(57)【要約】【課題】  鉄塔，鋼橋などの鋼構造物の塗装面の劣化状況を検出し、劣化度判定を行うための塗装劣化診断方法および装置を提供する。【解決手段】  本発明は、塗装が施された鋼構造物の表面を撮影した入力画像に対して塗装面の劣化部だけを透過させた変換に変換する劣化部抽出フィルターを構築する工程と、変換画像中の透過部を検出して劣化部プロファイルを生成する工程と、塗装面劣化の発生・成長をシミュレートした仮想塗装面劣化画像を作成する工程と、作成された仮想塗装面劣化画像と劣化基準とから評価用劣化プロファイルを作成し、蓄積してデータベースを形成する工程と、劣化診断対象の入力画像から得られた劣化プロファイルと評価用劣化プロファイルを比較することで劣化度合いを判定する劣化度評価の工程により構成される。【選択図】図１
2010032511.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
塗装が施された鉄塔，鋼橋などの鋼構造物の表面を撮影して得られるフルカラービットマップイメージを入力画像として用いて、塗装面の劣化度を評価する方法において、
入力画像中の塗装面の劣化部だけを透過させた画像に変換する劣化部抽出フィルターを構築する工程と、
前記劣化部抽出フィルターを適用して得られる変換画像中の劣化部を示す透過部を検出し、劣化部の個数および各劣化部の面積を算出して劣化部プロファイルを生成する工程と、
劣化部の発生量を、劣化部に近似した円の発生個数で表わし、劣化部の成長量を、劣化部に近似した円の総面積率と成長段階毎の総面積率の面積増加率とで表わし、予め設定された劣化部の発生量と成長量に応じて発生と成長を規則的に繰り返して、塗装面劣化の発生・成長をシミュレートし、様々な仮想塗装面劣化画像を作成する工程と、
作成された仮想塗装面劣化画像群に対して、劣化部の個数および各劣化部の面積を算出するとともに実際の塗膜劣化面にできるだけ近似させた評価用仮想塗装面劣化画像を作成し、前記評価用仮想塗装面劣化画像と顧客の劣化診断基準とから評価用劣化プロファイルを作成し、評価用劣化プロファイルと評価用仮想塗装面劣化画像のデータを蓄積してデータベースを形成する工程と、
前記データベースから劣化診断対象の入力画像に対応した評価用劣化プロファイルを取り出し、劣化診断対象の入力画像から得られた劣化プロファイルと比較することで劣化度合いを判定する劣化度評価の工程と、
により塗装面の劣化度を診断することを特徴とする塗装劣化診断方法。
【請求項２】
前記劣化部抽出フィルターを構築する工程は、
入力画像群を撮影対象，撮影状況などの撮影条件を基に複数のカテゴリーに分類し、各カテゴリーに対して複数の典型的な入力画像と入力画像の劣化部のみを明示した理想出力画像との画像対からなる学習用教師データを作成し、カテゴリー毎に遺伝的アルゴリズムの手法を用いて、入力画像から劣化部のみを抽出するために準最適化された空間フィルターを生成し、生成された空間フィルター群を劣化部抽出フィルターのプロトタイプ群として保持するプロトタイプ同定プロセスと、
前記劣化部抽出フィルターのプロトタイプ群から各カテゴリーの劣化部抽出フィルターのプロトタイプを数個ずつ選択し、選択された劣化部抽出フィルターのプロトタイプに入力画像を適用して得られる変換画像群の中から診断者が相対的に適切であると判断した結果に従って変換画像を複数選択し、選択された画像を導出した劣化部抽出フィルターを初期フィルター群として保持する初期フィルター生成プロセスと、
初期フィルター群に入力画像を適用して得られる変換画像群の中から診断者が相対的に適切であると判断した結果に従って変換画像を選択する第１のステップと、選択された画像を導出した劣化部抽出フィルター群を親に持つ次世代の劣化部抽出フィルター群を遺伝的アルゴリズムの手法を用いて生成する第２のステップと、次世代の劣化部抽出フィルター群に入力画像を適用して得られる変換画像群の中から診断者が相対的に適切であると判断した結果に従って変換画像を選択する第３のステップとの３つのステップからなり、対話型進化計算の手法により、第２から第３のステップを繰り返し行うことで、準最適な劣化部抽出フィルターを作成する対話型同定プロセスと、
の３段階のプロセスで構成されることを特徴とする請求項１記載の塗装劣化診断方法。
【請求項３】
前記評価用劣化プロファイルは、劣化部の個数および各劣化部の面積から算出される、判定面積に対する劣化部の総面積率と、劣化部の個数を判定面積のピクセル数で無次元化した値と、個々の劣化部の面積の最大値または同一画像内での劣化部の大きさのばらつきを表わす値とをパラメータとし、３つのパラメータを軸とした３次元の評価基準空間で構成されることを特徴とする請求項１記載の塗装劣化診断方法。
【請求項４】
塗装が施された鉄塔，鋼橋などの鋼構造物の表面を撮影して得られるフルカラービットマップイメージを入力画像として用いて、塗装面の劣化度を評価する装置において、
入力画像中の塗装面の劣化部だけを透過させた画像に変換出力する劣化部抽出フィルターを構築する劣化部抽出フィルター構築手段と、
前記劣化部抽出フィルターを適用して得られる変換画像中の劣化部を示す透過部を検出し、劣化部の個数および各劣化部の面積を算出して劣化プロファイルを生成する劣化プロファイル生成手段と、
劣化部の発生量を、劣化部に近似した円の発生個数で表わし、劣化部の成長量を、劣化部に近似した円の総面積率と成長段階毎の総面積率の面積増加率とで表わし、予め設定された劣化部の発生量と成長量に応じて発生と成長を規則的に繰り返して、塗装面劣化の発生・成長をシミュレートし、様々な仮想塗装面劣化画像を作成する仮想塗装面劣化画像作成手段と、
作成された仮想塗装面劣化画像に対して、劣化部の個数および各劣化部の面積を算出するとともに実際の塗膜劣化面にできるだけ近似させた評価用仮想塗装面劣化画像を作成し、前記評価用仮想塗装面劣化画像と顧客の劣化診断基準とから評価用劣化プロファイルを作成する評価用劣化プロファイル作成手段と、
評価用劣化プロファイルと評価用仮想塗装面劣化画像のデータを蓄積して形成されるデータベースと、
前記データベースから劣化診断対象の入力画像に対応した評価用劣化プロファイルを取り出し、劣化診断対象の入力画像から得られた劣化プロファイルと比較することで劣化度合いを判定する劣化度評価手段と、
を備えることを特徴とする塗装劣化診断装置。
【請求項５】
前記劣化部抽出フィルター構築手段は、
入力画像群を撮影対象，撮影状況などの撮影条件を基に複数のカテゴリーに分類し、各カテゴリーに対して複数の典型的な入力画像と入力画像の劣化部を明示した理想出力画像との画像対からなる学習用教育データを作成する学習用教育データ作成手段と、カテゴリー毎に遺伝的アルゴリズムの手法を用いて、入力画像から劣化部のみを抽出するために準最適化された空間フィルターを生成し、生成された空間フィルター群を劣化部抽出フィルターのプロトタイプ群として保持するプロトタイプフィルター構築手段とを備えるプロトタイプ同定プロセスを行なう手段と、
前記劣化部抽出フィルターのプロトタイプ群から各カテゴリーの劣化部抽出フィルターのプロトタイプを数個ずつ選択する劣化部抽出フィルター選択手段と、選択された劣化部抽出フィルターのプロトタイプに入力画像を適用して得られる変換画像群の中から診断者が相対的に適切であると判断した結果の情報を受け付ける受付手段と、受け付けられた情報に従って変換画像を選択する画像選択手段と、選択された画像を導出した劣化部抽出フィルターを初期フィルター群として保持する初期フィルター生成手段とを備える初期フィルター生成プロセスを行なう手段と、
劣化部抽出フィルター群に入力画像を適用して得られる変換画像群の中から診断者が相対的に適切であると判断した結果の情報を受け付ける受付手段と、受け付けられた情報に従って変換画像を選択する画像選択手段と、選択された画像を導出した劣化部抽出フィルター群を親に持つ次世代の劣化部抽出フィルター群を遺伝的アルゴリズムの手法を用いて生成する更新手段とを備える対話型同定プロセスを行なう手段と、
の３段階のプロセスを行なう手段を備えることを特徴とする請求項４記載の塗装劣化診断装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】  本発明は、鉄塔，鋼橋などの鋼構造物の塗装面の劣化状況を検出し、劣化の進行度合いの判定を行なうための塗装劣化診断方法および装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】  鉄塔，鋼橋などの鋼構造物においては、鋼材表面に防錆のために施された塗装の劣化を定期的に検査し、その検査結果に基づいて再塗装などの補修を行なうようにしている。【０００３】  従来、鋼構造物の塗装面の劣化状況を診断するには、作業者が診断対象となる構造物を現地で目視，触診，打診などによって検査し、顧客別の塗装の劣化診断基準に照らし合わせて経験的に判断している（例えば、非特許文献１〜３参照。）。【０００４】  他の従来の塗装劣化診断方法としては、診断対象を濃淡画像情報として撮影し、濃淡画像情報より錆や剥れなどを示す変状部を検出するとともにその変状部の個数、各面積、及び変状部全体の面積が画像全体に占める割合を求めて変状部データとし、濃淡画像情報を所定の間隔で小領域に区画し、小領域内に含まれる濃淡値の平均値と分散からなる統計量を求め、これら統計量と上記変状部データとから診断対象の劣化進行の度合いを判定する方法が提案されている（例えば、特許文献１参照。）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開平６−１１６９１４号公報
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】財団法人鉄道総合技術研究所編，「塗膜劣化状態およびケレン程度見本帳」，財団法人鉄道総合技術研究所，昭和６４年
【非特許文献２】日本電信電話公社建築局編，「鉄部塗装の劣化度写真見本帖」，株式会社通信建築研究所，昭和５９年１月
【非特許文献３】社団法人日本道路協会編，「塗膜劣化程度標準写真帳」，社団法人日本道路協会，１９９０年６月
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】  現地での目視，触診，打診による塗装の劣化診断方法では、作業者の経験に頼っているため、個人差による診断結果のバラツキが生じるといった問題があった。また、診断対象となる構造物が多い場合や構造物の規模が大きい場合には、診断作業の量が膨大になるという問題もあった。【０００８】  また、濃淡画像情報より劣化進行の度合いを判定する方法の場合、画像処理の手法により劣化診断を行なうため、個人差による診断結果のバラツキがなく、現地での目視，触診，打診による劣化診断作業と比べて労力，時間を要する作業を省くことができるが、鋼材の塗装面には錆汁の付着により錆色を呈しながら劣化部では無い部分が多く存在し、このような箇所を劣化部と判定してしまうという問題がある。錆汁は、鋼材や鋼材に取付けられた金具の腐食によって生成した物質が雨水などで運ばれて、塗装面に固着したものであり、腐食部と同じ茶色や褐色をしている。錆汁の付着は、塗装面を著しく汚し、景観上は良くないが、錆汁そのものが構造物の性能を低下させるものではない。
【課題を解決するための手段】
【０００９】  前述の問題を有利に解決するために、本発明の塗装劣化診断方法は、塗装が施された鉄塔，鋼橋などの鋼構造物の表面を撮影して得られるフルカラービットマップイメージを入力画像として用い、入力画像中の塗装面の劣化部だけを透過させた画像に変換する劣化部抽出フィルターを構築する工程と、前記劣化部抽出フィルターを適用して得られる変換画像中の劣化部を示す透過部を検出し、劣化部の個数および各劣化部の面積を算出して劣化プロファイルを生成する工程と、劣化部の発生量を、劣化部に近似した円の発生個数で表わし、劣化部の成長量を、劣化部に近似した円の総面積率と成長段階毎の総面積率の面積増加率とで表わし、予め設定された劣化部の発生量と成長量に応じて発生と成長を規則的に繰り返して、塗装面劣化の発生・成長をシミュレートし、様々な仮想塗装面劣化画像を作成する工程と、作成された仮想塗装面劣化画像群に対して、劣化部の個数および各劣化部の面積を算出するとともに実際の塗膜劣化面にできるだけ近似させた評価用仮想塗装面劣化画像を作成し、前記評価用仮想塗装面劣化画像と顧客の劣化診断基準とから評価用劣化プロファイルを作成し、評価用劣化プロファイルと評価用仮想塗装面劣化画像のデータを蓄積してデータベースを形成する工程と、前記データベースから劣化診断対象の入力画像に対応した評価用劣化プロファイルを取り出し、劣化診断対象の入力画像から得られた劣化プロファイルと比較することで劣化度合いを判定する劣化度評価の工程とにより塗装面の劣化度を診断するものである。【００１０】  前記劣化部抽出フィルターを構築する工程は、プロトタイプ同定プロセスと、初期フィルター生成プロセスと、対話型同定プロセスとの３段階のプロセスで構成されるものである。【００１１】  前記プロトタイプ同定プロセスでは、入力画像群を撮影対象，撮影状況などの撮影条件を基に複数のカテゴリーに分類し、各カテゴリーに対して複数の典型的な入力画像と入力画像の劣化部のみを明示した理想出力画像との画像対からなる学習用教師データを作成し、カテゴリー毎に遺伝的アルゴリズムの手法を用いて、入力画像から劣化部のみを抽出するために準最適化された空間フィルターを生成し、生成された空間フィルター群を劣化部抽出フィルターのプロトタイプ群として保持する。【００１２】  前記初期フィルター生成プロセスでは、劣化部抽出フィルターのプロトタイプ群から各カテゴリーの劣化部抽出フィルターのプロトタイプを数個ずつ選択し、選択された劣化部抽出フィルターのプロトタイプに入力画像を適用して得られる変換画像群の中から診断者が相対的に適切であると判断した結果に従って変換画像を複数選択し、選択された画像を導出した劣化部抽出フィルターを初期フィルター群として保持する。【００１３】  前記対話型同定プロセスは、初期フィルター群に入力画像を適用して得られる変換画像群の中から診断者が相対的に適切であると判断した結果に従って変換画像を選択する第１のステップと、選択された画像を導出した劣化部抽出フィルター群を親に持つ次世代の劣化部抽出フィルター群を遺伝的アルゴリズムの手法を用いて生成する第２のステップと、次世代の劣化部抽出フィルター群に入力画像を適用し��得られる変換画像群の中から診断者が相対的に適切であると判断した結果に従って変換画像を選択する第３のステップとの３つのステップからなり、対話型進化計算の手法により、第２から第３のステップを繰り返し行なうことで、準最適な劣化部抽出フィルターを作成する。【００１４】  前記評価用劣化プロファイルは、劣化部の個数および各劣化部の面積から算出される、判定面積に対する劣化部の総面積率と、劣化部の個数を判定面積のピクセル数で無次元化した値と、個々の劣化部の面積の最大値または同一画像内での劣化部の大きさのばらつきを表わす値とをパラメータとし、３つのパラメータを軸とした３次元の評価基準空間上で構成されるものである。【００１５】  また、本発明の塗装劣化診断装置は、塗装が施された鉄塔，鋼橋などの鋼構造物の表面を撮影して得られるフルカラービットマップイメージの入力画像を入力として、その入力画像中の塗装面の劣化部だけを透過させた画像に変換出力する劣化部抽出フィルターを構築する劣化部抽出フィルター構築手段と、前記劣化部抽出フィルターを適用して得られる変換画像中の劣化部を示す透過部を検出し、劣化部の個数および各劣化部の面積を算出して劣化プロファイルを生成する劣化プロファイル生成手段と、劣化部の発生量を、劣化部に近似した円の発生個数で表わし、劣化部の成長量を、劣化部に近似した円の総面積率と成長段階毎の総面積率の面積増加率とで表わし、予め設定された劣化部の発生量と成長量に応じて発生と成長を規則的に繰り返して、塗装面劣化の発生・成長をシミュレートし、様々な仮想塗装面劣化画像を作成する仮想塗装面劣化画像作成手段と、作成された仮想塗装面劣化画像群に対して、劣化部の個数および各劣化部の面積を算出するとともに実際の塗膜劣化面にできるだけ近似させた評価用仮想塗装面劣化画像を作成し、前記評価用仮想塗装面劣化画像と顧客の劣化診断基準とから評価用劣化プロファイルを作成する評価用劣化プロファイル作成手段と、評価用劣化プロファイルと評価用仮想塗装面劣化画像のデータを蓄積して形成されるデータベースと、データベースから劣化診断対象の入力画像に対応した評価用劣化プロファイルを取り出し、劣化診断対象の入力画像から得られた劣化プロファイルと比較することで劣化度合いを判定する劣化度評価手段とを備えるものである。【００１６】  前記劣化部抽出フィルター構築手段は、プロトタイプ同定プロセスを行なう手段と、初期フィルター生成プロセスを行なう手段と、対話型同定プロセスを行なう手段との３段階のプロセスを行なう手段を備えるものである。【００１７】  前記プロトタイプ同定プロセスを行なう手段は、入力画像群を撮影対象，撮影状況などの撮影条件を基に複数のカテゴリーに分類し、各カテゴリーに対して複数の典型的な入力画像と入力画像の劣化部のみを明示した理想出力画像との画像対からなる学習用教師データを作成する学習用教師データ作成手段と、カテゴリー毎に遺伝的アルゴリズムの手法を用いて、入力画像から劣化部のみを抽出するために準最適化された空間フィルターを生成し、生成された空間フィルター群を劣化部抽出フィルターのプロトタイプ群として保持するプロトタイプフィルター構築手段とを備えるものである。【００１８】  前記初期フィルター生成プロセスを行なう手段は、劣化部抽出フィルターのプロトタイプ群から各カテゴリーの劣化部抽出フィルターのプロトタイプを数個ずつ選択する劣化部抽出フィルター選択手段と、選択された劣化部抽出フィルターのプロトタイプに入力画像を適用して得られる変換画像群の中から診断者が相対的に適切であると判断した結果の情報を受け付ける受付手段と、受け付けられた情報に従って変換画像を選択する画像選択手段と、選択された画像を導出した劣化部抽出フィルターを初期フィルター群として保持する初期フィルター生成手段とを備えるものである。【００１９】  前記対話型同定プロセスを行なう手段は、初期フィルター群または次世代の劣化部抽出フィルター群に入力画像を適用して得られる変換画像群の中から診断者が相対的に適切であると判断した結果の情報を受け付ける受付手段と、受け付けられた情報に従って変換画像を選択する画像選択手段と、選択された画像を導出した劣化部抽出フィルター群を親に持つ次世代の劣化部抽出フィルター群を遺伝的アルゴリズムの手法を用いて生成する更新手段とを備えるものである。
【発明の効果】
【００２０】  本発明の塗装劣化診断方法および装置によれば、画像処理の手法により劣化診断を行なうため、個人差による診断結果のバラツキがほとんどなく、現地での目視，触診，打診による劣化診断作業と比べると労力，時間を要する作業を省くことができる。【００２１】  また、画像中の塗装面の劣化部だけを透過させる劣化部抽出フィルターを、遺伝的アルゴリズムの手法を用いたプロトタイプ同定プロセスと、初期フィルター生成プロセスと、対話型進化計算の手法を用いた対話型同定プロセスとの３段階のプロセスにより生成することで、錆汁等の錆色を呈しながら劣化部ではない部分についても判断することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】本発明の塗装劣化診断方法のフローを示す図である。
【図２】入力画像と変換画像の一例を示す図である。
【図３】プロトタイプ同定プロセスのフローを示す図である。
【図４】教師データ（サンプル画像−理想出力画像の対）の一例を示す図である。
【図５】空間フィルター群のデータ構造の一例を示す図である。
【図６】対話型同定プロセスのフローを示す図である。
【図７】仮想塗装面劣化画像の一例を示す図である。
【図８】評価用仮想塗装面劣化画像の一例を示す図である。
【図９】微小な劣化部を消去した場合の３次元評価基準空間の一例を示す図である。
【図１０】劣化部の大きさのばらつきを考慮した３次元評価基準空間の一例を示す図である。
【図１１】塗装劣化診断を行なう装置の構成要素を示す図である。
【図１２】劣化部抽出フィルター構築手段の構成要素を示す図である。
【図１３】実施例のプロトタイプ同定プロセスのフィルタリング結果の一例を示す図である。
【図１４】実施例の対話型同定プロセスのフィルタリング結果の一例を示す図である。
【図１５】実施例の一様型の仮想塗装面劣化画像の一例を示す図である。
【図１６】実施例の半分型および中心型の仮想塗装面劣化画像の一例を示す図である。
【図１７】劣化診断対象の入力画像例を示す図である。
【図１８】２つ目の評価基準空間にパラメータ値をプロットした結果の一例を示す図である。
【図１９】データベース形成後の塗装劣化診断方法のフローを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２３】  以下、本発明の実施の形態を、添付の図面を参照しながら詳細に説明する。
【００２４】  図１は、本発明の塗装劣化診断方法のフローチャートである。塗装が施された鉄塔，鋼橋などの鋼構造物の表面を撮影した画像は、デジタルカメラ等により撮影され、コンピュータに取り込まれる。撮影された画像は、フルカラービットマップイメージとし、入力画像１として使用する。入力画像１は各画素毎にＲＧＢの３刺激値の３次元整数値ベクトル（ｒ，ｇ，ｂ），０≦ｒ，ｇ，ｂ≦２５５によって表現されている。
【００２５】  前記入力画像１を用いて劣化部抽出フィルターの構築２を行なう。劣化部抽出フィルターとは、入力画像１の塗装面の劣化部分だけを透過させた画像に変換出力する入出力系である。図２に入力画像と変換画像の例を示す。
【００２６】  本発明で用いている空間フィルターの構成について説明する。空間フィルターは、画像Ｉの各画素の３刺激値（ｒ，ｇ，ｂ），（０≦ｒ，ｇ，ｂ≦２５５，ｒ，ｇ，ｂは整数）を、１次元の透過値ｔ，（０≦ｔ≦２５５，ｔは整数）に変換する関数ｔ＝Ｆ１（ｒ，ｇ，ｂ）である。劣化部抽出フィルターは、画像中の劣化部分を透過させ、それ以外の部分を透過させない空間フィルターであり、劣化部分の画素に対して、大きな透過値を与え、それ以外の部分に低い透過値を与える。
【００２７】  まず、（ｒ，ｇ，ｂ）の３刺激値を数式１および数式２を通して、Ｌ＊ｕ＊ｖ＊色空間上の点（Ｌ，ｕ，ｖ）に変換する。次に、画像Ｉの画素をＬ＊ｕ＊ｖ＊色空間上の距離（（Ｌ２＋ｕ２＋ｖ２）１／２）に関するｋ平均法によりクラスタリングする。ここで、画像Ｉの座標（ｉ，ｊ）における画素が属するクラスターの重心座標をｂＩ（ｉ，ｊ）＝（Ｌｂ（ｉ，ｊ），ｕｂ（ｉ，ｊ），ｖｂ（ｉ，ｊ））によって表わす。
【００２８】
【数１】
2010032511.tif 000003
【００２９】
【数２】
2010032511.tif 000004
【００３０】  次に、各画素の３刺激値（ｒ，ｇ，ｂ）から数式３を通して、輝度成分Ｙ（ｒ，ｇ，ｂ）を分離する。この輝度成分によるグレースケール画像をＩＹとする。また、画像ＩＹの座標（ｉ，ｊ）における画素の輝度をＹ（ｉ，ｊ）で表し、輝度成分の空間２次微分（輝度変化の滑らかさ）ＤＹ（ｉ，ｊ）を数式４で与える。
【００３１】
【数３】
2010032511.tif 000005
【００３２】
【数４】
2010032511.tif 000006
【００３３】  空間フィルターＦＩ（ｒ，ｇ，ｂ）では、まず、全ての座標（ｉ，ｊ）におけるｂＩ（ｉ，ｊ）＝（Ｌｂ（ｉ，ｊ），ｕｂ（ｉ，ｊ），ｖｂ（ｉ，ｊ））に対して、数式５によりアフィン変換を行い、数式６を通して、ｎ個の基準点（Ｌｋ，ｕｋ，ｖｋ），ｋ＝１，・・・，ｎからの最短距離ｄ（ｉ，ｊ）を求める。次に、数式７により最短距離ｄ（ｉ，ｊ）と輝度成分の空間２次微分との凸結合ｖを求める。そして、数式８によって透過値ｔを定める。
【００３４】
【数５】
2010032511.tif 000007
【００３５】
【数６】
2010032511.tif 000008
【００３６】
【数７】
2010032511.tif 000009
【００３７】
【数８】
2010032511.tif 000010
【００３８】  数式５において、ｃｉ，ｉ＝１，・・・，９は−１≦ｃｉ≦１なる実数であり、数式７において、λは０≦λ≦１なる実数であり、数式８において、［］はガウス記号、Ｋは透過率を制御する定数であり、Ｋ＞０を満たす実数である。
【００３９】  劣化部抽出フィルター構築工程２において、劣化部抽出フィルターの同定は、プロトタイプ同定プロセス３と初期フィルター生成プロセス４と対話型同定プロセス５の３段階のプロセスからなる。第１段階のプロトタイプ同定プロセス３では、教師データとして作成された学習用教師データ（典型的な入力画像−理想出力画像の対の集合）を用いて、劣化部抽出フィルターのプロトタイプとなる空間フィルターを遺伝的アルゴリズムの手法により同定する。第２段階の初期フィルター生成プロセス４では、第１段階のプロトタイプ同定プロセス３で生成された劣化部抽出フィルターのプロトタイプ群から劣化診断対象の入力画像１に適した劣化部抽出フィルター群を選択し、初期フィルター群を生成する。第３段階の対話型同定プロセス５では、第２段階の初期フィルター生成プロセス４で生成された初期フィルター群を基に、対話型進化計算の手法を用いて、準最適な劣化部抽出フィルターを同定していく。
【００４０】  劣化部抽出フィルターの同定は、第１段階のプロトタイプ同定プロセス３だけでは、与えられた条件において、必ずしも結果として準最適解が得られる保証はない。そのため、第３段階で対話型同定プロセス５を行ない、診断者の主観評価値を反映して劣化部抽出フィルターの同定を行なうことで、準最適解を得ようとするものである。
【００４１】  図３はプロトタイプ同定プロセス３のフローである。第１段階のプロトタイプ同定プロセス３の手順は、まず、入力画像群１を撮影対象，撮影状況などの撮影条件を基に複数のカテゴリーに分類する。次いで、各カテゴリーに対して、複数の典型的な入力画像１を抽出し、抽出された入力画像１をサンプル画像として、劣化部だけを透過させた理想出力画像を作成し、図４に示すような教師データ（サンプル画像−理想出力画像の対）を作成する。前記理想出力画像は、劣化部の階調度を２５５、非劣化部の階調度を０とした２値化画像とする。これらの教師データ群（サンプル画像−理想出力画像の対の集合）を学習用教師データとし、カテゴリー毎に遺伝的アルゴリズムの手法を用いて、劣化部のみを抽出するために準最適化された空間フィルターを生成し、この生成された空間フィルター群を劣化部抽出フィルターのプロトタイプ群として保持する。
【００４２】  第１段階のプロトタイプ同定プロセス３で用いられる遺伝的アルゴリズムについて概略説明する。遺伝的アルゴリズムは、生物の進化の過程を模擬したアルゴリズムで、問題に対する準最適解を求めるための手法である。ニューロコンピュータが個体としての生物を対象としているのに対して、遺伝的アルゴリズムは何世代にもわたる複数の生物を対象としている点が大きく異なる点である。
【００４３】  遺伝的アルゴリズムの一般的な処理手順について説明する。
（１）初期化
対象とする問題を遺伝子の形にコーティングし、異なる染色体を持つ個体をＮ個生成して、初期世代とする。遺伝子とは、個体の形質を規定する基本構成要素であり、染色体がビット列であれば０または１で表現される。
（２）選択
各個体の適合度を計算し、適合度に基づく一定の規則で個体の選択を行なう。一般的に、適合度の高い個体は増殖し、低い個体は淘汰される。
（３）交叉
設定された交叉確率や交叉方法により交叉を行ない、新しい個体を生成する。
（４）突然変異
設定された突然変異確率や突然変異方法によって突然変異を行ない、新しい個体を生成する。
（５）終了判定
終了条件を満たせば、その時に得られている最良の個体を問題の準最適解とする。
終了条件を満たさなければ、（２）選択に戻る。
【００４４】  本発明では、遺伝的アルゴリズムの手法を用いて同定される劣化部抽出フィルターは、ｃｉ，ｉ＝１，２，・・・，９の９パラメータと、（Ｌｋ，ｕｋ，ｖｋ），ｋ＝１，・・・，ｎの３ｎパラメータと、λとＫを合わせて３ｎ＋１１パラメータで構成されており、この（３ｎ＋１１）パラメータを各々８ビットのグレイコードで表現する。つまり、コーティングされる染色体は８ビット×（３ｎ＋１１）パラメータ＝８×（３ｎ＋１１）ビットの０，１の文字列で構成される。また、Ｎ個の初期個体の染色体は全てランダムに生成し、世代更新の際の個体数の増減はないものとする。
【００４５】  個体ｓの適合度は、数式９の適合度関数ａ（ｓ）によって定める。各個体の適合度を計算して、適合度に基づく一定の規則で個体の選択を行なう。適合度の高い個体を次世代に子孫を残すことができる個体として選択し、適合度の低い個体は淘汰される。
【００４６】
【数９】
2010032511.tif 000011
【００４７】  数式９において、教師データの画像群の中で、サンプル画像をＩとし、理想出力画像において劣化部分とされる部分の画素全体の集合をＣ，それ以外の画素全体の集合をＤとする。また、各画素ｐにおける３刺激値を（ｒ（ｐ），ｇ（ｐ），ｂ（ｐ））とする。つまり、劣化部分においてはより大きな透過値ＦＩ（ｒ，ｇ，ｂ）を、非劣化部分においてはより小さい透過値ＦＩ（ｒ，ｇ，ｂ）を与える個体ｓがより高い適合度を得る。
【００４８】  遺伝的アルゴリズムでは、初期世代の個体をランダムに作り、この初期世代の個体へ遺伝子操作（選択，交叉および突然変異）を行なって次世代を作り、さらに、作成された世代の個体へ遺伝子操作を行なう、というように繰り返しにより、最適な個体を探索する。この遺伝子操作は、決められた世代更新回数繰り返して終了する。
【００４９】  カテゴリー毎に遺伝的アルゴリズムの手法を用いて劣化部抽出フィルターの同定を行なうと、世代更新終了時には、図５の空間フィルター群のデータ構造に示すように、各カテゴリーともに、亜種１２を除くと数種類の個体１１で個体群が占められる。これらの生成された空間フィルター群を劣化部抽出フィルターのプロトタイプとして保持する。
【００５０】  次に、第２段階の初期フィルター生成プロセス４の手順を説明する。まず、劣化診断対象の入力画像１を指定する。第１段階のプロトタイプ同定プロセス３で生成された劣化部抽出フィルターのプロトタイプ群から各カテゴリーの劣化部抽出フィルターのプロトタイプを数個ずつ選択する。選択された劣化部抽出フィルターのプロトタイプに入力画像１を適用して得られる変換画像群を入力画像１とともに提示する。提示された変換画像群の中から診断者が相対的に適切であると判断した結果に従って変換画像を複数選択する。次に、選択された画像を導出した劣化部抽出フィルターが属するカテゴリーの中より、選択された画像を導出した劣化部抽出フィルターとそれぞれの亜種を初期フィルター群として保持する。
【００５１】  図６は対話型同定プロセス５のフローである。第３段階の対話型同定プロセス５の手順は、まず、第１のステップとして、第２段階の初期フィルター生成プロセス４で保持されている初期フィルター群に劣化診断対象の入力画像１を適用して得られる変換画像群を入力画像１とともに診断者に提示し、提示された変換画像群の中から診断者が相対的に適切であると判断した結果に従って変換画像を選択する。第２のステップとして、選択された画像を導出した劣化部抽出フィルター群を親に持つ次世代の劣化部抽出フィルター群を遺伝的アルゴリズムの手法を用いて生成する。第３のステップとして、次世代の劣化部抽出フィルター群に入力画像１を適用して得られる変換画像群を入力画像１とともに診断者に提示し、提示された変換画像群の中から診断者が相対的に適切であると判断した結果に従って変換画像を選択する。対話型進化計算の手法により、この第２から第３ステップを繰り返し行なうことで、準最適な劣化部抽出フィルターを作成する。
【００５２】  劣化部抽出フィルターの更新・決定は、初期フィルター群を初期個体群として、対話型進化計算の手法を用いて、以下の手順で行なう。
（１）提示された劣化度抽出フィルター群の中から、診断者が相対的に適切であると判断する劣化度抽出フィルターを選択する。
（２）選択された劣化度抽出フィルターを「次世代に子孫を残すことができる個体群」とし、世代の更新を行ない、更新された個体群を提示する。ただし、（１）で選択された個体は、次世代にそのまま残し、残りの個体（初期個体群数から選択された個体数を除いた個体数）をプロトタイプ同定プロセス３と同様に「交叉」の操作を加えて生成する。つまり、プロトタイプ同定プロセス３における適合度関数を診断者の主観評価値に置き換えて世代の更新を行なう。
（３）再提示された個体群の中で劣化診断対象の入力画像１に対する劣化部抽出フィルターとして、十分満足できるものが存在すれば、それを採用して終了する。そうでなければ、（１）に戻って、一連の手順を繰り返す。
【００５３】  なお、対話型同定プロセス５では、入力画像中の劣化部がどの程度良好に抽出されているかについての判断は診断者が目視で行ない、それ以外の処理をコンピュータで行なっている。人の判断自体をコンピュータ上で行なうことは困難であるが、この診断者の判断結果を累計的にデータベースとして蓄積しておくことで、劣化診断対象の入力画像１と同じカテゴリーに分類されている類似する画像の判断結果をデータベースから抽出して、劣化部がどの程度良好に抽出されているかの判断をコンピュータ上で行なうことにより、対話型同定プロセス５をコンピュータ上で自動で行なうことも可能である。
【００５４】  劣化プロファイル生成の工程７では、前記劣化部抽出フィルター構築工程２により準最適化された劣化部抽出フィルターに劣化診断対象の入力画像１を適用して得られる変換画像６に対して、変換画像中の劣化部を示す透過部を検出し、劣化部の個数および各劣化部の面積を算出して、劣化プロファイルを生成する。
【００５５】  次に、劣化部抽出フィルターを適用して得られた変換画像６の劣化度評価を行なうために仮想塗装面劣化画像の作成８を行なう。塗装の劣化診断基準は顧客別に異なるため、一定の判断基準を作成することはできず、各顧客別の診断基準に対応できるようなシステムにする必要がある。塗装の劣化診断基準の例としては、表１に示す財団法人  鉄道総合技術研究所編集の「塗膜劣化状態およびケレン程度見本帳」の判定法Ｐの基準があり、われ，剥離，発錆などの劣化の中でも、主に錆の発生状況により６段階の劣化度合いに分けられている。
【００５６】
【表１】
2010032511.tif 000012
【００５７】  視覚で感知し得る劣化過程は、大きく分けて発生と成長の２つに分類することができる。発生と成長の速さがどのように変化し、どのように関係するかで、劣化の進行度合いも変化する。そこで、劣化部の個数と面積の発生・成長プロセスに着目した劣化過程をシミュレートした仮想塗装面劣化画像を作成して、判断基準を定量化する。
【００５８】  劣化過程は、大きく分けて発生と成長の２つに分類することができることから、劣化部の発生量を、劣化部に近似した円の発生個数（ｎ）で表わし、劣化部の成長量を、劣化部に近似した円の総面積率（ＡＡＲｉ）と成長段階毎の総面積率の面積増加率（β）とで表わし、段階（Ｌ）を経る毎に発生と成長を規則的に繰り返して、劣化過程を模した仮想塗装面劣化画像の作成を行なう。仮想塗装面劣化画像は、第ｉ段階での劣化部の総面積率を表す数式１０に従って劣化部が成長するものとして作成する。
【００５９】
【数１０】
2010032511.tif 000013
【００６０】  また、仮想塗装面劣化画像は、劣化部の発生位置の分布を全面に一様に分布した場合（一様型）と、いずれかの一辺に偏りを持たせた場合（半分型）と、面の中心に集中させた場合（中心型）の３種類作成する。図７に作成した仮想塗装面劣化画像の一例を示す。図の仮想塗装面劣化画像は、発生個数ｎ＝｛５，２５，２００｝（個），総面積率ＡＡＲｉ＝０．１％，成長段階毎の総面積率の面積増加率β＝２．０の初期値で作成した画像のうち、成長段階ｉ＝第４段階（ＡＡＲｉ＝０．８％）およびｉ＝第８段階（ＡＡＲｉ＝１２．８％）の仮想塗装面劣化画像を示している。
【００６１】  劣化診断対象の入力画像１は、画像ごとに撮影状況，撮影部位，撮影範囲などの撮影条件が異なることから、劣化の発生，成長の条件を撮影条件に対応するように変化させて仮想塗装面劣化画像を複数作成し、劣化診断対象画像の条件に合った仮想塗装面劣化画像を作成する。
【００６２】  評価用劣化プロファイル作成の工程９では、まず、仮想塗装面劣化画像作成工程８で作成された仮想塗装面劣化画像群に対して、劣化部の個数および各劣化部の面積を算出するとともに評価用仮想塗装面劣化画像を作成する。前記評価用仮想塗装面劣化画像は、仮想塗装面劣化画像を実際の塗膜劣化面にできるだけ近似させた画像であり、例えば、図８に示すように、塗装が施された鋼構造物の画像に仮想塗装面劣化画像を配置したものが使用される。次に、評価用仮想塗装面劣化画像を顧客の劣化診断基準に基づいて、劣化度合い別に分類し、判定面積（ＨＡ）に対する劣化部の総面積率（ＡＡＲ）と、劣化部の個数を判定面積のピクセル数で無次元化した値（Ｎ／ＨＡ）と、個々の劣化部の面積の最大値（ＡＭＲ）と、同一画像内での劣化部の大きさのばらつきを表わす値とを算出し、３つのパラメータを軸とした３次元の評価基準空間で構成される評価用劣化プロファイルを作成する。作成された評価用劣化プロファイルは評価用仮想塗装面劣化画像とともに蓄積され、データベースを形成する。
【００６３】  診断者が目視で劣化度を評価する際には、判定面積に対して微小な劣化部は無視される。これを、評価用劣化プロファイルに反映させるために、画像中の最小単位である１ピクセルで表示されている劣化部を消去してから、ＡＡＲ，Ｎ／ＨＡ，ＡＭＲを求める。微小な劣化部を消去した後のパラメータを、それぞれＦＡＡＲ，ＦＮ／ＨＡ，ＦＡＭＲで表す。作成された３次元の評価基準空間の一例を図９に示す。
【００６４】  また、大きな劣化部がほとんど存在せず、主に微小な劣化部が全面に広がっている場合には、微小な劣化部を評価基準に考慮する必要がある。これを、評価用劣化プロファイルに反映させるために、各劣化部の大きさに重み関数を掛け、同一画像内での劣化部の大きさのばらつきを表わす値をパラメータとして設定する。この劣化部の大きさのばらつきを表わす値をパラメータとして、各劣化部の大きさを２乗して合計した値（Σ｛ｌｏｇ（ＳＡｉ）｝２）を設定する。ＳＡｉ（ｉ＝１，・・・，ｎ）は、個々の劣化部の面積を示している。作成された３次元の評価基準空間の一例を図１０に示す。
【００６５】  劣化度評価の工程１０の手順を説明する。入力画像１より得られた劣化プロファイルから、判定面積（ＨＡ）に対する劣化部の総面積率（ＡＡＲ，ＦＡＡＲ）と、劣化部の個数を判定面積のピクセル数で無次元化した値（Ｎ／ＨＡ，ＦＮ／ＨＡ）と、個々の劣化部の面積の最大値（ＡＭＲ，ＦＡＭＲ）または同一画像内での劣化部の大きさのばらつきを表わす値（Σ｛ｌｏｇ（ＳＡｉ）｝２）を算出し、評価用劣化プロファイル作成の工程９で得られた評価用劣化プロファイルの３次元の評価基準空間にプロットする。プロットした点は評価基準空間内の１点で表され、その点に対応する判定結果が劣化度の結果として出力される。
【００６６】  評価用仮想塗装面劣化画像および評価用劣化プロファイルが格納されているデータベースの中から劣化診断対象の入力画像１に対応した評価用劣化プロファイルを取り出す方法としては、仮想塗装面劣化画像は撮影状況，撮影部位，撮影範囲などの撮影条件に対応できるように複数作成されているため、劣化診断対象画像の撮影条件（カテゴリー分類）に対応する評価用仮想塗装面劣化画像を選定することで、選定された評価用仮想塗装面劣化画像に対応する評価用劣化プロファイルを取り出すことができる。
【００６７】  このような塗装劣化診断を行なう装置の構成要素として、劣化プロファイルを蓄積するための機材としては、図１１に示すように、画像取り込み手段１３と、取り込まれた画像群をフルカラービットマップイメージの画像データに変換する画像変換手段１４と、入力画像１の塗装面の劣化部だけを透過させた画像に変換出力する劣化部抽出フィルターを構築する劣化部抽出フィルター構築手段１５と、劣化部抽出フィルター構築手段１５により準最適化された劣化部抽出フィルターを適用して得られる変換画像中６の劣化部を示す透過部を検出し、劣化部の個数および各劣化部の面積を算出して劣化プロファイルを生成する劣化プロファイル生成手段１６と、劣化プロファイルと劣化部抽出フィルターのデータを蓄積する記憶手段１７とを備えたコンピュータシステムを用いる。
【００６８】  前記劣化部抽出フィルター構築手段１５は、図１２に示すように、プロトタイプ同定プロセスを行なう手段２０と、初期フィルター生成プロセスを行なう手段２５と、対話型同定プロセスを行なう手段２９との３段階のプロセスを行なう手段を備えている。
【００６９】  前記プロトタイプ同定プロセスを行なう手段２０は、入力画像群１を撮影対象，撮影状況などの撮影条件を基に複数のカテゴリーに分類し、各カテゴリーに対して複数のサンプル画像と理想出力画像の対からなる教師データ群を作成する学習用教師データ作成手段１８と、カテゴリー毎に遺伝的アルゴリズムの手法を用いて、入力画像１から劣化部のみを抽出するために準最適化された空間フィルターを生成し、生成された空間フィルター群を劣化部抽出フィルターのプロトタイプ群として保持するプロトタイプフィルター構築手段１９とを備えている。
【００７０】  前記初期フィルター生成プロセスを行なう手段２５は、劣化部抽出フィルターのプロトタイプ群から各カテゴリーの劣化部抽出フィルターのプロトタイプを数個ずつ選択する劣化部抽出フィルター選択手段２１と、選択された劣化部抽出フィルターのプロトタイプに入力画像１を適用して得られる変換画像群の中から診断者が相対的に適切であると判断した結果の情報を受け付ける受付手段２２と、受け付けられた情報に従って変換画像を選択する画像選択手段２３と、選択された画像を導出した劣化部抽出フィルターが属するカテゴリーの中より、選択された画像を導出した劣化部抽出フィルターとそれぞれの亜種を初期フィルター群として保持する初期フィルター生成手段２４とを備えている。
【００７１】  前記対話型同定プロセスを行なう手段２９は、劣化部抽出フィルター群に入力画像１を適用して得られる変換画像群の中から診断者が相対的に適切であると判断した結果の情報を受け付ける受付手段２６と、受け付けられた情報に従って変換画像を選択する画像選択手段２７と、選択された画像を導出した劣化部抽出フィルター群を親に持つ次世代の劣化部抽出フィルター群を遺伝的アルゴリズムの手法を用いて生成する更新手段２８を備えている。
【００７２】  このような機能を有するコンピュータシステムを用いて、劣化プロファイルを蓄積する手順について説明する。塗装が施された鉄塔，鋼橋などの鋼構造物の表面を撮影して得られる画像を画像取り込み手段１３によりコンピュータに取り込み、取り込まれた画像群を画像変換手段１４によりフルカラービットマップイメージに変換し、入力画像１として使用する。
【００７３】  入力画像１の塗装面の劣化部だけを透過させた画像に変換出力する劣化部抽出フィルターを劣化部抽出フィルター構築手段１５により構築する。まず、プロトタイプ同定プロセスを行なう手段２０で、入力画像群１を学習用教師データ作成手段１８により、撮影対象，撮影状況などの撮影条件を基に複数のカテゴリーに分類し、各カテゴリーに対して複数のサンプル画像と理想出力画像の対からなる教師データ画像群を作成する。次に、プロトタイプフィルター構築手段１９により、カテゴリー毎に遺伝的アルゴリズムの手法を用いて、入力画像１から劣化部のみを抽出するために準最適化された空間フィルターを生成し、生成された空間フィルター群を劣化部抽出フィルターのプロトタイプ群として保持する。
【００７４】  次に、初期フィルター生成プロセスを行なう手段２５で、各カテゴリーの劣化部抽出フィルターのプロトタイプを劣化部抽出フィルター選択手段２１により数個ずつ選択する。選択された劣化部抽出フィルターのプロトタイプに入力画像１を適用して得られる変換画像群の中から診断者が相対的に適切であると判断した結果の情報を受付手段２２により受け付け、受け付けられた情報に従って画像選択手段２３により変換画像を選択する。選択された画像を導出した劣化部抽出フィルターが属するカテゴリーの中より、選択された画像を導出した劣化部抽出フィルターとそれぞれの亜種を初期フィルター生成手段２４により初期フィルター群として保持する。
【００７５】  次に、対話型同定プロセスを行なう手段２９で、まず、第１のステップとして、初期フィルター群に入力画像１を適用して得られる変換画像群の中から診断者が相対的に適切であると判断した結果の情報を受付手段２６により受け付け、受け付けられた情報に従って画像選択手段２７により変換画像を選択する。第２のステップとして、選択された画像を導出した劣化部抽出フィルター群を親に持つ次世代の劣化部抽出フィルター群を更新手段２８により、遺伝的アルゴリズムの手法を用いて生成する。第３のステップとして、次世代の劣化部抽出フィルター群に入力画像１を適用して得られる変換画像群の中から診断者が相対的に適切であると判断した結果の情報を受付手段２６により受け付け、受け付けられた情報に従って画像選択手段２７により変換画像を選択する。対話型進化計算の手法により、この第２から第３ステップを繰り返し行なうことで、準最適な劣化部抽出フィルターを作成する。
【００７６】  劣化部抽出フィルター構築手段１５により準最適化された劣化部抽出フィルターを適用して得られる変換画像６に対して、劣化プロファイル生成手段１６により、変換画像中の劣化部を示す透過部を検出し、劣化部の個数および各劣化部の面積を算出して劣化プロファイルを生成し、劣化プロファイルと劣化部抽出フィルターのデータを記憶手段１７に蓄積する。
【００７７】  なお、前記対話型同定プロセスを行なう手段２９において、入力画像中の劣化部がどの程度良好に抽出されているかについての判断を診断者が目視で行なう必要があるが、劣化プロファイルと劣化部抽出フィルターのデータとともに診断者の判断結果を記憶手段１７に蓄積してデータベースを形成しておくことで、劣化診断対象の入力画像１と同じカテゴリーに分類されている類似する画像の判断結果をデータベースから抽出して、劣化部がどの程度良好に抽出されているかの判断をコンピュータ上で行なうことにより、対話型同定プロセスを行なう手段２９をコンピュータ上で自動で行なうことが可能となる。
【００７８】  つまり、データベースが形成されると、図１９に示すように、新たに撮影した入力画像１の劣化プロファイルを生成する場合において、撮影した入力画像１を撮影対象，撮影状況などの撮影条件を基に複数のカテゴリーに分類し、劣化診断対象の入力画像１と同じカテゴリーに分類されている類似する画像の劣化部抽出フィルターをデータベースから取り出し、劣化診断対象の入力画像１に取り出した劣化部抽出フィルターを適用して、劣化部を透過した変換画像６を出力し、劣化部の個数および各劣化部の面積を算出して劣化プロファイルを生成することが可能となる。
【００７９】  また、塗装劣化診断を行なう装置の構成要素として、評価用劣化プロファイルを蓄積するための機材としては、図１１に示すように、劣化部の発生量を、劣化部に近似した円の発生個数で表わし、劣化部の成長量を、劣化部に近似した円の総面積率と成長段階毎の総面積率の面積増加率とで表わし、予め設定された劣化部の発生量と成長量に応じて発生と成長を規則的に繰り返して、塗装面劣化の発生・成長をシミュレートし、様々な仮想塗装面劣化画像を作成する仮想塗装面劣化画像作成手段３０と、作成された仮想塗装面劣化画像群に対して、劣化部の個数および各劣化部の面積を算出するとともに、評価用仮想塗装面劣化画像を作成し、前記評価用仮想塗装面劣化画像と顧客の劣化診断基準とから評価用劣化プロファイルを作成する評価用劣化プロファイル作成手段３１と、評価用仮想塗装面劣化画像と評価用劣化プロファイルのデータを蓄積する記憶手段３２とを備えたコンピュータシステムを用いる。
【００８０】  このような機能を有するコンピュータシステムを用いて、評価用劣化プロファイルを蓄積する手順について説明する。まず、劣化モデル作成手段３０により、塗装面劣化の発生・成長をシミュレートし、様々な仮想塗装面劣化画像の作成を行なう。次に、評価用劣化プロファイル作成手段３１により、作成された仮想塗装面劣化画像群に対して、劣化部の個数および各劣化部の面積を算出するとともに、評価用仮想塗装面劣化画像を作成する。前記評価用仮想塗装面劣化画像を顧客の劣化診断基準に基づいて、劣化度合い別に分類し、判定面積（ＨＡ）に対する劣化部の総面積率（ＡＡＲ）と、劣化部の個数を判定面積のピクセル数で無次元化した値（Ｎ／ＨＡ）と、個々の劣化部の面積の最大値（ＡＭＲ）と、同一画像内での劣化部の大きさのばらつきを表わす値とを算出し、３つのパラメータを軸とした３次元の評価基準空間で構成される評価用劣化プロファイルを作成する。作成された評価用劣化プロファイルは評価用仮想塗装面劣化画像とともに記憶手段３２に蓄積してデータベースを形成する。
【００８１】  さらに、塗装劣化診断を行なう装置の構成要素として、劣化度評価を行なうための機材としては、図１１に示すように、評価用仮想塗装面劣化画像および評価用劣化プロファイルが格納されているデータベースの中から劣化診断対象の入力画像１に対応した評価用劣化プロファイルを取り出して、劣化診断対象の入力画像１の劣化プロファイルから算出されるパラメータと評価用劣化プロファイルを比較して劣化診断対象となる入力画像１の劣化度合いを判定する劣化度評価手段３３を備えたコンピュータシステムを用いる。
【００８２】  このような機能を有するコンピュータシステムを用いて、劣化度評価を行なう手順について説明する。劣化度評価手段３３により、まず、劣化診断対象の入力画像１より得られた劣化プロファイルから、判定面積（ＨＡ）に対する劣化部の総面積率（ＡＡＲ，ＦＡＡＲ）と、劣化部の個数を判定面積のピクセル数で無次元化した値（Ｎ／ＨＡ，ＦＮ／ＨＡ）と、個々の劣化部の面積の最大値（ＡＭＲ，ＦＡＭＲ）または同一画像内での劣化部の大きさのばらつきを表わす値（Σ｛ｌｏｇ（ＳＡｉ）｝２）を算出する。次に、評価用仮想塗装面劣化画像および評価用劣化プロファイルが格納されているデータベースの中から劣化診断対象の入力画像１に対応した評価用劣化プロファイルを取り出して、劣化プロファイルから算出されるパラメータと比較することで劣化診断対象画像の劣化度合いを判定する。
【実施例】
【００８３】  次に実施例により本発明を説明する。塗装が施された鉄塔，鋼橋などの鋼構造物の表面を撮影した画像は、デジタルカメラ等により撮影され、コンピュータに取り込まれる。撮影された画像は、フルカラービットマップイメージとし、入力画像１として使用する。【００８４】  まず、入力画像１を用いて劣化部抽出フィルターの構築を行なう。劣化部抽出フィルター構築工程２において、劣化部抽出フィルターの同定は、プロトタイプ同定プロセス３と初期フィルター生成プロセス４と対話型同定プロセス５の３段階のプロセスからなる。【００８５】  第１段階のプロトタイプ同定プロセス３を行なう。まず、入力画像群１を撮影対象，撮影状況などの撮影条件を基に複数のカテゴリーに分類する。次いで、各カテゴリーに対して、複数の典型的な入力画像１を抽出し、抽出された入力画像１をサンプル画像として、劣化部だけを透過させた理想出力画像を作成し、図４に示すような教師データ（サンプル画像−理想出力画像の対）を作成する。前記理想出力画像は、劣化部の階調度を２５５、非劣化部の階調度を０とした２値化画像とする。これらの教師データ群（サンプル画像−理想出力画像の対の集合）を学習用教師データとし、カテゴリー毎に遺伝的アルゴリズムの手法を用いて、劣化部分のみを抽出するために準最適化された空間フィルターを生成し、この生成された空間フィルター群を劣化部抽出フィルターのプロトタイプ群として保持する。【００８６】  本実施例では、遺伝的アルゴリズムの手法を用いて同定される劣化部抽出フィルターをｃｉ，ｉ＝１，２，・・・，９の９パラメータと、（Ｌｋ，ｕｋ，ｖｋ），ｋ＝１，２，３の９パラメータと、λとＫを合わせて２０パラメータとした場合について説明する。この合計２０パラメータを各々８ビットのグレイコードで表現する。つまり、コーティングされる染色体は８ビット×２０パラメータ＝１６０ビットの０，１の文字列で構成される。また、本実施例では、初期個体数は１００個体とし、世代更新の際の個体数の増減はないものとする。各初期個体の染色体１６０ビットは全てランダムに生成する。【００８７】  個体ｓの適合度は、数式９の適合度関数ａ（ｓ）によって定める。数式９において、教師データの画像群の中で、サンプル画像をＩとし、理想出力画像において劣化部分とされる部分の画素全体の集合をＣ，それ以外の画素全体の集合をＤとする。また、各画素ｐにおける３刺激値を（ｒ（ｐ），ｇ（ｐ），ｂ（ｐ））とする。つまり、劣化部分においてはより大きな透過値ＦＩ（ｒ，ｇ，ｂ）を、非劣化部分においてはより小さい透過値ＦＩ（ｒ，ｇ，ｂ）を与える個体ｓがより高い適合度を得る。【００８８】  遺伝的操作は、本実施例では、下記のルールに従って、選択，交叉を行なった。「選択」は、個体群の中で適合度が上位２５％の個体を次世代に子孫を残すことができる個体として選択する。「交叉」は、選択された個体群からランダムに（重複を許す）２個体を選び、８ビット毎に２箇所の交叉点（つまり１６０／８×２＝４０点）を設けた多点交叉によって、次世代へ新たな２個体を生成する。ただし、交叉の際に各遺伝子座（ビット）毎に、０．０１の確立で対立遺伝子に置き換えられる（突然変異）ものとした。また、世代の更新回数は３００とした。【００８９】  カテゴリー毎に上記の遺伝的アルゴリズムの手法を用いて劣化部抽出フィルターの同定を行なった結果、３００世代終了時には、図５の空間フィルター群のデータ構造に示すように、各カテゴリーともに、亜種１２を除くと数種類の個体１１で個体群が占められた。同定された代表的な５つの劣化部抽出フィルターによるフィルタリング結果の一例を図１３に示す。図１３において、（１）の画像は入力画像１を示し、（２）〜（６）の画像は５つの劣化部抽出フィルターによるフィルタリング結果を示している。これらの生成された劣化部抽出フィルター群を劣化部抽出フィルターのプロトタイプとして保持する。【００９０】  次に、第２段階の初期フィルター生成プロセス４を行なう。まず、劣化診断対象の入力画像１を指定する。第１段階のプロトタイプ同定プロセス３で生成された劣化部抽出フィルターのプロトタイプ群から各カテゴリーの劣化部抽出フィルターのプロトタイプを数個ずつ選択する。選択された劣化部抽出フィルターのプロトタイプに入力画像１を適用して得られる変換画像群を入力画像１とともに提示する。提示された変換画像群の中から診断者が相対的に適切であると判断した結果に従って変換画像を複数選択する。次に、選択された画像を導出した劣化部抽出フィルターが属するカテゴリーの中より、選択された画像を導出した劣化部抽出フィルターとそれぞれの亜種を初期フィルター群として保持する。【００９１】  次に、第３段階の対話型同定プロセス５を行なう。まず、第１のステップとして、第２段階の初期フィルター生成プロセス４で保持されている初期フィルター群に劣化診断対象の入力画像１を適用して得られる変換画像群を入力画像１とともに診断者に提示し、提示された変換画像群の中から診断者が相対的に適切であると判断した結果に従って変換画像を選択する。第２のステップとして、選択された画像を導出した劣化部抽出フィルター群を親に持つ次世代の劣化部抽出フィルター群を遺伝的アルゴリズムの手法を用いて生成する。第３のステップとして、次世代の劣化部抽出フィルター群に入力画像１を適用して得られる変換画像群を入力画像１とともに診断者に提示し、提示された変換画像群の中から診断者が相対的に適切であると判断した結果に従って変換画像を選択する。対話型進化計算の手法により、この第２から第３ステップを繰り返し行なうことで、準最適な劣化部抽出フィルターを作成する。【００９２】  劣化部抽出フィルターの更新・決定は、初期フィルター群を初期個体群として、対話型進化計算の手法を用いて、以下の手順で行なう。
（１）提示された劣化度抽出フィルター群の中から、診断者が相対的に適切であると判断する劣化度抽出フィルターを選択する。
（２）選択された劣化度抽出フィルターを「次世代に子孫を残すことができる個体群」とし、世代の更新を行ない、更新された個体群を提示する。ただし、（１）で選択された個体は、次世代にそのまま残し、残りの個体（初期個体群数から選択された個体数を除いた個体数）をプロトタイプ同定プロセス３と同様の「交叉」の操作を加えて生成する。「交叉」は、選択された個体群からランダムに（重複を許す）２個体を選び、８ビット毎に２箇所の交叉点（つまり１６０／８×２＝４０点）を設けた多点交叉によって、次世代へ新たな２個体を生成する。ただし、交叉の際に各遺伝子座（ビット）毎に、０．０１の確立で対立遺伝子に置き換えられる（突然変異）ものとした。つまり、プロトタイプ同定プロセス３における適合度関数を診断者の主観評価値に置き換えて世代の更新を行なう。
（３）再提示された個体群の中で劣化診断対象の入力画像１に対する劣化部抽出フィルターとして、十分満足できるものが存在すれば、それを採用して終了する。そうでなければ、（１）に戻って、一連の手順を繰り返す。【００９３】  対話型同定プロセス５の実行例を図１４に示す。図１４に示す実施例では、９つの空間フィルターを適用して得られる画像を示しており、（１）の画像は入力画像１を示し、（２）〜（１０）の画像は９つの劣化部抽出フィルターによるフィルタリング結果を示している。図１４に示すように、鋼材の塗装面には錆汁の付着により錆色を呈しながら劣化部では無い部分が多く存在するが、上記の手順を経て得られた劣化部抽出フィルターは、これらも良好に判断している。【００９４】  前記劣化部抽出フィルター構築工程２により準最適化された劣化部抽出フィルターに劣化診断対象の入力画像１を適用して得られる変換画像６に対して、劣化プロファイルを生成する。劣化プロファイル生成工程７では、変換画像中の劣化部を示す透過部を検出し、劣化部の個数および各劣化部の面積を算出して、劣化プロファイルを生成する。【００９５】  次に、劣化部抽出フィルターを適用して得られた変換画像６の劣化度評価を行なうために仮想塗装面劣化画像の作成８を行なう。視覚で感知し得る劣化過程は、大きく分けて発生と成長の２つに分類することができることから、劣化部の発生量を、劣化部に近似した円の発生個数（ｎ）で表わし、劣化部の成長量を、劣化部に近似した円の総面積率（ＡＡＲｉ）と成長段階毎の総面積率の面積増加率（β）とで表わし、段階（Ｌ）を経る毎に発生と成長を規則的に繰り返して、劣化過程を模した仮想塗装面劣化画像の作成を行なう。仮想塗装面劣化画像は、第ｉ段階での劣化部の総面積率を表す数式１０に従って劣化部が成長するものとして作成する。【００９６】  また、仮想塗装面劣化画像は、劣化部の発生位置の分布を全面に一様に分布した場合（一様型）と、いずれかの一辺に偏りを持たせた場合（半分型）と、面の中心に集中させた場合（中心型）の３種類を作成する。図１５に作成した一様型の仮想塗装面劣化画像の一例、図１６に作成した半分型および中心型の仮想塗装面劣化画像の一例を示す。仮想塗装面劣化画像は、発生個数ｎ＝｛５，１５，２５，５０，１００，１５０，２００｝（個），総面積率ＡＡＲｉ＝０．１％，成長段階毎の総面積率の面積増加率β＝２．０の初期値で作成し、判定面積（ＨＡ）は５００ピクセル×５００ピクセルとした。【００９７】  図１５の一様型の仮想塗装面劣化画像において、縦方向は劣化部の総面積率（ＡＡＲｉ）、横方向は劣化部の錆の発生個数（ｎ）を表わしている。図１６の半分型および中心型の仮想塗装面劣化画像において、縦方向は劣化部の錆の発生個数（ｎ）、横方向は劣化部の総面積率（ＡＡＲｉ）を表わしている。図１５は作成した全ての仮想塗装面劣化画像を示しているが、図１６は代表的なものとして成長段階ｉ＝第４段階（ＡＡＲｉ＝０．８％）およびｉ＝第８段階（ＡＡＲｉ＝１２．８％）の仮想塗装面劣化画像を示している。【００９８】  次に、評価用劣化プロファイル作成の工程９では、まず、仮想塗装面劣化画像作成工程８で作成された仮想塗装面劣化画像群に対して、劣化部の個数および各劣化部の面積を算出するとともに評価用仮想塗装面劣化画像を作成する。前記評価用仮想塗装面劣化画像は、仮想塗装面劣化画像を実際の塗膜劣化面にできるだけ近似させた画像であり、図８に示すような、塗装が施された鋼構造物の画像に仮想塗装面劣化画像を配置したものが使用される。図８の評価用仮想塗装面劣化画像の判定面積（ＨＡ）は５８０ピクセル×７３０ピクセルとした。【００９９】  次に、評価用仮想塗装面劣化画像を顧客の劣化診断基準に基づいて、劣化度合い別に分類し、判定面積（ＨＡ）に対する劣化部の総面積率（ＡＡＲ）と、劣化部の個数を判定面積のピクセル数で無次元化した値（Ｎ／ＨＡ）と、個々の劣化部の面積の最大値（ＡＭＲ）と、同一画像内での劣化部の大きさのばらつきを表わす値とを算出し、３つのパラメータを軸とした３次元の評価基準空間で構成される評価用劣化プロファイルを作成する。作成された評価用劣化プロファイルは評価用仮想塗装面劣化画像とともに蓄積され、データベースを形成する。【０１００】  図１５および図１６に示す仮想塗装面劣化画像を表１に示す財団法人  鉄道総合技術研究所編集の「塗膜劣化状態およびケレン程度見本帳」における判定法Ｐの基準で判定した場合を例に説明する。表１の診断基準では、劣化進行度合いは劣化重度の高いものから順にＡＡ，Ａ１，Ａ２，Ｂ，Ｃ，Ｓの６段階であり、ＡＡ，Ａ１，Ａ２であれば補修および交換の対象となる。そこで、本実施例では、補修および交換の対象となるＡ２以上の劣化状態のものを評価Ａの１つに集約し、異常なしＳを除いたＡ，Ｂ，Ｃの３段階の評価基準で劣化度評価を行なう場合の評価用劣化プロファイルの作成について説明する。【０１０１】  評価用劣化プロファイルとして１つ目の評価基準の例を図９に示す。診断者が目視で劣化度を評価する際には、判定面積に対して微小な劣化部は無視される。これを、評価用劣化プロファイルに反映させるために、画像中の最小単位である１ピクセルで表示されている劣化部を消去してから、ＡＡＲ，Ｎ／ＨＡ，ＡＭＲを求める。微小な劣化部を消去した後のパラメータを、それぞれＦＡＡＲ，ＦＮ／ＨＡ，ＦＡＭＲで表す。評価基準空間は、この３つのパラメータを各評価用仮想塗装面劣化画像で求め、３つパラメータを軸とした３次元の空間として与えられる。図中に示した曲面は、パラメータ同士の関係から物理的にモデルが存在しないことを示す境界である。【０１０２】  ２つ目の評価基準の例を図１０に示す。１つ目の評価基準では、微小な劣化部を消去した値を基にパラメータを設定したが、大きな劣化部がほとんど存在せず、主に微小な劣化部が全面に広がっている場合には、微小な劣化部を評価基準に考慮する必要がある。これを、評価用劣化プロファイルに反映させるために、各劣化部の大きさに重み関数を掛け、同一画像内での劣化部の大きさのばらつきを表わす値をパラメータとして設定する。この劣化部の大きさのばらつきを表わす値をパラメータとして、各劣化部の大きさを２乗して合計した値（Σ｛ｌｏｇ（ＳＡｉ）｝２）を設定する。つまり、２つ目の評価基準は、判定面積（ＨＡ）に対する劣化部の総面積率（ＡＡＲ）と、劣化部の個数を判定面積のピクセル数で無次元���した値（Ｎ／ＨＡ）と、一画像内での劣化部の大きさのばらつきを表わす値（Σ｛ｌｏｇ（ＳＡｉ）｝２）をパラメータとして使用し、この３つのパラメータを各評価用仮想塗装面劣化画像で求め、３つパラメータを軸とした３次元の評価基準空間で構成される。【０１０３】  図１０に示すように、２つ目の評価基準空間でのモデルの分布は、ある曲面に従って分布している。図中の曲面から外れた点３４は、劣化部の分布状態が通常では見られないものであり、この曲面からの距離が大きい画像ほど、現実では起こりえない劣化の分布状態を表している。これを判定結果に反映させるため、曲面からの距離ｄより、係数Ｃｄを数式１１で計算し、評価基準空間の判定結果へ乗じたものを２つ目の評価基準とする。【０１０４】
【数１１】
2010032511.tif 000014
【０１０５】  この３つのパラメータを軸とした３次元の評価基準空間で構成される２つの評価基準を評価用劣化プロファイルとして、評価用仮想塗装面劣化画像とともに蓄積し、データベースを形成する。【０１０６】  次に、劣化度評価の工程１０では、まず、入力画像１より得られた劣化プロファイルから、判定面積（ＨＡ）に対する劣化部の総面積率（ＡＡＲ，ＦＡＡＲ）と、劣化部の個数を判定面積のピクセル数で無次元化した値（Ｎ／ＨＡ，ＦＮ／ＨＡ）と、個々の劣化部の面積の最大値（ＡＭＲ，ＦＡＭＲ）または同一画像内での劣化部の大きさのばらつきを表わす値（Σ｛ｌｏｇ（ＳＡｉ）｝２）を算出する。次に、評価用仮想塗装面劣化画像および評価用劣化プロファイルが格納されているデータベースの中から劣化診断対象の入力画像１に対応した評価用劣化プロファイルを取り出して、評価用劣化プロファイルの３次元の評価基準空間に劣化診断対象の入力画像１のパラメータをプロットする。プロットした点は評価基準空間内の１点で表され、その点に対応する判定結果が劣化度の結果として出力される。【０１０７】  判定結果は、対象によって確実にＡ判定，Ｂ判定，Ｃ判定と断定できるものばかりではない。Ａ判定とＢ判定，Ｂ判定とＣ判定の区別がつかないものなど、判定が曖昧な領域が存在する。そこで、判定結果の表現方法として、３段階の評価基準Ａ，Ｂ，Ｃの各判定結果を、メンバーシップ関数Ａ（Ｘ，Ｙ，Ｚ），Ｂ（Ｘ，Ｙ，Ｚ），Ｃ（Ｘ，Ｙ，Ｚ）で与える。ここで、Ｘ，Ｙ，Ｚは判定に影響を与えるパラメータ値であり、１つ目の評価基準の評価基準空間においては、Ｘ＝ＦＮ／ＨＡ，Ｙ＝ｌｏｇ（ＦＡＭＲ），Ｚ＝ｌｏｇ（ＦＡＡＲ）、２つ目の評価基準の評価基準空間において、Ｘ＝Ｎ／ＨＡ，Ｙ＝Σ｛ｌｏｇ（ＳＡｉ）｝２，Ｚ＝ｌｏｇ（ＡＡＲ）である。本実施例では、評価基準空間を適当な数のグリッドに分け、各グリッドに０≦Ａ（Ｘ，Ｙ，Ｚ），Ｂ（Ｘ，Ｙ，Ｚ），Ｃ（Ｘ，Ｙ，Ｚ）≦１の値を与える。【０１０８】  図１７に劣化診断対象の入力画像１の一例、表２に図１７の入力画像１から得たパラメータ値、図１８にパラメータ値を評価基準空間にプロットした例を示す。表２の値から各判定結果を求める。図１８は２つ目の評価基準空間にパラメータ値をプロットし、各判定結果関数と対応させたものである。２つ目の評価基準の場合、図１８の結果に数式１１のＣｄを乗じたものが２つ目の評価基準から算出された判定結果となる。以上の手順で図１７の入力画像１を評価用劣化プロファイルの２つ目の評価基準で判定した結果は、Ａ＝０．７４，Ｂ＝０．４９，Ｃ＝０．００となり、劣化度の判定結果はＡ判定となる。【０１０９】
【表２】
2010032511.tif 000015
【符号の説明】
【０１１０】  １    入力画像
２    劣化部抽出フィルター構築工程
３    プロトタイプ同定プロセス
４    初期フィルター生成プロセス
５    対話型同定プロセス
６    変換画像
７    劣化プロファイル生成工程
８    仮想塗装面劣化画像作成工程
９    評価用劣化プロファイル作成工程
１０    劣化度評価工程
１１    空間フィルター
１２    空間フィルターの亜種
１３    画像取り込み手段
１４    画像変換手段
１５    劣化部抽出フィルター構築手段
１６    劣化プロファイル生成手段
１７    記憶手段
１８    教育用教師データ作成手段
１９    プロトタイプフィルター構築手段
２０    プロトタイプ同定プロセスを行なう手段
２１    劣化部抽出フィルター選択手段
２２    受付手段
２３    画像選択手段
２４    初期フィルター生成手段
２５    初期フィルター生成プロセスを行なう手段
２６    受付手段
２７    画像選択手段
２８    更新手段
２９    対話型同定プロセスを行なう手段
３０    仮想塗装面劣化画像作成手段
３１    評価用劣化プロファイル作成手段
３２    記憶手段
３３    劣化度評価手段
３４    曲面から外れた点
【図１】
2010032511.tif 000016
【図２】
2010032511.tif 000017
【図３】
2010032511.tif 000018
【図４】
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【図５】
2010032511.tif 000020
【図６】
2010032511.tif 000021
【図７】
2010032511.tif 000022
【図８】
2010032511.tif 000023
【図９】
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【図１０】
2010032511.tif 000025
【図１１】
2010032511.tif 000026
【図１２】
2010032511.tif 000027
【図１３】
2010032511.tif 000028
【図１４】
2010032511.tif 000029
【図１５】
2010032511.tif 000030
【図１６】
2010032511.tif 000031
【図１７】
2010032511.tif 000032
【図１８】
2010032511.tif 000033
【図１９】
2010032511.tif 000034