JP2023081836A - 情報処理方法、プログラム及び情報処理装置 - Google Patents

Abstract

【課題】より簡単に対象物を測定することが可能な情報処理方法等を提供すること。【解決手段】一つの側面に係る情報処理方法は、コードと、前記コードを囲む複数のマーカとが記されたプレートを撮像した画像を取得し、取得した前記画像内の複数のマーカ間の画素数を特定し、取得した前記画像内の前記コードからマーカ間の距離を特定し、特定した複数のマーカ間の画素数及びマーカ間の距離に基づき、前記画像の分解能を算出する処理を実行させることを特徴とする。【選択図】図３

Description

本発明は、情報処理方法、プログラム及び情報処理装置に関する。

近年、画像解析により対象物の測定を行う技術がある。特許文献１には、計測対象面に３以上のレーザ光が照射された画像データを撮像装置から取得し、前記画像データ上の各レーザ光に対応する第１座標を特定し、特定した前記第１座標及び前記計測対象面上の各レーザ光の第２座標に基づき、前記計測対象面を特定する式を算出し、取得した画像データ上の複数の第１座標に基づき、前記式に基づき前記計測対象面上の複数の第２座標間の距離を算出し、画像データ上の複数の第１座標のピクセル数を算出し、前記第２座標間の距離を前記ピクセル数で除すことで前記画像データの分解能を算出する情報処理装置が開示されている。

特開２０１９－１２１０７６号公報

しかしながら、特許文献１に係る発明は、対象物の測定を行うために、３以上のレーザ光を照射するレーザモジュールを用意しなければならない。

一つの側面では、より簡単に対象物を測定することが可能な情報処理方法等を提供することを目的とする。

一つの側面に係る情報処理方法は、コードと、前記コードを囲む複数のマーカとが記されたプレートを撮像した画像を取得し、取得した前記画像内の複数のマーカ間の画素数を特定し、取得した前記画像内の前記コードからマーカ間の距離を特定し、特定した複数のマーカ間の画素数及びマーカ間の距離に基づき、前記画像の分解能を算出する処理を実行させることを特徴とする。

一つの側面では、より簡単に対象物を測定することが可能となる。

コンピュータの構成例を示すブロック図である。 分解能ＤＢのレコードレイアウトの一例を示す説明図である。 分解能算出用のプレートの一例を示す説明図である。 画像の分解能を説明する説明図である。 コードの構成の一例を示す説明図である。 画像の分解能を算出する際の処理手順を示すフローチャートである。 マーカ間の画素数を特定する処理のサブルーチンの処理手順を示すフローチャートである。 マーカ間の距離情報及びプレートの識別情報を特定する処理のサブルーチンの処理手順を示すフローチャートである。 分解能の算出画面の一例を示す説明図である。 コードの向きの例を示す説明図である。 コードの上方向の判定処理を説明する説明図である。 実施形態２におけるマーカ間の距離情報及びプレートの識別情報を特定する処理のサブルーチンの処理手順を示すフローチャートである。 実施形態３におけるコンピュータの構成例を示すブロック図である。 誤差補正値ＤＢのレコードレイアウトの一例を示す説明図である。 実施形態３における画像の分解能を算出する際の処理手順を示すフローチャートである。 実施形態４におけるコンピュータの構成例を示すブロック図である。 計測条件ＤＢのレコードレイアウトの一例を示す説明図である。 計測範囲の一例を示す説明図である。 プレートの傾斜角度の算出処理を説明する説明図である。 計測範囲の座標［ｄｏｔ］の取得処理を説明する説明図である。 プレートの傾きに準じた座標への変換原理を説明する説明図である。 対象物に対する計測条件を記憶する際の処理手順を示すフローチャートである。 プレートの画像上の座標への変換原理を説明する説明図である。 設定値及び計測範囲を出力して対象物を測定する際の処理手順を示すフローチャートである。

以下、本発明をその実施形態を示す図面に基づいて詳述する。

（実施形態１）
実施形態１は、コードと、当該コードを囲む複数のマーカとが記されたプレートを撮像した画像に基づき、当該画像の分解能を算出する形態に関する。

本実施形態のシステムは、情報処理装置１を含む。情報処理装置１は、種々の情報に対する処理、記憶及び送受信を行う情報処理装置である。情報処理装置１は、例えばスマートフォン、携帯電話、アップルウォッチ（Apple Watch：登録商標）等のウェアラブルデバイス、ウェアラブルカメラ、タブレット、パーソナルコンピュータ等の情報処理機器である。以下では簡潔のため、情報処理装置１をコンピュータ１と読み替える。

本実施形態に係るコンピュータ１は、コードと、当該コードを囲む複数のマーカとが記されたプレートを撮像した画像を取得する。コンピュータ１は、取得した画像内の複数のマーカ間の画素数を特定する。コンピュータ１は、取得した画像内のコードからマーカ間の距離を特定する。コンピュータ１は、特定した複数のマーカ間の画素数及びマーカ間の距離に基づき、当該画像の分解能を算出する。なお、画像の分解能に関しては後述する。コンピュータ１は、算出した画像の分解能を画面に表示する。

図１は、コンピュータ１の構成例を示すブロック図である。コンピュータ１は、制御部１１、記憶部１２、通信部１３、入力部１４、表示部１５、読取部１６、大容量記憶部１７及び撮影部１８を含む。各構成はバスＢで接続されている。

制御部１１はＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro-Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）等の演算処理装置を含み、記憶部１２に記憶された制御プログラム１Ｐ（プログラム製品）を読み出して実行することにより、コンピュータ１に係る種々の情報処理、制御処理等を行う。なお、制御プログラム１Ｐは、単一のコンピュータ上で、または１つのサイトにおいて配置されるか、もしくは複数のサイトにわたって分散され、通信ネットワークによって相互接続された複数のコンピュータ上で実行されるように展開することができる。なお、図１では制御部１１を単一のプロセッサであるものとして説明するが、マルチプロセッサであっても良い。

記憶部１２はＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）等のメモリ素子を含み、制御部１１が処理を実行するために必要な制御プログラム１Ｐ又はデータ等を記憶している。また、記憶部１２は、制御部１１が演算処理を実行するために必要なデータ等を一時的に記憶する。通信部１３は通信に関する処理を行うための通信モジュールである。

入力部１４は、キーボード、マウスまたは表示部１５と一体化したタッチパネルでも良い。表示部１５は、液晶ディスプレイ又は有機ＥＬ（electroluminescence）ディスプレイ等であり、制御部１１の指示に従い各種情報を表示する。

読取部１６は、ＣＤ（Compact Disc）－ＲＯＭ又はＤＶＤ（Digital Versatile Disc）－ＲＯＭを含む可搬型記憶媒体１ａを読み取る。制御部１１が読取部１６を介して、制御プログラム１Ｐを可搬型記憶媒体１ａより読み取り、大容量記憶部１７に記憶しても良い。また、ネットワークＮ等を介して他のコンピュータから制御部１１が制御プログラム１Ｐをダウンロードし、大容量記憶部１７に記憶しても良い。さらにまた、半導体メモリ１ｂから、制御部１１が制御プログラム１Ｐを読み込んでも良い。

大容量記憶部１７は、例えばＨＤＤ（Hard disk drive：ハードディスク）、ＳＳＤ（Solid State Drive：ソリッドステートドライブ）等の記録媒体を備える。大容量記憶部１７は、分解能ＤＢ（database）１７１を含む。分解能ＤＢ１７１は、プレートを含む画像に対応付けて当該画像の分解能を記憶している。

なお、本実施形態において記憶部１２及び大容量記憶部１７は一体の記憶装置として構成されていても良い。また、大容量記憶部１７は複数の記憶装置により構成されていても良い。更にまた、大容量記憶部１７はコンピュータ１に接続された外部記憶装置であっても良い。

撮影部１８は、例えばＣＣＤ（Charge Coupled Device）カメラ、ＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）カメラ等の撮影装置である。なお、撮影部１８はコンピュータ１の中に内蔵せず、外部で直接にコンピュータ１と接続し、撮影可能な構成としても良い。

コンピュータ１は、種々の情報処理及び制御処理等をコンピュータ単体で実行しても良いし、複数のコンピュータで分散して実行しても良い。また、コンピュータ１は、１台のコンピュータ内に設けられた複数の仮想マシンによって実現されても良い。

図２は、分解能ＤＢ１７１のレコードレイアウトの一例を示す説明図である。分解能ＤＢ１７１は、画像ＩＤ（Identifier）列、画像列、識別情報列及び分解能列を含む。画像ＩＤ列は、各画像を識別するために、一意に特定される画像のＩＤを記憶している。画像列は、画像のデータを記憶している。識別情報列は、プレートを識別する識別情報を記憶している。分解能列は、画像の分解能を記憶している。

なお、上述した各ＤＢの記憶形態は一例であり、データ間の関係が維持されていれば、他の記憶形態であっても良い。

図３は、分解能算出用のプレートの一例を示す説明図である。プレートＰは、道路、建物、トンネル、橋梁またはダム等の構造物（対象物）の表面に発生したひび割れ、凹み（ポットホール等）、欠損等の認識対象を特定するため、当該構造物の各認識対象の近く（例えば、左側、右側、上側または下側）に貼り付けられるリファレンスプレートである。認識対象と、当該認識対象の近くに貼り付けられるプレートＰとを撮像した画像に基づき、当該認識対象の幅または長さ等を容易に測定することができる。

図示のように、撮像対象となる構造物において、当該構造物の表面に発生したひび割れの左側にプレートＰが貼り付けられる。プレートＰには、コードｅと、当該コードｅを囲む複数のマーカｍ（例えば、マーカｍａ、マーカｍｂ、マーカｍｃ及びマーカｍｄ）とが記される。コードｅは、２次元コードである。コードｅは、マーカｍａ、マーカｍｂ、マーカｍｃ及びマーカｍｄの中心位置に、向きを示す情報、プレートバージョン番号、マーカ間の距離を示す情報及びプレートＰの識別番号がハミング符号（Hamming Code）化により付加されて黒白矩形で生成される。なお、コードｅの詳細は後述する。

マーカｍａ、マーカｍｂ、マーカｍｃ及びマーカｍｄは、コードｅの周りに正方形状に配置された４つの円形状のマーカである。なお、本実施形態では、４つの円形状のマーカｍの例を説明したが、マーカｍの形状または数量は特に限定されない。例えば、コードｅを囲む位置に同間隔で４つの正方形状のマーカｍを設けても良い。または、コードｅを囲む位置に正三角形になるように同間隔で３つの円形状のマーカｍを設けても良い。

図４は、画像の分解能を説明する説明図である。画像の分解能は、後述するコードｅの距離（長さ）［ｍｍ］と、当該画像内の複数のマーカｍ間の画素数（ドット数）との割合である。

図示のように、マーカｍａとマーカｍｂとの間の画素数がＬａｂ［ｄｏｔ］で示され、マーカｍｂとマーカｍｃとの間の画素数がＬｂｃ［ｄｏｔ］で示され、マーカｍｃとマーカｍｄとの間の画素数がＬｃｄ［ｄｏｔ］で示され、マーカｍｄとマーカｍａとの間の画素数がＬｄａ［ｄｏｔ］で示されている。

画像の分解能は、後述するコードｅの距離（長さ）［ｍｍ］と、４つのマーカｍ間の画素数の平均値との割合であり、以下の式（１）または式（２）で表される。
画像の分解能＝距離[mm]/AVERAGE(Lab[dot],Lbc[dot],Lcd[dot],Lda[dot]) …（１）
画像の分解能＝距離[mm]/{(Lab[dot]+Lbc[dot]+Lcd[dot]+Lda[dot])/4} …（２）

図５は、コードｅの構成の一例を示す説明図である。コードｅは、例えば２次元コードである。図示のように、コードｅの領域が８行及び８列に分割された場合、当該コードｅにおける６４箇所（領域）がある。

コードｅの第１行には、向きを示す情報が付加されている。向きを示す情報は、コードｅが向く方向を示す情報であり、予め定められた方向識別用の固定値である。例えば、向きを示す情報が「０１１１１１１１」であっても良い。方向識別用の固定値を用いて、第１行の第１列～第８列に対応する８箇所が黒白矩形で描画される。例えば、０に対応する箇所を白で描画し、１に対応する箇所を黒で描画しても良い。黒白矩形で描画されたコードｅの第１行の各箇所の座標値に基づき、コードｅが向く方向を判定することができる。など、コードｅが向く方向の判定処理に関しては、実施形態２で詳述する。

コードｅの第２行以降には、プレートバージョン番号、マーカ間の距離を示す情報及びプレートＰの識別番号がハミング符号化により付加されている。ハミング符号は、データの誤りを検出または訂正できる線型誤り訂正符号のひとつである。図示のように、１６進数表記された４ｂｉｔ（ビット）の内容を８ｂｉｔの符号にするＨ（８，４）で符号化し、２つのｂｉｔ誤りを検出する。

マーカｍ間の距離が相互に相違する複数種類のプレートが用意される。撮影する対象物の表面に発生したひび割れ等の認識対象に応じて、当該認識対象の近くに用意された複数種類のプレートから該当するプレートが選択されて貼り付けられる。プレートバージョン番号は、プレートＰのバージョンを特定するための番号である。プレートＰの識別番号は、プレートＰを識別するための識別情報である。

具体的には、１６進数表記された４ｂｉｔのプレートバージョン番号に対してハミング符号化され、ハミング符号化された８ｂｉｔのプレートバージョン番号が第２行に書き込まれる。１６進数表記された下位４ｂｉｔの距離情報（マーカ間の距離を示す情報）に対してハミング符号化され、ハミング符号化された８ｂｉｔの距離情報が第４行に書き込まれる。１６進数表記された上位４ｂｉｔの距離情報に対してハミング符号化され、ハミング符号化された８ｂｉｔの距離情報が第５行に書き込まれる。

１６進数表記された下位４ｂｉｔの識別番号に対してハミング符号化され、ハミング符号化された８ｂｉｔの識別番号が第７行に書き込まれる。１６進数表記された上位４ｂｉｔの識別番号に対してハミング符号化され、ハミング符号化された８ｂｉｔの識別番号が第８行に書き込まれる。なお、３行目及び６行目の内容が空白であると示されているが、これに限られず、実務のニーズに応じて内容が付加されても良い。

ハミング符号化された値を用いて、コードの第２行以降の各箇所が黒白矩形で描画される。例えば、０に対応する箇所を白で描画し、１に対応する箇所を黒で描画しても良い。

なお、本実施形態では、ハミング符号化の例を説明したが、これに限られず、例えばリードソロモン符号（Reed-Solomon Coding；RS符号と略記）を利用しても良い。

図６は、画像の分解能を算出する際の処理手順を示すフローチャートである。コンピュータ１の制御部１１は、撮影部１８を介して、コードと、当該コードを囲む複数のマーカとが記されたプレートを撮像する（ステップＳ１０１）。制御部１１は、撮影部１８が撮像した画像を取得する（ステップＳ１０２）。

制御部１１は、取得した画像内の複数のマーカ間の画素数を特定する処理のサブルーチンを実行する（ステップＳ１０３）。なお、画素数の特定処理のサブルーチンに関しては後述する。制御部１１は、画素数の特定処理のサブルーチンからリターンされた結果に基づき、撮像に傾きがあるか否かを判定する（ステップＳ１０４）。

制御部１１は、撮像に傾きがあると判定した場合（ステップＳ１０４でＹＥＳ）、撮像に傾きがあることを示す情報を表示部１５により表示し（ステップＳ１０５）、処理を終了する。制御部１１は、撮像に傾きがないと判定した場合（ステップＳ１０４でＮＯ）、受信した画像内のコードからマーカ間の距離情報及びプレートの識別情報を特定する処理のサブルーチンを実行する（ステップＳ１０６）。なお、距離情報及び識別情報の特定処理のサブルーチンに関しては後述する。

制御部１１は、特定した複数のマーカ間の画素数及びマーカ間の距離に基づき、上述した式（１）または式（２）を用いて、当該画像の分解能を算出する（ステップＳ１０７）。制御部１１は、画像をプレートの識別情報（例えば、識別番号）及び画像の分解能と対応付けて分解能ＤＢ１７１に記憶する（ステップＳ１０８）。具体的には、制御部１１は、画像に対し画像ＩＤを割り振り、割り振った画像ＩＤに対応付けて、画像データ、プレートの識別情報及び画像の分解能を一つのレコードとして大容量記憶部１７の分解能ＤＢ１７１に記憶する。なお、制御部１１は、画像、プレートの識別情報及び当該画像の分解能を管理サーバ等に送信しても良い。この場合、管理サーバはこれらの情報を統一管理する。制御部１１は、プレートの識別情報及び画像の分解能を表示部１５により表示し（ステップＳ１０９）、処理を終了する。

図７は、マーカ間の画素数を特定する処理のサブルーチンの処理手順を示すフローチャートである。コンピュータ１の制御部１１は、ステップＳ１０１の処理で受信した画像を取得する（ステップＳ０１）。例えば当該画像は、２次元コードと当該２次元コードを囲む４つの円マーカとが記されたプレートを撮像した画像である。

制御部１１は、取得した画像から、例えば、記憶部１２に予め登録されたマーカの色情報を用いて、複数のマーカ領域を抽出する（ステップＳ０２）。色情報は、例えばマーカの画素毎のＲＧＢ（Red-Green-Blue color model）の色値等を含む。具体的には、制御部１１は、画像内の各画素の色情報を取得する。制御部１１は、取得した各画素の色情報と、記憶部１２に記憶されたマーカの色情報とを照合する。制御部１１は、一致度が所定の閾値（例えば、７０％）以上である領域をマーカ領域として抽出する。

なお、マーカの抽出処理に関しては、上述した処理に限るものではない。例えば、制御部１１は画像の特徴量に基づいて、プレートを含む画像を入力した場合に、プレート内のマーカを識別した識別結果を出力するよう学習された学習モデルを利用しても良い。

制御部１１は、抽出した各マーカ領域に対し、例えば各マーカ領域画素が縦、横方向に連続している場合、それらに同じ番号（ラベル）を割り振って同一マーカ領域とするラベリング処理を行い、各マーカ領域の画素数を算出する（ステップＳ０３）。制御部１１は、算出した画素数の多い順に、所定数（例えば、７）のマーカ領域を取得する（ステップＳ０４）。制御部１１は、取得した各マーカ領域の重心を求める（ステップＳ０５）。例えば制御部１１は、各マーカ領域における画素値を用いた重心演算によって各マーカ領域の重心を求める。

制御部１１は、取得した所定数のマーカ領域から、求めた各マーカ領域の重心に基づき、位置関係が最も正方形状に近づくとなる４つのマーカ領域を特定する（ステップＳ０６）。制御部１１は、特定した４つのマーカ間の画素数を算出する（ステップＳ０７）。

制御部１１は、算出した４つのマーカ間の画素数に基づき、撮像に傾きがあるか否かを判定する（ステップＳ０８）。コンピュータ１に保持される撮像装置（撮影部１８）を用いた撮像時には、当該コンピュータ１が傾いていると撮像に傾きを生ずる。この場合、制御部１１は、各マーカ間の画素数の比を算出する。制御部１１は、算出した各マーカ間の画素数の比が所定閾値以上である場合、撮像に傾きがあると判定する。なお、制御部１１は、各マーカ間の画素数の差分に基づき、撮像に傾きがあるか否かを判定しても良い。例えば、制御部１１は各マーカ間の画素数の差分を算出し、算出した差分が所定閾値以上である場合、撮像に傾きがあると判定する。

制御部１１は、撮像に傾きがあると判定した場合（ステップＳ０８でＹＥＳ）、撮像に傾きがあることを示す情報を生成し（ステップＳ１０）、画素数の特定処理のサブルーチンを終了してリターンする。制御部１１は、撮像に傾きがないと判定した場合（ステップＳ０８でＮＯ）、各マーカ間の画素数の平均値を算出する（ステップＳ０９）。制御部１１は、画素数の特定処理のサブルーチンを終了してリターンする。

図８は、マーカ間の距離情報及びプレートの識別情報を特定する処理のサブルーチンの処理手順を示すフローチャートである。コンピュータ１の制御部１１は、ステップＳ１０１の処理で受信した画像を取得する（ステップＳ２１）。制御部１１は、ステップＳ０６の処理で特定した４つのマーカ領域の座標値を算出する（ステップＳ２２）。制御部１１は、算出した４つのマーカ領域の座標値に基づき、当該４つのマーカが囲むコードの座標値を算出する（ステップＳ２３）。例えば、コードの領域が予め８行及び８列に分割された場合、制御部１１は、当該コードにおける６４箇所（領域）の座標値をそれぞれ算出する。

制御部１１は、例えばＫｉｔｔｌｅｒらのしきい値選定法を用いて、算出した複数の箇所の座標値から閾値を特定（選定）する（ステップＳ２４）。制御部１１は、例えば二値化法等のアルゴリズムを用いて、算出した閾値に基づき、各箇所の座標値に対して二値化処理を行う（ステップＳ２５）。例えば、制御部１１は、箇所の座標値が閾値以下である場合、当該箇所の座標値が１に設定する。制御部１１は、箇所の座標値が閾値を超えた場合、当該箇所の座標値が０に設定する。

制御部１１は、コードの第１行（向きを示す情報）以外の各行に対し、ハミング符号（図５参照）を復号して４ビットの値（１６進数標記）を取得する（ステップＳ２６）。制御部１１は、取得した行ごとの４ビット値から、距離情報（長さ）を取得する（ステップＳ２７）。図５に示すように、距離情報の１６進数標記の下位４ビットに対してハミング符号化され、ハミング符号化された８ビットの距離情報がコードの第４行に記憶される。距離情報の１６進数標記の上位４ビットに対してハミング符号化され、ハミング符号化された８ビットの距離情報がコードの第５行に記憶される。制御部１１は、コードの第４行及び第５行からハミング符号を復号して距離情報を取得する。

制御部１１は、取得した行ごとの４ビット値から、識別情報（例えば、識別番号）を取得する（ステップＳ２８）。図５に示すように、識別番号の１６進数標記の下位４ビットに対してハミング符号化され、ハミング符号化された８ビットの識別番号がコードの第７行に記憶される。識別番号の１６進数標記の上位４ビットに対してハミング符号化され、ハミング符号化された８ビットの識別番号がコードの第８行に記憶される。制御部１１は、コードの第７行及び第８行からハミング符号を復号して識別番号を取得する。制御部１１は、距離情報及び識別情報の特定処理のサブルーチンを終了してリターンする。

図９は、分解能の算出画面の一例を示す説明図である。当該画面は、画像表示欄１１ａ、撮影ボタン１１ｂ、画像選択ボタン１１ｃ、分解能算出ボタン１１ｄ及び結果表示欄１１ｅを含む。

画像表示欄１１ａは、対象物及びプレートを撮像した画像を表示する表示欄である。なお、プレートのみを撮像した画像であっても良い。マーカ間の距離が相互に相違する複数種類のプレートが用意された場合、撮影する対象物（道路、建物、トンネル、橋梁またはダム等の構造物）に、複数種類のプレートから選択された一のプレートが貼り付けられる。

撮影ボタン１１ｂは、対象物及びプレートを撮像するボタンである。画像選択ボタン１１ｃは、対象物及びプレートを含む画像を選択するボタンである。分解能算出ボタン１１ｄは、対象物及びプレートを含む画像に基づき、当該画像の分解能を算出するボタンである。結果表示欄１１ｅは、プレートの識別番号及び画像の分解能を含む結果を表示する表示欄である。

コンピュータ１は、撮影ボタン１１ｂのタッチ操作を受け付けた場合、撮影部１８を介して対象物及びプレートを撮像し、撮像した画像を取得する。コンピュータ１は、画像選択ボタン１１ｃのタッチ操作を受け付けた場合、記憶部１２または大容量記憶部１７に記憶された対象物及びプレートを含む画像を取得する。

コンピュータ１は、分解能算出ボタン１１ｄのタッチ操作を受け付けた場合、撮影ボタン１１ｂまたは画像選択ボタン１１ｃにより取得された画像に基づいて当該画像の分解能を算出する。具体的には、コンピュータ１は、受信した画像内の複数のマーカ間の画素数を特定する。コンピュータ１は、受信した画像内のコードからマーカ間の距離及びプレートの識別番号を特定する。コンピュータ１は、特定した複数のマーカ間の画素数及びマーカ間の距離に基づき、上述した式（１）または式（２）を用いて、当該画像の分解能を算出する。コンピュータ１は、特定したプレートの識別番号、及び算出した画像の分解能を結果表示欄１１ｅに表示する。

本実施形態によると、プレートを撮像した画像に基づき、当該画像の分解能を算出することが可能となる。

本実施形態によると、マーカ間の画素数の比または差分に基づき、撮像に傾きがあるか否かを判定することが可能となる。

（実施形態２）
実施形態２は、向きを示す情報に応じて、コードの値を読み取る形態に関する。なお、実施形態１と重複する内容については説明を省略する。

図１０は、コードの向きの例を示す説明図である。図示のように、コードｅの領域が８行及び８列に分割される。コードｅの第１行には、向きを示す情報が付加されている。向きを示す情報は、コードｅが向く方向を示す情報であり、予め定められた方向識別用の固定値（例えば、０１１１１１１１）である。方向識別用の固定値を用いて、第１行の第１列～第８列に対応する８箇所（領域）が黒白矩形（例えば、０：白 １：黒）で描画される。なお、本実施形態では、向きを示す情報が付加されたコードｅの第１行に応じて、コードｅの上方向が設定される。コードｅの上方向は、コードｅに対応する配列Ａの上方向（配列Ａの第１行がある方向）である。なお、配列Ａに関しては後述する。

図１０Ａは、上方向が上を向く例を示す説明図である。図１０Ｂは、上方向が右を向く例を示す説明図である。図１０Ｃは、上方向が下を向く例を示す説明図である。図１０Ｄ及び図１０Ｅは、上方向が斜め左上を向く例を示す説明図である。

向きを示す情報とコードの各箇所の座標値に対応する明度情報とに基づいて、コードｅの上方向を判定することができる。
図１１は、コードｅの上方向の判定処理を説明する説明図である。コンピュータ１は、コードｅの各行の各箇所の座標値を算出する。例えば、コードｅの領域が予め８行及び８列（６４箇所）に分割された場合、コンピュータ１は、当該コードｅにおける６４箇所（領域）の座標値をそれぞれ算出する。コンピュータ１は、６４箇所の座標値に対応する明度情報（例えば、明度値）を取得する。コンピュータ１は、取得した各箇所の座標値に対応する明度情報を例えば８×８の配列Ａで記憶部１２または大容量記憶部１７に記憶する。

コンピュータ１は、例えばＫｉｔｔｌｅｒらのしきい値選定法を用いて、配列Ａに記憶されているすべての要素の値から閾値（例えば、１００）を特定（選定）する。コンピュータ１は、例えば二値化法等のアルゴリズムを用いて、特定した閾値に基づき、配列Ａのすべての要素の値に対して二値化処理を行う。例えばコンピュータ１は、配列Ａの要素の値が閾値以下である場合、当該要素の値が１に設定する。コンピュータ１は、配列Ａの要素の値が閾値を超えた場合、当該要素の値が０に設定する。

コンピュータ１は、二値化処理により得られたコードｅの外周の値（点線枠で囲まれた値）を用いて、方向識別用固定値と一致するパターンを識別する。コンピュータ１は、外周の値と方向識別用固定値とが一致するパターンを識別した場合、当該パターンに対応する箇所が上方向と判定する。

コンピュータ１は、上方向が上を向く（図１０Ａ）と判定した場合、コードｅに対応する配列Ａの各要素の値を並べ替える必要がない。コンピュータ１は、上方向が右を向く（図１０Ｂ）と判定した場合、コードｅに対応する配列Ａに対し、右上の要素の値が左上の要素の値、右下の要素の値が右上の要素の値となるように配列全体を並べ替える。コンピュータ１は、上方向が下を向く（図１０Ｃ）と判定した場合、コードｅに対応する配列Ａに対し、右下の要素の値が左上の要素の値、左下の要素の値が右上の要素の値となるように配列全体を並べ替える。

コンピュータ１は、上方向が斜め左上を向き、且つ、方向識別用固定値と一致する箇所が左上から右上に配置されている（図１０Ｄ）と判定した場合、コードｅに対応する配列Ａの各要素の値を並べ替える必要がない。コンピュータ１は、上方向が斜め左上を向き、且つ、方向識別用固定値と一致する箇所が右上から右下に配置されている（図１０Ｅ）と判定した場合、コードｅに対応する配列Ａに対し、右上要素の値が左上要素の値、右下要素の値が右上要素の値となるように配列全体を並べ替える。

図１２は、実施形態２におけるマーカ間の距離情報及びプレートの識別情報を特定する処理のサブルーチンの処理手順を示すフローチャートである。なお、図８と重複する内容については同一の符号を付して説明を省略する。コンピュータ１の制御部１１は、ステップＳ２５の処理を実行した後に、コードの第１行から向きを示す情報を取得する（ステップＳ３１）。制御部１１は、取得した向きを示す情報とコードの各箇所の座標値に対応する明度情報とに基づいて、コードの上方向を判定する（ステップＳ３２）。

制御部１１は、上方向が上を向くと判定した場合（ステップＳ３２でＹＥＳ）、ステップＳ２６の処理を実行する。制御部１１は、上方向が上を向いていないと判定した場合（ステップＳ３２でＮＯ）、上方向が向く方向に基づき、コードの値を並べ替える（ステップＳ３３）。その後に、制御部１１はステップＳ２６の処理に遷移する。

本実施形態によると、向きを示す情報に応じてコードの値を読み取ることにより、コードの値を読み取る正確性を確保することが可能となる。

（実施形態３）
実施形態３は、複数のマーカ間の画素数及びマーカ間の距離と、コードを通じて取得された誤差補正値とに基づき、画像の分解能を算出する形態に関する。なお、実施形態１～２と重複する内容については説明を省略する。

図１３は、実施形態３におけるコンピュータ１の構成例を示すブロック図である。なお、図１と重複する内容については同一の符号を付して説明を省略する。大容量記憶部１７には、誤差補正値ＤＢ１７２が記憶されている。誤差補正値ＤＢ１７２は、プレートに含まれるマーカ間の距離を示す情報（長さ）における誤差補正値を記憶している。

図１４は、誤差補正値ＤＢ１７２のレコードレイアウトの一例を示す説明図である。誤差補正値ＤＢ１７２は、プレートバージョン番号列及び誤差補正値列を含む。プレートバージョン番号列は、プレートのバージョンを特定するためのプレートバージョン番号を記憶している。誤差補正値列は、マーカ間の距離を示す情報における誤差補正値を記憶している。

なお、上述した各ＤＢの記憶形態は一例であり、データ間の関係が維持されていれば、他の記憶形態であっても良い。

コードと、当該コードを囲む複数のマーカとが記されたプレートを印刷する際に、印刷機器の印刷環境（倍率微調整値等）、または、周囲環境（温度または湿度等）等により、誤差が生じる場合がある。また、印刷されたプレートに書き込まれたマーカ間の距離を示す情報を変更することができないため、誤差が生じたプレートを撮像した画像に基づき、当該画像の分解能を適切に算出することができない恐れがある。

本実施形態では、誤差補正値を用いて、マーカ間の距離を補正することにより、上述した課題を解決することができる。誤差補正値は、例えば、印刷されたプレートに書き込まれたマーカ間の距離（長さ）と、印刷後に測定された当該プレートのマーカ間の距離（実長さ）とに基づいて求められても良い。誤差補正値は、以下の式（３）で表される。
誤差補正値＝実長さ／長さ …（３）

例えば、印刷されたプレートに書き込まれた長さが５０ｍｍであり、且つ、印刷後に測定された実長さが４５ｍｍである場合、上述した式（３）を用いて、「０．９」である誤差補正値を算出することができる。

印刷ロットごとにプレートバージョン番号を替えて、プレートが印刷された場合、コンピュータ１は、上述した式（３）を用いて誤差補正値を算出する。コンピュータ１は、算出した誤差補正値をプレートバージョン番号に対応付けて誤差補正値ＤＢ１７２に記憶する。

なお、本実施形態では、プレートバージョン番号に対応付けられた誤差補正値の例を説明したが、これに限るものではない。例えば、誤差補正値をプレートの識別番号等に対応付けて誤差補正値ＤＢ１７２に記憶しても良い。

誤差補正値を用いる画像の分解能は、以下の式（４）または式（５）で表される。
画像の分解能＝距離[mm]×誤差補正値/AVERAGE(Lab[dot],Lbc[dot],Lcd[dot],Lda[dot]) …（４）
画像の分解能＝距離[mm]×誤差補正値/{(Lab[dot]+Lbc[dot]+Lcd[dot]+Lda[dot])/4} …（５）

図１５は、実施形態３における画像の分解能を算出する際の処理手順を示すフローチャートである。なお、図６と重複する内容については同一の符号を付して説明を省略する。コンピュータ１の制御部１１は、ステップＳ１０６の処理を実行した後に、プレートバージョン番号を取得する（ステップＳ１１１）。具体的には、制御部１１は、コードの第１行（向きを示す情報）以外の各行に対し、ハミング符号（図５参照）を復号して４ビットの値（１６進数標記）を取得する。制御部１１は、取得したコードの第２行の４ビット値からプレートバージョン番号を取得する。

制御部１１は、取得したプレートバージョン番号に基づき、当該プレートバージョン番号に対応する誤差補正値を大容量記憶部１７の誤差補正値ＤＢ１７２から取得する（ステップＳ１１２）。制御部１１は、ステップＳ１０３の処理により特定された複数のマーカ間の画素数、及び、ステップＳ１０６の処理により特定されたマーカ間の距離と、取得した誤差補正値とに基づき、上述した式（４）または式（５）を用いて、当該画像の分解能を算出する（ステップＳ１１３）。

本実施形態によると、複数のマーカ間の画素数及びマーカ間の距離と、コードを通じて取得された誤差補正値とに基づき、画像の分解能を算出することが可能となる。

本実施形態によると、誤差補正値を利用することにより、画像の分解能を適切に算出することが可能となる。

（実施形態４）
実施形態４は、コードに対応付けて、撮影した対象物に対する計測条件を記憶する形態に関する。なお、実施形態１～３と重複する内容については説明を省略する。

図１６は、実施形態４におけるコンピュータ１の構成例を示すブロック図である。なお、図１と重複する内容については同一の符号を付して説明を省略する。大容量記憶部１７には、計測条件ＤＢ１７３が記憶されている。計測条件ＤＢ１７３は、撮影した対象物に対する計測条件を記憶している。

計測条件は、撮影する対象物の表面に発生したひび割れ等の認識対象に対する計測範囲であり、該計測範囲を規定する座標、プレートの傾斜角度、及び画像の分解能により導出される。計測範囲は、認識対象の長さまたは面積等により算出される。例えば、計測範囲は、ひび割れの長さ、浮き面積、剥落面積、錆汁面積、遊離石灰面積、漏水面積、鉄筋露出面積、金属の錆面積、塗装剥がれ面積、または、紫外線による退色面積等に基づいて算出されても良い。

浮き面積は、コンクリートの内部で連続して生じたひび割れ、または施工時の欠陥があった場合、その後の振動または変形力等により欠陥部同士が連続し、表面部分のコンクリートと内部のコンクリートとの一体性を失う部分の面積である。剥落面積は、浮きの状態である表面のコンクリートが、震動等により元のコンクリートからはがれ落ちた面積である。錆汁面積は、コンクリート中の鋼材が腐食し、コンクリート表面に滲み出された茶色または褐色等の腐食生成物の面積である。

遊離石灰面積は、コンクリートまたはセメント内の他の物質とうまく結合できない場合、単体で残った酸化カルシウム等の成分の面積である。漏水面積は、漏水されたコンクリート表面の面積である。鉄筋露出面積は、錆びた鉄筋の体積が膨張した場合、外側のコンクリートを押し出して、鉄筋が外部に露出した部分の面積である。

更に、計測範囲は、ケーブル、梁、桁若しくは橋梁等のたわみ、またはレンガを敷き詰めた壁面におけるレンガの隙間に生える雑草量等を計測するために必要とされる範囲全体としてもよい。なお、本実施形態では、ひび割れの長さによる計測範囲の例を説明したが、面積による計測範囲にも同様に適用することができる。

また、計測条件は、認識対象の計測時に用いられる設定値を含む。なお、設定値に関しては後述する。

図１７は、計測条件ＤＢ１７３のレコードレイアウトの一例を示す説明図である。計測条件ＤＢ１７３は、識別情報列及び計測条件列を含む。識別情報列は、プレートを識別する識別情報を記憶している。

計測条件列は、計測範囲列及び設定値列を含む。計測範囲列は、対象物の表面に発生したひび割れ等の認識対象に対し、当該認識対象の計測範囲の中心の始点座標（ＣＳＸ，ＣＳＹ）、計測範囲の中心の終点座標（ＣＥＸ，ＣＥＹ）、及び、計測範囲の幅（Ｗ）等を記憶している。後述する図１８に示すように、計測範囲は、認識対象（例えば、ひび割れ）を囲む領域である。計測範囲の中心線ｃ１と、当該計測範囲を示す枠線とが交わる点は、計測範囲の中心の始点座標（ＣＳＸ，ＣＳＹ）及び終点座標（ＣＥＸ，ＣＥＹ）である。

設定値列は、認識対象の計測時に用いられる設定値を記憶している。設定値は、例えば、ひび割れを認識可能な最小幅、除去対象となる孤立点の設定値、ガンマ補正用の設定値、エッジ検出用の設定値、角度許容幅用の設定値、スクリーニングレベルの設定値またはスクリーニング回数の設定値等を含む。

除去対象となる孤立点の設定値は、画像における極端に明るい等の孤立点がノイズである可能性が高いため、当該孤立点を除去する方法に関する設定値である。通常、カメラからの信号と画像メモリ上の明るさ値との関係は直線関係である。ガンマ補正用の設定値は、ひび割れ等を検出しやすくするために、これを曲線関係にすることで像の明るい部分を抑えながら暗い部分を増幅するための設定値、または、暗い部分を抑えながら明るい部分を増幅するための設定値である。

エッジ検出用の設定値は、画像の明るさの差がこの設定値よりも大きな部分をひび割れ等の認識対象のエッジの候補とするための設定値である。具体的には、ひび割れ等の測定範囲の中心線と垂直する両方向に明るさを走査し、画像の明るさの差が規定値よりも大きな部分をひび割れ等のエッジの候補とし、両方向の候補の座標差をひび割れ等の幅の候補とする。

ひび割れ等は必ずしも直線ではなく蛇行していて、ひび割れ等の角度が若干変わっている場合がある。角度許容幅の設定値は、ひび割れ等の角度が若干変わっている場合に対応する設定値である。具体的には、角度許容幅の範囲で複数の方向についてひび割れ等の幅の候補を求め、求めた複数の候補中の最小値をひび割れ等の幅とする。

スクリーニングレベルの設定値は、基準値以上であるか否かを判定するための設定値である。例えば、コンピュータ１は、認識対象の測定範囲内の複数の計測値の平均値と標準偏差とを求める。コンピュータ１は、「平均値±（標準偏差×スクリーニングレベル）」である式を用いて、求めた複数の計測値から外れた計測値を排除する。コンピュータ１は、平均値と標準偏差とを再度求め、求めた平均値を認識対象の幅として取得する。スクリーニング回数の設定値は、スクリーニングを繰り返す回数である。

例えば、各対象物の表面に発生されたひび割れ等の認識対象の周囲に、識別番号を有するプレートが配置されている。対象物に対する計測条件が計測条件ＤＢ１７３に記憶された場合、記憶された計測条件を利用し、当該対象物を再度計測することができる。このように、前回と同条件で対象物を測定することで、当該対象物に対し正確な経年変化を容易に把握することが可能となる。

なお、対象物の種類または計測地等に応じて、複数の計測条件ＤＢ１７３が用意されても良い。この場合、コンピュータ１は、利用者等による計測条件ＤＢ１７３の選択を受け付け、受け付けた計測条件ＤＢ１７３から計測条件を取得しても良い。

なお、本実施形態では、識別番号に対応付けられた計測条件の例を説明したが、これに限るものではない。例えば、プレートバージョン番号、または、識別番号とプレートバージョン番号との両方に対応付けて、対象物に対する計測条件を記憶しても良い。

なお、上述した各ＤＢの記憶形態は一例であり、データ間の関係が維持されていれば、他の記憶形態であっても良い。

図１８は、計測範囲の一例を示す説明図である。計測条件に含まれる計測範囲は、ひび割れ等の認識対象の基準点に対し、当該認識対象の計測範囲の中心の始点座標、計測範囲の中心の終点座標、及び、計測範囲の幅等を含む。

図示のように、計測範囲は、認識対象（例えば、ひび割れ）を囲む領域である。計測範囲の中心線ｃ１と、当該計測範囲を示す枠線とが交わる点は、計測範囲の中心の始点座標は（ＣＳＸ，ＣＳＹ）及び終点座標は（ＣＥＸ，ＣＥＹ）である。計測範囲の幅はＷである。また、ＣＳＸ、ＣＳＹ、ＣＥＸ、ＣＥＹ及びＷの単位は、例えば、ミリメートル（ｍｍ）である。プレートＰに含まれるマーカｍａの領域の中心点を原点（基準点）とする平面上の直交座標系において、Ｘ軸はプレートＰの横方向（左右方向）を示し、紙面の左方向を正方向とする。Ｙ軸は、プレートＰの縦方向（上下方向）を示し、紙面の上方向を正方向とする。

なお、図１８では、マーカｍａが原点とした例を説明したが、これに限るものではない。例えば、マーカｍｂ、マーカｍｃ、マーカｍｄ、またはコードｅの中心点等を原点としても良い。

本実施形態では、原点に基づいて、計測範囲の中心の始点座標及び終点座標を取得する。後述する図１９に示すように、たとえプレートＰの向きを傾けている場合でも、当該プレートＰと同一の向き方向で中心の始点座標及び終点座標を取得することができる。

続いて、図１８に示されている計測範囲を取得する処理を説明する。まず、コンピュータ１は、プレートＰの傾斜角度を算出する。
図１９は、プレートの傾斜角度の算出処理を説明する説明図である。図示のように、プレートＰが左側に傾けているため、マーカｍａ及びマーカｍｂの座標に基づいて当該プレートＰの傾斜角度を算出することができる。

傾斜角度は以下の式（６）で表される。
傾斜角度（θ₁）＝arctan((mbY-maY)/(mbX-maX)) …（６）
プレートＰを撮影した画像において、ｍａＸはマーカｍａのＸ座標［ｄｏｔ］であり、ｍａＹはマーカｍａのＹ座標［ｄｏｔ］であり、ｍｂＸはマーカｍｂのＸ座標［ｄｏｔ］であり、ｍｂＹはマーカｍｂのＹ座標［ｄｏｔ］である。

コンピュータ１は、プレートＰを撮影した画像を取得する。コンピュータ１は、取得したプレートＰの画像から、例えば、記憶部１２に予め登録されたマーカの色情報（画素毎のＲＧＢの色値等）を用いて、マーカｍａ及びマーカｍｂの領域をそれぞれ抽出する。コンピュータ１は、抽出したマーカｍａの領域の中心座標（maX，maY）、及び、マーカｍｂの領域の中心座標（mbX，mbY）を取得する。コンピュータ１は、取得したマーカｍａの領域の中心座標（maX，maY）及びマーカｍｂの領域の中心座標（mbX，mbY）に基づき、上述した式（６）を用いて、傾斜角度（θ₁）を算出する。

なお、図１９では、マーカｍａ及びマーカｍｂの座標に基づいてプレートＰの傾斜角度を算出した例を説明したが、これに限るものではない。例えば、コンピュータ１は、マーカｍａ及びマーカｍｂの座標に基づいてプレートＰの第１傾斜角度を算出する。コンピュータ１は、マーカｍｃ及びマーカｍｄの座標に基づいてプレートＰの第２傾斜角度を算出する。コンピュータ１は、算出した第１傾斜角度と第２傾斜角度との平均値を算出し、算出した平均値をプレートＰの傾斜角度として取得しても良い。

次に、コンピュータ１は、計測範囲の座標［ｄｏｔ］を取得する。
図２０は、計測範囲の座標［ｄｏｔ］の取得処理を説明する説明図である。

コンピュータ１は、撮影した対象物の表面に発生したひび割れ等の認識対象、及び、当該認識対象の近く（例えば、左側、右側、上側または下側）に貼り付けられたプレートＰを撮影した画像を取得する。コンピュータ１は、例えば、記憶部１２に予め登録されたマーカの色情報を用いて、取得した画像からマーカｍａの領域を抽出する。コンピュータ１は、取得した画像に基づき、例えば公知の画像認識技術を用いて認識対象を認識する。なお、画像認識技術は公知の技術であるので詳細な説明は省略する。

コンピュータ１は、マーカｍａの領域の中心点を原点（基準点）とする平面上の直交座標系において、認識対象における計測範囲の中心の始点座標（dot_C_Sx，dot_C_Sy）、計測範囲の中心の終点座標（dot_C_Ex，dot_C_Ey）、計測範囲の幅の始点座標（dot_W_Sx，dot_W_Sy）、及び、計測範囲の幅の終点座標（dot_W_Ex，dot_W_Ey）を取得する。

なお、図２０では、マーカｍａを原点とした例を説明したが、これに限るものではない。例えば、マーカｍｂ、マーカｍｃ、マーカｍｄ、またはコードｅの中心点等を原点としても良い。

そして、コンピュータ１は、取得した画像上の計測範囲の座標［ｄｏｔ］を、図１８に示されている計測条件用の座標［ｍｍ］に変換する。
まず、プレートの画像上の座標［ｄｏｔ］から、プレートの傾きに準じた座標［ｄｏｔ］への変換原理を説明する。
図２１は、プレートの傾きに準じた座標への変換原理を説明する説明図である。
例えば、コンピュータ１は、対象点（Ｑ）に対し、プレートの画像上の座標［Ｑ（ｘ，ｙ）］から、当該プレートの傾きに準じた座標［Ｑ（Ｘ，Ｙ）］への変換処理を行う。
Ｘ座標値及びＹ座標値は、以下の式（７）及び式（８）で表される。
X＝xcosθ₁ - ysinθ₁ …（７）
Y＝ycosθ₁ + xsinθ₁ …（８）

θ₁は、プレートの傾斜角度を示す。コンピュータ１は、プレートの画像上の対象点の座標［Ｑ（ｘ，ｙ）］を取得する。コンピュータ１は、プレートの傾斜角度（θ₁）を算出する。なお、傾斜角度の算出処理に関しては、図１９での算出処理と同様であるため、説明を省略する。コンピュータ１は、取得した対象点の座標［Ｑ（ｘ，ｙ）］と、算出した傾斜角度（θ₁）とに基づき、上述した式（７）及び式（８）を用いて、当該プレートの傾きに準じた座標［Ｑ（Ｘ，Ｙ）］を求める。

次に、上述した変換原理に従って、プレートの画像上の座標［ｄｏｔ］、傾斜角度及びプレートの画像の分解能に基づき、図１８に示されている計測範囲を算出することができる。
計測範囲の中心の始点座標（ＣＳＸ，ＣＳＹ）、計測範囲の中心の終点座標（ＣＥＸ，ＣＥＹ）、及び計測範囲の幅［Ｗ］は、以下の式（９）～式（１３）で表される。
CSX[mm] = (dot_C_Sx × cosθ₁- dot_C_Sy × sinθ₁) × 画像の分解能 （９）
CSY[mm] = (dot_C_Sy × cosθ₁+ dot_C_Sx × sinθ₁) × 画像の分解能 （１０）
CEX[mm]= (dot_C_Ex × cosθ₁- dot_C_Ey × sinθ₁) × 画像の分解能 （１１）
CEY[mm]= (dot_C_Ey × cosθ₁+ dot_C_Ex × sinθ₁) × 画像の分解能 （１２）
W[mm]= √((dot_W_Ex - dot_W_Sx)²+ (dot_W_Ey - dot_W_Sy)²) × 画像の分解能 （１３）
画像上の計測範囲において、中心の始点座標が（dot_C_Sx，dot_C_Sy）であり、中心の終点座標（dot_C_Ex，dot_C_Ey）であり、幅の始点座標が（dot_W_Sx，dot_W_Sy）であり、かつ、幅の終点座標が（dot_W_Ex，dot_W_Ey）である。

コンピュータ１は、プレートの画像内のコードから、複数のマーカ間の画素数、マーカ間の距離情報及びプレートの識別情報を特定する。コンピュータ１は、特定した複数のマーカ間の画素数及びマーカ間の距離に基づき、実施形態１での式（１）または式（２）を用いて、当該画像の分解能を算出する。

コンピュータ１は、プレートの画像上の計測範囲の座標（dot_C_Sx，dot_C_Sy，dot_C_Ex，dot_C_Ey，dot_W_Sx，dot_W_Sy，dot_W_Ex，dot_W_Ey）、傾斜角度（θ₁）、及び算出したプレートの画像の分解能に基づき、上述した式（９）～式（１３）を用いて、計測範囲の中心の始点座標（ＣＳＸ，ＣＳＹ）、計測範囲の中心の終点座標（ＣＥＸ，ＣＥＹ）、及び、計測範囲の幅［Ｗ］を算出する。

コンピュータ１は、認識対象の計測時に用いられる設定値（ひび割れを認識可能な最小幅、除去対象となる孤立点の設定値、ガンマ補正用の設定値またはエッジ検出用の設定値等）を取得する。コンピュータ１は、プレートの識別番号に対応付けて、算出した計測範囲（中心の始点座標、中心の終点座標及び幅）、及び取得した設定値を計測条件ＤＢ１７３に記憶する。

図２２は、対象物に対する計測条件を記憶する際の処理手順を示すフローチャートである。コンピュータ１の制御部１１は、撮影部１８を介して、撮影した対象物の表面に発生したひび割れ等の認識対象、及び、当該認識対象の近くに貼り付けられたプレートを撮影した画像を取得する（ステップＳ１２１）。制御部１１は、取得した画像から、例えば、記憶部１２に予め登録されたマーカの色情報を用いて、基準点（例えば、図１８のマーカｍａ、マーカｍｂ、マーカｍｃまたはマーカｍｄ）の領域を抽出する（ステップＳ１２２）。

制御部１１は、抽出した基準点の領域に基づき、プレートの傾斜角度を算出する（ステップＳ１２３）。図１９に示すように、例えば制御部１１は、抽出したマーカｍａの領域の中心座標（maX，maY）、及び、マーカｍｂの領域の中心座標（mbX，mbY）を取得する。制御部１１は、取得したマーカｍａの領域の中心座標（maX，maY）及びマーカｍｂの領域の中心座標（mbX，mbY）に基づき、上述した式（６）を用いて、プレートの傾斜角度（θ₁）を算出する。

制御部１１は、取得した画像に基づき、例えば公知の画像認識技術を用いて認識対象（例えば、ひび割れ）を認識する（ステップＳ１２４）。制御部１１は、認識した認識対象において、画像上の計測範囲の中心の始点座標及び終点座標を含む座標［ｄｏｔ］、並びに、計測範囲の幅の始点座標及び終点座標を含む座標［ｄｏｔ］を取得する（ステップＳ１２５）。

具体的には、まず、制御部１１は、認識した認識対象の計測範囲を特定する。制御部１１は、認識対象がひび割れである場合、ひび割れを囲む領域を計測範囲として特定する。例えば、制御部１１は、ユーザによる計測範囲の設定を入力部１４により受け付けても良い。または、認識対象を含む画像を入力した場合に、当該認識対象の計測範囲を示す枠線（バンディングボックス）を出力するよう学習された学習モデルを利用しても良い。更にまた、制御部１１は、エッジ検出により認識対象を特定し、特定した認識対象を囲む領域を計測範囲としても良い。

次に、制御部１１は、特定した計測範囲に基づき、当該計測範囲の中心線（例えば、図１８の計測範囲の中心線ｃ１）を取得する。制御部１１は、取得した計測範囲の中心線と、当該計測範囲を示す枠線とが交わる点を、画像上の計測範囲の中心の始点座標及び終点座標として取得する。制御部１１は、特定した計測範囲に基づき、画像上の計測範囲の幅の始点座標及び終点座標を取得する。

なお、計測範囲の中心の始点座標及び終点座標と、計測範囲の幅の始点座標及び終点座標とに限るものではない。例えば、計測範囲の形状またはサイズ等に応じて、他の測定値を取得しても良い。例えば、計測範囲が矩形領域である場合、計測範囲の左上及び右下の座標、または、中心点に基づくＸ方向及びＹ方向の矩形範囲等を取得しても良い。または、計測範囲が円形領域である場合、計測範囲の中心点の座標、及び計測範囲の半径等を取得しても良い。更にまた、複数の座標点で囲まれた計測範囲において、これらの複数点の座標を取得しても良い。

制御部１１は、画像内のコードから得られた複数のマーカ間の画素数及びマーカ間の距離に基づき、実施形態１での式（１）または式（２）を用いて、画像の分解能を算出する（ステップＳ１２６）。なお、実施形態３での処理と同様に、コンピュータ１は、複数のマーカ間の画素数及びマーカ間の距離と、コードを通じて取得された誤差補正値とに基づき、画像の分解能を算出しても良い。

制御部１１は、取得した画像上の計測範囲の中心の座標［ｄｏｔ］及び幅の座標［ｄｏｔ］、並びに、算出した傾斜角度（θ₁）及び画像の分解能に基づき、上述した式（９）～式（１３）を用いて、計測範囲の中心の始点座標及び終点座標を含む座標［ｍｍ］及び計測範囲の幅［ｍｍ］を算出する（ステップＳ１２７）。

制御部１１は、例えば通信部１３または入力部１４を介して、認識対象の計測時に用いられる設定値（ひび割れを認識可能な最小幅等）を取得する（ステップＳ１２８）。制御部１１は、プレートの識別番号に対応付けて、算出した計測範囲の中心の座標（始点座標及び終点座標）及び計測範囲の幅を含む計測範囲と、取得した設定値とを大容量記憶部１７の計測条件ＤＢ１７３に記憶する（ステップＳ１２９）。制御部１１は、処理を終了する。

本実施形態によると、コードに対応付けて、撮影した対象物に対する計測条件を記憶することが可能となる。
（実施形態５）
実施形態５は、対象物に対する第１時点における計測条件で、第１時点よりも後の第２時点において、当該対象物を計測する形態に関する。なお、実施形態１～４と重複する内容については説明を省略する。なお、第１時点における計測条件は、予め測定条件ＤＢ１７３に記憶されている。

計測条件ＤＢ１７３に記憶された計測条件（対象物に対する第１時点における計測条件）に基づき、当該第１時点よりも後の第２時点において、対象物を計測することができる。これにより、同一の計測条件で対象物を計測するため、対象物に対し正確な経年変化を測定することが可能となる。

コンピュータ１は、プレートを撮影した画像を取得する。コンピュータ１は、取得したプレートの画像から識別番号を取得する。具体的には、コンピュータ１は、プレートに含まれるコードの第１行（向きを示す情報）以外の各行に対し、ハミング符号（図５参照）を復号して４ビットの値（１６進数標記）を取得する。コンピュータ１は、取得したコードの第７行及び第８行の４ビット値から識別番号を取得する。

コンピュータ１は、複数のマーカ間の画素数及びマーカ間の距離に基づき、実施形態１での式（１）または式（２）を用いて、画像の分解能を算出する。なお、実施形態３での処理と同様に、コンピュータ１は、複数のマーカ間の画素数及びマーカ間の距離と、コードを通じて取得された誤差補正値とに基づき、画像の分解能を算出しても良い。

コンピュータ１は、基準点となるマーカ（例えば、図１９のマーカｍａ及びマーカｍｂ）の領域の中心座標に基づき、上述した式（６）を用いて、プレートの傾斜角度（θ_２）を算出する。コンピュータ１は、取得した識別番号に基づき、計測範囲及び設定値を含む計測条件を計測条件ＤＢ１７３から取得する。

コンピュータ１は、取得した計測条件に含まれる計測範囲の座標［ｍｍ］を、プレートの画像上の座標［ｄｏｔ］に変換する。
まず、プレートの傾きに準じた座標［ｄｏｔ］から、プレートの画像上の座標［ｄｏｔ］への変換原理を説明する。
図２３は、プレートの画像上の座標への変換原理を説明する説明図である。
例えば、コンピュータ１は、対象点（Ｑ）に対し、プレートの傾きに準じた座標［Ｑ（Ｘ，Ｙ）］から、当該プレートの画像上の座標［Ｑ（ｘ，ｙ）］への変換処理を行う。ｘ座標値は、以下の式（１４）で表される。また、ｙ座標値は、以下の式（１５）で表される。
x＝Xcosθ₂- Ysinθ₂ …（１４）
y＝Ycosθ₂ + Xsinθ₂ …（１５）

θ₂は、プレートの傾斜角度を示す。コンピュータ１は、プレートの傾きに準じた座標［Ｑ（Ｘ，Ｙ）］と、算出した傾斜角度（θ₂）とに基づき、上述した式（１４）及び式（１５）を用いて、当該プレートの画像上の座標［Ｑ（ｘ，ｙ）］を求める。

次に、上述した変換原理に従って、計測条件に含まれる計測範囲の座標［ｍｍ］、傾斜角度及びプレートの画像の分解能に基づき、計測範囲の中心の座標［ｄｏｔ］、計測範囲の幅のＸ方向値［ｄｏｔ］及びＹ方向値［ｄｏｔ］、並びに、計測範囲の幅の座標［ｄｏｔ］を算出する。

計測範囲の中心の始点座標（dot_C_Sx，dot_C_Sy）及び終点座標（dot_C_Ex，dot_C_Ey）は、以下の式（１６）～式（１９）で表される。
dot_C_Sx[dot] = (CSX × cosθ₂+ CSY × sinθ₂) / 画像の分解能 （１６）
dot_C_Sy[dot] = (CSY × cosθ₂- CSX × sinθ₂) / 画像の分解能 （１７）
dot_C_Ex[dot] = (CEX × cosθ₂+ CEY × sinθ₂) / 画像の分解能 （１８）
dot_C_Ey[dot] = (CEY × cosθ₂- CEX × sinθ₂) / 画像の分解能 （１９）

ＣＳＸは、計測条件に含まれる計測範囲の中心の始点Ｘ座標である。ＣＳＹは、計測条件に含まれる計測範囲の中心の始点Ｙ座標である。ＣＥＸは、計測条件に含まれる計測範囲の中心の終点Ｘ座標である。ＣＥＹは、計測条件に含まれる計測範囲の中心の終点Ｙ座標である。

計測範囲の中心の始点座標（dot_C_Sx，dot_C_Sy）と終点座標（dot_C_Ex，dot_C_Ey）間のX方向の距離（dX）及びY方向の距離（dY）及び距離（dXY）は、以下の式（２０）～式（２２）で表される。
dX = dot_C_Ex - dot_C_Sx （２０）
dY = dot_C_Ey - dot_C_Sy （２１）
dXY = √(dX² + dY²) （２２）

計測範囲の中心の方向と幅の方向は垂直であるので、計測範囲の幅のＸ方向値（dot_W_dx）及びＹ方向値（dot_W_dy）は、以下の式（２３）及び式（２４）で表される。
dot_W_dx[dot] = W × dY / dXY / 画像の分解能 （２３）
dot_W_dy[dot] = W × dX / dXY / 画像の分解能 （２４）

計測範囲の幅の始点座標（dot_W_Sx，dot_W_Sy）及び終点座標（dot_W_Ex，dot_W_Ey）は、以下の式（２５）～式（２８）で表される。
dot_W_Sx[dot] = dot_C_Ex - dot_W_dx / 2 （２５）
dot_W_Sy[dot] = dot_C_Ey - dot_W_dy / 2 （２６）
dot_W_Ex[dot] = dot_C_Ex + dot_W_dx / 2 （２７）
dot_W_Ey[dot] = dot_C_Ey + dot_W_dy / 2 （２８）

コンピュータ１は、計測条件ＤＢ１７３から取得された計測条件に含まれる設定値と、算出した計測範囲の中心の座標［ｄｏｔ］、計測範囲の幅のＸ方向値［ｄｏｔ］及びＹ方向値［ｄｏｔ］、並びに、計測範囲の幅の座標［ｄｏｔ］とを出力する。そして、計測条件に含まれる設定値を用いて、計測範囲の中心の座標、計測範囲の幅のＸ方向値及びＹ方向値、並びに、計測範囲の幅の座標に基づく測定範囲において、対象物を測定することができる。

図２４は、設定値及び計測範囲を出力して対象物を測定する際の処理手順を示すフローチャートである。コンピュータ１の制御部１１は、プレートを撮影した画像を撮影部１８により取得する（ステップＳ１４１）。制御部１１は、取得した画像に含まれるコードから識別番号を取得する（ステップＳ１４２）。制御部１１は、複数のマーカ間の画素数及びマーカ間の距離に基づき、実施形態１での式（１）または式（２）を用いて、画像の分解能を算出する（ステップＳ１４３）。

制御部１１は、基準点となるマーカ（例えば、図１９のマーカｍａ及びマーカｍｂ）の領域の中心座標に基づき、上述した式（６）を用いて、プレートの傾斜角度を算出する（ステップＳ１４４）。制御部１１は、取得した識別番号に基づき、計測範囲及び設定値を含む計測条件を大容量記憶部１７の計測条件ＤＢ１７３から取得する（ステップＳ１４５）。

制御部１１は、取得した計測条件に含まれる計測範囲の座標［ｍｍ］、傾斜角度及びプレートの画像の分解能に基づき、上述した式（１６）～式（２６）を用いて、計測範囲の中心の座標［ｄｏｔ］、計測範囲の幅のＸ方向値［ｄｏｔ］及びＹ方向値［ｄｏｔ］、並びに、計測範囲の幅の座標［ｄｏｔ］を算出する（ステップＳ１４６）。

制御部１１は、計測条件ＤＢ１７３から取得された計測条件に含まれる設定値と、算出した計測範囲の中心の座標［ｄｏｔ］、計測範囲の幅のＸ方向値［ｄｏｔ］及びＹ方向値［ｄｏｔ］、並びに、計測範囲の幅の座標［ｄｏｔ］とを表示部１５により出力する（ステップＳ１４７）。制御部１１は、プレートの画像と、出力した設定値及び計測範囲とに基づき、対象物を測定する（ステップＳ１４８）。制御部１１は、処理を終了する。

本実施形態によると、対象物に対する第１時点における計測条件で、第１時点よりも後の第２時点において、当該対象物を計測することが可能となる。

本実施形態によると、対象物を前回と同条件で測定することにより、当該対象物に対し正確な経年変化を容易に把握することが可能となる。

今回開示された実施形態はすべての点で例示であって、制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記した意味ではなく、特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味及び範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。

各実施形態に記載した事項は相互に組み合わせることが可能である。また、特許請求の範囲に記載した独立請求項及び従属請求項は、引用形式に関わらず全てのあらゆる組み合わせにおいて、相互に組み合わせることが可能である。さらに、特許請求の範囲には他の２以上のクレームを引用するクレームを記載する形式（マルチクレーム形式）を用いているが、これに限るものではない。マルチクレームを少なくとも一つ引用するマルチクレーム（マルチマルチクレーム）を記載する形式を用いて記載しても良い。

１ 情報処理装置（コンピュータ）
１１ 制御部
１２ 記憶部
１３ 通信部
１４ 入力部
１５ 表示部
１６ 読取部
１７ 大容量記憶部
１７１ 分解能ＤＢ
１７２ 誤差補正値ＤＢ
１７３ 計測条件ＤＢ
１８ 撮影部
１ａ 可搬型記憶媒体
１ｂ 半導体メモリ
１Ｐ 制御プログラム

Claims (12)

1. コードと、前記コードを囲む複数のマーカとが記されたプレートを撮像した画像を取得し、
   取得した前記画像内の複数のマーカ間の画素数を特定し、
   取得した前記画像内の前記コードからマーカ間の距離を特定し、
   特定した複数のマーカ間の画素数及びマーカ間の距離に基づき、前記画像の分解能を算出する
   情報処理方法。
2. 前記マーカはコードを囲む位置に等間隔で４つ設けられており、
   各マーカ間の画素数の差分または比が所定閾値以上である場合、撮像に傾きがあることを示す情報を出力する
   請求項１に記載の情報処理方法。
3. 前記コードには向きを示す情報が含まれており、
   前記向きを示す情報に応じて、前記コードの値を読み取る
   請求項１又は２に記載の情報処理方法。
4. 前記コードは２次元コードであり、
   前記コードの第１の行に向きを示す情報が付加されており、
   前記コードの第２の行以降にマーカ間の距離を示す情報がハミング符号化により付加されている
   請求項１又は２に記載の情報処理方法。
5. 前記マーカ間の距離が相互に相違する複数種類のプレートが用意されており、
   撮影する対象物に前記複数種類のプレートから選択されて貼り付けられた一のプレートを撮像した画像を取得する
   請求項１又は２に記載の情報処理方法。
6. 前記コードには、前記プレートを識別する識別情報が含まれ、
   前記画像内の前記コードから前記識別情報を特定し、
   撮影した対象物及び前記プレートを含む画像を、特定した識別情報、及び、算出した前記画像の分解能と対応付けて記憶する
   請求項１又は２に記載の情報処理方法。
7. 前記コードを通じて、誤差補正値を取得し、
   特定した複数のマーカ間の画素数、及び、マーカ間の距離と、取得した誤差補正値とに基づき、前記画像の分解能を算出する
   請求項１又は２に記載の情報処理方法。
8. 前記コードに対応付けて、撮影した対象物に対する計測条件を記憶する
   請求項１又は２に記載の情報処理方法。
9. 前記コードを通じて、前記対象物に対する第１時点における計測条件を取得し、
   第１時点よりも後の第２時点において、取得した計測条件で前記対象物を計測する
   請求項８に記載の情報処理方法。
10. 前記計測条件は、前記対象物に対する計測範囲であり、
    該計測範囲を規定する座標、前記プレートの傾斜角度、及び前記画像の分解能により導出される
    請求項８に記載の情報処理方法。
11. コードと、前記コードを囲む複数のマーカとが記されたプレートを撮像した画像を取得し、
    取得した前記画像内の複数のマーカ間の画素数を特定し、
    取得した前記画像内の前記コードからマーカ間の距離を特定し、
    特定した複数のマーカ間の画素数及びマーカ間の距離に基づき、前記画像の分解能を算出する
    処理をコンピュータに実行させるプログラム。
12. コードと、前記コードを囲む複数のマーカとが記されたプレートを撮像した画像を取得する取得部と、
    取得した前記画像内の複数のマーカ間の画素数を特定する第１特定部と、
    取得した前記画像内の前記コードからマーカ間の距離を特定する第２特定部と、
    特定した複数のマーカ間の画素数及びマーカ間の距離に基づき、前記画像の分解能を算出する算出部と
    を備える情報処理装置。

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