JP6336742B2 - Method to detect the installation object from the concrete surface image - Google Patents
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Description
本発明は、コンクリート表面画像から設置物を検出する方法に関し、特に鉄道や道路のトンネルのコンクリート覆工面に設置されている距離標銘板、下束、蛍光灯や、高架橋等の長大な土木構造物のコンクリート表面に設置されている各種の設置物であって、設置位置が既知の設置物の画像をコンクリート表面画像から画像処理によって検出する方法に関する。 The present invention relates to a method for detecting an installation from a concrete surface image, and in particular, a long civil engineering structure such as a distance plate, a lower bundle, a fluorescent lamp, a viaduct, etc. installed on a concrete lining surface of a railway or road tunnel. The present invention relates to a method for detecting an image of an installation object having a known installation position from a concrete surface image by image processing.
鉄道や道路のトンネルの点検はトンネルの管理責任者によって定期的に行われているが、コンクリート片の落下等の原因となる覆工面のひび割れ、漏水等の変状の点検は特に慎重に行われなければならない。ところが、変状の点検は容易ではない。長大な土木構造物である鉄道や道路のトンネルの覆工面の面積は非常に広く、変状の数も多いため、多大の労力と時間を要する作業となっている。そこで、トンネルの点検作業を効率よく行うことが求められている。 Inspection of railway and road tunnels is carried out regularly by the manager of the tunnel, but inspection of deformations such as cracks in the lining and water leakage that cause concrete fragments to fall, etc., is particularly careful. There must be. However, inspection of deformation is not easy. The area of the lining surface of a railway or road tunnel, which is a long civil engineering structure, is very large, and the number of deformations is large. Therefore, the work requires a lot of labor and time. Therefore, efficient tunnel inspection work is required.
特開2002−288180号公報(特許文献1)には、トンネルに関するデータをコンピュータ上で一元管理するデータベースシステムが開示されている。このトンネルデータベースシステムでは、トンネル検査現場の事務所等に設置された複数の端末(コンピュータ)からサーバへのデータ送信が可能となっており、前記サーバでは各端末から入力されたデータを一元管理すると共に、検査該当箇所のトンネルデータ(例えばトンネル内の展開図と覆工面の写真と検査・測定データ等)毎に当該トンネルデータを一つの画面にまとめて表示、またはプリントアウトすることを可能としている。 Japanese Patent Laid-Open No. 2002-288180 (Patent Document 1) discloses a database system that centrally manages data related to a tunnel on a computer. In this tunnel database system, it is possible to transmit data to a server from a plurality of terminals (computers) installed in a tunnel inspection site office, etc., and the server centrally manages data input from each terminal. At the same time, it is possible to display or print out the tunnel data in a single screen for each tunnel data (for example, a development view inside the tunnel, a photograph of the lining surface, and inspection / measurement data). .
このトンネルデータベースの構築により、目地情報と格子情報及びキロ程等により該当する疵の位置がトンネル検査現場の事務所等に設置された端末のモニター画面上でも瞬時に読み取れるようになっている。前記目地情報はブロックどうしの間の目地の位置を示すもの、前記格子情報はトンネル内面を展開図上で1m四方の大きさに細分化した格子データ、前記ブロックはコンクリートを打設した覆工区域である。例えば、図6に示すトンネル構造物検査記録簿に示されたトンネルにおいては、ブロック長は最小が5m、最大が10mである。また、キロ程は10m間隔のキロ程である。 The construction of this tunnel database makes it possible to instantly read the position of the corresponding kite on the monitor screen of the terminal installed at the office of the tunnel inspection site or the like based on joint information, lattice information, and kilometer. The joint information indicates the position of joints between the blocks, the lattice information is lattice data obtained by subdividing the tunnel inner surface into a size of 1 m square on the developed view, and the block is a lining area in which concrete is placed. It is. For example, in the tunnel shown in the tunnel structure inspection record book shown in FIG. 6, the minimum block length is 5 m and the maximum is 10 m. Also, the kilometer is about 10 m apart.
特開2005−105682号公報(特許文献2)には、トンネル健全度診断に関する複数の検査データとトンネル内の位置データを関連付けて記録するメモリ部を備えるデータベースサーバ10と、前記メモリ部に記録された複数の検査データを持ち運び可能な記録媒体を介して閲覧可能とする固定端末30と、前記固定端末と通信回線を介して接続可能な携帯端末20とを備えるトンネルデータ管理システムが開示されている。このトンネルデータ管理システムは、携帯端末20から位置データを入力できることと、作業現場でトンネル検査データを携帯端末20で閲覧することを可能としたことが特徴である。トンネル検査現場で検査該当位置のトンネルデータを得ることができ、前記トンネルデータを検査現場で閲覧できるので、検査箇所を探すことが容易になる。 In JP-A-2005-105682 (Patent Document 2), a database server 10 including a memory unit that records a plurality of inspection data related to tunnel health diagnosis and position data in the tunnel in association with each other, and the memory unit records the data. A tunnel data management system is disclosed that includes a fixed terminal 30 that can be viewed through a recording medium that can carry a plurality of inspection data, and a portable terminal 20 that can be connected to the fixed terminal via a communication line. . This tunnel data management system is characterized in that position data can be input from the mobile terminal 20 and that tunnel inspection data can be viewed on the mobile terminal 20 at a work site. The tunnel data at the inspection location can be obtained at the tunnel inspection site, and the tunnel data can be viewed at the inspection site, so that it is easy to find the inspection location.
ところで、携帯端末20から入力される位置データは、特許文献2の明細書の段落0036の記載によれば、トンネル内の位置情報であり、トンネル内のキロ程と、データ計測位置との相対的な位置関係から導き出される検査該当位置である。前記検査該当位置を導き出すのは作業現場の検査員であり、導き出された位置データは当該検査員によって携帯端末20に入力される。従って、位置データは検査箇所を正確に特定するものではなく、打音検査の範囲を特定できる程度のものである。 By the way, according to the description of paragraph 0036 of the specification of Patent Document 2, the position data input from the portable terminal 20 is position information in the tunnel, and the relative distance between the kilometer in the tunnel and the data measurement position. This is a test corresponding position that is derived from various positional relationships. The inspection relevant position is derived by an inspector at the work site, and the derived position data is input to the portable terminal 20 by the inspector. Therefore, the position data does not accurately specify the inspection location, but is a level that can specify the range of the hammering inspection.
トンネル壁面を展開したコンクリート壁面画像は、トンネル壁面の検査箇所を探すために不可欠なものとなっている。ところで、検査箇所のコンクリート壁面に存在するひび割れなどの変状は形状も大きさも様々である。このため、熟練した検査員でもコンクリート壁面画像の中に当該変状を目視で的確に認識することは難しい。そこで、距離標銘板などのキロ程、下束、蛍光灯などの設置位置が既知の設置物の画像は、検査箇所を探すための重要な目印となる。 The concrete wall image of the tunnel wall surface is indispensable for finding the inspection location of the tunnel wall surface. By the way, deformations such as cracks existing on the concrete wall surface of the inspection location have various shapes and sizes. For this reason, it is difficult for a skilled inspector to accurately recognize the deformation visually in the concrete wall surface image. Therefore, an image of an installed object whose installation position is known, such as a distance sign plate, about a kilometer, a lower bundle, and a fluorescent lamp, is an important mark for finding an inspection location.
ところが、コンクリート壁面画像の中で、距離標銘板などのキロ程の画像を探すことは容易ではない。距離標銘板などのキロ程は必ずしも明瞭に映っていないからである。そこで、本出願人は特許文献3(特開2012−202858号公報)に記載する如く、トンネルのコンクリート壁面画像から下束や蛍光灯などの壁面添架物を画像処理により検出する方法を開発した。即ち、予め作成されメモリに記憶されている壁面添架物のテンプレートを用い、スケールの変化に対応した形状ベースのパターンマッチングで検出対象の壁面添架物を検出する方法である。この形状ベースのパターンマッチング方法を用いれば、コンクリート壁面画像の中から画像処理によって距離標銘板などのキロ程を検出することが可能である。 However, it is not easy to search for an image of about a kilometer such as a distance sign board in a concrete wall image. This is because the kilometer such as the distance nameplate is not always clearly visible. Therefore, the present applicant has developed a method for detecting a wall surface attachment such as a lower bundle or a fluorescent lamp from a concrete wall image of a tunnel by image processing as described in Patent Document 3 (Japanese Patent Laid-Open No. 2012-202858). That is, this is a method of detecting a wall surface object to be detected by shape-based pattern matching corresponding to a change in scale using a wall surface object template that is created in advance and stored in a memory. If this shape-based pattern matching method is used, it is possible to detect a distance mark plate or the like from a concrete wall image by image processing.
例えば設置物が蛍光灯の場合、画像処理の流れは図10に示す如くである。先ず、検査員は画像処理装置のモニター画面上に、蛍光灯が存在すると考えられるトンネルのコンクリート壁面画像の一部を探索領域として表示する(S41)。次に、検査員は画像処理装置のメモリから蛍光灯のテンプレートを読み出し、前記テンプレートを前記探索領域の画像の中で移動させながら、前記テンプレートに重なる部分の画像との類似度を画像処理装置に計算させる処理、即ち形状に基づくパターンマッチングを行い(S42)、マッチングのスコアを判定して蛍光灯を検出する(S43)。 For example, when the installation object is a fluorescent lamp, the flow of image processing is as shown in FIG. First, the inspector displays a part of the concrete wall surface image of the tunnel that is considered to have the fluorescent lamp as a search area on the monitor screen of the image processing apparatus (S41). Next, the inspector reads the fluorescent lamp template from the memory of the image processing apparatus, and moves the template in the image of the search area, and the similarity to the image of the portion overlapping the template is transferred to the image processing apparatus. Processing for calculation, that is, pattern matching based on the shape is performed (S42), and a matching score is determined to detect a fluorescent lamp (S43).
上述の設置物の画像処理による検出は、輝度の濃淡を利用するのではなく、物体の特性を定義する輪郭データと、その法線方向の濃淡値の勾配データを利用する。これによって、隠ぺいや乱れのある画像にも極めて頑強な探索を実現するものである。しかしながら、土木構造物の壁面に汚れやすすがある状態では、壁面画像を取得する前に、壁面を洗浄して汚れを落とすことが必要であるが、土木構造物壁面全体の洗浄は現実的には困難であり、検出対象の設置物を明瞭に把握できる壁面画像が得られにくい。また、撮影条件によっては対象物の見えの大きさ(スケール)が毎回違う。このような問題があるので、対象の設置物を画像処理によって正確に検出することが難しい。更に、対象の設置物が脱落していたりして、必ずしも所定の位置に設置されているとは限らないので、設置箇所を限定して探索すると、誤検出の原因となる。更にまた、画像処理装置のモニター画面上に表示される探索領域は、検出漏れ防止のために余裕を持って設定されるため、探索に時間がかかるという問題もある。 The detection by the above-described image processing of the installed object does not use the brightness gradation, but uses the contour data defining the characteristics of the object and the gradient data of the density value in the normal direction. As a result, extremely robust search is realized even for images with concealment or disturbance. However, in the state where the wall of the civil engineering structure has dirt and soot, it is necessary to clean the wall surface and remove the dirt before acquiring the wall image. It is difficult to obtain a wall image that can clearly grasp the object to be detected. In addition, depending on the shooting conditions, the appearance size (scale) of the object is different each time. Because of such a problem, it is difficult to accurately detect the target installation object by image processing. Furthermore, since the target installation object has dropped out and is not necessarily installed at a predetermined position, searching for a limited installation location may cause erroneous detection. Furthermore, since the search area displayed on the monitor screen of the image processing apparatus is set with a margin in order to prevent detection omission, there is a problem that it takes time to search.
本発明が解決しようとする第1の課題は、コンクリート表面画像の中から設置位置が既知の設置物の画像を検出する方法において、検出漏れや過剰検出を防止しながら、検出の効率化を図ることである。
本発明が解決しようとする第2の課題は、コンクリート表面画像の中から距離標銘板の画像を検出する方法において、検出漏れや過剰検出を防止しながら、検出の効率化を図ることである。
本発明が解決しようとする第3の課題は、コンクリート表面画像の中から下束の画像を検出する方法において、検出漏れや過剰検出を防止しながら、検出の効率化を図ることである。
本発明が解決しようとする第4の課題は、コンクリート表面画像の中から蛍光灯の画像を検出する方法において、検出漏れや過剰検出を防止しながら、検出の効率化を図ることである。
A first problem to be solved by the present invention is to improve detection efficiency while preventing detection omission and excessive detection in a method for detecting an image of an installation object whose installation position is known from a concrete surface image. That is.
The second problem to be solved by the present invention is to improve detection efficiency while preventing detection omission and excessive detection in a method of detecting an image of a distance sign board from a concrete surface image.
The third problem to be solved by the present invention is to improve detection efficiency while preventing detection omission and excessive detection in a method of detecting an image of a lower bundle from a concrete surface image.
A fourth problem to be solved by the present invention is to improve detection efficiency while preventing detection omission and excessive detection in a method of detecting an image of a fluorescent lamp from a concrete surface image.
上記課題を解決するコンクリート表面画像から設置物を検出する方法は、対象の設置物の設置位置及び設置間隔などの設置情報を取得するステップ、前記設置情報に基づいてコンクリート表面画像上に探索領域を設定するステップ、及び前記探索領域の壁面画像を処理して対象の設置物をパターンマッチング手法により検出するステップとから成る方法である。 A method for detecting an installation object from a concrete surface image that solves the above problems includes a step of acquiring installation information such as an installation position and an installation interval of a target installation object, and a search area on the concrete surface image based on the installation information. And a step of processing a wall surface image of the search region and detecting a target installation object by a pattern matching method.
本発明により、コンクリート表面画像の中から、設置位置が既知の設置物を検出漏れや過剰検出を防止しながら、効率よく検出できるようになった。
また、本発明により、汚れやすすで不明瞭な設置物、脱落や位置ずれした設置物であっても、コンクリート表面画像の中から、確実に検出できるようになった。
更に、本発明により、コンクリート表面画像の中に設置位置が既知の設置物の画像の位置が明瞭に特定されるので、検査員がトンネルのコンクリート表面の変状位置を迅速に特定し易くなり、トンネルの健全度検査の効率向上が図られた。
According to the present invention, an installation object whose installation position is already known can be efficiently detected from a concrete surface image while preventing detection omission and excessive detection.
In addition, according to the present invention, it is possible to reliably detect, even in the case of an object that is soiled and unclear, or an object that is dropped or displaced from the concrete surface image.
Furthermore, according to the present invention, since the position of the image of the installation object whose installation position is already known is clearly identified in the concrete surface image, it becomes easier for the inspector to quickly identify the deformation position of the concrete surface of the tunnel, The efficiency of tunnel health inspection was improved.
本発明は、画像処理装置を用いてコンクリート表面画像から設置物の画像を検出する方法であって、対象の設置物の設置位置や設置間隔などの設置情報を取得するステップ、前記設置情報に基づいてコンクリート表面画像上に探索領域を設定するステップ、及び前記探索領域の壁面画像を処理して対象の設置物をパターンマッチング手法により検出するステップとから成る方法である。 The present invention is a method for detecting an image of an installation object from a concrete surface image using an image processing apparatus, the step of acquiring installation information such as an installation position and an installation interval of a target installation object, based on the installation information And setting a search area on the concrete surface image, and processing a wall surface image of the search area to detect a target installation object by a pattern matching method.
(距離標銘板の検出)
図1のフローチャートを参照して、トンネルのコンクリート壁面画像から距離標銘板の画像を検出する処理を説明する。距離標銘板はトンネルの壁面に複数個設置されているから、トンネル壁面画像には複数個の距離標銘板の画像が存在する。距離標銘板の検出は1つずつ行われるので、トンネル壁面に設置されている距離標銘板に対して例えばトンネルの一方の坑口から他方の坑口まで順に検出するものとする。
(Detection of distance nameplate)
With reference to the flowchart of FIG. 1, the process which detects the image of a distance nameplate from the concrete wall surface image of a tunnel is demonstrated. Since a plurality of distance nameplates are installed on the wall surface of the tunnel, a plurality of distance nameplate images exist in the tunnel wall surface image. Since the distance nameplates are detected one by one, for example, the distance nameplates installed on the tunnel wall surface are detected in order from one tunnel entrance to the other tunnel entrance.
先ず、検査員はトンネルデータベースにアクセスし、コンクリート壁面の距離標銘板の設置情報を取得し(S11)、画像処理装置のメモリに記録する。前記距離標銘板の設置情報は、トンネルの建設台帳や検査台帳などに記録され、前記トンネルデータベースの一部となっているもので、種類、設置数、設置間隔、設置高さのデータが少なくとも含まれる。説明を複雑にしないために、本実施例ではトンネル壁面に設置されている距離標銘板は10cm×20cm及び10cm×40cmの矩形のプレートであり、距離標銘板の設置位置はトンネル床面から1.5mの高さ、設置間隔は10m間隔であるとする。 First, the inspector accesses the tunnel database, acquires the installation information of the distance nameplate on the concrete wall (S11), and records it in the memory of the image processing apparatus. The installation information of the distance nameplate is recorded in the tunnel construction ledger, inspection ledger, etc., and is a part of the tunnel database, and includes at least data of type, number of installations, installation interval, and installation height. It is. In order to avoid complicating the description, in this embodiment, the distance nameplates installed on the tunnel wall are rectangular plates of 10 cm × 20 cm and 10 cm × 40 cm. It is assumed that the height is 5 m and the installation interval is 10 m.
続いて、モニター画面上に表示されたトンネルのコンクリート壁面画像の中に、設置位置及び設置間隔情報に基づいて、検出対象の1番目の距離標銘板について、一次探索領域の設定を行う(S12)。上記のモニター画面上に表示されたトンネルのコンクリート壁面画像は図2に示す如きものである。このコンクリート壁面画像には距離標銘板の画像が複数あるが、目視で認識できない程に小さい。そこで、「390」の表示がある距離標銘板の画像と「559K400M」の表示がある距離標銘板の画像をそれぞれ拡大して表示したのが、図3と図4である。 Subsequently, in the concrete wall image of the tunnel displayed on the monitor screen, the primary search area is set for the first distance nameplate to be detected based on the installation position and installation interval information (S12). . The concrete wall image of the tunnel displayed on the monitor screen is as shown in FIG. This concrete wall image has a plurality of images of distance marking plates, but they are so small that they cannot be recognized visually. Thus, FIGS. 3 and 4 show the distance nameplate image with “390” and the distance nameplate image with “559K400M” displayed in an enlarged manner.
図2のコンクリート壁面画像について設定された一次探索領域は、距離標銘板の設置位置はトンネル床面から1.5mの高さであるとの設置情報に基づいて、縦は表示されたコンクリート壁面画像の下側の約8分の1の幅で、横は表示されたコンクリート壁面画像と同じ幅の細長い画像領域となる。距離標銘板の設置位置はトンネルデータベースから取得されて画像処理装置のメモリに記憶されているから、標準的な設置高さである1.5m程度でない例外的なトンネルにおいても、一次探索領域の設定は適切に行える。 The primary search area set for the concrete wall image in FIG. 2 shows the concrete wall image displayed vertically based on the installation information that the installation position of the distance nameplate is 1.5 m from the tunnel floor. The width is about one-eighth on the lower side, and the side becomes a long and narrow image area having the same width as the displayed concrete wall image. Since the installation position of the distance marking plate is acquired from the tunnel database and stored in the memory of the image processing device, the primary search area can be set even in exceptional tunnels that are not about 1.5 m, which is the standard installation height. Can be done appropriately.
ステップS12に続いて、画像処理装置はプログラムに従って、設定された一次探索領域について数字の「0」を検出する処理を行う(S13)。これは距離標銘板が10m間隔で設置されるという知識から、距離標銘板に表示されている数字の下一桁の数字は必ずゼロになることに着眼したものである。この検出処理は、図5に示す如き数字の「0」のテンプレート画像を用い、一次探索領域について形状ベースのパターンマッチングである。 Subsequent to step S12, the image processing apparatus performs a process of detecting the number “0” for the set primary search area according to the program (S13). This is based on the knowledge that the distance nameplates are installed at intervals of 10 m, and that the last digit of the number displayed on the distance nameplate is always zero. This detection process is a shape-based pattern matching for the primary search region using a number “0” template image as shown in FIG.
ステップS13において、画像処理装置はプログラムに従って、数字の「0」を検出すると、検出番号を付して当該「0」が検出された位置座標(X,Y)と検出スコアを検出結果としてメモリに記憶する。前記検出スコアは、テンプレートの数字の「0」画像とのマッチング度合いを表す点数であり、1.0に近いほど確度が高いことを示す。 In step S13, when the image processing apparatus detects the numeral “0” according to the program, the image processing apparatus attaches a detection number to the position coordinate (X, Y) where the “0” is detected and the detection score in the memory as a detection result. Remember. The detection score is a score representing the degree of matching with the number “0” image of the template, and the closer to 1.0, the higher the accuracy.
ステップS13に続いて、数字の「0」検出処理の検定を行う(S14)。画像処理装置はプログラムに従って、設置高さはトンネル床面から1.5m、設置間隔は10m間隔であるとの設置情報に適合し、且つ検出スコアが1に近い距離標銘板を候補とする。また、画像処理装置はプログラムに従って、メモリに記憶されている全ての検出結果のデータを読み出し、ゼロ検出結果の出力ファイルを作成する。この出力ファイルをプリントアウトしたものを、図6に示す。図6においては、検出番号1、検出番号3、検出番号5、検出番号7、検出番号9、検出番号11、検出番号13、検出番号15、検出番号17、検出番号19、検出番号21及び検出番号23が距離標銘板候補である。 Subsequent to step S13, the number “0” detection process is verified (S14). According to the program, the image processing apparatus adapts to the installation information that the installation height is 1.5 m from the tunnel floor and the installation interval is 10 m, and the distance marking plate whose detection score is close to 1 is a candidate. Further, the image processing apparatus reads all the detection result data stored in the memory according to the program and creates an output file of the zero detection result. A printout of this output file is shown in FIG. In FIG. 6, detection number 1, detection number 3, detection number 5, detection number 7, detection number 9, detection number 11, detection number 13, detection number 15, detection number 17, detection number 19, detection number 21, and detection Number 23 is a distance nameplate candidate.
ところで、トンネルの起点キロ程は、トンネルデータベースから取得できる。例えば当該トンネルの起点が500k375mだとすると、設置間隔が10mの最初のキロ程は500k380mであるから、「380」の数字を表示した距離標銘板が最初に現れる。よって、「0」検出処理で図2の画像の左側から最初に見つかった距離標銘板が「380」の数字を表示した距離標銘板ということになり、画像処理装置のメモリは先頭の距離標銘板が「500k380m」、それ以降は10m刻みの距離標銘板の設置情報がメモリに記憶される。従って、画像処理装置は、以降検出された距離標銘板が順に「390m」、「500k400m」、「410m」・・・と判断する。 By the way, the starting kilometer of the tunnel can be obtained from the tunnel database. For example, if the starting point of the tunnel is 500 k375 m, the first kilometer with an installation interval of 10 m is 500 k380 m, and therefore a distance sign plate displaying the number “380” appears first. Therefore, the distance nameplate first found from the left side of the image of FIG. 2 in the “0” detection process is a distance nameplate displaying the number “380”, and the memory of the image processing apparatus stores the first distance nameplate. Is "500k380m", and thereafter, the installation information of the distance nameplate in increments of 10m is stored in the memory. Accordingly, the image processing apparatus determines that the distance nameplates detected thereafter are “390 m”, “500 k400 m”, “410 m”,.
本来10m間隔で設置されている筈の距離標銘板の検出が、「一つ前の距離標銘板から10m以内の短い間隔で検出された。」、「一つ前の距離標銘板から10m以上離れて検出された。」、「通常より高い位置に見つかった。」、「通常より低い位置に見つかった。」などの異常データを、ステップS13の「0」検出処理のパターンマッチングの結果から検出できる。そこで、ステップS14の「0」検出処理の検定においては、10m以内の短い間隔で検出されたデータは、その前後の間隔から過剰検出と判断し、当該データを除外する。また、10m以上離れて検出された場合には、本来見つかるべき10mの画像位置でステップS13の探索を再度行う。更に、明らかに高い位置や低い位置で検出されたデータは異常データとして除外する。 The detection of the distance nameplates of the fences that were originally installed at intervals of 10 m was “detected at a short interval within 10 m from the previous distance nameplate.”, “More than 10 m away from the previous distance nameplate. ”,“ Found at a position higher than normal ”,“ found at a position lower than normal ”, and the like can be detected from the pattern matching result of the“ 0 ”detection process in step S13. . Therefore, in the verification of the “0” detection process in step S14, the data detected at a short interval of 10 m or less is determined to be excessively detected from the intervals before and after that, and the data is excluded. If it is detected 10 m or more away, the search in step S13 is performed again at an image position of 10 m that should be found. Further, data detected at a clearly high position or low position is excluded as abnormal data.
ステップS14に続いて、画像処理装置はプログラムに従って、二次探索領域の設定を行う(S15)。この二次探索領域の設定は、距離標銘板の設置位置と検出対象の距離標銘板のサイズに基づいて、上記一次探索領域を更に絞り込む処理である。二次探索領域は、ステップS14において確からしいと判断された距離標銘板候補の各座標位置を中心に、当該距離標銘板候補のサイズを考慮して必要最小限の矩形領域として設定される。前記必要最小限の矩形領域は、例えば縦横1m程度である。 Subsequent to step S14, the image processing apparatus sets a secondary search area according to the program (S15). The setting of the secondary search area is a process for further narrowing down the primary search area based on the installation position of the distance nameplate and the size of the distance nameplate to be detected. The secondary search area is set as a minimum necessary rectangular area in consideration of the size of the distance nameplate candidate with the coordinate position of the distance nameplate candidate determined to be probable in step S14 as the center. The minimum necessary rectangular area is, for example, about 1 m in length and width.
ステップS15に続いて、パターンマッチングによる距離標銘板の検出処理を行う(S16)。即ち、画像処理装置はプログラムに従って、メモリから距離標銘板のテンプレートを読み出し、前記テンプレートを必要最小限の矩形領域の二次探索領域の画像の中で移動させながら、前記テンプレートに重なる部分の画像とのパターンマッチングのスコアを画像処理装置に計算させ、距離標銘板を検出する。画像処理装置は、ステップS16によりパターンマッチングのスコアが1に近いものを距離標銘板と判断し、これにより距離標銘板が検出される(S17)。図7は、ステップS16の距離標銘板のパターンマッチング結果の出力ファイルの一例である。 Subsequent to step S15, a distance nameplate detection process by pattern matching is performed (S16). That is, according to the program, the image processing apparatus reads the template of the distance sign plate from the memory, moves the template in the image of the secondary search area of the minimum necessary rectangular area, A pattern matching score is calculated by the image processing apparatus, and the distance nameplate is detected. In step S16, the image processing apparatus determines that the pattern matching score is close to 1 as a distance nameplate, and thereby detects the distance nameplate (S17). FIG. 7 is an example of an output file of the pattern matching result of the distance nameplate in step S16.
ステップS16において使用するテンプレートは、距離標銘板の輪郭線の矩形の中に2個のボルト穴が配置された図形のテンプレートである。上記2個のボルト穴は、距離標銘板をコンクリート壁面に取り付けるためのものであるから、距離標銘板には必ずあいている穴であり、取り付け用のボルトと共に観察される。この特徴を盛り込んだテンプレートを用いると、輪郭線の矩形だけのテンプレートに比べて、テンプレートに重なる部分の画像との類似の比較がし易くなる。従って、距離標銘板がより迅速且つ確実に検出される。 The template used in step S16 is a graphic template in which two bolt holes are arranged in the rectangle of the outline of the distance sign plate. Since the two bolt holes are for attaching the distance nameplate to the concrete wall surface, they are always holes in the distance nameplate and are observed together with the mounting bolts. When a template incorporating this feature is used, it is easier to make a similar comparison with an image of a portion overlapping the template than a template having only a rectangular outline. Therefore, the distance nameplate can be detected more quickly and reliably.
以上説明した通り、本発明に係るトンネルのコンクリート壁面画像から距離標銘板を検出する実施例の方法は、一次探索領域を数字の「0」を表示したテンプレートを用いてパターンマッチングにより距離標銘板の存在位置を確認すること、及び、更に絞り込んだ二次探索領域を距離標銘板の特徴を盛り込んだテンプレートを用いてパターンマッチングにより距離標銘板を検出することを特徴とするものである。パターンマッチングを2回行うことになるが、従来の1回のパターンマッチングによる距離標銘板の検出方法よりも処理効率と検出確度が高い。その理由は、探索領域の絞り込みが適切になされていることと、パターンマッチングに用いるテンプレートが距離標銘板の上述の特徴、即ち距離標銘板に表示されている数字の特徴的な配列、及び取り付け用ボルト穴が必ずあいているという特徴的な形状を反映しているからである。 As described above, according to the method of the embodiment for detecting the distance nameplate from the concrete wall image of the tunnel according to the present invention, the distance search plate of the distance nameplate is obtained by pattern matching using the template displaying the number “0” as the primary search area. The present invention is characterized in that the location name plate is detected by pattern matching using a template in which the features of the distance name plate are included in the narrowed-down secondary search area. Although the pattern matching is performed twice, the processing efficiency and the detection accuracy are higher than those of the conventional method of detecting the distance nameplate by one pattern matching. The reason is that the search area is narrowed down properly, and the template used for pattern matching is the above-mentioned feature of the distance nameplate, that is, the characteristic arrangement of the numbers displayed on the distance nameplate, and for attachment This is because it reflects the characteristic shape that the bolt holes are always open.
ところで、検出対象の距離標銘板が脱落し、或いはすすや汚れで文字が隠されていると、ステップS16の処理で距離標銘板が検出されない場合がある。そこで、このような場合、当該距離標銘板の画像を作成し、その推定位置に貼り付け、復元する。この復元作業をトンネルのコンクリート壁面の展開画像全体に行うことにより、距離標銘板が明瞭なコンクリート壁面展開画像が得られる。従って、検査員はコンクリート壁面の変状位置を迅速に特定し易くなり、トンネルの健全度検査の効率向上が図られる。 By the way, if the distance nameplate to be detected is dropped or characters are hidden by soot or dirt, the distance nameplate may not be detected in the process of step S16. In such a case, an image of the distance nameplate is created, pasted at the estimated position, and restored. By performing this restoration work on the entire developed image of the concrete wall surface of the tunnel, a concrete wall developed image with a clear distance marking plate can be obtained. Therefore, it becomes easy for the inspector to quickly specify the deformed position of the concrete wall surface, and the efficiency of the tunnel soundness inspection can be improved.
(下束の検出)
トンネル壁面に設置されている下束を検出する処理を図8のフローチャートを参照して以下に説明する。先ず、下束の設置位置及び設置間隔に関する設置情報を取得する(S21)。下束の設置位置及び設置間隔はトンネルデータベースに記録されている情報である。従って、ダウンロードして画像処理装置のメモリに予め記録しておいて、メモリから読み出して取得する。或いは、トンネルデータベースにアクセスして取得してもよい。
(Under bundle detection)
A process for detecting the lower bundle installed on the tunnel wall surface will be described below with reference to the flowchart of FIG. First, the installation information regarding the installation position and installation interval of the lower bundle is acquired (S21). The installation position and installation interval of the lower bundle are information recorded in the tunnel database. Therefore, it is downloaded, recorded in advance in the memory of the image processing apparatus, and read out from the memory for acquisition. Alternatively, it may be acquired by accessing a tunnel database.
続いて、検査員は探索領域の設定処理を行う(S22)。一般的な下束は40〜50m間隔で設置され、トンネルのクラウン部を中心に鉛直方向に細長い矩形状の領域として観察される。検査員は、画像処理装置のモニター画面に表示されたトンネルのコンクリート壁面画像上に、上述の如き設置位置及び設置間隔などの情報に基づいて、検出対象の下束を探索する画像領域を設定する。 Subsequently, the inspector performs search area setting processing (S22). Common lower bundles are installed at intervals of 40 to 50 m, and are observed as rectangular regions elongated in the vertical direction around the crown of the tunnel. The inspector sets an image region for searching for a lower bundle of detection targets on the concrete wall image of the tunnel displayed on the monitor screen of the image processing device based on information such as the installation position and the installation interval as described above. .
続いて、パターンマッチングによる下束の検出処理を行う(S23)。即ち、画像処理装置はプログラムに従って、下束のテンプレートを読み出し、前記テンプレートを前記探索領域の画像の中で移動させながら、前記テンプレートに重なる部分の画像とのマッチングを行う。下束のテンプレートは、典型的な下束のモデルの画像であって、予めメモリに登録してある。そして、画像処理装置はマッチング結果のスコアが1に近かったら下束候補と判断し、当該下束候補が検出された位置座標(X,Y)と検出スコアを検出結果としてメモリに記憶する。設定した探索領域の探索が終了すると、探索結果の検証(S24)に進む。 Subsequently, a lower bundle detection process by pattern matching is performed (S23). That is, the image processing apparatus reads a lower bundle template according to a program, and performs matching with an image of a portion overlapping the template while moving the template in the image of the search area. The lower bundle template is an image of a typical lower bundle model, and is registered in the memory in advance. If the score of the matching result is close to 1, the image processing apparatus determines that the candidate is a lower bundle candidate, and stores the position coordinates (X, Y) and the detected score at which the lower bundle candidate is detected in the memory as a detection result. When the search of the set search area is completed, the process proceeds to verification of search results (S24).
ステップS24において、画像処理装置はプログラムに従って、メモリから下束候補のデータを読み出し、設置位置及び設置間隔に関する設置情報に適合しているかを検証する。検証に合格すれは下束の検出(S25)となる。 In step S24, the image processing apparatus reads the data of the lower bundle candidate from the memory according to the program, and verifies whether the installation information regarding the installation position and the installation interval is satisfied. If the verification is passed, the lower bundle is detected (S25).
実施例2においては、下束の設置位置及び設置間隔に関する設置情報に基づいて探索領域を設定したので、パターンマッチングによる下束候補の検出を効率よく行えるようになった。また、下束の設置位置及び設置間隔に関する設置情報に基づいて、パターンマッチングで検出された下束候補を検証して下束を検出するようにしたので、下束の検出漏れや過剰検出を防止できるようになった。 In the second embodiment, since the search area is set based on the installation information regarding the installation position and the installation interval of the lower bundle, the lower bundle candidates can be efficiently detected by pattern matching. Also, based on the installation information related to the installation position and installation interval of the lower bundle, the lower bundle candidates detected by pattern matching are verified to detect the lower bundle, thus preventing detection of the lower bundle and overdetection. I can do it now.
(蛍光灯の検出)
トンネル壁面に設置されている蛍光灯を検出する処理を図9のフローチャートを参照して以下に説明する。先ず、蛍光灯の設置位置及び設置間隔に関する設置情報を取得する(S31)。蛍光灯の設置位置及び設置間隔はトンネルデータベースに記録されている情報である。従って、ダウンロードして画像処理装置のメモリに予め記録しておいて、メモリから読み出して取得する。或いは、トンネルデータベースにアクセスして取得してもよい。
(Fluorescent light detection)
Processing for detecting a fluorescent lamp installed on the tunnel wall surface will be described below with reference to the flowchart of FIG. First, the installation information regarding the installation position and installation interval of the fluorescent lamp is acquired (S31). The installation position and the installation interval of the fluorescent lamp are information recorded in the tunnel database. Therefore, it is downloaded, recorded in advance in the memory of the image processing apparatus, and read out from the memory for acquisition. Alternatively, it may be acquired by accessing a tunnel database.
続いて、検査員は探索領域の設定処理を行う(S32)。一般的な蛍光灯は10m間隔で設置され、トンネルの側壁下部周辺を中心に水平方向に細長い領域として観察される。検査員は画像処理装置のモニター画面に表示されたトンネルのコンクリート壁面画像上に、上述の如き設置位置及び設置間隔などの知見に基づいて、検出対象の蛍光灯を探索する画像領域を設定する。 Subsequently, the inspector performs search area setting processing (S32). Common fluorescent lamps are installed at intervals of 10 m, and are observed as elongated regions in the horizontal direction around the lower part of the side wall of the tunnel. The inspector sets an image area for searching for the fluorescent lamp to be detected on the concrete wall image of the tunnel displayed on the monitor screen of the image processing apparatus based on the knowledge such as the installation position and the installation interval as described above.
続いて、パターンマッチングによる蛍光灯の検出処理を行う(S33)。即ち、画像処理装置はプログラムに従って、蛍光灯のテンプレートを読み出し、前記テンプレートを前記探索領域の画像の中で移動させながら、前記テンプレートに重なる部分の画像とのマッチングを行う。蛍光灯のテンプレートは、典型的な蛍光灯のモデルの画像であって、予めメモリに登録してある。そして、画像処理装置はマッチング結果のスコアが1に近かったら蛍光灯候補と判断し、当該蛍光灯候補が検出された位置座標(X,Y)と検出スコアを検出結果としてメモリに記憶する。設定した探索領域の探索が終了すると、探索結果の検証(S34)に進む。 Subsequently, a fluorescent lamp detection process is performed by pattern matching (S33). That is, the image processing apparatus reads a fluorescent lamp template according to a program, and performs matching with an image of a portion overlapping the template while moving the template in the image of the search area. The fluorescent lamp template is an image of a typical fluorescent lamp model, and is registered in the memory in advance. When the score of the matching result is close to 1, the image processing apparatus determines that the candidate is a fluorescent lamp candidate, and stores the position coordinates (X, Y) where the fluorescent lamp candidate is detected and the detection score in the memory as a detection result. When the search of the set search area is completed, the process proceeds to verification of search results (S34).
ステップS34において、画像処理装置はプログラムに従って、メモリから蛍光灯候補のデータを読み出し、設置位置及び設置間隔に関する設置情報に適合しているかを検証する。検証に合格すれは蛍光灯の検出(S35)となる。 In step S <b> 34, the image processing apparatus reads fluorescent lamp candidate data from the memory according to the program, and verifies whether the information matches the installation information regarding the installation position and the installation interval. If the verification is passed, the fluorescent lamp is detected (S35).
実施例3においては、蛍光灯の設置位置及び設置間隔に関する設置情報に基づいて探索領域を設定したので、パターンマッチングによる蛍光灯候補の検出を効率よく行えるようになった。また、蛍光灯の設置位置及び設置間隔に関する設置情報に基づいて、パターンマッチングで検出された蛍光灯候補を検証して蛍光灯を検出するようにしたので、蛍光灯の検出漏れや過剰検出を防止できるようになった。
In the third embodiment, since the search area is set based on the installation information regarding the installation position and the installation interval of the fluorescent lamp, the fluorescent lamp candidate can be efficiently detected by pattern matching. In addition, because fluorescent lamp candidates were detected by verifying fluorescent lamp candidates detected by pattern matching based on installation information related to fluorescent lamp installation positions and intervals, fluorescent lamp detection omissions and over-detection were prevented. I can do it now.
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