JP4167950B2 - コンクリート点検システムの赤外線法による健全度判定法 - Google Patents

Description

この発明は、コンクリート構造物の空洞、亀裂などの欠陥をコンクリート点検システムのサーモグラフィ装置で検知し、赤外線法で得られた温度データから健全度を評価し可視化する、コンクリート点検システムの赤外線法による健全度判定法の技術分野に属し、更に言えば赤外線カメラで点検した温度データ（動画）から静止画像を抽出し、その温度データから健全度を判定・評価すると共に、健全度評価の結果を可視化した展開図に作成し、更には異常箇所リストを作成する健全度判定法に関する。

従来、トンネル覆工コンクリートなどの通常定期点検は、目視・打音検査により行うのが一般的である。しかし、その点検作業には多大な労力と時間を要する上に、個々の検査員の技量の差によるバラツキが多く、検査の精度、信頼性が悪い。また、データがデジタル化されていない為、継続して繰り返し点検した場合でも、欠陥の変状や進展の具合を経時的に評価することが困難である。ひび割れなどの変状箇所は手書きでスケッチし、それを元に展開図を手書きで作成し、報告書にしているにすぎないからである。
そこで最近では、ハイビジョンカメラによる撮影、或いはサーモグラフィ装置の赤外線カメラでコンクリート表面欠陥、内部欠陥を検知しデータ化するコンクリート点検システム技術が研究・開発され、既に下記の特許文献１などに開示されて公知である。
サーモグラフィ装置の赤外線カメラで撮影し剥離の可能性を事前予知する技術に関しても、前記特許文献１のほか、下記特許文献２、３、４に開示されて公知である。

特開２００２−２５７７４４号公報 特開平５−３０７０１３号公報 特開平９−３１１０２９号公報 特開２００１−７４６７８号公報

上述したように、サーモグラフィ装置の赤外線カメラでコンクリート構造物の表面から放射される赤外線エネルギ量を検知する技術は、既に公知である。しかし、撮影した画像（温度データ）の処理方法は、各社各様であり、未だ満足できるものは見当たらない。
例えば上記の特許文献１には、画像機器としてのハイビジョンカメラ装置と、サーモグラフィ装置の赤外線カメラとが搭載されること（段落番号００５２、００５３）、そして、コンクリート構造物の内部空洞、表面欠陥の評価等に関しては、電磁波レーダーの出力（検査結果）と、赤外線による温度分布とを重ね合わせることにより評価すること（段落番号００７６〜００７９）が記載されている。

また、上記の特許文献２には、赤外線像データと可視像データを取得し、前記二種のデータについて輪郭画像データを求め、求めた二つの輪郭画像データを比較表示して検査することが開示されている。
特許文献３には、ヒータで加熱したコンクリート壁面から放射される赤外線を赤外線カメラで検知し、検知した温度分布画像を画像処理装置で解析を行い、周囲より温度が高い部分は剥離、それ以外の部分は正常と判定することが記載されている（段落番号００１６）。
特許文献４には、遠赤外線でトンネル内壁を加熱し、直ちに赤外線カメラで冷却過程の温度偏差を測定し、内壁の正常部と空洞部を測定し、剥落の可能性を事前予知することが記載されている。

以上要するに、従来技術は、画像機器としてのハイビジョンカメラ装置、及びサーモグラフィ装置の赤外線カメラを使用し、画像データ、温度データを処理してコンクリート構造物の健全度を判定する思想に立脚していることは認められるものの、未だ検査員の感覚による誤差を排除しきれていない欠点がある。
即ち、上記の各特許文献の記載から明らかなように、赤外線カメラを用いた検査法、即ち、赤外線法は、熱源を用いてコンクリート構造物に温度変化を与え、健全部と異常部の温度変化の違いを応用してコンクリート構造物の健全度を評価する手法であり、一般的に温度データを色で可視化した画像の色違いを検査員が目視で判定することを内容とするから、どうしても検査員の感覚による判定誤差を排除できない欠点がある。

次に、赤外線法でコンクリート構造物の健全度を評価する所以は、同時にハイビジョンカメラ装置で撮影した画像データのみでは、表面欠陥の具体的内容、特に背面空洞の有無や、ひび割れの深さ、角度、或いは周辺状況などを詳細に認定、把握できないので、これを赤外線法で補完するものである。当然、ハイビジョンカメラ装置による画像データと、サーモグラフィ装置の赤外線カメラで検査した温度データの位置的整合性を精緻に確保しなければならないが、上記の各従来技術には、この点を解決した内容の技術は見当たらない。

例えば、上記特許文献１に開示された点検用走行車輌には、位置計測装置として回転式測距計、レーザー変位計などを搭載し、台車の位置情報を取り込むことが開示されている。しかし、点検・調査の延長線が５００ｍ〜１０００ｍにも達する場合には、位置計測装置自体の精度の如何が問題となる。また、実際の点検・調査は、カメラの画角限界を補う手法として、点検用走行車輌の前進、後進を繰り返して実施することになるので、そのようにして採取した画像の位置的整合性（番地）を正確に確保し運用する重要性は極めて高いが、この点については未だ解決を見ない。

本発明の目的は、コンクリート点検システムのサーモグラフィ装置の赤外線カメラで検査した温度データ（動画）から、例えばハイビジョンカメラ装置で撮影した画像データによって欠陥が確認された場所の温度分布データ（静止画像）を特定して抽出し、その温度分布データを集中的に精密に評価して健全度を客観的に判定する、赤外線法による健全度判定法を提供することである。

本発明の次の目的は、コンクリート点検システムのサーモグラフィ装置の赤外線カメラで検査した温度データ（動画）から、最少限度枚数の静止画像を取り込むことにより、労力、時間、コストを大幅に減縮して、健全度評価のために可視化した展開図を作成することを可能にした、赤外線法による健全度判定法を提供することである。

本発明の更なる目的は、サーモグラフィ装置の赤外線カメラで検査した温度データ（動画）から、静止画像を取り込み合成する際の位置ズレ補正（座標変換）と温度補正を方式化、数理化することにより、画像合成を、作業者の技量に左右されることなく、高精度に能率良く合理的に行うことができ、ひいては精度、信頼性が高い可視化展開図及び異常箇所リストを作成できるほか、点検を繰り返し継続することにより、欠陥の変状や進展の具合を経時的に評価することが可能な赤外線法による健全度判定法を提供することである。

上述の課題を解決するための手段として、請求項１に記載した発明に係るコンクリート点検システムの赤外線法による健全度判定法は、
コンクリート構造物の表面をコンクリート点検システムの点検用走行車輌に搭載したヒータで加熱し、加熱後のコンクリート構造物表面から放射される赤外線エネルギ量を、同じ点検用走行車輌に搭載した赤外線カメラで検知するステップと、
前記赤外線温度データの動画から静止画像を取り込むにあたり、予め設定した静止画像同士が相互に重なり合うラップ長と、点検用走行車輌に搭載した位置計測装置から得られる軸線方向の位置情報とに基づいてキャプチャー画像の中心座標を算出し、その中心座標に最も近い位置の画像を静止画像として取り込み合成するステップと、
前記のようにして取り込み合成したキャプチャー画像について、コンクリート構造物の目地の画像を抽出し合成することにより得られた画像上の目地座標値と、現地の測量によって得られた実測の目地座標値とを対照させて、画像上の目地座標の位置ズレ（補正量ｍ）を算出し、前記目地の間隔又は測量目印の間隔（補正間隔）の範囲内において、前記補正量ｍを平均化する画像座標の補正を行うステップと、
前記キャプチャー画像の温度データを、色データから数値データに変換するステップと、
各測線の温度データを健全部の温度で比較し、各測線間で温度データの補正を行うステップと、
前記の各キャプチャー画像について、各々の全面を、縦横の行列方式で複数の区分に判定範囲分けを行い、前記判定範囲分けした区分毎に、温度データの平均値を計算するステップと、
前記平均値を基に、各区分の温度平均値が、予め健全部とみなした部位の平均値との比較で、略等しい場合は健全部、より高温であれば異常箇所、より低温であれば漏水箇所のように健全度判定を行うステップと、
から成ることを特徴とする。

請求項２に記載した発明は、請求項１に記載したコンクリート点検システムの赤外線法による健全度判定法において、
健全度判定を行った結果を色分けして、可視化した展開図を作成するステップを含むことを特徴とする。

請求項３に記載した発明は、請求項１に記載したコンクリート点検システムの赤外線法による健全度判定法において、
健全度判定を行った結果に基づいて、異常箇所リストを作成するステップを含むことを特徴とする。

請求項１〜３に記載した発明に係るコンクリート点検システムの赤外線法による健全度判定法によれば、可視化した画像合成を合理的に、即ち温度データを判定範囲分けして平均値を求める手法により、作業者の技量や差異の入り込む余地の少ない、高精度なものを、少ない労力で短時間に、安価に作成することができる。また、座標変換の処理によって、展開図の座標位置の正確さを合理的に高精度に確保することができる。
しかもデジタルデータ化した電子化処理を行うので、作業者の技量に左右されることのない高精度な展開図を作成して可視化できる。そして、点検作業の度にデータの更新を行うことにより、欠陥の変状や進展の具合を経時的に評価することが可能であり、剥落等の可能性予測に大いに供することができる。

次に、コンクリート点検システムの赤外線法による健全度判定法の参考例を説明する。
図１は、本発明に係るコンクリート点検システムの赤外線法による健全度判定法の処理流れ図を示す。各点検データを受け取る入力装置、出力装置及び演算処理装置を備えたパーソナルコンピュータ等から成るデータ解析部１０の処理流れ図である。
コンクリート点検システムの点検用走行車輌１には、上記の特許文献１に開示されたように、コンクリート表面の欠陥を撮影するハイビジョンカメラ２（ハイビジョンビデオ装置）、同じくコンクリート表層部の欠陥情報の詳細を検知する赤外線サーモグラフィ装置（赤外線カメラ３）、コンクリート表面に適度な温度変化を与える手段としての赤外線パネルヒータ４、そして、当該点検用走行車輌１および検査位置の位置情報を測定する手段としてのエンコーダ（回転式測距計）やレーザー変位計の如き位置計測装置５、その他の必要機器が搭載されている。

この点検用走行車輌１の走行にしたがって、コンクリート表面の欠陥の有無をハイビジョンカメラ２で撮影し、更に前記欠陥の詳細情報、例えばひび割れが剥落につながるものか否か、或いは背面空洞の有無、ひび割れ角度などのひび割れパターン情報の詳細を赤外線カメラ３でコンクリート表面の温度分布として詳しく計測する。そして、前記画像データと温度データの二種を位置的に整合させて対比し、子細に検討吟味することにより、コンクリートの欠陥検査を可能にするのである。

前記赤外線パネルヒータ４で加熱し、加熱後のコンクリート構造物表面から放射される赤外線エネルギ量を、前記赤外線カメラ３で検知した「ステップI」のコンクリート表面の温度データは、一例として１秒間に３０コマ（１／３０秒間隔）の動画である。そのため参考例の場合は、図２に処理フローを示すように、前記温度データ（動画）の中から特定の静止画像を１枚或いは複数枚抽出して以下の処理を行う。
ここで、特定の静止画像を抽出する意図は、主として上記のハイビジョンカメラ２で撮影した画像データにより表面欠陥が確認されて、同欠陥の更なる詳細情報が要求される場合である。よって、赤外線カメラ３で検知したコンクリート表面の温度データと、ハイビジョンカメラ２で撮影した画像データとの正確な位置的整合性が要請される。

この参考例の場合は、図１に示し既に説明したように、点検用走行車輌１に位置計測装置５を搭載し、データ解析部１０において、赤外線カメラ３で検知したコンクリート表面の温度データ、およびハイビジョンカメラ２で撮影した画像データの夫々に、点検用走行車輌１の位置計測装置５（回転式測距計、レーザー変位計など）から得られる共通な軸線方向の位置情報が付与される（番地付け）。したがって、ハイビジョンカメラ２で撮影した画像データの中で、表面欠陥が確認された画像（静止画像）の座標位置と、赤外線カメラ３で検知した温度データのうち、前記座標値に対応する座標位置の温度データ（静止画像）は、入力装置（キーボード等）により瞬時に抽出することができる。

上記のようにして抽出した赤外線カメラ３で検知した温度データの静止画像について、図２のステップIIでは、当該静止画像の温度データ（色データ）を、色データから数値データに変換する作業を行う。具体的には、演算処理装置が、図３に例示した静止画像２０（画像の縦横寸法は７５ｃｍ×７５ｃｍ）について、これに付属させた色モジュール２１と温度モジュール２２を参照して、前記の静止画像２０の全面を縦横の行列方式に区分したテーブル２３の各桝目に数値データを自動的に算出して埋めるのである。

次に、数値データで埋められた上記図３のテーブル２３は、図４のように、一例として縦横に三つずつの行列方式で、合計９個の区分に判定範囲分けを行う。そして、判定範囲分けした区分毎に、上記のように数値データ化した温度データの平均値を計算し、図５のように、温度平均値を入力装置（キーボード等）により入力する（図２のステップIII）。一例として図４のＡ区分について、各桝目の数値データを横の行列順に拾うと、１．０＋１．２＋１．１＋１．２＋１．１＋１．３＋１．１＋１．１＋１．０＝１０．１である。よってこれを合計数９で除すると、該区分の平均値は１０．１／９≒１．１を得るから、これが演算処理装置により自動的に算出されて図５のＡ区分に入力される。以下同様にして、各判定範囲分け区分Ｂ〜Ｉに平均値を計算し打ち込んだものが図５のテーブル２４である。したがって、図３のテーブル２３に示す小区分、および図５の判定範囲分け区分の桝目が小さく、区分数が多いほど、健全度判定の精度は高くなる。しかし、その分作業量が増えるから、双方の要請を満たす条件設定がなされる。また、本発明では上記のように温度データの平均値を求めるから、作業者の技量や認識の差異によるバラツキは平均化されて精度が高められる。

次に、図５のように求めた平均値に基づいて、健全度の判定を行う（図２のステップIV）。判定の基準値として、予め現地の点検により健全であると確認した部位の平均値を採用する。仮に前記の判定基準値（平均値）が１．１℃であると確認された場合、図５のテーブル２４における区分Ａ、Ｄ、Ｉは、それぞれ平均値が１．１℃であるから、健全部とみなし得る。Ｅ区分の平均値は１．３℃と少し高めであるが、後述するように許容範囲内として健全部とみなす。区分Ｂ、Ｃの平均値は共に０．９℃であり、区分Ｆの平均値は０．８℃で、それぞれ健全部の平均値１．１℃よりも低いので、漏水箇所とみなす。区分Ｇの平均値は２．８℃、区分Ｈの平均値は２．１℃とそれぞれ健全部の平均値１．１℃よりも遙かに高いので、背面空洞などが存在する異常箇所とみなす。

上記の健全度判定は、データ解析部１０において、各区分内の平均値につき、数理化した演算処理で自動的に行われ、その判定結果が、図６の如きテーブルに可視化して作成される（請求項２記載の発明）。
上記の健全度判定は、下記のような数理演算によって処理される。
(１)漏水箇所 → 区分内平均値＜健全部平均値−α
(２)健全部→ 健全部平均値−α≦区分内平均値≦健全部平均値＋β
(３)やや異常→ 健全部平均値＋β＜区分内平均値≦健全部平均値＋γ
(４)異常→ 健全部平均値＋γ＜区分内平均値
因みに、上記のα、β、γは誤差修正係数を示す。これらの数値は、調査対象のコンクリート構造物の性状、機能、来歴など、及び求める点検精度に応じて設定される。例えば上記図５のテーブル２４における区分Ｅの平均値１．３℃は、健全部の平均値１．１℃よりも高いけれども、これを健全部と判定した根拠は、β値が少なくとも０．２℃に設定されていたからである。図５のテーブル２４において、αは０．２℃に設定され、γは０．７℃に設定されていた。図６のように可視化したテーブルが、画像表示システム８に画像表示されるほか、プリントアウトも行われる。その場合、異常箇所を示す区分Ｇ、Ｈについては、例えば黄色に着色して目視確認を一見して容易ならしめることも行う。

図１のデータ解析部１０は、上記のように行った健全度判定の処理結果に基づいて、図７に示すような異常箇所リスト２５を作成し、やはり、図１の画像表示システム８に画像表示するほか、必要に応じてプリントアウトも行われる（請求項３に記載した発明）。この異常箇所リスト２５には、静止画像の番地を示すメッシュ番号、異常箇所の所在を示すＸ、Ｙ座標位置、或いは異常の種類（内容）などの項目が表示される。

以上は主としてハイビジョンカメラ２の画像データによって確認された個々の表面欠陥について、個別に赤外線法による健全度判定を行う場合の参考例について説明した。これに対して、請求項１に係る発明は、健全度判定の結果を可視化した展開図として示すことを特徴とする。以下に、請求項１に係る発明の実施形態について説明する。

請求項１に係る発明の場合は、赤外線カメラ３で点検した温度データ（動画）のキャプチャリングを行うにあたり、必要最少限枚数の静止画像を取り込み、これらを合成して展開図にする（ステップV）。全ての温度データをそのまま合成すると、処理に多くの時間を要するし、展開図もかえって理解しずらいものとなるからである。

キャプチャリング手法としては、抽出した静止画像同士が相互に重なり合う長さ（ラップ長Ｌ）を予め設定し、上記の位置計測装置５によって得られる画像の軸線方向の位置情報に基づいてキャプチャー画像の中心座標を算出し、その中心座標に最も近い位置の画像を静止画像として取り込む。キャプチャーした静止画像相互間のラップ長Ｌについては、一つの静止画像の幅寸ｈ２の大きさに対して、編集、合成の精度を考慮して、例えば５ｍｍと設定する。

次に、赤外線カメラ３で点検する速度は、一例として１秒間に３０コマ（１／３０秒間隔）であるから、前記の如く一つの静止画像の幅寸ｈ２（一例として５ｃｍ）の大きさが決まっているので、点検用走行車輌１の位置計測装置５（回転式測距計、レーザー変位計など）から得られる軸線方向の位置情報により、例えば１秒間に走行する距離Ｘを算出すると、連続した展開図を作成するのに必要な（画像の連続性確保に必要な）静止画像をキャプチャリングにより取り込むべき枚数ｎを、次式で算出できる。
（数１）
ｎ＝Ｘ／（ｈ２＋Ｌ）
したがって、キャプチャー画像の中心の座標位置Ｘｃ１〜Ｘｃｎは、次の式で算出できる。
（数２）
Ｘｃｎ＝ｈ２／２＋（ｎ−１）・（ｈ２−２Ｌ）／２
かくして算出されたキャプチャー画像の中心の座標位置Ｘｃ１〜Ｘｃｎに最も近い位置の静止画像を温度データ（動画）の中から取り込み合成する。かくすると、ラップ長Ｌの設定値が適切であるかぎり、編集・合成した展開図（連続静止画像）に欠損部（展開図の不連続性）が発生することはなく、効率的に静止画像のキャプチャリングができる（ステップV）。

上記のキャプチャリングは、専用ソフトを働かせた演算装置による処理として瞬時に、効率よく行うことができ、作業者の技量に左右される要因はない。

（画像座標補正手法）
点検用走行車輌１の位置計測装置５（回転式測距計、レーザー変位計など）から得られる軸線方向の位置情報は、調査の延長が５００ｍ〜１０００ｍにもなると、測定精度に問題があること（測定誤差の発生）を否めない。また、点検・調査は、点検用走行車輌１を前進・後退させる往復動作にて赤外線カメラ３の撮影画角の限界を補完し、もってコンクリート構造物表面の全面について点検を行う手法を実施する（図８の測線１、２、３を参照）。よって、点検用走行車輌１を前進させた際の撮影画像と、後進させた際の撮影画像の座標位置はぴたりと整合させる必要がある。そうした画像座標の補正手法として、本発明では、現地の測量によって得られる実測座標を利用した位置ズレ（補正量ｍ）の算出と、それに基づく座標変換（ステップVI）を行なう。

現地の測量によって実測座標を得るための測点として、例えばトンネルの場合には、座標として既知量（一例として１０ｍピッチ）である目地の位置を座標原点ないし測点に利用することができる。コンクリート構造物の表面に目地の如き座標の測点が見当たらない場合には、これに代わる測量目印を、点検調査の開始に先立ち、予め墨出しするなどして用意する。そして、現地測量の結果を実測座標としてデータ化する。一方、上述したキャプチャリング手法で合成した静止画像の中から測量目印である目地が写っている画像を抽出し、その合成により得られた画像上の目地座標を測定する。そして、現地測量の結果として得た目地の実測座標と、画像上の目地座標とを対照させる（加減算処理する）ことにより、画像上の目地座標の位置ズレ（補正量ｍ）を算定する。

そこで上記の目地間隔（約１０ｍ）又はこれに代わる測量目印の間隔の範囲内において、上記のように算定した位置ズレ（補正量ｍ）を、上記段落番号００２７において説明したキャプチャリング手法で取り込んだ静止画像を合成した展開図に関して、各静止画像の中心座標を平均化する、画像の座標変換（又は画像座標の補正）を行う。

上記した画像座標の補正は、具体的には画像上の目地座標と、現地測量の結果得た目地の実測座標とから算定した位置ズレ（補正量ｍ）をそれぞれ、位置情報として画像処理の演算処理装置へ読み込まれることにより、前記の座標変換の処理が専用ソフトにより瞬時に効率よく行なわれ、作業者の技量に左右される要因はない。

上記の各ステップを経て、図１中の画像合成１６の処理が高精度に完成する。
この段階からは、図２に示した参考例の処理フローと同様に、各静止画像の温度データを、色データから数値データに変換し、温度データ合成画像１７（可視化展開図）を作成する処理が行われる（図２のステップIIに相当）が、その実施態様については、既に参考例に関して、段落番号００２１で説明し、図２、図３に例示した通りであるので、省略する。

但し、図８に例示した測線１、２、３のように赤外線カメラ３の画角限界を補うべく複数の測線を合成した温度データの相互間では、予め各測線１、２、３の相互間における温度データを統一する補正処理を行う（図１のステップVII）。その手法は、健全部の温度で比較を行い、各測線間で温度データの補正を行う。その基本思想は、それぞれの測線１、２、３における健全部の温度は本来同じである筈である、との考えに基づき、そのように調整する方法である。
例えば測線１における健全部の温度が１．０℃であり、測線２の健全部の温度が１．２℃、 測線３の健全部の温度が０．８℃であり、測線１の温度を基準とするときは、測線２の温度データは−０．２℃、測線３の温度データは＋０．２℃と演算して補正する。かくすれば、測線１と同一の判断基準で、全体の健全度判定を進めることができる。

次に、上記の各キャプチャー画像について、各々の全面を、縦横の行列方式で複数の区分に判定範囲分けを行い、前記判定範囲分けした区分毎に、上記のように補正した温度データの平均値を計算する（図２のステップIIIに相当）が、この点についても、既に参考例に関して、段落番号００２２で説明し、図４、図５に例示した通りであるので、再度の説明は省略する。

更に、上記判定範囲分けした区分毎の平均値を基に、各区分の温度平均値が、予め健全部とみなした部位の平均値との比較で、略等しい場合は健全部、より高温であれば異常箇所、より低温であれば漏水箇所のように健全度判定を行う（図２のステップIVに相当）が、この点についても、既に参考例に関して、段落番号００２３および００２４で説明すると共に、図５、図６に例示した通りであるので、再度の説明は省略する。

データ解析部１０は、上記のように行った健全度判定の処理結果に基づいて、図６に示すような判定結果を作成する。また、前記判定結果を色分けした可視化展開図を、図９のように作成して、図１の画像表示システム８に画像表示する（請求項２に記載した発明）。図９において、例えば漏水箇所イは濃紺色で、健全部ロは薄い水色、やや異常ニは緑色、異常ハは黄色と赤色でそれぞれ表示する。したがって、この展開図を見ることにより、一見してコンクリート構造物の健全度、或いは異常箇所を認定、把握することができる。

本発明の場合も、上記のように行った健全度判定の処理結果に基づいて、図７に示すような異常箇所リスト２５を作成し、やはり、図１の画像表示システム８に画像表示するほか、必要に応じて出力装置（プリンター等）により出力される（請求項３に記載した発明）。この異常箇所リスト２５には、静止画像の順番を示すメッシュ番号、異常箇所の所在を示すＸ、Ｙ座標位置、或いは異常の種類（内容）などの項目が表示される。

よって、コンクリート点検システムの評価法としては、前記のように合成された展開図を、ハイビジョンカメラ２で撮影した画像データにて確認されたひび割れ等の欠陥部と対照するべく位置座標を整合させて抽出する。そして、当該ひび割れ等の欠陥部を目視可能な温度データと対比して剥落の可能性の有無その他の詳細な評価、検討に供することになる。

（サーモグラフィデータとの共同表示）
上記したように、高感度のハイビジョンカメラ２で撮影した画像によれば、コンクリートの表面欠陥の位置や形状などの情報を認知し検討することはできる。しかし、判定可能な欠陥情報は、欠陥の種類や形状、ひび割れ長さ、幅などが限度である。欠陥の深さ、角度や周辺状況などは不明である。よって、剥落の可能性があるか否かの認定、判断の情報としては、上記サーモグラフィデータとの対比、検討が不可欠である。
本発明のコンクリート点検システムの赤外線法による健全度判定法によれば、ハイビジョンカメラ２の画像データでコンクリート表面に欠陥（異常箇所）が発見された場合には、赤外線カメラ３の温度データで詳細に検証することが可能である。

ハイビジョンカメラ２の画像データの可視化した展開図を作成する場合は、図１に概略の処理フローを示したように、請求項１に係る発明における赤外線カメラ３の温度データの処理とほぼ同様に、データ解析部１０によりキャプチャー画像の中心座標を算出して、必要最少限度の枚数の静止画像を取り込み合成処理する（ステップV’）。更に測量目印が写っている画像を抽出し、合成作業により得られる画像上の座標値と、現地の測量によって得る実測座標との対比により位置ズレ（補正量ｍ）を算定し、座標変換を行って（ステップVI’）、可視化した展開図６を完成する。この展開図６において確認された表面欠陥を、赤外線カメラ３で点検した温度データとの位置的整合性を対照することにより、コンクリートの表面欠陥の詳細な評価、検討を行うことができる。

本発明の赤外線法による健全度判定法の処理流れ図である。 参考例の主要な処理流れ図である。 静止画像と数値データ変換の一例を示す。 図３のテーブル２３の判定範囲分けの一例を示す。 各判定範囲分け区分の温度平均値の一例を示す。 図５の判定範囲分け区分についての健全度判定の結果例を示す。 異常箇所リストの一例を示す。 赤外線カメラによる温度データの合成例を示す。 温度データの可視化した展開図の一例を示す。

符号の説明

１ 点検用走行車輌
２ ハイビジョンカメラ
３ 赤外線カメラ
４ 赤外線パネルヒータ
Ｌ ラップ長
５ 位置計測装置
Ｘｃ１〜Ｘｃｎ 中心座標

Claims (3)

1. コンクリート構造物の表面をコンクリート点検システムの点検用走行車輌に搭載したヒータで加熱し、加熱後のコンクリート構造物表面から放射される赤外線エネルギ量を、同じ点検用走行車輌に搭載した赤外線カメラで検知するステップと、
   前記赤外線温度データの動画から静止画像を取り込むにあたり、予め設定した静止画像同士が相互に重なり合うラップ長と、点検用走行車輌に搭載した位置計測装置から得られる軸線方向の位置情報とに基づいてキャプチャー画像の中心座標を算出し、その中心座標に最も近い位置の画像を静止画像として取り込み合成するステップと、
   前記のようにして取り込み合成したキャプチャー画像について、コンクリート構造物の目地の画像を抽出し合成することにより得られた画像上の目地座標値と、現地の測量によって得られた実測の目地座標値とを対照させて、画像上の目地座標の位置ズレ（補正量ｍ）を算出し、前記目地の間隔又は測量目印の間隔（補正間隔）の範囲内において、前記補正量ｍを平均化する画像座標の補正を行うステップと、
   前記キャプチャー画像の温度データを、色データから数値データに変換するステップと、
   各測線の温度データを健全部の温度で比較し、各測線間で温度データの補正を行うステップと、
   前記の各キャプチャー画像について、各々の全面を、縦横の行列方式で複数の区分に判定範囲分けを行い、前記判定範囲分けした区分毎に、温度データの平均値を計算するステップと、
   前記平均値を基に、各区分の温度平均値が、予め健全部とみなした部位の平均値との比較で、略等しい場合は健全部、より高温であれば異常箇所、より低温であれば漏水箇所のように健全度判定を行うステップと、
   から成ることを特徴とする、コンクリート点検システムの赤外線法による健全度判定法。
2. 健全度判定を行った結果を色分けして、可視化した展開図を作成するステップを含むことを特徴とする、請求項１に記載したコンクリート点検システムの赤外線法による健全度判定法。
3. 健全度判定を行った結果に基づいて、異常箇所リストを作成するステップを含むことを特徴とする、請求項１に記載したコンクリート点検システムの赤外線法による健全度判定法。

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