(57)【要約】      （修正有）【課題】車体、或いは例えば、サスペンションアームや排気管等の車両に搭載する車両部品に有する錆をたとえ泥等で薄汚れた状態のままでも泥等の影響を受けずに正確に検出できる車両用錆検出装置、車両用錆検出システム、及び車両用錆検出方法を提供する。【解決手段】車体、或いは車両に配設する車両部品における錆検出対象エリアを撮像する撮像手段２０と、撮像手段２０により撮像した撮像画像を記憶する記憶手段と、撮像画像を基に画像処理する画像処理手段と、画像処理手段により画像処理した画像処理データを基に、錆検出結果を出力する錆検出結果出力手段４４，５０とを備え、画像処理手段は、ＲＧＢ形式で表される撮像画像の中のＲ成分をＧ成分、及びＢ成分よりも重く重み付け処理するものであることを特徴とする。【選択図】図１
2016024100.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車体、或いは車両に配設する車両部品における錆検出対象エリアを撮像する撮像手段と、
前記撮像手段により撮像した撮像画像を記憶する記憶手段と、
前記撮像画像を基に画像処理する画像処理手段と、
前記画像処理手段により画像処理した画像処理データを基に、錆検出結果を出力する錆検出結果出力手段とを備え、
前記画像処理手段は、ＲＧＢ形式で表される前記撮像画像の中のＲ成分をＧ成分、及びＢ成分よりも重く重み付け処理するものであることを特徴とする
車両用錆検出装置。
【請求項２】
前記画像処理手段は、
前記撮像画像のＲＧＢの各成分の重みについて、Ｒ成分に対してＧ成分とＢ成分との重みを等しく小さくすることを特徴とする
請求項１に記載の車両用錆検出装置。
【請求項３】
前記画像処理手段は、
前記撮像画像のＲ成分とＧ成分の重みを、１：０とすることを特徴とする
請求項１に記載の車両用錆検出装置。
【請求項４】
前記画像処理手段では、前記重み付け処理したＲＧＢの各成分に基づく値と所定の階調の閾値との比較により前記撮像画像において赤錆エリアを抽出する赤錆エリア抽出処理を行う
請求項１乃至３のうちいずれかに記載の車両用錆検出装置。
【請求項５】
前記画像処理手段による前記重み付け処理の前処理として、前記撮像画像における前記錆検出対象エリアの中から錆検出対象となる車両部品に関する部品エリアを強調する部品エリア強調手段を備え、
前記画像処理手段は、
ＲＧＢ形式で表される前記撮像画像の代わりに、前記部品エリア強調手段により取得したＲＧＢ形式で表される部品エリア強調画像に基づいて該部品エリア強調画像の中の前記部品エリアに対して前記重み付け処理、及び前記赤錆エリア抽出処理を行うことを特徴とする
請求項４に記載の車両用錆検出装置。
【請求項６】
前記部品エリア強調画像と、前記画像処理手段により取得した赤錆エリア抽出画像とのＡＮＤ処理に基づいて目視錆評価用画像を取得する目視錆評価用画像取得手段を備え、
前記錆検出結果出力手段は、前記目視錆評価用画像を表示する
請求項５に記載の車両用錆検出装置。
【請求項７】
前記画像処理手段により取得した前記赤錆エリア抽出画像を基に、前記赤錆エリアの面積と、前記部品エリアに対する前記赤錆エリアの錆面積率とのうち少なくとも一方を演算する演算手段を備え、
前記錆検出結果出力手段は、前記錆面積と前記錆面積率とのうち少なくとも一方を出力する
請求項５、又は６に記載の車両用錆検出装置。
【請求項８】
車体、或いは車両に配設する車両部品における錆検出対象エリアを撮像する撮像手段と、
前記撮像手段により撮像した撮像画像を通信回線を通じて受信する通信手段と、
前記撮像画像を基に画像処理する画像処理手段と、
前記画像処理手段により画像処理した画像処理データを基に、錆検出結果を出力する錆検出結果出力手段とを備え、
前記画像処理手段は、ＲＧＢ形式で表される前記撮像画像の中のＲ成分をＧ成分、及びＢ成分よりも重く重み付け処理するものであることを特徴とする
車両用錆検出システム。
【請求項９】
車体、或いは車両に配設する車両部品における錆検出対象エリアを撮像する撮像ステップと、
前記撮像処理により撮像した撮像画像を記憶する記憶ステップと、
前記撮像画像を基に画像処理する画像処理ステップと、
前記画像処理ステップにより画像処理した画像処理データを基に、錆検出結果を出力する錆検出結果出力ステップとを行い、
前記画像処理ステップは、ＲＧＢ形式で表される前記撮像画像の中のＲ成分をＧ成分、及びＢ成分よりも重く重み付け処理することを特徴とする
車両用錆検出方法。
【請求項１０】
前記画像処理ステップでは、
前記撮像画像のＲＧＢの各成分の重みについて、Ｒ成分に対してＧ成分とＢ成分との重みを等しく小さくすることを特徴とする
請求項９に記載の車両用錆検出方法。
【請求項１１】
前記画像処理ステップでは、
前記撮像画像のＲ成分とＧ成分の重みを、１：０として行うことを特徴とする
請求項９に記載の車両用錆検出方法。
【請求項１２】
前記画像処理ステップでは、前記重み付け処理したＲＧＢの各成分に基づく値と所定の階調の閾値との比較により前記撮像画像において赤錆エリアを抽出する赤錆エリア抽出処理を行う
請求項９乃至１１のうちいずれかに記載の車両用錆検出方法。
【請求項１３】
前記画像処理ステップによる前記重み付け処理の前処理として、前記撮像画像における前記錆検出対象エリアの中から錆検出対象となる車両部品に関する部品エリアを強調する部品エリア強調ステップを行い、
前記画像処理ステップでは、
ＲＧＢ形式で表される前記撮像画像の代わりに、前記赤錆エリア強調処理により取得したＲＧＢ形式で表される部品エリア強調画像に基づいて該部品エリア強調画像の中の前記部品エリアに対して前記重み付け処理、及び前記赤錆エリア抽出処理を行うことを特徴とする
請求項１２に記載の車両用錆検出方法。
【請求項１４】
前記部品エリア強調画像と、前記赤錆エリア抽出処理により取得した赤錆エリア抽出画像とのＡＮＤ処理に基づいて目視錆評価用画像を取得する目視錆評価用画像取得ステップを行い、
前記錆検出結果出力ステップでは、前記目視錆評価用画像を出力する
請求項１３に記載の車両用錆検出方法。
【請求項１５】
前記画像処理ステップにより取得した前記赤錆エリア抽出画像を基に、前記赤錆エリアの面積と、前記部品エリアに対する前記赤錆エリアの錆面積率とのうち少なくとも一方を演算する演算ステップを行い、
前記錆検出結果出力ステップでは、前記錆面積と前記錆面積率とのうち少なくとも一方を出力する
請求項１３、又は１４に記載の車両用錆検出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、撮像手段により撮像した画像を用いた車両用錆検出装置、車両用錆検出システム、及び車両用錆検出方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
自動車は様々な環境の下で走行するため、車両の特に、床下の車両部品（懸架装置、フロア、排気管等）やフロアは、通常は、泥等で薄汚れているが、このような泥等は、例えば、軽く水で洗い流しただけでは、乾燥するとまた白くくすんだ状態となるなど、完全に除去し難しいという実情があった。
【０００３】
このような泥等の要因により、目視により錆を確認しようとしても、車体や車両部品の表面において錆を正確に検出することができず、特殊な能力や経験によらずに錆検出を客観的に行うことが困難であるという課題があった。
【０００４】
また、上述したように、例えば、泥を水で洗い流しただけでは、薄汚れを除去できず、泥等を完全に除去するにはスチーム洗浄や高圧洗浄、ブラッシングなど念入りに洗浄する必要があるが、このような念入りな洗浄は、工数やコストが嵩むという新たな課題が生じていた。
【０００５】
一方、車両用に関わらず、従来より様々な錆検出装置、又は錆検出方法が提案されている。  
例えば、特許文献１には、撮影した撮像対象の撮像画像を数値化して、画像中から解析に必要な対象物を切り出し、切り出した画像から錆等の劣化部と健全部を輝度の違い等に基づいて画像処理により分別し、劣化部の面積率を計算することにより劣化度を評価する建物屋根材の劣化評価方法が開示されている。
【０００６】
また、特許文献２には、表面に特定の波長域を有する光を照射し、その光の反射光の強度に基づいて錆等の異常を判定する表面異常判定方法および装置が開示されている。
【０００７】
しかし、特許文献１の建物屋根材の劣化評価方法の場合、例えば、泥の厚みや色の濃淡によって劣化部と健全部とを誤って分別してしまうおそれがあり、また、特許文献２の表面異常判定方法および装置の場合、泥の有無、付着量、或いは泥の組成等の違いにより誤判定するおそれがあり、いずれも錆検出の際の泥による検出誤差の影響について考慮されているとはいえず、泥と錆とを混同するおそれがあった。
【０００８】
このため、特許文献１，２に例示されるような従来の錆検出装置、又は錆検出方法の場合、泥領域を錆領域として過大検出するなどして正確に錆検出することが困難であった。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００９】
【特許文献１】特開平０７−３１８５１０号公報
【特許文献２】特開２００７−２１２３６４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
そこでこの発明は、車体、或いは例えば、サスペンションアームや排気管等の車両に搭載する車両部品に有する錆をたとえ泥等で薄汚れた状態のままでも泥等の影響を受けずに正確に検出できる車両用錆検出装置、車両用錆検出システム、及び車両用錆検出方法の提供を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
この発明による車両用錆検出装置は、車体、或いは車両に配設する車両部品における錆検出対象エリアを撮像する撮像手段と、前記撮像手段により撮像した撮像画像を記憶する記憶手段と、前記撮像画像を基に画像処理する画像処理手段と、前記画像処理手段により画像処理した画像処理データを基に、錆検出結果を出力する錆検出結果出力手段とを備え、前記画像処理手段は、ＲＧＢ形式で表される前記撮像画像の中のＲ成分をＧ成分、及びＢ成分よりも重く重み付け処理することを特徴とする。
【００１２】
上記構成によれば、前記画像処理手段によって、ＲＧＢ形式で表される前記撮像画像の中のＲ成分をＧ成分、及びＢ成分よりも重く重み付け処理することができるため、錆検出対象エリアがたとえ泥により薄汚れていても、泥と錆とを混同することなく、入念な洗浄等により薄汚れを完全に除去した場合と同様に、赤錆を正確に検出することができる。
【００１３】
この発明の一態様においては、前記画像処理手段は、前記撮像画像のＲＧＢの各成分の重みについて、Ｒ成分に対してＧ成分とＢ成分との重みを等しく小さくすることを特徴とする。
【００１４】
上記構成によれば、前記撮像画像のＲ成分に対してＧ成分とＢ成分とを等しく減少させることで画像の白成分を減少させて赤を強調することができ、錆検出対象エリアにおける赤錆エリアを強調することができる。
【００１５】
なお、Ｒ成分に対してＧ成分とＢ成分との重みを等しく小さくすることには、Ｇ成分とＢ成分とを、等しい比率でＲ成分よりも小さくなるように重み付けすることを含む。
【００１６】
またこの発明の一態様においては、前記画像処理手段は、前記撮像画像のＲ成分とＧ成分の重みを、１：０とすることを特徴とする。
【００１７】
上記構成によれば、赤錆は茶色であり（Ｒ成分：Ｇ成分＝２：１）、赤錆には青成分が少ないことに着目し、Ｇ成分のみを減少するように重み付け処理することで、演算を高速化することができつつ、Ｒ成分が強調されることにより、錆検出対象エリアがたとえ泥により薄汚れていても、洗浄等により薄汚れを除去した場合と同様に、赤錆を正確に検出することができる。
【００１８】
またこの発明の一態様においては、前記画像処理手段では、前記重み付け処理したＲＧＢの各成分に基づく値と所定の階調の閾値との比較により前記撮像画像において赤錆エリアを抽出する赤錆エリア抽出処理を行うことができる。
【００１９】
上記構成によれば、重み付け処理したＲＧＢの各成分に基づく値と所定の階調の閾値とを比較することにより、赤錆を検出するうえでノイズとなる成分を除去することができ、赤錆をより強調することができる。また、重み付け処理を行う過程で、重み付け処理後のＲＧＢの各成分の値が例えば、マイナス値になるなど実際にはあり得ない値になった場合でも実際に則した値へと整合をとることができるため、確実に、赤錆検出を行うことができる。
【００２０】
またこの発明の一態様においては、前記画像処理手段による前記重み付け処理の前処理として、前記撮像画像における前記錆検出対象エリアの中から錆検出対象となる車両部品に関する部品エリアを強調する部品エリア強調手段を備え、前記画像処理手段は、ＲＧＢ形式で表される前記撮像画像の代わりに、前記部品エリア強調手段により取得したＲＧＢ形式で表される部品エリア強調画像に基づいて該部品エリア強調画像の中の前記部品エリアに対して前記重み付け処理、及び前記赤錆エリア抽出処理を行うことを特徴とする。
【００２１】
上記構成によれば、前記部品エリア強調手段により、前記重み付け処理の前処理として、前記撮像画像の中から部品エリアを正確に強調し、前記画像処理手段では、この強調した部品エリアに対して前記重み付け処理、及び前記赤錆エリア抽出処理を行うことで、前記重み付け処理、及び前記赤錆エリア抽出処理を部品エリアに対して集中して行うことができるため、正確に、且つ、処理速度を高速化して錆検出を行うことができる。
【００２２】
またこの発明の一態様においては、前記部品エリア強調画像と、前記画像処理手段により取得した赤錆エリア抽出画像とのＡＮＤ処理に基づいて目視錆評価用画像を取得する目視錆評価用画像取得手段を備え、前記錆検出結果出力手段は、前記目視錆評価用画像を出力することができる。
【００２３】
上記構成によれば、前記目視錆評価用画像取得手段、及び前記錆検出結果出力手段により、前記目視錆評価用画像を出力するができるため、錆検出対象エリアが薄汚れた状態であっても、オペレータは、錆の部分とそれ以外の部分との違いを明確に識別することができ、部品の劣化を客観的に認識することができる。  
従って、錆検出の熟練者でなくても、容易に、且つ正確に劣化の状態を認識することができる。
【００２４】
またこの発明の一態様においては、前記画像処理手段により取得した前記赤錆エリア抽出画像を基に、前記赤錆エリアの面積と、前記部品エリアに対する前記赤錆エリアの錆面積率とのうち少なくとも一方を演算する演算手段を備え、前記錆検出結果出力手段は、前記錆面積と前記錆面積率とのうち少なくとも一方を出力することができる。
【００２５】
上記構成によれば、前記演算手段、及び前記錆検出結果出力手段により、前記錆面積と前記錆面積率とのうち少なくとも一方を出力することができるため、部品の劣化の状態を示す客観的な結果として出力することができる。
【００２６】
従って、錆検出の熟練者でなくても、容易に、且つ、正確に劣化の状態を認識することができ、例えば、錆に対する対策を講じる際の正確な判断材料に活かすことができる。
【００２７】
またこの発明の車両用錆検出システムは、車体、或いは車両に配設する車両部品における錆検出対象エリアを撮像する撮像手段と、前記撮像手段により撮像した撮像画像を通信回線を通じて受信する通信手段と、前記撮像画像を基に画像処理する画像処理手段と、前記画像処理手段により画像処理した画像処理データを基に、錆検出結果を出力する錆検出結果出力手段とを備え、前記画像処理手段は、ＲＧＢ形式で表される前記撮像画像の中のＲ成分をＧ成分、及びＢ成分よりも重く重み付け処理することを特徴とする。
【００２８】
前記通信回線は、専用線や既存の一般公衆回線を利用して構築された通信ネットワークであり、ＬＡＮ（Local Area Network）やＷＡＮ（Wide Area Network）等の様々な回線形態を適用することが可能であり、例えば、公衆無線回線網、ＩＳＤＮ回線網、電話回線網、通信衛星回線、ＣＡＴＶ回線網等の各種通信ネットワーク網と、ＩＰネットワーク等が含まれ、有線、又は無線を問わないものとする。
【００２９】
またこの発明の車両用錆検出方法は、車体、或いは車両に配設する車両部品における錆検出対象エリアを撮像する撮像ステップと、前記撮像処理により撮像した撮像画像を記憶する記憶ステップと、前記撮像画像を基に画像処理する画像処理ステップと、前記画像処理ステップにより画像処理した画像処理データを基に、錆検出結果を出力する錆検出結果出力ステップとを行い、前記画像処理ステップは、ＲＧＢ形式で表される前記撮像画像の中のＲ成分をＧ成分、及びＢ成分よりも重く重み付け処理することを特徴とする。
【００３０】
この発明の一態様においては、前記画像処理ステップでは、前記撮像画像のＲＧＢの各成分の重みについて、Ｒ成分に対してＧ成分とＢ成分との重みを等しく小さくすることを特徴とする。
【００３１】
またこの発明の一態様においては、前記画像処理ステップでは、前記撮像画像のＲ成分とＧ成分の重みを、１：０として行うことを特徴とする。
【００３２】
またこの発明の一態様においては、前記画像処理ステップでは、前記重み付け処理したＲＧＢの各成分に基づく値と所定の階調の閾値との比較により前記撮像画像において赤錆エリアを抽出する赤錆エリア抽出処理を行うことができる。
【００３３】
またこの発明の一態様においては、前記画像処理ステップによる前記重み付け処理の前処理として、前記撮像画像における前記錆検出対象エリアの中から錆検出対象となる車両部品に関する部品エリアを強調する部品エリア強調ステップを行い、前記画像処理ステップでは、ＲＧＢ形式で表される前記撮像画像の代わりに、前記赤錆エリア強調処理により取得したＲＧＢ形式で表される部品エリア強調画像に基づいて該部品エリア強調画像の中の前記部品エリアに対して前記重み付け処理、及び前記赤錆エリア抽出処理を行うことを特徴とする。
【００３４】
またこの発明の一態様においては、前記部品エリア強調画像と、前記赤錆エリア抽出処理により取得した赤錆エリア抽出画像とのＡＮＤ処理に基づいて目視錆評価用画像を取得する目視錆評価用画像取得ステップを行い、前記錆検出結果出力ステップでは、前記目視錆評価用画像を出力することができる。
【００３５】
またこの発明の一態様においては、前記画像処理ステップにより取得した前記赤錆エリア抽出画像を基に、前記赤錆エリアの面積と、前記部品エリアに対する前記赤錆エリアの錆面積率とのうち少なくとも一方を演算する演算ステップを行い、前記錆検出結果出力ステップでは、前記錆面積と前記錆面積率とのうち少なくとも一方を出力することができる。
【発明の効果】
【００３６】
この発明によれば、車体、或いは例えば、サスペンションアームや排気管等の車両に搭載する車両部品に有する錆をたとえ泥等で薄汚れた状態のままでも泥等の影響を受けずに正確に検出できる効果がある。
【図面の簡単な説明】
【００３７】
【図１】車両用錆検出システムのハードウェア構成の概略図。
【図２】パーソナルコンピュータのブロック図。
【図３】車両用錆検出処理を示すフローチャート。
【図４】撮影画像の説明図。
【図５】トリミング画像の説明図。
【図６】クラスタリング２値化処理画像の説明図。
【図７】第１実施形態の赤錆エリア抽出画像の説明図。
【図８】目視錆評価用画像の説明図。
【図９】錆検出対象エリアごとの車両部品に対する錆面積率を示すテーブル。
【図１０】第２実施形態の赤錆エリア抽出画像の説明図。
【発明を実施するための形態】
【００３８】
この発明の一実施例を以下図面に基づいて詳述する。  
（第１実施形態）  
第１実施形態の車両用錆検出システム１は、図１に示すように、リフタ装置１０とカメラ２０と照明装置３０とパーソナルコンピュータ４０とプリンタ５０とサーバ６０とを構成要素としている。  
なお、パーソナルコンピュータ４０とサーバ６０とは、インターネット７０を介して相互に接続されている。
【００３９】
リフタ装置１０は、車幅方向の両外側で立設した支柱１１と支持台１２とを備えた構成であり、支持台１２により、車両Ｃを車体下面から支持し、油圧等により、車両Ｃの底面を撮影可能な高さと床面との間で車両Ｃを昇降可能に構成している。
【００４０】
照明装置３０は、ストロボ装置で構成しているが、瞬間光に限らず、定常光を利用する装置、或いは双方を利用する装置であってもよく、例えば、蛍光灯、白熱灯、ＬＥＤ照明などで構成することができる。カメラ２０は、デジタルカメラ、或いはデジタルビデオカメラで構成することができる。  
なお、照明装置３０は、カメラ２０と別体に限らず、一体であってもよく、一体のものと別体のものの双方を備えてもよい。
【００４１】
印刷手段としてのプリンタ５０は、モノトーンプリンタ、セピアトーンプリンタ、又はカラープリンタで構成することができる。
【００４２】
パーソナルコンピュータ４０は、図２に示すように、ＣＰＵ４１、画像データ入力部４２、入力操作部４３、モニタ４４（表示部）、通信部４５、及び記憶部４６を備え、それぞれバス４７を介して接続されている。
【００４３】
ＣＰＵ４１は、記憶部４６に記憶されたプログラムデータ４６１等に基づいて各種処理を実行する。  
画像データ入力部４２は、例えば、ＵＳＢなどで接続される有線、又は無線の通信インターフェース部で構成することができるが、これに限らず、メモリカードなどの外部記憶媒体（リムーバブルディスク）の読み書きを行うメディアインターフェース部を採用してもよく、若しくは、これら態様の適宜の組み合わせであってもよい。
【００４４】
入力操作部４３は、キーボード、マウス、タッチパネル等で構成し、オペレータの操作に応じて入力したデータ、信号を受け付ける。
【００４５】
モニタ４４は、液晶ディスプレイ、ＣＲＴ等の周知の表示機器であり、タッチパネルを設けたディスプレイであってもよい。
【００４６】
通信部４５は、ＬＡＮを通じて、システムの内外のデータ通信を行い、ＣＰＵ４１が実行する各種プログラムに基づいて、システム内に受信したデータを記憶部４６に記憶したり、記憶部４６に記憶しているデータをシステム外へ送信する。
【００４７】
記憶部４６は、例えば、錆検出処理プログラム４６１Ｐ等の各種プログラムデータ４６１や錆検出処理に関する画像データ４６２など様々なデータを記憶したハードディスクなどの大容量メモリ（磁気データ）であるが、不揮発性メモリ（ＲＯＭ）に限らず、揮発性メモリ（ＲＡＭ）をも含む。
【００４８】
その他にも、記憶部４６には、撮像画像１２Ｄを編集、加工するうえで必要な画像編集ソフト４６３ａなど、様々なアプリケーション４６３を適宜、記憶している。
【００４９】
これら錆検出処理プログラム４６１Ｐや画像編集ソフト４６３ａは、通信部４５を介してダウンロードしたり、ＣＤ−ＲＯＭ等からインストールされ、記憶部４６に記憶される。
【００５０】
錆検出処理プログラム４６１Ｐは、グレースケール変換処理モジュール１４Ｐ、部品エリア強調処理モジュール１５Ｐ、重み付け処理モジュール１６１Ｐ、赤錆エリア抽出処理モジュール１６２Ｐ、目視錆評価用画像取得処理モジュール１７Ｐ、演算処理モジュール１８Ｐ、錆検出結果出力処理モジュール１９Ｐの各種モジュール（関数）を構成要素に有し、これらモジュールを実行するメインプログラムである。
【００５１】
画像データ４６２には、撮像画像１２Ｄと、該撮像画像１２Ｄを基に最終的に錆検出結果として得られる目視錆評価用画像１７Ｄとに加えて、撮像画像１２Ｄを基に目視錆評価用画像１７Ｄを得る過程で生成される中間生成画像データとして、例えば、トリミング画像１３Ｄ（元画像）、グレースケール形式元画像１４Ｄ、クラスタリング画像１５１Ｄ、クラスタリング２値化処理画像１５２Ｄ、部品エリア強調画像１５Ｄ、重み付け画像１６１Ｄ、赤錆エリア抽出画像１６２Ｄ等の画像データ４６２を記憶する。なお、これら画像データ４６２の中には、錆検出処理を行う過程において一時的に生成されるものも含まれるため、適宜、記憶部４６に一時記憶するものも含まれる。
【００５２】
また、サーバ６０についてもパーソナルコンピュータ４０と同様に、図示しないが、ＣＰＵや記憶部等を備えている。
【００５３】
上述した車両用錆検出システム１を用いて、錆検出する処理について図３に示すフローチャートを用いて説明する。  
まず、リフタ装置１０の支持台１２により車両Ｃを持ち上げ、車両Ｃの下面における錆検出をしたい車両部品を含む錆検出対象エリアＡに対して、適宜、照明装置３０によりストロボを照射しながら該錆検出対象エリアＡを例えば、カメラ２０で撮影する。これにより、図４に示すような撮像画像１２Ｄを取得する（ステップＳ１１）。
【００５４】
なお、錆検出対象エリアＡは、錆検出対象となる車両部品として、車両底面に配設されている、例えば、サスペンションクロスメンバ（以下、サスクロスという）、サスペンションアーム、サスペンションロアアーム、及びリアサスペンションクロスの前側トーコントロールリングとの取付け部の各部を含む複数のエリアとしている。また、車両底面の各錆検出対象エリアＡに含まれる車両部品は、高圧洗浄等せずに軽く水洗いした程度であり、車体から分解せずに車両底面に取りついた状態のままカメラ２０で撮影しているものとする。
【００５５】
また、以下の説明では、上述した複数の錆検出対象エリアＡを撮像した撮像画像のうち、特に示す場合を除き、図４（ａ）に示すように、サスクロスを含む錆検出対象エリアＡを下方から撮像した撮像画像１２Ｄと、図４（ｂ）に示すように、サスペンションアームを含む錆検出対象エリアＡを車両後方側下方から撮像した撮像画像１２Ｄに基づいて説明する。  
続いて、撮像画像１２Ｄのデータは、メモリーカードやＵＳＢケーブル等を介してカメラ２０から画像データ入力部４２を通じてパーソナルコンピュータ４０の記憶部４６に読み込まれ、該記憶部４６に画像データとして記憶される（ステップＳ１２）。
【００５６】
撮像画像１２Ｄに対して、記憶部４６にインストールされている画像編集ソフト４６３ａを用いるなどしてトリミング処理を行う（ステップＳ１３）。  
具体的には、撮像画像１２Ｄに表れている錆検出対象エリアＡの中において、サスクロスの部品エリアＡｐに対してそれ以外のエリアＡｎを切り取るように入力操作部４３によりトリミング処理することで、図５（ａ）、（ｂ）に示すように、部品エリアＡｐを抽出した部品エリア抽出画像としてのトリミング画像１３Ｄを取得することができ、該トリミング画像１３Ｄは、記憶部４６に画像データ４６２として記憶される（ステップＳ１３）。  
図５（ａ）は、サスクロスを含む錆検出対象エリアＡのトリミング画像１３Ｄを示し、図５（ｂ）は、サスペンションアームを含む錆検出対象エリアＡのトリミング画像１３Ｄを示す。なお、図５（ａ）中の部品エリアＡｐには、サスクロスのみならず、ロアアームにおけるサスクロスとの枢支部Ｔも含まれているようにトリミング処理されているものとする。
【００５７】
このトリミング画像１３Ｄは、錆検出処理するうえでの元画像となるＲＧＢ形式で表された画像であり、ＣＰＵ４１は、このトリミング画像１３Ｄ（元画像）に対して、ステップＳ１４以降の処理を記憶部４６に記憶されている錆検出処理プログラム４６１Ｐの各モジュール（関数）に基づいて錆検出処理を実行する。
【００５８】
具体的には、ＣＰＵ４１は、グレースケール変換処理モジュール１４Ｐの指令により、ＲＧＢ形式で表されたトリミング画像１３Ｄ（元画像）をグレースケール（２５６階調）に変換処理し、明度成分を抽出したグレースケール形式元画像１４Ｄを取得する（ステップＳ１４）。
【００５９】
続いてＣＰＵ４１は、ステップＳ１４において取得したグレースケール形式元画像１４Ｄに対して、部品エリア強調処理として、クラスタリング処理（ステップＳ１５１）とクラスタリング処理したクラスタリング画像１５１Ｄの２値化処理（ステップＳ１５２）とをこの順で行う（ステップＳ１５）。
【００６０】
具体的には、ステップＳ１５１のクラスタリング処理では、ＣＰＵ４１は、グレースケール形式元画像１４Ｄの画素ごとの明度を、部品エリア強調処理モジュール１５Ｐの指令に基づいて、公知の重み付け平均法の一つである例えば、Ｋ−ｍｅａｎｓ法（Ｋ平均法）により、２５６階調から５０階調に明度を落とすクラスタリング処理を行う。
【００６１】
ここで、ステップＳ１４において取得したグレースケール形式元画像１４Ｄは、錆検出対象エリアＡにおける部品エリア以外のエリアＡｎは明度が０で黒色であるのに対して、部品エリアＡｐは明度が非ゼロである、つまり、０でないことから、ステップＳ１５１において、グレースケール形式元画像１４Ｄの各画素の明度を２５６階調から５０階調に落とすことで、部品エリアＡｐと部品エリア以外のエリアＡｎとの明度の違いを強調することができる。
【００６２】
続く、クラスタリング画像１５１Ｄの２値化処理（ステップＳ１５２）では、ＣＰＵ４１は、部品エリア強調処理モジュール１５Ｐの指令に基づいて、ステップＳ１５１で取得したクラスタリング画像１５１Ｄの錆検出対象エリアＡを、ステップＳ１５１で強調された黒部分と、そうでない部分とに２値化処理し、クラスタリング２値化処理画像１５２Ｄを取得する。これにより、図６（ａ）、（ｂ）に示すように、錆検出対象エリアＡの中において、部品エリア以外のエリアＡｎが黒部分とするのに対して部品エリアＡｐが白部分となり、部品エリア以外のエリアＡｎに対して部品エリアＡｐがさらに強調される。  
なお、図６（ａ）は、サスクロスを含む錆検出対象エリアＡのクラスタリング２値化処理画像１５２Ｄを示し、図６（ｂ）は、サスペンションアームを含む錆検出対象エリアＡのクラスタリング２値化処理画像１５２Ｄを示す。
【００６３】
ここで、クラスタリング画像１５１Ｄの２値化処理（ステップＳ１５２）では、クラスタリング画像１５１Ｄを２値化処理する際の明度の閾値を、５０階調の中で１０に設定し、ＣＰＵ４１は、部品エリア強調処理モジュール１５Ｐの指令に基づいて、明度が１０以上であれば、白部分と判定し、明度が１０より小さければ、黒部分と判定している。但し、このように明度の閾値を１０に設定することで、高確度で部品領域が抽出できる点で好ましいが、明度の閾値は、１０に設定するに限らず、任意の値に設定してもよい。
【００６４】
なお、ステップＳ１５では、ステップＳ１３で取得したトリミング画像１３ＤとステップＳ１５２で取得したクラスタリング２値化処理画像１５２Ｄとに基づいて、最終的に、錆検出対象エリアＡの中で部品エリアＡｐが強調されたＲＧＢ形式で表される部品エリア強調画像１５Ｄを取得できる。
【００６５】
例えば、ステップＳ１３で取得したＲＧＢ形式で表されたトリミング画像１３Ｄ中の錆検出対象エリアＡにおいて、ステップＳ１５２で取得したクラスタリング２値化処理画像１５２Ｄの黒部分に相当するエリアＡｎを取り除くなどの処理により、錆検出対象エリアＡの中で部品エリア以外のエリアＡｎをマスキング処理することができ、部品エリアＡｐが強調されたＲＧＢ形式で表される部品エリア強調画像１５Ｄを取得できる。
【００６６】
続いてＣＰＵ４１は、部品エリア強調画像１５Ｄに対して、赤錆エリア強調抽出処理として、赤錆エリアＡｐｗを強調する重み付け処理（ステップＳ１６１）と重み付け処理した重み付け画像１６１Ｄを基に、赤錆エリアＡｐｗを抽出する赤錆エリア抽出処理（ステップＳ１６２）とをこの順で行う（ステップＳ１６）。
【００６７】
具体的に、重み付け処理（ステップＳ１６１）では、ＣＰＵ４１は、重み付け処理モジュール１６１Ｐの指令により、ＲＧＢ形式で表される部品エリア強調画像１５Ｄに対してＲ成分（赤成分）をＧ成分（緑成分）、及びＢ成分（青成分）よりも重く重み付け処理する（ステップＳ１６１）。これにより茶成分を強調している。
【００６８】
すなわち、重み付け処理では、部品エリア強調画像１５ＤのＲＧＢの各成分の重みについて、Ｒ成分に対してＧ成分とＢ成分との重みを等しく小さくする処理を行っている。
【００６９】
具体的には、部品エリア強調画像１５Ｄの画素ごとのＲＧＢの各成分の色成分値に対して、それぞれ１．０倍、０．５倍、０．５倍を掛け合わせていき、重み付け画像１６１Ｄを取得するとともに、部品エリア強調画像１５Ｄの画素ごとに、赤成分値−｛緑成分値＋青成分値｝により算出される重み付け成分値を算出する（ステップＳ１６１）。
【００７０】
続く、赤錆エリア抽出処理（ステップＳ１６２）では、ＣＰＵ４１は、赤錆エリア抽出処理モジュール１６２Ｐの指令に基づいて、ステップＳ１６１で取得した重み付け画像１６１Ｄを、ステップＳ１６１において画素ごとに算出した重み付け成分値と、所定の閾値との比較に基づいて２値化処理する。
【００７１】
具体的には、重み付け画像１６１Ｄの画素ごとの重み付け成分値の閾値を、２５６階調の中で２０に設定し、重み付け画像１６１Ｄの画素ごとに、重み付け成分値が、所定の閾値である２０以上となり赤成分が高い場合は、白部分（Ａｐｗ）とし、２０よりも小さくなり赤成分が低い場合には黒部分Ａｐｂとする２値化処理し、図７（ａ）、（ｂ）に示すような赤錆エリア抽出画像１６２Ｄを取得する（ステップＳ１６２）。  
なお、図７（ａ）は、サスクロスを含む錆検出対象エリアＡの赤錆エリア抽出画像１６２Ｄを示し、図７（ｂ）は、サスペンションアームを含む錆検出対象エリアＡの赤錆エリア抽出画像１６２Ｄを示す。
【００７２】
続いて、目視錆評価用画像取得処理（ステップＳ１７）では、ＣＰＵ４１は、目視錆評価画像取得処理モジュール１７Ｐの指令に基づいて、ステップＳ１５で取得した部品エリア強調画像１５Ｄと、ステップＳ１６２で取得した赤錆エリア抽出画像１６２ＤとのＡＮＤ処理（論理積演算処理）に基づいて、目視により錆評価し易い図８（ａ）、（ｂ）に示すような目視錆評価用画像１７Ｄを取得する。  
なお、図８（ａ）は、サスクロスを含む錆検出対象エリアＡの目視錆評価用画像１７Ｄを示し、図８（ｂ）は、サスペンションアームを含む錆検出対象エリアＡの目視錆評価用画像１７Ｄを示す。
【００７３】
なお、ステップＳ１７の目視錆評価用画像取得処理は、ステップＳ１５で取得した部品エリア強調画像１５Ｄと、ステップＳ１６２で取得した赤錆エリア抽出画像１６２ＤとのＡＮＤ処理で行うことが好ましいが、これに限らず、例えば、ステップＳ１５で取得した部品エリア強調画像１５Ｄの代わりに、ステップＳ１３で取得したトリミング画像１３Ｄ（元画像）を用いてもよい。
【００７４】
ＣＰＵ４１は、演算処理モジュール１８Ｐの指令に基づいて、ステップＳ１６２において取得した赤錆エリア抽出画像１６２Ｄ、或いはステップＳ１７において取得した目視錆評価用画像１７Ｄを基に、例えば、部品エリアＡｐに対する赤錆エリアＡｐｗの錆面積率を演算する演算処理を行い、錆検出対象エリアＡごとの錆面積率データを適宜、記憶部４６に記憶する（ステップＳ１８）。
【００７５】
なお、部品エリアＡｐに対する赤錆エリアＡｐｗの錆面積率は、（赤錆エリア抽出画像１６２Ｄにおける赤錆エリアＡｐｗに相当する白部分の画素数）／（クラスタリング２値化処理画像１５２Ｄ、或いは部品エリア強調画像１５Ｄにおける部品エリアＡに相当する白部分の画素数）×１００を基に算出することができる。ちなみに、赤錆エリアＡｐｗの錆面積は、（赤錆エリア抽出画像１６２Ｄにおける赤錆エリアＡｐｗに相当する白部分の画素数）×（画素分解能）を基に算出することができる。なお、画素分解能は１画素あたりのサイズ（ｍｍ）である。
【００７６】
ＣＰＵ４１は、錆検出結果出力処理モジュール１９Ｐの指令に基づいて、ステップＳ１７で取得した図８（ａ）、（ｂ）に示すような目視錆評価用画像１７Ｄと、ステップＳ１８で演算した部品エリアＡｐに対する赤錆エリアＡｐｗの錆面積率とを錆検出結果としてモニタ４４に表示するとともに、部品エリアＡｐに対する赤錆エリアＡｐｗの錆面積率をプリンタ５０に出力し、錆検出処理を終了する（ステップＳ１９）。
【００７７】
なお、部品エリアＡｐに対する赤錆エリアＡｐｗの錆面積率については、図９（ａ）に示すように、６つの錆検出対象エリアＡごとに錆面積率テーブルにまとめており、この錆面積率テーブルはモニタ４４により一覧表示される。
【００７８】
上述したように、上記実施例の車両用錆検出システム１は、図１、及び図２に示すように、車体、或いは車両Ｃに配設する車両部品として例えば、サスクロスやサスペンションアームを含む錆検出対象エリアＡを撮像する撮像手段としてのカメラ２０と、該カメラ２０により撮像した撮像画像１２Ｄを記憶する記憶手段としての記憶部４６と、撮像画像１２Ｄを基に画像処理する画像処理手段としての錆検出処理プログラム４６１Ｐに基づく処理を実行するＣＰＵ４１と、該ＣＰＵ４１により画像処理した画像処理データとしての目視錆評価用画像１７Ｄ、及び部品エリアＡｐに対する赤錆エリアＡｐｗの錆面積率を基に、錆検出結果として図８に示すような目視錆評価用画像１７Ｄ、及び図９（ａ）に示すような錆面積率テーブルを出力する錆検出結果出力手段としてのモニタ４４やプリンタ５０を備え、画像処理手段としての錆検出処理プログラム４６１Ｐの特に、重み付け処理モジュール１６１Ｐに基づく処理を実行するＣＰＵ４１は、ＲＧＢ形式で表される撮像画像１２Ｄの中のＲ成分をＧ成分、及びＢ成分よりも重く重み付け処理するものである。
【００７９】
この構成によれば、錆検出処理プログラム４６１Ｐの特に、重み付け処理モジュール１６１Ｐに基づく処理を実行するＣＰＵ４１によって、ＲＧＢ形式で表される撮像画像１２Ｄの中のＲ成分をＧ成分、及びＢ成分よりも重く重み付け処理することができるため、錆検出対象エリアＡがたとえ泥により薄汚れていても、泥と錆とが混同することなく、洗浄等により薄汚れを除去した場合と同様に、赤錆を正確に検出することができる。
【００８０】
この発明の一実施形態においては、錆検出処理プログラム４６１Ｐの特に、重み付け処理モジュール１６１Ｐに基づく処理を実行するＣＰＵ４１は、撮像画像１２ＤのＲＧＢの各成分の重みについて、Ｒ成分に対してＧ成分とＢ成分との重みを等しく小さくすることを特徴とする。
【００８１】
この構成によれば、撮像画像１２ＤのＲ成分に対してＧ成分とＢ成分とを等しく減少させることでＲ成分をＧ成分、及びＢ成分よりも重く重み付けしたことにより、画像の白成分を減少させて赤を強調することで、錆検出対象エリアＡにおける赤錆エリアＡｐｗを強調することができる。
【００８２】
またこの発明の一実施形態においては、画像処理手段としての錆検出処理プログラム４６１Ｐの特に、赤錆エリア抽出処理モジュール１６２Ｐに基づく処理を実行するＣＰＵ４１では、上述のように、重み付け処理したＲＧＢの各成分に基づく値と、所定の階調の閾値（＝２０）との比較により撮像画像１２Ｄにおいて赤錆エリアＡｐｗを抽出する赤錆エリア抽出処理（ステップ１６２）を行うことを特徴とする。
【００８３】
上記構成によれば、重み付け処理したＲＧＢの各成分に基づく値と所定の階調の閾値とを比較することにより、赤錆を検出するうえでノイズとなる成分を除去することができ、赤錆をより強調することができる。また、重み付け処理を行った後のＲＧＢの各成分の値が例えば、マイナス値になるなど実際にはあり得ない値になることを防ぎ、実際に則した値へと整合をとることができるため、確実に、赤錆検出を行うことができる。
【００８４】
またこの発明の一実施形態においては、ＣＰＵ４１による重み付け処理の前処理として、撮像画像１２Ｄにおける錆検出対象エリアＡの中から車両部品としてのサスクロスやサスペンションアーム等の部品エリアＡｐを強調する部品エリア強調手段としての錆検出処理プログラム４６１Ｐの特に、部品エリア強調処理モジュール１５Ｐに基づく処理を実行するＣＰＵ４１を備え、画像処理手段としての錆検出処理プログラム４６１Ｐの特に、重み付け処理モジュール１６１Ｐ、及び赤錆エリア抽出処理モジュール１６２Ｐに基づく処理を実行するＣＰＵ４１は、ＲＧＢ形式で表される撮像画像１２Ｄの代わりに、錆検出処理プログラム４６１Ｐの特に、部品エリア強調処理モジュール１５Ｐに基づく処理を実行するＣＰＵ４１により取得したＲＧＢ形式で表される部品エリア強調画像１５Ｄに基づいて該部品エリア強調画像１５Ｄの中の部品エリアＡｐに対してステップ１６１の重み付け処理、及びステップ１６２の赤錆エリア抽出処理を行うことを特徴とする。
【００８５】
上記構成によれば、錆検出処理プログラム４６１Ｐの特に、部品エリア強調処理モジュール１５Ｐに基づく処理を実行するＣＰＵ４１により、ステップ１６１の重み付け処理の前処理として、サスクロスやサスペンションアーム等の部品エリアＡｐを部品エリア以外のエリアＡｎに対して強調し、ＣＰＵ４１は、この強調した部品エリアＡｐに対してステップ１６１の重み付け処理、及びステップ１６２の赤錆エリア抽出処理を行うことで、重み付け処理、及び赤錆エリア抽出処理を部品エリアＡｐにおいて集中して行うことができるため、正確、且つ、処理速度を高速化して錆検出を行うことができる。
【００８６】
またこの発明の一実施形態においては、部品エリア強調画像１５Ｄと、錆検出処理プログラム４６１Ｐの特に、赤錆エリア抽出処理モジュール１６２Ｐに基づく処理を実行するＣＰＵ４１により取得した赤錆エリア抽出画像１６２ＤとのＡＮＤ処理に基づいて、目視錆評価用画像１７Ｄを取得する目視錆評価用画像取得手段として、錆検出処理プログラム４６１Ｐの特に、目視錆評価用画像取得処理モジュール１７Ｐに基づく処理を実行するＣＰＵ４１を備え、錆検出結果出力手段としてのモニタ４４、及びプリンタ５０は、該ＣＰＵ４１により取得した目視錆評価用画像１７Ｄを出力するものである（ステップＳ１９）。
【００８７】
上記構成によれば、錆検出処理プログラム４６１Ｐの特に、目視錆評価用画像取得処理モジュール１７Ｐに基づく処理を実行するＣＰＵ４１、及び、モニタ４４、又はプリンタ５０により、目視錆評価用画像１７Ｄを出力表示することができるため、錆検出対象エリアＡが薄汚れた状態であっても、錆の部分とそれ以外の部分との違いを明確に識別することができ、車両部品の劣化を客観的に報知することができる。  
従って、錆検出の熟練者でなくても、容易に、且つ正確に劣化の状態を認識することができる。
【００８８】
またこの発明の一実施形態においては、画像処理手段としての錆検出処理プログラム４６１Ｐの特に、赤錆エリア抽出処理モジュール１６２Ｐに基づく処理を実行するＣＰＵ４１により取得した赤錆エリア抽出画像１６２Ｄを基に、部品エリアＡｐとしてのサスクロスやサスペンションアーム等の部品エリアＡｐに対する赤錆エリアＡｐｗの錆面積率を演算する演算手段としての錆検出処理プログラム４６１Ｐの特に、演算処理モジュール１８Ｐに基づく処理を実行するＣＰＵ４１を備え、錆検出結果出力手段としてのモニタ４４、及びプリンタ５０は、錆面積率を出力するものである（ステップＳ１９）。
【００８９】
上記構成によれば、錆検出処理プログラム４６１Ｐの特に、赤錆エリア抽出処理モジュール１６２Ｐに基づく処理を実行するＣＰＵ４１、並びにモニタ４４、及びプリンタ５０により、サスクロス等の部品エリアＡｐに対する赤錆エリアＡｐｗの錆面積率を表示することができるため、部品の劣化の状態を示す客観的な結果として出力することができる。
【００９０】
従って、錆検出の熟練者でなくても、容易に、且つ、正確に劣化の状態を認識することができ、例えば、錆に対する対策を講じる際の正確な判断材料に活かすことができる。
【００９１】
また、第１実施形態の車両用錆検出システム１、又は第１実施形態の車両用錆検出処理は、上述した実施形態に限定せず、様々な実施形態とすることができる。  
例えば、第１実施形態の車両用錆検出処理のステップＳ１６１の重み付け処理においては、撮像画像１２Ｄ、又は部品エリア強調画像１５Ｄの画素ごとのＲＧＢの各成に対して、上述したように、１：０．５：０．５の比率で重み付けしたが、これに限らず、ＲＧＢの各成に対して、１：１／３：１／３や、５：１：１の比率で重み付けするなど、撮像画像１２ＤのＲＧＢの各成分の重みについて、Ｒ成分よりもＧ成分とＢ成分とを等しく小さくするように重み付けする範囲であれば、特に限定しない。
【００９２】
以下では、第２実施形態における車両用錆検出処理について説明する。  
但し、以下で説明する車両用錆検出処理の各処理のうち、上述した第１実施形態における車両用錆検出処理と同様の処理については、同一の符号を付して、その説明を省略する。
【００９３】
（第２実施形態）
第１実施形態における車両用錆検出処理では、ステップＳ１６１の重み付け処理において、撮像画像１２Ｄ、又は部品エリア強調画像１５ＤのＲＧＢの各成分の重みについて、Ｒ成分よりもＧ成分とＢ成分とを等しく小さくする重み付け処理を行ったが、第２実施形態の車両用錆検出処理では、撮像画像１２Ｄ、又は部品エリア強調画像１５ＤのＲ成分とＧ成分とＢ成分の重みを、１：０：１とすることを特徴とする。  
すなわち、撮像画像１２Ｄ、又は部品エリア強調画像１５Ｄの画素ごとのＲＧＢの各成分の色成分値に対して、それぞれ１．０倍、０倍、１．０倍を掛け合わせて重み付けしている。
【００９４】
上記構成によれば、赤錆は茶色であり、赤錆には青成分が少なく、赤錆エリアＡｐｗを検出するうえでＧ成分が邪魔していることに着目し、Ｇ成分のみを完全に０になるように（Ｒ成分：Ｇ成分＝１：０）重み付け処理することで、白泥が付着している部品表面の中から白色成分のみを忠実に除去することができ、茶色に錆びた赤錆エリアＡｐｗをより一層、明瞭に強調できる。
【００９５】
しかも、白泥が付着した車両部品表面において、赤錆を検出する処理において、Ｂ成分は、殆ど影響していないどころが、Ｂ成分はＲ成分に対して少なくなるように重み付けした場合には、白泥だけでなく、赤錆部分も見え難くなる傾向があることを見出し、この傾向に着目して、第２実施形態のステップＳ１６１の重み付け処理においては、Ｂ成分はＲ成分に対して重み付けせずに（Ｒ成分：Ｂ成分＝１：１）、Ｇ成分のみをＲ成分に対して上述したように重み付けしたところ（Ｒ成分：Ｇ成分＝１：０）、白泥だけでなく赤錆成分も除去してしまうことなく、赤錆エリアＡｐｗを強調することができる。
【００９６】
加えて、第２実施形態のステップＳ１６１の重み付け処理では、部品エリア強調画像１５ＤのＲＧＢの各成分の重みについて、それぞれ１：０：１とする重み付けする処理を行い、続く、赤錆エリア抽出処理（ステップＳ１６２）において、第１実施形態と同様に、所定の閾値を２０に設定し、該所定の閾値と、ステップＳ１６１において画素ごとに算出した重み付け成分値との比較に基づいて２値化処理している。
【００９７】
このように、ステップＳ１６２の錆エリア抽出処理において、閾値を２０という適切な値に設定することにより、ステップＳ１６１の重み付け処理により取得した重み付け画像１６１Ｄを基に、赤錆部分と赤錆でない部分とを適切に分別でき、部品エリアＡｐの中から赤錆部分を正確に抽出することができる。
【００９８】
また、部品エリアＡｐの中でＧ成分が元々、存在しないエリアに対してもステップＳ１６１の重み付け処理を行うなどにより、ステップＳ１６１の重み付け処理の過程で、重み付け成分値がデータ上マイナス値となった場合であっても、その後に行う赤錆エリア抽出処理（ステップＳ１６２）において、２０より小さい値は画一的に赤錆でないと判断して処理にするため、データ上、重み付け成分値がマイナスとなるなどの不具合が生じることなく、最終的に、部品エリアＡｐの中から赤錆エリアＡｐｗを確実、且つ正確に抽出した図１０（ａ）、（ｂ）に示すような赤錆エリア抽出画像１６２Ｄを取得することができる。
【００９９】
なお、図１０（ａ）は、サスクロスを含む錆検出対象エリアＡの第２実施形態の赤錆エリア抽出画像１６２Ｄを示し、図１０（ｂ）は、サスペンションアームを含む錆検出対象エリアＡの第２実施形態の赤錆エリア抽出画像１６２Ｄを示す。
【０１００】
また、第２実施形態の車両用錆検出処理により、図９（ｂ）に示すような錆面積率テーブルを得ることができる。  
図７（ａ）、（ｂ）に示す第１実施形態の赤錆エリア抽出画像１６２Ｄと図１０（ａ）、（ｂ）に示す第２実施形態の赤錆エリア抽出画像１６２Ｄとの対比、並びに図９（ａ）、（ｂ）に示すそれぞれの錆面積率テーブルの対比より明らかなとおり、第２実施形態の車両用錆検出処理は、第１実施形態の車両用錆検出処理よりも車両部品に白泥が付着していてもその泥の影響を受けずに、車両部品の中から赤錆を精度よく検出できていることが分かる。
【０１０１】
この発明の構成と、上述の実施例との対応において、  
この発明の撮像手段は、実施例のカメラ２０に対応し、以下、同様に、  
記憶手段は、記憶部４６に対応し、  
画像処理手段は、錆検出処理プログラム４６１Ｐに基づく処理を実行するＣＰＵ４１に対応し、  
請求項２に記載の画像処理手段は、錆検出処理プログラム４６１Ｐの特に、重み付け処理モジュール１６１Ｐに基づく処理を実行するＣＰＵ４１に対応し、  
請求項４に記載の画像処理手段は、錆検出処理プログラム４６１Ｐの特に、赤錆エリア抽出処理モジュール１６２Ｐに基づく処理を実行するＣＰＵ４１に対応し、  
部品エリア強調手段は、錆検出処理プログラム４６１Ｐの特に、部品エリア強調処理モジュール１５Ｐに基づく処理を実行するＣＰＵ４１に対応し、  
目視錆評価用画像取得手段は、錆検出処理プログラム４６１Ｐの特に、目視錆評価用画像取得処理モジュール１７Ｐに基づく処理を実行するＣＰＵ４１に対応し、  
演算手段は、錆検出処理プログラム４６１Ｐの特に、演算処理モジュール１８Ｐに基づく処理を実行するＣＰＵ４１に対応し、  
画像処理データは、目視錆評価用画像１７Ｄのデータ、及び錆面積率のデータに対応し、  
錆検出結果は、目視錆評価用画像１７Ｄ、及び錆面積率テーブルに対応し、  
錆検出結果出力手段は、モニタ４４やプリンタ５０に対応し、  
撮像ステップは、撮像画像１２Ｄ取得ステップ（ステップＳ１１）に対応し、  
記憶ステップは、撮像画像１２Ｄ読み込みステップ（ステップＳ１２）に対応し、  
画像処理ステップは、ステップＳ１６〜ステップＳ１７に対応し、  
請求項９の画像処理ステップは、重み付け処理（ステップＳ１６１）に対応し、  
目視錆評価用画像取得ステップは、目視錆評価用画像取得処理（ステップＳ１７）に対応し、  
錆検出結果出力ステップは、錆検出結果出力処理（ステップＳ１９）に対応し、  
演算ステップは、赤錆エリア面積率演算処理（ステップＳ１８）に対応するも、この発明は、上述の実施例の構成のみに限定されるものではない。
【０１０２】
例えば、本発明の車両用錆検出システムは、パーソナルコンピュータ４０を錆検出対象エリアＡを撮像するリフタ装置１０等を設置した設備の周辺に必ずしも備えたものである必要はなく、例えば、遠隔地で撮像した錆検出エリアの撮像画像１２Ｄデータを、インターネット７０等の公衆回線網を通じてパーソナルコンピュータ４０が受信して、錆検出処理を行ってもよい。このような場合も含めて、記憶部４６は、パーソナルコンピュータ４０に備えたものを用いるに限らず、クラウドサービスのように、遠隔地に備えてもよい。この場合、本発明の車両用錆検出システムは、クラウドサービスで記憶されているデータをネットワークを通じてパーソナルコンピュータ４０が受信して、錆検出処理を行ってもよい。
【０１０３】
このように、遠隔地で錆検出対象エリアＡを撮影した撮影画像１２Ｄをネットワークを通じてパーソナルコンピュータ４０が受信する車両用錆検出システムを構築することで、遠隔地ごとの錆検出対象エリアＡの撮影画像を収集して一括して管理、分析することが可能となり、地域ごとの気温や降水量、地理的特徴を踏まえて、錆に対する対策を効率よく、正確に実行することができる。
【０１０４】
例えば、降雪量の多い地域で路面に散布される除雪剤には、塩分が含有されており、車体の下に除雪剤が付着することにより車体、又は車両部品に錆を増長させる要因となっている。これに対して、本発明の車両用錆検出システムは、地域ごとに撮影した車両の錆検出対象エリアＡの撮像画像１２Ｄを基に正確な錆検出結果を得ることができるため、錆の状況を客観的に認識することができる。よって、例えば、除雪剤に対しても車両や車体部品の表面が錆びない程度に塗装やワックスを適切な厚みや種類とすることができるなど、このように地域ごとの特有な事情に対応して適切な錆対策を行うことができる。
【０１０５】
また、本発明の車両用錆検出システムにおいて、リフタ装置１０は必須ではなく、例えば、カメラ２０や照明装置３０を搭載した台車等の移動手段を床に停車している車両Ｃの下部と床との間の空間に入り込ませて所定の錆検出対象エリアＡを撮像する構成としてもよく、或いは車体から取り外した車両部品を撮像する構成としてもよい。
【０１０６】
また、本発明の車両用錆検出構造は、サーバ６０や通信部４５を備えずにパーソナルコンピュータ４０とカメラ２０と照明を備えた車両用錆検出装置として構成してもよい。
【産業上の利用可能性】
【０１０７】
以上説明したように、本発明は、例えば、車体、或いは車両に配設する車両部品における錆検出対象エリアを撮像する撮像手段と、前記撮像手段により撮像した撮像画像を記憶する記憶手段と、前記撮像画像を基に画像処理する画像処理手段と、前記画像処理手段により画像処理した画像処理データを基に、錆検出結果を出力する錆検出結果出力手段とを備え、前記画像処理手段は、ＲＧＢ形式で表される前記撮像画像の中のＲ成分をＧ成分、及びＢ成分よりも重く重み付け処理するものであることを特徴とする車両用錆検出装置について有用である。
【符号の説明】
【０１０８】
１…車両用錆検出システム
１２Ｄ…撮像画像
１５Ｄ…部品エリア強調画像
１７Ｄ…目視錆評価用画像
２０…カメラ（撮像手段）
４６…記憶部（記憶手段）
４１…錆検出処理プログラムに基づく処理を実行するＣＰＵ（画像処理手段）
４１，１６１Ｐ…重み付け処理Ｍに基づく処理を実行するＣＰＵ（画像処理手段）
４１，１６２Ｐ…赤錆エリア抽出処理Ｍに基づく処理を実行するＣＰＵ（画像処理手段）
４１，１５Ｐ…部品エリア強調処理Ｍに基づく処理を実行するＣＰＵ（部品エリア強調手段）
４１，１７Ｐ…目視錆評価用画像取得処理Ｍに基づく処理を実行するＣＰＵ（目視錆評価用画像取得手段）
４１，１８Ｐ…演算処理Ｍに基づく処理を実行するＣＰＵ（演算手段）
４４…モニタ（錆検出結果出力手段）
５０…プリンタ（錆検出結果出力手段）
Ｓ１１…撮像画像取得ステップ（撮像ステップ）
Ｓ１２…撮像画像読み込みステップ（記憶ステップ）
Ｓ１６１…重み付け処理
Ｓ１６２…赤錆エリア抽出処理
Ｓ１５…部品エリア強調処理
Ｓ１７…目視錆評価用画像取得処理（目視錆評価用画像取得ステップ）
Ｓ１９…錆検出結果出力処理（目視錆評価用画像取得ステップ）
Ｓ１８…赤錆エリア面積率演算処理（演算ステップ）
【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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