(57)【要約】構造物上を走行する車両の重量によって構造物に生じる変位量を時系列に沿って取得する取得手段と、変位量の時系列データに基づいて、変位が発生している区間を推定する推定手段と、推定された区間内における変位量の変化の特徴量を検出する検出手段と、検出された特徴量に基づいて、推定された区間が単一の車両の重量による変位の区間であるか否かを判定する判定手段と、判定の結果に基づいて、単一の車両の重量による変位の区間内の時系列データから変位量を抽出する抽出手段と、を備える。
2020179188.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
構造物上を走行する車両の重量によって前記構造物に生じる変位量を時系列に沿って取得する取得手段と、
前記変位量の時系列データに基づいて、変位が発生している区間を推定する推定手段と、
前記推定された区間内における変位量の変化の特徴量を検出する検出手段と、
前記検出された特徴量に基づいて、前記推定された区間が単一の車両の重量による変位の区間であるか否かを判定する判定手段と、
前記判定の結果に基づいて、単一の車両の重量による変位の区間内の前記時系列データから変位量を抽出する抽出手段と、
を備える構造物の変位量計測装置。
【請求項２】
前記推定手段は、前記時系列データと事前に設定され記憶している変位検出閾値とを比較することにより、変位が発生している区間を推定するように構成されている、
請求項１に記載の構造物の変位量計測装置。
【請求項３】
前記推定手段は、前記時系列データを複数の部分時系列データに分割し、前記部分時系列データ毎に、前記部分時系列データから変位の変化の速度が最大となる時刻ｔmaxを検出し、前記時刻ｔmaxを起点に単位時刻ずつ過去の時刻に戻りながら、変位の変化の速度および加速度の双方が事前に設定され記憶している閾値速度および閾値加速度以下になる最初の時刻ｔsを検出し、また、前記時刻ｔmaxを起点に単位時刻ずつ未来の時刻に進みながら、変位の変化の速度および加速度の双方が前記閾値速度および閾値加速度以下になる最初の時刻ｔeを検出し、前記時刻ｔsから前記時刻ｔeまでの区間を変位が発生している区間として推定するように構成されている、
請求項１に記載の構造物の変位量計測装置。
【請求項４】
前記検出手段は、前記変位量の極大を検出するように構成され、
前記判定手段は、前記検出された極大の数に基づいて、前記推定された区間が単一の車両の重量による変位の区間であるか否かを判定するように構成されている、
請求項１乃至３の何れかに記載の構造物の変位量計測装置。
【請求項５】
前記検出手段は、前記変位量の極小を検出するように構成され、
前記判定手段は、前記検出された極小の数に基づいて、前記推定された区間が単一の車両の重量による変位の区間であるか否かを判定するように構成されている、
請求項１乃至３の何れかに記載の構造物の変位量計測装置。
【請求項６】
前記抽出された変位量に基づいて、前記構造物の劣化診断を行う診断手段を、さらに備える、
請求項１乃至５の何れかに記載の構造物の変位量計測装置。
【請求項７】
構造物上を走行する車両の重量によって前記構造物に生じる変位量を時系列に沿って取得し、
前記変位量の時系列データに基づいて、変位が発生している区間を推定し、
前記推定された区間内における変位量の変化の特徴量を検出し、
前記検出された特徴量に基づいて、前記推定された区間が単一の車両の重量による変位の区間であるか否かを判定し、
前記判定の結果に基づいて、単一の車両の重量による変位の区間内の前記時系列データから変位量を抽出する、
構造物の変位量計測方法。
【請求項８】
コンピュータに、
構造物上を走行する車両の重量によって前記構造物に生じる変位量を時系列に沿って取得する処理と、
前記変位量の時系列データに基づいて、変位が発生している区間を推定する処理と、
前記推定された区間内における変位量の変化の特徴量を検出する処理と、
前記検出された特徴量に基づいて、前記推定された区間が単一の車両の重量による変位の区間であるか否かを判定する処理と、
前記判定の結果に基づいて、単一の車両の重量による変位の区間内の前記時系列データから変位量を抽出する処理と、
を行わせるためのプログラムを記録するコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、構造物の変位量計測装置、その方法、および記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
橋梁などの構造物を車両が通過すると、構造物に荷重が加わり構造物が変位する。このような構造物の変位を求める技術として、単一の車両の荷重によって構造物に生じる変位を求める技術が、種々提案されている。【０００３】
例えば特許文献１には、ビデオカメラとデジタルカメラの撮影画像を用いて、所定の車両が橋梁上を通過したときの橋梁のたわみ量を計測する技術が記載されている。具体的には、橋梁を撮影しているビデオカメラの動画像から橋梁上を走行している車両の特徴を識別し、橋梁上を所定の車両のみが通過しているタイミングを検出する。そして、検出したタイミングでデジタルカメラにより橋梁を撮影し、その撮影画像に基づいて橋梁のたわみ量を検出する。【０００４】
また特許文献２には、車両が通過することによってアスファルト製の走行路に生じる変位量を計測する技術が記載されている。具体的には、撮影装置によって撮影された走行路の画像から車両のタイヤを認識し、そのタイヤの最下点に対応する走行路上の領域を軸重位置として特定する。そして、撮影装置の画像に基づいて軸重位置における走行路の変位を検出する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１６−８４５７９号公報
【特許文献２】特許第６２７３５０２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、特許文献１に記載する技術では、構造物の変位を計測するデジタルカメラとは別に、構造物を撮影するビデオカメラの画像から１台の車両のみが構造物上に存在していることを検出する必要があり、簡便でない。一方、特許文献２に記載する技術によれば、構造物の変位量を計測する撮影装置の撮影画像から１台の車両を特定するため、撮影装置は１台でよい。しかし、例えば、橋梁の床版のたわみ量を橋梁の下に設置したカメラで撮影して計測する場合、床版を撮影する画像には橋梁を通過する車両は写らない。このように変位を計測する撮影画像に、構造物上を走行する車両が写らない計測環境の下では、別のカメラの画像から１台の車両のみが構造物上に存在していることを検出する必要がある。【０００７】
本発明の目的は、上述した課題、すなわち、単一の車両の重量によって構造物に生じる変位量を簡便に求めるのは困難である、という課題を解決する構造物の変位量計測装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の一形態に係る構造物の変位量計測装置は、
構造物上を走行する車両の重量によって前記構造物に生じる変位量を時系列に沿って取得する取得手段と、
前記変位量の時系列データに基づいて、変位が発生している区間を推定する推定手段と、
前記推定された区間内における変位量の変化の特徴量を検出する検出手段と、
前記検出された特徴量に基づいて、前記推定された区間が単一の車両の重量による変位の区間であるか否かを判定する判定手段と、
前記判定の結果に基づいて、単一の車両の重量による変位の区間内の前記時系列データから変位量を抽出する抽出手段と、
を備える。【０００９】
また本発明の他の形態に係る構造物の変位量計測方法は、
構造物上を走行する車両の重量によって前記構造物に生じる変位量を時系列に沿って取得し、
前記変位量の時系列データに基づいて、変位が発生している区間を推定し、
前記推定された区間内における変位量の変化の特徴量を検出し、
前記検出された特徴量に基づいて、前記推定された区間が単一の車両の重量による変位の区間であるか否かを判定し、
前記判定の結果に基づいて、単一の車両の重量による変位の区間内の前記時系列データから変位量を抽出する。【００１０】
また本発明の他の形態に係るコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、
コンピュータに、
構造物上を走行する車両の重量によって前記構造物に生じる変位量を時系列に沿って取得する処理と、
前記変位量の時系列データに基づいて、変位が発生している区間を推定する処理と、
前記推定された区間内における変位量の変化の特徴量を検出する処理と、
前記検出された特徴量に基づいて、前記推定された区間が単一の車両の重量による変位の区間であるか否かを判定する処理と、
前記判定の結果に基づいて、単一の車両の重量による変位の区間内の前記時系列データから変位量を抽出する処理と、
を行わせるためのプログラムを記録する。
【発明の効果】
【００１１】
本発明は上述したような構成を有することにより、単一の車両の重量によって構造物に生じる変位量を簡便に求めることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明の第１の実施形態に係る診断装置の構成例を示す図である。
【図２】本発明の第１の実施形態に係る診断装置におけるコンピュータの構成の一例を示すブロック図である。
【図３】本発明の第１の実施形態における構造物の表面のたわみ量の時間的な変化の一例を示す模式図である。
【図４】本発明の第１の実施形態におけるたわみ区間の推定方法の一例を説明するための模式図である。
【図５】本発明の第１の実施形態におけるたわみ区間の推定方法の他の例を説明するための模式図である。
【図６】本発明の第１の実施形態に係る診断装置の動作の一例を示すフローチャートである。
【図７】本発明の第２の実施形態に係る構造物の変位量計測装置のブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
次に本発明の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。
【００１４】
［第１の実施形態］
図１は、本発明の第１の実施形態に係る診断装置１００の構成例を示す図である。図１を参照すると、診断装置１００は、コンピュータ１１０とこれにケーブル１２０を介して接続されたカメラ１３０とから構成されている。
【００１５】
カメラ１３０は、診断対象である構造物１４０の表面に存在する領域１４１を所定のフレームレートで撮影する撮像装置である。構造物１４０は、本実施形態の場合、高速道路などの道路１６０が河川などの上を越える橋梁である。領域１４１は、本実施形態の場合、橋梁の診断箇所となる床版の一部分である。但し、構造物１４０は橋梁に限定されない。構造物１４０は、道路や鉄道の高架構造物などであってもよい。領域１４１のサイズは、例えば数十センチメートル四方である。カメラ１３０は、任意の方向にカメラの撮影方向を固定できるように三脚上の雲台（何れも図示せず）に取り付けられている。カメラ１３０は、例えば、数百万画素程度の画素容量を有するＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ−Ｃｏｕｐｌｅｄ  Ｄｅｖｉｃｅ）イメージセンサやＣＭＯＳ（Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ  ＭＯＳ）イメージセンサを備えたハイスピードカメラであってよい。またカメラ１３０は、可視光かつ白黒カメラであってもよいし、赤外線カメラやカラーカメラであってもよい。またカメラ１３０は、カメラの位置を測定するＧＰＳ受信機を備えていてもよいし、カメラの撮影方向を測定する方位センサおよび加速度センサを備えていてもよい。
【００１６】
コンピュータ１１０は、カメラ１３０によって撮影された構造物１４０の時系列画像をケーブル１２０経由で取得するように構成されている。また、コンピュータ１１０は、取得した時系列画像に基づいて構造物１４０の変位量を計測するように構成されている。計測する変位量は、本実施形態の場合、たわみ量である。また、コンピュータ１１０は、計測した複数の変位量に基づいて、構造物１４０の健全度を判定し、その判定結果を出力するように構成されている。
【００１７】
図２は、コンピュータ１１０の構成の一例を示すブロック図である。図２を参照すると、コンピュータ１１０は、カメラＩ／Ｆ（インターフェース）部１１１と、通信Ｉ／Ｆ部１１２と、操作入力部１１３と、画面表示部１１４と、記憶部１１５と、演算処理部１１６とから構成されている。
【００１８】
カメラＩ／Ｆ部１１１は、ケーブル１２０を通じてカメラ１３０に接続され、カメラ１３０と演算処理部１１６との間でデータの送受信を行うように構成されている。通信Ｉ／Ｆ部１１２は、データ通信回路から構成され、有線または無線によって図示しない外部装置との間でデータ通信を行うように構成されている。操作入力部１１３は、キーボードやマウスなどの操作入力装置から構成され、オペレータの操作を検出して演算処理部１１６に出力するように構成されている。画面表示部１１４は、ＬＣＤ（Ｌｉｑｕｉｄ  Ｃｒｙｓｔａｌ  Ｄｉｓｐｌａｙ）などの画面表示装置から構成され、演算処理部１１６からの指示に応じて、メニュー画面などの各種情報を画面表示するように構成されている。
【００１９】
記憶部１１５は、ハードディスクやメモリなどの記憶装置から構成され、演算処理部１１６における各種処理に必要な処理情報およびプログラム１１５１を記憶するように構成されている。プログラム１１５１は、演算処理部１１６に読み込まれて実行されることにより各種処理部を実現するプログラムであり、通信Ｉ／Ｆ部１１２などのデータ入出力機能を介して図示しない外部装置や記録媒体から予め読み込まれて記憶部１１５に保存される。記憶部１１５に記憶される主な処理情報には、時系列画像１１５２、時系列データ１１５３、たわみ区間１１５４、たわみ特徴量１１５５、判定結果１１５６、たわみ量１１５７、診断結果データベース１１５８がある。
【００２０】
時系列画像１１５２は、カメラ１３０で撮影された時系列画像である。この時系列画像１１５２は、カメラ１３０で撮影された構造物１４０の領域１４１の動画を構成する複数のフレーム画像であってよい。各フレーム画像には、撮影時刻が付加されている。
【００２１】
時系列データ１１５３は、構造物１４０上を走行する車両の重量によって構造物１４０の領域１４１に生じるたわみ量の時間的な変化を表すデータである。時系列データ１１５３は、時系列画像１１５２に基づいて生成される。図３は、時系列データ１１５３の一例を示す。図３に示すグラフの縦軸はたわみ量、横軸は時間をそれぞれ表している。グラフ中に記載されるドットの１つ１つが、或る時刻におけるたわみ量の値を表している。また図３のグラフに示す実線は、たわみ量の時間的な変化を特徴的に表す変化パターンである。このような変化パターンは、例えば、ドットを時刻順に接続した折れ線を信号波形と見做してローパスフィルタを通すことにより生成することができる。或いは、上記のような変化パターンは、ドットで表されるたわみ量との距離の二乗誤差を最小とする近似曲線として求めることができる。
【００２２】
たわみ区間１１５４は、構造物１４０の領域１４１にたわみが発生している区間を表すデータである。たわみ区間１１５４は、時系列データ１１５３に基づいて生成される。例えば、図３に示す時系列データは、時刻ｔ１まではたわみ量の変化は殆どなく、時刻ｔ１から時刻ｔ２の区間でたわみ量が変化し、時刻ｔ２以降、再びたわみ量の変化は殆どない。このような変化パターンを示す時系列データでは、時刻ｔ１から時刻ｔ２までの区間がたわみ区間と推定される。
【００２３】
たわみ特徴量１１５５は、たわみ区間１１５４内におけるたわみ量の変化の特徴量を表すデータである。例えば、たわみ量の極大値は、たわみ特徴量１１５５の一例である。また、たわみ量の極小値は、たわみ特徴量１１５５の他の例である。例えば、図３に示す時系列データは、たわみ量が時刻ｔ３で増加から減少に変化しているため、時刻ｔ３のたわみ量が極大値になる。また、たわみ量が時刻ｔ４で減少から増加に変化しているため、時刻ｔ４のたわみ量が極小値になる。また、たわみ量が時刻ｔ５で増加から減少に変化しているため、時刻ｔ５のたわみ量が極大値になる。すなわち、図３に示す時系列データは、１つのたわみ区間内に２つの極大値と１つの極小値を有している。
【００２４】
判定結果１１５６は、たわみ区間１１５４が単一の車両の重量によるたわみの区間であるか否かを示す判定結果である。判定結果１１５６は、たわみ特徴量１１５５に基づいて導出される。
【００２５】
たわみ量１１５７は、単一の車両の重量によるたわみ区間内のたわみ量を表すデータである。たわみ量１１５７は、例えば当該たわみ区間内のたわみ量の最大値である。
【００２６】
診断結果データベース１１５８は、診断結果に係る情報を記憶するように構成されている。例えば、診断結果データベース１１５８は、診断箇所に振られたＩＤと、診断日時と、診断結果との組を記憶する。
【００２７】
演算処理部１１６は、ＭＰＵなどのプロセッサとその周辺回路を有し、記憶部１１５からプログラム１１５１を読み込んで実行することにより、上記ハードウェアとプログラム１１５１とを協働させて各種処理部を実現するように構成されている。演算処理部１１６で実現される主な処理部は、画像取得部１１６１、時系列データ取得部１１６２、区間推定部１１６３、特徴量検出部１１６４、判定部１１６５、抽出部１１６６、および、診断部１１６７である。
【００２８】
画像取得部１１６１は、カメラＩ／Ｆ部１１１を通じてカメラ１３０で撮影された時系列画像を取得し、取得した時系列画像を記憶部１１５の時系列画像１１５２に追加して記憶するように構成されている。
【００２９】
時系列データ取得部１１６２は、記憶部１１５に記憶された時系列画像１１５２に基づいて、構造物１４０上を走行する車両の重量によって構造物１４０に生じるたわみ量を時系列に沿って取得し、この取得したたわみ量の時系列を記憶部１１５に時系列データ１１５３として記憶するように構成されている。例えば、時系列データ取得部１１６２は、記憶部１１５に記憶されている時系列画像１１５２を全て読み出し、時系列画像のそれぞれから、構造物１４０の表面のたわみ量の時間的な変化を計測する。例えば、橋梁の床版を下方向からカメラで撮影する場合、車両重量による橋梁の床版に生じるたわみ量δによって、カメラから床版間の撮影距離Lが短くなる。そのため、撮影画像はカメラの光軸を中心として拡大され、たわみによるみかけの変位δiが発生する。撮影距離をL、変位をδi、たわみ量をδ、変位算出位置のカメラ光軸からの距離をx、カメラの焦点距離をfとすると、δi＝xf｛1/(L-δ)−1/L｝なる関係がある。そのため、フレーム画像毎の変位δiをデジタル画像相関法などによって検出することにより、上記式から、フレーム画像毎の構造物１４０の表面のたわみ量を算出することができる。なお、撮影距離Lは例えばレーザ距離計によって事前に計測することができ、距離xは画像の変位算出位置とカメラ光軸とから求めることができ、Fは撮像装置毎に既知である。
【００３０】
区間推定部１１６３は、記憶部１１５に記憶された時系列データ１１５３に基づいて、構造物１４０にたわみが発生している区間を推定し、記憶部１１５にたわみ区間１１５４として記憶するように構成されている。例えば、区間推定部１１６３は、以下のような方法によってたわみ区間を推定する。
【００３１】
＜たわみ区間の推定方法１＞
区間推定部１１６３は、時系列データ１１５３と事前に設定され記憶しているたわみ検出閾値とを比較することにより、たわみ区間を推定する。例えば、たわみ検出閾値が図４の破線に示すように設定されている場合、区間推定部１１６３は、時系列データ１１５３（或いはその変化パターン）が示すたわみ量が、たわみ検出閾値以下の値から以上の値に増加した時刻ｔ6から、次にたわみ検出閾値以上の値から以下の値に減少した時刻ｔ7までの区間をたわみ区間として検出する。
【００３２】
＜たわみ区間の推定方法２＞
区間推定部１１６３は、時系列データ１１５３（或いはその変化パターン）を時間軸方向に複数の部分時系列データに分割する。例えば、１つの部分時系列データの時間長は、１台の車両が構造物１４０の領域１４１を通過するのに必要な時間に応じて定められる。次に、区間推定部１１６３は、部分時系列データから、たわみ量の変化速度が最大の時刻を検出する。この時刻をｔmaxとする。次に、区間推定部１１６３は、時刻ｔmaxを中心とし、たわみ量の変化の速度および加速度の双方が事前に設定され記憶している閾値速度および閾値加速度以下となる前後の時刻を検出する。この前後の時刻をｔs、ｔeとする。次に、区間推定部１１６３は、時刻ｔsからｔeまでの区間をたわみ区間とする。例えば、図５に示す時系列データ（或いはその変化パターン）を１つの部分時系列データとすると、区間推定部１１６３は、たわみ量の変化速度が最大の時刻ｔmaxを検出する。次に区間推定部１１６３は、時刻ｔmaxを起点に単位時間ずつ過去の時刻に戻りながら、たわみ量の変化の速度および加速度の双方が閾値速度および閾値加速度以下になる最初の時刻ｔsを検出する。また区間推定部１１６３は、時刻ｔmaxを起点に単位時間ずつ未来の時刻に進みながら、たわみ量の変化の速度および加速度の双方が閾値速度および閾値加速度以下になる最初の時刻ｔeを検出する。
【００３３】
特徴量検出部１１６４は、記憶部１１５から時系列データ１１５３とたわみ区間１１５４とを読み出し、たわみ区間１１５４が示すたわみ区間毎に、そのたわみ区間内におけるたわみ量の変化の特徴量（極大値、極小値）を時系列データ１１５３から検出し、たわみ特徴量１１５５として記憶部１１５に記憶するように構成されている。
【００３４】
判定部１１６５は、記憶部１１５からたわみ区間毎のたわみ特徴量１１５５を読み出し、たわみ区間毎に、そのたわみ区間のたわみ特徴量１１５５に基づいて、単一の車両の重量によるたわみの区間であるか否かを判定し、記憶部１１５に判定結果１１５６として記憶するように構成されている。具体的には、判定部１１６５は、極大値が２以上存在するたわみ区間、および、極小値が１以上存在するたわみ区間は、単一の車両の重量によるたわみの区間ではないと判定する。また、判定部１１６５は、極大値が１つ存在し、極小値が１つも存在しない区間は、単一の車両の重量によるたわみの区間であると判定する。その理由は、以下の通りである。
【００３５】
構造物１４０である橋梁を単純桁とすると、橋梁を１台の車両が通過するときのたわみ量は、ほぼ零のたわみ量からその車両の重量に応じたたわみ量まで増加し、その後、再び零のたわみ量まで減少する。即ち、橋梁を１台の車両が通過するときには、たわみ量の変化パターンに１つの極大値（最大値）が現れ、極小値は現れない。他方、橋梁を１台の車両が通過しているときに、他の１台以上の後続車両が橋梁に進入すると、橋梁のたわみ量は後続車両の影響を受ける。そのため、先行車両と後続車両の間隔、両者の重量差などによっては、減少し始めたたわみ量がほぼ零に戻る前に後続車両の影響を受けて再び増加に転じる現象が発生する。即ち、橋梁を複数台の車両が通過すると、橋梁のたわみ量に複数の極大値、１以上の極小値が生じることがある。本実施形態は、そのような現象に着目し、たわみ量の変化パターンの特徴量（極大値、極小値）に基づいて、単一の車両の重量によるたわみ区間を検出する。
【００３６】
抽出部１１６６は、記憶部１１５から判定結果１１５６を読み出し、単一の車両の重量によるたわみ区間として検出されたたわみ区間内の時系列データ１１５３からたわみ量の最大値を抽出し、たわみ量１１５７として記憶部１１５に記憶するように構成されている。
【００３７】
診断部１１６７は、記憶部１１５に記憶されたたわみ量１１５７に基づいて、構造物１４０の劣化診断を行うように構成されている。また診断部１１６７は、診断結果を診断結果データベース１１５８に記憶するように構成されている。また診断部１１６７は、診断結果を画面表示部１１４に表示し、および／あるいは、通信Ｉ／Ｆ部１１２を通じて外部端末に診断結果を送信するように構成されている。診断部１１６７は、例えば、以下のような方法によって構造物１４０の劣化診断を行う。
【００３８】
診断部１１６７は、単一の車両の重量によるたわみ区間毎のたわみ量１１５７の分布を生成する。例えば診断部１１６７は、たわみ量を幾つかの階級に区切って階級別の出現頻度をグラフにしたヒストグラムを生成する。次に診断部１１６７は、上記分布から乗用車に対応するたわみ量を抽出する。乗用車は小型車に属するため、それによるたわみ量は大型車によるたわみ量に比較して小さい傾向がある。そのため、乗用車に対応するたわみ量は分布の下位側に現れる傾向がある。次に診断部１１６７は、上記抽出した乗用車のたわみ量を劣化判断の指標値として、構造物１４０の健全性を判断する。例えば、診断部１１６７は、上記抽出した乗用車のたわみ量と予め設定され記憶している許容たわみ量とを比較し、乗用車のたわみ量が許容たわみ量を越えていなければ、構造物１４０は健全であると判断し、そうでなければ劣化していると判断する。上記の説明では、たわみ量の分布から乗用車に対応するたわみ量を抽出して劣化判断を行ったが、本発明はそれに限定されない。例えば、診断部１１６７は、上記ヒストグラムの平均値、最頻値、最大値、または最小値を劣化判断の指標値としてもよい。
【００３９】
図６は診断装置１００の動作の一例を示すフローチャートである。以下、各図を参照して、構造物１４０の劣化診断を行う際の診断装置１００の動作を説明する。
【００４０】
オペレータが、構造物１４０の劣化診断を行うために、コンピュータ１１０およびカメラ１３０などの計測装置群を現場に設置し、操作入力部１１３から起動指示を入力すると、コンピュータ１１０によって図６に示す処理が開始される。
【００４１】
先ず、画像取得部１１６１が動作を開始する。すなわち、画像取得部１１６１は、カメラ１３０で撮影された構造物１４０の領域１４１の時系列画像を取得し、記憶部１１５に時系列画像１１５２として順次記憶していく（ステップＳ１）。画像取得部１１６１による時系列画像の取得は、所定時間または所定量の時系列画像が取得されるまで継続され、その後、以下のような処理が実行される。
【００４２】
先ず、時系列データ取得部１１６２は、記憶部１１５から時系列画像１１５２を読み出し、読み出した時系列画像１１５２を解析し、構造物１４０上を走行する車両の重量によって構造物１４０に生じるたわみ量を時系列に沿って取得し、この取得したたわみ量の時系列を時系列データ１１５３として記憶部１１５に記憶する（ステップＳ２）。次に、区間推定部１１６３は、記憶部１１５から時系列データ１１５３を読み出し、時系列データ１１５３を解析して、構造物１４０にたわみが発生している区間を推定し、記憶部１１５にたわみ区間１１５４として記憶する（ステップＳ３）。次に、特徴量検出部１１６４は、記憶部１１５から時系列データ１１５３とたわみ区間１１５４とを読み出し、たわみ区間１１５４が示すたわみ区間毎に、そのたわみ区間内におけるたわみ量の変化の特徴量（極大値、極小値）を時系列データ１１５３から検出し、たわみ特徴量１１５５として記憶部１１５に記憶する（ステップＳ４）。次に、判定部１１６５は、記憶部１１５からたわみ区間毎のたわみ特徴量１１５５を読み出し、たわみ区間毎に、そのたわみ区間のたわみ特徴量１１５５に基づいて、単一の車両の重量によるたわみの区間であるか否かを判定し、記憶部１１５に判定結果１１５６として記憶する（ステップＳ５）。次に、抽出部１１６６は、記憶部１１５から判定結果１１５６を読み出し、単一の車両の重量によるたわみ区間として検出されたたわみ区間内の時系列データ１１５３からたわみ量の最大値を抽出し、たわみ量１１５７として記憶部１１５に記憶する（ステップＳ６）。次に、診断部１１６７は、記憶部１１５からたわみ量１１５７を読み出し、そのたわみ量１１５７に基づいて、構造物１４０の劣化診断を行う（ステップＳ７）。
【００４３】
以上説明したように、本実施形態によれば、単一の車両の重量によって構造物１４０に生じるたわみ量を簡便に求めることができる。その理由は、たわみが発生している区間内におけるたわみ量の変化の特徴量に基づいて、たわみ区間が単一の車両の重量によるたわみの区間であるか否かを判定するためである。
【００４４】
また、本実施形態によれば、単一の車両の重量によって構造物１４０に生じるたわみ量に基づいて、構造物１４０の劣化診断を行うことができる。
【００４５】
なお、本実施形態は各種の付加変更が可能である。例えば、本実施形態では、たわみ量を検出したが、検出する変位量はたわみ量に限定されない。例えば、構造物１４０にひび割れがある場合、構造物１４０に荷重が加わると、ひび割れの幅が拡大する。そのため、構造物のひび割れの幅を変位量として検出するようにしてもよい。
【００４６】
また、本実施形態では、構造物１４０の変位は構造物１４０を撮影するカメラの画像に基づいて検出した。しかし、構造物１４０の変位を検出するセンサはカメラに限定されない。例えばレーザ距離計によって構造物１４０のたわみ量を検出するようにしてもよい。また、例えばひずみゲージによって構造物１４０のたわみ量、ひび割れ幅などの変位を検出するようにしてもよい。
【００４７】
［第２の実施の形態］
次に、本発明の第２の実施形態について図７を参照して説明する。図７は、本実施形態に係る構造物の変位量計測装置のブロック図である。なお、本実施形態は、本発明の構造物の変位量計測装置の概略を説明する。
【００４８】
図７を参照すると、本実施形態に係る構造物の変位量計測装置２００は、取得手段２０１と推定手段２０２と検出手段２０３と判定手段２０４と抽出手段２０５とを含んで構成されている。
【００４９】
取得手段２０１は、構造物上を走行する車両の重量によって構造物に生じる変位量を時系列に沿って取得するように構成されている。取得手段２０１は、例えば、図２の時系列データ取得部１１６２と同様に構成することができるが、それに限定されない。
【００５０】
推定手段２０２は、取得手段２０１によって取得された変位量の時系列データに基づいて、変位が発生している区間を推定するように構成されている。推定手段２０２は、例えば、図２の区間推定部１１６３と同様に構成することができるが、それに限定されない。
【００５１】
検出手段２０３は、推定手段２０２によって推定された区間内における変位量の変化の特徴量を検出するように構成されている。検出手段２０３は、例えば図２の特徴量検出部１１６４と同様に構成することができるが、それに限定されない。
【００５２】
判定手段２０４は、検出手段２０３によって検出された特徴量に基づいて、推定手段２０２によって推定された区間が単一の車両の重量による変位の区間であるか否かを判定するように構成されている。判定手段２０４は、例えば図２の判定部１１６５と同様に構成することができるが、それに限定されない。
【００５３】
抽出手段２０５は、判定手段２０４の判定の結果に基づいて、単一の車両の重量による変位の区間内の時系列データから変位量を抽出するように構成されている。抽出手段２０５は、例えば図２の抽出部１１６６と同様に構成することができるが、それに限定されない。
【００５４】
このように構成された構造物の変位量計測装置２００は以下のように動作する。即ち、先ず、取得手段２０１は、構造物上を走行する車両の重量によって構造物に生じる変位量を時系列に沿って取得する。次に推定手段２０２は、取得手段２０１によって取得された変位量の時系列データに基づいて、変位が発生している区間を推定する。次に検出手段２０３は、推定手段２０２によって推定された区間内における変位量の変化の特徴量を検出する。次に判定手段２０４は、検出手段２０３によって検出された特徴量に基づいて、推定手段２０２によって推定された区間が単一の車両の重量による変位の区間であるか否かを判定する。次に抽出手段２０５は、判定手段２０４の判定の結果に基づいて、単一の車両の重量による変位の区間内の時系列データから変位量を抽出する。
【００５５】
本実施形態は以上のように構成され動作することにより、単一の車両の重量によって構造物１４０に生じる変位量を簡便に求めることができる。その理由は、変位が発生している区間内における変位量の変化の特徴量に基づいて、変位区間が単一の車両の重量による変位の区間であるか否かを判定するためである。
【００５６】
以上、上記各実施形態を参照して本発明を説明したが、本発明は、上述した実施形態に限定されるものではない。本発明の構成や詳細には、本発明の範囲内で当業者が理解しうる様々な変更をすることができる。
【００５７】
なお、本発明は、日本国にて２０１９年３月１日に特許出願された特願２０１９−０３７８１６の特許出願に基づく優先権主張の利益を享受するものであり、当該特許出願に記載された内容は、全て本明細書に含まれるものとする。
【産業上の利用可能性】
【００５８】
本発明は、橋梁などの構造物を通過する車両によって生じる構造物のたわみ量などの変位量を計測する場合などに利用できる。【００５９】
上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載され得るが、以下には限られない。
［付記１］
構造物上を走行する車両の重量によって前記構造物に生じる変位量を時系列に沿って取得する取得手段と、
前記変位量の時系列データに基づいて、変位が発生している区間を推定する推定手段と、
前記推定された区間内における変位量の変化の特徴量を検出する検出手段と、
前記検出された特徴量に基づいて、前記推定された区間が単一の車両の重量による変位の区間であるか否かを判定する判定手段と、
前記判定の結果に基づいて、単一の車両の重量による変位の区間内の前記時系列データから変位量を抽出する抽出手段と、
を備える構造物の変位量計測装置。
［付記２］
前記推定手段は、前記時系列データと事前に設定され記憶している変位検出閾値とを比較することにより、変位が発生している区間を推定するように構成されている、
付記１に記載の構造物の変位量計測装置。
［付記３］
前記推定手段は、前記時系列データを複数の部分時系列データに分割し、前記部分時系列データ毎に、前記部分時系列データから変位の変化の速度が最大となる時刻ｔmaxを検出し、前記時刻ｔmaxを起点に単位時刻ずつ過去の時刻に戻りながら、変位の変化の速度および加速度の双方が事前に設定され記憶している閾値速度および閾値加速度以下になる最初の時刻ｔsを検出し、また、前記時刻ｔmaxを起点に単位時刻ずつ未来の時刻に進みながら、変位の変化の速度および加速度の双方が前記閾値速度および閾値加速度以下になる最初の時刻ｔeを検出し、前記時刻ｔsから前記時刻ｔeまでの区間を変位が発生している区間として推定するように構成されている、
付記１に記載の構造物の変位量計測装置。
［付記４］
前記検出手段は、前記変位量の極大を検出するように構成され、
前記判定手段は、前記検出された極大の数に基づいて、前記推定された区間が単一の車両の重量による変位の区間であるか否かを判定するように構成されている、
付記１乃至３の何れかに記載の構造物の変位量計測装置。
［付記５］
前記検出手段は、前記変位量の極小を検出するように構成され、
前記判定手段は、前記検出された極小の数に基づいて、前記推定された区間が単一の車両の重量による変位の区間であるか否かを判定するように構成されている、
付記１乃至３の何れかに記載の構造物の変位量計測装置。
［付記６］
前記抽出された変位量に基づいて、前記構造物の劣化診断を行う診断手段を、さらに備える、
付記１乃至５の何れかに記載の構造物の変位量計測装置。
［付記７］
構造物上を走行する車両の重量によって前記構造物に生じる変位量を時系列に沿って取得し、
前記変位量の時系列データに基づいて、変位が発生している区間を推定し、
前記推定された区間内における変位量の変化の特徴量を検出し、
前記検出された特徴量に基づいて、前記推定された区間が単一の車両の重量による変位の区間であるか否かを判定し、
前記判定の結果に基づいて、単一の車両の重量による変位の区間内の前記時系列データから変位量を抽出する、
構造物の変位量計測方法。
［付記８］
コンピュータに、
構造物上を走行する車両の重量によって前記構造物に生じる変位量を時系列に沿って取得する処理と、
前記変位量の時系列データに基づいて、変位が発生している区間を推定する処理と、
前記推定された区間内における変位量の変化の特徴量を検出する処理と、
前記検出された特徴量に基づいて、前記推定された区間が単一の車両の重量による変位の区間であるか否かを判定する処理と、
前記判定の結果に基づいて、単一の車両の重量による変位の区間内の前記時系列データから変位量を抽出する処理と、
を行わせるためのプログラムを記録するコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【符号の説明】
【００６０】
１００…診断装置
１１０…コンピュータ
１１１…カメラＩ／Ｆ部
１１２…通信Ｉ／Ｆ部
１１３…操作入力部
１１４…画面表示部
１１５…記憶部
１１６…演算処理部
１２０…ケーブル
１３０…カメラ
１４０…構造物
１４１…領域
１６０…道路
２００…構造物の変位量計測装置
２０１…取得手段
２０２…推定手段
２０３…検出手段
２０４…判定手段
２０５…抽出手段
【図１】
2020179188.tif 000003
【図２】
2020179188.tif 000004
【図３】
2020179188.tif 000005
【図４】
2020179188.tif 000006
【図５】
2020179188.tif 000007
【図６】
2020179188.tif 000008
【図７】
2020179188.tif 000009
【手続補正書】
【提出日】令和3年8月3日(2021.8.3)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
構造物上を走行する車両の重量によって前記構造物に生じるたわみ量を時系列に沿って取得する取得手段と、
前記たわみ量の時系列データに基づいて、たわみが発生している区間を推定する推定手段と、
前記推定された区間内におけるたわみ量の変化の特徴量を検出する検出手段と、
前記検出された特徴量に基づいて、前記推定された区間が単一の車両の重量によるたわみの区間であるか否かを判定する判定手段と、
前記判定の結果に基づいて、単一の車両の重量によるたわみの区間内の前記時系列データからたわみ量を抽出する抽出手段と、
を備える構造物の変位量計測装置。
【請求項２】
前記構造物は、橋梁であり、前記たわみ量は、前記橋梁の床版に生じるたわみ量である、
請求項１に記載の構造物の変位量計測装置。
【請求項３】
前記推定手段は、前記時系列データと事前に設定され記憶しているたわみ検出閾値とを比較することにより、たわみが発生している区間を推定するように構成されている、
請求項１または２に記載の構造物の変位量計測装置。
【請求項４】
前記検出手段は、前記たわみ量の極大を検出するように構成され、
前記判定手段は、前記検出された極大の数に基づいて、前記推定された区間が単一の車両の重量によるたわみの区間であるか否かを判定するように構成されている、
請求項１乃至３の何れかに記載の構造物の変位量計測装置。
【請求項５】
前記検出手段は、前記たわみ量の極小を検出するように構成され、
前記判定手段は、前記検出された極小の数に基づいて、前記推定された区間が単一の車両の重量によるたわみの区間であるか否かを判定するように構成されている、
請求項１乃至３の何れかに記載の構造物の変位量計測装置。
【請求項６】
前記抽出されたたわみ量に基づいて、前記構造物の劣化診断を行う診断手段を、さらに備える、
請求項１乃至５の何れかに記載の構造物の変位量計測装置。
【請求項７】
構造物上を走行する車両の重量によって前記構造物に生じるたわみ量を時系列に沿って取得し、
前記たわみ量の時系列データに基づいて、たわみが発生している区間を推定し、
前記推定された区間内におけるたわみ量の変化の特徴量を検出し、
前記検出された特徴量に基づいて、前記推定された区間が単一の車両の重量によるたわみの区間であるか否かを判定し、
前記判定の結果に基づいて、単一の車両の重量によるたわみの区間内の前記時系列データからたわみを抽出する、
構造物の変位量計測方法。
【請求項８】
コンピュータに、
構造物上を走行する車両の重量によって前記構造物に生じるたわみ量を時系列に沿って取得する処理と、
前記たわみ量の時系列データに基づいて、たわみが発生している区間を推定する処理と、
前記推定された区間内におけるたわみ量の変化の特徴量を検出する処理と、
前記検出された特徴量に基づいて、前記推定された区間が単一の車両の重量によるたわみの区間であるか否かを判定する処理と、
前記判定の結果に基づいて、単一の車両の重量によるたわみの区間内の前記時系列データからたわみ量を抽出する処理と、
を行わせるためのプログラム。
【国際調査報告】
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2020179188.tif 000011
2020179188.tif 000012
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