(57)【要約】【課題】煩雑な作業を必要とせず、異常検出を行える、異常検出装置および異常検出方法を提供する。【解決手段】橋梁１００の異常を検出する異常検出装置は、振動が与えられている橋梁１００で反射する反射光から、偏光情報を取得し、取得した偏光情報を含む、橋梁１００の偏光画像を生成する画像生成部１を備えている。異常検出装置は、画像生成部１が生成した偏光画像に基づいて、橋梁１００の欠陥１０４または歪みなどの異常の有無を判定する判定部と、を備える。【選択図】図１
2019168373.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
構造物の異常を検出する異常検出装置であって、
振動が与えられている構造物で反射する反射光から、偏光情報を取得する偏光情報取得部と、
前記偏光情報取得部が取得する偏光情報を含む、前記構造物の偏光画像を生成する偏光画像生成部と、
前記偏光画像生成部が生成する偏光画像に基づいて、前記構造物の異常の有無を判定する判定部と、
を備える、異常検出装置。
【請求項２】
請求項１に記載の異常検出装置であって、
前記構造物は、表面に塗料が塗布された基部を含み、
前記判定部は、
前記基部の表面の異常の有無を判定する、
異常検出装置。
【請求項３】
請求項１または請求項２に記載の異常検出装置であって、
前記偏光情報取得部、および、前記偏光画像生成部を有する偏光カメラ、
を備え、
前記偏光カメラは、前記構造物に設置されている、
異常検出装置。
【請求項４】
構造物の異常を検出する異常検出方法であって、
ａ）振動が与えられている構造物で反射する反射光から、偏光情報を取得する工程と、
ｂ）前記工程ａ）で取得される偏光情報を含む、前記構造物の偏光画像を生成する工程と、
ｃ）前記工程ｂ）で生成される偏光画像に基づいて、前記構造物の異常の有無を判定する工程と、
を備える、異常検出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、構造物の異常を検出する異常検出装置および異常検出方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
橋梁、高速道路または鉄骨ビルなどの大型構造物においては、老朽化などに起因する耐久性または耐震性の問題が生じる。このため、これら建造物に対しては、逐次検査を行う必要がある。特許文献１には、構造物における応力変動分布を把握できる応力変動分布の測定方法が開示されている。
【０００３】
特許文献１に開示された方法では、構造物に生じる応力変動による熱弾性効果または塑性発熱により、構造物に生じた温度分布変動を、赤外線カメラで、熱画像として計測している。また、可視カメラでも可視画像を撮影している。そして、可視画像に基づいて、熱画像を補正し、補正後の熱画像により、応力変動を把握している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００８−２３２９９８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特許文献１の方法では、２種類のカメラそれぞれの計測視野を一致させる必要がある。このため、検査者にとって、煩雑な作業が必要となっていた。
【０００６】
本発明は、このような事情に鑑みなされたものであり、簡易に異常検出を行える、異常検出装置および異常検出方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記課題を解決するため、本願の第１発明は、構造物の異常を検出する異常検出装置であって、振動が与えられている構造物で反射した反射光から、偏光情報を取得する偏光情報取得部と、前記偏光情報取得部が取得する偏光情報を含む、前記構造物の偏光画像を生成する偏光画像生成部と、前記偏光画像生成部が生成する偏光画像に基づいて、前記構造物の異常の有無を判定する判定部と、を備える。
【０００８】
本願の第２発明は、第１発明の異常検出装置であって、前記構造物は、表面に塗料が塗布された基部を含み、前記判定部は、前記基部の表面の異常の有無を判定する。
【０００９】
本願の第３発明は、第１発明または第２発明の異常検出装置であって、前記偏光情報取得部、および、前記偏光画像生成部を有する偏光カメラ、を備え、前記偏光カメラは、前記構造物に設置されている。
【００１０】
本願の第４発明は、構造物の異常を検出する異常検出方法であって、ａ）振動が与えられている構造物で反射する反射光から、偏光情報を取得する工程と、ｂ）前記工程ａ）で取得される偏光情報を含む、前記構造物の偏光画像を生成する工程と、ｃ）前記工程ｂ）で生成される偏光画像に基づいて、前記構造物の異常の有無を判定する工程と、を備える。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、亀裂または歪みなどの異常があると、構造物の振動状態が変わることを利用して、偏光画像により、構造物の異常を検出する。このため、作業者は、煩雑な作業を必要とせず、簡易に異常検出を行える。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】異常検出装置を用いた、実施形態１に係る検査態様を示す図である。
【図２】異常検出装置が有する構成要素、および構成要素間の接続を示すブロック図である。
【図３】偏光画像の一例を示す図である。
【図４】画像生成部が有する偏光情報を取得する構成を説明するための図である。
【図５】異常検出処理を示すフローチャートである。
【図６】異常検出装置を用いた、実施形態２に係る検査態様を示す図である。
【図７】自動車に異常検出装置を搭載した場合の例を示す。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
＜１．実施形態１＞
＜１．１．異常検出装置の構成について＞
図１は、異常検出装置１０を用いた、実施形態１に係る検査態様を示す図である。図２は、異常検出装置１０が有する構成要素、および構成要素間の接続を示すブロック図である。
【００１４】
異常検出装置１０は、自動車（不図示）などの移動体が走行する橋梁１００に設置される。橋梁１００は、橋桁１０１と、橋桁１０１を支える複数の橋脚１０３とを備える。橋桁１０１の上面は、自動車が走行する走行路であって、不図示のアスファルト舗装がされている。また、橋桁１０１の下側の表面には、例えば、腐食防止用の塗料１０２が塗布されている。塗料１０２は、例えば数ミリメートルの厚さで、塗布されている。橋桁１０１は、本発明の「構造物」および「基部」の一例である。
【００１５】
異常検出装置１０は画像生成部１を備えている。画像生成部１は、例えば、光学カメラである。画像生成部１は、橋脚１０３に設置され、橋桁１０１を下側から撮像する。画像生成部１の撮像範囲は、特に限定されない。また、異常検出装置１０が備える画像生成部１の数も、特に限定されない。例えば、１つの画像生成部１の撮像範囲が小さい場合、複数の画像生成部１を設置して、複数の画像生成部１で、橋桁１０１の下側全体を撮像するようにしてもよい。
【００１６】
画像生成部１は、橋桁１０１の表面、具体的には、塗料１０２の表面で反射した光（以下、反射光と称す）を受光し、受光した反射光から偏光画像を生成する。異常検出装置１０は、生成した偏光画像から、橋桁１０１に生じた亀裂などの異常を検出する。画像生成部１は、偏光情報取得部１Ａと、偏光画像生成部１Ｂとを有する。偏光情報取得部１Ａは、受光した反射光から、偏光情報を取得する。偏光画像生成部１Ｂは、偏光情報取得部１Ａが取得した偏光情報を含む、橋桁１０１の偏光画像を生成する。
【００１７】
図３は、偏光画像の一例を示す図である。図３では、左部に実際の亀裂を示し、右部に、亀裂部分を撮像して得られた偏光画像を示す。図３では、２つの亀裂１０４を示している。偏光画像は、反射光から取得された偏光情報を含む画像である。偏光画像には、目視では確認できない情報を現すことができる。図１に示す拡大図では、橋桁１０１の下部表面に亀裂１０４が発生した場合を表している。橋桁１０１の下部表面には、数ミリメートルの厚さで塗料１０２が塗布されており、亀裂１０４は、塗料１０２で隠れているが、偏光画像には亀裂１０４が現れる。これは、橋桁１０１の塗料１０２表面で光が反射する際、亀裂１０４がある領域と、亀裂１０４がない領域とで、光の偏光成分ごとの反射率が異なるためである。
【００１８】
より詳細に説明すると、橋梁１００は、自動車が走行することで振動する。橋桁１０１に亀裂などの欠損がない場合、塗料１０２は一様に振動する。このため、塗料１０２に対して照射された光の入射角は、反射位置にかかわらず、略同一である。したがって、各偏光成分の反射率も略一定であり、反射光から取得される偏光情報のばらつきは少ない。
【００１９】
これに対し、橋桁１０１に亀裂１０４がある場合、塗料１０２において、亀裂１０４と重なる第１領域と、その周辺近傍の第２領域と、それ以外の第３領域とで、振動が異なる。このため、各領域に入射された光の反射率は、それぞれ異なる。つまり、各領域で反射した反射光の、振動に伴う変化の周期は、それぞれ異なる。そして、生成される偏光画像には、図３に示すように、第１領域で反射した反射光から生成される画像２０１と、第２領域で反射した反射光から生成される画像２０２と、第３領域で反射した反射光から生成される画像２０３と、が含まれる。特に、第１領域で反射した反射光の、振動に伴う変化の周期は、第２領域および第３領域のものよりも大きく異なる。このため、偏光画像には、亀裂１０４に相当する画像２０１がより顕著に現れる。
【００２０】
なお、橋梁１００は、自動車が走行することで、振動する。このため、画像生成部１の撮像対象である、橋桁１０１も振動する。また、橋脚１０３も振動するため、橋脚１０３に設置される、撮像側の画像生成部１も、振動する。橋桁１０１と橋脚１０３とは繋がっているため、橋桁１０１の振動周期と、橋脚１０３の振動周期とは略同じである。このように、撮像する側と、撮像される側とが、同じ周期で振動するため、画像生成部１が橋桁１０１を撮像しても、橋梁１００の振動による周期のずれは打ち消され、撮像に影響が及びにくい。これにより、画像生成部１が生成した偏光画像には、周期が変化している反射光から生成される部分に、亀裂１０４が現れる。
【００２１】
画像生成部１は、例えば、偏光情報を取得する機能を備えた、光学カメラである。図４は、画像生成部１が有する偏光情報を取得する構成を説明するための図である。
【００２２】
画像生成部１は、撮像素子１１と、撮像素子１１の前面に配置された偏光子アレイ１２とを有する。撮像素子１１と偏光子アレイ１２とは、それぞれの最小画素が対になっている。つまり、図４のように、撮像素子１１の画素１１１の前方には、偏光子アレイ１２の偏光子１２１が配置される。同様に、撮像素子１１の画素１１２の前方には、偏光子アレイ１２の偏光子１２２が配置される。撮像素子１１の画素１１３の前方には、偏光子アレイ１２の偏光子１２３が配置される。撮像素子１１の画素１１４の前方には、偏光子アレイ１２の偏光子１２４が配置される。そして、各撮像素子１１の画素１１１〜１１４それぞれには、前方の偏光子１２１〜１２４を通過した光が入射する。
【００２３】
偏光子１２１〜１２４それぞれは、互いに偏光方向が４５°ずれている。このため、画素１１１〜１１４には、それぞれの偏光方向が４５°ずれた光が入射する。そして、各画素１１１〜１１４において、偏光方向それぞれの光の強度を測定することができる。つまり、画像生成部１は、隣接する４画素（画素１１１〜１１４）の輝度を比較し、演算する処理を、撮像素子１１全体で行うことで、受光した反射光に含まれる、偏光情報を取得することができる。そして、画像生成部１は、取得した偏光情報を含む、偏光画像を生成する。
【００２４】
また、画像生成部１は、偏光情報の算出に用いた所定の画素が取得した輝度値を平均化することで、通常画像も生成する。画像生成部１が生成した偏光画像および通常画像は、後述の演算装置２に出力される。
【００２５】
図２に戻る。異常検出装置１０は、演算装置２および操作受付部３を備えている。操作受付部３は、装置に対する作業者の操作、例えばデータ入力など、を受け付ける。演算装置２は、ＣＰＵ２１、ＲＯＭ２２、ＲＡＭ２３、記憶部２４および入出力部２５を備えている。入出力部２５には、画像生成部１および操作受付部３が接続されている。なお、画像生成部１、演算装置２および操作受付部３は、一体となって、一つの筐体に収容されていてもよいし、それぞれが独立し、有線または無線で接続されていてもよい。
【００２６】
記憶部２４は、ＨＤＤ（Hard  Disc  Drive）またはＳＳＤ（Solid  State  Drive）などであって、後述の異常検出処理を実行するための、コンピュータプログラムおよびデータが、記憶されている。記憶部２４に記憶されるデータには、異常検出に用いられる教師データが含まれる。ＣＰＵ２１は、記憶部２４に記憶されたコンピュータプログラムおよびデータを、読み出して実行する。ＣＰＵ２１は、入出力部２５に接続される画像生成部１とデータ通信しつつ、通常画像および偏光画像を用いた異常検出処理を実行する。ＣＰＵ２１は、コンピュータプログラムを実行することで、判定部２１Ａの機能を有する。判定部２１Ａは、偏光画像生成部１Ｂが生成した偏光画像を用いて、異常の有無を判定する。
【００２７】
＜１．２．異常検出処理について＞
図５は、異常検出処理を示すフローチャートである。図５に示す処理は、ＣＰＵ２１が、記憶部２４に記憶されたコンピュータプログラムを実行することで、開始される。
【００２８】
まず、ＣＰＵ２１は、画像生成部１を駆動する（ステップＳ１）。これにより、画像生成部１では偏光画像の生成が開始される。次に、ＣＰＵ２１は、画像生成部１の偏光情報生成部１Ｂで生成された偏光画像を取得する（ステップＳ２）。
【００２９】
続いて、ＣＰＵ２１の判定部２１Ａは、偏光画像から異常検出を行う（ステップＳ３）。例えば、判定部２１Ａは、偏光画像と、記憶部２４に記憶された教師データとを比較することで、異常を検出する。教師データとは、橋桁１０１に異常がない状態で生成された、偏光画像である。
【００３０】
次に、ＣＰＵ２１は、ステップＳ３で用いられる、教師データを必要に応じて更新する（ステップＳ４）。例えば、ＣＰＵ２１は、異常検出に用いられた偏光画像の輝度の変化などから、異常検出の判定結果が正しいかを、確認する。そして、本実施形態の異常検出装置１０により異常が検出されない場合であって、本実施形態以外の異常検出装置または異常検出方法を用いて異常が発見された場合には、教師データの更新を指示し、用いられた教師データを更新する。教師データを更新することで、より精度のよい、異常検出を行うことができる。なお、処理開始当初は、作業者が作成された偏光画像を目視で確認し、操作受付部３から、更新指示を入力するようにしてもよい。なお、本実施形態以外の異常検出方法の一例として打診検査がある。
【００３１】
また、補修が必要な状態が発覚した場合、該当する補修が必要となる部分の画像が、それ以前に一定期間遡って保存されていれば、その画像から変化を解析し、これを教師データとして採用してもよい。これにより、補修が必要な状態が発覚した段階で未知であった異常の兆候を異常検出装置１０に取り込むことが可能となり、より検出精度を高めることが可能となる。
【００３２】
ＣＰＵ２１は、ステップＳ３の処理で、判定部２１Ａが異常を検出したか否かを判定する（ステップＳ５）。異常が検出された場合（ステップＳ５：ＹＥＳ）、ＣＰＵ２１は、異常を報知する（ステップＳ６）。報知方法は、音声出力であってもよいし、画像出力であってもよい。
【００３３】
ステップＳ６での報知の後、または、ステップＳ５で、異常がないと判定した場合（ステップＳ５：ＮＯ）、ＣＰＵ２１は、処理を終了するか否かを判定する（ステップＳ７）。処理を終了しない場合（ステップＳ７：ＮＯ）、ＣＰＵ２１は、ステップＳ２の処理に戻る。処理を終了する場合（ステップＳ７：ＹＥＳ）、ＣＰＵ２１は、図５の処理を終了する。
【００３４】
このように、本実施形態では、偏光画像を用いて、橋桁１０１に発生する異常を検出している。偏光画像により、塗布された塗料１０２に隠れて通常画像では確認できない、橋桁１０１の異常を検出することができる。このため、検出処理の高度化および自動化を実現できる。また、偏光画像の取得は、偏光カメラで塗料１０２の表面を撮像するだけでよいため、複雑な作業を必要としない。つまり、橋桁１０１の異常検出を簡易に精度よく行える。
【００３５】
なお、本実施形態は塗布された塗料１０２に隠れた異常を検出する方法について説明を行ったが、上記の偏光画像を用いた検出方法では、目に見える異常も検出できることは言うまでもない。
【００３６】
＜２．実施形態２＞
以下に説明する実施形態２では、異常検出装置１０の画像生成部１の設置場所が、実施形態１と相違する。以下、その相違点についてのみ説明する。異常検出装置１０の構成は、実施形態１と同じであるため、その説明は省略する。
【００３７】
図６は、異常検出装置１０を用いた、実施形態２に係る検査態様を示す図である。
【００３８】
実施形態２では、異常検出装置１０は、橋梁１００から離れた位置に設置されている。そして、異常検出装置１０が備える画像生成部１は、橋脚１０３を含む、橋梁１００全体を撮像可能な角度で、設置されている。画像生成部１は、橋梁１００全体の通常画像および偏光画像を生成する。なお、実施形態１と同様、異常検出装置１０は複数の画像生成部１を備え、複数の画像生成部１で、橋梁１００全体を撮像してもよい。また、画像生成部１は、異常を検査したい橋梁１００の一部のみを、撮像するようにしてもよい。
【００３９】
遠隔位置に画像生成部１を設置して橋梁１００の欠陥検出を行う場合、橋梁１００は自動車の走行により振動するが、画像生成部１は橋梁１００と同期した振動をしていない。一般に、橋梁１００の振動周期は大きく、塗装１０２下の亀裂により生じる振動周期は小さくなる。このため、画像生成部１による測定結果は、橋梁１００全体の振動周期を含めたものとなり、塗装１０２下の亀裂の振動周期が橋梁１００の振動周期に埋もれてしまう。したがって、取得した偏光画像は、塗装１０２下の亀裂１０４の振動周期が、橋梁１００の振動周期に埋もれたものとなる。この結果、塗装１０２下の亀裂１０４などの異常を検出できない場合が生じる。
【００４０】
そこで、画像生成部１は、橋梁１００全体の振動を考慮した補正を行う。この補正には、例えば、連続して生成された画像から、目的とする信号のみを抽出する、ロックイン処理が挙げられる。これにより、画像生成部１が生成した偏光画像には、橋梁１００の振動による影響を抑えて、亀裂１０４の影響のみを、現すことができる。
【００４１】
このように、橋梁１００に画像生成部１を設置しなくても、橋桁１０１の異常の有無を検査できる。また、実施形態２では、橋脚１０３も撮像しているため、橋脚１０３の異常の有無も検査することができる。
【００４２】
＜３．変形例＞
以上、本発明の主たる実施形態について説明したが、本発明は、上記の実施形態に限定されるものではない。
【００４３】
上記の実施形態では、画像生成部１は、橋脚１０３、または、橋梁１００から離れた位置に固定しているが、これに限定されない。例えば、画像生成部１を自動車などの移動体に搭載し、移動体を走行させつつ、異常検出を行ってもよい。図７は、自動車１１０に異常検出装置１０を搭載した場合の例を示す。
【００４４】
この例では、自動車１１０を走行しつつ、画像生成部１により、自動車１１０の前方のアスファルトを撮像する。そして、得られた偏光画像により、アスファルトに生じた亀裂などの異常検出を行う。なお、目視できるような亀裂であれば、相対的に振動がない状態でも偏光画像により確認することもできる。
【００４５】
さらに、異常検出装置１０による異常検出処理の対象物は、橋梁１００に限らない。例えば、ビルなどの建造物であってもよい。検査対象に関係なく、意図的に振動を与えつつ、偏光画像を生成することで、異常の有無を検出することができる。
【００４６】
また、画像生成部１の一例とした偏光カメラに代えて、一般的な光学カメラと、偏光子とを用いてもよい。この場合、光学カメラの前方に偏光子を配置し、その偏光子を回転することで、光学カメラは、各方向に偏光した光を受光する。そして、光学カメラは、受光した光から、偏光画像を生成する。
【００４７】
また、異常の検出処理において、通常画像を併用してもよい。通常画像は、輝度、明度および彩度に基づいて生成された画像である。通常画像には、橋桁１０１の表面に塗布された塗料１０２が現れる。そして、この通常画像から、塗料１０２の表面に現れる異常が検出される。通常画像は、上記実施形態の画像生成部１が生成してもよいし、画像生成部１とは別に、光学カメラを用いてもよい。
【００４８】
上記の実施形態では、通常画像または偏光画像と、教師データとを比較して、異常を検出しているが、これに限定されない。例えば、亀裂などの異常がない場合、橋桁１０１は、一様な平面であるため、通常画像または偏光画像において、隣り合う画素は、近い輝度を有する。そこで、通常画像または偏光画像において、隣り合う画素の輝度差が閾値を超える場合、亀裂などの異常があると検出するようにしてもよい。
【００４９】
なお、本実施形態でいうところの画像とは、一般に認識されているいわゆる画像（例えば写真）に加え、コンピュータが画像を構成する際の元データとなる画素情報を含む概念である。
【００５０】
その他、異常検出装置１０の細部の構成については、本願の各図と相違していてもよい。また、上記の実施形態および変形例に登場した各要素を、矛盾が生じない範囲で、適宜に組み合わせてもよい。
【符号の説明】
【００５１】
１      ：画像生成部
１Ａ    ：偏光情報取得部
１Ｂ    ：偏光画像生成部
２      ：演算装置
１０    ：異常検出装置
１１    ：撮像素子
１２    ：偏光子アレイ
２１    ：ＣＰＵ
２１Ａ  ：判定部
２２    ：ＲＯＭ
２３    ：ＲＡＭ
２４    ：記憶部
２５    ：入出力部
１００  ：橋梁
１０１  ：橋桁
１０２  ：塗料
１０３  ：橋脚
１１１、１１２、１１３、１１４  ：画素
１２１、１２２、１２３、１２４  ：偏光子
【図１】
2019168373.tif 000003
【図２】
2019168373.tif 000004
【図３】
2019168373.tif 000005
【図４】
2019168373.tif 000006
【図５】
2019168373.tif 000007
【図６】
2019168373.tif 000008
【図７】
2019168373.tif 000009