(57)【要約】【課題】  コンクリートの熱画像で鉄筋を顕在化させるために鉄筋を熱した際に発生する鉄筋の加熱むらを熱画像から除去する。【解決手段】  コンクリートに埋め込まれた鉄筋に熱を加え、鉄筋加熱後にコンクリートの第一熱画像を撮影し、さらにこの第一熱画像撮影後にコンクリートの第二熱画像を撮影する。そして第一熱画像と第二熱画像の同一部分間の温度情報の差を検出し、検出した各差を新たな画像の対応する部分に反映することによって、鉄筋の加熱むらが除去された加熱むら除去画像を生成する。【選択図】図３
2014130062.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンクリートの熱画像を用いてコンクリートに埋め込まれた鉄筋の画像を生成する鉄筋画像生成方法において、
鉄筋に熱を加える鉄筋加熱工程と、
前記鉄筋加熱工程後にコンクリートの第一熱画像を撮影し、第一熱画像撮影後に前記コンクリートの第二熱画像を撮影する撮影工程と、
前記第一熱画像と前記第二熱画像の同一部分間の温度情報の差を検出し、検出した各差を新たな画像の対応する部分に反映することによって、鉄筋の加熱むらが除去された加熱むら除去画像を生成する加熱むら除去工程と、を含む
ことを特徴とする鉄筋画像生成方法。
【請求項２】
前記加熱むら除去工程は、
前記第一熱画像と前記第二熱画像の各画素の温度値を輝度値に変換する変換工程と、
前記第一熱画像と前記第二熱画像の同一画素間の輝度値の差を検出する差検出工程と、
検出した各差を新たな画像の対応する画素に反映することによって、鉄筋の加熱むらが除去された加熱むら除去画像を生成する画像生成工程と、を含む
請求項１に記載の鉄筋画像生成方法。
【請求項３】
前記加熱むら除去画像をノイズ除去フィルタを用いてフィルタ処理することによって当該加熱むら除去画像からノイズが除去されたノイズ除去画像を生成するノイズ除去工程を含む
請求項１又は請求項２に記載の鉄筋画像生成方法。
【請求項４】
前記加熱むら除去画像又は前記ノイズ除去画像の各画素の輝度値を温度値に再変換する再変換工程を含む
請求項２又は請求項２に従属する請求項３に記載の鉄筋画像生成方法。
【請求項５】
前記鉄筋加熱工程では誘導加熱によって鉄筋に熱を加える
請求項１〜４の何れか一項に記載の鉄筋画像生成方法。
【請求項６】
請求項１〜５の何れか一項に記載の鉄筋画像生成方法を用いて加熱むら除去画像又はノイズ除去画像を生成し、
当該加熱むら除去画像又はノイズ除去画像から得られる情報に基づいて鉄筋の腐食率を推測する腐食率推測工程を含む
ことを特徴とする鉄筋腐食性状診断方法。
【請求項７】
前記腐食率推測工程の前に、コンクリート表面と鉄筋との間に空洞が有るか無いかを検知する空洞検知工程を行い、
前記空洞検知工程で空洞が検知されない場合は、前記腐食率推測工程において、前記加熱むら除去画像又はノイズ除去画像から得られる情報に基づいて、コンクリートの熱物性値を用いて鉄筋の腐食率を推測し、
前記空洞検知工程で空洞が検知された場合は、前記腐食率推測工程において、前記加熱むら除去画像又はノイズ除去画像から得られる情報に基づいて、コンクリートの熱物性値と空洞の熱物性値を統合した新たな熱物性値を用いて鉄筋の腐食率を推測する
請求項６に記載の鉄筋腐食性状診断方法。
【請求項８】
コンクリートの熱画像を用いてコンクリートに埋め込まれた鉄筋の画像を生成する鉄筋画像生成装置において、
鉄筋に熱を加える鉄筋加熱部と、
鉄筋加熱後にコンクリートの第一熱画像を撮影し、また、第一熱画像撮影後に前記コンクリートの第二熱画像を撮影する赤外線カメラと、
前記第一熱画像と前記第二熱画像の同一部分間の温度情報の差を検出し、検出した各差を新たな画像の対応する部分に反映することによって、鉄筋の加熱むらを除去した加熱むら除去画像を生成する加熱むら除去部と、を備えた
ことを特徴とする鉄筋画像生成装置。
【請求項９】
前記加熱むら除去部は、
前記第一熱画像と前記第二熱画像の各画素の温度値を輝度値に変換し、
前記第一熱画像と前記第二熱画像の同一画素間の輝度値の差を検出し、
検出した各差を新たな画像の対応する画素に反映することによって、鉄筋の加熱むらが除去された加熱むら除去画像を生成する
請求項８に記載の鉄筋画像生成装置。
【請求項１０】
前記加熱むら除去画像をノイズ除去フィルタを用いてフィルタ処理することによって当該加熱むら除去画像からノイズが除去されたノイズ除去画像を生成するノイズ除去部を備えた
請求項８又は請求項９に記載の鉄筋画像生成装置。
【請求項１１】
前記加熱むら除去画像又は前記ノイズ除去画像の各画素の輝度値を温度値に再変換する再変換部を含む
請求項９又は請求項９に従属する請求項１０に記載の鉄筋画像生成方法。
【請求項１２】
前記鉄筋加熱部は、誘導加熱によって鉄筋に熱を加える誘導コイルを備えた
請求項８〜１１の何れか一項に記載の鉄筋画像生成装置。
【請求項１３】
請求項８〜１２の何れか一項に記載の鉄筋画像生成装置を用いて加熱むら除去画像又はノイズ除去画像を生成し、
当該加熱むら除去画像又はノイズ除去画像から得られる情報に基づいて鉄筋の腐食率を推測する腐食率推測部を備えた
ことを特徴とする鉄筋腐食性状診断装置。
【請求項１４】
前記腐食率推測部は、
コンクリート表面と鉄筋との間に空洞が無い場合に、前記加熱むら除去画像又はノイズ除去画像から得られる情報に基づいて、コンクリートの熱物性値を用いて鉄筋の腐食率を推測し、
コンクリート表面と鉄筋との間に空洞が有る場合に、前記加熱むら除去画像又はノイズ除去画像から得られる情報に基づいて、コンクリートの熱物性値と空洞の熱物性値を統合した新たな熱物性値を用いて鉄筋の腐食率を推測する
請求項１３に記載の鉄筋腐食性状診断方法。
【請求項１５】
コンクリートに埋め込まれた鉄筋の画像をコンピュータに生成させるプログラムにおいて、
鉄筋加熱後に撮影されたコンクリートの第一熱画像と、第一熱画像撮影後に撮影された前記コンクリートの第二熱画像と、の同一部分間の温度情報の差を検出し、検出した各差を新たな画像の対応する部分に反映することによって、鉄筋の加熱むらが除去された加熱むら除去画像を生成する処理、をコンピュータに実行させるプログラム。
【請求項１６】
コンクリートに埋め込まれた鉄筋の画像をコンピュータに生成させるプログラムを記録するコンピュータで読み取り可能な記録媒体において、
鉄筋加熱後に撮影されたコンクリートの第一熱画像と、第一熱画像撮影後に撮影された前記コンクリートの第二熱画像と、の同一部分間の温度情報の差を検出し、検出した各差を新たな画像の対応する部分に反映することによって、鉄筋の加熱むらが除去された加熱むら除去画像を生成する処理、をコンピュータに実行させるプログラムを記録した記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明はコンクリートに埋め込まれた鉄筋の画像を生成する技術に関し、特にコンクリートの熱画像において鉄筋を顕在化させるために鉄筋を熱した際に鉄筋に発生する加熱むらを熱画像から除去する技術に関する。また加熱むらを除去した画像を用いて鉄筋の腐食性状を診断する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
橋梁やビルディング等のコンクリート構造物にはコンクリート内部に強度を補完する鉄筋や鉄骨が埋め込まれている。こうした構造を鉄筋コンクリート構造（ＲＣ構造）及び鉄筋鉄骨コンクリート構造（ＳＲＣ構造）という。本願では、ＲＣ構造及びＳＲＣ構造の構造物を「コンクリート構造物」と総称する。
【０００３】
コンクリート構造物は経年劣化だけでなく早期劣化することがある。早期劣化の原因の一つはコンクリート内における鉄筋の腐食である。鉄筋の腐食はコンクリート構造物に様々な損傷を引き起こす。そこで鉄筋の腐食に起因するコンクリート構造物の損傷を未然に防ぐために、早期に鉄筋の腐食を診断する技術が研究されている。その一つとして、コンクリート構造物を赤外線カメラで撮影してコンクリート表面の温度分布を示す熱画像を解析し、鉄筋の腐食性状を診断する技術（腐食領域の判定や腐食率の推測など）がある。
【０００４】
鉄筋が蓄熱すると、周囲のコンクリートに熱を放出する。放出された熱はかぶりに拡散してコンクリート表面に伝播する。するとコンクリート表面のうち鉄筋の真上が周囲と比較して高温になるので、熱画像で鉄筋が顕在化することになる。しかし熱画像において、鉄筋の腐食領域の表示は非腐食領域の表示と比較して低温を示す。これは次の理由による。鉄筋が腐食すると腐食箇所を覆うように腐食生成物が発生する。腐食生成物は断熱性を有しており、鉄筋が周囲に放出する熱を遮断する。このため鉄筋が均一に蓄熱していても、非腐食領域と腐食領域とでは外部への放熱量に差がでる。この差が熱画像の温度差として現れるのである。こうした現象を利用することで鉄筋の腐食性状診断が可能になる。
【０００５】
コンクリート構造物に蓄熱させる手段としては、日射等の自然環境に任せるパッシブ法と、ヒータ等の強制的な加熱手段を用いてコンクリート表面を熱するアクティブ法がある。しかしコンクリートに埋め込まれた鉄筋に効率よく蓄熱させるには、鉄筋に直接熱を加える方法が有効である。こうした方法を利用した技術としては、例えば下記特許文献１〜３が開示されている。特許文献１は、かぶりの一部をはつることで鉄筋を露出し、露出した鉄筋に直接電流を流すことによって鉄筋に熱を発生させ、熱画像を撮影する技術を開示している。また特許文献２、３は、誘導コイルを使った所謂ＩＨ（Induction Heating：誘導加熱）を利用して鉄筋に渦電流を生じさせることによって鉄筋に熱を発生させ、熱画像を撮影する技術を開示している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特許第３８３４７４９号公報
【特許文献２】特許第４４２３６４２号公報
【特許文献３】特開２００６−３３７２３１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
鉄筋を熱して精度の高い鉄筋腐食性状診断を行うためには鉄筋を一様に熱する必要がある。しかしながら特許文献１〜３に代表される従来の技術では加熱後の鉄筋に温度のむらが発生することがある。この温度のむらを加熱むらと称する。その原因は次のように考えられる。
【０００８】
コンクリート構造物の鉄筋には、鉄筋同士の継手箇所や、鉄筋同士の交差箇所や、主筋、配力筋、せん断補強筋の結束箇所など、電気回路の観点からすると高抵抗となる箇所がある。こうした箇所は通電時に高温になりやすい。また特許文献２、３で示される誘導加熱は渦電流に加えて鉄筋の格子形成箇所にその格子を周回する電流を発生させる。この電流をループ電流という。このループ電流は鉄筋の一様な加熱を妨げる。
【０００９】
加熱むらを有する鉄筋の熱画像からは、発生している温度性状が加熱むらが原因なのか、それとも腐食生成物が原因なのか、を判断し難い。このため加熱むらを有する鉄筋の熱画像で鉄筋の腐食性状を診断したとしても、そうした診断自体の精度は低い。したがって鉄筋腐食性状診断の精度を向上させるために、加熱むらを除去することが望まれている。
【００１０】
本発明はこうした実状に鑑みてなされたものであり、コンクリートの熱画像で鉄筋を顕在化させるために鉄筋を熱した際に発生する鉄筋の加熱むらを熱画像から除去し、鉄筋腐食性状診断の精度を向上させることを目的とするものである。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
上記目的を達成するために、第１の発明は、
コンクリートの熱画像を用いてコンクリートに埋め込まれた鉄筋の画像を生成する鉄筋画像生成方法において、
鉄筋に熱を加える鉄筋加熱工程と、
前記鉄筋加熱工程後にコンクリートの第一熱画像を撮影し、第一熱画像撮影後に前記コンクリートの第二熱画像を撮影する撮影工程と、
前記第一熱画像と前記第二熱画像の同一部分間の温度情報の差を検出し、検出した各差を新たな画像の対応する部分に反映することによって、鉄筋の加熱むらが除去された加熱むら除去画像を生成する加熱むら除去工程と、を含む
ことを特徴とする。
【００１２】
更なる発明は、第１発明において、
前記加熱むら除去工程は、
前記第一熱画像と前記第二熱画像の各画素の温度値を輝度値に変換する変換工程と、
前記第一熱画像と前記第二熱画像の同一画素間の輝度値の差を検出する差検出工程と、
検出した各差を新たな画像の対応する画素に反映することによって、鉄筋の加熱むらが除去された加熱むら除去画像を生成する画像生成工程と、を含む。
【００１３】
更なる発明は、第１発明において、
前記加熱むら除去画像をノイズ除去フィルタを用いてフィルタ処理することによって当該加熱むら除去画像からノイズが除去されたノイズ除去画像を生成するノイズ除去工程を含む。
【００１４】
更なる発明は、第１発明において、
前記加熱むら除去画像又は前記ノイズ除去画像の各画素の輝度値を温度値に再変換する再変換工程を含む。
【００１５】
更なる発明は、第１発明において、
前記鉄筋加熱工程では誘導加熱によって鉄筋に熱を加える。
【００１６】
更なる発明は、鉄筋腐食性状診断方法において、
第１発明の鉄筋画像生成方法を用いて加熱むら除去画像又はノイズ除去画像を生成し、
当該加熱むら除去画像又はノイズ除去画像から得られる情報に基づいて鉄筋の腐食率を推測する腐食率推測工程を含む
ことを特徴とする。
【００１７】
更なる発明は、第１発明の鉄筋腐食性状診断方法において、
前記腐食率推測工程の前に、コンクリート表面と鉄筋との間に空洞が有るか無いかを検知する空洞検知工程を行い、
前記空洞検知工程で空洞が検知されない場合は、前記腐食率推測工程において、前記加熱むら除去画像又はノイズ除去画像から得られる情報に基づいて、コンクリートの熱物性値を用いて鉄筋の腐食率を推測し、
前記空洞検知工程で空洞が検知された場合は、前記腐食率推測工程において、前記加熱むら除去画像又はノイズ除去画像から得られる情報に基づいて、コンクリートの熱物性値と空洞の熱物性値を統合した新たな熱物性値を用いて鉄筋の腐食率を推測する。
【００１８】
第２の発明は、
コンクリートの熱画像を用いてコンクリートに埋め込まれた鉄筋の画像を生成する鉄筋画像生成装置において、
鉄筋に熱を加える鉄筋加熱部と、
鉄筋加熱後にコンクリートの第一熱画像を撮影し、また、第一熱画像撮影後に前記コンクリートの第二熱画像を撮影する赤外線カメラと、
前記第一熱画像と前記第二熱画像の同一部分間の温度情報の差を検出し、検出した各差を新たな画像の対応する部分に反映することによって、鉄筋の加熱むらを除去した加熱むら除去画像を生成する加熱むら除去部と、を備えた
ことを特徴とする。
【００１９】
更なる発明は、第２発明において、
前記加熱むら除去部は、
前記第一熱画像と前記第二熱画像の各画素の温度値を輝度値に変換し、
前記第一熱画像と前記第二熱画像の同一画素間の輝度値の差を検出し、
検出した各差を新たな画像の対応する画素に反映することによって、鉄筋の加熱むらが除去された加熱むら除去画像を生成する。
【００２０】
更なる発明は、第２発明において、
前記加熱むら除去画像をノイズ除去フィルタを用いてフィルタ処理することによって当該加熱むら除去画像からノイズが除去されたノイズ除去画像を生成するノイズ除去部を備える。
【００２１】
更なる発明は、第２発明において、
前記加熱むら除去画像又は前記ノイズ除去画像の各画素の輝度値を温度値に再変換する再変換部を含む。
【００２２】
更なる発明は、第２発明において、
前記鉄筋加熱部は、誘導加熱によって鉄筋に熱を加える誘導コイルを備える。
【００２３】
更なる発明は、鉄筋腐食性状診断装置において、
第２発明の鉄筋画像生成装置を用いて加熱むら除去画像又はノイズ除去画像を生成し、
当該加熱むら除去画像又はノイズ除去画像から得られる情報に基づいて鉄筋の腐食率を推測する腐食率推測部を備えた
ことを特徴とする。
【００２４】
更なる発明は、第２発明の鉄筋腐食性状診断装置において、
前記腐食率推測部は、
コンクリート表面と鉄筋との間に空洞が無い場合に、前記加熱むら除去画像又はノイズ除去画像から得られる情報に基づいて、コンクリートの熱物性値を用いて鉄筋の腐食率を推測し、
コンクリート表面と鉄筋との間に空洞が有る場合に、前記加熱むら除去画像又はノイズ除去画像から得られる情報に基づいて、コンクリートの熱物性値と空洞の熱物性値を統合した新たな熱物性値を用いて鉄筋の腐食率を推測する。
【００２５】
第３発明は、
コンクリートに埋め込まれた鉄筋の画像をコンピュータに生成させるプログラムにおいて、
鉄筋加熱後に撮影されたコンクリートの第一熱画像と、第一熱画像撮影後に撮影された前記コンクリートの第二熱画像と、の同一部分間の温度情報の差を検出し、検出した各差を新たな画像の対応する部分に反映することによって、鉄筋の加熱むらが除去された加熱むら除去画像を生成する処理、をコンピュータに実行させる。
【００２６】
第４発明は、
コンクリートに埋め込まれた鉄筋の画像をコンピュータに生成させるプログラムを記録するコンピュータで読み取り可能な記録媒体において、
鉄筋加熱後に撮影されたコンクリートの第一熱画像と、第一熱画像撮影後に撮影された前記コンクリートの第二熱画像と、の同一部分間の温度情報の差を検出し、検出した各差を新たな画像の対応する部分に反映することによって、鉄筋の加熱むらが除去された加熱むら除去画像を生成する処理、をコンピュータに実行させるプログラムを記録する。
【発明の効果】
【００２７】
本発明によれば、鉄筋の加熱むらが除去された画像を生成できる。この画像では、鉄筋の腐食領域と非腐食領域が区別される。この画像を用いれば、高精度の鉄筋腐食性状診断を行うことができる。
【００２８】
またノイズを除去することで画像の精度が向上するため、更に高精度の鉄筋腐食性状診断を行うことができる。
【００２９】
またコンクリート表面と鉄筋との間に空洞が有る場合と無い場合で腐食率の推測方法を変えることで、より信頼性の高い鉄筋腐食性状診断を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００３０】
【図１】実施例１に係る鉄筋画像生成装置の構成を示す。
【図２】実施例１に係る画像処理部の機能ブロックを示す。
【図３】実施例１に係る鉄筋画像生成の処理手順を示す。
【図４】実施例１に係る加熱むら除去のための画像処理の処理手順を示す。
【図５】試験体の第一熱画像を示す。
【図６】試験体のノイズ除去画像を示す。
【図７】実施例２に係る画像処理部の機能ブロックを示す。
【図８】実施例２に係る鉄筋腐食性状診断（鉄筋の腐食率推測）の処理手順を示す。
【図９】熱拡散経路内のコンクリートの断面積Ｓｃｏｎの定義を示す。
【図１０】図５、図６の画像から求めた腐食鉄筋の腐食率の分布を示す。
【図１１】実施例３に係る鉄筋腐食性状診断（鉄筋の腐食率推測）の処理手順を示す。
【発明を実施するための形態】
【００３１】
以下、本発明の実施形態を図面を参照して説明する。
【実施例１】
【００３２】
通常の熱画像に写る鉄筋の像には加熱むらが含まれている可能性があり、このため通常の熱画像からは鉄筋の腐食生成物に係る温度性状を判断しづらい。そこで本実施例では、時間差を置いて撮影した二つの熱画像に含まれる温度情報の差をとることによって、加熱むらを除去した新たな画像（加熱むら除去画像又はノイズ除去画像）を生成する処理を行う。以下でその装置構成及び処理手順を説明する。
【００３３】
［１−１．鉄筋画像生成装置の構成］
図１は実施例１に係る鉄筋画像生成装置の構成を示す。図１を用いて本実施例の装置構成を説明する。
【００３４】
鉄筋画像生成装置１０は、コンクリート構造物１に埋め込まれた鉄筋３を熱する鉄筋加熱部２０と、コンクリート構造物１の表面を撮影して熱画像データを生成する赤外線カメラ３０と、赤外線カメラ３０で生成された熱画像データを用いて鉄筋が顕在化した画像を生成する画像処理部４０と、画像処理部４０で生成された画像を表示する画像表示部５０を有する。
【００３５】
鉄筋加熱部２０は、インバータ２０２と誘導コイル２０４と冷却水循環器２０６を有する。  
インバータ２０２は設定により鉄筋３の誘導加熱に適した高周波電流を発生させる。  
誘導コイル２０４は同心に巻回された導体からなり、その両端はケーブルを介してインバータ２０２の端子に接続される。インバータ２０２で生じた高周波電流が誘導コイル２０４に流れるとその高周波電流に応じた誘導電流が鉄筋３に生じる。誘導コイル２０４の形態としては、導体が同一平面内で徐々に拡径（又は縮径）する渦巻状に巻回され、更にその渦巻が矩形を呈することが望ましい。本発明者らの実験によれば、矩形の誘導コイルは円形の誘導コイルよりも加熱むらを少なくすることが判明している。また誘導コイル２０４を、矩形を呈する面とコンクリート表面とが平行になるように且つ矩形の長手方向と鉄筋３の軸方向とが平行になるように配置することが望ましい。  
誘導コイル２０４には導体に沿って配管が設けられる。配管の両端はそれぞれ外部の管路を介して冷却水循環器２０６の吐出口及び吸込口に接続される。冷却水は、誘導コイル２０４で吸熱し冷却水循環器２０６で放熱するように、冷却循環器２０６と誘導コイル２０４を循環する。冷却水によって誘導コイル２０４の高温化は抑制される。
【００３６】
なお本実施例の鉄筋加熱部２０は誘導加熱を利用するが、誘導加熱を利用しない鉄筋加熱手段、例えば従来のようにかぶりをはつりとって鉄筋を露出させ、露出した鉄筋に直接電流を供給する手段を用いることも可能である。しかしこうした手段と比較して、鉄筋加熱部２０はコンクリートをはつりとる作業が不要であり作業が容易といった利点がある。
【００３７】
赤外線カメラ３０は、コンクリート構造物１の表面から放出される赤外線帯域のエネルギーを赤外線検出素子で検出し、検出したエネルギーを温度に変換し、変換後の温度の分布を画像化するための熱画像データを生成する。赤外線検出素子としては、例えばInSb、QWIP、μ−ボロメータなどの中赤外線を検出する素子が用いられる。赤外線カメラ３０は生成した熱画像データを熱画像信号Ｓ1にして画像処理部４０に直接出力するか、又は記憶媒体３２に保存する。  
本実施例では、第一の時機に撮影される第一熱画像と、第一の時機から所定時間経過した第二の時機に撮影される第二熱画像と、が必要である。そこで、第一熱画像を撮影する赤外線カメラ３０と第二熱画像を撮影する赤外線カメラ３０をそれぞれ用意してもよいし、第一熱画像及び第二熱画像を撮影する赤外線カメラ３０を一つ用意してもよい。
【００３８】
コンクリート構造物１の撮影を広範囲にわたって行う場合は、鉄筋加熱部２０と赤外線カメラ３０を所定間隔を置いて略一直線上に配置したユニットにし、第一熱画像撮影時には、鉄筋加熱部２０、赤外線カメラ３０の順になるように、ユニットを前記一直線に沿って所定速度で移動させて撮影をすると効率的である。
【００３９】
画像処理部４０は、赤外線カメラ３０で生成された熱画像データを赤外線カメラ３０から直接又は記録媒体３２を介して取得し、その熱画像データを処理して新たな画像（加熱むら除去画像、ノイズ除去画像）を生成し、その画像データを画像表示部５０に出力する。画像表示部５０は、画像処理部４０で生成された各種画像を画面や印刷物にて表示する。
【００４０】
図２は実施例１に係る画像処理部の機能ブロックを示す。  
画像処理部４０は、赤外線カメラ３０で撮影された第一熱画像と第二熱画像の同一部分間（本実施例では同一画素間）の温度情報の差を検出し、検出した各差を新たな画像の対応する部分に反映することによって、鉄筋の加熱むらが除去された加熱むら除去画像を生成する加熱むら除去部４０２と、加熱むら除去画像をメディアンフィルタ（Median filter）やミーンフィルタ（Means filter）等のノイズ除去フィルタを用いてフィルタ処理することによって加熱むら除去画像からノイズが除去されたノイズ除去画像を生成するノイズ除去部４０４と、加熱むら除去画像やノイズ除去画像の表示形式（本実施例では輝度表示）を原画像（第一、第二熱画像）の表示形式（本実施例では温度表示）に再変換する再変換部４０６と、加熱むら除去部４０２やノイズ除去部４０４や画像再変換部４０６の処理をハードウェアに実行させるソフトウェア（プログラムを含む）を記憶する記憶部４０８と、を有する。各部４０２、４０４、４０６の処理については下記［１−２．鉄筋画像生成装置の処理］で詳述する。
【００４１】
なお一例として、画像処理部４０はコンピュータで実現可能である。その場合は、加熱むら除去部４０２とノイズ除去部４０４と再変換部４０６の機能を中央処理装置（ＣＰＵ）が担い、記憶部４０８の機能を補助記憶装置が担う。その場合、加熱むら除去部４０２やノイズ除去部４０４や画像再変換部４０６の処理を行うための各プログラムを外部の記録媒体から記憶部４０８にインストールするようにしてもよい。
【００４２】
［１−２．鉄筋画像生成の処理］
図３は実施例１に係る鉄筋画像生成の処理手順を示す。図３を用いて本実施例の処理手順を説明する。
【００４３】
先ず鉄筋加熱工程を行う（ステップＳ３０１）。誘導コイル２０４の渦巻を含む面とコンクリート構造物１の表面とが対向するように誘導コイル２０４を配置した後、インバータ２０２を作動させて誘導コイル２０４に所定時間通電する。同時に冷却水循環器２０６を作動させて誘導コイル２０４の配管に冷却水を供給する。このように鉄筋加熱部２０を用いてコンクリート構造物１の鉄筋３を誘導加熱する。
【００４４】
鉄筋３が十分蓄熱したら第一熱画像の撮影工程を行う（ステップＳ３０２）。鉄筋３の蓄熱に必要な時間を予め定めておき、インバータ２０２を作動させてからその時間が経過したら、鉄筋加熱位置から誘導コイル２０４を移動させ、赤外線カメラ３０でコンクリート構造物１の鉄筋加熱位置表面における温度情報を含む第一熱画像を撮影する。
【００４５】
第一熱画像を撮影してから所定時間経過したら第二熱画像の撮影工程を行う（ステップＳ３０３）。後述の加熱むらを除去する処理を効果的に行うためには第一熱画像の撮影時機と第二熱画像の撮影時機との間にある程度の時間を置く必要がある。その時間を所定時間として予め定めておく。そして第一熱画像を撮影してからその所定時間が経過したら、赤外線カメラ３０でコンクリート構造物１の鉄筋加熱位置表面における温度情報を含む第二熱画像を撮影する。
【００４６】
第一、第二熱画像を撮影したら加熱むら除去工程を行う（ステップＳ３０４）。画像処理部４０の加熱むら除去部４０２は、赤外線カメラ３０から直接又は記録媒体３２を介して第一、第二熱画像の熱画像データを取得し、加熱むら除去の画像処理を行う。その画像処理を図４を用いて説明する。
【００４７】
本実施例では画像処理をし易くするためにグレースケール画像を利用する。第一熱画像と第二熱画像の各画素の温度値をそれぞれ白黒の輝度値に変換することによって、第一熱画像と第二熱画像をグレースケール画像にし（ステップＳ４０１）、第一熱画像と第二熱画像の同一画素間で輝度値の差を検出する（ステップＳ４０２）。そして、検出した各差を新たな画像のそれぞれの対応する画素に反映する。こうして新たな画像、すなわち鉄筋の加熱むらが除去された加熱むら除去画像を生成する（ステップＳ４０３）。
【００４８】
ここで図３に戻って処理手順の説明を続ける。加熱むら除去工程で生成された加熱むら除去画像は原画像（第一熱画像及び第二熱画像）に生じたノイズを含む。すなわち同一領域内にある各画素の輝度値にはばらつきが生じている。加熱むらと同様に、ノイズも鉄筋の腐食生成物の判定をし難くする。そこでノイズを除去したい場合はノイズ除去工程を行うとよい（ステップＳ３０５）。画像処理部４０のノイズ除去部４０４は、加熱むら除去画像の画像データを取得し、ノイズ除去の画像処理を行う。
【００４９】
ここではメディアンフィルタを用いたフィルタ処理によって加熱むら除去画像に含まれたノイズを除去する。具体的には、加熱むら除去画像の任意の画素に注目し、その注目画素及びその周辺の画素の輝度値を昇順（又は降順）に並べた場合に中間値となる値をその注目画素の輝度値として置換する。この処理を加熱むら除去画像の各画素毎に行う。こうして新たな画像、すなわちノイズが除去されたノイズ除去画像を生成する。
【００５０】
加熱むら除去工程やノイズ除去工程で生成された加熱むら除去画像及びノイズ除去画像はグレースケール画像である。ここではグレースケール画像の再変換工程を行う（ステップＳ３０６）。画像処理部４０の再変換部４０６は、加熱むら除去画像の画像データ又はノイズ除去画像の画像データを取得し、原画像における相関性を利用して、グレースケール画像の各画素の輝度値を温度値に再変換する。こうして再変換後の熱画像、すなわち加熱むら除去画像（熱画像）又はノイズ除去画像（熱画像）を生成する。
【００５１】
各画像を生成したら表示工程を行う（ステップＳ３０７）。画像表示部５０は生成された各画像の画像データを取得して各画像を表示する。
【００５２】
［１−３．試験体を用いた実験］
本発明者らは本実施例に関して試験体を用いた実験を行い、その有効性を実証した。以下でその説明をする。
【００５３】
試験体としては、かぶり３０ｍｍの位置に非腐食鉄筋と平均腐食率０．６６％の鉄筋を互いに平行するように配筋した鉄筋コンクリートを用意した。そして図３の手順で試験体上面の熱画像を撮影し、新たな画像、ここではノイズ除去画像（熱画像）を生成した。図５は原画像（第一熱画像）を示し、図６はノイズ除去画像を示す。図５の画像では各鉄筋の画面左側に加熱むらが生じている。対して図６の画像では加熱むらが除去され、一様な加熱状態に変換されている。この結果から、本実施例の処理が有効であることが判る。
【００５４】
本実施例によれば、鉄筋の加熱むらが除去された画像を生成できる。この画像では、鉄筋の腐食領域と非腐食領域が区別される。この画像を用いれば、高精度の鉄筋腐食性状診断を行うことができる。  
またノイズを除去することで画像の精度が向上するため、更に高精度の鉄筋腐食性状診断を行うことができる。
【００５５】
本実施例で生成された加熱むら除去画像やノイズ除去画像は、各種の鉄筋腐食性状診断に用いることが可能である。その一例を実施例２で説明する。
【実施例２】
【００５６】
本実施例は実施例１で生成した画像を用いて鉄筋腐食性状診断を行うものである。具体的には、実施例１で生成した加熱むら除去画像又はノイズ除去画像（共に熱画像）を用いて鉄筋の腐食率を推測する。「鉄筋の腐食率」とは「鉄筋の質量減少率」あるいは「鉄筋径の減少率」ともいう。以下でその装置構成及び処理手順を説明する。
【００５７】
［２−１．鉄筋腐食性状診断装置の構成］
実施例２に係る鉄筋腐食性状診断装置の基本的な構成は図１で示した鉄筋画像生成装置と同じである。そこで本実施例に係る鉄筋腐食性状診断装置に関して、実施例１に係る鉄筋画像生成装置と同一の構成については説明を省略する。本実施例の鉄筋腐食性状診断装置と実施例１の鉄筋画像生成装置の相違は画像処理部の機能にある。
【００５８】
図７は実施例２に係る画像処理部の機能ブロックを示す。図７で示す構成のうち図２で示す構成と同一のものには同一の符号を付す。  
画像処理部４０′は、赤外線カメラ３０で撮影された第一熱画像と第二熱画像の同一部分間（本実施例では同一画素間）の温度情報の差を検出し、検出した各差を新たな画像の対応する部分に反映することによって、鉄筋の加熱むらが除去された加熱むら除去画像を生成する加熱むら除去部４０２と、加熱むら除去画像をメディアンフィルタ（median filter）やミーンフィルタ（means filter）等のノイズ除去フィルタを用いてフィルタ処理することによって加熱むら除去画像からノイズが除去されたノイズ除去画像を生成するノイズ除去部４０４と、加熱むら除去画像やノイズ除去画像の表示形式（本実施例では輝度表示）を原画像（第一、第二熱画像）の表示形式（本実施例では温度表示）に再変換する再変換部４０６と、再変換後の加熱むら除去画像又はノイズ除去画像を用いて鉄筋の腐食率を推測する腐食率推測部４１０と、加熱むら除去部４０２やノイズ除去部４０４や画像再変換部４０６や腐食率推測部４１０の処理をハードウェアに実行させるソフトウェア（プログラムを含む）を記憶する記憶部４０８と、を有する。
【００５９】
なお一例として、画像処理部４０′はコンピュータで実現可能である。その場合は、加熱むら除去部４０２とノイズ除去部４０４と再変換部４０６と腐食率推測部４１０の機能を中央処理装置（ＣＰＵ）が担い、記憶部４０８の機能を補助記憶装置が担う。その場合、加熱むら除去部４０２やノイズ除去部４０４や画像再変換部４０６や腐食率推測部４１０の処理を行うための各プログラムを外部の記録媒体から記憶部４０８にインストールするようにしてもよい。
【００６０】
［２−２．鉄筋腐食性状診断の処理］
本実施例に係る鉄筋腐食性状診断は、実施例１の一連の処理（図３、図４）を利用する。そこで本実施例に係る鉄筋腐食性状診断の処理に関して、実施例１に係る鉄筋画像生成の処理と同一の処理については説明を省略する。
【００６１】
図８は実施例２に係る鉄筋腐食性状診断（鉄筋の腐食率の推測）の処理手順を示す。図８で示すステップＳ８０１〜Ｓ８０６の処理は図３で示すステップＳ３０１〜Ｓ３０６の処理と同一である。
【００６２】
ステップＳ８０１〜Ｓ８０６の処理によって加熱むら除去画像（熱画像）又はノイズ除去画像（熱画像）を生成したら、生成した熱画像を用いて鉄筋の腐食率推測工程を行う（ステップ８０７）。画像処理部４０′の腐食率推測部４１０は、加熱むら除去画像（熱画像）又はノイズ除去画像（熱画像）の画像データを取得し、加熱むら除去画像又はノイズ除去画像から得られる情報に基づいて鉄筋の腐食率を推測する腐食率推測処理を行う。
【００６３】
具体的な推測方法は種々考えられ、コンクリート構造物の状態やその置かれた環境や調査時期等に応じて最適な推測方法を決定すれば良い。本発明者らは推測方法の一例として下記（１）式を用いて腐食率ｎを算出した。  
【数１】
2014130062.tif 000003
【００６４】
ｎ：腐食率、
ΔＴｓｔ：健全時（腐食鉄筋を含まない）コンクリート表面温度上昇量、
ΔＴ：実測コンクリート表面温度上昇量、
Ｃｓｔ：鉄筋の比熱、
Ｃｃｏｎ：コンクリートの比熱、
Ｃｃｏｒ：腐食生成物の比熱、
ｋｓｔ：鉄筋の熱伝導率、
ｋｃｏｎ：コンクリートの熱伝導率、
ｋｃｏｒ：腐食生成物の熱伝導率、
ρｓｔ：鉄筋の密度、
ρｃｏｎ：コンクリートの密度、
ρｃｏｒ：腐食生成物の密度、
Ｓｓｔ：鉄筋の断面積、
Ｓｃｏｎ：コンクリートの断面積、
ｃ：かぶり厚、
α：拡散性状を表すパラメータ。
【００６５】
上記（１）式のＳｃｏｎの定義は図９で示される。すなわちＳｃｏｎは、鉄筋からコンクリート表面までのコンクリート断面において鉄筋３からコンクリート表面への最短経路（図９では一点鎖線）を中心にして左右４５°までの領域（図９ではドット領域）の面積で定義される。
【００６６】
上記（１）式の変数のうち実測コンクリート表面温度ΔＴが加熱むら除去画像（熱画像）又はノイズ除去画像（熱画像）から得られる情報に基づいて特定される。また上記（１）式の変数のうち健全時コンクリート表面温度上昇量ΔＴｓｔは、初期温度ｔ０、外気温ｔａ、かぶり厚ｃ、鉄筋径ｄ、電磁誘導出力ｅを変数とした下記（２）式で表される。  
【数２】
2014130062.tif 000004
【００６７】
なお健全時コンクリート表面温度上昇量ΔＴｓｔについては、初期温度ｔ０、外気温ｔａ、かぶり厚ｃ、鉄筋径ｄ、電磁誘導出力ｅをパラメータとしたデータベースを予め構築しておき、そのデータベースを用いて求めるようにすると良い。
【００６８】
腐食率を推測したら表示工程を行う（ステップＳ８０８）。画像表示部５０は推測された鉄筋の腐食率を表示する。
【００６９】
［２−３．試験体を用いた実験］
本発明者らは本実施例に関して試験体を用いた実験を行い、その有効性を実証した。以下でその説明をする。
【００７０】
実施例１の［１−３］で述べた実験によって生成した図５、図６の画像に基づき図８のステップ８０７の処理を行い、鉄筋各部の腐食率を推測した。図１０は、試験体表面における鉄筋直上の温度分布に基づいて推測した腐食率の分布であって、コンクリートに埋め込まれた鉄筋の左端を０位置とし、その０位置から鉄筋に沿って離隔する各位置の腐食率を示している。
【００７１】
図１０から判るように、原画像に基づいて推測された腐食率の分布は全体的にばらつきが大きく、特に左端の腐食率と他位置の腐食率との差が大きい。一方、ノイズ除去画像に基づいて推測された腐食率の分布は、ほぼ一様になっていることを確認できる。
【００７２】
またこれらの腐食率の分布から平均腐食率を算出した結果を下記表に示す。  
【表１】
2014130062.tif 000005
【００７３】
原画像に基づいて推測された腐食率の分布の平均値は０．４９９％であるのに対して、ノイズ除去画像に基づいて推測された腐食率の分布の平均値は０．６０８％である。実施例１の［１−３］で述べたように腐食率の実測値は０．６６％であり、本実施例によって得られる腐食率の平均値はこの実測値に近い。よって本実施例によって高精度な腐食性状診断が行えたといえる。
【００７４】
なお本実施例では加熱むら除去画像やノイズ除去画像を用いて腐食率を推測する実施形態を説明したが、加熱むら除去画像やノイズ除去画像を腐食率の推測だけでなく腐食領域の判定等の各種鉄筋腐食性状診断に用いることが可能である。
【実施例３】
【００７５】
鉄筋が腐食すると鉄筋からコンクリートが剥離してその剥離箇所に空洞が発生することがある。コンクリートと比べて空洞は断熱性が高い。実施例２で腐食率を算出するために用いた上記（１）式は、鉄筋とコンクリート表面との間の熱拡散経路がコンクリートで満たされていると想定して構築されたものである。このため算出された腐食率のうち、熱拡散経路に空洞が有る領域の腐食率は、熱拡散経路に空洞が無い領域の腐食率と比較して精度が低い。結果として、鉄筋腐食性状診断の信頼性が低くなる。
【００７６】
本実施例は実施例２を改良したものであり、算出した腐食率の精度を更に向上させ、鉄筋腐食性状診断の信頼性を向上させるものである。具体的には、コンクリート内の空洞の有無に応じて腐食率の算出方法を変える。空洞が無い場合はコンクリートの熱物性値を用いて腐食率を算出するようにし、空洞が有る場合はコンクリートの熱物性値と空洞の熱物性値を統合した新たな熱物性値（等価熱容量及び等価熱伝導率）を用いて腐食率を算出するようにする。以下でその装置構成及び処理手順を説明する。
【００７７】
［３−１．鉄筋腐食性状診断装置の構成］
実施例３に係る鉄筋腐食性状診断装置の基本的な構成は実施例２と同様である。つまり実施例３の装置構成は図１及び図７で示される。但し、図７に示す画像処理部４０′の腐食率推測部４１０は実施例２の算出機能に加えて、コンクリート内に空洞が有る場合にコンクリートの熱物性値と空洞の熱物性値を統合して新たな熱物性値（等価熱容量及び等価熱伝導率）を算出する機能を有する。なお熱物性値として、例えば比熱、密度、熱伝導率を用いることができる。
【００７８】
［３−２．鉄筋腐食性状診断の処理］
本実施例に係る鉄筋腐食性状診断は、実施例２の一連の処理（図４、図８）を利用するが、その処理前に、コンクリート内の空洞を検知し、空洞が有る場合には新たな熱物性値を算出する。
【００７９】
図１１は実施例３に係る鉄筋腐食性状診断（鉄筋の腐食率の推測）の処理手順を示す。
【００８０】
先ず空洞検知工程を行う（ステップＳ１１０１）。ヒータ等の人工的な熱源又は日射熱を利用してコンクリート構造物１を熱した後、コンクリート構造物１の表面を赤外線カメラ３０で撮影する。コンクリート表面のうち、コンクリート内部に空洞が有る領域の直上の表面は周囲の表面と比較して低温になるので、その表面の下に空洞が有ることが判る。
【００８１】
熱画像で空洞が有ることが確認されれば、新たな熱物性値（等価熱容量及び等価熱伝導率）の算出工程を行う（ステップＳ１１０２）。本発明者らは新たな熱物性値（等価熱容量及び等価熱伝導率）の算出方法の一例として下記（３）、（４）式を用いて統合した熱物性値（等価熱容量及び等価熱伝導率）であるバーρＣ及びバーＫを算出した。  
【数３】
2014130062.tif 000006
【００８２】
バーρＣ：コンクリートと空洞の等価熱容量、
バーＫ：コンクリートと空洞の等価熱伝導率、
Ｔｉｎｉ：コンクリート加熱開始前のコンクリート表面の温度、
ＴＭＡＸ：コンクリート加熱開始後のコンクリート表面の最高温度、
Ｔｓｔ：健全時コンクリート表面温度、
ΔＴ：実測コンクリート表面温度上昇量、
ρｃａｖ：空洞の密度、
Ｃｃａｖ：空洞の比熱、
ｋｃａｖ：空洞の熱伝導率、
ｋｃｏｎ：コンクリートの熱伝導率。
【００８３】
上記（３）、（４）式の変数のうち実測コンクリート表面温度ΔＴが加熱むら除去画像（熱画像）又はノイズ除去画像（熱画像）から得られる情報に基づいて特定される。
【００８４】
そして新たな熱物性値バーρＣ及びバーＫを用いて実測したコンクリート表面温度ΔＴを補正することによって、空洞直上のコンクリート表面温度上昇量ΔバーＴを算出する。コンクリート表面温度上昇量ΔバーＴは下記（５）式で表される。  
【数４】
2014130062.tif 000007
【００８５】
このΔバーＴを上記（１）式のΔＴに代入することで、空洞下の鉄筋の腐食率を高精度に算出できる。
【００８６】
ステップＳ１１０１の空洞検知工程においてコンクリート内に空洞が無いことが確認されるか、又はステップＳ１１０２の算出工程が終わったら、図８の鉄筋加熱工程（ステップＳ８０１）から順次、実施例２の各工程を行う。そして再変換工程（ステップＳ８０６）で得た加熱むら除去画像（熱画像）又はノイズ除去画像（熱画像）で確認される鉄筋の腐食領域のうち、ステップＳ１１０１で空洞が確認された領域の位置と一致するものについては上記（４）式を上記（１）式に代入して腐食率ｎの算出を行う。一方、再変換工程（ステップＳ８０６）で得た加熱むら除去画像（熱画像）又はノイズ除去画像（熱画像）で確認される鉄筋の腐食領域のうち、ステップＳ１１０１で空洞が確認された領域の位置と一致しないものについては上記（１）式をそのまま用いて腐食率ｎの算出を行う。
【００８７】
本実施例によれば、コンクリート表面と鉄筋との間に空洞が有る場合と無い場合で腐食率の推測方法を変えることで、より信頼性の高い鉄筋腐食性状診断を行うことができる。
【符号の説明】
【００８８】
１…コンクリート構造物
３…鉄筋
１０…鉄筋画像生成装置（鉄筋腐食性状診断装置）
２０…鉄筋加熱部
３０…赤外線カメラ
４０、４０′…画像処理部
４０２…加熱むら除去部
４０４…ノイズ除去部
４０６…再変換部
４０８…記憶部
４１０…腐食率推測部
５０…画像表示部
【図１】
2014130062.tif 000008
【図２】
2014130062.tif 000009
【図３】
2014130062.tif 000010
【図４】
2014130062.tif 000011
【図７】
2014130062.tif 000012
【図８】
2014130062.tif 000013
【図９】
2014130062.tif 000014
【図１０】
2014130062.tif 000015
【図１１】
2014130062.tif 000016
【図５】
2014130062.tif 000017
【図６】
2014130062.tif 000018