JP5645730B2 - コンクリート表面の閉合ひび割れ検出方法 - Google Patents

Description

本発明はトンネル覆工面などのコンクリート表面を撮像した元画像データを画像処理し、当該コンクリート表面に発生した閉合ひび割れを検出する方法に関する。

トンネル覆工面などのコンクリート表面には、特許文献１の図２に示す如く、閉合ひび割れ、交差ひび割れ、平行ひび割れなどの様々な変状が発生する。これらの変状はトンネルの劣化によって生じるものであるから、トンネルの健全度の判定に大きな影響を与える。特に、ひび割れ同士がつながって、幾何学的に閉じた領域となる閉合ひび割れが発生すると、当該部分のコンクリートが落下する剥落の危険性が高まる。
コンクリート表面のひび割れを検出する方法は、例えば下記の特許文献に示す如く、コンクリート表面を撮像した元画像データを画像処理し、一般的なひび割れを抽出する方法が開発されている。しかしながら、はく落の要因ともなる閉合ひび割れを画像処理によって抽出する方法は開発されていない。ひび割れにケーブル等の類似の形をしたノイズ成分が重なると、通常の画像処理方法ではひび割れだけをうまく抽出することが非常に困難だからである。

特許文献２にはウェーブレット変換を用いたひび割れ検出方法が示されている。このひび割れ検出方法は、基本的には輝度分布に基づく識別であるが、明部と暗部との境界付近にあるひび割れの検出精度が低下する、目地やケーブルなど明らかにひび割れでない部分をひび割れと判定してしまうなどの問題がある。また、閾値テーブルを予め用意しなければならないという面倒さもある。

特許文献３に示されるひび割れ検出方法は、光源の照射角度を変えながら対象面を撮影し、その輝度値の分散からひび割れを検出しようとするものである。光源位置を変えながら何回も撮影しなければならないこと、反射光はコンクリート面の材質や汚れの影響を受けやすいこと、連続的に画像を得るためには、光源を複数設置する、もしくはカメラを複数設置した撮影装置が必要となるなどの問題がある。

特許文献４にもウェーブレット変換を用いたひび割れ検出方法が示されている。このひび割れ検出方法では、複数の黒画素で形成される領域をひび割れ領域として特定しているが、汚れや漏水などの暗い背景下では検出精度が低下するという問題がある。

特許文献５には、背景の色濃度データベースと、注目点の色濃度を照合しながら背景とひび割れ部を識別した上で、微細なひび割れ幅を計測するサブピクセル処理技術が記載されている。このひび割れ検出方法は、汚れや漏水などの複雑背景下では、ひび割れ部の検出精度が低下するなどの問題がある。

非接触的検査手法を用いたコンクリート内部欠陥診断システムは、従来の打音検査に代わる定量的な手法として極めて有効な方法である。ところが、非接触的手法はコンクリート表面の検査対象領域に隈なく作用するものではなく、作業員が目視で特定した個所に作用する。しかしながら、目視による閉合ひび割れ候補箇所の特定は必ずしも確実でなく、作業時間もかかる。そこで、閉合ひび割れ候補箇所を出来るだけ迅速に且つ客観的に特定する方法の開発が望まれている。

要するに、閉領域化したコンクリートは落下の危険性があり、優先的に発見する必要がある。すなわち、コンクリート壁面のひび割れの閉合領域は念入りに検査をしなければならないという知見から、コンクリート壁面画像を画像処理して抽出した領域は閉合領域である可能性が非常に高い、すなわち危険性の高い場所を精度よく特定できるという、コンクリート構造物専門家の知識を十分に反映したアルゴリズムの開発が望まれている。特に、コンクリート片が落下すると列車走行に大きな影響を及ぼす可能性があるトンネル天頂部及びアーチ部に発生した閉合ひび割れに対しては、上記抽出感度の調整機能により詳細な位置を正確に把握できるので、精度の高い詳細検査が可能となる。

特許第4279159号公報 特許第4006007号公報 特許第4186117号公報 特許第4488308号公報 特許第4292095号公報

本発明の課題は、目視検査を補完し或いは機械化の一部となりうる閉合ひび割れ検査方法であって、トンネル覆工面などのコンクリート表面に発生した閉合ひび割れを、当該コンクリート表面を撮像した元画像データを画像処理して閉合ひび割れを自動的に抽出する閉合ひび割れ検出方法において、トンネルのコンクリート壁面の展開画像を分割した複数枚の矩形の処理領域のコンクリート壁面画像に対して画像処理を行って前記矩形の処理領域毎に閉合ひび割れのみを抽出するコンクリート表面の閉合ひび割れ検出方法を提供することである。

上記課題を解決するために、本発明者は、トンネル壁面を一例としてトンネル壁面の展開画像を上下左右に複数枚の矩形の処理領域に分割するとともに、前記上下左右の処理領域を一般的に想定される閉合ひび割れのサイズをカバーする面積だけオーバーラップさせることによって、仮に或る処理領域の境界に閉合ひび割れがかかっても、その上下左右のいずれかの処理領域には必ず収まることに着目した。

上記課題を解決する閉合ひび割れ検出方法は、トンネルのコンクリート壁面の展開画像を分割した複数枚の矩形の処理領域のコンクリート壁面画像に対して個別に画像処理を行って閉合ひび割れを抽出するコンクリート表面の閉合ひび割れ検出方法において、前記複数枚の矩形の処理領域はトンネルのコンクリート壁面の展開画像を、閉合ひび割れが発生する壁面の部位の重みに対応したサイズであって、上下左右の処理領域を一般的に想定される閉合ひび割れのサイズをカバーする面積だけオーバーラップさせて分割して生成されたことを特徴とするものである。ここで部位の重みとは、例えば、トンネル天頂部分で剥落が発生すると、剥落したコンクリートが列車に衝撃したり、線路内に落下したりして列車走行に重大な影響を及ぼすため，天頂部分の閉合ひび割れは特に漏らさず抽出する必要があるという意味で、天頂部位は大きな重みを持った部位と表現できる。換言すれば、処理領域の矩形サイズは部位に応じて設定されるので、抽出感度が調整できることを意味する。
具体的には、前記トンネルのコンクリート壁面の展開画像を分割した複数枚の矩形の処理領域において、壁面画像の天頂部の矩形の処理領域は、トンネルの断面方向も延長方向も他の処理領域よりも大きくすることで、天頂部に発生する閉合ひび割れを確実に抽出するようにしている。

上記課題を解決する閉合ひび割れ検出方法は、より具体的には、処理領域であるトンネルのコンクリート壁面画像からケーブルなどの壁面添架物を取り除き、取り除いた壁面添架物の領域をインペインティング処理して自動修復し、壁面添架物の無いコンクリート壁面画像を生成する前処理工程と、前記壁面添架物の無いコンクリート壁面画像を画像処理して閉合ひび割れの候補領域を生成し、前記閉合ひび割れの候補領域の上下左右の端部の座標値が前記矩形の処理領域の範囲内にあるか否かを判定して閉合ひび割れを検出する後処理工程から成るものである。

前記前処理工程は、壁面添架物をテンプレートとしてコンピュータに登録する工程、スケールの変化に対応した形状ベースのパターンマッチングを行って矩形の処理領域のコンクリート壁面画像から壁面添架物を抽出する工程、抽出した壁面添架物の周辺のテクスチャを考慮しながら当該壁面添架物の抽出領域を周辺のトンネル壁面画素でインペインティングする工程を含む。

前記後処理工程は、壁面添架物を取り除いたトンネル壁面画像に対して撮影解像度以上のサブピクセル精度でひび割れ線分を抽出する工程、ブロブ（領域）解析により一定以下の面積の微粒子を除去し、且つ近接する線分同士を連結し閉合ひび割れの候補領域を生成する工程、全ての閉合ひび割れの候補領域に対してラベル付けを行って各領域の上下左右の端部の座標値を特定する工程、前記端部の座標値が前記矩形の処理領域の範囲内であるか否かを判定し、いずれも範囲以内であれば当該閉合ひび割れの候補領域は閉合ひび割れであると決定する工程で構成されている。
ひび割れが組み合わさって閉じた領域を形成した場合、コンクリートが落下する危険性が高いという、土木工学者や現場点検作業者の意見に着目し、画像処理領域の端部に達しない領域の抽出が特に閉合ひび割れ抽出のカギとなることに想達した検出方法である。

上述した解決手段は、閉領域化したコンクリートは落下の危険性があり、優先的に発見する必要があること、即ち、閉合領域は念入りに検査をしなければならないという知見から、コンクリート壁面の撮像画像から画像処理によって抽出した領域は閉合領域である可能性が非常に高い、すなわち危険性の高い場所を精度よく特定できるという、コンクリート構造物専門家の知識を十分に反映した閉合ひび割れ検出方法である。

本発明により、トンネル覆工面などのコンクリート表面に発生した閉合ひび割れを、当該コンクリート表面を撮像した元画像データを画像処理して閉合ひび割れを自動的に抽出する閉合ひび割れ検出方法が提供された。従って、本発明は閉合ひび割れの状況を記録解析できるので、目視による閉合ひび割れの検査方法の補完方法として、或いは目視検査の機械化の一部を実現できる実用上極めて有効なものであり、現場点検作業の省力化と効率化を図ることが可能になった。因みに、1〜2km/hで行われている現在の目視による現場点検作業は、本発明を採用すれば5〜10倍の速さで、しかも目の疲労感なく行うことが可能である。
また、コンクリート片が落下すると列車走行に大きな影響を及ぼす可能性があるトンネル天頂部及びアーチ部に対しては、当該領域から抽出された結果に対して高い重みをつけることにより、要注意箇所の変状を確実に抽出することができる。
また、画像処理結果のデータは記録保管されるので、トンネル健全度診断のための客観的なデータとして活用できる。また、収録されたデータは室内で繰返し、関係者で評価し詳細検査箇所の特定に有効に利用される。
更に、本発明により、非接触的検査手法を用いたコンクリート内部欠陥診断システムの作業を効率化する閉合ひび割れ検査方法が提供された。

本発明に係るコンクリート表面の閉合ひび割れ検出の処理の流れを、代表的なコンクリート壁面であるトンネル壁面を一例として示すフローチャートである。 トンネル壁面の展開画像を閉合ひび割れ検出に適した処理領域のサイズに分割した矩形の画面の一例を模式的に示した図である。 トンネル壁面の展開画像を閉合ひび割れ検出に適した処理領域のサイズに分割した矩形の画面で閉合ひび割れ１０が存在する画面の一例を模式的に示した図である。 閉合ひび割れ１０を模式的に示した図である。 元画像となる閉合ひび割れが発生したコンクリート壁面画像である。 サブピクセル精度でひび割れ成分が抽出されたコンクリート壁面画像である。 微小線分が除去されたコンクリート壁面画像である。 近接線成分を連結し生成された閉合領域が表示されたコンクリート壁面画像である。 処理領域の周辺に接しないで且つ一定以上の面積の閉合領域が表示されたコンクリート壁面画像である。 最終的に検出された閉合ひび割れが表示されたコンクリート壁面画像である。 ケーブル領域の抽出処理が施されたコンクリート壁面画像である。 各種壁面添架物の抽出処理が施されたコンクリート壁面画像である。 パターンマッチングで抽出したケーブル領域を背景で自動修復したコンクリート壁面画像である。 パターンマッチングで抽出した補強金具等の壁面添架物領域を背景で自動修復したコンクリート壁面画像である。

本発明は、上下左右の処理領域を一般的に想定される閉合ひび割れのサイズをカバーする面積だけオーバーラップさせてトンネル壁面の展開画像を分割した複数枚の矩形の処理領域の元画像に対して画像処理を行って閉合ひび割れを検出する閉合ひび割れ検出方法であって、前記矩形の処理領域であるトンネル壁面を撮像した元画像からケーブルなどの壁面添架物を取り除き、取り除いた壁面添架物の領域をインペインティング処理し、不要物を取り除いたトンネル壁面画像を生成する前処理工程と、前記不要物を取り除いたトンネル壁面画像を画像処理して閉合ひび割れを検出する後処理工程から成ることを特徴とするものである。

図1は、本発明に係るコンクリート表面の閉合ひび割れ検出の処理の流れを、代表的なコンクリート壁面であるトンネル壁面について示すフローチャートである。先ず、作業員によって画像処理装置に入力された元画像は、画像処理装置によって２５６階調のグレイスケール画像に変換される。
なお、後述するが、この元画像は後述の前処理工程を経て得られた画像であって、トンネルのコンクリート壁面に存在する型枠や汚れ、ケーブル等の壁面添架物を画面上から取り除くとともに、取り除いた領域を周囲の画像を用いて修復した画像である。即ち、閉合ひび割れや漏水などの検出対象にとってのノイズ成分が除去されたコンクリート壁面画像である。

元画像は、ほぼ中央にトンネルクラウン部と呼ばれる天頂部１１が位置するように撮像されたトンネルのコンクリート壁面の展開画像を、処理に適したサイズに分割した図２に示す如き矩形の処理領域である。図２では３種類の矩形の処理領域Ａ，Ｂ，Ｃに分割されている．最大サイズの処理領域Ａはトンネル天頂部１１を中心にしたアーチ部１２の壁面を、最小サイズの処理領域Ｃはトンネル側壁部の下端部１３の周辺の壁面を、中間サイズの処理領域Ｂはトンネルのアーチ部１２から側壁部周辺をカバーするように設定されている。矩形の処理領域Ａのサイズを最大に設定したのは、トンネルの天頂部１１の周辺に発生する閉合ひび割れを確実に抽出するためである。トンネルの天頂部１１の周辺に発生する閉合ひび割れは、要注意変状だからである。このように、上述の矩形の処理領域Ａ，Ｂ，Ｃは閉合ひび割れが発生する壁面の部位の重みに対応したサイズに分割されているのである。

要するに、コンクリート表面などを撮影したコンクリート壁面画像において、画像処理を施すために一定の大きさに分割した処理領域に関して、万一その場所にひび割れが発生した場合は特に危険で、より感度よく抽出する必要のある場所に対して、領域のサイズが大きく設定され、或いは、より感度よく抽出する必要のある方向に対して、領域のサイズが大きく設定されているのである。

トンネルのコンクリート壁面の展開画像の分割は、図２の右側に示すように、最大サイズの処理領域Ａを真中に、その上下に中間サイズの処理領域Ｂ、更にその上下に最小サイズの処理領域Ｃを、お互いにオーバーラップしないように配置するのが一般的である。つまり、トンネルのコンクリート壁面の展開画像は、一方の側壁部の下端部１３から天頂部１１を経て他方の側壁部の下端部１３までのトンネル断面の壁面の縁を縦の辺、一方の出入口から他方の出入口までのトンネル長さを横の辺とする大きな矩形の画像であり、この大きな矩形の画像を５×M個に分割するのが一般的である。Mは整数で、トンネルの長さを処理領域の横方向の辺の長さで除した値である。

これに対して、本発明では、図２の左側に示すように、上下左右の矩形の処理領域をオーバーラップするようにしてトンネルのコンクリート壁面の展開画像の分割を行っている。オーバーラップの大きさは、上下方向はd1、左右方向はd2である。縦方向を行、横方向を列と定義すると、上下左右の矩形の処理領域を上下左右に一部オーバーラップさせることによって、処理領域は行方向に１個増え、列方向はM個よりもかなり多いN個に増加し、総数は６×N個となる。図２の左側に示す例では、１列目の処理領域は上からＣ，Ｂ，Ａ，Ａ，Ｂ，Ｃとなり、これらは上下の処理領域と長さd1だけオーバーラップしている。２列目の処理領域は上からＣ，Ｂ，Ａ，Ａ，Ｂ，Ｃとなり、これらは上下の処理領域と長さd1だけオーバーラップしていると共に、左側の１列目の処理領域と長さd2だけオーバーラップしている。３列目以下の処理領域も同様に、上下左右の処理領域と所定長さだけオーバーラップしている。

このように、上下左右の処理領域を一般的に想定される閉合ひび割れのサイズをカバーする面積だけオーバーラップさせてトンネルのコンクリート壁面の展開画像を分割した複数枚の矩形の処理領域を設けることによって、図３に示す如く、閉合ひび割れ１０はいずれかの処理領域の範囲内に位置するようになる。換言すれば、一般的に想定される閉合ひび割れのサイズをカバーする面積だけオーバーラップするように、上下左右の矩形の処理領域を設定しているから、閉合ひび割れ１０が例えどんな場所に発生していても、いずれかの矩形の処理領域の範囲内に収まるのである。本発明においては、上下左右の矩形の処理領域を一般的に想定される閉合ひび割れのサイズをカバーする面積だけオーバーラップするように設定し、矩形の処理領域の元画像に対して画像処理を行って閉合ひび割れを検出するのである。

画像処理装置は先ず、撮影解像度グレイ値に対して、例えば幅３１×高さ３１のフィルターマスクで平滑化処理を施す（Ｓ１）。

次に、平滑化画像に対して、輝度むらや輝度変化の影響を受け難い動的しきい値処理を施す（Ｓ２）。即ち、元画像と平滑化画像を比較して、平滑化画像のグレイ値からオフセット値を差し引いた値が元画像のグレイ値以上である領域を抽出する。前記オフセット値は例えば５に設定する。

次に、同じ回数だけ収縮して膨張させるオープニング処理を施し、小さな孤立したノイズを除去する（Ｓ３）。また、オープニング処理に際しては、図２に示す処理領域Ｃ，Ｂ，Ａ，Ａ，Ｂ，Ｃに対して、例えばＣは５回、Ｂは４回、Ａは３回というように、天頂部にゆくほど収縮と膨張の回数を減らしてゆく。これにより、コンクリート片が落下すると列車走行に大きな影響を及ぼす可能性があるトンネル天頂部及びアーチ部の領域Ａに関しては、周辺の領域に比べ情報の過度の圧縮が抑えられることから、抽出感度の調整が可能となる。要するに、コンクリート構造物の管理上重要な部位の処理領域から抽出された結果に対して、重みを変えて評価することにより、要注意箇所の変状を確実に把握する、部位による抽出感度調整機能を備えているのである。

次に、オープニング処理後の画像から、撮影解像度以上のサブピクセル精度でひび割れ成分を抽出する（Ｓ４）。また、サブピクセル精度でひび割れ成分を抽出する際には、図２に示す処理領域Ｃ，Ｂ，Ａ，Ａ，Ｂ，Ｃに対して、ＢはＣに比べ、さらにＡはＢに比べ、より微細なひび割れ幅まで抽出できるようにエッジ抽出の閾値を調整する。これにより、コンクリート片が落下すると列車走行に大きな影響を及ぼす可能性があるトンネル天頂部及びアーチ部の領域Ａに関しては、周辺の領域に比べより微細なひび割れ成分が抽出されることから、抽出感度の調整が可能となる。要するに、コンクリート構造物の管理上重要な部位の処理領域から抽出された結果に対して、重みを変えて評価することにより、要注意箇所の変状を確実に把握する、部位による抽出感度調整機能を備えているのである。

次に、オープニング処理後の画像から、撮影解像度以上のサブピクセル精度でひび割れ成分を抽出する（Ｓ４）。

続いて、ブロブ（領域）解析により、面積が一定値以下の微粒子を除去し、かつ近接する線成分同士を連結し、閉合ひび割れの候補領域を生成する（Ｓ５）。

前記閉合ひび割れの候補領域を含む抽出された全ての領域に対してラベリング処理を行い、各領域の最左端の列座標を持つ点１０ａ、最上端の行座標を持つ点１０ｂ、最下端の行座標を持つ点１０ｃ、及び最右端の列座標を持つ点１０ｄの座標値を特定する（Ｓ６）。

最後に、画像処理装置は閉合ひび割れの候補領域の各領域について次のような処理を行って、閉合ひび割れを検出する。

即ち、画像処理装置は閉合ひび割れの候補領域の最左端の列座標を持つ点１０ａが矩形の処理領域の左枠１５の上にあるか否かを判定し（Ｓ７）、ＮＯならステップ（Ｓ８）に進む。
ステップＳ８では閉合ひび割れの候補領域の最上端の行座標を持つ点１０ｂが矩形の処理領域の上枠１６の上にあるか否かを判定し、ＹＥＳならば非閉合ひび割れと決定し（Ｓ１２）、ＮＯならステップ（Ｓ９）に進む。
ステップＳ９では閉合ひび割れの候補領域の最下端の行座標を持つ点１０ｃが矩形の処理領域の下枠１７の上にあるか否かを判定し、ＹＥＳならば非閉合ひび割れと決定し（Ｓ１２）、ＮＯならステップ（Ｓ１０）に進む。
ステップＳ１０では閉合ひび割れの候補領域の最右端の列座標を持つ点１０ｄが矩形の処理領域の右枠１８の上にあるか否かを判定し、ＮＯなら閉合ひび割れと決定し（Ｓ１１）、処理を終了する。

ステップＳ６、ステップＳ７、ステップＳ８、ステップＳ９のいずれかの判定結果がＹＥＳならば、画像処理装置は現に画像処理されている元画像において抽出された閉合ひび割れの候補領域の最後の領域か否かを判定し（Ｓ１２）し、ＮＯならばステップＳ７に戻る。ステップＳ１２の判定結果がＹＥＳならば処理を終了する。

このような判定処理を行うことで、閉合ひび割れの候補領域が矩形の処理領域の範囲内にある否かが判定され、範囲内にあると判定されれば、当該閉合ひび割れの候補領域を閉合ひび割れと決定するのである。

次に、鉄道トンネルのコンクリート壁面画像の前処理工程について説明する。

鉄道トンネルのコンクリート壁面画像には、ひび割れや漏水などの変状以外にも型枠や汚れ、ケーブル等の添架物が多数写っている。通常、対象とする変状のみならず、画像処理は画面全体に一律に作用するので、ひび割れだけを選択的に処理することができない。「背景よりも黒っぽい線」という一般的な特徴を基にひび割れを抽出する場合はとりわけ、同様のノイズを取り除いた上で処理することで抽出精度の向上を図ることができる。

前記前処理工程は、トンネルのコンクリート壁面の撮像画像から、変状抽出にとって不要な部分を取り除き、取り除かれた領域（欠損領域）を自動的に修復し、壁面添架物の無いトンネル壁面画像を生成するする画像処理である。
先ず、画像処理装置は入力された元画像を、２５６階調のグレイスケール画像に変換する。元画像は、ほぼ中央にトンネルクラウン部と呼ばれる天頂部が位置するように撮像されたトンネル壁面の展開画像を、図２に示す如く処理に適したサイズの矩形に分割したものである。

次に、ケーブル、電線を天井から吊り下げるための下束などの水平状壁面添架物を抽出する画像処理を行う。即ち、画像処理装置に予め登録されている抽出したい水平状壁面添架物のテンプレートを用い、スケールの変化に対応した形状ベースのパターンマッチングで水平状壁面添架物を抽出する。
図１１はケーブル領域の抽出処理が施されたトンネルのコンクリート壁面画像である。

次に、補強金具、補修板、蛍光灯などの垂直状壁面添架物を抽出する画像処理を行う。即ち、画像処理装置に予め登録されている抽出したい垂直状壁面添架物のテンプレートを用い、スケールの変化に対応した形状ベースのパターンマッチングで垂直状壁面添架物を抽出する。
図１２は、パターンマッチングにより各種壁面添架物の抽出処理が施されたトンネルのコンクリート壁面画像である。

上述の壁面添架物の抽出処理は、輝度の濃淡を利用するのではなく、物体の特性を定義する輪郭データと、その法線方向の濃淡値の勾配データを利用する。これによって、隠ぺいや乱れのある画像にも極めて頑強な検索を実現する。

なお、壁面添架物のテンプレートを作業員が画像処理装置に登録する方法は、例えば次のようにして行われる。ここでは、壁面添架物として補強金具を例にして述べる。
先ず、画像中の補強金具からパターンマッチングのモデルを作成する。次に、画像中から補強金具の領域を抽出する。そして、マウスで標識領域を指定する。続いて、指定した標識領域を膨張させる。これは補強金具の外側エッジもモデルとして利用するためである。続いて、実際の大きさにモデルを合わせるため補強金具の画像サイズを縮小させる。最後に、このようにして抽出した補強金具を３段階の解像度（ピラミッド）で画像処理装置に登録する。

続いて、水平状壁面添架物の抽出領域の自動修復が行われる。更に、垂直状壁面添架物の抽出領域の自動修復が行われる。この自動修復においては、パターンマッチングで抽出した壁面添架物の周辺のテクスチャを考慮しながら、当該壁面添架物の抽出領域を周辺のトンネル壁面画素で補完する。当該領域が新しい濃淡値で覆われるまで、周囲の画像の完全な部分からコピーする。これで、あたかもこれら壁面添架物の無い図１３はパターンマッチングで抽出したケーブル領域を背景で自動修復したコンクリート壁面画像、図１４はパターンマッチングで抽出した補強金具等の壁面添架物領域を背景で自動修復したコンクリート壁面画像である。

１０ 閉合ひび割れ
１０ａ 閉合ひび割れの最左端の列座標を持つ点
１０ｂ 閉合ひび割れの最上端の行座標を持つ点
１０ｃ 閉合ひび割れの最下端の行座標を持つ点
１０ｄ 閉合ひび割れの右下端の列座標を持つ点
１１ トンネルの天頂部
１２ トンネルのアーチ部
１３ トンネルの側壁部の下端
１５ 矩形の処理領域の左枠
１６ 矩形の処理領域の上枠
１７ 矩形の処理領域の下枠
１８ 矩形の処理領域の右枠
Ａ トンネル壁面の展開画像を分割した天頂部を中心としたアーチ部の矩形処理領域
Ｂ トンネル壁面の展開画像を分割したアーチ部から側壁部周辺の矩形処理領域
Ｃ トンネル壁面の展開画像を分割した側壁部下部の矩形処理領域

Claims (7)

1. トンネルのコンクリート壁面の展開画像を閉合ひび割れが発生する壁面の部位の重みに対応したサイズに分割した複数の矩形の処理領域のコンクリート壁面画像に対して個別に画像処理を行って前記矩形の処理領域毎に閉合ひび割れを抽出する閉合ひび割れ検出方法であって、
   前記矩形の処理領域のコンクリート壁面画像は、前記コンクリート壁面の展開画像を上下左右の処理領域を一般的に想定される閉合ひび割れのサイズをカバーする面積だけオーバーラップさせて分割されて生成されたものであること、
   前記閉合ひび割れの抽出は、前記矩形の処理領域のコンクリート壁面画像から壁面添架物の無い矩形の処理領域のコンクリート壁面画像を生成する工程、
   前記壁面添架物の無い矩形の処理領域のコンクリート壁面画像を画像処理して閉合ひび割れの候補領域を抽出する工程、及び、
   抽出した閉合ひび割れの候補領域が前記矩形の処理領域内にあるか否かを判定する閉合ひび割れ判定工程を含むこと特徴とするコンクリート表面の閉合ひび割れ検出方法。
2. 前記矩形の処理領域のコンクリート壁面画像は、トンネル天頂部を中心にしたアーチ部の壁面を最大サイズに、トンネル側壁部の下端部の周辺の壁面を最小サイズに、これらの間のトンネル側壁部周辺をカバーする壁面を中間サイズにそれぞれ設定されていることを特徴とする請求項１に記載のコンクリート表面の閉合ひび割れの検出方法。
3. 前記壁面添架物の無い矩形の処理領域のコンクリート壁面画像を生成する工程は、前記壁面添架物を形状ベースマッチングに用いるテンプレートとしてコンピュータに登録する工程、及び前記コンピュータに登録されたテンプレートを参照しながら、スケールの変化に対応した形状ベースのパターンマッチングを行って壁面添架物を抽出する工程と、前記取り除いた壁面添架物の領域を、その周辺のテクスチャを考慮しながら周辺画素でインペインティングする工程を含むことを特徴とする請求項１に記載のコンクリート表面の閉合ひび割れ検出方法。
4. 前記閉合ひび割れの候補領域を抽出する工程は、前記壁面添架物の無いコンクリート壁面画像に対して平滑化処理とオープニング処理を施した後に画像処理を行い、ひび割れ線分を抽出し、近接する線分同士を連結して閉合ひび割れの候補領域を生成する工程を含むことを特徴とする請求項１に記載のコンクリート表面の閉合ひび割れの検出方法。
5. 前記オープニング処理は、閉合ひび割れが発生する壁面の部位の重みに対応して回数が設定されることを特徴とする請求項４に記載のコンクリート表面の閉合ひび割れの検出方法。
6. 前記閉合ひび割れの候補領域を生成する工程は、撮影解像度以上のサブピクセル精度でひび割れ線分を抽出する工程、サブピクセル精度で抽出されたひび割れ線分に対して、画像解析により一定の面積以下の線分を除去し、且つ近接する線分同士を連結し閉合領域を生成する工程とから成ることを特徴とする請求項１に記載のコンクリート表面の閉合ひび割れ検出方法。
7. 前記閉合ひび割れ判定工程は、前記閉合領域の上下左右の端部の座標値を特定する工程、及び前記閉合領域の端部の座標値が前記矩形の処理領域の範囲内であるか否かを判定し、いずれも範囲以内であれば当該領域を閉合ひび割れと決定する工程からなることを特徴とする請求項１に記載のコンクリート表面の閉合ひび割れ検出方法。