JP6633454B2 - 変状部の検出方法 - Google Patents

Description

本発明は、構造物の表面に発現されたひび割れやはく落などの凹状の変状部を検出する変状部の検出方法及び変状部の検査装置に関するものである。

コンクリートなどによって構築されたトンネルの内壁面には、ひび割れなどの変状部（劣化部）が発生していないかを定期的に検査する必要がある。通常は、検査員が目視等で検査を行うことになるが、トンネルの延長は長いものが多く検査作業に時間と人員を要することになる。

そこで、特許文献１，２に開示されているように、自動的にひび割れなどの変状部を検出させるための様々な方法や装置の開発が行われている。例えば特許文献１のひび割れ検出方法によれば、ひび割れが表面に発現された箇所を撮影した画像データからひび割れの線データを抽出（検出）し、その線データから長さと面積を算出して定量化させている。

また、特許文献２には、レーザー光線とラインセンサカメラとを組み合わせた道路構造物の表面を調査（検査）する装置が開示されている。さらに、特許文献３に開示されているように、表面の凹凸などの３次元形状を計測するための光切断法が知られている。

特許第３２７６６２１号公報 特開２０１４−９５６２７号公報 特開２００８−２９２４３４号公報

しかしながら、コンクリートの表面に発現されるひび割れは、幅の狭いものが多く、未検出を減らすために感度を上げればデータ量が膨大になって迅速な処理が行えなくなる。

さらに、表面に発現されたひび割れと表面の汚れとを識別するのはさらに難しく、誤検出が増えれば、自動検出装置の信頼性が低下するだけでなく、人による確認作業が増え、点検作業の省力化に繋がらない。

そこで、本発明は、構造物の表面に発現された凹状の変状部を迅速かつ高精度で検出することができる変状部の検出方法及び変状部の検査装置を提供することを目的としている。

前記目的を達成するために、本発明の変状部の検出方法は、構造物の表面に発現された凹状の変状部を検出する変状部の検出方法であって、前記表面を撮影する工程と、前記撮影によって取得された撮像データから距離画像及び可視画像を生成する工程と、前記距離画像及び前記可視画像のそれぞれにおいて、前記変状部の検出のための距離候補エリアと可視候補エリアとの設定を行う工程と、前記距離候補エリアと前記可視候補エリアとを統合して統合エリアを設定する工程と、前記統合エリアから前記変状部を抽出する工程と、抽出された前記変状部の形状を算出する工程とを備えたことを特徴とする。

ここで、前記凹状の変状部はひび割れであり、前記算出される変状部の形状はひび割れの幅及び長さの少なくとも一方である構成とすることができる。また、前記距離画像は、光切断法によって撮影された撮像データから取得される構成とすることが好ましい。

また、前記可視候補エリアの白色箇所と前記距離候補エリアの凸状箇所とが一致した場合に、前記変状部として抽出する構成とすることができる。さらに、前記可視候補エリアの白色箇所が重力方向に線状に延伸している場合に、前記変状部として抽出する構成とすることもできる。

また、前記統合エリアを設定する工程では、前記距離候補エリアを基準にして前記可視候補エリアを統合させる構成とすることができる。例えば、前記距離候補エリアに少なくとも一部が重複する前記可視候補エリアの領域を、前記統合エリアに設定することができる。さらに、前記距離候補エリア間に存在する前記可視候補エリアの領域を、前記統合エリアに設定する構成とすることができる。

また、前記統合エリアから前記変状部を抽出する工程では、前記統合エリア内の前記距離画像及び前記可視画像の両方から前記変状部の候補画素を検出し、それらの候補画素を組み合わせることで前記変状部の抽出を行うことができる。

さらに、前記変状部を抽出した後に前記変状部の端部の延長方向を特定し、その延長方向に基づいて、隣接して抽出された前記変状部の端部に接合させることができる。そして、前記変状部の端部を設定された順序で延長し、延長された変状部が閉合すると判定された場合に、閉合度合いを算出する構成とすることもできる。

また、変状部の検査装置の発明は、構造物の表面に発現された凹状の変状部を検査する変状部の検査装置であって、前記表面の可視画像及び光切断法による距離画像を取得するための撮影を行う撮像部と、スリット光の照射が可能な照明部と、前記撮像部及び照明部を同時に移動させる移動手段部と、前記移動手段部による移動量に基づいて前記撮像部の撮影時機を制御する撮影制御部とを備えたことを特徴とする。

ここで、前記移動手段部を、車輪部を有する構成とすることができる。また、前記移動手段部を、飛行体部を有する構成とすることができる。

このように構成された本発明の変状部の検出方法は、撮影によって取得された撮像データから距離画像及び可視画像を生成し、それぞれの画像において変状部の検出のための距離候補エリアと可視候補エリアとの設定を行う。そして、距離候補エリアと可視候補エリアとを統合した統合エリアから、構造物の表面に発現された凹状の変状部を抽出する。

このため、距離画像の方が抽出しやすい変状部と可視画像の方が抽出しやすい変状部の両方を漏れなく検出させることができる。また、距離候補エリアによって検出範囲を絞り込むことができるので、迅速に処理を行わせることができる。

そして、迅速かつ高精度でひび割れなどの変状部が検出できるようになれば、検査作業を大幅に省力化することができるうえに、検出漏れなどを減らして安全性を高めることに貢献することができる。

本発明の実施の形態の変状部の検出方法の処理の流れを示したフローチャートである。 光切断法を説明するための模式図である。 カメラ光軸と照明光軸との角度θの違いが撮像データに与える影響を説明する図であって、（ａ）は角度θが狭い場合の説明図、（ｂ）は角度θが広い場合の説明図である。 カメラ光軸と照明光軸との角度θの違いによる検出率の差を説明する一覧表である。 取得された距離画像と可視画像の処理から統合エリアを生成して表示するまでの概略工程を画像データと共に示した説明図である。 撮影から計測結果の出力までの工程の具体例を示した説明図である。 可視画像と距離画像を説明する図であって、（ａ）は可視画像の例示、（ｂ）は距離画像の例示である。 ひび割れの検出結果を評価する図であって、（ａ）は未検出率と誤検出率を示した図、（ｂ）は誤検出率と検出率との関係から説明する図である。 抽出されたひび割れを幅の精度によって評価する図であって、（ａ）は絶対値を使って目視検査との比較を行った図、（ｂ）は相関関係から説明する図である。 ひび割れの接合から閉合度の算出までの処理の流れを示したフローチャートである。 ひび割れの接合から閉合度の算出までの工程の具体例を示した説明図である。 ひび割れの接合処理を模式的に示した説明図である。 ひび割れの接合処理に必要な条件を説明する図であって、（ａ）はオーバーラップ量を説明する図、（ｂ）は基準線を説明する図、（ｃ）はひび割れペアリング処理を説明する図である。 ひび割れの接合処理によって得られた出力結果を例示した図である。 ひび割れの検出結果を説明する図であって、（ａ）は本発明の実施の形態の変状部の検出方法によって検出された結果を例示した図、（ｂ）は同じ検査箇所の目視検査結果を示した図である。 抽出されたひび割れを長さの精度によって評価する図である。 ひび割れの閉合処理を説明する図であって、（ａ）は閉合箇所の模式図、（ｂ）は閉合処理の工程を示した説明図である。 実施例１のハンディ型検査器の構成を説明する模式図である。 実施例２のガイドレール型検査装置の構成を説明する概略図である。 実施例３の飛行型検査器の構成を説明する模式図である。

以下、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。図１は、本実施の形態の変状部の検出方法の処理の流れを示したフローチャートである。本実施の形態では、検査対象となる構造物Ｍを鉄筋コンクリートや無筋コンクリートなどのコンクリート構造物とする。

例えば、トンネルや大断面管路やボックスカルバート等のような空洞の内壁面が構造物Ｍの表面Ｍ１となる。また、ビルの壁面や柱又はスラブの表面などの検査にも適用できる。さらに、コンクリート橋の橋脚や橋桁などを検査対象の構造物Ｍとすることもできる。

そして、検出対象となる構造物Ｍの表面Ｍ１に発現された凹状の変状部には、ひび割れＭ２、はく落箇所、表面気泡などが該当する。要するに、表面Ｍ１から厚さ方向に変化が生じている箇所が検出対象となる。

続いて、図１のフローチャートに従って、順に各工程について説明する。まず撮影工程（ステップＳ１）について説明する。本実施の形態では、光切断法によって撮影を行う場合について説明する。

光切断法は、図２に示すように、対象物となる構造物Ｍの表面Ｍ１にスリット光源２から直線状のスリット光を照射させ、スリット光によって投影された表面形状に沿って変形した光切断線１１１をエリアカメラ１によって撮影させる。

このエリアカメラ１による撮影は、スリット光源２とともに移動させながら行われ、複数の撮像データ１１Ａ−１１Ｄが取得されることになる。各撮像データ１１Ａ−１１Ｄには、それぞれ光切断線１１１Ａ−１１１Ｄが撮影されているが、構造物Ｍの表面Ｍ１にひび割れＭ２のように深度方向に変化した箇所があれば、光切断線１１１Ａ−１１１Ｄにもその形状が現れる。

光切断線１１１Ａ−１１１Ｄは、各画素の明度によって表されるデータであり、最大明度の位置の集合から形状を認識させることができる。そして、認識された光切断線１１１Ａ−１１１Ｄの形状に対して三角測量法を用いることによって、ひび割れＭ２の深さを求めることができる。すなわち、距離画像を取得することができる。

そして、スリット光源２を白色ＬＥＤ（発光ダイオード：light emitting diode）など白色光源にすることで、可視画像の撮像データも同時に取得することができるようになる。

エリアカメラ１とスリット光源２との位置関係は、図２とは反対になっていてもよいが、エリアカメラ１のカメラ光軸とスリット光源２の照明光軸とは、交差する配置関係にする必要がある。

図３（ａ）は、カメラ光軸と照明光軸との角度θが小さい場合を例示している。この角度θが小さいと、左側の撮像データ１２Ａに示したように、高さＨの直方体Ｍ３が存在することによる光切断線１２１Ａのずれ量ｈ１は少なくなる。

他方、図３（ｂ）は、カメラ光軸と照明光軸との角度θが大きい場合を例示している。この角度θが大きいと、左側の撮像データ１２Ｂに示したように、高さＨの直方体Ｍ３が存在することによる光切断線１２１Ｂのずれ量ｈ２は大きくなる。

このため、同じ性能のエリアカメラ１を使用した場合、角度θが大きいほど小さい高低差でも検出できるようになり、分解能は高くなる。すなわち高さＨ＝ｈ２／tanθとなるため、角度θが大きくなるほど、深さ（Ｈ）の分解能が高くなる。このため、細いひび割れを検出させるためには、角度θを大きくすればよい。

しかしながら図４の検出率の表に示したように、角度θが大きくなると、表面の汚れをひび割れとして誤検出する確率が高くなる（θ＝35度、40度、45度）。すなわち、角度θが大きくなると、ひび割れの奥まで光が届きにくくなるため、奥行きの情報が制限されて汚れとの識別が難しくなる。また、反射輝度が低下する。

このため、表面の汚れが多い場合は、角度θを小さくすることで反射輝度を向上させ、汚れなどの暗い部分がひび割れとして誤検出されないようにするのが好ましい。これらのことから、カメラ光軸と照明光軸との角度θは、10度から30度程度にするのが好ましい。

光切断法によってエリアカメラ１によって撮影された撮像データを、図１に示すように光切断処理（ステップＳ２）して、距離画像の生成（ステップＳ３１）と可視画像の生成（ステップＳ４１）を行う。

上述したように白色光源によって撮影を行うことで、同じ撮像データから距離画像と可視画像の両方を生成させることができる。図６には、距離画像と可視画像の取得後の処理工程の具体例を示した。また、図７（ａ）は可視画像の例示、図７（ｂ）は距離画像の例示である。

光切断法によって撮影された複数の撮像データは、図７（ａ），（ｂ）に示すような一面の画像データとなって読み込まれる。それが、図６の最上段に示された工程となる。

そして、距離画像と可視画像のそれぞれにおいて、ひび割れを検出するための前処理が行われる。その概略工程を例示したのが、図５となる。読み込まれた距離画像及び可視画像では、それぞれ設定された大き目の閾値を基準にして暗部が抽出されて、粗抽出されたエリアからひび割れに該当しない箇所を除去するためのフィルタ処理などが行われる。

そして、粗抽出されたエリアにおいて、さらに精密にひび割れの抽出処理を行い、距離画像において距離候補エリアを設定し（ステップＳ３２）、可視画像においては可視候補エリアを設定する（ステップＳ４２）。

要するに距離候補エリアは、距離画像に基づいてひび割れが存在するとされたエリアであり、可視候補エリアは可視画像においてひび割れが存在するとされたエリアである。このように各画像の段階でひび割れが存在する可能性のあるエリアを絞り込むことで、その後に拡大処理、フィルタ処理などの検出精度を上げるための処理を、限定されたデータ量で迅速に行わせることができる。

そして、距離候補エリアと可視候補エリアとを統合した統合エリアの設定を行う（ステップＳ５）。以下に、統合エリアを設定するためのルールについて説明する。

まず、図７（ａ）の可視画像を見るとわかるように、可視画像では、ひび割れと汚れとが混在して映し出されており、ノイズが多い状態であることがわかる。一方、図７（ｂ）の距離画像では、ひび割れらしき箇所のみが表示された状態となっており、ノイズが少ない状態であることがわかる。

そこで、距離画像をベースにして、可視画像で補うことを基本ルールとする。要するに、距離候補エリアを基準にして、可視候補エリアを統合させる。距離画像と可視画像が、１台のエリアカメラ１で同じタイミングで撮影された撮像データから生成される場合は、画素位置が原理的に同じになるため、マッチング処理が不要となり、容易に統合させることができる。

具体的には、距離候補エリアに大部分（例えばエリア面積の80％以上）が重複する可視候補エリアがあれば、その可視候補エリアを統合エリアに組み込む。また、距離候補エリア間に可視候補エリアが存在する場合は、距離候補エリアに設定されていない領域であっても、その可視候補エリアを統合エリアに設定する。

統合エリアでは、可視候補エリアしか存在しない領域に関しても、後述するステップＳ６でのひび割れの抽出処理が実行される。すなわち、距離候補エリアが可視候補エリアによる補充によって拡張された状態になる。

このようにして統合エリアを設定して、その統合エリア内の距離画像及び可視画像の両方からひび割れの候補画素を検出し、それらの候補画素を組み合わせることでひび割れの抽出を行う（ステップＳ６）。この統合エリアは、ひび割れが存在する可能性が高いエリアであるため、精密な抽出処理が適用される。このように距離画像だけではなく可視画像も用いることで、画素サイズよりも細いひび割れの抽出も可能となる。そして、図５の右端が、ひび割れ抽出後の統合エリアの表示になる。

このようにして生成された統合エリアでひび割れの抽出を行った検出結果を、図８に示した。この図８の評価図及び図９では、本実施の形態の手法を「本手法」として示す。図８（ａ）は、本手法の未検出と誤検出の発生率（ひび割れ検出エラー率）を示している。

１０体の試験体を使って本手法の検出率を評価した結果、ひび割れでない箇所をひび割れとして検出した誤検出率が10％以下となっており、本手法は非常に少なかったことがわかる。ここで、誤検出率とは、検出画素全体に占める誤検出画素の割合を示す。

また、ひび割れであるが検出されなかった未検出についても、30％を下回った発生率となっており、本手法は未検出も少ない手法であることが確認できた。ここで、未検出率は、検査員による目視検査によって計測されたひび割れの長さ（全長）に対する本手法のひび割れの長さ（全長）の割合を示す。

一方、図８（ｂ）は、誤検出率と検出率との関係から本手法を評価する図である。理想としてはグラフの左上にプロットが偏ることが望ましいが、通常は検出率を上げると誤検出率も増加することが多く、逆に誤検出率を下げると検出率も低下するため、例えば「比較例」に示すように、グラフの中央辺りにプロットが点在することになる。

これに対して本手法では、検出率を高めても誤検出率が増加しないため、グラフの縦軸上方付近にプロットを集中させることができる。誤検出が少なければ、人員による確認作業を大幅に減らすことができる。

統合エリアで抽出されたひび割れについては、図１のステップＳ７において、ひび割れ幅の算出が行われる。図９は、本手法によって算出されたひび割れ幅を、検査員による目視検査によって計測された幅と比較した結果を示している。

図９（ａ）を見ると、本手法によって算出された幅は、目視検査とほぼ一致していることがわかる。また、図９（ｂ）の相関関係図に示されているように、２つの間には強い相関関係（Ｒ²＝0.9714）が存在すると言える。

この相関関係図における最小二乗直線の傾きｙが1.08であることから、目視検査に対して本手法はやや太め（＋8％）に測定される傾向があることがわかる。ここで、計測対象としたひび割れの最小幅は目視検査では0.2mm（ひび割れ番号７）であるが、本手法では0.3mmの幅で算出されている。本手法では、0.1mm太く測定されたことになるが、未検出とはなっていないため、本手法の最小ひび割れ検出幅として0.2mm以下であることが確認できた。

以上のようにして１測線（１スパン）の撮影からひび割れの抽出までの処理が行われる。すなわち光切断法による撮影は、図２に示すように一方向に移動しながら行われる。このため、１スパンの撮影によって帯状の可視画像と距離画像が取得される（図７参照）。

この１スパンの撮影幅は、分解能に比例する。例えば、分解能が低くてよい場合は撮影幅を大きくでき、単位時間当たりに撮像データが取得できる面積が大きくなって作業効率が向上する。

また、１次スクリーニングで太いひび割れを低分解能で検出しておき、検出された箇所を高分解能で詳細に検査するなど、分解能を可変させたい場合は、予めスリット光源２の照明幅を大きくしておき、エリアカメラ１を表面Ｍ１に対して上下移動可能な構成としておくことで、分解能と撮影幅を調整することができる。

図１４は、構造物Ｍの表面Ｍ１を、１スリットの撮影幅を200mmにして撮影して取得された複数のスパン画像３Ａ−３Ｊを並べた図を示している。以下では、複数のスパン画像３Ａ−３Ｊを接合して図１４に示したような状態にするための処理について、図１０のフローチャート及び図１１の工程図を参照しながら説明する。

各スパン画像は、位置情報及び撮影順序の情報を有している。例えばエリアカメラ１等を移動させる移動手段に移動量が測定できるロータリエンコーダなどを搭載しておくことで、各スパン画像に平面位置情報を関連付けることができる。

まず、ステップＳ８に示すように、複数のスパン画像群を、平面位置情報又は撮影順序情報に基づいて大まかに整列させる（第１次整列）。図１２の左側には、模式的に３つのスパン画像２１，２２，２３を第１次整列させた状態を示した。

図１３（ａ）に示すように、隣接する画像間で重複させる範囲（オーバーラップ量OS,OL）は、それぞれの方向で予め設定しておく。また、図１３（ｂ）に示すように、構造物Ｍの目地などを目安にして、基準線の間隔PS,PLについても、それぞれの方向で設定しておく。

さらに、図１３（ｃ）に示すように、２つのひび割れ２５１，２５２が近接している場合に、一つのひび割れとしてペアリングさせる離隔（位置ずれ量Xd）及び角度（姿勢ずれ量Ad）の許容値についても予め設定しておく。例えば位置ずれ量Xdは、コンクリートの粗骨材の最大寸法（20mm）程度に設定することができる。

そして、ステップＳ９に示すように、各スパン画像２１−２３で抽出されたひび割れ２１１，２２１，２２２，２３１，２３２を利用して、スパン画像２１，２２間及びスパン画像２２，２３間の接合を行う。

詳細には、隣接する画像側に現れるひび割れの端部２１１ｂ，２２１ｂ，２２２ａ，２２２ｂ，２３１ａ，２３２ａを特定し、端部が近接するひび割れ同士を接合させることができるか否かの判定が行われる。

すなわち、図１２の左側に示したように、大まかに整列されたスパン画像２１，２２，２３は、事前に設定されたオーバーラップ量OS,OLにより図の右側に示したように重複させることができる。

そして、端部２２２ａ，２１１ｂ間、端部２３１ａ，２２１ｂ間、端部２３２ａ，２２２ｂ間の離隔が、許容位置ずれ量Xdや許容姿勢ずれ量Ad以内であればひび割れの接合を行う。

例えば、ひび割れ２１１の端部２１１ｂとひび割れ２２２の端部２２２ａとが繋がると判定された場合は、ひび割れ２１１とひび割れ２２２とが接合される。このひび割れの接合は、決められた順序で行われる。図１２の左側図に示した（１），（２），（３）は、接合を行う順序を示している。

まず順序（１）のひび割れ２１１，２２２同士の接合によってスパン画像２１に対するスパン画像２２の位置が調整される。続いて順序（２）のひび割れ２２１，２３１同士の接合によってスパン画像２２に対するスパン画像２３の位置が調整される。

さらに、調整後のスパン画像２２，２３の相対的位置関係においても、ひび割れ２２２の端部２２２ｂとひび割れ２３２の端部２３２ａとが繋がると判定された場合は、ひび割れ２２２とひび割れ２３２とが接合される。要するに、ひび割れのベクトルデータから端部の座標を抽出し、スパン画像間の相対的な位置合わせを行った後に、近接するひび割れを接合させて繋げる。

このような接合処理は、撮影順序やオーバーラップ量などを事前に設定して行われるため、判断処理が簡略化できる。また、隣接する画像データ間（スパン画像２１，２２間、スパン画像２２，２３間）のみで計算を行うため効率よく接合処理を行わせることができる。

また、抽出されたひび割れ２１１，２２１，２２２，２３１，２３２に基づいてスパン画像２１，２２間及びスパン画像２２，２３間の位置合わせをするため、演算に必要なデータ量が圧倒的に少なく、効率的である。すなわち、撮像データのままで接合処理の判断をするとなると、大量の画素データが処理対象となるため演算負荷が大きくなるが、抽出されたひび割れのデータはベクトルで表すことができてデータ量が非常に少なく、演算負荷を大幅に削減することができる。

そして、図１２の右図に示すように、接合後のひび割れを報告書などに載せる場合は、着目した箇所を出力範囲２４に設定して、掲載用の画像データとして抜き出すことができる。

図１４には、スパン画像３Ａ−３Ｊ間の相対的位置合わせと、ひび割れの接合処理を行った結果を表示している。この表示例では、すべてのスパン画像３Ａ−３Ｊに跨る大ひび割れ３１が確認できる。また、いくつかのスパン画像に跨る中ひび割れ３２，３３，３４も確認することができる。

このようにして広い検査範囲のスパン画像を接合させて、抽出されたひび割れを表示した結果を、図１５（ａ）に自動検出図４として示した（図１０のステップＳ１２）。抽出されたひび割れには、ひび割れ番号（No.）とひび割れ幅(mm)とを隣接して示している。

一方図１５（ｂ）には、自動検出図４と同じ検査範囲を検査員が目視検査した目視検査図４１を示した。これらの図を比較すると、自動検出図４は、目視検査図４１とほぼ同じ形状のひび割れが検出できていることがわかる。

他方、自動検出図４で未検出箇所４３となっている位置には、目視検査図４１では幅0.1mmの極細ひび割れ４３１が検出されている。また、目視検査図４１での白華箇所４２１は、自動検出図４では未検出箇所４２としてひび割れが検出されてない。

白華箇所４２１においては、表面Ｍ１のひび割れが埋もれてしまい、距離画像ではひび割れとして抽出することができない。一方、可視画像であれば、白色箇所として抽出することができる。

また、白華箇所４２１は、周囲より多少盛り上がっているため、距離画像では凸状箇所として抽出することができる。さらに白華箇所４２１は、重力方向に線状に延びる（垂れる）ことが多いという特徴がある。

そこで、可視画像で白色箇所が抽出された場合は可視候補エリアに設定し、距離画像の凸状箇所は距離候補エリアに設定されるように、条件設定を行っておくことで、白色箇所と凸状箇所とが一致している場合に白華箇所として抽出させることが可能になる。また、凸状ではない白色箇所が重力方向に線状に延伸されている場合に、白華箇所として抽出させることも可能である。

自動検出図４において検出されたひび割れに対しては、ひび割れ番号（No.）毎に長さを算出させる（図１０のステップＳ１０）。図１６は、検出されたひび割れを長さの精度によって評価する図である。

自動検出図４で算出された本手法のひび割れ長さは、目視検査によって計測されたひび割れ長さとほぼ一致している。自動検出図４では、未検出箇所４２，４３が存在したが、長さ比で95%のひび割れは検出することができた。

続いてひび割れ閉合度（閉合度合い）の算出処理について、図１７を参照しながら説明する。図１７（ａ）に示すように、ひび割れによって囲まれて閉合された領域は、構造物Ｍの表層や魂体のはく落が起きやすく危険である。そこで、ひび割れ閉合度を算出させる（ステップＳ１１）。ひび割れ閉合度を算出する工程を、図１７（ｂ）に示す。

まず、上述したように複数のスパン画像に跨って接合されたひび割れの折れ線の端部を特定する。そして、端部毎の延長方向を、決められた方法（ルール）に従って算出する。

続いて延長させるひび割れを選択し、決められた順番で端部から延長方向に延長して延長線５２３，５２４を設定する。その結果、図１７（ａ）に示すように、ひび割れ５１１，５１２，５１３で完全に囲まれた範囲は、閉合度Ｆの高い高閉合領域５１と判定される。

一方、ひび割れ５２１，５２２と仮想的に延長された延長線５２３，５２４とによって閉合される範囲は、閉合度Ｆが中程度の中閉合領域５２と判定される。この閉合度Ｆの判定は、例えば中閉合領域５２の周長から延長線５２３，５２４の長さを引いた値と周長との割合Ｃと、中閉合領域５２の面積Ｓとの積によって求めることができる。なお、割合Ｃや面積Ｓをべき乗にすることで、はく落に対する危険性を強調させるなどの調整を行うこともできる。

次に、本実施の形態の変状部の検出方法の作用について説明する。

このように構成された本実施の形態の変状部となるひび割れの検出方法は、撮影によって取得された撮像データから距離画像及び可視画像を生成し、それぞれの画像においてひび割れＭ２の検出のための距離候補エリアと可視候補エリアとの設定を行う。そして、距離候補エリアと可視候補エリアとを統合した統合エリアから、構造物Ｍの表面Ｍ１に発現された凹状のひび割れＭ２を抽出する。

このため、距離画像の方が抽出しやすい状態のひび割れＭ２と可視画像の方が抽出しやすい状態のひび割れＭ２の両方を漏れなく検出させることができる。また、距離候補エリアによって検出範囲を絞り込むことができるので、迅速に処理を行わせることができる。

そして、迅速かつ高精度でひび割れＭ２やはく落箇所が検出できるようになれば、調査や点検のための検査作業を大幅に省力化することができる。すなわち、少ない人員で検査が実施できたり、遠隔操作による検査が可能になったりする。

また、検出漏れなどが少ない高精度な検出方法であるため、検査員の熟練度によって検査結果が左右されることがなく、施設の安全性を高めることに貢献することができる。

また、検査員による目視検査の結果と同程度の自動検出が本手法によって行われれば、既に蓄積された過去の目視検査結果との比較が可能となり、経時変化の正確な把握や変状の進行程度の判断などがし易くなる。

以下、前記実施の形態で説明した変状部の検出方法を実施する際に使用される変状部の検査装置について、図１８を参照しながら具体的な例で説明する。なお、前記実施の形態で説明した内容と同一乃至均等な部分の説明については、同一用語又は同一符号を用いて説明する。

この検査装置は、検査員が手で移動させることが可能なハンディ型検査器６である。このハンディ型検査器６は、構造物Ｍの表面Ｍ１の可視画像及び光切断法による距離画像を取得するための撮影を行う撮像部としてのエリアカメラ６１と、スリット光の照射が可能な照明部としてのスリット光源６２と、エリアカメラ６１及びスリット光源６２を同時に移動させる車輪部６４を有する移動手段部と、移動手段部による移動量に基づいてエリアカメラ６１の撮影時機を制御する撮影制御部とによって、主に構成される。

このハンディ型検査器６は、１走査によって200mm幅の計測が可能で、重量が6kg程度に製作される。スリット光源６２には、白色ＬＥＤが使用され、１台のエリアカメラ６１の撮影によって、３次元情報である距離画像と、可視画像となるカラー画像とを同時に取得することができる。

スリット光源６２から照射されるスリット光の幅は、狭い方が望ましいが、ある程度の光量とワーキングディスタンス（対象物（表面Ｍ１）と照明との距離）が必要となるため、ワーキングディスタンス70mmのときにスリット光の幅が1.5mm程度となるものを使用する。また、スリット光源６２は、別途配置された電源部６２１にケーブルを介して接続される。

スリット光源６２の水平方向の照射幅については、最大200mmの水平幅の撮像データを得るために、周辺部の光量が減少することを考慮して、照射幅300mmのものを採用した。

一方、エリアカメラ６１には、高画素かつ高速撮影が可能なものが使用される。例えば、水平方向2000画素、垂直方向1088画素のデジタルカメラを用いることができる。この仕様のカメラで垂直方向130画素を光切断のエリアとした場合、フレームレートは約2500枚／秒に設定される。

分解能と撮影幅は比例するため、分解能を0.1mmとするときには、焦点距離6mmのレンズを使用する場合、ワーキングディスタンス81mmで撮影幅が200mmとなる。分解能が0.5mmでよいときは、撮影幅は1000mmにできる。

エリアカメラ６１のカメラ光軸とスリット光源６２の照明光軸とのなす角度θは、２０度程度に設定した。前記実施の形態で説明したように、角度θが小さいとひび割れの奥まで光を到達させることができるが、光切断法の原理上、奥行き情報の分解能が低下する。角度θが大きいと分解能は向上するが、光が届かずにひび割れの浅い部分で影が生じるため、奥行きの情報が制限される。

エリアカメラ６１及びスリット光源６２は、箱状の遮光カバー６５内に収容し、スリット光源６２の照明のみで撮影が行われるようにする。また、遮光カバー６５には把手部６５１が取り付けられ、検査員が保持できるようになっている。

すなわちハンディ型検査器６は、検査員が高所作業車等に乗って通常行う近接目視及び打音による点検の際に、検査作業の一環としてデータの取得ができるように小型軽量とされ、把手部６５１を保持してトンネル等の内壁を走査させることができるように構成される。

その走査は、車輪部６４による移動によって行われる。車輪部６４は、ハンディ型検査器６の前方の一軸の両端に取り付けられる前輪６４１，６４１と、後方の中央に配置される一輪の後輪６４２とによって、３輪で構成される。

すなわち、トンネルなどの内壁の表面Ｍ１には、微小な不陸が存在し、がたつきの原因となるため、３輪とすることで安定性を向上させることができる。また、前輪６４１，６４１を一軸の車軸で直結することによって、互いの回転を拘束させ、直進性を高めることができる。

また、前輪６４１，６４１及び後輪６４２は、コンクリート製の構造物Ｍの表面Ｍ１の不陸や凹凸によって本体が振動しにくくなるように、大口径のものが望ましい。また、多少の振動を吸収できる素材が望ましいが、押し付けるだけで離隔が変化してしまう程の柔らかいものは、撮影距離を一定にできないため適していない。例えば周長500mm（直径約160mm）の測長用のプラスティック製ゴム被覆付き車輪が、前輪６４１，６４１及び後輪６４２として使用できる。

このように表面Ｍ１とエリアカメラ６１との離隔を車輪部６４によって一定に保つことにより、取得された撮像データから検出されるひび割れの幅及び長さの算出精度を高く保つことが容易にできる。

さらに、後輪６４２には、ロータリエンコーダ等のエンコーダ６３を取り付けて、移動距離（移動量）が測定できる構成とする。要するに、移動量と同期させて（移動量を撮影のトリガとして）撮影ができるように構成する。

エンコーダ６３及びエリアカメラ６１は、撮影制御部となるコンピュータ６６に接続される。エリアカメラ６１とコンピュータ６６との接続は、大量の高精細な画像データをすばやく送受信させるために、有線方式とするのが望ましい。

そして、例えば、取得する撮像データによる分解能を最高の0.1mmとするためには、周長500mmの車輪（６４１，６４２）に対し、１回転あたり5000パルスが発生する制御（撮影トリガ）により撮影を行わせればよい。

ハンディ型検査器６をさらに小型化するためには、エリアカメラ６１のレンズに広角レンズ（焦点距離5mm、水平画角約101度）を採用し、ワーキングディスタンス（レンズと対象物（表面Ｍ１）との離隔）が小さくできるようにすればよい。

また、ハンディ型検査器６の移動の直進性を高めるために、構造物Ｍの表面Ｍ１にガイド棒を取り付け、それに沿わせて走査させることもできる。このようなガイド棒は、端部に吸着パットを取り付けて、表面Ｍ１に容易に着脱できる構成にするのが好ましい。

このような構成のハンディ型検査器６を使って半円筒状のトンネルの内壁の表面Ｍ１を検査する場合は、走査させる方向をトンネル横断方向とするのが好ましい。すなわちトンネルの周方向に沿って走査させれば、トンネル内壁の曲率に伴う情報を含まない３次元情報を得ることができるようになるため、その後の処理が簡略化でき、ひび割れ検出のための処理時間を短縮させることができる。

なお、実施例１のこの他の構成及び作用効果については、前記実施の形態又は他の実施例と略同様であるため説明を省略する。

以下、前記実施例１で説明したハンディ型検査器６とは別の形態の変状部の検査装置について、図１９を参照しながら説明する。なお、前記実施の形態又は他の実施例で説明した内容と同一乃至均等な部分の説明については、同一用語又は同一符号を用いて説明する。

前記実施例１では、検査員が持ち運ぶことが可能なハンディ型検査器６について説明したが、本実施例２では、アーチ状のガイドレール７５に取り付けられるガイドレール型検査装置７について説明する。

このガイドレール７５は、トンネルの内周形状に合わせた形状の架構を主構造とし、必要に応じてトンネルの軸方向に移動させるための車輪７５３，７５３などが設けられる。

ガイドレール７５には、外周面に沿って走行させることができる周動ユニット７５１が装着される。この周動ユニット７５１は、駆動モータ７５２の動力によって移動させることができる。

そして、ガイドレール型検査装置７は、この周動ユニット７５１の側部に、トンネル軸方向に張り出されるように取り付けられる。このガイドレール型検査装置７は、構造物Ｍの表面Ｍ１の可視画像及び光切断法による距離画像を取得するための撮影を行うエリアカメラ７１と、スリット光の照射が可能なスリット光源７２と、エリアカメラ７１及びスリット光源７２を搭載させる架台部７３と、架台部７３と表面Ｍ１との距離を一定に保ちながら移動させるための車輪部７４，・・・を有する移動手段部とによって、主に構成される。

このガイドレール型検査装置７は、１走査によって500mm幅の計測が可能で、重量が15kg程度に製作される。車輪部７４の車軸はトンネル軸方向に向けられ、車輪部７４を表面Ｍ１に押し付けることで、一定の撮影距離を保ちながら、トンネル周方向にガイドレール型検査装置７を移動させることができる。

また、架台部７３又は架台部７３と周動ユニット７５１との間に防振機構を設けておくことで、表面Ｍ１の凹凸に伴う架台部７３の揺れを低減させることができる。

ガイドレール型検査装置７による計測時間を少なくするためには、例えば過検出となるが計測速度が速い遠望目視カメラによって得られた可視画像のみからひび割れ候補箇所を特定し、その特定された箇所にだけガイドレール型検査装置７を移動させて光切断法による検査を行わせることもできる。

なお、実施例２のこの他の構成及び作用効果については、前記実施の形態又は他の実施例と略同様であるため説明を省略する。

以下、前記実施例１，２で説明したハンディ型検査器６及びガイドレール型検査装置７とは別の形態の変状部の検査装置について、図２０を参照しながら説明する。なお、前記実施の形態又は他の実施例で説明した内容と同一乃至均等な部分の説明については、同一用語又は同一符号を用いて説明する。

本実施例３の変状部の検査装置としての飛行型検査器８は、前記実施例１のハンディ型検査器６に、飛行体部としてドローン部８７を追加した構成となる。この飛行型検査器８は、可視画像及び光切断法による距離画像を取得するための撮影を行う撮像部としてのエリアカメラ８１と、スリット光の照射が可能な照明部としてのスリット光源８２と、表面Ｍ１に沿った移動をさせる車輪部８４と、車輪部８４を表面Ｍ１に押し当てるためのドローン部８７と、エンコーダ８３によって計測される移動量に基づいてエリアカメラ８１の撮影時機を制御する撮影制御部とによって、主に構成される。

スリット光源８２は、地上などに配置された電源部８２１に接続される。また、エンコーダ８３及びエリアカメラ８１は、撮影制御部となるコンピュータ８６に接続される。

ドローン部８７によって浮遊された飛行型検査器８は、検査対象となる構造物Ｍの表面Ｍ１に向けて飛行し、車輪部８４の前輪８４１，８４１及び後輪８４２を表面Ｍ１に押し付けることができる。

そのままドローン部８７によって表面Ｍ１に沿った移動をさせれば、所望する方向に飛行型検査器８を走査させることができる。すなわち、車輪部８４及びドローン部８７によって移動手段部が構成される。ここで、安定的に表面Ｍ１に車輪部８４を押し付けるためには、飛行用ローター（プロペラ）は４つ以上が望ましい。

また、エリアカメラ８１とコンピュータ８６との接続は、大量の高精細な画像データをすばやく送受信させるために、有線方式とするのが望ましい。また、その際に、ケーブルを細く（軽量）かつ長くするために、エリアカメラ８１のケーブルは光ファイバにするのが望ましい。

なお、実施例３のこの他の構成及び作用効果については、前記実施の形態又は他の実施例と略同様であるため説明を省略する。

以上、図面を参照して、本発明の実施の形態を詳述してきたが、具体的な構成は、この実施の形態及び実施例に限らず、本発明の要旨を逸脱しない程度の設計的変更は、本発明に含まれる。

例えば、前記実施例１では、カラー画像を取得するエリアカメラ６１を使用する場合について説明したが、これに限定されるものではなく、グレースケールカメラを使用することによって、高速撮影が可能になったり高分解能化が図れたりする。

また、前記実施の形態及び実施例では、可視画像が同時に取得可能な白色のＬＥＤ照明について説明したが、これに限定されるものではなく、白色のラインレーザー（カラーの可視画像が取得可能）や赤色のラインレーザー（グレースケールの可視画像が取得可能）を使用することで、高輝度化によってワーキングディスタンスを大きくしたり、高速撮影が可能になったり、さらにはスリット光源の小型軽量化を図ったりすることができる。また、前記実施の形態及び実施例では、１台のエリアカメラ１，６１，７１，８１に１台のスリット光源２，６２，７２，８２を組み合わせた構成について説明したが、これに限定されるものではなく、撮像部や照明部は複数台、設けることができる。例えば、距離画像用と可視画像用とを分けることができる。

また、前記実施の形態及び実施例１，３では、移動量の測定及び撮影トリガにロータリエンコーダによる計測値を利用する方法について説明したが、これに限定されるものではなく、非接触のレーザードップラー変位計やオプティカルフローなどを利用して移動量を測定させることもできる。

Ｍ 構造物
Ｍ１ 表面
Ｍ２ ひび割れ（変状部）
１ エリアカメラ（撮像部）
２ スリット光源（照明部）
６ ハンディ型検査器（検査装置）
６１ エリアカメラ（撮像部）
６２ スリット光源（照明部）
６３ エンコーダ（移動量）
６４ 車輪部
６６ コンピュータ（撮影制御部）
７ ガイドレール型検査装置（検査装置）
７１ エリアカメラ（撮像部）
７２ スリット光源（照明部）
７４ 車輪部
８ 飛行型検査器（検査装置）
８１ エリアカメラ（撮像部）
８２ スリット光源（照明部）
８３ エンコーダ（移動量）
８４ 車輪部
８６ コンピュータ（撮影制御部）
８７ ドローン部（飛行体部）

Claims (11)

1. 構造物の表面に発現された凹状の変状部を検出する変状部の検出方法であって、
   前記表面を撮影する工程と、
   前記撮影によって取得された撮像データから距離画像及び可視画像を生成する工程と、
   前記距離画像及び前記可視画像のそれぞれにおいて、前記変状部の検出のための距離候補エリアと可視候補エリアとの設定を行う工程と、
   前記距離候補エリアと前記可視候補エリアとを統合して統合エリアを設定する工程と、
   前記統合エリアから前記変状部を抽出する工程と、
   抽出された前記変状部の形状を算出する工程とを備えたことを特徴とする変状部の検出方法。
2. 前記凹状の変状部はひび割れであり、前記算出される変状部の形状はひび割れの幅及び長さの少なくとも一方であることを特徴とする請求項１に記載の変状部の検出方法。
3. 前記距離画像は、光切断法によって撮影された撮像データから取得されることを特徴とする請求項１又は２に記載の変状部の検出方法。
4. 前記可視候補エリアの白色箇所と前記距離候補エリアの凸状箇所とが一致した場合に、前記変状部として抽出することを特徴とする請求項１乃至３のいずれか一項に記載の変状部の検出方法。
5. 前記可視候補エリアの白色箇所が重力方向に線状に延伸している場合に、前記変状部として抽出することを特徴とする請求項１乃至４のいずれか一項に記載の変状部の検出方法。
6. 前記統合エリアを設定する工程では、前記距離候補エリアを基準にして前記可視候補エリアを統合させることを特徴とする請求項１乃至５のいずれか一項に記載の変状部の検出方法。
7. 前記距離候補エリアに少なくとも一部が重複する前記可視候補エリアの領域を、前記統合エリアに設定することを特徴とする請求項６に記載の変状部の検出方法。
8. 前記距離候補エリア間に存在する前記可視候補エリアの領域を、前記統合エリアに設定することを特徴とする請求項６又は７に記載の変状部の検出方法。
9. 前記統合エリアから前記変状部を抽出する工程では、前記統合エリア内の前記距離画像及び前記可視画像の両方から前記変状部の候補画素を検出し、それらの候補画素を組み合わせることで前記変状部の抽出を行うことを特徴とする請求項１乃至８のいずれか一項に記載の変状部の検出方法。
10. 前記変状部を抽出した後に前記変状部の端部の延長方向を特定し、その延長方向に基づいて、隣接して抽出された前記変状部の端部に接合させることを特徴とする請求項１乃至９のいずれか一項に記載の変状部の検出方法。
11. 前記変状部の端部を設定された順序で延長し、延長された変状部が閉合すると判定された場合に、閉合度合いを算出することを特徴とする請求項１０に記載の変状部の検出方法。