WO2021044628A1

WO2021044628A1 - 変状検出システムおよび変状検出方法

Info

Publication number: WO2021044628A1
Application number: PCT/JP2019/035261
Authority: WO
Inventors: 克之亀井; 恵入江
Original assignee: 三菱電機株式会社
Priority date: 2019-09-06
Filing date: 2019-09-06
Publication date: 2021-03-11
Also published as: JP6664569B1; JPWO2021044628A1

Abstract

変状検出システム（１００）は、取得部（２１）と、データ変換部（２２）と、段差検出部（２３）と、を備える。取得部（２１）は、構造物の表面を３次元点群で表すデータである３次元点群データと構造物の形状を示す形状データとを取得する。データ変換部（２２）は、形状データに基づいて構造物の表面に対応する基準面を設定し、３次元点群データを、基準面に行列状に配列される複数の点から選択される１つの点の位置と基準面からのずれ量とで各々表される複数の要素点のデータを含む要素点群データへ変換する。段差検出部（２３）は、要素点群データに含まれる複数の要素点に対してガウシアン差分フィルタをかけて得られる結果に基づいて、構造物の表面における段差の位置を検出する。

Description

変状検出システムおよび変状検出方法

　本発明は、構造物の表面に生じる段差を検出することができる変状検出システムおよび変状検出方法に関する。

　トンネル、橋梁、または道路などの構造物の点検を効率的に行うため、ＭＭＳ（Mobile　Mapping　System）と呼ばれる走行型計測装置が用いられている。ＭＭＳは、走行しながら周囲の構造物をレーザスキャナ装置などで計測し、計測した結果を示すデータを生成する。かかるデータには、構造物の表面を複数の３次元点で表す３次元点群のデータである３次元点群データが含まれており、３次元点群データは構造物の点検に用いられる。構造物の点検では、例えば、構造物の表面に生じるひびまたは段差などの変状が検出される。

　例えば、特許文献１には、堤防の表面を複数の３次元点で表す３次元点群データに基づいて、堤防の表面に形成された段差を検出する技術が提案されている。特許文献１に記載の技術は、堤防の表面を表す複数の３次元点のうち、近傍空間に他の３次元点が予め定められた数以上包含される３次元点を、段差に由来する特徴点として抽出し、抽出した特徴点の位置から段差の位置を検出する。

特開２０１５－００４５８８号公報

　しかしながら、特許文献１に記載の技術は、近傍空間に他の３次元点が予め定められた数以上包含されることを条件として３次元点を、段差に由来する特徴点として抽出する。そのため、構造物の表面において段差がある領域が上記条件を満たさない場合、構造物の表面に生じる段差の位置を精度よく検出することができない。

　本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、構造物の表面を表す３次元点群から構造物の表面に生じる段差の位置を精度よく検出することができる変状検出システム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、本発明の変状検出システムは、取得部と、データ変換部と、段差検出部と、を備える。取得部は、構造物の表面を３次元点群で表すデータである３次元点群データと構造物の形状を示す形状データとを取得する。データ変換部は、形状データに基づいて構造物の表面に対応する基準面を設定し、３次元点群データを、基準面に行列状に配列される複数の点から選択される１つの点の位置と基準面からのずれ量とで各々表される複数の要素点のデータを含む要素点群データへ変換する。段差検出部は、要素点群データに含まれる複数の要素点に対してガウシアン差分フィルタをかけて得られる結果に基づいて、構造物の表面における段差の位置を検出する。

　本発明によれば、構造物の表面を表す３次元点群から構造物の表面に生じる段差の位置を精度よく検出することができる、という効果を奏する。

本発明の実施の形態１にかかる変状検出システムの構成例を示す図実施の形態１にかかる変状検出システムによる計測処理およびデータ変換処理の流れを説明するための図実施の形態１にかかる変状検出システムによる段差検出処理の流れを説明するための図図１に示す段差検出装置をさらに詳細化した構成例を示す図実施の形態１にかかるデータ変換部による３次元点群データの要素点群データへの変換方法を説明するための図実施の形態１にかかるデータ変換部による要素点における基準面からのずれ量の第１の決定方法を説明するための図実施の形態１にかかるデータ変換部による要素点における基準面からのずれ量の第２の決定方法を説明するための図実施の形態１にかかるデータ変換部による要素点における基準面からのずれ量の第３の決定方法を説明するための図実施の形態１にかかるガウシアン差分処理を説明するための図実施の形態１にかかる段差位置検出部による段差の位置を検出する方法の一例を示す図実施の形態１にかかる段差高検出部による段差の高さを検出する方法の一例を示す図実施の形態１にかかるベクトル生成部による段差ベクトルを生成する方法の一例を示す図実施の形態１にかかる変状展開図の一例を示す図実施の形態１にかかるトンネルの内壁面を表す３次元点群に３次元の段差ベクトルを重畳した３次元画像の一例を示す図実施の形態１にかかる段差検出装置の処理部による処理手順の一例を示すフローチャート実施の形態１にかかる段差検出装置の処理部による段差検出処理の一例を示すフローチャート実施の形態１にかかる段差検出装置のハードウェア構成の一例を示す図本発明の実施の形態２にかかる変状検出システムにおける段差検出装置の構成例を示す図実施の形態２にかかる統計処理部によって算出された結果の一例を示す図実施の形態２にかかる段差検出装置の処理部による処理手順の一例を示すフローチャート本発明の実施の形態３にかかる変状検出システムの第１の構成例を示す図実施の形態３にかかる変状検出システムの第２の構成例を示す図実施の形態３にかかる変状検出システムの第３の構成例を示す図実施の形態３にかかる変状検出システムの第４の構成例を示す図

　以下に、本発明の実施の形態にかかる変状検出システムおよび変状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にかかる変状検出システムの構成例を示す図である。図１に示すように、実施の形態１にかかる変状検出システム１００は、構造物の表面を３次元点群で表す３次元点群のデータである３次元点群データＤｐｇを生成する走行型計測装置１と、３次元点群データＤｐｇに基づいて、構造物の表面に生じる段差を検出する段差検出装置２とを備える。以下においては、上記構造物の表面がトンネル５の内壁面５ａであるものとして説明するが、構造物の表面はトンネル５の内壁面５ａに限定されず、橋梁の表面、道路の表面、または建物の表面などであってもよい。

　走行型計測装置１は、不図示のレーザスキャナ装置を有しており、走行しながらレーザスキャナ装置によって得られるデータからトンネル５の内壁面５ａの３次元点群データＤｐｇを生成する。走行型計測装置１は、ＭＭＳとも呼ばれる。３次元点群データＤｐｇには、複数の３次元点の計測データが含まれており、各３次元点の計測データには、３次元直交座標系における３次元点の位置を示すデータが含まれる。

　段差検出装置２は、通信部１０と、記憶部１１と、処理部１２とを備える。通信部１０は、ネットワーク３を介して走行型計測装置１と通信可能に接続される。ネットワーク３は、例えば、インターネットなどのＷＡＮ（Wide　Area　Network）である。通信部１０は、走行型計測装置１からネットワーク３を介して送信される３次元点群データＤｐｇを受信する。

　記憶部１１は、トンネル５の形状データＤｆを記憶している。形状データＤｆは、例えば、トンネル５の内壁面５ａの断面形状を示すデータである。内壁面５ａの断面形状は、トンネル軸方向に直交する面でトンネル５の内壁を切断したと仮定した場合における内壁面５ａを示す線の形状である。トンネル軸方向は、トンネル５が延伸する方向である。

　処理部１２は、取得部２１と、データ変換部２２と、段差検出部２３とを備える。取得部２１は、通信部１０を介して走行型計測装置１から３次元点群データＤｐｇを取得し、記憶部１１から形状データＤｆを取得する。データ変換部２２は、取得部２１によって取得された形状データＤｆに基づいてトンネル５の内壁面５ａに対応する基準面を設定し、設定した基準面を用いて、取得部２１によって取得された３次元点群データＤｐｇを要素点群データＤｅへ変換する。要素点群データＤｅは、基準面に行列状に配列される複数の点から選択される１つの点の位置と基準面からのずれ量とで各々表される複数の要素点のデータを含む。

　基準面に行列状に配列される複数の点は、基準面に格子を形成したと仮定した場合の格子点と言え、以下、基準面に行列状に配列される複数の点の各々を格子点と記載する場合がある。行方向に隣接する２つの格子点の間隔と、列方向に隣接する２つの格子点の間隔とは同じである。また、行方向および列方向の一方は、トンネル軸方向であり、他方はトンネル周方向である。なお、トンネル周方向は、トンネル軸方向に直交する面でトンネル５の内壁面５ａを切断した場合の内壁面５ａを示す線に沿った方向である。

　段差検出部２３は、要素点群データＤｅに含まれる複数の要素点に対してガウシアン差分フィルタをかけて得られる結果に基づいて、内壁面５ａに生じている段差の位置を検出する。例えば、段差検出部２３は、ガウシアン差分フィルタをかけた後の複数の要素点のうち隣接する２つの要素点同士を結ぶ線が基準面に交差する位置を特定し、特定した位置を内壁面５ａに生じている段差の位置として検出する。

　図２は、実施の形態１にかかる変状検出システムによる計測処理およびデータ変換処理の流れを説明するための図である。図２に示すように、走行型計測装置１は、トンネル５の内壁面５ａを計測し、３次元点群データＤｐｇを生成する（ステップＳ１）。段差検出装置２の取得部２１は、走行型計測装置１から送信される３次元点群データＤｐｇを取得する（ステップＳ２）。

　段差検出装置２のデータ変換部２２は、記憶部１１に記憶された形状データＤｆに基づいてトンネル５の内壁面５ａに対応する基準面Ｓｗｒを設定し、取得部２１で取得された３次元点群データＤｐｇを要素点群データＤｅへ変換するデータ変換処理を行う（ステップＳ３）。要素点群データＤｅは、基準面Ｓｗｒに行列状に配列される複数の格子点Ｐｇから選択される１つの格子点Ｐｇの位置と基準面Ｓｗｒからのずれ量とで各々表される複数の要素点Ｐｅのデータを含むデータである。基準面Ｓｗｒは、形状データＤｆに基づいて得られるトンネル５の内壁面５ａを示す面である。基準面Ｓｗｒは、トンネル５の内壁面５ａに凹凸がないと仮定した場合のトンネル５の内壁面５ａであり、仮想的な面である。

　図２において、要素点群データＤｅを表す図では、要素点Ｐｅの位置を分かりやすくするために、トンネル軸方向で隣接する要素点Ｐｅ間とトンネル周方向で隣接する要素点Ｐｅ間とが各々破線で接続されている。また、図２に示す基準面Ｓｗｒは、トンネル軸方向における位置とトンネル周方向における位置と基準面Ｓｗｒからのずれ量とを各々異なる軸とする直交座標系である展開図座標系の平面へ変換された後の基準面である。以下においては、説明の便宜上、展開図座標系へ変換前の基準面Ｓｗｒを基準面Ｓｗｒ’と記載する場合がある。

　ステップＳ３において、データ変換部２２は、３次元点群データＤｐｇに含まれる各３次元点の基準面Ｓｗｒ’に対する位置を算出する。算出される３次元点の位置は、トンネル軸方向の位置とトンネル周方向の位置と基準面Ｓｗｒ’からのずれ量とで表される。トンネル軸方向の位置およびトンネル周方向の位置は、基準面Ｓｗｒ’上の位置である。また、基準面Ｓｗｒ’からのずれ量は、基準面Ｓｗｒ’からの距離で大きさが表され、基準面Ｓｗｒ’と直交する方向であって基準面Ｓｗｒ’から見た方向が極性として表される。

　次に、データ変換部２２は、基準面Ｓｗｒ’に対する各３次元点の位置と、展開図座標系へ変換後の基準面Ｓｗｒに行列状に配列される複数の格子点Ｐｇとに基づいて、３次元点群データＤｐｇを展開図座標系の要素点群データＤｅへ変換する。

　例えば、データ変換部２２は、３次元点群データＤｐｇを展開図座標系のデータである展開図点群データＤｐｇ１へ変換する。データ変換部２２は、３次元点群データＤｐｇに含まれる各３次元点のトンネル周方向の位置を、展開図座標系においてトンネル周方向を示す一つの軸上の位置へ変換することによって、３次元点群データＤｐｇを展開図点群データＤｐｇ１へ変換する。

　データ変換部２２は、展開図点群データＤｐｇ１に含まれる複数の３次元点のうちトンネル軸方向における位置とトンネル周方向における位置とが１つの格子点Ｐｇの位置から予め定められた範囲内にある１つ以上の３次元点を１つの格子点Ｐｇに割り当てる。データ変換部２２は、割り当てた１つの格子点Ｐｇのトンネル軸方向における位置とトンネル周方向における位置とを、要素点Ｐｅのトンネル軸方向における位置とトンネル周方向における位置に決定する。

　また、データ変換部２２は、１つの格子点Ｐｇに割り当てられた１つ以上の３次元点の基準面Ｓｗｒからのずれ量から、要素点Ｐｅにおける基準面Ｓｗｒからのずれ量を算出する。例えば、データ変換部２２は、１つの格子点Ｐｇに割り当てられた１つ以上の３次元点の基準面Ｓｗｒからのずれ量を平均化して得られる値を要素点Ｐｅにおける基準面Ｓｗｒからのずれ量にすることができる。

　データ変換部２２は、このように１つ以上の３次元点を１つの格子点Ｐｇに割り当てて要素点Ｐｅを算出する処理を格子点Ｐｇ毎に行うことで、展開図点群データＤｐｇ１を要素点群データＤｅへ変換する。

　図３は、実施の形態１にかかる変状検出システムによる段差検出処理の流れを説明するための図である。図３において、要素点群データＤｅを表す図では、図２に示す要素点群データＤｅと同様に、要素点Ｐｅの位置を分かりやすくするために、要素点Ｐｅ間が破線で接続されている。

　図３に示すように、段差検出部２３は、データ変換部２２によって変換された要素点群データＤｅに含まれる複数の要素点Ｐｅに対してガウシアン差分フィルタをかける処理であるガウシアン差分処理を行う。ガウシアン差分フィルタは、ＤｏＧ（Difference　of　Gaussian）とも呼ばれる。ガウシアン差分処理には、第１フィルタ処理（ステップＳ４）と、第２フィルタ処理（ステップＳ５）と、差分演算処理（ステップＳ６）とが含まれる。

　段差検出部２３は、ステップＳ４の第１フィルタ処理として、要素点群データＤｅに含まれる複数の要素点Ｐｅに対して第１ガウシアンフィルタをかける処理を行う。また、段差検出部２３は、ステップＳ５の第２フィルタ処理として、要素点群データＤｅに含まれる複数の要素点Ｐｅに対して第２ガウシアンフィルタをかける処理を行う。第１ガウシアンフィルタおよび第２ガウシアンフィルタによって基準面Ｓｗｒからの要素点Ｐｅのずれ量に対する平滑化処理が行われる。

　第１ガウシアンフィルタと第２ガウシアンフィルタとは、互いに特性が異なるガウシアンフィルタであり、少なくとも一部のパラメータの値が互いに異なる。段差検出部２３は、ステップＳ６の差分演算処理において、第１フィルタ処理を行って得られる第１ガウシアンフィルタの出力と第２フィルタ処理を行って得られる第２ガウシアンフィルタの出力との差分を算出する。

　複数の要素点Ｐｅに対してガウシアン差分フィルタをかけることで、複数の要素点Ｐｅの各々の基準面Ｓｗｒからのずれ量の差分がガウシアン差分フィルタから出力される。基準面Ｓｗｒからのずれ量の差分は、要素点Ｐｅにおける基準面Ｓｗｒからのずれ量に対して第１ガウシアンフィルタをかけて得られる基準面Ｓｗｒからのずれ量と、要素点Ｐｅにおける基準面Ｓｗｒからのずれ量に対して第２ガウシアンフィルタをかけて得られる基準面Ｓｗｒからのずれ量との差分である。

　基準面Ｓｗｒからのずれ量の差分は、例えば、要素点Ｐｅに対して第２ガウシアンフィルタをかけて得られる基準面Ｓｗｒからのずれ量から要素点Ｐｅに対して第１ガウシアンフィルタをかけて得られる基準面Ｓｗｒからのずれ量を減算して得られる。ガウシアン差分フィルタをかけた後の要素点Ｐｅの位置は、トンネル軸方向の位置と、トンネル周方向の位置と、基準面Ｓｗｒからのずれ量の差分とで表される。

　次に、段差検出部２３は、要素点群データＤｅの複数の要素点Ｐｅに対してガウシアン差分フィルタをかけて得られる結果に基づいて、段差の位置を検出する（ステップＳ７）。ステップＳ７において、段差検出部２３は、差分演算処理の結果として得られる要素点Ｐｅ毎の基準面Ｓｗｒからのずれ量の差分に基づいて、零交差が生じる位置を特定する。零交差が生じる位置は、基準面Ｓｗｒからのずれ量の差分が零になる位置であり、トンネル軸方向の位置とトンネル周方向の位置とで表される。

　具体的には、段差検出部２３は、トンネル軸方向の位置とトンネル周方向の位置と基準面Ｓｗｒからのずれ量の差分とを各々異なる軸とする直交座標系で要素点Ｐｅを扱う。段差検出部２３は、トンネル軸方向またはトンネル周方向で隣接し且つガウシアン差分フィルタをかけて得られる基準面Ｓｗｒからのずれ量の差分値の極性が異なる２つの要素点Ｐｅ同士を結ぶ線が零交差する位置である零交差点を特定する。零交差点は、トンネル軸方向の位置とトンネル周方向の位置とで表される。段差検出部２３は、零交差点の位置をトンネル５の内壁面５ａに生じている段差の位置として検出する。

　走行型計測装置１がトンネル５内を走行しながらトンネル５の内壁面５ａをレーザスキャナ装置で計測する場合、トンネル５の内壁面５ａに対して走行型計測装置１のレーザスキャナ装置からのレーザが正対して照射される。そのため、トンネル５の内壁面５ａに生じる段差に対してレーザの照射方向が平行になり、走行型計測装置１の計測によって得られるトンネル５の３次元点群において段差による３次元点の疎密差が現われにくい。また、トンネル５の内壁面５ａにおける段差は、浮きまたは剥離に伴う段差でありその高さは相対的に低いことから、このことからも、トンネル５の内壁面５ａを表す３次元点群に段差による３次元点の疎密差が生じにくい。

　段差検出装置２の処理部１２は、複数の要素点Ｐｅに対してガウシアン差分フィルタをかけて得られる結果に基づいて、トンネル５の内壁面５ａにおける段差の位置を検出する。そのため、処理部１２は、トンネル５の内壁面５ａを表す３次元点群において段差による３次元点の疎密差が少ない場合であっても、トンネル５の内壁面５ａに生じる段差の位置を精度よく検出することができる。

　また、トンネル軸方向およびトンネル周方向の各々で要素点Ｐｅは等間隔に配置され、各要素点Ｐｅに対して１以上の３次元点が割り当てられる。そのため、複数の要素点Ｐｅがトンネル軸方向およびトンネル周方向の各々で等間隔に配置される。これにより、処理部１２は、トンネル５の内壁面５ａの全体に亘って段差を同じ精度で検出することができる。

　また、処理部１２は、複数の３次元点を一つの要素点Ｐｅに割り当てることができるため、３次元点群データＤｐｇで表される３次元点群に含まれる３次元点の数に比べ、要素点群データＤｅで表される要素点群に含まれる要素点Ｐｅの数を減らすことができる。そのため、ガウシアン差分フィルタの処理における処理部１２の負荷を軽減することができる。

　以下、実施の形態１にかかる変状検出システム１００についてさらに詳細に説明する。図１に示す走行型計測装置１は、レーザスキャナ装置に加え、２次元画像を撮像する撮像部を有しており、走行しながら撮像部によって得られる撮像データからトンネル５の内壁面５ａの画像データＤｉｍｇを生成する。画像データＤｉｍｇは、撮像部によって撮像された画像である撮像画像を繋ぎ合せて得られるトンネル５の内壁面５ａの全体画像を示すデータである。

　走行型計測装置１は、トンネル５の内壁面５ａを定期的に計測し、計測を行う毎に３次元点群データＤｐｇと画像データＤｉｍｇを生成する。走行型計測装置１は、トンネル５の内壁面５ａを計測する毎に、３次元点群データＤｐｇと画像データＤｉｍｇを段差検出装置２へネットワーク３を介して送信する。なお、３次元点群データＤｐｇと画像データＤｉｍｇとには各々走行型計測装置１によって計測された時刻である計測時刻の情報が含まれる。

　次に、段差検出装置２の構成についてさらに具体的に説明する。図４は、図１に示す段差検出装置をさらに詳細化した構成例を示す図である。図４に示すように、段差検出装置２は、図１に示す段差検出装置２の構成に加え、入力部１３と、表示部１４とを備える。

　通信部１０は、図１に示す走行型計測装置１によって生成されたデータをネットワーク３経由で受信する。具体的には、通信部１０は、走行型計測装置１からネットワーク３経由で３次元点群データＤｐｇと画像データＤｉｍｇを受信する。

　記憶部１１は、形状データＤｆと、３次元点群データＤｐｇと、画像データＤｉｍｇと、変状データＤｄｆとを記憶する。形状データＤｆは、トンネル５の断面形状を示すデータである。形状データＤｆは、設計図から得られる内壁面５ａの断面形状のデータに代えて、３次元点群データＤｐｇから得られる内壁面５ａの断面形状のデータであってもよい。

　処理部１２は、例えば、３次元点群データＤｐｇで示される内壁面５ａの３次元点群に柱体を当てはめて内壁面５ａの断面形状を推定することによって形状データＤｆを生成することができる。また、処理部１２は、３次元点群データＤｐｇに含まれる複数の３次元点のうちトンネル軸方向に直交する面である直交面から設定された距離内にある複数の３次元点を直交面に投影し、投影した複数の点を曲線近似することによって形状データＤｆを生成することもできる。

　また、形状データＤｆは、トンネル５の内壁面５ａの全体形状を示すデータであってもよい。処理部１２は、例えば、３次元点群データＤｐｇで示される内壁面５ａの３次元点群に柱体を当てはめて内壁面５ａの全体形状を推定することによって形状データＤｆを生成することができる。

　３次元点群データＤｐｇおよび画像データＤｉｍｇは、上述したように、走行型計測装置１によって生成され通信部１０で受信されるデータであり、上述した時刻情報を含む。

　変状データＤｄｆは、内壁面５ａに生じた変状の種別、範囲、および時刻などを示すデータを含む。変状の種別には、亀裂、段差、剥離、および漏水などがある。変状の範囲は、内壁面５ａにおける変状の範囲であり、例えば、基準面Ｓｗｒ’における範囲または基準面Ｓｗｒにおける範囲である。変状の時刻は、変状が検出された時刻であり、例えば、変状が検出された３次元点群データＤｐｇに含まれる時刻情報で示される時刻である。

　処理部１２は、取得部２１と、データ変換部２２と、段差検出部２３と、段差評価部２４と、属性設定部２５と、座標変換部２６と、表示処理部２７とを備える。取得部２１は、走行型計測装置１からネットワーク３を介して３次元点群データＤｐｇおよび画像データＤｉｍｇを取得し、取得した３次元点群データＤｐｇおよび画像データＤｉｍｇを記憶部１１に記憶させる。なお、取得部２１は、３次元点群データＤｐｇおよび画像データＤｉｍｇが記録された不図示の記録媒体から３次元点群データＤｐｇおよび画像データＤｉｍｇを取得することもできる。

　データ変換部２２は、形状データＤｆに基づいて内壁面５ａに対応する基準面Ｓｗｒを設定し、３次元点群データＤｐｇを要素点群データＤｅへ変換する。要素点群データＤｅは、上述したように、基準面Ｓｗｒに行列状に配列される複数の格子点Ｐｇから選択される１つの格子点Ｐｇの位置と基準面Ｓｗｒからのずれ量とで各々表される複数の要素点Ｐｅのデータを含む。なお、データ変換部２２は、３次元点群データＤｐｇから形状データＤｆを生成する上述した処理を行うことができる。

　図５は、実施の形態１にかかるデータ変換部による３次元点群データの要素点群データへの変換方法を説明するための図である。図６は、実施の形態１にかかるデータ変換部による要素点における基準面からのずれ量の第１の決定方法を説明するための図である。図７は、実施の形態１にかかるデータ変換部による要素点における基準面からのずれ量の第２の決定方法を説明するための図である。図８は、実施の形態１にかかるデータ変換部による要素点における基準面からのずれ量の第３の決定方法を説明するための図である。

　データ変換部２２は、形状データＤｆに基づいて、図５に示すトンネル５の内壁面５ａの全体形状を特定する。例えば、データ変換部２２は、内壁面５ａの断面形状をトンネル軸方向に連続させることで内壁面５ａの全体形状を特定する。また、データ変換部２２は、形状データＤｆが内壁面５ａの全体形状を示す３次元データである場合、形状データＤｆに含まれる３次元データから内壁面５ａの全体形状を特定することができる。

　そして、データ変換部２２は、特定した内壁面５ａの全体形状を基準面Ｓｗｒ’に設定する。データ変換部２２は、３次元点群データＤｐｇに含まれる各３次元点を基準面Ｓｗｒ’に直交する方向から基準面Ｓｗｒ’へ投影する。データ変換部２２は、基準面Ｓｗｒ’に投影された各３次元点の基準面Ｓｗｒ’上の位置と、投影前の各３次元点の基準面Ｓｗｒ’からのずれ量とを算出する。基準面Ｓｗｒ’からのずれ量の大きさは３次元点における基準面Ｓｗｒ’からの距離を表し、基準面Ｓｗｒ’からのずれ量の極性は基準面Ｓｗｒ’と直交する方向であって基準面Ｓｗｒ’から見た方向を表す。

　次に、データ変換部２２は、各３次元点における投影後の基準面Ｓｗｒ’上の位置と投影前の基準面Ｓｗｒ’からのずれ量に基づいて、３次元点群データＤｐｇを展開図座標系のデータである展開図点群データＤｐｇ１へ変換する。展開図座標系は、トンネル軸方向における位置とトンネル周方向における位置と基準面Ｓｗｒからのずれ量とを各々異なる軸とする直交座標系である。展開図点群データＤｐｇ１は、トンネル軸方向における位置と、トンネル周方向における位置と、基準面Ｓｗｒからのずれ量とで各々表される複数の３次元点のデータを含む。

　データ変換部２２は、３次元点の投影後の基準面Ｓｗｒ’上の位置を３次元点の基準面Ｓｗｒ上の位置へ変換し、投影前の基準面Ｓｗｒ’からのずれ量を基準面Ｓｗｒからのずれ量とすることで、３次元点群データＤｐｇを展開図点群データＤｐｇ１へ変換する。基準面Ｓｗｒからのずれ量の大きさは３次元点における基準面Ｓｗｒからの距離を表し、基準面Ｓｗｒからのずれ量の極性は基準面Ｓｗｒと直交する方向であって基準面Ｓｗｒから見た方向を表す。

　次に、データ変換部２２は、展開図点群データＤｐｇ１に含まれる複数の３次元点のうちトンネル軸方向における位置とトンネル周方向における位置とが１つの格子点Ｐｇの位置から予め定められた範囲内にある１つ以上の３次元点を１つの格子点Ｐｇに割り当てる。データ変換部２２は、割り当てた１つの格子点Ｐｇのトンネル軸方向における位置とトンネル周方向における位置とを、要素点Ｐｅのトンネル軸方向における位置とトンネル周方向における位置に設定する。

　また、データ変換部２２は、１つの格子点Ｐｇに割り当てられた１つ以上の３次元点の基準面Ｓｗｒからのずれ量から、要素点Ｐｅの基準面Ｓｗｒからのずれ量を決定する。例えば、図６に示すように、データ変換部２２は、格子点Ｐｇに最も近い３次元点の基準面Ｓｗｒからのずれ量を、要素点Ｐｅの基準面Ｓｗｒからのずれ量に決定することができる。格子点Ｐｇに最も近い３次元点は、格子点Ｐｇとの直線距離が最も短い３次元点である。

　また、図７に示すように、データ変換部２２は、格子点Ｐｇから予め定められた範囲内にある３次元点の基準面Ｓｗｒからのずれ量を平均して得られる値を、要素点Ｐｅの基準面Ｓｗｒからのずれ量に決定することができる。図７に示す例では、格子点Ｐｇから予め定められた範囲内にある格子点Ｐｇにハッチングが付されている。図７に示すように、格子点Ｐｇから予め定められた範囲内には７つの３次元点が存在するため、これらの７つの３次元点の基準面Ｓｗｒからのずれ量の平均値が、要素点Ｐｅの基準面Ｓｗｒからのずれ量に決定される。

　また、図８に示すように、データ変換部２２は、格子点Ｐｇから予め定められた範囲内にある複数の３次元点を基準面Ｓｗｒに直交する方向に並べた場合に、並び順の真ん中に位置する３次元点の値を、要素点Ｐｅの基準面Ｓｗｒからのずれ量に決定することができる。図８に示す例では、格子点Ｐｇから予め定められた範囲内にある格子点Ｐｇにハッチングが付されている。図８に示すように、格子点Ｐｇから予め定められた範囲内には７つの３次元点が存在し、７つの３次元点を基準面Ｓｗｒに直交する方向に並べた場合に、並び順の４番目の位置になる３次元点の基準面Ｓｗｒからのずれ量が、要素点Ｐｅの基準面Ｓｗｒからのずれ量に決定される。

　データ変換部２２は、このように１つ以上の３次元点を１つの格子点Ｐｇに割り当てて要素点Ｐｅを算出する処理を、格子点Ｐｇ毎に行うことで、展開図点群データＤｐｇ１を要素点群データＤｅへ変換する。なお、データ変換部２２は、例えば、３次元点群データＤｐｇから展開図点群データＤｐｇ１への変換を行わずに、３次元点群データＤｐｇから要素点群データＤｅへ直接変換する構成であってもよい。

　データ変換部２２は、基準面Ｓｗｒ’上に複数の格子点Ｐｇを配置することもできる。この場合、データ変換部２２は、基準面Ｓｗｒ’上に１つ以上の３次元点を１つの格子点Ｐｇに割り当てる処理を格子点Ｐｇ毎に行った後、展開図座標系のデータへ変換することで、要素点群データＤｅを生成する。

　図４に戻って、処理部１２の説明を続ける。処理部１２の段差検出部２３は、データ変換部２２によって変換された要素点群データＤｅに対してガウシアン差分フィルタをかける処理であるガウシアン差分処理を行う。図９は、実施の形態１にかかるガウシアン差分処理を説明するための図である。なお、図９においてステップ関数を示す図以外の図は、ｙ軸を省略している。

　ガウシアン差分フィルタは、下記式（１）に示すガウス関数を用いた２つの異なる第１ガウシアンフィルタおよび第２ガウシアンフィルタの各々の出力間の差分を出力するフィルタである。下記式（１）において、「ｘ」は、ｘｙ座標系におけるｘ軸の座標であり、「ｙ」は、ｘｙ座標系におけるｙ軸の座標であり、「σ」は、パラメータである。

　ここで、トンネル５の内壁面５ａに生じる段差が下記式（２）に示すステップ関数ｓ（ｘ，ｙ）で表されるとする。下記式（２）において、「ａ」は、ステップの大きさ、すなわち、段差の高さを示す。下記式（２）に示すステップ関数ｓ（ｘ，ｙ）は、図９のように表される。また、下記式（２）において、ｘ軸の座標が零である位置をエッジの位置としており、ｘ軸の座標が零である位置が段差の位置である。ｘ座標は、要素点Ｐｅにおけるトンネル軸方向の位置およびトンネル周方向の位置のうち一方の位置を示し、ｙ座標は、要素点Ｐｅにおけるトンネル軸方向の位置およびトンネル周方向の位置のうち他方の位置を示す。以下においては、ｘ座標がトンネル軸方向の位置であり、ｙ座標がトンネル周方向の位置であるものとして説明する。

　第１ガウシアンフィルタは、下記式（３）のように表される。下記式（３）において、「Ｓ_σ１（ｘ，ｙ）」は、ｘｙ座標系における任意の位置における第１ガウシアンフィルタの出力を示す。

　上記式（３）において、「＊」はコンボリューションであり、「σ_１」は第１ガウシアンフィルタのパラメータであり、「ｕ」は、注目点になる要素点Ｐｅ以外の要素点Ｐｅにおけるトンネル軸方向の位置である。また、上記式（３）において、「ｖ」は、注目点になる要素点Ｐｅ以外の要素点Ｐｅにおけるトンネル周方向の位置であり、「ａ」は、上記式（２）に示すステップ関数ｓ（ｘ，ｙ）のステップの大きさである。

　第２ガウシアンフィルタは、下記式（４）のように表される。下記式（４）において「Ｓ_σ２（ｘ，ｙ）」は、ｘｙ座標系における任意の位置における第２ガウシアンフィルタの出力を示し、「σ_２」は第２ガウシアンフィルタのパラメータである。第１ガウシアンフィルタと第２ガウシアンフィルタとはパラメータの値が互いに異なるため、図９に示すように、第１ガウシアンフィルタの特性と第２ガウシアンフィルタの特性とは互いに異なる。図９に示す例では、σ_２＞σ_１である。また、図９において第１ガウシアンフィルタの特性を示す図は、横軸がｘ軸の座標を示し、縦軸が第１ガウシアンフィルタの出力を示す。また、図９において第２ガウシアンフィルタの特性を示す図は、横軸がｘ軸の座標を示し、縦軸が第２ガウシアンフィルタの出力を示す。

　そして、ガウシアン差分フィルタは、下記式（５）のように表される。下記式（５）において、「Ｈ（ｘ，ｙ）」は、ガウシアン差分フィルタの出力を示す。下記式（５）および図９に示すように、ガウシアン差分フィルタの特性は、ステップ関数ｓ（ｘ，ｙ）の演算結果が「ａ」に変化する位置、すなわちｘ＝０である場合に、零交差する。段差位置は、上述したようにｘ＝０の位置であるため、段差検出部２３は、零交差が生じる位置を段差の位置として検出する。図９においてガウシアン差分フィルタの特性を示す図は、横軸がｘ軸の座標を示し、縦軸がガウシアン差分フィルタの出力を示す。

　図４に示すように、段差検出部２３は、段差位置検出部３１と、段差高検出部３２と、ベクトル生成部３３とを備える。段差検出部２３の段差位置検出部３１は、要素点群データＤｅに対して上記式（５）で示されるガウシアン差分フィルタの演算を行う。具体的には、段差位置検出部３１は、要素点群データＤｅに含まれる各要素点Ｐｅに対して、上記式（５）の演算を行う。そして、段差位置検出部３１は、ガウシアン差分フィルタの出力に基づいて、零交差が生じる位置を段差の位置として決定する。

　また、図９に示されるガウシアン差分フィルタの特性を示す曲線において零交差が生じる位置での傾き∇Ｈ（ｘ，ｙ）は、下記式（６）の演算によって求めることができる。下記式（６）において、零交差が生じる位置をｘ＝０とした場合、下記式（７）のように表される。

　そして、∇Ｈ（０，ｙ）の絶対値は、下記式（８）のように表すことができる。下記式（８）へ∇Ｈ（０，ｙ）の絶対値、「σ_１」の値、および「σ_２」の値を代入することによって、段差の高さである「ａ」を算出することができる。

　図１０は、実施の形態１にかかる段差位置検出部による段差の位置を検出する方法の一例を示す図である。図１０では、ガウシアン差分フィルタをかけた後の４つの要素点Ｐｅの位置が黒丸で示されている。図１０に示す要素点Ｐｅの位置は、トンネル軸方向の位置とトンネル周方向の位置と基準面Ｓｗｒからのずれ量の差分とを各々異なる軸とする直交座標系の位置である。基準面Ｓｗｒからのずれ量の差分は、上述したように、要素点Ｐｅに対して第１ガウシアンフィルタをかけて得られる基準面Ｓｗｒからのずれ量と、要素点Ｐｅに対して第２ガウシアンフィルタをかけて得られる基準面Ｓｗｒからのずれ量との差分である。

　図１０に示す「Ｈ（ｘ_ｎ，ｙ_ｎ）」、「Ｈ（ｘ_ｎ＋１，ｙ_ｎ）」、「Ｈ（ｘ_ｎ，ｙ_ｎ＋１）」、および「Ｈ（ｘ_ｎ＋１，ｙ_ｎ＋１）」は、４つの要素点Ｐｅに対してガウシアン差分フィルタをかけて得られる基準面Ｓｗｒからのずれ量の差分を示す。ｎは整数である。具体的には、「Ｈ（ｘ_ｎ，ｙ_ｎ）」は、トンネル軸方向の位置が「ｘ_ｎ」であり且つトンネル周方向の位置が「ｙ_ｎ」である要素点Ｐｅ（ｘ_ｎ，ｙ_ｎ）に対してガウシアン差分フィルタをかけて得られる基準面Ｓｗｒからのずれ量の差分である。「Ｈ（ｘ_ｎ＋１，ｙ_ｎ）」は、トンネル軸方向の位置が「ｘ_ｎ＋１」であり且つトンネル周方向の位置が「ｙ_ｎ」である要素点Ｐｅ（ｘ_ｎ＋１，ｙ_ｎ）に対してガウシアン差分フィルタをかけて得られる基準面Ｓｗｒからのずれ量の差分である。

　「Ｈ（ｘ_ｎ，ｙ_ｎ＋１）」は、トンネル軸方向の位置が「ｘ_ｎ」であり且つトンネル周方向の位置が「ｙ_ｎ＋１」である要素点Ｐｅ（ｘ_ｎ，ｙ_ｎ＋１）に対してガウシアン差分フィルタをかけて得られる基準面Ｓｗｒからのずれ量の差分である。「Ｈ（ｘ_ｎ＋１，ｙ_ｎ＋１）」は、トンネル軸方向の位置が「ｘ_ｎ＋１」であり且つトンネル周方向の位置が「ｙ_ｎ＋１」である要素点Ｐｅ（ｘ_ｎ＋１，ｙ_ｎ＋１）に対してガウシアン差分フィルタをかけて得られる基準面Ｓｗｒからのずれ量の差分である。「ｘ_ｎ」と「ｘ_ｎ＋１」とは、トンネル軸方向の位置が隣接する２つ要素点Ｐｅの位置を示し、「ｙ_ｎ」と「ｙ_ｎ＋１」とは、トンネル周方向の位置が隣接する２つ要素点Ｐｅの位置を示す。

　段差位置検出部３１は、ガウシアン差分フィルタをかけて得られる複数の要素点Ｐｅのうちトンネル軸方向の位置が隣接する２つの要素点Ｐｅ同士を結ぶ線が零交差する位置である零交差点を判定する。例えば、段差位置検出部３１は、トンネル軸方向の位置が隣接する要素点Ｐｅ（ｘ_ｎ，ｙ_ｎ）と要素点Ｐｅ（ｘ_ｎ＋１，ｙ_ｎ）とで基準面Ｓｗｒからのずれ量の差分の極性が異なるか否かを判定する。すなわち、段差位置検出部３１は、「Ｈ（ｘ_ｎ，ｙ_ｎ）」と「Ｈ（ｘ_ｎ＋１，ｙ_ｎ）」とで極性が異なるか否かを判定する。段差位置検出部３１は、要素点Ｐｅ（ｘ_ｎ，ｙ_ｎ）における「Ｈ（ｘ_ｎ，ｙ_ｎ）」と要素点Ｐｅ（ｘ_ｎ＋１，ｙ_ｎ）における「Ｈ（ｘ_ｎ＋１，ｙ_ｎ）」とで極性が異なると判定した場合、要素点Ｐｅ（ｘ_ｎ，ｙ_ｎ）と要素点Ｐｅ（ｘ_ｎ＋１，ｙ_ｎ）を内分して零交差点を求める。例えば、下記式（９）の演算によって、トンネル軸方向において零交差が生じる位置である零交差点の位置ｘ_ｃを算出することができる。

　また、段差位置検出部３１は、ガウシアン差分フィルタをかけて得られる複数の要素点Ｐｅのうちトンネル周方向の位置が隣接する２つの要素点Ｐｅ同士を結ぶ線が零交差する位置である零交差点を判定する。例えば、段差位置検出部３１は、トンネル周方向の位置が隣接する要素点Ｐｅ（ｘ_ｎ，ｙ_ｎ）と要素点Ｐｅ（ｘ_ｎ，ｙ_ｎ＋１）とで基準面Ｓｗｒからのずれ量の差分の極性が異なるか否かを判定する。すなわち、段差位置検出部３１は、「Ｈ（ｘ_ｎ，ｙ_ｎ）」と「Ｈ（ｘ_ｎ，ｙ_ｎ＋１）」とで極性が異なるか否かを判定する。段差位置検出部３１は、要素点Ｐｅ（ｘ_ｎ，ｙ_ｎ）における「Ｈ（ｘ_ｎ，ｙ_ｎ）」と要素点Ｐｅ（ｘ_ｎ，ｙ_ｎ＋１）における「Ｈ（ｘ_ｎ，ｙ_ｎ＋１）」とで極性が異なると判定した場合、要素点Ｐｅ（ｘ_ｎ，ｙ_ｎ）と要素点Ｐｅ（ｘ_ｎ，ｙ_ｎ＋１）を内分して零交差点を求める。例えば、下記式（１０）の演算によって、トンネル周方向において零交差が生じる位置である零交差点の位置ｙ_ｃを算出することができる。

　なお、段差位置検出部３１は、基準面Ｓｗｒからのずれ量の差分の極性が異なる２つの要素点Ｐｅのうち基準面Ｓｗｒからのずれ量の差分の絶対値が小さい要素点Ｐｅの位置を段差の位置として検出することができる。このように、段差位置検出部３１は、零交差点に近い位置を段差の位置として検出することもできる。

　次に、図４に示す段差高検出部３２について説明する。段差高検出部３２は、内壁面５ａに生じる段差の高さを検出する。図１１は、実施の形態１にかかる段差高検出部による段差の高さを検出する方法の一例を示す図である。なお、図１１では、図１０と同様にガウシアン差分フィルタをかけた後の４つの要素点Ｐｅの位置が黒丸で示されている。

　段差高検出部３２は、ガウシアン差分フィルタの出力Ｈ（ｘ，ｙ）における零交差点での傾き∇Ｈ（ｘ，ｙ）を求める。段差高検出部３２は、零交差点での傾き∇Ｈ（ｘ，ｙ）に基づいて、段差の高さを算出する。

　図１１に示す例では、段差高検出部３２は、零交差点Ｐ（ｘ_ｃ，ｙ_ｎ）および零交差点Ｐ（ｘ_ｎ＋１，ｙ_ｃ）での傾き∇Ｈ（ｘ，ｙ）を、零交差点Ｐ（ｘ_ｃ，ｙ_ｎ）と零交差点Ｐ（ｘ_ｎ＋１，ｙ_ｃ）とを結んで得られる後述の段差ベクトル毎に算出する。例えば、段差高検出部３２は、零交差点Ｐ（ｘ_ｃ，ｙ_ｎ）および零交差点Ｐ（ｘ_ｎ＋１，ｙ_ｃ）での傾き∇Ｈ（ｘ，ｙ）として、要素点Ｐｅ（ｘ_ｎ，ｙ_ｎ）、要素点Ｐｅ（ｘ_ｎ＋１，ｙ_ｎ）、および要素点Ｐｅ（ｘ_ｎ＋１，ｙ_ｎ＋１）とを含む面の零平面に対する傾きを求める。零平面は、ガウシアン差分フィルタの出力Ｈ（ｘ，ｙ）が零になる面である。

　また、段差高検出部３２は、零交差点Ｐ（ｘ_ｃ，ｙ_ｎ）および零交差点Ｐ（ｘ_ｎ＋１，ｙ_ｃ）での傾き∇Ｈ（ｘ，ｙ）として、要素点Ｐｅ（ｘ_ｎ，ｙ_ｎ）、要素点Ｐｅ（ｘ_ｎ＋１，ｙ_ｎ）、要素点Ｐｅ（ｘ_ｎ＋１，ｙ_ｎ＋１）、および要素点Ｐｅ（ｘ_ｎ＋１，ｙ_ｎ＋１）とを含む面の零平面に対する傾きを求めることもできる。

　このように、段差高検出部３２は、ガウシアン差分フィルタをかけた後の複数の要素点Ｐｅのうち隣接する３以上の要素点Ｐｅであって少なくとも１つの要素点Ｐｅと他の且つ残りの要素点Ｐｅとでガウシアン差分フィルタをかけて得られる値の極性が異なる３以上の要素点Ｐｅを含む面の傾きを傾き∇Ｈ（ｘ，ｙ）として、段差の高さを検出する。

　また、段差高検出部３２は、ガウシアン差分フィルタをかけて得られる値であるガウシアン差分フィルタの出力Ｈ（ｘ，ｙ）の極性が異なる２つの要素点Ｐｅ同士を結ぶ線の零平面に対する傾きを傾き∇Ｈ（ｘ，ｙ）として段差の高さを検出することができる。図１１に示す例では、段差高検出部３２は、零交差点Ｐ（ｘ_ｃ，ｙ_ｎ）での傾き∇Ｈ（ｘ，ｙ）として、要素点Ｐｅ（ｘ_ｎ，ｙ_ｎ）と要素点Ｐｅ（ｘ_ｎ＋１，ｙ_ｎ）とを結ぶ線の零平面に対する傾きを傾き∇Ｈ（ｘ，ｙ）として求めることができる。

　また、図１１に示す例では、段差高検出部３２は、零交差点Ｐ（ｘ_ｎ＋１，ｙ_ｃ）での傾き∇Ｈ（ｘ，ｙ）として、要素点Ｐｅ（ｘ_ｎ＋１，ｙ_ｎ）と要素点Ｐｅ（ｘ_ｎ＋１，ｙ_ｎ＋１）とを結ぶ線の零平面に対する傾きを傾き∇Ｈ（ｘ，ｙ）として求めることができる。また、段差高検出部３２は、零交差点Ｐ（ｘ_ｃ，ｙ_ｎ＋１）および零交差点Ｐ（ｘ_ｎ＋１，ｙ_ｃ）での傾き∇Ｈ（ｘ，ｙ）として、要素点Ｐｅ（ｘ_ｎ，ｙ_ｎ）と要素点Ｐｅ（ｘ_ｎ＋１，ｙ_ｎ）とを結ぶ線の零平面に対する傾きと要素点Ｐｅ（ｘ_ｎ＋１，ｙ_ｎ）と要素点Ｐｅ（ｘ_ｎ＋１，ｙ_ｎ＋１）とを結ぶ線の零平面に対する傾きとの平均値を傾き∇Ｈ（ｘ，ｙ）として求めることもできる。

　そして、段差高検出部３２は、下記式（１１）の演算によって、段差の高さ「ａ」を検出する。下記式（１１）は、上記式（８）に基づいて求めることができる。

　次に、ベクトル生成部３３について説明する。ベクトル生成部３３は、内壁面５ａに生じる段差の高さを検出する。図１２は、実施の形態１にかかるベクトル生成部による段差ベクトルを生成する方法の一例を示す図である。なお、図１２では、図１０と同様にガウシアン差分フィルタをかけた後の４つの要素点Ｐｅの位置が黒丸で示されている。

　ベクトル生成部３３は、隣接する４つの要素点Ｐｅを直線で結んで構成されるメッシュ内で、２以上の零交差点がある場合、零交差点を結ぶ線を段差ベクトルの単位ベクトルとして生成する。要素点Ｐｅがトンネル軸方向とトンネル周方向とに各々１０ずつ配列されている場合、隣接する４つの要素点Ｐｅを直線で結んで構成されるメッシュの数は、８１個である。ベクトル生成部３３は、各メッシュに対して、２以上の零交差点がある場合に零交差点を結ぶ線を単位ベクトルとして生成する処理を行う。図１２に示す例では、ベクトル生成部３３は、零交差点Ｐ（ｘ_ｃ，ｙ_ｎ）と零交差点Ｐ（ｘ_ｎ＋１，ｙ_ｃ）とを結ぶ線を単位ベクトルとして生成する。

　ベクトル生成部３３は、単位ベクトルを生成したメッシュに隣接するメッシュである隣接メッシュのうち零交差点を共有する隣接メッシュの単位ベクトルを、連続する単位ベクトルとして接続する。これにより、ベクトル生成部３３は、連続する段差に対応する段差ベクトルを生成することができる。なお、ベクトル生成部３３は、いずれの隣接メッシュにも単位ベクトルがない場合、一つの単位ベクトルを段差ベクトルとして扱う。

　ベクトル生成部３３は、段差ベクトルの節を減らすことで段差ベクトルを簡略化することもできる。例えば、ベクトル生成部３３は、生成した段差ベクトルをＤｏｕｇｌａｓ－Ｐｅｕｃｋｅｒ法などを用いて、段差ベクトルの節を減らすことができる。なお、段差ベクトルの節は、段差ベクトルを構成する連続する２つの単位ベクトルが為す角が０度以外の角度である場合に零交差点の位置に形成される。

　段差検出部２３は、検出した段差の位置を示す情報、検出した段差の高さを示す情報、および生成した段差ベクトルを示す情報を含む段差データを、記憶部１１に記憶される変状データＤｄｆに加えることによって、変状データＤｄｆを更新する。また、段差検出部２３は、段差の検出に用いられた３次元点群データＤｐｇに含まれる時刻情報を段差データに追加することができる。

　図４に戻って、処理部１２の説明を続ける。処理部１２の段差評価部２４は、段差検出部２３によって検出された段差の高さおよび段差の広がりに基づいて、段差の状態をレベルで表す状態レベルを判定する。段差評価部２４は、判定した段差レベルを示す情報を段差データに追加することができる。

　段差評価部２４は、基準面Ｓｗｒ上での広がりを段差の広がりとして算出する。段差ベクトルの広がりは、例えば、段差ベクトルの長さ、および段差ベクトルが存在する２次元範囲の大きさの少なくとも一方から算出される。段差ベクトルが存在する２次元範囲の大きさは、例えば、段差ベクトルを囲むことができる最も小さい矩形の面積である。

　段差評価部２４は、段差の高さと段差の広がりとをパラメータとする演算式またはテーブルを用いて、段差の状態レベルを判定することができる。状態レベルは、例えば、段差の危険度または段差の劣化度を示す。段差評価部２４は、例えば、段差検出部２３によって生成された段差ベクトル毎に、第１レベル、第２レベル、および第３レベルからなる３段階のレベルから１つのレベルを判定することができる。第１レベルは、例えば、段差が危険な状態でないことを示すレベルである。第２レベルは、例えば、段差が危険な状態でないが注意を要する状態であることを示すレベルである。第３レベルは、例えば、段差が危険な状態であることを示すレベルである。

　段差評価部２４は、２段階のレベルから段差の状態レベルを判定することもでき、４段階以上のレベルから段差の状態レベルを判定することもできる。段差評価部２４は、判定した段差の状態レベルを示す情報を段差データに追加することができる。この場合、段差データには、検出した段差の位置を示す情報、検出した段差の高さを示す情報、および生成した段差ベクトルを示す情報に加え、段差の状態レベルを示す情報が含まれる。

　属性設定部２５は、段差評価部２４によって算出された段差ベクトルの長さおよび段差の広がりなどの情報を段差の属性情報として記憶部１１に記憶されている段差データに追加する。また、属性設定部２５は、入力部１３によって入力される段差の属性情報を記憶部１１に記憶されている段差データを追加する。入力部１３によって入力される段差の属性情報は、例えば、識別番号およびコメントなどの段差属性を示す情報である。属性設定部２５は、段差データに含まれる段差ベクトルの情報に段差の属性情報を関連付ける。入力部１３は、例えば、キーボードなどである。このように、属性設定部２５によって段差データに段差の属性情報を含めることができる。

　座標変換部２６は、記憶部１１に記憶された変状データＤｄｆの段差データに含まれる段差ベクトルの情報に基づいて、段差ベクトルを上述した展開図座標系の座標から上述した３次元直交座標系の座標へ変換する。座標変換部２６は、変換した３次元直交座標系の段差ベクトルの座標を示す情報を３次元段差ベクトルデータとして記憶部１１に記憶された段差データに追加することができる。これにより、段差データには、展開図座標系の段差ベクトルの情報と３次元直交座標系の段差ベクトルの情報とが含まれる。

　また、座標変換部２６は、記憶部１１に記憶された変状データＤｄｆと画像データＤｉｍｇに基づいて、トンネル５の画像をトンネル５の内壁面５ａの形状に沿うように座標変換して、トンネル５の３次元画像を生成することもできる。また、座標変換部２６は、記憶部１１に記憶された３次元点群データＤｐｇに基づいて、トンネル５の内壁面５ａの３次元点群を３次元座標系から展開図座標系へ変換し、変換した３次元点群を展開図平面へ投影し、投影した複数の点を２次元点群とする２次元点群データを記憶部１１に記憶させることができる。

　表示処理部２７は、記憶部１１に記憶された形状データＤｆおよび変状データＤｄｆに基づき、基準面Ｓｗｒで表される展開図に対して、段差ベクトルを示す図形と段差属性を示す情報とを付加した図である変状展開図を示す２次元画像を表示部１４に表示させることができる。表示処理部２７は、記憶部１１に記憶された形状データＤｆ、変状データＤｄｆ、および画像データＤｉｍｇに基づいて、トンネル５の内壁面５ａの撮像画像に変状展開図を示す画像を重畳した２次元画像を表示部１４に表示させることができる。また、表示処理部２７は、記憶部１１に記憶した形状データＤｆ、変状データＤｄｆ、および２次元点群データに基づいて、変状展開図に２次元点群を重畳した２次元画像を表示部１４に表示させることもできる。

　図１３は、実施の形態１にかかる変状展開図の一例を示す図である。図１３に示す変状展開図８０は、トンネル５の内壁面５ａの外形を展開した外形枠８１と、段差ベクトル８２ａ，８２ｂ，８２ｃ，８２ｄと、属性情報８３ａ，８３ｂ，８３ｃ，８３ｄを含む。段差ベクトル８２ａ，８２ｂ，８２ｃ，８２ｄは、段差ベクトルを示す２次元の図形である。

　属性情報８３ａ，８３ｂ，８３ｃ，８３ｄは、段差ベクトルの長さを示す情報である。属性情報８３ａ，８３ｂ，８３ｃ，８３ｄは、段差ベクトルの長さに代えてまたは加えて、入力部１３から入力された識別番号およびコメントを含んでいてもよい。

　また、表示処理部２７は、記憶部１１に記憶された３次元点群データＤｐｇと３次元段差ベクトルデータとに基づいて、トンネル５の内壁面５ａを表す３次元点群に、３次元の段差ベクトルを重畳した３次元画像を表示部１４に表示させることができる。また、表示処理部２７は、３次元点群データＤｐｇと３次元段差ベクトルデータと画像データＤｉｍｇに基づいて、トンネル５の内壁面５ａを表す３次元点群に、トンネル５の３次元画像と３次元の段差ベクトルとを重畳した３次元画像を表示部１４に表示させることもできる。

　図１４は、実施の形態１にかかるトンネルの内壁面を表す３次元点群に３次元の段差ベクトルを重畳した３次元画像の一例を示す図である。図１４に示す３次元画像９０は、トンネル５の内壁面５ａを表す３次元点群９１と、段差ベクトル９２ａ，９２ｂ，９２ｃ，９２ｄとを含む。段差ベクトル９２ａ，９２ｂ，９２ｃ，９２ｄは、段差ベクトルを示す３次元の図形である。なお、３次元画像９０は、段差ベクトルの属性情報を含むこともできる。

　また、表示処理部２７は、段差検出部２３によって検出された段差の情報を時刻情報に基づいて時系列に表示部１４に表示させることができる。例えば、表示処理部２７は、段差データに含まれる時刻情報に基づいて、各時刻で検出された段差ベクトルを検出時刻の順に切り替えながら、表示部１４に表示させることができる。これにより、変状検出システム１００の利用者は、段差の状態変化を把握することができる。例えば、表示処理部２７は、各時刻で検出された段差ベクトル８２ａ，８２ｂ，８２ｃ，８２ｄを検出時刻の順に切り替えながら表示部１４に表示させることができる。また、表示処理部２７は、各時刻で検出された段差ベクトル９２ａ，９２ｂ，９２ｃ，９２ｄを検出時刻の順に切り替えながら表示部１４に表示させることができる。

　図１５は、実施の形態１にかかる段差検出装置の処理部による処理手順の一例を示すフローチャートである。図１５に示す処理は、処理部１２によって繰り返し実行される。図１５に示すように、段差検出装置２の処理部１２は、段差検出タイミングになったか否かを判定する（ステップＳ１０）。例えば、処理部１２は、走行型計測装置１から３次元点群データＤｐｇを取得した場合、または入力部１３への特定操作があった場合に、段差検出タイミングになったと判定する。

　処理部１２は、段差検出タイミングになったと判定した場合（ステップＳ１０：Ｙｅｓ）、段差検出処理を行う（ステップＳ１１）。ステップＳ１１の段差検出処理は、図１６に示すステップＳ２０からＳ２３の処理であり、後で詳述する。次に、処理部１２は、ステップＳ１１で検出した段差の段差ベクトルを３次元直交座標系の段差ベクトルへ変換する座標変換処理を行う（ステップＳ１２）。また、処理部１２は、ステップＳ１１で検出した段差の高さと段差の広がりとをパラメータとする演算式またはテーブルを用いて、段差の状態レベルを判定する段差評価処理を行う（ステップＳ１３）。

　処理部１２は、ステップＳ１３の処理が終了した場合、または段差検出タイミングになっていないと判定した場合（ステップＳ１０：Ｎｏ）、属性入力があるか否かを判定する（ステップＳ１４）。ステップＳ１４において、処理部１２は、入力部１３へ段差の属性情報が入力された場合に属性入力があると判定する。処理部１２は、属性入力があると判定した場合（ステップＳ１４：Ｙｅｓ）、入力された属性情報を記憶部１１に記憶させる（ステップＳ１５）。

　処理部１２は、ステップＳ１５の処理が終了した場合、または属性入力がないと判定した場合（ステップＳ１４：Ｎｏ）、表示要求があるか否かを判定する（ステップＳ１６）。ステップＳ１６において、処理部１２は、例えば、入力部１３への特定操作があった場合に、表示要求があると判定する。処理部１２は、表示要求があると判定した場合（ステップＳ１６：Ｙｅｓ）、表示要求の対象を表示部１４に表示させる（ステップＳ１７）。ステップＳ１７において、処理部１２は、表示要求が変状展開図の表示要求である場合、変状展開図を示す２次元画像を表示部１４に表示させる。また、処理部１２は、表示要求が時系列の表示要求である場合、段差検出部２３によって検出された段差の情報を時刻情報に基づいて時系列に表示部１４に表示させる。

　処理部１２は、ステップＳ１７の処理が終了した場合、または表示要求がないと判定した場合（ステップＳ１６：Ｎｏ）、図１５に示す処理を終了する。

　図１６は、実施の形態１にかかる段差検出装置の処理部による段差検出処理の一例を示すフローチャートである。図１６に示すように、段差検出装置２の処理部１２は、３次元点群データＤｐｇを要素点群データＤｅへ変換する（ステップＳ２０）。次に、処理部１２は、要素点群データＤｅをガウシアン差分フィルタにかけるガウシアン差分処理を行う（ステップＳ２１）。処理部１２は、ガウシアン差分フィルタの出力に基づいて、段差を検出する（ステップＳ２２）。そして、処理部１２は、検出した段差の情報を示す段差データを記憶部１１に記憶して（ステップＳ２３）、図１６に示す処理を終了する。

　図１７は、実施の形態１にかかる段差検出装置のハードウェア構成の一例を示す図である。図１７に示すように、段差検出装置２は、プロセッサ１０１と、メモリ１０２と、通信装置１０３と、入出力回路１０４と、表示装置１０５とを備えるコンピュータを含む。

　プロセッサ１０１、メモリ１０２、通信装置１０３、入出力回路１０４、および表示装置１０５は、例えば、バス１０６によって互いにデータの送受信が可能である。通信部１０は、通信装置１０３で実現される。記憶部１１は、メモリ１０２によって実現される。入力部１３は、入出力回路１０４によって実現される。表示部１４は、表示装置１０５によって実現される。プロセッサ１０１は、メモリ１０２に記憶されたプログラムを読み出して実行することによって、取得部２１、データ変換部２２、段差検出部２３、段差評価部２４、属性設定部２５、座標変換部２６、および表示処理部２７の機能を実行する。プロセッサ１０１は、例えば、処理回路の一例であり、ＣＰＵ（Central　Processing　Unit）、ＤＳＰ（Digital　Signal　Processer）、およびシステムＬＳＩ（Large　Scale　Integration）のうち一つ以上を含む。

　メモリ１０２は、ＲＡＭ（Random　Access　Memory）、ＲＯＭ（Read　Only　Memory）、フラッシュメモリ、ＥＰＲＯＭ（Erasable　Programmable　Read　Only　Memory）、およびＥＥＰＲＯＭ（登録商標）（Electrically　Erasable　Programmable　Read　Only　Memory）のうち一つ以上を含む。また、メモリ１０２は、コンピュータが読み取り可能なプログラムが記録された記録媒体を含む。かかる記録媒体は、不揮発性または揮発性の半導体メモリ、磁気ディスク、フレキシブルメモリ、光ディスク、コンパクトディスク、およびＤＶＤ（Digital　Versatile　Disc）のうち一つ以上を含む。なお、段差検出装置２は、ＡＳＩＣ（Application　Specific　Integrated　Circuit）およびＦＰＧＡ（Field　Programmable　Gate　Array）などの集積回路を含んでいてもよい。

　なお、上述した例では、段差検出装置２の段差検出部２３によって段差が検出される構造物の表面は、トンネル５の内壁面５ａであるが、段差検出装置２の段差検出部２３は、トンネル５の内壁面５ａ以外に生じる段差を検出することができる。例えば、段差検出部２３は、橋梁の表面、道路の表面、およびビルの表面を検出対象として、段差を検出することができる。また、段差検出部２３は、３次元点群で表される構造物の表面が平面である場合、展開図座標系へ変換することなく、３次元点群データＤｐｇを要素点群データＤｅへ変換することができる。

　以上のように、実施の形態１にかかる変状検出システム１００の段差検出装置２は、取得部２１と、データ変換部２２と、段差検出部２３とを備える。取得部２１はトンネル５の内壁面５ａを３次元点群で表すデータである３次元点群データＤｐｇとトンネル５の形状を示す形状データＤｆとを取得する。データ変換部２２は、形状データＤｆに基づいてトンネル５の内壁面５ａに対応する基準面Ｓｗｒを設定し、３次元点群データＤｐｇを、基準面Ｓｗｒに行列状に配列される複数の点Ｐｇから選択される１つの点Ｐｇの位置と基準面Ｓｗｒからのずれ量とで各々表される複数の要素点Ｐｅのデータを含む要素点群データＤｅへ変換する。段差検出部２３は、要素点群データＤｅに含まれる複数の要素点Ｐｅに対してガウシアン差分フィルタをかけて得られる結果に基づいて、トンネル５の内壁面５ａにおける段差の位置を検出する。トンネル５は、構造物の一例であり、トンネル５の内壁面５ａは、構造物の表面の一例である。これにより、例えば、トンネル５の内壁面５ａを表す３次元点群において段差による３次元点の疎密差が少ない場合であっても、トンネル５の内壁面５ａに生じる段差の位置を検出することができる。

　また、段差検出部２３は、ガウシアン差分フィルタをかけた後の複数の要素点Ｐｅのうち互いに隣接し且つガウシアン差分フィルタをかけて得られる値の極性が異なる２つの要素点Ｐｅ同士を結ぶ線に零交差が生じる位置を特定し、特定した位置を段差の位置として検出する。これにより、ガウシアン差分フィルタから得られる結果から、トンネル５の内壁面５ａに生じる段差の位置を精度よく検出することができる。

　また、段差検出部２３は、ガウシアン差分フィルタをかけた後の複数の要素点Ｐｅのうち隣接する３以上の要素点Ｐｅであって少なくとも１つの要素点Ｐｅと残りの要素点Ｐｅとでガウシアン差分フィルタをかけて得られる値の極性が異なる３以上の要素点Ｐｅを含む面の傾きに基づいて、段差の高さを検出する段差高検出部３２を備える。これにより、ガウシアン差分フィルタから得られる結果から、段差の高さを検出することができる。

　また、段差検出部２３は、ガウシアン差分フィルタをかけて得られる結果から隣接する２つの要素点Ｐｅ同士を結ぶ線の零交差点の位置での傾きに基づいて段差の高さを検出する段差高検出部３２を備える。これにより、ガウシアン差分フィルタから得られる結果から、段差の高さを精度よく検出することができる。

　また、段差検出部２３は、段差の位置を結んで得られるベクトルである段差ベクトルを生成するベクトル生成部３３を備える。これにより、連続する段差を表す段差ベクトルを生成することができる。

　また、段差検出装置２は、ベクトル生成部３３で生成された段差ベクトルに基づいて段差の広がりを算出し、算出した段差の広がりと段差高検出部３２によって検出された段差の高さとに基づいて、段差の状態をレベルで表す状態レベルを判定する段差評価部２４を備える。これにより、段差の状態を容易に把握することができる。

　また、段差検出装置２は、ベクトル生成部３３によって生成された段差ベクトルを表示部１４に表示させる表示処理部２７を備える。これにより、段差の状態を容易に把握することができる。

　また、表示処理部２７は、トンネル５の展開図および撮像画像のうち少なくとも一つに段差ベクトル８２ａ，８２ｂ，８２ｃ，８２ｄを重畳した画像を表示部１４に表示させる。これにより、例えば、段差の内壁面５ａ上の位置および段差の広がりなどを容易に把握することができる。

　また、段差検出装置２は、段差ベクトル８２ａ，８２ｂ，８２ｃ，８２ｄを３次元座標系のデータへ変換する座標変換部２６を備える。表示処理部２７は、３次元座標系のデータに変換された段差ベクトル９２ａ，９２ｂ，９２ｃ，９２ｄを表示部１４に表示させる。これにより、段差の状態を３次元で把握することができる。

　また、表示処理部２７は、トンネル５の内壁面５ａを表す３次元点群の画像に３次元座標系のデータに変換された段差ベクトル９２ａ，９２ｂ，９２ｃ，９２ｄを重畳した画像を表示部１４に表示させる。これにより、段差ベクトル９２ａ，９２ｂ，９２ｃ，９２ｄに対応する画像によりトンネル５の内壁面５ａにおける段差の位置および段差の広がりなどを容易に把握することができる。

　また、取得部２１は、異なる時刻で各々トンネル５の内壁面５ａを計測して得られた複数の３次元点群データＤｐｇを取得する。複数の３次元点群データＤｐｇは、トンネル５の内壁面５ａを計測した時刻を示す時刻情報を含む。段差検出部２３は、複数の３次元点群データＤｐｇの各々から段差を検出し、検出した段差に時刻情報を関連付ける。表示処理部２７は、段差検出部２３によって検出された段差の情報を時刻情報に基づいて時系列に表示部１４に表示させる。これにより、段差の状態を時系列に把握することができる。

実施の形態２．
　実施の形態２にかかる変状検出システムは、段差検出装置が段差の経年変化を検出すると共に段差の分布などを算出する点で、実施の形態１にかかる変状検出システム１００と異なる。以下においては、実施の形態１と同様の機能を有する構成要素については同一符号を付して説明を省略し、実施の形態１の変状検出システム１００と異なる点を中心に説明する。

　図１８は、本発明の実施の形態２にかかる変状検出システムにおける段差検出装置の構成例を示す図である。図１８に示すように、実施の形態２にかかる変状検出システムの段差検出装置２Ａは、処理部１２に代えて、処理部１２Ａを備える点で、段差検出装置２と異なる。処理部１２Ａは、比較部２８と、統計処理部２９とをさらに備える点で、処理部１２と異なる。

　比較部２８は、走行型計測装置１において異なる時刻で各々計測されて得られる複数の３次元点群データＤｐｇから各々段差検出部２３によって検出される複数の段差データ同士を比較する。例えば、比較部２８は、走行型計測装置１において異なる時刻で各々計測されて得られる複数の３次元点群データＤｐｇから各々段差検出部２３によって検出される段差の高さ同士を比較し、段差の高さの経年変化を判定する。また、比較部２８は、異なる時刻で各々計測されて得られる複数の３次元点群データＤｐｇから各々段差検出部２３によって検出される段差の広がり同士を比較し、段差の広がりの経年変化を判定する。表示処理部２７は、比較部２８によって判定された段差の高さの経年変化と段差の広がりの経年変化とを示す情報を表示部１４に表示させることができる。

　比較部２８は、例えば、前回計測された３次元点群データＤｐｇを用いて検出される段差の高さと、今回計測された３次元点群データＤｐｇを用いて検出される段差の高さとを比較し、高さが変化した段差を判定する。また、比較部２８は、例えば、前回計測された３次元点群データＤｐｇを用いて検出される段差の広がりと、今回計測された３次元点群データＤｐｇを用いて検出される段差の広がりとを比較し、広がりが変化した段差を判定する。表示処理部２７は、比較部２８によって高さが変化したと判定された段差および比較部２８によって広がりが変化したと判定された段差とを強調表示して表示部１４に表示させることができる。

　比較部２８は、例えば、前回計測された３次元点群データＤｐｇを用いて検出される段差の高さと、今回計測された３次元点群データＤｐｇを用いて検出される段差の高さとの差分を算出することができる。また、比較部２８は、例えば、前回計測された３次元点群データＤｐｇを用いて検出される段差の広がりと、今回計測された３次元点群データＤｐｇを用いて検出される段差の広がりとの差分を算出することができる。表示処理部２７は、比較部２８によって算出された段差の高さの差分を示す情報および段差の広がりの差分を示す情報を表示部１４に表示させることができる。表示処理部２７は、比較部２８によって高さが変化したと判定された段差の高さの差分および比較部２８によって広がりが変化したと判定された段差の広がりの差分とを強調表示して表示部１４に表示させることもできる。

　統計処理部２９は、トンネル５の内壁面５ａにおいて設定された領域毎に、段差ベクトルの数および長さの少なくとも１つを段差ベクトル情報として算出する統計処理を行う。例えば、統計処理部２９は、トンネル５のスパンであるトンネルスパン毎に、トンネルスパンに含まれる段差ベクトルの数、トンネルスパンに含まれる段差ベクトルのトータルの長さ、トンネルスパンに含まれる段差ベクトルにおける段差の高さ、およびトンネルスパンに含まれる段差ベクトルの広がりなどを算出する。トンネルスパンに含まれる段差ベクトルにおける段差の高さは、例えば、複数の高さの段差から段差ベクトルが生成される場合、段差ベクトルの生成に用いられる複数の段差の高さの平均値、最大値、および最小値の少なくとも一つを含む。

　また、統計処理部２９は、トンネルスパン毎に、段差ベクトルの分布を算出することができる。段差ベクトルの分布とは、例えば、トンネルスパンがトンネル周方向に複数の領域に区分されたと仮定した場合において区分された各領域に存在する段差ベクトルの割合を意味する。

　表示処理部２７は、統計処理部２９によって算出された結果を表示部１４に表示させることができる。図１９は、実施の形態２にかかる統計処理部によって算出された結果の一例を示す図である。図１９に示すように、統計処理部２９は、統計処理部２９によって算出された各トンネルスパンの段差ベクトルの数を示すグラフを表示部１４に表示させることができる。図１９に示すグラフでは、２０１７年で発生した段差ベクトルの数、２０１８年で発生した段差ベクトルの数、および２０１９年で発生した段差ベクトルの数が、トンネルスパン毎に示されている。

　また、統計処理部２９は、各トンネルスパンの段差ベクトルの数に代えて、各トンネルスパンの段差ベクトルのトータルの長さを示すグラフ、または各トンネルスパンの段差ベクトルの分布を示すグラフなどを表示部１４に表示させることができる。

　図２０は、実施の形態２にかかる段差検出装置の処理部による処理手順の一例を示すフローチャートである。図２０のステップＳ３０からＳ３７の処理は、図１５に示すステップＳ１０からＳ１７の処理と同じであるため、説明を省略する。図２０に示す処理は、処理部１２Ａによって繰り返し実行される。

　図２０に示すように、段差検出装置２Ａの処理部１２Ａは、比較処理タイミングになったか否かを判定する（ステップＳ３８）。例えば、処理部１２Ａは、入力部１３への特定操作があった場合に、比較処理タイミングになったと判定する。処理部１２Ａは、比較処理タイミングになったと判定した場合（ステップＳ３８：Ｙｅｓ）、異なる時刻で各々計測されて得られる複数の３次元点群データＤｐｇから各々段差検出部２３によって検出される複数の段差データ同士を比較する比較処理を行い、比較処理の結果を表示部１４に表示させる表示処理を行う（ステップＳ３９）。

　処理部１２Ａは、ステップＳ３９の処理が終了した場合、または比較処理タイミングになっていないと判定した場合（ステップＳ３８：Ｎｏ）、統計処理タイミングになったか否かを判定する（ステップＳ４０）。例えば、処理部１２Ａは、入力部１３への特定操作があった場合に、統計処理タイミングになったと判定する。処理部１２Ａは、統計処理タイミングになったと判定した場合（ステップＳ４０：Ｙｅｓ）、段差ベクトルの数および長さの少なくとも１つをトンネル５の内壁面５ａの設定された領域毎に段差ベクトル情報として算出する統計処理を行い、統計処理の結果を表示部１４に表示させる表示処理を行う（ステップＳ４１）。処理部１２Ａは、ステップＳ４１の処理が終了した場合、または統計処理タイミングになっていないと判定した場合（ステップＳ４０：Ｎｏ）、図２０に示す処理を終了する。

　実施の形態２にかかる段差検出装置２Ａのハードウェア構成例は、図１７に示す段差検出装置２のハードウェア構成と同じである。プロセッサ１０１は、メモリ１０２に記憶されたプログラムを読み出して実行することによって、比較部２８および統計処理部２９の機能を実行することができる。

　以上のように、実施の形態２にかかる変状検出システム１００Ａの段差検出装置２Ａは、統計処理部２９を備える。統計処理部２９は、段差ベクトル８２ａ，８２ｂ，８２ｃ，８２ｄの数および長さの少なくとも１つをトンネル５の内壁面５ａのトンネルスパン毎に段差ベクトル情報として算出する。トンネルスパンは、予め定められた領域の一例である。表示処理部２７は、統計処理部２９で算出された段差ベクトル情報をグラフ化して表示部１４に表示させる。これにより、段差の状態をトンネルスパン毎に把握することができる。

　また、段差検出装置２Ａは、複数の３次元点群データＤｐｇから各々段差検出部２３によって検出される複数の段差のデータ同士を比較する比較部２８を備える。これにより、例えば、段差の経年変化を把握することができる。

実施の形態３．
　実施の形態３にかかる変状検出システムは、変状サーバおよびデータサーバなどが用いられる点で、実施の形態１にかかる変状検出システム１００と異なる。以下においては、実施の形態１にかかる変状検出システム１００と同様の構成については同一符号を付して説明を省略し、実施の形態１にかかる変状検出システム１００と異なる構成について主に説明するものとする。

　図２１は、本発明の実施の形態３にかかる変状検出システムの第１の構成例を示す図である。図２１に示す変状検出システム１００Ｂは、走行型計測装置１と、段差検出装置２Ｂと、変状サーバ４とを備える。変状サーバ４は、通信部４０と、記憶部４１と、処理部４２とを備える。処理部４２は、走行型計測装置１からネットワーク３および通信部４０を介して３次元点群データＤｐｇおよび画像データＤｉｍｇを取得し、取得した３次元点群データＤｐｇおよび画像データＤｉｍｇを記憶部４１に記憶させる。記憶部４１は、取得部２１Ｂによって取得される３次元点群データＤｐｇおよび画像データＤｉｍｇの他、形状データＤｆと変状データＤｄｆとを記憶する。

　段差検出装置２Ｂは、取得部２１を有する処理部１２に代えて、取得部２１Ｂを有する処理部１２Ｂを備える。取得部２１Ｂは、変状サーバ４から、３次元点群データＤｐｇ、画像データＤｉｍｇ、形状データＤｆ、および変状データＤｄｆをネットワーク３および通信部１０を介して取得する点で、取得部２１と異なる。また、取得部２１Ｂは、段差検出部２３および段差評価部２４によって生成された段差データを通信部１０からネットワーク３を介して変状サーバ４へ送信する。変状サーバ４は、段差検出装置２Ｂから取得した段差データを記憶部４１に記憶された変状データＤｄｆへ追加して、変状データＤｄｆを更新する。

　このように、図２１に示す変状検出システム１００Ｂでは、データ量が多い３次元点群データＤｐｇなどが変状サーバ４に記憶される。これにより、実施の形態１にかかる段差検出装置２の記憶部１１の記憶容量に比べ、段差検出装置２Ｂの記憶部１１の記憶容量を低減することができる。

　図２２は、実施の形態３にかかる変状検出システムの第２の構成例を示す図である。図２２に示す変状検出システム１００Ｃは、走行型計測装置１と、段差検出装置２Ｃと、変状サーバ４Ｃとを備える。変状サーバ４Ｃは、通信部４０と、記憶部４１と、処理部４２Ｃとを備える。処理部４２Ｃは、データ変換部５１を備えており、上述した処理部４２の機能に加え、データ変換部５１によって３次元点群データＤｐｇを要素点群データＤｅへ変換する機能を有する。データ変換部５１の機能は、図４に示すデータ変換部２２の機能と同じである。

　段差検出装置２Ｃは、取得部２１Ｂを有する処理部１２Ｂに代えて、取得部２１Ｃを有する処理部１２Ｃを備える。取得部２１Ｃは、変状サーバ４Ｃから、３次元点群データＤｐｇおよび形状データＤｆに代えて、要素点群データＤｅをネットワーク３および通信部１０を介して取得する点で、取得部２１Ｂと異なる。段差検出装置２Ｃは、段差検出装置２Ｂと同様に、生成した段差データを変状サーバ４Ｃへ送信する。

　このように、図２２に示す変状検出システム１００Ｃでは、データ量が多い３次元点群データＤｐｇなどが変状サーバ４Ｃに記憶され、３次元点群データＤｐｇが要素点群データＤｅへ変状サーバ４Ｃによって変換される。これにより、段差検出装置２Ｃの記憶部１１の記憶容量を低減することができる。また、要素点群データＤｅは、３次元点群データＤｐｇよりもデータ容量が小さいことから、変状検出システム１００Ｃは、変状検出システム１００Ｂに比べて、段差検出装置２Ｃと変状サーバ４Ｃとの間で通信量を削減することができる。

　図２３は、実施の形態３にかかる変状検出システムの第３の構成例を示す図である。図２３に示す変状検出システム１００Ｄは、走行型計測装置１と、変状サーバ４Ｄと、端末装置６とを備える。変状サーバ４Ｄは、段差検出装置２の機能のうち表示機能および入力受付機能を除く機能が実行される。変状サーバ４Ｄは、データ変換部５１と、段差検出部５２と、段差評価部５３と、属性設定部５４と、座標変換部５５とを備える処理部４２Ｄを有する。

　データ変換部５１は、データ変換部２２と同様の機能を有しており、記憶部４１に記憶された形状データＤｆおよび３次元点群データＤｐｇに基づいて、３次元点群データＤｐｇを要素点群データＤｅへ変換する。段差検出部５２は、段差検出部２３と同様に、要素点群データＤｅから段差を検出し、検出した段差に関する情報を含む段差データを生成する。段差検出部５２は、生成した段差データを変状データＤｄｆへ追加する。

　段差評価部５３は、段差評価部２４と同様に、段差の状態レベルを判定し、判定した段差レベルを示す情報を段差データに追加する。属性設定部５４は、端末装置６からの要求に基づいて、属性設定部２５と同様に、段差データに段差属性を示す情報を追加する。座標変換部５５は、座標変換部２６と同様に、記憶部４１に記憶された２次元座標のデータを３次元座標のデータへ変換し、記憶部４１に記憶された３次元座標のデータを２次元座標のデータへ変換する。座標変換部５５は、変換したデータを記憶部４１へ記憶させる。

　端末装置６は、通信部６０と、処理部６１と、入力部６２と、表示部６３とを備える。処理部６１は、要求処理部７０と、表示処理部７１と、出力処理部７２とを備える。要求処理部７０は、入力部６２への特定操作があった場合、特定操作に対応するデータの要求を変状サーバ４Ｄへ通信部６０を介して行う。要求処理部７０は、通信部６０を介して変状サーバ４Ｄから要求に応じたデータを取得する。

　表示処理部７１は、要求処理部７０によって取得されたデータを表示部６３に表示させる。表示処理部７１によって表示されるデータは、表示処理部２７によって表示されるデータと同じである。これにより、端末装置６は、段差検出装置２と同様のデータを表示部６３に表示させることができる。また、出力処理部７２は、入力部６２によって入力された段差の属性情報を変状サーバ４Ｄへ通信部６０から送信する。これにより、変状サーバ４Ｄによって段差の属性情報が段差データに追加される。

　このように、変状検出システム１００Ｄでは、変状サーバ４Ｄによって主な処理が行われることから、端末装置６の処理負荷を軽減することができる。

　図２４は、実施の形態３にかかる変状検出システムの第４の構成例を示す図である。図２４に示す変状検出システム１００Ｅは、走行型計測装置１と、変状サーバ４Ｅと、端末装置６と、データサーバ７を備える。変状検出システム１００Ｅでは、形状データＤｆ、３次元点群データＤｐｇ、画像データＤｉｍｇ、および変状データＤｄｆが変状サーバ４Ｅではなくデータサーバ７に記憶される点で変状検出システム１００Ｄと異なる。

　変状サーバ４Ｅは、ネットワーク３を介してデータサーバ７との間で、形状データＤｆ、３次元点群データＤｐｇ、画像データＤｉｍｇ、および変状データＤｄｆの送受信を行う。このように、変状検出システム１００Ｅは、変状サーバ４Ｅが処理を行うサーバとして用いられ、データサーバ７が変状サーバ４Ｅまたは端末装置６で用いられるデータを記憶するデータサーバとして用いられる。

　以上のように、実施の形態３にかかる変状検出システム１００Ｂ，１００Ｃ，１００Ｄ，１００Ｅでは、実施の形態１にかかる段差検出装置２が有する複数の機能の一部または全部を複数の装置に分散させている。これにより、システム設計の自由度を高めることができる。また、同様に、実施の形態２にかかる段差検出装置２Ａが有する比較部２８および統計処理部２９の各々の機能を変状サーバ４，４Ｃ，４Ｄ，４Ｅに設けることもできる。

　実施の形態３にかかる段差検出装置２Ｂ，２Ｃおよび端末装置６の各々のハードウェア構成例は、図１７に示す段差検出装置２のハードウェア構成と同じである。プロセッサ１０１は、メモリ１０２に記憶されたプログラムを読み出して実行することによって、段差検出装置２Ｂ，２Ｃおよび端末装置６の各々の各機能を実行することができる。

　また、実施の形態３にかかる変状サーバ４，４Ｃ，４Ｄ，４Ｅおよびデータサーバ７の各々のハードウェア構成例は、図１７に示す段差検出装置２のハードウェア構成のうち表示装置１０５を除いた構成である。プロセッサ１０１は、メモリ１０２に記憶されたプログラムを読み出して実行することによって、変状サーバ４，４Ｃ，４Ｄ，４Ｅおよびデータサーバ７の各々の各機能を実行することができる。

　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　走行型計測装置、２，２Ａ，２Ｂ，２Ｃ　段差検出装置、３　ネットワーク、４，４Ｃ，４Ｄ，４Ｅ　変状サーバ、５　トンネル、５ａ　内壁面、６　端末装置、７　データサーバ、１０，４０，６０　通信部、１１，４１　記憶部、１２，１２Ａ，１２Ｂ，１２Ｃ，４２，４２Ｃ，４２Ｄ，６１　処理部、１３，６２　入力部、１４，６３　表示部、２１，２１Ｂ，２１Ｃ　取得部、２２，５１　データ変換部、２３，５２　段差検出部、２４，５３　段差評価部、２５，５４　属性設定部、２６，５５　座標変換部、２７，７１　表示処理部、２８　比較部、２９　統計処理部、３１　段差位置検出部、３２　段差高検出部、３３　ベクトル生成部、７０　要求処理部、７２　出力処理部、８０　変状展開図、８１　外形枠、８２ａ，８２ｂ，８２ｃ，８２ｄ，９２ａ，９２ｂ，９２ｃ，９２ｄ　段差ベクトル、８３ａ，８３ｂ，８３ｃ，８３ｄ　属性情報、９０　３次元画像、９１　３次元点群、１００，１００Ａ，１００Ｂ，１００Ｃ，１００Ｄ，１００Ｅ　変状検出システム。

Claims

　構造物の表面を３次元点群で表すデータである３次元点群データと前記構造物の形状を示す形状データとを取得する取得部と、
　前記形状データに基づいて前記構造物の表面に対応する基準面を設定し、前記３次元点群データを、前記基準面に行列状に配列される複数の点から選択される１つの点の位置と前記基準面からのずれ量とで各々表される複数の要素点のデータを含む要素点群データへ変換するデータ変換部と、
　前記要素点群データに含まれる前記複数の要素点に対してガウシアン差分フィルタをかけて得られる結果に基づいて、前記構造物の表面における段差の位置を検出する段差検出部と、を備える
　ことを特徴とする変状検出システム。
　前記段差検出部は、
　前記ガウシアン差分フィルタをかけた後の前記複数の要素点のうち互いに隣接し且つ前記ガウシアン差分フィルタをかけて得られる値の極性が異なる２つの要素点同士を結ぶ線に零交差が生じる位置を特定し、特定した位置を前記段差の位置として検出する
　ことを特徴とする請求項１に記載の変状検出システム。
　前記段差検出部は、
　前記ガウシアン差分フィルタをかけた後の前記複数の要素点のうち隣接する３以上の要素点であって少なくとも１つの要素点と残りの要素点とで前記ガウシアン差分フィルタをかけて得られる値の極性が異なる３以上の要素点を含む面の傾きに基づいて、前記段差の高さを検出する段差高検出部を備える
　ことを特徴とする請求項１または２に記載の変状検出システム。
　前記段差検出部は、
　前記２つの要素点同士を結ぶ線の傾きに基づいて前記段差の高さを検出する段差高検出部を備える
　ことを特徴とする請求項２に記載の変状検出システム。
　前記段差検出部は、
　前記段差の位置を結んで得られるベクトルである段差ベクトルを生成するベクトル生成部を備える
　ことを特徴とする請求項１から４のいずれか一つに記載の変状検出システム。
　前記ベクトル生成部によって生成された前記段差ベクトルを表示部に表示させる表示処理部を備える
　ことを特徴とする請求項５に記載の変状検出システム。
　前記表示処理部は、
　前記構造物の展開図および撮像画像のうち少なくとも一つに前記段差ベクトルを重畳した画像を前記表示部に表示させる
　ことを特徴とする請求項６に記載の変状検出システム。
　前記段差ベクトルを３次元座標系のデータへ変換する座標変換部を備え、
　前記表示処理部は、
　前記３次元座標系のデータに変換された前記段差ベクトルを前記表示部に表示させる
　ことを特徴とする請求項６または７に記載の変状検出システム。
　前記表示処理部は、
　前記構造物の表面を表す３次元点群の画像に前記３次元座標系のデータに変換された前記段差ベクトルを重畳した画像を前記表示部に表示させる
　ことを特徴とする請求項８に記載の変状検出システム。
　前記段差ベクトルの数および長さの少なくとも１つを前記構造物の表面の予め定められた領域毎に段差ベクトル情報として算出する統計処理部を備え、
　前記表示処理部は、
　前記統計処理部で算出された前記段差ベクトル情報をグラフ化して前記表示部に表示させる
　ことを特徴とする請求項９に記載の変状検出システム。
　前記取得部は、
　異なる時刻で各々前記構造物の表面を計測して得られた複数の３次元点群データを取得し、
　前記複数の３次元点群データは、
　前記構造物の表面を計測した時刻を示す時刻情報を含み、
　前記段差検出部は、
　前記複数の３次元点群データの各々から前記段差を検出し、検出した前記段差に前記時刻情報を関連付け、
　前記表示処理部は、
　前記段差検出部によって検出された前記段差の情報を前記時刻情報に基づいて時系列に前記表示部に表示させる
　ことを特徴とする請求項６から１０のいずれか一つに記載の変状検出システム。
　前記複数の３次元点群データから各々前記段差検出部によって検出される複数の前記段差のデータ同士を比較する比較部を備える
　ことを特徴とする請求項１１に記載の変状検出システム。
　前記段差検出部によって検出された前記段差の状態に基づいて、前記段差の状態をレベルで表す状態レベルを判定する段差評価部を備える
　ことを特徴とする請求項１から１２のいずれか一つに記載の変状検出システム。
　コンピュータが実行する変状検出方法であって、
　構造物の表面を３次元点群で表すデータである３次元点群データと前記構造物の形状を示す形状データとを取得する取得ステップと、
　前記形状データに基づいて前記構造物の表面に対応する基準面を設定し、前記３次元点群データを、前記基準面に行列状に配列される複数の点から選択される１つの点の位置と前記基準面からのずれ量とで各々表される複数の要素点のデータを含む要素点群データへ変換するデータ変換ステップと、
　前記要素点群データに含まれる前記複数の要素点に対してガウシアン差分フィルタをかけて得られる結果に基づいて、前記構造物の表面における段差の位置を検出する段差検出ステップと、を含む
　ことを特徴とする変状検出方法。