JP6994890B2 - Crack detector, crack detection method, and computer program - Google Patents
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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。 The techniques disclosed herein relate to crack detectors.
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。 A technique for detecting cracks in an image of an object (for example, a wall of a building or a civil engineering structure) by performing image processing on an image of the object in order to diagnose the occurrence of cracks in the image. Is known (see, for example, Patent Document 1). According to the crack detection using such image processing, it is possible to efficiently and accurately diagnose the crack occurrence state in the object as compared with the case of visual inspection by a field worker, for example.
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。 With the above-mentioned conventional technique, there is room for improvement in terms of crack detection accuracy. That is, in the above-mentioned conventional technique, a false detection that is not a crack but has a concentration close to the crack concentration (for example, dirt on the surface of an object) is mistakenly detected as a crack, or a crack that actually exists is detected. Not a few detection omissions that cannot be detected occur. Therefore, the above-mentioned conventional technique has a problem of suppressing the occurrence of such erroneous detection and detection omission and further improving the crack detection accuracy.
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。 This specification discloses a technique capable of solving the problem of improving the accuracy of crack detection using image processing.
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。 The techniques disclosed herein can be realized, for example, in the following forms.
（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を構成する画素の中から、濃度値が黒色を表す濃度値に最も近い画素である特定画素を抽出する画素抽出部と、上限濃度差を設定する上限濃度差設定部と、前記特定画素に隣接し、かつ、前記特定画素との濃度差が前記上限濃度差以内である近似濃度画素を特定すると共に、特定された前記近似濃度画素に隣接し、かつ、特定された前記近似濃度画素との濃度差が前記上限濃度差以内である新たな近似濃度画素を特定する処理を繰り返す近似濃度画素特定部と、前記特定画素および前記近似濃度画素により構成される近似濃度領域の幅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。本ひび割れ検出装置では、近似濃度画素特定部が、特定画素を起点として、参照元の画素に隣接する画素であって、濃度値が参照元の画素に近似する画素である近似濃度画素の特定を繰り返し、特定画素および近似濃度画素により構成される近似濃度領域を特定する。このように特定された近似濃度領域は、特定画素を起点として濃度がなだらかに変化するような画像領域となる。一般に、真にひび割れを表す画像領域（ひび割れ領域）は、ひび割れの中心部から縁部に向けて濃度がなだらかに変化するような画像領域となることが多い。また、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画像領域（ひび割れ領域）のアスペクト比（長さ／幅）は、ある程度大きい値となる。本ひび割れ検出装置では、確認判定部が、特定画素を起点として濃度がなだらかに変化する画像領域である近似濃度領域のアスペクト比（長さＬ／幅Ｗ）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、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。 (1) The crack detection device disclosed in the present specification is a crack detection device for detecting a crack of an object, and is a crack candidate region having a high probability of being an image region representing a crack in an image representing the object. The upper limit density difference is set between the candidate detection unit that detects The upper limit density difference setting unit and the approximate density pixel adjacent to the specific pixel and having a density difference from the specific pixel within the upper limit density difference are specified, and are adjacent to the specified approximate density pixel. It is composed of an approximate density pixel specifying unit that repeats a process of specifying a new approximate density pixel whose density difference from the specified approximate density pixel is within the upper limit density difference, and the specific pixel and the approximate density pixel. The crack candidate region satisfying a predetermined condition including the ratio of the length L (however, L ≧ W) to the width W of the approximate density region is equal to or more than the first threshold value, and the crack candidate region is an image region representing a crack. It is provided with a confirmation determination unit to be set in the area. In this crack detection device, the approximate density pixel specifying unit identifies an approximate density pixel that is a pixel adjacent to a reference source pixel and whose density value is close to that of the reference source pixel, starting from the specific pixel. Repeatedly, the approximate density region composed of the specific pixel and the approximate density pixel is specified. The approximate density region specified in this way is an image region in which the density gradually changes from the specific pixel as a starting point. In general, an image region (crack region) that truly represents a crack is often an image region in which the density gradually changes from the center of the crack to the edge. Further, since the crack generated in the object contains a line segment component, the aspect ratio (length / width) of the image region (crack region) that truly represents the crack becomes a large value to some extent. In this crack detection device, the confirmation determination unit determines that the aspect ratio (length L / width W) of the approximate density region, which is an image region in which the density changes gently starting from a specific pixel, is equal to or higher than the first threshold value. A crack candidate region that satisfies a predetermined condition including is set as a crack region. Therefore, according to this crack detection device, it is possible to prevent the occurrence of erroneous detection in which a portion that is not a crack but has a concentration close to the crack concentration (for example, dirt on the surface of an object) is erroneously detected as a crack. It is possible to improve the accuracy of crack detection using image processing.
（２）上記ひび割れ検出装置において、前記上限濃度差設定部は、前記特定画素の濃度値と、前記ひび割れ候補領域内において前記特定画素の周辺領域内に位置する各画素の濃度値と、の差の絶対値の最大値を、前記上限濃度差として設定する構成としてもよい。本ひび割れ検出装置によれば、個々のひび割れ候補領域の濃度特性に応じて、上限濃度差を、過大または過小ではない適切な値に設定することができ、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。 (2) In the crack detection device, the upper limit density difference setting unit is the difference between the density value of the specific pixel and the density value of each pixel located in the peripheral region of the specific pixel in the crack candidate region. The maximum value of the absolute value of may be set as the upper limit concentration difference. According to this crack detection device, the upper limit density difference can be set to an appropriate value that is not excessive or too small according to the density characteristics of each crack candidate region, and the accuracy of crack detection using image processing can be improved. It can be further improved.
（３）上記ひび割れ検出装置において、前記近似濃度領域の幅Ｗは、前記近似濃度領域を内包する最小矩形の幅Ｗｓであり、前記近似濃度領域の長さＬは、前記最小矩形の長さＬｓである構成としてもよい。本ひび割れ検出装置によれば、近似濃度領域の幅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) In the crack detection device, the width W of the approximate concentration region is the width Ws of the minimum rectangle including the approximate concentration region, and the length L of the approximate concentration region is the length Ls of the minimum rectangle. It may be configured to be. According to this crack detection device, the ratio of the length L to the width W of the approximate density region can be calculated quickly and accurately, and the crack detection process using image processing can be speeded up and the accuracy can be calculated. Can be further improved.
（４）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。 (4) The crack detection device may further include a display control unit for displaying an image showing the crack region on the display. According to this crack detection device, the user can grasp the occurrence state of cracks in the object.
（５）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。 (5) In the crack detection device, the object may be configured to be a wall-shaped structure. According to this crack detection device, crack detection is performed for wall-shaped structures that are objects that are prone to crack generation and that need to detect cracks in a relatively wide range. Can be executed efficiently and accurately.
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。 The techniques disclosed in the present specification can be realized in various forms, for example, a crack detection device, a crack detection method, a computer program for realizing the functions of those devices or methods, and the like. It can be realized in the form of a non-temporary recording medium or the like on which a computer program is recorded. Furthermore, the techniques disclosed herein are also useful as elemental techniques for automated inspection systems using robots.
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。
A. Embodiment:
A-1. Device configuration:
FIG. 1 is an explanatory diagram schematically showing the configuration of the
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。
The
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。
The
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。
Further, the image data Id is stored in the
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、画素抽出部２３１と、上限濃度差設定部２３２と、近似濃度画素特定部２３３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。
The
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。
A-2. Crack detection process:
Next, the crack detection process executed by the
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。
FIG. 2 is an explanatory diagram showing an example of a screen (hereinafter referred to as “processing screen S1”) displayed on the
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。
In the image selection area R1 of the processing screen S1, an identifier (file name, thumbnail, etc.) of the image represented by the image data Id (see FIG. 1) stored in the
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。
Further, in the method selection area R2 of the processing screen S1, options of the method (algorithm) used for each processing (crack candidate detection processing, crack candidate confirmation processing) described later constituting the crack detection processing are displayed. From the plurality of methods displayed in the method selection area R2, the user uses the
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。
FIG. 3 is a flowchart showing the flow of the crack detection process. First, the crack
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。
Next, the candidate
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。
Next, the crack
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。
Next, the
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。
A-3. Crack candidate detection process:
Next, the crack candidate detection process (S130 in FIG. 3) will be described in detail. As described above, the crack candidate detection process is a process of detecting a crack candidate region CC including a crack candidate pixel Pcc, which is a pixel representing a crack, from the target image IO. FIG. 5 is a flowchart showing the flow of the crack candidate detection process.
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。
First, the binary
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。 The binarization process for the target image IO uses an arbitrary known method (for example, a method of determining a threshold value with reference to an image histogram according to a discriminant analysis method and binarizing the image using the threshold value). Although it can be executed, in the present embodiment, the following process is executed as the binarization process. That is, the pixel of interest is sequentially selected from the pixels constituting the target image (original image) IO, which is a grayscale image, and the density value of the pixel of interest is the density value of a plurality of peripheral pixels located around the pixel of interest. Compare with the average value. The range of peripheral pixels can be arbitrarily set, and for example, eight pixels surrounding the pixel of interest can be set. When the density value of the pixel of interest is smaller than the average value of the density values of a plurality of peripheral pixels (that is, when it matches the magnitude relationship of the density value (0) representing black with respect to the density value (255) representing white). Converts the density value of the pixel of interest to a density value representing black color (that is, 0). Further, when the density value of the pixel of interest is larger than the average value of the density values of the plurality of peripheral pixels (that is, when the magnitude relationship of the density value (0) representing black color with respect to the density value (255) representing white color does not match. ) Converts the density value of the pixel of interest to a density value representing white color (that is, 255). As a result, the first binary image Ib (1) composed of the white pixel Pw and the black pixel Pk is generated. The binary image Ib obtained by binarizing the target image IO does not necessarily have to be displayed as an image.
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。 In the target image IO, which is a grayscale image, the density value of the crack pixel Pc representing the crack is close to the density value of black. Therefore, in the first binary image Ib (1) generated by the binarization process of the target image IO, the cracked pixel Pc becomes the black pixel Pk. However, not all the black pixels Pk in the first binary image Ib (1) are cracked pixels Pc. That is, the noise pixel Pn included in the target image IO, which is not a crack but has a density close to the crack density (for example, dirt on the surface of the object), is also the first binary image Ib (1). ) May result in black pixels Pk. In the example shown in FIG. 6, in the first binary image Ib (1), in addition to the black pixel Pk which is the crack pixel Pc, the black pixel Pk which is the noise pixel Pn is included.
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）。
Next, the
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。
First, the
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。
Next, the
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。
For each virtual line segment SL, the
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。
Further, the
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。
When the
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。
The candidate
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。 FIG. 9 is an explanatory diagram showing an example of the result of the first half-line filter processing. In FIG. 9, the pixels set in the primary crack candidate pixel Pcc1 in the first half-line filter processing are hatched. As mentioned above, cracks generally contain line segment components. Therefore, in the first half-line filter processing, if a certain percentage or more of the pixels located on the line segment twice the length of the virtual line segment SL is the black pixel Pk, the pixel SP of interest at that time. Is determined to be a crack candidate pixel having a high probability of being a pixel representing a crack. In the example shown in FIG. 9, most of the crack pixels Pc that truly represent cracks are set in the primary crack candidate pixel Pcc1. Further, all the noise pixels Pn shown near the upper left of FIG. 9 are not set in the primary crack candidate pixel Pcc1. That is, the occurrence of erroneous detection in which these noise pixels Pn are erroneously detected as cracks is prevented. However, since the noise pixel Pn shown near the lower right of FIG. 9 constitutes a relatively elongated group of regions, a part of the noise pixel Pn is erroneously set as the first crack candidate pixel Pcc1. Has been done.
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。 The first half-line filter processing described above is actually realized by image processing using a filter. The same applies to the second half-line filter processing described later.
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。
After the completion of the first half-line filter processing (S220 in FIG. 5), the candidate
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。
Based on the first binary image Ib (1), the candidate
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。 FIG. 10 is an explanatory diagram showing an example of the result of the expansion process. In FIG. 10, on the second binary image Ib (2), the pixels set in the primary crack candidate pixel Pcc1 are hatched. As is clear when FIG. 10 is compared with FIG. 9, the area composed of the pixels set as the primary crack candidate pixel Pcc1 before the execution of the expansion process is expanded by the expansion process. The region composed of the primary crack candidate pixels Pcc1 at the completion of the expansion process does not always completely coincide with the region composed of the crack pixels Pc, but they generally coincide with each other.
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。
Next, the
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。
First, the
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。
Next, the
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。
For each virtual line segment SL, the
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。
The
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。
The candidate
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。
After the completion of the second half-line filter processing (S240 in FIG. 5), the candidate
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。 FIG. 13 is an explanatory diagram showing an example of the setting result of the crack candidate region CC. In FIG. 13, the pixels (crack candidate region CC) set in the secondary crack candidate pixel Pcc2 in the second half-line filter processing are hatched. As mentioned above, cracks generally contain line segment components. Therefore, in the second half-line filter processing, if a certain percentage or more of the pixels located on the virtual line segment SL having a length L2 having the attention pixel SP as an end point is a black pixel Pk, the attention pixel SP is It is determined that it is a crack candidate pixel having a high probability of being a pixel representing a crack.
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。 In the second half-line filter processing, the length of the virtual line segment SL (L2) is made longer than the length of the virtual line segment SL (L1) in the first half-line filter processing. Therefore, it is possible to suppress the occurrence of erroneous detection in which the noise pixel Pn is erroneously set in the secondary crack candidate pixel Pcc2. For example, in the example shown in FIG. 13, most of the crack pixels Pc that truly represent cracks are set as the secondary crack candidate pixels Pcc2, while the noise pixels shown near the lower right of FIG. Pn is not set in the second crack candidate pixel Pcc2. That is, the occurrence of erroneous detection in which these noise pixels Pn are erroneously detected as cracks is prevented.
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。 Further, in the second half-line filter processing, the second condition (the density value of the pixels having a predetermined ratio RA2 or more among the pixels located on the virtual line segment SL matches the density value of the black pixel Pk). The predetermined ratio RA2 in the above is used in the first half-line filter processing, and the density value of the pixels having the predetermined ratio RA1 or more among the pixels located on the virtual line segment SL is the black pixel Pk. It is set lower than the predetermined ratio RA1 in (corresponding to the concentration value). Therefore, it is possible to suppress the occurrence of detection omission in which the crack pixel Pc that truly represents the crack is not set in the secondary crack candidate pixel Pcc2.
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。 By the crack candidate detection process described above, the crack candidate region CC including the crack candidate pixel (secondary crack candidate pixel Pcc2) having a high probability of being a pixel representing the crack is detected from the target image IO.
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および図１６は、ひび割れ候補確認処理の概要を示す説明図である。
A-4. Crack candidate confirmation process:
Next, the crack candidate confirmation process (S150 in FIG. 3) will be described in detail. As described above, the crack candidate confirmation process is a process for confirming whether or not the crack candidate region CC detected from the target image IO is the crack region CR, which is an image region that truly represents a crack. FIG. 14 is a flowchart showing the flow of the crack candidate confirmation process. 15 and 16 are explanatory views showing an outline of the crack candidate confirmation process.
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、対象画像ＩＯ（グレースケール画像）上における選択された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。
First, the candidate
次に、候補確認処理部２３０の画素抽出部２３１は、ひび割れ候補領域ＣＣを構成する画素の中から、濃度値が最小の画素である最小濃度画素Ｐｍｉｎを抽出する（Ｓ３１２）。本実施形態では、対象画像ＩＯは、黒色を表す濃度値が「０」であり、白色を表す濃度値が「２５５」である２５６階調のグレースケール画像である。そのため、ひび割れ候補領域ＣＣを構成する画素の内の濃度値が最小の画素は、濃度値が黒色を表す濃度値に最も近い画素であると言える。図１５には、ひび割れ候補領域ＣＣにおいて抽出された最小濃度画素Ｐｍｉｎが示されている。最小濃度画素Ｐｍｉｎは、特許請求の範囲における特定画素に相当する。
Next, the
次に、上限濃度差設定部２３２は、上限濃度差ΔＣｍａｘを設定する（Ｓ３１４）。上限濃度差ΔＣｍａｘは、後述する近似濃度画素Ｐｓの特定処理（Ｓ３１６，Ｓ３１８）に用いられるものである。本実施形態では、上限濃度差設定部２３２は、ひび割れ候補領域ＣＣ内において最小濃度画素Ｐｍｉｎの周辺領域ＰＲを設定し、最小濃度画素Ｐｍｉｎの濃度値と、周辺領域ＰＲ内に位置する各画素の濃度値と、の差の絶対値の最大値を、上限濃度差ΔＣｍａｘとして設定する。すなわち、上限濃度差ΔＣｍａｘは、最小濃度画素Ｐｍｉｎの濃度値と、周辺領域ＰＲ内における濃度値が最大の画素の濃度値と、の差の絶対値である。なお、周辺領域ＰＲは任意に設定することができ、例えば図１５に示すように、最小濃度画素Ｐｍｉｎの周りを取り囲む８つの画素から構成された領域とすることができる。 Next, the upper limit concentration difference setting unit 232 sets the upper limit concentration difference ΔCmax (S314). The upper limit density difference ΔCmax is used for the specific processing (S316, S318) of the approximate density pixels Ps described later. In the present embodiment, the upper limit density difference setting unit 232 sets the peripheral region PR of the minimum density pixel Pmin in the crack candidate region CC, and the density value of the minimum density pixel Pmin and each pixel located in the peripheral region PR. The maximum value of the absolute value of the difference between the concentration value and the concentration value is set as the upper limit concentration difference ΔCmax. That is, the upper limit density difference ΔCmax is an absolute value of the difference between the density value of the minimum density pixel Pmin and the density value of the pixel having the maximum density value in the peripheral region PR. The peripheral area PR can be arbitrarily set, and as shown in FIG. 15, for example, it can be an area composed of eight pixels surrounding the minimum density pixel Pmin.
次に、近似濃度画素特定部２３３は、最小濃度画素Ｐｍｉｎに対する近似濃度画素Ｐｓを特定する（Ｓ３１６）。最小濃度画素Ｐｍｉｎに対する近似濃度画素Ｐｓは、最小濃度画素Ｐｍｉｎに隣接する画素であり、かつ、最小濃度画素Ｐｍｉｎとの濃度差が上限濃度差ΔＣｍａｘ以内の画素である。すなわち、最小濃度画素Ｐｍｉｎは、最小濃度画素Ｐｍｉｎに隣接する画素の内、濃度値が最小濃度画素Ｐｍｉｎの濃度値に近似する画素である。図１６に示された例では、矢印で示すように、最小濃度画素Ｐｍｉｎの上下左右方向に隣接する４つの画素が、近似濃度画素Ｐｓとして特定されている。
Next, the approximate density
次に、近似濃度画素特定部２３３は、特定された近似濃度画素Ｐｓに対する新たな近似濃度画素Ｐｓを特定する（Ｓ３１８）。すなわち、近似濃度画素特定部２３３は、特定された近似濃度画素Ｐｓに隣接する画素であり、かつ、該近似濃度画素Ｐｓとの濃度差が上限濃度差ΔＣｍａｘ以内の画素を、新たな近似濃度画素Ｐｓとして特定する。近似濃度画素特定部２３３は、新たな近似濃度画素Ｐｓとして特定される画素が存在しなくなるまで、この処理を繰り返す。
Next, the approximate density
図１６には、上記処理が繰り返されることにより特定された近似濃度画素Ｐｓが、太線で囲んで示されている。上述のような方法により順次特定された近似濃度画素Ｐｓの集合（下記の近似濃度領域ＳＲ）は、最小濃度画素Ｐｍｉｎを起点として濃度がなだらかに変化するような画像領域となる。一般に、真にひび割れを表す画像領域は、ひび割れの中心部から縁部に向けて濃度がなだらかに変化するような画像領域（すなわち、隣接画素間の濃度差が小さい画像領域）となることが多い。そのため、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場合には、図１６に示すように、ひび割れ候補領域ＣＣを構成する画素の多くが近似濃度画素Ｐｓとして特定されることとなる。一方、ひび割れ候補領域ＣＣが真にひび割れを表す画像領域ではなく、濃度が急激に変化する箇所（すなわち、隣接画素間の濃度差が大きい箇所）を含む場合には、そのような箇所において新たな近似濃度画素Ｐｓとして特定される画素が存在しなくなるため、近似濃度画素Ｐｓとして特定される画素は少なくなる。 In FIG. 16, the approximate density pixels Ps identified by repeating the above processing are shown surrounded by a thick line. The set of approximate density pixels Ps (the following approximate density region SR) sequentially specified by the method as described above is an image region in which the density gradually changes from the minimum density pixel Pmin as a starting point. In general, an image region that truly represents a crack is often an image region in which the density gradually changes from the center of the crack to the edge (that is, an image region in which the density difference between adjacent pixels is small). .. Therefore, when the crack candidate region CC is an image region that truly represents cracks, as shown in FIG. 16, most of the pixels constituting the crack candidate region CC are specified as approximate density pixels Ps. On the other hand, if the crack candidate region CC is not an image region that truly represents a crack, but includes a location where the density changes rapidly (that is, a location where the density difference between adjacent pixels is large), a new location is created in such a location. Since the pixels specified as the approximate density pixels Ps do not exist, the number of pixels specified as the approximate density pixels Ps decreases.
近似濃度画素Ｐｓの特定が完了すると、確認判定部２３４は、最小濃度画素Ｐｍｉｎとすべての近似濃度画素Ｐｓとから構成される画像領域である近似濃度領域ＳＲを特定すると共に、近似濃度領域ＳＲを内包する最小矩形ＲＥｓを算出する（Ｓ３２０）。図１６には、近似濃度領域ＳＲ、および、それを内包する最小矩形ＲＥｓが示されている。
When the identification of the approximate density pixel Ps is completed, the
次に、確認判定部２３４は、最小矩形ＲＥｓの幅Ｗｓに対する長さＬｓ（ただし、Ｌｓ≧Ｗｓ）の比（以下、「アスペクト比（Ｌｓ／Ｗｓ）」という）が、所定の閾値Ｔｈ１以上であるか否かを判定する（Ｓ３３０）。なお、最小矩形ＲＥｓの幅Ｗｓは、近似濃度領域ＳＲの幅に相当し、最小矩形ＲＥｓの長さＬｓは、近似濃度領域ＳＲの長さに相当する。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。
Next, in the
確認判定部２３４は、最小矩形ＲＥｓのアスペクト比（Ｌｓ／Ｗｓ）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ＲＥｓのアスペクト比（Ｌｓ／Ｗｓ）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）。
When the aspect ratio (Ls / Ws) of the minimum rectangle REs is equal to or greater than the threshold value Th1 (S330: YES), the
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）を含んでいるため、真にひび割れを表す画像領域（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。また、上述したように、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場合には、ひび割れ候補領域ＣＣを構成する画素の多くが、近似濃度領域ＳＲを構成する近似濃度画素Ｐｓとして特定されることとなる。そのため、本実施形態では、近似濃度領域ＳＲ（を内包する最小矩形ＲＥｓ）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、近似濃度領域ＳＲ（を内包する最小矩形ＲＥｓ）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。 In general, cracks generated in an object include a line segment component (that is, a component that is elongated and extends linearly), so that the aspect ratio of the image region (crack region CR) that truly represents the crack is determined. It will be a large value to some extent. Further, as described above, when the crack candidate region CC is an image region that truly represents a crack, most of the pixels constituting the crack candidate region CC are specified as approximate density pixels Ps constituting the approximate density region SR. Will be done. Therefore, in the present embodiment, when the aspect ratio of the approximate density region SR (the smallest rectangle REs including the present rectangle REs) is relatively large, it is determined that the crack candidate region CC is a true crack region CR, and the approximate density region SR is determined. When the aspect ratio of (the smallest rectangle REs including) is relatively small, it is determined that the crack candidate region CC is not a true crack region CR.
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。
The candidate
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）。 By the crack candidate confirmation process described above, it is confirmed whether or not each crack candidate region CC detected from the target image IO in the crack candidate detection process is a crack region CR that truly represents a crack. As described above, the crack region CR confirmed by the crack candidate confirmation process is shown on the target image IO displayed in the image display area R3 of the screen S1 during processing (see FIG. 4).
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、画素抽出部２３１と、上限濃度差設定部２３２と、近似濃度画素特定部２３３と、確認判定部２３４とを備える。画素抽出部２３１は、ひび割れ候補領域ＣＣを構成する画素の中から、濃度値が最小の（すなわち、黒色を表す濃度値に最も近い）画素である最小濃度画素Ｐｍｉｎを抽出する。上限濃度差設定部２３２は、上限濃度差ΔＣｍａｘを設定する。近似濃度画素特定部２３３は、最小濃度画素Ｐｍｉｎに隣接し、かつ、最小濃度画素Ｐｍｉｎとの濃度差が上限濃度差ΔＣｍａｘ以内である近似濃度画素Ｐｓを特定すると共に、特定された近似濃度画素Ｐｓに隣接し、かつ、特定された近似濃度画素Ｐｓとの濃度差が上限濃度差ΔＣｍａｘ以内である新たな近似濃度画素Ｐｓを特定する処理を繰り返す。確認判定部２３４は、最小濃度画素Ｐｍｉｎおよび近似濃度画素Ｐｓにより構成される近似濃度領域ＳＲ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。
A-5. Effect of this embodiment:
As described above, the
このように本実施形態のひび割れ検出装置１００の近似濃度画素特定部２３３は、最小濃度画素Ｐｍｉｎを起点として、参照元の画素に隣接する画素であって、濃度値が参照元の画素に近似する画素である近似濃度画素Ｐｓの特定を繰り返し、最小濃度画素Ｐｍｉｎおよび近似濃度画素Ｐｓにより構成される近似濃度領域ＳＲを特定する。このように特定された近似濃度領域ＳＲは、最小濃度画素Ｐｍｉｎを起点として濃度がなだらかに変化するような画像領域となる。一般に、真にひび割れを表す画像領域（ひび割れ領域ＣＲ）は、ひび割れの中心部から縁部に向けて濃度がなだらかに変化するような画像領域となることが多い。また、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画像領域（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。本実施形態のひび割れ検出装置１００では、確認判定部２３４が、最小濃度画素Ｐｍｉｎを起点として濃度がなだらかに変化する画像領域である近似濃度領域ＳＲ（を内包する最小矩形ＲＥｓ）のアスペクト比（Ｌ／Ｗ）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、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。
As described above, the approximate density
また、本実施形態のひび割れ検出装置１００では、上限濃度差設定部２３２は、最小濃度画素Ｐｍｉｎの濃度値と、ひび割れ候補領域ＣＣ内において最小濃度画素Ｐｍｉｎの周辺領域ＰＲ内に位置する各画素の濃度値と、の差の絶対値の最大値を、上限濃度差ΔＣｍａｘとして設定する。そのため、本実施形態のひび割れ検出装置１００によれば、個々のひび割れ候補領域ＣＣの濃度特性に応じて、上限濃度差ΔＣｍａｘを、過大または過小ではない適切な値に設定することができ、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。
Further, in the
また、本実施形態のひび割れ検出装置１００では、近似濃度領域ＳＲの幅Ｗとして、近似濃度領域ＳＲを内包する最小矩形ＲＥｓの幅Ｗｓを用い、近似濃度領域ＳＲの長さＬとして、最小矩形ＲＥｓの長さＬｓ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、近似濃度領域ＳＲ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。
Further, in the
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。
Further, the
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。
Further, in the
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。
B. Modification example:
The technique disclosed in the present specification is not limited to the above-described embodiment, and can be transformed into various forms without departing from the gist thereof, and for example, the following modifications are also possible.
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。
The configuration of the
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。
Further, in the above embodiment, the processing screen S1 and the like are displayed on the
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。このような場合には、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を構成する画素の中から濃度値が最小の画素（最小濃度画素Ｐｍｉｎ）を抽出する処理（Ｓ３１２）の代わりに、ひび割れ候補領域ＣＣを構成する画素の中から濃度値が最大の画素を抽出する処理が行われる。このときの濃度値が最大の画素は、濃度値が黒色を表す濃度値に最も近い画素（特許請求の範囲における特定画素）であると言える。 Further, in the above embodiment, an image in which the density value of the pixel representing the crack is closer to the density value of black than white is used as the target image IO, but conversely, the density value of the pixel representing the crack is higher than that of black. An image close to the white density value may be used as the target image IO. In such a case, in the crack candidate confirmation process (FIG. 14), instead of the process (S312) of extracting the pixel having the smallest density value (minimum density pixel Pmin) from the pixels constituting the crack candidate region CC. , The process of extracting the pixel having the maximum density value from the pixels constituting the crack candidate region CC is performed. It can be said that the pixel having the maximum density value at this time is the pixel (specific pixel in the claims) whose density value is closest to the density value representing black.
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。 Further, the content of the crack detection process in the above embodiment is merely an example and can be variously modified. For example, the processing content of the crack candidate detection process (FIG. 5) in the above embodiment is merely an example, and the crack candidate region CC may be detected by the crack candidate detection process having any other content.
また、上記実施形態では、上限濃度差ΔＣｍａｘは、最小濃度画素Ｐｍｉｎの濃度値と、ひび割れ候補領域ＣＣ内において最小濃度画素Ｐｍｉｎの周辺領域ＰＲ内に位置する各画素の濃度値と、の差の絶対値の最大値であるとしているが、上限濃度差ΔＣｍａｘは、他の方法により設定されてもよい。例えば、上限濃度差ΔＣｍａｘは、予め設定された固定値であってもよい。 Further, in the above embodiment, the upper limit density difference ΔCmax is the difference between the density value of the minimum density pixel Pmin and the density value of each pixel located in the peripheral region PR of the minimum density pixel Pmin in the crack candidate region CC. Although it is assumed to be the maximum value of the absolute value, the upper limit concentration difference ΔCmax may be set by another method. For example, the upper limit concentration difference ΔCmax may be a preset fixed value.
また、上記実施形態では、近似濃度領域ＳＲの幅Ｗとして、近似濃度領域ＳＲを内包する最小矩形ＲＥｓの幅Ｗｓが用いられ、近似濃度領域ＳＲの長さＬとして、最小矩形ＲＥｓの長さＬｓが用いられているが、近似濃度領域ＳＲの幅Ｗや長さＬが、他の方法により規定されてもよい。 Further, in the above embodiment, the width Ws of the minimum rectangular REs including the approximate density region SR is used as the width W of the approximate concentration region SR, and the length Ls of the minimum rectangle REs is used as the length L of the approximate concentration region SR. However, the width W and the length L of the approximate concentration region SR may be defined by another method.
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、近似濃度領域ＳＲを内包する最小矩形ＲＥｓのアスペクト比（Ｌｓ／Ｗｓ）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。 Further, in the above embodiment, in the crack candidate confirmation process (FIG. 14), if the condition that the aspect ratio (Ls / Ws) of the minimum rectangular REs including the approximate density region SR is equal to or higher than the threshold Th1 is satisfied, the crack candidate is satisfied. Although the region CC is set to the crack region CR, the crack candidate region CC may be set to the crack region CR when other conditions are satisfied in addition to the above conditions.
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。
Further, in the above embodiment, the object of the crack detection process is the tiled wall of the
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 ２３１：画素抽出部 ２３２：上限濃度差設定部 ２３３：近似濃度画素特定部 ２３４：確認判定部 ３１０：建築物 ３２０：撮像装置 ＣＣ：ひび割れ候補領域 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 Ｐｍｉｎ：最小濃度画素 Ｐｎ：ノイズ画素 ＰＲ：周辺領域 Ｐｓ：近似濃度画素 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 Ｓ１：処理時画面 ＳＬ：仮想線分 ＳＰ：注目画素 ＳＲ：近似濃度領域 100: Crack detection device 110: Storage unit 120: Display unit 130: Input unit 140: Interface unit 170: Control unit 190: Bus 200: Crack detection processing unit 210: Display control unit 220: Candidate detection processing unit 222: Binary image Acquisition unit 224: Candidate determination unit 226: Candidate area setting unit 230: Candidate confirmation processing unit 231: Pixel extraction unit 232: Upper limit density difference setting unit 233: Approximate density pixel identification unit 234: Confirmation determination unit 310: Building 320: Imaging Device CC: Crack candidate area CP: Crack detection program CR: Crack area IO: Target image Ib (1): First binary image Ib (2): Second binary image Id: Image data Pc: Crack pixel Pcc1 : 1st crack candidate pixel Pcc2: 2nd crack candidate pixel Pk: Black pixel Pmin: Minimum density pixel Pn: Noise pixel PR: Peripheral area Ps: Approximate density pixel Pw: White pixel R1: Image selection area R11: Number display Column R2: Method selection area R3: Image display area S1: Processing screen SL: Virtual line segment SP: Featured pixel SR: Approximate density area
Claims (7)
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を構成する画素の中から、濃度値が黒色を表す濃度値に最も近い画素である特定画素を抽出する画素抽出部と、
上限濃度差を設定する上限濃度差設定部と、
（１）前記特定画素に隣接し、かつ、前記特定画素との濃度差が前記上限濃度差以内である近似濃度画素を特定すると共に、
（２）特定された前記近似濃度画素に隣接し、かつ、特定された前記近似濃度画素との濃度差が前記上限濃度差以内である新たな近似濃度画素を特定する処理を繰り返す、
近似濃度画素特定部と、
前記特定画素および前記近似濃度画素により構成される近似濃度領域の幅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、ひび割れ検出装置。 A crack detection device that detects cracks in an object.
In the image representing the object, a candidate detection unit for detecting a crack candidate region having a high probability of being an image region representing a crack, and a candidate detection unit.
A pixel extraction unit that extracts a specific pixel whose density value is the closest to the density value representing black from the pixels constituting the crack candidate region.
The upper limit concentration difference setting unit that sets the upper limit density difference, and
(1) An approximate density pixel that is adjacent to the specific pixel and whose density difference from the specific pixel is within the upper limit density difference is specified , and at the same time.
(2) The process of specifying a new approximate density pixel adjacent to the specified approximate density pixel and having a density difference from the specified approximate density pixel within the upper limit density difference is repeated .
Approximate density pixel identification part and
The crack candidate satisfying a predetermined condition including that the ratio of the length L (however, L ≧ W) to the width W of the approximate density region composed of the specific pixel and the approximate density pixel is equal to or larger than the first threshold value. A confirmation determination unit that sets the area to the cracked area, which is an image area representing cracks, and
A crack detection device.
前記上限濃度差設定部は、前記特定画素の濃度値と、前記ひび割れ候補領域内において前記特定画素の周辺領域内に位置する各画素の濃度値と、の差の絶対値の最大値を、前記上限濃度差として設定する、ひび割れ検出装置。 The crack detection device according to claim 1.
The upper limit density difference setting unit sets the maximum value of the absolute value of the difference between the density value of the specific pixel and the density value of each pixel located in the peripheral region of the specific pixel in the crack candidate region. A crack detection device set as the upper limit concentration difference.
前記近似濃度領域の幅Ｗは、前記近似濃度領域を内包する最小矩形の幅Ｗｓであり、前記近似濃度領域の長さＬは、前記最小矩形の長さＬｓである、ひび割れ検出装置。 The crack detection device according to claim 1 or 2.
The crack detection device, wherein the width W of the approximate concentration region is the width Ws of the minimum rectangle including the approximate concentration region, and the length L of the approximate concentration region is the length Ls of the minimum rectangle.
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。 The crack detection device according to any one of claims 1 to 3, further comprising.
A crack detection device including a display control unit for displaying an image showing the crack region on a display.
前記対象物は、壁状の構造物である、ひび割れ検出装置。 The crack detection device according to any one of claims 1 to 4.
The object is a crack detection device, which is a wall-shaped structure.
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を構成する画素の中から、濃度値が黒色を表す濃度値に最も近い画素である特定画素を抽出する工程と、
上限濃度差を設定する工程と、
（１）前記特定画素に隣接し、かつ、前記特定画素との濃度差が前記上限濃度差以内である近似濃度画素を特定すると共に、
（２）特定された前記近似濃度画素に隣接し、かつ、特定された前記近似濃度画素との濃度差が前記上限濃度差以内である新たな近似濃度画素を特定する処理を繰り返す、
工程と、
前記特定画素および前記近似濃度画素により構成される近似濃度領域の幅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、
を備える、ひび割れ検出方法。 It is a crack detection method that detects cracks in an object.
A step of detecting a crack candidate region having a high probability of being an image region representing a crack in an image representing the object, and a step of detecting the crack candidate region.
A step of extracting a specific pixel whose density value is the closest to the density value representing black from the pixels constituting the crack candidate region, and
The process of setting the upper limit concentration difference and
(1) An approximate density pixel that is adjacent to the specific pixel and whose density difference from the specific pixel is within the upper limit density difference is specified , and at the same time.
(2) The process of specifying a new approximate density pixel adjacent to the specified approximate density pixel and having a density difference from the specified approximate density pixel within the upper limit density difference is repeated .
Process and
The crack candidate satisfying a predetermined condition including that the ratio of the length L (however, L ≧ W) to the width W of the approximate density region composed of the specific pixel and the approximate density pixel is equal to or larger than the first threshold value. The process of setting the region to the cracked region, which is an image region representing cracks,
A crack detection method.
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を構成する画素の中から、濃度値が黒色を表す濃度値に最も近い画素である特定画素を抽出する画素抽出機能と、
上限濃度差を設定する上限濃度差設定機能と、
（１）前記特定画素に隣接し、かつ、前記特定画素との濃度差が前記上限濃度差以内である近似濃度画素を特定すると共に、
（２）特定された前記近似濃度画素に隣接し、かつ、特定された前記近似濃度画素との濃度差が前記上限濃度差以内である新たな近似濃度画素を特定する処理を繰り返す、
近似濃度画素特定機能と、
前記特定画素および前記近似濃度画素により構成される近似濃度領域の幅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る、コンピュータプログラム。 A computer program for detecting cracks in an object,
In the image representing the object, a candidate detection function for detecting a crack candidate region having a high probability of being an image region representing a crack, and
A pixel extraction function that extracts specific pixels whose density value is the closest to the density value representing black from the pixels constituting the crack candidate region, and
The upper limit concentration difference setting function that sets the upper limit density difference, and
(1) An approximate density pixel that is adjacent to the specific pixel and whose density difference from the specific pixel is within the upper limit density difference is specified , and at the same time.
(2) The process of specifying a new approximate density pixel adjacent to the specified approximate density pixel and having a density difference from the specified approximate density pixel within the upper limit density difference is repeated .
Approximate density pixel identification function and
The crack candidate satisfying a predetermined condition including that the ratio of the length L (however, L ≧ W) to the width W of the approximate density region composed of the specific pixel and the approximate density pixel is equal to or larger than the first threshold value. A confirmation judgment function that sets the area to the cracked area, which is an image area representing cracks, and
A computer program that makes a computer realize.
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