(57)【要約】【課題】簡易で安全な、キャッピングシートの破損被疑箇所の検出技術を提供する。【解決手段】キャッピングシートをドローンで上空から撮像した画像である画像のデータである画像データが、破損被疑箇所検出装置に入力される。画像データはＡ種検出部１２３に送られ、３次元モデル生成部１２３Ａでキャッピングシートの３次元モデルが生成される。次いで、座標取得部１２３Ｂにおいて、その３次元モデルからキャッピングシート上の多数の点の３次元座標が取得される。次いで、第１検出部１２３Ｃで、多数の３次元座標から、キャッピングシートの各部位に生じている応力及び歪が求められる。かかる応力及び歪が閾値を超える部分を、破損被疑箇所検出部１２３Ｆは破損被疑箇所として特定する。【選択図】図５
2017217649.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
キャッピングシートを上方から撮像した画像のデータである画像データを受付ける受付手段と、
前記画像データに基いて、前記キャッピングシートにおいて破損の蓋然性の高い箇所である破損被疑箇所を特定する検出手段と、
を備えてなる、キャッピングシートの破損被疑箇所検出装置。
【請求項２】
前記受付手段で受付けた画像データに対して所定の画像処理を行う画像処理手段であって、前記画像データから前記キャッピングシートの３次元モデルのデータである３次元モデルデータを生成する３次元モデル生成手段を有するものを備えているとともに、
前記検出手段は、
前記３次元モデル生成手段で生成された３次元モデルデータに基いて、前記３次元モデルにおける仮想のキャッピングシート上の多数の位置についての３次元座標を取得する座標取得手段と、
前記座標取得手段で取得した、多数の前記３次元座標を用いて、前記キャッピングシートを多数の区画に分割した場合における各区画における前記キャッピングシートにそれぞれ生じている応力及び歪を算出する第１検出手段と、
前記第１検出手段で検出された応力及び歪が所定の閾値よりも大きい前記区画を前記破損被疑箇所として検出する破損被疑箇所検出手段と、
を備えている、
請求項１記載のキャッピングシートの破損被疑箇所検出装置。
【請求項３】
前記検出手段は、
前記３次元モデルデータに基いて、前記キャッピングシート上に溜まった雨水の３次元モデルを生成するとともに、前記雨水の各部位における深さについてのデータを取得する雨水モデル生成手段と、
前記雨水の各部位における深さに基いて、各区画における前記キャッピングシートに、前記雨水の水圧に起因してそれぞれ生じている応力及び歪を算出する第２検出手段と、
を備えており、
前記破損被疑箇所検出手段は、前記第１検出手段で検出された応力及び歪と、前記第２検出手段で検出された応力及び歪とを併せたものを、所定の閾値よりも大きい前記区画を前記破損被疑箇所として検出するようになっている、
請求項２記載のキャッピングシートの破損被疑箇所検出装置。
【請求項４】
前記検出手段は、
オルソ画像についてのデータである前記画像データによる前記画像の表面粗さを検出する粗さ検出手段と、
前記粗さ検出手段で検出された表面粗さが所定の閾値である第１閾値よりも小さい範囲の中で、表面粗さが所定の閾値である第２閾値よりも大きい部分を前記破損被疑箇所として検出する第３検出手段と、
を備えている、
請求項１記載のキャッピングシートの破損被疑箇所検出装置。
【請求項５】
前記第３検出手段は、条件付確率を用いた処理を実行することにより、前記キャッピングシートの表面粗さが前記第２閾値を超えた部分のうち、前記キャッピングシートにおいて破損の蓋然性のより高い箇所のみを前記破損被疑箇所として検出するようになっている、
請求項４記載のキャッピングシートの破損被疑箇所検出装置。
【請求項６】
前記受付手段で受付けた画像データに対して所定の画像処理を行う画像処理手段であって、オルソ画像についてのデータでない前記画像データをオルソ補正することによりオルソ画像についての画像データに変換するオルソ補正手段を有するものを備えている、
請求項４又は５記載のキャッピングシートの破損被疑箇所検出装置。
【請求項７】
コンピュータを含む、破損被疑箇所検出装置の前記コンピュータに実行される方法であって、
前記コンピュータが実行する、
キャッピングシートを上方から撮像した画像のデータである画像データを受付ける受付過程と、
前記画像データに基いて、前記キャッピングシートにおいて破損の蓋然性の高い箇所である破損被疑箇所を特定する検出過程と、
を含んでなる、キャッピングシートの破損被疑箇所検出方法。
【請求項８】
前記画像として、ドローンにより空撮した画像を用いる、
請求項７記載のキャッピングシートの破損被疑箇所検出方法。
【請求項９】
コンピュータを、キャッピングシートの破損被疑箇所検出装置として機能させるためのコンピュータプログラムであって、
前記コンピュータプログラムは、前記コンピュータを、
キャッピングシートを上方から撮像した画像のデータである画像データを受付ける受付手段、
前記画像データに基いて、前記キャッピングシートにおいて破損の蓋然性の高い箇所である破損被疑箇所を特定する検出手段、
として機能させるためのものである、コンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、廃棄物を覆うキャッピングシートの破損被疑箇所を検出するための技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
廃棄物を覆うためのキャッピングシートが実用されている。
例えば、福島県においては、２０１１年の東日本大震災に起因して福島第一原子力発電所から拡散した放射性物質を除染したことによって生じた大量の除染物（廃棄物）が、除染物を一時的に置き止める仮置き場に置かれているが、かかる除染物を覆うためにキャッピングシートが用いられている。
除染物は、フレキシブルコンテナと呼ばれる、膜材でできたコンテナに詰められた状態で仮置き場に載置される。しかしながら、膜材でできたフレキシブルコンテナは、自然現象や鳥獣により破損する可能性を免れない。そのような場合には、除染物がフレキシブルコンテナから流出する。また、フレキシブルコンテナに雨水が侵入した場合には、除染物の中の放射性物質がフレキシブルコンテナに侵入した雨水に溶け込み、フレキシブルコンテナから流出した雨水とともにフレキシブルコンテナから流出するおそれがある。
そのような、除染物そのもののフレキシブルコンテナからの流出、或いはフレキシブルコンテナへの雨水の侵入を防止することにより雨水に溶け込んだ放射性物質のフレキシブルコンテナからの流出を防ぐ役割が、キャッピングシートに課されている。
【０００３】
上述したフレキシブルコンテナは一般的に、縦横高さがそれぞれ、１ｍ〜１．３ｍ程度あり、かなり大きい。また、フレキシブルコンテナは、仮置き場に縦横に、換言すれば平面的に多数並べられるだけのこともあるが、多くの場合には、高さ方向にも積み上げられる。したがって、そのような多数のフレキシブルコンテナを覆うキャッピングシートも必然的に大きくなる。
【０００４】
他方、キャッピングシートには破損が生じ易い。
キャッピングシートは、屋外で使用されるから、風雨や日光、或いは気温の変化に晒されるし、鳥獣の被害を受けるおそれもある。また、フレキシブルコンテナ内に入れられた除染物が草木等の有機物を含んでいる場合には、有機物が発酵して熱を発する場合もあり、またかかる発酵が進んだ結果除染物の容積が減少して、フレキシブルコンテナの容積が減少することがある。かかるフレキシブルコンテナの容積減少は、必ずしも各フレキシブルコンテナに一様に生じるものではないため、例えば積み上げられたフレキシブルコンテナの上面に大きな凹凸ができる等した場合には、キャッピングシートのある一部に大きな張力がかかってしまうという事態を生じかねない。そして、多くの場合、キャッピングシートには、平面視した場合の中央付近に大きな凹みができる。
キャッピングシートは一般的に、不織布に通気防水フィルムを挟んだものとされるシート材を接続して作られる。かかるシート材は一般的に、所定幅の長尺材として作られるため、その長さ方向の長さは大きいが、幅方向の長さはそれ程大きくない。したがって、キャッピングシートには、接合箇所の存在が不可避である。その他の部分でもキャッピングシートが破損する可能性があるが、シート材同士の接合箇所では剥がれが生じ易い。
キャッピングシートには、剥がれだけでなく、引張による裂け、表面の摩耗による傷、外部からの貫通による孔状の破損、内部からの貫通による孔状の破損、突き刺し等を原因とした裂け、溶解等が生じる可能性がある。実際、本願発明者の調査によれば、以上に述べた破損の態様は、前に述べたもの程多くの割合で、キャッピングシートの使用の現場で現に生じているということがわかっている。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところで、キャッピングシートには、上述した役割が課されている。そして、かかる役割をキャッピングシートが継続的に果たすためには、その破損は抑制されるべきであり、また、仮にその破損があった場合にはそれを速やかに把握してその補修を行うべきである。
したがって、キャッピングシートの破損が現に生じている、或いは破損が将来生じそうな箇所を検出するための技術の開発は急務である。
ところが現状は、目視によるキャッピングシートの点検しか行われていない。作業者がキャッピングシートに乗り移動しながら、目視によりその破損の有無及び破損の位置を発見するのである。
しかしながら、かかるキャッピングシートの目視による点検は、キャッピングシートが被覆するフレキシブルコンテナが積み上げられていることもあり、高所での作業を伴う。したがって、作業者がキャッピングシート上を移動するのは困難であるからその作業に時間がかかり、また安全性にも難がある。
特に、上述したようにその容積が減少することのあるフレキシブルコンテナを被覆するキャッピングシートの上面には、大きな凹凸ができることがあり、かかる凹凸は、場合によるがその高低差が０．５ｍ以上、大きいときは１ｍを超える場合があるから、そのような事態が生じた場合には、作業に時間がかかる、作業者の安全性にも難があるという上述の不具合は、益々大きなものとなる。
【０００６】
本願発明は、簡易で安全な、キャッピングシートの破損被疑箇所の検出技術を提供することをその課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
以上の課題を解決するために、本願発明者は下記の発明を提案する。
本願発明は、キャッピングシートを上方から撮像した画像のデータである画像データを受付ける受付手段と、前記画像データに基いて、前記キャッピングシートにおいて破損の蓋然性の高い箇所である破損被疑箇所を特定する検出手段と、を備えてなる、キャッピングシートの破損被疑箇所検出装置である。
かかるキャッピングシートの破損被疑箇所検出装置（以下、単に、「破損被疑箇所検出装置」という場合がある。）は、キャッピングシートを上方から撮像した画像の画像データを用いてキャッピングシートの破損被疑箇所を検出するものであり、いわゆるリモート・センシングを行うものである。したがって、作業者がキャッピングシートの上に乗って移動を行う必要がないから、キャッピングシートの破損被疑箇所を検出するために要する時間も短縮できるし、また作業者の安全を損なうこともない。
しかもこの破損被疑箇所検出装置は、画像データに基いて画像キャッピングシートの破損被疑箇所を検出する。かかる機械的な検出によれば、人間の目で検出可能なキャッピングシートにおけるある程度の大きさの破損のみならず、人間の目で検出するのが難しい小さな破損や、或いは人間の目では検出するのが殆ど不可能な将来的に破損が生じ易い箇所をも、見落としを少なく検出することが可能となる。本願発明における「破損被疑箇所」は、キャッピングシートにおいて破損の蓋然性の高い箇所を意味するが、これには、既に破損が生じている箇所と、未だに破損は生じていないが将来破損が生じそうな箇所の双方を含む。
なお、破損被疑箇所検出装置で使用する画像は、キャッピングシートを上方から撮像した画像であり、動画でも静止画でも構わない。かかる画像は例えば、キャッピングシートを見下ろせるように組んだ例えば、櫓の上から撮像されても良いが、キャッピングシートの上空を飛ぶドローンにより撮像されるものであっても良い。ドローンを用いることにより、本願の破損被疑箇所検出装置で用いる画像（乃至画像データ）を、より簡易、安価、且つ安全に得られるようになる。
【０００８】
上述したように、本願発明によるキャッピングシートの破損被疑箇所検出装置は、検出手段を備えている。
それに加えて、破損被疑箇所検出装置は、前記受付手段で受付けた画像データに対して所定の画像処理を行う画像処理手段を備えていても良い。画像処理手段は、前記画像データから前記キャッピングシートの３次元モデルのデータである３次元モデルデータを生成する３次元モデル生成手段を有するものであっても良い。
この場合、前記検出手段は、前記３次元モデル生成手段で生成された３次元モデルデータに基いて、前記３次元モデルにおける仮想のキャッピングシート上の多数の位置についての３次元座標を取得する座標取得手段と、前記座標取得手段で取得した、多数の前記３次元座標を用いて、前記キャッピングシートを多数の区画に分割した場合における各区画における前記キャッピングシートにそれぞれ生じている応力及び歪を算出する第１検出手段と、前記第１検出手段で検出された応力及び歪が所定の閾値よりも大きい前記区画を前記破損被疑箇所として検出する破損被疑箇所検出手段と、を備えていてもよい。
この場合による破損被疑箇所は、後述する場合と異なり、キャッピングシートに既に破損が生じている箇所と、未だに破損は生じていないが将来破損が生じそうな箇所の双方を含むものとなるが、どちらかといえば後者が重点的に検出される。
かかる破損被疑箇所検出装置においては、キャッピングシートの３次元モデルがまず生成される。そして、その３次元モデルから取得したキャッピングシート上の多数の箇所の３次元座標に基いて、キャッピングシート上を多数の区画に分割した場合における各区画内のキャッピングシートに生じる応力及び歪が算出される。応力及び歪みは、各区画内におけるキャッピングシートの弛み、皺、或いはそれらから求められる張力等に基いて算出される。そして、応力及び歪が所定の閾値よりも大きい区画が破損被疑箇所として検出される。
上述したように、多くの場合、キャッピングシートには、平面視した場合の中央付近に大きな凹みができる。これにより、キャッピングシートの平面視した場合における外周部近傍には大きな変形が生じることが多いが、上述の破損被疑箇所検出装置は、キャッピングシートの平面視した場合における外周部近傍の変形を、後述するFEM等の画像解析を用いて検出するものである。
なお、キャッピングシート上の多数の３次元座標から応力及び歪を算出するには、FEM（Finite Element Method：有限要素法）を用いることが可能である。FEMの処理を実行するソフトウェアは公知或いは周知であるので、それをこれに用いることが可能である。
また、応力及び歪が所定の閾値よりも大きい区画を破損被疑箇所として検出する場合における上記閾値は、破損が生じる蓋然性がどの程度高い場合までを破損被疑箇所として検出したいかということに基いて適切に決定することができるが、例えば、日本遮水工協会（http://www.nisshakyo.gr.jp/index.html）が定める自主基準値に基いて、これを決定することが可能である。
座標取得手段及び第１検出手段を備える場合における前記検出手段は、前記３次元モデルデータに基いて、前記キャッピングシート上に溜まった雨水の３次元モデルを生成するとともに、前記雨水の各部位における深さについてのデータを取得する雨水モデル生成手段と、前記雨水の各部位における深さに基いて、各区画における前記キャッピングシートに、前記雨水の水圧に起因してそれぞれ生じている応力及び歪を算出する第２検出手段と、を備えていてもよい。この場合における前記破損被疑箇所検出手段は、前記第１検出手段で検出された応力及び歪と、前記第２検出手段で検出された応力及び歪とを併せたものを、所定の閾値よりも大きい前記区画を前記破損被疑箇所として検出するようになっていても良い。
上述した通り、キャッピングシートの平面視した場合における中央付近には凹みが生じやすい。したがって、キャッピングシートの平面視した場合における中央付近には、その凹みに雨水が溜まってできた雨水溜まりが生じ易い。かかる雨水によって生じる静水圧がキャッピングシートに応力及び歪を生じさせるが、これは３次元座標から求められるキャッピングシートの表面の形態からは把握不可能である。上述の如き雨水モデル生成手段と、第２検出手段により、静水圧に起因してキャッピングシートに生じる応力及び歪を検出し、これらと第１検出手段によって検出された応力及び歪を併せることにより、キャッピングシートの応力及び歪を決定することとすれば、キャッピングシートに雨水が溜まっている場合においても、より正確に破損被疑箇所を検出できるようになる。
【０００９】
上述したように、本願発明によるキャッピングシートの破損被疑箇所検出装置は、検出手段を備えている。
前記検出手段は、オルソ画像についてのデータである前記画像データによる前記画像の表面粗さを検出する粗さ検出手段と、前記粗さ検出手段で検出された表面粗さが所定の閾値である第１閾値よりも小さい範囲の中で、表面粗さが所定の閾値である第２閾値よりも大きい部分を前記破損被疑箇所として検出する第３検出手段と、を備えていてもよい。
この場合による破損被疑箇所は、後述する場合と異なり、キャッピングシートに既に破損が生じている箇所となる。
この破損被疑箇所検出装置では、画像の表面粗さを検出し、表面粗さが第１閾値よりも小さいあるまとまった範囲の中で、表面粗さが第２閾値よりも大きい部分を破損被疑箇所として検出する。これは、以下のような原理により、破損被疑箇所を検出するものとなっている。まず、キャッピングシートの表面はおおよそ滑らかであることから、画像のうち、表面粗さがある閾値（第１閾値）よりも小さい部分（まとまった範囲）はキャッピングシートが写り込んだ部分であると推定できる。また、キャッピングシートのうち破損がある部分はキャッピングシートの破損がない部分よりも表面粗さが大きいから、上述の範囲のうち表面粗さが第２閾値よりも大きい部分は、キャッピングシートにおける破損被疑箇所であると特定することができる。
特に、上述の範囲のうち表面粗さが第２閾値よりも大きい部分を検出する場合には、公知或いは周知のエッジ抽出の技術を用いることができる。
また、画像の表面粗さは、表面粗さを検出可能なテクスチャ解析によって検出することができる。この場合、画像のある部分における画像テクスチャ値は次式により求められる。
（式）texture=σ/μ
（ここで、σは注目ピクセルを含む任意領域の画素値の標準偏差、μは注目ピクセルを含む任意領域の画素値の平均）
前記第３検出手段は、条件付確率を用いた処理を実行することにより、前記キャッピングシートの表面粗さが前記第２閾値を超えた部分のうち、より前記キャッピングシートにおいて破損の蓋然性の高い箇所のみを前記破損被疑箇所として検出するようになっていてもよい。
画像内のキャッピングシートが写り込んだ部分に相当する上述の範囲には、ロープ、土嚢、内部ガスを排出するためのガス抜管等の、キャッピングシートの破損被疑箇所として誤検出される可能性のある物体が写り込んでいる場合がある。第３検出手段が上述の如く、キャッピングシートにおいて破損の蓋然性のより高い箇所のみを破損被疑箇所として検出するようになっていれば、そのような誤検出を減らすことが可能となる。かかる処理を実行する場合には、ベイズの定理の応用である条件付確率の理論を利用することができる。
第３検出手段を有する破損被疑箇所検出装置は、前記受付手段で受付けた画像データに対して所定の画像処理を行う画像処理手段であって、オルソ画像についてのデータでない前記画像データをオルソ補正することによりオルソ画像についての画像データに変換するオルソ補正手段を有するものを備えていてもよい。
第３検出手段で上述の如き破損被疑箇所の検出を行う場合、それに用いる画像はオルソ画像である必要がある。オルソ画像とは、上空から撮像されたその画像の全体が、正射投影された状態の画像である。第３検出手段を有する破損被疑箇所検出装置に入力される画像データは、その時点で既にオルソ画像の画像データであってもよいし、そうでなくてもよい。オルソ補正を行うことのできるオルソ補正手段を破損被疑箇所検出装置が備えているのであれば、破損被疑箇所検出装置に入力されるデータはオルソ画像の画像データとする必要がなくなる。それにより、画像データを生成するカメラ（例えば、ドローンに搭載のカメラ）の仕様乃至条件を緩めることが可能となる。
【００１０】
本願発明者は、また、上記キャッピングシートの破損被疑箇所検出装置と同様の効果を奏する発明の一態様として、以下の方法の発明をも提案する。
その発明は、例えば、コンピュータを含む、破損被疑箇所検出装置の前記コンピュータに実行される方法であって、前記コンピュータが実行する、キャッピングシートを上方から撮像した画像のデータである画像データを受付ける受付過程と、前記画像データに基いて、前記キャッピングシートにおいて破損の蓋然性の高い箇所である破損被疑箇所を特定する検出過程と、含んでなる、キャッピングシートの破損被疑箇所検出方法である。
かかる方法において使用できる画像（乃至画像データ）は、本願の破損被疑箇所検出装置で使用できるそれらと同様である。
本願発明者は、また、上記キャッピングシートの破損被疑箇所検出装置と同様の効果を奏する発明の一態様として、以下のコンピュータプログラムの発明をも提案する。
その発明は、例えば、コンピュータを、キャッピングシートの破損被疑箇所検出装置として機能させるためのコンピュータプログラムであって、前記コンピュータプログラムは、前記コンピュータを、キャッピングシートを上方から撮像した画像のデータである画像データを受付ける受付手段、前記画像データに基いて、前記キャッピングシートにおいて破損の蓋然性の高い箇所である破損被疑箇所を特定する検出手段、として機能させるためのものである、コンピュータプログラムである。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本願発明の一実施形態によるキャッピングシートの破損被疑箇所検出装置でその破損被疑箇所が検出されるキャッピングシートが含まれる、廃棄物の仮置き場の構成を概略的に示す側面図。
【図２】図１に示した仮置き場の構成を概略的に示す平面図。
【図３】本願発明の一実施形態による破損被疑箇所検出装置の外観を示す斜視図。
【図４】図３に示した破損被疑箇所検出装置のハードウエア構成図。
【図５】図３に示した破損被疑箇所検出装置内に形成される機能ブロックを示すブロック図。
【図６】図３に示した破損被疑箇所検出装置で用いられる画像のデータを生成するために廃棄物の仮置き場上空を飛行するドローンの飛行経路を示す平面図。
【図７】画像データにより特定される画像の例を示す写真。
【図８】（Ａ）はキャッピングシートの３次元モデルの一例を示す画像、（Ｂ）は、上記（Ａ）の３次元モデルに基づくワイヤフレーム画像。
【図９】雨水モデル生成部で雨水の深さを求める方法を概念的に説明するための図。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、図面を参照しつつ、本願発明の好ましい一実施形態について説明する。
【００１３】
この実施形態では、廃棄物の仮置き場において用いられるキャッピングシートの破損を検出するキャッピングシートの破損被疑箇所検出装置について説明する。
まず、仮置き場の構成について簡単に説明する。
【００１４】
図１に仮置き場の模式的な側面図、図２に模式的な平面図を図示する。
廃棄物の仮置き場の地面の上には、後述するフレキシブルコンテナの下方の全面に応じた広さとされる遮水シート１が敷設されている。遮水シート１は、遮水性能を有する例えば樹脂製のシートである。遮水シート１は、フレキシブルコンテナから漏れ出した流出水が地面に到達することを妨げる役割を担っている。遮水シート１は、例えば廃棄物処分場で用いられている公知或いは周知のものを用いることができる。
遮水シート１の上にはフレキシブルコンテナ２が多数載置されている。フレキシブルコンテナ２は、膜材で構成された全体として柔軟性を有するように構成されたコンテナである。フレキシブルコンテナ２は、公知或いは周知のものでよく、これには限られないが、フレキシブルコンテナ２としては、日本マタイ株式会社が製造・販売するマイコン（商標）シリーズの高耐候性フレキシブルコンテナや、或いは森下化学株式会社が製造・販売するＭＫバッグ（商標）シリーズの耐候性大型土のうタイプのコンテナバッグを用いることができる。フレキシブルコンテナ２は、その縦、横、高さが概ね、１ｍ〜１．３ｍ程度である。フレキシブルコンテナ２には、これには限られないが、除染物が収納されている。除染物は、例えば、草木、土砂、瓦礫、石、岩などであるが、各フレキシブルコンテナ２の中にはこれらが単独で、或いは混合して収納されている。各フレキシブルコンテナ２に収納されているものは、必ずしも同一ではない。
多くの場合、フレキシブルコンテナ２は、多層に積み上げられている。もちろんこの限りではないが、この実施形態では、遮水シート１の上に、８×６個の１段目のフレキシブルコンテナ２が配置され、１段目のフレキシブルコンテナ２の上に、７×５個の２段目のフレキシブルコンテナ２が配置され、２段目のフレキシブルコンテナ２の上に６×４個の３段目のフレキシブルコンテナ２が配置されている。
フレキシブルコンテナ２は、その全体をキャッピングシート３にて覆われている。これには限られないが、この実施形態では、キャッピングシート３は、遮水シート１よりも一回り大きくされている。つまり、キャッピングシート３の縁は、遮水シート１の縁を囲むようにされている。キャッピングシート３は、遮水性能を有するシートである。キャッピングシート３は、フレキシブルコンテナ２に雨水が進入するのを防止する役割と、フレキシブルコンテナ２から万が一流出した除染物が外部に飛散するのを防止する役割とが課されている。キャッピングシート３は、例えば不織布に通気防水フィルムを挟んだものであり、またその厚さは例えば０．５ｍｍ〜１．５ｍｍ程度である。キャッピングシート３は、図示を省略するが、長尺のシート材を例えば、公知或いは周知の手法である熱溶着により接合することにより構成されている。
キャッピングシート３の縁の上には、公知或いは周知の土嚢４が適宜の間隔で配されており、それによりキャッピングシート３の縁は押さえられている。
なお、仮置き場には他に、遮水シート１の上に配され、キャッピングシート３の中に侵入した雨水及び雨水がフレキシブルコンテナ２に侵入してからフレキシブルコンテナ２から流出した流出水を排出するための管であるドレイン管、ドレイン管から排出された雨水等を貯留するための貯留槽、遮水シート１、仮置き場の全体を外部から隔離するための囲いなどが存在しているが、これらについてはいずれも周知であるし、本願発明との関係が無いものであるからそれらの図示を省略する。
【００１５】
次に、以上のような仮置き場に設置されたキャッピングシート３の破損被疑箇所を検出するための破損被疑箇所検出装置について説明する。
破損被疑箇所検出装置１００の外観を、図３に示す。破損被疑箇所検出装置１００は、コンピュータにより構成されている。この実施形態における破損被疑箇所検出装置１００は、いわゆるノートブック型のコンピュータによって構成されているが、デスクトップ型のコンピュータによって構成されていても、タブレット型のコンピュータによって構成されていても良い。破損被疑箇所検出装置１００を構成するコンピュータは、そのハードウエアに関していえばさしたる特徴はないので、極一般的な例えば市販のコンピュータ、更に言えば汎用のコンピュータをこれに用いることができる。
【００１６】
破損被疑箇所検出装置１００を構成するコンピュータは、ディスプレイ装置１０１、及び入力装置１０２を備えている。
入力装置１０２は、破損被疑箇所検出装置１００に対して入力を行うための装置であり、例えば、キーボード、テンキー、マウス等である。また、場合によっては、タッチパネルとすることにより、ディスプレイ装置１０１に入力装置１０２を兼ねさせることが可能である。これらのうちの少なくとも１つにより入力装置１０２を構成することができる。
ディスプレイ装置１０１は、表示を行うモニタである。ディスプレイ装置１０１は、例えば液晶ディスプレイ、有機ＥＬディスプレイによりこれを構成することができる。
破損被疑箇所検出装置１００は、図示を省略の接続端子を備えている。接続端子は、例えば、ＵＳＢ（Universal Serial Bus／商標）端子である。接続端子は、後述する画像データを破損被疑箇所検出装置１００外の機器（例えば、デジタルカメラ）から受付けるものであり、本願発明における受付手段に相当するものである。それが可能な限りにおいて、接続端子は、ＵＳＢ端子である必要はない。更に言えば、接続端子は、ＵＳＢ端子の如き有線でデータを受付けるものに限らず、ブルートゥース（Bluetooth）のような無線でデータを受付ける機構であっても良い。更に言えば、画像データが、所定の記録媒体を介して破損被疑箇所検出装置１００に提供されるのであれば、接続端子は、そのような記録媒体に記録されたデータを読み込むための装置とすることができる。例を挙げるのであれば、記録媒体がＤＶＤなのであれば、接続端子はＤＶＤリーダに置き換えることができるし、記録媒体がＳＤカードなのであれば、接続端子はＳＤカードリーダに置き換えることができる。
この実施形態では、接続端子は、具体的にはＵＳＢケーブルである接続ケーブル１００Ａを介して、デジタルカメラ２００に接続可能となっており、後述するようにしてデジタルカメラ２００が撮像を行うことによって得られた画像データを、デジタルカメラ２００から、接続ケーブル１００Ａを介して受取るようになっている。
【００１７】
次に、破損被疑箇所検出装置１００の構成について説明する。
破損被疑箇所検出装置１００は、図４に示したようなハードウエアを備えている。破損被疑箇所検出装置１００は、この実施形態では、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１１、ＲＯＭ（Read Only Memory）１１２、ＲＡＭ（Random Access Memory）１１３、ＨＤＤ（Hard disc drive）１１４、インタフェイス１１５、及びこれらを接続するバス１１６を備えている。
ＣＰＵ１１１は、演算装置であり、破損被疑箇所検出装置１００全体の制御を行う。ＣＰＵ１１１は、プログラムを実行することで、以下に説明するような種々の処理を実行する。
ＲＯＭ１１２は、書換不可能なメモリであり、ＣＰＵ１１１を動作させるためのプログラム、破損被疑箇所検出装置１００が以下の処理を実行する際に必要なデータなどを記憶している。
ＲＡＭ１１３は、書換可能なメモリであり、ＣＰＵ１１１が以下の処理を実行する場合のワーク領域を提供する。
ＨＤＤ１１４はデータを記録する記録媒体である。ＨＤＤ１１４もまた、ＣＰＵ１１１を動作させるためのプログラム、データを記録している。例えば、ＣＰＵ１１１を動作させるためのＯＳがＨＤＤ１１４に記録されている。本願発明のプログラムは、ＲＯＭ１１２か、或いはＨＤＤ１１４に記録されている。なお、本願発明のプログラムは、破損被疑箇所検出装置１００の出荷時から破損被疑箇所検出装置１００にインストールされていてもよく、破損被疑箇所検出装置１００の出荷後に、例えばユーザにより破損被疑箇所検出装置１００にインストールされたものであっても構わない。破損被疑箇所検出装置１００の出荷後にインストールされる場合、本発明のプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体から破損被疑箇所検出装置１００に記録されてもよく、また、インターネット等の所定のネットワークからのダウンロードを経て破損被疑箇所検出装置１００に記録されたものであってもよい。本願発明のプログラムは、それ単独で後述する処理をＣＰＵ１１１に実行させるものとなっていてもよく、ＯＳその他の他のプログラムとの協働により後述の処理をＣＰＵ１１１に実行させるものとなっていても構わない。
インタフェイス１１５は、ＣＰＵ１１１、ＲＯＭ１１２、ＲＡＭ１１３、ＨＤＤ１１４と破損被疑箇所検出装置１００の外部とを繋ぐ窓口となるものであり、ＣＰＵ１１１、ＲＯＭ１１２、ＲＡＭ１１３、ＨＤＤ１１４は、インタフェイス１１５を介して外部とデータ交換を行えるようになっている。例えば、インタフェイス１１５は、ＵＳＢ端子である、上述の接続端子と接続されている。この接続端子は、上述したように、デジタルカメラ２００から画像データを受取る場合がある。接続端子が受取った画像データは、インタフェイス１１５からバス１１６を介して、ＣＰＵ１１１、ＲＡＭ１１３、ＨＤＤ１１４等のそのデータを必要とするところに送られるようになっている。インタフェイス１１５は、また、入力装置１０２と接続されており、ユーザが入力装置１０２を操作することにより生成されたデータを受付ける。インタフェイス１１５は、また、ディスプレイ装置１０１と接続されており、ディスプレイ装置１０１に画像を表示するための画像データを出力するようになっている。
【００１８】
本願発明のプログラムをＣＰＵ１１１が実行することにより、破損被疑箇所検出装置１００の内部には、図５に示した如き種々の機能ブロックを含む、これも機能ブロックである制御部１２０が生成される。
制御部１２０は、本願発明における種々の処理を実行する。
制御部１２０には、入力部１２１、主制御部１２２、Ａ種検出部１２３、Ｂ種検出部１２４、出力画像生成部１２５、出力部１２６が含まれる。Ａ種検出部１２３には、３次元モデル生成部１２３Ａ、座標取得部１２３Ｂ、第１検出部１２３Ｃ、雨水モデル生成部１２３Ｄ、第２検出部１２３Ｅ、及び破損被疑箇所検出部１２３Ｆがそれぞれ含まれ、また、Ｂ種検出部１２４には、オルソ補正部１２４Ａ、表面粗さ検出部１２４Ｂ、第３検出部１２４Ｃがそれぞれ含まれる。
【００１９】
入力部１２１は、制御部１２０への外部からの入力を受付けるものである。入力部１２１は、入力装置１０２からの入力データ及び接続端子からの画像データを少なくとも受付ける。入力部１２１は、受付けたデータを主制御部１２２へ送るようになっている。
主制御部１２２は、制御部１２０全体の制御を行うものであり、特にはＡ種検出部１２３と、Ｂ種検出部１２４の制御を行うようになっている。
接続端子から受けた後述の実行データに応じて、主制御部１２２は、Ａ種検出部１２３とＢ種検出部１２４のいずれかに、後述するような処理を行わせるようになっている。主制御部１２２は入力部１２１から画像データを受付ける場合があるが、画像データを受付けた場合主制御部１２２は、後述する処理をＡ種検出部１２３に行わせる場合にはそれをＡ種検出部１２３に、後述する処理をＢ種検出部１２４に行わせる場合にはそれをＢ種検出部１２４にそれぞれ送るようになっている。
【００２０】
Ａ種検出部１２３と、Ｂ種検出部１２４とはともに、画像データに基いて、キャッピングシートにおいて破損の蓋然性の高い箇所である破損被疑箇所を特定する処理を実行するものである。Ａ種検出部１２３と、Ｂ種検出部１２４とが検出する破損被疑箇所はいずれも、既に破損が生じている箇所と、未だに破損は生じていないが将来破損が生じそうな箇所の双方を含むが、Ａ種検出部１２３が検出するのは主に後者（ただし、検出された部位に破損が既に生じている場合もある。）であり、Ｂ種検出部１２４が検出するのは、既に破損が生じている箇所である。
【００２１】
上述したように、Ａ種検出部１２３には、３次元モデル生成部１２３Ａ、座標取得部１２３Ｂ、第１検出部１２３Ｃ、雨水モデル生成部１２３Ｄ、第２検出部１２３Ｅ、及び破損被疑箇所検出部１２３Ｆが含まれる。
Ａ種検出部１２３で、画像データに基いて、キャッピングシートにおいて破損の蓋然性の高い箇所である破損被疑箇所を特定する処理（これをＡ種処理と呼ぶこととする。）が実行される場合、上述のごとく主制御部１２２からＡ種検出部１２３に画像データが入力されるようになっている。
３次元モデル生成部１２３Ａは、主制御部１２２からＡ種検出部１２３に入力された画像データからキャッピングシートの３次元モデルのデータである３次元モデルデータを生成する機能を有している。３次元モデル生成部１２３Ａは、生成した３次元モデルデータを、座標取得部１２３Ｂに、或いは座標取得部１２３Ｂと雨水モデル生成部１２３Ｄの双方に送るようになっている。これには限られないが、この実施形態では、３次元モデルデータは、座標取得部１２３Ｂと雨水モデル生成部１２３Ｄの双方に送られるようになっている。
座標取得部１２３Ｂは、３次元モデル生成部１２３Ａから受取った３次元モデルデータに基いて、３次元モデルとして再現された仮想のキャッピングシート上の多数の位置における３次元座標（例えば、（ｘ，ｙ，ｚ）座標）を取得するものとなっている。３次元座標が取得される上述の多数の位置は、適当な間隔で適宜決定することができる。座標取得部１２３Ｂは、３次元モデルデータから得た多数の３次元座標を、第１検出部１２３Ｃに送るようになっている。
第１検出部１２３Ｃは、座標取得部１２３Ｂから得た多数の３次元座標を用いて、キャッピングシートを多数の区画に分割した場合における各区画におけるキャッピングシートにそれぞれ生じている応力及び歪を算出するものである。第１検出部１２３Ｃにより検出されるのは主に、平面視した場合におけるキャッピングシートの外周部近傍における、キャッピングシートの各区画で生じている応力及び歪である。この場合における区画は、例えば、近接する４つの３次元座標（キャッピングシートが変形していなければ理想的には正方形の頂点に位置する４つの３次元座標）によって囲まれた範囲とすることができる。多くの場合、キャッピングシートには、平面視した場合の中央付近に大きな凹みができる。これにより、キャッピングシートの平面視した場合における外周部近傍には大きな変形が生じることが多いが、第１検出部１２３Ｃは、キャッピングシートの平面視した場合における外周部近傍の変形を主に検出する。３次元座標からキャッピングシート等のシート材にかかっている応力及び歪を検出するための手法として、FEM（Finite Element Method：有限要素法）が知られている。キャッピングシートの各区画に生じている応力及び歪を検出するには、かかるFEMの手法を用いれば良く、これには限られないがこの実施形態ではそうしている。第１検出部１２３Ｃは、各区画におけるキャッピングシートに生じている応力及び歪を検出したら、そのデータを破損被疑箇所検出部１２３Ｆに送るようになっている。
雨水モデル生成部１２３Ｄは、上述のように３次元モデル生成部１２３Ａから３次元モデルデータを受取るようになっている。雨水モデル生成部１２３Ｄは、３次元モデルデータを受取ったら、キャッピングシート上に溜まった雨水の３次元モデルを生成するとともに、雨水の各部位（多数の位置）における深さについてのデータを取得するものである。各部位における雨水の深さは、３次元モデルデータにより再現される仮想のキャッピングシートと、水面位置（高さ）とを把握することが可能であれば求めることが可能である。なお、雨水の深さを求める部位は、上述の「区画」のそれぞれに対応していても良いし、そうでなくても良い。雨水モデル生成部１２３Ｄは、生成した各部位における雨水の深さのデータを、第２検出部１２３Ｅに送るようになっている。
第２検出部１２３Ｅは、雨水モデル生成部１２３Ｄから各部位における雨水の深さのデータを受取り、受取ったそのデータに基いて、上述の各区画におけるキャッピングシートに、雨水の水圧に起因してそれぞれ生じている応力及び歪を算出するものである。上述した通り、キャッピングシートの平面視した場合における中央付近には凹みが生じやすい。したがって、キャッピングシートの平面視した場合における中央付近（外周部近傍以外の部分。）には、その凹みに雨水が溜まってできた雨水溜まりが生じ易い。かかる雨水によって生じる静水圧がキャッピングシートに応力及び歪を生じさせるが、これは３次元座標から求められるキャッピングシートの表面の形態からは検出するのが難しい。つまり、第１検出部１２３Ｃでは検出するのが難しい。第２検出部１２３Ｅにより、静水圧に起因して各区画におけるキャッピングシートに生じる応力及び歪を検出することにより、キャッピングシートの各区画に実際に生じている応力及び歪をより正確に再現することが可能となる。第２検出部１２３Ｅは、雨水による静水圧に起因して各区画におけるキャッピングシートに生じている応力及び歪を検出したら、そのデータを破損被疑箇所検出部１２３Ｆに送るようになっている。
破損被疑箇所検出部１２３Ｆは、上述のように、第１検出部１２３Ｃと、第２検出部１２３Ｅとから、各区画におけるキャッピングシートに生じている応力及び歪についてのデータを受取るようになっている。破損被疑箇所検出部１２３Ｆは、それら２種類の各区画におけるキャッピングシートに生じている応力及び歪についてのデータを受け取ったら、それら２種類の各区画における応力及び歪を併せて、キャッピングシートの各区画に生じている応力及び歪を算出するとともに、算出された応力及び歪が所定の閾値よりも大きい区画を破損被疑箇所として検出するものである。これにより、キャッピングシートの各区画のうち、機序の異なる２つの応力及び歪によって大きな応力及び歪が生じているものが検出されることになる。もちろん、大きな応力及び歪が生じている区画は、キャッピングシートの破損が生じているか、少なくともキャッピングシートの破損が近い将来に生じる可能性が高い。したがって、そのような区画を破損被疑箇所として検出することには、大きな意味がある。なお、「２種類の各区画における応力及び歪を併せる」場合には、第１検出部１２３Ｃから受取った各区画におけるキャッピングシートに生じている応力及び歪と、第２検出部１２３Ｅから受取った各区画におけるキャッピングシートに生じている応力及び歪とを単純に合算してもよいし、それらの少なくとも一方に適当な重み付けを行ってから、それらを例えば合算しても良い。なお、第１検出部１２３Ｃにおいて各区画におけるキャッピングシートに生じている応力及び歪を求める処理、第２検出部１２３Ｅにおいて各区画におけるキャッピングシートに生じている応力及び歪を求める処理、破損被疑箇所検出部１２３Ｆにおいて破損被疑箇所を求める処理は、試験として実際のキャッピングシートを検査した結果と合致するように適宜最適化すべきである。そうすることにより、破損被疑箇所の検知の精度を挙げることが可能となる。破損被疑箇所検出部１２３Ｆが用いる上記閾値は、破損が生じる蓋然性がどの程度高い場合までを破損被疑箇所として検出したいかということに基いて適切に決定することができるが、例えば、日本遮水工協会が定める自主基準値に基いて決定することが可能である。
なお、破損被疑箇所検出部１２３Ｆは、第１検出部１２３Ｃにおいて生成された、各区画におけるキャッピングシートに生じている応力及び歪についてのデータのみによって、破損被疑箇所を検出するようになっていても構わない。その場合には、雨水モデル生成部１２３Ｄ、第２検出部１２３Ｅが不要となる。
いずれにせよ、破損被疑箇所検出部１２３Ｆは、破損被疑箇所（複数の場合もある。）を検出したら、破損被疑箇所を特定するデータである破損被疑箇所データを出力画像生成部１２５に送るようになっている。
【００２２】
次に、Ｂ種検出部１２４に含まれる各機能ブロックについて説明する。
上述したように、Ｂ種検出部１２４には、オルソ補正部１２４Ａ、表面粗さ検出部１２４Ｂ、第３検出部１２４Ｃがそれぞれ含まれる。
Ｂ種検出部１２４で、画像データに基いて、キャッピングシートにおいて破損の蓋然性の高い箇所である破損被疑箇所を特定する処理（これをＢ種処理と呼ぶこととする。）が実行される場合、上述のごとく主制御部１２２からＢ種検出部１２４に画像データが入力されるようになっている。オルソ補正部１２４Ａは、画像データを受取った場合において、それがオルソ画像についての画像データであった場合には何の処理も行わないが、それがオルソ画像でない画像についての画像データであった場合には、それをオルソ画像についての画像データに補正する処理を実行するものである。Ｂ種処理で用いられる画像データはオルソ画像についての画像データである必要があるため、オルソ補正部１２４Ａは、必要に応じて画像データをオルソ画像の画像データに変換する。画像データが得られた当初からオルソ画像についてのデータであることが明らかな場合、或いは破損被疑箇所検出装置１００に入力される前に他の装置で画像データをオルソ画像のデータに変換されることが明らかな場合には、オルソ補正部１２４Ａは不要である。オルソ補正部１２４Ａは、オルソ画像についての画像データを、表面粗さ検出部１２４Ｂに送るようになっている。
表面粗さ検出部１２４Ｂは、オルソ画像についての画像データにより特定される画像の表面粗さを検出するものである。画像の表面粗さは、表面粗さを検出可能なテクスチャ解析によって検出することができる。この場合、画像のある部分における画像テクスチャ値は次式により求めることが可能であり、この実施形態ではそうしている。
（式）texture=σ/μ
（ここで、σは注目ピクセルを含む任意領域の画素値の標準偏差、μは注目ピクセルを含む任意領域の画素値の平均）
表面粗さ検出部１２４Ｂは、画像の表面粗さを画像のすべてに対応する細かな領域のそれぞれについて検出し、すべての領域についての表面粗さのデータを第３検出部１２４Ｃに送るようになっている。
第３検出部１２３Ｃは、表面粗さ検出部１２４から送られてきた上記データで検出された表面粗さが、所定の閾値である第１閾値よりも小さい範囲（ある程度広い範囲、例えば、画像上である面積より広い範囲）をまず求めるとともに、その範囲の中で、表面粗さが所定の閾値である第２閾値よりも大きい部分を破損被疑箇所として検出するものである。まず、キャッピングシートの表面はおおよそ滑らかであることから、画像のうち、表面粗さがある閾値（第１閾値）よりも小さい部分（まとまった範囲）はキャッピングシートが写り込んだ部分であると推定できる。また、キャッピングシートのうち破損がある部分はキャッピングシートの破損がない部分よりも表面粗さが大きいから、上述の範囲のうち表面粗さが第２閾値よりも大きい部分は、キャッピングシートにおける破損被疑箇所であると特定することができる。したがって、第１閾値と第２閾値とを用いた上述の画像処理を行うだけで、第３検出部１２４Ｃは、破損被疑箇所を検出することができるのである。ここで、表面粗さが第２閾値を超える場合というのは、画像上にキャッピングシートの破損が写り込んでいる場合にしか生じないから、第３検出部１２４Ｃで検出される破損被疑箇所は、キャッピングシートが現に破損している箇所となる。なお、画像のうち表面粗さが第１閾値よりも小さい部分を検出する場合も同様であるが、画像データで特定される画像のうち表面粗さが第２閾値よりも大きい部分を検出する場合には特に、公知或いは周知のエッジ抽出の技術を用いることができる。
なお、第３検出部１２４Ｃは、条件付確率を用いた処理を実行することにより、キャッピングシートの表面粗さが第２閾値を超えた部分のうち、よりキャッピングシートにおいて破損の蓋然性の高い箇所のみを破損被疑箇所として検出するようになっていてもよく、これには限られないがこの実施形態ではそうされている。画像内のキャッピングシートが写り込んだ部分に相当する上述の範囲には、ロープ、土嚢、内部ガスを排出するためのガス抜管等の、キャッピングシートの破損被疑箇所として誤検出される可能性のある物体が写り込んでいる場合がある。第３検出部１２４Ｃが上述の如く、キャッピングシートにおいて破損の蓋然性のより高い箇所のみを破損被疑箇所として検出するようになっていれば、そのような誤検出を減らすことが可能となる。かかる処理を実行する場合には、ベイズの定理の応用である条件付確率の理論を利用することができる。
いずれにせよ、第３検出部１２４Ｃは、破損被疑箇所（複数の場合もある。）を検出したら、破損被疑箇所を特定するデータである破損被疑箇所データを出力画像生成部１２５に送るようになっている。
出力画像生成部１２５は、Ａ種検出部１２３の破損被疑箇所検出部１２３Ｆ、又はＢ種検出部１２４の第３検出部１２４Ｃから、破損被疑箇所データを受取るようになっている。出力画像生成部１２５は、破損被疑箇所データを受付けると、その破損被疑箇所データに基いて、出力画像についてのデータである出力画像データを生成するものである。出力画像データは、ディスプレイ装置１０１に出力画像を表示させるための画像データである。後述するように、ディスプレイ装置１０１にはキャッピングシート３のどこに破損被疑箇所が存在するのかを示す画像が表示される。つまり、出力画像は、キャッピングシート３のどこに破損被疑箇所が存在するかを示す画像である。
出力画像データは出力画像生成部１２５から出力部１２６に送られるようになっている。
【００２３】
出力部１２６は、出力画像データを、制御部１２０外に出力するものとなっている。この実施形態では、出力部１２６は、出力画像生成部１２５から出力画像データをディスプレイ装置１０１、又はＨＤＤ１１４に出力する。
ディスプレイ装置１０１は、出力画像データを受取った場合には、出力画像データに基づく出力画像を表示するようになっている。ＨＤＤ１１４は、出力画像データを受取った場合にはそれを記録する。ＨＤＤ１１４に記録された出力画像データは、後にディスプレイ装置１０１に出力画像を表示するために利用される。もっとも、ＨＤＤ１１４に記録された出力画像データは、破損被疑箇所検出装置１００のディスプレイ装置１０１のみならず、その出力画像データを有線又は無線による通信により受取った、或いはその出力画像データを記録した可搬の記録媒体を介して受取った他の装置（例えばコンピュータ）におけるディスプレイ装置に出力画像を表示させることも可能である。
【００２４】
次に、以上で説明した破損被疑箇所検出装置１００により、仮置き場のキャッピングシート３の破損被疑箇所を検出する方法、及び破損被疑箇所検出装置１００の動作について説明する。
【００２５】
破損被疑箇所検出装置１００でキャッピングシート３の破損被疑箇所を検出するためには、画像についての画像データを生成する。画像についての画像データは、キャッピングシート３の例えば全体（もっとも全体であることが好ましい）の画像を、キャッピングシート３の上方から撮像することにより得る。
ここで、画像は、例えば、仮置き場のキャッピングシート３の全体をその上方から見下ろすことのできる櫓等の上から撮像することも可能ではあるが、キャッピングシート３の全体を例えば真上から同じ条件で撮像するには、キャッピングシート３の上空を飛ぶことのできる機器を用いるのが便利である。この実施形態では、公知又は周知のドローンを用いて、仮置き場のキャッピングシート３の全体の撮像を行うこととしている。ドローンは市販のものでよく、例えば、株式会社ａｍｕｓｅ  ｏｎｅｓｅｌｆが製造・販売する適宜のドローンとすることができる。
ドローンは、例えば、予め行ったプログラミングにより、キャッピングシート３の上空（例えば、地上から１０ｍ〜３０ｍ程度上空）を予定されたコースで、自動操縦で飛行できるようなものを選択することが可能であり便利である。もっとも、ドローンは、手動で操縦されるようなものであっても良いし、また自動操縦できるものであるにしても、例えば不慮の事態が生じた場合には手動で操縦できるようなものであってもよい。
ドローンは上述のように、キャッピングシート３の撮像を行うものであるから、それにはカメラ（デジタルカメラ）２００が搭載されている。カメラは、これも公知又は周知のもので良い。キャッピングシート３の撮像を行うためにドローンに搭載できる程度の重量、大きさであること、屋外で使用可能であること、破損被疑箇所を写すことができる程度の解像度をもって画像の撮像を行えること、画像についての画像データを出力できること等の条件がカメラには要求されるが、そのような要求はそれ程特別なものではないから、カメラは市販のものでも足りる。例えば、カメラは、日本電気株式会社が製造・販売する非冷却型赤外線センサ＆モジュールの１つとすることができる。
【００２６】
この実施形態では、地上から１０ｍ〜３０ｍのうちの適当な高さでドローンを飛行させながら、ドローンに搭載したカメラに画像の撮像を行わせる。これには限られないが、この実施形態ではドローンを自動操縦で飛行させる。
ドローンが飛行する経路は、ドローンによりキャッピングシート３の全体の撮像を行えるようなものであるのが好ましく、例えば、キャッピングシート３の上空をドローンがくまなく移動するようなものとすることができる。これには限られないがこの実施形態では、図６中に矢印で示したようなものとされる。この実施形態におけるドローンは、キャッピングシート３の上をジグザグに飛行することでキャッピングシート３の全域の撮像を行えるようになっている。
図６中に、（１）〜（２４）の符号が付された２４個の同一の大きさ、形状の矩形の範囲が存在する。ドローンに搭載されたカメラは、（１）〜（２４）の符号が付された各範囲の静止画を撮像するか、或いはそれら範囲が少なくとも写った動画を撮像する。カメラはそのような撮像が可能なように、公知或いは周知の方法で予め調整されている。カメラはそのような撮像をすることにより静止画又は動画の画像のデータである画像データを生成する。なお、図６では土嚢４の図示を省略している。
【００２７】
ドローンを図６に示した経路で飛行させドローンに搭載のカメラに画像データの生成を行わせたら、ドローンに搭載のカメラ２００を、図３に示したようにして、接続ケーブル１００Ａを用いて破損被疑箇所検出装置１００に接続して、画像データを破損被疑箇所検出装置１００に送る。上述したように、画像データは、このような有線での送信によらず、無線による送信により破損被疑箇所検出装置１００に送られても良いし、或いは可搬の記録媒体を介して破損被疑箇所検出装置１００に渡されても構わない。
この実施形態では、画像データは、接続ケーブル１００Ａ、接続端子を介して、カメラ２００から破損被疑箇所検出装置１００に受渡される。
画像データにより特定される画像の例を、図７に示す。図７（Ａ）はキャッピングシート３に大きな変形が生じていない場合、同（Ｂ）はキャッピングシート３の平面視した場合の中央付近に凹みが生じ、そこに雨水が溜まった場合である。なお、図７の画像は静止画であるが、画像データは静止画のデータであっても動画のデータであっても構わない。
【００２８】
画像データは、接続端子から制御部１２０の入力部１２１に送られそこから主制御部１２２に送られる。それと前後して、破損被疑箇所検出装置１００の操作者は、入力装置１０２を操作して、破損被疑箇所検出装置１００にＡ種処理を実行させるかＢ種処理を実行させるかを特定或いは選択するための情報を入力する。その情報は入力部１２１から主制御部１２２に送られる。主制御部１２２は、その情報に基いて、Ａ種処理をＡ種検出部１２３に実行させるか、Ｂ種処理をＢ種処理部１２４に実行させる。
【００２９】
仮に、Ａ種処理が選択されたとする。その場合、画像データは、主制御部１２２から、Ａ種検出部１２３に送られ、Ａ種検出部１２３内の３次元モデル生成部１２３Ａにて受取られる。
３次元モデル生成部１２３Ａは、主制御部１２２から受取った画像データからキャッピングシートの３次元モデルのデータである３次元モデルデータを生成する。３次元モデルデータは、例えば、図８（Ａ）に示したようなものとなる。なお、キャッピングシートの３次元モデルを生成するには、上空から撮像された画像の全体が、正射投影された状態の画像でない方が良い（例えばキャッピングシートの側面が写り込んでいるような画像が存在する方が良い）ので、Ａ種処理が選択される場合には、画像データはオルソ画像についての画像データで無い方が好ましい。３次元モデル生成部１２３Ａは、生成した３次元モデルデータを、座標取得部１２３Ｂと雨水モデル生成部１２３Ｄの双方に送る。
座標取得部１２３Ｂは、３次元モデル生成部１２３Ａから受取った３次元モデルデータに基いて、３次元モデルとして再現された仮想のキャッピングシート上の多数の位置における３次元座標（例えば、（ｘ，ｙ，ｚ）座標）を取得する。例えば、この実施形態では、図８（Ｂ）に示されたワイヤフレーム中の格子点が、３次元座標が取得される点とされる。座標取得部１２３Ｂは、３次元モデルデータから得た多数の３次元座標を、第１検出部１２３Ｃに送る。
第１検出部１２３Ｃは、座標取得部１２３Ｂから得た多数の３次元座標を用いて、キャッピングシート３を多数の区画に分割した場合における各区画におけるキャッピングシート３にそれぞれ生じている応力及び歪を算出する。この場合における区画は、図８（Ｂ）で四角く区切られている各マス目とされる。具体的には、FEMの処理の入力値として上述の多数の３次元座標を与えることにより、キャッピングシート３の各区画に生じている応力及び歪が検出される。第１検出部１２３Ｃは、各区画におけるキャッピングシート３に生じている応力及び歪を検出したら、そのデータを破損被疑箇所検出部１２３Ｆに送る。
他方、雨水モデル生成部１２３Ｄは、上述のように３次元モデル生成部１２３Ａから３次元モデルデータを受取る。雨水モデル生成部１２３Ｄは、３次元モデルデータを受取ったら、キャッピングシート３上に溜まった雨水の３次元モデルを生成するとともに、雨水の各部位（多数の位置）における深さについてのデータを取得する。各部位における雨水の深さは、３次元モデルデータにより再現される仮想のキャッピングシート３と、水面位置（高さ）とを把握することにより求める。図９中の網掛け部分が、雨水の水面である。この実施形態では、雨水の深さを求める部位は、上述の「区画」のそれぞれに対応している。雨水モデル生成部１２３Ｄは、生成した各部位における雨水の深さのデータを、第２検出部１２３Ｅに送る。
第２検出部１２３Ｅは、雨水モデル生成部１２３Ｄから各部位における雨水の深さのデータを受取り、受取ったそのデータに基いて、上述の各区画におけるキャッピングシート３に、雨水の水圧に起因してそれぞれ生じている応力及び歪を算出する。第２検出部１２３Ｅは、雨水による静水圧に起因して各区画におけるキャッピングシート３に生じている応力及び歪を検出したら、そのデータを破損被疑箇所検出部１２３Ｆに送る。
破損被疑箇所検出部１２３Ｆは、第１検出部１２３Ｃと、第２検出部１２３Ｅとから、各区画におけるキャッピングシート３に生じている応力及び歪についてのデータを受取る。破損被疑箇所検出部１２３Ｆは、それら２種類の各区画におけるキャッピングシート３に生じている応力及び歪についてのデータを受け取ったら、それら２種類の各区画における応力及び歪を併せて、キャッピングシート３の各区画に生じている応力及び歪を算出するとともに、算出された応力及び歪が所定の閾値よりも大きい区画を破損被疑箇所として検出する。これにより、キャッピングシート３の各区画のうち、大きな応力及び歪が生じているものが破損被疑箇所として検出される。破損被疑箇所検出部１２３Ｆは、破損被疑箇所（複数の場合もある。）を検出したら、破損被疑箇所を特定するデータである破損被疑箇所データを出力画像生成部１２５に送る。
【００３０】
出力画像生成部１２５は、Ａ種検出部１２３の破損被疑箇所検出部１２３Ｆから、破損被疑箇所データを受取る。出力画像生成部１２５は、破損被疑箇所データを受付けると、その破損被疑箇所データに基いて、出力画像についてのデータである出力画像データを生成する。出力画像データは出力画像生成部１２５から出力部１２６に送られる。
【００３１】
出力部１２６は、出力画像データを、ディスプレイ装置１０１、又はＨＤＤ１１４に出力する。出力画像データがこれらのいずれに出力されるかをユーザは、入力装置１０２の操作により選択することができる。出力画像データを、ディスプレイ装置１０１とＨＤＤ１１４のいずれに出力するべきかを選択するデータは、入力装置１０２から入力部１２１を経て主制御部１２２に送られる。主制御部１２２は、かかる入力の内容に応じて、出力部１２６に対して指示を行い、出力部１２６に、出力画像データをディスプレイ装置１０１とＨＤＤ１１４のうちのユーザが選択した方へ出力させる。
ディスプレイ装置１０１が、出力画像データを受取った場合には、ディスプレイ装置１０１には、出力画像データに基づく出力画像が表示される。これにより、破損被疑箇所検出装置１００の操作者は、ディスプレイ装置１０１に表示された画像により、キャッピングシート３における破損被疑箇所を確認することができる。ＨＤＤ１１４が、出力画像データを受取った場合には、ＨＤＤ１１４は、それを記録する。記録された出力画像データは、後にディスプレイ装置１０１に出力画像を表示するためか、或いは他のコンピュータのディスプレイ装置等に出力画像を表示するため等適当な目的に利用される。
これにより、Ａ種処理が終了する。
【００３２】
Ｂ種処理が選択されたとする。その場合、画像データは、主制御部１２２から、Ｂ種検出部１２４に送られ、Ｂ種検出部１２４内のオルソ補正部１２４Ａにて受取られる。
Ｂ種検出部１２４で、オルソ補正部１２４Ａは、画像データを受取った場合において、それがオルソ画像についての画像データであった場合には何の処理も行わないが、それがオルソ画像でない画像についての画像データであった場合には、それをオルソ画像についての画像データに補正する処理を実行する。いずれの場合であっても、オルソ補正部１２４Ａは、オルソ画像についての画像データを、表面粗さ検出部１２４Ｂに送る。
表面粗さ検出部１２４Ｂは、オルソ画像についての画像データにより特定される画像の表面粗さを検出する。この実施形態では、画像の表面粗さを、表面粗さを検出可能なテクスチャ解析によって検出する。  表面粗さ検出部１２４Ｂは、画像の表面粗さを画像のすべてに対応する細かな領域のそれぞれについて検出し、すべての領域についての表面粗さのデータを第３検出部１２４Ｃに送る。
第３検出部１２３Ｃは、表面粗さ検出部１２４から送られてきた上記データで検出された表面粗さが、所定の閾値である第１閾値よりも小さい範囲をまず求めるとともに、その範囲の中で、表面粗さが所定の閾値である第２閾値よりも大きい部分を破損被疑箇所として検出する。画像データで特定される画像のうち表面粗さが第２閾値よりも大きい部分を検出する場合には、公知或いは周知のエッジ抽出の技術を用いる。なお、第３検出部１２４Ｃは、条件付確率を用いた処理を実行することにより、画像の表面粗さが第２閾値を超えた部分（キャッピングシート３が存在すると推定される部分）のうち、よりキャッピングシート３において破損が存在する蓋然性の高い箇所のみを破損被疑箇所として検出する。これにより、例えば、図９において写り込んでいるロープ５、土嚢４等の、キャッピングシート３の破損被疑箇所として誤検出される可能性のある物体を、破損被疑箇所として誤検出する可能性を抑制できる。
いずれにせよ、第３検出部１２４Ｃは、破損被疑箇所（複数の場合もある。）を検出したら、破損被疑箇所を特定するデータである破損被疑箇所データを出力画像生成部１２５に送る。
【００３３】
Ｂ種処理が実行される場合であっても、出力画像生成部１２５が破損被疑箇所データを受取った後の各処理は、Ａ種処理が実行される場合と同じである。
【符号の説明】
【００３４】
１  遮水シート
２  フレキシブルコンテナ
３  キャッピングシート
４  土嚢
１００  破損被疑箇所検出装置
１２０  制御部
１２１  入力部
１２２  主制御部
１２３  Ａ種検出部
１２３Ａ  ３次元モデル生成部
１２３Ｂ  座標取得部
１２３Ｃ  第１検出部
１２３Ｄ  雨水モデル生成部
１２３Ｅ  第２検出部
１２３Ｆ  破損被疑箇所検出部
１２４  Ｂ種検出部
１２４Ａ  オルソ補正部
１２４Ｂ  表面粗さ検出部
１２４Ｃ  第３検出部
１２５  出力画像生成部
１２６  出力部
【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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