(57)【要約】【課題】鉄塔の傾きを直接かつ定量的に計測でき、さらには取得したデータの処理負担も抑えることが可能な鉄塔の傾き検出方法および検出装置を提供する。【解決手段】本発明にかかる鉄塔の傾き検出方法の代表的な構成は、既設の鉄塔１４０を地上型レーザスキャナ１４２でスキャンして点群データを取得し、点群データから鉄塔１４０が備える複数の主柱材それぞれの特徴線Ｌ１〜Ｌ４を抽出し、複数の特徴線Ｌ１〜Ｌ４から鉄塔１４０の中心線Ｃ１を算出し、中心線Ｃ１から鉄塔１４０の傾きを算出することを特徴とする。【選択図】図２
2019020352.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
既設の鉄塔を地上型レーザスキャナでスキャンして点群データを取得し、
前記点群データから前記鉄塔が備える複数の主柱材それぞれについて、主柱材を表す線分である特徴線を抽出し、
複数の前記特徴線から前記鉄塔の中心線を算出し、
前記中心線から前記鉄塔の傾きを算出することを特徴とする鉄塔の傾き検出方法。
【請求項２】
前記点群データは、地上における前記鉄塔の複数の脚部の中心からスキャンして取得することを特徴とする請求項１に記載の鉄塔の傾き検出方法。
【請求項３】
前記点群データを水平方向の所定の格子状に分割し、
前記分割された各領域のうち、地表面とみなす座標に対して高さの差分が所定値以上となる計測点を含んでいる領域を前記鉄塔の設置領域として抽出し、
前記鉄塔の設置領域の点群データから、地表面近傍の計測点を除去して該鉄塔を示す点群データとし、
前記鉄塔を示す点群データから前記特徴線を抽出することを特徴とする請求項１または２に記載の鉄塔の傾き検出方法。
【請求項４】
前記主柱材がアングル材であるとき、該アングル材の谷線を前記特徴線として抽出することを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の鉄塔の傾き検出方法。
【請求項５】
前記主柱材がアングル材であるとき、
前記所定範囲の点群データから複数の平面を検出し、
前記複数の平面のうち隣接する平面同士を抽出し、
前記平面同士の交線を算出し、
前記交線のうち鉛直に近い線分を抽出し、
前記鉛直に近い線分を主柱材が存在する領域ごとにグループ化し、
各グループにおいて同一直線上にある線分を線分集合として分割し、
各線分集合において端が近接した線分同士を連結し、要素となる線分の長さの合計が最も長い線分集合をアングル材の谷線であって前記主柱材の特徴線であるとすることを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載の鉄塔の傾き検出方法。
【請求項６】
前記主柱材が鋼管であるとき、
前記所定範囲の点群データから鋼管の中心線を検出し、
前記中心線のうち鉛直に近い線分を抽出し、
前記鉛直に近い線分を主柱材が存在する領域ごとにグループ化し、
各グループにおいて同一直線上にある線分を線分集合として分割し、
各線分集合において端が近接した線分同士を連結し、要素となる線分の長さの合計が最も長い線分集合を前記主柱材の前記特徴線であるとすることを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の鉄塔の傾き検出方法。
【請求項７】
地上型レーザスキャナが取得した鉄塔の点群データから該鉄塔が備える複数の主柱材それぞれについて、主柱材を表す線分である特徴線を抽出する特徴線抽出部と、
抽出した複数の前記特徴線から前記鉄塔の中心線を算出する中心線算出部と、
算出した前記中心線から前記鉄塔の傾きを算出する傾き算出部と、
を備えることを特徴とする鉄塔の傾き検出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、既設の鉄塔の傾きを算出する鉄塔の傾き検出方法および傾き検出装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
現在、我が国で使用されている送電用鉄塔（以下、単に鉄塔と称する）は、建設から数十年が経過しているものも少なくない。いかに堅牢な構造の鉄塔であっても、建設後は常に気象現象にさらされ、またそれに伴う地盤の変化の影響も受けるため、経年変化が生じる。そのため、既設の鉄塔に対して、健全性を確認する必要性が高まってきている。
【０００３】
鉄塔の健全性を確認するにあたって、その傾きを調べることが重要になってくる。建設から年月の経った鉄塔は、形状や姿勢に変化（不同変位）が生じ得る。しかしながら、高さ５０ｍ以上にもなる鉄塔の傾きを直接的に測定することは簡単ではない。そのため、鉄塔の不同変位測定としては、主に脚間距離の測定が行われている。
【０００４】
従来の鉄塔の不同変位測定としては、多くの場合、作業員が巻き尺を使って手作業で脚部同士の水平距離を測ることで行われてきた。場合によっては、手作業による個人差を防ぐため、巻き尺に代えてレーザ測定器なども使用されている。その他、鉄塔の不同変位測定の例として、例えば特許文献１によればワイヤーを使った測定装置なども提案されている。これら手法によって、鉄塔の不同変位が大きくなりつつあることが判明した場合には、補強部材の追加などの対策が施される。なお、補強部材の追加にあたっては、鉄塔の部材の寸法を実際に測る部材スケッチと呼ばれる工程も行われる。
【０００５】
上述した従来における鉄塔の不同変位測定の手法は、脚間距離など、いずれも鉄塔全体のうち一部のみを測ることで行われる。しかしながら、本来は、鉄塔全体の傾きを直接的に測ることが望ましい。そこで、近年では、鉄塔の不同変位測定として、レーザスキャナ（LiDAR : Light Detection And Ranging）を使用して鉄塔全体の形状を直接的に測る手法も研究されている。
【０００６】
レーザスキャナは、出射光と反射光の時間差や位相差を利用し、対象物の３次元座標をｍｍ単位で測定する装置である。特に、近年では、位相差方式の地上型レーザスキャナの性能が飛躍的に進歩している。地上型レーザスキャナは、三脚等に支えられた本体からレーザ光を照射すると同時に本体が回転し、周囲に存在する地形や構造物の３次元座標を点群として取得する。最新の地上型レーザスキャナは、３００ｍ以上の距離が計測できる機種も存在していて、短い計測時間で広範囲の３次元座標が高精度かつ高密度で取得できるだけでなく、価格も従来に比べて下がりつつある。このような地上型レーザスキャナを用いることで、上述した不同変位測定や部材スケッチの工程において、鉄塔の形状を効率よく定量的に計測することが可能になると考えられる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２０１７−９０３９７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、地上型レーザスキャナは、鉄塔だけではない周囲の地形や構造物も含めた３次座標を、数千万から数億の座標が集合した膨大な点群データとして取得する。このような点群データから鉄塔の傾きや部材の寸法を求めるには、例えば点群データのＣＡＤ化など、点群解析専用の処理ソフトウェアなどを使用することが考えられる。ところが、そのような処理は、例え熟練者が操作するとしても、数十人が数日がかりで行う作業が予測されるため、コストや労力の観点から採用は簡単ではない。
【０００９】
また、地上型レーザスキャナのレーザ光は距離に比例して拡散するため、遠方の対象物を精度よく調べるためには、高い点群密度に設定して計測を行う必要がある。仮に対象物がプラント等であれば、床面上の多地点から計測して後から計測結果を合成することも可能なため、一度の計測ではさほど高い点群密度は必要とされない。しかし、高さ５０ｍ以上にもなる鉄塔を地上のみから計測する場合、高所の形状も十分に把握するためには、一度の計測をなるべく高い点群密度で行う必要がある。したがって、対象物が鉄塔である場合、一度の計測で取得する点群は膨大な数になり、他の対象物に比べて取得したデータの処理負担も非常に大きくなる。
【００１０】
本発明は、このような課題に鑑み、鉄塔の傾きを直接かつ定量的に計測でき、さらには取得したデータの処理負担も抑えることが可能な鉄塔の傾き検出方法および傾き検出装置を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
上記課題を解決するために、本発明にかかる鉄塔の傾き検出方法の代表的な構成は、既設の鉄塔を地上型レーザスキャナでスキャンして点群データを取得し、点群データから鉄塔が備える複数の主柱材それぞれについて、主柱材を表す線分である特徴線を抽出し、複数の特徴線から鉄塔の中心線を算出し、中心線から鉄塔の傾きを算出することを特徴とする。
【００１２】
上記構成によれば、作業員の技術や経験に頼ることなく、鉄塔の傾きを直接かつ定量的に計測することが可能になる。特に、膨大な点群データを効率良く処理し、コストや労力を抑えた簡潔な計測が可能になる。
【００１３】
上記の点群データは、地上における鉄塔の複数の脚部の中心からスキャンして取得するとよい。鉄塔の主柱材は、鉄塔が備える脚部（主に４本）から延びている。そのため、鉄塔の脚部の中心からスキャンすることで、各主柱材の３次元座標を効率よく取得することが可能になる。
【００１４】
当該鉄塔の傾き検出方法は、点群データを水平方向の所定の格子状に分割し、分割された各領域のうち、地表面とみなす座標に対して高さの差分が所定値以上となる計測点を含んでいる領域を鉄塔の設置領域として抽出し、鉄塔の設置領域の点群データから、地表面近傍の計測点を除去して鉄塔を示す点群データとし、鉄塔を示す点群データから特徴線を抽出してもよい。
【００１５】
地上型レーザスキャナが取得する点群データには、鉄塔以外の地形や構造物に関する座標も含まれている。そこで、上記構成では、鉄塔の設置領域を抽出して、鉄塔の点群データのみを処理対象にしている。例えば、高さの差分が所定値以上となる計測点、すなわち鉄塔の計測点が含まれている設置領域のみを抽出する。さらに、地表面近傍のデータを除去することで、鉄塔を示す点群データのみを抽出する。これらによって、処理負担の軽減が可能になる。
【００１６】
上記の主柱材がアングル材であるとき、アングル材の谷線を特徴線として抽出してもよい。この構成によって、主柱材の特徴線を効率よく取得可能になる。
【００１７】
上記の主柱材がアングル材であるとき、点群データから複数の平面を検出し、複数の平面のうち隣接する平面同士を抽出し、平面同士の交線を算出し、交線のうち鉛直に近い線分を抽出し、鉛直に近い線分を主柱材が存在する領域ごとにグループ化し、各グループにおいて同一直線上にある線分を線分集合として分割し、各線分集合において端が近接した線分同士を連結し、要素となる線分の長さの合計が最も長い線分集合をアングル材の谷線であって主柱材の特徴線であるとしてもよい。この構成によっても、主柱材の特徴線を効率よく取得することが可能になる。
【００１８】
上記の主柱材が鋼管であるとき、所定範囲の点群データから鋼管の中心線を検出し、中心線のうち鉛直に近い線分を抽出し、鉛直に近い線分を主柱材が存在する領域ごとにグループ化し、各グループにおいて同一直線上にある線分を線分集合として分割し、各線分集合において端が近接した線分同士を連結し、要素となる線分の長さの合計が最も長い線分集合を主柱材の特徴線としてもよい。この構成によっても、主柱材の特徴線を効率よく取得することが可能になる。
【００１９】
上記課題を解決するために、本発明にかかる鉄塔の傾き検出装置の代表的な構成は、地上型レーザスキャナが取得した鉄塔の点群データから鉄塔が備える複数の主柱材それぞれについて、主柱材を表す線分である特徴線を抽出する特徴線抽出部と、抽出した複数の特徴線から鉄塔の中心線を算出する中心線算出部と、算出した中心線から鉄塔の傾きを算出する傾き算出部と、を備えることを特徴とする。
【００２０】
上述した鉄塔の傾き検出方法における技術的思想やその説明は、当該鉄塔の傾き検出装置にも適用可能である。
【発明の効果】
【００２１】
本発明によれば、鉄塔の傾きを直接かつ定量的に計測でき、さらには取得したデータの処理負担も抑えることが可能な鉄塔の傾き検出方法および傾き検出装置を提供することが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】本発明の実施形態にかかる鉄塔の傾き検出装置を説明するブロック図である。
【図２】本発明の実施形態にかかる鉄塔の傾き検出方法の各処理を示したフローチャートである。
【図３】地上型レーザスキャナによる計測の概要を示した図である。
【図４】データ編集処理の詳細を示すサブルーチンである。
【図５】データ編集処理の概要を例示した図である。
【図６】特徴線の抽出処理の詳細を示すサブルーチンである。
【図７】鉄塔の抽出した平面を例示した図である。
【図８】鉄塔の主柱材の特徴線を例示した図である。
【図９】鉄塔の中心線を算出する様子を例示した図である。
【図１０】鉄塔の傾きを各水平面に例示した図である。
【発明を実施するための形態】
【００２３】
以下に添付図面を参照しながら、本発明の好適な実施形態について詳細に説明する。かかる実施形態に示す寸法、材料、その他具体的な数値などは、発明の理解を容易とするための例示に過ぎず、特に断る場合を除き、本発明を限定するものではない。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能、構成を有する要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略し、また本発明に直接関係のない要素は図示を省略する。
【００２４】
図１は本発明の実施形態にかかる鉄塔の傾き検出装置（検出装置１６０）を説明するブロック図である。図２は、本発明の実施形態にかかる鉄塔の傾き検出方法の各処理を示したフローチャートである。当該検出装置１６０および検出方法は、鉄塔の傾きを直接かつ定量的に計測することに加えて、取得したデータの処理負担を抑えることにも配慮している。
【００２５】
図１の検出装置１６０の概要を説明する。検出装置１６０は、おおまかに、プログラムや各データを格納するメモリ１６２、中心的な処理を行うＣＰＵ１６４、レーザスキャナ１４２とのデータの受け渡しを行う入出力部１６６を備えている。またＣＰＵ１６４は、プログラムの実行等の制御を行う制御部１６８、各種の演算を行う演算部１７０などとして機能する。
【００２６】
図２に示す当該検出方法では、立体である主柱材を線分で表す。主柱材を表す線分を特徴線と称する。当該検出方法が行う処理の主な概要は、まずステップ１００にて既設の鉄塔１４０（図３（ａ）参照）を地上型レーザスキャナ（レーザスキャナ１４２）でスキャンし、鉄塔１４０の主柱材の特徴線を抽出し（ステップ１０４）、主柱材の特徴線から鉄塔の中心線を算出し（ステップ１０６）、そして鉄塔の中心線から傾きを算出する（ステップ１０８）というものである。以下、図２のフローチャートが示す各処理について、図１の各構成要素を登場させつつ、図３以降の各図面も参照しながら詳しく説明する。
【００２７】
図３は、地上型レーザスキャナ１４２による計測の概要を示した図である。図３（ａ）は、レーザスキャナ１４２の使用例を示している。本実施形態では、レーザスキャナ１４２を使用して、既設の鉄塔１４０から３次元座標である点群データを取得する。
【００２８】
レーザスキャナ１４２の具体例として、例えば位相差方式レーザスキャナFARO Focus 3D X330 （以後，X330と略す）を用いる。X330は、レーザ光を照射する本体部１４４と、本体部１４４を支える三脚１４６から構成されている。本体部１４４は、レーザ光を垂直方向に回転しつつ、水平方向に回転して、周囲に存在する地形や構造物の３次元座標を点群データとして取得する。特にX330は、測定範囲が0.6〜330ｍ、最大計測速度が976,00点／秒と、従来の地上型レーザスキャナと比較して高い性能を有するため、当該検出方法に好適に利用することができる。
【００２９】
当該検出方法では、点群データの取得は、地上における鉄塔１４０の複数の脚部１４８の中心からスキャンして取得する。当該検出方法では、鉄塔１４０の傾きを検出するにあたって、図２のステップ１０４にて、鉄塔１４０の脚部１４８から延びている主柱材の特徴線を利用する。そのため、脚部１４８の中心からスキャンすることで、各主柱材の３次元座標を効率よく取得することが可能になる。
【００３０】
なお本実施形態においては、鉄塔１４０の内側（中心）の１カ所からスキャンしている。これに対し、鉄塔１４０の外側からスキャンすることも考えられる。しかしながら、鉄塔１４０の外側から点群データを取得するためには２カ所以上からスキャンしなくてはならない。すると複数の点群データの座標あわせをしなくてはならないが、数ｍｍの傾きを検出したいところ、許容できない誤差が生じてしまう。したがって今回は１カ所からスキャンすることが肝要であり、鉄塔１４０の内側の、特に中心でスキャンすることが好ましい。
【００３１】
図３（ｂ）は、レーザスキャナ１４２が取得した点群データの例である。レーザスキャナ１４２が取得するいわゆる生データには、鉄塔１４０以外にも、周囲の地形や構造物を示す点群が含まれている。これら鉄塔１４０以外の点群は、処理負担を大きくさせるとともに、鉄塔１４０の傾き検出の精度低下にもつながりかねない。そこで本実施形態では、図２のステップ１０２にて、取得した点群データのデータ編集処理を行う。
【００３２】
図４は、データ編集処理（図２のステップ１０２）の詳細を示すサブルーチンである。データ編集処理は、レーザスキャナ１４２が取得した生データから、鉄塔１４０を示す点群のみを抽出するために行う。この処理は、図１の主に演算部１７０によって行うことができる。以下、図４の処理について、図５を参照しながら説明する。
【００３３】
図５は、データ編集処理の概要を例示した図である。図５（ａ）は、主に図４のステップ１１０の処理を例示した図である。ステップ１１０では、レーザスキャナ１４２が取得した点群データを、水平方向の所定の格子状に分割する。
【００３４】
図４のステップ１１２では、格子状に分割された各領域から、鉄塔１４０の設置領域を抽出する。本実施形態ではレーザスキャナ１４２を鉄塔１４０の中心に置いているので、レーザスキャナ１４２の中心から一定距離内の点群のみを取得することにより、遠方のマンションなどを除去する。そこで最初の格子は、図５（ａ）に示すように、レーザスキャナ１４２の中心から一定距離の円を含む範囲に設定される。
【００３５】
また鉄塔１４０は上部にいくにしたがってすぼまっているので、送電線１５０より下部の部分のみの点群を取得して物体の領域抽出とする。そして設置領域の抽出は、各領域において座標データの高さの差分（最も高い点と低い点の高さの差分）が所定値以上となる計測点が含まれているか否か判定し、所定値以上の高さの計測点の存在する領域を抽出することで行う。
【００３６】
上記の通り、高さの差分が所定値以上となる計測点とは、すなわち、ある程度の高さを有する構造物から得られた計測点のことである。例えば、ある領域のうち、鉛直方向の最小の座標を地表面とみなす。そして、地表面との高さの差分が５ｍ以上となる計測点を含む領域を抽出することで、高さ５ｍ以上の構造物が存在する領域が取得できる。すると図５（ｂ）に示すように、鉄骨が存在する位置の格子が抽出できる。ここではまだ、送電線１５０より下部の部分のみの点群を対象にしているため、中央部に抜けが生じている。
【００３７】
上記ステップ１１２では、まず図５（ｃ）に示すように、中抜けしている格子を埋めて、鉄塔１４０の設置領域とする。次に、外側の輪郭の凹部分を埋める処理をする。この処理には、例えば既存の画像処理で用いられるモフォロジ演算が応用可能である。モフォロジ演算は、膨張と収縮を複数回行うことで、画像の凹凸を滑らかにしたり、孤立点を除去したりする処理である。これにより図５（ｄ）に示すように、凹部分がなく、おおむね矩形の領域を取得することができる。
【００３８】
図４のステップ１１２にて鉄塔の設置領域を抽出した後は、その設置領域の上方にある点群データを再取得してから（送電線１５０より上の領域まで含む）、続くステップ１１４にて地表面近傍の計測点を除去する。図５（ｅ）は、鉄塔１４０を示す点群データのみを例示した図である。これによって、図４のサブルーチン（図２のステップ１０２）は終了する。
【００３９】
再び図２のフローチャートに戻る。ステップ１０２のデータ編集処理が完了した後は、ステップ１０４にて、鉄塔１４０の主柱材を示す特徴線を抽出する。特徴線とは、形状の角や稜線などを示す線のことである。一般的に、鉄塔の主柱材は、鉄塔の四隅を構成するよう、４本の脚部から上方に延びている。鉄塔１４０を示す点群データから鉄塔１４０が備える複数の主柱材それぞれの特徴線を抽出することで、後のステップ１０６にて鉄塔１４０の中心線の算出が可能になる。
【００４０】
鉄塔１４０の主柱材は、アングル鉄塔ではＬ型のアングル材が用いられていて、鋼管鉄塔では鋼管が用いられている。アングル材の場合は、内角側を鉄塔の中心側に向けて組まれている。そこで、ステップ１０４では、アングル材の内角の谷線を抽出することで、主柱材の特徴線を効率よく取得することが可能になる。これら処理は、図１の演算部１７０が特徴線抽出部１７２として機能することによって行うことができる。以下、ステップ１０４の処理の例について、図６を参照して説明する。
【００４１】
図６は、特徴線の抽出処理（図２のステップ１０４）の詳細を示すサブルーチンである。また、図７は鉄塔の抽出した平面を例示した図、図８は、鉄塔の主柱材の特徴線Ｌ１〜Ｌ４を例示した図である。図６のサブルーチンは、図５（ｅ）に示した鉄塔の点群データから、図８に示す主柱材の特徴線Ｌ１〜Ｌ４を効率よく取得するための処理である。
【００４２】
主柱材であるアングル材から谷線を抽出するにあたり、まず、図６のステップ１２０にて、鉄塔１４０の点群データから複数の平面を検出する。これは、鉄塔１４０の各部材の表面を取得することを意味する。平面を検出する方法としては、ＲＡＮＳＡＣ法（RANdom Sample Consensus の略。以下、ＲＡＮＳＡＣ法と記す）や領域成長法などの既存の手法を用いることができる。
【００４３】
ＲＡＮＳＡＣ法を用いるとき、平面は次の手順で計算される。平面は３点あれば一意に確定するので、Ｎ個の点から３個をランダムに取って、その３点から平面式を計算する。Ｎ個の点のうち、平面からの距離が許容誤差範囲内の個数を数える。上記の手順を多数回繰り返し、点の個数が最も多くなる平面式を採用する。
【００４４】
領域成長法は、点群データから、ある曲面式を満たす領域を検出するための手法である。まず、ユーザの選択等によって適当な点群を選び、シード領域とする。また、シード領域の点を用いて、曲面式の計算を行う。次に、シード領域の近くにある点を調べ、それらが曲面上に乗っていれば、領域に加えて範囲を拡張する。この処理を点が追加できなくなるまで続ける。その結果、円柱領域や平面領域が検出できる。
【００４５】
点群から平面を検出することにより、図７に示すように主柱材やブレース材、水平材などの表面が検出される。そして、ステップ１２２にて、複数の平面のうち、他の平面と隣接している平面同士を抽出する。この処理によって、各アングル材の内側の２面を含んだ、複数の交差する平面同士が取得できる。
【００４６】
ステップ１２４では、隣接している平面同士の交線を算出する。平面の範囲がずれている場合には、共通範囲を交線にする。この段階で算出される交線は、いまだ主柱材の谷線以外の角や稜線、さらには斜めや水平に延びるブレース材の谷線や各種線分なども含まれている。そこで、ステップ１２６にて、例えば鉛直方向に対する所定の角度を閾値として、交線のうち鉛直に近い線分を抽出する。この処理によって、ブレース材や水平材の谷線や、他の雑多な線分などをある程度除去できる。
【００４７】
そして、ステップ１２８にて、主柱材が存在する領域ごと、例えば鉄塔１４０の四隅ごとに、鉛直に近い線分を主柱材が存在する領域ごとにグループ化する。各グループにおいて抽出した鉛直に近い線分同士のうち、同一直線上にある線分を線分集合として分割し、各線分集合において端が近接した線分同士を連結する。同一直線上の判定は、線分の方向ベクトルの角度が所定の閾値以下（たとえば、５度以下）であるかどうかで行う。近接した線分の判断は、例えば線分同士の端の距離が所定の閾値以下（例えば１０ｃｍ以下）であるときに、これらの線分は連続する形状を示すものであるとして連結する。
【００４８】
ステップ１２８の段階においても、いまだ主柱材の谷線だけでなく、他の部位や付属物等から取得された線分も含まれている。しかしながら、この段階であれば、主柱材の２面の交線である谷線がもっとも精度よく取得されていることが予想される。そこで、ステップ１３０にて、同一直線上にあり、連結処理を施された線分集合において、線分の長さの合計を比較し、最も長い線分集合を、アングル材の谷線であって、特徴線であるとする。これにより、図８に示す主柱材の特徴線Ｌ１〜Ｌ４が取得できる。以上によって、図６のサブルーチン（図２のステップ１０４）の処理を終了する。
【００４９】
なお、鉄塔の主柱材としてアングル材ではなく鋼管が使用されている場合、図２のステップ１０４では、鋼管の中心線を特徴線として抽出してもよい。この構成によっても、主柱材の特徴線を効率よく取得することが可能になる。
【００５０】
再び図２のフローチャートに戻る。ステップ１０４にて特徴線Ｌ１〜Ｌ４の抽出処理が完了した後は、ステップ１０６にて鉄塔１４０の中心線Ｃ１（図９参照）を取得する。この処理は、図１の演算部１７０が中心線算出部１７４として機能することによって行う。
【００５１】
図９は、鉄塔１４０の中心線Ｃ１を算出する様子を例示した図である。鉄塔１４０の中心点は、水平面Ｓ１と主柱材の特徴線Ｌ１〜Ｌ４との４個の交点を算出し、この４個の交点の中心を求めることで算出できる。そして、水平面Ｓ１の高さを変えながら鉄塔１４０の各所にて中心点を算出し，それら中心点を結ぶ線分を鉄塔１４０の中心線Ｃ１として算出することができる。
【００５２】
残る処理として、図２のステップ１０８にて、鉄塔１４０の傾きを算出する。この処理は、図１の演算部１７０が傾き算出部１７６として機能することによって行う。図１０は、鉄塔１４０の傾きを各水平面に例示した図である。鉄塔１４０の傾きは、中心線Ｃ１の所定の鉛直軸に対する偏差を求めることで算出する。例えば、図１０（ａ）は、正常な鉄塔からの傾きの算出結果である。中心線Ｃ１は、鉛直軸に対する偏差が小さく、点状に検出されている。一方、図１０（ｂ）は、不同変位が生じた鉄塔からの傾きの算出結果である。中心線Ｃ２は、鉛直軸に対する偏差が大きく、線状に検出されている。このように鉄塔１４０の傾きを算出することによって、鉄塔１４０の不同変位測定が達成できる。以上によって、図２に示す当該検出方法の処理は終了する。
【００５３】
これら本実施形態における鉄塔の傾き検出装置１６０および傾き検出方法によれば、作業員の技術や経験に頼ることなく、鉄塔１４０の傾きを直接かつ定量的に計測することができる。特に、主柱材の特徴線Ｌ１〜Ｌ４（ステップ１０４）に基づいた処理を行うことで、膨大な点群データを効率良く処理し、コストや労力を抑えた簡潔な計測が可能になっている。
【００５４】
また、ステップ１０２におけるデータ編集処理も有益である。通常、地上型レーザスキャナが取得する点群データには、鉄塔以外の地形や構造物に関する座標も含まれている。そこで、本実施形態のステップ１０２のデータ編集処理では、鉄塔１４０の設置領域を抽出し（図４のステップ１１２）、鉄塔１４０の点群データのみを処理対象とすることを可能にしている。これら処理によって、人的労力や作業時間など、処理負担の大幅な軽減が達成可能となっている。
【００５５】
以上、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について説明したが、本発明は係る例に限定されないことは言うまでもない。当業者であれば、特許請求の範囲に記載された範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
【産業上の利用可能性】
【００５６】
本発明は、既設の鉄塔の傾きを算出する鉄塔の傾き検出方法および傾き検出装置として利用することができる。
【符号の説明】
【００５７】
Ｌ１〜Ｌ４…主柱材の特徴線、Ｓ１…水平面、Ｃ１…正常な鉄塔の中心線、Ｃ２…不同変位が生じた鉄塔の中心線、１４０…鉄塔、１４２…レーザスキャナ、１４４…本体部、１４６…三脚、１４８…脚部、１５０…送電線、１６０…検出装置、１６４…メモリ、１６６…入出力部、１６８…制御部、１７０…演算部、１７２…特徴線抽出部、１７４…中心線算出部、１７６…傾き算出部
【図１】
2019020352.tif 000003
【図２】
2019020352.tif 000004
【図３】
2019020352.tif 000005
【図４】
2019020352.tif 000006
【図５】
2019020352.tif 000007
【図６】
2019020352.tif 000008
【図７】
2019020352.tif 000009
【図８】
2019020352.tif 000010
【図９】
2019020352.tif 000011
【図１０】
2019020352.tif 000012