解特集 : PC 構造物の非破壊検査技術

説

コンクリート構造物におけるデジタル画像処理技術
中村秀明＊

近年，産業分野にかぎらずあらゆる分野で画像処理技術が進展している。コンクリートの分野においても画像処理技術が構造物の点検等に活用されている。本解説では，画像処理技術についてその概要を簡単に説明するとともに，その簡単な利用方
法，さらには，コンクリート分野への活用事例，画像取得技術の現状，画像処理技術の今後の進展について分かりやすく解説する。
キーワード：デジタル画像，画像処理，画像解析，画像診断，ひび割れ，変状
本解説では，近年コンクリート分野へも利用が進んでい

1．は じ め にる画像処理技術について，その概要を簡単に述べるとともに，コンクリート分野への画像処理技術の活用，画像取得

近年，産業分野にかぎらずあらゆる分野で画像処理技術技術の現状，画像処理技術の今後について述べる。

が進展している。とくに医療の分野では，X 線画像や CT画像，MRI 画像などを用いた画像診断が病気の発見や治2．画像処理技術の概要とその利用療を行うのに用いられており，最近では，情報処理技術の進展により，得られた検査画像（デジタル画像）から，病2.1変部の位置を見つけ出すコンピュータ支援検出や，検出さ画像処理技術が進展した背景には，デジタルカメラの普れた病変部の良悪性の識別を医師に提示するコンピュータ及と近年のめざましいコンピュータ関連技術の発達があ支援診断などが行われている。いずれも最終的な診断は医る。

師が行うが，医師の読影を支援し，診断をより確実なもの

画像処理技術進展の背景

画像処理に不可欠であるデジタルカメラの歴史は以外とにしている。さらには，読影できる医師が少ない地域にお古く，1988 年前後に 3.5 インチのフロッピーディスクに画いては，医療の地域格差を解消するために，ネットワーク像を格納する「電子スチルビデオカメラ」という名称で，を活用した遠隔画像診断も行われている。撮影された検査各メーカーが開発，販売を行っていた。当時の画素数は画像を読影できる経験豊富な専門医は少ないのが現状で，28 万画素で，その当時は高価であったのと，画素数が少距離や時間の壁を越え，高度な読影が行える遠隔画像診断なく，現在のようにパソコンが普及していなかったため，は今後ますます大きな役割を果たすものと思われる。

あまり販売は伸びなかった。その後，1995 年にカシオが一方，コンクリート構造物については，高度経済成長期QV-10 を発売し，当時は Windows 95 がブームになっていに構築されたコンクリート構造物の劣化や損傷が増えていたことから，デジタルカメラも徐々に普及してきた。しかる。メンテナンスにかかわる技術者は，構造物の診断に際しその当時は，解像度が悪かったため，ひび割れを撮影しては，医師と同様のプロセスが必要で，現場の環境条件し，その画像からひび割れを抽出したり，ひび割れ幅を測や点検結果を参考にしながら，場合によってはコンピュー定できるなどとは，誰も思わなかった。その後，時代ととタの支援を得ながら，診断し，補修や補強などの対策方法

もに画素数は格段に増え，現在では，1 000 万画素を越えを検討する必要がある。この際，点検時の損傷や劣化状況るデジタルカメラが一般的に普及している。
一方，画像処理するコンピュータの処理能力も格段に進を撮影したデジタル画像は，メンテナンス技術者の判断を展した。画像処理では，膨大なデータを処理する必要があ助ける情報の一つとなっている。

るため，メモリを多く必要とし，さらには膨大な量の計算を行うため，CPU の処理能力が要求される。コンピュ−
タの CPU に関してはム−アの法則がある。この法則は，インテルの創始者の一人であるゴードン ･ ムーア博士によって集積回路上のトランジスタ数について語られた経験則であるが，一般には，「CPU の性能は 18 カ月で 2 倍になる」＊という意味で使われており，この法則は今も成り立ってい

Hideaki NAKAMURAる。この法則によると CPU の性能は，1 年半で 2 倍にな

山口大学大学院理工学研究科 教授

り，15 年で約 1 000 倍になる。また，ネットワ−クの通信速度も確実に速くなっており，4 年間で約 10 倍づつ速度を向上させており，ISDN の 1 000 倍程度の通信速度をもVol.56, No.6, Nov. 201429

特集 / 解説つ光ケ−ブルの敷設工事が，全国的に着々とすすめられて者がよく用いられている。画像の中からひび割れや変状ないる。

どの必要な情報を抽出するために，必要のない画像を排除

2.2

デジタルカメラとデジタル画像することが画像処理の一般的な手法である。たとえばコン

ここでは，画像処理に不可欠である，デジタルカメラとクリートのひび割れを抽出したい場合には，図 - 2 に示

デジタル画像について簡単に述べる。デジタルカメラに使すような処理手順で，処理前の元画像から，ひび割れ以外われる撮像素子の現在の主流は CCD と CMOS である。携の部分を排除し，ひび割れのみを抽出する。代表的な画像

帯電話の内蔵カメラは，従来は CMOS が主流であったが，処理は二値化処理であり，これは画素の輝度値が指定した

最近は CCD を採用するものが増えている。逆にデジタル値（しきい値）以上の場合は白に，値未満の場合は黒にす

一眼レフでは CMOS が増えている。撮像素子で取り込んる処理である。これにより処理後の画像は，白と黒だけのだ光は，デジタルカメラ内の処理装置により記録媒体にデ情報になる。ただし，二値化処理を行うと点々とした画素ジタル画像データとして記録される。

が残ることがあるため，この場合には，前処理を行ったり，デジタルカメラの基本的な性能は，光の入口である光学二値化処理を行った後に，ひび割れ部分の画素が消えないレンズと撮像素子によるところが大きい。デジタル画像ように配慮しながら，ノイズ除去を行う必要がある。

は，拡大すると画素（ピクセル）と呼ばれる小さな四角か

画像処理の勘所は，数あるフィルタや処理，変換をうまら構成されており，この画素が縦横にたくさん集まって詳

く組み合せ，しきい値をうまく決めながら，必要のない画細な画像が構成されている。図 - 1 に示すように，デジ像を排除することである。

タル画像では，対応する画素ごとに輝度や色などの数値が保持されている。一般には画素数が多いほど，詳細な画像撮影データの取り込みとなる。画素数は，撮影された画像の画質を決定する一要因ではあるが，画素数が多いからといって必ずしも画質が収差補正
あおり補正
画像連結良くなるわけではない。撮像素子には大きさがあり，大きいものほど，たくさんの光（情報）を受け取ることができるので，同じ画素数でも撮像素子が大きいほど撮影画像の前処理
2 値化
2 値画像処理

画質は良くなる。小さな撮像素子に無理矢理たくさんの画素を詰め込めば，1 画素あたりの受光量は減り，どうしても無理が出てしまいノイズも多くなる。したがって，撮影ひび割れ幅の測定
ひび割れ長さの測定

画像の画質は，1 画素あたりの撮像素子面積（撮像素子面積÷画素数）が重要となる。つまり，画質は，「空間分解ひび割れ図として出力能」だけでなく，「濃度分解能」との両立が重要となるの

図- 2で，デジタルカメラを選定する際には画素数だけで選ばなひび割れ抽出の処理手順いように注意が必要である。また，デジタルカメラの画質はレンズによっても大きな差が出る。撮像素子に十分な光2.4を届けるためには，大きくて明るいレンズ（F 値の小さい業務などに利用し，高速に多量のデータを処理する場合画像処理技術の利用もの）の方が良い。一眼レフタイプのデジタルカメラの画に は， 専 用 の 機 器 や ソ フ ト ウ ェ ア が 必 要 で あ る が，質が良いのは以上の理由からである。

Photoshop をはじめ，一般的な画像処理ソフトでもひび割れ抽出など，ある程度の画像処理は行える。最近はフリーで使える高機能な画像処理ソフトも提供されている。
図 - 3 は，フリーの画像処理ソフト gimp 2.8 1 ）でひび割れを抽出した例である。また，図 - 4 は，Photoshop で 7枚の画像を合成した後にフリーの画像処理ソフト imageJ 2 ）画素（ピクセル）でひび割れを抽出した例である。imageJ は英語版である
が，医学研究用の画像処理を行うことを目的として作られており，科学研究における画像解析に広く利用されている。いずれも試行錯誤でひび割れ抽出を手動で行う必要がデジタル画像

アナログ画像図- 1
2.3

デジタル画像画像処理技術画像処理では，デジタル画像を処理して，自分の思うままに加工したり，画像の中からさまざまな情報を定量的に図- 3抽出することができる。コンクリート分野では，一般に後30

フリーソフト gimp を使ったひび割れ抽出例

プレストレストコンクリート

特集 / 解説の条件からデジタルカメラとレンズの組み合せより撮影画像の空間分解能を決定する。空間分解能は撮影画像の一画素に対する被写体の大きさを表す。たとえば，1 × 1 m の撮影面を 2000 × 2000 画素（400 万画素）で撮影した場合の空間分解能は 0.5 mm である。ディスプレイ上では，その 1/10 程度までのひび割れは認識可能である。
⑵
図- 4

撮影画像の補正処理撮影された画像は，必要に応じて，レンズ特有の歪みなフリーソフト ImageJ を使ったひび割れ抽出例

どを補正するレンズ補正処理（色収差や湾曲収差など）やあるが，慣れてくると比較的簡単に行うことができる。一幾何補正（おあり補正や樽型補正など）を行う必要があ

般的な画像処理ソフトは比較的操作が容易であるが，必要る。また，分割して撮影された画像をつなぐ画像連結も必とする処理がなかったり，処理の自動化やカスタマイズが要となる。

行えない。このようなときには，自分でソフトウェアを作⑶成する必要があるが，この場合，オープンソースの画像処

ひび割れ検出処理は，ひび割れ抽出の要となる処理で，ひび割れ検出処理

理ライブラリ 3 ） を活用すると便利である。この画像処理

基本的にはひび割れ以外の必要のない画像を排除し，ひびライブラリを使えば，一から自分でプログラムを書かなく割れのみを抽出する処理である。輝度による二値化処理でても，画像処理に必要なアルゴリズムがあらかじめライブ

は，撮影条件によってはうまく行かない場合があり，ウェラリ化されているため，開発者は，多少のプログラミング

ーブレット変換を用いた方法など，工夫された処理方法がの知識があれば，これらのライブラリを組み合せることにいくつか提案されているたとえば 6，7 ）。最終的には，ひび割よって，画像処理用のソフトウェアを開発することができれのみを抽出した二値化画像が得られる。

る。さらに便利に使うためには，有償ではあるが，MAT⑷

LAB 4 ） という数値解析ソフトウェアを使う方法もある。

ひび割れのみを抽出した二値化画像を用いて，ひび割れ

ひび割れ定量処理

MATLAB は，行列計算，ベクトル演算，グラフ化や 3 次幅やひび割れ長さの算出，ひび割れ密度の計算などを行う。

元表示などの豊富なライブラリをもったソフトウェアで，3.2Toolbox（画像処理用は，Image Processing Toolbox）と呼ば画像処理からコンクリートの変状を抽出するのは，ひび変状抽出れる拡張パッケージを導入すれば，画像処理用のアプリケ

割れ抽出に比べ難しい。その理由は，ひび割れと比べ，変ーションが比較的簡単に作成できる。

状はいろいろなものがあるため，変状部分のみを認識することが困難であることがあげられる。画像処理による変状

3．コンクリート構造物への画像処理技術の活用の抽出事例は，トンネル構造物で多く見られる。鵜飼ら 8 ）は，鉄道トンネルを対象に，ひび割れのみならず，閉合ひコンクリート構造物への画像処理技術の活用事例としてび割れや漏水，エフロレセンスなどのを変状を検出できるは，ひび割れ抽出，変状抽出，配筋検査などがある。ここ画像処理技術を開発している。また，塩崎ら 9 ） は 2 つのでは，それぞれの事例について簡単に述べる。

照明を用い，その陰影からひび割れや段差などの変状を抽3.1

ひび割れ抽出出する画像処理手法を開発している。

ひび割れは，コンクリートの代表的な変状であり，デジ通常のデジタルカメラで撮影された画像に対する画像処

タル画像から，ひび割れを自動で抽出したり，ひび割れ幅理は，表面の情報しか得られないため，浮きやはく離を検を計測する技術が多く存在する。その先駆けとなったもの

出するのは一般に困難である。通常，浮きやはく離は，コは 1998 年に，㈱ ニコンシステムから販売されていた「コンクリート表面を検査ハンマーなどで叩く打音検査で検知

ンクリート構造物診断支援ソフト GS-1」である 5 ）。ひびされる場合が多い。

割れや変状を完全自動で抽出するものではなかったが，ひ浮きやはく離，内部欠陥を対象とした画像処理としてび割れ抽出を支援し，オペレーターが判断しながらひび割は，サーモグラフィ（赤外線カメラ）を用いた方法があれの抽出が行えた。また，はく離や浮き，漏水などを対象る。サーモグラティとは対象物から出ている赤外線を検出に，赤外線画像にも対応した，GS-Thermo も販売されてし，見かけの温度に変換して，温度分布として画像表示すいた。表面の変状を把握する可視画像と，内部の変状を把る装置である。コンクリートに浮きやはく離，内部空洞な握する赤外線画像とを重ね合せたり，並列表示することにどの欠陥部がある場合には，その熱的性質が健全部と異なより複合的な診断を可能としていた。残念ながら両ソフトるため，熱的刺激（日射や外気温の変動，人為的な加熱やは，2008 年に販売を終了している。

冷却など）を与えると温度分布（熱画像）の差として現れデジタル画像からのひび割れ抽出や定量処理に関してることから欠陥部が特定される 10）。画像処理するまでもは，いろいろなところで研究が進められているが一般的ななく，色分けされた熱画像として見ることができるため，手順は以下のとおりである。

欠陥部がすぐに分かる。

⑴

画像撮影

今井ら 11）は，鉄筋に熱的刺激を与えた場合，鉄筋に腐カメラと撮影面までの距離，検出したいひび割れ幅など

Vol.56, No.6, Nov. 2014

食が生じていると錆の発生により錆発生部が断熱効果を有31特集 / 解説
体で，比較的以前から研究開発が行われている 14）。

することに着目し，熱画像を処理することによって，鉄筋の腐食評価を行っている。
3.3

最近の無人飛行体は，非常に高性能でジャイロセンサーその他の活用事例

および GPS を用いて正確に定点ホバリングが可能な自立

コンクリート分野への画像処理技術のその他の活用事例

航行機能を有しているため，遠隔から操作することによとしては，デジタルカメラで撮影した画像から配筋状態をり，人が立ち入ること難しい危険区域内での撮影が可能と自動で計測，判定するシステムがある。2005 年 11 月の耐なる。従来からダムなどの調査では，無人ラジコンヘリが震強度構造計算書偽装事件以後，施工者は，配筋検査の確用いられていたが，最近はマルチローターで安定した飛行実化が求められており，全箇所全数検査に対応し，配筋状が可能な機材が登場したことにより，普及が進んでいる。

態を正確に把握するため，配筋検査を支援するシステムが国土交通省が平成 25 年 7，8 月に技術公募を行った「コ各社で開発されている。

ンクリートのひび割れについて遠方から検出が可能な技術」においても採択された 32 件中の 3 件は，無人飛行体4．画像取得（撮影）技術の現状を用いるもので，「無人ヘリロボットによるコンクリート画像処理技術がコンクリートのいろいろな分野で活用さ構造物のひび割れ検出技術」，「小型無人飛行装置によるコれているが，その要になるのは，質の良い画像の取得（撮ンクリート面の撮影技術」，「無線飛行体によるひび割れ検影）である。ここでは，画像取得技術の現状についてトン出システム（無線遠隔操縦飛行体を使用した構造物ひび割ネルの事例と，最近注目を集めている無人飛行体による空れ検出システム）」の 3 つについて現在実証実験が行われ撮について説明する。ている。

4.1

トンネル覆工における画像取得

実際に無人飛行体で撮影されたコンクリート表面の画像

画像取得が特に進んでいるのは，トンネル覆工である。

を図 - 5 に示す。この画像は，山口県と広島県の県境をトンネル内は，日射や影の影響を受けにくく，撮影距離も流れる小瀬川に架かる一般国道 2 号栄橋（現在架替え中）比較的一定であるため，質の良い連続的な画像の取得が可を下側から写したものである。撮影は，図 - 6 に示す無能である。複数台のデジタルカメラやハイビジョンカメラ

人飛行体（マルチローターラジコンヘリ）で行っており，を搭載した撮影用車両で，トンネル内を走行しながら覆工橋梁下面を下から撮影できるように上向きにカメラが設置コンクリートの表面画像が取得されている。取得された画されている。撮影時にカメラの向きなどを安定させるジャ像から，ひび割れの幅や密度などを定量化するとともに，イロ装置や手ぶれ防止機能などにより鮮明な撮影が可能でひび割れ展開図や変状図を作成することが可能で，いろいある。図 - 7 にラジコンヘリの操作状況を，図 - 8 に撮ろな機関で実用化が行われている。これらの技術は，国土影された画像を合成して作成した橋梁下部面を示す。

交通省の NETIS（新技術提供システム）にも何件か登録

5．画像処理関連技術の今後の進展されており，ひび割れのみならず浮きやはく離，漏水などの検出も行われている 8 ）。
4.2

コンピュータ関連技術の進展とともに，画像処理技術無人飛行体によるコンクリート表面の空撮は，今後さらに発展するものを思われる。また，画像処理近年，夏の風物詩である花火を無人飛行体（ラジコンヘの要となる画像取得技術も進展している。ここでは，コンリ等）で空撮した動画が人気を集めている 12）。また，本クリート分野における画像処理関連技術の今後の進展につ

年 8 月に発生した広島市安佐南区・安佐北区での土砂災害いて述べる。

においても，無人飛行体で撮影した被災地の空撮画像が被5.1

災状況の把握に役だっている 13）。

トンネルの分野では，すでに開発が進んでいるが静止画連続撮影された動画像を用いた画像処理

維持管理のための点検では，直接目視での点検が困難な像ではなく，動画像を用いた画像処理が今後進むものと思場合が多々ある。このような場合に活躍するのが無人飛行われる。トンネル構造物は，カメラからトンネル表面まで

図- 5

無人飛行体で撮影されたコンクリート表面

32

プレストレストコンクリート

特集 / 解説

図- 6

無人飛行体（マルチローターラジコンヘリ）

図- 8

撮影された画像の合成しながら最近は，4K に対応したビデオカメラが各社から
図- 7出ており，解像度も上がっていることに加え，コンピューマルチローターラジコンヘリの操作タの性能も良くなり，メモリも増えていることから，動画像を用いた画像処理が今後さらに進むものと思われる。の距離が一定であり，トンネル内の明るさも変動が少ないことから，従来から動画像を用いた画像処理が行われてい5.2

る。静止画像では，変状を抽出するのにほぼ十分な解像度「はじめに」のところでも述べたが，医療の分野では，のデジタルカメラが存在するが，動画像では十分な解像度遠隔画像診断が行われている。構造物点検現場でも今後はのビデオカメラは，これまであまり存在しなかった。しか遠隔画像診断が行える可能性がある。図 - 9 に示すよう

点検現場

高速・大容量データ通信

遠隔画像診断構造物維持管理センター
大型スクリーン点検データ
画像データ

損傷要因：アルカリ骨材反応0.50 mm0.20 mm0.35 mm0.30 mm0.20 mm0.20 mm

診断結果
診断アドバイス
専門家のノウハウ

無線通信

図- 9Vol.56, No.6, Nov. 2014

遠隔画像診断330.25 mm

0.25 mm特集 / 解説に点検者は，経験が豊富でなくても，点検画像を遠隔地に5 ）小出ある構造物管理センターに送信することによって，構造物6 ）小山

管理センターに待機しているベテランの技術者から診断結哲，丸屋剛，堀口健一，澤健男：ガボールウェーブ

レット変換を用いたコンクリートのひび割れ画像解析技術の開果や点検に関するアドバイスを受け取ることができる。ま発，土木学会論文集 E2，Vol.68，No.3，pp.178-194，2012

た，送信された画像を瞬時に画像処理し，その結果を現場7 ）藤田悠介，中村秀明，浜本義彦：画像処理によるコンクリートにフィードバックすることも可能である。
5.3

博：特殊用途カメラの毛旧「画像診断支援システム」開発とその活用，映像情報，pp.37-40，1990.10

構造物の高精度なひび割れ自動抽出，土木学会論文集 F，Vol.

類似画像検索66，No.3，pp.459-470，2010.98 ）鵜飼正人，長峰 望，御崎哲一，坂本保彦：トンネル変状抽出の類似画像検索とは，対象とする画像に似た画像をデータための高精度画像処理手法の開発，サイバネティクス，Vol.17，

べースから検索してくる技術である。この技術を用いるこ

No.2，pp.58-62，2012とで，蓄積された大量の画像データの中から，必要な画像9 ）塩崎正人，石森章之，菊地典明，佐田達典：画像計測による照を抜き出してくることができる。構造物に生じているさま明の陰影を利用した変状抽出手法の研究，コンクリート工学年
次論文報告集，Vol.36，No.1，pp.2152-2157，2014, 7

ざまな損傷事例を画像データベース化することによって，

10）佐藤大輔，坂上隆英，込山貴仁，久保司郎：パッシブロックイ

現場で撮影した点検画像を類似検索し，損傷要因を推定しン赤外線サーモグラフィによる欠陥判別法に関する基礎検討，たり，どのような対策を行ったかなどを参照することが可コンクリート年次論文集，Vol.28. No.1，pp.1823-1828，2006.7

能となる。

11）今井嵩弓，大下英吉，林詳悟，福岡養祐：拡張型熱画像処理システムによる鉄筋腐食評価手法の高度化，コンクリート工学

謝

辞

年次論文報告集，Vol.36，No.1，pp.2020-2025，2014,7.
12）2014 吉野川フェッスティバル花火空撮プロジェクト，http://

本原稿の作成にあたっては，山口大学大学院理工学研究

www.youtube.com/watch?v=mSQUTCnMQRY，2014.10 閲覧科の江本久雄助教より，無人飛行体で撮影された画像の提13）無人ヘリが被災地空撮 国や県に画像を提供，http://www.youtube.

供を受けました。ここに記して感謝の意を表します。

com/watch?v=rjUijp5u0IM，2014.10 閲覧14）酒井通孝，関参考文献

雅樹，佐藤幸一：小型自律飛行機による構造物の検査手法に関する研究，コンクリート工学年次論文報告集，Vol.29，No.3，pp.1651-1656，2007，71 ）The GNU Image Manipulation Program, http://www.gimp.org/, 2014.915）国土交通省：老朽化対策に資する点検・診断技術の公募の技術

閲覧選定結果について 〜コンクリートのひび割れについて遠方から

2 ）RSB Home Page, http://imagej.nih.gov/ij/，2014.9 閲覧検出が可能な技術〜，http://www.mlit.go.jp/report/press/kanbo08_

3 ）Open CV.jp, http://opencv.jp/，2014.9 閲覧

hh_000236.html，2014.10 閲覧

4 ）MATLAB - 数値計算言語 - MathWorks 日本，
http://www.mathworks. co.jp/products/matlab/，2014.9 閲覧【2014 年 9 月 22 日受付】

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第 42 回PC 技術講習会テキスト

インフラのマネッジメント，将来像と今やるべきこと
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公益社団法人 プレストレストコンクリート工学会

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