高精細画像を用いたひび割れ自動検出技術のPC箱桁内部点検への活用事例
あおやなぎりゅう じ

さかきばら ゆ う じ

青 柳 竜 二1・ 榊 原 優士11（株）長大 上野オフィス（〒111-0041 東京都台東区元浅草2-6-6）

本稿では，近接目視が困難な橋梁を効率的に点検することを目的に，高精細画像からひび割れのみを識別し，ひび割れ幅と長さを測定する自動検出手法を実橋の点検で活用し，近接目視点検結果と比較した精度検証結果を示した。
PC箱桁内部を対象にひび割れ自動検出手法を適用した結果，ひび割れ長さはハンチ部を除いて幅0.1mm以上のひび割れを9割以上検出することができた。さらに、自動検出手法で検出されたひび割れ幅は，局部的な表面の欠け落ちなども検出されることから，ひび割れ幅の最大値だけではなく平均値を算定することで，誤差0.1mm程度の精度で検出できることを確認した。撮影写真から事後判断が可能であり，有効な手法の１つである。
Key Words : ひび割れ，自動検出，画像解析，橋梁点検，コンクリート

１．はじめに２．ひび割れ自動検出手法の概要

社会インフラの劣化・損傷が顕在化されている一ひび割れ自動検出手法の基本的な考え方としては，方で，橋梁点検・診断を行う技術者は限られており， まず，使用する市販の一眼レフカメラのセンサー１点検作業の効率化が急務となっている。特に，高所画素単位をひび割れの抽出精度（例えば0.1㎜）に作業車や橋梁点検車を用いた近接目視が困難な，鉄設定し，センサーの画素数に応じて画像1枚の撮影道などと交差する橋梁や写真-1のような桁高が高い範囲を設定した上で撮影する。撮影画像から抽出しPC箱桁内部などの点検には，墜落等の安全面におけたひび割れを画素単位でカウントすることで，幅及る危険性があることに加え，人手や作業の手間，コび長さが自動的に算出されるものである。画像処理ストがかかることが課題となっている。
は主に以下の手順で行われる。
本稿では，このような近接目視では条件が悪いPC
箱桁内部を効率的に点検することを目的に，高精細(1) ラプラシアンフィルタの適用
画像からひび割れのみを識別し，ひび割れ幅と長さコンクリートに生じるひび割れの断面は，三角形
1）2)を測定する自動検出システム
上で入射した光は入射方向には反射せず，境界線のを実橋の点検で活用し，近接目視測定と比較した精度検証結果を示す。 コントラスト差が大きくシャープである。一方，コンクリート表面は微細なスポンジ状で，目地等の境界線は型枠等の表面と同様に細かい凹凸が生じており，ひび割れ部に比べてコントラスト差は小さくシャープではない（図-1 参照）。
コンクリート表面は細かい凹凸でコントラスト差が小さくシャープではない

ひび割れ部の断面は三角形状の断面で境界部のコントラスト差が大きくシャープである

写真-1

桁高が高いPC箱桁内部の近接目視点検状況

図-1

－69－

コンクリートの表面及びひび割れのイメージ図

ガウス型ラプラシアンフィルタを用いることで，写真-2のようにコントラストの明暗差をより強調した上で，周囲との明暗差が大きく，シャープな断面をひび割れとして検出する。
(2) 2値画像変換
画像の明度の段階は256諧調であるため，中間値の128以上をひび割れとし，128未満をひび割れではないものと設定することで，写真-3のようにひび割れを白色とコンクリート表面を黒色とした2値画像に変換する。

写真-2

ラプラシアンフィルタ適用後(3) ノイズの除去
ひび割れは線分として現れるため，2値画像に残る孤立した点はノイズとして除去する。また，線分の近傍の点は線分の端点を膨張させて接合し，収縮して接合しない点は除去する。
(4) ひび割れの幅別の色分け表示及び長さの算出
ひび割れとして認識された線分は，写真-4のように幅別に色分け表示され，幅別の長さが計算される。
写真-3

2値画像変換後３．対象橋梁と精度検証位置・範囲
対象橋梁は，図-2及び図-3に示す橋長210.75m，支間長109.0m+98.75m，主桁の内空高が3.2mの2径間連続PCエクストラドーズド橋である。主桁内には写真-5のように外ケーブルや排水管，添架物が存在したため，ひび割れの精度検証位置は，比較的支障物が少ない図-3の着色位置とし，精度検証範囲は，図-2に示した主桁箱桁内の上床版下面の4.0m×9.4mを対象範囲とした。
写真-4

ひび割れの幅別の色分け表示後外ケーブル

対象範囲（4.0m×9.4m）

排水管

図-2 PC箱桁断面図及び点検対象範囲

添架物

写真-5 PC箱桁内部の状況

精度検証位置

図-3 対象橋梁とひび割れ精度検証位置－70－

に色分け表示で示した。また，近接目視点検結果に対する，自動検出手法で確認されたひび割れ長さの合計値の比率（検出率）とひび割れの平均値及び最大値の差分［誤差］を表-1に整理した。

３．PC箱桁内部点検への活用によるひび割れ計
測精度検証方法
ひび割れの精度は，以下に示す近接目視による計測と高精細画像を用いたひび割れ自動検出手法のひび割れの長さと幅に着目し，それぞれの計測値を比較することで検証した。

大型照明(1) 近接目視
近接目視による計測では，PC箱桁内に写真-1のように梯子を設置し，2人/組で近接目視にてひび割れを計測した。ひび割れが確認された箇所はクラックゲージを用いて寸法計測し，チョークで情報を記入後，損傷状況をデジタルカメラにて撮影した。なお，
PC箱桁内は暗所であるため，同じ箇所を2人の点検者それぞれで合計2回実施し，見落としを防ぐ対応とした。

写真-6 PC箱桁内部の状況

ハンチ部(2) 高精細画像を用いたひび割れ自動検出手法
ひび割れ自動検出手法に用いる高精度画像の撮影
では，写真-6のように大型照明を使用して十分な光量を確保した上で，一眼レフデジタルカメラ（4575万画素）で直上を撮影した。なお，ひび割れの抽出精度は0.1㎜として，画像一枚当たりの撮影範囲は800㎜×550㎜程度に設定した。撮影した画像は，画像接合プログラムを用いて，つなぎ合わせた上でひび割れの自動検出を実施した。

撮影者

対象範囲における近接目視（クラックゲージによる計測）と自動検出手法により確認されたひび割れ状況を図-4に示す。なお，対象範囲のひび割れは，近接目視にて6箇所のひび割れが確認されたため各ひび割れに①～⑥の番号を付けて示す。
図-4の近接目視による計測結果は，点検者が主要なひび割れの長さと幅を記載し，自動検出手法では検出された各ひび割れ幅の平均値（最大値）を記載した。なお，ひび割れは図-4の凡例のとおり，幅別

ハンチ部

４．ひび割れ計測精度の検証結果

図-4

近接目視点検と自動検出手法で確認されたひび割れ状況

表-1 近接目視に対する自動検出手法で確認されたひび割れ長さの検出率とひび割れ幅の誤差
近接目視
ひび割れ番号

ひび割れ自動検出技術

ひび割れ幅別長さ（㎜）0.150.2

合計

ひび割れ幅別（平均値）の長さ（㎜）～0.2～0.3～0.4

ひび割れ幅（㎜）合計（ 検出率 ※ 1 ）平均値［ 誤差 ※ 2 ］

最大値［ 誤差 ※ 2 ］

3,994

1,309

1,309

（ 3 2 .8 % ）0.139［ 0 .0 1 ］

0.200［ 0 .0 5 ］

ひび割れ②

3,681

3,681

3,455

3,455

（ 9 3 .9 % ）0.162［ 0 .0 4 ］

0.300［ 0 .1 0 ］

ひび割れ③

3,866

3,866

3,327

3,327

（ 8 6 .1 % ）0.149［ 0 .0 5 ］

0.300［ 0 .1 0 ］

ひび割れ④

3,979

3,979

536

3,239

3,775

（ 9 4 .9 % ）0.311［ 0 .1 1 ］

0.500［ 0 .3 0 ］

ひび割れ⑤

3,637

3,637

1,479

1,030

2,509

（ 6 9 .0 % ）0.306［ 0 .1 1 ］

0.500［ 0 .3 0 ］

ひび割れ⑥3,507

3,507

1,457

1,457

（ 4 1 .5 % ）0.282［ 0 .0 8 ］

0.600［ 0 .4 0 ］

ひび割れ①3,994※1 検出率は，近接目視のひび割れ長さの合計値に対する自動検出技術ひび割れ長さの合計値の比率である。
※2 誤差は，近接目視で確認したひび割れ幅に対する自動検出技術によるひび割れ幅の平均値（最大値）との差分（絶対値）である。

－71－

自動検出手法では，ひび割れ幅の「平均値」で算(1) ひび割れ長さの検出率定することで，近接目視による計測と誤差0.1mm程
自動検出手法で確認されたひび割れ長さの検出率度の精度で検出できることを確認した。ひび割れ幅は，最小32.8％，最大94.9％であった。ひび割れ①～⑥の全てのひび割れを検出しており，ひび割れ②， の「最大値」の算定では，局部的な表面の欠け落ちなどを検出している場合があることから，「平均値」③，④は9割程度の検出率が確認された。一方，ひと「最大値」の差分が大きい場合には，撮影した写び割れ①，⑤，⑥の検出率は3割から7割程度で，ひ真を確認することで高い精度でひび割れを検出する
び割れ②，③，④と比較して低い検出率であった。
ことが可能である。
これは，ひび割れ①，⑤，⑥は上床版のハンチ部に従来の近接目視点検は，「道路橋点検要領3)」に存在していることから，撮影方向と上床版が垂直ではないため，撮影角度の影響によりひび割れを精度従い，野帳へのスケッチと損傷箇所のみを写真撮影0.1㎜未満と判断し，自動検出できなかったことが， する方法であるため，撮影していない箇所は事後判一要因として考えられる。
断ができないことが課題であった。本稿で示した自動検出手法では，対象箇所全てを撮影しているため，損傷の有無を撮影した写真から事後判断することが(2) ひび割れ幅の誤差可能で，損傷確認漏れの防止対策としても期待でき近接目視計測結果に対する自動検出手法で確認さる。さらに，将来の点検時においても損傷や変状のれた各ひび割れ幅の「平均値」の誤差は，0.01㎜～発生時期を把握できるため，有効な維持管理資料と0.11㎜で比較的高い精度である。一方で，各ひび割なり得る。加えて，梯子等を用いた高所作業はない
れ幅の「最大値」との誤差は，0.05㎜～0.40㎜でため，墜落等の安全面でのリスクも低減可能である。
あった。自動検出手法で確認されたひび割れ⑥の最一方で，以下の課題が確認されたので，今後の検大ひび割れ幅0.6mmの位置について，近接目視にて討が必要である。
クラックゲージでひび割れ幅を確認した結果，写真・一眼レフカメラによる撮影は人力のため，撮影の-7のように局部的にひび割れの表面が欠け落ちて自動化など撮影方法の高度化・効率化0.6mm程度になっていた。ひび割れ⑥は，写真-8の・撮影範囲は支障物がない範囲に限られるため，近ように0.2mm程度ひび割れ幅が生じており，自動検接目視や新技術との併用の検討
出手法で比較的高い精度で検出できていると思われる。ひび割れ幅を「最大値」で表示する場合，局部謝辞：末筆ながら，本稿の執筆に当たり，多大なる的な欠け落ち等も検出しているため，用途に応じた御協力をいただきました発注担当課の皆様，また，判断をするために，ひび割れ幅の「平均値」と「最関係各位に深く感謝申し上げます。
大値」の両者を示す必要があると思われる。
参考文献

５．まとめ・今後の展望
本稿では，内空高が高く近接目視では条件が悪い
PC箱桁内部を対象に，高精細画像を用いたひび割れ自動検出手法を活用し，従来の近接目視によるひび割れ計測結果と比較することで，ひび割れ長さについてはハンチ部を除いて，幅0.1mm以上のひび割れを9割程度検出できることを確認した。

写真-71）原徹，小堀研一，牛島栄：画像からの高精度クラック
自動検出技術，検査技術（日本工業出版），vol.24・No.3，
pp.1-7，2019.3
2) 国土交通省：点検支援技術 性能カタログ（案）,https://www.mlit.go.jp/road/sisaku/inspectionsupport/pdf/11.pdf，pp2-85～2-92
3) 国 土 交 通 省 道 路 局 ： 道 路 橋 定 期 点 検 要 領 ，https://www.mlit.go.jp/road/sisaku/yobohozen/tenken/yobo4_1.
pdf

自動検出手法で最大ひび割れ幅が確認された箇所（ひび割れ⑥）

写真-8－72－

ひび割れ⑥のひび割れ幅の状況