"設備機器に発生した錆を撮影した錆画像を用いて、前記設備機器の劣化を診断する設備劣化診断装置であって、前記錆画像を取得する情報取得部と、前記錆画像において、色空間上の明度変化量と、前記明度変化量に対応する色空間上の彩度変化量とに基づいて、前記錆の状態を診断する錆診断部と、を備えることを特徴とする設備劣化診断装置。前記情報取得部は、前記錆画像を取得する画像情報取得部と、前記明度変化量を取得する診断条件取得部と、を備え、前記錆診断部は、前記明度変化量に対応する前記彩度変化量を演算する錆色特性演算部と、彩度変化量の閾値を予め設定する閾値設定部と、前記錆色特性演算部が演算した前記彩度変化量と前記閾値とに基づいて前記錆の状態を診断する状態診断部と、を備えることを特徴とする請求項1に記載の設備劣化診断装置。前記情報取得部は、撮影条件の情報である撮影情報を取得する撮影情報取得部をさらに備え、前記閾値設定部は、前記閾値を前記撮影情報に応じて変化させることを特徴とする請求項2に記載の設備劣化診断装置。前記撮影情報は、前記錆を撮影した際における撮影場所、撮影方向、天候、気温、湿度、日付、時間帯、日射量、日射角度、光束のうち少なくとも1つ以上を含むことを特徴とする請求項3に記載の設備劣化診断装置。前記状態診断部は、前記錆画像の錆色が褐色または黒色であると判定した場合は、前記錆は腐食が進行した腐食後期の状態であると診断することを特徴とする請求項2から請求項4までのいずれか一項に記載の設備劣化診断装置。前記状態診断部は、前記錆画像の錆色が赤茶色であると判定した場合は、前記錆は腐食が進行していない腐食初期の状態であると診断することを特徴とする請求項2から請求項4までのいずれか一項に記載の設備劣化診断装置。前記錆画像において診断対象とする錆色を持つ錆が写り込んでいる領域を少なくとも1つ以上抽出する領域抽出部をさらに備えることを特徴とする請求項1から請求項4までのいずれか一項に記載の設備劣化診断装置。予め設定された錆色の情報である標準錆色情報に基づいて、前記錆画像において診断対象とする錆の錆色を補正する錆色補正部をさらに備えることを特徴とする請求項1から請求項4までのいずれか一項に記載の設備劣化診断装置。診断した前記錆画像における前記明度変化量および前記彩度変化量と、前記閾値とに基づいて、新たな閾値を演算し、当該新たな閾値で前記閾値を更新する閾値演算部をさらに備えることを特徴とする請求項2から請求項4までのいずれか一項に記載の設備劣化診断装置。前記情報取得部で取得した前記錆画像に錆が写っていない場合、または、前記錆画像の明度が所定の範囲外である場合、診断は不可能であると判定する診断可否判定部をさらに備えることを特徴とする請求項1から請求項4までのいずれか一項に記載の設備劣化診断装置。前記設備機器の情報である設備情報、前記明度変化量、前記彩度変化量、撮影条件の情報である撮影情報、前記撮影条件で場合分けして設定される前記閾値、前記錆画像および過去の診断結果のうち、少なくとも1つ以上が格納される管理情報記憶部をさらに備えることを特徴とする請求項2から請求項4までのいずれか一項に記載の設備劣化診断装置。前記錆診断部が診断した診断結果を表示する診断結果表示部をさらに備え、前記診断結果表示部は、前記錆画像の錆の色、腐食が進行しているか否かの判定、前記判定に応じた前記設備機器の交換に関する評価、前記情報取得部で取得した前記明度変化量、前記錆色特性演算部で演算した前記彩度変化量、前記閾値設置部で設定した前記閾値、前記錆画像および前記撮影情報のうち、少なくとも1つ以上を表示することを特徴とする請求項2から請求項4までのいずれか一項に記載の設備劣化診断装置。設備機器に発生した錆を撮影した錆画像を用いて、前記設備機器の劣化を診断する設備劣化診断装置における設備劣化診断方法であって、前記設備劣化診断装置は、前記錆画像を取得し、前記錆画像において色空間上の明度変化量を取得し、前記明度変化量に対応する彩度変化量を演算し、彩度変化量の閾値を予め設定し、演算した前記彩度変化量と前記閾値とに基づいて前記錆の状態を診断することを特徴とする設備劣化診断方法。請求項13に記載の設備劣化診断方法をコンピュータに実行させるための設備劣化診断プログラム。しかしながら、従来の目視点検では、若手作業員と熟練作業員の経験差やノウハウの有無により異なる診断結果が提示される等、診断結果がばらつく可能性がある。また、そうした診断結果のばらつきが原因となり、稼働寿命前の廃棄処分による設備費投資の増加および廃棄物の増加、劣化進行による故障事故リスクの高まりが考えられる。一方、鋼材表面で錆による腐食が進行する場合、錆色は褐色または黒色になる。すなわち、錆色は無彩色になる。特許文献1の鋼材の劣化診断システムは、錆色が有彩色であるとして発錆状態を判定するため、腐食が進行した場合の褐色または黒色の錆を判定できない可能性がある。そこで、本発明は、前記問題に鑑みてなされたものであり、客観的な劣化診断を可能とし、診断結果のばらつきを低減することを目的とする。前記課題を解決するために、本発明の設備劣化診断装置は、設備機器に発生した錆を撮影した錆画像を用いて、前記設備機器の劣化の程度を診断するために、前記錆画像を取得する情報取得部と、前記錆画像において色空間上の明度変化量と前記明度変化量に対応する色空間上の彩度変化量とに基づいて、前記錆の状態を診断する錆診断部と、を備えることを特徴とする。その他の解決手段については、実施形態中で適宜説明する。本発明によれば、客観的な劣化診断を可能とし、診断結果のばらつきを低減することが可能となる。以下、本発明の実施形態について、図面を参照して説明する。なお、各図において、共通する部分には同一の符号を付し重複した説明を省略する。本実施形態では、設備機器として、電気設備もしくは配電設備である柱上変圧器を想定する。まず、劣化診断における錆診断の概要について説明する。鋼材表面で錆による腐食が進行する場合、腐食が進行していない腐食初期の状態では、錆の色は、赤茶色である。一方、腐食が進行した腐食後期の状態では、錆の色は、褐色もしくは黒色である。このため、錆の色を判定することにより、鋼材の腐食の進行度合を診断することができる。つまり、設備機器の劣化の程度を診断することができる。図2は、腐食が進行した腐食後期の錆の色が褐色もしくは黒色の錆以下、褐色錆という。と、腐食が進行していない腐食初期の錆の色が赤茶色の錆以下、赤茶色錆という。のHLSHueLightnessSaturation色空間のLS断面における特性を説明するための図である。図2に示すように、グラフの横軸は、HLS色空間の彩度Sである。縦軸は、HLS色空間の明度Lである。彩度は色の鮮やかさの尺度であり、値が小さくなればなるほど色味がなくなる破線上では左に寄るほど灰色に近づく。明度Lは色の明るさの尺度であり、値が大きいほど白色に近づき、値が小さいほど黒色に近づく。褐色錆51は、褐色錆の画像において、明度Lを変化させたときの彩度Sのグラフの一例である。赤茶色錆52は、赤茶色錆の画像において、明度Lを変化させたときの彩度Sのグラフの一例である。褐色錆51は、無彩色に近いため、明度Lを変化させても彩度Sの変化量は小さい。一方、赤茶色錆52は、有彩色である赤茶色であるため、明度Lを変化させると、破線上付近では赤茶色となり、高明度領域および低明度領域に近づくと、彩度Sの変化量は大きくなる。したがって、錆の画像において、明度Lを変化させたときの彩度Sの変化量によって、錆の状態を診断することができる。[設備劣化診断装置1の構成]次に設備劣化診断装置1の構成について図1を参照して説明する。図1は、実施形態に係る設備劣化診断装置1の構成を示すブロック図である。図1に示すように、設備劣化診断装置1は、情報取得部10により、錆画像、診断条件等を取得し、錆診断部20により、錆画像に写された錆が褐色錆か赤茶色錆かを診断し、その診断結果を表示するものである。設備劣化診断装置1は、情報取得部10と、錆診断部20と、管理情報記憶部30と、診断可否判定部41と、領域抽出部42と、錆色補正部43と、診断結果出力部44と、診断結果表示部45と、閾値演算部46と、を備える。なお、設備劣化診断装置1における情報取得部10および診断結果表示部45については、クライアントサーバシステムにおけるクライアント側にあってもよい。クライアントは、例えば、PCPersonalComputerや、PDAPersonalDigitalAssistantや、携帯電話等の端末である。情報取得部10は、錆画像を取得する画像情報取得部11と、診断条件を取得する診断条件取得部12と、撮影情報を取得する撮影情報取得部13と、設備情報を取得する設備情報取得部14と、を備える。図3を参照して説明する。図3は、情報取得部10の画面100の一例を示す図である。ユーザは、錆画像選択欄101から錆画像を入力する。錆画像とは、設備機器に発生した錆を撮影した画像である。例えば、柱上変圧器や、開閉器や、腕金等の配電設備の底面または側面に発生した錆を写したデジタル画像である。錆画像の各画素は、例えば、HLS色空間における色情報Hr,Lr,Srを持つ。Hrは色相、Lrは明度、Srは彩度である。なお、錆画像を入力する方法については、画像ファイル名を直接入力する方法と、錆画像を記憶するサーバー等の記憶装置から読み込む方法があるが、デジタルカメラに内蔵するメモリーカードから読み込む方法でもよい。また、ユーザは、診断条件設定欄102から錆診断のための種々の条件を設定する。診断条件とは、前記した明度を変化させる量である明度変化量ΔLや、後記する領域抽出処理を実行する指示である領域抽出実行指示の有無や、領域抽出を手動で行うか自動で行うかの指示や、領域抽出をする際の方法図示せずや、後記する錆色補正処理を実行する指示である錆色補正実行指示の有無や、後記する閾値設定処理を実行する指示である閾値設定実行指示の有無図示せずや、閾値設定を手動で行うか自動で行うかの指示図示せずや、配電設備の側面等の診断箇所指定情報図示せず等、錆診断のための条件である。明度変化量欄には、下限値Lminを0~255の整数で、上限値Lmaxを0~255の整数で入力する。ただし、Lmax≧Lminである。また、ユーザは、撮影情報欄103から撮影情報を入力する。撮影情報とは、錆を撮影した際における撮影場所、撮影方向、天候、気温、湿度、日付、時間帯、日射量、日射角度、光束等のうち少なくとも1つ以上の情報である。これらのうち図3には、撮影日時、撮影場所、天候を表示している。撮影日時には、例えば、西暦年月日と、1日24時間を2時間、3時間、4時間、6時間ごとのいずれかの長さで分割した時間帯を入力する。ただし、撮影日時は、時分秒単位で入力してもよい。撮影場所には、基本的に管理区名もしくは管理区番号を入力するが、その他に、町名、番地等の住所、地区地方名等でもよい。また、ユーザは、設備情報欄104から設備情報を入力する。設備情報とは、劣化診断の対象となる配電設備の機種、型番、メーカ、管理番号、製造年、施設年、設置場所、設置環境、補修履歴等の情報である。設置場所とは、管理区、住所等である。設置環境とは、塩害地区、雷害地区、泉害地区、強風地区、普通一般地区等である。図3には、機種、管理番号を表示している。なお、この設備情報は、錆診断に必ずしも必要ではないが、設備情報と過去の診断結果とを関連付けることにより、設備ごとの分析が可能となる。色空間表示欄105は、HLS色空間もしくはHLS色空間における所定の断面を表示するものである。図3では、LS面を表示している。横軸に彩度S、縦軸に明度Lをとる。符号50の実線は、HLS色空間に基づいて設定した標準的なLS分布であり、高明度領域もしくは低明度領域に行くほど彩度Sが小さくなる。これは高明度領域では白色に、低明度領域では黒色に、どちらも無彩色になるためである。符号52は、前記した赤茶色錆52の一例である。これらのグラフを参考にして、診断条件設定欄102の明度変化量の下限値と上限値を設定することができる。図1に戻って説明を続ける。診断可否判定部41は、錆画像を用いて設備機器の劣化診断ができるかどうかを判定するものである。まず、診断可否判定部41は、画像情報取得部11から錆画像を取得し、この錆画像に発錆箇所があるか否かを判定する。発錆箇所とは、錆が発生した部分である。具体的には、予め錆色の情報を記憶しておき、この錆色の情報を参照することで、診断可否判定部41は、発錆箇所があるか否かを判定することができる。この錆色の情報には、後記する標準錆色情報31を用いてもよい。また、診断可否判定部41は、取得した錆画像の明度Lが高明度白飛びまたは低明度黒つぶれでないかどうかを判定する。具体的には、診断可否判定部41は、L<Ll,Lh<Lが満たされるか否かで判定する。Llは、例えば、黒色から白色までを0から255の値に分割した場合、30程度とする。Lhは、例えば、200程度とする。診断可否判定部41は、錆画像に発錆箇所がないと判定した場合、または、錆画像の明度Lが高明度白飛びまたは低明度黒つぶれであると判定した場合は、診断不可能指令を領域抽出部42、錆色補正部43および錆診断部20へ出力し、診断不可能という診断結果を診断結果表示部45に表示させる。一方、錆画像に発錆箇所があると判定した場合で、かつ、錆画像の明度Lが高明度白飛びまたは低明度黒つぶれでないと判定した場合は、診断可能指令を領域抽出部42、錆色補正部43および錆診断部20へ出力する。領域抽出部42は、画像情報取得部11から錆画像を取得し、発錆箇所が写り込んでいる領域である発錆領域を少なくとも1つ以上抽出するものである。発錆領域は、例えば、Xr[pixel]×Yr[pixel]の領域であり、錆画像上に複数あってもよい。領域抽出部42は、例えば、配電設備の素地の色と錆色を予め設定した閾値で区別する二値化により発錆領域を抽出する。また、領域抽出部42は、パターンマッチングで錆の形状を認識することにより発錆領域を抽出してもよい。抽出するための情報である抽出情報は、画素値X,Yや、色情報Hr,Lr,Srの所定の範囲や、錆の形状エッジであり、予め設定しておく。この領域抽出する際の方法は、診断条件で設定することができる。なお、領域抽出を手動で行うこともできる。このときの抽出情報とは、例えば、ユーザが入力した座標である。錆色補正部43は、領域抽出部42から取得した錆画像発錆領域が抽出されている錆画像の発錆箇所の錆色を調整するものである。ここで、まず、標準錆色情報31について説明する。図5は、時間帯や天候ごとに色情報が格納されている標準錆色情報31のデータベースの一例を示す図である。標準錆色情報31は、季節、天候、時間帯等ごとに錆の色情報のデータを格納するデータベースである。標準錆色情報31は、発錆領域の領域抽出の際や、錆色を補正する際の参考にするためのものである。例えば、冬期の晴れの日の朝6:30~8:00の時間帯において撮影された1つ以上の錆の画像のHLS色空間上の情報、またはその平均値Hst,Lst,Sstが格納されている。錆色補正部43は、錆画像もしくは抽出された発錆領域において、少なくとも1つ以上の画素における明度Lrから、次の1式により、錆画像もしくは抽出された発錆領域の明度の平均値Lraveを演算する。ここで、Lrnは、錆画像もしくは発錆領域のn番目の画素における明度Lrである。錆色補正部43は、Lraveを求めた同じ領域の彩度の平均値Sraveも同様に求める。そして、錆色補正部43は、撮影情報取得部13から読み込んだ撮影情報に基づいて、その撮影情報に対応する標準錆色情報31の情報Hst,Lst,Sstを読み出し、LraveとLst、SraveとSstを比較する等して、LraveまたはSraveが所定の範囲外である場合に、標準錆色情報に近づける等の補正をする。所定の範囲は、錆の診断がより正確にできるように、予め適宜設定すればよい。なお、錆色補正部43は、錆の診断に常に必要というわけではない。管理情報記憶部30は、標準錆色情報31と、ΔLΔS分布閾値情報32を記憶している。また、管理情報記憶部30は、過去に診断した際の錆画像、撮影情報および設備情報と後記する診断結果とを関連付けて記憶している図示せず。これにより、診断結果の検索等の利便性が向上する。なお、管理情報記憶部30は、HDDHardDiscDrive、DVDDigitalVersatileDisc、ブルーレイディスクBluerayDisc、フラッシュメモリ等の記憶媒体である。ΔLΔS分布閾値情報32は、季節、天候、時間帯等ごとにΔLΔS分布および閾値ΔStを格納するデータベースである。ΔLΔS分布とは、錆画像において明度を変化させたときの彩度の変化量をプロットしたものである。例えば図4bに示すように、横軸に明度変化量ΔL、縦軸に彩度変化量ΔSをとり、明度変化量ΔLに対応する彩度変化量ΔSの分布ΔLΔS分布をプロットする。ここで、符号321は、赤茶色錆におけるΔLΔS分布を模式的に示したものであり、符号322は、褐色錆におけるΔLΔS分布を模式的に示したものである。赤茶色錆は、明度変化量ΔLに対応する彩度変化量ΔSが比較的大きいのに対し、褐色錆は、明度変化量ΔLに対応する彩度変化量ΔSが比較的小さい。この理由は、前記したとおりである。閾値ΔStとは、この赤茶色錆と褐色錆を分ける彩度変化量ΔSの値323のことである。この閾値ΔStの求め方は、統計処理等により、適宜求められる。なお、赤茶色錆、褐色錆ごとに、それぞれ閾値ΔStr、閾値ΔStbを設定してもよい。なお、閾値ΔStについて、本実施形態では定数としているが、褐色錆のΔLΔS分布と赤茶色錆のΔLΔS分布によっては、次の2式のような多項式関数ΔSで定義してもよい。また、閾値ΔStは、後記する閾値演算部46により、診断結果を反映した新たな明度変化量ΔLおよび彩度変化量ΔSがプロットされて、更新される。図4aは、ΔLΔS分布閾値情報32の一例を示すものである。この例では、冬期の時間帯区分を示しており、天候は晴れと曇りの2つに分類している。例えば、冬期の晴れの日の朝6:30~8:00の時間帯において撮影された1つ以上の錆の色情報に関するΔLΔS分布および閾値ΔStが格納されている。なお、時間帯区分はユーザが任意に設定してもよい。また、天候についても同様に雨天、雪などを任意に設定してもよい。季節、天候、時間帯の他に、日射量や測定した光束により区分してもよい。図1に戻って説明を続ける。錆診断部20は、閾値設定部21と、錆色特性演算部22と、状態診断部23と、を備える。閾値設定部21は、撮影情報取得部13から取得した撮影情報に対応する閾値ΔStを、ΔLΔS分布閾値情報32を参照して設定するものである。なお、閾値の設定は、手動で行うこともできる。錆色特性演算部22は、錆色補正部43から発錆領域が設定された錆画像を取得し、診断条件取得部12から明度変化量ΔLを取得し、発錆領域内の発錆箇所の明度をΔLだけ変化させ、その変化に伴って変化する彩度の変化量ΔSを演算するものである。なお、錆色特性演算部22は、明度変化量ΔLに対応する彩度変化量ΔSの比であるΔS/ΔLを算出してもよい。また、錆色特性演算部22は、同じ発錆領域の錆画像を複数枚利用して、各錆画像の明度を離散的変化としてとらえ離散的明度変化量、各錆画像の彩度を離散的な彩度変化離散的彩度変化量として算出してもよい。状態診断部23は、閾値設定部21で設定した閾値ΔStと錆色特性演算部22で演算した彩度変化量ΔSとに基づいて、錆の状態を診断するものである。状態診断部23は、次の3式および4式により、赤茶色錆か褐色錆かを判定する。彩度変化量ΔSが3式を満たす場合は、状態診断部23は、診断対象の錆は腐食が進行した褐色錆であると判定する。一方、彩度変化量ΔSが4式を満たす場合は、状態診断部23は、診断対象の錆は腐食が進行していない赤茶色錆であると判定する。また、状態診断部23は、錆の状態から、設備機器を交換して補修、交換して廃棄、または、継続して利用等の評価を生成する。診断結果出力部44は、診断結果を診断結果表示部45および閾値演算部46へ出力するものである。診断結果表示部45は、診断結果を画面に表示するものである。図6は、診断結果表示部45の画面450の一例を示す図である。評価結果欄451は、腐食後期の褐色錆か腐食初期の赤茶色錆かの診断結果に応じた評価を表示する。例えば、腐食後期の褐色錆と診断されている場合は交換と表示する。腐食初期の赤茶色錆と診断されている場合は継続利用と表示する。また、基本的な交換継続利用の表示の他、交換して廃棄する、交換して補修する、継続利用して次回の巡視点検の際に交換する旨の表示等をしてもよい。診断結果欄452は、複数の発錆領域に対して、それぞれの錆の状態を表示する。ここで錆の状態とは、褐色錆赤茶色錆である。図6の例では、表示項目を3つ設けているが、1つ以上であればよく、領域抽出部42で抽出した発錆領域の数と同じ数の表示項目を設けてもよい。設備関連情報欄453は、診断した設備機器の設備情報を表示する。図6の例では、管理番号、機種もしくはメーカ、管理区等の設置場所、塩害等の設置環境である。その他の設備情報として、製造年、施設年、稼働年数、補修履歴等を表示してもよい。診断関連情報欄454には、診断関連情報ボタンがあり、診断に用いた明度変化量ΔL、彩度変化量ΔS、閾値ΔSt、撮影情報等を表示する画面に切り替えることが可能である。表示画面455は、診断後の錆画像もしくは発錆領域の画像を表示する。図6の例では、診断後画像処理後の錆画像60と発錆領域61等を表示している。錆画像60は、明暗白黒の二値化画像であり、発錆部分が明るく白く表示されている。図1に戻って説明を続ける。閾値演算部46は、診断した錆画像における明度変化量ΔLnと彩度変化量ΔSnを、ΔLΔS分布閾値情報32の所定のΔLΔS分布上にプロットし、統計処理等を施して新たな閾値ΔStnを演算し、この新たな閾値ΔStnで閾値ΔStを更新するものである。これにより、錆の診断回数が多くなればなるほど、より正確に錆を診断することができる。なお、設備劣化診断装置1は、図示を省略したCPUCentralProcessingUnitやメモリを搭載した一般的なコンピュータで実現することができる。このとき、設備劣化診断装置1は、コンピュータを、前記した各機能部として機能させる設備劣化診断プログラムによって動作する。また、前記した各機能部は、ICIntegratedCircuitやLSILargeScaleIntegration等のハードウェア回路で実現してもよい。[設備劣化診断装置1の全体の動作]次に、設備劣化診断装置1の全体の動作について説明する。図7は、設備劣化診断装置1の全体の動作を示すフローチャートである。ここでは、概略のみを説明し、詳細は後記する各処理において説明する。図7のフローチャートに示すように、ステップS101において、設備劣化診断装置1は、錆画像を読み込む。ステップS102において、設備劣化診断装置1は、診断条件を読み込む。ステップS103において、設備劣化診断装置1は、撮影情報を読み込む。ステップS104において、設備劣化診断装置1は、設備情報を読み込む。ステップS105において、設備劣化診断装置1は、診断可否判定を行う。診断可否判定とは、読み込んだ錆画像から錆の状態の診断が可能か否かの判定である[診断可否判定処理]参照。診断不可能である場合にはステップS105診断不可能、設備劣化診断装置1は、処理を終了する。一方、診断可能である場合にはステップS105診断可能、ステップS106において、設備劣化診断装置1は、錆画像において錆が写り込んでいる領域を抽出する。ステップS107において、設備劣化診断装置1は、診断対象とする錆の錆色を補正する。ステップS108において、設備劣化診断装置1は、過去の閾値のデータの中から、読み込んだ撮影情報に対応する閾値を設定する。ステップS109において、設備劣化診断装置1は、読み込んだ診断条件に含まれる明度変化量ΔLに基づいて、読み込んだ錆画像において彩度変化量ΔSを求める。ステップS110において、設備劣化診断装置1は、設定した閾値と彩度変化量ΔSとを比較し、錆が褐色錆であるのか、赤茶色錆であるのかを診断する。ステップS111において、設備劣化診断装置1は、褐色錆か赤茶色錆かの診断結果と関連情報を表示する。ステップS112において、設備劣化診断装置1は、読み込んだ錆画像、診断条件、撮影情報および設備情報、さらに、診断結果を関連付けてデータベースに格納するとともに、今回の診断結果を用いて、閾値を更新する。[診断可否判定処理]次に、診断可否判定部41における診断可否判定処理について説明する。図8は、設備劣化診断装置1における診断可否判定部41の診断可否判定処理を示すフローチャートである。この処理は、錆画像の状態に応じて劣化診断が可能か否かを判定するものである。図8のフローチャートに示すように、ステップS501において、診断可否判定部41は、錆画像を読み込む。ステップS502において、診断可否判定部41は、読み込んだ錆画像上に発錆箇所が有るか無いかを判定する。発錆箇所が無いと判定された場合はステップS502Yes、ステップS505において、診断可否判定部41は、診断不可能指令を出力する。一方、発錆箇所が有ると判定された場合はステップS502No、ステップS503において、診断可否判定部41は、錆画像が高明度白飛びまたは低明度黒つぶれであるか否かを判定する。錆画像が高明度白飛びまたは低明度黒つぶれであると判定された場合はステップS503Yes、ステップS505において、診断可否判定部41は、診断不可能指令を出力する。一方、錆画像が高明度白飛びまたは低明度黒つぶれでないと判定された場合はステップS503No、ステップS504において、診断可否判定部41は、診断可能指令を出力する。以上により、診断可否判定部41は、診断可否判定処理を終了する。[領域抽出処理]次に、領域抽出部42における領域抽出処理について説明する。図9は、設備劣化診断装置1における領域抽出部42の領域抽出処理を示すフローチャートである。この処理は、錆画像に写る配電設備に発生している錆部分の画像領域を抽出するものである。図9のフローチャートに示すように、ステップS601において、領域抽出部42は、診断可否判定部41の診断指令を読み込む。ステップS602において、領域抽出部42は、診断指令が診断可能指令か否かを判定する。診断指令が診断不可能指令であると判定された場合はステップS602No、領域抽出部42は、領域抽出処理を終了する。一方、診断指令が診断可能指令であると判定された場合はステップS602Yes、ステップS603において、領域抽出部42は、領域抽出実行指示の有無を読み込む。ステップS604において、領域抽出部42は、錆画像を読み込む。ステップS605において、領域抽出部42は、領域抽出実行指示の有無を判定する。なお、領域抽出実行指示は、診断条件に含まれている。領域抽出実行指示なしと判定された場合はステップS605No、ステップS606において、領域抽出部42は、領域抽出実行フラグをOFFにして、領域抽出処理を終了する。一方、領域抽出実行指示有りと判定された場合はステップS605Yes、ステップS607において、領域抽出部42は、領域抽出実行フラグをONにする。ステップS608において、領域抽出部42は、手動で領域抽出を行うか自動で領域抽出を行うかを判定する。なお、手動か自動かについての指示は、診断条件に含まれている。手動で領域抽出を行うと判定された場合はステップS608Yes、ステップS609aにおいて、領域抽出部42は、手動抽出フラグをONにして自動抽出フラグをOFFにする。ステップS610aにおいて、領域抽出部42は、ユーザにより入力された抽出情報を読み込む。ステップS611において、領域抽出部42は、抽出情報に基づいて、少なくとも1つ以上の領域の抽出を行う。一方、自動で領域抽出を行うと判定された場合はステップS608No、ステップS609bにおいて、領域抽出部42は、手動抽出フラグをOFFにして自動抽出フラグをONにする。ステップS610bにおいて、領域抽出部42は、予め設定された抽出情報を読み込む。ステップS611において、領域抽出部42は、抽出情報に基づいて、少なくとも1つ以上の領域の抽出を行う。以上により、領域抽出部42は、領域抽出処理を終了する。[錆色補正処理]次に、錆色補正部43における錆色補正処理について説明する。図10は、設備劣化診断装置1における錆色補正部43の錆色補正処理を示すフローチャートである。この処理は、錆画像の発錆箇所の明度と、予め撮影情報に対応させて格納されている標準錆色情報31とに基づいて、錆画像の錆の色情報Hr,Lr,Srを調整するものである。図10のフローチャートにおいて、ステップS701およびステップS702は、図9のステップS601およびステップS602と同様であるため、説明を省略する。ステップS703において、錆色補正部43は、錆色補正実行指示の有無を読み込む。ステップS704において、錆色補正部43は、領域抽出部42で発錆領域が抽出されている錆画像を読み込む。ステップS705において、錆色補正部43は、錆色補正実行指示の有無を判定する。なお、錆色補正実行指示は、診断条件に含まれている。錆色補正実行指示なしと判定された場合はステップS705No、ステップS706において、錆色補正部43は、錆色補正実行フラグをOFFにして、錆色補正処理を終了する。一方、錆色補正実行指示有りと判定された場合はステップS705Yes、ステップS707において、錆色補正部43は、錆色補正実行フラグをONにする。ステップS708において、錆色補正部43は、撮影情報を読み込む。ステップS709において、錆色補正部43は、錆画像の発錆領域内の発錆箇所の明度を抽出する。ステップS710において、錆色補正部43は、読み込んだ撮影情報に対応する標準錆色情報を読み込む。ステップS711において、錆色補正部43は、発錆箇所の錆色を補正する。以上により、錆色補正部43は、錆色補正処理を終了する。[閾値設定処理]次に、閾値設定部21における閾値設定処理について説明する。図11は、設備劣化診断装置1における閾値設定部21の閾値設定処理を示すフローチャートである。この処理は、診断時に用いる閾値ΔStを設定するものである。図11のフローチャートにおいて、ステップS801およびステップS802は、図9のステップS601およびステップS602と同様であるため、説明を省略する。ステップS803において、閾値設定部21は、閾値設定実行指示の有無を読み込む。ステップS804において、閾値設定部21は、撮影情報を読み込む。ステップS805において、閾値設定部21は、自動で閾値を設定するか手動で閾値を設定するかを判定する。なお、手動か自動かについての指示は、診断条件図示せずに含まれているものとする。手動で閾値設定を行うと判定された場合はステップS805No、ステップS806において、閾値設定部21は、手動閾値フラグをONにする。ステップS807において、閾値設定部21は、ユーザにより入力された閾値ΔStを設定する。一方、自動で閾値設定を行うと判定された場合はステップS805Yes、ステップS808において、閾値設定部21は、自動閾値フラグをONにする。ステップS809において、閾値設定部21は、読み込んだ撮影情報に対応するΔLΔS分布閾値情報を読み込み、閾値ΔStを設定する。以上により、閾値設定部21は、閾値設定処理を終了する。[錆色特性演算処理]次に、錆色特性演算部22における錆色特性演算処理について説明する。図12は、設備劣化診断装置1における錆色特性演算部22の錆色特性演算処理を示すフローチャートである。この処理は、錆色の明度変化量ΔLに対する彩度変化量ΔSを演算するものである。図12のフローチャートにおいて、ステップS901およびステップS902は、図9のステップS601およびステップS602と同様であるため、説明を省略する。ステップS903において、錆色特性演算部22は、領域抽出部42で抽出した発錆箇所の錆画像を読み込む。ステップS904において、錆色特性演算部22は、明度変化量ΔLを読み込む。ステップS905において、錆色特性演算部22は、領域抽出部42で抽出した発錆領域内の発錆箇所の明度を変化させる。ステップS906において、錆色特性演算部22は、彩度変化量ΔSを演算する。ステップS907において、錆色特性演算部22は、彩度変化量ΔSを状態診断部23へ出力する。以上により、錆色特性演算部22は、錆色特性演算処理を終了する。[状態診断出力処理]次に、状態診断部23における状態診断出力処理について説明する。図13は、設備劣化診断装置1における状態診断部23および診断結果出力部44の状態診断出力処理を示すフローチャートである。この処理は、錆色特性演算部22で演算した彩度変化量ΔSと、閾値設定部21が設定した閾値ΔStとを用いて、錆色が褐色か赤茶色かを判定し、錆色を判定した診断結果を出力するものである。図13のフローチャートにおいて、ステップS1001およびステップS1002は、図9のステップS601およびステップS602と同様であるため、説明を省略する。ステップS1003において、状態診断部23は、錆画像を読み込む。ステップS1004において、状態診断部23は、明度変化量ΔLおよび錆色特性演算部22から入力される彩度変化量ΔSを読み込む。ステップS1005において、状態診断部23は、閾値設定部21から入力される閾値ΔStを読み込む。ステップS1006において、状態診断部23は、彩度変化量ΔSが閾値ΔStよりも小さいか否かを判定する。彩度変化量ΔSが閾値ΔStよりも小さいと判定された場合はステップS1006Yes、ステップS1007aにおいて、状態診断部23は、褐色錆フラグをONにする。一方、彩度変化量ΔSが閾値ΔSt以上であると判定された場合はステップS1006No、ステップS1007bにおいて、状態診断部23は、赤茶色錆フラグをONにする。ステップS1008において、診断結果出力部44は、状態診断部23が診断した診断結果を診断結果表示部45および閾値演算部46へ出力する。以上により、状態診断部23および診断結果出力部44は、状態診断出力処理を終了する。本実施形態により、客観的な診断を可能とし、診断結果のばらつきを低減することができる。また、錆の目視点検を自動化することにより点検の作業量を低減することができる。また、劣化状態に応じた設備運用を長期的に支援し設備投資や廃棄物を削減することができる。以上、本発明の一実施形態について説明したが、本発明はこれに限定されず、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で変更することができる。本発明の実施形態では、フローチャートのステップは、記載された順序に沿って時系列的に行われる処理の例を示したが、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的あるいは個別実行される処理をも含むものである。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。"