JP2005283590A - 埋設物探査処理方法及び装置、埋設物探査処理プログラム、並びにそれらのプログラムを記録した記録媒体 - Google Patents

埋設物探査処理方法及び装置、埋設物探査処理プログラム、並びにそれらのプログラムを記録した記録媒体 Download PDF

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Abstract

【課題】 測定パラメータを最適値に適応制御しながら、種々の探査物体中で埋設物を容易にかつ高精度で探索できる。
【解決手段】 探査物体中において連続して延在する埋設物を、送信波を探査物体の表面から放射し、送信波の反射波を受信し、反射波のデータに基づいて探査する。画像処理装置１０は、受信した反射波のデータに基づいて探査物体の表面とは直交する２つの断面の濃度データを有する画像データを生成し埋設物が連続して延在するという知識を用いて埋設物が存在しない画像データを除去して埋設物の候補点を示す２つの断面の候補点画像データを生成し、当該候補点画像データを３次元空間上に仮想的に配置するように画像メモリ２３に格納し、格納された候補点画像データに基づいて候補点に基づいて遺伝的アルゴリズムを用いて位置推定用パラメータを適応制御しながら埋設物の位置を推定し埋設物の画像を３次元画像の形式で生成して出力する。
【選択図】 図２

Description

本発明は、例えばコンクリート中や地中などの探査物体中の埋設物を探索するための埋設物探査処理方法及び装置、上記埋設物探査処理方法を用いた埋設物探査処理プログラム、並びに、これらのプログラムを記録した記録媒体に関する。
近年、ガス、水道、通信・電力ケーブル等の地下化が促進されているが、このような既設埋設管の位置を精度良く記録した図面が十分に整備されていないため、道路工事等において破損事故が発生している。また、改装工事着工数の増加に伴う既存建築物の電気設備、情報通信設備、空調・衛生設備の増設によるコンクリートスラブや壁の貫通工事においても、工事の際の水道管、ガス管、電線管などの破損事故も増加している。このため、以上のような事故を未然に防止するためには事前に工事を行う周辺の内部構造を知る必要があり、地中や構造物の埋設物探査装置として電磁波探査法や超短波探索法が利用されている。
例えば、電磁波法では、電磁波を送信アンテナから地中又は構造物に照射して伝搬させ、誘電率等電気定数の異なる物体に当たるときの反射波を受信アンテナによりとらえて計測するが、送信アンテナから広角度に放射され、かつアンテナを移動して反射信号を受信するため、断面画像において埋設管の反射像は双曲線状となり、さらに他の埋設物等の信号も重畳するので、受信した信号が探知目標の埋設管からのものか、それ以外のものなのかを区別することが大変困難であり、熟練した知識が必要となり、操作者は熟練の経験者である必要があるという問題点があった。
また、超音波法では、超音波が金属、非金属に関係なく反射すること、深い埋設位置の探査も可能であること、人体への悪影響もなく、取り扱いが容易であることなどの特徴から、次世代の非破壊検査技術として注目を集めている。しかしながら、超音波を用いた非破壊検査は試験体の探傷法（ひび割れ探査）として広く利用されているが、コンクリート中の配管構成の推定にはあまり適用されていない。これはコンクリートが多孔質のための散乱・減衰があり、それらがコンクリート内部の不均質性から一定でなく、波形解析を困難にしていることに起因している。先に述べたようにコンクリート内部では散乱・減衰が一定でないため、受信波形の振幅の値そのものを比較するのは非常に難しいという問題点があった。
以上の問題点を解決するために、本発明者は、特許文献１において、「探査物体中において所定の長さ方向で連続して延在する埋設物を、電磁波又は超音波の送信波を探査物体の表面から放射し、上記送信波の反射波を受信し、反射波のデータに基づいて探査する埋設物探査処理方法において、上記受信した反射波のデータに基づいて、上記埋設物の探査のための所定の特徴パラメータのデータを抽出するステップと、上記抽出された特徴パラメータのデータに基づいて、上記埋設物が連続して延在するという知識を用いて上記埋設物の位置を推定するステップと、上記推定された埋設物の位置に基づいて、上記埋設物の画像を３次元画像の形式で生成して出力するステップとを含む埋設物探査処理方法」を提案している。
この埋設物探査処理方法を用いた埋設物探査システムは、具体的には、パルスレーダセンサを用いて互いに直交するＸ軸方向とＹ軸方向の２方向を一定間隔で走査し、受信した振幅に基づいて２５６階調の断層画像を取得し、走査された複数枚の画像から入力データを構成し、解析アルゴリズムを適用した結果、出力データは３次元で表現される。なお、埋設管位置は、入力画像から得られる埋設管データをシステムに取り込み、抽出アルゴリズムを適用することにより、濃度や双曲線形状といった熟練者の知識に関する測定パラメータや、埋設深度や周囲の状況といった各知識の優先度に関する測定パラメータから埋設管に属する計算を行うことで推定される。これらの測定パラメータは、具体的には、濃度の知識に関するパラメータと、双曲線形状に関するパラメータ、埋設管の推定位置などに関するパラメータを含み、これらの測定パラメータはいままでの実験に基づき経験的に予め設定されている。
特開２０００−３３８２５５号公報。 特開２０００−２２１２６７号公報。 特開２００１−３１１７８１号公報。 特開平１１−００６８７９号公報。 特開平８−１５２４８１号公報。 特開平９−２８１２２９号公報。
この埋設物探査システム内で実装されている従来の埋設管推定処理は、埋設管の推定を抑制する方向の処理であり、それに加えて、このシステムはパラメータが同一探査環境下における好ましい値に固定されているため、探査環境によって埋設管未抽出の現象が現れるという問題点があった。その場合、手動での調整をして未抽出の埋設管を探索する必要があるが、測定パラメータは複数でそれらの組み合わせは膨大となるので、測定パラメータを最適値に設定できず、従来の精度が得られないことがあった。また、パラメータと埋設管の抽出数との関係は非線形であり、測定パラメータの最適値を容易に決定することができないという問題点があった。
本発明の目的は以上の問題点を解決し、埋設物探査処理を実行するときに用いる測定パラメータを最適値に適応制御しながら埋設物探査処理を実行することができ、種々の探査物体中で埋設物を容易にかつ高精度で探索し、誰でも容易に埋設物の位置を視認により確認することができる埋設物探査処理方法及び装置、埋設物探査処理プログラム、並びにそのプログラムを記録した記録媒体を提供することにある。
本発明に係る埋設物探査処理方法は、探査物体中において所定の長さ方向で連続して延在する埋設物を、電磁波又は超音波の送信波を探査物体の表面から放射し、上記送信波の反射波を受信し、反射波のデータに基づいて探査する埋設物探査処理方法において、
上記受信した反射波のデータに基づいて、上記埋設物の探査のための所定の特徴パラメータのデータを抽出するステップと、
上記抽出された特徴パラメータのデータに基づいて、遺伝的アルゴリズムを用いて、位置推定処理用パラメータの適合度が高くなるように位置推定処理用パラメータを適応制御しながら、上記埋設物が連続して延在するという知識を用いて上記埋設物の位置を推定するステップと、
上記推定された埋設物の位置に基づいて、上記埋設物の画像を３次元画像の形式で生成して出力するステップとを含むことを特徴とする。
また、本発明に係る埋設物探査処理方法は、探査物体中において所定の長さ方向で連続して延在する埋設物を、電磁波又は超音波の送信波を探査物体の表面から放射し、上記送信波の反射波を受信し、反射波のデータに基づいて探査する埋設物探査処理方法において、
上記受信した反射波のデータに基づいて、上記探査物体の表面とは直交する少なくとも１つの断面の濃度データを有する画像データを生成し、上記埋設物が連続して延在するという知識を用いて上記生成した画像データから埋設物が存在しない画像データを除去することにより上記埋設物の候補点を示す少なくとも１つの断面の候補点画像データを生成するステップと、
上記生成された少なくとも１つの断面の候補点画像データを３次元空間上に仮想的に配置するように画像メモリに格納するステップと、
上記画像メモリに格納された候補点画像データに基づいて、遺伝的アルゴリズムを用いて、位置推定処理用パラメータの適合度が高くなるように位置推定処理用パラメータを適応制御しながら、上記埋設物が連続して延在するという知識を用いて候補点を連結することにより上記埋設物の位置を推定するステップと、
上記推定された埋設物の位置に基づいて、上記埋設物の画像を３次元画像の形式で生成して出力するステップとを含むことを特徴とする。
上記埋設物探査処理方法において、好ましくは、上記埋設物の位置を推定するステップの後に、
（ａ）上記埋設物の両端が探査物体の端部に近く埋設物の深度が探査物体の層であるかぶり厚の間に位置しないとき埋設物である確率が高いという第１の規則と、
（ｂ）上記埋設物の両端が探査物体の端部に遠く埋設物の深度が探査物体の層であるかぶり厚の間に位置するとき埋設物である確率が低いという第２の規則とを含むファジィルールを用いて、
上記推定された埋設物の位置に基づいて、上記推定された埋設物の位置が埋設物であるか否かを判断し、埋設物ではないと判断したときに上記推定された埋設物の位置のデータから除去するステップをさらに含むことを特徴とする。
また、上記埋設物探査処理方法において、上記埋設物の位置を推定するステップは、好ましくは、
上記画像メモリに格納された候補点画像データにおける濃度の知識を表し、濃度変化の平均角度に基づいた埋設位置候補の度合いを示す所定の第１のメンバーシップ関数を用いて第１の埋設物の度合いを計算するステップと、
上記画像メモリに格納された候補点画像データにおける双曲線形状の知識を表し、上記候補点画像データにおける濃度を参照して得られた双曲線と理論双曲線との一致度に基づいた埋設位置候補の度合いを示す所定の第２のメンバーシップ関数を用いて第２の埋設物の度合いを計算するステップと、
上記計算された第１の埋設物の度合いと、上記計算された第２の埋設物の度合いとを所定の重み付け係数の関数を用いた線形結合により統合した第３の埋設物の度合いを計算するステップと、
上記第３の埋設物の度合いに基づいて埋設物候補の画像データであるか否かを判断することにより上記埋設物の位置を推定するステップとを含むことを特徴とする。
さらに、上記埋設物探査処理方法において、上記位置推定処理用パラメータは、好ましくは、上記第１のメンバーシップ関数を定義するためのパラメータと、上記第２のメンバーシップ関数を定義するためのパラメータと、上記重み付け係数の関数を定義するためのパラメータとを含むことを特徴とする。
またさらに、上記埋設物探査処理方法において、上記適合度は、好ましくは、上記画像メモリに格納された候補点画像データにおいて推定して抽出された各埋設管の長さの総和で表したことを特徴とする。
本発明に係る埋設物探査処理装置は、探査物体中において所定の長さ方向で連続して延在する埋設物を、電磁波又は超音波の送信波を探査物体の表面から放射し、上記送信波の反射波を受信し、反射波のデータに基づいて探査する埋設物探査処理装置において、
上記受信した反射波のデータに基づいて、上記埋設物の探査のための所定の特徴パラメータのデータを抽出する抽出手段と、
上記抽出された特徴パラメータのデータに基づいて、遺伝的アルゴリズムを用いて、位置推定処理用パラメータの適合度が高くなるように位置推定処理用パラメータを適応制御しながら、上記埋設物が連続して延在するという知識を用いて上記埋設物の位置を推定する推定手段と、
上記推定された埋設物の位置に基づいて、上記埋設物の画像を３次元画像の形式で生成して出力する出力手段とを備えたことを特徴とする。
また、本発明に係る埋設物探査処理装置は、探査物体中において所定の長さ方向で連続して延在する埋設物を、電磁波又は超音波の送信波を探査物体の表面から放射し、上記送信波の反射波を受信し、反射波のデータに基づいて探査する埋設物探査処理装置において、
上記受信した反射波のデータに基づいて、上記探査物体の表面とは直交する少なくとも１つの断面の濃度データを有する画像データを生成し、上記埋設物が連続して延在するという知識を用いて上記生成した画像データから埋設物が存在しない画像データを除去することにより上記埋設物の候補点を示す少なくとも１つの断面の候補点画像データを生成する生成手段と、
上記生成された少なくとも１つの断面の候補点画像データを３次元空間上に仮想的に配置するように画像メモリに格納する格納手段と、
上記画像メモリに格納された候補点画像データに基づいて、遺伝的アルゴリズムを用いて、位置推定処理用パラメータの適合度が高くなるように位置推定処理用パラメータを適応制御しながら、上記埋設物が連続して延在するという知識を用いて候補点を連結することにより上記埋設物の位置を推定する位置推定手段と、
上記推定された埋設物の位置に基づいて、上記埋設物の画像を３次元画像の形式で生成して出力する出力手段とを含むことを特徴とする。
上記埋設物探査処理装置において、好ましくは、上記位置推定手段の処理の後において、
（ａ）上記埋設物の両端が探査物体の端部に近く埋設物の深度が探査物体の層であるかぶり厚の間に位置しないとき埋設物である確率が高いという第１の規則と、
（ｂ）上記埋設物の両端が探査物体の端部に遠く埋設物の深度が探査物体の層であるかぶり厚の間に位置するとき埋設物である確率が低いという第２の規則とを含むファジィルールを用いて、
上記推定された埋設物の位置に基づいて、上記推定された埋設物の位置が埋設物であるか否かを判断し、埋設物ではないと判断したときに上記推定された埋設物の位置のデータから除去する除去手段をさらに備えたことを特徴とする。
また、上記埋設物探査処理装置において、上記位置推定手段は、好ましくは、
上記画像メモリに格納された候補点画像データにおける濃度の知識を表し、濃度変化の平均角度に基づいた埋設位置候補の度合いを示す所定の第１のメンバーシップ関数を用いて第１の埋設物の度合いを計算する第１の計算手段と、
上記画像メモリに格納された候補点画像データにおける双曲線形状の知識を表し、上記候補点画像データにおける濃度を参照して得られた双曲線と理論双曲線との一致度に基づいた埋設位置候補の度合いを示す所定の第２のメンバーシップ関数を用いて第２の埋設物の度合いを計算する第２の計算手段と、
上記計算された第１の埋設物の度合いと、上記計算された第２の埋設物の度合いとを所定の重み付け係数の関数を用いた線形結合により統合した第３の埋設物の度合いを計算する第３の計算手段と、
上記第３の埋設物の度合いに基づいて埋設物候補の画像データであるか否かを判断することにより上記埋設物の位置を推定する埋設物位置推定手段とを備えたことを特徴とする。
さらに、上記埋設物探査処理装置において、上記位置推定処理用パラメータは、好ましくは、上記第１のメンバーシップ関数を定義するためのパラメータと、上記第２のメンバーシップ関数を定義するためのパラメータと、上記重み付け係数の関数を定義するためのパラメータとを含むことを特徴とする。
またさらに、上記埋設物探査処理装置において、上記適合度は、好ましくは、上記画像メモリに格納された候補点画像データにおいて推定して抽出された各埋設管の長さの総和で表したことを特徴とする。
本発明に係る埋設物探査処理プログラムは、上記埋設物探査処理方法の各ステップを含むことを特徴とする。
また、本発明に係る記録媒体は、上記埋設物探査処理プログラムを記録したことを特徴とする。
従って、本発明に係る埋設物探査処理方法又は装置によれば、探査物体中において所定の長さ方向で連続して延在する埋設物を、電磁波又は超音波の送信波を探査物体の表面から放射し、上記送信波の反射波を受信し、反射波のデータに基づいて探査する埋設物探査処理方法又は装置において、上記受信した反射波のデータに基づいて、上記埋設物の探査のための所定の特徴パラメータのデータを抽出し、上記抽出された特徴パラメータのデータに基づいて、遺伝的アルゴリズムを用いて、位置推定処理用パラメータの適合度が高くなるように位置推定処理用パラメータを適応制御しながら、上記埋設物が連続して延在するという知識を用いて上記埋設物の位置を推定し、上記推定された埋設物の位置に基づいて、上記埋設物の画像を３次元画像の形式で生成して出力する。従って、埋設物探査処理を実行するときに用いる測定パラメータを最適値に適応制御しながら埋設物探査処理を実行することができ、種々の探査物体中で埋設物を容易にかつ、従来技術に比較して高精度で探索し、誰でも容易に埋設物の位置を視認により確認することができる。
また、本発明に係る埋設物探査処理方法又は装置によれば、探査物体中において所定の長さ方向で連続して延在する埋設物を、電磁波又は超音波の送信波を探査物体の表面から放射し、上記送信波の反射波を受信し、反射波のデータに基づいて探査する埋設物探査処理方法又は装置において、上記受信した反射波のデータに基づいて、上記探査物体の表面とは直交する少なくとも１つの断面の濃度データを有する画像データを生成し、上記埋設物が連続して延在するという知識を用いて上記生成した画像データから埋設物が存在しない画像データを除去することにより上記埋設物の候補点を示す少なくとも１つの断面の候補点画像データを生成し、上記生成された少なくとも１つの断面の候補点画像データを３次元空間上に仮想的に配置するように画像メモリに格納し、上記画像メモリに格納された候補点画像データに基づいて、遺伝的アルゴリズムを用いて、位置推定処理用パラメータの適合度が高くなるように位置推定処理用パラメータを適応制御しながら、上記埋設物が連続して延在するという知識を用いて候補点を連結することにより上記埋設物の位置を推定し、上記推定された埋設物の位置に基づいて、上記埋設物の画像を３次元画像の形式で生成して出力する。従って、埋設物探査処理を実行するときに用いる測定パラメータを最適値に適応制御しながら埋設物探査処理を実行することができ、種々の探査物体中で埋設物を容易にかつ、従来技術に比較して高精度で探索し、誰でも容易に埋設物の位置を視認により確認することができる。
以下、図面を参照して本発明に係る実施形態について説明する。
＜第１の実施形態＞
図１は、本発明に係る第１の実施形態である測定パラメータの適応制御処理を備えた測定処理を示すフローチャートである。この第１の実施形態においては、所定の測定パラメータを用いて実行される所定の測定処理において、上記測定パラメータを適応制御しながら当該測定処理を実行することを特徴としている。ここで、当該測定処理は、例えばデジタル計算機などのコンピュータにより実行され、当該測定処理を実行する測定装置として構成できる。また、測定処理としては、第２の実施形態に示す埋設物探査処理のほか、物理現象に係る測定処理や、電気システム又は配電システムに係る測定処理、電気通信システムに係る測定処理などに広く適用することができる。
図１において、まず、ステップＳ１０１において測定された入力データを受信し、ステップＳ１０２において測定パラメータの初期値を発生して設定する。次いで、ステップＳ１０３において測定された入力データに基づいて、上記設定された測定パラメータを用いて所定の測定処理を実行することにより測定処理結果を得る。そして、ステップＳ１０４において測定処理結果に基づいて遺伝的アルゴリズムを用いて、上記測定パラメータの適合度が高くなるように測定パラメータを適応制御して設定し、ステップＳ１０５において所定の終了条件を満たしているか否かを判断し、上記終了条件を満たしていないときステップＳ１０３に戻り、上述の処理を繰り返す一方、上記終了条件を満たしているとき、ステップＳ１０６において最後のステップＳ１０３における測定処理結果を出力データとして出力し、当該測定処理を終了する。
ここで、終了条件としては、ステップＳ１０３からステップＳ１０４までの処理の繰り返し回数を計数して所定の回数となれば、終了してもよいし、もしくは、測定パラメータの適応制御前後のパラメータ値の差が所定の値よりも小さくなり収束状態となったと仮定して終了してもよい。また、適合度とは、適合度が高くなりにつれて、上記測定処理の測定精度又は正確さが高くなる一方、適合度が低くなりにつれて、上記測定処理の測定精度又は正確さが低くなるように予め定められる尺度である。
図１の測定処理の各ステップはプログラムとして生成され、そのプログラムはコンピュータの記憶装置に格納された後、コンピュータにより実行される。もしくは、図１の測定処理の各ステップはプログラムとして生成され、そのプログラムはＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤなどのコンピュータにより読み取り可能な記録媒体に記録され、記録されたプログラムはコンピュータの記憶装置にロードされた後、コンピュータにより実行される。
以上説明したように、第１の実施形態によれば、所定の測定処理を実行するときに用いる測定パラメータを最適値に適応制御しながら測定処理を実行することができ、しかも当該測定処理を適合度が高くなるように高精度で実行できる。
＜第２の実施形態＞
図２は、本発明に係る第２の実施形態である埋設物探査システムの構成を示すブロック図であり、図３は、図２の画像処理装置１０のＣＰＵ２０によって実行される埋設物探査画像処理（メインルーチン）を示すフローチャートである。
この実施形態の埋設物探査システムは、探査物体中において所定の長さ方向で連続して存在する埋設物を、電磁波の送信波を探査物体の表面から放射し、上記送信波の反射波を受信し、反射波のデータに基づいて探査するものである。ここで、画像処理装置１０は図３に示す埋設物探査画像処理を実行することにより、容易にかつ高精度で探索することができ、上記埋設物の位置を示す３次元画像の形式で、誰でも容易に埋設物の位置を視認により確認することができることを特徴としている。本実施形態においては、埋設物は、例えばコンクリート中や地中に埋設される、例えば鋼管、ＣＤ管（ケーブル管）、銅管、鉄筋などの、所定の方向で連続して延在する管形状の埋設管である電線管、ガス管、水道管等を対象としている。なお、埋設管は、探査物体において、直線状に連続して延在してもよいし、曲線状に曲がって連続して延在してもよい。
本実施形態の画像処理システムは、図２に示すように、大きく分けて、
（ａ）埋設物探査のための電磁波の送信波信号を探査物体の表面から放射した後、上記送信波の反射波信号を受信して、そのデータを画像処理装置１０に伝送する埋設物探査用電磁波送受信装置（以下、電磁波送受信装置という。）１と、
（ｂ）デジタル計算機で構成され、上記受信した反射波信号のデータに基づいて、図３に示す埋設物探査画像処理を実行することにより、容易にかつ高精度で探索することができ、上記埋設物の位置を示す３次元画像の形式で表示又は印字して出力する。
図２の電磁波送受信装置１は、図２３に示すように、モータ（図示せず。）又は手動により駆動回転される車輪Ｒ１を有する車体１ＲＲに搭載され、探査物体９１の表面である探査面９２上を、図１６に示すように互いに直交する２つの方向で、所定の間隔Δｘ、Δｙずつ移動させて、探査物体を走査する。なお、探査面９２に対して直交する方向をＺ方向にとり、探査面９２からの距離を埋設深度と定義する。電磁波送受信装置１には、所定の周波数スペクトルを有する電磁波の送信波信号を発生し増幅して送信アンテナ２を介して探査物体に対して送信放射する送信機４と、上記送信波信号の探査物体からの反射波信号を受信アンテナ３を用いて受信して増幅し、その反射信号を所定の時間タイミングでサンプリングして反射波データとして出力する受信機５とを備える。また、電磁波送受信装置１には、送信機４の送信タイミングと、受信機５の受信タイミングとを示すタイミング信号を発生して出力することにより送信機４及び受信機５の動作を制御するコントローラ６と、信号変換などの信号処理を実行する通信インターフェース７とを備える。受信機５から出力される反射波信号のデータは、通信インターフェース７及び通信ケーブル５１を介して画像処理装置１０に伝送される。ここで、これらの通信インターフェース７，６１は例えば所定の通信プロトコルや信号形式を有する通信インターフェースである。
次いで、図２を参照して、画像処理装置１０の構成について説明する。画像処理装置１０は、
（ａ）当該画像処理装置１０の動作及び処理を演算及び制御するコンピュータのＣＰＵ（中央演算処理装置）２０と、
（ｂ）オペレーションプログラムなどの基本プログラム及びそれを実行するために必要なデータを格納するＲＯＭ（読み出し専用メモリ）２１と、
（ｃ）ＣＰＵ２０のワーキングメモリとして動作し、画像処理で必要なパラメータやデータを一時的に格納するＲＡＭ（ランダムアクセスメモリ）２２と、
（ｄ）例えばハードディスクメモリで構成され、電磁波送受信装置１から受信した反射波信号のデータを格納する受信メモリ２６と、
（ｅ）例えばハードディスクメモリで構成され、図３の埋設物探査画像処理を実行するときに処理途中のデータを一時的に格納する処理メモリ２５と、
（ｆ）例えばハードディスクメモリで構成され、図３の埋設物探査画像処理を実行するときに一時的に画像データを格納する画像メモリ２３と、
（ｇ）例えばハードディスクメモリで構成され、ＣＤ−ＲＯＭドライブ装置４５を用いて読みこんだ図３の埋設物探査画像処理のプログラムを格納するプログラムメモリ２４と、
（ｈ）電磁波送受信装置１の通信インターフェース７と接続され、通信インターフェース７とデータを送受信する通信インターフェース６１と、
（ｉ）所定のデータや指示コマンドを入力するためのキーボード４１に接続され、キーボード４１から入力されたデータや指示コマンドを受信して所定の信号変換などのインターフェース処理を行ってＣＰＵ２０に伝送するキーボードインターフェース３１と、
（ｊ）ＣＲＴディスプレイ４３上で指示コマンドを入力するためのマウス４２に接続され、マウス４２から入力されたデータや指示コマンドを受信して所定の信号変換などのインターフェース処理を行ってＣＰＵ２０に伝送するマウスインターフェース３２と、
（ｋ）ＣＰＵ２０によって処理された画像データや設定指示画面などを表示するＣＲＴディスプレイ４３に接続され、表示すべき画像データをＣＲＴディスプレイ４３用の画像信号に変換してＣＲＴディスプレイ４３に出力して表示するディスプレイインターフェース３３と、
（ｌ）ＣＰＵ２０によって処理された画像データ及び所定の解析結果などを印字するプリンタ４４に接続され、印字すべき印字データの所定の信号変換などを行ってプリンタ４４に出力して印字するプリンタインターフェース３４と、
（ｍ）埋設物探査画像処理プログラムが記憶されたＣＤ−ＲＯＭ４５ａから画像処理プログラムのプログラムデータを読み出すＣＤ−ＲＯＭドライブ装置４５に接続され、読み出された埋設物探査画像処理プログラムのプログラムデータを所定の信号変換などを行ってプログラムメモリ２４に転送するドライブ装置インターフェース３５とを備え、これらの回路２０−２６、３１−３５及び６１はバス３０を介して接続される。
次いで、測定方法について説明する。本実施形態では、広帯域の周波数成分を含む電磁波を用いて探査を行う。図１４に送信機４より送出される電磁波の周波数スペクトルを示す。送信機４内のパルス発生器の出力端でのパルス幅は約０．７ｎｓｅｃである。また、送信アンテナ２から電波として出力されるときには送信アンテナ２により帯域制限されるのでパルス幅は多少変化するが、打ち出される電磁波はおよそ図１５に示すような波形となる。
本実施形態では、探査物体９１である試験体の表面を送信アンテナ２及び受信アンテナ４を有する電磁波送受信装置１を備えた探査装置を図１６に示すように、互いに直交するＸ方向及びＹ方向に、一定間隔Δｘ，Δｙで連続的に走らせ探査する。送信アンテナ２から５ｍｍ間隔で探査物体９１内に電磁波が打ち込まれる。電磁波は図１７に示すように埋設管など周囲媒質と電気的性質が異なる箇所で反射するため、その伝搬時間より埋設物までの距離を測定する。埋設物までの距離は次式により求められる。なお、当該明細書において、数式がイメージ入力された墨付き括弧の数番号と、数式が文字入力された大括弧の数式番号とを混在して用いており、また、当該明細書での一連の数式番号として「式（１）」の形式を用いて数式番号を式の最後部に付与して用いることとする。
［数１］
Ｖ＝Ｃ／√（ε） ［ｍ／ｓｅｃ］ （１）
［数２］
Ｄ＝（ＶＴ）／２ ［ｍ］ （２）
ここで、Ｖはコンクリート内での電磁波の速度であり、Ｃは真空中での電磁波の速度であり、εはコンクリートの比誘電率であり、Ｄは埋設物までの距離であり、Ｔは電磁波の往復伝搬時間である。
また、本探査装置には完全な指向性が無く広範囲の反射波を受信するため、探査点の真下に埋設物が存在していなくても、近傍に存在していればその反射波を受信する。しかしながら、真下に埋設物が存在する場合とでは伝搬時間が異なるため、公知の通り、埋設物の反射波群は図１８に示すような双曲線の形状となる。受信波は図１９の（ａ）に示すように、表面の反射成分、埋設物の反射成分、広域の埋設物の反射成分（ノイズの波形）で構成されている。そして、探査結果は受信波の振幅をもとに、例えば図１９（ｂ）及び図１９（ｃ）に示すような２５６階調の濃淡画像で表現される。
次いで、受信波形の特徴について説明する。埋設物の反射波群は基本的に双曲線という特徴的な形状を有している。しかしながら、この形状は埋設深度が浅い場合、もしくは単独の埋設物を探査した場合であり、埋設深度が深く複数の埋設物が存在している場合は、反射波の相互干渉の影響を大きくうけるため、必ずしも反射波群が双曲線パターンを形成するとは限らない。
本実施形態では、受信波の振幅に注目する。埋設物が存在する場合の受信波形と探査結果画像を図２０及び図２１にそれぞれ示す。図２０（ｂ）に示す波形は図２０（ａ）のＬａ線上で観測される波形であり、基本的な埋設物の反射波を受信した例である。図２０に示すように埋設物の反射波は明らかに大きな振幅のピークを持つため、容易に埋設位置を判断することができる。これに対して、図２１（ｂ）に示す波形は、図２１（ａ）のＬｂ線上で観測される波形である。この波形では、埋設物の反射波と試験体表面の反射波との間に相互干渉がおこり、受信波形に大きな歪みが生じている。この歪みは、深度の浅い埋設物の反射波に大きな影響を及ぼし、図２１（ｃ）に示すようにその振幅上昇を抑制してしまう。この場合ノイズの波形との間に明確な差を見つけることが困難となり、結果として埋設位置を判断することが困難となる。しかしながら、干渉波が反射波を抑制するのは主に振幅上昇であり、振幅降下は振幅上昇ほど抑制されず、ノイズの波形に比べて十分に小さな値まで下降するという特徴がある。この振幅が下降する部分は画像上で暗部となるため、低濃度領域に対象を限定することで埋設位置を推定することができる。以上の特徴より、本実施形態では、低濃度領域と反射波群の双曲線パターンに着目することにより埋設位置の推定を行う。
次いで、図３を参照して、埋設物探査画像処理（メインルーチン）について説明する。図３において、まず、ステップＳ１において反射波信号データの受信及び記憶処理を実行する。ここでは、電磁波送受信装置１から送信される反射波信号のデータを通信インターフェース６１を介して受信して受信メモリ２６に格納する。次いで、ステップＳ２において推定処理用パラメータ（第１の実施形態における測定パラメータに対応する。）の初期値（予め決められた値）を発生して設定し、ステップＳ３においてＸ方向の走査時の反射波信号データに基づく埋設位置候補推定処理（図４）を実行する。ここでは、受信メモリ２６内の反射波信号のデータのうちＸ方向の走査時の反射波信号データに基づいて双曲線パターンを注目して埋設位置候補のＸＺ断面の画像データ（以下、ＸＺスライスの画像データという。）を抽出して画像メモリ２３に格納する。さらに、ステップＳ４においてＹ方向の走査時の反射波信号データに基づく埋設位置候補推定処理（図５）を実行する。ここでは、受信メモリ２６内の反射波信号のデータのうちＹ方向の走査時の反射波信号データに基づいて双曲線パターンを注目して埋設位置候補のＹＺ断面の画像データ（以下、ＹＺスライスの画像データという。）を抽出して画像メモリ２３に格納する。これらステップＳ３及びＳ４の推定処理では、画像の低濃度領域を抽出するため原画像を３領域に量子化し、次に量子化された領域にラベリングを施し、反射波群の双曲線パターンと反射波の振幅の特徴を利用し埋設物の位置を推定する。
そして、ステップＳ５において２つの推定処理結果のデータを３次元空間上に合成して配置するように、仮想的にアドレス割り当てして画像メモリ２３に記憶する。さらに、ステップＳ６において埋設位置の候補点を連結して探査して連結データを生成する連結探査処理（図１０及び図１１）を実行した後、ステップＳ７において上記連結データに基づいて所定のファジィルールを用いて所定の方向で連続して延在する埋設管などの埋設物である否かを判断する埋設物抽出処理（図１２）を実行する。次いで、ステップＳ８において抽出処理結果に基づいて遺伝的アルゴリズムを用いて推定処理用パラメータを適応制御して設定する処理（図１３）を実行し、ステップＳ９において所定の終了条件を満たすか否かが判断され、ＮＯのときはステップＳ３に戻り上記の処理を繰り返す一方、ＹＥＳのときはステップＳ１０に進む。ここで、終了条件としては、例えば、
（ａ）ステップＳ３からステップＳ９までの処理を実行した反復回数を計数し、所定の反復回数のしきい値を超えたこと（図３９を参照して後述するように収束状態となる予めしきい値である。）、もしくは、
（ｂ）ステップＳ８の適応制御処理の前後の推定処理用パラメータの差が所定のしきい値以下となったこと（適応制御処理の前後の推定処理用パラメータの差がほとんど変化しない収束状態となったとき）
に設定できる。
最後に、ステップＳ１０の埋設物画像出力処理においては、上記埋設物抽出処理で埋設物であると判断された探査物体内の埋設物の画像（構造物の内部構成を示す画像）を３次元画像の形式でＣＲＴディスプレイ４３上で表示又はプリンタ４４で印字して出力し、当該埋設物探査画像処理を終了する。
さらに、ステップＳ３及びＳ４において行う候補濃度の抽出処理について詳述する。探査結果画像の濃度分布を図２２に示す。まず、振幅が下降する部分にあたる低濃度領域を抽出するため、振幅の平均値Ｔｈでしきい値処理を行う。次いで、しきい値Ｔｈ以下の濃度領域に対して公知のヒストグラム均等化法をを適用し２階調に量子化する。図２３（ａ）に示す原画像に対してこの処理を適用した結果を図２３（ｂ）に示す。これにより、埋設物が存在する確率の高い低濃度領域Ａと、ノイズと埋設物の混在領域Ｂ、そして、Ａ、Ｂ以外の領域Ｃの３領域を得る。なお、表面反射成分は深度の情報に基づいて予め除去しておく。
抽出された領域の中で、図２４の領域ＲＲａのように中心に埋設物が存在する確率の高い低濃度領域が存在し、これを囲むようにノイズと埋設物の混在領域が存在する領域は埋設物の像である確率が非常に高い。しかしながら、図２４の領域ＲＲｂのようにノイズと埋設物の混在領域のみで構成されている領域は埋設物の像である確率が低いと考えられる。さらに、この領域が前後のスライスで連続性を持っていない場合、埋設物の像ではないといえる。以上の知識をもとにノイズと埋設物の混在領域のみで構成され連続性を持たない領域を除去する。これより、埋設物の像である確率の高い領域のみが候補領域として残る。
次いで、ステップＳ３及びＳ４の推定処理で行う埋設位置の推定処理について詳述する。先の抽出処理により得られた埋設物候補領域に対してラベリングを施す。図２３（ｂ）に示されている抽出結果の場合、図２５（ａ）に示すように７つの領域（Ｎ１乃至Ｎ７）に分けることができる。次に、各領域ごとに原画像データを参照し埋設位置の推定を行う。埋設物の反射波は探査点から埋設物までの距離がより近ければ、つまり探査点の真下に埋設物が存在していればより大きな振幅の波形となる。本実施形態では、低濃度領域に着目しているため、各候補領域の極小点を求め、この点を埋設物の推定位置とすることができる。
全ての候補領域が反射波の相互干渉の影響を受けていないと仮定すると、基本的に１領域につき１点の推定位置を挙げることができる。しかしながら、図２６に示す領域Ｎ４のように極小点を３点有する領域も存在する。この領域には埋設管が２本ありその間が近接しているため反射波が相互干渉により強めあい、本来何もない場所に埋設物の像と同じ濃度領域の像を生成している。その結果、極小点が３カ所できる。現段階ではどの部分が強めあっている部分であると確定することが難しいため、３カ所とも埋設位置の候補として挙げておく。極小点探査による埋設位置の推定結果を図２５（ｂ）に示す。
反射波の相互干渉の影響は他にも挙げることができる。図２７に示す埋設物候補領域では、表面近くに埋設物が複数存在しているため、その相互干渉の影響が埋設物の反射波を減衰させてしまい、極小点による探査を困難にしている。このような領域には反射波群の特徴である双曲線パターンを用いて、埋設位置の推定ができる。まず、原画像の濃度を参照し候補領域の谷線を抽出する。次に、反射波群が双曲線パターンを形成するとき、埋設物は凸型双曲線の頂点の位置にあたるため、谷線の凸型双曲線の頂点を抽出し埋設物の推定位置とする。
以上の要素を考慮し、極小点と双曲線パターンの両方を用いて埋設位置の推定を行う。また、場合によっては１つの領域で極小点による推定位置と、双曲線パターンによる推定位置とが求められる。この場合は双曲線パターンによる推定位置を優先する。
次いで、ステップＳ６で行う推定位置の連結処理について詳述する。上述の推定処理により抽出された埋設管の推定位置はＸＺスライス又はＹＺスライス上の点であり、探査区域内の空間上の点に相当する。このため、同じ管を推定していると考えられる推定結果を繋げていく。まず、抽出されたＸ方向、Ｙ方向の全埋設位置推定結果を３次元空間上に配置する。次に、図２８に示すように、各推定結果より処理する候補点から所定の半径内の球内で探索を行い、推定位置間の距離が最短になる点と連結していく。この際、同一の方向のスライスの推定結果を優先して連結を行う。すなわち、ＸＺスライスの画像データであれば、Ｘ方向の推定結果を優先して連結し、候補点がないときのみ、別の方向であるＹ方向の推定結果を連結する。また、ＹＺスライスの画像データであれば、Ｙ方向の推定結果を優先して連結し、候補点がないときのみ、別の方向であるＸ方向の推定結果を連結する。
さらに、ステップＳ７で行う埋設管の抽出処理について詳述する。この抽出処理では、埋設管の形状、連続性と深度の知識をもとに推定位置の連結結果を評価し、埋設管のみの抽出を行うことにより、より高精度に埋設管の位置を抽出する。本実施形態で目的とする埋設管は、主に電線管、ガス管、水道管等であるため、埋設管が探査域の途中で途切れていることはなく、探査区域内の端から端まで繋がっていると仮定している。また、実施例であるコンクリート構造物はその構造上、コンクリート表面から内部配管までの間に、コンクリートのみの層であるかぶり厚が数ｃｍあり、このかぶり厚の間に埋設管は存在しない。上記の知識により下記に示す規則を作ることができる。この規則によりファジィ推論を行い、埋設管の抽出を行う。また、図２９にメンバーシップ関数を示す。
［数３］
規則１：
“ＩＦ推定位置を連結した結果、その両端が探査域の端に近く、
埋設管の深度がかぶり厚の間に位置しない。
ＴＨＥＮ埋設管である確率が高い（ｇｒａｄｅ Ａ）。“ （３）
［数４］
規則２：
“ＩＦ推定位置を連結した結果、その両端が探査域の端から遠く、
埋設管の深度がかぶり厚の間に位置する。
ＴＨＥＮ埋設管である確率が低い（ｇｒａｄｅ Ｂ）。“ （４）
ここで、探査域からの遠い近いは連結結果の両端点から探査域外周までの最短距離を用い、深度は連結結果の深度の平均値を用いる。推定位置連結結果の外周からの距離の度合いをＧP、深度の度合いをＧDとし、埋設管である度合いをｇｒａｄｅ Ａ、埋設管でない度合いをｇｒａｄｅ Ｂとする。ｇｒａｄｅ Ａ、ｇｒａｄｅ Ｂは次式により求められる。
［数５］
ｇｒａｄｅ Ａ
＝Ｗ1ＧPNear＋Ｗ1ＧPNear＋Ｗ2ＧDMiddle （５）
［数６］
ｇｒａｄｅ Ｂ
＝Ｗ1ＧPFar＋Ｗ1ＧPFar＋Ｗ2ＧDDeep＋Ｗ2ＧDShallow （６）
ここで、Ｗ1、Ｗ2は重み付け係数であり、好ましい実施例においてはそれぞれ１に設定される。そして、ｇｒａｄｅ Ａ＞ｇｒａｄｅ Ｂとなる連結結果を、連続して延在する埋設物である埋設管と判断する。本実施形態において、例えばあぶり厚を３ｃｍとし、探査物体の埋設深度方向（Ｚ方向）の厚さを１００ｃｍとし、外周からの距離が３ｃｍでは「近い」とし、６ｃｍでは「遠い」とする。このとき、図２９の各パラメータＬ１，Ｌ２，Ｌ３，Ｌ４，Ｌ５は以下の通りである。
Ｌ１＝３ｃｍ。
Ｌ２＝６ｃｍ。
Ｌ３＝３ｃｍ。
Ｌ４＝９４ｃｍ。
Ｌ５＝９７ｃｍ。
さらに、ステップＳ８を除く図３の各サブルーチンの処理について以下に詳述する。
図４は、図３のサブルーチンであるＸ方向の走査時の反射波信号データに基づく埋設位置候補推定処理（ステップＳ３）を示すフローチャートである。図４において、まず、ステップＳ１１においてＸ方向の走査時の反射波信号データを振幅の大きさに応じて２５６階調の濃度データに変換し、濃度データを有するＸＺスライスの画像データを生成する。次いで、ステップＳ１２において、図２２に示すように、ＸＺスライスの画像データを濃淡方向の３領域に量子化し、ステップＳ１３において低濃度領域の画像データを抽出して埋設位置候補の画像データとする。そして、ステップＳ１４において、図２４に示すように、埋設位置候補のＸＺスライスの画像データにおいてＹ方向の前後関係に基づいて連続性を持たない領域の画像データを除去する。さらに、ステップＳ１５において、図２５及び図２６に示すように、除去後の埋設位置候補のＸＺスライスの画像データに基づいて濃淡の極小点探査などにより埋設位置候補の画像データを推定する処理（図６）を実行する。最後に、ステップＳ１６において、推定された埋設位置候補のＸＺスライスの画像データを抽出して画像メモリ２３に記憶した後、元のメインルーチンに戻る。
図５は、図３のサブルーチンであるＹ方向の走査時の反射波信号データに基づく埋設位置候補推定処理（ステップＳ４）を示すフローチャートである。図５において、まず、ステップＳ２１においてＹ方向の走査時の反射波信号データを振幅の大きさに応じて２５６階調の濃度データに変換し、濃度データを有するＹＺスライスの画像データを生成する。次いで、ステップＳ２２において、図２２に示すように、ＹＺスライスの画像データを濃淡方向の３領域に量子化し、ステップＳ２３において低濃度領域の画像データを抽出して埋設位置候補の画像データとする。そして、ステップＳ２４において、図２４に示すように、埋設位置候補のＹＺスライスの画像データにおいてＸ方向の前後関係に基づいて連続性を持たない領域の画像データを除去する。さらに、ステップＳ２５において、図２５及び図２６に示すように、除去後の埋設位置候補のＹＺスライスの画像データに基づいて濃淡の極小点探査などにより埋設位置候補の画像データを推定する処理を、図６の処理と同様に実行する。最後に、ステップＳ２６において、推定された埋設位置候補のＹＺスライスの画像データを抽出して画像メモリ２３に記憶した後、元のメインルーチンに戻る。
次いで、図４のステップＳ１５及び図５のステップＳ２５における埋設位置候補の画像データを推定する処理における埋設位置推定方法について以下に説明する。
まず、濃度に関する知識について以下に説明する。図４のステップＳ１４又は図５のステップＳ２４までに得られた濃淡の画像データ中で埋設管は図３０（ａ）に示すような局所的な濃度変化として表れる。このため、濃度極小点の探索は埋設位置を推定するための手段として有効である。しかしながら、この濃度変化と類似した特徴が図３０（ｂ）に示すように反射波の干渉によっても生成されるため、極小点の探索だけでは埋設位置の推定は困難である。そこで、本実施形態に係る方法では極小点からその周辺への濃度変化に注目する。図３０（ａ）及び図３０（ｂ）に示すように埋設管付近では極小点周辺の濃度変化が鈍角であるのに対して、干渉領域では鋭角である。このとき、濃度変化の角度をθａｚとすると、以下に示すファジーのＩｆ−Ｔｈｅｎルールを構築することができる。
［数７］
Ｉｆ 濃度変化の角度θａｚが鋭角（Acute）、Ｔｈｅｎ埋設管の所属度は低い（Low）。 （７）
［数８］
Ｉｆ 濃度変化の角度θａｚが鈍角（Obtuse）、Ｔｈｅｎ埋設管の所属度は高い（High）。 （８）
［数９］
Ｉｆ 濃度変化の角度θａｚが平角（Straight）、Ｔｈｅｎ埋設管の所属度は低い（Low）。 （９）
そして、濃度の知識に基づく埋設管に属する度合いμｇＩは図３１に示すメンバーシップ関数より公知のＭｉｎ−Ｍａｘ重心法で求める。図３１（ａ）の入力のメンバーシップ関数において、以下の値が本実施形態に係る推定処理用パラメータである。
（ａ）「鈍角」のメンバーシップ関数のグレードが０となるときの濃度変化の平角度Ｔ１，Ｔ５。
（ｂ）「鋭角」のメンバーシップ関数のグレードが１から低下するときの境界の濃度変化の平角度Ｔ２。
（ｃ）「鋭角」及び「平角」のメンバーシップ関数のグレードが０となるときの濃度変化の平角度Ｔ３。
（ｄ）「平角」のメンバーシップ関数のグレードが１になるときの境界の濃度変化の平角度Ｔ４。
すなわち、図３１の例では、濃度変換の平均角度θａｚがＴｉｎであるとき、「鈍角」と「平角」のメンバーシップ関数の各関数直線と交わり、これらの交点を出力のメンバーシップ関数に水平方向に延ばし、ここで、「鈍角」の交点から延ばした直線が出力の「高い」のメンバーシップ関数の関数曲線と交わるグレード以下の面積ＡＨと、「平角」の交点から延ばした直線が出力の「低い」のメンバーシップ関数の関数曲線と交わるグレード以下の面積ＡＬとの和集合の面積における面積重心μｇＩを求め、それを埋設管の度合いの出力値μｇＩとする。
次いで、双曲線形状に関する知識について以下に説明する。図４のステップＳ１４又は図５のステップＳ２４までに得られた濃淡の画像データ中で埋設管は図３２（ａ）に示す双曲線形状として現れる。この頂点を探索することにより埋設位置を推定することができる。ここで、双曲線形状は受信波の極小点を“０”、それ以外を“１”とする２値化処理により図３２（ｂ）のように求める。画像データから得られた双曲線と理論双曲線（図１８又は図３２（ｃ）参照）との一致度αを求め、以下に示すファジーのＩｆ−Ｔｈｅｎルールで、双曲線形状の知識にもとづく埋設管に属する度合いμｇＨＰを求める。なお、画像データから得られた双曲線と理論双曲線との一致度αについては、例えば、理論双曲線の極大点と、画像データから得られた双曲線の極大点を対応させ、画像データをメッシュ形状で細かく区分したメッシュ中で一致する区分数を一致度として計算することができる。
［数１０］
Ｉｆ 一致度αが多い（Many）、Ｔｈｅｎ 埋設管の所属度が高い（High）、
（１０）
［数１１］
Ｉｆ 一致度αが少ない（Few）、Ｔｈｅｎ 埋設管の所属度が低い（Low）。
（１１）
そして、双曲線形状の知識に基づく埋設管に属する度合いμｇＨＰは図３３に示すメンバーシップ関数より公知のＭｉｎ−Ｍａｘ重心法で求める。図３３（ａ）の入力のメンバーシップ関数において、以下の値が本実施形態に係る推定処理用パラメータである。
（ａ）「多い」のメンバーシップ関数のグレードが０となるときの一致度Ａ１。
（ｂ）「少ない」のメンバーシップ関数のグレードが１から低下するときの境界の一致度Ａ２。
（ｃ）「少ない」のメンバーシップ関数のグレードが０となるときの一致度Ａ３。
（ｄ）「多い」のメンバーシップ関数のグレードが１になるときの境界の濃度変化の平角度Ａ４。
すなわち、図３３の例では、一致度αがＡｉｎであるとき、「多い」と「少ない」のメンバーシップ関数の各関数直線と交わり、これらの交点を出力のメンバーシップ関数に水平方向に延ばし、ここで、「多い」の交点から延ばした直線が出力の「高い」のメンバーシップ関数の関数曲線と交わるグレード以下の面積ＡＨ’と、「少ない」の交点から延ばした直線が出力の「低い」のメンバーシップ関数の関数曲線と交わるグレード以下の面積ＡＬ’との和集合の面積における面積重心μｇＨＰを求め、それを埋設管の度合いの出力値μｇＨＰとする。
さらに、濃度の知識と双曲線形状の知識の統合について以下に説明する。埋設探査の熟練者は、上記の２つの知識を深度に応じて重み付けて、埋設管を推定する。深度が浅い位置では双曲線形状の知識を優先し、深度が深い位置にかけて濃度の知識を優先する。そこで、本実施形態に係る手法では各所属度の重み付け係数を図３４に示すように深度に応じて変化させる。ここでｗｉは所属度μｇＩの重み付け係数であり、ｗｈは所属度μｇＨＰの重みである。図３４は、深さに対する重み付け係数の関数であり、左側の台形形状の関数は重み付け係数ｗｉの関数であり、右側の台形形状の関数は重み付け係数ｗｈの関数である。ここで、２つの台形において、台形の底辺の長さ（Ｄ６−Ｄ１）と上辺の長さＤａは等しく設定され、当該重み付け係数の関数において、推定処理用パラメータとしてＤ１，Ｄ２，Ｄ４，Ｄａ，Ｄ６の５つのパラメータ値を決定できれば、当該関数は定義される。なお、図３４の最左側の部分は浅部に位置する、いわゆる「かぶり」の部分である。
さらに、上記で得られた所属度μｇＩ，μｇＨＰと重み付け係数ｗｉ，ｗｈを次式のように結合することにより、全ての知識に基づく埋設管の度合いμＴＤを求める。そして、μＴＤ＞０．５を満たす画像データを埋設管候補の画像データとする。
［数１２］
μＴＤ＝（ｗｉ×μｇＩ＋ｗｈ×μｇＨＰ）／２ （１２）
さらに、濃度の知識と、双曲線形状の知識と、それらの統合方法を用いる処理を実行する図６乃至図９の各サブルーチンの処理について以下に説明する。
図６は、図４のサブルーチンである埋設位置候補のＸＺスライスの画像データに基づいて濃淡の極小点探査により埋設位置候補を推定する処理（ステップＳ１５）を示すフローチャートである。図６において、まず、ステップＳ７１において除去後の埋設位置候補のＸＺスライスの画像データに基づいて濃淡の極小点探査により埋設位置候補を推定する処理（図７）を実行し、ステップＳ７２において除去後の埋設位置候補のＸＺスライスの画像データにおいて、濃度を参照して谷線を抽出し、凸方向の双曲線パターンを見ることにより埋設位置候補を推定する処理（図８）を実行する。さらに、ステップＳ７３において上記２つの埋設位置候補を推定する処理を重み付けにより統合させる処理（図９）を実行して、元のルーチンに戻る。
なお、図６のステップＳ１５は除去後の埋設位置候補のＸＺスライスの画像データに基づいて埋設位置候補の画像データを推定する処理である一方、図５のステップＳ２５は除去後の埋設位置候補のＸＺスライスの画像データに基づいて埋設位置候補の画像データを推定する処理であり、図６の処理と同様に実行される。
図７は、図６のサブルーチンである濃淡の極小点探査により埋設位置候補を推定する処理（ステップＳ７１）を示すフローチャートである。図７において、まず、ステップＳ８１において除去後の埋設位置候補のＸＺスライスの画像データに基づいて、濃淡の極小点からその周辺への濃度変化の角度θａｚを求める。次いで、ステップＳ８２において濃度変化の平均角度θａｚに基づいた埋設位置候補の度合いμｇＩを図３１に示すメンバーシップ関数を用いてＭｉｎ−Ｍａｘ重心法で求め、元のルーチンに戻る。
図８は、図６のサブルーチンである双曲線パターンを見ることにより埋設位置候補を推定する処理（ステップＳ７２）を示すフローチャートである。図８において、まず、ステップＳ８３において除去後の埋設位置候補のＸＺスライスの画像データにおいて、濃度を参照して得られた双曲線と理論双曲線との一致度αを求める。次いで、ステップＳ８４において濃度を参照して得られた双曲線と理論双曲線との一致度αに基づいた埋設位置候補の度合いμｇＨＰを図３３に示すメンバーシップ関数を用いてＭｉｎ−Ｍａｘ重心法で求め、元のルーチンに戻る。
図９は、図６のサブルーチンである上記２つの埋設位置候補を推定する処理を重み付けにより統合させる処理（ステップＳ７３）を示すフローチャートである。図９において、ステップＳ８５において極小点探査による埋設位置候補の度合いμｇＩの重み付け係数ｗｉと双曲線パターンによる埋設位置候補の度合いμｇＨＰの重み付け係数ｗｈを図３４に示すように深度に応じて変化させて求める。次いで、ステップＳ８６において、得られた度合いと重み付け係数を式（１２）を用いて線形結合することにより、全ての知識に基づく埋設管の度合いμＴＤを求める。さらに、ステップＳ８７においてμＴＤ＞０．５を満たす画像データを埋設管候補の画像データとして抽出し、元のルーチンに戻る。
図１０及び図１１は、図３のサブルーチンである連結探査処理（ステップＳ５）を示すフローチャートである。
図１０のステップＳ３１において、まず、１つのＸＹ平面上において候補点の画像データを探査して一時メモリである処理メモリ２５に格納する。次いで、ステップＳ３２において１つの候補点の画像データを選択し、ステップＳ３３において選択した候補点を中心とする範囲球内で候補点を探査する。そして、ステップＳ３４において選択した候補点はＸＺスライスの画像データか否かが判断され、ＹＥＳのときはステップＳ３５に進む一方、ＮＯのときはステップＳ３７に進む。ステップＳ３５では、他のＸＺスライスの画像データで候補点を発見したか否かが判断され、ＹＥＳのときはステップＳ４０に進む一方、ＮＯのときはステップＳ３６に進む。また、ステップＳ３６では、別のＹＺスライスの画像データで候補点を発見したかか否かが判断され、ＹＥＳのときはステップＳ４０に進む一方、ＮＯのときはステップＳ４２に進む。さらに、ステップＳ３７において他のＹＺスライスの画像データで候補点を発見したかか否かが判断され、ＹＥＳのときはステップＳ４０に進む一方、ＮＯのときはステップＳ３８に進む。また、ステップＳ３８では、別のＸＺスライスの画像データで候補点を発見したかか否かが判断され、ＹＥＳのときはステップＳ４０に進む一方、ＮＯのときはステップＳ４２に進む。
ステップＳ４０においては、選択した候補点と探査した候補した候補点が連結していると判断して、選択した候補点と探査した候補点のうちの最短の候補点を連結して連結データとして一時メモリである処理メモリ２５に格納し、ステップＳ４１において連結した候補点を選択した候補点とした後、さらなる連結処理を行うためにステップＳ３３に戻る。ここで、連結データとは、１つの候補点の画像データと別の候補点の画像データとが連結していることを示すデータであって、当該２つの候補点の３次元画像の配置アドレスの対で表される。
ステップＳ４２において選択した以外の未処理の候補点の画像データはあるかか否かが判断され、ＹＥＳのときはステップＳ４３に進み、別の候補点の画像データを選択し、別の埋設管である連結状態を探査するために、ステップＳ３３に戻る。一方、ステップＳ４２でＮＯのときは図１１のステップＳ４４に進む。
図１１のステップＳ４４では、未処理のＸＹ平面はあるかか否かが判断され、ＹＥＳのときはステップＳ４５に進む一方、ＮＯのときはステップＳ４６に進む。ステップＳ４５において別のＸＹ平面上において候補点の画像データを探査した一時メモリである処理メモリ２５に格納した後、別のＸＹ平面の画像データについて処理を行うために、図１０のステップＳ３２に戻る。一方、ステップＳ４６において収集した連結データにおける埋設物の候補線について平均間隔を算出し、所定の間隔以内の候補線は同一の埋設物と判断し、同一の埋設物と判断した複数の候補線のうちの１つ以外の候補線の連結データを処理メモリ２５から除去する。そして、ステップＳ４７において残った連結データを連結結果データとして処理メモリ２５に格納して、元のメインルーチンに戻る。
図１０及び図１１において、ステップＳ３１及びＳ４５におけるＸＹ平面の選択は、探査面９２から順次埋設深度の方向で処理することが好ましく、また、１つのＸＹ平面上の候補点の選択は、その平面の外周から同軸の位置にある候補点から探索して、内側方向に向かって同軸の位置にある候補点を探索しながら処理することが好ましい。
図１２は、図３のサブルーチンである埋設物抽出処理（ステップＳ６）を示すフローチャートである。
図１２において、まず、ステップＳ５１において処理メモリ２５内の連結結果データから１つの連結結果データを選択し、ステップＳ５２において選択された連結結果データの両端に位置する２つの埋設位置候補について外周からの距離と、選択された連結結果データの複数の埋設位置候補についての探度の平均値を求める。次いで、ステップＳ５３において図２９（ａ）のメンバーシップ関数を用いて外周からの２つの距離に対する各グレードＧpNear及びＧpFarを計算し、ステップＳ５４において図２９（ｂ）のメンバーシップ関数を用いて探度の平均値に対する各グレードＧpShallow，ＧpMiddle，ＧpDeepを計算する。そして、ステップＳ５５において式（５）を用いて埋設管の所属度ｇｒａｄｅ Ａを計算し、式（６）を用いて埋設管でない所属度ｇｒａｄｅ Ｂを計算し、ステップＳ５６においてｇｒａｄｅ Ａ＞ｇｒａｄｅ Ｂか否かが判断され、ＹＥＳのときはステップＳ５７に進む一方、ＮＯのときはステップＳ５８に進む。ステップＳ５７において選択した連結結果データを、埋設管として抽出して画像メモリ２３に記憶してステップＳ５９に進む。一方、ステップＳ５８において選択した連結結果データを、埋設管ではないと判断し、画像メモリ２３に記憶せず、ステップＳ５９に進む。さらに、ステップＳ５９において未処理の連結結果データがあるかか否かが判断され、ＹＥＳのときはステップＳ６０に進み、処理メモリ２５内の連結結果データから別の１つの連結結果データを選択してステップＳ５２に戻る。一方、ステップＳ５９でＮＯのときは当該埋設物抽出処理を終了して元のメインルーチンに戻る。
図１３は、図３のサブルーチンである遺伝的アルゴリズムを用いて推定処理用パラメータを適応制御して設定する処理（ステップＳ８）を示すフローチャートである。図１３において、まず、ステップＳ９１において評価処理を実行し、ステップＳ９２において選択処理を実行し、ステップＳ９３において交叉処理を実行し、ステップＳ９４で突然変異処理を実行した後、元のメインルーチンに戻る。これらステップＳ９１乃至Ｓ９４の各処理について以下に詳述する。
適応制御することにより最適化が必要な推定処理用パラメータは、上述のように、以下の１４個である。
（ａ）図３１（ａ）における濃度の知識の入力のメンバーシップ関数を定義するための５つの推定処理用パラメータＴ１乃至Ｔ５。
（ｂ）図３３（ａ）における双曲線形状の知識の入力のメンバーシップ関数を定義する４つの推定処理用パラメータＡ１乃至Ａ４。
（ｃ）図３４における重み付け係数の関数を定義する５つの推定処理用パラメータＤ１，Ｄ２，Ｄ４，Ｄ６，Ｄａ。
本実施形態においては、遺伝的アルゴリズムにおける遺伝子の個体を、１ビットが０，１である配列として表現する。各推定処理用パラメータが持っているそれぞれ異なる変化範囲を８ビットで表現し、１４個の推定処理用パラメータで合計１１２ビットの個体を例えば１０個生成させ、初期個体集団を作成し、図３のステップＳ２において設定される当該推定処理用パラメータの初期値とする。ここで、本実施形態においては、最適解をより早く収束する目的で従来の単一環境下での最適値を各初期個体集団として割り当てた。なお、レーダー装置の仕様の変更やデータ変換方式の変更等、大きく環境が変化する場合は初期個体集団をランダムに生成した方が好ましい。
初期個体集団を生成すると、それに対して選択、交叉、突然変異の演算子に必要な適応度の評価処理（ステップＳ９１）を行う。まず、本システムで使用する入力データについて、次のように仮定する。
＜仮定１＞入力データには、全埋設管に関する情報が含まれている。
＜仮定２＞入力データには、埋設管以外のものは何も存在しない。
すなわち、入力データには全ての埋設管が探査できており、埋設管以外の物はないものとする。これらの仮定から、本システムの抽出結果は次のように導かれる。
＜結果１＞抽出結果には、すべての埋設管が存在する。
＜結果２＞抽出結果には、埋設管以外は存在しない。
また、本システムでは各パラメータと埋設管の抽出数との関係は非線形であるため、適応度ｇを次式のように定義する。
Figure 2005283590
ここで、ｎは抽出された埋設管の数であり、ｌｉはｉ番目の埋設管の長さである。＜結果２＞より抽出されたオブジェクトは全て埋設管であるので、その長さの総和（適応度ｇ）は埋設管の抽出度合いとなる。そして、＜結果１＞が満たされたとき、適応度ｇは最大値を示す。例えば、図３５（ａ）のように埋設管が抽出されていない場合に適応度ｇは低くなり、図３５（ｂ）のように正確に抽出されていれば適応度ｇは高くなる。このように、埋設管の長さの総和が大きい方が埋設管を正確に抽出できていることになり適応度ｇは高くなる。
本実施形態に係る選択処理（ステップＳ９２）においては公知のルーレット選択法を用いる。ルーレット選択法は、各個体の適応度から選択確率を変え、この確率に沿ってルーレットを回すように選択を行う方法であり、適応度の高い個体ほど選ばれやすい。ある個体ｉにおける適応度をｇｉとし、個体数をＭとするとき、次式に示すような選択確率Ｐｉで選択を行う。
Figure 2005283590
図３６に、本実施形態で用いたルーレット選択法による選択処理の実施例を示す。ここで、例えば本実施形態のようにそれぞれ異なるパラメータを持った１０個の個体が与えられている場合、上記式（１２）で示した評価関数を用いてそれぞれの適応度ｇｉを算出し、その結果からそれぞれの選択確率Ｐｉを求める。この選択確率Ｐｉを図３６（ｄ）に示すようにルーレットに配置したとき、選択確率Ｐｉが大きいほど大きな占有率であるため最も選択される確率は高いということになる。
次いで、交叉処理（ステップＳ９３）においては、いわゆる一点交叉法を用いる。一点交叉法は、図３７（ａ）及び（ｂ）に示すように、交叉確率ｐｃで個体を２つ選び、１から１１１のビット境界においてランダムに交叉点を決定し、その点を境に後ろの遺伝子列を部分的に交換する。
さらに、突然変異処理（ステップＳ９４）においては、図３８に示すように、ランダムに個体を選び、突然変異確率ｐｍで突然変異を行うビットを１から１１２のビット中から決定し、そのビットを反転させる。
図３９は、図２の埋設物探査システムの実施例における世代数Ｔに対する適合度の推移を示すグラフである。本実施形態においては、図３に示すループにより世代数（反復回数）を変化させており、最終世代（反復回数）Ｔ＝１０００になるまでパラメータを更新することが好ましい。また、とって代わって、このパラメータの更新は、図３９に示すように世代数の適応度の変化から、変化の割合が少なくなると終了してもよい。
以上説明したように、本実施形態によれば、浅部及び単独の埋設物からの反射波群の特徴である双曲線パターンと、反射波の振幅下降が干渉波の影響を受けにくいという特徴に注目した埋設物の位置推定を行い、しかも推定処理用パラメータを遺伝的アルゴリズムを用いて適応制御し、その結果をもとに内部構造の３次元の画像を生成して出力した。これにより、高い精度での構造物内部の３次元構成の画像を生成することができ、この結果により工事の際に必要な構造物内部の情報を得ることができる。従って、埋設物探査処理を実行するときに用いる測定パラメータを最適値に適応制御しながら埋設物探査処理を実行することができ、種々の探査物体中で埋設物を容易にかつ高精度で探索し、誰でも容易に埋設物の位置を視認により確認することができる。
以上の第２の実施形態においては、連結探査処理（ステップＳ６）を実行した後、埋設物抽出処理（ステップＳ７）を実行しているが、本発明はこれに限らず、後者の埋設物抽出処理を実行しなくてもよい。
以上の第２の実施形態においては、ステップＳ４においてＸＺスライスとＹＺスライスの２つの断面の推定処理結果のデータを３次元空間上に合成して配置するように仮想的にアドレス割り当てして画像メモリ２３に記憶しているが、本発明はこれに限らず、ＸＺスライスとＹＺスライスのうちの少なくとも１つの断面の推定処理結果のデータを３次元空間上に合成して配置するように仮想的にアドレス割り当てして画像メモリ２３に記憶してもよい。すなわち、１つのスライスの断面画像のみに基づいて埋設物の探査の処理を行ってもよい。
図４０乃至図４２は、それぞれ図２の埋設物探査システムの第１乃至第３の実施例における探索結果を示す図であって、これらの図の（ａ）は従来技術によるＸ線画像の測定結果を示す図であり、（ｂ）本実施形態に係る方法を適応する前の探索結果画像を示す図であり、（ｃ）は本実施形態に係る方法を適応した後の探索結果画像を示す図である。なお、図４０乃至図４２の（ｂ）及び（ｃ）に図示した結果中の破線（四角）はＸ線画像に対応する部分を示している。
図４０乃至図４２から明らかなように、従来法では３次元表示の際に、システムの１４個の推定処理用パラメータを予め固定していたために、破線部分の埋設管が全く検出されていなかったが、図４０乃至図４２の楕円形状の破線で示すように、本実施形態に係る方法を適用することにより内部パラメータが自動的に最適化されたことで、従来法で検出されていなかった埋設管を検出できた。
＜変形例＞
以上の実施形態においては、図３の埋設物探査画像処理のプログラムデータをＣＤ−ＲＯＭ４５ａに格納して実行するときにプログラムメモリ２４にロードして実行しているが、本発明はこれに限らず、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ、ＤＶＤ、ＭＯなどの光ディスク又は光磁気ディスクの記録媒体、もしくは、フロッピーディスクなどの磁気ディスクの記録媒体など種々の記録媒体に格納してもよい。これらの記録媒体は，コンピュータで読み取り可能な記録媒体である。また、図３の埋設物探査画像処理のプログラムデータを予めプログラムメモリ２４に格納して当該画像処理を実行してもよい。
以上の実施形態においては、探査物体中において所定の長さ方向で連続して延在する埋設物を、電磁波の送信波を探査物体の表面から放射し、上記送信波の反射波を受信し、反射波のデータに基づいて探査する埋設物探査処理方法及び装置について説明しているが、本発明はこれに限らず、電磁波に代えて超音波を用いて埋設物の探索処理を同様に実行してもよい。
以上の実施形態においては、遺伝的アルゴリズムを用いた位置推定処理用パラメータの適応制御処理において、評価、選択、交叉、突然変異、判定の各処理について一例を示しているが、本発明はこれに限られるものではない。
以上詳述したように、本発明に係る埋設物探査処理方法又は装置によれば、探査物体中において所定の長さ方向で連続して延在する埋設物を、電磁波又は超音波の送信波を探査物体の表面から放射し、上記送信波の反射波を受信し、反射波のデータに基づいて探査する埋設物探査処理方法又は装置において、上記受信した反射波のデータに基づいて、上記埋設物の探査のための所定の特徴パラメータのデータを抽出し、上記抽出された特徴パラメータのデータに基づいて、遺伝的アルゴリズムを用いて、位置推定処理用パラメータの適合度が高くなるように位置推定処理用パラメータを適応制御しながら、上記埋設物が連続して延在するという知識を用いて上記埋設物の位置を推定し、上記推定された埋設物の位置に基づいて、上記埋設物の画像を３次元画像の形式で生成して出力する。従って、埋設物探査処理を実行するときに用いる測定パラメータを最適値に適応制御しながら埋設物探査処理を実行することができ、種々の探査物体中で埋設物を容易にかつ、従来技術に比較して高精度で探索し、誰でも容易に埋設物の位置を視認により確認することができる。
また、本発明に係る埋設物探査処理方法又は装置によれば、探査物体中において所定の長さ方向で連続して延在する埋設物を、電磁波又は超音波の送信波を探査物体の表面から放射し、上記送信波の反射波を受信し、反射波のデータに基づいて探査する埋設物探査処理方法又は装置において、上記受信した反射波のデータに基づいて、上記探査物体の表面とは直交する少なくとも１つの断面の濃度データを有する画像データを生成し、上記埋設物が連続して延在するという知識を用いて上記生成した画像データから埋設物が存在しない画像データを除去することにより上記埋設物の候補点を示す少なくとも１つの断面の候補点画像データを生成し、上記生成された少なくとも１つの断面の候補点画像データを３次元空間上に仮想的に配置するように画像メモリに格納し、上記画像メモリに格納された候補点画像データに基づいて、遺伝的アルゴリズムを用いて、位置推定処理用パラメータの適合度が高くなるように位置推定処理用パラメータを適応制御しながら、上記埋設物が連続して延在するという知識を用いて候補点を連結することにより上記埋設物の位置を推定し、上記推定された埋設物の位置に基づいて、上記埋設物の画像を３次元画像の形式で生成して出力する。従って、埋設物探査処理を実行するときに用いる測定パラメータを最適値に適応制御しながら埋設物探査処理を実行することができ、種々の探査物体中で埋設物を容易にかつ、従来技術に比較して高精度で探索し、誰でも容易に埋設物の位置を視認により確認することができる。
本発明に係る第１の実施形態である測定パラメータの適応制御処理を備えた測定処理を示すフローチャートである。 本発明に係る第２の実施形態である埋設物探査システムの構成を示すブロック図である。 図２の画像処理装置１０のＣＰＵ２０によって実行される埋設物探査画像処理（メインルーチン）を示すフローチャートである。 図３のサブルーチンであるＸ方向の走査時の反射波信号データに基づく埋設位置候補推定処理（ステップＳ２）を示すフローチャートである。 図３のサブルーチンであるＹ方向の走査時の反射波信号データに基づく埋設位置候補推定処理（ステップＳ３）を示すフローチャートである。 図４のサブルーチンである埋設位置候補のＸＺスライスの画像データに基づいて濃淡の極小点探査により埋設位置候補を推定する処理（ステップＳ１５）を示すフローチャートである。 図６のサブルーチンである濃淡の極小点探査により埋設位置候補を推定する処理（ステップＳ７１）を示すフローチャートである。 図６のサブルーチンである双曲線パターンを見ることにより埋設位置候補を推定する処理（ステップＳ７２）を示すフローチャートである。 図６のサブルーチンである上記２つの埋設位置候補を推定する処理を重み付けにより統合させる処理（ステップＳ７３）を示すフローチャートである。 図３のサブルーチンである連結探査処理（ステップＳ５）の第１の部分を示すフローチャートである。 図３のサブルーチンである連結探査処理（ステップＳ５）の第２の部分を示すフローチャートである。 図３のサブルーチンである埋設物抽出処理（ステップＳ６）を示すフローチャートである。 図３のサブルーチンである遺伝的アルゴリズムを用いて推定処理用パラメータを適応制御して設定する処理（ステップＳ８）を示すフローチャートである。 図２の埋設物探査システムにおいて用いる送信波信号の周波数スペクトルを示すスペクトル図である。 図１４の送信波信号の送信パルスの波形を示す信号波形図である。 図２の埋設物探査システムで用いる探査の走査方法を示す平面図である。 図２の埋設物探査システムで用いる埋設物探査用送受信装置を備えた探査装置の測定原理を示す正面図である。 図２の埋設物探査システムによって測定された反射波群の双曲線パターンを示す図及び画像の写真である。 （ａ）は図２の埋設物探査システムによって測定された受信波形の波形図であり、（ｂ）はそのＸ方向の探査結果画像の写真であり、（ｃ）はそのＹ方向の探査結果画像の写真である。 （ａ）は図２の埋設物探査システムによって測定された探査結果画像の写真であり、（ｂ）は（ａ）におけるＬａ線上の波形を示す波形図である。 （ａ）は図２の埋設物探査システムによって測定された探査結果画像の写真であり、（ｂ）は（ａ）のＬｂ線上の波形の波形図であり、（ｃ）はその相互干渉部分の拡大図である。 図２の埋設物探査システムによって測定された濃度分布を示すグラフである。 図２の埋設物探査システムによって測定された候補領域の抽出結果を示す図であって、（ａ）はその原画像の写真であり、（ｂ）はその処理結果の画像を示す図である。 （ａ）及び（ｂ）はそれぞれ図１の埋設物探査システムによって測定された信号波形を示す波形図であり、（ｃ）は処理前の画像を示す図であり、（ｄ）は処理後の画像を示す図である。 （ａ）は図２の埋設物探査システムによって測定されたラベリング結果の画像を示す図であり、（ｂ）はその埋設位置推定結果の画像を示す図である。 図２の埋設物探査システムによって測定された図１９の領域Ｎ４の概略を示す３次元の斜視図である。 図２の埋設物探査システムによって測定された、極小点探査により埋設位置を推定できない例を示す画像の図及び３次元の斜視図である。 図２の埋設物探査システムによって実行された推定位置の連結処理を示す斜視図である。 図２の埋設物探査システムにおいて用いる埋設管抽出のためのメンバーシップ関数であって、（ａ）は外周からの距離に関するメンバーシップ関数のグラフであり、（ｂ）は深度に関するメンバーシップ関数のグラフである。 図２の埋設物探査システムにおいて用いる濃度の特徴を示す図であって、（ａ）は埋設管の場合における調査距離に対する伝搬時間を示した、電磁波の反射波群に係る探査結果の濃淡画像と、その濃淡画像における調査距離に対する濃度を示すグラフとを示す図であり、（ｂ）は干渉領域の場合における調査距離に対する伝搬時間を示した、電磁波の反射波群に係る探査結果の濃淡画像と、その濃淡画像における調査距離に対する濃度を示すグラフとを示す図である。 図２の埋設物探査システムにおいて用いる濃度の知識のメンバーシップ関数であって、（ａ）は入力のメンバーシップ関数のグラフであり、（ｂ）は出力のメンバーシップ関数のグラフである。 図２の埋設物探査システムにおいて用いる双曲線形状の特徴を示す図であって、（ａ）は調査距離に対する伝搬時間を示した、電磁波の反射波群に係る探査結果の濃淡画像を示す図であり、（ｂ）はその探査結果の濃淡画像における双曲線形状を示す図であり、（ｃ）はその理論双曲線を示す図である。 図２の埋設物探査システムにおいて用いる双曲線形状の知識のメンバーシップ関数であって、（ａ）は入力のメンバーシップ関数のグラフであり、（ｂ）は出力のメンバーシップ関数のグラフである。 図２の埋設物探査システムにおいて用いる深さに対する図９のステップＳ８５の処理で用いる重み付け係数ｗｉ，ｗｈの関数を示すグラフである。 図１３の評価処理（ステップＳ９１）における、適合度を用いた評価方法を示す図であって、（ａ）は適合度が低いときの埋設管の探索結果画像を示す図であり、（ｂ）は適合度が高いときの埋設管の探索結果画像を示す図である。 図１３の選択処理（ステップＳ９２）におけるルーレット選択法を用いた選択処理を示す図であって、（ａ）は選択処理における各個体のデータの一例を示す図であり、（ｂ）は上記各個体に対する適合度ｇを示す図であり、（ｃ）は上記各個体に対する選択確率Ｐを示す図であり、（ｄ）は当該ルーレット選択の確率の円グラフを示す図である。 図１３の交叉処理（ステップＳ９３）における一点交叉処理の一例を示す図であり、（ａ）は当該交叉処理前における選択された２つの固体のデータを示す図であり、（ｂ）は当該交叉処理後における選択された２つの固体のデータを示す図である。 図１３の突然変異処理（ステップＳ９３）における処理の一例を示す図である。 図２の埋設物探査システムの実施例における世代数Ｔに対する適合度の推移を示すグラフである。 図２の埋設物探査システムの第１の実施例における探索結果を示す図であって、（ａ）は従来技術によるＸ線画像の測定結果を示す図であり、（ｂ）本実施形態に係る方法を適応する前の探索結果画像を示す図であり、（ｃ）は本実施形態に係る方法を適応した後の探索結果画像を示す図である。 図２の埋設物探査システムの第２の実施例における探索結果を示す図であって、（ａ）は従来技術によるＸ線画像の測定結果を示す図であり、（ｂ）本実施形態に係る方法を適応する前の探索結果画像を示す図であり、（ｃ）は本実施形態に係る方法を適応した後の探索結果画像を示す図である。 図２の埋設物探査システムの第３の実施例における探索結果を示す図であって、（ａ）は従来技術によるＸ線画像の測定結果を示す図であり、（ｂ）本実施形態に係る方法を適応する前の探索結果画像を示す図であり、（ｃ）は本実施形態に係る方法を適応した後の探索結果画像を示す図である。
符号の説明
１…埋設物探査用電磁波送受信装置、
１Ｒ…車輪、
１ＲＲ…車体、
２…送信アンテナ、
３…受信アンテナ、
４…送信機、
５…受信機、
６…コントローラ、
７…通信インターフェース、
１０…画像処理装置、
２０…ＣＰＵ、
２１…ＲＯＭ、
２２…ＲＡＭ、
２３…画像メモリ、
２４…プログラムメモリ、
２５…処理メモリ、
２６…受信メモリ、
３０…バス、
３１…キーボードインターフェース、
３２…マウスインターフェース、
３３…ディスプレイインターフェース、
３４…プリンタインターフェース、
３５…ドライブ装置インターフェース、
４１…キーボード、
４２…マウス、
４３…ＣＲＴディスプレイ、
４４…プリンタ、
４５…ＣＤ−ＲＯＭドライブ装置、
４５ａ…ＣＤ−ＲＯＭ、
５１…通信ケーブル、
６１…通信インターフェース。
９０…埋設物、
９１…探査物体、
９２…探査面。

Claims (14)

  1. 探査物体中において所定の長さ方向で連続して延在する埋設物を、電磁波又は超音波の送信波を探査物体の表面から放射し、上記送信波の反射波を受信し、反射波のデータに基づいて探査する埋設物探査処理方法において、
    上記受信した反射波のデータに基づいて、上記埋設物の探査のための所定の特徴パラメータのデータを抽出するステップと、
    上記抽出された特徴パラメータのデータに基づいて、遺伝的アルゴリズムを用いて、位置推定処理用パラメータの適合度が高くなるように位置推定処理用パラメータを適応制御しながら、上記埋設物が連続して延在するという知識を用いて上記埋設物の位置を推定するステップと、
    上記推定された埋設物の位置に基づいて、上記埋設物の画像を３次元画像の形式で生成して出力するステップとを含むことを特徴とする埋設物探査処理方法。
  2. 探査物体中において所定の長さ方向で連続して延在する埋設物を、電磁波又は超音波の送信波を探査物体の表面から放射し、上記送信波の反射波を受信し、反射波のデータに基づいて探査する埋設物探査処理方法において、
    上記受信した反射波のデータに基づいて、上記探査物体の表面とは直交する少なくとも１つの断面の濃度データを有する画像データを生成し、上記埋設物が連続して延在するという知識を用いて上記生成した画像データから埋設物が存在しない画像データを除去することにより上記埋設物の候補点を示す少なくとも１つの断面の候補点画像データを生成するステップと、
    上記生成された少なくとも１つの断面の候補点画像データを３次元空間上に仮想的に配置するように画像メモリに格納するステップと、
    上記画像メモリに格納された候補点画像データに基づいて、遺伝的アルゴリズムを用いて、位置推定処理用パラメータの適合度が高くなるように位置推定処理用パラメータを適応制御しながら、上記埋設物が連続して延在するという知識を用いて候補点を連結することにより上記埋設物の位置を推定するステップと、
    上記推定された埋設物の位置に基づいて、上記埋設物の画像を３次元画像の形式で生成して出力するステップとを含むことを特徴とする埋設物探査処理方法。
  3. 請求項２記載の埋設物探査処理方法において、
    上記埋設物の位置を推定するステップの後に、
    （ａ）上記埋設物の両端が探査物体の端部に近く埋設物の深度が探査物体の層であるかぶり厚の間に位置しないとき埋設物である確率が高いという第１の規則と、
    （ｂ）上記埋設物の両端が探査物体の端部に遠く埋設物の深度が探査物体の層であるかぶり厚の間に位置するとき埋設物である確率が低いという第２の規則とを含むファジィルールを用いて、
    上記推定された埋設物の位置に基づいて、上記推定された埋設物の位置が埋設物であるか否かを判断し、埋設物ではないと判断したときに上記推定された埋設物の位置のデータから除去するステップをさらに含むことを特徴とする埋設物探査処理方法。
  4. 請求項２又は３記載の埋設物探査処理方法において、上記埋設物の位置を推定するステップは、
    上記画像メモリに格納された候補点画像データにおける濃度の知識を表し、濃度変化の平均角度に基づいた埋設位置候補の度合いを示す所定の第１のメンバーシップ関数を用いて第１の埋設物の度合いを計算するステップと、
    上記画像メモリに格納された候補点画像データにおける双曲線形状の知識を表し、上記候補点画像データにおける濃度を参照して得られた双曲線と理論双曲線との一致度に基づいた埋設位置候補の度合いを示す所定の第２のメンバーシップ関数を用いて第２の埋設物の度合いを計算するステップと、
    上記計算された第１の埋設物の度合いと、上記計算された第２の埋設物の度合いとを所定の重み付け係数の関数を用いた線形結合により統合した第３の埋設物の度合いを計算するステップと、
    上記第３の埋設物の度合いに基づいて埋設物候補の画像データであるか否かを判断することにより上記埋設物の位置を推定するステップとを含むことを特徴とする埋設物探査処理方法。
  5. 請求項４記載の埋設物探査処理方法において、上記位置推定処理用パラメータは、上記第１のメンバーシップ関数を定義するためのパラメータと、上記第２のメンバーシップ関数を定義するためのパラメータと、上記重み付け係数の関数を定義するためのパラメータとを含むことを特徴とする埋設物探査処理方法。
  6. 請求項１乃至５のうちの１つに記載の埋設物探査処理方法において、上記適合度は、上記画像メモリに格納された候補点画像データにおいて推定して抽出された各埋設管の長さの総和で表したことを特徴とする埋設物探査処理方法。
  7. 探査物体中において所定の長さ方向で連続して延在する埋設物を、電磁波又は超音波の送信波を探査物体の表面から放射し、上記送信波の反射波を受信し、反射波のデータに基づいて探査する埋設物探査処理装置において、
    上記受信した反射波のデータに基づいて、上記埋設物の探査のための所定の特徴パラメータのデータを抽出する抽出手段と、
    上記抽出された特徴パラメータのデータに基づいて、遺伝的アルゴリズムを用いて、位置推定処理用パラメータの適合度が高くなるように位置推定処理用パラメータを適応制御しながら、上記埋設物が連続して延在するという知識を用いて上記埋設物の位置を推定する推定手段と、
    上記推定された埋設物の位置に基づいて、上記埋設物の画像を３次元画像の形式で生成して出力する出力手段とを備えたことを特徴とする埋設物探査処理装置。
  8. 探査物体中において所定の長さ方向で連続して延在する埋設物を、電磁波又は超音波の送信波を探査物体の表面から放射し、上記送信波の反射波を受信し、反射波のデータに基づいて探査する埋設物探査処理装置において、
    上記受信した反射波のデータに基づいて、上記探査物体の表面とは直交する少なくとも１つの断面の濃度データを有する画像データを生成し、上記埋設物が連続して延在するという知識を用いて上記生成した画像データから埋設物が存在しない画像データを除去することにより上記埋設物の候補点を示す少なくとも１つの断面の候補点画像データを生成する生成手段と、
    上記生成された少なくとも１つの断面の候補点画像データを３次元空間上に仮想的に配置するように画像メモリに格納する格納手段と、
    上記画像メモリに格納された候補点画像データに基づいて、遺伝的アルゴリズムを用いて、位置推定処理用パラメータの適合度が高くなるように位置推定処理用パラメータを適応制御しながら、上記埋設物が連続して延在するという知識を用いて候補点を連結することにより上記埋設物の位置を推定する位置推定手段と、
    上記推定された埋設物の位置に基づいて、上記埋設物の画像を３次元画像の形式で生成して出力する出力手段とを含むことを特徴とする埋設物探査処理装置。
  9. 請求項８記載の埋設物探査処理装置において、
    上記位置推定手段の処理の後において、
    （ａ）上記埋設物の両端が探査物体の端部に近く埋設物の深度が探査物体の層であるかぶり厚の間に位置しないとき埋設物である確率が高いという第１の規則と、
    （ｂ）上記埋設物の両端が探査物体の端部に遠く埋設物の深度が探査物体の層であるかぶり厚の間に位置するとき埋設物である確率が低いという第２の規則とを含むファジィルールを用いて、
    上記推定された埋設物の位置に基づいて、上記推定された埋設物の位置が埋設物であるか否かを判断し、埋設物ではないと判断したときに上記推定された埋設物の位置のデータから除去する除去手段をさらに備えたことを特徴とする埋設物探査処理装置。
  10. 請求項８又は９記載の埋設物探査処理装置において、上記位置推定手段は、
    上記画像メモリに格納された候補点画像データにおける濃度の知識を表し、濃度変化の平均角度に基づいた埋設位置候補の度合いを示す所定の第１のメンバーシップ関数を用いて第１の埋設物の度合いを計算する第１の計算手段と、
    上記画像メモリに格納された候補点画像データにおける双曲線形状の知識を表し、上記候補点画像データにおける濃度を参照して得られた双曲線と理論双曲線との一致度に基づいた埋設位置候補の度合いを示す所定の第２のメンバーシップ関数を用いて第２の埋設物の度合いを計算する第２の計算手段と、
    上記計算された第１の埋設物の度合いと、上記計算された第２の埋設物の度合いとを所定の重み付け係数の関数を用いた線形結合により統合した第３の埋設物の度合いを計算する第３の計算手段と、
    上記第３の埋設物の度合いに基づいて埋設物候補の画像データであるか否かを判断することにより上記埋設物の位置を推定する埋設物位置推定手段とを備えたことを特徴とする埋設物探査処理装置。
  11. 請求項１０記載の埋設物探査処理装置において、上記位置推定処理用パラメータは、上記第１のメンバーシップ関数を定義するためのパラメータと、上記第２のメンバーシップ関数を定義するためのパラメータと、上記重み付け係数の関数を定義するためのパラメータとを含むことを特徴とする埋設物探査処理装置。
  12. 請求項７乃至１１のうちの１つに記載の埋設物探査処理装置において、上記適合度は、上記画像メモリに格納された候補点画像データにおいて推定して抽出された各埋設管の長さの総和で表したことを特徴とする埋設物探査処理装置。
  13. 請求項１乃至６のうちの１つに記載の埋設物探査処理方法の各ステップを含むことを特徴とする埋設物探査処理プログラム。
  14. 請求項１３記載の埋設物探査処理プログラムを記録したことを特徴とする記録媒体。
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