(57)【要約】【課題】専用ツールを用いることなしに、外装材を撮影した撮影画像に対して、外装材の劣化を診断することができる外装材の劣化診断システムを提供する。【解決手段】劣化診断システム１は、外装材１１に対応する基準となる基準画像と、基準画像に付加され、基準画像の色彩値に寄与する基準Ｅｘｉｆ情報と、を含む基準データを記憶する基準データ記憶部４１と、撮影装置２１で撮影した外装材１１の撮影画像１２と、撮影画像１２に付加され、撮影画像１２の色彩値に寄与する撮影Ｅｘｉｆ情報とを、含む撮影データが入力される撮影データ入力部３１と、撮影Ｅｘｉｆ情報と、基準Ｅｘｉｆ情報との共通の撮影条件に関する条件データを選択し、選択した条件データを加味した、撮影画像１２の色彩値と、基準画像の色彩値とに基づいて、撮影した外装材１１の劣化度を算出する劣化度算出部３３と、を備える。【選択図】図２
2020003430.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
撮影装置により建物の外装材を撮影した撮影画像から、前記外装材の劣化を診断する劣化診断システムであって、
前記外装材に対応する基準となる基準画像と、前記基準画像に付加され、前記基準画像の色彩値に寄与する基準Ｅｘｉｆ情報と、を含む基準データを記憶する基準データ記憶部と、
前記撮影装置で撮影した前記外装材の撮影画像と、前記撮影画像に付加され、前記撮影画像の色彩値に寄与する撮影Ｅｘｉｆ情報とを、含む撮影データが入力される撮影データ入力部と、
前記撮影Ｅｘｉｆ情報と、前記基準Ｅｘｉｆ情報との共通の撮影条件に関する条件データを選択し、選択した前記条件データを加味した、前記撮影画像の色彩値と、前記基準画像の色彩値とに基づいて、前記撮影装置で撮影した前記外装材の劣化度を算出する劣化度算出部と、を備えることを特徴とする外装材の劣化診断システム。
【請求項２】
前記劣化度算出部は、前記条件データから、前記撮影画像と前記基準画像が同じ撮影条件で撮影した画像となるように、前記撮影画像の色彩値と前記基準画像の色彩値との少なくとも一方を補正する色彩値補正部を備え、
補正した前記撮影画像および前記基準画像の色彩値とから、撮影した前記外装材の劣化度を算出することを特徴とする請求項１に記載の外装材の劣化診断システム。
【請求項３】
前記劣化度算出部は、前記条件データに対応したパラメータと、前記撮影画像の色彩値と、前記基準画像の色彩値と、を入力値とし、前記外装材の劣化度を出力値としたニューラルネットワークを備えることを特徴とする請求項１に記載の外装材の劣化診断システム。
【請求項４】
前記ニューラルネットワークは、前記条件データに対応したパラメータと、前記撮影画像の色彩値と、前記基準画像の色彩値と、が入力される入力層ニューロン素子を含む入力層と、
前記外装材の劣化度を出力する出力層ニューロン素子を含む出力層と、
前記入力層ニューロン素子と前記出力層ニューロン素子との間に設けられた複数の中間層ニューロン素子を含む複数の中間層と、を備えており、
前記中間層ニューロン素子は、前記入力層ニューロン素子または前記入力層側の中間層ニューロン素子から入力されるニューロンパラメータを用いて所定の演算をし、演算したニューロンパラメータに、重み付け係数を乗算して、前記出力層ニューロン素子または前記出力層側の中間層ニューロン素子に出力するものであり、
前記外装材の劣化度が、実際に測定した前記外装材の劣化度に対して所定の範囲に収束するまで、前記重み付け係数を補正することにより、前記劣化度の算出を学習することを特徴とする請求項３に記載の外装材の劣化診断システム。
【請求項５】
前記条件データは、露出時間、絞り値、およびＩＳＯ感度の少なくとも１つであることを特徴とする請求項１〜４のいずれか一項に記載の外装材の劣化診断システム。
【請求項６】
撮影装置により建物の外装材を撮影した撮影画像から、前記外装材の劣化を診断する劣化診断方法であって、
前記外装材に対応する基準となる基準画像と、前記基準画像に付加され、前記基準画像の色彩値に寄与する基準Ｅｘｉｆ情報と、を含む基準データを準備する工程と、
前記撮影装置で撮影した前記外装材の撮影画像と、前記撮影画像に付加され、前記撮影画像の色彩値に寄与する撮影Ｅｘｉｆ情報とを、含む撮影データを取得する撮影データ取得工程と、
前記撮影Ｅｘｉｆ情報と、前記基準Ｅｘｉｆ情報との共通の撮影条件に関する条件データを選択し、選択した前記条件データを加味した、前記撮影画像の色彩値と、前記基準画像の色彩値とに基づいて、前記撮影装置で撮影した前記外装材の劣化度を算出する劣化度算出工程と、含むことを特徴とする外装材の劣化診断方法。
【請求項７】
前記劣化度算出工程において、前記条件データから、前記撮影画像と前記基準画像が同じ撮影条件で撮影した画像となるように、前記撮影画像の色彩値と前記基準画像の色彩値との少なくとも一方を補正し、補正した前記撮影画像および前記基準画像の色彩値とから、撮影した前記外装材の劣化度を算出することを特徴とする請求項６に記載の外装材の劣化診断方法。
【請求項８】
前記劣化度算出工程において、前記条件データに対応したパラメータと、前記撮影画像の色彩値と、前記基準画像の色彩値と、を入力値とし、前記外装材の劣化度を出力値としたニューラルネットワークを用いて、前記外装材の劣化度を算出することを特徴とする請求項６に記載の外装材の劣化診断方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、撮影装置により建物の外装材を撮影した撮影画像から、外装材の劣化を診断する劣化診断システムおよびその劣化診断方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から建物の外装材の劣化を診断する際に、撮影装置を用いて診断されることがある。例えば、特許文献１〜４の技術では、建物の外装材（外壁）に、所定の色（既知色）が付された補正ツールを配置し、補正ツールと共に外装材を撮影装置で撮影することにより、建物の外装材の劣化診断が行われている。この劣化診断方法およびこの劣化診断を行うシステムによれば、補正ツールを用いることにより、撮影時の補正ツールに付された既知色の変化量を把握することにより、撮影された外装材の撮影画像に対して、日射などが外装材に照射される撮影環境下で光に起因した外乱等の影響を、補正することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特許２０１５−０４５５９３号公報
【特許文献２】特開２０１４−２１１３７１号公報
【特許文献３】特開２０１４−１９６９２６号公報
【特許文献４】特開２０１４−１９６９２７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１〜４で提案される劣化診断方法およびこの劣化診断を行うシステムでは、劣化診断の対象となる外装材を撮影するタイミングで、補正ツールなどの劣化診断用の専用ツールが必要となり、この専用ツールを用いなければ、外装材の劣化度を診断することができなかった。
【０００５】
本発明は、このような点を鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、専用ツールを用いることなしに、外装材を撮影した撮影画像に対して、外装材の劣化を診断することができる外装材の劣化診断システムおよびその劣化診断方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
発明者らは、鋭意検討を重ねた結果、撮影時に画像に付加されるＥｘｉｆ情報に着眼した。Ｅｘｉｆ情報には、撮影画像の色彩値に依存する、撮影環境条件、撮影装置の撮影設定条件などの撮影条件に関する条件データ（メタデータ）が含まれており、この条件データを用いることにより、撮影時に専用ツールを用いなくても、外装材の本来の色、すなわち、外装材の画像の本来の色彩値を簡単に得ることができ、これにより、外装材の劣化診断を正確に行うことができると考えた。
【０００７】
本発明は、このような考えに基づくものであり、本発明に係る劣化診断システムは、撮影装置により建物の外装材を撮影した撮影画像から、前記外装材の劣化を診断する劣化診断システムであって、前記外装材に対応する基準となる基準画像と、前記基準画像に付加され、前記基準画像の色彩値に寄与する基準Ｅｘｉｆ情報と、を含む基準データを記憶する基準データ記憶部と、前記撮影装置で撮影した前記外装材の撮影画像と、前記撮影画像に付加され、前記撮影画像の色彩値に寄与する撮影Ｅｘｉｆ情報とを、含む撮影データが入力される撮影データ入力部と、前記撮影Ｅｘｉｆ情報と、前記基準Ｅｘｉｆ情報との共通の撮影条件に関する条件データを選択し、選択した前記条件データを加味した、前記撮影画像の色彩値と、前記基準画像の色彩値とに基づいて、前記撮像装置で撮影した前記外装材の劣化度を算出する劣化度算出部と、を備えることを特徴とする。
【０００８】
本発明によれば、撮影データ入力部で入力された撮影画像の撮影Ｅｘｉｆ情報と、基準データ記憶部で記憶された基準画像の基準Ｅｘｉｆ情報とから、共通の撮影条件に関する条件データを、劣化度算出部で選択する。劣化度算出部では、この条件データを加味して、撮影画像の色彩値と、基準画像の色彩値とに基づいて、撮影した外装材の劣化度を算出する。このような結果、専用ツールを用いることなく、専門的な知識等がなくても、撮影装置で得られた撮影データと、基準データから、撮影条件による色彩値のバラツキ等を修正しつつ、適切な色彩値に基づいて、外装材の劣化度を簡単に算出することができる。
【０００９】
なお、本発明の劣化診断システムおよび後述する劣化診断方法でいう「選択した前記条件データを加味した、前記撮影画像の色彩値と、前記基準画像の色彩値とに基づいて、前記撮影装置で撮影した前記外装材の劣化度を算出する」とは、「選択した条件データから、撮影画像の色彩値と基準画像色彩値が、同じ条件で撮影された画像の色彩値となるような色彩値に基づいて、前記外装材の劣化度を算出すること」である。また、「選択した前記条件データを加味した、前記撮影画像の色彩値と、前記基準画像の色彩値とに基づいて」とは、「前記撮影装置の色彩値および基準画像の色彩値の少なくとも一方または双方に選択した条件データを加味すること」をいう。
【００１０】
なお、本発明の劣化診断システムおよび後述する劣化診断方法でいう色彩値は、撮影画像および基準画像の表色に関するパラメータであり、たとえば、Ｌａｂ表色系（Ｌ，ａ＊，ｂ＊）、ＲＢＧ表色系（Ｒ，Ｂ，Ｇ）、ＸＹＺ表色系（Ｘ，Ｙ，Ｚ（３刺激値））、等で得られる少なくとも１つのパラメータである。劣化度を算出する際には、撮影画像の色彩値と、基準画像の色彩値とに、たとえば、明度Ｌを選択し、この明度差を外装材の劣化度としてもよく、この明度差から外装材１１の劣化度をしてもよい。この他にも、例えば、撮影画像および基準画像から算出した色差ΔＥを外装材の劣化度としてもよく、色差ΔＥから外装材の劣化度を算出してもよい。
【００１１】
また、外装材の劣化度に用いられる色彩値は、撮影画像の色彩値と、基準画像の色彩値とから、外装材の劣化度を特定することができるのであれば、その値は特に限定されるものではなく、例えば、画像を構成する複数の画素の色彩値の平均値であってもよく、複数の画素の色彩値の最大値等であってもよい。
【００１２】
ここで、Ｅｘｉｆ情報から選択した撮影条件に関する条件データを加味して、撮影画像の色彩値と基準画像の色彩値から外装材の劣化度を算出することができるのであれば、その劣化度算出部による外装材の劣化度の算出は、特に限定されない。しかしながら、より好ましい態様としては、前記劣化度算出部は、前記条件データから、前記撮影画像と前記基準画像が同じ撮影条件で撮影した画像となるように、前記撮影画像の色彩値と前記基準画像の色彩値との少なくとも一方を補正する色彩値補正部を備え、補正した前記撮影画像および前記基準画像の色彩値とから、撮影した前記外装材の劣化度を算出する。
【００１３】
この態様によれば、劣化度算出部の色彩値補正部で、Ｅｘｉｆ情報から選択された共通の条件データを用いて、撮影画像と基準画像が同じ撮影条件で撮影した画像となるように、撮影画像の色彩値と基準画像の色彩値との少なくとも一方を補正する。これにより、撮影画像と基準画像の色彩値が、撮影条件で撮影した画像の色彩値に補正されるため、撮影条件による色彩値のバラツキを抑えることができる。これにより、劣化度推定部では、補正された色彩値に基づいて、外装材の劣化度を正確に算出することができる。
【００１４】
別の好ましい態様としては、前記劣化度算出部は、前記条件データに対応したパラメータと、前記撮影画像の色彩値と、前記基準画像の色彩値と、を入力値とし、前記外装材の劣化度を出力値としたニューラルネットワークを備える。
【００１５】
この態様によれば、条件データに対応しかつ色彩値に依存するパラメータと、撮影画像の色彩値と、基準画像の色彩値と、を入力すれば、ニューラルネットワークにより、外装材の劣化度が出力されるため、簡単に外装材の劣化度を算出することができる。このようなニューラルネットワークによる外装材の劣化度の算出では、以下の如き学習がされることが好ましい。
【００１６】
より好ましい態様としては、前記ニューラルネットワークは、前記条件データに対応したパラメータと、前記撮影画像の色彩値と、前記基準画像の色彩値と、が入力される入力層ニューロン素子を含む入力層と、前記外装材の劣化度を出力する出力層ニューロン素子を含む出力層と、前記入力層ニューロン素子と前記出力層ニューロン素子との間に設けられた複数の中間層ニューロン素子を含む複数の中間層と、を備えており、前記中間層ニューロン素子は、前記入力層ニューロン素子または前記入力層側の中間層ニューロン素子から入力されるニューロンパラメータを用いて所定の演算をし、演算したニューロンパラメータに、重み付け係数を乗算して、前記出力層ニューロン素子または前記出力層側の中間層ニューロン素子に出力するものであり、前記外装材の劣化度が、実際に測定した前記外装材の劣化度に対して所定の範囲に収束するまで、前記重み付け係数を補正することにより、前記劣化度の算出を学習する。
【００１７】
この態様によれば、ニューラルネットワークは、外装材の劣化度が、実際に測定した外装材の劣化度に対して所定の範囲に収束するまで、重み付け係数を補正するので、外装材の劣化度をより正確に算出することができる。
【００１８】
さらに、Ｅｘｉｆ情報としての条件データは、撮影日時、方位（撮影方向）、位置（撮影された地点）、ホワイトバランスであってもよい。これらの条件データを用いることにより、日射による画像の色彩値のバラツキを抑えることができる。また、Ｅｘｉｆ情報の条件データは、測光方式であってもよい。これにより、撮影装置の測光方式による画像の色彩値のバラツキを抑えることができる。しかしながら、より好ましい態様としては、前記条件データは、露出時間、絞り値、およびＩＳＯ感度の少なくとも１つである。
【００１９】
この態様によれば、露出時間、絞り値、およびＩＳＯ感度は、それぞれ、撮影装置に入射される光が通過する時間、その単位時間あたりの光量、その光量の増幅率に関する光に関するパラメータであり、撮影画像の色彩値への影響が大きいパラメータである。したがって、これらのパラメータに関する条件データを用いることにより、撮影した外装材の劣化度をより正確に算出することができる。特に、これらの条件データは光に関するパラメータであるので、撮影画像と基準画像の色彩値として明度を用いれば、外装材の劣化度をより正確に算出することができる。
【００２０】
さらに、本明細書に、本発明として外装材の劣化診断方法を開示する。本発明に係る外装材の劣化診断方法は、撮影装置により建物の外装材を撮影した撮影画像から、前記外装材の劣化を診断する劣化診断方法であって、前記外装材に対応する基準となる基準画像と、前記基準画像に付加され、前記基準画像の色彩値に寄与する基準Ｅｘｉｆ情報と、を含む基準データを準備する工程と、前記撮影装置で撮影した前記外装材の撮影画像と、前記撮影画像に付加され、前記撮影画像の色彩値に寄与する撮影Ｅｘｉｆ情報とを、含む撮影データを取得する撮影データ取得工程と、前記撮影Ｅｘｉｆ情報と、前記基準Ｅｘｉｆ情報との共通の撮影条件に関する条件データを選択し、選択した前記条件データを加味した、前記撮影画像の色彩値と、前記基準画像の色彩値とに基づいて、前記撮影装置で撮影した前記外装材の劣化度を算出する劣化度算出工程と、含むことを特徴とする。
【００２１】
本発明によれば、撮影画像に付加された撮影Ｅｘｉｆ情報と、予め準備した基準画像に付加された基準Ｅｘｉｆ情報とから、共通の撮影条件に関する条件データを選択する。この条件データを加味して、撮影画像の色彩値と、基準画像の色彩値とに基づいて、撮影した外装材の劣化度を算出する。このような結果、専用ツールを用いることなく、専門的な知識等がなくても、撮影装置で得られた撮影データと、基準データから、撮影条件による色彩値のバラツキ等を修正しつつ、適切な色彩値に基づいて、外装材の劣化度を簡単に算出することができる。
【００２２】
ここで、Ｅｘｉｆ情報から選択した撮影条件に関する条件データを加味して、撮影画像の色彩値と基準画像の色彩値から外装材の劣化度を算出することができるのであれば、その算出方法は、特に限定されない。しかしながら、より好ましい態様としては、前記劣化度算出工程において、前記条件データから、前記撮影画像と前記基準画像が同じ撮影条件で撮影した画像となるように、前記撮影画像の色彩値と前記基準画像の色彩値との少なくとも一方を補正し、補正した前記撮影画像および前記基準画像の色彩値とから、撮影した前記外装材の劣化度を算出する。
【００２３】
この態様によれば、劣化度算出工程において、Ｅｘｉｆ情報から選択された共通の条件データを用いて、撮影画像と基準画像が同じ撮影条件で撮影した画像となるように、撮影画像の色彩値と基準画像の色彩値との少なくとも一方を補正する。これにより、撮影画像と基準画像の色彩値が、撮影条件で撮影した画像の色彩値に補正されるため、撮影条件による色彩値のバラツキを抑えることができる。これにより、補正された色彩値に基づいて、外装材の劣化度を正確に算出することができる。
【００２４】
別の好ましい態様としては、前記劣化度算出工程において、前記条件データに対応したパラメータと、前記撮影画像の色彩値と、前記基準画像の色彩値と、を入力値とし、前記外装材の劣化度を出力値としたニューラルネットワークを用いて、前記外装材の劣化度を算出する。
【００２５】
この態様によれば、条件データに対応しかつ色彩値に依存したパラメータと、撮影画像の色彩値と、基準画像の色彩値と、を入力すれば、ニューラルネットワークにより、外装材の劣化度が出力されるため、簡単に外装材の劣化度を算出することができる。このようなニューラルネットワークによる劣化度の算出では、以下の如き学習がされることが好ましい。
【００２６】
より好ましい態様としては、前記ニューラルネットワークは、前記条件データに対応したパラメータと、前記撮影画像の色彩値と、前記基準画像の色彩値と、が入力される入力層ニューロン素子を含む入力層と、前記外装材の劣化度を出力する出力層ニューロン素子を含む出力層と、前記入力層ニューロン素子と前記出力層ニューロン素子との間に設けられた複数の中間層ニューロン素子を含む複数の中間層と、を備えており、前記中間層ニューロン素子は、前記入力層ニューロン素子または前記入力層側の中間層ニューロン素子から入力されるニューロンパラメータを用いて所定の演算をし、演算したニューロンパラメータに、重み付け係数を乗算して、前記出力層ニューロン素子または前記出力層側の中間層ニューロン素子に出力するものであり、前記外装材の劣化度が、実際に測定した前記外装材の劣化度に対して所定の範囲に収束するまで、前記重み付け係数を補正することにより、前記劣化度の算出を学習する。
【００２７】
この態様によれば、外装材の劣化度が、実際に測定した外装材の劣化度に対して所定の範囲に収束するまで、重み付け係数を補正するので、外装材の劣化度をより正確に算出することができる。
【００２８】
さらに、より好ましい態様としては、前記条件データは、露出時間、絞り値、およびＩＳＯ感度の少なくとも１つである。この態様によれば、露出時間、絞り値、およびＩＳＯ感度は、上述したように撮影画像の色彩値への影響が大きいパラメータである。したがって、これらのパラメータに関する条件データを用いることにより、撮影した外装材の劣化度をより正確に算出することができる。特に、これらの条件データは光に関するパラメータであるので、撮影画像と基準画像の色彩値として明度を用いれば、外装材の劣化度をより正確に算出することができる。
【発明の効果】
【００２９】
本発明によれば、専用ツールを用いることなしに、外装材を撮影した撮影画像に対して、外装材の劣化を診断することができる。
【図面の簡単な説明】
【００３０】
【図１】本発明の第１実施形態に係る建物の外装材を劣化診断する劣化診断システムによる劣化診断方法を説明するための概略図である。
【図２】図１に示す劣化診断システムにおけるブロック図である。
【図３】図２に示す色彩値補正部において記憶されている、明度の補正量または補正係数と、Ｅｘｉｆ情報としてＩＳＯ感度の差分または比率との関係を示したグラフである。
【図４】図２に示す劣化度算出部において記憶されている、補正後の撮影画像と基準画像との明度差と、外装材の劣化度との関係を示したグラフである。
【図５】本実施形態に係る建物の外装材の劣化診断方法のフロー図である。
【図６】本発明の第２実施形態に係るシステムのブロック図である。
【図７】図６に示す劣化度算出部のモデル図である。
【発明を実施するための形態】
【００３１】
以下、第１および第２実施形態に係る建物の外装材の劣化診断システムおよびその劣化診断方法を、図面を参照しながら説明する。
【００３２】
〔第１実施形態〕
１．建物１０の外装材１１の劣化を診断する劣化診断システム１について
本実施形態に係る劣化診断方法では、建物１０の外装材１１の劣化を診断する。この診断方法では、図１に示す、ユーザ端末２と、劣化診断システム１とを用いて、建物１０の外装材１１の劣化を診断する。劣化診断システム１は、クラウドサーバである劣化診断装置３と、基礎画像等のデータベースを備えた画像抽出装置４を備えている。建物１０の外装材１１としては、たとえば、建物１０の外壁、屋根等を挙げることができる。なお、本実施形態の劣化診断システム１では、劣化診断装置３と、画像抽出装置４とは、個別の装置であるが、たとえば、これらの装置が、１つの装置として構成されていてもよい。
【００３３】
ユーザ端末２は、劣化診断用のアプリケーションがインストールされたスマートフォン、タブレット端末等の携帯端末である。ユーザ端末２には、カラーのデジタル画像が撮影できる撮影装置（デジタルカメラ）２１が内蔵されており、後述する工程において、建物１０の外装材１１を撮影する装置である。
【００３４】
本実施形態では、インストールされたアプリケーションを起動することにより、撮影装置２１で撮影された撮影画像１２は、ユーザ端末２に表示され、撮影画像１２を送信した後、算出された外装材１１の劣化度、外装材１１の補修予測時期などが表示される。さらに、ユーザ端末２は、アプリケーションを起動することにより、外装材１１の施工経過年数等を入力することが可能であり、後述する撮影データ、施工経過年数等を、劣化診断装置３に送信することが可能になっている。
【００３５】
撮影装置２１には、撮影した外装材１１の撮影画像１２に対して、後述するＥｉｘｆ（Exchangeable Image File Format）情報を付加する機能を有している。Ｅｘｉｆ情報は、撮影画像１２の色彩値に寄与する、露出時間、絞り値、ＩＳＯ感度、測光方式、撮影日時、方位（撮影方向）、および位置（撮影された地点（ＧＰＳ））等の撮影条件となるメタデータ（条件データ）により構成された情報である。
【００３６】
したがって、撮影装置２１により外装材１１を撮影すると、外装材１１の撮影画像１２と、Ｅｘｉｆ情報（撮影Ｅｘｉｆ情報）を取得することができ、これらは、撮影データとして、劣化診断装置３に送信することが可能となる。また、本実施形態では、Ｅｉｘｆ情報に、方位、位置、および撮影日時が含まれているが、たとえば、これらの情報を、ユーザ端末２に入力し、入力した情報を劣化診断装置３に送信してもよい。
【００３７】
劣化診断システム１を構成する劣化診断装置３は、ハードウェアとして、後述する撮影データ、外装材１１の劣化度を算出するプログラム、および外装材１１の補修予測時期を推定するプログラム等を記憶するＲＡＭ等の記憶装置（図示せず）と、外装材１１の劣化度の算出およびその補修予測時期の推定を行うＣＰＵなどの演算装置（図示せず）を備えている。さらに、劣化診断システム１を構成する画像抽出装置４は、ハードウェアとして後述する基準データ、および基準画像を抽出するプログラム等を記憶するＲＡＭ等の記憶装置（図示せず）と、基準画像の抽出を行うＣＰＵなどの演算装置（図示せず）を備えている。
【００３８】
以下に、劣化診断システム１を構成する劣化診断装置３および画像抽出装置４のソフトウェアを、図２を参照して説明する。劣化診断装置３は、ユーザ端末２から送信された撮影データと施工経過年数とが入力され、これらを記憶する撮影データ入力部３１を備えている。この撮影データは、上述したように、撮影装置２１で撮影した外装材１１の撮影画像１２と、撮影画像１２に付加され、撮影画像１２の色彩値に寄与する撮影Ｅｘｉｆ情報とを、含むデータである。劣化診断装置３は、撮影データ入力部３１で記憶された画像データのうち、撮影データ入力部３１から撮影画像を読み出して、これを画像抽出装置４に送信する撮影画像出力部３２を備えている。
【００３９】
一方、画像抽出装置４は、外装材１１に対応する基準となる基準画像と、基準画像に付加され、基準画像の色彩値に寄与する基準Ｅｘｉｆ情報と、を含む１つの基準データを、複数の基準データから選択し、この基準データを劣化診断装置３に出力する装置である。
【００４０】
複数種の外装材に対応する基準となる複数の基準画像と、基準画像の撮影時に各基準画像に付加され、各基準画像の色彩値に寄与する基準Ｅｘｉｆ情報と、を含む複数の基準データを記憶する基準データ記憶部４１を備えている。これらの基準画像は、施工直後の各外装材の画像、未使用の状態の各外装材の画像など、劣化がない、または、ほとんどない各外装材の画像であり、撮影装置により撮影された画像である。なお、この基準データを取得する撮影装置は、ユーザ端末２により撮影された撮影装置と異なる撮影装置であってもよい。
【００４１】
なお、画像抽出装置４が、劣化診断の対象となる外装材１１の基準データが予め特定されている場合には、基準データ記憶部４１は、この外装材１１の基準データを記憶してもよい。この場合には、以下に示す基準画像抽出部４２を省略することができる。また、このように、基準データが予め特定されている場合には、画像抽出装置４を設けずに、劣化診断装置３が、基準データ記憶部４１を備えてもよい。
【００４２】
また、画像抽出装置４は、撮影画像出力部３２から受信した撮影画像に対して、基準データ記憶部４１で記憶された複数の基準画像から、外装材１１に対応する基準となる基準画像を抽出する基準画像抽出部４２を備えている。基準画像抽出部４２は、例えば、撮影画像の色彩値（例えばＬａｂ系で算出される各色彩値）に基づいて、これらの色彩値に近い基準画像を、一般的なパターンマッチング方式等を用いて抽出する。
【００４３】
さらに、画像抽出装置４は、基準画像抽出部４２により、抽出された基準画像（外装材に対応する基準となる基準画像）と、基準画像に付加され、基準画像の色彩値に寄与する基準Ｅｘｉｆ情報とを含む基準データを、劣化診断装置３に送信する基準データ出力部４３を備えている。本実施形態では、その一例として、基準Ｅｘｉｆ情報は、図１に示すように、たとえば、露出時間、絞り値、ＩＳＯ感度、および測光方式を含むデータである。
【００４４】
ここで、外装材１１の変色は、漏水やチョーキング（保護コーティングが無くなった状態）などの破損の兆候である。したがって、撮影画像１２から、色彩値の変化（たとえば色褪せ度合）を知ることにより、外装材１１の劣化度を求めることができる。ここで、外装材１１の変色（色褪せ）具合は、現状の外装材１１の色と、施工時等（基準）の外装材１１の色とを比較することにより、求めることができる。したがって、本実施形態では、現状の外装材１１を撮影した撮影画像１２と、施工時等の外装材１１の基準画像とから、外装材１１の劣化度を算出し、推定する。この際、撮影画像１２と、これと対比する基準画像との色彩値は、撮影環境が同じであれば、より高い精度で外装材１１の劣化診断を行うことができる。しかしながら、具体的には、現状の外装材１１を、基準画像を撮影した環境と同じ撮影環境で撮影することは難しい。そこで、本実施形態では、劣化診断装置３は、撮影環境を示す上述したＥｘｉｆ情報を用いて劣化を診断する劣化度算出部３３を備えている。
【００４５】
さらに、本実施形態では、劣化度算出部３３は、撮影データ入力部３１に入力されて記憶された撮影データ（撮影画像および撮影Ｅｘｉｆ情報）と、後述する劣化診断装置３から受信した基準データ（基準画像および基準Ｅｘｉｆ情報）とから、外装材１１の劣化度を算出する。劣化度算出部３３は、撮影Ｅｘｉｆ情報と、基準Ｅｘｉｆ情報との共通の撮影条件に関する条件データ（たとえばＩＳＯ感度）を選択し、選択した条件データを加味した、撮影画像１２の色彩値と、基準画像の色彩値とに基づいて、撮影した外装材１１の劣化度を算出するものである。
【００４６】
具体的には、劣化度算出部３３は、色彩値補正部３４と、劣化度推定部３５とを備えている。色彩値補正部３４は、撮影画像１２に付加された撮影Ｅｘｉｆ情報と、選択された基準画像に付加された基準Ｅｘｉｆ情報との共通の撮影条件に関する条件データを選択し、条件データから、撮影画像と基準画像が同じ撮影条件で撮影した画像となるように、撮影画像の色彩値を補正するものである。
【００４７】
より具体的には、色彩値補正部３４は、例えば、撮影画像１２に付加された撮影Ｅｘｉｆ情報と、選択された基準画像に付加された基準Ｅｘｉｆ情報との共通の撮影条件に関する条件データとして、ＩＳＯ感度を選択する。次に、図３に示すように、選択した両者のＩＳＯ感度の差分または比率を算出し、撮影画像１２と基準画像が同じ撮影条件で撮影した画像となるように、図３に示す関数（モデル）から撮影画像の明度の補正量または補正係数を算出し、撮影画像の色彩値である明度（Ｌ値）に対して、この補正量を加えるまたは補正係数を乗じることにより、撮影画像の明度を補正する。これにより、撮影画像１２が、基準画像と同じ撮影条件で撮影した画像のように、補正される。
【００４８】
なお、図３では、条件データとして、ＩＳＯ感度を選択したが、たとえば、露出時間、絞り値、測光方式、ホワイトバランス、撮影日時、方位（撮影方向）、または、位置（撮影された地点（ＧＰＳ））の条件データから、撮影画像の色彩値を補正してもよく、ＩＳＯ感度を含むこれらの条件データのうち、２以上のデータから、撮影画像の色彩値を補正してもよい。
【００４９】
ここで、露出時間（シャッタースピード）は、撮影装置２１のレンズに光を通過させる時間（撮影素子に光を受光する時間）である。絞り値（Ｆ値）は、撮影素子に単位時間あたりに受光される光量である。ＩＳＯ感度は、撮影素子に収集された光量を増幅する増幅量である。測光方式は、撮影素子に向かう光の明るさを測定する方法であり、分光測光、中央部重点測光、または、スポット測光などを挙げることができる。これらは、撮影装置２１で設定される撮影条件に依存した情報（メタデータ）であり、この条件を考慮して、色彩値補正部３４により、撮影画像の色彩値の補正を行うことができる。
【００５０】
ホワイトバランスは、太陽光、蛍光灯の光、白熱灯の光など、さまざまな色合いの光源のもとで、撮影された画像の色調の補正を把握するための情報（メタデータ）である。このホワイトバランスは、撮影装置で撮影する際に撮影者によって設定されるホワイトバランスであってもよく、撮影装置で自動的に設定されているホワイトバランスであってもよい。このホワイトバランスを用いることにより、撮影時の光源の影響を考慮して（具体的には色調の補正を考慮して）、色彩値補正部３４により、撮影画像の色彩値（たとえばＬａｂ表色系の各値）の補正を行ってもよい。
【００５１】
方位（撮影方向）は、撮影画像１２が建物１０のどの方向の面であるかを、把握するための情報（メタデータ）である。この方位を用いることにより、日射の影響を考慮して（具体的には日照量を考慮して）、色彩値補正部３４により、撮影画像の色彩値（たとえば明度（Ｌ値））の補正を行ってもよい。
【００５２】
位置（撮影された地点（ＧＰＳ））は、撮影画像がどの地域であるかを把握するための情報（メタデータ）である。たとえば、特許第６０１７４８７号公報で開示されるように、地域よる外装材（外壁）１１の仕様の違いを考慮して、色彩値補正部３４により、撮影画像の色彩値（たとえばＬａｂ表色系の各値）の補正を行ってもよい。
【００５３】
撮影日時は、撮影画像１２がどの日時に撮影されたかを、把握するための情報（メタデータ）である。この撮影日時を用いることにより、太陽の高度による日射の影響、天候による日射の影響を考慮して（具体的には日照量を考慮して）、色彩値補正部３４により、撮影画像の色彩値（たとえば明度（Ｌ値））の補正を行うことができる。また、撮影日時と位置とから、太陽の高度を推定し、この高度による日射の影響を考慮して、色彩値補正部３４により、撮影画像の色彩値の補正を行ってもよい。
【００５４】
なお、色彩値補正部３４において、露出時間、絞り値、ＩＳＯ感度、測光方式、ホワイトバランス、撮影日時、方位、および位置等の条件データに対して、これらに関連付けられた撮影画像の色彩値に寄与するパラメータが設定されており、このパラメータを用いて、撮影画像の色彩値が補正される。
【００５５】
特に、条件データとして、露出時間、絞り値、およびＩＳＯ感度の少なくとも１つを選択すれば、これらはそれぞれ、撮影装置に入射される光が通過する時間、その単位時間あたりの光量、その光量の増幅量に関するパラメータであるため、撮影画像１２の色彩値（例えば明度（Ｌ値））を基準画像の撮影環境に近い条件に補正することができる。なお、撮影画像の色彩値の補正量または補正係数は、図３に示すように予め作成した関数により算出したが、たとえば、条件データとこれに対応するマップまたはテーブルなどを用いて、撮影画像の色彩値の補正量または補正係数を算出してもよい。
【００５６】
さらに、図３では、撮影画像１２の色彩値と基準画像の色彩値として、明度を補正したが、例えば、外装材１１の劣化の指標として、Ｌａｂ表色系（Ｌ，ａ＊，ｂ＊）、ＲＢＧ表色系（Ｒ，Ｂ，Ｇ）、ＸＹＺ表色系（Ｘ，Ｙ，Ｚ（３刺激値））、等で得られる少なくとも１つのパラメータを補正してもよい。また、これらの色彩値は、例えば、撮影画像１２および基準画像を構成する複数の画素の色彩値の平均値であってもよく、複数の画素の最大値等であってもよい。
【００５７】
劣化度推定部３５は、補正した撮影画像の色彩値と、基準画像の色彩値とから、撮影した外装材１１の劣化度を算出する。本実施形態では、その一例として、補正した撮影画像の明度と、基準画像の明度との差（明度差）から、図４に示す関数（劣化モデル）を用いて、外装材１１の劣化度を算出する。
【００５８】
なお、本実施形態では、明度差から、外装材１１の劣化度を算出したが、たとえば、補正した撮影画像の色彩値と、基準画像の色彩値とから、外装材１１の変色を特定することができるのであれば、選択される色彩値は、限定されるものではなく、たとえば、補正した撮影画像と基準画像とのＬａｂ表色系における色差ΔＥであってもよい。また、上述した明度差および色差ΔＥを外装材１１の劣化度としてもよい。
【００５９】
ここで、外装材１１の劣化度は、図４では、数値として算出されるが、たとえば、Ｌｖ０：色変化なし、Ｌｖ．１：色変化なし・劣化なし、Ｌｖ．２：色変化あり・劣化ありのように、劣化度を、劣化レベルとして段階的に表示してもよい。
【００６０】
さらに、本実施形態では、劣化診断装置３は、外装材１１の補修予測時期を推定する補修予測時期推定部３６と、劣化度出力部３７を備えている。補修予測時期推定部３６は、劣化度推定部３５で推定された外装材１１の劣化度と、ユーザ端末２から入力された施工経過年数を用いて、予め作成された施工経過年数と外装材１１の劣化度との関係（モデル）から、施工経過年数を変数として、一年経過（一定の経過期間）ごとに変化する外装材１１の劣化度を推定し、推定した劣化度が、補修することが必要となる劣化度になった時点で、経過させた年数（経過させた期間）を補修予測時期として算出する。
【００６１】
また他の態様として、補修予測時期推定部３６は、施工経過年数から１年経過（経過期間）ごとの外装材１１の劣化度の増分を推定し、１年経過ごと（経過期間ごとに）、劣化度推定部３５で推定した劣化度に繰り返し加算してもよい。なお、劣化度の増分は、実験等で予め測定されたデータに基づいて想定してもよい。
【００６２】
補修予測時期推定部３６は、このようにして経過年数に応じて推定された劣化度が、補修が必要となる劣化度に達した時点で、加算した年数または１年前の年数を、補修予測時期として算出する。劣化度出力部３７では、算出した外装材１１の劣化度および補修予測時期を、ユーザ端末２に出力する。
【００６３】
２．建物１０の外装材１１の劣化診断方法について
以下に建物１０の外装材１１の劣化診断方法を、図５を参照しながら説明する。
まず、図５に示すように、ステップＳ２１において、撮影装置２１で撮影した外装材１１の撮影画像１２と、撮影画像１２に付加され、撮影画像１２の色彩値に寄与する撮影Ｅｘｉｆ情報と、を含む撮影データを取得する。次に、ステップＳ２２に進み、外装材１１の施工経過年数を入力し、ステップＳ２３に進み、劣化診断装置３に、撮影データと施工経過年数とを送信する。
【００６４】
劣化診断装置３では、ステップＳ３１でユーザ端末２から送信された撮影データと施工経過年数とを受信し、これらを撮影データ入力部３１に入力して記憶し、ステップＳ３２に進み、撮影画像出力部３２で、撮影データのうち撮影画像を画像抽出装置４に送信する。
【００６５】
画像抽出装置４では、ステップＳ４１で劣化診断装置３から撮影画像を受信する。なお、画像抽出装置４では、ステップＳ２１で撮影データを取得する前に、外装材１１を含む複数の外装材１１に対応する基準となる複数の基準画像と、各基準画像に付加され、基準画像の色彩値に寄与する基準Ｅｘｉｆ情報と、を含む基準データが準備されている。これらの基準データは、基準データ記憶部４１に記憶されている。
【００６６】
次に、ステップＳ４２に進み、基準画像抽出部４２で、撮影画像１２に対して、基準データ記憶部４１に記憶された複数の基準画像をパターンマッチングし、ステップＳ４３に進み、最大確信度の基準画像を、撮影画像１２の基準画像として抽出する。次に、ステップＳ４４に進み、基準データ出力部４３で、劣化診断装置３に抽出した基準画像とこれに付加された基準Ｅｘｉｆ情報を含む基準データを、劣化診断装置３に送信する。
【００６７】
次に、ステップＳ３３に進み、劣化診断装置３では、基準データを受信し、ステップＳ３４に進む。ステップＳ３４では、劣化度算出部３３で、撮影Ｅｘｉｆ情報と、基準Ｅｘｉｆ情報との共通の撮影条件に関する条件データ（たとえばＩＳＯ感度）を選択し、ステップＳ３５に進む。
【００６８】
ステップＳ３５では、選択した条件データを加味した、撮影画像１２の色彩値（例えば明度）と、基準画像の色彩値（例えば明度）とに基づいて、撮影した外装材１１の劣化度を算出する。より具体的には、図３で示したように、色彩値補正部３４では、条件データ（たとえばＩＳＯ感度）から、撮影画像１２と基準画像が同じ撮影条件で撮影した画像となるように、撮影画像１２の色彩値（例えば明度）を補正する。次に、劣化度推定部３５では、補正した撮影画像の色彩値（例えば明度）および基準画像の色彩値（例えば明度）とから、撮影した外装材１１の劣化度を算出する。
【００６９】
このように、撮影画像１２に付加された撮影Ｅｘｉｆ情報と、基準画像に付加された基準Ｅｘｉｆ情報とを用いて、撮影した外装材１１の劣化度を算出する。したがって、撮影時に外装材１１とともに撮影する専用ツール等を用いることなく、専門的な知識等がなくても、撮影装置２１で得られた撮影データと、基準データから、撮影条件による色彩値（例えば明度）のバラツキ等を修正することができる。この結果、適切な色彩値（例えば明度）に基づいて、外装材１１の劣化度を簡単に算出することができる。これにより、比較的短い期間で定期的に外装材１１の劣化診断を行うことがき、外装材１１の状態を把握することができる。
【００７０】
特に、Ｅｘｉｆ情報から選択された共通の条件データを用いて、撮影画像１２と基準画像が同じ撮影条件で撮影した画像となるように、撮影画像１２の色彩値を補正するので、撮影条件による色彩値のバラツキを抑えることができる。これにより、補正された色彩値に基づいて、外装材１１の劣化度を正確に算出することができる。
【００７１】
次に、ステップＳ３６に進み、劣化度推定部３５で推定された外装材１１の劣化度と、ユーザ端末２から入力された施工経過年数とから、補修予測時期推定部３６で、施工経過年数から１年増加時の外装材１１の劣化度を推定し、ステップＳ３７では、その劣化度が、外装材１１を補修するレベルであるかを判定する。ステップＳ３７において、外装材１１を補修するレベルでないと判断した場合には、ステップＳ３６に戻り、ステップＳ３７において、外装材１１を補修するレベルに達するまで、これらの作業を繰り返す。
【００７２】
ステップＳ３７では、補修予測時期推定部３６で、外装材１１を補修するレベルであると判断した場合には、ステップＳ３８に進み、増分数の年数から１年減算した年数を、補修予測時期として決定する。決定した補修予測時期と、現在の外装材１１の劣化度を、劣化度出力部３７からユーザ端末２に送信する。最後に、ステップＳ２４に進み、ユーザ端末２に、劣化診断装置３からのこれらのデータを受信し、これらのデータをユーザ端末２に出力する。このようにして、外装材１１が劣化して、補修時期を迎える前に、補修時期の目安を知ることができる。このため、外装材１１の補修の計画がし易く、リフォーム資金の準備期間を確保することができる。
【００７３】
〔第２実施形態〕
以下に、本発明の第２実施形態に係る外装材の劣化診断方法を、図６および図７を参照しながら説明する。第２実施形態に係る外装材の劣化診断方法が、第１実施形態のものと相違する点は、劣化度の算出をディープニューラルネットワーク（ＤＮＮ）：以下「ニューラルネットワーク」という）３３’を用いて行う点である。したがって、第２実施形態では、ニューラルネットワーク３３’について詳述し、図６において第１実施形態と同じ構成は、同じ符号を付してその説明は省略する。
【００７４】
ニューラルネットワーク３３’においても、その内部において、第１実施形態と同様に、撮影Ｅｘｉｆ情報と、基準Ｅｘｉｆ情報との共通の撮影条件に関する条件データを選択し、選択した条件データを加味した、撮影画像１２の色彩値と、基準画像の色彩値とに基づいて、撮影した外装材１１の劣化度を算出する。
【００７５】
具体的には、ニューラルネットワーク３３’は、劣化度算出部３３内において構築されているものである。図７に示すように、ニューラルネットワーク３３’は、基準Ｅｘｉｆ情報および撮影Ｅｘｉｆ情報から選択された条件データに対応したパラメータと撮影画像１２の色彩値と、基準画像の色彩値と、を入力値とし、外装材１１の劣化度を出力値としたものである。なお、図７では、その一例として、条件データとしては、ＩＳＯ感度が選択され、色彩値として、明度が選択されている。
【００７６】
図７に示すように、ニューラルネットワーク３３’は、入力層３３Ａを有している。入力層３３Ａは、基準Ｅｘｉｆ情報および撮影Ｅｘｉｆの条件データ（ＩＳＯ感度）に対応した２つのパラメータと、撮影画像１２の色彩値と、基準画像の色彩値が、それぞれ入力される４つの入力層ニューロン素子３３ａを含む。この入力層３３Ａの入力層ニューロン素子３３ａは、その他の入力されるパラメータの個数に応じて設定され、入力する条件データの種類に応じて、増やすことができる。
【００７７】
ニューラルネットワーク３３’は、出力層３３Ｅを有している。出力層３３Ｅは、外装材の劣化度を出力する１つの出力層ニューロン素子３３ｅを含む。ニューラルネットワーク３３’は、３つの中間層３３Ｂ、３３Ｃ、３３Ｄを有している。３つの中間層３３Ｂ、３３Ｃ、３３Ｄは、４つの入力層ニューロン素子３３ａと１つの出力層ニューロン素子３３ｅとの間に設けられている。各中間層３３Ｂ、３３Ｃ、３３Ｄは、これらの素子に直接的または間接的に結合された複数の中間層ニューロン素子３３ｂ、３３ｃ、３３ｄを含む。
【００７８】
なお、本実施形態では、中間層が３つの層で構成されるが、たとえば、中間層が、１つ、２つの層、４つ以上の層で構成されていてもよく、中間層が３つの層に限定されるものではない。さらに、各中間層３３Ｂ、３３Ｃ、３３Ｄを構成する中間層ニューロン素子３３ｂ、３３ｃ、３３ｄは、入力層ニューロン素子３３ａの個数に応じてそれぞれ４つであったが、入力されるデータ数に応じて、入力層ニューロン素子３３ａの個数に応じて変化させてもよく、入力されるデータ数と異なる個数の中間層のニューロン素子を、各中間層が備えてもよい。
【００７９】
中間層３３Ｂ、３３Ｃ、３３Ｄは、入力層３３Ａ側からのニューロン素子が算出したニューロンパラメータを出力層３３Ｅ側のニューロン素子に出力するものである。具体的には、中間層ニューロン素子３３ｂ、３３ｃ、３３ｄおよび出力層ニューロン素子３３ｅは、入力層ニューロン素子３３ａまたは入力層３３Ａ側の中間層ニューロン素子３３ｂ、３３ｃ、３３ｄから入力されるニューロンパラメータを用いて、所定の演算を行う。具体的には、演算を実行する中間層ニューロン素子３３ｂ、３３ｃ、３３ｄと、出力層ニューロン素子３３ｅは、それぞれ所定の活性化関数を有しており、入力されたデータ（パラメータ）をその活性化関数に代入することにより、ニューロンパラメータを演算する。
【００８０】
この際、各中間層３３Ｂ、３３Ｃ、３３Ｄの中間層ニューロン素子３３ｂ、３３ｃ、３３ｄにより算出したニューロンパラメータは、その素子内において、活性化関数により演算されたニューロンパラメータに対して、重み付け係数が乗算することで、出力すべきニューロンパラメータとして算出され、出力層ニューロン素子３３ｅまたは出力層３３Ｅ側の中間層ニューロン素子３３ｃ、３３ｄに出力される。
【００８１】
本実施形態では、予め、算出した外装材の劣化度の値が、実際に測定した外装材の劣化度の値に対して所定の範囲に収束するまで、各中間層ニューロン素子３３ｂ、３３ｃ、３３ｄおよび出力層ニューロン素子３３ｅのニューロンパラメータに乗算される重み付け係数を繰り返し補正する。このようにして、本実施形態では、機械学習により、外装材の劣化度の算出方法を予め学習することができる。
【００８２】
なお、本実施形態では、中間層ニューロン素子３３ｂ、３３ｃ、３３ｄにおいて、活性化関数により算出されたニューロンパラメータに対して乗算される重み付け係数を、各中間層ニューロン素子３３ｂ、３３ｃ、３３ｄに設けたが、これに加えて、出力層ニューロン素子３３ｅにもさらに活性化関数により算出されたニューロンパラメータに対して乗算される重み付け係数を設けてもよい。
【００８３】
機械学習後に重み付け係数が補正されたニューラルネットワーク３３’に、基準Ｅｘｉｆ情報および撮影Ｅｘｉｆの条件データ（ＩＳＯ感度）に対応した２つのパラメータと、撮影画像１２の色彩値と、基準画像の色彩値を入力すれば、簡単かつ正確な外装材１１の劣化度を算出することができる。
【００８４】
本実施形態では、入力値に、ＩＳＯ感度に対応したパラメータを入力したが、露出時間、絞り値、ＩＳＯ感度、測光方式、撮影日時、方位、および位置の撮影条件となる条件データのうち、２種類以上の条件データを選択し、これらの条件データに対応したパラメータを入力してもよい。これにより、選択した条件データに対して、外装材の劣化度における各要因の隠れた関連性をニューラルネットワーク３３’を用いて、見つけ出すことができ、外装材１１の劣化度をより正確に算出することができる。
【００８５】
以上、本発明の実施形態について詳述したが、本発明は、前記の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の精神を逸脱しない範囲で、種々の設計変更を行うことができるものである。
【００８６】
本実施形態では、予め複数種の基準画像とこれに付与した基準Ｅｘｉｆ情報を、基準データとして、画像抽出装置４に記憶させておいたが、例えば、診断する外装材１１に対して、施工初期において外装材の画像を基準画像として撮影しておいてもよい。これにより、画像抽出装置における処理を省略することができるばかりでなく、Ｅｘｉｆ情報に含まれる撮影日時から、施工経過年数が分かるため、ユーザ端末から施工経過年数を入力しなくてもよい。
【００８７】
また、建物の非日射部分の外装材の劣化の進行は遅く、建物の日射部分の外装材の劣化の進行は速いことから、劣化診断時に、基準画像を、建物の非日射部分における外装材の画像とし、診断する外装材の画像を、建物の日射部分における外装材の撮影画像としてもよい。この場合には、画像抽出装置が、異なる外装材に対して複数の異なる基本データを記憶しなくてもよく、劣化診断の対象となる外装材の基準データが予め特定されているので、画像抽出装置を省略し、劣化診断装置に、外装材の基準データを記憶する基準データ記憶部を備えていてもよい。
【００８８】
また外装材のメーカーとその型番、または、施工したハウスメーカと建築年が分かれば、これらの情報（外装材の情報）から、画像抽出装置に記憶された複数の基準画像に対して、診断する外装材１１の基準画像を絞り込んでもよい。これにより、より簡単に、複数の基準画像の中からより正確な色の基準画像を抽出することができる。この場合には、ユーザ端末から、外装材の情報を入力し、劣化診断装置に、この製造元における外装材の画像を、基準画像を受信すればよい。
【符号の説明】
【００８９】
１：劣化診断システム、２：ユーザ端末、３：劣化診断装置、４：画像抽出装置、１０：建物、１１：外装材、１２：撮影画像、２１：撮影装置、３１：撮像データ入力部、３３：劣化度算出部、３３’：ニューラルネットワーク、３３Ａ：入力層、３３ａ：入力層ニューロン素子、３３Ｂ、３３Ｃ、３３Ｄ：中間層、３３ｄ、３３ｃ、３３ｄ：中間層ニューロン素子、３３Ｅ：出力層、３３ｅ：出力層ニューロン素子、３４：色彩値補正部、４１：基準データ記憶部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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