(57)【要約】【課題】亀裂検査システムの構築費用を減らし、映像データ処理速度の向上と検査システムの分解能を高める。【解決手段】カメラを通して得た構造物又は製品の原映像を白黒映像処理した後、亀裂のみを抽出するために数種のフィルタリング作業を行い、クラック分析を通して亀裂幅を測定する。クラック分析は、亀裂部分の濃度値を利用して、亀裂内に分布したピクセルの濃度値ヒストグラムで亀裂の幅を測定する過程を含む。【選択図】図５
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
カメラを通して得た原映像を白黒映像処理した後、亀裂のみを抽出するために数種のフィルタリング作業を行い、クラック分析を通して亀裂幅を測定する映像処理技法を利用した構造物及び製品のクラック幅測定方法において、
前記クラック分析の際、亀裂内に分布したピクセルの濃度値ヒストグラムで亀裂の幅を測定する過程を含むことを特徴とする映像処理技法を利用した構造物及び製品のクラック幅測定方法。
【請求項２】
前記亀裂内に分布したピクセルの濃度値ヒストグラムで亀裂の幅を測定する過程は、幅の異なる複数の溝を有するキャリブレーションバー（Ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ  Ｂａｒ）を亀裂のある検査対象の表面に配置して共に撮影した後、前記キャリブレーションバーに分布した前記溝の濃度値ヒストグラムと実際の亀裂のピクセルの濃度値ヒストグラムを比較する方式にて行うことを特徴とする、請求項１記載の映像処理技法を利用した構造物及び製品のクラック幅測定方法。
【請求項３】
前記キャリブレーションバーは０．１〜１ｍｍまでの０．１ｍｍごとの幅で形成された前記溝を有するものを使用することを特徴とする、請求項１または請求項２記載の映像処理技法を利用した構造物及び製品のクラック幅測定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は映像処理技法を利用した構造物及び製品の表面亀裂計測においてピクセルの濃度値によって亀裂幅を測定することができる方法に関し、更に詳しくは、カメラを通して受け入れられる映像から表面の亀裂を探してその幅を測定する際、既存に多く使用されてきたピクセル数を利用する方式とは差別化されたピクセルの濃度値によって亀裂幅を測定する新規の方式を具現することで、低解像度の映像処理技術にて測定が可能であり、データ処理速度の面においても速い処理が可能な映像処理技法を利用した構造物及び製品のクラック幅の測定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
一般的に、トンネルなどのようなコンクリート構造物は時間が経つにつれ、水圧や土圧、地震、構造的欠陥などの剥落や崩壊を招来することがある。
【０００３】
このような理由により、定期的に安全点検及び精密安全診断を実施しなければならず、コンクリート構造物の状態及び安定性を評価し、補修、補強及び性能回復を行うことで安定性の確保、維持管理をしなければならない。
【０００４】
この中で最も基本的な項目といえるのは外観調査である。
【０００５】
特に、コンクリートの亀裂に対する外観調査は構造物内部と外部の状態を評価し、局部的な精密安全診断の遂行項目、方法などを決定するのに重要な要素である。
【０００６】
しかし、トンネルのように断面が大きく延長長さが長い構造物を既存の肉眼による外観調査方法で調査すると長時間かかり客観的調査が難しい。
【０００７】
そのため、調査方法の自動化、並びに正確性及び迅速性の向上が必要であり、近年では、レーザ、ＣＣＤカメラなどを利用した外観調査技法とシステムが開発され、漸進的に使用されている。
【０００８】
各システムには長短所があるが、この中でも例えば、非特許文献１に記載されているような、ＣＣＤカメラを利用して得られた映像を通して外観状態を調査する方法は構築費用に対する性能、早い調査時間などの長所により別のシステムより優れているため、より好まれている趨勢である。
【０００９】
ＣＣＤカメラとデジタル映像処理を利用したトンネルの亀裂を検出するシステムは国内外でかなり使用されており、特に日本では実際にトンネルの安全診断のための外観調査方法としてよく使用されている。
【００１０】
その他にもＣＣＤカメラを利用して簡単に亀裂を検出する携帯用システム、単一ＣＣＤカメラを利用したトンネル亀裂検出システム、ＣＣＤカメラを利用した遠距離構造物の亀裂検出装置などのＣＣＤカメラを利用した亀裂検出システムが継続的に開発されている。
【００１１】
デジタル映像処理技法を利用した亀裂検出システム１０の原理を見てみると図１の通りである。
【００１２】
これはコンクリート構造物の映像をＣＣＤカメラ１１を利用して取得して分析し、表面の亀裂部分を検出して幅、長さなどの情報値を得る方法である。
【００１３】
この方法を利用すると既存のヒトによる肉眼調査法より早くて正確な調査を行うことができる。
【００１４】
特に、トンネル（地下鉄、道路トンネル、水路トンネルなど）のように延長長さが長く断面が大きい構造物の場合、このような方法を使用すると時間的、経済的、正確性などの面において大きな効果が得られる。
【００１５】
図１に図示される通り、コンクリート構造物の表面からＣＣＤカメラ１１を利用して得られた映像シグナルを、デジタイザー１２を通してデジタルシグナルに変換し、イメージデータとしてイメージ保存１３した後、イメージプロセス１４を行い亀裂に対する分析情報（幅、長さなど）１５と亀裂処理画像１６を得る。また、イメージ保存１３されたデータは、ディスプレイ１７に表示される。
【００１６】
ここで影響を及ぼす因子はＣＣＤカメラ１１の分解能、検出アルゴリズム、照明条件、振動、移動、速度、レンズ歪曲、ＣＣＤカメラ１１と撮影面との角度などがある。
【００１７】
特に、ＣＣＤカメラ１１の分解能と検出アルゴリズムは亀裂測定値の誤差に最も大きな影響を及ぼす。
【００１８】
まず、ＣＣＤカメラ１１の分解能の影響について見ると、亀裂の幅、長さなどを計算するためには１個の画素が表す実際の長さを知らなければならないが、これはＣＣＤカメラ１１が撮影しているコンクリートの表面積とＣＣＤカメラ１１の画素数が分かれば求めることができる。
【００１９】
Ｐｌ＝Ｗａｒｅａ／ＲＣＣＤ
【００２０】
ここで、Ｐｌは一つの画素が表す実際の長さ（ｍｍ／画素）であり、Ｗ ａｒｅａは撮影面の一辺の長さ（eg．Ｙ軸の長さ）であり、ＲＣＣＤはＷ ａｒｅａと同一方向におけるＣＣＤカメラ１１の画素数（eg．Ｙ軸の画素数）を表す。
【００２１】
コンクリート構造物の撮影時に前記式の画素サイズを考慮して亀裂測定の最小幅を定める。
【００２２】
即ち、一般的な亀裂検出方法である画素数の計算による亀裂幅検出方法の場合、亀裂幅０．１ｍｍまで測定しようとする場合、最小画素１つが担当する実際の長さが０．１ｍｍ以下とならなければならない。
【００２３】
従って、亀裂測定の最小幅を考慮して撮影する面積をＣＣＤカメラ１１の画角により設定して撮影する。
【００２４】
しかし、このような画素数を利用した幅計算は、亀裂幅の中の画素数が少ないほど精度が落ちる。
【００２５】
これは画素が四角形形態であるために亀裂が垂直水平方向でない場合、１画素が担当する実際の長さに差が生じるためである。
【００２６】
現在このような方法を使用するシステムを利用する場合、このような問題点に対して充分に考慮しなければならない。
【００２７】
次に、検出アルゴリズムの影響について見てみると、検出アルゴリズムは下記の通り運営される。
【００２８】
ＣＣＤカメラ１１を通して入ってきた映像シグナルはデジタイザー１２を通してデジタルシグナルに変換され保存装置にイメージ保存１３される。
【００２９】
保存されたデータは亀裂検出及び計測をするための公知の映像処理段階を経ることになる。
【００３０】
例えば、図２及び図３に図示された通り、ＣＣＤカメラ１１を通して得た原映像２１の白黒映像処理２２を行った後、クラック検出フィルタ２３で亀裂のみを抽出するために数種のフィルタリング作業を行い、しかる後、応答併合２４、クラック破片検出２５、クラック分析２６を行う。最後に、データ分析２７を通して亀裂内の画素個数で幅と長さ、座標２８を計算する。
【００３１】
ここで、原画像２１は、例えば、ＣＣＤカメラ１１に通して入ってきたイメージ２４ビットまたは、３２ビットのカラーイメージである。白黒映像処理２２では、左記のビット数（スケール）の情報量を有するカラーイメージのカラー情報を取り除き、該ビット数よりも少ないビット数（グレースケール）の情報量を有するグレーイメージに変換する。すなわち、亀裂検出及び計測における亀裂幅、長さなどの情報を抽出する際には、カラー情報は不要なためである。
例えば白黒映像処理２２において、２４ビットまたは、３２ビットのスケールのカラーイメージを０〜２５５までの２５６階調（８ビット）のグレースケールを有するグレーイメージに変換する。この変換をすることで、映像処理におけるファイル容量を大きく減らすことができるようになる。
【００３２】
クラック検出フィルタ２３処理においては、上記白黒映像処理２２において、グレースケールに変換されたイメージからクラック情報を検出するために様々な映情処理が行われる。たとえば、１次処理としてクラック(亀裂)のみを抽出するために、上記白黒映像処理２２においてグレースケールに変換されたイメージに対して、クラックの濃度以下を余白処理し、１次フィルタリングを行う。
【００３３】
クラック検出フィルタ２３処理後に行われる応答併合２４では、クラック検出フィルタ２３処理によって一次フィルタリングされた映像イメージを得る。
クラック破片検出２５において、上記応答併合２４を通して１次的に完成した映像イメージ情報内の亀裂情報をディスプレイ１７に表示し、亀裂、非亀裂の可否を確認できるようにする。
クラック分析２６とは、亀裂の測定段階を言い、亀裂の幅、長さ、座標などを測定し、これらの情報を最終的に出力できる（２８）ようにする。クラック分析２６の後、亀裂の幅、長さ、座標について、全画素の情報を利用して計算を行うことにより、データ分析２７が行われる。
【００３４】
亀裂の幅を求める処理過程の場合、従来はその幅を亀裂部分のイメージピクセル数を求めて測定するが、この時、その亀裂の幅測定の分解能は映像装置の解像度により左右される。
【００３５】
従って、１ｍｍ以下の亀裂幅を測定するためには画角を狭めたり、解像度を増やさなければならず、検査面積を小さくして撮影したり、高い解像度が得られる高価な映像装置を使用しなければならないため、そのデータの容量増加と共に処理時間も長くなる。
【００３６】
例えば、検査面積１ｍ×１ｍに亀裂幅０．１ｍｍを測定するためには、最小１００００ピクセル×１００００ピクセルの１億画素が必要であり、これは１ピクセルの１辺が０．１ｍｍを占めるようにしたものであり、実際に精度を高めるためには更に多くの画素が必要となる。
【００３７】
従って、解像度を高めるために数台の映像装置を組み合わせて使用しても、従来の方法で大型構造物や大きい製品の亀裂幅を計測することはシステム構成費用やデータ処理及び運用面で無理がある。
【００３８】
【非特許文献１】「画像処理によるコンクリート表面のひび割れ抽出法」、藤田  悠介他  非破壊検査第５６巻７号（２００７）ｐ．３７１−ｐ．３７７
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００３９】
従って、映像処理技法を利用した構造物及び製品のクラック幅測定において、亀裂検査システムの構築費用を減らし、映像データ処理速度の向上と検査システムの分解能を高めることが要望されている。
【課題を解決するための手段】
【００４０】
本発明の映像処理技法を利用した構造物及び製品のクラック幅測定方法（以下単に「本発明のクラック幅測定方法」ということがある。）は、カメラを通して得られた原映像の白黒映像処理を行った後、亀裂のみを抽出するために数種のフィルタリング作業を行い、クラック分析を通して亀裂幅を測定する映像処理技法を利用した構造物及び製品のクラック幅測定方法において、前記クラック分析の際、亀裂内に分布したピクセルの濃度値ヒストグラムで亀裂の幅を測定する過程を含むことを特徴とする。
【００４１】
また、前記亀裂内に分布したピクセルの濃度値ヒストグラムで亀裂の幅を測定する過程は、幅の異なる複数の溝を有するキャリブレーションバーを亀裂のある検査対象の表面に配置して共に撮影した後、前記キャリブレーションバーに分布した前記溝の濃度値ヒストグラムと実際の亀裂のピクセルの濃度値ヒストグラムを比較する方式にて行うことを特徴とする。
【００４２】
更に、前記キャリブレーションバーは０．１〜１ｍｍまでの０．１ｍｍごとの幅で形成された前記溝を有するものを使用することを特徴とする。
【発明の効果】
【００４３】
本発明によると、映像処理を利用した亀裂計測においてピクセルの濃度値ヒストグラムを利用して亀裂幅を測定することで、従来のピクセル数による亀裂幅の測定方法に比べて高い解像度を必要としないためそのデータ容量を減らすことができ、また、データ処理速度の増加と亀裂検査を早く正確に行うことができるという効果がある。
【発明を実施するための最良の形態】
【００４４】
以下、添付図面を参照にして本発明の実施の形態により、本発明のクラック幅測定方法について詳しく説明する。
【００４５】
本発明のクラック幅測定方法は基本的に亀裂検査システムのデジタル映像処理過程を含む。
【００４６】
即ち、図２に示すカメラで撮影した原映像２１を白黒映像処理２２する過程、クラック検出フィルタ２３でクラック検出のためのフィルタリングを行う過程、クラック検出フィルタ２３の過程後に行われる応答併合２４によって、１次フィルタリングされた映像イメージを得る過程、クラックの破片を検出（２５）する過程、クラック分析２６及びデータ分析２７を通して亀裂幅等２８を測定する過程などを含む。
これらの符号２２〜２８で示される過程の基本は、以下で説明する本発明のポイントの箇所を除き、図２のブロック図で示した従来のデジタル映像処理過程と同様である。
【００４７】
上記のような映像処理過程から図３にて見られるように亀裂面上に細かく羅列された四角ピクセルで構成されている亀裂３１を得ることができる。
【００４８】
普通、ここで亀裂３１内のピクセル数を計算し、亀裂幅を測定することになるが、本発明の実施の形態では下記のような新規方法を提供する。
【００４９】
図４では、原映像２１（図２参照）の亀裂４１内に分布したピクセルを表す例を図示している。
【００５０】
図４に図示される通り、亀裂４１全体について０．１〜１ｍｍに該当する亀裂幅にピクセルが分布することが分かる。
【００５１】
このようにセッティングをして撮影した時、映像データは図５のように表れる。
【００５２】
カメラを利用して亀裂のある面を撮影した後の作業として、撮影された原映像２１のクラックのみを表すために（クラックの濃度値は常に背景より更に低い値を有する）、図６のキャリブレーションバー６０の最も小さい幅に該当する０．１ｍｍ幅の溝６１の濃度値を超過する値を原映像２１のイメージ全体面が有する濃度値ヒストグラムから取り出して、残りのクラックではない部分（背景）を白色である濃度値２５５にすると、図５のような亀裂５１が表される。
ここで、濃度値ヒストグラムとは、濃度値を示す表示である。例えば、濃度値ヒストグラムは、濃度値に応じて規定される白黒映像又はカラー映像における色である。この場合、濃度値ヒストグラムの色と亀裂（クラック）の幅とが濃度値を介して対応することで、濃度値ヒストグラムに基づいて亀裂（クラック）の幅が求められる。
【００５３】
図５に図示されるように、亀裂５１内に分布するピクセルでは、その濃度値ヒストグラムが異なって表れることが分かる。
【００５４】
本発明の実施の形態ではこの時の濃度値ヒストグラムにて亀裂の幅を測定する。
【００５５】
このために、ピクセルの濃度値ヒストグラムが有する亀裂幅は亀裂キャリブレーションバー６０を使用して測定する。
【００５６】
図６に図示されるように、亀裂キャリブレーションバー６０は厚さ１０ｍｍ以上のスチール材質となっており、０．１〜１ｍｍまでの０．１ｍｍごとの幅の溝６１〜７０が誤差範囲±０．０１ｍｍで加工されているバー形態からなっている。  ここで、図６で図示された亀裂キャリブレーションバー６０は、亀裂３１を有する構造物面の撮影条件と同一の撮影条件で亀裂３１を有する構造物と一緒に撮影される。
【００５７】
前記亀裂キャリブレーションバー６０を撮影した後、映像処理を行うと各溝６１〜７０に該当する濃度値ヒストグラムを得ることができる。
【００５８】
例えば、図７と図８（ａ）〜図８（ｉ）に図示されるように、各々０．１〜０．９ｍｍに該当する溝の各々異なる色の濃度値ヒストグラムを得ることができる。
【００５９】
図８（ａ）は亀裂０．１ｍｍの映像処理による亀裂幅処理結果、即ち、濃度値ヒストグラムの色を表しており、図８（ｂ）は０．２ｍｍ、図８（ｃ）は０．３ｍｍ、図８（ｄ）は０．４ｍｍ、図８（ｅ）は０．５ｍｍ、図８（ｆ）は０．６ｍｍ、図８（ｇ）は０．７ｍｍ、図８（ｈ）は０．８ｍｍ、図８（ｉ）は０．９ｍｍを各々表す。
【００６０】
もちろん、ここでは亀裂キャリブレーションバー６０の溝６１〜７０を直接撮影せずに、２個のブロック間の溝を０．１ｍｍ間隔で調節しながら撮影した結果を表しているが、実際に亀裂キャリブレーションバー６０の各溝６１〜７０を撮影した後、映像処理する場合にも前記図８（ａ）〜８（ｉ）と同一な処理結果を得ることができる。
【００６１】
従って、このような亀裂キャリブレーションバー６０を亀裂のある検査対象の表面に配置して共に撮影した後、キャリブレーションバー６０に分布した溝６１〜７０の濃度値ヒストグラムと実際の亀裂幅にわたるピクセルの濃度値ヒストグラムを比較すると亀裂幅を測定することができる。
【００６２】
例えば、亀裂内のピクセルの濃度値ヒストグラムが、図８（ａ）で見られる溝８１の濃度値ヒストグラムと一致すると、この時の亀裂幅は０．１ｍｍと算定することができる。
【００６３】
すなわち、０．１ｍｍの亀裂幅以上を測定最小値として抽出しようとする場合に、実際に撮影したイメージが図６に示した亀裂キャリブレーションバー６０の０．１ｍｍに該当する濃度値（図８（ａ））を使用して、実際の撮影イメージでその値以下の濃度値を有するピクセルを濃度値ゼロに調整する処理を行うことで上記の算定ができる。
【００６４】
ここで、亀裂キャリブレーションバー６０から得た濃度値ヒストグラムと実際の亀裂面から獲得した濃度値ヒストグラムを比較した後、亀裂測定アルゴリズムを通してこれを数値化し、亀裂幅を求める方法などは当該技術分野にて通常的に知られている方法であれば特別に制限せずに採択することができる。
【００６５】
ただし、本実施形態が従来技術と異なる点は、従来技術では撮影した原画像２１についての全ての画素を使用するのに対して、本実施形態では亀裂キャリブレーションバー６０に分布した各亀裂の濃度値と実際の亀裂の画素の濃度値を比較することである。
【００６６】
なお、亀裂測定アルゴリズムを通してこれを数値化し、亀裂幅を求める方法は、映像から抽出された濃度値領域の連結特性によるグルーピングのための領域ラべリング処理、１次フィルタリング処理、ピクセルの特性、ノイズによる亀裂の切断現象に対する近接領域の連結処理、亀裂と非亀裂（白い斑点、影、染みなど）の区分のための特徴形状計算処理などのフィルタリング処理技術がある。
【００６７】
下記の表１は従来のピクセル数を利用した亀裂幅の測定方法と本発明のクラック幅測定方法における実施の形態（本発明の実施の形態）とを表す。
【００６８】
【表１】
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【００６９】
表１から分かるように、本発明の実施の形態ではピクセルが有する０〜２５５までの濃度値ヒストグラムを利用してクラックの幅を測定することで、低解像度の映像装置でもクラック幅の測定が可能であり、また、データ処理速度の面でも速い処理が可能である。
【図面の簡単な説明】
【００７０】
【図１】従来の映像処理技法を利用した亀裂検査システムの構成を表す概略図である。
【図２】従来の映像処理技法を利用した亀裂検査システムでデジタル映像処理過程を表すブロック図である。
【図３】従来の映像処理技法を利用した亀裂検査システムで映像処理及び亀裂分析状態を表す写真である。
【図４】本発明の実施の形態において撮影した際の亀裂内に分布されたピクセルを示す写真である。
【図５】本発明の実施の形態において、濃度値ヒストグラムが異なって表されるピクセルの特性を表す写真である。
【図６】本発明の実施の形態において使用される亀裂キャリブレーションバーを表す正面図である。
【図７】本発明の実施の形態において使用される亀裂幅の濃度値ヒストグラムを表す写真である。
【図８（ａ）】本発明の実施の形態における亀裂幅０．１ｍｍの濃度値ヒストグラムを表す写真である。
【図８（ｂ）】本発明の実施の形態における亀裂幅０．２ｍｍの濃度値ヒストグラムを表す写真である。
【図８（ｃ）】本発明の実施の形態における亀裂幅０．３ｍｍの濃度値ヒストグラムを表す写真である。
【図８（ｄ）】本発明の実施の形態における亀裂幅０．４ｍｍの濃度値ヒストグラムを表す写真である。
【図８（ｅ）】本発明の実施の形態における亀裂幅０．５ｍｍの濃度値ヒストグラムを表す写真である。
【図８（ｆ）】本発明の実施の形態における亀裂幅０．６ｍｍの濃度値ヒストグラムを表す写真である。
【図８（ｇ）】本発明の実施の形態における亀裂幅０．７ｍｍの濃度値ヒストグラムを表す写真である。
【図８（ｈ）】本発明の実施の形態における亀裂幅０．８ｍｍの濃度値ヒストグラムを表す写真である。
【図８（ｉ）】本発明の実施の形態における亀裂幅０．９ｍｍの濃度値ヒストグラムを表す写真である。
【符号の説明】
【００７１】
２１…原映像、２２…白黒映像処理、２３…クラック検出フィルタ
２６…クラック分析、３１…亀裂（従来の方法）
４１…亀裂（原映像）、５１…亀裂（クラック検出映像）
６０…キャリブレーションバー、６１〜７０…溝
【図１】
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【図２】
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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３】
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【図８（ａ）】
2008139285.tif 000011
【図８（ｂ）】
2008139285.tif 000012
【図８（ｃ）】
2008139285.tif 000013
【図８（ｄ）】
2008139285.tif 000014
【図８（ｅ）】
2008139285.tif 000015
【図８（ｆ）】
2008139285.tif 000016
【図８（ｇ）】
2008139285.tif 000017
【図８（ｈ）】
2008139285.tif 000018
【図８（ｉ）】
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