JP3494429B2 - 構造物表面のひび割れ計測方法 - Google Patents
構造物表面のひび割れ計測方法Info
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、主としてＲＣ構造
物の表面に生じているひび割れを計測する構造物表面の
ひび割れ計測方法に関する。
物の表面に生じているひび割れを計測する構造物表面の
ひび割れ計測方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】ＲＣ構造物は、圧縮に抵抗するコンクリ
ートと引張に抵抗する鉄筋とのいわばハイブリッド構造
であるため、コンクリートにはさまざまな原因でひび割
れが生じるが、このようなコンクリート表面に発生した
ひび割れは、地震後における被災度診断、耐震補強の必
要性、鉄筋腐食等に関するＲＣ材料の健全性などを知る
手がかりとなることが多く、したがって、ひび割れを高
い精度で分析していくことは、構造物の健全性を維持す
る上で重要な事項となる。
ートと引張に抵抗する鉄筋とのいわばハイブリッド構造
であるため、コンクリートにはさまざまな原因でひび割
れが生じるが、このようなコンクリート表面に発生した
ひび割れは、地震後における被災度診断、耐震補強の必
要性、鉄筋腐食等に関するＲＣ材料の健全性などを知る
手がかりとなることが多く、したがって、ひび割れを高
い精度で分析していくことは、構造物の健全性を維持す
る上で重要な事項となる。
【０００３】ここで、コンクリート面に生じているひび
割れを分析するにあたっては、従来は目視によってひび
割れの分布状況を観察し、これを紙にスケッチするとと
もに、必要に応じて該ひび割れの長さや幅をスケール等
で計測し、かかるスケッチや計測データに基づいて上述
した耐震性の検証や耐震補強の必要性、ＲＣ材料の健全
性、地震特性の推測などを行うのが一般的であった。
割れを分析するにあたっては、従来は目視によってひび
割れの分布状況を観察し、これを紙にスケッチするとと
もに、必要に応じて該ひび割れの長さや幅をスケール等
で計測し、かかるスケッチや計測データに基づいて上述
した耐震性の検証や耐震補強の必要性、ＲＣ材料の健全
性、地震特性の推測などを行うのが一般的であった。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、このよ
うな方法では、ひび割れの観察や計測に多くの時間と人
手がかかるとともに、かかる作業に十分な経験を要する
ため、作業員の熟練度の違いに起因するばらつきが生
じ、信頼性に欠ける面があるという問題を生じていた。
また、精度の高い観察結果や計測データが得られたとし
ても、それらに基づいて耐震性等に関する分析を行うに
あたっては、やはり経験的判断に頼らざるを得ない面も
あり、客観性に欠けるという問題も生じていた。
うな方法では、ひび割れの観察や計測に多くの時間と人
手がかかるとともに、かかる作業に十分な経験を要する
ため、作業員の熟練度の違いに起因するばらつきが生
じ、信頼性に欠ける面があるという問題を生じていた。
また、精度の高い観察結果や計測データが得られたとし
ても、それらに基づいて耐震性等に関する分析を行うに
あたっては、やはり経験的判断に頼らざるを得ない面も
あり、客観性に欠けるという問題も生じていた。
【０００５】本発明は、上述した事情を考慮してなされ
たもので、構造物表面に生じているひび割れを正確かつ
迅速にしかも客観的な分析が行いやすい形で計測するこ
とが可能な構造物表面のひび割れ計測方法を提供するこ
とを目的とする。
たもので、構造物表面に生じているひび割れを正確かつ
迅速にしかも客観的な分析が行いやすい形で計測するこ
とが可能な構造物表面のひび割れ計測方法を提供するこ
とを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するた
め、本発明に係る構造物表面のひび割れ計測方法は請求
項１に記載したように、ひび割れ計測の対象となる構造
物表面を撮影することによって原画像データを作成し、
該原画像データを用いて前記構造物表面のひび割れを計
測する方法であって、前記原画像データの画像領域のう
ち、特定されたひび割れ探査領域を所定のしきい値で２
値化処理し、しかる後に該２値化処理されたデータを用
いてひび割れを抽出する第１のステップと、未抽出のひ
び割れが存在する可能性のある画像領域を新たなひび割
れ探査領域として特定する第２のステップと、該新たな
ひび割れ探査領域を前記しきい値よりも低いしきい値で
２値化処理し、しかる後に該２値化処理されたデータを
用いて新たなひび割れを抽出する第３のステップとから
なり、前記第２のステップは、前記第１のステップにお
いて２値化処理されたデータから黒画素を抽出するとと
もに、抽出された各黒画素について該黒画素を含む所定
の単位領域をそれぞれ定め、それらの単位領域のうち、
未抽出のひび割れが存在する可能性のある単位領域を選
び出してそれら選び出された単位領域の包絡線を前記新
たなひび割れ探査領域として特定するものである。
め、本発明に係る構造物表面のひび割れ計測方法は請求
項１に記載したように、ひび割れ計測の対象となる構造
物表面を撮影することによって原画像データを作成し、
該原画像データを用いて前記構造物表面のひび割れを計
測する方法であって、前記原画像データの画像領域のう
ち、特定されたひび割れ探査領域を所定のしきい値で２
値化処理し、しかる後に該２値化処理されたデータを用
いてひび割れを抽出する第１のステップと、未抽出のひ
び割れが存在する可能性のある画像領域を新たなひび割
れ探査領域として特定する第２のステップと、該新たな
ひび割れ探査領域を前記しきい値よりも低いしきい値で
２値化処理し、しかる後に該２値化処理されたデータを
用いて新たなひび割れを抽出する第３のステップとから
なり、前記第２のステップは、前記第１のステップにお
いて２値化処理されたデータから黒画素を抽出するとと
もに、抽出された各黒画素について該黒画素を含む所定
の単位領域をそれぞれ定め、それらの単位領域のうち、
未抽出のひび割れが存在する可能性のある単位領域を選
び出してそれら選び出された単位領域の包絡線を前記新
たなひび割れ探査領域として特定するものである。
【０００７】
【０００８】また、本発明に係る構造物表面のひび割れ
計測方法は、前記単位領域に占める白の画素数若しくは
黒の画素数を計数し、該白の画素数若しくは黒の画素数
の占有比率に応じて未抽出のひび割れが存在する可能性
を判断するものである。
計測方法は、前記単位領域に占める白の画素数若しくは
黒の画素数を計数し、該白の画素数若しくは黒の画素数
の占有比率に応じて未抽出のひび割れが存在する可能性
を判断するものである。
【０００９】本発明に係る構造物表面のひび割れ計測方
法においては、まず、ひび割れ計測の対象となる構造物
の表面を撮影することによって原画像データを作成す
る。ここで、構造物の表面に影が映り込んだり照度が不
均一であったために原画像データに明暗が生じている場
合には、必要に応じてシェーディング補正を行う。
法においては、まず、ひび割れ計測の対象となる構造物
の表面を撮影することによって原画像データを作成す
る。ここで、構造物の表面に影が映り込んだり照度が不
均一であったために原画像データに明暗が生じている場
合には、必要に応じてシェーディング補正を行う。
【００１０】次に、作成された原画像データの画像領域
のうち、最初は例えば撮影範囲全部を特定されたひび割
れ探査領域とし、かかるひび割れ探査領域を所定のしき
い値で２値化処理する。この場合のしきい値はかなり高
めに設定し、できるだけノイズを除去するとともに明ら
かにひび割れと判別できるものだけが抽出されるように
する。したがって、この段階では細いひび割れは抽出さ
れない。
のうち、最初は例えば撮影範囲全部を特定されたひび割
れ探査領域とし、かかるひび割れ探査領域を所定のしき
い値で２値化処理する。この場合のしきい値はかなり高
めに設定し、できるだけノイズを除去するとともに明ら
かにひび割れと判別できるものだけが抽出されるように
する。したがって、この段階では細いひび割れは抽出さ
れない。
【００１１】次に、２値化処理されたデータを用いてひ
び割れを抽出するとともに未抽出のひび割れが存在する
可能性のある画像領域を新たなひび割れ探査領域として
特定する。
び割れを抽出するとともに未抽出のひび割れが存在する
可能性のある画像領域を新たなひび割れ探査領域として
特定する。
【００１２】ここで、未抽出のひび割れが存在する可能
性があるかどうかは、２値化画像を見ながら経験的に判
断するようにしてもよいが、前記２値化処理されたデー
タから黒画素を抽出するとともに、抽出された各黒画素
について該黒画素を含む所定の単位領域をそれぞれ定
め、それらの単位領域のうち、未抽出のひび割れが存在
する可能性のある単位領域を選び出してそれら選び出さ
れた単位領域が包含される領域を前記新たなひび割れ探
査領域として特定するようにしたならば、太いひび割れ
から分岐派生する、あるいは該太いひび割れに近接して
存在するより細いひび割れを確実かつ効率的に抽出する
ことが可能となる。
性があるかどうかは、２値化画像を見ながら経験的に判
断するようにしてもよいが、前記２値化処理されたデー
タから黒画素を抽出するとともに、抽出された各黒画素
について該黒画素を含む所定の単位領域をそれぞれ定
め、それらの単位領域のうち、未抽出のひび割れが存在
する可能性のある単位領域を選び出してそれら選び出さ
れた単位領域が包含される領域を前記新たなひび割れ探
査領域として特定するようにしたならば、太いひび割れ
から分岐派生する、あるいは該太いひび割れに近接して
存在するより細いひび割れを確実かつ効率的に抽出する
ことが可能となる。
【００１３】また、未抽出のひび割れが存在する可能性
のある単位領域を選び出す際、前記単位領域に占める白
の画素数若しくは黒の画素数を計数し、該白の画素数若
しくは黒の画素数の占有比率に応じて未抽出のひび割れ
が存在する可能性を判断するようにしたならば、かかる
判断を客観的にかつ短時間に行うことが可能となる。
のある単位領域を選び出す際、前記単位領域に占める白
の画素数若しくは黒の画素数を計数し、該白の画素数若
しくは黒の画素数の占有比率に応じて未抽出のひび割れ
が存在する可能性を判断するようにしたならば、かかる
判断を客観的にかつ短時間に行うことが可能となる。
【００１４】次に、特定された新たなひび割れ探査領域
を一回目のしきい値よりも低いしきい値で２値化処理
し、しかる後に該２値化処理されたデータを用いて新た
なひび割れを抽出する。この段階では、一回目で抽出さ
れたひび割れに加えてそれよりも細いひび割れも抽出さ
れる。
を一回目のしきい値よりも低いしきい値で２値化処理
し、しかる後に該２値化処理されたデータを用いて新た
なひび割れを抽出する。この段階では、一回目で抽出さ
れたひび割れに加えてそれよりも細いひび割れも抽出さ
れる。
【００１５】このように、特定されたひび割れ探査領域
を２値化処理してひび割れを抽出するとともに、その時
点では抽出されなかったけれども存在の可能性がある領
域を新たにひび割れ探査領域とし、該新たなひび割れ探
査領域を前ステップで用いたしきい値よりも低いしきい
値で２値化処理して新たなひび割れを抽出するという手
順を、所望の精度のひび割れが抽出されるまで繰り返
す。
を２値化処理してひび割れを抽出するとともに、その時
点では抽出されなかったけれども存在の可能性がある領
域を新たにひび割れ探査領域とし、該新たなひび割れ探
査領域を前ステップで用いたしきい値よりも低いしきい
値で２値化処理して新たなひび割れを抽出するという手
順を、所望の精度のひび割れが抽出されるまで繰り返
す。
【００１６】このようにすると、ひび割れ探査領域を段
階的に拡張しながらその拡張に伴って抽出精度も段階的
に上がっていくこととなる。
階的に拡張しながらその拡張に伴って抽出精度も段階的
に上がっていくこととなる。
【００１７】なお、本発明で言うところの構造物は、主
としてＲＣ構造物を対象とするが、ＰＣ構造物や無筋コ
ンクリート構造物等のコンクリート系構造物はもちろん
のこと、鋼構造物に対しても、その溶接部分のひび割れ
や局部座屈状況等の調査を目的として本発明を適用する
ことが可能である。
としてＲＣ構造物を対象とするが、ＰＣ構造物や無筋コ
ンクリート構造物等のコンクリート系構造物はもちろん
のこと、鋼構造物に対しても、その溶接部分のひび割れ
や局部座屈状況等の調査を目的として本発明を適用する
ことが可能である。
【００１８】また、本発明に係る構造物表面のひび割れ
計測方法は、構造物のひび割れが、該構造物に作用する
外部応力や内部応力に起因して発生するため、その形状
や長さあるいは幅に関わらず、互いに連続若しくは接近
した位置関係で発生することが多いという現象に着目し
たものであり、互いに無関係な位置で発生している製品
の傷や欠陥といったものを発見するための画像処理方法
とは一線を画するものと言える。
計測方法は、構造物のひび割れが、該構造物に作用する
外部応力や内部応力に起因して発生するため、その形状
や長さあるいは幅に関わらず、互いに連続若しくは接近
した位置関係で発生することが多いという現象に着目し
たものであり、互いに無関係な位置で発生している製品
の傷や欠陥といったものを発見するための画像処理方法
とは一線を画するものと言える。
【００１９】
【発明の実施の形態】以下、本発明に係る構造物表面の
ひび割れ計測方法の実施の形態について、添付図面を参
照して説明する。なお、従来技術と実質的に同一の部品
等については同一の符号を付してその説明を省略する。
ひび割れ計測方法の実施の形態について、添付図面を参
照して説明する。なお、従来技術と実質的に同一の部品
等については同一の符号を付してその説明を省略する。
【００２０】図１は、本実施形態に係る構造物表面のひ
び割れ計測方法の手順を示したフローチャートである。
同図でわかるように、本実施形態に係る構造物表面のひ
び割れ計測方法においては、まず、ひび割れ計測の対象
となる構造物、例えば地震によってひび割れが生じたＲ
Ｃ柱の表面を撮影し、これを原画像データとする（ステ
ップ１０１）。
び割れ計測方法の手順を示したフローチャートである。
同図でわかるように、本実施形態に係る構造物表面のひ
び割れ計測方法においては、まず、ひび割れ計測の対象
となる構造物、例えば地震によってひび割れが生じたＲ
Ｃ柱の表面を撮影し、これを原画像データとする（ステ
ップ１０１）。
【００２１】撮影手段としてはテレビカメラやＣＣＤカ
メラを用いることができるが、ＣＣＤカメラを使用すれ
ば、Ａ／Ｄコンバータを用いることなく、該カメラから
出力されるデジタル画像データをそのまま原画像データ
とすることができる。
メラを用いることができるが、ＣＣＤカメラを使用すれ
ば、Ａ／Ｄコンバータを用いることなく、該カメラから
出力されるデジタル画像データをそのまま原画像データ
とすることができる。
【００２２】ここで、構造物であるＲＣ柱の表面を撮影
する際、通常、木や建物等の影もいっしょに撮影してし
まうことが多いが、このような陰は、原画像データの濃
度ムラとなってひび割れ計測の精度を低下させることと
なる。また、室内加力試験であっても、構造物表面の照
度は必ずしも均一ではないので、これを撮影した原画像
データにはやはり濃度ムラが生じていることが多い。
する際、通常、木や建物等の影もいっしょに撮影してし
まうことが多いが、このような陰は、原画像データの濃
度ムラとなってひび割れ計測の精度を低下させることと
なる。また、室内加力試験であっても、構造物表面の照
度は必ずしも均一ではないので、これを撮影した原画像
データにはやはり濃度ムラが生じていることが多い。
【００２３】したがって、かかる濃度ムラを除去すべ
く、２値化処理を行う前に原画像データに対してシェー
ディング補正を行う（ステップ１０２）。
く、２値化処理を行う前に原画像データに対してシェー
ディング補正を行う（ステップ１０２）。
【００２４】シェーディング補正を行うにあたっては、
ＲＣ柱の表面に白板を設置し、かかる状態で白板を撮影
して補正用データを作成する。そして、かかる補正用デ
ータでＲＣ柱の表面を撮影した原画像データを除して、
若しくは原画像データから補正用データを差し引いて原
画像データの明るさの補正を行う。このようにすれば、
ＲＣ柱表面の明暗分布が相殺されてＲＣ柱の表面状態だ
けを画像として残すことができる。
ＲＣ柱の表面に白板を設置し、かかる状態で白板を撮影
して補正用データを作成する。そして、かかる補正用デ
ータでＲＣ柱の表面を撮影した原画像データを除して、
若しくは原画像データから補正用データを差し引いて原
画像データの明るさの補正を行う。このようにすれば、
ＲＣ柱表面の明暗分布が相殺されてＲＣ柱の表面状態だ
けを画像として残すことができる。
【００２５】次に、シェーディング補正を行って得られ
た原画像データの画像領域のうち、例えば撮影範囲全部
を特定されたひび割れ探査領域とし、かかるひび割れ探
査領域を所定のしきい値で２値化処理するとともに（ス
テップ１０３）、２値化処理されたデータを用いてひび
割れを抽出する（ステップ１０４）。
た原画像データの画像領域のうち、例えば撮影範囲全部
を特定されたひび割れ探査領域とし、かかるひび割れ探
査領域を所定のしきい値で２値化処理するとともに（ス
テップ１０３）、２値化処理されたデータを用いてひび
割れを抽出する（ステップ１０４）。
【００２６】この場合（最初）のしきい値はかなり高め
に設定し、できるだけノイズを除去するとともに明らか
にひび割れと判別できるものだけが抽出されるようにす
る。このようにすれば、コンクリート表面の汚れや気泡
といったひび割れ以外のノイズを大部分除去することが
できる。なお、シェーディング補正された原画像データ
は、後述するようにしきい値を下げながら２値化をやり
直していく際、そのつど必要となるので、適当な記憶装
置に記憶しておき、２値化をやり直す際、随時読み出す
ようにすればよい。
に設定し、できるだけノイズを除去するとともに明らか
にひび割れと判別できるものだけが抽出されるようにす
る。このようにすれば、コンクリート表面の汚れや気泡
といったひび割れ以外のノイズを大部分除去することが
できる。なお、シェーディング補正された原画像データ
は、後述するようにしきい値を下げながら２値化をやり
直していく際、そのつど必要となるので、適当な記憶装
置に記憶しておき、２値化をやり直す際、随時読み出す
ようにすればよい。
【００２７】図２は、かかる段階での２値化画像を示し
たものである。同図でわかるように、特定されたひび割
れ探査領域２内で太いひび割れ１が抽出されている。な
お、この段階では細いひび割れは未だ抽出されていな
い。
たものである。同図でわかるように、特定されたひび割
れ探査領域２内で太いひび割れ１が抽出されている。な
お、この段階では細いひび割れは未だ抽出されていな
い。
【００２８】次に、図３に示すように、かかる２値化画
像データを用いて未抽出のひび割れが存在する可能性の
ある画像領域２ａを新たなひび割れ探査領域として特定
する（ステップ１０５）。
像データを用いて未抽出のひび割れが存在する可能性の
ある画像領域２ａを新たなひび割れ探査領域として特定
する（ステップ１０５）。
【００２９】未抽出のひび割れが存在する可能性がある
かどうかは、まず、２値化処理されたデータから黒画素
を抽出するとともに、抽出された各黒画素、例えば図４
の黒画素２１について該黒画素を含む単位領域を定め
る。
かどうかは、まず、２値化処理されたデータから黒画素
を抽出するとともに、抽出された各黒画素、例えば図４
の黒画素２１について該黒画素を含む単位領域を定め
る。
【００３０】すなわち、単位領域の大きさを同図のよう
に９画素×９画素とすれば、黒画素２１を含むような単
位領域の定め方は、全部で８１通り存在し、同図に示し
た単位領域２２ａ、２２ｂ、２２ｃ、２２ｄは、それぞ
れ該黒画素が右下、左下、右上、左上にくるような場合
を示したものであり、単位領域２２ｅは、黒画素２１が
中間にくる一般的な場合を示したものである。
に９画素×９画素とすれば、黒画素２１を含むような単
位領域の定め方は、全部で８１通り存在し、同図に示し
た単位領域２２ａ、２２ｂ、２２ｃ、２２ｄは、それぞ
れ該黒画素が右下、左下、右上、左上にくるような場合
を示したものであり、単位領域２２ｅは、黒画素２１が
中間にくる一般的な場合を示したものである。
【００３１】次に、黒画素２１について８１通り存在す
る各単位領域２２ａ、２２ｂ・・・・について、各単位
領域に占める黒の画素数を計数し、該黒の画素数の占有
比率に応じて未抽出のひび割れが存在する可能性を判断
する。かかる判断においては、例えば、各単位領域の全
画素数（すなわち８１）に対する黒の画素数の割合が１
０％以上であるとき、未抽出の新たなひび割れが存在す
る可能性があるといった基準を設定することが可能であ
る。
る各単位領域２２ａ、２２ｂ・・・・について、各単位
領域に占める黒の画素数を計数し、該黒の画素数の占有
比率に応じて未抽出のひび割れが存在する可能性を判断
する。かかる判断においては、例えば、各単位領域の全
画素数（すなわち８１）に対する黒の画素数の割合が１
０％以上であるとき、未抽出の新たなひび割れが存在す
る可能性があるといった基準を設定することが可能であ
る。
【００３２】これを単位領域２２ｅについて具体的に調
べてみると、黒の画素数は１１であるので、上述の比率
は１１／８１＝１３．６％となり、未抽出のひび割れが
存在する可能性があるとの判断を下すことができる。同
様に単位領域２２ａについても未抽出のひび割れありと
判断することができる。一方、単位領域２２ｂ、２２
ｃ、２２ｄについては、それぞれ黒画素が黒画素２１自
身を含めてそれぞれ１、２、１しか存在せず、上述の基
準を満たさないのでひび割れが存在する可能性はないと
判断する。
べてみると、黒の画素数は１１であるので、上述の比率
は１１／８１＝１３．６％となり、未抽出のひび割れが
存在する可能性があるとの判断を下すことができる。同
様に単位領域２２ａについても未抽出のひび割れありと
判断することができる。一方、単位領域２２ｂ、２２
ｃ、２２ｄについては、それぞれ黒画素が黒画素２１自
身を含めてそれぞれ１、２、１しか存在せず、上述の基
準を満たさないのでひび割れが存在する可能性はないと
判断する。
【００３３】このような作業を他の黒画素についてもそ
れぞれ行い、未抽出のひび割れが存在する可能性のある
単位領域を選び出す。そして、それら選び出された単位
領域が包含される領域、言い換えれば選び出された単位
領域の包絡線を図３に示すように新たなひび割れ探査領
域２ａとして特定する。
れぞれ行い、未抽出のひび割れが存在する可能性のある
単位領域を選び出す。そして、それら選び出された単位
領域が包含される領域、言い換えれば選び出された単位
領域の包絡線を図３に示すように新たなひび割れ探査領
域２ａとして特定する。
【００３４】このように２値化処理されたデータを用い
て未抽出のひび割れが存在する可能性のある新たなひび
割れ探査領域２ａを特定したならば（ステップ１０
５）、次に、原画像データの画像領域のうち、特定され
た新たなひび割れ探査領域２ａについてだけ最初のしき
い値よりも低いしきい値であらためて２値化処理をやり
直し、新たなひび割れを抽出する（ステップ１０６）。
て未抽出のひび割れが存在する可能性のある新たなひび
割れ探査領域２ａを特定したならば（ステップ１０
５）、次に、原画像データの画像領域のうち、特定され
た新たなひび割れ探査領域２ａについてだけ最初のしき
い値よりも低いしきい値であらためて２値化処理をやり
直し、新たなひび割れを抽出する（ステップ１０６）。
【００３５】図６は、かかる段階での２値化画像を示し
たものである。同図でわかるように、この段階では太い
ひび割れ１とともに、細いひび割れ４も抽出されてい
る。
たものである。同図でわかるように、この段階では太い
ひび割れ１とともに、細いひび割れ４も抽出されてい
る。
【００３６】次に、さらに細いひび割れを抽出したけれ
ば、図６に示した２値化画像データを用いて上述したと
同じ手順で未抽出のひび割れが存在する可能性のあるひ
び割れ探査領域２ｂを図７に示すように特定し（ステッ
プ１０５）、次いで、かかるひび割れ探査領域２ｂに対
し、シェーディング補正された原画像データをさらに低
いしきい値で２値化処理してひび割れを抽出する（ステ
ップ１０６）。なお、図７でわかるように、ひび割れ探
査領域２ｂは、あらたに抽出されたひび割れ４の分だ
け、ひび割れ探査領域２ａよりも拡張されている。
ば、図６に示した２値化画像データを用いて上述したと
同じ手順で未抽出のひび割れが存在する可能性のあるひ
び割れ探査領域２ｂを図７に示すように特定し（ステッ
プ１０５）、次いで、かかるひび割れ探査領域２ｂに対
し、シェーディング補正された原画像データをさらに低
いしきい値で２値化処理してひび割れを抽出する（ステ
ップ１０６）。なお、図７でわかるように、ひび割れ探
査領域２ｂは、あらたに抽出されたひび割れ４の分だ
け、ひび割れ探査領域２ａよりも拡張されている。
【００３７】このように、特定されたひび割れ探査領域
に対して原画像データを２値化処理してひび割れを抽出
するとともに、その時点では抽出されなかったけれども
存在の可能性がある領域をそのときの２値化処理データ
を用いて新たなひび割れ探査領域として特定し、該新た
なひび割れ探査領域に対し、原画像データを前回のしき
い値よりも低いしきい値で２値化処理して新たなひび割
れを抽出するという手順（ステップ１０５〜１０６）
を、所望の精度のひび割れが抽出されるまで繰り返す。
に対して原画像データを２値化処理してひび割れを抽出
するとともに、その時点では抽出されなかったけれども
存在の可能性がある領域をそのときの２値化処理データ
を用いて新たなひび割れ探査領域として特定し、該新た
なひび割れ探査領域に対し、原画像データを前回のしき
い値よりも低いしきい値で２値化処理して新たなひび割
れを抽出するという手順（ステップ１０５〜１０６）
を、所望の精度のひび割れが抽出されるまで繰り返す。
【００３８】なお、ひび割れが所望の精度まで抽出され
た後は、モニターで表示されたあるいはプリントアウト
された画像を見て耐震診断、被災度判定等を行ったり、
さらにその２値化画像を任意の方法で画像処理してひび
割れの幅や長さなどを解析すればよい。例えば、２値化
画像に対してベクトル化処理を行うことにより、ひび割
れの位置、長さ及び幅を定量的なデジタルデータとして
得ることができる。
た後は、モニターで表示されたあるいはプリントアウト
された画像を見て耐震診断、被災度判定等を行ったり、
さらにその２値化画像を任意の方法で画像処理してひび
割れの幅や長さなどを解析すればよい。例えば、２値化
画像に対してベクトル化処理を行うことにより、ひび割
れの位置、長さ及び幅を定量的なデジタルデータとして
得ることができる。
【００３９】以上説明したように、本実施形態に係る構
造物表面のひび割れ計測方法によれば、ひび割れ探査領
域を段階的に拡張しながら、その拡張に伴って２値化の
精度を段階的に上げていくこととなる。
造物表面のひび割れ計測方法によれば、ひび割れ探査領
域を段階的に拡張しながら、その拡張に伴って２値化の
精度を段階的に上げていくこととなる。
【００４０】したがって、撮像された全範囲を最初から
高い精度で、言い換えれば低いしきい値で２値化処理し
た場合に多数のノイズが含まれてしまったり、逆に高い
しきい値で２値化処理した場合にノイズは除去できるが
細いひび割れも同時に除去されてしまうというといった
問題を未然に回避しながら、ひび割れ抽出における効率
と精度とを両立させることができる。
高い精度で、言い換えれば低いしきい値で２値化処理し
た場合に多数のノイズが含まれてしまったり、逆に高い
しきい値で２値化処理した場合にノイズは除去できるが
細いひび割れも同時に除去されてしまうというといった
問題を未然に回避しながら、ひび割れ抽出における効率
と精度とを両立させることができる。
【００４１】また、本実施形態に係る構造物表面のひび
割れ計測方法によれば、２値化処理されたデータから黒
画素を抽出するとともに、抽出された各黒画素、例えば
黒画素２１について該黒画素を含む９画素×９画素の単
位領域２２ａ、２２ｂ、２２ｃ・・・を定め、それらの
単位領域のうち、未抽出のひび割れが存在する可能性の
ある単位領域を選び出してそれら選び出された単位領域
が包含される領域を新たなひび割れ探査領域として特定
するようにしたので、太いひび割れから分岐派生する、
あるいは該太いひび割れに近接して存在するより細いひ
び割れを確実かつ効率的に抽出することが可能となる。
割れ計測方法によれば、２値化処理されたデータから黒
画素を抽出するとともに、抽出された各黒画素、例えば
黒画素２１について該黒画素を含む９画素×９画素の単
位領域２２ａ、２２ｂ、２２ｃ・・・を定め、それらの
単位領域のうち、未抽出のひび割れが存在する可能性の
ある単位領域を選び出してそれら選び出された単位領域
が包含される領域を新たなひび割れ探査領域として特定
するようにしたので、太いひび割れから分岐派生する、
あるいは該太いひび割れに近接して存在するより細いひ
び割れを確実かつ効率的に抽出することが可能となる。
【００４２】また、本実施形態に係る構造物表面のひび
割れ計測方法によれば、単位領域に占める黒の画素数を
計数し、該黒の画素数の占有比率に応じて未抽出のひび
割れが存在する可能性を判断するようにしたので、かか
る判断を客観的にかつ短時間に行うことが可能となる。
割れ計測方法によれば、単位領域に占める黒の画素数を
計数し、該黒の画素数の占有比率に応じて未抽出のひび
割れが存在する可能性を判断するようにしたので、かか
る判断を客観的にかつ短時間に行うことが可能となる。
【００４３】本実施形態では、原画像データに含まれて
いる濃度ムラを除去すべく、シェーディング補正を行う
ようにしたが、室内加力試験等で照明がきわめて均一に
なされているような場合については、かかるシェーディ
ング補正を省略してもよい。
いる濃度ムラを除去すべく、シェーディング補正を行う
ようにしたが、室内加力試験等で照明がきわめて均一に
なされているような場合については、かかるシェーディ
ング補正を省略してもよい。
【００４４】
【発明の効果】以上述べたように、請求項１に係る本発
明の構造物表面のひび割れ計測方法によれば、ひび割れ
探査領域を段階的に拡張しながら、その拡張に伴って２
値化の精度を段階的に上げていくこととなる。したがっ
て、撮像された全範囲を最初から高い精度で、言い換え
れば低いしきい値で２値化処理した場合に多数のノイズ
が含まれてしまったり、逆に高いしきい値で２値化処理
した場合にノイズは除去できるが細いひび割れも同時に
除去されてしまうというといった問題を未然に回避しな
がら、ひび割れ抽出における効率と精度とを両立させる
ことができる。さらに、太いひび割れから分岐派生す
る、あるいは該太いひび割れに近接して存在するより細
いひび割れを確実かつ効率的に抽出することが可能とな
るという効果も奏する。
明の構造物表面のひび割れ計測方法によれば、ひび割れ
探査領域を段階的に拡張しながら、その拡張に伴って２
値化の精度を段階的に上げていくこととなる。したがっ
て、撮像された全範囲を最初から高い精度で、言い換え
れば低いしきい値で２値化処理した場合に多数のノイズ
が含まれてしまったり、逆に高いしきい値で２値化処理
した場合にノイズは除去できるが細いひび割れも同時に
除去されてしまうというといった問題を未然に回避しな
がら、ひび割れ抽出における効率と精度とを両立させる
ことができる。さらに、太いひび割れから分岐派生す
る、あるいは該太いひび割れに近接して存在するより細
いひび割れを確実かつ効率的に抽出することが可能とな
るという効果も奏する。
【００４５】
【００４６】また、請求項２に係る本発明の構造物表面
のひび割れ計測方法によれば、未抽出のひび割れが存在
するかどうかを客観的にかつ短時間に判断することが可
能となるという効果も奏する。
のひび割れ計測方法によれば、未抽出のひび割れが存在
するかどうかを客観的にかつ短時間に判断することが可
能となるという効果も奏する。
【００４７】
【図１】本実施形態に係る構造物表面のひび割れ計測方
法の手順を示したフローチャート。
法の手順を示したフローチャート。
【図２】最初の段階での２値化画像を示した図。
【図３】未抽出のひび割れが存在する可能性のある新た
なひび割れ探査領域２ａを最初の２値化画像とともに示
した図。
なひび割れ探査領域２ａを最初の２値化画像とともに示
した図。
【図４】未抽出のひび割れが存在する可能性のあるひび
割れ探査領域を特定する方法を示した図。
割れ探査領域を特定する方法を示した図。
【図５】引き続き未抽出のひび割れが存在する可能性の
あるひび割れ探査領域を特定する方法を示した図。
あるひび割れ探査領域を特定する方法を示した図。
【図６】第２段階での２値化画像を示した図。
【図７】未抽出のひび割れが存在する可能性のある新た
なひび割れ探査領域２ｂを第２段階の２値化画像ととも
に示した図。
なひび割れ探査領域２ｂを第２段階の２値化画像ととも
に示した図。
１ 第１段階での２値化画像
で抽出されたひび割れ ２ 特定されたひび割れ探査
領域 ２ａ 特定されたひび割れ探査
領域 ２ｂ 特定されたひび割れ探査
領域 ２２ａ、２２ｂ、２２ｃ・・・・単位領域 ４ 第２段階での２値化画像
で抽出されたひび割れ
で抽出されたひび割れ ２ 特定されたひび割れ探査
領域 ２ａ 特定されたひび割れ探査
領域 ２ｂ 特定されたひび割れ探査
領域 ２２ａ、２２ｂ、２２ｃ・・・・単位領域 ４ 第２段階での２値化画像
で抽出されたひび割れ
─────────────────────────────────────────────────────
フロントページの続き
(72)発明者 大内 一
東京都清瀬市下清戸４丁目640 株式会
社大林組技術研究所内
(72)発明者 橋本 周司
千葉県市川市八幡１―13−19
(56)参考文献 特開 平１−123374（ＪＰ，Ａ)
特開 平10−48152（ＪＰ，Ａ)
特開 平１−112382（ＪＰ，Ａ)
特開 平３−175343（ＪＰ，Ａ)
特開 平３−160349（ＪＰ，Ａ)
特開 平３−138775（ＪＰ，Ａ)
特開 平６−113139（ＪＰ，Ａ)
特開 平９−119900（ＪＰ，Ａ)
特開 昭62−284488（ＪＰ，Ａ)
(58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名)
G01B 11/00 - 11/30
G01N 21/88
Claims (2)
- 【請求項１】 ひび割れ計測の対象となる構造物表面を
撮影することによって原画像データを作成し、該原画像
データを用いて前記構造物表面のひび割れを計測する方
法であって、前記原画像データの画像領域のうち、特定
されたひび割れ探査領域を所定のしきい値で２値化処理
し、しかる後に該２値化処理されたデータを用いてひび
割れを抽出する第１のステップと、未抽出のひび割れが
存在する可能性のある画像領域を新たなひび割れ探査領
域として特定する第２のステップと、該新たなひび割れ
探査領域を前記しきい値よりも低いしきい値で２値化処
理し、しかる後に該２値化処理されたデータを用いて新
たなひび割れを抽出する第３のステップとからなり、前
記第２のステップは、前記第１のステップにおいて２値
化処理されたデータから黒画素を抽出するとともに、抽
出された各黒画素について該黒画素を含む所定の単位領
域をそれぞれ定め、それらの単位領域のうち、未抽出の
ひび割れが存在する可能性のある単位領域を選び出して
それら選び出された単位領域の包絡線を前記新たなひび
割れ探査領域として特定することを特徴とする構造物表
面のひび割れ計測方法。 - 【請求項２】 前記単位領域に占める白の画素数若しく
は黒の画素数を計数し、該白の画素数若しくは黒の画素
数の占有比率に応じて未抽出のひび割れが存在する可能
性を判断する請求項１記載の構造物表面のひび割れ計測
方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP17120098A JP3494429B2 (ja) | 1998-06-18 | 1998-06-18 | 構造物表面のひび割れ計測方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP17120098A JP3494429B2 (ja) | 1998-06-18 | 1998-06-18 | 構造物表面のひび割れ計測方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2000002523A JP2000002523A (ja) | 2000-01-07 |
| JP3494429B2 true JP3494429B2 (ja) | 2004-02-09 |
Family
ID=15918884
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP17120098A Expired - Fee Related JP3494429B2 (ja) | 1998-06-18 | 1998-06-18 | 構造物表面のひび割れ計測方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3494429B2 (ja) |
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| KR100443667B1 (ko) * | 2002-01-23 | 2004-08-09 | 주식회사 비젼넷 | 포장도로의 균열검출방법 |
| JP4006007B2 (ja) * | 2004-11-10 | 2007-11-14 | 大成建設株式会社 | ひび割れ検出方法 |
| EP2302358B1 (en) | 2008-07-08 | 2018-01-10 | Nippon Steel & Sumitomo Metal Corporation | Device for determining quality of steel material and method for determining quality of steel material |
| JP5894012B2 (ja) * | 2012-05-30 | 2016-03-23 | 公益財団法人鉄道総合技術研究所 | コンクリート表面の線状変状検出方法 |
| WO2015041082A1 (ja) * | 2013-09-18 | 2015-03-26 | 株式会社シーパーツ | タイヤ管理システム、タイヤデータ収集装置及びタイヤデータ収集方法 |
| JP6596188B2 (ja) * | 2015-04-02 | 2019-10-23 | マークテック株式会社 | 探傷装置、及び探傷装置による傷部検出方法 |
| JP6654849B2 (ja) * | 2015-10-08 | 2020-02-26 | 西日本高速道路エンジニアリング四国株式会社 | コンクリートの表面ひび割れの検出方法 |
| JP6697302B2 (ja) * | 2016-03-25 | 2020-05-20 | マークテック株式会社 | 探傷装置、及び探傷装置による欠陥検出方法 |
| WO2019009214A1 (ja) | 2017-07-07 | 2019-01-10 | キヤノン株式会社 | 画像から変状を検知する画像処理装置、画像処理方法及びプログラム |
| JP7166862B2 (ja) | 2018-09-27 | 2022-11-08 | 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、記憶媒体 |
| CN110132172A (zh) * | 2019-06-05 | 2019-08-16 | 陕煤集团神木张家峁矿业有限公司 | 基于三维激光扫描获取采煤沉陷地表裂缝形态的方法 |
| CN112663985A (zh) * | 2020-12-14 | 2021-04-16 | 昆山圣康建设工程安装有限公司 | 一种旧建筑物的加固构造施工方法 |
| CN113446932A (zh) * | 2021-05-18 | 2021-09-28 | 西北工业大学 | 非接触式裂纹测量方法及其系统 |
| CN115217084B (zh) * | 2022-07-22 | 2023-07-28 | 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司 | 一种库区膨胀土表面裂隙率检测方法及系统 |
-
1998
- 1998-06-18 JP JP17120098A patent/JP3494429B2/ja not_active Expired - Fee Related
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|---|---|
| JP2000002523A (ja) | 2000-01-07 |
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