JP3597439B2

JP3597439B2 - Diagnosis method for paint deterioration of painted steel

Info

Publication number: JP3597439B2
Application number: JP2000074198A
Authority: JP
Inventors: 典夫正岡; 健夫対馬; 紳介毛塚; 正一佐藤
Original assignee: 株式会社巴コーポレーション
Priority date: 2000-03-16
Filing date: 2000-03-16
Publication date: 2004-12-08
Anticipated expiration: 2020-03-16
Also published as: JP2001266121A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、塗装された鋼材の塗膜欠陥や腐食などの塗装劣化を画像処理により診断する方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
大型構造物の構造部材やプラント類の配管部材等においては、劣化による塗膜欠陥（膨れ，割れ，剥離など）あるいは塗膜上に現れた腐食（薄錆，赤錆，鉄錆など）を検出して劣化度合を評価することが行われており、従来においては、点検員が目視で行う方法や、クロスカット試験等による方法などが採用されていた。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、従来の目視点検の場合、点検員の個人差があり、また数値評価が困難なため、評価結果にばらつきが生じるなどの問題があった。また、クロスカット試験等による点検の場合は、局所的な評価となるため、試験箇所によるばらつきが生じるなどの問題があった。
【０００４】
本発明は、前述のような問題点を解消すべくなされたもので、その目的は、塗装された鋼材の塗膜欠陥や腐食などの塗装劣化を定量的に客観的に評価することが可能となる塗装された鋼材の塗装劣化の診断方法を提供することにある。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
本発明の請求項１の塗装劣化の診断方法は、塗装された鋼材（山形鋼や鋼管など）の塗装劣化を診断するに際し、腐食レベルに対応した既知のサンプル色を有するカラーサンプルと、塗装された鋼材とを、ホワイトバランス調整が可能な３ＣＣＤデジタルビデオカメラまたは３ＣＣＤデジタルカメラで同時に撮影し、撮影したカラー画像を画像処理機能を備えたコンピュータに取り込み、カラー画像解析により腐食箇所の色彩情報から腐食箇所の検出と腐食状態の判定を行うにあたって、検出されたサンプル色の色彩情報から撮影条件により変動する鋼材の色彩情報の変動分を求め、検出された鋼材の表面状態を判定するしきい値を前記変動分で補正して、腐食箇所の検出と腐食状態の判定を行い、前記撮影したカラー画像から輝度画像のみを用い、一般的な画像処理により腐食発生箇所以外を対象として輝度変動箇所を抽出して塗膜欠陥（膨れ，割れ，剥離など）の検出と塗膜欠陥状態の判定を行い、これら判定結果から塗装の劣化度合を評価することを特徴とする。
【０００６】
カラー画像解析で使用する色彩情報には、色の明度・彩度・色相あるいはＲＧＢ信号などがあり、表面状態判別の画像における例えば各画素の明度・彩度・色相と、明度・彩度・色相のしきい値をそれぞれ比較することで、薄錆・赤錆・鉄錆（黒錆）の有無を判定し、薄錆・赤錆・鉄錆の面積を求める。この面積率等により、腐食状態を評価する。
【０００８】
鋼材に腐食がある場合には、いったん腐食発生箇所を抽出し、腐食発生箇所以外を対象にして、一般的な画像処理手法を組合せ（例えば、最大値フィルタ，最小値フィルタ，微分フィルタなど）、膨れ，割れ，剥離などの塗膜欠陥を抽出し、この塗膜欠陥の形状や面積を算出する。この面積率等により、塗膜欠陥状態を評価する。以上の腐食の判定結果と塗膜欠陥の判定結果を集計して塗装の劣化度合を評価する。
【０００９】
以上のような構成において、画像解析機能を備えたコンピュータによるカラー画像解析により、塗膜上に現れた腐食箇所が自動的に検出され、腐食状態が定量的に判定され、また、塗膜欠陥も一般的な画像処理により、自動的に検出され、塗膜欠陥状態が定量的に判定され、塗装の劣化度合を定量的に客観的に評価することが可能となる。
【００１０】
また、色彩情報（明度・彩度・色相など）を用いて腐食箇所を判定することにより、腐食箇所を誤検出なく確実に判定することができる。即ち、例えば、濃淡画像における明度のみでは、腐食箇所以外の明度の小さい部分があるため、腐食箇所を特定することが難しいが、彩度を用いることにより、腐食箇所の有彩色とその他の無彩色を明確に区別することができる。従って、一定の明度以上の領域について、有彩色の判定を行い、さらに色相による錆色判定を行うことにより、より正確な腐食領域の検出および腐食度合の判定を行うことができる。さらに、カラーサンプルを使用することにより、撮影条件が変動しても精度良く腐食状態を判定することができる。
【００１１】
【発明の実施の形態】
以下、本発明を図示する実施形態に基づいて説明する。図１は、本発明の方法および実施するための装置を示したものである。図２は、本発明の腐食箇所のカラー画像解析と塗膜欠陥の画像処理を示したものである。図３は、腐食箇所の判定と剥離箇所の抽出の具体例を示したものである。
【００１２】
図１（ａ）に示すように、現地調査において、ホワイトバランス調整が可能な３ＣＣＤデジタルビデオカメラまたは３ＣＣＤデジタルカメラ１等を使用し、山形鋼や鋼管等の鋼材２の塗膜劣化部２ａに専用カラーサンプル３を取り付け、鋼材の塗膜劣化部２ａと専用カラーサンプル３を同時に撮影する。専用カラーサンプル３はマグネットシート４等の表面に取り付けて鋼材２の表面に着脱自在とし、作業者が被写体位置に順次取り付けながら撮影を行うことができる。
【００１３】
カメラ１で撮影された画像は、例えば図１（ｂ）に示すように、画像処理ボード（映像入出力機能・画像処理機能）５ａを備えたコンピュータ５およびカラーモニター６に出力し、カラーモニター６に映像を表示すると共に、コンピュータ５で腐食箇所８および塗膜欠陥９を自動的に検出・判定し、検出結果および判定結果をビデオテープレコーダー（または光磁気ディスクシステム等）７またはコンピュータ５等に自動的に記録する。
【００１４】
コンピュータ５においては、塗装の劣化度合を、腐食箇所（剥離箇所における素地状態：薄錆・赤錆・鉄錆）８と、塗膜欠陥（膨れ・割れ・剥離）９に分けて評価する。次に示すように、腐食箇所８の検出・判定は、本出願人が既に出願している亜鉛めっき鋼材等の腐食・劣化の検出・判定に関する特願平８−４１００５号、特願平９−３００７０７号、特願平１１−１７３８５８号、特願平１１−３６２８８２号に記載されているカラー画像解析手法を利用して行い、塗膜欠陥９の検出・判定は、一般的な画像処理手法を利用して行う。
【００１５】
（１）腐食箇所の検出・判定方法
（１−１）図２（ａ）は試験片をカメラ１で撮影したカラーの原画像であり、クロスカット状に塗膜が剥離して素地が露出した腐食箇所８と、点在する膨れとクロスカット状の割れの塗膜欠陥９が写っている。このような原画像において、カメラ１から出力される信号は通常の伝送系でのアナログ処理により、ＹｕｖもしくはＲＧＢ信号へ変換され、変換された信号をデジタル化し、直交変換（ＲＧＢ→Ｌａｂ、もしくはＹｕｖ→ＲＧＢ→Ｌａｂ）により、Ｌ^＊ａ^＊ｂ^＊カラー（人間の感じる色を数値化するために設計された表色系）に変換する。なお、このＬａｂカラーによる方法の他、Ｙｕｖ等の色彩情報により直接評価することもできる。一般的なＲＧＢ信号は変換式によりＬ^＊ａ^＊ｂ^＊モデルに変換され、さらにａ^＊，ｂ^＊から彩度Ｃ^＊および色相Ｈ^＊が得られる。
【００１６】
（１−２）本発明のカラー画像解析では、画像が様々な色情報を持った画素の集合で構成されていることを利用して、前記画素がどのような色彩情報を持っているかを３つのパラメータ、即ち、前記で得られた明度（輝度）Ｌ^＊（色の明暗の度合）、彩度Ｃ^＊（色の鮮やかさの度合）、色相（色相角）Ｈ^＊（赤〜オレンジ〜緑〜青）を用いて調べる。
【００１７】
（１−３）腐食の進行に伴い、明度Ｌ^＊は低下し、彩度Ｃ^＊は上昇し、色相角Ｈ^＊は赤〜黄色（０〜９０°）に集中しており、劣化の進行に伴って色の特徴量も変化するため、明度・彩度・色相角のしきい値をＬ^＊ _ｔｈ・Ｃ^＊ _ｔｈ・Ｈ^＊ _ｔｈを用い、検出された各画素の明度Ｌ^＊・彩度Ｃ^＊・色相角Ｈ^＊と比較することで、薄錆（黄色）・赤錆・鉄錆（黒色）を判定することができる。また、薄錆と赤錆とでは明度・彩度には顕著な相違が見られないが、色相角に着目すると、約９０°を境にして顕著な相違が見られ、色相角により薄錆と赤錆を明確に特定することができる。また、鉄錆は赤錆よりも彩度・明度が小さいため、赤錆と鉄錆を明確に特定することができる。なお、以上のような画素単位に限らず、画像を多数のブロックに分け、各ブロックの最頻値等としきい値を比較するなどしてもよい。
【００１８】
（１−４）劣化度合の判定は、薄錆・赤錆・鉄錆が占める画素の割合を調べて行うことができる。即ち、図２（ｂ）の腐食抽出画像において、腐食箇所８の薄錆８ａ・赤錆８ｂ・鉄錆８ｃが抽出されており、塗膜健全部１０の面積率、腐食箇所８の面積率、薄錆（亜鉛残存部分）８ａの面積率、赤錆８ｂの面積率、鉄錆（素地露出部分）８ｃの面積率を求め、これらにより腐食度合を評価する。
【００１９】
（１−５）カラーサンプルの利用
カラーサンプル３は、腐食レベルに対応する例えば４色の色見本あるいはカラー写真等からなり、鋼材２の塗膜劣化部２ａと同時に撮影し、晴れや曇りなどの撮影条件によって変動する明度・彩度・色彩を画像処理により把握して基準値からの変動分を算出し、この変動分を用いて判定のための前記しきい値Ｌ^＊ _ｔｈ・Ｃ^＊ _ｔｈ・Ｈ^＊ _ｔｈを補正し、撮影条件が変動しても精度良く腐食レベルを判定できるようにする。
【００２０】
また、鋼材が鋼管の場合には、鋼材２の塗膜劣化部２ａとカラーサンプル３を円周方向に複数のブロックに分け、各分割ブロック毎に前記しきい値の補正を行うことにより、曲面による明暗で色彩情報が変化する場合でも、正確な判定を行うことができる。
【００２１】
（２）塗膜欠陥の検出・判定方法
図２（ｃ）に示す明度（輝度）画像を用い、腐食箇所がある場合には、前記（１）で検出された腐食発生箇所を抽出し、腐食発生箇所以外を対象にして、一般的な画像処理手法を組み合わせて、膨れなどの塗膜欠陥９を検出し、判定する。即ち、▲１▼腐食箇所８の除去後、微分フィルタによるフィルタ処理により輝度変動箇所（塗膜欠陥箇所）および▲２▼最大値フィルタまたは最小値フィルタによる局所的な欠陥抽出を行い、▲３▼ラベリング処理により膨れ候補等をナンバリングし、▲４▼膨れ候補等を結合処理して膨れ等の発生箇所を特定し、▲５▼各膨れ等の発生箇所の形状（円形度など）を計測し、▲６▼各膨れ等の発生箇所９の面積および塗膜健全部１０の面積を算出し、これにより塗膜欠陥を評価する。
【００２２】
（３）前記（１）および（２）の結果を発生した欠陥別に集計して、塗装の劣化度合を総合的に評価する。なお、この塗装の劣化度合を定量評価する場合には、数値基準が必要となるが、ＪＩＳＨ８５０２または類似の規格を適用し、劣化レベル１〜５などに分類することができる。
【００２３】
【実施例】
図３（ａ）および表１の左側に示す塗膜劣化材サンプルについて画像診断を行った。その塗装劣化診断結果を図３（ｂ）および表１の右側に示す。
【００２４】
【表１】

【００２５】
図３（ｂ）に示すように、山形鋼の試験片Ａの場合、薄錆（黄色）８ａが全体にわたって、赤錆８ｂおよび鉄錆（黒色）８ｃが上部に検出されており、この腐食状態が表１に示すように定量的に評価されている。鋼管の試験片Ｂ，Ｃの場合、剥離による塗膜欠陥９が検出されており、この塗膜欠陥が表１に示すように定量的に評価されている。
【００２６】
【発明の効果】
本発明は以上のような構成からなるので、次のような効果を奏する。
（１）鋼材を撮影した画像を画像処理機能を備えたコンピュータに取り込み、カラー画像解析により腐食箇所の色彩情報から腐食箇所の検出と腐食状態の判定を行い、一般的な画像処理により塗膜欠陥の検出と塗膜欠陥状態の判定を行い、これら判定結果から塗装の劣化度合を評価するようにしたため、塗装された鋼材の塗膜欠陥や腐食などの塗装劣化を定量的に客観的に評価することが可能となり、従来の目視点検の評価のばらつきや試験箇所によるばらつきを解消することができる。
【００２７】
（２）カラーサンプルを使用することにより、撮影条件が変動しても精度良く腐食状態を判定することができる。
【００２８】
（３）腐食箇所のカラー画像解析において、色彩情報（明度・彩度・色相など）を利用することにより、腐食箇所を誤検出なく確実に検出し判定することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の塗装された鋼材の塗装劣化の診断方法を実施するための装置の例であり、（ａ）は鋼材を撮影する装置の斜視図、（ｂ）は画像解析を行う装置を示す正面図である。
【図２】本発明の腐食箇所のカラー画像解析と塗膜欠陥の画像処理を示したものであり、（ａ）は取得画像を示す図、（ｂ）は腐食箇所の検出画像を示す図、（ｃ）は膨れ箇所の検出画像を示す図である。
【図３】本発明の各試験片の腐食箇所の判定と剥離箇所の抽出の具体例を示したものであり、（ａ）は原画像を示す図、（ｂ）は検出画像を示す図である。
【符号の説明】
１…デジタルビデオカメラまたはデジタルカメラ
２…鋼材
２ａ…塗膜劣化部
３…専用カラーサンプル
４…マグネットシート
５…コンピュータ
５ａ…画像処理ボード
６…カラーモニター
７…ビデオテープレコーダー
８…腐食箇所
８ａ…薄錆
８ｂ…赤錆
８ｃ…鉄錆
９…塗膜欠陥（膨れ，割れ，剥離など）
１０…塗膜健全部[0001]
TECHNICAL FIELD OF THE INVENTION
The present invention relates to a method of diagnosing coating deterioration such as coating film defects or corrosion of a coated steel material by image processing.
[0002]
[Prior art]
For structural members of large structures and piping members of plants, etc., coating defects (swelling, cracking, peeling, etc.) due to deterioration or corrosion (thin rust, red rust, iron rust, etc.) appearing on the coating film are detected. Conventionally, a method of visually checking by an inspector, a method of a cross cut test, and the like have been adopted.
[0003]
[Problems to be solved by the invention]
However, in the case of the conventional visual inspection, there are individual differences among inspectors, and it is difficult to perform a numerical evaluation. In addition, in the case of inspection by a cross cut test or the like, since local evaluation is performed, there is a problem that variation occurs depending on a test location.
[0004]
The present invention has been made to solve the above-mentioned problems, and an object of the present invention is to quantitatively and objectively evaluate coating deterioration such as coating film defects and corrosion of a coated steel material. It is an object of the present invention to provide a method for diagnosing coating deterioration of a painted steel material.
[0005]
[Means for Solving the Problems]
According to the method for diagnosing coating deterioration of claim 1 of the present invention, a color sample having a known sample color corresponding to a corrosion level is used for diagnosing coating deterioration of a coated steel material (angle iron, steel pipe, etc.) and a steel material, and at the same time taken by the white balance adjustment is possible 3CCD digital video camera or 3CCD digital camera captures color images taken on a computer having an image processing function, corrosion from color information of corrosion points by color image analysis in intends detection and line determination of corrosion condition locations, the detected sample color calculated movements in color information of the steel varies by the photographing condition from the color information, the threshold for determining the surface condition of the detected steel Is corrected by the variation to detect a corroded portion and determine a corroded state, and only a luminance image is obtained from the photographed color image. Used, coating defects by extracting brightness variation points by a general image treatment by setting a non-corrosion occurrence point (blistering, cracking, peeling, etc.) makes a determination of detection and coating defects condition of painting these determination results It is characterized by evaluating the degree of deterioration of.
[0006]
The color information used in color image analysis includes lightness, saturation, hue or RGB signal of a color. For example, the lightness, saturation, hue and brightness, saturation, hue of each pixel in an image for determining the surface state. By comparing the respective threshold values, the presence or absence of light rust, red rust, and iron rust (black rust) is determined, and the area of light rust, red rust, and iron rust is determined. The corrosion state is evaluated based on the area ratio and the like.
[0008]
If there is corrosion in the steel material, once the corrosion location is extracted, the general image processing method is combined for the areas other than the corrosion location (for example, maximum value filter, minimum value filter, differential filter, etc.) Film defects such as swelling, cracks and peeling are extracted, and the shape and area of the film defects are calculated. The coating film defect state is evaluated based on the area ratio and the like. The results of the above-described determination of corrosion and the results of determination of coating film defects are totalized to evaluate the degree of deterioration of the coating.
[0009]
In the above configuration, a color image analysis by a computer having an image analysis function automatically detects a corroded portion appearing on the coating film, quantitatively determines a corrosion state, and also detects a coating film defect. By general image processing, the state of coating film defect is automatically detected, the state of coating film defect is quantitatively determined, and the degree of coating deterioration can be quantitatively and objectively evaluated.
[0010]
In addition, by determining a corroded portion using color information (lightness, saturation, hue, etc.), a corroded portion can be reliably determined without erroneous detection. That is, for example, it is difficult to identify a corroded portion by using only lightness in a grayscale image because there is a portion with low brightness other than a corroded portion. However, by using saturation, the chromatic color of the corroded portion and other achromatic colors can be determined. Can be clearly distinguished. Therefore, by determining a chromatic color in a region having a certain lightness or more and further performing a rust color determination based on a hue, it is possible to more accurately detect a corroded region and determine the degree of corrosion. Further, by using the color samples, the corrosion state can be accurately determined even if the photographing conditions fluctuate.
[0011]
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION
Hereinafter, the present invention will be described based on an illustrated embodiment. FIG. 1 shows an apparatus for carrying out the method and the invention. FIG. 2 shows color image analysis of a corroded portion and image processing of a coating film defect according to the present invention. FIG. 3 shows a specific example of determination of a corroded portion and extraction of a peeled portion.
[0012]
As shown in FIG. 1 (a), in a field survey, a 3CCD digital video camera or a 3CCD digital camera 1 capable of white balance adjustment is used, and is dedicated to a coating deterioration portion 2a of a steel material 2 such as an angle iron or a steel pipe. The color sample 3 is attached, and the film portion 2a of the steel material and the dedicated color sample 3 are photographed simultaneously. The dedicated color sample 3 is attached to the surface of the magnet sheet 4 or the like and is detachable from the surface of the steel material 2 so that the operator can take a picture while attaching the color sample 3 to the subject position.
[0013]
An image captured by the camera 1 is output to a computer 5 and a color monitor 6 having an image processing board (video input / output function / image processing function) 5a, as shown in FIG. The computer 5 automatically detects and determines the corroded portion 8 and the coating film defect 9 by the computer 5, and sends the detection result and the determination result to the video tape recorder (or magneto-optical disk system) 7 or the computer 5 or the like. Record automatically.
[0014]
In the computer 5, the degree of deterioration of the coating is evaluated separately for a corroded portion (base state at a peeled portion: light rust / red rust / iron rust) 8 and a coating film defect (bulging / crack / peeling) 9. As shown below, the detection and determination of the corroded portion 8 is based on the detection and determination of corrosion / deterioration of galvanized steel materials and the like already filed by the applicant of the present invention. The color image analysis method described in Japanese Patent Application No. 300707, Japanese Patent Application No. 11-173858, and Japanese Patent Application No. 11-362882 is used. Use it.
[0015]
(1) Method of detecting and judging a corroded portion (1-1) FIG. 2 (a) is a color original image obtained by photographing a test piece with a camera 1, in which the coating film was peeled off in a cross-cut shape and the substrate was exposed. Corrosion spots 8 and coating defects 9 such as scattered blisters and cross-cut cracks are shown. In such an original image, a signal output from the camera 1 is converted into a Yuv or RGB signal by analog processing in a normal transmission system, the converted signal is digitized, and an orthogonal transform (RGB → Lab or Yuv) is performed. The color is converted into L ^* a ^* b ^* color (a color system designed to digitize the color felt by humans) by → RGB → Lab. In addition to the method using the Lab color, it is also possible to directly evaluate using color information such as Yuv. A general RGB signal is converted into an L ^* a ^* b ^* model by a conversion formula, and a saturation C ^* and a hue H ^* are obtained from a ^* and b ^* .
[0016]
(1-2) In the color image analysis of the present invention, the fact that an image is composed of a set of pixels having various color information is used to determine what color information the pixel has. Two parameters, namely, the lightness (luminance) L ^* (degree of color brightness), saturation C ^* (degree of color vividness), hue (hue angle) H ^* (red to orange to green) obtained above ~ Blue).
[0017]
(1-3) As the corrosion progresses, the lightness L ^* decreases, the saturation C ^* increases, and the hue angle H ^* is concentrated in red to yellow (0 to 90 °). to change the feature amount of a color with a threshold value of the lightness, saturation, and hue angle using a ^{_{^{_{^{L * th · C * th ·}}}}} H * th, of each pixel detected lightness ^{L *} and chroma C ^By comparing with the hue angle H ^* , light rust (yellow), red rust, and iron rust (black) can be determined. In addition, although there is no remarkable difference in lightness and saturation between light rust and red rust, when focusing on the hue angle, a remarkable difference is seen around 90 °. Can be clearly specified. Further, since iron rust has smaller saturation and lightness than red rust, red rust and iron rust can be clearly identified. The image is not limited to the pixel unit as described above, and the image may be divided into a large number of blocks, and the mode and the like of each block may be compared with a threshold value.
[0018]
(1-4) The degree of deterioration can be determined by checking the ratio of pixels occupied by light rust, red rust, and iron rust. That is, in the corrosion extraction image of FIG. 2B, light rust 8a, red rust 8b, and iron rust 8c of the corroded portion 8 are extracted, and the area ratio of the coating film sound portion 10, the area ratio of the corroded portion 8, The area ratio of the rust (remaining zinc portion) 8a, the area ratio of the red rust 8b, and the area ratio of the iron rust (exposed base) 8c are determined, and the degree of corrosion is evaluated based on these.
[0019]
(1-5) Use of Color Sample The color sample 3 is composed of, for example, four color samples or color photographs corresponding to the corrosion level, and is photographed at the same time as the coating film deteriorated portion 2a of the steel material 2, and is used to determine whether it is fine or cloudy. The brightness, saturation, and color that fluctuate according to the shooting conditions are grasped by image processing to calculate a variation from a reference value, and the threshold L ^* _th.C ^* _th. H ^* _th is corrected so that the corrosion level can be determined with high accuracy even if the photographing conditions change.
[0020]
Further, when the steel material is a steel pipe, the coating film degraded portion 2a of the steel material 2 and the color sample 3 are divided into a plurality of blocks in the circumferential direction, and the threshold value is corrected for each of the divided blocks. Even when the color information changes due to the lightness and darkness of the image, accurate determination can be made.
[0021]
(2) Method for detecting and judging coating film defects Using the brightness (brightness) image shown in FIG. 2 (c), if there is a corroded portion, the corroded portion detected in (1) above is extracted and corroded. A coating image defect 9 such as a blister is detected and determined by combining a general image processing method with respect to a portion other than the occurrence position. That is, (1) after the removal of the corroded portion 8, a luminance variation portion (coating defect portion) and (2) a local defect extraction by a maximum value filter or a minimum value filter are performed by filtering with a differential filter, and (3) Numbering of swelling candidates and the like is performed by labeling processing, and (4) the swelling candidates and the like are combined to identify swelling and other occurrence locations, and (5) the shape of each swelling and other occurrence locations (circularity, etc.) is measured. {Circle around (6)} The area of the spot 9 where each swelling or the like occurs and the area of the healthy coating film portion 10 are calculated, and thereby the coating film defects are evaluated.
[0022]
(3) The results of the above (1) and (2) are totaled for each defect that has occurred, and the degree of coating deterioration is comprehensively evaluated. In order to quantitatively evaluate the degree of deterioration of the coating, a numerical standard is required. However, JIS H8502 or a similar standard is applied, and the coating can be classified into deterioration levels 1 to 5.
[0023]
【Example】
Image diagnosis was performed on the sample of the coating film deterioration material shown in FIG. The results of the coating deterioration diagnosis are shown in FIG.
[0024]
[Table 1]

[0025]
As shown in FIG. 3 (b), in the case of the test piece A of angle iron, the thin rust (yellow) 8a is detected over the whole, and the red rust 8b and the iron rust (black) 8c are detected at the upper part. It is quantitatively evaluated as shown in Table 1. In the case of the test pieces B and C of the steel pipe, the coating film defect 9 due to peeling was detected, and the coating film defect was quantitatively evaluated as shown in Table 1.
[0026]
【The invention's effect】
Since the present invention has the above configuration, the following effects can be obtained.
(1) An image of a steel material is taken into a computer equipped with an image processing function, and the corroded portion is detected and the corroded state is determined from the color information of the corroded portion by color image analysis. The purpose of this method is to quantitatively and objectively evaluate the coating deterioration such as coating defects and corrosion of the coated steel material, since the detection of paint and the judgment of the coating film defect state are performed, and the degree of coating deterioration is evaluated based on these judgment results. This makes it possible to eliminate the variation in the evaluation of the conventional visual inspection and the variation due to the test location.
[0027]
(2) By using a color sample, the corrosion state can be accurately determined even if imaging conditions change.
[0028]
(3) In the color image analysis of the corroded portion, by using the color information (brightness, saturation, hue, etc.), the corroded portion can be reliably detected and determined without erroneous detection.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is an example of an apparatus for implementing a method for diagnosing deterioration of a coated steel material according to the present invention, wherein (a) is a perspective view of an apparatus for photographing a steel material, and (b) is an apparatus for performing image analysis. FIG.
2A and 2B show color image analysis of a corroded portion and image processing of a coating film defect according to the present invention, wherein FIG. 2A is a diagram showing an acquired image, FIG. 2B is a diagram showing a detected image of a corroded portion, (C) is a figure which shows the detection image of the swollen part.
3A and 3B show specific examples of determination of a corroded portion and extraction of a peeled portion of each test piece according to the present invention, wherein FIG. 3A is a diagram showing an original image, and FIG. 3B is a diagram showing a detected image. is there.
[Explanation of symbols]
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Digital video camera or digital camera 2 ... Steel material 2a ... Coating deterioration part 3 ... Special color sample 4 ... Magnet sheet 5 ... Computer 5a ... Image processing board 6 ... Color monitor 7 ... Video tape recorder 8 ... Corrosion spot 8a ... Thin Rust 8b: Red rust 8c: Iron rust 9: Defects in coating film (swelling, cracking, peeling, etc.)
10 ... Healthy coating film

Claims

In diagnosing the deterioration of the painted steel material, a color sample having a known sample color corresponding to the corrosion level and the painted steel material are simultaneously analyzed by a 3CCD digital video camera or 3CCD digital camera capable of white balance adjustment. shooting, capture a color image captured on a computer having an image processing function, when intends row determines detection and corrosion state of corrosion locations from color information of corrosion points by color image analysis, the detected sample color color information Find the variation of the color information of the steel material that fluctuates according to the shooting conditions, correct the threshold value for determining the detected surface state of the steel material with the variation, perform detection of the corrosion location and determination of the corrosion state, using only luminance image from a color image obtained by the photographing, bright as the object other than the corrosion occurrence location by a general image processing Performs detection and determination of coating defects condition of coating defects by extracting change point, the diagnostic method of coating degradation of painted steel and evaluating the degree of deterioration of paint from these determination results.