JP6029870B2 - コンクリート表面の変状検出方法及び装置 - Google Patents
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Description
また、本発明においては、汚れやムラのあるコンクリート表面の撮影画像に補正とノイズ除去する前処理を共通化し、抽出対象の変状や変状関連箇所ごとに且つ個別に行わないので、抽出処理の均質化と迅速化が図られた。
従って、本発明により、コンクリート内部欠陥診断システムに用いられるコンクリート表面の変状検出装置であって、汚れやムラのあるコンクリート表面の撮影画像から画像処理によって変状だけでなく変状関連箇所をも抽出できるコンクリート表面の変状検出装置が提供された。
更に、記憶部3には、添架物をテンプレートマッチングで抽出するために必要な様々なデータが記憶されていると共に、画像処理の過程で得られた各種データも記憶される。予め記憶されているデータには、抽出対象の添架物のテンプレート登録データとマッチングしたか否かの判定基準値が含まれる。登録した添架物のテンプレートデータには、当該添架物のエッジの大きさ、主軸に対するエッジ方向が含まれる。
この実施例のコンクリート表面の変状検出装置の処理は、コンクリート表面の撮影画像(原画像)を取得する工程S1、前処理済画像を形成する工程S2、画像圧縮により圧縮率を例えば4階層とした時に、レベル1〜4の4つのレイヤ画像を形成する工程S3、抽出対象をそれぞれ最適な画像レイヤに分類する工程S4、圧縮率レベル4のレイヤ画像から対応する変状を抽出する工程S5、圧縮率レベル3のレイヤ画像から対応する変状を抽出する工程S7、圧縮率レベル2のレイヤ画像から対応する変状を抽出する工程S9、圧縮率レベル1のレイヤ画像から対応する変状を抽出する工程S11、及び全てのレイヤ画像を統合し、検出した変状を一括して表示する工程S13を含む。
工程S1は、例えば原画像であるトンネル覆工面等のコンクリート構造物のコンクリート表面の撮影画像が入力部2から制御部1に入力され、256階調のグレイスケール画像に変換されて画像データ記憶部3に記憶される工程である。原画像が256階調のグレイスケール画像であれば、そのまま画像データ記憶部3に記憶される。
工程S2は、原画像に補正とノイズ除去の処理を施して前処理済画像を形成する工程であり、例えば図3に示す流れで処理される。
即ち、制御部1の前処理済画像形成部1Aは記憶部3に記憶されている原画像を読み出し、撮影時の照度ムラを除くシェーディング補正を行う(S21)。次に、周波数解析によって原画像から型枠などの周期的な線分の除去を行う(S22)。最後に、周波数解析によって原画像から斑点状のムラの除去を行う(S23)。このようにして、前処理済画像形成部1Aは、原画像に補正とノイズ除去の処理を施した前処理済画像を取得し、これを記憶部3に記憶する。前記周波数解析は、原画像にFFTフィルタをかける画像処理である。FFTフィルタのパラメータは除去対象に応じて最適な値に選ばれる。なお、目地領域を抽出する場合には、周波数解析によって原画像から型枠などの周期的な線分の除去を行う工程S22は除かれる。
工程S3は、前処理済画像に対して、圧縮率を変えながら解像度の異なる複数のレイヤ画像を階層的に形成する工程である。この工程で形成されるレイヤ画像は、最低圧縮率画像から最高圧縮率画像まで、圧縮率の異なる複数の画像から階層的に構成されるものである。
工程S3に続いて、制御部1の変状抽出部1Cは、抽出対象をそれぞれ最適な画像レイヤに分類し、記憶部3に記憶する(S4)。
工程S4は、作業者が変状や変状関連個所を抽出に最適なレイヤ画像に対応づける処理であり、ノイズの除去と変状の確実な抽出、及びコンクリート内部欠陥診断システムに提供される変状情報としての重要度等を総合的に判断し、入力部2から制御部1に入力する。或いは、プログラムに従って変状抽出部1Cが自動的に分類するようにすることも可能である。レイヤ画像と変状との最適な対応関係は、例えば表1に示す分類表の如くである。即ち、本実施例においては、ひび割れは圧縮レベル1に、チョーク箇所は圧縮レベル2に、漏水領域並びにエフロレッセンス領域は圧縮レベル4にそれぞれ対応付けた。また、目地は圧縮レベル3に対応付けた。更に添架物については、その形状や配置、変状情報としての重要度を考慮して、蛍光灯は圧縮レベル1に、補強金具は圧縮レベル3に、ケーブル並びに下束は圧縮レベル4にそれぞれ対応付けた。
工程S3に続いて、制御部1の変状抽出部1Cは工程S5から工程S12まで、レイヤ毎の変状抽出を行う。なお、工程S5からS12の処理の順序は図2の通りに固定されるものではなく、必要に応じて入れ替えることができることは勿論である。
本実施例において、ひび割れは圧縮レベル1のレイヤ画像を用い、図4のフローチャートに示す処理の流れに従って抽出される。
本実施例において、チョーク箇所は圧縮レベル2のレイヤ画像を用い、図5のフローチャートに示す処理の流れに従って抽出される。なお、図5では抽出されるチョーク箇所はチョーク線としている。チョーク線は、チョーク箇所を最も特徴的に表しているからである。
本実施例において、漏水領域は圧縮レベル4のレイヤ画像を用い、図6のフローチャートに示す処理の流れに従って抽出される。
本実施例において、エフロレッセンス領域は圧縮レベル4のレイヤ画像を用い、図7のフローチャートに示す処理の流れに従って抽出される。図8は、エフロレッセンス領域が存在するコンクリート表面の撮影画像の前処理済画像の一例である。
本実施例において、目地領域は圧縮レベル3のレイヤ画像を用い、図12のフローチャートに示す処理の流れに従って抽出される。
添架物、即ち、下束、ケーブル、蛍光灯、留め金具、補修アングル、ロックボルト、補修シート、碍子、補修鋼板、樋、銘板、注入跡やボーリング跡の抽出は、図13のフローチャートに示す通りである。そして、本実施例において、表1に示す対応関係に従って、具体的な添架物の抽出に最適なレイヤ画像が選択される。即ち、蛍光灯は圧縮レベル1のレイヤ画像、補強金具は圧縮レベル3のレイヤ画像、ケーブル又は下束は圧縮レベル4のレイヤ画像がそれぞれ選択される。
図2のフローチャートの流れの最後の工程S13では、変状画像編集部1Dは、抽出された変状を全てのレイヤ画像を統合し、表示部5に表示する。図15は、ケーブル、漏水領域、チョーク箇所、ひび割れが存在するコンクリート表面の画像の前処理済画像の一例であり、この前処理画像からケーブル、漏水領域、チョーク箇所、ひび割れを抽出して示した出力画像は図16の如くである。
以上、ひび割れ、チョーク箇所、漏水領域、エフロレッセンス領域、目地及び添架物を、原画像を画像処理して抽出する変状検出方法を図4から図16を参照して詳細に説明したが、本発明に適用される個別の変状検出方法はこれらに限定されるものはないことは勿論である。
1A 前処理済画像形成部
1B レイヤ画像形成部
1C 変状抽出部
1D 変状画像編集部
1E 変状形状計測部
2 入力部
3 記憶部
4 出力部
5 表示部
Claims (3)
- コンクリート表面の撮影画像から変状と変状関連箇所を抽出するコンクリート表面の変状検出方法において、抽出対象の変状はひび割れ、漏水領域、エフロレッセンス領域であり、且つ変状関連箇所はチョーク箇所、目地、添架物であること、及び、汚れやムラのあるコンクリート表面の撮影画像に補正とノイズ除去した前処理済画像に対して、圧縮率を変えながら解像度の異なる複数のレイヤ画像を階層的に形成し、抽出対象毎に最適のレイヤ画像を用いて抽出対象毎の抽出方法で変状と変状関連箇所を抽出することを特徴とするコンクリート表面の変状検出方法。
- 前記複数のレイヤ画像は前処理済画像を最低圧縮率のレベル1から、レベル2、レベル3及び最高圧縮率のレベル4まで4段階に階層的に圧縮した4つであって、
抽出対象がひび割れの場合にはレベル1のレイヤ画像、
抽出対象が漏水領域若しくはエフロレッセンス領域の場合にはレベル4のレイヤ画像、
抽出対象がチョーク箇所の場合にはレベル2のレイヤ画像、
抽出対象が目地の場合にはレベル3のレイヤ画像、
抽出対象が添架物で蛍光灯の場合にはレベル1のレイヤ画像、
抽出対象が添架物で補強金具の場合にはレベル3のレイヤ画像
抽出対象が添架物でケーブル若しくは下束の場合にはレベル4のレイヤ画像が夫々用いられ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変状検出方法。 - コンクリート内部欠陥診断システムに用いられるコンクリート表面の変状検出装置において、コンクリート表面の撮影画像から変状と変状関連箇所を抽出する変状検出装置であって、前記抽出対象の変状はひび割れ、漏水領域、エフロレッセンス領域であり、且つ前記変状関連箇所はチョーク箇所、目地、添架物であること、及び、汚れやムラのあるコンクリート表面の撮影画像に補正とノイズ除去の処理を施した前処理済画像を取得する前処理済画像形成部、前記前処理済画像に対して、圧縮率を変えながら高解像度から低解像度まで解像度の異なる複数のレイヤ画像を形成するレイヤ画像形成部、抽出対象の変状及び変状関連箇所に最適な解像度のレイヤ画像から抽出対象毎の抽出方法で当該変状及び変状関連箇所を抽出する変状抽出部、及び抽出された変状及び変状関連箇所を統合して出力する変状統合部を含んで構成されたコンクリート表面の変状検出装置。
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