JP2019211277A - ひび割れ変化判定装置および方法 - Google Patents

Abstract

【課題】構造物のひび割れの長さ方向の変化を簡便かつ迅速に判定することが可能なひび割れ変化判定装置および方法を提供する。【解決手段】画像取得部１１は、異なる時刻で撮影された２以上の画像を取得する。配置関係推定部１２は、第１画像に包含される第１局所領域と第２画像に包含される局所領域で検出されたひび割れの関連性（配置関係）を推定する。ひび割れ検出部１３は、配置関係の推定された第１画像および第２画像のそれぞれからひび割れを検出し、検出したひび割れを座標情報に変換する。ひび割れ幅推定部１４は、第１画像および第２画像のそれぞれから検出されたひび割れの幅を推定する。ひび割れ幅加工部１５は、ひび割れ幅推定部１４の推定したひび割れ幅を加工する。ひび割れ変化判定部１６は、ひび割れ幅加工部１５による加工後の第１画像と第２画像のひび割れベクトルの長さおよび幅を比較することで、ひび割れの長さ方向の変化および幅方向の変化を判定する。【選択図】図５

Description

本発明はひび割れ変化判定装置および方法に関し、特に、構造物のひび割れの変化の判定を行うためのひび割れ変化判定装置および方法に関する。

構造物のひび割れを検出する技術としては、例えば特許文献１および特許文献２がある。特許文献１は特徴点処理で抽出されたひび割れ線分のひび割れの程度に応じた色彩でひび割れ線分を色分けする技術を開示している。ひび割れは２値化され、２値化後の描写された線は太い線も細い線も同じ太さの線として表される。

特許文献２は異なる期間に記録された２つの画像におけるひび割れの伸長を２次元畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）で検出する技術を開示している。特許文献２は、トレーニングされたＣＮＮを用いて、構造物に対する変化によらない画像の差の存在に関わらず構造物における変化を識別する、とする。

特許文献３は構造物のひび割れの幅を推定する技術を開示する。

特開2001-099784号公報 特開2017-062776号公報 特開2017-227466号公報

同じ構造物でも異なる時点(例えば5年経過後)で撮影された画像と比較してひび割れの変化を検出する場合、画像の撮影条件（撮影位置、撮影角度、ピント、気象状況、デジタルカメラの機種や性能の違い等）のわずかな変化によって、画像のひび割れ部分の濃淡が変わるなどし、同じひび割れが同じものとして識別できない問題がある。

例えば図８のようにある時点で撮影されたひび割れと、図９のように別の時点で同じ場所が撮影されたひび割れとを比較すると、同じひび割れでもその画素の濃淡が異なる。これらのひび割れの画像を比較すると、同じひび割れの変化を正確に検出できない場合がある。

本発明はこのような問題点に鑑みてなされたもので、構造物のひび割れの長さ方向の変化を簡便かつ迅速に判定することが可能なひび割れ変化判定装置および方法を提供することを目的とする。

本発明の第１の態様に係るひび割れ変化判定装置は、構造物の表面を被写体として撮影された第１画像を取得する第１画像取得部と、構造物の表面を被写体として撮影され、かつ第１画像よりも後に撮影された第２画像を取得する第２画像取得部と、第１画像取得部の取得した第１画像から、構造物の表面のひび割れの始点、終点、および長さを有する線分をベクトル化した情報である第１ひび割れ情報を検出する第１ひび割れ情報検出部と、第２画像取得部の取得した第２画像から、構造物の表面のひび割れの始点、終点、および長さを有する線分をベクトル化した情報である第２ひび割れ情報を検出する第２ひび割れ情報検出部と、第１ひび割れ情報に対し構造物のひび割れの形状を比較用に加工した情報である第１ひび割れ比較情報を作成する第１ひび割れ比較情報作成部と、第２ひび割れ情報に対し構造物のひび割れの形状を比較用に加工した情報である第２ひび割れ比較情報を作成する第２ひび割れ比較情報作成部と、第１ひび割れ比較情報作成部の作成した第１ひび割れ比較情報と第２ひび割れ比較情報作成部の作成した第２ひび割れ比較情報との重なり合いに応じて、構造物の表面のひび割れの変化を判定するひび割れ変化判定部と、を備える。

本発明の第２の態様に係るひび割れ変化判定装置において、第１ひび割れ比較情報は、第１ひび割れ情報に対し構造物のひび割れの幅を付与することでひび割れの線分を矩形化した情報であり、第２ひび割れ比較情報は、第２ひび割れ情報に対し構造物のひび割れの幅を付与することでひび割れの線分を矩形化した情報である。

本発明の第３の態様に係るひび割れ変化判定装置は、第１ひび割れ情報から構造物の表面のひび割れの幅を推定する第１ひび割れ幅推定部と、第２ひび割れ情報から構造物の表面のひび割れの幅を推定する第２ひび割れ幅推定部と、を備え、第１ひび割れ比較情報作成部は、第１ひび割れ幅推定部の推定したひび割れの幅に基づいて構造物の表面のひび割れの幅を付与し、第２ひび割れ比較情報作成部は、第２ひび割れ幅推定部の推定したひび割れの幅に基づいて構造物の表面のひび割れの幅を付与する。

本発明の第４の態様に係るひび割れ変化判定装置において、第１ひび割れ幅推定部は、第１ひび割れ情報の幅方向の濃度分布に基づいて構造物の表面のひび割れの幅を推定し、第２ひび割れ幅推定部は、第２ひび割れ情報の幅方向の濃度分布に基づいて構造物の表面のひび割れの幅を推定する。

本発明の第５の態様に係るひび割れ変化判定装置において、第１ひび割れ比較情報作成部は、第１ひび割れ幅推定部の推定した構造物の表面のひび割れの幅をダイレーション処理により拡大し、第２ひび割れ比較情報作成部は、第２ひび割れ幅推定部の推定した構造物の表面のひび割れの幅をダイレーション処理により拡大する。

本発明の第６の態様に係るひび割れ変化判定装置において、第１ひび割れ比較情報作成部は、構造物の表面のひび割れの密度に応じて構造物の表面のひび割れの幅を拡大し、第２ひび割れ比較情報作成部は、構造物の表面のひび割れの密度に応じて構造物の表面のひび割れの幅を拡大する。

本発明の第７の態様に係るひび割れ変化判定装置において、ひび割れ変化判定部は、第１画像および第２画像の一方から他方への局所的な射影変換により第１ひび割れ比較情報と第２ひび割れ比較情報とを位置合わせした上で、構造物の表面のひび割れの長さが変化したか否かを判定する。

本発明の第８の態様において、射影変換はアフィン変換を含む。

本発明の第９の態様に係るひび割れ変化判定方法は、コンピュータが、構造物の表面を被写体として撮影された第１画像を取得するステップと、構造物の表面を被写体として撮影され、かつ第１画像よりも後に撮影された第２画像を取得するステップと、第１画像から、構造物の表面のひび割れの始点、終点、および長さを有する線分をベクトル化した情報である第１ひび割れ情報を検出するステップと、第２画像から、構造物の表面のひび割れの始点、終点、および長さを有する線分をベクトル化した情報である第２ひび割れ情報を検出するステップと、第１ひび割れ情報に対し構造物のひび割れの形状を比較用に加工した情報である第１ひび割れ比較情報を作成するステップと、第２ひび割れ情報に対し構造物のひび割れの形状を比較用に加工した情報である第２ひび割れ比較情報を作成するステップと、第１ひび割れ比較情報と第２ひび割れ比較情報との重なり合いに応じて、構造物の表面のひび割れの変化を判定するステップと、を実行することを含む。

上記のひび割れ変化判定方法をコンピュータに実行させるためのひび割れ変化判定プログラムも本発明の態様に含まれる。またひび割れ変化判定プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体（非一時的有形媒体）も本発明の態様に含まれる。

本発明によると、異なる時間で撮影された画像のひび割れの幅を加工し、これらのひび割れの重なり合いからひび割れの長さ方向の変化を判定する。ひび割れの幅が加工されているので、ひび割れの幅方向の変化をひび割れの長さ方向の変化と誤判定する確率が減少し、より正確にひび割れの長さ方向の変化を判定できる。

ひび割れ変化判定装置のブロック構成図 ひび割れの配置関係の推定の仕方を概念的に示す図 検出されたひび割れベクトルの始点、終点、長さおよび、それぞれのひび割れベクトルに対応して推定されたひび割れの幅の一例を示す図 第１画像Ｉ１の部分領域Ｒ１におけるひび割れベクトル、第２画像Ｉ２の部分領域Ｒ２におけるひび割れベクトルの一例を示す図 ひび割れ幅加工処理により幅の拡張されたひび割れベクトルの一例 位置合わせされたひび割れベクトルの重なりの様子を示す図 ひび割れ変化判定処理のフローチャート ある時点で撮影された画像におけるひび割れの画素の濃淡を示す図 ある別の時点で撮影された画像におけるひび割れの画素の濃淡を示す図

図１は本発明の好ましい実施形態に係るひび割れ変化判定装置１００のブロック構成を示す。ひび割れ変化判定装置１００は、画像取得部１１、配置関係推定部１２、ひび割れ検出部１３、ひび割れ幅推定部１４、ひび割れ幅加工部１５、およびひび割れ変化判定部１６を備える。これらの各部は、１または複数のプロセッサにより構成される。プロセッサは、ＣＰＵ(Central Processing Unit)，ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit），ＧＰＵ(Graphics Processing Unit)などを含む。ひび割れ変化判定装置１００は、スマートフォン、タブレット端末、デジタルカメラなどの携帯情報端末やパソコンなどで構成される。

画像取得部１１は、異なる時刻で構造物が撮影された２以上の画像を取得する。画像の撮影を行う装置および画像の取得元となる装置は、デジタルカメラ、スマートフォン、あるいはそれらで撮影された画像を取り込んで記憶するデバイス（スマートフォンやパソコンなど）である。例えば、画像取得部１１は、時刻t１で撮影された第１画像Ｉ１、時刻ｔ１よりも後の時刻ｔ２で撮影された第２画像Ｉ２を取得する。なお撮影の対象となる構造物は、橋梁の床板、路面、ダムの堤体コンクリート表面、トンネルの覆工コンクリート表面、建築物の外壁など、特に限定されない。

配置関係推定部１２は、画像取得部１１の取得した画像のひび割れの位置の関連性を推定する。例えば、配置関係推定部１２は、第１画像Ｉ１に包含される第１局所領域と第２画像Ｉ２に包含される第２局所領域で検出されたひび割れの関連性（配置関係）を推定する。すなわち、配置関係推定部１２は、第１画像の局所領域Ｒ１と第２画像の局所領域Ｒ２の間で、もともと同一であったひび割れ同士の位置の対応関係を推定する。第１局所領域とは、連続したひび割れを含む最小の領域でありかつ第１画像に包含される矩形領域である。第２局所領域とは、連続したひび割れを含む最小の矩形領域でありかつ第２画像に包含される領域である。説明の都合上、第１局所領域Ｒ１、第２局所領域Ｒ１は、矩形である。ただし、その他の形状であってもよい。

具体的には、配置関係推定部１２は、第１画像Ｉ１と第２画像Ｉ２の双方から特徴点抽出を行い、第１画像Ｉ１と第２画像Ｉ２との特徴点の対応付けを行う。そして、アフィン変換などの射影変換により、第１画像Ｉ１と第２画像Ｉ２との間で対応する特徴点同士の位置合わせを行い、第１画像Ｉ１と第２画像Ｉ２とを重ね合わせる。

ただし、画像の中のひび割れの画素の濃淡は、撮影条件によって変化するため、仮に第１画像Ｉ１と第２画像Ｉ２の双方が同一の箇所を撮影した画像であっても、双方の画像の同じ個所が特徴点として検出されて対応付けられるとは限らない。

ひび割れ検出部１３は、画像取得部１１の取得した画像からひび割れを検出し、検出したひび割れを座標情報に変換（ベクトル化）する。ベクトル化されたひび割れをひび割れベクトルと呼ぶ。ひび割れベクトルは、ひび割れの長さと向き、または、ひび割れの始点座標および終点の座標を少なくとも含む。またひび割れベクトルは、各種の付加的情報、例えばひび割れベクトルの識別情報や、ひび割れベクトルの座標にある画素の濃淡情報などを含んでもよい。ひび割れの検出はエッジ検出やディープラーニングなどの公知の方法によって行うことができる。

ひび割れ幅推定部１４は、ひび割れ検出部１３が画像から検出した個々のひび割れの幅を推定する。具体的には、ひび割れ幅推定部１４は、特許文献３と同様、画像のひび割れの幅方向の濃度分布（輝度分布）を曲線で近似し、中心になるピクセル位置を実数値で推定し、ピクセル位置ゼロで濃度がピークになるように、濃度分布全体を幅方向にシフトする。これを取得したすべての濃度分布について繰り返すことで、中心が揃った複数の濃度分布を得て、中心が揃った複数の濃度分布に対応する確率分布関数（ガウス関数）を算出する。この確率分布関数と撮影時の撮影条件に基づいて、撮影画像における対象物の輝度分布と同等の輝度分布を有する線画を有するスケール画像を生成する。推定されたひび割れの幅は、ひび割れベクトルに付与される。これにより、ひび割れベクトルは、始点、終点、長さという主要成分のほか、幅という付加的成分を備えることになる。

ひび割れ幅加工部１５は、ひび割れ幅推定部１４の推定したひび割れ幅を増大させる加工をするひび割れ幅加工処理を行う。例えば、ひび割れ幅加工処理は、ひび割れ検出部１３の検出したひび割れの輪郭上の注目画素を中心とした所定の幅の中の最大値を検索するダイレーション処理を行うことにより輪郭を１画素膨張させる。あるいは、ダイレーション処理を２回以上の任意の回数繰り返す。なお、ひび割れの加工は上記に限らず、注目画素を中心とした所定の半径の円だけひび割れの画素を拡張するなどしてもよい。ひび割れベクトルの幅は、加工されたひび割れの幅で更新される。これにより、ひび割れベクトルは、始点、終点、長さという主要成分のほか、加工された幅という付加的成分を備えることになる。

ひび割れ幅の加工の度合は、第１画像Ｉ１および第２画像Ｉ２を含む各画像におけるひび割れの密度に応じて変化させてもよい。例えば、ある画像内のひび割れの密度が高ければ、それだけひび割れの幅の膨張の度合を下げてもよい。こうすれば、隣接するひび割れ同士が、ひび割れの幅の加工により接触することを防げる。

ひび割れ変化判定部１６は、配置関係推定部１２により異なる２画像間で対応関係が推定されたひび割れベクトルの長さおよび幅を比較することで、２画像の撮影時間の差異に相当する経過時間に対応したひび割れの長さ方向の変化および幅方向の変化を判定する。

例えば、ひび割れ変化判定部１６は、時刻ｔ１で撮影された第１画像Ｉ１と、時刻ｔ１よりも後の時刻ｔ２で撮影された第２画像Ｉ２の間で対応するひび割れベクトルのひび割れの長さ方向の変化および幅方向の変化を判定する。この変化は、時間経過Δｔ＝ｔ２−ｔ１に伴う、同一のひび割れの長さ方向の変化および幅方向の変化と判定することができる。

ひび割れの変化は、ひび割れの幅の加工後のひび割れベクトルの重なり合いの度合に応じて判定する。例えば、射影変換により重ねあわされたひび割れベクトルの重なる部分と重ならない部分の面積比ｒを算出し、面積比ｒが一定程度の閾値（例えば５０％）を超えれば、その重なりのない部分をひび割れが変化（成長）した部分と判定する。

図２は配置関係推定部１２による第１画像と第２画像の間でのひび割れの配置関係の推定の仕方を概念的に示す。例えば、第１画像Ｉ１と第２画像Ｉ２の双方から特徴点抽出を行い、第１画像Ｉ１と第２画像Ｉ２との特徴点の対応付けを行う。そして、アフィン変換などの射影変換により、第１画像Ｉ１と第２画像Ｉ２との間で対応する特徴点同士の位置合わせを行い、第１画像Ｉ１と第２画像Ｉ２とを重ね合わせる。アフィン変換の場合は、第１画像Ｉ１および／または第２画像Ｉ２の拡大、縮小、剪断、平行移動、回転の任意の組み合わせにより、第１画像Ｉ１と第２画像Ｉ２との間で対応する特徴点同士の位置合わせが行われる。

第１画像Ｉ１と第２画像Ｉ２から抽出される特徴点は、例えば型枠用合板（いわゆるコンパネ）の継ぎ目や表面の模様で形成された、コンクリート表面の形状である。図２では、画像Ｉ１から特徴点f1,f2,f3,f4が抽出され、画像Ｉ２から特徴点g1,g2,g3,g4が抽出されている。また、特徴点f1,f2,f3,f4と特徴点g1,g2,g3,g4とが同一位置として対応しており、これらが射影変換により位置合わせされて重ねあわされている状態が画像Ｇで示されている。

図３はひび割れ検出部１３により検出されたひび割れベクトルの始点、終点、長さ、および、ひび割れ幅推定部１４によりそれぞれのひび割れベクトルに対応して推定されたひび割れ幅の一例を示す。個々のひび割れに対しては識別番号が付与されてもよい。

図４は、第１画像Ｉ１の部分領域Ｒ１におけるひび割れベクトル、第２画像の部分領域Ｒ２におけるひび割れベクトルの一例である。部分領域Ｒ１におけるひび割れベクトルとして、Ｖ１−１、Ｖ１−２，Ｖ１−３，Ｖ１−４が示されている。また、部分領域Ｒ２におけるひび割れベクトルとして、Ｖ２−１，Ｖ２−２，Ｖ２−３，Ｖ２−４，Ｖ２−５，Ｖ２−６，Ｖ２−７が示されている。

図５は、ひび割れ幅加工部１５のひび割れ幅加工処理により幅の拡張された、第１画像Ｉ１におけるひび割れベクトル、第２画像におけるひび割れベクトルの一例である。第１画像Ｉ１におけるひび割れベクトルＶ１−１、Ｖ１−２，Ｖ１−３，Ｖ１−４の幅の拡張されたひび割れベクトルとして、それぞれＶｄ１−１、Ｖｄ１−２，Ｖｄ１−３，Ｖｄ１−４が示されている。また、第２画像Ｉ２におけるひび割れベクトルＶ２−１，Ｖ２−２，Ｖ２−３，Ｖ２−４，Ｖ２−５，Ｖ２−６，Ｖ２−７の幅の拡張されたひび割れベクトルとして、それぞれＶｄ２−１，Ｖｄ２−２，Ｖｄ２−３，Ｖｄ２−４，Ｖｄ２−５，Ｖｄ２−６，Ｖｄ２−７が示されている。

図６は、配置関係推定部１２により重ね合わせされたひび割れベクトルＶｄ１−１、Ｖｄ１−２，Ｖｄ１−３，Ｖｄ１−４とひび割れベクトルＶｄ２−１，Ｖｄ２−２，Ｖｄ２−３，Ｖｄ２−４，Ｖｄ２−５，Ｖｄ２−６，Ｖｄ２−７の重なりの様子を示す。

Ｖｄ１−１と、Ｖｄ２−１・Ｖｄ２−２・Ｖｄ２−３の組との間では、重なり合いの度合が一定の閾値（例えば面積比５０％）を超えているので、同一のひび割れ（変化のないひび割れ）と判定される。また、Ｖｄ１−２と、Ｖｄ２−４・Ｖｄ２−５の組との間では、重なり合いの度合が一定の閾値を超えているので、同一のひび割れ（変化のないひび割れ）と判定される。

これに対し、Ｖｄ２−７は、第１画像Ｉ１のひび割れのいずれとも重なり合いがなく、ひび割れの変化（ひび割れの成長した部分）と判定される。従ってＶｄ２−７の長さが、Δｔの間に成長したひび割れの長さである。

図７はひび割れ変化判定処理のフローチャートである。この処理を各種のコンピュータ（プロセッサ）に実行させるためのひび割れ変化判定プログラムは、ＳＤＲＡＭ，ＲＯＭ，ＣＤ−ＲＯＭなど各種のコンピュータ（プロセッサ）読み取り可能な記録媒体に記録されている。

Ｓ１では、画像取得部１１は、異なる時刻で撮影された２以上の画像を取得する。

Ｓ２では、配置関係推定部１２は、第１画像に包含される第１局所領域と第２画像に包含される局所領域で検出されたひび割れの関連性（配置関係）を推定する。

Ｓ３では、ひび割れ検出部１３は、配置関係の推定された第１画像および第２画像のそれぞれからひび割れを検出し、検出したひび割れを座標情報に変換（ベクトル化）する。

Ｓ４では、ひび割れ幅推定部１４は、第１画像および第２画像のそれぞれから検出されたひび割れの幅を推定する。

Ｓ５では、ひび割れ幅加工部１５は、ひび割れ幅推定部１４の推定したひび割れ幅を増大させる加工をするひび割れ幅加工処理を行う。

Ｓ６では、ひび割れ変化判定部１６は、ひび割れ幅加工部１５による加工後の第１画像と第２画像のひび割れベクトルの長さおよび幅を比較することで、ひび割れの長さ方向の変化および幅方向の変化を判定する。

Ｓ７では、ひび割れ変化判定部１６は、異なる時刻で撮影された２以上の画像を重ね合わせ、ベクトル同士の重なり合いの程度を算出した結果、同一のひび割れベクトルが存在しないと判定されたものについては、そのひび割れベクトルを長さ方向の変化分と判定する。

Ｓ８では、ひび割れ変化判定部１６は、異なる時刻で撮影された２以上の画像を重ね合わせた結果、同一のひび割れベクトルが存在すると判定されたものについては、同一のひび割れベクトルごとに、ひび割れの幅を比較する。そして、比較の結果ひび割れの幅が異なっている場合、その異なる幅の差分を、太さ方向の変化分とする。なおひび割れの幅の変化を判定しないのであればＳ４およびＳ８は実行しなくてもよい。

このように、必ずしも同一の箇所の特徴点が対応づけられない画像においても、幅の増化したひび割れを重ね合わせ、重なりのない部分をひび割れの変化と判定することで、ひび割れの幅方向の変化を長さ方向の変化と誤判定する確率が低下する。従って、ひび割れの長さ方向の変化をより確実に判定できる。

また、異なる時間で撮影された画像のひび割れの幅を加工し、これらのひび割れの重なり合いからひび割れの長さ方向の変化を判定するので、高速にひび割れの長さ方向の変化を判定できる。

１１ 画像取得部
１２ 配置関係推定部
１３ ひび割れ検出部
１４ ひび割れ幅推定部
１５ ひび割れ幅加工部
１６ ひび割れ変化判定部

Claims (10)

1. 構造物の表面を被写体として撮影された第１画像を取得する第１画像取得部と、
   前記構造物の表面を被写体として撮影され、かつ前記第１画像よりも後に撮影された第２画像を取得する第２画像取得部と、
   前記第１画像取得部の取得した第１画像から、前記構造物の表面のひび割れの始点、終点、および長さを有する線分をベクトル化した情報である第１ひび割れ情報を検出する第１ひび割れ情報検出部と、
   前記第２画像取得部の取得した第２画像から、前記構造物の表面のひび割れの始点、終点、および長さを有する線分をベクトル化した情報である第２ひび割れ情報を検出する第２ひび割れ情報検出部と、
   前記第１ひび割れ情報に対し前記構造物のひび割れの形状を比較用に加工した情報である第１ひび割れ比較情報を作成する第１ひび割れ比較情報作成部と、
   前記第２ひび割れ情報に対し前記構造物のひび割れの形状を比較用に加工した情報である第２ひび割れ比較情報を作成する第２ひび割れ比較情報作成部と、
   前記第１ひび割れ比較情報作成部の作成した第１ひび割れ比較情報と前記第２ひび割れ比較情報作成部の作成した第２ひび割れ比較情報との重なり合いに応じて、前記構造物の表面のひび割れの変化を判定するひび割れ変化判定部と、
   を備えるひび割れ変化判定装置。
2. 前記第１ひび割れ比較情報は、前記第１ひび割れ情報に対し前記構造物のひび割れの幅を付与することで前記ひび割れの線分を矩形化した情報であり、前記第２ひび割れ比較情報は、前記第２ひび割れ情報に対し前記構造物のひび割れの幅を付与することで前記ひび割れの線分を矩形化した情報である請求項１に記載のひび割れ変化判定装置。
3. 前記第１ひび割れ情報から前記構造物の表面のひび割れの幅を推定する第１ひび割れ幅推定部と、
   前記第２ひび割れ情報から前記構造物の表面のひび割れの幅を推定する第２ひび割れ幅推定部と、
   を備え、
   前記第１ひび割れ比較情報作成部は、前記第１ひび割れ幅推定部の推定したひび割れの幅に基づいて前記構造物の表面のひび割れの幅を付与し、
   前記第２ひび割れ比較情報作成部は、前記第２ひび割れ幅推定部の推定したひび割れの幅に基づいて前記構造物の表面のひび割れの幅を付与する請求項２に記載のひび割れ変化判定装置。
4. 前記第１ひび割れ幅推定部は、前記第１ひび割れ情報の幅方向の濃度分布に基づいて前記構造物の表面のひび割れの幅を推定し、
   前記第２ひび割れ幅推定部は、前記第２ひび割れ情報の幅方向の濃度分布に基づいて前記構造物の表面のひび割れの幅を推定する請求項３に記載のひび割れ変化判定装置。
5. 前記第１ひび割れ比較情報作成部は、前記第１ひび割れ幅推定部の推定した前記構造物の表面のひび割れの幅をダイレーション処理により拡大し、
   前記第２ひび割れ比較情報作成部は、前記第２ひび割れ幅推定部の推定した前記構造物の表面のひび割れの幅をダイレーション処理により拡大する請求項３または４に記載のひび割れ変化判定装置。
6. 前記第１ひび割れ比較情報作成部は、前記構造物の表面のひび割れの密度に応じて前記構造物の表面のひび割れの幅を拡大し、
   前記第２ひび割れ比較情報作成部は、前記構造物の表面のひび割れの密度に応じて前記構造物の表面のひび割れの幅を拡大する請求項５に記載のひび割れ変化判定装置。
7. 前記ひび割れ変化判定部は、前記第１画像および前記第２画像の一方から他方への局所的な射影変換により前記第１ひび割れ比較情報と前記第２ひび割れ比較情報とを位置合わせした上で、前記構造物の表面のひび割れの長さが変化したか否かを判定する請求項１〜６のいずれか１項に記載のひび割れ変化判定装置。
8. 前記射影変換はアフィン変換を含む請求項７に記載のひび割れ変化判定装置。
9. コンピュータが、
   構造物の表面を被写体として撮影された第１画像を取得するステップと、
   前記構造物の表面を被写体として撮影され、かつ前記第１画像よりも後に撮影された第２画像を取得するステップと、
   前記第１画像から、前記構造物の表面のひび割れの始点、終点、および長さを有する線分をベクトル化した情報である第１ひび割れ情報を検出するステップと、
   前記第２画像から、前記構造物の表面のひび割れの始点、終点、および長さを有する線分をベクトル化した情報である第２ひび割れ情報を検出するステップと、
   前記第１ひび割れ情報に対し前記構造物のひび割れの形状を比較用に加工した情報である第１ひび割れ比較情報を作成するステップと、
   前記第２ひび割れ情報に対し前記構造物のひび割れの形状を比較用に加工した情報である第２ひび割れ比較情報を作成するステップと、
   前記第１ひび割れ比較情報と前記第２ひび割れ比較情報との重なり合いに応じて、前記構造物の表面のひび割れの変化を判定するステップと、
   を実行するひび割れ変化判定方法。
10. 請求項９に記載のひび割れ変化判定方法をコンピュータに実行させるためのひび割れ変化判定プログラム。