が第２の態様として採用されてもよい。

【0012】

第２の態様の判定装置によれば、基準値と区画の値との差の大きさの総和に応じた量に応じて、清掃を要しないと判定することができる。

【0013】

第１の態様の判定装置において、前記最大値及び前記指標のいずれもがそれぞれの閾値を超えた場合に前記清掃を要すると判定する、という構成が第３の態様として採用されてもよい。

【0014】

第３の態様の判定装置によれば、基準値と区画の値との差の最大値と閾値とを比較し、かつ、区画の値のばらつきを示す指標と閾値とを比較するだけで、清掃の要否を判定することができる。

【0015】

第１の態様の判定装置において、前記最大値及び前記指標を用いた関係式を満たす場合に前記清掃を要すると判定する、という構成が第４の態様として採用されてもよい。

【0016】

第４の態様の判定装置によれば、清掃の要否の判定基準を、関係式によって表すことができる。

【0017】

第４の態様の判定装置において、前記関係式は、前記指標の減少関数の関数値と、前記最大値との不等式で表される、という構成が第５の態様として採用されてもよい。

【0018】

第５の態様の判定装置によれば、区画の値のばらつきを示す指標の減少関数の関数値を、基準値と区画の値との差の最大値と比較する閾値とすることができる。

【0019】

第３又は第４の態様の判定装置において、前記清掃を要すると判定する場合に該清掃を要する程度を提示する、という構成が第６の態様として採用されてもよい。

【0020】

第６の態様の判定装置によれば、要清掃の程度をユーザに提示することができる。

【図面の簡単な説明】

【0021】

【図1】本発明の実施形態に係る清掃支援システム９の構成を示すブロック図。

【図2】カメラ２の配置の例を示す平面図。

【図3】カメラ２が代表箇所Ｅを撮影する様子を示す図。

【図4】判定装置１の構成の例を示す図。

【図5】撮影条件表１２１の構成の例を示す図。

【図6】判定基準表１２２の構成の例を示す図。

【図7】要清掃判定の基準の例を示す図。

【図8】要清掃判定の基準の別の例を示す図。

【図9】判定装置１の機能的構成の例を示す図。

【図10】判定装置１の撮影指示の動作の流れの例を示すフロー図。

【図11】判定装置１の判定の動作の流れの例を示すフロー図。

【発明を実施するための形態】

【0022】

＜実施形態＞
＜清掃支援システムの構成＞
図１は、本発明の実施形態に係る清掃支援システム９の構成を示すブロック図である。図１に示す清掃支援システム９は、判定装置１、及びカメラ２を有する。この判定装置１は、カメラ２と有線又は無線により通信可能に接続されている。清掃支援システム９において、判定装置１、及びカメラ２の数は、いずれも１つでもよいし、複数でもよい。図１に示す例において、清掃支援システム９は、１つの判定装置１と、２以上のカメラ２とを有する。

【0023】

図２は、カメラ２の配置の例を示す平面図である。実施形態に係るこの清掃支援システム９は、駅構内のショッピングモール等の商業施設の床を清掃の対象とする。図２には、清掃の対象の例である床を上から見た形状が示されている。この床は、４つの清掃範囲Ｒａ、Ｒｂ、Ｒｃ、Ｒｄ（以下、これらを区別しない場合、単に「清掃範囲Ｒ」という）に区画されている。

【0024】

４つの清掃範囲Ｒａ、Ｒｂ、Ｒｃ、Ｒｄは、それぞれ、その汚れの度合いを観察する標本となる箇所として代表箇所Ｅａ、Ｅｂ、Ｅｃ、Ｅｄ（以下、これらを区別しない場合、単に「代表箇所Ｅ」という）が定められている。

【0025】

代表箇所Ｅａ、Ｅｂ、Ｅｃ、Ｅｄは、それぞれ、天井、壁、柱等、上記商業施設に設置された構造物に固定されたカメラ２ａ、２ｂ、２ｃ、２ｄ（以下、これらを区別しない場合、単に「カメラ２」という）によって撮影される。

【0026】

図３は、カメラ２が代表箇所Ｅを撮影する様子を示す図である。図３に示すカメラ２は、商業施設の壁のうち、天井に近い部分に設置されている。このカメラ２は、清掃範囲Ｒのうち、代表箇所Ｅが撮影可能なようにレンズの方向が調整されている。つまり、これらのカメラ２は固定されているため、その視野も固定されている。

【0027】

代表箇所Ｅは、清掃範囲Ｒの一部であるため、これのみを撮影するカメラ２から得られる画像には、清掃範囲Ｒの他の箇所が含まれない。しかし、代表箇所Ｅを撮影した画像を汚れの経時変化の傾向を示すトレンドデータとして利用することで、判定装置１は、清掃範囲Ｒの全体の汚れの進度を把握することができる。

【0028】

＜判定装置の構成＞
図４は、判定装置１の構成の例を示す図である。判定装置１は、プロセッサ１１、メモリ１２、インタフェース１３、及び表示部１５を有する。これらは、バスにより相互に通信可能に接続されている。

【0029】

メモリ１２は、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ソリッドステートドライブ、ハードディスクドライブ等を有し、コンピュータプログラム（以下、単にプログラムという）を記憶する。

【0030】

また、図４に示すメモリ１２は、撮影条件表１２１、及び判定基準表１２２を記憶する。これらはプロセッサ１１が処理を実行する際に用いられる。

【0031】

プロセッサ１１は、メモリ１２からプログラムを読出して実行することにより判定装置１を制御する。また、プロセッサ１１は、インタフェース１３を介してカメラ２を制御する。プロセッサ１１は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）である。また、プロセッサ１１は、例えば、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）であってもよいし、ＦＰＧＡを含んでもよい。また、このプロセッサは、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、又は他のプログラマブル論理デバイスを有し、これらによって制御を行ってもよい。

【0032】

インタフェース１３は、有線又は無線により判定装置１を、カメラ２に通信可能に接続する通信回路である。このインタフェース１３は、カメラ２の他に、各種の外部装置と通信可能に接続してもよい。

【0033】

表示部１５は、液晶ディスプレイ等の表示画面を有しており、プロセッサ１１の制御の下、画像を表示する。なお、判定装置１は、キーボード、タッチパネル、マウス等の操作子を含んだ、ユーザの操作を受付ける操作部を有してもよい。

【0034】

＜撮影条件表の構成＞
図５は、撮影条件表１２１の構成の例を示す図である。この撮影条件表１２１は、カメラ２による代表箇所Ｅの撮影に用いる各種の設定値を記述した表である。図５に示す撮影条件表１２１は、項目として「シャッター速度」、「絞り値」、「ＩＳＯ感度」、「ホワイトバランス」、「露出補正」、及び「撮影時間帯」を記憶し、そのそれぞれに対応する値を記憶している。

【0035】

撮影条件表１２１のうち「撮影時間帯」は、照明環境が一定となる、歩行者数が決められた水準未満になる、等の条件を満たす時間帯に設定される。「撮影時間帯」には、一日のうちの１以上の時間帯が記述されてもよく、また、撮影を予定している１以上の時刻が記述されてもよい。また、「撮影時間帯」には、設定された時間帯ごとに、その時間帯で撮影する画像の枚数が対応付けて記述されてもよい。

【0036】

「シャッター速度」、「絞り値」等、他の項目は、カメラ２の設定項目を含む。これらのカメラ２の設定項目は、カメラ２ごとに定められてもよく、「撮影時間帯」に示す時間帯ごとに定められてもよい。

【0037】

また、この撮影条件表１２１は、対象（この場合は床）までの距離、撮影した画像を複数の区画（分割タイルともいう）分割する際の、各区画のサイズ、等の項目を有してもよい。分割タイルのサイズは、例えば、人の目視による感知能力に準じて定められる。このサイズは、各種の実験、人の眼球、視力、等の知見に基づいて決められてもよい。

【0038】

例えば、平均的な身長の人の目の位置は１．３メートル以上、１．６メートル未満の高さであるとする。また、平均的な身長の人の視力は１．０である、とする。この場合、或る研究によると、上記の高さから床を見た場合、周囲とのコントラストが低くても、人が識別できるサイズの範囲は、一辺が１０ミリメートル以上、１５ミリメートル未満の正方形とされている。したがって、カメラ２で撮影された画像は、例えば、１０ミリメートル四方の正方形に相当する画素に分割される。

【0039】

＜判定基準表の構成＞
図６は、判定基準表１２２の構成の例を示す図である。この判定基準表１２２は、汚れの統計量と、その統計量を分類する閾値と、汚れの種別との対応関係を記憶する表である。また、この判定基準表１２２は、汚れの種別ごとに、それぞれ要清掃判定の基準を記憶する。「要清掃判定の基準」とは、対象の状態が、清掃を必要とする状態（「要清掃」という）である、と判定する基準である。

【0040】

この判定基準表１２２は、汚れの統計量として、「全体の標準偏差」、「全体の輝度平均の差」、「分割タイルの輝度平均の差の最大値」を登録する。これらのそれぞれの統計量に対応する「閾値」は、統計量と比較してその統計量を「大」、「中」、「小」のいずれかに分類するための閾値である。例えば、「全体の標準偏差」が「小」、「全体の輝度平均の差」が「大」、「分割タイルの輝度平均の差の最大値」が「大」と分類された場合、汚れの種別は「全体汚れ」に決まる。

【0041】

ここで「全体の標準偏差」は、例えば、撮影された画像に含まれる画素ごとの輝度を用いて算出される標準偏差であり、各画素の輝度がその平均値からのばらつきを示す指標の例である。なお、ばらつきを示す指標は標準偏差に限らず、例えば、分散、絶対偏差（平均偏差）、偏差値等であってもよい。この「全体の標準偏差」は、過去において取得された画像に示される基準に依存しない。

【0042】

「全体の輝度平均の差」は、撮影された画像に含まれる画素ごとの輝度を相加平均し、この平均値と、過去に取得された基準となる画像（基準画像ともいう）における画素ごとの輝度の平均値との差の絶対値を算出することにより得られる。この「全体の輝度平均の差」は、現時点で撮影された画像の輝度平均が、基準画像における輝度平均からどれだけ離れているかを示す指標の例である。

【0043】

「分割タイルの輝度平均の差の最大値」は、撮影された画像と、基準画像とで、それぞれ、分割タイルごとの輝度を相加平均し、これら平均値の差の絶対値をそれぞれ算出して、その中の最大値を特定することにより得られる。この「分割タイルの輝度平均の差の最大値」は、基準から最も離れた、つまり、基準の時から最も汚れてしまった分割タイルの輝度平均と、その基準値との差を示す。つまり、これは基準と比較して最も汚れた分割タイルの汚れ度合いを意味する。他の表現によれば、この「分割タイルの輝度平均の差の最大値」は、画像を分割した各区画にそれぞれ対応する基準値とこの区画の値との差の最大値の例である。

【0044】

なお、判定基準表１２２は、上述した「全体の標準偏差」に代えて、又は加えて、汚れの統計量として、「分割タイルの輝度平均の標準偏差」を記憶してもよい。この「分割タイルの輝度平均の標準偏差」は、例えば、撮影された画像を分割した分割タイルごとの輝度を用いて算出される標準偏差であり、各分割タイルの輝度平均について、その画像全体における平均値からのばらつきを示す指標の例である。つまり、この「分割タイルの輝度平均の標準偏差」は、画像を分割した各区画の値のばらつきを示す指標の例である。

【0045】

この判定基準表１２２における「要清掃判定の基準」は、汚れの種別ごとに、清掃対象が要清掃であるか否かを判定する基準を定める。例えば、汚れの種別が「全体汚れ」の場合、「全体の輝度平均の差」が決められた範囲内であるか否かによって、対象が要清掃であるか否かが判定される。また、例えば、汚れの種別が「まだら汚れ」の場合、「分割タイルの輝度平均の差の最大値」が決められた範囲内であるか否かによって、対象が要清掃であるか否かが判定される。なお、例えば、汚れの種別が「一部汚れ」の場合、対象が要清掃ではないと判定するため、この基準を設けなくてもよい。

【0046】

上述した通り、この判定基準表１２２は、カメラ２で撮影された代表箇所Ｅを示す画像（撮影画像ともいう）における輝度と基準画像における輝度との差を統計量の算出に用いるので、もともと床面の模様に濃淡がある場合でも、基準から外れてまだら模様に汚れている場合には、この汚れの種別を「まだら汚れ」として検出することが可能である。

【0047】

図７は、要清掃判定の基準の例を示す図である。図７には、撮影画像が示す汚れを、「汚れの度合い」及び「汚れのサイズ」という二要素の組合せで分類する態様が示されている。この図７に示す要清掃領域Ｃは、要清掃と判定される分類の領域を示している。すなわち、汚れの度合いが三段階中最も「汚い」と評価されたもののうち、汚れのサイズが三段階で最も「小さい」と評価されなかった汚れは、図７に示す要清掃領域Ｃに該当し、要清掃と判定される。

【0048】

図８は、要清掃判定の基準の別の例を示す図である。図８には、撮影画像が示す汚れを、その汚れの「標準偏差」及び「最大汚れ」の二軸で示される平面上にプロットし、この平面上の関係式との位置関係によって、分類する態様が示されている。

【0049】

上述した関係式は、例えば、区画の値のばらつきを示す指標の例である「標準偏差」を変数ｘで、区画にそれぞれ対応する基準値とその区画の値との差の最大値の例である「最大汚れ」を変数ｙで表した場合、定数ａ、ｂ、ｃを用いた次の式（１）及び式（２）で表される。

【0050】

［数１］
ｙ＝ａ×ｅ^－ｘ＋ｂ …（１）

【0051】

［数２］
ｙ＝ａ×ｅ^－ｘ＋ｃ …（２）

【0052】

式（１）は、「要清掃」と「警告」との境界を示す関係式である。また、式（２）は、「警告」と「清掃不要」との境界を示す関係式である。式（１）、及び式（２）は、いずれも、変数ｘの指数関数によって変数ｙを表した式である。図８に示す関係式はいずれも、変数ｘの増加に伴って変数ｙが減少する減少関数である。したがって、例えば「要清掃」と判定される範囲を示す関係式は、撮影画像が示す「最大汚れ」を変数ｚで表すと、次の式（３）で表される。

【0053】

［数３］
ｚ≧ａ×ｅ^－ｘ＋ｂ …（３）

【0054】

すなわち、式（３）は、区画の値のばらつきを示す指標の減少関数の関数値と、基準値と区画の値との差の最大値との不等式で表される関係式の例である。

【0055】

そして、式（３）に示す関係式を満たす場合に、清掃対象が要清掃であると判定するこの判定装置１は、基準値と区画の値との差の最大値及び区画の値のばらつきを示す指標を用いた関係式を満たす場合に対象の清掃を要すると判定する判定装置の例である。

【0056】

＜判定装置の機能的構成＞
図９は、判定装置１の機能的構成の例を示す図である。判定装置１のプロセッサ１１は、メモリ１２に記憶されたプログラムを読み込んで実行することにより、指示部１１１、分割部１１２、算出部１１３、判定部１１４、及び提示部１１５として機能する。なお、図９において、インタフェース１３は図示されていない。

【0057】

指示部１１１は、撮影条件表１２１に示す撮影時間帯になると、接続されているカメラ２に、清掃対象である床の一部である代表箇所Ｅを撮影するよう指示する。

【0058】

分割部１１２は、カメラ２から取得した撮影画像を決められたサイズの分割タイルに分割する。

【0059】

算出部１１３は、分割された区画、つまり、分割タイルごとに汚れの統計量を算出する。また、算出部１１３は、算出した統計量と基準値との差を算出し、その最大値を特定する。

【0060】

判定部１１４は、算出部１１３が算出した統計量等に基づいて、清掃対象が要清掃であるか否かを判定する。

【0061】

提示部１１５は、清掃対象が要清掃である、と判定する場合に、その旨をユーザに提示する。この提示は、例えば、文字、画像等の表示部１５への表示によって行われる。

【0062】

また、提示部１１５は、清掃対象が要清掃である、と判定する場合に、その清掃対象が清掃を要する程度を特定し、これを提示してもよい。清掃対象が清掃を要する程度は、例えば、上述した不等式の左辺と右辺との差の絶対値等により求められる。この場合、この提示部１１５として機能するプロセッサ１１を有する判定装置１は、清掃を要すると判定する場合に清掃を要する程度を提示する判定装置の例である。

【0063】

＜表示装置の動作＞
図１０は、判定装置１の撮影指示の動作の流れの例を示すフロー図である。また、図１１は、判定装置１の判定の動作の流れの例を示すフロー図である。判定装置１のプロセッサ１１は、ステップＳ１０１からステップＳ１０２までの撮影指示の処理と、ステップＳ２０１からステップＳ２０９までの判定の処理と、を並行して実行してもよい。

【0064】

＜撮影指示の処理＞
図１０に示す通り、判定装置１のプロセッサ１１は、撮影条件表１２１を参照して撮影条件を充足したか否かを判定する（ステップＳ１０１）。この撮影条件は、例えば、撮影条件表１２１に示す撮影時間帯になったこと、カメラ２の各種設定が撮影条件表１２１に示す撮影のための設定項目の値に設定されたこと等である。撮影条件を充足していない、と判定する間（ステップＳ１０１；ＮＯ）、プロセッサ１１は、この判定を続ける。

【0065】

一方、撮影条件を充足した、と判定すると（ステップＳ１０１；ＹＥＳ）、プロセッサ１１は、カメラ２に対して清掃対象の撮影を指示する（ステップＳ１０２）。

【0066】

＜判定の処理＞
図１１に示す通り、プロセッサ１１は、カメラ２から撮影画像を取得したか否かを判定する（ステップＳ２０１）。カメラ２から撮影画像を取得していない、と判定する間（ステップＳ２０１；ＮＯ）、プロセッサ１１は、この判定を続ける。

【0067】

一方、カメラ２から撮影画像を取得した、と判定すると（ステップＳ２０１；ＹＥＳ）、プロセッサ１１は、取得した撮影画像を予め決められた複数の区画に分割する（ステップＳ２０２）。

【0068】

プロセッサ１１は、撮影画像を複数の区画に分割すると、その区画ごとに汚れのばらつきを示す指標を算出する（ステップＳ２０３）。なお、ここでの区画は、画像の最小単位である画素でもよい。

【0069】

また、プロセッサ１１は、撮影画像を複数の区画に分割すると、その区画ごとに汚れの基準値との差を求め、この差の最大値を算出する（ステップＳ２０４）。なお、ステップＳ２０３、及びステップＳ２０４の処理の順序は逆でもよい。

【0070】

そして、プロセッサ１１は、柔術した算出結果にもとづいて、撮影画像が示す清掃対象の状態が「要清掃」であるか否かを判定する（ステップＳ２０５）。

【0071】

清掃対象の状態が「要清掃」でない、と判定する場合（ステップＳ２０５；ＮＯ）、プロセッサ１１は、例えば表示部１５を用いて、清掃が不要である旨をユーザに提示する（ステップＳ２０６）。

【0072】

一方、清掃対象の状態が「要清掃」である、と判定する場合（ステップＳ２０５；ＹＥＳ）、プロセッサ１１は、清掃を要する旨をユーザに提示する（ステップＳ２０７）。

【0073】

そして、プロセッサ１１は、清掃を要する程度を特定し（ステップＳ２０８）、この程度をユーザに提示する（ステップＳ２０９）。なお、ステップＳ２０７の処理、及びステップＳ２０８からステップＳ２０９までの処理の順序は逆でもよい。

【0074】

以上、説明した処理を実行することにより、清掃支援システム９は、清掃範囲Ｒごとに代表箇所Ｅを定め、その代表箇所Ｅを共通の設定をした固定のカメラ２で撮影するので、移動しながら撮影された画像を用いる場合に比べて、代表箇所Ｅに生じた汚れの検出を高精度で行うことができる。

【0075】

また、この清掃支援システム９における判定装置１は、汚れのばらつきを示す指標を用いて清掃の要否を判定するので、人の感覚に似た判定をすることができる。

【0076】

以上の実施形態で説明された構成、形状、大きさ及び配置関係については本発明が理解・実施できる程度に概略的に示したものにすぎない。したがって、本発明は、説明された実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に示される技術的思想の範囲を逸脱しない限り様々な形態に変更することができる。

【0077】

＜変形例＞
以上が実施形態の説明であるが、この実施形態の内容は以下のように変形し得る。また、以下の変形例は組み合わされてもよい。

【0078】

＜１＞
上述した実施形態において、清掃範囲Ｒには、その一部であって標本として観察される代表箇所Ｅが定められていたが、カメラ２は、清掃範囲Ｒの全体を撮影してもよい。要するに、判定装置１は、対象の少なくとも一部を撮影した画像を複数の区画に分割し、各区画にそれぞれ対応する基準値と区画の値との差の最大値、及び区画の値のばらつきを示す指標を用いて対象の清掃の要否を判定すればよい。

【0079】

＜２＞
判定装置１は、基準画像、及び撮影画像のそれぞれにおける区画の輝度の差の大きさの総和に応じた量が、決められた下限未満の場合に、上述した差の最大値及び指標に関わらず、清掃対象が清掃不要であると判定してもよい。ここで「区画の輝度の差の大きさの総和に応じた量」とは、基準との差の絶対値の合計、相加平均等である。この判定装置１は、分割タイルごとに求めた基準値からの差の総和が、一定の水準に満たない場合、清掃対象の清掃が不要であると判定する。

【0080】

したがって、この変形例に示す判定装置１は、基準値と区画の値との差の大きさの総和に応じた量が決められた下限未満の場合に、上述した差の最大値及び区画の値のばらつきを示す指標に関わらず清掃を要しないと判定する判定装置の例である。

【0081】

＜３＞
上述した実施形態において、判定装置１は、撮影画像が示す汚れを、その汚れの「標準偏差」及び「最大汚れ」の二軸で示される平面上にプロットし、この平面上の関係式との位置関係によって、分類していたが、上述した二軸にそれぞれ定められた閾値との比較によって、これを分類してもよい。例えば、判定装置１は、「標準偏差」及び「最大汚れ」のそれぞれが、それぞれに定めた閾値を超えた場合に、要清掃と判定してもよい。

【0082】

この変形例における判定装置１は、各区画にそれぞれ対応する基準値と区画の値との差の最大値及び区画の値のばらつきを示す指標のいずれもがそれぞれの閾値を超えた場合に対象の清掃を要すると判定する判定装置の例である。

【0083】

＜４＞
カメラ２は、プロセッサとメモリとを有してもよい。この場合、上述した実施形態において判定装置１のプロセッサ１１、及びメモリ１２による実現する機能の少なくとも一部を、カメラ２が備えるプロセッサ、又はメモリが実現してもよい。また、判定装置１のプロセッサ１１、及びメモリ１２による実現する機能の少なくとも一部は、カメラ２を制御する判定装置１ではない装置に備えられたプロセッサ、又はメモリが実現してもよい。例えば、上述した処理のうち、撮影指示の動作に関する処理は、判定装置１ではない装置によって行われてもよい。

【符号の説明】

【0084】

１…判定装置、１１…プロセッサ、１１１…指示部、１１２…分割部、１１３…算出部、１１４…判定部、１１５…提示部、１２…メモリ、１２１…撮影条件表、１２２…判定基準表、１３…インタフェース、１５…表示部、２…カメラ、９…清掃支援システム、Ｃ…要清掃領域、Ｅ…代表箇所、Ｒ…清掃範囲。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】