(57)【要約】【課題】本発明は、検査結果にばらつきが生じない打音法による構造物の検査方法を提供する。【解決手段】コンクリート内部の欠陥を模擬した供試体を形成し、該供試体に対して欠陥箇所や欠陥状態を検出する打音法の操作を行い、打音により得られる音の音響データを取得し、取得した音響データにつきウェーブレット変換による周波数解析を行い、解析したデータから二値化画像を認識し、認識した画像の輪郭をそれぞれ複素数で表現し、表現した複素数から得られる複素PARCOR係数による数値をあらかじめデータとして蓄積し、次に、データ化した前記複素PARCOR係数の数値と任意の画像の輪郭を表す複素数から得られた複素PARCOR係数の数値を比較し、比較した際に、両者の数値の差が少ない任意の画像が、データ化された画像の輪郭であると認識して、構造物の欠陥箇所や欠陥状態を検出することを特徴とする。【選択図】  図1
2019105496.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンクリート内部の欠陥を模擬した供試体を形成し、該供試体に対して欠陥箇所や欠陥状態を検出する打音法の操作を行い、打音により得られる音の音響データを取得し、取得した音響データにつきウェーブレット変換による周波数解析を行い、解析したデータから二値化画像を認識し、認識した画像の輪郭をそれぞれ複素数で表現し、表現した複素数から得られる複素PARCOR係数による数値をあらかじめデータとして蓄積し、
次に、データ化した前記複素PARCOR係数の数値と任意の画像の輪郭を表す複素数から得られた複素PARCOR係数の数値を比較し、比較した際に、両者の数値の差が少ない任意の画像が、データ化された画像の輪郭であると認識して、構造物の欠陥箇所や欠陥状態を検出する、
ことを特徴とする構造物の検査方法。
【請求項２】
前記打音により得られた音響データの打音波形認識においては、多様な損傷から得られる複数種類の打音波形が、前記ウェーブレット変換による周波数解析で認識できる、
ことを特徴とする請求項１記載の構造物の検査方法。
【請求項３】
前記音響データの周波数解析をウェーブレット変換によって行うことにより、横軸に時間経過を、縦軸に周波数解析の結果とした図が作成でき、この図の結果から、欠陥深さの違いを示す定量的な情報が得られる、
ことを特徴とする請求項１または請求項２記載の構造物の検査方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、構造物の検査方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年、トンネル構造物をはじめとした、例えばコンクリート材料で構成される構造物の維持管理においては、非破壊や微破壊試験によるコンクリート構造物の評価手法、すなわち、非破壊や微破壊試験によるコンクリート構造物の検査方法が注目されている。
【０００３】
この非破壊や微破壊試験による評価手法、すなわち検査方法については、該検査方法に関する機械的技術の発展や研究開発は著しい分野であるとはいえる。しかしながら、前記検査方法に関する機械的技術の発展や研究開発の先端技術全てが大小様々な構造物の評価手法、検査方法に汎用的に適用でき、かつ安価に適用できるなどの発明の創案はなされてはいないのが現状である。
【０００４】
コンクリート構造物などの検査方法としては、従来よりいわゆる打音法による検査手法が一般的に知られている。打音法とは、例えばコンクリート構造物をハンマーなどで叩いた際に発生する音から欠陥の有無を判断する手法であり、熟練した技術者による打音法の実施であれば、彼らの能力および経験値は非常に高く、信頼性も高いとされている。
【０００５】
ここで、前記打音法による、コンクリートなどの構造物の劣化診断法、すなわち検査方法は、近接目視と合わせて、近年よく実施されている検査方法である。
【０００６】
しかし、近年、熟練した技術者は年々高齢化しており、しかも後継者不足も相まって点検技術者の経験や知識に差が大きくなってしまっている。
そして、差の大きな点検技術者の経験や知識に基づいての診断、検査によると検査結果が大きく違ってしまうこととなる。
【０００７】
そのため、点検技術者の経験や知識に基づかなければならない打音法ではなく、点検技術者の経験や知識がなくとも、検査結果にばらつきが生じない打音法による構造物の検査方法が要望されるに至っている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開２００３−４７１１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
かくして、本発明は、前記の課題に対処すべく創案されたものであって、たとえ点検技術者の経験や知識がなかったとしても、検査結果にばらつきが生じない打音法による構造物の検査方法を提供することを目的とするものである。
【００１０】
すなわち、客観的・定量的に評価することができるデータを蓄積し、汎用的に社会的に実装できる技術とすることで、コスト、信頼性、技術者不足に対応できるものとしたものである。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明による構造物の検査方法は、
コンクリート内部の欠陥を模擬した供試体を形成し、該供試体に対して欠陥箇所や欠陥状態を検出する打音法の操作を行い、打音により得られる音の音響データを取得し、取得した音響データにつきウェーブレット変換による周波数解析を行い、解析したデータから二値化画像を認識し、認識した画像の輪郭をそれぞれ複素数で表現し、表現した複素数から得られる複素PARCOR係数による数値をあらかじめデータとして蓄積し、
次に、データ化した前記複素PARCOR係数の数値と任意の画像の輪郭を表す複素数から得られた複素PARCOR係数の数値を比較し、比較した際に、両者の数値の差が少ない任意の画像が、データ化された画像の輪郭であると認識して、構造物の欠陥箇所や欠陥状態を検出する、
ことを特徴とし、
または、
前記打音により得られた音響データの打音波形認識においては、多様な損傷から得られる複数種類の打音波形が、前記ウェーブレット変換による周波数解析で認識できる、
ことを特徴とし、
または、
前記音響データの周波数解析をウェーブレット変換によって行うことにより、横軸に時間経過を、縦軸に周波数解析の結果とした図が作成でき、この図の結果から、欠陥深さの違いを示す定量的な情報が得られる、
ことを特徴とするものである。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、たとえ点検技術者の経験や知識がなかったとしても、検査結果にばらつきが生じない打音法による構造物の検査方法が提供出来るものとなる。すなわち、客観的・定量的に評価することができるデータを蓄積して、汎用的に社会的に実装できる技術とすることで、コスト、信頼性、技術者不足に対応できるとの優れた効果を奏する。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、本発明を実施するための形態を図に基づいて説明する。
図１乃至図３に示すように、例えば発泡スチロールなどをコンクリート内に埋設して、いわゆる欠陥模擬供試体を形成する。コンクリート内部のひび割れや空隙で構成される欠陥について、該欠陥を発砲スチロールの埋設で模擬したものである。
【００１４】
そして、前記欠陥模擬供試体に埋設した埋設物は、図２及び図３に示すように埋設した深さを各々異ならせて埋設してある。
第１の埋設物の埋設深さは１００ｍｍ、第２の埋設物の埋設深さは７５ｍｍ、第３の埋設物の埋設深さは５０ｍｍ、第４の埋設物の埋設深さは３０ｍｍ、第５の埋設物の埋設深さは２０ｍｍ、第６の埋設物の埋設深さは１０ｍｍの深さとした。
【００１５】
そして、この欠陥模擬供試体に対して所定の打音器具を使用し、そのコンクリート表面を叩くなどしていわゆる打音法の操作を行う。
すなわち、コンクリート構造物に対して欠陥箇所や欠陥状態を特定、検出する打音法である。ここで、通常打音法では、叩いて得られる音を点検技術者が聞き分けてコンクリート構造物の欠陥箇所を特定する。
【００１６】
しかるに本発明では、打音法において、叩いて得られる音を点検技術者が聞き分けてコンクリート構造物の欠陥箇所や欠陥状態を特定、検出するのではなく、この打音により得られる音を録音し音響データを取得、生成して、熟練した前記点検技術者の聞き分け作業によらず、コンクリート構造物の欠陥箇所や欠陥状態を特定、検出できるものとしたのである。
【００１７】
まず、打音により得られる音を録音し音響データとして収録、録音する。
そして、この収録、録音した音響データにつき周波数スペクトル解析を行うものである。
すなわち、前記のように本発明では、打音により得られた音を前記点検技術者が聞き分けるのではなく、音響データとして収録し、該音響データの周波数スペクトル解析を行うことにより、点検技術者の能力と経験則を汎用的かつ定量的な情報に変換しようとしたものなのである。
【００１８】
本発明の手法を用いれば、従来の打音法であっても、検査結果に対する高信頼度が確保でき、かつ検査方法の低コスト化が実現できるものとなる。
さらに、最終的には管理者レベルの大小やコンクリート構造物の大小に応じた長寿命化修繕計画およびマネジメントサイクルに適用できるような技術を構築することができる。
【００１９】
本発明の構成につき説明する。
まず、前記複数作成した欠陥模擬供試体に対し、打音により得られる音響データを取得する。ここで、打音に使用する打音器具については何ら制限されない。通常打音法を実施する点検技術者が使用しているハンマーなどの打音器具で構わない。次に、音響データの生成についても何ら制限されない。一般的な録音機器で音響データを収録、生成して構わない。
【００２０】
しかしながら、収録された音響データの周波数解析は、いわゆるフーリエ変換によるスペクトル解析ではなく、ウェーブレット変換によって周波数の解析をするものとする。これは、本発明の第一の特徴となるものである。音響データの周波数解析をウェーブレット変換によって行えば、時間−周波数解析の有用性が示せるからである。
【００２１】
すなわち、音響データのフーリエ変換による周波数解析に着目した欠陥深さの評価には、限界があり、いわゆる５０ｍｍ以上の深さの変状については、大きな違いが認められないのである。これに対し、音響データの周波数解析をウェーブレット変換によって行えば、横軸に時間経過を、縦軸に周波数解析の結果とした図が作成でき、この図の結果から、欠陥深さの違いを示す定量的な情報が得られるからである（図２、図３参照）。
【００２２】
そこで、本発明では、前記音響データの周波数解析をウェーブレット変換によるものとした。このウェーブレット変換によれば、フーリエ変換によって周波数特性を求める際に失われる時間領域の情報を残すことが可能となる。
【００２３】
そして、ウェーブレット変換によって得られたスペクトル画像から、Wavelet係数の上位２０％を抽出し、これを二値化画像とすることで、さらに音響データ周波数の特徴を抽出できる。
【００２４】
すなわち、打音波形の分類においては、多様な損傷から得られる波形があり、複数種類の打音波形の認識には、前記ウェーブレット変換による周波数解析が有用だからである。
【００２５】
次に、得られた二値化画像のパターンを認識していく。すなわち、二値化された画像のパターン認識、換言すれば前記画像の輪郭認識を行うのである。しかして、この認識手法においては、複素PARCOR係数が用いられる。
【００２６】
複素PARCOR係数を用いた認識手法につき、以下に説明する。
図５に示すように、まず、二値化された画像データの白黒（０・１）テキスト画像の黒（＝１）の部分について、任意（すべて）のマス（ピクセル）に着目し、それぞれのマスを囲む（隣接する８マス）マスに１（黒）のマスが幾つあるかを数え、それぞれのマスにその個数を書き込む。
【００２７】
このうち、輪郭点として十分と考えられる前記隣接する８個のマスのうち４〜６個のマスが隣接しているとするマス、すなわち「４〜６」の数字が書かれたマスを残すことで輪郭が充分抽出出来るものとなる。
【００２８】
そして前記の手法により輪郭を抽出した後、任意のマスを始点として座標を（図６の左下の図の場合、点０〜点１５まで）取り出す。これにより画像の輪郭抽出処理が施されるのである（図６の左下の図参照）。
【００２９】
次に、抽出処理を施した輪郭を構成する座標をそれぞれ、複素数表現する。
すなわち、以上の作業で得た輪郭線を形成する点ｘｙ座標を図６や図７左上図に示すように複素数表現で記述する。
【００３０】
第ｍ次の複素PARCOR係数 pm とは、第ｍ次の複素自己回帰係数のamと等価であるため、ｍ＝５とした場合を例として説明すると、図７に示すように、a[1,1]、a[2,2]、a[3,3]、a[4,4]およびa[5,5]をすべて埋めれば、複素PARCOR係数p1，p2，p3，p4およびp5を求めたことになる。
【００３１】
なお、ｍ次の複素自己回帰係数について、一般的にはｍが多いほど正確な判定ができること、ｍ次の複素自己相関関数はｍ個あること、次数が異なれば、係数の値はすべて異なることに留意する必要がある。
【００３２】
以上で得られた、ある所定の画像の複素PARCOR係数 pmを、他の画像の複素PARCOR係数と比較し、比較の結果、一番近い（誤差に常和の最も少ない）ものを前記ある所定の画像として認識するのである。
【００３３】
要約すれば、輪郭点 zjが直前のｍ個の点zj-1，zj-2…の線形結合で示されると仮定したとき、誤差を最小にするような係数a1，a2…amから得られる複素PARCOR係数 pm を他の画像の複素PARCOR係数と比較し、一番近い（誤差に常和の最も少ない）画像として認識させるのである。
【００３４】
図８を参照して説明すると、例えば、マルとバツを同じように画像化し、輪郭を抽出することで得られる複素PARCOR係数により数値化したものをあらかじめデータとして蓄積しておく（図８（ａ）参照）。
【００３５】
図８（ａ）では、マルのタイプを１０個画像化し、バツのタイプを１０個画像化した。ついで、任意の画像、すなわち図８（ｂ）の画像の輪郭を表す複素PARCOR係数との誤差を比較し（図８（ｂ）参照）、この場合、誤差の小さい方、すなわち画像の輪郭を数値化したものについての差が小さい方の情報を出力させるのである。
【００３６】
図８の例は、前述した欠陥模擬供試体から得られる発砲スチロールの埋設深さ、すなわち欠陥深さごとの打撃音を二値化画像に変換したものである。図８の例において、蓄積データは例えば各々１０個ずつ作成し、このデータをマザーデータとした（図９参照）。
【００３７】
なお、実際の点検技術者の聴覚による判断も図９で示す表には同時に示しており、この表から理解されるように、実際の点検技術者の聴覚による判断では、欠陥深さが５０ｍｍ以上の深さとなる場合には、非常に難しい判断となっていることが理解できる。
【００３８】
図１０には、欠陥を擬似的に起こす埋設物を埋設していない健全部分を打撃した際の三回のテスト結果を示した。
図１０から理解されるように、いずれも健全部としてすでに得られていた情報、すなわち健全部での打撃音をウェーブレット変換により変換した二値化画像を複素PARCOR係数として数値化したもの（図９の一番上に記載されている箇所参照）と、三回のテストで得られた波形の同じ複素PARCOR係数との誤差が最も小さくなっている箇所が図１０に示す「健全部」の箇所である。
【００３９】
よって、このことから、前記の解析手法で、打撃音から欠陥深さを的確に出力できたことが判断できるのである。
【００４０】
そして、図１１に示すように、欠陥深さごとに同様のテストを三回ずつ行った結果においても、前述した既知のマザーデータとの誤差が実際の打撃音から得られるデータとの間で最も小さくなっている箇所がそれぞれの欠陥箇所と合致しており、これによっても本発明の解析手法で、打撃音から欠陥深さを的確に出力できたことが判断できるのである。
【００４１】
なお、本発明の解析手法を用い、実際のトンネル覆工コンクリートに対しても、該トンネル覆工コンクリートの損傷の有無を簡易な手法で可視化することができる。すなわち、複素PARCOR係数の誤差二乗和を用い、前記損傷の有無を定量化することができるのである。
【００４２】
その手法を説明すると、まず本発明の解析手法を用い、前記実際のトンネル覆工コンクリートの対象領域での打撃波形を取得しておく。
そして、この打撃波形は「未学習データ」とする。これに対して、「損傷なし」および「損傷あり」の学習データを前述した本発明の方法によって形成しておく。
次いで、前記形成した学習データに基づいて出力される複素PARCOR係数の誤差二乗和比から１を減じた結果を算出する。
【００４３】
この結果は、数値が０に近いほど不確定、正の値が大きくなるほど「損傷なし」、負の値が大きくなるほど「損傷あり」を示すものとなる。
【００４４】
これより、実際のトンネル覆工コンクリートの対象領域での打撃波形から本発明の検査方法に基づいて、前記損傷を可視化することが出来るのである。すなわち、従来の熟練点検技術者の目視および打音検査で得られる結果と等しい結果が得られ、またひび割れの存在を示すことが可能となるのである。
【図面の簡単な説明】
【００４５】
【図１】本発明による欠陥疑似供試体の形成を説明する説明図である。
【図２】時間−周波数スペクトルの関係を説明する説明図（１）である。
【図３】時間−周波数スペクトルの関係を説明する説明図（２）である。
【図４】スペクトル画像の二値化を説明する説明図（１）である。
【図５】本発明に夜複素ＰＡＲＣＯＲ係数による画像パターン認識を説明する説明図（１）である。
【図６】本発明による複素ＰＡＲＣＯＲ係数による画像パターン認識を説明する説明図（２）である。
【図７】本発明による複素ＰＡＲＣＯＲ係数による画像パターン認識を説明する説明図（３）である。
【図８】本発明による複素ＰＡＲＣＯＲ係数による画像パターン認識を説明する説明図（４）である。
【図９】スペクトル画像の二値化を説明する説明図（２）である。
【図１０】健全部の判定結果を説明する説明図である。
【図１１】欠陥深さ毎の判定結果を説明する説明図である。
【図１２】実際の構造物であるトンネル覆工に本発明を適用した例を示す説明図（１）である。
【図１３】実際の構造物であるトンネル覆工に本発明を適用した例を示す説明図（２）である。
【図１４】実際の構造物であるトンネル覆工に本発明を適用した例を示す説明図（３）である。
【図１５】実際の構造物であるトンネル覆工に本発明を適用した例を示す説明図（４）である。
【図１６】実際の構造物であるトンネル覆工に本発明を適用した例を示す説明図（５）である。
【図１】
2019105496.tif 000003
【図２】
2019105496.tif 000004
【図３】
2019105496.tif 000005
【図４】
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【図５】
2019105496.tif 000007
【図６】
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【図７】
2019105496.tif 000009
【図８】
2019105496.tif 000010
【図９】
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【図１０】
2019105496.tif 000012
【図１１】
2019105496.tif 000013
【図１２】
2019105496.tif 000014
【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
2019105496.tif 000018
【手続補正書】
【提出日】平成30年8月6日(2018.8.6)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンクリート内部の欠陥を模擬した供試体を形成し、該供試体に対して欠陥箇所や欠陥状態を検出する打音法の操作を行い、打音により得られる音の音響データを取得し、取得した音響データにつきウェーブレット変換による周波数解析を行い、解析したデータから二値化画像を認識し、
前記二値化画像で認識した画像の輪郭を示す各画素につき、その座標をそれぞれ複素数で表現し、表現した複素数から得られる複素PARCOR係数による数値をあらかじめデータとして蓄積し、
次に、実際のコンクリート構造物の対象領域での打撃波形を取得して音響データを取得し、取得した音響データにつきウェーブレット変換による周波数解析を行い、解析したデータから二値化画像を認識し、前記二値化画像で認識した画像の輪郭を示す各画素につき、その座標をそれぞれ複素数で表現し、表現した複素数から得られる複素PARCOR係数による数値を取得し、
前記供試体から取得した前記複素PARCOR係数の数値と前記実際のコンクリート構造物からの打撃波形から得られた複素PARCOR係数の数値を比較し、比較した際に、両者の数値の差が少ないとき、実際のコンクリート構造物からの打撃波形から得られた画像が、両者の数値の差が少ないデータ化された画像であると認識して、構造物の欠陥箇所や欠陥状態を検出する、
ことを特徴とする構造物の検査方法。
【請求項２】
前記打音により得られた音響データの打音波形認識においては、多様な損傷から得られる複数種類の打音波形が、前記ウェーブレット変換による周波数解析で認識できる、
ことを特徴とする請求項１記載の構造物の検査方法。
【請求項３】
前記音響データの周波数解析をウェーブレット変換によって行うことにより、横軸に時間経過を、縦軸に周波数解析の結果とした図が作成でき、この図の結果から、欠陥深さの違いを示す定量的な情報が得られる、
ことを特徴とする請求項１または請求項２記載の構造物の検査方法。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、構造物の検査方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年、トンネル構造物をはじめとした、例えばコンクリート材料で構成される構造物の維持管理においては、非破壊や微破壊試験によるコンクリート構造物の評価手法、すなわち、非破壊や微破壊試験によるコンクリート構造物の検査方法が注目されている。
【０００３】
この非破壊や微破壊試験による評価手法、すなわち検査方法については、該検査方法に関する機械的技術の発展や研究開発は著しい分野であるとはいえる。しかしながら、前記検査方法に関する機械的技術の発展や研究開発の先端技術全てが大小様々な構造物の評価手法、検査方法に汎用的に適用でき、かつ安価に適用できるなどの発明の創案はなされてはいないのが現状である。
【０００４】
コンクリート構造物などの検査方法としては、従来よりいわゆる打音法による検査手法が一般的に知られている。打音法とは、例えばコンクリート構造物をハンマーなどで叩いた際に発生する音から欠陥の有無を判断する手法であり、熟練した技術者による打音法の実施であれば、彼らの能力および経験値は非常に高く、信頼性も高いとされている。
【０００５】
ここで、前記打音法による、コンクリートなどの構造物の劣化診断法、すなわち検査方法は、近接目視と合わせて、近年よく実施されている検査方法である。
【０００６】
しかし、近年、熟練した技術者は年々高齢化しており、しかも後継者不足も相まって点検技術者の経験や知識に差が大きくなってしまっている。
そして、差の大きな点検技術者の経験や知識に基づいての診断、検査によると検査結果が大きく違ってしまうこととなる。
【０００７】
そのため、点検技術者の経験や知識に基づかなければならない打音法ではなく、点検技術者の経験や知識がなくとも、検査結果にばらつきが生じない打音法による構造物の検査方法が要望されるに至っている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開２００３−４７１１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
かくして、本発明は、前記の課題に対処すべく創案されたものであって、たとえ点検技術者の経験や知識がなかったとしても、検査結果にばらつきが生じない打音法による構造物の検査方法を提供することを目的とするものである。
【００１０】
すなわち、客観的・定量的に評価することができるデータを蓄積し、汎用的に社会的に実装できる技術とすることで、コスト、信頼性、技術者不足に対応できるものとしたものである。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明による構造物の検査方法は、
コンクリート内部の欠陥を模擬した供試体を形成し、該供試体に対して欠陥箇所や欠陥状態を検出する打音法の操作を行い、打音により得られる音の音響データを取得し、取得した音響データにつきウェーブレット変換による周波数解析を行い、解析したデータから二値化画像を認識し、
前記二値化画像で認識した画像の輪郭を示す各画素につき、その座標をそれぞれ複素数で表現し、表現した複素数から得られる複素PARCOR係数による数値をあらかじめデータとして蓄積し、
次に、実際のコンクリート構造物の対象領域での打撃波形を取得して音響データを取得し、取得した音響データにつきウェーブレット変換による周波数解析を行い、解析したデータから二値化画像を認識し、前記二値化画像で認識した画像の輪郭を示す各画素につき、その座標をそれぞれ複素数で表現し、表現した複素数から得られる複素PARCOR係数による数値を取得し、
前記供試体から取得した前記複素PARCOR係数の数値と前記実際のコンクリート構造物からの打撃波形から得られた複素PARCOR係数の数値を比較し、比較した際に、両者の数値の差が少ないとき、実際のコンクリート構造物からの打撃波形から得られた画像が、両者の数値の差が少ないデータ化された画像であると認識して、構造物の欠陥箇所や欠陥状態を検出する、
ことを特徴とし、
または、
前記打音により得られた音響データの打音波形認識においては、多様な損傷から得られる複数種類の打音波形が、前記ウェーブレット変換による周波数解析で認識できる、
ことを特徴とし、
または、
前記音響データの周波数解析をウェーブレット変換によって行うことにより、横軸に時間経過を、縦軸に周波数解析の結果とした図が作成でき、この図の結果から、欠陥深さの違いを示す定量的な情報が得られる、
ことを特徴とするものである。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、たとえ点検技術者の経験や知識がなかったとしても、検査結果にばらつきが生じない打音法による構造物の検査方法が提供出来るものとなる。すなわち、客観的・定量的に評価することができるデータを蓄積して、汎用的に社会的に実装できる技術とすることで、コスト、信頼性、技術者不足に対応できるとの優れた効果を奏する。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、本発明を実施するための形態を図に基づいて説明する。
図１乃至図３に示すように、例えば発泡スチロールなどをコンクリート内に埋設して、いわゆる欠陥模擬供試体を形成する。コンクリート内部のひび割れや空隙で構成される欠陥について、該欠陥を発砲スチロールの埋設で模擬したものである。
【００１４】
そして、前記欠陥模擬供試体に埋設した埋設物は、図１のａ）、ｂ）ないしｃ）に示すように埋設した深さを各々異ならせて埋設してある。
第１の埋設物の埋設深さは１００ｍｍ、第２の埋設物の埋設深さは７５ｍｍ、第３の埋設物の埋設深さは５０ｍｍ、第４の埋設物の埋設深さは３０ｍｍ、第５の埋設物の埋設深さは２０ｍｍ、第６の埋設物の埋設深さは１０ｍｍの深さとした。
【００１５】
そして、この欠陥模擬供試体に対して所定の打音器具を使用し、そのコンクリート表面を叩くなどしていわゆる打音法の操作を行う。
すなわち、コンクリート構造物に対して欠陥箇所や欠陥状態を特定、検出する打音法である。ここで、通常打音法では、叩いて得られる音を点検技術者が聞き分けてコンクリート構造物の欠陥箇所を特定する。
【００１６】
しかるに本発明では、打音法において、叩いて得られる音を点検技術者が聞き分けてコンクリート構造物の欠陥箇所や欠陥状態を特定、検出するのではなく、この打音により得られる音を録音し音響データを取得、生成して、熟練した前記点検技術者の聞き分け作業によらず、コンクリート構造物の欠陥箇所や欠陥状態を特定、検出できるものとしたのである。
【００１７】
まず、打音により得られる音を録音し音響データとして収録、録音する。
そして、この収録、録音した音響データにつき周波数スペクトル解析を行うものである。
すなわち、前記のように本発明では、打音により得られた音を前記点検技術者が聞き分けるのではなく、音響データとして収録し、該音響データの周波数スペクトル解析を行うことにより、点検技術者の能力と経験則を汎用的かつ定量的な情報に変換しようとしたものなのである。
【００１８】
本発明の手法を用いれば、従来の打音法であっても、検査結果に対する高信頼度が確保でき、かつ検査方法の低コスト化が実現できるものとなる。
さらに、最終的には管理者レベルの大小やコンクリート構造物の大小に応じた長寿命化修繕計画およびマネジメントサイクルに適用できるような技術を構築することができる。
【００１９】
本発明の構成につき説明する。
まず、前記複数作成した欠陥模擬供試体に対し、打音により得られる音響データを取得する。ここで、打音に使用する打音器具については何ら制限されない。通常打音法を実施する点検技術者が使用しているハンマーなどの打音器具で構わない。次に、音響データの生成についても何ら制限されない。一般的な録音機器で音響データを収録、生成して構わない。
【００２０】
しかしながら、収録された音響データの周波数解析は、いわゆるフーリエ変換によるスペクトル解析ではなく、ウェーブレット変換によって周波数の解析をするものとする。これは、本発明の第一の特徴となるものである。音響データの周波数解析をウェーブレット変換によって行えば、時間−周波数解析の有用性が示せるからである。
【００２１】
すなわち、音響データのフーリエ変換による周波数解析に着目した欠陥深さの評価には、限界があり、いわゆる５０ｍｍ以上の深さの変状については、大きな違いが認められないのである。これに対し、音響データの周波数解析をウェーブレット変換によって行えば、横軸に時間経過を、縦軸に周波数解析の結果とした図が作成でき、この図の結果から、欠陥深さの違いを示す定量的な情報が得られるからである（図２、図３参照）。
【００２２】
そこで、本発明では、前記音響データの周波数解析をウェーブレット変換によるものとした。このウェーブレット変換によれば、フーリエ変換によって周波数特性を求める際に失われる時間領域の情報を残すことが可能となる。
【００２３】
そして、ウェーブレット変換によって得られたスペクトル画像から、Wavelet係数の上位２０％を抽出し、これを二値化画像とすることで、さらに音響データ周波数の特徴を抽出できる。
【００２４】
すなわち、打音波形の分類においては、多様な損傷から得られる波形があり、複数種類の打音波形の認識には、前記ウェーブレット変換による周波数解析が有用だからである。
【００２５】
次に、得られた二値化画像のパターンを認識していく。すなわち、二値化された画像のパターン認識、換言すれば前記画像の輪郭認識を行うのである。しかして、この認識手法においては、複素PARCOR係数が用いられる。
【００２６】
複素PARCOR係数を用いた認識手法につき、以下に説明する。
図５に示すように、まず、二値化された画像データの白黒（０・１）テキスト画像の黒（＝１）の部分について、任意（すべて）のマス（ピクセル）に着目し、それぞれのマスを囲む（隣接する８マス）マスに１（黒）のマスが幾つあるかを数え、それぞれのマスにその個数を書き込む。
【００２７】
このうち、輪郭点として十分と考えられる前記隣接する８個のマスのうち４〜６個のマスが隣接しているとするマス、すなわち「４〜６」の数字が書かれたマスを残すことで輪郭が充分抽出出来るものとなる。
【００２８】
そして前記の手法により輪郭を抽出した後、任意のマスを始点として座標を（図６の左下の図の場合、点０〜点１５まで）取り出す。これにより画像の輪郭抽出処理が施されるのである（図６の左下の図参照）。
【００２９】
次に、抽出処理を施した輪郭を構成する座標をそれぞれ、複素数表現する。
すなわち、以上の作業で得た輪郭線を形成する点ｘｙ座標を図６や図７左上図に示すように複素数表現で記述する。
【００３０】
第ｍ次の複素PARCOR係数 pm とは、第ｍ次の複素自己回帰係数のamと等価であるため、ｍ＝５とした場合を例として説明すると、図７に示すように、a[1,1]、a[2,2]、a[3,3]、a[4,4]およびa[5,5]をすべて埋めれば、複素PARCOR係数p1，p2，p3，p4およびp5を求めたことになる。
【００３１】
なお、ｍ次の複素自己回帰係数について、一般的にはｍが多いほど正確な判定ができること、ｍ次の複素自己相関関数はｍ個あること、次数が異なれば、係数の値はすべて異なることに留意する必要がある。
【００３２】
以上で得られた、ある所定の画像の複素PARCOR係数 pmを、他の画像の複素PARCOR係数と比較し、比較の結果、一番近い（誤差に常和の最も少ない）ものを前記ある所定の画像として認識するのである。
【００３３】
要約すれば、輪郭点 zjが直前のｍ個の点zj-1，zj-2…の線形結合で示されると仮定したとき、誤差を最小にするような係数a1，a2…amから得られる複素PARCOR係数 pm を他の画像の複素PARCOR係数と比較し、一番近い（誤差に常和の最も少ない）画像として認識させるのである。
【００３４】
図８を参照して説明すると、例えば、マルとバツを同じように画像化し、輪郭を抽出することで得られる複素PARCOR係数により数値化したものをあらかじめデータとして蓄積しておく（図８（ａ）参照）。
【００３５】
図８（ａ）では、マルのタイプを１０個画像化し、バツのタイプを１０個画像化した。ついで、任意の画像、すなわち図８（ｂ）の画像の輪郭を表す複素PARCOR係数との誤差を比較し（図８（ｂ）参照）、この場合、誤差の小さい方、すなわち画像の輪郭を数値化したものについての差が小さい方の情報を出力させるのである。
【００３６】
図８の例は、前述した欠陥模擬供試体から得られる発砲スチロールの埋設深さ、すなわち欠陥深さごとの打撃音を二値化画像に変換したものである。図８の例において、蓄積データは例えば各々１０個ずつ作成し、このデータをマザーデータとした（図９参照）。
【００３７】
なお、実際の点検技術者の聴覚による判断も図９で示す表には同時に示しており、この表から理解されるように、実際の点検技術者の聴覚による判断では、欠陥深さが５０ｍｍ以上の深さとなる場合には、非常に難しい判断となっていることが理解できる。
【００３８】
図１０には、欠陥を擬似的に起こす埋設物を埋設していない健全部分を打撃した際の三回のテスト結果を示した。
図１０から理解されるように、いずれも健全部としてすでに得られていた情報、すなわち健全部での打撃音をウェーブレット変換により変換した二値化画像を複素PARCOR係数として数値化したもの（図９の一番上に記載されている箇所参照）と、三回のテストで得られた波形の同じ複素PARCOR係数との誤差が最も小さくなっている箇所が図１０に示す「健全部」の箇所である。
【００３９】
よって、このことから、前記の解析手法で、打撃音から欠陥深さを的確に出力できたことが判断できるのである。
【００４０】
そして、図１１に示すように、欠陥深さごとに同様のテストを三回ずつ行った結果においても、前述した既知のマザーデータとの誤差が実際の打撃音から得られるデータとの間で最も小さくなっている箇所がそれぞれの欠陥箇所と合致しており、これによっても本発明の解析手法で、打撃音から欠陥深さを的確に出力できたことが判断できるのである。
【００４１】
なお、本発明の解析手法を用い、実際のトンネル覆工コンクリートに対しても、該トンネル覆工コンクリートの損傷の有無を簡易な手法で可視化することができる。すなわち、複素PARCOR係数の誤差二乗和を用い、前記損傷の有無を定量化することができるのである。
【００４２】
その手法を説明すると、まず本発明の解析手法を用い、前記実際のトンネル覆工コンクリートの対象領域での打撃波形を取得しておく。
そして、この打撃波形は「未学習データ」とする。これに対して、「損傷なし」および「損傷あり」の学習データを前述した本発明の方法によって形成しておく。
次いで、前記形成した学習データに基づいて出力される複素PARCOR係数の誤差二乗和比から１を減じた結果を算出する。
【００４３】
この結果は、数値が０に近いほど不確定、正の値が大きくなるほど「損傷なし」、負の値が大きくなるほど「損傷あり」を示すものとなる。
【００４４】
これより、実際のトンネル覆工コンクリートの対象領域での打撃波形から本発明の検査方法に基づいて、前記損傷を可視化することが出来るのである。すなわち、従来の熟練点検技術者の目視および打音検査で得られる結果と等しい結果が得られ、またひび割れの存在を示すことが可能となるのである。
【図面の簡単な説明】
【００４５】
【図１】本発明による欠陥疑似供試体の形成を説明する説明図である。
【図２】時間−周波数スペクトルの関係を説明する説明図（１）である。
【図３】時間−周波数スペクトルの関係を説明する説明図（２）である。
【図４】スペクトル画像の二値化を説明する説明図（１）である。
【図５】本発明に夜複素ＰＡＲＣＯＲ係数による画像パターン認識を説明する説明図（１）である。
【図６】本発明による複素ＰＡＲＣＯＲ係数による画像パターン認識を説明する説明図（２）である。
【図７】本発明による複素ＰＡＲＣＯＲ係数による画像パターン認識を説明する説明図（３）である。
【図８】本発明による複素ＰＡＲＣＯＲ係数による画像パターン認識を説明する説明図（４）である。
【図９】スペクトル画像の二値化を説明する説明図（２）である。
【図１０】健全部の判定結果を説明する説明図である。
【図１１】欠陥深さ毎の判定結果を説明する説明図である。
【図１２】実際の構造物であるトンネル覆工に本発明を適用した例を示す説明図（１）である。
【図１３】実際の構造物であるトンネル覆工に本発明を適用した例を示す説明図（２）である。
【図１４】実際の構造物であるトンネル覆工に本発明を適用した例を示す説明図（３）である。
【図１５】実際の構造物であるトンネル覆工に本発明を適用した例を示す説明図（４）である。
【図１６】実際の構造物であるトンネル覆工に本発明を適用した例を示す説明図（５）である。