(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
塗装された鋼材の塗装劣化を診断するに際し、腐食レベルに対応した既知のサンプル色を有するカラーサンプルと、塗装された鋼材とを、ホワイトバランス調整が可能な３ＣＣＤデジタルビデオカメラまたは３ＣＣＤデジタルカメラで同時に撮影し、撮影したカラー画像を画像処理機能を備えたコンピュータに取り込み、カラー画像解析により腐食箇所の色彩情報から腐食箇所の検出と腐食状態の判定を行うにあたって、検出されたサンプル色の色彩情報から撮影条件により変動する鋼材の色彩情報の変動分を求め、検出された鋼材の表面状態を判定するしきい値を前記変動分で補正して、腐食箇所の検出と腐食状態の判定を行い、前記撮影したカラー画像から輝度画像のみを用い、一般的な画像処理により腐食発生箇所以外を対象として輝度変動箇所を抽出して塗膜欠陥の検出と塗膜欠陥状態の判定を行い、これら判定結果から塗装の劣化度合を評価することを特徴とする塗装された鋼材の塗装劣化の診断方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、塗装された鋼材の塗膜欠陥や腐食などの塗装劣化を画像処理により診断する方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
大型構造物の構造部材やプラント類の配管部材等においては、劣化による塗膜欠陥（膨れ，割れ，剥離など）あるいは塗膜上に現れた腐食（薄錆，赤錆，鉄錆など）を検出して劣化度合を評価することが行われており、従来においては、点検員が目視で行う方法や、クロスカット試験等による方法などが採用されていた。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、従来の目視点検の場合、点検員の個人差があり、また数値評価が困難なため、評価結果にばらつきが生じるなどの問題があった。また、クロスカット試験等による点検の場合は、局所的な評価となるため、試験箇所によるばらつきが生じるなどの問題があった。
【０００４】
本発明は、前述のような問題点を解消すべくなされたもので、その目的は、塗装された鋼材の塗膜欠陥や腐食などの塗装劣化を定量的に客観的に評価することが可能となる塗装された鋼材の塗装劣化の診断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】
本発明の請求項１の塗装劣化の診断方法は、塗装された鋼材（山形鋼や鋼管など）の塗装劣化を診断するに際し、腐食レベルに対応した既知のサンプル色を有するカラーサンプルと、塗装された鋼材とを、ホワイトバランス調整が可能な３ＣＣＤデジタルビデオカメラまたは３ＣＣＤデジタルカメラで同時に撮影し、撮影したカラー画像を画像処理機能を備えたコンピュータに取り込み、カラー画像解析により腐食箇所の色彩情報から腐食箇所の検出と腐食状態の判定を行うにあたって、検出されたサンプル色の色彩情報から撮影条件により変動する鋼材の色彩情報の変動分を求め、検出された鋼材の表面状態を判定するしきい値を前記変動分で補正して、腐食箇所の検出と腐食状態の判定を行い、前記撮影したカラー画像から輝度画像のみを用い、一般的な画像処理により腐食発生箇所以外を対象として輝度変動箇所を抽出して塗膜欠陥（膨れ，割れ，剥離など）の検出と塗膜欠陥状態の判定を行い、これら判定結果から塗装の劣化度合を評価することを特徴とする。
【０００６】
カラー画像解析で使用する色彩情報には、色の明度・彩度・色相あるいはＲＧＢ信号などがあり、表面状態判別の画像における例えば各画素の明度・彩度・色相と、明度・彩度・色相のしきい値をそれぞれ比較することで、薄錆・赤錆・鉄錆（黒錆）の有無を判定し、薄錆・赤錆・鉄錆の面積を求める。この面積率等により、腐食状態を評価する。
【０００８】
鋼材に腐食がある場合には、いったん腐食発生箇所を抽出し、腐食発生箇所以外を対象にして、一般的な画像処理手法を組合せ（例えば、最大値フィルタ，最小値フィルタ，微分フィルタなど）、膨れ，割れ，剥離などの塗膜欠陥を抽出し、この塗膜欠陥の形状や面積を算出する。この面積率等により、塗膜欠陥状態を評価する。以上の腐食の判定結果と塗膜欠陥の判定結果を集計して塗装の劣化度合を評価する。
【０００９】
以上のような構成において、画像解析機能を備えたコンピュータによるカラー画像解析により、塗膜上に現れた腐食箇所が自動的に検出され、腐食状態が定量的に判定され、また、塗膜欠陥も一般的な画像処理により、自動的に検出され、塗膜欠陥状態が定量的に判定され、塗装の劣化度合を定量的に客観的に評価することが可能となる。
【００１０】
また、色彩情報（明度・彩度・色相など）を用いて腐食箇所を判定することにより、腐食箇所を誤検出なく確実に判定することができる。即ち、例えば、濃淡画像における明度のみでは、腐食箇所以外の明度の小さい部分があるため、腐食箇所を特定することが難しいが、彩度を用いることにより、腐食箇所の有彩色とその他の無彩色を明確に区別することができる。従って、一定の明度以上の領域について、有彩色の判定を行い、さらに色相による錆色判定を行うことにより、より正確な腐食領域の検出および腐食度合の判定を行うことができる。さらに、カラーサンプルを使用することにより、撮影条件が変動しても精度良く腐食状態を判定することができる。
【００１１】
【発明の実施の形態】
以下、本発明を図示する実施形態に基づいて説明する。図１は、本発明の方法および実施するための装置を示したものである。図２は、本発明の腐食箇所のカラー画像解析と塗膜欠陥の画像処理を示したものである。図３は、腐食箇所の判定と剥離箇所の抽出の具体例を示したものである。
【００１２】
図１（ａ）  に示すように、現地調査において、ホワイトバランス調整が可能な３ＣＣＤデジタルビデオカメラまたは３ＣＣＤデジタルカメラ１等を使用し、山形鋼や鋼管等の鋼材２の塗膜劣化部２ａに専用カラーサンプル３を取り付け、鋼材の塗膜劣化部２ａと専用カラーサンプル３を同時に撮影する。専用カラーサンプル３はマグネットシート４等の表面に取り付けて鋼材２の表面に着脱自在とし、作業者が被写体位置に順次取り付けながら撮影を行うことができる。
【００１３】
カメラ１で撮影された画像は、例えば図１（ｂ）  に示すように、画像処理ボード（映像入出力機能・画像処理機能）５ａを備えたコンピュータ５およびカラーモニター６に出力し、カラーモニター６に映像を表示すると共に、コンピュータ５で腐食箇所８および塗膜欠陥９を自動的に検出・判定し、検出結果および判定結果をビデオテープレコーダー（または光磁気ディスクシステム等）７またはコンピュータ５等に自動的に記録する。
【００１４】
コンピュータ５においては、塗装の劣化度合を、腐食箇所（剥離箇所における素地状態：薄錆・赤錆・鉄錆）８と、塗膜欠陥（膨れ・割れ・剥離）９に分けて評価する。次に示すように、腐食箇所８の検出・判定は、本出願人が既に出願している亜鉛めっき鋼材等の腐食・劣化の検出・判定に関する特願平８−４１００５号、特願平９−３００７０７号、特願平１１−１７３８５８号、特願平１１−３６２８８２号に記載されているカラー画像解析手法を利用して行い、塗膜欠陥９の検出・判定は、一般的な画像処理手法を利用して行う。
【００１５】
（１）  腐食箇所の検出・判定方法
（１−１）  図２（ａ）  は試験片をカメラ１で撮影したカラーの原画像であり、クロスカット状に塗膜が剥離して素地が露出した腐食箇所８と、点在する膨れとクロスカット状の割れの塗膜欠陥９が写っている。このような原画像において、カメラ１から出力される信号は通常の伝送系でのアナログ処理により、ＹｕｖもしくはＲＧＢ信号へ変換され、変換された信号をデジタル化し、直交変換（ＲＧＢ→Ｌａｂ、もしくはＹｕｖ→ＲＧＢ→Ｌａｂ）により、Ｌ＊  ａ＊  ｂ＊  カラー（人間の感じる色を数値化するために設計された表色系）に変換する。なお、このＬａｂカラーによる方法の他、Ｙｕｖ等の色彩情報により直接評価することもできる。一般的なＲＧＢ信号は変換式によりＬ＊  ａ＊  ｂ＊  モデルに変換され、さらにａ＊  ，ｂ＊  から彩度Ｃ＊  および色相Ｈ＊  が得られる。
【００１６】
（１−２）  本発明のカラー画像解析では、画像が様々な色情報を持った画素の集合で構成されていることを利用して、前記画素がどのような色彩情報を持っているかを３つのパラメータ、即ち、前記で得られた明度（輝度）Ｌ＊  （色の明暗の度合）、彩度Ｃ＊  （色の鮮やかさの度合）、色相（色相角）Ｈ＊  （赤〜オレンジ〜緑〜青）を用いて調べる。
【００１７】
（１−３）  腐食の進行に伴い、明度Ｌ＊  は低下し、彩度Ｃ＊  は上昇し、色相角Ｈ＊  は赤〜黄色（０〜９０°）に集中しており、劣化の進行に伴って色の特徴量も変化するため、明度・彩度・色相角のしきい値をＬ＊  ｔｈ・Ｃ＊  ｔｈ・Ｈ＊  ｔｈを用い、検出された各画素の明度Ｌ＊  ・彩度Ｃ＊  ・色相角Ｈ＊  と比較することで、薄錆（黄色）・赤錆・鉄錆（黒色）を判定することができる。また、薄錆と赤錆とでは明度・彩度には顕著な相違が見られないが、色相角に着目すると、約９０°を境にして顕著な相違が見られ、色相角により薄錆と赤錆を明確に特定することができる。また、鉄錆は赤錆よりも彩度・明度が小さいため、赤錆と鉄錆を明確に特定することができる。なお、以上のような画素単位に限らず、画像を多数のブロックに分け、各ブロックの最頻値等としきい値を比較するなどしてもよい。
【００１８】
（１−４）  劣化度合の判定は、薄錆・赤錆・鉄錆が占める画素の割合を調べて行うことができる。即ち、図２（ｂ）  の腐食抽出画像において、腐食箇所８の薄錆８ａ・赤錆８ｂ・鉄錆８ｃが抽出されており、塗膜健全部１０の面積率、腐食箇所８の面積率、薄錆（亜鉛残存部分）８ａの面積率、赤錆８ｂの面積率、鉄錆（素地露出部分）８ｃの面積率を求め、これらにより腐食度合を評価する。
【００１９】
（１−５）  カラーサンプルの利用
カラーサンプル３は、腐食レベルに対応する例えば４色の色見本あるいはカラー写真等からなり、鋼材２の塗膜劣化部２ａと同時に撮影し、晴れや曇りなどの撮影条件によって変動する明度・彩度・色彩を画像処理により把握して基準値からの変動分を算出し、この変動分を用いて判定のための前記しきい値Ｌ＊  ｔｈ・Ｃ＊  ｔｈ・Ｈ＊  ｔｈを補正し、撮影条件が変動しても精度良く腐食レベルを判定できるようにする。
【００２０】
また、鋼材が鋼管の場合には、鋼材２の塗膜劣化部２ａとカラーサンプル３を円周方向に複数のブロックに分け、各分割ブロック毎に前記しきい値の補正を行うことにより、曲面による明暗で色彩情報が変化する場合でも、正確な判定を行うことができる。
【００２１】
（２）  塗膜欠陥の検出・判定方法
図２（ｃ）  に示す明度（輝度）画像を用い、腐食箇所がある場合には、前記（１）  で検出された腐食発生箇所を抽出し、腐食発生箇所以外を対象にして、一般的な画像処理手法を組み合わせて、膨れなどの塗膜欠陥９を検出し、判定する。即ち、▲１▼腐食箇所８の除去後、微分フィルタによるフィルタ処理により輝度変動箇所（塗膜欠陥箇所）および▲２▼最大値フィルタまたは最小値フィルタによる局所的な欠陥抽出を行い、▲３▼ラベリング処理により膨れ候補等をナンバリングし、▲４▼膨れ候補等を結合処理して膨れ等の発生箇所を特定し、▲５▼各膨れ等の発生箇所の形状（円形度など）を計測し、▲６▼各膨れ等の発生箇所９の面積および塗膜健全部１０の面積を算出し、これにより塗膜欠陥を評価する。
【００２２】
（３）  前記（１）  および（２）  の結果を発生した欠陥別に集計して、塗装の劣化度合を総合的に評価する。なお、この塗装の劣化度合を定量評価する場合には、数値基準が必要となるが、ＪＩＳ  Ｈ  ８５０２  または類似の規格を適用し、劣化レベル１〜５などに分類することができる。
【００２３】
【実施例】
図３（ａ）  および表１の左側に示す塗膜劣化材サンプルについて画像診断を行った。その塗装劣化診断結果を図３（ｂ）  および表１の右側に示す。
【００２４】
【表１】
0003597439.tif 000002
【００２５】
図３（ｂ）  に示すように、山形鋼の試験片Ａの場合、薄錆（黄色）８ａが全体にわたって、赤錆８ｂおよび鉄錆（黒色）８ｃが上部に検出されており、この腐食状態が表１に示すように定量的に評価されている。鋼管の試験片Ｂ，Ｃの場合、剥離による塗膜欠陥９が検出されており、この塗膜欠陥が表１に示すように定量的に評価されている。
【００２６】
【発明の効果】
本発明は以上のような構成からなるので、次のような効果を奏する。
（１）  鋼材を撮影した画像を画像処理機能を備えたコンピュータに取り込み、カラー画像解析により腐食箇所の色彩情報から腐食箇所の検出と腐食状態の判定を行い、一般的な画像処理により塗膜欠陥の検出と塗膜欠陥状態の判定を行い、これら判定結果から塗装の劣化度合を評価するようにしたため、塗装された鋼材の塗膜欠陥や腐食などの塗装劣化を定量的に客観的に評価することが可能となり、従来の目視点検の評価のばらつきや試験箇所によるばらつきを解消することができる。
【００２７】
（２）  カラーサンプルを使用することにより、撮影条件が変動しても精度良く腐食状態を判定することができる。
【００２８】
（３）  腐食箇所のカラー画像解析において、色彩情報（明度・彩度・色相など）を利用することにより、腐食箇所を誤検出なく確実に検出し判定することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の塗装された鋼材の塗装劣化の診断方法を実施するための装置の例であり、（ａ）  は鋼材を撮影する装置の斜視図、（ｂ）  は画像解析を行う装置を示す正面図である。
【図２】本発明の腐食箇所のカラー画像解析と塗膜欠陥の画像処理を示したものであり、（ａ）  は取得画像を示す図、（ｂ）  は腐食箇所の検出画像を示す図、（ｃ）  は膨れ箇所の検出画像を示す図である。
【図３】本発明の各試験片の腐食箇所の判定と剥離箇所の抽出の具体例を示したものであり、（ａ）  は原画像を示す図、（ｂ）  は検出画像を示す図である。
【符号の説明】
１…デジタルビデオカメラまたはデジタルカメラ
２…鋼材
２ａ…塗膜劣化部
３…専用カラーサンプル
４…マグネットシート
５…コンピュータ
５ａ…画像処理ボード
６…カラーモニター
７…ビデオテープレコーダー
８…腐食箇所
８ａ…薄錆
８ｂ…赤錆
８ｃ…鉄錆
９…塗膜欠陥（膨れ，割れ，剥離など）
１０…塗膜健全部
【図１】
0003597439.tif 000003
【図２】
0003597439.tif 000004
【図３】
0003597439.tif 000005