JP2023013544A - 配筋検査装置、配筋検査方法およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】検査領域から鉄筋の計測範囲を特定でき、計測対象の鉄筋を判別する配筋検査装置、配筋検査方法及びプログラムを提供する。
【解決手段】配筋検査装置１は、複数の鉄筋が配筋された検査領域と、長手方向に複数のマーカが夫々間隔を空けて設けられ、検査領域において計測対象の鉄筋の下に潜らせて配置されたテープと、が撮影された映像を撮影部から取得し、取得した映像からマーカを検出する識別子検出部１１と、検出したマーカの位置を示す識別子位置情報を算出する識別子位置情報算出部１２と、識別子位置情報を用いて鉄筋の計測範囲を特定する計測範囲特定部１３と、計測範囲の撮影画像データを撮影部２から取得する撮影画像取得部１４と、計測範囲の撮影画像データを用いて、テープの上を跨がっている鉄筋の位置を示す鉄筋位置情報を検出する配筋検出部１５と、鉄筋位置情報に対応する鉄筋の計測を行う計測処理部１６と、を備える。
【選択図】図１

Description

本開示は、配筋検査装置、配筋検査方法およびプログラムに関する。

鉄筋コンクリート構造物の施工においては、鉄筋を組み上げる配筋を行った後に、鉄筋が設計通り配筋されているかを検査する配筋検査が行われる。例えば、特許文献１には、鉄筋が配筋された検査領域を撮影した画像データを用いて、検査領域における配筋本数、配筋間隔および鉄筋径などを計測し、これらの計測結果を用いて配筋検査を行う配筋検査システムが記載されている。

特許文献１に記載された配筋検査システムは、１回目の撮影で得られた画像に検査領域の全体が収まっていない場合、画像に収まらなかった検査領域の残りの部分について追加で撮影を行い、画像から計測範囲を特定して計測処理を行う、という一連の処理を、検査領域全体の計測が完了するまで繰り返している。

特開２０２０－１６６５６６号公報

特許文献１に記載される従来の技術では、検査領域が広範囲にわたる場合に、検査者が目視で計測範囲を特定する必要があった。しかしながら、一般に、検査領域には、鉄筋が周期的に配筋（例えば、格子状）されているため、検査者の目視では、検査領域の部分的な領域を区別しにくく、検査領域から計測範囲を順次特定することが困難である。

また、三次元的に見た検査領域は、複数の鉄筋がそれぞれ配筋された複数の平面が積層された構造体である。従来の技術では、積層された複数の平面の中から、計測対象の鉄筋が配筋された平面を判別するために、検査領域の三次元画像データを用いて上記構造体の三次元構造を解析する必要があった。

本開示は上記課題を解決するものであり、検査者の目視によらず、検査領域から鉄筋の計測範囲を特定でき、検査領域の三次元構造を解析しなくても計測対象の鉄筋を判別することができる、配筋検査装置、配筋検査方法およびプログラムを得ることを目的とする。

本開示に係る配筋検査装置は、複数の鉄筋が配筋された検査領域と、長手方向に複数の識別子がそれぞれ間隔を空けて設けられ、検査領域において計測対象の鉄筋の下に潜らせて配置された帯状部材とが撮影された映像を撮影部から取得し、取得した映像から識別子を検出する識別子検出部と、識別子の位置を示す識別子位置情報を算出する識別子位置情報算出部と、識別子位置情報を用いて鉄筋の計測範囲を特定する計測範囲特定部と、計測範囲の撮影画像データを撮影部から取得する撮影画像取得部と、計測範囲の撮影画像データを用いて、帯状部材の上を跨がっている鉄筋の位置を示す鉄筋位置情報を検出する配筋検出部と、鉄筋位置情報に対応する鉄筋の計測を行う計測処理部と、を備える。

本開示によれば、複数の鉄筋が配筋された検査領域と、長手方向に複数の識別子がそれぞれ間隔を空けて設けられ、検査領域において計測対象の鉄筋の下に潜らせて配置された帯状部材とが撮影された映像から識別子を検出し、検出された識別子の位置を示す識別子位置情報を算出し、識別子位置情報を用いて鉄筋の計測範囲を特定し、計測範囲の撮影画像データを用いて帯状部材の上を跨がっている鉄筋の位置を示す鉄筋位置情報を検出し、鉄筋位置情報に対応する鉄筋の計測を行う。本開示に係る配筋検査装置は、識別子位置情報を用いて鉄筋の計測範囲を自動で特定するので、検査者の目視によらず、検査領域から鉄筋の計測範囲を特定できる。これに加え、本開示に係る配筋検査装置は、帯状部材の上を跨がっている鉄筋を計測対象と判別するので、検査領域の三次元構造を解析しなくても計測対象の鉄筋を判別することができる。

実施の形態１に係る配筋検査装置の構成を示すブロック図である。 テープを敷設した検査領域の画像を示す画面図である。 実施の形態１に係る配筋検査方法を示すフローチャートである。 検査領域の撮影処理の概要を示す説明図である。 マーカが記載されたテープを示す正面図である。 撮影位置に到達する前の検査領域の映像の表示例を示す画面図である。 撮影位置に到達したときの検査領域の映像の表示例を示す画面図である。 鉄筋の計測処理の詳細を示すフローチャートである。 撮影画像を正対化画像に変換する処理を示す説明図である。 計測部および学習装置の構成を示すブロック図である。 正対化画像から鉄筋の部分画像を抽出する処理を示す説明図である。 鉄筋の部分画像を学習モデルに入力して鉄筋の径を推論する処理を示す説明図である。 図１３Ａおよび図１３Ｂは、実施の形態１に係る配筋検査装置の機能を実現するハードウェア構成を示すブロック図である。

実施の形態１．
図１は、実施の形態１に係る配筋検査装置１の構成を示すブロック図である。配筋検査装置１は、複数の鉄筋が配筋された検査領域から、鉄筋の計測を行う計測範囲を特定し、特定した計測範囲の撮影画像データを用いて鉄筋の検査情報を計測する。鉄筋の検査情報は、例えば、検査領域に配筋された鉄筋の本数（配筋本数）、鉄筋の間隔（配筋間隔）、鉄筋の径および節の間隔である。

配筋検査装置１は、無線または有線を通じて撮影部２および表示部３と接続している。例えば、配筋検査装置１は、撮影部２および表示部３を備えたスマートフォン、タブレット端末またはノートＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）である。以下の説明では、配筋検査装置１がタブレット端末であるものとする。

撮影部２は、検査領域を撮影するカメラである。撮影部２には、例えば、単眼カメラを用いることができる。単眼カメラは、ステレオカメラよりも安価なカメラであり、前述のように、スマートフォンまたはタブレット端末に備え付けられたカメラであってもよい。ただし、撮影部２は、ステレオカメラであってもよい。ステレオカメラは、一定の距離を隔てて配置された左右のカメラによって構成されている。また、撮影部２は、ステレオカメラを構成する左右のカメラの一方のカメラであってもよい。

表示部３は、撮影部２が映した映像、撮影画像データ、および撮影条件または検査領域の鉄筋の計測結果を表示する。例えば、表示部３は、スマートフォンまたはタブレット端末が備えるディスプレイであり、液晶ディスプレイまたは有機ＥＬである。

表示部３に表示される映像は、撮影部２によって撮影されて、配筋検査装置１によって一定の周期で取得される静止画像（フレーム画像）の時系列データである。一定の周期とは、例えば、最大で３０（ｆｐｓ）を想定している。撮影画像データは、映像のうち、撮影部２の撮影操作によって、鉄筋の計測を行う計測範囲の静止画像として配筋検査装置１に取得される画像データである。

表示部３は、画面上にタッチパネルが搭載されている。表示部３に撮影操作用の画像が表示された場合、撮影部２は、タッチパネルを用いた表示画像に対する操作を受けると、画像の撮影を開始する。

図２は、テープ６を敷設した検査領域４の画像２Ａを示す画面図である。画像２Ａは、撮影部２によって撮影されて表示部３に表示される。テープ６は、その長手方向に複数のマーカ７がそれぞれ間隔を空けて設けられた帯状部材である。例えば、複数のマーカ７はテープ６の長手方向に等間隔に設けられる。また、複数のマーカ７は、それぞれに固有な識別情報（例えば、識別番号）が付与された識別子である。

検査領域を三次元的に見ると、検査領域４は、複数の鉄筋５がそれぞれ配筋された複数の平面が積層された構造、すなわち骨格として複数の鉄筋５が配筋された建築または土木の構造を有している。このため、検査領域４が撮影された画像２Ａには、撮影部２に最も近い平面における鉄筋５の他に、図２において破線で示すように、この平面より撮影部２から遠い平面における鉄筋５が映り込んでいる。

従来の技術では、注目した平面とは異なる平面の鉄筋５を計測対象から除外するため、検査領域４の三次元画像データを用いて検査領域４の三次元構造を解析することで、検査領域４の三次元構造から注目平面の鉄筋５のみを抽出していた。検査領域４の三次元構造の解析には演算負荷が掛かるので、この解析が不要であれば演算負荷は格段に減少する。
また、検査領域４の三次元画像データを得るためには、一般に、ステレオカメラ（三次元カメラ、三次元レーザスキャナ）といった高価なカメラを使用する必要があった。

テープ６は、検査領域４における、計測対象の鉄筋５の下に潜らせて配置される。検査者は、検査領域４に敷設されたテープ６に沿って単眼カメラを移動させる。配筋検査装置１は、単眼カメラによって撮影された検査領域４の撮影画像データを用いて、鉄筋５の計測範囲および計測対象の鉄筋５を特定する。単眼カメラによって撮影された検査領域の画像２Ａには、図２に示すように、鉄筋５およびテープ６が撮影されている。

テープ６が計測対象の鉄筋５の下に潜らせて配置されているので、配筋検査装置１は、画像２Ａに映るテープ６の上に跨がっている鉄筋５を、計測対象の鉄筋５として判別することができる。これにより、配筋検査装置１は、検査領域４の三次元構造を解析しなくても計測対象の鉄筋５の検査情報を判別できるので、高価な演算装置が不要であり、高価なステレオカメラも不要である。

また、配筋検査装置１は、図１に示すように、識別子検出部１１、識別子位置情報算出部１２、計測範囲特定部１３、撮影画像取得部１４、配筋検出部１５、計測処理部１６、および表示処理部１７を備える。識別子検出部１１は、計測対象の鉄筋５の下に潜らせて配置されたテープ６が撮影された映像を撮影部２から取得し、取得した映像からマーカ７を検出する。

識別子位置情報算出部１２は、検出されたマーカ７の位置を示す識別子位置情報を算出する。例えば、識別子位置情報算出部１２は、検査領域の映像を構成するフレーム画像上のマーカ７の位置を算出する。識別子位置情報は、上記映像を構成するフレーム画像上のマーカ７の２次元座標位置である。

計測範囲特定部１３は、識別子位置情報を用いて検査領域から鉄筋５の計測範囲を特定する。例えば、計測範囲特定部１３は、識別子位置情報を用いて、隣り合うマーカ７同士を結ぶ線で区画される範囲を計測範囲として特定する。計測範囲特定部１３は、特定した計測範囲の位置情報を、撮影画像取得部１４に出力する。

撮影画像取得部１４は、計測範囲の撮影画像データを撮影部２から取得する。例えば、撮影画像取得部１４は、撮影部２である単眼カメラによって撮影された計測範囲の撮影画像データを取得する。例えば、撮影画像取得部１４は、表示部３に表示された映像から、計測範囲が特定されると、撮影部２による検査領域の撮影を許可する指示信号を撮影部２および表示処理部１７に出力する。

撮影部２は、撮影画像取得部１４から指示信号を受けると、撮影操作待ち状態となる。表示処理部１７は、撮影画像取得部１４から指示信号を受けると、撮影操作用画像を表示部３に表示する。撮影部２は、タッチパネルを用いて撮影操作用画像が操作された場合、撮影を開始する。撮影画像取得部１４は、撮影部２によって撮影された撮影画像データを取得する。

撮影部２は、撮影画像取得部１４から指示信号を受けると、計測範囲を自動で撮影してもよい。撮影画像取得部１４は、撮影部２が自動で撮影した撮影画像データを取得する。この場合、検査者は、計測範囲特定部１３によって計測範囲が特定されるたびに撮影操作を行う必要がない。このため、配筋検査装置１は、検査領域に敷設したテープ６に沿って撮影部２を移動させるだけで、計測範囲の撮影画像データを順次取得することができる。

配筋検出部１５は、計測範囲の撮影画像データを用いて、テープ６の上を跨がっている鉄筋５の位置を示す鉄筋位置情報を検出する。例えば、配筋検出部１５は、計測範囲の撮影画像にエッジ解析などの画像解析を施して、計測範囲の撮影画像における鉄筋５の画像を検出し、撮影画像上の鉄筋５の２次元座標位置情報を、鉄筋位置情報として算出する。
なお、鉄筋位置情報は、撮影画像上で鉄筋５の軸線を構成する点群における各点の位置情報であってもよいし、鉄筋５の軸線を近似した関数であってもよい。

計測処理部１６は、鉄筋位置情報に対応する鉄筋５の計測を行う。例えば、計測処理部１６は、計測範囲における鉄筋５の配筋本数、配筋間隔、鉄筋の径および節の間隔を計測範囲ごとに計測する。次に、計測処理部１６は、計測範囲ごとの配筋本数を加算した加算値、計測範囲ごとの配筋間隔の平均値、全ての計測範囲の各鉄筋５の径および全ての計測範囲の鉄筋５の節の間隔を含む計測結果を、表示処理部１７に出力する。

表示処理部１７は、表示部３に情報を表示させる。例えば、表示処理部１７は、識別子検出部１１を介して撮影部２から映像を入力し、入力した映像を表示部３に表示させる。また、表示処理部１７は、計測処理部１６から出力された鉄筋の計測結果を、表示部３に表示させる。

表示処理部１７は、配筋検査装置１とは別に設けられて、表示部３を有した表示装置が備える構成要素であってもよい。この場合、配筋検査装置１は、表示処理部１７を除く、識別子検出部１１、識別子位置情報算出部１２、計測範囲特定部１３、撮影画像取得部１４、配筋検出部１５および計測処理部１６を備えることになる。また、配筋検査装置１が鉄筋５の計測結果を表示部３に表示する場合、配筋検査装置１が上記表示装置にアクセスし、計測結果を示す表示情報を、配筋検査装置１から上記表示装置に送信する。上記表示装置は、配筋検査装置１から受信した表示情報を表示部３に表示する。

また、計測処理部１６は、画像変換部１６１、画像抽出部１６２および計測部１６３を備える。画像変換部１６１は、撮影画像取得部１４が取得した撮影画像データが示す計測範囲の撮影画像を、正対化画像に変換する。正対化画像は、検査領域における計測対象の鉄筋５を含む平面と撮影部２との距離が一定にスケーリングされ、かつ撮影部２に対して上記平面があたかも正対しているように変換された画像である。

例えば、画像変換部１６１は、計測対象の平面において格子状に配筋された鉄筋５上の任意の矩形の４隅の点を指定し、指定した４点の位置座標を用いてホモグラフィ変換行列を推定する。そして、画像変換部１６１は、推定したホモグラフィ変換行列に基づいて、撮影画像を正対化画像に変換する。正対化画像に含まれる全てのポイントは、撮影部２との距離が一定になるようにスケーリングされている。このため、正対化画像は、撮影部２との距離に応じた鉄筋５の大きさの違いが補正されている。
なお、画像変換部１６１は、配筋検出部１５によって算出された鉄筋位置情報を正対化画像に合わせて補正し、補正後の鉄筋位置情報を画像抽出部１６２に出力する。

画像抽出部１６２は、計測範囲における鉄筋５の位置を示す鉄筋位置情報に基づいて、正対化画像から鉄筋５の画像を抽出し、抽出した画像を計測部１６３に出力する。
また、画像抽出部１６２は、鉄筋５の画像から複数の部分画像を抽出して計測部１６３に出力してもよい。なお、複数の部分画像は、同じ画像サイズの鉄筋５の部分画像を、鉄筋５の長手方向に沿って順に分割したものである。

計測部１６３は、画像抽出部１６２によって正対化画像から抽出された鉄筋５の画像を用いて、鉄筋５の計測を行う。例えば、計測部１６３は、鉄筋５の画像と鉄筋位置情報とに基づいて、計測範囲に含まれる鉄筋５の本数（配筋本数）と隣り合う鉄筋５同士の間隔（配筋間隔）とを計測する。計測部１６３は、鉄筋５の画像を画像解析することにより、鉄筋５の径および節の間隔を計測する。

また、計測部１６３は、画像抽出部１６２によって抽出された複数の部分画像を入力とし、部分画像が示す鉄筋５の径および節の間隔の少なくとも一方を出力とする学習モデルを用いて、鉄筋５の径および節の間隔の少なくとも一方を推論してもよい。

図３は、実施の形態１に係る配筋検査方法を示すフローチャートであり、配筋検査装置１による一連の処理を示している。配筋検査装置１は、撮影部２および表示部３を有したタブレット端末であるものとする。検査者は、撮影部２の撮影方向を検査領域に向けながら、当該検査領域に敷設されたテープ６の長手方向に沿って移動する。

識別子検出部１１は、テープ６に沿った移動に伴って撮影部２が撮影した検査領域４の映像を取得し、映像からマーカ７を検出する（ステップＳＴ１）。このようにして、撮影部２は、検査領域４の全体を順に撮影する。例えば、識別子検出部１１は、検査領域４の映像に対するパターンマッチングといった画像解析を実施することによりマーカ７を検出する。

図４は、検査領域４の撮影処理の概要を示す説明図である。また、図５は、マーカ７が記載されたテープ６を示す正面図である。検査者は、図４に示すように、テープ６を検査領域４の端部の鉄筋５に平行であり、かつ、計測対象の鉄筋５の下を潜らせて敷設する。マーカ７は、図５に示すように、正方形の下地７Ａに識別形状７Ｂが描かれた識別子であり、例えば、ＡＲ（拡張現実）マーカである。

検査者が、図４に示すように、配筋検査装置１をテープ６に沿って移動させると、撮影部２は、テープ６を含む検査領域４の映像を撮影する。識別子検出部１１は、撮影部２によって撮影された映像から、例えば３０ｆｐｓの周期で、フレーム画像の時系列データである映像を取得する。識別子検出部１１は、撮影部２によって撮影された映像を表示処理部１７に出力する。表示処理部１７は、識別子検出部１１から出力された映像を表示部３に表示する。

図３において、識別子検出部１１によってマーカ７が検出されると、識別子位置情報算出部１２が、検出されたマーカ７の位置を示す識別子位置情報を算出する（ステップＳＴ２）。例えば、識別子位置情報算出部１２は、フレーム画像を２値化してマーカ７の下地７Ａの輪郭線を検出し、検出した輪郭線に基づいて下地７Ａが正方形であると判断されたときの識別子位置情報を算出する。

例えば、図５に示すように、頂点Ｐ１と頂点Ｐ２とを結ぶ線分、頂点Ｐ２と頂点Ｐ３とを結ぶ線分、頂点Ｐ３と頂点Ｐ４とを結ぶ線分および頂点Ｐ４と頂点Ｐ１とを結ぶ線分によって構成される形状が正方形である場合、フレーム画像は、検査領域４が正面から撮影された画像に相当する。このときの撮影位置は、撮影部２が、隣り合ったマーカ７の間の位置である。

下地７Ａの４つの頂点Ｐ１～Ｐ４のいずれかの頂点が検出されないか、下地７Ａの形状が歪んで検出された場合、このときのフレーム画像は、撮影部２が検査領域４を斜め方向から撮影したものと考えられる。検査領域が斜め方向から撮影された画像は、検査領域４において隣り合う計測範囲を正確に特定できない。このため、識別子位置情報算出部１２は、下地７Ａが正方形で映る位置で撮影されたフレーム画像におけるマーカ７を特定し、特定したマーカ７の識別子位置情報を、計測範囲特定部１３に出力する。

計測範囲特定部１３は、識別子位置情報を用いて、鉄筋の計測を行う計測範囲８を特定する（ステップＳＴ３）。例えば、図４に示すように、隣り合ったマーカ７間に配筋検査装置１が位置したとき、すなわちフレーム画像に隣り合った２つのマーカ７が映ったときに、計測範囲特定部１３は、隣り合ったマーカ７同士を結ぶ線で区画される範囲を、計測範囲８とする。

図６は、撮影位置に到達する前の検査領域４の映像の表示例を示す画面図である。図６において、表示部３の表示画面３Ａには、検査領域４の映像の子画面（以下、ウィンドウ画面と記載する。）Ｍ１が表示されている。ウィンドウ画面Ｍ１には、撮影部２に対して正対化された映像が表示されているが、実際には、図９を用いて後述するように、撮影部２と計測対象の平面との距離に応じて、画像上の鉄筋５のサイズが変化した映像が表示される。図６に示すように、ウィンドウ画面Ｍ１には、マーカ７が１つだけ映っている。これは、図４に示したように、配筋検査装置１が、隣り合った２つのマーカ７が映る撮影位置に移動する前であることを意味する。表示処理部１７は、ウィンドウ画面Ｍ１の周縁部Ｎ１を、例えば、赤色で表示画面３Ａに表示する。

赤色の周縁部Ｎ１のウィンドウ画面Ｍ１が表示画面３Ａに表示されている場合、撮影部２は、検査領域４の撮影が許可されていない。このとき、表示処理部１７は、図６において破線で示すように、撮影操作用画像２Ｂを、撮影操作不可を示す半透明に加工して表示画面３Ａに表示するか、撮影操作用画像２Ｂを表示させない。この場合、検査者は、撮影操作用画像２Ｂを操作することができず、撮影部２は、検査領域４の映像を取り込むだけで、計測範囲の撮影はできない。これにより、計測範囲が特定されていない状態で、検査領域４の画像が誤って撮影されることがない。

図７は、撮影位置に到達したときの検査領域４の映像の表示例を示す画面図である。図７において、表示部３の表示画面３Ｂには、検査領域４の映像のウィンドウ画面Ｍ２が表示されている。ウィンドウ画面Ｍ２には、撮影部２に対して正対化された映像が表示されているが、実際には、図９を用いて後述するように、撮影部２と計測対象の平面との距離に応じて、画像上の鉄筋５のサイズが変化した映像が表示される。図７に示すように、ウィンドウ画面Ｍ２には、マーカ７が２つ映っている。これは、図４に示したように、隣り合う２つのマーカ７が映る撮影位置に配筋検査装置１が存在することを意味する。このとき、表示処理部１７は、ウィンドウ画面Ｍ２の周縁部Ｎ２を、例えば、緑色で表示画面３Ｂに表示させる。

緑色の周縁部Ｎ２のウィンドウ画面Ｍ２が表示画面３Ｂに表示されているときに、撮影部２は、検査領域４の撮影が許可されている。表示処理部１７は、撮影操作用画像２Ｂを表示画面３Ｂに表示させる。検査者は、撮影操作用画像２Ｂに対するタッチ操作を行うことにより、計測範囲の画像が撮影部２によって撮影される。

なお、表示処理部１７は、表示部３に表示された検査領域４の映像を、計測範囲が特定されるまでの間と計測範囲が特定されたときとで互いに異なる態様で表示させてもよい。例えば、映像を表示するウィンドウ画面の周縁部の色を変える代わりに、ウィンドウ画面の形状を変えてもよい。また、計測範囲特定部１３が、図１において図示しない音声出力装置に指示して、隣り合う２つのマーカ７の間に配筋検査装置１が移動したときに、撮影許可されたことを音声で報知させてもよい。

図３において計測範囲が特定されると、撮影画像取得部１４は、撮影部２によって撮影された計測範囲の撮影画像データを取得する（ステップＳＴ４）。例えば、撮影画像取得部１４は、検査者による画像２Ａに対するタッチ操作に応じて撮影部２が撮影した計測範囲の撮影画像データを取得する。なお、撮影画像データは、撮影部２が単眼カメラである場合、計測範囲の二次元画像データである。

配筋検出部１５は、撮影画像取得部１４によって取得された撮影画像データを用いて、計測範囲における鉄筋５の位置を示す鉄筋位置情報を検出する（ステップＳＴ５）。検査領域４は、一般に、複数の鉄筋５が格子状に配筋された平面が１層だけでなく、複数積層されている。このため、計測範囲の撮影画像には、撮影部２に最も近い平面にある鉄筋５の他に、その後方（下層）の平面の鉄筋５も映り込んでいる。

そこで、配筋検出部１５は、計測範囲の撮影画像に映る複数の鉄筋５のうち、テープ６の上を跨がっている鉄筋５を計測対象と判別して、判別した鉄筋５の鉄筋位置情報を算出する。例えば、配筋検出部１５は、計測範囲の撮影画像に対して画像解析を行うことで、テープ６の上を跨がっている鉄筋５の画像を特定する。そして、配筋検出部１５は、特定した鉄筋５の撮影画像上の位置を示す二次元座標情報を算出し、算出した二次元座標情報を計測処理部１６に出力する。

計測処理部１６は、配筋検出部１５によって検出された鉄筋位置情報を用いて、鉄筋５を計測する（ステップＳＴ６）。例えば、計測処理部１６は、計測範囲における複数の鉄筋５のそれぞれの位置を示す鉄筋位置情報を用いて、鉄筋５の配筋本数、鉄筋５の配筋間隔の平均値、鉄筋５の径、および鉄筋５の節の間隔を計測範囲ごとに算出する。計測処理部１６は、計測範囲の識別番号と計測範囲における鉄筋５の計測結果を示す表示情報を、表示処理部１７に出力する。表示処理部１７は、計測処理部１６による鉄筋５の計測結果を表示部３に表示する。

例えば、表示処理部１７は、計測範囲ごとの識別番号と鉄筋５の計測結果とを記載した電子黒板の表示情報を生成し、生成した表示情報を、図７に示したウィンドウ画面Ｍ２の映像上に重畳して表示させる。また、計測処理部１６は、検査領域４の全ての計測範囲における鉄筋計測が完了すると、計測範囲ごとの配筋本数を集計し、計測範囲ごとの配筋間隔の平均値を算出する。配筋本数の集計値、配筋間隔の平均値、全ての計測範囲の鉄筋５の径および節の間隔を含む計測結果は、表示処理部１７によって表示部３に表示される。

また、検査領域４が、撮影部２からみて奥行き方向に広い領域、すなわち水平面に平行な面上において配筋検査装置１の移動方向と直交する方向においても広範囲な領域である場合、計測範囲の特定処理は奥行き方向においても実施される。例えば、検査者は、最初の移動方向での鉄筋５の計測が完了すると、これまでの移動方向に敷設していたテープ６を検査領域４の奥行き方向に敷設し直す。例えば、テープ６における複数のマーカ７のうち、特定のマーカ７（例えば、検査領域４の端部にあるマーカ７）の位置を基準として、テープ６を奥行き方向に貼り替える。検査者は、配筋検査装置１を、敷設し直したテープ６に沿って移動させることにより、前述した手順で計測が行われる。

図８は、鉄筋５の計測処理の詳細を示すフローチャートであり、計測処理部１６により実行される図３のステップＳＴ６の処理の詳細を示している。
画像変換部１６１は、撮影画像取得部１４によって取得された検査領域４における計測範囲の撮影画像を正対化画像に変換する（ステップＳＴ１Ａ）。図９は、撮影画像２Ｃを正対化画像２Ｄに変換する処理を示す説明図である。撮影画像２Ｃは、計測範囲の撮影画像である。図９における撮影画像２Ｃおよび正対化画像２Ｄには、検査領域４を構成する複数の平面のうち、最上層、すなわち撮影部２に最も近い平面における鉄筋５のみが記載されている。

図９に示すように、撮影画像２Ｃには、撮影部２に近いほど、鉄筋５が大きく写り、撮影部２から遠くなると、鉄筋５が小さく写っている。すなわち、撮影画像２Ｃにおける下側の画像領域には、撮影部２に近い位置にある鉄筋５が写っており、上側の画像領域には、撮影部２から遠い位置にある鉄筋５が写っている。

画像変換部１６１は、撮影画像２Ｃに映る複数の鉄筋５のうち、任意の矩形の４隅の点を指定して、４隅の点を指定した矩形が撮影部２の正面から見た形状となるホモグラフィ変換行列を推定する。次に、画像変換部１６１は、ホモグラフィ変換行列を用いて、撮影画像２Ｃを正対化画像２Ｄに変換する。
また、画像変換部１６１は、配筋検出部１５が撮影画像２Ｃから検出した鉄筋位置情報を、正対化画像２Ｄに合わせて補正する。これにより、鉄筋位置情報は、正対化画像２Ｄにおける鉄筋５の位置を示す情報に補正される。

正対化画像２Ｄにおける全てのポイント（画素）は、撮影部２との距離が一定になるようにスケーリングされている。このため、正対化画像２Ｄは、撮影部２と計測範囲の平面との距離に応じた鉄筋５の大きさの違いが補正されている。

画像抽出部１６２は、正対化画像２Ｄおよび鉄筋位置情報に基づいて、正対化画像２Ｄから鉄筋５の画像を抽出する（ステップＳＴ２Ａ）。例えば、画像抽出部１６２は、鉄筋位置情報に基づいて正対化画像２Ｄにおける鉄筋５の画像を抽出し、抽出した画像を計測部１６３に出力する。

計測部１６３は、画像抽出部１６２によって抽出された鉄筋５の画像を用いて、鉄筋５の計測を行う（ステップＳＴ３Ａ）。例えば、計測部１６３は、正対化画像２Ｄから抽出された鉄筋５の画像の数に基づいて、計測範囲における鉄筋５の本数（配筋本数）を計測する。また、計測部１６３は、隣り合った鉄筋５同士の鉄筋位置情報に基づいて、正対化画像２Ｄ上の鉄筋５同士の間隔を計測する。さらに、計測部１６３は、鉄筋５の画像を画像解析して、鉄筋５の径および節の間隔を計測する。例えば、計測部１６３は、鉄筋５の画像を二値化するなどして画像上の鉄筋５の輪郭を強調し、強調した輪郭幅を、鉄筋５の径として計測する。同様に、計測部１６３は、鉄筋５の画像を二値化するなどして画像上の鉄筋５の節部分を強調し、強調した節部分の間隔を、鉄筋５の節間隔として計測する。

なお、鉄筋には、例えば、ＪＩＳ規格に基づく１６種類の鉄筋がある。１６種類の鉄筋には、Ｄ４、Ｄ５、Ｄ６、Ｄ８、Ｄ１０、Ｄ１３、Ｄ１６、Ｄ１９、Ｄ２２、Ｄ２５、Ｄ２９、Ｄ３２、Ｄ３５、Ｄ３８、Ｄ４１およびＤ５１といった「呼び名」がある。呼び名は、鉄筋の公称直径を丸めた径の大きさを示している。例えば、呼び名がＤ１０である鉄筋の公称直径は、９．５３（ｍｍ）であり、呼び名がＤ１３である鉄筋の公称直径は、１２．７（ｍｍ）であり、呼び名がＤ１６である鉄筋の公称直径は、１５．９（ｍｍ）である。なお、建築物の骨格として一般的に使用される鉄筋は、Ｄ１０以降の鉄筋である。

さらに、１６種類の鉄筋のそれぞれには「節の平均間隔の最大値」が規定されている。例えば、Ｄ１０の鉄筋における節の平均間隔の最大値は、６．７（ｍｍ）であり、Ｄ１３の鉄筋の節における平均間隔の最大値は、８．９（ｍｍ）であり、Ｄ１６の鉄筋における節の平均間隔の最大値は、１１．１（ｍｍ）である。

１６種類の鉄筋の径は、前述したように、約３（ｍｍ）ごとに大きくなっている。撮影画像２Ｃにおける鉄筋の３（ｍｍ）の差は、一般に数ピクセル分の違いでしかないので、撮影画像２Ｃにおける鉄筋の輪郭幅から実際の鉄筋の径を検出するためには、高解像度の撮影画像２Ｃが必要である。また、鉄筋には、節の平均間隔の最大値のみが規定されているので、実際の鉄筋における節の間隔は、メーカまたは生産ロットによって異なる。

そこで、計測部１６３は、学習モデルを用いて、鉄筋５の径および節間隔の少なくとも一方を推論してもよい。計測部１６３は、学習モデルを用いることで、鉄筋５の径または節の間隔を正確に検出できるので、鉄筋５の径または節の間隔に基づいて鉄筋５の種類を判定することが可能である。

図１０は、計測部１６３および学習装置９の構成を示すブロック図である。学習装置９は、正対化画像２Ｄにおける鉄筋５の画像から抽出された複数の部分画像を入力とし、鉄筋５の検査情報を出力する学習モデルを生成する。

学習装置９は、学習部９１および記憶部９２を備える。鉄筋５の検査情報とは、鉄筋５の径および鉄筋５の節の間隔の少なくとも一方である。学習部９１は、学習データを用いて鉄筋５の検査情報を学習した学習モデルを生成し、学習モデルを記憶部９２に記憶する。学習アルゴリズムとして、例えば、深層学習（Ｄｅｅｐ Ｌｅａｒｎｉｎｇ）、ニューラルネットワーク、遺伝的プログラミング、機能論理プログラミング、または、サポートベクターマシンを用いてもよい。

学習データは、学習モデルの入力データである、鉄筋５の複数の部分画像と正解ラベルとを含むデータセットである。正解ラベルは、複数の部分画像にそれぞれ対応する鉄筋５の径を示す情報、複数の部分画像にそれぞれ対応する鉄筋５の節間隔を示す情報、または複数の部分画像にそれぞれ対応する鉄筋５の径および節間隔を示す情報である。

画像抽出部１６２は、鉄筋５の画像から複数の部分画像を抽出して計測部１６３に出力する。なお、複数の部分画像は、同じ画像サイズの鉄筋５の部分画像を鉄筋５の長手方向に沿って順に分割したものである。計測部１６３は、記憶部９２における学習モデルを用いて、鉄筋５の径および節の間隔のうちの少なくとも一方を推論する。学習モデルは、画像抽出部１６２によって正対化画像２Ｄから抽出された複数の部分画像を入力として、部分画像が示す鉄筋５の径および節の間隔の少なくとも一方を出力とする機械学習モデルである。

図１１は、正対化画像２Ｄから鉄筋５の部分画像２Ｆ１、２Ｆ２、２Ｆ３・・・を抽出する処理を示す説明図である。画像抽出部１６２は、正対化画像２Ｄから鉄筋５の画像２Ｅを抽出する。画像抽出部１６２は、画像２Ｅから、同じ画像サイズの部分画像２Ｆ１、２Ｆ２、２Ｆ３・・・を抽出して計測部１６３に出力する。部分画像２Ｆ１、２Ｆ２、２Ｆ３・・・は、例えば、縦横が同じ画素数の正方形の画像である。

画像抽出部１６２は、正対化画像２Ｄにおける全ての鉄筋５についての部分画像を抽出する。計測部１６３は、正対化画像２Ｄから抽出された鉄筋５の部分画像を学習モデルに入力することで、鉄筋５の径Ｄおよび鉄筋５の節の間隔Ｌの少なくとも一方を推論する。

図１２は、鉄筋５の部分画像を学習モデルに入力して鉄筋の径Ｄを推論する処理を示す説明図である。図１２において、学習モデルは、鉄筋５の複数の部分画像と、各部分画像に付与された鉄筋の径Ｄを示す正解ラベルとのセットである学習データを用いて生成されたモデルである。計測部１６３は、複数の部分画像データを学習モデルに入力することにより、部分画像データごとに推論を行う。これにより、学習モデルは、径Ｄの鉄筋５が写っている確率と鉄筋以外が写っている確率とを、部分画像ごとに算出する。

例えば、推論結果データ１６３１は、図１１に示した部分画像２Ｆ１において、各種類の鉄筋が写っている確率と、鉄筋以外のもの（ＮＯＮ）が写っている確率と、を算出した結果である。推論結果データ１６３１におけるＤ１０～Ｄ５１は、鉄筋の呼び名である。同様に、推論結果データ１６３２は、図１１に示した部分画像２Ｆ２において、各種類の鉄筋が写っている確率と、鉄筋以外のもの（ＮＯＮ）が写っている確率と、を算出した結果である。このような推論結果データが、同じ鉄筋の画像から抽出された全ての部分画像データについて算出される。

続いて、学習モデルは、同じ鉄筋の画像から抽出された全ての部分画像データについての推論結果データを平均することにより、当該鉄筋の画像における推論結果データ１６４を算出する。例えば、推論結果データ１６４には、各種類の鉄筋が写っている確率を平均した値と、鉄筋以外のもの（ＮＯＮ）が写っている確率を平均した値とが含まれる。計測部１６３は、推論結果データ１６４に基づいて鉄筋の径Ｄを判定する。図１２の例では、図１１に示した画像２Ｅにおける鉄筋５の種類が、Ｄ１６、すなわち径Ｄが１５．９（ｍｍ）の鉄筋５であると判定されている。計測部１６３は、上記学習モデルを用いることにより、鉄筋の径Ｄを正確に検出でき、鉄筋の径Ｄに基づいて鉄筋５の種類を判定することが可能である。

また、計測部１６３は、複数の部分画像を入力とし、正対化画像２Ｄから抽出した鉄筋５の画像における鉄筋５の節の間隔Ｌを出力する学習モデルを用いて、鉄筋５の節の間隔Ｌを推論してもよい。

学習モデルは、鉄筋５の複数の部分画像と、各部分画像に付与された鉄筋５の節の間隔Ｌを示す正解ラベルとのセットである学習データを用いて生成されたモデルである。
計測部１６３は、複数の部分画像データを学習モデルに入力して部分画像データごとに推論を行い、部分画像ごとに、節間隔Ｌである鉄筋５が写っている確率と、鉄筋以外が写っている確率とを算出する。

学習モデルが、同じ鉄筋５の画像から抽出された全ての部分画像データについての推論結果データを平均することで、鉄筋５の画像における推論結果データを算出する。計測部１６３は、算出した推論結果データに基づいて、鉄筋５の節の間隔Ｌを正確に検出でき、鉄筋５の節の間隔Ｌに基づいて鉄筋５の種類を判定することが可能である。

さらに、計測部１６３は、複数の部分画像を入力とし、正対化画像２Ｄから抽出した鉄筋の画像における鉄筋の径Ｄおよび節の間隔Ｌを出力する学習モデルを用いて、鉄筋５の検査情報として鉄筋５の径Ｄおよび節の間隔Ｌを推論してもよい。

学習モデルは、鉄筋５の複数の部分画像と各部分画像に付与された鉄筋５の径Ｄおよび節の間隔Ｌを示す正解ラベルとのセットである学習データを用いて生成されたモデルである。計測部１６３は、複数の部分画像データを上記学習モデルに入力して部分画像データごとに推論を行い、部分画像ごとに、径Ｄおよび節間隔Ｌである鉄筋５が写っている確率と、鉄筋以外が写っている確率とを算出する。

学習モデルは、同じ鉄筋５の画像から抽出された全ての部分画像データについての推論結果データを平均することにより、鉄筋５の画像における推論結果データを算出する。計測部１６３は、算出した推論結果データに基づいて、鉄筋５の径Ｄおよび節の間隔Ｌを正確に検出でき、鉄筋５の径Ｄおよび節の間隔Ｌに基づいて鉄筋５の種類を判定することが可能である。

配筋検査装置１が備える識別子検出部１１、識別子位置情報算出部１２、計測範囲特定部１３、撮影画像取得部１４、配筋検出部１５、計測処理部１６および表示処理部１７の機能は、処理回路によって実現される。すなわち、配筋検査装置１は、図３に示したステップＳＴ１からステップＳＴ６の処理を実行するための処理回路を備える。処理回路は、専用のハードウェアであってもよいが、メモリに記憶されたプログラムを実行するＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）であってもよい。

図１３Ａは、配筋検査装置１の機能を実現するハードウェア構成を示すブロック図である。また、図１３Ｂは、配筋検査装置１の機能を実現するソフトウェアを実行するハードウェア構成を示すブロック図である。図１３Ａおよび図１３Ｂにおいて、入力インタフェース１００は、撮影部２から配筋検査装置１へ出力される撮影画像データを中継するインタフェースである。出力インタフェース１０１は、配筋検査装置１から表示部３へ出力される表示情報を中継するインタフェースである。

処理回路が図１３Ａに示す専用のハードウェアの処理回路１０２である場合、処理回路１０２は、例えば、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ－Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）またはこれらを組み合わせたものが該当する。
配筋検査装置１が備える識別子検出部１１、識別子位置情報算出部１２、計測範囲特定部１３、撮影画像取得部１４、配筋検出部１５、計測処理部１６および表示処理部１７の機能を別々の処理回路が実現してもよく、これらの機能をまとめて一つの処理回路が実現してもよい。

処理回路が図１３Ｂに示すプロセッサ１０３である場合、配筋検査装置１が備える識別子検出部１１、識別子位置情報算出部１２、計測範囲特定部１３、撮影画像取得部１４、配筋検出部１５、計測処理部１６および表示処理部１７の機能は、ソフトウェア、ファームウェアまたはソフトウェアとファームウェアとの組み合わせにより実現される。なお、ソフトウェアまたはファームウェアは、プログラムとして記述されてメモリ１０４に記憶される。

プロセッサ１０３は、メモリ１０４に記憶されたプログラムを読み出して実行することにより、配筋検査装置１が備える識別子検出部１１、識別子位置情報算出部１２、計測範囲特定部１３、撮影画像取得部１４、配筋検出部１５、計測処理部１６および表示処理部１７の機能を実現する。例えば、配筋検査装置１は、プロセッサ１０３によって実行されるときに、図３に示したステップＳＴ１からステップＳＴ６の処理が結果的に実行されるプログラムを記憶するためのメモリ１０４を備える。これらのプログラムは、識別子検出部１１、識別子位置情報算出部１２、計測範囲特定部１３、撮影画像取得部１４、配筋検出部１５、計測処理部１６および表示処理部１７が行う処理の手順または方法を、コンピュータに実行させる。メモリ１０４は、コンピュータを、識別子検出部１１、識別子位置情報算出部１２、計測範囲特定部１３、撮影画像取得部１４、配筋検出部１５、計測処理部１６および表示処理部１７として機能させるためのプログラムが記憶されたコンピュータ可読記憶媒体であってもよい。

メモリ１０４は、例えば、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ－ＥＰＲＯＭ）などの不揮発性または揮発性の半導体メモリ、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ミニディスク、ＤＶＤなどが該当する。

配筋検査装置１が備える識別子検出部１１、識別子位置情報算出部１２、計測範囲特定部１３、撮影画像取得部１４、配筋検出部１５、計測処理部１６および表示処理部１７の機能の一部が専用のハードウェアで実現され、残りの一部がソフトウェアまたはファームウェアで実現されてもよい。例えば、識別子検出部１１、識別子位置情報算出部１２および計測範囲特定部１３は、

専用のハードウェアである処理回路１０２によってその機能が実現され、撮影画像取得部１４、配筋検出部１５、計測処理部１６および表示処理部１７は、プロセッサ１０３がメモリ１０４に記憶されたプログラムを読み出して実行することによってその機能が実現される。このように、処理回路はハードウェア、ソフトウェア、ファームウェアまたはこれらの組み合わせによって上記機能を実現することができる。

なお、図１０には、配筋検査装置１とは別に設けられた学習装置９を示したが、学習部９１および記憶部９２は配筋検査装置１が備えてもよい。また、記憶部９２は、配筋検査装置１との間でデータ通信が可能な外部装置が備えてもよい。

記憶部９２は、画像抽出部１６２によって配筋検査中に抽出された部分画像データを順次記憶する。記憶部９２に記憶された複数の部分画像データは、例えば、操作部（図１において不図示）を用いて入力された正解ラベルが付与され、学習データとして記憶部９２に記憶される。学習部９１は、記憶部９２に記憶された学習データを用いて、学習モデルを生成する。計測部１６３は、学習部９１によって生成された学習モデルを用いて、鉄筋５の検査情報を推論する。また、計測部１６３は、現場ごとに生成した学習モデルを使用してもよい。この場合、現場ごとの配筋検査の精度が向上する。

以上のように、実施の形態１に係る配筋検査装置１は、検査領域４とテープ６とが撮影された映像を撮影部２から取得し、取得した映像からマーカ７を検出する識別子検出部１１と、マーカ７の位置を示す識別子位置情報を算出する識別子位置情報算出部１２と、識別子位置情報を用いて鉄筋５の計測範囲を特定する計測範囲特定部１３と、計測範囲の撮影画像データを撮影部２から取得する撮影画像取得部１４と、計測範囲の撮影画像データを用いて、テープ６の上を跨がっている鉄筋５の位置を示す鉄筋位置情報を検出する配筋検出部１５と、鉄筋位置情報に対応する鉄筋５の計測を行う計測処理部１６を備える。
配筋検査装置１は、識別子位置情報を用いて鉄筋５の計測範囲を自動で特定するので、検査者の目視によらず、検査領域４から鉄筋５の計測範囲を特定できる。これに加えて、配筋検査装置１は、撮影画像２Ｃにおいてテープ６の上を跨がっている鉄筋５を計測対象と判別するので、検査領域４の三次元構造を解析しなくても計測対象の鉄筋５を判別することができる。

実施の形態１に係る配筋検査装置１において、テープ６は、複数のマーカ７が等間隔に設けられている。配筋検査装置１は、テープ６の長手方向に等間隔に設けられたマーカ７の位置に基づいて、検査領域４の計測範囲を撮影可能な位置を特定することができる。

実施の形態１に係る配筋検査装置１において、撮影画像取得部１４は、テープ６が配置された検査領域４の映像から計測範囲が特定された場合に、撮影部２による計測範囲の撮影を許可する。これにより、検査者は、計測範囲が特定されていない画像の撮影操作を誤って行うことがない。

実施の形態１に係る配筋検査装置１において、撮影画像取得部１４は、テープ６が配置された検査領域４の映像から計測範囲が特定された場合に、撮影部２に自動で計測範囲を撮影させる。これにより、検査者は、テープ６に沿って配筋検査装置１を移動させるだけで、計測範囲ごとの撮影画像データが得られる。

実施の形態１に係る配筋検査装置１は、テープ６が配置された検査領域４の映像を、計測範囲が特定されるまでの間と計測範囲が特定された場合とで、表示部３に互いに異なる態様で表示する表示処理部１７を備える。検査者は、検査領域４の映像の表示態様を視認することにより、計測範囲が特定されているか否かを容易に把握することができる。

実施の形態１に係る配筋検査装置１において、計測処理部１６は、画像変換部１６１、画像抽出部１６２および計測部１６３を備える。画像変換部１６１は、撮影画像２Ｃを正対化画像２Ｄに変換する。画像抽出部１６２は、正対化画像２Ｄから鉄筋５の画像を抽出する。計測部１６３は、鉄筋５の画像を用いて鉄筋５の計測を行う。これにより、配筋検査装置１は、計測範囲における鉄筋５の正確な計測が可能である。

実施の形態１に係る配筋検査装置１において、計測部１６３は、正対化画像２Ｄから抽出された鉄筋５の画像を入力とし、鉄筋５の検査情報を出力する学習モデルを用いて、計測範囲の鉄筋５の検査情報を推論する。上記学習モデルを用いることにより、計測部１６３は、鉄筋５の検査情報を正確に計測できる。

実施の形態１に係る配筋検査装置１において、画像抽出部１６２は、正対化画像２Ｄから抽出した鉄筋５の画像から複数の部分画像を抽出する。計測部１６３は、複数の部分画像を入力し、鉄筋５の検査情報として部分画像が示す鉄筋５の径Ｄを出力する学習モデルを用いて、鉄筋５の径Ｄを推論する。上記学習モデルを用いることで、計測部１６３は、鉄筋５の径Ｄを正確に計測できる。

実施の形態１に係る配筋検査装置１において、画像抽出部１６２は、正対化画像２Ｄから抽出した鉄筋５の画像から複数の部分画像を抽出する。計測部１６３は、複数の部分画像を入力し、鉄筋５の検査情報として部分画像が示す鉄筋５の節の間隔Ｌを出力する学習モデルを用いて、鉄筋５の節の間隔Ｌを推論する。上記学習モデルを用いることで、計測部１６３は、鉄筋５の節の間隔Ｌを正確に計測できる。

実施の形態１に係る配筋検査装置１において、画像抽出部１６２は、正対化画像２Ｄから抽出した鉄筋５の画像から複数の部分画像を抽出する。計測部１６３は、複数の部分画像を入力し、鉄筋５の検査情報として部分画像が示す鉄筋５の径Ｄおよび節の間隔Ｌを出力する学習モデルを用いて、鉄筋５の径Ｄおよび節の間隔Ｌを推論する。上記学習モデルを用いることで、計測部１６３は、鉄筋５の径Ｄおよび節の間隔Ｌを正確に計測できる。

なお、実施の形態の任意の構成要素の変形もしくは実施の形態の任意の構成要素の省略が可能である。

１ 配筋検査装置、２ 撮影部、２Ａ，２Ｅ 画像、２Ｂ 撮影操作用画像、２Ｃ 撮影画像、２Ｄ 正対化画像、２Ｆ１～２Ｆ３ 部分画像、３ 表示部、３Ａ，３Ｂ 表示画面、４ 検査領域、５ 鉄筋、６ テープ、７ マーカ、７Ａ 下地、７Ｂ 識別形状、８ 計測範囲、９ 学習装置、１１ 識別子検出部、１２ 識別子位置情報算出部、１３ 計測範囲特定部、１４ 撮影画像取得部、１５ 配筋検出部、１６ 計測処理部、１７ 表示処理部、９１ 学習部、９２ 記憶部、１００ 入力インタフェース、１０１ 出力インタフェース、１０２ 処理回路、１０３ プロセッサ、１０４ メモリ、１６１ 画像変換部、１６２ 画像抽出部、１６３ 計測部、１６４ 推論結果データ、１６３１，１６３２ 推論結果データ。

Claims (12)

1. 複数の鉄筋が配筋された検査領域と、長手方向に複数の識別子がそれぞれ間隔を空けて設けられ、前記検査領域において計測対象の前記鉄筋の下に潜らせて配置された帯状部材とが撮影された映像を撮影部から取得し、取得した映像から前記識別子を検出する識別子検出部と、
   前記識別子の位置を示す識別子位置情報を算出する識別子位置情報算出部と、
   前記識別子位置情報を用いて前記鉄筋の計測範囲を特定する計測範囲特定部と、
   前記計測範囲の撮影画像データを前記撮影部から取得する撮影画像取得部と、
   前記計測範囲の撮影画像データを用いて、前記帯状部材の上を跨がっている前記鉄筋の位置を示す鉄筋位置情報を検出する配筋検出部と、
   前記鉄筋位置情報に対応する前記鉄筋の計測を行う計測処理部と、を備えた
   ことを特徴とする配筋検査装置。
2. 前記帯状部材は、複数の前記識別子が等間隔に設けられている
   ことを特徴とする請求項１に記載の配筋検査装置。
3. 前記撮影画像取得部は、前記帯状部材が配置された前記検査領域の映像から前記計測範囲が特定された場合に、前記撮影部による前記計測範囲の撮影を許可する
   ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の配筋検査装置。
4. 前記撮影画像取得部は、前記帯状部材が配置された前記検査領域の映像から前記計測範囲が特定された場合に、前記撮影部に自動で前記計測範囲を撮影させる
   ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の配筋検査装置。
5. 前記帯状部材が配置された前記検査領域の映像を、前記計測範囲が特定されるまでの間と前記計測範囲が特定された場合とで、表示部に互いに異なる態様で表示する表示処理部を備えた
   ことを特徴とする請求項３または請求項４に記載の配筋検査装置。
6. 前記計測処理部は、
   前記計測範囲の撮影画像を、前記撮影部と前記計測範囲との距離が一定かつ前記撮影部に前記計測範囲が正対した正対化画像に変換する画像変換部と、
   前記鉄筋位置情報に対応する前記鉄筋の画像を、前記正対化画像から抽出する画像抽出部と、
   前記正対化画像から抽出された前記鉄筋の画像を用いて、前記鉄筋の計測を行う計測部と、を備えた
   ことを特徴とする請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の配筋検査装置。
7. 前記計測部は、前記正対化画像から抽出された前記鉄筋の画像を入力とし、前記鉄筋の検査情報を出力する学習モデルを用いて、前記計測範囲の前記鉄筋の検査情報を推論する
   ことを特徴とする請求項６に記載の配筋検査装置。
8. 前記画像抽出部は、前記正対化画像から抽出した前記鉄筋の画像から複数の部分画像を抽出し、
   前記計測部は、複数の前記部分画像を入力し、前記鉄筋の検査情報として前記部分画像が示す前記鉄筋の径を出力する前記学習モデルを用いて、前記鉄筋の径を推論する
   ことを特徴とする請求項７に記載の配筋検査装置。
9. 前記計測部は、複数の前記部分画像を入力し、前記鉄筋の検査情報として前記部分画像が示す前記鉄筋の節の間隔を出力する前記学習モデルを用いて、前記鉄筋の節の間隔を推論する
   ことを特徴とする請求項８に記載の配筋検査装置。
10. 前記撮影部は、単眼カメラである
    ことを特徴とする請求項１から請求項９のいずれか１項に記載の配筋検査装置。
11. 識別子検出部が、複数の鉄筋が配筋された検査領域と、長手方向に複数の識別子がそれぞれ間隔を空けて設けられ、前記検査領域において計測対象の前記鉄筋の下に潜らせて配置された帯状部材とが撮影された映像を撮影部から取得し、取得した映像から前記識別子を検出するステップと、
    識別子位置情報算出部が、前記識別子の位置を示す識別子位置情報を算出するステップと、
    計測範囲特定部が、前記識別子位置情報を用いて前記鉄筋の計測範囲を特定するステップと、
    撮影画像取得部が、前記計測範囲の撮影画像データを前記撮影部から取得するステップと、
    配筋検出部が、前記計測範囲の撮影画像データを用いて、前記帯状部材の上を跨がっている前記鉄筋の位置を示す鉄筋位置情報を検出するステップと、
    計測処理部が、前記鉄筋位置情報に対応する前記鉄筋の計測を行うステップと、を備えた
    ことを特徴とする配筋検査方法。
12. コンピュータを、
    複数の鉄筋が配筋された検査領域と、長手方向に複数の識別子がそれぞれ間隔を空けて設けられ、前記検査領域において計測対象の前記鉄筋の下に潜らせて配置された帯状部材とが撮影された映像を撮影部から取得し、取得した映像から前記識別子を検出する識別子検出部、
    前記識別子の位置を示す識別子位置情報を算出する識別子位置情報算出部、
    前記識別子位置情報を用いて前記鉄筋の計測範囲を特定する計測範囲特定部、
    前記計測範囲の撮影画像データを前記撮影部から取得する撮影画像取得部、
    前記計測範囲の撮影画像データを用いて、前記帯状部材の上を跨がっている前記鉄筋の位置を示す鉄筋位置情報を検出する配筋検出部、
    前記鉄筋位置情報に対応する前記鉄筋の計測を行う計測処理部、
    として機能させるためのプログラム。

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