JP2003035528A - ひび割れ画像計測による構造物の損傷度評価システム及び方法 - Google Patents
ひび割れ画像計測による構造物の損傷度評価システム及び方法Info
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Abstract
て該RC構造物の損傷度を信頼性のある形で客観的かつ
定量的に評価する。 【構成】本発明に係るひび割れ画像計測による構造物の
損傷度評価システム31は、撮像手段としてのデジタル
カメラ32と、該デジタルカメラで得られた画像データ
を画像処理してひび割れを抽出する画像処理部33と、
該画像処理部で得られた画像を処理して所定の演算処理
を行う演算処理部34とから概ね構成してある。
Description
物の表面に生じているひび割れを計測するひび割れ画像
計測による構造物の損傷度評価システム及び方法に関す
る。
ートと引張に抵抗する鉄筋とのいわばハイブリッド構造
であるため、コンクリートにはさまざまな原因でひび割
れが生じるが、このようなコンクリート表面に発生した
ひび割れは、地震後における被災度診断、耐震補強の必
要性、鉄筋腐食等に関するRC材料の健全性などを知る
手がかりとなることが多く、したがって、ひび割れを高
い精度で分析していくことは、構造物の健全性、言い換
えれば損傷度を知る上で重要な事項となる。
割れを分析するにあたっては、従来は目視によってひび
割れの分布状況を観察し、これを紙にスケッチするとと
もに、必要に応じて該ひび割れの長さや幅をスケール等
で計測し、かかるスケッチや計測データに基づいて上述
した構造物の損傷度を評価していた。
うな方法では、ひび割れの観察や計測に多くの時間と人
手がかかるとともに、かかる作業に十分な経験を要する
ため、作業員の熟練度の違いに起因するばらつきが生
じ、信頼性に欠ける面があるという問題を生じていた。
ラを用いた計測データが得られたとしても、ひび割れ幅
に関するデータを高い精度で得るには限界があるため、
それらに基づいて構造物の損傷度を評価するにあたって
は、やはり経験的判断に頼らざるを得ない面もあり、客
観性に欠けたり定量的な評価ができないという問題も生
じていた。
たもので、RC構造物表面に生じているひび割れに基づ
いて該RC構造物の損傷度を信頼性のある形で客観的か
つ定量的に評価することが可能なひび割れ画像計測によ
る構造物の損傷度評価システム及び方法を提供すること
を目的とする。
め、本発明に係るひび割れ画像計測による構造物の損傷
度評価システムは請求項1に記載したように、ひび割れ
計測の対象となる構造物の表面を撮像する撮像手段と、
該撮像手段で得られた画像データを画像処理してひび割
れを抽出する画像処理部と、該画像処理部における画像
処理によって前記ひび割れの位置、数、幅、角度、長
さ、間隔等のひび割れ属性データを分析取得するととも
に該ひび割れ属性データを用いて前記構造物の損傷度を
評価するようになっている演算処理部とを備えたもので
ある。
る構造物の損傷度評価システムは、前記構造物の設計施
工データを用いて前記構造物の損傷度を評価するように
前記演算処理部を構成したものである。
る構造物の損傷度評価システムは、前記構造物の損傷度
を残存荷重変形性能、供用性能及び耐久性の少なくとも
いずれかを目安として評価するように前記演算処理部を
構成したものである。
る構造物の損傷度評価システムは、前記構造物の損傷度
と前記構造物に対する要求性能とを比較して該構造物に
対する補修、補強等の改善措置の要否を判定するように
前記演算処理部を構成したものである。
る構造物の損傷度評価方法は請求項5に記載したよう
に、ひび割れ計測の対象となる構造物の表面を撮像し、
該撮像で得られた画像データを画像処理してひび割れを
抽出し、抽出されたひび割れを分析することで得られた
前記ひび割れの位置、数、幅、角度、長さ、間隔等のひ
び割れ属性データを用いて前記構造物の損傷度を評価す
るものである。
る構造物の損傷度評価方法は、前記構造物の設計施工デ
ータを用いて前記構造物の損傷度を評価するものであ
る。
る構造物の損傷度評価方法は、前記構造物の損傷度を残
存荷重変形性能、供用性能及び耐久性の少なくともいず
れかを目安として評価するものである。
る構造物の損傷度評価方法は、前記構造物の損傷度と前
記構造物に対する要求性能とを比較して該構造物に対す
る補修、補強等の改善措置の要否を判定するものであ
る。
物の損傷度評価システム及び方法においては、まず、ひ
び割れ計測の対象となる構造物の表面を所定の撮像手段
で撮像する。撮像するにあたっては、例えばCCDを用
いたデジタルカメラを用いることができる。
像処理部にて画像処理し、ひび割れを抽出する。
て分析して該ひび割れの位置、数、幅、角度、長さ、間
隔等のひび割れ属性データを取得し、次いで、該ひび割
れ属性データを用いて構造物の損傷度を同じく演算処理
部にて評価する。
計施工データを用いるようにすれば、該構造物の設計基
準あるいは鉄筋やコンクリートの設計施工状況さらには
竣工からの経過時期等が評価の参考とされることとな
り、構造物の損傷度をより多くの視点から評価すること
が可能となる。
性能、供用性能及び耐久性の少なくともいずれかを目安
として評価するようにすれば、構造物の損傷度をより重
要な観点から評価することが可能となる。
傷を受けた後、該構造物が保有している荷重変形性能、
言い換えれば復元力特性を意味するものとする。
傷度を構造物に対する要求性能と比較し、その比較結果
を用いて、該構造物に対する補修、補強等の改善措置の
要否を判定するようにすれば、損傷度の評価をその後の
補修工事や補強工事等に反映させることが可能となり、
該補修工事や補強工事等をより効率的かつ合理的に行う
ことが可能となる。
るいはアルゴリズムとしては、例えば、以下の手順でひ
び割れを高精度に抽出することができる。
る構造物の表面を撮像して得られた画像を原画像データ
とする。ここで、構造物の表面に影が映り込んだり照度
が不均一であったために原画像データに明暗が生じてい
る場合には、必要に応じてシェーディング補正を行う。
初は例えば撮像範囲全部を特定されたひび割れ探査領域
とし、かかるひび割れ探査領域を所定のしきい値で2値
化処理する。この場合のしきい値はかなり高めに設定
し、できるだけノイズを除去するとともに明らかにひび
割れと判別できるものだけが抽出されるようにする。し
たがって、この段階では細いひび割れは抽出されない。
び割れを抽出するとともに未抽出のひび割れが存在する
可能性のある画像領域を新たなひび割れ探査領域として
特定する。
性があるかどうかは、2値化画像を見ながら経験的に判
断するようにしてもよいが、前記2値化処理されたデー
タから黒画素を抽出するとともに、抽出された各黒画素
について該黒画素を含む所定の単位領域をそれぞれ定
め、それらの単位領域のうち、未抽出のひび割れが存在
する可能性のある単位領域を選び出してそれら選び出さ
れた単位領域が包含される領域を前記新たなひび割れ探
査領域として特定するようにしたならば、太いひび割れ
から分岐派生する、あるいは該太いひび割れに近接して
存在するより細いひび割れを確実かつ効率的に抽出する
ことが可能となる。
のある単位領域を選び出す際、前記単位領域に占める白
の画素数若しくは黒の画素数を計数し、該白の画素数若
しくは黒の画素数の占有比率に応じて未抽出のひび割れ
が存在する可能性を判断するようにしたならば、かかる
判断を客観的にかつ短時間に行うことが可能となる。
を一回目のしきい値よりも低いしきい値で2値化処理
し、しかる後に該2値化処理されたデータを用いて新た
なひび割れを抽出する。この段階では、一回目で抽出さ
れたひび割れに加えてそれよりも細いひび割れも抽出さ
れる。
を2値化処理してひび割れを抽出するとともに、その時
点では抽出されなかったけれども存在の可能性がある領
域を新たにひび割れ探査領域とし、該新たなひび割れ探
査領域を前ステップで用いたしきい値よりも低いしきい
値で2値化処理して新たなひび割れを抽出するという手
順を、所望の精度のひび割れが抽出されるまで繰り返
す。
階的に拡張しながらその拡張に伴って抽出精度も段階的
に上がっていくこととなる。
としてRC構造物を対象とするが、PC構造物や無筋コ
ンクリート構造物等のコンクリート系構造物はもちろん
のこと、鋼構造物に対しても、その溶接部分のひび割れ
や局部座屈状況等の調査を目的として本発明を適用する
ことが可能である。
計測による構造物の損傷度評価システム及び方法の実施
の形態について、添付図面を参照して説明する。なお、
従来技術と実質的に同一の部品等については同一の符号
を付してその説明を省略する。
像計測による構造物の損傷度評価システムを示した全体
ブロック図、(b)はシステム構成図である。同図でわか
るように、本実施形態に係るひび割れ画像計測による構
造物の損傷度評価システム31は、撮像手段としてのデ
ジタルカメラ32と、該デジタルカメラで得られた画像
データを画像処理してひび割れを抽出する画像処理部3
3と、該画像処理部で得られた画像を処理して所定の演
算処理を行う演算処理部34とから概ね構成してある。
象となる構造物であるRC構造物の表面を撮像するもの
であって、受光素子をCCDやC−MOSセンサーとし
たものがあるが、例えばCCD、特に高感度を得るため
にサイズを大きくし、かつ高画質を得るために画素数を
高めたCCDを内蔵したものが望ましい。
図(b)に示すようにハードウェアとしてのパソコン35
と該パソコン上で動作する様々なソフトウェアとで構成
することができる。
ク等の記憶装置36を本体に内蔵してあるとともに、処
理前の画像や処理後の画像等を表示するディスプレイ3
7と、所定の内容を印字出力するプリンター38とを設
けてある。
得られた画像データを画像処理してひび割れを抽出する
ようになっているとともに、演算処理部34は、画像処
理部33における画像処理によってひび割れの位置、
数、幅、角度、長さ、間隔等のひび割れ属性データを分
析取得し、さらに該ひび割れ属性データを用いてRC構
造物の損傷度を評価するように構成してある。
設計施工データを参考にしながら、該RC構造物の損傷
度を評価するように構成してある。なお、RC構造物の
設計施工データについては、予め記憶装置36に入力し
ておくのがよい。なお、かかる構成に代えて、図示しな
い設計データベースからネットワーク経由で入手するこ
とができることは言うまでもない。
傷度を残存荷重変形性能、供用性能及び耐久性を目安と
して評価するように構成してあるとともに、RC構造物
の損傷度と該RC構造物に対する要求性能とを比較し、
該RC構造物に対する補修、補強等の改善措置の要否を
判定するように構成してある。
力、靭性能、使用性能及び耐用期間とすることが考え
る。なお、このようなRC構造物に対する要求性能につ
いても、設計施工データと同様、記憶装置36に予め入
力しておけばよい。
構造物の損傷度評価システム31及び方法においては、
図2のフローチャートに示すように、まず、ひび割れ計
測の対象となるRC構造物の表面をデジタルカメラ32
で撮像する(ステップ111)。
データを画像処理部33にて画像処理し、ひび割れを抽
出する(ステップ112)。
は、図3のフローチャートに示すように、まず、ひび割
れ計測の対象となるRC構造物、例えば地震によってひ
び割れが生じたRC柱の表面をデジタルカメラ2で撮像
し、これを原画像データとする(ステップ101)。
撮像する際、通常、木や建物等の影もいっしょに撮像し
てしまうことが多いが、このような陰は、原画像データ
の濃度ムラとなってひび割れ計測の精度を低下させるこ
ととなる。また、室内加力試験であっても、構造物表面
の照度は必ずしも均一ではないので、これを撮像した原
画像データにはやはり濃度ムラが生じていることが多
い。
く、2値化処理を行う前に原画像データに対してシェー
ディング補正を行う(ステップ102)。
RC柱の表面に白板を設置し、かかる状態で白板を撮像
して補正用データを作成する。そして、かかる補正用デ
ータでRC柱の表面を撮像した原画像データを除して、
若しくは原画像データから補正用データを差し引いて原
画像データの明るさの補正を行う。このようにすれば、
RC柱表面の明暗分布が相殺されてRC柱の表面状態だ
けを画像として残すことができる。
た原画像データの画像領域のうち、例えば撮像範囲全部
を特定されたひび割れ探査領域とし、かかるひび割れ探
査領域を所定のしきい値で2値化処理するとともに(ス
テップ103)、2値化処理されたデータを用いてひび
割れを抽出する(ステップ104)。
に設定し、できるだけノイズを除去するとともに明らか
にひび割れと判別できるものだけが抽出されるようにす
る。このようにすれば、コンクリート表面の汚れや気泡
といったひび割れ以外のノイズを大部分除去することが
できる。なお、シェーディング補正された原画像データ
は、後述するようにしきい値を下げながら2値化をやり
直していく際、そのつど必要となるので、適当な記憶装
置に記憶しておき、2値化をやり直す際、随時読み出す
ようにすればよい。
たものである。同図でわかるように、特定されたひび割
れ探査領域2内で太いひび割れ1が抽出されている。な
お、この段階では細いひび割れは未だ抽出されていな
い。
像データを用いて未抽出のひび割れが存在する可能性の
ある画像領域2aを新たなひび割れ探査領域として特定
する(ステップ105)。
かどうかは、まず、2値化処理されたデータから黒画素
を抽出するとともに、抽出された各黒画素、例えば図6
の黒画素21について該黒画素を含む単位領域を定め
る。
に9画素×9画素とすれば、黒画素21を含むような単
位領域の定め方は、全部で81通り存在し、同図に示し
た単位領域22a、22b、22c、22dは、それぞ
れ該黒画素が右下、左下、右上、左上にくるような場合
を示したものであり、単位領域22eは、黒画素21が
中間にくる一般的な場合を示したものである。
る各単位領域22a、22b・・・・について、各単位
領域に占める黒の画素数を計数し、該黒の画素数の占有
比率に応じて未抽出のひび割れが存在する可能性を判断
する。かかる判断においては、例えば、各単位領域の全
画素数(すなわち81)に対する黒の画素数の割合が1
0%以上であるとき、未抽出の新たなひび割れが存在す
る可能性があるといった基準を設定することが可能であ
る。
べてみると、黒の画素数は11であるので、上述の比率
は11/81=13.6%となり、未抽出のひび割れが
存在する可能性があるとの判断を下すことができる。同
様に単位領域22aについても未抽出のひび割れありと
判断することができる。一方、単位領域22b、22
c、22dについては、それぞれ黒画素が黒画素21自
身を含めてそれぞれ1、2、1しか存在せず、上述の基
準を満たさないのでひび割れが存在する可能性はないと
判断する。
れぞれ行い、未抽出のひび割れが存在する可能性のある
単位領域を選び出す。そして、それら選び出された単位
領域が包含される領域、言い換えれば選び出された単位
領域の包絡線を図7に示すように新たなひび割れ探査領
域2aとして特定する。
て未抽出のひび割れが存在する可能性のある新たなひび
割れ探査領域2aを特定したならば(ステップ10
5)、次に、原画像データの画像領域のうち、特定され
た新たなひび割れ探査領域2aについてだけ最初のしき
い値よりも低いしきい値であらためて2値化処理をやり
直し、新たなひび割れを抽出する(ステップ106)。
たものである。同図でわかるように、この段階では太い
ひび割れ1とともに、細いひび割れ4も抽出されてい
る。
ば、図8に示した2値化画像データを用いて上述したと
同じ手順で未抽出のひび割れが存在する可能性のあるひ
び割れ探査領域2bを図9に示すように特定し(ステッ
プ105)、次いで、かかるひび割れ探査領域2bに対
し、シェーディング補正された原画像データをさらに低
いしきい値で2値化処理してひび割れを抽出する(ステ
ップ106)。なお、図9でわかるように、ひび割れ探
査領域2bは、あらたに抽出されたひび割れ4の分だ
け、ひび割れ探査領域2aよりも拡張されている。
に対して原画像データを2値化処理してひび割れを抽出
するとともに、その時点では抽出されなかったけれども
存在の可能性がある領域をそのときの2値化処理データ
を用いて新たなひび割れ探査領域として特定し、該新た
なひび割れ探査領域に対し、原画像データを前回のしき
い値よりも低いしきい値で2値化処理して新たなひび割
れを抽出するという手順(ステップ105〜106)
を、所望の精度のひび割れが抽出されるまで繰り返す。
り、撮像された全範囲を最初から高い精度で、言い換え
れば低いしきい値で2値化処理した場合に多数のノイズ
が含まれてしまったり、逆に高いしきい値で2値化処理
した場合にノイズは除去できるが細いひび割れも同時に
除去されてしまうというといった問題を未然に回避しな
がら、ひび割れ抽出における効率と精度とを両立させる
ことが可能となる。
ことによって所望の精度までひび割れが抽出されたなら
ば、次に、抽出されたひび割れを演算処理部34にて分
析して該ひび割れの位置、数、幅、角度、長さ、間隔等
のひび割れ属性データを取得する(ステップ113)。
属性データを取得するには、例えば抽出されたひび割れ
の2値化画像を任意の方法で画像処理して上述したひび
割れの幅や長さなどを解析すればよい。具体的には、2
値化画像に対してベクトル化処理を行うことにより、ひ
び割れの位置、数、幅、角度、長さ、間隔といったひび
割れ属性データを定量的なデジタルデータとして得るこ
とができる。
てRC構造物の損傷度を演算処理部34で評価する(ス
テップ114)。
れの角度によってRC構造物の損傷を曲げひび割れモー
ドとせん断ひび割れモードとに分類した上、曲げひび割
れ量とせん断ひび割れ量を個別に計数することが考えら
れる。例えば、角度が0゜前後のひび割れの場合には、
これを曲げひび割れモードとして分類し、角度が45゜
前後のひび割れの場合には、これをせん断ひび割れモー
ドとして分類することが考えられる。また、RC構造物
の損傷が曲げモードであれ、せん断モードであれ、曲げ
モーメントが最大となる箇所での圧縮側での性状は、該
RC構造物の破壊を評価する上で重要な指標となり、該
箇所でのひび割れ量を別途計数しておく。
る際、記憶装置36に予め記憶されたRC構造物の設計
施工データを参考にするのが望ましい。このようにする
と、RC構造物の設計基準あるいは鉄筋やコンクリート
の設計施工状況さらには竣工からの経過時期等が評価の
参考とされることとなり、RC構造物の損傷度をより多
くの視点から適確に評価することが可能となる。
る際、残存荷重変形性能、供用性能及び耐久性を目安と
して評価するのが望ましい。このようにすると、RC構
造物の損傷度をより重要な観点から評価することも可能
となる。
算処理部34にて該RC構造物に対する要求性能と比較
する(ステップ115)。要求性能についても、予め記
憶装置36に記憶しておくのが望ましい。
物に対する補修、補強等の改善措置の要否を判定する
(ステップ116)。
の補修工事や補強工事等に反映させることが可能とな
り、該補修工事や補強工事等をより効率的かつ合理的に
行うことが可能となる。
置の要否を判定するにあたっては、例えば、終局限界状
態における損傷指標を曲げ損傷指標、せん断損傷指標、
曲げせん断損傷指標(曲げ降伏後のせん断破壊)及び部
材全体の損傷指標と定義した上で、上述した曲げひび割
れ量及びせん断ひび割れ量並びに曲げモーメント最大部
でのひび割れ量を用いて該当する損傷指標に分類し、そ
れぞれの分類に応じて、「補修補強不要」、「要詳細調
査」、「要補修」、「要補強」、「要取り替え」と判定
することが考えられる。
は、ひび割れ幅によって定まることが多いため、最大ひ
び割れ幅、平均ひび割れ幅及びひび割れ間隔を用いて使
用限界状態に対する損傷指標及び耐久性に対する損傷指
標を定義した上で、上述したひび割れの幅を用いて該当
する損傷指標に分類し、それぞれの分類に応じて、「補
修補強不要」、「要詳細調査」、「要補修」、「要補
強」、「要取り替え」と判定することが考えられる。
び割れ画像計測による構造物の損傷度評価システム及び
方法によれば、ひび割れ計測の対象となる構造物の表面
を撮像し、該撮像で得られた画像データを画像処理して
ひび割れを抽出し、抽出されたひび割れを分析すること
で得られた前記ひび割れの位置、数、幅、角度、長さ、
間隔等のひび割れ属性データを用いて前記構造物の損傷
度を評価するようにしたので、熟練した技術者がいなく
とも、RC構造物の損傷度を客観的かつ定量的に評価す
ることが可能となる。
め、原子炉建屋内や狭隘な空間といった人の立ち入りが
困難な場所であっても、RC構造物の損傷を評価するこ
とができるという効果も奏する。
による構造物の損傷度評価システム及び方法によれば、
RC構造物の損傷度を評価する際、構造物の設計施工デ
ータを用いるようにしたので、該構造物の設計基準ある
いは鉄筋やコンクリートの設計施工状況さらには竣工か
らの経過時期等が評価の参考とされることとなり、構造
物の損傷度をより多くの視点から評価することが可能と
なる。
による構造物の損傷度評価システム及び方法によれば、
RC構造物の損傷度を評価する際、残存荷重変形性能、
供用性能及び耐久性を目安としたので、構造物の損傷度
をより重要な観点から評価することが可能となる。
による構造物の損傷度評価システム及び方法によれば、
RC構造物の損傷度を評価する際、該構造物の損傷度を
構造物に対する要求性能と比較し、その比較結果を用い
て、該構造物に対する補修、補強等の改善措置の要否を
判定するようにしたので、損傷度の評価をその後の補修
工事や補強工事等に反映させることが可能となり、該補
修工事や補強工事等をより効率的かつ合理的に行うこと
が可能となる。
いる濃度ムラを除去すべく、シェーディング補正を行う
ようにしたが、室内加力試験等で照明がきわめて均一に
なされているような場合については、かかるシェーディ
ング補正を省略してもよい。
データを用いて該構造物の損傷度を評価するように構成
したが、構造物の設計施工データを用いるかどうかは任
意であり、これを用いずに構造物の損傷度を評価しても
かまわない。
残存荷重変形性能、供用性能及び耐久性の少なくともい
ずれかを目安として評価するように構成したが、これら
を目安として評価するかどうかは任意であり、残存荷重
変形性能、供用性能及び耐久性とは無関係に又はこれら
とは異なる目安で構造物の損傷度を評価してもかまわな
い。
前記構造物に対する要求性能とを比較して該構造物に対
する補修、補強等の改善措置の要否を判定するように構
成したが、構造物に対する要求性能とは無関係に構造物
の損傷度を評価してもかまわないし、そもそも改善措置
の要否の判定まで行う必要はなく、構造物の損傷度を評
価するにとどめるようにしてもかまわない。
れ画像計測による構造物の損傷度評価システム及び方法
によれば、び割れ計測の対象となる構造物の表面を撮像
し、該撮像で得られた画像データを画像処理してひび割
れを抽出し、抽出されたひび割れを分析することで得ら
れた前記ひび割れの位置、数、幅、角度、長さ、間隔等
のひび割れ属性データを用いて前記構造物の損傷度を評
価するようにしたので、熟練した技術者がいなくとも、
RC構造物の損傷度を客観的かつ定量的に評価すること
が可能となる。
物の損傷度評価システムを示した図であり、(a)は全体
ブロック図、(b)はシステム構成図。
物の損傷度評価方法の手順を示したフローチャート。
物の損傷度評価方法において画像処理によるひび割れ抽
出の手順を示したフローチャート。
なひび割れ探査領域2aを最初の2値化画像とともに示
した図。
割れ探査領域を特定する方法を示した図。
あるひび割れ探査領域を特定する方法を示した図。
なひび割れ探査領域2bを第2段階の2値化画像ととも
に示した図。
物の損傷度評価システム 32 デジタルカメラ(撮像手段) 33 画像処理部 34 演算処理部 35 パソコン
Claims (8)
- 【請求項1】 ひび割れ計測の対象となる構造物の表面
を撮像する撮像手段と、該撮像手段で得られた画像デー
タを画像処理してひび割れを抽出する画像処理部と、該
画像処理部における画像処理によって前記ひび割れの位
置、数、幅、角度、長さ、間隔等のひび割れ属性データ
を分析取得するとともに該ひび割れ属性データを用いて
前記構造物の損傷度を評価するようになっている演算処
理部とを備えたことを特徴とするひび割れ画像計測によ
る構造物の損傷度評価システム。 - 【請求項2】 前記構造物の設計施工データを用いて前
記構造物の損傷度を評価するように前記演算処理部を構
成した請求項1記載のひび割れ画像計測による構造物の
損傷度評価システム。 - 【請求項3】 前記構造物の損傷度を残存荷重変形性
能、供用性能及び耐久性の少なくともいずれかを目安と
して評価するように前記演算処理部を構成した請求項1
記載のひび割れ画像計測による構造物の損傷度評価シス
テム。 - 【請求項4】 前記構造物の損傷度と前記構造物に対す
る要求性能とを比較して該構造物に対する補修、補強等
の改善措置の要否を判定するように前記演算処理部を構
成した請求項1記載のひび割れ画像計測による構造物の
損傷度評価システム。 - 【請求項5】 ひび割れ計測の対象となる構造物の表面
を撮像し、該撮像で得られた画像データを画像処理して
ひび割れを抽出し、抽出されたひび割れを分析すること
で得られた前記ひび割れの位置、数、幅、角度、長さ、
間隔等のひび割れ属性データを用いて前記構造物の損傷
度を評価することを特徴とするひび割れ画像計測による
構造物の損傷度評価方法。 - 【請求項6】 前記構造物の設計施工データを用いて前
記構造物の損傷度を評価する請求項5記載のひび割れ画
像計測による構造物の損傷度評価方法。 - 【請求項7】 前記構造物の損傷度を残存荷重変形性
能、供用性能及び耐久性の少なくともいずれかを目安と
して評価する請求項5記載のひび割れ画像計測による構
造物の損傷度評価方法。 - 【請求項8】 前記構造物の損傷度と前記構造物に対す
る要求性能とを比較して該構造物に対する補修、補強等
の改善措置の要否を判定する請求項5記載のひび割れ画
像計測による構造物の損傷度評価方法。
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