デジタルカメラ画像を用いたコンクリート構造物の面的変位状況の把握手法
1180127
高知工科大学

野田システム工学群

靖仁

建築都市デザイン専攻

近年，コンクリート構造物の点検にかかる作業時間とコストを削減するため, デジタルカメラ画像を用いて，ひび割れ幅の計測を行う研究・開発が行われている．本研究室では，本光¹⁾が基準点を用いたひび割れ幅の計測手法を構築した．しかし，実際のコンクリート構造物の点検において，基準点が設置困難な場合もある．本研究では，基準点を用いた手法において，安定した結果が得られなかったため，改良を行った．手持ち撮影で約 7ｍの距離からひび割れを計測したところ，最大誤差 0.06 ㎜，RMSE0.06㎜となり，本光が示した結果が安定して得られるようになった．また，基準点を用いない手法についても検討した．コンクリート表面の気泡による穴を特徴点とすることで，特徴点の変位状況を面的に把握することができた．

Key Words: コンクリート構造物，デジタルカメラ，変位状況合わせることである．図-1 に重ね合わせ処理の精度

1．はじめに検証を行うために用いた基準点と検証点の位置を示す．基準点・検証点ともにクラックスケールの特徴

現在,コンクリート構造物の老朽化が進み，維持管点の中心座標を用いた．また，クラックスケールは理の重要性が高まっている. 近年では，点検にかかCAD を用いて作成しており，CAD 座標と画像座標を比る作業時間とコストを削減するため,デジタルカメ較することで mm 単位での精度検証を行った．

ラ画像により，ひび割れ幅を計測する研究・開発が行われている．本研究室では，本光¹⁾が，UAV 搭載を想定した手持ち撮影で約 7ｍの距離からひび割れを計測したところ，最大誤差 0.04 ㎜ RMSE0.06mm という精度を示した．本研究では，まず，本光の計測手法の検証を行った．また，基準点を用いた計測手法を提案してきたが，基準点は，設置困難な場合がある事や，別途高精度で基準点を計測する必要があ

図-1 基準点と検証点の位置るため，そこが実際のコンクリート構造物の点検において大きな課題となる．そこで，基準点を使用し本光¹⁾は SSDA 法を用いて画像マッチングを行いない手法についても検討を行った．

図-2 の座標(𝒙1, y1),(𝒙2, y2)を算出した．この 2点の座標を用いて式(a)で中心座標(𝑿, 𝒀)求めてい

2.基準点を用いたひび割れ幅計測手法の改良

る．
𝑿 =𝒙2－𝒙1(1)バイリニア法による高分解能化と図心の抽出

𝒀 =y2－y 1(a)

検証点の RMSE の結果を表-１に示す．コンクリー

本光の手法は，同じ対象物を複数回撮影して重ねト構造物の鋼材腐食に対するひび割れ幅の限界値は，1

0.5mm と定められているため精度を高める必要があ

改良した手法で計測した結果を図-５に示す．結果，る．

バイリニア法と重ね合わせ処理を組み合わせることで，誤差を小さくすることができ，ひび割れ幅の計測結果も撮影距離 7m で最大誤差 0.06 ㎜，RMSE0.06㎜となり，本光¹⁾が示した結果が安定して得られるようになった．
図-2

表-1

SSDA 法の座標算出

SSDA 法の検証点の RMSE

検証点のRMSE （mm）
ｘｙ
平均
1.101
最大誤差
4.356

0.903
3.418

そこで本研究では，バイリニア法を用いて画像の高分解能化を行った．バイリニア法とは，周囲の 4図-4 本光手法の計測結果つの画素を利用して，線形近似を行うものである．
また，特徴点の範囲を Python の OpenCV の画像マッチング機能を用いて自動抽出した．その範囲を図-3に示す．この範囲の図心を式(b)より算出し中心座標とした．
∑ 𝑚 𝑟⃗

𝑟𝑐 = ∑ 𝑖 𝑖𝑚𝑖(b)𝑟𝑐 ：図心(中心座標(𝑥𝑐 , 𝑦𝑐 )𝑚𝑖 ：pixel の輝度値𝑟⃗𝑖 ：pixel の座標(𝑥𝑖 , 𝑦𝑖 )∑ 𝑚𝑖 ：輝度値の合計

図-5 計測手法の改良後の計測結果

検証点の RMSE の結果を表-２に示す．重ね合わせ処理の精度が 0.5 ㎜未満の結果が得られたため，こ3.基準点を用いない変位状況の把握手法

れを用いて画像の射影変換を行い重ね合わせ処理し，ひび割れ幅の計測を行った．

(1)使用した画像金子²⁾がコンクリート圧縮強度試験機を用いてコンクリートのひび割れを撮影した画像を使用する．
撮影方法は，三脚とリモートコントローラーを用いて撮影距離を 3m に固定したものである．ひび割れ画
像は荷重をかけていった段階が 4 種類あり，それぞ図-3 画像マッチングで抽出した範囲

れを 1 段階目，2 段階目，3 段階目，4 段階目とする．
表-2 図心の検証点の RMSE
検証点のRMSE （mm）
ｘｙ
平均0.197
最大誤差0.380(2)画像の前処理
画像の前処理として，バイリニア法と重ね合わせ処理を行った．バイリニア法は，2 倍と 4 倍の処理0.1980.284をした．重ね合わせ処理は，10 枚と 30 枚で行った．
カメラを固定して撮影されたものであるため，重ね(2)計測結果合わせ処理前の幾何変換は行わなかった．

本光¹⁾の計測手法で計測した結果を図-４に示し，2

(3)Hugin を用いた特徴点の抽出
Hugin はパノラマ画像を作る時に用いられる特徴点の自動マッチングを行うフリーソフトである．
Hugin を用いて，コンクリート表面の気泡による穴を特徴点とし，抽出を行った．図-6 に，Hugin で抽出した特徴点を示す．左側の画像から特徴点を選ぶと，右側の画像で相関が高いところを自動で抽出で

図-7

１段階目と２段階目の変位量ベクトル

図-8２段階目と３段階目の変位量ベクトル

きる．図-6 の下側に特徴点の番号・左側の特徴点の座標・右側の特徴点の座標があり，この座標を用いて変位量計算を行う．

図-6

Hugin の特徴点抽出(4)特徴点の変位量計算
図-9 ３段階目と４段階目の変位量ベクトル

Hugin から得られた各特徴点の座標を用いて変位量計算を行う．変位量計算は，1 段階目と 2 段階目，2 段階目と 3 段階目，3 段階目と 4 段階目のそれぞれ(5)2 点間の距離の変化とひび割れ幅の変化の比較

で 行 っ た ． Hugin で 得 ら れ た 特 徴 点 の 座 標 を

ひび割れを挟んだ特徴点 2 点を図-7～図-9 の測線(𝑥𝑛_𝑚 , 𝑦𝑛_𝑚 )とする．𝑛は特徴点の番号，𝑚はひび割れで結び，1 段階目の 2 点間の距離を式(g)で，2 段階の段階を示す．ここでは，1 段階目(𝑥𝑛_1 , 𝑦𝑛_1 )と 2目を式(h)でそれぞれ算出した．この 2 点の特徴点の段階目(𝑥𝑛_2 , 𝑦𝑛_2 )の計算を例として示す．まず，特番号が 1 と 2 と仮定して説明する．図-10 は，コン徴点の差を（𝛿𝑥𝑛 , 𝛿𝑦𝑛 )を式(c)で算出する．

クリートひび割れを撮影する際に，メジャーをあて𝛿𝑥𝑛 = 𝑥𝑛_2 − 𝑥𝑛_1 , 𝛿𝑦𝑛 = 𝑦𝑛_2 − 𝑦𝑛_1(c)

た画像から切り取ったものである．縮尺係数𝑤は 1

次に、全特徴点の差の平均を式(d)で算出する．
∑ 𝛿𝑥𝑛(𝑛,∑ 𝛿𝑦𝑛𝑛)㎜あたりの pixel 数であり，図-10 より決めた．

(d)

この差の平均を使って 2 段階目の特徴点の座標変換を式(e)で行う．
∑ 𝛿𝑥𝑛

𝑋𝑛_2 =𝑥𝑛_2－𝑛,𝑌𝑛_2=𝑦𝑛_2 －∑ 𝛿𝑦𝑛𝑛

(e)

最後に，式(f)により特徴点の変位量(Δ𝑥𝑛 , Δ𝑦𝑛 )が算出

図-10 メジャーの目盛りできる．
Δ𝑥𝑛 =𝑋𝑛_2 －𝑥𝑛_1 , Δ𝑦𝑛 =𝑌𝑛_2 －𝑦𝑛_1(f)

特徴点の変位量をベクトルで示したものを図-7～

𝐿𝑥1 ＝(𝑥1_2 − 𝑥1_1 )/𝑤(g)

𝐿𝑥2 ＝(𝑥2_2 − 𝑥1_2 )/𝑤(h)

図-9 に示す．ひび割れが大きくなるにつれ特徴点のまた，1 段階目と 2 段階目の，2 点間の距離の差を変位が大きくなっている．コンクリート下側は，圧式(i)で算出する．

縮による引っ張りが顕著にみられる．

Δ𝐿𝑥 =𝐿𝑥2 －𝐿𝑥1(i)

今回はクラックスケールがないため 2 点の間のひ3

び割れ幅を目視でひび割れの位置 pixel を見て式(j)で算出した．
(j)

𝐶𝑛 ＝(𝒙2－𝒙1)/𝑤
𝐶𝑛 ：ひび割れ幅(㎜)𝑛 ：ひび割れの段階(𝑛:1～4)
𝒙1：ひび割れの左端の𝒙座標
𝒙2：ひび割れの右端の𝒙座標
また，ひび割れの変位量を(k)で算出する．
𝛥𝐶＝𝐶𝑛+1 －𝐶𝑛(𝑛:1～3)(k)

Δ𝐿𝑥と𝛥𝐶を比較することで特徴点の変位状況とひ

図-13 ３段階目と４段階目び割れ幅の関係を参考値として捉えることができる．

4.考察(6)計測結果
計測には，原画像と 2 倍，4 倍に高分解能化した画像をそれぞれ重ね合わせ処理なし，重ね合わせ処コンクリート表面の特徴点を用いることで，面的理 10 枚，30 枚で行った．2 点間の距離の差Δ𝐿𝑥とひに変位状況が把握できるため，ひび割れの状況ととび割れ幅の差𝛥𝐶の残差とバイリニア法による高分もに点検結果として変位状況を記録する価値はある

解能化，重ね合わせ処理の枚数の比較を図-11～図と考えられる．特徴点を用いた変位量抽出は，画像-13 に示す．重ね合わせ処理をしない場合 Hugin での前処理において，重ね合わせ処理 10 枚，バイリニの特徴点の自動抽出が少なかった．また，重ね合わア法は 2 倍が適切であると考えられた．しかし，本せ処理なしの 1 段階目の画像から目視でひび割れ幅研究で用いた画像には，コンクリート表面の気泡にを計測できなかった．重ね合わせ処理枚数 10 枚とよる穴を特徴点することができたが，実際のコンク30 枚で大きな差はなく，バイリニア法の 2 倍と 4 倍リート構造物に特徴点となるものがない場合，どのでも大きな違いはなかった．

ように計測するか今後の課題である．
基準点を用いない変位状況の把握手法では，同一地点からの撮影が困難である場合と，ひび割れによる動きから不動点がないため，それぞれの段階のコンクリート平面を幾何変換により同一平面に投影することができていない．しかし，コンクリート構造物の平面を撮影し SfM を用いて 3D モデルを作ることで変化前と変化後を重ね合わせることができれば，変化を画像で見ることは可能ではないかと期待される．

図-11 1 段階目と２段階目

参考文献
1)

本光

利章：UAV を用いたデジタルカメラ画像によるひび割れ幅計測手法の構築(2016 年度学士論文)
2)

金子貴之：デジタルカメラ画像を用いたコンクリート構造物のひび割れ幅検出手法の構築(2015 年度学士論文)
3)

2012 年制定

コンクリート標準示方書［設計編］pp.144
図-12 ２段階目と３段階目4)高木

方隆：国土を測る技術の基礎

公益社団法人
4日本測量協会

pp.286-287，