JP6333238B2 - カメラ及び照明を用いたガラス面の雨滴検出 - Google Patents

Description

本発明は、照明光源およびカメラを用いたガラス面の雨滴検出のための方法に関する。

ＷＯ２０１０／０７２１９８Ａ１には、自動車のドライバー・アシスタント機能に用いるカメラによる雨検知が記載されている。雨検知には、フロントガラスの一部分を、カメラの画像チップ或いは画像センサーの部分面上にフォーカスする二焦点光学系が採用されている。夜間でも雨滴を検知できるようにするため、ここでは、カップリング・エレメントを介して、光を、フロントガラスに導入し、全反射によって、ガラス内を導くことも提案されている。全反射している光は、アンカップリング・エレメントによって、カメラの方向へアンカップリングされる。しかし、フロントガラス上に水滴があると、カップリングされた光の一部は、アンカップリングされてしまい、アンカップリング・エレメントに対して全反射されなくなる。

ＵＳ７，２５９，３６７Ｂ２にも、ガラス板を用い、カメラ画角の透過ウインドを広範囲に照射するカメラを用いた雨センシング方法が、提案されている。カメラは、略無限大にフォーカスされているため、ドライバー・アシスタント・アプリケーションにも同時に用いることができる。遠距離部の結像であるため、雨滴は、画像の障害としてのみ認識され、ピクセル・タクトとシンクロするようパルスする、或いは、モジュレーションされた光により撮影された画像の煩雑な差異測定によって検知されなければならない。

ＷＯ２０１０／０７２１９８Ａ１ ＵＳ７，２５９，３６７Ｂ２

よって、本発明の課題は、従来の技術から既知な方法と比較して、より信頼性高く、ガラス面の雨や湿気に関するより正確な情報を提供することにある。

この課題は、ガラス外側面の雨を検知する方法によって解決される。即ち、ガラスの裏側に配置された、ガラス前面の遠距離領域にフォーカスされたカメラと少なくとも一本のガラスに向けられた光線を発生させるための照明光源によって、解決される。該照明光源は、ガラスに、少なくとも一本の光線を、少なくとも、ガラス外側で反射した光線がカメラに当たるように向けられている。該カメラは、ガラス外側で反射された少なくとも一本の光線の写像を捉える。ガラス外側で反射された少なくとも一本の光線の写像のストラクチャーは、特に好ましくは、画像処理の範疇において、ガラス外側への雨、或いは、降水の種類を分類するために評価される。

本件発明は、車載カメラ、特に、ドライバー・アシスタント用カメラによる雨、或いは、降水の種類の割出しを、該カメラの本来の機能に略なんらの影響も与えることなく実施できることにある。

好ましい方法によれば、ガラス外側で反射された少なくとも一本の光線の写像のストラクチャーの評価は、パターン認識、或いは、テクスチャー認識を包含している。テクスチャー認識、及び／或いは、パターン認識とは、例えば、ニューラル・ネットワークを用いて訓練されたテクスチャー、及び／或いは、パターンによる分類である。

ある好ましい実施形態においては、ガラス外側で反射された少なくとも一本の光線の写像のストラクチャーの評価は、セーブされている、及び／或いは、ラーニングされたストラクチャー特徴との比較を包含している。

ある有利な実施形態によれば、少なくとも一本のガラス外側で反射された輝度の低い光線の写像内のある連続する部分領域から、ガラス外側にある一つ一つの雨滴が、認識される。

好ましくは、少なくとも一本のガラス外側で反射された光線の写像におけるシュリーレンによって、ガラス外側にある霧雨、或いは、こぬか雨の存在が認識される。

ある有利な実施バリエーションでは、照明光源は、少なくとも一本の光線をガラスに対して、ガラス内側および外側において反射した光線が、少なくとも二本の空間的に分離光線としてカメラに到達するように向けられる。これにより、該カメラは、少なくとも一本のガラス外側で反射された光線の写像と少なくとも一本のガラス内側で反射された光線の写像を撮影する。後者は、リファレンス写像として評価されることができる。

このバリエーションでは、少なくとも一本のガラス内側で反射された光線の写像の評価から、ガラスの内側面の曇りや他の光学的阻害を認識することができる。

この目的にかなうよう、少なくとも一本のガラス内側で反射された光線の写像のストラクチャー、或いは、光量を評価することが好ましい。

本方法のある好ましい実施形態によれば、先ず、照明源を消した状態の第一画像が、撮影される。続いて、照明光源を点灯し、第二画像を撮影する。該第二および第一画像から差異画像が作成される。該差異画像において、少なくとも一本のガラス外側で反射された光線のストラクチャーが、ガラス外側面の降水の種類、或いは、雨を認識するために評価される。

照明として可視光線を用いる好ましい形態では、交通参加者が、照明によって邪魔されないように注意されなければならない。

これに対しては、短い、外の明るさに合わせた輝度の可視光線パルスを用いることが提案される。これにより、雨センサー画像のためには、短い照明時間と撮影時間しか必要とされず、ドライバー・アシスタント機能への影響も小さい。このような光パルスは、日中ならば、照明を直視しない限り、認識されないであろう。また夜間は、雨認識には、非常に弱い光しか必要とされない。輝度は、夜間、照明が邪魔にならないように、弱く調整することも可能である。

使用される波長範囲に関係なく、輝度の好ましい調整は、更なる長所を生み出す。これにより、雨センサーの反射を、日中は、良く見えるように、夜間は、画像が飽和（白飛び）し、写像のストラクチャーの評価ができなくならないように調整できる。

好ましくは、ガラス外側で反射した光線のカメラに映し出されたストラクチャーの経時変化を割出すことも好ましい。これを実施するためには、カメラで画像シーケンスを撮影することができる。

好ましくは、カメラは、フォーカスされた遠距離領域の評価に基づく、一つの、或いは、複数のドライバー・アシスタント機能にも用いられる。

本件発明は、カメラと照明光源を包含する雨を認識するための装置にも関する。該カメラは、ガラスの裏、特に、車両内部、例えば、フロントガラスの裏に配置され、該ガラス前面の遠距離領域にフォーカスされている。該カメラは、フォーカスするためのレンズと、例えば、ＣＣＤセンサーやＣＭＯＳセンサーなど画像センサーを包含していることが好ましい。ガラスに向けられた少なくとも一本の光線を得るための照明光源は、少なくとも一本のガラス外側で反射された光線（乃至、ガラスに向けられた光線の一部）が、カメラに当たるように、ガラスに照射される。該照明光源は、一つ乃至複数の発光ダイオード（ＬＥＤ）或いは発光バンドとして構成されることができる。ガラス外側で反射された少なくとも一本の光線の写像のストラクチャーの評価を実施するための画像処理手段が設けられている。ガラス外側面にある雨や降水の種類を分類するための手段としては、その分類が、写像のストラクチャーの評価に基づくものが採用される。

好ましい実施形態では、照明光源は、少なくとも一本の光線をガラスに対して、ガラス内側および外側において反射した光線が、少なくとも二本の空間的に分離光線としてカメラに到達するように向けられる。これにより、少なくとも二本のカメラに到達する光線は、空間的に分けて結像されることができる。そして、独立した照明光反射のストラクチャーを評価することができる。ガラス内側において（直接）反射しカメラに到達する光線の写像のストラクチャーは、ガラス外側面の雨滴の有無に関わらず変化しないため、好ましくは、基準写像とされることが好ましい。この光線の写像のストラクチャーがなおも変化した場合は、ガラス内側面の曇りやこれに類似するものであると判断されることができる。

該照明は、例えば、列に並べられた、発光ダイオードによって、実施可能である。代案的には、光バンドを使用することも可能である。ここでは、例えば、±２０°未満と言った、方向性の高い照射特性が、確保できることが好ましい。

本発明のある好ましい実施形態では、照明光源は、構造的に、カメラ内、乃至、カメラのハウジング内に内蔵されていることが好ましい。ここで、該照明光源は、カメラ・ハウジング内において、カメラのブラインド、乃至、フードの下に配置されていることが好ましい。

また、該照明光源は、赤外波長領域の光を発し、ブラインドは、少なくともその一部、照明光源の上部、乃至、照明光源の光線照射方向にある部分は、赤外波長領域の光を透過することが好ましい。該照明光源は、回路基板やカメラの基板の一枚に配置されることが特に好ましい。

照明光源は、特定の波長領域、例えば、（近）赤外波長領域内の一波長の光のみを発することが好ましい。カメラの光路には、少なくとも二本の空間的に分離して反射された光線が通る領域に、第一スペクトル・フィルターが、配置される。該第一スペクトル・フィルターは、特定の波長領域内の一波長の光を、少なくとも略全て透過させる（例えば、赤外線透過性）。

好ましくは、第二スペクトル・フィルターが、少なくとも二本の空間的に分離して反射された光線が通らない位置に配置されることが好ましいが、該第二スペクトル・フィルターは、特定の波長領域内の一波長の光を遮蔽する（例えば、赤外線遮蔽フィルター）。

第一、乃至、双方のスペクトル・フィルターは、画像センサーのピクセル上に直接被せられていることが好ましい。

好ましい実施形態では、該照明光源は、収束した光線を発する。

該照明光源により発せられた光線は、光導体、例えば、ガラスファイバーによって、ガラスに向けられることが好ましい。

以下、本発明を、図面と実施例に基づいて詳しく説明する。

図１は、ある可能な照明光源とカメラの配置と、ガラスが乾いた状態における光路の基本原理を、模式的に示し； 図２は、ガラスに雨がある場合の変化した光路を模式的に示し； 図３は、光源の鏡像を含む、変化した光路を示し； 図４は、カメラの画像センサーに結像された検出領域内に一つの雨滴が存在していることを示す照明光線の反射を示し； 図５は、ガラス面の霧雨、及び／或いは、こぬか雨を示す照明光線の反射の写像を示し； 図６は、曇っている場合の光源の鏡像を含む光路とガラス内側での反射を模式的に示しており；そして、 図７は、ガラス内側面の曇りを示す照明光線の反射の写像を示している。射の写像を示している。

図１は、本発明の実施形態の機能原理を明示している。ここに開示されている雨検知は、遠距離領域に焦点が合わされているカメラ（１）と照明（３）によるものである。照明光源（３）が発した光線（ｈ）の一本は、ガラス内側（２．１）と外側（２．２）において反射された光線が、空間的に分離した光線（ｒ１，ｒ２）として、レンズ、乃至、カメラ（１）に当たるように、ガラス（２）に対する向きが調整されている。遠距離領域に焦点が合わされているため、光線束の輪郭は、画像チップには、ぼけた状態でしか映らない。しかし、双方の光線（ｒ１，ｒ２）が、十分に分離されているため、それぞれの写像（８，９）（以下、照明光反射とも呼ぶ）は、画像センサーで撮影可能である。

照明光源の光は、収束されている（ビームである）ことができる。空気・ガラス・境界面（即ち、ガラス内面（２．１））で反射された、主光線の一部（ｒ１）は、基準光線として用いられる。ガラスを透過する一部（ｔ１）のうち、ガラス・空気・境界面（即ち、ガラス外側（２．２））で反射し、カメラ（１）に当たる一部が、測定光線（ｒ２）である。尚、光線の内、ガラス（２）内で複数回反射した割合は、示されていない（ガラス外側（２．２）のガラス・空気面で反射した後、ガラス内部（２．１）のガラス・空気面で再び反射）。

ガラス外側（２．２）に雨（４）が存在する場合の測定光線の写像の変化については、図２に基づいて説明される。即ち、雨天時（４）に、フロントガラス（２）外側（２．２）が濡れた場合、光の大部分（ｔ１）がアンカップリングされ、反射される割合（ｒ２’）は、これに伴って弱くなる（図２参照）。内側（２．１）で反射される光線（ｒ１）は、この影響を受けない。

ガラス外側（２．２）に降水（４）がある、或いは、無い場合の測定光線（ｒ２或いはｒ２’）の写像を比較することによる測定光線の写像のストラクチャーの評価から、降水（４）の種類を割出し、ワイパーを適切に作動させることができる。

ドライバーと他の交通参加者を照明（３）によって惑わさないため、使用されるＣＣＤやＣＭＯＳ画像チップが、通常、高い感度を示す近赤外線を用いることが好ましい。

ノイズ、日中の明るさや太陽光、その他の人工的照明光源などの妨害に対して鈍感になるよう、照明光源（３）は、画像読取タクトに同期させ、部分的、乃至、完全に、時間的にモジュレーションさせ、簡単な差異方法によって、このような支障を排除することができるようにすることが提案される。即ちこれは、シグナル・ノイズ比を改善する一つの方法である。他の方法としては、適切なスペクトル・フィルターを用いる方法が挙げられる：画像チップの光線ペア（ｒ１，ｒ２／ｒ２’）が当たる領域には、照明（３）の波長に対して高い透過性を有するスペクトル・バンド・パスを設けることができる。

図３は、測定光線（ｒ２或いはｒ２’）の照明光反射（９）が、光源（３）のガラス外側で反射したピントのぼけた画像として写ることを示すイラストである。尚、光源（３’）と光線（ｈ’）の鏡像は、点線で模式的に示されている。

図４には、雨検知用に用いられている画像センサー（５）の上部（６）に、例えば、七つのＬＥＤを照明光源（３）とする七つのペアの照明光の反射（８，９）が、示されている。これらは、カメラ（１）の焦点が無限大に合わせられているため、鮮明には映らないが、認識はできる。特に、照明光反射のストラクチャーは、評価できる。下の照明光反射（８）は、フロントガラス（２）の内側（２．１）で反射した光線（ｒ１）から、一方、上の照明光反射（９）は、フロントガラス外側で反射した光線（ｒ２，ｒ２’）から生じたものである。

同時にドライバー・アシスタント機能を実施するため、光束ペア（８，９）は、ドライバー・アシスタント画像（７）に支障をきたすものであってはならない。そのため、光源（３）とカメラ（１）のガラス（２）に対する適切な配置と方向設定に基づいて、画像チップ（５）上のドライバー・アシスタント画像（７）領域の外の領域（６）が、雨検知用に選択される。

個々の雨滴（４）が付着しているフロントガラス外側からの照明光反射（９）は、一連の暗い領域又は欠落部（１０）を有する。この照明光反射（９）の場合、その輝度が減少する。何故なら、フロントガラス（２）中を透過する光線（ｔ１）の大部分が、雨滴（４）を透過して当該フロントガラスから出射（ｔ２’）され、カメラ（１）へ向かって反射（ｒ２’）されないからである。それ故に、この照明光反射（９）は、雨（４）がフロントガラス（２）の外側（２．２）上に付着しているか否かの情報を本質的に包含し、専らこの照明光反射（９）のストラクチャーが、測定信号として使用され得る。評価は、例えば、パターン認識によって実施することもできるし、又は、現在のストラクチャー特徴を、記憶及び／又は学習されたストラクチャー特徴（例えば、１つの照明反射光（９）内の例えば一連の暗い部分領域やシュリーレンといったようなもの）と比較することによって実施可能である。その上、複数の照明光反射（９）のストラクチャーが、相互に比較可能であり、及び／又はこれらの照明光反射（９）のうちの少なくとも１つの照明光反射（９）のストラクチャーの経時変化の分析によって比較可能である。当該ガラス外側からの反射のストラクチャーと、基準のストラクチャーとしての当該ガラス内側からの対応する反射との比較もやはり実施可能である。

照明（３）による障害を、可能な限り回避するため、画像チップ（５）のカバーガラスには、ドライバー・アシスタント領域（７）の上エッジに至るまで、赤外線遮蔽フィルターを蒸着することも可能である。上記のごとく、付加的に、雨検知領域（６）上に、照明（３）の波長用のバンドパス・フィルターを蒸着することも可能である。

代案的には、画像センサー（５）のピクセルに直接フィルターを被せることも可能である。これには、カバーガラス上の雨センサー領域（６）とドライバー・アシスタント領域（７）の異なるフィルターのエッジによる視差を回避できると言う長所がある。尚これには、ピクセル・カラーフィルターを設ける方法に対応するようなプロセスが、好ましいであろう。即ち、このような方法を用いれば、双方の領域（６，７）を、ピクセル精度で分離でき、製造プロセスに依存する機械的公差を考慮しなくてもよい。また、この方法をとる場合、雨センサー領域（６）へは、カラー・フィルター（Ｒ，Ｇ，Ｂ）を設置せず、雨検知の感度を高めることもできるであろう。

図４ａには、上記段落に記載されたことが、概略的にイラストとして描かれている。
図４ｂには、この実施形態の実施性を示すために、上記の説明が、（カメラ（１）の画像センサー（５）によって撮影された）リアルな写真によって示されている：ここでは、それぞれ３つのピントの合っていない内側（２．１）、及び、外側（２．２）からの照明光反射（８或いは９）が、認識できるが、左の外側からの反射では、一つの雨滴から影響を受けている。

図５は、霧雨やこぬか雨など他の種類の降水（４）が、フロントガラス（２）外側（２．２）にある場合の画像センサー（５）の雨センサー領域（６）の一部（図４参照）を基本的に示している。ここに示されているガラス（２）外側（２．２）からの照明光反射（９）には、反射ストラクチャーの評価においてそれだと認識可能なシュリーレン（１１）がある。霧雨が面状にガラス外側（２．２）にある場合、全ての該当する照明光反射（９）にシュリーレンが存在する。

一方、図５ａには、上記説明が概略的にイラストとして描かれ、図５ｂには、リアルな写真で該説明が示されている。

図６は、ガラス（２）の内側（２．１）に曇り（１２）がある場合の光路（図１〜３を参照）の一部を概略的に示している。この場合、照明光反射（８）は、ピントのぼけたガラス内側で反射した部分光線（ｒ１）として見られる。尚、光源（３’）と光線（ｈ’）の鏡像は、点線で模式的に示されている。
内側面の曇りにより、照明光反射のストラクチャーは、曇っていないガラス内側面のそれとは異なっている。よって、このガラス内側（２．１）における照明光反射（８）のストラクチャー変化を評価することにより、ガラス内側面に曇り、或いは、他の光学的阻害があることが信頼性高く認識できる。該曇りは、ガラス外側からの一本（或いは、多数）の照明光反射にも影響を与える。

即ち、図７に示されている画像センサー（５）の雨センサー領域（６）の一部（図５参照）は、フロントガラス（２）の内側（２．１）に曇り（１２）がある場合、図４や５とは異なる画像ストラクチャーを全面において示す。ガラス内側面の曇り、或いは、光学的阻害を認識するには、通常、ガラス内側からの反射のストラクチャーを評価することで十分である。

ここでも、図７ａは、この説明をイラストとして描き、図７ｂは、この説明をリアルな写真によって明確に示している。

１ カメラ
２ ガラス
２．１ ガラス内側
２．２ ガラス外側
３ 照明光源
３’ 照明手段の鏡像
４ 雨、雨滴
５ 画像センサー
６ 雨センサー領域
７ ドライバー・アシスタント領域
８ ガラス内側からの反射の画像
９ ガラス外側からの反射の画像
１０ 暗い部分領域
１１ シュリーレン
１２ ガラス内部の曇り
ｈ 主光線
ｈ’ 照明光源の鏡像の光線
ｒ１ ガラス内側で反射されるｈの割合
ｔ１ ガラス内側を透過するｈの割合
ｒ２ ガラス外側で反射するｔ１の割合
ｔ２ ガラス外側を透過するｔ１の割合
ｒ２’ ガラス外側に雨がある場合のｒ２
ｔ２’ ガラス外側に雨がある場合のｔ２

Claims (9)

1. −ガラス（２）の後ろに配置され、このガラスの前方の遠距離領域に焦点合わせされたカメラ（１）と、
   −前記ガラス（２）へ向けられた少なくとも一本の光線（ｈ）を発生させるための照明光源（３）とによって、前記ガラス（２）の外側（２．２）の雨又は降水（４）を認識するための方法において、
   前記ガラス（２）の前記外側（２．２）から反射した少なくとも一本の光線（ｒ２；ｒ２’）が、前記カメラ（１）に当たるように、前記照明光源（３）が、前記少なくとも一本の光線（ｈ）を前記ガラス（２）へ向け、
   −前記カメラ（１）が、前記ガラス（２）の外側（２．２）から反射した前記少なくとも一本の光線（ｒ２；ｒ２’）の写像（９）を撮影し、
   −前記ガラス（２）の前記外側（２．２）から反射した前記少なくとも一本の光線（ｒ２；ｒ２’）の前記写像（９）のストラクチャーが、前記ガラス（２）の前記外側（２．２）の雨又は降水（４）の種類を分類するために評価され、
   画像シーケンスが、前記カメラ（１）によって撮影されることによって、前記ガラス（２）の前記外側（２．２）から反射した前記光線（ｒ２；ｒ２’）の、前記カメラ（１）によって映し出された前記ストラクチャーの経時変化が割り出され、
   前記ガラス（２）の前記外側（２．２）から反射した前記少なくとも一本の光線（ｒ２；ｒ２’）の前記写像（９）の前記ストラクチャーの評価が、パターン認識を包含し、
   前記ガラス（２）の前記外側（２．２）から反射した前記少なくとも一本の光線（ｒ２；ｒ２’）の前記写像（９）の前記ストラクチャーの評価が、存在するストラクチャー特徴と、ラーニングされたストラクチャー特徴との比較を包含する当該方法。
2. 前記ガラス（２）の前記外側（２．２）の個々の雨滴（４）の存在が、前記ガラス（２）の前記外側（２．２）から反射した少なくとも一本の輝度のより低い前記光線（ｒ２；ｒ２’）の前記写像（９）の連続する部分領域（１０）から認識される請求項１に記載の方法。
3. 前記ガラス（２）の外側（２．２）の霧雨及び／又はこぬか雨（４）の存在が、前記ガラス（２）の前記外側（２．２）から反射した前記少なくとも一本の光線（ｒ２；ｒ２’）の前記写像（９）内のシュリーレン（１１）から認識される請求項１又は２に記載の方法。
4. 前記ガラスの内側（２．１）と外側（２．２）とから反射した光線（ｒ１；ｒ２又はｒ２’）が、空間的に分離された少なくとも二本の光線（ｒ１；ｒ２又はｒ２’）として前記カメラ（１）に当たるように、前記照明光源（３）が、前記少なくとも一本の光線（ｈ）を前記ガラス（２）に向ける結果、前記カメラ（１）が、前記ガラス（２）の前記外側（２．２）から反射した前記少なくとも一本の光線（ｒ２；ｒ２’）の写像（９）と、前記ガラス（２）の前記内側（２．１）から反射した前記少なくとも一本の光線（ｒ１）の写像（８）とを撮影する請求項１〜３のいずれか１項に記載の方法。
5. 前記ガラス（２）の前記内側（２．１）の曇りが、前記ガラス（２）の前記内側（２．１）から反射した前記少なくとも一本の光線（ｒ１）の前記写像（８）の評価から認識される請求項４に記載の方法。
6. 前記ガラス（２）の前記内側（２．１）から反射した前記少なくとも一本の光線（ｒ１）の前記写像（８）の前記ストラクチャーが評価される請求項５に記載の方法。
7. 前記ガラス（２）の前記内側（２．１）から反射した前記少なくとも一本の光線（ｒ１）の前記写像（８）の光量が評価される請求項５又は６に記載の方法。
8. −ガラス（２）の後ろに配置されたカメラ（１）と、
   −前記ガラスに向けられた少なくとも一本の光線（ｈ）を発生させるための照明光源（３）と、
   −前記ガラス（２）の外側（２．２）から反射した少なくとも一本の光線（ｒ２；ｒ２’）の写像（９）のストラクチャーを評価するための画像処理手段と、
   −前記写像（９）の前記ストラクチャーの評価に基づいて前記ガラス（２）の前記外側（２．２）の雨又は降水（４）の種類を分類するための手段とを有する、ガラス（２）の雨又は降水（４）を認識するための装置であって、前記カメラが、前記ガラス（２）の前方に存在する遠距離領域に焦点合わせされていて、前記ガラス（２）の外側（２．２）から反射した少なくとも一本の光線（ｒ２；ｒ２’）が、前記カメラ（１）に当たるように、前記照明光源（３）が、前記少なくとも一本の光線（ｈ）を前記ガラス（２）に向ける当該装置において、
   画像シーケンスが、前記カメラ（１）によって撮影されることによって、前記ガラス（２）の前記外側（２．２）から反射した前記光線（ｒ２；ｒ２’）の、前記カメラ（１）によって映し出された前記ストラクチャーの経時変化が割り出され、
   前記ガラス（２）の前記外側（２．２）から反射した前記少なくとも一本の光線（ｒ２；ｒ２’）の前記写像（９）の前記ストラクチャーの評価が、パターン認識を包含し、
   前記ガラス（２）の前記外側（２．２）から反射した前記少なくとも一本の光線（ｒ２；ｒ２’）の前記写像（９）の前記ストラクチャーの評価が、存在するストラクチャー特徴と、ラーニングされたストラクチャー特徴との比較を包含する当該装置。
9. 前記ガラスの内側（２．１）と外側（２．２）とから反射した光線（ｒ１；ｒ２又はｒ２’）が、空間的に分離された少なくとも二本の光線（ｒ１；ｒ２又はｒ２’）として前記カメラ（１）に当たるように、前記照明光源（３）が、前記少なくとも一本の光線（ｈ）を前記ガラス（２）に向ける請求項８に記載の装置。

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