JP2002310920A - コンクリート壁のひび割れ検出方法およびその装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 ひび割れの検出精度を高めるコンクリート壁
のひび割れ検出方法およびその装置を提供する。 【解決手段】 カメラ３１により撮像した１画面分の画
像データに対し、第１の係数マトリクスを用いてコンク
リート壁の内部壁面のひび割れの横割れ成分を抽出し、
第２の係数マトリクスを用いてひび割れの縦割れ成分を
抽出し、第３の係数マトリクスを用いてひび割れの左斜
割れ成分を抽出し、第４の係数マトリクスを用いてひび
割れの右斜割れ成分を抽出する。このように、ひび割れ
を４つの成分に細かく分けて検出するので、ひび割れの
検出精度を高めることができる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明はコンクリート壁のひ
び割れ検出方法およびその装置に係り、詳しくは例えば
鉄筋コンクリートなどにより形成されたトンネル、モノ
レールのレール、橋梁の床板などを点検する際に、トン
ネルの内部壁面、モノレールのレール表面、橋梁の床板
の表面などのひび割れを検出するコンクリート壁のひび
割れ検出方法およびその装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】トンネルの維持管理や補修・補強などに
際しては、定期的な点検や調査を実施してトンネルの内
部壁面の損傷劣化の状況を把握し、その結果に基づき、
トンネルの耐久性を評価、診断する必要がある。従来、
例えば特開平６−２８１５９５号公報の「物体表面の疵
検出装置」を応用したコンクリート壁のひび割れ検出方
法が知られている。この従来のひび割れ検出方法は、車
両にデジタル画像を撮像できるカメラ（ＣＣＤカメラな
ど）を搭載し、車両を移動しながらカメラによって内部
壁面の映像を撮像し、それを記憶媒体に記憶させ、記憶
された画像データから内部壁面のひび割れを示す画像の
特徴を強調してひび割れを検出する方法である。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】ところが、このような
従来技術にあっては、以下の問題点があった。 (1) 従来の特開平６−２８１５９５号公報の「物体表面
の疵検出装置」を応用したひび割れの検出方法では、ト
ンネルの内部壁面のひび割れの成分のうち、横割れ成分
と縦割れ成分という２方向だけの割れ成分を強調してひ
び割れを検出していた。そのため、この内部壁面のひび
割れの検出精度が低下していた。 (2) 従来のひび割れの検出時には、ひび割れの横割れ成
分を強調する係数マトリクスと、縦割れ成分を強調する
係数マトリクスとが用いられている。従来、これらの係
数マトリクスは、記憶媒体に記憶された画像データ中の
ひび割れの形状、および、画像データの濃度などの各種
の条件に応じて、その都度、設計が行われていた。これ
により、各係数マトリクスの設計が複雑化し、これらの
設計に要する時間が長くなっていた。 (3) また、コンクリート壁の壁面をカメラ撮像する際に
は、この壁面の部分的な汚れなどによって、撮像される
壁面の明るさが部分的に異なっていた。しかしながら、
従来技術では各係数マトリクスを設計するときに、この
ようなコンクリート壁の壁面の部分的な明るさの違いを
無視し、この明るさはトンネルの全長にわたって常時均
一であるとして設計されていた。その結果、各係数マト
リクスの設計がより面倒となっていた。

【０００４】

【発明の目的】そこで、この発明は、ひび割れの検出精
度を高めることができるコンクリート壁のひび割れ検出
方法およびその装置を提供することを、その目的として
いる。また、この発明は、ひび割れの形状に応じた的確
な係数マトリクスを短時間で設計することができるコン
クリート壁のひび割れ検出方法およびその装置を提供す
ることを、その目的としている。そして、この発明は、
コンクリート壁の壁面の明るさに対応した係数マトリク
スを短時間で設計することができるコンクリート壁のひ
び割れ検出方法およびその装置を提供することを、その
目的としている。

【０００５】

【課題を解決するための手段】請求項１の発明は、コン
クリート壁の壁面をカメラにより撮像する撮像工程と、
得られた画像データを処理して前記壁面のひび割れを検
出するひび割れ検出工程とを備えたコンクリート壁のひ
び割れ検出方法において、前記ひび割れ検出工程が、前
記カメラにより撮像された１画面分の画像データに対し
て、前記ひび割れの横割れ成分を強調する第１の係数マ
トリクスを使用して前記ひび割れの横割れ成分を抽出す
る第１のフィルタ処理と、前記ひび割れの縦割れ成分を
強調する第２の係数マトリクスを使用して前記ひび割れ
の縦割れ成分を抽出する第２のフィルタ処理と、前記ひ
び割れの左斜割れ成分を強調する第３の係数マトリクス
を使用して前記ひび割れの左斜割れ成分を抽出する第３
のフィルタ処理と、前記ひび割れの右斜割れ成分を強調
する第４の係数マトリクスを使用して前記ひび割れの右
斜割れ成分を抽出する第４のフィルタ処理とをそれぞれ
施すことにより、前記ひび割れを横割れ成分、縦割れ成
分、左斜割れ成分および右斜割れ成分に分割して検出す
るコンクリート壁のひび割れ検出方法である。

【０００６】ひび割れが検出されるコンクリート壁の種
類は限定されない。例えば、トンネルの内部壁面、モノ
レールのレール表面、橋梁の床板の表面などが挙げられ
る。カメラとしては、撮像を電子的に処理可能なビデオ
カメラ、スチールカメラなどを採用することができる。
ここでいう係数マトリクスとは、１画面分の画像データ
のＸ方向（行）とＹ方向（列）との２次元分布に対応す
る所定領域分の係数の２次元分布であって、所定の濃度
変換処理を行う空間フィルタである。ひび割れを構成す
る成分は、横割れ成分（０度；時計回り）、左上がりの
左斜割れ成分（４５度）、縦割れ成分（９０度）および
右上がりの右斜割れ成分（１３５度）が挙げられる。そ
のほか、エッジ成分などが挙げられる。

【０００７】ひび割れは、そのひび割れ線の太さ別に横
割れ成分、左斜割れ成分、縦割れ成分および右斜割れ成
分を抽出してもよい。その場合、ひび割れの検出結果の
出力時に、ひび割れの幅（太さ）の違いを色彩や明度の
違いで表示した方が好ましい。例えば、トンネルの内部
壁面のひび割れ検出方法において、カメラは、トンネル
の幅方向に複数台並べて配置され、しかも内部壁面に対
向してトンネルの貫通方向に走行する台車に載せて撮像
し、画像データは、台車の走行位置とともに得られるデ
ータから構成してもよい。こうして得られた各ひび割れ
成分に基づき、その後、ひび割れの全体の長さ、ひび割
れの各部分の幅、ひび割れの面積が求められる。これら
の事項は、請求項７にも該当する。

【０００８】請求項２の発明は、前記ひび割れ検出後、
該検出結果を出力する請求項１に記載のコンクリート壁
のひび割れ検出方法である。出力としては、ディスプレ
イ画面への表示、紙によるプリントアウト、ＤＶＤなど
の外部記憶媒体への書き込みなどが挙げられる。検出結
果の出力は、ひび割れの程度に応じて異なる色彩または
明度に階調化し、さらに階調化された色彩または明度か
らなるひび割れ情報を撮像された順番につなぎ合わせ、
ひび割れ情報をその分布図とともに表示してもよい。こ
れらの事項は、請求項８にも該当する。

【０００９】請求項３の発明は、前記ひび割れ検出工程
において、前記第１〜第４のフィルタ処理を行う前に、
前記カメラにより撮像された１画面分の画像データに対
して、高周波成分を除去する第５の係数マトリクスを使
用して第５のフィルタ処理を施すことにより前記１画面
分の画像データの濃度を平滑化し、次いで、この平滑化
された１画面分の画像データに対して、濃度強調用の第
６の係数マトリクスを使用して第６のフィルタ処理を施
すことで前記１画面分の画像データの濃度を強調する請
求項１または請求項２に記載のコンクリート壁のひび割
れ検出方法である。濃度平滑化用の第５の係数マトリク
スは、例えば所定領域分の中心位置の係数だけを、他の
位置に配された同じ値の係数よりも若干高めた空間フィ
ルタである。濃度強調用の第６の係数マトリクスは、例
えば所定領域分の中心位置の係数だけを他の位置に配さ
れた同じ値の係数よりも極端に高めた空間フィルタであ
る。これらの事項は、請求項９にも該当する。

【００１０】請求項４の発明は、前記横割れ成分、縦割
れ成分、左斜割れ成分および右斜割れ成分の各１画面分
の画像データを、該各１画面分の画像データの平均濃度
をしきい値として２値化し、各２値化後の１画面分の画
像データに対して、前記横割れ成分、縦割れ成分、左斜
割れ成分および右斜割れ成分の微細な過不足部分をそれ
ぞれ修正し、該各修正された横割れ成分、縦割れ成分、
左斜割れ成分および右斜割れ成分に対して、所定の線の
太さに統一する細線化処理をそれぞれ施し、該各修正さ
れた横割れ成分、縦割れ成分、左斜割れ成分および右斜
割れ成分のうち、所定の長さに満たない部分を除去して
該各ひび割れ成分の有効長さ部分を抽出する請求項１〜
請求項３のうち、何れか１項に記載のコンクリート壁の
ひび割れ検出方法である。

【００１１】各ひび割れ成分の２値化処理は、まず１画
面分の画像データの濃度値を合計した累算値を、１画面
分の画像データの画素数で割って濃度平均値を算出し、
この濃度平均値をしきい値（ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ）とし
て、１画面分の画像データを２値化する。すなわち、濃
度平均値以上であれば「１」（ひび割れあり）とし、濃
度平均値未満であれば「０」（ひび割れなし）とする。
各ひび割れ成分の修正処理の種類は限定されない。例え
ば、この２値化された画像データに対する孤立点の除去
やスムージングの処理などが挙げられる。孤立点除去の
処理とは、ひび割れと見なす必要のない微少領域の
「１」（ノイズ）を除去する作業である。また、スムー
ジングの処理とは、きわめて短い距離で分離した「１」
の間の「０」を、「１」に置換してひび割れ成分を集約
する作業である。こうして、２値化されたひび割れデー
タを修正する。細線化処理では、２値化されたひび割れ
データに示すひび割れ線の太さが多種であるため、ひび
割れ線を細線化処理して所定の線の太さに統一する。た
だし、この細線化処理は必ずしも必要ではない。また、
ひび割れ成分の有効長さ部分の抽出は、あらかじめ設定
した最短長さ以下の線分を除去し、その後、例えばひび
割れデータ領域をラスター走査し、「１」領域の始点座
標と終点座標を検出することで行う。これらの事項は、
請求項１０にも該当する。

【００１２】請求項５の発明は、あらかじめ前記コンク
リート壁の壁面のひび割れを実測し、該実測データに基
づき、前記各第１〜第６の係数マトリクスを設計する請
求項１〜請求項４のうち、何れか１項に記載のコンクリ
ート壁のひび割れ検出方法である。ひび割れの実測は、
例えば作業者が壁面のひび割れに、直接、定規をあてが
って行う。この事項は、請求項１１にも該当する。

【００１３】請求項６の発明は、前記撮像工程における
コンクリート壁の壁面の明るさに応じ、前記各第１〜第
６の係数マトリクスを修正する請求項１〜請求項５のう
ち、何れか１項に記載のコンクリート壁のひび割れ検出
方法である。カメラによるコンクリート壁の壁面の撮像
前、撮像中または撮像後に、このカメラにより撮像され
た壁面の１区分（１画面分）ごとの明るさを測定する。
各係数マトリクスの設計時には、対応する区分ごとの明
るさに基づき、各所定領域分の係数をそれぞれ設計す
る。これらの事項は、請求項１２にも該当する。

【００１４】請求項７の発明は、コンクリート壁の壁面
をカメラにより撮像する撮像手段と、得られた画像デー
タを処理して前記壁面のひび割れを検出するひび割れ検
出手段とを備えたコンクリート壁のひび割れ検出装置に
おいて、前記ひび割れ検出手段が、前記カメラにより撮
像された１画面分の画像データに対して、前記ひび割れ
の横割れ成分を強調する第１の係数マトリクスを使用し
て前記ひび割れの横割れ成分を抽出する第１のフィルタ
処理手段と、前記カメラにより撮像された１画面分の画
像データに対して、前記ひび割れの縦割れ成分を強調す
る第２の係数マトリクスを使用して前記ひび割れの縦割
れ成分を抽出する第２のフィルタ処理手段と、前記カメ
ラにより撮像された１画面分の画像データに対して、前
記ひび割れの左斜割れ成分を強調する第３の係数マトリ
クスを使用して前記ひび割れの左斜割れ成分を抽出する
第３のフィルタ処理手段と、前記カメラにより撮像され
た１画面分の画像データに対して、前記ひび割れの右斜
割れ成分を強調する第４の係数マトリクスを使用して前
記ひび割れの右斜割れ成分を抽出する第４のフィルタ処
理手段とを備えたコンクリート壁のひび割れ検出装置で
ある。

【００１５】請求項８の発明は、前記ひび割れ検出結果
を出力する出力手段を有する請求項７に記載のコンクリ
ート壁のひび割れ検出装置である。

【００１６】請求項９の発明は、前記ひび割れ検出手段
が、前記第１〜第４のフィルタ処理を行う前に、前記カ
メラにより撮像された１画面分の画像データに対して、
高周波成分を除去する第５の係数マトリクスを使用して
第５のフィルタ処理を施すことにより前記１画面分の画
像データの濃度を平滑化する平滑化手段と、次いで、こ
の平滑化された１画面分の画像データに対して、濃度強
調用の第６の係数マトリクスを使用して第６のフィルタ
処理を施すことで前記１画面分の画像データの濃度を強
調する濃度強調手段とを有する請求項７または請求項８
に記載のコンクリート壁のひび割れ検出装置である。

【００１７】請求項１０の発明は、前記横割れ成分、縦
割れ成分、左斜割れ成分および右斜割れ成分の各１画面
分の画像データを、該各１画面分の画像データの平均濃
度をしきい値として２値化する２値化手段と、各２値化
後の１画面分の画像データに対して、前記横割れ成分、
縦割れ成分、左斜割れ成分および右斜割れ成分の微細な
過不足部分をそれぞれ修正する修正手段と、該各修正さ
れた横割れ成分、縦割れ成分、左斜割れ成分および右斜
割れ成分に対して、所定の線の太さに統一する細線化処
理を施す細線化処理手段と、該各修正された横割れ成
分、縦割れ成分、左斜割れ成分および右斜割れ成分のう
ち、所定の長さに満たない部分を除去して該各ひび割れ
成分の有効長さ部分を抽出する有効長抽出手段とを有す
る請求項７〜請求項９のうち、何れか１項に記載のコン
クリート壁のひび割れ検出装置である。

【００１８】請求項１１の発明は、あらかじめ測定され
た前記コンクリート壁の壁面のひび割れの実測データに
基づき、前記各第１〜第６の係数マトリクスを設計する
係数設計手段を有した請求項７〜請求項１０のうち、何
れか１項に記載のコンクリート壁のひび割れ検出装置で
ある。

【００１９】請求項１２の発明は、前記撮像工程におけ
るコンクリート壁の壁面の明るさに応じ、前記各第１〜
第６の係数マトリクスを修正する係数修正手段を有した
請求項７〜請求項１１のうち、何れか１項に記載のコン
クリート壁のひび割れ検出装置である。

【００２０】

【作用】請求項１および請求項７の発明によれば、カメ
ラにより撮像した１画面分の画像データに対し、第１の
係数マトリクスを用いてひび割れの横割れ成分を抽出し
（第１のフィルタ処理）、第２の係数マトリクスを用い
てひび割れの縦割れ成分を抽出し（第２のフィルタ処
理）、第３の係数マトリクスを用いてひび割れの左斜割
れ成分を抽出し（第３のフィルタ処理）、第４の係数マ
トリクスを用いてひび割れの右斜割れ成分を抽出（第４
のフィルタ処理）する。このように、ひび割れを４つの
成分に細かく分けて検出するので、ひび割れの検出精度
を高めることができる。

【００２１】また、請求項５および請求項１１の発明に
よれば、あらかじめ得られたコンクリート壁の壁面のひ
び割れの実測データに基づき、各第１〜第６の係数マト
リクスを設計するので、ひび割れの形状に応じた的確な
係数マトリクスを短時間で設計することができる。

【００２２】さらに、請求項６および請求項１２の発明
によれば、撮像工程におけるコンクリート壁の壁面の明
るさに応じて、各第１〜第６の係数マトリクスの修正を
行うので、この壁面の明るさに対応した係数マトリクス
を短時間で設計することができる。

【００２３】

【発明の実施の形態】以下、この発明の実施例を図面を
参照して説明する。図１は、この発明の一実施例に係る
コンクリート壁のひび割れ検出装置を示す正面図であ
る。図２は、この発明の一実施例に係るコンクリート壁
のひび割れ検出装置の複数のカメラの画像の相対位置を
示す説明図である。図３は、この発明の一実施例に係る
コンクリート壁のひび割れ検出方法における画像処理の
状態を示す説明図である。図４は、コンクリート壁のひ
び割れ検出装置のブロック図である。図５（Ａ），図５
（Ｂ），図５（Ｃ）は、それぞれコンクリート壁のひび
割れ検出方法で得られた画像データを示す説明図、分布
図および広範囲分布図である。

【００２４】図１に示すように、この発明の一実施例に
係るコンクリート壁のひび割れ検出装置（以下、ひび割
れ検出装置）１０は、トンネル２１のアーチ型の内部壁
面２０を撮像し、デジタル量の画像データを取得する撮
像装置３０を備えている。撮像装置３０は、トンネル２
１の内部壁面２０に対向して、アーチの頂上から左右に
等間隔で周方向曲面に沿って撮像することができる４台
のカメラ３１と、カメラ３１によって明瞭な画面が得ら
れるように、カメラ３１の視野より広い範囲の撮像面に
照明を当てる照明装置３２と、画像記憶媒体３３とを備
えている。これらのカメラ３１はデジタルビデオカメラ
である。各カメラ３１によって撮像された画像データは
デジタル量として出力され、画像記憶媒体（ここではＤ
ＶＤ）３３に記憶される。これらのカメラ３１、照明装
置３２を有する撮像装置３０は、トンネル２１の長さ方
向に向かって、このトンネル２１の内部壁面２０と平行
に移動する台車４１を具備した移動装置４０に載置され
ている。なお、各カメラ３１は、撮像された隣り合う画
像データどうしが若干重なり合って撮像されるように、
移動装置４０上で、トンネル２１の幅方向に配置されて
いる。そして、４台のカメラ３１は同時に撮像を開始す
るように制御される。

【００２５】図２に示すように、複数台（この場合４
台）のカメラ３１によって撮像された画像３４は、撮像
装置３０により、各カメラ３１が撮像した画像データの
頭部が揃えられる。カメラ３１は、例えば１秒間に３０
コマ程度の複数の連続した画像を録画する。したがっ
て、台車４１の走行によって、各カメラ３１がトンネル
２１の長さ方向に移動しながら録画すると、台車４１の
走行位置とともに画像データが得られる。図３に示すよ
うに、得られた画像データは、カメラ３１の移動速度に
応じて連続した画像３４から複数コマごとに画像３４を
抜き出して連続的に並べられる。その際、隣接する画像
３４どうしをわずかに重ね合わせ、連続画像３５が得ら
れるように編集する。具体的には、例えば台車４１の移
動速度を５ｍ／ｓｅｃ（時速１８ｋｍ）程度とし、カメ
ラ３１の撮像速度を３０コマ／ｓｅｃ程度として、１コ
マが１０００ｍｍ×７００ｍｍ程度の小区分の範囲を撮
像すると、４コマごとに１コマ抜き出して並べる。これ
により、連続画像３５が得られる。

【００２６】この連続画像３５の１コマの画像データＲ
０は、隣接する画像データＲ０側の端部に重なり部分を
含んだデータである。したがって、画像データＲ０をつ
なぎ合わせる画像の合成を行うと、トンネル２１の長さ
方向に沿って、内部壁面２０の連続した複数の画像デー
タＲ０が得られる。この連続した画像データＲ０は、ト
ンネル２１の長さ方向に区分された複数の大区分にわけ
られる。各大区分では、対応する区分内の画像３４の１
コマ（画像データＲ０）ごとに小区分番号を付ける。す
なわち、画像データＲ０は、トンネル２１の貫通方向に
沿って、例えば図５（Ｃ）に示すように、１ｋｍごとに
内部壁面２０を大区分に分割して大区分番号Ｐ１，Ｐ２
〜Ｐｉを付し、さらに図５（Ｂ）に示すように、大区分
ごとに撮像した４台のカメラ３１（＃１カメラ〜＃４カ
メラ）の画像３４の画像データＲ０に、トンネル２１の
貫通方向に順番に小区分番号（Ｑ１１〜Ｑ４１、Ｑ１２
〜Ｑ４２…Ｑ１ｎ〜Ｑ４ｎ）を付し、順次、画像記憶媒
体３３の大区分番号と同じ番号を付したファイル（Ｐ
１，Ｐ２〜Ｐｉ）に格納されている。

【００２７】図４に示すように、画像記憶媒体３３に記
憶された画像データＲ０は画像編集装置５０によって、
隣接する小区分（例えばＱ１１とＱ２１、Ｑ１１とＱ１
２等）ごとの画像データＲ０の互いに重なる部分を削除
する編集処理がなされ、ノイズの少ない必要な画像デー
タＲ１のみが取り出され、その画像データＲ１はパソコ
ンなどの画像処理装置（ひび割れ検出手段）６０によっ
て画像処理する。画像処理装置６０では、図５（Ａ）に
示すように、画像データＲ１を、内部壁面２０を分割し
た小区分ごとに、ひび割れ検出装置１０を用いて、例え
ば濃度変換処理を行って画像濃度を平滑化し、ひび割れ
の線の太さごとに分別するなどして、ひび割れの特徴点
の抽出・定量化処理を行う。すなわち、各小区分ごとに
ひび割れの特徴量、例えば線の太さや長さを計算して色
別に表示する。具体的には、ひび割れの大きいもの（幅
１．０ｍｍ以上）は赤色、中くらいのもの（幅０．５〜
１．０ｍｍ）は青色、小さいもの（幅０．３〜０．５ｍ
ｍ）は緑色に色分けする。ひび割れの特徴量は各小区分
ごとにデータ処理され、このひび割れ情報を各小区分の
位置に配置してつなぎ合わせる。こうして、図５（Ｂ）
に示すように、内部壁面２０の大区分ごとのひび割れの
程度を表示する分布図７０を作成する。次に、図５
（Ｃ）に示すように、分布図７０をトンネル２１の全て
の内部壁面２０について求める。これにより、連続した
広範囲分布図７１が形成される。この分布図７０および
広範囲分布図７１を、順次、図４に示すＤＶＤなどの記
憶媒体８１にデジタル量で記憶し、表示装置であるＣＲ
Ｔカラーディスプレイ４ｂに出力表示できるようにす
る。なお、他の表示装置として、液晶ディスプレイ、プ
リンタなどが挙げられる。

【００２８】次に、図６〜図１６を参照して、前記ひび
割れ検出装置１０を詳細に説明する。図６は、この発明
の一実施例に係るコンクリート壁のひび割れ検出装置の
より具体的なブロック図である。図７は、この発明の一
実施例に係るコンクリート壁のひび割れ検出方法を示す
メインルーチンのフローシートである。図８は、この発
明の一実施例に係るコンクリート壁のひび割れ検出方法
のうちの横割れ抽出処理ルーチンを示すフローシートで
ある。図９は、この発明の一実施例に係るコンクリート
壁のひび割れ検出方法におけるカメラによる撮像画面を
示す平面図である。図１０は、この発明の一実施例に係
るコンクリート壁のひび割れ検出方法における特徴点抽
出における線強調処理工程を示す図面であり、画面上の
画素区分を示す平面図である。図１１は、この発明の一
実施例に係るコンクリート壁のひび割れ検出方法におけ
る特徴点抽出のための線強調処理の計算値を単純化した
マトリクスサイズで示す平面図である。図１２は、この
発明の一実施例に係るコンクリート壁のひび割れ検出方
法におけるしきい値Ｔｈｒと画像データとが表す濃度レ
ベルの関係を示すグラフである。図１３は、この発明の
一実施例に係るコンクリート壁のひび割れ検出方法のう
ちの縦割れ抽出処理ルーチンを示すフローシートであ
る。図１４は、この発明の一実施例に係るコンクリート
壁のひび割れ検出方法のうちの左斜割れ抽出処理ルーチ
ンを示すフローシートである。図１５は、この発明の一
実施例に係るコンクリート壁のひび割れ検出方法のうち
の右斜割れ抽出処理ルーチンを示すフローシートであ
る。図１６（ａ）は、この発明の一実施例に係るコンク
リート壁のひび割れ検出装置に取り込まれた原画像であ
る。図１６（ｂ）は、この発明の一実施例に係るコンク
リート壁のひび割れ検出装置によって作成されたひび割
れ抽出画像である。

【００２９】図６に示すように、このひび割れ検出装置
１０は、演算用ＣＰＵおよびコントロール用ＣＰＵを含
むマイクロコンピュータ（以下、ＣＰＵ）１を中心とし
て構成されている。そのバスラインには、制御プログラ
ムが格納された読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）２、処理
中のパラメータが格納される読み書きメモリ（ＲＡＭ）
３、各種の構成要素が接続された入出力ポート（Ｉ／
Ｏ）４，５，６、外部のプロセスコントローラ８と通信
できる通信コントローラ７などが接続されている。各カ
メラ３１の撮像信号は、Ａ／Ｄコンバータ６ｃおよびＣ
ＲＴコントローラ４ａに送られる。Ａ／Ｄコンバータ６
ｃは、カメラ３１からのアナログ画像信号を、各画像ご
とに２５６階調（階調２５５が黒レベル、階調０が白レ
ベル）のデジタルデータ（階調データ＝画像データ）に
変換する。この変換されたデジタルデータは、イメージ
メモリ５ａに入力される。なお、イメージメモリ５ａ
は、１画面（７６４×４７６画素）の階調データ（原画
像データ）を記憶する領域を１頁とした場合において、
その数頁分の階調データを記憶できる領域と、１ビット
情報（２値データ）を数画面分だけ記憶できる２値デー
タ記憶領域とを有している。ＣＰＵ１は、カメラコント
ローラ６ａを介して、カメラ３１の絞りおよび撮像信号
の出力レベルなどを制御し、Ａ／Ｄコンバータ６ｃの入
出力およびイメージメモリ５ａの書き込み処理などを同
期して制御する。ＣＲＴコントローラ４ａは、カメラ３
１からのアナログの撮像信号が表す画像と、後述する画
像処理により生成された２値化画像を選択的に表示す
る。この２値化画像は、ひび割れを黒（高レベル１）、
背景を白（低レベル０）で表す。なお、この選択の指示
は、図示しない操作・表示ボードを介したオペレータの
入力に対応してＣＰＵ１が行う。

【００３０】ここで、図７を参照して、ＣＰＵ１の処理
動作の概要を示す。すなわち、メインルーチンが作動し
（Ｓ１００）、ＣＰＵ１の各種イニシャライズが行われ
（Ｓ１０１）、その後、カメラ３１で撮像された１画面
分のアナログ画像信号をデジタル変換してイメージメモ
リ５ａの入力データメモリ領域（原画素領域）に書き込
む。そのほか、各係数マトリクスなどの読み込みが行わ
れる（Ｓ１０２）。これらの係数マトリクスは、あらか
じめ作業者が壁面のひび割れに、直接、定規をあてが
い、得られたコンクリート壁の壁面のひび割れの実測デ
ータに基づき、各係数マトリクスを設計する。その結
果、ひび割れの形状に応じた的確な係数マトリクスを短
時間で設計することができる。しかも、カメラ３１によ
るコンクリート壁の壁面の撮像時には、カメラ３１によ
り撮像された壁面の１画面分ごとの明るさを測定する。
これにより、各係数マトリクスの設計時には、対応する
区分ごとの明るさに基づき、各所定領域分の係数をそれ
ぞれ設計することができる。その結果、この撮像時にお
けるコンクリート壁の壁面の明るさに応じて各係数マト
リクスの修正が行える。よって、より的確な係数マトリ
クスの設計をさらに短時間で行うことができる。次い
で、各画像データに対して、２値化処理を容易にするた
めに画像改善処理を行う。すなわち、処理過程において
外乱となる要素を軽減するために画像中の高周波成分を
取り除く濃度平滑化処理を施し（Ｓ１０３）、その処理
結果の画像に対して急激な変化をする部分を強調するこ
とで画像を鮮明化する濃度強調処理を施す（Ｓ１０
４）。

【００３１】まず、ステップＳ１０３の画像の平滑化処
理を説明する。ここでは、イメージメモリ５ａ上の１画
面分の画像データ（階調データ）に高周波成分を除去す
るフィルタ処理を行う。これは、１画面の起点（原点）
からＸ方向３画素およびＹ方向３画素領域（３×３画素
領域）の各画素の画像データ（９個）のそれぞれに、表
１に示すＸ方向３個およびＹ方向３個のひび割れ平滑化
用の３×３係数マトリクス（第５の係数マトリクス）の
Ｘ，Ｙ座標上で対応位置にある係数を乗算し、得た３×
３個の総和を算出し、総和値を表１の係数の総和値で割
算を行い、この３×３画素領域の中心位置（Ｘ＝２、Ｙ
＝２）の画素の濃度値として、イメージメモリ５ａの濃
度値データ領域（サイズは（７６８−２）×（４８０−
２）画素）に書き込む。これが１画面分の画像（原画
像）におけるＸ＝２、Ｙ＝２の位置の画素（注目点）の
平滑化濃度値である。

【００３２】

【表１】

【００３３】次に、注目点をＸ方向に１画素分シフト
し、同様の処理を行う。すなわち、原画像のＸ＝３、Ｙ
＝２の画素を中心とする３×３画素領域の各画素の画像
データのそれぞれに、表１に示す３×３係数マトリクス
のＸ，Ｙ座標上での対応位置にある係数を乗算し、得た
３×３個の積の総和を算出し、その総和値を係数総和値
で割算する。その結果を注目点（Ｘ＝３、Ｙ＝２）の画
素の濃度値とし、イメージメモリ５ａの濃度値データ領
域に書き込む。その後、１ラインの処理が終了する（原
画像上で３×３画素領域が指定できる）まで、注目点を
１画素ずつずらし、上述した注目点に関しての平滑化処
理を実施する。１ラインの処理が終了すると、注目点を
Ｙ方向に１画素分ずらし、上述の処理を繰り返す。そし
て、１画面の処理が終了する（原画像上で３×３画素領
域が指定できる）まで、注目点を１画素ずつＹ方向にず
らし、上述した１ライン分の平滑化処理を行う（第５の
フィルタ処理）。

【００３４】続いて、ステップＳ１０４の濃度強調処理
について説明する。この濃度強調処理では、イメージメ
モリ５ａの１画面分の平滑化処理データについて輪郭線
部、濃度が急激に変化している部分等を強調するフィル
タ処理（第６のフィルタ処理）を行う。これは、１画面
の起点（原点）からＸ方向３画素およびＹ方向３画素の
領域（３×３画素領域）の各画素の画像データ（９個）
のそれぞれに、表２に示すＸ方向３個およびＹ方向３個
の濃度強調用の３×３係数マトリクス（第６の係数マト
リクス）のＸ，Ｙ座標上で対応位置にある係数を乗算
し、得た３×３個の総和を算出し、上記３×３画素領域
の中心位置（Ｘ＝２、Ｙ＝２）の画素の濃度値として、
イメージメモリ５ａの濃度強調データ領域（サイズは
（７６６−２）×（４７８−２）画素）に書き込む。こ
れが、１画面分の画像（原画像）のＸ＝２、Ｙ＝２の位
置の画素（注目点）の濃度強調値である。

【００３５】

【表２】

【００３６】次に、注目点をＸ方向に１画素分シフトし
て同様の処理を行う。すなわち、原画像のＸ＝３、Ｙ＝
２の画素を中心とする３×３画素領域の各画素の画像デ
ータのそれぞれに、表２に示す３×３係数マトリクス
の、Ｘ，Ｙ座標上で対応位置にある係数を乗算し、得た
３×３個の積の総和を算出し、その総和値を注目点（Ｘ
＝３、Ｙ＝２）の画素の濃度値として、イメージメモリ
５ａの濃度強調データ領域に書き込む。このようにし
て、１ラインの処理が終了する（原画像上で３×３画素
領域が指定できる）まで、注目点を１画素ずつずらし、
上述の注目点に関する濃度強調処理を行う。１ラインの
処理が終了すると、注目点をＹ方向に１画素分ずらして
上述の処理を繰り返す。そして、１画面の処理が終了す
る（原画像上で３×３画素領域が指定できる）まで、注
目点を１画素ずつＹ方向にずらして、上述の１ライン分
の濃度強調処理を行う。

【００３７】このような画像改善処理のあとで、ひび割
れの幅（線の太さ）別のひび割れの抽出が行われる。ひ
び割れの幅が０．３〜０．５ｍｍを特徴点Ａ、ひび割れ
の幅が０．５〜１．０ｍｍを特徴点Ｂ、ひび割れの幅が
１．０ｍｍ以上を特徴点Ｃとする。すなわち、具体的に
は、まずＳ１０５で特徴点Ａが選出され、次のＳ１０６
で特徴点Ｂと特徴点Ｃとが選別される。これらの特徴点
Ａ〜特徴点Ｃの選別後は、４分割された部分ひび割れ
（横割れ、縦割れ、左斜割れ、右斜割れ）の抽出処理が
それぞれ行われる。以下、説明が重複しないように、各
特徴点Ａ，特徴点Ｂ，特徴点Ｃについて、各横割れ抽出
処理ルーチン（Ｓ１０７Ａ，Ｓ１０７Ｂ，Ｓ１０７
Ｃ）、各縦割れ抽出処理ルーチン（Ｓ１０８Ａ，Ｓ１０
８Ｂ，Ｓ１０８Ｃ）、各左斜割れ抽出処理ルーチン（Ｓ
１０９Ａ，Ｓ１０９Ｂ，Ｓ１０９Ｃ）、各右斜割れ抽出
処理ルーチン（Ｓ１１０Ａ，Ｓ１１０Ｂ，Ｓ１１０Ｃ）
のうち、特徴点Ａの４つのひび割れ成分（Ｓ１０７Ａ，
Ｓ１０８Ａ，Ｓ１０９Ａ，Ｓ１１０Ａ）についてのみ、
詳細な説明を行う。

【００３８】特徴点Ａでは、横割れ成分の抽出処理（Ｓ
１０７Ａ）、縦割れ成分の抽出処理（Ｓ１０８Ａ）、左
斜割れ成分の抽出処理（Ｓ１０９Ａ）、右斜割れ成分の
抽出処理（Ｓ１１０Ａ）の各抽出が行われる。まず、横
割れ成分の抽出処理（Ｓ１０７Ａ）を、図８のフローシ
ートを参照して説明する。横割れの特徴点抽出用フィル
タ処理（Ｓ２０１）では、イメージメモリ５ａの１画面
分の画像データ（階調データ）に、特徴点Ａの横割れを
抽出するフィルタ処理（第１のフィルタ処理）が施され
る。これは、１画面の起点（原点）からＸ方向に５画
素、および、Ｙ方向に５画素の領域（５×５画素領域）
の各画素の画像データ（２５個）のそれぞれに、表３に
示すＸ方向に５個およびＹ方向に５個のひび割れ強調用
の５×５係数マトリクス（第１の係数マトリクス）の
Ｘ，Ｙ座標上で対応位置にある係数を乗算する。

【００３９】

【表３】

【００４０】こうして得た５×５個の総和を算出し、そ
の総和値を前記５×５画素領域の中心位置（Ｘ＝３、Ｙ
＝３）の画素の強調濃度として、イメージメモリ５ａの
横割れ強調データ領域（図９に一点鎖線で示す（７６４
−４）×（４７６−４）画素の領域）に書き込む。これ
が、１画面分の画像（原画像）のＸ＝３、Ｙ＝３の位置
の画素（注目点）の強調濃度値である。なお、１つの画
素の強調濃度値を得る過程を図１０に例示する。一実施
例とは異なるが、３×３画素サイズの１つの係数マトリ
クスを用いる際の１画素の強調濃度値（算出結果）を、
参考として図１１に示す。

【００４１】次に、注目点をＸ方向に１画素分シフト
し、同じ処理を行う。すなわち、原画像のＸ＝４、Ｙ＝
３の画素を中心とした５×５画素領域の各画素の画像デ
ータのそれぞれに、表３に示す５×５係数マトリクス
の、Ｘ、Ｙ座標上で対応位置にある係数を乗算し、得た
５×５個の積の総和を算出し、その総和値を注目点（Ｘ
＝４、Ｙ＝３）の画素の強調濃度値として、イメージメ
モリ５ａの横割れ強調データ領域に書き込む。このよう
にして、１ラインの処理が終了する（原画像上で５×５
画素領域が指定できる）まで、注目点を１画素ずつずら
して、上述の注目点に関する濃度強調処理を行う。１ラ
インの処理が終了すると、注目点をＹ方向に１画素分ず
らして上述の処理を繰り返す。そして、１ラインの処理
が終了する（原画像上で５×５画素領域が指定できる）
まで、注目点を１画素ずつＹ方向にずらして、上述の１
ライン分の濃度強調処理を行う。これを終了すると、図
１に１点鎖線で示す大きさの濃度強調処理で得た濃度デ
ータが、横のひび割れ強調データ領域に書き込まれたこ
とになる。

【００４２】ここで、表３を参照し、前記係数マトリク
スを詳細に説明する。表３に示す５×５係数マトリクス
は、その中心（注目点に該当する位置）を通過する行
（Ｘ方向）の値が大きく、この中心を通過する列（Ｙ方
向）の、前記行を除く位置の値が小さい分布となってい
る。その結果、例えば注目点（５×５係数マトリクスの
中心値）がひび割れの略中心にあった場合には、縦のひ
び割れの際に、係数マトリクスの中心を通過する列（中
心を除く）の係数値は負であり、原画像の画素濃度は小
さい（明るい）。これにより、この列の各画素の係数乗
算値の列和は、非常に小さい（負方向に大きく）。した
がって、注目点にあたる強調濃度値（前述の総和値）は
極めて小さくなる。横のひび割れの際には、係数マトリ
クスの中心を通る行の係数値が正の大きい値で、しかも
原画像のそれらの対応値の画素濃度値は大きい（暗
い）。これにより、この行の各画素の係数乗算値の行和
が非常に大きくなる。したがって、注目点に該当する強
調濃度値（前述の総和値）は非常に大きくなる。その結
果、上述した特徴点Ａの抽出用フィルタ処理により、イ
メージメモリ５ａの横のひび割れ強調データ領域には、
横のひび割れ濃度を増幅し、横線と相違する像は相違度
に反比例して濃度値を抑制した、横のひび割れ強調デー
タが格納される。

【００４３】次に、図８に示すように、この横割れの強
調データについて２値化処理が行われる（Ｓ２０２）。
２値化処理では、まずイメージメモリ５ａから１画面分
の横割れの強調データを読み出す。そしてこれを累算
し、累算値Ｓｕｍを横割れの強調データのサイズの画素
数Ｇで割った値、すなわち濃度平均値Ｔｈ＝Ｓｕｍ／Ｇ
を算出する。それから、この濃度平均値に基づき、この
領域に応じたしきい値（ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ）（自動し
きい値）Ｔｈｒを求める。なお、しきい値Ｔｈｒは、こ
の領域が明るい場合（図１２（ａ））と、領域が暗い場
合（図１２（ｂ））とによって値が異なる。すなわち、
明るいとしきい値は高く、暗ければしきい値は低くな
る。しきい値Ｔｈｒを算出した領域の横のひび割れ強調
データを、このしきい値Ｔｈｒの２値化（Ｔｈｒ以上で
あると「１」（ひび割れあり）／Ｔｈｒ未満であると
「０」（ひび割れなし））し、得た２値データすなわち
Ｔｈｒ以上であれば「１」（ひび割れあり）／Ｔｈｒ未
満であると「０」（ひび割れなし）を、イメージメモリ
５ａの横のひび割れデータ領域（２値データ記憶領域）
に書き込む。以上の処理を、１画面上のサイズ領域に対
して実行する。

【００４４】次いで、この２値化後、横割れ部分の微細
な過不足について修正処理が施される（Ｓ２０３）。具
体的には、イメージメモリ５ａの横のひび割れデータ領
域の２値データに対し、孤立点の除去およびスムージン
グ処理が施される。こうして、横のひび割れ成分と見な
す必要のない微少領域の「１」（ノイズ）を除去し、ま
た極めて短距離で分離した「１」の間の「０」を「１」
に置換し、連続的なひび割れ部を集約する。この２値化
されたデータは、線の太さ（ひび割れの幅）が多種であ
ることから、横のひび割れ線に対して細線化処理を施
し、これを任意の線太さに統一する（Ｓ２０４）。そし
て、あらかじめ定めた最短長さ以下の線分を除去した
後、横のひび割れデータ領域をラスター走査し、「１」
領域の始点座標と終点座標を検出して横割れ部分の有効
長さを抽出する（Ｓ２０５）。それから、ＲＡＭ３の一
領域に割りあてた検出横割れテーブルに、これらの検出
した横割れ番号順に、画面位置データ、横割れ番号デー
タ、２値データテーブル名（ここでは横割れデータ領
域）、始点座標データおよび終点座標データを書き込
む。これを１画面（横割れデータ領域）全体について行
う。その後、横割れ成分の特徴量の計算処理を行う（Ｓ
２０６）。この一実施例では、ひび割れデータテーブル
の横割れ番号ごとに、前記始点座標と終点座標により規
定される領域の長さ、幅、面積を求め、これらを横割れ
データテーブルの横割れ番号欄に追記する。以上、説明
した横割れ成分の抽出処理が終了したならメインルーチ
ンＳ１００に戻る。

【００４５】次に、図１３を参照して、前記特徴点Ａの
縦割れ成分の抽出処理（Ｓ１０８Ａ）を説明する。この
縦割れ成分の抽出の内容は、前述した横割れ成分の抽出
と略同様である。すなわち、縦割れ特徴点抽出用フィル
タ処理（第２のフィルタ処理、Ｓ２１１）、２値化処理
（Ｓ２１２）、縦割れ修正処理（Ｓ２１３）、細線化処
理（Ｓ２１４）、有効長縦割れ抽出処理（Ｓ２１５）、
特徴量計算処理（Ｓ２１６）から構成される。しかしな
がら、縦割れ特徴点抽出用フィルタ処理（Ｓ２１１）で
使用される係数マトリクス（第２の係数マトリクス）
は、表４に示すような縦のひび割れ成分を抽出するもの
となる。

【００４６】

【表４】

【００４７】この表４の５×５係数マトリクスは、その
中心（注目点に該当する位置）を通過する行の中心を除
いた位置の値が小さく、この中心を通過する列の値が大
きく、この行から離れ、列に近づくほど値が大きい係数
の分布となっている。これにより、例えば注目点（５×
５係数マトリクスの中心の位置）がひび割れの略中心に
ある場合には、横のひび割れの時に係数マトリクスの中
心を通過する行（中心位置を除く）の係数値が負で、原
画像の画素濃度値は小さくなる（明るい）。これによ
り、この行の各画素の係数乗算値の行和は、非常に小さ
くなる（負方向に大きい）。したがって、注目点に該当
する強調濃度値は極めて小さくなる。ところが、縦のひ
び割れの際には、係数マトリクスの中心を通過する列の
係数値が正の大きい値となり、かつ原画像のそれらの対
応位置の画素濃度値が大きくなって暗くなる。そのた
め、この列の各画素の係数乗算値の列和は非常に大き
い。したがって、注目点に該当する強調濃度値は非常に
大きくなる。この結果、縦割れに関する特徴点Ａの抽出
フィルタ処理によって、イメージメモリ５ａの縦のひび
割れ強調データの領域には、縦のひび割れ濃度を増幅
し、縦線と相違する像は相違度に反比例して濃度値を抑
制した、縦のひび割れ強調データが格納されることにな
る。その後、メインルーチンＳ１００に戻る。

【００４８】次に、図１４を参照して、前記特徴点Ａの
左斜割れ成分の抽出処理（Ｓ１０９Ａ）を説明する。こ
の左斜割れ成分の抽出の内容は、前述した横割れ成分の
抽出と略同様である。すなわち、左斜割れ特徴点抽出用
フィルタ処理（第３のフィルタ処理、Ｓ２２１）、２値
化処理（Ｓ２２２）、左斜割れ修正処理（Ｓ２２３）、
細線化処理（Ｓ２２４）、有効長左斜割れ抽出処理（Ｓ
２２５）、特徴量計算処理（Ｓ２２６）から構成され
る。ただし、左斜割れ特徴点抽出用フィルタ処理（Ｓ２
２１）で使用される係数マトリクス（第３の係数マトリ
クス）は、表５に示すような左斜めのひび割れ成分を抽
出するものとなる。

【００４９】

【表５】

【００５０】この表５の５×５係数マトリクスは、注目
点である中心を通過する左上がりの斜めライン（以下、
左斜めライン）に正の係数が配され、それ以外の位置に
は負の係数が配される分布となっている。しかも、この
注目点を通過する左斜めライン上では、外方から中心に
向かって徐々に係数の値が大きく、原画像は暗くなる。
一方、それ以外の位置では、中心から外方に向かって徐
々に負の値が大きくなり、原画像は明るくなる。その結
果、左斜割れに関する特徴点Ａの抽出フィルタ処理によ
って、イメージメモリ５ａの左斜割れ強調データの領域
には、左斜割れ濃度を増幅し、左斜めラインと相違する
像は相違度に反比例して濃度値を抑制した、左斜割れ強
調データが格納されることになる。その後、メインルー
チンＳ１００に戻る。

【００５１】次に、図１５を参照して、前記特徴点Ａの
右斜割れ成分の抽出処理（Ｓ１１０Ａ）を説明する。こ
の右斜割れ成分の抽出の内容は、前述した左斜割れ成分
の抽出の場合と、注目点を通過するラインの方向が直交
する以外、略同様である。すなわち、右斜割れ特徴点抽
出用フィルタ処理（第４のフィルタ処理、Ｓ２３１）、
２値化処理（Ｓ２３２）、右斜割れ修正処理（Ｓ２３
３）、細線化処理（Ｓ２３４）、有効長右斜割れ抽出処
理（Ｓ２３５）、特徴量計算処理（Ｓ２３６）から構成
される。ただし、右斜割れ特徴点抽出用フィルタ処理
（Ｓ２３１）で使用される係数マトリクス（第４の係数
マトリクス）は、表６に示す右斜めのひび割れ成分を抽
出するものとなる。

【００５２】

【表６】

【００５３】この表６の５×５係数マトリクスは、注目
点である中心を通過する右上がりの斜めライン（以下、
右斜めライン）に正の係数が配され、それ以外の位置は
負の係数の分布となっている。しかも、この注目点を通
過する右斜めライン上では、外方から中心に向かって徐
々に係数の値が大きく、原画像は暗くなる。一方、それ
以外の位置では、中心から外方に向かって徐々に負の値
が大きくなり、原画像は明るくなる。その結果、右斜割
れに関する特徴点Ａの抽出フィルタ処理によって、イメ
ージメモリ５ａの右斜割れ強調データの領域には、右斜
割れ濃度を増幅し、右斜めラインと相違する像は相違度
に反比例して濃度値を抑制した、右斜割れ強調データが
格納されることになる。その後、メインルーチンＳ１０
０に戻る。

【００５４】以上のような特徴点Ａの４つのひび割れ成
分の抽出処理により、イメージメモリ５ａの横割れ強調
データ領域には、横割れ成分の検出工程Ｓ２０１〜Ｓ２
０６を行ったことで、横割れ成分が検出された位置に黒
「１」を、背景には白「０」をそれぞれ配した１画面分
の横割れデータ（ビットマップ）が格納される。同様
に、このイメージメモリ５ａの縦割れ強調データ領域に
は、縦割れ成分の検出工程Ｓ２１１〜Ｓ２１６を行うこ
とで、縦割れ成分が検出された位置に黒「１」を、背景
には白「０」をそれぞれ配した１画面分の縦割れデータ
が格納される。さらに、イメージメモリ５ａの左斜割れ
強調データ領域には、左斜割れ成分の検出工程Ｓ２２１
〜Ｓ２２６によって、左斜割れ成分が検出された位置に
黒「１」を、背景には白「０」をそれぞれ配した１画面
分の左斜割れデータが格納される。そして、イメージメ
モリ５ａの右斜割れ強調データ領域には、右斜割れ成分
の検出工程Ｓ２３１〜Ｓ２３６を行ったことで、右斜割
れ成分が検出された位置に黒「１」を、背景には白
「０」をそれぞれ配した１画面分の右斜割れデータが格
納される。

【００５５】次に、図７に示すように、この特徴点Ａの
各ひび割れ成分の抽出処理が終了すると、抽出結果の出
力処理が行われる（Ｓ１１１Ａ）。すなわち、特徴点Ａ
の各ひび割れ成分は緑色の線成分として、ＣＲＴカラー
ディスプレイ４ｂに表示されたり、ＤＶＤに書き込まれ
たりする。その後、操作表示ボードまたはプロセスコン
トローラ８から、ひび割れ検出処理の終了の指示があっ
たかがチェックされる（Ｓ１１２Ａ）。終了の指示がな
かったときには、ふたたびカメラ３１によって撮像され
た１画面分のアナログ画像信号をデジタル変換してイメ
ージメモリ５ａに書き込む。そして、終了の指示が出さ
れ、メインルーチンＳ１００が閉じられるまで、前述し
た濃度平滑化処理Ｓ１０３以降の各処理工程を繰り返
す。

【００５６】特徴点Ｂおよび特徴点Ｃに関しての各ひび
割れの抽出処理の工程は、前述したように特徴点Ａの抽
出方法と基本的に同じである。すなわち、特徴点Ｂおよ
び特徴点Ｃにおいて、各横割れ抽出処理ルーチンＳ１０
７Ｂ，Ｓ１０７Ｃ、各縦割れ抽出処理ルーチンＳ１０８
Ｂ，Ｓ１０８Ｃ、各左斜割れ抽出処理ルーチンＳ１０９
Ｂ，Ｓ１０９Ｃ、各右斜割れ抽出処理ルーチンＳ１１０
Ｂ，Ｓ１１０Ｃ、各出力Ｓ１１１Ｂ，Ｓ１１１Ｃおよび
各ひび割れ検出処理の終了指示のチェックＳ１１２Ｂ，
Ｓ１１２Ｃは、特徴点Ａの場合とほとんど同様の操作が
行われる。ただし、特徴点Ｂおよび特徴点Ｃの各４つの
ひび割れ成分の特徴点抽出用フィルタ処理を行うために
用いられる各係数マトリクスは、すべて異なる係数の分
布に設計されているものとする。

【００５７】具体例を挙げると、表７が特徴点Ｂの横割
れ特徴点抽出用フィルタ処理（第１のフィルタ処理）の
ための係数マトリクス（第１の係数マトリクス）で、表
８が特徴点Ｂの縦割れ特徴点抽出用フィルタ処理（第２
のフィルタ処理）のための係数マトリクス（第２の係数
マトリクス）で、表９が特徴点Ｂの左斜割れ特徴点抽出
用フィルタ処理（第３のフィルタ処理）のための係数マ
トリクス（第３の係数マトリクス）で、表１０が特徴点
Ｂの右斜割れ特徴点抽出用フィルタ処理（第４のフィル
タ処理）のための係数マトリクス（第４の係数マトリク
ス）である。一方、表１１は特徴点Ｃの横割れ特徴点抽
出用フィルタ処理（第１のフィルタ処理）のための係数
マトリクス（第１の係数マトリクス）で、表１２は特徴
点Ｃの縦割れ特徴点抽出用フィルタ処理（第２のフィル
タ処理）のための係数マトリクス（第２の係数マトリク
ス）で、表１３は特徴点Ｃの左斜割れ特徴点抽出用フィ
ルタ処理（第３のフィルタ処理）のための係数マトリク
ス（第３の係数マトリクス）で、表１４は特徴点Ｃの右
斜割れ特徴点抽出用フィルタ処理（第４のフィルタ処
理）のための係数マトリクス（第４の係数マトリクス）
である。このように、カメラ３１により撮像した１画面
分の画像データに対し、横割れ成分用の係数マトリクス
によりひび割れの横割れ成分を抽出し、縦割れ成分用の
係数マトリクスによりひび割れの縦割れ成分を抽出し、
左斜割れ成分用の係数マトリクスによりひび割れの左斜
割れ成分を抽出し、さらに右斜割れ成分用の係数マトリ
クスを用いてひび割れの右斜割れ成分を抽出するので、
ひび割れの検出精度を高めることができる。

【００５８】

【表７】

【００５９】

【表８】

【００６０】

【表９】

【００６１】

【表１０】

【００６２】

【表１１】

【００６３】

【表１２】

【００６４】

【表１３】

【００６５】

【表１４】

【００６６】また、この特徴点Ｂの各ひび割れ成分の抽
出結果の出力時には（Ｓ１１１Ｂ）、特徴点Ｂの各ひび
割れ成分を青色の線成分として、ＣＲＴカラーディスプ
レイ４ｂに表示したり、ＤＶＤに書き込んだりする。一
方、特徴点Ｃに関しては、各ひび割れ成分の抽出結果の
出力は（Ｓ１１１Ｃ）、特徴点Ｃの各ひび割れ成分を赤
色の線成分として、ＣＲＴカラーディスプレイ４ｂに表
示したり、ＤＶＤに書き込んだりする。具体的には、図
１６（ａ）の原画像に対し、図１６（ｂ）のひび割れ抽
出画像では、ひび割れが各ひび割れ成分ごとに緑、青、
赤に色分けされている。なお、図１６中のＴは、あらか
じめ作業者が壁面のひび割れに、直接、定規をあてがっ
て測定した際、そのひび割れ寸法を記入して壁面に貼り
付けたテープである。そして、最終的には、特徴点Ａ，
Ｂ，Ｃ抽出処理結果より得られた各種のデータは帳票化
し、かつ１画面全体の特徴量の総和、例えば特徴量Ａに
おけるひび割れ長さ合計、ひび割れ占有率、特徴量Ｂに
おけるひび割れ長さ合計、ひび割れ占有率、さらに特徴
量Ｃにおけるひび割れ長さ合計、ひび割れ占有率、さら
に各特徴量のひび割れ長さの総合計、ひび割れ総占有率
等を求めて帳票化する。

【００６７】

【発明の効果】請求項１および請求項７の発明にあって
は、カメラにより撮像した１画面分の画像データに対
し、第１〜第４の係数マトリクスを使用して、ひび割れ
を横割れ成分、縦割れ成分、左斜割れ成分、右斜割れ成
分の４つに分割して検出するようにしたので、ひび割れ
の検出精度を高めることができる。

【００６８】また、請求項５および請求項１１の発明に
あっては、あらかじめコンクリート壁の壁面を実測して
求めたひび割れの実測データに基づき、これらの第１〜
第６の係数マトリクスを設計するようにしたので、ひび
割れの形状に応じた的確な係数マトリクスを短時間で設
計することができる。

【００６９】さらに、請求項６および請求項１２の発明
にあっては、撮像工程におけるコンクリート壁の壁面の
明るさに応じ、各第１〜第６の係数マトリクスの修正を
行うようにしたので、この壁面の明るさに対応した係数
マトリクスを短時間で設計することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】この発明の一実施例に係るコンクリート壁のひ
び割れ検出装置を示す正面図である。

【図２】この発明の一実施例に係るコンクリート壁のひ
び割れ検出装置の複数のカメラの画像の相対位置を示す
説明図である。

【図３】この発明の一実施例に係るコンクリート壁のひ
び割れ検出方法における画像処理の状態を示す説明図で
ある。

【図４】コンクリート壁のひび割れ検出装置のブロック
図である。

【図５】（Ａ）〜（Ｃ）は、それぞれコンクリート壁の
ひび割れ検出方法で得られた画像データを示す説明図、
分布図および広範囲分布図である。

【図６】この発明の一実施例に係るコンクリート壁のひ
び割れ検出装置のより具体的なブロック図である。

【図７】この発明の一実施例に係るコンクリート壁のひ
び割れ検出方法を示すメインルーチンのフローシートで
ある。

【図８】この発明の一実施例に係るコンクリート壁のひ
び割れ検出方法のうちの横割れ抽出処理ルーチンを示す
フローシートである。

【図９】この発明の一実施例に係るコンクリート壁のひ
び割れ検出方法におけるカメラによる撮像画面を示す平
面図である。

【図１０】この発明の一実施例に係るコンクリート壁の
ひび割れ検出方法における特徴点抽出における線強調処
理工程における画面上の画素区分を示す平面図である。

【図１１】この発明の一実施例に係るコンクリート壁の
ひび割れ検出方法における特徴点抽出のための線強調処
理の計算値を単純化したマトリクスサイズで示す平面図
である。

【図１２】この発明の一実施例に係るコンクリート壁の
ひび割れ検出方法におけるしきい値Ｔｈｒと画像データ
とが表す濃度レベルの関係を示すグラフである。

【図１３】この発明の一実施例に係るコンクリート壁の
ひび割れ検出方法のうちの縦割れ抽出処理ルーチンを示
すフローシートである。

【図１４】この発明の一実施例に係るコンクリート壁の
ひび割れ検出方法のうちの左斜割れ抽出処理ルーチンを
示すフローシートである。

【図１５】この発明の一実施例に係るコンクリート壁の
ひび割れ検出方法のうちの右斜割れ抽出処理ルーチンを
示すフローシートである。

【図１６】（ａ）は、この発明の一実施例に係るコンク
リート壁のひび割れ検出装置に取り込まれた原画像であ
る。（ｂ）は、この発明の一実施例に係るコンクリート
壁のひび割れ検出装置によって作成されたひび割れ抽出
画像である。

【符号の説明】

４ｂ ＣＲＴカラーディスプレイ（出力手段）、 １０ コンクリート壁のひび割れ検出装置、 ３１ カメラ（撮像手段）、 ６０ 画像処理装置（ひび割れ検出手段）。

フロントページの続き Ｆターム(参考） 2F065 AA00 AA49 AA51 BB02 BB28 CC14 CC40 FF04 HH02 JJ00 JJ03 JJ05 JJ26 QQ00 QQ08 QQ17 QQ21 QQ24 2G051 AA90 AB03 AB07 AC16 BA01 CA03 CA07 CB01 EA11 EA12 EA14 EB01 EC01 ED07 ED21 ED30 FA01 5B057 AA20 BA02 BA29 CE03 CE05 CE06 CE09 CE16 CF01 CH08 CH20 DA01 DA07 DC03 DC22

Claims (12)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 コンクリート壁の壁面をカメラにより撮
   像する撮像工程と、 得られた画像データを処理して前記壁面のひび割れを検
   出するひび割れ検出工程とを備えたコンクリート壁のひ
   び割れ検出方法において、 前記ひび割れ検出工程が、 前記カメラにより撮像された１画面分の画像データに対
   して、 前記ひび割れの横割れ成分を強調する第１の係数マトリ
   クスを使用して前記ひび割れの横割れ成分を抽出する第
   １のフィルタ処理と、 前記ひび割れの縦割れ成分を強調する第２の係数マトリ
   クスを使用して前記ひび割れの縦割れ成分を抽出する第
   ２のフィルタ処理と、 前記ひび割れの左斜割れ成分を強調する第３の係数マト
   リクスを使用して前記ひび割れの左斜割れ成分を抽出す
   る第３のフィルタ処理と、 前記ひび割れの右斜割れ成分を強調する第４の係数マト
   リクスを使用して前記ひび割れの右斜割れ成分を抽出す
   る第４のフィルタ処理とをそれぞれ施すことにより、前
   記ひび割れを横割れ成分、縦割れ成分、左斜割れ成分お
   よび右斜割れ成分に分割して検出するコンクリート壁の
   ひび割れ検出方法。
2. 【請求項２】 前記ひび割れ検出後、該検出結果を出力
   する請求項１に記載のコンクリート壁のひび割れ検出方
   法。
3. 【請求項３】 前記ひび割れ検出工程において、前記第
   １〜第４のフィルタ処理を行う前に、前記カメラにより
   撮像された１画面分の画像データに対して、高周波成分
   を除去する第５の係数マトリクスを使用して第５のフィ
   ルタ処理を施すことにより前記１画面分の画像データの
   濃度を平滑化し、 次いで、この平滑化された１画面分の画像データに対し
   て、濃度強調用の第６の係数マトリクスを使用して第６
   のフィルタ処理を施すことで前記１画面分の画像データ
   の濃度を強調する請求項１または請求項２に記載のコン
   クリート壁のひび割れ検出方法。
4. 【請求項４】 前記横割れ成分、縦割れ成分、左斜割れ
   成分および右斜割れ成分の各１画面分の画像データを、
   該各１画面分の画像データの平均濃度をしきい値として
   ２値化し、各２値化後の１画面分の画像データに対し
   て、前記横割れ成分、縦割れ成分、左斜割れ成分および
   右斜割れ成分の微細な過不足部分をそれぞれ修正し、 該各修正された横割れ成分、縦割れ成分、左斜割れ成分
   および右斜割れ成分に対して、所定の線の太さに統一す
   る細線化処理をそれぞれ施し、 該各修正された横割れ成分、縦割れ成分、左斜割れ成分
   および右斜割れ成分のうち、所定の長さに満たない部分
   を除去して該各ひび割れ成分の有効長さ部分を抽出する
   請求項１〜請求項３のうち、何れか１項に記載のコンク
   リート壁のひび割れ検出方法。
5. 【請求項５】 あらかじめ前記コンクリート壁の壁面の
   ひび割れを実測し、 該実測データに基づき、前記各第１〜第６の係数マトリ
   クスを設計する請求項１〜請求項４のうち、何れか１項
   に記載のコンクリート壁のひび割れ検出方法。
6. 【請求項６】 前記撮像工程におけるコンクリート壁の
   壁面の明るさに応じ、前記各第１〜第６の係数マトリク
   スを修正する請求項１〜請求項５のうち、何れか１項に
   記載のコンクリート壁のひび割れ検出方法。
7. 【請求項７】 コンクリート壁の壁面をカメラにより撮
   像する撮像手段と、 得られた画像データを処理して前記壁面のひび割れを検
   出するひび割れ検出手段とを備えたコンクリート壁のひ
   び割れ検出装置において、 前記ひび割れ検出手段が、 前記カメラにより撮像された１画面分の画像データに対
   して、前記ひび割れの横割れ成分を強調する第１の係数
   マトリクスを使用して前記ひび割れの横割れ成分を抽出
   する第１のフィルタ処理手段と、 前記カメラにより撮像された１画面分の画像データに対
   して、前記ひび割れの縦割れ成分を強調する第２の係数
   マトリクスを使用して前記ひび割れの縦割れ成分を抽出
   する第２のフィルタ処理手段と、 前記カメラにより撮像された１画面分の画像データに対
   して、前記ひび割れの左斜割れ成分を強調する第３の係
   数マトリクスを使用して前記ひび割れの左斜割れ成分を
   抽出する第３のフィルタ処理手段と、 前記カメラにより撮像された１画面分の画像データに対
   して、前記ひび割れの右斜割れ成分を強調する第４の係
   数マトリクスを使用して前記ひび割れの右斜割れ成分を
   抽出する第４のフィルタ処理手段とを備えたコンクリー
   ト壁のひび割れ検出装置。
8. 【請求項８】 前記ひび割れ検出結果を出力する出力手
   段を有する請求項７に記載のコンクリート壁のひび割れ
   検出装置。
9. 【請求項９】 前記ひび割れ検出手段が、前記第１〜第
   ４のフィルタ処理を行う前に、前記カメラにより撮像さ
   れた１画面分の画像データに対して、高周波成分を除去
   する第５の係数マトリクスを使用して第５のフィルタ処
   理を施すことにより前記１画面分の画像データの濃度を
   平滑化する平滑化手段と、 次いで、この平滑化された１画面分の画像データに対し
   て、濃度強調用の第６の係数マトリクスを使用して第６
   のフィルタ処理を施すことで前記１画面分の画像データ
   の濃度を強調する濃度強調手段とを有する請求項７また
   は請求項８に記載のコンクリート壁のひび割れ検出装
   置。
10. 【請求項１０】 前記横割れ成分、縦割れ成分、左斜割
    れ成分および右斜割れ成分の各１画面分の画像データ
    を、該各１画面分の画像データの平均濃度をしきい値と
    して２値化する２値化手段と、 各２値化後の１画面分の画像データに対して、前記横割
    れ成分、縦割れ成分、左斜割れ成分および右斜割れ成分
    の微細な過不足部分をそれぞれ修正する修正手段と、 該各修正された横割れ成分、縦割れ成分、左斜割れ成分
    および右斜割れ成分に対して、所定の線の太さに統一す
    る細線化処理を施す細線化処理手段と、 該各修正された横割れ成分、縦割れ成分、左斜割れ成分
    および右斜割れ成分のうち、所定の長さに満たない部分
    を除去して該各ひび割れ成分の有効長さ部分を抽出する
    有効長抽出手段とを有する請求項７〜請求項９のうち、
    何れか１項に記載のコンクリート壁のひび割れ検出装
    置。
11. 【請求項１１】 あらかじめ測定された前記コンクリー
    ト壁の壁面のひび割れの実測データに基づき、前記各第
    １〜第６の係数マトリクスを設計する係数設計手段を有
    した請求項７〜請求項１０のうち、何れか１項に記載の
    コンクリート壁のひび割れ検出装置。
12. 【請求項１２】 前記撮像工程におけるコンクリート壁
    の壁面の明るさに応じ、前記各第１〜第６の係数マトリ
    クスを修正する係数修正手段を有した請求項７〜請求項
    １１のうち、何れか１項に記載のコンクリート壁のひび
    割れ検出装置。