(57)【要約】【課題】本発明は、対象となる建築物の所在に基づき、より実態に近い暴露環境条件を想定した表面色経年変化シミュレーション装置を提供する。【解決手段】本発明に係る表面色経年変化シミュレーション装置(10)は、対象とする建築物３次元モデルを生成する初期立体画像モデル生成部(100)と、建築物の諸元・計算条件に基づき必要なデータを取り込むデータ取込部(200)と、建築物が曝される環境に基づき建築物の状態を算出する暴露環境算出部(300)と、建築物の状態に基づいて表面色の変化を算出する色変化算出部(400)と、を備える。【選択図】図１
2018067064.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
建築物の形状データ、方位データ、および、前記建築物の外表面の材料もしくは表面処理または加工処理データから前記建築物の３次元モデルを生成する３次元モデル生成手段と、撮像手段によって取得された前記建築物の外観画像データから前記３次元モデルの外表面の色合いを修正して３次元建築物モデルを生成する色合い修正手段と、を有する初期立体画像モデル生成部、
前記建築物が建築される場所の経度・緯度データ、および、シミュレーション期間を入力する条件入力手段と、入力された条件に基づき気象データベースから前記シミュレーション期間内の所定の期日の気象データを取り込む気象データベース取込手段と、を有するデータ取込部、
前記気象データに基づき前記３次元建築物モデルの外表面の暴露状態を算出する３Ｄシミュレーション手段、を有する暴露環境算出部、および
暴露状態の累積に対応する予め取得された前記建築物の外表面の材料もしくは表面処理または加工処理データの表面色の経年変化データが格納された経年変化状態量データベースと、前記暴露状態に基づいて該経年変化状態量データベースを参照することで前記外表面の色を画素単位で算出する色変化演算手段と、を有する色変化算出部、を備え、
前記気象データベース取込手段が前記シミュレーション期間の初日から最終日まで順に気象データを取込み、前記色変化演算手段が取り込まれた前記気象データを累積した累積気象データに基づき前記経年変化状態量データベースを参照して前記外表面の色を算出する、ことを特徴とする表面色経年変化シミュレーション装置。
【請求項２】
前記色変化演算手段は、明度を意味する次元Ｌ＊と補色次元のａ＊およびｂ＊からなるＬａｂ色空間における該Ｌ＊，ａ＊，ｂ＊を前記累積気象データの関数として算出し、算出された該Ｌ＊，ａ＊，ｂ＊に基づき前記外表面の色を算出し、
前記経年変化状態量データベースには、前記Ｌ＊，ａ＊，ｂ＊を算出する関数における前記累積気象データに乗ずる係数が格納されている、ことを特徴とする請求項１に記載の表面色経年変化シミュレーション装置。
【請求項３】
前記累積気象データが、累積気温、累積降水量、累積日射量である、ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の表面色経年変化シミュレーション装置。
【請求項４】
前記Ｌ＊，ａ＊，ｂ＊を算出する関数は（１）〜（３）式である、ことを特徴とする請求項３に記載の表面色経年変化シミュレーション装置。
Ｌ＊＝Ａｔ＋Ｂｒ＋Ｃｓ＋Ｄ  （１）
ａ＊＝Ｅｔ＋Ｆｒ＋Ｇｓ＋Ｈ  （２）
ｂ＊＝Ｉｔ＋Ｊｒ＋Ｋｓ＋Ｌ  （３）
ｔ：累積気温，ｒ：累積降水量，ｓ：累積日射量，Ａ〜Ｌ：暴露試験によって得られた前記累積気象データに乗ずる係数
【請求項５】
前記色合い修正手段は、前記経年変化状態量データベースに格納された前記（１）〜（３）式の係数Ｄ，Ｈ、Ｌを前記建築物の外観画像データに応じて修正する、ことを特徴とする請求項４に記載の表面色経年変化シミュレーション装置。
【請求項６】
前記気象データが、気温、降水量、日射量、風向・風速、積雪量、湿度のいずれか、もしくは、選択された２以上のデータである、ことを特徴とする請求項１に記載の表面色経年変化シミュレーション装置。
【請求項７】
前記暴露環境算出部が、前記建築物の形状データ、前記方位データ、および前記日射量から前記外表面の所定位置への局所日射量を算出する、ことを特徴とする請求項１から６のいずれか１項に記載の表面色経年変化シミュレーション装置。
【請求項８】
前記暴露環境算出部が、さらに前記積雪量によって前記建築物の形状データを修正する、ことを特徴とする請求項７に記載の表面色経年変化シミュレーション装置。
【請求項９】
前記暴露環境算出部が、前記建築物の形状データ、前記方位データ、および前記降水量から前記外表面の所定位置への局所降水量を算出する、ことを特徴とする請求項１から８のいずれか１項に記載の表面色経年変化シミュレーション装置。
【請求項１０】
前記暴露環境算出部が、さらに前記風向・風速による雨滴の落下角度と落下方向を算出する、ことを特徴とする請求項９に記載の表面色経年変化シミュレーション装置。
【請求項１１】
前記経年変化状態量データベースに格納された前記表面色の経年変化データには、表面劣化、腐食、藻の付着、カビによる色変化が含まれる、ことを特徴とする請求項１から１０のいずれか１項に記載の表面色経年変化シミュレーション装置。
【請求項１２】
前記３次元建築物モデルの画像データを出力する画像出力手段をさらに備え、
該画像出力手段が、前記シミュレーション期間内の指定期日が入力されたとき、該指定期日に対応する前記色変化演算手段が算出した前記外表面の色に更新された前記３次元建築物モデルを生成し、該更新された前記３次元建築物モデルの画像データを出力する、ことを特徴とする請求項１から１１のいずれか１項に記載の表面色経年変化シミュレーション装置。
【請求項１３】
前記３次元建築物モデルの外表面の色合いを修正する色合い較正手段をさらに備え、
前記シミュレーション期間の初日から最終日までの間において、１または２以上の経過観察日が指定されたとき、
前記撮像手段が、該経過観察日に前記建築物の経過外観画像データを取得し、
前記色合い較正手段が、該経過外観画像データから該経過観察日に対応する前記色変化演算手段が算出した前記外表面の色に更新された前記３次元建築物モデルの外表面の色合いを修正する、ことを特徴とする請求項１から１２のいずれか１項に記載の表面色経年変化シミュレーション装置。
【請求項１４】
前記色合い較正手段は、前記経年変化状態量データベースに格納された前記（１）〜（３）式の係数Ｄ，Ｈ、Ｌを前記経過外観画像データに応じて修正する、ことを特徴とする請求項４から１３のいずれか１項に記載の表面色経年変化シミュレーション装置。
【請求項１５】
前記経過観察日が、前記シミュレーション期間(15)の初日から最終日までの間において予め定間隔に設定されている、ことを特徴とする請求項１３に記載の表面色経年変化シミュレーション装置。
【請求項１６】
異常検知部をさらに備え、
前記シミュレーション期間の初日から最終日までの間において、１または２以上の経過観察日が指定されたとき、
前記撮像手段が、該経過観察日に前記建築物の経過外観画像データを取得し、
前記異常検知部は、建築物の所定箇所での前記経過外観画像データの色と、前記３次元建築物モデルの前記所定箇所の外表面の色と、を比較し、前記Ｌ＊，ａ＊，ｂ＊のいずれかが所定値を超えるとき、前記経過外観画像データと前記３次元建築物モデルの画像データを出力する、ことを特徴とする請求項１から１２のいずれか１項に記載の表面色経年変化シミュレーション装置。
【請求項１７】
建築物が、木造建築である、ことを特徴とする請求項１から１６のいずれか１項に記載の表面色変化シミュレーション装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、屋外にある建築物表面色の経年変化による色変化をシミュレーションする装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、木材表面処理等の処理技術の発展により、木材の耐久性や防腐性能が向上している。また、公共建築物等への木材の利用に促進に関する法律の施行により、建築物の外壁として木材を利用する機会が増加している。しかしながら、屋外に暴露された建築物の外壁に使用された木材の経年による色変化は回避することは困難である。
【０００３】
外壁の色変化は建築物全体の見栄えを損なう場合もあり、施工主や当該建築物の所有者にとって、経年による色変化を予め知りたいという要望がある。そこで、完成後の建築物の外観や施工費用だけではなく、維持費用および修繕費用を含めたトータルコストをシミュレートすることができる建築物の設計システムを提供する技術が提案されている（特許文献１参照）。また、経年変化が生じた後の建物の状態をＣＧ画像により表示できるようにした建物の表示方法及びその装置を提供する技術も提案されている（特許文献２参照）。
【０００４】
また、最近では発明者等によって、日射量、雨量等の気象データを基にした木材の色変化シミュレーションが提案されている（非特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００８−４６９４１号公報
【特許文献２】特開２００２−１１７４１６号公報
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】森谷友昭，金子裕哉，新井崇博，清水宣寿，高橋時市郎，木口実，片岡厚，石川敦子，松永正弘，小林正彦，森田珠生，山口秋生  “屋外に暴露した木材の表面色経年変化シミュレーション“公益社団法人日本木材保存協会  第31回年次大会pp 94-99(2015)
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、特許文献１，２にて提案された技術は、木材の種類や、日照、雨などのパラメータを考慮しておらず、建築物が暴露された環境によっては、色変化が実体と異なるおそれがあった。また、非特許文献１にて提案された技術は、日射量、雨量等を考慮しているが、建築物の所在地や、方位等の状態に依存する環境データを逐次取り込む等の作業が発生し、利便性に課題があった。
【０００８】
さらに、色変化は外観の状態を示しているものであり、建築物の内部に原因がある場合には、想定された以上の色変化が生ずることがある。この場合に、シミュレーション結果と実体との変化に差異が生じたときにモデルを修正する、もしくは異常を検出する等の構成を備える必要があった。
【０００９】
本発明は、前記背景をこれらの実情に鑑みてなされたものであり、対象となる建築物の所在に基づき、より実態に近い暴露環境条件を想定した表面色経年変化シミュレーション装置を提供することをその目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明に係る表面色経年変化シミュレーション装置は、対象とする建築物３次元モデルを生成する初期立体画像モデル生成部と、建築物の諸元・計算条件に基づき必要なデータを取り込むデータ取込部と、建築物が曝される環境に基づき建築物の状態を算出する暴露環境算出部と、建築物の状態に基づいて表面色の変化を算出する色変化算出部と、を備えている。
【００１１】
初期立体画像モデル生成部は、建築物の形状データ、方位データ、および、前記建築物の外表面の材料もしくは表面処理または加工処理データから前記建築物の３次元モデルを生成する３次元モデル生成手段と、撮像手段によって取得された前記建築物の外観画像データから前記３次元モデルの外表面の色合いを修正して３次元建築物モデルを生成する色合い修正手段と、を有する。
【００１２】
データ取込部は、前記建築物が建築される場所の経度・緯度データ、および、シミュレーション期間を入力する条件入力手段と、入力された条件に基づき気象データベースから前記シミュレーション期間内の所定の期日の気象データを取り込む気象データベース取込手段と、を有する。
【００１３】
暴露環境算出部は、前記気象データに基づき前記３次元建築物モデルの外表面の暴露状態を算出する３Ｄシミュレーション手段、を有する。
【００１４】
色変化算出部は、暴露状態の累積に対応する予め取得された前記建築物の外表面の材料もしくは表面処理または加工処理データの表面色の経年変化データが格納された経年変化状態量データベースと、前記暴露状態に基づいて該経年変化状態量データベースを参照することで前記外表面の色を画素単位で算出する色変化演算手段と、を有する。
【００１５】
そして、前記気象データベース取込手段が前記シミュレーション期間の初日から最終日まで順に気象データを取込み、前記色変化演算手段が取り込まれた前記気象データを累積した累積気象データに基づき前記経年変化状態量データベースを参照して前記外表面の色を算出する。
【００１６】
この態様によれば、建築物の諸元、方位データ、緯度・経度、シミュレーション期間を入力することで、実際の建築物の画像によって修正されたモデルによって、表面色の経年変化シミュレーションを自動で行うことができる。特に、従来技術では行われていなかった、入力データによって建築物の諸元等をより詳細に特定することで、繁雑な作業を経ずに、正確な気象データ取込を実現させることができる。また、累積の気象データに対して実験的に取得された経年変化状態量データベースを使っていることによって、より実態に近いシミュレーションを実現させている。
【００１７】
前記構成に加えて、前記色変化演算手段は、明度を意味する次元Ｌ＊と補色次元のａ＊およびｂ＊からなるＬ＊ａ＊ｂ＊色空間における該Ｌ＊，ａ＊，ｂ＊を前記累積気象データの関数として算出し、算出された該Ｌ＊，ａ＊，ｂ＊に基づき前記外表面の色を算出し、前記経年変化状態量データベースには、前記Ｌ＊，ａ＊，ｂ＊を算出する関数における前記累積気象データに乗ずる係数が格納されているように構成することができる。
【００１８】
明度・彩度・色相で表されるＬ＊ａ＊ｂ＊色空間は、人間の視覚を近似するよう設計されている。また、知覚的均等性を重視しており、Ｌ＊成分値は人間の明度の知覚と極めて近い。したがって、カラーバランス調整を正確に行うために出力曲線をａ＊およびｂ＊の成分で表現したり、コントラストの調整のためにＬ＊成分を使ったりといった利用が可能となる。したがって、この態様によれば、より人間の視覚に近い色変化シミュレーションを提供できる。
【００１９】
前記構成に加えて、前記累積気象データが、累積気温、累積降水量、累積日射量であるように構成することができる。
【００２０】
この態様によれば、累積された気象データに応じた色変化のデータベースとすることで、極端な気象データの影響を少なくするため、安定した色変化の推移を表すことができる。
【００２１】
前記構成において、前記Ｌ＊，ａ＊，ｂ＊を算出する関数は（１）〜（３）式であるように構成することができる。
Ｌ＊＝Ａｔ＋Ｂｒ＋Ｃｓ＋Ｄ  （１）
ａ＊＝Ｅｔ＋Ｆｒ＋Ｇｓ＋Ｈ  （２）
ｂ＊＝Ｉｔ＋Ｊｒ＋Ｋｓ＋Ｌ  （３）
ｔ：累積気温，ｒ：累積降水量，ｓ：累積日射量，Ａ〜Ｌ：暴露試験によって得られた前記累積気象データに乗ずる係数
【００２２】
この態様によれば、明度・彩度・色相で表されるＬ＊ａ＊ｂ＊色空間の算出にあたって累積気象データが変数とされた関係式とすることで、より実態に近いＬ＊，ａ＊，ｂ＊を算出することができるため、信頼性の高いシミュレーション結果を提供することができる。
【００２３】
前記構成において、前記色合い修正手段は、前記経年変化状態量データベースに格納された前記（１）〜（３）式の係数Ｄ，Ｈ、Ｌを前記建築物の外観画像データに応じて修正するように構成することができる。
【００２４】
この態様によれば、色合い修正手段が対象となる建築物の表面色に応じて、関係式を修正することで、シミュレーションの初期値が実際の建築物の外表面色を反映しているため、違和感のないシミュレーションを実現することができる。
【００２５】
詳しくは、外観画像データ(１３)に対して、（１）〜（３）式を適用すると、シミュレーションの初期値となる係数Ｄ、Ｈ、Ｌが異なるためシミュレーションに誤差が発生する。そこで、外観画像データの各画素（ｓＲＧＢ形式を想定）をＬ＊ａ＊ｂ＊色形式へ変換し画像全体を走査し、外観画像データのＬ＊，ａ＊，ｂ＊各値の平均値を算出する。このように、求まったＬ＊の平均値を係数Ｄ、ａ＊の平均値をＨ、ｂ＊の平均値をＬとすることでシミュレーションの誤差をなくすことができる。
【００２６】
前記構成において、前記気象データが、気温、降水量、日射量、風向・風速、積雪量、湿度のいずれか、もしくは、選択された２以上のデータであるように構成することができる。
【００２７】
この態様によれば、気象庁が提供する無人観測施設である地域気象観測システムのアメダス（ＡＭｅＤＡＳ：Automated Meteorological Data Acquisition System）によって取得できる気象データ（気温、降水量、日射量、風向・風速、積雪量、湿度）によって、対象となる建築物の暴露環境をシミュレーションに適用することができるため、より実態に近い表面色変化の状況を示すことができる。なお、アメダスは全国に１３００カ所設置されており、日本全国を網羅している。なお、データ取込をアメダスに依存することなく、独自に環境計測を行ってデータ取込をしても良い。
【００２８】
前記構成において、前記暴露環境算出部が、前記建築物の形状データ、前記方位データ、および前記日射量から前記外表面の所定位置への局所日射量を算出するように構成することができる。
【００２９】
この態様によれば、入力データによって建築物の諸元等をより詳細に特定することで、正確な局所的日射量を得られるため、対象となる建築物の局所的な外表面色変化を示すことができる。
【００３０】
前記構成において、前記暴露環境算出部が、さらに前記積雪量によって前記建築物の形状データを修正するように構成することができる。
【００３１】
この態様によれば、積雪による日射量の影響を反映することができる。すなわち、積雪により、雪に埋もれた木材表面は気温０度となり、また、雪の遮蔽により日射量もまた０となる。そのため前記した（１）〜（３）式で使用する累積気温，累積温度を算出する際には、積雪量と、建築物の形状データから、雪に埋もれる壁面を算出し、雪に埋もれると判断された壁面の１日の気温、日射量は０として累積気温、累積温度を算出して（１）〜（３）式に適用することでより実態に近い色変化を示すことができる。
【００３２】
前記構成において、前記暴露環境算出部が、前記建築物の形状データ、前記方位データ、および前記降水量から前記外表面の所定位置への局所降水量を算出するように構成することができる。
【００３３】
この態様によれば、入力データによって建築物の諸元等をより詳細に特定することで、正確な局所的降水量を得られるため、より実態に近い色変化を示すことができる。
【００３４】
前記構成において、前記暴露環境算出部が、さらに前記風向・風速による雨滴の落下角度と落下方向を算出するように構成することができる。
【００３５】
この態様によれば、風向・風速による雨滴の挙動を反映させることができるため、局所的に水分を多く含む部分の色変化を示すことができる。すなわち、流体や熱など他の多くの現象に応用されているＳＰＨ(Smoothed Particle Hydrodynamics)法に、風向・風速を取り入れ雨滴の挙動を算出し、建築物の形状データと組み合わせることで、各壁面に付着する雨量から、雨量がどれだけ増加するかを算出する。算出された雨量の増加量を反映し、累積雨量を算出，式（１）〜（３）に適用することでより正確なシミュレーションが可能となる。さらに、降水後に日射が出た場合は，雨滴の蒸発を考慮することでより正確なシミュレーションを可能とする。
【００３６】
前記構成において、前記経年変化状態量データベースに格納された前記表面色の経年変化データには、表面劣化、腐食、藻の付着、カビによる色変化が含まれるように構成することができる。
【００３７】
この態様によれば、表面劣化、腐食、藻の付着、カビなどによる変色に関する観測結果を蓄積した「表面劣化経年変化データベース」、「腐食経年変化データベース」、「藻付着経年変化データベース」、「カビ経年変化データベース」を参照することで、より実態に即したシミュレーションを可能とする。この態様は、外表面の材料に依存する特性から、特に影響の大きい因子（表面の空孔、粗さ、濡れ性、水分の浸透等）を選択して、個別にデータベース化することが好適である。
【００３８】
前記構成において、前記３次元建築物モデルの画像データを出力する画像出力手段をさらに備え、該画像出力手段が、前記シミュレーション期間内の指定期日が入力されたとき、該指定期日に対応する前記色変化演算手段が算出した前記外表面の色に更新された前記３次元建築物モデルを生成し、該更新された前記３次元建築物モデルの画像データを出力するように構成することができる。
【００３９】
この態様によれば、シミュレーション期間の中途段階における結果を参照することができ、例えば、実態の経過観察と比較することで、異常の発見や、３次元建築物モデルの見直しを行うことができるため、将来的な予測精度を向上させることができる。
【００４０】
前記構成において、前記３次元建築物モデルの外表面の色合いを修正する色合い較正手段をさらに備え、前記シミュレーション期間の初日から最終日までの間において、１または２以上の経過観察日が指定されたとき、前記撮像手段が、該経過観察日に前記建築物(1)の経過外観画像データを取得し、前記色合い較正手段が、該経過外観画像データから該経過観察日に対応する前記色変化演算手段が算出した前記外表面の色に更新された前記３次元建築物モデルの外表面の色合いを修正するように構成することができる。
【００４１】
この態様によれば、途中段階にて色合いを構成することで、より実態に近いシミュレーションを行うともに、将来的な予測精度を向上させることができる。
【００４２】
前記構成に於いて、前記色合い較正手段は、前記経年変化状態量データベースに格納された前記（１）〜（３）式の係数Ｄ，Ｈ、Ｌを前記経過外観画像データに応じて修正するように構成することができる。
【００４３】
この態様によれば、例えば、前記した式（１）〜（３）は1次式であり，直線的な色変化のみ再現できる。そのため、色変化が山なり、もしくは谷を描く２次式の場合は、色変化を再現することが困難となる。そこで、木材表面の色Ｌ＊の色変化を監視し、上昇から下降に転じた場合に（すなわち最大となった場合）、最大より前の期間を前期、後の期間の後期と名付けて、後期では式（１）〜（３）の係数Ａ〜Ｌを後期用に事前に別途用意した別の係数を使用するように自動的に変更する。ここで、前期、後期の分割はＬ＊，ａ＊，ｂ＊別々に最大を見つけてＬ＊，ａ＊，ｂ＊個別に前期、後期にわけることで種々の状況に対応することができる。
【００４４】
前記構成において、前記経過観察日が、前記シミュレーション期間の初日から最終日までの間において予め定間隔に設定されているように構成することができる。
【００４５】
この態様によれば、定期的な観察を予め設定することで、観測者に適宜表面色経年変化の情報を報知することができる。
【００４６】
前記構成において、異常検知部をさらに備え、前記シミュレーション期間の初日から最終日までの間において、１または２以上の経過観察日が指定されたとき、前記撮像手段が、該経過観察日に前記建築物の経過外観画像データを取得し、前記異常検知部は、建築物の所定箇所での前記経過外観画像データの色と、前記３次元建築物モデルの前記所定箇所の外表面の色と、を比較し、前記Ｌ＊，ａ＊，ｂ＊のいずれかが所定値を超えるとき、前記経過外観画像データと前記３次元建築物モデルの画像データを出力するように構成することができる。
【００４７】
この態様によれば、異常と想定される状況が発生したときに画像データが出力されることで、観測者の注意を促すため、迅速な対応をとることができる。
【００４８】
前記構成において、建築物が、木造建築である構成とすることができる。
【００４９】
この態様によれば、発明者等が既に取得した種々の観測結果をデータベースとして適用することができる。
【発明の効果】
【００５０】
本発明は、対象となる建築物の所在や諸元に基づき、より実態に近い暴露環境条件を想定した表面色経年変化シミュレーション装置を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００５１】
【図１】本発明の第１実施形態に係る表面色経年変化シミュレーション装置のシステム構成図。
【図２】木造建築物の表面色経年変化の実例概要図。
【図３】経年変化状態量データベース取得試験の実例概要図。
【図４】表面色経年変化シミュレーション方法の説明図（１）。
【図５】表面色経年変化シミュレーション方法の説明図（２）。
【図６】表面色経年変化シミュレーションの実施例（１）概要図。
【図７】表面色経年変化シミュレーションの実施例（１）概要図。
【図８】３次元建築物モデルのシミュレーション方法の説明図。
【図９】本発明の第２実施形態に係る表面色経年変化シミュレーション装置のシステム構成図。
【発明を実施するための形態】
【００５２】
以下、図面を参照しながら、表面色経年変化シミュレーション装置に係る好適な実施の形態について説明する。以下の説明において、異なる図面においても同じ符号を付した構成は同様のものであるとして、その説明を省略する場合がある。
【００５３】
本発明の一態様は、建築物の形状データ、方位データ、および、前記建築物の外表面の材料もしくは表面処理または加工処理データから前記建築物の３次元モデルを生成する３次元モデル生成手段と、撮像手段によって取得された前記建築物の外観画像データから前記３次元モデルの外表面の色合いを修正して３次元建築物モデルを生成する色合い修正手段と、を有する初期立体画像モデル生成部、前記建築物が建築される場所の経度・緯度データ、および、シミュレーション期間を入力する条件入力手段と、入力された条件に基づき気象データベースから前記シミュレーション期間内の所定の期日の気象データを取り込む気象データベース取込手段と、を有するデータ取込部、前記気象データに基づき前記３次元建築物モデルの外表面の暴露状態を算出する３Ｄシミュレーション手段、を有する暴露環境算出部、および暴露状態の累積に対応する予め取得された前記建築物の外表面の材料もしくは表面処理または加工処理データの表面色の経年変化データが格納された経年変化状態量データベースと、前記暴露状態に基づいて該経年変化状態量データベースを参照することで前記外表面の色を画素単位で算出する色変化演算手段と、を有する色変化算出部、を備え、前記気象データベース取込手段が前記シミュレーション期間の初日から最終日まで順に気象データを取込み、前記色変化演算手段が取り込まれた前記気象データを累積した累積気象データに基づき前記経年変化状態量データベースを参照して前記外表面の色を算出する、ものであれば、その具体的態様は、いかなるものであっても構わない。
【００５４】
例えば、３次元モデルの生成手段においては様々なコンピュータによる支援設計ツール・アプリケーションを適用することができる。気象データベースは、気象庁が提供する無人観測施設である地域気象観測システムのアメダス（ＡＭｅＤＡＳ：Automated Meteorological Data Acquisition System）によって取得できる気象データ（気温、降水量、日射量、風向・風速、積雪量、湿度）に限定されず、実際の建築物周辺の気象データを計測してもよい。また、経年変化状態量データベースは、本発明に係る装置によってシミュレーションをしつつ取得された経過観測の色データを蓄積してもよい。
【００５５】
（第１実施形態）
はじめに図１の本発明の第１実施形態に係る表面色経年変化シミュレーション装置のシステム構成図を参照して、本実施形態の主要な構成を説明する。
【００５６】
（全体構成の説明）
本実施形態に係る表面色経年変化シミュレーション装置１０は、一種のコンピュータであり、演算を実行するプロセッサ（ＣＰＵ）、各種データを一時記憶する記憶領域およびプロセッサによる演算の作業領域を提供するランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）、プロセッサが実行するプログラムおよび演算に使用する各種のデータが予め格納されている読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、およびプロセッサによる演算の結果および装置の各部から得られたデータのうち保存しておくものを格納する書き換え可能な不揮発性メモリを備えている。不揮発性メモリは、システム停止後も常時電圧供給されるバックアップ機能付きＲＡＭで実現することができる。なお、以下の説明において、プロセッサによる演算やメモリによる保管等のデバイス、その機能に関する記載を省略する場合がある。
【００５７】
そして、表面色経年変化シミュレーション装置１０は、初期的な建築構造物の３次元モデルを生成する初期立体画像モデル生成部１００と、気象データを取り込むデータ取込部２００と、３次元モデルと気象データから暴露環境を３次元モデルに適用してシミュレートする暴露環境算出部３００と、暴露環境情報により建築構造物の色変化を算出する色変化算出部４００と、建築物の経過観察結果によって表面色の色合いを較正する自動色較正部５００と、を備えている。
【００５８】
初期立体画像モデル生成部１００は、建築物の３次元モデルの基本モデルを生成する３Ｄモデル生成手段１０１と、この基本モデルを実際の建築物の画像によって色合いを修正する色合い修正手段１０２と、色合いが修正された３次元モデルを保管する初期モデル設定手段１０３と、を備える。
【００５９】
３Ｄモデル生成手段１０１は、建築物の諸元（設計図、例えば、方位が示された外観の図面）が含まれた形状データ１１および建築物の外表面データ１２を取り込む。形状データ１１には建築物の外表面の指示内容が含まれており、この指示内容には、例えば、外表面の材料、表面処理、加工処理、塗料等が含まれている。
【００６０】
３Ｄモデル生成手段１０１は、形状データ１１に基づき、外表面データ１２から指示された外表面の材料、表面処理、加工処理、塗料等に該当する色を選択して、３次元モデルの色を設定する。なお、色の設定、色変化シミュレーションの説明については後述する。
【００６１】
３Ｄモデル生成手段１０１が生成した基本モデルのデータは、次に色合い修正手段１０２に送られる。色合い修正手段１０２は、カメラ等の撮像手段３０によって撮像・取得された実際の建築物の外表面のカラー画像である初期画像データ１３に基づいて、色づけがされた基本モデルの色合いを修正する。そして、色合いが修正された３次元モデルが、初期モデル設定手段１０３に保管される。
【００６２】
一方、条件入力手段５０に入力されたシミュレーション期間１５と、建築物の経度・緯度データ１４とは、データ取込部２００の気象データ取込手段２０１に送信される。条件入力手段５０は、例えばコンピュータのキーボードやマウス等の入力装置である。シミュレーション期間１５は、例えば、ＣＲＴ等のディスプレイ、表示装置にカレンダーを表示させて、シミュレーションする期間を選択するようにしても良い。また、経度・緯度データ１４は、地図を表示させて、建築物の所在地を選択するようにしても良い。
【００６３】
気象データ取込手段２０１は、条件入力手段５０から受信したシミュレーション期間１５と、建築物の経度・緯度データ１４とに基づき、気象データベース４０から、シミュレーション計算を行う期日・場所に該当する気象データ１７を取り込む。気象データベース４０は、例えば、アメダスによって取得できる気象データ１７（気温、降水量、日射量、風向・風速、積雪量、湿度）を適用することができる。ただし、アメダスに限定されず、実際の建築物周辺の気象データ１７を計測したデータを使用してもよい。
【００６４】
なお、データ取込部２００の気象データ取込手段２０１は、表面色経年変化シミュレーション装置１０が、シミュレーション期間１５の初日から終日まで順にインクリメントして演算をするときに、その都度気象データベース４０から気象データ１７を取り込むようにしている。なお、インクリメントの間隔は任意で設定するようにしても良い。
【００６５】
次に、暴露環境算出部３００の３Ｄシミュレーション手段３０１は、初期立体画像モデル生成部１００の初期モデル設定手段１０３に保管された色合いが修正された３次元モデルと、データ取込部２００の気象データ取込手段２０１が取り込んだ気象データ１７と、に基づき、暴露環境における建築物の状態のシミュレーション演算を行う。具体的には、建築物の軒や庇によって遮られる雨滴や日射、雨滴の跳ね返り、積雪による建築物暴露状態の変化、風向・風速による雨滴衝突箇所の変化等のシミュレーション演算を行う。
【００６６】
３Ｄシミュレーション手段３０１は、画素単位（ドット単位）で暴露環境のシミュレーションを行い、この結果は色変化算出部４００の環境因子累積手段４０１へ送信される。なお、画素単位ではなく、複数の画素に拡張した単位でシミュレーション演算を行っても良い。
【００６７】
色変化算出部４００の環境因子累積算出手段４０１は、例えば、画素単位（ドット単位）で、特に表面色経年変化に影響のある累積気温、累積降水量、累積日射量等を算出して、経年変化状態量データベース４０２へ送信する。
【００６８】
経年変化状態量データベース４０２は、受信した気温等の累積値が該当する外表面の位置を特定して、外表面データ１２に蓄積されている当該箇所の材料・表面処理・加工処理データを参照する。そして、経年変化状態量データベース４０２に蓄積された、気温等の累積値と該当する外表面における色変化を算出するための関係式の係数を設定する。
【００６９】
詳しくは、本実施形態における色は、明度を意味する次元Ｌ＊と補色次元のａ＊およびｂ＊からなるＬ＊ａ＊ｂ＊色空間におけるＬ＊，ａ＊，ｂ＊を累積気象データの関数として算出している。すなわち、算出されたＬ＊，ａ＊，ｂ＊に基づき外表面の色を算出される。経年変化状態量データベース４０２には、Ｌ＊，ａ＊，ｂ＊を算出する関数における前記累積気象データに乗ずる係数が格納されている。
【００７０】
明度・彩度・色相で表されるＬ＊ａ＊ｂ＊色空間は、人間の視覚を近似するよう設計されている。また、知覚的均等性を重視しており、Ｌ＊成分値は人間の明度の知覚と極めて近い。したがって、カラーバランス調整を正確に行うために出力曲線をａ＊およびｂ＊の成分で表現したり、コントラストの調整のためにＬ成分を使ったりといった利用が可能となる。したがって、この態様によれば、より人間の視覚に近い色変化シミュレーションを提供できる。
【００７１】
色変化演算手段４０３は、経年変化状態量データベース４０２から送信された気温等の累積値と該当する外表面における色変化を算出するための関係式の係数に基づき、経年によって変化した色を算出する。
【００７２】
本実施形態における表面色経年変化シミュレーション方法について説明する。本実施形態において、色変化演算手段４０３は、Ｌ＊，ａ＊，ｂ＊を算出する関数として前記した（１）〜（３）式を適用している。
【００７３】
（１）〜（３）式に示すように、明度・彩度・色相で表されるＬ＊ａ＊ｂ＊色空間を累積気象データが変数とされた関係式とすることで、より実態に近いＬ＊，ａ＊，ｂ＊を算出することができるため、信頼性の高いシミュレーション結果を提供することができる。
【００７４】
前記したように、色合い修正手段１０２は、カメラ等の撮像手段３０によって撮像・取得された実際の建築物の外表面のカラー画像である初期画像データ１３に基づいて、色づけがされた基本モデルの色合いを修正する。具体的には、色合い修正手段１０２は、経年変化状態量データベース４０２に格納された（１）〜（３）式の係数Ｄ，Ｈ、Ｌを前記建築物の外観画像データに応じて修正することで、初期モデルの色合いを修正している。
【００７５】
詳しくは、外観画像データ１３に対して、（１）〜（３）式を適用すると、シミュレーションの初期値となる係数Ｄ、Ｈ、Ｌが異なるためシミュレーションに誤差が発生する。そこで、外観画像データの各画素（ｓＲＧＢ形式を想定）をＬ＊ａ＊ｂ＊色形式へ変換し画像全体を走査し、外観画像データのＬ＊，ａ＊，ｂ＊各値の平均値を算出する。このように、求まったＬ＊の平均値を係数Ｄ、ａ＊の平均値をＨ、ｂ＊の平均値をＬとすることでシミュレーションの誤差をなくすことができる。
【００７６】
次に、積雪による日射量の影響について説明する。積雪により、雪に埋もれた木材表面は気温０度となり、また、雪の遮蔽により日射量もまた０となる。そのため前記した（１）〜（３）式で使用する累積気温，累積温度を算出する際には、積雪量と、建築物の形状データから、雪に埋もれる壁面を算出し、雪に埋もれると判断された壁面の１日の気温、日射量は０として累積気温、累積温度を算出して（１）〜（３）式に適用することでより実態に近い色変化を示すことができる。
【００７７】
色変化演算手段４０３によって算出された画素単位の画像データは、条件入力手段５０に入力されたシミュレーション期間１５に基づき、期間中であるならば自動色補正部５００の色合い較正手段５０１へ送信され、期間終了であるならば最終画像６００としてＣＲＴ等のディスプレイ、表示装置に出力される。
【００７８】
自動色補正部５００は、前記した撮像手段３０に建築物の撮像を指示する。そして、自動色補正部５００の色合い較正手段５０１は、色変化算出手段４０３から受信する画像データと、撮像手段３０が撮像した画像データ１８と、を比較するとともに、実際の建築物の表面色に応じてシミュレーション結果を較正する。
【００７９】
色合い較正は、例えば、前記した式（１）〜（３）は１次式であり，直線的な色変化のみ再現できる。そのため、色変化が山なり、もしくは谷を描く２次式の場合は，色変化を再現することが困難となる。そこで、木材表面の色Ｌ＊の色変化を監視し、上昇から下降に転じた場合（すなわち最大となった場合）、最大より前の期間を前期、後の期間の後期と名付けて、後期では式（１）〜（３）の係数Ａ〜Ｌを後期用に事前に別途用意した別の係数を使用するように自動的に変更する。ここで、前期、後期の分割はＬ＊，ａ＊，ｂ＊別々に最大を見つけてＬ＊，ａ＊，ｂ＊個別に前期、後期にわけることで種々の状況に対応することができる。
【００８０】
なお、通常、シミュレーションは撮像する時期に先行して実施されることから、自動色補正部５００は、色変化演算手段４０３によって算出された画素単位の画像データを蓄積して、自動色補正部５００が建築物を撮像したときに色合い較正を行うこととしても良い。この態様によれば、途中段階にて色合いを構成することで、より実態に近いシミュレーションを行うともに、将来的な予測の精度も向上させることができる。
【００８１】
前記したように、表面色経年変化シミュレーション装置１０は、シミュレーション期間１５が終了したとき、最終画像６００としてＣＲＴ等の表示装置に出力される。なお、予めシミュレーション期間１５の所定期日を設定すれば、当該期日に相当する中間画像６０１をＣＲＴ等の表示装置に出力することもできる。
【００８２】
以上説明したように、本実施形態によれば、建築物の諸元、方位データ、緯度・経度、シミュレーション期間を入力することで、実際の建築物の画像によって修正されたモデルによって、表面色の経年変化シミュレーションを自動で行うことができる。特に、従来技術では行われていなかった、入力データによって建築物の諸元等をより詳細に特定することで、正確な気象データ取込を実現させることができる。また、累積の気象データに対して実験的に取得された経年変化状態量データベースを使っていることによって、より実態に近いシミュレーションを実現させている。
【００８３】
（表面色経年変化シミュレーションの説明）
次に図２〜８を参照して表面色経年変化シミュレーションの例を説明する。図２は木造建築物の表面色経年変化の実例概要図、図３は経年変化状態量データベース取得試験の実例概要図、図４は表面色経年変化シミュレーション方法の説明図（１）、同じく図５は表面色経年変化シミュレーション方法の説明図（２）、図６は表面色経年変化シミュレーションの実施例（１）概要図、図７は表面色経年変化シミュレーションの実施例（２）概要図、図８は３次元建築物モデルのシミュレーション方法の説明図である。なお、以下の説明では、外表面が木材である建築物の例を説明するが、本実施形態が木材に限定されないことは言うまでもない。
【００８４】
図２は、外壁に木材を使用した建築物の経年変化の実例を示している。対象とした建築物は大阪木材会館（〒550-0013大阪府大阪市西区新町３丁目６−９）であり、（Ａ）が２０１２年２月２５日に撮影された画像、（Ｂ）が２０１２年１０月２９日に同地点から撮影された画像である。なお、実際の建築物の表面色は濃淡のある茶系統となっている。
【００８５】
図２に示されるように、外表面には色変化が生じている。これらの色変化は暴露環境に依存する経年変化であり、特に建築物上部での色変化が著しいように見える。これらの色変化および変化量の違いは、日照、建物の方位、風、雨などさまざまな要因によって起こるものである。本実施形態の表面色経年変化シミュレーションでは、これらの様々な要因を考慮している。
【００８６】
図３は、表面色経年変化シミュレーションの暴露状態検証試験の供試体であり、（Ａ）は供試体の概略寸法諸元であり、（Ｂ）はその写真である。供試体には屋根を設け、庇・軒を再現している。詳しく説明すると、材料には杉材を用い、無塗装スギ無処理材、無塗装スギ高熱乾燥処理材、塗装スギ高熱乾燥処理材の試験片を東西南北の壁面，軒有，軒無の高さに配置している。以下は、無塗装スギ高熱乾燥処理材を対象として説明する。
【００８７】
暴露状態検証試験は、約１〜４週間ごとに木材を一旦とりはずし、色測計によるＬ＊ａ＊ｂ＊色空間の値の計測、およびスキャナによる画像取り込みを行った。
【００８８】
この暴露状態検証試験から、次の木材の経年変化による変色の予測を行う式（１）〜（３）の暴露試験によって得られた前記累積気象データに乗ずる係数Ａ〜Ｌが取得される。
【００８９】
次に図４を参照すると、明度Ｌ＊の色変化シミュレーションの例を示している。すなわち、気象庁より得た暴露試験地の気象データは、図１に示す気象データ１７を気象データベース４０から取り込んだ、例えばアメダスの気象データが相当する（Ｓ０１）。
【００９０】
この気象データＳ０１から環境因子累積算出手段４０１によって、累積気温ｔ、累積降水量ｒ、累積日射量ｓが算出され、上記（１）で表されるＬ＊の予測式に代入されて色変化（色変化の差分量ｄＬ＊）を得ることができる（Ｓ０２）。図では記載していないが、Ｌ＊と同様に、ａ＊については（２）式、ｂ＊については（３）式にて、色変化の差分量ｄａ＊、ｄｂ＊を得る。以下、本実施形態でのシミュレーションおよび結果の表示について説明する。
【００９１】
まず入力された木材の画像は，ＡｄｏｂｅＲＧＢ表色系であるとみなし，画像の各画素をＡｄｏｂｅＲＧＢ表色系からＸＹＺ表色系へ変換する。さらにＸＹＺ表色系からＬ＊ａ＊ｂ＊表色系へ変換する。次に，入力されたｔ，ｒ，ｓから木材の色変化量を求める。式（１）でｔ＝０、ｒ＝０、ｓ＝０、として暴露前の木材の色を求める．これをＬ＊ａ＊ｂ＊ｚｅｒｏとする。入力されたｔ，ｒ，ｓと式（１）より暴露後の色を求める。これをＬ＊ａ＊ｂ＊ｅｘｐｏｓｕｒｅとする。
【００９２】
次に、木材の暴露前と暴露後の色差を式（４）より求める．
ｄＬ＊ａ＊ｂ＊＝Ｌ＊ａ＊ｂ＊ｅｘｐｏｓｕｒｅ−Ｌ＊ａ＊ｂ＊ｚｅｒｏ  （４）
ここでｄＬ＊ａ＊ｂ＊は求める色差となる。
【００９３】
Ｌ＊ａ＊ｂ＊表色系に変換された入力画像の各画素の色をＬ＊ａ＊ｂ＊ｉｍａｇｅとすると，シミュレーション結果の画像の各画素の色は式（５）より求まる。
Ｌ＊ａ＊ｂ＊ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ=Ｌ＊ａ＊ｂ＊ｉｍａｇｅ＋ｄＬ＊ａ＊ｂ＊  （５）
ここで、Ｌ＊ａ＊ｂ＊ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎは、シミュレーション後の結果となる色（Ｌ＊ａ＊ｂ＊表色系）である。画像を、ＣＲＴ等の表示装置、ディスプレイに表示する際には，Ｌ＊ａ＊ｂ＊表色系からＸＹＺ表色系，さらにＡｄｏｂｅＲＧＢ表色系へと変換して表面色として表示してもよい。
【００９４】
次に図５を参照すると、Ｓ０２で得られ、上記で説明した色変化の差分量ｄＬ＊、ｄａ＊、ｄｂ＊が、暴露前の木材のスキャン画像（Ｓ０３）のＬ＊ａ＊ｂ＊色空間の各画素に加算される（Ｓ０４）。そして、シミュレーション結果を表色系としてＣＲＴ等の表示される（Ｓ０５）。
【００９５】
次に図６，７を参照してシミュレーション結果と暴露状態検証試験結果とを比較した結果を説明する。この暴露状態検証試験は、図３に示した供試体を、茨城県つくば市内にて２０１３年１０日１日から屋外暴露試験に供したものである。なお、比較対象としたスギ試片は、高熱乾燥処理（２２０℃，２．５時間）している。
【００９６】
図６、７において、それぞれ（Ａ）は供試体実物を撮像したスキャン画像とそのスキャン画像に対応するＬ＊ａ＊ｂ＊の値であり、（Ｂ）は暴露期間の気象データによって演算されたシミュレーション画像とそのシミュレーション画像に対応するＬ＊ａ＊ｂ＊の値であり、（Ｃ）の丸枠で囲った部分はスキャン画像・シミュレーション画像の対応箇所を示している。なお、（Ａ），（Ｂ）において実線はＬ＊、破線はａ＊、点線はｂ＊の推移を示している。
【００９７】
図６，７とも、シミュレーションのＬ＊ａ＊ｂ＊の値の推移とスキャン画像によるＬ＊ａ＊ｂ＊の値の推移とは全体的に同じ褪色傾向を示しており、例えば、（Ｂ）の縦実線で示した１年後を比較すると、ほぼ同等なＬ＊ａ＊ｂ＊の値を示している。このように、本実施形態に係るシミュレーションは妥当であることが検証されている。
【００９８】
次に図８を参照して、３次元のシミュレーションモデル（Ａ）に対する、日光の遮蔽率を計算した結果（Ｂ）、雨滴の跳ね返りを計算した結果（Ｃ）、各面の方位による日射状況を計算した結果（Ｄ）を説明する。
【００９９】
図８（Ｂ）はＡｍｂｉｅｎｔ  Ｏｃｃｕｌｕｓｉｏｎと呼ばれる手法により求めることができる。これは、３次元シミュレーションモデルの任意の位置から多量の光線を周囲に均等に発射し、他の面に衝突した光線の数を求めることで、その位置にどの程度外部から日光が当たるのか求めるものである。
【０１００】
図８（Ｃ）は、（Ｂ）の結果を拡張することで算出することができる。すなわち、発射する光線に長さを与え、その長さ以下で他の面に衝突し、かつ、衝突した面が垂直面だった光線の数を求める。その光線の数によって、その位置にどの程度雨滴の跳ね返りがあるか算出するものである。また、図８（Ｄ）の方位は、面の法線から算出することができる。
【０１０１】
遮蔽率が高い場所では、累積気温、累積日射量を低い値とし、一方雨滴の跳ね返りが多い場所では、累積降水量の値を高い値にしてシミュレーションすることで建築物の構造を考慮して各部位に使用された木材の色変化シミュレーションを実施することができる。
【０１０２】
上記説明では、累積気温、累積日射量、累積降水量による予測式（１）〜（３）に基づいて説明したが、本実施形態は、風向・風速による雨滴の挙動を反映させることができる。したがって、局所的に水分を多く含む部分の色変化を示すことができる。
【０１０３】
すなわち、流体や熱など他の多くの現象に応用されているＳＰＨ(Smoothed Particle Hydrodynamics)法に、風向・風速を取り入れ雨滴の挙動を算出し、建築物の形状データと組み合わせることで、各壁面に付着する雨量から、雨量がどれだけ増加するかを算出する。算出された雨量の増加量を反映し、累積雨量を算出，式（１）〜（３）に適用することでより正確なシミュレーションが可能となる。さらに、降水後に日射が出た場合は，雨滴の蒸発を考慮することでより正確なシミュレーションが可能とする。
【０１０４】
さらに、本実施形態では、積雪による日射量の影響を反映することができる。すなわち、積雪により、雪に埋もれた木材表面は気温０度となり、また、雪の遮蔽により日射量もまた０となる。そのため前記した（１）〜（３）式で使用する累積気温，累積温度を算出する際には、積雪量と、建築物の形状データから、雪に埋もれる壁面を算出し、雪に埋もれると判断された壁面の１日の気温、日射量は０として累積気温、累積温度を算出して（１）〜（３）式に適用することでより実態に近い色変化を示すことができる。
【０１０５】
また、表面劣化、腐食、藻の付着、カビなどによる変色に関する観測結果を蓄積した「表面劣化経年変化データベース」、「腐食経年変化データベース」、「藻付着経年変化データベース」、「カビ経年変化データベース」を参照することで、より実態に即したシミュレーションを実施することもできる。
【０１０６】
（第２実施形態）
次に、図９の本発明の第２実施形態に係る表面色経年変化シミュレーション装置２０のシステム構成図を参照して、本実施形態の主要な構成を説明する。
【０１０７】
前記した第１実施形態の表面色経年変化シミュレーション装置１０と表面色経年変化シミュレーション装置２０とは、図１の自動色較正部５００の色合い較正手段５０１を、異常検知部７００に置き換えたものとしている。それ以外の構成については、第１実施形態と同じであるため、説明を省略する。
【０１０８】
異常検知部７００は、シミュレーション期間１５の初日から最終日までの間において、１または２以上の経過観察日が指定されたとき、撮像手段３０が、経過観察日に建築物の経過外観画像データ１８を取得するように指示する。
そして、異常検知部７００の色比較手段７０１は、建築物の所定箇所での経過外観画像データ１８の色と、３次元建築物モデルのシミュレーションの所定箇所の外表面の色と、を比較する。
【０１０９】
異常検知部７００は、ここで、Ｌ＊，ａ＊，ｂ＊のいずれかが所定値を超えるとき、経過外観画像データ１８と３次元建築物モデルのシミュレーション画像データ７０２を出力させる。このように構成することで、異常と想定される状況が発生したときに画像データ７０２が出力されることで、観測者の注意を促すため、迅速な対応を支援することができる。
【０１１０】
以上の説明では外壁が木材の建築物を対象とした説明をしているが、本発明の態様は上記実施形態に限られるものではない。例えば、窯業系、金属系、セメントモルタル塗り、タイル、土塗りにも適用することができる。さらには、光触媒などのコーティングがされた場合などにも適用できる。
【０１１１】
本発明に係る表面色経年変化シミュレーション装置に、このような材料・表面処理・表面加工処理の外表面を適用する場合には、表面変化状態量データベースに蓄積するデータを取得して、データベースを構築すれば良い。さらには、本発明に係る表面色経年変化シミュレーション装置は、色合い較正手段を備えていることから、シミュレーションと同時に行う観測データを蓄積することによって、データベースを充実させることもできる。
【０１１２】
また、第２実施形態では、異常が検出され、例えば建築物内部に原因がある場合には、別途該当する箇所近傍（建築物外表面、内部を問わず）に適当なセンサを設置して、表面色経年変化シミュレーションとともに経過観察を行うこともできる。
【符号の説明】
【０１１３】
１０，２０・・・表面色経年変化シミュレーション装置
１１・・・形状データ
１２・・・外表面データ
１３・・・初期画像データ
１４・・・緯度・経度データ
１５・・・シミュレーション期間
１７・・・気象データ
１８・・・画像データ
３０・・・撮像手段
４０・・・気象データベース
５０・・・条件入力手段
１００・・・初期立体画像モデル生成部
１０１・・・３Ｄモデル生成手段
１０２・・・色合い修正手段
１０３・・・初期モデル設定手段
２００・・・データ取込部
２０１・・・気象データ取込手段
３００・・・暴露環境算出部
３０１・・・３Ｄシミュレーション手段
４００・・・色変化算出部
４０１・・・環境因子累積算出手段
４０２・・・経年変化状態量データベース
４０３・・・色変化演算手段
５００・・・自動色較正部
５０１・・・色合い較正手段
６００・・・最終画像
６０１・・・中間画像
７００・・・異常検知部
７０１・・・色比較手段
７０２・・・画像
【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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