画像処理による耐候性鋼材のさび外観評価レベルの判別方法に関する研究
建設設計工学研究室

福井伸之介

指導教官

宮木康幸

耐候性鋼材の安定化さび層の形成には環境の影響を受けやすく，そのため耐候性鋼を採用した構造物は，施工後の点検・調査が必要である．しかし，その方法であるさび外観評価法は，評価者の主観により評価が変るという問題がある．本研究では客観的に評価するため，画像処理を用いたさび外観評価レベルの判別方法を提案した．その方法は，さび領域の大きさの平均値と標準偏差が，1 ㎜ 2 より大きいものと，それ以下の小さいものに大別し，大きいものはその大きさの平均値，標準偏差 によって判別し，小さいものは彩度の最頻値，色相の標準偏差によって判別するものである．本研究ではこれらの基準を，画像処理を用いて，事例写真 や評価基準から得た．結果として，画像処理による判別方法は，目視による評価とほぼ同程度となり，客観的な評価となった．

キーワード：安定化さび，画像処理，客観的な評価

1．はじめに

1)2)

2．さび外観評価レベルを基にした評価の流れ

近年，LCC の低減という目的で，無塗装で使用が可

3)

まず，さび外観評価法の評価基準とその事例写真を能な耐候性鋼材を採用した鋼橋建設が多くなっている． 示す．ここで，評価レベルの良いレベル 5 から示す．
耐候性鋼は，表面に緻密な表面酸化膜を生成することで密着性のあるさび層を形成し，さびや腐食の進行を

レベル 5：さび粒子は小さく均一，色調は明るい．

遅らせる鋼材である．
しかし，安定化さび層の形成には環境の影響を受けやすく，架設後の点検・調査が必要である．その方法として，目視によるさび外観評価法がある．これはさびの粒径や色調から，鋼材の状態をレベル 1(状態の悪いもの)〜レベル 5(状態の良いもの)に評価する方法で

図‑1 評価レベル 5 事例写真ある．これは簡便に行える調査方法であるが，評価者

レベル 4：さび粒子は小さく均一，色調は暗い．の主観により評価が左右されるという問題点がある．
そこで本研究では，その問題点を解決する手法として，画像処理を用いたさび外観評価の判別方法を提案した．そして，さび粒子の粒径や色調の特徴を，画像処理を用いた事例写真や評価基準から得て，判別の基準を検討し，評価レベルの判別をするものである．

図‑2 評価レベル 4 事例写真1

レベル 3：さび粒径は 1〜5mm，色調にばらつきがある．

3．画像処理の概要

4)5)6)7)8)

ここで，事例写真に対して行った画像処理の概要について説明する．
①画像平滑化処理

4)5)

画像の雑音を取り除くため，本研究ではメディアンフィルタを用いた．この方法は，画像の境界となる部
図‑3 評価レベル 3 事例写真分を残したまま雑音を取り除くことができる．

レベル 2：さび粒径は 5〜25mm，うろこ状の剥離がある．

7)8)②イコライゼーション処理

本研究では，画像のコントラストや明るさを改善するため，輝度値を拡張するイコライゼーション処理を頻度頻度した．以下の図に処理前後の変化を示す．

図‑4 評価レベル 2 事例写真
レベル 1：さび粒径は 25mm 以上，層状の剥離がある．

階調

0階調
階調

0255255

図‑7 処理前の輝度

図‑8 処理後の輝度

ヒストグラムヒストグラムこのように明るさの偏りが改善される．
図‑5 評価レベル 1 事例写真

③2 値化処理また，評価レベルごとの基準を以下の表に示す．

画像の特徴となる部分のみを取り出すため，本研究

表‑1 さび外観評価の評価基準

レベル5
レベル4
レベル3
レベル2
レベル1

ではさび部分のみを白とする 2 値化処理を行った．

評価基準
評価
さびの粒径
さびの色調
小さく均一
明るい
良い
小さく
均一
暗い
1〜5mmで粗い ばらつきがある
5〜25mm
剥離がある
25mm以上
層状剥離がある 悪い④ラベリング処理

像の連結部分に同じ番号をつけていくラベリング処理を行った．
4．判別基準値の検討
まず，以下の図に，閾値決定の根拠の一部である評を大別することにした，以下の図に判別評価の流れを

価レベル 1 の RGB によるヒストグラムを示す．
7500

画像の取得

②①
さび粒子の形状

赤緑
青6000

小さい

頻度頻度大きい4)5)6)

本研究では，さび粒子の大きさを得るため，2 値画以上の基準から，さび粒径によりレベル 3 と 4 の間示す．

4)6)

③

さび粒子の大きさにさび粒子の色調よる判別による判別

4500
3000
150000

レベル 1〜レベル 3
レベル 3〜レベル 5
図‑6 判別評価の流れ

306090120
階調

150180210

階調

図‑9 レベル 1 画像の RGB ヒストグラム2240

前項の図‑9 を見ると，60 階調の部分で赤と緑が谷に4.3 判別評価の流れ③なっている．ここから本研究では，60 階調を閾値としさびの形状によって判別できないレベル 4〜レベル 5て 2 値化処理を行った．

を，色調の違いによって判別評価するため，彩度と色次に，2 値化処理前後のレベル 1 画像を示す．

相のヒストグラムを比較した．ここで本研究では，輝度をイコライゼーション処理したため，明るさ指標である輝度，明度を基準値として用いなかった．
次に，レベル 4,5 の彩度のヒストグラムを示す．
30000

レベル4最頻値

レベル5の彩度
レベル4の彩度

レベル5最頻値

25000

図‑10 2 値化後のレベル 1
20000
頻度

本研究ではこの画像を基に判別評価を行った．

15000

4.1 判別評価の流れ①
さびの形状が小さく均一なものを分けるため，レベ10000

ル 4 とレベル 5 の画像にラベリング処理を行い，結果5000を正規化した．以下の表にそれを示す．

0

表‑2 レベル 4,5 画像のラベリング処理の結果
1
2
平均値 3.02 2.01
標準偏差 15.27 3.98

31.52
1.91

40.99
1.01

50.80
0.51

0102030

40

50 60
階調

708090

図‑13 レベル 4,5 の彩度のヒストグラム(mm 2)

これを見ると，彩度の最頻値が異なっている．

この結果から，大きさの平均値，標準偏差が1 ㎜ 2 以

また，色相のヒストグラムを下に示す．

下のものは，色調による判別評価とした．

50000

レベル5の色相
レベル4の色相

4.2 判別評価の流れ②40000

さびの形状が大きく不均一なものを判別評価するため，レベル 1〜レベル 3 をラベリング処理し，結果を平均値(mm2)

広がり

頻度

レベル5の

20000

広がり

3.02
2.01

1.522
評価レベル

3

10000

001450

図‑11 大きさの平均値による判別基準
標準偏差(mm2)

レベル4の30000

正規化した．以下の図にそれを示す．
3.5
32.52
1.5
1100 110

60708090

100
階調110120130140150

図‑14 レベル 4,5 の色相のヒストグラム
これを見ると，色相の広がりが異なっている．

161284015.27

ここから，彩度の最頻値と色相の標準偏差を，色調3.98

012
評価レベル

1.91
3による判別の基準とした．次の表にその値を示す．
表‑3 色調による判別基準

43
彩度の最頻値
23
色相の標準偏差 27.4

図‑12 大きさの標準偏差による判別基準
本研究では，これを判別の基準とする．

3432
16.4

560
13.4(階調)

また，下の図に判別のためのグラフを示す．

表‑4 画像処理の結果と判別評価
粒径

彩度の最頻値

7060605040

ケース①ケース②ケース③ケース④3230

2320
2

34
評価レベル

56

判別評価
レベル
4.3
3.4
3.0
2.6

色調

平均値

標準偏差

1.05
0.73
1.60
1.72

0.40
0.34
1.81
1.90

彩度の色 相の最頻値 標 準 偏 差4024−−

15.39
18.86−−

この結果から，目視による評価と画像処理による判別評価が近いことがわかる．

図‑15 彩度の最頻値による判別基準

6.まとめ
画像処理による評価レベル判別方法を提案した．

色相の標準偏差30

その結果，目視による方法とほぼ同じ結果となり，ま27.425

た，客観的な評価となった．

201516.4

13.44
評価レベル

5

参考文献1)

10236

斉藤慎吾：耐候性鋼橋の腐食評価の定量化に関する研究，長岡技術科学大学大学院修士論文，
20052)

図‑16 色相の標準偏差による判別基準

北原武嗣，出雲淳一，栁貴之：横浜市近郊の耐このようにして判別の基準を決定した．また，大き候性鋼橋の腐食環境と腐食状況に関する現地さによる判別，色調による判別ともに，画像処理から調査，鋼構造年次論文報告集第 13 巻，20053)

各値を算出し，基準の間は内挿して評価レベルを判別(社)日本鉄鋼連盟，(社)日本橋梁建設協会：耐候した．

性鋼の橋梁への適用(解説書)，

5．実際のさび画像への適用

http://www.jisf.or.jp/bridge/pdf/tai.pdf
4)

評価の流れと判別基準値を実際の画像に応用し，目田村曜：カラー画像による斜面監視システムの視による評価と画像処理による判別評価を比較した．

精度向上に関する研究，その際，実際の画像では明るさが不均一であったため，長岡技術科学大学大学院修士論文，2004
5)

カラーバーによる輝度の補正も行った．以下に，本研究で用いた画像と目視による評価を示す．

八木伸行，井上誠喜，林正樹，中須英輔，三谷公二，奥井誠人，鈴木正一，金次保明：
C 言語で学ぶ実践画像処理，オーム社，1992

6)

FEST Project 編集員会：実践画像処理，(株)リンクス出版事業部，2001

7)
ケース①
評価レベル 5

ケース②
評価レベル 5

ケース③
評価レベル 3

ケース④
評価レベル 3

ラー画像の補正
http://codezine.jp/a/article.aspx?aid=2148)

図‑17 実際のさび画像とその評価

石立喬：ヒストグラムの拡張・平坦化によるカ

片平昌幸：基本的な画像処理手法について，
http://www.mis.med.akita-u.ac.jp/%7Ekata/i

これらに対して画像処理による判別評価を行った．

mage/index-j.html

次の表にその結果を示す．

4