(57)【要約】  赤外線カメラ１０が構造物４０の表面の赤外線熱画像を撮影する。撮影された赤外線熱画像には構造物の健全部と欠陥部との温度差の他に温度勾配が重畳されている。そこで解析部２０の画像処理部２１は赤外線熱画像から温度勾配以外の温度変化の分布を抽出し、温度勾配以外の温度変化の分布を示す画像を作成する。画像表示部３０は画像処理部２１で求められた画像を表示する。赤外線カメラ１０で撮影した赤外線熱画像から温度勾配以外の温度変化の分布を抽出しているので、構造物４０に含まれる欠陥部と健全部との温度差を明確に画像表示することができる。このため構造物の表面に温度勾配が生じていたとしても、構造物に含まれる欠陥の位置を容易に判別できるようになる。
2010046967.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
構造物表面の赤外線熱画像を撮影する赤外線カメラと、
構造物表面に生ずる温度勾配以外の温度変化の分布を前記赤外線熱画像から抽出する処理を行い、温度勾配以外の温度変化の分布を示す画像を作成する画像処理部と、
前記画像処理部で作成された画像を表示する画像表示部と、を備えた
赤外線熱画像解析装置。
【請求項２】
前記画像処理部は、前記赤外線熱画像のうち所定数の画素群毎に温度の平均を順次求める移動平均処理を行うことによって平均温度分布画像を作成し、前記赤外線熱画像と前記平均温度分布画像との同一画素における温度差を演算することによって温度差画像を作成する
請求項１記載の赤外線熱画像解析装置。
【請求項３】
前記画像処理部は、前記温度差画像における温度差を強調する強調処理を行い、前記温度差画像における温度差を強調した強調画像を作成する
請求項２記載の赤外線熱画像解析装置。
【請求項４】
入力が大きくなるにしたがい出力比が大きくなる出力関数を予め記憶する関数記憶部を備え、
前記画像処理部は、前記温度差画像の各画素における温度差を前記出力関数に入力して出力を求めることによって、各画素毎に温度差を強調する強調処理を行い、前記温度差画像における温度差を強調した強調画像を作成する
請求項２記載の赤外線熱画像解析装置。
【請求項５】
前記画像処理部は、前記温度差画像のうち所定数の画素群毎に温度の累積を順次求めることによって、前記温度差画像における温度差を強調する強調処理を行い、前記温度差画像における温度差を強調した強調画像を作成する
請求項２記載の赤外線熱画像解析装置。
【請求項６】
前記温度差画像における温度変化量と構造物内部に含まれる欠陥深さとの対応関係を示す情報を予め記憶する欠陥記憶部を備え、
前記画像処理部は、作成された前記温度差画像のうち局所的な温度変化が発生している部分の欠陥深さを前記情報を用いて求め、前記温度差画像のうち局所的な温度変化が発生している部分の表示状態を求めた欠陥深さに応じて変化させた欠陥判定画像を作成する
請求項２記載の赤外線熱画像解析装置。
【請求項７】
前記画像処理部は、作成された前記温度差画像のうち局所的な温度変化が発生している部分の中心の温度変化量に対応する欠陥深さを前記対応関係を用いて求める
請求項６記載の赤外線熱画像解析装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、赤外線カメラで構造物を撮影した際に取得される赤外線熱画像を用いて、構造物に含まれる欠陥部と健全部とを判別できるようにする赤外線熱画像解析装置に関し、特に構造物の表面に温度勾配が生じていても欠陥部と健全部とを判別できるようにするものである。
【背景技術】
【０００２】
橋梁、高架に代表されるコンクリート構造物（以下、単に「構造物」という）は、それ自体の劣化に加え長年の間に気象変化、地盤の変化や荷重負荷の影響を受ける。これらが収集され、悪条件が重なった時点で構造物の部分的な破壊や、剥離などが発生し、第三者に対する被害や事故に繋がるおそれがある。そこで構造物の剥落を未然に防止するために、構造物の継続的な点検と監視が必要とされている。【０００３】
構造物の点検と監視の方法としては、構造物へ接近しなくて済み、広範囲な調査を高効率に行うことができる赤外線調査法が研究されている。赤外線調査法は、赤外線カメラによって構造物の表面温度を測定し、その温度差により、損傷のない健全部と損傷部を判別するものである。赤外線調査法には赤外線熱画像解析装置が用いられる。【０００４】
図１８は赤外線熱画像解析装置の基本的な構成を示す。  
赤外線カメラ９１は構造物のような測定対象物９４から放射される赤外線エネルギーを検出し、その赤外線エネルギーを温度に変換することによって測定対象物９４の表面の温度分布を示す赤外線熱画像を撮影する。表示装置９３は赤外線カメラ９１で撮影された赤外線熱画像を表示する。【０００５】
測定対象物９４の内部に空洞、クラック、砂すじのような損傷部があると、昼間のような温度上昇時に損傷部の表面温度が健全部の表面温度よりも高くなる。したがって、赤外線カメラ９１で撮影された測定対象物９４の赤外線熱画像に局所的な高温部分が存在すれば、その部位の内部に損傷部があると推測される。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
構造物の表面温度が全面にわたって均一であることはあまり無く、寧ろ構造物の表面温度には傾き、所謂温度勾配が生じていることが多い。これは構造物自体の形状や構造物周辺の環境によって構造物表面の受熱量又は構造物表面からの放熱量が部分的に異なることに起因する。構造物の表面に温度勾配が生じていると、赤外線調査法による健全部と損傷部の判別が困難になる。その理由は次のとおりである。【０００７】
図１９（ａ）は温度勾配が生じていない場合の構造物表面の温度分布を示し、図１９（ｂ）は温度勾配が生じている場合の構造物表面の温度分布を示す。図１９（ａ）、（ｂ）共に欠陥部を中心とした部分的な温度分布を３次元のシミュレーション画像にて示しており、図１９（ｂ）は図１９（ａ）に一定傾斜の温度勾配を重畳した様子を示している。  
図１９（ａ）では欠陥部すなわち局所的な高温部分と健全部すなわち低温部分との相違が明確である。一方、図１９（ｂ）では欠陥部の温度分布が温度勾配に埋もれており、欠陥部と健全部との相違が不明確である。【０００８】
経験の浅い作業員が温度勾配の生じた構造物を赤外線カメラで赤外線熱画像を撮影したとしても、図１９のような赤外線熱画像から欠陥部と健全部を区別することは困難である。【０００９】
本発明はこうした実状に鑑みてなされたものであり、構造物表面に温度勾配が生じていたとしても、赤外線熱画像を用いて構造物に含まれる欠陥の位置を容易に判別できるようにすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
第１発明は、赤外線熱画像解析装置において、
構造物表面の赤外線熱画像を撮影する赤外線カメラと、
構造物表面に生ずる温度勾配以外の温度変化の分布を前記赤外線熱画像から抽出する処理を行い、温度勾配以外の温度変化の分布を示す画像を作成する画像処理部と、
前記画像処理部で作成された画像を表示する画像表示部と、を備える。【００１１】
第１発明を図１を用いて説明する。  
第１発明では、赤外線カメラ１０が構造物４０の表面の赤外線熱画像を撮影する。撮影された赤外線熱画像には構造物の健全部と欠陥部との温度差の他に温度勾配が重畳されている。そこで解析部２０の画像処理部２１は赤外線熱画像から温度勾配以外の温度変化の分布を抽出し、温度勾配以外の温度変化の分布を示す画像を作成する。画像表示部３０は画像処理部２１で求められた画像を表示する。【００１２】
第２発明は、第１発明の赤外線熱画像解析装置において、
前記画像処理部は、前記赤外線熱画像のうち所定数の画素群毎に温度の平均を順次求める移動平均処理を行うことによって平均温度分布画像を作成し、前記赤外線熱画像と前記平均温度分布画像との同一画素における温度差を演算することによって温度差画像を作成する
ようにしている。【００１３】
第２発明を図１、図３、図４を用いて説明する。  
第２発明では、画像処理部２１は、赤外線熱画像を区切って複数行列の画素群（図３）を形成し、所定数の画素群毎（図３では９×９の画素群）に温度の平均を順次求める移動平均処理を行うことによって平均温度分布画像を作成する。さらに画像処理部２１は、赤外線熱画像と平均温度分布画像との同一画素における温度差を演算することによって温度差画像（図４）を作成する。この温度差画像は温度勾配以外の温度変化の分布を示す画像である。画像表示部３０はこの温度差画像を表示する。構造物に欠陥部がある場合、温度差画像において、欠陥部の画像は局所的に温度変化が大きな状態となる。【００１４】
第３発明は、第２発明の赤外線熱画像解析装置において、
前記画像処理部は、前記温度差画像における温度差を強調する強調処理を行い、前記温度差画像における温度差を強調した強調画像を作成する
ようにしている。【００１５】
第３発明を図１、図７、図９を用いて説明する。  
第３発明では、画像処理部２１は、例えば、温度差画像（図７）における温度差を強調する強調処理を行い、強調画像（図９）を作成する。この強調画像（図９）は温度差画像（図７）を強調したものであり、温度勾配以外の温度変化の分布を示す画像である。画像表示部３０はこの強調画像を表示する。すなわち欠陥部の画像において温度変化量はさらに大きくなる。【００１６】
第４発明は、第２発明の赤外線熱画像解析装置において、
入力が大きくなるにしたがい出力比が大きくなる出力関数を予め記憶する関数記憶部を備え、
前記画像処理部は、前記温度差画像の各画素における温度差を前記出力関数に入力して出力を求めることによって、各画素毎に温度差を強調する強調処理を行い、前記温度差画像における温度差を強調した強調画像を作成する
ようにしている。【００１７】
第４発明を図１、図７、図９、図８を用いて説明する。  
第４発明では、解析部２の関数記憶部２２は、入力が大きくなるにしたがい出力比が大きくなる出力関数（図８）を予め記憶する。また画像処理部２１は、温度差画像（図７）の各画素における温度差を出力関数（図８）に入力して出力を求めることによって、各画素毎に温度差を強調する強調処理を行い、強調画像（図９）を作成する。この強調画像（図９）は温度差画像（図７）を強調したものであり、温度勾配以外の温度変化の分布を示す画像である。画像表示部３０はこの強調画像を表示する。すなわち欠陥部の画像において温度変化量はさらに大きくなる。【００１８】
第５発明は、第２発明の赤外線熱画像解析装置において、
前記画像処理部は、前記温度差画像のうち所定数の画素群毎に温度の累積を順次求めることによって、前記温度差画像における温度差を強調する強調処理を行い、前記温度差画像における温度差を強調した強調画像を作成する
ようにしている。【００１９】
第５発明を図１、図７、図９、図１０、図１１を用いて説明する。  
第５発明では、画像処理部２１は、温度差画像（図７又は図９）を区切って複数行列の画素群（図１０）を形成し、所定数の画素群毎（図１０では３×３の画素群）に温度の累積を順次求めることによって、温度差画像（図７又は図９）における温度差を強調する強調処理を行い、強調画像（図１１）を作成する。この強調画像（図１１）は温度差画像（図７又は図９）を強調したものであり、温度勾配以外の温度変化の分布を示す画像である。画像表示部３０はこの強調画像を表示する。すなわち欠陥部の画像において温度変化量はさらに大きくなる。【００２０】
第６発明は、第２発明の赤外線熱画像解析装置において、
前記温度差画像における温度変化量と構造物内部に含まれる欠陥深さとの対応関係を示す情報を予め記憶する欠陥記憶部を備え、
前記画像処理部は、作成された前記温度差画像のうち局所的な温度変化が発生している部分の欠陥深さを前記情報を用いて求め、前記温度差画像のうち局所的な温度変化が発生している部分の表示状態を求めた欠陥深さに応じて変化させた欠陥判定画像を作成する
ようにしている。【００２１】
第６発明を図１、図１２、図１３、図１４を用いて説明する。  
温度差画像における温度差と構造物内部に含まれる欠陥深さとは相関する。  
第６発明では、解析部２０の欠陥記憶部２３は、温度差画像における温度変化量と構造物内部に含まれる欠陥深さとの対応関係を示す情報を予め記憶する。  
画像処理部２１は、赤外線カメラ１０で撮影された赤外線熱画像（図１２）から温度差画像（図１３）を作成し、作成された温度差画像（図１３）のうち局所的な温度変化が発生している部分の欠陥深さを欠陥記憶部２３に記憶されている情報を用いて求め、温度差画像のうち局所的な温度変化が発生している部分の表示状態を求めた欠陥深さに応じて変化させた、例えば欠陥深さに応じて表示色を変化させた、欠陥判定画像（図１４）を作成する。画像表示部３０はこの欠陥判定画像を表示する。【００２２】
第７発明は、第６発明の赤外線熱画像解析装置において、
前記画像処理部は、作成された前記温度差画像のうち局所的な温度変化が発生している部分の中心の温度変化量に対応する欠陥深さを前記対応関係を用いて求める
ようにしている。【００２３】
図１７で示すように、温度差画像のうち局所的な温度変化が発生している部分の中心の温度変化量と欠陥深さは密接に関わり合っている。
【発明の効果】
【００２４】
本発明によれば、赤外線カメラで撮影した赤外線熱画像から温度勾配以外の温度変化の分布を抽出しているので、構造物に含まれる欠陥部と健全部との温度差を明確に画像表示することができる。このため構造物の表面に温度勾配が生じていたとしても、構造物に含まれる欠陥の位置を容易に判別できるようになる。【００２５】
さらに構造物に欠陥部がある場合、温度差画像において、欠陥部の画像は局所的に温度変化が大きな状態となるため、局所的な温度変化が発生している部分の温度変化量を測定することによって欠陥深さを推定できる。欠陥深さが分かれば剥落の危険性の大小を予測できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２６】
以下に、本発明の実施形態を図面を参照して説明する。【００２７】
［本実施形態の構成］
図１は本実施形態に係る赤外線熱画像解析装置の基本的な構成を機能ブロック化して示している。  
赤外線熱画像解析装置１は、赤外線カメラ１０と解析部２０と画像表示部３０とを有する。さらに解析部２０は、画像処理部２１と関数記憶部２２と欠陥記憶部２３とを有する。赤外線カメラ１０と解析部２０は信号線Ｌ1で通信自在に接続されている。また解析部２０と画像表示部３０は信号線Ｌ2で通信自在に接続されている。赤外線カメラ１０と解析部２０及び解析部２０と画像表示部３０は無線で通信自在に接続されていても良い。【００２８】
赤外線カメラ１０は構造物４０から放射される赤外線エネルギーを検出し、その赤外線エネルギーを温度に変換することによって構造物４０の表面の温度分布を示す赤外線熱画像を撮影する。【００２９】
解析部２０の画像処理部２１は、赤外線カメラ１０で取得された赤外線熱画像を用いて後述する一連の画像処理を行う。関数記憶部２２は、図８に示すような出力関数を記憶する。欠陥記憶部２３は、画像解析部２１で作成された温度差画像における温度変化量と構造物内部に含まれる欠陥深さとの対応関係を示す情報を予め記憶する。【００３０】
画像表示部３０は解析部２０で作成された画像（温度差画像）を表示する。画像表示部３０はモニターのように画像を表示装置に映し出すものでも良いし、プリンターのように画像を印刷するものでも良い。【００３１】
［本実施形態の処理］
図２は解析部で行われる一連の処理のフローを示している。  
赤外線カメラ１０は構造物４０の表面を撮影し赤外線熱画像を取得する。解析部２０は赤外線カメラ１０から赤外線熱画像に係る画像信号を受信する（ステップＳ１）。画像処理部２１は赤外線熱画像を用いて平均温度分布画像を作成する（ステップＳ２）。さらに画像処理部２１は赤外線熱画像と平均温度分布画像との同一画素における温度差を演算することによって温度差画像を作成する（ステップＳ３）。さらに画像処理部２１は関数記憶部２２に記憶された出力関数を用いて温度差画像中の温度差を強調することによって温度変化量を大きくする強調処理を行い第１の強調画像（温度差画像の一種）を作成する（ステップＳ４）。さらに画像処理部２１は第１の強調画像中の温度差を強調することによって温度変化量を大きくする累積処理（強調処理の一種）を行い第２の強調画像（温度差画像の一種）を作成する（ステップＳ５）。さらに画像処理部２１は、欠陥記憶部２３に記憶された対応関係を示す情報を用いて第２の強調画像のうち局所的な温度変化が発生している部分の欠陥深さを判定する（ステップＳ６）。そして画像処理部２１は、第２の強調画像のうち局所的な温度変化が発生している部分を、判定した欠陥深さに応じた表示色に変化させることによって欠陥判定画像（温度差画像の一種）を作成する（ステップＳ７）。解析部２０は画像表示部３０に欠陥判定画像に係る画像信号を送信する（ステップＳ８）。画像表示部３０は欠陥判定画像を表示する。【００３２】
なお図２の処理フローでは４つの画像処理（“ステップＳ２、Ｓ３”、“ステップＳ４”、“ステップＳ５”、“ステップＳ６、Ｓ７”）を行うようにしている。本実施形態においてはステップＳ２、Ｓ３の画像処理は必須であるが、ステップＳ４〜Ｓ７の画像処理は任意である。すなわちステップＳ４〜Ｓ７の一以上の画像処理を行うようにしても良いし、ステップＳ４〜Ｓ７の画像処理の全てを行わないようにしても良い。ステップＳ４〜Ｓ７の画像処理を行うか否かを予め定めておいても良いし、何れかの画像処理終了毎に以降の画像処理を行うか否かを判断するようにしても良い。またステップＳ４〜Ｓ７の画像処理を行うか否かを解析部２０が判断するようにしても良いし、作業員が判断するようにしても良い。解析部２０が判断する場合は、解析部２０が、各ステップ直前に作成された温度差画像で局所的な温度変化が発生している部分を見分けられるか否かを判断するようにすれば良い。また作業員が判断する場合は、ステップＳ３、Ｓ４、Ｓ５で作成された温度差画像を画像表示部３０に表示するようにし、作業員が表示された温度差画像を確認して、以降の画像処理を行うか否かを判断するようにすれば良い。作業員は図示しない操作部を操作することによって解析部２０にステップＳ４〜Ｓ７の各画像処理を行うように指示をする。【００３３】
次に図２で示したステップＳ２〜Ｓ７の処理について具体的な説明をする。【００３４】
［温度差画像の作成］
図２のステップＳ２で行われる画像処理について説明をする。  
図３は移動平均処理の際に作成される複数行列の画素群をモデル化して示している。  
赤外線熱画像は例えば図３に示すような複数行列の画素群からなる。図３は１０１×１０１の行列からなる画素群を示しているが、この数値に限るものではない。画像処理部２１はこの画素群を用いて次で説明する移動平均処理を行う。【００３５】
先ずは所定数の画素群、ここでは列番号１〜９及び行番号１〜９の画素群からなる第１の画素群に関して平均温度が演算され、演算された平均温度が第１の画素群の中心画素（列番号５、行番号５）に代入される。続いて１列ずらした列番号２〜１０及び行番号１〜９の画素群からなる第２の画素群に関して平均温度が演算され、演算された平均温度が第２の画素群の中心画素（列番号６、行番号５）に代入される。このように順次１列ずらした列番号ｎ〜ｎ＋８及び行番号１〜９の画素群からなる第ｎの画素群に関して平均温度が演算され、演算された平均温度が第ｎの画素群の中心画素（列番号（ｎ−１）＋５、行番号５）に代入される。画素群の列をずらせなくなると、行を１行ずらした画素群について上記処理と同様の処理が行われる。そして最終的には、列番号９３〜１０１及び行番号９３〜１０１の画素群からなる第８６４９の画素群に関して平均温度が演算され、演算された平均温度が第８６４９の画素群の中心画素（列番号９７、行番号９７）に代入される。【００３６】
以上のように、所定数の画素群毎（図３では９×９の画素群）に温度の平均を順次求める処理を行う。この処理を移動平均処理という。移動平均処理の結果、列番号５〜９３、行番号５〜９３の画素からなる平均温度分布画像が形成される。なお上述した移動平均処理では処理の順序として、列を１列ずつずらし、列をずらせなくなったら行を１行ずらして列を元に戻すようにしているが、これに限るものではない。要は、列番号５〜９３、行番号５〜９３の画素からなる平均温度分布画像が求められれば良く、どのような順序で処理が行われても良い。【００３７】
次に図２のステップＳ３で行われる画像処理について説明をする。  
画像処理部２１は赤外線熱画像と平均温度分布画像との同一画素（列番号５〜９３、行番号５〜９３）における温度差を演算する。演算の結果、図４に示す温度差画像が作成される。この温度差画像は、赤外線熱画像から構造物表面に生ずる温度勾配以外の温度変化の分布を抽出したものであり、言い換えれば、赤外線熱画像から温度勾配を取り除いたものと考えることができる。構造物の内部に欠陥部が存在すると、欠陥部が含まれる部分の温度差画像に局所的な温度変化が発生する。図４は表面から深さ４ｃｍの位置に欠陥がある構造物の温度差画像である。【００３８】
図５は赤外線熱画像と温度差画像のｎ列における温度分布をグラフ化して示している。  図６は図５の温度分布を３次元のシミュレーション画像にて示している。  
図５では画素番号ａ〜ｂの間に欠陥が存在している。赤外線熱画像の温度分布は温度勾配に起因してグラフ全体が右上がりになっており、健全部と欠陥部を区別しづらい。一方、温度差画像の温度分布は温度勾配以外の温度変化の分布を示しており、健全部の温度変化量がほぼ０となっているのに対して、欠陥部の温度変化量は約０．０５５（＝｜０．０３５−（−０．０２）｜）となっており、欠陥部の温度変化のみが強調されている。したがって健全部と欠陥部を区別し易い。図５を用いて説明したように、温度変化量というのは、局所的な温度変化が発生している部分の温度差のうち最大値と最小値の差（＝｜最大値−最小値｜）で示される。【００３９】
［第１の強調画像の作成］
図２のステップＳ４で行われる強調処理について説明をする。  
ステップＳ３で作成された温度差画像から局所的な温度変化を判別できれば問題は無い。例えば図４に示す温度差画像のように局所的な温度変化を明確に判別できれば問題は無い。しかし実際には赤外線カメラに測定誤差がある場合や、構造物に温度勾配以外の温度のばらつきが生じている場合がある。これらの場合には温度差画像であっても局所的な温度変化を判別しにくくなる。実際に構造物の表面温度を測定すると、±０．０２５℃の温度のばらつきが測定される。【００４０】
ここで構造物の表面温度がばらついているケースを想定する。例えば図４に示す温度差画像に±０．０２５℃の温度のばらつきを加えると、図７に示す温度差画像が得られる。図４に示す温度差画像と較べて図７に示す温度差画像からは局所的な温度変化を判別しにくい。図７に示すような温度差画像が得られた場合には、図８に示す出力関数を用いて温度差画像の各温度差を強調する強調処理を行う。【００４１】
図８は関数記憶部に記憶される出力関数の一例を示している。  
図８に示す出力関数は入力が大きくなるにしたがい出力比（＝出力／入力）が大きくなっている。この出力関数では入力が大きいほど出力の強調度が大きくなる。【００４２】
画像演算部２１は関数記憶部２２から出力関数を読み出し、その出力関数に温度差画像の各画素における温度差を入力し出力を演算する。演算の結果、図９に示す第１の強調画像が作成される。第１の強調画像は温度差画像の温度差を強調した画像であり、温度差画像の一種である。第１の強調画像では、結果として温度変化も大きくされ、強調前の温度差画像で判別しづらい局所的な温度変化すなわち欠陥部が強調される。【００４３】
［第２の強調画像の作成］
図２のステップＳ５で行われる強調処理について説明をする。  
ステップＳ４で作成された第１の強調画像から局所的な温度変化を判別できれば問題は無い。しかし第１の強調画像から局所的な温度変化を判別しづらい場合もある。そうした場合には、第１の強調画像の各温度差を強調する強調処理を行う。なお以下で説明する強調処理はステップＳ２で行う移動平均処理と演算手法が類似している。ここではこの強調処理を累積処理と称する。【００４４】
図１０は累積処理の際に作成される複数行列の画素群をモデル化して示している。  
第１の強調画像は例えば図１０に示すような複数行列の画素群からなる。ここで図１０に示す第１の強調画像はステップＳ３で作成した温度差画像の一部を示す。図１０は１６×１６の行列（列番号３〜１８、行番号３〜１８行）からなる画素群を示しているが、この数値に限るものではない。画像処理部２１はこの画素群を用いて次で説明する累積処理を行う。【００４５】
先ずは所定数の画素群、ここでは列番号３〜５及び行番号３〜５の画素群からなる第１の画素群に関して累積温度が演算され、演算された累積温度が第１の画素群の中心画素（列番号４、行番号４）に代入される。続いて１列ずらした列番号４〜６及び行番号３〜５の画素群からなる第２の画素群に関して累積温度が演算され、演算された累積温度が第２の画素群の中心画素（列番号５、行番号４）に代入される。このように順次１列ずらした列番号ｎ〜ｎ＋２及び行番号３〜５の画素群からなる第ｎの画素群に関して累積温度が演算され、演算された累積温度が第ｎの画素群の中心画素（列番号（ｎ−１）＋４、行番号４）に代入される。画素群の列をずらせなくなると、行を１行ずらした画素群について上記処理と同様の処理が行われる。そして最終的には、列番号１６〜１８及び行番号１６〜１８の画素群からなる第２５６の画素群に関して累積温度が演算され、演算された累積温度が第２５６の画素群の中心画素（列番号１７、行番号１７）に代入される。【００４６】
以上のように、所定数の画素群毎（図１０では３×３の画素群）に温度の累積を順次求める累積処理を行う。累積処理の結果、列番号４〜１７、行番号４〜１７の画素からなる第２の強調画像が形成される。第２の強調画像を図１１に示す。なお上述した累積処理では処理の順序として、列を１列ずつずらし、列をずらせなくなったら行を１行ずらして列を元に戻すようにしているが、これに限るものではない。要は、列番号４〜１７、行番号４〜１７の画素からなる第２の強調画像が求められれば良く、どのような順序で処理が行われても良い。【００４７】
また本実施形態では図２のステップＳ４の後にステップＳ５を行うようにしている。すなわちステップＳ４で作成された第１の強調画像を強調して第２の強調画像を作成している。しかし図２のステップＳ３の後にステップＳ４を行わずにステップＳ５を行うようにしても良い。すなわちステップＳ３で作成された温度差画像を強調して第２の強調画像を作成するようにしても良い。【００４８】
第２の強調画像は温度差画像の温度差を強調した画像であり、温度差画像の一種である。第２の強調画像では、結果として温度変化も大きくされ、強調前の温度差画像で判別しづらい局所的な温度変化すなわち欠陥部が強調される。【００４９】
［欠陥判定画像の作成］
図２のステップＳ６で行われる判定処理について説明をする。  
温度差画像において、局所的な温度変化が発生する部分の温度変化量と欠陥深さとには相関がある。したがって温度差画像に局所的な温度変化が発生している部分があれば、その温度変化量からその部分の欠陥深さを推測することができる。温度差画像で示される温度変化量と欠陥深さとの相関は予め実測で求めることができる。求めた相関に関する情報は欠陥記憶部２３に記憶される。例えば欠陥記憶部２３には、Ｔ1〜Ｔ2（Ｔ1＞Ｔ2）の温度変化量と欠陥深さＤ1とを対応付け、Ｔ2〜Ｔ3（Ｔ2＞Ｔ3）の温度変化量と欠陥深さＤ2（Ｄ2＞Ｄ1）とを対応付ける、というような情報が記憶される。【００５０】
画像演算部２１は欠陥記憶部２３から情報を読み出し、温度差画像の各画素における温度変化量に対応する欠陥深さを、読み出した情報から判定する。この際、局所的な温度変化が生じていない部分に関しては、欠陥自体が存在しないと判定する。一方、局所的な温度変化が発生している部分に関しては、その部分の中心部、例えば図５で示す中心部Ｃの温度変化量、すなわち最大温度差（＋側温度差と−側温度差）に対応する欠陥深さを、その部分の欠陥深さであると判定する。【００５１】
図２のステップＳ７で行われる画像処理について説明をする。  
画像演算部２１は温度差画像において局所的な温度変化が発生している部分すなわち欠陥部の表示状態をステップＳ６で判定した欠陥深さに応じて変化させる。本実施形態では欠陥深さに応じて欠陥部の表示色を変化させる。例えば、欠陥深さが浅い場合には表示色を赤にし、欠陥深さが中程度の場合には表示色を黄にし、欠陥深さが深い場合には表示色を青にする。その結果、欠陥判定画像が作成される。なお、欠陥深さに応じて表示色を変化させるのではなく、欠陥深さに応じて形状の異なるマークを、欠陥部に重ねて表示するようにしても良い。要は、欠陥深さが一目で判別できる表示状態にすれば良い。【００５２】
図１２は構造物の赤外線熱画像を示し、図１３は図１２の赤外線熱画像を用いて作成した温度差画像を示し、図１４は図１３の温度差画像を用いて作成した欠陥判定画像を示すている。  
図１２の赤外線熱画像には欠陥部と健全部の違いがほとんど表されていないが、図１４の欠陥判定画像には欠陥部と健全部の違いが表されているうえ、欠陥部の深さの違いも表されている。欠陥深さが浅いと構造物の表層が剥離し易く危険である。作業員は、上述の表示色にて欠陥深さを表した欠陥判定画像を見た場合に、赤の部分は危険度大、黄の部分は危険度中、青の部分は危険度小、という具合に判断することができる。【００５３】
以上が図２のステップＳ２〜Ｓ７の具体的な処理である。【００５４】
［温度差の有効性］
図２のステップＳ７では温度差画像における温度変化量という指標を用いて欠陥深さを判定するようにしている。この温度変化量の有効性について説明をする。【００５５】
本願発明者らが出願した特開２００５−１４０６２２号公報にあるように、赤外線熱画像における温度分布の二つの変化点間の傾き及びその変化点間の温度差すなわち温度変化量と欠陥深さとには相関があることが判明している。【００５６】
図１５（ａ）〜（ｄ）は二つの変化点間の温度差とその変化点間の傾きとの関係を欠陥深さ毎に示している。図１５（ａ）〜（ｄ）は欠陥部の大きさ、熱環境、欠陥の幅を変化させてＦＥＭ温度解析を行った結果である。図１５（ａ）〜（ｄ）の各グラフ自体の傾きを一次元化した（傾き／温度差）と欠陥部の深さには相関がある。【００５７】
図１６は欠陥深さと図１５の（傾き／温度差）との関係を示している。  
図１６は、欠陥深さ２ｃｍと４ｃｍとが判別可能であることを示している。その反面、欠陥深さ６ｃｍと８ｃｍとが判別不可能であることも示している。つまり赤外線熱画像における温度分布の二つの変化点間の傾き及びその変化点間の温度差を用いる手法では欠陥深さを判別できない場合もある。さらにこの手法は欠陥部の検出自体を手動で行う必要があるため、リアルタイムで欠陥部を検出することができない。【００５８】
対して、本実施形態で作成する温度差画像は温度勾配を除く温度変化の大きさを表したものであり、一次元の指標でありながら、図１５の傾きと温度差のような成分を含む。【００５９】
図１７は欠陥深さと温度変化量との関係を示している。  
なお図１７では局所的な温度変化が発生している部分の温度変化量を「中心部の絶対値」としている。絶対値をとるのは、図１８に示すように、昼と夜とでは温度差の正負が逆転するためである。【００６０】
図１７は、図１６と異なり、欠陥深さ２ｃｍと４ｃｍと６ｃｍと８ｃｍとが判別可能であることを示している。さらに図２に示すように、この手法は完全な自動化が可能であり、リアルタイムで欠陥部を検出することができる。
【産業上の利用可能性】
【００６１】
本発明は、橋梁、高架のみならずビル等コンクリートを用いたコンクリート構造物全般の欠陥調査に利用することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【００６２】
【図１】本実施形態に係る赤外線熱画像解析装置の基本的な構成を機能ブロック化して示す図。
【図２】解析部で行われる一連の処理のフローを示す図。
【図３】移動平均処理の際に作成される複数行列の画素群をモデル化して示す図。
【図４】温度差画像を示す図。
【図５】赤外線熱画像と温度差画像のｎ列における温度分布をグラフ化して示す図。
【図６】図５の温度分布を３次元のシミュレーション画像にて示す図。
【図７】図４の温度差画像にばらつきを加えた温度差画像を示す図。
【図８】関数記憶部に記憶される出力関数の一例を示す図。
【図９】第１の強調画像を示す図。
【図１０】累積処理の際に作成される複数行列の画素群をモデル化して示す図。
【図１１】第２の強調画像を示す図。
【図１２】構造物の赤外線熱画像を示す図。
【図１３】図１２の赤外線熱画像を用いて作成した温度差画像を示す図。
【図１４】図１３の温度差画像を用いて作成した欠陥判定画像を示す図。
【図１５】二つの変化点間の温度差とその変化点間の傾きとの関係を欠陥深さ毎に示す図。
【図１６】欠陥深さと図１５の（傾き／温度差）との関係を示す図。
【図１７】欠陥深さと温度変化量との関係を示す図。
【図１８】従来の赤外線熱画像解析装置の基本的な構成を示す図。
【図１９】構造物表面の温度分布を示す図。
【符号の説明】
【００６３】
１０…赤外線カメラ、
２０…解析部、２１…画像処理部、２２…関数記憶部、２３…欠陥記憶部、
３０…画像表示部、
４０…構造物。
【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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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【国際調査報告】
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