JP2001266121A - 塗装された鋼材の塗装劣化の診断方法 - Google Patents
塗装された鋼材の塗装劣化の診断方法Info
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- JP2001266121A JP2001266121A JP2000074198A JP2000074198A JP2001266121A JP 2001266121 A JP2001266121 A JP 2001266121A JP 2000074198 A JP2000074198 A JP 2000074198A JP 2000074198 A JP2000074198 A JP 2000074198A JP 2001266121 A JP2001266121 A JP 2001266121A
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- Investigating Materials By The Use Of Optical Means Adapted For Particular Applications (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 塗装された鋼材の塗膜欠陥や腐食などの塗装
劣化を定量的に客観的に評価できるようにする。 【解決手段】塗装された鋼材２の塗装劣化を診断するに
際し、鋼材２とカラーサンプル３を同時に撮影し、撮影
した画像を画像処理機能を備えたコンピュータ５に取り
込み、カラー画像解析により腐食箇所の色彩情報（色の
明度・彩度・色相など）から腐食箇所（薄錆・赤錆・鉄
錆）８の検出と腐食状態の判定を行い、一般的な画像処
理により塗膜欠陥（膨れ，割れ，剥離等）９の検出と塗
膜欠陥状態の判定を行い、これら判定結果から塗装の劣
化度合を評価する。
劣化を定量的に客観的に評価できるようにする。 【解決手段】塗装された鋼材２の塗装劣化を診断するに
際し、鋼材２とカラーサンプル３を同時に撮影し、撮影
した画像を画像処理機能を備えたコンピュータ５に取り
込み、カラー画像解析により腐食箇所の色彩情報（色の
明度・彩度・色相など）から腐食箇所（薄錆・赤錆・鉄
錆）８の検出と腐食状態の判定を行い、一般的な画像処
理により塗膜欠陥（膨れ，割れ，剥離等）９の検出と塗
膜欠陥状態の判定を行い、これら判定結果から塗装の劣
化度合を評価する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、塗装された鋼材の
塗膜欠陥や腐食などの塗装劣化を画像処理により診断す
る方法に関するものである。
塗膜欠陥や腐食などの塗装劣化を画像処理により診断す
る方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】大型構造物の構造部材やプラント類の配
管部材等においては、劣化による塗膜欠陥（膨れ，割
れ，剥離など）あるいは塗膜上に現れた腐食（薄錆，赤
錆，鉄錆など）を検出して劣化度合を評価することが行
われており、従来においては、点検員が目視で行う方法
や、クロスカット試験等による方法などが採用されてい
た。
管部材等においては、劣化による塗膜欠陥（膨れ，割
れ，剥離など）あるいは塗膜上に現れた腐食（薄錆，赤
錆，鉄錆など）を検出して劣化度合を評価することが行
われており、従来においては、点検員が目視で行う方法
や、クロスカット試験等による方法などが採用されてい
た。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかし、従来の目視点
検の場合、点検員の個人差があり、また数値評価が困難
なため、評価結果にばらつきが生じるなどの問題があっ
た。また、クロスカット試験等による点検の場合は、局
所的な評価となるため、試験箇所によるばらつきが生じ
るなどの問題があった。
検の場合、点検員の個人差があり、また数値評価が困難
なため、評価結果にばらつきが生じるなどの問題があっ
た。また、クロスカット試験等による点検の場合は、局
所的な評価となるため、試験箇所によるばらつきが生じ
るなどの問題があった。
【０００４】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、塗装された鋼材の塗膜
欠陥や腐食などの塗装劣化を定量的に客観的に評価する
ことが可能となる塗装された鋼材の塗装劣化の診断方法
を提供することにある。
くなされたもので、その目的は、塗装された鋼材の塗膜
欠陥や腐食などの塗装劣化を定量的に客観的に評価する
ことが可能となる塗装された鋼材の塗装劣化の診断方法
を提供することにある。
【０００５】
【課題を解決するための手段】本発明の請求項１の塗装
劣化の診断方法は、塗装された鋼材（山形鋼や鋼管な
ど）の塗装劣化を診断するに際し、塗装された鋼材を撮
影した画像を画像処理機能を備えたコンピュータに取り
込み、カラー画像解析により腐食箇所の色彩情報から腐
食箇所の検出と腐食状態の判定を行い、一般的な画像処
理により塗膜欠陥（膨れ，割れ，剥離など）の検出と塗
膜欠陥状態の判定を行い、これら判定結果から塗装の劣
化度合を評価することを特徴とする。
劣化の診断方法は、塗装された鋼材（山形鋼や鋼管な
ど）の塗装劣化を診断するに際し、塗装された鋼材を撮
影した画像を画像処理機能を備えたコンピュータに取り
込み、カラー画像解析により腐食箇所の色彩情報から腐
食箇所の検出と腐食状態の判定を行い、一般的な画像処
理により塗膜欠陥（膨れ，割れ，剥離など）の検出と塗
膜欠陥状態の判定を行い、これら判定結果から塗装の劣
化度合を評価することを特徴とする。
【０００６】カラー画像解析で使用する色彩情報には、
色の明度・彩度・色相あるいはＲＧＢ信号などがあり、
表面状態判別の画像における例えば各画素の明度・彩度
・色相と、明度・彩度・色相のしきい値をそれぞれ比較
することで、薄錆・赤錆・鉄錆（黒錆）の有無を判定
し、薄錆・赤錆・鉄錆の面積を求める。この面積率等に
より、腐食状態を評価する。
色の明度・彩度・色相あるいはＲＧＢ信号などがあり、
表面状態判別の画像における例えば各画素の明度・彩度
・色相と、明度・彩度・色相のしきい値をそれぞれ比較
することで、薄錆・赤錆・鉄錆（黒錆）の有無を判定
し、薄錆・赤錆・鉄錆の面積を求める。この面積率等に
より、腐食状態を評価する。
【０００７】また、既知のサンプル色を有するカラーサ
ンプルを鋼材と同時に撮影し、検出されたサンプル色の
色彩情報から撮影条件により変動する鋼材の色彩情報の
変動分を求め、検出された鋼材の表面状態を判定するし
きい値を前記変動分で補正する（請求項２）。
ンプルを鋼材と同時に撮影し、検出されたサンプル色の
色彩情報から撮影条件により変動する鋼材の色彩情報の
変動分を求め、検出された鋼材の表面状態を判定するし
きい値を前記変動分で補正する（請求項２）。
【０００８】鋼材に腐食がある場合には、いったん腐食
発生箇所を抽出し、腐食発生箇所以外を対象にして、一
般的な画像処理手法を組合せ（例えば、最大値フィル
タ，最小値フィルタ，微分フィルタなど）、膨れ，割
れ，剥離などの塗膜欠陥を抽出し、この塗膜欠陥の形状
や面積を算出する。この面積率等により、塗膜欠陥状態
を評価する。以上の腐食の判定結果と塗膜欠陥の判定結
果を集計して塗装の劣化度合を評価する。
発生箇所を抽出し、腐食発生箇所以外を対象にして、一
般的な画像処理手法を組合せ（例えば、最大値フィル
タ，最小値フィルタ，微分フィルタなど）、膨れ，割
れ，剥離などの塗膜欠陥を抽出し、この塗膜欠陥の形状
や面積を算出する。この面積率等により、塗膜欠陥状態
を評価する。以上の腐食の判定結果と塗膜欠陥の判定結
果を集計して塗装の劣化度合を評価する。
【０００９】以上のような構成において、画像解析機能
を備えたコンピュータによるカラー画像解析により、塗
膜上に現れた腐食箇所が自動的に検出され、腐食状態が
定量的に判定され、また、塗膜欠陥も一般的な画像処理
により、自動的に検出され、塗膜欠陥状態が定量的に判
定され、塗装の劣化度合を定量的に客観的に評価するこ
とが可能となる。
を備えたコンピュータによるカラー画像解析により、塗
膜上に現れた腐食箇所が自動的に検出され、腐食状態が
定量的に判定され、また、塗膜欠陥も一般的な画像処理
により、自動的に検出され、塗膜欠陥状態が定量的に判
定され、塗装の劣化度合を定量的に客観的に評価するこ
とが可能となる。
【００１０】また、色彩情報（明度・彩度・色相など）
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そ
の他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。さらに、カラーサンプルを使用することにより、
撮影条件が変動しても精度良く腐食状態を判定すること
ができる。
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そ
の他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。さらに、カラーサンプルを使用することにより、
撮影条件が変動しても精度良く腐食状態を判定すること
ができる。
【００１１】
【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、本発明の方法および実施
するための装置を示したものである。図２は、本発明の
腐食箇所のカラー画像解析と塗膜欠陥の画像処理を示し
たものである。図３は、腐食箇所の判定と剥離箇所の抽
出の具体例を示したものである。
に基づいて説明する。図１は、本発明の方法および実施
するための装置を示したものである。図２は、本発明の
腐食箇所のカラー画像解析と塗膜欠陥の画像処理を示し
たものである。図３は、腐食箇所の判定と剥離箇所の抽
出の具体例を示したものである。
【００１２】図１(a) に示すように、現地調査におい
て、ホワイトバランス調整が可能な３ＣＣＤデジタルビ
デオカメラまたは３ＣＣＤデジタルカメラ１等を使用
し、山形鋼や鋼管等の鋼材２の塗膜劣化部２ａに専用カ
ラーサンプル３を取り付け、鋼材の塗膜劣化部２ａと専
用カラーサンプル３を同時に撮影する。専用カラーサン
プル３はマグネットシート４等の表面に取り付けて鋼材
２の表面に着脱自在とし、作業者が被写体位置に順次取
り付けながら撮影を行うことができる。
て、ホワイトバランス調整が可能な３ＣＣＤデジタルビ
デオカメラまたは３ＣＣＤデジタルカメラ１等を使用
し、山形鋼や鋼管等の鋼材２の塗膜劣化部２ａに専用カ
ラーサンプル３を取り付け、鋼材の塗膜劣化部２ａと専
用カラーサンプル３を同時に撮影する。専用カラーサン
プル３はマグネットシート４等の表面に取り付けて鋼材
２の表面に着脱自在とし、作業者が被写体位置に順次取
り付けながら撮影を行うことができる。
【００１３】カメラ１で撮影された画像は、例えば図１
(b) に示すように、画像処理ボード（映像入出力機能・
画像処理機能）５ａを備えたコンピュータ５およびカラ
ーモニター６に出力し、カラーモニター６に映像を表示
すると共に、コンピュータ５で腐食箇所８および塗膜欠
陥９を自動的に検出・判定し、検出結果および判定結果
をビデオテープレコーダー（または光磁気ディスクシス
テム等）７またはコンピュータ５等に自動的に記録す
る。
(b) に示すように、画像処理ボード（映像入出力機能・
画像処理機能）５ａを備えたコンピュータ５およびカラ
ーモニター６に出力し、カラーモニター６に映像を表示
すると共に、コンピュータ５で腐食箇所８および塗膜欠
陥９を自動的に検出・判定し、検出結果および判定結果
をビデオテープレコーダー（または光磁気ディスクシス
テム等）７またはコンピュータ５等に自動的に記録す
る。
【００１４】コンピュータ５においては、塗装の劣化度
合を、腐食箇所（剥離箇所における素地状態：薄錆・赤
錆・鉄錆）８と、塗膜欠陥（膨れ・割れ・剥離）９に分
けて評価する。次に示すように、腐食箇所８の検出・判
定は、本出願人が既に出願している亜鉛めっき鋼材等の
腐食・劣化の検出・判定に関する特願平８−４１００５
号、特願平９−３００７０７号、特願平１１−１７３８
５８号、特願平１１−３６２８８２号に記載されている
カラー画像解析手法を利用して行い、塗膜欠陥９の検出
・判定は、一般的な画像処理手法を利用して行う。
合を、腐食箇所（剥離箇所における素地状態：薄錆・赤
錆・鉄錆）８と、塗膜欠陥（膨れ・割れ・剥離）９に分
けて評価する。次に示すように、腐食箇所８の検出・判
定は、本出願人が既に出願している亜鉛めっき鋼材等の
腐食・劣化の検出・判定に関する特願平８−４１００５
号、特願平９−３００７０７号、特願平１１−１７３８
５８号、特願平１１−３６２８８２号に記載されている
カラー画像解析手法を利用して行い、塗膜欠陥９の検出
・判定は、一般的な画像処理手法を利用して行う。
【００１５】(1) 腐食箇所の検出・判定方法 (1-1) 図２(a) は試験片をカメラ１で撮影したカラーの
原画像であり、クロスカット状に塗膜が剥離して素地が
露出した腐食箇所８と、点在する膨れとクロスカット状
の割れの塗膜欠陥９が写っている。このような原画像に
おいて、カメラ１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、変換された信号をデジタル化し、直交変換（Ｒ
ＧＢ→Ｌａｂ、もしくはＹｕｖ→ＲＧＢ→Ｌａｂ）によ
り、Ｌ* ａ* ｂ* カラー（人間の感じる色を数値化する
ために設計された表色系）に変換する。なお、このＬａ
ｂ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。一般的なＲＧＢ信号は変換式
によりＬ* ａ* ｂ* モデルに変換され、さらにａ* ，ｂ
* から彩度Ｃ* および色相Ｈ* が得られる。
原画像であり、クロスカット状に塗膜が剥離して素地が
露出した腐食箇所８と、点在する膨れとクロスカット状
の割れの塗膜欠陥９が写っている。このような原画像に
おいて、カメラ１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、変換された信号をデジタル化し、直交変換（Ｒ
ＧＢ→Ｌａｂ、もしくはＹｕｖ→ＲＧＢ→Ｌａｂ）によ
り、Ｌ* ａ* ｂ* カラー（人間の感じる色を数値化する
ために設計された表色系）に変換する。なお、このＬａ
ｂ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。一般的なＲＧＢ信号は変換式
によりＬ* ａ* ｂ* モデルに変換され、さらにａ* ，ｂ
* から彩度Ｃ* および色相Ｈ* が得られる。
【００１６】(1-2) 本発明のカラー画像解析では、画像
が様々な色情報を持った画素の集合で構成されているこ
とを利用して、前記画素がどのような色彩情報を持って
いるかを３つのパラメータ、即ち、前記で得られた明度
（輝度）Ｌ* （色の明暗の度合）、彩度Ｃ* （色の鮮や
かさの度合）、色相（色相角）Ｈ* （赤〜オレンジ〜緑
〜青）を用いて調べる。
が様々な色情報を持った画素の集合で構成されているこ
とを利用して、前記画素がどのような色彩情報を持って
いるかを３つのパラメータ、即ち、前記で得られた明度
（輝度）Ｌ* （色の明暗の度合）、彩度Ｃ* （色の鮮や
かさの度合）、色相（色相角）Ｈ* （赤〜オレンジ〜緑
〜青）を用いて調べる。
【００１７】(1-3) 腐食の進行に伴い、明度Ｌ* は低下
し、彩度Ｃ* は上昇し、色相角Ｈ* は赤〜黄色（０〜９
０°）に集中しており、劣化の進行に伴って色の特徴量
も変化するため、明度・彩度・色相角のしきい値をＬ*
th・Ｃ* th・Ｈ* thを用い、検出された各画素の明度Ｌ
* ・彩度Ｃ* ・色相角Ｈ* と比較することで、薄錆（黄
色）・赤錆・鉄錆（黒色）を判定することができる。ま
た、薄錆と赤錆とでは明度・彩度には顕著な相違が見ら
れないが、色相角に着目すると、約９０°を境にして顕
著な相違が見られ、色相角により薄錆と赤錆を明確に特
定することができる。また、鉄錆は赤錆よりも彩度・明
度が小さいため、赤錆と鉄錆を明確に特定することがで
きる。なお、以上のような画素単位に限らず、画像を多
数のブロックに分け、各ブロックの最頻値等としきい値
を比較するなどしてもよい。
し、彩度Ｃ* は上昇し、色相角Ｈ* は赤〜黄色（０〜９
０°）に集中しており、劣化の進行に伴って色の特徴量
も変化するため、明度・彩度・色相角のしきい値をＬ*
th・Ｃ* th・Ｈ* thを用い、検出された各画素の明度Ｌ
* ・彩度Ｃ* ・色相角Ｈ* と比較することで、薄錆（黄
色）・赤錆・鉄錆（黒色）を判定することができる。ま
た、薄錆と赤錆とでは明度・彩度には顕著な相違が見ら
れないが、色相角に着目すると、約９０°を境にして顕
著な相違が見られ、色相角により薄錆と赤錆を明確に特
定することができる。また、鉄錆は赤錆よりも彩度・明
度が小さいため、赤錆と鉄錆を明確に特定することがで
きる。なお、以上のような画素単位に限らず、画像を多
数のブロックに分け、各ブロックの最頻値等としきい値
を比較するなどしてもよい。
【００１８】(1-4) 劣化度合の判定は、薄錆・赤錆・鉄
錆が占める画素の割合を調べて行うことができる。即
ち、図２(b) の腐食抽出画像において、腐食箇所８の薄
錆８ａ・赤錆８ｂ・鉄錆８ｃが抽出されており、塗膜健
全部１０の面積率、腐食箇所８の面積率、薄錆（亜鉛残
存部分）８ａの面積率、赤錆８ｂの面積率、鉄錆（素地
露出部分）８ｃの面積率を求め、これらにより腐食度合
を評価する。
錆が占める画素の割合を調べて行うことができる。即
ち、図２(b) の腐食抽出画像において、腐食箇所８の薄
錆８ａ・赤錆８ｂ・鉄錆８ｃが抽出されており、塗膜健
全部１０の面積率、腐食箇所８の面積率、薄錆（亜鉛残
存部分）８ａの面積率、赤錆８ｂの面積率、鉄錆（素地
露出部分）８ｃの面積率を求め、これらにより腐食度合
を評価する。
【００１９】(1-5) カラーサンプルの利用 カラーサンプル３は、腐食レベルに対応する例えば４色
の色見本あるいはカラー写真等からなり、鋼材２の塗膜
劣化部２ａと同時に撮影し、晴れや曇りなどの撮影条件
によって変動する明度・彩度・色彩を画像処理により把
握して基準値からの変動分を算出し、この変動分を用い
て判定のための前記しきい値Ｌ* th・Ｃ * th・Ｈ* thを
補正し、撮影条件が変動しても精度良く腐食レベルを判
定できるようにする。
の色見本あるいはカラー写真等からなり、鋼材２の塗膜
劣化部２ａと同時に撮影し、晴れや曇りなどの撮影条件
によって変動する明度・彩度・色彩を画像処理により把
握して基準値からの変動分を算出し、この変動分を用い
て判定のための前記しきい値Ｌ* th・Ｃ * th・Ｈ* thを
補正し、撮影条件が変動しても精度良く腐食レベルを判
定できるようにする。
【００２０】また、鋼材が鋼管の場合には、鋼材２の塗
膜劣化部２ａとカラーサンプル３を円周方向に複数のブ
ロックに分け、各分割ブロック毎に前記しきい値の補正
を行うことにより、曲面による明暗で色彩情報が変化す
る場合でも、正確な判定を行うことができる。
膜劣化部２ａとカラーサンプル３を円周方向に複数のブ
ロックに分け、各分割ブロック毎に前記しきい値の補正
を行うことにより、曲面による明暗で色彩情報が変化す
る場合でも、正確な判定を行うことができる。
【００２１】(2) 塗膜欠陥の検出・判定方法 図２(c) に示す明度（輝度）画像を用い、腐食箇所があ
る場合には、前記(1)で検出された腐食発生箇所を抽出
し、腐食発生箇所以外を対象にして、一般的な画像処理
手法を組み合わせて、膨れなどの塗膜欠陥９を検出し、
判定する。即ち、腐食箇所８の除去後、微分フィルタ
によるフィルタ処理により輝度変動箇所（塗膜欠陥箇
所）および最大値フィルタまたは最小値フィルタによ
る局所的な欠陥抽出を行い、ラベリング処理により膨
れ候補等をナンバリングし、膨れ候補等を結合処理し
て膨れ等の発生箇所を特定し、各膨れ等の発生箇所の
形状（円形度など）を計測し、各膨れ等の発生箇所９
の面積および塗膜健全部１０の面積を算出し、これによ
り塗膜欠陥を評価する。
る場合には、前記(1)で検出された腐食発生箇所を抽出
し、腐食発生箇所以外を対象にして、一般的な画像処理
手法を組み合わせて、膨れなどの塗膜欠陥９を検出し、
判定する。即ち、腐食箇所８の除去後、微分フィルタ
によるフィルタ処理により輝度変動箇所（塗膜欠陥箇
所）および最大値フィルタまたは最小値フィルタによ
る局所的な欠陥抽出を行い、ラベリング処理により膨
れ候補等をナンバリングし、膨れ候補等を結合処理し
て膨れ等の発生箇所を特定し、各膨れ等の発生箇所の
形状（円形度など）を計測し、各膨れ等の発生箇所９
の面積および塗膜健全部１０の面積を算出し、これによ
り塗膜欠陥を評価する。
【００２２】(3) 前記(1) および(2) の結果を発生した
欠陥別に集計して、塗装の劣化度合を総合的に評価す
る。なお、この塗装の劣化度合を定量評価する場合に
は、数値基準が必要となるが、JIS Ｈ 8502 または類似
の規格を適用し、劣化レベル１〜５などに分類すること
ができる。
欠陥別に集計して、塗装の劣化度合を総合的に評価す
る。なお、この塗装の劣化度合を定量評価する場合に
は、数値基準が必要となるが、JIS Ｈ 8502 または類似
の規格を適用し、劣化レベル１〜５などに分類すること
ができる。
【００２３】
【実施例】図３(a) および表１の左側に示す塗膜劣化材
サンプルについて画像診断を行った。その塗装劣化診断
結果を図３(b) および表１の右側に示す。
サンプルについて画像診断を行った。その塗装劣化診断
結果を図３(b) および表１の右側に示す。
【００２４】
【表１】
【００２５】図３(b) に示すように、山形鋼の試験片Ａ
の場合、薄錆（黄色）８ａが全体にわたって、赤錆８ｂ
および鉄錆（黒色）８ｃが上部に検出されており、この
腐食状態が表１に示すように定量的に評価されている。
鋼管の試験片Ｂ，Ｃの場合、剥離による塗膜欠陥９が検
出されており、この塗膜欠陥が表１に示すように定量的
に評価されている。
の場合、薄錆（黄色）８ａが全体にわたって、赤錆８ｂ
および鉄錆（黒色）８ｃが上部に検出されており、この
腐食状態が表１に示すように定量的に評価されている。
鋼管の試験片Ｂ，Ｃの場合、剥離による塗膜欠陥９が検
出されており、この塗膜欠陥が表１に示すように定量的
に評価されている。
【００２６】
【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) 鋼材を撮影した画像を画像処理機能を備えたコンピ
ュータに取り込み、カラー画像解析により腐食箇所の色
彩情報から腐食箇所の検出と腐食状態の判定を行い、一
般的な画像処理により塗膜欠陥の検出と塗膜欠陥状態の
判定を行い、これら判定結果から塗装の劣化度合を評価
するようにしたため、塗装された鋼材の塗膜欠陥や腐食
などの塗装劣化を定量的に客観的に評価することが可能
となり、従来の目視点検の評価のばらつきや試験箇所に
よるばらつきを解消することができる。
で、次のような効果を奏する。 (1) 鋼材を撮影した画像を画像処理機能を備えたコンピ
ュータに取り込み、カラー画像解析により腐食箇所の色
彩情報から腐食箇所の検出と腐食状態の判定を行い、一
般的な画像処理により塗膜欠陥の検出と塗膜欠陥状態の
判定を行い、これら判定結果から塗装の劣化度合を評価
するようにしたため、塗装された鋼材の塗膜欠陥や腐食
などの塗装劣化を定量的に客観的に評価することが可能
となり、従来の目視点検の評価のばらつきや試験箇所に
よるばらつきを解消することができる。
【００２７】(2) カラーサンプルを使用することによ
り、撮影条件が変動しても精度良く腐食状態を判定する
ことができる。
り、撮影条件が変動しても精度良く腐食状態を判定する
ことができる。
【００２８】(3) 腐食箇所のカラー画像解析において、
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。
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】本発明の塗装された鋼材の塗装劣化の診断方法
を実施するための装置の例であり、(a) は鋼材を撮影す
る装置の斜視図、(b) は画像解析を行う装置を示す正面
図である。
を実施するための装置の例であり、(a) は鋼材を撮影す
る装置の斜視図、(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カラー画像解析と塗膜欠陥
の画像処理を示したものであり、(a) は取得画像を示す
図、(b) は腐食箇所の検出画像を示す図、(c) は膨れ箇
所の検出画像を示す図である。
の画像処理を示したものであり、(a) は取得画像を示す
図、(b) は腐食箇所の検出画像を示す図、(c) は膨れ箇
所の検出画像を示す図である。
【図３】本発明の各試験片の腐食箇所の判定と剥離箇所
の抽出の具体例を示したものであり、(a) は原画像を示
す図、(b) は検出画像を示す図である。
の抽出の具体例を示したものであり、(a) は原画像を示
す図、(b) は検出画像を示す図である。
１…デジタルビデオカメラまたはデジタルカメラ ２…鋼材 ２ａ…塗膜劣化部 ３…専用カラーサンプル ４…マグネットシート ５…コンピュータ ５ａ…画像処理ボード ６…カラーモニター ７…ビデオテープレコーダー ８…腐食箇所 ８ａ…薄錆 ８ｂ…赤錆 ８ｃ…鉄錆 ９…塗膜欠陥（膨れ，割れ，剥離など） １０…塗膜健全部
───────────────────────────────────────────────────── 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） 2G020 AA08 DA02 DA03 DA04 DA05 DA12 DA32 DA34 DA35 DA45 2G050 AA01 BA05 CA01 DA01 EB07 EB10 EC10 2G051 AA44 AB03 AB07 AB12 AC21 AC22 CA04 CB01 EA08 EA12 EA17 EA24 EB01 EB02 EC01 ED09 5B057 AA17 BA02 CA01 CA08 CA12 CA16 CE16 DA03 DB02 DB05 DB06 DB09 DC22 DC25
Claims (2)
- 【請求項１】 塗装された鋼材の塗装劣化を診断するに
際し、塗装された鋼材を撮影した画像を画像処理機能を
備えたコンピュータに取り込み、カラー画像解析により
腐食箇所の色彩情報から腐食箇所の検出と腐食状態の判
定を行い、一般的な画像処理により塗膜欠陥の検出と塗
膜欠陥状態の判定を行い、これら判定結果から塗装の劣
化度合を評価することを特徴とする塗装された鋼材の塗
装劣化の診断方法。 - 【請求項２】 既知のサンプル色を有するカラーサンプ
ルを鋼材と同時に撮影し、検出されたサンプル色の色彩
情報から撮影条件により変動する鋼材の色彩情報の変動
分を求め、検出された鋼材の表面状態を判定するしきい
値を前記変動分で補正することを特徴とする塗装された
鋼材の塗装劣化の診断方法。
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