JP3341109B2 - 大型水密構造物の欠陥検出装置 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、液体に対して密閉
性を必要とする大型水密構造物において液体が接してい
る壁面とは反対側の壁面に発生した欠陥を画像処理によ
って検出するための欠陥検出装置に関する。この種の欠
陥検出装置は、特に、最近注目を浴びている海上ヘリポ
ートのような大型浮体式海洋構造物の欠陥検出装置とし
て最適である。

【０００２】

【従来の技術】最近、海上ヘリポートのような大型浮体
式海洋構造物が注目を浴びている。これは、鋼板で大型
の箱状のフロートをつくって海上に浮かせ、上面にヘリ
コプタの離発着の可能な滑走路を形成するものである。

【０００３】このような大型浮体式海洋構造物を洋上に
て長期運用する際、波浪、経年変化、事故等により、壁
に水漏れ、錆の発生、歪み等の欠陥が生じることが予想
される。これらの欠陥は早期に発見して、メンテナンス
作業を行う必要がある。特に、このような欠陥検出は、
フロートの内部から行う必要がある。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、このよ
うな欠陥検出を自動的に行うようにしたものは無く、現
状では目視による監視に頼らざるを得ない。フロート内
部の監視を目視で行う場合、まずフロート内部の壁面を
探査し、水漏れ、錆の発生、壁の歪み等の比較的大きな
欠陥を探す。その後、その欠陥箇所付近を対象に詳細な
検査を行うことになる。したがって、目視による監視
は、構造物が大型化するほど長い時間と大きな労力を必
要とすることになる。

【０００５】また、水漏れ、錆の発生、壁の歪み等の欠
陥を、超音波探傷法、渦電流探傷法、音響法、Ｘ線解析
法、画像処理を用いた方法などで行うことも考えられ
る。これらの検出方法は、欠陥を詳細に検出するのに優
れた方法であるが、検査範囲が極めて狭く、欠陥の存在
しそうな領域全体を検査するのには時間がかかり不向き
である。

【０００６】そこで、本発明は、大型の水密構造物にお
ける錆や液漏れのような欠陥を自動的に検出して通報を
行うことのできる大型水密構造物の欠陥検出装置を提供
することにある。

【０００７】本発明はまた、大型の水密構造物における
歪みのような欠陥を自動的に検出して通報を行うことの
できる大型水密構造物の欠陥検出装置を提供することに
ある。

【０００８】

【課題を解決するための手段】第１の発明によれば、液
体に対して密閉性を必要とする大型水密構造物における
前記液体が接している壁面とは反対側の壁面に発生した
欠陥を画像処理によって検出するための欠陥検出装置で
あって、前記大型水密構造物のあらかじめ定められた箇
所の画像を撮像するズーム機能付きのカラー撮像装置
と、該カラー撮像装置を旋回可能に搭載している旋回台
と、前記旋回台に搭載されて前記カラー撮像装置の撮像
箇所を照らすための照明装置と、前記カラー撮像装置、
前記旋回台、前記照明装置を制御すると共に、前記カラ
ー撮像装置で得られた監視画像を処理して欠陥を検出す
るためのコンピュータとを含み、欠陥検査を必要とする
箇所があらかじめ少なくとも１箇所設定されて、設定さ
れた箇所が前記カラー撮像装置により撮像され、得られ
た画像に対して画像内にあらかじめ判定領域を指定した
うえで基準画像として前記コンピュータの記憶装置に記
憶されていると共に、前記設定箇所を撮像した時の前記
カラー撮像装置の位置に関する情報が記憶されており、
前記コンピュータは、前記位置に関する情報に基づいて
前記カラー撮像装置に対して定期的に前記設定箇所を撮
像するように制御し、あらかじめ定められた画像処理ア
ルゴリズムに基づいて、得られた監視画像と前記記憶装
置に記憶されている対応する箇所の前記基準画像とを前
記判定領域についてマッチング処理により位置ずれを補
正した後に比較し、該比較結果から液漏れ、錆のような
欠陥を検出することを特徴とする大型水密構造物の欠陥
検出装置が提供される。

【０００９】

【００１０】上記第１の発明においてはまた、前記画像
処理アルゴリズムは、前記マッチング処理による位置ず
れの補正後、前記監視画像と前記基準画像を元に前記判
定領域において絶対値差分演算を行う第１のステップ
と、前記判定領域以外の部分をマスク処理によって削除
する第２のステップと、前記判定領域に対して二値化閾
値算出法により閾値を算出し二値化画像を生成する第３
のステップとを含み、前記二値化画像には異常箇所が他
の領域とは反転した画像として表示され、前記画像処理
アルゴリズムは更に、前記反転画像領域の少なくとも数
及び面積から前記異常箇所が欠陥であるかどうかの判定
を行う第４のステップを含むことを特徴とする。

【００１１】第２の発明によれば、液体に対して密閉性
を必要とする大型水密構造物における前記液体が接して
いる壁面とは反対側の壁面に発生した欠陥を画像処理に
よって検出するための欠陥検出装置であって、前記大型
水密構造物のあらかじめ定められた箇所の画像を撮像す
るズーム機能付きのカラー撮像装置と、該カラー撮像装
置を旋回可能に搭載している旋回台と、前記旋回台に搭
載されて前記カラー撮像装置の撮像箇所に複数のレーザ
スリット光を照射するためのレーザスリット光プロジェ
クタと、前記カラー撮像装置、前記旋回台、前記レーザ
スリット光プロジェクタを制御すると共に、前記カラー
撮像装置で得られた監視画像を処理して欠陥を検出する
ためのコンピュータとを含み、欠陥検査を必要とする箇
所があらかじめ少なくとも１箇所設定されて、設定箇所
が前記カラー撮像装置により撮像され、得られた画像に
対して画像内にあらかじめ判定領域を指定したうえで基
準画像として前記コンピュータの記憶装置に記憶されて
いると共に、前記設定箇所を撮像した時の前記カラー撮
像装置の位置に関する情報が記憶されており、前記コン
ピュータは、前記位置に関する情報に基づいて前記カラ
ー撮像装置に対して定期的に前記設定箇所を撮像するよ
うに制御し、あらかじめ定められた画像処理アルゴリズ
ムに基づいて、得られた監視画像と前記記憶装置に記憶
されている対応する箇所の前記基準画像とを前記判定領
域についてマッチング処理により位置ずれを補正した後
に比較し、該比較結果から歪みのような欠陥を検出する
ことを特徴とする大型水密構造物の欠陥検出装置が提供
される。

【００１２】上記第２の発明においては、前記コンピュ
ータの記憶装置には、前記基準画像として、前記複数の
レーザスリット光を照射した時の画像と、前記レーザス
リット光を照射しないカラー画像とに対して前記判定領
域を指定した２種類の基準画像が記憶されることを特徴
とする。

【００１３】

【００１４】上記第２の発明においては更に、前記画像
処理アルゴリズムは、前記マッチング処理による位置ず
れの補正後、前記監視画像と前記基準画像を元に前記判
定領域において絶対値差分演算を行う第１のステップ
と、前記判定領域以外の部分をマスク処理によって削除
する第２のステップと、前記判定領域に対して二値化閾
値算出法により閾値を算出し二値化画像を生成する第３
のステップとを含み、前記二値化画像には異常を生じて
いる領域が他の領域とは反転した画像として表示され、
前記画像処理アルゴリズムは更に、前記反転画像領域の
少なくとも数及び面積から前記異常箇所が欠陥であるか
どうかの判定を行う第４のステップを含むことを特徴と
する。

【００１５】上記第２の発明においては更に、前記レー
ザスリット光プロジェクタは、前記撮像装置の光軸に対
して前記レーザスリット光が角度を持つように照射する
ために、前記旋回台にアームを介して設置されているこ
とを特徴とする。

【００１６】

【発明の実施の形態】以下に、図１〜図５を参照して、
本発明の第１の実施の形態による欠陥検出装置について
説明する。この第１の実施の形態は、鋼板による大型の
浮体式海洋構造物の欠陥、特に、漏水や錆の検出に適し
ている。すなわち、海水に対して密閉性を必要とする大
型の浮体式海洋構造物において海水が接している壁面と
は反対側の壁面に発生した欠陥を画像処理によって検出
するためのものである。

【００１７】図１において、この欠陥検出装置は、大型
の浮体式海洋構造物の内部に設置される。欠陥検出装置
は、あらかじめ定められた箇所の画像を撮像するための
ズーム機能付きのカラーＣＣＤカメラ１０と、このカラ
ーＣＣＤカメラ１０を旋回可能に搭載している旋回台１
１と、旋回台１１に搭載されてカラーＣＣＤカメラ１０
の撮像箇所を照らすための照明装置１２とを含む。

【００１８】図２は、カラーＣＣＤカメラ１０と照明装
置１２との関係を示し、カラーＣＣＤカメラ１０の視野
が照明装置１２で照らされる。

【００１９】本形態では、旋回台１１は走行部を有し、
図示しない軌道上を走行可能に構成されている。また、
カラーＣＣＤカメラ１０は、旋回だけでなく、仰角も可
変可能に旋回台１１に搭載されている。カラーＣＣＤカ
メラ１０、旋回台１１、照明装置１２は、監視用コンピ
ュータ１３に接続されて、それぞれ撮像開始、停止や、
走行距離、旋回角度、仰角、照明のオン、オフが制御さ
れる。監視用コンピュータ１３は、通常、浮体式海洋構
造物とは別の場所、例えば監視室に設置される。監視用
コンピュータ１３はまた、カラーＣＣＤカメラ１０で得
られた監視画像をあらかじめ定められた画像処理アルゴ
リズムに基づいて処理して欠陥の検出を行う。

【００２０】なお、本形態では、欠陥検査を必要とする
箇所は、監視箇所として、あらかじめ浮体式海洋構造物
の少なくとも１個所、好ましくは複数箇所に設定され
る。そして、それぞれの監視箇所がカラーＣＣＤカメラ
１０によりあらかじめ撮像され、得られた画像が基準画
像として監視用コンピュータ１３の記憶装置に記憶され
ている。また、それぞれの監視箇所を撮像した時のカラ
ーＣＣＤカメラ１０の位置に関する情報も記憶装置に記
憶される。この位置に関する情報としては、本形態で
は、カラーＣＣＤカメラ１０の軌道上での位置、旋回台
１１の旋回角度、カラーＣＣＤカメラ１０の仰角が記憶
される。

【００２１】監視用コンピュータ１３は、上記の位置に
関する情報に基づいて旋回台１１、カラーＣＣＤカメラ
１０、照明装置１２を制御して定期的に前記複数の監視
箇所を撮像するような制御を実行する。監視用コンピュ
ータ１３は、あらかじめ定められた画像処理アルゴリズ
ムに基づいて、得られた監視画像と記憶装置に記憶され
ている対応する監視箇所の基準画像とを比較し、該比較
結果から水漏れ、錆のような欠陥を検出する。

【００２２】なお、基準画像を得た時のカラーＣＣＤカ
メラ１０の位置と、監視画像を得た時のカラーＣＣＤカ
メラ１０の位置とを完全に一致させることは難しく、監
視画像は基準画像に対して位置ずれを生じたり、方向が
異なることが避けられない。これを考慮して、位置ずれ
や方向の補正が行われる。しかし、この場合、画像全体
について欠陥検出を行おうとすると、対象個所が複雑な
場合に補正が難しくなる。これを考慮して、本形態で
は、画像毎に比較する範囲をあらかじめ判定領域として
指定して補正が容易になるようにしている。

【００２３】画像処理アルゴリズムは、カラーＣＣＤカ
メラ１０の位置決め誤差に起因する監視画像の位置ずれ
を判定領域に対するマッチング処理により補正する機能
を有する。画像処理アルゴリズムはまた、マッチング処
理による位置ずれの補正後、監視画像と基準画像を元に
判定領域において絶対値差分演算を行うステップと、判
定領域以外の部分をマスク処理によって削除するステッ
プと、判定領域に対して二値化閾値算出法により閾値を
算出し二値化画像を生成するステップとを含む。二値化
のための閾値算出には、周知の判別分析法と呼ばれる方
法を用い、画像の輝度値のヒストグラムを基に閾値を算
出し、画像の画素毎にこの閾値を越えているかどうかで
白か黒かを判別している。

【００２４】その結果、後述するように、二値化画像に
は異常箇所が他の領域とは反転した画像で表示される。
本形態では、異常箇所が白、他の領域が黒で表示され
る。画像処理アルゴリズムは更に、反転画像、すなわち
白画像領域の少なくとも数及び面積、形状から異常箇所
が欠陥であるかどうかの判定を行うステップを含む。

【００２５】図３を参照して、欠陥検出のための準備作
業フローについて説明する。まず、監視者は浮体式海洋
構造物の監視箇所を決定し（ステップＳ１）、カラーＣ
ＣＤカメラ１０、旋回台１１を、監視箇所を観察できる
ように設定し、位置に関する情報を記憶装置のデータベ
ースに登録する。同時に、カラーＣＣＤカメラ１０で撮
像した監視箇所のカラー画像を取り込み、基準画像とし
て記憶装置に登録する（ステップＳ２）。以上の作業
は、複数の監視箇所に対して行われる。監視者は次に、
登録した基準画像に対して画像処理アルゴリズムを実行
させる判定領域を指定すると共に、二値化するための閾
値を設定し、これらの情報もあわせて画像処理パラメー
タとして記憶装置のデータベースに登録する（ステップ
Ｓ３）。なお、判定領域の指定は矩形形状とし、キーボ
ードのような入力装置から４点の座標を指定して入力す
る。あるいは、マウスで４点をクリックして指定するこ
ともできる。いずれにしても、指定された判定領域は、
矩形状の直線により基準画像を表示しているディスプレ
イ上に重ねて表示される。

【００２６】次に、図４を参照して欠陥検出のフローを
説明する。上記の準備作業が終了した後、この欠陥検出
フローが定期的に実施される。まず、準備段階として、
監視用コンピュータ１３は、データベースに登録されて
いる各設定値、欠陥判定のためにあらかじめ設定されて
いる各設定値（後述する）、判定領域、基準画像を読み
込む（ステップＳ１１〜Ｓ１３）。監視用コンピュータ
１３は次に、旋回台１１の走行部を制御して登録された
監視箇所（位置）に旋回台１１を移動させ、旋回角度、
仰角を設定値にセットしてカラーＣＣＤカメラ１０から
監視画像を取り込む（ステップＳ１４）。取り込んだ監
視画像にはカラーＣＣＤカメラ１０、旋回台１１等の位
置決め誤差による影響が含まれている。この影響を取り
除くため、判定領域において両画像の位置ずれを補正す
る処理を行う（ステップＳ１５）。この補正処理は、周
知の平行移動等の画像処理によるマッチング処理で行わ
れ、両画像の相関値を大きくする。

【００２７】次に、両画像を元に絶対値差分演算を実行
する（ステップＳ１６）。この処理の後、判定領域に含
まれていない画像部分はマスク処理によって削除する
（ステップＳ１７）。この判定領域に対し、判別分析法
という一般的な二値化閾値算出法を用いて、閾値を算出
し（ステップＳ１８）、二値化画像を生成する（ステッ
プＳ１９）。そして、この二値化画像を用いてラベルの
総数や最大ラベルの数、最小矩形幅、高さを算出する。
なお、ラベルというのは、二値化画像に現われる異常箇
所のことであり、後述するように、背景黒の画像領域に
対して反転した白の画像が異常箇所として表示される。
監視用コンピュータ１３は、この異常箇所のラベル総数
をカウントすると共に、最大面積のものを最大ラベルと
してカウントし、更に各ラベルの面積、最小矩形幅、高
さを算出する（ステップＳ２０）。監視用コンピュータ
１３は、これらの結果と異常判定の各設定値とを比較す
ることにより、異常箇所が欠陥かどうかの判定を下し、
欠陥である場合には監視者へその結果を報告する（ステ
ップＳ２１）。例えば、ラベル総数があらかじめ設定さ
れた設定値を越えていたり、最大ラベルの面積があらか
じめ設定された設定値を越えていると別場所の監視室に
警報を表示させる。

【００２８】なお、ラベルの最小矩形幅、高さを算出す
るのは、形状を判別するためであり、これは以下の理由
による。例えば、異常箇所が、幅が大きく、高さの小さ
い細長い形状である場合がある。このような場合には、
面積が大きくても欠陥ではないことが多い。したがっ
て、このような場合には、最大ラベルの面積が設定値で
設定された値を越えていても、欠陥とは判定しないよう
にする必要があるからである。この形状判別にも、あら
かじめ定められた設定値が用いられる。上記のステップ
Ｓ１〜Ｓ２１は定期的に繰り返し行われる。

【００２９】図５は、本欠陥検出装置を使用して模擬的
に錆の欠陥検出を行った時の画像を示している。図５
（ａ）は、コーナを形成している２つの壁２１、２２に
棚状の板部材２３が設けられている壁の基準画像であ
る。この基準画像による監視範囲は５０ｃｍ×５０ｃｍ
の大きさである。なお、基準画像には、図５（ａ）中に
破線（実際には実線）で示す判定領域が指定されてい
る。

【００３０】通常、鋼板の壁に錆が生じている場合に
は、錆の色がついている。このため、ここでは、欠陥の
生じている監視画像を得るために壁２１に着色により模
擬的に錆３１〜３５を付けた。錆３１〜３５の大きさは
直径０．１〜５ｃｍである。図５（ｂ）は、基準画像と
同じ領域を撮像して得られた監視画像であり、模擬的な
錆３１〜３５が表示されていることがわかる。図５
（ｃ）は二値化画像であり、模擬的な錆３１〜３５の部
分が背景と反転した画像となっている。なお、本図で
は、模擬的な錆３１〜３５の部分を黒で示しているが、
実際には背景が黒であり、錆３１〜３５の部分は白で表
示される。図５（ｃ）の二値化画像を用いて錆の欠陥検
出を行うことができた。

【００３１】図６は、本欠陥検出装置を使用して模擬的
に漏水の欠陥検出を行った時の画像を示している。図６
（ａ）は、図５と同様、コーナを形成している２つの壁
２１、２２に板による棚２３が設けられている壁の基準
画像である。この画像による監視範囲は５０ｃｍ×５０
ｃｍの大きさである。

【００３２】通常、外側が海水に接している鋼板の壁に
わずかな漏水が生じている場合には、錆等により色がつ
くと考えられる。このため、ここでは、漏水の生じてい
る監視画像を得るために棚２３や壁２２に着色した模擬
的な漏水４０を付着させた。図６（ｂ）は、基準画像と
同じ領域を撮像して得られた監視画像であり、模擬的な
漏水４０が表示されていることがわかる。図６（ｃ）は
二値化画像であり、模擬的な漏水４０の部分が背景と反
転した白画像となっている。すなわち、本図でも、模擬
的な漏水４０の部分を黒で示しているが、実際には背景
が黒であり、漏水４０の部分は白で表示される。

【００３３】以上のようにして、本第１の実施の形態に
よれば、錆の発生箇所や漏水の発生箇所を検出すること
ができる。

【００３４】図７〜図１１を参照して、本発明の第２の
実施の形態による欠陥検出装置について説明する。この
第２の実施の形態は、鋼板による大型の浮体式海洋構造
物の欠陥、特に、歪みの検出に適している。すなわち、
海水に対して密閉性を必要とする大型の浮体式海洋構造
物において海水が接している壁面とは反対側の壁面に発
生した歪みのような欠陥を画像処理によって検出するた
めのものである。

【００３５】図７において、この欠陥検出装置は、大型
の浮体式海洋構造物の内部に設置される。欠陥検出装置
は、あらかじめ定められた箇所の画像を撮像するための
ズーム機能付きのカラーＣＣＤカメラ１０と、このカラ
ーＣＣＤカメラ１０を旋回可能に搭載している旋回台１
１と、旋回台１１に搭載されてカラーＣＣＤカメラ１０
の撮像箇所に複数のレーザスリット光を照射するための
レーザスリット光プロジェクタ１５とを含む。

【００３６】図８は、カラーＣＣＤカメラ１０とレーザ
スリット光プロジェクタ１５との関係を示し、カラーＣ
ＣＤカメラ１０の視野の領域内に複数のレーザスリット
光が照射される。なお、レーザスリット光プロジェクタ
１５は、カラーＣＣＤカメラ１０の光軸に対してレーザ
スリット光が角度を持つように照射するために、旋回台
１１にアーム１６を介して設置されている。カラーＣＣ
Ｄカメラ１０の光軸に対してレーザスリット光が角度を
持つように照射すると、複数のレーザスリット光の照射
域に異常箇所が無ければ、図９（ａ）に示すように、レ
ーザスリット光のパターンは直線状である。一方、複数
のレーザスリット光が照射された領域に凸部や凹部の歪
みがあると、照射されたレーザスリット光のパターンに
は図９（ｂ）に示すように縞が生じ、これを検出するこ
とで歪みの欠陥検出を行うことが可能となる。

【００３７】本形態でも、旋回台１１は走行部を有し、
図示しない軌道上を走行可能に構成されている。また、
カラーＣＣＤカメラ１０は、旋回だけでなく、仰角も可
変可能に旋回台１１に搭載されている。カラーＣＣＤカ
メラ１０、旋回台１１、照明装置１２は、監視用コンピ
ュータ１３に接続されて、それぞれ撮像開始、停止や、
走行距離、旋回角度、仰角、照明のオン、オフが制御さ
れる。監視用コンピュータ１３は、通常、浮体式海洋構
造物とは別の場所、例えば監視室に設置される。監視用
コンピュータ１３はまた、カラーＣＣＤカメラ１０で得
られた監視画像をあらかじめ定められた画像処理アルゴ
リズムに基づいて処理して欠陥の検出を行う。

【００３８】以上の説明で明らかなように、第２の実施
の形態と前述した第１の実施の形態との違いは、カラー
ＣＣＤカメラ１０の撮像領域に複数のレーザスリット光
が照射される点にある。しかし、この複数のレーザスリ
ット光の画像を含む基準画像と監視画像に対する画像処
理アルゴリズムは図３、図４で説明したのとまったく同
じであるので、説明は省略する。

【００３９】なお、カラーＣＣＤカメラ１０、旋回台１
１の位置決めの再現性がまったく画像に影響が無い場合
には問題にならないが、再現性が悪い場合、監視箇所に
ある梁や壁の面が異なると、照射したレーザスリット光
の画像のシフト方向等が変わってしまう。この影響を取
り除くために、本形態でも画像毎に欠陥検出を行う画像
の範囲を矩形状の判定領域として設定できるようにして
いる。設定操作は、第１の実施の形態において説明した
操作とまったく同じである。しかしながら、レーザスリ
ット光だけの画像では、監視している構造物の特徴がわ
かりにくい場合がある。そのため、レーザスリット光を
照射せずに同じ個所で撮像したカラー画像も記憶するよ
うにし、判定領域の設定は、レーザスリット光を照射し
た時の画像と、レーザスリット光を照射しないカラー画
像のいずれかを選択して行うことができるようにされて
いる。レーザスリット光を照射しないカラー画像に対し
て判定領域を設定した場合には、この判定領域がレーザ
スリット光を照射した時の画像に対しても与えられ、判
定領域が設定された状態で基準画像として記憶される。

【００４０】この第２の実施の形態でも、壁に模擬的に
歪みによる凸部と同様の凸部を形成して欠陥検出の実験
を行ってみた。この実験では、平らな壁に壁面から約５
０ｍｍ離して板を張り付け、この板が画像の中心部に位
置するようにして実験を行った。図１０はレーザスリッ
ト光の照射無しの基準画像であり、壁５１に板５２が張
り付けられた画像が得られる。ここでも、判定領域は図
中破線で示すように設定されている。次に、板５２とし
て縦方向に歪ませたものを壁５１に壁面から約５０ｍｍ
離して張り付けて、レーザスリット光の照射無しで撮像
した。この場合、得られた画像は板５２の張り付け部で
影ができる結果、この影の領域で若干基準画像と差が表
れたものの、ほぼ図１０と同様な画像で、この画像から
欠陥の検出を行うことは困難であった。

【００４１】一方、歪みの無い平坦な板５２を壁５１に
壁面から約５０ｍｍ離して張り付け、撮像した基準画像
を図１１（ａ）に示す。図１１（ｂ）は、板５２として
縦方向に歪ませたものを壁５１に壁面から約５０ｍｍ離
して張り付け、レーザスリット光を照射して撮像した場
合の監視画像である。図１１（ｂ）には明瞭に示されて
いないが、歪ませた板５２の部分に歪みに沿った縞が生
じた。

【００４２】図１１（ａ）、図１１（ｂ）の画像を基に
監視用コンピュータ１３において図４で説明した画像処
理アルゴリズムを判定領域に対して実行したところ、図
１１（ｃ）に示すような二値化画像が得られた。図１１
（ａ）〜図１１（ｃ）のいずれも、第１の実施の形態と
同様、斜線を付した部分が白で表示され、背景が黒で表
示されている。図１１（ｃ）から明らかなように、歪み
を持つ板の部分で異常な縞が表示されている。第１の実
施の形態で説明したように、この縞をラベルとしてその
総数や、最大ラベルの面積を算出し、あらかじめ設定さ
れている設定値と比較することで欠陥検出を行うことが
できる。

【００４３】次に、図１２（ａ）は、板５２として横方
向に歪ませたものを壁５１に壁面から約５０ｍｍ離して
張り付け、レーザスリット光を照射して撮像した場合の
監視画像である。この監視画像では、歪ませた板５２の
部分に縞の位置ずれが生じた。図１１（ａ）と図１２
（ａ）の画像を基に監視用コンピュータ１３において図
４で説明した画像処理アルゴリズムを判定領域に対して
実行したところ、図１２（ｂ）に示すような二値化画像
が得られた。図１２（ａ）、図１２（ｂ）のいずれも、
第１の実施の形態と同様、斜線を付した部分が白で表示
され、背景が黒で表示されている。図１２（ｂ）から明
らかなように、歪みを持つ板の部分で異常な縞が表示さ
れている。第１の実施の形態で説明したように、この縞
をラベルとしてその総数や、最大ラベルの面積を算出
し、あらかじめ設定されている設定値と比較することで
欠陥検出を行うことができる。

【００４４】以上、本発明を大型の浮体式海洋構造物に
適用する場合について説明したが、本発明は浮体式海洋
構造物に限らず、液体に対して密閉性を要求される大型
の構造物における錆や、液漏れ、歪み等の異常箇所を検
出する装置として応用可能である。

【００４５】

【発明の効果】本発明による欠陥検出装置は、大型の水
密構造物における錆や液漏れ、更には歪みのような欠陥
を自動的に検出して通報を行うことができ、監視員は構
造物から離れた遠隔監視室でいながらにして欠陥の発生
の有無を知ることができる。特に、本発明においては、
画像内にあらかじめ判定領域を設定しておくようにした
ことにより、監視画像撮像時のカラーＣＣＤカメラの位
置ずれを補正する処理を容易にすることができ、欠陥の
検出をより確実に行うことができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の第１の実施の形態による欠陥検出装置
の構成を示した図である。

【図２】図１に示されたカラーＣＣＤカメラと照明装置
との関係を示した図である。

【図３】第１及び第２の実施の形態における準備作業の
手順を説明するためのフローチャート図である。

【図４】第１及び第２の実施の形態における異常検出作
業の手順を説明するためのフローチャート図である。

【図５】第１の実施の形態による錆の欠陥検出を説明す
るために画像の例を示した図であり、図（ａ）は基準画
像、図（ｂ）は監視画像、図（ｃ）は二値化画像を示し
ている。

【図６】第１の実施の形態による漏水の欠陥検出を説明
するために画像の例を示した図であり、図（ａ）は基準
画像、図（ｂ）は監視画像、図（ｃ）は二値化画像を示
している。

【図７】本発明の第２の実施の形態による欠陥検出装置
の構成を示した図である。

【図８】図７に示されたカラーＣＣＤカメラとレーザス
リット光プロジェクタとの関係を示した図である。

【図９】レーザスリット光プロジェクタによるレーザス
リット光の投影結果を説明するための図で、図（ａ）は
異常の無い場合の投影を、図（ｂ）は歪みのような異常
が発生している場合の投影を示す。

【図１０】第２の実施の形態による歪みの欠陥検出を説
明するためにカラーＣＣＤカメラの画像の例を示した図
である。

【図１１】第２の実施の形態による縦方向の歪みの欠陥
検出を説明するために画像の例を示した図であり、図
（ａ）は基準画像、図（ｂ）は監視画像、図（ｃ）は二
値化画像を示している。

【図１２】第２の実施の形態による横方向の歪みの欠陥
検出を説明するために画像の例を示した図であり、図
（ａ）は監視画像、図（ｂ）は二値化画像を示してい
る。

【符号の説明】

１０ カラーＣＣＤカメラ １１ 旋回台 １２ 照明装置 １３ 監視用コンピュータ ２１、２２、５１ 壁 ２３ 棚 ３１〜３５ 模擬的な錆 ４０ 漏水 ５２ 板

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (56)参考文献 特開 平11−183313（ＪＰ，Ａ) 特開 平９−178671（ＪＰ，Ａ) 特開 平９−145529（ＪＰ，Ａ) 特開 平７−280696（ＪＰ，Ａ) 特開 平５−346365（ＪＰ，Ａ) 特開 昭60−42631（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.⁷，ＤＢ名) G01N 21/88 - 21/954 G01M 3/38

Claims (6)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 液体に対して密閉性を必要とする大型水
   密構造物における前記液体が接している壁面とは反対側
   の壁面に発生した欠陥を画像処理によって検出するため
   の欠陥検出装置であって、 前記大型水密構造物のあらかじめ定められた箇所の画像
   を撮像するズーム機能付きのカラー撮像装置と、 該カラー撮像装置を旋回可能に搭載している旋回台と、 前記旋回台に搭載されて前記カラー撮像装置の撮像箇所
   を照らすための照明装置と、 前記カラー撮像装置、前記旋回台、前記照明装置を制御
   すると共に、前記カラー撮像装置で得られた監視画像を
   処理して欠陥を検出するためのコンピュータとを含み、 欠陥検査を必要とする箇所があらかじめ少なくとも１箇
   所設定されて、設定された箇所が前記カラー撮像装置に
   より撮像され、得られた画像に対して画像内にあらかじ
   め判定領域を指定したうえで基準画像として前記コンピ
   ュータの記憶装置に記憶されていると共に、前記設定箇
   所を撮像した時の前記カラー撮像装置の位置に関する情
   報が記憶されており、 前記コンピュータは、前記位置に関する情報に基づいて
   前記カラー撮像装置に対して定期的に前記設定箇所を撮
   像するように制御し、あらかじめ定められた画像処理ア
   ルゴリズムに基づいて、得られた監視画像と前記記憶装
   置に記憶されている対応する箇所の前記基準画像とを前
   記判定領域についてマッチング処理により位置ずれを補
   正した後に比較し、該比較結果から液漏れ、錆のような
   欠陥を検出することを特徴とする大型水密構造物の欠陥
   検出装置。
2. 【請求項２】 請求項１に記載の欠陥検出装置におい
   て、前記画像処理アルゴリズムは、前記マッチング処理
   による位置ずれの補正後、前記監視画像と前記基準画像
   を元に前記判定領域において絶対値差分演算を行う第１
   のステップと、前記判定領域以外の部分をマスク処理に
   よって削除する第２のステップと、前記判定領域に対し
   て二値化閾値算出法により閾値を算出し二値化画像を生
   成する第３のステップとを含み、前記二値化画像には異
   常箇所が他の領域とは反転した画 像として表示され、前
   記画像処理アルゴリズムは更に、前記反転画像領域の少
   なくとも数及び面積から前記異常箇所が欠陥であるかど
   うかの判定を行う第４のステップを含むことを特徴とす
   る大型水密構造物の欠陥検出装置。
3. 【請求項３】 液体に対して密閉性を必要とする大型水
   密構造物における前記液体が接している壁面とは反対側
   の壁面に発生した欠陥を画像処理によって検出するため
   の欠陥検出装置であって、 前記大型水密構造物のあらかじめ定められた箇所の画像
   を撮像するズーム機能付きのカラー撮像装置と、 該カラー撮像装置を旋回可能に搭載している旋回台と、 前記旋回台に搭載されて前記カラー撮像装置の撮像箇所
   に複数のレーザスリット光を照射するためのレーザスリ
   ット光プロジェクタと、 前記カラー撮像装置、前記旋回台、前記レーザスリット
   光プロジェクタを制御すると共に、前記カラー撮像装置
   で得られた監視画像を処理して欠陥を検出するためのコ
   ンピュータとを含み、 欠陥検査を必要とする箇所があらかじめ少なくとも１箇
   所設定されて、設定箇所が前記カラー撮像装置により撮
   像され、得られた画像に対して画像内にあらかじめ判定
   領域を指定したうえで基準画像として前記コンピュータ
   の記憶装置に記憶されていると共に、前記設定箇所を撮
   像した時の前記カラー撮像装置の位置に関する情報が記
   憶されており、 前記コンピュータは、前記位置に関する情報に基づいて
   前記カラー撮像装置に対して定期的に前記設定箇所を撮
   像するように制御し、あらかじめ定められた画像処理ア
   ルゴリズムに基づいて、得られた監視画像と前記記憶装
   置に記憶されている対応する箇所の前記基準画像とを前
   記判定領域についてマッチング処理により位置ずれを補
   正した後に比較し、該比較結果から歪みのような欠陥を
   検出することを特徴とする大型水密構造物の欠陥検出装
   置。
4. 【請求項４】 請求項３に記載の欠陥検出装置におい
   て、前記コンピュータの記憶装置には、前記基準画像と
   して、前記複数のレーザスリット光を照射した時の画像
   と、前記レーザスリット光を照射しないカラー画像とに
   対して前記判定領域を指定した２種類の基準画像が記憶
   されることを特徴とする大型水密構造物 の欠陥検出装
   置。
5. 【請求項５】 請求項３または４に記載の欠陥検出装置
   において、前記画像処理アルゴリズムは、前記マッチン
   グ処理による位置ずれの補正後、前記監視画像と前記基
   準画像を元に前記判定領域において絶対値差分演算を行
   う第１のステップと、前記判定領域以外の部分をマスク
   処理によって削除する第２のステップと、前記判定領域
   に対して二値化閾値算出法により閾値を算出し二値化画
   像を生成する第３のステップとを含み、前記二値化画像
   には異常を生じている領域が他の領域とは反転した画像
   として表示され、前記画像処理アルゴリズムは更に、前
   記反転画像領域の少なくとも数及び面積から前記異常箇
   所が欠陥であるかどうかの判定を行う第４のステップを
   含むことを特徴とする大型水密構造物の欠陥検出装置。
6. 【請求項６】 請求項３〜５のいずれかに記載の欠陥検
   出装置において、前記レーザスリット光プロジェクタ
   は、前記撮像装置の光軸に対して前記レーザスリット光
   が角度を持つように照射するために、前記旋回台にアー
   ムを介して設置されていることを特徴とする大型水密構
   造物の欠陥検出装置。