JP2022000646A - サーバ装置、画像処理方法、及び画像処理システム - Google Patents
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Abstract
Description
け、更に画像上でひび割れをトレースする操作を行うと、その操作に応じて画像上のひび割れをCAD図面に写像し、CAD図面の情報を用いてひび割れの幅及び長さを算出することが、記載されている。
画像が生成され、且つひび割れ情報が生成されるので、高額な装置を必要とせずにひび割れ箇所の画像を解析し、かつユーザの操作を煩雑にすることなくひび割れ箇所の合成画像及び画像解析結果を提示することが可能になる。また、本態様によれば、ユーザ端末から送信された画像及びその位置情報、更にはサーバ装置で生成された合成画像及びひび割れ情報を、蓄積してビッグデータ化することが可能になるので、そのビッグデータの二次利用により適切な合成画像及び適切な画像解析結果を導き出せるようにすることが可能になるとも言える。
図1は、本発明が適用される構造物の一例である橋梁の構造を示す斜視図である。図1に示す橋梁1は複数の主桁3を有し、主桁3同士は接合部3Aで接合されている。主桁3の上部には、コンクリート製の部材である床版2が打設されている。橋梁1は、床版2及び主桁3の他に、図示しない横桁、対傾構、及び横構等の部材を有する。
図2は、第1の実施形態における画像処理システムの構成例を示すブロック図である。
、サーバ装置20は画像処理等のバックエンド処理を行うコンピュータ装置によって構成される。ユーザ端末10として、例えば、パーソナルコンピュータ、タブレット、スマートフォン等のコンピュータ装置を用いることができる。サーバ装置20は、複数のコンピュータ装置で構成してもよい。本例のサーバ装置20は、説明の便宜上、データベース50を含んで構成される。サーバ装置20とデータベース50とを異なる装置として設けてよい。
し、構造物のひび割れ程度の評価区分(以下「ランク情報」ともいう)を判別するひび割れ評価部36を備える。ひび割れ情報生成部30は、判別されたランク情報をひび割れ情報に付加する。送信部24は、ランク情報が付加されたひび割れ情報をユーザ端末10に送信する。
Dデータ取得部38(「データ変換部」の一形態である)を備える。
サーバ装置20の合成画像生成部26は、複数の画像を画像補正後に合成する。本例の合成画像生成部26は、複数の画像に基づいて補正パラメータを導き出し、複数の画像に対して補正を行うことができる。本例の合成画像生成部26は、複数の画像に対して次の画像補正1〜4のうち少なくとも一つの補正を行う機能を有する。
)である。つまり、撮像装置60から構造物の被撮像面までの距離が不一致である複数の画像をユーザ端末10から受信したと判定した場合、その被撮像面までの距離がより一致した複数の画像(「一定距離の画像」ともいう)に補正する。画像に距離情報が関連付けられている場合、その距離情報に基づいて拡縮すればよい。例えば、画像中のひび割れをベクトル化したひび割れベクトルに基づいて、隣接する画像間を跨ぐ複数のひび割れが存在するのにひび割れ画像の間隔が隣接する画像間で一致していない場合、その複数のひび割れ画像の間隔を隣接する画像間で一致させる画像処理が挙げられる。画像中の構造物の非ひび割れ(例えば構造物の模様)をベクトル化した非ひび割れベクトルに基づいて、補正してもよい。橋梁1の床版2の格間ごとに撮像する場合、画像中の格間の縁部に基づいて縮尺補正を行ってもよい。本例の合成画像生成部26は、最新の点検時の画像に基づいて縮尺補正を行う機能の他に、最新の点検時の画像と過去の点検時の画像(合成画像又は合成前の画像)に基づいて縮尺補正を行う機能を有する。一定距離で分割撮像を行った場合には、本補正を行わなくてよい。
ユーザ端末10でのユーザ操作に応じて本例のサーバ装置20のひび割れ情報生成部30で行うひび割れ情報の修正処理について、説明する。
び割れ情報を修正する。このような特徴量に基づいたひび割れ情報の修正(一括修正)の態様として、各種の態様が挙げられる。
サーバ装置20の機械学習部32は、例えば人工知能によって構成される。人工知能として、例えば人工ニューラルネットワークを用いてもよいし、他の公知の人工知能を用いてもよい。ただし、本発明は機械学習部32として人工知能を用いない場合(例えば単なる検索手段を用いて情報を取得する場合)にも適用可能であり、また機械学習部32を省略することも可能である。
す履歴である)のうちから学習すべき編集履歴を特定し、特定された編集履歴と、その特定された編集履歴に対応する合成画像及びひび割れ情報とに基づいて、合成画像(又は合成前の画像)から検出すべきひび割れの特徴量を機械学習する。つまり、ひび割れ検出部28のひび割れ検出で用いるモデルを更新する。
図8は、第1実施形態における第1の画像処理例の流れを示すフローチャートである。
これらの複数の画像は、例えば有線通信又は近距離無線通信を用いて、端末入力部11により入力する。メモリカード等の記憶媒体から入力してもよい。撮像装置60からネットワークNW上の図示しない記憶デバイスに複数の画像をアップロードし、その記憶デバイスからネットワークNWを介して複数の画像を入力してもよい。
CAD図面を端末表示部14に表示させて、その表示されたCAD図面中の床版の格間の被撮影位置に対して各画像を嵌め込むマニュアル操作を端末操作部15により受け付ける。このようなマニュアル操作に応じて、CAD図面中の床版の基準位置に対する各画像の位置関係を示す画像位置情報が入力される。
図14は、第1実施形態における第2の画像処理例の流れを示すフローチャートである。
図15は、第1実施形態における第3の画像処理例の流れを示すフローチャートである。
対する撮像装置62の位置を自在に設定することができる。つまり、複数回の分割撮像で得られる複数の画像のそれぞれの位置情報を自在に設定することができる。また、撮像装置制御機構72により、撮像装置62と構造物の被撮像面との距離、撮像装置62の撮像方向と構造物の被撮像面との傾き角度、及び撮像装置62の撮像方向と構造物の被撮像面との回転角度を、それぞれ自在に設定することができる。つまり、複数回の分割撮像で得られる複数の画像のそれぞれの距離情報、傾き角度情報、回転角度情報を自在に設定することができる。
図17は、第1実施形態における第4の画像処理例の流れを示すフローチャートである。
図18は、第2の実施形態における画像処理システムの構成例を示すブロック図である。本図のユーザ端末10は第1実施形態と同じである。本図のサーバ装置200は、図2に示した第1の実施形態のサーバ装置20に対して、ひび割れの進行を予測する予測部44を追加した構成である。
ひび割れ画像のベクトル化について、図19〜図22を用いて説明する。
融合させる。具体的には、図22に示すように新たなひび割れベクトルC5−2を生成してその他のひび割れベクトルC5−1(ひび割れベクトルC3−1と同一)及びC5−3(ひび割れベクトルC4−1と同一)と連結させ、これらひび割れベクトルC5−1,C5−2,及びC5−3を含む新たなベクトルグループをベクトルグループC5とする。このように、空間的に(床版2の表面で)分離したベクトルを適宜連結させることにより、ベクトル同士の連結関係を正確に把握することができる。
。例えば、各ひび割れの幅を示す情報(幅情報)を各ベクトルに付加する。
スケール画像生成部34によって生成されるスケール画像の例を説明する。スケール画像生成部34は、ひび割れ画像によって示されるひび割れの特徴量(例えばひび割れの幅)をユーザ端末10の画面上で測定するための各種のスケール画像を生成する。スケール画像は、ひび割れ情報に付加される。
4に対するユーザの選択操作を受け付ける。ユーザは、ボタン、マウス等を用いて選択操作を行う。スケール画像選択領域SAに表示された複数のスケール画像CS1〜CS4のうちから、ユーザの選択操作に対応したスケール画像(本例ではCS2及びCS3)が画像表示領域IAに表示される。
2 床版
3 主桁
3A 接合部
10 ユーザ端末
11 端末入力部
12 端末送信部
13 端末受信部
14 端末表示部
15 端末操作部
16 端末制御部
17 端末記憶部
20、200 サーバ装置
22 受信部
24 送信部
26 合成画像生成部
28 ひび割れ検出部
30 ひび割れ情報生成部
32 機械学習部
34 スケール画像生成部
36 ひび割れ評価部
38 CADデータ取得部(データ変換部)
40 帳票作成部
42 記憶部
44 予測部
50 データベース
60、62 撮像装置
70 ロボット装置
72 撮像装置制御機構
AR 選択領域
AR1、AR2 ひび割れ対象領域
BR1、BR21、BR22 バー
BU1 OKボタン
BU2 キャンセルボタン
BU3 消去ボタン
BX1、BX2、BX3 チェックボックス
C1、C3、C4、C5、C7、C8、C8A ベクトルグループ
C1−1、C1−2、C1−3、C1−4、C1−5、C3−1、C4−1、C5−1、C5−2、C7−1、C7−2、C8−1、C8−2、C8−3、C8A−1、C8A−2 ベクトル
CR、CR1、CR2、CR3、CR4、CR11、CR11−1、CR11−2、CR11−3 ひび割れ画像
CS1、CS2、CS3、CS4 スケール画像
DA 表示領域
G1 第1のグループ
G2 第2のグループ
G3 第3のグループ
HG1、HG2 度数分布
IA 画像表示領域
IMG1、IMG2 合成画像
NW ネットワーク
SA スケール画像選択領域
SL1、SL2 スライダ
d 距離
α1、α2 角
Claims (7)
- 構造物の表面を示す複数の画像を、ユーザ端末から受信するステップと、
前記受信された複数の画像を画像合成して前記構造物の表面を示す合成画像を生成するステップと、
前記合成画像または合成前の前記画像を画像解析して前記構造物の表面のひび割れを検出するステップと、
前記検出されたひび割れに対応するひび割れ画像と前記検出されたひび割れの特徴量とを示すひび割れ情報を生成するステップと、
前記特徴量に基づいて前記ひび割れ画像をグルーピングするステップと、
前記合成画像と前記ひび割れ情報とを前記ユーザ端末に送信して前記ユーザ端末の画面に前記合成画像と前記ひび割れ情報とを表示させるステップと、
前記ひび割れ画像をグループ毎に異なる線種または色を用いて前記ユーザ端末の画面に表示させるステップと、
を含む画像処理方法。 - 前記ユーザ端末でのユーザ操作に応じた前記ひび割れ情報の修正要求を前記ユーザ端末から受信するステップと、
前記受信した前記修正要求の履歴と、前記履歴に対応する前記合成画像及び前記ひび割れ情報と、に基づいて、前記ひび割れの検出を機械学習するステップと、
を含む請求項1に記載の画像処理方法。 - 前記特徴量は、前記ひび割れの方向、長さ、幅、エッジの強度、及びエッジの密度のうち少なくともいずれかを含む、請求項1または2のいずれかに記載の画像処理方法。
- 構造物の表面を示す複数の画像を、ユーザ端末から受信する受信部と、
前記受信された複数の画像を画像合成して前記構造物の表面を示す合成画像を生成する合成画像生成部と、
前記合成画像または合成前の前記画像を画像解析して前記構造物の表面のひび割れを検出するひび割れ検出部と、
前記検出されたひび割れに対応するひび割れ画像と前記検出されたひび割れの特徴量とを示すひび割れ情報を生成し、前記特徴量に基づいて前記ひび割れ画像をグルーピングするひび割れ情報生成部と、
グループ毎に異なる線種または色を用いて表示されたひび割れ画像を含む前記ひび割れ情報と前記合成画像とを前記ユーザ端末に送信する送信部と、
を備える画像処理装置。 - 前記受信部は、前記ユーザ端末でのユーザ操作に応じた前記ひび割れ情報の修正要求を前記ユーザ端末から受信し、
前記受信した前記修正要求の履歴と、前記履歴に対応する前記合成画像及び前記ひび割れ情報と、に基づいて、前記ひび割れの検出を機械学習する機械学習部を備える請求項4に記載の画像処理装置。 - 前記特徴量は、前記ひび割れの方向、長さ、幅、エッジの強度、及びエッジの密度のうち少なくともいずれかを含む、請求項4または5のいずれかに記載の画像処理装置。
- 請求項1に記載の画像処理方法をコンピュータに実行させる画像処理プログラム。
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Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR102635926B1 (ko) * | 2023-08-29 | 2024-02-13 | 디엘이앤씨 주식회사 | 시설물의 균열 계측 시스템 |
Families Citing this family (15)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP6833356B2 (ja) * | 2016-06-16 | 2021-02-24 | キヤノン株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム |
JP6901008B2 (ja) | 2017-12-25 | 2021-07-14 | 富士通株式会社 | 画像処理プログラム、画像処理方法、および画像処理装置 |
CN112106342B (zh) * | 2018-02-26 | 2023-06-23 | 株式会社OPTiM | 计算机系统、无人机控制方法以及记录介质 |
EP3865814A4 (en) * | 2018-10-12 | 2021-12-08 | Panasonic Intellectual Property Management Co., Ltd. | PREDICTION DEVICE AND PREDICTION METHOD |
JP7263074B2 (ja) * | 2019-03-22 | 2023-04-24 | キヤノン株式会社 | 情報処理装置、及びその制御方法、プログラム、記憶媒体 |
EP3951372A4 (en) * | 2019-04-01 | 2022-04-13 | Aipore Inc. | MACHINE LEARNING PROGRAM, METHOD, AND APPARATUS FOR MEASURING, BY AN ELECTRICAL PORE RESISTANCE METHOD, A TRANSIENT CHANGE IN ION CURRENT ASSOCIATED WITH THE PASSAGE OF MEASURED PARTICLES THROUGH PORES AND FOR ANALYZING A PULSE WAVEFORM OF SAID TRANSITIONAL CHANGE |
JP7316097B2 (ja) * | 2019-05-24 | 2023-07-27 | 日本放送協会 | オブジェクト軌跡生成装置及びそのプログラム |
JP7151652B2 (ja) * | 2019-07-18 | 2022-10-12 | 株式会社デンソー | ひび割れ幅計測装置 |
JP7427381B2 (ja) * | 2019-07-22 | 2024-02-05 | キヤノン株式会社 | 情報処理装置、システム、情報処理方法及びプログラム |
JPWO2021200675A1 (ja) * | 2020-04-01 | 2021-10-07 | ||
CN115443407A (zh) | 2020-05-07 | 2022-12-06 | 富士胶片株式会社 | 损伤评价装置、方法及程序 |
JP7453848B2 (ja) * | 2020-05-21 | 2024-03-21 | 清水建設株式会社 | 切羽画像加工装置、切羽画像加工方法 |
KR102374840B1 (ko) * | 2020-10-20 | 2022-03-15 | 두산중공업 주식회사 | 딥러닝 학습용 결함 이미지 생성 방법 및 이를 위한 시스템 |
CN117098971A (zh) * | 2021-04-02 | 2023-11-21 | 富士胶片株式会社 | 图像处理装置、图像处理方法及图像处理程序 |
CN117940950A (zh) * | 2021-09-22 | 2024-04-26 | 富士胶片株式会社 | 信息处理装置、方法及程序、以及图像数据结构 |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2001195589A (ja) * | 2000-01-14 | 2001-07-19 | Ishikawajima Harima Heavy Ind Co Ltd | 楕円形領域を用いた図形処理方法 |
JP2005062041A (ja) * | 2003-08-15 | 2005-03-10 | Junichi Izumo | 健全度評価方法、評価プログラム、及び評価装置 |
WO2015163106A1 (ja) * | 2014-04-25 | 2015-10-29 | ソニー株式会社 | 制御装置、撮像装置、制御方法、撮像方法及びコンピュータプログラム |
WO2015163107A1 (ja) * | 2014-04-25 | 2015-10-29 | ソニー株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法及びコンピュータプログラム |
JP2016065809A (ja) * | 2014-09-25 | 2016-04-28 | 前田建設工業株式会社 | コンクリート構造物の点検支援装置、点検支援方法、及びプログラム |
JP2016082441A (ja) * | 2014-10-17 | 2016-05-16 | ソニー株式会社 | 制御装置、制御方法及びコンピュータプログラム |
Family Cites Families (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH06148089A (ja) * | 1992-05-29 | 1994-05-27 | Shimizu Corp | ひび割れ計測処理装置 |
JP3067652B2 (ja) * | 1996-09-04 | 2000-07-17 | 関西電力株式会社 | コンクリートのひび割れ計測方法及び計測装置 |
JP2002310920A (ja) * | 2001-04-19 | 2002-10-23 | Keisoku Kensa Kk | コンクリート壁のひび割れ検出方法およびその装置 |
JP4010806B2 (ja) * | 2001-12-20 | 2007-11-21 | 西松建設株式会社 | コンクリート表面の変状調査システム、および、コンクリート表面の変状調査方法 |
JP2004069434A (ja) * | 2002-08-05 | 2004-03-04 | Tokyo Electric Power Co Inc:The | レーザ光点付き画像を用いた画像処理方法及びその画像を用いたモザイク処理方法並びにその方法を用いた正規化サービスシステム |
JP2006132973A (ja) * | 2004-11-02 | 2006-05-25 | Fujimitsu Komuten:Kk | コンクリート構造物のクラック検査装置及びクラック検査方法 |
JP4954006B2 (ja) * | 2007-09-28 | 2012-06-13 | 三洋電機株式会社 | クラック幅計測システム、操作装置、クラック幅計測方法、及びクラック幅計測プログラム |
JP5688533B1 (ja) * | 2014-01-23 | 2015-03-25 | デ・ファクト・スタンダード合同会社 | コンクリート構造物維持管理システム |
-
2017
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- 2017-05-19 WO PCT/JP2017/018917 patent/WO2017217185A1/ja active Application Filing
-
2019
- 2019-12-02 JP JP2019218028A patent/JP6944506B2/ja active Active
-
2021
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-
2023
- 2023-03-06 JP JP2023033675A patent/JP2023078205A/ja active Pending
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2001195589A (ja) * | 2000-01-14 | 2001-07-19 | Ishikawajima Harima Heavy Ind Co Ltd | 楕円形領域を用いた図形処理方法 |
JP2005062041A (ja) * | 2003-08-15 | 2005-03-10 | Junichi Izumo | 健全度評価方法、評価プログラム、及び評価装置 |
WO2015163106A1 (ja) * | 2014-04-25 | 2015-10-29 | ソニー株式会社 | 制御装置、撮像装置、制御方法、撮像方法及びコンピュータプログラム |
WO2015163107A1 (ja) * | 2014-04-25 | 2015-10-29 | ソニー株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法及びコンピュータプログラム |
JP2016065809A (ja) * | 2014-09-25 | 2016-04-28 | 前田建設工業株式会社 | コンクリート構造物の点検支援装置、点検支援方法、及びプログラム |
JP2016082441A (ja) * | 2014-10-17 | 2016-05-16 | ソニー株式会社 | 制御装置、制御方法及びコンピュータプログラム |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR102635926B1 (ko) * | 2023-08-29 | 2024-02-13 | 디엘이앤씨 주식회사 | 시설물의 균열 계측 시스템 |
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Publication number | Publication date |
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