JP6687969B2 - 変状検出装置及び変状検出プログラム - Google Patents

変状検出装置及び変状検出プログラム Download PDF

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Description

この発明は、検出対象物の表面に形成された特徴的な模様の変位を測定することによって、この検出対象物に発生する変状を検出する変状検出装置及び変状検出プログラムに関する。
コンクリート構造物に発生するひずみやひび割れは、当該構造物が受けた荷重履歴や耐久性を評価する直接的な指標となるため、その状態あるいは発生するまでの予兆を正確に把握することは、コンクリート構造物の維持管理において非常に重要である。特に鉄道構造物では、列車の高速走行によって発生する比較的高周波で微細なひずみやひび割れを高精度に計測する手法が求められている。ひび割れの位置及び幅の検査は、現状では主に目視若しくは接触型のセンサを取り付けて行っている。
従来の路盤内の蓄積ひずみの計測方法は、計測箇所のアスファルトコンクリート層を除去して路盤を露出させ、この路盤に所定の間隔をあけて一対の測定用ロッドを打ち込み、この一対の測定用ロッドの突出部にパイ型変位計を取り付けている（例えば、特許文献１参照）。このような従来の路盤内の蓄積ひずみの計測方法では、パイ型変位計をデータレコーダに接続し、変位の初期値を記録して計測を開始し、計測した変位を測定長で除すことによってひずみを計測し、路盤のひび割れなどの変状を予測している。
従来の物体の変位測定方法は、物体の表面に貼り付けた格子状パターンの力を加える前と後のそれぞれの所定領域を光学式カメラで撮影する工程と、この光学式カメラの撮影画像に基づいてサンプリングモアレ法によってモアレ縞の位相分布を演算する工程と、この位相分布に基づいて物体のひずみ又は応力分布を演算する工程などを含む（例えば、特許文献２参照）。このような従来の物体の変位測定方法では、撮影画像に対して等間隔の画素毎のサンプリングを起点の画素を変えながら３回以上実行し、このサンプリング処理によって得られた間引き画像を補完処理することによってモアレ縞を生成し、位相シフト法によって得られるモアレ縞の位相分布を演算している。
特開2010-048595号公報
特開2009-264852号公報
ひび割れの位置及び幅の検査は、より効率的かつ定量的にひび割れの検査を行う手法が求められている。特に、PC(prestressed concrete)橋梁やPRC(prestressed reinforced concrete)橋梁では、列車通過時のひび割れの状況を計測することによって構造物の健全度を評価する必要がある。このため、広範囲のひび割れ分布を効率的に取得でき、ひび割れ幅などを定量的にとらえるシステムが必要である。また、コンクリートの載荷試験や疲労試験時のひび割れ発生状況についても効率的かつ定量的に評価可能なシステムが必要である。近年、画像解析などに基づきコンクリート構造物の変位やひずみを非接触で計測する手法に関する研究が数多く行われているが、動的で高精度な微小ひずみやひび割れの計測に対する検証が十分とは言えない。
この発明の課題は、検出対象物の変状の発生状況について効率的かつ定量的に評価することができる変状検出装置及び変状検出プログラムを提供することである。
この発明は、以下に記載するような解決手段により、前記課題を解決する。
なお、この発明の実施形態に対応する符号を付して説明するが、この実施形態に限定するものではない。
請求項１の発明は、図１〜図６及び図１０〜図１３に示すように、検出対象物（３ａ）の表面に形成された特徴的な模様（５Ａ；５Ｂ）の変位を測定することによって、この検出対象物に発生する変状を検出する変状検出装置であって、前記特徴的な模様の撮影画像を複数の領域（Ａ11〜ＡMN）に分割する撮影画像分割部（１１）と、前記複数の領域の相対変位を演算する相対変位演算部（１２）と、前記相対変位演算部の演算結果に基づいて、隣り合う前記領域間の相対変位の差を演算する相対変位差演算部（１３）と、前記相対変位差演算部の演算結果に基づいて、前記検出対象物に発生する変状を検出する変状検出部（１４）とを備え、前記撮影画像分割部は、前記相対変位差演算部の演算結果に基づいて、隣り合う前記領域間の相対変位の差が所定値よりも大きい領域をさらに細かい領域に再分割し、前記相対変位差演算部は、再分割後の前記複数の領域間の相対変位の差を演算し、前記変状検出部は、再分割後の前記相対変位の差に基づいて、前記検出対象物に発生する変状を検出することを特徴とする変状検出装置（８）である。
請求項２の発明は、請求項１に記載の変状検出装置において、図６及び図８に示すように、前記変状検出部は、前記相対変位の差がしきい値（th）を超えるときには前記検出対象物にひび割れが発生していると判定し、前記相対変位の差がしきい値以下であるときには前記検出対象物にひび割れが発生していないと判定することを特徴とする変状検出装置である。
請求項３の発明は、請求項１又は請求項２に記載の変状検出装置において、前記変状検出部は、前記相対変位の差に基づいて、前記検出対象物に発生するひび割れの幅を検出することを特徴とする変状検出装置である。
請求項４の発明は、請求項１から請求項３までのいずれか１項に記載の変状検出装置において、図４及び図８に示すように、前記相対変位の差に基づいて、前記検出対象物に作用する荷重を推定する荷重推定部（１５）を備えることを特徴としている変状検出装置である。
請求項５の発明は、請求項１から請求項４までのいずれか１項に記載の変状検出装置において、図４に示すように、前記相対変位の差を可視化して表示するための可視化画像を生成する可視化画像生成部（１６）を備えることを特徴とする変状検出装置である。
請求項６の発明は、請求項１から請求項５までのいずれか１項に記載の変状検出装置において、図１、図２及び図４に示すように、前記変状検出部は、前記検出対象物の振動を検出する振動検出装置（５）の検出結果に基づいて、この検出対象物に発生する変状を検出することを特徴とする変状検出装置である。
請求項７の発明は、図１〜図６及び図９〜図１３に示すように、検出対象物（３ａ）の表面に形成された特徴的な模様（５Ａ；５Ｂ）の変位を測定することによって、この検出対象物に発生する変状を検出するための変状検出プログラムであって、前記特徴的な模様の撮影画像を複数の領域（Ａ11〜ＡMN）に分割する撮影画像分割手順（Ｓ１５０）と、前記複数の領域の相対変位を演算する相対変位演算手順（Ｓ１６０）と、前記相対変位演算手順における演算結果に基づいて、隣り合う前記領域間の相対変位の差を演算する相対変位差演算手順（Ｓ１７０）と、前記相対変位差演算手順における演算結果に基づいて、前記検出対象物に発生する変状を検出する変状検出手順（Ｓ１９０）とをコンピュータに実行させ、前記撮影画像分割手順は、前記相対変位差演算手順における演算結果に基づいて、隣り合う前記領域間の相対変位の差が所定値よりも大きい領域をさらに細かい領域に再分割する手順を含み、前記相対変位差演算手順は、再分割後の前記複数の領域間の相対変位の差を演算する手順を含み、前記変状検出手順は、再分割後の前記相対変位の差に基づいて、前記検出対象物に発生する変状を検出する手順を含むことを特徴とする変状検出プログラムである。
請求項８の発明は、請求項７に記載の変状検出プログラムにおいて、図６、図８及び図９に示すように、前記変状検出手順は、前記相対変位の差がしきい値（th）を超えるときには前記検出対象物にひび割れが発生していると判定し、前記相対変位の差がしきい値以下であるときには前記検出対象物にひび割れが発生していないと判定する手順を含むことを特徴とする変状検出プログラムである。
請求項９の発明は、請求項７又は請求項８に記載の変状検出プログラムにおいて、前記変状検出手順は、前記相対変位の差に基づいて、前記検出対象物に発生するひび割れの幅を検出する手順を含むことを特徴とする変状検出プログラムである。
請求項１０の発明は、請求項７から請求項９までのいずれか１項に記載の変状検出プログラムにおいて、図４、図８及び図９に示すように、前記相対変位の差に基づいて、前記検出対象物に作用する荷重を推定する荷重推定手順（Ｓ２００）を含むことを特徴とする変状検出プログラムである。
請求項１１の発明は、請求項７から請求項１０までのいずれか１項に記載の変状検出プログラムにおいて、図９に示すように、前記相対変位の差を可視化して表示するための可視化画像を生成する可視化画像生成手順（Ｓ２１０）を含むことを特徴とする変状検出プログラムである。
請求項１２の発明は、請求項７から請求項１１までのいずれか１項に記載の変状検出プログラムにおいて、図１、図２、図４及び図９に示すように、前記変状検出手順は、前記検出対象物の振動を検出する振動検出装置（６）の検出結果に基づいて、この検出対象物に発生する変状を検出する手順を含むことを特徴とする変状検出プログラムである。
この発明によると、検出対象物の変状の発生状況について効率的かつ定量的に評価することができる。
この発明の第１実施形態に係る変状検出装置によって変状が検出される構造物を模式的に示す側面図である。 この発明の第１実施形態に係る変状検出装置によって変状を検出している状況を模式的に示す側面図である。 この発明の第１実施形態に係る変状検出装置によって分割される前の検出対象領域の撮影画像の一部を省略して示す平面図である。 この発明の第１実施形態に係る変状検出装置を概略的に示す構成図である。 この発明の第１実施形態に係る変状検出装置によって分割された後の検出対象領域の撮影画像の一部を省略して示す平面図である。 この発明の第１実施形態に係る変状検出装置のひび割れ検出手法を概略的に示す模式図であり、（Ａ）はひび割れ発生前の撮影画像を領域毎に分割する撮影画像分割工程の模式図であり、（Ｂ）はひび割れ発生後の撮影画像を領域毎に分割する撮影画像分割工程の模式図であり、（Ｃ）は領域毎の相対変位を演算する相対変位演算工程の模式図であり、（Ｄ）はひび割れの発生位置を特定するひび割れ検出工程の模式図である。 この発明の第１実施形態に係る変状検出装置の相対変位演算部が実行するサンプリングモアレ法の原理を説明するための模式図であり、（Ａ）は撮影装置の画素位置の模式図であり、（Ｂ）はひび割れ発生後の格子模様の模式図であり、（Ｃ）はひび割れ発生後の格子模様の撮影画像の模式図であり、（Ｄ）〜（Ｇ）は撮影画像を間引き処理した後の間引き画像の模式図であり、（Ｈ）〜（Ｋ）は間引き画像を補完処理した後のモアレ縞画像の模式図である。 この発明の第１実施形態に係る変状検出装置の相関関係情報記憶部が記憶する相関関係情報を模式的に示すグラフである。 この発明の第１実施形態に係る変状検出装置の動作を説明するためにフローチャートである。 この発明の第２実施形態に係る変状検出装置によって変状を検出している状況を模式的に示す側面図である。 この発明の第２実施形態に係る変状検出装置によって分割される前の検出対象領域の撮影画像の一部を省略して示す平面図である。 この発明の第２実施形態に係る変状検出装置によって分割された後の検出対象領域の撮影画像の一部を省略して示す平面図である。 この発明の第２実施形態に係る変状検出装置の相対変位演算部が実行する画像相関法の原理を説明するための模式図であり、（Ａ）はひび割れ発生前の撮影画像内のサブセットの位置を示す模式図であり、（Ｂ）はひび割れ発生後の撮影画像内のサブセットの位置を示す模式図である。 この発明の実施例に係るひび割れ検出システムの外観を示す写真であり、（Ａ）はひび割れ検出システムの写真であり、（Ｂ）は格子状ターゲットの一例を示す写真である。 この発明の実施例に係るひび割れ検出システムを検証するための動的試験で使用した模型橋梁の外観及びひび割れ計測位置を示す写真である。 この発明の実施例に係るひび割れ検出システムを検証するためのPCまくらぎの曲げ破壊試験の状況を示す写真である。 この発明の実施例に係るひび割れ検出システムを検証するためのPCまくらぎの曲げ破壊試験で使用した格子状ターゲットの写真であり、（Ａ）はカッティングシートによって形成された格子状ターゲットの写真であり、（Ｂ）はスタンプによって形成された格子状ターゲットの写真である。 この発明の実施例に係るひび割れ検出システムを検証するための動的試験の計測結果を示すグラフであり、（Ａ）は10Hzで加振したときのグラフであり、（Ｂ）は20Hzで加振したときのグラフである。 曲げ破壊試験における載荷荷重とひび割れの幅との関係を示すグラフであり、（Ａ）は載荷荷重と変位との関係を示すグラフであり、（Ｂ）は載荷荷重と相対変位との関係を示すグラフである。 この発明の実施例に係るひび割れ検出システムのひび割れ分布を一例として示す写真であり、（Ａ）は計測範囲及びひび割れ発生状況を示す写真であり、（Ｂ）は相対変位の可視化画像の写真であり、（Ｃ）はひび割れ発生状況の可視化画像の写真である。
（第１実施形態）
以下、図面を参照して、この発明の第１実施形態について詳しく説明する。
図１に示す車両１は、軌道２に沿って走行する移動体である。車両１は、電車、機関車、客車又は貨車などの鉄道車両であり、構造物３上を走行している。図１に示す車両１は、例えば、高速で走行する新幹線（登録商標）又は在来線の鉄道車両である。軌道２は、車両１が走行する通路（線路）である。軌道２は、車両１の左右一対の車輪を支持して案内する左右一対のレールなどを備えている。
構造物３は、車両１が走行する軌道２の下部に空間を確保して、列車の荷重を支持する固定構造物である。構造物３は、川、谷、湖沼などの自然物、道路又は鉄道などの交通路を横切り、下方に空間が形成されるように建設された橋梁である。構造物３は、コンクリートを主要材料に用いて棒鋼などによって補強されたコンクリート構造物である。構造物３は、例えば、ひび割れの発生を許容しないプレストレストコンクリート構造の橋梁（PC橋梁）、又は使用限界状態においてひび割れの発生を許容しつつひび割れ幅を制御するプレストレストコンクリート構造の橋梁（PRC橋梁）などである。構造物３は、橋桁３ａと、橋脚（ピア）３ｂと、橋脚基礎３ｃと、支承部３ｄなどを備えている。
橋桁３ａは、水平方向に配置されて軌道２を支持する構造物である。橋桁３ａは、橋脚３ｂを支点として一方の支点と他方の支点とを跨ぐ梁部材である。橋桁３ａは、図１及び図２に示す変状検出装置８によって変状が検出される検出対象物である。図１に示す橋脚３ｂは、橋桁３ａを支持する構造物である。橋脚３ｂは、例えば、構造物３の長さ方向に所定の間隔をあけて場所打ちコンクリートによって施工されており、鉛直方向に配置される鉄筋コンクリート柱などである。橋脚基礎３ｃは、構造物３全体に作用する荷重を地盤に伝達してこの構造物３を支持する構造物である。支承部３ｄは、橋脚３ｂの上端面に橋桁３ａを支持する部分である。構造物３は、橋桁３ａが上部構造を構成し、橋脚３ｂ及び橋脚基礎３ｃが下部構造を構成している。図１に示す構造物３は、例えば、梁構造によって荷重を受け、桁を主体とする桁橋であり、橋桁３ａがコンクリートを主要材料として構築されており、橋脚３ｂがコンクリートなどの剛体によって構築されている。
図１及び図２に示す変状検出システム４は、橋桁３ａの表面に形成された格子模様５Ａの変位を測定することによって、この橋桁３ａに発生する変状を検出するシステムである。変状検出システム４は、サンプリングモアレ法を利用することによって橋桁３ａの変状を検出する。ここで、サンプリングモアレ法（走査モアレ法）とは、格子模様５Ａが存在する検出対象領域Ａ0の１つの撮影画像から位相シフトしたモアレ縞画像を生成し、このモアレ縞画像の位相分布から変位を求める計測手法である。サンプリングモアレ法は、比較的短い露光時間でサブピクセルでの高精度な計測が可能であり、画像解析時の計算負荷が少ないという利点がある。変状とは、検出対象領域Ａ0内に発生するひび割れなどである。変状検出システム４は、例えば、橋桁３ａに発生するひび割れを検出するひび割れ検出システムとして機能する。変状検出システム４は、構造物３の振動を振動検出装置６によって検出し、この構造物３上を車両１が通過するときに格子模様５Ａを撮影装置７によって撮影し、この撮影装置７の撮影画像を変状検出装置８によって解析して橋桁３ａの変状を検出する。変状検出システム４は、図１〜図３に示す格子模様５Ａと、図１、図２及び図４に示す振動検出装置６と、撮影装置７と、変状検出装置８などを備えている。
図１〜図３に示す格子模様５Ａは、橋桁３ａの表面に形成された特徴的な模様である。格子模様５Ａは、橋桁３ａの長さ方向（横方向(Ｘ軸方向))及び橋桁３ａの高さ方向（縦方向((Ｙ軸方向))に形成された規則性のある格子状ターゲットである。格子模様５Ａは、図１及び図２に示すように、橋桁３ａの変状が発生する検出対象領域Ａ0に形成されている。格子模様５Ａは、任意の位置に任意の格子サイズで設定可能であり、分解能は格子ピッチの1/500程度である。格子模様５Ａは、橋桁３ａのＸ軸方向及びＹ軸方向にこの格子模様５Ａの位相が変化する２次元格子であり、橋桁３ａのＸ軸方向及びＹ軸方向の２次元変形解析が可能である。格子模様５Ａは、例えば、図３に示すように、白色の背景に黒色の正方形を縦横方向に一定間隔をあけて二次元的に並べて形成されている。格子模様５Ａは、変状の発生位置が事前に予測可能な場合には、この変状の発生が予測される位置を含むように任意の検出対象領域Ａ0を指定して形成される。格子模様５Ａは、変状の発生位置が予め分かっている場合又は調査対象の変状が予め決定されている場合には、この変状の発生位置又はこの予め決定されている変状を含むように任意の検出対象領域Ａ0を指定して形成される。格子模様５Ａは、必要に応じて橋桁３ａの表面をやすりなどによって滑らかにした後に、スタンプ、カッティングシート又はマスキングによる塗装などによって白黒の正方形状の格子が形成される。
図１及び図２に示す振動検出装置６は、橋桁３ａの振動を検出する装置である。振動検出装置６は、図１に示すように、橋桁３ａ上を車両１が通過するときに発生するこの橋桁３ａの振動を検出して、橋桁３ａの検出対象領域Ａ0に車両１が接近するのを検出するとともに、橋桁３ａの検出対象領域Ａ0から車両１が離間するのを検出する。振動検出装置６は、図１に示すように、車両１の振動の影響を強く受け易い支承部３ｄよりも上方の橋桁３ａに設置されている。振動検出装置６は、例えば、構造物３の長さ方向と直交する構造物３の高さ方向の橋桁３ａの振動を検出する加速度センサ、速度センサ又は変位センサなどの振動検出センサである。振動検出装置６は、橋桁３ａの振動に応じた振動検出信号（振動情報）を、内蔵するA/D変換器によってディジタル信号に変換して変状検出装置８の情報入力部９に出力する。
図１及び図２に示す撮影装置７は、格子模様５Ａの存在する検出対象領域Ａ0を撮影する装置である。撮影装置７は、図１に示す橋桁３ａの検出対象領域Ａ0に車両１が接近したときに撮影動作を開始し、橋桁３ａの検出対象領域Ａ0から車両１が離間したときに撮影動作を終了する。撮影装置７は、橋桁３ａの変状を計測するための計測用カメラである。撮影装置７は、例えば、相補性金属酸化膜半導体を用いたCMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductor)モノクロカメラなどであり、比較的解像度の低いカメラを使用して格子模様５Ａを撮影可能である。撮影装置７は、格子模様５Ａの１ピッチ（縦横の間隔）がほぼＮ画素（Ｎは整数）となるように撮影倍率が調整されている。撮影装置７は、例えば、Ｎ＝４（画素）となるように撮影倍率に調整される。撮影装置７は、図１に示すように、橋桁３ａ上を通過する車両１の振動による影響を受けないように、検出対象領域Ａ0から離れた強固な地盤上に設置されている。撮影装置７は、格子模様５Ａが形成されている位置の全部又は一部が検出対象領域Ａ0であるときに、この検出対象領域Ａ0を撮影領域として撮影する。撮影装置７は、構造物３上を車両１が通過する度に検出対象領域Ａ0を撮影し、変状の発生前後の検出対象領域Ａ0を撮影する。撮影装置７は、内蔵するA/D変換器によって検出対象領域Ａ0の撮影画像をディジタル信号に変換して、この撮影画像を撮影画像情報として変状検出装置８の情報入力部９に出力する。
図１、図２及び図４に示す変状検出装置８は、橋桁３ａの表面に形成された格子模様５Ａの変位を測定することによって、この橋桁３ａに発生する変状を検出する装置である。変状検出装置８は、例えば、図５に示すように、格子模様５Ａの存在する検出対象領域Ａ0を縦Ｍ個×横Ｎ個（Ｍ，Ｎは整数）の領域（微小領域）Ａ11，…，ＡMNに分割し、これらの領域Ａ11，…，ＡMNの相対変位を演算して橋桁３ａに発生する変状を検出する。ここで、相対変位とは、変状発生前後において位置が変化しない原点（固定点）Ｏを基準とする移動量（変位）である。変状検出装置８は、例えば、橋桁３ａに発生するひび割れを検出するひび割れ検出装置として機能する。変状検出装置８は、図４に示すように、情報入力部９と、変位演算部１０と、撮影画像分割部１１と、相対変位演算部１２と、相対変位差演算部１３と、変状検出部１４と、荷重推定部１５と、可視化画像生成部１６と、情報記憶部１７と、表示部１８と、制御部１９などを備えている。変状検出装置８は、図１、図２及び図４に示す撮影装置７の動作を制御するとともに種々の情報を記録する制御用及び記録用のパーソナルコンピュータなどによって構成されており、変状検出プログラムに従って所定の処理を実行する。
図４に示す情報入力部９は、種々の情報を入力させる手段である。情報入力部９は、振動検出装置６が出力する振動情報と撮影装置７が出力する撮影画像情報とが入力し、これらの振動情報及び撮影画像情報を制御部１９に出力する。情報入力部９は、振動検出装置６及び撮影装置７と制御部１９とを接続してこれらの間で種々の情報を入出力させるインタフェース(I/O)回路である。
図４に示す変位演算部１０は、検出対象領域Ａ0内の変位を演算する手段である。変位演算部１０は、図３に示すような変状発生前（変形前）の撮影画像の格子模様５Ａと、変状発生後（変形後）の撮影画像の格子模様５Ａとを重ね合わせたときに発生するモアレ縞を、サンプリングモアレ法によって解析して検出対象領域Ａ0内の変位を演算する。変位演算部１０は、例えば、図７に示すように、先行技術文献に記載の特開2009-264852号公報に開示されているサンプリングモアレ法によって変位を演算する。変位演算部１０は、例えば、変状発生前の検出対象領域Ａ0の撮影画像と、変状発生後の検出対象領域Ａ0の撮影画像とを画像処理によって重ね合わせたときに発生するモアレ縞から検出対象領域Ａ0内の全体の変位を演算する。
変位演算部１０は、図７に示すように、格子模様５Ａのサンプリングによって発生するモアレ縞の位相を解析することによって、検出対象領域Ａ0内の変位を演算する。変位演算部１０は、橋桁３ａの長さ方向（Ｘ軸方向）の変位を演算するときには、Ｘ軸方向のモアレ縞画像が得られるように、格子模様５ＡのＹ軸方向に１ピッチ分を平滑化してＸ軸方向の格子を消す。一方、変位演算部１０は、橋桁３ａの高さ方向（Ｙ軸方向）の変位を演算するときには、Ｙ軸方向のモアレ縞画像が得られるように、格子模様５ＡのＸ軸方向に１ピッチ分を平滑化してＹ軸方向の格子を消す。以下では、図３に示す橋桁３ａの長さ方向（Ｘ軸方向）の変位を変位演算部１０によって演算する場合を例に挙げて説明する。
変位演算部１０は、図７（Ｂ）に示すような変位後の検出対象領域Ａ0内の格子模様５Ａを、図７（Ａ）に示す画素位置（サンプリング点）で撮影装置７が撮影したときに撮影される図７（Ｃ）に示す撮影画像に基づいて、検出対象領域Ａ0内の変位を演算する。ここで、図７（Ｃ）に示す撮影画像は、格子模様５Ａの１ピッチが４画素となるように、撮影装置７の撮影倍率を調整することによって撮影されている。
変位演算部１０は、図７（Ｃ）に示す撮影画像を４画素に１画素ずつサンプリングすることによって間引き処理し、図７（Ｄ）〜（Ｇ）に示す間引き画像を生成する。変位演算部１０は、図７（Ｃ）に示す撮影画像の左から１番目の起点から４画素おきに、サンプリング起点を変えてこの撮影画像を間引き処理して、図７（Ｄ）に示す間引き画像を生成する。また、変位演算部１０は、図７（Ｃ）に示す撮影画像の左から２番目の起点から４画素おきに、サンプリング起点を変えてこの撮影画像を間引き処理して、図７（Ｅ）に示す間引き画像を生成する。また、変位演算部１０は、図７（Ｃ）に示す撮影画像の左から３番目の起点から４画素おきに、サンプリング起点を変えてこの撮影画像を間引き処理して、図７（Ｆ）に示す間引き画像を生成する。さらに、変位演算部１０は、図７（Ｃ）に示す撮影画像の左から４番目の起点から４画素おきに、サンプリング起点を変えてこの撮影画像を間引き処理して、図７（Ｇ）に示す間引き画像を生成する。ここで、図７（Ｄ）〜（Ｇ）に示す黒点は、図７（Ｃ）に示す撮影画像から間引かれたサンプリング点である。
変位演算部１０は、図７（Ｄ）〜（Ｇ）に示す間引き画像を輝度が滑らかに変化するように、間引かれた画素をこの近傍の間引かれていない画素に輝度値を線形補間する。変位演算部１０は、図７（Ｄ）〜（Ｇ）に示す間引き画像にそれぞれ対応する図７（Ｈ）〜（Ｋ）に示すような90度ずつ位相シフトしたモアレ縞画像（位相画像）を、図７（Ｃ）に示す撮影画像と同じ解像度で生成する。変位演算部１０は、図７（Ｃ）に示すような１枚の撮影画像から図７（Ｈ）〜（Ｉ）に示すような位相シフトしたモアレ縞画像を生成する。変位演算部１０は、図７（Ｈ）〜（Ｉ）に示すモアレ縞画像の格子の輝度分布が余弦波であるとみなして、以下の数１によってＸ軸方向の輝度分布を演算する。
ここで、数１に示すＩ0〜Ｉ3は、それぞれ図７（Ｈ）〜（Ｉ）に示すモアレ縞画像の格子の輝度分布である。ａは、輝度振幅であり、ｂは背景の輝度であり、φはモアレ縞の位相である。変位演算部１０は、数１に示すＩ0〜Ｉ3を用いて以下の数２によってモアレ縞の位相差Δφを演算する。
変位演算部１０は、変状発生前後の格子模様５Ａの位相差が数２に示すモアレ縞の位相差Δφに相当するとみなして、以下の数３によってＸ軸方向の変位ｄを演算する。
ここで、数３に示すｐは、格子模様５ＡのＸ軸方向のピッチである。変位演算部１０は、橋桁３ａの高さ方向（Ｙ軸方向）の変位を演算するときにも、Ｘ軸方向の変位の演算と同様の手順によってＹ軸方向の変位を演算する。変位演算部１０は、演算後の検出対象領域Ａ0内の変位を変位情報として制御部１９に出力する。
図４に示す撮影画像分割部１１は、格子模様５Ａの撮影画像を複数の領域Ａ11，…，ＡMNに分割する手段である。撮影画像分割部１１は、例えば、図５及び図６（Ａ）（Ｂ）に示すように、格子模様５Ａが存在する検出対象領域Ａ0を撮影装置７によって撮影した撮影画像を領域Ａ11，…，ＡMNに分割して、この撮影画像から複数の分割画像（例えば、Ｍ×Ｎ個）を生成する。撮影画像分割部１１は、相対変位差演算部１３の演算結果に基づいて、複数の領域をさらに細かい領域に分割する。撮影画像分割部１１は、最初に、検出対象領域Ａ0の撮影画像を比較的大きい領域に分割し、この比較的大きい領域のうち隣り合う領域間の相対変位の差が大きい領域をより細かい領域に再分割する処理を繰り返す。撮影画像分割部１１は、検出対象領域Ａ0の撮影画像を複数の領域Ａ11，…，ＡMN毎の分割画像に分割し、この分割画像を分割画像情報として制御部１９に出力する。
図４に示す相対変位演算部１２は、複数の領域Ａ11，…，ＡMNの相対変位を演算する手段である。相対変位演算部１２は、変位演算部１０が演算した検出対象領域Ａ0内の変位と、撮影画像分割部１１が分割した領域Ａ11，…，ＡMNとに基づいて、図６（Ｃ）に示す領域Ａ11，…，ＡMN毎の相対変位を演算する。相対変位演算部１２は、例えば、各領域Ａ11，…，ＡMN内の変位の平均値（変位平均値）を領域Ａ11，…，ＡMN毎の相対変位として演算する。相対変位演算部１２は、撮影画像分割部１１が検出対象領域Ａ0を比較的大きい領域から比較的小さい領域に再分割する処理を繰り返すときには、分割を繰り返す度に各領域の相対変位を演算する処理を繰り返す。相対変位演算部１２は、演算後の領域Ａ11，…，ＡMN毎の相対変位を相対変位情報として制御部１９に出力する。
図４に示す相対変位差演算部１３は、相対変位演算部１２の演算結果に基づいて、隣り合う領域Ａ11，…，ＡMN間の相対変位の差を演算する手段である。相対変位差演算部１３は、図５及び図６（Ｃ）に示すように、相対変位演算部１２が演算した領域Ａ11，…，ＡMN毎の相対変位に基づいて、隣り合う領域Ａ11，…，ＡMN間の相対変位の差を演算する。相対変位差演算部１３は、例えば、図６（Ｃ）に示すような領域ＡM4-1の相対変位(相対変位大）と、この領域Ａ4M-4と隣り合う領域ＡM4の相対変位（相対変位小）との差を演算する。相対変位差演算部１３は、撮影画像分割部１１が相対変位の差の比較的大きい領域をさらに細かい領域に分割したときには、再分割後の隣り合う領域間の相対変位の差を演算する。相対変位差演算部１３は、撮影画像分割部１１が検出対象領域Ａ0を比較的大きい領域から比較的小さい領域に再分割する処理を繰り返すときには、分割を繰り返す度に隣り合う領域間の相対変位の差を演算する処理を繰り返す。相対変位差演算部１３は、演算後の隣り合う領域Ａ11，…，ＡMN間の相対変位の差を相対変位差情報として制御部１９に出力する。
図４に示す変状検出部１４は、相対変位演算部１２の演算結果に基づいて、橋桁３ａに発生する変状を検出する手段である。変状検出部１４は、格子模様５Ａを撮影した撮影画像を複数の領域Ａ11，…，ＡMNに分割したときに、これらの領域Ａ11，…，ＡMNの相対変位に基づいて変状を検出する。変状検出部１４は、撮影画像分割部１１が相対変位の差の比較的大きい領域をさらに細かい領域に分割したときには、再分割後の隣り合う領域間の相対変位の差に基づいて、橋桁３ａの変状を検出する。変状検出部１４は、撮影画像分割部１１が検出対象領域Ａ0を比較的大きい領域から比較的小さい領域に再分割する処理を繰り返すときには、分割を繰り返す度に変状を検出する処理を繰り返す。変状検出部１４は、例えば、検出対象領域Ａ0内におけるひび割れの発生の有無、ひび割れの幅、ひび割れの発生位置及びひび割れの進展方向などを検出するひび割れ検出部として機能する。変状検出部１４は、図１に示すように、橋桁３ａ上を車両１が通過して橋桁３ａが振動するタイミングで変状検出動作を開始するように、振動検出装置６の検出結果に基づいて、橋桁３ａに発生する変状を検出する。
変状検出部１４は、相対変位の差に基づいて、橋桁３ａに発生する変状を検出する。変状検出部１４は、図５及び図６（Ｃ）（Ｄ）に示すように、隣り合う領域Ａ11，…，ＡMN間の相対変位の差に基づいて、検出対象領域Ａ0内のひび割れの有無を検出する。変状検出部１４は、例えば、図６（Ｃ）に示すように、領域ＡM4の相対変位が小さく、この領域ＡM4と隣り合う領域ＡM-14の相対変位が大きい場合であって、領域Ａ M4 の相対変位と領域Ａ M-14 の相対変位との差が大きいときには、検出対象領域Ａ0内にひび割れが発生したことを検出する。変状検出部１４は、相対変位の差がしきい値thを超えるときにはひび割れが発生していると判定し、相対変位の差がしきい値th以下であるときにはひび割れが発生していないと判定する。変状検出部１４は、例えば、図８に示すように、相対変位の差と荷重との相関関数の傾斜方向が変化する変曲点に対応する相対変位の差をしきい値thとして設定する。ここで、図８に示す縦軸は荷重であり、横軸は相対変位の差（ひび割れの幅）である。
変状検出部１４は、相対変位の差に基づいて、橋桁３ａに発生するひび割れの幅を検出する。変状検出部１４は、検出対象領域Ａ0内のひび割れの幅が相対変位の差であるとみなして、相対変位の差をひび割れの幅として検出する。変状検出部１４は、例えば、図６（Ｃ）に示すように、隣り合う領域ＡM-14と領域ＡM4との間の相対変位の差を、これらの領域ＡM-14,ＡM4に発生したひび割れの幅として検出する。
変状検出部１４は、相対変位の差に基づいて、ひび割れの発生位置及び進展方向を検出する。変状検出部１４は、隣り合う領域Ａ11，…，ＡMN間の相対変位の差に基づいて、検出対象領域Ａ0内のひび割れの発生位置及び進展方向を検出する。変状検出部１４は、例えば、図６（Ｄ）に示すように、隣り合う領域ＡM-14と領域ＡM4との間の相対変位の差が大きい領域ＡM-14をひび割れの発生位置及び進展方向として検出する。変状検出部１４は、ひび割れの発生の有無、ひび割れの幅、ひび割れの発生位置及びひび割れの進展方向に関する情報を変状情報として制御部１９に出力する。
図４に示す荷重推定部１５は、相対変位の差に基づいて、橋桁３ａに作用する荷重を推定する手段である。荷重推定部１５は、相対変位差演算部１３が演算する相対変位の差と相関関係情報記憶部１７ｈが記憶する相関関係情報とに基づいて、橋桁３ａに作用する荷重を推定する。荷重推定部１５は、図８に示すような荷重と相対変位の差（ひび割れ幅）との相関関係を表す相関関係情報と、相対変位差演算部１３が演算する相対変位の差とを照合し、この相関関係情報の相対変位の差と対応する荷重を橋桁３ａに作用する載荷荷重と推定する。荷重推定部１５は、相対変位の差と対応する荷重を荷重情報として制御部１９に出力する。
図４に示す可視化画像生成部１６は、相対変位の差を可視化して表示するための可視化画像を生成する手段である。可視化画像生成部１６は、相対変位差演算部１３の演算結果に基づいて相対変位の差を可視化して表示するための変状分布図を生成する。可視化画像生成部１６は、例えば、ひび割れの幅（相対変位の差）が同じである点を線によって結び、ひび割れ幅が一定値である毎に等高線（等値線）を描き、各等高線間の帯毎に段階的に色彩を施したコンター図のようなひび割れ分布図を生成する。可視化画像生成部１６は、生成後の可視化画像を可視化画像情報として制御部１９に出力する。
情報記憶部１７は、種々の情報を記憶する手段である。情報記憶部１７は、例えば、撮影画像情報、変位情報、分割画像情報、相対変位情報、相対変位差情報、変状情報、荷重情報、相関関係情報、可視化画像情報及び変状検出プログラムなどを記憶するメモリなどである。情報記憶部１７は、図４に示すように、撮影画像情報記憶部１７ａと、変位情報記憶部１７ｂと、分割画像情報記憶部１７ｃと、相対変位情報記憶部１７ｄと、相対変位差情報記憶部１７ｅと、変状情報記憶部１７ｆと、荷重情報記憶部１７ｇと、相関関係情報記憶部１７ｈと、可視化画像情報記憶部１７ｉと、変状検出プログラム記憶部１７ｊなどを備えている。
撮影画像情報記憶部１７ａは、検出対象領域Ａ0の撮影画像を撮影画像情報として記憶する部分である。撮影画像情報記憶部１７ａは、撮影装置７が出力する撮影画像情報を撮影時刻と対応させて時系列順に記憶する。変位情報記憶部１７ｂは、検出対象領域Ａ0内の変位を変位情報として記憶する部分である。変位情報記憶部１７ｂは、変位演算部１０が出力する変位情報を撮影時刻と対応させて時系列順に記憶する。分割画像情報記憶部１７ｃは、領域Ａ11，…，ＡMN毎の分割画像を分割画像情報として記憶する部分である。分割画像情報記憶部１７ｃは、撮影画像分割部１１が出力する分割画像情報を撮影時刻と対応させて時系列順に記憶する。相対変位情報記憶部１７ｄは、領域Ａ11，…，ＡMN毎の相対変位を相対変位情報として記憶する部分である。相対変位情報記憶部１７ｄは、相対変位演算部１２が出力する相対変位情報を撮影時刻と対応させて時系列順に記憶する。相対変位差情報記憶部１７ｅは、隣り合う領域Ａ11，…，ＡMN間の相対変位の差を相対変位差情報として記憶する部分である。相対変位差情報記憶部１７ｅは、相対変位差演算部１３が出力する相対変位差情報を撮影時刻と対応させて時系列順に記憶する。
変状情報記憶部１７ｆは、検出対象領域Ａ0内のひび割れの発生の有無、ひび割れの幅、ひび割れの発生位置及びひび割れの進展方向を変状情報として記憶する部分である。変状情報記憶部１７ｆは、変状検出部１４が出力する変状情報を撮影時刻と対応させて時系列順に記憶する。荷重情報記憶部１７ｇは、橋桁３ａに作用する荷重を荷重情報として記憶する部分である。荷重情報記憶部１７ｇは、荷重推定部１５が出力する荷重情報を撮影時刻と対応させて時系列順に記憶する。相関関係情報記憶部１７ｈは、荷重と相対変位の差との相関関係を相関関係情報として記憶する部分である。相関関係情報記憶部１７ｈは、例えば、図８に示すような荷重と相対変位の差（ひび割れの幅）との対応関係を記憶する。可視化画像情報記憶部１７ｉは、相対変位の差を可視化して表示するための可視化画像を可視化画像情報として記憶する部分である。可視化画像情報記憶部１７ｉは、可視化画像生成部１６が出力する可視化画像情報を撮影時刻と対応させて時系列順に記憶する。変状検出プログラム記憶部１７ｊは、橋桁３ａの表面に形成された格子模様５Ａの変位を測定することによって、この橋桁３ａに発生する変状を検出する変状検出プログラムを記憶する部分である。変状検出プログラム記憶部１７ｊは、情報記録媒体から読み取った変状検出プログラム、又は電気通信回線を通じて取り込まれた変状検出プログラムなどを記憶する。
図４に示す表示部１８は、種々の情報を表示する手段である。表示部１８は、例えば、撮影画像情報、変位情報、分割画像情報、相対変位情報、相対変位差情報、変状情報、荷重情報、相関関係情報及び可視化画像情報などを表示する表示装置である。
制御部１９は、変状検出装置８に関する種々の動作を制御する中央処理部（CPU）である。制御部１９は、変状検出プログラム記憶部１７ｊから変状検出プログラムを読み出してこの変状検出プログラムに従って所定の変状検出処理を実行する。制御部１９は、例えば、振動検出装置６が出力する振動情報に基づいて撮影装置７に撮影動作の開始及び終了を指令したり、撮影装置７が出力する撮影画像情報の記憶を撮影画像情報記憶部１７ａに指令したり、撮影画像情報記憶部１７ａから撮影画像情報を読み出して変位演算部１０に出力したり、検出対象領域Ａ0内の変位の演算を変位演算部１０に指令したり、変位演算部１０が出力する変位情報の記憶を変位情報記憶部１７ｂに指令したり、撮影画像情報記憶部１７ａから撮影画像情報を読み出して撮影画像分割部１１に出力したり、撮影画像分割部１１に撮影画像の分割を指令したり、撮影画像分割部１１に分割画像の再分割を指令したり、撮影画像分割部１１が出力する分割画像情報の記憶を分割画像情報記憶部１７ｃに指令したり、変位情報記憶部１７ｂから変位情報を読み出して相対変位演算部１２に出力したり、分割画像情報記憶部１７ｃから分割画像情報を読み出して相対変位演算部１２に出力したり、相対変位演算部１２に相対変位の演算を指令したり、相対変位演算部１２が出力する相対変位情報の記憶を相対変位情報記憶部１７ｄに指令したり、相対変位情報記憶部１７ｄから相対変位情報を読み出して相対変位差演算部１３に出力したり、相対変位差演算部１３が出力する相対変位差情報の記憶を相対変位差情報記憶部１７ｅに指令したり、相対変位差情報記憶部１７ｅから相対変位差情報を読み出して変状検出部１４に出力したり、変状検出部１４に変状の検出を指令したり、変状検出部１４が出力する変状情報の記憶を変状情報記憶部１７ｆに指令したり、相対変位差情報記憶部１７ｅから相対変位差情報を読み出して荷重推定部１５に出力したり、相関関係情報記憶部１７ｈから相関関係情報を読み出して荷重推定部１５に出力したり、荷重推定部１５に荷重の推定を指令したり、荷重推定部１５が出力する荷重情報の記憶を荷重情報記憶部１７ｇに指令したり、相対変位差情報記憶部１７ｅから相対変位差情報を読み出して可視化画像生成部１６に出力したり、可視化画像生成部１６に可視化画像の生成を指令したり、可視化画像生成部１６が出力する可視化画像情報の記憶を可視化画像情報記憶部１７ｉに指令したり、種々の情報の表示を表示部１８に指令したりなどする。制御部１９は、情報入力部９、変位演算部１０と、撮影画像分割部１１、相対変位演算部１２、相対変位差演算部１３、変状検出部１４、荷重推定部１５、可視化画像生成部１６、情報記憶部１７及び表示部１８が相互に通信可能なように接続されている。
次に、この発明の第１実施形態に係る変状検出装置の動作を説明する。
以下では、図４に示す制御部１９の動作を中心に説明する。
図９に示すステップ（以下、Ｓという）１００において、変状検出プログラム記憶部１７ｊから変状検出プログラムを制御部１９が読み込む。図３に示す変状検出装置８を測定者が操作して変状検出動作を開始させると、変状検出装置８に電源部から電力が供給される。その結果、変状検出プログラム記憶部１７ｊから変状検出プログラムを制御部１９が読み込み、一連の変状検出処理を制御部１９が実行する。
Ｓ１１０において、撮影動作を開始するか否かを制御部１９が判断する。図１に示すように、橋桁３ａの検出対象領域Ａ0に車両１が接近すると橋桁３ａの振動が増加する。このため、図４に示す振動検出装置６から情報入力部９を通じて制御部１９に入力する振動検出信号のレベルが所定値を超えていると制御部１９が判断したときには、車両１が検出対象領域Ａ0に接近していると制御部１９が判断する。その結果、撮影装置７によって撮影動作を開始する必要があると制御部１９が判断してＳ１２０に進む。一方、振動検出信号のレベルが所定値以下であると制御部１９が判断したときには、車両１が検出対象領域Ａ0に接近していないと制御部１９が判断して、振動検出信号のレベルが所定値を超えるまでＳ１１０の判断を制御部１９が繰り返す。
Ｓ１２０において、撮影動作の開始を撮影装置７に制御部１９が指令する。撮影動作の開始を撮影装置７に制御部１９が指令すると、図１〜図３に示す格子模様５Ａが存在する検出対象領域Ａ0を撮影装置７が撮影し、情報入力部９を通じて撮影装置７が撮影画像情報を制御部１９に出力する。その結果、撮影画像情報を制御部１９が撮影画像情報記憶部１７ａに出力し、この撮影画像情報を撮影画像情報記憶部１７ａが時系列順に記憶する。
Ｓ１３０において、撮影動作を終了するか否かを制御部１９が判断する。図１に示す橋桁３ａの検出対象領域Ａ0から車両１が離間すると橋桁３ａの振動が減少する。このため、振動検出装置６から情報入力部９を通じて制御部１９に入力する振動検出信号のレベルが所定値以下であると制御部１９が判断したときには、車両１が検出対象領域Ａ0から離間していると制御部１９が判断する。その結果、撮影装置７によって撮影動作を終了する必要があると制御部１９が判断してＳ１４０に進む。一方、振動検出信号のレベルが所定値を超えていると制御部１９が判断したときには、車両１が検出対象領域Ａ0から離間していないと制御部１９が判断し、振動検出信号のレベルが所定値以下になるまでＳ１３０の判断を制御部１９が繰り返す。
Ｓ１４０において、検出対象領域Ａ0内の変位の演算を変位演算部１０に制御部１９が指令する。図４に示す撮影画像情報記憶部１７ａから撮影画像情報を制御部１９が読み出して、この撮影画像情報を撮影画像分割部１１に制御部１９が出力するとともに、検出対象領域Ａ0内の全体の変位の演算を変位演算部１０に制御部１９が指令する。その結果、図７に示すように、格子模様５Ａのサンプリングによって発生するモアレ縞の位相をサンプリングモアレ法によって変位演算部１０が解析して、図３に示す検出対象領域Ａ0内の全体の変位を変位演算部１０が演算する。検出対象領域Ａ0内の変位情報を変位演算部１０が制御部１９に出力すると、この変位情報が変位情報記憶部１７ｂに記憶される。
Ｓ１５０において、撮影画像の分割を撮影画像分割部１１に制御部１９が指令する。図４に示す撮影画像情報記憶部１７ａから撮影画像情報を制御部１９が読み出して、この撮影画像情報を撮影画像分割部１１に制御部１９が出力するとともに、撮影画像分割部１１に撮影画像の分割を制御部１９が指令する。その結果、図５及び図６（Ａ）に示すように、格子模様５Ａが存在する検出対象領域Ａ0の撮影画像を領域Ａ11，…，ＡMN毎に撮影画像分割部１１が分割する。このとき、検出対象領域Ａ0の撮影画像を比較的大きい領域で撮影画像分割部１１が分割する。領域Ａ11，…，ＡMN毎の分割画像情報を撮影画像分割部１１が制御部１９に出力すると、この分割画像情報が分割画像情報記憶部１７ｃに記憶される。
Ｓ１６０において、領域Ａ11，…，ＡMN毎の相対変位の演算を相対変位演算部１２に制御部１９が指令する。図４に示す変位情報記憶部１７ｂから変位情報を制御部１９が読み出してこの変位情報を相対変位演算部１２に制御部１９が出力するとともに、分割画像情報記憶部１７ｃから分割画像情報を制御部１９が読み出してこの分割画像情報を相対変位演算部１２に制御部１９が出力する。領域Ａ11，…，ＡMN毎の相対変位の演算を相対変位演算部１２に制御部１９が指令すると、各領域Ａ11，…，ＡMN内の変位の平均値を領域Ａ11，…，ＡMN毎に相対変位演算部１２が演算して、この変位の平均値を相対変位として相対変位演算部１２が演算する。領域Ａ11，…，ＡMN毎の相対変位情報を相対変位演算部１２が制御部１９に出力すると、この相対変位情報が相対変位情報記憶部１７ｄに記憶される。
Ｓ１７０において、隣り合う領域Ａ11，…，ＡMN間の相対変位の差の演算を相対変位差演算部１３に制御部１９が指令する。図４に示す相対変位情報記憶部１７ｄから相対変位情報を制御部１９が読み出して、この相対変位情報を相対変位差演算部１３に制御部１９が出力するとともに、図６（Ｄ）に示すように、隣り合う領域Ａ11，…，ＡMN間の相対変位の差の演算を相対変位差演算部１３に制御部１９が指令する。その結果、隣り合う領域Ａ11，…，ＡMN間の相対変位の差を相対変位差演算部１３が演算し、相対変位差演算部１３が相対変位差情報を制御部１９に出力し、この相対変位差情報を相対変位差情報記憶部１７ｅが記憶する。
Ｓ１８０において、相対変位の差の大きい領域を再分割するか否かを制御部１９が判断する。撮影画像分割部１１が分割した比較的大きい領域のうち、隣り合う領域間の相対変位の差が所定値よりも大きい領域があるか否かを制御部１９が判断する。様々な幅のひび割れをノイズの影響を受けずに効率的に検出するためには、検出対象領域Ａ0内の撮影画像を比較的大きい領域で分割して相対変位の差を演算し、相対変位の差が大きい領域についてのみ比較的小さい領域に細かく再分割して相対変位の差を演算することが好ましい。このため、撮影画像を比較的大きい領域で分割したときに、隣り合う領域間の相対変位の差が所定値よりも大きいときには、この領域をさらに細かく分割して隣り合う領域間の相対変位の差を再度演算する必要がある。撮影画像分割部１１が分割した比較的大きい領域をさらに細かく再分割する必要性があると制御部１９が判断したときにはＳ１５０に戻り、Ｓ１５０以降の処理を制御部１９が繰り返す。その結果、Ｓ１５０において、隣り合う領域間の相対変位の差が所定値よりも大きい領域を比較的小さい領域に撮影画像分割部１１が再分割し、Ｓ１６０においてこの比較的小さい領域内の変位の平均値を相対変位として相対変位演算部１２が演算する。一方、撮影画像を比較的大きい領域で分割したときに、隣り合う領域間の相対変位の差が所定値以下であるときには、撮影画像をさらに細かく再分割する必要性がないと制御部１９が判断してＳ１９０に進む。
Ｓ１９０において、変状検出部１４に変状の検出を制御部１９が指令する。図４に示す相対変位差情報記憶部１７ｅから相対変位差情報を制御部１９が読み出してこの相対変位差情報を変状検出部１４に制御部１９が出力するとともに、ひび割れ発生の有無、ひび割れの幅、ひび割れの発生位置及びひび割れの進展方向の検出を変状検出部１４に制御部１９が指令する。その結果、図１〜図３、図５及び図６（Ｂ）〜（Ｄ）に示す検出対象領域Ａ0のひび割れ発生の有無、ひび割れの幅、ひび割れの発生位置及びひび割れの進展方向を変状検出部１４が検出する。これらの検出結果を変状情報として変状検出部１４が制御部１９に出力すると、変状情報記憶部１７ｆがこの変状情報を記憶する。
Ｓ２００において、荷重推定部１５に荷重の推定を制御部１９が指令する。図４に示す相対変位差情報記憶部１７ｅから相対変位差情報を制御部１９が読み出してこの相対変位差情報を荷重推定部１５に制御部１９が出力するとともに、相関関係情報記憶部１７ｈから相関関係情報を制御部１９が読み出してこの相関関係情報を荷重推定部１５に制御部１９が出力する。荷重推定部１５に荷重の推定を制御部１９が指令すると、図８に示す相関関係情報を荷重推定部１５が参照して、相対変位の差に対応する荷重を荷重推定部１５が特定する。この推定結果を荷重情報として荷重推定部１５が制御部１９に出力すると、荷重情報記憶部１７ｇが荷重情報を記憶する。
Ｓ２１０において、可視化画像の生成を可視化画像生成部１６に制御部１９が指令する。図４に示す相対変位差情報記憶部１７ｅから相対変位差情報を制御部１９が読み出してこの相対変位差情報を可視化画像生成部１６に制御部１９が出力するとともに、可視化画像の生成を可視化画像生成部１６に制御部１９が指令する。その結果、例えば、ひび割れの幅に応じたコンター図を可視化画像生成部１６が生成し、この可視化画像を可視化画像情報として可視化画像生成部１６が制御部１９に出力し、可視化画像情報記憶部１７ｉがこの可視化画像情報を記憶する。
Ｓ２２０において、種々の情報の表示を表示部１８に制御部１９が指令する。情報記憶部１７から種々の情報を制御部１９が読み出してこの情報を表示部１８に出力する。その結果、例えば、撮影画像情報、変位情報、分割画像情報、相対変位情報、相対変位差情報、変状情報、荷重情報、相関関係情報及び可視化画像情報などを表示画面上に表示部１８が表示する。
Ｓ２３０において、変状検出を終了するか否かを制御部１９が判断する。図４に示す変状検出装置８を測定者が操作して変状検出動作を終了させると、変状検出を終了すると制御部１９が判断して、一連の変状検出処理を制御部１９が終了する。一方、変状検出装置８を測定者が操作せずに変状検出動作を終了させなかったときにはＳ１１０に戻り、Ｓ１１０以降の処理を制御部１９が繰り返す。
この発明の第１実施形態に係る変状検出装置及び変状検出プログラムには、以下に記載するような効果がある。
(1) この第１実施形態では、格子模様５Ａを撮影した撮影画像を複数の領域Ａ11，…，ＡMNに撮影画像分割部１１が分割し、複数の領域Ａ11，…，ＡMNの相対変位を相対変位演算部１２が演算し、相対変位演算部１２の演算結果に基づいて変状検出部１４が変状を検出する。このため、例えば、ひび割れの発生前後の撮影画像を照合し、画像計測手法を用いて相対変位を計測することによって、微細なひび割れの発生状況について効率的かつ定量的に評価することができる。
(2) この第１実施形態では、相対変位演算部１２の演算結果に基づいて、隣り合う領域Ａ11，…，ＡMN間の相対変位の差を相対変位差演算部１３が演算し、この相対変位の差に基づいて変状検出部１４が変状を検出する。このため、隣り合う領域Ａ11，…，ＡMN間の相対変位の差を基準として変状の発生の有無を簡単に判定することができるとともに、検出対象領域Ａ0内の変状の発生状況を高精度に検出することができる。
(3) この第１実施形態では、相対変位差演算部１３の演算結果に基づいて、複数の領域Ａ11，…，ＡMNをさらに細かい領域に撮影画像分割部１１が再分割する。また、この第１実施形態では、再分割後の複数の領域Ａ11，…，ＡMN間の相対変位の差を相対変位差演算部１３が演算する。さらに、この第１実施形態では、再分割後の相対変位の差に基づいて、橋桁３ａに発生する変状を変状検出部１４が検出する。例えば、検出対象領域Ａ0内の撮影画像を初めから小さい領域で分割すると、ひび割れの幅が広かった場合には相対変位を測定できない可能性がある。この第１実施形態では、検出対象領域Ａ0を比較的大きい領域から比較的小さい領域に段階的に分割しながら、隣り合う領域間の相対変位の差を演算する。このため、ひび割れの幅が１画素よりも大きいような様々な幅のひび割れを検出することができる。また、ひび割れの発生位置を絞り込むことができるとともに、ひび割れの発生位置を効率的に特定することができる。さらに、演算処理に必要な情報量を減らすことができるとともに、ひび割れ検出に必要な演算を短時間で終了することができる。
(4) この第１実施形態では、相対変位の差がしきい値thを超えるときにはひび割れが発生していると変状検出部１４が判定し、相対変位の差がしきい値th以下であるときにはひび割れが発生していないと変状検出部１４が判定する。このため、しきい値thを判定基準としてひび割れの発生の有無を簡単に判定することができるとともに、相対変位の差がしきい値thよりも大きい領域Ａ11，…，ＡMN間でひび割れが発生したことを容易に検出することができる。
(5) この第１実施形態では、相対変位差演算部１３の演算結果に基づいて、変状検出部１４がひび割れの幅を検出する。このため、相対変位の差をひび割れの幅とみなして、ひび割れの幅を簡単に特定することができる。
(6) この第１実施形態では、相対変位差演算部１３が演算する相対変位の差に基づいて、橋桁３ａに作用する荷重を荷重推定部１５が推定する。このため、予めひび割れ幅（相対変位の差）と荷重との関係を変状検出システム４又は数値解析などによって把握しておくことによって、実構造物などの検出対象物のひび割れ計測結果からこの検出対象物に作用する荷重を容易に推定することができる。
(7) この第１実施形態では、相対変位の差を可視化して表示するための可視化画像を可視化画像生成部１６が生成する。このため、相対変位の差をひび割れの幅とみなしたときに、このひび割れの幅に応じてコンター図のような可視化画像を簡単に生成することができ、ひび割れの発生状況などを視覚によって容易に把握することができる。
(8) この第１実施形態では、橋桁３ａの振動を検出する振動検出装置６の検出結果に基づいて変状検出部１４が変状を検出する。このため、例えば、画像計測に基づくひび割れ計測システムによって、列車通過時のコンクリート構造物などの動的なひび割れを効率的に計測し検査することができる。例えば、橋桁３ａがPC桁又はPRC桁である場合には、緊張材などによってプレストレスが与えられているため、ひび割れが発生していてもひび割れが閉じてしまうことがある。この第１実施形態では、車両１が通過する橋桁３ａが振動して撓み、ひび割れが開いたタイミングで撮影装置７によって検出対象領域Ａ0を撮影し、変状検出部１４によってひび割れを検出する。このため、検出対象領域Ａ0内に発生する動的なひび割れを高精度に検出することができる。また、橋桁３ａの振動を検出することによって、橋桁３ａの検出対象領域Ａ0に車両１が接近したときに変状検出動作を自動的に開始させ、橋桁３ａの検出対象領域Ａ0から車両１が離間したときに変状検出動作を自動的に終了させることができる。
（第２実施形態）
以下では、図１〜図８に示す部分と同一の部分については、同一の番号を付して詳細な説明を省略する。
図１０に示す変状検出システム４は、橋桁３ａの表面に形成されたランダム模様５Ｂの変位を測定することによって、この橋桁３ａに発生する変状を検出するシステムである。変状検出システム４は、画像相関法を利用することによって橋桁３ａの変状を検出する。ここで、画像相関法（ディジタル画像相関法）とは、ランダム模様５Ｂが存在する検出対象領域Ａ0の撮影画像を変状発生前後（変形前後）で比較して、検出対象領域Ａ0の変位を求める計測手法である。変状検出システム４は、構造物３の振動を振動検出装置６によって検出し、この構造物３上を車両１が通過するときのランダム模様５Ｂを撮影装置７によって撮影し、この撮影装置７の撮影画像を変状検出装置８によって解析して構造物３の橋桁３ａの変状を検出する。変状検出システム４は、図１０に示すように、ランダム模様５Ｂと、振動検出装置６と、撮影装置７と、変状検出装置８などを備えている。
図１０〜図１２に示すランダム模様５Ｂは、橋桁３ａの表面に形成された特徴的な模様である。ランダム模様５Ｂは、図１０に示すように、橋桁３ａの表面に不規則に形成されている。ランダム模様５Ｂは、例えば、橋桁３ａに最初から形成されている場合には、橋桁３ａの表面の汚れ、橋桁３ａの表面から浮き出た骨材、又は施工時に使用する型枠によって形成されたランダムパターンである。ランダム模様５Ｂは、例えば、橋桁３ａに後から形成する場合には、橋桁３ａの表面にスタンプ、カッティングシート又はマスキングによる塗装によって形成されたランダムパターンである。ランダム模様５Ｂは、図１０に示すように、橋桁３ａの変状が既に発生又は発生が予測され検出対象領域Ａ0に形成されている。
図１０に示す撮影装置７は、ランダム模様５Ｂの存在する検出対象領域Ａ0を撮影する装置である。撮影装置７は、例えば、電荷結合素子を用いたCCD(Charge Coupled Device)カメラなどである。撮影装置７は、ランダム模様５Ｂが形成されている位置の全部又は一部が検出対象領域Ａ0であるときに、この検出対象領域Ａ0を撮影領域として撮影する。撮影装置７は、構造物３上を車両１が通過する度に検出対象領域Ａ0を撮影し、変状の発生前後の検出対象領域Ａ0を撮影する。
変状検出装置８は、橋桁３ａの表面に形成されたランダム模様５Ｂの変位を測定することによって、この橋桁３ａに発生する変状を検出する装置である。変状検出装置８は、ランダム模様５Ｂの存在する検出対象領域Ａ0を領域Ａ11，…，ＡMNに分割し、この領域Ａ11，…，ＡMNの相対変位を演算して橋桁３ａに発生する変状を検出する。
図４に示す変位演算部１０は、図１２に示すように、変状発生前後（変形前後）のランダム模様５Ｂの撮影画像を画像相関法によって比較して、検出対象領域Ａ0内の変位を演算する。変位演算部１０は、図１３に示すように、変状発生前の検出対象領域Ａ0内のサブセットＡSと、変状発生後の検出対象領域Ａ0内のサブセットＡSとを比較し、検出対象領域Ａ0内の全体の変位を演算する。変位演算部１０は、変状発生前（変形前）の検出対象領域Ａ0内のサブセットＡSが、変状発生後（変形後）に移動した位置を探し出すことによって、検出対象領域Ａ0内の変位を演算する。ここで、サブセットＡSとは、複数の画素からなる計算領域（例えば、20×20画素の領域）である。変位演算部１０は、変状発生前の検出対象領域Ａ0内のサブセットＡSが変状発生後に移動した位置を輝度値部分（光強度分布）の相関などを用いて演算し、変状発生前後のサブセットＡSの移動量を検出対象領域Ａ0内の変位として演算する。
変位演算部１０は、図１３に示すように、変状発生前後のランダム模様５Ｂの変位を解析することによって、検出対象領域Ａ0内の検出対象領域Ａ0内の変位を演算する。変位演算部１０は、変状発生前のランダム模様５Ｂが存在する撮影画像内の特徴的な部分をサブセットＡSとして抽出し、変状発生後のランダム模様５Ｂが存在する撮影画像内でこのサブセットＡSと同じ特徴を有するサブセットＡSを探し出し、変状発生前のサブセットＡSが変状発生後にどれだけ移動したかを解析する。変位演算部１０は、変状発生前の撮影画像内の明るさの場所による変化が同じ場所（輝度分布の相関値が極値となる場所）を変状発生後の撮影画像内から探し出す。変位演算部１０は、変状発生前の撮影画像内のサブセットＡSの輝度分布と略同一又は近似した輝度分布のサブセットＡSを変状発生後の撮影画像から探し出す。変位演算部１０は、変状発生前のサブセットＡSと同じ輝度分布の領域を以下の数４に示す評価係数（相関係数）Ｃによって探し出す。
ここで、数４に示すＦ(x,y)は、変状発生前の撮影画像の座標(x,y)における輝度値であり、Ｇ(x*,y*)は変状発生後の撮影画像の座標(x*,y*)における輝度値である。変位演算部１０は、数４に示す評価係数Ｃを最大にするサブセットＡSの移動位置を探し出すことによって、検出対象領域Ａ0内の変位を演算する。
図４に示す撮影画像分割部１１は、ランダム模様５Ｂを撮影した撮影画像を複数の領域Ａ11，…，ＡMNに分割する手段である。撮影画像分割部１１は、図１２に示すように、ランダム模様５Ｂが存在する検出対象領域Ａ0を撮影装置７によって撮影した撮影画像を領域Ａ11，…，ＡMNに分割して、この撮影画像から複数の分割画像を生成する。撮影画像分割部１１は、最初に、検出対象領域Ａ0の撮影画像を比較的大きい領域に分割し、この比較的大きい領域のうち隣り合う領域間の相対変位の差が大きい領域をより細かい領域に再分割する処理を繰り返す。
図４に示す相対変位演算部１２は、変位演算部１０が画像相関法によって演算した検出対象領域Ａ0内の変位と、撮影画像分割部１１が分割した領域Ａ11，…，ＡMNとに基づいて、図１２に示す領域Ａ11，…，ＡMN毎の相対変位を演算する。相対変位差演算部１３は、相対変位演算部１２の演算結果に基づいて、隣り合う領域Ａ11，…，ＡMN間の相対変位の差を演算する。変状検出部１４は、図１２に示すように、ランダム模様５Ｂを撮影した撮影画像を複数の領域Ａ11，…，ＡMNに分割したときに、これらの領域Ａ11，…，ＡMNの相対変位に基づいてひび割れを検出する。
次に、この発明の第２実施形態に係る変状検出装置の動作を説明する。
以下では、図９に示す処理と同じ処理については、同一の番号を付して詳細な説明を省略する。
Ｓ１２０において、撮影動作の開始を撮影装置７に制御部１９が指令すると、ランダム模様５Ｂが存在する検出対象領域Ａ0を撮影装置７が撮影する。Ｓ１４０において、検出対象領域Ａ0内の変位の演算を変位演算部１０に制御部１９が指令すると、検出対象領域Ａ0内の変位を画像相関法によって変位演算部１０が演算する。Ｓ１５０において、ランダム模様５Ｂが存在する検出対象領域Ａ0の撮影画像を領域Ａ11，…，ＡMN毎に撮影画像分割部１１が分割する。この第２実施形態には、第１実施形態と同様の効果がある。
次に、この発明の実施例について説明する。
（模型橋梁を対象とした動的試験）
図１、図２及び図４に示す変状検出システム４と同一構造である図１４（Ａ）に示す実施例に係るひび割れ検出システムを検証するために、模型橋梁を対象とする動的試験を実施した。図１５に示すように、スパン中央にひび割れを模擬した鋼製の模型橋梁を用いて、図１４（Ａ）に示すひび割れ検出システムの動的計測への適用性について検証するとともに、比較例に係るパイ型変位計を用いた計測も同時に実施した。格子状ターゲットは、図１４（Ｂ）に示すように、縦横方向に1mmピッチ（分解能は0.002mm）であり、図１５に示すように比較例に係るパイ型変位計の上下に格子状ターゲットをマグネット接着して配置した。実施例に係るひび割れ検出システムと比較例に係るパイ型変位計との比較の際には、模擬ひび割れ発生位置の断面においては平面保持が成り立つものとし、比較例に係るパイ型変位計の上下に設置された格子状ターゲットから得られた変位を、比較例に係るパイ型変位計と同じ位置の変位に換算することにより比較した。模型橋梁の加振は、起振器（(株)サンエス製SSV-125)により実施した。
（PCまくらぎを対象とした曲げ破壊試験）
図１４に示す実施例に係るひび割れ検出システムを検証するために、PCまくらぎを対象とした曲げ破壊試験を実施した。曲げ試験は、JIS E1201に基づきレール位置での正曲げ試験を載荷スパン700mmで実施した。曲げ破壊試験では、コンクリートのひび割れに追随するターゲットの作成方法の検討として、図１７（Ａ）に示す格子ピッチ10mmのカッティングシート（PCまくらぎ１）と、図１７（Ｂ）に示す格子ピッチ2mmのスタンプ（PCまくらぎ２）の２種類の方法により格子状ターゲットを形成し、ひび割れの発生、ひび割れの分布、ひび割れの幅及びひび割れの進展方向が検知可能であるか検証を行った。撮影装置は、200万画素で最大170fps(frames per second(フレーム毎秒))で撮影が可能なCMOSモノクロカメラを使用した。
（模型橋梁を対象とした動的試験の検証結果）
図１８は、模型橋梁を用いた計測結果である。図１８に示す縦軸は、ひび割れの幅(mm)であり、横軸は時間(s)である。図１８に示すように、実施例に係るひび割れ検出システムは、0.1mm程度より微小な変位領域に対して、比較例に係るパイ型変位計と同程度の精度でひび割れの幅を検出可能であることが確認された。また、実際のコンクリート構造物の計測で対象となる20Hz程度以下の動的な挙動に対しても、150fpsで撮影することでその挙動を高精度にとらえることが可能であることが確認された。以上より、実施例に係るひび割れ検出システムによって実構造物におけるひび割れの動的計測が対応可能であることが確認された。
（PCまくらぎを対象とした曲げ破壊試験の検証結果）
図１９（Ａ）は、曲げ破壊試験時の荷重変位曲線であり、縦軸は載荷荷重（kN）であり、横軸は変位（mm）である。図１９（Ｂ）は、ひび割れを挟む位置の格子状ターゲットの相対変位と載荷荷重との関係であり、縦軸は載荷荷重（kN）であり、横軸は相対変位（mm）である。図１９に示すPCまくらぎ１，２の曲げ破壊試験では、ひび割れは複数個所に発生するが、この曲げ破壊試験で対象としたひび割れは載荷点の直下に発生したひび割れである。図１９（Ｂ）に示すように、格子状ターゲット間の相対変位の増加の度合いが大きくなる点（変曲点）でひび割れが発生した。図１９（Ｂ）に示すように、PCまくらぎ２ではPCまくらぎ１よりも細かい格子ピッチの格子状ターゲットを用いたため、PCまくらぎ１よりもPCまくらぎ２のほうがノイズの少ない計測結果が得られた。また、図１９（Ｂ）に示すように、相対変位（ひび割れの幅）と載荷荷重との関係を把握可能であることが確認された。
表１は、実施例に係るひび割れ検出システム及び目視により検出した曲げ破壊試験時のひび割れ発生荷重を比較して示す表である。表１に示すように、実施例に係るひび割れ検出システムにおけるひび割れ発生荷重は、図１９（Ｂ）に示す変曲点の荷重である。表１に示すように、実施例に係るひび割れ検出システムは、目視よりも早い段階でひび割れの発生を検知可能であることが確認された。また、相対変位（ひび割れの幅）と載荷荷重との関係より、ひび割れ計測の結果から構造物の載荷荷重などを評価ができることが確認された。
図２０は、この発明の実施例に係るひび割れ検出システムによって得られたPCまくらぎ２のひび割れ分布図である。図２０（Ｃ）に示すひび割れ発生状況の可視化画像では、図１９（Ｂ）に示す変曲点の相対変位をしきい値（図８に示すしきい値th）として、相対変位の差がしきい値を超えるときにはひび割れが発生したものとして、この相対変位の差をひび割れの幅として表示した。その結果、図２０に示すように、実施例に係るひび割れ検出システムによってPCまくらぎに発生したひび割れの分布を検出可能であることが確認された。以上の結果より、予めひび割れの幅と荷重との関係を実施例に係るひび割れ検出システムや数値解析で把握しておくことで、実構造物においてもひび割れ計測結果から作用した荷重などを推定可能であることが確認された。
（他の実施形態）
この発明は、以上説明した実施形態に限定するものではなく、以下に記載するように種々の変形又は変更が可能であり、これらもこの発明の範囲内である。
(1) この実施形態では、構造物３がコンクリート橋などのコンクリート構造物である場合を例に挙げて説明したが、鋼橋などの鋼構造物についてもこの発明を適用することができる。また、この実施形態では、構造物３がコンクリート橋である場合を例に挙げて説明したが、コンクリート高架橋などについても、この発明を適用することができる。
(2) この実施形態では、検出対象物が構造物３である場合を例に挙げて説明したが、載荷試験や疲労試験などで使用される供試体などの検出対象物についてもこの発明を適用することができる。また、この実施形態では、橋桁３ａのひび割れの発生の有無、ひび割れの幅、ひび割れの発生位置及びひび割れの進展方向などの変状を変状検出部１４によって検出する場合を例に挙げて説明したが、橋桁３ａのコンクリートの膨張又は変形などの変状を変状検出部１４によって検出することもできる。
(3) この第１実施形態では、位相シフト法によって相対変位を演算する場合を例に挙げて説明したが、相対変位の演算方法を位相シフト法に限定するものではない。例えば、フーリエ変換位相シフト法、特徴量抽出法、相関位相シフト法又は積分型位相シフト法によって相対変位を演算する場合についてもこの発明を適用することができる。フーリエ変換位相シフト法の場合には、プロジェクタなどの表示装置が橋桁３ａの表面に格子模様を投影し、この格子模様が存在する検出対象領域Ａ0をCCDカメラなどの撮影装置７が撮影し、この格子模様の撮影画像に基づいて変位演算部１０がフーリエ変換法によって検出対象領域Ａ0内の変位を演算する。変位演算部１０は、変形後の格子模様の撮影画像をフーリエ変換し、フィルタリング処理後のスペクトルを逆フーリエ変換して複素解析的に位相分布を演算し、検出対象領域Ａ0内の変位を演算する。
(4) この第１実施形態では、白色の背景に黒色の正方形を縦横方向に一定間隔で並べて格子模様５Ａを形成する場合を例に挙げて説明したが、明暗が明確な格子模様５Ａであればこの発明を適用することができる。例えば、黒色の背景に白色の正方形又はドットを縦横方向に一定間隔で並べて形成したり、白色の背景に黒色のドットを縦横方向に一定間隔で並べて形成したり、白黒の直線を縦方向及び／又は横方向に一定間隔で交互に並べて形成したりすることもできる。また、この第１実施形態では、相対変位の差と荷重との相関関数の傾斜方向が変化する変曲点に対応する相対変位の差をしきい値として決定する場合を例に挙げて説明したが、このような決定方法に限定するものではない。例えば、撮影画像中に目視可能なひび割れがある場合にはそのひび割れの幅を計測してしきい値を決定する方法や、目視可能なひび割れが存在しない場合には既往の計測結果や数値解析結果などからしきい値を決定する方法などについても、この発明を適用することができる。
１ 車両
２ 軌道
３ 構造物
３ａ 橋桁（検出対象物）
４ 変状検出システム
５Ａ 格子模様（特徴的な模様）
５Ｂ ランダム模様（特徴的な模様）
６ 振動検出装置
７ 撮影装置
８ 変状検出装置
９ 情報入力部
１０ 変位演算部
１１ 撮影画像分割部
１２ 相対変位演算部
１３ 相対変位差演算部
１４ 変状検出部
１５ 荷重推定部
１６ 可視化画像生成部
１７ 情報記憶部
１８ 表示部
１９ 制御部
Ａ0 検出対象領域
Ａ11〜ＡMN 領域
ＡS サブセット
th しきい値

Claims (12)

  1. 検出対象物の表面に形成された特徴的な模様の変位を測定することによって、この検出対象物に発生する変状を検出する変状検出装置であって、
    前記特徴的な模様の撮影画像を複数の領域に分割する撮影画像分割部と、
    前記複数の領域の相対変位を演算する相対変位演算部と、
    前記相対変位演算部の演算結果に基づいて、隣り合う前記領域間の相対変位の差を演算する相対変位差演算部と、
    前記相対変位差演算部の演算結果に基づいて、前記検出対象物に発生する変状を検出する変状検出部とを備え、
    前記撮影画像分割部は、前記相対変位差演算部の演算結果に基づいて、隣り合う前記領域間の相対変位の差が所定値よりも大きい領域をさらに細かい領域に再分割し、
    前記相対変位差演算部は、再分割後の前記複数の領域間の相対変位の差を演算し、
    前記変状検出部は、再分割後の前記相対変位の差に基づいて、前記検出対象物に発生する変状を検出すること、
    を特徴とする変状検出装置。
  2. 請求項１に記載の変状検出装置において、
    前記変状検出部は、前記相対変位の差がしきい値を超えるときには前記検出対象物にひび割れが発生していると判定し、前記相対変位の差がしきい値以下であるときには前記検出対象物にひび割れが発生していないと判定すること、
    を特徴とする変状検出装置。
  3. 請求項１又は請求項２に記載の変状検出装置において、
    前記変状検出部は、前記相対変位の差に基づいて、前記検出対象物に発生するひび割れの幅を検出すること、
    を特徴とする変状検出装置。
  4. 請求項１から請求項３までのいずれか１項に記載の変状検出装置において、
    前記相対変位の差に基づいて、前記検出対象物に作用する荷重を推定する荷重推定部を備えること、
    を特徴とする変状検出装置。
  5. 請求項１から請求項４までのいずれか１項に記載の変状検出装置において、
    前記相対変位の差を可視化して表示するための可視化画像を生成する可視化画像生成部を備えること、
    を特徴とする変状検出装置。
  6. 請求項１から請求項５までのいずれか１項に記載の変状検出装置において、
    前記変状検出部は、前記検出対象物の振動を検出する振動検出装置の検出結果に基づいて、この検出対象物に発生する変状を検出すること、
    を特徴とする変状検出装置。
  7. 検出対象物の表面に形成された特徴的な模様の変位を測定することによって、この検出対象物に発生する変状を検出するための変状検出プログラムであって、
    前記特徴的な模様の撮影画像を複数の領域に分割する撮影画像分割手順と、
    前記複数の領域の相対変位を演算する相対変位演算手順と、
    前記相対変位演算手順における演算結果に基づいて、隣り合う前記領域間の相対変位の差を演算する相対変位差演算手順と、
    前記相対変位差演算手順における演算結果に基づいて、前記検出対象物に発生する変状を検出する変状検出手順とをコンピュータに実行させ、
    前記撮影画像分割手順は、前記相対変位差演算手順における演算結果に基づいて、隣り合う前記領域間の相対変位の差が所定値よりも大きい領域をさらに細かい領域に再分割する手順を含み、
    前記相対変位差演算手順は、再分割後の前記複数の領域間の相対変位の差を演算する手順を含み、
    前記変状検出手順は、再分割後の前記相対変位の差に基づいて、前記検出対象物に発生する変状を検出する手順を含むこと、
    を特徴とする変状検出プログラム。
  8. 請求項７に記載の変状検出プログラムにおいて、
    前記変状検出手順は、前記相対変位の差がしきい値を超えるときには前記検出対象物にひび割れが発生していると判定し、前記相対変位の差がしきい値以下であるときには前記検出対象物にひび割れが発生していないと判定する手順を含むこと、
    を特徴とする変状検出プログラム。
  9. 請求項７又は請求項８に記載の変状検出プログラムにおいて、
    前記変状検出手順は、前記相対変位の差に基づいて、前記検出対象物に発生するひび割れの幅を検出する手順を含むこと、
    を特徴とする変状検出プログラム。
  10. 請求項７から請求項９までのいずれか１項に記載の変状検出プログラムにおいて、
    前記相対変位の差に基づいて、前記検出対象物に作用する荷重を推定する荷重推定手順を含むこと、
    を特徴とする変状検出プログラム。
  11. 請求項７から請求項１０までのいずれか１項に記載の変状検出プログラムにおいて、
    前記相対変位の差を可視化して表示するための可視化画像を生成する可視化画像生成手順を含むこと、
    を特徴とする変状検出プログラム。
  12. 請求項７から請求項１１までのいずれか１項に記載の変状検出プログラムにおいて、
    前記変状検出手順は、前記検出対象物の振動を検出する振動検出装置の検出結果に基づいて、この検出対象物に発生する変状を検出する手順を含むこと、
    を特徴とする変状検出プログラム。
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