JP2005227055A - 管渠内画像中のクラック抽出方法 - Google Patents

Abstract

【課題】 ビデオカメラで撮影した実画像を展開して展開図画像とし、この展開図画像から画像処理によって、確実にクラックを抽出すること。
【解決手段】
ビデオカメラで撮影した管渠の実像画から展開図画像を作成する展開図工程と、作成された展開図画像からクラックの抽出個所を読み込むクラック抽出個所読み込み工程と、読み込まれた画像のエッジを抽出するエッジ抽出工程と、一定面積以下の線分をノイズと判断して削除するノイズ削除工程と、前記工程で得られた線分をｎ回の膨張により２本線を太い１本線にする膨張工程と、前記工程で得られた太い線を膨張回数よりも多い回数だけ収縮して細い１本線にする収縮工程とにより管渠内画像中のクラック抽出方法である。
【選択図】 図１

Description

本発明は、管渠内壁面を撮影したビデオデータに基づいて、管渠の展開図を作成し、この展開図を利用してクラックを抽出するための管渠内画像中のクラック抽出方法に関するものである。

従来、管渠壁面のクラックの検査は、暗くて長い管渠内を人間が徒歩で巡回しながら目視により変状を描画し、これをもとに展開図を作成し、クラックの有無を読み取る方法であった。この方法では、検査の対象が大型構造物で、また、長大な管渠が多いため、多くの人手と時間を要するだけでなく、クラックを正確にとらえるのが困難であった。また、上・下水道用等の口径が小さくて人間が入れないような管渠壁面のクラックの検査は、ビデオカメラ等を移動させて行うが、やはり正確なクラックの検査ができなかった。

管渠内面画像を連続的な展開図として処理する装置は、すでに知られている（特許文献１）。これは、図７に示すように、撮影するカメラの全方位センサー（又はパノラマセンサー）として、先端部に写角(垂直画角)が１８０度かそれ以上の、いわゆる魚眼レンズ６１を使用したものである。この魚眼レンズ６１は、全体が両面凸レンズであるが、その一方面（図７（ａ）における右側面）の中心部分が凹面状で、他方面の中心部分が平面状になるようにカットした形状をなし、一方面の凹面状にカットした部分は、魚眼レンズ６１の内部から見た凸面鏡の反射面６５となし、他方面の平面状にカットした部分は、光線が屈折して出射する透過面６６となし、前記凸面鏡のうち反射面６５側の外周面は、光が入射する入射面６８をなし、前記透過面６６側の外周面は、光が反射する反射面６７を構成している。
このように構成された魚眼レンズ６１は、例えば、図７（ｂ）に示すように、ビデオカメラ３５の光軸Ｓに対して最大撮影角αｍａｘが１１５度、最小撮影角αｍｉｎが４５度までが可視範囲に構成されているものとする。

この魚眼レンズ６１の中心線光軸Ｓと管渠１０の中心線が一致した状態にセットしたときの画像データについて説明する。
壁面１１の可視範囲内における撮影角度αの画像データ(ｘ，ｙ)は、図５(ｃ)に示すように、魚眼レンズ６１の中心を中心とし、半径が撮影角度αに比例する円になる。

図８に示すように、ビデオカメラ３５を管渠１０の内部中央で、かつ、中心線の光軸Ｓに向けてセットしたときの、管渠１０の壁面１１位置と展開図の座標データとの対応を説明する。
ビデオカメラ３５で映した最大撮影角αｍａｘ＝９０度、最小撮影角αｍｉｎ＝４５度としたときの１フレームの画像は、図９(ａ)に示すように、外周がドーナツ状の壁面画像７５で、中心部(斜線部)が非映写部７３となり、このうち壁面画像７５を実画像データ上の座標点(ｘ，ｙ)に対応する展開図上の座標点(ｍ，ｎ)を展開処理によって求め、求めた座標データから展開図を作成すると、図９(ｂ)に示すように、管渠１０の長さ方向に展開した展開図となる。
なお、図８及び図９(ａ)(ｂ)において、光軸方向と円周方向の網目又は格子模様は、模式的なクラックであるとすると、図８の１４ａは、実管渠１０のクラックを示し、図９(ａ)の１４ｂは、ビデオカメラ３５で映した画像のクラックを示し、図９(ｂ)の展開図のクラック１４ｃは、展開図のクラックを示している。

魚眼レンズ６１は、略中央部分が反射鏡としてほとんど利用されない領域である。そこで、図１０（ａ）に示すように、反射面６５の中央部分を除去して透過部７０を形成する。すると、管渠１０の前方からの直線的な映像信号ｅを取り込むことができ、この映像信号ｅを、図１０（ｂ）に示すように、本来、中心部分の非映写部７３であった箇所に、画像ｆとして映し出すことができる。従って、管渠１０の前方監視画像７４として利用できる。

前記非映写部７３には、その全体にできるだけ拡大して監視画像７４を映し出すことが望ましい。そのためには、リレーレンズ６２とイメージセンサ６３との間に、ズームレンズ７１を介在する。すると、図１０(ａ)において、映像信号ｅが、映像信号Ｆのように拡大されて映し出される（図１０(ｃ)）。
また、前方監視用映像信号ｅの領域が狭すぎる場合には、魚眼レンズ６１の前方に広角レンズ７２を介在することにより、図１０(ｄ)のように映像信号ｅは、拡大されないが監視領域が広げられる。

前記特許文献１における管渠内面画像の処理装置による展開図作成順序を説明する。
ビデオカメラ３５を走行し所定距離毎に撮影し、管渠１０の壁面１１の画像信号を１フレーム毎に入力し、画像データの展開処理を行う。全方位センサーとして魚眼レンズ６１を用いて管渠１０の壁面１１を撮影したので、正確に展開図を作成するため、管渠深さ方向の補正、中心点の補正、傾き補正の各処理をする。画像データの展開処理は、図６（ａ）のように、１フレーム毎に行うので、展開処理後の画像が管渠の奥になればなるほど情報が不足し歪んだ画像となる。この図６（ａ）に示す展開図において、５７は継目、１４ｃは展開図のクラック、１３は取付け管跡、５９は水面の跡、６０は汚れである。１フレーム毎の展開画像データは、図示しない展開データ記憶部に記憶される。

展開処理後、歪み部分を除去するために、図６（ｂ）に示すように、複数フレーム分の展開画像の合成を行う。合成の際、管渠１０の中心点が画像毎に異なることがあるので、データマッチングを行う。
図６（ｃ）に示すように、合成された展開図情報は、展開図記憶部に記憶され、必要にモニターにて表示され、かつ、プリンタでプリントアウトされる。
特許第３４２０７３４号公報

解決しようとする問題点は、展開図を作成しても、その画像の中からクラックであると判別して抽出するのは、依然として人間の目で行わなければならないということである。
得られた展開図には、継目５７、クラック展開図のクラック１４ｃ、取付け管跡１３、水面の跡５９、汚れ６０、付着したごみなどが映し出されるが、これらの画像から画像処理によってクラックを抽出することはこれまでに行われておらず、画像処理によって、確実にクラックを抽出することが望まれていた。

本発明は、展開画像から画像処理によって、確実にクラックを抽出することを目的とするものである。

本発明は、管渠の実像画から展開図画像を作成する展開図工程と、作成された展開図画像からクラックの抽出個所を読み込むクラック抽出個所読み込み工程と、読み込まれた画像のエッジを抽出するエッジ抽出工程と、一定面積以下の線分をノイズと判断して削除するノイズ削除工程と、前記工程で得られた線分をｎ回の膨張により２本線を太い１本線にする膨張工程と、前記工程で得られた太い線を膨張回数よりも多い回数だけ収縮して細い１本線にする収縮工程と、この収縮工程で得られた線分の面積と長さの比を求め、一定値以下のものを削除する線分判定処理工程と、この線分判定処理工程で得られた線分と前記膨張工程で得られた太い線を重ね合わせ、この線分判定処理工程で得られた線分の抽出領域と対応した前記膨張工程で得られた太い線の抽出領域を抽出する抽出工程と、この抽出工程の線分を収縮して細線化した線的異常なクラックを抽出するクラック抽出工程とからなることを特徴とする管渠内画像中のクラック抽出方法である。

請求項１記載の発明によれば、展開図画像からクラックの抽出個所を読み込み、読み込まれた画像のエッジを抽出し、一定面積以下の線分をノイズと判断して削除し、ノイズを削除したエッジ線分をｎ回の膨張により２本線を太い１本線し、この太い線を膨張回数よりも多い回数だけ収縮して細い１本線にすることで管渠内画像中のクラックを簡単に、かつ、確実に抽出することができる。
従って、本発明は、上・下水管、鉄道・車道・歩道などの交通用トンネル、ケーブル埋設管、その他の大・小口径の管渠内壁面を撮影し作成した展開図を利用してクラックを抽出し、さらに、クラックの幅を計算する方法に利用できる。

請求項２記載の発明によれば、収縮工程で得られた線分の面積と長さの比を求め、一定値以下のものを削除し、この線分判定処理工程で得られた線分と膨張工程で得られた太い線を重ね合わせ、この線分判定処理工程で得られた線分の抽出領域と対応した前記膨張工程で得られた太い線の抽出領域を抽出し、この抽出された線分を収縮して細線化した線的異常なクラックを抽出するようにしたので、クラック成分が収縮工程で消えるようなことがなく、より正確なクラックを抽出することができる。

請求項３記載の発明によれば、クラック抽出工程で得られた画像を基に各クラックの幅を演算し、この演算工程で求められたクラックの幅と基準値とを比較判定するようにしたので、緊急に措置する必要あるもの、数年のうちに措置が必要なもの、当面措置を必要としないものなど、実情に即した判定をすることができる。

請求項４記載の発明によれば、クラック幅の演算工程は、クラックを表わしている各画素の各点におけるｘ方向、ｙ方向、右斜め４５度の方向、左斜め４５度の方向の４方向について連続する画素数を求め、その中で最小値３をその点の幅とし、これらの数値のうち最大値をクラックの幅としたので、クラックの幅を展開図画像の中から正確に測定することができる。

請求項５記載の発明によれば、エッジの抽出工程は、Ｃａｎｎｙ法により行なうようにしたので、エッジの多数の情報を漏れなく精度よく検出でき、特に、クラックの抽出には最適である。

本発明は、展開図画像からクラックを抽出するために、次のようなクラックの画像上の特徴を正しく捉え、これを分析することにより行なわれる。
（１）クラックは、一定以上の長さを有すること。
（２）クラックは、幅を持っていること。
（３）クラックの幅は、略一定の状態で連続していること。
これらの特徴を捉えるため、まず、画像上からエッジを抽出する。物体のエッジは、細い輪郭線として表わされる。
クラックは、一定以上の長さを有するので、エッジとして抽出された細い線の中で一定面積以下のものをノイズとして削除する。
クラックは幅を持っているのでクラックを表わす細い線は、二重線となる。残った細い線をｎ回の膨張処理をすると、二重線の膨張線は、一本線の膨張線よりも十分に太い一本線となる。太い一本線の膨張線を逆にｍ回（ｎ＜ｍ）の収縮処理をすると、二重線の膨張線だけが残り、一本線の膨張線は、削除される。この残った線がクラックであるが、さらに正確なクラックを得るために、線分判定処理、重ね処理と細線化処理、クラック幅の計算をし、クラックの措置が緊急に必要か、当分はこのままでよいかなどの措置の必要性についての判定を行う。

本発明の実施例について、図面に基づき説明する。
図５は、本発明による管渠内画像中のクラック抽出方法に用いられるビデオカメラ３５の一実施例を示すものである。
このビデオカメラ３５は、被検査物である円筒形の管渠１０の中心軸で、かつ、ビデオカメラ３５の光軸Ｓを通る軸線上に設置され、この中心軸Ｓに沿って所定の速度で走行するものである。また、管渠１０には、壁面１１に開口する取付け管１３が取り付けられているものとする。

前記ビデオカメラ３５は、ＣＣＤカメラを内蔵したもので、前面には、中心に前記ビデオカメラ３５の先端の対物レンズに臨ませる孔の空いた全方位センサー６１が取り付けられている。この全方位センサー６１は、前方を向いた主反射鏡１５と、この主反射鏡１５から所定距離をおいて後方を向いた副反射鏡１６とからなり、これら主反射鏡１５と副反射鏡１６とは、半球面状の透明な透明カバー１８で覆われて結合されている。そしてこの透明カバー１８を介して壁面１１の側面画抽出部２０からの光が主反射鏡１５に入射すると、この主反射鏡１５での反射光が副反射鏡１６で反射され、ビデオカメラ３５に入射する。また、前記副反射鏡１６の中心部には、透過部７０が穿設され、この透過部７０には、凹レンズ１７が取り付けられ、副反射鏡１６の背面に設けられたフード１９の内側から壁面１１の正面画抽出部２１が凹レンズ１７に入射し、さらにビデオカメラ３５に入射する。
この全方位センサー６１は、例えば、ビデオカメラ３５の光軸Ｓに対して最大撮影角αｍａｘが１１５度程度から最小撮影角αｍｉｎが３０度程度までが可視範囲に構成されているものとする。

次に、本発明による管渠内画像中のクラック抽出方法の工程を図１乃至図４に基づき説明する。
（ａ）管渠の側方実像画の作成工程
速報ビデオカメラ３５は、図５に示すように、被検査物である管渠１０の内部中央で、かつ、中心軸Ｓに向けてセットする。このときのビデオカメラ３５で映した最大撮影角αｍａｘ＝９０度、最小撮影角αｍｉｎ＝４５度としたとき、側方の１フレームの実画像は、図１０(ｂ)に示すように、外周がドーナツ状の壁面画像７５で、中心部が前方監視画像７４となる。

（ｂ）展開図画像の作成工程
前記（ａ）工程で作成された壁面画像７５において、実画像データ上の座標点(ｘ，ｙ)に対応する展開図上の座標点(ｍ，ｎ)を展開処理によって求め、求めた座標データから展開図を作成すると、図６(ａ)に示すように、管渠１０の長さ方向に展開した展開図となる。

（ｃ）調整して連続する工程
全方位センサー６１を用いて管渠１０の壁面１１を撮影したので、管渠深さ方向の補正、中心点の補正、傾き補正の各処理をして正確な展開図を作成する。画像データの展開処理は、図６（ａ）のように、１フレーム毎に行うので、展開処理後の画像が管渠の奥になればなるほど情報が不足し歪んだ画像となる。この展開処理後の歪み部分を除去するために、図６（ｂ）に示すように、複数フレーム分の展開画像の合成を行う。合成の際、管渠１０の中心点が画像毎に異なることがあるので、データマッチングを行う。合成された展開図情報は、図６（ｃ）に示すように、連続した展開図となり、これが図示しない記憶部に記憶され、必要に応じてモニターにて表示される。この展開図において、５７は、管渠１０の継目、５９は、水面の跡、６０は、汚れ、１３は、取付け管跡、１４ｃは、展開図のクラックである。

（ｄ）継目間の展開図画像の読み込み工程
前記工程（ｃ）で得られた展開図から継目５７間の展開図画像を読み込む。例えば、図６（ｃ）における左から２番目の継目５７、５７間の展開図画像を読み込んだものとし、この画像の拡大図が図２（ｄ）に示される。この図２（ｄ）には、管渠１０の継目５７、汚れ６０、取付け管跡１３、展開図のクラック１４ｃ等の情報が映し出されている。

（ｅ）エッジの抽出工程
前記（ｄ）工程にて読み込まれた図２（ｄ）に示す画像のエッジを抽出する。エッジの抽出方法には、Ｃａｎｎｙ法、Ｄｅｒｉｃｈｅ法、Ｓｕｇｉｙａｍａ−Ａｂｅ法、Ｓｏｂｅｌ法等が知られているが、本発明では、Ｃａｎｎｙ法により抽出した結果、図２（ｅ）に示すようなエッジ画像が抽出される。即ち、図３（ａ）に示すような展開図画像において、走査線３６の信号は、図３（ｂ）のように、クラック１４ｃの隙間に生じた幅のある黒い影線、継目５７の突条部分に生じた影線、黒い汚れ６０、取付け管跡１３の黒い部分などが輝度の低い状態で出力される。この映像信号を微分処理すると、図３（ｃ）のように、エッジは、画像の変化点における微分波形として検出されるから、白から黒の変化点と、黒から白の変化点とでそれぞれエッジが抽出される。したがって、図２（ｅ）に示すようなエッジ画像が輪郭線として抽出される。

（ｆ）ノイズの削除工程
クラックは、ある長さを持つものであるから、一定面積以下の線分はノイズと判断して削除する。ノイズを削除した後の画像が図２（ｆ）に示される。

（ｇ）ｎ回の膨張により２本線を太い１本線にする工程
前記（ｆ）で得られた線画をｎ回の膨張処理をする。例えば、２回の膨張処理をすると、隣接する２本の線は、１本の太い線となる。即ち、クラック展開図のクラック１４ｃのエッジ抽出線は、所定の幅を持って隣接する長い２本の線として表わされるので、膨張処理をすることにより隣接する２本の線は、互いに接合して１本の太い線となる。この線の太さは、１本の線を膨張して得られた線の約２倍の太さとなる。

（ｈ）ｎ＋１回収縮して細い１本線にする工程
前記（ｇ）で得られた太い線をｎ＋１回、例えば３回収縮して細い１本線にする。隣接する２本の線を互いに接合して１本の太い線にしたものは、元の約４倍の太さになるので、３回収縮しても消滅することなく細い１本線になる。しかし、１本の線を２回膨張して太い線にしたものは、３回収縮することにより削除される。

（ｉ）線分判定処理をする工程
前記（ｈ）工程でもノイズが残るおそれがあるので、残っている線分の面積と長さの比を求め、ある一定値以下のものを削除する。このときの画像が図２（ｉ）で示される。

（ｊ）前記（ｉ）に対応した（ｇ）の画像を抽出する工程
前記（ｈ）及び（ｉ）工程で本来のクラックが削除されている可能性があるので、前記（ｇ）工程におけるｎ回（例えば２回）の膨張処理をした太い線と前記（ｉ）工程で得られた線分とを重ね合わせ、図２（ｉ）内の抽出領域と対応した場所の図２（ｇ）の抽出領域を抽出する（図２（ｊ））。この結果、クラック成分が収縮工程で消えるようなことがなくなる。

（ｋ）細線化した最終的な線的異常の抽出工程
図２（ｊ）の線分を、ｍ回（ｎ＜ｍ＜２ｎ）の収縮処理を行い、残っている部分の面積と長さの比を求め、ある一定値以下のものを除去し、細線化した最終的な線的異常なクラックを抽出し、必要に応じて前記図２（ｄ）に示す原展開図に重ねて表示する。このとき、抽出したクラックは、原展開図画像と明確に区別するために、例えば、赤色線で表示する（図２（ｋ））。

（ｌ）クラック幅の計算工程
前記（ｉ）工程で得られた画像を基に、各クラックの幅を求める。例えば、図４に示すように、各画素の斜線部分がクラックを表わしているものとしたとき、斜線部分における各画素の４方向の幅を求め、最小値をその幅とする。例えば、画素（ｉ＋４，ｊ＋５）において、ｘ方向、ｙ方向、右斜め４５度の方向、左斜め４５度の方向の４方向について連続する画素数を求めると、それぞれ３，５，３，３であるから、その中で最小値３をその点の幅とする。このようにして斜線ないのすべての最小値を求めたのが図４である。これらの数値のうち、連続する斜線部分における各画素の幅の最大値をクラックの幅とする。この図４では、画素の単位を１ｍｍとした場合、クラックの幅は、３ｍｍとなる。

（ｍ）クラックの判定工程
クラックの判定基準が次のようなものとすると、前記（ｌ）工程で求められたクラックの幅と基準値とを比較し、適切な措置が施される。
ランクＡ ５ｍｍ以上 緊急に措置する必要あるもの
ランクＢ ２ｍｍ以上 数年のうちに措置が必要なもの
ランクＣ ２ｍｍ未満 当面措置を必要としないもの

本発明による管渠内画像中のクラック抽出方法の一実施例を示す工程流れ図である。 本発明による管渠内画像中のクラック抽出方法の工程の流れに伴なう画像の変化を示す説明図である。 本発明による管渠内画像中のクラック抽出方法におけるエッジ抽出のための説明図である。 クラック幅の計算の説明図である。 本発明の管渠内画像中のクラック抽出方法に利用したビデオカメラ３５の断面説明図である。 管渠内面画像から展開図を作成する順序を示すもので、（ａ）は、１フレーム分の展開図、（ｂ）は、複数フレーム分の展開図、（ｃ）は、処理対象情報付加した展開図である。 管渠内面画像を処理する装置のビデオカメラ３５を説明するためのもので、（ａ）は、ビデオカメラ３５の先端に全方位センサーとしての魚眼レンズ６１を取り付けた状態の説明図、（ｂ）は、最大撮影角αｍａｘと、最小撮影角αｍｉｎと、可視範囲の説明図、（ｃ）は、ビデオカメラ３５に映し出された画像の投影図である。 ビデオカメラ３５を管渠１０にセットした状態の斜視図である。 （ａ）は、実管渠１０の展開前の実画像データ図、（ｂ）は、展開後の展開図である。 管渠内面画像を処理する装置におけるビデオカメラ３５の他の実施例を示すもので、（ａ）は、魚眼レンズの前方監視画像を映し出すための説明図、（ｂ）は、表示画面６９に壁面画像７５と前方監視画像７４を映し出した状態の説明図、（ｃ）は、前方監視画像７４を拡大して映し出した説明図、（ｄ）は、前方監視画像７４の領域を広げて映し出した説明図である。

符号の説明

１０…管渠、１１…壁面、１３…取付け管、１４…クラック、１４ａ…実管渠のクラック、１４ｂ…ビデオカメラで映した画像のクラック、１４ｃ…展開図のクラック、１５…主反射鏡、１６…副反射鏡、１７…凹レンズ、１８…透明カバー、１９…フード、２０…側面画抽出部、２１…正面画抽出部、３５…ビデオカメラ、３６…走査線、５７…継目、５９…水面の跡、６０…汚れ、６１…全方位センサー（２葉双曲面鏡又は魚眼レンズ）、６２…リレーレンズ、６３…イメージセンサ、６４…照明灯、６５…反射面、６６…透過面、６７…反射面、６８…入射面、６９…画面、７０…透過部、７１…ズームレンズ、７２…広角レンズ、７３…非映写部、７４…前方監視画像、７５…壁面画像。

Claims (5)

1. 管渠の実像画から展開図画像を作成する展開図工程と、作成された展開図画像からクラックの抽出個所を読み込むクラック抽出個所読み込み工程と、読み込まれた画像のエッジを抽出するエッジ抽出工程と、一定面積以下の線分をノイズと判断して削除するノイズ削除工程と、前記工程で得られた線分をｎ回の膨張により２本線を太い１本線にする膨張工程と、前記工程で得られた太い線を膨張回数よりも多い回数だけ収縮して細い１本線にする収縮工程とからなることを特徴とする管渠内画像中のクラック抽出方法。
2. 管渠の実像画から展開図画像を作成する展開図工程と、作成された展開図画像からクラックの抽出個所を読み込むクラック抽出個所読み込み工程と、読み込まれた画像のエッジを抽出するエッジ抽出工程と、一定面積以下の線分をノイズと判断して削除するノイズ削除工程と、前記工程で得られた線分をｎ回の膨張により２本線を太い１本線にする膨張工程と、前記工程で得られた太い線を膨張回数よりも多い回数だけ収縮して細い１本線にする収縮工程と、この収縮工程で得られた線分の面積と長さの比を求め、一定値以下のものを削除する線分判定処理工程と、この線分判定処理工程で得られた線分と前記膨張工程で得られた太い線を重ね合わせ、この線分判定処理工程で得られた線分の抽出領域と対応した前記膨張工程で得られた太い線の抽出領域を抽出する抽出工程と、この抽出工程の線分を収縮して細線化した線的異常なクラックを抽出するクラック抽出工程とからなることを特徴とする管渠内画像中のクラック抽出方法。
3. 管渠の実像画から展開図画像を作成する展開図工程と、作成された展開図画像からクラックの抽出個所を読み込むクラック抽出個所読み込み工程と、読み込まれた画像のエッジを抽出するエッジ抽出工程と、一定面積以下の線分をノイズと判断して削除するノイズ削除工程と、前記工程で得られた線分をｎ回の膨張により２本線を太い１本線にする膨張工程と、前記工程で得られた太い線を膨張回数よりも多い回数だけ収縮して細い１本線にする収縮工程と、この収縮工程で得られた線分の面積と長さの比を求め、一定値以下のものを削除する線分判定処理工程と、この線分判定処理工程で得られた線分と前記膨張工程で得られた太い線を重ね合わせ、この線分判定処理工程で得られた線分の抽出領域と対応した前記膨張工程で得られた太い線の抽出領域を抽出する抽出工程と、この抽出工程の線分を収縮して細線化した線的異常なクラックを抽出するクラック抽出工程と、このクラック抽出工程で得られた画像を基に各クラックの幅を求めるクラック幅の演算工程と、この演算工程で求められたクラックの幅と基準値とを比較判定するクラックの判定工程とからなることを特徴とする管渠内画像中のクラック抽出方法。
4. クラック幅の演算工程は、クラックを表わしている各画素の各点におけるｘ方向、ｙ方向、右斜め４５度の方向、左斜め４５度の方向の４方向について連続する画素数を求め、その中で最小値３をその点の幅とし、これらの数値のうち最大値をクラックの幅とすることを特徴とする請求項３記載の管渠内画像中のクラック抽出方法。
5. エッジの抽出工程は、Ｃａｎｎｙ法により行なうようにしたことを特徴とする請求項１，２、３又は４記載の管渠内画像中のクラック抽出方法。

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