JP6367775B2 - 摩耗進行度判断装置、摩耗進行度判断方法、及び摩耗進行度判断用プログラム - Google Patents

摩耗進行度判断装置、摩耗進行度判断方法、及び摩耗進行度判断用プログラム Download PDF

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Description

本発明は、摩耗進行度判断装置、摩耗進行度判断方法、及び摩耗進行度判断用プログラムに関する。
従来、構造物、機械、道具等の物体では、動作上や安全上の観点ですべり摩擦抵抗値が必要とされる面に対して凹凸を作製することによって、十分なすべり摩擦抵抗値を確保している。このように凹凸形状を備える物体が、繰り返して使用されたり、経年劣化したりすることによって摩耗すると、凹凸の高さが低下し、すべり摩擦抵抗値が小さくなる。また、摩耗がさらに進むことで所定のすべり摩擦抵抗値よりも小さくなると、物体と他の物体との間、物体と人との間に滑りが生じ、物体を設計した際に想定された動作が実施できなくなったり、スリップ事故を引き起こしたりするおそれが生じる。
そのため、構造物、機械、道具等の物体の維持管理においては、すべり摩擦抵抗値が必要とされる面を検査することで十分な摩擦抵抗を有しているかどうかを点検している。特に、材質が金属である物体では、凹凸形状によってすべり摩擦抵抗を確保している事例が多く、凹凸の高さが摩耗している度合いを測定することが重要となる。
例えば、路上の至るところに存在するマンホールの蓋は、自動車、自転車、歩行者等のスリップ事故を防止するために凹凸形状を備えており、雨などで蓋が濡れている状態においても、凹凸形状に伴うすべり摩擦抵抗によりスリップ事故を防止することができる。しかしながら、凹凸形状が摩耗によって消失すると、物体が濡れた場合にすべり摩擦抵抗値が低下し、スリップ事故の危険性が増大する。そこでマンホールを管理する事業者等は定期的に凹凸の高さを測定することによる摩耗の検査をしている。
摩耗の検査においては、凹凸の高さが所定の値よりも高いか否かを判定する必要があり、検査対象となるマンホールの数が多い場合は、検査に要する工数及びコストが高くことが課題であった。
そのため、自動車のタイヤのスリップサインに代表される、摩耗によって凹凸形状が変化する部分を予め用意しておき、目視で摩耗量を簡易に判定できるようにする技術が既に広く用いられている。また、非特許文献１に記載されているように、物体の表面を撮影した画像をパソコンの画面に映し出し、測定者がマウス等を用いて行う操作によって画像中から凹凸高さ等を測定する技術が提案されている。
「アイレック技建 段サーチ（デジカメ写真画像での段差測定技術）」、[online]、アイレック技建、[平成26年9月25日検索]、インターネット< http://www.airec.co.jp/products/renovation/StepSearch.html>
しかしながら、上述のマンホールの蓋の例のように表面の全域で所定のすべり摩擦抵抗を満たしている必要がある構造物、機械、道具等の物体に関しては、表面全体にわたって測定しなければならない。非特許文献１に記載の方法では、凹凸の高さがマウスで指定した部分だけ局所的に測定され、一度の操作で表面全体にわたっての凹凸の高さを測定することはできない。したがって、表面全体にわたって摩耗度を判断するためには、測定者がマウスで指定する動作を何度も繰り返さなければならず、その作業量が膨大になるという課題が発生している。
したがって、かかる点に鑑みてなされた本発明の目的は、物体の表面の摩耗の進行度を表面全体にわたって判断するための作業量を削減することにある。
上記の課題を解決するため、本発明に係る摩耗進行度判断装置は、異なる種類の複数の正多角形柱を有する凹凸形状を表面に有し、前記正多角柱の側面が前記表面に直交するように積層されている物体を、前記表面を俯瞰する方向から撮像した入力画像から、前記凹凸形状における凸部分を表す最上面領域を抽出する最上面領域抽出部と、前記最上面領域を含む画像からハフ変換により算出した直線の数に基づいて、前記最上面領域の形状を画像特徴として抽出する画像特徴抽出部と、前記形状に基づいて前記物体の表面の摩耗進行度を判断する判断部と、を備える。
また、本発明に係る摩耗進行度判断装置は、表面に、正多角形柱と、該正多角形柱と所定の距離離れた正多角錐台とを有する凹凸形状を有する物体を、前記表面を俯瞰する方向から撮像した入力画像から、前記凹凸形状における凸部分を表す最上面領域を抽出する最上面領域抽出部と、前記最上面領域抽出部によって抽出された複数の最上面領域のうちの、一の正多角錐台に係る第１の最上面領域の画素数である第１の画素数を算出し、前記複数の最上面領域のうちの、一の正多角形柱に係る第２の最上面領域の画素数である第２の画素数を算出する画像特徴抽出部と、前記第１の画素数と前記第２の画素数とに基づいて摩耗量を決定する判断部と、を備える。
また、本発明に係る摩耗進行度判断方法は、物体の表面の摩耗進行度を判断する摩耗進行度判断装置が実行する摩耗進行度判断方法であって、最上面領域抽出部により、異なる種類の複数の正多角形柱を有する凹凸形状を表面に有し、前記正多角柱の側面が前記表面に直交するように積層されている物体を、前記表面を俯瞰する方向から撮像した入力画像から、前記凹凸形状における凸部分を表す最上面領域を抽出するステップと、画像特徴抽出部により、前記最上面領域を含む画像からハフ変換により算出した直線の数に基づいて、前記最上面領域の形状を画像特徴として抽出するステップと、判断部により、前記形状に基づいて前記物体の表面の摩耗進行度を判断するステップと、を含む。
また、本発明に係る摩耗進行度判断方法は、物体の表面の摩耗進行度を判断する摩耗進行度判断装置が実行する摩耗進行度判断方法であって、最上面領域抽出部により、表面に、正多角形柱と、該正多角形柱と所定の距離離れた正多角錐台とを有する凹凸形状を有する物体を、前記表面を俯瞰する方向から撮像した入力画像から、前記凹凸形状における凸部分を表す最上面領域を抽出するステップと、画像特徴抽出部により、前記最上面領域抽出部によって抽出された複数の最上面領域のうちの、一の正多角錐台に係る第１の最上面領域の画素数である第１の画素数を算出し、前記複数の最上面領域のうちの、一の正多角形柱に係る第２の最上面領域の画素数である第２の画素数を算出するステップと、判断部により、前記第１の画素数と前記第２の画素数とに基づいて摩耗量を決定するステップと、
を含む。
また、本発明に係る摩耗進行度判断用プログラムは、コンピュータを、上記の摩耗進行度判断装置として機能させる。
本発明によれば、物体の表面の凹凸の高さを、表面全体にわたって測定するための作業量を削減することができる。
第１の実施形態に係る摩耗進行度判断装置の機能構成図である。 図２（ａ）は入力画像を変換したグレースケール画像の例を示す図である。図２（ｂ）はグレースケール画像を２値化処理した２値画像の例を示す図である。図２（ｃ）は、２値画像を補正した補正２値画像の例を示す図である。 ラベリングされた集合体、及び集合体内部の、画素値が０の画素の例を示す図である。 第１の実施形態における凹凸形状が有する正多角形柱の例を示す図である。 第１の実施形態における補正２値画像の例を示す図である。 図５に示す最上面領域及びその近傍を含む領域からエッジ検出を行った画像の例を示す図である。 図７（ａ）は、エッジ検出された直線をｘｙ座標系で表した例を示す図である。図７（ｂ）は、図７（ａ）に示す直線上の点をρθ座標系で表した例を示す図である。 第１の実施形態における摩耗進行度判断装置の動作を示す処理フロー図である。 第２の実施形態に係る摩耗進行度判断装置の機能構成図である。 図１０（ａ）は凹凸形状が有する、異なる底面の長さの正４角形柱から構成される積層体の側面図であり、図１０（ｂ）は、図１０（ａ）に示す積層体の平面図である。 図１１（ａ）は図１０（ａ）の積層体の摩耗が進行して第１層の正四角形柱が消失した場合の、積層体の側面図である。図１１（ｂ）は、図１１（ａ）に示す積層体の平面図である。 図１１（ａ）に示す積層体を有する凹凸形状を表面に備える物体についての補正２値画像を示す図である。 第２の実施形態における摩耗進行度判断装置の動作を示す処理フロー図である。 第３の実施形態に係る摩耗進行度判断装置の機能構成図である。 図１５（ａ）は凹凸形状が有する正４角形柱及び正４角錐台の側面図であり、図１５（ｂ）は図１５（ａ）に示す正４角形柱及び正４角錐台の平面図である。 第３の実施形態における摩耗進行度判断装置の動作を示す処理フロー図である。
＜＜第１の実施形態＞＞
＜摩耗進行度判断装置の機能構成＞
以下、本発明の第１の実施形態について図面を参照して説明する。図１は、本発明の第１の実施形態に係る摩耗進行度判断装置１の機能構成図である。
図１に示されるように摩耗進行度判断装置１は、最上面領域抽出部１０、画像特徴抽出部２０、及び判断部３０を備える。また、摩耗進行度判断装置１は、表示部４０を備えてもよいし、外部の装置が有する表示部４０に接続されてもよい。
最上面領域抽出部１０は、表面に凹凸形状を有する物体の表面を俯瞰する方向から撮像した入力画像から、物体の最も外側の領域を表す最上面領域を抽出する。最上面領域抽出部１０は、グレースケール画像変換部１１、２値化処理部１２、ラベリング処理部１３、画素値変換部１４、及び決定部１５を備える。
物体の表面に積み上げられている凹凸形状では、凸部は、凹部や側面に比べて他の物体と接触しやすいため、摩耗が進行しやすい。また、摩耗が進行している凸部は、摩擦によって金属の酸化被膜、赤錆、金属表面の塗装等が除去されているため光を反射しやすい。そのため、凹凸形状の凸部に相当する画像上の領域である最上面領域の輝度値は、凹凸形状の側面又は凹部に相当する、最上面領域以外の領域の輝度値より高い。したがって、グレースケール画像変換部１１によって入力画像をグレースケール画像に変換すると、図２（ａ）に示すように最上面領域の画素値は、最上面領域とは異なる領域の画素値と比べて高い。
グレースケール画像変換部１１は、入力画像をグレースケール画像に変換する。グレースケール画像とは、白から黒までの明暗だけで表現されている画像である。変換されたグレースケール画像を構成する画素の画素値の階調は、一般的にカラー画像で多く用いられている２４ビットの情報のうち、白黒の濃淡のみを表現する８ビットの情報からなる２５６階調である。以降の説明では、グレースケール画像における黒色の画素の画素値を０、白色の画素の画素値を２５５と表して説明する。
２値化処理部１２は、グレースケール画像変換部１１によって変換されたグレースケール画像に２値化処理を行って２値画像に変換する。具体的には、２値化処理部１２は、（ｉ,ｊ）を画素の二次元配列を示すインデックスとし、αを０〜２５５である所定の閾値として、グレースケール画像上の各（ｉ,ｊ）に位置する画素の８ビットで表される画素値Gijを、式（１）にしたがって１ビットで表される画素値G'ijに変換する。
例えば、図２（ａ）に示すようなグレースケール画像に２値化処理を行うと、図２（ｂ）に示すような２値画像に変換される。この２値画像においては、最上面領域は白色になる、すなわち最上面領域の画素値G'ijは１となる。
ラベリング処理部１３は、２値化処理部１２によって変換された２値画像にラベリング処理を行ってラベリング画像に変換する。具体的には、ラベリング処理部１３は、２値画像において、画素値G'ijが１である隣接し合う画素を連結し、連結された画素群によって構成される集合体を形成する。
画素値変換部１４は、ラベリング処理部１３によって変換されたラベリング画像における集合体の面積を算出する。そして、画素値変換部１４は、算出された面積が所定の値未満である集合体を構成する画素の画素値G'ijを０に変換する。さらに、画素値変換部１４は、図３に示すように集合体に囲まれて、画素値が０の画素がある場合であって、かつ画素値が０の画素数が集合体を構成する画素数より、所定の値以上小さい場合、集合体に囲まれている画素の画素値G'ijを全て１にする。このように、２値画像にラベリング処理及び画素値変換処理が施されて変換された画像を補正２値画像という。
例えば、図２（ｂ）に示すような２値画像にラベリング処理及び画素値変換処理を行うと、図２（ｂ）の白色で示される凸部に相当する領域内に存在する微小な数の黒色の画素が、図２（ｃ）に示すように白色に変換される。このようにラベリング処理及び画素値変換処理を行うと、ノイズが除去されて、以降の処理を正確に行うことが可能となる。
決定部１５は、画素値変換部１４によって画素値が変換された画像において、画素値G'ijが１である画素から構成される領域を最上面領域と決定する。
画像特徴抽出部２０は、最上面領域抽出部１０によって抽出された最上面領域の画像特徴を抽出する。第１の実施形態では、画像特徴抽出部２０は、最上面領域の形状を画像特徴として抽出する。また、画像特徴抽出部２０は、矩形領域抽出部２１、エッジ検出部２２、及び形状判定部２３を備える。
ここで、第１の実施形態において、入力画像に撮像されている物体の表面に施されている凹凸形状について説明する。図４に示すように、第１の実施形態における凹凸形状は、異なる種類の複数の正多角形柱を有し、正多角形柱は物体の表面に正多角形柱の側面が直交するように積層される。また、複数の正多角形柱が積層された積層体は、所定の間隔で配置されている。また、正多角形柱それぞれの高さは任意であるが、一の積層体の所定の層の正多角形柱の高さと、他の積層体の同一の層にある正多角形柱の高さとは同一である。なお、以降においては、積み重ねられている正多角形柱のうち、最も外側にある正多角形柱の層を第１層といい、第１層の正多角形柱に隣接している層を第２層といい、以降、第３層、第４層、・・・、第Ｎ層という。
図４に示す例では、物体の表面に高さＨ2の正４角形柱が積み上げられ、該正４角形柱の表面に高さＨ1の正６角形柱が積み上げられる。この例では、物体の外側の形状は正６角形柱であり、物体の表面を俯瞰する方向から撮像した入力画像に係る補正２値画像では正６角形の内部の画素値G'ijが１となる。また、摩耗が進行するにつれて正６角形柱の高さが減少し、正６角形柱の高さの減少分である摩耗量ｈがＨ1になると凹凸形状の外側の形状は正４角形柱になる。このとき、物体の表面を俯瞰する方向から撮像した入力画像に係る補正２値画像では正４角形の内部の画素値G'ijが１となる。
矩形領域抽出部２１は、補正２値画像から、１つの最上面領域が含まれるように矩形領域を抽出する。
図５に例として示すように、矩形領域抽出部２１は、最上面領域抽出部１０によって正６角形の領域が最上面領域として抽出された場合、図５の破線で示すように、正６角形の領域と、その周辺の領域とを含む矩形領域を抽出する。
エッジ検出部２２は、矩形領域抽出部２１によって抽出された矩形領域について、Ｓｏｂｅｌ法、Ｃａｎｎｙ法等を用いてエッジ検出を行う。これにより、最上面領域と最上面領域とは異なる領域の境界、すなわち最上面領域の周縁に相当する画素の画素値G'ijが１となり、その他の画素の画素値G'ijが０となる。本実施形態では、物体の表面に施されている凹凸形状は複数の正多角形柱を積み重ねた積層体であるため、最上面領域抽出部１０によって抽出される最上面領域は正多角形である。したがって、エッジ検出部２２は正多角形の辺をエッジとして抽出することになる。
例えば、図５の破線で示される矩形領域についてエッジ検出部２２がエッジ検出を行った場合、図６に示されるように正６角形の辺に相当する画素の画素値G'ijが１となり、正６角形のそれぞれの辺に相当する画素以外の画素値が０となる。すなわち、エッジ検出部２２は、正６角形のそれぞれの辺をエッジとして抽出する。
形状判定部２３は、最上面領域を含む画像からハフ変換により算出した直線の数に基づいて最上面領域の形状を抽出する。具体的には、形状判定部２３は、「画像解析ハンドブック（東京大学出版会）」に詳細に説明されているハフ変換による直線検出により、エッジ検出部２２によって検出されたエッジを周縁とする領域の形状、すなわち、エッジを辺とする正多角形の種類を判定する。
ここで、ハフ変換による直線検出の方法について、図７（ａ）を参照して詳細に説明する。図７（ａ）に示すように、画像上の任意の位置を、原点を基準としたｘｙ座標系で表した場合、任意の位置(ｉ，ｊ)にある画素を通る直線は、原点から(ｉ,ｊ)を通る直線への垂線の長さをρ、垂線の傾きをθとすると式（２）のように表せる。
エッジが検出された各画素の位置(ｉ，ｊ)について、式（２）に示したハフ変換を行うと、図７（ｂ）に示すように、エッジが検出された画素数分の曲線が(ρ，θ)空間に表される。形状判定部２３は、これらの曲線が一定数以上重なった交点の数を、最上面領域の正多角形の直線の数とする。そして、形状判定部２３は、最上面領域の形状が、算出された直線の数の辺を有する正多角形であると判定する。
判断部３０は、画像特徴抽出部２０によって抽出された画像特徴に基づいて物体の表面の摩耗進行度を判断する。摩耗進行度を判断することには、例えば、物体の表面の摩耗量ｈを算出したり、物体の表面が摩耗しているか否かを判断したりすることが含まれる。
第１の実施形態では、判断部３０は、画像特徴抽出部２０によって抽出された最上面領域の形状に基づいて摩耗量ｈを判定する。また、判断部３０は最上面領域の形状に基づいて物体の表面が摩耗したか否かを判断する。
図４に示す例では、画像特徴抽出部２０によって最上面領域が正６角形であると判定されると、判断部３０は摩耗量ｈが「Ｈ1（ｍｍ）未満」であると判定する。また、画像特徴抽出部２０によって最上面領域が正４角形であると判定されると、判断部３０は摩耗量ｈが「Ｈ1（ｍｍ）以上、Ｈ1＋Ｈ2（ｍｍ）未満」であると判定する。また、判断部３０は、画像特徴抽出部２０によって最上面領域が正４角形であると判定されると、物体の表面が摩耗したと判断してもよい。
表示部４０は、判断部３０によって判定された摩耗量ｈをパソコン（パーソナルコンピュータ）の画面に表示する。表示部４０は、例えば、凹凸形状を有する物体の表面を撮像した入力画像とともに摩耗量ｈを表示してもよい。また、表示部４０は、判断部３０の判断に基づいて、物体の表面が摩耗しているか否かを表示してもよい。
＜摩耗進行度判断装置の動作＞
続いて、第１の実施形態における摩耗進行度判断装置１が実行する動作について、図８を参照して説明する。
まず、グレースケール画像変換部１１は、入力画像をグレースケール画像に変換する（ステップＳ１１）。ステップＳ１１で入力画像がグレースケール画像に変換されると、２値化処理部１２は、グレースケール画像を２値化処理して２値画像に変換する（ステップＳ１２）。
ステップＳ１２でグレースケール画像が２値画像に変換されると、ラベリング処理部１３は、２値画像にラベリング処理を行うことによって、画素値G'ijが１である隣接し合う画素を連結し、連結された画素群によって構成される集合体を含むラベリング画像に変換する（ステップＳ１３）。
ステップＳ１３で、２値画像がラベリング画像に変換されると、画素値変換部１４は、ラベリング画像に含まれる集合体の面積を算出する（ステップＳ１４）。そして、画素値変換部１４は、ステップＳ１４で算出された面積が所定の値未満である場合（ステップＳ１５のＹｅｓ）、その集合体を構成する画素の画素値を０に変換する（ステップＳ１６）。さらに、画素値変換部１４は、図３に示すように、集合体に囲まれている、画素値が０の画素数が集合体を構成する画素数より所定の値以上小さい場合（ステップＳ１７のＹｅｓ）、集合体に囲まれている全ての画素の画素値を１にする（ステップＳ１８）。
そして、決定部１５は、ステップＳ１３〜１８の処理で補正された補正２値画像において画素値が１である画素から構成される領域を最上面領域と決定する（ステップＳ１９）。
ステップＳ１９で最上面領域が決定されると、矩形領域抽出部２１が、補正２値画像から１つの最上面領域が含まれるように矩形領域を抽出する（ステップＳ２０）。ステップＳ２０で矩形領域が抽出されると、エッジ検出部２２が、矩形領域抽出部２１によって抽出された矩形領域についてエッジ検出を行う（ステップＳ２１）。
ステップＳ２０で矩形領域のエッジが検出されると、形状判定部２３は、検出されたエッジを周縁とする最上面領域の形状、すなわち、エッジを辺とする正多角形柱の種類を判定する（ステップＳ２２）。ステップＳ２２で最上面領域の形状、すなわち正多角形柱の種類が判定されると、判断部３０は、最上面領域の形状、すなわち正多角形柱の種類に基づいて摩耗進行度を判断する（ステップＳ２３）。
＜＜第２の実施形態＞＞
＜摩耗進行度判断装置の機能構成＞
以下、本発明の第２の実施形態における摩耗進行度判断装置２について図面を参照して説明する。図９は、本発明の第２の実施形態に係る摩耗進行度判断装置２の機能構成図である。
図９に示すように、摩耗進行度判断装置２は、最上面領域抽出部１０、画像特徴抽出部２０、及び判断部３０を備える。また、摩耗進行度判断装置２は、表示部４０を備えてもよいし、外部の装置が有する表示部４０に接続されてもよい。なお、第１の実施形態における摩耗進行度判断装置１と同様の構成ブロックについては、適宜、説明を省略する。
まず、第２の実施形態において、入力画像に撮像されている物体の表面に施されている凹凸形状について説明する。第２の実施形態における凹凸形状を形成するために、物体の表面には、同一の種類で、底面の辺の長さが異なる複数の正多角形柱を積み重ねた積層体が、所定の方向及び該所定の方向に垂直な方向に一定の間隔で配置されている。また、正多角形柱それぞれの高さは任意であるが、一の積層体の所定の層の正多角形柱の高さと、他の積層体の同一の層にある正多角形柱の高さとは同一である。なお、以降においては、積み重ねられている正多角形柱のうち、最も外側にある正多角形柱の層を第１層といい、第１層の正多角形柱に隣接している層を第２層といい、以降、第３層、第４層、・・・、第Ｎ層という。
ここで、この凹凸形状の一例を、図１０を用いて説明する。図１０（ａ）は凹凸形状が有する異なる辺の底面を有する２つの正４角形柱の側面図であり、図１０（ｂ）は、図１０（ａ）に示す２つの正４角形柱の平面図である。
図１０（ａ）に示すように、この凹凸形状の第１の層の正４角形柱はいずれも底面の辺の長さがｎ（ｍｍ）、高さがＨ1（ｍｍ）である。また、第２の層の正４角形柱はいずれも底面の辺の長さがｍ（ｍｍ）、高さがＨ2（ｍｍ）であり、第１の層の表面に積み上げられる。また、第１の層の正四角形柱の底面の辺の長さｎと、第２の層の正四角形柱の底面の辺の長さｍとはｎ＝ｍ／ｋ（ｋは偶数）の関係にある。
また、図１０（ｂ）に示すように、第１の層の正４角形柱は高さ方向に垂直な所定の方向に互いに一定の距離ｍ（ｍｍ）離れて配置される。また、第１の層の正４角形柱の重心の位置と、第１の層の正４角形柱の重心の位置とは高さ方向に同じ位置にある。
この例では、物体の外側の形状は、底面の辺の長さがｎ（ｍｍ）の正４角形柱であり、摩耗量ｈがｈ＜Ｈ1の場合には、物体の表面を俯瞰する方向から撮像した入力画像には辺の長さがｎ（ｍｍ）の正４角形が表される。物体の外側の摩耗が進行し、摩耗量ｈが増加するにしたがって底面の辺の長さがｎ（ｍｍ）の正４角形柱の高さが減少する。正４角形柱の高さの減少分である摩耗量ｈがｈ＝Ｈ1になると、図１１（ａ）に示すように、図１０（ａ）の第１層に示された底面の辺の長さがｎ（ｍｍ）の直方体は消失し、凹凸形状は、図１１（ａ）及び（ｂ）に示される底面の辺の長さがｍ（ｍｍ）、高さがＨ2（ｍｍ）の正四角形柱のみとなる。また、物体の表面を俯瞰する方向から撮像した入力画像から最上面領域抽出部１０によって抽出される最上面領域は、図１１（ｂ）に示すように辺の長さがｍ（ｍｍ）の正４角形が所定の方向及び所定の方向に垂直な方向にｍ（ｍｍ）の間隔で表される。
画像特徴抽出部２０は、入力画像に基づいて生成された補正２値画像の周波数成分を画像特徴として抽出する。具体的には、図１２に示すように、画像特徴抽出部２０は、補正２値画像における最上面領域の重心から、隣接している最上面領域の重心に向かう方向の距離Ｌの線分上にある画素値に対してフーリエ変換を行って周波数成分を算出する。ここで距離Ｌは、フーリエ変換を行って繰り返す凹凸形状の周波数成分を算出するため、十分な回数、繰り返して凹凸形状を構成する積層体が含まれるように設定され、例えばＬ＞14×ｍとすればよい。
判断部３０は、周波数成分に基づいて物体の表面の摩耗進行度を判断する。
具体的には、判断部３０は、画像特徴抽出部２０によって「ａ×２ｍ（ａは奇数）」における周波数成分が抽出された場合、摩耗量ｈが「Ｈ1（ｍｍ）以上、Ｈ2（ｍｍ）未満」であると判定する。また、判断部３０は、「ａ×２ｍ」における周波数成分に加えて、「ａ×２ｍ×ｎ」における周波数成分が抽出された場合、摩耗量ｈが「Ｈ1（ｍｍ）未満」であると判定する。
また、判断部３０は、画像特徴抽出部２０によって抽出された「ａ×２ｍ×ｎ」の周波数成分が所定の値より小さくなったのを確認した場合、物体の表面が摩耗していると判断してもよい。
＜摩耗進行度判断装置の動作＞
続いて、第２の実施形態における摩耗進行度判断装置２が実行する動作について、図１３を参照して説明する。
ステップＳ１１〜Ｓ１９の動作は、第１の実施形態と同様である。ステップＳ１９で最上面領域が決定されると、画像特徴抽出部２０は、最上面領域抽出部１０によって最上面領域が抽出された補正２値画像の周波数成分を画像特徴として抽出する（ステップＳ３１）。
ステップＳ３１で、画像特徴抽出部２０によって周波数成分が抽出されると、判断部３０は、抽出された周波数成分に基づいて摩耗進行度を判断する（ステップＳ３２）。
＜＜第３の実施形態＞＞
＜摩耗進行度判断装置の機能構成＞
以下、本発明の第３の実施形態における摩耗進行度判断装置３について図面を参照して説明する。図１４は、本発明の第３の実施形態に係る摩耗進行度判断装置３の機能構成図である。
図１４に示すように、摩耗進行度判断装置３は、最上面領域抽出部１０、画像特徴抽出部２０、判断部３０、及び表示部４０を備える。なお、第２の実施形態における摩耗進行度判断装置２と同様の構成ブロックについては、適宜、説明を省略する。
第３の実施形態において、画像特徴抽出部２０が最上面領域の形状を特定する対象となる、入力画像に撮像されている物体の表面に施されている凹凸形状について説明する。本実施形態における凹凸形状は、正多角形柱と、該正多角形柱と所定の距離離れた正多角錐台とを有する形状である。また、正多角形柱及び正多角錐台の高さは同一である。また、正多角形柱及び正多角錐台は、物体の表面に交互に配置される。また、正多角形柱及び正多角錐台の上底面の面積は同一である。
ここで、この凹凸形状の一例を、図１５を用いて説明する。図１５（ａ）は、物体の表面の凹凸形状が有する正４角形柱及び正４角錐台の側面図であり、図１５（ｂ）は、図１５（ａ）に示す正４角形柱及び正４角錐台の平面図である。
図１５（ａ）に示すように、この凹凸形状の正４角形柱及び正４角錐台は、ともに高さがＨ1（ｍｍ）である。また、図１５（ｂ）に示すように、正４角形柱の底面の辺の長さｍ（ｍｍ）である。また、正４角錐台における、下底面の辺の長さはｍ（ｍｍ）であり、上底面の辺の長さはｎ（ｍｍ）である。また、上底面の辺の長さｍと下底面の辺の長さｎとは、ｎ＞ｍの関係にある。
図１４に示したように、画像特徴抽出部２０は、第１の画素数算出部２４及び第２の画素数算出部２５を備える。
第１の画素数算出部２４は、最上面領域抽出部１０によって抽出された複数の最上面領域のうちの一の正多角錐台に係る最上面領域（以降、「第１の最上面領域」という）の画素数である第１の画素数Ｐ1を算出する。図１５（ａ）に示す例で、一点破線で示される位置まで摩耗が進行したとすると、図１５（ｂ）の一点破線で示される正方形の内部が最上面領域である。第１の画素数算出部２４は、この正方形の内部にある画素数を第１の画素数Ｐ1として算出する。
第２の画素数算出部２５は、最上面領域抽出部１０によって抽出された最上面領域のうちの、一の正多角形柱に係る最上面領域（以降、「第２の最上面領域」という）の画素数である第２の画素数Ｐ2を算出する。
判断部３０は、第１の画素数Ｐ1と第２の画素数Ｐ2との比Ｐ1／Ｐ2に基づいて摩耗進行度を判断する。
ここで判断部３０が摩耗進行度を判断する処理の例について説明する。図１５に示すように、摩耗量がｈである場合の最上面領域である、正４角錐台の上底面の辺の長さをｍ1（ｍｍ）とした場合、摩耗量ｈ、上底面の辺の長さｍ1、摩耗していない場合の上底面の辺の長さｍ、摩耗していない場合の正４角錐台の高さＨ1、及び物体に接している側の底面の辺の長さｎは、式（３）で示される関係にある。
また、一の底面の辺の長さｍ、摩耗量ｈの場合の正４角錐台の底面の辺の長さｍ1、第１の画素数Ｐ1、及び第２の画素数Ｐ2は、式（４）で示される関係にある。
式（３）及び（４）により、摩耗量ｈは第１の画素数Ｐ1と第２の画素数Ｐ2との比Ｐ1／Ｐ2に基づいて式（５）を用いて算出される。
判断部３０は、第１の画素数Ｐ1と第２の画素数Ｐ2との比Ｐ1／Ｐ2に基づいて摩耗量ｈを判定することによって摩耗進行度を判断する。また、判断部３０は、第１の画素数Ｐ1と第２の画素数Ｐ2との比Ｐ1／Ｐ2が、凹凸形状が設置されたときの比Ｐ1／Ｐ2に比べて大きくなっている場合に、物体の表面が摩耗していると判断してもよい。また、比Ｐ1／Ｐ2が、凹凸形状が設置されたときの比Ｐ1／Ｐ2に比べてどの程度大きくなっているかに基づいて摩耗進行度を判断してもよい。
＜摩耗進行度判断装置の動作＞
続いて、第３の実施形態における摩耗進行度判断装置３が実行する動作について、図１６を参照して説明する。
ステップＳ１１〜Ｓ１９の動作は、第１の実施形態と同様である。ステップＳ１９で最上面領域が決定されると、第１の画素数算出部２４は、最上面領域抽出部１０によって抽出された複数の最上面領域のうちの第１の最上面領域の画素数である第１の画素数Ｐ1を算出する（ステップＳ４１）。また、第２の画素数算出部２５は、最上面領域抽出部１０によって抽出された最上面領域のうちの、第１の最上面領域に隣接している第２の最上面領域の画素数である第２の画素数Ｐ2を算出する（ステップＳ４２）。
ステップＳ４１で第１の画素数Ｐ1が算出され、ステップＳ４２で第２の画素数Ｐ2が算出されると、判断部３０は、第１の画素数Ｐ1と第２の画素数Ｐ2との比Ｐ1／Ｐ2に基づいて、摩耗進行度を判断する（ステップＳ４３）。
以上のように、第１〜３の実施形態に記載された摩耗進行度判断装置１〜３では、表面に凹凸形状を有する物体を俯瞰する方向から撮像した入力画像から最上面領域を抽出し、最上面領域の画像特徴に基づいて物体の表面の摩耗進行度を決定するため、摩耗進行度を表面全体にわたって測定するための作業量を削減することが可能となる。
なお、第１〜３の実施形態に記載された摩耗進行度判断装置１〜３では、ラベリング処理及び画素値変換処理を行うことによってノイズが除去されるため、決定部１５は、補正２値画像に基づいて最上面領域を決定する場合、２値画像に基づいて最上面領域を決定する場合に比べて高い精度で最上面領域を決定することが可能となる。
また、第１〜３の実施形態に記載された摩耗進行度判断装置１〜３では、２値化処理部１２はグレースケール画像を構成する各画素が所定の閾値以上であるか、所定の閾値未満であるか否かを判定し、所定の閾値以上である画素値を１、所定の閾値未満である画素値を０とする２値化処理を行うが、濃淡ヒストグラム、同時生起行列、差分統計量等を用いる方法を用いたテクスチャ解析によってグレースケール画像に２値化処理を行ってもよい。一例として、２値化処理部１２は、式(６)及び式（７）に示す式を用いてテクスチャ解析による２値化処理を行ってもよい。
ここで、G ijはグレースケール画像の８ビットで表される画素値、T'ijはグレースケール画像をテクスチャ処理した後の１ビットで表される画素値、(ｉ，ｊ)は画素の二次元配列を示すインデックス、βは０以上２５５以下で設定する所定の閾値である。
このように、２値化処理部１２がテクスチャ解析による２値化処理を行うことによって、凹凸形状の最上面とは異なる面が金属の酸化被膜、赤錆、塗装等によって質感が一定でない場合、及び最上面とは異なる面に微細に構造的な模様がある場合にも、高い精度で最上面領域を抽出することが可能となる。
また、第１の実施形態に記載された摩耗進行度判断装置１では、表面の凹凸形状を複数の正多角形柱によって構成したが、例えば、複数の正多角形柱のいずれかを円柱によって構成してもよい。
また、第２の実施形態に記載された摩耗進行度判断装置２では、表面の凹凸形状を正４角形柱によって構成したが、例えば、円柱によって構成してもよいし、正４角形柱とは異なる正多角形柱によって構成してもよい。
また、第３の実施形態に記載された摩耗進行度判断装置３では、表面の凹凸形状を正４角形柱及び正４角錐台によって構成したが、例えば、円柱及び円錐台によって構成してもよいし、正４角形柱とは異なる正多角形柱及び、該正多角形柱と同一の底面を有する正多角錐台によって構成してもよい。
また、本実施形態では、摩耗進行度判断装置１〜３の各機能は、これらの機能を実現する処理内容を記述したプログラム（摩耗進行度判断用プログラム）をコンピュータの記憶部に記憶しておき、当該コンピュータのＣＰＵによってこのプログラムを読み出して実行することで実現してもよい。また、プログラムを記録媒体に記録したり、ネットワークを通して提供したりしてもよい。
上述の実施形態は代表的な例として説明したが、本発明の趣旨及び範囲内で、多くの変更及び置換ができることは当業者に明らかである。したがって、本発明は、上述の実施形態によって制限するものと解するべきではなく、特許請求の範囲から逸脱することなく、種々の変形や変更が可能である。例えば、実施形態に記載の複数の構成ブロックを１つに組み合わせたり、あるいは１つの構成ブロックを分割したりすることが可能である。
１，２，３ 摩耗進行度判断装置
１０ 最上面領域抽出部
１１ グレースケール画像変換部
１２ ２値化処理部
１３ ラベリング処理部
１４ 画素値変換部
１５ 決定部
２０ 画像特徴抽出部
２１ 矩形領域抽出部
２２ エッジ検出部
２３ 形状判定部
２４ 第１の画素数算出部
２５ 第２の画素数算出部
３０ 判断部
４０ 表示部

Claims (6)

  1. 異なる種類の複数の正多角形柱を有する凹凸形状を表面に有し、前記正多角柱の側面が前記表面に直交するように積層されている物体を、前記表面を俯瞰する方向から撮像した入力画像から、前記凹凸形状における凸部分を表す最上面領域を抽出する最上面領域抽出部と、
    前記最上面領域を含む画像からハフ変換により算出した直線の数に基づいて、前記最上面領域の形状を画像特徴として抽出する画像特徴抽出部と、
    前記形状に基づいて前記物体の表面の摩耗進行度を判断する判断部と、
    を備えることを特徴とする摩耗進行度判断装置。
  2. 表面に、正多角形柱と、該正多角形柱と所定の距離離れた正多角錐台とを有する凹凸形状を有する物体を、前記表面を俯瞰する方向から撮像した入力画像から、前記凹凸形状における凸部分を表す最上面領域を抽出する最上面領域抽出部と、
    前記最上面領域抽出部によって抽出された複数の最上面領域のうちの、一の正多角錐台に係る第１の最上面領域の画素数である第１の画素数を算出し、前記複数の最上面領域のうちの、一の正多角形柱に係る第２の最上面領域の画素数である第２の画素数を算出する画像特徴抽出部と、
    前記第１の画素数と前記第２の画素数とに基づいて摩耗量を決定する判断部と、を備えることを特徴とする摩耗進行度判断装置。
  3. 前記最上面領域抽出部は、
    前記入力画像をグレースケール画像に変換するグレースケール画像変換部と、
    前記グレースケール画像を２値化処理して２値画像に変換する２値化処理部と、
    前記２値画像を形成する画素のうち画素値が１である画素で構成される領域を最上面領域として決定する決定部と、
    を備えることを特徴とする請求項１又は２に記載の摩耗進行度判断装置。
  4. 物体の表面の摩耗進行度を判断する摩耗進行度判断装置が実行する摩耗進行度判断方法であって、
    最上面領域抽出部により、異なる種類の複数の正多角形柱を有する凹凸形状を表面に有し、前記正多角柱の側面が前記表面に直交するように積層されている物体を、前記表面を俯瞰する方向から撮像した入力画像から、前記凹凸形状における凸部分を表す最上面領域を抽出するステップと、
    画像特徴抽出部により、前記最上面領域を含む画像からハフ変換により算出した直線の数に基づいて、前記最上面領域の形状を画像特徴として抽出するステップと、
    判断部により、前記形状に基づいて前記物体の表面の摩耗進行度を判断するステップと、
    を含むことを特徴とする摩耗進行度判断方法。
  5. 物体の表面の摩耗進行度を判断する摩耗進行度判断装置が実行する摩耗進行度判断方法であって、
    最上面領域抽出部により、表面に、正多角形柱と、該正多角形柱と所定の距離離れた正多角錐台とを有する凹凸形状を有する物体を、前記表面を俯瞰する方向から撮像した入力画像から、前記凹凸形状における凸部分を表す最上面領域を抽出するステップと、
    画像特徴抽出部により、前記最上面領域抽出部によって抽出された複数の最上面領域のうちの、一の正多角錐台に係る第１の最上面領域の画素数である第１の画素数を算出し、前記複数の最上面領域のうちの、一の正多角形柱に係る第２の最上面領域の画素数である第２の画素数を算出するステップと、
    判断部により、前記第１の画素数と前記第２の画素数とに基づいて摩耗量を決定するステップと、
    を含むことを特徴とする摩耗進行度判断方法。
  6. コンピュータを、請求項１乃至３のいずれか一項に記載の摩耗進行度判断装置として機能させるための摩耗進行度判断用プログラム。
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