JPH1030987A - トンネル変状検査装置 - Google Patents
トンネル変状検査装置Info
- Publication number
- JPH1030987A JPH1030987A JP18488496A JP18488496A JPH1030987A JP H1030987 A JPH1030987 A JP H1030987A JP 18488496 A JP18488496 A JP 18488496A JP 18488496 A JP18488496 A JP 18488496A JP H1030987 A JPH1030987 A JP H1030987A
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- JP
- Japan
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- tunnel
- deformation
- frequency spectrum
- spatial frequency
- wall surface
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Abstract
(57)【要約】
【課題】自動的にトンネル壁面の変状検査を行うことが
できるトンネル変状検査装置を提供する。 【解決手段】予め適当なトンネル壁面における所定の面
的な変状を撮影して得られた画像データを画像処理部３
に入力し、画像の空間周波数スペクトルの包絡成分を基
準パラメータとして登録しておき、実際の変状検査時に
トンネル４の壁面をカメラ１により撮影して得られる画
像の空間周波数スペクトルの包絡成分を特徴パラメータ
として求め、この特徴パラメータと基準パラメータとを
比較することでトンネル４の壁面に存在する面的な変状
を識別する。
できるトンネル変状検査装置を提供する。 【解決手段】予め適当なトンネル壁面における所定の面
的な変状を撮影して得られた画像データを画像処理部３
に入力し、画像の空間周波数スペクトルの包絡成分を基
準パラメータとして登録しておき、実際の変状検査時に
トンネル４の壁面をカメラ１により撮影して得られる画
像の空間周波数スペクトルの包絡成分を特徴パラメータ
として求め、この特徴パラメータと基準パラメータとを
比較することでトンネル４の壁面に存在する面的な変状
を識別する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、画像処理によりト
ンネル壁面の変状検査を行うトンネル変状検査装置に関
する。
ンネル壁面の変状検査を行うトンネル変状検査装置に関
する。
【０００２】
【従来の技術】従来、トンネル壁面に発生するジャン
カ、析出物、漏水、浮き、ひび割れ等の異常部分（以
下、変状と称する）を発見するための検査を行う場合、
例えば図５に示されるようにトンネル５１内に専門の検
査員５２が入り、ライト５３でトンネル５１の壁面を照
らしながら、レール５４に沿って目視で検査を行うこと
が一般的であった。
カ、析出物、漏水、浮き、ひび割れ等の異常部分（以
下、変状と称する）を発見するための検査を行う場合、
例えば図５に示されるようにトンネル５１内に専門の検
査員５２が入り、ライト５３でトンネル５１の壁面を照
らしながら、レール５４に沿って目視で検査を行うこと
が一般的であった。
【０００３】また、図６に示されるように、レール６１
上を走る車両６２にカメラ６３、ライト６４およびビデ
オ６５を搭載し、ライト６４でトンネル６６の壁面を照
らしながら車両６２を走らせてカメラ６３による撮影を
行い、撮影の後で専門の検査員がビデオ６５に記憶され
た画像を見て検査を行う方法も知られている。
上を走る車両６２にカメラ６３、ライト６４およびビデ
オ６５を搭載し、ライト６４でトンネル６６の壁面を照
らしながら車両６２を走らせてカメラ６３による撮影を
行い、撮影の後で専門の検査員がビデオ６５に記憶され
た画像を見て検査を行う方法も知られている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】上述したように、従来
は専門の検査員が検査を行っていたため、トンネルの数
が増えればそれだけ多くの検査員が必要となり、しかも
検査員の個人差によって検査結果に違いが生じるという
問題があった。本発明は、自動的にトンネル壁面の変状
検査を行うことができるトンネル変状検査装置を提供す
ることを目的とする。
は専門の検査員が検査を行っていたため、トンネルの数
が増えればそれだけ多くの検査員が必要となり、しかも
検査員の個人差によって検査結果に違いが生じるという
問題があった。本発明は、自動的にトンネル壁面の変状
検査を行うことができるトンネル変状検査装置を提供す
ることを目的とする。
【０００５】
【課題を解決するための手段】上記課題を解決するた
め、本発明は予めトンネル壁面における所定の面的な変
状を撮影して得られた画像の空間周波数スペクトルの包
絡成分を基準パラメータとして登録し、実際の変状検査
時にトンネル壁面を撮影して得られた画像の空間周波数
スペクトルの包絡成分を特徴パラメータとして求め、こ
の特徴パラメータと基準パラメータとを比較することで
トンネル壁面の面的な変状を識別する。
め、本発明は予めトンネル壁面における所定の面的な変
状を撮影して得られた画像の空間周波数スペクトルの包
絡成分を基準パラメータとして登録し、実際の変状検査
時にトンネル壁面を撮影して得られた画像の空間周波数
スペクトルの包絡成分を特徴パラメータとして求め、こ
の特徴パラメータと基準パラメータとを比較することで
トンネル壁面の面的な変状を識別する。
【０００６】本発明のトンネル変状検査装置では、トン
ネル壁面に発生する面的な変状の違い、すなわちジャン
カ、析出物、漏水などの違いを空間周波数スペクトルの
包絡成分の特性の違いとして捉えている。従って、この
トンネル変状検査装置による自動検査のみで正確なトン
ネル壁面の変状検査を行うことが可能となり、さらに検
査員が必要でなくなることから、検査員の個人差に影響
されず常に客観的に変状検査を行うことができる。
ネル壁面に発生する面的な変状の違い、すなわちジャン
カ、析出物、漏水などの違いを空間周波数スペクトルの
包絡成分の特性の違いとして捉えている。従って、この
トンネル変状検査装置による自動検査のみで正確なトン
ネル壁面の変状検査を行うことが可能となり、さらに検
査員が必要でなくなることから、検査員の個人差に影響
されず常に客観的に変状検査を行うことができる。
【０００７】
【発明の実施の形態】図１は、本発明の一実施形態に係
るトンネル変状検査装置の概略構成を示す図である。こ
のトンネル変状検査装置は、カメラ１およびライト２か
らなる可視画像撮影部と画像処理部３とで構成されてお
り、これらはトンネル４内のレール５上を走る車両６に
搭載されている。
るトンネル変状検査装置の概略構成を示す図である。こ
のトンネル変状検査装置は、カメラ１およびライト２か
らなる可視画像撮影部と画像処理部３とで構成されてお
り、これらはトンネル４内のレール５上を走る車両６に
搭載されている。
【０００８】本実施形態では、トンネル４の壁面（以
下、トンネル壁面と称する）に発生する変状、すなわち
ジャンカ、析出物、漏水、浮き、ひび割れ等のうち、面
的な変状、すなわちジャンカ、析出物および漏水を対象
として検査を行うものとする。そのため、予め適当なト
ンネルでジャンカ、析出物および漏水の発生している部
分をそれぞれ撮影し、得られた画像の空間周波数スペク
トルの包絡成分をそれぞれ求め、これらを変状の種類に
対応させた基準パラメータとして画像処理部３に記憶し
ておく。なお、ジャンカとはコンクリートのトンネル壁
面に鬆（す）や小石がランダムに出ている部分、析出物
とは塩や石灰がトンネル壁面のヒビなどから析出してい
る部分、漏水とはトンネル壁面のヒビなどから水が出て
いる部分のことを示しており、これらは後述するように
空間周波数スペクトルの包絡成分にそれぞれ固有の特徴
がある。
下、トンネル壁面と称する）に発生する変状、すなわち
ジャンカ、析出物、漏水、浮き、ひび割れ等のうち、面
的な変状、すなわちジャンカ、析出物および漏水を対象
として検査を行うものとする。そのため、予め適当なト
ンネルでジャンカ、析出物および漏水の発生している部
分をそれぞれ撮影し、得られた画像の空間周波数スペク
トルの包絡成分をそれぞれ求め、これらを変状の種類に
対応させた基準パラメータとして画像処理部３に記憶し
ておく。なお、ジャンカとはコンクリートのトンネル壁
面に鬆（す）や小石がランダムに出ている部分、析出物
とは塩や石灰がトンネル壁面のヒビなどから析出してい
る部分、漏水とはトンネル壁面のヒビなどから水が出て
いる部分のことを示しており、これらは後述するように
空間周波数スペクトルの包絡成分にそれぞれ固有の特徴
がある。
【０００９】以下、このトンネル変状検査装置を用いた
変状検査について図２を参照して説明する。まず、車両
６を走行させながら、ライト２で照らされたトンネル壁
面をカメラ１で撮影して原画像を取得する（ステップＳ
１）。この原画像は画像処理部３に入力される。画像処
理部３は、入力された原画像に基づいて原画像のスペク
トル包絡分析を行い、その分析結果に基づいてトンネル
壁面の特徴パラメータを算出する（ステップＳ２）。さ
らに、画像処理部３は予め記憶された基準パラメータを
読み出し（ステップＳ３）、ステップＳ２で算出した特
徴パラメータをこの基準パラメータと比較することで、
トンネル壁面に変状が発生しているか否かを判定し、発
生している場合はその変状がジャンカ、析出物、漏水の
いずれであるかを識別して出力する（ステップＳ４）。
変状検査について図２を参照して説明する。まず、車両
６を走行させながら、ライト２で照らされたトンネル壁
面をカメラ１で撮影して原画像を取得する（ステップＳ
１）。この原画像は画像処理部３に入力される。画像処
理部３は、入力された原画像に基づいて原画像のスペク
トル包絡分析を行い、その分析結果に基づいてトンネル
壁面の特徴パラメータを算出する（ステップＳ２）。さ
らに、画像処理部３は予め記憶された基準パラメータを
読み出し（ステップＳ３）、ステップＳ２で算出した特
徴パラメータをこの基準パラメータと比較することで、
トンネル壁面に変状が発生しているか否かを判定し、発
生している場合はその変状がジャンカ、析出物、漏水の
いずれであるかを識別して出力する（ステップＳ４）。
【００１０】ここで、本実施形態においては上述した原
画像のスペクトル包絡分析を行うために、メル周波数分
析法や線形予測分析法が用いられる。メル周波数分析法
とは、人間の聴覚や視覚の周波数分析能力が対数的であ
ることを利用した分析法であり、画像信号にＦＦＴ（高
速フーリエ変換）をかけて画像の空間周波数スペクトル
を求め、この空間周波数スペクトルの信号を線形に並ん
だ低域のバンドパスフィルタおよび周波数の対数軸上で
線形に並んだ高域のバンドパスフィルタによって構成さ
れるフィルタバンクに通すことで特徴パラメータを得る
分析法である。
画像のスペクトル包絡分析を行うために、メル周波数分
析法や線形予測分析法が用いられる。メル周波数分析法
とは、人間の聴覚や視覚の周波数分析能力が対数的であ
ることを利用した分析法であり、画像信号にＦＦＴ（高
速フーリエ変換）をかけて画像の空間周波数スペクトル
を求め、この空間周波数スペクトルの信号を線形に並ん
だ低域のバンドパスフィルタおよび周波数の対数軸上で
線形に並んだ高域のバンドパスフィルタによって構成さ
れるフィルタバンクに通すことで特徴パラメータを得る
分析法である。
【００１１】一方、線形予測分析法とは、周波数スペク
トルを全極モデルで表現し、そのモデルにおいて残差エ
ネルギが最小となるようして特徴パラメータを推定する
方法であり、メル周波数分析法のようにＦＦＴやフィル
タバンクを通さなくても原画像の自己相関から直接、特
徴パラメータを推定することができる。
トルを全極モデルで表現し、そのモデルにおいて残差エ
ネルギが最小となるようして特徴パラメータを推定する
方法であり、メル周波数分析法のようにＦＦＴやフィル
タバンクを通さなくても原画像の自己相関から直接、特
徴パラメータを推定することができる。
【００１２】以下、メル周波数分析法により原画像のス
ペクトル包絡分析を行った場合について図３を参照して
説明する。まず、原画像を１２８ドット×１２８ドット
程度の部分領域単位に分割し、各部分領域内において各
ライン毎にグラフ３１で示されるような空間周波数スペ
クトルを求める。この空間周波数スペクトルは、二次元
の部分領域について一次元のフーリエ変換を行ったもの
になる。一般に、画像のフーリエ変換は二次元で行われ
るが、トンネル壁面に発生する変状は縦横の相関に際だ
った特徴がないことから、一次元のフーリエ変換でトン
ネル壁面の特徴を十分に抽出することができる。なお、
グラフ３１において横軸は周波数、縦軸はスペクトルの
大きさを示している。
ペクトル包絡分析を行った場合について図３を参照して
説明する。まず、原画像を１２８ドット×１２８ドット
程度の部分領域単位に分割し、各部分領域内において各
ライン毎にグラフ３１で示されるような空間周波数スペ
クトルを求める。この空間周波数スペクトルは、二次元
の部分領域について一次元のフーリエ変換を行ったもの
になる。一般に、画像のフーリエ変換は二次元で行われ
るが、トンネル壁面に発生する変状は縦横の相関に際だ
った特徴がないことから、一次元のフーリエ変換でトン
ネル壁面の特徴を十分に抽出することができる。なお、
グラフ３１において横軸は周波数、縦軸はスペクトルの
大きさを示している。
【００１３】このようにして求められた空間周波数スペ
クトルでは、画像の部分領域中の細かい変化が高域の山
として表され、穏やかな変化が低域の山として表され
る。従って、以下のように変状の種類によってその特性
が異なる。
クトルでは、画像の部分領域中の細かい変化が高域の山
として表され、穏やかな変化が低域の山として表され
る。従って、以下のように変状の種類によってその特性
が異なる。
【００１４】例えば、図４（ａ）に示されるように画像
の部分領域にコンクリート地４１およびジャンカ部分４
２が含まれている場合、ジャンカ部分４２を構成する鬆
や小石は大きさが不均一でランダムに発生しているが、
その大きさは比較的小さいことから、空間周波数スペク
トルには図４（ｂ）に示されるように中域から高域にな
だらかな山が現れる。
の部分領域にコンクリート地４１およびジャンカ部分４
２が含まれている場合、ジャンカ部分４２を構成する鬆
や小石は大きさが不均一でランダムに発生しているが、
その大きさは比較的小さいことから、空間周波数スペク
トルには図４（ｂ）に示されるように中域から高域にな
だらかな山が現れる。
【００１５】また、図５（ａ）に示されるように画像の
部分領域にコンクリート地４１および析出物４３が含ま
れるときは、析出物４３は斑状に発生しており、しかも
比較的一様な部分（低域部分）と細かく変化している部
分（高域部分）とに分かれていることから、空間周波数
スペクトルには図５（ｂ）に示されるように低域および
高域の両方に山が現れる。
部分領域にコンクリート地４１および析出物４３が含ま
れるときは、析出物４３は斑状に発生しており、しかも
比較的一様な部分（低域部分）と細かく変化している部
分（高域部分）とに分かれていることから、空間周波数
スペクトルには図５（ｂ）に示されるように低域および
高域の両方に山が現れる。
【００１６】さらに、図６（ａ）に示されるように画像
の部分領域にコンクリート地４１および漏水４４が含ま
れているときは、漏水部分４４がほぼ一様に現れている
ことから、空間周波数スペクトルには図６（ｂ）に示さ
れるように低域に山が現れる。なお、上述した図４
（ｂ）、図５（ｂ）、図６（ｂ）において横軸は周波
数、縦軸はスペクトルの大きさを示している。
の部分領域にコンクリート地４１および漏水４４が含ま
れているときは、漏水部分４４がほぼ一様に現れている
ことから、空間周波数スペクトルには図６（ｂ）に示さ
れるように低域に山が現れる。なお、上述した図４
（ｂ）、図５（ｂ）、図６（ｂ）において横軸は周波
数、縦軸はスペクトルの大きさを示している。
【００１７】図２に説明を戻すと、上述したようにして
求めた画像の部分領域における各ライン毎の空間周波数
スペクトルをグラフ３２で示されるようなフィルタバン
クにそれぞれ通過させることにより、グラフ３３に示さ
れるようなスペクトル包絡成分を求める。上述したよう
に、このフィルタバンクは線形に並んだ低域のバンドパ
スフィルタおよび周波数の対数軸上で線形に並んだ高域
のバンドパスフィルタで構成されている。
求めた画像の部分領域における各ライン毎の空間周波数
スペクトルをグラフ３２で示されるようなフィルタバン
クにそれぞれ通過させることにより、グラフ３３に示さ
れるようなスペクトル包絡成分を求める。上述したよう
に、このフィルタバンクは線形に並んだ低域のバンドパ
スフィルタおよび周波数の対数軸上で線形に並んだ高域
のバンドパスフィルタで構成されている。
【００１８】この場合、スペクトル包絡成分は空間周波
数スペクトルとフィルタバンクにおける各フィルタとの
積和となり平均化処理がなされたものと考えられるた
め、上述したジャンカ、析出物および漏水における各空
間周波数スペクトルの特性が、それぞれスペクトル包絡
成分の特性にも反映される。また、スペクトル包絡成分
は空間周波数スペクトルを信号波形として見た場合、こ
の信号波形から低周波成分を抽出したものと考えること
もできる。この時、上述したフィルタバンクはローパス
フィルタの役割を果たしているといえる。
数スペクトルとフィルタバンクにおける各フィルタとの
積和となり平均化処理がなされたものと考えられるた
め、上述したジャンカ、析出物および漏水における各空
間周波数スペクトルの特性が、それぞれスペクトル包絡
成分の特性にも反映される。また、スペクトル包絡成分
は空間周波数スペクトルを信号波形として見た場合、こ
の信号波形から低周波成分を抽出したものと考えること
もできる。この時、上述したフィルタバンクはローパス
フィルタの役割を果たしているといえる。
【００１９】上述したように画像の部分領域における各
ライン毎にスペクトル包絡成分を求めた後、各部分領域
において各ラインのスペクトル包絡成分における周波数
毎の平均をとり、これらの平均値の組を画像の各部分領
域における特徴パラメータとする。
ライン毎にスペクトル包絡成分を求めた後、各部分領域
において各ラインのスペクトル包絡成分における周波数
毎の平均をとり、これらの平均値の組を画像の各部分領
域における特徴パラメータとする。
【００２０】以上述べたとおり本実施形態においては、
予め面的な変状の種類毎に空間周波数スペクトルの包絡
成分を基準パラメータとして登録しておき、実際の検査
時には、トンネル壁面を撮影して得られる画像の空間周
波数スペクトルの包絡成分を特徴パラメータとして求
め、この特徴パラメータを基準パラメータと比較するこ
とでトンネル壁面に発生した変状の判定およびその識別
を行う。このようにすることで、ジャンカ、析出物、漏
水の変状の違いを画像の空間周波数スペクトルの包絡成
分の特性の違いとして捉えることができるので、このト
ンネル変状検査装置による自動検査で正確にトンネル壁
面の変状検査を行うことができる。つまり、従来のよう
に専門の検査員が必要でなくなることから、検査員の個
人差による影響を受けずに常に客観的な変状検査を行う
ことが可能となる。
予め面的な変状の種類毎に空間周波数スペクトルの包絡
成分を基準パラメータとして登録しておき、実際の検査
時には、トンネル壁面を撮影して得られる画像の空間周
波数スペクトルの包絡成分を特徴パラメータとして求
め、この特徴パラメータを基準パラメータと比較するこ
とでトンネル壁面に発生した変状の判定およびその識別
を行う。このようにすることで、ジャンカ、析出物、漏
水の変状の違いを画像の空間周波数スペクトルの包絡成
分の特性の違いとして捉えることができるので、このト
ンネル変状検査装置による自動検査で正確にトンネル壁
面の変状検査を行うことができる。つまり、従来のよう
に専門の検査員が必要でなくなることから、検査員の個
人差による影響を受けずに常に客観的な変状検査を行う
ことが可能となる。
【００２１】さらに、本実施形態では画像の空間周波数
スペクトルそのものではなく、この空間周波数スペクト
ルの包絡成分を特徴パラメータとして用いているため、
空間周波数スペクトルをそのまま特徴パラメータとして
用いる場合に比べて、トンネル変状の特徴をより際だた
せた状態で検査を行うことができる。さらに、特徴パラ
メータの要素数を少なくすることができるので、検査の
ための演算処理が容易になる。具体的には、上述したよ
うに１ラインを１２８ドットとした場合、空間周波数ス
ペクトルの要素数は１２８個となるのに対して、メル周
波数分析によって得られる特徴パラメータの要素数は２
０個程度になる。
スペクトルそのものではなく、この空間周波数スペクト
ルの包絡成分を特徴パラメータとして用いているため、
空間周波数スペクトルをそのまま特徴パラメータとして
用いる場合に比べて、トンネル変状の特徴をより際だた
せた状態で検査を行うことができる。さらに、特徴パラ
メータの要素数を少なくすることができるので、検査の
ための演算処理が容易になる。具体的には、上述したよ
うに１ラインを１２８ドットとした場合、空間周波数ス
ペクトルの要素数は１２８個となるのに対して、メル周
波数分析によって得られる特徴パラメータの要素数は２
０個程度になる。
【００２２】なお、上記実施形態では、トンネル変状検
査装置を車両６に搭載する場合について説明したが、ト
ンネル変状検査装置を可搬型の装置とすることもでき
る。また、画像処理部３を車両６に搭載せず、代わりに
ビデオ装置等を搭載してカメラ１からの原画像を記憶さ
せることで、オフライン処理で変状の識別を行うことも
できる。
査装置を車両６に搭載する場合について説明したが、ト
ンネル変状検査装置を可搬型の装置とすることもでき
る。また、画像処理部３を車両６に搭載せず、代わりに
ビデオ装置等を搭載してカメラ１からの原画像を記憶さ
せることで、オフライン処理で変状の識別を行うことも
できる。
【００２３】
【発明の効果】以上説明したように本発明によれば、ト
ンネル壁面に発生する面的な変状の違いを空間周波数ス
ペクトルの包絡成分の特性の違いとして捉えているた
め、専門の検査員によらず自動的にトンネル壁面の変状
検査を行うことができる。
ンネル壁面に発生する面的な変状の違いを空間周波数ス
ペクトルの包絡成分の特性の違いとして捉えているた
め、専門の検査員によらず自動的にトンネル壁面の変状
検査を行うことができる。
【図１】本発明の一実施形態に係るトンネル変状検査装
置の概略構成を示す図
置の概略構成を示す図
【図２】同実施形態の処理の流れを示す図
【図３】同実施形態におけるスペクトル包絡分析を説明
するための図
するための図
【図４】同実施形態におけるジャンカの空間周波数スペ
クトルの例を示す図
クトルの例を示す図
【図５】同実施形態における析出物の空間周波数スペク
トルの例を示す図
トルの例を示す図
【図６】同実施形態における漏水の空間周波数スペクト
ルの例を示す図
ルの例を示す図
【図７】従来のトンネル変状検査の例を説明するための
図
図
【図８】従来のトンネル変状検査の別の例を説明するた
めの図
めの図
１…カメラ ２…ライト ３…画像処理部 ４…トンネル ５…レール ６…車両 ３１，３２，３３…グラフ ４１…コンクリート地 ４２…ジャンカ部分 ４３…析出物 ４４…漏水 ５１…トンネル ５２…検査員 ５３…ライト ５４…レール ６１…レール ６２…車両 ６３…カメラ ６４…ライト ６５…ビデオ ６６…トンネル
Claims (1)
- 【請求項１】予めトンネル壁面における所定の面的な変
状を撮影して得られた画像の空間周波数スペクトルの包
絡成分を基準パラメータとして登録しておき、 実際の変状検査時にトンネル壁面を撮影して得られた画
像の空間周波数スペクトルの包絡成分を特徴パラメータ
として求め、 この特徴パラメータと前記基準パラメータとを比較する
ことによりトンネル壁面の面的な変状を識別するように
したことを特徴とするトンネル変状検査装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP18488496A JPH1030987A (ja) | 1996-07-15 | 1996-07-15 | トンネル変状検査装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP18488496A JPH1030987A (ja) | 1996-07-15 | 1996-07-15 | トンネル変状検査装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH1030987A true JPH1030987A (ja) | 1998-02-03 |
Family
ID=16161007
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP18488496A Withdrawn JPH1030987A (ja) | 1996-07-15 | 1996-07-15 | トンネル変状検査装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH1030987A (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2006250776A (ja) * | 2005-03-11 | 2006-09-21 | Meidensha Corp | 画像処理によるトロリー線の磨耗状態測定装置 |
| JP2009133085A (ja) * | 2007-11-29 | 2009-06-18 | Central Japan Railway Co | トンネル覆工のひび割れ検査装置 |
| CN113222992A (zh) * | 2021-06-21 | 2021-08-06 | 苏州大学 | 基于多重分形谱的裂纹特征表征方法及系统 |
-
1996
- 1996-07-15 JP JP18488496A patent/JPH1030987A/ja not_active Withdrawn
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2006250776A (ja) * | 2005-03-11 | 2006-09-21 | Meidensha Corp | 画像処理によるトロリー線の磨耗状態測定装置 |
| JP2009133085A (ja) * | 2007-11-29 | 2009-06-18 | Central Japan Railway Co | トンネル覆工のひび割れ検査装置 |
| CN113222992A (zh) * | 2021-06-21 | 2021-08-06 | 苏州大学 | 基于多重分形谱的裂纹特征表征方法及系统 |
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|---|---|---|---|
| A300 | Withdrawal of application because of no request for examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A300 Effective date: 20031007 |