JP2019011995A - 剛性検出装置、剛性検出方法、及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】測定対象を撮影した撮像画像を利用して、測定対象の剛性をより精度よく、かつより高速に検出する剛性検出装置等を提供する。【解決手段】測定対象を加振して撮影された撮像画像に基づいて、測定対象の剛性を検出する剛性検出装置１０であり、撮像部２０によって所定時間ごとに連続して撮影された測定対象の複数の撮像画像を取得する画像情報取得部３５と、複数の撮像画像に基づいて、測定対象の複数の測定点の基準位置からの変位情報を算出する変位情報算出部３６と、この変位情報に基づいて算出した測定対象のたわみ、及び有限要素解析によるたわみに基づいて、測定対象の剛性を推定する剛性推定部３７と、を備えて構成される。【選択図】図２

Description

本発明は、剛性検出装置、剛性検出方法、及びプログラムに関するものである。

特許文献１，２に開示されているように、コンクリート構造物の表面を打撃した際に内部を伝播する弾性波速度を計測することで、コンクリートの強度などの物性を把握する方法が知られている。

特許文献１の弾性波速度比による床版の劣化度診断法には、弾性波速度の低下からひび割れや劣化の進行度合いを推定する方法が示されている。この文献には、衝撃弾性波を発生させる方法として、鋼製ハンマで床版を打撃する方法が記載されている。

特許文献２には、橋梁やトンネルの壁面の簡単な加振方法として、火薬を目標点に向けて投てきすることで、検査員の手が容易に届かない場所であっても大きな加振力を発生させることができる方法が記載されている。

一方、特許文献３に開示されているように、橋梁や建物の壁面等の測定対象に設置した反射体（ターゲット）に向けてレーザ光を出射し、反射されてきたレーザ光を受光することで測定対象の振動やたわみを非接触で測定する装置が知られている。

コンクリート構造物等では、ひび割れや、局所的な劣化、損傷等が発生した場合、その箇所の剛性が変化することが知られている。そのため、この剛性を精度よく検出する技術の開発が望まれている。また、昨今では４Ｋ高速度カメラ等、高画質で高サンプリングレートのビデオカメラの普及により、撮像された画像データを解析することで、様々な物体の多様な動作を検出する技術が開発され、測定対象の損傷検知や状態評価等のための剛性の検出への活用が期待されている。

特開２０１４−１４９２８５号公報 特開２０１５−２０３５７２号公報 特開２０１７−５３７７２号公報

しかしながら、特許文献１−３に記載の従来技術では、測定対象にセンサやターゲットを取り付ける必要があり、長大橋や斜張橋の斜材（ケーブル）などが測定対象となった場合、これらの取り付けが困難となる。一方、４Ｋ高速度カメラ等を用いた場合、ターゲット等の設置は不要となるが、画像データ量が膨大であり、測定対象の剛性を高速に検出するのが困難となるおそれがある。

本発明は上記事情に鑑みてなされたものであって、測定対象を撮影した撮像画像を利用して、測定対象の剛性をより精度よく、かつより高速に検出することができる剛性検出装置を提供することを目的としている。

前記目的を達成するために、本発明の剛性検出装置は、測定対象を加振して撮影された撮像画像に基づいて、前記測定対象の剛性を検出する剛性検出装置であって、所定時間ごとに連続して撮影された前記測定対象の複数の撮像画像を取得する画像情報取得部と、前記複数の撮像画像に基づいて、前記測定対象の複数の測定点の基準位置からの変位情報を算出する変位情報算出部と、前記変位情報に基づいて算出した前記測定対象のたわみ、及び有限要素解析によるたわみに基づいて、前記測定対象の剛性を推定する剛性推定部と、を備えたことを特徴とする。

ここで、前記剛性推定部は、たわみの最大値が得られた時刻の全節点での前記測定対象のたわみと、有限要素解析によるたわみとの二乗平均誤差を算出し、前記二乗平均誤差が、前回算出した二乗平均誤差より小さくなる間は、剛性の値を所定の初期値から所定ずつ変動させて更新し、所定回数以上更新されなかったときの剛性の値を、前記測定対象の剛性とする構成とすることができる。または、前記剛性推定部は、たわみの最大値が得られた時刻の全節点での前記測定対象のたわみと、有限要素解析によるたわみに基づいて、隣接する節点間の曲率をそれぞれ算出し、各節点における前記測定対象の曲率と、前記有限要素解析の曲率との二乗平均誤差を算出し、前記二乗平均誤差が、前回算出した二乗平均誤差より小さくなる間は、剛性の値を所定の初期値から所定ずつ変動させて更新し、所定回数以上更新されなかったときの剛性の値を、前記測定対象の剛性とする構成とすることができる。さらには、前記剛性推定部によって推定された前記測定対象の剛性に基づいて、前記測定対象の状態を検出する状態検出部を、備えた構成とすることができる。

また、本発明の剛性検出方法は、上述のような剛性検出装置で行われる剛性検出方法であって、所定時間ごとに連続して撮影された測定対象の複数の撮像画像を取得する工程と、前記複数の撮像画像に基づいて、前記測定対象の複数の測定点の基準位置からの変位情報を算出する工程と、前記変位情報に基づいて算出した前記測定対象のたわみ、及び有限要素解析によるたわみに基づいて、前記測定対象の剛性を推定する工程と、を有することを特徴とする。

また、本発明のプログラムは、コンピュータを、所定時間ごとに連続して撮影された測定対象の複数の撮像画像を取得する手段と、前記複数の撮像画像に基づいて、前記測定対象の複数の測定点の基準位置からの変位情報を算出する手段と、前記変位情報に基づいて算出した前記測定対象のたわみ、及び有限要素解析によるたわみに基づいて、前記測定対象の剛性を推定する手段として機能させるためのプログラム手段として機能させるためのプログラムである。

このように構成された本発明によれば、所定時間ごとに連続して撮影された測定対象の複数の撮像画像に基づいて、測定対象の複数の測定点の変位情報を算出し、この変位情報に基づいて、測定対象のたわみ形状を算出する。そして、算出された測定対象のたわみと、有限要素解析によるたわみに基づいて、測定対象の剛性分布を推定する。したがって、測定対象を撮影した撮像画像を利用して、測定対象の剛性をより精度よく、かつより高速に検出することが可能となる。

また、剛性推定部は、測定対象のたわみと、有限要素解析によるたわみとの二乗平均誤差を算出し、この二乗平均誤差に基づいて測定対象の剛性を推定する構成であれば、測定対象の全体剛性を検出することができる。この剛性を観取した測定者は、測定対象の全体的な剛性の状態を的確に把握することができる。また、剛性推定部は、測定対象のたわみと、有限要素解析によるたわみに基づいて、それぞれの曲率を算出し、測定対象の曲率と有限要素解析の曲率との二乗平均誤差を算出し、この二乗平均誤差に基づいて測定対象の剛性を推定する構成であれば、測定対象の局所剛性を検出することができる。この剛性を観取した測定者は、測定対象のひび割れ、局所的な劣化や損傷等が発生した箇所を的確に特定することができる。また、剛性推定部によって推定された測定対象の剛性に基づいて、測定対象の状態を検出する状態検出部を備えた構成であれば、測定対象のひび割れ、局所的な劣化や損傷等を的確かつ自動的に検出して測定者に提示することができる。

第１実施形態の剛性検出装置の全体構成及び剛性検出状況を説明するための図である。 図１に示す剛性検出装置の機能を表す機能ブロック図である。 模型橋梁を衝撃加振し、各測定点で測定された変位データに基づいて生成された三次元画像の一例と、その剛体性変形成分及び曲げ変形成分とを表す図である。 全体剛性（ＥＩ）の推計手順を説明するための図である。 局所剛性（ＥＩ）の推計手順を説明するための図である。 第１実施形態の剛性検出装置で実行される剛性検出方法の工程の一例を示すフローチャートである。 全体剛性推計の工程の一例を示すフローチャートである。 局所剛性推計の工程の一例を示すフローチャートである。

（第１実施形態）
以下、本発明の第１実施形態について、図面を参照しながら説明する。図１は、第１実施形態の剛性検出装置１０の全体構成及び測定状況を説明するための図である。また、図２は、剛性検出装置１０の機能を表す機能ブロック図である。

本実施形態の剛性検出装置１０は、測定対象の振動や変形等の変位を測定し、この変位に基づいて、測定対象の剛性を推定（検出）する。測定対象は、橋梁の橋桁等の梁状構造物、建築物若しくは擁壁等の構造物又は地面、斜面若しくは岩盤等の地物など、変位が生じるものであればいずれの構造又は形態であってもよい。

図１では、測定対象として、コンクリート鉄道橋のような橋梁１のＲＣ桁２を例示している。このＲＣ桁２は、平面視長方形状のコンクリート構造物であり、橋脚３，３間に架け渡されている。ＲＣ桁２では、例えば列車Ｔ等の走行による衝撃等で、ひび割れが発生したり、局所的な劣化や損傷が発生したりすることがある。ＲＣ桁２は、長手方向（線路方向）に同じ断面形状を有するため、ひび割れ等が発生した箇所のみの剛性が変化（低下）する。

また、測定対象が斜張橋の斜材（ケーブル）などの細長い物であってもよい。例えば、測定対象が斜張橋や長大橋であった場合に、剛性を検出したい箇所を撮影しにくいことがある。そのような場合に、例えば斜材を撮影した撮像画像を利用することができる。

本実施形態の剛性検出装置１０は、図１に示すように、測定対象となる構造物の撮像画像を所定時間ごとに連続して撮影する撮像部２０と、撮像部２０から逐次入力される撮像画像に基づいて、測定対象の変位を算出し、変位に基づいて剛性を検出する演算部３０と、撮像部２０及び演算部３０とを接続するケーブル４０と、を備えて構成される。

本実施形態では、撮像部２０と演算部３０とはケーブル４０を介して撮像画像等を送受信しているが、これに限定されるものではない。例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等の近距離無線通信や、ＷｉＦｉ（登録商標）等の無線ＬＡＮ通信を利用して画像データを送受信する構成とすることもできる。

また、本実施例では、ＲＣ桁２をハンマ５０で叩いて衝撃加振を行う。ハンマ５０には、加速度センサ等のセンサ部５１が設けられている。センサ部５１は、演算部３０と上述のような無線通信で接続され、ハンマ５０による衝撃加振を検知して、衝撃加振の時刻データや物性データ等を演算部３０へ出力するようになっている。なお、演算部３０とセンサ部５１とを有線で接続してもよい。

撮像部２０は、構造物の被写体像を形成する撮像光学系と、この被写体像を電気信号に変換して出力するＣＣＤやＣＭＯＳ等の撮像素子と、などを備えて構成される。撮像部２０としては、構造物の撮像画像を、所定時間ごとに連続して撮影し、画像データとして出力することができれば、特に限定されるものではないが、精度よく変位を測定するために、高画質で高サンプリングレートのデジタルビデオカメラを使用することが望ましい。より具体的には、解像度が７２０×４８０以上で、サンプリング周波数（フレームレート周波数）が６０Ｈｚ以上のデジタルビデオカメラなどを使用することが望ましい。本実施形態では、解像度が１，９２０×６００で、サンプリング周波数１２０Ｈｚの高解像度で高サンプリングレートのデジタルビデオカメラを使用している。

撮像部２０で撮影される撮像画像は、所定時間ごとに連続して撮影された静止画像であってもよいし、動画像のフレーム画像であってもよい。

撮像部２０は、測定者に保持されて撮影が行われるものでもよいが、本実施形態では、図１に示すように、撮像部２０を三脚部２１によって支持し、地面等に固定した状態で撮影を行うことで、ブレ等を抑制している。なお、撮像部２０をドローン等の小型無人航空機等に搭載して、空中から構造物等の測定対象を撮影する構成とすることもでき、測定者が近づきにくい斜張橋や長大橋等でも容易に撮影することができる。

演算部３０としては、例えば、液晶ディスプレイ等の表示部３１と、キーボードやマウス等の操作部３２を備え、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ等を内蔵したパーソナルコンピュータ（ＰＣ）を使用することができる。ＰＣとしては、デスクトップ型ＰＣを使用してもよいが、軽量で携帯性に優れることから、本実施形態では、ノート型ＰＣを使用している。

図２に示すように、演算部３０は、剛性検出装置１０全体の動作を制御する制御部（ＣＰＵ）３３と、ＲＡＭ、ＲＯＭ、フラッシュメモリ、ＨＤＤ等からなり各種プログラムやデータを記憶する記憶部３４と、などを備えている。制御部３３は、記憶部３４に記憶されたプログラムに従って、剛性検出装置１０全体を制御する。また、制御部３３は、記憶部３４に記憶された剛性検出プログラムに従って、剛性検出方法を実行する。すなわち、制御部３３は、画像情報取得部３５、変位情報算出部３６、剛性推定部３７、状態検出部３８、表示画像生成部３９としても機能する。

画像情報取得部３５は、撮像部２０から入力される測定対象の撮像画像の画像データを取得する。このとき、画像情報取得部３５は、取得した画像データに対して、必要な画像処理や加工（例えば、座標変換、コントラスト調整、色変換、明るさ調整、フィルタ処理等）を施す。取得した画像データは、記憶部３４に記憶されて、変位情報算出部３６に受け渡される。なお、記憶部３４への記憶は、揮発メモリに一時的に記憶されるものであってもよいし、不揮発メモリに記憶されるものであってもよい。以降で説明する変位データ、たわみデータ、表示画像データ等についても同様である。

変位情報算出部３６は、画像情報取得部３５で取得した所定時間ごとの複数の画像データについて、適宜の画像解析ツールを用いて、画像データごとに、測定対象の複数の測定点の、予め決められた所定の基準位置からの変位情報（変位データ）を算出する。これにより、複数の測定点の変位データを取得することができる。つまり、変位データは、空間方向（測定点の位置の方向）と時間方向（撮影の時間軸方向）とを有する時空間データとして表される。算出された変位データは、記憶部３４に記憶されて剛性推定部３７に受け渡される。

変位に基づいて、より精度よく剛性を検出するために、例えば、ＲＣ桁２の長手方向の多数の箇所を、測定点とすることが望ましい。より具体的には、測定点を１００点よりも多くすることが望ましく、２００点以上とすることがより望ましく、いわゆる大規模多点の変位データを測定することが望ましい。高画質で高サンプリングレートの撮像部２０で撮影した撮像画像を用いることによって、このような大規模多点での変位データを取得することができる。この大規模多点での変位データに基づいて、より精度よく剛性を検出することができる。

剛性推定部３７は、変位情報算出部３６で算出した変位データに基づいて、たわみ形状を抽出し、このたわみ形状に基づいて、有限要素法を用いた数値解析によって構造物の剛性分布を推定する。

橋梁のような梁状構造物は、ひび割れが発生したり、局所的な劣化や損傷が発生したりすると、その箇所の剛性のみが局所的に変化（低下）することが知られている。このような局所的な剛性の変化は、固有振動数や振動モード形により検知する試みがなされているが、感度が低く精度よく検知することが困難であった。また、振動モード形の高精度な測定には高密度なセンサの配置が必要であり、既存のセンサでは取得が困難であった。さらに、振動モード形では波形データからの同定誤差の影響も大きく、ひび割れ等による変化の検出は困難であった。

そこで、発明者は、撮像部２０で撮影された高画質で高サンプリングレートの撮像画像に基づいて得られた大規模多点の変位データのうち、衝撃加振時のたわみ形状に着目した。このたわみ形状を利用し、有限要素法を用いた数値解析によって、測定対象の長手方向の剛性分布を精度よく推定できることを知見し、本願発明をするに至った。

状態検出部３８は、剛性推定部３７により推定された剛性分布に基づいて、ＲＣ桁２にひび割れ、局所的な劣化、損傷等が発生しているか否かの判定、さらには発生箇所の特定等を行って、ＲＣ桁２の状態を検出する。

表示画像生成部３９は、剛性推定部３７により推定された剛性分布や、状態の検出結果を表す画像を生成し、表示部３１に表示する。

次に、本実施形態の剛性検出装置１０で行われる剛性検出方法について、図６−図８のフローチャートに基づき説明する。剛性検出に際して、まず、図１に示すように、剛性の検出対象である橋梁１のＲＣ桁２の全体像を撮像部２０で撮影できる位置に、剛性検出装置１０を設置する。その後、演算部３０を起動して、操作部３２を操作すること等により、剛性検出プログラムを起動するとともに、撮像部２０を起動してＲＣ桁２の撮影を開始する。ここでは、動画像を撮影するものとする。

そして、ハンマ５０にてＲＣ桁２の長手方向の中央を衝撃加振する。この衝撃加振によってＲＣ桁２が振動する様子を撮像部２０で撮影する。撮影画像の画像データが撮像部２０から演算部３０に出力されることで、剛性検出処理が開始される。この画像データの出力は、動画像の撮影に対応してリアルタイムに行われるものであってもよいし、予め決められた時間の動画像の撮影が完了した後に、一括出力するものであってもよい。また、センサ部５１で検出された衝撃加振時の時刻データ等も、演算部３０に出力される。

剛性検出処理では、図６に示すように、まず、ステップＳ１で、画像情報取得部３５が、センサ部５１からの時刻データに基づいて、撮像部２０からの衝撃加振後に撮影された動画像の画像データ（フレーム画像データ）を取得する。画像データには、必要な画像処理や加工処理が施される。次のステップＳ２では、変位情報算出部３６が、ステップＳ１で取得した画像データに基づいて、画像解析によってフレームごとに、複数の測定点（例えば、２００点以上）における変位データを算出し、記憶部３４に記憶する。

次のステップＳ３では、剛性推定部３７が、ステップＳ２で算出された複数の測定点での時系列の変位データ（大規模多点変位データ）を、行数を時間、列数を空間とした行列として記憶部３４から読み込む。次いでステップＳ４で、センサ部５１からの衝撃加振の時刻データを取得し、ステップＳ５へと進む。

ステップＳ５で、剛性推定部３７は、読み込んだ変位データと衝撃加振の時刻データに基づいて、ＲＣ桁２のたわみ形状を取得する。図３に、変位データを時間軸、空間軸及び変位軸の３次元空間にプロットして得られた、たわみ形状のイメージ（三次元画像）を示す。図３中、「Disp」は変位を表し、「Frame num.」はフレームNo、すなわち時間を表し、「Measurement points」は測定点の位置、すなわち空間を表す。

そして、ステップＳ６で、衝撃加振時のたわみ形状、つまりたわみの最大値が得られた時刻でのたわみ形状（図３に太実線で示された曲げ変形成分）から、剛体回転及び剛体平進成分（図３に細実線で示された剛体変形成分）を除去する。具体的には、衝撃加振時の左右支点上の２点を結ぶ直線の傾きと切片を算出し、たわみ形状から引くことで、曲げ成分のみを抽出する。そのため、測定対象の剛性の算出精度を向上させることができる。

次いで、ステップＳ７で、梁モデルを用いて、抽出した曲げ成分のたわみ形状の計測点数と節点数に基づいて、有限要素法（ＦＥＭ）による数値解析を行う。以下、この有限要素解析の梁モデル又は結果を、「有限要素梁モデル」という。

その後、ステップＳ８へと進み、曲げ剛性の初期値ＥＩ０を任意に設定し、以下のステップＳ９の全体剛性推計と、ステップＳ１０の局所剛性推計の二段階の処理を行って、各々剛性を推定する。なお、本実施形態では、ステップＳ９、Ｓ１０の双方を実行しているが、いずれか一方を実行し、全体剛性と局所剛性のいずれか一方を推計してもよい。

ステップＳ９の第一段階処理（全体剛性推計）の手順を、図７のフローチャートに沿って説明する。また、図４に、全体剛性（ＥＩ）の推計手順を説明するための図を示す。この図４の紙面上部に、測定対象のＲＣ桁２の概略図を示し、測定対象の曲げ変形成分のたわみ（以下、「測定曲げ成分のたわみ」という）を一点鎖線で示す。図４の紙面下部に、有限要素梁モデルのたわみを実線で示す。このステップＳ９では、測定曲げ成分のたわみと、有限要素梁モデルのたわみを比較することで、全体剛性（ＥＩ）を推計する。

具体的に、以下の手順に従って第一段階処理を行う。
１．有限要素梁モデルに対して、ＲＣ桁２の衝撃加振位置と同様の位置に大きさ１の荷重を載荷し、有限要素梁モデルのたわみ形状を算出する（ステップＳ９１）。
２．補正係数を、下記数式を用いて算出する（ステップＳ９２）。
補正係数＝（測定曲げ成分のたわみ最大値）／（有限要素梁モデルのたわみ最大値）
３．ステップＳ９１で得られた有限要素梁モデルのたわみ最大値が、測定曲げ成分のたわみ最大値と等しくなるように、有限要素梁モデルの各節点の変位にステップＳ９２で得られた補正係数を乗じる（ステップＳ９３）。
４．測定曲げ成分のたわみ最大値が得られた時刻の全節点での測定曲げ成分のたわみと有限要素梁モデルのたわみの二乗平均誤差（現在）を算出する（ステップＳ９４）。
５．全節点のＥＩ値を、現在のＥＩから徐々に変動させるため、まず、新しいＥＩ値を算出する。新しいＥＩ値は、例えば前のＥＩ値を平均してもよいし、前のＥＩ値の１０％を標準偏差とする正規分布から発生させてもよく、ＥＩをランダムに変動させることができる（ステップＳ９５）。
６．上記ステップＳ９５で算出した新しいＥＩ値で再びたわみ（有限要素梁モデル）を計算し、補正係数を乗算して補正を行い、測定曲げ成分のたわみと有限要素梁モデルのたわみの二乗平均誤差（新）を算出する（ステップＳ９６）。
７．上記ステップＳ９６で算出された二乗平均誤差が、現在のＥＩ値の二乗平均誤差よりも小さくなるか判定し（ステップＳ９７）、小さくなると判定された場合（ＹＥＳ）、新しいＥＩ値を次のＥＩ値としてステップＳ９５に戻り、ＥＩ値を更新する。
８．上記ステップＳ９７の判定で、小さくならないと判定された場合（ＮＯ）、次にＥＩ値の更新が所定回数以上（例えば２０回以上）されていないかを判定し（ステップＳ９８）、更新が所定回数以上されていると判定された場合（ＮＯ）、ステップＳ９５に戻ってＥＩ値を更新する。
９．上記ステップＳ９８の判定で、ＥＩ値の更新が所定回数以上されていないと判定された場合（ＹＥＳ）、ＥＩ値が収束したとして、その時のＥＩ値を全体剛性とする（ステップＳ９９）。

次にステップＳ１０の第二段階処理（局所剛性推計）の手順を、図８のフローチャートに沿って説明する。また、図５に、局所剛性（ＥＩ）の推計手順を説明するための図を示した。この図５の紙面左上部に、測定対象のＲＣ桁２の概略図を示し、測定たわみ成分及び曲率に変換した測定たわみ成分を一点鎖線で示す。また、図５の紙面左下部に、有限要素梁モデルのたわみ及び曲率に変換した有限要素梁モデルのたわみを実線で示す。また、図５の紙面右に、測定たわみ成分の曲率（一点鎖線）と、有限要素梁モデルの曲率（実線）とを重畳した図を示す。ステップＳ１０では、測定たわみ成分の曲率と、有限要素梁モデルの曲率とを比較することで、局所剛性（ＥＩ）を推計する。

具体的に、以下の手順に従って第二段階処理を行う。なお、ステップＳ９とステップＳ１０とをともに実行するときには、下記ステップＳ１０１−Ｓ１０４を省略して、上記ステップＳ９１−Ｓ９４で算出された値を用いてもよい。
１．上記ステップＳ９の全体剛性推計で得られたＥＩを有する有限要素梁モデルに、ＲＣ桁２の衝撃加振位置と同様の位置に大きさ１の荷重を載荷し、たわみ形状を算出する（ステップＳ１０１）。
２．補正係数を、下記数式を用いて算出する（ステップＳ１０２）。
補正係数＝（測定曲げ成分のたわみ最大値）／（有限要素梁モデルのたわみ最大値）
３．ステップＳ１０１で得られた有限要素梁モデルのたわみ最大値が、測定曲げ成分のたわみ最大値と等しくなるように、有限要素梁モデルの各節点の変位に上記ステップＳ１０２で得られた補正係数を乗じる（ステップＳ１０３）。
４．測定曲げ成分のたわみ最大値が得られた時刻の全節点での測定曲げ成分のたわみと有限要素梁モデルのたわみの二乗平均誤差（現在）を算出する（ステップＳ１０４）。
５．測定曲げ成分のたわみ及び有限要素梁モデルのたわみに対して、隣り合う節点間の差分（曲率）をそれぞれ計算する（ステップＳ１０５）
６．各節点において算出した測定曲げ成分の曲率及び有限要素梁モデルの曲率の二乗誤差（現在）を算出する（ステップＳ１０６）。
７．誤差の大きい節点に対応する要素のＥＩ値を変動させるため、まず、新しいＥＩ値を算出する。新しいＥＩ値は、例えば前のＥＩ値を平均してもよいし、前のＥＩ値の１０％を標準偏差とする正規分布から発生させてもよく、ＥＩをランダムに変動させることができる（ステップＳ１０７）。
９．上記ステップＳ１０７で算出した新しいＥＩ値で再びたわみ（有限要素梁モデル）を計算し、補正係数を乗算して補正を行い、測定曲げ成分の曲率と有限要素梁モデルの曲率の二乗平均誤差（新）を算出する（ステップＳ１０８）。
１０．上記ステップＳ１０８で算出された二乗平均誤差（新）が二乗平均誤差（現在）よりも小さくなるか判定し（ステップＳ１０９）、小さくなると判定された場合（ＹＥＳ）に、新しいＥＩ値を、選択した要素の次のＥＩ値としてステップＳ１０５に戻り、ＥＩ値を更新する。
１１．上記ステップＳ１０９の判定で、小さくならないと判定された場合（ＮＯ）、ＥＩ値の更新が所定回数以上（例えば２０回以上）されていないかを判定し（ステップＳ１１０）、更新が所定回数以上されていると判定された場合（ＮＯ）、ステップＳ１０５に戻ってＥＩ値を更新する。
１２．上記ステップＳ１１０の判定で、ＥＩ値の更新が所定回数以上されていないと判定された場合（ＹＥＳ）、ＥＩ値が収束したとして、その時のＥＩ値を局所剛性とする（ステップＳ１１１）。

以上、ステップＳ９の全体剛性推計、ステップＳ１０の局所剛性推計の処理が終了したら、ステップＳ１１へと進む（図６参照）。このステップＳ１１では、状態検出部３８が、ステップＳ９、Ｓ１０で推計された全体剛性分布や局所剛性分布に基づいて、ひび割れ、局所的な劣化、損傷等が発生しているか否かを判定し、発生している場合は発生箇所を特定して、ＲＣ桁２の状態を検出する。図４、図５の例では、全体剛性分布又は局所剛性分布から、ＲＣ桁２の中央付近に損傷が生じていることを検出できる。

状態を検出したら、次にステップＳ１２へと進む。このステップＳ１２では、表示画像生成部３９が、剛性推定部３７により推定された全体剛性分布、局所剛性分布、検出された状態など、剛性の検出結果を表す画像を生成する。例えば、測定対象のＲＣ桁２の概略図（図４、図５参照）、剛性分布の数値、損傷等の状態、損傷等の発生箇所等を表した画像を生成し、表示部３１に表示する。

なお、表示画像生成部３９は、検出結果とともに、図３に示すような変位の三次元画像を表示部３１に表示するものとすれば、測定者に変形を視覚的に認識させることができる。このとき、変位の大きさにより表示カラーを変化させてグラデーション化したり、グラフの重なっている部分を半透明化したりすることで、可視性を向上させることができる。

次に、本実施形態の作用を説明する。本実施形態の剛性検出装置１０は、撮像部２０によって所定時間ごとに連続して撮影された測定対象の複数の画像データ（撮像画像）を取得する画像情報取得部３５と、複数の画像データに基づいて、測定対象の複数の測定点の基準位置からの変位データ（変位情報）を算出する変位情報算出部３６と、変位情報に基づいて算出した測定対象のたわみ、及び有限要素解析によるたわみに基づいて、測定対象の剛性を推定する剛性推定部３７と、を備えている。

また、本実施形態の剛性検出方法は、本実施形態の剛性検出装置１０で行われ、撮像部２０によって所定時間ごとに連続して撮影された測定対象の複数の撮像画像を取得する工程と、複数の撮像画像に基づいて、測定対象の複数の測定点の基準位置からの変位情報を算出する工程と、変位情報に基づいて算出した測定対象のたわみ、及び有限要素解析によるたわみに基づいて、測定対象の剛性を推定する工程と、を有している。

また、本実施形態のプログラムは、コンピュータを、所定時間ごとに連続して撮影された測定対象の複数の撮像画像を取得する手段と、複数の撮像画像に基づいて、測定対象の複数の測定点の基準位置からの変位情報を算出する手段と、変位情報に基づいて算出した測定対象のたわみ、及び有限要素解析によるたわみに基づいて、測定対象の剛性を推定する手段として機能させるためのプログラムである。

したがって、本実施形態では、撮像部２０での撮像画像を利用することで、従来のようなターゲットが不要となるとともに、多くの測定点での変位データを取得することができる。特に、高画質で高サンプリングレートの撮像部２０を使用することで、大規模多点の変位データ（いわゆるビッグデータ）を取得することができる。このような大規模多点の変位データ（ビックデータ）に基づいてたわみ形状を算出し、このたわみ形状に基づいて、有限要素法を用いた数値解析を行うことで、測定対象の剛性を精度よく検出することができる。また、大規模多点の変位データであっても、有限要素による数値解析を行うことで、測定対象の剛性を高速に検出することができる。また、高度なセンサ等も不要となる。したがって、測定対象の剛性をより精度よく、かつより高速に検出することが可能な剛性検出装置１０、剛性検出方法及びプログラムを提供することができる。また、この剛性に基づいて、測定対象のひび割れ、局所的な劣化、損傷等が発生状態や、発生箇所などを精度よく検出することも可能となる。

また、本実施形態では、剛性推定部３７は、たわみの最大値が得られた時刻の全節点での測定対象のたわみと、有限要素解析によるたわみとの二乗平均誤差を算出し、二乗平均誤差が、前回算出した二乗平均誤差より小さくなる間は、剛性の値を所定の初期値から所定ずつ変動させて更新し、所定回数以上更新されなかったときの剛性の値を、測定対象の剛性（全体剛性）とする構成である。この剛性を観取した測定者は、測定対象の全体的な剛性の状態を把握することができる。

また、本実施形態では、剛性推定部３７は、たわみの最大値が得られた時刻の全節点での測定対象のたわみと、有限要素解析によるたわみに基づいて、隣接する節点間の曲率をそれぞれ算出し、各節点における測定対象の曲率と、有限要素解析の曲率との二乗平均誤差を算出し、二乗平均誤差が、前回算出した二乗平均誤差より小さくなる間は、剛性の値を所定の初期値から所定ずつ変動させて更新し、所定回数以上更新されなかったときの剛性の値を、測定対象の剛性（局所剛性）とする構成である。この剛性を観取した測定者は、測定対象のひび割れ、局所的な劣化や損傷等が発生した箇所を的確に特定することができる。

また、本実施形態では、剛性推定部３７によって推定された測定対象の剛性に基づいて、測定対象の状態を検出する状態検出部３８を備えた構成である。これにより、測定対象のひび割れ、局所的な劣化や損傷等を的確かつ自動的に検出して測定者に提示することができる。

以上、図面を参照して、本発明の実施形態を詳述してきたが、具体的な構成は、これらの実施形態に限らず、本発明の要旨を逸脱しない程度の設計的変更は、本発明に含まれる。

例えば、上記各実施形態では、剛性検出装置１０が撮像部２０を備え、この撮像部２０で撮影した撮像画像が演算部３０に逐次入力される構成となっているが、この構成に限定されるものではない。演算部３０が撮像画像を取得できればよく、例えば、撮像部２０で撮影した撮像画像を撮像部２０の記憶部に記録しておき、演算部３０にすべての撮影画像のデータを転送する構成とすることもできる。また、現場で撮影した撮像画像を、インターネット等の通信回線を通じてダウンロードしたり、ＵＳＢメモリやＳＤメモリカード等からインストールしたりする構成とすることもできる。

また、センサ部５１を設けたハンマ５０も、剛性検出装置１０の構成部品とすることができる。また、演算部３０がＰＣに限定されることはなく、大規模な多点変位データを処理する能力を備えていれば、タブレット端末や、スマートフォン等の携帯端末を使用することもできる。

また、上記実施形態では、剛性推定部３７により推定された剛性分布に基づいて、測定対象の状態を検出する状態検出部３８を備え、剛性検出装置１０によって自動で状態を判定しているが、これに限定されるものではない。剛性検出装置１０を、状態検出部３８を設けることなく構成し、剛性推定部３７により推定された剛性分布に基づいて、測定者が測定対象の状態を判定するものとしてもよい。剛性検出装置１０によって精度よく検出された剛性分布等に基づいて、測定者はより的確に状態を判定することができる。

１ 橋梁（測定対象）
２ ＲＣ桁（測定対象）
１０ 剛性検出装置
２０ 撮像部
３３ 制御部
３５ 画像情報取得部
３６ 変位情報算出部
３７ 剛性推定部
３８ 状態検出部

Claims (6)

1. 測定対象を加振して撮影された撮像画像に基づいて、前記測定対象の剛性を検出する剛性検出装置であって、
   所定時間ごとに連続して撮影された前記測定対象の複数の撮像画像を取得する画像情報取得部と、
   前記複数の撮像画像に基づいて、前記測定対象の複数の測定点の基準位置からの変位情報を算出する変位情報算出部と、
   前記変位情報に基づいて算出した前記測定対象のたわみ、及び有限要素解析によるたわみに基づいて、前記測定対象の剛性を推定する剛性推定部と、を備えたことを特徴とする剛性検出装置。
2. 前記剛性推定部は、たわみの最大値が得られた時刻の全節点での前記測定対象のたわみと、有限要素解析によるたわみとの二乗平均誤差を算出し、前記二乗平均誤差が、前回算出した二乗平均誤差より小さくなる間は、剛性の値を所定の初期値から所定ずつ変動させて更新し、所定回数以上更新されなかったときの剛性の値を、前記測定対象の剛性とすることを特徴とする請求項１に記載の剛性検出装置。
3. 前記剛性推定部は、たわみの最大値が得られた時刻の全節点での前記測定対象のたわみと、有限要素解析によるたわみに基づいて、隣接する節点間の曲率をそれぞれ算出し、各節点における前記測定対象の曲率と、前記有限要素解析の曲率との二乗平均誤差を算出し、前記二乗平均誤差が、前回算出した二乗平均誤差より小さくなる間は、剛性の値を所定の初期値から所定ずつ変動させて更新し、所定回数以上更新されなかったときの剛性の値を、前記測定対象の剛性とすることを特徴とする請求項１または２に記載の剛性検出装置。
4. 前記剛性推定部によって推定された前記測定対象の剛性に基づいて、前記測定対象の状態を検出する状態検出部を、備えたことを特徴とする請求項１〜３のいずれか一項に記載の剛性検出装置。
5. 請求項１〜４のいずれか一項に記載の剛性検出装置で行われる剛性検出方法であって、
   所定時間ごとに連続して撮影された測定対象の複数の撮像画像を取得する工程と、
   前記複数の撮像画像に基づいて、前記測定対象の複数の測定点の基準位置からの変位情報を算出する工程と、
   前記変位情報に基づいて算出した前記測定対象のたわみ、及び有限要素解析によるたわみに基づいて、前記測定対象の剛性を推定する工程と、を有することを特徴とする剛性検出方法。
6. コンピュータを、
   所定時間ごとに連続して撮影された測定対象の複数の撮像画像を取得する手段と、
   前記複数の撮像画像に基づいて、前記測定対象の複数の測定点の基準位置からの変位情報を算出する手段と、
   前記変位情報に基づいて算出した前記測定対象のたわみ、及び有限要素解析によるたわみに基づいて、前記測定対象の剛性を推定する手段として機能させるためのプログラム。