(57)【要約】【課題】画像に含まれるひび割れの形状に関する情報量を削減する。【解決手段】実施形態によれば、構造物に対するひび割れの検査対象領域を撮像した画像を取得し、画像から検査対象領域に含まれるひび割れの画素群を検出し、ひび割れの画素群の輪郭に始点から終点まで順次、屈曲点を設定し、始点、屈曲点、終点それぞれの位置及び各点のベクトルを解析してひび割れ情報として収集することで、画像情報として得られたひび割れを抽出し、そのひび割れの複雑な構造を残したまま情報量を大幅に削減する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
構造物に対するひび割れの検査対象領域を撮像した画像を取得し、
前記画像から前記検査対象領域に含まれるひび割れの画素群を検出し、
前記ひび割れの画素群の輪郭に始点から終点まで順次、屈曲点を設定し、
前記始点、屈曲点、終点それぞれの位置及び各点のベクトルを解析してひび割れ情報として収集するひび割れ情報収集方法。
【請求項２】
前記始点、屈曲点、終点それぞれの設定は、前記ひび割れの画素群の外周輪郭をトレースし、前記トレースの開始画素を前記始点及び前記終点として設定し、前記トレースで屈曲する画素を前記屈曲点として設定する請求項１記載のひび割れ情報収集方法。
【請求項３】
前記屈曲点の位置での外周輪郭間の画素幅を解析し、その画素幅を前記ひび割れ情報として収集する請求項１記載のひび割れ情報収集方法。
【請求項４】
前記屈曲点の位置で前記ひび割れの枝分かれを検出し、その枝分かれの検出結果を前記ひび割れ情報として収集する請求項１記載のひび割れ情報収集方法。
【請求項５】
前記屈曲点の位置で前記ひび割れの閉領域を検出し、
前記閉領域の輪郭に始点から終点まで順次、屈曲点を設定し、
前記閉領域の輪郭の前記始点、前記屈曲点、前記終点それぞれの位置及び各点のベクトルを解析して前記ひび割れ情報として収集する請求項１記載のひび割れ情報収集方法。
【請求項６】
さらに、前記検査対象領域の位置情報、方位情報、気象情報の少なくともいずれかを取得して前記ひび割れ情報として収集する請求項１記載のひび割れ情報収集方法。
【請求項７】
さらに、前記検査対象領域の三次元の点群情報を取得し、前記点群情報を前記ひび割れの画素群と同定して前記ひび割れの奥行情報を解析し、その解析結果を前記ひび割れ情報として収集する請求項１記載のひび割れ情報収集方法。
【請求項８】
前記屈曲点の位置を隣接する屈曲点の位置との差分で算出し、かつその差分の情報を符号化して前記ひび割れ情報として収集する請求項１記載のひび割れ情報収集方法。
【請求項９】
前記差分の情報を複数の符号化処理で符号化し、最も符号化量が小さくなる符号化処理を選択する請求項８記載のひび割れ情報収集方法。
【請求項１０】
さらに、前記収集されたひび割れ情報から前記検査対象領域におけるひび割れ範囲の度合を算出し、前記度合を前記ひび割れ情報として収集する請求項１記載のひび割れ情報収集方法。
【請求項１１】
構造物に対するひび割れの検査対象領域を撮像した画像からひび割れ情報を収集する処理をコンピュータに実行させるひび割れ情報収集プログラムであって、
前記画像から前記検査対象領域に含まれるひび割れの画素群を検出する検出手順と、
前記ひび割れの画素群の輪郭に始点から終点まで順次、屈曲点を設定し、前記始点、屈曲点、終点それぞれの位置及び各点のベクトルを解析する解析手順と
前記始点、屈曲点、終点それぞれの位置及び各点のベクトルをひび割れ情報として収集する収集手順と
を具備するひび割れ情報収集プログラム。
【請求項１２】
前記解析手順は、前記ひび割れの画素群の外周輪郭をトレースし、前記トレースの開始画素を前記始点及び前記終点として設定し、前記トレースで屈曲する画素を前記屈曲点として設定する請求項１１記載のひび割れ情報収集プログラム。
【請求項１３】
前記解析手順は、前記屈曲点の位置での外周輪郭間の画素幅を解析し、
前記収集手順は、前記画素幅を前記ひび割れ情報として収集する請求項１１記載のひび割れ情報収集プログラム。
【請求項１４】
前記解析手順は、前記屈曲点の位置で前記ひび割れの枝分かれを検出し、
前記収集手順は、前記枝分かれの検出結果を前記ひび割れ情報として収集する請求項１１記載のひび割れ情報収集プログラム。
【請求項１５】
前記解析手順は、前記屈曲点の位置で前記ひび割れの閉領域を検出し、前記閉領域の輪郭に始点から終点まで順次、屈曲点を設定し、前記閉領域の輪郭の前記始点、前記屈曲点、前記終点それぞれの位置及び各点のベクトルを解析し、
前記収集手順は、前記閉領域の輪郭の前記始点、前記屈曲点、前記終点それぞれの位置及びベクトルを前記ひび割れ情報として収集する請求項１１記載のひび割れ情報収集プログラム。
【請求項１６】
前記収集手順は、さらに、前記検査対象領域の位置情報、方位情報、気象情報の少なくともいずれかを取得して前記ひび割れ情報として収集する請求項１１記載のひび割れ情報収集プログラム。
【請求項１７】
さらに、前記検査対象領域の三次元の点群情報を取得する取得手順を備え、
前記解析手順は、前記点群情報を前記ひび割れの画素群と同定して前記ひび割れの奥行情報を解析し、
前記収集手順は、前記ひび割れの深さの解析結果を前記ひび割れ情報として収集する請求項１１記載のひび割れ情報収集プログラム。
【請求項１８】
前記解析手順は、前記屈曲点の位置を隣接する屈曲点の位置との差分で算出し、かつその差分の情報を符号化し、
前記収集手順は、前記差分の符号化情報をひび割れ情報として収集する請求項１１記載のひび割れ情報収集プログラム。
【請求項１９】
前記解析手順は、前記差分の情報を複数の符号化処理で符号化し、最も符号化量が小さくなる符号化処理を選択する請求項１８記載のひび割れ情報収集プログラム。
【請求項２０】
さらに、前記解析手順は、前記収集されたひび割れ情報から前記検査対象領域におけるひび割れ範囲の度合を算出し、前記収集手順は、前記度合を前記ひび割れ情報として収集する請求項１１記載のひび割れ情報収集プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、ひび割れ情報収集方法及びひび割れ情報収集プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
構造物の画像を用いた様々なひび割れ検出方法が提案されている。例えばトンネルのコンクリートのひび割れに関しては、画像に対してフィルタ処理を行った結果から、撮影解像度以上のサブピクセル精度でひび割れ線分を検出し、閉合ひび割れを検出することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１２−２０２８５８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、同じ場所のひび割れの経年変化を調べたりするためには、検出の前提となった処理画像もしくは画像そのものを保管しておく必要があった。
【０００５】
本発明が解決しようとする課題は、ひび割れの形状を記録し、ひび割れに関する情報量を削減することのできるひび割れ情報収集方法及びひび割れ情報収集プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本実施形態によれば、構造物に対するひび割れの検査対象領域を撮像した画像を取得し、前記画像から前記検査対象領域に含まれるひび割れの画素群を検出し、前記ひび割れの画素群の輪郭に始点から終点まで順次、屈曲点を設定し、前記始点、屈曲点、終点それぞれの位置及び各点のベクトルを解析してひび割れ情報として収集する。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】実施形態におけるひび割れ情報収集方法が適用されるひび割れ情報収集装置の構成を示すブロック図。
【図２】実施形態に係るひび割れ情報収集方法の第１の実施例を示すフローチャート。
【図３】実施形態に係るひび割れ情報収集方法の第２の実施例を示すフローチャート。
【図４】第１または第２の実施例における収集情報の具体的なデータ形式を示す図。
【図５】第１及び第２の実施例を説明するためのひび割れの例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
様々な構造物、例えば道路、トンネル、橋梁、建物などの維持管理にあっては、構造物の安全性確保および長寿命化を実現するために、定期的な点検とその結果を収集整理し蓄積することが重要となる。例えば、ひび割れの状態を把握し管理しておくことは、将来的に発生しうる損傷を避けるために重要となる。
【０００９】
ひび割れの検出結果を閲覧したり、同じ場所のひび割れの経年変化を調べたりするために、検出の前提となった処理画像もしくは画像そのものを保存しておく必要がある。しかし、構造物が長距離区間におよぶ道路やトンネル、広範囲におよぶ建造物などの場合には、膨大なデータ量の処理画像あるいは画像を保存しておく必要がある。また、定期的に点検を行うような構造物では、さらに点検ごとにその画像のデータ量が増大することになる。本実施形態では、画像情報として得られたひび割れ等の領域を数値化することにより、情報量を削減する。また、調べる対象となるひび割れの再現性を高く維持し、変化の確認を容易にする。
【００１０】
なお、構造物のひびには、単なる亀裂が生じたものだけでなく、表面の剥離や陥没による段差や、例えば内部の膨張による盛り上がりなどもある。本実施形態では、ひび割れを例に説明するが、特に亀裂などの裂け目や割れ目だけに限らない。
【００１１】
以下、本発明の実施形態について説明する。
【００１２】
図１は、実施形態におけるひび割れ情報収集方法が適用されるひび割れ情報収集装置の構成を示すブロック図である。図１において、１１はバスラインであり、このバスライン１１には装置全体を制御するＣＰＵ（Central Processing Unit）１２、作業領域としてデータを格納するＲＡＭ（Random Access Memory）１３、ＣＰＵ１２に制御処理を実行させるプログラムを格納するＲＯＭ（Read Only Memory）１４、取得画像及び処理データ等を格納するＨＤＤ（Hard Disk Drive）１５、カメラ２１からの画像情報、計測装置２２からの三次元点群情報、ＧＰＳ（Global Positioning System）やＩＮＳ（Inertial Navigation System）等の位置計測装置２３からの位置・時刻・姿勢情報を取り込むインターフェース（Ｉ／Ｆ）１６、取得画像、処理結果を表示する表示装置１７、気象情報センタ２４やクラウドサーバ２５等の情報提供装置との間で情報をやり取りするための通信装置１８が接続される。
【００１３】
上記ＲＯＭ１３には、実施形態に係るひび割れ情報収集方法を実施するためのひび割れ情報収集プログラムが格納されている。ＣＰＵ１２は、ひび割れ情報収集の実行指示が入力されると、ＲＯＭ１３からひび割れ情報収集プログラムをロードし、そのプログラムに従って、カメラ２１から構造物に対するひび割れの検査対象領域（以下、検査領域）を撮像した画像を取得し、その画像から検査領域に含まれるひび割れの画素群を検出し、その画素群の輪郭に始点から終点まで順次、屈曲点を設定し、設定した始点、屈曲点、終点それぞれの位置及び各点のベクトルを解析して、ひび割れ情報としてＨＤＤ１４に蓄積する。取得画像の検査領域について計測装置２２による三次元点群情報があるときは、その三次元点群情報からひび割れの深さ情報を解析し、ひび割れ情報の一項目として蓄積する。また、検査領域の撮像時に位置計測装置２３から検査領域の位置・時刻・姿勢情報を取り込んで、ひび割れ情報の一項目として蓄積する。また、撮像時の気象情報を気象情報センタ２４から取得して、ひび割れ情報の一項目として蓄積する。また、蓄積されたひび割れ情報から検査領域におけるひび割れ範囲の度合を演算し、その度合をひび割れ情報として蓄積する。さらに、蓄積した検査領域のひび割れ情報収集結果を例えばクラウドサーバ２５に送り、当該クラウドサーバ２５にて他の検査領域のひび割れ情報収集結果と合わせて広域のひび割れ発生状況を把握できるようにする。
【００１４】
上記構成において、図５に示すひび割れの例を参照して、以下に具体的な実施例を説明する。
【００１５】
（第１の実施例）
図２は、第１の実施例に係るひび割れ情報収集方法の処理の流れを示すフローチャートである。
【００１６】
最初に、対象構造物の検査対象とする領域を撮像した画像を取得する（ステップＳ１）。このとき、取得画像とともにカメラ２１の詳細な位置情報、姿勢情報を含む方位情報、三次元の点群情報が得られる場合は、これらの情報を画像の付加情報とする。ここで三次元点群情報とは、３次元計測の結果作成される点群（point cloud）であり、物体表面の位置、形状を表すことのできる３次元情報である。点群の元データは、例えば計測装置２２がレーザ計測装置である場合に、対象となる物体、ここでは撮像対象の構造物との間の相対距離を用いる。レーザ計測装置の絶対座標（例えば、経度、緯度、標高など）をＧＰＳなどで測定できる場合には、絶対座標で表示する場合もある。時刻を加えてもよい。
【００１７】
この取得画像に対し、画像処理によりひび割れの画素群の検出を行う（ステップＳ２）。ここで、取得画像からひび割れの画素群を検出するための手法には、例えば道路が対象であれば、遺伝的プログラミングによる並列型画像フィルタの自動生成により、舗装路面のクラック（ひび割れ）の抽出と損傷レベルを評価する手法、またコンクリートであれば、取得画像に対してフィルタ処理を行った結果から、撮影解像度以上のサブピクセル精度でひび割れ線分を検出し、閉合ひび割れを検出する手法、トンネル壁面等のコンクリート構造物表面の画像から変状を抽出し、その変状ごとに座標値を格納し、階層的なグリッドと対応づけることにより、異なるスケールが要求される個別検査に適切な変状情報として提供する方法、ウェーブレット変換を用いた手法や、その他各種画像フィルタを用いた手法などを利用して、ひび割れとしてひとまとまりとなる画素群を特定する。
【００１８】
ひび割れ検出処理の後、処理するべきひとまとまりのひび割れ画素群が存在するかどうかを判定する（ステップＳ３）。ひび割れ画素群が存在する場合はそのうちの一つを選択する（ステップＳ４）。
【００１９】
選択されたひび割れ画素群に対し、その外周の任意の一点を始点として設定しその情報を記録する（ステップＳ５）。始点の設定方法としては、例えば画素群を包括する矩形領域の最上端、最下端、右端、あるいは左端に位置する点を指定するなどの方法、あるいは画素群の重心あるいは平均座標から最も遠い点を指定する方法など、任意の方法が利用可能である。
【００２０】
次にその始点から画素群の外周輪郭に沿って位置する画素をなぞる（トレースする）。画素群の外周輪郭をトレースした屈曲点での位置情報を記録し、屈曲点において外周輪郭間の画素を幅として記録する。例えば、屈曲点での輪郭位置からひび割れに対応する画素群へ向かった場合に、反対に位置する外周輪郭までの距離を幅（ひび割れの太さ）としてを記録する（ステップＳ６）。
【００２１】
より多くの情報を記録できる場合には、ひびの幅として屈曲点間の複数の点のひびの幅を記録してもよい。位置情報は、画像上の絶対位置情報もしくは直前のトレース位置からの相対位置情報のいずれかを利用しても構わない。情報量を少なくする場合には相対位置情報として、基点とその差分情報のみを保持する方法などを用いると望ましい。また、トレースについてはひび割れ画素群の境界を正確にトレースすれば、より再現性の高い情報になる。蓄積する情報量等を加味し、近似することも可能である。例えば、取得した画像に対し斜め方向のひび割れが画素群として検出されている場合、直線として簡略化を行なうと良い。この際、例えばチェーン符号化やさらにランレングス圧縮を組み合わせによる符号化を用いれば、更に情報量の削減が可能である。また、ひび割れの照合や検出結果の変化を検討するにあたって誤差が許容される範囲であれば、直線やスプライン曲線を利用した符号化も用いてもよい。また、位置情報に関しても、複数の表現手法を利用することができる。もっとも発生情報量が少ない表現を適宜選択し利用することで、さらなる情報圧縮が可能である。
【００２２】
付加情報として三次元点群情報が得られる場合には、トレースした屈曲点に対応する三次元の座標値を、屈曲点に対応する平面上の位置情報に深さ（奥行）情報を加えた位置情報として記録してもよい。ひび割れを含む画像の撮像面を仮にＸ―Ｙ方向の平面とした場合、３次元の座標値を得ることによってＺ軸方向の値を得ることが出来る。奥行情報とは、このＺ軸方向の情報を表す。これを用いることにより、ひび割れに対応する画素群が想定する平面より盛り上がっているのか、凹んでいるのかが分かる。また３次元点群が精度よく得られている場合には、平面からの距離（高いかまたは深いか）の度合を得ることができるのでよい。
【００２３】
仮にトレースした屈曲点に対して一対一で対応する三次元の点が存在しない場合は、最も近い二点以上の複数の点群の三次元座標値を用いて、内挿により対応する位置情報を推定する。
【００２４】
上記手順によるトレースを外周輪郭について繰り返し、始点に戻った場合にそのひび割れ画素群に対する処理を終了し、まだ戻っていない場合はトレースを継続する（ステップＳ７）。そのひび割れ画素群に対する処理が終了した場合は、ステップＳ３に戻り、次に処理するひび割れ画素群を選択する。ここで、他にひび割れ画素群が残っていない場合は処理を終了する。
【００２５】
以上の処理の流れにより、取得画像に存在する個々のひび割れを始点・トレースによる屈曲点の位置と幅（太さ）で表現することが可能である。特に個々のひび割れの終了を示すため、長さ情報としてトレース数や絶対長を最終的な情報として記録することが考えられる。
【００２６】
（第２の実施例）
図３は、第２の実施例に係るひび割れ情報収集方法の処理の流れを示すフローチャートである。本実施例では、図２のステップＳ１からＳ４まで第２の実施例と同様に処理するため、図３ではその処理ステップを省略している。また、本実施例は、ステップＳ５からＳ７に至る部分を改良した実施例で、ひび割れの枝分かれ及び閉領域を含めた処理を可能としている。ここで、図３（ａ）は全体の処理手順を示しており、図３（ｂ）は同図（ａ）に示す閉領域の処理ステップＳ１３の詳細を示すフローチャートである。
【００２７】
まず、図２に示したステップＳ１〜Ｓ４の処理後、始点位置が指定されているかどうかを判断する（ステップＳ８）。これは後段のステップＳ１３において閉領域の内部もしくは外部の未処理の輪郭線における開始位置が設定される場合に必要となる。ここで始点位置が設定されていればそれを用いる。そうでなければ、現在のひび割れ画素群の輪郭から任意の始点位置を設定する（ステップＳ９）。
【００２８】
続いて、始点位置を記録し（ステップＳ５）、外周輪郭をトレースして、画素群の外周輪郭屈曲点の情報を記録する（Ｓ６）。これらの処理は図２における処理と同等である。またここで外周輪郭と呼んでいる輪郭は、あくまでもひび割れ画素群の外周輪郭であり、これには閉領域の閉じた側の輪郭も含まれている。
【００２９】
このトレースの際に、トレースの屈曲点近傍の外周輪郭を調べ、枝分かれが発生しているかどうかを判断する（ステップＳ１０）。枝分かれの判断には、例えばトレース地点を中心に一定サイズの仮想円を設定し、その仮想円の上を通る画素を調べ、ひび割れに対応する画素群と画素群以外との境界がいくつあるかを数える方法が考えられる。この場合、もしトレース地点に枝分かれがなければ、一本のひび割れの画素の境界を４回計数することとなり、逆に枝分かれがあれば６回以上となる。逆に２回しかない場合は、仮想円のサイズが小さすぎるため、仮想円を大きくして再度判定を行なえばよい。このようにして、もし枝分かれがあった場合はその情報を記録する（ステップＳ１１）。ここで、枝分かれで幅が一意に決定できない場合は、枝分かれの前後を利用してそれぞれの幅の決定し、値を二つ記録するか、もしくは平均をとって記録する。
【００３０】
その後、トレースが始点に戻ったかどうかを調べる（ステップＳ７）。もし始点に戻っていない場合は、トレースを継続するため、ステップＳ６に戻る。始点に戻っていた場合は、ここでトレースした外周輪郭に閉領域があるかどうかを調べる（ステップＳ１２）。これは、処理中のひび割れ画素群の画素数とこれまでに処理を行った外周輪郭の面積の比較などで容易に判断が可能である。例えば、外周輪郭の始点、終点及び屈曲点の相対位置情報を用いて推定できる第１の画素群と外周輪郭及びひび割れの幅から推定できる第２の画素群とを比較する。相対位置情報を用いた推定した第１の画素群が幅を用いて推定した画素群よりも大きければ、閉領域があるとすればよい。この場合に用いるひび割れの幅は屈曲点における外周輪郭間の幅を用いることが好ましい。
【００３１】
ステップＳ１２で閉領域があると判断された場合は、その閉領域における開始点位置を設定する（ステップＳ１３）。このとき、閉領域側の輪郭を内周輪郭とし、この内周輪郭に対し、先の外周輪郭の場合と同様に、閉領域の始点位置を設定し（ステップＳ１３１）、内周輪郭に沿う画素をなぞる（トレースする）。そしてトレースした屈曲点の情報を記録する（Ｓ１３２）。このトレースの際に、トレースの屈曲点近傍の内周輪郭を調べ、枝分かれが発生しているかどうかを判断する（ステップＳ１３３）。もし枝分かれがあった場合はその情報を記録する（ステップＳ１３４）。その後、トレースが始点に戻ったかどうかを調べる（ステップＳ１３５）。もし始点に戻っていない場合は、トレースを継続するため、ステップＳ１３２に戻る。始点に戻っていた場合は、ステップＳ１２に戻り、さらに外周輪郭に閉領域があるかどうかを調べ、閉領域があると判断された場合はステップＳ１３を実行し、処理すべき閉領域がないと判断された場合は、処理中のひび割れ画素群に対する一連の処理を終了する。
【００３２】
尚、上記内周輪郭の閉領域の始点位置の決定には、先の外周輪郭の場合と同様に、内周輪郭により囲まれる矩形領域を求め、その最上端、最下端、右端、あるいは左端に位置する点を設定するなどの方法、あるいは内周輪郭により囲まれる対象外の画素群の重心あるいは平均座標から最も遠い点を設定する方法など、任意の方法が利用可能である。処理中のひび割れ画素群に複数の閉領域が存在した場合にも、同じ処理で対処することが可能である。
【００３３】
上記第１または第２の実施例において、収集情報の具体的なデータ形式を図４に示す。計測データ情報としては、地図座標情報（緯度、経度）、時刻、方位姿勢情報（方角、仰角・俯角）、天候、元の画像サイズ、解像度、カメラパラメータ、三次元点群の有無を付加情報として含めておくことが望ましい。
【００３４】
以上のように、上記実施形態によれば、構造物に対するひび割れの検査領域を撮像した画像を取得し、画像から検査領域に含まれるひび割れの画素群を検出し、ひび割れの画素群の輪郭に始点から終点まで順次、屈曲点を設定し、始点、屈曲点、終点それぞれの位置及び各点のベクトルを解析してひび割れ情報として収集するようにしているので、画像情報として得られたひび割れを抽出し、そのひび割れの複雑な構造を残したまま大幅な情報量の削減が可能となる。
【００３５】
尚、本実施形態は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。更に、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。
【符号の説明】
【００３６】
１１…バスライン、１２…ＣＰＵ、１３…ＲＡＭ、１４…ＲＯＭ、１５…ＨＤＤ、１６…インターフェース、１７…表示装置、１８…通信装置、２１…カメラ、２２…計測装置、２３…位置計測装置、２４…気象情報センタ、２５…クラウドサーバ
【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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