(57)【要約】      （修正有）【課題】コンクリート構造物の欠陥を赤外線カメラで撮像した赤外線熱画像から得られる温度分布や温度変化から最頻値及び標準偏差値等の統計的分析法により判定する統計的欠陥判定方法を提供する。【解決手段】第１の赤外線カメラによりコンクリート構造物の表面の初期温度を撮像し、加熱後に第２の赤外線カメラによりコンクリート構造物の赤外線エネルギー量の変化を撮像し、加熱後の数値データから加熱前の数値データを対応する升目毎に差し引いて温度差分布を作成し、当該温度差分布を更に縦横の行列方式で複数の判定範囲に分け、判定範囲分けされた温度差分布の区分毎に最頻値および標準偏差値を算出し、予め健全部とみなされた値と比較して、空洞、ひび割れ、ジャンカ等いずれの欠陥種類であるかを判定する。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンクリート構造物の表面を加熱し、加熱後のコンクリート構造物の表面から放射される赤外線エネルギー量の変化（温度分布）を温度データとして赤外線カメラで撮像し、その赤外線熱画像から得られた温度差分布を最頻値及び標準偏差値等の統計的分析法により空洞、ひび割れ、ジャンカ等の欠陥種類を特定する方法であって、
第１の赤外線カメラによりコンクリート構造物の表面の初期温度を撮像し、計測直後に同じコンクリート構造物の表面を加熱し、加熱後に第２の赤外線カメラによりコンクリート構造物の表面から放射される赤外線エネルギー量の変化を撮像するステップと、
第１、第２の赤外線カメラで撮像した同一位置の加熱前及び加熱後の赤外線画像を縦横の行列方式に区分し、各升目の数値データを算出して埋め、加熱後の数値データから加熱前の数値データを対応する升目毎に差し引いて温度差分布を作成し、当該温度差分布を更に縦横の行列方式で複数の判定範囲に分けるステップと、
判定範囲分けされた温度差分布の区分毎に、少なくとも最頻値および標準偏差値を算出し、予め健全部とみなされた値と比較して、空洞、ひび割れ、ジャンカ等いずれの欠陥種類であるかを判定するステップと
から成ることを特徴とする、コンクリート点検システムの赤外線法による欠陥種類判定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、コンクリート構造物に顕在し又は内在する空洞、ひび割れ、ジャンカ等の欠陥種類を、サーモグラフィ装置の赤外線カメラ（又は赤外線センサー、以下同様。）でコンクリート構造表面から放射される赤外線エネルギー量の変化を撮像した赤外線熱画像から得られる温度差分布から最頻値及び標準偏差値等の統計的分析法により判定する統計的欠陥判定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、トンネル覆工コンクリートなどの通常定期点検は、目視・打音検  検査により行うのが一般的であった。しかし、最近ではハイビジョンカメラによる撮影、或いはサーモグラフィ装置の赤外線カメラで撮像した、コンクリート構造物の表面の温度分布画像の分析により表面欠陥、内部欠陥を識別し判定するコンクリート点検システムの技術が研究・開発され、例えば特許文献１等に開示されて公知である。
同様に、サーモグラフィ装置の赤外線カメラで撮像して欠陥の有無や可能性を事前に予知する技術が、下記特許文献２、３、４に開示されて公知である。
【０００３】
【特許文献１】特開２００２−２５７７４４号公報
【特許文献２】特開平５−３０７０１３号公報
【特許文献３】特開平９−３１１０２９号公報
【特許文献４】特開２００１−７４６７８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上述したように、サーモグラフィ装置の赤外線カメラでコンクリート構造物の表面から放射される赤外線エネルギー量を撮像する技術は、既に公知である。しかし、撮像した温度データの処理方法は各社各様であり、未だコンクリート構造物の欠陥種類判定方法に満足できる技術は見当たらない。
【０００５】
例えば、特許文献１には、画像機器としてハイビジョンカメラ装置と、サーモグラフィ装置の赤外線カメラとが搭載されていること（段落番号［００５２］、［００５３］）、そして、コンクリート構造物の内部空洞、表面欠陥の評価等に関しては、電磁波レーダーの出力結果と、赤外線による温度分布とを重ね合わせることにより評価すること（段落番号［００７６］〜［００７９］）が記載されている。
また特許文献２には、赤外線像データと可視像データを取り込み、前記２種のデータについて輪郭画像を求め、求めた二つの輪郭画像データを比較表示して検査する技術が開示されている。
【０００６】
特許文献３には、ヒータで加熱したコンクリート壁面から放射される赤外線を赤外線カメラで撮像し、撮像した温度分布画像を画像処理装置で解析を行い、周囲より温度が高い部分は剥離、それ以外の部分は正常と判定する点が記載されている（段落番号［００１６］）。
【０００７】
特許文献４には、遠赤外線でトンネル内壁を加熱し、加熱後すぐに赤外線カメラで温度偏差を測定し、内壁の正常部と空洞部を測定し、剥離の可能性を事前に予知する技術が開示されている。
上述したように、従来の技術は、ハイビジョンカメラ装置特にはサーモグラフィ装置の赤外線カメラによってコンクリート構造物の表面から放射される赤外線エネルギー量の変化を撮像して、当該コンクリート構造物の表面の温度分布を可視化して欠陥箇所を特定する内容であるが、幾つかの欠落が認められる。
【０００８】
即ち、可視化されたコンクリート構造物の表面の温度分布から、検査員が高温部を判定し、その箇所が危険であるか否かの判定をしている。この一連の作業は作業者にとって多大な労力がかかるだけでなく、人的ミスによる検査漏れが非常に生じやすい。しかも、高温部となっている箇所が、どのような欠陥状況なのか、つまり、空洞なのか、ひび割れなのか、ジャンカなのか等の欠陥の種類を判定することは熟練者でも非常に困難である。
【０００９】
本発明の目的は、サーモグラフィ装置の赤外線カメラから撮像されるコンクリート構造物の表面の赤外線熱画像から得られる温度差分布を統計的手法で分析して、欠陥箇所及びその欠陥の種類を効率的且つ高精度に判定する方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記した課題を解決するための手段として、請求項１に記載した発明に係るコンクリート点検システムの赤外線法による欠陥種類判定方法は、
コンクリート構造物の表面を加熱し、加熱後のコンクリート構造物の表面から放射される赤外線エネルギー量の変化（温度分布）を温度データとして赤外線カメラで撮像し、その赤外線熱画像から得られた温度差分布を最頻値及び標準偏差値等の統計的分析法により空洞、ひび割れ、ジャンカ等の欠陥種類を特定する方法であって、
第１の赤外線カメラによりコンクリート構造物の表面の初期温度を撮像し、計測直後に同じコンクリート構造物の表面を加熱し、加熱後に第２の赤外線カメラによりコンクリート構造物の表面から放射される赤外線エネルギー量の変化を撮像するステップと、
第１、第２の赤外線カメラで撮像した同一位置の加熱前及び加熱後の赤外線画像を縦横の行列方式に区分し、各升目の数値データを算出して埋め、加熱後の数値データから加熱前の数値データを対応する升目毎に差し引いて温度差分布を作成し、当該温度差分布を更に縦横の行列方式で複数の判定範囲に分けるステップと、
判定範囲分けされた温度差分布の区分毎に、少なくとも最頻値および標準偏差値を算出し、予め健全部とみなされた値と比較して、空洞、ひび割れ、ジャンカ等いずれの欠陥種類であるかを判定するステップと
から成ることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１１】
請求項１に記載した発明に係るコンクリート点検システムの赤外線法による欠陥種類判定方法によれば、
加熱前のコンクリート構造物の表面の初期温度を第１の赤外線カメラで撮像し、更に加熱後のコンクリート構造物の表面から放射される赤外線エネルギー量の変化を第２の赤外線カメラで撮像しておいて、前記第１、第２の赤外線カメラから取得した赤外線熱画像から温度差分布を作成し、且つ、最頻値及び標準偏差値を算出して、予め健全部とみなされた値と比較することにより、欠陥箇所が空洞、ひび割れ、ジャンカ等いずれの欠陥の種類であるかを確実に判定できる。したがって、検査員の技量に左右されることなく、誰でも容易に効率よく高精度な欠陥種類判定を実現することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
以下に、図面を参照して、請求項１に記載した発明に係るコンクリート点検システムの赤外線法による欠陥種類判定方法を説明する。
【００１３】
図１はコンクリート点検システム１のシステムを概略的に示した図である。前記コンクリート点検システム１は、点検用走行車輌２と、各データを受け取り分析・判定する画像解析装置３とから構成されている。  
【００１４】
前記点検用走行車輌２は、図２に示すように、速度制御が可能な自走能力と操舵機構を備えた車輌、又は軌道上を走行する車輌の車体２０上の片側面の中央部に、検査対象の例えばトンネルのコンクリート壁面と相対峙する配置で、加熱手段としてのパネル状ヒータ２１が設置されている。このパネル状ヒータ２１で加熱した直後のコンクリート構造物の表面から放射される赤外線エネルギ量の変化（温度変化）を撮像する赤外線サーモグラフィ装置２２、その他、検査位置の位置情報を測定する手段としてエンコーダ（回転式測距計）やレーザー変位計の如き位置計測装置等々の必要機器が搭載した、いわゆる赤外線法の計測車輌として構成されている。
【００１５】
とりわけ上記パネル状ヒータ２１の位置よりも車輌の進行方向前側の位置に、加熱前のコンクリート構造物の表面の初期温度を撮像する第１の赤外線カメラ２３が、機台２４上の片側に設置されている。そして、同じ車体２０上の前記パネル状ヒータ２１の位置よりも車輌の進行方向後側の位置に、加熱直後のコンクリート構造物の表面から放射される赤外線エネルギ量の変化（温度変化）を撮像する第２の赤外線カメラ２５が、前記第１の赤外線カメラ２３と同一画角の配置で機台２６上に設置されている。更に、同じ機台２６上には、前記第２の赤外線カメラ２５と同一画角の配置で、コンクリート構造物の表面に顕在するひび割れをはじめとして、同表面に露出する欠陥を撮影し検査可能にするハイビジョンカメラ２７も設置されている。勿論この構成の限りではなく、例えば広角撮像を可能に赤外線カメラ２３、２５を２台一組として設置することも可能である。
【００１６】
前記画像解析装置３とは、キーボード、マウスや撮像及び撮影した画像を取り込むインターフェースとから成る入力装置４、モニタ、プリンターとから成る出力装置５、主にＣＰＵから成る中央演算処理装置６、ハードディスクや磁気ディスク等の書き込み可能な記憶媒体および駆動ディバイスで成る記憶装置７とから構成されている。
したがって、前記画像解析装置３とは所謂スタンドアロン形式のパーソナルコンピュータであり、カスタムメイドのコンピュータのみならず、一般的なパーソナルコンピュータや汎用コンピュータが好適に用いられる。なお前記中央演算処理装置６は、例えばマイクロソフト社のウインドウズ（登録商標）２０００およびｍｅ等のオペレーティングシステムが好適に使用される。
【００１７】
前記中央演算処理装置６は、取り込んだ赤外線熱画像をキャプチャリングしたり、数値データへ変換する等の作業を司る画像処理部と、温度差分布等々の演算を司る演算処理部と、各データを比較して欠陥の種類を判定する比較・判定部とから構成されている。前記記憶装置７は、撮像及び撮影された全ての動画データ、赤外線熱画像データ、キャプチャリングされた全ての静止画像データ、温度差分布データ、欠陥種類リストデータ等々のデータを記録格納する。
【００１８】
図３には、図１のコンクリート点検システム１を用いて実施される、本発明に係る赤外線法による欠陥種類判定方法の一連の流れ図を示した。以下、図３の流れ図に沿って説明する。
先ずステップＡ〜Ｃは、欠陥種類判定に必要なコンクリート構造物のデータを取得するものであり、点検用走行車輌２の一回の走行でなされるステップ内容である。
ステップＡでは、図２に示した点検用走行車輌２の走行にしたがって、その進行方向前側に搭載された赤外線カメラ２３、２３がコンクリート構造物の表面の初期温度を撮像する。
直ちにステップＢにおいて、点検用走行車輌２の中間位置に搭載されているパネル状ヒータ２１がコンクリート構造物の表面を加熱する。
その後、ステップＣにおいて、点検用走行車輌２の進行方向後側に搭載された第２の赤外線カメラ２５、２５で加熱後のコンクリート構造物の表面から放射される赤外線エネルギー量の変化を撮像する。
【００１９】
ステップＤでは、上記ステップＡ〜Ｃで第１、第２赤外線カメラ２３、２５で取得した同一位置の赤外線熱画像（静止画像）を基に、温度差分布を作成する。
具体的には中央演算処理装置６の画像処理部が、先ず、図４Ａに示すように、加熱後の赤外線熱画像７０を色モジュール７１又は温度モジュール７２を参考にして数値データへ変換し、図４Ｂに示すように縦横の行列方式に区分した各升目に当該数値データを埋めて加熱後温度分布７３を作成する。そして、同様の処理手法で図４Ｃに示すような加熱前温度分布７４を作成する。
その後、対応する各升目毎に加熱後の数値データから加熱前の数値データを差算して図５に示すような温度差分布７５を作成する。これは、例えば、図４Ｂと図４Ｃの左上隅の升について説明すると、図４Ｂに示した加熱後温度は２２℃、図４Ｂに示した加熱前温度は２０℃であるから、差し引き後（差算）の温度は１．０℃という具合である。因みに、図示例では、撮像対象を５０ｃｍ角の大きさに区画した升毎の温度差である。
【００２０】
ステップＥでは、図４の温度差分布をさらに、中央演算処理装置６の演算処理部により図６に示すような縦横の行列方式で複数の判定範囲分けを行なう。この作業は各区分毎に欠陥の種類を判定するための前処理である。図示例では縦３升、横３升の合計９升を一区分とし例えば左上隅の区分を区分Ａとしている。
【００２１】
次にステップＦでは、前記温度差分布７５の各区分毎の最頻値および標準偏差値を算出する。先ず、例えば図６に示す区分Ａにおいて、中央演算処理装置６の演算処理部は、温度の分布個数を集計して図７Ａに示すような温度分布集計表を作成する。図７Ａは要するに、温度差１．０℃は２個、温度差１．１℃は４個、温度差１．２℃は２個、温度差１．３℃は１個というような集計を行った結果である。図７Ａの集計表は、更に図７Ｂの温度分布グラフに作成することができる。図７Ｂによれば、温度分布の最頻値は１．１℃であることが一目瞭然である。この一連の処理を各区分毎に行う。更に前記温度分布集計表を基に各区分毎の標準偏差値（散らばり又はバラツキ）も算出する。これらは、所謂統計的手法による演算である。
【００２２】
ステップＧでは、ステップＦで算出された各区分毎の最頻値および標準偏差値から欠陥箇所及び欠陥の種類を中央演算処理装置６の比較・判定部により特定する。
前記最頻値による欠陥の種類の判定方法として、例えば、図８に示すように、予め試験用欠陥構造物等により導き出された健全部の最頻値および空洞、ひび割れ、ジャンカを示す最頻値を参照して、各区分毎に欠陥箇所又は欠陥の種類を判定するものである。つまり、当該各劣化の種類を示す最頻値と各区分毎に算出された最頻値とを比較・検討することにより判定される。空洞とジャンカの箇所の最頻値（温度差）が高いのは、これらは構造的に空気層が存在するため、加熱された場合熱の拡散度合いが健全度よりも低く温度が低下しにくい。且つ、空洞箇所に比べてジャンカ箇所の方が温度が低下しにくい現象が発生する。したがって、それぞれの最頻値との比較は欠陥箇所及び欠陥の種類を確実に判定させるものとなるのである。
【００２３】
前記標準偏差値における欠陥の種類の判定方法は、例えば、図９に示すように、予め導き出された健全部の標準偏差値および空洞、ひび割れ、ジャンカを示す標準偏差値を参照して、各区分毎に欠陥箇所及び欠陥の種類を判定するものである。つまり、当該各劣化の種類を示す標準偏差値と各区分毎に算出された標準偏差値とを比較・検討することにより判定される。図７の欠陥種類を判定するグラフと比較すると正反対の性質を示していることが分かる。標準偏差値とは値が高いほど温度分布の散らばりが大きいことを意味し、値が小さいほど温度分布の散らばりが小さいことを意味するものである。
【００２４】
ステップＨでは、ステップＧで判定された欠陥の種類の結果を、図１０に示すような欠陥種類リスト９１として作成し、出力装置５のモニター又はプリンター等により出力表示される（請求項２記載の発明）。前記欠陥種類リスト９１には赤外線熱画像の番地を示すメッシュ番号、欠陥箇所の所在を示すＸ、Ｙ座標位置、欠陥種類などの項目が表示される。また、図１０Ｂに示すように図６の判定範囲分けがなされた温度差分布７５上に欠陥の種類を表示させるようにすることも可能である。
【００２５】
以上に実施形態を図面に基づいて説明したが、本発明は、図示例の限りではなく、その技術的思想を逸脱しない範囲において、当業者が通常に行う設計変更、応用のバリエーションの範囲を含むことを念のため言及する。例えば、上述した最頻値および標準偏差値による手法のみならず他の統計的手法によって欠陥の種類を判定することも可能である。
【図面の簡単な説明】
【００２６】
【図１】本発明に係るコンクリート点検システムの概略を示した図である。
【図２】コンクリート構造物の表面を撮像する点検用走行車輌の正面図である。
【図３】本発明に係るコンクリート点検システムの赤外線法による欠陥種類判定方法の流れ図である。
【図４】Ａは赤外線熱画像を示した図である。Ｂは加熱後の温度分布を示した図である。Ｃは加熱前の温度分布を示した図である。
【図５】温度差分布を示した図である。
【図６】温度差分布を判定範囲分けした一例を示した図である。
【図７】Ａは図５の区分Ａの温度分析集計表を示した図である。Ｂは温度分布集計表をグラフ化した図である。
【図８】最頻値による欠陥の種類を判定する基礎値を示した図である。
【図９】標準偏差値による欠陥の種類を判定する基礎値を示した図である。
【図１０】Ａは欠陥種類箇所リストの一例を示す図である。Ｂは判定範囲分けされた区分に欠陥の種類を表示させた一例を示した図である。
【符号の説明】
【００２７】
２３、２５    赤外線カメラ
２１          パネル状ヒータ
【図１】
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【図２】
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【図３】
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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８】
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【図９】
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【図１０】
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