(57)【要約】  検査の運用開始前の作業量を抑制しつつ、運用開始後において変状の検出精度を向上可能な検出装置を得ること。変状対象の特徴を示すパラメータを記憶する対象特徴記憶装置２と、パラメータを用いて、画像情報から変状対象候補を検出する対象検出部３と、変状対象候補を記憶する対象記憶部４と、対象記憶部４に記憶されている変状対象候補を表示する対象表示部５と、変状対象候補への校正情報の入力を受け付け、校正情報に基づいて、対象記憶部４に記憶されている変状対象候補を修正する校正入力部６と、校正入力部６で受け付けられた校正情報に基づいて、対象特徴記憶装置２に記憶されているパラメータを校正する対象特徴校正部７と、を備える。
2016189764.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
変状対象の特徴を示すパラメータを記憶する対象特徴記憶装置と、
前記パラメータを用いて、画像情報から変状対象候補を検出する対象検出部と、
前記変状対象候補を記憶する対象記憶部と、
前記対象記憶部に記憶されている前記変状対象候補を表示する対象表示部と、
前記変状対象候補への校正情報の入力を受け付け、前記校正情報に基づいて、前記対象記憶部に記憶されている前記変状対象候補を修正する校正入力部と、
前記校正入力部で受け付けられた前記校正情報に基づいて、前記対象特徴記憶装置に記憶されている前記パラメータを校正する対象特徴校正部と、
を備えることを特徴とする検出装置。
【請求項２】
前記校正情報に基づいて校正した履歴である校正履歴を記憶する校正履歴記憶部、
を備え、
前記対象特徴校正部は、前記校正入力部で受け付けられた前記校正情報、および前記校正履歴記憶部に記憶されている前記校正履歴を用いて、前記対象特徴記憶装置に記憶されている前記パラメータを校正する、
ことを特徴とする請求項１に記載の検出装置。
【請求項３】
前記画像情報を記憶する画像情報記憶部、
を備え、
前記対象表示部は、前記対象記憶部に記憶されている前記変状対象候補と、前記画像情報記憶部に記憶されている前記画像情報とを重畳表示する、
ことを特徴とする請求項１または２に記載の検出装置。
【請求項４】
前記画像情報以外の検査による前記変状対象についての検査結果を記憶する検査結果記憶部、
を備え、
前記対象表示部は、前記対象記憶部に記憶されている前記変状対象候補と、前記検査結果記憶部に記憶されている前記検査結果とを重畳表示する、
ことを特徴とする請求項１，２または３に記載の検出装置。
【請求項５】
前記画像情報以外の検査による前記変状対象についての検査結果を記憶する検査結果記憶部、
を備え、
前記対象検出部は、前記検査結果記憶部に記憶されている前記検査結果で示される範囲外で、前記画像情報から前記変状対象候補を検出する、
ことを特徴とする請求項１，２または３に記載の検出装置。
【請求項６】
前記画像情報以外の検査による前記変状対象についての検査結果を記憶する検査結果記憶部、
を備え、
前記対象検出部は、前記検査結果記憶部に記憶されている前記検査結果で示される範囲内で、前記パラメータの値を変えて前記画像情報から前記変状対象候補を検出する、
ことを特徴とする請求項１，２または３に記載の検出装置。
【請求項７】
前記対象表示部は、前記対象記憶部に記憶されている前記変状対象候補、または前記変状対象候補が重畳表示されている画像を投影表示する、
ことを特徴とする請求項１から６のいずれか１つに記載の検出装置。
【請求項８】
前記校正入力部は、前記校正情報に基づいて、前記対象記憶部に記憶されている前記変状対象候補に、変状対象を追加または削除する修正を行う、
ことを特徴とする請求項１から７のいずれか１つに記載の検出装置。
【請求項９】
前記校正入力部は、前記校正情報に基づいて、前記対象記憶部に記憶されている複数の変状対象候補を１つの変状対象候補にまとめる、または１つの変状対象候補を複数の変状対象候補に分割する修正を行う、
ことを特徴とする請求項１から７のいずれか１つに記載の検出装置。
【請求項１０】
前記校正入力部は、同一変状対象候補について複数の校正情報が入力された場合、多数決により校正情報を決定する、
ことを特徴とする請求項１から９のいずれか１つに記載の検出装置。
【請求項１１】
前記校正入力部は、同一変状対象候補について複数の校正情報が入力された場合、各校正情報で示される変状対象候補の範囲の比率により校正情報を決定する、
ことを特徴とする請求項１から９のいずれか１つに記載の検出装置。
【請求項１２】
前記対象特徴記憶装置は、
異なるパラメータが記憶された複数の対象特徴記憶部と、
前記複数の対象特徴記憶部から１つの対象特徴記憶部を選択する対象特徴選択部と、
を備え、
前記対象検出部は、前記対象特徴選択部で選択された対象特徴記憶部に記憶されているパラメータを用いて、画像情報から変状対象候補を検出し、
前記対象特徴校正部は、前記選択された対象特徴記憶部に記憶されているパラメータを校正する、
ことを特徴とする請求項１から１１のいずれか１つに記載の検出装置。
【請求項１３】
検出装置における変状を検出する検出方法であって、
対象検出部が、変状対象の特徴を示すパラメータを用いて、画像情報から変状対象候補を検出する検出ステップと、
対象記憶部において、前記変状対象候補を記憶する記憶ステップと、
対象表示部が、前記変状対象候補を表示する表示ステップと、
校正入力部が、前記変状対象候補への校正情報の入力を受け付ける校正入力受け付けステップと、
前記校正入力部が、前記校正情報に基づいて、前記対象記憶部に記憶されている前記変状対象候補を修正する修正ステップと、
対象特徴校正部が、前記校正情報に基づいて、前記パラメータを校正する校正ステップと、
を含むことを特徴とする検出方法。
【請求項１４】
前記校正ステップでは、前記対象特徴校正部が、前記校正情報、および前記校正情報に基づいて校正した履歴である校正履歴を用いて、前記パラメータを校正する、
ことを特徴とする請求項１３に記載の検出方法。
【請求項１５】
前記表示ステップでは、前記対象表示部が、前記変状対象候補と、前記画像情報とを重畳表示する、
ことを特徴とする請求項１３または１４に記載の検出方法。
【請求項１６】
前記表示ステップでは、前記対象表示部が、前記変状対象候補と、前記画像情報以外の検査による前記変状対象についての検査結果とを重畳表示する、
ことを特徴とする請求項１３，１４または１５に記載の検出方法。
【請求項１７】
前記検出ステップでは、前記対象検出部が、前記画像情報以外の検査による前記変状対象についての検査結果で示される範囲外で、前記画像情報から前記変状対象候補を検出する、
ことを特徴とする請求項１３，１４または１５に記載の検出方法。
【請求項１８】
前記検出ステップでは、前記対象検出部は、前記画像情報以外の検査による前記変状対象についての検査結果で示される範囲内で、前記パラメータの値を変えて前記画像情報から前記変状対象候補を検出する、
ことを特徴とする請求項１３，１４または１５に記載の検出方法。
【請求項１９】
前記表示ステップでは、前記対象表示部が、前記変状対象候補、または前記変状対象候補が重畳表示されている画像を投影表示する、
ことを特徴とする請求項１３から１８のいずれか１つに記載の検出方法。
【請求項２０】
前記修正ステップでは、前記校正入力部が、前記校正情報に基づいて、前記対象記憶部に記憶されている前記変状対象候補に、変状対象を追加または削除する修正を行う、
ことを特徴とする請求項１３から１９のいずれか１つに記載の検出方法。
【請求項２１】
前記修正ステップでは、前記校正入力部が、前記校正情報に基づいて、前記対象記憶部に記憶されている複数の変状対象候補を１つの変状対象候補にまとめる修正を行う、
ことを特徴とする請求項１３から１９のいずれか１つに記載の検出方法。
【請求項２２】
前記校正入力受け付けステップでは、前記校正入力部が、同一変状対象候補について複数の校正情報が入力された場合、多数決により校正情報を決定する、
ことを特徴とする請求項１３から２１のいずれか１つに記載の検出方法。
【請求項２３】
前記校正入力受け付けステップでは、前記校正入力部が、同一変状対象候補について複数の校正情報が入力された場合、各校正情報で示される変状対象候補の範囲の比率により校正情報を決定する、
ことを特徴とする請求項１３から２１のいずれか１つに記載の検出方法。
【請求項２４】
前記検出装置において複数の対象特徴記憶部で異なるパラメータが記憶されている場合に、
前記複数の対象特徴記憶部から１つの対象特徴記憶部を選択する選択ステップ、
を含み、
前記検出ステップでは、前記対象検出部が、前記選択ステップで選択された対象特徴記憶部に記憶されているパラメータを用いて、画像情報から変状対象候補を検出し、
前記校正ステップでは、前記対象特徴校正部が、前記選択された対象特徴記憶部に記憶されているパラメータを校正する、
ことを特徴とする請求項１３から２３のいずれか１つに記載の検出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、検査対象の変状を検出する検出装置および検出方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、複数のサンプル画像を入力情報にして検査の対象部の特徴を学習し、学習結果に基づいて対象部で発生する変状を検出する技術がある。下記特許文献１では、鉄塔で使用されるボルトについて、あらかじめ大量のサンプル画像を用いて対象部の特徴を学習させ、緩みなどの不具合を検出する検査補助装置の技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１４−１５９９８１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上記従来の技術によれば、対象部の特徴を正しく学習させるためには、あらかじめ大量の正解となるサンプル画像から対象部の特徴を学習させなければならないため、事前学習に多大な労力が必要となる、という問題があった。また、検査の運用開始後に学習した内容を修正できず不具合の検出精度を向上できない、という問題があった。【０００５】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、検査の運用開始前の作業量を抑制しつつ、運用開始後において変状の検出精度を向上可能な検出装置を得ることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明の検出装置は、変状対象の特徴を示すパラメータを記憶する対象特徴記憶装置と、前記パラメータを用いて、画像情報から変状対象候補を検出する対象検出部と、前記変状対象候補を記憶する対象記憶部と、前記対象記憶部に記憶されている前記変状対象候補を表示する対象表示部と、前記変状対象候補への校正情報の入力を受け付け、前記校正情報に基づいて、前記対象記憶部に記憶されている前記変状対象候補を修正する校正入力部と、前記校正入力部で受け付けられた前記校正情報に基づいて、前記対象特徴記憶装置に記憶されている前記パラメータを校正する対象特徴校正部と、を備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、検査の運用開始前の作業量を抑制しつつ、運用開始後において変状の検出精度を向上できる、という効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】実施の形態１にかかる検出装置の構成例を示すブロック図
【図２】実施の形態１にかかる検出装置におけるひび候補の検出処理を示すフローチャート
【図３】実施の形態２にかかる検出装置の構成例を示すブロック図
【図４】実施の形態３にかかる検出装置の構成例を示すブロック図
【図５】実施の形態４にかかる検出装置の構成例を示すブロック図
【図６】実施の形態４にかかる検出装置におけるひび候補についての校正方法の例を示す図
【図７】実施の形態５にかかる検出装置におけるひび候補を投影して表示する例を示す図
【図８】実施の形態６にかかる検出装置におけるひび候補についての校正方法の例を示す図
【図９】実施の形態７にかかる検出装置におけるひび候補についての校正方法の例を示す図
【図１０】実施の形態８にかかる検出装置におけるひび候補についての校正方法の例を示す図
【図１１】実施の形態９にかかる検出装置における異常個所候補についての校正方法の例を示す図
【図１２】実施の形態１０にかかる検出装置の構成例を示すブロック図
【図１３】実施の形態１０にかかる検出装置におけるひび候補の検出処理を示すフローチャート
【図１４】実施の形態１１にかかる検出装置の構成例を示すブロック図
【図１５】実施の形態１から１１にかかる検出装置のハードウェア構成例を示す図
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下に、本発明の実施の形態にかかる検出装置および検出方法を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施の形態によりこの発明が限定されるものではない。
【００１０】
実施の形態１．
図１は、本発明の実施の形態１にかかる検出装置２０の構成例を示すブロック図である。検出装置２０は、検出する変状対象の画像情報を入力する画像情報入力部１と、変状対象の特徴を示すパラメータを記憶する対象特徴記憶装置２と、変状対象の特徴を示すパラメータを用いて画像情報から変状対象の候補を検出する対象検出部３と、検出された変状対象候補を記憶する対象記憶部４と、対象記憶部４に記憶された変状対象候補を表示する対象表示部５と、対象表示部５に表示された変状対象候補への校正情報の入力を受け付け、校正情報に基づいて対象記憶部４に記憶されている変状対象候補を修正する校正入力部６と、校正入力部６で受け付けられた校正情報に基づいて、対象特徴記憶装置２に記憶されている変状対象の特徴を示すパラメータを校正する対象特徴校正部７と、を備える。
【００１１】
変状とは、コンクリートの健全診断のアプリケーション例で言えば、ひび、汚れ、析出物、漏水箇所、コンクリート骨材の偏在箇所であるジャンカ、目地、コンクリート打設失敗による目地であるコールドジョイントなど、コンクリートの表面の然るべき状態として、表面の凸凹や模様が一様、平坦である状態とは異なる状態のことを指す。但し、健全診断の目的としてひび以外の検出が不要である場合は、ひびのみが変状、ひび以外は然るべき状態にあると判断される例もあり、変状の厳密な定義はアプリケーションに依存する。本実施の形態では、検出する変状対象をひびとし、具体的に、トンネルなどの構造物で発生するひびを検出する場合について説明する。なお、検出対象となる変状対象はひびに限定されるものではなく、ジャンカ、漏水箇所、汚れなどのコンクリート表面の異常性状、あるいは目地などのコンクリート表面状態など、画像処理全般において、検出対象が存在するもの全てについて適用可能である。
【００１２】
画像情報入力部１は、トンネルなどの検査対象において、デジタルカメラなどでデジタル撮影された、計算機で画像処理が可能な画像情報を入力する。画像情報入力部１は、デジタルカメラそのものでもよく、デジタルカメラなどで撮影された画像情報を記録媒体経由でデータを読み取るデータ読み取り装置、または、デジタルカメラなどで撮影された画像情報を有線通信または無線通信によって受信する通信装置であってもよい。
【００１３】
対象特徴記憶装置２は、検出したい変状対象の特徴を示す各種のパラメータを記憶する。対象特徴記憶装置２は、検出装置２０においてひびを検出する場合、ひびの色は何色に近いか、ひびの太さのバリエーション、ひびの周辺との輝度差などのパラメータを記憶する。
【００１４】
対象特徴記憶装置２で記憶されているパラメータは、対象検出部３においてひびを検出する際の判定に用いる情報となる。例えば、対象特徴記憶装置２では、検査対象の画像がグレースケールの画像処理によって白黒画像に変換された場合の、輝度勾配によって設定された閾値をパラメータとして記憶する。
【００１５】
対象検出部３は、画像情報入力部１より入力された画像情報について、対象特徴記憶装置２に記憶されているパラメータを照会することによって、画像情報からひびの候補であるひび候補を検出する。例えば、対象検出部３は、前述のように対象特徴記憶装置２においてグレースケール表示の輝度勾配の閾値が記憶されている場合、画像情報入力部１より入力された画像情報をグレースケールに変換し、変換した画像内に閾値以上の輝度勾配の箇所があれば、その箇所をひび候補として検出する。なお、対象検出部３では、輝度勾配の閾値に基づいてひび候補を検出する方法は一例であって、対象特徴記憶装置２に記憶されている各種のパラメータを複合的に用いて、画像情報入力部１より入力された画像情報からひび候補を検出してもよい。対象検出部３は、検出したひび候補の情報を、対象記憶部４に記憶する。
【００１６】
対象記憶部４は、対象検出部３で検出されたひび候補を記憶する。対象記憶部４において記憶されるひび候補は、例えば、画像情報入力部１から入力された画像情報においてひびの箇所を特定した画像による情報、ベジエ曲線でひびの形状を表した情報、スプライン曲線でひびの形状を表した情報などがあるが、これらに限定されるものではない。
【００１７】
対象表示部５は、対象記憶部４に照会を行い、対象記憶部４に記憶されているひび候補を人が見える形で表示を行う。対象表示部５は、例えば、ひび候補を検出装置２０を構成するパソコンなどのディスプレイ、ひびの検査を行う検査員であるユーザーが装着するヘッドマウントディスプレイなどに表示する。
【００１８】
校正入力部６は、対象表示部５に表示されたひび候補を見たユーザーからの、表示されたひび候補が検出したかった対象であるのか違うのかひび候補の判定の入力を受け付ける。対象表示部５は、対象検出部３で検出されたひび候補を表示しているが、対象検出部３において全てのひびを正確に検出できない場合も想定される。すなわち、対象検出部３において、ひびではない箇所をひび候補として検出した場合、または、ひびがある箇所をひび候補として検出できなかった場合である。ユーザーは、校正入力部６を介して、対象表示部５に表示されたひび候補について、例えば、正しくひびが表示された箇所には「○」、正しくひびが表示されなかった箇所には「×」などを入力する。また、ユーザーは、校正入力部６を介して、対象表示部５に表示されたひび候補について、全て正しくひびが検出されていたと判定した場合は「ＯＫ」などを入力する。校正入力部６は、ユーザーから入力された「○」、「×」、「ＯＫ」などの情報を校正情報として対象特徴校正部７へ出力する。また、校正入力部６は、「○」、「×」、「ＯＫ」などの校正情報に基づいて、対象記憶部４に記憶されているひび候補を修正する。校正入力部６においてユーザーから校正情報の入力を受け付ける構成については、パソコンで使用されるマウス、キーボード、携帯端末のタッチパネル、ペンタブレットなどがあるが、これらに限定されるものではない。また、校正入力部６は、ユーザーから受け付けた校正情報を一時的に記憶する記憶部を備えているものとする。
【００１９】
対象特徴校正部７は、校正入力部６で入力された校正情報に基づいて、本来ひびではないのに誤検出した箇所については誤検出しないよう、または本来ひびであるのに検出できなかった箇所について検出できるよう、対象特徴記憶装置２で記憶されているパラメータを校正する。例えば、対象特徴校正部７は、対象検出部３において本来ひびではないのに誤検出した場合、対象特徴記憶装置２に記憶されているパラメータである前述の輝度勾配の閾値を大きくする校正を行う。一方、対象特徴校正部７は、対象検出部３において本来ひびであるのに検出できなかった場合、対象特徴記憶装置２に記憶されているパラメータである前述の輝度勾配の閾値を小さくする校正を行う。なお、対象特徴校正部７は、校正入力部６において「ＯＫ」が入力された場合は対象特徴記憶装置２で記憶されているパラメータの校正は行わない。
【００２０】
つづいて、検出装置２０における変状を検出する検出方法、具体的にはひび候補の検出処理の一連の流れについて、具体的に、コンクリート製のトンネルの検査において表面に発生するひびを検出する処理について説明する。図２は、実施の形態１にかかる検出装置２０におけるひび候補の検出処理を示すフローチャートである。検出装置２０では、対象検出部３で対象特徴記憶装置２に記憶されているパラメータが使用できるように、対象特徴記憶装置２にパラメータが設定されているものとする。
【００２１】
まず、検出装置２０では、画像情報入力部１において、トンネルの表面についてデジタルカメラなどで撮影された画像情報を入力する（ステップＳ１）。対象検出部３は、画像情報入力部１より入力された画像情報について、対象特徴記憶装置２に記憶されている変状対象であるひびの特徴を示すパラメータを用いて、画像情報からひび候補を検出する（ステップＳ２）。対象検出部３は、検出したひび候補を対象記憶部４に記憶する（ステップＳ３）。
【００２２】
対象表示部５は、対象記憶部４に記憶されているひび候補を表示する（ステップＳ４）。校正入力部６は、対象表示部５に表示されているひび候補についてユーザーからの校正情報を受け付ける（ステップＳ５）。校正入力部６は、ユーザーからの校正情報により、ひび候補に誤りがあった場合（ステップＳ６：Ｙｅｓ）、前述の例では「×」があった場合、校正入力部６は、校正情報に基づいて、対象記憶部４に記憶されているひび候補を修正する（ステップＳ７）。そして、対象特徴校正部７は、校正入力部６で入力された校正情報に基づいて、対象特徴記憶装置２で記憶されているパラメータを校正する（ステップＳ８）。
【００２３】
検出装置２０では、ステップＳ１に戻って、同様の変状検出処理を繰り返し実行する。対象検出部３では、対象特徴記憶装置２に記憶されている校正後のパラメータを用いてひび候補を検出する（ステップＳ２）。なお、ひび候補に誤りが無かった場合（ステップＳ６：Ｎｏ）、前述の例では「ＯＫ」だった場合、校正入力部６のステップＳ７の処理および対象特徴校正部７のステップＳ８の処理を省略して、ステップＳ１に戻る。
【００２４】
このように、検出装置２０では、対象検出部３で検出されたひび候補に誤りがあった場合、対象特徴校正部７が、検出されたひび候補への校正情報に基づいて対象特徴記憶装置２に記憶されているパラメータを校正する。検出装置２０では、図２のフローチャートに示す処理を繰り返し行うことで、対象特徴記憶装置２に記憶されているパラメータがある値に収束し、その結果、対象検出部３でのひび候補の検出の誤りを低減することが可能となる。そして、ひび候補の検出の誤りが無くなった場合、検出装置２０では、ひび候補の検出の誤りが無くなったときのパラメータを用いて、ひび検出の検査を継続する。
【００２５】
以上説明したように、本実施の形態によれば、検出装置２０では、ひびの特徴を示すパラメータを用いて、画像情報からひび候補を検出し、ひび候補に誤りがあった場合は、ユーザーからの校正情報に基づいて、パラメータを校正することとした。これにより、検出装置２０では、検査の運用開始前の段階で多くの作業量を必要とすることもなく、検査の運用中においても、校正情報に基づいてパラメータを校正することで、ひびの検出精度を向上することができる。検出装置２０は、使えば使う程、ひびの検出精度を向上することができる。また、検出装置２０では、ユーザーから受け付ける校正情報に基づいて対象特徴記憶装置２に記憶されているパラメータを校正することにより、ユーザーが検出したいひび候補を検出しやすい設定にすることができる。すなわち、検出装置２０は、ユーザーの好みによってカスタマイズされる。
【００２６】
実施の形態２．
本実施の形態では、検出装置において、過去の校正履歴を記憶しておく場合について説明する。
【００２７】
図３は、実施の形態２にかかる検出装置２０ａの構成例を示すブロック図である。検出装置２０ａは、検出装置２０に対して、対象特徴校正部７を対象特徴校正部７ａに置き換え、さらに校正履歴記憶部８を追加したものである。
【００２８】
校正履歴記憶部８は、過去に校正入力部６から入力された校正情報に基づいて対象特徴記憶装置２のパラメータを校正した際の履歴である校正履歴を記憶する。
【００２９】
対象特徴校正部７ａは、校正入力部６で受け付けられた校正情報、および校正履歴記憶部８に記憶されている校正履歴を用いて、対象特徴記憶装置２に記憶されているパラメータを校正する。対象特徴校正部７ａでは、例えば、対象検出部３においてひびがあるにも関わらずひび候補として検出できなかった場合、校正入力部６から入力された校正情報に基づいて、ひびを検出しやすいように対象特徴記憶装置２に記憶されているパラメータを校正する。一方で、対象特徴校正部７ａは、パラメータを大きく変更し過ぎると、今度はひびがないにも関わらずひび候補としてひびを誤検出してしまうおそれがある。そのため、対象特徴校正部７ａでは、新たな校正が発生した場合、校正履歴記憶部８に記憶されている校正履歴を参照し、校正入力部６から入力された校正情報の内容を反映するように、対象特徴記憶装置２に記憶されているパラメータを校正する。
【００３０】
以上説明したように、本実施の形態によれば、検出装置２０ａでは、過去にパラメータを校正した際の校正履歴を用いて、パラメータを校正することとした。これにより、校正履歴を用いない場合と比較して、パラメータがある値に収束するまでの期間を短縮することが可能となる。なお、実施の形態１では、校正入力部６においてユーザーから受け付けた校正情報を一時的に記憶する記憶部を備えることとしていたが、校正入力部６が備える校正情報を一時的に記憶する記憶部を、校正履歴記憶部８で代用してもよい。
【００３１】
実施の形態３．
本実施の形態では、ひび候補を表示する際に、元の画像情報と重畳表示する場合について説明する。実施の形態１を例にして説明するが、実施の形態２についても適用可能である。
【００３２】
図４は、実施の形態３にかかる検出装置２０ｂの構成例を示すブロック図である。検出装置２０ｂは、検出装置２０に対して、対象表示部５を対象表示部５ａに置き換え、さらに画像情報記憶部９を追加したものである。
【００３３】
画像情報記憶部９は、画像情報入力部１で入力された画像情報を記憶する。対象検出部３は、画像情報記憶部９に記憶されている画像情報について、対象特徴記憶装置２に記憶されているパラメータを用いて、ひび候補を検出する。対象検出部３におけるひび候補を検出する処理は実施の形態１と同様である。
【００３４】
対象表示部５ａは、対象記憶部４に記憶されているひび候補と、画像情報記憶部９に記憶されている画像情報とを重畳表示する。対象記憶部４において前述のようにひび候補がベジエ曲線またはスプライン曲線の情報などの形式で記憶されている場合、実施の形態１の対象表示部５においてひび候補を表示することはできるが、ユーザーが実際のトンネル内の現場をイメージできない場合がある。本実施の形態では、対象表示部５ａにおいて、対象記憶部４のひび候補と実際のトンネル内の現場の画像情報とを重畳表示することで、現場を知らないユーザーに対しても、現場をイメージしやすい画像を提供することができる。
【００３５】
以上説明したように、本実施の形態によれば、検出装置２０ｂでは、ひび候補と、対象検出部３においてひび候補の検出対象となった画像情報とを重畳表示することとした。これにより、ユーザーに対して現場をイメージしやすい画像を提供することができ、重畳表示しない場合と比較して、ユーザーからの校正情報の精度を向上できる。
【００３６】
実施の形態４．
本実施の形態では、他の検査結果の情報とひび候補とを重畳表示する方法、および他の検査結果の情報を用いてひび候補を検出する方法について説明する。実施の形態１を例にして説明するが、実施の形態２および３についても適用可能である。
【００３７】
図５は、実施の形態４にかかる検出装置２０ｃの構成例を示すブロック図である。検出装置２０ｃは、検出装置２０に対して、対象検出部３を対象検出部３ａに置き換え、対象表示部５を対象表示部５ｂに置き換え、さらに検査結果記憶部１０を追加したものである。
【００３８】
検査結果記憶部１０は、画像情報入力部１で入力された画像情報の範囲において、画像情報以外の検査によるひびについての検査結果を記憶する。
【００３９】
対象検出部３ａは、検査結果記憶部１０に記憶されている検査結果の情報を取得する。対象検出部３ａは、検査結果記憶部１０に記憶されている検査結果で示される範囲外でひび候補を検出する。または、対象検出部３ａは、検査結果記憶部１０に記憶されている検査結果で示される範囲内において、対象特徴記憶装置２に記憶されているパラメータの値を変えてひび候補を検出する。
【００４０】
対象表示部５ｂは、対象記憶部４に記憶されているひび候補と、検査結果記憶部１０に記憶されている検査結果とを重畳表示する。本実施の形態の対象表示部５ｂでは、対象記憶部４のひび候補と画像情報以外の検査による検査結果とを用いることで、ユーザーに対して、多くの情報を可視化して提供することができる。ここでは、画像情報以外の検査の例として、打音検査の場合について説明する。
【００４１】
まず、他の検査結果の情報とひび候補とを重畳表示する場合について説明する。図６は、実施の形態４にかかる検出装置２０ｃにおけるひび候補についての校正方法の例を示す図である。図６（ａ）は対象記憶部４に記憶されているひび候補であり、図６（ｂ）は検査結果記憶部１０に記憶されている打音検査による異常個所を示し、図６（ｃ）はひび候補と打音検査による異常個所とを重畳表示した状態を示し、図６（ｄ）は決定した校正の内容を示す。
【００４２】
対象表示部５ｂは、図６（ａ）に示す対象記憶部４に記憶されているひび候補と、図６（ｂ）に示す検査結果記憶部１０に記憶されている検査結果とを、図６（ｃ）に示すように重畳表示する。ユーザーは、対象表示部５ｂに重畳表示された図６（ｃ）の画像に基づいて、ひび候補の判定を行うことができる。ユーザーは、例えば、図６（ａ）に示された（Ｘ）のひび候補について、図６（ｂ）の打音検査による異常個所では（Ｘ）のひびの箇所で異常は検出されていないことから、図６（ａ）から（Ｘ）のひび候補を削除する校正を行うと判定することができる。ユーザーから（Ｘ）のひび候補を削除する校正情報を受け付けた校正入力部６、および対象特徴校正部７の動作は、前述の実施の形態１などの場合と同様である。
【００４３】
つぎに、他の検査結果の情報を用いてひび候補を検出する方法について説明する。対象検出部３ａは、検査結果記憶部１０に記憶されている検査結果の情報を取得することで、図６（ｂ）で示す打音検査による異常個所の情報を得る。対象検出部３ａは、図６（ｂ）で示される打音検査による異常個所の範囲についてはひび候補の検出処理は行わず、打音検査による異常個所の範囲外で画像情報からひび候補の検出を行う。この場合、対象検出部３ａは、図６（ｃ）などで示す（Ｘ）のひび候補を検出する。対象検出部３ａは、ひび候補の検出処理の範囲を限定することで、検出処理による負荷を軽減し、検出時間を短縮することができる。または、対象検出部３ａは、図６（ｂ）で示される打音検査による異常個所の範囲内で、対象特徴記憶装置２に記憶されているパラメータの値を変えて画像情報からひび候補を検出する。図６（ｂ）で示される打音検査による異常個所の範囲内では、図６（ｂ）で示される打音検査による異常個所の範囲外よりもひび候補が検出される可能性が高いことが想定される。対象検出部３ａは、パラメータの値を変えて、すなわちひび候補の検出感度を変えて検出処理を行うことで、ひび候補の検出精度を向上できる。なお、対象検出部３ａは、図６（ｂ）で示される打音検査による異常個所の範囲内で、対象特徴記憶装置２に記憶されているパラメータの値を変えて画像情報からひび候補を検出し、図６（ｂ）で示される打音検査による異常個所の範囲外では、通常のひび候補を検出する処理を行ってもよい。
【００４４】
ひび候補と打音検査による異常個所とを重畳表示する方法、および打音検査による異常個所の情報を用いてひび候補を検出する方法について説明したが、図５に示す検出装置２０ｃの構成はこれに限定されるものではない。例えば、ひび候補と打音検査による異常個所とを重畳表示する方法のみを実施する場合、検査結果記憶部１０と対象検出部３ａとの間は接続しなくてよい。この場合、対象検出部３ａの部分は、実施の形態１などと同様、対象検出部３の構成でよい。また、打音検査による異常個所の情報を用いてひび候補を検出する方法のみを実施する場合、検査結果記憶部１０と対象表示部５ｂとの間は接続しなくてよい。この場合、対象表示部５ｂの部分は、実施の形態１などと同様、対象表示部５の構成でよい。
【００４５】
以上説明したように、本実施の形態によれば、検出装置２０ｃは、ひび候補と、画像情報以外の検査結果とを重畳表示することとした。これにより、ユーザーに対して複数の異なる検査による検査結果の画像を提供することができ、重畳表示しない場合と比較して、ユーザーからの校正情報の精度を向上できる。
【００４６】
また、検出装置２０ｃは、画像情報以外の検査結果を用いてひび候補を検出することとした。これにより、検出装置２０ｃでは、ひび候補の検出処理を画像情報以外の検査結果で示される範囲外で行うことで、検出処理による負荷を軽減し、検出時間を短縮することができる。また、検出装置２０ｃでは、画像情報以外の検査結果で示される範囲内において、パラメータの値を変えてひび候補の検出処理を行うことで、ひび候補の検出精度を向上できる。
【００４７】
実施の形態５．
本実施の形態では、対象表示部５が、ひび候補を画像情報が撮影された場所に投影する方法について説明する。実施の形態１を例にして説明するが、実施の形態２から４についても適用可能である。
【００４８】
図７は、実施の形態５にかかる検出装置２０におけるひび候補を投影して表示する例を示す図である。本実施の形態における検出装置２０の構成は実施の形態１と同様である。実施の形態１では、検出装置２０を構成する計算機であるパソコンなどのディスプレイにひび候補を表示することを想定していた。検出装置２０のサイズが検査している現場に持ち出せる程度の大きさであれば、検出装置２０を検査の現場に持ち出し、対象表示部５が、実際に画像情報が撮影された現場に検出されたひび候補を投影する。投影する方法は、プロジェクターを用いる方法があるが、ユーザーが装着するヘッドマウントディスプレイにひび候補を表示して、ユーザーがヘッドマウントディスプレイ越しに実際のひびを見るようにしてもよい。
【００４９】
ユーザーは、検査している現場で実際のトンネル内の状況、すなわち実際のひびと投影されたひび候補とを比較することができ、検査現場とは別の場所でひび候補を確認する場合と比較して、ひび候補の判定を精度よく行うことが可能となる。なお、対象表示部５は、実際に画像情報が撮影された現場以外の場所にひび候補を投影することも可能である。また、実施の形態４において、対象表示部５ｂは、ひび候補と打音検査による異常個所を重畳表示しているが、このようなひび候補が重畳されている画像を投影表示することも可能である。
【００５０】
以上説明したように、本実施の形態によれば、検出装置２０では、対象表示部５が、画像情報が撮影された現場に、ひび候補を投影表示することとした。これにより、パソコンなどのディスプレイにひび候補を表示する場合と比較して、ユーザーからの校正情報の精度を向上できる。
【００５１】
実施の形態６．
本実施の形態では、検出装置における具体的な校正方法の例について説明する。実施の形態１を例にして説明するが、実施の形態２から５についても適用可能である。
【００５２】
図８は、実施の形態６にかかる検出装置２０におけるひび候補についての校正方法の例を示す図である。図８（ａ）は対象表示部５に表示されたひび候補であり、図８（ｂ）はひび候補の一部のひびを削除した校正方法を示し、図８（ｃ）はひび候補の一部にひびを追加した校正方法を示す。
【００５３】
検出装置２０では、対象表示部５に表示されたひび候補のうちユーザーにおいてひびではないと判定したひびについて、校正入力部６が、校正情報としてユーザーからの「×」の入力を受け付ける。校正入力部６は、校正情報に基づいて、対象記憶部４に記憶されているひび候補についてひびではないと判定された箇所のひびを削除する修正を行い、ひびではないと判定したひび候補の校正情報を対象特徴校正部７へ出力する。対象特徴校正部７は、ひび候補とされた箇所が次のひび検出処理でひび候補として検出されないように、対象特徴記憶装置２で記憶されているパラメータを校正する。実施の形態１の例では、対象特徴記憶装置２に記憶されている輝度勾配の閾値を大きくする校正を行う。
【００５４】
また、検出装置２０では、対象表示部５に表示されたひび候補で示されていない箇所にユーザーにおいてひびがあると判定したひびについて、校正入力部６が、校正情報としてユーザーからの「×」の入力を受け付ける。校正入力部６は、校正情報に基づいて、対象記憶部４に記憶されているひび候補についてひびと判定された箇所にひびを追加する修正を行い、ひび候補として検出されなかったひびの校正情報を対象特徴校正部７へ出力する。対象特徴校正部７は、ひび候補として検出されなかったひびが次のひび検出処理でひび候補として検出されるように、対象特徴記憶装置２で記憶されているパラメータを校正する。実施の形態１の例では、対象特徴記憶装置２に記憶されている輝度勾配の閾値を小さくする校正を行う。
【００５５】
以上説明したように、本実施の形態によれば、検出装置２０では、ひび候補に誤りがあった場合、校正入力部６が、対象記憶部４に記憶されているひび候補についてひびを追加する、またはひびを削除する修正を行い、また、対象特徴校正部７へ校正情報を出力し、対象特徴校正部７が、対象特徴記憶装置２で記憶されているパラメータを校正する。これにより、検出装置２０では、検査の運用中においても、校正情報に基づいて、ひび候補を修正し、また、パラメータを校正することで、ひびの検出精度を向上することができる。
【００５６】
実施の形態７．
本実施の形態では、検出装置２０における具体的な校正方法の例について、実施の形態６の応用例を説明する。実施の形態１を例にして説明するが、実施の形態２から５についても適用可能である。
【００５７】
図９は、実施の形態７にかかる検出装置２０におけるひび候補についての校正方法の例を示す図である。図９（ａ）は対象表示部５に表示されたひび候補であり、図９（ｂ）は決定した校正内容を示す。実施の形態７では、検出装置２０において、対象表示部５に表示されたひび候補で示されていない箇所にユーザーがひびがあると判定したひびについて、校正入力部６が、校正情報としてユーザーからの「×」の入力を受け付ける。校正入力部６は、校正情報に基づいて、対象記憶部４に記憶されているひび候補についてひびと判定された箇所のひびを追加する修正を行い、ひび候補として検出されなかったひびの校正情報を対象特徴校正部７へ出力する。
【００５８】
このとき、校正入力部６では、ひび候補にひびを追加したことによって、これまで別々のひびと思われていたひびが実際には１つのひびであった場合、以降は、１つのひびとして扱うこととする。１つのひびとして扱うとは、例えば、対象記憶部４に記憶されているひび候補について、複数のひび候補があって各ひび候補に対象検出部３によって通し番号などの識別番号が付与されていた場合、校正入力部６は、新たな識別番号を各ひび候補に付与する。図９の例では、校正入力部６は、ひびＡおよびひびＢとしていた２つのひびをひびＡ’として扱うよう、対象記憶部４に記憶されているひび候補を修正する。
【００５９】
対象特徴校正部７については、これまでと同様、ひび候補として検出されなかったひびが次のひび検出処理でひびとして判定されるように、具体的には、図９（ａ）においてひびＡとひびＢとをつなぐ箇所でひびが検出できるように、対象特徴記憶装置２で記憶されているパラメータを校正する。実施の形態１の例では、対象特徴記憶装置２に記憶されている輝度勾配の閾値を小さくする校正を行う。
【００６０】
なお、図９の例とは逆に、図９（ｂ）に示すように１つのひびと思われていたひびが、実際には図９（ａ）に示すように２つのひびであった場合も想定される。この場合、検出装置２０では、校正入力部６は、対象記憶部４に記憶されているひび候補についてひびと判定された箇所のひびを削除する修正を行い、ひび候補として誤検出された箇所の校正情報を対象特徴校正部７へ出力する。このとき、校正入力部６では、ひび候補からひびを削除したことによって、これまで１つのひびと思われていたひびが実際には２つのひびであった場合、以降は、２つのひびとして扱うこととする。すなわち、校正入力部６は、対象記憶部４に記憶されているひび候補について、１つのひび候補を複数のひび候補に分割する修正を行い、新たな識別番号を各ひび候補に付与する。
【００６１】
以上説明したように、本実施の形態によれば、検出装置２０では、ひび候補に誤りがあった場合、校正入力部６が、対象記憶部４に記憶されているひび候補について、複数のひび候補を１つのひび候補にまとめる、または、１つのひび候補を複数のひび候補に分割する修正を行う。これにより、検出装置２０では、検査の運用中においても、校正情報に基づいて、実際のひびの形状にあわせてひび候補を修正することができる。
【００６２】
実施の形態８．
本実施の形態では、検出装置２０において複数のユーザーが校正を行う場合について説明する。実施の形態１を例にして説明するが、実施の形態２から７についても適用可能である。
【００６３】
図１０は、実施の形態８にかかる検出装置２０におけるひび候補についての校正方法の例を示す図である。図１０（ａ）は対象表示部５に表示されたひび候補であり、図１０（ｂ）から図１０（ｆ）は各ユーザーによるひび候補についての校正の内容を示し、図１０（ｇ）は決定した校正の内容を示す。
【００６４】
検出装置２０では、対象表示部５に表示されたひび候補のうち各ユーザーから、ひびではないと判定したひびについて、および、対象表示部５に表示されたひび候補で示されていない箇所にひびがあると判定したひびについて、校正入力部６が、校正情報としてユーザーからの「×」の入力を受け付ける。対象表示部５に表示されたひび候補に対して、（Ｘ）のひびについては、２人のユーザーＡ，Ｅはひびではないと判定したが、３人のユーザーＢ，Ｃ，Ｄはひびと判定している。また、対象表示部５にひび候補として表示されなかったが、（Ｙ）の箇所にひびがあると３人のユーザーＡ，Ｃ，Ｄが判定し、（Ｙ）の箇所にひびはないと２人のユーザーＢ，Ｅが判定している。
【００６５】
本実施の形態では、校正入力部６は、複数のユーザーから異なる判定を下されたひび候補については、各ユーザーから受け付けた情報の多数決により校正の内容、すなわち校正情報を決定する。校正入力部６は、各ユーザーから受け付けた情報について、校正入力部６が備える記憶部で一時的に記憶する。図１０の例では、校正入力部６は、（Ｘ）のひび候補については３対２よりひびはあると判定し、（Ｙ）の箇所についてはひびはあると判定する。校正入力部６は、最終的に、図１０（ｇ）に示す内容で校正することを決定する。校正入力部６は、対象記憶部４に記憶されているひび候補についてひびと判定された（Ｙ）の箇所のひびを追加する修正を行い、ひび候補として検出されなかった（Ｙ）の箇所のひびについての校正情報を対象特徴校正部７へ出力する。対象特徴校正部７は、ひび候補として検出されなかった（Ｙ）の箇所のひびが次のひび検出処理でひび候補として検出されるように、対象特徴記憶装置２で記憶されているパラメータを校正する。実施の形態１の例では、対象特徴記憶装置２に記憶されている輝度勾配の閾値を小さくする校正を行う。
【００６６】
以上説明したように、本実施の形態によれば、検出装置２０では、校正入力部６において複数のユーザーから校正情報を受け付けた場合、異なる判定をされた箇所については各ユーザーの判定に基づいて多数決により校正の内容を決定することとした。これにより、検出装置２０では、複数のユーザーの判定を取り入れつつ、最終的な校正の内容を簡易な演算により求めることができる。
【００６７】
実施の形態９．
本実施の形態では、検出装置２０において複数のユーザーが校正を行う場合について、実施の形態８とは異なる例を説明する。実施の形態１を例にして説明するが、実施の形態２から７についても適用可能である。
【００６８】
図１１は、実施の形態９にかかる検出装置２０における異常個所候補についての校正方法の例を示す図である。ここでは、一例として、複数のひびが広範囲に集中して発生している場合に、ひびが発生している範囲を異常個所候補として表す。なお、異常個所候補については、個別のひび候補の長さとして応用することができる。図１１（ａ）は対象表示部５に表示された異常個所候補であり、図１１（ｂ）および図１１（ｃ）は各ユーザーによる異常個所候補についての校正の内容を示し、図１１（ｄ）は決定した校正の内容を示す。
【００６９】
実施の形態８では、複数のユーザーが校正をした場合、校正入力部６は、複数のユーザーから入力された校正情報について多数決で校正の内容を決定していた。本実施の形態では、校正入力部６は、複数のユーザーから入力された校正情報の比率に基づいて校正の内容、すなわち、ひび候補の修正およびパラメータの校正に使用する校正情報を決定する。図１１の例では、ユーザーＡは図１１（ａ）に示す対象表示部５に表示された異常個所候補に対して図１１（ｂ）で示す点線の範囲に異常個所候補があると判定し、ユーザーＢは図１１（ａ）に示す対象表示部５に表示された異常個所候補に対して図１１（ｃ）で示す点線の範囲に異常個所候補があると判定している。この場合、校正入力部６は、例えば、図１１（ｂ）および図１１（ｃ）で示される各点線の範囲の比率によって、この場合は中間をとって図１１（ｄ）の実線で示す範囲を異常個所と判定する。
【００７０】
なお、校正入力部６は、ユーザー毎にユーザーの判定した結果に対して重み付けをしてもよい。例えば、ユーザーＡの方がユーザーＢよりも検査の経験年数が長いベテランの場合、校正入力部６は、ユーザーＡの判定結果の重みを大きくすることで、すなわち、各ユーザーの判定結果が示す各点線の範囲の比率を変えることによって、図１１（ｄ）の実線で示す異常個所の範囲を現在のものよりも大きくすることが可能となる。または、各ユーザーが、判定した結果について自信が持てるか否かによって、重みを自己申告してもよい。図１１の例は、ユーザーＡの判定結果の重みとユーザーＢの判定結果の重みが同じ場合である。
【００７１】
以上説明したように、本実施の形態によれば、検出装置２０では、校正入力部６において複数のユーザーから校正情報を受け付けた場合、各ユーザーの判定結果の比率により校正の内容を決定することとした。これにより、検出装置２０では、複数のユーザーの判定を取り入れつつ、判定精度が高いと推定されるユーザーの判定内容の比重を高くして、最終的な校正の内容を求めることができる。
【００７２】
実施の形態１０．
本実施の形態では、検出装置において、異なる検査対象毎にひび候補の検出の際に使用するパラメータを記憶し、パラメータを使い分ける場合について説明する。実施の形態１を例にして説明するが、実施の形態２から９についても適用可能である。
【００７３】
図１２は、実施の形態１０にかかる検出装置２０ｄの構成例を示すブロック図である。検出装置２０ｄは、検出装置２０に対して、対象特徴記憶装置２を対象特徴記憶装置２ａに置き換えたものである。対象特徴記憶装置２ａは、対象特徴選択部２１と、複数の個別対象特徴記憶部２２と、個別条件入力部２３と、を備える。
【００７４】
対象特徴選択部２１は、複数の個別対象特徴記憶部２２のいずれかから１つの個別対象特徴記憶部２２を選択し、選択した個別対象特徴記憶部２２に記憶されているパラメータを対象検出部３で使用するパラメータとする。
【００７５】
複数の個別対象特徴記憶部２２は、対象特徴記憶部である各個別対象特徴記憶部２２が異なる検査対象毎に、検出したい変状対象の特徴を示す各種のパラメータを記憶する。
【００７６】
個別条件入力部２３は、複数の個別対象特徴記憶部２２について検査対象の条件などの入力を受け付ける。
【００７７】
実施の形態１〜９では、具体的にトンネルに発生するひびを検出する場合について説明した。しかしながら、検査対象となるトンネルについては、設置されている場所の気候条件、使用されているコンクリートの素材、建築方式など、条件の異なるものが多く存在する。設定できるパラメータが１種類のみの場合、複数回のひび検出によってパラメータを校正しても、対象検出部３では、あるトンネルではひびがあるにも関わらず傾向的にひび候補を検出できない、または、別のトンネルではひびが無いにも関わらず傾向的にひび候補を誤検出してしまう、ということが考えられる。例えば、同じパラメータでも、霧の多い湿潤した環境のトンネルではひびを検出しにくく、乾燥した環境のトンネルでは、容易にひびを検出できることが想定される。
【００７８】
そのため、本実施の形態では、異なる環境などにあるトンネルについて、各トンネルで個別にパラメータを設定する。検出装置２０ｄでは、複数の個別対象特徴記憶部２２にトンネル毎に異なるパラメータを記憶し、対象特徴選択部２１が、検査対象となっているトンネルのパラメータが記憶されている個別対象特徴記憶部２２を選択する。対象検出部３は、対象特徴選択部２１で選択された個別対象特徴記憶部２２に記憶されているパラメータを用いてひび候補を検出する。対象検出部３におけるひび候補の検出方法は、実施の形態１〜９と同様である。また、パラメータの校正方法もこれまでの実施の形態で説明してきた方法と同様であるが、対象特徴校正部７では、対象特徴選択部２１を介して、対象特徴選択部２１で選択された個別対象特徴記憶部２２に記憶されているパラメータを校正する。
【００７９】
つづいて、検出装置２０ｄにおける変状検出処理の一連の流れについて、具体的にコンクリート製のトンネルの検査において表面に発生するひびを検出する処理について説明する。図１３は、実施の形態１０にかかる検出装置２０ｄにおけるひび候補の検出処理を示すフローチャートである。検出装置２０ｄでは、対象検出部３で対象特徴記憶装置２ａの各個別対象特徴記憶部２２に記憶されているパラメータが使用できるように、各個別対象特徴記憶部２２にパラメータが設定されているものとする。
【００８０】
図１３に示すステップＳ１の処理は、図２のフローチャートに示すステップＳ１の処理と同様である。ステップＳ１の処理の後、対象特徴選択部２１は、複数の個別対象特徴記憶部２２から今回の検査対象となるトンネルについてのパラメータが記憶されている個別対象特徴記憶部２２を選択する（ステップＳ１１）。対象検出部３は、画像情報入力部１より入力された画像情報について、対象特徴選択部２１で選択された個別対象特徴記憶部２２に記憶されているパラメータを用いて、画像情報からひび候補を検出する（ステップＳ２ａ）。以降、図１３に示すステップＳ３〜Ｓ７の処理は、図２のフローチャートに示すステップＳ３〜Ｓ７の処理と同様である。ステップＳ７の処理の後、対象特徴校正部７は、校正入力部６で入力された校正情報に基づいて、対象特徴選択部２１を介して、対象特徴選択部２１で選択された個別対象特徴記憶部２２に記憶されているパラメータを校正する（ステップＳ８ａ）。対象特徴校正部７における個別対象特徴記憶部２２のパラメータの校正方法は、対象特徴記憶装置２のパラメータを校正する場合と同様である。なお、図１３では、ステップＳ１１の処理をステップＳ１とステップＳ２ａとの間で行っているが、ステップＳ１１の処理をステップＳ１の直前で行ってもよい。
【００８１】
検出装置２０ｄでは、検査対象毎に個別対象特徴記憶部２２を複数備えることで、トンネルだけではなく、橋など異なる構造物についても検査対象とすることが可能となる。また、複数の個別対象特徴記憶部２２に異なるパラメータを記憶する場合、構造物によっては屋内環境または屋外環境などの違いによる複数のパラメータを記憶させてもよい。
【００８２】
以上説明したように、本実施の形態によれば、検出装置２０ｄでは、異なる検査対象、異なる検査条件毎に複数のパラメータを持つこととした。これにより、検出装置２０ｄでは、例えば、トンネル別、トンネル以外の構造物別、屋内または屋外などの構造物の設置条件の区別、設置されている環境の温度および湿度の違い、コンクリートの素材、シールド工法またはＲＣ（Ｒｅｉｎｆｏｒｃｅｄ  Ｃｏｎｃｒｅｔｅ）造または吹き付け工法などの建築工法の違いによる各種の条件毎にパラメータを記憶することで、複数の検査条件を対象とすることができる。
【００８３】
実施の形態１１．
本実施の形態では、検出装置において、異なる検査対象毎にひび候補の検出の際に使用するパラメータを記憶し、パラメータを使い分ける場合について、実施の形態１０と異なる方法について説明する。実施の形態１を例にして説明するが、実施の形態２から９についても適用可能である。
【００８４】
図１４は、実施の形態１１にかかる検出装置２０ｅの構成例を示すブロック図である。検出装置２０ｅは、検出装置２０に対して、対象特徴記憶装置２を対象特徴記憶装置２ｂに置き換えたものである。対象特徴記憶装置２ｂは、対象特徴選択部２１ａと、複数の個別対象特徴記憶部２２と、個別条件入力部２３と、共通対象特徴記憶部２４と、を備える。
【００８５】
対象特徴記憶部である共通対象特徴記憶部２４は、全ての検査対象を対象とした変状対象の特徴を示す各種のパラメータを記憶する。共通対象特徴記憶部２４は、実施の形態１の対象特徴記憶装置２に相当する構成である。
【００８６】
対象特徴選択部２１ａは、複数の個別対象特徴記憶部２２または共通対象特徴記憶部２４のいずれかの対象特徴記憶部から１つを選択し、選択した対象特徴記憶部に記憶されているパラメータを対象検出部３で使用するパラメータとする。
【００８７】
検出装置２０ｅにおけるひび候補の検出処理は実施の形態１０の図１３に示すフローチャートと同様である。本実施の形態では、ステップＳ１１の処理において、対象特徴選択部２１ａは、複数の個別対象特徴記憶部２２または共通対象特徴記憶部２４から今回の検査対象となるトンネルについてのパラメータが記憶されている個別対象特徴記憶部２２または共通対象特徴記憶部２４を選択する。また、ステップＳ２ａの処理において、対象検出部３は、画像情報入力部１より入力された画像情報について、対象特徴選択部２１ａで選択された個別対象特徴記憶部２２または共通対象特徴記憶部２４に記憶されているパラメータを用いて、画像情報からひび候補を検出する。また、ステップＳ８ａの処理において、対象特徴校正部７は、校正入力部６で入力された校正情報に基づいて、対象特徴選択部２１ａを介して、対象特徴選択部２１ａで選択された個別対象特徴記憶部２２または共通対象特徴記憶部２４に記憶されているパラメータを校正する。
【００８８】
検出装置２０ｅでは、例えば、すべての過去の校正情報を元に校正を行った結果に基づくパラメータを共通対象特徴記憶部２４で記憶し、共通対象特徴記憶部２４で記憶されているパラメータのコピーをベースにして、ある時点より、個別の検査対象のトンネルなどについてひび検出処理を繰り返し実行した結果のパラメータを個別対象特徴記憶部２２に記憶させることも可能である。検出装置２０ｅでは、ひびなどの変状対象の検出において、個別対象特徴記憶部２２に記憶されているパラメータまたは共通対象特徴記憶部２４に記憶されているパラメータのいずれかを選択する。検出装置２０ｅは、通常は、条件がマッチする個別対象特徴記憶部２２を選択し、条件がマッチしない場合は共通対象特徴記憶部２４を選択する。
【００８９】
または、前述の実施の形態１０の対象特徴記憶装置２ａでは、トンネル別または構造物別に複数の個別対象特徴記憶部２２を使い分けていたが、検査を重ねて各個別対象特徴記憶部２２のパラメータを校正していくうちに、全体的に同じ値に収束していくことも想定される。そのため、実施の形態１１の対象特徴記憶装置２ｂでは、パラメータの値が収束してきた各個別対象特徴記憶部２２に記憶されているパラメータについては、共通対象特徴記憶部２４において共有のパラメータとして記憶してもよい。
【００９０】
以上説明したように、本実施の形態によれば、検出装置２０ｅでは、複数の個別対象特徴記憶部２２の他に、さらに、全ての検査対象を対象とした変状対象の特徴を各種のパラメータとして記憶する共通対象特徴記憶部２４を備えることとした。これにより、初めて検査する対象について個別対象特徴記憶部２２に記憶されていない場合など、共通対象特徴記憶部２４に記憶されているパラメータを用いて検査を開始し、検査を複数回行った結果パラメータを更新した場合には、更新したパラメータを新たに個別対象特徴記憶部２２で記憶するなどの対応が可能となる。
【００９１】
ここで、図１に示す検出装置２０のブロック図の各構成を実現するハードウェア構成について説明する。図１５は、実施の形態１から１１にかかる検出装置のハードウェア構成例を示す図である。図１の検出装置２０において、画像情報入力部１は、デジタルカメラ、データを読み取るデータ読み取り装置または通信装置などの入力部９３により実現される。対象特徴記憶装置２および対象記憶部４は、メモリ９２により実現される。対象検出部３および対象特徴校正部７は、プロセッサ９１がメモリ９２に記憶された各構成用のプログラムを実行することにより実現される。対象表示部５は、モニタ９５とともに、プロセッサ９１がメモリ９２に記憶された対象表示部５用のプログラムを実行することにより実現される。校正入力部６は、入力インタフェース９４とともに、プロセッサ９１がメモリ９２に記憶された校正入力部６用のプログラムを実行することにより実現される。プロセッサ９１、メモリ９２、入力部９３、入力インタフェース９４およびモニタ９５は、システムバス９６により接続されている。検出装置２０では、複数のプロセッサ９１および複数のメモリ９２が連携して図１のブロック図に示す各構成の機能を実行してもよい。検出装置２０については、図１５に示すハードウェア構成により実現することができるが、ソフトウェアまたはハードウェアのいずれでも実装可能である。
【００９２】
なお、図１に示す検出装置２０について説明したが、他の実施の形態の検出装置２０ａ〜２０ｅについても、図１５に示すハードウェア構成例によって実現可能である。図３に示す検出装置２０ａにおいて、対象特徴校正部７ａは、プロセッサ９１がメモリ９２に記憶された対象特徴校正部７ａ用のプログラムを実行することにより実現される。校正履歴記憶部８は、メモリ９２により実現される。また、図４に示す検出装置２０ｂにおいて、対象表示部５ａは、モニタ９５とともに、プロセッサ９１がメモリ９２に記憶された対象表示部５ａ用のプログラムを実行することにより実現される。画像情報記憶部９は、メモリ９２により実現される。また、図５に示す検出装置２０ｃにおいて、対象表示部５ｂは、モニタ９５とともに、プロセッサ９１がメモリ９２に記憶された対象表示部５ｂ用のプログラムを実行することにより実現される。検査結果記憶部１０は、メモリ９２により実現される。また、図１２に示す検出装置２０ｄにおいて、対象特徴選択部２１は、プロセッサ９１がメモリ９２に記憶された対象特徴選択部２１用のプログラムを実行することにより実現される。個別対象特徴記憶部２２は、メモリ９２により実現される。個別条件入力部２３は、入力インタフェース９４により実現される。また、図１４に示す検出装置２０ｅにおいて、対象特徴選択部２１ａは、プロセッサ９１がメモリ９２に記憶された対象特徴選択部２１ａ用のプログラムを実行することにより実現される。共通対象特徴記憶部２４は、メモリ９２により実現される。
【００９３】
以上の実施の形態に示した構成は、本発明の内容の一例を示すものであり、別の公知の技術と組み合わせることも可能であるし、本発明の要旨を逸脱しない範囲で、構成の一部を省略、変更することも可能である。
【符号の説明】
【００９４】
１  画像情報入力部、２，２ａ，２ｂ  対象特徴記憶装置、３，３ａ  対象検出部、４  対象記憶部、５，５ａ，５ｂ  対象表示部、６  校正入力部、７，７ａ  対象特徴校正部、８  校正履歴記憶部、９  画像情報記憶部、１０  検査結果記憶部、２１，２１ａ  対象特徴選択部、２２  個別対象特徴記憶部、２３  個別条件入力部、２４  共通対象特徴記憶部、２０，２０ａ，２０ｂ，２０ｃ，２０ｄ，２０ｅ  検出装置。
【図１】
2016189764.tif 000003
【図２】
2016189764.tif 000004
【図３】
2016189764.tif 000005
【図４】
2016189764.tif 000006
【図５】
2016189764.tif 000007
【図６】
2016189764.tif 000008
【図７】
2016189764.tif 000009
【図８】
2016189764.tif 000010
【図９】
2016189764.tif 000011
【図１０】
2016189764.tif 000012
【図１１】
2016189764.tif 000013
【図１２】
2016189764.tif 000014
【図１３】
2016189764.tif 000015
【図１４】
2016189764.tif 000016
【図１５】
2016189764.tif 000017
【手続補正書】
【提出日】平成29年4月18日(2017.4.18)
【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】
変状対象の特徴を示すパラメータを記憶する対象特徴記憶装置と、
前記パラメータを用いて、画像情報から変状対象候補を検出する対象検出部と、
前記変状対象候補を記憶する対象記憶部と、
前記対象記憶部に記憶されている前記変状対象候補を表示する対象表示部と、
前記変状対象候補への校正情報の入力を受け付け、前記校正情報に基づいて、前記対象記憶部に記憶されている前記変状対象候補を修正する校正入力部と、
前記校正入力部で受け付けられた前記校正情報に基づいて、前記対象特徴記憶装置に記憶されている前記パラメータを校正する対象特徴校正部と、
前記画像情報以外の検査による前記変状対象についての検査結果を記憶する検査結果記憶部と、
を備え、
前記対象検出部は、前記検査結果記憶部に記憶されている前記検査結果で示される範囲外で、前記画像情報から前記変状対象候補を検出する、
ことを特徴とする検出装置。
【請求項２】
変状対象の特徴を示すパラメータを記憶する対象特徴記憶装置と、
前記パラメータを用いて、画像情報から変状対象候補を検出する対象検出部と、
前記変状対象候補を記憶する対象記憶部と、
前記対象記憶部に記憶されている前記変状対象候補を表示する対象表示部と、
前記変状対象候補への校正情報の入力を受け付け、前記校正情報に基づいて、前記対象記憶部に記憶されている前記変状対象候補を修正する校正入力部と、
前記校正入力部で受け付けられた前記校正情報に基づいて、前記対象特徴記憶装置に記憶されている前記パラメータを校正する対象特徴校正部と、
前記画像情報以外の検査による前記変状対象についての検査結果を記憶する検査結果記憶部と、
を備え、
前記対象検出部は、前記検査結果記憶部に記憶されている前記検査結果で示される範囲内で、前記パラメータの値を変えて前記画像情報から前記変状対象候補を検出する、
ことを特徴とする検出装置。
【請求項３】
前記校正入力部は、同一変状対象候補について複数の校正情報が入力された場合、多数決により校正情報を決定する、
ことを特徴とする請求項１または２に記載の検出装置。
【請求項４】
変状対象の特徴を示すパラメータを記憶する対象特徴記憶装置と、
前記パラメータを用いて、画像情報から変状対象候補を検出する対象検出部と、
前記変状対象候補を記憶する対象記憶部と、
前記対象記憶部に記憶されている前記変状対象候補を表示する対象表示部と、
前記変状対象候補への校正情報の入力を受け付け、前記校正情報に基づいて、前記対象記憶部に記憶されている前記変状対象候補を修正する校正入力部と、
前記校正入力部で受け付けられた前記校正情報に基づいて、前記対象特徴記憶装置に記憶されている前記パラメータを校正する対象特徴校正部と、
を備え、
前記校正入力部は、同一変状対象候補について複数の校正情報が入力された場合、各校正情報で示される変状対象候補の範囲の比率により校正情報を決定する、
ことを特徴とする検出装置。
【請求項５】
前記画像情報以外の検査による前記変状対象についての検査結果を記憶する検査結果記憶部、
を備え、
前記対象表示部は、前記対象記憶部に記憶されている前記変状対象候補と、前記検査結果記憶部に記憶されている前記検査結果とを重畳表示する、
ことを特徴とする請求項４に記載の検出装置。
【請求項６】
前記校正情報に基づいて校正した履歴である校正履歴を記憶する校正履歴記憶部、
を備え、
前記対象特徴校正部は、前記校正入力部で受け付けられた前記校正情報、および前記校正履歴記憶部に記憶されている前記校正履歴を用いて、前記対象特徴記憶装置に記憶されている前記パラメータを校正する、
ことを特徴とする請求項１から５のいずれか１つに記載の検出装置。
【請求項７】
前記画像情報を記憶する画像情報記憶部、
を備え、
前記対象表示部は、前記対象記憶部に記憶されている前記変状対象候補と、前記画像情報記憶部に記憶されている前記画像情報とを重畳表示する、
ことを特徴とする請求項１から６のいずれか１つに記載の検出装置。
【請求項８】
前記対象表示部は、前記対象記憶部に記憶されている前記変状対象候補、または前記変状対象候補が重畳表示されている画像を投影表示する、
ことを特徴とする請求項１から７のいずれか１つに記載の検出装置。
【請求項９】
前記校正入力部は、前記校正情報に基づいて、前記対象記憶部に記憶されている前記変状対象候補に、変状対象を追加または削除する修正を行う、
ことを特徴とする請求項１から８のいずれか１つに記載の検出装置。
【請求項１０】
前記校正入力部は、前記校正情報に基づいて、前記対象記憶部に記憶されている複数の変状対象候補を１つの変状対象候補にまとめる、または１つの変状対象候補を複数の変状対象候補に分割する修正を行う、
ことを特徴とする請求項１から９のいずれか１つに記載の検出装置。
【請求項１１】
前記対象特徴記憶装置は、
異なるパラメータが記憶された複数の対象特徴記憶部と、
前記複数の対象特徴記憶部から１つの対象特徴記憶部を選択する対象特徴選択部と、
を備え、
前記対象検出部は、前記対象特徴選択部で選択された対象特徴記憶部に記憶されているパラメータを用いて、画像情報から変状対象候補を検出し、
前記対象特徴校正部は、前記選択された対象特徴記憶部に記憶されているパラメータを校正する、
ことを特徴とする請求項１から１０のいずれか１つに記載の検出装置。
【請求項１２】
検出装置における変状を検出する検出方法であって、
対象検出部が、変状対象の特徴を示すパラメータを用いて、画像情報から変状対象候補を検出する検出ステップと、
対象記憶部において、前記変状対象候補を記憶する記憶ステップと、
対象表示部が、前記変状対象候補を表示する表示ステップと、
校正入力部が、前記変状対象候補への校正情報の入力を受け付ける校正入力受け付けステップと、
前記校正入力部が、前記校正情報に基づいて、前記対象記憶部に記憶されている前記変状対象候補を修正する修正ステップと、
対象特徴校正部が、前記校正情報に基づいて、前記パラメータを校正する校正ステップと、
を含み、
前記検出ステップでは、前記対象検出部が、前記画像情報以外の検査による前記変状対象についての検査結果で示される範囲外で、前記画像情報から前記変状対象候補を検出する、
ことを特徴とする検出方法。
【請求項１３】
検出装置における変状を検出する検出方法であって、
対象検出部が、変状対象の特徴を示すパラメータを用いて、画像情報から変状対象候補を検出する検出ステップと、
対象記憶部において、前記変状対象候補を記憶する記憶ステップと、
対象表示部が、前記変状対象候補を表示する表示ステップと、
校正入力部が、前記変状対象候補への校正情報の入力を受け付ける校正入力受け付けステップと、
前記校正入力部が、前記校正情報に基づいて、前記対象記憶部に記憶されている前記変状対象候補を修正する修正ステップと、
対象特徴校正部が、前記校正情報に基づいて、前記パラメータを校正する校正ステップと、
を含み、
前記検出ステップでは、前記対象検出部は、前記画像情報以外の検査による前記変状対象についての検査結果で示される範囲内で、前記パラメータの値を変えて前記画像情報から前記変状対象候補を検出する、
ことを特徴とする検出方法。
【請求項１４】
前記校正入力受け付けステップでは、前記校正入力部が、同一変状対象候補について複数の校正情報が入力された場合、多数決により校正情報を決定する、
ことを特徴とする請求項１２または１３に記載の検出方法。
【請求項１５】
検出装置における変状を検出する検出方法であって、
対象検出部が、変状対象の特徴を示すパラメータを用いて、画像情報から変状対象候補を検出する検出ステップと、
対象記憶部において、前記変状対象候補を記憶する記憶ステップと、
対象表示部が、前記変状対象候補を表示する表示ステップと、
校正入力部が、前記変状対象候補への校正情報の入力を受け付ける校正入力受け付けステップと、
前記校正入力部が、前記校正情報に基づいて、前記対象記憶部に記憶されている前記変状対象候補を修正する修正ステップと、
対象特徴校正部が、前記校正情報に基づいて、前記パラメータを校正する校正ステップと、
を含み、
前記校正入力受け付けステップでは、前記校正入力部が、同一変状対象候補について複数の校正情報が入力された場合、各校正情報で示される変状対象候補の範囲の比率により校正情報を決定する、
ことを特徴とする検出方法。
【請求項１６】
前記表示ステップでは、前記対象表示部が、前記変状対象候補と、前記画像情報以外の検査による前記変状対象についての検査結果とを重畳表示する、
ことを特徴とする請求項１５に記載の検出方法。
【請求項１７】
前記校正ステップでは、前記対象特徴校正部が、前記校正情報、および前記校正情報に基づいて校正した履歴である校正履歴を用いて、前記パラメータを校正する、
ことを特徴とする請求項１２から１６のいずれか１つに記載の検出方法。
【請求項１８】
前記表示ステップでは、前記対象表示部が、前記変状対象候補と、前記画像情報とを重畳表示する、
ことを特徴とする請求項１２から１７のいずれか１つに記載の検出方法。
【請求項１９】
前記表示ステップでは、前記対象表示部が、前記変状対象候補、または前記変状対象候補が重畳表示されている画像を投影表示する、
ことを特徴とする請求項１２から１８のいずれか１つに記載の検出方法。
【請求項２０】
前記修正ステップでは、前記校正入力部が、前記校正情報に基づいて、前記対象記憶部に記憶されている前記変状対象候補に、変状対象を追加または削除する修正を行う、
ことを特徴とする請求項１２から１９のいずれか１つに記載の検出方法。
【請求項２１】
前記修正ステップでは、前記校正入力部が、前記校正情報に基づいて、前記対象記憶部に記憶されている複数の変状対象候補を１つの変状対象候補にまとめる修正を行う、
ことを特徴とする請求項１２から１９のいずれか１つに記載の検出方法。
【請求項２２】
前記検出装置において複数の対象特徴記憶部で異なるパラメータが記憶されている場合に、
前記複数の対象特徴記憶部から１つの対象特徴記憶部を選択する選択ステップ、
を含み、
前記検出ステップでは、前記対象検出部が、前記選択ステップで選択された対象特徴記憶部に記憶されているパラメータを用いて、画像情報から変状対象候補を検出し、
前記校正ステップでは、前記対象特徴校正部が、前記選択された対象特徴記憶部に記憶されているパラメータを校正する、
ことを特徴とする請求項１２から２１のいずれか１つに記載の検出方法。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００６】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明の検出装置は、変状対象の特徴を示すパラメータを記憶する対象特徴記憶装置と、前記パラメータを用いて、画像情報から変状対象候補を検出する対象検出部と、前記変状対象候補を記憶する対象記憶部と、前記対象記憶部に記憶されている前記変状対象候補を表示する対象表示部と、前記変状対象候補への校正情報の入力を受け付け、前記校正情報に基づいて、前記対象記憶部に記憶されている前記変状対象候補を修正する校正入力部と、前記校正入力部で受け付けられた前記校正情報に基づいて、前記対象特徴記憶装置に記憶されている前記パラメータを校正する対象特徴校正部と、前記画像情報以外の検査による前記変状対象についての検査結果を記憶する検査結果記憶部と、を備え、前記対象検出部は、前記検査結果記憶部に記憶されている前記検査結果で示される範囲外で、前記画像情報から前記変状対象候補を検出する、ことを特徴とする。
【国際調査報告】
2016189764.tif 000018
2016189764.tif 000019
2016189764.tif 000020
2016189764.tif 000021
2016189764.tif 000022