JP2000028541A - コンクリート表面のクラック検出方法 - Google Patents
コンクリート表面のクラック検出方法Info
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- JP2000028541A JP2000028541A JP10195947A JP19594798A JP2000028541A JP 2000028541 A JP2000028541 A JP 2000028541A JP 10195947 A JP10195947 A JP 10195947A JP 19594798 A JP19594798 A JP 19594798A JP 2000028541 A JP2000028541 A JP 2000028541A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 画像情報として入力した被検査対象から画像
処理技術を用いて、クラックを抽出するコンクリートの
表面のクラック検出方法を提供する。 【解決手段】 検査すべきコンクリート面の画像情報を
取り込み、その原画像２２を明暗分割し、その明暗分割
した明部と暗部の各クラック領域４０，４３におけるク
ラック２８，３０の抽出を行った後、明暗部のクラック
領域４０，４３で抽出されたクラック２８，３０の論理
和を取ってクラックを検出するようにしたことを特徴と
している。
処理技術を用いて、クラックを抽出するコンクリートの
表面のクラック検出方法を提供する。 【解決手段】 検査すべきコンクリート面の画像情報を
取り込み、その原画像２２を明暗分割し、その明暗分割
した明部と暗部の各クラック領域４０，４３におけるク
ラック２８，３０の抽出を行った後、明暗部のクラック
領域４０，４３で抽出されたクラック２８，３０の論理
和を取ってクラックを検出するようにしたことを特徴と
している。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、鋼橋等の床版など
コンクリート表面の劣化を検査するためのコンクリート
表面のクラック検出方法に関するものである。
コンクリート表面の劣化を検査するためのコンクリート
表面のクラック検出方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】橋梁や鋼橋等の床版等のコンクリート表
面に発生するクラックの調査は、人手により行われるこ
とが多かったが、近年、赤外線カメラを用いた計測方法
が検討され始めている。
面に発生するクラックの調査は、人手により行われるこ
とが多かったが、近年、赤外線カメラを用いた計測方法
が検討され始めている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかし、赤外線カメラ
は、高価であることや、使用するときの条件が限定され
るなどの問題があった。また、赤外線カメラによる映像
を解析する限りでは、クラックの状態を精度良く検出す
ることは困難で、クラックの長さや分岐などを検出する
ことは事実上困難である。
は、高価であることや、使用するときの条件が限定され
るなどの問題があった。また、赤外線カメラによる映像
を解析する限りでは、クラックの状態を精度良く検出す
ることは困難で、クラックの長さや分岐などを検出する
ことは事実上困難である。
【０００４】一方、コヒーレント光線（レーザ光線）を
用いる方法も提案（「建設の機械化」１９９６年３月，
コンクリート床版自動点検システム、「電力土木」１９
９３年１１月，レーザを利用したトンネル内面クラック
探査装置の開発）されているが、装置が大がかりにな
り、コストもかかるという問題がある。
用いる方法も提案（「建設の機械化」１９９６年３月，
コンクリート床版自動点検システム、「電力土木」１９
９３年１１月，レーザを利用したトンネル内面クラック
探査装置の開発）されているが、装置が大がかりにな
り、コストもかかるという問題がある。
【０００５】さらに、一眼レフカメラにより撮影された
映像を用いてクラックを検査する方法がある。しかし、
一般に、クラック領域の濃度分布は濃淡変化を繰り返し
ている。そのため、非常に低い閾値で２値化処理を行い
クラックを抽出しようとした場合、確実にクラックの暗
い部分は抽出されるものの、領域は断続的にしか得られ
ない。一方、連続的な線分として抽出することを目指し
て閾値を高くすると、クラック以外の誤抽出された領域
の方が圧倒的に多くなるため、単純に閾値を上げるだけ
では安定的な抽出は困難である。
映像を用いてクラックを検査する方法がある。しかし、
一般に、クラック領域の濃度分布は濃淡変化を繰り返し
ている。そのため、非常に低い閾値で２値化処理を行い
クラックを抽出しようとした場合、確実にクラックの暗
い部分は抽出されるものの、領域は断続的にしか得られ
ない。一方、連続的な線分として抽出することを目指し
て閾値を高くすると、クラック以外の誤抽出された領域
の方が圧倒的に多くなるため、単純に閾値を上げるだけ
では安定的な抽出は困難である。
【０００６】そこで、本発明の目的は、上記課題を解決
し、画像情報として入力した被検査対象から画像処理技
術を用いて、クラックを抽出するコンクリートの表面の
クラック検出方法を提供することにある。
し、画像情報として入力した被検査対象から画像処理技
術を用いて、クラックを抽出するコンクリートの表面の
クラック検出方法を提供することにある。
【０００７】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、請求項１の発明は、検査すべきコンクリート面の画
像情報を取り込み、その原画像を明暗分割し、その明暗
分割した明部と暗部の各クラック処理領域におけるクラ
ック抽出を行った後、明暗部のクラック処理領域で抽出
されたクラックの論理和を取ってクラックを検出するよ
うにしたコンクリート表面のクラック検出方法である。
に、請求項１の発明は、検査すべきコンクリート面の画
像情報を取り込み、その原画像を明暗分割し、その明暗
分割した明部と暗部の各クラック処理領域におけるクラ
ック抽出を行った後、明暗部のクラック処理領域で抽出
されたクラックの論理和を取ってクラックを検出するよ
うにしたコンクリート表面のクラック検出方法である。
【０００８】請求項２の発明は、明暗分割した各画像の
マスク領域をスムージング処理し、マスク領域外の明暗
部のクラック処理領域からそれぞれクラックを抽出する
請求項１記載のコンクリート表面のクラック検出方法で
ある。
マスク領域をスムージング処理し、マスク領域外の明暗
部のクラック処理領域からそれぞれクラックを抽出する
請求項１記載のコンクリート表面のクラック検出方法で
ある。
【０００９】請求項３の発明は、クラックの抽出は、濃
淡モフォロジィ処理した領域を多重多段階スライス法に
てクラック候補領域を抽出する請求項２記載のコンクリ
ート表面のクラック検出方法である。
淡モフォロジィ処理した領域を多重多段階スライス法に
てクラック候補領域を抽出する請求項２記載のコンクリ
ート表面のクラック検出方法である。
【００１０】請求項４の発明は、クラック候補領域を抽
出した後、クラックの連続性を探索してクラック候補を
統合する請求項３記載のコンクリート表面のクラック検
出方法である。
出した後、クラックの連続性を探索してクラック候補を
統合する請求項３記載のコンクリート表面のクラック検
出方法である。
【００１１】
【発明の実施の形態】以下本発明の好適実施の形態を説
明する。
明する。
【００１２】先ず、鋼橋の床版等のコンクリート表面の
画像情報を得るには、検査対象となるコンクリート面
を、カメラ、ビデオカメラなどで撮像して取り込み、こ
れを画像処理装置に入力して行う。
画像情報を得るには、検査対象となるコンクリート面
を、カメラ、ビデオカメラなどで撮像して取り込み、こ
れを画像処理装置に入力して行う。
【００１３】次に図１により処理フローを説明する。
【００１４】被検査対象の画像入力がなされ、クラック
検出が開始１０されると、ｓｔｅｐ１で、原画像に対す
る画像ヒストグラムから画像状況による明暗分割するか
どうかの判断を行い、必要がなければ（いいえ）、多重
多段階スライス法によるクラック候補領域の抽出１１を
行い、クラック探索処理１２を行って終了１３する。
検出が開始１０されると、ｓｔｅｐ１で、原画像に対す
る画像ヒストグラムから画像状況による明暗分割するか
どうかの判断を行い、必要がなければ（いいえ）、多重
多段階スライス法によるクラック候補領域の抽出１１を
行い、クラック探索処理１２を行って終了１３する。
【００１５】このｓｔｅｐ１の判断で、画像ヒストグラ
ムに遊離石灰が現れていない場合はあまりなく、本発明
の明暗分割処理をする（はい）。
ムに遊離石灰が現れていない場合はあまりなく、本発明
の明暗分割処理をする（はい）。
【００１６】この場合、明部領域マスクスムージング処
理１４を行い、その明部領域に対して、多重多段階スラ
イス法によるクラック候補領域の抽出１５を行い、クラ
ック探索処理１６を行う。また暗部領域マスクスムージ
ング処理１７を行い、その暗部領域に対して、多重多段
階スライス法によるクラック候補領域の抽出１８を行
い、クラック探索処理１９を行う。
理１４を行い、その明部領域に対して、多重多段階スラ
イス法によるクラック候補領域の抽出１５を行い、クラ
ック探索処理１６を行う。また暗部領域マスクスムージ
ング処理１７を行い、その暗部領域に対して、多重多段
階スライス法によるクラック候補領域の抽出１８を行
い、クラック探索処理１９を行う。
【００１７】このようにして明暗部領域のクラック探索
処理１６，１９を終えたなら、論理和２０を取ってクラ
ックの抽出を終了１３する。
処理１６，１９を終えたなら、論理和２０を取ってクラ
ックの抽出を終了１３する。
【００１８】以下これらの処理を詳しく説明する。
【００１９】（１）画像状況による明暗分割処理 クラックの発生形態としては、クラックのみが存在する
場合と、クラックから遊離石灰が現れている場合に分け
られる。
場合と、クラックから遊離石灰が現れている場合に分け
られる。
【００２０】クラックのみが存在する場合の画像ヒスト
グラムは図２に示すように濃淡値が分布し、遊離石灰が
ある場合には、図３に示すように濃淡値が分布する。
グラムは図２に示すように濃淡値が分布し、遊離石灰が
ある場合には、図３に示すように濃淡値が分布する。
【００２１】このように、画像の濃淡値のヒストグラム
は、図２に示すようにピークを１つもつ場合と、それ以
外の場合、図３のようにピークが２つもつ場合とに分か
れる。
は、図２に示すようにピークを１つもつ場合と、それ以
外の場合、図３のようにピークが２つもつ場合とに分か
れる。
【００２２】一般に画像処理のパラメータを固定とする
ために画像の正規化処理を行うが、これは画像の濃淡ヒ
ストグラムが正規分布に近い場合に有効である。従っ
て、図３のように遊離石灰を含みヒストグラムのピーク
が２つある場合は、正規化処理を行ってもパラメータを
固定することは困難である。
ために画像の正規化処理を行うが、これは画像の濃淡ヒ
ストグラムが正規分布に近い場合に有効である。従っ
て、図３のように遊離石灰を含みヒストグラムのピーク
が２つある場合は、正規化処理を行ってもパラメータを
固定することは困難である。
【００２３】そこで、画像処理のパラメータを固定でき
るように、ヒストグラムの濃淡分布のピークを判断し、
ヒストグラムに１つのピークが存在する場合には、明暗
の領域分割は行わずに、画像全体に対して正規化処理を
行い、それ以外の場合には、遊離石灰を含む領域（明部
クラック処理領域）と含まない領域（暗部クラック処理
領域）とに分割して、それぞれの領域に対して正規化処
理を行う。
るように、ヒストグラムの濃淡分布のピークを判断し、
ヒストグラムに１つのピークが存在する場合には、明暗
の領域分割は行わずに、画像全体に対して正規化処理を
行い、それ以外の場合には、遊離石灰を含む領域（明部
クラック処理領域）と含まない領域（暗部クラック処理
領域）とに分割して、それぞれの領域に対して正規化処
理を行う。
【００２４】ここで、ヒストグラムのピークが１つであ
るか否かの判定を行う評価尺度として、基本統計量の１
つであるヒストグラムのヒズミ量を用いる。ヒズミ量と
は、ヒストグラムの分布の非対称性を評価するための特
徴量であり、数１で表すことができる。
るか否かの判定を行う評価尺度として、基本統計量の１
つであるヒストグラムのヒズミ量を用いる。ヒズミ量と
は、ヒストグラムの分布の非対称性を評価するための特
徴量であり、数１で表すことができる。
【００２５】
【数１】
【００２６】この数１のｂの値の絶対値が１を越えた場
合には、画像のヒストグラムが非対称な分布をしてい
る。そこでヒズミの絶対値が１を越えた場合には、入力
画像を明暗クラック処理領域に分割するために２値化を
行う。２値化の閾値の決定には、明暗クラック処理領域
をより安定に分割するために判別分析法を用いる。
合には、画像のヒストグラムが非対称な分布をしてい
る。そこでヒズミの絶対値が１を越えた場合には、入力
画像を明暗クラック処理領域に分割するために２値化を
行う。２値化の閾値の決定には、明暗クラック処理領域
をより安定に分割するために判別分析法を用いる。
【００２７】（２）マスク領域スムージング処理 遊離石灰を含む入力画像に対して、明暗クラック処理領
域の分割を行って、それぞれの領域のマスク領域（クラ
ック処理を行わない領域）を作成する。すなわち、明部
クラック処理領域のクラックを抽出する際は、暗部クラ
ック領域をマスク領域とし、逆に暗部クラック領域のク
ラックを抽出する際は、明部クラック領域をマスク領域
とする。ここで明暗分割処理だけでは、２値化後にマス
ク領域内に穴が存在したり、クラック抽出処理の対象と
ならない微小な孤立領域が残ってしまう。
域の分割を行って、それぞれの領域のマスク領域（クラ
ック処理を行わない領域）を作成する。すなわち、明部
クラック処理領域のクラックを抽出する際は、暗部クラ
ック領域をマスク領域とし、逆に暗部クラック領域のク
ラックを抽出する際は、明部クラック領域をマスク領域
とする。ここで明暗分割処理だけでは、２値化後にマス
ク領域内に穴が存在したり、クラック抽出処理の対象と
ならない微小な孤立領域が残ってしまう。
【００２８】このような現象を避けるために、微小な孤
立領域除去や穴埋め処理を行うマスク領域スムージング
処理を加える。
立領域除去や穴埋め処理を行うマスク領域スムージング
処理を加える。
【００２９】以上の処理から得られたマスク領域を用い
ることによって、明部クラック処理領域、暗部クラック
処理領域におけるクラック抽出を独立して行うことがで
きる。
ることによって、明部クラック処理領域、暗部クラック
処理領域におけるクラック抽出を独立して行うことがで
きる。
【００３０】この明暗分割処理とマスク領域スムージン
グ処理を図４により更に詳しく説明する。
グ処理を図４により更に詳しく説明する。
【００３１】図４（ａ）は、原画像２２を示し、灰色で
示した部分が暗部領域２３，２４，２５、白色で示した
部分が明部領域２６であり、暗部領域２３には、抽出す
べきクラック２８、穴などの微小ノイズ２９、その他ク
ラック以外の線状ノイズ３０があり、明部領域２６に
は、クラック３１，微小ノイズ３２があるとする。
示した部分が暗部領域２３，２４，２５、白色で示した
部分が明部領域２６であり、暗部領域２３には、抽出す
べきクラック２８、穴などの微小ノイズ２９、その他ク
ラック以外の線状ノイズ３０があり、明部領域２６に
は、クラック３１，微小ノイズ３２があるとする。
【００３２】この原画像２２を濃淡ヒストグラムを基に
２値化し、２値化により明暗部を分けて、図４（ｂ）に
示すように暗部領域をマスク領域３３とし、明部領域を
クラック抽出領域３４とした明部処理画像３５と、図４
（ｃ）に示すように明部領域をマスク領域３６とし、暗
部領域をクラック抽出領域３７とした暗部処理画像３８
とに分ける。
２値化し、２値化により明暗部を分けて、図４（ｂ）に
示すように暗部領域をマスク領域３３とし、明部領域を
クラック抽出領域３４とした明部処理画像３５と、図４
（ｃ）に示すように明部領域をマスク領域３６とし、暗
部領域をクラック抽出領域３７とした暗部処理画像３８
とに分ける。
【００３３】この明暗分割処理した画像３５，３８中の
クラック抽出領域３４，３７中にはクラック抽出の対象
とはならない、ノイズ２９，３０，３２が含まれてお
り、マスク領域スムージング（平滑化）処理を行って、
これらノイズ２９，３０，３２を除去して、図４（ｄ）
に示すように、原画像２２の暗部領域２３，２４，２５
の全体をスムージング処理したマスク領域３９とし、マ
スク領域３９以外を明部クラック処理領域４０とする画
像４１と、原画像２２の明部領域２６の全体をスムージ
ング処理したマスク領域４２とし、それ以外を暗部クラ
ック処理領域４３とする画像４４とに分け、これら画像
４１，４４中のクラック処理領域４０，４３中のクラッ
クを多重多段階スライス法にて抽出する。
クラック抽出領域３４，３７中にはクラック抽出の対象
とはならない、ノイズ２９，３０，３２が含まれてお
り、マスク領域スムージング（平滑化）処理を行って、
これらノイズ２９，３０，３２を除去して、図４（ｄ）
に示すように、原画像２２の暗部領域２３，２４，２５
の全体をスムージング処理したマスク領域３９とし、マ
スク領域３９以外を明部クラック処理領域４０とする画
像４１と、原画像２２の明部領域２６の全体をスムージ
ング処理したマスク領域４２とし、それ以外を暗部クラ
ック処理領域４３とする画像４４とに分け、これら画像
４１，４４中のクラック処理領域４０，４３中のクラッ
クを多重多段階スライス法にて抽出する。
【００３４】（３）多重多段階スライス法によるクラッ
ク候補領域の抽出 多重多段階スライス法とは、図５に示すように局所的な
濃淡を繰り返すクラックを抽出し、かつノイズの包含を
避ける方法である。
ク候補領域の抽出 多重多段階スライス法とは、図５に示すように局所的な
濃淡を繰り返すクラックを抽出し、かつノイズの包含を
避ける方法である。
【００３５】基本原理は、先ず上述したクラック処理領
域４０，４３内の正規化画像を濃淡モフォロジィ処理
し、これを処理対象画像とする。この濃淡モフォロジィ
処理した画像に対して多重多段階スライス法により、す
なわち多段階の閾値Ｔ4 〜Ｔ0で２値化してクラック候
補を抽出する。
域４０，４３内の正規化画像を濃淡モフォロジィ処理
し、これを処理対象画像とする。この濃淡モフォロジィ
処理した画像に対して多重多段階スライス法により、す
なわち多段階の閾値Ｔ4 〜Ｔ0で２値化してクラック候
補を抽出する。
【００３６】この場合、実際のクラック領域４６とノイ
ズ領域４７が、図５の上部の位置の濃度のグラフに示し
たような濃度分布４８にあるときを例に説明する。
ズ領域４７が、図５の上部の位置の濃度のグラフに示し
たような濃度分布４８にあるときを例に説明する。
【００３７】 非常に低い閾値Ｔ1 で対象画像を２値
化する。これにより、断片的ではあるが確実にクラック
の一部であると判定される部分５０を抽出する。
化する。これにより、断片的ではあるが確実にクラック
の一部であると判定される部分５０を抽出する。
【００３８】 次いで、対象画像に対してＴ1 よりも
少し高い濃度閾値範囲｛Ｔ1 ＜Ｔ＜Ｔ2 ｝の部分５１を
抽出する。
少し高い濃度閾値範囲｛Ｔ1 ＜Ｔ＜Ｔ2 ｝の部分５１を
抽出する。
【００３９】 の各抽出部分５１の領域が、の抽
出部分５０の領域と近接しているか否かを調べ、近接し
ている領域については、クラック領域５２として拡張登
録する。この際クラック領域４６にある中央の抽出部分
５１c は、の抽出部分５０の領域と近接していないた
め、拡張登録されず、同様にノイズ領域４７の抽出部分
５１n は、の抽出部分５０の領域と近接していないた
め、拡張登録されない。
出部分５０の領域と近接しているか否かを調べ、近接し
ている領域については、クラック領域５２として拡張登
録する。この際クラック領域４６にある中央の抽出部分
５１c は、の抽出部分５０の領域と近接していないた
め、拡張登録されず、同様にノイズ領域４７の抽出部分
５１n は、の抽出部分５０の領域と近接していないた
め、拡張登録されない。
【００４０】 対象画像に対して、より閾値の高い濃
度の閾値範囲｛Ｔ2 ＜Ｔ＜Ｔ3 ｝の部分５３を抽出す
る。
度の閾値範囲｛Ｔ2 ＜Ｔ＜Ｔ3 ｝の部分５３を抽出す
る。
【００４１】 の抽出部分５３の領域が、のクラ
ック領域５２と近接しているか否かを調べ、近接してい
る領域については、クラック領域５４として拡張登録す
る。また、クラック領域４６にある抽出部分５３c は、
のクラック領域５２と近接していないため、拡張登録
されず、同様にノイズ領域４７の抽出部分５３n は、
のクラック領域５２と近接していないため、拡張登録さ
れない。
ック領域５２と近接しているか否かを調べ、近接してい
る領域については、クラック領域５４として拡張登録す
る。また、クラック領域４６にある抽出部分５３c は、
のクラック領域５２と近接していないため、拡張登録
されず、同様にノイズ領域４７の抽出部分５３n は、
のクラック領域５２と近接していないため、拡張登録さ
れない。
【００４２】 対象画像に対して、さらに高い濃度の
閾値範囲｛Ｔ3 ＜Ｔ＜Ｔ4 ｝の部分５５を抽出する。
閾値範囲｛Ｔ3 ＜Ｔ＜Ｔ4 ｝の部分５５を抽出する。
【００４３】 の抽出部分５５が、のクラック領
域５４と近接しているかどうかを調べ、近接している領
域については、クラック領域５６として拡張登録する。
同様にノイズ領域４７の抽出部分５５n については、
のクラック領域５４と近接していないため、拡張登録さ
れない。
域５４と近接しているかどうかを調べ、近接している領
域については、クラック領域５６として拡張登録する。
同様にノイズ領域４７の抽出部分５５n については、
のクラック領域５４と近接していないため、拡張登録さ
れない。
【００４４】 〜の処理を同じ濃度閾値範囲で再
び行うことで、のクラック領域５４に連結されなかっ
たの抽出部分５３c がクラック領域５６と近接してい
るため、拡張登録されて、クラック領域５７とされる。
また、ノイズであるの抽出部分５３n は、近接してい
ないため拡張登録されない。
び行うことで、のクラック領域５４に連結されなかっ
たの抽出部分５３c がクラック領域５６と近接してい
るため、拡張登録されて、クラック領域５７とされる。
また、ノイズであるの抽出部分５３n は、近接してい
ないため拡張登録されない。
【００４５】 で得られた拡張登録したクラック領
域５７の画像を新たなの画像とみなして、さらに〜
の処理を行ってクラック候補領域５８を抽出する。こ
の際、ノイズ領域４７の抽出部分５１n ，５３n ，５５
n は、クラック領域５７と近接せず、かつの抽出部分
５７と近接していないため、ノイズ領域５９とされる。
域５７の画像を新たなの画像とみなして、さらに〜
の処理を行ってクラック候補領域５８を抽出する。こ
の際、ノイズ領域４７の抽出部分５１n ，５３n ，５５
n は、クラック領域５７と近接せず、かつの抽出部分
５７と近接していないため、ノイズ領域５９とされる。
【００４６】この〜の例では、３回の拡張処理を３
回繰り返しているが、拡張回数Ｎ回、繰り返し回数Ｍ回
として一般化できる。
回繰り返しているが、拡張回数Ｎ回、繰り返し回数Ｍ回
として一般化できる。
【００４７】（４）クラック探索処理 クラック探索処理は、クラック候補領域の抽出処理によ
り得られた領域から、クラックの連続性に着目し、真の
クラックを抽出する処理である。これまでに得られた領
域から、クラック候補領域は、それぞれ幅を持っている
ので、以後の探索処理を効率よく実行するために、クラ
ック候補領域の幅を全て１画素となるように細線化処理
を施す。
り得られた領域から、クラックの連続性に着目し、真の
クラックを抽出する処理である。これまでに得られた領
域から、クラック候補領域は、それぞれ幅を持っている
ので、以後の探索処理を効率よく実行するために、クラ
ック候補領域の幅を全て１画素となるように細線化処理
を施す。
【００４８】この時点では、コンピュータとしては画像
の各画素毎の処理しか行っていないので、隣接関係や幾
何学的な形状に関する情報は何も得られていない。そこ
で、一連の線情報を全て折れ線ベクトルで近似表現する
処理を施す。すなわち、一つながりの曲線を複数の折れ
線で近似することによって、その長さや各折れ線の傾き
等の幾何学的形状をコンピュータ内に記述する。これに
よって始めて抽出した全てのクラック候補群を記号とし
て認識できる。このクラック候補群を、クラック候補領
域セグメント群と呼ぶ。
の各画素毎の処理しか行っていないので、隣接関係や幾
何学的な形状に関する情報は何も得られていない。そこ
で、一連の線情報を全て折れ線ベクトルで近似表現する
処理を施す。すなわち、一つながりの曲線を複数の折れ
線で近似することによって、その長さや各折れ線の傾き
等の幾何学的形状をコンピュータ内に記述する。これに
よって始めて抽出した全てのクラック候補群を記号とし
て認識できる。このクラック候補群を、クラック候補領
域セグメント群と呼ぶ。
【００４９】さらに次の処理として、このクラック候補
領域セグメント群の中で、クラックの探索を行うが、そ
の探索領域を極力減らし、処理効率を上げるために、真
のクラックの一部であろうと推定される長い直線セグメ
ントを選び、探索の起点とする。以後、この直線セグメ
ントをベースセグメントと呼ぶ。このベースセグメント
を基に探索処理を行う。
領域セグメント群の中で、クラックの探索を行うが、そ
の探索領域を極力減らし、処理効率を上げるために、真
のクラックの一部であろうと推定される長い直線セグメ
ントを選び、探索の起点とする。以後、この直線セグメ
ントをベースセグメントと呼ぶ。このベースセグメント
を基に探索処理を行う。
【００５０】このクラック探索処理を図６，図７により
説明する。
説明する。
【００５１】図６は、クラック候補領域を抽出した画像
６５を示し、この画像６５中、左方にあるクラック候補
領域をベースセグメント６０とし、このベースセグメン
ト６０の傾きを示す線Ｌを中心に幅方向Ｗの破線６１，
６１間の領域内にある実線で示したセグメント６２をク
ラック候補領域セグメント群とし、領域外にある点線で
示したセグメント６３は領域外として局所的探索を行っ
てセグメント６２を結合する。
６５を示し、この画像６５中、左方にあるクラック候補
領域をベースセグメント６０とし、このベースセグメン
ト６０の傾きを示す線Ｌを中心に幅方向Ｗの破線６１，
６１間の領域内にある実線で示したセグメント６２をク
ラック候補領域セグメント群とし、領域外にある点線で
示したセグメント６３は領域外として局所的探索を行っ
てセグメント６２を結合する。
【００５２】すなわち、ベースセグメント６０に対して
局所的にみて近距離にあり、かつ方向の連続性の保たれ
ているものを統合する。
局所的にみて近距離にあり、かつ方向の連続性の保たれ
ているものを統合する。
【００５３】先ずベースセグメント６０の端点より半径
ｒの円内のセグメント６２を探索する。この場合円内に
は、２つのセグメント６２ａ，６２ｂの端点が入ってい
るが、一方のセグメント６２ａは線Ｌの傾きが相違し、
方向の連続性が保たれていないため、統合せず他方の方
向性が保たれている他方のセグメント６２ｂを統合し、
以下同様にして統合したセグメント６２ｂの端点を起点
に線Ｌに沿ったセグメント６２を順次探索すると共に統
合していく。
ｒの円内のセグメント６２を探索する。この場合円内に
は、２つのセグメント６２ａ，６２ｂの端点が入ってい
るが、一方のセグメント６２ａは線Ｌの傾きが相違し、
方向の連続性が保たれていないため、統合せず他方の方
向性が保たれている他方のセグメント６２ｂを統合し、
以下同様にして統合したセグメント６２ｂの端点を起点
に線Ｌに沿ったセグメント６２を順次探索すると共に統
合していく。
【００５４】この操作を成長が止まるまで繰り返し、こ
の結果により図７に示すように比較的良好にクラック７
０を抽出することができる。
の結果により図７に示すように比較的良好にクラック７
０を抽出することができる。
【００５５】
【発明の効果】以上要するに本発明によれば、次の如き
効果を発揮する。
効果を発揮する。
【００５６】(1)画像状況による明暗分割処理を行うこ
とで、以後の処理における画像パラメータをほぼ固定す
ることが可能となり、自動化を図れることが可能とな
る。また、クラック抽出精度の向上にもつながる。
とで、以後の処理における画像パラメータをほぼ固定す
ることが可能となり、自動化を図れることが可能とな
る。また、クラック抽出精度の向上にもつながる。
【００５７】(2)マスク領域スムージング処理を行うこ
とで、明部クラック処理領域、暗部クラック処理領域に
おけるクラック抽出を独立して行うことができる。
とで、明部クラック処理領域、暗部クラック処理領域に
おけるクラック抽出を独立して行うことができる。
【００５８】(3)多重多段階スライス法によるクラック
候補領域の抽出を行うことで、ノイズを抑え、かつクラ
ック候補領域全体を抽出することができる。
候補領域の抽出を行うことで、ノイズを抑え、かつクラ
ック候補領域全体を抽出することができる。
【００５９】(4)クラック探索処理を行うことで、クラ
ックが途切れて抽出されている可能性のあるクラック候
補領域の中から、クラックの連続性に着目し、クラック
だけを精度良く抽出することができる。
ックが途切れて抽出されている可能性のあるクラック候
補領域の中から、クラックの連続性に着目し、クラック
だけを精度良く抽出することができる。
【図１】本発明の処理フローを示す図である。
【図２】本発明において、クラックのみ存在する場合の
濃淡ヒストグラムを示す図である。
濃淡ヒストグラムを示す図である。
【図３】本発明において、クラックから遊離石灰が現れ
ている場合の濃淡ヒストグラムを示す図である。
ている場合の濃淡ヒストグラムを示す図である。
【図４】本発明において、原画像からマスク領域をスム
ージング処理にて作成するための説明図である。
ージング処理にて作成するための説明図である。
【図５】本発明において、クラック候補領域を抽出する
ときの多重多段階スライス法を説明する図である。
ときの多重多段階スライス法を説明する図である。
【図６】本発明において、クラック候補を局所的探索に
よりクラック探索するための説明図である。
よりクラック探索するための説明図である。
【図７】図６においてのクラック探索結果を示す説明図
である。
である。
２２ 原画像 ２８，３１ クラック ４０ 明部クラック処理領域 ４３ 暗部クラック処理領域
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 御園 昇平 東京都江東区豊洲三丁目１番15号 石川島 播磨重工業株式会社東二テクニカルセンタ ー内 (72)発明者 袋井 寿 東京都江東区豊洲三丁目１番15号 石川島 播磨重工業株式会社東二テクニカルセンタ ー内 (72)発明者 酒井 康雄 東京都江東区豊洲三丁目１番15号 石川島 播磨重工業株式会社東二テクニカルセンタ ー内 (72)発明者 出川 定男 東京都江東区豊洲三丁目１番15号 石川島 播磨重工業株式会社東二テクニカルセンタ ー内 (72)発明者 藤原 博 東京都町田市忠生一丁目４番１号 日本道 路公団 試験研究所内 (72)発明者 三宅 将 東京都町田市忠生一丁目４番１号 日本道 路公団 試験研究所内 Ｆターム(参考） 2F065 AA49 BB01 CC00 FF01 FF04 JJ03 JJ19 JJ26 QQ00 QQ04 QQ06 QQ17 QQ29 QQ31 QQ33 QQ34 QQ37 QQ42 QQ43 2G051 AA90 AB03 AB20 CA03 CA04 EA11 EA14 EC02 EC03 ED01 ED03 ED07 5B057 AA01 CC03 CE05 CF10 DA08 DB08 DC14 DC23
Claims (4)
- 【請求項１】 検査すべきコンクリート面の画像情報を
取り込み、その原画像を明暗分割し、その明暗分割した
明部と暗部の各クラック処理領域におけるクラック抽出
を行った後、明暗部のクラック処理領域で抽出されたク
ラックの論理和を取ってクラックを検出することを特徴
とするコンクリート表面のクラック検出方法。 - 【請求項２】 明暗分割した各画像のマスク領域をスム
ージング処理し、マスク領域外の明暗部のクラック処理
領域からそれぞれクラックを抽出する請求項１記載のコ
ンクリート表面のクラック検出方法。 - 【請求項３】 クラックの抽出は、濃淡モフォロジィ処
理した領域を多重多段階スライス法にてクラック候補領
域を抽出する請求項２記載のコンクリート表面のクラッ
ク検出方法。 - 【請求項４】 クラック候補領域を抽出した後、クラッ
クの連続性を探索してクラック候補を統合する請求項３
記載のコンクリート表面のクラック検出方法。
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|---|---|---|---|
| JP19594798A JP4189061B2 (ja) | 1998-07-10 | 1998-07-10 | コンクリート表面のクラック検出方法 |
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| JP19594798A JP4189061B2 (ja) | 1998-07-10 | 1998-07-10 | コンクリート表面のクラック検出方法 |
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|---|---|
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| JP4189061B2 JP4189061B2 (ja) | 2008-12-03 |
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| JP19594798A Expired - Fee Related JP4189061B2 (ja) | 1998-07-10 | 1998-07-10 | コンクリート表面のクラック検出方法 |
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| JP7499210B2 (ja) | 2021-04-26 | 2024-06-13 | 大成建設株式会社 | ひび割れ検出方法とひび割れ検出装置、及びプログラム |
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-
1998
- 1998-07-10 JP JP19594798A patent/JP4189061B2/ja not_active Expired - Fee Related
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