(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
配管を構成する継手の種類を判別する継手判別方法において、
前記配管を構成する直管が撮影された直管画像と前記継手が撮影された継手画像とにラベル付けされた学習用画像に対して画像処理を行う学習用画像前処理行程と、
前記学習用画像前処理行程にて画像処理を行った前記学習用画像を用いて機械学習を行うことにより、前記配管内を撮影した画像である配管内画像について前記直管画像であるか前記継手画像であるかの判別結果を出力する直管継手判別モデルを構築する判別モデル学習行程と、
前記学習用画像とは異なる画像であって実際に前記継手の種類を判別するに当たって取得された前記配管内画像に対して画像処理を行う配管内画像前処理行程と、
前記配管内画像前処理行程にて画像処理を行った前記配管内画像を前記直管継手判別モデルに入力して、前記配管内画像が前記直管画像であるか前記継手画像であるかを判別する直管継手判別行程と、
前記直管継手判別行程における判別結果に基づいて、前記配管の軸方向について順に複数枚撮影した前記配管内画像中から、連続する複数の前記継手画像の集まりである継手部分画像群を抽出する継手部分抽出行程と、
前記継手部分画像群を構成する各々の前記継手画像について画像処理を行い、当該画像処理を行った前記継手画像に基づいて前記継手の種類を判別する継手判別演算行程と、
を有すること、
を特徴とする継手判別方法。
【請求項２】
請求項１の継手判別方法において、
前記継手部分抽出行程では、
前記直管継手判別行程における判別結果に対して平滑化処理を行い、前記平滑化処理を行った前記判別結果に基づいて前記継手部分画像群を抽出し、
前記平滑化処理として、前記配管内画像について当該画像を撮影した順に並べたときに、前記直管継手判別行程にて前記継手画像であるとの判別がなされた前記配管内画像の前後の所定枚数の前記配管内画像については、その判別結果を前記継手画像とする処理を行うこと、
を特徴とする継手判別方法。
【請求項３】
請求項１または２の継手判別方法において、
前記画像処理として、グレースケール化と、ヒストグラム平坦化と、リサイズと、画像の輝度値の範囲を０から１とする０−１正規化と、を行うこと、
を特徴とする継手判別方法。
【請求項４】
請求項１乃至３のいずれか１つの継手判別方法において、
前記判別モデル学習行程では、前記機械学習の手法として、ディープラーニングを用いること、
を特徴とする継手判別方法。
【請求項５】
配管を構成する継手の種類を判別する継手判別装置において、
前記配管を構成する直管が撮影された直管画像と前記継手が撮影された継手画像とにラベル付けされた学習用画像に対して画像処理を行う学習用画像前処理部と、
前記学習用画像前処理部にて画像処理を行った前記学習用画像を用いて機械学習を行うことにより、前記配管内を撮影した画像である配管内画像について前記直管画像であるか前記継手画像であるかの判別結果を出力する直管継手判別モデルを構築する判別モデル学習部と、
前記学習用画像とは異なる画像であって実際に前記継手の種類を判別するに当たって取得された前記配管内画像に対して画像処理を行う配管内画像前処理部と、
前記配管内画像前処理部にて画像処理を行った前記配管内画像を前記直管継手判別モデルに入力して、前記配管内画像が前記直管画像であるか前記継手画像であるかを判別する直管継手判別部と、
前記直管継手判別部における判別結果に基づいて、前記配管の軸方向について順に複数枚撮影した前記配管内画像中から、連続する複数の前記継手画像の集まりである継手部分画像群を抽出する継手部分抽出部と、
前記継手部分画像群を構成する各々の前記継手画像について画像処理を行い、当該画像処理を行った前記継手画像に基づいて前記継手の種類を判別する継手判別演算部と、
を有すること、
を特徴とする継手判別装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、配管を構成する継手を判別する継手判別方法および継手判別装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
地中の配管（例えば、ガス管など）を非掘削で更生させる配管の更生修理工法がある。この更生修理工法においては、まず、ライニング（すなわち、配管の更生）に必要な樹脂（例えば、エポキシ樹脂やウレタン樹脂）を配管内に注入し、水圧流で所定の箇所まで送り込む。具体的には、図２４に示すように、配管Ｐ内において、ライニングピグＰＩＧ１と遮水ピグＰＩＧ２との間にゲル状の樹脂ＲＥを充填した状態で、遮水ピグＰＩＧ２により樹脂ＲＥとの間で遮断されるようにして充填される水ＷＡに圧力を加えて、ライニングピグＰＩＧ１を配管Ｐの先端Ｐａまで送り込む。
【０００３】
次に、真空ポンプで吸引して排水およびライニングを行う。具体的には、図２５に示すように、真空ポンプＶＰの吸引により水ＷＡを配管Ｐ外に排出し、これに伴い、ライニングピグＰＩＧ１と遮水ピグＰＩＧ２を配管Ｐの入口Ｐｂ側へ戻す。すると、このとき、ライニングピグＰＩＧ１は、配管Ｐの内面に樹脂ＲＥの膜を形成しながら戻る。このようにして、配管Ｐの内面に樹脂ＲＥの膜が形成されて、ライニングが行われる。
【０００４】
このような更生修理工法において、配管Ｐの内面に精度よく樹脂ＲＥの膜を形成してライニングを行うためには、図２４に示すようにライニングピグＰＩＧ１を配管Ｐの先端Ｐａまで送り込む作業において、ライニングピグＰＩＧ１の到達位置の精度向上を図る必要がある。ここで、配管Ｐをストレート管ＳＴのみで構成する場合と、配管Ｐをストレート管ＳＴと継手の組み合わせで構成する場合とでは、配管Ｐの容積が異なる。また、継手の種類によっても、その容積が異なるので、配管Ｐの容積が異なる。そのため、ライニングピグＰＩＧ１を配管Ｐの先端Ｐａまで送り込む作業において、ライニングピグＰＩＧ１の到達位置の精度向上を図るためには、配管Ｐの容積を正確に把握しておくため、予め配管Ｐを構成する継手の種類と数を判別しておく必要がある。
【０００５】
また、ライニングを行う前に予め必要な樹脂ＲＥの量（すなわち、ライニングピグＰＩＧ１と遮水ピグＰＩＧ２との間に充填する樹脂ＲＥの必要量）を把握しておく必要もある。ここで、配管Ｐを構成する管のうち、ストレート管ＳＴと継手とでは、内部の形状（例えば、内径など）が異なるので、樹脂ＲＥの膜を形成するために必要な樹脂ＲＥの量が異なる。さらに、継手の種類によって、内部の形状が異なるので、樹脂ＲＥの膜を形成するために必要な樹脂ＲＥの量が異なる。そのため、ライニングを行うために必要な樹脂ＲＥの量を正確に把握しておくためにも、予め配管Ｐを構成する継手の種類と数を判別しておく必要がある。
【０００６】
そこで、更生修理工法を行う前に、配管Ｐ内をカメラで撮影し、撮影した配管Ｐ内の画像をもとに継手の種類と数を判別することが行われている。このとき、従来より、作業者が配管Ｐ内の画像をそのまま目視して継手の種類と数を判別している。しかしながら、目視による継手の判別では、判別作業に時間を要するとともに、目視を行う作業者によって継手の判別基準や精度が異なるおそれがあるので、継手の判別作業の効率化および継手の判別基準や精度の平準化を図ることができない。
【０００７】
ここで、カメラで撮影した配管内の画像を用いた従来技術として、特許文献１には、カメラで撮影した配管内の画像から、当該画像中の２点間の距離を算出する技術が開示されている。また、特許文献２には、カメラで撮影した配管内の画像から、目視にて障害物を確認する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開２０１７−１５１０３１号公報
【特許文献２】特開平１１−２２３０８６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
特許文献１に開示される技術は配管内の画像中の２点間の距離を算出するものに過ぎず、特許文献２に開示される技術は目視にて障害物を確認するものに過ぎない。このように、特許文献１，２には、配管を構成する継手の判別作業の効率化および継手の判別基準や精度の平準化を図る技術は何ら開示されていない。
【００１０】
そこで、本開示は上記した問題点を解決するためになされたものであり、配管を構成する継手の判別作業の効率化および継手の判別基準や精度の平準化を図りつつ、継手の判別精度のさらなる向上を図ることができる継手判別方法および継手判別装置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】
【００１１】
上記課題を解決するためになされた本開示の一形態は、配管を構成する継手の種類を判別する継手判別方法において、前記配管を構成する直管が撮影された直管画像と前記継手が撮影された継手画像とにラベル付けされた学習用画像に対して画像処理を行う学習用画像前処理行程と、前記学習用画像前処理行程にて画像処理を行った前記学習用画像を用いて機械学習を行うことにより、前記配管内を撮影した画像である配管内画像について前記直管画像であるか前記継手画像であるかの判別結果を出力する直管継手判別モデルを構築する判別モデル学習行程と、前記学習用画像とは異なる画像であって実際に前記継手の種類を判別するに当たって取得された前記配管内画像に対して画像処理を行う配管内画像前処理行程と、前記配管内画像前処理行程にて画像処理を行った前記配管内画像を前記直管継手判別モデルに入力して、前記配管内画像が前記直管画像であるか前記継手画像であるかを判別する直管継手判別行程と、前記直管継手判別行程における判別結果に基づいて、前記配管の軸方向について順に複数枚撮影した前記配管内画像中から、連続する複数の前記継手画像の集まりである継手部分画像群を抽出する継手部分抽出行程と、前記継手部分画像群を構成する各々の前記継手画像について画像処理を行い、当該画像処理を行った前記継手画像に基づいて前記継手の種類を判別する継手判別演算行程と、を有すること、を特徴とする。
【００１２】
この態様によれば、複数枚撮影した配管内画像の中から抽出した継手部分画像群を構成する各々の継手画像について画像処理を行い、当該画像処理を行った継手画像に基づいて継手の種類を判別する。そのため、作業者が配管内画像をそのまま目視で判別する場合にて生じていた作業者の違いによる判別結果の差異が無くなる。そのため、継手の判別時において、その判別基準および精度が平準化される。
【００１３】
また、作業者が配管内画像をそのまま目視で判別する場合よりも、短時間で継手の種類を判別できるので、継手の判別の効率化を図ることができる。また、作業者は、カメラの挿入と引抜きのみに専念でき、継手の判別を行う負担が軽減されるので、継手の判別時の作業負荷を軽減できる。
【００１４】
そのため、本態様によれば、配管を構成する継手の判別作業の効率化および継手の判別基準や精度の平準化を図ることができる。
【００１５】
そして、さらに、本態様では、前記のように継手の種類を判別するに際して複数枚の配管内画像の中から継手部分画像群を抽出するが、このとき、画像処理の技術と機械学習の技術を活用して構築した直管継手判別モデルを用いて継手部分画像群を抽出する。
【００１６】
これにより、カメラにより配管内画像を撮影するときに、任意の速度でカメラの挿入・引抜きが行われて画像のフレームレートが任意である複数の配管内画像が得られた場合でも、撮影された複数の配管内画像の中から継手部分画像群のみを抽出できる。そして、このようにして複数の配管内画像の中から継手画像のみを特定したうえで、特定した継手画像をもとに継手の種類を判別するので、継手の判別精度のさらなる向上を図ることができる。
【００１７】
上記の態様においては、前記継手部分抽出行程では、前記直管継手判別行程における判別結果に対して平滑化処理を行い、前記平滑化処理を行った前記判別結果に基づいて前記継手部分画像群を抽出し、前記平滑化処理として、前記配管内画像について当該画像を撮影した順に並べたときに、前記直管継手判別行程にて前記継手画像であるとの判別がなされた前記配管内画像の前後の所定枚数の前記配管内画像については、その判別結果を前記継手画像とする処理を行うこと、が好ましい。
【００１８】
この態様によれば、例えば直管と継手の境界部分など、直管画像か継手画像かの判別がし難い部分が存在する場合であっても、継手部分画像群を精度よく抽出できる。そのため、より効果的に、継手の判別精度の向上を図ることができる。
【００１９】
上記の態様においては、前記画像処理として、グレースケール化と、ヒストグラム平坦化と、リサイズと、画像の輝度値の範囲を０から１とする０−１正規化と、を行うこと、が好ましい。
【００２０】
この態様によれば、直管継手判別モデルを構築し易くなり、また、直管継手判別モデルを用いて配管内画像が直管画像であるか継手画像であるかを判別し易くなる。そのため、より効果的に、継手の判別精度の向上を図ることができる。
【００２１】
上記の態様においては、前記判別モデル学習行程では、前記機械学習の手法として、ディープラーニングを用いること、が好ましい。
【００２２】
この態様によれば、直管継手判別モデルを精度よく構築できる。そのため、さらに、継手の判別精度が向上する。
【００２３】
上記課題を解決するためになされた本開示の他の形態は、配管を構成する継手の種類を判別する継手判別装置において、前記配管を構成する直管が撮影された直管画像と前記継手が撮影された継手画像とにラベル付けされた学習用画像に対して画像処理を行う学習用画像前処理部と、前記学習用画像前処理部にて画像処理を行った前記学習用画像を用いて機械学習を行うことにより、前記配管内を撮影した画像である配管内画像について前記直管画像であるか前記継手画像であるかの判別結果を出力する直管継手判別モデルを構築する判別モデル学習部と、前記学習用画像とは異なる画像であって実際に前記継手の種類を判別するに当たって取得された前記配管内画像に対して画像処理を行う配管内画像前処理部と、前記配管内画像前処理部にて画像処理を行った前記配管内画像を前記直管継手判別モデルに入力して、前記配管内画像が前記直管画像であるか前記継手画像であるかを判別する直管継手判別部と、前記直管継手判別部における判別結果に基づいて、前記配管の軸方向について順に複数枚撮影した前記配管内画像中から、連続する複数の前記継手画像の集まりである継手部分画像群を抽出する継手部分抽出部と、前記継手部分画像群を構成する各々の前記継手画像について画像処理を行い、当該画像処理を行った前記継手画像に基づいて前記継手の種類を判別する継手判別演算部と、を有すること、を特徴とする。
【発明の効果】
【００２４】
本開示の継手判別方法および継手判別装置によれば、配管を構成する継手の判別作業の効率化および継手の判別基準や精度の平準化を図りつつ、継手の判別精度のさらなる向上を図ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１】本実施形態の継手判別方法および継手判別装置の概要を示す図である。
【図２】本実施形態の継手判別装置の構成を示すブロック図である。
【図３】本実施形態の継手判別方法の全体概要を示すフローチャート図である。
【図４】学習段階における前処理行程の内容を示すフローチャート図である。
【図５】ＲＧＢ画像の一例を示す図である。
【図６】グレースケール画像の一例を示す図である。
【図７】ヒストグラム平坦化後画像の一例を示す図である。
【図８】リサイズ後画像の一例を示す図である。
【図９】ディープラーニングの内容を示す図である。
【図１０】継手部分抽出段階における前処理行程の内容を示すフローチャート図である。
【図１１】直管継手判別行程の内容を示すフローチャート図である。
【図１２】継手部分抽出行程にて行われる平坦化処理の手法の一例を示す図である。
【図１３】継手部分抽出行程にて行われた平坦化処理の結果の一例を示す図である。
【図１４】配管の一例を示す模式図である。
【図１５】エルボの外観斜視図である。
【図１６】ストリートエルボの外観斜視図である。
【図１７】カメラがエルボの内部を通過するときに撮影された配管内画像の一例を示す図である。
【図１８】カメラがストリートエルボとエルボの組み合わせからなるものの内部を通過するときに撮影された配管内画像の一例を示す図である。
【図１９】ソケットの外観斜視図である。
【図２０】円形状部分が抽出されない配管内画像の一例を示す図である。
【図２１】円形状部分が抽出される配管内画像の一例を示す図である。
【図２２】継手判別行程の内容を示すフローチャート図である。
【図２３】配管内画像の輝度値を記録した一例を示す図である。
【図２４】配管の更生修理工法についての説明図である。
【図２５】配管の更生修理工法についての説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００２６】
以下、本開示の継手判別方法および継手判別装置の実施形態について説明する。
【００２７】
＜継手判別装置の概要について＞
まず、本実施形態の継手判別方法により継手の判別を行う継手判別装置１について説明する。図１と図２に示すように、継手判別装置１は、通信部１２と、画像保存部１３と、学習部１４と、継手部分抽出部１５と、継手判別演算部１６と、表示部１７を有する。
【００２８】
通信部１２は、配管Ｐ内においてカメラ１１（撮影部）が照明を当てながら撮影することにより得られた配管Ｐの内部の画像（以下、単に「配管内画像」という。）を画像保存部１３へ送信する通信機器である。画像保存部１３は、通信部１２から受信した配管内画像を保存する機器である。
【００２９】
学習部１４は、後述する直管継手判別モデルを構築する演算機器である。この学習部１４は、前処理部２１と判別モデル学習部２２を備えている。なお、前処理部２１は、本開示の「学習用画像前処理部」の一例である。
【００３０】
前処理部２１は、直管画像と継手画像とにラベル付けされた学習用画像に対して画像処理を行う。ここで使用する学習用画像は、後述する継手部分抽出部１５の前処理部３１が画像保存部１３から取得する配管内画像とは異なり、学習用に予め用意された直管画像と継手画像とにラベル付けされた学習用画像である。
【００３１】
判別モデル学習部２２は、前処理部２１にて画像処理を行った学習用画像を用いて機械学習を行うことにより、直管継手判別モデルを構築する。なお、直管画像とは、配管Ｐを構成する直管、すなわち、ストレート管ＳＴが撮影された画像である。また、継手画像とは、配管Ｐを構成する継手（例えば、エルボＥＬやストリートエルボＳＥやソケットＳＯ）が撮影された画像である。さらに、直管継手判別モデルとは、詳しくは後述するように、配管内画像について直管画像であるか継手画像であるかの判別結果を出力する学習モデルである。
【００３２】
継手部分抽出部１５は、詳しくは後述するように、継手部分画像群ＩＧ（すなわち、継手候補画像群）を抽出する演算機器である。この継手部分抽出部１５は、前処理部３１と直管継手判別部３２と各種継手部分抽出部３３を備えている。なお、前処理部３１は、本開示の「配管内画像前処理部」の一例である。また、各種継手部分抽出部３３は、本開示の「継手部分抽出部」の一例である。
【００３３】
前処理部３１は、画像保存部１３（または、通信部１２）から取得した配管内画像に対して画像処理（具体的には、学習部１４の前処理部２１で行われる画像処理と共通した内容の画像処理）を行う。ここで、前処理部３１で使用される配管内画像（すなわち、評価用映像）は、学習部１４の前処理部２１で使用される学習用画像とは異なる画像であって、実際に継手の種類と数を判別するに当たって取得された配管内画像（すなわち、実際に継手の種類と数を判別するに当たってカメラ１１から通信部１２と画像保存部１３（または、通信部１２のみ）を介して得られた配管内画像）である。
【００３４】
このように、カメラ１１が撮影した各々の配管内画像は、前処理部３１にて画像処理を行う前に画像保存部１３に一旦保存された後に、前処理部３１にて画像処理が行われる（すなわち、バッチ処理が行われる）。
【００３５】
なお、本実施形態では、画像処理としてこのようなバッチ処理が行われることに限定されず、前処理部３１は、画像処理として、カメラ１１が撮影した各々の配管内画像について、リアルタイムに（画像保存部１３にて一旦保存されることなく）画像処理を行う処理を行ってもよい（すなわち、リアルタイム処理を行ってもよい）。
【００３６】
直管継手判別部３２は、前処理部３１にて画像処理を行った配管内画像を直管継手判別モデルに入力して、配管内画像が直管画像であるか継手画像であるかを判別する。各種継手部分抽出部３３は、直管継手判別部３２における判別結果に基づいて、配管Ｐの軸方向について順に複数枚撮影した配管内画像の中から、継手部分画像群ＩＧを抽出する。
【００３７】
継手判別演算部１６は、継手部分抽出部１５から取得した継手部分画像群ＩＧをもとに、配管Ｐを構成する継手の種類と数を判別する演算機器である。この継手判別演算部１６は、画像処理部４１と継手判別部４２を備えている。
【００３８】
画像処理部４１は、継手部分画像群ＩＧを構成する各々の継手画像について、当該画像の特徴を抽出する画像処理を行う。
【００３９】
また、継手判別部４２は、画像処理部４１が画像処理を行った継手画像をもとに、継手の種類と数を判別する。
【００４０】
表示部１７は、継手判別演算部１６の継手判別部４２で行われた継手の判別結果を表示するモニタである。
【００４１】
このような構成の継手判別装置１において、カメラ１１は、配管Ｐの先端Ｐａまで挿入された後、図１に示すように配管Ｐの入口Ｐｂへ向かって戻されて配管Ｐから引き抜かれる時までに、配管内画像を配管Ｐの軸方向（すなわち、配管Ｐの中心軸方向）について順に複数枚撮影する。そして、カメラ１１が撮影した配管内画像は、通信部１２により画像保存部１３へ送信される。そして、継手部分抽出部１５は、学習部１４で構築された直管継手判別モデルを用いて、画像保存部１３から取得した複数の配管内画像の中から継手部分画像群ＩＧを抽出する。そして、継手判別演算部１６は、継手部分抽出部１５から取得した継手部分画像群ＩＧを用いて、継手の種類と数を判別する。そして、継手判別演算部１６で行われた継手の判別結果は、表示部１７に表示される。
【００４２】
＜本実施形態で行われる継手判別方法について＞
次に、本実施形態で行われる継手判別方法について説明する。
【００４３】
図３に示すように、本実施形態では、まず、学習段階として、前処理行程（ステップＳ１）と直管継手判別モデルの学習行程（ステップＳ２）が行われる。なお、前処理行程（ステップＳ１）は、本開示の「学習用画像前処理行程」の一例である。また、直管継手判別モデルの学習行程（ステップＳ２）は、本開示の「判別モデル学習行程」の一例である。
【００４４】
前処理行程（ステップＳ１）において、学習部１４の前処理部２１は、事前に人手で直管画像と各種継手画像（本開示の「継手画像」）とにラベル付された学習用画像（すなわち、後述する継手部分抽出段階の前処理行程（ステップＳ３）で使用される配管内画像とは異なる画像であって、学習用に予め用意された直管画像と継手画像とにラベル付けされた学習用画像）に対して、画像処理を行う。
【００４５】
具体的には、図４に示すように、前処理部２１は、生画像、すなわち、学習用画像のＲＧＢ画像に対して、以下の数式を用いて、グレースケール化の画像処理を行う（ステップＳ１０１）。これにより、例えば図５に示すような学習用画像のＲＧＢ画像（カラー画像、前処理未実施の元画像）は、例えば図６に示すようなグレースケール画像（白黒画像）へと変換される。このようにして、ＲＧＢの画素値を輝度値に変換して得られたグレースケール画像より、輝度値ピークが抽出される。
【数１】
0006890193.tif 000002
【００４６】
次に、前処理部２１は、以下の数式を用いて、ヒストグラム平坦化の画像処理を行う（ステップＳ１０２）。これにより、例えば図７に示すように、グレースケール画像の輝度分布（すなわち、ヒストグラム）を一定にしたヒストグラム平坦化後画像が作成される。このようにして、輝度分布が一様にされることにより、カメラ１１の照明変化に対して頑健となる。
【数２】
0006890193.tif 000003
【００４７】
次に、前処理部２１は、以下の数式（すなわち、バイリニア補間）を用いて、リサイズの画像処理を行う（ステップＳ１０３）。これにより、ヒストグラム平坦化後画像から、例えば図８に示すようなリサイズ後画像が作成される。このようにして、機械学習モデル（すなわち、直管継手判別モデル）への入力次元数が固定される。
【数３】
0006890193.tif 000004
【００４８】
次に、前処理部２１は、以下の数式を用いて、リサイズ後画像の輝度値の範囲を０から１とする０−１正規化の画像処理を行う（ステップＳ１０４）。このようにして、機械学習モデルの学習の安定化・効率化を図ることができる。
【数４】
0006890193.tif 000005
【００４９】
以上のようにして、前処理部２１は、生画像（すなわち、直管画像と各種継手画像とにラベル付された学習用画像のＲＧＢ画像）に対して画像処理を行うことにより、前処理後画像（すなわち、０−１正規化の画像処理を行った後の画像）を作成する。
【００５０】
そして、このように前処理部２１が前処理行程（ステップＳ１）を行うことにより、後述する直管継手判別モデルの学習行程（ステップＳ２）における学習の高精度化を図ることができる。例えば、直管継手判別モデルの学習行程（ステップＳ２）において、学習用画像のＲＧＢ画像をそのまま用いると、継手の内面の色や光沢等が錆や経年劣化等で変化している場合に、ストレート管ＳＴ（直管）か継手かの判別が難しくなり学習精度の低下が生じるおそれがある。これに対し、直管継手判別モデルの学習行程（ステップＳ２）において、前処理部２１で作成した前処理後画像を用いることにより、継手の内面の色や光沢等が錆や経年劣化等で変化している場合でも、安定してストレート管ＳＴか継手かの判別ができ学習精度の低下を抑制できる。
【００５１】
次に、直管継手判別モデルの学習行程（ステップＳ２）において、学習部１４の判別モデル学習部２２は、前処理行程（ステップＳ１）にて画像処理を行った学習用画像（すなわち、前処理後画像）のデータを用いて機械学習を行うことにより、直管継手判別モデルを構築する。この直管継手判別モデルは、配管内画像について直管画像であるか継手画像であるかの判別結果を出力する学習モデルである。
【００５２】
具体的には、判別モデル学習部２２は、前処理行程（ステップＳ１）にて画像処理を行った学習用画像のデータをもとに、ディープラーニング（Ｄｅｅｐ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ、深層学習）などの機械学習の技術を用いて直管継手判別モデルを構築する。ここでは、判別モデル学習部２２は、ＡｌｅｘＮｅｔ（ＩｍａｇｅＮｅｔ Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｗｉｔｈ Ｄｅｅｐ Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋｓ（Ａｌｅｘら、２０１２）という論文で発表されたモデル）をベースとしたモデルを構築する。
【００５３】
詳しくは、判別モデル学習部２２は、例えば、図９に示すようにしてモデルを構築する。本実施形態では、前処理行程（ステップＳ１）において学習用画像のＲＧＢ画像をグレースケール画像へと変換することにより、入力するフィルタ枚数（すなわち、入力画像）を「１」としている。また、全結合層は、最終的には２個の出力（すなわち、直管画像であるか継手画像であるかの２種類の出力）を持つソフトマックス層に結合されるように構成されている。
【００５４】
以上のような学習段階の次に、図２に示すように、継手部分抽出段階として、前処理行程（ステップＳ３）と、直管継手判別行程（ステップＳ４）と、各種継手部分抽出行程（ステップＳ５）が行われる。なお、前処理行程（ステップＳ３）は、本開示の「配管内画像前処理行程」の一例である。また、各種継手部分抽出行程（ステップＳ５）は、本開示の「継手部分抽出行程」の一例である。
【００５５】
前処理行程（ステップＳ３）において、継手部分抽出部１５の前処理部３１は、評価用映像、すなわち、継手の判別に用いる配管内画像（すなわち、学習段階の前処理行程（ステップＳ１）で使用される学習用画像とは異なる画像であって、実際に継手の種類と数を判別するに当たって取得された配管内画像（すなわち、実際に継手の種類と数を判別するに当たってカメラ１１から通信部１２と画像保存部１３（または、通信部１２のみ）を介して得られた配管内画像））に対して、画像処理を行う。
【００５６】
具体的には、図１０に示すように、前処理部３１は、生の評価用映像、すなわち、画像保存部１３から取得した配管内画像に対して、図４に示す前処理行程（ステップＳ１）と共通した内容の画像処理を行う。このようにして、直管継手判別モデルの構築時と同様の前処理が評価用映像に対しても行われる。
【００５７】
次に、直管継手判別行程（ステップＳ４）において、継手部分抽出部１５の直管継手判別部３２は、図１１に示すように、前処理後の評価用映像、すなわち、前処理行程（ステップＳ３）にて画像処理を行った後の配管内画像に対して、学習済みの直管継手判別モデルによる判別を行い、判別結果付き評価用映像（直管画像であるか継手画像であるかの判別結果が付された配管内画像）を作成する。このようにして、直管継手判別部３２は、前処理行程（ステップＳ３）にて画像処理を行った配管内画像を直管継手判別モデルに入力して、配管内画像が直管画像であるか継手画像であるかを判別する。
【００５８】
次に、各種継手部分抽出行程（ステップＳ５）において、継手部分抽出部１５の各種継手部分抽出部３３は、判別結果付き評価用映像に基づいて、すなわち、直管継手判別行程（ステップＳ４）における判別結果に基づいて、配管Ｐの軸方向について順に複数枚撮影された配管内画像の中から継手部分画像群ＩＧを抽出する。なお、継手部分画像群ＩＧは、連続する複数の継手画像の集まりである。
【００５９】
具体的には、各種継手部分抽出行程（ステップＳ５）において、各種継手部分抽出部３３は、判別結果付き評価用映像に対して平滑化処理を行い、平滑化処理を行った判別結果付き評価用映像に基づいて継手部分画像群ＩＧを抽出する。ここで、各種継手部分抽出部３３は、平滑化処理として、配管内画像について当該画像を撮影した順に並べたときに、直管継手判別行程（ステップＳ４）にて継手画像であるとの判別がなされた配管内画像の前後の所定枚数の配管内画像については、その判別結果を直管画像と判別されたものから継手画像へと変換する処理を行う。
【００６０】
例えば、図１２に示すように、任意のフレーム（配管内画像）である当該フレームを含む１５個のフレーム（前後の７個のフレーム）の中で一つでも「各種継手」（継手画像）と判別されたフレームがあれば、当該フレームの判別結果がもともと「直管」であっても「各種継手」と処理される。そして、各種継手部分抽出部３３は、各種継手部分の抽出として、連続して「各種継手」と判別されたフレームを１つの群にまとめて、例えば図１３に示すように、「各種継手部分１」や「各種継手部分２」のような１つの継手部分画像群ＩＧを抽出する。なお、図１３に示す「直管部」は、連続する複数の直管画像の集まりである直管部分画像群である。
【００６１】
以上のような継手部分抽出段階の次に、図２に示すように、継手判別演算段階として、特徴抽出行程（ステップＳ６）と継手判別行程（ステップＳ７）が行われる。この継手判別演算段階においては、継手部分画像群ＩＧを構成する各々の継手画像について画像処理を行い、当該画像処理を行った継手画像に基づいて継手の種類を判別する。なお、継手判別演算段階は、本開示の「継手判別演算行程」の一例である。
【００６２】
特徴抽出行程（ステップＳ６）において、継手判別演算部１６の画像処理部４１は、継手部分画像群ＩＧを構成する継手画像について当該画像の特徴を抽出する画像処理を行う。
【００６３】
次に、継手判別行程（ステップＳ７）において、継手判別演算部１６の継手判別部４２は、画像処理部４１にて画像処理を行った継手画像について当該画像を撮影した順に並べたときの継手画像の特徴の推移をもとに、継手の種類を判別する。
【００６４】
ここで、継手判別演算段階において行われる継手判別方法について、詳しく説明する。本実施形態では、画像処理技術を活用し、画像の輝度変化や、各種継手形状に由来する配管内での見え方の違い等をもとに、配管Ｐを構成している継手の種類を判別する。
【００６５】
まず、継手の種類として、エルボＥＬ（図１５参照）とストリートエルボＳＥ（図１６参照）を判別する方法について説明する。ここでは、例えば図１４に示すような配管Ｐの例を考える。図１４においては、配管Ｐの先端Ｐａ側から入口Ｐｂ側に向かって順に、ストレート管ＳＴ（直管）、エルボＥＬ、ストレート管ＳＴ、エルボＥＬ、ストレート管ＳＴ、ストリートエルボＳＥ、エルボＥＬ、ストレート管ＳＴが設けられている。
【００６６】
ここで、ストレート管ＳＴは、直線状に形成される円筒形状（以下、「直線円筒状」という。）の管である。また、図１５と図１６に示すように、エルボＥＬとストリートエルボＳＥは、直角または略直角に曲がっている管である。エルボＥＬは、配管Ｐを２次元的に曲げるときに使用される。その一方で、ストリートエルボＳＥは、配管Ｐを３次元的に曲げるときに使用され、エルボＥＬと組み合わせて使用される。
【００６７】
そこで、まず、画像処理部４１は、カメラ１１が撮影した各々の配管内画像、すなわち、継手部分抽出部１５にて抽出された継手部分画像群ＩＧを構成する各々の継手画像について、当該画像の特徴を抽出する画像処理を行う。
【００６８】
具体的には、画像処理部４１は、画像処理を行うときに、継手画像の特徴として継手画像の輝度値を算出する処理を行う。なお、継手画像の輝度値は、画像中心部分の画素値の平均値である。また、継手画像の輝度値は、例えば、１枚の継手画像についてその全体の輝度の合計値または平均値であってもよい。
【００６９】
次に、継手判別部４２は、画像処理部４１が画像処理を行った継手画像について当該画像を撮影した順に並べたときの継手画像の特徴の推移をもとに、継手の種類を判別する。
【００７０】
ここで、エルボＥＬやストリートエルボＳＥにおいては、その内部の管路は、曲がって形成されている。そのため、カメラ１１がエルボＥＬやストリートエルボＳＥの内部を通過するときには、カメラ１１の撮影面がエルボＥＬやストリートエルボＳＥの内面に対向する。そして、このとき、カメラ１１の照明光がエルボＥＬやストリートエルボＳＥの内面に反射するので、エルボＥＬやストリートエルボＳＥの内面に反射した光が配管内画像に写り込む。したがって、カメラ１１がエルボＥＬやストリートエルボＳＥの内部を通過するときには、配管内画像が明るくなるので、配管内画像の輝度値が高くなる。
【００７１】
また、例えば図１４に示すように、配管Ｐにおいて、エルボＥＬは単独で設けられるが、ストリートエルボＳＥは単独で設けられておらずエルボＥＬとの組み合わせで設けられている。そのため、カメラ１１がエルボＥＬの内部を通過するときには一度だけ配管内画像が明るくなるが、カメラ１１がストリートエルボＳＥの内部を通過するときにはその後にエルボＥＬの内部を通過するため二度配管内画像が明るくなる。
【００７２】
具体的には、カメラ１１がエルボＥＬの内部を通過するときに撮影された配管内画像について、例えば図１７に示すように、図中（ｂ）〜（ｉ）の画像群において、配管内画像の輝度値が高くなる画像群が１つ（例えば、図中（ｄ）〜（ｇ）の画像群）である。そして、特に輝度値が高い配管内画像は、１枚である（例えば、図中（ｅ）の画像である）。
【００７３】
一方、カメラ１１がストリートエルボＳＥとエルボＥＬの組み合わせからなるものの内部を通過するときに撮影された配管内画像について、例えば図１８に示すように、図中（ｂ）〜（ｉ）の画像群において、配管内画像の輝度値が高くなる配管内画像の画像群が２つ（例えば、図中（ｂ）〜（ｄ）の画像群と図中（ｆ）〜（ｈ）の画像群）である。そして、特に輝度値が高い配管内画像は、２枚（例えば、図中（ｃ）と（ｇ）の画像）である。
【００７４】
なお、図１７と図１８においては、（ａ）、（ｂ）、（ｃ）、・・・の順に、カメラ１１により撮影されたものとして示している。また、図１７と図１８の（ｂ）〜（ｉ）の画像群は、配管Ｐの軸方向について連続して撮影された所定枚数（図１７と図１８の例では、例えば８枚）の配管内画像を継手画像として選出した継手部分画像群ＩＧに相当する。
【００７５】
そこで、本実施形態では、継手判別部４２は、継手部分画像群ＩＧにて、継手画像の輝度値の推移を確認したときに、輝度値が所定値α以上である継手画像の枚数が１枚であるときには、継手の種類はエルボＥＬであると判別する。一方、継手判別部４２は、前記の継手部分画像群ＩＧにて、継手画像の輝度値の推移を確認したときに、輝度値が所定値α以上である継手画像の枚数が２枚であるときには、継手の種類はストリートエルボＳＥとエルボＥＬの組み合わせからなるものであると判別する。
【００７６】
次に、継手の種類として、ソケットＳＯを判別する方法について説明する。この判別においては、画像処理部４１は、画像処理を行うときに、継手画像中の円形状部分の抽出を行う処理を行う。具体的には、画像処理部４１は、ハフ変換と呼ばれる画像中の円形状部分を抽出する処理を行う。なお、ソケットＳＯは、図１９に示すように直線円筒状の継手である。
【００７７】
そして、ソケットＳＯを判別する場合においても、継手判別部４２は、画像処理部４１が画像処理を行った継手画像について当該画像を撮影した順に並べたときの継手画像の特徴の推移をもとに継手の種類を判別する。
【００７８】
ここで、ソケットＳＯは、直線円筒状の管であり、同様に直線円筒状の管であるストレート管ＳＴと接続している。そのため、カメラ１１がソケットＳＯの内部を通過するときには、ストレート管ＳＴとソケットＳＯの接続部分、すなわち、円形状部分が配管内画像に写り込む。
【００７９】
そこで、本実施形態では、継手判別部４２は、継手画像の特徴の推移を確認したときに、継手画像の輝度値が小さい状態のまま、円形状部分が抽出されない継手画像（図２０参照）から円形状部分（図２１にて破線で示す部分）が抽出される継手画像（図２１参照）に変化したときには、継手の種類はソケットＳＯであると判別する。このようにして、継手判別部４２は、継手の種類としてソケットＳＯを判別する。
【００８０】
そこで、以上のような継手判別演算段階において行われる継手判別方法についてまとめると、継手判別部４２は、画像処理部４１にて抽出した特徴をもとに、図２２に示す手順に従って、継手の判別を行う。
【００８１】
図２２に示すように、継手部分映像、すなわち、継手部分画像群ＩＧにて、ピークが２つ以上、すなわち、輝度値が所定値α以上である継手画像の枚数が２枚以上である場合（ステップＳ２０１：ＹＥＳ）には、継手判別部４２は、継手の種類がストリートエルボＳＥとエルボＥＬの組み合わせからなるものであると判別する。例えば、図２３に示すように、ピークが２つである各種継手部分２，３については、ストリートエルボＳＥとエルボＥＬの組み合わせからなるものであると判別される。
【００８２】
また、継手部分画像群ＩＧにて、ピークが２つ未満である場合（ステップＳ２０１：ＮＯ）に、ピークが１つのみ、すなわち、輝度値が所定値α以上である継手画像の枚数が１枚である場合（ステップＳ２０２：ＹＥＳ）には、継手判別部４２は、継手の種類がエルボＥＬであると判別する。
【００８３】
また、継手部分画像群ＩＧにて、ピークが０である場合、すなわち、輝度値が所定値α以上である配管内画像の枚数が０枚である場合（ステップＳ２０２：ＮＯ）に、円形抽出数が１つ以上である場合、すなわち、継手画像において円形状部分が抽出された場合（ステップＳ２０３：ＹＥＳ）には、継手判別部４２は、継手の種類がソケットＳＯであると判別する。例えば、図２３に示すように、ピークが０で円形抽出が１つである各種継手部分４は、ソケットＳＯであると判別される。
【００８４】
なお、円形抽出数が０である場合、すなわち、継手画像において円形状部分が抽出されなかった場合（ステップＳ２０３：ＮＯ）には、継手判別部４２は、継手ではなくストレート管ＳＴであると判別する。例えば、図２３に示すように、ピークが０で円形抽出も０である各種継手部分１は、継手ではなくストレート管ＳＴであると判別される。
【００８５】
このようにして、継手判別部４２は、継手の種類として、エルボＥＬであるか、ストリートエルボＳＥ（詳しくは、ストリートエルボＳＥとエルボＥＬの組み合わせからなるもの）であるか、を判別する。
【００８６】
なお、継手判別部４２は、カメラ１１が配管Ｐの先端Ｐａから引き戻されて配管Ｐの入口Ｐｂから引き抜かれるまでの間に撮影した全ての配管内画像において、継手の種類としてエルボＥＬであると判別した回数、および、継手の種類としてストリートエルボＳＥとエルボＥＬの組み合わせからなるものであると判別した回数を集計することにより、継手の数として、エルボＥＬとストリートエルボＳＥの数を判別することができる。
【００８７】
同様に、継手判別部４２は、カメラ１１が配管Ｐの先端Ｐａから引き戻されて配管Ｐの入口Ｐｂから引き抜かれるまでの間に撮影した全ての配管内画像において、継手の種類がソケットＳＯであると判別した回数を集計することにより、ソケットＳＯの数を判別することもできる。
【００８８】
このようにして、継手判別演算部１６は、各種継手部分抽出行程（ステップＳ５）にて抽出した継手部分画像群ＩＧを用いて、継手の種類と数を判別する。
【００８９】
＜本実施形態の作用効果＞
以上のように本実施形態の継手判別方法および継手判別装置１において、学習段階として、まず、前処理部２１は、直管画像と各種継手画像とにラベル付けされた学習用画像に対して画像処理を行う（ステップＳ１の前処理行程）。次に、判別モデル学習部２２は、前処理部２１にて画像処理を行った学習用画像を用いて機械学習を行うことにより、直管継手判別モデルを構築する（ステップＳ２の直管継手判別モデルの学習行程）。
【００９０】
そして、このようにして学習段階にて直管継手判別モデルを構築したうえで、継手判別の実作業時に、継手部分抽出段階として、まず、前処理部３１は、配管内画像（すなわち、学習段階の前処理行程（ステップＳ１）で使用される学習用画像とは異なる画像であって、実際に継手の種類と数を判別するに当たって取得された配管内画像）に対して画像処理を行う（ステップＳ３の前処理行程）。次に、直管継手判別部３２は、前処理部３１にて画像処理を行った配管内画像を直管継手判別モデルに入力して、配管内画像が直管画像であるか継手画像であるかを判別する（ステップＳ４の直管継手判別行程）。次に、各種継手部分抽出部３３は、直管継手判別部３２における判別結果に基づいて、配管Ｐの軸方向について順に複数枚撮影した配管内画像の中から、継手部分画像群ＩＧを抽出する（ステップＳ５の各種継手部分抽出行程）。
【００９１】
そして、このようにして継手部分抽出段階にて継手部分画像群ＩＧを抽出したうえで、継手判別演算段階として、継手判別演算部１６は、継手部分画像群ＩＧを構成する各々の継手画像について画像処理を行い（ステップＳ６の特徴抽出行程）、当該画像処理を行った継手画像に基づいて継手の種類を判別する（ステップＳ７の継手判別行程）。
【００９２】
このように、本実施形態では、複数枚撮影した配管内画像の中から抽出した継手部分画像群ＩＧを構成する各々の継手画像について画像処理を行い、当該画像処理を行った継手画像に基づいて継手の種類を判別する。そのため、作業者が配管内画像をそのまま目視で判別する場合にて生じていた作業者の違いによる判別結果の差異が無くなる。そのため、継手の判別時において、その判別基準および精度が平準化される。
【００９３】
また、作業者が配管内画像をそのまま目視で判別する場合よりも、短時間で継手の種類を判別できるので、継手の判別の効率化を図ることができる。また、作業者は、カメラ１１の挿入と引抜きのみに専念でき、継手の判別を行う負担が軽減されるので、継手の判別時の作業負荷を軽減できる。
【００９４】
そのため、本実施形態によれば、配管Ｐを構成する継手の判別作業の効率化および継手の判別基準や精度の平準化を図ることができる。
【００９５】
そして、さらに、本実施形態では、前記のように継手の種類を判別するに際して複数枚の配管内画像の中から継手部分画像群ＩＧを抽出するが、このとき、画像処理の技術と機械学習の技術を活用して構築した直管継手判別モデルを用いて継手部分画像群ＩＧを抽出する。
【００９６】
すなわち、まず、画像処理の技術と機械学習の技術を活用し、配管Ｐを構成するストレート管ＳＴと継手について、その形状の違いに由来する配管内画像での見え方の違い等をもとに、直管継手判別モデルを構築する。ここで、配管内画像での見え方の違いとして、継手は、エルボＥＬやストリートエルボＳＥのように、湾曲形状のため壁面が大きく映りこむことや、ソケットＳＯのように直管同士をつなぐ部分が円形に映りこむなど、見え方の違いの変化が大きい。一方、ストレート管ＳＴは、形状が一様であり、見え方の違いの変化が小さい。次に、構築した直管継手判別モデルを用いて各配管内画像について直管画像か継手画像かを判別して、配管Ｐの軸方向について順に撮影した複数枚の配管内画像の中から継手部分画像群ＩＧを抽出する。
【００９７】
これにより、カメラ１１により配管内画像を撮影するときに、任意の速度でカメラ１１の挿入・引抜きが行われて画像のフレームレートが任意である複数の配管内画像が得られた場合でも、撮影された複数の配管内画像の中から継手部分画像群ＩＧのみを精度よく抽出できる。そして、このようにして複数の配管内画像の中から継手画像のみを特定したうえで、特定した継手画像をもとに継手の種類を判別するので、継手の判別精度のさらなる向上を図ることができる。
【００９８】
そして、本実施形態によれば、継手の種類と数を判別できるので、配管Ｐの容積を正確に推測でき、図２４に示すようにライニングピグＰＩＧ１を配管Ｐの先端Ｐａまで送り込む作業において、ライニングピグＰＩＧ１の到達位置の精度向上を図ることができる。また、継手の種類と数を判別できるので、配管Ｐの更生修理工法において必要な樹脂量を正確に推測できる。そのため、配管Ｐの更生修理工法において、配管Ｐの内面に精度よく樹脂の層を形成してライニングを行うことができる。
【００９９】
また、各種継手部分抽出行程（ステップＳ５）において、各種継手部分抽出部３３は、直管継手判別行程（ステップＳ４）における判別結果に対して平滑化処理を行い、当該平滑化処理を行った判別結果に基づいて継手部分画像群ＩＧを抽出する。そして、このとき、平滑化処理として、配管内画像について当該画像を撮影した順に並べたときに、直管継手判別行程（ステップＳ４）にて継手画像であるとの判別がなされた配管内画像の前後の所定枚数の配管内画像については、その判別結果を継手画像とする処理を行う。
【０１００】
これにより、例えばストレート管ＳＴと継手の境界部分など、直管画像か継手画像かの判別がし難い部分が存在する場合であっても、継手部分画像群ＩＧを精度よく抽出できる。そのため、より効果的に、継手の判別精度の向上を図ることができる。
【０１０１】
また、前処理行程（ステップＳ１，Ｓ３）における画像処理として、前処理部２１，３１は、グレースケール化と、ヒストグラム平坦化と、リサイズと、画像の輝度値の範囲を０から１とする０−１正規化と、を行う。
【０１０２】
これにより、直管継手判別モデルを構築し易くなり、また、直管継手判別モデルを用いて配管内画像が直管画像であるか継手画像であるかを判別し易くなる。そのため、より効果的に、継手の判別精度の向上を図ることができる。
【０１０３】
また、直管継手判別モデルの学習行程（ステップＳ２）では、判別モデル学習部２２は、機械学習の手法として、ディープラーニング（深層学習）を用いる。
【０１０４】
これにより、直管継手判別モデルを精度よく構築できる。そのため、さらに、継手の判別精度が向上する。
【０１０５】
なお、上記した実施の形態は単なる例示にすぎず、本開示を何ら限定するものではなく、その要旨を逸脱しない範囲内で種々の改良、変形が可能であることはもちろんである。
【０１０６】
例えば、本実施形態の継手判別方法や継手判別装置１は、配管Ｐとして、ガス管に限定されず、水道管などにも適用できる。
【０１０７】
また、上記の説明では、カメラ１１を配管Ｐから引き抜く時にカメラ１１で撮影した配管内画像を使用したが、これに限定されず、カメラ１１を配管Ｐに挿入する時にカメラ１１で撮影した配管内画像を使用してもよい。
【０１０８】
また、継手判別部４２は、継手部分画像群ＩＧにて、継手画像の輝度値が所定値α以上である継手画像の枚数が、２枚以上の第１の所定枚数であるときに継手の種類はエルボＥＬであると判別し、第１の所定枚数よりも多い第２の所定枚数であるときに継手の種類はストリートエルボＳＥとエルボＥＬの組み合わせからなるものであると判別してもよい。
【０１０９】
また、画像処理部４１は、画像処理を行うときに、継手画像の特徴として継手画像内の円形状以外の所定形状部分（例えば、多角形の形状部分）を抽出する処理を行ってもよく。このとき、継手判別部４２は、継手画像の特徴の推移を確認したときに、所定形状部分が抽出されない継手画像から所定形状部分が抽出される継手画像に変化したときには、継手の種類は直線状の所定形状の筒状の継手であると判別してもよい。
【符号の説明】
【０１１０】
１    継手判別装置
１１  カメラ
１２  通信部
１３  画像保存部
１４  学習部
１５  継手部分抽出部
１６  継手判別演算部
１７  表示部
２１  前処理部
２２  判別モデル学習部
３１  前処理部
３２  直管継手判別部
３３  各種継手部分抽出部
４１  画像処理部
４２  継手判別部
Ｐ  配管
ＲＥ  樹脂
ＳＴ  ストレート管（直管）
ＥＬ  エルボ
ＳＥ  ストリートエルボ
ＳＯ  ソケット
ＩＧ  継手部分画像群
【要約】
【課題】配管を構成する継手の判別作業の効率化および継手の判別基準や精度の平準化を図りつつ、継手の判別精度のさらなる向上を図ることができる継手判別方法および継手判別装置を提供する。
【解決手段】本開示の一態様として、継手判別方法において、画像処理を行った学習用画像を用いて機械学習を行うことにより、直管継手判別モデルを構築する判別モデル学習行程（ステップＳ１，２）と、画像処理を行った配管内画像を直管継手判別モデルに入力して、配管内画像が直管画像であるか継手画像であるかを判別する直管継手判別行程（ステップＳ３，４）と、直管継手判別行程（ステップＳ４）における判別結果に基づいて、継手部分画像群ＩＧを抽出する継手部分抽出行程（ステップＳ５）と、継手部分画像群ＩＧを構成する各々の継手画像について画像処理を行って継手の種類を判別する継手判別演算段階（ステップＳ６，７）と、を有する。
【選択図】図１【図１】
0006890193.tif 000006
【図２】
0006890193.tif 000007
【図３】
0006890193.tif 000008
【図４】
0006890193.tif 000009
【図５】
0006890193.tif 000010
【図６】
0006890193.tif 000011
【図７】
0006890193.tif 000012
【図８】
0006890193.tif 000013
【図９】
0006890193.tif 000014
【図１０】
0006890193.tif 000015
【図１１】
0006890193.tif 000016
【図１２】
0006890193.tif 000017
【図１３】
0006890193.tif 000018
【図１４】
0006890193.tif 000019
【図１５】
0006890193.tif 000020
【図１６】
0006890193.tif 000021
【図１７】
0006890193.tif 000022
【図１８】
0006890193.tif 000023
【図１９】
0006890193.tif 000024
【図２０】
0006890193.tif 000025
【図２１】
0006890193.tif 000026
【図２２】
0006890193.tif 000027
【図２３】
0006890193.tif 000028
【図２４】
0006890193.tif 000029
【図２５】
0006890193.tif 000030