JP6937642B2 - 表面評価方法及び表面評価装置 - Google Patents
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Description
また、写真等の画像中のひび割れ等を計測する場合、計測対象と同一画像中にスケールやゲージを計測できる位置に映り込ませる必要があった(例えば、特許文献1、非特許文献1参照。)。近接して撮影が可能な場合は、計測対象と正対して撮影し、画像を取得する。そして、特許文献1、非特許文献1に記載された技術においては、画像のシェーディング補正、2値化処理を行ない、ひび割れ領域を抽出する。次に、ひび割れであると判断された領域において、各ピクセルの輝度値を加算した輝度値合計を求めた見掛面積に補正係数を乗算して、ひび割れの面積を算出する。これにより、サブピクセル精度で計測基準である0.2mmのひび割れ幅を計測することが原理的には可能である。
レーザ照射装置15は、カメラ10の撮影範囲に、3本のレーザ光を照射する。3本のレーザ光は、基準画像として既知の形状(本実施形態では正三角形)の頂点に配置されている。
分解能評価部212は、撮影画像に含まれる各ピクセルの分解能を算出する処理を実行する。分解能の算出方法については、後述する。
表面評価部213は、撮影画像に含まれるひび割れ状態を評価する処理を実行する。
次に、分解能の算出処理を説明する。この処理は、制御部21の分解能評価部212において実行される。壁面30上に投影されたレーザ光(頂点A,B,C)を用いて、カメラ10と壁面30(コンクリート平面)との幾何関係を導出し、画素毎に分解能の算出を行なう。この場合、以下の条件を満たすことを前提とする。
・壁面30は2次元平面であること。
・レンズ収差は補正済みであること。
・カメラ10とレーザ光の照射位置、及び焦点距離が既知であること。
レーザ光は、カメラ座標系のz方向に、平行光線で出力されるため、三角形の各頂点A,B,Cのx成分XA,XB,XCとy成分YA,YB,YCは既知の値である。未知のパラメータZA,ZB,ZCを画像上での各頂点A,B,Cのu−v平面の座標値PA(uA,vA),PB(uB,vB),PC(uC,vC)を用いて算出する。
各画素の3次元座標を求めることができたので、各画素の分解能(mm/pixel)を算出することが可能である。各Piは1ピクセルに相当する。そこで、Piの両側で隣接する2点(Pi-1,Pi+1)の3次元座標を用いて、Piの分解能Riを算出する。ただし、縦と横で分解能が異なる可能性があるので、分解能は縦横の平均値とする。
次に、図3を用いて、ひび割れの評価処理の処理手順を説明する。
まず、評価装置20の制御部21は、画像の取得処理を実行する(ステップS1−1)。
この場合、図4(b)に示すように、画像中に、ひび割れ31及び頂点A,B,Cが含まれるようにカラー撮影を行なう。そして、評価装置20に撮影画像500を入力する。この場合、制御部21の画像取得部211は、撮影画像500を取得する。
ここでは、評価装置20の制御部21は、分解能の算出処理を実行する(ステップS1−3)。具体的には、制御部21の分解能評価部212は、前述した式(11)を用いて、評価対象ピクセルの分解能を算出する。
以上の処理を、ひび割れが含まれるすべてのピクセルについて繰り返す。
(1)本実施形態では、クラックスケール情報記憶部22には、ひび割れ幅を算出するためのクラックスケールモデル220が記録されている。このクラックスケールモデル2
20は、分解能毎に記録されている。ひび割れをサブピクセルで評価する場合、ひび割れ領域及び周辺領域が1ピクセルの中に含まれることになる。この場合、分解能に応じて、同じ幅のひび割れであっても、ひび割れ領域と周辺領域との割合が異なるため、ひび割れを含むピクセルの輝度が変化する。ここで、分解能に応じたクラックスケールモデルを用いることにより、的確な表面状態を評価することができる。
・上記実施形態においては、評価装置20を用いてひび割れ幅を算出する。すべてをコンピュータ処理によって行なう必要はなく、計算の一部を手計算等により行なうようにしてもよい。
Claims (4)
- 評価対象面の撮影画像を用いて、前記評価対象面の表面状態を評価する方法であって、
同じクラックスケールを異なる焦点距離で撮影した複数の画像を用いて、前記焦点距離に応じた分解能及び画素の光特徴量に表面状態を関連付けたクラックスケールモデルを作成し、
前記評価対象面に、撮影面を特定するための基準画像を投影し、
前記基準画像を含めた評価対象面の撮影画像を取得して、ひび割れ領域を特定し、
前記撮影画像に含まれる基準画像の配置に基づいて、前記撮影画像に含まれる画素の分解能を算出し、
前記撮影画像に含まれる基準画像の配置に基づいて、前記ひび割れ領域の画素毎に、前記撮影画像に含まれる前記ひび割れ領域の各画素の分解能を算出し、
前記ひび割れ領域の画素毎に、前記クラックスケールモデルを用いて、各画素の分解能と、前記各画素の光特徴量に基づいて、前記ひび割れ領域の表面状態の評価を繰り返すことを特徴とする表面評価方法。 - 前記基準画像を、レーザ光照射によって生成した多角形の頂点により構成することを特徴とする請求項1に記載の表面評価方法。
- 前記ひび割れの光特徴量に基づいて、前記表面状態としてのひび割れ幅を算出することを特徴とする請求項1又は2に記載の表面評価方法。
- 同じクラックスケールを異なる焦点距離で撮影した複数の画像を用いて、前記焦点距離に応じた分解能及び画素の光特徴量に表面状態を関連付けたクラックスケールモデルを記録した評価モデル記憶装置と、
評価対象面の撮影画像を用いて、前記評価対象面の表面状態を評価する制御部とを備えた評価装置であって、
前記制御部が、
前記評価対象面に、撮影面を特定するための基準画像を投影した撮影画像を取得して、ひび割れ領域を特定し、
前記撮影画像に含まれる基準画像の配置に基づいて、前記撮影画像に含まれる画素の分解能を算出し、
前記撮影画像に含まれる基準画像の配置に基づいて、前記ひび割れ領域の画素毎に、前記撮影画像に含まれる前記ひび割れ領域の各画素の分解能を算出し、
前記ひび割れ領域の画素毎に、前記クラックスケールモデルを用いて、各画素の分解能と、前記各画素の光特徴量に基づいて、前記ひび割れ領域の表面状態の評価を繰り返すことを特徴とする表面評価装置。
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KR102559586B1 (ko) * | 2022-10-17 | 2023-07-26 | (주)유디엔에스 | 인공지능을 이용한 구조물 외관 점검 시스템 및 방법 |
Families Citing this family (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP6734583B2 (ja) * | 2018-02-23 | 2020-08-05 | 株式会社市川工務店 | 橋梁などの構造物を検査するための画像処理システム、画像処理方法及びプログラム |
WO2022157939A1 (ja) * | 2021-01-22 | 2022-07-28 | 日本電信電話株式会社 | 劣化評価装置、劣化評価方法及びプログラム |
KR102423217B1 (ko) * | 2021-12-10 | 2022-07-20 | 한국건설기술연구원 | ToF 센서의 3차원 거리분포 정보를 이용한 균열조사 장치 및 이를 이용한 균열정보 도출 방법 |
WO2023152793A1 (ja) * | 2022-02-08 | 2023-08-17 | 三菱電機株式会社 | 亀裂検査装置、亀裂検査システム、および亀裂検査方法 |
JP7170928B1 (ja) * | 2022-05-25 | 2022-11-14 | クモノスコーポレーション株式会社 | 構造物のひび割れ現況図を作成する方法 |
Family Cites Families (6)
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---|---|---|---|---|
JP2003065959A (ja) * | 2001-08-23 | 2003-03-05 | Hitachi Ltd | 非破壊検査装置 |
JP2003214827A (ja) * | 2002-01-29 | 2003-07-30 | Ohbayashi Corp | 画像処理によるひび割れの計測方法 |
JP2004069434A (ja) * | 2002-08-05 | 2004-03-04 | Tokyo Electric Power Co Inc:The | レーザ光点付き画像を用いた画像処理方法及びその画像を用いたモザイク処理方法並びにその方法を用いた正規化サービスシステム |
EP2006804A1 (en) * | 2007-06-22 | 2008-12-24 | Siemens Aktiengesellschaft | Method for optical inspection of a matt surface and apparatus for applying this method |
JP5957250B2 (ja) * | 2012-03-15 | 2016-07-27 | 株式会社計測リサーチコンサルタント | クラック検出方法、クラック表示装置 |
JP6620477B2 (ja) * | 2015-09-11 | 2019-12-18 | 国立大学法人富山大学 | コンクリートのひび割れ検出方法及び検出プログラム |
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Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR102559586B1 (ko) * | 2022-10-17 | 2023-07-26 | (주)유디엔에스 | 인공지능을 이용한 구조물 외관 점검 시스템 및 방법 |
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