(57)【要約】面内変位と面外変位とを分離しつつ、撮像装置の条件に影響されることなく、構造物の異常を遠隔から非接触で判定し得る、状態判定装置、状態判定方法、及びプログラムを提供する。状態判定装置１００は、撮像装置によって構造物を撮影することで得られた時系列画像、及び撮像装置から構造物までの距離の計測値を用いて、撮像装置に対する構造物の表面の相対的な運動を表す運動パラメータを推定する、パラメータ推定部１１０と、運動パラメータの推定の結果を用いて、構造物の異常を判定する、異常判定部１２０と、を備えている。
2017221965.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
撮像装置によって構造物を撮影することで得られた時系列画像、及び前記撮像装置から前記構造物までの距離の計測値を用いて、前記撮像装置に対する前記構造物の表面の相対的な運動を表す運動パラメータを推定する、パラメータ推定手段と、
前記運動パラメータの推定の結果を用いて、前記構造物の異常を判定する、異常判定手段と、
を備えている、ことを特徴とする状態判定装置。
【請求項２】
前記パラメータ推定手段は、前記運動パラメータの時系列変化を表す誤差関数を最小化することによって、前記運動パラメータを推定する、
請求項１に記載の状態判定装置。
【請求項３】
前記異常判定手段は、前記運動パラメータに対して空間微分を行なうことによって、３次元空間分布を算出し、算出した前記３次元空間分布と予め作成されている３次元空間分布とを比較し、比較の結果に基づいて、前記構造物の異常を判定する、
請求項１または２に記載の状態判定装置。
【請求項４】
前記異常判定手段は、前記運動パラメータの時間変化を算出し、算出した前記時間変化と予め作成されている時間変化とを比較し、比較の結果に基づいて、前記構造物の異常を判定する、
請求項１から３のいずれか１項に記載の状態判定装置。
【請求項５】
前記異常判定手段による判定の結果に基づいて、前記構造物において前記異常が発生している箇所と前記異常の種類とを示すマップを作成する、異常マップ作成手段を、更に備えている、
請求項１から４のいずれか１項に記載の状態判定装置。
【請求項６】
撮像装置によって構造物を撮影することで得られた時系列画像、及び前記撮像装置から前記構造物までの距離の計測値を用いて、前記撮像装置に対する前記構造物の表面の相対的な運動を表す運動パラメータを推定する、パラメータ推定を行い、
前記運動パラメータの推定の結果を用いて、前記構造物の異常を判定する、異常判定を行う、
ことを特徴とする状態判定方法。
【請求項７】
前記パラメータ推定において、前記運動パラメータの時系列変化を表す誤差関数を最小化することによって、前記運動パラメータを推定する、
請求項６に記載の状態判定方法。
【請求項８】
前記異常判定において、前記運動パラメータに対して空間微分を行なうことによって、３次元空間分布を算出し、算出した前記３次元空間分布と予め作成されている３次元空間分布とを比較し、比較の結果に基づいて、前記構造物の異常を判定する、
請求項６または７に記載の状態判定方法。
【請求項９】
前記異常判定において、更に、前記運動パラメータの時間変化を算出し、算出した前記時間変化と予め作成されている時間変化とを比較し、当該比較の結果を含めて、前記構造物の異常を判定する、
請求項６から８のいずれか１項に記載の状態判定方法。
【請求項１０】
前記異常判定による判定の結果に基づいて、前記構造物において前記異常が発生している箇所と前記異常の種類とを示すマップを作成する、異常マップ作成を更に行う、
請求項６から９のいずれか１項に記載の状態判定方法。
【請求項１１】
コンピュータに、
撮像装置によって構造物を撮影することで得られた時系列画像、及び前記撮像装置から前記構造物までの距離の計測値を用いて、前記撮像装置に対する前記構造物の表面の相対的な運動を表す運動パラメータを推定する、パラメータ推定処理と、
前記運動パラメータの推定の結果を用いて、前記構造物の異常を判定する、異常判定処理と、
を実行させるプログラムを記憶する記憶媒体。
【請求項１２】
前記パラメータ推定処理において、前記運動パラメータの時系列変化を表す誤差関数を最小化することによって、前記運動パラメータを推定する、
請求項１１に記載の記憶媒体。
【請求項１３】
前記異常判定処理において、前記運動パラメータに対して空間微分を行なうことによって、３次元空間分布を算出し、算出した前記３次元空間分布と予め作成されている３次元空間分布とを比較し、比較の結果に基づいて、前記構造物の異常を判定する、
請求項１１または１２に記載の記憶媒体。
【請求項１４】
前記異常判定処理おいて、更に、前記運動パラメータの時間変化を算出し、算出した前記時間変化と予め作成されている時間変化とを比較し、当該比較の結果を含めて、前記構造物の異常を判定する、
請求項１１から１３のいずれか１項に記載の記憶媒体。
【請求項１５】
前記プログラムは、前記コンピュータに、
前記異常判定処理による判定の結果に基づいて、前記構造物において前記異常が発生している箇所と前記異常の種類とを示すマップを作成する、異常マップ作成処理を、更に実行させる、
請求項１１から１４のいずれか１項に記載の記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、トンネル、橋梁等の構造物の状態を判定するための、状態判定装置及び状態判定方法に関し、更には、これらを実現するためのプログラムを記憶する記憶媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
トンネル、橋梁等のコンクリート製の構造物においては、構造物の表面に発生するひび割れ、剥離、内部空洞などが当該構造物の健全度に影響を及ぼすことが知られている。そのため、構造物の健全度を正確に判断するためには、これらのひび割れ、剥離、内部空洞などを正確に検出することが必要である。【０００３】
構造物のひび割れ、剥離、内部空洞などの検出は、検査員による目視検査、又は打音検査によって行われており、検査のためには検査員が構造物に接近する必要がある。そのために、空中作業ができる環境を整えることによる作業コストの増加、及び作業環境設定のために交通規制をすることによる経済的機会の損失などが問題となっている。このことから、検査員が構造物を遠隔より検査する方法が望まれている。【０００４】
遠隔から構造物の健全度を判断する方法として画像計測による方法がある。例えば、特許文献１は、構造物を撮像手段で撮像して得られた画像を所定の閾値で２値化処理し、画像からひび割れに対応する画像部分を検出する技術を開示している。【０００５】
また、特許文献２及び３は、動画像を用いて、構造物の応力状態から、構造物に生じている欠陥として亀裂を検出する技術を提案している。さらに、特許文献４及び非特許文献１〜３は、動画像による領域の動き検出を用いて、構造物の劣化状態を推定する技術を提案している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００３−０３５５２８号公報
【特許文献２】特開２００８−２３２９９８号公報
【特許文献３】特開２００６−３４３１６０号公報
【特許文献４】国際公開２０１５／１５９４６９号
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】王朕、他著、“Crack-opening displacement estimation method based on sequence of motion vector field images for civil infrastructure deterioration inspection”、映像メディア処理シンポジウム, I-１-１７, ２０１４
【非特許文献２】今井、他著、“画像変位計測による構造物の内部劣化状態検出”、電子情報通信学会総合大会講演論文集２０１５年_情報・システム(２), １５, ２０１５-０２-２４
【非特許文献３】今井、他著、“単眼画像による構造物劣化検出における面内・面外変位の分離”、電子情報通信学会基礎・境界ソサイエティ/NOLTAソサイエティ大会講演論文集 ２０１５年_基礎・境界, １３９, ２０１５-０８-２５
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、上述した特許文献１及び特許文献４に開示された技術では、構造物表面に現れるひび割れ等表面に見えるものしか検出できないため、ひび割れに見えても、実は構造物の内部において表面と同一方向に広がる剥離を生じている場合に、剥離を検出することは困難である。また、特許文献１に開示された技術では、表面からは見えない内部空洞等を検出することも困難である。【０００９】
これに対して、特許文献２及び３に開示された技術、非特許文献１〜３に開示された技術によれば、特許文献１における問題点を解決することは可能であるが、これらの技術には、以下の問題がある。【００１０】
まず、特許文献２、特許文献３、及び非特許文献１に開示された技術では、例えば橋梁の下面（床板等）の動画像を撮影し、得られた動画像によって異常検出が行なわれる。しかし、その際に、車両通過時にその荷重により橋梁がたわむことで撮像距離が変化し、撮像倍率が変化してしまう。そのため、これらの技術では、撮影倍率が変化することによる動き（面外変位）が、被測定物表面の領域の動き（面内変位）に加算されてしまうという問題が発生してしまう。【００１１】
また、非特許文献２及び３に開示された技術では、面外変位と面内変位とが分離されて異常が推定されるため、特許文献２、特許文献３、及び非特許文献１に開示された技術における問題を解消することができると考えられる。【００１２】
しかしながら、非特許文献２及び３に開示された技術では、撮像装置と橋梁とが正対し、且つ面外変位が支配的である、という前提条件が成立していることが必要である。そのため、非特許文献２及び非特許文献３に開示された技術では、対象物を斜めから撮影することができないという問題が発生している。また、これらの技術では、面外変位と面内変位とを分離して異常が推定されるため、推定誤差が蓄積しやすいという問題も発生している。【００１３】
本発明の目的の一例は、上記問題を解消し、面内変位と面外変位とを分離しつつ、撮像装置の条件に影響されることなく、構造物の異常を遠隔から非接触で判定し得る、状態判定装置、状態判定方法、及びプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
上記目的を達成するため、本発明の一側面における状態判定装置は、撮像装置によって構造物を撮影することで得られた時系列画像、及び前記撮像装置から前記構造物までの距離の計測値を用いて、前記撮像装置に対する前記構造物の表面の相対的な運動を表す運動パラメータを推定する、パラメータ推定手段と、前記運動パラメータの推定の結果を用いて、前記構造物の異常を判定する、異常判定手段と、を備えている、ことを特徴とする。【００１５】
また、上記目的を達成するため、本発明の一側面における状態判定方法は、撮像装置によって構造物を撮影することで得られた時系列画像、及び前記撮像装置から前記構造物までの距離の計測値を用いて、前記撮像装置に対する前記構造物の表面の相対的な運動を表す運動パラメータを推定する、パラメータ推定を行い、前記運動パラメータの推定の結果を用いて、前記構造物の異常を判定する、異常判定を行う、ことを特徴とする。【００１６】
更に、上記目的を達成するため、本発明の一側面における記憶媒体は、コンピュータに、撮像装置によって構造物を撮影することで得られた時系列画像、及び前記撮像装置から前記構造物までの距離の計測値を用いて、前記撮像装置に対する前記構造物の表面の相対的な運動を表す運動パラメータを推定する、パラメータ推定処理と、前記運動パラメータの推定の結果を用いて、前記構造物の異常を判定する、異常判定処理と、を実行させる、プログラムを記憶する。本発明の一側面は、上記記憶媒体に格納されているプログラムによっても実現される。
【発明の効果】
【００１７】
以上のように、本発明によれば、面内変位と面外変位とを分離しつつ、撮像装置の条件に影響されることなく、構造物の異常を遠隔から非接触で判定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】図１は、本発明の第１の実施の形態における状態判定装置の概略構成を示すブロック図である。
【図２】図２は、本発明の第２の実施の形態における状態判定装置の具体的構成を示すブロック図である。
【図３Ａ】図３Ａは、構造物の異常状態の第１の例と表面変位との関係を説明するための図である。
【図３Ｂ】図３Ｂは、構造物の異常状態の第２の例と表面変位との関係を説明するための図である。
【図３Ｃ】図３Ｃは、構造物の異常状態の第３の例と表面変位との関係を説明するための図である。
【図３Ｄ】図３Ｄは、構造物の異常状態の第４の例と表面変位との関係を説明するための図である。
【図４】図４は、本発明の第２の実施の形態における運動パラメータの推定処理を説明するための図である。
【図５Ａ】図５Ａは、本発明の実施の形態における、構造物のたわみ量が健全な状態の、運動パラメータを用いた劣化判断処理を説明するための図である。
【図５Ｂ】図５Ｂは、本発明の実施の形態における、構造物のたわみ量が劣化した状態の、運動パラメータを用いた劣化判断処理を説明するための図である。
【図６】図６は、本発明の第２の実施の形態における状態判定装置の動作を示すフロー図である。
【図７】図７は、本発明の実施の形態における状態判定装置を実現するコンピュータの一例を示すブロック図である。
【図８】図８は、本発明の第１の実施の形態における状態判定装置の動作の例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
（実施の形態）
以下、本発明の実施の形態における、状態判定装置、状態判定方法、及びプログラムについて、図１〜図７を参照しながら説明する。
【００２０】
［第１の実施形態］
［装置構成］
最初に、図１を用いて、本発明の第１の実施形態における状態判定装置の構成について説明する。図１は、本実施の形態における状態判定装置の構成を示すブロック図である。
【００２１】
図１に示す本実施の形態における状態判定装置１００は、構造物、例えば、トンネル、橋梁等のコンクリート製の構造物の状態を判定するための装置である。図１に示すように、状態判定装置１００は、パラメータ推定部１１０と、異常判定部１２０とを備えている。
【００２２】
パラメータ推定部１１０は、撮像装置によって構造物を撮影することで得られた時系列画像、及び撮像装置から構造物までの距離の計測値を用いて、撮像装置に対する構造物の表面の相対的な運動を表す運動パラメータを推定する。異常判定部１２０は、運動パラメータの推定の結果を用いて、構造物の異常を判定する。
【００２３】
［装置動作］
図８は、状態判定装置１００の動作の例を表すフローチャートである。図８に示す動作の開始時において、パラメータ推定部１１０は、撮像装置が構造物を撮影することで得られた時系列画像を、例えば撮像装置等から予め取得している。パラメータ推定部１１０は、さらに、測定対象までの距離を測定する測距装置が測定した、撮影装置から構造物までの距離の計測値を、例えば測距装置等から予め取得している。測距装置は、例えば、撮像装置から構造物までの距離を計測できるように、撮像装置に取り付けられていればよい。パラメータ推定部１１０は、まず、撮像装置によって構造物を撮影することで得られた時系列画像、及び撮像装置から構造物までの距離の計測値を用いて、撮像装置に対する構造物の表面の相対的な運動を表す運動パラメータを推定する（ステップＢ１）。次に、異常判定部１２０は、運動パラメータの推定の結果を用いて、構造物の異常を判定する（ステップＢ２）。
【００２４】
このように、本実施の形態では、時系列画像と、撮像装置から構造物までの距離の計測値とが用いられるので、面内変位と面外変位とが分離される。更に、時系列画像と距離の計測値とを用いて推定された運動パラメータから、構造物の異常が判定されるので、撮像装置の条件に影響されることなく、遠隔からの非接触での構造物の異常判定が可能となる。
【００２５】
［第２の実施形態］
［装置構成］
続いて、図２を用いて、本発明の第２の実施形態における状態判定装置１００の構成について具体的に説明する。図２は、本実施の形態における状態判定装置の具体的構成を示すブロック図である。なお、以下の説明では、実施のために技術的に好ましい限定がなされているが、発明の範囲を以下に限定するものではない。
【００２６】
図２に示すように、本実施の形態では、状態判定装置１００には、撮像装置２００と測距装置３００とが接続されている。また、図２に示すように、本実施の形態においては、状態判定装置１００は、上述したパラメータ推定部１１０及び異常判定部１２０に加えて、異常マップ作成部１３０も備えている。
【００２７】
また、本実施の形態では、状態判定装置１００は、後述するように、ＰＣ（Personal Computer）、サーバ装置といったコンピュータによって実現することができる。この場合、コンピュータの有する演算資源であるＣＰＵ（Central Processing Unit）と、記憶資源であるメモリ及びＨＤＤ（Hard Disk Drive）といった記憶装置を用いて、ＣＰＵでプログラムを動作させることで、状態判定装置１００を構成する各部が実現される。なお、この点については後述する。
【００２８】
また、図２には、状態判定の対象となる構造物４００が示されている。図２の例では、構造物４００は、２点支持された梁状の構造を有している。この構造物４００に荷重を掛ける前後の表面が、撮像装置２００によって時系列画像として撮像される。時系列画像は、状態判定装置１００のパラメータ推定部１１０に入力される。
【００２９】
本実施の形態においては、撮像装置２００の具体例としては、デジタルカメラ、デジタルカムコーダが挙げられる。また、撮像装置２００において、画素ピッチ、レンズ焦点距離、画素数、フレームレート等は、特に限定されない。
【００３０】
また、本実施の形態では、撮像装置２００は、構造物の表面変位の空間２次元分布の時系列信号を計測できるものであれば良く、時系列に沿って画像データを取得する装置（即ち、上述のデジタルカメラ、ビデオカメラ）に限定されない。撮像装置２００としては、他に、アレイ状のレーザドップラセンサ、アレイ状の歪ゲージ、アレイ状の振動センサ、アレイ状の加速度センサ等を備えた装置が挙げられる。即ち、撮像装置２００は、アレイ状の表面変位センサ、アレイ状の表面歪計測センサを備えた装置であっても良い。このような装置が用いられる場合、これらアレイ状のセンサから得られる空間２次元の時系列信号が、「時系列画像（画像情報）」として扱われる。
【００３１】
また、測距装置３００により、撮像装置２００から構造物４００までの距離が測定される。測距装置３００としては、レーザー距離計、超音波距離計などの各種計測器が挙げられる。また、測距装置３００は、測定した距離の計測値を特定する距離情報（奥行き情報）を出力する。そして、距離情報は、状態判定装置１００のパラメータ推定部１１０に入力される。
【００３２】
パラメータ推定部１１０は、本実施の形態では、入力された時系列画像と、距離情報とを用いて、撮像装置２００に対する構造物４００の表面（以下「構造物表面」とも表記する。）の相対的な運動を表す運動パラメータを推定する。具体的には、パラメータ推定部１１０は、運動パラメータの時系列変化を表す誤差関数を最小化することによって、運動パラメータを推定する。すなわち、パラメータ推定部１１０は、撮像装置２００で撮像された荷重前のフレーム画像を基準とし、基準のフレーム画像と荷重後のフレーム画像との差分を最小化する運動パラメータを推定する。
【００３３】
ここで、推定する運動パラメータとしては、例えば、構造物表面の奥行き移動量又は平行移動量が挙げられ、更には、構造物表面の法線方向も挙げられる。測距装置３００による距離情報は、運動パラメータを物理的に意味のある距離単位に変換するために用いられる。推定されたパラメータは異常判定部１２０に入力される。
【００３４】
なお、構造物表面の「奥行き移動」とは、画像上において、構造物表面が画像の法線方向（奥行き方向）に移動することをいう。また、構造物表面の「平行移動量」とは、画像上において、構造物表面が縦方向、横方向、又は両者を合成した方向に移動することをいう。「構造物表面の法線方向」とは、現実空間における構造物表面の法線方向である。
【００３５】
異常判定部１２０は、本実施の形態では、空間分布解析部１２１と、時間変化解析部１２２とを備えている。このうち、空間分布解析部１２１は、運動パラメータに対して空間微分を行なうことによって、３次元空間分布を算出する。また、空間分布解析部１２１は、算出した３次元空間分布と予め作成されている３次元空間分布とを比較し、比較の結果に基づいて、構造物４００の異常を判定する。更に、時間変化解析部１２２は、運動パラメータの時間変化を算出する。時間変化解析部１２２は、算出した時間変化と予め作成されている時間変化とを比較し、比較の結果に基づいて、構造物４００の異常を判定する。
【００３６】
すなわち、異常判定部１２０は、本実施の形態では、空間分布解析部１２１と時間変化解析部１２２との解析結果から、構造物の異常が発生している箇所と異常の種類とを判定する。さらに、異常判定部１２０は、判定した、構造物の異常が発生している箇所と異常の種類とを、異常マップ作成部１３０に入力する。
【００３７】
異常マップ作成部１３０は、異常判定部１２０による判定の結果に基づいて、構造物において異常が発生している箇所と異常の種類とを示すマップを作成する。また、異常マップ作成部１３０は、作成したマップを、異常マップとして記録し、更に、これを外部に出力する。この結果、状態判定装置１００によれば、構造物４００を遠隔から観察することで、ひび割れ、剥離、及び内部空洞といった異常（欠陥）を区別した検出が可能となる。
【００３８】
［構造物における異常の種類］
ここで、図３Ａ〜図３Ｄを用いて、構造物４００に生じる各種の異常と、異常が生じた場合の構造物４００の表面の変位とについて説明する。図３Ａ〜図３Ｄは、構造物の異常状態と表面変位との関係を説明するための図であり、それぞれ、異常状態が異なる場合について示している。
【００３９】
また、図３Ａ〜図３Ｄに示された構造物４００は、図２の例と同様に、２点支持された梁状の構造物であり、各図において構造物４００は側面図で示されている。更に、図３Ａ〜図３Ｄにおいて、撮像装置２００は、図２に示した撮像装置２００と同様の装置であり、構造物４００の下面を撮像するように配置されている。また、撮像装置２００は、図３Ａにおいてのみ図示している。
【００４０】
ところで、構造物４００に異常が発生しておらず、構造物４００が健全であれば、図３Ａに示すように、構造物４００の上面からの垂直荷重に対し、構造物の上面には圧縮応力が、下面には引張応力がそれぞれ働く。なお、同様の応力が働く条件であれば、特に２点支持された梁状の構造物でなくても、同様の状態となる。
【００４１】
これに対して、図３Ｂに示すように、構造物４００の下面にひび割れが存在する場合、ひび割れ部分では、荷重による開き変位が大きくなる。一方、ひび割れ部分の周辺では、ひび割れ部分により応力の伝達がないため、構造物４００の下面の引張応力は、図３Ａに示す健全な状態と比べ小さくなる。
【００４２】
また、図３Ｃに示すように、構造物４００の下面側の内部に剥離が存在する場合に、構造物４００を下面から観察すると、図３Ｂに示したひび割れが発生した場合と同様の外観が観察される。しかしながら、剥離が存在する場合は、剥離している部分とその上部との間で応力が伝達されない状態となる。そのため、荷重の前後において、剥離している部分は一定方向に一定量だけ平行移動するだけであり、剥離している部分においては、その変位の空間微分値である歪は発生しない。よって、荷重の前後における剥離している部分の変位を空間微分することで得られる歪の情報を用いることで、ひび割れと剥離との区別をつけることが可能となる。
【００４３】
また、図３Ｄに示すように、構造部４００の内部に、空洞が存在する場合、内部の空洞では応力の伝達が阻止されるため、構造物４００の下面における応力は小さくなる。よって、画像から算出される歪も小さくなることから、この歪を観察することで、構造物の外側から直接見ることができない内部の空洞を見つけることが可能である。
【００４４】
［運動パラメータの算出例］
続いて、図４を用いて、パラメータ推定部１１０による運動パラメータの推定処理について具体的に説明する。図４は、本実施の形態における運動パラメータの推定処理を説明するための図である。図４では、荷重により構造物にたわみが発生した場合の構造物の表面と、構造物の下面から撮像した時の撮像面と、の関係が示されている。
【００４５】
図４において、焦点距離fの撮像装置は、構造物表面から距離dだけ離れて設置されている。また、図４において、Xt、Xt+1は、それぞれ荷重前後（時刻t、t+1）の構造物表面のある１点の３次元座標を表し、mt、mt+1はXt、Xt+1を撮像面にて観測した際の撮像面上の座標（画像座標）を表している。距離dは測距装置３００によって計測され、また、焦点距離fは、事前にカメラキャリブレーションにより計測されているとする。
【００４６】
また、図４の例では、撮像装置２００が構造物に完全には正対しておらず、かつ、撮像装置２００に対する構造物表面の傾斜角が未知である場合が想定されている。本実施の形態は、これらの場合に対応できない非特許文献２及び３の技術と異なっている。また、撮像装置が構造物に完全に正対していないとは、撮像装置の光軸方向と構造物表面の法線方向nとが一致していない状態を意味している。また、撮像装置と構造物表面の傾斜角が未知とは、撮像装置に対する法線方向nが未知であることを意味している。計測された距離ｄは、正確には、撮像装置から点Xtまでの距離であるとは限らないが、以下の説明では、撮像装置から点Xtまでの距離はdであるとみなす。
【００４７】
荷重により、構造物表面が、現実空間において移動し、その際の平行移動の量がTであるとする。その結果として、構造物表面が、画像上において平行移動を行ない、その際の、撮像面に２次元空間分布として生じる、構造物表面の変位を、Δm = mt+1- mtとする。ここで、一般的に、構造物において、たわみは、現実空間におけるz方向（鉛直方向）の移動量に相当するが、以降の説明では、単に「たわみ」または「平行移動量T」と表記されている場合でも、構造物表面の画像上での変位は、現実空間におけるx方向、y方向、z方向のすべての移動を含むものとする。なお、x方向及びy方向は互いに直交する方向であり、更にこれらはｚ方向にも直交している。
【００４８】
そして、本実施の形態において、パラメータ推定部１１０が推定する運動パラメータは、例えば、平行移動量T=[Tx, Ty, Tz]T、及び構造物表面の法線方向n=[nx, ny, １]Tであるとする。なお、上付き添字のTはベクトルの転置を表す。
【００４９】
まず、３次元座標Xt=[xt, yt, zt]T及びXt+１=Xt+Tと、画像座標mt及びmt+１との関係は、下記の数１及び数２により表される。
【００５０】
【数１】
2017221965.tif 000003
【００５１】
【数２】
2017221965.tif 000004
【００５２】
また、図４に示すように、Xtは、距離dにある法線nの平面上の点であるから、下記の数３が成り立つ。
【００５３】
【数３】
2017221965.tif 000005
【００５４】
また、上記数１と上記数３とから、下記の数４が導かれる。
【００５５】
【数４】
2017221965.tif 000006
【００５６】
そして、上記数１及び数２において、Xtを消去して、上記数４を代入すると、下記の数５が得られる。
【００５７】
【数５】
2017221965.tif 000007
【００５８】
上記数５において、未知数は５つ（Tに３、nに２）、得られる方程式は２つである。つまり、時系列画像より構造物表面の画像変位Δm= mt+１- mtが３点以上計測できれば、上記数５を最小二乗法により解いて平行移動量Tと、法線方向nとを推定できる。
【００５９】
上記の説明では３次元座標と画像座標の射影関係を用いたが、画像座標の時間変化モデルを用いて次のように求めてもよい。すなわち、画像変位Δmは、画像座標mtの時間微分であり、平行移動量Tは、３次元座標Xtの時間微分であるとすると、Δmは下記の数６で表される。
【００６０】
【数６】
2017221965.tif 000008
【００６１】
従って、上記数６に、上記数４を代入しても、同様に最小二乗法により、平行移動量Tと、法線方向nとを推定できる。
【００６２】
上記数４または上記数６を解く場合、画像変位Δmを計測する必要がある。画像変位Δmの計測方法としては、既存の方法を用いることができる。例えば、画像変位Δmの計測は、時系列画像に対して画像相関法を適用することで行なっても良いし、時系列画像のオプティカルフローを計算することで行なっても良い。また、画像変位Δmの計測は、コーナー点又はSIFT（Scale-Invariant Feature Transform）などの画像特徴点を抽出して、対応点を探索する手法を用いることでも行なうことができる。この場合、パラメータ推定部１１０は、画像変位推定部としても機能する。
【００６３】
さらに、画像変位Δmを用いない方法としては、例えば、オプティカルフロー方程式を用いる方法がある。この場合、時刻tにおける画像の横方向、縦方向の微分画像をそれぞれIx, Iyとし、時刻tと時刻t+１の差分画像をItとすると、オプティカルフロー方程式は下記の数７で表すことが知られている。
【００６４】
【数７】
2017221965.tif 000009
【００６５】
上記数７では、Δmの第３成分は０であるため、第３成分は省略され、Δmは２次元ベクトルとして扱われている。
【００６６】
上記数７に上記数６を代入してΔmを消去すると、微分画像と差分画像とから、直接、平行移動量Tと法線方向nとを推定できる。上記数７は１点につき１つの拘束を与えるため、平行移動量Tと法線方向nとを推定するためには５点以上を用いて最小二乗法を解けば良い。
【００６７】
この場合、パラメータ推定部１１０は、オプティカルフロー方程式が成立する画像点を選出する画像点選出部としても機能する。
【００６８】
最小二乗法においては、外れ値の影響を除外するためにRANSAC(RANdom Sample Consensus)、M推定などの各種ロバスト推定が用いられてもよい。
【００６９】
ところで、上述の説明では、運動パラメータとして、平行移動量T=[Tx, Ty, Tz]Tと、構造物表面の法線方向n=[nx, ny, １]Tとが用いられている。但し、本実施の形態では、構造物と撮像装置との状況に応じて、より多くの運動パラメータが推定されていても良いし、逆に運動パラメータが限定されていてもよい。
【００７０】
例えば、より複雑な運動が見込まれる場合は、運動パラメータとして、回転行列が加えられてもよいし、平面ではなく２次曲面が当てはめられていてもよい。また、例えば、撮像装置が高精度に構造物表面と正対している場合は、上述した非特許文献２及び３のように、平行移動量Tを三次元ベクトルではなくz方向（たわみ）のみの１変数としてもよい。
【００７１】
［異常判断の具体例］
続いて、図５Ａ及び図５Ｂを用いて、異常判定部１２０による運動パラメータを用いた異常判断について具体的に説明する。図５Ａ及び図５Ｂは、本実施の形態における運動パラメータを用いた劣化判断処理を説明するための図であり、図５Ａは構造物のたわみ量が健全な状態を示し、図５Ｂは構造物のたわみ量が劣化した状態を示している。
【００７２】
異常判定部１２０は、本実施の形態では、運動パラメータを空間分布解析部１２１と時間変化解析部１２２とによって解析することで、予め蓄積されている時系列変化する数値又は応力分布とのパタンマッチング処理を実行する。これにより、図３Ａ〜図３Ｄで示した４つの状態が判定される。
【００７３】
ここでは、一例としてたわみ量（平行移動量T）を用いた判定処理について説明する。まず、図５Ａ及び図５Ｂに示すように、構造物４００が劣化して弾性を失う場合、たわみ量は、健全な状態（図５Ａ）より劣化した状態（図５Ｂ）において大きくなる。一方、構造物４００の内部に空洞が存在する場合は、内部の空洞部分では、応力伝達が断絶されるため、たわみ量は、内部に空洞が存在しない健全な状態の場合に比べて、z方向の変位において小さくなる。つまり、構造物４００の内部に空洞が存在する場合は、z方向の変位は健全な状態とは異なる水平分布を持つことになる。
【００７４】
従って、空間分布解析部１２１は、たわみ量の大きさ、又は水平分布を、予め記憶された閾値又は予め記憶された内部空洞周りの変位のパタンと比較し、劣化しているかどうかを判断する。
【００７５】
例えば、空間分布解析部１２１は、推定されたたわみ量が閾値以上かどうかを判断する。また、空間分布解析部１２１は、まず、予め記憶された内部空洞周りの変位のx方向、y方向、z方向のパタンを回転、拡大、又は縮小する。そして、空間分布解析部１２１は、得られたパタンと、入力された運動パラメータの変位分布図及びその微分変位分布図とのパタンマッチング処理、又は変位分布図及び微分変位分布図に対する閾値処理を実行する。
【００７６】
その後、空間分布解析部１２１は、パタンマッチング処理又は閾値処理の結果から、構造物表面における各点の異常の種類及び程度を特定する２次元分布を作成し、作成した２次元分布から、内部空洞の３次元的な位置を判定することができる。なお、パタンマッチング処理としては、相関演算、及び各種統計的演算手法が用いられてもよい。また、変位微分において、空間微分時のノイズ削減のために空間平滑フィルタが使用されてもよい。
【００７７】
また、運動パラメータとして、法線方向nを用いる場合についても説明する。この場合は、例えば、たわみ量の増加とともに平面が歪んで曲面になるため、たわみ中心とそれ以外の領域で異なる法線分布を持つことになる。例えば、たわみ量が小さい場合（図５Ａ）、たわみ中心とその周辺領域の法線方向はほぼ同じである。一方、たわみ量が大きい場合（図５Ｂ）、周辺領域の法線方向はたわみ中心から放射状に変化する。従って、この場合は、空間分布解析部１２１は、法線分布を、予め記憶された内部空洞周りの法線分布のパタンと比較し、劣化しているかどうかを判断する。
【００７８】
時間変化解析部１２２は、運動パラメータの時系列変化を解析することで劣化状態を判断する。例えば、空洞部分は応力伝達が遮断されるため健全部分に比べ構造変形の応答が遅くなる。このため、時間変化解析部１２２は、先ず、構造体表面の各部分における、x方向、y方向、z方向の変位成分、及びその微分情報について、振動周波数、振幅、位相の変位分布図を作成する。次いで、時間変化解析部１２２は、予め記憶された内部空洞周りの振動周波数、振幅、位相のパタンを回転、拡大縮小し、得られたパタンと変位分布図とのパタンマッチング処理、又は変位分布図に対する閾値処理を実行する。そして、時間変化解析部１２２は、パタンマッチング処理又は閾値処理の結果から、内部空洞の３次元的な位置を判定する。なお、振動周波数、振幅及び位相を導出する処理（時間応答の処理）に、高速フーリエ変換、ウェーブレット変換などの各種周波数解析手法が用いられてもよい。
【００７９】
異常判定部１２０は、空間分布解析部１２１と時間変化解析部１２２との解析結果から、構造物の異常が発生している箇所と異常の種類とを判定する。判定結果は、異常マップ作成部１３０に送られる。異常マップ作成部１３０は、上述の各種数値情報に基づいて、欠陥の程度が表現された異常マップを作成することができる。異常マップ作成部１３０は、例えば、ひび割れの幅や深さ、剥離の寸法、内部空洞の寸法や表面からの深さなどが表現された異常マップを作成することができる。
【００８０】
また、異常マップ作成部１３０は、異常判定部１２０に組み込まれていても良い。この場合、異常マップ作成部１３０は、異常判定部１２０が行う構造物の欠陥状態の判定を、異常マップ作成部１３０が異常マップ(x,y,z)を作成する際に実行することができる。すなわち、この場合、異常マップ作成部１３０は、空間分布解析部１２１および時間変化解析部１２２から解析データを入手し、解析データに基づく欠陥状態の判定を実行する。
【００８１】
また、異常マップ作成部１３０によって出力される結果は、人が表示装置を介して直接可視化できる形態の情報であってもよいし、別の外部の装置が読み込むことができる形態の情報であってもよい。
【００８２】
［装置動作］
次に、本実施の形態における状態判定装置１００の動作について図６を用いて説明する。図６は、本実施の形態における状態判定装置の動作を示すフロー図である。以下の説明においては、適宜図１〜図５Ｂを参酌する。また、本実施の形態では、状態判定装置１００を動作させることによって、状態判定方法が実施される。よって、本実施の形態における状態判定方法の説明は、以下の状態判定装置１００の動作説明に代える。
【００８３】
まず、前提として、撮像装置２００は、荷重を掛ける前後での時系列画像を撮影する。すなわち、撮像装置２００は、荷重を掛ける前後での変位量を算出する基準となる、荷重を掛ける前のフレーム画像を撮影し、さらに、荷重を掛け始めから終わりまでのフレーム画像を撮影し、撮影されたフレーム画像を状態判定装置１００に出力する。また、測距装置３００は、撮像装置２００が基準フレーム画像を撮影した時の撮像装置２００と構造物４００の表面との距離を計測し、計測された距離を状態判定装置１００に出力する。
【００８４】
図６に示すように、まず、パラメータ推定部１１０は、撮像装置２００から出力されてきた時系列画像と、測距装置３００から出力されてきた距離情報とを用いて、画像が撮影された時刻における撮像装置２００と構造物表面との間の相対的な運動パラメータを推定する（ステップＡ１）。
【００８５】
次に、異常判定部１２０において、空間分布解析部１２１は、ステップＡ１で推定された運動パラメータに対して空間微分を行ない、３次元空間分布を算出する。そして、空間分布解析部１２１は、算出した３次元空間分布と、予め作成されている３次元空間分布とを比較し、比較の結果に基づいて、構造物４００の異常を判定する（ステップＡ２）。
【００８６】
具体的には、ステップＡ２では、空間分布解析部１２１は、たわみ量の大きさ、又は水平分布を、予め記憶された閾値又は予め記憶された内部空洞周りの変位のパタンと比較し、劣化しているかどうかを判断する。そして、空間分布解析部１２１は、判断の結果から、構造物表面における各点の異常の種類及び程度を特定する２次元分布を作成し、作成した２次元分布を異常マップ作成部１３０に入力する。なお、異常判定部１２０が状態判定をするための十分な枚数の時系列画像が得られていない場合は、十分な枚数の時系列画像が得られてから、再度ステップＡ１が実行される。
【００８７】
次に、異常判定部１２０において、時間変化解析部１２２は、運動パラメータの時間変化を算出し、算出した時間変化と予め作成されている時間変化とを比較し、比較の結果に基づいて、構造物４００の異常を判定する（ステップＡ３）。即ち、時間変化解析部１２２は、運動パラメータの時系列変化（構造物表面の変位の時間応答）を解析することで劣化状態を判断する。
【００８８】
具体的には、時間変化解析部１２２は、先ず、構造体表面の各部分における、x方向、y方向、z方向の変位成分、及びその微分情報について、振動周波数、振幅、位相の変位分布図を作成する。次いで、時間変化解析部１２２は、変位分布図に、予め記憶された内部空洞周りの振動周波数、振幅、位相のパタンを回転、拡大縮小して、パタンマッチング処理又は閾値処理を実行して、時間周波数分布を作成する。
【００８９】
時間周波数分布は、振幅及び位相で規定されている。従って、時間変化解析部１２２は、構造物表面の場所に応じて、時間周波数分布における振幅及び位相が異なる特徴を有する場合は、これらの特徴からひび割れ、剥離、内部空洞の状態を判定する。その後、時間変化解析部１２２は、時間周波数分布の算出結果と欠陥の判定結果とを、異常マップ作成部１３０に入力する。
【００９０】
次に、異常マップ作成部１０は、ステップＡ２及びＡ３で入力された情報に基づいて、異常マップ(x,y,z)を作成する（ステップＡ４）。具体的には、空間分布解析部１２１及び時間変化解析部１２２によって入力された情報は、X-Y-Z座標上の点(x,y,z)に関与するデータ群である。これらの情報は、異常判定部１２０内の空間分布解析部１２１及び時間変化解析部１２２による構造物の状態の判定結果を示している。
【００９１】
これらの判定結果は、X方向の変位量又は変位分布図、Y方向の変位量又は変位分布図、Z方向の変位量又は変位分布図、及び各方向の微分変位量又は微分変位分布図を含んでいる。そのため、異常マップ作成部１３０は、例えば、Y方向の変位量による判定ができないなどにより、判定結果のデータに欠落が生じても、X方向の変位量と微分変位量とによる判定結果が得られていれば、X-Y-Z座標中の当該の箇所の状態を決定できる。そして、この決定に基づいて、異常マップ作成部１３０は、異常マップ(x,y,z)を作成することができる。
【００９２】
また、欠陥状態の判定に際して、X方向変位、Y方向変位、Z方向変位、それぞれの判定が喰い違った場合、異常マップ作成部１３０は、多数決により、欠陥状態を決定しても良い。また、異常マップ作成部１３０は、判定基準である閾値と最も差の大きい項目を、欠陥箇所に決定しても良い。
【００９３】
また、異常マップ作成部１３０は、数値情報に基づいて、欠陥の程度を表現することができる。異常マップ作成部１３０は、例えば、ひび割れの幅、ひび割れの深さ、剥離の寸法、内部空洞の寸法、及び内部空洞の表面からの深さなどによって、欠陥の程度を表現することができる。
【００９４】
［実施の形態による効果］
以上、本実施形態では、構造物４００の表面の面内変位と、構造物４００と撮像装置２００との距離による面外変位とが分離されて、面内変位のみが抽出される。このため、本実施の形態によれば、構造物における、ひび割れ、剥離、内部空洞などの欠陥を区別した検出を、遠隔から非接触で精度良く行うことができる。
【００９５】
［プログラム］
本実施の形態におけるプログラムは、コンピュータに、図６に示すステップＡ１〜Ａ４を実行させるプログラムであれば良い。このプログラムをコンピュータにインストールし、実行することによって、本実施の形態における状態判定装置１００と状態判定方法とを実現することができる。この場合、コンピュータのＣＰＵ（Central Processing Unit）は、パラメータ推定部１１０、異常判定部１２０、及び異常マップ作成部１３０として機能し、処理を行なう。
【００９６】
また、本実施の形態におけるプログラムは、複数のコンピュータによって構築されたコンピュータシステムによって実行されても良い。この場合は、例えば、各コンピュータが、それぞれ、パラメータ推定部１１０、異常判定部１２０、及び異常マップ作成部１３０のいずれかとして機能しても良い。
【００９７】
ここで、本実施の形態におけるプログラムを実行することによって、状態判定装置１００を実現するコンピュータについて図７を用いて説明する。図７は、本実施の形態における状態判定装置を実現するコンピュータの一例を示すブロック図である。
【００９８】
図７に示すように、コンピュータ５００は、ＣＰＵ５０１と、メインメモリ５０２と、記憶装置５０３と、入力インターフェイス５０４と、表示コントローラ５０５と、データリーダ／ライタ５０６と、通信インターフェイス５０７とを備える。これらの各部は、バス５１１を介して、互いにデータ通信可能に接続される。
【００９９】
ＣＰＵ５０１は、記憶装置５０３に格納された、本実施の形態におけるプログラム（コード）をメインメモリ５０２に展開し、これらを所定順序で実行することにより、各種の演算を実施する。メインメモリ５０２は、典型的には、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）等の揮発性の記憶装置である。また、本実施の形態におけるプログラムは、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体５１０に格納された状態で提供される。なお、本実施の形態におけるプログラムは、通信インターフェイス５０７を介して接続されたインターネット上で流通するものであっても良い。
【０１００】
また、記憶装置５０３の具体例としては、ハードディスクドライブの他、フラッシュメモリ等の半導体記憶装置が挙げられる。入力インターフェイス５０４は、ＣＰＵ５０１と、キーボード及びマウスといった入力機器５０８との間のデータ伝送を仲介する。表示コントローラ５０５は、ディスプレイ装置５０９と接続され、ディスプレイ装置５０９での表示を制御する。
【０１０１】
データリーダ／ライタ５０６は、ＣＰＵ５０１と記憶媒体５１０との間のデータ伝送を仲介し、記憶媒体５１０からのプログラムの読み出し、及びコンピュータ５００における処理結果の記憶媒体５１０への書き込みを実行する。通信インターフェイス５０７は、ＣＰＵ５０１と、他のコンピュータとの間のデータ伝送を仲介する。
【０１０２】
また、記憶媒体５１０の具体例としては、ＣＦ（Compact Flash（登録商標））及びＳＤ（Secure Digital、登録商標）等の汎用的な半導体記憶デバイス、フレキシブルディスク（Flexible Disk）等の磁気記憶媒体、又はＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disk Read Only Memory）などの光学記憶媒体が挙げられる。
【０１０３】
また、本実施の形態における状態判定装置１００は、プログラムがインストールされたコンピュータではなく、各部の機能を備える回路等のハードウェアを用いることによっても実現可能である。更に、状態判定装置１００は、一部がプログラムで実現され、残りの部分がハードウェアで実現されていてもよい。
【０１０４】
上述した実施の形態の一部又は全部は、以下に記載する（付記１）〜（付記１５）によって表現することができるが、以下の記載に限定されるものではない。
【０１０５】
（付記１）
撮像装置によって構造物を撮影することで得られた時系列画像、及び前記撮像装置から前記構造物までの距離の計測値を用いて、前記撮像装置に対する前記構造物の表面の相対的な運動を表す運動パラメータを推定する、パラメータ推定手段と、
前記運動パラメータの推定の結果を用いて、前記構造物の異常を判定する、異常判定手段と、
を備えている、ことを特徴とする状態判定装置。
【０１０６】
（付記２）
前記パラメータ推定手段は、前記運動パラメータの時系列変化を表す誤差関数を最小化することによって、前記運動パラメータを推定する、
付記１に記載の状態判定装置。
【０１０７】
（付記３）
前記異常判定手段は、前記運動パラメータに対して空間微分を行なうことによって、３次元空間分布を算出し、算出した前記３次元空間分布と予め作成されている３次元空間分布とを比較し、比較の結果に基づいて、前記構造物の異常を判定する、
付記１または２に記載の状態判定装置。
【０１０８】
（付記４）
前記異常判定手段は、前記運動パラメータの時間変化を算出し、算出した前記時間変化と予め作成されている時間変化とを比較し、比較の結果に基づいて、前記構造物の異常を判定する、
付記１から３のいずれか１項に記載の状態判定装置。
【０１０９】
（付記５）
前記異常判定手段による判定の結果に基づいて、前記構造物において前記異常が発生している箇所と前記異常の種類とを示すマップを作成する、異常マップ作成手段を、更に備えている、
付記１から４のいずれか１項に記載の状態判定装置。
【０１１０】
（付記６）
撮像装置によって構造物を撮影することで得られた時系列画像、及び前記撮像装置から前記構造物までの距離の計測値を用いて、前記撮像装置に対する前記構造物の表面の相対的な運動を表す運動パラメータを推定する、パラメータ推定を行い、
前記運動パラメータの推定の結果を用いて、前記構造物の異常を判定する、異常判定を行う、
ことを特徴とする状態判定方法。
【０１１１】
（付記７）
前記パラメータ推定において、前記運動パラメータの時系列変化を表す誤差関数を最小化することによって、前記運動パラメータを推定する、
付記６に記載の状態判定方法。
【０１１２】
（付記８）
前記パラメータ推定において、前記運動パラメータに対して空間微分を行なうことによって、３次元空間分布を算出し、算出した前記３次元空間分布と予め作成されている３次元空間分布とを比較し、比較の結果に基づいて、前記構造物の異常を判定する、
付記６または７に記載の状態判定方法。
【０１１３】
（付記９）
前記異常判定において、更に、前記運動パラメータの時間変化を算出し、算出した前記時間変化と予め作成されている時間変化とを比較し、当該比較の結果を含めて、前記構造物の異常を判定する、
付記６から８のいずれか１項に記載の状態判定方法。
【０１１４】
（付記１０）
前記異常判定による判定の結果に基づいて、前記構造物において前記異常が発生している箇所と前記異常の種類とを示すマップを作成する、異常マップ作成を更に行う、
付記６から９のいずれか１項に記載の状態判定方法。
【０１１５】
（付記１１）
コンピュータに、
撮像装置によって構造物を撮影することで得られた時系列画像、及び前記撮像装置から前記構造物までの距離の計測値を用いて、前記撮像装置に対する前記構造物の表面の相対的な運動を表す運動パラメータを推定する、パラメータ推定処理と、
前記運動パラメータの推定の結果を用いて、前記構造物の異常を判定する、異常判定処理と、
を実行させるプログラムを記憶する記憶媒体。
【０１１６】
（付記１２）
前記パラメータ推定処理において、前記運動パラメータの時系列変化を表す誤差関数を最小化することによって、前記運動パラメータを推定する、
付記１１に記載の記憶媒体。
【０１１７】
（付記１３）
前記異常判定処理において、前記運動パラメータに対して空間微分を行なうことによって、３次元空間分布を算出し、算出した前記３次元空間分布と予め作成されている３次元空間分布とを比較し、比較の結果に基づいて、前記構造物の異常を判定する、
付記１１または１２に記載の記憶媒体。
【０１１８】
（付記１４）
前記異常判定処理おいて、更に、前記運動パラメータの時間変化を算出し、算出した前記時間変化と予め作成されている時間変化とを比較し、当該比較の結果を含めて、前記構造物の異常を判定する、
付記１１から１３のいずれか１項に記載の記憶媒体。
【０１１９】
（付記１５）
前記プログラムは、前記コンピュータに、
前記異常判定処理による判定の結果に基づいて、前記構造物において前記異常が発生している箇所と前記異常の種類とを示すマップを作成する、異常マップ作成処理を、更に実行させる、
付記１１から１４のいずれか１項に記載の記憶媒体。
【０１２０】
以上、実施の形態を参照して本発明を説明したが、本発明は上記実施の形態に限定されるものではない。本発明の構成や詳細には、本発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
【０１２１】
この出願は、２０１６年６月２３日に出願された日本出願特願２０１６−１２４８７７を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
【産業上の利用可能性】
【０１２２】
以上のように、本発明によれば、面内変位と面外変位とを分離しつつ、撮像装置の条件に影響されることなく、構造物の異常を遠隔から非接触で判定することができる。本発明は、トンネル、橋梁等の構造物の状態の判定が必要な分野に有用である。
【符号の説明】
【０１２３】
１００    状態判定装置
１１０    パラメータ推定部
１２０    異常判定部
１２１    空間分布解析部
１２２    時間変化解析部
１３０    異常マップ作成部
２００    撮像装置
３００    測距装置
５００  コンピュータ
５０１  ＣＰＵ
５０２  メインメモリ
５０３  記憶装置
５０４  入力インターフェイス
５０５  表示コントローラ
５０６  データリーダ／ライタ
５０７  通信インターフェイス
５０８  入力機器
５０９  ディスプレイ装置
５１０  記憶媒体
５１１  バス
【図１】
2017221965.tif 000010
【図２】
2017221965.tif 000011
【図３Ａ】
2017221965.tif 000012
【図３Ｂ】
2017221965.tif 000013
【図３Ｃ】
2017221965.tif 000014
【図３Ｄ】
2017221965.tif 000015
【図４】
2017221965.tif 000016
【図５Ａ】
2017221965.tif 000017
【図５Ｂ】
2017221965.tif 000018
【図６】
2017221965.tif 000019
【図７】
2017221965.tif 000020
【図８】
2017221965.tif 000021
【手続補正書】
【提出日】平成30年12月13日(2018.12.13)
【手続補正２】
【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】
撮像装置によって構造物を撮影することで得られた時系列画像、及び前記撮像装置から前記構造物までの距離の計測値を用いて、前記撮像装置に対する前記構造物の表面の相対的な運動を表す運動パラメータを推定する、パラメータ推定手段と、
前記運動パラメータの推定の結果を用いて、前記構造物の異常を判定する、異常判定手段と、
を備えている、ことを特徴とする状態判定装置。
【請求項２】
前記パラメータ推定手段は、前記運動パラメータの時系列変化を表す誤差関数を最小化することによって、前記運動パラメータを推定する、
請求項１に記載の状態判定装置。
【請求項３】
前記異常判定手段は、前記運動パラメータに対して空間微分を行なうことによって、３次元空間分布を算出し、算出した前記３次元空間分布と予め作成されている３次元空間分布とを比較し、比較の結果に基づいて、前記構造物の異常を判定する、
請求項１または２に記載の状態判定装置。
【請求項４】
前記異常判定手段は、前記運動パラメータの時間変化を算出し、算出した前記時間変化と予め作成されている時間変化とを比較し、比較の結果に基づいて、前記構造物の異常を判定する、
請求項１から３のいずれか１項に記載の状態判定装置。
【請求項５】
前記異常判定手段による判定の結果に基づいて、前記構造物において前記異常が発生している箇所と前記異常の種類とを示すマップを作成する、異常マップ作成手段を、更に備えている、
請求項１から４のいずれか１項に記載の状態判定装置。
【請求項６】
撮像装置によって構造物を撮影することで得られた時系列画像、及び前記撮像装置から前記構造物までの距離の計測値を用いて、前記撮像装置に対する前記構造物の表面の相対的な運動を表す運動パラメータを推定する、パラメータ推定を行い、
前記運動パラメータの推定の結果を用いて、前記構造物の異常を判定する、異常判定を行う、
ことを特徴とする状態判定方法。
【請求項７】
前記パラメータ推定において、前記運動パラメータの時系列変化を表す誤差関数を最小化することによって、前記運動パラメータを推定する、
請求項６に記載の状態判定方法。
【請求項８】
前記異常判定において、前記運動パラメータに対して空間微分を行なうことによって、３次元空間分布を算出し、算出した前記３次元空間分布と予め作成されている３次元空間分布とを比較し、比較の結果に基づいて、前記構造物の異常を判定する、
請求項６または７に記載の状態判定方法。
【請求項９】
コンピュータに、
撮像装置によって構造物を撮影することで得られた時系列画像、及び前記撮像装置から前記構造物までの距離の計測値を用いて、前記撮像装置に対する前記構造物の表面の相対的な運動を表す運動パラメータを推定する、パラメータ推定処理と、
前記運動パラメータの推定の結果を用いて、前記構造物の異常を判定する、異常判定処理と、
を実行させるプログラム。
【請求項１０】
前記異常判定処理において、前記運動パラメータに対して空間微分を行なうことによって、３次元空間分布を算出し、算出した前記３次元空間分布と予め作成されている３次元空間分布とを比較し、比較の結果に基づいて、前記構造物の異常を判定する、
請求項９に記載のプログラム。
【国際調査報告】
2017221965.tif 000022
2017221965.tif 000023
2017221965.tif 000024
2017221965.tif 000025