JP2996835B2 - トンネル切羽の画像解析に於ける線分抽出方法 - Google Patents
トンネル切羽の画像解析に於ける線分抽出方法Info
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- JP2996835B2 JP2996835B2 JP5181550A JP18155093A JP2996835B2 JP 2996835 B2 JP2996835 B2 JP 2996835B2 JP 5181550 A JP5181550 A JP 5181550A JP 18155093 A JP18155093 A JP 18155093A JP 2996835 B2 JP2996835 B2 JP 2996835B2
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Description
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明はトンネル切羽の岩盤状態
を評価するための画像解析に関するものであり、特に、
画像解析に於ける線分抽出方法に関するものである。
を評価するための画像解析に関するものであり、特に、
画像解析に於ける線分抽出方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】トンネル掘削作業を行う場合は、随時切
羽を観察して岩盤の状態を把握し、切羽の安全性を確認
するとともに前方地質の予測を行う必要がある。従来
は、地質技術者が切羽をスケッチし、主に岩種、岩盤等
級（以下「岩級」という）、風化の程度、割れ目特性、
湧水の有無等について観察している。然し、スケッチを
元にした主観的な評価が主になるため、地質学的知識の
不足や経験の差によって評価の精度にばらつきが生じ
る。
羽を観察して岩盤の状態を把握し、切羽の安全性を確認
するとともに前方地質の予測を行う必要がある。従来
は、地質技術者が切羽をスケッチし、主に岩種、岩盤等
級（以下「岩級」という）、風化の程度、割れ目特性、
湧水の有無等について観察している。然し、スケッチを
元にした主観的な評価が主になるため、地質学的知識の
不足や経験の差によって評価の精度にばらつきが生じ
る。
【０００３】近年、フィルム式カメラやスチルビデオカ
メラ等で切羽を撮影し、切羽の写真やモニタ画面等の画
像を解析して、岩盤の状態を評価する方法が提案されて
いる。この方法は、切羽画像内の濃淡境界をエッジ強調
した後に２値化し、ノイズ除去によって岩盤の亀裂を線
分として抽出するものである。
メラ等で切羽を撮影し、切羽の写真やモニタ画面等の画
像を解析して、岩盤の状態を評価する方法が提案されて
いる。この方法は、切羽画像内の濃淡境界をエッジ強調
した後に２値化し、ノイズ除去によって岩盤の亀裂を線
分として抽出するものである。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】従来のスケッチを元に
したトンネル切羽の評価方法は、前述したように評価の
精度にばらつきが生じている。一方、切羽画像を解析し
て岩盤の状態を評価する方法は、節理、破砕帯、層理面
等の不連続面を抽出するに当り、単に輝度値を用いた一
般的な２値化処理を行っているため、切羽の凹凸や陰影
部を線分として抽出することがある。従って、不連続面
として抽出された線分は、地質学的意味を有していない
場合もある。
したトンネル切羽の評価方法は、前述したように評価の
精度にばらつきが生じている。一方、切羽画像を解析し
て岩盤の状態を評価する方法は、節理、破砕帯、層理面
等の不連続面を抽出するに当り、単に輝度値を用いた一
般的な２値化処理を行っているため、切羽の凹凸や陰影
部を線分として抽出することがある。従って、不連続面
として抽出された線分は、地質学的意味を有していない
場合もある。
【０００５】また、画像解析によって抽出された線分の
信頼度に問題があるため、走行・傾斜等の数値データを
得ることが困難であり、切羽の前方地質の予測やキーブ
ロック等の数値解析が行えない。そこで、トンネル切羽
の画像から岩盤の不連続面を正確に線分抽出し、岩盤評
価に於ける省力化及び精度の向上を図るために解決すべ
き技術的課題が生じてくるのであり、本発明はこの課題
を解決することを目的とする。
信頼度に問題があるため、走行・傾斜等の数値データを
得ることが困難であり、切羽の前方地質の予測やキーブ
ロック等の数値解析が行えない。そこで、トンネル切羽
の画像から岩盤の不連続面を正確に線分抽出し、岩盤評
価に於ける省力化及び精度の向上を図るために解決すべ
き技術的課題が生じてくるのであり、本発明はこの課題
を解決することを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】本発明は上記目的を達成
するために提案せられたものであり、トンネル切羽の画
像解析により、岩盤の状態を評価する方法に於いて、ト
ンネル切羽の白黒画像を求め、該白黒画像の各画素毎に
周囲の画素との濃度勾配を算出してベクトルに置換し、
一定の大きさ以上のベクトルを選択するとともに、同一
方向のベクトルが連続しているときには之等のベクトル
の法線方向にベクトル線分を抽出し、更に、事前調査に
よって得られた情報から地質境界、亀裂や断層等の線と
しての情報をパターン化し、このパターンから得られる
線分画像に前記ベクトル線分を組み合せることにより連
続線分を抽出して、切羽において有為な情報となる基本
線画像を求めるトンネル切羽写真を用いた画像解析に於
ける線分抽出方法を提供するものである。
するために提案せられたものであり、トンネル切羽の画
像解析により、岩盤の状態を評価する方法に於いて、ト
ンネル切羽の白黒画像を求め、該白黒画像の各画素毎に
周囲の画素との濃度勾配を算出してベクトルに置換し、
一定の大きさ以上のベクトルを選択するとともに、同一
方向のベクトルが連続しているときには之等のベクトル
の法線方向にベクトル線分を抽出し、更に、事前調査に
よって得られた情報から地質境界、亀裂や断層等の線と
しての情報をパターン化し、このパターンから得られる
線分画像に前記ベクトル線分を組み合せることにより連
続線分を抽出して、切羽において有為な情報となる基本
線画像を求めるトンネル切羽写真を用いた画像解析に於
ける線分抽出方法を提供するものである。
【０００７】
【作用】トンネル切羽をスチルビデオカメラ等で撮影
し、トンネル切羽の白黒画像を求める。先ず、該白黒画
像の各画素毎に周囲の画素との濃度勾配を算出し、夫々
の濃度差をベクトルに置き換える。次に、ある一定の大
きさ以上のベクトルを選択し、同一方向のベクトルが連
続して存在しているときは、之等のベクトルの法線方向
にベクトル線分を抽出する。
し、トンネル切羽の白黒画像を求める。先ず、該白黒画
像の各画素毎に周囲の画素との濃度勾配を算出し、夫々
の濃度差をベクトルに置き換える。次に、ある一定の大
きさ以上のベクトルを選択し、同一方向のベクトルが連
続して存在しているときは、之等のベクトルの法線方向
にベクトル線分を抽出する。
【０００８】更に、事前調査によって得られた地質情報
から地質境界、亀裂や断層等の線としての情報をパター
ン化し、このパターンから得られる線分画像に前記ベク
トル線分をマッチングさせ、構造的に有為な方向とのマ
ッチングにより連続線分を抽出して基本線画像を求め
る。
から地質境界、亀裂や断層等の線としての情報をパター
ン化し、このパターンから得られる線分画像に前記ベク
トル線分をマッチングさせ、構造的に有為な方向とのマ
ッチングにより連続線分を抽出して基本線画像を求め
る。
【０００９】
【実施例】以下、本発明の一実施例を図面に従って詳述
する。図１はトンネル切羽の画像解析に使用する機器の
構成を示したものであり、スチルビデオカメラ１でトン
ネル切羽をカラー撮影し、デジタルデータとしてフロッ
ピーディスク２へ記録する。該フロッピーディスク２に
は複数の切羽画像データを記録することができ、スチル
ビデオプレーヤー３で該フロッピーディスク２を再生し
て、コンピュータ４へ切羽画像データを入力する。
する。図１はトンネル切羽の画像解析に使用する機器の
構成を示したものであり、スチルビデオカメラ１でトン
ネル切羽をカラー撮影し、デジタルデータとしてフロッ
ピーディスク２へ記録する。該フロッピーディスク２に
は複数の切羽画像データを記録することができ、スチル
ビデオプレーヤー３で該フロッピーディスク２を再生し
て、コンピュータ４へ切羽画像データを入力する。
【００１０】コンピュータ４には、画像処理を行うため
に大容量のフレームバッファメモリが内蔵され、増設メ
モリ並びに磁気ディスク装置が設けられている。コンピ
ュータ４で処理された切羽画像データは、随時カラーデ
ィスプレイ５に表示されるとともに、必要に応じてカラ
ープリンタ６でハードコピーを作成する。更に、画像解
析したデータや地質観察情報データ等は光磁気ディスク
７に記録され、地質データベースを構築する。
に大容量のフレームバッファメモリが内蔵され、増設メ
モリ並びに磁気ディスク装置が設けられている。コンピ
ュータ４で処理された切羽画像データは、随時カラーデ
ィスプレイ５に表示されるとともに、必要に応じてカラ
ープリンタ６でハードコピーを作成する。更に、画像解
析したデータや地質観察情報データ等は光磁気ディスク
７に記録され、地質データベースを構築する。
【００１１】図２は画像解析により切羽の状態を観察
し、トンネルの安定性を評価するフローチャートを示
し、先ず地質調査や物理探査及び室内試験等によってト
ンネルの事前調査を行い（ステップ１０１）、地山を計
測してトンネルの掘削施工を行う（ステップ１０２）。
前述したスチルビデオカメラでトンネル切羽をカラー撮
影し（ステップ１０３）、切羽画像データをコンピュー
タへ入力する。また、トンネルの事前調査により地山初
期条件を設定し（ステップ１０４）、このデータもコン
ピュータへ入力する。そして、コンピュータによって切
羽の画像処理及び解析を行い（ステップ１０５）、数値
解析データを作成する（ステップ１０６）。画像処理及
び解析データは地質データベースに記録される（ステッ
プ１１２）。
し、トンネルの安定性を評価するフローチャートを示
し、先ず地質調査や物理探査及び室内試験等によってト
ンネルの事前調査を行い（ステップ１０１）、地山を計
測してトンネルの掘削施工を行う（ステップ１０２）。
前述したスチルビデオカメラでトンネル切羽をカラー撮
影し（ステップ１０３）、切羽画像データをコンピュー
タへ入力する。また、トンネルの事前調査により地山初
期条件を設定し（ステップ１０４）、このデータもコン
ピュータへ入力する。そして、コンピュータによって切
羽の画像処理及び解析を行い（ステップ１０５）、数値
解析データを作成する（ステップ１０６）。画像処理及
び解析データは地質データベースに記録される（ステッ
プ１１２）。
【００１２】該地質データベースのデータに基づき切羽
前方地山状態を予測するとともに（ステップ１１４）、
前記数値解析データから不連続性地山の安定性について
数値解析を行う（ステップ１０７）。斯くして、地山安
定性の総合評価が為され（ステップ１０８）、地山が不
安定であれば安定化対策工を選定し（ステップ１０９→
１１０）、トンネルの掘削施工を継続していく。
前方地山状態を予測するとともに（ステップ１１４）、
前記数値解析データから不連続性地山の安定性について
数値解析を行う（ステップ１０７）。斯くして、地山安
定性の総合評価が為され（ステップ１０８）、地山が不
安定であれば安定化対策工を選定し（ステップ１０９→
１１０）、トンネルの掘削施工を継続していく。
【００１３】次に、前記フローチャートのステップ１０
３乃至１０６に示した画像解析システムについて更に詳
述する。前述したように、スチルビデオカメラで撮影し
たトンネル切羽のカラー画像はフロッピーディスクに記
録され、該フロッピーディスクをスチルビデオプレーヤ
ーで再生して、コンピュータへトンネル切羽のカラー画
像が入力される。コンピュータに入力されたカラー画像
は、Ｒ・Ｇ・Ｂの各成分に分けられ、図３に示すように
２５６段階の濃淡をもつ白黒画像に変換した後に、ロー
パスフィルタを通してノイズを除去し、更に平滑化によ
ってコントラストを強調する。
３乃至１０６に示した画像解析システムについて更に詳
述する。前述したように、スチルビデオカメラで撮影し
たトンネル切羽のカラー画像はフロッピーディスクに記
録され、該フロッピーディスクをスチルビデオプレーヤ
ーで再生して、コンピュータへトンネル切羽のカラー画
像が入力される。コンピュータに入力されたカラー画像
は、Ｒ・Ｇ・Ｂの各成分に分けられ、図３に示すように
２５６段階の濃淡をもつ白黒画像に変換した後に、ロー
パスフィルタを通してノイズを除去し、更に平滑化によ
ってコントラストを強調する。
【００１４】然る後、白黒画像の各画素毎に周囲の画素
との濃度勾配を算出し、夫々の濃度勾配をベクトルに置
き換える。例えば、図４（ａ）に示すある画素ｆ（ｉ，
ｊ）とそれに隣接する一方の画素ｆ（ｉ＋１，ｊ）との
濃度差Δｆi は次式で表される。
との濃度勾配を算出し、夫々の濃度勾配をベクトルに置
き換える。例えば、図４（ａ）に示すある画素ｆ（ｉ，
ｊ）とそれに隣接する一方の画素ｆ（ｉ＋１，ｊ）との
濃度差Δｆi は次式で表される。
【００１５】
【数１】
【００１６】また画素ｆ（ｉ，ｊ）とそれに隣接する他
方の画素ｆ（ｉ，ｊ＋１）との濃度差Δｆj は次式で表
される。
方の画素ｆ（ｉ，ｊ＋１）との濃度差Δｆj は次式で表
される。
【００１７】
【数２】
【００１８】而して、図４（ａ）に示すように画素ｆ
（ｉ，ｊ）の濃度勾配がベクトルＦ1として表される。
ベクトルの方向としては、図４（ｂ）に示すように８方
向が与えられる。そして、エッジ境界の信頼性を高める
ために、しきい値未満のベクトルはノイズとして除去
し、一定の大きさ以上のベクトルを選択する。ここで、
エッジ境界線分が連続する場合には、同一方向のベクト
ルを有する画素が連続することになり、ベクトルの法線
方向にベクトル線分が抽出される。該ベクトル線分は１
６方位で表示するが、図５に示すように対角方向のベク
トル線分は同一のものとして、８方向の線分を作成す
る。図６は、図３に示したトンネル切羽画像からベクト
ル線分を抽出した結果を示している。
（ｉ，ｊ）の濃度勾配がベクトルＦ1として表される。
ベクトルの方向としては、図４（ｂ）に示すように８方
向が与えられる。そして、エッジ境界の信頼性を高める
ために、しきい値未満のベクトルはノイズとして除去
し、一定の大きさ以上のベクトルを選択する。ここで、
エッジ境界線分が連続する場合には、同一方向のベクト
ルを有する画素が連続することになり、ベクトルの法線
方向にベクトル線分が抽出される。該ベクトル線分は１
６方位で表示するが、図５に示すように対角方向のベク
トル線分は同一のものとして、８方向の線分を作成す
る。図６は、図３に示したトンネル切羽画像からベクト
ル線分を抽出した結果を示している。
【００１９】斯くの如く抽出したベクトル線分を用い
て、地質学的に有意義な線情報を抽出する。先ず、トン
ネルの事前調査から得られた地質情報から、トンネル路
線上の地質境界、亀裂や断層等の線としての情報をパタ
ーン化し、このパターンを前記線分画像にマッチングさ
せる。そして、構造的に有為な方向とのマッチングによ
り連続線分を抽出して基本線画像を求める。図７は、マ
ッチングによって抽出された基本線画像である。尚、ベ
クトル線分画像のデータから基本線画像を求める際に
は、スプライン関数を用いて線を作成することにより、
実際の切羽状態に近いイメージを表現することができ
る。また、線の方向に応じて優位性を設定することで、
地質構造をより正確に反映できる。
て、地質学的に有意義な線情報を抽出する。先ず、トン
ネルの事前調査から得られた地質情報から、トンネル路
線上の地質境界、亀裂や断層等の線としての情報をパタ
ーン化し、このパターンを前記線分画像にマッチングさ
せる。そして、構造的に有為な方向とのマッチングによ
り連続線分を抽出して基本線画像を求める。図７は、マ
ッチングによって抽出された基本線画像である。尚、ベ
クトル線分画像のデータから基本線画像を求める際に
は、スプライン関数を用いて線を作成することにより、
実際の切羽状態に近いイメージを表現することができ
る。また、線の方向に応じて優位性を設定することで、
地質構造をより正確に反映できる。
【００２０】而して、上記基本線画像を観察図として、
これに岩級区分や湧水点等を書き加え、切羽の観察状況
の各項目を入力すれば、トンネル坑内観察記録シート
（図示せず）が作成される。また、切羽画像のデータは
地質データベースに記録され、連続する切羽の解析結果
から断層破砕帯、層理面等の走行・傾斜を求める。斯く
して、切羽前方の地山状態の予測やトンネル周辺領域の
予測が可能となる。更に、前記地質データベースに基づ
き、キーブロック理論や個別要素法（ＤＥＭ）或いは有
限要素法（ＦＥＭ）等の数値解析へ、画像から得られた
線の情報を展開させることができる。
これに岩級区分や湧水点等を書き加え、切羽の観察状況
の各項目を入力すれば、トンネル坑内観察記録シート
（図示せず）が作成される。また、切羽画像のデータは
地質データベースに記録され、連続する切羽の解析結果
から断層破砕帯、層理面等の走行・傾斜を求める。斯く
して、切羽前方の地山状態の予測やトンネル周辺領域の
予測が可能となる。更に、前記地質データベースに基づ
き、キーブロック理論や個別要素法（ＤＥＭ）或いは有
限要素法（ＦＥＭ）等の数値解析へ、画像から得られた
線の情報を展開させることができる。
【００２１】尚、本発明は、本発明の精神を逸脱しない
限り種々の改変を為すことができ、そして、本発明が該
改変されたものに及ぶことは当然である。
限り種々の改変を為すことができ、そして、本発明が該
改変されたものに及ぶことは当然である。
【００２２】
【発明の効果】本発明は上記一実施例に詳述したよう
に、トンネル切羽の画像解析に於いて、白黒画像の各画
素をベクトル化することにより、従来の一般的な２値化
処理に比較して線分の抽出精度が高くなり、線分の管理
が容易となる。また、ベクトル線分画像に基づき自動的
に画像解析を行うことが可能であるため、高度の地質技
術を持たない者であっても岩盤の状態を評価でき、省力
化を図ることができる。
に、トンネル切羽の画像解析に於いて、白黒画像の各画
素をベクトル化することにより、従来の一般的な２値化
処理に比較して線分の抽出精度が高くなり、線分の管理
が容易となる。また、ベクトル線分画像に基づき自動的
に画像解析を行うことが可能であるため、高度の地質技
術を持たない者であっても岩盤の状態を評価でき、省力
化を図ることができる。
【００２３】更に、岩級区分や湧水点等の情報を加える
ことにより、切羽前方予測等の評価が掘削毎に瞬時に行
われ、トンネル施工の安全性に寄与できる等諸種の効果
を奏する発明である。
ことにより、切羽前方予測等の評価が掘削毎に瞬時に行
われ、トンネル施工の安全性に寄与できる等諸種の効果
を奏する発明である。
【図１】トンネル切羽の画像解析に使用する機器の構成
図。
図。
【図２】画像解析による岩盤評価のフローチャート。
【図３】トンネル切羽の白黒画像の図。
【図４】（ａ）及び（ｂ）は各画素の濃度差をベクトル
化する解説図。
化する解説図。
【図５】ベクトル線分の方向を示す図。
【図６】ベクトル線分を抽出した結果を示す図。
【図７】マッチングによって抽出した基本線画像の図。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 村田 均 茨城県つくば市大字鬼ケ窪字下山1043番 １ 株式会 社熊谷組技術研究所内 (72)発明者 川越 健 茨城県つくば市大字鬼ケ窪字下山1043番 １ 株式会 社熊谷組技術研究所内 (56)参考文献 特開 平６−147846（ＪＰ，Ａ) 特開 平５−180776（ＪＰ，Ａ) 特開 平４−120495（ＪＰ，Ａ) 特開 平４−167081（ＪＰ，Ａ) 特開 平３−228183（ＪＰ，Ａ) 特開 昭62−154077（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G06T 7/00 - 7/60 E21D 9/00
Claims (1)
- 【請求項１】 トンネル切羽の画像解析により、岩盤の
状態を評価する方法に於いて、トンネル切羽の白黒画像
を求め、該白黒画像の各画素毎に周囲の画素との濃度勾
配を算出してベクトルに置換し、一定の大きさ以上のベ
クトルを選択するとともに、同一方向のベクトルが連続
しているときには之等のベクトルの法線方向にベクトル
線分を抽出し、更に、事前調査によって得られた情報か
ら地質境界、亀裂や断層等の線としての情報をパターン
化し、このパターンから得られる線分画像に前記ベクト
ル線分を組み合せることにより連続線分を抽出して、切
羽において有為な情報となる基本線画像を求めることを
特徴とするトンネル切羽写真を用いた画像解析に於ける
線分抽出方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5181550A JP2996835B2 (ja) | 1993-07-22 | 1993-07-22 | トンネル切羽の画像解析に於ける線分抽出方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5181550A JP2996835B2 (ja) | 1993-07-22 | 1993-07-22 | トンネル切羽の画像解析に於ける線分抽出方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0737096A JPH0737096A (ja) | 1995-02-07 |
| JP2996835B2 true JP2996835B2 (ja) | 2000-01-11 |
Family
ID=16102750
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP5181550A Expired - Fee Related JP2996835B2 (ja) | 1993-07-22 | 1993-07-22 | トンネル切羽の画像解析に於ける線分抽出方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2996835B2 (ja) |
Families Citing this family (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH10331575A (ja) * | 1997-05-30 | 1998-12-15 | Fujita Corp | トンネル切羽前方の地質予測方法 |
| JP3511163B2 (ja) * | 1998-03-19 | 2004-03-29 | 大成建設株式会社 | トンネル掘削機及びそれを使用したトンネルの掘削方法 |
| CN115795636B (zh) * | 2023-02-09 | 2023-05-16 | 煤炭科学研究总院有限公司 | 采掘工程平面图巷道对象语义智能理解方法及装置 |
-
1993
- 1993-07-22 JP JP5181550A patent/JP2996835B2/ja not_active Expired - Fee Related
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|---|---|
| JPH0737096A (ja) | 1995-02-07 |
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