JP6396117B2 - コンクリート表層品質評価装置およびコンクリート表層品質評価方法 - Google Patents

Description

本発明は、コンクリートの表層品質を評価する技術に関する。

コンクリートの表層品質を評価する技術として、例えば特許文献１、２で開示された技術が知られている。特許文献１では、コンクリート試験体の白華発生前と白華発生後の画像を撮影し、それぞれの画像データに含まれる全てのＲＧＢの各平均値を算出し、それを合計した数値であるＲＧＢ合計値を算出し、白華発生後のＲＧＢ合計値から白華発生前のＲＧＢ合計値を差し引くことにより、ＲＧＢ変化量値を算出し、かかるＲＧＢ変化量値により、コンクリートの白華発生度合を評価する技術が開示されている。特許文献２では、コンクリート表面の画像データを２値化して脆弱部に対応する画像領域を抽出する技術が開示されている。

特開２０１４−４１０２７号公報 特開２００１−２０６６２号公報

しかし、特許文献１で開示された技術では、表面気泡やひび割れなどの表層品質を個別に判定することができない。特許文献２で開示された２値化を用いた技術では、閾値が狭いため認識誤差が生じやすく、照明等の光が当たる程度にも左右されやすい。
そこで、本発明は、コンクリート構造体の表層品質をその種別ごとに判定することのできる技術を提供する。

本発明は、コンクリート構造体の表面を撮影したカラー画像データを取得する取得手段と、前記カラー画像データに基づき、前記コンクリート構造体に関し、表層品質の種別ごとに、当該表層品質に対応する色の範囲を特定する特定手段と、前記カラー画像データに含まれる各画素の色と、前記色の範囲とを比較して、各画素に応じた位置の前記コンクリート構造体の表層品質の種別を判定する判定手段とを具備するコンクリート表層品質評価装置を提供する。

上記の構成において、前記特定手段は、前記カラー画像データが示す全画素の階調値の平均値に基づき、表面不具合でない、という種別の表層品質に対応する色の範囲を特定してもよい。
上記の構成において、前記判定手段は、前記カラー画像データにおいて共通の色の範囲に含まれる互いに隣り合う複数の画素で構成される連結画素群の表層品質の種別を、当該連結画素群の形状または大きさに基づき判定してもよい。
上記の構成において、前記特定手段は、前記カラー画像データが表す画像のうちユーザが指定した範囲における最頻出色に基づき、表面気泡またはひび割れ、という種別の表層品質に対応する色の範囲を特定してもよい。

また、本発明は、コンクリート構造体の表面を撮影したカラー画像データを取得する取得ステップと、前記カラー画像データに基づき、前記コンクリート構造体に関し、表層品質の種別ごとに、当該表層品質に対応する色の範囲を特定する特定ステップと、前記カラー画像データに含まれる各画素の色と、前記色の範囲とを比較して、各画素に応じた位置の前記コンクリート構造体の表層品質の種別を判定する判定ステップとを具備するコンクリート表層品質評価方法を提供する。

本発明によれば、コンクリート構造体の表層品質をその種別ごとに判定することができる。

実施形態の構成の全体を示す図。 コンクリート表層品質評価装置１００のハードウェア構成を示す図。 表層品質の判定基準を示す図。 画素ＤＢ３００の内容を示す図。 実施形態の処理の手順を示す流れ図。 第１判定処理の手順を示す流れ図。 第２判定処理の手順を示す流れ図。

本発明を実施するための形態の一例について説明する。図１は、実施形態の構成の全体を示す図である。撮影装置２００は、例えば、デジタルスチールカメラであり、コンクリート構造体の表面を撮影したカラー画像データを生成し、生成したカラー画像データをメモリに記憶する。

図２は、コンクリート表層品質評価装置１００のハードウェア構成を示す図である。制御部１０１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）などの演算装置と、ＲＯＭ（Read Only Memory）やＲＡＭ（Random Access Memory）などの記憶装置とを備える（いずれも図示省略）。ＲＯＭには、ハードウェアやＯＳ（Operating System）の起動の手順を記述したファームウェアが記憶されている。ＲＡＭは、ＣＰＵが演算を実行する際のデータの記憶に用いられる。

記憶部１０２は、例えばハードディスク記憶装置を備え、ＯＳやアプリケーションプログラムなどが記憶されている。通信部１０３は、例えば、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）端子であり、ＵＳＢケーブルを介して撮影装置２００との間で通信を行い、撮影装置２００がコンクリート構造体の表面を撮影したカラー画像データを撮影装置２００から取得する。外部ＩＦ（Interface）部１０４には、キーボードやマウスなどの入力装置１１０と、液晶パネルなどの表示装置１２０と、インクジェットプリンタなどの印刷装置１３０などが接続されている。

次に、表面不具合について説明する。表面不具合とは、表面気泡、ひび割れ、打ち重ね線（コールドジョイントおよび打ち重ね不良を含む）、砂すじ、豆板、表面剥離、色むらなどに分類される。これらの表面不具合は、コンクリートの地肌とは異なる色を呈する。また、表面不具合のうち、表面気泡とひび割れは、打ち重ね線（コールドジョイントおよび打ち重ね不良を含む）、砂すじ、豆板、表面剥離、色むら）と比べて色が濃い（黒に近い）傾向がある（以下、打ち重ね線、砂すじ、豆板、表面剥離、色むらを、「その他の表面不具合」と呼ぶ）。つまり、表面気泡およびひび割れに対応する色の範囲と、その他の表面不具合に対応する色の範囲と、コンクリートの地肌に対応する色の範囲とは、互いに異なっている。カラー画像データを構成する各画素の色は、一般にＲ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）の各色の階調で表現されているため、本実施形態では、ＲＧＢの３色の階調によって、画素ごとに、表面気泡およびひび割れ、その他の表面不具合、コンクリートの地肌のどの範囲に該当するかを判定する。

図３は、表層品質の判定基準を示す図である。同図は、Ｒの例である。Ｒは、０から２５５の２５６階調で表される。この例では、階調値が大きいほど、全画素の平均値、及び、表面気泡とひび割れの最頻値は、実際にコンクリート構造物を撮影した画像に基づいて求められる。全画素の平均値は、全画素の階調値の平均値であり、この平均値を挟んで或る幅を有する範囲が、コンクリート基準範囲に定められる。階調値がこの範囲内である画素は、表面不具合に該当しない可能性がある。

表面気泡とひび割れの最頻値は、実際にコンクリート構造物を撮影した画像を表示装置に表示させ、ユーザが目視により表面気泡またはひび割れと判定した画素の階調値から算出される。あるいは、コンクリート構造物の表面に５円硬貨を置いて撮影し、硬貨の孔の中の影の部分の階調値から最頻値を求めるようにしてもよい。αは、最頻値に対する色のばらつきを加味するための値であり、最頻値に対して或る係数を乗じた値である。例えば、最頻値が１００であり、係数が０．３であるとすると、α＝３０となり、最頻値＋α＝１３０となる。この場合、Ｒ＝０以上１３０以下の範囲が、表面気泡・ひび割れ範囲に定められる。階調値がこの範囲内にある画素は、表面気泡またはひび割れの可能性がある。

階調値がコンクリート基準範囲と表面気泡・ひび割れ範囲のいずれにも該当しない画素は、その他の表面不具合の可能性がある。
Ｇ、ＢについてもＲと同様に表層品質の判定基準が定められる。ただし、表面気泡とひび割れの最頻値や全画素の平均値は、色ごとに異なる場合もあり、２色または３色が等しい場合もあり得る。また、色ごとに異なるαの値が設定されてもよい。記憶部１０２には、Ｒ、Ｇ、Ｂのそれぞれについて、コンクリート基準範囲と表面気泡・ひび割れ範囲が記憶される。

図４は、画素データベース３００（以下、画素ＤＢ３００）の内容を示す図である。画素ＤＢ３００は、記憶部１０２に記憶されている。画素ＤＢ３００は、画素ごとのレコードを有し、各レコードは、「座標値」、「Ｒ階調値」、「Ｇ階調値」、「Ｂ階調値」、「種別」、「ラベル値」の各項目に対応するフィールドを有する。

「座標値」は、直交座標系における各画素の座標値である。「Ｒ階調値」、「Ｇ階調値」、「Ｂ階調値」は、それぞれＲ、Ｇ、Ｂを２５６階調で表した値である。「種別」は、以下に示すように、表層品質を種別ごとに異なる数字で表したものである。
０：表面不具合でない
１：表面気泡またはひび割れ
２：その他の表面不具合
３：表面気泡
４：ひび割れ

「ラベル値」は、連結画素に付与されたラベルの番号である。本実施形態では、表面不具合の可能性があると判定された画素に対して公知のラベリング処理を施すことによって、互いに隣り合う複数の画素で構成される連結画素群が抽出され、連結画素群ごとに固有のラベル値が付与される。

図５は、実施形態の処理の手順を示す流れ図である。制御部１０１は、記憶部１０２に記憶されたアプリケーションプログラムで記述された手順に従って、以下に示す処理を実行する。

ステップＳ０１においては、ユーザが撮影装置２００を用いて、評価対象となるコンクリートの表面を撮影する。すると、コンクリートの表面を撮影したカラー画像データが、撮影装置２００のメモリに記憶される。

ステップＳ０２においては、コンクリート表層品質評価装置１００にカラー画像データを取り込む。具体的には、ユーザが撮影装置２００とコンクリート表層品質評価装置１００とをＵＳＢケーブルで接続し、カラー画像データを撮影装置２００からコンクリート表層品質評価装置１００に送信する。送信されたカラー画像データは、画素ＤＢ３００に格納される。

ステップＳ０３においては、制御部１０１が、全画素値のＲＧＢの平均値を算出し、コンクリート基準範囲を特定する。具体的には、制御部１０１が画素ＤＢ３００からカラー画像データを読み出し、Ｒ、Ｇ、Ｂのそれぞれについて、全画素の階調値の平均値を算出し、この平均値に基づいてコンクリート基準範囲を特定する（図３参照）。

ステップＳ０４においては、制御部１０１が、表面気泡またはひび割れに相当するＲＧＢの範囲（表面気泡・ひび割れ範囲）を特定する。具体的には、表示装置１２０にカラー画像データに基づく画像を表示させ、表面気泡またはひび割れと見られる複数の箇所をユーザが入力装置１１０（マウス）を用いて指定する。すると、制御部１０１は、ユーザが指定した箇所に位置する画素のＲ、Ｇ、Ｂの階調値をカラー画像データから抽出し、Ｒ、Ｇ、Ｂのそれぞれについて、階調値の最頻値を特定する。制御部１０１は、最頻値に係数を乗じてαを求め、表面気泡・ひび割れ範囲を特定する（図３参照）。

ステップＳ０５において、制御部１０１は、評価対象画素を選択する。具体的には、制御部１０１は、画素ＤＢ３００の最初のレコードを評価対象画素として選択する。

ステップＳ０６において、制御部１０１は、評価対象画素が表面気泡・ひび割れ範囲に含まれるか否かを判定する。具体的には、制御部１０１は、画素ＤＢ３００から評価対象画素のＲ、Ｇ、Ｂの階調値を読み出し、Ｒ、Ｇ、Ｂのすべての階調値が表面気泡・ひび割れ範囲に含まれる場合には、評価対象画素が表面気泡・ひび割れ範囲に含まれると判定し（ステップＳ０６：ＹＥＳ）、制御部１０１の処理はステップＳ１０に進む。一方、Ｒ、Ｇ、Ｂの少なくとも１つの階調値が表面気泡・ひび割れ範囲に含まれない場合には、評価対象画素が表面気泡・ひび割れ範囲に含まれないと判定し（ステップＳ０６：ＮＯ）、制御部１０１の処理はステップＳ０７に進む。

ステップＳ１０においては、制御部１０１は、評価対象画素は表面気泡またはひび割れの可能性があると判定する。この場合、制御部１０１は、画素ＤＢ３００の評価対象画素に対応する種別のフィールドに「１」を書き込む。

ステップＳ０７においては、制御部１０１は、評価対象画素がコンクリート基準範囲に含まれるか否かを判定する。具体的には、Ｒ、Ｇ、Ｂのすべての階調値がコンクリート基準範囲に含まれる場合には、評価対象画素がコンクリート基準範囲に含まれると判定し（ステップＳ０７：ＹＥＳ）、制御部１０１の処理はステップＳ０８に進む。一方、Ｒ、Ｇ、Ｂの少なくとも１つの階調値がコンクリート基準範囲に含まれない場合には、評価対象画素がコンクリート基準範囲に含まれないと判定し（ステップＳ０７：ＮＯ）、制御部１０１の処理はステップＳ１１に進む。

ステップＳ０８においては、制御部１０１は、評価対象画素は表面不具合ではないと判定する。この場合、制御部１０１は、画素ＤＢ３００の評価対象画素に対応する種別のフィールドに「０」を書き込む。

ステップＳ１１においては、制御部１０１は、評価対象画素はその他の表面不具合の可能性があると判定する。この場合、制御部１０１は、画素ＤＢ３００の評価対象画素に対応する種別のフィールドに「２」を書き込む。

ステップＳ０９においては、制御部１０１は、すべての画素を評価したか否かを判断し、すべての画素を評価した場合（ステップＳ０９：ＹＥＳ）には、ステップＳ１２の処理に進み、評価していない画素がある場合（ステップＳ０９：ＮＯ）には、ステップＳ０５の処理に進む。ステップＳ０５においては、制御部１０１は、画素ＤＢ３００における上記評価対象画素の次のレコードを新たな評価対象画素として選択し、ステップＳ０６以降の処理を実行する。

ステップＳ１２においては、制御部１０１は、ラベリング処理により、すべての画素にラベル値を付与して画素ＤＢ３００に書き込む。この処理によって、互いに隣り合う複数の画素で構成される連結画素群が抽出され、連結画素群ごとに固有のラベル値が付与される。

上記の処理により、各画素の表層品質の種別は、「０：表面不具合でない」、「１：表面気泡またはひび割れ」、「２：その他の表面不具合」のいずれかに判定される。また、連結画素群ごとに固有のラベル値が付与される。上記の処理が完了したならば、制御部１０１は、第１判定処理および第２判定処理を実行する。

図６は、第１判定処理の手順を示す流れ図である。第１判定処理は、図５のステップＳ１０において表面気泡またはひび割れの可能性があると判定された画素で構成される連結画素群ごとに実行される処理である。

ステップＳ１０１においては、制御部１０１は、連結画素群が密集基準を満たしているか否かを判定する。具体的には、密集基準とは、画素の数の閾値であり、制御部１０１は、連結画素群を構成する画素の数がこの密集基準未満である場合（ステップＳ１０１：ＮＯ）には、ステップＳ１０５の処理に進み、その連結画素群は表面不具合ではないと判定する。連結画素群を構成する画素の数が非常に少ない場合（例えば、画素の数が１つ）、その連結画素群は、カラー画像データのエラーである可能性があるからである。この場合、制御部１０１は、画素ＤＢ３００のその連結画素群に対応する種別のフィールドに「０」を上書きする。一方、連結画素群を構成する画素の数がこの密集基準以上である場合（ステップＳ１０１：ＹＥＳ）には、制御部１０１の処理はステップＳ１０２に進む。

ステップＳ１０２においては、制御部１０１は、連結画素群の形状が表面気泡の特性に合致するか、ひび割れの特性に合致するかを判定する。例えば、表面気泡の特性とは、連結画素群の形状が面状であることであり、ひび割れの特性とは、連結画素群の形状が線状であることである。制御部１０１は、連結画素群の形状が表面気泡の特性に合致する場合（ステップＳ１０２：表面気泡）には、ステップＳ１０３の処理に進み、連結画素群の形状がひび割れの特性に合致する場合（ステップＳ１０２：ひび割れ）には、ステップＳ１０４の処理に進む。

ステップＳ１０３においては、制御部１０１は、連結画素群が表面気泡であると判定し、画素ＤＢ３００のその連結画素群に対応する種別のフィールドに「３」を上書きする。
ステップＳ１０４においては、制御部１０１は、連結画素群がひび割れであると判定し、画素ＤＢ３００のその連結画素群に対応する種別のフィールドに「４」を上書きする。

図７は、第２判定処理の手順を示す流れ図である。第２判定処理は、図５のステップＳ１１でその他の表面不具合の可能性があると判定された画素で構成される連結画素群ごとに実行される処理である。

ステップＳ２０１においては、制御部１０１は、連結画素群が密集基準を満たしているか否かを判定する。第１判定基準と同様に、密集基準とは、画素の数の閾値であり、制御部１０１は、連結画素群を構成する画素の数がこの密集基準未満である場合（ステップＳ２０１：ＮＯ）には、ステップＳ２０３の処理に進み、その連結画素群は表面不具合ではないと判定し、画素ＤＢ３００のその連結画素群に対応する種別のフィールドに「０」を上書きする。一方、連結画素群を構成する画素の数がこの密集基準以上である場合（ステップＳ２０１：ＹＥＳ）には、制御部１０１の処理はステップＳ２０２に進む。なお、第２判定処理における密集基準として、第１判定処理における密集基準と異なる値が設定されていてもよい。
ステップＳ２０２においては、制御部１０１は、連結画素群がその他の表面不具合であると判定する。

以上の処理によって、コンクリート構造体の表面を撮影した画像から、コンクリートの表層品質が表面気泡、ひび割れ、およびその他の表面不具合のいずれかに判定される。制御部１０１は、表面気泡とひび割れとその他の表面不具合を区別した画像を表示装置１２０に表示させる。例えば、表面気泡とひび割れとその他の表面不具合とを互いに異なる色で着色した画像を表示させてもよいし、表面気泡とひび割れとその他の表面不具合とに互いに異なる記号を付加した画像を表示させてもよい。

本実施形態によれば、コンクリート構造体の表層品質をその種別ごとに判定することができる。また、本実施形態によれば、共通の色の範囲に含まれる複数種別の表層品質をその種別ごとに判定することができる。また、撮影の状況やコンクリートの配合などの諸条件が表層品質の色に与える影響を加味して、表層品質の種別ごとに、当該表層品質に対応する色の範囲を決めることができる。

＜変形例＞
上記の実施形態を次のように変形してもよい。また、複数の変形例を組み合わせもよい。
＜第１変形例＞
上記の実施形態では、連結画素群の形状によって表面気泡とひび割れを区別する例を示したが、連結画素群の大きさで区別してもよい。例えば、直交座標系の２つの座標軸方向における連結画素群の幅が閾値未満であるならば表面気泡であると判定し、幅がこの閾値以上であるならばひび割れであると判定してもよい。あるいは、連結画素群の縦横比が閾値未満であるならば表面気泡であると判定し、縦横比がこの閾値以上であるならばひび割れであると判定してもよい。

＜第２変形例＞
上記の実施形態では、ステップＳ０６において、Ｒ、Ｇ、Ｂのすべての階調値が表面気泡・ひび割れ範囲に含まれる場合に、評価対象画素が表面気泡・ひび割れ範囲に含まれると判定したが、Ｒ、Ｇ、Ｂのいずれか１つまたは２つの階調値が表面気泡・ひび割れ範囲に含まれる場合に、評価対象画素が表面気泡・ひび割れ範囲に含まれると判定してもよい。ステップＳ０７についても同様である。また、コンクリートおよび表面不具合の色は無彩色に近いため、Ｒ、Ｇ、Ｂの値は互いに近接している。従って、判定に用いる色をＲ、Ｇ、Ｂのいずれか１つまたは２つに限定してもよい。

＜第３変形例＞
上記の実施形態では、αが最頻値に対して或る係数を乗じた値である例を示したが、αは定数でもよい。また、αは、最頻値に対して或る係数を乗じた値と定数のうちの大きい方を選択するようにしてもよい。例えば、係数が０．３であり、定数が１０であり、最頻値が１００であるとすると、最頻値に対して係数を乗じた値は３０となり、定数１０よりも大きいからαは３０が選択される。また、αは、最頻値に対して或る係数を乗じた値と定数のうちの小さい方を選択するようにしてもよい。また、αにオフセット値（例えば、０以上５以下の定数）を加えるようにしてもよい。また、最頻値に代えて平均値を用いてもよい。

＜第４変形例＞
撮影装置２００およびコンクリート表層品質評価装置１００にメモリカードを着脱するためのカードスロットを備えさせ、メモリカードを介してカラー画像データを取得するようにしてもよい。また、カラー画像データを無線通信で撮影装置２００からコンクリート表層品質評価装置１００に送信してもよい。また、コンクリート表層品質評価装置１００は、撮影装置２００を内蔵したノート型のコンピュータなどでもよい。

１００ コンクリート表層品質評価装置、１０１ 制御部、１０２ 記憶部、１０３ 通信部、１０４ 外部ＩＦ部、１１０ 入力装置、１２０ 表示装置、１３０ 印刷装置、２００ 撮影装置、３００ 画素ＤＢ

Claims (5)

1. コンクリート構造体の表面を撮影したカラー画像データを取得する取得手段と、
   前記カラー画像データに基づき、前記コンクリート構造体に関し、表層品質の種別ごとに、当該表層品質に対応する色の範囲を特定する特定手段と、
   前記カラー画像データに含まれる各画素の色と、前記色の範囲とを比較して、各画素に応じた位置の前記コンクリート構造体の表層品質の種別を判定する判定手段と
   を具備するコンクリート表層品質評価装置。
2. 前記特定手段は、前記カラー画像データが示す全画素の階調値の平均値に基づき、表面不具合でない、という種別の表層品質に対応する色の範囲を特定する
   請求項１に記載のコンクリート表層品質評価装置。
3. 前記判定手段は、前記カラー画像データにおいて共通の色の範囲に含まれる互いに隣り合う複数の画素で構成される連結画素群の表層品質の種別を、当該連結画素群の形状または大きさに基づき判定する
   請求項１又は２に記載のコンクリート表層品質評価装置。
4. 前記特定手段は、前記カラー画像データが表す画像のうちユーザが指定した範囲における最頻出色に基づき、表面気泡またはひび割れ、という種別の表層品質に対応する色の範囲を特定する
   請求項１乃至３のいずれか１項に記載のコンクリート表層品質評価装置。
5. コンクリート構造体の表面を撮影したカラー画像データを取得する取得ステップと、
   前記カラー画像データに基づき、前記コンクリート構造体に関し、表層品質の種別ごとに、当該表層品質に対応する色の範囲を特定する特定ステップと、
   前記カラー画像データに含まれる各画素の色と、前記色の範囲とを比較して、各画素に応じた位置の前記コンクリート構造体の表層品質の種別を判定する判定ステップと
   を具備するコンクリート表層品質評価方法。

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