JP2007212364A - Method and device for determining surface abnormality - Google Patents

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Yoshihiro Okada
至弘 岡田
Kenji Murayama
健二 村山
Toshiyuki Ozaki
利行 尾崎
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KYUSHU DENGI KAIHATSU KK
Ryukoku University
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KYUSHU DENGI KAIHATSU KK
Ryukoku University
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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To achieve surface abnormality determination at higher sensitivity or higher accuracy than a conventional method. <P>SOLUTION: This surface abnormality determination method comprises light emitting stages (S35-S37) of emitting light having a specific wavelength zone to a surface, detecting stages (S35 and S37) of detecting the reflected light of the light as image data of the surface, and an abnormality determining stage (S38) of calculating the intensity of the reflected light in the specific wavelength zone with respect to the image data of the surface and determining the abnormal state (rust state) on the surface based on this intensity. <P>COPYRIGHT: (C)2007,JPO&INPIT

Description

本発明は、鉄塔材に用いられる鋼管の内壁面や土管の表面などの各種表面において、錆や劣化などの異常発生を判定する表面異常判定方法、表面異常判定装置に関するものである。   The present invention relates to a surface abnormality determination method and a surface abnormality determination device for determining occurrence of abnormality such as rust and deterioration on various surfaces such as an inner wall surface of a steel pipe and a surface of a clay pipe used for steel tower materials.

送電線の鉄塔に用いられる鋼管には、通常、腐食防止のための亜鉛メッキなどが施されているが、長期間の使用を経ると、鋼管の内部に侵入する雨水や風の影響で亜鉛メッキが劣化し、鋼管の内壁面に錆が発生する。鉄塔材に用いられる鋼管の錆は、鉄塔の強度を著しく劣化させて、その安全性ないし耐久性を損なうので、定期的な検査によって錆の発生ないしそのレベルを的確に判定し、補修処理等を施す必要がある。   Steel pipes used for power transmission towers are usually galvanized to prevent corrosion, but after long-term use, they are galvanized due to the effects of rainwater and wind that enter the steel pipe. Deteriorates and rust is generated on the inner wall surface of the steel pipe. The rust of steel pipes used for steel tower materials significantly deteriorates the strength of the steel tower and impairs its safety and durability. It is necessary to apply.

従来、画像解析処理によって、鋼管の内壁面における錆発生を効率的に判定するための内部腐食検出方法が提案されている(特許文献1)。この内部腐食検出方法は、鋼管の内壁面を撮像し、この撮像画像において、画像色の三属性(三刺激値)である明度、彩度、色相が所定の条件を満足する画像領域を錆が発生した領域であると判定するものである。
特開平9−229869(1997年9月5日公開)
Conventionally, an internal corrosion detection method for efficiently determining the occurrence of rust on the inner wall surface of a steel pipe by image analysis processing has been proposed (Patent Document 1). In this internal corrosion detection method, an inner wall surface of a steel pipe is imaged, and in this captured image, rust is applied to an image area in which the three attributes (tristimulus values) of lightness, saturation, and hue satisfy predetermined conditions. It is determined that the area has occurred.
JP 9-229869 (published September 5, 1997)

しかしながら、特許文献1の内部腐食検出方法には、次の問題点が存在している。   However, the internal corrosion detection method of Patent Document 1 has the following problems.

すなわち、前述のとおり、特許文献1の内部腐食検出方法は、鋼管の内壁面を撮像し、この撮像画像において、画像色の三属性である明度、彩度、色相(三刺激値)が所定の条件を満足する画像領域を錆が発生した領域であると判定するものであるが、このような画像の色情報に基づく錆判定では、錆の検出感度を所定以上に向上させることができない。   That is, as described above, the internal corrosion detection method of Patent Document 1 images the inner wall surface of a steel pipe, and in this captured image, the brightness, saturation, and hue (tristimulus values) that are the three attributes of the image color are predetermined. An image area that satisfies the conditions is determined to be an area where rust has occurred. However, in such rust determination based on the color information of the image, the detection sensitivity of rust cannot be improved beyond a predetermined level.

なぜなら、画像の色情報は、人間の視覚特性に基づいて定義するために、反射光の光の連続的なスペクトルの情報量を、等色関数による積分操作によって三属性の値(三刺激値)にまとめたものである。したがって、画像の色情報は、画像光のスペクトル分布の情報と比較して格段に情報量が少なくなっている。それゆえ、特許文献1の内部腐食検出方法のように、画像色情報に基づいて錆を判定したのでは、人間の視覚特性上、錆のある領域の画像と錆のない領域の画像とが同色であると認識される場合(いわゆる条件等色が成立する場合)には、仮に、両画像の反射光スペクトルが異なっていても、両者の違いを識別することができないからである。すなわち、特許文献1の内部腐食検出方法では、鋼管の内壁面における分光反射特性の本来的な情報量に基づいて錆の発生を的確に検出することはできない。   Because the color information of the image is defined based on human visual characteristics, the amount of information of the continuous spectrum of the reflected light is converted into three attribute values (tristimulus values) by integration using a color matching function. Are summarized in Therefore, the amount of information of the color information of the image is remarkably smaller than that of the spectral distribution of the image light. Therefore, when the rust is determined based on the image color information as in the internal corrosion detection method of Patent Document 1, the image of the rusted area and the image of the rustless area are the same color due to human visual characteristics. This is because the difference between the two images cannot be identified even if the reflected light spectra of the two images are different. In other words, the internal corrosion detection method disclosed in Patent Document 1 cannot accurately detect the occurrence of rust based on the original information amount of the spectral reflection characteristics on the inner wall surface of the steel pipe.

また、特許文献1の内部腐食検出方法では、錆の発生を判定するための前提として、鋼管内壁を撮像して得られた画像の輝度値(画素値)が所定の条件を満足するように、鋼管内壁を照らす照明条件を調整する必要がある。このような照明条件の調整は、狭くて長い鋼管の内部で光源ないし検出器(検査ヘッド)の位置や角度調整を必要としたり、光源に複雑な発光強度調整機構を備え付けたりする必要を生じさせるため、極めて煩雑である。   Moreover, in the internal corrosion detection method of Patent Document 1, as a premise for determining the occurrence of rust, the luminance value (pixel value) of an image obtained by imaging the inner wall of the steel pipe satisfies a predetermined condition. It is necessary to adjust the lighting conditions for illuminating the inner wall of the steel pipe. Such adjustment of illumination conditions necessitates adjustment of the position and angle of the light source or detector (inspection head) inside a narrow and long steel tube, or the necessity of providing a complicated light emission intensity adjustment mechanism in the light source. Therefore, it is extremely complicated.

本発明は、上記の問題点に鑑みてなされたものであり、その目的は、従来手法より高感度ないし高精度での錆判定を実現するとともに、煩雑な照明調整を不要とする異常判定方法を提供することにある。   The present invention has been made in view of the above problems, and an object of the present invention is to provide an abnormality determination method that realizes rust determination with higher sensitivity or higher accuracy than conventional methods and does not require complicated illumination adjustment. It is to provide.

本発明に係る異常判定方法は、上記の課題を解決するために、特定の波長域を有する光を表面に照射する光照射段階と、前記光の反射光を前記表面の画像データとして検出する検出段階と、前記表面の画像データにおいて、前記特定の波長域における反射光の強度を算出し、この強度に基づいて前記表面における異常状態を判定する異常判定段階とを備えることを特徴としている。 In order to solve the above problems, the abnormality determination method according to the present invention includes a light irradiation stage for irradiating a surface with light having a specific wavelength range, and detection for detecting reflected light of the light as image data of the surface. And an abnormality determination step of calculating an intensity of reflected light in the specific wavelength region in the surface image data and determining an abnormal state on the surface based on the intensity.

また、本発明に係る異常判定装置は、上記の課題を解決するために、特定の波長域を有する光を表面に照射する光照射部と、前記光の反射光を前記表面の画像データとして検出する検出部と、前記表面の画像データにおいて、前記特定の波長域における反射光の強度を算出し、この強度に基づいて前記表面における異常状態を判定する異常判定部とを備えることを特徴としている。   In addition, in order to solve the above-described problem, the abnormality determination device according to the present invention detects a light irradiation unit that irradiates a surface with light having a specific wavelength range, and detects reflected light of the light as image data of the surface. And an abnormality determination unit that calculates an intensity of reflected light in the specific wavelength region in the image data of the surface and determines an abnormal state on the surface based on the intensity. .

上記の構成において、特定の波長域を有する光とは、所定の波長域成分の強度が実質的に零ではない各種の光のことであって、特にその形態を限定するものではない。例えば、特定の波長域を有する光には、各種のレーザ光やランプ光などが含まれる。   In the above configuration, the light having a specific wavelength range refers to various types of light whose intensity of a predetermined wavelength range component is not substantially zero, and the form thereof is not particularly limited. For example, the light having a specific wavelength range includes various types of laser light and lamp light.

上記の構成によれば、判定対象物の表面に照射された光の反射光が、CCDやC−MOSなど各種の光検出手段によって前記表面の画像データとして検出される。そして、検出された画像データにおいて、前記特定の波長域における反射光の強度が算出され、この強度に基づいて前記表面における異常の存在やその状態が判定される。   According to said structure, the reflected light of the light irradiated to the surface of the determination target object is detected as the image data of the said surface by various light detection means, such as CCD and C-MOS. Then, in the detected image data, the intensity of the reflected light in the specific wavelength range is calculated, and the presence or state of the abnormality on the surface is determined based on this intensity.

本発明によれば、表面のスペクトル情報に基づいて、人間の目では色識別できないような表面異常であっても的確に検出することが可能となる。
なお、特定の波長域における反射光の強度に基づいて表面における異常状態を判定する手法としては、反射光の強度を所定の閾値と比較する手法や、異なる波長域における反射光の強度分布を比較する手法などを採用することができる。例えば、入射光の強度に対する反射光の強度の比や、入射光の強度と反射光の強度との差を算出し、これらの値に基づいて表面における異常状態を判定してもよい。特に、入射光の強度に対する反射光の強度の比に基づいて表面における異常状態を判定する場合には、光源や光検出手段を備える検査ヘッドと判定対象物の表面との距離が所定値に固定されていない場合であっても比の値の変動が小さいので、煩雑な照明条件の調整等を必要とせず、安定的な異常判定を実現することができる。
According to the present invention, it is possible to accurately detect even a surface abnormality that cannot be identified by the human eye based on surface spectral information.
In addition, as a method of judging the abnormal state on the surface based on the intensity of the reflected light in a specific wavelength range, a method of comparing the intensity of the reflected light with a predetermined threshold, or comparing the intensity distribution of the reflected light in different wavelength ranges It is possible to adopt a technique to do so. For example, the ratio of the intensity of the reflected light to the intensity of the incident light or the difference between the intensity of the incident light and the intensity of the reflected light may be calculated, and the abnormal state on the surface may be determined based on these values. In particular, when determining an abnormal state on the surface based on the ratio of the intensity of the reflected light to the intensity of the incident light, the distance between the inspection head equipped with the light source and the light detection means and the surface of the determination target is fixed to a predetermined value. Even if it is not performed, since the fluctuation of the ratio value is small, it is possible to realize stable abnormality determination without requiring complicated adjustment of illumination conditions and the like.

本発明に係る異常判定方法は、上記の課題を解決するために、上記の構成において、前記光照射段階における特定の波長域は、互いに異なる複数の波長域であって、前記異常判定段階では、各波長域において算出した反射光の強度に基づいて前記表面における異常状態を判定することを特徴としている。   In order to solve the above-described problem, the abnormality determination method according to the present invention has a plurality of different wavelength ranges in the light irradiation stage in the above-described configuration, and in the abnormality determination stage, An abnormal state on the surface is determined based on the intensity of reflected light calculated in each wavelength region.

上記の構成において、互いに異なる複数の波長域とは、互いのスペクトル分布がまったく重ならない波長域だけでなく、互いのスペクトル分布の主要部(ピーク部分の周辺)が重なっていない波長域を含むものである。すなわち、上記複数の波長域は、これらのスペクトル分布がその裾野部分において一部重複していてもよい。   In the above-described configuration, the plurality of different wavelength ranges include not only wavelength ranges in which the spectrum distributions do not overlap at all, but also wavelength ranges in which the main portions (periphery of the peak portion) of the spectrum distributions do not overlap. . That is, in the plurality of wavelength regions, these spectral distributions may partially overlap in the base portion.

波長域が重ならないような複数の光を出射する手段としては、発光帯域が比較的狭いLEDなどを好適に用いることができる。   As a means for emitting a plurality of lights whose wavelength ranges do not overlap, an LED having a relatively narrow emission band can be suitably used.

上記の構成によれば、判定対象物の表面に照射された異なる波長域を有する複数の光の反射光が、CCDやC−MOSなど各種の光検出手段によって前記表面の画像データとして検出される。そして、検出された画像データにおいて各波長域の反射光の強度が算出され、これら強度に基づいて表面における異常の存在やその状態が判定される。   According to said structure, the reflected light of the several light which has the different wavelength range irradiated on the surface of the determination target object is detected as image data of the said surface by various light detection means, such as CCD and C-MOS. . Then, the intensity of the reflected light in each wavelength region is calculated in the detected image data, and the presence or state of the abnormality on the surface is determined based on these intensities.

なお、前記特定の波長域における反射光の強度に基づいて前記表面における異常状態を判定する手法としては、各波長域における反射光の強度分布を互いに比較する手法や、各波長域における反射光の強度を演算することによってパラメータ値を導出し、このパラメータ値を閾値と比較する手法などを採用することができる。   In addition, as a method for determining an abnormal state on the surface based on the intensity of reflected light in the specific wavelength region, a method of comparing the intensity distribution of reflected light in each wavelength region with each other, A method of deriving a parameter value by calculating the intensity and comparing the parameter value with a threshold can be employed.

本発明によれば、反射光画像の色情報に基づく異常判定ではなく、異なる複数の波長領域の反射光情報を用いるマルチスペクトル解析に基づく異常判定を行うので、その原理上、人間の目では色識別できないような表面異常であっても的確に検出することが可能となる。なぜなら、マルチスペクトル解析は、撮像系への入射光に関する情報を、光の連続的なスペクトル分布の情報として得るので、等色関数による積分操作が行われた後の三属性の値(三刺激値)として得る色情報解析と比較して、得られる入射光の情報量ないし特徴量が格段に多くなるからである。すなわち、本発明に係る異常判定方法によれば、前記の作用効果に加えて、等色関数の成立による影響を受けることなく、的確な異常判定を実現することが可能となる。   According to the present invention, abnormality determination based on multispectral analysis using reflected light information of a plurality of different wavelength regions is performed instead of abnormality determination based on color information of a reflected light image. Even surface abnormalities that cannot be identified can be accurately detected. This is because multi-spectral analysis obtains information about incident light on the imaging system as information on continuous spectral distribution of light, so that the values of three attributes (tristimulus values) after integration operation by a color matching function are performed. This is because the amount of information or the characteristic amount of incident light obtained is significantly greater than the color information analysis obtained as (1). That is, according to the abnormality determination method according to the present invention, it is possible to realize accurate abnormality determination without being affected by the establishment of the color matching function, in addition to the above-described effects.

本発明に係る異常判定方法は、上記の構成において、前記光照射段階では、互いに異なる波長域を有する光を順次切り替えながら照射することも好ましい。
上記の構成によれば、互いに異なる波長域を有する光(第1の光、第2の光、・・・)を判定対象物の表面に照射して、その反射光を検出する際、第1の光を照射しながらその反射光を検出した後、第2の光を照射しながらその反射光を検出する・・・というように、複数の光の照射を順次切り替えながら段階的に行う。これにより、検出段階において検出する反射光を時間的に完全に分離することができるので、これら反射光を分離するための光学部材など(各種の波長域フィルタ、カラーフィルタ、プリズムなど)が必要なくなる。それゆえ、検出段階における光検出手段として、一般的に高感度を有するモノクロ方式のビデオカメラを採用することが容易になる。
In the abnormality determination method according to the present invention, in the above configuration, in the light irradiation stage, it is also preferable to perform irradiation while sequentially switching light having different wavelength ranges.
According to said structure, when irradiating the light (1st light, 2nd light, ...) which has a mutually different wavelength range on the surface of a determination target object, and detecting the reflected light, it is 1st. After the reflected light is detected while irradiating the light, the reflected light is detected while irradiating the second light, and so on. Thereby, since the reflected light detected in the detection stage can be completely separated in time, an optical member for separating the reflected light (various wavelength band filters, color filters, prisms, etc.) is not necessary. . Therefore, it becomes easy to adopt a monochrome video camera having generally high sensitivity as the light detection means in the detection stage.

他方、判定対象物の表面に複数の光(第1の光、第2の光、・・・)を同時に照射してその反射光を同時に検出する場合には、複数の光の照射ないしこれらの反射光の検出を並列して行うことができる。それゆえ、これら処理に要する時間を短縮することができるので、異常判定を高速に実現することが可能となる。この場合には、カラーフィルタを備えるカラー方式のビデオカメラを検出段階における光検出手段として採用することができる。   On the other hand, when the surface of the determination target is irradiated with a plurality of lights (first light, second light,...) At the same time and the reflected light is detected at the same time, irradiation of the plurality of lights or these Detection of reflected light can be performed in parallel. Therefore, since the time required for these processes can be shortened, it is possible to realize abnormality determination at high speed. In this case, a color video camera provided with a color filter can be used as the light detection means in the detection stage.

本発明に係る異常判定方法は、上記の構成において、前記表面の画像データとして複数色からなる画像データが得られるように、前記光照射段階における複数の波長域を選択することが好ましい。   In the abnormality determination method according to the present invention, in the above configuration, it is preferable to select a plurality of wavelength regions in the light irradiation stage so that image data having a plurality of colors is obtained as the image data of the surface.

上記の構成において、複数色からなる画像データとは、判定対象物の表面における異常有無ないしその状態を人間が視覚的に確認できるような複数色表現の画像のデータのことである。この画像データは、その情報量の豊富さを考えれば総天然色のフルカラー表示であることが理想的であるが、画像データをディスプレイなどに表示されたときに、判定対象物の表面において、正常部分と異常部分との区別や異常部分の状態を可視化できるようなマルチカラー表示のものであればよい。   In the above configuration, the image data composed of a plurality of colors is data of images of a plurality of colors that allow a human to visually confirm whether there is an abnormality on the surface of the determination target or the state thereof. Considering the abundance of information, this image data is ideally a full-color display of all natural colors. However, when the image data is displayed on a display or the like, it is normal on the surface of the judgment object. Any multi-color display that can visualize the state of the abnormal part and the distinction between the part and the abnormal part may be used.

このような複数の波長域の選択としては、赤(R)緑(G)青(B)の三原色波長の組み合わせの他、紫外(UV)・緑(G)・赤(R)の組み合わせ、紫外(UV)+白(W)の組み合わせなどが考えられる。なお、白(W)は、赤(R)緑(G)青(B)の三原色波長の合成光とみなすことができる。   Such a selection of a plurality of wavelength ranges includes combinations of the three primary colors of red (R), green (G), and blue (B), as well as combinations of ultraviolet (UV), green (G), and red (R), and ultraviolet. A combination of (UV) + white (W) is conceivable. Note that white (W) can be regarded as combined light having the three primary wavelengths of red (R), green (G), and blue (B).

上記の構成によれば、検出した画像データおよびその判定結果をディスプレイなどにカラー画像として表示することができるので、判定結果すなわち表面異常の有無やその状態を肉眼で容易に確認することが可能となる。すなわち、このようなカラー画像は、その理解や確認が容易であるから、人間の監視負担を軽減することに有効である。   According to the above configuration, since the detected image data and the determination result can be displayed as a color image on a display or the like, the determination result, that is, the presence or absence of a surface abnormality and its state can be easily confirmed with the naked eye. Become. That is, such a color image is easy to understand and confirm, and is effective in reducing the human monitoring burden.

本発明に係る異常判定方法は、上記の構成において、前記異常判定段階では、前記表面の画像データにおける異常領域の面積値を算出し、この面積値に基づいて、前記表面における異常状態の異常レベルを判定することが好ましい。   In the abnormality determination method according to the present invention, in the above-described configuration, in the abnormality determination stage, an area value of an abnormal region in the surface image data is calculated, and an abnormal level of an abnormal state on the surface is calculated based on the area value. Is preferably determined.

上記の構成によれば、表面の異常発生が進行して次第に異常領域が拡がっていくような場合、表面の画像データにおける異常領域の面積値が算出され、この面積値に基づいて、すなわち、この面積値の大きさのレベルに応じて表面における異常状態の異常レベルが判定される。これにより、単に表面における異常の有無だけではなく、その面積に応じた異常の発生ないし進行レベルを的確に判定することができる。   According to the above configuration, when the abnormal area gradually increases as the occurrence of abnormalities on the surface progresses, the area value of the abnormal area in the surface image data is calculated, and based on this area value, that is, The abnormal level of the abnormal state on the surface is determined according to the level of the area value. Thereby, it is possible to accurately determine not only the presence / absence of abnormality on the surface but also the occurrence or progress level of abnormality according to the area.

本発明に係る異常判定方法において、前記表面は鋼面であって、前記異常判定段階では、前記鋼面における錆状態を判定することも好ましい。   In the abnormality determination method according to the present invention, it is also preferable that the surface is a steel surface, and in the abnormality determination stage, a rust state on the steel surface is determined.

特に、上記構成において、前記光照射段階における特定の波長域は、互いに異なる複数の波長域であって、500nm以下の第1の波長域と、500nmより大きい第2の波長域とを含むことが好ましい。   In particular, in the above-described configuration, the specific wavelength range in the light irradiation stage includes a plurality of different wavelength ranges, including a first wavelength range of 500 nm or less and a second wavelength range of greater than 500 nm. preferable.

上記の構成によれば、500nm以下の波長を有する第1の波長域を有する光と500nmより大きい第2の波長域を有する光とが同時または異なるタイミングで鋼面に照射される。このとき、鋼面に錆が発生していれば錆の反射・吸収特性および錆の表面特性に起因して、第1の波長域の光の反射率は、第2の波長域の光の反射率よりも大幅に減少する。この現象は、錆の主成分である酸化鉄自体の反射・吸収特性が500nm程度を境として、大きく変化すること、および、錆の形成ないし浸食によって鋼面状態が粗面となってくるので、特に短波長領域において反射光が拡散的になることが原因である。   According to said structure, the light which has a 1st wavelength range which has a wavelength of 500 nm or less and the light which has a 2nd wavelength range larger than 500 nm are irradiated to a steel surface simultaneously or at a different timing. At this time, if rust is generated on the steel surface, the reflectance of light in the first wavelength range is due to the reflection / absorption characteristics of rust and the surface characteristics of rust. Decrease significantly than rate. This phenomenon is because the reflection and absorption characteristics of iron oxide itself, which is the main component of rust, change greatly with the boundary of about 500 nm, and the steel surface becomes rough due to rust formation or erosion. This is because the reflected light becomes diffusive particularly in the short wavelength region.

それゆえ、上記の構成によれば、判定対象物の表面に照射された第1の波長域の光の反射光強度と第2の波長域の光の反射光強度とが算出され、これら強度に基づいて鋼面における錆の存在やその状態が判定される。   Therefore, according to the above configuration, the reflected light intensity of the light in the first wavelength region and the reflected light intensity of the light in the second wavelength region irradiated on the surface of the determination target are calculated, and these intensities are calculated. Based on this, the presence or state of rust on the steel surface is determined.

これにより、鋼面における錆反射・吸収特性および表面特性を判定したより的確な異常判定を実現することができる。   Thereby, the more accurate abnormality determination which determined the rust reflection / absorption characteristic and surface characteristic in the steel surface is realizable.

本発明に係る異常判定方法は、上記構成において、前記第2の波長域は、600nm以上であることが好ましい。   In the above-described configuration, the abnormality determination method according to the present invention is preferably such that the second wavelength region is 600 nm or more.

なぜなら、特に600nm以上の波長領域において、鋼面の錆が発生した領域と錆が発生しない領域との反射光強度の差がほぼ最小レベルとなるうえ、その波長依存性も小さくなる。それゆえ、前記第2の波長域を600nm以上として、前記第1の波長域の反射光強度と比較すると、錆検出ないし錆判定の精度を向上させるとともに、広いダイナミックレンジを確保しながら安定した錆検出ないし錆判定を実現できる。   This is because, particularly in the wavelength region of 600 nm or more, the difference in reflected light intensity between the region where rust is generated on the steel surface and the region where rust is not generated is almost the minimum level, and the wavelength dependency is also reduced. Therefore, when the second wavelength range is 600 nm or more and compared with the reflected light intensity of the first wavelength range, the accuracy of rust detection or rust determination is improved and stable rust is secured while ensuring a wide dynamic range. Detection or rust determination can be realized.

本発明に係る異常判定方法は、上記構成において、送電用鋼管鉄塔の内壁面であることが好ましい。   In the above configuration, the abnormality determination method according to the present invention is preferably the inner wall surface of the steel pipe tower for power transmission.

本発明によれば、その形状や遮光性に起因して検査することが困難な鋼管の内壁面においても簡便かつ適切に異常判定を実現することが可能となる。なお、送電用鋼管鉄塔の内壁面は亜鉛めっき処理されていてもよい。   According to the present invention, it is possible to easily and appropriately perform abnormality determination even on the inner wall surface of a steel pipe that is difficult to inspect due to its shape and light shielding properties. In addition, the inner wall surface of the steel pipe tower for power transmission may be galvanized.

本発明に係る異常判定方法によれば、判定対象物の表面のスペクトル情報に基づく異常判定を行うので、その原理上、人間の目では色識別できないような異常であっても的確に検出することができる。   According to the abnormality determination method according to the present invention, the abnormality determination is performed based on the spectrum information of the surface of the determination target. Therefore, even if the abnormality cannot be identified by human eyes, it is possible to accurately detect the abnormality. Can do.

(実施の形態1)
〔1.システム構成〕
本発明の一実施形態について図面に基づいて説明すると以下の通りである。
(Embodiment 1)
[1. System configuration〕
An embodiment of the present invention is described below with reference to the drawings.

図1は、送電用鋼管鉄塔の内壁鋼面の錆判定を実行する鋼管錆検査システム1の概略構成を示すブロック図である。   FIG. 1 is a block diagram showing a schematic configuration of a steel pipe rust inspection system 1 that executes rust determination on the inner wall steel surface of a steel pipe tower for power transmission.

同図に示されるように、鋼管錆検査システム1は、検査ヘッド11、送信部12、受信部13、パーソナルコンピュータ (PC)14、電源ユニット15から構成されている。図中では、送電用鉄塔を構成するとともにその内部に侵入する検査ヘッドを取り囲み、その内壁が錆検査の対象となる鋼管10が破線で示されている。   As shown in FIG. 1, the steel pipe rust inspection system 1 includes an inspection head 11, a transmission unit 12, a reception unit 13, a personal computer (PC) 14, and a power supply unit 15. In the drawing, a steel pipe 10 that constitutes a power transmission tower and surrounds an inspection head that enters the inside of the tower and whose inner wall is subjected to rust inspection is indicated by a broken line.

検査ヘッド11は、外力ないし備え付けの駆動力によって、鋼管内部を移動しながらその任意箇所において、鋼管内壁の画像を撮像し、その画像データを取得するための構成であって、主要構成として鋼管内壁を照らす照明光を出射する光源やその反射光を画像データとして検出するカメラを備えるものである。   The inspection head 11 is a configuration for capturing an image of the inner wall of the steel pipe at an arbitrary position while moving the inside of the steel pipe by an external force or an installed driving force, and acquiring the image data. And a camera that detects the reflected light as image data.

送信部12および受信部13は、光ファイバや無線通信などを介してデータ通信可能に接続されている送受信インタフェースである。送信部12と受信部13とを接続する通信回線は、送電線から発生する強電界での伝送劣化を抑制するために、光ファイバのデジタル通信回線を用いることが好ましい。   The transmission unit 12 and the reception unit 13 are transmission / reception interfaces that are connected so as to be able to perform data communication via an optical fiber, wireless communication, or the like. The communication line connecting the transmission unit 12 and the reception unit 13 is preferably an optical fiber digital communication line in order to suppress transmission deterioration due to a strong electric field generated from the transmission line.

パーソナルコンピュータ (PC)14は、鋼管錆検査システム1全体の動作ないし制御を集中的に司っている。例えば、PC14は、後述のカメラに制御信号を送信して、カメラの画像取り込み・電子シャッターの作動・ゲイン調整・露光調整・ホワイトバランス調整・撮像画像データの形式指定などを制御している。電源ユニット15は、検査ヘッド11、送信部12、受信部13、PC14に駆動用の電力を供給している。   The personal computer (PC) 14 centrally controls the operation or control of the steel pipe rust inspection system 1 as a whole. For example, the PC 14 transmits a control signal to a camera, which will be described later, and controls camera image capture, electronic shutter operation, gain adjustment, exposure adjustment, white balance adjustment, format specification of captured image data, and the like. The power supply unit 15 supplies driving power to the inspection head 11, the transmission unit 12, the reception unit 13, and the PC 14.

図2は、検査ヘッド11の構成例を示す説明図である。   FIG. 2 is an explanatory diagram illustrating a configuration example of the inspection head 11.

図2に示す検査ヘッド11は、円筒状の透明カバー20の両端部に光源21aおよび光源21bを備えている。光源21aは、波長が500nm以下の主に紫外領域の光(第1の波長域の光)を出射するLEDであり、光源21bは、波長が600nm以上の波長を有する可視光(第2の波長域の光)を出射するLEDである。ここで、光源21aの波長域は、受光するカメラの受光素子の受光感度、受光による受光素子のダメージないし耐性、光源の入手し易さ、当該波長領域およびその他波長領域に対応する受光素子の入手のし易さなどを考慮すると、300〜470nmとすることがより好ましく、さらに、400〜410nmとすることが好ましい。   The inspection head 11 shown in FIG. 2 includes a light source 21 a and a light source 21 b at both ends of a cylindrical transparent cover 20. The light source 21a is an LED that mainly emits light in the ultraviolet region (light in the first wavelength region) having a wavelength of 500 nm or less, and the light source 21b is visible light (second wavelength) having a wavelength of 600 nm or more. This is an LED that emits light of a region. Here, the wavelength range of the light source 21a is the light receiving sensitivity of the light receiving element of the camera that receives light, the damage or tolerance of the light receiving element due to light reception, the availability of the light source, and the acquisition of the light receiving elements corresponding to the wavelength region and other wavelength regions. Considering ease of handling, etc., it is more preferably 300 to 470 nm, and further preferably 400 to 410 nm.

これら光源21aおよび光源21bから出射された光は図2の矢印方向に照射され、周囲の鋼管内壁で反射されると透明カバー20を透過し、その一部が全方位ミラー22(例えば、V stone社製の30mm径全方位ミラー)に入射する。全方位ミラー22で反射された光は、その進行方向をレンズ23に集められる。レンズ23に入射された画像光は、レンズ23を備え付けるカメラ24(モノクロ方式のビデオカメラ、例えばPoint Grey Research社製のFLEA)によって撮像される。そして、カメラ24が撮像取得した画像データは、所定のデータ送信規格(例えば、IEEE1394規格)の伝送ケーブル25を通じて、前述の送信部12に伝送される。このように、検査ヘッド11は、その全周囲方向の鋼管内部を同時に撮影し、効率的な錆判定を実現することが可能となっている。   The light emitted from the light source 21a and the light source 21b is irradiated in the direction of the arrow in FIG. 2, and when reflected by the inner wall of the steel pipe, it passes through the transparent cover 20, and a part thereof is an omnidirectional mirror 22 (for example, V stone Incident 30mm diameter omnidirectional mirror). The light reflected by the omnidirectional mirror 22 is collected by the lens 23 in the traveling direction. The image light incident on the lens 23 is imaged by a camera 24 (monochrome video camera such as FLEA manufactured by Point Gray Research) equipped with the lens 23. The image data captured and acquired by the camera 24 is transmitted to the transmission unit 12 through a transmission cable 25 of a predetermined data transmission standard (for example, IEEE1394 standard). In this way, the inspection head 11 can simultaneously image the inside of the steel pipe in the entire circumferential direction and realize efficient rust determination.

なお、光源21aおよび光源21bとカメラ24との間には、PC14がこれら光源の照明動作を制御するための照明制御ケーブル26が接続されている。また、支持部27は、検査ヘッド11を鋼管内部で移動させる際に、鋼管径方向における検査ヘッド11の位置を鋼管軸中心付近に保ちながら、検査ヘッド11を鋼管内部で滑らかに移動させるための補助的な弾力部材である。   An illumination control cable 26 is connected between the light source 21a and the light source 21b and the camera 24 so that the PC 14 controls the illumination operation of these light sources. Further, when the inspection head 11 is moved inside the steel pipe, the support portion 27 is used for smoothly moving the inspection head 11 inside the steel pipe while keeping the position of the inspection head 11 in the steel pipe radial direction near the center of the steel pipe axis. It is an auxiliary elastic member.

このようにして検査ヘッド11によって撮像取得された鋼管内壁の画像データは、送信部12の機能によって所定のデータ形式に変換されたうえで受信部13に送信される。受信部13にて受信された画像データはPC14に取り込まれ、PC14の演算機能によってデータ処理ないしデータ記録がなされる。なお、本明細書における鋼面の画像データとは、静止画データであってもよいし、動画データであってもよい。動画データを採用する場合であれば、静止画データと比較して、よりリアルタイムの錆判定が可能となる一方、演算処理の負担は大きくなる。   The image data of the inner wall of the steel pipe captured and acquired by the inspection head 11 in this way is converted into a predetermined data format by the function of the transmission unit 12 and then transmitted to the reception unit 13. The image data received by the receiving unit 13 is taken into the PC 14 and data processing or data recording is performed by the calculation function of the PC 14. Note that the image data of the steel surface in this specification may be still image data or moving image data. If moving image data is employed, real-time rust determination can be made, compared with still image data, but the burden of calculation processing increases.

〔2.鋼管錆検査システムの動作フロー〕
次に、鋼管錆検査システム1が、本発明の異常判定方法を実行する動作について説明する。 図3は、鋼管錆検査システム1の動作フロー例を示すフローチャートである。このフローは、S31(ステップ31の略記である。以下同じ)〜S39からなる9段階の処理から構成されている。
[2. Operation flow of steel pipe rust inspection system)
Next, the operation in which the steel pipe rust inspection system 1 executes the abnormality determination method of the present invention will be described. FIG. 3 is a flowchart showing an operation flow example of the steel pipe rust inspection system 1. This flow is composed of nine stages of processing consisting of S31 (abbreviation for step 31; the same applies hereinafter) to S39.

S31〜S34は、検査ヘッド11のカメラ24が鋼管内壁を撮像するときの露光量をあらかじめ調整するための処理である。すなわち、基準光源によって露光量調整の基準となる光を鋼管内壁に照射し(S31)、その反射光からなる鋼面画像をカメラ24で全方位撮像する(S32)。そして、撮像した画像データがPC14に取り込まれ、PC14の演算装置またはPC14の利用者の指示に応じて、撮像された鋼面範囲のうち、錆の発生状態を判定すべき領域が指定される(S33)。この領域指定に応じて、PC14は、S33で指定された指定領域の画像状態を解析し、その指定領域における露光量を適切なものとするような制御指示信号をカメラ24に送信し、カメラ24に露光調整を実行させる(S34)。   S31 to S34 are processes for adjusting in advance the exposure amount when the camera 24 of the inspection head 11 images the inner wall of the steel pipe. That is, the reference light source is used to irradiate the inner wall of the steel pipe with light that serves as a reference for adjusting the exposure amount (S31), and the steel surface image formed by the reflected light is imaged in all directions by the camera 24 (S32). Then, the captured image data is taken into the PC 14, and an area in which the rust occurrence state is to be determined is specified in the captured steel surface range in accordance with an instruction from the computing device of the PC 14 or a user of the PC 14 ( S33). In response to this area designation, the PC 14 analyzes the image state of the designated area designated in S33, and sends a control instruction signal to the camera 24 so that the exposure amount in the designated area is appropriate. Then, the exposure adjustment is executed (S34).

なお、鋼管錆検査システム1の検査ヘッド11は、前述のとおり、異なる波長域を有する複数の光を照射するための複数の光源21a・21bを備えているので、いずれの光源光を照射した場合であっても、S33で指定された指定領域の露光状態が良好となるよう、これら光源をS31の基準光源として順次切り換え使用しながら、S31〜S34の各処理を繰り返す。なお、鋼管内部のように暗い撮像環境では被写界深度が浅くなり、ピントのぼけた状態が撮像中心から拡がりやすいので、レンズの絞りをやや開放としたり、カメラのシャッタースピードを遅くしたりして、できるだけ明るい撮像状態としておくことが好ましい。   In addition, since the inspection head 11 of the steel pipe rust inspection system 1 includes a plurality of light sources 21a and 21b for irradiating a plurality of lights having different wavelength ranges as described above, any of the light source lights is irradiated. Even so, the processes of S31 to S34 are repeated while sequentially switching and using these light sources as the reference light source of S31 so that the exposure state of the designated area designated in S33 is good. In a dark imaging environment such as inside a steel pipe, the depth of field becomes shallow, and the out-of-focus state tends to expand from the center of imaging, so the lens aperture can be opened slightly or the camera shutter speed can be slowed down. Therefore, it is preferable that the imaging state be as bright as possible.

次に、S35〜S39は、実際に錆判定すべき鋼管内壁を撮像してから錆判定処理を実行してデータ記録するまでの各処理である。鋼管錆検査システム1の検査ヘッド11は、前述のとおり、異なる波長域を有する複数の光を照射するための2つの光源21a・21bを備えている。すなわち、ある光源(例えば光源21a)によって前記指定領域を含む鋼面を照らしながらカメラ24で撮像する(S35)。撮像処理が完了すれば、光源を他の光源(例えば光源21b)を他の光源に切り換えて(S36)鋼面を照らしながら、カメラ24で撮像する(S37)。S35〜S37の撮像処理を光源21a・21bを切りかえながら実行する。   Next, S35 to S39 are each process from imaging of the inner wall of the steel pipe to be actually subjected to rust determination until executing rust determination processing and recording data. As described above, the inspection head 11 of the steel pipe rust inspection system 1 includes two light sources 21a and 21b for irradiating a plurality of lights having different wavelength ranges. That is, an image is captured by the camera 24 while illuminating the steel surface including the designated area with a certain light source (for example, the light source 21a) (S35). When the imaging process is completed, another light source (for example, the light source 21b) is switched to another light source (S36), and the camera 24 shoots an image while illuminating the steel surface (S37). The imaging process of S35 to S37 is executed while switching the light sources 21a and 21b.

S35〜S37の撮像処理によって得られた画像データはすべてPC14に取り込まれ、PC14の演算処理によって錆の判定処理がなされ(S38)、その判定結果が必要に応じて備え付けの記録媒体(例えばハードディスク)に記録される(S39)。S38における錆判定処理の詳細については後述する。   All the image data obtained by the imaging processing of S35 to S37 is taken into the PC 14, and rust determination processing is performed by the calculation processing of the PC 14 (S38), and the determination result is a recording medium provided (for example, a hard disk) as necessary. (S39). Details of the rust determination process in S38 will be described later.

なお、上記の説明では、S35〜S37の撮像処理を、2つの光源21a・21bを切りかえながら実行したが、さらに、鋼管錆検査システム1の検査ヘッド11は、撮像データとして複数色からなる画像データが得られるように、数多くの光源21a・光源21b・・・を組み合わせることが好ましい。ここで、複数色からなる画像データとは、鋼管の表面における錆状態を人間が視覚的に確認できるような複数色表現の画像データのことである。具体的には、画像データをディスプレイなどに表示されたときに、判定対象物の表面において、正常部分と異常部分との区別や異常部分の状態を可視化できるようなマルチカラー表示のものであればよい。   In the above description, the imaging processing of S35 to S37 is executed while switching between the two light sources 21a and 21b. Furthermore, the inspection head 11 of the steel pipe rust inspection system 1 uses image data consisting of a plurality of colors as imaging data. It is preferable to combine a large number of light sources 21a, 21b,. Here, the image data composed of a plurality of colors is image data expressed in a plurality of colors so that a human can visually confirm the rust state on the surface of the steel pipe. Specifically, if the image data is displayed on a display or the like, it is a multi-color display that can distinguish between a normal part and an abnormal part and visualize the state of the abnormal part on the surface of the determination target Good.

このような複数の波長域の選択としては、赤(R)緑(G)青(B)の三原色波長の組み合わせの他、紫外(UV)・緑(G)・赤(R)の組み合わせ、紫外(UV)+白(W)の組み合わせなどが考えられる。なお、白(W)は、赤(R)緑(G)青(B)の三原色波長の合成光とみなすことができる。   Such a selection of a plurality of wavelength ranges includes combinations of the three primary colors of red (R), green (G), and blue (B), as well as combinations of ultraviolet (UV), green (G), and red (R), and ultraviolet. A combination of (UV) + white (W) is conceivable. Note that white (W) can be regarded as combined light having the three primary wavelengths of red (R), green (G), and blue (B).

このような数多くの光源を組み合わせる場合には、図4(S41〜S49はそれぞれS31〜S39に対応)に示すように、鋼面の照射に用いる光源の数に応じた回数だけS46〜S47の処理を繰り返すことになる。   When combining such a large number of light sources, as shown in FIG. 4 (S41 to S49 correspond to S31 to S39, respectively), the processing of S46 to S47 is performed as many times as the number of light sources used for irradiation of the steel surface. Will be repeated.

なお、以上の動作フローによって、検査ヘッド11のカメラ24が撮像した画像データは、全方位ミラー22の光学特性に起因して所定の画像歪みを生じているので、PC14は、射影変換処理によって、画像データの画像面(入力画像面)の歪みを補正処理し、鋼管内壁を壁面垂直方向から観察したときのような画像面(仮想画面)のデータに変換することが好ましい(図5参照)。   Note that the image data captured by the camera 24 of the inspection head 11 by the above operation flow causes a predetermined image distortion due to the optical characteristics of the omnidirectional mirror 22. It is preferable to correct the distortion of the image plane (input image plane) of the image data and convert the data into image plane (virtual screen) data as observed when the inner wall of the steel pipe is observed from the vertical direction of the wall surface (see FIG. 5).

〔3.モノクロカメラまたはカラーカメラの使用〕
これまでの説明では、鋼管錆検査システム1のカメラ24としてモノクロ方式のビデオカメラを採用することを前提として、鋼管錆検査システム1のシステム構成ないし動作フローを説明したが、鋼管錆検査システム1のカメラ24としてカラーカメラを利用することもできる。本欄では、モノクロカメラを利用する場合の利点、カラーカメラを利用する場合の利点についてそれぞれ説明する。
[3. (Use a monochrome or color camera)
In the description so far, the system configuration or operation flow of the steel pipe rust inspection system 1 has been described on the assumption that a monochrome video camera is adopted as the camera 24 of the steel pipe rust inspection system 1. A color camera can also be used as the camera 24. This section describes the advantages of using a monochrome camera and the advantages of using a color camera.

なお、本欄の説明では、モノクロ方式のビデオカメラとモノクロ方式の静止画カメラとを単に「モノクロカメラ」と総称し、カラー方式のビデオカメラとカラー方式の静止画カメラとを単に「カラーカメラ」と総称する。   In this section, monochrome video cameras and monochrome still cameras are simply referred to as “monochrome cameras”, and color video cameras and color still cameras are simply referred to as “color cameras”. Collectively.

モノクロカメラは、一般的に広い範囲の波長に対して感度を有しているので、光源21aおよび光源21bを構成するLEDの発光波長域が狭いことをそのまま利用して、マルチスペクトル解析に利用することができる。   Since a monochrome camera generally has sensitivity to a wide range of wavelengths, it is used for multispectral analysis by utilizing the narrow emission wavelength range of the LEDs constituting the light source 21a and the light source 21b as they are. be able to.

図6は、異なる発光波長域を有する3種類のLEDの発光(図中左側)を、広範囲の分光感度特性(図中央)を有するモノクロカメラで撮像した場合、そのモノクロカメラの受光感度はどのようになるのか(図中右側)を示すグラフである。同図のグラフはすべて、その縦軸が光の強度、その横軸が波長を示している。同図に示すように、波長のピークが異なりかつ波長の分布が重ならないLEDの発光は、モノクロカメラが受光感度を有する波長領域も異なるものとなっている。   FIG. 6 shows how the light-receiving sensitivity of a monochrome camera with three types of LEDs having different emission wavelength ranges (left side in the figure) captured by a monochrome camera having a wide range of spectral sensitivity characteristics (center in the figure). It is a graph which shows whether it becomes (right side in a figure). In all the graphs in the figure, the vertical axis indicates the light intensity, and the horizontal axis indicates the wavelength. As shown in the figure, the light emission of LEDs with different wavelength peaks and non-overlapping wavelength distributions has different wavelength regions in which the monochrome camera has light receiving sensitivity.

鋼管錆検査システム1のカメラ24として、モノクロカメラを採用するときには、光源21aおよび光源21bの各発光を撮像時に識別できるように、これらLED光源の発光波長域を互いに重ならない独立のものとしたうえで、前記S36の光源切り換え処理のように、各光源の発光タイミングをずらすとよい。   When a monochrome camera is employed as the camera 24 of the steel pipe rust inspection system 1, the light emission wavelength ranges of these LED light sources are independent so as not to overlap each other so that each light emission of the light source 21a and the light source 21b can be identified during imaging. Thus, the light emission timing of each light source may be shifted as in the light source switching process of S36.

現在市販されているモノクロカメラの多くは、広い波長範囲で高い感度特性を有しており、赤/緑/青/近紫外いずれの波長を有するLEDの発光であっても検出することができる。特に、赤/緑/青/近紫外の各色LEDを組み合わせて、これらの点灯を切り換えながら撮像処理を行えば、各色LEDを点灯させたときの撮像データを合成してカラー画像を作成することができる。自然なカラー画像を合成するためには、LED群の発光が全体として白色か疑似白色光源となるように、切り換え点灯する各色LEDを組み合わせることが好ましい。また、周知のホワイトバランス処理を施して、各色LEDを点灯させたときの撮像画像データを輝度調整することによって、より適切なカラー画像を得ることができる。   Many of the currently marketed monochrome cameras have high sensitivity characteristics in a wide wavelength range, and can detect light emitted from LEDs having any of red / green / blue / near ultraviolet wavelengths. In particular, by combining red / green / blue / near-ultraviolet LEDs and performing imaging processing while switching these lighting, it is possible to create a color image by synthesizing the imaging data when each color LED is lit. it can. In order to synthesize a natural color image, it is preferable to combine the respective color LEDs that are switched and lit so that the light emission of the LED group becomes a white or pseudo white light source as a whole. Moreover, a more appropriate color image can be obtained by performing known white balance processing and adjusting the brightness of the captured image data when each color LED is turned on.

これに対して、カラーカメラは、複数色からなるカラーフィルタを内蔵しており、このカラーフィルタによって検出波長域が制限される。すなわち、カラーカメラの分光感度特性は、カラーフィルタの各色に対応する波長域ごとに分断された状態となっている。したがって、カラーカメラは広い発光帯域を有する光源のスペクトル解析には適していないが、カラーフィルタの各色に対応する各波長域におさまる狭い発光波長域を有するLED光源を選択して用いれば、マルチスペクトル解析に利用することができる(図7参照)。
鋼管錆検査システム1のカメラ24としてモノクロカメラを採用する場合には、複数の狭帯域光源を切り換えながら鋼管の内壁を照射して撮像する必要があるのに対して(図8参照)、鋼管錆検査システム1のカメラ24としてカラーカメラを採用する場合には、複数の狭帯域光源で同時に鋼管面を照射しながら撮像することができる(図9参照)。
On the other hand, the color camera has a built-in color filter composed of a plurality of colors, and the detection wavelength range is limited by the color filter. That is, the spectral sensitivity characteristic of the color camera is in a state of being divided for each wavelength region corresponding to each color of the color filter. Therefore, a color camera is not suitable for spectral analysis of a light source having a wide emission band, but if a LED light source having a narrow emission wavelength range that falls within each wavelength range corresponding to each color of the color filter is selected and used, a multi-spectrum It can be used for analysis (see FIG. 7).
When a monochrome camera is adopted as the camera 24 of the steel pipe rust inspection system 1, it is necessary to irradiate and image the inner wall of the steel pipe while switching a plurality of narrow band light sources (see FIG. 8). When a color camera is employed as the camera 24 of the inspection system 1, it is possible to take an image while simultaneously irradiating the steel pipe surface with a plurality of narrow-band light sources (see FIG. 9).

モノクロカメラには、カラーフィルタがないので検出の感度が高くノイズが少ないという利点がある一方、カラーカメラには、光源の切換が不要なので短時間での撮像ないし検査が可能となるという利点がある。すなわち、カラーカメラを採用する場合には、複数の光(第1の光、第2の光、・・・)の照射ないしこれらの反射光の検出を並列して行うことができるので、これら動作を順次行う場合と比較して、処理に要する時間を短縮することができる。なお、カラーカメラで撮像する場合には、撮像画像データに周知のガンマ補正処理を施すことも好ましい。   Monochrome cameras do not have color filters, so they have the advantage of high detection sensitivity and low noise, while color cameras do not require light source switching, so they can be imaged or inspected in a short time. . That is, when a color camera is employed, irradiation of a plurality of lights (first light, second light,...) Or detection of these reflected lights can be performed in parallel. Compared with the case where the processes are sequentially performed, the time required for the process can be shortened. In addition, when imaging with a color camera, it is also preferable to perform known gamma correction processing on the captured image data.

〔4.錆領域の判定〕
次に、鋼管錆検査システム1が鋼面の反射光画像データに基づいて錆判定を実行する原理ないし手順について説明する(図3のS38参照)。
[4. (Determination of rust area)
Next, the principle or procedure in which the steel pipe rust inspection system 1 performs rust determination based on the reflected light image data of the steel surface will be described (see S38 in FIG. 3).

(4−1.錆領域の反射率)
本発明者らは、鋼面に錆が発生すると、その錆発生領域では、特に波長が500nm以下の光を照射した場合の反射率が大幅に減小すること、すなわち、錆のスペクトル解析を行うためには500nmが特徴的な波長となることを見出した。
(4-1. Reflectance of rust area)
When the rust is generated on the steel surface, the present inventors greatly reduce the reflectance particularly when the wavelength is irradiated with light having a wavelength of 500 nm or less, that is, perform rust spectrum analysis. For this purpose, the inventors have found that 500 nm is a characteristic wavelength.

図10は、実際の鋼面に錆が生じると、反射率の波長依存性がどのように変化するのか実験した結果を示すグラフである。同図のグラフにおいて縦軸は反射率の強度を示し、横軸は照射光の波長(nm)を示している。このグラフでは、反射光の強度の規格化によって、錆が生じていない鋼面の反射率の波長依存性を見かけ上なくしている。図10のグラフによれば、錆が生じている鋼面の反射率は、錆が生じていない鋼面の反射率と比較して、照射光の全波長域において反射率が低くなっている。そして、錆が生じている鋼面の反射率と錆が生じていない鋼面の反射率との差、すなわち錆の発生による反射率の低下量は、600nm以下の波長領域では波長が短くなるほど大きくなり、500nm以下の波長領域では最大レベルとなっている。すなわち、鋼面に錆が発生すると、錆の反射・吸収特性および錆の表面特性の変化によって、600nm以下、特に500nm以下の波長領域における反射率が大幅に低下することがわかる。この現象は、錆の主成分である酸化鉄の反射・吸収特性が500nm程度を境として大きく変化することと、錆の形成ないし浸食によって鋼面が粗面となってくるので、特に短波長領域において反射光が拡散的になることが原因である。   FIG. 10 is a graph showing the results of an experiment on how the wavelength dependence of reflectance changes when rust occurs on an actual steel surface. In the graph of the figure, the vertical axis indicates the intensity of the reflectance, and the horizontal axis indicates the wavelength (nm) of the irradiation light. In this graph, due to the standardization of the intensity of reflected light, the wavelength dependence of the reflectance of the steel surface on which rust has not occurred is apparently lost. According to the graph of FIG. 10, the reflectance of the steel surface on which rust has occurred is lower than that on the steel surface on which rust has not occurred in the entire wavelength region of the irradiated light. And the difference between the reflectivity of the steel surface where rust is generated and the reflectivity of the steel surface where rust is not generated, that is, the amount of decrease in reflectivity due to the generation of rust increases as the wavelength decreases in the wavelength region of 600 nm or less. Thus, the maximum level is obtained in the wavelength region of 500 nm or less. That is, when rust is generated on the steel surface, the reflectance in a wavelength region of 600 nm or less, particularly 500 nm or less, is significantly reduced due to changes in rust reflection / absorption characteristics and rust surface characteristics. This phenomenon is caused by the fact that the reflection / absorption characteristics of iron oxide, the main component of rust, change greatly around 500 nm, and the steel surface becomes rough due to rust formation or erosion. This is because the reflected light becomes diffusive.

なお、図10の広い波長域において鋼面の反射率を測定するために、波長の異なる2種類の光源を用いた。具体的には、短波長側の光源として、図11に示す発光スペクトルを有する紫外線LEDを用い、長波長側の光源として、図12に示す発光スペクトルを有するタングステンハロゲンランプを用いて、鋼面の反射率を測定した。   In addition, in order to measure the reflectance of a steel surface in the wide wavelength range of FIG. 10, two types of light sources having different wavelengths were used. Specifically, an ultraviolet LED having an emission spectrum shown in FIG. 11 is used as the light source on the short wavelength side, and a tungsten halogen lamp having an emission spectrum shown in FIG. 12 is used as the light source on the long wavelength side. The reflectance was measured.

(4−2.錆判定処理の詳細)
鋼管錆検査システム1は、上記のような、鋼面の錆発生の有無により特に短波長領域の鋼面反射率が大きく低下する性質を利用して、鋼管内壁の錆を高感度に検出するものである。 具体的には、検査ヘッド11を鋼管内部に挿入して任意の場所まで移動させると、鋼管内部において検査すべき指定領域において、まず光源21aによって波長が500nm以下の照明光(第1の光)をあてながらカメラ24にて撮像し、次に、光源21bによって波長が500nmより大きな照明光(第2の光)をあてながらカメラ24にて撮像する。なお、あらかじめ、光源21aの光を完全拡散面に照射しながら撮像したときの画像データの最大輝度と、光源21bの光を完全拡散面に照射しながら撮像したときの画像データの最大輝度との比を算出しておき、この比を後述する画素値演算の補正処理に用いることが好ましい。
(4-2. Details of rust determination processing)
The steel pipe rust inspection system 1 detects the rust on the inner wall of the steel pipe with high sensitivity by utilizing the property that the steel surface reflectance in the short wavelength region greatly decreases depending on the presence or absence of rust on the steel surface as described above. It is. Specifically, when the inspection head 11 is inserted into the steel pipe and moved to an arbitrary position, illumination light (first light) having a wavelength of 500 nm or less is first emitted by the light source 21a in the designated region to be inspected inside the steel pipe. The image is captured by the camera 24 while applying light, and then the image is captured by the camera 24 while applying illumination light (second light) having a wavelength greater than 500 nm by the light source 21b. It should be noted that the maximum brightness of image data when imaged while irradiating the light from the light source 21a onto the complete diffusion surface and the maximum brightness of image data when imaged while irradiating the light from the light source 21b onto the complete diffusion surface in advance. It is preferable to calculate a ratio and use this ratio for correction processing of pixel value calculation described later.

そして、PC14は、光源21aによって波長が500nm以下の照明光で鋼面を照らしながらカメラ24にて撮像したときの画像データの各画素と、光源21bによって波長が500nmより大きな照明光(第2の光)で鋼面を照らしながらカメラ24にて撮像したときの画像データの各画素との間で対応する各画素の画素値の比を算出する。これら画像データの画素値は、画像の輝度を反映しているので、上記の算出処理は、光源21aを点灯させたときの反射光強度と光源21bを点灯させたときの反射光強度との比を算出することに相当している。   Then, the PC 14 uses the light source 21a to illuminate the steel surface with illumination light having a wavelength of 500 nm or less, and illuminates light (second light having a wavelength greater than 500 nm by the light source 21b with each pixel of image data captured by the camera 24. The ratio of the pixel value of each corresponding pixel is calculated with respect to each pixel of the image data when imaged by the camera 24 while illuminating the steel surface with light. Since the pixel values of these image data reflect the luminance of the image, the above calculation processing is the ratio between the reflected light intensity when the light source 21a is turned on and the reflected light intensity when the light source 21b is turned on. Is equivalent to calculating.

PC14は、算出した画素値の比(反射光の強度)を所定の閾値と比較することによって、撮像された鋼面において錆の発生している領域と錆の発生していない領域とを識別する。上記の閾値として設定すべき適正値は使用光源のスペクトル特性などに依存するので、この閾値を定めるためには、錆が目視確認できる鋼面サンプルを撮像しながら適切な錆領域の判定結果が得られるように閾値を調節するとよい。また、閾値は一つだけでなく、二つ以上設けてもよい。適切な二以上の閾値を設定することによって、単に、錆が発生しているか否かの判定だけでなく、さらに、発生している錆の種類(例えば、白錆、赤錆など)を識別することも可能とある。例えば、上記の閾値としてTH1およびTH2を設定し(TH1<TH2)、画素値の比RがR<TH1のときは「赤錆の発生あり」と判定し、画素値の比RがTH1<=R<TH2のときは「錆の発生なし」と判定し、画素値の比RがTH2<=Rのときは「白錆の発生あり」と判定することができる。   The PC 14 compares the calculated pixel value ratio (intensity of reflected light) with a predetermined threshold value, and thereby distinguishes between a region where rust is generated and a region where rust is not generated on the imaged steel surface. . The appropriate value that should be set as the above threshold value depends on the spectral characteristics of the light source used. To determine this threshold value, an appropriate rust area judgment result is obtained while imaging a steel surface sample that can be visually checked for rust. The threshold may be adjusted so that Further, not only one threshold value but two or more threshold values may be provided. By setting appropriate two or more thresholds, not only whether or not rust has occurred, but also identifying the type of rust that has occurred (eg, white rust, red rust, etc.) It is possible. For example, TH1 and TH2 are set as the above threshold values (TH1 <TH2), and when the pixel value ratio R is R <TH1, it is determined that “red rust has occurred”, and the pixel value ratio R is TH1 <= R. When <TH2, it is determined that “rust does not occur”, and when the pixel value ratio R is TH2 <= R, it can be determined that “white rust occurs”.

上記の構成によれば、光照射段階にて同一の鋼面照射された異なる波長域を有する複数の光が、検出段階にて前記鋼面の画像データとして検出され、錆判定段階にて前記画像データにおいて、各反射光の強度が算出され、この強度を所定の閾値と比較することによって、前記鋼面における錆が判定される。   According to the above configuration, a plurality of lights having different wavelength ranges irradiated on the same steel surface in the light irradiation stage are detected as image data of the steel surface in the detection stage, and the image is detected in the rust determination stage. In the data, the intensity of each reflected light is calculated, and rust on the steel surface is determined by comparing this intensity with a predetermined threshold.

すなわち、本発明に係る異常判定方法では、反射光画像の色情報に基づく錆判定ではなく、異なる複数の波長領域の反射光情報を用いるマルチスペクトル解析に基づく錆判定を行うので、その原理上、人間の目では色識別できないような錆であっても的確に検出することが可能となる。すなわち、マルチスペクトル解析では、撮像系への入射光についての情報を、光の連続的なスペクトル分布の情報として得るので、等色関数による積分操作が行われた後の三属性の値(三刺激値)として得る色情報解析と比較して、得られる入射光の情報量ないし特徴量が格段に多くなる。これにより、本発明に係る異常判定方法によれば、等色関数の成立による影響を受けることなく、的確な錆判定を実現することが可能となる。   That is, in the abnormality determination method according to the present invention, rust determination based on multispectral analysis using reflected light information of a plurality of different wavelength regions is performed instead of rust determination based on color information of the reflected light image. Even rust that cannot be identified by human eyes can be accurately detected. That is, in the multispectral analysis, information about the incident light to the imaging system is obtained as information on the continuous spectral distribution of light, so that the values of the three attributes (tristimulus) after the integration operation by the color matching function is performed. As compared with color information analysis obtained as a value), the amount of information or characteristic amount of incident light obtained is significantly increased. Thereby, according to the abnormality determination method according to the present invention, it is possible to realize accurate rust determination without being affected by the establishment of the color matching function.

本発明に含まれる異常判定手法は、原理的に、大きく2つの態様に纏められる。   The abnormality determination method included in the present invention is broadly summarized into two aspects in principle.

表面異常判定における第1の手法を概念的に示したのが図13である。同図のグラフにおいて、横軸は波長を示し、縦軸は光の強度を示している。同図に示すように、第1の手法では、400nm近傍の波長域を有する強度I(400)の入射光を鋼面に照射し、この反射光を画像データとして検出する。そして、この画像データにおいて、400nm近傍の波長域における反射光の強度Iso(400)とIMo(400)とを算出し、この強度Iso(400)とIMo(400)との違いに基づいて、表面における錆部(SO)と非錆部(MO)とを判定する。 FIG. 13 conceptually shows the first method in determining the surface abnormality. In the graph of the figure, the horizontal axis indicates the wavelength, and the vertical axis indicates the light intensity. As shown in the figure, in the first method, incident light having an intensity I i (400) having a wavelength region near 400 nm is irradiated onto the steel surface, and this reflected light is detected as image data. Then, in the image data, calculates the intensity of the reflected light in the wavelength range of 400nm near I so as (400) and I Mo (400), and the difference between I Mo (400) The intensity I so (400) Based on this, a rust portion (SO) and a non-rust portion (MO) on the surface are determined.

表面異常判定における第2の手法を概念的に示したのが図14である。同図のグラフにおいて、横軸は波長を示し、縦軸は光の強度を示している。同図に示すように、400nm近傍の波長域を有する強度I(400)の入射光と、600nm近傍の波長域を有する強度I(600)の入射光とを鋼面に照射し、この反射光を画像データとして検出する。そして、この画像データにおいて、各波長域において算出した反射光の強度Iso(400),IMo(400),Iso(600),IMo(600)を算出し、これら強度の値に基づいて、例えばIso(600)/Iso(400)とIMo(600)/IMo(400)との違いに基づいて、表面における錆部(SO)と非錆部(MO)とを判定する。なお、上記のように、各波長域間における出射光の強度の違いに基づいて錆判定領域を的確に行うためには、あらかじめ入射光の強度I(400)と入射光の強度I(600)とが釣り合うように入射光の強度を校正しておく必要がある。
なお、入射光の強度に対する反射光の強度の比に基づいて表面における異常状態を判定する場合には、光源や光検出手段を備える検査ヘッドと判定対象物の表面との距離が所定値に固定されていない場合であっても比の値の変動が小さいので、煩雑な照明条件の調整等を必要とせず、安定的な異常判定を実現することができる。
FIG. 14 conceptually shows the second method in determining the surface abnormality. In the graph of the figure, the horizontal axis indicates the wavelength, and the vertical axis indicates the light intensity. As shown in the figure, the steel surface is irradiated with incident light having an intensity I i (400) having a wavelength region near 400 nm and incident light having an intensity I i (600) having a wavelength region near 600 nm. The reflected light is detected as image data. In this image data, the intensities I so (400), I Mo (400), I so (600), and I Mo (600) of the reflected light calculated in each wavelength range are calculated, and based on these intensity values. Thus, for example, based on the difference between I so (600) / I so (400) and I Mo (600) / I Mo (400), the rust portion (SO) and the non-rust portion (MO) on the surface are determined. To do. As described above, in order to accurately perform the rust determination region based on the difference in the intensity of the emitted light between the respective wavelength ranges, the incident light intensity I i (400) and the incident light intensity I i ( It is necessary to calibrate the intensity of the incident light so as to balance with (600).
When determining the abnormal state on the surface based on the ratio of the intensity of the reflected light to the intensity of the incident light, the distance between the inspection head equipped with the light source and the light detection means and the surface of the determination target is fixed to a predetermined value. Even if it is not performed, since the fluctuation of the ratio value is small, it is possible to realize stable abnormality determination without requiring complicated adjustment of illumination conditions or the like.

実際、本発明者らが鋼管錆検査システム1を試作実験したところ、検査ヘッド11と鋼管内壁との距離や光源21aおよび光源21bの光強度を変化させても、錆領域の判定結果に大きな影響は生じなかった。参考までに示しておけば、図15は、試作実験の際に用いた表面に錆を含む鋼管サンプルの写真画像、図16は、図15に示した鋼管サンプルにおいて、光源21aを点灯させたときの反射光強度と光源21bを点灯させたときの反射光強度との比を実際に算出した結果を多値画像表示させたものである。なお、図16の画像は、射影変換処理前のものなので、前述の全方位ミラー22の光学特性に起因して所定の画像歪みを生じている。   In fact, when the present inventors made a prototype experiment of the steel pipe rust inspection system 1, even if the distance between the inspection head 11 and the inner wall of the steel pipe and the light intensity of the light source 21a and the light source 21b are changed, the determination result of the rust region is greatly affected. Did not occur. For reference, FIG. 15 shows a photographic image of a steel pipe sample containing rust on the surface used in the prototype experiment, and FIG. 16 shows a light source 21a turned on in the steel pipe sample shown in FIG. The result of actually calculating the ratio between the reflected light intensity of the light source and the reflected light intensity when the light source 21b is turned on is displayed in a multi-value image. Since the image of FIG. 16 is before the projective transformation process, a predetermined image distortion occurs due to the optical characteristics of the omnidirectional mirror 22 described above.

さらに、鋼管錆検査システム1は、前記錆判定段階において、前記鋼面の画像データにおける錆領域の面積値を算出し、この面積値に基づいて、前記鋼面における錆の発生レベルを判定することが好ましい。   Furthermore, the steel pipe rust inspection system 1 calculates the area value of the rust region in the image data of the steel surface in the rust determination stage, and determines the generation level of rust on the steel surface based on the area value. Is preferred.

上記の構成によれば、鋼面の錆発生が進行して次第に錆領域が拡がっていく事情に対応して、鋼面の画像データにおける錆領域の面積値(または錆領域の面積が全画像面積中で占める比率)が算出され、この面積値を所定の閾値と比較するなどの手法によって鋼面における錆の発生レベルが判定される。これにより、単に鋼面における錆の有無だけではなく、その面積に応じた錆の発生ないし進行レベルを的確に判定することができる。   According to the above configuration, the area value of the rust region in the image data of the steel surface (or the area of the rust region is the total image area) corresponding to the situation that the rust region gradually expands as rust generation on the steel surface proceeds. The ratio of rust generation on the steel surface is determined by a method such as comparing the area value with a predetermined threshold value. Thereby, not only the presence or absence of rust on the steel surface, but also the generation or progress level of rust according to the area can be accurately determined.

すなわち、鋼管錆検査システム1は、特定した錆領域の面積値ないし画像中で占める面積比率が大きいものほど、腐食が進んでいる重度の錆が発生していると判定する。この錆発生レベルの判定には、特定した錆領域の面積値ないし画像中で占める面積比率に加え、適宜、前述の錆の種類情報を組み合わせて用いてもよい。例えば、大面積の赤錆が発生しているときには、極めて重度の錆発生であると判定するのに対して、小面積の白錆が発生しているときには、極めて軽度の錆発生であると判定する。   That is, the steel pipe rust inspection system 1 determines that as the area value of the specified rust region or the area ratio occupied in the image is larger, the more severe rust where corrosion is progressing is generated. For the determination of the rust generation level, in addition to the area value of the specified rust region or the area ratio occupied in the image, the above-described rust type information may be used in combination as appropriate. For example, when a large area of red rust is generated, it is determined that the rust is extremely severe, whereas when a small area of white rust is generated, it is determined that the rust is extremely mild. .

本発明は上述した実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能である。すなわち、請求項に示した範囲で適宜変更した技術的手段を組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。   The present invention is not limited to the above-described embodiments, and various modifications can be made within the scope of the claims. That is, embodiments obtained by combining technical means appropriately changed within the scope of the claims are also included in the technical scope of the present invention.

本発明に係る異常判定方法は、鋼面や土管の表面などの各種表面における錆や劣化などの判定に広く適用できる。特に、鉄塔材に用いられる鋼管の内壁面などの広領域面における錆発生の自動判定に好適である。   The abnormality determination method according to the present invention can be widely applied to the determination of rust and deterioration on various surfaces such as a steel surface and the surface of a clay pipe. Particularly, it is suitable for automatic determination of rust generation on a wide area surface such as an inner wall surface of a steel pipe used for steel tower materials.

本発明に係る異常判定方法の一実施形態を実行する鋼管錆検査システムの概略構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows schematic structure of the steel pipe rust inspection system which performs one Embodiment of the abnormality determination method which concerns on this invention. 検査ヘッドの構成例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the structural example of a test | inspection head. 鋼管錆検査システムの動作フロー例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the example of an operation | movement flow of a steel pipe rust inspection system. 鋼管錆検査システムの他の動作フロー例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the other operation | movement flow example of a steel pipe rust inspection system. 射影変換処理の概要を示す概念図である。It is a conceptual diagram which shows the outline | summary of a projective transformation process. 異なる発光波長域を有する3種類のLEDの発光を、広範囲の分光感度特性を有するモノクロカメラで撮像した場合、そのモノクロカメラの受光感度はどのようになるのかを示すグラフである。It is a graph which shows what the light reception sensitivity of the monochrome camera will be when the light emission of three types of LED which has a different light emission wavelength range is imaged with the monochrome camera which has a wide spectral sensitivity characteristic. 異なる発光波長域を有する3種類のLEDの発光を、カラーフィルタを備えるカラーカメラで撮像した場合、そのモノクロカメラの受光感度はどのようになるのかを示すグラフである。It is a graph which shows how the light reception sensitivity of the monochrome camera will be, when the light emission of three types of LED which has a different light emission wavelength range is imaged with the color camera provided with a color filter. 複数の狭帯域光源を切り換えながら鋼管面を照射してモノクロカメラで撮像する様子を示す図である。It is a figure which shows a mode that a steel pipe surface is irradiated while switching a some narrow-band light source, and it images with a monochrome camera. 複数の狭帯域光源で鋼管面を同時に照射しながらカラーカメラで撮像する様子を示す図である。It is a figure which shows a mode that it images with a color camera, irradiating a steel pipe surface simultaneously with a some narrow band light source. 実際の鋼面に錆が生じると、反射率の波長依存性がどのように変化するのかを示すグラフである。It is a graph which shows how the wavelength dependence of a reflectance will change when rust arises on an actual steel surface. 紫外線LEDの発光スペクトルを示すグラフである。It is a graph which shows the emission spectrum of ultraviolet LED. タングステンハロゲンランプの発光スペクトルを示すグラフである。It is a graph which shows the emission spectrum of a tungsten halogen lamp. 表面異常判定における第1の手法を概念的に示すグラフである。It is a graph which shows notionally the 1st method in surface abnormality judging. 表面異常判定における第2の手法を概念的に示すグラフである。It is a graph which shows notionally the 2nd method in surface abnormality judging. 表面に錆を含む鋼管サンプルの写真画像である。It is a photographic image of the steel pipe sample which contains rust on the surface. 上記鋼管サンプルに異なる波長域を有する複数の光を照射し、各反射光の強度を算出した結果を示す多値画像である。It is a multi-value image which shows the result of having irradiated the said steel pipe sample with the some light which has a different wavelength range, and calculating the intensity | strength of each reflected light.

符号の説明Explanation of symbols

1 鋼管錆検査システム
10 鋼管
11 検査ヘッド
12 送信部
13 受信部
14 パーソナルコンピュータ (PC)
15 電源ユニット
20 透明カバー
21a 光源
21b 光源
22 全方位ミラー
23 レンズ
24 カメラ
25 伝送ケーブル
26 照明制御ケーブル
27 支持部
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Steel pipe rust inspection system 10 Steel pipe 11 Inspection head 12 Transmission part 13 Reception part 14 Personal computer (PC)
DESCRIPTION OF SYMBOLS 15 Power supply unit 20 Transparent cover 21a Light source 21b Light source 22 Omnidirectional mirror 23 Lens 24 Camera 25 Transmission cable 26 Illumination control cable 27 Support part

Claims (10)

特定の波長域を有する光を表面に照射する光照射段階と、
前記光の反射光を前記表面の画像データとして検出する検出段階と、
前記表面の画像データにおいて、前記特定の波長域における反射光の強度を算出し、この強度に基づいて前記表面における異常状態を判定する異常判定段階とを備えることを特徴とする表面異常判定方法。
A light irradiation step of irradiating the surface with light having a specific wavelength range;
Detecting the reflected light of the light as image data of the surface;
A surface abnormality determination method, comprising: calculating an intensity of reflected light in the specific wavelength region in the image data of the surface, and determining an abnormality state on the surface based on the intensity.
前記光照射段階における特定の波長域は、互いに異なる複数の波長域であって、
前記異常判定段階では、各波長域において算出した反射光の強度に基づいて前記表面における異常状態を判定することを特徴とする請求項1に記載の表面異常判定方法。
The specific wavelength range in the light irradiation step is a plurality of different wavelength ranges,
The surface abnormality determination method according to claim 1, wherein in the abnormality determination step, an abnormal state on the surface is determined based on the intensity of reflected light calculated in each wavelength region.
前記光照射段階では、互いに異なる波長域を有する光を順次切り替えながら照射することを特徴とする請求項2に記載の表面異常判定方法。   The surface abnormality determination method according to claim 2, wherein in the light irradiation step, light having different wavelength ranges is irradiated while being sequentially switched. 前記表面の画像データとして複数色からなる画像データが得られるように、前記光照射段階における複数の波長域を選択することを特徴とする請求項2または3に記載の表面異常判定方法。   4. The surface abnormality determination method according to claim 2, wherein a plurality of wavelength regions in the light irradiation stage are selected so that image data of a plurality of colors is obtained as the surface image data. 前記異常判定段階では、前記表面の画像データにおける異常領域の面積値を算出し、この面積値に基づいて、前記表面における異常状態の異常レベルを判定することを特徴とする請求項1ないし4のいずれか1項に記載の表面異常判定方法。   5. The abnormality determination step of calculating an area value of an abnormal region in the image data of the surface and determining an abnormal level of an abnormal state on the surface based on the area value. The surface abnormality determination method according to any one of claims. 前記表面は鋼面であって、
前記異常判定段階では、前記鋼面における錆状態を異常状態として判定することを特徴とする請求項1乃至5のいずれか1項に記載の表面異常判定方法。
The surface is a steel surface;
The surface abnormality determination method according to any one of claims 1 to 5, wherein, in the abnormality determination step, the rust state on the steel surface is determined as an abnormal state.
前記光照射段階における特定の波長域は、互いに異なる複数の波長域であって、
500nm以下の第1の波長域と、500nmより大きい第2の波長域とを含むことを特徴とする請求項6に記載の表面異常判定方法。
The specific wavelength range in the light irradiation step is a plurality of different wavelength ranges,
The surface abnormality determination method according to claim 6, comprising a first wavelength range of 500 nm or less and a second wavelength range of greater than 500 nm.
前記第2の波長域は、600nm以上であることを特徴とする請求項7に記載の表面異常判定方法。   The surface abnormality determination method according to claim 7, wherein the second wavelength region is 600 nm or more. 前記鋼面は、送電用鋼管鉄塔の内壁面であることを特徴とする請求項6ないし8のいずれか1項に記載の表面異常判定方法。   9. The surface abnormality determination method according to claim 6, wherein the steel surface is an inner wall surface of a steel pipe tower for power transmission. 特定の波長域を有する光を表面に照射する光照射部と、
前記光の反射光を前記表面の画像データとして検出する検出部と、
前記表面の画像データにおいて、前記特定の波長域における反射光の強度を算出し、この強度に基づいて前記表面における異常を判定する異常判定部とを備えることを特徴とする表面異常判定装置。
A light irradiation unit for irradiating the surface with light having a specific wavelength range;
A detection unit for detecting reflected light of the light as image data of the surface;
A surface abnormality determination device comprising: an abnormality determination unit that calculates an intensity of reflected light in the specific wavelength region in the image data of the surface and determines an abnormality in the surface based on the intensity.
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