JP2001264260A

JP2001264260A - 管内面腐食点検における劣化度合評価方法

Info

Publication number: JP2001264260A
Application number: JP2000074197A
Authority: JP
Inventors: Norio Masaoka; 典夫正岡; Takeo Tsushima; 健夫対馬; Shinsuke Kezuka; 紳介毛塚; Shoichi Sato; 正一佐藤
Original assignee: Tomoe Corp
Current assignee: Tomoe Corp
Priority date: 2000-03-16
Filing date: 2000-03-16
Publication date: 2001-09-26
Anticipated expiration: 2020-03-16
Also published as: JP3568871B2

Abstract

(57)【要約】【課題】亜鉛めっきされた鋼管内面の内部腐食をコン
ピュータによる画像解析で自動的に検出し判定するに際
し、鋼管内面の劣化度合を定量的に正確に評価できるよ
うにする。【解決手段】工業用内視鏡を鋼管の内部に挿入して管の
内面を撮像し、腐食箇所のある静止画に対して管の中心
点を中心とする同心円の評価範囲Ｗを設定し、この評価
範囲を管奥行き方向に複数の同心円ブロックに分割し、
分割された同心円ブロック毎に、色彩情報（明度・彩度
・色相など）から管内の表面状態（赤錆・黒錆面積等）
を求め、この同心円ブロック毎の劣化状態を管奥行き方
向の面積歪み補正係数Ｋで補正して劣化度合を判定す
る。さらに、カラーサンプル１１を貼り付けた管径の異
なるキャリブレーション試験体１０を用い、管奥行き方
向の色彩変化を補正し、管径により変化する色彩を補正
する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、鉄塔等の大型構造
物の構造部材やプラント類の配管部材に用いられる鋼管
の内部の腐食箇所を検出し劣化度合を判定する管内部腐
食点検における劣化度合評価方法に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】鉄塔等の鋼管には、防錆性・耐久性・コ
スト面で有利な溶融亜鉛めっきが広く用いられている
が、溶融亜鉛めっき処理された鋼管部材も、使用する環
境や経年劣化等により内面から腐食が発生することもあ
るため、工業用内視鏡による定期的な鋼管内面検査を行
っている。この工業用内視鏡による検査は、鋼管内面の
様子をビデオテープに録画し、収録された映像を確認し
て行っているが、構造物全体にわたって観察したビデオ
テープが膨大な量となるため、ビデオテープからの腐食
箇所の自動検出が望まれていた。

【０００３】そのため、本出願人は、録画したビデオ画
像から腐食の著しい箇所を自動検出することを目的に、
腐食部周辺の色彩情報を利用して腐食領域を確実に自動
検出する方法を出願している（特願平８−４１００５
号）。この方法では、工業用内視鏡等により撮像した映
像をビデオテープに収録し、画像処理機能を備えたコン
ピュータにより前記ビデオテープから腐食の著しい箇所
を自動検出し、静止画として保存するなどしている。画
像処理については、腐食箇所とその他の部分の色の違い
（明度・彩度・色相）を利用して腐食箇所を検出し、明
度・彩度・色相の画像を各ブロックに分割して各ブロッ
クの代表値（最頻値など）を求め、この代表値が所定の
設定値範囲内のブロックを腐食箇所と判定している。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】しかし、鋼管内面を観
察した画像は、鋼管奥行き方向で形状の歪みが発生す
る、鋼管奥行き方向で色彩情報が変化する、また前
述の方法では劣化度合の評価基準が定められていなかっ
た、などの点から劣化度合の評価を定量的に行うことが
できなかった。

【０００５】本発明は、前述のような問題点を解消すべ
くなされたもので、その目的は、亜鉛めっき鋼管などの
管内面の内部腐食をコンピュータによる画像解析で自動
的に検出し、その判定に際して、鋼管内面の劣化度合を
定量的に正確に評価することのできる管内部腐食点検に
おける劣化度合評価方法を提供することにある。

【０００６】

【課題を解決するための手段】本発明の請求項１の管内
面腐食点検における劣化度合評価方法は、照明を備えた
撮像手段を管の内部に挿入して管の内面を撮像し、腐食
箇所のある静止画に対して管の中心点を中心とする同心
円の評価範囲を設定し、この評価範囲を管奥行き方向に
複数の同心円ブロックに分割し、分割された同心円ブロ
ック毎に、色彩情報から管内の表面状態を求め、この同
心円ブロック毎の劣化状態を管奥行き方向の面積歪みで
補正して劣化度合を判定する。

【０００７】撮像手段には、光ファイバーによるライト
ガイド・イメージガイドからなる内視鏡（ファイバース
コープ）方式あるいはランプ・ＣＣＤカメラ・電気信号
ケーブルによるビデオイメージスコープ方式などを用
い、例えば、この撮像手段で撮影した映像をビデオテー
プ（あるいは光磁気ディスクなど）に収録しておき、こ
の収録した画像から腐食の顕著な箇所を画像処理機能を
備えたコンピュータを用いて自動検出し、この画像を静
止画として保存し、この静止画に対して劣化度合の定量
的な評価を行う。なお、これに限らず、取得映像を直接
コンピュータに出力し、コンピュータで腐食箇所を検出
・判定し、腐食箇所が検出された画像のみを収録するよ
うにするなどしてもよい。

【０００８】管奥行き方向の面積歪み補正は、評価範囲
をｎ分割した同心円の半径ｒを用いた補正係数Ｋ_k＝ｒ
₁／ｒ_k（ｋ＝１，２，…，ｎ、ｒ₁は最外径）を用
い、管奥行き方向に収縮する面積を幾何学的に補正し、
前記画像解析で得られた赤錆・黒錆等の面積に前記補正
係数を乗じて正確な劣化度合を得る。

【０００９】本発明の請求項２の劣化度合評価方法は、
請求項１の劣化度合評価方法において、カラーサンプル
から得られた管奥行き方向の色彩変化を用いて、管内の
表面状態を判定するためのしきい値を補正することを特
徴とする。カラーサンプルはキャリブレーション試験体
の内面に貼り付け、実際の撮影と同じ条件で内視鏡等に
より撮影し、管奥行き方向の色彩変化を検出し、この検
出結果に基づいて、劣化状態を判定するしきい値を管奥
行き方向の位置毎に補正する。

【００１０】本発明の請求項３の劣化度合評価方法は、
請求項１または請求項２の劣化度合評価方法において、
管径による色彩変化を用いて、管内の表面状態を判定す
るためのしきい値を補正することを特徴とする。管径の
異なるｍ種類のキャリブレーション試験体にカラーサン
プルを貼り付け、実際の撮影と同じ条件で内視鏡等によ
り撮影し、管径により変化する色彩を検出し、この検出
結果に基づいて、劣化状態を判定するしきい値を管径毎
に設定する。

【００１１】以上のような構成において、画像処理機能
を備えたコンピュータにより管内面の腐食箇所が自動的
に検出され、管内面の腐食状態が判定される。鋼管内面
の溶融亜鉛めっき等の色は灰色などの基本的に無彩色で
あり、腐食箇所は錆色すなわち薄茶〜濃茶色などの有彩
色であり、色を利用した画像処理により腐食状態を自動
的に検出し、劣化度合を判定することができる。

【００１２】また、色彩情報（明度・彩度・色相、ある
いはＲＧＢ信号など）を用いて腐食箇所を判定すること
により、腐食箇所を誤検出なく確実に判定することがで
きる。即ち、例えば、濃淡画像における明度のみでは、
腐食箇所以外の明度の小さい部分があるため、腐食箇所
を特定することが難しいが、彩度を用いることにより、
腐食箇所の有彩色と鋼材表面自体の無彩色を明確に区別
することができる。従って、一定の明度以上の領域につ
いて、有彩色の判定を行い、さらに色相による錆色判定
を行うことにより、より正確な腐食領域の検出および腐
食度合の判定を行うことができる。

【００１３】また、鋼管内外部表面を覆っている亜鉛
は、時間経過に伴う侵食によって徐々に膜厚が薄くな
る。このため、鋼管内外部表面が呈する色彩は、亜鉛特
有の灰色（無彩色に近い色）から錆特有の茶色系（有彩
色）に変化し、さらに部分的な黒錆による黒色へと一部
が変化する。これらの領域の明度、彩度、色相、面積、
面積比などを検出し、判定することにより、腐食進行
度、劣化進行度を定量的に把握することができる。ま
た、検出した鋼管内部表面の明度・彩度・色相、面積、
面積比などと、腐食状況を厳密に調査集約された劣化度
基準値（明度・彩度・色相、面積、面積比など）とを比
較することで、鋼材の断面状況、即ちメッキ膜厚残存量
を明確に推定することができる。

【００１４】さらに、管奥行き方向の面積歪みで検出結
果を補正し、管奥行き方向の色彩変化で判定のためのし
きい値を補正し、鋼管径毎に判定のためのしきい値を設
定することで、照明光のむらなどがあっても、劣化度合
の定量的な判定を正確に定量的に行うことができる。

【００１５】

【発明の実施の形態】以下、本発明を図示する実施形態
に基づいて説明する。図１は、本発明の管内面腐食点検
における劣化度合評価方法を実施するための装置の１例
を示したものである。図２は、腐食箇所の顕著な箇所の
画像を保存する方法を示したものである。図３は、保存
した静止画に対する画像処理の方法を示したものであ
る。図４〜図８は、基本的な画像解析の１例を示したも
のである。

【００１６】図１(a) において、工業用内視鏡１は、キ
セノンランプ等を有する検出ヘッド２と、光ファイバー
によるライトガイド・イメージガイドを有する長尺の伝
送ケーブル３からなり、この伝送ケーブル３の基端にキ
セノンランプ光源ユニット４が接続され、この光源ユニ
ット４に映像コントロールユニット５を介してビデオテ
ープレコーダー（あるいは光磁気ディスクシステムな
ど）６およびカラーモニター７が接続されている。

【００１７】このような工業用内視鏡１を亜鉛めっき鋼
管Ｐ内を移動させて鋼管内面を撮影し、これを検査対象
の部材全数にわたって実施し、ＶＴＲ６に収録する。ま
た、工業用内視鏡１の先端部には、検出ヘッド２を常に
鋼管Ｐの中心に保持することのできる内視鏡ホルダー８
を設け、撮影された画像の中心に鋼管Ｐの奥行き方向に
向かって収束する中心点が位置するようにし、後述する
画像解析における評価範囲の設定を容易に行えるように
する。この内視鏡ホルダー８は、鋼管半径方向に伸縮す
るガイド部を鋼管内面に押圧接触させる構造のもの（特
願平８−４１００６号の撮像手段ホルダー）を使用する
ことができる。なお、内視鏡ホルダー８に限らず、動画
像処理（オプティカルフロー検出）などにより画像中の
鋼管の前記中心点を検出するようにしてもよい。

【００１８】前述のようにして撮影された検査ビデオテ
ープは膨大な量となるため、図１(b) に示すように、専
用コンピュータ９により検査ビデオテープの映像から腐
食の顕著な箇所の映像をリアルタイムで自動検出し、検
出した腐食箇所の映像をＶＴＲ６等に静止画として保存
する。専用コンピュータ９は、カラー画像処理ボード
（映像入出力機能・画像処理機能）が内蔵されており、
後に詳述するような画像処理を実施し、腐食領域の持つ
色彩情報を利用して、腐食の顕著な箇所の映像を自動検
出する。

【００１９】腐食の顕著な腐食箇所は、亜鉛が腐食した
白錆、亜鉛−鉄合金層の鉄成分が酸化し変色した赤錆、
母材が露出し酸化鉄のみの黒錆があり、後述する色彩情
報を利用した画像処理により、白錆・赤錆・黒錆を見つ
け出し、これら白錆・赤錆・黒錆が密集している箇所を
腐食領域と判定する（図２(a) の左側のＡ部分）。腐食
領域のみを確実に検出するためには、検出された白錆・
赤錆・黒錆の周辺状況を利用して腐食領域を決定する。
即ち、先ず黒錆に着目し黒錆の画像に対して膨張処理を
行って黒錆候補領域を連結し、次に腐食の特徴が最も顕
著に現れている白錆と赤錆の境界に着目し白錆の画像と
赤錆の画像に対してＡＮＤ処理を行い、得られたブロッ
クを核とし、この核近傍を探索して周囲に黒錆もしくは
赤錆が検出された場合、そのブロックを腐食候補ブロッ
クとする。

【００２０】図２(b) に示すのは、検出された腐食候補
ブロックとＶＴＲの経過時間の関係との関係を示すグラ
フである。腐食の著しい鋼管の場合、腐食は鋼管長手方
向に帯状に現れるため、連続して多数のブロックが検出
され、そのピーク（図中の○印）における経過時間を把
握することで腐食の著しい箇所の特定が可能となる。こ
のピークの画像を静止画として保存する。図２(c) は、
その静止画の例を示したものである。

【００２１】なお、以上は検査対象の部材全体にわたっ
てビデオテープに収録する場合を示したが、これに限ら
ず、例えば、取得映像を直接コンピュータ９に出力し、
コンピュータ９で腐食箇所を検出・判定し、腐食箇所が
検出された画像のみをＶＴＲ６に収録してもよい。ま
た、取得映像を直接コンピュータ９に取り込み、現場に
おいてリアルタイムで処理することもできる。

【００２２】次に、前述のようにして得られた静止画に
対して画像処理を行い、鋼管内面の劣化度合を定量的に
評価するが、その前に画像処理および劣化度合判定の１
例について以下に説明する。

【００２３】(1) 被測定物（鋼管）および取得画像の特
徴鋼材は溶融亜鉛めっき、または亜鉛溶射が施されてい
る…無彩色（灰色）腐食領域初期…赤色（赤錆）中期…黒色（ただし、周囲は赤色）末期…穴（ただし、周囲は黒色でその外側が赤色）

【００２４】(2) 有彩色としての赤錆領域の抽出有彩色としての赤錆領域を抽出するために、明度（輝度）：Ｌ …（色の明暗の度合）彩度：Ｃ …（色の鮮やかさの度合）色相：Ｈ …（赤〜オレンジ〜緑〜青）を利用する。

【００２５】(3) カラー表現カメラから出力される信号は通常の伝送系でのアナログ
処理により、ＹｕｖもしくはＲＧＢ信号へ変換される。
変換された信号をデジタル化し、直交変換（ＲＧＢ→Ｌ
ａｂ、もしくはＹｕｖ→ＲＧＢ→Ｌａｂ）により、Ｌａ
ｂカラーに変換する。なお、このＬａｂカラーによる方
法の他、Ｙｕｖ等の色彩情報により直接評価することも
できる。ここで、ＲＧＢ信号は次の（１）・（２）式を
用いて図４に示すＬａｂモデルに変換され、さらに
（３）・（４）式により彩度Ｃおよび色相Ｈが得られ
る。なお、Ｙｕｖの場合は、図５に示すカラーモデルと
なる。

【００２６】

【数１】

【００２７】(4) 腐食領域の特徴量評価パラメータとし
ては、それぞれの基準領域からの差分も合わせて、明度：Ｌ^*，ΔＬ^*＝Ｌ^*−Ｌ₀ ^*……（５）彩度：Ｃ^*，ΔＣ^*＝Ｃ^*−Ｃ₀ ^*……（６）色相：Ｈ^*，ΔＨ^*＝Ｈ^*−Ｈ₀ ^*……（７）の３組６種類を用いる。なお、Ｌ₀ ^*，Ｃ₀ ^*，Ｈ₀ ^*
は基準値である。

【００２８】(5) 具体的な検出判定手法（例）図６に示すように、カメラで撮像した原画像のＲＧＢの
３つの画像から式（１）〜（４）によって明度Ｌ^*・彩
度Ｃ^*・色相Ｈ^*の画像を得る。このような画像に対し
て、ノイズの影響を受けにくい腐食領域の判定を行うた
め、以下の処理を行う。Ｌ^*，ａ^*，ｂ^*の画像を
ｍ×ｎのブロックに分割する（画素単位でもよい）。
各ブロック内の画素の値の最頻値を求めるために、Ｌ
^*，ａ^*，ｂ^*それぞれにおける各ブロック内のヒスト
グラムを作成し（図７参照）、ヒストグラムの頻度が最
大となる値を最頻値Ｌ^* _p，ａ^* _p，ｂ^* _pとする。
この最頻値Ｌ^* _p，ａ^* _p，ｂ^* _pを用いてＬ^*，
Ｃ^*，Ｈ^*の腐食判定マップを作成する（図８参照）。
この腐食判定マップ（例）では、最頻値の最小値と最大
値の間を１６等分して濃淡表示している。

【００２９】(6) より正確な腐食領域の検出明度Ｌ^*による関心領域の設定（例）彩度Ｃ^*の腐食判定マップにおいては、明度Ｌ^*が小さ
いにもかかわらず、彩度Ｃ^*が大きい腐食ではない領域
が白ブロックとなってノイズ状に点在することがあるた
め、次式に示すように明度にしきい値Ｌ^* _thを使用して
腐食判定のための関心ブロック(x,y) を明度の高いブロ
ックに制限する。 (x,y) ：｛ｇ(x,y) ＞Ｌ^* _th｝（Ｌ^* _th＝５５） ……（８）彩度Ｃ^*による腐食判定腐食領域のブロックは、彩度の低い領域と高い領域が混
在していることから、彩度Ｃ^*のヒストグラムで右側裾
野の累積頻度がＳ％を越える時の彩度Ｃ^*の値をＣ^* _pS
と定義し、しきい値Ｃ^* _thを越えるブロックを腐食領域
の候補と判定する。

【００３０】(7) 色相の利用（例）色相の腐食判定マップを用いて、ブロック毎の色相ヒス
トグラムを求める（図７参照）。腐食部には、０°〜９
０°の範囲の色相Ｈ^*を有する画素が存在するため、０
°〜９０°の範囲の画素数がしきい値Ｈ^* _thを越えるブ
ロックを腐食部とする。ブロック毎の彩度ヒストグラム
で各ブロックの彩度判定を行い、この彩度判定で腐食の
候補領域とされたブロックに対して前記の色相判定を行
う。

【００３１】(8) 評価パラメータによる劣化度評価
（例）図７は、鋼材から切り出した腐食試験片の定性的な検討
結果であり、腐食試験片で解析を行った結果、劣化レベ
ルに応じて色の特徴に差がでていることがわかった。図
７において、劣化レベルＩは、亜鉛層が残存しているた
め、カラーの原画像では灰色であり、劣化レベルIVは、
殆どが赤錆状態で下部が鉄地侵食のため黒錆状態となっ
ている。従って、劣化レベルIVは、劣化レベルＩと比較
して、彩度Ｃ^*の大きい画素が増大し、色相Ｈ^*では茶
色を示す範囲(90 °近傍) の画素が増大し、明度Ｌ^*は
低くなる傾向がある。

【００３２】(9) 劣化度合の判定例図８は、図７の腐食試験片の劣化レベル判定を行った例
であり、劣化レベルＩ、劣化レベルIVにおける腐食判定
マップを示す。この図８において、（イ）は赤錆を対象
とする彩度Ｃ^*の腐食判定マップ、（ロ）は黒錆を対象
とする明度Ｌ^*の腐食判定マップである。ここで、彩度
Ｃ^*の腐食判定マップでは、腐食領域は薄茶〜濃茶色
（有彩色）をしているため、明るく表示される。明度Ｌ
^*の腐食判定マップでは、灰色（無彩色) でも茶色（有
彩色）でも明るく表示される。

【００３３】図８(a) の劣化レベルＩにおいては、全体
が亜鉛層の灰色で下端の一部に腐食が認められる程度で
あるため、（イ）の彩度Ｃ^*では全体が黒く、一部の赤
錆部分が白く表示され、（ロ）の明度Ｌ^*では黒錆がな
いため全体がほぼ白く表示されている。図８(b) の劣化
レベルIVにおいては、全体が赤錆状態で下部が黒錆状態
であるため、（イ）の彩度Ｃ^*では赤錆部分が白く広範
囲に表示され、下部の黒錆部分は黒く表示され、（ロ）
の明度Ｌ^*では下部の黒錆部分が黒く表示されている。

【００３４】従って、図８の彩度Ｃ^*と明度Ｌ^*の腐食
判定マップにより、赤錆および黒錆の量・面積率で劣化
レベルを判定できる。また、色相の腐食判定マップにお
いては、赤錆部分には、０°〜９０°の範囲の色相Ｈ^*
を有する画素が存在するため、０°〜９０°の範囲の画
素数がしきい値Ｈ^* _thを越えるブロックを赤錆部分とす
ることができる。

【００３５】次に、図２で自動検出され保存された腐食
の顕著な箇所の静止画に対して前述のような画像処理を
行い、鋼管内面の劣化度合を定量的に評価する方法を以
下に示す。

【００３６】（１）図３(a) は前記静止画の１つを示し
たものであり、この静止画においては、内視鏡ホルダー
８などにより鋼管Ｐの奥行き方向の中心点Ｏと画像の中
心が一致しており、この中心点Ｏを中心とする同心円の
評価範囲Ｗを設定する。

【００３７】（２）図３(b) に示すように、評価範囲Ｗ
を中心点Ｏを中心とする同心円でｎ分割し、半径ｒ₁〜
ｒ_nの同心円Ｃ₁〜Ｃ_nを静止画上に設定する。

【００３８】（３）分割された各リング状ブロック内の
画素の色情報を前述のＬ^*ａ^*ｂ^*表色系に変換し、前
述の画像処理により得られた明度・彩度・色相に対して
各リング状ブロック毎にしきい値処理を実施し、各リン
グ状ブロック毎に管内の表面状態を判定し、赤錆領域お
よび黒錆領域の面積を求める。なお、この時のしきい値
ＴＨは、後述する補正したしきい値を用いる。

【００３９】（４）上記（３）のしきい値処理結果、即
ち各リング状ブロック毎の赤錆領域および黒錆領域の面
積に対して、鋼管奥行き方向の面積歪みを補正するため
の重み係数Ｋを乗ずる。この補正係数Ｋ₁〜Ｋ_nには、
Ｋ_k＝ｒ₁／ｒ_k（ｋ＝１，２，…，ｎ、ｒ₁は最外
径）を用いる。

【００４０】（５）上記の（４）の面積歪みを考慮した
薄錆・赤錆・黒錆の検出結果に基づいて、評価範囲Ｗの
劣化度合を判定する。

【００４１】（６）劣化度合の判定上記の腐食試験片などの結果から各劣化レベルＩ〜IVに
ついての劣化度合判定基準（薄錆・赤錆・黒錆の量・面
積率）を予め設定しておき、実際の鋼材を撮影した結果
から得られた腐食判定マップと、前記しきい値を比較す
ることで劣化度合を判定する。

【００４２】（７）屋外暴露された対象物の評価の場
合、屋外の日照条件変動を補正する必要があり、専用の
カラーサンプルを同時に撮影することでしきい値の補正
を行っているが、鋼管内部腐食の場合には対象物の色彩
情報が日照条件変動から受ける影響は少なくなる。しか
し、鋼管内部の撮影では、鋼管奥行き方向および鋼管径
の変化による照明光のむらが考えられる。このため、図
３(c) に示すように、内面にカラーサンプル１１（赤・
オレンジ・黄・灰色）を貼り付けたキャリブレーション
試験体１０をｍ種類用意し、図３(d) に示すように、鋼
管奥行き方向の色彩変化補正と鋼管径による色彩変化補
正を行う。

【００４３】即ち、ｍ個のキャリブレーション試験体１
０のカラーサンプル１１を実際の撮影と同じ条件で工業
用内視鏡１により撮影し、この結果に基づいて、明度・
彩度・色相の前記しきい値ＴＨを鋼管奥行き方向の位置
毎に補正し、また鋼管径毎に補正し、前述の判定を行
う。

【００４４】なお、以上は鉄塔の構成部材の内部腐食に
ついて説明したが、これに限らず、その他の構造物や輸
送管などの内部腐食にも本発明を適用できることはいう
までもない。

【００４５】

【発明の効果】本発明は以上のような構成からなるの
で、次のような効果を奏する。 (1) 検出した腐食箇所のある画像に対して管の中心点を
中心とする同心円の評価範囲を設定し、この評価範囲を
管奥行き方向に複数の同心円ブロックに分割し、分割さ
れた同心円ブロック毎に、色彩情報から管内の表面状態
を求め、この同心円ブロック毎の劣化状態を管奥行き方
向の面積歪みで補正して劣化度合を判定するようにした
ため、管内面の劣化度合を定量的に正確に評価すること
ができる。

【００４６】(2) カラーサンプルから得られた管奥行き
方向の色彩変化を用いて、あるいは管径による色彩変化
を用いて、色の特徴量を判定するためのしきい値を補正
することにより、管内面の劣化度合をより正確に評価す
ることができる。

【００４７】(3) 色彩情報（明度・彩度・色相など）を
利用することにより、腐食箇所を誤検出なく確実に検出
し判定することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の管内面腐食点検における劣化度合評価
方法を実施するための装置の例であり、(a) は管内面を
撮影する装置の側面図、(b) は画像解析を行う装置を示
す正面図である。

【図２】本発明の腐食箇所の顕著な箇所の画像を保存す
る方法を示したものであり、(a) は取得画像を示す図、
(b) は鋼管内位置と腐食候補ブロックの関係を示すグラ
フ、(c) は保存される静止画を示す図である。

【図３】本発明の保存した静止画に対する画像処理の方
法を示したものであり、(a) は静止画に対する評価範囲
を示す図、(b) は評価範囲の分割ブロックを示す図、
(c) は色彩補正のためのキャリブレーション試験体を示
す斜視図、(d) はカラーサンプルを示す図である。

【図４】画像処理に用いるＲＧＢモデルおよびＬ^*ａ^*
ｂ^*モデルの説明図である。

【図５】画像処理に用いるＹｕｖモデルの説明図であ
る。

【図６】画像処理の概略手順であり、原画像と各解析画
像を示す図である。

【図７】本発明の各劣化レベルにおけるサンプル画像、
彩度・色相・明度ヒストグラム（例）を示す図である。

【図８】図７の画像における腐食判定マップ（例）を示
す図である。

【符号の説明】

１…工業用内視鏡２…検出ヘッド３…伝送ケーブル４…キセノンランプ光源ユニット５…映像コントロールユニット６…ＶＴＲ（ビデオテープレコーダー）７…モニター８…内視鏡ホルダー９…専用コンピュータ１０…キャリブレーション試験体１１…カラーサンプルＰ…亜鉛めっき鋼管Ａ…腐食箇所

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者毛塚紳介東京都中央区銀座６丁目２番10号株式会社巴コーポレーション内 (72)発明者佐藤正一東京都中央区銀座６丁目２番10号株式会社巴コーポレーション内Ｆターム(参考） 2G051 AA82 AB20 BB17 CA04 CC17 EA11 EA17 EB01 EB02 EC02 5B057 AA01 BA02 CA01 CB01 CE09 CE17 CE18 DA01 DC04 DC19 DC25

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】照明を備えた撮像手段を管の内部に挿入
して管の内面を撮像し、腐食箇所のある静止画に対して
管の中心点を中心とする同心円の評価範囲を設定し、こ
の評価範囲を管奥行き方向に複数の同心円ブロックに分
割し、分割された同心円ブロック毎に、色彩情報から管
内の表面状態を求め、この同心円ブロック毎の劣化状態
を管奥行き方向の面積歪みで補正して劣化度合を判定す
ることを特徴とする管内面腐食点検における劣化度合評
価方法。
【請求項２】カラーサンプルから得られた管奥行き方
向の色彩変化を用いて、管内の表面状態を判定するため
のしきい値を補正することを特徴とする請求項１に記載
の管内面腐食点検における劣化度合評価方法。
【請求項３】管径による色彩変化を用いて、管内の表
面状態を判定するためのしきい値を補正することを特徴
とする請求項１または請求項２に記載の管内面腐食点検
における劣化度合評価方法。