JP6708163B2

JP6708163B2 - 移動型探傷装置

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Publication number: JP6708163B2
Application number: JP2017087183A
Authority: JP
Inventors: 高英後藤
Original assignee: Mitsubishi Electric Corp
Current assignee: Mitsubishi Electric Corp
Priority date: 2017-04-26
Filing date: 2017-04-26
Publication date: 2020-06-10
Anticipated expiration: 2037-04-26
Also published as: JP2018185228A

Description

この発明は、車両で移動しながら道路周辺の構造物等の位置および温度を計測し、構造物に内在する傷や欠陥を検出する移動型探傷装置に関する。

従来、建物等の構造物に内在する傷や欠陥を検出する方法として、その構造物の表面温度を計測することが有効であることが知られている。
屋外に設置されたコンクリート製構造物は、日中は直射日光の影響により表面温度が上昇するが、構造物の内部にひび割れや剥離などの欠陥が生じている部分については周囲と比較してその部分は温度が上昇せず、構造物の表面に温度差が生じるという特徴がある。
この特徴を利用して、赤外カメラを用いて表面の温度分布をサーモグラフィ（赤外線サーモグラフィ）として可視化することで、構造物に内在する傷や欠陥を検出する技術が開示されている（例えば、特許文献１参照）。

特許第１５１５９７３号公報特許第５５２２７８９号公報特許第４３４４８６９号公報

「モービルマッピングシステム（ＭＭＳ）の進化」三菱電機技報Ｖｏｌ．９０・Ｎｏ．２・２０１６

赤外線サーモグラフィによれば、コンクリート構造物に発生する浮き・剥離・空洞など、表面形状に現れにくい「内部欠陥」の存在を推定することが可能である。
しかしながら、温度差は構造物表面以外にも生じる可能性がある他、構造物表面の温度差についても欠陥以外の原因も考えられる。そのため、温度を複数回計測したり、他の計測手法、例えば目視や打音法を併用したりするなどして、欠陥の有無を総合的に判断する必要があり、構造物に内在する傷や欠陥を検出する検出作業が煩雑で、時間を要する。

このため、コンクリート構造物の中でも道路付近の構造物、例えばトンネル壁面や道路の側壁や、道路自体に内在する傷や欠陥を検出する際は、一旦車両の通行を止め、通行規制を行ったうえで検出作業を実施することになり、一般の通行車両への影響が大きいという課題があった。

本発明は係る課題を解決するためになされたものであり、通行規制など一般の通行車両への影響を与えることなく、道路周辺の構造物、たとえばトンネルや橋梁をはじめとする構造物に内在する傷や欠陥を、効率的に精度良く検出できる移動型探傷装置を提供することを目標とする。

この発明に係る移動型探傷装置は、移動体に搭載され、前記移動体の周囲の道路または構造物の欠陥を検出する移動型探傷装置であって、計測部と計算部とを備え、前記計測部は、前記道路または構造物までの距離と方位を計測するスキャナと、前記道路または構造物の赤外画像データを取得する赤外カメラと、前記移動体の位置と姿勢の情報を取得する位置標定装置と、を備え、前記計算部は、前記スキャナと前記赤外カメラと前記位置標定装置からの出力情報を用いて、前記道路または構造物を多数の点で表した三次元点群のモデルを生成する三次元モデル生成部と、前記三次元点群を用いて前記道路または構造物の欠陥を検出する欠陥検出処理部とを備え、前記三次元点群の各点には、各点の三次元位置座標と各点の位置に対応する前記道路または構造物の温度情報が付与され、前記欠陥検出処理部は前記温度情報に基づいて前記三次元点群をグループ化し、各々のグループにおいて、前記温度情報と、前記三次元位置座標から取得した三次元点群の形状とを用いて、前記道路または構造物の欠陥を検出する。

この発明に係る移動型探傷装置によれば、道路周辺の構造物表面の３次元形状情報と温度情報を統合することで、道路周辺の構造物の診断を従来よりも精度良く効率的に行うことができる。

実施の形態１に係る移動型探傷装置１００の構成を示す概略図である。実施の形態１に係る計測架台１０の構成を示す概略図である。実施の形態１に係る移動型探傷装置１００の構成を示すブロック図である。実施の形態１に係る構造物三次元モデル生成方法を示すフローチャートである。実施の形態１に係る構造物三次元モデル生成部２２の機能構成図である。実子の形態１に係る構造物三次元モデル生成処理（Ｓ３００）のフローチャート図である。実施の形態１に係る構造物表面の欠陥を検出する検出処理を示すフロー図である。実施の形態１に係る車道壁面表面の温度分布の一例を示す図である。実施の形態２に係る車道壁面表面の温度分布の一例を示す図である。

実施の形態１．
図１は実施の形態１に係る移動型探傷装置１００の構成を示す概略図である。
移動型探傷装置１００は計測架台１０と計算機２０からなり、計測架台１０と計算機２０はともに車両２００に搭載される。

図２は、実施の形態１に係る計測架台１０の構成を示す概略図である。
計測架台１０は、レーザスキャナ１１、赤外カメラ１２、ＩＭＵ（ＩｎｅｒｔｉａｌＭｅａｓｕｒｅｍｅｎｔＵｎｉｔ。慣性計測装置）１３、数組のＧＰＳ受信機１４およびＧＰＳアンテナ１５から構成される。

図３は、実施の形態１に係る移動型探傷装置１００の構成を示すブロック図である。
計算機２０は、計測架台１０のＩＭＵ１３やＧＰＳ受信機１４から入力する情報に基づいて、車両２００の自己位置や姿勢を計算するための位置標定部２１と、計測架台１０のレーザスキャナ１１や赤外カメラ１２と位置標定部２１から入力する情報に基づいて、温度情報付きの構造物三次元モデルを生成する構造物三次元モデル生成部２２と、温度情報付きの構造物三次元モデルを保存する記憶装置２３と、記憶装置２３に保存された構造物三次元モデルから構造物内部の傷や欠陥を検出する構造物傷欠陥検出処理部２４から構成される。

レーザスキャナ１１は、車両２００の周囲に存在する構造物までの距離を計測し、そのデータを３次元点群データ生成部２１に出力する装置である。レーザスキャナ１１は、レーザレーダ、ＬＲＦ（レーザレンジファインダ）ともいう。
レーザスキャナ１１は、レーザの出射面を左右１８０度に繰り返し振りながら、レーザを短周期で繰り返し出射すると共に地物（例えば、道路面）に反射して戻ってきた各レーザを受信する。そして、レーザスキャナ１１は、レーザを出射または受信した「計測時刻」と、レーザを出射した「方位」と、レーザを出射してから受信するまでの時間に基づく「距離」とを「距離方位点」として計測する。
レーザスキャナ１１により計測された複数の距離方位点を示すデータが後述する距離方位点群２９１である。

赤外カメラ１２は、車両２００の周囲に存在する構造物の表面温度を計測し、その温度データ（温度情報）をカメラの画素毎に３次元点群データ生成部２２に出力する装置である。
赤外カメラ１２は所定のタイミング（時間間隔、走行距離間隔など）で繰り返し撮像を行う。
赤外カメラ１２により撮像された複数の「カメラ画像」と各カメラ画像の「撮像時刻」とを含んだデータが後述する赤外画像データ２９３である。

ＩＭＵ１３は、慣性信号データを取得し、位置標定部２１に出力する装置である。慣性信号データには、慣性加速度情報、および角速度情報が含まれている。慣性信号データは計測時刻に対応付けられている。

ＧＰＳ受信機１４は、例えばＧＰＳ衛星等の衛星が出力した信号を、ＧＰＳアンテナ１５で受信し、ＧＰＳ信号処理結果を位置標定部２１に出力する装置である。
ＧＰＳ受信機１４により得られた観測情報、ＩＭＵ１３により計測された３軸の角速度を含んだデータが後述する位置データ２９２である。

図４は、実施の形態１における構造物三次元モデル生成方法を示すフローチャートである。以下では、実施の形態１における構造物三次元モデル生成方法について、図４に基づいて説明する。
なお、実施の形態１に係る構造物三次元モデルに相当する道路三次元モデル生成方法については特許文献２に詳細が記載されており、ここでは、主要な部分のみを記載する。

車両２００は、道路（道路面）の距離方位点群２９１、位置データ２９２および赤外画像データ２９３を取得する（Ｓ１００）。
構造物三次元モデル生成部２２は、Ｓ１００において取得された距離方位点群２９１と位置データ２９２に基づいて道路および周辺の構造物の多数点の三次元座標値を示す三次元点群１９８を生成する（Ｓ２００）。
構造物三次元モデル生成部２２は、Ｓ２００において生成された三次元点群１９８とＳ１００において取得された赤外画像データ２９３とに基づいて構造物三次元モデル１９４を生成する（Ｓ３００）。

図５は、実施の形態１における構造物三次元モデル生成部２２の機能構成図である。
実施の形態１における構造物三次元モデル生成部２２の機能構成について、図５に基づいて以下に説明する。

構造物三次元モデル生成部２２は、赤外画像処理部１１０（画像範囲抽出部の一例）、画素点群生成部１２０、三次元モデル生成部１４０（モデル記憶部の一例）、三次元点群生成部１８０および処理エリア１９０を備える。

車両２００により取得された距離方位点群２９１、位置データ２９２および赤外画像データ２９３は処理エリア１９０に一旦記憶される。
また、車両２００の計測条件（レーザスキャナ１１や赤外カメラ１２の取り付け位置・姿勢など）を示すパラメータデータ２９９も処理エリア１９０に一旦記憶される。

三次元点群生成部１８０は、距離方位点群２９１、位置データ２９２およびパラメータデータ２９９に基づいて、道路および道路周辺の構造物の多数点の三次元座標値を示す三次元点群１９８（座標点群の一例）をＣＰＵ（ＣｅｎｔｒａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＵｎｉｔ）を用いて生成する。

赤外画像処理部１１０は、赤外画像データ２９３とパラメータデータ２９９とに基づいて、道路や道路周辺の構造物が映った範囲であり、且つ画像の解像度が高い範囲を各カメラ画像から処理範囲画像１９１としてＣＰＵを用いて抽出する。

例えば、赤外画像処理部１１０は、カメラ画像の視点側の所定範囲（視点手前の所定範囲）を処理範囲画像１９１として抽出する。

画素点群生成部１２０は、処理範囲画像１９１、三次元点群１９８およびパラメータデータ２９９に基づいて、処理範囲画像１９１の画素に映った道路および道路周辺の構造物の部分（特定地点の一例）の三次元座標値をＣＰＵを用いて画素毎に算出する。
画素点群生成部１２０は、処理範囲画像１９１の複数画素それぞれの道路や道路周辺の構造物部分の三次元座標値と、処理範囲画像１９１の複数画素それぞれの温度情報とを示す画素点群１９２をＣＰＵを用いて生成する。温度情報は、赤外カメラ１２により撮像対象を計測した撮像対象の画素毎の温度の情報である。

三次元モデル生成部１４０は、画素点群１９２を含んだデータをＣＰＵを用いて構造物三次元モデル１９４（地域モデルの一例）として生成する。

処理エリア１９０は、構造物三次元モデル生成部２２で使用されるデータを記憶媒体に記憶する。
距離方位点群２９１、位置データ２９２、赤外画像データ２９３、パラメータデータ２９９、三次元点群１９８、処理範囲画像１９１、画素点群１９２および構造物三次元モデル１９４は、処理エリア１９０に記憶されるデータの一例である。

パラメータデータ２９９には、例えば、以下の情報が含まれる。
（１）画像保存ディレクトリ：計測車両２００で取得したカメラ画像が取得時間タグを付けて保存されているディレクトリ名（赤外画像データ２９３の記憶先）。
（２）赤外カメラ画像のＩＤ：カメラ画像を識別する情報。
（３）処理範囲：赤外カメラ画像の中で構造物三次元モデルの生成に使用する画素範囲。
（４）レーザ３次元点群ディレクトリ：道路および道路周辺の構造物の三次元点群１９８を保存したディレクトリ。
（６）赤外カメラ取得時刻・位置・姿勢：赤外カメラ画像を撮影した時の赤外カメラの位置姿勢を示す情報。
（７）赤外カメラ取付オフセット：車体中心からの赤外カメラ位置および姿勢を示した情報。
（８）レーザ取付オフセット：車体中心からのレーザ位置および姿勢を示した情報。

次に、構造物三次元モデル生成部２２の三次元点群生成部１８０による三次元点群１９８の生成方法について説明する。

三次元点群生成部１８０は、距離方位点群２９１、位置データ２９２およびパラメータデータ２９９に基づいて、三次元点群１９８を生成する。
パラメータデータ２９９は、車体座標系におけるレーザスキャナ１１の取付オフセットを含む。レーザスキャナ１１の取付オフセットは、レーザスキャナ１１が車両２００のどの位置にどのような姿勢（傾き）で設置されているかを示す。
三次元点群１９８は、各距離方位点に対応する三次元座標値を世界座標系で示すデータである。

以下に、三次元点群１９８の生成方法について説明する。

三次元点群生成部１８０は、位置データ２９２に基づいて、各距離方位点を計測時の計測車両２００の位置姿勢値を標定する。位置姿勢値は、三次元座標値（ｘ、ｙ、ｚ）と三次元姿勢角（ロール角、ピッチ角、ヨー角）とを示す。
三次元点群生成部１８０は、レーザスキャナ１１の取付オフセットに基づいて距離方位点群２９１を世界座標系に変換する。
三次元点群生成部１８０は、位置姿勢値と距離方位点群２９１とに基づいて、三次元点群１９８を生成する。三次元点群１９８の各三次元点は、位置姿勢値を基点として距離方位点で示される方位に距離方位点で示される距離だけ離れた地点の座標値で示される。三次元点の算出には同時刻の位置姿勢値および距離方位点が用いられる。

三次元点群１９８の生成方法の詳細は、例えば特許文献３に開示されている。

次に、三次元点群１９８に基づいて道路三次元モデル１９４を生成する道路三次元モデル生成処理（Ｓ３００）について説明する。

図６は、実施の形態１における道路三次元モデル生成処理（Ｓ３００）のフローチャートである。実施の形態１における道路三次元モデル生成処理（Ｓ３００）について、図６に基づいて以下に説明する。

まず、道路三次元モデル生成処理（Ｓ３００）の概要について説明する。

画像処理部１１０はカメラ画像を一つ選択し（Ｓ３１１）、選択画像から所定の処理範囲を処理範囲画像１９１として抽出する（Ｓ３１２）。
画素点群生成部１２０は、三次元点群１９８に基づいて、処理範囲画像１９１の各画素に対応する三次元座標値および温度情報を示す画素点群１９２を生成する（Ｓ３２０）。
未選択のカメラ画像が有る場合（Ｓ３３０「ＹＥＳ」）、処理はＳ３１１に戻る。
未選択のカメラ画像が無い場合（Ｓ３３０「ＮＯ」）、処理はＳ３４０に進む。
三次元モデル生成部１４０は、画素点群１９２を含んだデータを道路三次元モデル１９４として生成する（Ｓ３４０）。

次に、道路三次元モデル生成処理（Ｓ３００）の詳細について説明する。

＜Ｓ３１１＞
画像処理部１１０は、赤外画像データ２９３に含まれる多数のカメラ画像から撮像時刻順にカメラ画像を一つ選択する。
以下、Ｓ３１１において選択されたカメラ画像を「選択画像」という。
Ｓ３１１の後、処理はＳ３１２に進む。

＜Ｓ３１２＞
画像処理部１１０は、選択画像から所定の処理範囲を処理範囲画像１９１として抽出する。
各カメラ画像には、建物、電柱、壁など道路以外の地物も映り込んでいる。
また、赤外カメラ１２（視点）から近い範囲が映った部分の分解能（解像度）は高いが、赤外カメラ１２から遠い範囲が映った部分の分解能は低い。
所定の処理範囲は、高分解能で映っている道路部分が選択画像から処理範囲画像１９１として抽出されるように、赤外カメラ１２の仕様（画角や画像分解能など）や赤外カメラ１２の取付オフセットなどに基づいて決定される。赤外カメラ１２の仕様や取付オフセットはパラメータデータ２９９に含まれる情報である。また、処理の無駄を省くため、各カメラ画像の撮像範囲を赤外カメラ１２の仕様や取付オフセットおよび撮像地点に基づいて特定し、各カメラ画像の重複範囲を除くように処理範囲が定められてもよい。

図６に戻り、道路三次元モデル生成処理（Ｓ３００）の説明を続ける。

＜Ｓ３２０＞
画素点群生成部１２０は、三次元点群１９８に基づいて、処理範囲画像１９１の各画素に対応する三次元座標値および温度情報を示す画素点群１９２を生成する。
Ｓ３２０により、カメラ画像レベルの分解能を有する三次元点群（画素点群１９２）を生成することができる。

＜Ｓ３３０＞
画像処理部１１０は、未選択のカメラ画像が残っているか判定する。
未選択のカメラ画像が残っている場合（ＹＥＳ）、処理はＳ３１１に戻る。
未選択のカメラ画像が残っていない場合（ＮＯ）、処理はＳ３４０に進む。

＜Ｓ３４０＞
三次元モデル生成部１４０は、画素点群１９２と画素補間点群１９３とをまとめたデータを道路三次元モデル１９４として生成する。
三次元モデル生成部１４０は、生成した道路三次元モデル１９４を出力する（表示、印刷、記憶など）。
Ｓ３４０により、道路三次元モデル生成処理（Ｓ３００）は終了する。

構造物三次元モデル１９４を構成する温度情報付きの各三次元点（画素点群１９２）をそれぞれの温度情報および三次元座標値に基づいて画面表示することで、車両２００が走行した道路および道路周辺の構造物の温度分布を表すことができる。

構造物三次元点群データ生成部２２は、レーザスキャナ１１および赤外カメラ１２から得られたデータと、位置標定部２１から得られた車両の位置および姿勢を基に、温度情報を付与した３次元点群データを生成する。

温度情報が付与された３次元点群データは計測時刻とともに記憶装置２３に蓄積される。

次に、構造物傷欠陥検出処理部２４は、記憶装置２３に蓄積された画素点群１９２と構造物三次元モデル１９４から、計測対象の構造物の欠陥を検出する処理を行う。

以下では、構造物の欠陥を検出する処理方法を、図７、図８を用いて説明する。
図７は、実施の形態１に係る構造物表面の欠陥を検出する検出処理を示すフロー図である。図８は、車道横の壁表面の温度分布の一例を示す図である。

＜Ｓ２４１＞
図７において、まず、構造物傷欠陥検出処理部２４は、記憶装置２３から予め指定した検査対象物の画素点群１９２、構造物三次元モデル１９４を抽出する（図７のＳ２４１）。
検査対象物は、モニタに表示された赤外カメラ１２の画像を使って、利用者が予め指定することができる。あるいは、三次元座標値を使って、範囲を指定するようにしてもよい。また、検査対象を構造物として指定するのではなく、対象エリア（対象範囲）として指定するようにしてもよい。図８の例では、道路脇に設けられた壁面５００を検査対象物としている。壁面５００は例えば高速道路の遮音用に設けられたものであり、壁面５００の傷や、欠陥を検出する検査である。壁面５００はトンネルの内部壁であってもよい。

＜Ｓ２４２＞
次に、構造物傷欠陥検出処理部２４は、抽出した画素点群１９２に付与された温度情報をもとに検査対象物の温度分布を作成する。構造物傷欠陥検出処理部２４は作成した温度分布に基づき、周囲に比べスポット状に高温になっている画素点群を抽出する（Ｓ２４２）。
スポット状に高温になっているか否かは、周囲の画素点群１９２の温度情報との差分を取り、差分が所定の閾値以上であるか否かで判断する。閾値は利用者が赤外カメラの画像をみながら、モニタ画面からその都度設定することができる。

＜Ｓ２４３＞
構造物傷欠陥検出処理部２４は、抽出された高温箇所のまとまり状況から、高温箇所をグルーピング化する（Ｓ２４３）。
図８の例では、白丸で表した画素点群１９２（白）は画素点群１９２に付与された温度情報から低温であることを視覚的に表しており、黒丸で表した画素点群１９２（黒）は画素点群１９２に付与された温度情報から高温であることを視覚的に表している。
構造物傷欠陥検出処理部２４は、複数がまとまっている画素点群１９２（黒）をグループ化し、グループＡ１５０、グループＢ１５１、グループＣ１５２と定める。

＜Ｓ２４４＞、＜Ｓ２４５＞
次に、構造物傷欠陥検出処理部２４はグループ化した画素点群１９２（黒）の三次元座標値と、その周囲の画素点群１９２の三次元座標値を取得し（Ｓ２４４）、グループ化した画素点群１９２（黒）と、その周囲の画素点群１９２とで、形状に変化があるか否かを判断する（Ｓ２４５）。
例えば図８の例では、画素点群１９２（黒）がまとまっているグループＣ１５２は、壁面５００に設けられた突起物１６０の場所であることが、グループ化した画素点群１９２（黒）の三次元座標値と、その周囲の画素点群１９２の三次元座標値から判明する。
一方で、グループＡ１５０、グループＢ１５１は、高温部分の形状と高温部分の周囲の形状はともに平面であり、形状に変化がないことが、グループ化（グループＡ、グループＢ）した画素点群１９２（黒）の三次元座標値と、その周囲の画素点群１９２の三次元座標値から判明する。

＜Ｓ２４６＞
次に、構造物傷欠陥検出処理部２４は、画素点群の三次元座標値に基づき、形状に変化がない画素点群１９２（黒）のグループを内部欠陥部分候補として抽出する（Ｓ２４６）。
図８の例では、グル―プＡ１５０と、グループＢ１５１を内部欠陥部分候補として抽出する。
先述のとおり、屋外に設置されたコンクリート製構造物等では、日中は直射日光の影響により表面温度が上昇するが、構造物の内部にひび割れや剥離などの欠陥が生じている部分については周囲と比較してその部分は温度が上昇せず、構造物の表面に温度差が生じるという特徴がある。図８のグル―プＡ１５０と、グループＢ１５１は、表面形状に変化がないにも関わらず、温度差が生じている。このため構造物の内部にひび割れや剥離などの欠陥が生じている可能性が高いとして、グル―プＡ１５０と、グループＢ１５１を「内部欠陥部分候補」として抽出している。

＜Ｓ２４７＞
構造物傷欠陥検出処理部２４は、グル―プＡ１５０と、グループＢ１５１に含まれる画素点群１９２を用いた三次元モデル１９４をモニタ部（図示せず）に表示する（Ｓ２４７）。利用者はモニタ部でグル―プＡ１５０と、グループＢ１５１を確認可能である。

＜Ｓ２４８＞
次に、構造物傷欠陥検出処理部２４は、画素点群の三次元座標値に基づき、形状に変化がある画素点群１９２（黒）のグループを判断保留部分として抽出する（Ｓ２４８）。
図８の例では、グル―プＣ１５２を判断保留部分として抽出する。
構造物表面になんらかの付着物がある場合、内部の欠陥ではなく、その付着物が温度差の原因となっている可能性が高い。図８の例では、突起物１６０が日射され構造物の表面温度が上昇していることが考えられる。そこで、構造物傷欠陥検出処理部２４はグループＣは内部欠陥部分候補ではなく、判断保留部分として抽出する。

＜Ｓ２４９＞
構造物傷欠陥検出処理部２４は、グル―プＣ１５２に含まれる画素点群１９２を用いた三次元モデル１９４を、モニタ部（図示せず）に表示する（Ｓ２４９）。
利用者はモニタ部でグル―プＣ１５２を確認可能である。仮に、モニタ部での確認により欠陥でないと判断できれば、利用者はグループＣを判断保留部分から削除することが可能である。また、利用者がモニタ部での確認により欠陥の可能性が高いと判断すれば、モニタ等の操作によりグループＣを「判断保留部分」から「内部欠陥部分候補」に変更することも可能である。

このように、構造物傷欠陥検出処理部２４は、画素点群の各々に付与される三次元座標値と温度情報に基づいて、内部にひび割れや剥離などの欠陥が生じている部分を、「内部欠陥部分候補」として、抽出することができる。

また構造物傷欠陥検出処理部２４を含む計算機２０は車両２００に搭載されている。これにより、従来行っていた通行規制など、一般の通行車両への影響を与えることなく、道路周辺の構造物、たとえば壁面、トンネル、橋梁をはじめとする構造物に内在する傷や欠陥を、効率的に精度良く検出できる移動型探傷装置を提供することを目標とする。

実施の形態２．
実施の形態２では、検査対象となる構造物に日向部分と日陰部分がある場合に、内部に傷や欠陥を検出する検出方法について説明する。
図９は、実施の形態２に係る車道壁面表面の温度分布の一例を示す図である。実施の形態２では、表面に日向部分４００と日陰部分４１０がある場合に構造物に内在する傷や欠陥を検出する。
実施の形態１では、先述の通り、画素点群の温度情報から周囲に比べスポット状に高温になっている画素点群を抽出していた（図７のＳ２４２）。高温になっているか否かの判断は例えば所定の閾値との比較により行うが、検査対象に日向部分と日陰部分がある場合、１つの閾値では高温か否かを正確に判断することが難しい。
そこで実施の形態２では、構造物傷欠陥検出処理部２４は、日陰部分と日向部分とで各々閾値を設け、高温になっているか否かの判断は各々で設定した閾値を用いて判断するようにする。
これにより、道路周辺の構造物表面の３次元形状情報と温度情報を統合することで、道路周辺の構造物の欠陥診断をより精度良く効率的に行うことができる。

なお、日陰部分、日向部分が既に分かっている時は、画素点群１９２に付加されている三次元座標値、温度情報に、更に日向または日陰の情報を付加することで、対象部分が日向であるか、日陰であるかを判断することができる。また、日陰部分、日向部分であるかが不明の場合は、所定のエリア内の温度情報を平均処理し、その温度差によりそのエリアが日向であるか、日陰であるかを判断するようにしてもよい。

１０計測架台、１１レーザスキャナ、１２赤外カメラ、１３ＩＭＵ、１４ＧＰＳ受信機、１５ＧＰＳアンテナ、２０計算機、２１位置標定部、２２構造物３次元モデル生成部、２３記憶装置、２４構造物傷欠陥検出処理部、１００移動型探傷装置、１１０赤外線画像処理部、１２０画素点群生成部、１４０三次元モデル生成部、１５０グループＡ、１５１グループＢ、１５２グループＣ、１５３グループＤ、１６０突起物、１８０三次元点群生成部、１９０処理エリア、１９１処理範囲画像、１９２画素点群、１９２（黒）画素点群（高温表示）、１９２（白）画素点群（低温表示）、１９２（灰色）画素点群（中温表示）、１９４構造物三次元モデル、１９８三次元点群、２００車両、２９１距離方位点群、２９２位置データ、２９３赤外画像データ、２９９パラメータデータ、４００日向部分、４１０日陰部分、５００道路周辺の壁面、６００車道、６１０車道の白線

Claims

移動体に搭載され、前記移動体の周囲の道路または構造物の欠陥を検出する移動型探傷装置であって、
計測部と計算部とを備え、
前記計測部は、前記道路または構造物までの距離と方位を計測するスキャナと、前記道路または構造物の赤外画像データを取得する赤外カメラと、前記移動体の位置と姿勢の情報を取得する位置標定装置と、を備え、
前記計算部は、前記スキャナと前記赤外カメラと前記位置標定装置からの出力情報を用いて、前記道路または構造物を多数の点で表した三次元点群のモデルを生成する三次元モデル生成部と、前記三次元点群を用いて前記道路または構造物の欠陥を検出する欠陥検出処理部とを備え、
前記三次元点群の各点には、各点の三次元位置座標と各点の位置に対応する前記道路または構造物の温度情報が付与され、前記欠陥検出処理部は前記温度情報に基づいて前記三次元点群をグループ化し、各々のグループにおいて、前記温度情報と、前記三次元位置座標から取得した三次元点群の形状とを用いて、前記道路または構造物の欠陥を検出することを特徴とする移動型探傷装置。
前記欠陥検出処理部は、前記温度情報を用いて周囲の温度に比べて高温である点をグループ化し、前記グループ化した三次元点群の各点の前記三次元位置座標から取得した前記三次元点群の形状に基づいて欠陥であるか否かを判断し、前記道路または構造物の欠陥を検出することを特徴とする請求項１記載の移動型探傷装置。
前記欠陥検出処理部は、前記形状が平坦である場合に欠陥であると判断することを特徴とする請求項２記載の移動型探傷装置。
前記三次元点群を構成する各点には更に、日向であるか日陰であるかの情報が付与され、前記欠陥検出処理部は、日向であるか日陰であるかに基づき各グループで予め設定した温度情報の閾値を用いて、欠陥であるか否かを判断することを特徴とする請求項２記載の移動型探傷装置。