JP7429774B2 - 損傷評価装置、方法及びプログラム - Google Patents
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Description
図1は、構造物の損傷の一例を示す図であり、図1(A)は、構造物の施工跡を有するコンクリート構造物を撮影した元画像を示し、図1(B)は、ひび割れ検出結果(ひび割れ画像)を元画像上に重畳表示した合成画像をしている。
図4は、本発明に係る損傷評価装置のハードウエア構成の一例を示すブロック図である。
次に、図4に示した損傷評価装置10の作用について、構造物として橋梁を例に説明する。
第1サイズ特定処理は、沈みひび割れの画像上の長さと、その沈みひび割れに対応するPコン跡の画像上の長さ(本例では、Pコン跡の直径)との相対長さを算出し、算出した相対長さを沈みひび割れのサイズとする。
第2サイズ特定処理は、沈みひび割れの画像上の長さと、その沈みひび割れに対応するPコン跡の画像上の直径と、Pコン跡の実寸サイズとに基づいて沈みひび割れの実寸サイズを算出する。
第3サイズ特定処理は、実寸法が既知のスケール基準を有する構造物が撮影された画像の場合に適用される。スケール基準は、構造物の表面に張り付けた目盛り付きのスケールでもよいし、構造物の表面に設けられた実寸法が既知の鋼材、ボルトの頭等でもよい。
第4サイズ特定処理は、沈みひび割れの画像上の長さと、画像を撮影したカメラの撮影条件及びカメラ情報とに基づいて沈みひび割れの実寸サイズを算出する。
[数1]
L=D×u×p/f
により算出することができる。
PY(黄色):Pコン跡直径の3倍以上5倍未満の長さの沈みひび割れが発生しているPコン跡
PG(緑色):Pコン跡直径の3倍未満の長さの沈みひび割れが発生しているPコン跡
PB(青色):沈みひび割れが発生していないPコン跡
図6(B)に示すように、Pコン跡の総数は24個であり、上記のように色分けされたPコン跡PR、PY、PG、PBの個数は、それぞれ2個、6個、7個、9個である。プロセッサは、Pコン跡の総数と沈みひび割れに対応するPコン跡PR、PY、PGの個数との割合(発生割合)を算出し、その発生割合(本例では、63%)も表示させている。
CY(黄色):Pコン跡直径の3倍以上5倍未満の長さの沈みひび割れ
CG(緑色):Pコン跡直径の3倍未満の長さの沈みひび割れ
<構造物の施工に関連した構造物特徴領域と関連性のある特定損傷の他の例>
図9は、構造物の施工に関連した構造物特徴領域と関連性のある特定損傷の他の例を示す図である。
図5に示した第1学習済みモデル21Aは、構造物を撮影した画像13を入力すると、各損傷領域を損傷検出結果27Aとして出力するが、損傷検出結果27Aは、誤って検出され、又は不正確に検出される場合がある。
図16は、本発明に係る損傷評価方法の実施形態を示すフローチャートである。
本実施形態では、構造物の施工に関連した構造物特徴領域として、Pコン跡、目地の例を挙げたが、これに限らず、打ち継ぎ目などの他の構造物特徴領域を検出してもよい。また、構造物特徴領域と関連性のある特定損傷として、沈みひび割れ、三日月ひび割れを例に挙げたが、目地、打ち継ぎ目などから流出した漏水、あるいは漏水等によりコンクリート部材内から流れ出し、水分が蒸発する際に石灰成分が表面に出る遊離石灰等の損傷は、構造物特徴領域(目地、打ち継ぎ目の領域)と関連性のある特定損傷である。
12 画像取得部
13 画像
14 画像データベース
16 記憶部
18 操作部
20 CPU
21A 第1学習済みモデル
21B 第2学習済みモデル
22 RAM
24 ROM
26 表示制御部
27A 損傷検出結果
27B 構造物特徴領域検出結果
30 表示部
C1~C5、CR、CG、CY ひび割れ
J 目地
P、P1、P2、PB、PG、PR、PY Pコン跡
S10~S24 ステップ
Claims (17)
- プロセッサを備えた構造物の損傷評価装置であって、
前記プロセッサは、
前記構造物を撮影した画像を取得する画像取得処理と、
前記取得した画像に基づいて前記構造物の損傷を検出する損傷検出処理と、
前記取得した画像に基づいて前記構造物の施工に関連した構造物特徴領域を検出する構造物特徴領域検出処理と、
前記検出した損傷のうち、前記検出した構造物特徴領域と関連性のある特定損傷を選別する選別処理と、
前記選別した前記特定損傷の情報を出力する情報出力処理と、を行い、
前記損傷検出処理は、前記画像を入力すると、前記構造物の損傷ごとに各損傷の領域を認識結果として出力する第1学習済みモデルが実行し、
前記構造物特徴領域検出処理は、前記画像を入力すると、前記構造物特徴領域を認識結果として出力する第2学習済みモデルが実行する、
損傷評価装置。 - プロセッサを備えた構造物の損傷評価装置であって、
前記プロセッサは、
前記構造物を撮影した画像を取得する画像取得処理と、
前記取得した画像に基づいて前記構造物の損傷を検出する損傷検出処理と、
前記取得した画像に基づいて前記構造物の施工に関連した構造物特徴領域を検出する構造物特徴領域検出処理と、
前記検出した損傷のうち、前記検出した構造物特徴領域と関連性のある特定損傷を選別する選別処理と、
前記選別した前記特定損傷の情報を出力する情報出力処理と、を行い、
前記選別処理は、前記構造物特徴領域のサイズを膨張させる膨張処理を含み、前記膨張処理された前記構造物特徴領域と接触する損傷、又は前記膨張処理された前記構造物特徴領域と重なる損傷を前記特定損傷として選別する、
損傷評価装置。 - プロセッサを備えた構造物の損傷評価装置であって、
前記プロセッサは、
前記構造物を撮影した画像を取得する画像取得処理と、
前記取得した画像に基づいて前記構造物の損傷を検出する損傷検出処理と、
前記取得した画像に基づいて前記構造物の施工に関連した構造物特徴領域を検出する特徴領域検出処理と、
前記検出した損傷のうち、前記検出した構造物特徴領域と関連性のある特定損傷を選別する選別処理と、
前記選別した前記特定損傷の情報を出力する情報出力処理と、
前記特定損傷のサイズを特定するサイズ特定処理と、を行い、
前記構造物の損傷は、前記構造物のひび割れを含み、
前記特定損傷は、前記構造物のひび割れのうちの前記構造物の施工に起因して発生した特定ひび割れであり、
前記サイズ特定処理は、前記特定ひび割れの前記画像上の長さと、前記構造物特徴領域の前記画像上の長さとの相対長さを算出し、前記算出した相対長さを前記特定損傷のサイズとする、
損傷評価装置。 - プロセッサを備えた構造物の損傷評価装置であって、
前記プロセッサは、
前記構造物を撮影した画像を取得する画像取得処理と、
前記取得した画像に基づいて前記構造物の損傷を検出する損傷検出処理と、
前記取得した画像に基づいて前記構造物の施工に関連した構造物特徴領域を検出する特徴領域検出処理と、
前記検出した損傷のうち、前記検出した構造物特徴領域と関連性のある特定損傷を選別する選別処理と、
前記選別した前記特定損傷の情報を出力する情報出力処理と、
前記特定損傷のサイズを特定するサイズ特定処理と、を行い、
前記構造物の損傷は、前記構造物のひび割れを含み、
前記特定損傷は、前記構造物のひび割れのうちの前記構造物の施工に起因して発生した特定ひび割れであり、
前記サイズ特定処理は、前記特定ひび割れの前記画像上の長さと、前記構造物特徴領域の前記画像上の長さと、前記構造物特徴領域の実寸サイズとに基づいて前記特定損傷の実寸サイズを算出する、
損傷評価装置。 - プロセッサを備えた構造物の損傷評価装置であって、
前記プロセッサは、
前記構造物を撮影した画像を取得する画像取得処理と、
前記取得した画像に基づいて前記構造物の損傷を検出する損傷検出処理と、
前記取得した画像に基づいて前記構造物の施工に関連した構造物特徴領域を検出する特徴領域検出処理と、
前記検出した損傷のうち、前記検出した構造物特徴領域と関連性のある特定損傷を選別する選別処理と、
前記選別した前記特定損傷の情報を出力する情報出力処理と、
前記構造物特徴領域の総数と前記特定損傷に対応する前記構造物特徴領域の個数との割合を算出する処理と、を行い、
前記情報出力処理は、前記算出した割合を更に出力する、
損傷評価装置。 - 前記構造物の損傷は、前記構造物のひび割れであり、
前記特定損傷は、前記構造物のひび割れのうちの前記構造物の施工に起因して発生した特定ひび割れである、
請求項1、2又は5に記載の損傷評価装置。 - 前記構造物特徴領域は、前記構造物の施工に起因して発生する前記特定損傷である特定ひび割れに関連する施工跡を示す領域である、
請求項1から6のいずれか1項に記載の損傷評価装置。 - 前記画像には、実寸法が既知のスケール基準を有する前記構造物が撮影され、
前記サイズ特定処理は、前記特定ひび割れの前記画像上の長さと、前記スケール基準の前記画像上の長さとに基づいて前記特定損傷の実寸サイズを算出する、
請求項3又は4に記載の損傷評価装置。 - 前記サイズ特定処理は、前記特定ひび割れの前記画像上の長さと、前記画像を撮影したカメラの撮影条件及びカメラ情報とに基づいて前記特定損傷の実寸サイズを算出する、
請求項3又は4に記載の損傷評価装置。 - 前記情報出力処理は、前記特定損傷の属性に応じて各特定損傷を識別可能に出力する、
請求項1から9のいずれか1項に記載の損傷評価装置。 - 前記情報出力処理は、前記特定損傷の属性に応じて、前記特定損傷に対応する前記構造物特徴領域を識別可能に出力する、
請求項1から10のいずれか1項に記載の損傷評価装置。 - 前記プロセッサは、
ユーザにより操作される操作部から、前記検出した損傷の検出結果及び前記検出した構造物特徴領域の検出結果のうちの少なくとも一方の編集指示を受け付ける編集指示受付処理と、
前記受け付けた編集指示にしたがって前記検出結果を編集する編集処理と、を行う、
請求項1から11のいずれか1項に記載の損傷評価装置。 - 前記情報出力処理は、前記特定損傷の情報をディスプレイに出力して表示させ、又はファイルにしてメモリに保存させる、
請求項1から12のいずれか1項に記載の損傷評価装置。 - 前記特定損傷の情報は、損傷識別情報、損傷種類及びサイズの項目を有し、前記特定損傷ごとに各項目に対応する情報が記載された損傷数量表を含む、
請求項1から13のいずれか1項に記載の損傷評価装置。 - プロセッサにより構造物の損傷評価を行う損傷評価方法であって、
前記プロセッサの各処理は、
前記構造物を撮影した画像を取得するステップと、
前記取得した画像に基づいて前記構造物の損傷を検出するステップと、
前記取得した画像に基づいて前記構造物の施工に関連した構造物特徴領域を検出するステップと、
前記検出した損傷のうち、前記検出した構造物特徴領域と関連性のある特定損傷を選別するステップと、
前記選別した前記特定損傷の情報を出力するステップと、を含み、
前記構造物の損傷を検出するステップは、前記画像を入力すると、前記構造物の損傷ごとに各損傷の領域を認識結果として出力する第1学習済みモデルが実行し、
前記構造物特徴領域を検出するステップは、前記画像を入力すると、前記構造物特徴領域を認識結果として出力する第2学習済みモデルが実行する、
損傷評価方法。 - 構造物の損傷評価を行う方法をコンピュータに実行させる損傷評価プログラムであって、
前記方法は、
前記構造物を撮影した画像を取得するステップと、
前記取得した画像に基づいて前記構造物の損傷を検出するステップと、
前記取得した画像に基づいて前記構造物の施工に関連した構造物特徴領域を検出するステップと、
前記検出した損傷のうち、前記検出した構造物特徴領域と関連性のある特定損傷を選別するステップと、
前記選別した前記特定損傷の情報を出力するステップと、を含み、
前記構造物の損傷を検出するステップは、前記画像を入力すると、前記構造物の損傷ごとに各損傷の領域を認識結果として出力する第1学習済みモデルが実行し、
前記構造物特徴領域を検出するステップは、前記画像を入力すると、前記構造物特徴領域を認識結果として出力する第2学習済みモデルが実行する、
損傷評価プログラム。 - 非一時的かつコンピュータ読取可能な記録媒体であって、請求項16に記載のプログラムが記録された記録媒体。
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