WO2016047093A1 - 状態判定装置および状態判定方法 - Google Patents

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Definitions

  • the present invention relates to an apparatus and a determination method for determining the state of a structure.
  • Patent Document 1 it is possible to detect what appears on the surface such as cracks appearing on the surface of the structure. However, even if it looks like a crack, it is not possible to detect a case where peeling occurs in the same direction as the surface inside the structure or an internal cavity that cannot be seen from the surface.
  • Patent Document 2 and Patent Document 3 it is possible to detect cracks occurring in the structure from the stress state of the structure.
  • a method for distinguishing and detecting various defects such as cracks, delamination, and internal cavities is not disclosed.
  • the present invention has been made in view of the above problems, and an object of the present invention is to enable detection by distinguishing defects such as cracks, peeling, and internal cavities by observing the structure from a distance.
  • a state determination apparatus is provided in advance with a displacement calculation unit that calculates a two-dimensional spatial distribution of displacement of the structure surface from time-series images before and after applying a load on the structure surface, and the two-dimensional spatial distribution. And an abnormality determination unit that identifies a defect of the structure based on a comparison with the spatial distribution of the displacement.
  • the state determination method calculates a two-dimensional spatial distribution of displacement of the structure surface from time-series images before and after applying a load on the structure surface, and the two-dimensional spatial distribution and a displacement space provided in advance. Based on the comparison with the distribution, the defect of the structure is identified.
  • the present invention it is possible to detect a defect such as a crack, delamination or internal cavity by observing the structure from a distance.
  • FIG. 13 is a block diagram showing the configuration of the state determination apparatus according to the embodiment of the present invention.
  • the state determination apparatus 10 includes a displacement calculation unit 11 that calculates a two-dimensional spatial distribution of the displacement of the structure surface from time-series images before and after applying a load on the structure surface, and a two-dimensional spatial distribution created in advance.
  • an abnormality determination unit 12 that identifies a defect in the structure based on the comparison with the spatial distribution of displacement.
  • the direction of the arrow in the drawing shows an example, and does not limit the direction of the signal between the blocks.
  • the state determination device 1 includes a displacement calculation unit 3, a differential displacement calculation unit 4, an abnormality determination unit 5, and an abnormality map creation unit 8.
  • the abnormality determination unit 5 includes a two-dimensional spatial distribution information analysis unit 6 and a time change information analysis unit 7. Moreover, the direction of the arrow in the drawing shows an example, and does not limit the direction of the signal between the blocks.
  • the state determination device 1 can be an information device such as a PC (Personal Computer) or a server. Each unit that configures the state determination device 1 by operating a program using a CPU (Central Processing Unit) that is a computing resource of an information device and a memory or HDD (Hard Disk Drive) that is a storage resource Can be realized.
  • a CPU Central Processing Unit
  • HDD Hard Disk Drive
  • the structure 9 as the object to be measured has a beam-like structure supported at two points.
  • the surface before and after applying a load to the structure 9 is imaged as a time-series image on the XY plane by the imaging device 2.
  • the time-series image captured by the imaging device 2 is input to the displacement calculation unit 3 of the state determination device 1.
  • the displacement calculation unit 3 calculates the displacement amount of the time series image. That is, the displacement amount of the frame image at the first time after the load is calculated using the frame image before the load captured by the imaging device 2 as a reference. Further, the displacement amount of the image before the load is calculated for each time-series image, such as the displacement amount of the frame image at the next time after loading, and the displacement amount of the frame image at the next time. The displacement calculation unit 3 calculates the displacement amount using image correlation calculation. Further, the displacement calculation unit 3 can also be represented on the XY plane as a displacement distribution diagram in which the calculated displacement amount is a two-dimensional spatial distribution.
  • the displacement amount or displacement distribution diagram calculated by the displacement calculation unit 3 is input to the differential displacement calculation unit 4.
  • the differential displacement calculation unit 4 performs spatial differentiation on the displacement amount or the displacement distribution diagram, and calculates a differential displacement amount or a differential displacement distribution diagram with the calculated differential displacement amount as a two-dimensional differential space distribution on the XY plane. To do.
  • the calculation results of the displacement calculation unit 3 and the differential displacement calculation unit 4 are input to the abnormality determination unit 5.
  • the abnormality determination unit 5 determines the state of the structure 9 based on the calculation result. That is, the abnormality determination unit 5 determines the location and type of abnormality of the structure 9 from the analysis results of the two-dimensional spatial distribution information analysis unit 6 and the time change information analysis unit 7. Further, the determined location and type of abnormality of the structure 9 are input to the abnormality map creation unit 8.
  • the abnormality map creation unit 8 maps the spatial distribution of the abnormal state of the structure 9 to the XY plane, records it as an abnormality map, and outputs it.
  • FIG. 2A to 2D are diagrams for explaining the relationship between various abnormal states of the structure 9 and the surface displacement.
  • FIG. 2A is a side view of the beam-like structure 9 supported at two points.
  • the imaging device 2 in FIG. 1 is arranged under conditions for imaging the lower surface of the structure 9.
  • compressive stress acts on the upper surface of the structure 9
  • tensile stress acts on the lower surface with respect to the vertical load from the upper surface of the structure 9. .
  • a beam-like structure that is supported at two points is not particularly required as long as the same stress is applied.
  • the stress is proportional to the strain.
  • the Young's modulus which is a proportional constant, depends on the material of the structure. Since the strain proportional to the stress is a displacement per unit length, the strain can be calculated by spatially differentiating the result calculated by the displacement calculator 3 with the differential displacement calculator 4. That is, the stress field can be obtained from the result of the differential displacement calculation unit 4.
  • 3A to 3D are diagrams showing the results of processing the images from the imaging direction before and after loading of the beam-like structure 9 shown in FIG. 1 by the displacement calculation unit 3 and the differential displacement calculation unit 4.
  • the structure 9 is a concrete having a length of 20 m, a thickness of 0.5 m, and a width of 10 m (Young's modulus 40 GPa), and a cantilever beam (resonance frequency 8 Hz, maximum deflection 4 mm) under the same conditions as when a load of 10 t is applied. ). This is an example in which the amount of displacement of the surface in the imaging direction and its spatial differential (distortion) are measured.
  • FIG. 3A shows a surface displacement before and after loading in a healthy case, and a displacement of ⁇ 40 ⁇ m is continuously generated without a sudden change in a range of 10 mm.
  • FIG. 3B is a result of applying spatial differentiation to the result of FIG. 3A, and a strain of about 0.9% at maximum is generated in the range of 10 mm.
  • FIG. 3C shows the surface displacement before and after the load on the sample having cracks.
  • a discontinuous sudden displacement of 60 ⁇ m occurs.
  • the displacement of the peripheral part of the cracked part is ⁇ 20 ⁇ m in the range of 10 mm, which is smaller than the healthy state of FIG.
  • FIG. 3D shows the result of applying spatial differentiation to the result of FIG. 3C. Since the differential value of the displacement diverges at the crack position, the strain increases rapidly. On the other hand, on both sides, the maximum strain is about 0.25% within a range of 10 mm, and the surface strain is smaller than that in FIG. 3B. In addition, the strain distribution has a maximum value at the cracked portion. From this result, even when the crack itself cannot be found due to the appearance, for example, by setting a threshold value for the strain value in advance, it is possible to detect a crack by confirming a strain value exceeding this. is there.
  • the maximum deflection depending on the displacement of the cantilever beam is proportional to the Young's modulus, proportional to the cube of the beam length, inversely proportional to the cube of the beam thickness, Is proportional to the width of. Therefore, for structures of other materials and dimensions, the same results as in FIGS. 3A to 3D can be obtained by enlarging or reducing the image according to the above conditions.
  • FIG. 4A and 4B are diagrams showing the distribution of the stress field around the crack portion calculated by the differential displacement calculation unit 4 when there is a crack.
  • the stress direction is bent by the crack, even when tensile stress is applied to both ends of the structure in the X direction in FIG. 4A, the stress direction near the crack is the Y direction as shown in FIG. 4B.
  • the components are generated. Therefore, a crack can be detected by the presence or absence of this Y-direction component.
  • the distribution of the stress field around the crack is known as a stress intensity factor in an elastic body showing a linear response, the information can also be used.
  • FIGS. 5A to 5D show examples of the two-dimensional displacement distribution of the displacement around the crack.
  • the experimental conditions are the same as those shown in FIGS. 3A to 3D.
  • 5A and 5B are displacement amount contour lines in the horizontal direction (X direction) in FIG. 2B and in the direction perpendicular to the paper surface in FIG. 2B (Y direction), respectively.
  • the density of the displacement contour lines is sparser around the crack than in the area where there is no crack. This corresponds to the gentle displacement portion outside the sudden displacement at the crack portion shown in FIG. 3C.
  • the displacement at this portion is gentler than the displacement when there is no crack shown in FIG. 3A.
  • a displacement component in the Y direction is generated around the cracked portion in the Y direction. This corresponds to the Y-direction component of the stress field (strain) shown in FIG. 4B.
  • FIGS. 5C and 5D show cases where cracks are deeper than those in FIGS. 5A and 5B, respectively.
  • the density of the displacement contour lines becomes sparser around the crack in each of the X direction and the Y direction. It is also possible to know the depth of cracks from this density information.
  • the above crack determination is performed by the two-dimensional spatial distribution information analysis unit 6 in the abnormality determination unit 5 in FIG.
  • the strain in the X direction increases rapidly at the cracked portion. From this, it is possible to estimate that there is a crack at a location where a strain exceeding the threshold is detected by providing a threshold in advance in the value of strain in the X direction.
  • Each of the above threshold values can be set by a simulation using the same dimensions and materials as the structure or an experiment using a reduced model. Furthermore, an actual structure can be set from data accumulated by measuring over a long period of time.
  • the above determination can also be made by the following pattern matching process without using the above numerical comparison.
  • FIG. 6A to 6C are diagrams for explaining the pattern distribution processing of the displacement distribution by the two-dimensional spatial distribution information analysis unit 6.
  • FIG. 6A According to the displacement calculation unit 3 and the differential displacement calculation unit 4, as shown in FIGS. 5A to 5D, the displacement amount can be expressed as a displacement distribution diagram on the XY plane.
  • the two-dimensional spatial distribution information analysis unit 6 rotates and enlarges / reduces the X-direction pattern of the displacement around the crack stored in advance, and the displacement distribution diagram obtained by the displacement calculation unit 3
  • the X-direction pattern of the displacement around the crack stored in advance is created by simulation or the like in advance for each crack depth and width.
  • the two-dimensional spatial distribution information analysis unit 6 rotates and enlarges / reduces the Y-direction pattern of the displacement around the crack stored in advance, and the displacement distribution obtained by the displacement calculation unit 3
  • the direction and depth of the crack are determined by pattern matching with the figure.
  • the Y-direction pattern of displacement around the crack stored in advance is created by simulation or the like in advance for each crack depth and width.
  • the two-dimensional spatial distribution information analysis unit 6 is obtained by the differential displacement calculation unit 4 by rotating and enlarging / reducing the pattern of the differential vector field of the displacement around the crack stored in advance.
  • the direction and depth of the crack are determined by pattern matching with a differential vector field (corresponding to a stress field).
  • the pattern of the differential vector field of the displacement around the crack stored in advance is created by simulation or the like in advance for each depth and width of the crack.
  • the correlation calculation is used for the pattern matching.
  • Various other statistical calculation methods may be used for pattern matching.
  • FIG. 7A and 7B show a two-dimensional distribution of stress on the surface viewed from the imaging direction when an internal cavity as shown in FIG. 2D exists.
  • FIG. 7A is a perspective view
  • FIG. 7B is a plan view.
  • stress acts in the X direction in the figure due to the load, but since the stress field is bent in the hollow portion, a component in the Y direction in the figure exists in the stress.
  • FIG. 8A to 8C are diagrams showing the contour lines of the displacement of the surface and the stress field as seen from the imaging direction when the internal cavity exists.
  • FIG. 8A shows the contour lines of the X component of the displacement
  • FIG. 8A shows the contour lines of the Y component of the displacement.
  • FIG. 8B shows the stress field and
  • FIG. 8C shows the stress field.
  • the amount of strain is reduced, so that the density of the contour line of the X component of the displacement shown in FIG. 8A is reduced.
  • the contour line of the Y component of the displacement shown in FIG. 8B is a closed curve.
  • the stress field which is the differential of the displacement shown in FIG. 8C is bent at the hollow portion. Since the influence of the surface stress field becomes more prominent as the cavity portion is closer to the surface, the depth from the surface of the cavity portion can also be estimated from the bending method of the stress field.
  • the displacement pattern in the X direction of the displacement around the cavity, the displacement pattern in the Y direction of the displacement around the cavity, and the differential vector field (corresponding to the stress field) stored in advance in the two-dimensional spatial distribution information analysis unit 6 can be pattern-matched in the same manner as when a crack is determined. That is, when FIG. 8A is applied to FIG. 6A, FIG. 8B is applied to FIG. 6B, and FIG. 8C is applied to FIG. 6C, the position and depth of the internal cavity can be determined.
  • This pattern matching uses correlation calculation, but other statistical calculation methods may be used.
  • FIG. 9A and FIG. 9B are diagrams for explaining the response when a load is applied to a structure having an internal cavity for a short time (referred to as impulse stimulation).
  • Impulse stimulation can be applied, for example, to a position where a load is applied.
  • FIG. 9B shows time responses of displacements at points A, B, and C shown in FIG. 9A in response to the impulse stimulation.
  • stress transmission is fast and the amplitude of displacement is large.
  • stress is transmitted from the periphery of the cavity, so that stress transmission is slow and the displacement amplitude is small.
  • the stress transmission time and amplitude at the point B which is an intermediate point between the points A and C are intermediate values between the points A and C. Therefore, when the frequency distribution of the displacement distribution in the plane of the structure viewed from the imaging direction is analyzed by the time change information analysis unit 7 in the abnormality determination unit 5, the region of the internal cavity is determined from the amplitude and phase near the resonance frequency. Can be identified. Further, the internal cavity may be determined from the shift of the resonance frequency.
  • the time change information analysis unit 7 can identify the region of the internal cavity.
  • the time response processing of the above displacement is performed by frequency analysis using fast Fourier transform in the time change information analysis unit 7.
  • frequency analysis various frequency analysis methods such as wavelet transform may be used.
  • FIGS. 10A to 10C are diagrams showing the contour lines of the displacement of the surface and the stress field as seen from the imaging direction in the presence of peeling.
  • FIG. 10A shows the contour lines of the X component of the displacement and
  • FIG. 10A shows the contour lines of the Y component of the displacement.
  • FIG. 10B shows the stress field in FIG. 10C.
  • FIG. 10A shows contour lines of the X component of displacement. Since the peeled portion is not distorted and moves in a certain direction, there is no contour line. Using this feature, the abnormality determination unit 5 determines that there is peeling. In addition, since the point A in the figure is difficult to transmit stress due to tearing due to peeling, the contour lines are sparse compared to the point B which is a healthy part. The abnormality determination part 5 may determine a peeling part and a healthy part using this property.
  • FIG. 10B shows contour lines of the Y component of the displacement.
  • a displacement in the Y direction occurs outside the outer periphery of the peeled portion.
  • the abnormality determination unit 5 can determine that there is peeling.
  • the stress field which is the differential of the displacement shown in FIG. 10C, is 0 or a value in the vicinity thereof at the peeled portion. Using this feature, the abnormality determination unit 5 can determine that there is peeling.
  • the displacement pattern in the X direction of the displacement around the separation, the displacement pattern in the Y direction of the displacement around the separation, and the differential vector field (corresponding to the stress field) stored in advance in the two-dimensional spatial distribution information analysis unit 6 Can be pattern-matched in the same manner as when a crack is determined. That is, when FIG. 10A is applied to FIG. 6A, FIG. 10B is applied to FIG. 6B, and FIG. 10C is applied to FIG. This pattern matching uses correlation calculation, but other statistical calculation methods may be used.
  • FIG. 11 is a diagram showing a time response when a structure having delamination receives impulse stimulation.
  • the peeled portion and the healthy portion have waveforms in which the displacement directions are opposite, that is, the phases are 180 ° different.
  • the amplitude is large.
  • the separation portion can be identified from the amplitude and phase.
  • the peeled portion may contain a frequency component different from that of the entire structure. Therefore, the peeled portion may be specified from the shift of the resonance frequency.
  • the frequency analysis in the time change information analysis unit 7 uses fast Fourier transform.
  • various frequency analysis methods such as wavelet transform may be used.
  • FIG. 12 is a flowchart showing a state determination method of the state determination apparatus 1 of FIG.
  • step S ⁇ b> 1 the displacement calculation unit 3 of the state determination device 1 applies a reference load for calculating the amount of displacement before and after applying the load in the time-series images before and after applying the load imaged by the imaging device 2.
  • the previous frame image is captured, and the first frame image that has started to be loaded is captured.
  • step S2 the displacement calculation unit 3 calculates the amount of displacement in the X and Y directions of the image after loading with respect to the image before applying the reference load. Further, a two-dimensional distribution of the calculated displacement amount may be a displacement distribution diagram (contour line of the displacement amount) displayed on the XY plane. Further, in step S ⁇ b> 2, the displacement calculation unit 3 inputs the calculated displacement amount or displacement distribution diagram to the differential displacement calculation unit 4.
  • the differential displacement calculator 4 spatially differentiates the input displacement amount or displacement distribution diagram to calculate a differential displacement amount (stress value) or a differential displacement distribution diagram (stress field).
  • the displacement calculation unit 3 and the differential displacement calculation unit 4 input the above calculation results to the abnormality determination unit 5.
  • steps S3, S4, and S5 are steps in which the two-dimensional spatial distribution information analysis unit 6 of the abnormality determination unit 5 determines cracks, separation, and internal cavities that are defects in the structure.
  • the determination method a method using pattern matching and a method using a threshold will be described.
  • step S3 the two-dimensional spatial distribution information analysis unit 6 of the abnormality determination unit 5 determines the state of cracks, separation, and internal cavities from the input displacement amount or displacement distribution diagram in the X direction.
  • the two-dimensional spatial distribution information analysis unit 6 includes, as a database, displacement distribution patterns created in advance corresponding to cracks, internal cavities, widths and depths of separation as shown in FIGS. 6A, 8A, and 10A. ing.
  • the two-dimensional spatial distribution information analysis unit 6 performs pattern matching on the displacement distribution diagram in the X direction input from the displacement calculation unit 3 by rotating, enlarging and reducing these displacement distribution patterns, and thereby detecting defects in the XY plane. Determine the position and type.
  • the two-dimensional spatial distribution information analysis unit 6 determines, for example, the continuity of the displacement amount based on the input displacement amount in the X direction. That is, as shown in FIGS. 3A and 3C, the presence or absence of continuity is determined based on the presence or absence of a steep change equal to or greater than the threshold value of the displacement amount. The two-dimensional spatial distribution information analysis unit 6 determines that there is a possibility that a crack or separation may exist in any part on the XY plane when there is a steep change without continuity.
  • the two-dimensional spatial distribution information analysis unit 6 sets 1 to the discontinuity flag DisC (x, y, t), and records the displacement amount data at a place where there is a steep change as numerical information.
  • t is the time on the time-series image of the frame image captured in step S1.
  • the abnormality determination unit 5 inputs the defect information determined by pattern matching, or the discontinuity flag DisC (x, y, t) and numerical information determined by the displacement amount threshold value to the abnormality map creation unit 8.
  • step S4 the two-dimensional spatial distribution information analysis unit 6 of the abnormality determination unit 5 determines the state of cracks, separation, and internal cavities from the input displacement amount or displacement distribution diagram in the Y direction.
  • the two-dimensional spatial distribution information analysis unit 6 includes, as a database, displacement distribution patterns created in advance corresponding to cracks, internal cavities, widths and depths of separation as shown in FIGS. 6B, 8B, and 10B. ing.
  • the two-dimensional spatial distribution information analysis unit 6 performs pattern matching on the displacement distribution diagram in the Y direction input from the displacement calculation unit 3 by rotating and enlarging and reducing these displacement distribution patterns, and in the XY plane. Determine the position and type of the defect.
  • the two-dimensional spatial distribution information analysis unit 6 determines that the location is defective when detecting a displacement amount that is greater than a predetermined threshold. Then, the two-dimensional spatial distribution information analysis unit 6 sets 1 in the orthogonal flag ortho (x, y, t), and records displacement amount data of a location where a displacement amount greater than the threshold is detected as numerical information.
  • the abnormality determination unit 5 inputs the defect information determined by pattern matching, or the orthogonal flag ortho (x, y, t) and numerical information determined by the displacement amount to the abnormality map creation unit 8.
  • step S5 the two-dimensional spatial distribution information analysis unit 6 of the abnormality determination unit 5 determines the state of cracks, separation, and internal cavities from the input differential displacement amount (stress value) or differential displacement distribution diagram (stress field). To do.
  • the two-dimensional spatial distribution information analysis unit 6 includes, as a database, displacement distribution patterns created in advance corresponding to cracks, internal cavities, widths and depths of separation as shown in FIGS. 6C, 8C, and 10C. ing.
  • the two-dimensional spatial distribution information analysis unit 6 performs pattern matching on the differential displacement distribution diagram input from the differential displacement calculation unit 4 by rotating and enlarging / reducing these displacement distribution patterns, so that defects in the XY plane are detected. Determine the position and type.
  • the strain in the X direction increases rapidly because the differential value of the displacement diverges at the cracked portion. From this, it is possible to determine that there is a crack at a location where a strain exceeding the threshold is detected by providing a threshold value in advance for the strain value.
  • the two-dimensional spatial distribution information analysis unit 6 determines that a crack is present at the location based on the input differential displacement amount, sets 1 to the differential value flag Diff (x, y, t), and detects the defective location. Is recorded as numerical information.
  • the abnormality determination unit 5 inputs the defect information determined by pattern matching, or the differential value flag Diff (x, y, t) and numerical information determined by the differential displacement amount to the abnormality map creation unit 8.
  • step S6 the displacement calculation unit 3 determines whether the processing of each frame image of the time series image has been completed. That is, when the number of frames of the time-series image is n, it is determined whether or not the n-th process is finished. If the number of processes is less than n (NO), the processes from step S1 are repeated. This is repeated until n sheets are completed. Note that n is not limited to the total number of frames, and can be set to an arbitrary number. When the process has finished n sheets (YES), the process proceeds to step S7.
  • step S7 the time change information analysis unit 7 of the abnormality determination unit 5 determines the time response of the displacement as shown in FIG. 9B or FIG. 11 from the time-series displacement amount or the displacement distribution diagram corresponding to the n frame images. Is analyzed. That is, from n displacement distribution diagrams I (x, y, n), a time frequency distribution (time frequency is assumed to be f) is an amplitude A (x, y, f) and a phase P (x, y, f). Calculated.
  • the time change information analysis unit 7 determines that there is an internal cavity at a position where a phase shift occurs when the time frequency distribution has a characteristic in which the phase differs depending on the location as shown in FIG. 9B. Moreover, when the polarity of the displacement is reversed as shown in FIG.
  • the time change information analysis unit 7 inputs the calculation result of the time frequency distribution and the determination result of the defect to the abnormality map creation unit 8.
  • step S8 the abnormality map creation unit 8 creates an abnormality map (x, y) based on the information input in the above steps.
  • the results sent from the two-dimensional spatial distribution information analysis unit 6 and the time change information analysis unit 7 are data groups related to the point (x, y) on the XY coordinates. The state of the structure of these data is determined by the two-dimensional spatial distribution information analysis unit 6 and the time change information analysis unit 7 in the abnormality determination unit 5.
  • the abnormality map creation unit 8 has a determination based on the displacement amount in the X direction and the differential displacement amount even if data loss occurs, for example, the determination based on the displacement amount in the Y direction cannot be made.
  • the state of the relevant part in the XY coordinates can be determined. Based on this determination, an abnormality map (x, y) can be created.
  • the determination may be made by majority vote.
  • the item having the largest difference from the threshold value that is the criterion may be determined.
  • the abnormality map creation unit 8 can express the degree of defects based on the various numerical information described above. For example, the width and depth of a crack, the dimension of peeling, the dimension of an internal cavity, the depth from the surface, and the like can be expressed.
  • the abnormality map creation unit 8 creates the abnormality map (x, y) for the determination of the defect state of the structure performed by the two-dimensional spatial distribution information analysis unit 6 and the time change information analysis unit 7 in the abnormality determination unit 5. It can also be done on the occasion. That is, analysis data may be obtained from the two-dimensional spatial distribution information analysis unit 6 and the time change information analysis unit 7, and the abnormality map creation unit 8 may determine the defect state based on the analysis data.
  • the result output of the abnormality map creation unit 8 may be information in a form that can be directly visualized by a person with a display device, or information in a form that is read by a machine.
  • the lens focal length of the imaging device 2 is 50 mm
  • the pixel pitch is 5 ⁇ m
  • a pixel resolution of 500 ⁇ m can be obtained at an imaging distance of 5 m.
  • the image pickup device 2 of the image pickup device 2 is monochrome and has the number of pixels of 2000 horizontal pixels and 2000 vertical pixels, and can capture a 1 m ⁇ 1 m range at an imaging distance of 5 m.
  • the frame rate of the image sensor can be 60 Hz.
  • sub-pixel displacement estimation by quadratic curve interpolation can be used so that displacement can be estimated up to 1/100 pixels, and a displacement resolution of 5 ⁇ m can be obtained.
  • the following various methods can be used for subpixel displacement estimation in image correlation.
  • a smoothing filter can be used to reduce noise during differentiation in displacement differentiation.
  • ⁇ ⁇ Interpolation by quadratic surface, equiangular line, etc. may be used for subpixel displacement estimation.
  • SAD Sum of Absolute Difference
  • SSD Sud of Squared Difference
  • NCC Normalized Cross Correlation
  • ZNCC Zero-mean Normalized
  • the lens focal length of the imaging device 2 may be appropriately changed according to the measurement target.
  • a beam-like structure can correspond to a bridge, and a load can correspond to a traveling vehicle.
  • the load is applied to the beam-like structure.
  • the material exhibits the same behavior as described above in terms of material mechanics, a structure having other materials, sizes and shapes, or a load method different from loading the structure, for example, a load is suspended. It can also be applied to a load method such as lowering.
  • time-series signal of a spatial two-dimensional distribution of the surface displacement of a structure it is not limited to a time-series image, but an array-shaped laser Doppler sensor, an array-shaped strain gauge, an array-shaped vibration sensor. An array-type acceleration sensor or the like may be used. Spatial two-dimensional time-series signals obtained from these array sensors may be handled as image information.
  • a defect such as a crack, a separation, or an internal cavity by remotely observing the structure.
  • Appendix 1 A displacement calculation unit for calculating a two-dimensional spatial distribution of the displacement of the structure surface from time-series images before and after applying a load on the structure surface;
  • a state determination apparatus comprising: an abnormality determination unit that identifies a defect of the structure based on a comparison between the two-dimensional spatial distribution and a spatial distribution of displacement provided in advance.
  • Appendix 2 A differential displacement calculator that calculates a two-dimensional differential spatial distribution of the two-dimensional spatial distribution from the two-dimensional spatial distribution; The state determination device according to appendix 1, wherein the abnormality determination unit specifies a defect of the structure based on a comparison between the two-dimensional differential space distribution and a differential space distribution of differential displacement provided in advance.
  • (Appendix 3) The state determination apparatus according to appendix 1 or 2, wherein the abnormality determination unit specifies a defect of the structure based on a temporal change of the two-dimensional spatial distribution.
  • (Appendix 4) The state determination apparatus according to appendix 2 or 3, wherein the abnormality determination unit specifies a defect of the structure based on a temporal change of the two-dimensional differential space distribution.
  • (Appendix 5) The state according to any one of appendices 1 to 4, wherein the abnormality determination unit identifies a defect of the structure based on a comparison between a displacement amount of the surface of the structure and a threshold value provided in advance. Judgment device. (Appendix 6) 6.
  • the abnormality determination unit identifies a defect of the structure based on a comparison between a differential displacement amount of a displacement of the structure surface and a threshold value provided in advance.
  • State determination device (Appendix 7) The state determination device according to one of appendices 1 to 6, further including an abnormality map creation unit that creates an abnormality map indicating the location and type of the defect based on a determination result of the abnormality determination unit. (Appendix 8) The state determination apparatus according to one of appendices 1 to 7, wherein the type of the defect includes cracks, peeling, and internal cavities.
  • Appendix 12 From the time-series images before and after applying the load on the structure surface, calculate the two-dimensional spatial distribution of the displacement of the structure surface, A state determination method for identifying a defect of the structure based on a comparison between the two-dimensional spatial distribution and a spatial distribution of displacement provided in advance.
  • Appendix 13 Calculating a two-dimensional differential spatial distribution of the two-dimensional spatial distribution from the two-dimensional spatial distribution; The state determination method according to appendix 12, wherein a defect of the structure is specified based on a comparison between the two-dimensional differential space distribution and a differential space distribution of differential displacement provided in advance.
  • Appendix 14 The state determination method according to appendix 12 or 13, wherein a defect of the structure is specified based on a time change of the two-dimensional spatial distribution.
  • Appendix 15 The state determination method according to appendix 13 or 14, wherein a defect of the structure is specified based on a time change of the two-dimensional differential space distribution.
  • Appendix 16 The state determination method according to any one of appendices 12 to 15, wherein a defect of the structure is specified based on a comparison between a displacement amount of the displacement of the structure surface and a threshold value provided in advance.
  • Appendix 20 The state determination method according to appendix 19, wherein the spatial distribution of the displacement provided in advance and the differential spatial distribution of the differential displacement provided in advance are based on information on the crack, the separation, and the internal cavity.
  • Appendix 21 21.
  • Appendix 22 Item 22.
  • the present invention can be applied to an apparatus or system for remotely observing and detecting cracks, delamination, and internal cavities generated in structures such as tunnels and bridges.

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Abstract

本発明は、構造物を遠隔から観察することでひび割れや剥離や内部空洞などの欠陥を区別して検出することを可能にすることを、課題としている。本発明の状態判定装置は、構造物表面の荷重印加前後の時系列画像から、前記構造物表面の変位の２次元空間分布を算出する変位算出部と、前記２次元空間分布と、予め備えられた変位の空間分布との比較に基づいて、前記構造物の欠陥を特定する異常判定部とを有する。

Description

状態判定装置および状態判定方法
　本発明は、構造物の状態を判定する装置および判定方法に関する。
　トンネルや橋梁などのコンクリート構造物においては、構造物の表面に発生するひび割れ、剥離、内部空洞などが当該構造物の健全度に影響を及ぼすことが知られている。そのため、構造物の健全度を正確に判断するためには、これらのひび割れ、剥離、内部空洞などを正確に検出することが必要となる。
　構造物のひび割れ、剥離、内部空洞などの検出は、検査員による目視検査や打音検査によって行われてきており、検査のためには検査員が構造物に接近する必要がある。そのために、空中作業ができる環境を整えることによる作業コストの増加や、作業環境設定のために交通規制をすることによる経済的機会の損失などが問題となっている。そこで、検査員が構造物を遠隔から検査する方法が望まれている。
　遠隔から構造物の健全度を判断する方法として画像計測による方法がある。例えば、構造物を撮像手段で撮像して得られた画像を所定の閾値で２値化処理し、画像からひび割れに対応する部分を検出する技術が提案されている（特許文献１）。また、構造物の応力状態から、構造物に生じている欠陥として亀裂を検出する技術が提案されている（特許文献２、特許文献３）。
特開２００３－０３５５２８号公報 特開２００８－２３２９９８号公報 特開２００６－３４３１６０号公報
　特許文献１に開示された方法では、構造物表面に現れるひび割れなどの表面に見えるものの検出が可能である。しかしながら、ひび割れに見えても、実は構造物の内部においては表面と同一方向に広がる剥離を生じている場合や、表面からは見えない内部空洞などについては検出できない。
　また、特許文献２や特許文献３に開示された方法では、構造物の応力の状態から構造物に生じている亀裂の検出が可能である。しかしながら、亀裂や剥離、内部空洞等の様々な欠陥を区別して検出する方法は開示されていない。
　本発明は、上記の課題に鑑みてなされたものであり、その目的は、構造物を遠隔から観察することでひび割れや剥離や内部空洞などの欠陥を区別した検出を可能とすることである。
　本発明による状態判定装置は、構造物表面の荷重印加前後の時系列画像から、前記構造物表面の変位の２次元空間分布を算出する変位算出部と、前記２次元空間分布と、予め備えられた変位の空間分布との比較に基づいて、前記構造物の欠陥を特定する異常判定部とを有する。
　本発明による状態判定方法は、構造物表面の荷重印加前後の時系列画像から、前記構造物表面の変位の２次元空間分布を算出し、前記２次元空間分布と、予め備えられた変位の空間分布との比較に基づいて、前記構造物の欠陥を特定する。
　本発明によれば、構造物を遠隔から観察することでひび割れや剥離や内部空洞などの欠陥を区別した検出が可能となる。
本発明の実施形態の状態判定装置の構成を示すブロック図である。 構造物の異常状態（健全な場合）と表面変位の関係を説明するための図である。 構造物の異常状態（ひび割れの場合）と表面変位の関係を説明するための図である。 構造物の異常状態（剥離の場合）と表面変位の関係を説明するための図である。 構造物の異常状態（内部空洞の場合）と表面変位の関係を説明するための図である。 荷重前後の構造物（健全な場合）の下面の画像を変位算出部で処理した結果を示す図である。 荷重前後の構造物（健全な場合）の下面の画像を変位算出部および微分変位算出部で処理した結果を示す図である。 荷重前後の構造物（ひび割れの場合）の下面の画像を変位算出部で処理した結果を示す図である。 荷重前後の構造物（ひび割れの場合）の下面の画像を変位算出部および微分変位算出部で処理した結果を示す図である。 ひび割れ周りの応力場の分布を示した図である。 ひび割れ周りの応力場の分布を示した図である。 ひび割れ周りの変位量の２次元分布（Ｘ方向）の例を示す図である（ひび割れが浅い場合）。 ひび割れ周りの変位量の２次元分布（Ｙ方向）の例を示す図である（ひび割れが浅い場合）。 ひび割れ周りの変位量の２次元分布（Ｘ方向）の例を示す図である（ひび割れが深い場合）。 ひび割れ周りの変位量の２次元分布（Ｙ方向）の例を示す図である（ひび割れが深い場合）。 異常判定部による変位分布（変位のＸ方向のパタン）とのパタンマッチングを説明する図である。 異常判定部による変位分布（変位のＹ方向のパタン）とのパタンマッチングを説明する図である。 異常判定部による変位分布（変位の微分ベクトル場のパタン）とのパタンマッチングを説明する図である。 内部空洞が存在する場合の撮像方向から見た面の応力の２次元分布を示す斜視図である。 内部空洞が存在する場合の撮像方向から見た面の応力の２次元分布を示す平面図である。 内部空洞が存在する場合の撮像方向から見た面の変位の等高線（Ｘ成分）を示す図である。 内部空洞が存在する場合の撮像方向から見た面の変位の等高線（Ｙ成分）を示す図である。 内部空洞が存在する場合の撮像方向から見た面の応力場を示す図である。 内部空洞が存在する場合の構造体にインパルス刺激を与えた場合の応答を説明する図である（応答を得る位置ＡＢＣを示す）。 内部空洞が存在する場合の構造体にインパルス刺激を与えた場合の応答を説明する図である（位置ＡＢＣでの応答を示す）。 剥離が存在する場合の撮像方向から見た面の変位の等高線（Ｘ成分）を示す図である。 剥離が存在する場合の撮像方向から見た面の変位の等高線（Ｙ成分）を示す図である。 剥離が存在する場合の撮像方向から見た面の応力場を示す図である。 剥離が存在する場合の構造体にインパルス刺激を与えた場合の変位の時間応答を説明する図である。 本発明の実施形態の状態判定装置の状態判定方法を示すフローチャートである。 本発明の実施形態の状態判定装置の構成を示すブロック図である。
　以下、図を参照しながら、本発明の実施形態を詳細に説明する。但し、以下に述べる実施形態には、本発明を実施するために技術的に好ましい限定がされているが、発明の範囲を以下に限定するものではない。
　図１３は、本発明の実施形態の状態判定装置の構成を示すブロック図である。本実施形態の状態判定装置１０は、構造物表面の荷重印加前後の時系列画像から構造物表面の変位の２次元空間分布を算出する変位算出部１１と、２次元空間分布と予め作成された変位の空間分布との比較に基づいて構造物の欠陥を特定する異常判定部１２と、を有する。また、図面中の矢印の向きは一例を示すものであり、ブロック間の信号の向きを限定するものではない。
　本実施形態によれば、構造物を遠隔から観察することでひび割れや剥離や内部空洞などの欠陥を区別した検出が可能となる。
　図１により、さらに具体的に本実施形態の状態判定装置を説明する。状態判定装置１は、変位算出部３と、微分変位算出部４と、異常判定部５と、異常マップ作成部８とを有する。異常判定部５は、２次元空間分布情報解析部６と、時間変化情報解析部７とを有する。また、図面中の矢印の向きは一例を示すものであり、ブロック間の信号の向きを限定するものではない。
　状態判定装置１は、ＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ　Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）やサーバなどの情報機器とすることができる。情報機器の有する演算資源であるＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）と、記憶資源であるメモリやＨＤＤ（Ｈａｒｄ　Ｄｉｓｋ　Ｄｒｉｖｅ）とを用いて、ＣＰＵでプログラムを動作させることにより、状態判定装置１を構成する各部を実現することができる。
　図１において、被測定物である構造物９は、２点支持された梁状の構造としている。この構造物９に荷重を掛ける前後の表面が、撮像装置２でＸ－Ｙ平面の時系列画像として撮像される。撮像装置２で撮像された時系列画像は、状態判定装置１の変位算出部３に入力される。
　変位算出部３は、時系列画像の変位量を算出する。すなわち、撮像装置２で撮像された荷重前のフレーム画像を基準とし、荷重後の最初の時刻のフレーム画像の変位量を算出する。さらに、荷重後の次の時刻のフレーム画像の変位量、さらに次の時刻のフレーム画像の変位量という具合に、時系列画像ごとに荷重前の画像に対する変位量を算出する。変位算出部３は、画像相関演算を用いて変位量を算出する。また、変位算出部３は、Ｘ－Ｙ平面に、算出した変位量を２次元空間分布とする変位分布図として表すこともできる。
　変位算出部３で算出された変位量もしくは変位分布図は、微分変位算出部４に入力される。微分変位算出部４は、変位量もしくは変位分布図に空間微分を施し、微分変位量、もしくは、Ｘ－Ｙ平面に、算出した微分変位量を２次元微分空間分布とする微分変位分布図を算出する。変位算出部３および微分変位算出部４の算出結果は異常判定部５に入力される。
　異常判定部５は、前記算出結果に基づいて、構造物９の状態を判定する。すなわち、異常判定部５は、２次元空間分布情報解析部６と時間変化情報解析部７での解析結果から、構造物９の異常の場所と種類を判定する。さらに、判定された構造物９の異常の場所と種類は、異常マップ作成部８に入力される。異常マップ作成部８は、構造物９の異常状態の空間分布をＸ－Ｙ平面にマップ化し、異常マップとして記録し、出力する。
　図２Ａ～図２Ｄは、構造物９の各種異常状態と表面変位の関係を説明するための図である。図２Ａは、２点支持された梁状の構造物９の側面図である。図２Ａに示すように、図１における撮像装置２は構造物９の下表面を撮像する条件で配置されている。このとき、構造物９が健全であれば、図２Ａに示すように、構造物９の上面からの垂直荷重に対し、構造物９の上面には圧縮応力が、下面には引張応力がそれぞれ働く。なお、同様の応力が働く条件であれば、特に２点支持された梁状の構造物でなくてもよい。
　ここで構造物９が弾性体である場合、応力は歪に比例する。その比例定数であるヤング率は、構造物の材質に依存する。応力と比例する歪は単位長さあたりの変位であるので、変位算出部３で算出された結果を微分変位算出部４で空間微分することにより、歪を算出することができる。すなわち、微分変位算出部４の結果により、応力場を求めることができる。
　図２Ｂに示すように、ひび割れが存在する場合、ひび割れ部分は荷重による開き変位が大きい。一方で、ひび割れ部分の周辺は、ひび割れ部分により応力の伝達がないため、構造物９の下面の引張応力は、図２Ａに示す健全な状態と比べ小さくなる。
　また、図２Ｃに示すように、剥離が存在する場合、構造物９の下面から見た外観は、ひび割れの場合と同様の外観が観察される。しかしながら、剥離の場合は、剥離部分とその上部との間に応力伝達がない。そのため、荷重前後の変位は剥離部分においては一定方向に一定量が平行移動するだけであり、その空間微分値である歪は発生しない。よって、荷重前後の変位を空間微分することで得られる歪の情報を用いることで、ひび割れと剥離との区別をつけることが可能となる。
　また、図２Ｄに示すように、内部空洞が存在する場合、内部空洞では応力の伝達が阻止されるため、構造物９の下面における応力は小さくなる。よって、画像から算出される歪も小さくなることから、構造物９の外側から直接見ることができない内部空洞を見つけることが可能である。
　図３Ａ～図３Ｄは、図１に示す梁状の構造物９の荷重前後の撮像方向からの画像を、変位算出部３および微分変位算出部４で処理した結果を示す図である。構造物９は、長さ２０ｍ、厚さ０．５ｍ、幅１０ｍのコンクリート（ヤング率４０ＧＰa）とし、１０ｔの荷重をかけた場合と等価な条件の両持ち梁（共振周波数８Ｈｚ、最大たわみ量４ｍｍ）とした。このときの、撮像方向の面の変位量とその空間微分（歪）を測定した例である。
　図３Ａは、健全な場合における荷重前後の表面変位であり、１０ｍｍの範囲で±４０μｍの変位が急激な変化なく連続的に生じている。図３Ｂは、図３Ａの結果に空間微分を施した結果であり、１０ｍｍの範囲で最大約０．９％の歪が発生している。
　一方、図３Ｃは、ひび割れを有する試料に対する荷重前後の表面変位である。ひび割れ部では不連続な６０μｍの急激な変位が生じている。一方で、ひび割れ部の周辺部分の変位は１０ｍｍの範囲で±２０μｍと、図３Ａの健全な状態に比べ小さい。図３Ｄは、図３Ｃの結果に空間微分を施した結果である。ひび割れ位置では変位の微分値は発散するため、歪は急激に増大する。一方、その両側では１０ｍｍの範囲で歪は最大０．２５％程度となり、図３Ｂに比べ表面の歪は小さい。また、ひび割れ部を境にして極大値を持つ歪分布となる。この結果から、外観によりひび割れそのものを見つけられない場合においても、例えば、予め歪の値に閾値を設けておくことで、これを上回る歪値が確認されることでひび割れを検出することが可能である。
　弾性体の材料力学によると、両持ち梁の変位に依存する最大たわみ量は、ヤング率に比例し、梁の長さの３乗に比例し、梁の厚さの３乗に反比例し、梁の幅に比例する。よって、他の材料や寸法の構造体に関しても、前記の条件に従って拡大もしくは縮小して撮像することにより、図３Ａ～３Ｄと同様の結果を得ることができる。
　図４Ａと図４Ｂは、ひび割れがある場合の、微分変位算出部４で算出されるひび割れ部の周りの応力場の分布を示した図である。図４Ａに示すように、ひび割れにより応力方向が曲げられるため、図４ＡにおけるＸ方向に引張応力が構造体の両端に働いている場合でも、ひび割れ近傍の応力方向は図４Ｂに示すようにＹ方向の成分が発生する。したがって、このＹ方向の成分の有無によってもひび割れを検出できる。なお、このようなひび割れ周りの応力場は、線形応答を示す弾性体においては応力拡大係数としてその分布が知られているので、その情報を利用することも可能である。
　図５Ａ～５Ｄに、ひび割れ周りの変位量の２次元変位分布の例を示す。実験条件は図３Ａ～３Ｄで示した場合と同等である。図５Ａと図５Ｂは、それぞれ、図２Ｂにおける水平方向（Ｘ方向）、図２Ｂにおける紙面と垂直な方向（Ｙ方向）の変位量等高線である。図５Ａに示すように、Ｘ方向に関して、ひび割れがない領域よりひび割れ周りでは変位量等高線の密度が疎となる。これは、図３Ｃに示した、ひび割れ部分での急激な変位の外側の緩やかな変位の部分に相当する。この部分での変位は、図３Ａに示したひび割れが無いときの変位よりも緩やかとなる。
　また、図５Ｂに示すように、Ｙ方向に関して、ひび割れ部分の周辺に変位のＹ方向の成分が生じる。これは、図４Ｂに示した、応力場（歪）のＹ方向の成分に対応する。
　図５Ｃと図５Ｄは、それぞれ、図５Ａと図５Ｂの場合よりひび割れが深い場合を示す。この場合、Ｘ方向、Ｙ方向それぞれに関してひび割れ周りでは変位量等高線の密度がより疎になる。この疎密の情報から、ひび割れの深さを知ることも可能である。
　以上のひび割れの判定は、図１における異常判定部５内の２次元空間分布情報解析部６で行われる。
　ひび割れがある場合、図３Ｃに示したように、ひび割れ部では、ひび割れの開きが大きくなることに対応して変位量が急増する。よって、Ｘ方向もしくはＹ方向の単位長さ当りの変位量の閾値を、各々、予め設けておくことで、閾値を超える変位量が検出された場所にひび割れがあると推定することができる。
　また、図３Ｄに示したように、Ｘ方向の歪は、ひび割れ部では急激に増大する。このことから、Ｘ方向の歪の値に閾値を予め設けておくことで、閾値を上回る歪が検出された場所にひび割れがあると推定することができる。
　また、図４Ａ、図４Ｂに示したように、ひび割れがある場合、Ｙ方向の歪が生じる。よって、Ｙ方向の歪の値に閾値を予め設けておくことで、閾値を上回る歪が検出された場所にひび割れがあると推定することができる。
　以上の各閾値は、構造物と同様の寸法や材質を用いてのシミュレーションや、縮小模型による実験などにより設定することができる。さらに、実際の構造物を長期間にわたって測定し蓄積されたデータから設定することもできる。
　以上の判定は、以上のような数値による比較によらずとも、以下の様なパタンマッチング処理によっても可能である。
　図６Ａ～６Ｃは、２次元空間分布情報解析部６による変位分布のパタンマッチング処理を説明する図である。変位算出部３や微分変位算出部４によれば、図５Ａ～５Ｄに示したように、Ｘ－Ｙ平面に変位量を変位分布図として表すことができる。２次元空間分布情報解析部６は、図６Ａに示すように、予め記憶されたひび割れ周りの変位のＸ方向のパタンを回転、拡大縮小して、変位算出部３で得られた変位分布図とのパタンマッチングにより、ひび割れの方向と深さを判定することができる。ここで、予め記憶されたひび割れ周りの変位のＸ方向のパタンは、ひび割れの深さや幅ごとに予めシミュレーションなどにより作成されたものである。
　また、２次元空間分布情報解析部６は、図６Ｂに示すように、予め記憶されたひび割れ周りの変位のＹ方向のパタンを回転、拡大縮小して、変位算出部３で得られた変位分布図とのパタンマッチングにより、ひび割れの方向と深さを判定する。ここで、予め記憶されたひび割れ周りの変位のＹ方向のパタンは、ひび割れの深さや幅ごとに予めシミュレーションなどにより作成されたものである。
　また、２次元空間分布情報解析部６は、図６Ｃに示すように、予め記憶されたひび割れ周りの変位の微分ベクトル場のパタンを回転、拡大縮小して、微分変位算出部４で得られた微分ベクトル場（応力場に相当）とのパタンマッチングにより、ひび割れの方向と深さを判定する。ここで、予め記憶されたひび割れ周りの変位の微分ベクトル場のパタンは、ひび割れの深さや幅ごとに予めシミュレーションなどにより作成されたものである。
　前記パタンマッチングには相関演算を用いている。パタンマッチングにはその他の各種統計的演算手法を用いてもよい。
　以上、構造物９がひび割れを有する場合について説明を行ってきたが、以下に、内部空洞を有する場合と剥離を有する場合とについて説明を行う。
　図７Ａと図７Ｂは、図２Ｄに示すような内部空洞が存在する場合の撮像方向から見た面の応力の２次元分布を示す。図７Ａは斜視図であり、図７Ｂは平面図である。図７Ｂに示すように、荷重によって図のＸ方向に応力が働くが、空洞部分では応力場が曲がるため、応力に図のＹ方向の成分が存在する。
　図８Ａ～８Ｃは、内部空洞が存在する場合の撮像方向から見た面の変位の等高線及び応力場を示した図であり、変位のＸ成分の等高線を図８Ａに、変位のＹ成分の等高線を図８Ｂに、応力場を図８Ｃにそれぞれ示す。
　空洞部分では、図２Ｄの説明で述べた通り歪量が小さくなるので、図８Ａに示す変位のＸ成分の等高線の密度が小さくなる。また、図８Ｂに示す変位のＹ成分の等高線は閉じた曲線となる。さらに、図８Ｃに示す、変位の微分である応力場は空洞部分で曲がることとなる。表面の応力場は空洞部分が表面に近いほどその影響が顕著になるため、応力場の曲がり方から空洞部分の表面からの深さを推定することもできる。
　ここで、２次元空間分布情報解析部６で予め記憶された空洞周りの変位のＸ方向の変位のパタン、空洞周りの変位のＹ方向の変位のパタン、および微分ベクトル場（応力場に相当）を、ひび割れを判定した時と同様にパタンマッチングすることができる。すなわち、図６Ａに図８Ａを、図６Ｂに図８Ｂを、図６Ｃに図８Ｃを適用すると、内部空洞の位置および深さの状態判定をすることができる。このパタンマッチングには相関演算を用いているが、その他の統計的演算手法を用いてもよい。
　また、内部空洞を有する場合も、Ｙ方向の変位量やＹ方向の歪の特徴から、これらの変位量や歪に閾値を予め設けて、これを上回る場合に内部空洞があると推定することもできる。
　図９Ａと図９Ｂは、内部空洞がある構造体に荷重を短時間与えた場合（インパルス刺激という）の応答を説明する図である。インパルス刺激は、例えば、荷重を掛ける位置に掛けることができる。このインパルス刺激に対する、図９Ａに示すＡ、Ｂ、Ｃの各点での変位の時間応答を、図９Ｂに示す。内部空洞がないＡ点では、応力伝達が早く変位の振幅も大きい。一方、Ｃ点では、内部空洞中は応力が伝達しないため、応力は空洞の周辺から伝達するため、応力伝達が遅くかつ変位の振幅が小さい。また、Ａ点とＣ点の中間点あるＢ点での応力伝達時間と振幅は、Ａ点とＣ点の中間の値となる。従って、構造体を撮像方向から見た面の面内における変位分布を、異常判定部５内の時間変化情報解析部７で周波数解析をすると、共振周波数近傍の振幅と位相とから内部空洞の領域を特定できる。また、共振周波数のずれから内部空洞を判定してもよい。
　なお、荷重を長時間与えた場合であっても、荷重を与えた初期段階では図９Ｂに相当する変位の変動が確認される。但しこの場合、変位の収束値はゼロではなく荷重にバランスする値となる。よって、荷重を長時間与えた場合も、時間変化情報解析部７により内部空洞の領域を特定できる。
　以上の変位の時間応答の処理は、時間変化情報解析部７において高速フーリエ変換を用いた周波数解析により行われる。また、周波数解析にはウェーブレット変換等の各種周波数解析法を用いてもよい。
　図１０Ａ～１０Ｃは、剥離が存在する場合の撮像方向から見た面の変位の等高線及び応力場を示した図であり、変位のＸ成分の等高線を図１０Ａに、変位のＹ成分の等高線を図１０Ｂに、応力場を図１０Ｃにそれぞれ示す。
　図２Ｃに示すように、剥離が存在する場合、梁状の構造物の下面から見た外観ではひび割れと同様の外観が観察される。しかしながら、剥離部分とその上部との間には応力伝達がないため、荷重前後の変位は剥離部分において一定方向に一定量が平行移動するだけであり、その空間微分値である歪は発生しない。
　図１０Ａは、変位のＸ成分の等高線を示す。剥離部分は歪がなく一定方向に異動するため等高線が存在しない。この特徴を用いて、異常判定部５は剥離が存在すると判定する。また、図中のＡ点の部分は剥離による断裂で応力が伝達しづらいので、健全部分であるＢ点に比べて等高線が疎になる。異常判定部５はこの性質を用いて剥離部分と健全部分とを判定してもよい。
　図１０Ｂは、変位のＹ成分の等高線を示す。剥離部分の外周の外側にはＹ方向の変位が生じる。この特徴を用いて、異常判定部５は剥離が存在すると判定することができる。また、図１０Ｃに示す変位の微分である応力場は、剥離部分では０かその近傍の値となる。この特徴を用いて、異常判定部５は剥離が存在すると判定することができる。
　ここで、２次元空間分布情報解析部６で予め記憶された剥離周りの変位のＸ方向の変位のパタン、剥離周りの変位のＹ方向の変位のパタン、および微分ベクトル場（応力場に相当）を、ひび割れを判定した時と同様にパタンマッチングすることができる。すなわち、図６Ａに図１０Ａを、図６Ｂに図１０Ｂを、図６Ｃに図１０Ｃを適用すると、剥離の位置の判定をすることができる。このパタンマッチングには相関演算を用いているが、その他の統計的演算手法を用いてもよい。
　図１１は、剥離を有する構造体がインパルス刺激を受けた場合の時間応答を示す図である。時間応答では、剥離部分と健全部分とでは変位の方向が逆、すなわち位相が１８０°異なる波形となる。また、剥離部分は軽くなっているため振幅が大きい。構造体を撮像方向から見た面の面内における変位分布を時間変化情報解析部７で周波数解析をすることで、振幅と位相から剥離部分を特定できる。また、剥離部分は構造体全体から浮いているため、構造体全体とは別の周波数成分を含んでいる場合があるため、共振周波数のずれから剥離部分を特定してもよい。
　以上の処理において時間変化情報解析部７における周波数解析は高速フーリエ変換を用いている。周波数解析にはウェーブレット変換等の各種周波数解析法を用いてもよい。
　図１２は、図１の状態判定装置１の状態判定方法を示すフローチャートである。
　ステップＳ１で、状態判定装置１の変位算出部３は、撮像装置２で撮像された荷重を掛ける前後での時系列画像において、荷重を掛ける前後での変位量を算出する基準となる荷重を掛ける前のフレーム画像を取り込み、さらに、荷重を掛け始めた最初のフレーム画像を取り込む。
　ステップＳ２で、変位算出部３は、基準となる荷重を掛ける前の画像に対する荷重後の画像のＸ、Ｙ方向の変位量を算出する。さらに、算出した変位量の２次元分布をＸ－Ｙ平面に表示した変位分布図（変位量の等高線）としてもよい。さらに、ステップＳ２で、変位算出部３は、算出した変位量もしくは変位分布図を微分変位算出部４に入力する。微分変位算出部４は、入力された変位量もしくは変位分布図を空間微分して、微分変位量（応力値）もしくは微分変位分布図（応力場）を算出する。変位算出部３および微分変位算出部４は、上記の算出結果を異常判定部５に入力する。
　以下のステップＳ３、ステップＳ４、ステップＳ５は、異常判定部５の２次元空間分布情報解析部６が構造体の欠陥であるひび割れ、剥離、内部空洞を判定するステップである。判定方法としては、パタンマッチングによる方法と、閾値による方法を挙げて説明する。
　ステップＳ３で、異常判定部５の２次元空間分布情報解析部６は、入力されたＸ方向の変位量もしくは変位分布図から、ひび割れ、剥離、内部空洞の状態を判定する。
　まず、パタンマッチングによる判定方法を説明する。２次元空間分布情報解析部６は、図６Ａ、図８Ａ、図１０Ａに示すような、ひび割れや内部空洞や剥離の幅や深さなどに対応して予め作成された変位分布パタンをデータベースとして備えている。２次元空間分布情報解析部６は、変位算出部３から入力されたＸ方向の変位分布図に対して、これらの変位分布パタンを回転、拡大縮小してパタンマッチングし、Ｘ－Ｙ平面における欠陥の位置や種類を判定する。
　次に、変位量の閾値による判定方法を説明する。２次元空間分布情報解析部６は、入力されたＸ方向の変位量に基づいて、例えば、変位量の連続性を判定する。すなわち、図３Ａ、図３Ｃに示したように、変位量の閾値以上の急峻な変化の有無により、連続性の無し有りを判定する。２次元空間分布情報解析部６は、Ｘ－Ｙ平面上のいずれかの箇所に連続性が無い急峻な変化がある場合、当該箇所にひび割れや剥離が存在する可能性があると判定する。そして、２次元空間分布情報解析部６は、不連続フラグＤｉｓＣ（ｘ，ｙ，ｔ）に１をセットするとともに、急峻な変化がある箇所の変位量データを数値情報として記録する。ここでｔは、ステップＳ１で取り込んだフレーム画像の時系列画像上の時刻である。
　異常判定部５は、パタンマッチングにより判定した欠陥の情報、もしくは、変位量の閾値により判定した不連続フラグＤｉｓＣ（ｘ，ｙ，ｔ）や数値情報を、異常マップ作成部８に入力する。
　ステップＳ４で、異常判定部５の２次元空間分布情報解析部６は、入力されたＹ方向の変位量もしくは変位分布図から、ひび割れ、剥離、内部空洞の状態を判定する。
　まず、パタンマッチングによる判定方法を説明する。２次元空間分布情報解析部６は、図６Ｂ、図８Ｂ、図１０Ｂに示すような、ひび割れや内部空洞や剥離の幅や深さなどに対応して予め作成された変位分布パタンをデータベースとして備えている。２次元空間分布情報解析部６は、変位算出部３から入力されたＹ方向の変位分布図に対して、これらの変位分布パタンを回転、拡大縮小することによってパタンマッチングし、Ｘ－Ｙ平面における欠陥の位置や種類を判定する。
　次に、変位量の閾値による判定方法を説明する。ひび割れ、剥離、内部空洞の欠陥がある場合、Ｙ方向にも変位量が発生する。よって、２次元空間分布情報解析部６は、予め定められた閾値より大きい変位量を検知した場合、当該箇所に欠陥があると判定する。そして、２次元空間分布情報解析部６は、直交フラグｏｒｔｈｏ（ｘ，ｙ，ｔ）に1をセットするとともに、閾値より大きい変位量を検知した箇所の変位量データを数値情報として記録する。
　異常判定部５は、パタンマッチングにより判定した欠陥の情報、もしくは、変位量により判定した直交フラグｏｒｔｈｏ（ｘ，ｙ，ｔ）や数値情報を、異常マップ作成部８に入力する。
　ステップＳ５で、異常判定部５の２次元空間分布情報解析部６は、入力された微分変位量（応力値）もしくは微分変位分布図（応力場）から、ひび割れ、剥離、内部空洞の状態を判定する。
　まず、パタンマッチングによる判定方法を説明する。２次元空間分布情報解析部６は、図６Ｃ、図８Ｃ、図１０Ｃに示すような、ひび割れや内部空洞や剥離の幅や深さなどに対応して予め作成された変位分布パタンをデータベースとして備えている。２次元空間分布情報解析部６は、微分変位算出部４から入力された微分変位分布図に対して、これらの変位分布パタンを回転、拡大縮小することによってパタンマッチングし、Ｘ－Ｙ平面における欠陥の位置や種類を判定する。
　次に、微分変位量の閾値による判定方法を説明する。例えば、図３Ｂ、図３Ｄに示したように、Ｘ方向の歪は、ひび割れ部では変位の微分値が発散するため、急増する。このことから、歪の値に閾値を予め設けておくことで、閾値を上回る歪が検出された箇所にひび割れがあると判定することができる。２次元空間分布情報解析部６は、入力された微分変位量に基づいて、当該箇所にひび割れが存在すると判定し、微分値フラグＤｉｆｆ（ｘ，ｙ，ｔ）に１をセットするとともに、欠陥箇所の微分変位量データを数値情報として記録する。
　異常判定部５は、パタンマッチングにより判定した欠陥の情報、もしくは、微分変位量により判定した微分値フラグＤｉｆｆ（ｘ，ｙ，ｔ）や数値情報を、異常マップ作成部８に入力する。
　ステップＳ６で、変位算出部３は、時系列画像の各フレーム画像の処理が完了したかを判定する。すなわち、時系列画像のフレーム数がｎ枚であった場合、ｎ枚目の処理が終わったか否かを判定する。処理がｎ枚に満たない場合（ＮＯ）、ステップＳ１からの処理を繰り返す。これをｎ枚が終了するまで繰り返す。なお、ｎは全フレーム数には限定されず、任意の数に設定することができる。処理がｎ枚を終了した場合（ＹＥＳ）、ステップＳ７に進む。
　ステップＳ７で、異常判定部５の時間変化情報解析部７は、ｎ枚のフレーム画像に対応した時系列の変位量もしくは変位分布図から、図９Ｂや図１１に示したような変位の時間応答を解析する。すなわち、ｎ枚の変位分布図Ｉ（ｘ，ｙ，ｎ）から、時間周波数分布（時間周波数をｆとする）が振幅Ａ（ｘ，ｙ，ｆ）、位相Ｐ（ｘ，ｙ，ｆ）として算出される。時間変化情報解析部７は、時間周波数分布が図９Ｂのように場所によって位相が異なる特徴を有する場合、位相ずれを生じている箇所に内部空洞があると判定する。また、図１１のように変位の極性が反転している場合、その間の箇所に剥離があると判定する。時間変化情報解析部７は、以上の時間周波数分布の算出結果と欠陥の判定結果を、異常マップ作成部８に入力する。
　ステップＳ８で、異常マップ作成部８は、以上のステップで入力された情報に基づいて、異常マップ（ｘ，ｙ）を作成する。２次元空間分布情報解析部６および時間変化情報解析部７から送られた結果は、Ｘ-Ｙ座標上の点（ｘ，ｙ）に関与するデータ群である。これらのデータは、異常判定部５内の２次元空間分布情報解析部６および時間変化情報解析部７にて、構造物の状態が判定されている。
　これらの判定は、Ｘ方向の変位量もしくは変位分布図、Ｙ方向の変位量もしくは変位分布図、微分変位量もしくは微分変位分布図、さらには変位や微分変位の時間応答についてなされている。そのため、異常マップ作成部８は、例えば、Ｙ方向の変位量での判定が付かないなどのデータの欠落を生じたとしても、Ｘ方向の変位量と微分変位量での判定が付いていることによって、Ｘ－Ｙ座標中の当該の箇所の状態を決定できる。そして、この決定に基づいて、異常マップ（ｘ，ｙ）を作成することができる。
　また、欠陥状態の判定に際しては、Ｘ方向変位、Ｙ方向変位、微分変位の判定が喰い違った場合、多数決により決定しても良い。また、判定基準である閾値と最も差の大きい項目に決定しても良い。
　また、異常マップ作成部８は、前述の各種数値情報に基づいて、欠陥の程度を表現することができる。例えば、ひび割れの幅や深さ、剥離の寸法、内部空洞の寸法や表面からの深さなどを表現することができる。
　また、異常判定部５内の２次元空間分布情報解析部６および時間変化情報解析部７で行う構造物の欠陥状態の判定を、異常マップ作成部８が異常マップ（ｘ，ｙ）を作成する際に行うようにすることもできる。すなわち、２次元空間分布情報解析部６および時間変化情報解析部７からは解析データを入手し、解析データに基づく欠陥状態の判定を、異常マップ作成部８が行うようにしても良い。
　また、異常マップ作成部８の結果出力は、人が表示装置で直接可視化できる形態の情報でもよいし、機械が読み込むための形態の情報でもよい。
　本実施形態において、例えば、撮像装置２のレンズ焦点距離は５０ｍｍ、画素ピッチは５μｍとして、撮像距離５ｍにおいて５００μｍの画素分解能が得られるようにすることができる。撮像装置２の撮像素子は、モノクロで水平２０００画素、垂直２０００画素の画素数のものを使用し、撮像距離５ｍにおいて、１ｍ×１ｍの範囲が撮像できるようにすることができる。撮像素子のフレームレートは６０Ｈｚとすることができる。
　また、変位算出部３における画像相関では、２次曲線補間によるサブピクセル変位推定を使用し、１/１００画素まで変位推定ができるようにし、５μｍの変位分解能が得られるようにすることができる。画像相関におけるサブピクセル変位推定には、以下の各種方法を用いることができる。また、変位微分において微分時のノイズ削減のために平滑フィルタを使用することができる。
　サブピクセル変位推定には、２次曲面、等角直線などによる補間を使用してもよい。また、画像相関演算には、ＳＡＤ（Ｓｕｍ　ｏｆ　Ａｂｓｏｌｕｔｅ　Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ）法、ＳＳＤ（Ｓｕｍ　ｏｆ　Ｓｑｕａｒｅｄ　Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ）法、ＮＣＣ（Ｎｏｒｍａｌｉｚｅｄ　Ｃｒｏｓｓ　Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ）法、ＺＮＣＣ（Ｚｅｒｏ－ｍｅａｎ　Ｎｏｒｍａｌｉｚｅｄ　Ｃｒｏｓｓ　Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ）法などの各種方法を用いてもよい。また、これらの方法と前述のサブピクセル変位推定法とのいかなる組み合わせを用いてもよい。
　撮像装置２のレンズ焦点距離、撮像素子の画素ピッチ、画素数、フレームレートは、測定対象に応じて適宜変更してもよい。
　本実施形態において、例えば、梁状構造物は橋梁に、荷重は走行車両に相当するとすることができる。以上の説明では、梁状構造物上に荷重をかけて説明したが、荷重が走行車両のように橋梁上を移動する場合でも、同様に、ひび割れ、内部空洞、剥離の検出が可能である。また、材料力学的に以上の説明と同様の挙動を呈するものであれば、他の材料やサイズや形状を有する構造物、構造物に荷重を載せるのとは異なる荷重方法、例えば、荷重を吊り下げるなどの荷重方法によるものにも適用することができる。
　また、構造物の表面変位の空間２次元分布の時系列信号を計測できるものであれば、時系列画像に限らず、アレイ状のレーザドップラセンサや、アレイ状の歪ゲージ、アレイ状の振動センサ、アレイ状の加速度センサ等を用いてもよい。これらアレイ状のセンサから得られる空間２次元の時系列信号を画像情報として扱ってもよい。
　以上、本実施形態によれば、構造物を遠隔から観察することでひび割れや剥離や内部空洞などの欠陥を区別した検出が可能となる。
　本発明は上記実施形態に限定されることなく、請求の範囲に記載した発明の範囲内で種々の変形が可能であり、それらも本発明の範囲内に含まれるものである。
　また、上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載され得るが、以下には限られない。
　付記
（付記１）
構造物表面の荷重印加前後の時系列画像から、前記構造物表面の変位の２次元空間分布を算出する変位算出部と、
前記２次元空間分布と、予め備えられた変位の空間分布との比較に基づいて、前記構造物の欠陥を特定する異常判定部と、を有する、状態判定装置。
（付記２）
前記２次元空間分布から前記２次元空間分布の２次元微分空間分布を算出する微分変位算出部を有し、
前記異常判定部は、前記２次元微分空間分布と、予め備えられた微分変位の微分空間分布との比較に基づいて、前記構造物の欠陥を特定する、付記１記載の状態判定装置。
（付記３）
前記異常判定部は、前記２次元空間分布の時間変化に基づいて、前記構造物の欠陥を特定する、付記１または２記載の状態判定装置。
（付記４）
前記異常判定部は、前記２次元微分空間分布の時間変化に基づいて、前記構造物の欠陥を特定する、付記２または３記載の状態判定装置。
（付記５）
前記異常判定部は、前記構造物表面の変位の変位量と、予め備えられた閾値との比較に基づいて、前記構造物の欠陥を特定する、付記１から４の内の1項記載の状態判定装置。
（付記６）
前記異常判定部は、前記構造物表面の変位の微分変位量と、予め備えられた閾値との比較に基づいて、前記構造物の欠陥を特定する、付記２から５の内の１項記載の状態判定装置。
（付記７）
前記異常判定部の判定結果に基づいて、前記欠陥の場所と種類を示す異常マップを作成する異常マップ作成部を有する、付記１から６の内の１項記載の状態判定装置。
（付記８）
前記欠陥の種類は、ひび割れ、剥離、内部空洞を含む、付記１から７の内の１項記載の状態判定装置。
（付記９）
前記予め備えられた変位の空間分布と前記予め備えられた微分変位の微分空間分布は、前記ひび割れ、前記剥離、前記内部空洞の情報に基づく、付記８記載の状態判定装置。
（付記１０）
前記構造物表面の変位は、前記時系列画像の前記荷重印加前の画像と前記荷重印加後の画像との差である、付記１から９の内の１項記載の状態判定装置。
（付記１１）
前記２次元空間分布は、前記変位のＸ－Ｙ平面におけるＸ方向の変位の分布、前記変位のＸ－Ｙ平面におけるＹ方向の変位の分布を含む、付記１から１０の内の１項記載の状態判定装置。
（付記１２）
構造物表面の荷重印加前後の時系列画像から、前記構造物表面の変位の２次元空間分布を算出し、
前記２次元空間分布と、予め備えられた変位の空間分布との比較に基づいて、前記構造物の欠陥を特定する、状態判定方法。
（付記１３）
前記２次元空間分布から前記２次元空間分布の２次元微分空間分布を算出し、
前記２次元微分空間分布と、予め備えられた微分変位の微分空間分布との比較に基づいて、前記構造物の欠陥を特定する、付記１２記載の状態判定方法。
（付記１４）
前記２次元空間分布の時間変化に基づいて、前記構造物の欠陥を特定する、付記１２または１３記載の状態判定方法。
（付記１５）
前記２次元微分空間分布の時間変化に基づいて、前記構造物の欠陥を特定する、付記１３または１４記載の状態判定方法。
（付記１６）
前記構造物表面の変位の変位量と、予め備えられた閾値との比較に基づいて、前記構造物の欠陥を特定する、付記１２から１５の内の１項記載の状態判定方法。
（付記１７）
前記構造物表面の変位の微分変位量と、予め備えられた閾値との比較に基づいて、前記構造物の欠陥を特定する、付記１３から１６の内の１項記載の状態判定方法。
（付記１８）
前記判定結果に基づいて、前記欠陥の場所と種類を示す異常マップを作成する、付記１２から１７の内の１項記載の状態判定方法。
（付記１９）
前記欠陥の種類は、ひび割れ、剥離、内部空洞を含む、付記１２から１８の内の１項記載の状態判定方法。
（付記２０）
前記予め備えられた変位の空間分布と前記予め備えられた微分変位の微分空間分布は、前記ひび割れ、前記剥離、前記内部空洞の情報に基づく、付記１９記載の状態判定方法。
（付記２１）
前記構造物表面の変位は、前記時系列画像の前記荷重印加前の画像と前記荷重印加後の画像との差である、付記１２から２０の内の１項記載の状態判定方法。
（付記２２）
前記２次元空間分布は、前記変位のＸ－Ｙ平面におけるＸ方向の変位の分布、前記変位のＸ－Ｙ平面におけるＹ方向の変位の分布を含む、付記１２から２１の内の１項記載の状態判定方法。
　この出願は、２０１４年９月２５日に出願された日本出願特願２０１４－１９４５３８を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
　本発明は、トンネルや橋梁などの構造物に発生するひび割れや剥離や内部空洞などの欠陥を、遠隔から観察して検出する装置やシステムへの利用が可能である。
　１　　状態判定装置
　２　　撮像装置
　３　　変位算出部
　４　　微分変位算出部
　５　　異常判定部
　６　　２次元空間分布情報解析部
　７　　時間変化情報解析部
　８　　異常マップ作成部
　９　　構造物
　１０　　状態判定装置
　１１　　変位算出部
　１２　　異常判定部

Claims (10)

  1. 構造物表面の荷重印加前後の時系列画像から、前記構造物表面の変位の２次元空間分布を算出する変位算出手段と、
    前記２次元空間分布と、予め備えられた変位の空間分布との比較に基づいて、前記構造物の欠陥を特定する異常判定手段と、を有する、状態判定装置。
  2. 前記２次元空間分布から前記２次元空間分布の２次元微分空間分布を算出する微分変位算出手段を有し、
    前記異常判定手段は、前記２次元微分空間分布と、予め備えられた微分変位の微分空間分布との比較に基づいて、前記構造物の欠陥を特定する、請求項１記載の状態判定装置。
  3. 前記異常判定手段は、前記２次元空間分布の時間変化に基づいて、前記構造物の欠陥を特定する、請求項１または２記載の状態判定装置。
  4. 前記異常判定手段は、前記２次元微分空間分布の時間変化に基づいて、前記構造物の欠陥を特定する、請求項２または３記載の状態判定装置。
  5. 前記異常判定手段は、前記構造物表面の変位の変位量と、予め備えられた閾値との比較に基づいて、前記構造物の欠陥を特定する、請求項１から４の内の1項記載の状態判定装置。
  6. 前記異常判定手段は、前記構造物表面の変位の微分変位量と、予め備えられた閾値との比較に基づいて、前記構造物の欠陥を特定する、請求項２から５の内の１項記載の状態判定装置。
  7. 前記異常判定手段の判定結果に基づいて、前記欠陥の場所と種類を示す異常マップを作成する異常マップ作成手段を有する、請求項１から６の内の１項記載の状態判定装置。
  8. 前記欠陥の種類は、ひび割れ、剥離、内部空洞を含む、請求項１から７の内の１項記載の状態判定装置。
  9. 構造物表面の荷重印加前後の時系列画像から、前記構造物表面の変位の２次元空間分布を算出し、
    前記２次元空間分布と、予め備えられた変位の空間分布との比較に基づいて、前記構造物の欠陥を特定する、状態判定方法。
  10. 前記２次元空間分布から前記２次元空間分布の２次元微分空間分布を算出し、
    前記２次元微分空間分布と、予め備えられた微分変位の微分空間分布との比較に基づいて、前記構造物の欠陥を特定する、請求項９記載の状態判定方法。
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