(57)【要約】【課題】  金物類の腐食状況を画像データとして取得し、この画像データにより腐食した金物類の再使用可否を正確に判定できるようにすること。【解決手段】  金物類の錆を撮像して画像を表す信号に変換し、前記画像のうち前記金物類の再利用可能画像と前記金物類を再利用できず廃棄する廃棄画像を区別し、前記画像を表す信号により前記金物類の再利用可能画像および廃棄画像を特徴空間上に表現し、前記再利用可能画像のうち識別の難しいものと前記廃棄画像のうち識別が難しいものとを抽出し、前記再利用可能画像のうち識別の難しいものと前記廃棄画像のうち識別が難しいものとの間に判別面を生成し、腐食度評価対象となる金物類の錆を撮像して画像を表す信号に変換し、この画像を前記特徴空間上に表現し、前記判別面に基づいて前記腐食度評価対象の金物類が再利用可能か否か判別すること。【選択図】    図２
2005274299.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
錆が発生した金物類の腐食度評価方法であって、
前記金物類の錆等の外観を撮像して画像を表す信号に変換する第１ステップと、
前記画像のうち前記金物類の再利用可能画像と前記金物類を再利用できず廃棄する廃棄画像を区別する第２ステップと、
前記画像を表す信号により前記金物類の再利用可能画像および廃棄画像を特徴空間上に表現する第３ステップと、
前記特徴空間上にて前記再利用可能画像のうち識別の難しいものと前記廃棄画像のうち識別が難しいものとを抽出する第４ステップと、
前記特徴空間上にて前記再利用可能画像のうち識別の難しいものと前記廃棄画像のうち識別が難しいものとの間に判別面を生成する第５ステップと、
腐食度評価対象となる金物類の錆等の外観を撮像して画像を表す信号に変換する第６ステップと、
前記第６ステップで得られた画像を前記特徴空間上に表現し、前記判別面に基づいて前記腐食度評価対象の金物類が再利用可能か否か判別する第７ステップと、
を具備することを特徴とする金物類の腐食度評価方法。
【請求項２】
請求項１記載の金物類の腐食度評価方法であって、
前記再利用可能画像のうち識別の難しいものと前記廃棄画像のうち識別が難しいものとの間に判別面を生成する第５ステップは前記再利用可能画像のうち識別の難しいものと前記廃棄画像のうち識別が難しいものを前記判別面生成用のサポートベクトルとする方法であることを特徴とする金物類の腐食度評価方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、送電線等を架線する腕金等の金物類の腐食度を、金物類の錆等の画像をパターン認識することにより評価する方法に関するものであり、特に、錆等により腐食した金物類の再利用の可否を正確に判別できる金物類の腐食度評価方法である。
【背景技術】
【０００２】
従来、送電線等を支えるために鉄塔の腕金等の金物類が使用されている。この金物類は、通常その表面に防錆用のメッキが施されているが、前記金物類の長年の使用により前記金物類に錆が発生し、これにより前記金物類が腐食する場合がある。この錆の程度が軽い場合には、錆を落として前記金物類を再利用することができるが、前記錆の程度が著しくて、腐食が進行しているときは、前記錆を落として前記金物類を再利用することができない場合もある。
前記金物類の再利用の可否は、通常、前記金物類の錆等の外観の写真による判定見本により判定されている。さらに、コンピュータシステムを使用した画像処理方法を使用して鋼材表面の劣化度を評価することが提案されている（例えば、特許文献１）。
【特許文献１】特開２００２−９０３０８
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかし、前記判定見本により判定する場合には、金物類の腐食状況は、その色や表面の状況などが様々であるので、判定者による腐食度の判定の相違が生じやすい。さらに、この場合の判定基準は、前記腐食状況を詳細に調査したデータなどに基づき決定するが、詳細データの数は限られているため、最適な判定見本を提示するのが困難である。
また、上述のコンピュータシステムを使用した画像処理方法では、鋼材の劣化度を評価するのみで、この鋼材が再利用可能か否かを判定することまでは行なわれていない。
そこで、本発明が解決しようとする課題は、上記金物類の腐食状況の判定見本を使用しないで、この腐食状況を画像データとして取得し、この画像データにより腐食した金物類の再利用可否を正確に判定できるようにすることである。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
上記課題を解決するため、請求項１記載の発明は、錆が発生した金物類の腐食度評価方法であって、前記金物類の錆等の外観を撮像して画像を表す信号に変換する第１ステップと、前記画像のうち前記金物類の再利用可能画像と前記金物類を再利用できず廃棄する廃棄画像を区別する第２ステップと、前記画像を表す信号により前記金物類の再利用可能画像および廃棄画像を特徴空間上に表現する第３ステップと、前記特徴空間上にて前記再利用可能画像のうち識別の難しいものと前記廃棄画像のうち識別が難しいものとを抽出する第４ステップと、前記特徴空間上にて前記再利用可能画像のうち識別の難しいものと前記廃棄画像のうち識別が難しいものとの間に判別面を生成する第５ステップと、腐食度評価対象となる金物類の錆等の外観を撮像して画像を表す信号に変換する第６ステップと、前記第６ステップで得られた画像を前記特徴空間上に表現し、前記判別面に基づいて前記腐食度評価対象の金物類が再利用可能か否か判別する第７ステップと、を具備することを特徴とする金物類の腐食度評価方法である。
これにより、第１ステップにより前記金物類の錆等の外観を撮像して画像を表す信号に変換し、第２ステップとして前記画像のうち前記金物類の再利用可能画像と前記金物類を再利用できず廃棄する廃棄画像を区別し、第３ステップとして前記画像を表す信号により前記金物類の再利用可能画像および廃棄画像を特徴空間上に表現し、第４ステップとして前記再利用可能画像のうち識別の難しいものと前記廃棄画像のうち識別が難しいものとを抽出し、第５ステップとして前記再利用可能画像のうち識別の難しいものと前記廃棄画像のうち識別が難しいものとの間に判別面を生成し、第６ステップとして腐食度評価対象となる金物類の錆等の外観を撮像して画像を表す信号に変換し、第７ステップとして前記第６ステップで得られた画像を前記特徴空間上に表現し、前記判別面に基づいて前記腐食度評価対象の金物類が再利用可能か否か判別することができる。その際、前記再利用可能画像のうち識別の難しいものと前記廃棄画像のうち識別が難しいものとの間に判別面を生成しているので、前記判別面の両側において前記再利用可能画像と廃棄画像との間の距離（マージン）を十分なものにすることができるため、前記判別面に基づいて前記腐食度評価対象の金物類が再利用可能か否か正確に判別することができる。
【０００５】
さらに、請求項２記載の発明は、請求項１記載の発明において、前記再利用可能画像のうち識別の難しいものと前記廃棄画像のうち識別が難しいものとの間に判別面を生成する第５ステップは前記再利用可能画像のうち識別の難しいものと前記廃棄画像のうち識別が難しいものを前記判別面生成用のサポートベクトルとする方法であることである。
これにより、前記再利用可能画像のうち識別の難しいものと前記廃棄画像のうち識別が難しいものとをサポートべクトルとして使用し、前記再利用可能画像と前記廃棄画像との間のマージンが最大となるように判別面を形成することができる。
【発明の効果】
【０００６】
請求項１記載の発明によれば、コンピュータシステムにより腐食度評価対象の金物類が再利用可能か否か正確に判別することができる。
さらに、請求項２記載の発明によれば、上記請求項１記載の発明の効果とともに、腐食度評価対象の金物類が再利用可能か否かの判別が一層正確になる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００７】
以下、本発明における実施の形態を図面に基づいて説明する。図１は、本発明に係る金物類の腐食度評価方法に使用するシステムを示し、図２は図１の設定時のフローチャートを示し、図３は図２おける判別面を示し、図４は図１の判定時のフローチャートを示す。さらに、図５は前記設定時の数学的アルゴリズムの例を示し、図６は図５の作用を説明し、図７は前記判定時の数学的アルゴリズムの例を示す。そして、図８は腐食の程度の低い再利用可能な金物類の写真の例であり、図９は腐食の程度が進んで廃棄する金物類の写真の例であり、図１０は本願発明に係る腐食度判定方法を表す特徴空間を示す。
【０００８】
図１に示すように、本発明に係る金物類の腐食度評価方法に使用するシステムは、判別面の設定時のシステム１と腐食度評価対象の金物類が再利用可能か否かを判定する判定時のシステム４を備えている。設定時のシステム１は、金物類画像と該画像から判定される再利用可能か否かの判定結果の組の入力部２（撮像用のＣＣＤカメラ等を有している。）およびこの入力部２から入力された金物類画像とこれの人の目視による判定結果の組を使用したパターン認識器による判定部３を備えている。判定部３は、設定時には図２のフローチャートにより図３の如く判別面を生成するものであり、該判定部３は画像データを特徴空間上で認識するパターン認識器により構成される。そして、判定時のシステム４は、腐食度の判定対象となる金物類画像の入力部５（撮像用のＣＣＤカメラ等を有している。）、前記判定部３および判定結果の出力部６を備えている。ここで、前記判定部３は、判定時には図４のフローチャートにより腐食度評価対象の金物類が再利用可能か否かを判定する。なお、設定時のシステム１および判定時のシステム４は例えばコンピュータシステムで構成されている。このコンピュータシステムはＣＰＵ等の演算手段、メモリ、入力手段および表示手段等を備えている。前記メモリには、前記判別面生成用のプログラム、前記判別面を使用した前記判定方法のプログラム等の本発明実施のためのプログラムが記憶されている。
【０００９】
まず、設定時には、図２のフローチャートに示すように、入力部２がサンプルデータとして錆等により腐食した金物類画像を撮像し、撮像した画像の特性をデジタル信号に変換する。
このデジタル信号は、例えば、１つの金物類画像（多数の画素データの集まり）をいくつかの領域に分割し、各領域内の画素データの色合い（ＲＧＢカラー信号）の平均値をパラメータとするデータから成っている（ステップＳ１）。なお、パラメータはＲＧＢカラー信号に限らず、輝度、特定の色の画素の分布度合いなどでもよく、これらのパラメータを組み合わせて使用してもよい。つぎに、前記撮像した画像について、人間の目視により、前記画像のうち比較的腐食の程度が少なくて前記金物類の再利用可能画像と前記画像のうち比較的腐食の程度が進行していて前記金物類を再利用できず廃棄する廃棄画像とに判定する（ステップＳ２）。この判定により、例えば再利用可能画像は＋１のクラスに分類し、廃棄画像は−１のクラスに分類する（図６参照）。なお、図８の金物類は錆２１の程度が軽く腐食度が低いので、再利用可能なものの例であり、図９の金物類は錆２２の程度が著しく腐食度が高いので、再利用できず廃棄するものの例である。
つぎに、入力部２が前記金物類画像とその前記人間の目視による判定結果の組を判定部３に入力する、これにより、前記撮像した再利用可能画像および廃棄画像を判定部３の特徴空間１０（図３および図６参照）上に表現する（ステップＳ３）。ここで、特徴空間とは、画像データを該データを構成するパラメータによりベクトル化（座標化）して表した空間、または、パラメータによりベクトル化したデータをさらに高次元の空間に非線形写像して表した空間をいう。単純のために二次元的に表した例を図６に示す。なお、図６の特徴空間１０上のＺ1、Ｚ2等は、前記金物類画像Ｘ1、Ｘ2等に対応している。つぎに、特徴空間１０上において識別の難しい再利用画像（例えばＺ1、Ｚ3）と識別の難しい廃棄画像（例えばＺ2、Ｚ4）を抽出する（ステップＳ４）。
つぎに、特徴空間１０上で識別の難しい再利用可能画像（例えばＺ1、Ｚ3）と識別の難しい廃棄画像（例えばＺ2、Ｚ4）との真中に判別面１３（例えば超平面）を形成して（ステップＳ５）終了する。この判別面１３の例を図３に示す。
【００１０】
つぎに、図４に示すフローチャートにより判定をする。まず、入力部５が判定対象となる金物類の外観を上述のように撮像して、画像データに変換する（ステップＳ１１）。つぎに、この画像データを特徴空間１０上に表現し（ステップＳ１２）、判別面１３に基づいて前記画像の再利用の可否を判定する（ステップＳ１３）。その際、図３において判別面１３よりも右側に位置する画像を再利用可能と判定し、判別面１３よりも左側に位置する画像を再利用できない廃棄画像と判定する。最後に、出力部６が判定結果を表示して（ステップＳ１４）、終了する。
【００１１】
図５に示す前記設定時の詳細な数学的アルゴリズムの例は、サポートベクトルマシンと呼ばれるパターン認識手法を用いると以下のようになる。
まず、サンプルデータとして例えばｍ個の画像データＸiがあるとする。すなわち、ｉ＝１，…，ｍである（ステップＳ１）。
つぎに、人間の目視による画像の判定をし、判定結果を上述のように再利用可能画像は＋１のクラスに分類し、廃棄画像は−１のクラスに分類し、ｙ＝＋１またはｙ＝−１とする（ステップＳ２）。
つぎに、画像データＸiを非線形変換によって、より高次元の特徴空間上にＺiとして表現する（ステップＳ３）。
Φ：Ｘi→Ｚi
ここで、Φは、非線形写像を示す。
つぎに、識別の難しい再利用画像と廃棄画像を抽出する（ステップＳ４）。具体的には、以下のようになる。
判別面１３の式：ｆ（Ｚ）＝ＷTＺi＋ｂ
目的関数：（１／２）‖Ｗ‖2→最小化する
このときの制約条件：ｙi（ＷTＺi＋ｂ）≧１    （ｉ＝１，…，ｍ）
ここで、図１０に示す再利用可能画像パターン１１と廃棄画像パターン１２との間のマージン（距離）１４が、２／‖Ｗ‖に相当し、上記の目的関数を最小化することはマージン１４を最大化することと等価である。また、ｂは定数である。
以上の目的関数を最小化する問題は、ラグランジェ乗数αiを用いて以下の双対問題に帰着して解くことができる。
目的関数：
m             m
Σαｉ−（１／２）ΣαiαjｙiｙjＫ（Ｘi，Ｘj）→最大化する
i=1          i,j=1
ただし、ここでカーネル関数Ｋは
Ｋ（Ｘi，Ｘj）＝Φ（Ｘi）TΦ（Ｘj）
であり、このときの制約条件として
αｉ≧０    （ｉ＝１，…，ｍ）
m
Σαiｙi＝０
i=1
がある。このとき、ラグランジェ乗数αiが０でない画像データＸiを求めることにより、例えば図６のＺ1、Ｚ2、Ｚ3およびＺ4がサポートベクトルとなる。
つぎに、特徴空間１０上で識別の難しい再利用可能画像（例えばＺ1、Ｚ3）と識別の難しい廃棄画像（例えばＺ2、Ｚ4）との真中に判別面１３を生成する（ステップＳ５）。具体的には、判別面１３を表す識別関数ｆ（Φ（Ｘ））は以下のようになる。
m
ｆ（Φ（Ｘ））＝Σαiｙiｋ（Ｘ，Ｘi）＋ｂ＝０
i=1 
【００１２】
つぎに、図７に示す前記判定時の数学的アルゴリズムの例は、前記設定時と同様にサポートベクトルマシンと呼ばれるパターン認識手法を用いると以下のようになる。
まず、判定対象となる金物類の外観を撮像し、この金物類画像データを
金物類画像＝Ｘ
とする（ステップＳ１１）。そして、この画像を特徴空間１０（図３参照）上に表現する（ステップＳ１２）。ここで、ＺはＸの写像である。
Φ：Ｘ→Ｚ
つぎに、再利用可否を判定したい新たな入力データＸを下記の判別面を表す識別関数ｆ（Φ（Ｘ））に入力することにより、入力データＸが判別面のどちら側にあるかを識別して再利用可否を判別する（ステップＳ１３）。
m
ｆ（Φ（Ｘ））＝Σαiｙiｋ（Ｘ，Ｘi）＋ｂ
i=1 
つぎに、出力部６が判定結果：ｙ＝ｓｉｇｎ（ｆ）＝＋１または−１を出力する。ここで、ｓｉｇｎ（ｆ）は、符号関数でｆ＞０で１、ｆ≦０で、−１を出力する。
【００１３】
以上により、判別面１３に基づいて前記腐食度評価対象の金物類が再利用可能か否か判別することができる。その際、図１０に示すように、判別面１３により特徴空間１０上において前記再利用可能画像パターン１１と廃棄画像パターン１２との間のマージン１４が最大になっているので、判別面１３に基づいて前記腐食度評価対象の金物類の新規データが再利用可能か否か確実に判別することができる。例えば、新規な廃棄画像データ１５が正しく判定され、廃棄画像パターン１２に含まれるように判別される。
このため、図１に示すシステムにより腐食度評価対象の金物類が再利用可能か否か自動的に正確に判定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明に係る金物類の腐食度評価方法に使用するシステムを示すブロック図である。
【図２】図１の設定時のフローチャートである。
【図３】図２おける判別面を示す説明図である。
【図４】図１の判定時のフローチャートである。
【図５】前記設定時の数学的アルゴリズムの例を示す説明図である。
【図６】図５の作用の説明図である。
【図７】前記判定時の数学的アルゴリズムの例を示す説明図である。
【図８】図８は腐食の程度の低い再利用可能な金物類の写真の例である。
【図９】腐食の程度が進んで廃棄する金物類の写真の例である。
【図１０】本願発明に係る腐食度判定方法を表す特徴空間を示す説明図である。
【符号の説明】
【００１５】
１  設定時のシステム
２  金物類画像と判定結果の組の入力部
３  パターン認識による判定部
４  判定時のシステム
５  金物類画像の入力部
６  判定結果の出力部
１０  特徴空間
１１  再利用可能画像パターン
１２  廃棄画像パターン
１３  判別面
２１、２２  錆
【図１】
2005274299.tif 000003
【図２】
2005274299.tif 000004
【図３】
2005274299.tif 000005
【図４】
2005274299.tif 000006
【図５】
2005274299.tif 000007
【図６】
2005274299.tif 000008
【図７】
2005274299.tif 000009
【図１０】
2005274299.tif 000010
【図８】
2005274299.tif 000011
【図９】
2005274299.tif 000012