JP7124995B1 - クラック測定システム、クラック測定方法及びクラック測定プログラム - Google Patents

Abstract

建造物の画像に含まれる第１のクラック画像における複数の領域それぞれの幅に関する第１指標を特定する第１指標特定部と、第１指標に基づいて、第１のクラック画像から除外される、第１のクラック画像における複数の領域のうち少なくとも一つの除外領域を特定する除外領域特定部と、少なくとも一つの除外領域それぞれの幅に関する除外指標を特定する除外指標特定部と、第１のクラック画像から除外領域を除外した第２のクラック画像について、第２のクラック画像における複数の領域それぞれの幅に関する第２指標を特定する第２指標特定部と、第１指標または除外指標の少なくともいずれかと、第２指標と、に基づいて、第１のクラック画像が示す第１のクラックの幅を特定する幅特定部と、を備える。

Description

本発明は、クラック測定システム、クラック測定方法及びクラック測定プログラムに関する。

従来、構造物の劣化状態を点検する点検者の作業負担を軽減させるべく、コンクリート構造物を撮像した画像に基づき劣化状態を推定するシステムが開示されている（例えば特許文献１）。

特開２０１６－６５８０９号公報

特許文献１に記載の点検支援装置は、データベースに保持されている構造物の劣化要因（例えば、地域情報、構造物の構造、寸法、材料など）を、劣化の特徴を出力する学習済みモデルに入力することで、対象の構造物の劣化要因を特定する。当該点検支援装置は、特定する劣化の要因によって生じる劣化の状態の特徴について画像解析を行う。画像解析によって、ひび割れの有無、ひび割れのパターン、コンクリートの剥離の有無などの劣化の状態に関するパラメータが出力される。そして、当該点検支援装置は、ひび割れについて、ひび割れに相当する部分の画素数からひび割れ幅に相当する寸法を逆算することで、ひび割れの幅を算出している。

しかしながら、特許文献１に記載の点検支援装置では、劣化の状態それぞれを評価しているものの、ひび割れの幅を特定する際に、ひび割れではない部分の幅をも考慮してひび割れ幅を算出することから、適切なひび割れ幅と特定することができない場合がある。

そこで、本発明は、クラックの幅をより適切に測定可能なクラック測定システムを提供する。

本発明の一態様に係るクラック測定装置は、建造物の画像に含まれる第１のクラック画像における複数の領域それぞれの幅に関する第１指標を特定する第１指標特定部と、前記第１指標に基づいて、前記第１のクラック画像から除外される、前記第１のクラック画像における複数の領域のうち少なくとも一つの除外領域を特定する除外領域特定部と、前記少なくとも一つの除外領域それぞれの幅に関する除外指標を特定する除外指標特定部と、前記第１のクラック画像から前記除外領域を除外した第２のクラック画像について、前記第２のクラック画像における複数の領域それぞれの幅に関する第２指標を特定する第２指標特定部と、前記第１指標または前記除外指標の少なくともいずれかと、前記第２指標と、に基づいて、前記第１のクラック画像が示す第１のクラックの幅を特定する幅特定部と、を備える。

本発明によれば、クラックの幅をより適切に測定可能なクラック測定システムを提供することができる。

クラック測定システムの構成を示す図である。 クラック測定装置の機能構成の一例を示す図である。 建造物の画像Ｔ１の一例を示す画像である。 ２値化された画像Ｔ２の一例を示す画像である。 標識Ｔ１２を示す図である。 クラック画像Ｔ２０の一部を切り出した画像Ｔ２２である。 深度値を含む画素で形成されるマトリクス図の一例を示す図である。 除外領域を特定する際に中心部の画素の深度値を変更したマトリクス図の一例を示す図である。 除外領域を除外したクラック画像Ｔ２０の一部を示す画像である。 除外領域を示す除外画像Ｔ３０を含む画像Ｔ３を示す図である。 除外領域を除外したクラック画像Ｔ４０を含む画像Ｔ４である。 画像に含まれるクラックおよび除外領域の幅を特定する処理を説明するための図である。 クラック画像Ｔ２０にクラックの幅を表示した画像である。 クラック画像Ｔ４０にクラックの幅を表示した画像である。 区分領域それぞれの中心の画素と幅とを示す図である。 クラック画像Ｔ４０及び除外画像Ｔ３０それぞれの区分領域の幅を集計した図である。 クラック測定装置１００により実行される処理のフローチャートである。 ユーザ端末の構成の一例を示す図である。

添付図面を参照して、本発明の実施形態について説明する。なお、各図において、同一の符号を付したものは、同一又は同様の構成を有する。
＝＝＝クラック測定システム１０＝＝＝
＜＜概要＞＞

図１を参照して、第１実施形態に係るクラック測定システム１０の構成について説明する。図１は、クラック測定システム１０の構成を示す図である。

クラック測定システム１０は、例えば、建造物などに含まれるクラックを示す画像を特定して、クラックの幅を特定するシステムである。建造物には、例えば、ビル、住宅、橋、堤防などのコンクリート構造物が含まれていてもよい。クラック測定システム１０は、クラックに含まれる建造物の塗装の剥離などのクラックとは認められない部分を除外して、クラックの幅を特定する。例えば建造物の塗装の剥離などは、本来のクラックに比べて大きな幅を有する。このため、クラック測定システム１０では、当該剥離部分を除外した上でクラックの幅を特定するため、クラックの幅を正確に特定できる。

図１に示すように、クラック測定システム１０では、例えば、クラック測定装置１００と、ユーザ端末２００とを含み、それらがネットワークＮを介して接続される。クラック測定装置１００は、ネットワークＮを介して、複数のユーザ端末２００に対して各種情報の提供を実現するサービスを提供する。なお、ネットワークＮに接続されるクラック測定装置１００およびユーザ端末２００の数は限定されない。

ネットワークＮは、１以上のクラック測定装置１００と、ユーザ端末２００とを接続する役割を担う。すなわち、ネットワークＮは、ユーザ端末２００がクラック測定装置１００に接続した後、データを送受信することができるように接続経路を提供する通信網を意味する。ネットワークＮのうちの１つまたは複数の部分は、有線ネットワークや無線ネットワークであってもよいし、そうでなくてもよい。

クラック測定装置１００は、例えば、ユーザ端末２００から取得する建造物のクラックを含む画像に基づき、クラックの幅を適切に特定する装置である。クラック測定装置１００は、クラックとして不適切な箇所を特定して適切に除外することにより、クラックの幅を適切に特定する。クラック測定装置１００は、各実施形態において記載する機能を実現できる情報処理装置であればどのような装置であってもよい。クラック測定装置１００は、限定でなく例として、サーバコンピュータ、パーソナルコンピュータ（限定でなく例として、デスクトップ、ラップトップ、タブレットなど）、メディアコンピュータプラットホーム（例えば、ケーブル、衛星セットトップボックス、デジタルビデオレコーダ）、ハンドヘルドコンピュータデバイス（例えば、ＰＤＡ、電子メールクライアントなど）、あるいは他種のコンピュータ、またはコミュニケーションプラットホームを含む。

ユーザ端末２００は、例えば、クラック測定装置１００から送信される情報を、表示部に表示する装置である。ユーザ端末２００は、各実施形態において記載する機能を実現できる情報処理装置（コンピュータ）であればどのような情報処理装置であってもよい。ユーザ端末２００は、限定ではなく例として、スマートフォン、携帯電話（フィーチャーフォン）、パーソナルコンピュータ（例えば、デスクトップ、ラップトップ、タブレットなど）、メディアコンピュータプラットホーム（例えば、ケーブル、衛星セットトップボックス、デジタルビデオレコーダ）、ハンドヘルドコンピュータデバイス（例えば、ＰＤＡ・（personal digital assistant）、電子メールクライアントなど）、ウェアラブル端末（メガネ型デバイス、時計型デバイスなど）、他種のコンピュータ、またはコミュニケーションプラットホームを含む。また、ユーザ端末２００は情報処理装置と表現されてもよい。
＜＜クラック測定装置１００＞＞

図２を参照して、クラック測定装置１００の機能構成について説明する。図２は、クラック測定装置１００の機能構成の一例を示す図である。

図２に示すように、クラック測定装置１００は、例えば、記憶部１１０、送受信部１２０、変換部１３０、第１指標特定部１４０、除外領域特定部１５０、除外指標特定部１６０、クラック特定部１７０、第２指標特定部１８０、幅特定部１９０の機能部を備える。

記憶部１１０は、例えば、各種情報を記憶装置に記憶する。

送受信部１２０は、例えば、長さの基準となる標識が付与された建造物の画像Ｔ１を取得する。建造物の画像Ｔ１には、クラック画像Ｔ１０が表示される。送受信部１２０は、画像Ｔ１をユーザ端末２００から取得してよいし、他のコンピュータやデータベースから取得してもよい。送受信部１２０は、各種情報をユーザ端末２００に送信する。なお、送受信部１２０は、以下に示すいずれかの処理でエラーが生じた場合、エラーメッセージをユーザ端末２００に送信してもよい。

図３を参照して、クラックを含む建造物の画像Ｔ１の概要について説明する。図３は、建造物の画像Ｔ１の一例を示す画像である。図３に示すように、画像Ｔ１は、クラック画像Ｔ１０と、標識Ｔ１１とを含む。

クラック画像Ｔ１０は、例えば、建造物のクラックを示す画像である。建造物のクラックは、クラックの長さ方向と垂直にクラックを区分けしたそれぞれの領域（以下、「区分領域」という。）で異なる幅を示す。区分領域には、クラックである領域（以下、「クラック領域」という。）と、クラックではない領域（以下、「非クラック領域」という。）とが含まれる。非クラック領域は、例えば、建造物の壁の表面の塗装が剥離したような領域である。本実施例において、クラック測定装置１００は、非クラック領域を適切に除外した上で、クラックの幅を測定する。

標識Ｔ１１は、例えば、クラックの幅を求める際の長さの基準となる画像である。標識Ｔ１１は、例えば、建造物の表面に貼付されるステッカーを示す画像、建造物の表面に転写されたものの画像、又は投影されたものの画像であってもよい。図３に示すように、標識Ｔ１１は、少なくとも２つの特徴点を含む。標識Ｔ１１は、例えば、２つの特徴点の間の距離が長さの基準として設定される。特徴点は、例えば、エッジの交点のような幾何学的なもの、２次元コードのような符号を表すものであってもよい。以下、一例として、標記Ｔ１１は、二つの２次元コードＴ１１ａ，Ｔ１１ｂで形成されているものとして説明する。

この場合、標識Ｔ１１は、例えば、２次元コードの所定箇所が特徴点となる。標識Ｔ１１は、例えば、２次元コードそれぞれの中央部が特徴点であって、２次元コードそれぞれの中央部の間の距離が長さの基準Ｌｂｐとして設定される。このように、標識Ｔ１１に２次元コードを用いることによって、２次元コードに関するライブラリを参照して、長さの基準Ｌｂｐを容易に特定できる。

変換部１３０は、例えば、建造物のクラックが識別可能となるように画像Ｔ１を２値化する。変換部１３０は、学習済みモデルに画像Ｔ１を入力することで、画像Ｔ１を２値化した画像Ｔ２を取得してもよい。この場合、学習済みモデルは、クラックの幅に相当する画素の数が既知である学習用画像を教師データとして、クラックの幅に相当する画素の数を算出するように学習させたニューラルネットワークであってもよい。

図４を参照して、建造物の画像Ｔ１を２値化した画像Ｔ２について説明する。図４は、２値化された画像Ｔ２の一例を示す画像である。変換部１３０は、例えば、画像Ｔ２のうち、クラック部分を白色で示し、クラック以外の部分を黒色で示す。図４に示すように、画像Ｔ２は、クラック画像Ｔ２０と、標識Ｔ２１とを含んでもよい。クラック画像Ｔ２０及び標識Ｔ２１のそれぞれは、クラック画像Ｔ１０及び標識Ｔ１１をそれぞれ２値化した画像である。クラック測定システム１０は、画像Ｔ１を２値化することによって、クラックの幅に相当する画素の数をより正確に特定できる。

また、変換部１３０は、例えば、長さの基準Ｌｂｐに相当する画素の数を、長さの基準Ｌｂｍと比較して、長さの単位に変換する。図５は、標識Ｔ１２を示す図である。図５に示すように、長さの基準Ｌｂｍは、例えば、標識１２に含まれる二つの２次元コードＴ１２ａ，Ｔ１２ｂそれぞれの特徴点の間の距離である。具体的には、変換部１３０は、長さの基準がＬｂｍ（例えば「メートル」）に対して、標識Ｔ１１が示す長さの基準Ｌｂｐに相当する画素の数がＰＸ１である場合、区分領域の幅Ｗｎに相当する画素の数ＰＸ２に、Ｌｂｐ／ＰＸ１を掛けることで、長さの単位（ここでは「メートル（ｍ）／ピクセル（ｐｉｘｅｌ）」）に変換する。

なお、変換部１３０は、標識Ｔ１１が示す長さの基準Ｌｂｐに基づき長さの単位に変換することとして説明したが、例えば標識Ｔ１１を２値化した標識Ｔ２１が示す長さの基準Ｌｂｐに基づき長さの単位に変換してもよい。

以下、各機能部は、画像Ｔ１について処理を実行してもよいところ、一例として、各機能部が画像Ｔ１を２値化した画像Ｔ２について処理を実行することとして説明する。

第１指標特定部１４０は、例えば、クラック画像Ｔ２０における複数の領域それぞれの幅に関する第１指標を特定する。第１指標は、例えば深度値を含んでいてもよい。深度値は、クラック画像Ｔ２０における複数の区分領域それぞれの幅を形成する画素それぞれの、クラック画像Ｔ２０における複数の区分領域それぞれの幅の端からの距離に相当する指標である。なお、第１指標特定部１４０は、例えば、第１指標を特定する前に、図４に示す標識Ｔ２１を除外してもよい。これは、標識Ｔ２１がクラックであると特定されることを回避するための処理である。

図６、図７を参照して、第１指標特定部１４０が深度値を特定する処理について説明する。図６は、クラック画像Ｔ２０の一部を切り出した画像Ｔ２２である。図６に示す画像Ｔ２２は、一例として、非クラック領域となり得る領域を示す。図７は、深度値を含む画素で形成されるマトリクス図の一例を示す図である。図７に示すマトリクス図は、それぞれの画素に深度値が示されている。例えば、「０」以外の深度値が表示される複数の画素からなる領域は、クラック画像Ｔ２０のクラック領域または非クラック領域となり得る領域に相当する。また、図７において、例えば、「０」以外の深度値が表示される画素の領域であって、Ｘ軸に沿う一列の領域を、区分領域Ｔ２３とする。

図７に示すように、第１指標特定部１４０は、区分領域Ｔ２３の幅の端に相当する画素に深度値「１」を対応付けて特定する。第１指標特定部１４０は、区分領域Ｔ２３の幅の端に相当する画素とＸ軸に沿って隣接する画素に深度値「２」を対応付けて特定する。同様に、区分領域Ｔ２３の画素に深度値「３」を対応付けて特定する。第１指標特定部１４０は、クラック画像Ｔ２０のすべての区分領域に対して同様の処理を実行する。すなわち、第１指標特定部１４０は、クラック画像Ｔ２０を形成する全ての画素に深度値を対応付けて特定する。これにより、クラック画像Ｔ２０のすべての区分領域の幅を特定することなく、後述するように除外領域を特定できるため、情報処理量を抑制できる。

除外領域特定部１５０は、例えば、複数の区分領域それぞれの幅に関する第１指標（例えば、深度値）に基づいて、クラック画像Ｔ２０から除外される、複数の区分領域のうち少なくとも一つの領域（以下、「除外領域」という。）を特定する。除外領域は、上述した非クラック領域となり得る領域である。

図７、図８、図９、図１０を参照して、除外領域特定部１５０がクラック画像Ｔ２０から除外領域を特定する処理について説明する。図８は、除外領域を特定する際に中心部の画素の深度値を変更したマトリクス図の一例を示す図である。図９は、除外領域を除外したクラック画像Ｔ２０の一部を示す画像である。図１０は、除外領域を示す除外画像Ｔ３０を含む画像Ｔ３を示す図である。

除外領域特定部１５０は、クラック画像Ｔ２０を形成する全ての画素の数を特定する。除外領域特定部１５０は、全ての画素の数に対して深度値が所定の値を示す画素の数の割合が所定の閾値（例えば、１％）以下か否かを判定する。深度値が所定の値とは、例えば、深度値が最も大きい値であってもよいし、深度値が最も大きい値から所定の順位の範囲内の値であってもよい。除外領域特定部１５０は、例えば、所定の閾値以下の場合、所定の値を示す画素を含む領域を除外領域として特定する。

具体的には、除外領域特定部１５０は、図７に示す深度値「３」の画素の数が、クラック画像Ｔ２０の画素の数の１％以下であると判定された場合、図７に示す深度値「３」の画素Ｐ１～Ｐ４を、図８に示すように深度値「０」とする。除外領域特定部１５０は、例えば、所定の画像処理（例えば、モルフォロジー処理）を実行することによって、画素Ｐ１～Ｐ４を中心とするある範囲の画素の深度値を「０」とする。除外領域特定部１５０は、所定の画像処理により深度値「１」以上の画素を深度値「０」に変更した場合、変更された画素で形成される領域を除外領域として特定する。例えば、除外領域特定部１５０は、所定の画像処理によって、図８に示される深度値が「１」以上の画素のうち画素Ｐ５～Ｐ８を除く画素の深度値を「０」とした場合、画素Ｐ５～Ｐ８を除く画素を除外領域として特定する。図９に示すように、除外領域特定部１５０は、例えば除外領域を黒色で表示させてもよい。また、図１０に示すように、除外領域特定部１５０は、例えば、除外領域を白色で表示させた除外画像Ｔ３０を含む画像Ｔ３を生成してもよい。

除外指標特定部１６０は、例えば、少なくとも一つの除外領域それぞれの幅に関する除外指標を特定する。除外指標は、例えば深度値を含んでいてもよい。ここで、深度値は、除外画像Ｔ３０における複数の区分領域それぞれの幅を形成する画素それぞれの、クラック画像Ｔ２０における複数の区分領域それぞれの幅の端からの距離に相当する指標である。深度値を特定する処理は、第１指標特定部１４０が深度値を特定する処理と同じであるため、その説明を省略する。

クラック特定部１７０は、例えば、クラック画像Ｔ２０から除外領域を除外したクラック画像Ｔ４０を特定する。図１１を参照して、クラック画像Ｔ２０から除外領域を除外したクラック画像Ｔ４０について説明する。図１１は、除外領域を除外したクラック画像Ｔ４０を含む画像Ｔ４である。図１１に示すように、クラック特定部１７０は、図５に示すクラック画像Ｔ２０のクラックを示す画素（白色）のうち、図１０に示す除外画像Ｔ３０の除外領域を示す画素（白色）と座標が重なる画素を黒色にして、クラック画像Ｔ４０を生成してもよい。

第２指標特定部１８０は、例えば、クラック画像Ｔ２０から除外領域を除外したクラック画像Ｔ４０について、クラック画像Ｔ４０における複数の区分領域それぞれの幅に関する第２指標を特定する。第２指標は、例えば深度値を含んでいてもよい。深度値は、クラック画像Ｔ４０における複数の区分領域それぞれの幅を形成する画素それぞれの、クラック画像Ｔ４０における複数の区分領域それぞれの幅の端からの距離に相当する指標である。深度値を特定する処理は、第１指標特定部１４０が深度値を特定する処理と同じであるため、その説明を省略する。

幅特定部１９０は、例えば、第１指標または除外指標の少なくともいずれかと、第２指標とに基づいて、クラック画像Ｔ２０が示すクラックの幅を特定する。

図１２、図１３、図１４を参照して、幅特定部１９０が建造物のクラックの幅を特定する処理について説明する。図１２は、画像に含まれるクラックおよび除外領域の幅を特定する処理を説明するための図である。図１３は、クラック画像Ｔ２０にクラックの幅を表示した画像である。図１４は、クラック画像Ｔ４０にクラックの幅を表示した画像である。

幅特定部１９０は、例えば、第１指標（例えば、深度値）に基づいて、クラック画像Ｔ２０における複数の区分領域それぞれの幅のうち最も大きい幅（以下、「第１最大幅」という。）を特定する。また、幅特定部１９０は、例えば、第２指標（例えば、深度値）に基づいて、クラック画像Ｔ４０における複数の区分領域それぞれの幅のうち最も大きい幅（以下、「第２最大幅」という。）を特定する。さらに、幅特定部１９０は、例えば、除外指標（例えば、深度値）に基づいて、除外画像Ｔ３０における複数の区分領域それぞれの幅のうち最も大きい幅（以下、「第３最大幅」という。）を特定してもよい。

具体的には、幅特定部１９０は、クラック画像Ｔ２０を形成する画素のうち最大の深度値を示す画素Ｐｍａｘを特定する。図１２では、一例として一つの画素Ｐｍａｘを示しているが、クラック画像Ｔ２０を形成する画素には同じ深度値を示す画素が複数ある。図１２に示すように、幅特定部１９０は、特定された画素Ｐｍａｘを中心として複数の方向に複数の仮想線分（例えば、仮想線分Ｌ１～Ｌ３）を引く。複数の方向とは、例えば、全ての方向であってもよいし、所定の角度範囲の方向であってもよい。仮想線分は、例えば、クラック画像Ｔ２０の領域の一方の端点から画素Ｐｍａｘを通る他方の端点を結ぶ線分である。幅特定部１９０は、画素Ｐｍａｘを中心として引かれた仮想線分のうち最も短い仮想線分（ここでは、仮想線分Ｌ１）の長さを特定する。幅特定部１９０は、複数の画素Ｐｍａｘそれぞれで最も短い仮想線分として特定された仮想線分のうち、最も長い仮想線分Ｌｍａｘ１を特定する。このとき、幅特定部１９０は、例えば、仮想線分Ｌｍａｘ１の端点の座標を特定する。幅特定部１９０は、仮想線分Ｌｍａｘ１の画素数と、端点の座標とを記憶装置に格納する。図１３に示すように、幅特定部１９０は、例えば、特定された仮想線分Ｌｍａｘ１を変換部１３０で長さの単位に変換した結果である第１最大幅（ここでは、「１．９ｍｍ」）を特定し、クラック画像Ｔ２０に示す。

幅特定部１９０は、上記と同様に、クラック画像Ｔ４０を形成する画素のうち最大の深度値を示す画素Ｐｍａｘを特定する。幅特定部１９０は、例えば、上記と同様の処理によって、仮想線分Ｌｍａｘ２を特定する。図１４に示すように、幅特定部１９０は、仮想線分Ｌｍａｘ２を変換部１３０で長さの単位に変換した結果である第２最大幅（ここでは、「０．７ｍｍ」）を特定し、クラック画像Ｔ４０に示す。さらに、幅特定部１９０は、上記と同様に、除外指標である深度値に基づき第３最大幅を特定し、除外画像Ｔ３０に示してもよい。

幅特定部１９０は、例えば、第１最大幅及び第２最大幅に基づいて、建造物のクラックの幅を特定する。幅特定部１９０は、例えば、第１最大幅が第２最大幅よりも十分大きい場合、除外領域の幅が大きいと判断して、除外領域を除外したクラック画像Ｔ４０が示す第２最大幅を、建造物のクラックの幅として特定する。なお、幅特定部１９０は、例えば、第３最大幅が第２最大幅よりも十分大きい場合、除外領域の幅が大きいと判断して、除外領域を除外したクラック画像Ｔ４０が示す第２最大幅を、建造物のクラックの幅として特定してもよい。

具体的には、幅特定部１９０は、例えば、第１最大幅（又は第３最大幅）に対する第２最大幅の割合が所定の閾値以下（又は「未満」）の場合、第２最大幅をクラックの幅として特定する。一方、幅特定部１９０は、例えば、第１最大幅（又は第３最大幅）に対する第２最大幅の割合が所定の閾値を超える（又は「以上」）場合、第１最大幅（又は第３最大幅）をクラックの幅として特定する。

これにより、クラック測定システム１０は、壁の塗装がはがれた箇所などのクラックではない領域を除外した上でクラックの幅を特定するため、適切にクラックの幅を特定できる。
＜＜第１の変形例＞＞

上記において、クラック測定装置１００は、第１指標特定部１４０において深度値を特定することにより、除外領域特定部１５０において深度値に基づいて除外領域を特定していたが、これに限定されない。例えば、第１指標特定部１４０は、クラック画像Ｔ２０における複数の領域それぞれの幅の変化割合を特定してもよい。除外領域特定部１５０は、変化割合に基づき除外領域を特定してもよい。

具体的には、第１指標特定部１４０は、クラック画像Ｔ２０を細線化して中心線を特定する。細線化は、例えば、クラック画像Ｔ２０の幅を１つの画素に変換する処理である。第１指標特定部１４０は、中心線を形成する画素を中心として、クラック画像Ｔ２０における、第１の領域の幅に関する指標と、第１の領域と隣接する第２の領域の幅に関する指標とを特定する。例えば、第１指標特定部１４０は、第１の領域の幅に関する指標を「４画素」として特定し、第２の領域の幅に関する指標を「１１画素」として特定する。ただし、第１の領域および第２の領域は、中心線に含まれる一つの画素を中心とする区分領域であってもよいし、中心線に含まれる複数の隣接する画素を中心とする区分領域であってもよい。第１指標特定部１４０は、複数の隣接する画素を中心とする区分領域である場合、区分領域それぞれの幅に関する指標（ここでは、画素数）の平均値を算出してもよい。

第１指標特定部１４０は、第１の領域の幅に関する指標及び第２の領域の幅に関する指標に基づいて、第１の領域の幅に対する第２の領域の幅の割合である変化割合を算出する。第１の幅に関する指標及び第２の幅に関する指標は、例えば、上記のように幅を示す画素数であってもよいし、幅を示す画素数が長さの基準に変換された長さであってもよい。以下、一例として、長さの基準に変換された長さとして説明する。

具体的には、第１指標特定部１４０は、第１の領域の幅「０．７ｍｍ」（例えば、「４画素」を長さの基準に変換した長さ）に対する第２の領域の幅「１．９ｍｍ」（例えば、「１１画素」を長さの基準に変換した長さ）の変化割合「２７１％」を特定する。なお、上記では一例として、第１の領域の幅が第２の領域の幅よりも小さい場合について説明したが、第１の領域の幅が第２の領域の幅よりも大きい場合の変化割合（例えば、３７％など）を特定してもよい。

除外領域特定部１５０は、例えば、第１指標特定部１４０で特定した変化割合に基づいて、少なくとも一つの除外領域を特定する。具体的には、除外領域特定部１５０は、変化割合「２７１％」が所定の閾値（例えば「２００％」）よりも大きい（又は「以上」）場合、第２の領域を除外領域として特定してもよい。なお、除外領域特定部１５０は、第１の領域の幅が第２の領域の幅よりも大きい（又は「以上」）場合、変化割合「３７％」が所定の閾値（例えば「５０％」）以下（又は「未満」）の場合、第１の領域を除外領域として特定してもよい。

さらに、除外領域特定部１５０は、例えば、除外領域として特定した第２の領域に対して第１の領域とは反対側の区分領域それぞれの幅が、第２の領域の幅に対する割合が所定の閾値以下（又は「未満」）になる場合、その地点の区分領域を除外領域の端として特定してもよい。具体的には、除外領域特定部１５０は、例えば、第２の領域の幅「１．９」ｍｍに対して、第２の領域における第１の領域とは反対側で中心線の画素が連続的に隣り合うそれぞれの画素を中心とする区分領域の幅（例えば「０．８ｍｍ」）が、例えば「５０％」以下（又は「未満」）になるときの区分領域を除外領域の端として特定してもよい。すなわち、除外領域特定部１５０は、第２の領域から除外領域の端として特定された区分領域までの複数の区分領域の集合を除外領域として特定してもよい。

これにより、クラック測定システム１０は、クラックにおいて急に幅が大きくなる領域を表面の塗装の剥離などと判定してクラックの幅を特定する処理から除外できるため、適切にクラックの幅を特定できる。
＜＜第２の変形例＞＞

上記において、幅特定部１９０は、深度値に基づいて最も大きい幅を特定することにより、クラックの幅を特定していたが、これに限定されない。例えば、幅特定部１９０は、除外領域における複数の区分領域それぞれの幅を特定し、クラック画像Ｔ４０における複数の区分領域それぞれの幅を特定することにより、それぞれの幅の分布に基づきクラックの幅を特定してもよい。

図１５、図１６を参照して、区分領域それぞれの幅の分布に基づきクラックの幅を特定する処理について説明する。図１５は、区分領域それぞれの中心の画素と幅とを示す図である。図１６は、クラック画像Ｔ４０及び除外画像Ｔ３０それぞれの区分領域の幅を集計した図である。

図１５に示すように、幅特定部１９０は、クラック画像Ｔ４０における区分領域それぞれの中心の画素（例えば、画素Ｐ１０～Ｐ１５）を特定する。中心の画素は、例えば、上記の細線化によって特定される画素である。幅特定部１９０は、上述したように、中心の画素を中心として、複数の方向に複数の仮想線分を引いて、最も短い仮想線分が示す画素数を特定する。具体的には、図１５に示すように、画素Ｐ１１を中心とする区分領域の幅が画素数「１０」として特定され、画素Ｐ１２を中心とする区分領域の幅が画素数「４」として特定される。幅特定部１９０は、除外画像Ｔ３０に対しても同様の処理を実行することによって、除外画像Ｔ３０における区分領域それぞれの幅である画素数を特定する。なお、幅特定部１９０は、区分領域それぞれの、画素数を長さの基準に変換した長さを特定してもよい。

幅特定部１９０は、例えば、区分領域それぞれの幅を示す画素数を集計する。具体的には、図１６に示すように、幅特定部１９０は、クラック画像Ｔ４０及び除外画像Ｔ３０それぞれの区分領域それぞれの幅を示す画素数の出現回数を集計する。図１６では、一例として、クロック画像Ｔ４０には画素数「５」の幅を示す区分領域が「９０」箇所含まれ、除外画像Ｔ３０には画素数「１１」の幅を示す区分領域が「４８」箇所含まれることが示されている。

幅特定部１９０は、例えば、クラック画像Ｔ４０における区分領域それぞれの幅の平均値、中央値または最頻値のいずれかと、除外画像Ｔ３０における区分領域それぞれの幅の平均値、中央値または最頻値のいずれかとに基づいて、クラックの幅を特定する。幅の平均値とは、例えば、区分領域それぞれの幅を示す画素数とその出現回数（区分領域の個所）との積を、出現回数で除した値である。また、幅の中央値とは、例えば、区分領域それぞれの幅を示す画素数のうち、中央の値であって、例えば画素数が１～１１の範囲に分布している場合、中央値は「６」となる。また、幅の最頻値は、例えば、出現回数が最も多い画素数である。

具体的には、幅特定部１９０は、例えば、クラック画像Ｔ４０における幅の平均値、中央値または最頻値に対する除外画像Ｔ３０における幅の平均値、中央値または最頻値の割合が、所定の閾値を超える（又は「以上」）場合、クラック画像Ｔ４０における幅の最大値を、クラックの幅として特定してもよい。

なお、上記において、画素数における、平均値、中央値および最頻値に基づきクラックの幅を特定するよう説明したがこれに限定されず、例えば、変換部１３０によって長さの基準に変換された長さにおける、平均値、中央値および最頻値に基づきクラックの幅を特定してもよい。

また、幅特定部１９０は、送受信部１２０を通じて、図１６に示す幅を集計した図の画像をユーザ端末２００に送信してもよい。

これにより、クラック測定システム１０は、クラック画像Ｔ２０に含まれる区分領域それぞれの幅が相対的に大きい領域を表面の塗装の剥離などと判定してクラックの幅を特定する処理から除外できるため、適切にクラックの幅を特定できる。
＜＜処理＞＞

図１７を参照して、クラック測定装置１００の実行される処理の手順について説明する。図１７は、クラック測定装置１００により実行される処理のフローチャートである。

まず、ステップＳ１００において、クラック測定装置１００は、例えば、ユーザ端末２００から、標識が付与された建造物の画像Ｔ１を取得する。

次に、ステップＳ１０１において、クラック測定装置１００は、例えば、画像Ｔ１を学習済みモデルに入力して、画像Ｔ１が２値化された画像Ｔ２を取得する。

次に、ステップＳ１０２において、クラック測定装置１００は、例えば、クラック画像Ｔ２０と、標識Ｔ２１とを特定してもよい。

次に、ステップＳ１０３において、クラック測定装置１００は、例えば、クラック画像Ｔ２０に含まれる区分領域それぞれの第１指標である深度値を特定してもよい。

次に、ステップＳ１０４において、クラック測定装置１００は、例えば、深度値に基づきクラック画像Ｔ２０の区分領域のうち除外領域を特定する。これにより、クラック測定装置１００は、建造物の表面の剥離である可能性の高い領域を特定できる。なお、クラック測定装置１００は、例えば、除外領域特定部１５０において所定の閾値（例えば、１％）を超えると判定された場合、クラック画像Ｔ２０に除外領域がないこととして特定してもよい。この場合、クラック測定装置１００は、例えば、クラック画像Ｔ２０の第１最大幅をクラックの幅として特定してステップＳ１０８に処理を移行してもよいし、除外領域を除外していないクラック画像Ｔ４０（クラック画像Ｔ２０と同じ画像）を特定するようにステップＳ１０５に処理を移行してもよい。

次に、ステップＳ１０５において、クラック測定装置１００は、例えば、クラック画像Ｔ２０から除外領域を除外したクラック画像Ｔ４０を特定する。

次に、ステップＳ１０６において、クラック測定装置１００は、例えば、クラック画像Ｔ２０の第１最大幅と、クラック画像Ｔ４０の第２最大幅とを特定する。

次に、ステップＳ１０７において、クラック測定装置１００は、第１最大幅と第２最大幅との比率に基づきクラックの幅を特定する。

次に、ステップＳ１０８において、クラック測定装置１００は、特定したクラックの幅に関する情報（例えば、幅を示す情報、幅の分布を示す情報など）をユーザ端末２００に送信する。以上で、クラック測定装置１００は、クラックの幅を特定する処理を終了する。
＜＜ユーザ端末２００＞＞

図１８を参照して、ユーザ端末２００の機能構成について説明する。図１８は、ユーザ端末２００の構成の一例を示す図である。ユーザ端末２００は、例えば、クラック測定装置１００から取得した各種情報を表示部２００ｆに表示させる。

ユーザ端末２００は、例えば、記憶部２１０と、送受信部２２０と、表示処理部２３０との機能部を含む。記憶部２１０は、例えば各種情報を記憶する。送受信部２２０は、例えば各種情報をクラック測定装置１００又は他の装置との間で送受信する。表示処理部２３０は、例えば、取得した各種情報を表示部２００ｆに表示させる。
＝＝＝ハードウェア構成＝＝＝

図１を参照して、クラック測定装置１００及びユーザ端末２００の物理的構成について説明する。なお、ユーザ端末２００の物理的構成は、クラック測定装置１００の物理的構成と同様であるとして、その説明を省略する。

クラック測定装置１００は、演算部に相当するＣＰＵ（Central Processing Unit）１００ａと、記憶部に相当するＲＡＭ（Random Access Memory）１００ｂと、記憶部に相当するＲＯＭ（Read only Memory）１００ｃと、通信部１００ｄと、入力部１００ｅと、表示部１００ｆと、を有する。これらの各構成は、バスを介して相互にデータ送受信可能に接続される。

なお、本例ではクラック測定装置１００が一台のコンピュータで構成される場合について説明するが、クラック測定装置１００は、複数のコンピュータが組み合わされて実現されてもよい。

また、クラック測定装置１００および／またはユーザ端末２００における処理の少なくとも一部は、１以上のコンピュータ（例えば、１以上のコンピュータにより構成されるクラウドコンピューティング）により実現されていてもよいし、そうでなくてもよい。また、図１で示す構成は一例であり、クラック測定装置１００はこれら以外の構成を有してもよいし、これらの構成のうち一部を有さなくてもよい。

また、クラック測定装置１００における処理の少なくとも一部を、ユーザ端末２００により行う構成としてもよいし、そうでなくてもよい。この場合、クラック測定装置１００の演算部の各機能部の処理のうち少なくとも一部の処理を、ユーザ端末２００で行う構成としてもよいし、そうでなくてもよい。

ＣＰＵ１００ａは、ＲＡＭ１００ｂ又はＲＯＭ１００ｃに記憶されたプログラムの実行に関する制御やデータの演算、加工を行う制御部である。ＣＰＵ１００ａは、建造物に生じているクラックの幅を特定するプログラム（クラック測定プログラム）を実行する演算部である。ＣＰＵ１００ａは、入力部１００ｅや通信部１００ｄから種々のデータを受け取り、データの演算結果を表示部１００ｆに表示したり、ＲＡＭ１００ｂに格納したりする。

ＲＡＭ１００ｂは、記憶装置のうちデータの書き換えが可能なものであり、例えば半導体記憶素子で構成されてよい。ＲＡＭ１００ｂは、ＣＰＵ１００ａが実行するプログラム、各種画像といったデータを記憶してよい。なお、これらは例示であって、ＲＡＭ１００ｂには、これら以外のデータが記憶されていてもよいし、これらの一部が記憶されていなくてもよい。

ＲＯＭ１００ｃは、記憶部のうちデータの読み出しが可能なものであり、例えば半導体記憶素子で構成されてよい。ＲＯＭ１００ｃは、例えばクラック測定プログラムや、書き換えが行われないデータを記憶してよい。

通信部１００ｄは、クラック測定装置１００を他の機器に接続するインターフェースである。通信部１００ｄは、インターネット等の通信ネットワークＮに接続されてよい。

入力部１００ｅは、ユーザからデータの入力を受け付けるものであり、例えば、キーボード及びタッチパネルを含んでよい。

表示部１００ｆは、ＣＰＵ１００ａによる演算結果を視覚的に表示するものであり、例えば、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）により構成されてよい。表示部１００ｆは、各種画像を表示したり、特定されたクラックの幅を表示したりしてよい。

クラック測定プログラムは、ＲＡＭ１００ｂやＲＯＭ１００ｃ等のコンピュータによって読み取り可能な記憶媒体に記憶されて提供されてもよいし、通信部１００ｄにより接続される通信ネットワークを介して提供されてもよい。クラック測定装置１００では、ＣＰＵ１００ａがクラック測定プログラムを実行することにより、図２に示す機能部の処理が実現される。なお、これらの物理的な構成は例示であって、必ずしも独立した構成でなくてもよい。例えば、クラック測定装置１００は、ＣＰＵ１００ａとＲＡＭ１００ｂやＲＯＭ１００ｃが一体化したＬＳＩ（Large-Scale Integration）を備えていてもよい。
＝＝＝まとめ＝＝＝

クラック測定システム１０は、建造物の画像に含まれるクラック画像Ｔ２０における複数の領域それぞれの幅に関する第１指標を特定する第１指標特定部１４０と、第１指標に基づいて、クラック画像Ｔ２０から除外される、クラック画像Ｔ２０における複数の領域のうち少なくとも一つの除外領域を特定する除外領域特定部１５０と、少なくとも一つの除外領域それぞれの幅に関する除外指標を特定する除外指標特定部１６０と、クラック画像Ｔ２０から除外領域を除外したクラック画像Ｔ４０について、クラック画像Ｔ４０における複数の領域それぞれの幅に関する第２指標を特定する第２指標特定部１８０と、第１指標または除外指標の少なくともいずれかと、第２指標と、に基づいて、クラック画像Ｔ２０が示す第１のクラックの幅を特定する幅特定部１９０と、を備える。これにより、クラックではない除外領域を除外してクラックの幅を特定することができるため、クラックの幅をより適切に測定することができる。

また、クラック測定システム１０は、第１のクラックが識別可能となるように建造物の画像を２値化する変換部１３０（第１変換部）をさらに備え、第１指標特定部１４０は、２値化されたクラック画像Ｔ２０において第１指標を特定する。これにより、クラックでありえる箇所をより正確に特定できるため、クラックの幅をより適切に測定することができる。

また、クラック測定システム１０は、建造物の画像は、長さの基準となる標識を含み、長さの基準に相当する画素の数に基づいて、クラック画像Ｔ２０における複数の領域それぞれの幅に相当する画素の数を、長さの単位に変換する変換部１３０（第２変換部）をさらに備える。これにより、画素の数を長さの単位に変換するため、検査員の技量によるばらつきを低減して、クラック幅を適切に測定することができる。

また、クラック測定システム１０の幅特定部１９０は、第１指標に基づいて、クラック画像Ｔ２０における複数の領域それぞれの幅のうち最も大きい第１最大幅（第１の幅）を特定し、第２指標に基づいて、クラック画像Ｔ４０における複数の領域それぞれの幅のうち最も大きい第２最大幅（第２の幅）を特定し、第１最大幅（第１の幅）に対する第２最大幅（第２の幅）の割合が所定の閾値以下の場合、第２最大幅（第２の幅）を第１のクラックの幅として特定し、所定の閾値を超える場合、第１最大幅（第１の幅）を第１のクラックの幅として特定する。これにより、クラック測定システム１０は、壁の塗装がはがれた箇所などのクラックではない領域を除外した上でクラックの幅を特定するため、適切にクラックの幅を特定できる。

また、クラック測定システム１０の幅特定部１９０は、除外指標に基づいて、少なくとも一つの除外領域それぞれの幅を特定し、第２指標に基づいて、クラック画像Ｔ４０における複数の領域それぞれの幅を特定し、少なくとも一つの除外領域それぞれの幅の平均値、中央値または最頻値のいずれかと、第２のクラックにおける複数の領域それぞれの幅の平均値、中央値または最頻値のいずれかと、に基づいて、第１のクラックの幅を特定する。これにより、クラック測定システム１０は、壁の塗装がはがれた箇所などのクラックではない領域を計算量が少ない手法で特定できるため、情報処理量を抑制しつつ適切にクラックの幅を特定できる。

また、クラック測定システム１０の第１指標特定部１４０は、クラック画像Ｔ２０における複数の領域それぞれの幅を形成する画素それぞれの、クラック画像Ｔ２０における複数の領域それぞれの幅の端からの距離に相当する指標である深度指標を特定し、除外領域特定部１５０は、深度指標に基づいて、少なくとも一つの除外領域を特定する。これにより、クラック画像Ｔ２０のすべての区分領域の幅を特定することなく、除外領域を特定できるため、情報処理量を抑制しつつ適切にクラックの幅を特定できる。

また、クラック測定システム１０の除外領域特定部１５０は、クラック画像Ｔ２０を形成する画素の数に対して、クラック画像Ｔ２０を形成する画素の数に対する、深度指標が所定の値を示す画素の数の割合が所定の閾値以下の場合、所定の値を示す画素を含む領域を少なくとも一つの除外領域として特定する。これにより、クラック画像Ｔ２０のすべての区分領域の幅を特定することなく、除外領域を特定できるため、情報処理量を抑制しつつ適切にクラックの幅を特定できる。

また、クラック測定システム１０の第１指標特定部１４０は、クラック画像Ｔ２０における、第１の領域の幅に関する指標（例えば、深度値や長さの基準で変換した長さ）と、第１の領域と隣接する第２の領域の幅に関する指標（例えば、深度値や長さの基準で変換した長さ）と、を特定し、第１の領域の幅に関する指標及び第２の領域の幅に関する指標に基づいて、第１の領域の幅に対する第２の領域の幅の割合である変化割合を算出し、除外領域特定部１５０は、変化割合に基づいて、少なくとも一つの除外領域を特定する。これにより、クラック測定システム１０は、クラックにおいて急に幅が大きくなる領域を表面の塗装の剥離などと判定してクラックの幅を特定する処理から除外できるため、適切にクラックの幅を特定できる。

以上説明した実施形態は、本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定して解釈するためのものではない。実施形態が備える各要素並びにその配置、材料、条件、形状及びサイズ等は、例示したものに限定されるわけではなく適宜変更することができる。また、異なる実施形態で示した構成同士を部分的に置換し又は組み合わせることが可能である。

１０…クラック測定システム、１００…クラック測定装置、１１０…記憶部、１２０…送受信部、１３０…変換部、１４０…第１指標特定部、１５０…除外領域特定部、１６０…除外指標特定部、１７０…クラック特定部、１８０…第２指標特定部、１９０…幅特定部、２００…ユーザ端末。

Claims (10)

1. 建造物の画像に含まれる第１のクラック画像における複数の領域それぞれの幅に関する第１指標を特定する第１指標特定部と、
   前記第１指標に基づいて、前記第１のクラック画像から除外される、前記第１のクラック画像における複数の領域のうち少なくとも一つの除外領域を特定する除外領域特定部と、
   前記少なくとも一つの除外領域それぞれの幅に関する除外指標を特定する除外指標特定部と、
   前記第１のクラック画像から前記除外領域を除外した第２のクラック画像について、前記第２のクラック画像における複数の領域それぞれの幅に関する第２指標を特定する第２指標特定部と、
   前記第１指標または前記除外指標の少なくともいずれかと、前記第２指標と、に基づいて、前記第１のクラック画像が示す第１のクラックの幅を特定する幅特定部と、
   を備えるクラック測定システム。
2. 前記第１のクラックが識別可能となるように前記建造物の画像を２値化する第１変換部をさらに備え、
   前記第１指標特定部は、２値化された前記第１のクラック画像において前記第１指標を特定する、
   請求項１に記載のクラック測定システム。
3. 前記建造物の画像は、長さの基準となる標識を含み、
   前記長さの基準に相当する画素の数に基づいて、前記第１のクラック画像における複数の領域それぞれの幅に相当する画素の数を、長さの単位に変換する第２変換部をさらに備える、
   請求項１または請求項２に記載のクラック測定システム。
4. 前記幅特定部は、
   前記第１指標に基づいて、前記第１のクラック画像における複数の領域それぞれの幅のうち最も大きい第１の幅を特定し、
   前記第２指標に基づいて、前記第２のクラック画像における複数の領域それぞれの幅のうち最も大きい第２の幅を特定し、
   前記第１の幅に対する前記第２の幅の割合が所定の閾値以下の場合、前記第２の幅を前記第１のクラックの幅として特定し、前記所定の閾値を超える場合、前記第１の幅を前記第１のクラックの幅として特定する、
   請求項１から請求項３のいずれか一項に記載のクラック測定システム。
5. 前記幅特定部は、
   前記除外指標に基づいて、前記少なくとも一つの除外領域それぞれの幅を特定し、
   前記第２指標に基づいて、前記第２のクラック画像における複数の領域それぞれの幅を特定し、
   前記少なくとも一つの除外領域それぞれの幅の平均値、中央値または最頻値のいずれかと、前記第２のクラック画像における複数の領域それぞれの幅の平均値、中央値または最頻値のいずれかと、に基づいて、前記第１のクラックの幅を特定する、
   請求項１から請求項３のいずれか一項に記載のクラック測定システム。
6. 前記第１指標特定部は、前記第１のクラック画像における複数の領域それぞれの幅を形成する画素それぞれの、前記第１のクラック画像における複数の領域それぞれの幅の端からの距離に相当する指標である深度指標を特定し、
   前記除外領域特定部は、前記深度指標に基づいて、前記少なくとも一つの除外領域を特定する、
   請求項１から請求項５のいずれか一項に記載のクラック測定システム。
7. 前記除外領域特定部は、前記第１のクラック画像を形成する画素の数に対して、前記第１のクラック画像を形成する画素の数に対する、前記深度指標が所定の値を示す画素の数の割合が所定の閾値以下の場合、前記所定の値を示す画素を含む領域を前記少なくとも一つの除外領域として特定する、
   請求項６に記載のクラック測定システム。
8. 前記第１指標特定部は、
   前記第１のクラック画像における、第１の領域の幅に関する指標と、前記第１の領域と隣接する第２の領域の幅に関する指標と、を特定し、
   第１の領域の幅に関する指標及び第２の領域の幅に関する指標に基づいて、前記第１の領域の幅に対する前記第２の領域の幅の割合である変化割合を算出し、
   前記除外領域特定部は、前記変化割合に基づいて、前記少なくとも一つの除外領域を特定する、
   請求項１から請求項５のいずれか一項に記載のクラック測定システム。
9. コンピュータが、
   建造物の画像に含まれる第１のクラック画像における複数の領域それぞれの幅に関する第１指標を特定することと、
   前記第１指標に基づいて、前記第１のクラック画像から除外される、前記第１のクラック画像における複数の領域のうち少なくとも一つの除外領域を特定することと、
   前記少なくとも一つの除外領域それぞれの幅に関する除外指標を特定することと、
   前記第１のクラック画像から前記除外領域を除外した第２のクラック画像について、前記第２のクラック画像における複数の領域それぞれの幅に関する第２指標を特定することと、
   前記第１指標または前記除外指標の少なくともいずれかと、前記第２指標と、に基づいて、前記第１のクラック画像が示す第１のクラックの幅を特定することと、
   を実行するクラック測定方法。
10. コンピュータに、
    建造物の画像に含まれる第１のクラック画像における複数の領域それぞれの幅に関する第１指標を特定することと、
    前記第１指標に基づいて、前記第１のクラック画像から除外される、前記第１のクラック画像における複数の領域のうち少なくとも一つの除外領域を特定することと、
    前記少なくとも一つの除外領域それぞれの幅に関する除外指標を特定することと、
    前記第１のクラック画像から前記除外領域を除外した第２のクラック画像について、前記第２のクラック画像における複数の領域それぞれの幅に関する第２指標を特定することと、
    前記第１指標または前記除外指標の少なくともいずれかと、前記第２指標と、に基づいて、前記第１のクラック画像が示す第１のクラックの幅を特定することと、
    を実行させるプログラム。

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