(57)【要約】【課題】染みや汚れなどの雑音が含まれるコンクリート壁面よりひび割れのみを正確に検出するひび割れ検出方法及びひび割れ検出プログラムを提供する。【解決手段】検査対象であるコンクリート表面を撮像して原画像を作成し、前記原画像に対してエッジを強調する鮮鋭化処理を施す。エッジを強調した前記原画像よりある１方向に対して画素毎に隣接する前方の画素あるいは後方の画素との輝度値の差分を取得し、差分値が設定範囲に含まれる場合、ひび割れのエッジと判断し位置検出する。この位置検出を様々な方向について行い、検出されたある１つのエッジに注目したとき、最も近接している他方向から検出されたエッジと組み合わせ、ひび割れの両側のエッジとし、そのエッジ間をひび割れとして判定を行う。また、検出されたひび割れの大きさ、幅、長さ、形を利用しひび割れと雑音の分別を行い、染みや汚れなどの雑音が含まれるコンクリート面よりひび割れのみを正確に検出する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
検査対象であるコンクリート表面を撮像して、原画像を作成し、前記原画像に画像処理を施し前記原画像内よりひび割れを検出するコンクリートのひび割れ検出法おいて、前記原画像に対し、ある１方向に対して画素毎に隣接する前方にある画素あるいは後方の画素との輝度値の差分を画素差分値として取得し、前記画素差分値が設定範囲に含まれるエッジ画素の位置を検出する位置検出手段を備え、複数方向に対して前記位置検出手段によるエッジ画素の位置検出し、前記複数方向中の異なる方向に検出したエッジ画素間の画素またはエッジ画素をひび割れ画素とすることを特徴とするコンクリートのひび割れ検出方法。
【請求項２】
請求項１において、輝度値の差分を行う前に、エッジを強調するための鮮鋭化処理を備えた請求項１記載のコンクリートのひび割れ検出方法。
【請求項３】
前記画素差分値における設定範囲は、原画像内のひび割れのないコンクリート表面上の最も大きい画素間差分値を参照値とし、前記参照値より大きい値を設定範囲とする請求項１ないし請求項２記載のコンクリートのひび割れ検出方法。
【請求項４】
前記画素差分値における設定範囲は、原画像内または原画像の一部の内における、ひび割れまたは雑音（汚れや本来の凹凸など）ではないコンクリート平面上の最も低い画素値を有する画素とひび割れ部の最も高い画素値を有する画素との画素差分値を参照値とし、前記参照値または前記参照値より大きい値を設定範囲の下限とする請求項１ないし請求項２記載のコンクリートのひび割れ検出方法。
【請求項５】
検出したひび割れをひび割れの大きさ、長さ、角度、形を用いて判別しひび割れと雑音を区別するひび割れと雑音の分別部を備えた請求項１乃至４の複数記載のコンクリートのひび割れ検出方法。
【請求項６】
前記ひび割れと雑音の分別部において、大きさの判定条件は、ひび割れを構成する画素群毎に画素数を算出し、前記画素数を判定基準とした請求項５のコンクリートのひび割れ検出方法。
【請求項７】
前記ひび割れと雑音の分別部において、長さの判定条件は、ひび割れを構成する画素群毎に対し細線化処理を施し、処理後の前記画素群の画素数を判定基準とした請求項５のコンクリートのひび割れ検出方法。
【請求項８】
また、長さの判定条件において、ひび割れを構成する画素群毎に対し、ひび割れ方向に複数画素延長させ、別のひび割れの画素群と連結させたのち、細線化処理を施し、処理後の前記画素群の画素数を判定基準とした請求項５のコンクリートのひび割れ検出方法。
【請求項９】
前記ひび割れと雑音の分別部において、角度の判定条件は、ひび割れを構成する画素群毎に対し細線化処理を施し、得られた細線の両端点とそれらの間に位置する細線上の点（例えば細線上の中点）を算出し、両端点と細線上の点がなす角を判定基準とした請求項５のコンクリートのひび割れ検出方法。
【請求項１０】
前記ひび割れと雑音の分別部において、形の判定条件は、ひび割れを構成する画素群毎に対し１つの図形（例えば、矩形）で囲い、細線化処理を施した前記画素群と前記図形の面積の比率があらかじめ設定した範囲内であれば、ひび割れとした請求項５のコンクリートのひび割れ検出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】本発明はコンクリートに生じるひび割れを撮影画像により検出する方法及び検出プログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】近年、高度経済成長期に作られた公共インフラや建造物が老朽化を迎え、さらに東京オリンピックを数年後に控えるため、修繕・建て直しの順位付けが急務となっている。現在の点検作業はほとんど作業者による目視検査によって行われている。目視検査ではクラックスケールを用いて作業者が目視によりひび割れ幅を測定し、計測したひび割れ幅を含めコンクリート表面のひび割れの位置と損傷程度を記録している。これらの点検結果より建物の老朽化具合が判断され、修繕・建て直しの順位付けが行われている。しかし、目視検査は、多くの費用と人件費が必要である。このため、これらの点検作業の省人化と作業の効率化とコストを削減することが望まれており、特許文献１〜２に示す技術が既に公表されている。【０００３】特許文献１は、撮影された入力画像に対し、入力画像の濃度の補正を行う。補正後、注目画素を移動させながら、注目している画素を中心とする局所領域の平均濃度値を閾値として決定し、各局所領域の２値化処理を行いながらひび割れの抽出を行う。抽出したひび割れ検出画像（二値化画像）に対してしみ跡や汚れなどの雑音領域を除去するために輪郭線追跡処理を行い、輪郭線画素数閾値を設け、それより多い画素数を有するものをひび割れとして抽出するというコンクリート表面のひび割れ検出方法が開示されている。【０００４】特許文献２は、コンクリート壁面を撮影した原画像データに対し、線形の空間フィルタを用いて縦割れと横割れ、斜め割れに対し強調処理を行うことによって、４方向に対してひび割れを強調した二値化画像データを作成するとともに、ひび割れ幅を特徴として用いて、ひび割れと染みや汚れあるいは光ムラを分けて、ひび割れだけを抽出するコンクリート壁面のひび割れ検出方法が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００６−１６２５８３号公報
【０００６】
【特許文献２】特開２００２−３１０９２０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】特許文献１で開示されているひび割れ検出では、２値化処理によりひび割れを検出し、輪郭線追跡処理によって輪郭線を抽出することにより、輪郭線画素数閾値で画素数の少ないものを雑音として除去を行っているが、２値化処理では原理的にコンクリート表面のひび割れより小さい凹凸だけではなく、ひび割れより大きい汚れや緩やかな明るさの変化またはムラも検出される。また、局所領域の２値化処理を行ったとしても、緩やかな明るさの変化またはムラは除去できるが、大きい汚れが検出されてしまう。そのため、輪郭線画素数閾値で画素数の少ないものを雑音として除去方法では、大きな汚れや明るさのムラなどに対応することは困難である。【０００８】特許文献２で開示されているひび割れ検出装置では、強調及び２値化処理によりひび割れを抽出し、ひび割れ幅を特徴として用いて、ひび割れと染みや汚れあるいは光ムラを分けて、ひび割れだけを検出するが、２値化処理では原理的にあるひび割れや大きな汚れのほか、線状の細かい汚れなども抽出される。そのため、幅の大きいものを雑音として除去する方法では、線状の汚れ、凹凸、雨垂れなどなどに対応することは困難である。また、この方法では、原理的に幅の大きいひび割れが存在する壁面に適用できない。
【課題を解決するための手段】
【０００９】実施形態のひび割れ検出方法は、検査対象であるコンクリート表面を撮像して、原画像を作成し、前記原画像に画像処理を施し前記原画像内よりひび割れを検出するコンクリートのひび割れ検出法おいて、前記原画像に対してエッジを強調する鮮鋭化処理部と、ある１方向に対して画素毎に隣接する前方の画素あるいは後方の画素との輝度値の差分を取得し、前記差分値が設定範囲に含まれる画素位置を検出する位置検出部と、検出したひび割れを構成する画素群に対し所定条件よって判別を行うひび割れと雑音の分別部を備えた、前記位置検出部によって検出された画素位置から判定手段を用いてひび割れを検出する方法を特徴とする。前記設定範囲としては、原画像内または原画像の一部内における、ひび割れまたは雑音（汚れや本来の凹凸など）ではないコンクリート平面上の最も大きい隣接画素の差分値以上を範囲とする。前記所定条件としては、検出を行いたい最小のひび割れの幅、長さ、形をもとに設定し、各項目がすべて所定範囲内であれば、ひび割れと判断する。前記判定手段としては、前記位置検出部によって測定された画素は、ひび割れのエッジにあたり、注目している端に最も近接している他のエッジとを組み合わせ、ひび割れの両側のエッジとし、そのエッジ間をひび割れとして判定を行う。
【発明の効果】
【００１０】本発明のひび割れ検出方法は、ひび割れより大きな染みや汚れや細かい表面上の凸凹などの雑音が含まれるコンクリート壁面よりひび割れのみを正確に検出できるという利点がある。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】  本発明の一実施形態の画像処理部の構成を示す図である。
【図２】  本発明の一実施形態に係るコンクリート表面のひび割れ検出方法の実施手順を示したフローチャートである。
【図３】  位置検出の模式的な図である。
【図４】  ひび割れ検出の模式的な図である。
【図５】  原画像撮影風景である。
【図６】  ノイズを多く含むひび割れ画像である。
【図７】  ノイズ処理例１である。
【図８】  ノイズ処理例２である。
【図９】  実施形態１の処理結果を模式的に示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】以下実施形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。なお、本実施の形態では、コンクリート建造物のひび割れを検出する例で説明するが、コンクリート製の構造物全てのひび割れに適応可能である。
【００１３】図１は、本実施形態に係るコンクリート建造物表面のひび割れ検出を行う画像処理部の概略的な構成を示す図であり、図２は、本実施形態に係るコンクリート建造物表面のひび割れ検出方法を示したフローチャートである。図１に示すように、画像処理部１０は、カメラ２０とディスプレイ３０、ストレージ４０を取り付けられている。画像処理部１０は、鮮鋭化処理部１１と、位置検出部１２と、ひび割れ検出部１３と、ひび割れと雑音の分別部１４とを備えている。カメラ２０は、２次元状に配置された固体撮像素子のアレイを有するイメージセンサとそのイメージセンサ上に被写体の像を結像する撮像光学系とを備えている。
【００１４】画像処理部１０の詳細を図２と合わせて説明を行う。鮮鋭化処理部１１は、鮮鋭化処理（Ｓ２）に、位置検出部１２は、位置検出（Ｓ３）に、ひび割れ検出部１３は、ひび割れ検出（Ｓ４）に、ひび割れと雑音の分別部１４は、ひび割れと雑音の分別（Ｓ５）に対応をする。まず、カメラ２０を用いてコンクリート建造物のひび割れを含む表面上を撮像して、原画像を取得し、入力する（Ｓ１）。次に、鮮鋭化処理（Ｓ２）では、入力した画像の高周波成分を空間フィルタの一種であるラプラシアン・フィルタで計算し入力した画像に加算することで、入力した画像のエッジが強調されるため、ひび割れのエッジも強調される。次に、位置検出（Ｓ３）は、鮮鋭化処理（Ｓ２）によってエッジが強調された原画像に対して、ある１方向に関して画素毎に差分値を算出し、差分値があらかじめ設定していた範囲内であれば、ひび割れの特徴画素としてその位置を検出する。図３その一例として、あるひび割れ（Ｃ１）に対して、位置検出（Ｓ３）を「下方向」「上方向」「右方向」「左方向」の４方向に行った場合を示す。図中矢印を示しているのが差分を取る方向であり、黒色はひび割れの画素（Ｃ１）であり、灰色はその矢印の方向において差分が閾値以上となるひび割れのエッジ画素（Ｒ１）である。次に、ひび割れ検出（Ｓ４）は、位置検出（Ｓ３）によって検出されたひび割れの特徴画素間をひび割れとして検出する処理である。図４（ａ）は、図３に示した４方向全ての位置検出結果（Ｒ１）（灰色）を重ね合わせ合成をした例を示す。図４（ｂ）は、図４（ａ）に示す合成した位置検出結果（Ｒ１）の内部をひび割れ（Ｄ１）として検出した例を示す。次に、ひび割れと雑音の分別（Ｓ５）は、コンクリートで作れている建造物等にあるコンクリート特有の表面上の凹凸やざらつきもひび割れの特徴として似ているため、ひび割れ検出（Ｓ４）によって、凹凸やざらつきが検出されてしまった時、ひび割れのみを抽出するための判定処理を行い、その結果を画像表示手段および画像保存手段を用いて、結果出力（Ｓ６）を行う。Ｓ１〜Ｓ６の各処理の詳細を次に説明する。
【００１５】（原画像入力  Ｓ１）
コンクリート製の建造物表面に対して地上にカメラを設置し撮影する。撮影した画像を原画像として入力を行う。また、コンクリート工学会が発表している指針では、０．２ｍｍ以上のひび割れは構造物の健全性を著しく損ない補修が必要と定めているため、この実施形態においては、目標とする検出可能なひび割れの測定幅は、０．２ｍｍ以上である。図５は、実際の実験風景である。撮影に使用したカメラは、ＮＩＫＯＮ  Ｄ７２００であり、撮影距離は７メートルである。また、被写体は、０．２ｍｍ幅のひび割れを含む打ちっぱなしのコンクリート壁である。
【００１６】（鮮鋭化処理  Ｓ２）
撮像したひび割れを含むコンクリート表面画像に対して鮮鋭化処理を施す。しかし、コンクリート特有の凸凹や長年雨風に煽られて発生する表面上のザラツキといったノイズがあり、このノイズも強調される。そのために、例えば、複数回しきい値を変更して、ノイズが少なくなるようにひび割れを強調しても良い。
【００１７】（位置検出  Ｓ３）
ひび割れの特徴画素を検出するために、前記鮮鋭化処理を施した画像からエッジ画素の位置検出（Ｓ３）を行う。ひび割れの実態は、コンクリート壁表面の溝である。そのため、表面上の輝度値とひび割れ内部の輝度値に大きく差があることが特徴である。そこで、この特徴が存在する画素位置を検出する。手順としては、ある１方向に関して、画素ごとに差分値を計算していき、差分値が事前に設定したパラメータ以上に変化する画素であれば、ひび割れの特徴画素として検出を行う。本実施形態においては、コンクリート表面上の輝度値平均の半分を設定したがこの限りではない。例えば、原画像内のひび割れのないコンクリート表面上の最も大きい画素差分値をパラメータとして設定しても良い。位置検出（Ｓ３）を複数方向に対して行い、ひび割れの特徴画素を多数の方向から検出を行う。本実施形態においては、位置検出（Ｓ３）を「下方向」「上方向」「右方向」「左方向」に対して行っているが、その限りではない。本実施形態による結果を図３に示す。灰色の画素Ｒ１は検出されたひび割れ特徴画素である。それらの間にある黒色の画素Ｃ１はひび割れ画素である。
【００１８】（ひび割れ検出  Ｓ４）
位置検出（Ｓ３）を複数方向に対して行い、異なる方向の位置検出（Ｓ３）によって検出されたひび割れ特徴画素（ひび割れのエッジ画素）Ｒ１を両端とし、その内部をひび割れＤ１として検出する。図４（ａ）は、位置検出（Ｓ３）を「下方向」「上方向」「右方向」「左方向」に対して行った結果を全て合成した結果であり、さらに図４（ｂ）は位置検出の結果ひび割れ特徴画素Ｒ１を両端とし、内部をひび割れＤ１として検出した結果である。同一方向に対して複数のひび割れ特徴画素（ひび割れのエッジ画素）が存在する場合、最も近いひび割れ特徴画素Ｒ１を両端とする。
【００１９】（ひび割れと雑音の分別  Ｓ５）
図６（ｂ）に示すように、入力したひび割れを含む画像図６（ａ）より、ひび割れ検出（Ｓ４）によって検出されるのは、ひび割れの特徴を持つコンクリート特有の凸凹や表面上のザラツキといったノイズも含まれている。ゆえに、前記ひび割れ検出（Ｓ４）によって検出されたひび割れからノイズとひび割れを判別する必要がある。本実施形態において、ひび割れの種類を建造物の歪みや老朽化に伴って発生するひび割れである構造クラックとするため、細長く一本線の形を特徴とするがこの限りではない。例えば、ヘアクラックと呼ばれる髪の毛のように細かいひび割れは、クモの巣のように複雑な形をするがひび割れ幅が細いという特徴がある。形の特徴を判別に用い、ひび割れの「大きさ」、「長さ」、「角度」、「形」を判別の基準とする。大きさの判定では、前記ひび割れ検出（Ｓ４）によって検出されたひび割れ毎にラベリング処理等で画素数を算出し、事前に設定したパラメータ以上であればひび割れとして抽出する。大きさ判定用のパラメータは、検出を行いたい最小のひび割れの幅と長さを基準として設定することによって、ひび割れ以外のノイズの検出を軽減することができる。本実施形態においては、長さ１０ｍｍ、幅０．２ｍｍのひび割れを基準としている。長さの判定では、前記ひび割れ検出（Ｓ４）によって検出されたひび割れに細線化処理を施し、細線化されたひび割れ毎にラベリング処理等で画素数を算出し、事前に設定したパラメータ以上であればひび割れとして抽出する。長さ判定用のパラメータは、検出を行いたい最小の長さを基準として設定することによって、ひび割れ以外のノイズの検出を軽減することができる。本実施形態においては、長さ１０ｍｍのひび割れを基準としている。本実施形態において、角度の判定では、前記細線化処理によって細線化されたひび割れ毎に中点と両端点を検出し、中点と両端点より角度を算出し、角度が鋭角であればノイズ、鈍角であればひび割れとして抽出するがこの限りではない。例えば中点の代わりに、両端点間の別の特定点を使っても良い。また鋭角や鈍角の代わりに、ある角度閾値より小さい角度や大きい角度を使っても良い。例えば、図７（ａ）に示す実験結果のように、検出されたひび割れが直線的ではない場合、鋭角が算出され、ノイズＮ１，Ｎ２と判断される。図７（ｂ）に示すように実際にひび割れではない表面剥離によるノイズである。形の判定では、前記細線化処理によって細線化されたひび割れ毎に矩形で囲い、矩形面積と細線化されたひび割れの画素数を比較するがこの限りではない。例えば、ひび割れの末端は中心部より細い線状であるとすると、楕円やひし形などの図形で囲い、図形面積とひび割れの画素数を比較しても良い。本実施形態においては、ひび割れを直線的な一本線の形としているため、複雑な形をしているひび割れは（密度）面積比が高くなりノイズ、単純な形をしているひび割れは（密度）面積比は低くなるためひび割れとして抽出する。図８（ａ）に示すように、ひび割れではないノイズは、複雑な形をしているため、実験においても上記の処理により、図８（ｂ）に示す実際のひび割れＣ２は、ひび割れＤ２として抽出されるが、それ以外はノイズとして抽出されない。
【００２０】（結果出力  Ｓ６）
ひび割れと雑音の分別（Ｓ５）を行った結果を、入力した原画像に上書きし、画像処理部１０に接続されているディスプレイ３０に表示、ないしストレージ４０に保存を行う。実際に入力を行ったひび割れＣ３を含む原画像を図９（ａ）に示し、図９（ｂ）は入力した原画像に検出されたひび割れＤ３を上書きした場合の結果である。
【産業上の利用可能性】
【００２１】建造物壁面のひび割れ検出は建造物の診断・維持・管理の最も重要な手段の一つである。老朽化が進むコンクリート建造物ほど、その重要性が増してくる。本発明は特に染みや汚れ、凸凹などの雑音が顕著に表れる老朽化が進むコンクリート建造物の壁面より、ひび割れを雑音と区別して確実に抽出することができる。この技術はコンクリート建造物のみでなく、コンクリート構造物にも適用できる。
【符号の説明】
【００２２】１０  画像処理部
１１  鮮鋭化処理部
１２  位置検出部
１３  ひび割れ検出部
１４  ひび割れと雑音の分別部
２０  カメラ
３０  ディスプレイ
４０  ストレージ
Ｓ１  原画像入力（原画像撮影・入力ステップ）
Ｓ２  鮮鋭化処理（鮮鋭化処理ステップ）
Ｓ３  位置検出（位置検出処理ステップ）
Ｓ４  ひび割れ検出（ひび割れ検出処理ステップ）
Ｓ５  ひび割れと雑音の分別（ひび割れと雑音の分別処理・ノイズ処理ステップ）
Ｓ６  結果出力（結果画像出力・保存ステップ）
Ｃ１  ひび割れ画素
Ｃ２  一実施形態に用いた実際のひび割れ
Ｃ３  一実施形態に用いた実際のひび割れ
Ｒ１  ひび割れ特徴画素（位置検出結果画素）
Ｄ１  検出したひび割れ画素
Ｄ２  ノイズ処理によって抽出したひび割れ
Ｄ３  一実施形態によって検出したひび割れ
Ｎ１  ノイズ
Ｎ２  ノイズ
【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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