JP2007232684A - 計測装置および計測方法並びに計測プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】構造物点検業務において、損傷実寸（縦横）計測の簡易化を目的として、安全・効率的且つ目測による属人的な非正確性を低減するために、非接触スケールマーカを含むように損傷箇所を撮像した静止画から、実寸を求めることができる計測装置および計測方法および計測プログラムを提供する。
【解決手段】レーザポインタなどの平行光線による光点であるスケールマーカを、計測対象となる構造物損傷箇所と一緒にデジタルカメラを用いて撮影する（図１（Ａ））。次に、撮影した画像より、計測したい対象の範囲を矩形で指定する（図１（Ｂ））。次に撮影した静止画を画像処理し、予め判っている光点の実寸より、矩形で指定した計測対象の実寸を自動計測する（図１（Ｃ））。
【選択図】図１

Description

本発明は、レーザポインタを非接触スケールマーカとして被測定対象の実寸を計測する計測装置および計測方法並びに計測プログラムに関する。

構造物点検の現場において損傷箇所の実寸測定は、近接しメジャー等で計測している。路面上等の手が届く範囲内に位置する損傷箇所はメジャー等で計測可能だが、例えば橋梁の桁下など脚立を用いても近接不可能な損傷箇所は、点検者が大よその実寸を目視で記録する。例えば損傷と部材の継ぎ目等との間の距離を目測し、近くにある同一部材を利用してメジャーをあてるなどしている。このように、点検者によって記録した数値精度にバラつきが存在する。また点検の現場においては、暗所、高所または寒所といった危険な場所であることも多く、脚立等を用いないできるだけ簡易な手段による計測が必要である。この課題克服に適応し得る従来技術には以下のようなものが存在する。

例えば、特許文献１には、画像処理を用いてデジタルカメラの撮像素子の１ピクセル以下に相当する幅のひび割れの幅を数値評価することができるひび割れ評価装置がある。
しかしながら、このひび割れ評価装置においては、予め決まった実寸の木枠の中に存在する損傷箇所のみが測定可能な対象であるため、木枠の無い構造物の損傷点検では制約が厳しく適応が出来ない。

また、従来のデジタルカメラなどで撮影した画像では、デジタルカメラのズーム機能を用いて損傷箇所を撮影しているが、後で撮影した画像のみを見た場合、撮影を行った時のカメラと損傷箇所の間の距離やカメラのズーム機能のために、撮影した画像のスケール感がわからないことがある。これは、撮影を行っているときには、周囲との関係でスケールがわかるが、撮影を行った後、例えば、事業所に戻ってから、撮影した画像だけを見ても、スケールがわからないことがあるという問題である。
特開２００１−１２４５２２号公報

本発明は、このような事情に鑑みてなされたもので、その目的は、構造物点検業務において、損傷実寸（縦横）計測の簡易化を目的として、安全・効率的且つ目測による属人的な非正確性を低減するために、非接触スケールマーカを含むように損傷箇所を撮像した静止画から、実寸を求めることができる計測装置および計測方法および計測プログラムを提供することにある。

この発明は上述した課題を解決するためになされたもので、請求項１に記載の発明は、１つまたは複数の被計測対象と予め実際の直径が分かっている平行光線による円形スケールマーカが撮影された画像を保持する画像記憶手段と、ユーザが前記被計測対象の前記画像中における領域を指定する計測範囲指定手段と、前記画像中におけるスケールマーカを画像処理により検出するスケールマーカ検出手段と、前記検出したスケールマーカの前記画像中における直径を求めるスケールマーカ径特定手段と、前記求めたスケールマーカの画像中における直径と、前記予め分かっている平行光線による円形スケールマーカの実際の直径と、前記指定した領域より、前記指定した領域の実際の大きさを計算する実寸計算手段と、を有することを特徴とする計測装置である。

請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の計測装置において、前記スケールマーカ検出手段が、前記スケールマーカを、前記画像における色、輝度、色相および円形度と、前記予め実際の直径が分かっている平行光線に応じて予め決められている色、輝度、色相および円形度の検出基準に基づいて検出することを特徴とする計測装置である。

請求項３に記載の発明は、請求項１または請求項２に記載の計測装置において、前記スケールマーカ直径特定手段が、前記円形度に基づいて前記検出したスケールマーカが円である場合には前記検出したスケールマーカの面積より直径を求め、楕円である場合には前記楕円の検出したスケールマーカの短径を基にした直径を求め、前記求めた直径に基づいて前記スケールマーカの直径を求めることを特徴とする計測装置である。

請求項４に記載の発明は、請求項１から請求項３に記載の計測装置において、前記スケールマーカ検出手段が、更に、スケールマーカを検出できなかった場合に、スケールマーカを検出するために輝度または色相の検出基準の変更を行うことを特徴とする計測装置である。

請求項５に記載の発明は、１つまたは複数の被計測対象と予め実際の直径が分かっている平行光線による円形スケールマーカが撮影された画像を保持し、ユーザが前記被計測対象の前記画像中における領域を指定し、前記画像中におけるスケールマーカを画像処理により検出し、前記検出したスケールマーカの前記画像中における直径を求め、前記求めたスケールマーカの画像中における直径と、前記予め分かっている平行光線による円形スケールマーカの実際の直径と、前記指定した領域より、前記指定した領域の実際の大きさを計算する、ことを特徴とする計測方法である。

請求項６に記載の発明は、コンピュータに、１つまたは複数の被計測対象と予め実際の直径が分かっている平行光線による円形スケールマーカが撮影された画像を保持する手順、ユーザが前記被計測対象の前記画像中における領域を指定する手順、前記画像中におけるスケールマーカを画像処理により検出する手順、前記検出したスケールマーカの前記画像中における直径を求める手順、前記求めたスケールマーカの画像中における直径と、前記予め分かっている平行光線による円形スケールマーカの実際の直径と、前記指定した領域より、前記指定した領域の実際の大きさを計算する手順、を実行させるための計測プログラムである。

この発明によれば、近接してメジャーで計測できない箇所の損傷部を計測でき、従来の目視による記録と比べて定量的な計測が可能となる効果を奏する。
また、本発明によれば、例えば構造物点検の計測において、従来脚立を用いて計測していた高所（例えば橋梁の桁下）の損傷箇所における作業時間が短縮する。また、構造物点検の計測における安全性を確保できるという効果を奏する。
また、本発明によれば、カメラのズーム機能を用いて撮影した画像では特にスケール感が乏しく、事業所に戻って画像から目視で記録する場合は困難である場合においても、スケール感がある画像を得ることが出来るという効果を奏する。

まず、図１を用いて、本発明の概要を説明する。例えばプレゼンテーション等で使用するレーザポインタなどの平行光線による光点であるスケールマーカを、計測対象となる構造物損傷箇所と一緒にデジタルカメラを用いて撮影する（図１（Ａ））。この時、構造物損傷箇所と一緒に、レーザポインタの光点が、デジタルカメラのフレームに収まるようにレーザポインタの向きを調節し、構造物損傷箇所と光点を同時に撮影する。
本発明においては、以上のように非接触スケールマーカとなる光点と被計測対象物が同時に撮像できていれば、被計測対象の実寸での測定が可能である。

また、必要に応じて、計測対象となる構造物損傷箇所を、デジタルカメラのズーム機能を用いて拡大し撮影を行う。その場合も、光点が同時に撮影されるようにレーザポインタの光の向きを調節する。

次に、撮影した画像より、計測したい対象の範囲を矩形で指定する（図１（Ｂ））。
次に撮影した静止画を画像処理し、予め判っている光点の実寸より、矩形で指定した計測対象の実寸を自動計測する（図１（Ｃ））。

本発明においては、このように、撮影する画像に、離れた位置からスケールマーカを非接触的に添付するだけで、計測対象の実寸を測定することが可能となる。そのため、脚立等による近接を必要としない。また、計測対象と一緒に実寸が既知である光点が撮影されているので、撮影した画像よりスケール感がわかる。

ここで、平行光線であるレーザ光線の光点サイズは距離に関わらずその光点の大きさ（実寸）が一定となる性質を利用している点が特徴である。

以下、図面を用いて、本発明の詳細を説明する。まず、対象となる画像について説明を行う。本発明においては、例えばデジタルカメラなどにより、被計測対象（例えば損傷箇所）を撮像する役割を担う撮像機器により撮影された画像が対象となる。

また同時に、レーザポインタなどの平行光線（レーザ光線）の光点を、被計測対象の近くに照射して、被計測対象と一緒に撮像しておく必要がある。図２の（１）に、一例としての、撮影画像を例示する。

光点は、本発明においてスケールマーカとして被計測対象の実寸を計測する際に基準長の役割を担う。レーザポインタの光点は赤色が主流だが、光点サイズは距離によって拡散が少なく光点の形状が円形に近いものであれば光点の色が緑色のグリーンレーザ等であってもその種類を問わない。

以上のようにして撮影された画像（図２の（１）のような画像）があるものとして、撮像した静止画を対象に画像処理を行う本発明の第一の実施の形態を、図面を参照して以下に説明する。図３は、この発明の第一の実施の形態による計測装置の構成を示す概略ブロック図である。

画像記憶部１は、読込んだ撮影画像を記憶する。
作業記憶部２は、画像に対応する容量を持ち、マーキングを行う際の作業用領域として用いられる。
光点情報記憶部３は、マーキング機能において使用する輝度、色相などの閾値を有する光点情報ファイルを記憶する。

マーキング機能４は、撮像した静止画を走査し、スケールマーカ候補を（複数）選択する。赤色のレーザポインタを使用した場合は、赤成分と輝度と色相（＝どれ位赤らしいかの色合い）を基に、光点情報記憶部３で保持している閾値と比較してスケールマーカ候補を選び出す。
ブロック情報記憶部５は、マーキング機能４で検出されたスケールマーカ候補（画像中のブロック）の情報を記憶する。

スケールマーカ特定機能６は、マーキング機能で選択した候補のなかから、どれくらい円に近いか円形度を計算し、数値の一番高いものをスケールマーカとして特定し、スケールマーカの直径（画素数）を算出する。円が楕円の場合は、正面からでは無く斜めから撮像したと捉え短半径の２倍を直径とする。

スケールマーカ情報記憶部７は、スケールマーカの実寸と画像上のサイズ（画素数）を記憶する。
光点情報補正機能８は、スケールマーカ特定機能６においてスケールマーカの特定に失敗した場合に、光点情報の閾値を自動的に補正する。

計測範囲指定機能９は、画像上にある被計測対象の計測範囲を１つまたは複数指定する。例えば、ユーザが被計測対象となる破損箇所などを表示装置で確認しながら、マウスなどの入力装置を用いて被計測対象となる領域を指定する。
計測範囲記憶部１０は、１つまたは複数の指定された計測対象の情報（画像上でのサイズ）を記憶する。また、被計測対象を識別するための識別番号も付与して記憶する。

実寸計算機能１１は、計測範囲記憶部１０に記憶された１つまたは複数の指定された被計測対象の情報（画像上でのサイズ）と、スケールマーカ情報記憶部７に記憶されたスケールマーカの実寸と画像上のサイズ（画素数）より、１つまたは複数の指定された被計測対象の実寸を計算し求める。
計算結果記憶部１２は、被計測対象を識別する情報と実寸計算機能１１により計算し求められた実寸値を記憶する。

次に、第一の実施の形態においてなされる処理の流れを、図４を用いて説明する。
まず、計測範囲指定機能９により、測定範囲の指定を行う（ステップＳ４１）。例えば、図２の（２）のように、撮影した画像に対して、被計測対象となる部分を覆うように計測範囲を指定する。計測範囲の画像上のサイズは計測範囲記憶部１０に保存される。
測定範囲の画像上のサイズとは、例えば、縦５０ピクセル×横１００ピクセル（またはドット）などである。
また、ここでは１つの計測対象のみを例示したが、１つの画像に対して、複数の計測対象があっても構わない。この場合には、複数の計測対象についての計測範囲には、複数の計測範囲を識別するための識別番号が付けられ、識別番号と共に計測範囲の画像上のサイズが計測範囲記憶部１０に保存される。

次に、スケールマーカ（光点）を含む画像より、スケールマーカの特定を行う（ステップＳ４２）。ここで行われる処理についての詳細は後に詳述される。
次に、特定した光点の画像上のサイズを求める（ステップＳ４３）。

次に、光点の実寸は、例えば直径８ｍｍであると予めわかっていることより、特定したスケールマーカの画像上のサイズを基にして、指定した測定範囲の縦と横のサイズの実寸を求める（ステップＳ４４）。
例えば、画像上では縦５０ピクセル×横１００ピクセルの計測範囲が、実寸では縦２０ｃｍ×横４０ｃｍであると求める。
以上が、第一の実施の形態による処理の流れである。

次に、ステップＳ４２で行われた「スケールマーカの特定」、および、ステップ４３で行われた「スケールマーカの画像上のサイズを求める」についての処理の詳細を図５を用いて説明する。

まず、マーキング機能４が、光点情報記憶部３より、光点情報ファイルを読み込む（ステップＳ５０１）。一例としての光点情報は、図６に示すように、レーザポインタの色（ＲＥＤ）、輝度の閾値（Ｙ）、色相の閾値（Ｃｒ）、円形度の閾値（ｅ）、およびレーザポインタの実寸（Ｍ）である。

次にマーキング機能４により、読み込んだ光点情報ファイルのレーザポインタの色（ＲＥＤ）、輝度の閾値（Ｙ）、色相の閾値（Ｃｒ）を基に、光点のマーキングを行う（ステップＳ５０２〜Ｓ５０５）。

マーキングを行うために、まず、画像を走査し、レーザポインタの色（ＲＥＤ）の条件を満たすピクセルに対応する画素を検出する（ステップＳ５０２）。これは、画像記憶部１で保持している画像から、レーザポインタの色の成分値が他の色成分より多いピクセルを抽出する。例えば、画像の色はＲＧＢ（赤緑青）の３色で表されており、光点情報において、レーザポインタの色が赤（ＲＥＤ）なので、赤（ＲＥＤ）成分が他の構成色の緑（ＧＲＥＥＮ）や青（ＢＬＵＥ）より強いピクセルを検出する。
例えば、画像記憶部１で保存されている静止画データが、２４ビットカラーのＲＧＢの場合では、ＲＥＤ（赤）とＧＲＥＥＮ（緑）とＢＬＵＥ（青）の各成分が８ビットで示される。ここで、赤色レーザポインタの場合は、赤成分の値をその他の成分値と大小を比較する。比較の結果ＲＥＤ（赤）＞ＧＲＥＥＮ（緑）かつＲＥＤ（赤）＞ＢＬＵＥ（青）の領域を検出する（ステップＳ５０２）。

次に、ＲＧＢ画像においてレーザポインタの色（ＲＥＤ）で抽出したピクセルについて、輝度（Ｙ）と色相（Ｃｒ）が光点情報の輝度と色相の閾値以上のピクセルを抽出する。輝度と色相は、例えば一般的な係数を用いた以下の式により、ＲＧＢよりＹＣｂＣｒ（Ｙ：輝度、Ｃｒ赤色相、Ｃｂ青色相）へ変換し求める（ステップＳ５０３）。
Ｙ（輝度）＝０．２９９００×ＲＥＤ＋０．５８７００×ＧＲＥＥＮ＋０．１１４００×ＢＬＵＥ
Ｃｒ（赤色相）＝０．５００００×ＲＥＤ−０．４１８６９×ＧＲＥＥＮ−０．０８１３１×ＢＬＵＥ

次に、求めた輝度と色相を、輝度と色相の閾値と比較することにより、閾値以上のものを検出する（ステップＳ５０４、ステップＳ５０５）。
以上のようにして、色の成分と輝度と色相の条件を満たすピクセルに−１が設定され、作業記憶部２に保存される。マーキングされていないピクセルについては０が設定され、作業記憶部２に保存される。

以上のように、まず、スケールマーカとして抽出したい画素の情報（色・輝度・色相）を予めファイル（光点情報ファイル）として光点情報記憶部３へ保持しておく。
続いて、被測定対象とスケールマーカが映っている画像ファイルを読込み画像記憶部１へ保存し、それと同じ容量のメモリを確保して作業記憶部２にも保存する。
作業記憶部２にある撮像した画像を走査し、画像に存在するスケールマーカ候補を（複数存在すれば全て）選択する。赤色のレーザポインタを使用した場合は、赤成分と輝度と色相を基に光点情報記憶部３で保持している閾値と比較してスケールマーカ候補を選び出す。

このようにして作成されたマーキングされた、一例としての作業記憶部２のイメージ図を図７の（１）に示す。ここでは、スケールマーカの候補として、（ａ）と（ｂ）と（ｃ）の３つの候補があったものとする。

次に作業記憶部２のデータに対して、端から走査してラベリング処理を行う（ステップＳ５０６）。
ラベリング処理とは、作業記憶部２のデータ（例えば、図７の（１））を対象に、マーキングされたピクセルが隣合っていれば同一のブロックとして、同一のラベル番号を付与する。
ここで用いるラベリング処理は一般的に用いられている手法である。作業記憶部２を順に走査し、各マスにおいて−１がマークされていれば周囲のマスを順に調べていき−１のマスは同じブロックとみなしてラベル番号を付与する。
また、ラベリングされたブロックを管理するため、図９のようなテーブル構造を持つ配列を、検出したブロック数（＝最大のラベル番号）だけ確保し、ラベル番号を設定してブロック情報記憶部５に保存する。

以上のようにして求められたラベリング処理後の作業メモリのイメージ図を図７の（２）に示す。ここでは、先の（ａ）と（ｂ）と（ｃ）の３つの候補に対して、マーキングの候補となる同じブロックに属する画素に対して同じ番号（（ａ）には１、（ｂ）には２、（ｃ）には３）が付けられている。

次にラベリングしたブロックがあるかどうかの判定が行われる（ステップＳ５０７）。
ラベリングしたブロックがある場合には、次に、ラベル付けしたブロックの面積、周囲長を求め、また円形度を求める（ステップＳ５０８）。

ブロックの面積、周囲長を求めるには、一般的なアルゴリズムを適用することが可能である。
ラベル付けされた各ブロックについて面積（ピクセルの数）と周囲長を調べるには、例えば、ラベリング処理と同様に端から順に走査していき、ラベル番号が検出された場合は面積及び周囲長を加算し、ラベル番号が無くなった場合は周囲長を加算する。
なお、ラベル番号が検出された場合も、ラベル番号が無くなった場合も、周囲に斜線となるピクセルが存在する場合は、√２の近似値として１．５を用いて周囲長を求める（図８の「斜線の場合」を参照）。
このようにして求めた、図７でマーキングされたスケールマーカの候補に対する、面積（Ｓ）と周囲長（Ｌ）を図８に例示する。
求めた面積（Ｓ）と周囲長（Ｌ）は、ブロック情報記憶部５に保存する。

次に、スケールマーカ特定機能６を用いて、ラベル付けされた各ブロックについて面積（Ｓ）と周囲長（Ｌ）より、それぞれの円形度（ｅ）を算出し、円形度が高いブロックのラベル番号を得る。これは、先に求めた面積と周囲長から、以下の式により円形度を求める。

円形度（ｅ）＝４πＳ／Ｌ^２（ここで０＜ｅ≦１となる）
このようにして求めた一例としての円形度を図８にｅの値として示す。
このようにして、ブロック記憶情報部５に保存されている全スケールマーカの候補について、上記計算式に基づいて円形度を計算する。また、計算した円形度をブロック情報記憶情報部５に保存する。

次に、円形度ｅが閾値以上のブロックがあるかどうかを調べる（ステップＳ５０９）。
円形度ｅが閾値以上のブロックがある場合には、次に、円形度が１に近いブロックをスケールマーカとして特定する（ステップＳ５１０）。

以上のようにして特定されたスケールマーカの例を、図１０に示す。
スケールマーカ特定前においては、４つのブロックが存在するが、スケールマーカ特定後においては、赤円（４）のみがマーカとして特定されている。
これは、緑色多角形（１）は色成分分析で対象外にされ、青丸（３）はターゲットと同じ円形だが色成分分析で対象外にされ、赤色多角形（３）はターゲットと同じ色成分だが円形度で対象外にされたからである。

次に、特定されたスケールマーカの直径を求める（ステップＳ５１０）。スケールマーカが円形である場合には、特定したスケールマーカのブロックの面積（Ｓ）より、面積（Ｓ）はπＲ^２であることより、その直径（２×Ｒ）を求める。

円形である（円形度が高い）場合は、ブロック（光点）の直径を以下の式より得る。
直径（２×Ｒ）＝２×√（面積（Ｓ）／π）

但し、例えば図１１に示すように、測定物を斜めから測定する場合を考慮すると、斜めから当てた光点は、円形ではなく楕円となっている場合もありうる。楕円となる場合には、短半径の２倍を直径として扱う。
円形であるか楕円であるかも、先に求めた円形度に基づいて決定される。
または、長半径、短半径または円形度により、直径を求めてもよい。

以上のようにして、特定されたスケールマーカの直径を求める（ステップＳ５１０）。
また、ステップＳ５１０においては、ラベル番号をもとに、ブロック情報記憶部５を検索し、該当するラベル番号のテーブルについて、面積と円形度、及び円の中心を求めて長半径、短半径を調べて各情報を更新する。円の中心はラベルを構成する全ピクセル座標点の平均を近似値として周囲までの最短長を短半径として見なしても良い。

また、スケールマーカ特定の状況を視覚的に確認するために、画像記憶部１で保存している画像を表示装置に表示する時に、同時にスケールマーカを表示してもよい。
例えば、円形度が高いラベル番号をブロック情報記憶部５から検索し、ラベル番号を得る。そのラベル番号が付与されている作業記憶部２（＝画像記憶部１と同じサイズ領域のメモリ）を走査・検索して座標を取得し、画像記憶部１の同座標のピクセル値を、例えば赤に変更して、スケールマーカ部として特定されていることを示し、確認のために強調表示することも可能である。

以上のようにして（図４のステップ４２、つまり、図５のステップＳ５０１〜ステップ５１０）、スケールマーカを特定し、画像上でのスケールマーカの直径を求めた。次に、実寸計算機能１１により、求めたスケールマーカの直径を用いて、計測範囲の実寸を求める（図４のステップＳ４３、図５のステップＳ５１１）。

ステップＳ５１１の実寸計算においては、被計測対象の範囲指定で示された矩形の縦横画素数が、特定したスケールマーカの直径の何倍であるか倍率を求め、スケールマーカの実寸をその倍率にかけて矩形の実寸（実空間）を計算する。

まず、ブロック情報記憶部で円形度の高いブロック情報の直径であるピクセル値（例えば２０ピクセル）と、予めわかっているスケールマーカの直径の値（例えば１０ｍｍ）より、ピクセルと実寸の比を求める（例えば、０．５ｍｍ／ピクセル）。
次に、計測範囲記憶部に保存されている計測範囲の縦と横のピクセル（例えば、縦５００ピクセル×横１０００ピクセル）を、先の比により計算し、計測範囲の実寸を求める（例えば、縦２５０ｍｍ×横５００ｍｍ）。

図１２に、一般的な計算方法を示す。
被計測対象部は画像の上でＱｘ（ピクセル）×Ｑｙ（ピクセル）であり、スケールマーカの直径は画像の上でＰｍ（ピクセル）であったものとする。ここで、スケールマーカの直径の実寸は光点情報ファイルよりＭ（ｍｍ）であるとすると、Ｑｘ（ピクセル）の実寸（Ｑｘ実寸（ｍｍ））は、
Ｑｘ実寸（ｍｍ）＝Ｑｘ（ピクセル）×Ｍ（ｍｍ）／Ｐｍ（ピクセル）
により求められる。
同様に、Ｑｙ（ピクセル）の実寸（Ｑｙ実寸）は、
Ｑｙ実寸（ｍｍ）＝Ｑｙ（ピクセル）×Ｍ（ｍｍ）／Ｐｍ（ピクセル）
により求められる。

計測範囲記憶部１０で、計測範囲が複数登録されている場合は、矩形情報の配列数だけ実寸へ変換する計算を繰り返す。
計算を行った結果は、ディスプレー上の画像記憶部１で保存していた画像上に出力してもよい。または、指定によりファイルへ出力しても良い。出力する順番は、配列の順番であるので、矩形を指定した順に表示される。

以上における各ステップにおいて、スケールマーカが正常に特定されれば問題がないが、例えば、ステップＳ５０９で、求めた円形度が閾値で定めた円形度に達していない場合は、光点情報補正機能８を用いて再度マーキング機能から処理を繰り返す。
同様に、ステップＳ５０４、ステップ５０５またはステップ５０７においても、スケールマーカが正常に特定されないこともあるため、光点情報補正機能８を用いて再度マーキング処理を繰り返す。

光点情報補正機能８は、スケールマーカ特定機能６においてスケールマーカの特定に失敗した場合に、光点情報の閾値を自動的に補正する。
スケールマーカ特定機能６で、光点情報の輝度の閾値以上の対応する画素がない場合（ステップＳ５０４でＮＯ）、色相の閾値以上に対応する画素がない場合（ステップＳ５０５でＮＯ）、ラベリングしたブロックが存在しない場合（ステップＳ５０７でＮＯ）、或いは円形度が閾値を下回る場合（ステップＳ５０９でＮＯ）は、光点情報の輝度と色相の閾値を少しずつ変化させ（ステップＳ５１２）、マーキング処理を再度実行し、スケールマーカが特定されるまで繰り返す。

また、光点情報の輝度と色相の閾値の変化が、変更範囲を超えた場合（ステップＳ５１３でＮＯ）には、スケールマーカが特定できなかったものとして、処理を終了する。

以下に、一例としての、光点情報補正機能８においてなされる処理を説明する。例えば、ステップＳ５０１において光点情報記憶部より読み込んだ輝度の閾値がＹ＝１４０であるとする。次に、スケールマーカが特定されなかった場合には、ステップＳ５１２にてＹ＝１４０−５＝１３５として、再度スケールマーカの特定を実行する。
次に、スケールマーカが特定されなかった場合には、ステップＳ５１２にてＹ＝１３５−５＝１３０として、再度スケールマーカの特定を実行する。
数回の輝度の値を変更し、一定の値（例えば１２０）以下になった場合には（ステップＳ５１３でＮＯ）、スケールマーカが特定できなかったものとして、処理を終了する。

光点情報補正機能８は、輝度の変更と同時に、色相も同様に変更する。色相についても、ステップＳ５１２にて色相の閾値が一定の値以下になった場合には（ステップＳ５１３でＮＯ）、スケールマーカが特定できなかったものとして、処理を終了する。

以上のように輝度と色相の閾値を変更することにより、撮影環境の違いによるスケールマーカの画像における違いに依存せず、スケールマーカを特定することが可能となる。
また、例示した、−５ずつ変更していくことや、下限の値が１２０であることなどの値も、光点の種類ごとに決め、光点情報ファイルに予め保存されていてもよい。

第一の実施の形態においては、静止画から被測定対象の実寸を求めたが、第二の実施の形態においては、動画より被測定対象の実寸を求める。
第二の実施の形態においては、動画から静止画を取り込み画像記憶部１に保存し、マーキング機能４及びスケールマーカ特定機能６を実行する。スケールマーカの特定が失敗した場合は、光点情報補正機能８による閾値の補正が可能であるか判断し、可能であればマーキング機能４へ、不可能であれば静止画取り込みの処理に戻り次の静止画を取得する。スケールマーカの特定が成功した場合は、実寸計算機能１２で計測を行う。なお、静止画取り込みの手段は問わない。

このようにすることにより、動画の場合、あるフレームでの静止画ではスケールマーカの特定ができないこともあるが、その後（または前）のフレームではスケールマーカの特定が出来る。

第二の実施の形態においてなされる処理は、第一の実施の形態においてなされる処理に加えて、ステップＳ５１４およびステップＳ５１５が追加されている（図１３）。
これにより、動画によりスケールマーカの特定が出来ないフレームであった場合でも、異なるフレームよりスケールマーカの特定が可能となる、被計測対象の実寸を測定できることが可能となる。

なお、本発明の説明においては、赤色レーザを用いて説明を行ってきたが、例えば緑色レーザを用いることも可能である。
この場合、画素情報ファイルが緑色レーザに対応するものが選択され、レーザポインタ色が赤色から緑色にされ、ＹとＣｒにより判定されていたものがＹとＣｂにより判定されるなどの変更を加える。

なお、本発明の説明において、被計測対象と赤色レーザまたは緑色レーザの光点を予め撮影を行い、撮影した画像より被計測対象の実サイズを求めたが、これに限られるものではなく、例えば、撮影を行うデジタルカメラと、赤色レーザまたは緑色レーザを一体とし、またデジタルカメラ内に、本発明による計測装置および計測方法および計測プログラムを内蔵し、一体として形成してもよい。
また、赤色レーザまたは緑色レーザなど複数のレーザを用意してあり、撮影を行う環境に合わせて、適宜変更するようにしてもよい。

なお、光点情報記憶部３には光点情報ファイルがあるが、これは、レーザポインタにより予め決められるものであり、図６には赤色レーザポインタについての一例である。このようなファイルは、レーザポインタの色や直径などにより、予め複数登録されていてもよい。この中から、撮影時に用いたレーザポインタに該当するものを選択するようにしてもよい。
また、晴天時、雨天時などの撮影環境に応じて、または、被測定対象となるものがコンクリートであるのか鉄であるのかなどの被測定対象の素材に応じて、光点情報ファイルが決められていてもよい。

なお、被計測対象の領域を矩形で指定し、縦と横に対して実寸を求めたが、本発明による計測は矩形にのみ限定されるものではなく、任意の形状についての実寸を求めることも可能である。この場合、任意の形状の面積を求め、その面積について実寸での面積を求めるようにしてもよい。画像上のスケールマーカの直径だけでなく、面積も既知であるので、このように面積を求めることも可能である。

また、撮影時にカメラと被計測対象が斜めの状態で撮影を行った場合など、画像処理により煽りの影響を考慮して被計測対象部分に煽りの補正を加えることも可能である。このような煽りの補正については、従来からの技術であり、本発明とこれらの技術を組み合わせて用いることは任意に可能である。

なお、図３における画像記憶部１、作業記憶部２、光点情報記憶部３、ブロック情報記憶部５、スケールマーカ情報記憶部７、計測範囲記憶部１０または計算結果記憶部１２は、ハードディスク装置や光磁気ディスク装置、フラッシュメモリ等の不揮発性のメモリや、ＣＲ−ＲＯＭ等の読み出しのみが可能な記憶媒体、ＲＡＭ（ＲＡＮＤＯＭ ＡＣＣＥＳＳ ＭＥＭＯＲＹ）のような揮発性のメモリ、あるいはこれらの組み合わせにより構成されるものでもよい。

なお、図３におけるマーキング機能４、スケールマーカ特定機能６、計測範囲指定機能９、または実寸計算機能１１は、専用のハードウェアにより実現されるものであってもよく、また、メモリおよびマイクロプロセッサにより実現させるものであってもよい。

また、図３のブロック図には、周辺機器として入力装置、表示装置等（いずれも図示せず）が接続されてもよい。ここで、入力装置とはキーボード、マウス等の入力デバイスのことをいう。表示装置とはＣＲＴ（ＣＡＴＨＯＤＥ ＲＡＹ ＴＵＢＥ）や液晶表示装置等のことをいう。

以上、この発明の実施形態を図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。

本発明は、非接触的に対象の実寸を測定する計測装置に用いて好適である。

この発明の一実施形態による計測装置および計測方法および計測プログラムの動作概要を示す説明図である。 一例としての被計測対象と光点の撮影画像と計測範囲を示す図である。 この発明の第一の実施の形態による計測装置および計測方法および計測プログラムの構成を示すブロック図である。 第一の実施の形態の動作を示す処理の概略を示すフローチャートである。 第一の実施の形態の動作を示す詳細なフローチャートである。 一例としての光点情報ファイルの内容を示す表である。 マーキング処理とラベリング処理の一例を示す図である。 面積と周囲長を求める処理の一例を示す図である。 ブロック情報記憶部の内容の一例を示す表である。 特定されたスケールマーカの一例を示す図である。 円と楕円の場合の直径を示す説明図である。 スケールマーカより被計測対象の実寸を求める一例を示す説明図である。 第二の実施の形態の動作を示す詳細なフローチャートである。

符号の説明

１ 画像記憶部
２ 作業記憶部
３ 光点情報記憶部
４ マーキング機能
５ ブロック情報記憶部
６ スケールマーカ特定機能
７ スケールマーカ情報記憶部
８ 光点情報補正機能
９ 計測範囲指定機能
１０ 計測範囲記憶部
１１ 実寸計算機能
１２ 計算結果記憶部

Claims (6)

1. １つまたは複数の被計測対象と予め実際の直径が分かっている平行光線による円形スケールマーカが撮影された画像を保持する画像記憶手段と、
   ユーザが前記被計測対象の前記画像中における領域を指定する計測範囲指定手段と、
   前記画像中におけるスケールマーカを画像処理により検出するスケールマーカ検出手段と、
   前記検出したスケールマーカの前記画像中における直径を求めるスケールマーカ直径特定手段と、
   前記求めたスケールマーカの画像中における直径と、前記予め分かっている平行光線による円形スケールマーカの実際の直径と、前記指定した領域より、前記指定した領域の実際の大きさを計算する実寸計算手段と、
   を有することを特徴とする計測装置。
2. 請求項１に記載の計測装置において、
   前記スケールマーカ検出手段が、
   前記スケールマーカを、前記画像における色、輝度、色相および円形度と、前記予め実際の直径が分かっている平行光線に応じて予め決められている色、輝度、色相および円形度の検出基準に基づいて検出することを特徴とする計測装置。
3. 請求項１または請求項２に記載の計測装置において、
   前記スケールマーカ直径特定手段が、
   前記円形度に基づいて前記検出したスケールマーカが円である場合には前記検出したスケールマーカの面積より直径を求め、楕円である場合には前記楕円の検出したスケールマーカの短径を基にした直径を求め、前記求めた直径に基づいて前記スケールマーカの直径を求めることを特徴とする計測装置。
4. 請求項１から請求項３に記載の計測装置において、
   前記スケールマーカ検出手段が、更に、
   スケールマーカを検出できなかった場合に、スケールマーカを検出するために輝度または色相の検出基準の変更を行うことを特徴とする計測装置。
5. １つまたは複数の被計測対象と予め実際の直径が分かっている平行光線による円形スケールマーカが撮影された画像を保持し、
   ユーザが前記被計測対象の前記画像中における領域を指定し、
   前記画像中におけるスケールマーカを画像処理により検出し、
   前記検出したスケールマーカの前記画像中における直径を求め、
   前記求めたスケールマーカの画像中における直径と、前記予め分かっている平行光線による円形スケールマーカの実際の直径と、前記指定した領域より、前記指定した領域の実際の大きさを計算する、
   ことを特徴とする計測方法。
6. コンピュータに、
   １つまたは複数の被計測対象と予め実際の直径が分かっている平行光線による円形スケールマーカが撮影された画像を保持する手順、
   ユーザが前記被計測対象の前記画像中における領域を指定する手順、
   前記画像中におけるスケールマーカを画像処理により検出する手順、
   前記検出したスケールマーカの前記画像中における直径を求める手順、
   前記求めたスケールマーカの画像中における直径と、前記予め分かっている平行光線による円形スケールマーカの実際の直径と、前記指定した領域より、前記指定した領域の実際の大きさを計算する手順、
   を実行させるための計測プログラム。
   
   

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