WO2017119154A1 - 検出装置および検出方法 - Google Patents

Abstract

ひび割れがどのような状態にあるかを検出可能な検出装置を得ること。構造物の画像情報から構造物の表面の変状を検出するひび検出部（３）と、レーザにより計測された構造物の３次元点群情報から構造物の表面の段差を検出する段差検出部（４）と、ひび検出部（３）で生成された変状の情報、および段差検出部（４）で生成された段差の情報を用いて、変状の状態を判定する判定部（５）と、を備える。

Description

検出装置および検出方法

　本発明は、検査対象の変状を検出する検出装置および検出方法に関するものである。

　従来、検査対象の構造物に発生するひび割れ、浮きなどの変状を検出する技術には様々な方法がある。特許文献１には、打音法または目視法などの診断結果とともに、画像機器、赤外線検出器、非接触タイプ電磁波レーダなどの各種機器による測定結果を組み合わせてひび割れなどを診断する技術が開示されている。また、特許文献２には、検査対象の可視画像および赤外線画像を重畳にしてひび割れなどを診断する技術が開示されている。

特許第４５８８９０１号公報 特許第５７９５８５０号公報

　しかしながら、上記従来の技術によれば、打音法および目視法では、人力による作業時間が多大であるとともに、異常箇所を見分けて、または異常音を聞き分けて判断する必要がある。そのため、ひび割れなどの検出精度が調査員の経験や技術に依存する、という問題があった。また、赤外線画像は、検査対象の表面温度の差異を撮影し、表面温度の差異で変状部を特定するものであるが、構造物表面の凹凸による受熱量または伝熱の違いの影響を受けるため精度が低い、という問題があった。すなわち、調査員の経験および技術に依存せず、ひび割れの状態を精度良く検出することが難しい。

　本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、ひび割れの状態を検出する精度を向上可能な検出装置を得ることを目的とする。

　上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明の検出装置は、構造物の画像情報から構造物の表面の変状を検出する変状検出部を備える。また、検出装置は、レーザにより計測された構造物の３次元点群情報から構造物の表面の段差を検出する段差検出部を備える。また、検出装置は、変状検出部で生成された変状の情報、および段差検出部で生成された段差の情報を用いて、変状の状態を判定する判定部を備えることを特徴とする。

　本発明によれば、ひび割れの状態を検出する精度を向上できる、という効果を奏する。

実施の形態１にかかる検出装置の構成例を示すブロック図 実施の形態１にかかる検出装置において検出したひびの状態を判定する処理を示すフローチャート 実施の形態１にかかる画像情報入力部に入力される画像情報の内容を示す図 実施の形態１にかかる３次元点群情報入力部に入力される３次元点群情報の内容を示す図 実施の形態１にかかるひび抽出部が抽出したひびの画像情報の内容を示す図 実施の形態１にかかるひびベクトル情報生成部においてひびフラグＯＮの画素の３次元座標を算出する処理を示すフローチャート 実施の形態１にかかるひびベクトル情報生成部が算出したひびフラグＯＮの画素の３次元座標の情報の内容を示す図 実施の形態１にかかるひびベクトル情報生成部において生成したひびベクトル情報の内容を示す図 実施の形態１にかかる段差抽出部が抽出した段差箇所についての段差フラグの情報を付与した３次元点群情報の内容を示す図 実施の形態１にかかる段差ベクトル情報生成部において生成した段差ベクトル情報の内容を示す図 実施の形態１にかかる判定部においてひびベクトルと段差ベクトルとを比較したときのイメージの第１の例を示す図 実施の形態１にかかる判定部においてひびベクトルと段差ベクトルとを比較したときのイメージの第２の例を示す図 実施の形態１にかかる判定部においてひびベクトルと段差ベクトルとを比較したときのイメージの第３の例を示す図 実施の形態１にかかる判定部においてひびベクトルと段差ベクトルとを比較したときのイメージの第４の例を示す図 実施の形態１にかかる判定部において浮き剥離を伴うひびと判定したひびについての浮き剥離ひび情報の内容を示す図 実施の形態１にかかる検出装置を専用のハードウェアで構成する場合の例を示す図 実施の形態１にかかる検出装置をＣＰＵおよびメモリで構成する場合の例を示す図 実施の形態２にかかる検出装置の構成例を示すブロック図 実施の形態２にかかるひび３次元情報生成部において糊代範囲を１画素とした場合の３次元画像を得る対象の画素の範囲の例を示す図 実施の形態２にかかるひび３次元情報生成部が算出したひびフラグＯＮおよび糊代範囲の画素の３次元座標の情報の内容を示す図 実施の形態２にかかる検出装置において検出したひびの状態を判定する処理を示すフローチャート 実施の形態２にかかる判定部において段差ベクトルの３次元空間での存在率を算出したときのイメージの第１の例を示す図 実施の形態２にかかる判定部において段差ベクトルの３次元空間での存在率を算出したときのイメージの第２の例を示す図 実施の形態２にかかる判定部において段差ベクトルの３次元空間での存在率を算出したときのイメージの第３の例を示す図 実施の形態２にかかる判定部において段差ベクトルの３次元空間での存在率を算出したときのイメージの第４の例を示す図 実施の形態３にかかる検出装置の構成例を示すブロック図 実施の形態３にかかる検出装置において検出したひびの状態を判定する処理を示すフローチャート 実施の形態３にかかる判定部において、ひびベクトルを境界にして３次元点群情報入力部から抽出した３次元点群情報を２つの点群グループに分類した状態、および構造物表面位置の例を示す図 実施の形態４にかかる検出装置の構成例を示すブロック図 実施の形態４にかかる検出装置において検出したひびの状態を判定する処理を示すフローチャート 実施の形態５にかかる検出装置の構成例を示すブロック図 実施の形態６にかかる検出装置の構成例を示すブロック図 実施の形態６にかかる検出装置において検出したひびの状態を判定する処理を示すフローチャート 実施の形態６にかかる検出装置においてひびの状態を判定する対象となる構造物および計測により得られた情報の例を示す図 実施の形態６にかかる類似度判定部においてひびベクトルと段差ベクトルとを比較したときのイメージの第１の例を示す図 実施の形態６にかかる類似度判定部においてひびベクトルと段差ベクトルとを比較したときのイメージの第２の例を示す図 実施の形態６にかかる類似度判定部においてひびベクトルと段差ベクトルとを比較したときのイメージの第３の例を示す図 実施の形態６にかかる類似度判定部においてひびベクトルと段差ベクトルとを比較したときのイメージの第４の例を示す図 実施の形態６にかかる類似度判定部において浮き剥離を伴うひびと判定された浮き剥離ひび情報に類似度の値を付与したときの内容を示す図 実施の形態７にかかる検出装置の構成例を示すブロック図 実施の形態７にかかる検出装置において検出したひびの状態を判定する処理を示すフローチャート

　以下に、本発明の実施の形態にかかる検出装置および検出方法を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施の形態によりこの発明が限定されるものではない。

実施の形態１．
　図１は、本発明の実施の形態１にかかる検出装置２０の構成例を示すブロック図である。検出装置２０は、画像情報入力部１と、３次元点群情報入力部２と、ひび検出部３と、段差検出部４と、判定部５と、を備える。検出装置２０は、検査対象である構造物の表面の変状を検出する装置である。変状については、ひび、汚れ、析出物、漏水などがあるが、ここでは、ひびを例にして説明し、以降の実施の形態についても同様とする。検出装置２０では、構造物表面の変状であるひびを検出し、検出したひびが、構造物の表面だけのひびであるのか、構造物の内部において浮き剥離などを伴うひびであるのかを判定する。なお、検出装置２０については、検出する対象の変状はひびに限定されるものではなく、ひび以外の変状にも適用可能である。

　画像情報入力部１は、構造物の表面の画像情報を入力する。画像情報入力部１は、例えば、デジタルカメラなどでデジタル撮影された画像処理可能な画像情報を入力するものであり、デジタルカメラそのものでもよい。画像情報入力部１は、デジタルカメラなどで撮影された画像情報を記録媒体経由でデータ読み取りを行うデータ読み取り装置、または、デジタルカメラなどで撮影された画像情報を有線通信または無線通信によって受信する通信装置であってもよい。

　３次元点群情報入力部２は、構造物の表面の３次元点群情報を入力する。３次元点群情報入力部２は、高密度レーザスキャナで計測および取得された３次元座標を有する点群情報を入力するものであり、高密度レーザスキャナそのものでもよい。３次元点群情報入力部２は、高密度レーザスキャナで計測および取得された３次元点群情報を記録媒体経由でデータ読み取りを行うデータ読み取り装置、または、高密度レーザスキャナで計測および取得された３次元点群情報を有線通信または無線通信によって受信する通信装置であってもよい。

　変状検出部であるひび検出部３は、構造物の画像情報から構造物の表面の変状を検出する。ひび検出部３は、ひび抽出部３１と、ひびベクトル情報生成部３２と、を備える。

　変状抽出部であるひび抽出部３１は、画像情報入力部１に入力された画像情報を解析して、画像情報から構造物表面の変状、具体的にはひびを抽出する。ひび抽出部３１は、例えば、２値化処理、エッジ検出処理などの画像処理の手法により、入力された画像情報を解析してひびを抽出する。ひび抽出部３１は、抽出したひびの画素に、ひび部分の画素にひびであることを示すひびフラグを付与してひびの画像情報を生成する。なお、前述の画像処理の手法は一例であり、これらに限定されるものではない。

　変状ベクトル情報生成部であるひびベクトル情報生成部３２は、ひび抽出部３１で抽出されたひびの画像情報に、３次元点群情報入力部２に入力された３次元点群情報を用いて、３次元座標を付与してベクトル化する。具体的に、ひびベクトル情報生成部３２は、ひび抽出部３１で生成されたひびの画像情報の各画素に対して、画像情報を撮影時のカメラの光学中心位置である３次元位置座標の情報、３軸方向によるカメラの姿勢についての情報、および３次元点群情報入力部２から入力された３次元点群情報に基づいて、ひびの各画素に対して構造物表面上の３次元絶対座標を算出し、ひびの画像情報についての３次元情報を得る。

　ひびベクトル情報生成部３２は、ひびの画像情報の３次元情報に対して、規定された一定空間内にあるひびをグルーピングし、同一グループの点に対して最小二乗法による直線近似などの手法により一定空間ごとに線分化して３次元のひびベクトル情報を生成する。ひびベクトル情報生成部３２は、生成した複数の線分の端点距離が規定された距離より小さい場合には、端点同士を接続して同一のひびベクトル情報として記憶する。

　段差検出部４は、レーザにより計測された構造物の３次元点群情報から構造物の表面の段差を検出する。段差検出部４は、段差抽出部４１と、段差ベクトル情報生成部４２と、を備える。

　段差抽出部４１は、３次元点群情報から構造物の表面の微小な段差を抽出する。微小な段差とは、例えば、１ｍｍ程度の高低差を有する段差のことである。段差抽出部４１は、例えば、平滑化処理により構造物の表面をなだらかな面として近似し、近似した構造物表面に対して各点の垂直方向の位置座標を計算し、各点の位置が近似した構造物表面から規定された距離以上離れている点を凹凸部分として抽出する。段差抽出部４１は、抽出した凹凸部分を段差とし、段差を構成する各点に、段差部分であることを示す段差フラグを付与して段差の３次元点群情報を生成する。なお、ここで挙げた３次元点群情報からの段差検出処理の手法は一例であり、これに限定されるものではない。また、段差の大きさについても、１ｍｍ程度の高低差に限定されるものではない。

　段差ベクトル情報生成部４２は、段差抽出部４１で抽出された段差の３次元点群情報をベクトル化する。段差ベクトル情報生成部４２は、段差抽出部４１で抽出された段差の３次元点群情報に対して、規定された一定空間内にある点をグルーピングし、同一グループの点に対して最小二乗法による直線近似などの手法により一定空間ごとに線分化して３次元の段差ベクトル情報を生成する。段差ベクトル情報生成部４２は、生成した複数の線分の端点距離が規定された距離より小さい場合には、端点同士を接続して同一の段差ベクトル情報として記憶する。

　判定部５は、ひびベクトル情報生成部３２で生成された変状の情報であるひびベクトル情報、および段差ベクトル情報生成部４２で生成された段差の情報である段差ベクトル情報を用いて、構造物の表面に発生したひびの状態を判定する。具体的に、判定部５は、ひび検出部３のひびベクトル情報生成部３２で生成された３次元のひびベクトル情報によるひびベクトルの各線分において、段差検出部４の段差ベクトル情報生成部４２で生成された３次元の段差ベクトル情報による段差ベクトルの各線分のうち一番近い線分との距離を算出する。判定部５は、１つのひびベクトルにおいて、同一の段差ベクトルとの線分間距離が規定された値より小さくなるポイントが閾値以上の比率で存在する場合、ひびベクトルに対応するひびは浮き剥離を伴う、安全性の低いひびであると判定する。

　判定部５については、前述の３次元のひびベクトルと段差ベクトルとの線分同士の距離に基づく判定の他、構造物表面を２次元平面に投影し、２次元平面上において２次元化されたひびベクトルと段差ベクトルとの位置関係、すなわち２次元平面上での距離に基づいて判定してもよい。構造物表面を２次元平面へ投影する方法については、例えば、展開図を生成して２次元化する手法があるが、これに限定されるものではない。

　つぎに、検出装置２０における、構造物の表面で検出された変状が単なるひびか、浮き剥離を伴うひびか否かを判定する処理について説明する。図２は、実施の形態１にかかる検出装置２０において検出したひびの状態を判定する処理を示すフローチャートである。

　まず、検出装置２０では、画像情報入力部１において、構造物の表面をデジタルカメラなどで撮影された画像情報を入力する（ステップＳ１）。図３は、実施の形態１にかかる画像情報入力部１に入力される画像情報の内容を示す図である。画像情報は、各画素について、Ｒ（Red）値、Ｇ（Green）値、およびＢ（Blue）値により構成される。図３に示す画像情報については、画像情報入力部１内部の記憶部で記憶してもよいし、図示しない外部の記憶部で記憶してもよい。

　また、検出装置２０では、３次元点群情報入力部２において、画像情報の撮影と同じタイミングでレーザ計測された３次元点群情報を入力する（ステップＳ２）。図４は、実施の形態１にかかる３次元点群情報入力部２に入力される３次元点群情報の内容を示す図である。３次元点群情報は、各点について、Ｘ座標、Ｙ座標、およびＺ座標により構成される。図４に示す３次元点群情報については、３次元点群情報入力部２内部の記憶部で記憶してもよいし、図示しない外部の記憶部で記憶してもよい。

　なお、Ｘ座標、Ｙ座標、およびＺ座標については、例えば、平面直角座標系を用いて、ＸＹ軸を水平面上にとり、Ｚ軸を高さ方向にとることができる。または、任意の点を原点として、例えば、東向き方向をＸ軸方向、北向き方向をＹ軸方向、鉛直上向き方向をＺ軸方向とする座標系でもよい。各点の座標値を示すデータの単位については、メートル（ｍ）などを使用することができるが、これに限定されるものではない。画像情報および３次元点群情報については、例えば、ＭＭＳ（Mobile　Mapping　System）により計測された情報を用いることができる。ＭＭＳでは、デジタルカメラおよびレーザなどの測定装置を搭載した車両において、ＧＰＳ（Global　Positioning　System）および慣性航法装置などを用いて、自車両の位置と姿勢を正確に計測できる。そのため、ＭＭＳでは、自車両の位置にレーザで計測された構造物のなどの位置を加算することで、構造物の位置を正確に取得することができる。

　図２のフローチャートの説明に戻る。ひび検出部３のひび抽出部３１は、画像情報入力部１から入力された画像情報を解析し、画像情報からひびを抽出する（ステップＳ３）。ひび抽出部３１は、ひび部分の画素にひびであることを示すひびフラグにＯＮ情報を付与して記憶する。図５は、実施の形態１にかかるひび抽出部３１が抽出したひびの画像情報の内容を示す図である。図５に示す画像情報のうち、ひびフラグにＯＮ情報が付与された画素がひびを示す画像情報となる。図５に示す画像情報のうち、ひびが抽出されていない画素のひびフラグにはＯＦＦ情報が付与されている。図５に示すひびの画像情報については、ひび抽出部３１内部の記憶部で記憶してもよいし、図示しない外部の記憶部で記憶してもよい。

　ひびベクトル情報生成部３２は、ひびの画像情報のうちひびフラグがＯＮになっている全画素を対象に、各画素に対応する３次元座標を算出する（ステップＳ４～Ｓ７）。具体的に、ひびベクトル情報生成部３２は、図３に示す画像情報から処理対象画素を１つ選択する（ステップＳ４）。ひびベクトル情報生成部３２は、図５に示すひびの画像情報を確認し、処理対象画素はひびフラグＯＮか否かを確認する（ステップＳ５）。ひびフラグＯＦＦの場合（ステップＳ５：Ｎｏ）、ひびベクトル情報生成部３２は、ステップＳ４に戻って図３に示す画像情報からつぎの処理対象画素を１つ選択する（ステップＳ４）。ひびフラグＯＮの場合（ステップＳ５：Ｙｅｓ）、ひびベクトル情報生成部３２は、３次元点群情報に基づいて、ひびフラグＯＮの画素の３次元座標を算出する（ステップＳ６）。

　図６は、実施の形態１にかかるひびベクトル情報生成部３２においてひびフラグＯＮの画素の３次元座標を算出する処理を示すフローチャートである。まず、ひびベクトル情報生成部３２は、画像情報を撮影時のカメラの光学中心位置である３次元位置座標、３軸方向によるカメラの姿勢についての情報、および処理対象画素の画像上の位置から、処理対象画素の撮影時の３次元座標位置、および撮影時の３次元座標位置から画像情報を撮影したときの方向を示す撮影方向ベクトルを算出する（ステップＳ２１）。

　ひびベクトル情報生成部３２は、３次元点群情報入力部２から入力された３次元点群情報の中から、ステップＳ２１で算出した処理対象画素の撮影時の３次元座標位置から、ステップＳ２１で算出した撮影方向ベクトル進んだ方向に位置する点群を抽出する（ステップＳ２２）。

　ひびベクトル情報生成部３２は、抽出した点群および抽出した点群周辺の点群を含む面片を、最小二乗法の面近似などの手法により生成する（ステップＳ２３）。

　ひびベクトル情報生成部３２は、処理対象画素について算出した３次元座標位置からの撮影方向ベクトルと生成した面片との交差点を、処理対象画素の３次元座標として算出して記憶する（ステップＳ２４）。図７は、実施の形態１にかかるひびベクトル情報生成部３２が算出したひびフラグＯＮの画素の３次元座標の情報の内容を示す図である。ひびベクトル情報生成部３２は、ひびフラグＯＮの各画素について３次元座標を算出し、各画素の３次元座標をＸ座標、Ｙ座標、およびＺ座標により記憶する。図７に示すひびフラグＯＮの画素の３次元座標については、ひびベクトル情報生成部３２内部の記憶部で記憶してもよいし、図示しない外部の記憶部で記憶してもよい。

　図２のフローチャートの説明に戻る。ひびベクトル情報生成部３２は、画像情報の全画素について処理済みか否か、すなわちひびフラグＯＮの全画素に対して３次元座標を算出済みか否か確認する（ステップＳ７）。全画素処理済みでない場合（ステップＳ７：Ｎｏ）、ひびベクトル情報生成部３２は、ステップＳ４に戻って図３に示す画像情報からつぎの処理対象画素を１つ選択する（ステップＳ４）。

　全画素処理済みの場合（ステップＳ７：Ｙｅｓ）、ひびベクトル情報生成部３２は、ひびフラグＯＮの画素の３次元座標の情報をグルーピングまたは最小二乗法による、直線近似または線分接続などの処理により、１本毎のひびベクトルを生成する（ステップＳ８）。図８は、実施の形態１にかかるひびベクトル情報生成部３２において生成したひびベクトル情報の内容を示す図である。ひびベクトル情報生成部３２で生成された各ひびベクトルは折線形状をしているものとする。各ひびベクトルは折線形状をしているため、ひびベクトルの形状を、両端の２つの端点、および複数の頂点により表すことができる。そのため、１つのひびベクトルについて、端点および頂点の位置を各々Ｘ座標、Ｙ座標、Ｚ座標により記憶する。図８に示すひびベクトル情報については、ひびベクトル情報生成部３２内部の記憶部で記憶してもよいし、図示しない外部の記憶部で記憶してもよい。

　段差検出部４の段差抽出部４１は、３次元点群情報入力部２から入力された３次元点群情報を解析し、３次元点群情報から段差を抽出する（ステップＳ９）。段差抽出部４１は、段差部分の点群には段差箇所であることを示すフラグにＯＮ情報を付与して記憶する。図９は、実施の形態１にかかる段差抽出部４１が抽出した段差箇所についての段差フラグの情報を付与した３次元点群情報の内容を示す図である。図４に示す各点の３次元点群情報に段差フラグの情報を付与したものである。図９に示す段差フラグの情報を付与した３次元点群情報については、段差抽出部４１内部の記憶部で記憶してもよいし、図示しない外部の記憶部で記憶してもよい。なお、３次元点群情報の各点に段差フラグの情報を付与する場合、図９のように３次元点群情報および段差フラグの情報を一緒に記憶せず、画像情報のときのように、図３に示す画像情報および図５に示すひびフラグの情報のように別々に記憶してもよい。

　段差ベクトル情報生成部４２は、段差フラグＯＮとなっている３次元点群情報をグルーピングまたは最小二乗法による、直線近似または線分接続の処理により、１本毎の段差ベクトルを生成する（ステップＳ１０）。図１０は、実施の形態１にかかる段差ベクトル情報生成部４２において生成した段差ベクトル情報の内容を示す図である。段差ベクトル情報生成部４２で生成された各段差ベクトルは折線形状をしているものとする。各段差ベクトルは折線形状をしているため、段差ベクトルの形状を、両端の２つの端点、および複数の頂点により表すことができる。そのため、１つの段差ベクトルについて、端点および頂点の位置を各々Ｘ座標、Ｙ座標、Ｚ座標により記憶する。図１０に示す段差ベクトル情報については、段差ベクトル情報生成部４２内部の記憶部で記憶してもよいし、図示しない外部の記憶部で記憶してもよい。

　判定部５は、ひびベクトル情報生成部３２で生成されたひびベクトルと、段差ベクトル情報生成部４２で生成された段差ベクトルとを用いてベクトル比較を行う（ステップＳ１１）。判定部５は、具体的に、ひびベクトルおよび段差ベクトルの各々のベクトルの各線分の距離が最短となる線分同士の距離を算出し、１つのひびベクトルにおいて同一の段差ベクトルに対して距離が規定された閾値より小さくなるポイントの比率により、浮き剥離を伴うひびか否かを判定する（ステップＳ１２）。

　図１１から図１４は、実施の形態１にかかる判定部５においてひびベクトルと段差ベクトルとを比較したときのイメージの例を示す図である。ここでは、一例として、線分間距離の閾値を閾値γとし、判定部５は全ポイントに対する閾値γ以下のポイントの比率が５０％以上のときに浮き剥離を伴うひびと判定するものとする。判定部５では、５０％の値についてはユーザからの操作を受け付けて設定し、変更できるものとする。

　判定部５は、図１１に示すひびベクトル１０１と段差ベクトル２０１を比較した場合、ひびベクトル１０１の線分区間Ａと段差ベクトル２０１との距離はβ１、ひびベクトル１０１の線分区間Ｂと段差ベクトル２０１との距離は０、ひびベクトル１０１の線分区間Ｃと段差ベクトル２０１との距離は０、ひびベクトル１０１の線分区間Ｄと段差ベクトル２０１との距離は０、ひびベクトル１０１の線分区間Ｅと段差ベクトル２０１との距離はβ２、ひびベクトル１０１の線分区間Ｆと段差ベクトル２０１との距離は０、ひびベクトル１０１の線分区間Ｇと段差ベクトル２０１との距離は０となる。判定部５は、β１およびβ２はともに閾値γより小さいため閾値γ以下のポイント数が７となり、閾値γ以下のポイントの比率が７／７＝１００％のため、ひびベクトル１０１は浮き剥離を伴うひびと判定する。

　判定部５は、図１２に示すひびベクトル１０１と段差ベクトル２０２を比較した場合、ひびベクトル１０１の線分区間Ａと段差ベクトル２０２との距離はα１、ひびベクトル１０１の線分区間Ｂと段差ベクトル２０２との距離はβ１、ひびベクトル１０１の線分区間Ｃと段差ベクトル２０２との距離は０、ひびベクトル１０１の線分区間Ｄと段差ベクトル２０２との距離は０、ひびベクトル１０１の線分区間Ｅと段差ベクトル２０２との距離はβ２、ひびベクトル１０１の線分区間Ｆと段差ベクトル２０２との距離はβ３、ひびベクトル１０１の線分区間Ｇと段差ベクトル２０２との距離はβ４となる。判定部５は、α１は閾値γ以上、β１～β４は閾値γより小さいため閾値γ以下のポイント数が６となり、閾値γ以下のポイントの比率が６／７＝８５．７％のため、ひびベクトル１０１は浮き剥離を伴うひびと判定する。

　判定部５は、図１３に示すひびベクトル１０１と段差ベクトル２０３を比較した場合、ひびベクトル１０１の線分区間Ａと段差ベクトル２０３との距離はα１、ひびベクトル１０１の線分区間Ｂと段差ベクトル２０３との距離はα２、ひびベクトル１０１の線分区間Ｃと段差ベクトル２０３との距離はβ１、ひびベクトル１０１の線分区間Ｄと段差ベクトル２０３との距離はβ２、ひびベクトル１０１の線分区間Ｅと段差ベクトル２０３との距離はβ３、ひびベクトル１０１の線分区間Ｆと段差ベクトル２０３との距離はβ４、ひびベクトル１０１の線分区間Ｇと段差ベクトル２０３との距離はβ５となる。判定部５は、α１およびα２はともに閾値γ以上、β１～β５は閾値γより小さいため閾値γ以下のポイント数が５となり、閾値γ以下のポイントの比率が５／７＝７１．４％のため、ひびベクトル１０１は浮き剥離を伴うひびと判定する。

　判定部５は、図１４に示すひびベクトル１０１と段差ベクトル２０４を比較した場合、ひびベクトル１０１の線分区間Ａと段差ベクトル２０４との距離はα１、ひびベクトル１０１の線分区間Ｂと段差ベクトル２０４との距離はα２、ひびベクトル１０１の線分区間Ｃと段差ベクトル２０４との距離はα３、ひびベクトル１０１の線分区間Ｄと段差ベクトル２０４との距離はα４、ひびベクトル１０１の線分区間Ｅと段差ベクトル２０４との距離はα５、ひびベクトル１０１の線分区間Ｆと段差ベクトル２０４との距離はα６、ひびベクトル１０１の線分区間Ｇと段差ベクトル２０４との距離はα７となる。判定部５は、α１～α７は閾値γ以上のため閾値γ以下のポイント数が０となり、閾値γ以下のポイントの比率が０／７＝０％のため、ひびベクトル１０１は浮き剥離を伴うひびではないと判定する。

　判定部５では、ひびベクトルおよび段差ベクトルの各線分間の距離の算出方法については２次元座標でも３次元座標でも、どちらでも算出は可能である。判定部５は、浮き剥離を伴うひびと識別したひびについては、浮き剥離ひび情報として、対応するひびベクトルおよび段差ベクトルの情報を記憶する。図１５は、実施の形態１にかかる判定部５において浮き剥離を伴うひびと判定したひびについての浮き剥離ひび情報の内容を示す図である。浮き剥離を伴うひびと判定した各浮き剥離ひびについて、ひびベクトルおよび段差ベクトルの情報を記憶する。図１５に示す浮き剥離ひび情報については、判定部５内部の記憶部で記憶してもよいし、図示しない外部の記憶部で記憶してもよい。

　判定部５は、ひびベクトルと段差ベクトルとを比較し、図１１から図１３のように閾値γ以下のポイントの比率が５０％以上となった場合にはひびベクトル１０１は浮き剥離を伴うひびと判定して浮き剥離ひびの情報として記憶し、図１４のように閾値γ以下のポイントの比率が５０％未満となった場合にはひびベクトル１０１は浮き剥離を伴うひびではないと判定して浮き剥離ひびの情報として記憶しない。なお、判定部５では、閾値γ以下のポイントの比率により浮き剥離を伴うひびか否かを判定していたが、閾値γ以下のポイント数により浮き剥離を伴うひびか否かを判定してもよい。

　全てのひびベクトルについてベクトル比較が終了していない場合（ステップＳ１３：Ｎｏ）、判定部５は、ステップＳ１１に戻って、つぎのひびベクトルを選択してベクトル比較を行う。全てのひびベクトルについてベクトル比較が終了した場合（ステップＳ１３：Ｙｅｓ）、判定部５は、処理を終了する。

　つづいて、検出装置２０のハードウェア構成について説明する。検出装置２０において、画像情報入力部１は、デジタルカメラなどの計測装置、または画像情報をデータで取得するインターフェース回路により実現される。３次元点群情報入力部２は、高密度レーザスキャナなどの計測装置、または３次元点群情報をデータで取得するインターフェース回路により実現される。ひび抽出部３１およびひびベクトル情報生成部３２を備えるひび検出部３、段差抽出部４１および段差ベクトル情報生成部４２を備える段差検出部４、および判定部５については、処理回路により実現される。すなわち、検出装置２０は、画像情報からひびベクトルを生成し、３次元点群情報から段差ベクトルを生成し、ひびベクトルと段差ベクトルとを比較してひびベクトルで表されるひびが浮き剥離を伴うひびか否かを判定するための処理回路を備える。処理回路は、専用のハードウェアであってもよいし、メモリに格納されるプログラムを実行するＣＰＵ（Central　Processing　Unit）およびメモリであってもよい。

　図１６は、実施の形態１にかかる検出装置２０を専用のハードウェアで構成する場合の例を示す図である。処理回路が専用のハードウェアである場合、図１６に示す処理回路９１は、例えば、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ＡＳＩＣ（Application　Specific　Integrated　Circuit）、ＦＰＧＡ（Field　Programmable　Gate　Array）、またはこれらを組み合わせたものが該当する。検出装置２０の各機能を機能別に処理回路９１で実現してもよいし、各機能をまとめて処理回路９１で実現してもよい。

　図１７は、実施の形態１にかかる検出装置２０をＣＰＵおよびメモリで構成する場合の例を示す図である。処理回路がＣＰＵ９２およびメモリ９３で構成される場合、検出装置２０の機能は、ソフトウェア、ファームウェア、またはソフトウェアとファームウェアとの組み合わせにより実現される。ソフトウェアまたはファームウェアはプログラムとして記述され、メモリ９３に格納される。処理回路では、メモリ９３に記憶されたプログラムをＣＰＵ９２が読み出して実行することにより、各機能を実現する。すなわち、検出装置２０は、検出装置２０が処理回路により実行されるときに、画像情報からひびベクトルを生成するステップ、３次元点群情報から段差ベクトルを生成するステップ、ひびベクトルと段差ベクトルとを比較してひびベクトルで表されるひびが浮き剥離を伴うひびか否かを判定するステップが結果的に実行されることになるプログラムを格納するためのメモリ９３を備える。また、これらのプログラムは、検出装置２０の手順および方法をコンピュータに実行させるものであるともいえる。ここで、ＣＰＵ９２は、処理装置、演算装置、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、プロセッサ、またはＤＳＰ（Digital　Signal　Processor）などであってもよい。また、メモリ９３とは、例えば、ＲＡＭ（Random　Access　Memory）、ＲＯＭ（Read　Only　Memory）、フラッシュメモリ、ＥＰＲＯＭ（Erasable　Programmable　ＲＯＭ）、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically　ＥＰＲＯＭ）などの、不揮発性または揮発性の半導体メモリ、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ミニディスク、またはＤＶＤ（Digital　Versatile　Disc）などが該当する。

　なお、検出装置２０の各機能について、一部を専用のハードウェアで実現し、一部をソフトウェアまたはファームウェアで実現するようにしてもよい。例えば、画像情報からひびベクトルを生成する機能、および３次元点群情報から段差ベクトルを生成する機能については専用のハードウェアとしての処理回路９１でその機能を実現し、ひびベクトルと段差ベクトルとを比較してひびベクトルで表されるひびが浮き剥離を伴うひびか否かを判定する機能についてはＣＰＵ９２がメモリ９３に格納されたプログラムを読み出して実行することによってその機能を実現することが可能である。

　このように、処理回路は、専用のハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、またはこれらの組み合わせによって、上述の各機能を実現することができる。

　以上説明したように、本実施の形態によれば、検出装置２０では、レーザ計測によって得られた３次元点群情報から段差ベクトルを生成し、レーザ計測と同時に撮影して得られた画像情報からひびベクトルを生成し、ひびベクトルと段差ベクトルとを比較して、各ベクトルを構成する線分同士の距離に基づいて、ひびベクトルで表されるひびの状態を判定することとした。これにより、検出装置２０では、多大な人力による作業時間を不要とし、かつ調査員の経験および技術によらず、構造物の表面に発生したひびが、単なるひびか、浮き剥離を伴うひびかを自動で判定することができる。検出装置２０では、ひび割れの状態を検出する精度を向上することができる。

実施の形態２．
　実施の形態１では、検査装置２０が、画像情報からひびベクトルを生成し、３次元点群情報から段差ベクトルを生成し、各ベクトルを比較することによって、ひびが浮き剥離を伴うひびか否かを判定していた。実施の形態２では、検査装置において、画像情報から得られるひびをベクトル化せずにひびの状態を判定する場合について説明する。

　図１８は、実施の形態２にかかる検出装置２０ａの構成例を示すブロック図である。検出装置２０ａは、検出装置２０に対して、ひび検出部３および判定部５を削除し、ひび検出部３ａおよび判定部５ａに置き換えたものである。ひび検出部３ａは、ひび検出部３に対して、ひびベクトル情報生成部３２を削除し、ひび３次元情報生成部３３に置き換えたものである。

　変状３次元情報生成部であるひび３次元情報生成部３３は、ひびベクトル情報生成部３２と同様、ひび抽出部３１で生成されたひびの画像情報の各画素に対して、画像情報を撮影時のカメラの光学中心位置である３次元位置座標の情報、３軸方向によるカメラの姿勢についての情報、および３次元点群情報入力部２から入力された３次元点群情報に基づいて、ひびの各画素に対して構造物表面上の３次元絶対座標を算出し、ひびの画像情報についての３次元情報を得る。ただし、ひび３次元情報生成部３３では、ひびの画像情報についての３次元情報を得る画素について、ひび抽出部３１で抽出されたひびの画像情報に一定の糊代範囲を付加した範囲までの各画素を対象とする。実施の形態２では、ひびの各画素に対して一定の糊代範囲を付加した範囲の画素を変状の範囲とする。ひび３次元情報生成部３３は、ひびベクトル情報生成部３２のようにひびベクトル情報の生成までは実施せず、ひび部分に該当する画素および糊代範囲の画素について３次元情報を得るところまでを実施する。

　ひびの画像情報に一定の糊代範囲を付加する方法について説明する。図１９は、実施の形態２にかかるひび３次元情報生成部３３において糊代範囲を１画素とした場合の３次元画像を得る対象の画素の範囲の例を示す図である。一定の糊代範囲として、ひびフラグＯＮの画素の周囲１画素分を糊代範囲としたものである。ひび３次元情報生成部３３は、ひびフラグＯＮの画素、およびひびフラグＯＦＦであるが糊代範囲の画素について３次元情報を得る。ひび３次元情報生成部３３は、ひびフラグＯＦＦであり糊代範囲でもない画素については、３次元情報を得ることはしない。

　図２０は、実施の形態２にかかるひび３次元情報生成部３３が算出したひびフラグＯＮおよび糊代範囲の画素の３次元座標の情報の内容を示す図である。ひび３次元情報生成部３３は、ひびフラグＯＮおよび糊代範囲の各画素について３次元座標を算出し、変状の３次元情報として、各画素の３次元座標をＸ座標、Ｙ座標、およびＺ座標により記憶する。図２０に示すひびフラグＯＮおよび糊代範囲の画素の３次元座標については、ひび３次元情報生成部３３内部の記憶部で記憶してもよいし、図示しない外部の記憶部で記憶してもよい。

　判定部５ａは、変状の情報である変状の３次元情報、および段差のベクトル情報を用いて、変状の状態を判定する。具体的に、判定部５ａは、ひび３次元情報生成部３３で生成されたひびフラグＯＮおよび糊代範囲の画素の３次元座標の情報から、ひびフラグＯＮおよび糊代範囲の画素の座標の全てを含む３次元空間を生成する。判定部５ａは、段差ベクトル情報生成部４２で生成された３次元の段差ベクトルが３次元空間に存在する比率である存在率を算出する。判定部５ａは、３次元空間での段差ベクトルの存在率が閾値以上の場合、ひびフラグＯＮの画素で表されるひびは浮き剥離を伴うひびであると判定して記憶する。

　判定部５ａについては、ひびフラグＯＮおよび糊代範囲の画素の座標の全てを含む３次元空間における３次元の段差ベクトルの存在率を算出して判定する方法の他、前述の３次元空間および３次元の段差ベクトルをともに２次元平面に投影し、２次元平面上において、２次元化されたひびフラグＯＮおよび糊代範囲の画素を含む領域の面積範囲と２次元の段差ベクトルとの位置関係で判定してもよい。

　つぎに、検出装置２０ａにおける、構造物の表面で検出された変状が単なるひびか、浮き剥離を伴うひびか否かを判定する処理について説明する。図２１は、実施の形態２にかかる検出装置２０ａにおいて検出したひびの状態を判定する処理を示すフローチャートである。図２に示す実施の形態１のフローチャートと異なる部分について説明する。

　ひび３次元情報生成部３３は、ひび抽出部３１で抽出されたひびの画素、すなわちひびフラグＯＮの画素に対して糊代範囲を設定する（ステップＳ３１）。ひび３次元情報生成部３３は、ステップＳ４で選択した処理対象画素は、ひびフラグＯＮまたは糊代範囲の画素か否かを確認する（ステップＳ３２）。ひびフラグＯＮまたは糊代範囲のいずれでもない場合（ステップＳ３２：Ｎｏ）、ひび３次元情報生成部３３は、ステップＳ４に戻って図３に示す画像情報からつぎの処理対象画素を１つ選択する（ステップＳ４）。ひびフラグＯＮまたは糊代範囲の場合（ステップＳ３２：Ｙｅｓ）、ひび３次元情報生成部３３は、３次元点群情報に基づいて、ひびフラグＯＮの画素または糊代範囲の画素の３次元座標を算出する（ステップＳ６）。３次元座標を算出する対象の画素が実施の形態１と異なるが、ひび３次元情報生成部３３がひびフラグＯＮの画素または糊代範囲の画素の３次元座標を算出する処理は、実施の形態１においてひびベクトル情報生成部３２がひびフラグＯＮの画素の３次元座標を算出する処理と同様である。

　判定部５ａは、ひび３次元情報生成部３３で生成されたひびフラグＯＮおよび糊代範囲の画素の３次元座標の情報から、ひびフラグＯＮおよび糊代範囲の画素を全て含む３次元空間を生成する（ステップＳ３３）。そして、判定部５ａは、段差ベクトル情報生成部４２で生成された３次元の段差ベクトルの３次元空間での存在率を算出する（ステップＳ３４）。判定部５ａは、算出された存在率に基づいて、浮き剥離を伴うひびであるか否かを判定する（ステップＳ１２）。

　図２２から図２５は、実施の形態２にかかる判定部５ａにおいて段差ベクトルの３次元空間での存在率を算出したときのイメージの例を示す図である。ここでは、一例として、糊代範囲を２画素とし、判定部５ａは存在率が５０％以上のときに浮き剥離を伴うひびと判定するものとする。

　判定部５ａは、図２２に示す３次元空間に段差ベクトル２０１が存在する存在率が１００％の場合、ひびフラグＯＮの画素で表されるひびは浮き剥離を伴うひびと判定する。判定部５ａは、図２３に示す３次元空間に段差ベクトル２０２が存在する存在率が１００％の場合、ひびフラグＯＮの画素で表されるひびは浮き剥離を伴うひびと判定する。

　判定部５ａは、図２４に示す３次元空間に段差ベクトル２０３が存在する存在率が１０％の場合、ひびフラグＯＮの画素で表されるひびは浮き剥離を伴わないひびと判定する。判定部５ａは、図２５に示す３次元空間に段差ベクトル２０４が存在する存在率が０％の場合、ひびフラグＯＮの画素で表されるひびは浮き剥離を伴わないひびと判定する。

　全ての段差ベクトルについて存在率を算出していない場合（ステップＳ３５：Ｎｏ）、判定部５ａは、ステップＳ３４に戻って、つぎの段差ベクトルを選択して存在率を算出する。全ての段差ベクトルについて存在率の算出が終了した場合（ステップＳ３５：Ｙｅｓ）、判定部５ａは、処理を終了する。

　なお、検出装置２０ａのハードウェア構成については、実施の形態１の検出装置２０と同様の構成により実現可能である。

　以上説明したように、本実施の形態によれば、検出装置２０ａでは、レーザ計測によって得られた３次元点群情報から段差ベクトルを生成し、レーザ計測と同時に撮影して得られた画像情報からひびフラグＯＮおよび糊代範囲の画素の３次元情報を生成し、ひびフラグＯＮおよび糊代範囲の画素を含む３次元空間での段差ベクトルの存在率によって、ひびの状態を判定することとした。これにより、検出装置２０ａでは、実施の形態１と同様、多大な人力による作業時間を不要とし、かつ調査員の経験および技術によらず、構造物の表面に発生したひびが、単なるひびか、浮き剥離を伴うひびかを自動で判定することができる。さらに、検出装置２０ａでは、ひびベクトルを生成せずに浮き剥離を伴うひびか否かを判定できるため、実施の形態１と比較して、判定方法が容易になり、判定にかかる処理時間を削減することができる。

実施の形態３．
　実施の形態１では、検査装置２０が、画像情報からひびベクトルを生成し、３次元点群情報から段差ベクトルを生成し、各ベクトルを比較することによって、ひびが浮き剥離を伴うひびか否かを判定していた。実施の形態３では、検出装置において、３次元点群情報から得られる段差をベクトル化せずにひびの状態を判定する場合について説明する。

　図２６は、実施の形態３にかかる検出装置２０ｂの構成例を示すブロック図である。検出装置２０ｂは、検出装置２０に対して、段差検出部４および判定部５を削除し、構造物表面位置算出部６および判定部５ｂに置き換えたものである。

　構造物表面位置算出部６は、３次元点群情報入力部２から入力された３次元点群情報から、例えば、平滑化処理により構造物の表面をなだらかな面として近似し、構造物表面の位置を算出する。

　判定部５ｂは、変状の情報であるひびベクトル情報、構造物表面の位置の情報、および３次元点群情報を用いて、ひびの状態を判定する。具体的に、判定部５ｂは、ひびベクトル情報生成部３２で生成されたひびベクトルに基づいて、ひびベクトルから規定された範囲の空間にある３次元点群情報を、３次元点群情報入力部２から抽出する。判定部５ｂは、抽出した３次元点群情報を、構造物表面位置算出部６で算出された構造物表面位置に対して垂直の方向でひびベクトルを境界にして、２つの点群グループに分類する。判定部５ｂは、分類した各点群グループの各点について、構造物表面位置からの垂直距離を算出し、各点群グループにおける構造物表面位置からの垂直距離平均値を算出して記憶する。判定部５ｂは、全てのひびベクトルに対して同様の処理を実施する。

　また、判定部５ｂは、１つのひびベクトルを境界にして隣接する２つの点群グループについて、算出した構造物表面位置からの垂直距離平均値の差分が規定された閾値以上の場合、２つの点群グループの境界にあるひびベクトルで表される構造物表面のひびの周辺には段差があると判定する。判定部５ｂは、さらに、判定した段差の情報を用いて、ひびの状態、すなわち浮き剥離を伴うひびか否かを判定する。判定部５ｂは、全てのひびベクトルに対して同様の処理を実施する。

　つぎに、検出装置２０ｂにおける、構造物の表面で検出された変状が単なるひびか、浮き剥離を伴うひびか否かを判定する処理について説明する。図２７は、実施の形態３にかかる検出装置２０ｂにおいて検出したひびの状態を判定する処理を示すフローチャートである。図２に示す実施の形態１のフローチャートと異なる部分について説明する。

　構造物表面位置算出部６は、３次元点群情報入力部２から入力された３次元点群情報から、平滑化処理などの手法により、構造物表面位置を算出する（ステップＳ４１）。

　判定部５ｂは、ひびベクトルに基づいて、ひびベクトルから規定された範囲の空間にある３次元点群情報を、３次元点群情報入力部２から抽出する（ステップＳ４２）。

　判定部５ｂは、抽出した３次元点群情報を、構造物表面位置に対して垂直の方向でひびベクトルを境界にして、２つの点群グループに分類する（ステップＳ４３）。

　判定部５ｂは、各点群グループの各点について構造物表面位置からの垂直距離を算出し、各点群グループについて構造物表面位置からの垂直距離平均値を算出する（ステップＳ４４）。

　判定部５ｂは、１つのひびベクトルを境界にして隣接する２つの点群グループについて、垂直距離平均値の差分を算出する（ステップＳ４５）。判定部５ｂは、算出された垂直距離平均値の差分に基づいて、浮き剥離を伴うひびであるか否かを判定する（ステップＳ１２）。

　図２８は、実施の形態３にかかる判定部５ｂにおいて、ひびベクトル１０２を境界にして３次元点群情報入力部２から抽出した３次元点群情報を２つの点群グループに分類した状態、および構造物表面位置３０１の例を示す図である。判定部５ｂは、３次元点群情報入力部２から抽出した３次元点群情報を、ひびベクトル１０２を境界にして左側の点群グループおよび右側の点群グループに分類する。判定部５ｂは、左側の点群グループの各点と構造物表面位置３０１との垂直距離を算出し、左側の点群グループにおける構造物表面位置からの垂直距離平均値（ａ）を算出する。同様に、判定部５ｂは、右側の点群グループの各点と構造物表面位置３０１との垂直距離を算出し、右側の点群グループにおける構造物表面位置からの垂直距離平均値（－ｂ）を算出する。判定部５ｂは、各点群グループの垂直距離平均値の差分である「（ａ）－（－ｂ）」の値が規定された閾値ｃより大きい場合、ひびベクトル１０２で表されるひびは浮き剥離を伴うひびであると判定する。

　全てのひびベクトルについて隣接する２つの点群グループの垂直距離平均値の差分を算出していない場合（ステップＳ４６：Ｎｏ）、判定部５ｂは、ステップＳ４５に戻って、未処理のひびベクトルについて、１つのひびベクトルを境界にして隣接する２つの点群グループについて、垂直距離平均値の差分を算出する。全てのひびベクトルについて隣接する２つの点群グループの垂直距離平均値の差分を算出した場合（ステップＳ４６：Ｙｅｓ）、判定部５ｂは、処理を終了する。

　なお、検出装置２０ｂのハードウェア構成については、実施の形態１の検出装置２０と同様の構成により実現可能である。

　以上に説明したように、本実施の形態によれば、検出装置２０ｂでは、レーザ計測によって得られた３次元点群情報から構造物表面位置を算出し、レーザ計測と同時に撮影して得られた画像情報からひびベクトルを生成し、ひびベクトルを境界とする２つ点群グループにおける各点の構造物表面位置からの垂直距離平均値の差分によって、ひびの状態を判定することとした。これにより、検出装置２０ｂでは、実施の形態１と同様、多大な人力による作業時間を不要とし、かつ調査員の経験および技術によらず、構造物の表面に発生したひびが、単なるひびか、浮き剥離を伴うひびかを自動で判定することができる。さらに、検出装置２０ｂでは、段差ベクトルを生成せずに浮き剥離を伴うひびか否かを判定できるため、実施の形態１と比較して、判定方法が容易になり、判定にかかる処理時間を削減することができる。

　なお、実施の形態１を例にして説明したが、実施の形態２にも適用可能である。この場合の検出装置では、ひびベクトルおよび段差ベクトルをともに生成せずに浮き剥離を伴うひびか否かを判定できるため、実施の形態１，２と比較して、さらに、判定方法が容易になり、判定にかかる処理時間を削減することができる。

実施の形態４．
　実施の形態４では、検出装置において、ひびベクトルを編集する方法について説明する。実施の形態１を例にして説明するが、実施の形態３についても適用可能である。

　図２９は、実施の形態４にかかる検出装置２０ｃの構成例を示すブロック図である。検出装置２０ｃは、検出装置２０に対して、表示部７およびひびベクトル情報編集部８を追加したものである。

　表示部７は、画像情報入力部１から入力された画像情報、およびひびベクトル情報生成部３２で生成されたひびベクトルの情報を、ユーザが目視により認識できる形式で表示を行う。表示部７は、画像情報およびひびベクトルを別々に表示してもよいし、重畳表示してもよい。表示部７は、例えば、検出装置２０ｃを構成するパーソナルコンピュータなどに搭載されたディスプレイなどに表示を行うものである。なお、表示部７は、ディスプレイ部にひびベクトルなどを表示する表示制御部のみを備え、ディスプレイ部については検出装置２０ｃに外付けで接続される外部のディスプレイなどを用いる形態でもよい。表示部７では、例えば、実施の形態１の図１１から図１４、実施の形態２の図２２から図２５、実施の形態３の図２８などに示すものを表示してもよい。

　編集部であるひびベクトル情報編集部８は、ユーザが表示部７に表示された画像情報およびひびベクトルを確認し、ひびベクトルの頂点を追加または削除する、ひびベクトルを構成する線分を長くするまたは短くするなどのユーザによる補正処理を受け付けて、ひびベクトル情報生成部３２で生成されたひびベクトル情報を編集して補正する。ひびベクトル情報編集部８は、図８に示すひびベクトル情報生成部３２で生成されたひびベクトル情報に対して補正した内容のひびベクトル情報を記憶する。なお、ひびベクトル情報編集部８において編集されていないひびベクトル情報は、ひびベクトル情報生成部３２で生成されたひびベクトル情報と同一となる。

　判定部５では、ひびベクトル情報編集部８で補正されたひびベクトル情報と、段差ベクトル情報生成部４２で生成された段差ベクトル情報とを用いて、構造物の表面に発生したひびが、浮き剥離を伴うひびか否かを判定する。判定部５における判定方法は、実施の形態１と同様である。

　つぎに、検出装置２０ｃにおける、構造物の表面で検出された変状が単なるひびか、浮き剥離を伴うひびか否かを判定する処理について説明する。図３０は、実施の形態４にかかる検出装置２０ｃにおいて検出したひびの状態を判定する処理を示すフローチャートである。図２に示す実施の形態１のフローチャートと異なる部分について説明する。

　検出装置２０ｃでは、ひびベクトル情報編集部８が、表示部７に表示された画像情報およびひびベクトルを確認したユーザからの補正処理を受け付けて、ステップＳ８で生成されたひびベクトル情報を編集する（ステップＳ５１）。検出装置２０ｃでは、編集後のひびベクトル情報については、ひびベクトル情報編集部８内部の記憶部で記憶してもよいし、図示しない外部の記憶部で記憶してもよい。検出装置２０ｃにおけるその他の処理は、実施の形態１と同様である。

　検出装置２０ｃのハードウェア構成については、表示部７でディスプレイなどが必要となるが、その他の部分については実施の形態１の検出装置２０と同様の構成により実現可能である。

　以上説明したように、本実施の形態によれば、検出装置２０ｃでは、画像情報およびひびベクトルをユーザが確認でき、画像情報に対して生成されたひびベクトルが実際のひびを正確に表せていないとユーザが判断した場合、ユーザがひびベクトルの情報を編集できるようにした。これにより、検出装置２０ｃでは、実施の形態１と同様の効果を得るとともに、より正確なひびベクトルの情報を入力情報とすることで、構造物の表面に発生したひびが、単なるひびか、浮き剥離を伴うひびかを自動で判定する際の精度を向上することができる。

実施の形態５．
　実施の形態５では、検出装置において、ひびベクトルの情報、段差ベクトルの情報などを表示する場合について説明する。実施の形態１を例にして説明するが、実施の形態２から４についても適用可能である。

　図３１は、実施の形態５にかかる検出装置２０ｄの構成例を示すブロック図である。検出装置２０ｄは、検出装置２０に対して、表示部７ｄを追加したものである。

　表示部７ｄは、画像情報入力部１から入力された画像情報、ひび抽出部３１で生成されたひびの画像情報、ひびベクトル情報生成部３２で生成されたひびベクトル情報、３次元点群情報入力部２から入力された３次元点群情報、段差抽出部４１で生成された段差フラグ付きの３次元点群情報、段差ベクトル情報生成部４２で生成された段差ベクトル情報、判定部５で生成された浮き剥離ひび情報を、ユーザが目視により認識できる形式で表示を行う。表示部７ｄは、例えば、検出装置２０ｄを構成するパーソナルコンピュータなどに搭載されたディスプレイなどに表示を行うものである。なお、表示部７ｄは、ディスプレイ部にひびベクトルなどを表示する表示制御部のみを備え、ディスプレイ部については検出装置２０ｄに外付けで接続される外部のディスプレイなどを用いる形態でもよい。表示部７ｄは、例えば、実施の形態１の図１１から図１４、実施の形態２の図２２から図２５、実施の形態３の図２８などに示すものを表示する。実施の形態４に適用する場合には、表示部７ｄで表示部７を兼用してもよい。

　表示部７ｄは、例えば、段差フラグ付きの３次元点群情報について、段差フラグＯＮの点には段差を示す色で表示し、その上にひびベクトルを重畳表示することで、段差とひびの位置関係をユーザが直感的に把握することを支援する。また、表示部７ｄは、段差フラグ付きの３次元点群情報とひびベクトルとを重畳表示する場合、各表示を別の階層に表示することで各表示のオンオフが可能であり、より見やすくすることもできる。また、表示部７ｄは、重畳表示するのは、ひびベクトルと段差ベクトルであってもよいし、ひびフラグＯＮのひびの画像情報の画素にはひびであることを示す色で表示し、その上に段差ベクトルを表示してもよい。また、表示部７ｄは、ひびフラグＯＮの画像情報の画素にはひびであることを示す色で表示し、その上に段差フラグ付きの３次元点群情報において段差フラグＯＮの点には段差であることを示す色で表示してもよい。また、表示部７ｄは、全ての情報を異なる階層に表示し、ユーザからの選択を受け付けて必要な情報のみを表示してもよい。なお、表示部７ｄでは、各情報を３次元で表示してもよいし、２次元上に展開した情報でひびおよび段差の両方を表示してもよい。

　表示部７ｄでは、判定部５で生成された浮き剥離ひびの情報に対して、どのひびとどの段差とが対応付けられて浮き剥離と判定されたのかについて、入力情報である画像情報および３次元点群情報とを重畳して表示することもできる。

　実施の形態５の検出装置２０ｄにおいて、検出したひびの状態を判定する処理を示すフローチャートは、図２に示す実施の形態１のフローチャートと同様である。

　検出装置２０ｄのハードウェア構成については、表示部７ｄでディスプレイなどが必要となるが、その他の部分については実施の形態１の検出装置２０と同様の構成により実現可能である。

　以上説明したように、本実施の形態によれば、検出装置２０ｄでは、画像情報、３次元点群情報、ひびの画像情報、ひびベクトル情報、段差情報付きの３次元点群情報、段差ベクトル情報、浮き剥離ひび情報の全てを各層に割り当てて重畳表示することができる。これにより、検出装置２０ｄでは、実施の形態１と同様の効果を得るとともに、ユーザに対してひびと段差との位置関係が確認可能な表示をすることで、ユーザはひびの状態を把握することができる。

実施の形態６．
　実施の形態６では、検出装置において、浮き剥離ひび情報に類似度を付与する方法について説明する。実施の形態１を例にして説明するが、実施の形態２から５についても適用可能である。

　図３２は、実施の形態６にかかる検出装置２０ｅの構成例を示すブロック図である。検出装置２０ｅは、検出装置２０に対して、類似度判定部９を追加したものである。

　類似度判定部９は、判定部５でのひびの状態の判定結果を用いて、変状と段差との類似度を判定する。類似度判定部９は、例えば、実施の形態１の判定部５で算出されたひびベクトルと段差ベクトルとの各線分間の距離、および閾値γ以下のポイントの比率などを用いて、さらに、各ベクトルの距離に関係なくひびベクトルおよび段差ベクトルの形状などを比較し、ひびベクトルおよび段差ベクトルの類似度を判定する。または、類似度判定部９は、例えば、実施の形態２の判定部５ａで算出されたひびおよび糊代範囲の画素を含む３次元空間に段差ベクトルが存在する存在率などを用いて、さらに、ひびフラグＯＮの画素で表される形状および段差ベクトルの形状などを比較し、ひびフラグＯＮの画素および段差ベクトルの類似度を判定する。類似度判定部９は、判定した類似度の情報を、判定部５において判定した結果である浮き剥離ひび情報に、類似度の情報を付与して記憶する。

　つぎに、検出装置２０ｅにおける、構造物の表面で検出された変状が単なるひびか、浮き剥離を伴うひびか否かを判定する処理について説明する。図３３は、実施の形態６にかかる検出装置２０ｅにおいて検出したひびの状態を判定する処理を示すフローチャートである。図２に示す実施の形態１のフローチャートと異なる部分について説明する。

　検出装置２０ｅにおいて、ステップＳ１３までの処理は図２に示す実施の形態１のフローチャートと同様である。類似度判定部９は、判定部５での処理が終了すると、ひびベクトルおよび段差ベクトルの類似度を判定する（ステップＳ６１）。

　図３４は、実施の形態６にかかる検出装置２０ｅにおいてひびの状態を判定する対象となる構造物および計測により得られた情報の例を示す図である。ここでは、ひびの状態を検出する対象の構造物をトンネル４０１とし、さらに計測された範囲のうち壁面箇所４０２の範囲を対象にして説明する。検出装置２０ｅは、実施の形態１と同様、デジタルカメラなどにより撮影された画像情報４０３に基づいてひびフラグＯＮの画素からひびベクトルを生成する。また、検出装置２０ｅは、実施の形態１と同様、高密度レーザスキャナなどにより計測された３次元点群情報４０４に基づいて段差フラグＯＮの点から段差ベクトルを生成する。画像情報４０３から得られたひびベクトルおよび３次元点群情報４０４から得られた段差ベクトルを重畳したものが図３５から図３８である。

　図３５から図３８は、実施の形態６にかかる類似度判定部９においてひびベクトルと段差ベクトルとを比較したときのイメージの例を示す図である。類似度判定部９は、実施の形態１で判定部５が算出した各ベクトルの線分間距離に基づいて位置の類似度を判定する。また、類似度判定部９は、各線分間距離のばらつきによって形状の類似度を判定する。類似度判定部９は、例えば、ひびベクトルと段差ベクトルとの間に距離があっても、線分間距離が等間隔に離れている場合は形状の類似度は高いと判定する。類似度判定部９は、さらに位置類似度および形状類似度から総合類似度を判定する。類似度判定部９は、総合類似度については、位置類似度および形状類似度の平均値をとってもよいし、値の低い方の類似度の値を総合類似度の値としてもよい。

　なお、図３５から図３８において、ひびベクトル１０１および段差ベクトル２０１～２０４は、実施の形態１で示した図１１から図１４のひびベクトル１０１および段差ベクトル２０１～２０４と同様とする。この場合、類似度判定部９では、位置の類似度を、判定部５で算出された閾値γ以下のポイントの比率に基づいて判定する。

　類似度判定部９は、図３５に示すひびベクトル１０１と段差ベクトル２０１を比較した場合、判定部５での線分間距離の算出結果に基づいて位置類似度を「５」、線分間距離のばらつきに基づいて形状類似度を「５」と判定し、値がともに「５」であることから総合類似度を「５」と判定する。

　類似度判定部９は、図３６に示すひびベクトル１０１と段差ベクトル２０２を比較した場合、判定部５での線分間距離の算出結果に基づいて位置類似度を「５」、線分間距離のばらつきに基づいて形状類似度を「４」と判定し、値が低い方が「４」であることから総合類似度を「４」と判定する。

　類似度判定部９は、図３７に示すひびベクトル１０１と段差ベクトル２０３を比較した場合、判定部５での線分間距離の算出結果に基づいて位置類似度を「２」、線分間距離のばらつきに基づいて形状類似度を「４」と判定し、値が低い方が「２」であることから総合類似度を「２」と判定する。

　類似度判定部９は、図３８に示すひびベクトル１０１と段差ベクトル２０４を比較した場合、判定部５での線分間距離の算出結果に基づいて位置類似度を「１」、線分間距離のばらつきに基づいて形状類似度を「１」と判定し、値がともに「１」であることから総合類似度を「１」と判定する。

　類似度判定部９は、判定した類似度の情報を、判定部５において判定した結果である浮き剥離ひび情報に、類似度の情報を付与して記憶する。図３９は、実施の形態６にかかる類似度判定部９において浮き剥離を伴うひびと判定された浮き剥離ひび情報に類似度の値を付与したときの内容を示す図である。図１５に示す浮き剥離ひび情報に対して、各浮き剥離ひびに類似度の情報を付与したものである。図３９に示す類似度の値を付与した浮き剥離ひび情報については、類似度判定部９内部の記憶部で記憶してもよいし、図示しない外部の記憶部で記憶してもよい。

　総合類似度が高い程、対象のひびベクトルで表されるひびは浮き剥離を伴っていると可能性が高いと想定される。一方、総合類似度が低い程、対象のひびベクトルで表されるひびは段差との関連性は無く浮き剥離を伴っている可能性は低いと想定される。類似度判定部９は、総合類似度が高い浮き剥離ひびについては、ユーザに対して判定内容を通知するようにしてもよい。例えば、実施の形態５のように表示部７ｄがある場合、類似度判定部９は、表示部７ｄを介してユーザへ総合類似度の内容を通知してもよい。位置類似度、形状類似度、および総合類似度の値を５段階にした場合について説明したが、類似度の値を細分化してもよい。この場合、類似度判定部９は、総合類似度の値によって、ユーザへの通知方法および通知内容を変更してもよい。

　なお、検出装置２０ｅのハードウェア構成については、実施の形態１の検出装置２０と同様の構成により実現可能である。

　以上に説明したように、本実施の形態によれば、検出装置２０ｅでは、ひびベクトルおよび段差ベクトルについて類似度を判定し、類似度を数値化することとした。これにより、検出装置２０ｅでは、実施の形態１と同様の効果を得るとともに、ユーザは、類似度の数値を確認することで検出されたひびの安全性を直感的に把握することができる。

実施の形態７．
　実施の形態１から６では、デジタルカメラなどでデジタル撮影された画像情報、および高密度レーザスキャナで計測された３次元点群情報を用いて、検出されたひびが、単なるひびか、浮き剥離を伴うひびか否かを判定していた。実施の形態７では、検出装置において、さらに、レーダによる内部変状の検出結果を用いる場合について説明する。実施の形態１を例にして説明するが、実施の形態２から６についても適用可能である。

　図４０は、実施の形態７にかかる検出装置２０ｆの構成例を示すブロック図である。検出装置２０ｆは、検出装置２０に対して、判定部５を削除して判定部５ｆに置き換え、さらに、レーダ情報入力部１０および内部変状検出部１１を追加したものである。

　レーダ情報入力部１０は、構造物の内部のレーダ情報を入力する。レーダ情報入力部１０は、レーダで計測および取得されたレーダ情報を入力するものであり、レーダそのものでもよい。レーダ情報入力部１０は、レーダで計測および取得されたレーダ情報を記録媒体経由でデータ読み取りを行うデータ読み取り装置、または、レーダで計測および取得された情報を有線通信または無線通信によって受信する通信装置であってもよい。

　内部変状検出部１１は、レーダ情報入力部１０で入力されたレーダ情報から構造物の内部の変状として空洞を検出し、検出した空洞の位置を記憶する。内部変状検出部１１における空洞の検出方法については、特に限定されない。

　判定部５ｆは、浮き剥離ひび情報に記録されているひびベクトルおよび段差ベクトルの３次元位置情報と、内部変状検出部１１で検出された空洞の位置情報とに基づいて、ひびベクトルと空洞との距離、および段差ベクトルと空洞との距離を算出する。判定部５ｆは、算出した距離が規定された閾値以下の場合、空洞を伴うひびと判定する。なお、判定部５ｆでは、いずれか一方のベクトルと空洞との距離のみを算出するものでもよい。また、判定部５ｆでは、実施の形態１の判定部５と同様、ひびベクトルと段差ベクトルとの比較を行って浮き剥離を伴うひびか否かを判定し、さらに、前述のように１つまたは２つのベクトルを用いて空洞との距離を求めて空洞を伴うひびか否かを判定してもよい。

　つぎに、検出装置２０ｆにおける、構造物の表面で検出された変状が単なるひびか、浮き剥離を伴うひびか否かを判定する処理について説明する。図４１は、実施の形態７にかかる検出装置２０ｆにおいて検出したひびの状態を判定する処理を示すフローチャートである。図２に示す実施の形態１のフローチャートと異なる部分について説明する。

　検出装置２０ｆでは、レーダ情報入力部１０において、構造物の内部を、例えば、レーダで計測されたレーダ情報を入力する（ステップＳ７１）。

　内部変状検出部１１は、レーダ情報入力部１０から入力されたレーダ情報から構造物の内部の空洞を検出する（ステップＳ７２）。

　判定部５ｆは、ステップＳ１２において浮き剥離を伴うひびであるか否かを判定すると、さらに、ひびベクトルおよび段差ベクトルの３次元位置情報と、空洞の位置情報とに基づいて、ひびベクトルと空洞との距離および段差ベクトルと空洞との距離、またはいずれか１つのベクトルと空洞との距離を算出する（ステップＳ７３）。なお、判定部５ｆは、ステップＳ１１，Ｓ１２の処理については省略してもよい。また、判定部５ｆは、算出した距離に基づいて、ひびベクトルで表されるひびが空洞を伴うひびであるか否かを判定する（ステップＳ７４）。

　なお、検出装置２０ｆのハードウェア構成については、実施の形態１の検出装置２０と同様の構成により実現可能である。この場合、レーダ情報入力部１０は、計測装置、またはレーダ情報をデータで取得するインターフェース回路により実現される。内部変状検出部１１は、処理回路により実現される。

　以上に説明したように、本実施の形態によれば、検出装置２０ｆでは、レーザ計測によって得た３次元点群情報、レーザ計測と同時に撮影した画像情報、およびレーダ計測によって得た内部空洞情報を組み合せて、ひびベクトルで表されるひびの状態を判定することとした。これにより、検出装置２０ｆでは、構造物の表面に発生したひびが、単なるひびか、浮き剥離を伴うひびかを自動で判定することができ、さらに空洞を伴うひびかを自動で判定することができる。

　以上の実施の形態に示した構成は、本発明の内容の一例を示すものであり、別の公知の技術と組み合わせることも可能であるし、本発明の要旨を逸脱しない範囲で、構成の一部を省略、変更することも可能である。

　１　画像情報入力部、２　３次元点群情報入力部、３，３ａ　ひび検出部、４　段差検出部、５，５ａ，５ｂ，５ｆ　判定部、６　構造物表面位置算出部、７，７ｄ　表示部、８　ひびベクトル情報編集部、９　類似度判定部、１０　レーダ情報入力部、１１　内部変状検出部、２０，２０ａ，２０ｂ，２０ｃ，２０ｄ，２０ｅ，２０ｆ　検出装置、３１　ひび抽出部、３２　ひびベクトル情報生成部、３３　ひび３次元情報生成部、４１　段差抽出部、４２　段差ベクトル情報生成部。

Claims (10)

1. 　構造物の画像情報から前記構造物の表面の変状を検出する変状検出部と、
   　レーザにより計測された前記構造物の３次元点群情報から前記構造物の表面の段差を検出する段差検出部と、
   　前記変状検出部で生成された前記変状の情報、および前記段差検出部で生成された前記段差の情報を用いて、前記変状の状態を判定する判定部と、
   　を備えることを特徴とする検出装置。
2. 　前記変状検出部は、
   　前記画像情報から前記構造物の表面の変状を抽出する変状抽出部と、
   　前記構造物の表面の前記３次元点群情報を用いて、抽出された前記変状のベクトル情報を生成する変状ベクトル情報生成部と、
   　を備え、
   　前記段差検出部は、
   　前記３次元点群情報から前記構造物の表面の段差を抽出する段差抽出部と、
   　抽出された前記段差のベクトル情報を生成する段差ベクトル情報生成部と、
   　を備え、
   　前記判定部は、前記変状の情報である前記変状のベクトル情報、および前記段差の情報である前記段差のベクトル情報を用いて、前記変状の状態を判定する、
   　ことを特徴とする請求項１に記載の検出装置。
3. 　前記変状検出部は、
   　前記画像情報から前記構造物の表面の変状を抽出する変状抽出部と、
   　前記構造物の表面の前記３次元点群情報を用いて、抽出された前記変状の３次元情報を生成する変状３次元情報生成部と、
   　を備え、
   　前記段差検出部は、
   　前記３次元点群情報から前記構造物の表面の段差を抽出する段差抽出部と、
   　抽出された前記段差のベクトル情報を生成する段差ベクトル情報生成部と、
   　を備え、
   　前記判定部は、前記変状の情報である前記変状の３次元情報、および前記段差の情報である前記段差のベクトル情報を用いて、前記変状の状態を判定する、
   　ことを特徴とする請求項１に記載の検出装置。
4. 　前記画像情報、前記変状の情報、前記３次元点群情報、前記段差の情報、および前記判定部での前記変状の状態の判定結果を表示する表示部、
   　を備えることを特徴とする請求項１から３のいずれか１つに記載の検出装置。
5. 　構造物の画像情報から前記構造物の表面の変状を検出する変状検出部と、
   　レーザにより計測された前記構造物の３次元点群情報から前記構造物の表面の位置を算出する構造物表面位置算出部と、
   　前記変状検出部で検出された前記変状の情報、および前記構造物表面位置算出部で算出された前記構造物の表面の位置の情報を用いて、前記変状の状態を判定する判定部と、
   　を備え、
   　前記変状検出部は、
   　前記画像情報から前記構造物の表面の変状を抽出する変状抽出部と、
   　前記構造物の表面の前記３次元点群情報を用いて、抽出された前記変状のベクトル情報を生成する変状ベクトル情報生成部と、
   　を備え、
   　前記判定部は、前記変状の情報である前記変状のベクトル情報、前記構造物の表面の位置の情報、および前記３次元点群情報を用いて、前記変状を境界にして前記構造物の表面に段差があるか否かを判定し、さらに、前記構造物の表面の段差の情報を用いて、前記変状の状態を判定する、
   　ことを特徴とする検出装置。
6. 　前記画像情報および前記変状のベクトル情報を表示する表示部と、
   　ユーザからの操作を受け付けて前記変状のベクトル情報を補正する編集部と、
   　を備え、
   　前記判定部は、前記編集部で補正された前記変状のベクトル情報を用いて、前記変状の状態を判定する、
   　ことを特徴とする請求項２または５に記載の検出装置。
7. 　前記判定部での前記変状の状態の判定結果を用いて、前記変状と前記段差との類似度を判定する類似度判定部、
   　を備えることを特徴とする請求項１から６のいずれか１つに記載の検出装置。
8. 　レーダ情報から前記構造物の内部の変状を検出する内部変状検出部、
   　を備え、
   　前記判定部は、さらに、前記内部変状検出部で検出された前記構造物の内部の変状の情報を用いて、前記変状の状態を判定する、
   　ことを特徴とする請求項１から７のいずれか１つに記載の検出装置。
9. 　構造物の表面の変状を検出する検出装置における検出方法であって、
   　変状検出部が、前記構造物の画像情報から前記構造物の表面の変状を検出する変状検出ステップと、
   　段差検出部が、レーザにより計測された前記構造物の３次元点群情報から前記構造物の表面の段差を検出する段差検出ステップと、
   　判定部が、前記変状検出ステップにおいて検出された前記変状の情報、および前記段差検出ステップにおいて検出された前記段差の情報を用いて、前記変状の状態を判定する判定ステップと、
   　を含むことを特徴とする検出方法。
10. 　構造物の表面の変状を検出する検出装置における検出方法であって、
    　変状検出部が、構造物の画像情報から前記構造物の表面の変状を検出する変状検出ステップと、
    　構造物表面位置算出部が、レーザにより計測された前記構造物の３次元点群情報から前記構造物の表面の位置を算出する構造物表面位置算出ステップと、
    　判定部が、前記変状検出ステップにおいて検出された前記変状の情報、および前記構造物表面位置算出ステップにおいて算出された前記構造物の表面の位置の情報を用いて、前記変状の状態を判定する判定ステップと、
    　を含み、
    　前記変状検出ステップは、
    　変状抽出部が、前記画像情報から前記構造物の表面の変状を抽出する変状抽出ステップと、
    　変状ベクトル情報生成部が、前記構造物の表面の前記３次元点群情報を用いて、抽出された前記変状のベクトル情報を生成する変状ベクトル情報生成ステップと、
    　を含み、
    　前記判定ステップは、
    　前記判定部が、前記変状の情報である前記変状のベクトル情報、前記構造物の表面の位置の情報、および前記３次元点群情報を用いて、前記変状を境界にして前記構造物の表面に段差があるか否かを判定する段差判定ステップと、
    　前記判定部が、さらに、前記構造物の表面の段差の情報を用いて、前記変状の状態を判定する変状状態判定ステップと、
    　を含むことを特徴とする検出方法。

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