JP2003035528A - ひび割れ画像計測による構造物の損傷度評価システム及び方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】ＲＣ構造物表面に生じているひび割れに基づい
て該ＲＣ構造物の損傷度を信頼性のある形で客観的かつ
定量的に評価する。 【構成】本発明に係るひび割れ画像計測による構造物の
損傷度評価システム３１は、撮像手段としてのデジタル
カメラ３２と、該デジタルカメラで得られた画像データ
を画像処理してひび割れを抽出する画像処理部３３と、
該画像処理部で得られた画像を処理して所定の演算処理
を行う演算処理部３４とから概ね構成してある。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、主としてＲＣ構造
物の表面に生じているひび割れを計測するひび割れ画像
計測による構造物の損傷度評価システム及び方法に関す
る。

【０００２】

【従来の技術】ＲＣ構造物は、圧縮に抵抗するコンクリ
ートと引張に抵抗する鉄筋とのいわばハイブリッド構造
であるため、コンクリートにはさまざまな原因でひび割
れが生じるが、このようなコンクリート表面に発生した
ひび割れは、地震後における被災度診断、耐震補強の必
要性、鉄筋腐食等に関するＲＣ材料の健全性などを知る
手がかりとなることが多く、したがって、ひび割れを高
い精度で分析していくことは、構造物の健全性、言い換
えれば損傷度を知る上で重要な事項となる。

【０００３】ここで、コンクリート面に生じているひび
割れを分析するにあたっては、従来は目視によってひび
割れの分布状況を観察し、これを紙にスケッチするとと
もに、必要に応じて該ひび割れの長さや幅をスケール等
で計測し、かかるスケッチや計測データに基づいて上述
した構造物の損傷度を評価していた。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、このよ
うな方法では、ひび割れの観察や計測に多くの時間と人
手がかかるとともに、かかる作業に十分な経験を要する
ため、作業員の熟練度の違いに起因するばらつきが生
じ、信頼性に欠ける面があるという問題を生じていた。

【０００５】また、精度の高い観察結果やデジタルカメ
ラを用いた計測データが得られたとしても、ひび割れ幅
に関するデータを高い精度で得るには限界があるため、
それらに基づいて構造物の損傷度を評価するにあたって
は、やはり経験的判断に頼らざるを得ない面もあり、客
観性に欠けたり定量的な評価ができないという問題も生
じていた。

【０００６】本発明は、上述した事情を考慮してなされ
たもので、ＲＣ構造物表面に生じているひび割れに基づ
いて該ＲＣ構造物の損傷度を信頼性のある形で客観的か
つ定量的に評価することが可能なひび割れ画像計測によ
る構造物の損傷度評価システム及び方法を提供すること
を目的とする。

【０００７】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するた
め、本発明に係るひび割れ画像計測による構造物の損傷
度評価システムは請求項１に記載したように、ひび割れ
計測の対象となる構造物の表面を撮像する撮像手段と、
該撮像手段で得られた画像データを画像処理してひび割
れを抽出する画像処理部と、該画像処理部における画像
処理によって前記ひび割れの位置、数、幅、角度、長
さ、間隔等のひび割れ属性データを分析取得するととも
に該ひび割れ属性データを用いて前記構造物の損傷度を
評価するようになっている演算処理部とを備えたもので
ある。

【０００８】また、本発明に係るひび割れ画像計測によ
る構造物の損傷度評価システムは、前記構造物の設計施
工データを用いて前記構造物の損傷度を評価するように
前記演算処理部を構成したものである。

【０００９】また、本発明に係るひび割れ画像計測によ
る構造物の損傷度評価システムは、前記構造物の損傷度
を残存荷重変形性能、供用性能及び耐久性の少なくとも
いずれかを目安として評価するように前記演算処理部を
構成したものである。

【００１０】また、本発明に係るひび割れ画像計測によ
る構造物の損傷度評価システムは、前記構造物の損傷度
と前記構造物に対する要求性能とを比較して該構造物に
対する補修、補強等の改善措置の要否を判定するように
前記演算処理部を構成したものである。

【００１１】また、本発明に係るひび割れ画像計測によ
る構造物の損傷度評価方法は請求項５に記載したよう
に、ひび割れ計測の対象となる構造物の表面を撮像し、
該撮像で得られた画像データを画像処理してひび割れを
抽出し、抽出されたひび割れを分析することで得られた
前記ひび割れの位置、数、幅、角度、長さ、間隔等のひ
び割れ属性データを用いて前記構造物の損傷度を評価す
るものである。

【００１２】また、本発明に係るひび割れ画像計測によ
る構造物の損傷度評価方法は、前記構造物の設計施工デ
ータを用いて前記構造物の損傷度を評価するものであ
る。

【００１３】また、本発明に係るひび割れ画像計測によ
る構造物の損傷度評価方法は、前記構造物の損傷度を残
存荷重変形性能、供用性能及び耐久性の少なくともいず
れかを目安として評価するものである。

【００１４】また、本発明に係るひび割れ画像計測によ
る構造物の損傷度評価方法は、前記構造物の損傷度と前
記構造物に対する要求性能とを比較して該構造物に対す
る補修、補強等の改善措置の要否を判定するものであ
る。

【００１５】本発明に係るひび割れ画像計測による構造
物の損傷度評価システム及び方法においては、まず、ひ
び割れ計測の対象となる構造物の表面を所定の撮像手段
で撮像する。撮像するにあたっては、例えばＣＣＤを用
いたデジタルカメラを用いることができる。

【００１６】次に、撮像手段で得られた画像データを画
像処理部にて画像処理し、ひび割れを抽出する。

【００１７】次に、抽出されたひび割れを演算処理部に
て分析して該ひび割れの位置、数、幅、角度、長さ、間
隔等のひび割れ属性データを取得し、次いで、該ひび割
れ属性データを用いて構造物の損傷度を同じく演算処理
部にて評価する。

【００１８】ここで、損傷度を評価する際、構造物の設
計施工データを用いるようにすれば、該構造物の設計基
準あるいは鉄筋やコンクリートの設計施工状況さらには
竣工からの経過時期等が評価の参考とされることとな
り、構造物の損傷度をより多くの視点から評価すること
が可能となる。

【００１９】また、損傷度を評価する際、残存荷重変形
性能、供用性能及び耐久性の少なくともいずれかを目安
として評価するようにすれば、構造物の損傷度をより重
要な観点から評価することが可能となる。

【００２０】なお、残存荷重変形性能とは、構造物が損
傷を受けた後、該構造物が保有している荷重変形性能、
言い換えれば復元力特性を意味するものとする。

【００２１】また、損傷度を評価する際、該構造物の損
傷度を構造物に対する要求性能と比較し、その比較結果
を用いて、該構造物に対する補修、補強等の改善措置の
要否を判定するようにすれば、損傷度の評価をその後の
補修工事や補強工事等に反映させることが可能となり、
該補修工事や補強工事等をより効率的かつ合理的に行う
ことが可能となる。

【００２２】画像処理部にてひび割れを抽出する手順あ
るいはアルゴリズムとしては、例えば、以下の手順でひ
び割れを高精度に抽出することができる。

【００２３】すなわち、まず、ひび割れ計測の対象とな
る構造物の表面を撮像して得られた画像を原画像データ
とする。ここで、構造物の表面に影が映り込んだり照度
が不均一であったために原画像データに明暗が生じてい
る場合には、必要に応じてシェーディング補正を行う。

【００２４】次に、原画像データの画像領域のうち、最
初は例えば撮像範囲全部を特定されたひび割れ探査領域
とし、かかるひび割れ探査領域を所定のしきい値で２値
化処理する。この場合のしきい値はかなり高めに設定
し、できるだけノイズを除去するとともに明らかにひび
割れと判別できるものだけが抽出されるようにする。し
たがって、この段階では細いひび割れは抽出されない。

【００２５】次に、２値化処理されたデータを用いてひ
び割れを抽出するとともに未抽出のひび割れが存在する
可能性のある画像領域を新たなひび割れ探査領域として
特定する。

【００２６】ここで、未抽出のひび割れが存在する可能
性があるかどうかは、２値化画像を見ながら経験的に判
断するようにしてもよいが、前記２値化処理されたデー
タから黒画素を抽出するとともに、抽出された各黒画素
について該黒画素を含む所定の単位領域をそれぞれ定
め、それらの単位領域のうち、未抽出のひび割れが存在
する可能性のある単位領域を選び出してそれら選び出さ
れた単位領域が包含される領域を前記新たなひび割れ探
査領域として特定するようにしたならば、太いひび割れ
から分岐派生する、あるいは該太いひび割れに近接して
存在するより細いひび割れを確実かつ効率的に抽出する
ことが可能となる。

【００２７】また、未抽出のひび割れが存在する可能性
のある単位領域を選び出す際、前記単位領域に占める白
の画素数若しくは黒の画素数を計数し、該白の画素数若
しくは黒の画素数の占有比率に応じて未抽出のひび割れ
が存在する可能性を判断するようにしたならば、かかる
判断を客観的にかつ短時間に行うことが可能となる。

【００２８】次に、特定された新たなひび割れ探査領域
を一回目のしきい値よりも低いしきい値で２値化処理
し、しかる後に該２値化処理されたデータを用いて新た
なひび割れを抽出する。この段階では、一回目で抽出さ
れたひび割れに加えてそれよりも細いひび割れも抽出さ
れる。

【００２９】このように、特定されたひび割れ探査領域
を２値化処理してひび割れを抽出するとともに、その時
点では抽出されなかったけれども存在の可能性がある領
域を新たにひび割れ探査領域とし、該新たなひび割れ探
査領域を前ステップで用いたしきい値よりも低いしきい
値で２値化処理して新たなひび割れを抽出するという手
順を、所望の精度のひび割れが抽出されるまで繰り返
す。

【００３０】このようにすると、ひび割れ探査領域を段
階的に拡張しながらその拡張に伴って抽出精度も段階的
に上がっていくこととなる。

【００３１】なお、本発明で言うところの構造物は、主
としてＲＣ構造物を対象とするが、ＰＣ構造物や無筋コ
ンクリート構造物等のコンクリート系構造物はもちろん
のこと、鋼構造物に対しても、その溶接部分のひび割れ
や局部座屈状況等の調査を目的として本発明を適用する
ことが可能である。

【００３２】

【発明の実施の形態】以下、本発明に係るひび割れ画像
計測による構造物の損傷度評価システム及び方法の実施
の形態について、添付図面を参照して説明する。なお、
従来技術と実質的に同一の部品等については同一の符号
を付してその説明を省略する。

【００３３】図１(a)は、本実施形態に係るひび割れ画
像計測による構造物の損傷度評価システムを示した全体
ブロック図、(b)はシステム構成図である。同図でわか
るように、本実施形態に係るひび割れ画像計測による構
造物の損傷度評価システム３１は、撮像手段としてのデ
ジタルカメラ３２と、該デジタルカメラで得られた画像
データを画像処理してひび割れを抽出する画像処理部３
３と、該画像処理部で得られた画像を処理して所定の演
算処理を行う演算処理部３４とから概ね構成してある。

【００３４】デジタルカメラ３２は、ひび割れ計測の対
象となる構造物であるＲＣ構造物の表面を撮像するもの
であって、受光素子をＣＣＤやＣ−ＭＯＳセンサーとし
たものがあるが、例えばＣＣＤ、特に高感度を得るため
にサイズを大きくし、かつ高画質を得るために画素数を
高めたＣＣＤを内蔵したものが望ましい。

【００３５】画像処理部３３及び演算処理部３４は、同
図(b)に示すようにハードウェアとしてのパソコン３５
と該パソコン上で動作する様々なソフトウェアとで構成
することができる。

【００３６】ここで、パソコン３５には、ハードディス
ク等の記憶装置３６を本体に内蔵してあるとともに、処
理前の画像や処理後の画像等を表示するディスプレイ３
７と、所定の内容を印字出力するプリンター３８とを設
けてある。

【００３７】画像処理部３３は、デジタルカメラ３２で
得られた画像データを画像処理してひび割れを抽出する
ようになっているとともに、演算処理部３４は、画像処
理部３３における画像処理によってひび割れの位置、
数、幅、角度、長さ、間隔等のひび割れ属性データを分
析取得し、さらに該ひび割れ属性データを用いてＲＣ構
造物の損傷度を評価するように構成してある。

【００３８】ここで、演算処理部３４は、ＲＣ構造物の
設計施工データを参考にしながら、該ＲＣ構造物の損傷
度を評価するように構成してある。なお、ＲＣ構造物の
設計施工データについては、予め記憶装置３６に入力し
ておくのがよい。なお、かかる構成に代えて、図示しな
い設計データベースからネットワーク経由で入手するこ
とができることは言うまでもない。

【００３９】また、演算処理部３４は、ＲＣ構造物の損
傷度を残存荷重変形性能、供用性能及び耐久性を目安と
して評価するように構成してあるとともに、ＲＣ構造物
の損傷度と該ＲＣ構造物に対する要求性能とを比較し、
該ＲＣ構造物に対する補修、補強等の改善措置の要否を
判定するように構成してある。

【００４０】要求性能としては、損傷度に対応して、耐
力、靭性能、使用性能及び耐用期間とすることが考え
る。なお、このようなＲＣ構造物に対する要求性能につ
いても、設計施工データと同様、記憶装置３６に予め入
力しておけばよい。

【００４１】本実施形態に係るひび割れ画像計測による
構造物の損傷度評価システム３１及び方法においては、
図２のフローチャートに示すように、まず、ひび割れ計
測の対象となるＲＣ構造物の表面をデジタルカメラ３２
で撮像する（ステップ１１１）。

【００４２】次に、デジタルカメラ３２で得られた画像
データを画像処理部３３にて画像処理し、ひび割れを抽
出する（ステップ１１２）。

【００４３】画像処理部３３にてひび割れを抽出するに
は、図３のフローチャートに示すように、まず、ひび割
れ計測の対象となるＲＣ構造物、例えば地震によってひ
び割れが生じたＲＣ柱の表面をデジタルカメラ２で撮像
し、これを原画像データとする（ステップ１０１）。

【００４４】ここで、ＲＣ構造物であるＲＣ柱の表面を
撮像する際、通常、木や建物等の影もいっしょに撮像し
てしまうことが多いが、このような陰は、原画像データ
の濃度ムラとなってひび割れ計測の精度を低下させるこ
ととなる。また、室内加力試験であっても、構造物表面
の照度は必ずしも均一ではないので、これを撮像した原
画像データにはやはり濃度ムラが生じていることが多
い。

【００４５】したがって、かかる濃度ムラを除去すべ
く、２値化処理を行う前に原画像データに対してシェー
ディング補正を行う（ステップ１０２）。

【００４６】シェーディング補正を行うにあたっては、
ＲＣ柱の表面に白板を設置し、かかる状態で白板を撮像
して補正用データを作成する。そして、かかる補正用デ
ータでＲＣ柱の表面を撮像した原画像データを除して、
若しくは原画像データから補正用データを差し引いて原
画像データの明るさの補正を行う。このようにすれば、
ＲＣ柱表面の明暗分布が相殺されてＲＣ柱の表面状態だ
けを画像として残すことができる。

【００４７】次に、シェーディング補正を行って得られ
た原画像データの画像領域のうち、例えば撮像範囲全部
を特定されたひび割れ探査領域とし、かかるひび割れ探
査領域を所定のしきい値で２値化処理するとともに（ス
テップ１０３）、２値化処理されたデータを用いてひび
割れを抽出する（ステップ１０４）。

【００４８】この場合（最初）のしきい値はかなり高め
に設定し、できるだけノイズを除去するとともに明らか
にひび割れと判別できるものだけが抽出されるようにす
る。このようにすれば、コンクリート表面の汚れや気泡
といったひび割れ以外のノイズを大部分除去することが
できる。なお、シェーディング補正された原画像データ
は、後述するようにしきい値を下げながら２値化をやり
直していく際、そのつど必要となるので、適当な記憶装
置に記憶しておき、２値化をやり直す際、随時読み出す
ようにすればよい。

【００４９】図４は、かかる段階での２値化画像を示し
たものである。同図でわかるように、特定されたひび割
れ探査領域２内で太いひび割れ１が抽出されている。な
お、この段階では細いひび割れは未だ抽出されていな
い。

【００５０】次に、図５に示すように、かかる２値化画
像データを用いて未抽出のひび割れが存在する可能性の
ある画像領域２ａを新たなひび割れ探査領域として特定
する（ステップ１０５）。

【００５１】未抽出のひび割れが存在する可能性がある
かどうかは、まず、２値化処理されたデータから黒画素
を抽出するとともに、抽出された各黒画素、例えば図６
の黒画素２１について該黒画素を含む単位領域を定め
る。

【００５２】すなわち、単位領域の大きさを同図のよう
に９画素×９画素とすれば、黒画素２１を含むような単
位領域の定め方は、全部で８１通り存在し、同図に示し
た単位領域２２ａ、２２ｂ、２２ｃ、２２ｄは、それぞ
れ該黒画素が右下、左下、右上、左上にくるような場合
を示したものであり、単位領域２２ｅは、黒画素２１が
中間にくる一般的な場合を示したものである。

【００５３】次に、黒画素２１について８１通り存在す
る各単位領域２２ａ、２２ｂ・・・・について、各単位
領域に占める黒の画素数を計数し、該黒の画素数の占有
比率に応じて未抽出のひび割れが存在する可能性を判断
する。かかる判断においては、例えば、各単位領域の全
画素数（すなわち８１）に対する黒の画素数の割合が１
０％以上であるとき、未抽出の新たなひび割れが存在す
る可能性があるといった基準を設定することが可能であ
る。

【００５４】これを単位領域２２ｅについて具体的に調
べてみると、黒の画素数は１１であるので、上述の比率
は１１／８１＝１３．６％となり、未抽出のひび割れが
存在する可能性があるとの判断を下すことができる。同
様に単位領域２２ａについても未抽出のひび割れありと
判断することができる。一方、単位領域２２ｂ、２２
ｃ、２２ｄについては、それぞれ黒画素が黒画素２１自
身を含めてそれぞれ１、２、１しか存在せず、上述の基
準を満たさないのでひび割れが存在する可能性はないと
判断する。

【００５５】このような作業を他の黒画素についてもそ
れぞれ行い、未抽出のひび割れが存在する可能性のある
単位領域を選び出す。そして、それら選び出された単位
領域が包含される領域、言い換えれば選び出された単位
領域の包絡線を図７に示すように新たなひび割れ探査領
域２ａとして特定する。

【００５６】このように２値化処理されたデータを用い
て未抽出のひび割れが存在する可能性のある新たなひび
割れ探査領域２ａを特定したならば（ステップ１０
５）、次に、原画像データの画像領域のうち、特定され
た新たなひび割れ探査領域２ａについてだけ最初のしき
い値よりも低いしきい値であらためて２値化処理をやり
直し、新たなひび割れを抽出する（ステップ１０６）。

【００５７】図８は、かかる段階での２値化画像を示し
たものである。同図でわかるように、この段階では太い
ひび割れ１とともに、細いひび割れ４も抽出されてい
る。

【００５８】次に、さらに細いひび割れを抽出したけれ
ば、図８に示した２値化画像データを用いて上述したと
同じ手順で未抽出のひび割れが存在する可能性のあるひ
び割れ探査領域２ｂを図９に示すように特定し（ステッ
プ１０５）、次いで、かかるひび割れ探査領域２ｂに対
し、シェーディング補正された原画像データをさらに低
いしきい値で２値化処理してひび割れを抽出する（ステ
ップ１０６）。なお、図９でわかるように、ひび割れ探
査領域２ｂは、あらたに抽出されたひび割れ４の分だ
け、ひび割れ探査領域２ａよりも拡張されている。

【００５９】このように、特定されたひび割れ探査領域
に対して原画像データを２値化処理してひび割れを抽出
するとともに、その時点では抽出されなかったけれども
存在の可能性がある領域をそのときの２値化処理データ
を用いて新たなひび割れ探査領域として特定し、該新た
なひび割れ探査領域に対し、原画像データを前回のしき
い値よりも低いしきい値で２値化処理して新たなひび割
れを抽出するという手順（ステップ１０５〜１０６）
を、所望の精度のひび割れが抽出されるまで繰り返す。

【００６０】ちなみに、かかるひび割れ抽出方法によ
り、撮像された全範囲を最初から高い精度で、言い換え
れば低いしきい値で２値化処理した場合に多数のノイズ
が含まれてしまったり、逆に高いしきい値で２値化処理
した場合にノイズは除去できるが細いひび割れも同時に
除去されてしまうというといった問題を未然に回避しな
がら、ひび割れ抽出における効率と精度とを両立させる
ことが可能となる。

【００６１】ステップ１０５〜１０６の手順を繰り返す
ことによって所望の精度までひび割れが抽出されたなら
ば、次に、抽出されたひび割れを演算処理部３４にて分
析して該ひび割れの位置、数、幅、角度、長さ、間隔等
のひび割れ属性データを取得する（ステップ１１３）。

【００６２】抽出されたひび割れから上述したひび割れ
属性データを取得するには、例えば抽出されたひび割れ
の２値化画像を任意の方法で画像処理して上述したひび
割れの幅や長さなどを解析すればよい。具体的には、２
値化画像に対してベクトル化処理を行うことにより、ひ
び割れの位置、数、幅、角度、長さ、間隔といったひび
割れ属性データを定量的なデジタルデータとして得るこ
とができる。

【００６３】次に、得られたひび割れ属性データを用い
てＲＣ構造物の損傷度を演算処理部３４で評価する（ス
テップ１１４）。

【００６４】損傷度の評価にあたっては、まず、ひび割
れの角度によってＲＣ構造物の損傷を曲げひび割れモー
ドとせん断ひび割れモードとに分類した上、曲げひび割
れ量とせん断ひび割れ量を個別に計数することが考えら
れる。例えば、角度が０゜前後のひび割れの場合には、
これを曲げひび割れモードとして分類し、角度が４５゜
前後のひび割れの場合には、これをせん断ひび割れモー
ドとして分類することが考えられる。また、ＲＣ構造物
の損傷が曲げモードであれ、せん断モードであれ、曲げ
モーメントが最大となる箇所での圧縮側での性状は、該
ＲＣ構造物の破壊を評価する上で重要な指標となり、該
箇所でのひび割れ量を別途計数しておく。

【００６５】ここで、演算処理部３４で損傷度を評価す
る際、記憶装置３６に予め記憶されたＲＣ構造物の設計
施工データを参考にするのが望ましい。このようにする
と、ＲＣ構造物の設計基準あるいは鉄筋やコンクリート
の設計施工状況さらには竣工からの経過時期等が評価の
参考とされることとなり、ＲＣ構造物の損傷度をより多
くの視点から適確に評価することが可能となる。

【００６６】同様に、演算処理部３４で損傷度を評価す
る際、残存荷重変形性能、供用性能及び耐久性を目安と
して評価するのが望ましい。このようにすると、ＲＣ構
造物の損傷度をより重要な観点から評価することも可能
となる。

【００６７】次に、評価されたＲＣ構造物の損傷度を演
算処理部３４にて該ＲＣ構造物に対する要求性能と比較
する（ステップ１１５）。要求性能についても、予め記
憶装置３６に記憶しておくのが望ましい。

【００６８】次に、かかる比較結果を用いて、ＲＣ構造
物に対する補修、補強等の改善措置の要否を判定する
（ステップ１１６）。

【００６９】このようにすれば、損傷度の評価をその後
の補修工事や補強工事等に反映させることが可能とな
り、該補修工事や補強工事等をより効率的かつ合理的に
行うことが可能となる。

【００７０】ＲＣ構造物に対する補修、補強等の改善措
置の要否を判定するにあたっては、例えば、終局限界状
態における損傷指標を曲げ損傷指標、せん断損傷指標、
曲げせん断損傷指標（曲げ降伏後のせん断破壊）及び部
材全体の損傷指標と定義した上で、上述した曲げひび割
れ量及びせん断ひび割れ量並びに曲げモーメント最大部
でのひび割れ量を用いて該当する損傷指標に分類し、そ
れぞれの分類に応じて、「補修補強不要」、「要詳細調
査」、「要補修」、「要補強」、「要取り替え」と判定
することが考えられる。

【００７１】また、ＲＣ構造物の使用限界状態や耐久性
は、ひび割れ幅によって定まることが多いため、最大ひ
び割れ幅、平均ひび割れ幅及びひび割れ間隔を用いて使
用限界状態に対する損傷指標及び耐久性に対する損傷指
標を定義した上で、上述したひび割れの幅を用いて該当
する損傷指標に分類し、それぞれの分類に応じて、「補
修補強不要」、「要詳細調査」、「要補修」、「要補
強」、「要取り替え」と判定することが考えられる。

【００７２】以上説明したように、本実施形態に係るひ
び割れ画像計測による構造物の損傷度評価システム及び
方法によれば、ひび割れ計測の対象となる構造物の表面
を撮像し、該撮像で得られた画像データを画像処理して
ひび割れを抽出し、抽出されたひび割れを分析すること
で得られた前記ひび割れの位置、数、幅、角度、長さ、
間隔等のひび割れ属性データを用いて前記構造物の損傷
度を評価するようにしたので、熟練した技術者がいなく
とも、ＲＣ構造物の損傷度を客観的かつ定量的に評価す
ることが可能となる。

【００７３】なお、技術者による目視が必要なくなるた
め、原子炉建屋内や狭隘な空間といった人の立ち入りが
困難な場所であっても、ＲＣ構造物の損傷を評価するこ
とができるという効果も奏する。

【００７４】また、本実施形態に係るひび割れ画像計測
による構造物の損傷度評価システム及び方法によれば、
ＲＣ構造物の損傷度を評価する際、構造物の設計施工デ
ータを用いるようにしたので、該構造物の設計基準ある
いは鉄筋やコンクリートの設計施工状況さらには竣工か
らの経過時期等が評価の参考とされることとなり、構造
物の損傷度をより多くの視点から評価することが可能と
なる。

【００７５】また、本実施形態に係るひび割れ画像計測
による構造物の損傷度評価システム及び方法によれば、
ＲＣ構造物の損傷度を評価する際、残存荷重変形性能、
供用性能及び耐久性を目安としたので、構造物の損傷度
をより重要な観点から評価することが可能となる。

【００７６】また、本実施形態に係るひび割れ画像計測
による構造物の損傷度評価システム及び方法によれば、
ＲＣ構造物の損傷度を評価する際、該構造物の損傷度を
構造物に対する要求性能と比較し、その比較結果を用い
て、該構造物に対する補修、補強等の改善措置の要否を
判定するようにしたので、損傷度の評価をその後の補修
工事や補強工事等に反映させることが可能となり、該補
修工事や補強工事等をより効率的かつ合理的に行うこと
が可能となる。

【００７７】本実施形態では、原画像データに含まれて
いる濃度ムラを除去すべく、シェーディング補正を行う
ようにしたが、室内加力試験等で照明がきわめて均一に
なされているような場合については、かかるシェーディ
ング補正を省略してもよい。

【００７８】また、本実施形態では、構造物の設計施工
データを用いて該構造物の損傷度を評価するように構成
したが、構造物の設計施工データを用いるかどうかは任
意であり、これを用いずに構造物の損傷度を評価しても
かまわない。

【００７９】また、本実施形態では、構造物の損傷度を
残存荷重変形性能、供用性能及び耐久性の少なくともい
ずれかを目安として評価するように構成したが、これら
を目安として評価するかどうかは任意であり、残存荷重
変形性能、供用性能及び耐久性とは無関係に又はこれら
とは異なる目安で構造物の損傷度を評価してもかまわな
い。

【００８０】また、本実施形態では、構造物の損傷度と
前記構造物に対する要求性能とを比較して該構造物に対
する補修、補強等の改善措置の要否を判定するように構
成したが、構造物に対する要求性能とは無関係に構造物
の損傷度を評価してもかまわないし、そもそも改善措置
の要否の判定まで行う必要はなく、構造物の損傷度を評
価するにとどめるようにしてもかまわない。

【００８１】

【発明の効果】以上述べたように、本発明に係るひび割
れ画像計測による構造物の損傷度評価システム及び方法
によれば、び割れ計測の対象となる構造物の表面を撮像
し、該撮像で得られた画像データを画像処理してひび割
れを抽出し、抽出されたひび割れを分析することで得ら
れた前記ひび割れの位置、数、幅、角度、長さ、間隔等
のひび割れ属性データを用いて前記構造物の損傷度を評
価するようにしたので、熟練した技術者がいなくとも、
ＲＣ構造物の損傷度を客観的かつ定量的に評価すること
が可能となる。

【００８２】

【図面の簡単な説明】

【図１】本実施形態に係るひび割れ画像計測による構造
物の損傷度評価システムを示した図であり、(a)は全体
ブロック図、(b)はシステム構成図。

【図２】本実施形態に係るひび割れ画像計測による構造
物の損傷度評価方法の手順を示したフローチャート。

【図３】本実施形態に係るひび割れ画像計測による構造
物の損傷度評価方法において画像処理によるひび割れ抽
出の手順を示したフローチャート。

【図４】最初の段階での２値化画像を示した図。

【図５】未抽出のひび割れが存在する可能性のある新た
なひび割れ探査領域２ａを最初の２値化画像とともに示
した図。

【図６】未抽出のひび割れが存在する可能性のあるひび
割れ探査領域を特定する方法を示した図。

【図７】引き続き未抽出のひび割れが存在する可能性の
あるひび割れ探査領域を特定する方法を示した図。

【図８】第２段階での２値化画像を示した図。

【図９】未抽出のひび割れが存在する可能性のある新た
なひび割れ探査領域２ｂを第２段階の２値化画像ととも
に示した図。

【符号の説明】

３１ ひび割れ画像計測による構造
物の損傷度評価システム ３２ デジタルカメラ（撮像手段） ３３ 画像処理部 ３４ 演算処理部 ３５ パソコン

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 山田 守 東京都清瀬市下清戸４丁目640 株式会社 大林組技術研究所内 Ｆターム(参考） 2F065 AA49 AA61 CC14 FF04 JJ03 JJ26 QQ04 QQ08 QQ32 RR05

Claims (8)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 ひび割れ計測の対象となる構造物の表面
   を撮像する撮像手段と、該撮像手段で得られた画像デー
   タを画像処理してひび割れを抽出する画像処理部と、該
   画像処理部における画像処理によって前記ひび割れの位
   置、数、幅、角度、長さ、間隔等のひび割れ属性データ
   を分析取得するとともに該ひび割れ属性データを用いて
   前記構造物の損傷度を評価するようになっている演算処
   理部とを備えたことを特徴とするひび割れ画像計測によ
   る構造物の損傷度評価システム。
2. 【請求項２】 前記構造物の設計施工データを用いて前
   記構造物の損傷度を評価するように前記演算処理部を構
   成した請求項１記載のひび割れ画像計測による構造物の
   損傷度評価システム。
3. 【請求項３】 前記構造物の損傷度を残存荷重変形性
   能、供用性能及び耐久性の少なくともいずれかを目安と
   して評価するように前記演算処理部を構成した請求項１
   記載のひび割れ画像計測による構造物の損傷度評価シス
   テム。
4. 【請求項４】 前記構造物の損傷度と前記構造物に対す
   る要求性能とを比較して該構造物に対する補修、補強等
   の改善措置の要否を判定するように前記演算処理部を構
   成した請求項１記載のひび割れ画像計測による構造物の
   損傷度評価システム。
5. 【請求項５】 ひび割れ計測の対象となる構造物の表面
   を撮像し、該撮像で得られた画像データを画像処理して
   ひび割れを抽出し、抽出されたひび割れを分析すること
   で得られた前記ひび割れの位置、数、幅、角度、長さ、
   間隔等のひび割れ属性データを用いて前記構造物の損傷
   度を評価することを特徴とするひび割れ画像計測による
   構造物の損傷度評価方法。
6. 【請求項６】 前記構造物の設計施工データを用いて前
   記構造物の損傷度を評価する請求項５記載のひび割れ画
   像計測による構造物の損傷度評価方法。
7. 【請求項７】 前記構造物の損傷度を残存荷重変形性
   能、供用性能及び耐久性の少なくともいずれかを目安と
   して評価する請求項５記載のひび割れ画像計測による構
   造物の損傷度評価方法。
8. 【請求項８】 前記構造物の損傷度と前記構造物に対す
   る要求性能とを比較して該構造物に対する補修、補強等
   の改善措置の要否を判定する請求項５記載のひび割れ画
   像計測による構造物の損傷度評価方法。