JP2016212059A - 汚れの定量方法、及び汚れの定量装置 - Google Patents

Abstract

【課題】照明等の測定条件が均一でない環境下の対象面の汚れを定量化する方法を提供する。
【解決手段】撮像画像の対象面ＲＧＢ信号を重回帰分析して明度信号を求め、求めた明度信号から光吸収係数Ｋと光分散係数Ｓとの比であるＫ／Ｓ値を求め、汚れの評価を行う範囲においてＫ／Ｓ値を加算して和Σ（Ｋ／Ｓ）を求め、Σ（Ｋ／Ｓ）を汚れの指標として定量化し、汚れの変化や汚れ部位を特定する。Ｋ／Ｓ値の算出において、重回帰分析の係数の算出において標準色ＲＧＢ信号を基準とすることによって対象面ＲＧＢ信号を正規化し、対象面の照明条件による影響を低減する。Ｋ／Ｓ値を加算して得られる和Σ（Ｋ／Ｓ）を加算に用いた面積で正規化することによって、撮像条件による影響を低減する。
【選択図】図１

Description

本願発明は、画像処理装置を用いて建造物の外壁等の壁面や床面、各種部材の表面、塗装面等の汚れを定量化する汚れの定量方法、及び汚れの定量装置に関する。

建築物や建造物の汚れの付着状態は、従来、目視による感覚的判定や測色色差計を用いた対象面の一部の表面反射率を求める手法が採用されている。

目視による評価では汚れの数値化が困難であり、部分的な表面反射率測定では実際のムラのある汚れ状態の評価に対応できないという問題がある。

画像データから汚れを定量化する手法（非特許文献１）も提案されている。非特許文献１には、対象物を撮像して得られたＲＧＢ信号について、Ｒ値からＸ値、Ｇ値からＹ値、Ｂ値からＺ値への単回帰変換を用いた画像処理によって汚れの定量化を行うことが提案されている。この単回帰変換による画像処理では、試料の色相によって変換式を変える必要があり、色相によっては直線関係が得られず、ＲＧＢ信号の値から正確なＸＹＺ値を得るには不十分であるという問題がある。

単回帰変換による画像処理に対して、重回帰分析を用いてＲＧＢ信号の値からＸＹＺ値への変換を行うことによって色相の変化に対応した汚れの定量化手法（非特許文献２）が提案されている。非特許文献２には、重回帰分析を用いてＲＧＢ信号の値からＸＹＺ値に変換し、得られたＸＹＺ値を反射率としてKubelka-Munk式のＫ／Ｓ値を算出し、全画素について求めてＫ／Ｓ値の合計値をΣ(Ｋ／Ｓ)とし、Σ(Ｋ／Ｓ)を汚れの指標とすることが提案されている。

建造物の床や外壁面等の汚れを数値化する方法として、対象面の撮像を画像解析装置に入力し、各画素の明度、色相及び彩度に基づいて表面性状の変化度を測定する方法が提案されている。この方法では、各画素の明度値の集合を、しきい値により低明度値のグループと高明度値のグループに分割し、グループ間の明度差、色彩及び彩度に係る数値から色差を求め、一方のグループの画素の平均明度との重回帰によって対象面の変化度を評価している（特許文献１）。

特公平７−８６４７１号

"パーソナルコンピュータを用いた画像処理による汚れの定量法"宮崎亜弓 大矢勝 繊維製品消費科学学会誌 vol.44 No.7(2003) P407-P413 "重回帰分析を用いた画像情報処理システムによる洗浄性評価"石川祐輔 大矢勝 繊維製品消費科学学会誌 vol.46 No.6(2005) P367-P372

非特許文献１，２で示される汚れの定量化は、外部からの光を遮断して画像撮像装置を用い、照明条件を均一に保った専用ボックス等の中で撮像されたデータを基にしたものであるため、大型の建造物等の、照明条件が一定でない環境下の対象面には適応できないという問題がある。

特許文献１に示される汚れの定量化は、外壁等の壁面や床面、天井面あるいは各種部材表面の汚れやキズ、塗装剥落等の表面性状の変化度を評価する技術に関するものであるが、明度によって低明度値グループと高明度値グループとに分類し、低明度値グループに属する画素の集合域を汚染部分として扱うものであり、対象面の全域は同様の照明条件であることを前提としている。そのため、照明条件が一定でない環境下の対象面に対する適用は不十分である。

また、汚れを評価する対象面の面積や形状等の条件が均一でない場合においても汚れの定量化についても十分に適用することができない。

したがって、本願発明は、上記点に鑑み、照明等の測定条件が均一でない環境下の対象面の汚れを定量化することを目的とする。

本願発明は、撮像画像のＲＧＢ信号を重回帰分析して明度信号を求め、求めた明度信号からＫ／Ｓ値を求め、汚れの評価を行う範囲においてＫ／Ｓ値を加算して和Σ（Ｋ／Ｓ）を求め、Σ（Ｋ／Ｓ）を汚れの指標として定量化し、汚れの変化や汚れ部位の特定に適用するものである。

本願発明は、Ｋ／Ｓ値の算出において、複数個所で取得した標準色ＲＧＢ信号に基づいて得られた重回帰分析の係数を用いる。重回帰分析の係数の算出において標準色ＲＧＢ信号を基準とすることによって対象面のＲＧＢ信号を正規化し、対象面の照明条件による影響を低減することができる。

重回帰分析に用いる係数の取得において、対象面と共に当該対象面と同じ照明条件下において標準色試料のＲＧＢ信号を求め、標準色試料のＲＧＢ信号から求めた重回帰分析の変換に用いる係数Ａstから対象面の重回帰分析に用いる係数Ａobを求める。これによって、標準色試料を基準として、各対象面の照明条件に依存しない係数Ａobを得る。また、対象面の各部位の係数Ａobを用いて係数分布を用いることによって対象面の部位による影響を低減する。

また、Ｋ／Ｓ値を加算して得られる和Σ（Ｋ／Ｓ）を加算に用いた面積で正規化することによって、撮像条件による影響を低減することができる。

同一面積の対象面を撮像した際、撮像画像の画素数は対象面と撮像手段との距離に依存する。画素数Ｎは、Ｋ／Ｓ値を加算する撮像画像上の画素の個数であり、対象面上において定めた範囲の面積に対応する。

Ｋ／Ｓ値の和Σ（Ｋ／Ｓ）の正規化において、対象面上において定めた範囲においてＫ／Ｓ値を加算してＫ／Ｓ値の和Σ（Ｋ／Ｓ）を求め、求めた和Σ（Ｋ／Ｓ）を加算に用いた画素数Ｎで除算することで、正規化した（Σ（Ｋ／Ｓ））／Ｎを得る。

上記した対象面ＲＧＢ信号の正規化とΣ（Ｋ／Ｓ）の正規化とによって、測定条件が均一でない環境下の対象面の汚れを定量化することができる。

本願発明は、汚れの定量化において方法の態様と装置の態様とを含む。
本願発明の汚れの定量方法は、対象面を撮像して得られる撮像画像の各画素のＲＧＢ信号に基づいて、画像解析装置によって対象面の汚れを定量化する方法であり、対象面の撮像画像の各画素の対象面ＲＧＢ信号と、対象面上の複数個所における標準色試料の撮像画像の画素の標準色ＲＧＢ信号とを取得する。

画像解析装置は、取得した対象面ＲＧＢ信号及び標準色ＲＧＢ信号の画像解析において、
（ａ）標準色ＲＧＢ信号と、標準色試料について既知の明度信号との間の重回帰分析によって、標準色ＲＧＢ信号と明度信号との間の重回帰分析の係数を各画素について求める工程と、
（ｂ）各画素について求めた係数に基づいて、対象面の撮像画像における係数分布を定める工程と、
（ｃ）係数分布に基づいて対象面ＲＧＢ信号から各画素の明度信号を求める工程と、
（ｄ）明度信号から光吸収係数Ｋと光分散係数Ｓとの比であるＫ／Ｓ値を各画素について求める工程と、
（ｅ）対象面上に定めた設定範囲に対応する撮像画像の各画素のＫ／Ｓ値を加算して、各設定範囲のΣ（Ｋ／Ｓ）を求める工程と、
（ｆ）求めたΣ（Ｋ／Ｓ）を、各設定範囲に対応する撮像画像の画素の数Ｎで除算して正規化した（Σ（Ｋ／Ｓ））／Ｎを求める工程とを備え、
（ｇ）正規化した（Σ（Ｋ／Ｓ））／Ｎにより対象面の汚れを定量化する。

対象面ＲＧＢ信号と標準色ＲＧＢ信号は、対象面上の複数個所において対象面と同時に標準色試料を撮像することで取得することができる。標準色試料の撮像は、対象面上の複数個所に固定して行う他、対象面上を移動させながら行うことができる。

ＲＧＢ信号Ｃと明度信号Ｙは、重回帰分析においてＹ＝Ｃ・Ａの関係で表され、両信号を変換する係数ＡはＡ＝Ｃ^Ｔ・Ｙで表される。標準色試料の明度信号Ｙstは既知であるため、標準色試料を撮像して得られる標準色ＲＧＢ信号Ｃstから求めた係数Ａstは、測定条件を反映した値となる。

標準色ＲＧＢ信号Ｃstから求めた係数Ａstに基づいて、対象面における係数Ａobの分布を求め、対象面を撮像して得られる対象面ＲＧＢ信号Ｃobから明度信号Ｙobを求める。係数Ａobの分布は、対象面の照明条件等の測定条件が反映された値であるため、算出される明度信号Ｙobは対象面の照明条件等の測定条件の影響が低減される。

Ｋ／Ｓ値は、Kubelka-Munk式で表される光吸収係数Ｋと光分散係数Ｓとの比であり、表面反射率ＲによりＫ／Ｓ＝（１−Ｒ）^２／２Ｒで表され、汚れを評価する値として用いられる。表面反射率Ｒは明度信号Ｙを用いることができ、Ｋ／Ｓ＝（１−Ｙ）^２／２Ｙによって算出することができる。

対象面上の汚れを所定の範囲について評価するため対象面上に設定範囲を定め、設定範囲に対応する撮像画像の各画素のＫ／Ｓ値を加算し、各設定範囲のΣ（Ｋ／Ｓ）を求める。このΣ（Ｋ／Ｓ）は、設定範囲に対応する撮像画像の画素についてＫ／Ｓ値を加算して得られる値であるため、設定範囲の大きさに依存する。設定範囲の大きさに依存しない値を求めるため、求めたΣ（Ｋ／Ｓ）を各設定範囲に対応する撮像画像の画素の数Ｎで除算し、正規化した（Σ（Ｋ／Ｓ））／Ｎを求める。

本願発明による汚れの定量化は、汚れの変化の定量化、及び汚れの分布の定量化に適用することができる。

汚れの変化は、同一対象面の汚れの時間変化や、同一対象面の洗浄処理の前後の変化であり、対象面全面あるいは対象面内の所定部位について評価することができる。汚れの変化は、同一の対象面において測定時を異にする２つの（Σ（Ｋ／Ｓ））／Ｎの差分によって定量化することができる。

汚れの分布は、対象面内における汚れの部位及び汚れの程度であり、対象面内の所定部位について評価することができる。汚れの分布は、同一の対象面において正規化された（Σ（Ｋ／Ｓ））／Ｎの分布によって汚れの分布を定量化することができる。

係数分布を定める工程において、陰処理およびグラディエーション処理を適用して、照明条件に起因する係数の不均衡を解消することができる。

陰処理は、照明条件によって生じる対象面上の明部と暗部による係数の不均衡を解消する処理である。対象面に明部と暗部が存在する際、両部分に同じ係数を適用すると得られる明度信号に誤差が生じるおそれがある。そこで、陰処理では、標準色試料の撮像画像の画素の標準色ＲＧＢ信号間の差分に基づいて撮像画像を明部と暗部とに区分し、区分毎に係数を定める。

グラディエーション処理は、照明条件によって生じる対象面上の明るさの連続的な変化による係数の不均衡を解消する処理である。対象面に連続的な明るさの変化が存在する際、同一の係数を適用すると得られる明度信号に誤差が生じるおそれがある。そこで、グラディエーション処理では、撮像画像において、各係数の画素を含む範囲及びその範囲間の中間範囲を設定し、中間範囲には隣接する範囲の係数の中間値を係数として定める他、撮像画像において、隣接する係数を一次関数により補間して定めることができる。

画素数Ｎを算出する処理は、第１の形態又は第２の形態で行うことができる。画素数Ｎを算出する処理の第１の形態は、標準色試料の面積とこの標準色試料の撮像画像の画素数とから、対象面と撮像画像の画素との寸法の対応関係を求め、求めた対応関係に基づいて対象面の設定範囲に対応する画素数Ｎを求める。

画素数Ｎを算出する処理の第２の形態は、対象面の設定範囲の面積とこの設定範囲の撮像画像の画素数とから、対象面と撮像画像の画素との寸法の対応関係を求め、求めた対応関係に基づいて設定範囲に対応する画素の数Ｎを求める。

汚れの分布の定量化において、対象面上の位置を画素から特定する必要がある。位置を特定する処理は、第１の形態又は第２の形態で行うことができる。

位置特定の第１の形態は、標準色試料の対象面上の位置座標と標準色試料を撮像して得られる画素の位置とから位置座標と画素との位置関係を定め、定めた位置関係に基づいて対象面上における汚れの分布を求める。

位置特定の第２の形態は、対象面に設けた所定位置の位置座標と所定位置を撮像して得られる画素の位置とから位置座標と画素との位置関係を定め、定めた位置関係に基づいて対象面上における汚れの分布を求める。

本願発明の汚れの定量装置は、対象面を撮像して得られる撮像画像の各画素のＲＧＢ信号に基づいて、画像解析装置によって対象面の汚れを定量化する装置であり、対象面の撮像画像の各画素の対象面ＲＧＢ信号と、対象面上の複数個所における標準色試料の撮像画像の画素の標準色ＲＧＢ信号とを取得する撮像手段を備える。

画像解析装置は、
（Ａ）標準色ＲＧＢ信号と、標準色試料について既知の明度信号との間の重回帰分析によって、標準色ＲＧＢ信号と明度信号との間の重回帰分析の係数を、各画素について求め、各画素について求めた係数に基づいて、対象面における係数分布を定める係数算出手段と、
（Ｂ）係数分布に基づいて前記対象面ＲＧＢ信号から各画素の明度信号を求める明度算出手段と、
（Ｃ）明度信号から光吸収係数Ｋと光分散係数Ｓとの比であるＫ／Ｓ値を各画素について求めるＫ／Ｓ値算出手段と、
（Ｄ）対象面上に定めた設定範囲に対応する撮像画像の各画素のＫ／Ｓ値を加算してΣ（Ｋ／Ｓ）を求める加算手段と、
（Ｅ）求めたΣ（Ｋ／Ｓ）を、設定範囲に対応する撮像画像の画素の数Ｎで除算して正規化した（Σ（Ｋ／Ｓ））／Ｎを求める正規化手段とを備え、
（Ｆ）正規化した（Σ（Ｋ／Ｓ））／Ｎにより対象面の汚れを定量化する。

以上説明したように、本願発明の汚れの定量方法、及び汚れの定量装置によれば、照明条件が一定でない環境下の対象面の汚れを定量化することができる。

本願発明の汚れの定量装置及び汚れの定量方法の概略を説明するための図である。 本願発明の汚れの定量装置の概略構成を説明するための図である。 本願発明の汚れの変化の検出を説明するための図である。 本願発明の汚れの変化の検出を説明するための図である。 本願発明の汚れの部位の特定を説明するための図である。 本願発明の陰の画像処理を説明するための図である。 本願発明のグラディエーションの画像処理を説明するための図である。 本願発明のグラディエーションの画像処理を説明するための図である。 本願発明のグラディエーションの画像処理を説明するための図である。 本願発明の画素数を検出する画像処理を説明するための図である。 本願発明の画素数を検出する画像処理を説明するための図である。 本願発明の位置座標を検出する画像処理を説明するための図である。 本願発明の位置座標を検出する画像処理を説明するための図である。 本願発明を適用する形態を説明するための図である。 本願発明を適用する形態を説明するための図である。 本願発明を適用する形態を説明するための図である。 本願発明を適用する形態を説明するための図である。 本願発明を適用する形態を説明するための図である。 本願発明を適用する形態を説明するための図である。 本願発明を適用する形態を説明するための図である。

以下、本願発明の実施の形態について、図を参照しながら詳細に説明する。以下、図１を用いて本願発明の汚れの定量装置及び汚れの定量方法の概略を説明し、図２を用いて本願発明の汚れの定量装置の概略構成を説明し、図３，４を用いて本願発明の汚れの変化の検出について説明し、図５を用いて本願発明の汚れの部位の特定について説明し、図６を用いて本願発明の陰の画像処理について説明し、図７〜９を用いて本願発明のグラディエーションの画像処理について説明し、図１０，１１を用いて本願発明の画素数を検出する画像処理について説明し、図１２，１３を用いて位置座標を検出する画像処理について説明し、図１４〜２０を用いて本願発明を適用する各種形態について説明する。

［汚れの定量の概略構成］
図１は本願発明の汚れの定量装置及び汚れの定量方法の概略を説明する図である。本願発明の汚れの定量化は、標準色試料を撮像して得られ撮像画像の標準色ＲＧＢ信号Ｃstの画像処理と、対象面を撮像して得られる撮像画像の対象面ＲＧＢ信号Ｃobの画像処理とを含む。図１では標準色ＲＧＢ信号Ｃstの画像処理Ａと対象面ＲＧＢ信号の画像処理Ｂをそれぞれ破線の囲みで示している。ここで、標準色試料の撮像画像から得られるＲＧＢ信号を標準色ＲＧＢ信号Ｃstとし、対象面の撮像画像から得られるＲＧＢ信号を対象面ＲＧＢ信号Ｃobとしている。

標準色ＲＧＢ信号Ｃstと対象面ＲＧＢ信号Ｃobとは、同一の照明条件で撮像して得られる画素のＲＧＢ信号である。

画像処理Ａにおいて、撮像画像の標準色ＲＧＢ信号Ｃstと既知の明度信号Ｙstとの間で行う重回帰分析において、変換に用いる係数Ａstを求める。係数ＡstはＡst＝Ｃst^Ｔ・Ｙstの演算により求めることができる。

画像処理Ｂにおいて、画像処理Ａで求めた係数Ａstを用いて対象面ＲＧＢ信号Ｃobの重回帰分析に用いる係数Ａobを求める。係数Ａstは標準色試料に基づいて得られる部分的な値であって対象面全面については得られていない。一方、対象面の重回帰分析に用いる係数Ａobは対象面全面について値が必要であるため、対象面上の部分的な係数Ａstから対象面の全面の係数Ａobを求める。

重回帰分析に用いる係数Ａの取得において、対象面と共に対象面と同じ照明条件下において標準色試料のＲＧＢ信号を求め、標準色試料のＲＧＢ信号から求めた重回帰分析の変換に用いる係数Ａstから対象面の重回帰分析に用いる係数Ａobを求める。標準色試料を基準とすることによって、対象面ＲＧＢ信号Ｃobを正規化し、対象面の照明条件に依存しない係数Ａobを得る。また、対象面の各部位の係数obから対象面の全面の係数分布を用いることによって対象面の部位間の急変を低減する。

求めた係数Ａobを用いて、撮像画像の対象面ＲＧＢ信号Ｃobから重回帰分析によって明度信号Ｙstを求める。明度信号ＹstはＹob＝Ｃob・Ａobの演算により求めることができる。

求めた明度信号ＹobからＫ／Ｓ値を求める。Ｋ／Ｓ値は、Kubelka-Munk式で表される光吸収係数Ｋと光分散係数Ｓとの比で表される汚れを評価する値であり、明度信号Ｙを用いてＫ／Ｓ＝（１−Ｙ）^２／２Ｙによって算出することができる。このＫ／Ｓ値は対象面の撮像画像の各画素について得られる。

Ｋ／Ｓ値の算出では、対象面上において所定の大きさの範囲で汚れを評価するために、評価範囲内の各画素で得られたＫ／Ｓ値を加算して和Σ（Ｋ／Ｓ）を求め、和Σ（Ｋ／Ｓ）を汚れの指標として定量化する。評価範囲は、対象面の全面とする他、対象面内において任意に設定することができる。汚れの変化や汚れ部位の特定は、この評価範囲を単位とし、求めた和Σ（Ｋ／Ｓ）に基づいて行う。

また、複数の評価範囲間において、面積及び対応する撮像画像の画素数が同一である場合には、和Σ（Ｋ／Ｓ）の値で比較することができるが、面積及び対応する撮像画像の画素数が異なる場合には、和Σ（Ｋ／Ｓ）の値で比較することができない。例えば、同一面積の対象面を撮像した際、撮像画像の画素数Ｎは対象面と撮像手段との距離に依存する。画素数Ｎは、Ｋ／Ｓ値を加算する撮像画像上の画素の個数であり、対象面上において定めた評価範囲の面積に対応する。そこで、Ｋ／Ｓ値の和Σ（Ｋ／Ｓ）について、加算に用いた評価範囲の面積（対応する画素数）で正規化することによって、撮像条件による影響を低減する。

Ｋ／Ｓ値の和Σ（Ｋ／Ｓ）の正規化において、対象面上において定めた範囲においてＫ／Ｓ値を加算してＫ／Ｓ値の和Σ（Ｋ／Ｓ）を求め、求めた和Σ（Ｋ／Ｓ）を加算に用いた画素数Ｎで除算することで、正規化した（Σ（Ｋ／Ｓ））／Ｎを得る。

上記した対象面ＲＧＢ信号の正規化とΣ（Ｋ／Ｓ）の正規化とによって、測定条件が均一でない環境下の対象面の汚れを定量化することができる。

図２は本願発明の汚れの定量装置の概略構成を説明するための図である。図２（ａ）は汚れの定量装置の概略構成図であり、図２（ｂ）は汚れの変化を定量する適用例を示し、図２（ｃ）は汚れの部位を特定する適用例を示している。

本願発明の汚れの定量装置１は、撮像手段２及び画像解析装置９を備え、撮像手段２によって対象物１０の対象面１１を撮像して得られる撮像画像の各画素のＲＧＢ信号を取得し、画像解析装置９によってＲＧＢ信号を画像処理して対象面の汚れを定量化する。

撮像手段２は、対象物１０の対象面１１及び対象面１１上に配置された標準色試料２０を撮像し、対象面１１の撮像画像から対象面ＲＧＢ信号Ｃobを取得し、対象面１１上の複数個所において標準色試料２０の撮像画像から標準色ＲＧＢ信号Ｃstを取得する。標準色試料２０は、対象面１１上に固定する他、対象面１１上を移動してもよい。対象面１１上に固定する場合には、対象面１１上の所定位置に複数の標準色試料２０を配置し、対象面１１上を移動する場合には、標準色試料２０の移動に伴って標準色ＲＧＢ信号Ｃstと対象面ＲＧＢ信号Ｃobを取得する。標準色試料２０は、例えばマクベス・カラーチェッカー等の色票を用いることができる。

画像解析装置９は、係数算出手段３と明度算出手段４とＫ／Ｓ値算出手段５と加算手段６と正規化手段７とを備え、対象面１１を撮像して得られる撮像画像の各画素のＲＧＢ信号に基づいて対象面１１の汚れを定量化する画像処理を行う。

係数算出手段３は、標準色ＲＧＢ信号Ｃstと、標準色試料２０について既知の明度信号Ｙstとの間の重回帰分析によって、標準色ＲＧＢ信号Ｃstと明度信号Ｙstとの間の重回帰分析の係数Ａstを各画素について求め、各画素について求めた係数に基づいて対象面１１における係数分布を定める。

明度算出手段４は、係数分布に基づいて対象面ＲＧＢ信号Ｃobから各画素の明度信号Ｙobを求める。

Ｋ／Ｓ値算出手段５は、明度信号Ｙobから光吸収係数Ｋと光分散係数Ｓとの比であるＫ／Ｓ値を各画素について求める。

加算手段６は、対象面１１上に定めた設定範囲に対応する撮像画像の各画素のＫ／Ｓ値を加算してΣ（Ｋ／Ｓ）を求める。

正規化手段７は、加算手段６で求めたΣ（Ｋ／Ｓ）を、設定範囲に対応する撮像画像の画素の数Ｎで除算して正規化した（Σ（Ｋ／Ｓ））／Ｎを求める。

正規化手段７で正規化された（Σ（Ｋ／Ｓ））／Ｎは対象面１１の汚れを定量化する。
なお、図２（ａ）中に示すＳの符号は図３のフローチャート中の符号と同工程を示している。

図２（ｂ）に示した汚れの変化を定量する適用例は、同一対象面の汚れの時間変化や、同一対象面の洗浄処理の前後の変化を定量化する例である。同一の対象面において測定時を異にする２つの汚れの変化は、同一対象面の汚れの時間変化や、同一対象面の洗浄処理の前後の変化であり、対象面全面あるいは対象面内の所定部位について評価することができる。汚れの変化は、同一の対象面において測定時を異にする２つの（Σ（Ｋ／Ｓ））／Ｎの差分によって定量化することができる。図２（ｂ）は、対象面内の所定の部位（範囲）の（Σ（Ｋ／Ｓ））／Ｎの変化を示している。

図２（ｃ）に示した汚れの分布を定量する適用例は、対象面内における汚れの部位及び汚れの程度を定量化する例であり、対象面内の所定部位について評価することができる。汚れの分布は、同一の対象面において正規化された（Σ（Ｋ／Ｓ））／Ｎの分布によって定量化することができる。図２（ｃ）は、対象面内の汚れ部位を示している。

［汚れの定量フロー］
次に、本願発明による汚れの定量化の手順について、図３のフローチャート及び図４の画像処理の図を用いて汚れの変化の定量を説明し、図５のフローチャートを用いて汚れの部位の特定を説明する。

（汚れの変化の定量）
汚れの変化の定量について説明する。図４中のＳの符号と図３中のＳの符号は同工程を示している。図４において、一点鎖線の左側は対象物の状態を示し、一点鎖線の右側は撮像画像の状態を示している。

対象物１０の対象面１１に標準色試料２０を配置する。図４は対象物１０に対して９個の標準色試料２０を配置した状態を示している（S1）。撮像手段２によって対象面１１と標準色試料２０を撮像し、撮像画像からの標準色ＲＧＢ信号Ｃst及び対象面ＲＧＢ信号Ｃobを取得する。取得したＲＧＢ信号は、図示しない記録手段に格納し、読み出して画像処理を行う(S2)。

係数算出手段３は、撮像手段２で撮像した標準色ＲＧＢ信号Ｃstを読み出す。図４中の標準色ＲＧＢ信号Ｃstは、９個の標準色試料の撮像画像の標準色試料ＲＧＢ信号Ｃ11〜Ｃ33を示している(S3)。マクベス・カラーチェッカー等の色票を標準色試料とした場合、標準色試料の明度信号Ｙstは既に知られている。標準色試料の既知の明度信号Ｙstを用いて重回帰分析によって係数Ａstを算出する。図４中の係数Ａstは、９個の標準色試料から算出した係数Ａ11〜Ａ33を示している。標準色試料の係数Ａstの算出は、Ａst＝Ｃst^Ｔ・Ｙstの演算によって行うことができる(S4)。

算出した標準色試料の係数Ａstを用いて、陰処理及びグラディエーション処理によって照明条件による係数の変動を低減して、対象面１１の係数Ａobの分布Ａを設定する。図４の符号３中の係数分布Ａは係数算出手段３で算出して状態を示している。

陰処理は、照明条件によって生じる対象面上の明部と暗部による係数の不均衡を解消する処理であり、グラディエーション処理は、照明条件によって生じる対象面上の明るさの連続的な変化による係数の不均衡を解消する処理である。陰処理及びグラディエーション処理は後の画像処理で説明する(S5)。

対象面１１の撮像画像の対象面ＲＧＢ信号Ｃobを読み出す。図４は対象物１０の対象面ＲＧＢ信号Ｃobを示している(S6)。読み出した対象面ＲＧＢ信号Ｃobと、対象面１１の係数Ａobとから重回帰分析によって各画素について明度信号Ｙobを算出する。明度信号Ｙobの算出は、Yob＝Ｃob・Ａobの演算によって行うことができる。図４の符号４は明度算出手段４による対象面１１の明度信号Ｙobを示している（S7）。

各画素について、算出した明度信号ＹobからＫ／Ｓ値を算出する。Ｋ／Ｓ値の算出は、Ｋ／Ｓ＝（１−Ｙob^２）／２Ｙobの演算によって行うことができる。各画素で求めたＫ／Ｓ値は、対象面１１のその画素の汚れの指標を表している。図４の符号５はＫ／Ｓ値算出手段５で算出された対象面１１のＫ／Ｓ値を示している(S8)。

画素単位のＫ／Ｓ値を用いて、対象面１１で設定した範囲の汚れの指標を求める。設定範囲の汚れの指標は、設定範囲内の画素のＫ／Ｓ値を加算したΣ（Ｋ／Ｓ）によって求める。図４において、対象物側に示した設定範囲は、画素数がＮ1個とＮ2個の二つの範囲を示している(S9)。

Σ（Ｋ／Ｓ）は、設定範囲内に有る画素で算出されたＫ／Ｓ値を加算した値である。そのため、比較する設定範囲の面積が異なり、設定範囲に含まれる画素数が異なる場合には、Σ（Ｋ／Ｓ）の値同士を比較したとしても汚れの程度を比較することはできない。

同一面積の対象面を撮像した際、撮像画像の画素数は対象面と撮像手段との距離に依存する。画素数Ｎは、Ｋ／Ｓ値を加算する撮像画像上の画素の個数であり、対象面上において定めた範囲の面積に対応する。そこで、設定範囲内に含まれる画素数Ｎを求め（S10）、Σ（Ｋ／Ｓ）を画素数Ｎで除算して正規化し、単位画素当たりの（Σ（Ｋ／Ｓ））／Ｎを求める。図４の符号６，７を付した正規化されたΣ（Ｋ／Ｓ）は、加算手段６で加算され正規化手段７で正規化された対象面１１の（Σ（Ｋ／Ｓ））／Ｎを示している（S11）。画素数Ｎを検出する画像処理については後に図１０，１１を用いて説明する。

正規化した（Σ（Ｋ／Ｓ））／Ｎに基づいて対象面の汚れを定量化し、汚れの変化を評価する。汚れの変化の評価は、同一対象面の汚れの時間変化や、同一対象面の洗浄処理の前後の変化の評価であり、対象面全面あるいは対象面内の所定部位について評価することができ、同一の対象面において測定時を異にする２つの（Σ（Ｋ／Ｓ））／Ｎの差分によって定量化することができる。

汚れの変化の評価において、対象面に光反射係数の高い部位あるいは光吸収係数の高い部位がある場合には、対象面ＲＧＢ信号の画像処理によって光反射係数の高い部位あるいは光吸収係数の高い部位を検出し、（Σ（Ｋ／Ｓ））／Ｎを求める設定範囲から除去する。

汚れの変化の評価の一態様として、光反射膜を施したガラス面の汚れ変化を評価する態様、あるいは光吸収膜を施したガラス面の汚れ変化を評価する態様がある。

対象面が光反射膜を施したガラス面等の光反射係数が高い面である場合にはＫ／Ｓ値は小さな値となり、汚れが付着することによってＫ／Ｓ値は増大する。したがって、Ｋ／Ｓ値が増大する変化を検出することによって、光反射膜を施したガラス面の汚れ変化を評価することができる。

対象面が光吸収膜を施したソーラーパネル（太陽電池パネル）用のガラス面等の光吸収率が高い面である場合にはＫ／Ｓ値は大きく値となり、汚れが付着することによってＫ／Ｓ値は減少する。したがって、Ｋ／Ｓ値が減少する変化を検出することによって、光吸収膜を施したガラス面の汚れ変化を評価することができる。

（汚れの部位の特定）
汚れの部位の特定について図５のフローチャートに基づいて説明する。汚れの部位の特定は汚れの変化の定量化で示した(S1)〜(S11)と同様の工程によって（Σ（Ｋ／Ｓ））／Ｎを算出する。

対象面上における汚れの部位の位置座標を特定するために、画素と対象面上の位置座標との関係を求める。画素と対象面上の位置座標との関係を求める処理は、対象面を撮像した撮像画像において単位面積当たりの画素数の検出処理と、撮像画像の画素に対する対象面上の位置座標を求める位置座標処理によって行う。この画素数検出処理及び位置座標処理は、図１０，１１及び図１２，１３を用いて後に説明する(S21)。

画素と対象面上の位置座標との関係に基づいて、各設定範囲内において、設定範囲の正規化された（Σ（Ｋ／Ｓ））／Ｎと各画素のＫ／Ｓ値とを比較する（S22）。各画素のＫ／Ｓ値が設定範囲の正規化された（Σ（Ｋ／Ｓ））／Ｎよりも小さい場合には、その画素に対応する部位の汚れは設定範囲の平均の汚れよりも小さいと判断され、大きい場合にはその画素に対応する部位の汚れは設定範囲の平均の汚れよりも大きいと判断される(S23)。

各画素のＫ／Ｓ値が設定範囲の正規化された（Σ（Ｋ／Ｓ））／Ｎよりも大きい場合に、S21で求めた画素と対象面上の位置座標との関係に基づいて、画素に対する対象面上の位置座標を求める(S24)。求めた位置座標に基づいて対象面上の汚れ部位を求める。汚れ部位は図示しない表示装置に表示することができる（S25）。

［画像処理］
以下、陰の画像処理、グラディエーションの画像処理、画素数を検出する画像処理、位置座標を検出する画像処理の各画像処理について説明する。

（陰の画像処理）
陰処理は、照明条件によって生じる対象面上の明部と暗部による係数の不均衡を解消する処理であり、各画素について求めた係数Ａstを用いて対象面の係数分布を求める工程（S5）中の一処理である。図６は陰の画像処理を説明するためのフローチャートである。

撮像画像中の陰部分は撮像画像の暗部によって判定することができる。この陰処理では、標準色試料ＲＧＢ信号間の差分を求め、この差分値を閾値と比較することによって撮像画像の明部と暗部とを区分する。

標準色試料ＲＧＢ信号間の差分は、対象面上で得られた標準色試料ＲＧＢ信号において、隣接する標準色試料ＲＧＢ信号間の信号値の差分、あるいは何れか一つの標準色試料ＲＧＢ信号を基準信号とし、この基準信号と対象面の標準色試料ＲＧＢ信号間の信号値の差分を用いることができる(S5A)。

また、ＲＧＢ信号間の差分として、Ｒ信号間の差分、Ｇ信号間の差分、及びＢ信号間の差分の三種類がある。差分による陰の有無の判定は、三種類の差分と各閾値との比較において、全ての比較において差分が閾値を超える場合、あるいは三種類の内の一種類又は二種類の差分の比較において差分が閾値を超える場合において、陰の判定を設定する。差分が閾値を超えない場合には、対象面に陰部分は無いと判定する(S5B)。

（グラディエーションの画像処理）
グラディエーション処理は、照明条件によって生じる対象面上の明るさの連続的な変化による係数の不均衡を解消する処理であり、各画素について求めた係数Ａstを用いて対象面の係数分布を求める工程（S5）中の一処理である。図７，８は陰の画像処理を説明するためのフローチャート及び信号状態を説明するための図であり、図９はグラディエーション処理により得られる係数分布の例を示している。

ここでは、グラディエーション処理の２つの態様について説明する。
第１の態様は領域を単位に係数を設定する態様であり、第２の態様は画素を単位に係数を設定する態様である。図７（ａ），図８（ａ）は第１の態様を示し、図７（ｂ），図８（ｂ）は第２の態様を示している。

第１の態様は、隣接する領域間の係数を中間値によって設定する態様である。対象面において、標準色試料が配置された領域を設定する(S5a)。図８(a1)は、対象面に９個の標準色試料が配置された際の撮像画像を示している。

前記領域に配置された標準色試料から得られた係数Ａstをその領域の係数として設定し（S5b）、隣接する領域間に中間領域を設定する(S5c)。

設定した中間領域が隣接する領域として、１領域、２領域、４領域がある（S5d）。隣接する領域が１領域である場合には、隣接する領域の係数を中間領域の係数として設定する（S5e）。隣接する領域が２領域である場合には、隣接する２つの領域の係数の中間値を中間領域の係数として設定する（S5f）。隣接する領域が４領域である場合には、隣接する４つの領域の係数の平均値を中間領域の係数として設定する（S5g）。各領域の係数及び中間領域に設定した係数によって、対象面の係数分布を設定する（S5h）。

図８(a2)はｘ方向（横方向）において隣接する領域間の中間領域に係数を設定した状態を示し、図８(a3)はｘ方向（横方向）と共にｙ方向（縦方向）において隣接する領域間の中間領域に係数を設定した状態を示している。図８(a4)は、さらに４領域に隣接する中間領域に係数を設定した状態を示している。

第２の態様は、画素間の係数を一次関数で補間して設定する態様である。対象面において、配置された標準色試料に基づいて設定した位置を、標準色試料を代表する画素の位置として設定し、標準色試料から得た係数を設定した画素に係数として設定する。図８(b1)は対象面に９個の標準色試料が配置された際の撮像画像を示し、図８(b2)は標準色試料を代表する画素に設定した係数を示している(S5i)。

画素に設定した係数に基づいて、一次関数による内挿及び外挿を行ってｘ方向及びy方向の各画素の係数を算出して設定する。図８(b3)はｘ方向及びｙ方向に内挿及び外挿で得られた係数を示している(S5j)。

さらに、残余の画素について、設定した係数に基づいて一次関数による内挿及び外挿を行って係数を算出して設定する。図８(b4)は一次関数による内挿及び外挿で得られた係数分布を示している(S5k)。

図９（ａ）は配置された標準色試料から得られる係数のみによる係数分布を示し、図９（ｂ）は第１の態様によって中間領域に係数を設定した場合の係数分布を示し、図９（ｃ）は第２の態様によって一次関数による内挿及び外挿で得られた係数分布を示している。

以下、単位面積当りの画素数を検出する画像処理と、撮像画像の画素に対する対象面上の位置座標を求める位置座標処理について説明する。

（画素数を検出する画像処理）
単位面積当たりの画素数の検出処理は、撮像画像の画素数が対象面と撮像手段との距離に依存して異なることによる汚れの評価の変動を低減する工程の一画像処理である。

検出した単位面積当りの画素数ｎと対象面上で設定した範囲の面積Ｓとを乗数することによって、設定範囲に含まれる画素数Ｎを求め、求めた画素数ＮでΣ（Ｋ／Ｓ）を除算することで正規化を行う。

ここでは、画素数検出処理の２つの態様について説明する。
第１の態様は、対象面上に配置した標準色試料の寸法に基づいて画素数を検出する態様である。図１０は画素数検出処理の第１の態様を説明するための図である。図１０（ａ）及び図１０（ｂ）は、同一の領域を標準色試料と共に撮像した際の撮像画像を示している。図１０（ａ）は撮像手段が対象面に近い場合を示し、図１０（ｂ）は撮像手段が対象面から遠い場合を示している。

同じ寸法の標準色試料に対する画素数は図１０（ａ）と図１０（ｂ）の撮像画像では異なる。例えば、図１０（ａ）では標準色試料の撮像画像の画素数Ｎ1は（Ｐ1×Ｑ1）となり、図１０（ｂ）では標準色試料の撮像画像の画素数Ｎ2は（Ｐ2×Ｑ2）となる。

したがって、標準色試料の面積をＳxy（＝Ｌx×Ｌｙ）とすると、単位面積当たりの画素数ｎは、図１０（ａ）の場合にはＮ1／Ｓxyで表され、図１０（ｂ）の場合にはＮ2／Ｓxyで表される。

標準色試料を用いて求めた単位面積当りの画素数ｎ1（＝Ｎ1／Ｓxy）に設定範囲の面積ｓ1を乗算することによって設定範囲内の画素数ｎ1・ｓ1（＝（Ｎ1／Ｓxy）・ｓ1）を求めることができる。

求めた画素数ｎ1・ｓ1を用いてΣ（Ｋ／Ｓ）を除算することによって正規化した（Σ（Ｋ／Ｓ））/ｎ1・ｓ1を得ることができる。

第２の態様は、対象面上に設けたマークに基づいて画素数を検出する態様である。図１１は画素数検出処理の第２の態様を説明するための図である。図１１（ａ）及び図１１（ｂ）は、マークを標準色試料と共に撮像した際の撮像画像を示している。図１１（ａ）は撮像手段が対象面に近い場合を示し、図１１（ｂ）は撮像手段が対象面から遠い場合を示している。

マーク間の距離が同じであれば、マークによって定められる範囲の画素数は図１１（ａ）と図１１（ｂ）の撮像画像では異なる。例えば、図１１（ａ）のマークで定められる矩形形状の画素数Ｎ2は（Ｐ1×Ｑ1）となり、図１１（ｂ）のマークで定められる矩形形状の画素数Ｎ2は（Ｐ2×Ｑ2）である。

したがって、標準色試料の面積をＳxy（＝Ｌx×Ｌｙ）とすると、単位面積当たりの画素数ｎは、図１１（ａ）の場合にはＮ1／Ｓxyで表され、図１１（ｂ）の場合にはＮ2／Ｓxyで表される。

標準色試料を用いて求めた単位面積当りの画素数ｎ2（＝Ｎ1／Ｓxy）に設定範囲の面積ｓ２を乗算することによって設定範囲内の画素数ｎ2・ｓ2（＝（Ｎ2／Ｓxy）・ｓ2）を求めることができる。

求めた画素数ｎ2・ｓ2を用いてΣ（Ｋ／Ｓ）を除算することによって正規化した（Σ（Ｋ／Ｓ））/ｎ2・ｓ2を得ることができる。

（位置座標を検出する画像処理）
位置座標を検出する画像処理は、汚れの部位を特定する工程の一画像処理であり、撮像画像の画素に対する対象面上の位置座標を求める。

ここでは、位置座標を検出する画像処理の２つの態様について説明する。
第１の態様は、対象面に配置した標準色試料を利用し、配置した標準色試料の対象面に対する位置座標に基づいて画素の位置座標を検出する態様である。

図１２（ａ）は対象面及び対象面上に配置した標準色試料の撮像画像を示している。ここで、対象面上における標準色試料の位置座標は既知である。標準色試料の座標位置が既知であることから、標準色試料中の各色の位置座標についても標準色試料の位置座標から予め求めておくことができる。図１２（ｂ）は標準色試料中の特定色の位置座標を示している。

撮像画像から、標準色試料の特定色の画素を抽出し、その画素の画素位置（ｘ11，ｙ11）〜（ｘ33，ｙ33）を求める。図１２（ｃ）は各標準色試料中の特定色の画素の画素位置を示している。

図１２（ｂ）の特定色の位置座標と図１２（ｃ）の特定色の画素の画素位置は、同一の部位であることから、対象面上の位置座標と撮像画像の画素との対応関係を求めることができる。図１２（ｄ）は対象面上の位置Ｐの位置座標と撮像画像の画素との対応関係を示している。

第２の態様は、対象面上に位置決め用のマークを設け、マークの対象面に対する位置座標に基づいて画素の位置座標を検出する態様である。

図１３（ａ）は対象面及び対象面上に設けたマーク（図中では十字の印）の撮像画像を示している。ここで、対象面上に設けたマークの位置座標は既知である。図１３（ｂ）はマークの位置座標を示している。

撮像画像から、マークの画素を抽出し、その画素の画素位置（ｘａ，ｙａ）〜（ｘｄ、ｙｄ）を求める。図１３（ｃ）は各標準色試料中の特定色の画素の画素位置を示している。

図１３（ｂ）のマークの位置座標と図１３（ｃ）マークの画素の画素位置は、同一の位置であることから、対象面上の位置座標と撮像画像の画素との対応関係を求めることができる。図１３（ｄ）は対象面上の位置Ｐの位置座標と撮像画像の画素との対応関係を示している。対象面に設けるマークは、対象面上に塗装や貼り付けによって直接に設ける他、レーザ光源から光を照射した光点によることもできる。

［形態］
次に、本願発明を適用する各種形態について説明する。以下では、対象物と標準色試料と撮像手段とにおいて、全てを固定した形態、及び何れかを移動させる形態について説明する。

（第１の形態）
第１の形態は、対象物、標準色試料，及び撮像手段の全てを固定した状態で汚れの定量を行う形態である。

図１４は第１の形態を説明する図であり、固定した対象物１０の対象面１１上に標準色試料２０ａ〜２０ｉを配置して固定する。撮像装置２ａは固定した状態で対象面１１及び標準色試料２０ａ〜２０ｉを撮像する。

（第２の形態）
第２の形態は、対象物、標準色試料，及び撮像手段の内、対象物を移動させ、標準色試料と撮像画像を固定した状態で汚れの定量を行う形態である。

図１５は第２の形態を説明する図であり、対象物１０は、対象面１１上に標準色試料２０ａ〜２０ｉを配置して固定した状態で移動し、固定した撮像装置２ａによって対象面１１及び標準色試料２０ａ〜２０ｉを撮像する。

図１５（ａ），（ｂ）は、移動する対象物１０を固定した撮像装置２ａで撮像する状態を示している。

図１５（ｃ）は第２の形態による撮像手順を説明するためのフローチャートである。対象物の移動に伴って、S1〜S11の工程を対象面の全領域の撮像が完了するまで（S31）繰り返し（S32）、全領域の汚れを定量する。標準色試料２０を対象面上に固定した状態で移動する対象物１０を順次撮像することによって、対象面全体について標準色試料２０と共に撮像することができる(S33)。

図１６は第２の形態による汚れの定量の一例を示している。ここでは、移動する対象物として車両等の長大な移動体の汚れを定量化する例である。

移動する車両１０ａに対して撮像装置２ａと標準色試料２０とを所定位置に固定して設置する。図１６（ａ）〜１６（ｃ）は、車両１０ａの移動に伴う、標準色試料２０、撮像装置２ａ、及び車両１０ａの位置関係を示している。

車両１０ａの移動に伴って車両１０ａの対象面と標準色試料２０とを撮像することによって、車両１０ａの長さ方向の撮像画像を標準色試料２０の撮像画像と共に取得することができる。

（第３の形態）
第３の形態は、対象物、標準色試料，及び撮像手段の内、標準色試料を移動させ、対象物と撮像画像を固定した状態で汚れの定量を行う形態である。

図１７は第３の形態を説明する図であり、標準色試料２０は固定された対象物１０の対象面１１に対して移動し、撮像装置２ａは標準色試料２０の移動に伴って標準色試料２０と共に対象面１１を撮像する。図１７（ａ），（ｂ）は、移動する標準色試料２０を固定された対象物１０と共に固定された撮像装置２ａで撮像する状態を示している。

図１７（ｃ）は第３の形態による撮像手順を説明するためのフローチャートである。標準色試料の移動に伴って、S1〜S11の工程を対象面の全領域の撮像が完了するまで（S41）繰り返し（S42）、全領域の汚れを定量する。標準色試料２０を対象面上で移動しながら順次撮像することによって、対象面の複数個所において標準色試料２０を撮像することができる(S43)。

図１８は標準色試料を移動させる構成例を説明するための図である。図１８（ａ）に示す構成では、牽引機構３１によって、標準色試料２０を牽引部材の一端に取り付けて対象物の上端から下方に垂下させ、牽引部材の他端を巻き戻しあるいは巻き取ることによって対象面上を移動させる。牽引機構３１を対象面１１に対して横方向に移動させることによって、標準色試料を対象面の複数個所に移動させることができる。

図１８（ｂ）に示す構成では、対象面１１に沿って移動する移動体３２を用意し、この移動体３２に標準色試料２０を載置させる。移動体３２を対象面１１に沿って移動させることによって標準色試料を対象面の複数個所に移動させることができる。

図１８（ｃ）に示す構成では、飛翔体３３を用意し、この飛翔体３３に標準色試料２０を載置させる。飛翔体３３を対象面１１に沿って飛翔させることによって標準色試料を対象面の複数個所に移動させることができる。

（第４の形態）
第４の形態は、対象物、標準色試料，及び撮像手段の内、撮像手段を移動させ、対象物と標準色試料を固定した状態で汚れの定量を行う形態である。

図１９は第４の形態を説明する図であり、固定された標準色試料２０及び対象物１０の対象面１１に対して、撮像装置２ｂを移動することによって対象面１１及び標準色試料２０を撮像する。

図１９（ａ），（ｂ）は、固定した対象物１０及び標準色試料２０を移動する撮像装置２ｂで撮像する状態を示している。

図１９（ｃ）は第４形態による撮像手順を説明するためのフローチャートである。対象物の移動に伴って、S1〜S11の工程を対象面の全領域の撮像が完了するまで（S51）繰り返し（S52）、全領域の汚れを定量する。対象物１０及び標準色試料２０を固定した状態で撮像装置２ｂを移動させながら撮像することによって、対象面全体について標準色試料２０と共に撮像することができる(S53)。

（第５の形態）標準色試料と撮像手段が移動
第５の形態は、対象物、標準色試料，及び撮像手段の内、対象物と標準色試料を移動させ、対象物を固定した状態で汚れの定量を行う形態である。

図２０は第５の形態を説明する図であり、固定された対象物１０の対象面１１に対して、標準色試料２０と撮像装置２ｂを同期して移動することによって対象面１１及び標準色試料２０を撮像する。

図２０（ａ），（ｂ）は、固定した対象物１０の対象面１１と移動する標準色試料２０とを、標準色試料２０と共に移動する撮像装置２ｂで撮像する状態を示している。

図２０（ｃ）は第５形態による撮像手順を説明するためのフローチャートである。標準色試料と撮像手段の移動に伴って、S1〜S11の工程を対象面の全領域の撮像が完了するまで（S61）繰り返し（S62）、全領域の汚れを定量する。対象物１０及び標準色試料２０を、標準色試料２０の移動と同期して撮像装置２ｂを移動させながら撮像することによって、対象面全体について標準色試料２０と共に撮像することができる(S63)。

本願発明によれば、照明等の測定条件が均一でない環境下の対象面の汚れを定量化することができる。

なお、本発明は、前記各実施の形態に限定されるものではない。本発明の趣旨に基づいて種々変形することが可能であり、これらを本発明の範囲から排除するものではない。

本願発明の汚れの定量方法および汚れの定量装置は、建築物等の大型の構造物の汚れの変化や洗浄状態の評価、汚れの部位の特定に適用することができる。また、列車等の長大物の汚れの変化や洗浄状態の評価、汚れの部位の特定に適用することができる。

１ 汚れの定量装置
２ 撮像手段
２ａ，２ｂ 撮像装置
３ 係数算出手段
４ 明度算出手段
５ Ｋ／Ｓ値算出手段
６ 加算手段
７ 正規化手段
９ 画像解析装置
１０ 対象物
１０ａ 車両
１１ 対象面
２０，２０ａ-２０ｉ 標準色試料
３１ 牽引機構
３２ 移動体
３３ 飛翔体

Claims (20)

1. 対象面を撮像して得られる撮像画像の各画素のＲＧＢ信号に基づいて、画像解析装置によって対象面の汚れを定量化する方法であって、
   前記対象面の撮像画像の各画素の対象面ＲＧＢ信号と、
   前記対象面上の複数個所における標準色試料の撮像画像の画素の標準色ＲＧＢ信号とを取得し、
   前記画像解析装置は、
   前記標準色ＲＧＢ信号と、前記標準色試料について既知の明度信号との間の重回帰分析によって、前記標準色ＲＧＢ信号と前記明度信号との間の重回帰分析の係数を各画素について求め、
   前記各画素について求めた係数に基づいて、前記対象面の撮像画像における係数分布を定め、
   前記係数分布に基づいて前記対象面ＲＧＢ信号から各画素の明度信号を求め、
   前記明度信号から光吸収係数Ｋと光分散係数Ｓとの比であるＫ／Ｓ値を各画素について求め、
   対象面上に定めた設定範囲に対応する撮像画像の各画素のＫ／Ｓ値を加算して、各設定範囲のΣ（Ｋ／Ｓ）を求め、
   求めたΣ（Ｋ／Ｓ）を、各設定範囲に対応する撮像画像の画素の数Ｎで除算して正規化した（Σ（Ｋ／Ｓ））／Ｎを求め、
   前記正規化した（Σ（Ｋ／Ｓ））／Ｎにより対象面の汚れを定量化することを特徴とする、汚れの定量方法。
2. 同一の対象面において、測定時を異にする２つの（Σ（Ｋ／Ｓ））／Ｎの差分によって汚れの変化を定量化することを特徴とする、請求項１に記載の汚れの定量方法。
3. 同一の対象面において、前記正規化された（Σ（Ｋ／Ｓ））／Ｎの分布によって汚れの分布を定量化することを特徴とする、請求項１に記載の汚れの定量方法。
4. 前記係数分布は、前記標準色試料の撮像画像の画素の標準色ＲＧＢ信号間の差分に基づいて撮像画像を明部と暗部とに区分し、前記区分毎に定めることを特徴とする、請求項１に記載の汚れの定量方法。
5. 前記係数の分布は、撮像画像において、前記各係数の画素を含む範囲及び当該範囲間の中間範囲を設定し、前記中間範囲には隣接する範囲の係数の中間値を係数として定めることを特徴とする、請求項１又は４に記載の汚れの定量方法。
6. 前記係数の分布は、撮像画像において、隣接する係数を一次関数により補間して定めることを特徴とする、請求項１又は４に記載の汚れの定量方法。
7. 前記標準色試料の面積と当該標準色試料の撮像画像の画素数とから、対象面と撮像画像の画素との寸法の対応関係を求め、当該対応関係に基づいて前記対象面の設定範囲に対応する画素数Ｎを求めることを特徴とする、請求項１に記載の汚れの定量方法。
8. 前記対象面の設定範囲の面積と当該設定範囲の撮像画像の画素数とから、対象面と撮像画像の画素との寸法の対応関係を求め、当該対応関係に基づいて前記設定範囲に対応する画素の数Ｎを求めることを特徴とする、請求項１に記載の汚れの定量方法。
9. 前記標準色試料の対象面上の位置座標と当該標準色試料を撮像して得られる画素の位置とから、前記位置座標と画素との位置関係を定め、
   前記位置関係に基づいて、前記対象面上における前記汚れの分布を求めることを特徴とする、請求項３に記載の汚れの定量方法。
10. 前記対象面に設けた所定位置の位置座標と当該所定位置を撮像して得られる画素の位置とから、前記位置座標と画素との位置関係を定め、
    前記位置関係に基づいて、前記対象面上における前記汚れの分布を求めることを特徴とする、請求項３に記載の汚れの定量方法。
11. 対象面を撮像して得られる撮像画像の各画素のＲＧＢ信号に基づいて、画像解析装置によって対象面の汚れを定量化する装置であって、
    前記対象面の撮像画像の各画素の対象面ＲＧＢ信号と、
    前記対象面上の複数個所における標準色試料の撮像画像の画素の標準色ＲＧＢ信号とを取得する撮像手段を備え、
    前記画像解析装置は、
    前記標準色ＲＧＢ信号と、前記標準色試料について既知の明度信号との間の重回帰分析によって、前記標準色ＲＧＢ信号と前記明度信号との間の重回帰分析の係数を、各画素について求め、前記各画素について求めた係数に基づいて、前記対象面における係数分布を定める係数算出手段と、
    前記係数分布に基づいて前記対象面ＲＧＢ信号から各画素の明度信号を求める明度算出手段と、
    前記明度信号から光吸収係数Ｋと光分散係数Ｓとの比であるＫ／Ｓ値を各画素について求めるＫ／Ｓ値算出手段と、
    対象面上に定めた設定範囲に対応する撮像画像の各画素のＫ／Ｓ値を加算してΣ（Ｋ／Ｓ）を求める加算手段と、
    求めたΣ（Ｋ／Ｓ）を、前記設定範囲に対応する撮像画像の画素の数Ｎで除算して正規化した（Σ（Ｋ／Ｓ））／Ｎを求める正規化手段とを備え、
    前記正規化した（Σ（Ｋ／Ｓ））／Ｎにより対象面の汚れを定量化することを特徴とする、汚れの定量装置。
12. 前記画像解析装置は、同一の対象面において、測定時を異にする２つの（Σ（Ｋ／Ｓ））／Ｎの差分を求めることを特徴とする、請求項１１に記載の汚れの定量装置。
13. 前記画像解析装置は、同一の対象面において、前記正規化された（Σ（Ｋ／Ｓ））／Ｎの分布を求めることを特徴とする、請求項１１に記載の汚れの定量装置。
14. 前記係数算出手段は、前記係数分布の設定において、前記標準色試料の撮像画像の画素の標準色ＲＧＢ信号間の差分に基づいて撮像画像を明部と暗部とに区分し、前記区分毎に定めることを特徴とする、請求項１１に記載の汚れの定量装置。
15. 前記係数算出手段は、撮像画像において、前記各係数の画素を含む範囲及び当該範囲間の中間範囲を設定し、隣接する範囲の係数の中間値を前記中間範囲の係数として定めることを特徴とする、請求項１１又は１４に記載の汚れの定量装置。
16. 前記係数算出手段は、撮像画像において、隣接する係数を一次関数により補間して定めることを特徴とする、請求項１１又は１４に記載の汚れの定量装置。
17. 前記正規化手段は、前記標準色試料の面積と当該標準色試料の撮像画像の画素数とから、対象面と撮像画像の画素との寸法の対応関係を求め、当該対応関係に基づいて前記対象面の設定範囲に対応する画素数Ｎを求めることを特徴とする、請求項１１に記載の汚れの定量装置。
18. 前記正規化手段は、前記対象面の設定範囲の面積と当該設定範囲の撮像画像の画素数とから、対象面と撮像画像の画素との寸法の対応関係を求め、当該対応関係に基づいて前記設定範囲に対応する画素の数Ｎを求めることを特徴とする、請求項１１に記載の汚れの定量装置。
19. 前記画像解析装置は、前記標準色試料の対象面上の位置座標と当該標準色試料を撮像して得られる画素の位置とから、前記位置座標と画素との位置関係を定め、
    前記位置関係に基づいて、前記対象面上における前記汚れの分布を求めることを特徴とする、請求項１３に記載の汚れの定量装置。
20. 前記画像解析装置は、前記対象面に設けた所定位置の位置座標と当該所定位置を撮像して得られる画素の位置とから、前記位置座標と画素との位置関係を定め、
    前記位置関係に基づいて、前記対象面上における前記汚れの分布を求めることを特徴とする、請求項１３に記載の汚れの定量装置。