土木学会第62回年次学術講演会(平成19年9月)

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画像処理とサポートベクトルマシンを利用した耐候性鋼材のさび外観評価
宇部興産機械(株)1. はじめに正会員○後藤 悟史山口大学大学院

正会員

河村圭

山口大学大学院

正会員

麻生稔彦

山口大学大学院

フェロー会員宮本文穂ここで，耐候性鋼材のさびの状態は，検査の簡便さやさび以外の堆積物の影響，さまざまな測定結果を総合的に評価する体系が確立されていないなどの理由により，外μx = ∑ i・Px (i )μy = ∑ j・Py ( j )σx = ∑ (i −μx ) 2 Px (i )σy = ∑ ( j −μy ) 2 Py ( j )Px (i ) = ∑ Pδ(i, j )Py ( j ) = ∑ Pδ(i, j )2

観評価に重点を置いて評価されることが多い．しかし，目視による検査は客観性に劣り，点検者による評価のばらつきが大きいという問題があった．筆者らは，こ2

エントロピー(Entropy)

れまでウェーブレット変換とサポートベクトルマシン

ENT = −∑∑ Pδ(i, j ) log{Pδ(i, j )}（以下，SVM）を利用し，さび外観の評点別特徴量の抽出と自動識別を試み，一定の成果を得ている．

(4)

本稿では，他の画像処理手法としてフーリエ変換と各特徴量は，さび画像に対してθ=0°，45°，90°同時生起行列を利用した統計量に着目し，これらを用および 135°の 4 方向の同時生起行列から計算し，こいて SVM によるさび画像の自動識別を行う．識別にの平均値を利用した．一方，2 点間距離の影響を評価よる適合率から，同一条件の SVM を利用した各画像するため，距離 r は 3 段階（10，20，50pixel）に分け処理手法の識別性能について比較する．なお,検討に用て算出した．また，テクスチャ特徴は画像撮影時の明いたさび画像データはこれまで使用しているものと同るさの影響を強く受けるため，前処理としてさび画像じである（全 558 枚）．のヒストグラム均等化を行った．

2. 画像処理による特徴量の算出(2)フーリエ変換
フーリエ特徴の一つであるｒ特徴を算出し，評点別(1)同時生起行列（GLCM）を用いた統計量
全濃度値数が n の画像において，濃淡 i の点から角特徴量とする．ｒ特徴は，さび画像の周波数スペクト度θの方向に距離 r だけ離れた点の濃淡が j である確

ルを極座標形式 F (r ,θ ) でおき，式(5)のように表され率 Pδ (i, j ) , δ = (r , θ ) を要素とする同時生起行列を求る．

め，この行列から以下の４種類の特徴量を計算する．

2πd (r ) = ∫0 F (r ,θ ) dθ

角二次モーメント(Angular Second Moment）

ASM = ∑∑ {Pδ(i, j )}2分の全体に対する比 Rr を式(6)のとおり算出する．

d (r )
Rr = 500∑ d (r )コントラスト(Contrast)
(2)

(6)

r =100フーリエ特徴は，ウェーブレット変換による解析時相関(Correlation)

COR =

(5)

ここで，n= 1～5（整数）とし，r = 100n の周波数成(1)

CON = ∑∑ (i − j ) 2 Pδ(i, j )2∑∑ i・jP (i, j ) −μμδ

σxσyxyと同様，さび画像をグレースケールに置き換えて算出した．

(3)(3)ウェーブレット変換による特徴量
本検討では，最大解像度 6 のものを使用する．

キーワード：耐候性鋼材，画像処理，サポートベクトルマシン〒755-8633 山口県宇部市小串沖の山 1980

-833-

TEL 0836-22-6211

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解析用画像データ

特徴ベクトル

適合率（％）

80

外観評点

ｉ=10～50%

60

３０回繰り返し学習パターン
学習 特徴ベクトル
識別モデル

7050
10

評価パターン
評点出力

図-1

1:GLCMSVM によるさび画像の識別フロー

表-1

表-2

画像処理手法と特徴量

画像処理手法パラメータ

1

同時生起行列GLCM

ASM, CON, COR, ENT（r = 10, 20, 50）

12フーリエ変換FFT

Rr
Rr（r = 100～500）5

case1＋case2

34

ウエーブレット変換
WT

Enn ＋ ElE
El

（最大解像度6）

2:FFT

図-2

case

2

20
3040
学習パターンの割合i（％）

次元数

4:WT

case 別平均適合率

case4 における識別結果（30 回繰り返し結果）
上段（回）
下段（％）

外観評点
12
3

17

3:GLCM+FFT50

11,213(94)
44(2)
84(4)

41254SVMによる識別結果
23
41463(1)
(5)
1,774
191
16(86)(9)(1)
312 1,395
152(16)(72)(8)
10
97 1,575(1)
(6)
(92)
70
424(5)(2)

識別回数
合計
1,290(100)45
2,070(2)(100)
71,950(100)28
1,710(1)
(100)
1,218
1,320(93)(100)
53. SVM によるさび画像の自動識別
図-1 に学習および識別とその評価フローを示す．学比較して示す．最も適合率の高いさび画像は評点 1 で習パターン数は，全画像データに対する比率 i（10～94%，最も低い画像でも評点 3 の 72%であり，非常に50%）によって変化させ，学習の効果を確認する．ま良好な結果が得られている．他の手法と比べ，ウェー

た，各条件での識別は，ランダムに選択した学習パタブレット変換による特徴量は少ない次元数で高精度なーンによる識別モデル 30 組について行い，それらの適識別を可能としており，優良な特徴量であることが確合率を平均して評価する．また，SVM に使用する画像認された．

処理手法別の特徴量を，次元数と合わせて表-1 に示す．

4. まとめ図-2 に，全ての外観評点の識別に対する平均適合率をケース別に示す．これより，case4 が他と比較して高フーリエ特徴と同時生起行列を利用した統計量を学習パターンとする識別モデルを SVM により構築し，い適合率を得ていることがわかる．一方，case3 は学習その識別性能を評価した．その結果，低次元で優れたパターン数が多ければ case4 に近い適合率が得られて識別性能を発揮するウェーブレット変換による特徴量いるが，特徴量の次元数に相応するものではないと考の優位性を確認した．

える．同時生起行列によって与えられる画像の局所的画像処理手法は，その組み合わせを考慮すれば無数性質とフーリエ特徴による全体の周波数情報が，非線にあり，本稿ではその一部を比較したものである．今形 SVM により効果的に組み合わされればと期待した後も，さまざまな処理との比較を重ね，識別器の信頼が，本検討では精度の高い識別モデルを構築すること性を向上させる必要がある．

はできなかった．
表-2 に，case4 における学習（i=50%）と識別を 30 1)回行い，得られた識別結果の合計を正しい外観評点と-834-

後藤悟史，麻生稔彦，宮本文穂：画像処理とパターン認識
手法を利用した耐候性鋼材のさび外観評価，土木学会論文
集 F，Vol.62，No.4，pp.674-683，2006.