JP4870016B2 - ひび割れ検出方法 - Google Patents
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Description
このウェーブレット係数テーブルを作成する際の擬似的なデータは特に限定するものではないが、例えば、ひび割れ幅が一画素(一ピクセル)〜五画素(五ピクセル)までの中で、各画素幅のひび割れごとに、コンクリート表面の階調とひび割れの階調に対応するウェーブレット係数を算定する。閾値の設定に際しては、例えば、ひび割れ幅が一画素の場合のウェーブレット係数のうち、ひび割れに対応するウェーブレット係数を選定し、ひび割れ幅が五画素の場合のウェーブレット係数のうち、ひび割れ領域でない箇所のウェーブレット係数を選定し、これら2つのウェーブレット係数の平均値をもって任意の階調における閾値とすることができる。
の係数a,bを求める。
コンクリート上に添付したクラックスケールを6ケースの分解能で撮影した画像を図9の(a)〜(f)で示す。ここで、(a)、(b)はそれぞれ分解能が0.1、0.2mm/画素のデジタル一眼レフカメラによる撮影画像、(c)は分解能が0.3mm/画素のハイビジョンデジタルビデオによる撮影画像、(d)〜(f)はそれぞれ分解能が0.4、0.6,0.9mm/画素のビデオカメラによる撮影画像である。
上記するひび割れ幅の推定式の妥当性を、地下通路壁と道路橋床版の2ケースで検証した。ここでは、地下通路のコンクリート壁に関する検証とその結果を説明する。
(2)ひび割れ幅の平均誤差はキャリブレーションの有無や計測者に関わらず0.1mm以内に収まっている。
(3)ウェーブレット係数の最大値、最小値に対応するひび割れ幅の設定により、適中率の結果が異なってくることが分かり、したがって、この設定方法の如何が重要な要素の一つである。
(4)今回は低分解能の画像に対するひび割れの推定を目的としており、分解能が0.4〜0.6mm/画素ではキャリブレーションの有無に関わらず90%の高い推定精度が得られ、分解能が0.9mm/画素においても誤差範囲が±0.1mmで70〜80%、誤差範囲が±0.15mmで80%の高い推定精度が得られる。
(5)ひび割れ計測個数が少ないため、適中率の精度向上を図るにはより多くの計測値と比較検証する必要があることから、後述する道路橋床版データでの検証を追加する。
7箇所の床版パネルの撮影画像を対象として、ランダムに選定したひび割れ幅0.05〜0.4mmまでのひび割れ計測を実施した。90箇所の計測値に関する床版パネルおよびひび割れ幅データの分布を図19に示す。
(2)ひび割れ幅が0.1mm以下の検出は難しい。
(3)ひび割れ幅0.15mm以上の検出は撮影画像の良否に依存する。
(4)ひび割れ幅0.2mm以上では適中率は高くなるが、小さなひび割れ幅の場合には解析値が大きめとなり、大きなひび割れ幅の場合には解析値が小さめの傾向を呈する。
Claims (3)
- コンクリート表面に生じているひび割れの検出をおこなうひび割れ検出方法であって、
ひび割れの濃度とコンクリート表面の濃度を擬似的に設定し、対比される2つの濃度に対応したウェーブレット係数を算定するとともに、該2つの濃度をそれぞれ変化させた場合のそれぞれのウェーブレット係数を算定してウェーブレット係数テーブルを作成し、ひび割れ検出対象であるコンクリート表面の撮影画像をコンピュータに入力して入力画像とし、該入力画像をウェーブレット変換することによってウェーブレット画像を作成する第一工程と、
ウェーブレット係数テーブル内において、前記コンクリート表面の濃度と仮定する局所領域内の近傍画素の平均濃度と、前記ひび割れの濃度と仮定する注目画素の濃度に対応するウェーブレット係数を閾値とし、任意の近傍画素における任意の注目画素のウェーブレット係数が閾値よりも大きな場合は該近傍画素における該注目画素をひび割れと判定し、任意の近傍画素における任意の注目画素のウェーブレット係数が閾値よりも小さな場合は該近傍画素における該注目画素をひび割れでないと判定し、局所領域および注目画素を変化させながら注目画素のウェーブレット係数と閾値との比較をおこない、ひび割れ以外のノイズを除去することによってひび割れ抽出画像を作成する第二工程と、からなるひび割れ検出方法において、
細線化処理を実行してその中心線で構成されるひび割れの細線化画像を作成し、該細線化画像に対応するウェーブレット係数から大小2つのウェーブレット係数を抽出するとともに、該2つのウェーブレット係数に対応する相対的に大きなひび割れ幅と小さなひび割れ幅を設定する第三工程と、
前記2つのウェーブレット係数、および、相対的に大きなひび割れ幅と小さなひび割れ幅で構成される以下の第一の関係式に前記細線化画像に対応するウェーブレット係数を代入してひび割れ幅を推定する第四工程と、
ここで、Width:ひび割れ幅の推定値、C max ,C min :細線化画像のウェーブレット係数の最大値,最小値、W max ,W min :ウェーブレット係数の最大値,最小値に対応するひび割れ幅、WCは細線化画像のウェーブレット係数であって本式の変数、
を具備することを特徴とするひび割れ検出方法。 - 請求項1に記載のひび割れ検出方法において、
前記大小2つのウェーブレット係数は、細線化画像に対応するウェーブレット係数中の最大値と最小値であり、
前記2つのウェーブレット係数に対応する相対的に大きなひび割れ幅はウェーブレット係数の最大値に対応する最大ひび割れ幅であり、相対的に小さなひび割れ幅はウェーブレット係数の最小値に対応する最小ひび割れ幅であることを特徴とするひび割れ検出方法。 - コンクリート表面に生じているひび割れの検出をおこなうひび割れ検出方法であって、
ひび割れの濃度とコンクリート表面の濃度を擬似的に設定し、対比される2つの濃度に対応したウェーブレット係数を算定するとともに、該2つの濃度をそれぞれ変化させた場合のそれぞれのウェーブレット係数を算定してウェーブレット係数テーブルを作成し、ひび割れ検出対象であるコンクリート表面の撮影画像をコンピュータに入力して入力画像とし、該入力画像をウェーブレット変換することによってウェーブレット画像を作成する第一工程と、
ウェーブレット係数テーブル内において、前記コンクリート表面の濃度と仮定する局所領域内の近傍画素の平均濃度と、前記ひび割れの濃度と仮定する注目画素の濃度に対応するウェーブレット係数を閾値とし、任意の近傍画素における任意の注目画素のウェーブレット係数が閾値よりも大きな場合は該近傍画素における該注目画素をひび割れと判定し、任意の近傍画素における任意の注目画素のウェーブレット係数が閾値よりも小さな場合は該近傍画素における該注目画素をひび割れでないと判定し、局所領域および注目画素を変化させながら注目画素のウェーブレット係数と閾値との比較をおこない、ひび割れ以外のノイズを除去することによってひび割れ抽出画像を作成する第二工程と、からなるひび割れ検出方法において、
前記第一工程では、コンクリート表面にクラックスケールを密着させ、該クラックスケールを含むコンクリート表面の撮影画像をコンピュータに入力するものであり、かつ、この入力画像をウェーブレット変換することによってひび割れ画像とクラックスケール画像双方のウェーブレット画像を作成するものであり、
さらに、細線化処理を実行してその中心線で構成されるひび割れの細線化画像を作成し、該細線化画像に対応するウェーブレット係数から大小2つのウェーブレット係数を抽出するとともに、クラックスケール画像に関するウェーブレット係数から大小2つのウェーブレット係数を抽出し、これを回帰分析することで回帰式を決定する係数を求め、細線化画像に対応するウェーブレット係数から抽出された前記大小2つのウェーブレット係数、およびクラックスケール画像に関する大小2つのウェーブレット係数で構成される以下の第二の関係式に前記細線化画像に対応するウェーブレット係数を代入することで、細線化画像に対応するウェーブレット係数の補正値を求める第三工程と、
ここで、N_WC:ウェーブレット係数の補正値(標準値)、C max ,C min :細線化画像のウェーブレット係数の最大値,最小値、S max ,S min :クラックスケールのウェーブレット係数の最大値,最小値、WCは細線化画像のウェーブレット係数であって本式の変数、
前記回帰式を決定する係数で構成される第三の関係式に前記補正値を代入してひび割れ幅を推定する第四工程と、を具備することを特徴とするひび割れ検出方法。
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