JP6936684B2 - ひび割れ検出装置、ひび割れ検出方法、および、コンピュータプログラム - Google Patents

Description

本明細書によって開示される技術は、ひび割れ検出装置に関する。

対象物（例えば、建築物や土木構造物の壁）におけるひび割れ（クラック）の発生状況を診断するために、対象物を撮像した画像に対する画像処理を行うことにより、該画像からひび割れを検出する技術が知られている（例えば、特許文献１参照）。このような画像処理を用いたひび割れ検出によれば、例えば現場作業員の目視による場合と比較して、効率的に、かつ、精度良く、対象物におけるひび割れの発生状況を診断することができる。

特開２０１２−９８０４５号公報

上記従来の技術では、ひび割れ検出精度の点で向上の余地がある。すなわち、上記従来の技術では、ひび割れではないが、ひび割れの濃度に近い濃度を有する部分（例えば、対象物の表面の汚れ等）を誤ってひび割れとして検出する誤検出や、実際に存在するひび割れを検出できない検出漏れが少なからず発生する。そのため、上記従来の技術には、このような誤検出や検出漏れの発生を抑制してひび割れ検出精度をさらに向上させる、という課題がある。

本明細書では、画像処理を用いたひび割れ検出の精度を向上させる、という課題を解決することが可能な技術を開示する。

本明細書に開示される技術は、例えば、以下の形態として実現することが可能である。

（１）本明細書に開示されるひび割れ検出装置は、対象物のひび割れを検出するひび割れ検出装置であって、前記対象物を表す画像において、ひび割れを表す画像領域である蓋然性の高いひび割れ候補領域を検出する候補検出部と、前記ひび割れ候補領域の内、前記ひび割れ候補領域の幅Ｗに対する長さＬ（ただし、Ｌ≧Ｗ）の比が第１の閾値以上であることを含む所定の条件を満たす前記ひび割れ候補領域を、ひび割れを表す画像領域であるひび割れ領域に設定する確認判定部と、を備える。一般に、対象物に発生するひび割れは、線分の成分（すなわち、細長く、かつ、直線的に伸びる成分）を含んでいる。本ひび割れ検出装置では、確認判定部が、ひび割れ候補領域の内、ひび割れ候補領域の幅Ｗに対する長さＬの比が第１の閾値以上であることを含む所定の条件を満たすひび割れ候補領域を、ひび割れ領域に設定する。そのため、本ひび割れ検出装置によれば、一定以上の長さの線分の成分を含むようなひび割れ候補領域を、ひび割れ領域に設定することができるため、ひび割れではないが、ひび割れの濃度に近い濃度を有する部分（例えば、対象物の表面の汚れ等）を誤ってひび割れとして検出する誤検出が発生することを抑制することができ、画像処理を用いたひび割れ検出の精度を向上させることができる。

（２）上記ひび割れ検出装置において、前記ひび割れ候補領域の幅Ｗは、前記ひび割れ候補領域を内包する最小の矩形である第１の最小矩形の幅Ｗｒであり、前記ひび割れ候補領域の長さＬは、前記第１の最小矩形の長さＬｒである構成としてもよい。本ひび割れ検出装置によれば、ひび割れ候補領域の幅Ｗに対する長さＬの比を迅速に、かつ、精度良く算出することができ、画像処理を用いたひび割れ検出の処理を迅速化させつつ、精度をさらに向上させることができる。

（３）上記ひび割れ検出装置において、前記所定の条件は、前記第１の最小矩形の幅に対する、前記ひび割れ候補領域の長さ方向における両端部を前記両端部の向きに沿って延伸することにより設定された拡張ひび割れ候補領域を内包する最小の矩形である第２の最小矩形の幅の比が第２の閾値以下であることを含む構成としてもよい。本ひび割れ検出装置によれば、直線状に近い形状のひび割れ候補領域を、ひび割れ領域に設定することができるため、誤検出が発生することを効果的に抑制することができ、画像処理を用いたひび割れ検出の精度をさらに向上させることができる。

（４）上記ひび割れ検出装置において、前記所定の条件は、前記ひび割れ候補領域を内包する多角形の面積に対する前記ひび割れ候補領域の面積の比が第３の閾値以上であることを含む構成としてもよい。本ひび割れ検出装置によれば、直線状に近い形状のひび割れ候補領域を、ひび割れ領域に設定することができるため、誤検出が発生することを効果的に抑制することができ、画像処理を用いたひび割れ検出の精度をさらに向上させることができる。

（５）上記ひび割れ検出装置において、さらに、前記ひび割れ領域を示す画像をディスプレイに表示させる表示制御部を備える構成としてもよい。本ひび割れ検出装置によれば、ユーザに、対象物におけるひび割れの発生状況を把握させることができる。

（６）上記ひび割れ検出装置において、前記対象物は、壁状の構造物である構成としてもよい。本ひび割れ検出装置によれば、ひび割れの発生が問題になりやすい対象物であり、かつ、比較的広い範囲でひび割れの検出を行う必要がある対象物である壁状の構造物について、ひび割れの検出を、効率的に、かつ、精度良く実行することができる。

なお、本明細書に開示される技術は、種々の形態で実現することが可能であり、例えば、ひび割れ検出装置、ひび割れ検出方法、それらの装置または方法の機能を実現するためのコンピュータプログラム、そのコンピュータプログラムを記録した一時的でない記録媒体等の形態で実現することが可能である。さらに、本明細書に開示される技術は、ロボットを用いた自動検査システムの要素技術としても有用である。

本実施形態におけるひび割れ検出装置１００の構成を概略的に示す説明図である。 ひび割れ検出処理の実行時に表示部１２０に表示される画面（処理時画面Ｓ１）の一例を示す説明図である。 ひび割れ検出処理の流れを示すフローチャートである。 ひび割れ検出処理の結果を含む処理時画面Ｓ１の一例を示す説明図である。 ひび割れ候補検出処理の流れを示すフローチャートである。 第１の二値画像Ｉｂ（１）の一例を示す説明図である。 第１のハーフラインフィルタ処理の流れを示すフローチャートである。 第１のハーフラインフィルタ処理の概要を示す説明図である。 第１のハーフラインフィルタ処理の結果の一例を示す説明図である。 拡張処理の結果の一例を示す説明図である。 第２のハーフラインフィルタ処理の流れを示すフローチャートである。 第２のハーフラインフィルタ処理の概要を示す説明図である。 ひび割れ候補領域ＣＣの設定結果の一例を示す説明図である。 ひび割れ候補確認処理の流れを示すフローチャートである。 ひび割れ候補確認処理の概要を示す説明図である。 変形例におけるひび割れ候補領域ＣＣをひび割れ領域ＣＲに設定するための条件を示す説明図である。 変形例におけるひび割れ候補領域ＣＣをひび割れ領域ＣＲに設定するための条件を示す説明図である。 変形例におけるひび割れ候補領域ＣＣをひび割れ領域ＣＲに設定するための条件を示す説明図である。

Ａ．実施形態：
Ａ−１．装置構成：
図１は、本実施形態におけるひび割れ検出装置１００の構成を概略的に示す説明図である。ひび割れ検出装置１００は、例えばパーソナルコンピュータやタブレット型端末、スマートフォン等の汎用コンピュータである。ひび割れ検出装置１００は、記憶部１１０と、表示部１２０と、入力部１３０と、インターフェース部１４０と、制御部１７０とを備える。これらの各部は、バス１９０を介して互いに通信可能に接続されている。

表示部１２０は、例えば液晶ディスプレイ等により構成され、各種の画像や情報を表示する。入力部１３０は、例えばキーボードやマウス、マイク等により構成され、ユーザの操作や音声による指示を受け付ける。インターフェース部１４０は、例えば、ＬＡＮインターフェースやＵＳＢインターフェース等により構成され、有線または無線により他の装置（例えば、撮像装置３２０）との通信を行う。

記憶部１１０は、例えばハードディスクドライブ（ＨＤＤ）等により構成され、各種のプログラムやデータを記憶する。例えば、記憶部１１０には、後述するひび割れ検出処理を実行するためのひび割れ検出プログラムＣＰが格納されている。ひび割れ検出プログラムＣＰは、例えば、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤ−ＲＯＭ、ＵＳＢメモリ等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体（図示しない）に格納された状態で提供され、ひび割れ検出装置１００にインストールすることにより記憶部１１０に格納される。

また、記憶部１１０には、画像データＩｄが格納されている。画像データＩｄは、例えば、対象物（本実施形態では、建築物３１０の壁）を、デジタルスチルカメラ等の撮像装置３２０で撮像することにより生成されたものである。画像データＩｄは、インターフェース部１４０を介してひび割れ検出装置１００に入力され、記憶部１１０に格納される。

制御部１７０は、例えばＣＰＵやＲＯＭ、ＲＡＭ等により構成され、記憶部１１０から読み出したコンピュータプログラムを実行することにより、ひび割れ検出装置１００の動作を制御する。例えば、制御部１７０は、ひび割れ検出プログラムＣＰを読み出して実行することにより、後述のひび割れ検出処理を実行するひび割れ検出処理部２００として機能する。ひび割れ検出処理部２００は、表示制御部２１０と、候補検出処理部２２０と、候補確認処理部２３０とを含む。また、候補検出処理部２２０は、二値画像取得部２２２と、候補判定部２２４と、候補領域設定部２２６とを含む。また、候補確認処理部２３０は、矩形算出部２３２と、確認判定部２３４とを含む。これら各部の機能については、後述のひび割れ検出処理の説明に合わせて説明する。

Ａ−２．ひび割れ検出処理：
次に、ひび割れ検出装置１００により実行されるひび割れ検出処理について説明する。ひび割れ検出処理は、対象物を撮像した画像に対する画像処理を行うことにより、該画像からひび割れ（クラック）を検出する処理である。一般に、対象物に発生するひび割れは、線分の成分（すなわち、細長く、かつ、直線的に伸びる成分）を含んでいる。本実施形態では、このようなひび割れの特徴を利用して、精度の高いひび割れ検出処理を実現している。なお、本実施形態では、ひび割れ検出処理の対象物は、建築物３１０のタイル張りの壁（すなわち、壁状の構造物）である。

図２は、ひび割れ検出処理の実行時に表示部１２０に表示される画面（以下、「処理時画面Ｓ１」という）の一例を示す説明図である。処理時画面Ｓ１は、表示制御部２１０によって表示部１２０に表示される。処理時画面Ｓ１は、画像選択領域Ｒ１と、手法選択領域Ｒ２と、画像表示領域Ｒ３とを含んでいる。画像選択領域Ｒ１は、ひび割れ検出処理の対象となる対象画像ＩＯを選択するための領域である。手法選択領域Ｒ２は、ひび割れ検出処理に使用する手法（アルゴリズム）を選択するための領域である。画像表示領域Ｒ３は、対象画像ＩＯ等を表示するための領域である。

処理時画面Ｓ１の画像選択領域Ｒ１には、記憶部１１０に記憶された画像データＩｄ（図１参照）の表す画像の識別子（ファイル名やサムネイル等）が、選択肢として表示される。画像選択領域Ｒ１に表示された画像の選択肢の中から、ユーザが入力部１３０を介して所望の画像（例えば、「画像１」）を選択すると、選択された画像が対象画像ＩＯとして設定され、画像表示領域Ｒ３に表示される。なお、画像選択領域Ｒ１には、ひび割れ検出処理により検出されたひび割れの個数を表示する個数表示欄Ｒ１１が含まれている。

また、処理時画面Ｓ１の手法選択領域Ｒ２には、ひび割れ検出処理を構成する後述の各処理（ひび割れ候補検出処理、ひび割れ候補確認処理）に使用する手法（アルゴリズム）の選択肢が表示される。手法選択領域Ｒ２に表示された複数の手法の中から、ユーザが入力部１３０を介して各処理についての所望の手法（例えば、ひび割れ候補検出処理の「手法Ａ」、および、ひび割れ候補確認処理の「手法Ｈ」）を選択し、「実行」ボタンＢ１を選択すると、選択された手法を用いたひび割れ検出処理が開始される。なお、図２に示すように、本実施形態では、対象画像ＩＯは、建築物３１０のタイル張りの壁が写った画像であり、画像を構成する各画素が２５６階調の濃度で表現されたグレースケール画像である。また、対象画像ＩＯには、ひび割れを表す画素（以下、「ひび割れ画素Ｐｃ」という）や、ひび割れではないが、ひび割れの濃度に近い濃度を有する部分（例えば、対象物の表面の汚れ等）を表す画素（以下、「ノイズ画素Ｐｎ」という）が含まれている。

図３は、ひび割れ検出処理の流れを示すフローチャートである。まず、ひび割れ検出処理部２００は、必要により対象画像ＩＯに対する前処理を実行する（Ｓ１２０）。前処理としては、例えば、対象画像ＩＯの濃度を補正する処理や、対象画像ＩＯからタイルを表す画像領域（以下、「タイル領域」という）を抽出し、タイル領域以外の画像領域（目地の領域等）をひび割れ検出の対象範囲から除外する処理等が挙げられる。なお、タイル領域を抽出する処理は、公知の手法を用いて実行することができる。また、対象画像ＩＯにおけるひび割れ検出の対象範囲が予め定められている場合には、タイル領域を抽出する処理が実行される必要はない。

次に、候補検出処理部２２０は、ひび割れ候補検出処理を実行する（Ｓ１３０）。ひび割れ候補検出処理は、対象画像ＩＯから、ひび割れを表す画素である蓋然性の高いひび割れ候補画素Ｐｃｃを含むひび割れ候補領域ＣＣを検出する処理である。候補検出処理部２２０は、特許請求の範囲における候補検出部に相当する。ひび割れ候補検出処理の内容については、後に詳述する。

次に、ひび割れ検出処理部２００は、ひび割れ候補検出処理（Ｓ１３０）において、少なくとも１つのひび割れ候補領域ＣＣが検出されたか否かを判定する（Ｓ１４０）。ひび割れ候補領域ＣＣが検出されたと判定された場合には（Ｓ１４０：ＹＥＳ）、候補確認処理部２３０が、ひび割れ候補確認処理を実行する（Ｓ１５０）。ひび割れ候補確認処理は、対象画像ＩＯから検出されたひび割れ候補領域ＣＣが、真にひび割れを表す画像領域であるひび割れ領域ＣＲであるか否かを確認する処理である。ひび割れ候補確認処理の内容については、後に詳述する。また、ひび割れ候補検出処理においてひび割れ候補領域ＣＣが検出されなかったと判定された場合には（Ｓ１４０：ＮＯ）、ひび割れ候補確認処理（Ｓ１５０）はスキップされる。

次に、表示制御部２１０は、ひび割れ検出処理の結果を表示部１２０に表示させる（Ｓ１６０）。図４は、ひび割れ検出処理の結果を含む処理時画面Ｓ１の一例を示す説明図である。図４に示す処理時画面Ｓ１の例では、画像表示領域Ｒ３に表示された対象画像ＩＯ上に、検出されたひび割れ領域ＣＲを示す画像（すなわち、ひび割れ候補画素Ｐｃｃの少なくとも一部を示す画像）が表示されている。また、処理時画面Ｓ１の画像選択領域Ｒ１の個数表示欄Ｒ１１には、対象画像ＩＯから検出されたひび割れ領域ＣＲの個数（例えば、１個）が示されている。ユーザは、ひび割れ検出処理の結果を示す処理時画面Ｓ１を通じて、対象画像ＩＯに表された対象物（例えば、建築物３１０の壁）におけるひび割れの発生状況を把握することができる。

Ａ−３．ひび割れ候補検出処理：
次に、ひび割れ候補検出処理（図３のＳ１３０）について詳細に説明する。上述したように、ひび割れ候補検出処理は、対象画像ＩＯから、ひび割れを表す画素である蓋然性の高いひび割れ候補画素Ｐｃｃを含むひび割れ候補領域ＣＣを検出する処理である。図５は、ひび割れ候補検出処理の流れを示すフローチャートである。

はじめに、候補検出処理部２２０の二値画像取得部２２２は、対象画像（原画像）ＩＯに対して二値化処理を実行し、二値画像（以下、「第１の二値画像」という）Ｉｂ（１）を取得する（Ｓ２１０）。図６は、第１の二値画像Ｉｂ（１）の一例を示す説明図である。図６には、第１の二値画像Ｉｂ（１）の一部分（図２のＸ１部に相当する部分）の構成が拡大して示されている。第１の二値画像Ｉｂ（１）は、対象物を、黒色を表す濃度値（本実施形態では、０）と、白色を表す濃度値（本実施形態では、２５５）との２階調で表現する画像である。すなわち、第１の二値画像Ｉｂ（１）は、黒色画素Ｐｋと白色画素Ｐｗとから構成された画像である。なお、図６では、黒色画素Ｐｋにハッチングを付している。

対象画像ＩＯに対する二値化処理は、任意の公知の手法（例えば、判別分析法に従って画像のヒストグラムを参照した閾値決定を行い、該閾値を用いて画像を二値化する手法等）を用いて実行することができるが、本実施形態では、二値化処理として以下の処理を実行する。すなわち、グレースケール画像である対象画像（原画像）ＩＯを構成する画素の中から注目画素を順次選択し、注目画素の濃度値を、注目画素の周辺に位置する複数の周辺画素の濃度値の平均値と比較する。なお、周辺画素の範囲は任意に設定することができ、例えば、注目画素の周りを取り囲む８つの画素とすることができる。複数の周辺画素の濃度値の平均値に対して注目画素の濃度値が小さい場合（すなわち、白色を表す濃度値（２５５）に対する黒色を表す濃度値（０）の大小関係と一致する場合）には、注目画素の濃度値を、黒色を表す濃度値（すなわち、０）に変換する。また、複数の周辺画素の濃度値の平均値に対して注目画素の濃度値が大きい場合（すなわち、白色を表す濃度値（２５５）に対する黒色を表す濃度値（０）の大小関係と一致しない場合）には、注目画素の濃度値を、白色を表す濃度値（すなわち、２５５）に変換する。これにより、白色画素Ｐｗと黒色画素Ｐｋとにより構成された第１の二値画像Ｉｂ（１）が生成される。なお、対象画像ＩＯに対して二値化処理を行った二値画像Ｉｂは、必ずしも画像として表示される必要はない。

グレースケール画像である対象画像ＩＯにおいて、ひび割れを表すひび割れ画素Ｐｃの濃度値は、黒の濃度値に近い。そのため、対象画像ＩＯの二値化処理により生成された第１の二値画像Ｉｂ（１）においては、ひび割れ画素Ｐｃは黒色画素Ｐｋとなる。ただし、第１の二値画像Ｉｂ（１）における黒色画素Ｐｋが、すべてひび割れ画素Ｐｃであるとは限らない。すなわち、対象画像ＩＯに含まれる、ひび割れではないが、ひび割れの濃度に近い濃度を有する部分（例えば、対象物の表面の汚れ等）を表すノイズ画素Ｐｎも、第１の二値画像Ｉｂ（１）において黒色画素Ｐｋとなる場合がある。図６に示す例では、第１の二値画像Ｉｂ（１）中に、ひび割れ画素Ｐｃである黒色画素Ｐｋに加えて、ノイズ画素Ｐｎである黒色画素Ｐｋが含まれている。

次に、候補検出処理部２２０の候補判定部２２４は、第１の二値画像Ｉｂ（１）を対象として、第１のハーフラインフィルタ処理を実行する（Ｓ２２０）。図７は、第１のハーフラインフィルタ処理の流れを示すフローチャートである。また、図８は、第１のハーフラインフィルタ処理の概要を示す説明図である。図８では、ひび割れ画素Ｐｃにより構成される領域、および、ノイズ画素Ｐｎにより構成される領域が太い破線で示されている（図９，１０，１３においても同様）。

まず、候補判定部２２４は、第１の二値画像Ｉｂ（１）を構成する画素の１つを注目画素ＳＰとして選択する（Ｓ２２１）。なお、本実施形態では、注目画素ＳＰを、第１の二値画像Ｉｂ（１）を構成する黒色画素Ｐｋの中から選択する。ただし、注目画素ＳＰを、第１の二値画像Ｉｂ（１）を構成するすべての画素の中から選択するとしてもよい。図８には、３つの注目画素ＳＰ（ＳＰ（１），ＳＰ（２），ＳＰ（３））が例示されている。なお、実際には、複数の画素が注目画素ＳＰとして同時に選択されることはなく、各画素が１つずつ順番に注目画素ＳＰとして選択される。

次に、候補判定部２２４は、第１の二値画像Ｉｂ（１）上に、注目画素ＳＰを端点とし、所定の長さＬ１を有し、互いに異なる所定の傾きを有する複数の仮想線分ＳＬを設定する（Ｓ２２２）。図８には、各注目画素ＳＰについて、４５度ずつ傾きが異なる８本の仮想線分ＳＬが例示されており、各仮想線分ＳＬの長さＬ１は５画素分とされているが、仮想線分ＳＬの本数や長さは、任意に設定可能である。

候補判定部２２４は、各仮想線分ＳＬについて、「仮想線分ＳＬ上に位置する画素の内の所定の割合ＲＡ１以上の画素の濃度値が黒色画素Ｐｋの濃度値に一致する（すなわち、所定の割合ＲＡ１以上の画素が黒色画素Ｐｋに該当する）」という条件（以下、「第１の条件」という）を満たすか否かを判定する（Ｓ２２３）。このときの所定の割合ＲＡ１は、例えば、８０％〜１００％の範囲内の１つの値に設定される。例えば、図８に示された注目画素ＳＰ（１）について設定された２つの仮想線分ＳＬ（仮想線分ＳＬ（１）およびＳＬ（２））については、仮想線分ＳＬ上に位置する画素のすべてが黒色画素Ｐｋに該当するため、上記第１の条件を満たすと判定される。一方、図８に示された注目画素ＳＰ（１）について設定された他の仮想線分ＳＬ（３）については、仮想線分ＳＬ上に位置する画素の内、黒色画素Ｐｋに該当する画素の割合が低い（ＲＡ１未満である）ため、上記第１の条件を満たさないと判定される。

また、候補判定部２２４は、上記第１の条件を満たす仮想線分ＳＬの中に、傾きが互いに１８０度異なる（すなわち、注目画素ＳＰを通る１つの仮想的な直線上に位置する）２つの仮想線分ＳＬの組（以下、「条件満足線分対」という）が存在するか否かを判定する（Ｓ２２４）。この判定は、換言すれば、複数の仮想線分ＳＬの内、傾きが互いに１８０度異なる２つの仮想線分ＳＬの両方について、仮想線分ＳＬ上に位置する画素の内の所定の割合ＲＡ１以上の画素の濃度値が黒色画素Ｐｋの濃度値に一致する、という第１の条件が満たされるか否かの判定である。

候補判定部２２４は、条件満足線分対が存在すると判定した場合には（Ｓ２２４：ＹＥＳ）、現在選択されている注目画素ＳＰを、ひび割れを表す画素である蓋然性の高いひび割れ候補画素（以下、「第１次ひび割れ候補画素」という）Ｐｃｃ１に設定する（Ｓ２２５）。一方、候補判定部２２４は、条件満足線分対が存在しないと判定した場合には（Ｓ２２４：ＮＯ）、注目画素ＳＰを第１次ひび割れ候補画素Ｐｃｃ１に設定する処理（Ｓ２２５）をスキップする。例えば、図８に示された注目画素ＳＰ（１）について設定された２つの仮想線分ＳＬ（仮想線分ＳＬ（１）およびＳＬ（２））は、傾きが互いに１８０度異なる２つの仮想線分ＳＬの組であり、かつ、両方が上記第１の条件を満たしている。そのため、条件満足線分対が存在すると判定され、このときの注目画素ＳＰ（１）が第１次ひび割れ候補画素Ｐｃｃ１に設定される。なお、図８に示された他の注目画素ＳＰ（２）についても、同様に、条件満足線分対が存在すると判定され、第１次ひび割れ候補画素Ｐｃｃ１に設定される。一方、図８に示された他の注目画素ＳＰ（３）については、条件満足線分対が存在しないと判定され、第１次ひび割れ候補画素Ｐｃｃ１には設定されない。

候補検出処理部２２０は、対象となる画素のすべてについて注目画素ＳＰとしての選択が完了したか否かを判定し（Ｓ２２６）、注目画素ＳＰの選択が完了していない（すなわち、未選択の対象画素がある）と判定した場合には（Ｓ２２６：ＮＯ）、Ｓ２２１に戻って上述の処理を繰り返す。一方、候補検出処理部２２０は、対象となる画素のすべてについて注目画素ＳＰとしての選択が完了したと判定した場合には（Ｓ２２６：ＹＥＳ）、第１のハーフライン処理を終了する。

図９は、第１のハーフラインフィルタ処理の結果の一例を示す説明図である。図９では、第１のハーフラインフィルタ処理において第１次ひび割れ候補画素Ｐｃｃ１に設定された画素にハッチングが付されている。上述したように、一般に、ひび割れは、線分の成分を含んでいる。そのため、第１のハーフラインフィルタ処理では、仮想線分ＳＬの長さの２倍分の線分上に位置する画素の内の一定割合以上が黒色画素Ｐｋであれば、そのときの注目画素ＳＰはひび割れを表す画素である蓋然性が高いひび割れ候補画素であると判定している。図９に示された例では、真にひび割れを表すひび割れ画素Ｐｃの大部分が、第１次ひび割れ候補画素Ｐｃｃ１に設定されている。また、図９の左上付近に示されたノイズ画素Ｐｎはすべて、第１次ひび割れ候補画素Ｐｃｃ１には設定されていない。すなわち、これらのノイズ画素Ｐｎが誤ってひび割れとして検出される誤検出の発生が防止されている。ただし、図９の右下付近に示されたノイズ画素Ｐｎは、比較的細長い一群の領域を構成しているため、該ノイズ画素Ｐｎの一部は、誤って第１次ひび割れ候補画素Ｐｃｃ１に設定されている。

なお、上述した内容の第１のハーフラインフィルタ処理は、実際には、フィルタを用いた画像処理により実現される。後述する第２のハーフラインフィルタ処理についても同様である。

第１のハーフラインフィルタ処理（図５のＳ２２０）の完了後、候補検出処理部２２０は、拡張処理を実行する（Ｓ２３０）。上述した第１のハーフラインフィルタ処理では、真にひび割れを表すひび割れ画素Ｐｃの一部、具体的には、一群のひび割れ画素Ｐｃにより構成される領域の縁部（特に、ひび割れの長手方向の縁部）に位置するひび割れ画素Ｐｃが、第１次ひび割れ候補画素Ｐｃｃ１に設定されないことがある。そのため、候補検出処理部２２０は、第１のハーフラインフィルタ処理により設定された一群の第１次ひび割れ候補画素Ｐｃｃ１により構成される領域を拡張し、拡張された領域に含まれる画素の内、第１のハーフラインフィルタ処理において第１次ひび割れ候補画素Ｐｃｃ１として設定されなかった画素を、第１次ひび割れ候補画素Ｐｃｃ１に修正する。このような拡張処理は、例えば、モルフォロジー（ｍｏｒｐｈｏｌｏｇｙ）演算により実現することができる。

候補検出処理部２２０は、第１の二値画像Ｉｂ（１）を基に、拡張処理の完了時における第１次ひび割れ候補画素Ｐｃｃ１の濃度値を、黒色を表す濃度値（すなわち、０）に変換し、それ以外の画素の濃度値を、白色を表す濃度値（すなわち、２５５）に変換することにより、変換後の二値画像（以下、「第２の二値画像」という）Ｉｂ（２）を生成する。なお、第２の二値画像Ｉｂ（２）は、第１の二値画像Ｉｂ（１）における（拡張処理前の）第１次ひび割れ候補画素Ｐｃｃ１の濃度値が黒色を表す濃度値に変換され、（拡張処理前の）第１次ひび割れ候補画素Ｐｃｃ１以外の画素の少なくとも一部の濃度値が白色を表す濃度値に変換された二値画像であると言える。

図１０は、拡張処理の結果の一例を示す説明図である。図１０には、第２の二値画像Ｉｂ（２）上において、第１次ひび割れ候補画素Ｐｃｃ１に設定された画素にハッチングが付されている。図１０を図９と比較すると明らかなように、拡張処理の実行前から第１次ひび割れ候補画素Ｐｃｃ１として設定されていた画素により構成される領域は、拡張処理によって拡張される。なお、拡張処理の完了時における第１次ひび割れ候補画素Ｐｃｃ１により構成される領域は、ひび割れ画素Ｐｃにより構成される領域と完全に一致するとは限らないが、両者は概ね一致する。

次に、候補判定部２２４は、第２の二値画像Ｉｂ（２）を対象として、第２のハーフラインフィルタ処理を実行する（図５のＳ２４０）。図１１は、第２のハーフラインフィルタ処理の流れを示すフローチャートである。また、図１２は、第２のハーフラインフィルタ処理の概要を示す説明図である。図１２では、第１次ひび割れ候補画素Ｐｃｃ１により構成される領域が太い一点鎖線で示されている。

まず、候補判定部２２４は、第２の二値画像Ｉｂ（２）を構成する第１次ひび割れ候補画素Ｐｃｃ１の１つを注目画素ＳＰとして選択する（Ｓ２４１）。図１２には、２つの注目画素ＳＰ（ＳＰ（１），ＳＰ（２））が例示されている。なお、実際には、複数の画素が注目画素ＳＰとして同時に選択されることはなく、各画素が１つずつ順番に注目画素ＳＰとして選択される。

次に、候補判定部２２４は、第２の二値画像Ｉｂ（２）上に、注目画素ＳＰを端点とし、所定の長さＬ２を有し、互いに異なる所定の傾きを有する複数の仮想線分ＳＬを設定する（Ｓ２４２）。図１２には、各注目画素ＳＰについて、４５度ずつ傾きが異なる８本の仮想線分ＳＬが例示されており、各仮想線分ＳＬの長さＬ２は１０画素分とされているが、仮想線分ＳＬの本数や長さは、任意に設定可能である。ただし、第２のハーフラインフィルタ処理において設定される仮想線分ＳＬの長さＬ２は、第１のハーフラインフィルタ処理において設定される仮想線分ＳＬの長さＬ１より長い（Ｌ２＞Ｌ１）。長さＬ２は、長さＬ１の２倍以上であることが好ましい。

候補判定部２２４は、各仮想線分ＳＬについて、「仮想線分ＳＬ上に位置する画素の内の所定の割合ＲＡ２以上の画素の濃度値が黒色画素Ｐｋの濃度値に一致する（すなわち、所定の割合ＲＡ２以上の画素が黒色画素Ｐｋに該当する）」という条件（以下、「第２の条件」という）を満たすか否かを判定する（Ｓ２４３）。このときの所定の割合ＲＡ２は、第１のハーフラインフィルタ処理における上記割合ＲＡ１より低く、例えば、６０％〜８０％の範囲内の１つの値に設定される。

候補判定部２２４は、上記第２の条件を満たす仮想線分ＳＬ（以下、「条件満足線分」という）が存在するか否かを判定し（Ｓ２４４）、条件満足線分が存在すると判定した場合には（Ｓ２４４：ＹＥＳ）、現在選択されている注目画素ＳＰを、新たなひび割れ候補画素（以下、「第２次ひび割れ候補画素」という）Ｐｃｃ２に設定する（Ｓ２４５）。すなわち、第２次ひび割れ候補画素Ｐｃｃ２は、第１のハーフラインフィルタ処理においてひび割れ候補画素（第１次ひび割れ候補画素Ｐｃｃ１）であると判定された画素の内、第２のハーフラインフィルタ処理においてもひび割れ候補画素（第２次ひび割れ候補画素Ｐｃｃ２）であると判定された画素であり、更新されたひび割れ候補画素であると言える。一方、候補判定部２２４は、条件満足線分が存在しないと判定した場合には（Ｓ２４４：ＮＯ）、注目画素ＳＰを第２次ひび割れ候補画素Ｐｃｃ２に設定する処理（Ｓ２４５）をスキップする。すなわち、この場合には、第１のハーフラインフィルタ処理においてひび割れ候補画素（第１次ひび割れ候補画素Ｐｃｃ１）であると判定された画素であっても、第２のハーフラインフィルタ処理においてひび割れ候補画素（第２次ひび割れ候補画素Ｐｃｃ２）ではないと判定される。例えば、図１２に示された注目画素ＳＰ（１）については、該注目画素ＳＰ（１）について設定された仮想線分ＳＬ（１）上に位置する画素のすべてが黒色画素Ｐｋに該当することから、該仮想線分ＳＬ（１）が条件満足線分に該当するため、該注目画素ＳＰ（１）は第２次ひび割れ候補画素Ｐｃｃ２に設定される。一方、図１２に示された他の注目画素ＳＰ（２）については、条件満足線分が存在しないため、該注目画素ＳＰ（２）は第２次ひび割れ候補画素Ｐｃｃ２には設定されない。

候補検出処理部２２０は、対象となる画素のすべてについて注目画素ＳＰとしての選択が完了したか否かを判定し（Ｓ２４６）、注目画素ＳＰの選択が完了していない（すなわち、未選択の対象画素がある）と判定した場合には（Ｓ２４６：ＮＯ）、Ｓ２４１に戻って上述の処理を繰り返す。一方、候補検出処理部２２０は、対象となる画素のすべてについて注目画素ＳＰとしての選択が完了したと判定した場合には（Ｓ２４６：ＹＥＳ）、第２のハーフライン処理を終了する。

第２のハーフラインフィルタ処理（図５のＳ２４０）の完了後、候補検出処理部２２０の候補領域設定部２２６は、第２のハーフラインフィルタ処理において設定された第２次ひび割れ候補画素Ｐｃｃ２を含む画像領域を、ひび割れを表す画像領域である蓋然性の高いひび割れ候補領域ＣＣとして設定する（Ｓ２５０）。なお、ひび割れ候補領域ＣＣは、第２次ひび割れ候補画素Ｐｃｃ２のみから構成されるとしてもよいし、第２次ひび割れ候補画素Ｐｃｃ２ではない画素を僅かに含んでいてもよい。例えば、一群の第２次ひび割れ候補画素Ｐｃｃ２により囲まれた領域の内側に、第２次ひび割れ候補画素Ｐｃｃ２ではない画素が僅かに存在する場合に、そのような第２次ひび割れ候補画素Ｐｃｃ２ではない画素を含めてひび割れ候補領域ＣＣを設定するものとしてもよい。

図１３は、ひび割れ候補領域ＣＣの設定結果の一例を示す説明図である。図１３では、第２のハーフラインフィルタ処理において第２次ひび割れ候補画素Ｐｃｃ２に設定された画素（ひび割れ候補領域ＣＣ）に、ハッチングが付されている。上述したように、一般に、ひび割れは、線分の成分を含んでいる。そのため、第２のハーフラインフィルタ処理では、注目画素ＳＰを端点とする長さＬ２の仮想線分ＳＬ上に位置する画素の内の一定割合以上が黒色画素Ｐｋであれば、該注目画素ＳＰはひび割れを表す画素である蓋然性が高いひび割れ候補画素であると判定している。

なお、第２のハーフラインフィルタ処理では、仮想線分ＳＬの長さ（Ｌ２）を、第１のハーフラインフィルタ処理における仮想線分ＳＬの長さ（Ｌ１）より長くしている。そのため、ノイズ画素Ｐｎを誤って第２次ひび割れ候補画素Ｐｃｃ２に設定する誤検出の発生を抑制することができる。例えば、図１３に示された例では、真にひび割れを表すひび割れ画素Ｐｃの大部分が、第２次ひび割れ候補画素Ｐｃｃ２として設定されている一方、図１３の右下付近に示されたノイズ画素Ｐｎは、第２次ひび割れ候補画素Ｐｃｃ２に設定されていない。すなわち、これらのノイズ画素Ｐｎが誤ってひび割れとして検出される誤検出の発生が防止されている。

また、第２のハーフラインフィルタ処理では、上記第２の条件（仮想線分ＳＬ上に位置する画素の内の所定の割合ＲＡ２以上の画素の濃度値が黒色画素Ｐｋの濃度値に一致する）における所定の割合ＲＡ２が、第１のハーフラインフィルタ処理において用いられる上記第１の条件（仮想線分ＳＬ上に位置する画素の内の所定の割合ＲＡ１以上の画素の濃度値が黒色画素Ｐｋの濃度値に一致する）における所定の割合ＲＡ１より低く設定されている。そのため、真にひび割れを表すひび割れ画素Ｐｃが第２次ひび割れ候補画素Ｐｃｃ２に設定されない検出漏れの発生を抑制することができる。

以上説明したひび割れ候補検出処理により、対象画像ＩＯから、ひび割れを表す画素である蓋然性の高いひび割れ候補画素（第２次ひび割れ候補画素Ｐｃｃ２）を含むひび割れ候補領域ＣＣが検出される。

Ａ−４．ひび割れ候補確認処理：
次に、ひび割れ候補確認処理（図３のＳ１５０）について詳細に説明する。上述したように、ひび割れ候補確認処理は、対象画像ＩＯから検出されたひび割れ候補領域ＣＣが、真にひび割れを表す画像領域であるひび割れ領域ＣＲであるか否かを確認する処理である。図１４は、ひび割れ候補確認処理の流れを示すフローチャートである。また、図１５は、ひび割れ候補確認処理の概要を示す説明図である。

はじめに、候補確認処理部２３０は、１つのひび割れ候補領域ＣＣを選択する（Ｓ３１０）。図１５には、選択された１つのひび割れ候補領域ＣＣが示されている。上述したように、本実施形態では、ひび割れ候補領域ＣＣは、第２次ひび割れ候補画素Ｐｃｃ２から構成された画像領域である。

次に、候補確認処理部２３０の矩形算出部２３２は、選択されたひび割れ候補領域ＣＣを内包する最小矩形ＲＥを算出する（Ｓ３２０）。図１５には、選択されたひび割れ候補領域ＣＣを内包する最小矩形ＲＥが示されている。

次に、候補確認処理部２３０の確認判定部２３４は、最小矩形ＲＥの幅Ｗｒに対する長さＬｒ（ただし、Ｌｒ≧Ｗｒ）の比（以下、「アスペクト比（Ｌｒ／Ｗｒ）」という）が、所定の閾値Ｔｈ１以上であるか否かを判定する（Ｓ３３０）。閾値Ｔｈ１は、特許請求の範囲における第１の閾値に相当する。なお、最小矩形ＲＥの幅Ｗｒは、ひび割れ候補領域ＣＣの幅Ｗに相当し、最小矩形ＲＥの長さＬｒは、ひび割れ候補領域ＣＣの長さＬに相当する。

確認判定部２３４は、最小矩形ＲＥのアスペクト比（Ｌｒ／Ｗｒ）が閾値Ｔｈ１以上である場合には（Ｓ３３０：ＹＥＳ）、選択されたひび割れ候補領域ＣＣは、真にひび割れを表すひび割れ領域ＣＲであると判定する（Ｓ３４０）。一方、確認判定部２３４は、最小矩形ＲＥのアスペクト比（Ｌｒ／Ｗｒ）が閾値Ｔｈ１未満である場合には（Ｓ３３０：ＮＯ）、選択されたひび割れ候補領域ＣＣは、真にひび割れを表すひび割れ領域ＣＲではなく、ひび割れではないものが誤って検出されたもの（誤検出）であると判定する（Ｓ３５０）。上述したように、対象物に発生するひび割れは線分の成分を含んでいるため、真にひび割れを表すひび割れ領域ＣＲのアスペクト比は、ある程度大きい値となる。そのため、本実施形態では、ひび割れ候補領域ＣＣ（を内包する最小矩形ＲＥ）のアスペクト比が比較的大きい場合に、該ひび割れ候補領域ＣＣは真のひび割れ領域ＣＲであると判定し、ひび割れ候補領域ＣＣ（を内包する最小矩形ＲＥ）のアスペクト比が比較的小さい場合に、該ひび割れ候補領域ＣＣは真のひび割れ領域ＣＲではないと判定するものとしている。

候補確認処理部２３０は、すべてのひび割れ候補領域ＣＣの選択が完了したか否かを判定し（Ｓ３６０）、未選択のひび割れ候補領域ＣＣが存在すると判定した場合には（Ｓ３６０：ＮＯ）、Ｓ３１０に戻って上述の処理を繰り返す。一方、候補確認処理部２３０は、未選択のひび割れ候補領域ＣＣが存在しないと判定した場合には（Ｓ３６０：ＹＥＳ）、ひび割れ候補確認処理を終了する。

以上説明したひび割れ候補確認処理により、ひび割れ候補検出処理において対象画像ＩＯから検出された各ひび割れ候補領域ＣＣが、真にひび割れを表すひび割れ領域ＣＲであるか否かが確認される。ひび割れ候補確認処理により確認されたひび割れ領域ＣＲは、上述したように、処理時画面Ｓ１の画像表示領域Ｒ３に表示された対象画像ＩＯ上に示される（図４参照）。

Ａ−５．本実施形態の効果：
以上説明したように、本実施形態のひび割れ検出装置１００は、候補検出処理部２２０を備える。候補検出処理部２２０は、対象物を表す画像（対象画像ＩＯ）において、ひび割れを表す画像領域である蓋然性の高いひび割れ候補領域ＣＣを検出する。また、本実施形態のひび割れ検出装置１００は、確認判定部２３４を備える。確認判定部２３４は、ひび割れ候補領域ＣＣの内、ひび割れ候補領域ＣＣの幅Ｗに対する長さＬ（ただし、Ｌ≧Ｗ）の比が閾値Ｔｈ１以上であることを含む所定の条件を満たすひび割れ候補領域ＣＣを、ひび割れを表す画像領域であるひび割れ領域ＣＲに設定する。

ここで、一般に、対象物に発生するひび割れは、線分の成分（すなわち、細長く、かつ、直線的に伸びる成分）を含んでいる。本実施形態のひび割れ検出装置１００では、確認判定部２３４が、ひび割れ候補領域ＣＣの内、幅Ｗに対する長さＬの比が閾値Ｔｈ１以上であることを含む所定の条件を満たすひび割れ候補領域ＣＣを、ひび割れ領域ＣＲに設定する。そのため、本実施形態のひび割れ検出装置１００によれば、一定以上の長さの線分の成分を含むようなひび割れ候補領域ＣＣを、ひび割れ領域ＣＲに設定することができるため、ひび割れではないが、ひび割れの濃度に近い濃度を有する部分（例えば、対象物の表面の汚れ等）を誤ってひび割れとして検出する誤検出が発生することを抑制することができ、画像処理を用いたひび割れ検出の精度を向上させることができる。

また、本実施形態のひび割れ検出装置１００では、確認判定部２３４は、ひび割れ候補領域ＣＣの幅Ｗとして、ひび割れ候補領域ＣＣを内包する最小矩形ＲＥの幅Ｗｒを用い、ひび割れ候補領域ＣＣの長さＬとして、最小矩形ＲＥの長さＬｒを用いる。そのため、本実施形態のひび割れ検出装置１００によれば、ひび割れ候補領域ＣＣの幅Ｗに対する長さＬの比を迅速に、かつ、精度良く算出することができ、画像処理を用いたひび割れ検出の処理を迅速化させつつ、精度をさらに向上させることができる。

また、本実施形態のひび割れ検出装置１００は、さらに、ひび割れ領域ＣＲを示す画像を表示部１２０に表示させる表示制御部２１０を備える。そのため、本実施形態のひび割れ検出装置１００によれば、ユーザに、対象物におけるひび割れの発生状況を把握させることができる。

また、本実施形態のひび割れ検出装置１００では、ひび割れ検出処理の対象物は、建築物３１０のタイル張りの壁、すなわち壁状の構造物である。壁状の構造物は、ひび割れの発生が問題になりやすい対象物であり、かつ、比較的広い範囲でひび割れの検出を行う必要がある対象物である。本実施形態のひび割れ検出装置１００によれば、そのような対象物のひび割れの検出を、効率的に、かつ、精度良く実行することができる。

Ｂ．変形例：
本明細書で開示される技術は、上述の実施形態に限られるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲において種々の形態に変形することができ、例えば次のような変形も可能である。

上記実施形態におけるひび割れ検出装置１００の構成は、あくまで一例であり、種々変形可能である。例えば、ひび割れ検出装置１００が撮像部を備え、ひび割れ検出処理部２００が、該撮像部による対象物の撮像により生成された画像を対象として、ひび割れ検出処理を実行するとしてもよい。

また、上記実施形態では、処理時画面Ｓ１等がひび割れ検出装置１００の表示部１２０に表示されるとしているが、処理時画面Ｓ１等がひび割れ検出装置１００の備える表示部１２０ではなく、外部のディスプレイに表示されるとしてもよい。なお、この場合には、ひび割れ検出装置１００が表示部１２０を備える必要は無い。

また、上記実施形態では、ひび割れを表す画素の濃度値が白色よりも黒色の濃度値に近い画像が対象画像ＩＯとして用いられているが、反対に、ひび割れを表す画素の濃度値が黒色よりも白色の濃度値に近い画像が対象画像ＩＯとして用いられてもよい。

また、上記実施形態におけるひび割れ検出処理の内容は、あくまで一例であり、種々変形可能である。例えば、上記実施形態におけるひび割れ候補検出処理（図５）の処理内容は、あくまで一例であり、他の任意の内容のひび割れ候補検出処理によってひび割れ候補領域ＣＣを検出するものとしてもよい。

また、上記実施形態では、ひび割れ候補領域ＣＣの幅Ｗとして、ひび割れ候補領域ＣＣを内包する最小矩形ＲＥの幅Ｗｒが用いられ、ひび割れ候補領域ＣＣの長さＬとして、最小矩形ＲＥの長さＬｒが用いられているが、ひび割れ候補領域ＣＣの幅Ｗや長さＬが、他の方法により規定されてもよい。

また、上記実施形態では、ひび割れ候補確認処理（図１４）において、ひび割れ候補領域ＣＣの幅Ｗに対する長さＬの比（より具体的には、最小矩形ＲＥの幅Ｗｒに対する長さＬｒの比）が閾値Ｔｈ１以上であるという条件を満たせば、該ひび割れ候補領域ＣＣはひび割れ領域ＣＲに設定されるとしているが、上記条件に加えて他の条件が満たされる場合に、該ひび割れ候補領域ＣＣはひび割れ領域ＣＲに設定されるものとしてもよい。

図１６および図１７は、上記他の条件の一例を示す説明図である。図１６および図１７のＡ欄には、ひび割れ候補領域ＣＣと、ひび割れ候補領域ＣＣを内包する最小矩形ＲＥとが示されている。また、図１６および図１７のＢ欄には、ひび割れ候補領域ＣＣの長さ方向における両端部を、両端部の向きに沿って延伸することにより設定された拡張ひび割れ候補領域ＣＣｅと、拡張ひび割れ候補領域ＣＣｅを内包する最小矩形である拡張最小矩形ＲＥｅとが示されている。なお、上述した「ひび割れ候補領域ＣＣの長さ方向における両端部」は、例えば、ひび割れ候補領域ＣＣを長さ方向にＮ個に均等分割したときの、ひび割れ候補領域ＣＣの両端のそれぞれからｎ個の部分として特定される。また、上述した「両端部の向き」は、例えば、ひび割れ候補領域ＣＣの幅方向の中心を通る中心線ＣＬを特定したときの、両端部のそれぞれにおける中心線ＣＬの向きとして特定される。

上記他の条件として、最小矩形ＲＥの幅Ｗｒに対する拡張最小矩形ＲＥｅの幅Ｗｒｅの比が所定の閾値Ｔｈ２以下であるという条件が用いられてもよい。図１６に示すように、比較的直線状に伸びる形状のひび割れ候補領域ＣＣ（すなわち、真のひび割れである蓋然性が高いもの）については、最小矩形ＲＥの幅Ｗｒに対する拡張最小矩形ＲＥｅの幅Ｗｒｅの比は、比較的小さい値となる。一方、図１７に示すように、比較的曲線状に伸びる形状のひび割れ候補領域ＣＣ（すなわち、真のひび割れである蓋然性が低いもの）については、最小矩形ＲＥの幅Ｗｒに対する拡張最小矩形ＲＥｅの幅Ｗｒｅの比は、比較的大きい値となる。そのため、上記実施形態に規定されたひび割れ候補領域ＣＣの幅Ｗに対する長さＬの比が閾値Ｔｈ１以上であるという条件に加えて、最小矩形ＲＥの幅Ｗｒに対する拡張最小矩形ＲＥｅの幅Ｗｒｅの比が閾値Ｔｈ２以下であるという条件が満たされる場合に、該ひび割れ候補領域ＣＣはひび割れ領域ＣＲに設定されるとすれば、誤検出が発生することをより確実に抑制することができ、画像処理を用いたひび割れ検出の精度を効果的に向上させることができる。閾値Ｔｈ２は、特許請求の範囲における第２の閾値に相当する。

図１８は、上記他の条件の他の一例を示す説明図である。図１８のＡ欄およびＢ欄には、ひび割れ候補領域ＣＣと、ひび割れ候補領域ＣＣを内包する最小矩形ＲＥとが示されている。上記他の条件として、ひび割れ候補領域ＣＣを内包する最小矩形ＲＥの面積に対するひび割れ候補領域ＣＣの面積の比が閾値Ｔｈ３以上であるという条件が用いられてもよい。図１８のＡ欄に示すように、比較的直線状に伸びる形状のひび割れ候補領域ＣＣ（すなわち、真のひび割れである蓋然性が高いもの）については、最小矩形ＲＥの面積に対するひび割れ候補領域ＣＣの面積の比は、比較的大きい値となる。一方、図１８のＢ欄に示すように、比較的曲線状に伸びる形状のひび割れ候補領域ＣＣ（すなわち、真のひび割れである蓋然性が低いもの）については、最小矩形ＲＥの面積に対するひび割れ候補領域ＣＣの面積の比は、比較的小さい値となる。そのため、上記実施形態に規定されたひび割れ候補領域ＣＣの幅Ｗに対する長さＬの比が閾値Ｔｈ１以上であるという条件に加えて、最小矩形ＲＥの面積に対するひび割れ候補領域ＣＣの面積の比が閾値Ｔｈ３以上であるという条件が満たされる場合に、該ひび割れ候補領域ＣＣはひび割れ領域ＣＲに設定されるとすれば、誤検出が発生することをより確実に抑制することができ、画像処理を用いたひび割れ検出の精度を効果的に向上させることができる。閾値Ｔｈ３は、特許請求の範囲における第３の閾値に相当する。

また、上記実施形態に規定されたひび割れ候補領域ＣＣの幅Ｗに対する長さＬの比が閾値Ｔｈ１以上であるという条件に加えて、図１６および図１７を用いて説明した最小矩形ＲＥの幅Ｗｒに対する拡張最小矩形ＲＥｅの幅Ｗｒｅの比が閾値Ｔｈ２以下であるという条件と、図１８を用いて説明した最小矩形ＲＥの面積に対するひび割れ候補領域ＣＣの面積の比が閾値Ｔｈ３以上であるという条件と、が満たされる場合に、該ひび割れ候補領域ＣＣはひび割れ領域ＣＲに設定されるとしてもよい。また、さらに他の条件が加重されてもよい。

なお、図１８に示す変形例では、ひび割れ候補領域ＣＣを内包する最小矩形ＲＥの面積に対するひび割れ候補領域ＣＣの面積の比が閾値Ｔｈ３以上であるという条件が採用されているが、この条件において、ひび割れ候補領域ＣＣを内包する最小矩形ＲＥに限らず、所定の規則に則って規定されるひび割れ候補領域ＣＣを内包する多角形が用いられ得る。上記他の条件として、ひび割れ候補領域ＣＣを内包する多角形の面積に対するひび割れ候補領域ＣＣの面積の比が閾値Ｔｈ３以上であるという条件が用いられてもよい。

また、上記実施形態では、ひび割れ検出処理の対象物は、建築物３１０のタイル張りの壁であるとしているが、それ以外の壁状の構造物（例えば、建築物のコンクリートの壁や土木構造物の壁面等）であってもよいし、壁状の構造物以外の物体であってもよい。

１００：ひび割れ検出装置 １１０：記憶部 １２０：表示部 １３０：入力部 １４０：インターフェース部 １７０：制御部 １９０：バス ２００：ひび割れ検出処理部 ２１０：表示制御部 ２２０：候補検出処理部 ２２２：二値画像取得部 ２２４：候補判定部 ２２６：候補領域設定部 ２３０：候補確認処理部 ２３２：矩形算出部 ２３４：確認判定部 ３１０：建築物 ３２０：撮像装置 ＣＣ：ひび割れ候補領域 ＣＣｅ：拡張ひび割れ候補領域 ＣＬ：中心線 ＣＰ：ひび割れ検出プログラム ＣＲ：ひび割れ領域 ＩＯ：対象画像 Ｉｂ（１）：第１の二値画像 Ｉｂ（２）：第２の二値画像 Ｉｄ：画像データ Ｐｃ：ひび割れ画素 Ｐｃｃ１：第１次ひび割れ候補画素 Ｐｃｃ２：第２次ひび割れ候補画素 Ｐｋ：黒色画素 Ｐｎ：ノイズ画素 Ｐｗ：白色画素 Ｒ１：画像選択領域 Ｒ１１：個数表示欄 Ｒ２：手法選択領域 Ｒ３：画像表示領域 ＲＥ：最小矩形 ＲＥｅ：拡張最小矩形 Ｓ１：処理時画面 ＳＬ：仮想線分 ＳＰ：注目画素

Claims (6)

1. 対象物のひび割れを検出するひび割れ検出装置であって、
   前記対象物を表す画像において、ひび割れを表す画像領域である蓋然性の高いひび割れ候補領域を検出する候補検出部と、
   前記ひび割れ候補領域の内、前記ひび割れ候補領域の幅Ｗに対する長さＬ（ただし、Ｌ≧Ｗ）の比が第１の閾値以上であることを含む所定の条件を満たす前記ひび割れ候補領域を、ひび割れを表す画像領域であるひび割れ領域に設定する確認判定部と、
   を備え、
   前記ひび割れ候補領域の幅Ｗは、前記ひび割れ候補領域を内包する最小の矩形である第１の最小矩形の幅Ｗｒであり、前記ひび割れ候補領域の長さＬは、前記第１の最小矩形の長さＬｒであり、
   前記所定の条件は、前記第１の最小矩形の幅に対する、前記ひび割れ候補領域の長さ方向における両端部を前記両端部の向きに沿って延伸することにより設定された拡張ひび割れ候補領域を内包する最小の矩形である第２の最小矩形の幅の比が第２の閾値以下であることを含む、ひび割れ検出装置。
2. 請求項１に記載のひび割れ検出装置であって、
   前記所定の条件は、前記ひび割れ候補領域を内包する多角形の面積に対する前記ひび割れ候補領域の面積の比が第３の閾値以上であることを含む、ひび割れ検出装置。
3. 請求項１または請求項２に記載のひび割れ検出装置であって、さらに、
   前記ひび割れ領域を示す画像をディスプレイに表示させる表示制御部を備える、ひび割れ検出装置。
4. 請求項１から請求項３までのいずれか一項に記載のひび割れ検出装置であって、
   前記対象物は、壁状の構造物である、ひび割れ検出装置。
5. 対象物のひび割れを検出するひび割れ検出方法であって、
   前記対象物を表す画像において、ひび割れを表す画像領域である蓋然性の高いひび割れ候補領域を検出する工程と、
   前記ひび割れ候補領域の内、前記ひび割れ候補領域の幅Ｗに対する長さＬ（ただし、Ｌ≧Ｗ）の比が第１の閾値以上であることを含む所定の条件を満たす前記ひび割れ候補領域を、ひび割れを表す画像領域であるひび割れ領域に設定する工程と、
   を備え、
   前記ひび割れ候補領域の幅Ｗは、前記ひび割れ候補領域を内包する最小の矩形である第１の最小矩形の幅Ｗｒであり、前記ひび割れ候補領域の長さＬは、前記第１の最小矩形の長さＬｒであり、
   前記所定の条件は、前記第１の最小矩形の幅に対する、前記ひび割れ候補領域の長さ方向における両端部を前記両端部の向きに沿って延伸することにより設定された拡張ひび割れ候補領域を内包する最小の矩形である第２の最小矩形の幅の比が第２の閾値以下であることを含む、ひび割れ検出方法。
6. 対象物のひび割れを検出するためのコンピュータプログラムであって、
   前記対象物を表す画像において、ひび割れを表す画像領域である蓋然性の高いひび割れ候補領域を検出する候補検出機能と、
   前記ひび割れ候補領域の内、前記ひび割れ候補領域の幅Ｗに対する長さＬ（ただし、Ｌ≧Ｗ）の比が第１の閾値以上であることを含む所定の条件を満たす前記ひび割れ候補領域を、ひび割れを表す画像領域であるひび割れ領域に設定する確認判定機能と、
   をコンピュータに実現させ、
   前記ひび割れ候補領域の幅Ｗは、前記ひび割れ候補領域を内包する最小の矩形である第１の最小矩形の幅Ｗｒであり、前記ひび割れ候補領域の長さＬは、前記第１の最小矩形の長さＬｒであり、
   前記所定の条件は、前記第１の最小矩形の幅に対する、前記ひび割れ候補領域の長さ方向における両端部を前記両端部の向きに沿って延伸することにより設定された拡張ひび割れ候補領域を内包する最小の矩形である第２の最小矩形の幅の比が第２の閾値以下であることを含む、コンピュータプログラム。

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