JP6511892B2 - State determination apparatus for a structure, state determination system, and state determination method - Google Patents
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Description
本発明は、構造物に生じる欠陥などの状態を遠隔から判定する技術に関する。 The present invention relates to a technique for remotely determining a state such as a defect occurring in a structure.
トンネルや橋梁などのコンクリート構造物においては、構造物の表面に発生するひび割れ、剥離、内部空洞などの欠陥が、構造物の健全度に影響を及ぼすことが知られている。そのため、構造物の健全度を正確に判断するためには、これらの欠陥を正確に検出することが必要となる。 In concrete structures such as tunnels and bridges, it is known that defects such as cracks, separations and internal cavities generated on the surface of the structure affect the soundness of the structure. Therefore, in order to accurately determine the soundness of the structure, it is necessary to accurately detect these defects.
構造物のひび割れ、剥離、内部空洞などの欠陥の検出は、検査員による目視検査や打音検査によって行われてきており、検査のためには検査員が構造物に接近する必要がある。そのため、空中での作業ができる環境を整えることによる作業コストの増加や、作業環境設定のために交通規制をすることによる経済的機会の損失などが問題となっており、検査員が構造物を遠隔より検査する方法が望まれている。 The detection of defects such as cracks, peelings and internal cavities in structures has been carried out by visual inspection and hammering inspection by inspectors, and it is necessary for the inspector to approach the structures for inspection. As a result, there are problems such as an increase in the cost of work by preparing an environment where work in the air is possible, and a loss of economic opportunities due to traffic regulation for setting the work environment. A method of remote inspection is desired.
遠隔から構造物の状態を判定する方法として画像計測による方法がある。例えば、構造物を撮像装置で撮像して得られた画像を所定の閾値で2値化処理し、この2値化した画像からひび割れに対応する画像部分を検出する技術が提案されている(特許文献1)。また、構造物の応力状態から、構造物に生じている亀裂を検出する技術が提案されている(特許文献2、特許文献3)。また、赤外線撮像装置或は可視光撮像装置とレーザ撮像装置との両方を使用して、撮像画像を自動解析して計測対象物の不具合を判定するシステム(特許文献4)や、可搬性に優れた撮像手段で撮像した画像から欠陥マップを作成する方法(特許文献5)が提案されている。さらに、非特許文献1には、構造物表面の動画像により、ひび割れ領域の動きを検出することによって、ひび割れの検出精度を高める方法が開示されている。
There is a method by image measurement as a method of determining the state of a structure remotely. For example, there has been proposed a technique for binarizing an image obtained by imaging a structure with an imaging device with a predetermined threshold and detecting an image portion corresponding to a crack from the binarized image (Patented Literature 1). Moreover, the technique which detects the crack which has arisen in the structure from the stress state of a structure is proposed (
しかしながら、前記の技術では、例えば橋梁などの構造物の下表面を撮像する場合、荷重により構造物がたわむことで、撮像する表面の位置が表面の法線方向に移動することによる変位(面外変位という)が、構造物の欠陥の情報を有する表面の面内方向の変位(面内変位という)に加算されてしまう。このため、構造物の欠陥を検出する際の精度が低下するという問題があった。 However, in the case of imaging the lower surface of a structure such as a bridge, for example, in the above-mentioned technology, displacement of the surface to be imaged moves in the normal direction of the surface by bending the structure due to load (out-of-plane) The displacement) is added to the in-plane displacement (referred to as in-plane displacement) of the surface having information on the defect of the structure. For this reason, there existed a problem that the precision at the time of detecting the defect of a structure falls.
特許文献6には、測定対象物の表面に発生する歪を計測する方法において、撮像された画像の変位から面外変位量を補正する方法が提案されている。特許文献6では、面外変位量を構造物の変形前後の側面画像から読み取る。そのために、構造物の表面を撮影する第1映像装置と、側面を撮影する第2映像装置との、2台の映像装置を備えている。
しかしながら、この方法では、側面を撮影するために、表面を撮影する映像装置とは別にもう一台の映像装置が必要となり、コスト増大の課題がある。さらに、例えば橋梁などの場合、橋梁の側面の測定のためには、撮像装置を固定したり作業者の足場を確保したりする必要があるために作業性が悪く、測定精度が低下するという課題がある。 However, in this method, in order to capture the side surface, another imaging device is required in addition to the imaging device that captures the surface, and there is a problem of cost increase. Furthermore, in the case of a bridge, for example, there is a need to fix an imaging device or secure a footing of a worker for measurement of the side of the bridge, so the workability is poor and the measurement accuracy is lowered. There is.
本発明は、上記の課題に鑑みてなされたものであり、その目的は、構造物表面の画像の荷重による変位から、構造物表面の法線方向への移動による面外変位を作業性良く分離して、構造物表面の面内変位を抽出できるようにする。これにより、構造物のひび割れや剥離や内部空洞などの欠陥を区別した検出を、遠隔から非接触で精度良く行うことを可能とすることにある。 The present invention has been made in view of the above problems, and its object is to separate out-of-plane displacement due to movement in the normal direction of the surface of the structure from work-related displacement from the displacement of the image of the structure surface under load. Then, in-plane displacement of the surface of the structure can be extracted. Accordingly, it is possible to accurately perform remote detection in a non-contact manner with distinctions between defects such as cracking and peeling of a structure and an internal cavity.
本発明による状態判定装置は、構造物表面の荷重印加前後の時系列画像から、前記時系列画像の変位の2次元空間分布を算出する変位算出部と、前記時系列画像の撮像方向から測定した、前記荷重印加による前記構造物表面の法線方向の移動量、に基づく補正量を算出する補正量算出部と、前記時系列画像の変位の2次元空間分布から前記補正量を差し引いて、前記構造物表面の変位の2次元空間分布を抽出する変位補正部と、前記構造物表面の変位の2次元空間分布と、予め備えられた変位の空間分布との比較に基づいて、前記構造物の欠陥を特定する異常判定部と、を有する。 The state determination device according to the present invention is measured from the imaging direction of the time-series image, and a displacement calculation unit that calculates a two-dimensional spatial distribution of the displacement of the time-series image from the time-series image before and after load application on the surface of the structure. A correction amount calculation unit that calculates a correction amount based on the movement amount in the normal direction of the surface of the structure by the load application; and subtracting the correction amount from a two-dimensional spatial distribution of displacement of the time-series image; Based on a comparison of a displacement correction unit for extracting a two-dimensional space distribution of the surface displacement of the structure, a two-dimensional space distribution of the displacement of the surface of the structure, and a spatial distribution of the displacement provided in advance, And an abnormality determination unit that specifies a defect.
本発明による状態判定システムは、構造物表面の荷重印加前後の時系列画像から前記時系列画像の変位の2次元空間分布を算出する変位算出部と、前記荷重印加による前記構造物表面の法線方向の移動量に基づく補正量を算出する補正量算出部と、前記時系列画像の変位の2次元空間分布から前記補正量を差し引いて、前記構造物表面の変位の2次元空間分布を抽出する変位補正部と、前記構造物表面の変位の2次元空間分布と予め備えられた変位の空間分布との比較に基づいて前記構造物の欠陥を特定する異常判定部と、を有する状態判定装置と、前記時系列画像を撮像し前記状態判定装置に提供する撮像部と、前記時系列画像の撮像方向から前記移動量を測定し前記状態判定装置に提供する距離測定部と、を有する。 The state determination system according to the present invention comprises: a displacement calculation unit that calculates a two-dimensional spatial distribution of displacement of the time-series image from time-series images before and after load application on the surface of the structure; A correction amount calculation unit for calculating a correction amount based on a movement amount of a direction, and subtracting the correction amount from a two-dimensional spatial distribution of displacement of the time-series image to extract a two-dimensional spatial distribution of displacement of the structure surface A state determination device including: a displacement correction unit; and an abnormality determination unit that specifies a defect of the structure based on comparison between a two-dimensional space distribution of displacement of the surface of the structure and a spatial distribution of displacement prepared beforehand. An imaging unit configured to capture the time-series image and provide the state determination device; and a distance measurement unit configured to measure the movement amount from the imaging direction of the time-series image and provide the state determination device.
本発明による状態判定方法は、構造物表面の荷重印加前後の時系列画像から、前記時系列画像の変位の2次元空間分布を算出し、前記時系列画像の撮像方向から測定した、前記荷重印加による前記構造物表面の法線方向の移動量、に基づく補正量を算出し、前記時系列画像の変位の2次元空間分布から前記補正量を差し引いて、前記構造物表面の変位の2次元空間分布を抽出し、前記構造物表面の変位の2次元空間分布と、予め備えられた変位の空間分布との比較に基づいて、前記構造物の欠陥を特定する。 The state determination method according to the present invention calculates the two-dimensional spatial distribution of displacement of the time-series image from the time-series image before and after load application on the surface of the structure and measures the load application measured from the imaging direction of the time-series image Calculating the correction amount based on the movement amount in the normal direction of the surface of the structure due to a two-dimensional space distribution of the surface of the structure by subtracting the correction amount from the two-dimensional spatial distribution of the displacement of the time-series image A distribution is extracted, and a defect of the structure is identified based on comparison of a two-dimensional space distribution of displacement of the structure surface with a spatial distribution of displacement prepared in advance.
本発明によれば、構造物表面の画像の荷重による変位から、構造物表面の法線方向への移動による面外変位を作業性良く分離して、構造物表面の面内変位を抽出できるようになる。これにより、構造物のひび割れや剥離や内部空洞などの欠陥を区別した検出を遠隔から非接触で精度良く行うことが可能となる。 According to the present invention, out-of-plane displacement due to movement in the normal direction of the structure surface can be separated with good workability from displacement due to load of the image of the structure surface, and in-plane displacement of the structure surface can be extracted become. As a result, it is possible to perform detection with high accuracy and remoteness without contact, which distinguishes defects such as cracking and peeling of the structure and internal cavities.
以下、図を参照しながら、本発明の実施形態を詳細に説明する。但し、以下に述べる実施形態には、本発明を実施するために技術的に好ましい限定がされているが、発明の範囲を以下に限定するものではない。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings. However, the embodiments described below are technically preferable limitations for carrying out the present invention, but the scope of the invention is not limited to the following.
図1は、本発明の実施形態の状態判定装置の構成を示すブロック図である。本実施形態の状態判定装置100は、構造物表面の荷重印加前後の時系列画像から、前記時系列画像の変位の2次元空間分布を算出する変位算出部101と、前記時系列画像の撮像方向から測定した、前記荷重印加による前記構造物表面の法線方向の移動量、に基づく補正量を算出する補正量算出部102と、前記時系列画像の変位の2次元空間分布から前記補正量を差し引いて、前記構造物表面の変位の2次元空間分布を抽出する変位補正部103と、前記構造物表面の変位の2次元空間分布と、予め備えられた変位の空間分布との比較に基づいて、前記構造物の欠陥を特定する異常判定部104と、を有する。
FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of a state determination device according to an embodiment of the present invention. The state determination apparatus 100 of the present embodiment calculates a two-dimensional spatial distribution of displacement of the time-series image from the time-series image before and after the load application on the surface of the structure, and the imaging direction of the time-series image A correction
図2は、本発明の実施形態の状態判定装置の具体的な構成を示すブロック図である。状態判定装置1は、変位算出部2、補正量算出部3、変位補正部4、微分変位算出部5、異常判定部6、異常マップ作成部9を備えている。異常判定部6は、2次元空間分布情報解析部7と時間変化情報解析部8を備えている。
FIG. 2 is a block diagram showing a specific configuration of the state determination device according to the embodiment of the present invention. The
図3は、本発明の実施形態の状態判定システムの構成を示すブロック図である。状態判定システム10は、状態判定装置1、撮像部11、距離測定部12、傾斜測定部13を備えている。状態判定装置1は図2に示す装置である。撮像部11は撮像用のカメラである。図3では、被測定物である構造物15は、2点支持された梁状の構造としている。構造物15には、各種の欠陥14が存在する可能性がある。
FIG. 3 is a block diagram showing the configuration of the state determination system according to the embodiment of this invention. The state determination system 10 includes a
撮像部11は、構造物15に荷重を印加する前後の構造物15の表面を、X−Y平面の時系列画像として撮像する。さらに、撮像部11は、撮像した時系列画像を状態判定装置1の変位算出部2に入力する。
The imaging unit 11 captures the surface of the structure 15 before and after applying a load to the structure 15 as a time-series image of the XY plane. Furthermore, the imaging unit 11 inputs the captured time-series image to the
距離測定部12は、撮像部11と撮像部11が撮像する構造物15表面との間の距離(撮像距離という)を検出する。さらに、距離測定部12は、荷重を印加することで構造物15がたわむなどして、構造物15表面が表面の法線方向へ移動することで撮像距離が変化する変化分を検出する。すなわち、距離測定部12は、映像部11の撮像方向と同じ方向から、撮像距離とその変化分とを測定することができる。距離測定部12は、撮像距離と変化分とを距離情報として補正量算出部3に入力する。
The
なお、表面が曲面である場合に対して法線というが、表面が複数の小さな曲面を有していて全体として大きな曲面を成している場合、ここでは大きな曲面に対する法線を指すものとする。また、表面が平面である場合に対しては垂線というが、以下の説明では、単純化のために法線と統一して表記することとする。 Note that although the normal is referred to when the surface is a curved surface, in the case where the surface has a plurality of small curved surfaces to form a large curved surface as a whole, the normal to the large curved surface is referred to here. . In addition, when the surface is a plane, it is referred to as a perpendicular line, but in the following description, it will be described as being unified with a normal line for simplification.
傾斜測定部13は、撮像部11の撮像方向の中心の光軸に対する構造物15表面の法線の傾き角度、すなわち、構造物15の傾斜角度を検出して、補正量算出部3に傾斜情報として入力する。傾斜測定部13は、映像部11の撮像方向と同じ方向から、傾斜情報を取得することができる。
The
変位算出部2は、時系列画像のX−Y平面上の各(X,Y)座標ごとの変位を算出する。すなわち、撮像部11で撮像された荷重印加前のフレーム画像を基準とし、荷重印加後の最初の時刻のフレーム画像における変位を算出する。次に、荷重印加後の次の時刻のフレーム画像の変位、さらにその次の時刻のフレーム画像の変位という具合に、時系列画像ごとに荷重前の画像に対する変位を算出する。変位算出部2は、画像相関演算を用いて変位を算出することができる。また、変位算出部2は、算出した変位を、X−Y平面の2次元空間分布とする変位分布図として表すこともできる。
The
補正量算出部3は、距離測定部12からの距離情報、および、傾斜測定部13からの傾斜情報を用いて、変位算出部2が算出した変位に含まれている、荷重により構造物15がたわむなどして、構造物15表面が表面の法線方向へ移動することによる変位(面外変位という)を算出する。
The correction
変位補正部4は、変位算出部2で算出された変位もしくは変位分布図から、補正量算出部3で算出された面外変位を差し引くことによって、構造物15の表面内に生じている変位(面内変位という)を抽出する。変位補正部4は、抽出した面内変位を、微分変位算出部5と異常判定部6とに入力する。
The
微分変位算出部5は、変位もしくは変位分布図に空間微分を施し、微分変位、もしくは、算出した微分変位をX−Y平面上の2次元微分空間分布とする微分変位分布図を算出する。変位補正部4、および、微分変位算出部5の算出結果は、異常判定部6に入力される。
The differential
異常判定部6は、入力された算出結果に基づいて、構造物15の状態を判定する。すなわち、異常判定部6は、2次元空間分布情報解析部7と時間変化情報解析部8での解析結果から、構造物15の異常(欠陥14)の場所と種類を判定する。さらに、異常判定部6は、判定した構造物15の異常の場所と種類を、異常マップ作成部9に入力する。異常マップ作成部9は、構造物15の異常状態の空間分布をX−Y平面にマップ化し、異常マップとして記録し、出力する。
The
状態判定装置1は、PC(Personal Computer)やサーバなどの情報機器とすることができる。情報機器の有する演算資源であるCPU(Central Processing Unit)と、記憶資源であるメモリやHDD(Hard Disk Drive)を用いて、CPUでプログラムを動作させることにより、状態判定装置1を構成する各部を実現することができる。
The
図4A〜図4Dは、構造物15の各種異常状態と表面の面内変位の関係を説明するための図である。図4Aは、2点支持された梁状の構造物15の側面図である。図4Aに示すように、図3における撮像部11は、構造物15の下表面を撮像方向(Z方向)から撮像する条件で配置されている。このとき、構造物15が健全であれば、図4Aに示すように、構造物15の上面からの垂直荷重に対し、構造物15の上面には圧縮応力が、下面には引張応力がそれぞれ働く。なお、構造物15は、同様の応力が働く条件であれば、特に2点支持された梁状の構造物でなくてもよい。 4A to 4D are diagrams for explaining the relationship between various abnormal states of the structure 15 and in-plane displacement of the surface. FIG. 4A is a side view of the beam-like structure 15 supported at two points. As shown to FIG. 4A, the imaging part 11 in FIG. 3 is arrange | positioned on the conditions which image the lower surface of the structure 15 from an imaging direction (Z direction). At this time, if the structure 15 is sound, as shown in FIG. 4A, a compressive stress is applied to the upper surface of the structure 15 and a tensile stress is applied to the lower surface to the vertical load from the upper surface of the structure 15. . The structure 15 may not be a beam-like structure supported particularly by two points as long as the same stress is exerted.
ここで構造物15が弾性体である場合、応力は歪に比例する。その比例定数であるヤング率は、構造物の材質に依存する。応力と比例する歪は単位長さあたりの変位であるので、変位補正部4で算出された結果を微分変位算出部5で空間微分することにより、歪を算出することができる。すなわち、微分変位算出部5の結果により、応力場を求めることが可能となる。
Here, when the structure 15 is an elastic body, the stress is proportional to the strain. The Young's modulus, which is a proportional constant, depends on the material of the structure. Since the strain proportional to the stress is a displacement per unit length, the strain can be calculated by spatially differentiating the result calculated by the
図4Bに示すように、ひび割れが存在する場合、ひび割れ部分は荷重による変位が大きい。一方で、ひび割れ部分の周辺は、ひび割れ部分により応力の伝達がないため、構造物15の下面の引張応力は、図4Aに示す健全な状態と比べ小さくなる。 As shown in FIG. 4B, when there is a crack, the cracked portion has a large displacement due to the load. On the other hand, in the vicinity of the cracked portion, there is no transmission of stress due to the cracked portion, so the tensile stress on the lower surface of the structure 15 becomes smaller than that in the sound state shown in FIG. 4A.
また、図4Cに示すように、剥離が存在する場合、構造物15の下面から見た外観は、ひび割れの場合と同様の外観が観察される。しかしながら、剥離の場合は、剥離部分とその上部との間に応力伝達がない。そのため、荷重による変位は剥離部分においては一定方向に一定量が平行移動するだけであり、その空間微分値である歪は発生しない。よって、荷重による変位を空間微分することで得られる歪の情報を用いることで、ひび割れと剥離との区別をつけることが可能となる。 Further, as shown in FIG. 4C, in the case where peeling is present, the appearance as seen from the lower surface of the structure 15 is similar to that in the case of the crack. However, in the case of exfoliation, there is no stress transfer between the exfoliated part and its upper part. Therefore, the displacement due to the load only moves a fixed amount in parallel in the fixed direction at the separation portion, and no distortion which is the spatial differential value occurs. Therefore, it becomes possible to distinguish a crack and exfoliation by using information on strain obtained by spatially differentiating displacement by load.
また、図4Dに示すように、内部空洞が存在する場合、内部空洞では応力の伝達が妨げられるため、構造物15の下面における応力は小さくなる。よって、画像から算出される歪も小さくなることから、構造物15の外側から直接見ることができない内部空洞を見つけることが可能である。 Also, as shown in FIG. 4D, when the internal cavity is present, the stress transmission on the internal cavity is hindered, so the stress on the lower surface of the structure 15 is reduced. Therefore, since distortions calculated from images are also small, it is possible to find an internal cavity that can not be seen directly from the outside of the structure 15.
以下、図5A、図5Bを参照して、図4Bに示すようなY方向に沿ったひび割れが存在する場合を例として、面外変位を除去して面内変位を抽出する方法について述べる。図5Aは、図3の構造物15の、Y方向に沿ったひび割れが存在する場合の、荷重によるX方向の表面の変位を変位算出部2で算出した結果を示す図である。また、図5Bは、図5Aと同様の場合の、Y方向の表面の変位を変位算出部2で算出した結果を示す図である。ここでは、撮像距離は5m、構造物15は長さ20m、厚さ0.5m、幅10mのコンクリート(ヤング率40GPa)とし、10tの荷重をかけた場合と等価な条件の両持ち梁を用いている。
Hereinafter, with reference to FIGS. 5A and 5B, a method of removing the out-of-plane displacement and extracting the in-plane displacement will be described by taking an example where there is a crack along the Y direction as shown in FIG. 4B. FIG. 5A is a view showing the result of calculation of displacement of the surface in the X direction due to load by the
X方向の変位を示す図5Aでは、撮像範囲±200mmの範囲で±170μmの変位が生じている。Y方向の変位を示す図5Bでは、撮像範囲±200mmの範囲で±160μmの変位が直線的に生じている。X方向の変位は、面内変位に面外変位が重畳された変位となっている。一方、Y方向の変位は、面外変位のみの変位となっている。 In FIG. 5A showing displacement in the X direction, displacement of ± 170 μm occurs in the range of imaging range ± 200 mm. In FIG. 5B showing displacement in the Y direction, displacement of ± 160 μm occurs linearly in the range of imaging range ± 200 mm. The displacement in the X direction is a displacement in which out-of-plane displacement is superimposed on in-plane displacement. On the other hand, displacement in the Y direction is displacement only in out-of-plane displacement.
図6Aは、距離測定部12の構成を示す。距離測定部12は、撮像部11と構造物15表面との距離を測定する。距離測定部12は、信号発生器121、送信機122、受信機123、時間比較器124、距離算出器125を備えている。
FIG. 6A shows the configuration of the
信号発生器121は、パルス信号を発生する。送信機122は、信号発生器121の生成するパルス信号に対応した超音波を発信する。送信機122から発信された超音波は、構造物15の表面で反射し、受信機123で受信される。時間比較器124は、超音波を送信機122が発信した時刻と、受信機123が受信した時刻とから、発信から受信までの時間を算出する。これは、超音波が、距離測定部12と構造物15の表面との距離z(撮像部11と構造物15表面との距離に相当する)を往復する時間である。
The
さらに、時間比較器124は、構造物15に荷重を印加する前後で前記時間を算出することによって、荷重により構造物15がたわむなどして、構造物15表面が表面の法線方向へ移動することによって生じた距離の変化分Δzに対応した時間差Δtを求める。距離算出器125は、超音波の発信から受信までの時間から距離zを、時間差Δtから距離zの変化分Δzを、算出し、距離情報として状態判定装置1の補正量算出部3に入力する。
Furthermore, the
図6Bは、距離測定部12と、測定対象である構造部15の表面位置の移動の様子を示す図である。距離測定部12と構造物15表面との距離は、時刻毎に出力される。例えば、時刻t1で、発信から受信までの時間が29.412msec.であった場合、音速340m/sec.を乗算して、撮像部11と構造物15の表面との距離は5mであることが求まる。また、時刻t2で、発信から受信までの時間が29.388msec.であった場合、音速340m/sec.を乗算して距離は4.996mであることが求まる。ここで、時刻t1は荷重印加前、時刻t2は荷重印加後の時刻とすれば、構造物15のたわみなどによる変化分Δzは、4mmと算出される。なお、時刻t1や時刻t2は、撮像部11が荷重前後での時系列画像を撮像するタイミングに合わせることが好ましい。これにより補正の精度を高めることができる。
FIG. 6B is a view showing the movement of the surface position of the
また、例えば、信号発生器121は、パルス信号のパルス幅を12.5μsec.(パルスON/OFFで帯域4kHz)とし、時間比較器124は、パルス信号のパルス幅の1/500の25nsec.(パルスON/OFFで帯域2MHz)までの時間比較ができるようにすることで、8.5μmの距離分解能を得ることができる。なお、距離測定部12は、これと同等の分解能が得られれば、超音波に限らずレーザー光線やマイクロ波等を使ったものでもよく、また、時間差を用いる以外の方法として、三角計測の原理を用いる方法でもよい。
Also, for example, the
補正量算出部3は、距離測定部12から得た荷重前後での距離の変化分Δzに基づいて、面外変位δiを算出する。図7は、補正量算出部3における補正量の算出方法を説明するための図である。図7では、距離の変化分Δzが荷重前後の構造物のたわみに対応するものとし、変化分Δzをたわみ量δとして表記している。なお、変化分Δzは、たわみ量だけには限定されず、例えば、荷重により構造物15の全体が沈み込むことで撮像する表面の位置が表面の法線方向へ移動する場合などが、含まれていても良い。
The correction
図7に示すように、荷重により構造物15にたわみ(たわみ量δ)が発生する場合、撮像部11の撮像面には、構造物表面の変位の2次元空間分布である面内変位Δxに相当するΔxiとは別に、たわみ量δによる面外変位δiが生じる。面外変位δiと面内変位Δxiとは、撮像距離をL、レンズの焦点距離をf、構造物表面の撮像中心からの距離をxとすると、それぞれ、式1と式2とで表される。
δi=x・f・{1/(L−δ)−1/L} (式1)
Δxi=Δx・f/(L−δ) (式2)
ここで、構造物15の荷重前後のたわみ量δが前記の4mm、撮像距離Lが5m、レンズ焦点距離fが50mmの場合、構造物15の表面における撮像中心からの距離xが200mmにおいて、撮像面の面外変位δiは式1より1.6μmとなる。一方、構造物15の表面に160μmの面内変位Δxが存在する場合、式2より撮像面の面内変位Δxiは1.6μmとなる。
As shown in FIG. 7, when deflection (deflection amount δ) occurs in the structure 15 due to a load, the imaging surface of the imaging unit 11 has an in-plane displacement Δx that is a two-dimensional space distribution of displacement of the structure surface. Apart from the corresponding Δxi, an out-of-plane displacement δi occurs due to the amount of deflection δ. The out-of-plane displacement δi and the in-plane displacement Δxi are expressed by
δi = x · f · {1 / (L−δ) −1 / L} (Expression 1)
Δxi = Δx · f / (L−δ) (Expression 2)
Here, when the deflection amount δ of the structure 15 before and after the load is 4 mm, the imaging distance L is 5 m, and the lens focal distance f is 50 mm, imaging is performed at a distance x of 200 mm from the imaging center on the surface of the structure 15 From the
このように、変位算出部2で算出された時系列画像の変位やX−Y平面の2次元空間分布とする変位分布図には、面内変位Δxiと同等の面外変位δiが重畳されている場合がある。変位補正部4は、変位算出部2で得られた変位から、補正量算出部3で得られた面外変位δiを補正量として減算することで、面内変位Δxiを抽出する。
As described above, the out-of-plane displacement δi equivalent to the in-plane displacement Δxi is superimposed on the displacement of the time-series image calculated by the
図5Aと図5Bの変位算出部2で算出した変位から、補正量算出部3で得られた面外変位を減算することで抽出した面内変位を、図8Aと図8Bに各々示す。図8Aは、Y方向にひび割れを有する構造物の、荷重によるX方向の表面の面内変位を変位補正部4で算出した結果を示す図である。図8Bは、同様の構造物の、荷重によるY方向の表面の面内変位を変位補正部4で算出した結果を示す図である。ひび割れ部では、X方向で不連続な20μmの急激な面内変位が生じていることが分かる。一方、Y方向には面内変位が生じていないことが分かる。
The in-plane displacements extracted by subtracting the out-of-plane displacement obtained by the correction
なお、図5A、5Bおよび図8A、8Bから分かるように、面内変位がX方向にだけ生じていてY方向には生じていないことが予め分かっている場合は、図5Aから図5Bを差し引くことによって、図8Aの面内変位を得ることができる。 5A and 5B and FIGS. 8A and 8B, if it is known in advance that in-plane displacement occurs only in the X direction and not in the Y direction, then subtract FIGS. 5A to 5B. Thus, the in-plane displacement of FIG. 8A can be obtained.
図9は、本発明の実施形態の補正量算出部3における補正量の算出方法において、構造物15に傾斜がある場合についての面外変位を説明する図である。補正量算出部3には、傾斜測定部13から、撮像部11の撮像方向の中心の光軸に対する構造物15の表面の法線の傾斜角度θ(すなわち、構造物15の傾斜角度)が傾斜情報として入力される。
FIG. 9 is a view for explaining the out-of-plane displacement in the case where the structure 15 is inclined in the method of calculating the correction amount in the correction
図9に示すように、Y軸を軸として構造物15の表面の法線がθだけ回転している場合、撮像部11の光軸をz軸とした座標と構造物表面の法線をz’とした座標との関係は、式3、式4、式5で示される。
x’=x・cosθ+z・sinθ (式3)
y’=y (式4)
z’=−x・sinθ+z・cosθ (式5)
さらに、θだけ回転した撮像面のX−Y座標は式6、式7で写像される。
X=x’・f/(L−z’) (式6)
Y=y’・f/(L−z’) (式7)
よって、荷重の印加により構造物15がたわむことでの座標P1(x1,y1,z1)から座標P2(x2,y2,z2)への変位による、X方向の面外変位δxi、Y方向の面外変位δyiは、各々、式8、式9で示される(図9中でY成分は図示せず)。
δxi=x2i−x1i=x2・f/(L−z2)−x1・f/(L−z1) (式8)
δyi=y2i−y1i=y2・f/(L−z2)−y1・f/(L−z1) (式9)
図9では、Y軸を軸として、構造物15の表面の法線が撮像部11の撮像方向の中心の光軸に対してθだけ回転している場合を取り扱ったが、X軸やZ軸を軸とする場合も同様に考えて、補正を行うことができる。
As shown in FIG. 9, when the normal to the surface of the structure 15 is rotated by θ with the Y axis as an axis, the coordinate with the optical axis of the imaging unit 11 as the z axis and the normal to the surface of the structure is z The relationship with the coordinates of 'is expressed by
x ′ = x · cos θ + z · sin θ (Equation 3)
y '= y (Equation 4)
z ′ = − x · sin θ + z · cos θ (Equation 5)
Furthermore, the XY coordinates of the imaging surface rotated by θ are mapped by
X = x ′ · f / (L−z ′) (Equation 6)
Y = y ′ · f / (L−z ′) (Equation 7)
Therefore, the out-of-plane displacement in the X direction δxi in the Y direction due to the displacement from the coordinate P1 (x1, y1, z1) to the coordinate P2 (x2, y2, z2) when the structure 15 is bent by the application of a load. The outer displacements δ yi are respectively expressed by
δxi = x2i−x1i = x2 · f / (L−z2) −x1 · f / (L−z1) (Equation 8)
δyi = y2i−y1i = y2 · f / (L−z2) −y1 · f / (L−z1) (Equation 9)
In FIG. 9, the case where the normal of the surface of the structure 15 is rotated by θ with respect to the optical axis at the center of the imaging direction of the imaging unit 11 with the Y axis as an axis is dealt with. In the case of using as an axis, the correction can be performed in the same way.
傾斜測定部13は、MEMS(Micro Electro Mechanical Systems)技術による静電容量型加速度センサを用い、重力方向を検出することで傾斜測定することができる。また、傾斜が測定できるのであれば、他の方式の各種加速度センサや各種ジャイロセンサを用いてもよい。
The
変位補正部4の出力である構造物表面の面内変位は、微分変位算出部5で構造物表面の歪に置き換えられる。構造物表面の歪にヤング率を乗ずると応力となるので、このことから構造物表面の応力場が求まる。変位補正部4で得られた変位情報と、微分変位算出部5で得られた歪情報は、異常判定部6に入力される。
The in-plane displacement of the surface of the structure, which is the output of the
異常判定部6は、変位補正部4で得られた変位情報や微分変位算出部5で得られた歪情報に対して、欠陥の種類と場所を特定するために、2次元空間分布情報解析部7と時間変化情報解析部8とに、予め、欠陥を判定するための閾値や、欠陥の種類に対応した特徴的な変位や歪のパタンを備えている。そして、2次元空間分布情報解析部7と時間変化情報解析部8とは、変位情報や歪情報と前記閾値との比較や、前記パタンとのパタンマッチングにより、図4A〜図4Dで示したような、健全な状態、もしくは、ひび割れや剥離や内部空洞といった欠陥を判定する。
The
図8Aは、Y方向に沿ったひび割れが存在する場合の、荷重による構造物のX方向の表面の面内変位の例を示している。ひび割れ部では、不連続な20μmの急激な面内変位が生じていることが分かる。このような急激な変位は、欠陥の無い健全な状態では生じない。よって、予め不連続な変位の大きさに閾値を設けておくことで、これを上回る変位が確認されることでひび割れを検出することが可能である。 FIG. 8A shows an example of in-plane displacement of the surface in the X direction of the structure due to load when there is a crack along the Y direction. In the cracked portion, it can be seen that a discontinuous 20 μm rapid in-plane displacement occurs. Such a sudden displacement does not occur in a sound state without defects. Therefore, it is possible to detect a crack by confirming the displacement exceeding this by providing a threshold value in the magnitude | size of a discontinuous displacement beforehand.
図10Aと図10Bは、Y方向に沿ったひび割れがある場合の、微分変位算出部5で算出されるひび割れ部の周りの応力場の分布を示した図である。図10Aに示すように、ひび割れにより応力方向が曲げられるため、図10AにおけるX方向に引張応力が構造体の両端に働いている場合でも、ひび割れ近傍の応力方向は図10Bに示すようにY方向の成分が発生する。したがって、このY方向の成分の有無の検出によってもひび割れを検出できる。なお、このようなひび割れ周りの応力場は、線形応答を示す弾性体においては応力拡大係数としてその分布が知られているので、その情報を利用することも可能である。
FIG. 10A and FIG. 10B are diagrams showing distributions of stress fields around the cracked area calculated by the differential
図11A〜11Dに、ひび割れ周りの変位量の2次元変位分布の例を示す。図11Aと図11Bは、それぞれ、図4Bにおける水平方向(X方向)と図4Bにおける紙面に垂直な方向(Y方向)の変位量等高線である。図11Aに示すように、X方向に関して、ひび割れがない領域よりひび割れ周りでは変位量等高線の密度が疎となる。これは、図8Aに示したひび割れ部分での急激な変位の、外側の緩やかな変位の部分に相当する。この部分での変位は、ひび割れが無いときの変位よりも緩やかとなる。 11A to 11D show examples of two-dimensional displacement distributions of displacement around a crack. 11A and 11B respectively show displacement contour lines in the horizontal direction (X direction) in FIG. 4B and in the direction (Y direction) perpendicular to the paper surface in FIG. 4B. As shown in FIG. 11A, in the X direction, the density of displacement amount contour lines is sparser around the crack than in the region where there is no crack. This corresponds to the portion of the outer gradual displacement of the rapid displacement at the cracked portion shown in FIG. 8A. The displacement at this part is slower than the displacement without cracks.
また、図11Bに示すように、Y方向に関して、ひび割れ部分の周辺に変位のY方向の成分が生じる。これは、図10Bに示した、応力場(歪)のY方向の成分に対応する。 Moreover, as shown to FIG. 11B, the component of the Y direction of a displacement arises around a crack part regarding Y direction. This corresponds to the Y direction component of the stress field (strain) shown in FIG. 10B.
図11Cと図11Dは、それぞれ、図11Aと図11Bの場合よりひび割れが深い場合を示す。この場合、X方向、Y方向それぞれに関してひび割れ周りでは変位量等高線の密度がより疎になる。この疎密の情報から、ひび割れの深さを知ることも可能である。 11C and 11D show the case where the crack is deeper than the case of FIGS. 11A and 11B, respectively. In this case, the density of displacement contour lines becomes sparser around the crack in each of the X direction and the Y direction. It is also possible to know the depth of the crack from this sparse and dense information.
以上のひび割れの判定は、図2における異常判定部6内の2次元空間分布情報解析部7で行われる。
The above determination of the crack is performed by the two-dimensional space distribution
ひび割れがある場合、図8Aに示したように、ひび割れ部では、ひび割れの開きが大きくなることに対応して変位量が急増する。よって、X方向もしくはY方向の単位長さ当りの変位量の閾値を、各々、予め設けておくことで、閾値を超える変位量が検出された場所にひび割れがあると推定することができる。 When there is a crack, as shown in FIG. 8A, in the cracked portion, the displacement amount rapidly increases in response to the increase of the crack opening. Therefore, it is possible to estimate that there is a crack in the place where the displacement amount exceeding the threshold is detected by providing in advance the threshold value of the displacement amount per unit length in the X direction or the Y direction.
また、X方向の歪は、ひび割れ部では急激に増大する。このことから、X方向の歪の値に閾値を予め設けておくことで、閾値を上回る歪が検出された場所にひび割れがあると推定することができる。 In addition, strain in the X direction rapidly increases at the cracked portion. From this, it is possible to presume that there is a crack in the place where the strain exceeding the threshold is detected by providing the threshold in advance in the value of the strain in the X direction.
また、図10A、図10Bに示したように、ひび割れがある場合、Y方向の歪が生じる。よって、Y方向の歪の値に閾値を予め設けておくことで、閾値を上回る歪が検出された場所にひび割れがあると推定することができる。 Also, as shown in FIG. 10A and FIG. 10B, if there is a crack, strain in the Y direction occurs. Therefore, by providing a threshold value in advance in the value of strain in the Y direction, it can be estimated that there is a crack in a place where the strain exceeding the threshold is detected.
以上の各閾値は、構造物と同様の寸法や材質を用いてのシミュレーションや、縮小模型による実験などにより設定することができる。さらに、実際の構造物を長期間にわたって測定し蓄積されたデータから設定することもできる。 Each of the above threshold values can be set by simulation using dimensions and materials similar to those of the structure, and experiments using a reduced model. In addition, the actual structure can be set from measured and accumulated data over a long period of time.
以上の判定は、以上のような数値による比較によらずとも、以下に説明する様なパタンマッチング処理によっても可能である。 The above determination can also be performed by pattern matching processing as described below, without using the above-described numerical comparison.
図12A〜12Cは、2次元空間分布情報解析部7による変位分布のパタンマッチング処理を説明する図である。変位補正部4や微分変位算出部5によれば、図11A〜11Dに示したように、X−Y平面に変位量を変位分布図として表すことができる。2次元空間分布情報解析部7は、図12Aに示すように、予め記憶されたひび割れ周りの変位のX方向のパタンを回転、拡大縮小して、変位補正部4で得られた変位分布図とのパタンマッチングにより、ひび割れの方向と深さを判定することができる。ここで、予め記憶されたひび割れ周りの変位のX方向のパタンは、ひび割れの深さや幅ごとに予めシミュレーションなどにより作成しておくことができる。
12A to 12C are diagrams for explaining pattern matching processing of displacement distribution by the two-dimensional space distribution
また、2次元空間分布情報解析部7は、図12Bに示すように、予め記憶されたひび割れ周りの変位のY方向のパタンを回転、拡大縮小して、変位補正部4で得られた変位分布図とのパタンマッチングにより、ひび割れの方向と深さを判定する。ここで、予め記憶されたひび割れ周りの変位のY方向のパタンは、ひび割れの深さや幅ごとに予めシミュレーションなどにより作成しておくことができる。
In addition, as shown in FIG. 12B, the two-dimensional space distribution
また、2次元空間分布情報解析部5は、図12Cに示すように、予め記憶されたひび割れ周りの変位の微分ベクトル場のパタンを回転、拡大縮小して、微分変位算出部5で得られた微分ベクトル場(応力場に相当)とのパタンマッチングにより、ひび割れの方向と深さを判定する。ここで、予め記憶されたひび割れ周りの変位の微分ベクトル場のパタンは、ひび割れの深さや幅ごとに予めシミュレーションなどにより作成しておくことができる。
Further, as shown in FIG. 12C, the two-dimensional space distribution
前記パタンマッチングには相関演算を用いている。パタンマッチングにはその他の各種統計的演算手法を用いてもよい。 A correlation operation is used for the pattern matching. Various other statistical arithmetic methods may be used for pattern matching.
以上、構造物15がひび割れを有する場合について説明を行ってきたが、以下に、内部空洞を有する場合と剥離を有する場合とについて説明を行う。 As mentioned above, although the case where the structure 15 has a crack has been described, the case where it has an internal cavity and the case where it has peeling will be described below.
図13Aと図13Bは、図4Dに示すような内部空洞が存在する場合の撮像方向から見た面の応力の2次元分布を示す。図13Aは斜視図であり、図13Bは平面図である。図13Bに示すように、荷重によって図のX方向に応力が働くが、空洞部分では応力場が曲がるため、応力に図のY方向の成分が存在する。 FIGS. 13A and 13B show a two-dimensional distribution of stress in the plane viewed from the imaging direction when there is an internal cavity as shown in FIG. 4D. FIG. 13A is a perspective view, and FIG. 13B is a plan view. As shown in FIG. 13B, the load exerts a stress in the X direction in the figure, but the stress field is bent in the hollow portion, so that there is a component in the Y direction in the figure in the stress.
図14A〜14Cは、内部空洞が存在する場合の撮像方向から見た面の変位の等高線及び応力場を示した図であり、変位のX成分の等高線を図14Aに、変位のY成分の等高線を図14Bに、応力場を図14Cにそれぞれ示す。 14A to 14C are diagrams showing contours and stress fields of displacement of the surface viewed from the imaging direction in the presence of an internal cavity, where contours of the X component of the displacement are shown in FIG. 14A, contours of the Y component of the displacement Is shown in FIG. 14B and the stress field is shown in FIG. 14C.
空洞部分では、図4Dの説明で述べた通り歪量が小さくなるので、図14Aに示す変位のX成分の等高線の密度が小さくなる。また、図14Bに示す変位のY成分の等高線は閉じた曲線となる。さらに、図14Cに示す、変位の微分である応力場は空洞部分で曲がることとなる。表面の応力場は空洞部分が表面に近いほどその影響が顕著になるため、応力場の曲がり方から空洞部分の表面からの深さを推定することもできる。 In the hollow portion, since the amount of strain decreases as described in the description of FIG. 4D, the density of contour lines of the X component of the displacement illustrated in FIG. 14A decreases. Further, the contour line of the Y component of the displacement shown in FIG. 14B is a closed curve. Furthermore, the stress field, which is a derivative of displacement, shown in FIG. 14C will bend at the cavity. The effect of the stress field on the surface is more pronounced as the cavity is closer to the surface, so the depth from the surface of the cavity can also be estimated from the bending of the stress field.
ここで、2次元空間分布情報解析部7で予め記憶された空洞周りの変位のX方向の変位のパタン、空洞周りの変位のY方向の変位のパタン、および微分ベクトル場(応力場に相当)を、ひび割れを判定した時と同様に、図12Aに図14Aを、図12Bに図14Bを、図12Cに図14Cを適用すると、内部空洞の位置および深さの状態判定をすることができる。前記パタンマッチングには相関演算を用いているが、その他の統計的演算手法を用いてもよい。
Here, the pattern of the displacement in the X direction of the displacement around the cavity, the pattern of the displacement in the Y direction of the displacement around the cavity, and the differential vector field (corresponding to a stress field) stored in advance by the two-dimensional space distribution
また、内部空洞を有する場合も、Y方向の変位量やY方向の歪の特徴から、これらの変位量や歪に閾値を予め設けて、これを上回る場合に内部空洞があると推定することもできる。 Also in the case of having an internal cavity, it is also possible to pre-set a threshold value for these displacement amount and strain from the characteristic of the displacement amount in Y direction and the distortion in Y direction and to have an internal cavity when exceeding this. it can.
図15Aと図15Bは、内部空洞がある構造体に荷重を短時間与えた場合(インパルス刺激という)の応答を説明する図である。インパルス刺激は、例えば、荷重を掛ける位置に掛けることができる。このインパルス刺激に対する、図15Aに示すA、B、Cの表面の各点での変位の時間応答を、図15Bに示す。内部空洞がないA点では、応力伝達が早く変位の振幅も大きい。一方、C点では、内部空洞中は応力が伝達しないため、応力は空洞の周辺から伝達するため、応力伝達が遅くかつ変位の振幅が小さい。また、A点とC点の中間点あるB点での応力伝達時間と振幅は、A点とC点の中間の値となる。従って、構造体を撮像方向から見た面の面内における変位分布を、異常判定部6内の時間変化情報解析部8で周波数解析をすると、共振周波数近傍の振幅と位相とから内部空洞の領域を特定できる。また、共振周波数のずれから内部空洞を判定してもよい。
FIGS. 15A and 15B are diagrams for explaining the response when a load is given to a structure having an internal cavity for a short time (referred to as impulse stimulation). Impulse stimulation can be applied, for example, at a position where a load is applied. The time response of displacement at each point on the surfaces of A, B, and C shown in FIG. 15A to this impulse stimulus is shown in FIG. 15B. At point A where there is no internal cavity, stress transfer is fast and the amplitude of displacement is also large. On the other hand, at point C, since stress is not transmitted in the internal cavity, stress is transmitted from the periphery of the cavity, so that stress transmission is slow and the amplitude of displacement is small. Further, the stress transfer time and the amplitude at a point B which is an intermediate point between the point A and the point C become a value intermediate between the point A and the point C. Therefore, the frequency distribution of the displacement distribution in the plane of the structure viewed from the imaging direction is analyzed by the time change
なお、荷重を長時間与えた場合であっても、荷重を与えた初期段階では図15Bに相当する変位の変動が確認される。但しこの場合、変位の収束値はゼロではなく荷重にバランスする値となる。よって、荷重を長時間与えた場合も、時間変化情報解析部8により内部空洞の領域を特定できる。
Even when the load is applied for a long time, the displacement variation corresponding to FIG. 15B is confirmed in the initial stage of applying the load. However, in this case, the convergence value of the displacement is not zero but a value balanced with the load. Therefore, even when a load is applied for a long time, the time change
以上の変位の時間応答の処理は、時間変化情報解析部8において高速フーリエ変換を用いた周波数解析により行われる。また、周波数解析にはウェーブレット変換等の各種周波数解析法を用いてもよい。
The processing of the time response of displacement described above is performed in the time change
図16A〜16Cは、剥離が存在する場合の撮像方向から見た面の変位の等高線及び応力場を示した図であり、変位のX成分の等高線を図16Aに、変位のY成分の等高線を図16Bに、応力場を図16Cにそれぞれ示す。 16A to 16C are diagrams showing contours and stress fields of displacement of a surface viewed from the imaging direction in the presence of exfoliation, where contours of the X component of displacement are shown in FIG. 16A and contours of the Y component of displacement. The stress fields are shown in FIG. 16C, respectively.
図4Cに示すように、剥離が存在する場合、梁状の構造物の下面から見た外観ではひび割れと同様の外観が観察される。しかしながら、剥離部分とその上部との間には応力伝達がないため、荷重前後の変位は剥離部分において一定方向に一定量が平行移動するだけであり、その空間微分値である歪は発生しない。 As shown in FIG. 4C, when exfoliation is present, an appearance similar to a crack is observed in the appearance viewed from the lower surface of the beam-like structure. However, since there is no stress transfer between the exfoliated portion and the upper portion thereof, the displacement before and after the load is only parallel displacement of a fixed amount in a fixed direction in the exfoliated portion, and distortion which is the spatial differential value does not occur.
図16Aは、変位のX成分の等高線を示す。剥離部分は歪がなく一定方向に異動するため等高線が存在しない。この特徴を用いて、異常判定部6は剥離が存在すると判定する。また、図中のA点の部分は剥離による断裂で応力が伝達しづらいので、健全部分であるB点に比べて等高線が疎になる。異常判定部6はこの性質を用いて剥離部分と健全部分とを判定してもよい。
FIG. 16A shows contours of the X component of displacement. There is no distortion and there is no contour line in the peeled portion because it moves in a fixed direction. Using this feature, the
図16Bは、変位のY成分の等高線を示す。剥離部分の外周の外側にはY方向の変位が生じる。この特徴を用いて、異常判定部6は剥離が存在すると判定することができる。また、図16Cに示す変位の微分である応力場は、剥離部分では0かその近傍の値となる。この特徴を用いて、異常判定部6は剥離が存在すると判定することができる。
FIG. 16B shows contours of the Y component of displacement. A displacement in the Y direction occurs on the outer side of the outer periphery of the peeled portion. Using this feature, the
ここで、2次元空間分布情報解析部7で予め記憶された剥離周りの変位のX方向の変位のパタン、空洞周りの変位のY方向の変位のパタン、および微分ベクトル場(応力場に相当)を、ひび割れの深さを判定した時と同様に、図12Aに図16Aを、図12Bに図16Bを、図12Cに図16Cを適用すると、剥離の位置の判定をすることができる。前記パタンマッチングには相関演算を用いているが、その他の統計的演算手法を用いてもよい。
Here, a pattern of displacement in the X direction of displacement around separation, a pattern of displacement in the Y direction of displacement around a cavity, and a differential vector field (corresponding to a stress field) stored in advance by the two-dimensional space distribution
図17は、剥離を有する構造体がインパルス刺激を受けた場合の時間応答を示す図である。時間応答では、剥離部分と健全部分とでは変位の方向が逆、すなわち位相が180°異なる波形となる。また、剥離部分は軽くなっているため振幅が大きい。構造体を撮像方向から見た面の面内における変位分布を時間変化情報解析部8で周波数解析をすることで、振幅と位相から剥離部分を特定できる。また、剥離部分は構造体全体から浮いているため、構造体全体とは別の周波数成分を含んでいる場合があるため、共振周波数のずれから剥離部分を判定してもよい。
FIG. 17 is a diagram showing a time response when a structure having exfoliation is subjected to impulse stimulation. In the time response, the direction of displacement is reversed in the peeled portion and the healthy portion, that is, the waveform has a phase difference of 180 °. In addition, since the peeled portion is light, the amplitude is large. By performing frequency analysis on the displacement distribution in the plane of the surface of the structure viewed from the imaging direction by the time change
以上の処理において時間変化情報解析部8における周波数解析は高速フーリエ変換を用いている。周波数解析にはウェーブレット変換等の各種周波数解析法を用いてもよい。
In the above processing, frequency analysis in the time change
図18は、図2の状態判定装置1の状態判定方法を示すフローチャートである。
FIG. 18 is a flowchart showing a state determination method of the
ステップS1で、状態判定装置1の変位算出部2は、撮像部11で撮像された荷重を印加する前後での構造物15の表面の時系列画像において、荷重を印加する前後での変位量を算出する基準となる荷重印加前のフレーム画像を取り込み、さらに、荷重印加後のフレーム画像を時系列に取り込む。
In step S1, the
さらに、変位算出部2は、基準となる荷重印加前の画像に対する荷重印加後の画像のX、Y方向の変位量を算出する。さらに、算出した変位量の2次元分布をX−Y平面に表示した変位分布図(変位量の等高線)としてもよい。さらに、変位算出部2は、算出した変位量もしくは変位分布図を変位補正部4に入力する。
Furthermore, the
ステップS2で、補正量算出部3は、距離測定部12と傾斜測定部13から、それぞれ、撮像部11と構造物15の表面との間の距離情報と、撮像部11の光軸と構造物15の表面の法線とのなす角度の角度情報とを取得する。
In step S2, the correction
ステップS3で、補正量算出部3は、距離情報と角度情報とから、面外変位を算出する。
In step S3, the correction
ステップS4で、変位補正部4は、変位算出部2で得られた変位量から補正量算出部3で得られた面外変位を減算して面内変位を抽出する。すなわち、変位補正部4は、基準となる荷重印加前に対する、荷重印加後の構造物15の表面のX−Y方向の面内変位を算出する。さらに、算出した面内変位の2次元分布をX−Y平面に表示した変位分布図(変位量の等高線)としてもよい。変位補正部4は、算出した結果を微分変位算出部5と異常判定部6に入力する。
In step S4, the
ステップS5で、微分変位算出部5は、変位補正部4から入力された面内変位もしくは変位分布図を空間微分して、微分変位量(応力値)もしくは微分変位分布図(応力場)を算出する。微分変位算出部5は、算出した結果を異常判定部6に入力する。
In step S5, the differential
以下のステップS6、ステップS7、ステップS8は、異常判定部6の2次元空間分布情報解析部7が構造体の欠陥であるひび割れ、剥離、内部空洞を判定するステップである。判定方法としては、前述したパタンマッチングによる方法と、閾値による方法を挙げて説明する。
The following steps S6, S7, and S8 are steps in which the two-dimensional space distribution
ステップS6で、異常判定部6の2次元空間分布情報解析部7は、入力されたX方向の変位量もしくは変位分布図から、ひび割れ、剥離、内部空洞の状態を判定する。
In step S6, the two-dimensional space distribution
まず、パタンマッチングによる判定方法を説明する。2次元空間分布情報解析部7は、図12A、図14A、図16Aに示すような、ひび割れや内部空洞や剥離の幅や深さなどに対応して予め作成された変位分布パタンをデータベースとして備えている。2次元空間分布情報解析部7は、変位補正部4から入力されたX方向の変位分布図に対して、これらの変位分布パタンを回転、拡大縮小してパタンマッチングし、X−Y平面における欠陥の位置や種類を判定する。
First, the determination method by pattern matching will be described. The two-dimensional space distribution
次に、変位量の閾値による判定方法を説明する。2次元空間分布情報解析部7は、入力されたX方向の変位量に基づいて、例えば、変位量の連続性を判定する。すなわち、図8Aに示したように、変位量の閾値以上の急峻な変化の有無により、連続性の無し有りを判定する。2次元空間分布情報解析部7は、X−Y平面上のいずれかの箇所に連続性が無い急峻な変化がある場合、当該箇所にひび割れや剥離が存在する可能性があると判定し、不連続フラグDisC(x,y,t)に1をセットするとともに、急峻な変化がある箇所の変位量データを数値情報として記録する。ここでtは、ステップS1で取り込んだフレーム画像の時系列画像上の時刻である。
Next, the determination method using the threshold value of the displacement amount will be described. The two-dimensional space distribution
異常判定部6は、パタンマッチングにより判定した欠陥の情報、もしくは、変位量の閾値により判定した不連続フラグDisC(x,y,t)や数値情報を、異常マップ作成部9に入力する。
The
ステップS7で、異常判定部6の2次元空間分布情報解析部7は、入力されたY方向の変位量もしくは変位分布図から、ひび割れ、剥離、内部空洞の状態を判定する。
In step S7, the two-dimensional space distribution
まず、パタンマッチングによる判定方法を説明する。2次元空間分布情報解析部7は、図12B、図14B、図16Bに示すような、ひび割れや内部空洞や剥離の幅や深さなどに対応して予め作成された変位分布パタンをデータベースとして備えている。2次元空間分布情報解析部7は、変位補正部4から入力されたY方向の変位分布図に対して、これらの変位分布パタンを回転、拡大縮小することによってパタンマッチングし、X−Y平面における欠陥の位置や種類を判定する。
First, the determination method by pattern matching will be described. The two-dimensional space distribution
次に、変位量の閾値による判定方法を説明する。ひび割れ、剥離、内部空洞の欠陥がある場合、Y方向にも変位量が発生する。よって、2次元空間分布情報解析部7は、予め定められた閾値より大きい変位量を検知した場合、当該箇所に欠陥があると判定して、直交フラグortho(x,y,t)に1をセットするとともに、閾値より大きい変位量を検知した箇所の変位量データを数値情報として記録する。
Next, the determination method using the threshold value of the displacement amount will be described. If there are cracks, peeling, and defects in the internal cavity, displacement occurs in the Y direction as well. Therefore, when the two-dimensional space distribution
異常判定部6は、パタンマッチングにより判定した欠陥の情報、もしくは、変位量により判定した直交フラグortho(x,y,t)や数値情報を、異常マップ作成部9に入力する。
The
ステップS8で、異常判定部6の2次元空間分布情報解析部7は、入力された微分変位量(応力値)もしくは微分変位分布図(応力場)から、ひび割れ、剥離、内部空洞の状態を判定する。
In step S8, the two-dimensional space distribution
まず、パタンマッチングによる判定方法を説明する。2次元空間分布情報解析部7は、図12C、図14C、図16Cに示すような、ひび割れや内部空洞や剥離の幅や深さなどに対応して予め作成された変位分布パタンをデータベースとして備えている。2次元空間分布情報解析部7は、微分変位算出部5から入力された微分変位分布図に対して、これらの変位分布パタンを回転、拡大縮小することによってパタンマッチングし、X−Y平面における欠陥の位置や種類を判定する。
First, the determination method by pattern matching will be described. The two-dimensional space distribution
次に、微分変位量の閾値による判定方法を説明する。例えば、X方向の歪は、ひび割れ部では変位の微分値が発散するため、急増する。このことから、歪の値に閾値を予め設けておくことで、閾値を上回る歪が検出された箇所にひび割れがあると判定することができる。2次元空間分布情報解析部7は、入力された微分変位量に基づいて、当該箇所にひび割れが存在すると判定し、微分値フラグDiff(x,y,t)に1をセットするとともに、欠陥箇所の微分変位量データを数値情報として記録する。
Next, the determination method using the threshold value of the differential displacement amount will be described. For example, the strain in the X direction rapidly increases because the differential value of displacement diverges at the cracked portion. From this, it is possible to determine that there is a crack in the portion where the strain exceeding the threshold is detected by providing the threshold in advance for the value of the strain. The two-dimensional space distribution
異常判定部6は、パタンマッチングにより判定した欠陥の情報、もしくは、微分変位量により判定した微分値フラグDiff(x,y,t)や数値情報を、異常マップ作成部9に入力する。
The
ステップS9で、変位算出部2は、時系列画像の各フレーム画像の処理が完了したかを判定する。すなわち、時系列画像のフレーム数がn枚であった場合、n枚目の処理が終わったか否かを判定する。処理がn枚に満たない場合(NO)、ステップS1からの処理を繰り返す。これをn枚が終了するまで繰り返す。なお、nは全フレーム数には限定されず、任意の数に設定することができる。処理がn枚を終了した場合(YES)、ステップS10に進む。
In step S9, the
ステップS10で、異常判定部6の時間変化情報解析部8は、n枚のフレーム画像に対応した時系列の変位量もしくは変位分布図から、図15Bや図17に示したような変位の時間応答を解析する。すなわち、n枚の変位分布図I(x,y,n)から、時間周波数分布(時間周波数をfとする)が振幅A(x,y,f)、位相P(x,y,f)として算出される。時間変化情報解析部8は、時間周波数分布が図15Bのように場所によって位相が異なる特徴を有する場合、位相ずれを生じている箇所に内部空洞があると判定する。また、図17のように変位の極性が反転している場合、その間の箇所に剥離があると判定する。時間変化情報解析部8は、以上の時間周波数分布の算出結果と欠陥の判定結果を、異常マップ作成部9に入力する。
In step S10, the time change
ステップ11で、異常マップ作成部9は、以上のステップで入力された情報に基づいて、異常マップ(x,y)を作成する。2次元空間分布情報解析部7および時間変化情報解析部8から送られた結果は、X-Y座標上の点(x,y)に関与するデータ群である。これらのデータは、異常判定部6内の2次元空間分布情報解析部7および時間変化情報解析部8にて、構造物の状態が判定されている。
In step 11, the anomaly
これらの判定は、X方向の変位量もしくは変位分布図、Y方向の変位量もしくは変位分布図、微分変位量もしくは微分変位分布図、さらには変位や微分変位の時間応答についてなされている。そのため、異常マップ作成部9は、例えば、Y方向の変位量での判定が付かないなどのデータの欠落を生じたとしても、X方向の変位量と微分変位量での判定が付いていることによって、X−Y座標中の当該の箇所の状態を決定できる。そして、この決定に基づいて、異常マップ(x,y)を作成することができる。
These determinations are made for displacement or displacement distribution in the X direction, displacement or displacement distribution in the Y direction, differential displacement or differential displacement, and time responses of displacement and differential displacement. Therefore, even if the abnormality
また、欠陥状態の判定に際しては、X方向変位、Y方向変位、微分変位の判定が喰い違った場合、多数決により決定しても良い。また、判定基準である閾値と最も差の大きい項目に決定しても良い。 Further, when determining the defect state, if the determinations of the displacement in the X direction, the displacement in the Y direction, and the differential displacement are different from each other, they may be determined by majority decision. Also, it may be determined as the item having the largest difference from the threshold as the determination criterion.
また、異常マップ作成部9は、前述の各種数値情報に基づいて、欠陥の程度を表現することができる。例えば、ひび割れの幅や深さ、剥離の寸法、内部空洞の寸法や表面からの深さなどを表現することができる。
Further, the abnormality
また、異常判定部6内の2次元空間分布情報解析部7および時間変化情報解析部8で行う構造物の欠陥状態の判定を、異常マップ作成部9が異常マップ(x,y)を作成する際に行うようにすることもできる。すなわち、2次元空間分布情報解析部7および時間変化情報解析部8からは解析データを入手し、解析データに基づく欠陥状態の判定を、異常マップ作成部9が行うようにしても良い。
Further, the abnormality
また、異常マップ作成部9の結果出力は、人が表示装置で直接可視化できる形態の情報でもよいし、機械が読み込むための形態の情報でもよい。
Further, the result output of the abnormality
本実施形態において、例えば、撮像部11のレンズ焦点距離は50mm、画素ピッチは5μmとして、撮像距離5mにおいて500μmの画素分解能が得られるようにすることができる。撮像部11の撮像素子は、モノクロで水平2000画素、垂直2000画素の画素数のものを使用し、撮像距離5mにおいて、1m×1mの範囲が撮像できるようにすることができる。撮像素子のフレームレートは60Hzとすることができる。 In the present embodiment, for example, the lens focal length of the imaging unit 11 is 50 mm, the pixel pitch is 5 μm, and a pixel resolution of 500 μm can be obtained at an imaging distance of 5 m. The image pickup element of the image pickup unit 11 can use monochrome monochrome pixels having 2000 horizontal pixels and 2000 vertical pixels, and can capture an area of 1 m × 1 m at an imaging distance of 5 m. The frame rate of the imaging device can be 60 Hz.
また、変位算出部2における画像相関では、2次曲線補間によるサブピクセル変位推定を使用し、1/100画素まで変位推定ができるようにし、5μmの変位分解能が得られるようにすることができる。画像相関におけるサブピクセル変位推定には、以下の各種方法を用いることができる。また、変位微分において微分時のノイズ削減のために平滑フィルタを使用することができる。
Further, in the image correlation in the
サブピクセル変位推定には、2次曲面、等角直線などによる補間を使用してもよい。また、画像相関演算には、SAD(Sum of Absolute Difference)法、SSD(Sum of Squared Difference)法、NCC(Normalized Cross Correlation)法、ZNCC(Zero−mean Normalized Cross Correlation)法などの各種方法を用いてもよい。また、これらの方法と前述のサブピクセル変位推定法とのいかなる組み合わせを用いてもよい。 Interpolation by a quadratic surface, an equiangular straight line, or the like may be used for subpixel displacement estimation. For image correlation operation, various methods such as sum of absolute difference (SAD), sum of squared difference (SSD), normalized cross correlation (NCC), and zero-mean normalized cross correlation (ZNCC) are used. May be Also, any combination of these methods with the sub-pixel displacement estimation method described above may be used.
撮像部11のレンズ焦点距離、撮像素子の画素ピッチ、画素数、フレームレートは、測定対象に応じて適宜変更してもよい。 The lens focal length of the imaging unit 11, the pixel pitch of the imaging device, the number of pixels, and the frame rate may be changed as appropriate according to the measurement object.
本実施形態において、例えば、梁状構造物は橋梁に、荷重は走行車両に相当するとすることができる。以上の説明では、梁状構造物上に荷重をかけて説明したが、荷重が走行車両のように橋梁上を移動する場合でも、同様に、ひび割れ、内部空洞、剥離の検出が可能である。また、材料力学的に以上の説明と同様の挙動を呈するものであれば、他の材料やサイズや形状を有する構造物、構造物に荷重を載せるのとは異なる荷重方法、例えば、荷重を吊り下げるなどの荷重方法によるものにも適用することができる。 In the present embodiment, for example, the beam structure may correspond to a bridge, and the load may correspond to a traveling vehicle. In the above description, the load is applied to the beam-like structure. However, even when the load moves on the bridge like a traveling vehicle, the crack, the internal cavity, and the peeling can be similarly detected. In addition, if it exhibits the same behavior as the above description in terms of material mechanics, a load method different from loading a load on another material, a structure having a size or a shape, or a structure, for example, suspending a load The present invention can be applied to load methods such as lowering.
また、構造物の表面変位の空間2次元分布の時系列信号を計測できるものであれば、時系列画像に限らず、アレイ状のレーザドップラセンサや、アレイ状の歪ゲージ、アレイ状の振動センサ、アレイ状の加速度センサ等を用いてもよい。これらアレイ状のセンサから得られる空間2次元の時系列信号を画像情報として扱ってもよい。 In addition, as long as time-series signals of spatial two-dimensional distribution of surface displacement of a structure can be measured, the present invention is not limited to time-series images, but arrayed laser Doppler sensors, arrayed strain gauges, and arrayed vibration sensors An array of acceleration sensors or the like may be used. A spatial two-dimensional time-series signal obtained from these arrayed sensors may be treated as image information.
本実施形態では、構造物表面の法線方向への移動による面外変位を算出するための距離情報や傾斜情報を、構造物表面の画像を撮像する撮像方向と同じ方向から、撮像のタイミングに合わせて、取得することができる。構造物表面の法線方向への移動量は、構造物の側面方向から、荷重によるたわみ量を測定することによって得ることが原理的には可能である。しかしながら、例えば、構造物が橋梁などの場合、橋梁の側面からの測定は作業をする上で極めて困難であり、そのため、測定精度も低くなる。本実施形態は、この作業上の問題も解決できるので、構造物表面の画像の変位を高い精度で補正することができる。 In the present embodiment, distance information and tilt information for calculating out-of-plane displacement due to movement in the normal direction of the surface of the structure are taken from the same direction as the imaging direction for imaging an image of the structure surface at the timing of imaging. It can be acquired together. The amount of movement of the surface of the structure in the normal direction can in principle be obtained by measuring the amount of deflection due to load from the side direction of the structure. However, for example, in the case where the structure is a bridge or the like, measurement from the side of the bridge is extremely difficult in working, and therefore the measurement accuracy is also lowered. The present embodiment can also solve this problem in operation, so that the displacement of the image on the surface of the structure can be corrected with high accuracy.
以上のように、本実施形態によれば、構造物表面の画像の荷重による変位から、構造物表面の法線方向への移動による面外変位を作業性良く分離して、構造物表面の面内変位を抽出できるようになる。これにより、構造物のひび割れや剥離や内部空洞などの欠陥を区別した検出を遠隔から非接触で精度良く行うことが可能となる。 As described above, according to the present embodiment, the out-of-plane displacement due to the movement in the normal direction of the structure surface is separated with good workability from the displacement due to the load of the image of the structure surface. Internal displacement can be extracted. As a result, it is possible to perform detection with high accuracy and remoteness without contact, which distinguishes defects such as cracking and peeling of the structure and internal cavities.
本発明は上記実施形態に限定されることなく、特許請求の範囲に記載した発明の範囲内で種々の変形が可能であり、それらも本発明の範囲内に含まれるものである。 The present invention is not limited to the above embodiment, and various modifications are possible within the scope of the invention described in the claims, and they are also included in the scope of the present invention.
また、上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載され得るが、以下には限られない。 Moreover, although a part or all of the above-mentioned embodiment may be described as the following additional notes, it is not limited to the following.
付記
(付記1)
構造物表面の荷重印加前後の時系列画像から、前記時系列画像の変位の2次元空間分布を算出する変位算出部と、
前記時系列画像の撮像方向から測定した、前記荷重印加による前記構造物表面の法線方向の移動量、に基づく補正量を算出する補正量算出部と、
前記時系列画像の変位の2次元空間分布から前記補正量を差し引いて、前記構造物表面の変位の2次元空間分布を抽出する変位補正部と、
前記構造物表面の変位の2次元空間分布と、予め備えられた変位の空間分布との比較に基づいて、前記構造物の欠陥を特定する異常判定部と、を有する、状態判定装置。
(付記2)
前記補正量算出部は、前記構造物の傾斜角度を補正した前記移動量に基づいて前記補正量を算出する、付記1記載の状態判定システム。
(付記3)
前記構造物表面の法線方向の移動量、もしくは、前記構造物の傾斜角度は、前記時系列画像の撮像と同じタイミングで測定される、付記2記載の状態判定装置。
(付記4)
前記構造物表面の変位の2次元空間分布から2次元微分空間分布を算出する微分変位算出部を有し、
前記異常判定部は、前記2次元微分空間分布と、予め備えられた微分変位の微分空間分布との比較に基づいて、前記構造物の欠陥を特定する、付記1から3の内の1項記載の状態判定装置。
(付記5)
前記異常判定部は、前記構造物表面の変位の2次元空間分布の時間変化に基づいて、前記構造物の欠陥を特定する、付記1から4の内の1項記載の状態判定装置。
(付記6)
前記異常判定部は、前記2次元微分空間分布の時間変化に基づいて、前記構造物の欠陥を特定する、付記4または5記載の状態判定装置。
(付記7)
前記異常判定部は、前記構造物表面の変位の変位量と、予め備えられた閾値との比較に基づいて、前記構造物の欠陥を特定する、付記1から6の内の1項記載の状態判定装置。
(付記8)
前記異常判定部は、前記構造物表面の変位の微分変位量と、予め備えられた閾値との比較に基づいて、前記構造物の欠陥を特定する、付記4から7の内の1項記載の状態判定装置。
(付記9)
前記異常判定部の判定結果に基づいて、前記欠陥の場所と種類を示す異常マップを作成する異常マップ作成部を有する、付記1から8の内の1項記載の状態判定装置。
(付記10)
前記欠陥の種類は、ひび割れ、剥離、内部空洞を含む、付記1から9の内の1項記載の状態判定装置。
(付記11)
前記予め備えられた変位の空間分布と前記予め備えられた微分変位の微分空間分布は、前記ひび割れ、前記剥離、前記内部空洞の情報に基づく、付記10記載の状態判定装置。
(付記12)
前記2次元空間分布は、前記変位のX−Y平面におけるX方向の変位の分布、前記変位のX−Y平面におけるY方向の変位の分布を含む、付記1から11の内の1項記載の状態判定装置。
(付記13)
構造物表面の荷重印加前後の時系列画像から前記時系列画像の変位の2次元空間分布を算出する変位算出部と、前記荷重印加による前記構造物表面の法線方向の移動量に基づく補正量を算出する補正量算出部と、前記時系列画像の変位の2次元空間分布から前記補正量を差し引いて、前記構造物表面の変位の2次元空間分布を抽出する変位補正部と、前記構造物表面の変位の2次元空間分布と予め備えられた変位の空間分布との比較に基づいて前記構造物の欠陥を特定する異常判定部と、を有する状態判定装置と、
前記時系列画像を撮像し前記状態判定装置に提供する撮像部と、
前記時系列画像の撮像方向から前記移動量を測定し前記状態判定装置に提供する距離測定部と、を有する、状態判定システム。
(付記14)
前記構造物の傾斜角度を測定し前記状態判定装置に提供する傾斜測定部を有し、
前記補正量算出部は、前記傾斜角度を補正した前記移動量に基づいて前記補正量を算出する、付記13記載の状態判定システム。
(付記15)
前記距離測定部、もしくは、前記傾斜測定部は、前記構造物表面の法線方向の移動量、もしくは、前記構造物の傾斜角度を、前記時系列画像の撮像と同じタイミングで測定する、付記14記載の状態判定システム。
(付記16)
前記構造物表面の変位の2次元空間分布から2次元微分空間分布を算出する微分変位算出部を有し、
前記異常判定部は、前記2次元微分空間分布と、予め備えられた微分変位の微分空間分布との比較に基づいて、前記構造物の欠陥を特定する、
付記13から15の内の1項記載の状態判定システム。
(付記17)
前記異常判定部は、前記構造物表面の変位の2次元空間分布の時間変化に基づいて、前記構造物の欠陥を特定する、付記13から16の内の1項記載の状態判定システム。
(付記18)
前記異常判定部は、前記2次元微分空間分布の時間変化に基づいて、前記構造物の欠陥を特定する、付記16または17記載の状態判定システム。
(付記19)
前記異常判定部は、前記構造物表面の変位の変位量と、予め備えられた閾値との比較に基づいて、前記構造物の欠陥を特定する、付記13から18の内の1項記載の状態判定システム。
(付記20)
前記異常判定部は、前記構造物表面の変位の微分変位量と、予め備えられた閾値との比較に基づいて、前記構造物の欠陥を特定する、付記16から19の内の1項記載の状態判定システム。
(付記21)
前記異常判定部の判定結果に基づいて、前記欠陥の場所と種類を示す異常マップを作成する異常マップ作成部を有する、付記13から20の内の1項記載の状態判定システム。
(付記22)
前記欠陥の種類は、ひび割れ、剥離、内部空洞を含む、付記13から21の内の1項記載の状態判定システム。
(付記23)
前記予め備えられた変位の空間分布と前記予め備えられた微分変位の微分空間分布は、前記ひび割れ、前記剥離、前記内部空洞の情報に基づく、付記22記載の状態判定システム。
(付記24)
前記2次元空間分布は、前記変位のX−Y平面におけるX方向の変位の分布、前記変位のX−Y平面におけるY方向の変位の分布を含む、付記13から23の内の1項記載の状態判定システム。
(付記25)
構造物表面の荷重印加前後の時系列画像から、前記時系列画像の変位の2次元空間分布を算出し、
前記時系列画像の撮像方向から測定した、前記荷重印加による前記構造物表面の法線方向の移動量、に基づく補正量を算出し、
前記時系列画像の変位の2次元空間分布から前記補正量を差し引いて、前記構造物表面の変位の2次元空間分布を抽出し、
前記構造物表面の変位の2次元空間分布と、予め備えられた変位の空間分布との比較に基づいて、前記構造物の欠陥を特定する、状態判定方法。
(付記26)
前記構造物の傾斜角度を補正した前記移動量に基づいて前記補正量を算出する、付記25記載の状態判定方法。
(付記27)
前記構造物表面の法線方向の移動量、もしくは、前記構造物の傾斜角度を、前記時系列画像の撮像と同じタイミングで測定する、付記26記載の状態判定方法。
(付記28)
前記2次元空間分布から前記2次元空間分布の2次元微分空間分布を算出し、
前記2次元微分空間分布と、予め備えられた微分変位の微分空間分布との比較に基づいて、前記構造物の欠陥を特定する、付記25から27の内の1項記載の状態判定方法。
(付記29)
前記2次元空間分布の時間変化に基づいて、前記構造物の欠陥を特定する、付記25から28の内の1項記載の状態判定方法。
(付記30)
前記2次元微分空間分布の時間変化に基づいて、前記構造物の欠陥を特定する、付記28または29記載の状態判定方法。
(付記31)
前記構造物表面の変位の変位量と、予め備えられた閾値との比較に基づいて、前記構造物の欠陥を特定する、付記25から30の内の1項記載の状態判定方法。
(付記32)
前記構造物表面の変位の微分変位量と、予め備えられた閾値との比較に基づいて、前記構造物の欠陥を特定する、付記28から30の内の1項記載の状態判定方法。
(付記33)
前記判定結果に基づいて、前記欠陥の場所と種類を示す異常マップを作成する、付記25から32記載の状態判定方法。
(付記34)
前記欠陥の種類は、ひび割れ、剥離、内部空洞を含む、付記25から33の内の1項記載の状態判定方法。
(付記35)
前記予め備えられた変位の空間分布と前記予め備えられた微分変位の微分空間分布は、前記ひび割れ、前記剥離、前記内部空洞の情報に基づく、付記34記載の状態判定方法。
(付記36)
前記2次元空間分布は、前記変位のX−Y平面におけるX方向の変位の分布、前記変位のX−Y平面におけるY方向の変位の分布を含む、付記25から35の内の1項記載の状態判定方法。
Appendix (Supplementary Note 1)
A displacement calculation unit that calculates a two-dimensional spatial distribution of displacement of the time-series image from the time-series image before and after load application on the surface of the structure;
A correction amount calculation unit that calculates a correction amount based on the movement amount in the normal direction of the surface of the structure by the application of the load, which is measured from the imaging direction of the time-series image;
A displacement correction unit that extracts a two-dimensional spatial distribution of displacement of the structure surface by subtracting the correction amount from a two-dimensional spatial distribution of displacement of the time-series image;
A state determination device, comprising: an abnormality determination unit that specifies a defect of the structure based on a comparison between a two-dimensional space distribution of displacement of the surface of the structure and a space distribution of displacement provided in advance.
(Supplementary Note 2)
The state determination system according to
(Supplementary Note 3)
The state determination device according to
(Supplementary Note 4)
And a differential displacement calculation unit that calculates a two-dimensional differential spatial distribution from the two-dimensional spatial distribution of the displacement of the structure surface,
The anomaly judgment unit according to any one of
(Supplementary Note 5)
The state determination device according to any one of
(Supplementary Note 6)
The state determination apparatus according to
(Appendix 7)
The state according to any one of
(Supplementary Note 8)
The abnormality determination unit according to any one of
(Appendix 9)
The state determination apparatus according to any one of
(Supplementary Note 10)
The condition determination device according to any one of
(Supplementary Note 11)
The state determination device according to claim 10, wherein the pre-provided spatial distribution of displacement and the pre-provided differential spatial distribution of differential displacement are based on the information on the crack, the peeling, and the internal cavity.
(Supplementary Note 12)
The two-dimensional space distribution according to any one of
(Supplementary Note 13)
A displacement calculation unit that calculates a two-dimensional spatial distribution of displacement of the time-series image from time-series images before and after load application on the surface of the structure, and correction amount based on the movement amount in the normal direction of the structure surface by the load application. A correction amount calculation unit that calculates the displacement amount, a displacement correction unit that extracts the two-dimensional spatial distribution of the displacement of the surface of the structure by subtracting the correction amount from the two-dimensional spatial distribution of displacement of the time-series image; A state determination device including: an abnormality determination unit that specifies a defect of the structure based on a comparison between a two-dimensional space distribution of surface displacement and a space distribution of displacement provided in advance;
An imaging unit that captures the time-series image and provides the state determination device;
A state determination system, comprising: a distance measurement unit that measures the amount of movement from the imaging direction of the time-series images and provides the state determination device.
(Supplementary Note 14)
It has a tilt measurement unit that measures the tilt angle of the structure and provides the state determination device,
The state determination system according to
(Supplementary Note 15)
The distance measurement unit or the tilt measurement unit measures the amount of movement in the normal direction of the surface of the structure or the tilt angle of the structure at the same timing as the imaging of the time-series image. State determination system described.
(Supplementary Note 16)
And a differential displacement calculation unit that calculates a two-dimensional differential spatial distribution from the two-dimensional spatial distribution of the displacement of the structure surface,
The abnormality determination unit identifies a defect of the structure based on comparison between the two-dimensional differential space distribution and a differential space distribution of differential displacement provided in advance.
The state determination system according to any one of
(Supplementary Note 17)
The state determination system according to any one of
(Appendix 18)
The state determination system according to claim 16, wherein the abnormality determination unit specifies a defect of the structure based on a temporal change of the two-dimensional differential space distribution.
(Appendix 19)
The state according to any one of
(Supplementary Note 20)
The abnormality determination unit according to any one of appendices 16 to 19, wherein a defect of the structure is identified based on comparison between a differential displacement amount of displacement of the surface of the structure and a threshold value provided in advance. Condition judgment system.
(Supplementary Note 21)
The state determination system according to any one of
(Supplementary Note 22)
The condition determination system according to any one of
(Supplementary Note 23)
24. The state determination system according to appendix 22, wherein the pre-provided spatial distribution of displacement and the differential spatial distribution of pre-provided differential displacement are based on the information of the crack, the exfoliation, and the internal cavity.
(Supplementary Note 24)
20. The two-dimensional space distribution according to any one of
(Appendix 25)
The two-dimensional spatial distribution of displacement of the time-series image is calculated from the time-series image before and after the load application on the surface of the structure,
Calculating a correction amount based on the movement amount in the normal direction of the surface of the structure by the application of the load, which is measured from the imaging direction of the time-series image;
The two-dimensional spatial distribution of displacement of the structure surface is extracted by subtracting the correction amount from the two-dimensional spatial distribution of displacement of the time-series image;
A state determination method of identifying a defect of the structure based on comparison between a two-dimensional space distribution of displacement of the surface of the structure and a spatial distribution of displacement prepared in advance.
(Appendix 26)
24. The state determination method according to appendix 25, wherein the correction amount is calculated based on the movement amount obtained by correcting the tilt angle of the structure.
(Appendix 27)
27. The state determination method according to appendix 26, wherein an amount of movement in a direction normal to the surface of the structure or an inclination angle of the structure is measured at the same timing as imaging of the time-series image.
(Appendix 28)
Calculating a two-dimensional differential space distribution of the two-dimensional space distribution from the two-dimensional space distribution;
The state determination method according to any one of Appendices 25 to 27, wherein a defect of the structure is identified based on a comparison between the two-dimensional differential spatial distribution and a differential spatial distribution of differential displacement provided in advance.
(Supplementary Note 29)
The state determination method according to any one of Appendices 25 to 28, wherein a defect of the structure is identified based on a temporal change of the two-dimensional space distribution.
(Supplementary note 30)
24. The state determination method according to appendix 28 or 29, wherein a defect of the structure is identified based on a temporal change of the two-dimensional differential spatial distribution.
(Supplementary Note 31)
The state determination method according to any one of Appendices 25 to 30, wherein a defect of the structure is identified based on a comparison between a displacement amount of the displacement of the structure surface and a previously prepared threshold value.
(Supplementary Note 32)
The condition determination method according to any one of Appendices 28 to 30, wherein a defect of the structure is identified based on a comparison between a differential displacement amount of the displacement of the structure surface and a previously prepared threshold value.
(Appendix 33)
The state determination method according to any one of appendices 25 to 32, wherein an abnormality map indicating the location and type of the defect is created based on the determination result.
(Appendix 34)
The condition determination method according to any one of Appendices 25 to 33, wherein the type of the defect includes a crack, an abrasion, and an internal cavity.
(Appendix 35)
29. The state determination method according to appendix 34, wherein the pre-provided spatial distribution of displacement and the differential spatial distribution of pre-provided differential displacement are based on the information on the crack, the exfoliation, and the internal cavity.
(Supplementary note 36)
The two-dimensional space distribution according to any one of Appendices 25 to 35, including a distribution of displacement in the X direction in the XY plane of the displacement, and a distribution of displacement in the Y direction in the XY plane of the displacement. State determination method.
1、100 状態判定装置
2 変位算出部
3 補正量算出部
4 変位補正部
5 微分変位算出部
6 異常判定部
7 2次元空間分布情報解析部
8 時間変化情報解析部
9 異常マップ作成部
10 状態判定システム
11 撮像部
12 距離測定部
13 傾斜測定部
14 欠陥
15 構造物
121 信号発生器
122 送信機
123 受信機
124 時間比較器
125 距離算出器
1, 100
Claims (10)
前記時系列画像の撮像方向から測定した、前記荷重印加による前記構造物表面の法線方向の移動量、に基づく補正量を算出する補正量算出部と、
前記時系列画像の変位の2次元空間分布から前記補正量を差し引いて、前記構造物表面の変位の2次元空間分布を抽出する変位補正部と、
前記構造物表面の変位の2次元空間分布と、予め備えられた変位の空間分布との比較に基づいて、前記構造物の欠陥を特定する異常判定部と、を有する、状態判定装置。 A displacement calculation unit that calculates a two-dimensional spatial distribution of displacement of the time-series image from the time-series image before and after load application on the surface of the structure;
A correction amount calculation unit that calculates a correction amount based on the movement amount in the normal direction of the surface of the structure by the application of the load, which is measured from the imaging direction of the time-series image;
A displacement correction unit that extracts a two-dimensional spatial distribution of displacement of the structure surface by subtracting the correction amount from a two-dimensional spatial distribution of displacement of the time-series image;
A state determination device, comprising: an abnormality determination unit that specifies a defect of the structure based on a comparison between a two-dimensional space distribution of displacement of the surface of the structure and a space distribution of displacement provided in advance.
前記異常判定部は、前記2次元微分空間分布と、予め備えられた微分変位の微分空間分布との比較に基づいて、前記構造物の欠陥を特定する、請求項1から3の内の1項記載の状態判定装置。 And a differential displacement calculation unit that calculates a two-dimensional differential spatial distribution from the two-dimensional spatial distribution of the displacement of the structure surface,
The said abnormality determination part specifies the defect of the said structure based on comparison with the said two-dimensional differential space distribution, and the differential space distribution of the differential displacement previously provided, The claim in any one of Claim 1 to 3 State determination apparatus as described.
前記2次元微分空間分布の時間変化に基づいて、前記構造物の欠陥を特定する、
請求項4記載の状態判定装置。
The abnormality determination unit
Identifying defects in the structure based on temporal changes in the two-dimensional differential spatial distribution;
4. Symbol placement state determining apparatus.
前記時系列画像を撮像し前記状態判定装置に提供する撮像部と、
前記時系列画像の撮像方向から前記移動量を測定し前記状態判定装置に提供する距離測定部と、を有する、状態判定システム。 A displacement calculation unit that calculates a two-dimensional spatial distribution of displacement of the time-series image from time-series images before and after load application on the surface of the structure, and correction amount based on the movement amount in the normal direction of the structure surface by the load application. A correction amount calculation unit that calculates the displacement amount, a displacement correction unit that extracts the two-dimensional spatial distribution of the displacement of the surface of the structure by subtracting the correction amount from the two-dimensional spatial distribution of displacement of the time-series image; A state determination device including: an abnormality determination unit that specifies a defect of the structure based on a comparison between a two-dimensional space distribution of surface displacement and a space distribution of displacement provided in advance;
An imaging unit that captures the time-series image and provides the state determination device;
A state determination system, comprising: a distance measurement unit that measures the amount of movement from the imaging direction of the time-series images and provides the state determination device.
前記補正量算出部は、前記傾斜角度を補正した前記移動量に基づいて前記補正量を算出する、請求項7記載の状態判定システム。 It has a tilt measurement unit that measures the tilt angle of the structure and provides the state determination device,
The state determination system according to claim 7, wherein the correction amount calculation unit calculates the correction amount based on the movement amount obtained by correcting the tilt angle.
前記時系列画像の撮像方向から測定した、前記荷重印加による前記構造物表面の法線方向の移動量、に基づく補正量を算出し、
前記時系列画像の変位の2次元空間分布から前記補正量を差し引いて、前記構造物表面の変位の2次元空間分布を抽出し、
前記構造物表面の変位の2次元空間分布と、予め備えられた変位の空間分布との比較に基づいて、前記構造物の欠陥を特定する、状態判定方法。 The two-dimensional spatial distribution of displacement of the time-series image is calculated from the time-series image before and after the load application on the surface of the structure,
Calculating a correction amount based on the movement amount in the normal direction of the surface of the structure by the application of the load, which is measured from the imaging direction of the time-series image;
The two-dimensional spatial distribution of displacement of the structure surface is extracted by subtracting the correction amount from the two-dimensional spatial distribution of displacement of the time-series image;
A state determination method of identifying a defect of the structure based on comparison between a two-dimensional space distribution of displacement of the surface of the structure and a spatial distribution of displacement prepared in advance.
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