JP2009115528A

JP2009115528A - 金属部材の腐食率計測方法

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Publication number: JP2009115528A
Application number: JP2007286966A
Authority: JP
Inventors: Hiroyuki Maruyama; 博幸丸山; Hidetaka Mori; 英貴森; Tetsuo Imai; 哲雄今井
Original assignee: Central Nippon Highway Engineering Nagoya Co Ltd
Current assignee: Central Nippon Highway Engineering Nagoya Co Ltd
Priority date: 2007-11-05
Filing date: 2007-11-05
Publication date: 2009-05-28

Abstract

【課題】人の主観によらず、均一な結果を得ることが可能な金属の腐食率計測方法を提供する。
【解決手段】
金属部材を含む領域を撮影し、R（赤）、G（緑）、B（青）それぞれの原色について複数段階の階調で表現した画素の集合からなる撮影画像を生成する工程と、金属部材を含む領域を、金属部材の領域と、金属部材以外の領域に２極化して２極数値画像を生成する工程と、前記金属部材表面の撮影画像から、前記２極数値画像の金属部材以外の画素の領域を除外して解析用画像を生成する工程と、解析用画像の画素の、R、G、Bのそれぞれの原色の階調の強弱を比較して、複数の識別コードに分類する工程と、前記複数の識別コードに分類された画素を、正常部位、発錆部位、侵食部位に分類する工程を含み、前記正常部位、発錆部位、侵食部位に分類された画素の比率から、腐食率を計測する。
【選択図】図１０

Description

本発明は、表面に保護層が形成された金属部材の腐食率を計測する方法に関するものである。

トンネル内の天井には、図１６に示されるような灯具５０が取り付けられている。このような灯具５０は、一般的に鉄等の材料で構成され、腐食を防ぐために塗装をしているが、年月が経つと腐食してしまう。灯具５０の腐食が進行すると、灯具５０自体や灯具５０を構成する部品が落下してしまう恐れがある。このため、定期的に灯具５０の腐食の程度を、目視により検査をし、灯具５０の腐食が進行したと判断した場合には、灯具５０を交換している。しかしながら、目視による検査は、検査人の主観に左右されることから、均一に灯具５０の腐食の程度を測定することができなかった。このため、灯具５０の腐食が十分に進行した場合において、灯具５０の交換が不要であると判断した場合には、灯具５０や灯具５０を構成する部品が落下する恐れがある。一方で、灯具５０の腐食が十分に進行していないにも関わらず、灯具５０の交換が必要であると判断した場合には、灯具５０を交換することとなり、灯具５０の交換費用が無駄になってしまう。

特許文献１には、金属材料表面の劣化度計測方法が示されている。この金属材料表面の劣化度計測方法は、金属材料表面を撮像し、得られた像から腐食面と非腐食面を抽出して二群化し、腐食面と非腐食面の面積率により金属表面の腐食率を計測方法である。しかしながら、灯具５０は、図１６に示されるように保護ガラス５０ａが取り付けられていることや、複数色の塗料で塗装されている場合もあることから、単純に被検査物を腐食面と非腐食面に二群化して腐食率の計測を行う方法では、灯具５０の腐食率を計測することができなかった。
特開２００７-２５６０５０号公報

本発明は、上記問題を解決し、人の主観によらず、均一な結果を得ることが可能な金属の腐食率計測方法を提供することを目的とする。

上記課題を解決するためになされた本発明は、表面に保護層が形成された金属部材の腐食率を計測する方法であって、
前記金属部材を含む領域を撮影し、R（赤）、G（緑）、B（青）それぞれの原色について複数段階の階調で表現した画素の集合からなる撮影画像を生成する工程と、
前記金属部材を含む領域を、金属部材の領域と、金属部材以外の領域に２極化して２極数値画像を生成する工程と、
前記金属部材表面の撮影画像から、前記２極数値画像の金属部材以外の画素の領域を除外して解析用画像を生成する工程と、
解析用画像の各画素の、R、G、B相互間の階調の強弱を比較して、前記各画素を、背景部位、正常部位、発錆部位、侵食部位に分類する工程を含み、
前記正常部位、発錆部位、侵食部位に分類された画素の比率から、腐食率を計測することを特徴とする。

なお、本発明の好ましい実施形態の一例として、
前記金属部材を含む領域を撮影し、R（赤）、G（緑）、B（青）それぞれの原色について複数段階の階調で表現した画素の集合からなる撮影画像を生成する工程と、
前記金属部材を含む領域を、金属部材の領域と、金属部材以外の領域に２極化して２極数値画像を生成する工程と、
前記金属部材表面の撮影画像から、前記２極数値画像の金属部材以外の画素の領域を除外して解析用画像を生成する工程と、
前記解析用画像の各画素の、R、G、B相互間の階調の強弱を比較して、複数の識別コードに分類する工程と、
前記複数の識別コードに分類された各画素を、背景部位、正常部位、発錆部位、侵食部位に分類する工程を含み、
前記正常部位、発錆部位、侵食部位に分類された画素の比率から、腐食率を計測することが好ましい。

なお、解析用画像の画素の原色の階調が、G≧B且つR≧B且つR＞G且つG／R≧０．６の場合には、当該画素を発錆部位と分類することが好ましい。

また、解析用画像の画素の原色の階調が、
R／（Rの階調の最大値）≦０．４且つG／（Gの階調の最大値）≦０．４且つB／（Bの階調の最大値）≦０．４、
又はＢ＝Ｇ＝０且つR／（Rの階調の最大値）≦０．４、
又はＢ＝Ｒ＝０且つＧ／（Ｇの階調の最大値）≦０．４、
又はＲ＝Ｇ＝０且つＢ／（Ｂの階調の最大値）≦０．４、
又はG≧B且つR≧B且つR＞G且つG／R＜１．０、
又はＢ≧Ｒ且つＧ≧Ｒ且つＢ＞Ｇ且つＧ／Ｂ＜１．０、
又はR≧G且つB≧G且つR＞B且つＢ／Ｒ＜１．０、
又はR≧G且つB≧G且つR≦B且つＲ／Ｂ≦１．０、
のいずれかの条件に該当する場合には、当該画素を侵食部位と分類することが好ましい。

金属部材を含む領域を撮影し、R（赤）、G（緑）、B（青）それぞれの原色について複数段階の階調で表現した画素の集合からなる撮影画像を生成する工程と、前記金属部材を含む領域を、金属部材の領域と、金属部材以外の領域に２極化して２極数値画像を生成する工程と、前記金属部材表面の撮影画像から、前記２極数値画像の金属部材以外の画素の領域を除外して解析用画像を生成する工程と、解析用画像の各画素の、R、G、B相互間の階調の強弱を比較して、前記各画素を、背景部位、正常部位、発錆部位、侵食部位に分類する工程を含み、前記正常部位、発錆部位、侵食部位に分類された画素の比率から、腐食率を計測するので、人の主観によらず、均一な結果を得ることが可能な金属部材の腐食率を計測する方法を提供することが可能となった。

また、金属部材を含む領域を、金属部材の領域と、金属部材以外の領域に２極化して２極数値画像を生成する工程と、前記金属部材表面の撮影画像から、前記２極数値画像の金属部材以外の画素の領域を除外して解析用画像を生成する工程を含むので、金属部材の負腐食率を計測するにあたり、不要な画素を排除することにより、確実に、また正確に、金属部材の腐食率を計測することが可能となった。

なお、解析用画像の各画素を、背景部位、正常部位、発錆部位、侵食部位に分類する工程を、解析用画像の各画素の、R、G、B相互間の階調の強弱を比較して、複数の識別コードに分類する工程と、前記複数の識別コードに分類された各画素を、背景部位、正常部位、発錆部位、侵食部位に分類する工程とからなることにすると、撮影条件や金属部材の塗装色が変化したとしても、各識別コードと背景部位、正常部位、発錆部位、侵食部位との対応関係を変更することにより、金属部材の腐食率を計測することが可能となる。

また、解析用画像の画素の原色の階調が、G≧B且つR≧B且つR＞G且つG／R≧０．６の場合には、当該画素を発錆部位と分類することとすると、当該画素を確実に発錆部位に分類することが可能となる。

また、解析用画像の画素の原色の階調が、
R／（Rの階調の最大値）≦０．４且つG／（Gの階調の最大値）≦０．４且つB／（Bの階調の最大値）≦０．４、
又はＢ＝Ｇ＝０且つR／（Rの階調の最大値）≦０．４、
又はＢ＝Ｒ＝０且つＧ／（Ｇの階調の最大値）≦０．４、
又はＲ＝Ｇ＝０且つＢ／（Ｂの階調の最大値）≦０．４、
又はG≧B且つR≧B且つR＞G且つG／R＜１．０、
又はＢ≧Ｒ且つＧ≧Ｒ且つＢ＞Ｇ且つＧ／Ｂ＜１．０、
又はR≧G且つB≧G且つR＞B且つＢ／Ｒ＜１．０、
又はR≧G且つB≧G且つR≦B且つＲ／Ｂ≦１．０、
のいずれかの条件に該当する場合には、当該画素を侵食部位と分類することとすると、当該画素を確実に侵食部位に分類することが可能となる。

（撮影画像の生成する工程）
以下に、図面を参照しつつ本発明の好ましい実施の形態を示す。本発明は、表面に保護層が形成された金属部材の腐食率を計測する方法である。なお、本発明において、前記保護層には、合成樹脂等からなる塗装膜層や、クロムメッキ、亜鉛メッキ等のメッキ層等が含まれる。以下、被計測対象として、図１に示されるような灯具１の腐食率を計測する実施形態について本発明を説明する。

被計測対象である灯具１を含む領域を、ＣＣＤ(Charge Coupled Device Image Sensor)やＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）等のイメージセンサーを備えたデジタルカメラで撮影をする。デジタルカメラで、灯具１を含む領域を撮影すると、灯具１を含む領域が、デジタルカメラの光学系により結像され、イメージセンサーで複数の画素から構成される「撮影画像」（図１に示す）が生成され、デジタルカメラに備え付けられた記憶媒体に記憶される。なお、本実施形態では、「撮影画像」は、約１２０万画素で記憶媒体に記憶されるようになっている。

なお、灯具１を含む領域を撮影する際に、均斉度の高く、太陽光に近い色温度の光源を、前記領域に照射することが好ましい。このように、均斉度の高く、太陽光に近い色温度の光源で、灯具１を含む領域を撮影すると、気象条件や、灯具１の設置条件（トンネル内に設置されているか、トンネル外に設置されているか）等の影響を受けにくくなり、均一な条件で、「撮影画像」を生成することが可能となる。なお、均斉度の高い光源とは、点でなく、面で光を発する光源であり、均斉度の高い光源の一例として、複数列の蛍光灯やＬＥＤとから構成された光源がある。また、太陽光に近い色温度の光源とは、色温度が４５００Ｋ（ケルビン：絶対温度）〜６５００Ｋの光源のことをいう。

前記「撮影画像」の画素は、Ｒ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）のそれぞれの原色について複数の段階の階調で表現した階調情報が含まれている。本実施形態では、「撮影画像」は、Ｒ、Ｇ、Ｂそれぞれの色について、２５６（２の８乗つまり８ビット）の階調で表現されている。このように、画素をＲ、Ｇ、Ｂそれぞれの色について、２５６段階で表現すると、約１６７７万色（２の２４乗色、いわゆるフルカラー、２４ビットカラー）を表現することが可能となる。なお、本実施形態では、前記階調情報は、２４ビット、つまり２進数のカラーコードで記憶されている。前記「撮影画像」の画素が、Ｒ，Ｇ，Ｂそれぞれの原色について、２５６以上の階調で表現されている場合や、２５６以下の階調で表現されている場合には、２５６階調に変換する処理を行うことにしている。

なお、灯具１を含む領域を、銀塩カメラで撮影して印画紙に印画し、この印画紙をイメージスキャナー等で読み込んで、前記「撮影画像」を生成することにしても差し支えない。

（２極数値画像を生成する工程）
図１に示されるような「撮影画像」には、腐食率を計測するに不要な部分が含まれている。つまり、図１に示される灯具１の前面には、保護ガラス１ａが取り付けられていて、「撮影画像」の保護ガラス１ａの部分の領域は、腐食率を計測するに不要な部分となる。また、「撮影画像」には、被検査対象である灯具１以外に、背景１０部分を含んでいて、この背景１０部分の領域もまた、腐食率を計測するに不要な部分となる。このため本発明では、「撮影画像」を、金属部材を含む画素の領域と、金属部材を含まない画素の領域に２極化して「２極数値画像」を生成し、「撮影画像」から「２極数値画像」の金属部材を含まない画素の領域を除外する処理を行うことにしている。

記憶媒体に記憶された「撮影画像」を、コンピュータ装置に取り込み、コンピュータ装置に接続された表示画面に「撮影画像」を表示させる。表示画面に表示された「撮影画像」の、背景１０と灯具１との境界や、灯具１の金属部材部分と保護ガラス１ａ部分との境界を、作業者が、マウス等のポインティングディバイスで指定して、閉領域を指定し、「撮影画像」を、金属部材を含む画素の領域と、金属部材を含まない画素の領域に２極化して「２極数値画像」を生成する。

なお、コンピュータ装置は、少なくともＣＰＵ（ＣｅｎｔｒａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＵｎｉｔの略）、ＲＡＭ（ＲａｎｄｏｍＡｃｃｅｓｓＭｅｍｏｒｙの略）、ＲＯＭ（ＲｅａｄＯｎｌｙＭｅｍｏｒｙの略）備えていて、専用の組込装置の他、例えば、ウインドウズ（登録商標）、マッキントッシュ（登録商標）、リナックス（登録商標）、ＭＳ−ＤＯＳ（登録商標）等のＯＳ（オペレーティングシステム）を用いた、いわゆるパーソナルコンピュータや、ＰＤＡ（ＰｅｒｓｏｎａｌＤｉｇｉｔａｌＡｓｓｉｓｔａｎｔの略、携帯情報端末）、ワークステーション、大型汎用コンピュータ等も含めることができる。

図２に「２極値数値画像」を生成するフロー図を示し、図３に「２極数値画像」を生成する説明図を示し、以下に「２極数値画像」を生成する工程を模式化して説明する。作業者が、図３に示されるように、複数の画素の集合体である「撮影画像」の２点（Ｐ１、Ｐ２）を指定すると、「２極数値画像」を生成するフローが開始し、図２のS１０の操作からＳ１１の処理に進む。

Ｓ１１の処理において、コンピュータ装置は、前記選択された２点の画素の座標から直線式を生成する処理を行い、この直線式からＸ座標に対応するＹ座標の数値を計算する処理を行う。Ｓ１１の処理が終了するとＳ１２の処理に進む。

Ｓ１２の処理において、コンピュータ装置は、前記選択された２点のうちＸ座標の小さい方の点（図３における点Ｐ１）を始点とする処理を行う。Ｓ１２の処理が終了するとＳ１３の処理に進む。

Ｓ１３の処理において、コンピュータ装置は、Ｓ１１の処理で計算された直線式上の始点及び終点の２点間の数値を有効値とする処理を行う。つまり、始点の終点間の前記直線式の、Ｘ座標（整数値）に対応するＹ座標の数値を有効値とする処理を行う。なお、このＳ１３の処理において、終点（図３におけるＰ２）のＹ座標の数値は、有効値として含まない。Ｓ１３の処理が終了するとＳ１４の処理に進む。

Ｓ１４の処理において、コンピュータ装置は、Ｓ１３の処理で計算された、それぞれの有効値を四捨五入して整数化する処理を行う。Ｘ座標に対応する整数値を、それぞれのＸ座標の図形化ビット数（ｍ）とする。Ｓ１４の処理が終了するとＳ１５の処理に進む。

Ｓ１５の処理において、コンピュータ装置は、図４の（１）に示されるように、図形化ビット数（ｍ）から、図形ビット列を生成する。つまり、Ｘ座標に対応するＹ座標のビット数を、Ｓ１４の処理で求めた図形化ビット数（ｍ）の分だけ１とする処理を行う。図５の（１）に図形ビット列を、Ｘ座標とＹ座標とからなるマトリックスエリアに表した図を示す。なお、図５の（１）において、終点であるＰ２は、Ｓ１３の処理において、終点のＹ座標の数値は、有効値として含めないことにしたので、終点に対応するＸ座標の図形化ビット数は０となる。Ｓ１５の処理が終了するとＳ１６の処理に進む。

Ｓ１６の処理において、コンピュータ装置は、図形化ビット数の数値加算を行う。図４の（１）の状態では、加算する図形化ビット数がないので、Ｓ１７の判断に進む。

Ｓ１７の判断において、コンピュータ装置は、閉領域の指定が完了したか判断する。閉領域の指定が完了したと判断した場合には、Ｓ１８の処理に進む。一方で、閉領域の処理が完了していないと判断した場合には、Ｓ１０の操作に戻る。作業者は、未だＰ１とＰ２の２点しか選択していないので、Ｓ１０の操作に進む。

Ｓ１０の操作において、作業者は、次の１点をポインティングディバイスで選択する。前回選択した終点（Ｐ２）を始点とし、新しく選択した点（Ｐ３）を終点として、Ｓ１１〜Ｓ１５の処理を順次行う。今回Ｓ１５の処理において、図４に示される（２）のように、新たに、図形ビット列を生成する処理を行う。Ｓ１５の処理が終了すると、Ｓ１６の処理に進む。

Ｓ１６の処理において、コンピュータ装置は、図形化ビット数の数値加算を行う。今回、コンピュータ装置は、前回Ｓ１５の処理で生成した図形ビット列（図４に示される（１））と、今回Ｓ１５の処理で生成した図形ビット列（図４に示される（２））を加算する処理を行う。Ｓ１６の処理を行うと、図形ビット列は、図４の（３）の状態になり、マトリックスエリアは図５の（３）の状態になる。Ｓ１６の処理が終了するとＳ１７の判断に進む。

Ｓ１７の判断において、閉領域の指定が完了していないので、Ｓ１０の判断に進む。

Ｓ１０の処理において、作業者は、次の１点をポインティングディバイスで選択する。前回選択した終点（Ｐ３）を始点とし、新しく選択した点（Ｐ４）を終点として、Ｓ１１〜Ｓ１５の処理を順次行う。Ｓ１５の処理において、図６の（４）に示されるように、新たに、図形ビット列を生成する処理を行う。

また、作業者が、領域を閉じる操作を行うと、前回最後に選択したＰ４を始点とし、最初に選択したＰ１終点として、Ｓ１１〜Ｓ１５の処理を順次行う。Ｓ１５の処理において、図６の（５）に示されるように、新たに、図形ビット列を生成する処理を行う。Ｓ１５の処理が終了すると、Ｓ１６の処理に進む。

Ｓ１６の処理において、コンピュータ装置は、図形化ビット数の数値加算を行う。コンピュータ装置は、前回Ｓ１５の処理で生成した図形ビット列（図４に示される（３））と、今回Ｓ１５の処理で生成した図形ビット列（図６に示される（４）及び（５））を加算する処理を行う。Ｓ１６の処理を行うと、マトリックスエリアは図５の（６）の状態になる。Ｓ１６の処理が終了するとＳ１７の判断に進む。

Ｓ１７の判断において、コンピュータ装置は、閉領域の指定が完了しているので、Ｓ１８の判断に進む。

Ｓ１８の判断において、除外する領域の指定が完了したかの判断をする。作業者が、除外する領域の指定が完了していないと判断した場合には、作業者がポインティングディバイスを操作して、除外する閉領域を指定して、図２のS１０〜S１７のフローが繰り返される。なお、図７の（７）に作業者が閉領域を指定した状態のマトリックスエリアを示す。図７の（７）に示されるように、作業者が除外する閉領域を指定すると、前記領域の部分は、作業者が初めて指定した閉領域と重なり、マトリックスエリアの数値が２となる。S１８の判断で、作業者が、除外する領域の指定が完了した判断した場合、もしくは、作業者が除外する領域が無い場合には、Ｓ２０の処理に進む。

Ｓ２０の処理において、コンピュータ装置は、除外する図形ビット列を２で除算を行い、剰余を算出する処理を行う。Ｓ２０の処理が終了すると、Ｓ２１の判断に進む。

Ｓ２１の判断において、コンピュータ装置は、剰余が０か１を判断する。S２１の判断において、コンピュータ装置が、余剰が１と判断した場合には、S２２の処理に進み、当該部分のマトリックスエリアの画像化ビットを１にする処理を行う。一方で、コンピュータ装置が、余剰が０と判断した場合には、S２３の処理に進み、当該部分のマトリックスエリアの画像化ビットを０にする処理を行う。このように、S２２及びS２３の処理によって、図７の（８）に示されるような「２極化数値画像」が生成される。S２２及びS２３の処理が終了すると、S２４に進んで、「２極数値画像」を生成する処理が終了する。

なお、作業者が、ポインティングディバイスで選択した、始点や終点（図７の（９）に示す）画像化ビットを１とすると（図７の（１０）に示す）、より正確に「２極数値画像」を生成することができ、より好ましい。

以上詳細に説明した、「２極数値画像」を生成する工程を、コンピュータ装置に取り込んだ「撮影データ」に行う。つまり、灯具１と背景１０との境界を、ポインティングディバイスで選択して、閉領域を指定する。次に、灯具１の金属部材と保護ガラス１ａとの境界をポインティングディバイスで選択して、除外する閉領域を指定する。すると、図８に示されるような「２極数値画像」が生成される。図８において、白く表示された領域は、灯具１の金属部材の領域であり、黒く表示された領域は、背景１０及び保護ガラス１ａであり、灯具１の金属部材以外の領域である。

（解析用画像を生成する工程）
以下に、「解析用画像」を生成する工程を説明する。図１に示される「撮影画像」から、「２極数値画像」の金属部材以外の領域を除外して、「解析用画像」を生成する。図９に「解析用画像」を表す図を示す。このように、「解析用画像」を生成する工程において、背景１０や保護ガラス１ａ等、灯具１の金属部材以外の領域が除外される。なお、本実施形態では、「撮影画像」から、金属部材以外の領域を除外する処理は、図９に示されるように「撮影画像」の、金属部材以外の領域を黒色にする処理を行う。

（解析用画像の画素を複数の識別コードに分類する工程）
図１０〜図１３に「解析用画像」を複数の識別コードに分類する工程のフロー図を示し、以下に、「解析用画像」を複数の識別コードに分類する工程を説明する。この工程では、「解析用画像」を構成するそれぞれの画素について、R、G、B相互間の階調の強弱を比較して、前記各画素を、図１４に示される識別コードに分類する。

「解析用画像」の画素を複数の識別コードに分類する工程が開始すると、図１０のＳ３１の処理で、「解析用画像」を構成するそれぞれの画素について、２進数のカラーコードを１０進数のＲＧＢコードに変換する処理を行う。なお本実施形態では、このＲＧＢコードは、ＲＧＢのそれぞれの原色について、２５６段階の階調で表現し、最小値を０、最大値を２５５としている。Ｓ３１の処理が終了すると、Ｓ３２の設定操作に進む。

S３２の設定操作において、作業者は、識別コードを分類するために使用する変数値ａ、ｂ，ｃ、ｄ、ｅ、ｆ、ｇ、ｈ、ｉを設定する。あるいは、前回変数値が設定されている場合には、前回設定した、変数値をそのまま使用することにしてもよい。また、予め設定している変数値を使用することにしても差し支えない。なお、表１に変数値の範囲及び、本実施形態の変数を示す。なお、前記変数値は、「撮影画像」撮影条件（明度やコントラスト）や被計測対象である金属部材の表面の色によって、表１に示した範囲で任意に設定することにしている。

Ｓ３３の判断において、コンピュータ装置は、画素が白色であるか否かを識別する。画素がＲ＝Ｇ＝Ｂ＝２５５である場合には、画素が白色であるとして、当該画素は、図１４に示される識別コード９００に分類されＳ８０に進む。一方で、画素がＲ＝Ｇ＝Ｂ＝２５５でない場合には、Ｓ３４の判断に進む。

Ｓ３４の判断において、コンピュータ装置は、画素が黒色であるか否かを識別する。画素がＲ＝Ｇ＝Ｂ＝０００である場合には、画素が黒色であるとして、当該画素は、図１４に示される識別コード８００に分類され、S８０処理に進む。本実施形態では、解析用画像を生成する工程において、「解析用画像」を生成する際に、金属部材以外の領域を黒色にする処理を行っているので、金属部材以外の領域の画素のＲ、Ｇ、Ｂは全て０であり、当該画素は、確実に識別コード８００に分類されるようになっている。一方で、画素がＲ＝Ｇ＝Ｂ＝０００でない場合には、Ｓ３５の判断に進む。

Ｓ３５の判断において、コンピュータ装置は、画素が灰色であるか否かを識別する。画素がＲ＝Ｇ＝Ｂである場合には、画素が灰色であるとして、当該画素は、図１４に示される識別コード６００に分類されS８０処理に進む。一方で、画素がＲ＝Ｇ＝Ｂでない場合には、Ｓ３６の判断に進む。

Ｓ３６〜Ｓ３８の判断において、コンピュータ装置は、画素が暗い色であるか否かを識別する。S３６の判断において、画素のRが以下の式を満たすか否かを判断する。
Ｒ／Rｍａｘ≦ａ
つまり、画素のRをRの最大値である２５５で除した数値が、S３２の設定操作で設定した変数値ａ以下か否かを判断する。S３６の判断で、画素がＲ／Rｍａｘ≦ａの式を満たさない場合には、S４０の判断に進む。一方で、画素がＲ／Rｍａｘ≦ａの式を満たす場合には、S３７の判断に進む。

S３７の判断において、コンピュータ装置は、画素のGが以下の式を満たすか否かを判断する。
G／Gｍａｘ≦ａ
つまり、画素のGをGの最大値である２５５で除した数値が、S３２の設定操作で設定した変数値ａ以下か否かを判断する。
S３７の判断で、画素がG／Gｍａｘ≦ａの式を満たさない場合には、S４０の判断に進む。一方で、画素がG／Gｍａｘ≦ａの式を満たす場合には、S３８の判断に進む。

S３８の判断において、コンピュータ装置は、画素のBが以下の式を満たすか否かを判断する。
B／Ｂｍａｘ≦ａ
つまり、画素のBをBの最大値である２５５で除した数値が、S３２の設定操作で設定した変数値ａ以下か否かを判断する。
S３８の判断で、画素がB／Ｂｍａｘ≦ａの式を満たさない場合には、S４０の判断に進む。一方で、画素がB／Ｂｍａｘ≦ａの式を満たす場合には、当該画素は、図１４に示される識別コード７００に一旦分類され、S４０の判断に進む。

次に、Ｓ４０〜Ｓ５１の判断で、コンピュータ装置は、画素が原色系の暗い色であるか否かを識別する。先ず、S４０、Ｓ４１の判断で、コンピュータ装置は、画素が赤の暗い色であるか否かを識別する。
S４０の判断において、コンピュータ装置は、画素が以下の式を満たすか否かを判断する。
B＝Ｇ＝０
S４０の判断で、画素がB＝Ｇ＝０の式を満たさない場合には、S４５の判断に進む。一方で、画素がB＝Ｇ＝０の式を満たす場合には、Ｓ４１の処理に進む。

Ｓ４１の処理において、画素のRが以下の式を満たすか否かを判断する。
Ｒ／Rｍａｘ≦ｇ
つまり、画素のRをRの最大値である２５５で除した数値が、S３２の設定操作で設定した変数値ｇ以下か否かを判断する。S４１の判断で、画素がＲ／Rｍａｘ≦ｇの式を満たさない場合には、当該画素は、識別コード５０１に分類されＳ８０に進む。一方で、画素がＲ／Rｍａｘ≦ｇの式を満たす場合には、当該画素は、識別コード５００に分類されＳ８０に進む。

次に、S４５、Ｓ４６の判断で、コンピュータ装置は、画素が緑の暗い色であるか否かを識別する。
S４５の判断において、コンピュータ装置は、画素が以下の式を満たすか否かを判断する。
B＝Ｒ＝０
S４５の判断で、画素がB＝Ｒ＝０の式を満たさない場合には、S５０の判断に進む。一方で、画素がB＝Ｇ＝０の式を満たす場合には、Ｓ４６の処理に進む。

Ｓ４６の処理において、画素のGが以下の式を満たすか否かを判断する。
Ｇ／Ｇｍａｘ≦ｈ
つまり、画素のGをGの最大値である２５５で除した数値が、S３２の設定操作で設定した変数値ｈ以下か否かを判断する。S４１の判断で、画素がＧ／Ｇｍａｘ≦ｈの式を満たさない場合には、当該画素は、識別コード４０１に分類されＳ８０に進む。一方で、画素がＧ／Ｇｍａｘ≦ｈの式を満たす場合には、当該画素は、識別コード４００に分類されＳ８０に進む。

次に、S５０、Ｓ５１の判断で、コンピュータ装置は、画素が青の暗い色であるか否かを識別する。
S５０の判断において、コンピュータ装置は、画素が以下の式を満たすか否かを判断する。
R＝G＝０
S５０の判断で、画素がR＝G＝０の式を満たさない場合には、S６０の判断に進む。一方で、画素がR＝G＝０の式を満たす場合には、Ｓ５１の処理に進む。

Ｓ５１の処理において、画素のBが以下の式を満たすか否かを判断する。
B／Bｍａｘ≦ｉ
つまり、画素のＢをBの最大値である２５５で除した数値が、S３２の設定操作で設定した変数値ｉ以下か否かを判断する。S５１の判断で、画素がB／Bｍａｘ≦ｉの式を満たさない場合には、当該画素は、識別コード３０１に分類されＳ８０に進む。一方で、画素がB／Bｍａｘ≦ｉの式を満たす場合には、当該画素は、識別コード３００に分類されＳ８０に進む。

Ｓ６０〜S６２の判断において、コンピュータ装置は、画素が準灰色であるか否かを識別する。S６０の判断において、画素が以下の式を満たすか否かを判断する。
ｂ≦Ｒ／Ｇ≧ｃ
S６０の判断で、画素がｂ≦Ｒ／Ｇ≧ｃの式を満たさない場合には、S６５の判断に進む。一方で、画素がｂ≦Ｒ／Ｇ≧ｃの式を満たす場合には、S６１の判断に進む。

S６１の判断において、コンピュータ装置は、画素が以下の式を満たすか否かを判断する。
ｂ≦G／B≧ｃ
S６１の判断で、画素がｂ≦G／B≧ｃの式を満たさない場合には、S６５の判断に進む。一方で、画素がｂ≦G／B≧ｃの式を満たす場合には、S６２の判断に進む。

S６２の判断において、コンピュータ装置は、画素が以下の式を満たすか否かを判断する。
ｂ≦B／R≧ｃ
S６２の判断で、画素がｂ≦B／R≧ｃの式を満たさない場合には、S６５の判断に進む。一方で、画素がｂ≦B／R≧ｃの式を満たす場合には、当該画素は、識別コード７０に分類され、Ｓ８０に進む。

S６５〜S６８の判断において、コンピュータ装置は、画素が黄色系色であるか否かを識別する。S６５の判断において、画素が以下の式を満たすか否かを判断する。
Ｇ≧Ｂ
且つ
Ｒ≧Ｂ
S６５の判断で、画素がＧ≧Ｂの式及びＲ≧Ｂの式を満たさない場合には、S７０の判断に進む。一方で、画素がＧ≧Ｂの式及びＲ≧Ｂの式を満たす場合、つまりBが各原色の中で最小である場合には、S６６の判断に進む。

S６６の判断において、コンピュータ装置は、画素が以下の式を満たすか否かを識別する。
Ｒ＞Ｇ
S６６の判断で、画素がＲ＞Ｇの式を満たさない場合には、S６７の判断に進む。一方で、画素がＲ＞Ｇの式を満たす場合には、S６８の判断に進む。

S６７の判断において、コンピュータ装置は、画素が以下の式を満たすか否かを識別する。
Ｒ／Ｇ≧ｄ
S６７の判断で、画素がＲ／Ｇ≧ｄの式を満たさない場合には、当該画素は、識別コード３０に分類され、Ｓ８０に進む。一方で、画素がＲ／Ｇ≧ｄの式を満たす場合には、当該画素は、識別コード３１に分類され、Ｓ８０に進む。

S６８の判断において、コンピュータ装置は、画素が以下の式を満たすか否かを識別する。
Ｇ／Ｒ≧ｄ
S６８の判断で、画素がＧ／Ｒ≧ｄの式を満たさない場合、つまり、画素がＧ／Ｒ＜ｄの式を満たす場合には、当該画素は、識別コード３２に分類され、Ｓ８０に進む。一方で、画素がＧ／Ｒ≧ｄの式を満たす場合には、当該画素は、黄土色系の識別コードである、識別コード３３に分類され、Ｓ８０に進む。

S７０〜S７３の判断で、コンピュータ装置は、画素が水色系色であるか否かを識別する。Ｓ７０の判断において、画素が以下の式を満たすか否かを判断する。
Ｂ≧R
且つ
Ｇ≧R
Ｓ７０の判断で、画素がＢ≧Rの式及びＧ≧Rの式を満たさない場合には、Ｓ７５に進む。一方で、画素がＢ≧Rの式及びＧ≧Rの式を満たす場合、つまり、Rが各原色のなかで最小である場合には、S７１の判断に進む。

S７１の判断において、コンピュータ装置は、画素が以下の式を満たすか否かを判断する。
Ｂ＞Ｇ
S７１の判断で、画素がＢ＞Ｇの式を満たさない場合には、S７２の判断に進む。一方で、画素がＢ＞Ｇの式を満たす場合には、S７３の判断に進む。

S７２の判断において、コンピュータ装置は、画素が以下の式を満たすか否かを判断する。
Ｂ／Ｇ≧ｅ
S７２の判断で、画素がＢ／Ｇ≧ｅの式を満たさない場合には、当該画素は、識別コード２０に分類され、Ｓ８０に進む。一方で、画素がＢ／Ｇ≧ｅの式を満たす場合には、当該画素は、識別コード２１に分類され、Ｓ８０に進む。

S７３の判断において、コンピュータ装置は、画素が以下の式を満たすか否かを判断する。
Ｇ／Ｂ≧ｅ
S７３の判断で、画素がＧ／Ｂ≧ｅの式を満たさない場合、つまり、画素がＧ／Ｂ＜ｅの式を満たす場合には、当該画素は、識別コード２２に分類され、Ｓ８０に進む。一方で、画素がＧ／Ｂ≧ｅの式を満たす場合には、当該画素は、識別コード２３に分類され、Ｓ８０に進む。

Ｓ７５〜S７８の判断で、コンピュータ装置は、画素が紫色系の色であるか否かを識別する。
Ｓ６５の判断で、画素のBが最小である場合は除外され、Ｓ７０の判断で、画素のRが最小である場合は除外されているので、Ｓ７５において、画素G各原色の中で最小であり、画素はR≧Gの式及びＢ≧Gの式を満たすことから、そのまま、S７６の判断に進む。

S７６の判断において、コンピュータ装置は、画素が以下の式を満たすか否かを判断する。
Ｒ＞B
S７６の判断で、画素がＲ＞Bの式を満たさない場合には、S７７の判断に進む。一方で、画素がＲ＞Bの式を満たす場合には、S７８の判断に進む。

S７７の判断において、コンピュータ装置は、画素が以下の式を満たすか否かを判断する。
Ｒ／Ｂ＞ｆ
S７７の判断で、画素がＲ／Ｂ＞ｆの式を満たさない場合には、つまり、画素がＲ／Ｂ≦ｆの式を満たす場合には、当該画素は、識別コード１０に分類され、Ｓ８０に進む。一方で、画素がＲ／Ｂ＞ｆの式を満たす場合には、当該画素は、識別コード１１に分類され、Ｓ８０に進む。

S７８の判断において、コンピュータ装置は、画素が以下の式を満たすか否かを判断する。
Ｂ／Ｒ≧ｆ
S７８の判断で、画素がＢ／Ｒ≧ｆの式を満たさない場合、つまり、画素がＢ／Ｒ＜ｆの式を満たす場合には、当該画素は、識別コード１２に分類され、Ｓ８０に進む。一方で、画素がＢ／Ｒ≧ｆの式を満たす場合には、当該画素は、識別コード１３に分類され、Ｓ８０に進む。

画素の識別コードが決定されると、Ｓ８０からＳ８１の処理に進む。Ｓ８１の処理において、選択された識別コードの中で、最大値の識別コードを、画素の識別コードとして採用し、Ｓ８５の処理で決定し、解析用画像の画素を複数の識別コードに分類する工程のフローが終了する。

「解析用画像」の全ての画素について、以上説明した工程を行い、図１４に示される識別コードに分類する処理を行う。

なお、実施形態では、前記「解析用画像」のデータを表計算ソフトに貼り付けて、「解析用画像」の画素と表計算ソフトのセルを対応させ、このセルに「解析用画像」の画素を識別コードに分類するフローの計算式を適用し、自動的に前記画素を前記フローの計算式で関数計算し、前記識別コードに分類することにしている。なお、「解析用画像」の画素数が多く、表計算ソフトのセルと対応しない場合には、「解析用画像」のデータに、縮小処理を行い、「解析用画像」の画素と表計算ソフトのセルと対応させることにしている。前記縮小処理には、複数の画素の集合のうちある画素を選択する方法が含まれる。例えば、３×３で構成される画素の集合から、真ん中の一点の画素を選択して、「解析用画像」に縮小処理を行っている。あるいは、前記縮小処理は、バイキュービック法、バイリニア法、ニアレルトネイバー法であっても差し支えないが、これらの方法に限定されるものではない。なお、本実施形態では、約１２０万画素の「解析用画像」を、縮小処理して、２４０×１８０（横×縦）のセル・マトリックスを生成することにしている。

（識別コードに分類された画素を、正常部位、発錆部位、侵食部位に分類する工程）
以下に、識別コードに分類された画素を、正常部位、発錆部位、侵食部位に分類する工程の説明をする。識別コードには、対応する解析コードが付与される。表２に識別コードに対応する解析コードの一覧表を示す。

表２に示される、識別コード９００のように白と識別される識別コードや、識別コード６００、７０、２３のように灰色系の識別コードを、正常部位と判定することとし、解析コードとして３を付与することにした。

また、識別コード３３のように、黄土色系の識別コードを発錆部位と判定することとし、解析コードとして２を付与することにした。

また、識別コード７００、５００、４００、３００、３２、２２、１２、１０のように、茶色系や暗色系の識別コードを侵食部位と判定することとし、解析コードとして１を付与することにした。なお、侵食部位とは、発錆部位の腐食が更に進行して、金属部材が侵食した部位のことをいう。

また、識別コード８００の様に黒と識別される識別コードや、識別コード５０１、４０１、３０１、３１、３０、２１、２０、１３、１１のように上記した灰色系、黄土色系、暗色系、茶色系以外の色の識別コードを、背景部位と判定することとし、解析コードとして０を付与することにした。

なお、識別コードに対応する解析コードは、表２に限定されず、撮影条件や金属部材の塗装色によって、識別コードに対応する解析コードを変更しても差し支えない。例えば、金属部材の塗装色が青色の場合には、青色に対応する識別コードを、正常部位＝３とすることとする。

図１５に、「解析用画像」の画素を、背景部位２０、正常部位２３、発錆部位２２、侵食部位２１に分類して表示した図を示す。図１５に示されるように、灯具１の発錆部位２２や侵食部位２１を視覚的に表すことが可能となる。

金属部材全体面積に占める、発錆部位及び侵食部位の面積の割合である腐食率を、数１で表すことができる。
あるいは、数２に示されるように、侵食部位の画素数の合計を発錆部位の画素数の合計に比べて、重みをもたせて、腐食率を計算することとしても差し支えない。
このように計算される腐食率がある一定の数値を超えた場合に、灯具１の交換時期とすることができる。このように本発明の金属部材の腐食率計測方法を用いると、人の主観によらずに均一な基準で、的確に金属部材の腐食率を計測すること可能となり、交換時期を的確に把握することが可能となった。

以上、灯具１についての実施形態で、本発明の腐食率計測方法を説明したが、本発明の金属部材の腐食率計測方法は、灯具１の腐食率の計測に限定されず、鉄橋や鉄塔、道路標識の支柱等の金属部材にも適用することができることは言うまでもない。

以上、現時点において、もっとも、実践的であり、かつ好ましいと思われる実施形態に関連して本発明を説明したが、本発明は、本願明細書中に開示された実施形態に限定されるものではなく、請求の範囲および明細書全体から読み取れる発明の要旨あるいは思想に反しない範囲で適宜変更可能であり、そのような変更を伴う金属部材の腐食率計測方法もまた技術的範囲に包含されるものとして理解されなければならない。

灯具を撮影した撮影画像である。２極数値画像を生成するフロー図である。２極数値画像を生成するための説明図である。図形ビット列の説明図である。マトリックスエリアの説明図である。図形ビット列の説明図である。マトリックスエリアの説明図である。灯具の２極数値画像データを表した図である。解析画像を表した図である。解析用画像を複数の識別コードに分類するフロー図である。解析用画像を複数の識別コードに分類するフロー図である。解析用画像を複数の識別コードに分類するフロー図である。解析用画像を複数の識別コードに分類するフロー図である。識別コードを示した図である。背景部位、正常部位、発錆部位、侵食部位に分類して表示した図である。灯具の説明図である。

符号の説明

１灯具
１ａ保護ガラス
１０背景
２０背景部位
２１侵食部位
２２発錆部位
２３正常部位
５０灯具
５０ａ保護ガラス

Claims

表面に保護層が形成された金属部材の腐食率を計測する方法であって、
前記金属部材を含む領域を撮影し、R（赤）、G（緑）、B（青）それぞれの原色について複数段階の階調で表現した画素の集合からなる撮影画像を生成する工程と、
前記金属部材を含む領域を、金属部材の領域と、金属部材以外の領域に２極化して２極数値画像を生成する工程と、
前記金属部材表面の撮影画像から、前記２極数値画像の金属部材以外の画素の領域を除外して解析用画像を生成する工程と、
解析用画像の各画素の、R、G、B相互間の階調の強弱を比較して、前記各画素を、背景部位、正常部位、発錆部位、侵食部位に分類する工程を含み、
前記正常部位、発錆部位、侵食部位に分類された画素の比率から、腐食率を計測することを特徴とする金属部材の腐食率計測方法。
解析用画像の画素の原色の階調が、G≧B且つR≧B且つR＞G且つG／R≧０．６の場合には、当該画素を発錆部位と分類することを特徴とする請求項１に記載の金属部材の腐食率計測方法。
解析用画像の画素の原色の階調が、
R／（Rの階調の最大値）≦０．４且つG／（Gの階調の最大値）≦０．４且つB／（Bの階調の最大値）≦０．４、
又はＢ＝Ｇ＝０且つR／（Rの階調の最大値）≦０．４、
又はＢ＝Ｒ＝０且つＧ／（Ｇの階調の最大値）≦０．４、
又はＲ＝Ｇ＝０且つＢ／（Ｂの階調の最大値）≦０．４、
又はG≧B且つR≧B且つR＞G且つG／R＜１．０、
又はＢ≧Ｒ且つＧ≧Ｒ且つＢ＞Ｇ且つＧ／Ｂ＜１．０、
又はR≧G且つB≧G且つR＞B且つＢ／Ｒ＜１．０、
又はR≧G且つB≧G且つR≦B且つＲ／Ｂ≦１．０、
のいずれかの条件に該当する場合には、当該画素を侵食部位と分類することを特徴とする請求項１又は請求項２のいずれかに記載の金属部材の腐食率計測方法。