(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
検査すべきコンクリート面の画像情報を取り込み、その原画像を正規化処理を行い、その正規化画像に対して、遊離石灰を抽出できる大きいフィルタサイズで、濃淡モホロジィ処理を行って遊離石灰候補領域を抽出し、他方正規化画像に対して、ひびわれが抽出できる小さいフィルタサイズで、濃淡モホロジィ処理をすると共にひびわれを抽出できる高いしきい値とひびわれ候補領域及びノイズを抽出できる低いしきい値の２段階の処理しきい値で、２値化を行い、その高いしきい値での２値化処理画像と低いしきい値での２値化処理画像を重ね、高いしきい値での２値化処理画像の図形部分と重なる低いしきい値での２値化処理画像の図形部分を残し、それ以外は除去することで、ノイズを含まないひびわれ候補領域を抽出し、これら遊離石灰候補領域とひびわれ候補領域とを重ね合わせて、これらの面積比率よりひびわれと遊離石灰とを分離すると共にコンクリートの欠陥を評価することを特徴とするコンクリート欠陥の自動評価方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、橋梁等のコンクリート構造物の健全性を評価するためのコンクリート欠陥の自動評価方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
橋梁等のコンクリート構造物の健全性を検査する場合、従来は、検査員が目視観察によって評価していた。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、人間の目による評価であるため、経験等による個人差が生じ易く、また定性的な判断しかできないため、キメの細かいグレード分析は不可能である。
【０００４】
そこで、本発明の目的は、上記課題を解決し、画像情報として入力した被検査対象から画像処理技術を用いて、ひびわれ、遊離石灰のコンクリート欠陥を抽出し、各欠陥から自動的に評価できるコンクリート欠陥の自動評価方法を提供することにある。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために本発明は、検査すべきコンクリート面の画像情報を取り込み、その原画像を正規化処理を行い、その正規化画像に対して、遊離石灰を抽出できる大きいフィルタサイズで、濃淡モホロジィ処理を行って遊離石灰候補領域を抽出し、他方正規化画像に対して、ひびわれが抽出できる小さいフィルタサイズで、濃淡モホロジィ処理をすると共にひびわれを抽出できる高いしきい値とひびわれ候補領域及びノイズを抽出できる低いしきい値の２段階の処理しきい値で、２値化を行い、その高いしきい値での２値化処理画像と低いしきい値での２値化処理画像を重ね、高いしきい値での２値化処理画像の図形部分と重なる低いしきい値での２値化処理画像の図形部分を残し、それ以外は除去することで、ノイズを含まないひびわれ候補領域を抽出し、これら遊離石灰候補領域とひびわれ候補領域とを重ね合わせて、これらの面積比率よりひびわれと遊離石灰とを分離すると共にコンクリートの欠陥を評価するようにしたものである。
【０００６】
【発明の実施の形態】
以下本発明の好適実施の形態を説明する。
【０００７】
先ず、図１により本発明の基本的なシステム構成を説明する。
【０００８】
図１において、１０は被検査対象となる橋梁などのコンクリート面で、そのコンクリート面１０を、カメラ、ビデオカメラなどの画像入力装置１１で撮像して取り込む。この画像は、画像処理装置１２にて画像処理され、判定装置１３で検査対象であるコンクリート面１０の健全性が評価される。
【０００９】
次に処理フローを図２により説明する。
【００１０】
被検査対象の画像入力１４がなされる。この原画像は、撮像日の天候や照明条件、撮像位置等によりコントラストが相違するため、その影響を取り除くために原画像に対して正規化処理１５がなされる。
【００１１】
コンクリート表面の一般的な劣化過程は、まずひびわれが１方向に発生し、次に２方向に発生する。そして、ひびわれがさらに亀甲状に発生して遊離石灰が発生するため、両者の形状の違いに着目してフィルタサイズの違う濃淡モホロジィ処理で分離できる。
【００１２】
すなわち、正規化処理１５を行った画像より、フィルタサイズの大きな濃淡モホロジィ処理にて遊離石灰候補領域の抽出１６がなされ、次に、フィルタサイズの小さな濃淡モホロジィ処理にてひびわれ候補の抽出１７がなされる。
【００１３】
この後、遊離石灰候補画像とひびわれ候補画像を重ね合わせたときに、重複する連結領域の面積比率を計算し、その比率に応じて、ひびわれと遊離石灰の分離１８がなされ、その後、これらの特徴量の算出１９がなされ、劣化度の評価・判定２０がなされる。
【００１４】
以下これらの処理を詳細に説明する。
【００１５】
ａ．画像入力および前処理
入力した画像には、コンクリート面以外に不要な部材等が映り込んでいるため、前処理としてマスキングし、その後正規化処理を行う。正規化処理とは、下式１を用いて、濃度平均値ｍ、標準偏差σの画像を濃度平均値ｍＮ  ，標準偏差σＮ  の画像に変換する処理をいう。
【００１６】
ＩＮ  （ｘ，ｙ）＝（σＮ  ／σ）（Ｉ（ｘ，ｙ）−ｍ）＋ｍＮ        …（１）
式１で、Ｉ（ｘ，ｙ）は正規化前の画像（ｘ，ｙ）における濃度値、ＩＮ  （ｘ，ｙ）は正規化画像（ｘ，ｙ）における濃度値である。
【００１７】
図３（ａ）は、取り込んだ原画像の濃淡ヒストグラムを示しており、濃度平均ｍが低く画像全体が暗く、しかも標準偏差σが小さくコントラストがない濃淡ヒストグラムを表している。
【００１８】
そこで、この原画像を式１を用いて階調変換を行う。図３（ｂ）は正規化後の濃淡ヒストグラムを示したもので、正規化処理は、全体に明るさのバランスがとれ、コントラストの良い画像に変換される。
【００１９】
従って、画像入力時の照明条件によって、暗すぎたり、明るすぎたり、或いはコントラストがないような画像が得られたとしても、正規化することによって、照明条件の影響を取り除くことができる。そして、後処理におけるしきい値もほぼ固定することが可能となり、自動化を図ることができる。
【００２０】
ｂ．遊離石灰候補の抽出
正規化処理後の画像から遊離石灰候補領域を抽出する処理フローを図４に示す。
【００２１】
撮影時の濃淡ムラを除去するために、正規化画像に対して、フィルタサイズの大きい濃淡モホロジィ処理２１を行う。このフィルタサイズは、抽出すべき遊離石灰が抽出できる充分に大きいサイズとする。
【００２２】
濃淡モホロジィ処理とは、例えば特許第２５４１７３５号公報（発明の名称；塗膜劣化診断方法及び装置）にも記載されるように、正規化画像の各点について、特定の範囲（フィルタサイズ）を定め、その各フィルタ内の画素の最小濃度値を求めて各点の濃度値に置き換えるｍｉｎ演算を行った後、得られた画像に対して、同一のフィルタサイズで各フィルタ内の画素の最大濃度を求めて、各点の濃度値をその最大濃度値に置き換えるｍａｘ演算を行い、得られた画像の各濃度値を元の正規化画像から差し引いて（フィルタリング）、濃淡の影響のない画像を得る処理をいう。この場合、ｍａｘ演算の後にｍｉｎ演算する逆の演算処理を行っても同じである。
【００２３】
従って、ｍｉｎ演算，ｍａｘ演算とは、出力画像値をフィルタ領域内の最小画素値（最小濃度値）、最大画素値（最大濃度値）にそれぞれ変換するフィルタリング処理といえる。
【００２４】
ｍｉｎ演算と、得られた画像に対してｍａｘ演算による濃淡モホロジィ処理を行うことによって、局所的に明るい小領域が除去され、暗い小領域は完全に元の状態で残される。すなわち、濃淡モホロジィ処理後の画像と正規化画像との差分処理２２を行うことによって、画像撮影時の影等の影響による濃度ムラやコンクリートブロック各間ごとの濃度の違いを取り除くことができ、欠陥領域のみを抽出することができる。
【００２５】
そして、遊離石灰部の領域はひびわれ領域に比べて大きく、また、塊り状であるため、大きいサイズのフィルタを用いて濃淡モホロジィ処理をする。本実施の形態では、３０×３０のフィルタサイズを使用した。
【００２６】
次に差分画像を２値化処理２３をすることによって遊離石灰候補領域を抽出し、遊離石灰候補画像ＩＬＩＭＥを得る。
【００２７】
なお、遊離石灰候補画像ＩＬＩＭＥ処理では、ひびわれも一部検出されてしまうため、後述する遊離石灰とひびわれの分離処理を行う。
【００２８】
ｃ．ひびわれ候補領域の抽出
正規化画像からひびわれ候補領域を抽出する処理フローを図５に示す。
【００２９】
遊離石灰候補領域の抽出処理と同様に、正規化画像を濃淡モホロジィ処理をした画像に対して、正規化画像との差分処理を行う。ひびわれ領域は局所的に細かい曲線状の領域であるため、ひびわれを抽出できる程度の小さいフィルタを用いて濃淡モホロジィ処理２４をする。本実施の形態では３×３のフィルタサイズを使用した。
【００３０】
ひびわれ部を抽出する際に、遊離石灰候補領域の抽出処理と同様に、正規化処理画像との差分処理２５を行うが、この差分画像を単に２値化するだけでは、ひびわれ部分を良好に抽出することができない。
【００３１】
そこで、高いしきい値による２値化処理２６を行って画像ＩＨＩＧＨ    を得ると共に低いしきい値による２値化処理２７とを行って画像ＩＬＯＷ  を得た後、これら画像を重ね合わせて、画像ＩＨＩＧＨの図形部分と重なる画像ＩＬＯＷ  の連結領域全体（４又は８近傍による連結領域）を残し、それ以外は除去する処理２８を行って、最後に面積の小さい連結領域の除去（ノイズ除去）処理２９を行う。
【００３２】
この処理２８におけるひびわれ候補領域の抽出方法についてを説明する。
【００３３】
先ず、ひびわれ部の濃淡変化を一次元的に模式した図を図６に示す。
【００３４】
図６（ａ）に示すように、ひびわれ濃淡値分布３０とノイズ濃淡値分布３１とがあるとすると、高いしきい値ＳＨＩＧＨで２値化した場合、図６（ｂ）に示すように、ひびわれの一部３２しか抽出することができない。また、低いしきい値Ｓ  ＬＯＷ  で２値化した場合、図６（ｃ）に示すように、ひびわれ部３３を抽出することができるがノイズ部３４も抽出してしまう。
【００３５】
そこで２段階しきい値処理を行うことによって、ノイズをできるだけ抑え、濃淡値の低いひびわれ部３４をひびわれとして抽出する。
【００３６】
そして、低いしきい値で２値化することによってノイズも含むもののひびわれ候補領域を全て抽出し、また高いしきい値で２値化することによってノイズを含まず、かつ、ひびわれの一部を抽出し、これら２段階のしきい値処理を重ねることでノイズを含まないひびわれ領域を抽出することが可能になる。
【００３７】
これを図７により具体的に説明する。
【００３８】
図７に示すように、低いしきい値で２値化した画像ＩＬＯＷ  ３５と高いしきい値で２値化した画像ＩＨＩＧＨ３６とを重ねた時の画像３７より、画像ＩＨＩＧＨの画素と重なる画像ＩＬＯＷ  の連結領域のみを、ひびわれ領域３８として残すことによって、画像ＩＬＯＷ  からノイズ３９を除去する。
【００３９】
さらに、面積の小さい連結領域を除去することによってひびわれ候補画像Ｉ  ＣＲＡＣＫ  ４０を得る。
【００４０】
ｄ．ひびわれと遊離石灰の分離
遊離石灰候補画像ＩＬＩＭＥには、ひびわれを含んでいる場合があり、また、ひびわれ候補画像ＩＣＲＡＣＫ  には遊離石灰の一部を含んでいる場合がある。そこで、遊離石灰とひびわれを分離する必要がある。ひびわれ候補画像ＩＣＲＡＣＫ  と遊離石灰候補画像ＩＬＩＭＥを重ね合わせたときに、重複する連結領域の面積比率によって「ひびわれ」か「遊離石灰」に分離する処理をいう。
【００４１】
ひびわれ候補画像ＩＣＲＡＣＫ  の連結領域ＣＲＡＣＫ    （ｉ）と遊離石灰候補画像Ｉ  ＬＩＭＥの連結領域Ｌｉｍｅ（ｊ）が重なるときに、下式２により面積比率Ｒを計算する。
【００４２】
Ｒ＝ＡＬｉｍｅ（ｊ）／ＡＣｒａｃｋ  （ｉ）    …（２）
ここで、ＡＣｒａｃｋ  （ｉ）は、連結領域Ｃ（ｉ）の面積を、ＡＬｉｍｅ（ｊ）は、連結領域Ｌｉｍｅ（ｊ）の面積をそれぞれ示す。
【００４３】
また、ｉ，ｊは、それぞれひびわれ候補画像ＩＣＲＡＣＫ  、遊離石灰候補画像Ｉ  ＬＩＭＥをラベリング処理したとき各連結領域のラベル番号を表す。
【００４４】
面積比率Ｒの値によって、以下の処理を行う。
【００４５】
Ｒ≧ＲＴ  の場合  …    ひびわれ候補画像ＩＣＲＡＣＫ  の連結領域Ｃｒａｃｋ（ｉ）を除去し、遊離石灰候補画像ＩＬＩＭＥの連結領域Ｌｉｍｅ（ｊ）                      を残す。
【００４６】
Ｒ＜ＲＴ  の場合  …    ひびわれ候補画像ＩＣＲＡＣＫ  の連結領域Ｃｒａｃｋ（ｉ）を残し、遊離石灰候補画像ＩＬＩＭＥの連結領域Ｌｉｍｅ（ｊ）を除去する。
【００４７】
ここで、ＲＴ  はしきい値を表し、本実施の形態では、ＲＴ  を３とした。ひびわれと遊離石灰の分離処理の例を図８に示す。
【００４８】
この図８において、４５は、上述したように２段階のしきい値処理で得られたひびわれ候補画像であり、４６は、フィルタサイズの大きい濃淡モホロジィ処理をして得られた遊離石灰候補画像である。
【００４９】
このひびわれ候補画像４５と遊離石灰候補画像４６とを重ね、面積比率よりひびわれ部と遊離石灰部とを区別して、ひびわれ画像４７と遊離石灰画像４８とを分離する。すなわち、ひびわれ候補画像４５には、遊離石灰の一部を含んでいるため、ラベリング処理したときの連結領域の各Ｃｒａｃｋを遊離石灰候補画像４６の同じくラベリング処理したときの連結領域の各Ｌｉｍｅと重ねて、それぞれ面積比率を計算する。この場合Ｃｒａｃｋ２は、遊離石灰候補画像４６では検出されていないため、そのまま「ひびわれ」とし、Ｃｒａｃｋ３は、遊離石灰候補画像４６のＬｉｍｅ３と面積比率がほぼ１であるため、「ひびわれ」とし、更にＣｒａｃｋ１については、Ｌｉｍｅ１に対する面積比率が大きいため（Ｃｒａｃｋ１よりＬｉｍｅ１の方が面積がＲＴ  倍以上大きい）、「遊離石灰」とし、Ｌｉｍｅ２についてはひびわれ候補画像４５では検出されないため、そのまま「遊離石灰」とする。
【００５０】
ｅ．「ひびわれ」および「遊離石灰」の評価方法
コンクリート表面の一般的な劣化過程は、先ずひびわれが１方向に発生し、次に、２方向に発生する。そして、ひびわれが更に亀甲状に発達して遊離石灰が発生する。そこで、ひびわれと遊離石灰を分離抽出した各画像から、以下の評価を算出する。
【００５１】
（１）  遊離石灰評価値
抽出した石灰領域の面積を特徴量として算出する。予め、画像上における寸法と実際の寸法との換算係数を求めるキャリブレーションを行っておくことによって、遊離石灰領域の画素数から実際の面積を求めることができる。この遊離石灰領域の面積値と、次式から得られる遊離石灰部の面積占有率ＯｃｃｕｐｙＬｉｍｅを遊離石灰の劣化度とする。
【００５２】
ＯｃｃｕｐｙＬｉｍｅ＝ＡｒｅａＬｉｍｅ／ＡｒｅａＴｏｔａｌ      …（３）
ただし、ＡｒｅａＬｉｍｅは抽出した遊離石灰領域面積を、ＡｒｅａＴｏｔａｌ  は全処理領域面積を表す。
【００５３】
式３より、ＯｃｃｕｐｙＬｉｍｅが大きいほど劣化が激しいことを表す。
【００５４】
（２）  ひびわれ評価値
ひびわれ評価値には、ひびわれの発生量、亀甲パターンの疎密度、方向性を示す劣化度を用いる。
【００５５】
ｉ）ひびわれ発生量
抽出したひびわれ画像を細線化処理をしてから、抽出したひびわれ領域の画素数を特徴量として算出する。細線化処理とは、各連結領域の線幅を１にする処理で、ここで算出されるひびわれ領域の画素数はひびわれの曲線の長さを表す。ここでもキャリブレーションを行うことによって、ひびわれ部の全体の長さを実寸値で算出し、ひびわれの劣化度とする。
【００５６】
また次式から得られるひびわれ部の面積占有率ＯｃｃｕｐｙＣ  ｒａｃｋ    もひびわれの劣化度とする。
【００５７】
ＯｃｃｕｐｙＣｒａｃｋ  ＝ＡｒｅａＣｒａｃｋ  ／ＡｒｅａＴｏｔａｌ      …（４）
ただし、ＡｒｅａＣｒａｃｋ  は抽出したひびわれ領域面積を、ＡｒｅａＴｏｔａｌ  は全処理領域面積を表す。式４よりＯｃｃｕｐｙＣｒａｃｋ  が大きいほど劣化度が激しいことを表す。
【００５８】
ｉｉ）  ひびわれ亀甲パターンの疎密度
抽出したひびわれ画像（２値化画像）に対し距離変換を施す。ひびわれ領域を０として、ひびわれ領域以外の各画素に対し、その画素からひびわれ境界点までの最短距離（画素数）を求める処理を距離変換という。そして、距離変換画像の大きな距離値に重みをつけ、平均した値をひびわれ亀甲パターンの疎密度とする。大きな距離値に重みをつける方法としては、距離値をｎ乗した値を用いる。
【００５９】
ｉｉｉ）ひびわれの方向性
ひびわれの方向性を調べるために、正規化画像からエッジの方向画像を求める。エッジの方向とは、局所領域内における濃淡が変化する方向を指し、全画素に対して−１８０°〜１８０°のエッジ方向を０〜２５５の濃淡値で表現した画像とひびわれ画像を用いて、ひびわれ領域のみのエッジ方向画像を作成し、さらにそのヒストグラムを特徴量として求める。そのヒストグラムにおいて、図９（ａ）に示すようにピークが１つのみであれば、ひびわれは１方向にのみ発生しており、図９（ｂ）に示すように２つのピークがあれば、ひびわれは２方向に発生していることが分かる。
【００６０】
１方向より２方向に発達しているひびわれの方が劣化が大きい。さらに、劣化が進むとひびわれが網の目状に発達するため、ヒストグラムにおいては、著しいピークが存在しなくなり、顕著な方向性は見られなくなる。
【００６１】
ひびわれは、このように橋梁等の場合、まず道路の進行方向に対して水平にひびわれが発生し、次に発生したひびわれに対して垂直方向に別のひびわれが発生し、さらに、劣化が進むと、ひびわれが網の目状に発達するため、ひびわれの方向性が一方向、二方向、方向性なしとなるに従って、大きな劣化度をわりあてる。
【００６２】
【発明の効果】
以上要するに本発明によれば、画像処理技術を応用することによって、ひびわれ、遊離石灰のコンクリート欠陥を客観的かつ定量的に評価できると共に、高速かつ精度よく検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の方法を実施するシステム構成図である。
【図２】本発明の方法の処理フローを示す図である。
【図３】本発明において正規化処理における濃淡ヒストグラムを示す図である。
【図４】本発明において、遊離石灰候補画像の抽出処理のフローを示す図である。
【図５】本発明において、ひびわれ候補画像の抽出処理のフローを示す図である。
【図６】本発明において、ひびわれ部における濃淡変化の模式図を示す。
【図７】本発明において、２段階しきい値処理を説明する図である。
【図８】本発明において、ひびわれと遊離石灰の分離を説明する図である。
【図９】本発明において、ひびわれを評価する際のエッジ方向のヒストグラムを示す図である。
【符号の説明】
１５  正規化処理
１６  遊離石灰候補の抽出
１７  ひびわれ候補領域の抽出
１８  ひびわれと遊離石灰の分離
２０  劣化度の評価・判定
【図１】
0003572750.tif 000002
【図２】
0003572750.tif 000003
【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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【図８】
0003572750.tif 000009
【図９】
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