(57)【要約】【課題】広範囲にわたる被験体の欠陥検査をより簡易な構成で実現することができる欠陥検出装置、欠陥検出方法及びコンピュータプログラムを提供することである。【解決手段】実施形態の欠陥検出装置は、情報取得部と、欠陥検出部と、欠陥深さ判定部と、を持つ。情報取得部は、被験体の表面温度を示す表面温度情報と、前記被験体付近における所定期間の気温差を示す気温差情報と、を取得する。欠陥検出部は、前記表面温度情報が示す前記被験体の表面温度の分布に基づいて前記被験体における欠陥の被疑部位及び前記被疑部位の大きさを検出する。欠陥深さ判定部は、前記欠陥検出部によって検出された前記被疑部位の大きさと、前記被疑部位が検出された表面温度情報が取得されたタイミングに応じた気温差情報と、に基づいて前記被疑部位の深さを判定する。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
被験体の表面温度を示す表面温度情報と、前記被験体付近における所定期間の気温差を示す気温差情報と、を取得する情報取得部と、
前記表面温度情報が示す前記被験体の表面温度の分布に基づいて前記被験体における欠陥の被疑部位及び前記被疑部位の大きさを検出する欠陥検出部と、
前記欠陥検出部によって検出された前記被疑部位の大きさと、前記被疑部位が検出された表面温度情報が取得されたタイミングに応じた気温差情報と、に基づいて前記被疑部位の深さを判定する欠陥深さ判定部と、
を備える欠陥検出装置。
【請求項２】
被疑部位の大きさ及び前記気温差と、被疑部位の深さとの関係を示す相関情報を予め記憶する記憶部をさらに備え、
前記欠陥深さ判定部は、前記欠陥検出部によって検出された被疑部位の大きさ及び前記被疑部位が検出された表面温度情報が取得されたタイミングに応じた気温差情報と、前記記憶部に記憶された前記相関情報とに基づいて前記被疑部位の深さを判定する、
請求項１に記載の欠陥検出装置。
【請求項３】
前記気温差が所定範囲内であったタイミングで取得された表面温度情報に基づいて検出された被疑部位の大きさを比較し、前記被疑部位の大きさに増大する傾向がある場合に前記被疑部位を欠陥と判定する欠陥判定部をさらに備える、
請求項１記載の欠陥検出装置。
【請求項４】
前記表面温度情報は、前記被験体の表面温度を示す熱画像であり、
前記欠陥検出部は、前記熱画像の各画素が示す温度の平均値と、前記熱画像の各画素が示す温度との差が所定の閾値以上となった画素によって示される領域を前記被疑部位として検出する、
請求項１に記載の欠陥検出装置。
【請求項５】
前記欠陥検出部は、所定の取得期間内に取得された前記熱画像を平均化した平均化画像を生成し、前記平均化画像に基づいて前記被疑部位を検出することによって前記熱画像に含まれるノイズによる前記被疑部位の誤検出を抑制し、
前記欠陥判定部は、前記取得期間ごとの平均化画像に基づいて検出された前記被疑部位の大きさを比較することによって前記被疑部位の大きさの増大傾向を判定する、
請求項４に記載の欠陥検出装置。
【請求項６】
異なるタイミングで取得された前記熱画像から被写体の同じ部位が撮像された共通領域を抽出する位置合わせ部をさらに備え、
前記欠陥検出部は、前記位置合わせ部によって抽出された前記共通領域の画像に基づいて前記平均化画像を生成する、
請求項５に記載の欠陥検出装置。
【請求項７】
被験体の表面温度を示す表面温度情報と、前記被験体付近における所定期間の気温差を示す気温差情報と、を取得する情報取得ステップと、
前記表面温度情報が示す前記被験体の表面温度の分布に基づいて前記被験体における被疑部位及び前記被疑部位の大きさを検出する欠陥検出ステップと、
前記欠陥検出ステップにおいて検出された前記被疑部位の大きさと、前記被疑部位が検出された表面温度情報が取得されたタイミングに応じた気温差情報と、に基づいて前記被疑部位の深さを判定する欠陥深さ判定ステップと、
を有する欠陥検出方法。
【請求項８】
前記欠陥深さ判定ステップにおいて、被疑部位の大きさ及び前記気温差と被疑部位の深さとの関係を示す相関情報と、前記欠陥検出ステップにおいて検出された被疑部位の大きさ及び前記被疑部位が検出された表面温度情報が取得されたタイミングに応じた気温差情報と、に基づいて前記被疑部位の深さを判定する、
請求項７に記載の欠陥検出方法。
【請求項９】
前記気温差が所定範囲内であったタイミングで取得された表面温度情報に基づいて検出された被疑部位の大きさを比較し、前記被疑部位の大きさに増大する傾向がある場合に前記被疑部位を欠陥と判定する欠陥判定ステップをさらに有する、
請求項７又は８に記載の欠陥検出方法。
【請求項１０】
前記表面温度情報は、前記被験体の表面温度を示す熱画像であり、
前記欠陥検出ステップにおいて、前記熱画像の各画素が示す温度の平均値と、前記熱画像の各画素が示す温度との差が所定の閾値以上となった画素によって示される領域を前記被疑部位として検出する、
請求項７から９のいずれか一項に記載の欠陥検出方法。
【請求項１１】
前記欠陥検出ステップにおいて、所定の取得期間内に取得された前記熱画像を平均化した平均化画像を生成し、前記平均化画像に基づいて前記被疑部位を検出することによって前記熱画像に含まれるノイズによる前記被疑部位の誤検出を抑制し、
前記欠陥判定ステップにおいて、前記取得期間ごとの平均化画像に基づいて検出された前記被疑部位の大きさを比較することによって前記被疑部位の大きさの増大傾向を判定する、
請求項１０に記載の欠陥検出方法。
【請求項１２】
異なるタイミングで取得された前記熱画像から被写体の同じ部位が撮像された共通領域を抽出する位置合わせステップをさらに有し、
前記欠陥検出ステップにおいて、前記位置合わせ部によって抽出された前記共通領域の画像に基づいて前記平均化画像を生成する、
請求項１１に記載の欠陥検出方法。
【請求項１３】
被験体の表面温度を示す表面温度情報と、前記被験体付近における所定期間の気温差を示す気温差情報と、を取得する情報取得ステップと、
前記表面温度情報が示す前記被験体の表面温度の分布に基づいて前記被験体における被疑部位及び前記被疑部位の大きさを検出する欠陥検出ステップと、
前記欠陥検出ステップにおいて検出された前記被疑部位の大きさと、前記被疑部位が検出された表面温度情報が取得されたタイミングに応じた気温差情報と、に基づいて前記被疑部位の深さを判定する欠陥深さ判定ステップと、
をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラム。
【請求項１４】
前記欠陥深さ判定ステップにおいて、被疑部位の大きさ及び前記気温差と被疑部位の深さとの関係を示す相関情報と、前記欠陥検出ステップにおいて検出された被疑部位の大きさ及び前記被疑部位が検出された表面温度情報が取得されたタイミングに応じた気温差情報と、に基づいて前記被疑部位の深さを判定する、
請求項１３に記載のコンピュータプログラム。
【請求項１５】
前記気温差が所定範囲内であったタイミングで取得された表面温度情報に基づいて検出された被疑部位の大きさを比較し、前記被疑部位の大きさに増大する傾向がある場合に前記被疑部位を欠陥と判定する欠陥判定ステップをさらに有する、
請求項１３又は１４に記載のコンピュータプログラム。
【請求項１６】
前記表面温度情報は、前記被験体の表面温度を示す熱画像であり、
前記欠陥検出ステップにおいて、前記熱画像の各画素が示す温度の平均値と、前記熱画像の各画素が示す温度との差が所定の閾値以上となった画素によって示される領域を前記被疑部位として検出する、
請求項１３から１５のいずれか一項に記載のコンピュータプログラム。
【請求項１７】
前記欠陥検出ステップにおいて、所定の取得期間内に取得された前記熱画像を平均化した平均化画像を生成し、前記平均化画像に基づいて前記被疑部位を検出することによって前記熱画像に含まれるノイズによる前記被疑部位の誤検出を抑制し、
前記欠陥判定ステップにおいて、前記取得期間ごとの平均化画像に基づいて検出された前記被疑部位の大きさを比較することによって前記被疑部位の大きさの増大傾向を判定する、
請求項１６に記載のコンピュータプログラム。
【請求項１８】
異なるタイミングで取得された前記熱画像から被写体の同じ部位が撮像された共通領域を抽出する位置合わせステップをさらに有し、
前記欠陥検出ステップにおいて、前記位置合わせ部によって抽出された前記共通領域の画像に基づいて前記平均化画像を生成する、
請求項１７に記載のコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、欠陥検出装置、欠陥検出方法及びコンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、トンネルや橋梁などの構造物における浮きや剥離などの欠陥の有無を、被験体の表面温度の変化に基づいて判定する欠陥検査方法が実用化されている。このような欠陥検査方法では被験体が有する欠陥の深さを推定するために、模擬的な欠陥を有するように生成された試験体が用いられる。例えば試験体は、コンクリートに発砲剤を注入することによって生成され、発砲剤によって形成されたコンクリート中の空洞を欠陥と見立てたものである。このような試験体を被験体の検査箇所の傍らに配置し、被験体と合わせて温度変化を計測する。このように温度変化を計測すれば、被験体の温度変化から欠陥の有無を推定することができ、試験体の温度変化と組み合わせることによって欠陥の深さを推定することができる。
【０００３】
このような欠陥検査方法は、被験体及び試験体の温度変化に基づくものであるため、被験体及び試験体が置かれた環境の温度の影響を大きく受ける。そのため、検査箇所が局所的である場合はよいが、検査箇所によって気温が異なるほど広範囲にわたる被験体を検査するためには、被験体の多数の箇所に試験体を設置する必要がある。例えば、トンネルは入口と中央部とで気温が異なる。そのため、従来の欠陥検査方法は、トンネルなどの広範囲にわたる被験体の検査を実施するにあたって、労力やコストの面で実現が困難である場合があった。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開平０９−１８９６７０号公報
【特許文献２】特開２０１２−１７３２８０号公報
【特許文献３】特開２０１２−１７７６７５号公報
【特許文献４】特許第４１１３１００号公報
【特許文献５】特許第４０８１４７９号公報
【特許文献６】特許第５０７０１３５号公報
【特許文献７】特許第３９６９６４７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明が解決しようとする課題は、広範囲にわたる被験体の欠陥検査をより簡易な構成で実現することができる欠陥検出装置、欠陥検出方法及びコンピュータプログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
実施形態の欠陥検出装置は、情報取得部と、欠陥検出部と、欠陥深さ判定部と、を持つ。情報取得部は、被験体の表面温度を示す表面温度情報と、前記被験体付近における所定期間の気温差を示す気温差情報と、を取得する。欠陥検出部は、前記表面温度情報が示す前記被験体の表面温度の分布に基づいて前記被験体における欠陥の被疑部位及び前記被疑部位の大きさを検出する。欠陥深さ判定部は、前記欠陥検出部によって検出された前記被疑部位の大きさと、前記被疑部位が検出された表面温度情報が取得されたタイミングに応じた気温差情報と、に基づいて前記被疑部位の深さを判定する。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】実施形態における欠陥検出方法の概要を示す概略図。
【図２】第１の実施形態の欠陥検出装置１００の機能構成を示す機能ブロック図。
【図３】取得期間ごとに分類されて記憶される熱画像の具体例を示す図。
【図４】熱画像の具体例を示す図。
【図５】気温差情報の具体例を示す図。
【図６】辞書情報の具体例を示す図。
【図７】欠陥情報の具体例を示す図。
【図８】欠陥検出処理の流れを示すフローチャート。
【図９】気温差グループに分類された熱画像の具体例を示す図。
【図１０】平均化画像の具体例を示す図。
【図１１】欠陥深さ判定処理の流れを示すフローチャート。
【図１２】欠陥判定処理の流れを示すフローチャート。
【図１３】平均化画像の変化の具体例を示す図。
【図１４】温度差画像の変化の具体例を示す図。
【図１５】被疑部位の大きさの変化の具体例を示す図。
【図１６】欠陥検出結果を表示する画面の一例を示す図。
【図１７】第２の実施形態の欠陥検出装置１００ａの機能構成を示す機能ブロック図。
【図１８】位置合わせ処理の流れを示すフローチャート。
【図１９】トンネル入口の熱画像の具体例を示す図。
【図２０】二値化画像の具体例を示す図。
【図２１】熱画像から抽出される共通領域の具体例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
（概略）
図１は、以下の実施形態における欠陥検出方法の概要を示す概略図である。
検査車両１０（情報取得車両）は、被験体の表面温度を計測する手段と、被験体付近の気温を計測する手段とを備えた車両である。例えば、検査車両１０は、被験体の表面温度を計測する手段として熱画像撮像装置１１（撮像部）を備え、被験体付近の気温を計測する手段として熱電対１２を備える。例えば、熱画像撮像装置１１は、１０μｍ付近の赤外光に感度を持つ赤外線カメラである。また、熱電対１２は、気温計測の精度を高めるためにデータロガーと組み合わせて用いられてもよい。トンネル２０は、広範囲にわたる被験体の一例である。
【０００９】
検査車両１０は、トンネル２０内部の撮影と気温の計測とを行いながらトンネル２０を走行する。このような走行を行うことによって、検査車両１０は、広範囲にわたる被験体の表面温度と、各地点の被験体付近の気温とを計測することができる。以下、このような温度計測を行う走行を検査走行という。各地点の被験体付近の気温を計測する目的は、トンネル２０内の各地点で異なる一日の気温差を取得するためである。そのため、検査車両１０が行う検査走行は、少なくとも一日２回以上、かつ気温差が最大となるタイミングで行われるのが望ましい。また、異なるタイミングの検査走行で取得された熱画像の比較を容易にするため、検査走行は、同じ走行経路かつ同じ速度で行われるのが望ましい。
【００１０】
なお、検査走行が一日１回しか行えない場合、例えば、最低気温での計測と、最高気温での計測とを一日おきに交互に行ってもよい。この場合、気温差の取得に用いる計測データを天候に応じて選択するようにしてもよい。また、気温差が最大とならないタイミングで検査走行を行う場合は、計測データから得られる気温差を一日の気温差に補正するなどして対応してもよい。この場合、補正に用いる係数を季節や天候に応じて変更してもよい。
【００１１】
実施形態の欠陥検出装置は、このようにして取得された被験体の表面温度に基づいて被験体の欠陥を検出するとともに、被験体付近の一日の気温差に基づいて、検出された欠陥の深さ（以下、「欠陥深さ」という。）を判定する。このような欠陥検査を行えば、試験体が不要となることに加え、広範囲の被験体の各部位ごとに温度計測の作業を行う必要もなくなる。そのため、広範囲にわたる被験体の欠陥検査をより簡易な構成で実現することができ、検査に要する労力やコストを削減することが可能となる。
【００１２】
以下、実施形態の欠陥検出装置、欠陥検出方法及びコンピュータプログラムを、図面を参照して説明する。
【００１３】
（第１の実施形態）
図２は、第１の実施形態の欠陥検出装置１００の機能構成を示す機能ブロック図である。
欠陥検出装置１００は、バスで接続されたＣＰＵ（Central Processing Unit）やメモリや補助記憶装置などを備え、欠陥検出プログラムを実行する。欠陥検出装置１００は、欠陥検出プログラムの実行によって熱画像取得部１０１、熱画像記憶部１０２、気温差情報取得部１０３、気温差情報記憶部１０４、辞書情報記憶部１０５、欠陥検出部１０６、欠陥深さ判定部１０７、欠陥情報記憶部１０８及び欠陥判定部１０９を備える装置として機能する。なお、欠陥検出装置１００の各機能の全て又は一部は、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＰＬＤ（Programmable Logic Device）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等のハードウェアを用いて実現されてもよい。欠陥検出プログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されてもよい。コンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、例えばフレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置である。欠陥検出プログラムは、電気通信回線を介して送信されてもよい。
【００１４】
熱画像取得部１０１は、被験体の表面温度を示す表面温度情報を取得する。表面温度情報は、被験体の表面温度を示す情報であればどのような方法によって取得されてもよいが、本実施形態では広範囲にわたる被験体を想定し、熱画像取得部１０１は、熱画像撮像装置１１によって取得された熱画像を表面温度情報として取得する。熱画像取得部１０１は、取得した被験体の熱画像を熱画像記憶部１０２に出力する。
【００１５】
熱画像記憶部１０２は、磁気ハードディスク装置や半導体記憶装置などの記憶装置を用いて構成される。熱画像記憶部１０２は、熱画像取得部１０１から出力された熱画像を記憶する。熱画像記憶部１０２は、熱画像の撮像タイミングに応じた所定の取得期間ごとに分類して熱画像を記憶する。例えば、熱画像記憶部１０２は、次の図３に示されるように、撮像タイミングを３か月ごとの取得期間に分類して熱画像を記憶する。
【００１６】
図３は、取得期間ごとに分類されて記憶される熱画像の具体例を示す図である。
図３は、２０１３年から２０１５年の間に取得された熱画像が、３か月ごとの１２の取得期間に分類されて記憶されることを示している。図中のｋは、各取得期間を識別するための番号を表す。図３の例の場合、ｋは０〜１１の値をとる。ｋ＝０、１、２、３は２０１３年の各取得期間に対応し、ｋ＝４、５、６、７は２０１４年の各取得期間に対応し、ｋ＝８、９、１０、１１は２０１５年の各取得期間に対応する。また各年における取得期間の識別番号は、値が小さい順に各年の１月から２月、４月から５月、７月から８月、１０月から１１月の取得期間に対応する。なおここでは、３月、６月、９月、１２月を取得期間から除外している。これは、各取得期間の間に分離期間を設けることによって、一日の気温差の特徴を取得期間（例えば季節）に応じて強調するためである。このように気温差の特徴を強調する理由は、一日の気温差の大小によって表面温度に現れる欠陥の影響が異なるためである。一般に、一日の気温差が大きいほど、より深い位置にある欠陥の影響が表面温度に現れる。
【００１７】
図４は、熱画像の具体例を示す図である。
図４の熱画像２００は、縦軸Ｉ方向にｉｍａｘ個及び横軸Ｊ方向にｊｍａｘ個の合計ｉｍａｘ×ｊｍａｘ個の画素からなる熱画像Ｐの例である。Ｐ（ｉ、ｊ）は、熱画像２００の左上を起点として縦ｉ個目及び横ｊ個目の位置の画素又は画素値を表す。熱画像Ｐにおける画素値Ｐ（ｉ、ｊ）は、当該画素に撮像された被写体の表面温度を表す。以下の説明では、熱画像２００と同様に、画像Ｚ中の任意の画素又は画素値を、縦方向の画素数ｘと横方向の画素数ｙとを用いてＺ（ｘ、ｙ）と記載する。
【００１８】
図２の説明に戻る。
気温差情報取得部１０３は、被験体付近の一日の気温差を示す気温差情報を取得する。気温差情報は、被験体付近の一日の気温差を示す情報であればどのような方法によって取得されてもよいが、本実施形態では広範囲にわたる被験体を想定し、気温差情報取得部１０３は、熱電対１１によって計測された気温に基づいて気温差情報を取得する。また、本実施形態では、一日のうち最低気温となる時刻を５時、最高気温となる時刻を１５時と仮定し、５時及び１５時の一日２回の検査走行が行われると仮定する。気温差情報取得部１０３は、一日の検査走行によって得られた５時から１５時まで（一日の所定期間）の気温差を算出し、算出した気温差及びその日の日付を示す気温差情報を生成する。気温差情報取得部１０３は、取得した気温差情報を気温差情報記憶部１０４に出力する。
【００１９】
気温差情報記憶部１０４は、磁気ハードディスク装置や半導体記憶装置などの記憶装置を用いて構成される。気温差情報記憶部１０４は、気温差情報取得部１０３から出力された気温差情報を記憶する。
【００２０】
図５は、気温差情報の具体例を示す図である。
気温差情報テーブル１０４１は、気温差情報がテーブルとして記憶される態様の一例である。気温差情報テーブル１０４１は、気温差情報の示す気温差が計測された日付ごとの気温差情報レコードを有する。気温差情報レコードは、日付及び気温差の各項目を有する。日付の項目は、気温差情報の示す気温差が計測された日付を表す。気温差の項目は、日付に対応する気温差を表す。気温差の項目は、気温差が計測された年ごとに設けられ、各日付に対応する気温差は計測された年に応じた項目に登録される。なお、図５において破線によって示される各領域は、気温差情報テーブル１０４１に記憶された気温差情報と、取得期間ｋとの対応を表している。
【００２１】
図２の説明に戻る。
辞書情報記憶部１０５は、被験体付近の一日の気温差及び欠陥の大きさと、欠陥深さとの関係を示す辞書情報を記憶する。辞書情報記憶部１０５は、被験体の性質と被験体が置かれた環境とに応じた辞書情報（相関情報）を予め記憶している。
【００２２】
図６は、辞書情報の具体例を示す図である。
辞書情報テーブル１０５１及び１０５２は、辞書情報がテーブルとして記憶される態様の一例である。辞書情報テーブル１０５１は、欠陥深さを連続する気温差のグループ（以下、「気温差グループ」という。）に分類して表した場合の具体例であり、辞書情報テーブル１０５２は、欠陥深さを離散的な気温差グループに分類して表した場合の具体例である。図中のＣは、気温差グループの識別番号である。
【００２３】
辞書情報テーブル１０５１及び１０５２は、いずれも欠陥の大きさごとの辞書情報レコードを有する。いずれの辞書情報レコードも、欠陥の大きさ及び欠陥深さの各項目を有する。欠陥の大きさの項目は、欠陥検出装置１００が検出可能な欠陥の大きさを表す。欠陥深さの項目は、欠陥の大きさに対応する欠陥深さを表す。欠陥深さの項目は、気温差グループごとに設けられ、気温差グループが示す気温差の範囲ごとに予め設定された欠陥深さが登録される。
【００２４】
辞書情報は、辞書情報テーブル１０５１又は１０５２のいずれの態様で記憶されてもよいが、欠陥深さをより精度よく推定したい場合には、離散的な気温差グループを持つ辞書情報テーブル１０５２を用いるとよい。ただし、辞書情報テーブル１０５２を用いた場合、欠陥検出に用いることができる熱画像が少なくなるため、欠陥の検出精度が低下する可能性がある。そのため、辞書情報を離散化する場合、両者の精度がバランスよく保たれるように気温差グループの間隔や粒度（解像度）を調整する必要がある。
【００２５】
図２の説明に戻る。
欠陥検出部１０６は、熱画像が示す被験体の表面温度の分布に基づいて、被験体における欠陥の被疑部位を検出する欠陥検出処理を行う。欠陥検出部１０６は、欠陥検出処理によって検出された被疑部位を示す情報を欠陥深さ判定部１０７に出力する。
【００２６】
欠陥深さ判定部１０７は、欠陥検出部１０６によって検出された被疑部位の欠陥深さを判定する。具体的には、欠陥深さ判定部１０７は、被疑部位の大きさと、被疑部位が検出された熱画像の取得日の気温差と、辞書情報と、に基づいて、検出された被疑部位の欠陥深さを判定する欠陥深さ判定処理を行う。欠陥深さ判定部１０７は、欠陥深さ判定処理において判定した被疑部位に関する欠陥情報を生成し、欠陥情報記憶部１０８に出力する。
【００２７】
欠陥情報記憶部１０８は、磁気ハードディスク装置や半導体記憶装置などの記憶装置を用いて構成される。欠陥情報記憶部１０８は、欠陥深さ判定部１０７から出力された欠陥情報を記憶する。
【００２８】
図７は、欠陥情報の具体例を示す図である。
欠陥情報テーブル１０８１は、欠陥情報がテーブルとして記憶される態様の一例である。欠陥情報テーブル１０８１は、検出された被疑部位ごとの欠陥情報レコードを有する。欠陥情報レコードは、取得期間及び欠陥位置、気温差グループ及び欠陥の大きさの各項目を有する。取得期間の項目は、被疑部位が検出された熱画像が撮像された取得期間を表す。欠陥位置の項目は、被疑部位の位置を示す位置情報を表す。例えば、位置情報には、検査走行が開始されてから当該被疑部位が検出された熱画像が取得されるまでの時間又はフレーム数や当該熱画像の撮像時刻などの情報と、当該熱画像における被疑部位の検出位置との組み合わせによって表される。気温差グループの項目は、当該被疑部位が検出された熱画像が分類された気温差グループを表す。欠陥の大きさの項目は、検出された被疑部位の大きさを表す。
【００２９】
欠陥判定部１０９は、欠陥検出部１０６によって検出された被疑部位が欠陥であるか否かを判定する。具体的には、欠陥判定部１０９は、気温差が同じ日に取得された熱画像に基づいて検出された被疑部位の大きさを比較し、被疑部位の大きさに増大傾向が見られた場合に被疑部位を欠陥と判定する欠陥判定処理を行う。
【００３０】
以下、上述した欠陥検出処理、欠陥深さ判定処理及び欠陥判定処理の具体例について説明する。
【００３１】
図８は、欠陥検出処理の流れを示すフローチャートである。
図８のフローチャートが示す欠陥検出処理は、各取得期間ｋにおいて取得された熱画像から被疑部位を検出する処理である。まず、欠陥検出部１０６は、処理対象の取得期間ｋにおいて取得された熱画像を熱画像記憶部１０２から取得する（ステップＳ１０１）。欠陥検出部１０６は、熱画像が取得された日の気温差に基づいて、取得した熱画像を各気温差グループに分類する（ステップＳ１０２）。例えば、処理対象の取得期間がｋ＝５である場合、欠陥検出部１０６は、図５の気温差情報テーブル１０４１においてｋ＝５の取得期間に対応する気温差を参照して熱画像を分類する。
【００３２】
図９は、気温差グループに分類された熱画像の具体例を示す図である。
図９に示された熱画像３００−１〜３００−ｍ（ｍは１以上の整数）及び熱画像３０１−１〜３０１−ｎ（ｎは１以上の整数）は、ｋ＝５（２０１４年４月１日から２０１４年５月３１日まで）の取得期間において取得された熱画像である。各熱画像内の四角は検出される想定の被疑部位を表している。図９は、熱画像３００−１〜３００−ｍがＣ＝１の気温差グループ（気温差３〜６℃）に分類され、熱画像３０１−１〜３０１−ｎがＣ＝２の気温差グループ（気温差６〜９℃）に分類された場合を示している。上述したように、一般に、一日の気温差が大きいほど、より深い位置にある欠陥の影響が表面温度に現れる。そのため、熱画像を気温差グループに分類することによって、欠陥深さや、欠陥の深さ方向の大きさなどを推定することができる。例えば、図９の例の場合、熱画像中の被疑部位が５ｃｍ角の大きさであると仮定すると、図６の例の辞書情報に基づけば、当該被疑部位は深さ２０ｍｍ〜３０ｍｍにわたる欠陥であると推定することができる。
【００３３】
図８の説明に戻る。
続いて、欠陥検出部１０６は、ステップＳ１０２において分類した熱画像を、気温差グループごとに平均化した平均化画像を生成する（ステップＳ１０３）。例えば、欠陥検出部１０６は、一日の検査走行のうち所定の検査走行（例えば１５時の検査走行）によって取得された熱画像に基づいて平均化画像を生成する。具体的には、欠陥検出部１０６は、ある気温差グループに分類された熱画像の各画素について、熱画像間での平均画素値を算出する。平均画素値は、例えば次の式（１）によって得られる。
【００３４】
【数１】
2017003473.tif 000003
【００３５】
式（１）におけるｄ（ｄ＝１、２、…、ｄｍａｘ）は各気温差グループ内での熱画像の識別番号である。Ｐｃｋは、取得期間ｋ（本実施形態ではｋ＝０、１、…、１１）において取得され、気温差グループｃ（本実施形態ではｃ＝０、１、２、３）に分類された熱画像Ｐｃｋｄの平均化画像を表す。Ｐｃｋ（ｉ、ｊ）は、平均化画像の各画素値を表す。
【００３６】
図１０は、平均化画像の具体例を示す図である。
図１０の平均化画像４００は、図９で分類された熱画像のうち、Ｃ＝２の気温差グループ（気温差６〜９℃）に分類された熱画像３０１−１〜３０１−ｎに基づいて生成された平均化画像を表している。このように複数の熱画像の平均化画像を生成することによって、複数の熱画像に含まれるノイズの影響を除去（又は低減）することができる。例えば、図１０の熱画像３０１−２には、他の熱画像３０１−１及び３０１−３〜３０１−ｎにおける被疑部位よりも大きな被疑部位が示されている。ここでは、この大きさの違いはノイズによって発生したものであると仮定する。この場合、熱画像３０１−１〜３０１−ｎに基づいて生成される平均化画像４００では、熱画像３０１−２のノイズの影響は他の熱画像３０１−１及び３０１−３〜３０１−ｎによって薄められる。そのため、欠陥検出装置１００は、平均化画像を生成することによって、ノイズによる被疑部位の誤検出を抑制することができる。
【００３７】
図８の説明に戻る。
続いて、欠陥検出部１０６は、ステップＳ１０３において生成した平均化画像から欠陥の被疑部位を検出する。具体的には、欠陥検出部１０６は、平均化画像に次のような処理を行うことによって被疑部位を検出する。
【００３８】
まず、欠陥検出部１０６は、平均化画像ごとに画像全体での平均画素値（以下、「画像平均値」という。）を算出する。画像平均値は、例えば次の式（２）によって得られる。
【００３９】
【数２】
2017003473.tif 000004
【００４０】
式（２）におけるＰｃｋ＿ａｖｇは、取得期間ｋにおいて取得され、気温差グループｃに分類された熱画像Ｐｃｋｄの平均化画像Ｐｃｋにおける画像平均値を表す。ｉｍａｘは平均化画像の縦方向の画素数を表し、ｊｍａｘは横方向の画素数を表す。
【００４１】
次に、欠陥検出部１０６は、平均化画像の各画素値を画像平均値との温度差で表した温度差画像を生成する（ステップＳ１０４）。温度差画像は、例えば次の式（３）によって得られる。式（３）におけるＲｃｋ（ｉ、ｊ）は、温度差画像Ｒｃｋにおける各画素値を表す。
【００４２】
【数３】
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【００４３】
次に、欠陥検出部１０６は、生成した温度差画像の各画素のうち、所定の閾値以上の画素値を持つ画素を被疑部位として検出する（ステップＳ１０５）。この所定の閾値は、欠陥検出部１０６に予め設定されている。例えば、判定の閾値をＴｃと表した場合、欠陥検出部１０６は、温度差画像の全画素について次の式（４）の判定を行うことによって被疑部位を検出する。
【００４４】
【数４】
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【００４５】
図１１は、欠陥深さ判定処理の流れを示すフローチャートである。
図１１のフローチャートが示す欠陥深さ判定処理は、図８の欠陥検出処理によって検出された被疑部位の欠陥深さを判定する処理である。まず、欠陥深さ判定部１０７は、検出された被疑部位の大きさを取得する（ステップＳ２０１）。具体的には、欠陥深さ判定部１０７は、被疑部位として検出された画素数を計数することによって、検出された被疑部位の大きさを取得する。
【００４６】
続いて、欠陥深さ判定部１０７は、取得した被疑部位の大きさと、被疑部位が検出された温度差画像に対応する気温差グループと、に基づいて被疑部位の欠陥深さを判定する（ステップＳ２０２）。具体的には、欠陥深さ判定部１０７は、辞書情報テーブル１０５１を参照し、取得した被疑部位の大きさと、対応する気温差グループと、に応じた欠陥深さの値を取得することによって、被疑部位の欠陥深さを判定する。欠陥深さ判定部１０７は、このように判定した被疑部位の大きさ（欠陥の大きさ）を、取得期間、欠陥位置及び気温差グループと対応づけて欠陥情報テーブル１０８１に記録する。
なお、被疑部位の縦横比が例えば２：１など正方形と著しく異なる場合は、図６の辞書情報における欠陥の大きさを１０ｃｍ角、５ｃｍ×２０ｃｍのように形状に応じて設定してもよい。このように、辞書情報が形状に応じて設定されることにより、欠陥深さ判定部１０７は、被疑部位の形状に応じて欠陥深さをより精度良く判定することができる。
【００４７】
図１２は、欠陥判定処理の流れを示すフローチャートである。
まず、欠陥判定部１０９は、判定対象となる被疑部位に関する欠陥情報を取得する（ステップＳ３０１）。具体的には、欠陥判定部１０９は、欠陥情報テーブル１０８１を参照し、気温差グループ及び欠陥位置の項目に同じ値を持つ欠陥情報レコードを選択することによって、同一被疑部位について異なる取得期間で取得された欠陥情報を取得する。
【００４８】
続いて、欠陥判定部１０９は、取得された欠陥情報を時系列に比較することによって、被疑部位の大きさの変化の傾向（以下、「成長傾向」という。）を取得する（ステップＳ３０２）。具体的には、欠陥判定部１０９は、取得期間ｋの順に比較することによって被疑部位の成長傾向を取得する。欠陥判定部１０９は、取得した成長傾向に増大傾向が見られるか否かを判定する（ステップＳ３０３）。取得した成長傾向に拡大傾向が見られる場合（ステップＳ３０３−ＹＥＳ）、欠陥判定部１０９は、当該被疑部位を欠陥として判定する（ステップＳ３０４）。一方、取得した成長傾向に拡大傾向が見られない場合（ステップＳ３０３−ＮＯ）、欠陥判定部１０９は、当該被疑部位を欠陥として判定せずに処理を終了する。
【００４９】
図１３は、平均化画像の変化の具体例を示す図である。
図１３は、Ｃ＝２の気温差グループ（気温差６〜９℃）に分類された熱画像に基づいて生成された平均化画像を、各年の同時期の取得期間で比較した図である。図１３に示されるように、平均化画像の状態では、画素値の取り得る範囲が取得期間の時期に応じて変化するため、被疑部位を判定するための閾値を各時期に応じて設ける必要がある。そのため、欠陥判定部１０９は、画素値の取り得る範囲を合わせるために、平均化画像から温度差画像を生成する。
【００５０】
図１４は、温度差画像の変化の具体例を示す図である。
図１４は、図１３の平均化画像を温度差画像に置き換えた場合の比較を示す図である。このように、平均化画像から温度差画像を生成することによって、画素値の取り得る範囲を各時期で同じ範囲に合わせることができる。これにより、被疑部位を判定するための閾値を気温差に応じて設定することが可能となる。
【００５１】
また、図１４の温度差画像は、ｋ＝４の取得期間において初めて被疑部位が検出され、ｋ＝１１の取得期間において当該被疑部位の大きさが増大したことを示している。欠陥判定部１０９は、被疑部位の成長傾向にこのような拡大傾向が見られた場合に、当該被疑部位を欠陥と判定する。なお、図１２で説明した欠陥判定処理では、欠陥判定部１０９は、同じ気温差グループの温度差画像を時系列に比較することによって被疑部位の成長傾向を取得した。しかしながら、一般に成長傾向は緩やかな変化を見せるため、必ずしも前後の取得期間での比較によって被疑部位の大きさの変化を捉えることができるとは限らない。そのような場合、欠陥判定部１０９は、ある程度離れた取得期間の温度差画像に基づいて、成長傾向を判断してもよい。例えば、欠陥判定部１０９は、一年のうちの同時期に対応する取得期間（例えば、ｋ＝０、４、８で表される取得期間）同士で温度差画像を比較してもよい。
【００５２】
図１５は、被疑部位の大きさの変化の具体例を示す図である。
図１５は、Ｃ＝１の気温差グループと、Ｃ＝２の気温差グループとの熱画像に基づいて検出された被疑部位の大きさの変化の例として、被疑部位として検出された画素数の前年差を示している。なお、図１５において、２つの気温差グループは、それぞれ異なる被疑部位の変化を示している。この場合、Ｃ＝１の気温差グループでは、被疑部位の成長傾向に明らかな増大傾向が見られる。このような場合、欠陥判定部１０９は、当該被疑部位を欠陥として判定する。
【００５３】
一方、Ｃ＝２の気温差グループでは、被疑部位の成長傾向が不明である。例えば、ｋ＝４及び１１で表される取得期間で比較した場合、被疑部位の成長傾向に減少傾向が見られる。一般に、欠陥の大きさが減少することは自然界において稀である。そのため、このような減少傾向は、計測時のノイズの影響と考えられる。短期的なノイズの影響は、平均化画像の生成によって除去されるが、場合によってはこのような長期的なノイズが発生する場合もある。そのため、被疑部位の成長傾向を長期間にわたって観察することによって、より精度良く欠陥を検出することが可能となる。
【００５４】
このように構成された第１の実施形態の欠陥検出装置１００は、被験体の表面温度に基づいて被験体の欠陥を検出するとともに、被験体付近の一日の気温差に基づいて検出された欠陥深さを判定する。このような方法によって欠陥検査を行えば、試験体が不要となることに加え、広範囲の被験体の各部位ごとに温度計測を行う必要もなくなる。そのため、広範囲にわたる被験体の欠陥検査をより簡易な構成で実現することができ、検査に要する労力やコストを削減することが可能となる。
【００５５】
以下、第１の実施形態の欠陥検出装置１００の変形例について説明する。
【００５６】
欠陥検出装置１００は、欠陥判定部１０９を備えないように構成されてもよい。この場合、欠陥検出装置１００は、検出された被疑部位を欠陥と判定するように構成されてもよい。
【００５７】
上記の欠陥検出装置１００は、一日に複数回取得される熱画像のうち、いずれかの検査走行によって取得された熱画像を用いて被疑部位を検出したが、複数回取得される熱画像の差分画像に基づいて被疑部位を検出してもよい。例えば、欠陥検出部１０６は、５時に取得される熱画像と１５時に取得される熱画像との差分画像に基づいて、平均化画像を生成してもよい。早朝（夜間）と昼間では正常部と欠陥部の温度差が反転するため、このような差分画像を用いた場合、差分によって温度差が増幅され、欠陥部をより検出しやすくなると考えられる（例えば、「赤外線サーモグラフィーによる変状調査マニュアル  財団法人  土木研究センター」参照）。
【００５８】
欠陥検出装置１００は、欠陥検査に関する情報を可視化して利用者に提供することが可能なように構成されてもよい。例えば、この場合、欠陥検出装置１００は、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）ディスプレイや液晶ディスプレイ、有機ＥＬ（Electro-Luminescence）ディスプレイ等の表示装置を用いて構成される表示部（図示せず）に、欠陥検査に関する情報を表示させる表示制御部を備える。表示制御部は、欠陥検出装置１００に保持される情報であれば、どのような情報を表示部に表示させてもよい。また、表示制御部は、欠陥検査に関する情報をどのような態様で表示部に表示させてもよい。次の図１６に、欠陥検査に関する情報が表示される態様の一例を示す。
【００５９】
図１６は、欠陥検出結果を表示する画面の一例を示す図である。
図１６に示される画面例５００には、欠陥の検出結果を示す温度差画像５０１と、検出条件を示す検出条件表示５０２とが表示されている。温度差画像５０１は、上記処理によって生成された温度差画像そのものであってもよいし、処理結果や判定結果によって加工された温度差画像であってもよい。例えば、温度差画像５０１は、欠陥として判定された被疑部位のみを表示する画像であってもよいし、全ての被疑部位を表示する画像であってもよい。その場合、各被疑部位に欠陥か否かの識別情報を付加して表示してもよい。また、図のように、各被疑部位を、欠陥深さに対応した色やパターンで表現するようにしてもよい。
【００６０】
一方、検出条件表示５０２には、図のように、検出可能な欠陥深さや欠陥の大きさなどが表示されてもよいし、欠陥検出に関する他の条件が表示されてもよい。例えば、熱画像が取得されたタイミングや検査車両１０の走行速度、熱画像取得時における撮像条件（例えばフレームレートなど）などが表示されてもよい。
【００６１】
（第２の実施形態）
図１７は、第２の実施形態の欠陥検出装置１００ａの機能構成を示す機能ブロック図である。
欠陥検出装置１００ａは、位置合わせ部１１０をさらに備える点で第１の実施形態の欠陥検出装置１００と異なる。
位置合わせ部１１０は、異なる検査走行のタイミングで取得された熱画像から被写体の同じ部位が撮像された共通領域を抽出する位置合わせ処理を行う。位置合わせ部１１０は、抽出した共通領域の画像を、取得期間に対応づけて熱画像記憶部１０２に記憶させる。
【００６２】
図１８は、位置合わせ処理の流れを示すフローチャートである。
ここでは、位置合わせ処理の一例として、トンネル２０内部を撮像する検査車両１０によって取得された熱画像に対する位置合わせ処理について説明する。まず、位置合わせ部１１０は、トンネル２０内部が撮像された一連の熱画像を熱画像記憶部１０２から取得する（ステップＳ４０１）。ここで取得される一連の熱画像とは、一回の検査走行によって取得された熱画像である。位置合わせ部１１０は、取得した一連の熱画像から、トンネル２０の入口が撮像された熱画像を選択する（ステップＳ４０２）。
【００６３】
図１９は、トンネル入口の熱画像の具体例を示す図である。
一般に、トンネル外部の温度とトンネル内部の壁の温度とは大きく異なるため、トンネルの入口又は出口が撮像された熱画像は大きな温度差を持つ。そのため、まず、位置合わせ部１１０は、取得した一連の熱画像から大きな温度差を持つ熱画像を選択する。その結果、トンネルの入口又は出口が撮像された画像が選択される。図１９（Ａ）はトンネル入口が撮像された熱画像の例であり、図１９（Ｂ）はトンネル出口が撮像された熱画像の例である。このように、上述した温度の違いから、トンネルの入口又は出口が撮像された熱画像は、トンネルの入口又は出口の輪郭を明確に識別することができるような画像となる場合が多い。位置合わせ部１１０は、選択した熱画像に画像処理を行うことにより、トンネルの入口又は出口の輪郭を識別する。位置合わせ部１１０は、識別した輪郭内部が低い温度となっている方の熱画像をトンネル入口が撮像された熱画像として選択する。なお、位置合わせ部１１０は、単純に、先に撮像された熱画像をトンネル入口が撮像された熱画像と判断してもよい。
【００６４】
図１８の説明に戻る。
続いて、位置合わせ部１１０は、選択した熱画像からトンネル２０の境界部の座標を取得する（ステップＳ４０３）。例えば、位置合わせ部１１０は、次の図２０のように、熱画像をトンネル外部と内部とで二値化した二値化画像を用いて境界部の座標を取得する。
【００６５】
図２０は、二値化画像の具体例を示す図である。
ここでは、二値化画像内の位置を、左上を原点Ｏとするｘ−ｙ座標で表す。図２０の二値化画像において、縦軸がｙ座標を表し、横軸がｘ座標を表す。この場合、例えば、位置合わせ部１１０は、二値化画像の境界線においてｙ座標の値が最も小さい境界点Ｐの座標を境界部の座標として取得する。
【００６６】
図１８の説明に戻る。
位置合わせ部１１０は、このように取得した境界点の座標に基づいて、一連の熱画像から共通領域の画像を抽出する（ステップＳ４０４）。
【００６７】
図２１は、熱画像から抽出される共通領域の具体例を示す図である。
図２１（Ａ）に示される熱画像６００−１〜６００−ｔ（ｔは１以上の整数）と、図２１（Ｂ）に示される熱画像６０１−１〜６０１−ｔとは、それぞれ異なる検査走行で取得された一連の熱画像を示している。図からも分かるように、熱画像６００−１〜６００−ｔと、熱画像６０１−１〜６０１−ｔとでは撮像タイミングに若干のずれがある。そのため、熱画像６００−１〜６００−ｔに基づいて検出された欠陥と、熱画像６０１−１〜６０１−ｔに基づいて検出された欠陥とが異なる欠陥として判定されてしまう可能性がある。そのため、位置合わせ部１１０は、トンネル入口の境界部の座標に基づいて、各熱画像から共通領域を抽出することによって、撮像タイミングのずれを補正する。
【００６８】
図２１（Ａ）における境界点Ｐ１のｙ座標はｄ１であり、図２１（Ｂ）における境界点Ｐ２のｙ座標はｄ２である。位置合わせ部１１０は、ｙ座標が大きい方の境界点Ｐ１を持つ画像（ここでは図２１（Ａ））を基準として、共通領域のｙ軸方向の長さを決定する。この場合、位置合わせ部１１０は、ｙ座標がｄ１≦ｙ≦ｄ１＋ｄ３となる領域（図２１（Ａ）の熱画像において破線で示される領域）を熱画像６００−１〜６００−ｔから抽出し、ｙ座標がｄ２≦ｙ≦ｄ２＋ｄ３となる領域（図２１（Ｂ）の熱画像において破線で示される領域）を熱画像６０１−１〜６０１−ｔから抽出する。このように抽出された領域は、図２１（Ａ）及び図２１（Ｂ）の同じタイミングで撮像された熱画像においてトンネル２０の同じ部位が撮像された共通領域となる。
【００６９】
仮に、熱画像が３０ｆｐｓで撮像され、検査車両１０が時速５０ｋｍで走行する場合において、撮像タイミングが０．７３ｍずれたと仮定する。この場合、上記方法によって撮像タイミングのずれを補正するためには、走行方向における熱画像撮像装置１１の視野範囲を１．５ｍ程度以上確保すればよい。この場合、熱画像撮像装置１１の視野範囲は撮像タイミングに対して２倍程度以上となるため、トンネル内の画像を抜けなくつなぎ合わせることが可能となる。
【００７０】
第２の実施形態の欠陥検出装置１００ａは、異なる検査走行のタイミングで取得された熱画像から被写体の同じ部位が撮像された共通領域を抽出する位置合わせ部を持つことにより、異なるタイミングで取得された熱画像の撮像タイミングのずれを補正することができる。このような補正を行うことにより、欠陥検出装置１００ａは、より精度良く欠陥を検出することが可能となる。
【００７１】
以上説明した少なくともひとつの実施形態によれば、表面温度情報が示す被験体の表面温度の分布に基づいて被験体における欠陥の被疑部位及び被疑部位の大きさを検出する欠陥検出部と、被疑部位の大きさと、被疑部位が検出された表面温度情報が取得された日の気温差情報とに基づいて、検出された被疑部位の深さを判定する欠陥深さ判定部と、を持つことにより、広範囲にわたる被験体の欠陥検査をより簡易な構成で実現することができる。
【００７２】
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。
【符号の説明】
【００７３】
１０…検査車両、１１…熱画像撮像装置、１２…熱電対、２０…トンネル、１００，１００ａ…欠陥検出装置、１０１…熱画像取得部、１０２…熱画像記憶部、１０３…気温差情報取得部、１０４…気温差情報記憶部、１０４１…気温差情報テーブル、１０５…辞書情報記憶部、１０５１…辞書情報テーブル、１０５２…辞書情報テーブル、１０６…欠陥検出部、１０７…判定部、１０８…欠陥情報記憶部、１０８１…欠陥情報テーブル、１０９…欠陥判定部、１１０…位置合わせ部、２００，３００−１〜３００−ｍ，３０１−１〜３０１−ｎ…熱画像、４００…平均化画像、５００…欠陥検出結果を表示する画面例、５０１…温度差画像、５０２…検出条件表示、６００−１〜６００−ｔ，６０１−１〜６０１−ｔ…熱画像
【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１１】
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【図１２】
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【図１５】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図９】
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【図１０】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１６】
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【図２１】
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