JP2021128617A

JP2021128617A - Inspection system, inspection method, and structure

Info

Publication number: JP2021128617A
Application number: JP2020023684A
Authority: JP
Inventors: 貴彦澤田; Takahiko Sawada
Original assignee: Hitachi Ltd
Current assignee: Hitachi Ltd
Priority date: 2020-02-14
Filing date: 2020-02-14
Publication date: 2021-09-02
Anticipated expiration: 2040-02-14
Also published as: JP7525266B2

Abstract

To provide an inspection system that can identify an inspection object.SOLUTION: An inspection system 100 includes an imaging device 3, which captures an image of an identification pattern that includes individual identification information and is formed on an inspection object 30, and an arithmetic processing unit 50. The arithmetic processing unit 50 includes an identification unit 52 configured to identify the imaged inspection object 30 based on the identification pattern in the image captured by the imaging device 3, and an image analysis unit 53 configured to perform image analysis based on digital image correlation method for the identification pattern in the image.SELECTED DRAWING: Figure 4

Description

本発明は、検査システム、検査方法及び構造物に関する。 The present invention relates to inspection systems, inspection methods and structures.

構造物中の検査対象の検査技術として、特許文献１に記載の技術が知られている。特許文献１には、柱状構造物に付した所定のパターンを撮影した時系列画像データを入力する入力手段と、前記時系列画像データから前記柱状構造物に発生している変位を求める変位算出手段と、前記変位から前記柱状構造物の固有振動数を求める固有振動数算出手段と、前記固有振動数に基づいて前記柱状構造物の状態を判定する判定手段と、を有することを特徴とする状態測定装置が記載されている。 As an inspection technique for an inspection target in a structure, the technique described in Patent Document 1 is known. Patent Document 1 describes an input means for inputting time-series image data obtained by photographing a predetermined pattern attached to a columnar structure, and a displacement calculation means for obtaining a displacement generated in the columnar structure from the time-series image data. A state characterized by having a natural frequency calculation means for obtaining the natural frequency of the columnar structure from the displacement, and a determination means for determining the state of the columnar structure based on the natural frequency. The measuring device is described.

特開２０１８−１４１６６３号公報（特に請求項１）JP-A-2018-141663 (especially claim 1)

特許文献１に記載の技術では、構造物としての電柱に、電柱の変位測定のためのマーカが付される。そして、電柱に形成されたマーカが撮像装置によって撮像される。しかし、マーカを含む画像は通常似たような構図になるため、検査対象が例えば何であるか又はどこであるかのように、検査対象を画像に基づき識別できない。 In the technique described in Patent Document 1, a marker for measuring the displacement of the utility pole is attached to the utility pole as a structure. Then, the marker formed on the utility pole is imaged by the imaging device. However, since the image including the marker usually has a similar composition, the inspection target cannot be identified based on the image, for example, what the inspection target is or where.

本発明が解決しようとする課題は、検査対象を識別可能な検査システム、検査方法及び構造物の提供である。 An object to be solved by the present invention is to provide an inspection system, an inspection method, and a structure capable of identifying an inspection target.

本発明の検査システムは、個体識別情報を含み、検査対象に形成された識別パターンを撮像する撮像装置と、演算処理装置と、を備え、前記演算処理装置は、前記撮像装置により撮像された画像中の前記識別パターンに基づき、撮像した前記検査対象を識別する識別部と、前記画像中の前記識別パターンについてデジタル画像相関法に基づく画像解析を行う画像解析部とを備える。その他の解決手段は発明を実施するための形態において後記する。 The inspection system of the present invention includes an image pickup device that includes individual identification information and images an identification pattern formed on an inspection target, and an arithmetic processing device. The arithmetic processing device is an image captured by the image pickup device. An identification unit that identifies the imaged inspection target based on the identification pattern in the image and an image analysis unit that performs image analysis based on the digital image correlation method on the identification pattern in the image are provided. Other solutions will be described later in the form for carrying out the invention.

本発明によれば、検査対象を識別可能な検査システム、検査方法及び構造物を提供できる。 According to the present invention, it is possible to provide an inspection system, an inspection method and a structure capable of identifying an inspection target.

第一実施形態の検査システムを示す模式図である。It is a schematic diagram which shows the inspection system of 1st Embodiment. 図１のＡ部の一部を拡大して示す図であり、構造物の表面における検査対象を示す模式図である。It is a figure which shows the part A of FIG. 1 enlarged, and is the schematic diagram which shows the inspection target on the surface of a structure. 識別パターンの例を示す図である。It is a figure which shows the example of the identification pattern. 識別パターンの例を示す図である。It is a figure which shows the example of the identification pattern. 識別パターンの例を示す図である。It is a figure which shows the example of the identification pattern. 演算処理装置を含む検査システムのブロック図である。It is a block diagram of the inspection system including the arithmetic processing unit. 変形前の検査対象に形成された識別パターンの模式図である。It is a schematic diagram of the identification pattern formed in the inspection target before deformation. 変形後の検査対象に形成された識別パターンの模式図である。It is a schematic diagram of the identification pattern formed in the inspection target after deformation. 識別パターンを含む画像を示す模式図である。It is a schematic diagram which shows the image including the identification pattern. デジタル画像相関法に基づく画像解析により得られた変位量分布を示す模式図である。It is a schematic diagram which shows the displacement amount distribution obtained by the image analysis based on the digital image correlation method. 第１実施形態の検査方法を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the inspection method of 1st Embodiment. 第２実施形態の検査システムを示す模式図である。It is a schematic diagram which shows the inspection system of 2nd Embodiment. 図９の窓を拡大して示す図である。It is a figure which shows the window of FIG. 9 enlarged. 第３実施形態の検査システムを示す模式図である。It is a schematic diagram which shows the inspection system of 3rd Embodiment.

以下、本発明を実施するための形態（本実施形態）を説明する。ただし、本発明は以下の内容及び図示の内容になんら限定されず、本発明の効果を著しく損なわない範囲で任意に変形して実施できる。本発明は、異なる実施形態同士を組み合わせて実施できる。以下の記載において、異なる実施形態において同じ部材については同じ符号を付し、重複する説明は省略する。 Hereinafter, embodiments for carrying out the present invention (the present embodiment) will be described. However, the present invention is not limited to the following contents and the illustrated contents, and can be arbitrarily modified and carried out within a range that does not significantly impair the effects of the present invention. The present invention can be implemented by combining different embodiments. In the following description, the same members will be designated by the same reference numerals in different embodiments, and redundant description will be omitted.

図１は、第一実施形態の検査システム１００を示す模式図である。検査システム１００は、撮像装置３を（例えば後記するカメラ）用いて構造物１中の検査対象３０の検査を行うものである。具体的には、検査システム１００は、検査対象３０に形成された識別パターン３１（図２、図３）を撮像する。検査システム１００は、デジタル画像相関法（以下ＤＩＣという）の適用により、構造物１の変形に伴う識別パターン３１の変位量及び変位方向（いずれか一方のみでも良い。以下同じ）を計測する。ただし、検査内容はこの例に限定されるものではない。 FIG. 1 is a schematic view showing the inspection system 100 of the first embodiment. The inspection system 100 inspects the inspection target 30 in the structure 1 by using the image pickup apparatus 3 (for example, a camera described later). Specifically, the inspection system 100 images the identification pattern 31 (FIGS. 2 and 3) formed on the inspection target 30. The inspection system 100 measures the displacement amount and the displacement direction (only one of them may be used; the same applies hereinafter) of the identification pattern 31 due to the deformation of the structure 1 by applying the digital image correlation method (hereinafter referred to as DIC). However, the inspection content is not limited to this example.

検査システム１００により検査される構造物１は、ＤＩＣによって検査される構造物１であって、個体識別情報を含む識別パターン３１（図２）を付した検査対象３０を有するものである。検査対象３０は、例えば構造物１の表面１０であり、図１の例では３か所の単位部位３０ａを含む。構造物１は、図示の例では発電設備であり、具体的には風力発電設備である。ただし、構造物１は発電設備に限定されず、鉄道車両又は建設機械でもよい。即ち、検査対象３０は、例えば、発電設備、鉄道車両、又は建設機械のうちの少なくとも一種の構造物１の表面１０である。これにより、発電設備、鉄道車両、又は建設機械のうちの少なくとも一種の構造物１の表面１０について、ＤＩＣによって検査できる。ただし、構造物１はこれらに限定されるものではない。 The structure 1 inspected by the inspection system 100 is a structure 1 inspected by the DIC and has an inspection target 30 having an identification pattern 31 (FIG. 2) including individual identification information. The inspection target 30 is, for example, the surface 10 of the structure 1, and in the example of FIG. 1, the inspection target 30 includes three unit parts 30a. The structure 1 is a power generation facility in the illustrated example, and specifically, a wind power generation facility. However, the structure 1 is not limited to the power generation facility, and may be a railroad vehicle or a construction machine. That is, the inspection target 30 is, for example, the surface 10 of at least one type of structure 1 of a power generation facility, a railroad vehicle, or a construction machine. Thereby, the surface 10 of the structure 1 of at least one of the power generation equipment, the railroad vehicle, and the construction machine can be inspected by the DIC. However, the structure 1 is not limited to these.

例えば風力発電設備により構成される構造物１は、ブレード２０、タワー２１、回転軸２２、及びナセル２３を備える。ブレード２０は回転軸２２に取付けられ、回転軸２２はナセル２３内の発電装置（図示しない）に接続される。実線矢印で示すブレード２０の回転により発電装置（図示しない）が駆動され、発電が行われる。ナセル２３はタワー２１によって支持され、ナセル２３の上面には撮像装置３が設置される。なお、撮像装置３の設置場所はナセル２３の上面に限られず、例えば地上に設置したり、タワー２１に設置したり等、任意の高さ及び設置場所に設置できる。また、例えば無人航空機（図示しない）に撮像装置３を搭載し、ブレード２０の回転に同期させて無人航空機を飛行させながら、撮像装置３で撮像してもよい。 For example, the structure 1 composed of wind power generation equipment includes a blade 20, a tower 21, a rotating shaft 22, and a nacelle 23. The blade 20 is attached to the rotating shaft 22, and the rotating shaft 22 is connected to a power generation device (not shown) in the nacelle 23. A power generation device (not shown) is driven by the rotation of the blade 20 indicated by the solid arrow to generate power. The nacelle 23 is supported by the tower 21, and the image pickup device 3 is installed on the upper surface of the nacelle 23. The installation location of the image pickup apparatus 3 is not limited to the upper surface of the nacelle 23, and can be installed at any height and installation location, such as on the ground or on the tower 21. Further, for example, the image pickup device 3 may be mounted on an unmanned aerial vehicle (not shown), and the image pickup device 3 may take an image while flying the unmanned aerial vehicle in synchronization with the rotation of the blade 20.

検査システム１００は、構造物１の表面１０における検査対象３０を撮像する撮像装置３を備える。撮像装置３は、二次元画像を取得する１台の単眼カメラであり、図示の例ではナセル２３の上面に設置される。撮像装置３は、応力集中が生じ易い部分、具体的には図１のＡ部におけるブレード２０の表面１０の端部を撮像する。撮像により得られた画像は、演算処理装置５０の画像取得部５１（後記する）が取得する。 The inspection system 100 includes an image pickup device 3 that images an inspection target 30 on the surface 10 of the structure 1. The image pickup device 3 is a monocular camera that acquires a two-dimensional image, and is installed on the upper surface of the nacelle 23 in the illustrated example. The image pickup apparatus 3 takes an image of a portion where stress concentration is likely to occur, specifically, an end portion of the surface 10 of the blade 20 in the portion A of FIG. The image obtained by imaging is acquired by the image acquisition unit 51 (described later) of the arithmetic processing unit 50.

応力集中が生じ易い部分として、他には例えば、構造物１において存在し得る接合部、形状又は寸法が急変する曲面部、切り欠き部等が挙げられ、図１の撮像場所に限定されるものではない。例えば、撮像装置３により、タワー２１を地上の基礎（図示しない）に固定するボルト又は溶接部分を撮像するようにしてもよい。
撮像装置３により撮像される検査対象３０について、図２を参照しながら説明する。 Other parts where stress concentration is likely to occur include, for example, a joint portion that may exist in the structure 1, a curved surface portion whose shape or dimension suddenly changes, a notch portion, and the like, which are limited to the imaging location shown in FIG. is not it. For example, the image pickup device 3 may be used to image a bolt or a welded portion that fixes the tower 21 to a foundation (not shown) on the ground.
The inspection target 30 imaged by the image pickup apparatus 3 will be described with reference to FIG.

図２は、図１のＡ部の一部を拡大して示す図であり、構造物１の表面１０における検査対象３０を示す模式図である。図２では、構造物１が図２の領域以外にも延在することを表すため、紙面手前側及び紙面奥側の表面１０を曲線で切断することで断面斜視図として図示している。 FIG. 2 is an enlarged view showing a part of part A of FIG. 1, and is a schematic view showing an inspection target 30 on the surface 10 of the structure 1. In FIG. 2, in order to show that the structure 1 extends beyond the region of FIG. 2, the surface 10 on the front side and the back side of the paper surface is cut with a curved line to show a cross-sectional perspective view.

撮像装置３（図１）は、検査対象３０に形成された識別パターン３１を撮像するものである。検査対象３０は、例えば、構造物１において応力が集中し易い部位である。識別パターン３１は、検査対象３０を識別可能な個体識別情報を含む。個体識別情報は、構造物１又は検査対象３０の少なくとも一方を識別可能な情報であり、例えば、構造物１における検査対象３０の具体的な位置、構造物１の製造時期、構造物１の製造者、構造物１の製造場所、識別パターン３１が検査対象３０に形成された時期等である。 The image pickup apparatus 3 (FIG. 1) images the identification pattern 31 formed on the inspection target 30. The inspection target 30 is, for example, a portion of the structure 1 where stress is likely to be concentrated. The identification pattern 31 includes individual identification information capable of identifying the inspection target 30. The individual identification information is information that can identify at least one of the structure 1 and the inspection target 30, for example, the specific position of the inspection target 30 in the structure 1, the production time of the structure 1, and the production of the structure 1. Person, the place of manufacture of the structure 1, the time when the identification pattern 31 was formed on the inspection target 30, and the like.

識別パターン３１は、構造物１の検査対象３０の色に応じた色で形成される。例えば、検査対象３０の色が艶消しの白色である場合には識別パターン３１は黒色であることが好ましい。また、検査対象３０の色が黒色である場合には識別パターン３１は艶消しの黒色であることが好ましい。風力発電設備を例示した構造物１の場合、検査対象３０の色（即ち構造物１の表面１０の色）は通常は白色である。
識別パターン３１の具体例について、図３Ａ〜図３Ｃを参照して説明する。 The identification pattern 31 is formed with a color corresponding to the color of the inspection target 30 of the structure 1. For example, when the color of the inspection target 30 is matte white, the identification pattern 31 is preferably black. When the color of the inspection target 30 is black, the identification pattern 31 is preferably matte black. In the case of the structure 1 exemplifying the wind power generation facility, the color of the inspection target 30 (that is, the color of the surface 10 of the structure 1) is usually white.
A specific example of the identification pattern 31 will be described with reference to FIGS. 3A to 3C.

図３Ａは、識別パターン３１の例を示す図である。識別パターン３１は、二次元的に広がる複数の単位点３２ａの集合により構成される点部３２と、個体識別情報と関連付けた情報部３３とを含む。点部３２及び情報部３３を含むことで、点部３２にＤＩＣを適用でき、単位点３２ａの変位量及び変位方向を計測できる。更に、情報部３３に基づき検査対象３０を識別できる。 FIG. 3A is a diagram showing an example of the identification pattern 31. The identification pattern 31 includes a point portion 32 composed of a set of a plurality of unit points 32a spreading two-dimensionally, and an information portion 33 associated with individual identification information. By including the point portion 32 and the information portion 33, the DIC can be applied to the point portion 32, and the displacement amount and the displacement direction of the unit point 32a can be measured. Further, the inspection target 30 can be identified based on the information unit 33.

図３Ａの例では、多数の小さな単位点３２ａが二次元平面上に散点的に広がって配置される。ＤＩＣでは、構造物１の変形（歪み。以下同じ）、即ち検査対象３０の変形に起因する単位点３２ａの変位量及び変位方向が計測される。なお、単位点３２ａは規則性を持たずにランダムに広がって形成されることが好ましい。このようにすることで、ＤＩＣによる解析精度を向上できる。 In the example of FIG. 3A, a large number of small unit points 32a are arranged scattered on a two-dimensional plane. In the DIC, the deformation (strain; the same applies hereinafter) of the structure 1, that is, the displacement amount and the displacement direction of the unit point 32a due to the deformation of the inspection target 30 are measured. It is preferable that the unit points 32a are randomly spread and formed without regularity. By doing so, the analysis accuracy by the DIC can be improved.

情報部３３は、図３Ａの例では、正方形の識別パターン３１の対角線上に配置された３つの点３３ａにより構成される。点３３ａは単位点３２ａよりも大きく、点３３ａと単位点３２ａとが区別される。情報部３３は、個体識別情報と関連付けられる。例えば、図３Ａの例では、点３３ａの配置場所及び数（何れか一方のみでもよい）を変更することで、情報部３３を含む識別パターン３１が形成された検査対象３０の個体識別情報を決定できる。 In the example of FIG. 3A, the information unit 33 is composed of three points 33a arranged diagonally of the square identification pattern 31. The point 33a is larger than the unit point 32a, and the point 33a and the unit point 32a are distinguished. The information unit 33 is associated with the individual identification information. For example, in the example of FIG. 3A, the individual identification information of the inspection target 30 in which the identification pattern 31 including the information unit 33 is formed is determined by changing the arrangement location and the number of points 33a (only one of them may be used). can.

図３Ｂは、識別パターン３１の例を示す図である。図３Ｂに示す例は、例えばＱＲコード（登録商標）等の二次元デジタルマトリクスコード（二次元バーコード）である。図３Ｂに示す識別パターン３１も、点部３２及び情報部３３を含む。具体的には、正方形の単位点３２ａが二次元平面上のＸＹ方向に配置されることで、点部３２が形成される。従って、ＤＩＣでは、構造物１の変形、即ち検査対象３０の変形に起因する正方形の単位点３２ａの変位量及び変位方向が計測される。また、二次元デジタルマトリクスコードの規格に沿って識別パターン３１を形成することで、識別パターン３１の全体が情報部３３として機能する。情報部３３を構成する二次元デジタルマトリクスコードの規格は、二次元バーコードが例えばＱＲコードであれば、ＩＳＯ／ＩＥＣ１８００４である。 FIG. 3B is a diagram showing an example of the identification pattern 31. An example shown in FIG. 3B is a two-dimensional digital matrix code (two-dimensional bar code) such as a QR code (registered trademark). The identification pattern 31 shown in FIG. 3B also includes a point portion 32 and an information portion 33. Specifically, the point portion 32 is formed by arranging the square unit points 32a in the XY directions on the two-dimensional plane. Therefore, in the DIC, the displacement amount and the displacement direction of the square unit point 32a caused by the deformation of the structure 1, that is, the deformation of the inspection target 30, are measured. Further, by forming the identification pattern 31 according to the standard of the two-dimensional digital matrix code, the entire identification pattern 31 functions as the information unit 33. The standard of the two-dimensional digital matrix code constituting the information unit 33 is ISO / IEC18004 if the two-dimensional bar code is, for example, a QR code.

図３Ｃは、識別パターン３１の例を示す図である。図３Ｃに示す例では、識別パターン３１は文字３４を含む。文字３４は、例えば同一方向に等間隔かつ等しい大きさで配置される。文字３４を含むことで、文字３４によって直接的に検査対象３０を識別できる。従って、文字３４は識別可能情報として機能する。また、文字３４を１つの点と考え、ＤＩＣに基づいて文字３４の歪みを評価することで、当該点の変位量及び変位方向を計測できる。従って、文字３４は、ＤＩＣによる解析対象としても機能する。 FIG. 3C is a diagram showing an example of the identification pattern 31. In the example shown in FIG. 3C, the identification pattern 31 includes the character 34. The characters 34 are arranged, for example, in the same direction at equal intervals and of the same size. By including the character 34, the inspection target 30 can be directly identified by the character 34. Therefore, the character 34 functions as identifiable information. Further, by considering the character 34 as one point and evaluating the distortion of the character 34 based on the DIC, the displacement amount and the displacement direction of the point can be measured. Therefore, the character 34 also functions as an analysis target by the DIC.

図１に戻って、第１実施形態では、検査対象３０は複数の単位部位３０ａを含み、撮像装置３は、単位部位３０ａのそれぞれを撮像する。従って、図１の例では、１台の撮像装置３が、構造物１に含まれる３か所の単位部位３０ａを撮像する。検査対象３０である単位部位３０ａには、上記のように個体識別情報を識別パターン３１（図２）が付されている。このため、検査対象３０が複数あっても、撮像した画像がどの検査対象３０であるかを識別できる。また、識別不能を抑制できることで、改めて検査対象３０を識別したうえでの撮像のし直し（撮り直し）を抑制できる。 Returning to FIG. 1, in the first embodiment, the inspection target 30 includes a plurality of unit parts 30a, and the imaging device 3 images each of the unit parts 30a. Therefore, in the example of FIG. 1, one imaging device 3 images the three unit portions 30a included in the structure 1. As described above, the unit portion 30a, which is the inspection target 30, is provided with the identification pattern 31 (FIG. 2) for individual identification information. Therefore, even if there are a plurality of inspection targets 30, it is possible to identify which inspection target 30 is the captured image. Further, by suppressing the indistinguishability, it is possible to suppress the re-imaging (re-imaging) of the image after the inspection target 30 is identified again.

なお、図１の例では検査対象３０は複数の単位部位３０ａを含むが、構造物１に含まれる検査対象３０は１つのみでもよい。即ち、１台の撮像装置３が１つの構造物１における１つの検査対象３０を撮像するようにしてもよい。撮像装置３により得られる画像は、上記のように似たような構造であることが多い。従って、画像データが蓄積された場合であっても、画像中の識別パターン３１に基づき、撮像した検査対象３０を識別できる。 In the example of FIG. 1, the inspection target 30 includes a plurality of unit parts 30a, but the inspection target 30 included in the structure 1 may be only one. That is, one imaging device 3 may image one inspection target 30 in one structure 1. The image obtained by the image pickup apparatus 3 often has a similar structure as described above. Therefore, even when the image data is accumulated, the imaged inspection target 30 can be identified based on the identification pattern 31 in the image.

撮像装置３は、複数の単位部位３０ａを連続的に撮像する。即ち、固定された１台の撮像装置３により、回転しているブレード２０の３つの単位部位３０ａが連続的に撮像される。このため、ブレード２０が実線矢印の方向に１回転すると、異なる検査対象３０である単位部位３０ａに対応する３枚の画像が取得される。単位部位３０ａの連続的な撮像により、画像の枚数が多くなっても、画像中の識別パターン３１に基づき検査対象３０を識別できる。 The imaging device 3 continuously images a plurality of unit portions 30a. That is, the three unit portions 30a of the rotating blade 20 are continuously imaged by one fixed imaging device 3. Therefore, when the blade 20 makes one rotation in the direction of the solid arrow, three images corresponding to the unit portion 30a, which is a different inspection target 30, are acquired. By continuous imaging of the unit portion 30a, the inspection target 30 can be identified based on the identification pattern 31 in the image even if the number of images is large.

検査システム１００は、撮像装置３により撮像された画像が送信される演算処理装置５０と、表示装置６０と、報知装置６１とを備える。まず、演算処理装置５０について、図４を参照して説明する。 The inspection system 100 includes an arithmetic processing unit 50 for transmitting an image captured by the image pickup device 3, a display device 60, and a notification device 61. First, the arithmetic processing unit 50 will be described with reference to FIG.

図４は、演算処理装置５０を含む検査システム１００のブロック図である。演算処理装置５０は、画像取得部５１と、識別部５２と、画像解析部５３と、表示部５４と、報知部５５とを備える。 FIG. 4 is a block diagram of the inspection system 100 including the arithmetic processing unit 50. The arithmetic processing unit 50 includes an image acquisition unit 51, an identification unit 52, an image analysis unit 53, a display unit 54, and a notification unit 55.

画像取得部５１は、撮像装置３により得られた画像を取得するものである。取得した画像は、識別パターン３１を含む。画像取得部５１により取得された画像は、識別部５２に送信される。画像の取得（即ち、撮像装置３による撮像タイミング）は、回転の都度ブレード２０の同じ単位部位３０ａを撮像できるように、ブレード２０の回転タイミングと同期して行われる。 The image acquisition unit 51 acquires the image obtained by the image pickup apparatus 3. The acquired image includes the identification pattern 31. The image acquired by the image acquisition unit 51 is transmitted to the identification unit 52. The acquisition of the image (that is, the imaging timing by the imaging device 3) is performed in synchronization with the rotation timing of the blade 20 so that the same unit portion 30a of the blade 20 can be imaged each time the image is rotated.

識別部５２は、撮像装置３により撮像された画像中の識別パターン３１に基づき、撮像した検査対象３０を識別するものである。第１実施形態では、画像中の識別パターン３１に基づき、３つのブレード２０のうちのどのブレード２０を撮像したのかが識別される。撮像により得られる画像は似たような構図であるため、識別部５２によって検査対象３０であるブレード２０を識別できる。 The identification unit 52 identifies the imaged inspection target 30 based on the identification pattern 31 in the image captured by the image pickup apparatus 3. In the first embodiment, which of the three blades 20 is imaged is identified based on the identification pattern 31 in the image. Since the images obtained by imaging have a similar composition, the identification unit 52 can identify the blade 20 which is the inspection target 30.

画像解析部５３は、撮像装置３により得られた画像中の識別パターン３１についてＤＩＣに基づく画像解析を行うものである。ＤＩＣにより、取得された変形前後の検査対象３０のデジタル画像を用いて、識別パターン３１の輝度分布に基づき検査対象３０の表面の変位量及び変位方向を同時に決定できる。即ち、画像解析部５３により、検査対象３０の変形に起因する構造物１の表面の変位量及び変位方向を決定できる。ＤＩＣに基づく変位量及び変位方向の決定について、図５Ａ及び図５Ｂを参照しながら説明する。 The image analysis unit 53 performs image analysis based on the DIC on the identification pattern 31 in the image obtained by the image pickup apparatus 3. Using the acquired digital images of the inspection target 30 before and after the deformation, the DIC can simultaneously determine the displacement amount and the displacement direction of the surface of the inspection target 30 based on the luminance distribution of the identification pattern 31. That is, the image analysis unit 53 can determine the displacement amount and the displacement direction of the surface of the structure 1 due to the deformation of the inspection target 30. The determination of the displacement amount and the displacement direction based on the DIC will be described with reference to FIGS. 5A and 5B.

図５Ａは、変形前の検査対象３０に形成された識別パターン３１の模式図である。また、図５Ｂは、変形後の検査対象３０に形成された識別パターン３１の模式図である。図５Ａ及び図５Ｂは、一例として、上記の図３Ｂに示した識別パターン３１を図示する。また、図５Ａ及び図５Ｂにおいて、点Ｒ，Ｓは仮想的なものであり、実際には、それぞれの単位点３２ａ（図３Ｂ）の変位量及び変位方向が決定される。 FIG. 5A is a schematic view of the identification pattern 31 formed on the inspection target 30 before deformation. Further, FIG. 5B is a schematic view of the identification pattern 31 formed on the inspection target 30 after deformation. 5A and 5B show, as an example, the identification pattern 31 shown in FIG. 3B above. Further, in FIGS. 5A and 5B, the points R and S are virtual, and the displacement amount and the displacement direction of each unit point 32a (FIG. 3B) are actually determined.

図５Ａ及び図５Ｂの例では、変形前の画像中の識別パターン３１（図５Ａ）における任意の点Ｑを中心とする微小な画像の領域（サブセット）Ｒ内での輝度分布が求められる。そして、変形後の画像中の識別パターン３１（図５Ｂ）において、変形前の領域Ｒの輝度分布と最も良い相関を得る輝度分布を有する領域Ｓが探索される。領域Ｓの中心点Ｕの位置を、構造物１の変形により変位した点Ｑの位置とすることで、点Ｑの変位量及び変位方向を同時に決定できる。 In the examples of FIGS. 5A and 5B, the luminance distribution within the region (subset) R of a minute image centered on an arbitrary point Q in the identification pattern 31 (FIG. 5A) in the image before deformation is obtained. Then, in the identification pattern 31 (FIG. 5B) in the image after the deformation, the region S having the brightness distribution that best correlates with the brightness distribution of the region R before the deformation is searched. By setting the position of the center point U of the region S to the position of the point Q displaced by the deformation of the structure 1, the displacement amount and the displacement direction of the point Q can be determined at the same time.

このように、画像解析部５３は、検査対象３０の変形によって生じる検査対象３０での任意の点Ｑの変位量及び変位方向を解析する。これにより、検査対象３０の変形の程度を把握でき、検査対象３０のひずみ分布図を把握できる。 In this way, the image analysis unit 53 analyzes the displacement amount and the displacement direction of the arbitrary point Q at the inspection target 30 caused by the deformation of the inspection target 30. As a result, the degree of deformation of the inspection target 30 can be grasped, and the strain distribution map of the inspection target 30 can be grasped.

図６は、識別パターン３１を含む画像を示す模式図である。応力（ひずみ）集中は、形状不連続部、切り欠き部等が存在すると生じ易くなる。このため、撮像装置３は、応力集中し易いブレード２０の端部を撮像する。 FIG. 6 is a schematic diagram showing an image including the identification pattern 31. Stress (strain) concentration is likely to occur in the presence of shape discontinuities, notches, and the like. Therefore, the image pickup apparatus 3 images the end portion of the blade 20 in which stress is easily concentrated.

図７は、ＤＩＣに基づく画像解析により得られた変位量分布を示す模式図である。画像解析部５３が図６に示す識別パターン３１を含む画像を解析することで、変位量の等高線図２２及び変位ベクトル線図（図示しない）を含む可視化された変位量分布図（図７）が得られる。得られた変位量分布図は、表示部５４及び報知部５５（いずれも後記する）に送信される。なお、変位量分布図は、図示しない記録部に記録されてもよい。また、変位量分布図は、例えば、図示しない外部送信部及び通信用ケーブル（無線でもよい）を介して別の装置に送信されてもよい。 FIG. 7 is a schematic diagram showing a displacement amount distribution obtained by image analysis based on DIC. By analyzing the image including the identification pattern 31 shown in FIG. 6, the image analysis unit 53 obtains a visualized displacement amount distribution map (FIG. 7) including a contour line diagram 22 of the displacement amount and a displacement vector diagram (not shown). can get. The obtained displacement amount distribution map is transmitted to the display unit 54 and the notification unit 55 (both described later). The displacement distribution map may be recorded in a recording unit (not shown). Further, the displacement amount distribution map may be transmitted to another device via, for example, an external transmission unit (not shown) and a communication cable (which may be wireless).

図４に戻って、表示部５４は、画像解析部５３による画像解析の結果を表示装置６０に表示するものである。具体的には、図４の例では、表示部５４は、図７に示す変位量分布図を表示装置６０に表示する。表示装置６０は、例えばモニターである。表示部５４を備えることで、使用者が変位量分布図を確認でき、保守点検等の適切な処置を行うことができる。 Returning to FIG. 4, the display unit 54 displays the result of the image analysis by the image analysis unit 53 on the display device 60. Specifically, in the example of FIG. 4, the display unit 54 displays the displacement amount distribution map shown in FIG. 7 on the display device 60. The display device 60 is, for example, a monitor. By providing the display unit 54, the user can check the displacement amount distribution map and take appropriate measures such as maintenance and inspection.

報知部５５は、画像解析部５３による画像解析の結果が予め定められた基準からずれていたときに使用者に警報を報知するものである。ここでいう基準とは、例えば、変形に係る物理量（例えば変位量等）であり、具体的には例えば、検査対象３０の変形が検査対象３０を含む構造物１の使用寿命に大きな影響を及ぼさないことを表す許容変位量である。許容変位量は、例えば、実験、試運転、シミュレーション等によって決定できる。許容変位量は、図示しない入力装置（例えばキーボード）等を介した作業員による入力値でもよい。 The notification unit 55 notifies the user of an alarm when the result of the image analysis by the image analysis unit 53 deviates from a predetermined standard. The reference here is, for example, a physical quantity related to deformation (for example, a displacement amount, etc.). Specifically, for example, the deformation of the inspection target 30 has a great influence on the service life of the structure 1 including the inspection target 30. It is an allowable displacement amount indicating that there is no such thing. The permissible displacement amount can be determined by, for example, an experiment, a trial run, a simulation, or the like. The permissible displacement amount may be an input value by an operator via an input device (for example, a keyboard) (not shown).

例えば、変位量分布図に基づき決定された変位量が使用寿命にほとんど影響しない変位量範囲に含まれる場合には、報知部５５は警報を報知しない。しかし、変位量分布図に基づき決定された変位量が使用寿命にほとんど影響しない変位量範囲から外れた場合、即ち、検査対象３０の変形が検査対象３０を含む構造物１の使用寿命に影響を及ぼす場合には、報知部５５は警報を報知する。これにより、使用者が許容できない変位を把握でき、例えば臨時的な点検等を使用者に促すことができる。 For example, when the displacement amount determined based on the displacement amount distribution map is included in the displacement amount range that has almost no effect on the service life, the notification unit 55 does not notify the alarm. However, when the displacement amount determined based on the displacement amount distribution map deviates from the displacement amount range that hardly affects the service life, that is, the deformation of the inspection target 30 affects the service life of the structure 1 including the inspection target 30. When exerting, the notification unit 55 notifies the alarm. As a result, the displacement that the user cannot tolerate can be grasped, and for example, an extraordinary inspection can be urged to the user.

警報は、報知装置６１（例えば赤ランプの点滅等）の駆動により行われる。また、報知装置６１を表示装置６０と兼用することで、表示装置６０に警報を表示するようにしてもよい。また、警報は、例えば、変位量範囲から外れた部位（即ち補修対象部位）も一緒に報知するようにしてもよい。 The alarm is generated by driving the notification device 61 (for example, blinking of a red lamp). Further, by using the notification device 61 in combination with the display device 60, an alarm may be displayed on the display device 60. Further, for example, the alarm may also notify a portion outside the displacement amount range (that is, a portion to be repaired).

なお、演算処理装置５０は、いずれも図示はしないが、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、Ｉ／Ｆ（インターフェイス）等を備えて構成される。そして、演算処理装置５０は、ＲＯＭに格納されている所定の制御プログラムがＣＰＵによって実行されることにより具現化される。また、演算処理装置５０と撮像装置３とは、有線ケーブル又は無線により電気的に接続される。演算処理装置５０及び撮像装置３には、適宜電源ケーブルが接続される。 Although not shown, the arithmetic processing unit 50 is, for example, a CPU (Central Processing Unit), a RAM (Random Access Memory), a ROM (Read Only Memory), an HDD (Hard Disk Drive), or an I / F (interface). Etc. are provided. Then, the arithmetic processing device 50 is embodied by the CPU executing a predetermined control program stored in the ROM. Further, the arithmetic processing unit 50 and the image pickup device 3 are electrically connected by a wired cable or wirelessly. A power cable is appropriately connected to the arithmetic processing unit 50 and the image pickup device 3.

図８は、第１実施形態の検査方法を示すフローチャートである。図８に示す検査方法は、主に、図４に示す演算処理装置５０によって実行できる。そこで、以下の説明では、図４をあわせて参照しながら、図８の説明を行う。 FIG. 8 is a flowchart showing the inspection method of the first embodiment. The inspection method shown in FIG. 8 can be mainly executed by the arithmetic processing unit 50 shown in FIG. Therefore, in the following description, FIG. 8 will be described with reference to FIG.

第１実施形態の検査方法は、形成工程Ｓ１、撮像工程Ｓ２、画像取得工程Ｓ３、識別工程Ｓ４、画像解析工程Ｓ５、表示工程Ｓ６、及び報知工程Ｓ７を備える。 The inspection method of the first embodiment includes a forming step S1, an imaging step S2, an image acquisition step S3, an identification step S4, an image analysis step S5, a display step S6, and a notification step S7.

形成工程Ｓ１は、構造物１の表面のうち検査を行いたい部分である検査対象３０に、個体識別情報を含む識別パターン３１を形成する工程である。検査対象３０及び識別パターン３１は、構造物１の説明において説明した検査対象３０及び識別パターン３１と同じものである。 The forming step S1 is a step of forming an identification pattern 31 including individual identification information on the inspection target 30 which is a part of the surface of the structure 1 to be inspected. The inspection target 30 and the identification pattern 31 are the same as the inspection target 30 and the identification pattern 31 described in the description of the structure 1.

識別パターン３１の検査対象３０への形成は、例えば、識別パターン３１の形態に応じて任意に決定できる。また、識別パターン３１を構成する材質及び方法は目的に応じて多様に選択したり組み合わせたりできる。 The formation of the identification pattern 31 on the inspection target 30 can be arbitrarily determined, for example, according to the form of the identification pattern 31. Further, the materials and methods constituting the identification pattern 31 can be variously selected or combined according to the purpose.

例えば、識別パターン３１が塗膜である場合には、溶媒及び識別パターン３１の構成材料を含む溶液の検査対象３０への塗布及び乾燥により、識別パターン３１を形成できる。塗布及び乾燥は、任意の塗布装置及び乾燥装置により実行できる。例えば、識別パターン３１は、識別パターン３１の構成材料をスプレー塗布により形成できる。スプレー塗布により形成する場合、耐環境負荷性能等の耐久性に優れた構成材料を使用することが好ましい。また、識別パターン３１は、例えば、被覆材、薄肉シート、シール状等の任意の形状に成形し、剥がれ落ちないように検査対象３０に固定することで形成できる。貼り付けは、任意の貼り付け装置により実行できる。 For example, when the identification pattern 31 is a coating film, the identification pattern 31 can be formed by applying and drying a solution containing a solvent and a constituent material of the identification pattern 31 to the inspection target 30. Coating and drying can be performed by any coating and drying device. For example, the identification pattern 31 can be formed by spray coating the constituent material of the identification pattern 31. When it is formed by spray coating, it is preferable to use a constituent material having excellent durability such as environmental load resistance. Further, the identification pattern 31 can be formed by molding it into an arbitrary shape such as a covering material, a thin-walled sheet, or a seal, and fixing it to the inspection target 30 so as not to peel off. The pasting can be performed by any pasting device.

識別パターン３１を検査対象３０に形成する別の方法としては、レーザーマーキング装置を用いて、検査対象３０の表層部に識別パターン３１を配置する方法がある。検査対象３０のごく表面をレーザで加熱することによって識別パターン３１を形成できる。このため、検査対象３０の一部に識別パターン３１が形成され、識別パターン３１の耐久性（耐環境負荷性能等）を向上できる。このとき、検査対象３０の表面の塗装により塗膜表層を形成し、塗膜表層にレーザーマーキングすることで、より好適なコントラストパターンを形成できる。 As another method of forming the identification pattern 31 on the inspection target 30, there is a method of arranging the identification pattern 31 on the surface layer portion of the inspection target 30 by using a laser marking device. The identification pattern 31 can be formed by heating the very surface of the inspection target 30 with a laser. Therefore, the identification pattern 31 is formed on a part of the inspection target 30, and the durability (environmental load resistance performance, etc.) of the identification pattern 31 can be improved. At this time, a more suitable contrast pattern can be formed by forming the coating film surface layer by painting the surface of the inspection target 30 and laser marking the coating film surface layer.

特に、レーザーマーキングにより、識別パターン３１の耐久性を向上できる。このため、構造物１の運転を停止することなく、断続的に長期間にわたり構造物１を検査できる。この結果、構造物１の運転停止に伴う経済的損失を抑制できる。 In particular, laser marking can improve the durability of the identification pattern 31. Therefore, the structure 1 can be inspected intermittently for a long period of time without stopping the operation of the structure 1. As a result, the economic loss due to the shutdown of the structure 1 can be suppressed.

撮像工程Ｓ２は、個体識別情報を含み、検査対象３０に形成された識別パターン３１を撮像装置３によって撮像する工程である。撮像工程Ｓ２は、図１を参照しながら説明したように、ブレード２０の回転中に複数の単位部位３０ａ（図１。単数でもよい）について連続的に行われる。 The imaging step S2 is a step of capturing the identification pattern 31 formed on the inspection target 30 by the imaging device 3 including the individual identification information. As described with reference to FIG. 1, the imaging step S2 is continuously performed on the plurality of unit portions 30a (FIG. 1, which may be a single unit) during the rotation of the blade 20.

画像取得工程Ｓ３は、撮像装置３によって撮像された画像を取得する工程である。画像取得工程Ｓ３は、画像取得部５１により行われる。識別工程Ｓ４は、撮像装置３により撮像された画像中の識別パターン３１に基づき、撮像した検査対象３０を識別する工程である。識別工程Ｓ４は、識別部５２により行われる。識別工程Ｓ４により、撮像した画像がどの検査対象３０を撮像したものであるのかを識別できる。 The image acquisition step S3 is a step of acquiring an image captured by the image pickup apparatus 3. The image acquisition step S3 is performed by the image acquisition unit 51. The identification step S4 is a step of identifying the imaged inspection target 30 based on the identification pattern 31 in the image captured by the image pickup apparatus 3. The identification step S4 is performed by the identification unit 52. By the identification step S4, it is possible to identify which inspection target 30 is captured in the captured image.

識別の具体的な方法は、識別パターン３１の種類に応じて決定できる。例えば、例えば識別パターン３１が図３Ａに示す識別パターン３１である場合、情報部３３を構成する点３３ａの配置場所及び数によって識別できる。また、例えば識別パターン３１が図３Ｂに示すＱＲコードにより構成される識別パターン３１である場合、ＩＳＯ／ＩＥＣ１８００４によって構成された情報部３３の解析により、識別できる。さらに、例えば識別パターン３１が図３Ｃに示す識別パターン３１である場合、文字３４の解読により識別できる。 The specific method of identification can be determined according to the type of the identification pattern 31. For example, when the identification pattern 31 is the identification pattern 31 shown in FIG. 3A, it can be identified by the arrangement location and the number of points 33a constituting the information unit 33. Further, for example, when the identification pattern 31 is the identification pattern 31 composed of the QR code shown in FIG. 3B, it can be identified by the analysis of the information unit 33 configured by ISO / IEC18004. Further, for example, when the identification pattern 31 is the identification pattern 31 shown in FIG. 3C, it can be identified by decoding the character 34.

画像解析工程Ｓ５は、撮像装置３により撮像された画像中の識別パターン３１についてＤＩＣに基づく画像解析を行う工程である。画像解析工程Ｓ５は、画像解析部５３により実行される。画像解析工程Ｓ５により、構造物１の変形に起因する検査対象３０の変位量及び変位方向を同時に決定できる。ＤＩＣの具体的方法は、例えば図５Ａ〜図７に示した方法を適用できる。 The image analysis step S5 is a step of performing image analysis based on the DIC on the identification pattern 31 in the image captured by the image pickup apparatus 3. The image analysis step S5 is executed by the image analysis unit 53. In the image analysis step S5, the displacement amount and the displacement direction of the inspection target 30 due to the deformation of the structure 1 can be determined at the same time. As a specific method of DIC, for example, the methods shown in FIGS. 5A to 7 can be applied.

表示工程Ｓ６は、画像解析部５３による画像解析の結果を表示装置６０に表示する工程である。表示工程Ｓ６は、表示部５４によって実行される。また、報知工程Ｓ７は、画像解析部５３による画像解析の結果が予め定められた基準からずれていたときに使用者に警報を報知する工程である。ここでいう基準とは、上記報知部５５の説明において説明した内容と同義である。報知工程Ｓ７は、報知部５５によって実行される。報知は、報知装置６１を用いることで実行される。 The display step S6 is a step of displaying the result of the image analysis by the image analysis unit 53 on the display device 60. The display step S6 is executed by the display unit 54. Further, the notification step S7 is a step of notifying the user of an alarm when the result of the image analysis by the image analysis unit 53 deviates from a predetermined standard. The reference referred to here is synonymous with the content described in the description of the notification unit 55. The notification step S7 is executed by the notification unit 55. The notification is executed by using the notification device 61.

以上の検査方法及び検査システム１００によれば、画像中の識別パターン３１に基づき、識別パターン３１が形成された検査対象３０を識別できる。これにより、画像が似たような構図であっても、例えば検査対象３０が何であるのか、検査対象３０がどこであるのかのように、検査対象３０を識別できる。そして、検査対象３０を識別したうえで、識別パターン３１についてＤＩＣによる画像解析を行うことができる。この結果、識別された検査対象３０における例えば変位量分布（図７）を取得でき、構造物１に生じるひずみ分布及び変位量分布を定量的に可視化できる。 According to the above inspection method and inspection system 100, the inspection target 30 on which the identification pattern 31 is formed can be identified based on the identification pattern 31 in the image. Thereby, even if the images have similar compositions, the inspection target 30 can be identified, for example, what the inspection target 30 is and where the inspection target 30 is. Then, after identifying the inspection target 30, the identification pattern 31 can be image-analyzed by the DIC. As a result, for example, the displacement distribution (FIG. 7) in the identified inspection target 30 can be obtained, and the strain distribution and the displacement distribution generated in the structure 1 can be quantitatively visualized.

特に、上記の例では、検査対象３０は、応力が集中し易い部位に形成される。通常、応力が集中し易い部位から疲労亀裂が発生し、やがて構造物１が破壊に至る。そこで、構造物１の破壊前に疲労き裂が生じるまでの寿命を予測したり、構造物１の破壊前に疲労き裂を検知して補修したりすることが好ましい。このため、応力が集中し易い部位についてＤＩＣに基づきひずみ分布及び変位量分布を定量的に可視化することで、疲労き裂発生までの寿命予測及び適切な時期の補修が可能になる。 In particular, in the above example, the inspection target 30 is formed at a portion where stress is likely to be concentrated. Usually, fatigue cracks are generated from a portion where stress is likely to be concentrated, and eventually the structure 1 is destroyed. Therefore, it is preferable to predict the life until fatigue cracks occur before the structure 1 is destroyed, or to detect and repair the fatigue cracks before the structure 1 is destroyed. Therefore, by quantitatively visualizing the strain distribution and the displacement amount distribution based on the DIC for the portion where the stress is likely to be concentrated, it is possible to predict the life until the occurrence of fatigue cracks and repair at an appropriate time.

また、新設された構造物１における検査対象３０の検査に加え、識別パターン３１を備えない既設の構造物１に対しても、容易に検査できる。即ち、既設の構造物１において、検査対象３０に新たに識別パターン３１を付するするだけで、検査システム１００による検査を容易に行うことができる。 Further, in addition to the inspection of the inspection target 30 in the newly installed structure 1, the existing structure 1 having no identification pattern 31 can be easily inspected. That is, in the existing structure 1, the inspection by the inspection system 100 can be easily performed only by newly attaching the identification pattern 31 to the inspection target 30.

さらに、構造物１の検査により、変位及びひずみの発生傾向及び頻度を記録及び分析できる。特に、検査システム１００による検査は、上記のように、例えば構造物１の運転を継続した状態で行うことができる。このため、多くの検査データを取得でき、変位及び歪みの発生傾向及び頻度の分析精度を高めることができる。この結果、保守計画の適正化を行うことができる。さらに、構造物１の設計担当者に分析結果をフィードバックすることで、次機種設計時に強化を施し、構造物１の高信頼性化を図ることができる。 Further, by inspecting the structure 1, the tendency and frequency of displacement and strain occurrence can be recorded and analyzed. In particular, the inspection by the inspection system 100 can be performed, for example, in a state where the operation of the structure 1 is continued as described above. Therefore, a large amount of inspection data can be acquired, and the analysis accuracy of the displacement and distortion occurrence tendency and frequency can be improved. As a result, the maintenance plan can be optimized. Further, by feeding back the analysis result to the person in charge of designing the structure 1, it is possible to strengthen the design at the time of designing the next model and improve the reliability of the structure 1.

構造物１における検査対象３０は、上記の例では、動くものであるが、検査対象３０は動かなくてもよい。具体的には例えば、橋、道路の高架、トンネルの内壁面等の固定された構造物１に検査対象３０を設けてもよい。 The inspection target 30 in the structure 1 moves in the above example, but the inspection target 30 does not have to move. Specifically, for example, the inspection target 30 may be provided on a fixed structure 1 such as a bridge, an elevated road, or an inner wall surface of a tunnel.

図９は、第２実施形態の検査システム２００を示す模式図である。図９に示す構造物１は、検査システム２００によって検査可能である。検査システム２００は、検査システム１００において１台の撮像装置３に代えて、２台の撮像装置３ａ，３ｂを備えること以外は検査システム１００と同じである。２台の撮像装置３ａ，３ｂにより、三次元画像が撮像される。また、上記図１では、構造物１として発電設備が例示されたが、図９では、構造物１として鉄道車両が例示される。 FIG. 9 is a schematic view showing the inspection system 200 of the second embodiment. The structure 1 shown in FIG. 9 can be inspected by the inspection system 200. The inspection system 200 is the same as the inspection system 100 except that the inspection system 100 includes two image pickup devices 3a and 3b instead of one image pickup device 3. A three-dimensional image is captured by the two image pickup devices 3a and 3b. Further, in FIG. 1, the power generation facility is exemplified as the structure 1, but in FIG. 9, a railroad vehicle is exemplified as the structure 1.

構造物１を構成する鉄道車両は、台車４２を介してレール４１上を走行し、出入口４３及び窓４４を備える。鉄道車両においても、上記発電設備同様、例えば角の部分、形状が変化する部分等において応力が集中し易い。そこで、図示の例では、撮像装置３は、応力が集中し易い窓４４の窓枠近傍（図９におけるＡ部）である検査対象３０を撮像し、検査システム２００による検査が行われる。 The railroad vehicle constituting the structure 1 travels on the rail 41 via the bogie 42, and includes an entrance / exit 43 and a window 44. In a railway vehicle as well, as in the case of the above power generation equipment, stress tends to be concentrated in, for example, a corner portion, a portion where the shape changes, and the like. Therefore, in the illustrated example, the image pickup apparatus 3 takes an image of the inspection target 30 in the vicinity of the window frame (part A in FIG. 9) of the window 44 where stress is likely to be concentrated, and the inspection system 200 performs the inspection.

撮像装置３は、地上に設置される。従って、鉄道車両により構成される構造物１が撮像装置３の設置場所を通過する際、撮像装置３が窓４４の窓枠近傍を撮像する。これにより、窓４４の窓枠近傍である検査対象３０での変位量及び変位方向を同時に測定できる。 The image pickup device 3 is installed on the ground. Therefore, when the structure 1 composed of the railroad vehicle passes through the installation location of the image pickup device 3, the image pickup device 3 images the vicinity of the window frame of the window 44. As a result, the displacement amount and the displacement direction of the inspection target 30 in the vicinity of the window frame of the window 44 can be measured at the same time.

図９に示す例においても、上記図１に示す例と同様、構造物１の検査対象３０は複数の単位部位３０ａを含む。２台の撮像装置３ａ，３ｂは、単位部位３０ａのそれぞれを撮像する。具体的には、鉄道車両が走行中、地上に固定された撮像装置３ａ，３ｂは、同じ高さにある複数の単位部位３０ａを連続的に撮像する。ただし、構造物１としての鉄道車両においても、検査対象３０は１つのみでもよい。 In the example shown in FIG. 9, as in the example shown in FIG. 1, the inspection target 30 of the structure 1 includes a plurality of unit parts 30a. The two imaging devices 3a and 3b image each of the unit portions 30a. Specifically, while the railroad vehicle is traveling, the image pickup devices 3a and 3b fixed on the ground continuously image a plurality of unit portions 30a at the same height. However, even in the railway vehicle as the structure 1, only one inspection target 30 may be used.

検査システム２００に備えられる撮像装置３は、上記のように２台の撮像装置３ａ，３ｂを含む。そして、撮像装置３により得られる画像は三次元画像である。三次元画像を得ることで、面内方向に加えて奥行き方向を含む三次元表面の可視化された変位量分布図が得られる。このため、面内方向だけではなく奥行き方向への変位量を測定することができる。撮像装置３ａ，３ｂはそれぞれ単眼カメラであるが、１台のステレオカメラでもよい。 The image pickup device 3 provided in the inspection system 200 includes two image pickup devices 3a and 3b as described above. The image obtained by the image pickup apparatus 3 is a three-dimensional image. By obtaining a three-dimensional image, a visualized displacement amount distribution map of the three-dimensional surface including the depth direction as well as the in-plane direction can be obtained. Therefore, it is possible to measure the amount of displacement not only in the in-plane direction but also in the depth direction. The image pickup devices 3a and 3b are monocular cameras, respectively, but one stereo camera may be used.

図１０は、図９の窓４４を拡大して示す図である。図１０は、一例として、上記の図３Ｂに示した識別パターン３１を図示する。図１０におけるＡ部は、図９における７つのＡ部のそれぞれに対応する。窓４４の角４４ａは不連続に形状が急変する。このため、窓４４の角４４ａには歪みが生じ易い。そこで、図１０の例では、窓４４の下側の２つの角４４ａのそれぞれに検査対象３０が形成される。撮像装置３は、Ａ部に示すように、２つの識別パターン３１を含むように２つの角４４ａを撮像する。 FIG. 10 is an enlarged view of the window 44 of FIG. FIG. 10 illustrates the identification pattern 31 shown in FIG. 3B above as an example. Part A in FIG. 10 corresponds to each of the seven parts A in FIG. The shape of the corner 44a of the window 44 suddenly changes discontinuously. Therefore, the corner 44a of the window 44 is likely to be distorted. Therefore, in the example of FIG. 10, the inspection target 30 is formed at each of the two corners 44a on the lower side of the window 44. As shown in part A, the image pickup apparatus 3 images the two angles 44a so as to include the two identification patterns 31.

図１０の例では、それぞれの検査対象３０に形成された識別パターン３１は、個体識別情報を認識可能な程度に完全に表示された少なくとも１つ（図１０では、角４４ａ毎に１つずつ）の完全識別パターン３１ａを含む。識別パターン３１が完全識別パターン３１ａを含むことで、完全識別パターン３１ａに含まれる個体識別情報によって検査対象３０を識別できる。更に、完全識別パターン３１ａを構成する点（点と考えられる例えば文字３４（図３Ｃ）でもよい）に基づき、検査対象３０を検査できる。特に好ましくは、完全識別パターン３１ａは、個体識別情報に対応する部分が全く欠けていないものが好ましい。 In the example of FIG. 10, the identification pattern 31 formed on each inspection target 30 is at least one in which the individual identification information is completely displayed to the extent that the individual identification information can be recognized (in FIG. 10, one for each corner 44a). Includes the complete identification pattern 31a of. When the identification pattern 31 includes the complete identification pattern 31a, the inspection target 30 can be identified by the individual identification information included in the complete identification pattern 31a. Further, the inspection target 30 can be inspected based on the points constituting the complete identification pattern 31a (for example, the character 34 (FIG. 3C) which is considered to be a point). Particularly preferably, the complete identification pattern 31a does not lack a portion corresponding to the individual identification information.

また、図１０の例では、更に、それぞれの検査対象３０に形成された識別パターン３１は、完全識別パターンの一部が例えば欠けることで個体識別情報を識別不可能になった不完全識別パターン３１ｂを含む。不完全識別パターン３１ｂによれば、例えばＤＩＣにより検査できる。 Further, in the example of FIG. 10, the identification pattern 31 formed on each inspection target 30 is an incomplete identification pattern 31b in which individual identification information cannot be identified due to, for example, a part of the complete identification pattern being missing. including. According to the incomplete identification pattern 31b, it can be inspected by, for example, DIC.

例えば角４４ａに識別パターン３１を付する場合、上記のように角４４ａの形状が変化するため、識別パターン３１の形状によっては角４４ａの全体を網羅するように識別パターン３１を付し難い。そこで、例えば、角４４ａの全体を網羅するように、識別パターン３１を重ねながら識別パターン３１の付与を配置を複数回行うことが好ましい。この場合、既に配置された識別パターン３１に重ねるように別の識別パターン３１が配置される。このようにすることで、角４４ａの全体を網羅するように識別パターン３１を配置でき、角４４ａの全体を検査対象３０として検査できる。 For example, when the identification pattern 31 is attached to the corner 44a, since the shape of the corner 44a changes as described above, it is difficult to attach the identification pattern 31 so as to cover the entire angle 44a depending on the shape of the identification pattern 31. Therefore, for example, it is preferable to assign the identification pattern 31 a plurality of times while overlapping the identification patterns 31 so as to cover the entire angle 44a. In this case, another identification pattern 31 is arranged so as to overlap the already arranged identification pattern 31. By doing so, the identification pattern 31 can be arranged so as to cover the entire angle 44a, and the entire angle 44a can be inspected as the inspection target 30.

そして、検査対象３０のうち、撮像装置３による撮像範囲（図１０の例であればＡ部）に含まれる少なくとも１か所の位置に、完全識別パターン３１ａを配置することが好ましい。このような位置に完全識別パターン３１ａを配置することで、検査対象３０を識別できる。完全識別パターン３１ａの配置は、例えば、角４４ａの全体を網羅するように識別パターン３１を配置後、配置された識別パターン３１の上から最後に完全識別パターン３１ａを配置することで、行うことができる。 Then, it is preferable to arrange the complete identification pattern 31a at at least one position included in the imaging range (part A in the example of FIG. 10) of the inspection target 30. By arranging the complete identification pattern 31a at such a position, the inspection target 30 can be identified. The arrangement of the complete identification pattern 31a can be performed, for example, by arranging the identification pattern 31 so as to cover the entire corner 44a, and then arranging the complete identification pattern 31a from the top of the arranged identification pattern 31 at the end. can.

なお、画像解析を行うための識別パターン３１の配置方法は、縦横方向に整然と配置してもよく、方向によらず雑然と配置してもよい。計測精度を安定するため、識別パターン３１の寸法は、全ての識別パターン３１においてほぼ同一（同一でもよい）とすることが好ましい。 The identification pattern 31 for performing image analysis may be arranged in an orderly manner in the vertical and horizontal directions, or may be arranged in a cluttered manner regardless of the direction. In order to stabilize the measurement accuracy, it is preferable that the dimensions of the identification pattern 31 are substantially the same (or may be the same) in all the identification patterns 31.

また、応力が集中し易い部位として、角４４ａの他にも、例えば、切り欠き部、孔部、締結又は接合のための孔部等も挙げられる。従って、これらの部位を検査対象３０としてもよい。 Further, as a portion where stress is easily concentrated, in addition to the angle 44a, for example, a notch portion, a hole portion, a hole portion for fastening or joining, and the like can be mentioned. Therefore, these parts may be the inspection target 30.

図１１は、第３実施形態の検査システム３００を示す模式図である。検査システム３００により検査される構造物１は、図示の例では建設機械であり、より具体的には油圧ショベルである。図１１に示す構造物１は、例えば上記の検査システム１００と同様の検査システム３００によって検査可能である。 FIG. 11 is a schematic view showing the inspection system 300 of the third embodiment. The structure 1 inspected by the inspection system 300 is a construction machine in the illustrated example, and more specifically, a hydraulic excavator. The structure 1 shown in FIG. 11 can be inspected by, for example, an inspection system 300 similar to the inspection system 100 described above.

油圧ショベルにより構成される構造物１では、下部走行体８１に上部旋回体８２が搭載される。上部旋回体８２は、ブーム８３と、アーム８４と、バケット８５と、ブームシリンダ８６と、アームシリンダ８７と、バケットシリンダ８８とを備える。撮像装置３は、ブーム８３の側面に設置され、ブーム８３の側面の角部を撮像可能になっている。これにより、ブーム８３の側面の角部での変位及び変位方向を同時に測定できる。ただし、撮像装置３の設置場所及び撮像部位はこれに限定されず、例えば上部旋回体８２等に設置され上部旋回体８２を撮像してもよい。 In the structure 1 composed of the hydraulic excavator, the upper swivel body 82 is mounted on the lower traveling body 81. The upper swing body 82 includes a boom 83, an arm 84, a bucket 85, a boom cylinder 86, an arm cylinder 87, and a bucket cylinder 88. The image pickup device 3 is installed on the side surface of the boom 83 so that the corner portion of the side surface of the boom 83 can be imaged. As a result, the displacement and the displacement direction at the corners of the side surface of the boom 83 can be measured at the same time. However, the installation location and the imaging site of the image pickup apparatus 3 are not limited to this, and the upper swing body 82 may be mounted on, for example, the upper swing body 82 or the like to image the upper swing body 82.

本明細書では、本発明に係る検査システム１００，２００について、風力発電設備、鉄道車両、及び油圧ショベルを実施例として説明したが、測定される構造物１の種類及びその形態を限定するものではない。 In the present specification, the inspection systems 100 and 200 according to the present invention have been described by using a wind power generation facility, a railroad vehicle, and a hydraulic excavator as examples, but the type of the structure 1 to be measured and its form are not limited. No.

１構造物
１００，２００，３００検査システム
２０ブレード
２１タワー
２２回転軸
２３ナセル
３撮像装置
３０検査対象
３０ａ単位部位
３１識別パターン
３１ａ完全識別パターン
３１ｂ不完全識別パターン
３２点部
３２ａ単位点
３３情報部
３３ａ点
３４文字
３ａ．３ｂ撮像装置
４１レール
４２台車
４３出入口
４４窓
４４ａ角
５０演算処理装置
５１画像取得部
５２識別部
５３画像解析部
５４表示部
５５報知部
６０表示装置
６１報知装置
８１下部走行体
８２上部旋回体
８３ブーム
８４アーム
８５バケット
５６ブームシリンダ
８７アームシリンダ
８８バケットシリンダ
Ｑ点
Ｒ，Ｓ領域
Ｓ１形成工程
Ｓ２撮像工程
Ｓ３画像取得工程
Ｓ４識別工程
Ｓ５画像解析工程
Ｓ６表示工程
Ｓ７報知工程
Ｕ中心点 1 Structure 100, 200, 300 Inspection system 20 Blade 21 Tower 22 Rotating shaft 23 Nacelle 3 Imaging device 30 Inspection target 30a Unit part 31 Identification pattern 31a Complete identification pattern 31b Incomplete identification pattern 32 Point part 32a Unit point 33 Information part 33a Point 34 characters 3a. 3b Imaging device 41 Rail 42 Cart 43 Doorway 44 Window 44a Angle 50 Arithmetic processing device 51 Image acquisition unit 52 Identification unit 53 Image analysis unit 54 Display unit 55 Notification unit 60 Display device 61 Notification device 81 Lower traveling body 82 Upper swivel body 83 Boom 84 Arm 85 Bucket 56 Boom cylinder 87 Arm cylinder 88 Bucket cylinder Q point R, S area S1 Formation process S2 Imaging process S3 Image acquisition process S4 Identification process S5 Image analysis process S6 Display process S7 Notification process U Center point

Claims

An imaging device that includes individual identification information and captures the identification pattern formed on the inspection target,
Equipped with an arithmetic processing unit
The arithmetic processing unit
An identification unit that identifies the inspection target that has been imaged based on the identification pattern in the image captured by the image pickup apparatus.
An inspection system including an image analysis unit that performs image analysis based on a digital image correlation method for the identification pattern in the image.

The inspection system according to claim 1, wherein the identification pattern includes a point portion composed of a set of a plurality of unit points spreading two-dimensionally and an information portion associated with the individual identification information.

The inspection system according to claim 1, wherein the identification pattern includes characters.

The inspection system according to any one of claims 1 to 3, wherein the image analysis unit analyzes at least one of the displacement amount and the displacement direction of an arbitrary point on the inspection target caused by the deformation of the inspection target.

The inspection system according to any one of claims 1 to 3, wherein the identification pattern includes at least one complete identification pattern in which the individual identification information is completely displayed so as to be recognizable.

The inspection target includes a plurality of unit parts and includes a plurality of unit parts.
The inspection system according to any one of claims 1 to 3, wherein the imaging device images each of the unit parts.

The inspection system according to claim 6, wherein the imaging device continuously images a plurality of the unit parts.

The inspection system according to any one of claims 1 to 3, wherein the image obtained by the imaging device is a three-dimensional image.

The inspection system according to any one of claims 1 to 3, wherein the arithmetic processing unit includes a display unit that displays the result of image analysis by the image analysis unit on the display device.

The calculation processing device according to any one of claims 1 to 3, further comprising a notification unit that notifies the user of an alarm when the result of image analysis by the image analysis unit deviates from a predetermined standard. Inspection system.

The inspection system according to any one of claims 1 to 3, wherein the inspection target is the surface of at least one structure of a power generation facility, a railroad vehicle, or a construction machine.

An imaging process that includes individual identification information and captures an identification pattern formed on the inspection target with an imaging device.
An identification step of identifying the imaged inspection target based on the identification pattern in the image captured by the imaging device, and
An inspection method including an image analysis step of performing image analysis based on a digital image correlation method for the identification pattern in the image.

A structure that is inspected by the digital image correlation method
A structure having an inspection target on which an identification pattern containing individual identification information is formed.