JP5780817B2 - Coating film deterioration prediction method, coating film deterioration prediction apparatus, and computer program - Google Patents
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本発明は、腐食性の部材に設けられた塗膜の劣化を予測する塗膜劣化予測方法、塗膜劣化予測装置及びコンピュータプログラムに関する。 The present invention relates to a coating film deterioration prediction method, a coating film deterioration prediction apparatus, and a computer program that predict deterioration of a coating film provided on a corrosive member.
例えば鉄塔や鋼橋等の鋼構造物では、部材に施された塗装の状態を定期的に検査して塗膜の劣化度合いを評価し、評価結果に応じて再塗装等の補修を行うようにしている。 For example, in steel structures such as steel towers and steel bridges, the state of coating applied to members is regularly inspected to evaluate the degree of coating deterioration, and repairs such as repainting are performed according to the evaluation results. ing.
従来、鋼構造物の塗装された部材の塗膜の劣化度合いを評価する方法としては、検査者が、部材に接近して目視や触診や打診等を行い、構造物に応じて適用される劣化判断基準に照らして判断する方法がある（例えば、非特許文献１〜３参照）。 Conventionally, as a method for evaluating the degree of deterioration of a coating film of a member coated with a steel structure, an inspector approaches the member and performs visual inspection, palpation, percussion, etc., and deterioration applied depending on the structure. There is a method of judging in light of judgment criteria (see, for example, non-patent documents 1 to 3).
しかしながら、このような目視や触診や打診による評価方法は、検査者の経験や感覚の影響を受けるため、検査者により評価結果にバラツキが生じる問題がある。 However, such evaluation methods based on visual inspection, palpation, and percussion are affected by the experience and sense of the inspector, and there is a problem that the evaluation results vary among the inspectors.
そこで、従来、検査者による評価結果のバラツキを防止するため、画像処理技術を利用した塗膜の劣化評価方法が開発されている。このような塗膜の劣化評価方法としては、構造物の塗装面を撮影して得た画像を、フィルタに通して劣化部のみを抽出して劣化プロファイルを作成する一方、塗膜における劣化の発生と成長をシミュレートして仮想劣化画像を作成し、この仮想劣化画像と、構造物に応じて適用される劣化診断基準とから評価用劣化プロファイルを作成し、上記劣化プロファイルと評価用劣化プロファイルとを比較して劣化度合いを判定するものが提案されている（特許文献１参照）。 Therefore, conventionally, in order to prevent variations in the evaluation results by the inspector, a coating film deterioration evaluation method using an image processing technique has been developed. As a method for evaluating the deterioration of the coating film, an image obtained by photographing the painted surface of the structure is passed through a filter to extract only the deteriorated portion, and a deterioration profile is created. A virtual degradation image is created by simulating the growth and a degradation profile for evaluation is created from the virtual degradation image and a degradation diagnostic standard applied according to the structure. Have been proposed that determine the degree of deterioration by comparing the two (see Patent Document 1).
ところで、構造物の塗装に関する補修計画を適切かつ高精度に定めるためには、将来の塗膜の劣化進行を評価する必要がある。しかしながら、上記従来の画像処理技術を利用した塗膜の劣化評価方法は、現在の劣化度を評価できるに過ぎない。したがって、上記従来の塗膜の劣化評価方法は、構造物の塗装の補修計画を適切かつ高精度に定めることが難しいという不都合がある。 By the way, in order to appropriately and accurately determine a repair plan for painting a structure, it is necessary to evaluate the future deterioration of the coating film. However, the coating film deterioration evaluation method using the conventional image processing technique can only evaluate the current degree of deterioration. Therefore, the conventional method for evaluating deterioration of a coating film has a disadvantage that it is difficult to appropriately and accurately determine a repair plan for painting a structure.
そこで、本発明の課題は、塗膜の将来の劣化状態を予測できて、構造物の塗装の補修計画を適切かつ高精度に定めることができる塗膜劣化予測方法、塗膜劣化予測装置及びコンピュータプログラムを提供することにある。 Accordingly, an object of the present invention is to provide a coating film deterioration prediction method, a coating film deterioration prediction apparatus, and a computer that can predict a future deterioration state of a coating film and can determine a repair plan for painting a structure appropriately and with high accuracy. To provide a program.
上記課題を解決するため、本発明の塗膜劣化予測方法は、塗膜の劣化の進行を表す劣化進行モデルのパラメータに複数の候補値を設定し、パラメータの候補値毎に、時系列で表された複数の仮想劣化画像を作成する工程と、
塗膜の劣化予測の対象である塗装面の撮影画像から、塗膜の劣化部を抽出して対象画像を作成する工程と、
上記複数の仮想劣化画像から劣化部に関する統計量を算出し、算出された統計量により表される仮想プロファイルを作成する工程と、
上記対象画像から、劣化部に関する統計量を算出する工程と、
上記対象画像の統計量に最も近い仮想プロファイルの統計量を特定し、特定された統計量に対応するパラメータの値と時間変数の値を特定する工程と、
上記特定されたパラメータの値を劣化進行モデルのパラメータに入力する一方、上記特定された時間変数の値よりも大きい値を劣化進行モデルの時間変数に入力し、これにより得られた劣化進行モデルの出力に基づいて劣化予測画像を作成する工程と
を備えることを特徴としている。
In order to solve the above problems, the coating film deterioration prediction method of the present invention sets a plurality of candidate values for the parameters of the deterioration progress model representing the progress of the deterioration of the coating film, and displays each parameter candidate value in time series. Creating a plurality of virtual deteriorated images,
A process of creating a target image by extracting a deteriorated portion of a coating film from a photographed image of a painted surface that is a target of coating film deterioration prediction;
Calculating a statistic relating to the deteriorated portion from the plurality of virtual deteriorated images, and creating a virtual profile represented by the calculated statistic;
A step of calculating a statistic regarding the deteriorated portion from the target image;
Identifying a virtual profile statistic closest to the statistic of the target image, identifying a parameter value and a time variable value corresponding to the identified statistic;
While the value of the specified parameter is input to the parameter of the deterioration progress model, a value larger than the value of the specified time variable is input to the time variable of the deterioration progress model. And a step of creating a deterioration prediction image based on the output.
上記構成によれば、塗膜の劣化の進行を、複数のパラメータと時間変数を用いた劣化進行モデルにより表す。この劣化進行モデルのパラメータに候補値を設定し、パラメータの候補値毎に、時系列で表された複数の仮想劣化画像を作成する。塗膜の劣化予測の対象である塗装面の撮影画像から、塗膜の劣化部を抽出して対象画像を作成する。対象画像は、例えば、劣化部及び非劣化部を白及び黒で表したモノクロ２値画像を用いることができる。一方、上記複数の仮想劣化画像から劣化部に関する統計量を算出し、算出された統計量により表される仮想プロファイルを作成する。画像プロファイルは、例えば、統計量を座標軸とする座標空間に、パラメータの候補値毎に、複数の統計量を時系列に沿って連ねた曲線として表してもよく、或いは、パラメータと時系列に対応して格納された統計量のデータベースとして表してもよい。上記対象画像から、劣化部に関する統計量を算出する。上記仮想プロファイルの統計量のうち、上記対象画像の統計量に最も近い統計量を特定し、特定された統計量に対応するパラメータの値と時間変数の値を特定する。上記特定されたパラメータの値を、劣化進行モデルのパラメータに入力する一方、上記特定された時間変数の値よりも大きい値を、劣化進行モデルの時間変数に入力し、これにより得られた劣化進行モデルの出力に基づいて劣化予測画像を作成する。このように、本発明の塗膜劣化予測方法によれば、現在又は過去の塗膜の状態に基づいて、将来の塗膜の劣化状態を予測できるので、従来よりも適切かつ高精度に構造物の塗装の補修計画を定めることができる。 According to the above configuration, the progress of deterioration of the coating film is represented by a deterioration progress model using a plurality of parameters and time variables. Candidate values are set for the parameters of the degradation progress model, and a plurality of virtual degradation images represented in time series are created for each parameter candidate value. A target image is created by extracting a deteriorated portion of a coating film from a photographed image of a painted surface which is a target of coating film deterioration prediction. As the target image, for example, a monochrome binary image in which the deteriorated portion and the non-deteriorated portion are expressed in white and black can be used. On the other hand, a statistic regarding the deteriorated portion is calculated from the plurality of virtual deteriorated images, and a virtual profile represented by the calculated statistic is created. For example, the image profile may be expressed as a curve in which a plurality of statistics are connected in a time series in a coordinate space having the statistics as coordinate axes for each parameter candidate value, or corresponding to the parameters and the time series. It may also be expressed as a database of statistics stored. A statistic relating to the degraded portion is calculated from the target image. Among the statistics of the virtual profile, a statistic closest to the statistic of the target image is specified, and a parameter value and a time variable value corresponding to the specified statistic are specified. While the value of the specified parameter is input to the parameter of the deterioration progress model, a value larger than the value of the specified time variable is input to the time variable of the deterioration progress model, and the deterioration progress obtained thereby. A degradation prediction image is created based on the model output. Thus, according to the coating film deterioration prediction method of the present invention, the deterioration state of the future coating film can be predicted based on the state of the current or past coating film. A paint repair plan can be established.
本発明の塗膜劣化予測装置は、塗膜の劣化の進行を表す劣化進行モデルに関し、パラメータに設定する複数の候補値の入力を受け、入力された複数の候補値毎に、時系列で表された複数の仮想劣化画像を作成する仮想劣化画像作成手段と、
塗膜の劣化予測の対象である塗装面の撮影画像の入力を受け、塗膜の劣化部を抽出して対象画像を作成する対象画像作成手段と、
上記複数の仮想劣化画像から劣化部に関する統計量を算出し、算出された統計量により表される仮想プロファイルを作成する仮想プロファイル作成手段と、
上記対象画像から、劣化部に関する統計量を算出する統計量算出手段と、
上記対象画像の統計量に最も近い仮想プロファイルの統計量を特定し、特定された統計量に対応するパラメータの値と時間変数の値を特定する対象値特定手段と、
劣化進行モデルのパラメータに上記特定された値を入力する一方、時間変数に上記特定された値よりも大きい値を入力して劣化予測画像を作成する劣化予測画像作成手段と
を備える。
The coating film deterioration prediction apparatus of the present invention relates to a deterioration progress model representing the progress of coating film deterioration, receives a plurality of candidate values set in parameters, and displays the input candidate values in a time series. Virtual degraded image creation means for creating a plurality of virtual degraded images,
A target image creating means for receiving a photographed image of a painted surface that is a target for coating film deterioration prediction, extracting a deteriorated portion of the coating film, and creating a target image;
A virtual profile creating means for calculating a statistic regarding the deteriorated portion from the plurality of virtual deteriorated images and creating a virtual profile represented by the calculated statistic;
Statistic calculation means for calculating a statistic regarding the deteriorated portion from the target image;
A target value specifying means for specifying a statistic of a virtual profile closest to the statistic of the target image, and specifying a value of a parameter corresponding to the specified statistic and a value of a time variable;
The degradation prediction image creating means for creating a degradation predicted image by inputting a value larger than the identified value as a time variable while inputting the identified value as a parameter of the degradation progress model.
上記構成によれば、仮想劣化画像作成手段により、劣化進行モデルのパラメータに設定する複数の候補値の入力が受け付けられ、入力された複数の候補値毎に、時系列で表された複数の仮想劣化画像が作成される。対象画像作成手段により、塗膜の劣化予測の対象である塗装面の撮影画像の入力が受け付けられ、入力された撮影画像から、塗膜の劣化部が抽出されて対象画像が作成される。対象画像は、例えば、劣化部及び非劣化部を白及び黒で表したモノクロ２値画像を用いることができる。一方、仮想プロファイル作成手段により、上記複数の仮想劣化画像から劣化部に関する統計量が算出され、算出された統計量により表される仮想プロファイルが作成される。画像プロファイルは、例えば、統計量を座標軸とする座標空間に、パラメータの候補値毎に、複数の統計量を時系列に沿って連ねた曲線として表してもよく、或いは、パラメータと時系列に対応して格納された統計量のデータベースとして表してもよい。また、統計量算出手段により、上記対象画像から、劣化部に関する統計量が算出される。対象値特定手段により、上記対象画像の統計量に最も近い仮想プロファイルの統計量が特定され、特定された統計量に対応するパラメータの値と時間変数の値が特定される。劣化予測画像作成手段により、上記特定された値が劣化進行モデルのパラメータに入力される一方、上記特定された値よりも大きい値が時間変数に入力されて、劣化予測画像が作成される。このように、本発明の塗膜劣化予測装置によれば、現在又は過去の塗膜の状態に基づいて、将来の塗膜の劣化状態を予測できるので、従来よりも適切かつ高精度に構造物の塗装の補修計画を定めることができる。 According to the above configuration, a plurality of candidate values to be set as parameters of the deterioration progress model are received by the virtual deterioration image creating unit, and a plurality of virtual values represented in time series are provided for each of the plurality of input candidate values. A degraded image is created. The target image creation means accepts input of a photographed image of a painted surface that is a target for coating film deterioration prediction, and extracts a coating film degradation portion from the input photographed image to create a target image. As the target image, for example, a monochrome binary image in which the deteriorated portion and the non-deteriorated portion are expressed in white and black can be used. On the other hand, the virtual profile creating means calculates a statistic regarding the degraded portion from the plurality of virtual degraded images, and creates a virtual profile represented by the calculated statistic. For example, the image profile may be expressed as a curve in which a plurality of statistics are connected in a time series in a coordinate space having the statistics as coordinate axes for each parameter candidate value, or corresponding to the parameters and the time series. It may also be expressed as a database of statistics stored. In addition, a statistic regarding the deteriorated portion is calculated from the target image by the statistic calculation means. The target value specifying means specifies the statistic of the virtual profile closest to the statistic of the target image, and specifies the value of the parameter and the time variable corresponding to the specified statistic. While the specified value is input to the parameter of the deterioration progress model by the deterioration prediction image creating means, a value larger than the specified value is input to the time variable to create a deterioration prediction image. Thus, according to the coating film deterioration prediction device of the present invention, the deterioration state of the future coating film can be predicted based on the state of the current or past coating film. A paint repair plan can be established.
一実施形態の塗膜劣化予測装置は、上記、塗膜での劣化部の発生を表す関数と、発生した劣化部の成長を表す関数との組み合わせである。 The coating film deterioration prediction apparatus according to an embodiment is a combination of the above function that represents the occurrence of a deteriorated portion in the coating film and the function that represents the growth of the deteriorated portion that has occurred.
上記実施形態によれば、塗膜での劣化部の発生を表す関数と、発生した劣化部の成長を表す関数との組み合わせによる劣化進行モデルを用いることにより、塗膜の劣化が進行する過程を適切に表すことができる。したがって、精度の高い劣化予測を行なうことができる。 According to the above-described embodiment, the process in which the deterioration of the coating progresses by using the deterioration progression model based on the combination of the function representing the occurrence of the deteriorated portion in the coating film and the function representing the growth of the generated deteriorated portion. Can be expressed appropriately. Therefore, highly accurate deterioration prediction can be performed.
一実施形態の塗膜劣化予測装置は、上記劣化進行モデルは、塗膜の設置時から離散時間ｔが経過したときの劣化部の発生個数ｎ（ｔ）と、各劣化部の発生時から離散時間ｔ’が経過したときの劣化部の面積ｓ（ｔ’）との組み合わせにより表され、
上記劣化部の発生個数ｎ（ｔ）と劣化部の面積ｓ（ｔ’）は、次の式（１）及び（２）によって表される。
ｎ（ｔ）−ｎ（ｔ−１）＝Ｎ・・・（１）
ｓ（ｔ’）＝πｒ２ｔ’・・・（２）
ここで、ｔ及びｔ’は自然数であり、Ｎは離散時間ｔが経過する毎に発生する劣化部の個数を表すパラメータであり、ｒは円で近似した劣化部の半径を表す０より大きいパラメータである。
In the coating film deterioration prediction apparatus according to an embodiment, the deterioration progress model includes the number n (t) of the deteriorated parts when the discrete time t has elapsed from the time of installation of the paint film and the discrete number of times from the generation of each deteriorated part. It is represented by a combination with the area s (t ′) of the deteriorated part when the time t ′ has elapsed,
The number n (t) of the deteriorated portions and the area s (t ′) of the deteriorated portions are expressed by the following equations (1) and (2).
n (t) -n (t-1) = N (1)
s (t ′) = πr 2t ′ (2)
Here, t and t ′ are natural numbers, N is a parameter that represents the number of deteriorated portions that occur each time the discrete time t elapses, and r is a parameter that is greater than 0 that represents the radius of the deteriorated portion approximated by a circle. It is.
上記実施形態によれば、劣化進行モデルが、塗膜の設置時から離散時間ｔが経過したときの劣化部の発生個数ｎ（ｔ）と、各劣化部の発生時から離散時間ｔ’が経過したときの劣化部の面積ｓ（ｔ’）との組み合わせで表され、発生個数ｎ（ｔ）がパラメータＮにより調整されると共に、劣化部の面積ｓ（ｔ’）がパラメータｒで調整されることにより、塗膜の劣化進行を精度良く表すことができる。 According to the above-described embodiment, the deterioration progression model includes the number n (t) of the deteriorated portions when the discrete time t has elapsed since the installation of the coating film, and the discrete time t ′ has elapsed since the occurrence of each deteriorated portion. The generated number n (t) is adjusted by the parameter N, and the area s (t ′) of the deteriorated part is adjusted by the parameter r. This makes it possible to accurately represent the progress of the coating film deterioration.
一実施形態の塗膜劣化予測装置は、上記劣化部に関する統計量は、画像内に存在する劣化部の個数と、画像の総面積に対する劣化部の合計面積の割合である面積率と、劣化部の面積の標準偏差である。 In the coating film deterioration prediction device according to one embodiment, the statistical amount related to the deterioration portion includes the number of deterioration portions existing in the image, an area ratio that is a ratio of the total area of the deterioration portions to the total area of the image, and the deterioration portion. Is the standard deviation of the area.
上記実施形態によれば、劣化部に関する統計量として、劣化部の個数、面積率及び面積の標準偏差を用いることにより、複数の仮想劣化画像から対象画像に近い仮想劣化画像を精度良く特定することができる。したがって、高精度の劣化予測画像を作成することができる。 According to the above embodiment, by using the number of deteriorated parts, the area ratio, and the standard deviation of the area as the statistics regarding the deteriorated part, the virtual deteriorated image close to the target image can be accurately identified from the plurality of virtual deteriorated images. Can do. Therefore, a highly accurate degradation prediction image can be created.
一実施形態の塗膜劣化予測装置は、上記撮影画像は、同一の塗装面に対して異なる日時で撮影された複数の撮影画像であり、
上記複数の撮影画像から作成された複数の対象画像に基づいて仮想プロファイルの統計量を特定し、特定された統計量に共通するパラメータの値を特定すると共に、複数の対象画像に対応する複数の時間変数の値を特定し、特定された時間変数の値を撮影画像の撮影日時に対応させてスケーリングして、上記劣化予測画像の時間変数の値を日時に変換する。
In the coating film deterioration prediction device of one embodiment, the captured image is a plurality of captured images captured at different dates and times for the same painted surface,
A virtual profile statistic is specified based on a plurality of target images created from the plurality of photographed images, a parameter value common to the specified statistic is specified, and a plurality of corresponding to the plurality of target images The value of the time variable is specified, the value of the specified time variable is scaled according to the shooting date and time of the captured image, and the value of the time variable of the deterioration predicted image is converted to the date and time.
上記実施形態によれば、複数の撮影画像から作成された複数の対象画像に対応する時間変数の複数の値を、上記撮影画像の撮影日時に対応させてスケーリングすることにより、劣化予測画像に対応する日時を求めることができる。したがって、塗膜が劣化予測画像で表される状態となる日時を特定することができる。 According to the above-described embodiment, a plurality of values of time variables corresponding to a plurality of target images created from a plurality of captured images are scaled according to the shooting date and time of the captured image, thereby corresponding to a degradation prediction image. You can ask for a date and time. Therefore, the date and time when the coating film is in the state represented by the deterioration prediction image can be specified.
本発明のコンピュータプログラムは、コンピュータを、本発明の塗膜劣化予測装置として機能させるためのコンピュータプログラムである。 The computer program of the present invention is a computer program for causing a computer to function as the coating film deterioration prediction device of the present invention.
上記構成によれば、上記コンピュータプログラムにより、コンピュータを、仮想劣化画像作成手段と、対象画像作成手段と、仮想プロファイル作成手段と、対象値特定手段と、劣化予測画像作成手段として機能させ、塗装面の撮影画像から劣化予測画像を作成することができる。 According to the above configuration, the computer program causes the computer to function as a virtual degradation image creation unit, a target image creation unit, a virtual profile creation unit, a target value identification unit, and a degradation prediction image creation unit. It is possible to create a deterioration prediction image from the captured images.
以下、本発明の塗膜劣化予測装置の実施形態を、添付の図面を参照しながら詳細に説明する。 Hereinafter, embodiments of a coating film deterioration prediction apparatus of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
本発明の実施形態の塗膜劣化予測装置１は、例えば鉄塔や鋼橋等の鋼構造物に設けられた塗装について、将来における塗膜の劣化状態を予測するものである。 The coating film deterioration prediction device 1 according to the embodiment of the present invention predicts the deterioration state of a coating film in the future for a coating provided on a steel structure such as a steel tower or a steel bridge.
本実施形態の塗膜劣化予測装置１は、ＣＰＵ、記憶装置、入出力装置及び通信モジュール等で構成された汎用的なコンピュータで構成され、図１に示すように、コンピュータ本体で形成される塗膜劣化予測装置本体２と、キーボード及びマウス等で形成される入力手段３と、液晶表示パネル等で形成される出力手段４で構成されている。 A coating film deterioration prediction apparatus 1 according to the present embodiment includes a general-purpose computer including a CPU, a storage device, an input / output device, a communication module, and the like. As illustrated in FIG. The film deterioration prediction apparatus main body 2, an input means 3 formed with a keyboard and a mouse, and an output means 4 formed with a liquid crystal display panel or the like.
上記塗膜劣化予測装置本体２は、仮想劣化画像作成手段１１と、対象画像作成手段１２と、仮想プロファイル作成手段１３と、統計量算出手段１４と、対象値特定手段１５と、劣化予測画像作成手段１６を有する。塗膜劣化予測装置１は、塗膜劣化予測装置本体２の記憶装置に格納されたプログラムがＣＰＵで実行されて、上記各手段の機能が実現される。 The coating film deterioration prediction apparatus main body 2 includes a virtual deterioration image creation means 11, a target image creation means 12, a virtual profile creation means 13, a statistic calculation means 14, a target value identification means 15, and a deterioration prediction image creation. Means 16 are provided. In the coating film deterioration prediction apparatus 1, the program stored in the storage device of the coating film deterioration prediction apparatus main body 2 is executed by the CPU, thereby realizing the functions of the above means.
上記仮想劣化画像作成手段１１は、塗膜の劣化の進行を表す劣化進行モデルを用いて、入力されたパラメータと時間変数に対応する仮想劣化画像を作成する。劣化進行モデルは、塗膜の劣化の進行が、塗装を行った時点からの時間経過に伴う劣化部の発生と、発生した劣化部の成長との２つのプロセスに支配されていると仮定し、塗膜での劣化部の発生を表す関数と、発生した劣化部の成長を表す関数との組み合わせにより表される。具体的には、劣化進行モデルは、塗膜の設置時から離散時間ｔが経過したときの劣化部の発生個数ｎ（ｔ）と、各劣化部の発生時から離散時間ｔ’が経過したときの劣化部の面積ｓ（ｔ’）との組み合わせにより表され、上記劣化部の発生個数ｎ（ｔ）と劣化部の面積ｓ（ｔ’）は、次の式（１）及び（２）によって表される。
ｎ（ｔ）−ｎ（ｔ−１）＝Ｎ・・・（１）
ｓ（ｔ’）＝πｒ２ｔ’・・・（２）
ここで、ｔ及びｔ’は自然数であり、Ｎは離散時間ｔが経過する毎に発生する劣化部の個数を表すパラメータであり、ｒは円で近似した劣化部の半径を表す０より大きいパラメータである。ここで、ｒは、劣化部の成長率を表す。
The virtual degradation image creating means 11 creates a virtual degradation image corresponding to the input parameter and time variable using a degradation progression model representing the progression of the degradation of the coating film. The deterioration progression model assumes that the progress of deterioration of the coating film is governed by two processes: the generation of a deteriorated portion with the passage of time from the time of coating, and the growth of the deteriorated portion that has occurred, It is represented by a combination of a function that represents the occurrence of a deteriorated portion in the coating film and a function that represents the growth of the deteriorated portion that has occurred. Specifically, the deterioration progress model is obtained when the number of deteriorated portions n (t) when the discrete time t has elapsed since the installation of the coating film and when the discrete time t ′ has elapsed since the occurrence of each deteriorated portion. The number n (t) of the deteriorated portions and the area s (t ′) of the deteriorated portion are expressed by the following equations (1) and (2). expressed.
n (t) -n (t-1) = N (1)
s (t ′) = πr 2t ′ (2)
Here, t and t ′ are natural numbers, N is a parameter that represents the number of deteriorated portions that occur each time the discrete time t elapses, and r is a parameter that is greater than 0 that represents the radius of the deteriorated portion approximated by a circle. It is. Here, r represents the growth rate of the deteriorated part.
仮想劣化画像作成手段１１は、上記式（１）及び（２）を組み合わせた劣化進行モデルにより、次のようにして時系列の仮想画像を作成する。まず、離散時間ｔの値が増す毎に、画像中のランダムな位置に、Ｎ個の劣化部を発生させる。この後、所定の離散時間ｔに発生させた劣化部の大きさを、劣化部の発生時間からの経過離散時間ｔ’に応じて、劣化部を表す円の半径をｒ２ｔ’とする。なお、ｒは画素のドット数である。図２は、パラメータに、Ｎ＝１００（個）、ｒ＝１．３０（dot）の値を設定した場合の離散時間ｔ＝１，２，３，４，５における時系列の仮想劣化画像の例を示す図である。 The virtual degradation image creation means 11 creates a time-series virtual image as follows using a degradation progression model combining the above formulas (1) and (2). First, every time the value of the discrete time t increases, N deteriorated portions are generated at random positions in the image. Thereafter, the size of the deteriorated portion generated at a predetermined discrete time t is set to r 2t ′ as the radius of the circle representing the deteriorated portion according to the elapsed discrete time t ′ from the generation time of the deteriorated portion. Note that r is the number of dots of a pixel. FIG. 2 shows time-series virtual degradation images at discrete times t = 1, 2, 3, 4, 5 when N = 100 (pieces) and r = 1.30 (dots) are set as parameters. It is a figure which shows an example.
上記仮想劣化画像作成手段１１は、最大経過時間Ｔ∈{１，２，・・・}（期）、劣化部発生個数Ｎ∈{１，２，・・・}（個）、成長率ｒ＞１のパラメータに基づき、次のような手順により仮想劣化画像を生成する。なお、仮想劣化画像は、縦が５００（dot）、横が５００（dot）の大きさである。まず、ステップ０において、Ｔ，Ｎ，ｒのパラメータを定め、ｔ＝０とする。次に、ステップ１において、t＝ｔ＋１とし、５００×５００の画素を示す座標平面から、ランダムにＮ個の画素を示す座標{Pt i}i∈{1,・・・,N}を選択する。次に、ステップ２において、ｔ＜Ｔならばステップ１に移り、ｔ＝Ｔならばステップ３に移る。ステップ３では、全ての座標{Pt i}i∈{1,・・・,N},t∈{1,・・・,T}に対して、これらの座標を中心とする半径ｒｔの円を描画する。但し、５００×５００の画素の座標平面の範囲を越える点に関する描画は行わない。図３は、このような手順により、Ｎ＝８０（個）とすると共に、ｒ＝１．２０，１．２４，１．２８，１．３２，１．３６，１．４０、及び、最大経過時間Ｔ＝３，４，・・・，１０として作成した仮想劣化画像をマトリクス状に示す図である。図３において、縦方向に最大経過時間Ｔを上から下に向かって昇順に、かつ、成長率ｒを左から右に向かって昇順になるように、仮想劣化画像を配列している。 The virtual deteriorated image creating means 11 includes a maximum elapsed time T∈ {1, 2,...} (Period), a deteriorated portion occurrence number N∈ {1, 2,. Based on the parameter of 1, a virtual deteriorated image is generated by the following procedure. Note that the virtual deteriorated image has a size of 500 (dot) in the vertical direction and 500 (dot) in the horizontal direction. First, in step 0, T, N, and r parameters are determined, and t = 0. Next, in step 1, t = t + 1 is selected, and coordinates {P t i } i∈ {1,..., N} indicating N pixels are randomly selected from a coordinate plane indicating 500 × 500 pixels. To do. Next, in step 2, if t <T, the process proceeds to step 1, and if t = T, the process proceeds to step 3. In step 3, for all coordinates {P t i } i∈ {1,..., N}, t∈ {1,..., T} , the radius r t with these coordinates as the center is set. Draw a circle. However, drawing is not performed for points that exceed the range of the coordinate plane of 500 × 500 pixels. FIG. 3 shows that N = 80 (pieces) and r = 1.20, 1.24, 1.28, 1.32, 1.36, 1.40, and the maximum elapsed time by such a procedure. It is a figure which shows the virtual degradation image produced as time T = 3, 4, ..., 10 in matrix form. In FIG. 3, virtual degradation images are arranged in the vertical direction such that the maximum elapsed time T is in ascending order from top to bottom and the growth rate r is in ascending order from left to right.
上記対象画像作成手段１２は、塗膜の劣化予測の対象である鋼構造物の塗装面の撮影画像の入力を受け、この入力された撮影画像から、塗膜の劣化部を抽出して対象画像を作成する。塗膜の劣化部の抽出は、種々の画像処理技術を応用したものを採用でき、例えば、操作者による判断に基づいて、遺伝的アルゴリズムにより劣化部の抽出フィルタを同定する対話式の抽出技術を用いることができる。 The target image creating means 12 receives an input of a captured image of a painted surface of a steel structure that is a target for coating film deterioration prediction, and extracts a deteriorated portion of the coated film from the input captured image. Create Extraction of the deteriorated part of the coating film can be performed by applying various image processing techniques. For example, an interactive extraction technique for identifying the extraction filter of the deteriorated part by a genetic algorithm based on the judgment of the operator is adopted. Can be used.
図４は、上記対象画像作成手段１２に入力される塗装面の撮影画像の例であり、図５は、対象画像作成手段１２により、図４の撮影画像から劣化部が抽出されて作成された対象画像の例である。図５に示すように、対象画像はモノクロ２値画像で表すことができる。 FIG. 4 is an example of a photographed image of the painted surface that is input to the target image creating means 12. FIG. 5 is created by extracting a deteriorated portion from the photographed image of FIG. 4 by the target image creating means 12. It is an example of a target image. As shown in FIG. 5, the target image can be represented by a monochrome binary image.
上記仮想プロファイル作成手段１３は、仮想劣化画像作成手段１１で作成された仮想劣化画像に基づいて、劣化部に関する統計量を算出し、算出された統計量で表される仮想プロファイルを作成する。上記統計量は、仮想劣化画像中に存在する劣化部の個数と、画像の総面積に対する劣化部の合計面積の割合である面積率と、劣化部の面積の標準偏差である。 The virtual profile creating unit 13 calculates a statistic regarding the deteriorated part based on the virtual degraded image created by the virtual degraded image creating unit 11 and creates a virtual profile represented by the calculated statistic. The statistics are the number of deteriorated parts present in the virtual deteriorated image, the area ratio that is the ratio of the total area of the deteriorated parts to the total area of the image, and the standard deviation of the areas of the deteriorated parts.
仮想プロファイル作成手段１３は、仮想劣化画像作成手段１１によって作成された図３の仮想劣化画像のマトリクスから、次のような手順により統計量を算出する。まず、仮想劣化画像は、モノクロ２値画像で表された場合、Ｘ:＝｛０，１，・・・，４９９｝，Ｙ：＝｛０，１，・・・，４９９｝の直積空間Ｉ:＝Ｘ×Ｙ上において、次のような関数δ：Ｉ→｛０，１｝として特徴付けられる。なお、以下において、「仮想劣化画像δ」のように、δと画像を同一視して呼ぶこととする。
δ(x,y) = {1 if座標(x,
y)の点が塗膜劣化部},{0 if座標(x, y)の点が健全部}
このとき、Ｄ⊆Ｉが準劣化塊であるとは，Ｄが以下の条件を満たすことをいう．
（１）すべての(x, y) ∈ D に対して、δ(x, y) = 1．
（２）任意の(xp, yp)，(xq, yq) ∈ D に対して，{(xi, yi)}i∈{1,・・・,k} ⊆ D が存在して次の（ａ），（ｂ）が成り立つ．
（ａ） (xp, yp) = (x1,
y1) かつ(xq, yq) = (xk,
yk),
（ｂ） 任意のi ∈ {1,・・・, k - 1} において，|xi - xi+1|≦1 かつ|yi - yi+1|≦1
また、準劣化塊D ⊆ I が劣化塊であるとは，D∪{(x, y)} が「準劣化塊となり、かつ、δ(x, y) = 1」となるような(x, y) ∈ I＼D が存在しないことをいう。
このような定義において、仮想劣化画像の劣化塊の個数ｆは、次の式（３）のように表される。
f(δ) := |{ D ⊆ I | D : 劣化塊}|・・・（３）
また、塗膜の劣化部の面積率ａは、次の式（４）のように表される。
δ (x, y) = (1 if coordinate (x,
y) point is the coating film degradation part}, {0 if coordinate (x, y) point is the healthy part}
At this time, D⊆I being a semi-degraded mass means that D satisfies the following conditions.
(1) For all (x, y) ∈ D, δ (x, y) = 1.
(2) For any (x p , y p ), (x q , y q ) ∈ D, {(x i , y i )} i∈ {1, ..., k} ⊆ D exists The following (a) and (b) hold.
(A) (x p , y p ) = (x 1 ,
y 1 ) and (x q , y q ) = (x k ,
y k ),
(B) For any i ∈ {1,..., K − 1}, | x i −x i + 1 | ≦ 1 and | y i −y i + 1 | ≦ 1
Also, quasi-degraded mass D ⊆ I is a degraded mass, so that D∪ {(x, y)} becomes “quasi-degraded mass and δ (x, y) = 1” (x, y) says that ∈ I \ D does not exist.
In such a definition, the number f of the deteriorated blocks of the virtual deteriorated image is expressed as the following equation (3).
f (δ): = | {D ⊆ I | D: Degraded mass} | ・ ・ ・ (3)
Further, the area ratio a of the deteriorated portion of the coating film is expressed as the following formula (4).
図６は、上記仮想劣化画像から、統計量である劣化部の個数ｆ、劣化部の面積率ａ、及び、劣化部の面積の標準偏差ｓを算出し、これらの統計量の算出結果をｆ−ａ−ｓ空間座標上に仮想プロファイルの曲線として表したグラフである。図６において、同一のパラメータによる算出値を、左下から右上に向かって離散時間(ｔ＝1，２，・・・８)が増大する順に連ねて曲線ＰＬ１，ＰＬ２，・・・，ＰＬ６を作成している。パラメータの値は、曲線ＰＬ１は個数Ｎ＝２０、ｒ＝１．３６であり、曲線ＰＬ２は個数Ｎ＝２０、ｒ＝１．２４であり、曲線ＰＬ３は個数Ｎ＝４０、ｒ＝１．３６であり、曲線ＰＬ４は個数Ｎ＝４０、ｒ＝１．２４であり、曲線ＰＬ５は個数Ｎ＝８０、ｒ＝１．３６であり、曲線ＰＬ６は個数Ｎ＝８０、ｒ＝１．２４である。 FIG. 6 calculates the number f of deteriorated parts, which is a statistic, the area ratio a of the deteriorated part, and the standard deviation s of the area of the deteriorated part from the virtual deteriorated image, and the calculation result of these statistics is f. It is the graph represented as a curve of a virtual profile on -as space coordinates. In FIG. 6, curves PL1, PL2,..., PL6 are created by connecting calculated values based on the same parameters in order of increasing discrete time (t = 1, 2,... 8) from the lower left to the upper right. doing. The values of the parameters are the number N = 20 and r = 1.36 for the curve PL1, the number N = 20 and r = 1.24 for the curve PL2, and the number N = 40 and r = 1.36 for the curve PL3. The curve PL4 has a number N = 40 and r = 1.24, the curve PL5 has a number N = 80 and r = 1.36, and the curve PL6 has a number N = 80 and r = 1.24. .
上記統計量算出手段１４は、対象画像から、劣化部に関する統計量を算出する。統計量は、画像内に存在する劣化部の個数と、画像の総面積に対する劣化部の合計面積の割合である面積率と、劣化部の面積の標準偏差である。 The statistic calculation means 14 calculates a statistic regarding the deteriorated portion from the target image. The statistics are the number of deteriorated portions present in the image, the area ratio that is the ratio of the total area of the deteriorated portions to the total area of the image, and the standard deviation of the area of the deteriorated portions.
上記対象値特定手段１５は、上記仮想プロファイル作成手段１３により作成された仮想プロファイルの曲線ＰＬ１，ＰＬ２，・・・，ＰＬ６を参照し、これらの曲線ＰＬ１，ＰＬ２，・・・，ＰＬ６上の統計量から、上記統計量算出手段１４により算出された対象画像の統計量に最も近いものを特定し、特定された統計量に対応するパラメータの値と時間変数の値を特定する。例えば、図５に表された対象画像から、統計量として、劣化部の個数ｆと、劣化部の面積率ａと、劣化部の面積の標準偏差ｓを算出する。算出された統計量を、図６の仮想プロファイルの曲線ＰＬ１，ＰＬ２，・・・，ＰＬ６が表されたｆ−ａ−ｓ空間座標上にプロットし、プロットされた対象画像の統計量に最も近い距離に位置する曲線ＰＬ１，ＰＬ２，・・・，ＰＬ６上の統計量を特定する。この特定された統計量が属する曲線ＰＬ１，ＰＬ２，・・・，ＰＬから、パラメータＮ，ｒの値と、時間変数ｔの値を求める。 The target value specifying means 15 refers to the virtual profile curves PL1, PL2,..., PL6 created by the virtual profile creating means 13, and the statistics on these curves PL1, PL2,. From the quantity, the one closest to the statistic of the target image calculated by the statistic calculation means 14 is specified, and the value of the parameter and the time variable corresponding to the specified statistic are specified. For example, from the target image shown in FIG. 5, the number f of deteriorated parts, the area ratio a of deteriorated parts, and the standard deviation s of the area of deteriorated parts are calculated as statistics. The calculated statistics are plotted on the fas space coordinates where the curves PL1, PL2,..., PL6 of the virtual profile in FIG. 6 are represented, and are closest to the statistics of the plotted target image. The statistics on the curves PL1, PL2,..., PL6 located at the distance are specified. The values of the parameters N and r and the value of the time variable t are obtained from the curves PL1, PL2,.
上記劣化予測画像作成手段１６は、上記特定されたパラメータＮ，ｒの値を劣化進行モデルのパラメータＮ，ｒに入力する一方、上記特定された時間変数ｔの値よりも大きい値を劣化進行モデルの時間変数ｔに入力し、これにより得られた劣化進行モデルの出力に基づいて劣化予測画像を作成する。 The degradation prediction image creating means 16 inputs the values of the specified parameters N and r to the parameters N and r of the degradation progress model, while setting a value larger than the value of the identified time variable t to the degradation progression model. And a deterioration prediction image is created based on the output of the deterioration progress model obtained thereby.
（実施例１）
上記構成の塗膜劣化予測装置１により、塗装面に関する１つの撮影画像に基づいて、この塗膜の劣化予測を行う方法を説明する。
Example 1
A method of predicting the deterioration of the coating film based on one photographed image relating to the painted surface by the coating film deterioration prediction apparatus 1 having the above configuration will be described.
図７は、塗膜劣化予測装置１を用いて実行する塗膜劣化予測方法を示すフローチャートである。まず、ステップＳ１において、仮想劣化画像作成手段１１により、パラメータをＮ＝２０，４０及び８０（個）、ｒ＝１．２４及び１．３６（dot）に設定し、各パラメータＮ，ｒの値の全ての組み合わせについて、塗装の設置時からの離散時間ｔ＝３，４，・・・，１０に関する仮想劣化画像を作成する。 FIG. 7 is a flowchart showing a coating film deterioration prediction method that is executed using the coating film deterioration prediction apparatus 1. First, in step S1, the virtual deteriorated image creating means 11 sets parameters N = 20, 40 and 80 (pieces), r = 1.24 and 1.36 (dots), and sets the values of the parameters N and r. For all of the combinations, virtual degradation images relating to discrete times t = 3, 4,.
次に、ステップＳ２において、対象画像作成手段１２により、塗膜劣化予測装置１のインターフェースを介して図４に示す撮影画像の入力を受け、入力された撮影画像に対する画像処理を行い、図５に示すような対象画像を作成する。 Next, in step S2, the target image creation unit 12 receives the input of the captured image shown in FIG. 4 via the interface of the coating film deterioration prediction apparatus 1, performs image processing on the input captured image, and FIG. Create a target image as shown.
続いて、ステップＳ３において、仮想プロファイル作成手段１３により、仮想劣化画像作成手段１１で作成された仮想劣化画像に基づいて、統計量である劣化部の個数ｆ、劣化部の面積率ａ、及び、劣化部の面積の標準偏差ｓを算出する。そして、算出された統計量を、図６に示すｆ−ａ−ｓ空間座標上に、パラメータＮ，ｒが同一の統計量毎に、離散時間ｔが増大する順に連ねて曲線ＰＬ１，ＰＬ２，・・・，ＰＬ６を示す。なお、算出された統計量は、ｆ−ａ−ｓ空間座標上に示さず、対象値特定手段１５で対象画像の統計量に最も近い値が特定可能な状態で、仮想プロファイルのテーブルとしてデータベースに格納してもよい。 Subsequently, in step S3, based on the virtual degradation image created by the virtual degradation image creation unit 11 by the virtual profile creation unit 13, the number f of degradation parts, which is a statistic, the area ratio a of the degradation part, and The standard deviation s of the area of the deteriorated part is calculated. Then, the calculated statistics are connected to the curves PL1, PL2,... In the order in which the discrete time t increases for each statistic having the same parameters N and r on the fas space coordinates shown in FIG. ..PL6 is shown. The calculated statistic is not shown on the fas space coordinates, and is stored in the database as a virtual profile table in a state where the target value specifying unit 15 can specify a value closest to the statistic of the target image. It may be stored.
次に、ステップＳ４において、統計量算出手段１４により、対象画像から、劣化部に関する統計量である劣化部の個数ｆ（δ０）、劣化部の面積率ａ（δ０）、及び、劣化部の面積の標準偏差ｓ（δ０）を算出する。なお、各統計量に付した（δ０）は、撮影画像に基づく対象画像の統計量であることを示し、仮想画像の統計量は（δ）を付して示す。 Next, in step S4, the statistic calculation unit 14 determines from the target image the number of degraded parts f (δ 0 ), which is a statistic regarding the degraded part, the area ratio a (δ 0 ) of the degraded part, and the degraded part. The standard deviation s (δ 0 ) of the area is calculated. Note that (δ 0 ) attached to each statistic indicates that it is a statistic of the target image based on the captured image, and the statistic of the virtual image is indicated with (δ).
次に、ステップＳ５において、対象値特定手段１５により、仮想プロファイルの曲線ＰＬ１，ＰＬ２，・・・，ＰＬ６上の統計量から、対象画像の統計量（ｆ（δ０），ａ（δ０），ｓ（δ０））に最も近い統計量を特定する。図６のｆ−ａ−ｓ空間座標において、対象画像の統計量（ｆ（δ０），ａ（δ０），ｓ（δ０））の点Ｒに最も近い曲線ＰＬ５の点Ａの統計量（ｆ（δ），ａ（δ），ｓ（δ））を特定する。この点Ａの（ｆ（δ），ａ（δ），ｓ（δ））に対応するパラメータの値は、Ｎ＝８０及びｒ＝１．３６であり、時間変数はｔ＝７である。これらのパラメータ及び時間変数を劣化進行モデルに入力し、対象画像と同等の劣化画像として、図８に示す画像が得られる。すなわち、構造物の塗装面の撮影画像が得られた時点の塗膜の状態が、劣化進行モデルに基づく劣化画像として表される。 Next, in step S5, the target value specifying means 15 calculates the target image statistics (f (δ 0 ), a (δ 0 ) from the statistics on the curves PL1, PL2,..., PL6 of the virtual profile. , S (δ 0 )) is specified. The statistic of the point A of the curve PL5 closest to the point R of the statistic (f (δ 0 ), a (δ 0 ), s (δ 0 )) of the target image in the fas space coordinates of FIG. (F (δ), a (δ), s (δ)) is specified. The parameter values corresponding to (f (δ), a (δ), s (δ)) at this point A are N = 80 and r = 1.36, and the time variable is t = 7. These parameters and time variables are input to the deterioration progress model, and the image shown in FIG. 8 is obtained as a deterioration image equivalent to the target image. That is, the state of the coating film at the time when a captured image of the painted surface of the structure is obtained is represented as a deteriorated image based on the deterioration progress model.
最後に、ステップＳ６において、劣化予測画像作成手段１６により、劣化進行モデルに、ステップＳ５で特定されたパラメータの値のＮ＝８０及びｒ＝１．３６を入力する一方、時間変数に、特定された値であるｔ＝７よりも大きい値ｔ＝８，９，１０を入力し、仮想画像を作成する。図９は、時間変数の値ｔ＝８，９，１０の各々における仮想画像を示す図である。ここで、塗膜の設置日時と、撮影画像の撮影日時とが明らかである場合、対象画像が相当する劣化進行モデルの時間変数ｔ＝７を、ｔ＝０を塗膜の設置日時としてスケーリングすることにより、時間ｔ＝８，９，１０に対応する将来の日時を特定することができる。 Finally, in step S6, the deterioration predicted image creating means 16 inputs N = 80 and r = 1.36 of the parameter values specified in step S5 to the deterioration progress model, while being specified as the time variable. A value t = 8, 9, 10 greater than t = 7, which is the value obtained, is input to create a virtual image. FIG. 9 is a diagram illustrating virtual images at time variable values t = 8, 9, and 10, respectively. Here, when the installation date and time of the coating film and the shooting date and time of the captured image are clear, the time variable t = 7 of the deterioration progress model corresponding to the target image is scaled with t = 0 as the installation date and time of the coating film. Thus, the future date and time corresponding to the time t = 8, 9, 10 can be specified.
このようにして、本実施例の塗装劣化予測方法によれば、１つの撮影画像に基づいて、塗膜の将来の劣化状態を予測することができる。したがって、対象の構造物について、塗装の補修計画を適切かつ高精度に定めることができる。 Thus, according to the coating deterioration prediction method of the present embodiment, the future deterioration state of the coating film can be predicted based on one photographed image. Therefore, it is possible to appropriately and highly accurately determine a paint repair plan for the target structure.
（実施例２）
実施例１では、塗膜劣化予測装置１により、塗装面に関する１つの撮影画像に基づいて塗膜の劣化予測を行なったが、実施例２では、同一の塗装面について、時系列の複数の撮影画像に基づいて塗膜の劣化予測を行う。
(Example 2)
In the first embodiment, the coating film deterioration prediction apparatus 1 predicts the deterioration of the coating film based on one photographed image relating to the painted surface. In the second embodiment, a plurality of time-series photographings are performed on the same painted surface. The coating film deterioration is predicted based on the image.
まず、実施例１と同様に、仮想劣化画像作成手段１１により、パラメータをＮ＝２０，４０及び８０（個）、ｒ＝１．２４及び１．３６（dot）に設定し、各パラメータＮ，ｒの値の全ての組み合わせについて、塗装の設置時からの離散時間ｔ＝３，４，・・・，１０に関する仮想劣化画像を作成する（ステップＳ１）。 First, similarly to the first embodiment, the virtual deteriorated image creating means 11 sets parameters to N = 20, 40 and 80 (pieces), r = 1.24 and 1.36 (dots). For all combinations of the values of r, virtual deterioration images are created for discrete times t = 3, 4,.
次に、対象画像作成手段１２により、同一の塗装面を異なる時間で撮影された複数の撮影画像に対して劣化部の抽出を行い、図１０に示すような時系列の３つの対象画像を作成する（ステップＳ２）。以下、図１０の３つの対象画像を、δｔ ０,ｔ＝１，２，３を付して表す。 Next, the target image creating means 12 extracts a deteriorated portion from a plurality of photographed images taken on the same painted surface at different times, and creates three time-series target images as shown in FIG. (Step S2). Hereinafter, the three target images in FIG. 10 are represented by δ t 0 , t = 1, 2, 3.
続いて、仮想プロファイル作成手段１３により、仮想劣化画像作成手段１１で作成された複数の仮想劣化画像に基づいて、統計量（ｆ（δ），ａ（δ），ｓ（δ））を算出し、図１１に示すように、ｆ−ａ−ｓ空間座標上に、パラメータＮ，ｒが同一の統計量毎に、離散時間ｔが増大する順に連ねて曲線ＰＬ１，ＰＬ２，・・・，ＰＬ６を示す（ステップＳ３）。 Subsequently, the statistic (f (δ), a (δ), s (δ)) is calculated by the virtual profile creation unit 13 based on the plurality of virtual degradation images created by the virtual degradation image creation unit 11. As shown in FIG. 11, curves PL1, PL2,..., PL6 are linked in order of increasing discrete time t for each statistic having the same parameters N and r on the fas space coordinates. This is shown (step S3).
次に、統計量算出手段１４により、対象画像δｔ ０,ｔ＝１，２，３から、統計量である劣化部の個数ｆ（δｔ ０）,ｔ＝１，２，３、劣化部の面積率ａ（δｔ ０）,ｔ＝１，２，３、及び、劣化部の面積の標準偏差ｓ（δｔ ０）,ｔ＝１，２，３を算出する（ステップＳ４）。 Next, the statistic calculation means 14 calculates the number of degraded parts f (δ t 0 ), t = 1, 2, 3, and degraded parts from the target image δ t 0 , t = 1,2,3. The area ratio a (δ t 0 ), t = 1, 2, 3 and the standard deviation s (δ t 0 ), t = 1, 2, 3 of the area of the deteriorated portion are calculated (step S4).
この後、対象値特定手段１５により、仮想プロファイルの曲線ＰＬ１，ＰＬ２，・・・，ＰＬ６上の統計量から、対象画像の統計量（ｆ（δｔ ０），ａ（δｔ ０），ｓ（δｔ ０））,ｔ＝１，２，３に最も近い統計量を特定する（ステップＳ５）。ここで、本実施例では、３つの統計量により特定されるｆ−ａ−ｓ空間座標上の折れ線ＲＬを特定する。上記対象画像の統計量で表された折れ線ＲＬに最も近い仮想プロファイルとして、曲線ＰＬ４を特定し、さらに、この曲線ＰＬ４内で、折れ線ＲＬの各統計量（ｆ（δｔ ０），ａ（δｔ ０），ｓ（δｔ ０））,ｔ＝１，２，３に対応する統計量（ｆ（δｔ），ａ（δｔ），ｓ（δｔ））,ｔ＝５，６，７を特定する。なお、（δｔ）,ｔ＝ｔａ，ｔｂ，ｔｃは、仮想画像の３つの時間変数ｔａ，ｔｂ，ｔｃに対応することを示す。特定された曲線ＰＬ４上の統計量（ｆ（δｔ），ａ（δｔ），ｓ（δｔ））,ｔ＝５，６，７に対応するパラメータの値は、Ｎ＝４０及びｒ＝１．２４であり、時間変数はｔ＝５，６，７である。これらのパラメータ及び時間変数を劣化進行モデルに入力し、対象画像と同等の劣化画像として、図１２に示す３つの画像が得られる。すなわち、構造物の塗装面の撮影画像が得られた時点の塗膜の状態が、劣化進行モデルに基づく劣化画像として表される。 Thereafter, the target value specifying means 15 calculates the statistics (f (δ t 0 ), a (δ t 0 ), s of the target image from the statistics on the curves PL1, PL2,. (Δ t 0 )), statistic closest to t = 1, 2, 3 is specified (step S5). Here, in the present embodiment, the polygonal line RL on the fas space coordinates specified by the three statistics is specified. A curve PL4 is specified as a virtual profile closest to the broken line RL represented by the statistics of the target image, and each statistic (f (δ t 0 ), a (δ) of the broken line RL is further identified in the curve PL4. t 0 ), s (δ t 0 )), t = 1, 2, 3 (f (δ t ), a (δ t ), s (δ t )), t = 5, 6, 7 is specified. Incidentally, (δ t), t = t a, t b, t c indicates that correspond to three time variables t a virtual image, t b, t c. The values of the parameters corresponding to the statistics (f (δ t ), a (δ t ), s (δ t )), t = 5, 6, 7 on the identified curve PL4 are N = 40 and r = 1.24 and the time variable is t = 5,6,7. These parameters and time variables are input to the degradation progress model, and three images shown in FIG. 12 are obtained as degradation images equivalent to the target image. That is, the state of the coating film at the time when a captured image of the painted surface of the structure is obtained is represented as a deteriorated image based on the deterioration progress model.
続いて、劣化予測画像作成手段１６により、劣化進行モデルに、ステップＳ５で特定されたパラメータの値のＮ＝４０及びｒ＝１．２４を入力する一方、時間変数に、特定された値であるｔ＝５，６，７よりも大きい値ｔ＝８，９，１０を入力し、仮想画像を作成する（ステップＳ６）。図１３は、時間変数の値ｔ＝８，９，１０の各々における仮想画像を示す図である。 Subsequently, the deterioration predicted image creating means 16 inputs the parameter values N = 40 and r = 1.24 specified in step S5 to the deterioration progress model, while the time variable is the specified value. A value t = 8, 9, 10 greater than t = 5, 6, 7 is input to create a virtual image (step S6). FIG. 13 is a diagram illustrating virtual images at time variable values t = 8, 9, and 10, respectively.
最後に、上記対象画像の元である撮影画像の撮影日時に基づいて、時間変数ｔ＝１，２，３の各離散時間の間隔をスケーリングし、時間変数ｔ＝８，９，１０に相当する日時を算出する。こうして、図１３の仮想画像に表される塗膜の劣化が生じる将来の日時を特定する。 Finally, based on the photographing date and time of the photographed image that is the source of the target image, the interval of each discrete time of the time variable t = 1, 2, 3 is scaled and corresponds to the time variable t = 8, 9, 10. Calculate the date and time. In this way, the future date and time when the deterioration of the coating film shown in the virtual image of FIG. 13 occurs is specified.
以上のようにして、本実施例の塗膜劣化予測方法によれば、同一の塗装面の複数の撮影画像に基づいて、塗膜の将来の劣化状態を精度良く予測することができる。したがって、対象の構造物について、塗装の補修計画を適切かつ高精度に定めることができる。 As described above, according to the coating film deterioration prediction method of the present embodiment, it is possible to accurately predict the future deterioration state of the coating film based on a plurality of captured images of the same painted surface. Therefore, it is possible to appropriately and highly accurately determine a paint repair plan for the target structure.
上記実施形態において、鉄塔や鋼橋等の鋼構造物の塗膜の劣化状態を予測したが、本発明は、鋼構造物の塗膜に限られず、腐食性の材料で形成された種々の構造物に設けられた塗膜について、将来の劣化状態を予測することができる。 In the above embodiment, the deterioration state of the coating film of a steel structure such as a steel tower or a steel bridge was predicted. However, the present invention is not limited to the coating film of the steel structure, but various structures formed of corrosive materials. The future deterioration state can be predicted for the coating film provided on the object.
１ 塗膜劣化予測装置
２ 塗膜劣化予測装置本体
１１ 仮想劣化画像作成手段
１２ 対象画像作成手段
１３ 仮想プロファイル作成手段
１４ 統計量算出手段
１５ 対象値特定手段
１６ 劣化予測画像作成手段
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Coating-film degradation prediction apparatus 2 Coating-film degradation prediction apparatus main body 11 Virtual degradation image creation means 12 Target image creation means 13 Virtual profile creation means 14 Statistics calculation means 15 Target value specification means 16 Deterioration prediction image creation means
Claims (7)
塗膜の劣化予測の対象である塗装面の撮影画像から、塗膜の劣化部を抽出して対象画像を作成する工程と、
上記複数の仮想劣化画像から劣化部に関する統計量を算出し、算出された統計量を、パラメータの候補値毎に時系列に沿って連ねることにより表される仮想プロファイル曲線を作成する工程と、
上記対象画像から、劣化部に関する統計量を算出する工程と、
上記対象画像の統計量に最も近い仮想プロファイル曲線を特定し、特定された仮想プロファイル曲線のパラメータの値と時間変数の値を特定する工程と、
上記特定されたパラメータの値を劣化進行モデルのパラメータに入力する一方、上記特定された時間変数の値よりも大きい値を劣化進行モデルの時間変数に入力し、これにより得られた劣化進行モデルの出力に基づいて劣化予測画像を作成する工程と
を備えることを特徴とする塗膜劣化予測方法。 A step of setting a plurality of candidate values for a parameter of the deterioration progress model representing the progress of deterioration of the coating film, and creating a plurality of virtual deterioration images represented in time series for each parameter candidate value;
A process of creating a target image by extracting a deteriorated portion of a coating film from a photographed image of a painted surface that is a target of coating film deterioration prediction;
A step of calculating a statistic relating to the deteriorated portion from the plurality of virtual deteriorated images, and creating a virtual profile curve represented by connecting the calculated statistic along a time series for each parameter candidate value ;
A step of calculating a statistic regarding the deteriorated portion from the target image;
Identifying a virtual profile curve closest to the statistic of the target image, identifying a parameter value and a time variable value of the identified virtual profile curve ;
While the value of the specified parameter is input to the parameter of the deterioration progress model, a value larger than the value of the specified time variable is input to the time variable of the deterioration progress model. And a step of creating a deterioration prediction image based on the output.
塗膜の劣化予測の対象である塗装面の撮影画像の入力を受け、塗膜の劣化部を抽出して対象画像を作成する対象画像作成手段と、
上記複数の仮想劣化画像から劣化部に関する統計量を算出し、算出された統計量を、パラメータの候補値毎に時系列に沿って連ねることにより表される仮想プロファイル曲線を作成する仮想プロファイル曲線作成手段と、
上記対象画像から、劣化部に関する統計量を算出する統計量算出手段と、
上記対象画像の統計量に最も近い仮想プロファイル曲線を特定し、特定された仮想プロファイル曲線のパラメータの値と時間変数の値を特定する対象値特定手段と、
上記特定されたパラメータの値を劣化進行モデルのパラメータに入力する一方、上記特定された時間変数の値よりも大きい値を劣化進行モデルの時間変数に入力し、これにより得られた劣化進行モデルの出力に基づいて劣化予測画像を作成する劣化予測画像作成手段と
を備えることを特徴とする塗膜劣化予測装置。 With respect to the deterioration progression model representing the progress of coating deterioration, it receives a plurality of candidate values set as parameters and creates a plurality of virtual deterioration images represented in time series for each of the plurality of input candidate values. A virtual degradation image creation means;
A target image creating means for receiving a photographed image of a painted surface that is a target for coating film deterioration prediction, extracting a deteriorated portion of the coating film, and creating a target image;
Calculating statistics regarding the deteriorated part from the plurality of virtual degraded image, the calculated statistics, virtual profile curve created to create a virtual profile curve represented by Tsuraneru in a time sequence for each candidate values of the parameters Means,
Statistic calculation means for calculating a statistic regarding the deteriorated portion from the target image;
A target value specifying means for specifying a virtual profile curve closest to the statistic of the target image, and specifying a parameter value and a time variable value of the specified virtual profile curve ;
While the value of the specified parameter is input to the parameter of the deterioration progress model, a value larger than the value of the specified time variable is input to the time variable of the deterioration progress model. A coating film deterioration prediction apparatus, comprising: a deterioration prediction image creation unit that creates a deterioration prediction image based on an output.
上記劣化進行モデルは、塗膜での劣化部の発生を表す関数と、発生した劣化部の成長を表す関数との組み合わせであることを特徴とする塗膜劣化予測装置。 In the coating film deterioration prediction apparatus according to claim 2,
The deterioration progression model is a coating film deterioration prediction device characterized in that it is a combination of a function representing the occurrence of a deteriorated portion in a coating film and a function representing the growth of the deteriorated portion that has occurred.
上記劣化進行モデルは、塗膜の設置時から離散時間ｔが経過したときの劣化部の発生個数ｎ（ｔ）と、各劣化部の発生時から離散時間ｔ’が経過したときの劣化部の面積ｓ（ｔ’）との組み合わせにより表され、
上記劣化部の発生個数ｎ（ｔ）と劣化部の面積ｓ（ｔ’）は、次の式（１）及び（２）によって表されることを特徴とする塗膜劣化予測装置。
ｎ（ｔ）−ｎ（ｔ−１）＝Ｎ・・・（１）
ｓ（ｔ’）＝πｒ２ｔ’・・・（２）
ここで、ｔ及びｔ’は自然数であり、Ｎは離散時間ｔが経過する毎に発生する劣化部の個数を表すパラメータであり、ｒは円で近似した劣化部の半径を表す０より大きいパラメータである。 In the coating film deterioration prediction apparatus according to claim 2,
The deterioration progression model includes the number n (t) of deteriorated portions when the discrete time t has elapsed since the installation of the coating film, and the deteriorated portion when the discrete time t ′ has elapsed since the occurrence of each deteriorated portion. Represented by a combination with the area s (t ′),
The number n (t) of occurrences of the deteriorated portion and the area s (t ′) of the deteriorated portion are expressed by the following equations (1) and (2).
n (t) -n (t-1) = N (1)
s (t ′) = πr 2t ′ (2)
Here, t and t ′ are natural numbers, N is a parameter that represents the number of deteriorated portions that occur each time the discrete time t elapses, and r is a parameter that is greater than 0 that represents the radius of the deteriorated portion approximated by a circle. It is.
上記劣化部に関する統計量は、画像内に存在する劣化部の個数と、画像の総面積に対する劣化部の合計面積の割合である面積率と、劣化部の面積の標準偏差であることを特徴とする塗膜劣化予測装置。 In the coating film deterioration prediction device according to any one of claims 2 to 4,
The statistic regarding the deteriorated portion is characterized by the number of deteriorated portions existing in the image, an area ratio that is a ratio of the total area of the deteriorated portion to the total area of the image, and a standard deviation of the area of the deteriorated portion. Coating film deterioration prediction device.
上記撮影画像は、同一の塗装面に対して異なる日時で撮影された複数の撮影画像であり、
上記複数の撮影画像から作成された複数の対象画像に基づいて仮想プロファイル曲線の統計量を特定し、特定された統計量に共通するパラメータの値を特定すると共に、複数の対象画像に対応する複数の時間変数の値を特定し、特定された時間変数の値を撮影画像の撮影日時に対応させてスケーリングして、上記劣化予測画像の時間変数の値を日時に変換することを特徴とする塗膜劣化予測装置。 In the coating film deterioration prediction device according to any one of claims 2 to 5,
The photographed images are a plurality of photographed images photographed at different dates and times on the same painted surface,
Based on a plurality of target images created from the plurality of captured images, a statistic of the virtual profile curve is specified, a parameter value common to the specified statistic is specified, and a plurality of corresponding to the plurality of target images A time variable value is specified, and the specified time variable value is scaled according to the shooting date and time of the captured image, and the time variable value of the deterioration prediction image is converted to a date and time. Film deterioration prediction device.
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