JP6629685B2 - 亀裂解析方法及び亀裂解析システム - Google Patents

Description

本発明は、岩盤又はコンクリート等の検査対象物に生じている亀裂の亀裂解析方法及び亀裂解析システムに関する。

岩盤又はコンクリート等の検査対象物に生じた亀裂を解析する方法としては、従来から種々のものが知られている。従来から行われている方法としては、例えばトンネルの構築現場において、トンネルの切羽に生じている亀裂を現場作業者がスケッチによって描写する方法がある。現場作業者は、切羽を全体的に眺めて切羽のスケッチを行うことにより、切羽に生じている亀裂の状態を全体的に把握している。

また、特開平１０−３３１５７５号公報には、トンネルの掘削現場において、トンネルの切羽の観察を行うときに用いられるトンネル切羽前方の地質予測方法、及び地質予測を行う画像処理システムが記載されている。この画像処理システムは、切羽の画像を撮影するデジタルカメラと、デジタルカメラによって取得されたデジタル画像データを記憶する画像メモリと、画像メモリに記憶された画像データに対し画像処理を行う画像処理演算部とを備えている。

画像処理演算部は、画像データから亀裂部及び風化脆弱部を濃度分布によって抽出する。また、画像処理演算部は、抽出した画像データに対し所定の演算を行うことによりフラクタル次元を求める。フラクタル次元は、濃淡画像において、切羽の表面の起伏及び亀裂等の組織の複雑さを定量的に表すものとして用いられている。

特開平１０−３３１５７５号公報

前述した現場作業者のスケッチによる亀裂の描写では、現場作業者の熟練度合に応じてスケッチの品質にばらつきが出るため、亀裂の状態把握の精度にばらつきが生じる。一方、前述した公報の画像処理システムでは、切羽の表面の凹凸の複雑さに係る指標がフラクタル次元として出力される。よって、切羽の表面の複雑さに係る指標を数値として出力することは可能である。

しかしながら、現場作業者は、前述したように全体的に亀裂の状態を把握しようとしているため、フラクタル次元の数値による出力は現場作業者になじまないという現状がある。すなわち、現場作業者は、フラクタル次元の出力の結果を見ても、亀裂の発生状態を容易に把握することはできない。従って、現場作業者が亀裂の状態を容易に把握することができるデータを出力することが求められている。

本発明は、現場作業者が亀裂の発生状態を容易に把握することができる亀裂解析方法及び亀裂解析システムを提供することを目的とする。

本発明に係る亀裂解析方法は、検査対象物に生じている亀裂を解析する亀裂解析方法であって、検査対象物の画像を取得し、画像を、亀裂が生じている部分を示す亀裂画素と、亀裂が生じていない部分を示す非亀裂画素とに二値化する第１ステップと、画像を基準方向に対して画像に直交する軸を中心に回転させながら、基準方向に対する回転角度ごとに、亀裂画素の延在方向が基準方向に一致する度合を算出する第２ステップと、算出した度合が最も高い回転角度だけ基準方向から反対方向に回転させた方向を、亀裂が延びている方向と判定する第３ステップと、判定した亀裂が延びる方向を表示する第４ステップと、
を備え、第２ステップは、画像を複数の分割画像に分割するステップと、分割画像の総数に対する、基準方向の一端から他端にまで亀裂画素が延在する分割画像の数の割合を算出するステップと、を有する。

本発明に係る亀裂解析方法では、画像を回転させると共に、基準方向に対する回転角度ごとに、基準方向に対する亀裂画素の延在方向の一致度合が算出される。そして、当該一致度合が高い回転角度を特定し、特定した回転角度だけ基準方向から反対方向に回転させた方向を亀裂が延びている方向と判定し、当該方向を表示している。従って、取得した画像を回転させる画像処理を行うことにより、検査対象物において亀裂が延びている方向を視覚的に把握することができる。よって、検査対象物を管理する現場作業者に対し、亀裂の発生状態を容易に把握可能なデータを出力することができる。このように、検査対象物において亀裂が延びる方向を表示するので、現場作業者は亀裂の発生状態を直感的に把握することができる。

また、第２ステップは、画像を複数の分割画像に分割するステップと、分割画像の総数に対する、基準方向の一端から他端にまで亀裂画素が延在する分割画像の数の割合を算出するステップと、を有する。よって、基準方向に対する亀裂画素の延在方向の一致度合を数値として算出することができる。算出した割合は、基準方向の一端から他端にまで亀裂画素が延在する分割画像の数の割合であるため、フラクタル次元等の所定の演算と比較して簡便なアルゴリズムである。従って、各ステップでの計算処理を速くすることができデータ出力を速めることができるため、現場作業者に対して迅速に亀裂の発生状態を示すデータを出力することができる。

また、分割するステップ、及び割合を算出するステップは、分割画像の数を変えながら複数回行われ、分割画像の大きさと割合との関係式を算出するステップと、関係式の積分値を度合として算出するステップと、を更に備えてもよい。この場合、亀裂画素の延在方向が基準方向に一致する度合を積分値として算出することにより、亀裂が延在する方向をより高精度に判定することができる。従って、表示する亀裂の延在方向を現場作業者の実感に合うデータとして出力することができる。

また、第３ステップの後に、画像を回転角度だけ基準方向に対して回転させた状態において、基準方向の直交方向に延びる仮想線上に位置する画素の総数を、仮想線上に位置する亀裂画素の数で除することにより、亀裂の間隔を算出するステップを更に備えてもよい。このように、亀裂の間隔を算出することにより、検査対象物で生じている亀裂の密度を把握することができる。従って、亀裂の発生状態をより高精度に把握することができる。

また、第２ステップ、第３ステップ、及び第４ステップは、検査対象物の複数の領域ごとに行い、第４ステップでは、第３ステップにおいて最も高いとされた度合が第１閾値を超える領域についてのみ亀裂が延びる方向を表示してもよい。この場合、亀裂画素が一定方向に多く延びる領域についてのみ亀裂が延びる方向を表示する。従って、把握する必要性が高い亀裂を選択的に抽出することにより、現場作業者が当該亀裂を一層確実に把握することができる。

また、第２ステップ、第３ステップ、第４ステップ、及び間隔を算出するステップは、検査対象物の複数の領域ごとに行い、第４ステップでは、間隔を算出するステップにおいて算出された間隔が第２閾値以下である領域についてのみ亀裂が延びる方向を表示してもよい。この場合、間隔が狭く一層高密度に亀裂が形成された領域についてのみ亀裂が延びる方向を表示する。従って、把握する必要性が高い亀裂を選択的に抽出することにより、現場作業者は当該亀裂を一層確実に把握することができる。

本発明に係る亀裂解析システムは、検査対象物に生じている亀裂を解析する亀裂解析システムであって、検査対象物の画像を取得し、画像を、亀裂が生じている部分を示す亀裂画素と、亀裂が生じていない部分を示す非亀裂画素とに二値化する画像二値化部と、画像を基準方向に対して画像に直交する軸を中心に回転させながら、基準方向に対する回転角度ごとに、亀裂画素の延在方向が基準方向に一致する度合を算出する度合算出部と、算出した度合が最も高い回転角度だけ基準方向から反対方向に回転させた方向を、亀裂が延びている方向と判定する判定部と、判定された亀裂が延びている方向を表示する表示部と、を備え、度合算出部は、画像を複数の分割画像に分割する連結率算出部であり、連結率算出部は、分割画像の総数に対する、基準方向の一端から他端にまで亀裂画素が延在する分割画像の数の割合を算出する。

本発明に係る亀裂解析システムでは、度合算出部が、画像を回転すると共に、基準方向に対する亀裂画素の延在方向の一致度合を算出する。判定部は、当該一致度合が高い回転角度を特定し、特定した回転角度だけ基準方向から反対方向に回転させた方向を亀裂が延びている方向と判定する。そして、表示部は、判定された亀裂が延びている方向を表示する。従って、度合算出部が画像を回転させると共に、判定部が亀裂が延びている方向を判定することにより、検査対象物に生じている亀裂の延在方向を把握することができる。よって、検査対象物を管理する現場作業者に対し、亀裂の発生状態を容易に把握可能なデータを出力することができる。このように、検査対象物において亀裂が延びる方向を表示するので、現場作業者は亀裂の発生状態を直感的に把握することができる。

本発明によれば、現場作業者が亀裂の発生状態を容易に把握することができる。

本発明の実施形態に係る亀裂解析システムを示すブロック図である。 カメラによって撮影されて取り込まれた検査対象物（トンネルの切羽）の画像データを示す図である。 図２の画像データの一部を切り出した画像データを示す図である。 図３の画像データを亀裂画素と非亀裂画素とに二値化した画像を示す図である。 （ａ）は、図４の画像を４分割して得られた分割画像を示す図である。（ｂ）は、分割画像の大きさと連結率との関係を示すグラフである。 （ａ）は、図４の画像を９分割して得られた分割画像を示す図である。（ｂ）は、分割画像の大きさと連結率との関係を示すグラフである。 （ａ）は、図４の画像を１６分割して得られた分割画像を示す図である。（ｂ）は、分割画像の大きさと連結率との関係を示すグラフである。 分割画像の大きさと連結率との関係を示すグラフである。 （ａ）は、基準方向から時計回りに５０°回転させたときの亀裂画素及び非亀裂画素を示す図である。（ｂ）は、基準方向に対して回転させていない亀裂画素及び非亀裂画素を示す図である。（ｃ）は、基準方向から時計回りに２０°回転させたときの亀裂画素及び非亀裂画素を示す図である。 亀裂の間隔を算出するステップを示す図である。 検査対象物（トンネルの切羽）の複数の領域を示す図である。 判定された亀裂が延びる方向を領域ごとに示す図である。 図１２の各方向から亀裂が延びる方向を表示するステップを示す図である。 図１３に続いて亀裂が延びる方向を表示するステップを示す図である。 本発明の実施形態に係る亀裂解析方法の各ステップを示すフローチャートである。

以下、図面を参照しつつ、本発明に係る亀裂解析方法及び亀裂解析システムの実施形態について説明する。以下の説明について、同一又は相当する要素には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。

まず、本実施形態に係る亀裂解析システムについて説明する。図１は、本実施形態に係る亀裂解析システム１を示すブロック図であり、図２は、亀裂解析システム１で解析対象とするトンネル切羽Ｔの画像データを示す図である。トンネル切羽Ｔは、例えば、亀裂性岩盤であり、トンネル切羽Ｔにおいて建設されるトンネルの安定性は、亀裂の状態による影響を受けやすい。従って、トンネル切羽Ｔの亀裂の状態を把握して管理することによりトンネル切羽Ｔの岩盤の適切な評価を行うことは、トンネルの工事等を行うにあたり重要である。本実施形態では、トンネル切羽Ｔを検査対象物とし、トンネル切羽Ｔに生じている亀裂を解析する亀裂解析システム１について説明する。

亀裂解析システム１は、例えば、トンネル切羽Ｔの亀裂をスケッチする現場担当者の技術支援を行う。すなわち、亀裂解析システム１は、トンネル切羽Ｔの亀裂の卓越方向（亀裂が延びる方向）を表示する機能を備えており、トンネルの現場作業者は、亀裂解析システム１によって表示された亀裂の卓越方向を基にスケッチを行うことが可能である。また、亀裂解析システム１によって表示される亀裂の卓越方向は、現場作業者にとって理解しやすいものであると共に、上記のスケッチにも代替し得る。

図１に示されるように、亀裂解析システム１は、トンネル切羽Ｔの撮影画像を取得する画像取得部２と、画像取得部２によって取得された撮影画像の画像処理を行う画像処理部１０と、画像処理部１０によって生成された亀裂の卓越方向に係る画像を表示するモニタ３（表示部）とを備えている。

画像取得部２は、例えばデジタルカメラであり、トンネル切羽Ｔの画像のデジタルデータを取得する。画像取得部２としては種々のものを用いることができる。画像取得部２は、例えば、銀塩写真を撮影するカメラとスキャナとを含んでいてもよく、トンネル切羽Ｔの画像を取得可能な種々のカメラを用いることが可能である。

モニタ３は、画像処理部１０によって画像処理が施されて生成された亀裂の画像を表示する。モニタ３は、例えば、パーソナルコンピュータのディスプレイである。なお、モニタ３としては、亀裂の画像を表示可能なディスプレイであれば、種々の表示機器を用いることが可能である。

画像処理部１０は、画像取得部２及びモニタ３と通信可能とされている。画像処理部１０は、画像取得部２によって取得されたトンネル切羽Ｔの画像のデジタルデータを受信する。画像処理部１０は、画像二値化部１１、画像抽出部１２、連結率算出部１３、画像回転部１４、角度検出部１５、間隔算出部１６、及び表示制御部１７を備えている。画像処理部１０は、例えば、汎用のパーソナルコンピュータであり、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）及びＲＡＭ（Random Access Memory）を備える。画像処理部１０の各機能は、ＲＯＭに記憶されているプログラムをＲＡＭにロードし、ＣＰＵで実行することによって実現される。

画像二値化部１１は、トンネル切羽Ｔの画像のデジタルデータを受信し、受信した画像のデジタルデータに対して、図２に示されるように、左下部Ａ１、右下部Ａ２及び頂部Ａ３を定めて円弧状の解析領域Ｄを作成する。解析領域Ｄの外縁はトンネル切羽Ｔの外縁に相当する。

画像二値化部１１は、解析領域Ｄの内部の画像に対して白黒二値化を行う。本実施形態において、図２の白色画素はトンネル切羽Ｔの亀裂が生じている部分を示す亀裂画素Ｐ１であり、図２の黒色画素はトンネル切羽Ｔの亀裂が生じていない部分を示す非亀裂画素Ｐ２である。

画像抽出部１２は、図３に示されるように、画像二値化部１１によって生成された解析領域Ｄから任意の部分の抽出を行う。すなわち、画像抽出部１２は、画像二値化部１１によって二値化された画像からトンネル切羽Ｔの領域Ｒの抽出を行う。図３に示される領域Ｒは円形状であるが、画像抽出部１２によって抽出される領域Ｒの形状及び大きさは、図３に示される例に限定されず適宜変更可能である。

以下では、図４に示されるように、領域Ｒが正方形である例について説明する。連結率算出部１３（度合算出部）は、トンネル切羽Ｔにおける亀裂の卓越方向を求めるために連結率を算出する。連結率とは、画像抽出部１２によって抽出された領域Ｒにおける亀裂の上下方向（基準方向）への連続性を示している。例えば、領域Ｒの画像Ｇが２０×２０のピクセルで構成されているとした場合、画像Ｇでは上下方向の一端（上端）から他端（下端）にまで亀裂画素Ｐ１が延在していないため、画像Ｇの連結率は０である。なお、図４において、亀裂画素Ｐ１及び非亀裂画素Ｐ２は、正方形状を成しているが、例えば長方形等、正方形以外の形状であってもよい。

連結率算出部１３は、図５（ａ）に示されるように、画像Ｇを複数の分割画像Ｂに分割する。図５（ａ）は、領域Ｒを４個（２×２）の分割画像Ｂに分割した例を示している。連結率算出部１３は、分割画像Ｂの総数に対する、上端から下端にまで亀裂画素Ｐ１が延在する分割画像Ｂの数の割合を算出する。この割合が連結率に相当する。

図５（ａ）に示される例では、上端から下端にまで亀裂画素Ｐ１が延在する分割画像Ｂは、左上の１個の分割画像Ｂのみである。また、連結率算出部１３は、画像Ｇを４個（２×２）の分割画像Ｂに分割している。連結率算出部１３は、分割画像Ｂの総数を４とし、上端から下端にまで亀裂画素Ｐ１が延在する分割画像Ｂの数を１として、連結率を１／４と算出する。連結率算出部１３は、図５（ｂ）に示されるように、分割画像Ｂの大きさと連結率との関係を記憶する。本実施形態において、分割画像Ｂの大きさは、画像Ｇの一辺のピクセル数（２０）に対する分割画像Ｂの一辺のピクセル数の割合を示しており、図５に示される例では１／２（１０／２０）である。

図６（ａ）に示されるように、連結率算出部１３は、画像Ｇを９個（３×３）の分割画像Ｂに分割する。そして、連結率算出部１３は、分割画像Ｂの総数を９とし、上端から下端にまで亀裂画素Ｐ１が延びる分割画像Ｂの数を３として、連結率を３／９と算出する。その後、連結率算出部１３は、図６（ｂ）に示されるように、分割画像Ｂの大きさと連結率との関係を記憶する。このとき、分割画像Ｂの大きさは１／３である。

図７（ａ）に示されるように、連結率算出部１３は、画像Ｇを１６個（４×４）の分割画像Ｂに分割する。このとき、連結率算出部１３は、分割画像Ｂの総数を１６とし、上端から下端にまで亀裂画素Ｐ１が延びる分割画像Ｂの数を８として、連結率を８／１６と算出する。そして、連結率算出部１３は、図７（ｂ）に示されるように、分割画像Ｂの大きさと連結率との関係を記憶する。

以上のように、連結率算出部１３は、画像Ｇの複数の分割画像Ｂへの分割、及び連結率の算出を、分割画像Ｂの数を変えながら複数回行っていく。そして、連結率算出部１３は、図８に示されるように、例えばＹ＝ＡＸ＋Ｂ（Ｙ：連結率、Ｘ：分割画像Ｂの大きさ、Ａ，Ｂ：係数）で示される近似式のような、分割画像Ｂの大きさと連結率との関係式を算出する。なお、連結率算出部１３が算出する関係式は、上記のような一次式に限られず適宜変更可能である。例えば、連結率算出部１３は、線形近似曲線、多項式近似曲線、対数近似曲線、累乗近似曲線、指数近似曲線、又は移動平均等、種々の関係式を用いることが可能である。

連結率算出部１３は、前述したように関係式を算出した後には、当該関係式を積分し、図８に示されるグラフの面積Ｓを積分値として算出する。この面積Ｓ（積分値）は、亀裂画素Ｐ１の延在方向が上下方向に一致する度合を示している。すなわち、面積Ｓが大きいほど上下方向に延在する亀裂が多いことを示しており、面積Ｓが小さいほど上下方向に延在する亀裂が少ない（他の方向に延在する亀裂が多い、又は亀裂そのものが少ない）ことを示している。

図９に示されるように、画像回転部１４（度合算出部）は、画像抽出部１２によって抽出された領域Ｒの画像Ｇを回転させる。画像回転部１４は、上下方向に対して画像Ｇに直交する軸を中心に画像Ｇを回転する。画像回転部１４は、一定角度（例えば５°又は１０°）ごとに画像Ｇを時計回り又は反時計回りに回転させる。そして、画像回転部１４が画像Ｇを回転させながら、前述した連結率算出部１３が、上下方向に対する回転角度ごとに、亀裂画素Ｐ１の延在方向が上下方向に一致する度合を前述の積分値として算出する。

図９（ｂ）は画像回転部１４が画像Ｇを回転させていない例、図９（ａ）は画像回転部１４が画像Ｇを時計回りに５０°回転させた例、図９（ｃ）は画像回転部１４が画像Ｇを時計回りに２０°回転させた例、をそれぞれ示している。これらの例において、連結率算出部１３が算出する積分値（度合）は、画像Ｇが時計回りに５０°回転したとき（図９（ａ））に小さく、画像Ｇが回転していないとき（図９（ｂ））に大きく、画像Ｇが時計回りに２０°回転したとき（図９（ｃ））に最も大きくなる。

角度検出部１５（判定部）は、前述した回転角度ごとの積分値から画像Ｇの亀裂が延びている方向を検出する。角度検出部１５は、算出された上記積分値が最も高い回転角度だけ上下方向から反対方向に回転させた方向を、亀裂が延びている方向と判定する。図９（ａ）〜図９（ｃ）に示される例では、角度検出部１５は、２０°だけ上下方向から反時計回りに回転させた方向を、亀裂が延びている方向と判定する。

間隔算出部１６は、角度検出部１５が亀裂が延びている方向を判定した後に、亀裂の間隔を算出する。例えば、図９（ｃ）のように画像Ｇが時計回りに２０°回転したときに積分値（度合）が最も大きくなる場合には、画像Ｇを時計回りに２０°だけ上下方向に対して回転させた状態において亀裂の間隔を算出する。

具体的には、図１０の例に示されるように、時計回りに２０°だけ回転させた画像Ｇにおいて、間隔算出部１６は、左右方向（上下方向の直交方向）に延びる仮想線Ｌ上に位置するピクセル（画素）の総数を、仮想線Ｌ上に位置する亀裂画素Ｐ１の数で除することにより、亀裂の間隔を算出する。

図１０に示される例において、間隔算出部１６は、左右方向に延びる仮想線Ｌごとに亀裂画素Ｐ１の数を算出していく。図１０の画像Ｇの右側の数値は、算出された亀裂画素Ｐ１の数を示している。このように、全ての仮想線Ｌについて亀裂画素Ｐ１の数を算出した後に、間隔算出部１６は、亀裂画素Ｐ１の数の平均値（最大値でもよい）を算出する。

図１０の例において、間隔算出部１６は、左右方向に延びる仮想線Ｌ上に位置する画素の総数を２０とし、仮想線Ｌ上に位置する亀裂画素Ｐ１の上記平均値を２．６として、２０を２．６で除した「７．７」を亀裂の間隔として算出する。なお、間隔算出部１６は、２０を、仮想線Ｌ上に位置する亀裂画素Ｐ１の最大値で除する場合には、２０を４で除した「５．０」を亀裂の間隔として算出する。

表示制御部１７は、角度検出部１５によって判定された亀裂が延びる方向をモニタ３に表示する。表示制御部１７は、亀裂が延びる方向の表示を、画像抽出部１２によって抽出された領域Ｒ（画像Ｇ）ごとに行う。具体的には、図１１に示されるように、各領域Ｒが正方形状とされた場合において、表示制御部１７は、各領域Ｒに対し、亀裂が延びる方向を線分Ｎとして示す。

線分Ｎが延びる方向は、角度検出部１５によって判定された亀裂の卓越方向を示しており、線分Ｎの長さは前述した積分値（度合）を示している。すなわち、線分Ｎの長さが長いほど、卓越方向への亀裂の連続性が強いことを示している。

また、表示制御部１７は、上記の積分値（度合）が第１閾値を超え、且つ、間隔算出部１６によって算出された間隔が第２閾値以下である領域Ｒについてのみ線分Ｎ（亀裂が延びる方向）を表示している。図１１において、線分Ｎが表示されていない領域Ｒは、積分値（度合）が第１閾値以下であるか、又は、間隔算出部１６によって算出された間隔が第２閾値よりも大きい領域Ｒである。

前述した第１閾値は、亀裂が延びる方向を表示させる亀裂の連続性の強さの閾値を示しており、第２閾値は、亀裂が延びる方向を表示させる亀裂の間隔（密度）の閾値を示している。なお、第１閾値及び第２閾値は、いずれも、設定される値であり適宜変更可能である。

表示制御部１７は、前述したように線分Ｎを表示させた後には、図１２に示されるように、トンネル切羽Ｔの画像を消去し、解析領域Ｄの外縁と線分Ｎのみを残した状態とする。そして、図１３に示されるように、表示制御部１７は、線分Ｎにおいて、互いに隣り合う複数の領域Ｒの間で亀裂の連続性及び卓越方向の比較を行う。その後、表示制御部１７は、連続性が高い複数の線分Ｎ、及び卓越方向が類似している複数の線分Ｎ、を曲線Ｃで滑らかに連結する。

上記のように曲線Ｃを生成した後に、表示制御部１７は、図１４に示されるように、線分Ｎを消去して、解析領域Ｄの外縁及び曲線Ｃのみを残すことにより、曲線Ｃによるトンネル切羽Ｔの亀裂のスケッチ画像を得る。このように、亀裂解析システム１では、表示制御部１７によってトンネル切羽Ｔの亀裂のスケッチ画像が得られるので、現場作業者がスケッチを描写する手間を省くことが可能である。

また、表示制御部１７が生成するスケッチ画像は、現場作業者の手によるものではなく自動的に表示するものであるため、トンネル切羽Ｔのスケッチの品質にばらつきは生じない。従って、トンネル切羽Ｔの亀裂の状態把握で生じうる精度のばらつきを解消することが可能である。

次に、本実施形態に係る亀裂解析方法について説明する。図１５は、亀裂解析システム１を用いた亀裂解析方法の一例を示すフローチャートである。以下では、図２に示される検査対象物であるトンネル切羽Ｔに生じている亀裂を解析する例について説明する。

まず、亀裂解析システム１は、画像取得部２によってトンネル切羽Ｔの画像を取得する。このとき、画像取得部２はトンネル切羽Ｔの画像のデジタルデータを取得し、画像処理部１０は画像取得部２によって取得されたデジタルデータを受信する（ステップＳ１）。

次に、画像二値化部１１が、トンネル切羽Ｔの画像を亀裂画素Ｐ１と非亀裂画素Ｐ２とに二値化する（第１ステップ）。具体的には、画像二値化部１１は、受信したデジタルデータに対して解析領域Ｄを作成し、解析領域Ｄの内部の画像に対して白黒二値化を行う（ステップＳ２）。

続いて、画像抽出部１２が、画像二値化部１１によって生成された解析領域Ｄを、複数の領域Ｒに分割する。そして、画像抽出部１２が、分割した複数の領域Ｒから任意の部分の抽出、すなわちトンネル切羽Ｔの領域Ｒの抽出を行う（ステップＳ３）。連結率算出部１３は、画像抽出部１２によって抽出された領域Ｒに対し、亀裂画素Ｐ１の延在方向が上下方向に一致する度合を算出する。このとき、連結率算出部１３は、画像Ｇの複数の分割画像Ｂへの分割、連結率の算出、分割画像Ｂの大きさと連結率との関係式の算出、及び関係式の積分値（度合）の算出、を行う（ステップＳ４）。

前述のステップＳ４は、画像回転部１４による画像Ｇの回転を上下方向を基準として１８０°回転（時計回りに９０°及び反時計回りに９０°）させながら実行する。具体的には、画像Ｇを上下方向（基準方向）から時計回りに一定角度回転させながら積分値の算出を行い、時計回りに９０°回転させて積分値を算出した後には、画像Ｇを上下方向から反時計回りに一定角度回転させながら積分値の算出を行い、反時計回りに９０°回転させて積分値を算出した後に全ての角度が終わる。

よって、ステップＳ４からステップＳ５に移行して、ステップＳ５で全ての角度が終わっていない（ステップＳ５でＮＯ）と判定された場合には、ステップＳ６に移行し、画像回転部１４が画像Ｇを一定角度回転させる。そして、ステップＳ４に移行し、再度積分値（度合）の算出を行う（第２ステップ）。

また、ステップＳ５で全ての角度が終わった（ステップＳ５でＹＥＳ）と判定された場合には、角度検出部１５が、複数回のステップＳ４を経て得られた複数の積分値から画像Ｇの亀裂が延びている方向を検出する。このとき、角度検出部１５は、ステップＳ４で得られた積分値が最も高くなる回転角度だけ上下方向から反対方向に回転させた方向を、亀裂が延びている方向と判定する（ステップＳ７、第３ステップ）。

次に、間隔算出部１６が亀裂の間隔を算出する。間隔算出部１６は、前述したように、領域Ｒの画像Ｇにおいて、仮想線Ｌ上に位置する画素の総数を、仮想線Ｌ上に位置する亀裂画素Ｐ１の数で除することにより、亀裂の間隔を算出する（ステップＳ８）。

続いて、ステップＳ９に移行し、全ての領域Ｒが終わったか否か、すなわち全ての領域Ｒに対してステップＳ４〜Ｓ８の行程が完了したか否かを判定する。ステップＳ９において、全ての領域Ｒが終わっていない（ステップＳ９でＮＯ）と判定された場合、ステップＳ３に戻り、画像抽出部１２が別の領域Ｒを抽出して、ステップＳ４〜Ｓ８の一連の行程を行う。

一方、ステップＳ９において全ての領域Ｒが終わった（ステップＳ９でＹＥＳ）と判定された場合、表示制御部１７が、モニタ３に表示させる亀裂画像の表示制御を行う。このとき、表示制御部１７は、図１１〜図１４に示されるように、各領域Ｒについて線分Ｎを示し、解析領域Ｄの外縁と線分Ｎのみを残して、曲線Ｃで複数の線分Ｎを滑らかに連結して線分Ｎを消去することにより亀裂のスケッチ画像を生成する（ステップＳ１０）。そして、表示制御部１７は、生成したスケッチ画像をモニタ３に表示して（ステップＳ１１、第４ステップ）、一連の行程が完了する。

次に、本実施形態に係る亀裂解析方法及び亀裂解析システム１から得られる効果について説明する。

本実施形態に係る亀裂解析方法では、図９に示されるように、画像Ｇを回転させると共に、上下方向に対する回転角度ごとに、上下方向に対する亀裂画素Ｐ１の延在方向の一致度合が算出される。そして、当該一致度合が高い回転角度を特定し、特定した回転角度だけ上下方向から反対方向に回転させた方向を亀裂が延びている方向と判定し、当該方向を表示している。従って、取得した画像Ｇを回転させる画像処理を行うことにより、トンネル切羽Ｔにおいて亀裂が延びている方向を把握することができる。

従って、トンネル切羽Ｔを管理する現場作業者に対し、亀裂の発生状態を容易に把握可能なデータを出力することができる。このように、トンネル切羽Ｔにおいて亀裂が延びる方向を表示するので、現場作業者は亀裂の発生状態を直感的に把握することができる。

また、前述した第２ステップは、図５〜図７に示されるように、画像Ｇを複数の分割画像Ｂに分割するステップと、分割画像Ｂの総数に対する、上端から下端にまで亀裂画素Ｐ１が延在する分割画像Ｂの数の割合（連結率）を算出するステップと、を有する。よって、上下方向に対する亀裂画素Ｐ１の延在方向の一致度合を数値として算出することができる。

また、前述で算出した割合（連結率）は、上端から下端にまで亀裂画素Ｐ１が延在する分割画像Ｂの数の割合であるため、フラクタル次元等の所定の演算と比較して簡便なアルゴリズムである。従って、各ステップでの計算処理を速くすることができデータの出力を速めることができるため、現場作業者に対して迅速に亀裂の発生状態を示すデータを出力することができる。

また、前述の分割するステップ、及び割合（連結率）を算出するステップは、分割画像Ｂの数を変えながら複数回行われ、図８に示されるように、分割画像Ｂの大きさと連結率との関係式を算出するステップと、関係式の積分値を前述の度合として算出するステップと、を備えている。従って、亀裂画素Ｐ１の延在方向が上下方向に一致する度合を積分値として算出することにより、亀裂が延在する方向をより高精度に判定することができる。よって、表示する亀裂の延在方向を現場作業者の実感に合うデータとして出力することができる。

図９（ｃ）及び図１０に示されるように、前述した第３ステップの後に、算出された積分値が最も高い回転角度だけ画像Ｇを上下方向に対して回転させた状態、すなわち、最も多くの亀裂画素Ｐ１が上下方向に延在する状態において、左右方向に延びる仮想線Ｌ上に位置する画素の総数を、仮想線Ｌ上に位置する亀裂画素Ｐ１の数で除することにより、亀裂の間隔を算出するステップを備えている。このように、亀裂の間隔を算出することにより、トンネル切羽Ｔで生じている亀裂の密度を把握することができる。従って、亀裂の発生状態をより高精度に把握することができる。

図１１に示されるように、前述した第２ステップ、第３ステップ、及び第４ステップは、トンネル切羽Ｔの複数の領域Ｒごとに行い、第４ステップでは、第３ステップにおいて最も高いとされた積分値が第１閾値を超える領域Ｒについてのみ亀裂が延びる方向を表示している。よって、亀裂画素Ｐ１が一定方向に多く延びる領域Ｒについてのみ亀裂が延びる方向を表示する。従って、把握する必要性が高い亀裂を選択的に抽出することにより、現場作業者は当該亀裂を一層確実に把握することができる。

また、第２ステップ、第３ステップ、第４ステップ、及び間隔を算出するステップは、トンネル切羽Ｔの複数の領域Ｒごとに行い、第４ステップでは、間隔を算出するステップにおいて算出された間隔が第２閾値以下である領域についてのみ亀裂が延びる方向を表示している。よって、間隔が狭く一層高密度に亀裂が形成された領域Ｒについてのみ亀裂が延びる方向を表示する。従って、把握する必要性が高い亀裂を選択的に抽出することにより、現場作業者は当該亀裂を一層確実に把握することができる。

また、本実施形態に係る亀裂解析システム１では、図９に示されるように、画像回転部１４が画像Ｇを回転すると共に、連結率算出部１３が上下方向に対する亀裂画素Ｐ１の延在方向の一致度合を算出する。角度検出部１５は、当該一致度合が高い回転角度を特定し、特定した回転角度だけ上下方向から反対方向に回転させた方向を亀裂が延びる方向と判定する。そして、モニタ３は、判定された亀裂が延びている方向を表示する。従って、画像回転部１４が画像Ｇを回転させると共に、角度検出部１５が亀裂が延びている方向を判定することにより、トンネル切羽Ｔに生じている亀裂の延在方向を把握することができる。従って、前述した亀裂解析方法と同様の効果が得られる。

以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は、前述の実施形態に限定されるものではなく、各請求項に記載した要旨を変更しない範囲で変形し、又は他のものに適用したものであってもよい。すなわち、本発明は、各請求項の要旨を変更しない範囲において種々の変形が可能である。

例えば、前述の実施形態では、連結率算出部１３が連結率を算出することによって、亀裂画素Ｐ１の延在方向が上下方向に一致する度合を算出する例について説明した。しかしながら、亀裂画素Ｐ１の延在方向が上下方向に一致する度合を算出する方法は、連結率以外の手段で実行してもよい。また、連結率算出部１３は前述した積分値を算出しなくてもよい。更に、前述の実施形態では、基準方向が上下方向である例について説明したが、上下方向以外の方向を基準方向としてもよい。

また、前述の実施形態では、解析領域Ｄが左下部Ａ１、右下部Ａ２及び頂部Ａ３を含む円弧状である例について説明したが、解析領域Ｄの形状は、円弧状に限定されず適宜変更可能である。

また、前述の実施形態では、表示制御部１７が線分Ｎを生成し、複数の線分Ｎを連結する曲線Ｃを生成することによって、トンネル切羽Ｔの亀裂のスケッチ画像をモニタ３に表示する例について説明した。しかしながら、亀裂が延びる方向を表示する方法は、上記の例に限定されず適宜変更可能である。例えば、亀裂が延びる方向、亀裂の連続性、及び亀裂の間隔を数値でモニタ３に表示してもよい。

また、前述の実施形態では、亀裂解析システム１及び亀裂解析方法の検査対象物がトンネル切羽Ｔである例について説明した。しかしながら、亀裂解析システム１及び亀裂解析方法は、ダムの堤体等、他の岩盤にも適用可能であり、更に、コンクリート等、岩盤以外に適用することも可能である。

１…亀裂解析システム、２…画像取得部、３…モニタ（表示部）、１０…画像処理部、１１…画像二値化部、１２…画像抽出部、１３…連結率算出部（度合算出部）、１４…画像回転部（度合算出部）、１５…角度検出部、１６…間隔算出部、１７…表示制御部、Ａ１…左下部、Ａ２…右下部、Ａ３…頂部、Ｂ…分割画像、Ｃ…曲線、Ｄ…解析領域、Ｇ…画像、Ｌ…仮想線、Ｎ…線分、Ｐ１…亀裂画素、Ｐ２…非亀裂画素、Ｒ…領域、Ｓ…面積、Ｔ…トンネル切羽（検査対象物）。

Claims (6)

1. 検査対象物に生じている亀裂を解析する亀裂解析方法であって、
   前記検査対象物の画像を取得し、前記画像を、前記亀裂が生じている部分を示す亀裂画素と、前記亀裂が生じていない部分を示す非亀裂画素とに二値化する第１ステップと、
   前記画像を基準方向に対して前記画像に直交する軸を中心に回転させながら、前記基準方向に対する回転角度ごとに、前記亀裂画素の延在方向が前記基準方向に一致する度合を算出する第２ステップと、
   算出した前記度合が最も高い前記回転角度だけ前記基準方向から反対方向に回転させた方向を、前記亀裂が延びている方向と判定する第３ステップと、
   判定した前記亀裂が延びる方向を表示する第４ステップと、
   を備え、
   前記第２ステップは、
   前記画像を複数の分割画像に分割するステップと、
   前記分割画像の総数に対する、前記基準方向の一端から他端にまで前記亀裂画素が延在する前記分割画像の数の割合を算出するステップと、
   を有する亀裂解析方法。
2. 前記分割するステップ、及び前記割合を算出するステップは、前記分割画像の数を変えながら複数回行われ、
   前記分割画像の大きさと前記割合との関係式を算出するステップと、
   前記関係式の積分値を前記度合として算出するステップと、
   を更に備える請求項１に記載の亀裂解析方法。
3. 前記第３ステップの後に、
   前記画像を前記回転角度だけ前記基準方向に対して回転させた状態において、前記基準方向の直交方向に延びる仮想線上に位置する前記画素の総数を、前記仮想線上に位置する前記亀裂画素の数で除することにより、前記亀裂の間隔を算出するステップを更に備える、
   請求項１又は２に記載の亀裂解析方法。
4. 前記第２ステップ、前記第３ステップ、及び前記第４ステップは、前記検査対象物の複数の領域ごとに行い、
   前記第４ステップでは、前記第３ステップにおいて最も高いとされた前記度合が第１閾値を超える前記領域についてのみ前記亀裂が延びる方向を表示する、
   請求項１〜３のいずれか一項に記載の亀裂解析方法。
5. 前記第２ステップ、前記第３ステップ、前記第４ステップ、及び前記間隔を算出するステップは、前記検査対象物の複数の領域ごとに行い、
   前記第４ステップでは、前記間隔を算出するステップにおいて算出された前記間隔が第２閾値以下である前記領域についてのみ前記亀裂が延びる方向を表示する、
   請求項３に記載の亀裂解析方法。
6. 検査対象物に生じている亀裂を解析する亀裂解析システムであって、
   前記検査対象物の画像を取得し、前記画像を、前記亀裂が生じている部分を示す亀裂画素と、前記亀裂が生じていない部分を示す非亀裂画素とに二値化する画像二値化部と、
   前記画像を基準方向に対して前記画像に直交する軸を中心に回転させながら、前記基準方向に対する回転角度ごとに、前記亀裂画素の延在方向が前記基準方向に一致する度合を算出する度合算出部と、
   算出した前記度合が最も高い前記回転角度だけ前記基準方向から反対方向に回転させた方向を、前記亀裂が延びている方向と判定する判定部と、
   判定された前記亀裂が延びている方向を表示する表示部と、
   を備え、
   前記度合算出部は、前記画像を複数の分割画像に分割する連結率算出部であり、
   前記連結率算出部は、前記分割画像の総数に対する、前記基準方向の一端から他端にまで前記亀裂画素が延在する前記分割画像の数の割合を算出する、
   亀裂解析システム。