JPH07260707A

JPH07260707A - 建材用塗装鋼板の劣化評価法

Info

Publication number: JPH07260707A
Application number: JP6056898A
Authority: JP
Inventors: Masahiro Yamamoto; 本正弘山; Yoshiyuki Harada; 田佳幸原; Kiyoshi Nishida; 田清西; Junji Torii; 居順次鳥
Original assignee: SHINNITSUTETSU JOHO TSUSHIN SYST KK; Nippon Steel Corp; Nippon Steel Information and Communication Systems Inc
Current assignee: SHINNITSUTETSU JOHO TSUSHIN SYST KK; Nippon Steel Corp; Nippon Steel Information and Communication Systems Inc
Priority date: 1994-03-28
Filing date: 1994-03-28
Publication date: 1995-10-13

Abstract

(57)【要約】【目的】建材用塗装鋼板の劣化の自動計測。【構成】建材用塗装材のカラー画像に対して、色の３
次元空間上で幾何学的な画像処理をし、劣化部と健全部
を識別し、両者の面積率から劣化度を算定し、出力す
る。【効果】従来、建材用塗装鋼板の劣化評価を目視で行
っていたために、客観性に欠けたり、整合性がとれなか
ったりしている問題点が解決され、効率を上げ、客観性
を増し、結果の整合性を向上させることができる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、工場，倉庫，体育館
等、大面積の屋根や壁を持つ構造物，建築物に適用され
た建材用塗装鋼板の劣化度を評価する方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】建築物，構造物の劣化は、中に存在する
設備やその機能に大きな影響を与えるため重要な問題で
ある。すなわち、屋根や壁部の劣化による孔明きは、雨
水が漏れた場合や埃等の侵入によっては大きな損失を伴
う。そのため、屋根や壁材の維持，補修は構造物を管理
する業務を行う者にとって、大きな負荷を与えている。
構造物を管理する業務では、雨水が漏れる事故が起こる
前に最適に補修していく必要がある。従来一般的には、
ある期限を設定して、定期的に補修していく方法が採用
されている。この場合、たとえば補修期間を仮に５年と
設定したとしても、劣化が激しくそれまでに孔が明いて
しまうこともある。また、そのために通常補修期間は劣
化の進行よりも短めに、すなわち安全側に設定すること
が多くなるため、最適な補修に比べてコストが増す結果
となる。そこで、劣化の状況を正確に把握して、それぞ
れの建築物毎に必要な補修時期を設定することが必要に
なる。

【０００３】この劣化の状況の把握は、従来目視で行わ
れてきている。目視による調査は、専門家が塗装鋼板を
詳細に観察し、目視部の劣化を診断するもので、例えば
屋根部では、高い屋根部での高所作業のため、安全性を
確保することが必要となる。また、壁材でも、大きな面
積の塗装鋼板表面全てを観察するには多大な労力を要す
る。それに加えて、目視診断ができる専門の技術者が必
要となる等、コスト高であり、かつ、専門家の主観によ
るものであり、客観性や整合性に劣るという問題が存在
していた。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】そこで本発明では、建
材用塗装鋼板の色の変化や錆発生を画像処理により定量
把握し、これにより建材用塗装鋼板の劣化を客観的に評
価しうる手法をはじめて提供するものである。

【０００５】

【課題を解決するための手段】本発明は、建材用塗装鋼
板表面を撮影し撮影画像を数値化し、その数値化された
カラー画像の全部もしくは１部を色の３次元空間上で幾
何的な計算を行い、健全部と劣化部をあらかじめ定めら
れたしきい値に基づいて分別処理し、分別された健全部
と劣化部の面積率から劣化度を判定することを特徴とす
る。

【０００６】

【作用】図１に処理フローを示すように、まず、建材用
塗装鋼板のカラー画像を撮影する。その後、これを数値
化して計算機もしくは画像処理装置に入力する。この数
値化された画像の中から解析に不必要な部分を取り除く
画像の切り出しの処理を行う。その後、数値化画像は色
の３次元空間内での幾何学的計算により劣化や錆を表わ
す解析値で表現する。この解析値から予め設定したしき
い値に従って健全部であるか劣化部であるかを判定し分
別する。その後、全体の中での劣化部の面積率を計算
し、これを大別して劣化度の計算を行う。

【０００７】本発明では初めにカラー画像を撮影する
が、この時の画像の撮影は、後の画像処理の精度に大き
く依存しているため注意を要する。すなわち、できる限
り色の再現性をあげるため、入力時に色補正を行う方法
が有効である。そのために後で色補正を行い易いように
色見本を画像中に写しておく。この色見本の写し方は規
定されるものではないが、本発明では、赤，青，緑の基
本色の板（標準色試験板）を写す方法を採用している。
また、解析を行いたい塗装鋼板が陰にならないように照
明、もしくは撮影時の時間，天候に注意を払う必要があ
る。ただし、本発明に於いては画像の撮影方法は特に限
定するものではない。すなわち、フィルムや乾板にカメ
ラを用いて撮影する方法もしくはビデオカメラやデジタ
ルスチルカメラで撮影する方法が適宜採用される。

【０００８】本発明における画像の数値化はできるたけ
精度良く入力する必要がある。本発明では、画像を取り
込む装置は規定していない。実際には、前述したビデオ
カメラやデジタルスチルカメラの画像を直接用いる方法
とイメージスキャナー，フライングスポットスキャナ
ー，ドラムスキャナー，フィルムスキャナー等により数
値化する方法が適宜採用される。この際に前述した方法
で写しこんだ色見本に従って色の補正を行う。

【０００９】本発明では、入力画像の画質、すなわち画
像の数値化の精度は、厳密に規定するものではないが、
劣化を充分に評価できる程度の画質は必要である。画質
は一般的にはピクセルサイズとして定義される。ピクセ
ルサイズはできるだけ細かくすることが望まれる。しか
しながら、このサイズを小さくするに伴い、処理を行う
画像の大きさは増し、処理時間は極端に長くなる。その
ため、最適な画像サイズが存在する。現状の計算機や画
像処理装置のレベルでは、処理可能な画像サイズは最大
でも５０００点×５０００点が限度である。実際のピク
セルサイズはこの画像サイズと取り込んだ写真の写って
いるサイズにより計算される。例えば、１ｍ×１ｍの部
分をこのサイズで読み込んだ場合、０．２ｍｍ×０．２
ｍｍがピクセルサイズになる。本発明者らは、必要なピ
クセルサイズに関して種々検討した結果最低０．１ｍｍ
角以下にしても計算時間がかかるだけで余り精度は上が
らず実用的でなく、大まかな解析ではピクセルサイズと
して５０ｃｍ角でも可能であることを明らかにした。従
って最適なピクセルサイズは０．１ｍｍから５０ｃｍで
ある。ピクセル毎の色数に関しては、本発明の最も重要
な部分で有るだけに最低でも５１２色は必要で、実用的
には１６６０万色が必要である。これ以上の色数に数値
化することで精度をより向上させることが可能である
が、現状の入力装置ではこれ以上の色数を数値化できる
装置は実用化されていない。

【００１０】色を数値化する表現法を本発明では規定す
るものでない。色を表現する方法としては一般的に使わ
れている方法を用いる。その方法の一例として、発色を
ベースに表現するＲＧＢ表色法がある。この方法は、色
を３原色、すなわち、赤（Ｒ）、緑（Ｇ）、青（Ｂ）の
各成分に分解し、表現する方法で、計算機上の色表現で
は最も一般的な表現法である。他には、色彩の表現でよ
く用いられるＸＹＺ表色法、もしくは、Ｌ＊ａ＊ｂ＊表
色法がある。

【００１１】本発明においては、この中から最適な方法
を適宜採用するが、いずれの表色法を採用しても、それ
ぞれ変換式を用いることにより変換できる。この変換式
と表色法に関しては、例えば、「新編色彩科学ハンドブ
ック」（日本色彩学会編、東京大学出版会１９８０）に
詳しく説明されている。

【００１２】本発明では、図１に示したように入力され
た画像から解析に必要な部分だけを切り出す処理を行
う。すなわち、解析したい対象の塗装鋼板以外の部分、
例えば煙突や配管を解析対象から除外する。その後に、
色の３次元空間上での幾何学的な計算を行い劣化の指標
を計算する。

【００１３】ところで、前述したように色はいくつかの
表色法で表現され、いずれの表色法を用いたとしても、
３つの直交する成分により表現される。３つの直交する
成分により表現できるということは、すなわち色は３次
元の空間内の点として表現できる。本発明では、画像を
３次元の色空間内の点の集合として捉え、３次元の幾何
的な計算を行うことにより、色の違いを計算することを
特徴とする。たとえば、ＲＧＢ表色法で表した場合、色
はＲ，Ｇ，Ｂを各軸とするユークリッド座標系で表記が
でき、この上での距離の計算やベクトル演算により色の
違いを長さや方向の違いとして定量化していける。例え
ば、健全な塗膜のＲＧＢそれぞれの値を、Ｒ＝ａ，Ｇ＝
ｂ，Ｂ＝ｃとする。また、劣化した塗膜のＲＧＢそれぞ
れの値をＲ＝ｄ，Ｇ＝ｅ，Ｂ＝ｆとすると、図２のよう
に図示される。ここで、ＲＧＢの各値はそれぞれ最大値
を１とするように規格化している。２点間の距離は、Ｋ＝√｛（ａ−ｄ）²＋（ｂ−ｅ）²＋（ｃ−ｆ）²｝・・・(1) により計算できる。この２点間の距離は、劣化の度合い
でもある。

【００１４】しかしながら本発明者らが検討した結果、
実は陰が写り込む場合、この距離が最も大きくなるの
で、この値を劣化の度合いとしては採用できないことが
分かった。そこで陰を取り除く処理が必要となる。図２
に示すように陰の部分２はＲＧＢそれぞれの値が小さい
場合である。そこで、陰を表現するパラメーターをｍと
すると陰の領域は下記の式で現される。本発明ではｍの
値として０．２を採用している。

【００１５】 √（Ｋ²＋Ｇ²＋Ｂ²）＜ｍ・・・(2) 図２に示す健全部１の中心点（ａ，ｂ，ｃ）とＲＧＢの
原点を結ぶ直線は、健全部が色が暗くなった場合を表わ
す。すなわち健全部が陰になっていく状態である。本発
明者らは、この直線からの距離ｒが劣化の度合いに対応
することを見つけだした。

【００１６】ｒ＝√{（ｓａ−ｄ）²＋（ｓｂ−ｅ）²＋（ｓｃ−ｆ）²}, ｓ＝（ａｄ＋ｂｅ＋ｃｆ）／（ａ²＋ｂ²＋ｃ²) ・・・(3) すなわち、式(3)において求めたｒは、健全部と劣化部
の色の変化のみを抽出し、陰や反射の小さな違いは除い
た結果になる。

【００１７】この値を用いて、建材用塗装鋼板の劣化評
価を行うことで定量的な１点当たりの劣化度合いは判定
可能にはなるが、実際の劣化は塗装鋼板全体の面積を平
均化した値が必要になる。そこで、それぞれの点が劣化
しているのか健全であるのかは、このｒが定められたし
きい値を越えているかどうかで判定する。本発明者ら
は、種々の塗装鋼板についてこのしきい値を検討したと
ころ、塗装鋼板の色や形状によって異なってくることを
明らかにした。すなわち、このしきい値は、一義的に決
定できるものではなく、個々の形状および色の塗装鋼板
の劣化の基準的な試験材を用いて決定する値であり、そ
の例については実施例でそれぞれ示している。すなわち
劣化部の面積率（Ｐ）は、しきい値をＬとすると、次の
様に計算される。

【００１８】Ｐ＝{(ｒ＞Ｌなるピクセルの数)／(トータルピクセル数)}×100 ・・・(4) もちろんこの劣化面積率がそのまま塗装鋼板の劣化を示
しているのではあるが、一般的にはもう少し段階的に劣
化を表す劣化評点を用いることが実用的である。すなわ
ち、劣化面積率が４５％であると表現するよりも、劣化
評点として７点中の２点であると表現した方が塗装鋼板
を使用しているユーザーにとって便宜的に使いやすい。
また、一般的に採用されている目視結果と対応させる場
合にもこの劣化評点は有効てある。このため、本発明で
は劣化面積率を劣化評点に直して計算する。この計算法
の例を、表１に示す。ここで用いた７段階の劣化ランク
は、目視観察における評価基準から求めた結果と意図的
に合わせたものであり、絶対的な数値ではない。また、
その計算法もなんら物理的な意味はもたず、便宜上与え
たものである。そのため、目視観察の結果と本発明の結
果が一致しない場合もあるが、それ自体に大きな意味は
なく、本発明の効果をなくすものでもない。ちなみに目
視観察のレベル分け基準も表１に合わせて示す。

【００１９】

【表１】

【００２０】

【実施例】

−実施例１− 各種建材用塗装鋼板の３年間経時後の試験片（サイズ：
30×30cm）の写真を撮影し、約１／４になるように焼き
付け、これをイメージスキャナーにより600dpi（ドット
パーインチ）で読みとった。この時のピクセルサイズ
は、約0.2mmであった。色補正は前述の基本色を写し込
む方法で行った。この時の解析結果と劣化部判定のしき
い値を表２に示す。目視と本発明でかなりの一致を見
た。赤、並びに茶で少し違った値が出ているが、これは
厳密にどちらが正しいとは判断し難い。しかしながら、
一般的に言えることは、錆の色と比較的近い赤や茶系統
では計算結果と合わない場合が起こり易いと言うことで
ある。

【００２１】

【表２】

【００２２】−実施例２− 実施例１のＡ，Ｂ，Ｃの試験片をデジタルスチルカメラ
で撮影し、画像処理装置に読み取った。この際色補正は
行っていない。画像サイズは５１２×５１２、ピクセル
サイズは約0.1mmであった。解析を行った結果、実施例
１と全く同じ劣化度が得られた。

【００２３】−実施例３− Ｂの塗装系を用いた建て屋の屋根の写真を煙突（屋根か
ら約１０ｍ上）から撮影した。屋根の形状は折板形式で
ある。色補正は撮影する鋼板上に赤，青，緑の色見本を
置き、これを基準色とする方法で前述のように行った。
この写真をキャビネサイズに焼き付けフライングスポッ
トスキャナーとイメージスキャナーにより読みとった。
読みとりのレベルを変化させ解析した結果を表２に示
す。この時のしきい値は、０．３である。

【００２４】

【表３】

【００２５】−実施例４− 表２で示したＥと同等のフッ素系の塗装を施した鋼板
（形状は波板）で作製した建て屋の壁を１０ｍの距離か
ら写真撮影し、ピクセルサイズ10cmｘ10cmで読みとり、
色補正は実施例３と同じで、しきい値は０．３で、本発
明により解析した。目視劣化評価は７点評価で６であっ
た。本発明の結果もやはり６であった。

【００２６】

【発明の効果】本発明を使用することにより、建材用塗
装鋼板の劣化状況が写真のカラー画像処理により行える
ことになり、目視で診断していた従来に比べ、作業者の
安全を確保でき、特殊な技術を持つ専門家を要せず、か
つ、結果の信頼性，再現性が向上する。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明で行う処理を示すフローチャートであ
る。

【図２】本発明で幾何学計算行う、色の３次元空間を
示す斜視図である

【符号の説明】

１：健全部２：陰の部分３：劣化部

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者西田清千葉県富津市新富20−１新日本製鐵株式会社技術開発本部内 (72)発明者鳥居順次東京都中央区新川二丁目20番15号新日鉄情報通信システム株式会社内

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】建材用塗装鋼板の撮影画像を数値化し、
その数値化されたカラー画像の全部もしくは１部を色の
３次元空間上で幾何的な計算を行い、健全部と劣化部を
あらかじめ定められたしきい値に基づいて分別処理し、
分別された健全部と劣化部の面積率から劣化度合いを判
定することを特徴とする建材用塗装鋼板の劣化評価法。