JP2020038227A - 画像処理方法、画像処理装置、及び画像処理プログラム - Google Patents
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Abstract
Description
図1は、本発明が適用される構造物の一例である橋梁の構造を示す斜視図である。図1に示す橋梁1は複数の主桁3を有し、主桁3同士は接合部3Aで接合されている。主桁3の上部には、コンクリート製の部材である床版2が打設されている。橋梁1は、床版2及び主桁3の他に、図示しない横桁、対傾構、及び横構等の部材を有する。
図2は、第1の実施形態における画像処理システムの構成例を示すブロック図である。
サーバ装置20の合成画像生成部26は、複数の画像を画像補正後に合成する。本例の合成画像生成部26は、複数の画像に基づいて補正パラメータを導き出し、複数の画像に対して補正を行うことができる。本例の合成画像生成部26は、複数の画像に対して次の画像補正1〜4のうち少なくとも一つの補正を行う機能を有する。
ユーザ端末10でのユーザ操作に応じて本例のサーバ装置20のひび割れ情報生成部30で行うひび割れ情報の修正処理について、説明する。
サーバ装置20の機械学習部32は、例えば人工知能によって構成される。人工知能として、例えば人工ニューラルネットワークを用いてもよいし、他の公知の人工知能を用いてもよい。ただし、本発明は機械学習部32として人工知能を用いない場合(例えば単なる検索手段を用いて情報を取得する場合)にも適用可能であり、また機械学習部32を省略することも可能である。
図8は、第1実施形態における第1の画像処理例の流れを示すフローチャートである。
図14は、第1実施形態における第2の画像処理例の流れを示すフローチャートである。
図15は、第1実施形態における第3の画像処理例の流れを示すフローチャートである。
図17は、第1実施形態における第4の画像処理例の流れを示すフローチャートである。
図18は、第2の実施形態における画像処理システムの構成例を示すブロック図である。本図のユーザ端末10は第1実施形態と同じである。本図のサーバ装置200は、図2に示した第1の実施形態のサーバ装置20に対して、ひび割れの進行を予測する予測部44を追加した構成である。
ひび割れ画像のベクトル化について、図19〜図22を用いて説明する。
スケール画像生成部34によって生成されるスケール画像の例を説明する。スケール画像生成部34は、ひび割れ画像によって示されるひび割れの特徴量(例えばひび割れの幅)をユーザ端末10の画面上で測定するための各種のスケール画像を生成する。スケール画像は、ひび割れ情報に付加される。
2 床版
3 主桁
3A 接合部
10 ユーザ端末
11 端末入力部
12 端末送信部
13 端末受信部
14 端末表示部
15 端末操作部
16 端末制御部
17 端末記憶部
20、200 サーバ装置
22 受信部
24 送信部
26 合成画像生成部
28 ひび割れ検出部
30 ひび割れ情報生成部
32 機械学習部
34 スケール画像生成部
36 ひび割れ評価部
38 CADデータ取得部(データ変換部)
40 帳票作成部
42 記憶部
44 予測部
50 データベース
60、62 撮像装置
70 ロボット装置
72 撮像装置制御機構
AR 選択領域
AR1、AR2 ひび割れ対象領域
BR1、BR21、BR22 バー
BU1 OKボタン
BU2 キャンセルボタン
BU3 消去ボタン
BX1、BX2、BX3 チェックボックス
C1、C3、C4、C5、C7、C8、C8A ベクトルグループ
C1−1、C1−2、C1−3、C1−4、C1−5、C3−1、C4−1、C5−1、C5−2、C7−1、C7−2、C8−1、C8−2、C8−3、C8A−1、C8A−2 ベクトル
CR、CR1、CR2、CR3、CR4、CR11、CR11−1、CR11−2、CR11−3 ひび割れ画像
CS1、CS2、CS3、CS4 スケール画像
DA 表示領域
G1 第1のグループ
G2 第2のグループ
G3 第3のグループ
HG1、HG2 度数分布
IA 画像表示領域
IMG1、IMG2 合成画像
NW ネットワーク
SA スケール画像選択領域
SL1、SL2 スライダ
d 距離
α1、α2 角
Claims (7)
- 構造物の表面を示す複数の画像を、ユーザ端末から受信するステップと、
前記受信された複数の画像を画像合成して前記構造物の表面を示す合成画像を生成するステップと、
前記合成画像または合成前の前記画像を画像解析して前記構造物の表面のひび割れを検出するステップと、
前記検出されたひび割れに対応するひび割れ画像と前記検出されたひび割れの特徴量とを示すひび割れ情報を生成するステップと、
前記特徴量に基づいて前記ひび割れ画像をグルーピングするステップと、
前記合成画像と前記ひび割れ情報とを前記ユーザ端末に送信して前記ユーザ端末の画面に前記合成画像と前記ひび割れ情報とを表示させるステップと、
前記ひび割れ画像をグループ毎に異なる線種または色を用いて前記ユーザ端末の画面に表示させるステップと、
を含む画像処理方法。 - 前記ユーザ端末でのユーザ操作に応じた前記ひび割れ情報の修正要求を前記ユーザ端末から受信するステップと、
前記受信した前記修正要求の履歴と、前記履歴に対応する前記合成画像及び前記ひび割れ情報と、に基づいて、前記ひび割れの検出を機械学習するステップと、
を含む請求項1に記載の画像処理方法。 - 前記特徴量は、前記ひび割れの方向、長さ、幅、エッジの強度、及びエッジの密度のうち少なくともいずれかを含む、請求項1または2のいずれかに記載の画像処理方法。
- 構造物の表面を示す複数の画像を、ユーザ端末から受信する受信部と、
前記受信された複数の画像を画像合成して前記構造物の表面を示す合成画像を生成する合成画像生成部と、
前記合成画像または合成前の前記画像を画像解析して前記構造物の表面のひび割れを検出するひび割れ検出部と、
前記検出されたひび割れに対応するひび割れ画像と前記検出されたひび割れの特徴量とを示すひび割れ情報を生成し、前記特徴量に基づいて前記ひび割れ画像をグルーピングするひび割れ情報生成部と、
グループ毎に異なる線種または色を用いて表示されたひび割れ画像を含む前記ひび割れ情報と前記合成画像とを前記ユーザ端末に送信する送信部と、
を備える画像処理装置。 - 前記受信部は、前記ユーザ端末でのユーザ操作に応じた前記ひび割れ情報の修正要求を前記ユーザ端末から受信し、
前記受信した前記修正要求の履歴と、前記履歴に対応する前記合成画像及び前記ひび割れ情報と、に基づいて、前記ひび割れの検出を機械学習する機械学習部を備える請求項4に記載の画像処理装置。 - 前記特徴量は、前記ひび割れの方向、長さ、幅、エッジの強度、及びエッジの密度のうち少なくともいずれかを含む、請求項4または5のいずれかに記載の画像処理装置。
- 請求項1に記載の画像処理方法をコンピュータに実行させる画像処理プログラム。
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