JP6368207B2 - Inspection support device, inspection support method, and program for concrete structure - Google Patents
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Description
本技術は、コンクリート構造物の点検支援装置、点検支援方法、及びプログラムに関する。 The present technology relates to an inspection support device, an inspection support method, and a program for a concrete structure.
従来、コンクリート構造物の画像からひび割れを検知する技術が提案されていた(例えば、特許文献1)。この技術では、方向及び幅の異なる複数の2次元エッジフィルタを画像にそれぞれ適用し、Hopfield型ニューラルネットワークを用いて、ひび割れ候補画像を生成する。 Conventionally, a technique for detecting a crack from an image of a concrete structure has been proposed (for example, Patent Document 1). In this technique, a plurality of two-dimensional edge filters having different directions and widths are respectively applied to an image, and a crack candidate image is generated using a Hopfield type neural network.
また、鉄筋コンクリートの画像をメッシュに分割し、メッシュごとに科学的な劣化度の大きさを色分けして表示するという技術も提案されている(例えば、特許文献2)。この技術では、塩化物イオン濃度や炭酸カルシウム濃度といった劣化因子、及び鉄筋コンクリートのかぶりをメッシュごとに入力すると共に、鉄筋コンクリートの供用年数を入力し、入力された値を基に各メッシュの劣化度を求める。 In addition, a technique has been proposed in which an image of reinforced concrete is divided into meshes, and the magnitude of scientific degradation is displayed in different colors for each mesh (for example, Patent Document 2). In this technology, the deterioration factors such as chloride ion concentration and calcium carbonate concentration and the reinforced concrete cover are input for each mesh, and the service life of the reinforced concrete is input, and the deterioration degree of each mesh is obtained based on the input values. .
従来、画像処理においてひび割れと汚れ等とを区別する精度を向上させる技術や、鉄筋コンクリートに関する情報を入力することで、化学的な劣化のような特定の要因に基づく劣化の程度を表示する技術は提案されていた。ここで、点検者の知識や能力に依存することなく、コンクリート構造物の点検を実用に耐え得る水準で行うためには、点検者の作業的な負担を軽減させつつ劣化要因の特定まで行えることが望ましい。 Conventionally, technologies that improve the accuracy of distinguishing cracks and dirt in image processing, and technologies that display the degree of deterioration based on specific factors such as chemical deterioration by inputting information on reinforced concrete have been proposed. It had been. Here, in order to perform a concrete structure inspection at a level that can withstand practical use without depending on the knowledge and ability of the inspector, it is possible to identify the cause of deterioration while reducing the work burden on the inspector. Is desirable.
本発明はこのような問題に鑑みてなされてものであり、コンクリート構造物を撮像した画像に基づいて劣化状態を推定する際の精度を向上させることを目的とする。 This invention is made in view of such a problem, and it aims at improving the precision at the time of estimating a deterioration state based on the image which imaged the concrete structure.
本発明に係るコンクリート構造物の点検支援装置は、点検対象のコンクリート構造物が撮像され、且つ位置を示す位置情報が付加された画像データを読み出す画像読出部と、コンクリート構造物の情報に対応付けて劣化の要因を記憶する記憶装置から、画像読出部が読み出した画像データの位置情報に対応するコンクリート構造物の情報に対応付けられた劣化の要因を取得する劣化要因取得部と、劣化要因取得部が取得した劣化の要因と、劣化の要因ごとにコンクリート構造物の表面に表れる特徴を予め学習させた基準情報とを用いて、画像読出部が読み出した画像データを解析し、撮像されたコンクリート構造物の劣化の状態を判定する画像解析部とを備える。 An inspection support device for a concrete structure according to the present invention relates to an image reading unit that reads out image data in which a concrete structure to be inspected is imaged and to which position information indicating a position is added, and is associated with information on the concrete structure. A deterioration factor acquisition unit for acquiring a deterioration factor associated with the information of the concrete structure corresponding to the position information of the image data read by the image reading unit, and a deterioration factor acquisition from the storage device that stores the deterioration factor The image data read by the image reading unit is analyzed using the degradation information acquired by the unit and the reference information obtained by learning in advance the features that appear on the surface of the concrete structure for each degradation factor. And an image analysis unit that determines the state of deterioration of the structure.
このようにすれば、撮像されたコンクリート構造物の情報だけでなく、コンクリート構造物に対応付けられた劣化の要因を加味して画像データの解析を行うことができる。したがって、コンクリート構造物を撮像した画像に基づいて劣化状態を推定する際の精度を向上させることができる。 In this way, it is possible to analyze the image data in consideration of not only the captured concrete structure information but also the deterioration factor associated with the concrete structure. Therefore, it is possible to improve the accuracy when estimating the deterioration state based on the image obtained by capturing the concrete structure.
また、画像解析部は、画像データの解析において、劣化要因取得部が取得した劣化の要因に起因して生じる劣化の状態を優先的に選択するようにしてもよい。コンクリート構造物に対応付けられた劣化の要因に起因して生じる劣化の状態の特徴を示す基準情報を優先的に選択することで、劣化状態を推定する際の精度を向上させることができる。 In addition, the image analysis unit may preferentially select a deterioration state caused by the deterioration factor acquired by the deterioration factor acquisition unit in the analysis of the image data. By preferentially selecting the reference information indicating the characteristics of the deterioration state caused by the deterioration factor associated with the concrete structure, the accuracy in estimating the deterioration state can be improved.
また、画像解析部は、劣化の状態の判定において、劣化要因取得部が取得した劣化の要因に起因して生じる劣化の状態の特徴を学習させた基準情報を優先的に用いてコンクリート構造物に生じた劣化の状態を判定する、又は、劣化要因取得部が取得した劣化の要因に起因して生じる劣化の状態に対しその他の劣化の状態よりも大きく重みづけしてコンクリート構造物に生じた劣化の状態を判定するようにしてもよい。具体的には、このような処理によって劣化状態を推定する際の精度を向上させる。 In addition, the image analysis unit preferentially uses the reference information obtained by learning the characteristics of the deterioration state caused by the deterioration factor acquired by the deterioration factor acquisition unit in the determination of the deterioration state to the concrete structure. Deterioration that occurs in concrete structures by judging the state of deterioration that occurred or weighting the deterioration state caused by the deterioration factor acquired by the deterioration factor acquisition unit more than other deterioration states The state may be determined. Specifically, the accuracy in estimating the deterioration state is improved by such processing.
また、記憶装置は、地域を示す地域情報に対応付けて、コンクリート構造物に発生する可能性のある劣化の要因を記憶し、劣化要因取得部は、画像読出部が読み出した画像データの位置情報を含む地域に対応付けられた劣化の要因を取得するようにしてもよい。このようにすれば、コンクリート構造物が存在する地域に応じて発生する可能性のある劣化の要因を絞り込んだり、優先順位をつけたりすることができ、画像データの解析により画像を認識する際の判断材料となる。すなわち、コンクリート構造物を撮像した画像に基づいて劣化状態を推定する際の精度を向上させることができる。 In addition, the storage device stores a cause of deterioration that may occur in the concrete structure in association with the area information indicating the area, and the deterioration factor acquisition unit is the position information of the image data read by the image reading unit The factor of deterioration associated with the area including In this way, degradation factors that may occur depending on the area where the concrete structure is located can be narrowed down and prioritized, and judgment when recognizing images by analyzing image data Become a material. That is, it is possible to improve the accuracy when estimating the deterioration state based on an image obtained by imaging a concrete structure.
また、記憶装置は、地域情報に対応付けられた劣化の要因として、塩害に関する情報、アルカリシリカ反応性骨材に関する情報、凍害に関する情報、又は化学的な腐食に関する情報を記憶するようにしてもよい。具体的には、例えばこれらの情報の少なくともいずれかを利用することで、劣化状態を推定する際の精度を向上させることができる。 Further, the storage device may store information on salt damage, information on alkali-silica reactive aggregate, information on frost damage, or information on chemical corrosion as a cause of deterioration associated with regional information. . Specifically, for example, by using at least one of these pieces of information, it is possible to improve the accuracy when estimating the deterioration state.
また、コンクリート構造物の情報は、コンクリート構造物の設計に関する情報、施工に関する情報、又は維持管理の履歴を示す情報を含み、記憶装置は、劣化の要因に対応付けてコンクリート構造物の設計に関する情報、施工に関する情報、又は維持管理の履歴を示す情報が満たすべき条件を記憶するようにしてもよい。具体的には、これらの情報の少なくともいずれかを利用することでも、劣化状態を推定する際の精度を向上させることができる。 The information on the concrete structure includes information on the design of the concrete structure, information on the construction, or information indicating the maintenance history, and the storage device stores information on the design of the concrete structure in association with the cause of deterioration. The condition that should be satisfied by the information related to the construction or the information indicating the history of maintenance may be stored. Specifically, the accuracy in estimating the deterioration state can be improved also by using at least one of these pieces of information.
なお、課題を解決するための手段に記載の内容は、本発明の課題や技術的思想を逸脱しない範囲で可能な限り組み合わせることができる。また、課題を解決するための手段の内容は、コンピュータ等の装置若しくは複数の装置を含むシステム、コンピュータが実行する方法、又はコンピュータに実行させるプログラムとして提供することができる。なお、プログラムを保持する記録媒体を提供するようにしてもよい。 The contents described in the means for solving the problems can be combined as much as possible without departing from the problems and technical ideas of the present invention. The contents of the means for solving the problems can be provided as a device such as a computer or a system including a plurality of devices, a method executed by the computer, or a program executed by the computer. A recording medium that holds the program may be provided.
本発明によれば、コンクリート構造物を撮像した画像に基づいて劣化状態を推定する際の精度を向上させることができる。 ADVANTAGE OF THE INVENTION According to this invention, the precision at the time of estimating a deterioration state based on the image which imaged the concrete structure can be improved.
以下、本発明の実施形態について、図面を用いて説明する。なお、下記の実施形態は本発明の例示であり、本発明は、下記の構成には限定されない。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. In addition, the following embodiment is an illustration of this invention and this invention is not limited to the following structure.
<点検支援の概要>
図1は、本実施形態に係る点検支援を含む、コンクリート構造物(単に「構造物」とも呼ぶ)の点検の概要を説明するための図である。図1には、点検支援装置1と、構造物2と、撮像装置3とが示されている。点検支援装置1は、構造物2を撮像した画像(写真)データ、その他の情報を解析して、構造物2の劣化の状態を推定したり、劣化の程度を評価したりする。なお、点検支援装置1は、点検対象の構造物2の位置情報等、所定の情報を予め格納したデータベース(Database:DB)を有するものとする。また、構造物2は、橋梁、トンネルの覆工コンクリート、ダム堤体、護岸用擁壁、建築物等といった、コンクリートで形成された構造物であり、本実施形態において劣化の状況を点検する対象である。撮像装置3は、デジタルスチルカメラやデジタルビデオカメラ等の画像データを生成する装置である。なお、撮像装置3は、GPS(Global Positioning System)等の衛星
測位システムを利用するための受信機を備えており、撮像装置3の位置情報をメタデータとして画像データに付加するものとする。なお、メタデータは、例えばExif(Exchangeable Image File Format)等の規格に基づいて画像データに埋め込むことができる。また、位置情報は、所定の測地系に基づく緯度及び経度を含み、さらに標高を含むものとしてもよい。GPS受信環境下にない場所で撮影された画像データの場合は、後で手動入力で位置情報の緯度経度を付加しても良い。このようなシステムにおいて、撮像装置3が生成した画像データは、メモリカード等の記憶媒体を介して、または図示していないネットワークを介して点検支援装置1に取り込まれる。そして、点検支援装置1は、画像データに付加された位置情報や、DBに保持されている所定の情報を用いて画像を解析し、撮像された構造物2の劣化状態やその程度を判定する。
<Outline of inspection support>
FIG. 1 is a diagram for explaining an outline of inspection of a concrete structure (also simply referred to as “structure”) including inspection support according to the present embodiment. FIG. 1 shows an
なお、本実施形態で行う点検とは、いわゆる日常点検、定期点検、詳細点検、緊急点検、臨時点検の少なくともいずれかを含む。点検は、構造物の維持管理を効率的に行うために必要な情報を得ることを目的として実施される。具体的には、損傷状況の把握、損傷程度の評価、対策方法の判定、点検結果の記録等を行う。本実施形態によれば、このような点検を目視で実施する場合よりも、人件費等のコストを低減することができると共に、点検員の能力に起因する判定精度のばらつきを低減することができる。 The inspection performed in this embodiment includes at least one of so-called daily inspection, periodic inspection, detailed inspection, emergency inspection, and temporary inspection. The inspection is carried out for the purpose of obtaining information necessary for efficient maintenance and management of the structure. Specifically, grasp the damage status, evaluate the degree of damage, determine countermeasures, record the inspection results, etc. According to the present embodiment, it is possible to reduce costs such as labor costs as compared with the case where such an inspection is carried out visually, and to reduce variations in determination accuracy caused by the ability of the inspector. .
また、鉄筋コンクリートの劣化現象を分類すると次のようになる。まず、鉄筋コンクリートの劣化は、コンクリートの劣化と鉄筋の劣化とに大きく分けることができる。さらに、コンクリートの劣化は、強度劣化、ひび割れ、表面劣化といった劣化現象に分類できる。一方、鉄筋の劣化は主として鉄筋腐食である。そして、各劣化現象の劣化原因を挙げると、コンクリートの強度劣化は、主として水セメント比に起因する強度不足による。また、コンクリートのひび割れは、乾燥収縮、温度変化の繰り返し、アルカリ骨材反応、凍結融解作用の繰り返し(凍害)、施工不良、水和熱(マスコンクリート)、鉄筋腐食、火災ひび割れ、構造ひび割れ(曲げ・せん断)、過荷重(大たわみ)、地震・基礎(不同沈下)等の劣化原因が挙げられる。一方、鉄筋腐食は、ひび割れ、水セメント比若しくはかぶり厚不足に起因する中性化、又は初期内在塩化物(内部塩害)若しくは外来塩化物(外部塩害)に起因する塩化物イオンといった劣化原因が挙げられる。 Moreover, the deterioration phenomenon of reinforced concrete is classified as follows. First, deterioration of reinforced concrete can be roughly divided into deterioration of concrete and deterioration of rebar. Furthermore, concrete deterioration can be classified into deterioration phenomena such as strength deterioration, cracking, and surface deterioration. On the other hand, the deterioration of reinforcing bars is mainly corrosion of reinforcing bars. And if the cause of deterioration of each deterioration phenomenon is mentioned, the strength deterioration of concrete will be mainly due to insufficient strength due to the water-cement ratio. In addition, concrete cracks include drying shrinkage, repeated temperature changes, alkali-aggregate reaction, repeated freeze / thaw action (freezing damage), poor construction, heat of hydration (mass concrete), reinforcing steel corrosion, fire cracks, structural cracks (bending)・ Deterioration causes such as shear), overload (large deflection), earthquake / foundation (unsettled settlement), and the like. On the other hand, rebar corrosion is caused by deterioration such as cracks, neutralization due to water cement ratio or lack of cover thickness, or chloride ions due to initial internal chloride (internal salt damage) or foreign chloride (external salt damage). It is done.
以上のような劣化現象は、劣化原因によって異なるひび割れパターンとして鉄筋コンク
リートの外観に表れる。したがって、画像処理によってひび割れパターンを認識し、劣化原因を特定することができると共に、損傷の程度や補修の必要性を判断することができる。また、上述の劣化原因は、例えば海岸に近い構造物ほど外部塩害による鉄筋腐食のおそれが高まったり、地域によって凍害の危険度に差異があるといった具合に、構造物の位置に応じて劣化の発生する可能性が予測できる。また、構造物の構成材料や、長さ又は厚さといったサイズによっても劣化の発生する可能性が予測できる。そこで、本実施形態では、画像処理に加え、構造物の位置情報、構成材料やサイズ等の設計情報、施工時期や施工時の温度記録等といった施工情報を用いて発生する可能性の高い劣化状態の特定を行う。このようにすることで、画像処理による劣化状態の特定やその程度の評価の精度を向上させることができる。
The deterioration phenomenon as described above appears in the appearance of reinforced concrete as a crack pattern that varies depending on the cause of deterioration. Therefore, the crack pattern can be recognized by image processing, the cause of deterioration can be specified, and the degree of damage and the necessity for repair can be determined. In addition, the cause of deterioration described above is, for example, that the structure closer to the coast is more likely to be corroded by external salt damage, or there is a difference in the risk of frost damage depending on the region, depending on the position of the structure. Can predict the possibility. In addition, it is possible to predict the possibility of deterioration depending on the constituent material of the structure and the size such as length or thickness. Therefore, in this embodiment, in addition to image processing, a deterioration state that is highly likely to occur using construction information such as position information of structures, design information such as constituent materials and sizes, construction time, temperature records during construction, etc. To identify. By doing so, it is possible to improve the accuracy of specifying the degradation state and the degree of evaluation by the image processing.
なお、撮像装置3は、動画を記録するようにしてもよい。この場合、動画の1フレームを静止画として抽出してもよいし、動画から所定のアルゴリズムに基づいて静止画を生成するようにしてもよい。また、撮像装置3による画像データの生成は、様々な方法により行うことができる。例えば、トンネル内を走行しながら覆工面を撮像可能な検査車によって画像データを生成してもよい。また、複数のブームを備え、点検員を乗せたバスケットを橋桁の上から防音壁やフェンスを越えて橋桁の下へ挿入可能な高架道路・橋梁点検車を利用してもよい。さらに、複数の回転翼を備えるマルチコプターに撮像装置3を搭載すれば、点検員の接近が困難な場所も点検が可能となる。
Note that the
また、位置情報は、GLONASS(Global Navigation Satellite System)等の衛星測位システムを用いて取得してもよいし、Wi−Fiのアクセスポイント等を利用して取得してもよい。 The position information may be acquired using a satellite positioning system such as GLONASS (Global Navigation Satellite System), or may be acquired using a Wi-Fi access point or the like.
<機能構成>
図2は、本実施形態に係る点検支援装置1の一例を示す機能ブロック図である。点検支援装置1は、画像記憶部101と、画像読出部102と、構造物情報取得部103と、構造物DB104と、劣化要因取得部105と、劣化要因DB106と、画像解析部107と、特徴DB108と、損傷程度評価部109と、結果出力部110とを有する。
<Functional configuration>
FIG. 2 is a functional block diagram illustrating an example of the
画像記憶部101は、構造物2を撮像した画像データを記憶する。本実施形態では、撮像装置3によって生成された構造物2の画像データが、予め画像記憶部101に記憶されているものとする。なお、撮像装置3から画像記憶部101への画像データの取り込みは、フラッシュメモリや光ディスク等、可搬性の記憶媒体を介して行うようにしてもよいし、インターネット等のネットワークを介して行うようにしてもよい。
The
画像読出部102は、画像記憶部101から、処理対象の画像データを読み出す。なお、画像読出し部102は、画像そのものを示す情報のほかメタデータとして付加されている位置情報も読み出す。位置情報は、画像を撮像した位置を示しており、画像データに埋め込まれた位置情報によれば、撮像された構造体2の存在するおおよその位置を特定することができる。
The
構造物情報取得部103は、位置情報に対応付けて構造物DB104に保持されている構造物2に関する情報を読み出す。構造物DB104は、点検の対象となる構造物に関する情報を予め保持しているものとする。図3は、構造物DB104に保持される情報のデータ構造の一例を示す図である。構造物DBは、「構造物識別情報」、「位置情報」、「設計情報」、「施工情報」、「維持管理情報」等の項目を含む。ここで、「構造物識別情報」の項目には、点検対象の構造物を管理するための名称やID等が保持される。なお、構造物2は、橋脚及び当該橋脚から張出した橋桁を1つの単位としたり、覆工コンクリートの所定の区間を1つの単位として、構造物DB104に登録するようにしてもよい。ま
た、「位置情報」は、「緯度」、「経度」、及び「標高」(例えば、平均海面を基準とした海抜)を含む。
The structure
また、設計情報は、「構造」、「寸法」、「材料」といった中分類項目を含む。そして、「構造」の項目は、「用途」、「種別」、「種類」、「部位」、「鉄筋比」、「鉄筋かぶりコンクリート厚さ」等の項目をさらに含む。「用途」には、例えば、橋梁、擁壁、上下水道等が登録される。「種別」には、例えば、RC(Reinforced Concrete)、PC(Precast Concrete)、無筋等が登録される。「種類」には、例えば、橋脚、擁壁、ボック
スカルバート等が登録される。「部位」には、例えば、床版、壁、柱等が登録される。また、「寸法」の項目は、「部材厚さ」、「部材幅」、「リフト高さ」、「誘発目地」等の項目をさらに含む。また、「材料」の項目は、「コンクリートの構成材料」、「コンクリートの配合」、「補強材料(繊維補強材等)」等の項目を含む。
The design information includes medium classification items such as “structure”, “dimension”, and “material”. The item “structure” further includes items such as “use”, “type”, “type”, “part”, “rebar ratio”, and “reinforced concrete thickness”. For example, bridges, retaining walls, water and sewage systems are registered in the “use” field. In “Type”, for example, RC (Reinforced Concrete), PC (Precast Concrete), unstitched, and the like are registered. For example, piers, retaining walls, box culverts, and the like are registered in the “type”. For example, a floor slab, a wall, or a pillar is registered in the “part”. The item “dimension” further includes items such as “member thickness”, “member width”, “lift height”, “induced joint”, and the like. Further, the item “material” includes items such as “constituent material of concrete”, “mixing of concrete”, “reinforcing material (fiber reinforcing material, etc.)” and the like.
また、「施工情報」は、「施工時期」、「打設間隔(日数)」、「施工温度(打設温度、最高温度)」、「最大ひび割れ幅」等の項目を含む。また、「維持管理情報」は、「点検履歴」、「補修履歴」、「補強履歴」等の項目を含む。構造物情報取得部103は、構造物DB104から、例えば画像データに付加された位置情報からの距離が最も近い構造物の情報を読み出す。
The “construction information” includes items such as “construction time”, “placement interval (days)”, “construction temperature (placement temperature, maximum temperature)”, and “maximum crack width”. The “maintenance management information” includes items such as “inspection history”, “repair history”, and “reinforcement history”. The structure
劣化要因取得部105は、劣化要因DB106に保持されている劣化要因に関する情報を読み出す。図4は、劣化要因DB106に保持される情報のデータ構造の一例を示す図である。劣化要因DB106は、「劣化要因識別情報」に対応付けて、劣化要因を示す「条件」を予め記憶しているものとする。ここで、劣化要因識別情報の項目には、劣化要因を示す名称やID等が保持される。「条件」には、劣化要因を有する地域を示す「地域情報」、構造物の「構造」、「寸法(サイズ)」、「材料」、「施工時期」、「打設間隔」、「施工温度」、又は「最大ひび割れ幅」等の劣化要因を示す情報を予め保持しているものとする。なお、「地域情報」は、複数の位置情報を包含する領域である地域を示す情報であり、「塩害環境地域」、「アルカリシリカ反応性骨材産地」、「凍害発生危険地域」、温泉地、酸性河川流域等の「化学的腐食環境地域」等に関連する地域が、例えばその影響の程度を示す情報と併せて登録される。地域を示す情報は、例えば、地図を格子状のメッシュに分割した領域の識別情報を用いることができる。具体的には、日本工業規格のJIS X0410に規定された地域メッシュコードを利用するようにしてもよい。また、「材料」の項目には、例えば海砂など、劣化の要因となりうる構造物2の構成材料が保持される。「寸法」の項目には、構造物の部分の長さや厚さ、鉄筋のかぶり等、劣化の要因となり得る構造物2の寸法を示す情報が保持される。「施工時期」は、当該構造物が建造された時期を示す。施工時期は、例えば材料や設計に関する基準等、規制の影響により、劣化の要因に影響し得る。劣化要因取得部105は、画像読出部102が読み出した位置情報や、構造物情報取得部103が取得した構造物の設計情報等に基づいて、劣化要因DB106から、当該構造物2に影響する可能性のある劣化要因の情報を読み出す。
The deterioration
画像解析部107は、特徴DB108に予め記憶されている劣化要因ごとの劣化の特徴を示すモデルを用いて、画像読出部102が読み出した画像データを解析し、当該劣化要因による損傷の有無や程度を判定する。特徴DB108には、予め、劣化要因ごとの典型的な損傷の状態が表れた画像を複数入力して各々の特徴を機械学習させた関数や、劣化要因ごとの特徴を示すモデルが記憶されているものとする。なお、特徴を機械学習させた関数や特徴を示すモデルは、例えばニューラルネットワークを用いた教師付きの学習等、既存の技術を用いて生成することができ、本実施形態ではその生成手法は問わない。また、本実施形態では、特徴を機械学習させた関数や特徴を示すモデルを基準情報とも呼ぶ。本実施形態では、画像解析部107は、位置情報を含む構造物2の情報から特定された劣化要因に関する情報を用いて、画像データの認識の精度を向上させる。
The
一般的に、コンクリート構造物の外観に表れる劣化(損傷)は、劣化の要因に応じたパターンがある。例えば、コンクリートの水和熱に起因するひび割れは部材の内外の温度差に伴って、部材の表面に発生する。また、ボックスカルバートの側壁のように、水和熱による部材の温度上昇後に、徐々に空冷して部材が収縮する場合には、底板にその収縮が拘束され、側壁下面から上方に向かってひび割れが発生する。中性化や塩化物の侵入による鉄筋の錆によるひび割れは、鉄筋に沿って発生する。さらに、ひび割れからの水の侵入により錆汁がコンクリート表面に流出することもある。また、コンクリートにアルカリシリカ反応性鉱物を含有する骨材が含まれる場合、膨張して亀甲状のひび割れが発生する場合がある。なお、このようなアルカリシリカ反応に関する対策として試験方法や判定基準が規定され、構造物の施工時期によって当該劣化要因による損傷は少なくなっている。また、火災や表面加熱による場合は、網目状の微細なひび割れとともに梁や柱に太めのひび割れが発生する。したがって、撮像された構造物2に発生する可能性の高い劣化の要因が、構造物2の位置情報(当該位置が含まれる地域の情報)、設計情報、施工情報、維持管理情報等からわかる場合、これらの情報を加味することで画像認識により劣化の状態や程度の判定の精度を向上させることができる。本実施形態では、画像データに付加された位置情報に対応するコンクリート構造物に対応付けられた劣化の要因を特定し、当該劣化の要因に起因して生じる劣化の状態の特徴を示す基準情報を優先的に選択して画像解析を行う。
Generally, deterioration (damage) appearing in the appearance of a concrete structure has a pattern corresponding to the cause of the deterioration. For example, cracks resulting from the heat of hydration of concrete occur on the surface of the member with a temperature difference between the inside and outside of the member. Also, if the member shrinks due to gradual air cooling after the temperature rise of the member due to heat of hydration, such as the side wall of the box culvert, the shrinkage is constrained by the bottom plate and cracks upward from the lower surface of the side wall. Occur. Cracks due to rusting of the reinforcing bars due to neutralization or chloride intrusion occur along the reinforcing bars. Furthermore, rust juice may flow out to the concrete surface due to water intrusion from cracks. Moreover, when the aggregate containing an alkali-silica reactive mineral is contained in concrete, it may expand | swell and a turtle shell-like crack may generate | occur | produce. In addition, a test method and a criterion are defined as measures against such alkali silica reaction, and damage due to the deterioration factor is reduced depending on the construction time of the structure. In addition, in the case of fire or surface heating, thick cracks are generated in the beams and columns as well as fine mesh cracks. Therefore, when the cause of deterioration that is likely to occur in the imaged
画像解析の結果としては、ひび割れの有無、ひび割れのパターン、コンクリートの剥離の有無、さらに鉄筋の露出の有無、漏水の有無、遊離石灰の有無、コンクリートの浮きの有無、コンクリートの変色の有無といった劣化の状態や、ひび割れの幅、間隔、密度といった劣化の程度を示すパラメータが出力される。劣化の状態は、劣化の状態ごとの典型的な画像を複数入力して機械学習させることにより予め生成した関数又はモデルを用いて判断できる。また、劣化の程度のうち、例えばひび割れ幅は、ひび割れに相当する部分の画素数からひび割れ幅に相当する寸法を逆算することができる。ひび割れ幅は、画像の中にゲージや所定のサイズのマーカ等を同時に撮像し、寸法の基準として幅を推定したり、撮像する際の構造物とカメラとの距離を一定に保って幅を逆算したりすることにより求められる。ひび割れ間隔は、ひび割れ幅と同様に、同時に撮像した基準となるゲージとの比較から間隔を算出したり、撮像する距離を一定に保って間隔を逆算したりする。ひび割れ密度は、例えば、撮像された画像の中のひび割れの総延長を、認識したひび割れの長さを集計して算出し、総延長の値を画像中の対象となる部材の面積で除して算出する。例えば以上のようにして、ひび割れの発生という劣化の状態や、ひび割れの幅、間隔、密度の大きさといった劣化の程度を示すパラメータが求められる。劣化の程度については、例えばひび割れの間隔や幅の大きさと、程度を示す評価区分とを格納するDBを用意しておき、程度を示す評価区分をパラメータとして出力するようにしてもよい。 As a result of image analysis, deterioration such as presence or absence of cracks, pattern of cracks, presence or absence of peeling of concrete, presence or absence of rebars, presence or absence of water leakage, presence or absence of free lime, presence or absence of concrete floating, presence or absence of discoloration of concrete Parameters indicating the degree of deterioration such as the state of cracks, crack width, spacing, and density are output. The deterioration state can be determined using a function or model generated in advance by inputting a plurality of typical images for each deterioration state and performing machine learning. Of the degree of deterioration, for example, the crack width can be calculated backward from the number of pixels in the portion corresponding to the crack. For crack width, gauges and markers of a predetermined size are imaged at the same time in the image, and the width is estimated as a dimensional reference, or the width is back calculated by keeping the distance between the structure and the camera constant when imaging. It is required by doing. As with the crack width, the crack interval is calculated from comparison with a reference gauge that has been imaged at the same time, or the interval is back-calculated while keeping the imaging distance constant. The crack density is calculated by, for example, calculating the total length of cracks in the captured image by adding up the recognized crack lengths, and dividing the total extension value by the area of the target member in the image. calculate. For example, as described above, parameters indicating the degree of deterioration such as the state of deterioration such as the occurrence of cracks, the width, spacing, and density of cracks are obtained. As for the degree of deterioration, for example, a DB for storing crack intervals and widths, and an evaluation category indicating the degree may be prepared, and the evaluation category indicating the degree may be output as a parameter.
このとき、本実施形態では、劣化要因取得部が取得した劣化要因を用いて判断の制度を向上させる。例えば、劣化要因に基づいて、発生する可能性のある劣化の状態を絞り込んだり優先順位をつけたりしてもよい。また、画像認識の後に、劣化要因に基づいて認識結果が妥当であるか判断するようにしてもよい。さらに、画像認識によって劣化の状態を判断する際に、例えば構造物2に関連する劣化要因のスコアが高くなるような重み付け処理をしてもよい。このように、本実施形態では、画像データに付加された位置情報に対応するコンクリート構造物に対応付けられた劣化の要因に起因して生じる劣化の状態を優先的に選択する。
At this time, in this embodiment, the determination system is improved using the deterioration factor acquired by the deterioration factor acquisition unit. For example, the state of deterioration that may occur may be narrowed down or prioritized based on deterioration factors. Further, after the image recognition, it may be determined whether the recognition result is valid based on the deterioration factor. Furthermore, when determining the deterioration state by image recognition, for example, a weighting process may be performed so that the score of the deterioration factor related to the
損傷程度評価部109は、画像解析部107が出力した劣化要因、及び劣化のパラメータに基づいて、損傷の程度を評価すると共に、対策の必要性を判定する。ここで、劣化要因によって対策の必要性も変わる。例えば、急速な打ち込みや急激な乾燥によるひび割れ
、温度ひび割れ等は、コンクリートの打ち込み直後に発生し、短期間で成長が止まる。したがって、早い段階で補修を行えば構造物の耐久性に大きな影響は生じない。一方、中性化や塩害などによる鉄筋の腐食は、鉄筋に沿ったひび割れが生じた後、短期間でかぶりコンクリートの剥落に至る。このように、劣化要因に応じて、補修を行う必要がないか、速やかに補修が必要であるかといった判断を行うことができる。具体的には、画像解析部107が解析した劣化の状態及び程度と、劣化要因DBに記憶されている情報とを用いて予め定められた条件に合致する判定区分を求めるものとする。
The damage
また、結果出力部110は、点検支援装置1の出力として、劣化状態や程度の判定結果、対策区分の評価を出力する。出力先は、点検支援装置1に接続されたディスプレイ上であってもよいし、図示していないネットワークを介して他のコンピュータであってもよい。また、結果出力部110は、構造物DB104において、点検の対象となった構造物2の識別情報に関連づけて点検の実施や評価結果を示す履歴情報を記憶させる。
In addition, the
以上のように、点検支援装置1によれば、撮像された構造体2の情報や構造体2が存在する地域の情報を用いることにより、複数の劣化要因の各々による損傷発生の可能性を加味し、画像解析の精度を向上させることができる。
As described above, according to the
なお、図1及び図2には1つの点検支援装置1を示しているが、複数の装置に機能を分散させるようにしてもよい。また、点検支援装置1は、図示していないネットワークを介して撮像装置3と接続されるようにしてもよい。
1 and 2 show one
また、図2の例では構造物DB104、劣化要因DB106、特徴DB108をそれぞれデータベースと呼んでいるが、これらは1つのDBMS(Database Management System)が管理する複数のテーブルであってもよい。また、データ構造を適宜正規化等して任意の数のテーブルに分割してもよい。さらに、図3及び図4の例は、1つのレコードに含まれる項目(属性)を例示したが、情報を記憶する形式は特に限定されない。例えばRDBMS(Relational Database Management System)を採用するようにしてもよいし、いわ
ゆるNoSQLと呼ばれるような、ドキュメントストア型、キーバリュー型、オブジェクトデータベース、マルチバリューデータベース等の管理システムを採用してもよい。また、表計算ソフトによって作成された表や、CSV(Comma-Separated Values)のようなデリミタ区切りでデータを保持する形式であってもよい。
In the example of FIG. 2, the
<装置構成>
図5は、コンピュータの一例を示す装置構成図である。点検支援装置1は、例えば図5に示すようなコンピュータである。図5に示すコンピュータ1000は、CPU(Central Processing Unit)1001、主記憶装置1002、補助記憶装置(外部記憶装置)1
003、通信IF(Interface)1004、入出力IF(Interface)1005、ドライブ装置1006、通信バス1007を備えている。CPU1001は、プログラムを実行することにより本実施の形態に係る処理等を行う。主記憶装置1002は、CPU1001が読み出したプログラムやデータをキャッシュしたり、CPUの作業領域を展開したりする。主記憶装置は、具体的には、RAM(Random Access Memory)やROM(Read Only Memory)等である。補助記憶装置1003は、CPU1001により実行されるプログラムや、本実施の形態で用いる設定情報などを記憶する。補助記憶装置1003は、具体的には、HDD(Hard-disk Drive)やSSD(Solid State Drive)、eMMC(embedded
Multi-Media Card)、フラッシュメモリ等である。主記憶装置1002や補助記憶装置
1003は、点検支援装置1の画像記憶部101、構造物DB104、劣化要因DB106及び特徴DB108として働く。通信IF1004は、他のコンピュータとの間でデータを送受信する。通信IF1004は、具体的には、有線又は無線のネットワークカード等である。点検支援装置1は、ネットワークを介して撮像装置3から画像データを受信す
る構成にしてもよい。入出力IF1005は、入出力装置と接続され、ユーザから入力を受け付けたり、ユーザへ情報を出力したりする。入出力装置は、具体的には、キーボード、マウス、ディスプレイ、タッチパネル等である。ドライブ装置1006は、磁気ディスク、光磁気ディスク、光ディスク等の記憶媒体に記録されたデータを読み出したり、記憶媒体にデータを書き込んだりする。そして、以上のような構成要素が、通信バス1007で接続されている。なお、これらの構成要素はそれぞれ複数設けられていてもよいし、一部の構成要素(例えば、ドライブ装置1006)を設けないようにしてもよい。また、入出力装置がコンピュータと一体に構成されていてもよい。また、ドライブ装置1006で読み取り可能な可搬性の記憶媒体や、フラッシュメモリのような可搬性の補助記憶装置1003、通信IF1004などを介して、本実施の形態で実行されるプログラムが提供されるようにしてもよい。そして、CPU1001がプログラムを実行することにより、上記のようなコンピュータを例えば図2に示した点検支援装置1として働かせる。
<Device configuration>
FIG. 5 is an apparatus configuration diagram illustrating an example of a computer. The
003, a communication IF (Interface) 1004, an input / output IF (Interface) 1005, a
Multi-Media Card), flash memory, etc. The
<点検支援処理>
図6は、点検支援処理の一例を示す処理フロー図である。まず、点検支援装置1の画像読出部102は、画像記憶部101から画像データを読み出す(図6:S1)。上述の通り、画像データには位置情報が埋め込まれており、画像読出部102は、画像そのものを表す情報と、当該画像を撮像した位置を示す位置情報とを読み出す。
<Inspection support processing>
FIG. 6 is a process flowchart illustrating an example of the inspection support process. First, the
次に、点検支援装置1の構造物情報取得部103は、構造物DB104から、画像データに撮像されている構造物2の情報を読み出す(S2)。構造物描法取得部103は、図3に示した構造物DB104のデータ構造における項目「位置情報」の値として、画像読出部101が読み出した位置情報に最も近い位置が保持されている構造物の情報を取得する。本ステップでは、画像データに撮像された構造物の設計情報、施工情報、維持管理情報等が取得される。
Next, the structure
また、点検支援装置1の劣化要因取得部105は、劣化要因DB106から、画像データに撮像された構造物2に影響する可能性のある劣化要因を読み出す(S3)。劣化要因取得部105は、画像読出部102が読み出した位置情報や、構造物情報取得部103が取得した構造物の設計情報等に基づいて、劣化要因DB106から、条件に該当する劣化要因を抽出する。
In addition, the deterioration
その後、点検支援装置1の画像解析部107は、画像データを解析し、劣化の状態及び程度を判定する(S4)。本ステップでは、特徴DB108に予め記憶されている劣化要因ごとの劣化の特徴を示すモデルを用いて、例えば処理対象の画像に損傷が表れている場合、当該損傷がいずれの劣化要因に起因するものであるか判断する画像認識処理を行う。なお、本実施形態では、S3で抽出した劣化要因を用いて処理を行う。例えば、構造物2の位置情報が属する地域に関連付けられた劣化要因に基づいて、まず発生する可能性のある劣化の要因を絞り込んだり優先順位をつけたりして、その後当該優先順位に基づいて劣化要因ごとの特徴を示すモデルを用いて画像データの認識を行うようにしてもよい。また、先に様々な劣化要因ごとの特徴を示すモデルによって画像データの認識を行い、その後構造物2の位置情報が属する地域に関連付けられた劣化要因に基づいて認識結果が妥当であるか判断するようにしてもよい。さらに、劣化要因ごとの特徴を示すモデルによって画像データの認識を行う際に、例えば構造物2の位置情報が属する地域に関連付けられた劣化要因のスコアが高くなるような重み付けをしてもよい。画像解析の結果として、ひび割れの有無、ひび割れのパターン、コンクリートの剥離の有無、さらに鉄筋の露出の有無、漏水の有無、遊離石灰の有無、コンクリートの浮きの有無、コンクリートの変色の有無といった劣化の状態や、ひび割れの幅、密度といった劣化の程度がわかる。
Thereafter, the
劣化による損傷程度の評価とそれに対応する対策の判定は、点検対象の構造物に応じて
、準拠すべき基準に従うものとする。例えば、直轄国道の橋梁に関しては「橋梁定期点検要領(案)」(国土交通省,平成16年3月)に従う。当該要領によれば、橋梁のコンクリート床版のひび割れに関しての損傷程度の評価区分は図7の様に定義されている。すなわち、最小ひび割れ間隔が概ね1.0m以上であって、ひび割れが主として一方向のみ、最大ひび割れ幅が0.05mm以下(ヘアークラック程度)の場合は、比較的程度の軽い区分aとする。また、ひび割れ間隔が1.0m〜0.5m、ひび割れは一方向が主で直交方向は従、かつ格子状でない場合は、区分bとする。また、ひび割れ間隔が0.5m程度、格子状直前のものであって、ひび割れ幅は0.2mm以下が主であるが、一部に0.2mm以上も存在する場合は、区分cとする。また、ひび割れ間隔が0.5m〜0.2mで、格子状に発生しており、ひびわれ幅は0.2mm以上が目立ち、部分的な角落ちもみられる場合は、区分dとする。そして、ひび割れ間隔が0.2m以下で、格子状に発生しており、ひびわれ幅は0.2mm以上がかなり目立ち連続的な角落ちが生じている場合は、程度の重い区分eとする。なお、例えば画像からひび割れの間隔や幅といったサイズを認識するためには、予め撮像する際の構造物と撮像装置との距離を定めておくことで、画像中のひび割れのサイズが算出できるようにしてもよい。また、予めサイズのわかっているマーカを点検対象の構造物と共に撮像し、これを基準としてひび割れのサイズを算出するようにしてもよいし、撮像された構造物の2点間の距離の入力を受け付け、これを基準としてひび割れのサイズを算出するようにしてもよい。なお、このような判定の基準が橋梁以外の構造物についても予め定義されているものとする。
The evaluation of the degree of damage due to deterioration and the determination of countermeasures corresponding to it shall comply with the standards to be applied according to the structure to be inspected. For example, the “Regular Bridge Inspection Procedure (Draft)” (Ministry of Land, Infrastructure, Transport and Tourism, March 2004) shall be followed for directly controlled national road bridges. According to the said procedure, the evaluation classification of the damage degree regarding the crack of the concrete floor slab of the bridge is defined as shown in FIG. That is, when the minimum crack interval is approximately 1.0 m or more, the crack is mainly in only one direction, and the maximum crack width is 0.05 mm or less (about hair crack), it is set to a relatively light category a. Moreover, it is set as the division | segmentation b when the crack interval is 1.0m-0.5m, and a crack is one direction main, a perpendicular direction is subordinate, and it is not a lattice form. In addition, the crack interval is about 0.5 m immediately before the lattice shape, and the crack width is mainly 0.2 mm or less. In addition, if the crack interval is 0.5 m to 0.2 m, the cracks are generated in a lattice shape, and the crack width is conspicuous 0.2 mm or more, and a partial corner drop is observed, it is classified as category d. If the crack interval is 0.2 m or less and occurs in a lattice pattern, and the crack width is 0.2 mm or more, and the conspicuous and continuous angle drop occurs, it is determined as a heavy section e. For example, in order to recognize the size such as the interval and width of cracks from the image, the size of the cracks in the image can be calculated by determining the distance between the structure and the imaging device at the time of imaging. May be. In addition, a marker whose size is known in advance may be imaged together with the structure to be inspected, and the size of the crack may be calculated based on this, or the distance between two points of the imaged structure may be input. The crack size may be calculated on the basis of this. It is assumed that such a determination criterion is also defined in advance for structures other than bridges.
そして、点検支援装置1の損傷程度評価部109は、撮像された構造物2に劣化が表れているか判断する(S5)。例えば、上述した評価区分が所定の閾値以上(a以上又はb以上等)であれば、劣化が表れていると判断する。劣化があると判断された場合(S5:YES)、損傷程度評価部109は、劣化の程度を評価する(S6)。ここでは、上述した劣化の状態や劣化の程度を用いて、対策の必要性を判定する。なお、画像解析の結果に加え、構造物2の設計情報、施工情報、維持管理情報を用いて対策の必要性を判定してもよい。例えば、図7の評価区分、構造物DB又は劣化要因DBに保持されている情報等に基づいて損傷程度と判定区分を決定する。
Then, the damage
図8は、コンクリート床版の判定区分の一例を説明するための図である。図8は、判定区分、当該区分の内容、及び当該区分と判定されるための条件を対応付けて示している。本実施形態に係る条件は、S4で求めた評価区分、及びS3で抽出した劣化要因を用いて予め定められているものとする。例えば、ひび割れに関する評価区分がa或いはbの場合、損傷が認められないか、損傷が軽微で補修を行う必要がないと判定し、判定区分はAとする。また、ひび割れに関する評価区分がcの場合、状況に応じて補修を行う必要があると判定し、判定区分はBとする。また、ひび割れに関する評価区分がdの場合は、速やかに補修等を行う必要があると判定し、判定区分はCとする。また、ひび割れに関する評価区分がeの場合は原則的に、例えば構造物2が橋梁であれば、橋梁構造の安全性の観点から、緊急対応の必要があると判定し、判定区分はE1とする。また、ひび割れに関する評価区分がeの場合であって、例えば画像が橋梁の床版を撮像したものであり、抜け落ち寸前の床版ひびわれが発生していると判断できるようなときは、その他、緊急対応の必要があると判定し、判定区分はE2とする。また、例えばひび割れに関する評価区分がbの場合あって、同程度の年代に構築された他の構造物と比較して損傷の程度が大きいと判断される場合、構造物2の位置情報が含まれる地域についてアルカリ骨材反応や塩害等、特定の事象のおそれがあると判断される場合には、詳細調査の必要があると判定し、判定区分はSとする。なお、処理対象の構造物が、例えば橋梁以外の用途や、コンクリート床板以外の部位である場合であって、所定の条件に該当するときは、維持工事で対応する必要がある旨の判定区分が選択されるようにしてもよい。
FIG. 8 is a diagram for explaining an example of the judgment section of the concrete floor slab. FIG. 8 shows the determination category, the contents of the category, and the conditions for determining the category in association with each other. The conditions according to the present embodiment are determined in advance using the evaluation category obtained in S4 and the deterioration factor extracted in S3. For example, if the evaluation category for cracks is a or b, it is determined that no damage is observed or damage is minor and repair is not required, and the determination category is A. Moreover, when the evaluation classification regarding a crack is c, it determines with it being necessary to repair according to a condition, and sets the determination classification to B. If the evaluation category for cracks is d, it is determined that repair or the like needs to be performed promptly, and the determination category is C. If the evaluation category for cracks is e, for example, if the
S6の後、又はS5において劣化がないと判断された場合(S5:NO)、結果出力部
110は、処理の結果を出力する(S7)。なお、構造物2を撮像した複数の画像データについてそれぞれ図6の処理を行う。処理の結果は、同一の構造物2を撮像した複数の画像データを処理した後に結果を統合してから出力するようにしてもよい。また、点検の実施や結果を示す履歴情報を、構造物DB104の維持管理情報に記憶させる。例えば、上述した判定区分のような情報が出力される。なお、結果出力部110は、評価区分や判定区分を例えば構造物DBにも記憶させておき、損傷程度評価部109が、ある構造物について同程度の年代に構築された他の構造物の平均と比較して損傷の程度が大きいか否か判断できるようにしてもよい。
After S6 or when it is determined that there is no deterioration in S5 (S5: NO), the
図6の点検支援処理によれば、撮像された構造物2の情報や構造物2が存在する地域の情報を用いることにより、複数の劣化要因の各々による損傷発生の可能性が加味され、画像解析の精度が向上する。すなわち、本発明では、画像データに付加された位置情報に対応するコンクリート構造物に対応付けられた劣化の要因に起因して生じる劣化の状態を優先的に選択することで、画像解析の精度が向上する。なお、コンクリート構造物に対応付けられた劣化の要因には、コンクリート構造物の設計情報、施工情報、維持管理情報等に応じた劣化の要因のほか、コンクリート構造物が構築された地域に応じた劣化の要因がある。
According to the inspection support process of FIG. 6, by using the information of the imaged
<その他>
本発明は上述の処理を実行するコンピュータプログラムを含む。さらに、当該プログラムを記録した、コンピュータ読み取り可能な記録媒体も、本発明の範疇に属する。当該プログラムが記録された記録媒体については、コンピュータに、この記録媒体のプログラムを読み込ませて実行させることにより、上述の処理が可能となる。
<Others>
The present invention includes a computer program that executes the above-described processing. Furthermore, a computer-readable recording medium on which the program is recorded also belongs to the category of the present invention. With respect to the recording medium on which the program is recorded, the above-described processing can be performed by causing the computer to read and execute the program on the recording medium.
ここで、コンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、データやプログラム等の情報を電気的、磁気的、光学的、機械的、または化学的作用によって蓄積し、コンピュータから読み取ることができる記録媒体をいう。このような記録媒体のうちコンピュータから取り外し可能なものとしては、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、光ディスク、磁気テープ、メモリカード等がある。また、コンピュータに固定された記録媒体としては、ハードディスクドライブやROM等がある。 Here, the computer-readable recording medium refers to a recording medium in which information such as data and programs is accumulated by electrical, magnetic, optical, mechanical, or chemical action and can be read from a computer. Examples of such a recording medium that can be removed from the computer include a flexible disk, a magneto-optical disk, an optical disk, a magnetic tape, and a memory card. Further, examples of the recording medium fixed to the computer include a hard disk drive and a ROM.
1 点検支援装置
101 画像記憶部
102 画像読出部
103 構造物情報取得部
104 構造物DB
105 劣化要因取得部
106 劣化要因DB
107 画像解析部
108 特徴DB
109 損傷程度評価部
110 結果出力部
2 構造物(コンクリート構造物)
3 撮像装置
DESCRIPTION OF
105 Degradation
107
109 Damage
3 Imaging device
Claims (8)
コンクリート構造物の情報に対応付けて劣化の要因を記憶する記憶装置から、前記画像読出部が読み出した画像データの位置情報に対応するコンクリート構造物の情報に対応付けられた劣化の要因を取得する劣化要因取得部と、
前記劣化要因取得部が取得した前記劣化の要因と、劣化の要因ごとにコンクリート構造物の表面に表れる特徴を予め学習させた基準情報とを用いて、前記画像読出部が読み出した前記画像データを解析し、撮像された前記コンクリート構造物の劣化の状態を判定する画像解析部と、
を備えるコンクリート構造物の点検支援装置。 An image reading unit that reads out image data in which a concrete structure to be inspected is imaged and position information indicating the position is added;
The deterioration factor associated with the information on the concrete structure corresponding to the position information of the image data read by the image reading unit is acquired from a storage device that stores the deterioration factor in association with the information on the concrete structure. A deterioration factor acquisition unit;
Using the deterioration factor acquired by the deterioration factor acquisition unit and the reference information obtained by learning in advance the features appearing on the surface of the concrete structure for each deterioration factor, the image data read by the image reading unit is An image analysis unit that analyzes and determines the state of deterioration of the captured concrete structure;
An inspection support device for a concrete structure comprising:
請求項1に記載のコンクリート構造物の点検支援装置。 2. The concrete structure according to claim 1, wherein the image analysis unit preferentially selects a deterioration state caused by the deterioration factor acquired by the deterioration factor acquisition unit in the determination of the deterioration state. Inspection support device.
請求項1又は2に記載のコンクリート構造物の点検支援装置。 In the determination of the deterioration state, the image analysis unit preferentially uses the reference information obtained by learning the characteristics of the deterioration state caused by the deterioration factor acquired by the deterioration factor acquisition unit. Determining the state of deterioration that has occurred in the concrete structure, or more weighting the deterioration state caused by the deterioration factor acquired by the deterioration factor acquisition unit than other deterioration states The inspection support device for a concrete structure according to claim 1 or 2, wherein a state of deterioration occurring in the concrete structure is determined.
前記劣化要因取得部は、前記画像読出部が読み出した画像データの位置情報を含む地域に対応付けられた前記劣化の要因を取得する
請求項1から3のいずれか一項に記載のコンクリート構造物の点検支援装置。 The storage device stores a factor of deterioration that may occur in a concrete structure in association with regional information indicating a region,
The concrete structure according to any one of claims 1 to 3, wherein the deterioration factor acquisition unit acquires the deterioration factor associated with an area including position information of image data read by the image reading unit. Inspection support device.
る情報を記憶する
請求項4に記載のコンクリート構造物の点検支援装置。 The storage device stores information on salt damage, information on alkali-silica reactive aggregate, information on frost damage, or information on chemical corrosion as a cause of deterioration associated with the regional information. Inspection support device for concrete structures.
前記記憶装置は、前記劣化の要因に対応付けてコンクリート構造物の設計に関する情報、施工に関する情報、又は維持管理の履歴を示す情報が満たすべき条件を記憶する
請求項1から5のいずれか一項に記載のコンクリート構造物の点検支援装置。 The information on the concrete structure includes information on design of the concrete structure, information on construction, or information indicating a history of maintenance and management,
The said storage device memorize | stores the conditions which the information regarding the design of a concrete structure, the information regarding construction, or the information which shows the history of a maintenance management should satisfy | fill corresponding to the factor of the said deterioration. The inspection support device for concrete structures described in 1.
位置情報に対応付けて当該位置に構築されたコンクリート構造物の情報を記憶すると共に、コンクリート構造物の情報に対応付けて劣化の要因を記憶する記憶装置から、前記画像読出ステップにおいて読み出された画像データの位置情報に対応付けられたコンクリート構造物の情報、及び当該コンクリート構造物の情報に対応付けられた前記劣化の要因を取得する劣化要因取得ステップと、
前記劣化要因取得ステップにおいて取得された前記劣化の要因と、劣化の要因ごとにコンクリート構造物の表面に表れる特徴を予め学習させた基準情報とを用いて、前記画像読出ステップにおいて読み出された前記画像データを解析し、撮像された前記コンクリート構造物の劣化の状態を判定する画像解析ステップと、
をコンピュータが実行するコンクリート構造物の点検支援方法。 An image reading step of reading out image data in which a concrete structure to be inspected is imaged and position information indicating the position is added;
Stores the information of the concrete structure constructed on the position in association with the position information, from the storage device for storing the cause of deterioration in association with the information of the concrete structure, which is read out in the image reading step Deterioration factor acquisition step of acquiring the information of the concrete structure associated with the position information of the image data, and the deterioration factor associated with the information of the concrete structure;
Wherein a cause of degradation obtained in the degradation factor acquisition step, by using the pre-reference information obtained by learning the features appearing on the surface of the concrete structure for each factor of deterioration, the is read out in the image reading step the An image analysis step of analyzing image data and determining a deterioration state of the imaged concrete structure;
An inspection support method for concrete structures that is executed by a computer.
位置情報に対応付けて当該位置に構築されたコンクリート構造物の情報を記憶すると共に、コンクリート構造物の情報に対応付けて劣化の要因を記憶する記憶装置から、前記画像読出ステップにおいて読み出された画像データの位置情報に対応付けられたコンクリート構造物の情報、及び当該コンクリート構造物の情報に対応付けられた前記劣化の要因を取得する劣化要因取得ステップと、
前記劣化要因取得ステップにおいて取得された前記劣化の要因と、劣化の要因ごとにコンクリート構造物の表面に表れる特徴を予め学習させた基準情報とを用いて、前記画像読出ステップにおいて読み出された前記画像データを解析し、撮像された前記コンクリート構造物の劣化の状態を判定する画像解析ステップと、
をコンピュータに実行させるコンクリート構造物の点検支援プログラム。 An image reading step of reading out image data in which a concrete structure to be inspected is imaged and position information indicating the position is added;
Stores the information of the concrete structure constructed on the position in association with the position information, from the storage device for storing the cause of deterioration in association with the information of the concrete structure, which is read out in the image reading step Deterioration factor acquisition step of acquiring the information of the concrete structure associated with the position information of the image data, and the deterioration factor associated with the information of the concrete structure;
Wherein a cause of degradation obtained in the degradation factor acquisition step, by using the pre-reference information obtained by learning the features appearing on the surface of the concrete structure for each factor of deterioration, the is read out in the image reading step the An image analysis step of analyzing image data and determining a deterioration state of the imaged concrete structure;
An inspection support program for concrete structures that allows a computer to execute the above.
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