JP2014196926A - 外装材の劣化判定方法および判定装置 - Google Patents

Abstract

【課題】 専用の測定機器を用いることなく、また日照、天候等の周辺環境の変化や、撮影手段の機種の影響が適切に補正できて、精度良く汚れ程度の判定が行える外装材の劣化判定方法を提供する。【解決手段】 色の数値が既知の色既知体１を準備する。建物における劣化判定の対象となる外装材４と色既知体１とを一緒にデジカメ等のデジタル撮影手段で撮影する。その撮影された画像の色を、この画像における色既知体１の画像の色を用いて色補正し、補正後の色を数値化する。この色補正された外装材４の色の数値と、汚れ前の外装材４の色の数値等との差である、少なくとも明度差の数値を含む色差を求め、この色差から汚れの程度の判定を行う。【選択図】 図１

Description

この発明は、住宅やその他の建物における、外壁材や屋根材などの外側に面する部材である外装材の劣化の程度の判定、余寿命の判定等を行う外装材の劣化判定方法および判定装置に関する。

建物における外壁材等の外装材は、経年劣化で塗膜の色変化や塗膜のひび割れ、チョーキング、汚れなどの表層の劣化を経て、基材のひび割れなどの寿命に至る。この状態把握や、それを数値化することで、外壁材等がどのような段階にあるかを知り、また今後、どの期間でどのような状況にあるかを知ることができ、余寿命の判定が可能になる。

一般的には、外壁材の劣化評価は、色差計を用いることで、色をＬ^* ａ^* ｂ^* 値等で数値化し、色差を求めることで行われる。ひび割れについては、マイクロスコープ等の別の機器を用い、画像を二値化するなどして劣化の程度を数値化する。つまり、色やひび割れなどを、それらの物性値に適した機器を用いてそれぞれ診断する。また、点検診断の多くは、こうした機器に頼らずに、目視であったり、せいぜいデジタルカメラなどの画像で行われているのが現状である。

特開２０１１−９９７０９号公報 特開２００２−２９８１３４号公報 特開２０１０−１１７２５９号公報

初期に起こる色変化については、色差計を用いることで、Ｌ^* ａ^* ｂ^* 値など、定量的な色の状態把握が可能である。しかし、色差計は、φ８程度の感知部を直接外壁等に接触させて、接触部の色を数値化するものである。測定範囲が小さいため、多色を含む場合には、部位毎の汚れの数値のばらつきが大きくなり、汚れ評価が難しいという問題がある。また、高額な上に、本体と検出部とを繋ぐ有線を必要とするため、実現場では操作性が悪かったり、測定に制限が出るなどの欠点がある。

デジタルカメラなどの画像で汚れを診断する場合は、天候等の撮影時の周辺環境や、カメラの特性等によって画像が変わるため、精度の良い診断が難しい。

この発明の目的は、専用の測定機器を用いることなく、また日照、天候等の周辺環境の変化や、撮影手段の機種の影響が適切に補正できて、精度良く汚れ程度の判定が行える外装材の劣化判定方法、判定装置を提供することである。

この発明の外装材の劣化判定方法は、
色の数値が既知の色既知面を有する色既知体（１）を準備する準備過程（Ｓ０）と、
建物における劣化判定の対象となる外装材（４）と前記色既知体（１）の色既知面とを一緒にカラーのデジタル撮影手段（２）で撮影する撮影過程（Ｓ１）と、
この撮影されたデジタルデータの画像の色を、この画像における前記色既知面の画像の色を用いて色補正し、補正後の色を数値化する色補正過程（Ｓ２）と、
この色補正された外装材（４）の色の数値と定められた色の数値との差である、少なくとも明度差の数値を含む色差を求めてこの色差から汚れの程度の判定を行う汚れ判定過程（Ｓ３）とを含む。
なお、前記の「外装材（４）」は、外壁材や屋根材などの建物の外側に配置される部材を言う。前記「色既知体（１）」は、例えばカラーチャートである。

この方法によると、色の数値が既知の色既知面を外装材（４）と一緒にデジタル撮影手段（２）で撮影するため、日照、天候等の撮影時の環境の変化や、デジタル撮影手段（２）の機種による特性の違いがあっても、画像中の色既知面の部分についての色の写り方の変化に応じて外装材（４）の画像を色補正することで、外装材（４）の色を適切に色補正し、数値化できる。この適切に数値化した色の数値と、定められた色の数値、例えば劣化，変色前の外装材（４）の色の初期値との色差を求め、この色差から汚れの程度を判断するため、精度良く汚れの程度を判断することができる。また、多色を含む外装材（４）であっても判断することができる。
上記のように色差によって汚れの程度を判定するが、この汚れの程度は黒系の偏りで判定できるため、色差のうち、明度差のみによっても、ある程度精度良く判定することができる。明度差のみで判定することで、色補正、数値化、判定の各処理が容易となる。
劣化判定に使用する機器は、デジタル撮影手段（２）とそのデータ処理を行う情報処理装置（３）があれば良く、デジタル撮影手段（２）には、デジタルカメラやカメラ機能付きの携帯電話端末等を用いることができる。情報処理装置（３）には、パーソナルコンピュータや、いわゆるスマートフォン等の多機能電話端末や、タブレット端末等を利用できる。これらのため、高額な専用の測定機器を用いることなく、また日照、天候等の周辺環境の変化の影響が適切に補正できて、精度良く汚れ程度の判定が行える。

この発明方法において、前記外装材（４）における１回目の撮影で得た画像を用いた前記汚れ判定過程では明度差のみで汚れの程度の判定を行い、この明度差から汚れ程度が基準を超えると判定された場合は、
前記外装材（４）における前記１回目の撮影時とは別の部分につき前記撮影過程（Ｓ１）を再度行うかまたは汚れを拭き落とした上で同じ部位で前記撮影過程を再度行う再撮影過程（Ｓ７）と、
この再撮影により得た画像につき前記色補正および数値化をする再色補正過程（Ｓ８）と、
この色補正された外装材（４）の色の数値と定められた色の数値との差である色差を求めてこの色差から汚れの程度の判定を行う再汚れ判定過程（Ｓ９）とを行い、
この再汚れ判定過程（Ｓ９）では、明度差以外の色の要素を含む色差から汚れの程度の判定を行うようにしても良い。
なお上記判定基準としては、あらかじめ準備された初期の明度の値とする他、日照や紫外線、風雨などの劣化の要素が少ない庇下の部位などの値とすることも考えられる。

上記のように明度差のみで汚れの判定を行うことで、簡単な演算処理で精度良く汚れの程度が判定できるが、この明度差から汚れが基準を超えると判定された場合は、外装材（４）における別の部分につき再度撮影し、汚れの程度の判定を再度行うことで、外装材（４）の全体としての汚れの程度をより適切に判定することができる。この再度の判定時は、明度差よって汚れの程度がある程度進んでいると判定された外装材（４）につき行うため、明度差以外の要素、つまり彩度差含んだ色差から汚れの程度の判定を行うことで、より厳密に汚れの程度を判定することが好ましい。

この発明の外装材の劣化判定装置は、
建物における劣化判定の対象となる外装材（４）と色の数値が既知の色既知面とを一緒に撮影したデジタルデータのカラーの画像を所定の記憶領域に記憶する入力処理手段（３１）と、
前記画像の色を、この画像における前記色既知面の画像の色を用いて色補正し、補正後の色を数値化する色補正手段（３２）と、
この色補正された外装材（４）の色の数値と定められた色の数値との差である、少なくとも明度差の数値を含む色差を求めてこの色差から汚れの程度の判定を行う汚れ判定手段（３３）とを備える。

この構成の劣化判定装置によると、この発明の劣化判定方法につき前述したと同様に、パーソナルコンピュータ、スマートフォン、タブレット端末等の情報処理装置（３）で実現でき、また画像の取得にはデジタルカメラやカメラ機能付きの携帯電話端末等を用いることができる。このように、専用の測定機器を用いることなく、また日照、天候等の周辺環境の変化の影響が適切に補正できて、精度良く汚れ程度の判定が行える。

この発明の劣化判定装置において、
前記汚れ判定手段（３３）は、明度差のみで汚れの程度の判定を行うものとし、
この明度差からの判定で汚れが基準を超えと判定された場合に、前記外装材（４）における１回目の撮影時とは別の部分または同じ部分につき前記外装材（４）と色既知面とが一緒に撮影されたデジタルデータの画像を所定の記憶領域に記憶する再入力処理手段（３７）と、
この再入力された画像につき前記色補正および数値化をする再色補正手段（３８）と、
この色補正された外装材（４）の色の数値と定められた色の数値との差である色差を求めてこの色差から汚れの程度の判定を行う再汚れ判定手段（３９）とを備え、
この再汚れ判定手段（３９）では、明度差以外の要素を含む色差から汚れの程度の判定を行うようにしても良い。

この構成の場合、この発明の劣化判定方法につき前述したと同様に、外装材（４）の全体としての汚れの程度をより適切に判定することができる。

この発明の外装材の劣化判定方法は、専用の測定機器を用いることなく、また日照、天候等の周辺環境の変化や、撮影手段の機種の影響が適切に補正できて、精度良く汚れ程度の判定が行える。

この発明の第１の実施形態に係る外装材の劣化判定方法の流れおよび内容を示す説明図である。 同劣化判定方法で用いるデジカメ画像における彩度差、明度差、色差の各算定値と色差計による各算定値とを対比させたグラフである。 外壁塗膜のひび割れ状況とその二値化画像との関係を示す説明図である。 同劣化判定方法の流れ図である。 同判定方法を実施する劣化判定装置のハードウェア構成例を示す概念図である。 同外装材の劣化判定装置の概念構造を示すブロック図である。 同外装材の劣化判定プログラムの流れ図である。 この発明の他の実施形態に係る外装材の劣化判定方法の流れ図である。 同判定方法を実施する劣化判定装置のハードウェア構成例を示す概念図である。

この発明の第１の実施形態を図面と共に説明する。この外装材の劣化判定方法は、建物における外壁材や屋根材などの外側に面する部材である外装材４の劣化を判定する方法である。この外装材の劣化判定方法は、図４に各過程の順を、また図１に処理内容を図示するように、準備過程Ｓ０、撮影過程Ｓ１、色補正過程Ｓ２、汚れ判定過程Ｓ３、ひび割れ検出過程Ｓ４、劣化判定過程Ｓ５、表示過程Ｓ６をこの順に行う。使用する機器は、図５に示すように、色既知体１、デジタル撮影手段２、および情報処理装置３である。

色既知体１は、色補正のために外装材４と共に撮影する補正ツールであって、色の数値が既知の色既知面を有する物である。この色既知体１には、例えば各種の色の表示部１ａを区画して並べて表示したカラーチャートが用いられる。このカラーチャート等からなる色既知体１は、例えば平板状ないしシート状とされる。色既知体１は全体を１色としたものであっても良い。
デジタル撮影手段２は、カラーのデジタル画像が撮影できる手段であり、デジタルカメラ（いわゆるデジカメ）の他、カメラ機能を有する携帯電話端末や、他の携帯情報処理端末（ＰＤＡ，タブレット）等であっても良い。
情報処理装置３は、パーソナルコンピュータや、いわゆるスマートフォン等の多機能次携帯電話端末、ＰＤＡやタブレット型の携帯情報処理端末等である。

図１において、準備過程Ｓ０は、前記色既知体１を撮影のために準備する過程である。撮影過程Ｓ１では、建物における劣化判定の対象となる外装材４を、色既知体１の色既知面と一緒にデジタル撮影手段２で撮影する。この撮影は、状況によっては、遮光用のシート等で周囲の光を制限して行う。ストロボを用いて撮影しても良い。なお、図１における撮影過程Ｓ１で示す枠内は、デジタル撮影手段２で撮影した画像（色補正処理前のカラー画像）であるが、この画像中の外装材の部分および色既知体の部分に、外装材および色既知体についての参照符号１，４を付した。また、同図の画像中に表れている縦横の模様線は、煉瓦状に凹凸模様が付された外装材４の目地模様部４ａである。

このように撮影した画像のデータを、情報処理装置３（図５，図６）に取り込み、情報処理装置３の各手段で、前記色補正過程Ｓ２から表示過程Ｓ６に至る各処理を行う。

色補正過程Ｓ２では、撮影されたデジタルデータの画像の全体の色を、この画像における色既知体１の色既知面の画像の色を用いて色補正し、補正後の色を数値化する。色の数値が既知の色既知体１を外装材４と一緒にデジタル撮影手段で撮影するため、日照、天候等の撮影時の環境の変化や、デジタル撮影手段の機種による特性の違いがあっても、画像中の色既知体１の部分についての色の写り方の変化に応じて外装材の画像を色補正することで、外装材の色を適切に色補正し、数値化できる。色既知体１として、上記のように複数の色の表示部１ａを有するカラーチャートを用いた場合、前記の色補正は、いずれか一つの色の表示部１ａの画像部分を用いて色補正を行っても良く、また複数の表示部１ａの画像部分を用いて色補正を行っても良い。

補正後の色の数値化は、例えば、Ｌ^* ａ^* ｂ^* 表色系で示す数値とする。Ｌ^* ａ^* ｂ^* 表色系では、明度をＬ^* 、色相と彩度をａ^* ，ｂ^* で示す。この明細書では、下記の数値を用いる。
基準点の色数値（L₀ ^* ，a₀ ^* ，b₀ ^*）、測定点の色数値（L₁ ^* ，a₁ ^* ，b₁ ^*）とすると
明度差：ΔL＝√（L₁ ^*−L₀ ^*）²
彩度差：Δa^*b^*＝√（a₁ ^*−a₀ ^*）²＋（b₁ ^*−b₀ ^*）²
色差：ΔE＝√（L₁ ^*−L₀ ^*）²＋（a₁ ^*−a₀ ^*）²＋（b₁ ^*−b₀ ^*）²

汚れ判定過程Ｓ３では、色補正過程Ｓ２で色補正された外装材の色の数値と定められた色の数値との差である、少なくとも明度差の数値を含む色差を求めてこの色差から汚れの程度の判定を行う。前記の「定められた色の数値」は、例えば劣化，変色前の外装材４の色の数値の初期値とする。判定結果とする汚れの程度は、例えば、十段階程度の段階として示すようにして良く、またアナログ的に示すようにしても良い。
この場合に、前記の色補正された画像のうち、汚れ判定等の評価を行う評価選択範囲Ｅは、画像中に重ねて表示された選択枠等で選択し、この選択された評価範囲Ｅ内の外装材４の部分について汚れの程度の評価を行う。この選択枠による選択は、例えば前記選択枠をオペレータが情報処理装置３の入力機器１１（図５）の操作による選択枠の移動、拡大・縮小、決定によって行うようにしても良く、また設定された規則によって自動で行うようにしても良い。

汚れの程度の判定は、この例では明度差のみで行うようにしている。汚れの程度は黒系の偏りで判定できるため、色差のうち、明度差のみによっても、ある程度精度良く判定することができる。明度差のみで判定することで、判定が容易となる。

劣化判定過程Ｓ５では、汚れ判定過程Ｓ３で判定した明度差等の色差を用いて外装材４の劣化の程度を判定するが、明度差、色差の他に、後述のように、ひび割れ検出過程Ｓ４で検出したひび割れの程度を用いて総合的に劣化判断を行う。

ひび割れ検出過程Ｓ４では、前記外装材４の画像の白黒画像への二値化を行って外装材４のひび割れ５の状況（大きさおよび発生部位）を求め、ひび割れの程度を求める。ひび割れの程度を求める評価についても、前記の評価選択範囲Ｅについて行う。ひび割れの検出のための評価選択範囲Ｅは、汚れ判定の場合の評価選択範囲Ｅと異なる範囲であっても良い。また、検出結果となるひび割れの程度は、段階的な値であっても、アナログ的な値であっても良い。

ひび割れの大きさは、ひび割れの総長さや、最大太さ、数量、それらの面積率〔％〕等であり、ひび割れの程度の判定は、このうちのいずれか一つの項目で判定しても、また複数の項目について総合的に判定しても良い。二値化によるひび割れの程度の判定は、簡易な画像処理で行える。

なお、ひび割れの程度を求める画像は、汚れ判定のための前記画像とは別に入力された前記外装材４の画像であっても良い。例えば、劣化の状況などによっては、ルーペなどを用い、拡大した画像を用いる。

劣化判定過程Ｓ５では、ひび割れ検出過程で求めたひび割れの程度と前記汚れ判定過程で求めた汚れの程度とを総合的に評価して、前記外装材４の劣化の程度を判定する。また、劣化の程度から、定められた規則により、外装材４の余寿命を推定する。

余寿命の解析手順の例を纏めて説明する。
初期外壁色（使用前の外装材の色）のＬ^* ａ^* ｂ^* 値と、画像補正後の外壁色（外装材４の色）のＬ^* ａ^* ｂ^* 値とから、明度差、彩度差、および総合的な色差を搬出する。ここで言う総合的な色差は、明度差および彩度差を持つ色差である。この明度差、彩度差、および色差から、汚れの判定を行う。この汚れの判定は、前記汚れの判定過程Ｓ３で行う。
また、ひび割れの状況（発生部位）や、ひび割れの大きさ（総長さや、最大太さ、数量、それらの面積率〔％〕など）を検出する。この検出は、前記ひび割れ検出過程（Ｓ４）で行う。
このように求められた汚れの判定結果の値と、ひび割れの状況の値とから、外装材４の劣化状態の数値化または段階化した現在値と、余寿命の推定を行う。この劣化状態の現在値を求める処理と余寿命の推定を行う処理とを、劣化判定過程Ｓ５で行う。この劣化判定過程Ｓ５では、さらに外装材４の適切な塗り替え時期の推定を、定められた規則に従って行う。

表示過程Ｓ６では、上記のように劣化判定過程Ｓ５で求められた外装材４の劣化の状況と、余寿命と、適切な塗り替え時期を、情報処理装置３の液晶表示装置等の画面表示装置１２（図８，図９）の画面に表示する。

図２は、この実施形態の外装材の劣化判定方法で算定した彩度差、明度差、色差各算定値（デジカメによる算定値）と、色差計による上記各算定値との関係を示す。同図からわかるように、この実施形態の外装材の劣化判定方法で算定した各算定値と色差計による各算定値とは、正の相関関係が強く、簡易な算定で色差計による算定と同程度の彩度差、明度差、色差の各値が得られることが分かる。

図３は、外装材４である外壁材の塗膜のひび割れの進行と二値化画像の関係について例を示す。ひび割れの初期、中期、後期のそれぞれのひび割れの画像は、同図の「外装材塗膜画像」とある欄に示される。この各段階のひび割れの画像は、二値化することによってその隣に図示するように、明瞭となる。初期では、ひび割れは細くて短いが、中期になるとひび割れは太く長くなる。後期になると、ひび割れは更に太くなり、目視でも判別できるように進行する。このようなひび割れの進行の傾向から、ひび割れの状況が分かる。

この外装材の劣化判定方法によると、このように、専用の測定機器を用いることなく、また日照、天候等の周辺環境の変化の影響が適切に補正できて、精度良く汚れ程度の判定が行え、かつ汚れとひび割れとを含めた総合的な劣化判定が行える。さらに余寿命の判定が行える。

この実施形態の作用・効果を纏め直すと次の通りである。
・ 外壁材の汚れの程度の他、余寿命を知ることが可能となる。
・ 色差計よりも広い範囲の汚れ評価が可能になる。
・屋根材の余寿命推定も外壁材の場合と同じ方法で行える。
・多色を含む外装材であっても、色を数値化できる。
・汎用のデジタルカメラを用い、安価に余寿命診断ができる。
・時間を掛けない従来に近い方法で精度良く診断できる。
・診断の機器類を減らすことができる。
・余寿命としてユーザーに提示することで、危険度、緊急度を分かり易くユーザーに説明することが可能となる。
・外壁等のメンテナンスの時期の適切な提示が可能となる。
・メンテナンス工事受注のための営業ツールとしての利点が可能となる。
・パソコンなどの情報処理装置３と連動させることで、点検直後にその場で診断結果を提示することが可能になる。

つぎに、この外装材の劣化判定装置および判定プログラムにつき、図５〜図７と共に説明する。
図５において、情報処理層装置３は、前述のようにパーソナルコンピュータ、またはスマートフォン、タブレット端末等の形態端末である。情報処理層装置３は、ＣＰＵ（中央処理装置）５、記憶手段６、および入出力ポート７を有している。記憶手段６に劣化判定プログラム９が記憶され、この情報処理層装置３により実行可能な状態にインストールされている。記憶手段６は、ハードディスクやＳＳＤ等の大容量記憶装置とメモリ等とを纏めて一つで示している。記憶手段６にはＯＳ（オプレーションプログラム）（図示せず）が記憶され、また画像データ等のデータを記憶するデータ記憶領域６ａが設けられている。前記劣化判定プログラム９は、前記ＯＳ上で実行されるアプリケーションプログラムである。

この他に、入出力ポート７を介して、キーボード、マウス、タッチパネル等の入力機器１１と、液晶表示装置等の画像を表示可能な出力機器である画面表示装置が接続されている。入出力ポート７は、ＵＳＢ規格等のインタフェースを有し、デジタル撮影手段２で撮影された画像は、例えば入出力ポート７を介して情報処理装置３に入力される。デジタル撮影手段２で撮影された画像は、着脱可能なメモリチップ（図示せず）に記憶しておき、そのメモリチップから情報処理装置３に入力するようにしても良い。

劣化判定プログラム９は、図７に流れ図を示すように、入力処理手順Ｒ１、色補正手順Ｒ２、汚れ判定手順Ｒ３、ひび割れ検出手順Ｒ４、劣化判定手順Ｒ５、表示手順Ｒ６を有する。入力処理手順Ｒ１を除く各手順Ｒ２〜Ｒ６は、情報処理装置３に、図１，図４と共に説明した前記各過程Ｓ２〜Ｓ６、すなわち、前記色補正過程Ｓ２、汚れ判定過程Ｓ３、ひび割れ検出過程Ｓ４、劣化判定過程Ｓ５、表示過程Ｓ６を行わせる手順である。入力処理手順Ｒ１は、デジタル画像撮影手段２で撮影された画像のデータを、オペレータの操作等に従って所定のデータ記憶領域６ａに記憶させる手順である。

劣化判定プログラム９が情報処理装置３にインストールされることで、情報処理装置３に、機能達成手段である入力処理手段３１、色補正手段３２、汚れ判定手段３３、ひび割れ検出手段３４、劣化判定手段３５、および表示手段３６が構成される。こられの各手段３１〜３６は、劣化判定プログラム９の前記各手順Ｒ１〜Ｒ６の手順と情報処理装置３のハードウェアとでそれぞれ構成される。これら色補正手段３２、汚れ判定手段３３、ひび割れ検出手段３４、劣化判定手段３５、および表示手段３６は、それぞれ、この劣化判定方法における、前記色補正過程Ｓ２、汚れ判定過程Ｓ３、ひび割れ検出過程Ｓ４、劣化判定過程Ｓ５、表示過程Ｓ６を行う手段である。また、入力処理手段３０は、劣化判定プログラム９の入力処理手順Ｒ１につき説明した処理を行う手段である。

図８，図９は、この発明の他の実施形態を示す。この実施形態の劣化判定方法は、図１〜図７と共に説明した第１の実施形態において、外装材４における１回目の撮影で得た画像を用いた汚れ判定過程Ｓ３では明度差のみで汚れの判定を行い、この明度差から汚れが基準を超えと判定された場合に、再撮影過程Ｓ７、再補正過程Ｓ８、および再汚れ判定過程Ｓ９を加える方法である。特に説明する事項の他は、第１の実施形態と同様である。

再撮影過程Ｓ７は、前記１回目の撮影時とは、外装材４における別の部分につき前記撮影過程Ｓ１と同様な撮影を再度行う過程である。再撮影過程Ｓ７は、汚れを拭き落とした上で同じ部位で、前記撮影過程Ｓ１と同様な撮影を再度行っても良い。
再補正過程Ｓ８では、この再撮影により得た画像につき、前記色補正および数値化を行う。
再汚れ判定過程Ｓ９では、この色補正された外装材４の色の数値と定められた色の数値との差である色差を求めてこの色差から汚れの程度の判定を行う。この再汚れ判定過程Ｓ９では、明度差以外の色の要素を含む色差から汚れの程度の判定を行う。

上記のように明度差のみで汚れの判定を行うことで、簡単な演算処理で精度良く汚れの程度が判定できるが、この明度差から汚れが基準を超えと判定された場合は、外装材４における別の部分につき再度撮影するか汚れを拭き落とした上で同じ部位で再度撮影し、汚れの判定を再度行うことで、外装材４の全体としての汚れの程度をより適切に判定することができる。この再度の判定時は、明度差によって汚れの程度がある程度進んでいると判定された外装材につき行うため、明度差以外の要素、つまり彩度差を含んだ色差から汚れの程度の判定を行うことで、より厳密に汚れの程度を判定することが好ましい。

再汚れ判定過程Ｓ９を経た場合は、後の劣化判定過程Ｓ６では、劣化判定、余寿命推定には、汚れ判定の結果として、再汚れ判定過程Ｓ９を用いるか、または最初の汚れ判定過程Ｓ３の結果と、再汚れ判定過程Ｓ９の結果との両方を用いる。

図９の劣化判定装置は、図６に示す第１の劣化判定装置において、再入力処理手段３７、再色補正手段３８、および再汚れ判定手段３９を加えたものである。再入力処理手段３７は、再撮影過程Ｓ７で得た画像を所定の記憶領域に記憶する手段である。再色補正手段３８、および再汚れ判定手段３９は、それぞれ前記再補正過程Ｓ８、および再汚れ判定過程Ｓ９の処理を行う手段である。

１…色既知体
２…デジタル撮影手段
３…情報処理層装置
４…外装材
９…劣化判定プログラム
３１…入力処理手段
３２…色補正手段
３３…汚れ判定手段
３４…ひび割れ検出手段
３５…劣化判定手段
３６…表示手段
３７…再入力処理手段
３８…再色補正手段
３９…再汚れ判定手段

Claims (4)

1. 色の数値が既知の色既知面を有する色既知体を準備する準備過程と、
   建物における劣化判定の対象となる外装材と前記色既知体の色既知面とを一緒にカラーのデジタル撮影手段で撮影する撮影過程と、
   この撮影されたデジタルデータの画像の色を、この画像における前記色既知面の画像の色を用いて色補正し、補正後の色を数値化する色補正過程と、
   この色補正された外装材の色の数値と定められた色の数値との差である、少なくとも明度差の数値を含む色差を求めてこの色差から汚れの程度の判定を行う汚れ判定過程と、
   この汚れ判定過程で判定された汚れの程度を用いて前記外装材の劣化を判定する劣化判定過程とを含む、
   外装材の劣化判定方法。
2. 請求項１に記載の外装材の劣化判定方法において、前記外装材における１回目の撮影で得た画像を用いた前記汚れ判定過程では明度差のみで汚れの判定を行い、この明度差から汚れの程度が基準を超えと判定された場合は、
   前記外装材における前記１回目の撮影時とは別の部分につき前記撮影過程を再度行うかまたは汚れを拭き落とした上で同じ部位で前記撮影過程を再度行う再撮影過程と、
   この再撮影により得た画像につき前記色補正および数値化をする再色補正過程と、
   この色補正された外装材の色の数値と定められた色の数値との差である色差を求めてこの色差から汚れの程度の判定を行う再汚れ判定過程とを行い、
   この再汚れ判定過程では、明度差以外の色の要素を含む色差から汚れの程度の判定を行う、
   外装材の劣化判定方法。
3. 建物における劣化判定の対象となる外装材と色の数値が既知の色既知面とを一緒に撮影したデジタルデータのカラーの画像を所定の記憶領域に記憶する入力処理手段と、
   前記画像の色を、この画像における前記色既知面の画像の色を用いて色補正し、補正後の色を数値化する色補正手段と、
   この色補正された外装材の色の数値と定められた色の数値との差である、少なくとも明度差の数値を含む色差を求めてこの色差から汚れの程度の判定を行う汚れ判定手段と、
   この汚れ判定手段で判定された汚れの程度を用いて前記外装材の劣化を判定する劣化判定手段とを含む、
   外装材の劣化判定装置。
4. 請求項３に記載の外装材の劣化判定装置において、前記判定手段は、明度差のみで汚れの程度の判定を行うものとし、
   この明度差からの判定で汚れの程度が基準を超えと判定された場合に、前記外装材における１回目の撮影時とは別の部分または同じ部分につき前記外装材と色既知面とが一緒に撮影されたデジタルデータの画像を所定の記憶領域に記憶する再入力処理手段と、
   この再入力された画像につき前記色補正および数値化をする再色補正過程と、
   この色補正された外装材の色の数値と定められた色の数値との差である色差を求めてこの色差から汚れの程度の判定を行う再汚れ判定手段とを備え、
   この再汚れ判定手段では、明度差以外の要素を含む色差から汚れの程度の判定を行う、 外装材の劣化判定装置。

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