JP2014006222A - コンクリート表面の変状検出方法及び装置 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】変状検出方法及び装置は、コンクリート表面の撮影画像(原画像)を取得する工程S1、原画像から汚れやムラを取り除いた前処理済画像を取得する工程S2、段階的な画像圧縮により圧縮率を例えば4階層とした時に、レベル1〜4の4つのレイヤ画像を形成する工程S3、抽出対象に応じたレイヤ画像から対応する変状を抽出する工程S5、及び全てのレイヤ画像を統合し、検出した変状を一括して表示する工程S13の流れで様々な変状を検出する。
【選択図】図2
Description
また、本発明においては、汚れやムラのあるコンクリート表面の撮影画像に補正とノイズ除去する前処理を共通化し、抽出対象の変状や変状関連箇所ごとに個別に行わないので、抽出処理の均質化と迅速化が図られた。
更に、記憶部3には、添架物をテンプレートマッチングで抽出するために必要な様々なデータが記憶されていると共に、画像処理の過程で得られた各種データも記憶される。予め記憶されているデータには、抽出対象の添架物のテンプレート登録データとマッチングしたか否かの判定基準値が含まれる。登録した添架物のテンプレートデータには、当該添架物のエッジの大きさ、主軸に対するエッジ方向が含まれる。
この実施例のコンクリート表面の変状検出装置の処理は、コンクリート表面の撮影画像(原画像)を取得する工程S1、前処理済画像を形成する工程S2、画像圧縮により圧縮率を例えば4階層とした時に、レベル1〜4の4つのレイヤ画像を形成する工程S3、抽出対象をそれぞれ最適な画像レイヤに分類する工程S4、圧縮率レベル4のレイヤ画像から対応する変状を抽出する工程S5、圧縮率レベル3のレイヤ画像から対応する変状を抽出する工程S7、圧縮率レベル2のレイヤ画像から対応する変状を抽出する工程S9、圧縮率レベル1のレイヤ画像から対応する変状を抽出する工程S11、及び全てのレイヤ画像を統合し、検出した変状を一括して表示する工程S13を含む。
工程S1は、例えば原画像であるトンネル覆工面等のコンクリート構造物のコンクリート表面の撮影画像が入力部2から制御部1に入力され、256階調のグレイスケール画像に変換されて画像データ記憶部3に記憶される工程である。原画像が256階調のグレイスケール画像であれば、そのまま画像データ記憶部3に記憶される。
工程S2は、原画像に補正とノイズ除去の処理を施して前処理済画像を形成する工程であり、例えば図3に示す流れで処理される。
即ち、制御部1の前処理済画像形成部1Aは記憶部3に記憶されている原画像を読み出し、撮影時の照度ムラを除くシェーディング補正を行う(S21)。次に、周波数解析によって原画像から型枠などの周期的な線分の除去を行う(S22)。最後に、周波数解析によって原画像から斑点状のムラの除去を行う(S23)。このようにして、前処理済画像形成部1Aは、原画像に補正とノイズ除去の処理を施した前処理済画像を取得し、これを記憶部3に記憶する。前記周波数解析は、原画像にFFTフィルタをかける画像処理である。FFTフィルタのパラメータは除去対象に応じて最適な値に選ばれる。なお、目地領域を抽出する場合には、周波数解析によって原画像から型枠などの周期的な線分の除去を行う工程S22は除かれる。
工程S3は、前処理済画像に対して、圧縮率を変えながら解像度の異なる複数のレイヤ画像を階層的に形成する工程である。この工程で形成されるレイヤ画像は、最低圧縮率画像から最圧縮率画像まで、圧縮率の異なる複数の画像から階層的に構成されるものである。
工程S3に続いて、制御部1の変状抽出部1Cは、抽出対象をそれぞれ最適な画像レイヤに分類し、記憶部3に記憶する(S4)。
工程S4は、操作者が変状や変状関連箇所を抽出に最適なレイヤ画像に対応づける処理であり、ノイズの除去と変状の確実な抽出、及びコンクリート内部欠陥診断システムに提供される変状情報としての重要度等を総合的に判断し、入力部2から制御部1に入力する。或いは、プログラムに従って変状抽出部1Cが自動的に分類するようにすることも可能である。レイヤ画像と変状との最適な対応関係は、例えば表1に示す分類表の如くである。即ち、本実施例においては、ひび割れは圧縮レベル1に、チョーク箇所は圧縮レベル2に、漏水並びにエフロレッセンスは圧縮レベル4にそれぞれ対応付けた。また、目地は圧縮レベル3に対応付けた。更に添架物については、その形状や配置、変状情報としての重要度を考慮して、蛍光灯は圧縮レベル1に、補強金具は圧縮レベル3に、ケーブル並びに下束は圧縮レベル4にそれぞれ対応付けた。
工程S3に続いて、制御部1の変状抽出部1Cは工程S5から工程S12まで、レイヤ毎の変状抽出を行う。なお、工程S5からS12の処理の順序は図2の通りに固定されるものではなく、必要に応じて入れ替えることができることは勿論である。
本実施例において、ひび割れは圧縮レベル1のレイヤ画像を用い、図4のフローチャートに示す処理の流れに従って抽出される。
本実施例において、チョーク箇所は圧縮レベル2のレイヤ画像を用い、図5のフローチャートに示す処理の流れに従って抽出される。なお、図5では抽出されるチョーク箇所はチョーク線としている。チョーク線は、チョーク箇所を最も特徴的に表しているからである。
本実施例において、漏水領域は圧縮レベル4のレイヤ画像を用い、図6のフローチャートに示す処理の流れに従って抽出される。
本実施例において、エフロレッセンス領域は圧縮レベル4のレイヤ画像を用い、図7のフローチャートに示す処理の流れに従って抽出される。図8は、エフロレッセンス領域が存在するコンクリート表面の撮影画像の前処理済画像の一例である。
本実施例において、目地領域は圧縮レベル3のレイヤ画像を用い、図12のフローチャートに示す処理の流れに従って抽出される。
添架物、即ち、下束、ケーブル、蛍光灯、留め金具、補修アングル、ロックボルト、補修シート、碍子、補修鋼板、樋、銘板、注入跡やボーリング跡の抽出は、図13のフローチャートに示す通りである。そして、本実施例において、表1に示す対応関係に従って、具体的な添架物の抽出に最適なレイヤ画像が選択される。即ち、蛍光灯は圧縮レベル1のレイヤ画像、補強金具は圧縮レベル3のレイヤ画像、ケーブル又は下束は圧縮レベル4のレイヤ画像がそれぞれ選択される。
図2のフローチャートの流れの最後の工程S13では、変状画像編集部1Dは、抽出された変状を全てのレイヤ画像を統合し、表示部5に表示する。図15は、ケーブル、漏水領域、チョーク箇所、ひび割れが存在するコンクリート表面の画像の前処理済画像の一例であり、この前処理画像からケーブル、漏水領域、チョーク箇所、ひび割れを抽出して示した出力画像は図16の如くである。
以上、ひび割れ、チョーク箇所、漏水領域、エフロレッセンス領域、目地及び添架物を、原画像を画像処理して抽出する変状検出方法を図4から図16を参照して詳細に説明したが、本発明に適用される個別の変状検出方法はこれらに限定されるものはないことは勿論である。
1A 前処理済画像形成部
1B レイヤ画像形成部
1C 変状抽出部
1D 変状画像編集部
1E 変状形状計測部
2 入力部
3 記憶部
4 出力部
5 表示部
Claims (15)
- 汚れやムラのあるコンクリート表面の撮影画像に補正とノイズ除去の処理を施した前処理済画像に対して、圧縮率を変えながら解像度の異なる複数のレイヤ画像を階層的に形成し、最適のレイヤ画像を用いて変状若しくは変状関連箇所を抽出することを特徴とするコンクリート表面の変状検出方法。
- 前記レイヤ画像は、前記前処理済画像を圧縮しないレベル1のレイヤ画像と、前記レベル1のレイヤ画像に対して、圧縮率を変えた解像度の異なる複数のレイヤ画像で構成されていることを特徴とする請求項1に記載のコンクリート表面の変状検出方法。
- 前記前処理済画像は、原画像にシェーディングによる照度ムラを補正し、周波数解析によって原画像から型枠などの周期的な線分を除去し、周波数解析によって原画像から斑点状のムラを除去して形成されるものであることを特徴とする請求項1に記載のコンクリート表面の変状検出方法。
- 前記変状はひび割れであって、前処理済画像にガウシアンフィルタをかけて平滑化処理を行う工程、平滑化処理された前処理済画像にラプラシアンフィルタをかけてひび割れ領域候補を抽出する工程、抽出されたひび割れ領域候補にひび割れ方向に対して直角方向の微分処理を施して局所的に最大の微分値の画素をひび割れ領域構成候補点として抽出する工程、前記ひび割れ領域構成候補点を評価してひび割れ領域構成点を抽出する工程、及び抽出されたひび割れ領域構成点からひび割れ領域を特定して抽出する工程を含む画像処理によって抽出されることを特徴とする請求項1に記載のコンクリート表面の変状検出方法。
- 前記変状はチョーク箇所であって、前処理済画像にガウシアンフィルタをかけて平滑化処理を行う工程、平滑化処理された前処理済画像にラプラシアンフィルタをかけてチョーク箇所候補を抽出する工程、抽出されたチョーク箇所候補にチョーク線方向に対して直角方向の微分処理を施して局所的に最大の微分値の画素をチョーク箇所構成候補点として抽出する工程、前記チョーク箇所構成候補点を評価してチョーク箇所構成点を抽出する工程、及び抽出されたチョーク箇所構成点からチョーク箇所を特定して抽出する工程を含む画像処理によって抽出されることを特徴とする請求項1に記載のコンクリート表面の変状検出方法。
- 前記変状は漏水領域であって、前処理済画像に横方向に強い平滑化処理を行う工程、平滑化処理された前処理済画像に動的閾値処理で2値化して漏水領域候補を抽出する工程、抽出された漏水領域候補から微小ノイズの除去と穴埋めの処理を施す工程、前記漏水領域候補の輝度値、面積、幅、高さなどの特徴量を抽出する工程、及び前記漏水領域候補を評価する工程を含む画像処理によって抽出されることを特徴とする請求項1に記載のコンクリート表面の変状検出方法。
- 前記変状はエフロレッセンス領域であって、前処理済画像に横方向に強い平滑化処理を行う工程、平滑化処理された前処理済画像に動的閾値処理で2値化してエフロレッセンス領域候補を抽出する工程、抽出されたエフロレッセンス領域候補から微小ノイズの除去と穴埋めの処理を施す工程、前記エフロレッセンス領域候補の輝度値、面積、幅、高さなどの特徴量を抽出する工程、及び前記エフロレッセンス領域候補を評価する工程を含む画像処理によって抽出されることを特徴とする請求項1に記載のコンクリート表面の変状検出方法。
- 前記変状は目地であって、前処理済画像に動的閾値処理で2値化して目地領域候補を抽出する工程、前記目地領域候補の輝度値、面積、幅、高さ、直線性などの特徴量を抽出する工程、及び前記目地領域候補を標準的な目地の縦横の幅ピッチで評価する工程を含む画像処理によって抽出されることを特徴とする請求項1に記載のコンクリート表面の変状検出方法。
- 前記変状は添架物であって、前処理済画像から抽出対象の添架物候補を抽出する工程、及び抽出された添架物候補と登録されたテンプレートとのエッジに注目した形状ベースマッチングを行う工程を含む画像処理によって抽出されることを特徴とする請求項1に記載のコンクリート表面の変状検出方法。
- コンクリート内部欠陥診断システムに用いられるコンクリート表面の変状検出装置であって、汚れやムラのあるコンクリート表面の撮影画像に補正とノイズ除去の処理を施した前処理済画像を取得する前処理済画像形成部、前記前処理済画像に対して、圧縮率を変えながら高解像度から低解像度まで解像度の異なる複数のレイヤ画像を形成するレイヤ画像形成部、抽出対象の変状に最適な解像度のレイヤ画像から当該変状を抽出する変状抽出部を、及び抽出された変状を統合して出力する変状統合部を含んで構成されたコンクリート表面の変状検出装置。
- 前記変状統合部は、レイヤ画像を半透明化し、任意に選択した複数のレイヤ画像を重ね合わせて表示若しくは出力することができるものであることを特徴とする請求項10に記載のコンクリート表面の変状検出装置。
- 入力済の変状図形に対して対話的に削除や連結などの図形編集部を更に備えることを特徴とする請求項10に記載のコンクリート表面の変状検出装置。
- 変状図形毎に変状箇所の長さや幅や面積を自動的に算出する変状形状計測部を更に備えることを特徴とする請求項10に記載のコンクリート表面の変状検出装置。
- 前記レイヤ画像は、前記前処理済画像を圧縮しないレベル1のレイヤ画像と、前記レベル1のレイヤ画像に対して、圧縮率を変えた解像度の異なる複数のレイヤ画像で構成されていることを特徴とする請求項10に記載のコンクリート表面の変状検出ほうほう装置。
- 前記前処理済画像形成部は、原画像にシェーディングによる照度ムラを補正し、周波数解析によって原画像から型枠などの周期的な線分を除去し、周波数解析によって原画像から斑点状のムラを除去して前処理済画像を形成するものであることを特徴とする請求項10に記載のコンクリート表面の変状検出装置。
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