JP7008409B2

JP7008409B2 - ひび割れ検出方法

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Publication number: JP7008409B2
Application number: JP2017020518A
Authority: JP
Inventors: 昌美本澤; 三馨鈴木; 賢一堀口
Original assignee: Taisei Corp
Current assignee: Taisei Corp
Priority date: 2017-02-07
Filing date: 2017-02-07
Publication date: 2022-01-25
Anticipated expiration: 2037-02-07
Also published as: JP2018128316A

Description

本発明は、コンクリート表面に生じているひび割れの検出をおこなうひび割れ検出方法に係り、特に、ひび割れ検出の解析時間の短縮を図りながら高精度のひび割れ検出をおこなうことができ、さらには、斜め方向に延びるひび割れの長さを高精度に検出することのできるひび割れ検出方法に関するものである。

コンクリート表面上のひび割れを検出する方法としては、従来、調査員が目視観察をおこない、クラックスケールやメジャー等を使用しながらひび割れの幅や長さを測定する方法が一般的であった。しかし、この目視観察による方法は調査員の測定技量などによって精度のばらつきが大きくなることや、ひび割れが大量に存在する場合においては大量の情報を正確に処理するために莫大な労力および時間を要するといった問題があった。

上記の問題に対して、コンクリート表面の撮影画像をコンピュータに取り込み、画像をひび割れ領域とそれ以外の領域とに２値化処理する画像処理手法が適用されている。画像の２値化処理とは、ある濃度値に対して画像の濃度を０または１に表現することであり、例えば、入力画像ｆ（ｉ，ｊ）に対して２値化処理で得られる２値化画像ｂ（ｉ，ｊ）はｂ（ｉ，ｊ）＝１（ｆ（ｉ，ｊ）＞ｋ）、０（ｆ（ｉ，ｊ）≦ｋ）となる。ここで、ｋは２値化する際の閾値であり、したがって２値化画像の良し悪しは閾値ｋの選定によって決まるといってよい。

従来の閾値を求める手法としては、固定閾値または可変閾値による処理方法がある。固定閾値による処理方法には、Ｐタイル法やモード法、相関比を用いた方法などが挙げられる。固定閾値による処理方法は、対象画像の濃度ヒストグラムを作成し、画像の背景（コンクリート表面）の濃度値とひび割れの濃度値との間に明確な谷が現れるような双峰性のヒストグラムが得られる場合において有効な方法である。

一方、可変閾値による処理方法は、照明条件などによって撮影ムラが生じ、背景の濃度値と対象部分の濃度値が画像全体で一定でない場合に有効な方法である。この可変閾値処理法は、注目している画素を中心とする局所領域の平均濃度値を閾値とする方法である。この方法の欠点は、背景領域の微妙な濃淡変化に応じて、例えばひび割れ以外のノイズが多い画像となってしまう点である。

従来の画像処理方法は、撮影された入力画像に対して閾値を決定し、２値化処理をおこないながらひび割れの抽出をおこなうものである。すなわち、この一般的な処理の流れは次のようになる。１）撮影画像をコンピュータに取り込んで入力画像を作成する。２）入力画像の濃度の補正をする。３）２値化処理をおこなってひび割れの抽出をおこなう。

上記する従来の画像処理法は、濃度が一様なコンクリート表面上のひび割れの検出においては比較的高精度のひび割れ検出が可能である。しかし、実際のコンクリート構造物の表面は様々な汚れを含んでおり、さらにはひび割れの濃度も、ひび割れの幅や深度などに応じてばらつきがあるのが一般的である。このようなコンクリート表面に対して従来の画像処理法を用いると、ひび割れの抽出に際しては様々な問題が生じ得る。例えば、固定閾値処理の場合において、コンクリート表面上の汚れ領域とひび割れ領域が同程度の濃度値である場合には、これらを２値化処理することが極めて困難となる。濃度ヒストグラムが双峰性を呈していて、閾値を容易に決定できたとしても、ひび割れ領域と判断される範囲には汚れ領域が含まれる可能性が極めて高くなる。また、逆に、ひび割れ周辺部の汚れ領域を含ませないような閾値をあらたに設定しようとすると、今度は他のひび割れ領域を除外してしまうことになってしまう。

可変閾値処理の場合には、コンクリート表面上の汚れが多くなるにしたがって、ひび割れ抽出画像中にひび割れ以外のノイズが多く含まれることになり、場合によってはひび割れ抽出画像を一見しても、どの部分がひび割れ領域なのか全く判別できないこととなる。

上記する従来手法の問題に対して本発明者等は、撮影されたコンクリート表面の汚れや照明条件などによってひび割れの検出が困難な場合においても、簡易に高精度のひび割れ検出をおこなうことのできるひび割れ検出方法を発案し、特許文献１～７にその開示をおこなっている。

これらのひび割れ検出方法はいずれも、対比される２つの濃度に対応したウェーブレット係数を算定するとともに、２つの濃度をそれぞれ変化させた場合のウェーブレット係数を算定してウェーブレット係数テーブルを作成し、ひび割れ検出対象であるコンクリート表面の撮影画像をコンピュータに入力して入力画像とし、この入力画像をウェーブレット変換することによってウェーブレット画像を作成するステップ、ウェーブレット係数テーブル内において局所領域内の近傍画素の平均濃度と注目画素の濃度に対応するウェーブレット係数を閾値とし、注目画素のウェーブレット係数が閾値よりも大きな場合はこの注目画素をひび割れと判定し、閾値よりも小さな場合は注目画素をひび割れでないと判定し、局所領域および注目画素を変化させながら注目画素のウェーブレット係数と閾値との比較をおこなうことでひび割れ抽出画像を作成するステップ、を少なくとも含む検出方法である。

特許第４００６００７号公報特許第４８７００１６号公報特許第４９８０７３９号公報特許第５３８５５９３号公報特許第５４２１１９２号公報特許第５７０５７１１号公報特許第５８１２７０５号公報

これらのひび割れ検出方法により、簡易に高精度のひび割れ検出をおこなうことが可能になったものの、ひび割れ検出対象であるコンクリート表面の全面が解析対象であることから、解析に時間を要するといった新たな課題が生じている。

また、従来のひび割れ検出方法では、水平方向に延びるひび割れや鉛直方向に延びるひび割れに関しては特定されるひび割れの長さを精度よく検出することができる一方で、斜め方向に延びるひび割れに関しては、ひび割れの長さが実際のひび割れよりも長く検出されるといった課題があった。

図１２（ａ）で示す水平方向のひび割れや図１２（ｂ）で示す鉛直方向のひび割れにおいては、水平方向もしくは鉛直方向に隣接する画素に亘ってひび割れが延びていることから、ひび割れ長さに相当する画素数をコンピュータ内で算出することで実際のひび割れ長さを検出することができる。

一方、図１２（ｃ）で示す３０度方向に延びるひび割れ、図１２（ｄ）で示す４５度方向に延びるひび割れ、図１２（ｅ）で示す６０度方向に延びるひび割れ等、斜め方向に延びるひび割れに関しては、図１３で示すように、コンピュータ内でひび割れ長さを特定しようとした際に、上下左右に隣接する画素を階段状に追跡し、この階段状の画素の数をひび割れ長さとして検出することから、実際のひび割れ長さに比して検出されたひび割れ長さが長くなり過ぎるというものである。なお、図１３で示す方法は、いわゆるHilditch法と称することができる。

本発明は上記する問題に鑑みてなされたものであり、ひび割れ検出の解析時間の短縮を図りながら高精度のひび割れ検出をおこなうことができ、さらには、斜め方向に延びるひび割れの長さも高精度に検出することのできるひび割れ検出方法を提供することを目的としている。

前記目的を達成すべく、本発明によるひび割れ検出方法は、コンクリート表面に生じているひび割れの検出をおこなうひび割れ検出方法であって、ひび割れ検出対象であるコンクリート表面の撮影画像をコンピュータに入力して入力画像とし、該入力画像においてひび割れと想定されるひび割れ想定線に沿ってパスを作成し、該パスに付したひび割れを覆う面を作成してパス画像とする第１のステップ、前記パス画像に対して細線化処理を実行してその中心線で構成されるひび割れ細線化画像を作成する第２のステップ、対比される２つの濃度に対応したウェーブレット係数を算定するとともに、該２つの濃度をそれぞれ変化させた際のウェーブレット係数を算定してウェーブレット係数テーブルを作成し、前記ひび割れ細線化画像におけるひび割れ上でウェーブレット係数を計算する第３のステップ、前記ウェーブレット係数テーブル内において局所領域内の近傍画素の平均濃度と注目画素の濃度に対応するウェーブレット係数をウェーブレット係数に関する閾値とし、注目画素のウェーブレット係数が前記閾値よりも大きな場合は注目画素をひび割れと判定し、小さな場合は注目画素をひび割れでないと判定し、局所領域および注目画素を変化させながら注目画素のウェーブレット係数と前記閾値との比較をおこなうことでひび割れ画像を作成する第４のステップ、前記ひび割れ画像においてひび割れの長さを算定する第５のステップからなり、前記第５のステップにおいてひび割れの長さを以下の方法で算定するひび割れ検出方法であり、（１）複数のピクセルを跨ぐひび割れが上下もしくは左右に亘って延びる場合は、ひび割れの長さ(ｍｍ)＝ひび割れが跨ぐピクセル数×空間分解能（ｍｍ／ピクセル）、（２）複数のピクセルを跨ぐひび割れが所定の角度をもった斜めに延びる場合は、ひび割れの長さ(ｍｍ)＝角度に応じた補正係数×ひび割れが跨ぐピクセル数×空間分解能（ｍｍ／ピクセル）とするものである。

ウェーブレット（ｗａｖｅｌｅｔ）とは、小さな波という意味であり、局在性を持つ波の基本単位を、ウェーブレット関数を用いた式で表現することができる。このウェーブレット関数を拡大または縮小することにより、時間情報や空間情報と周波数情報を同時に解析することが可能となる。このウェーブレット係数を、ひび割れを有するコンクリート表面に適用する場合のこの係数の特徴としては、コンクリート表面の濃度と、ひび割れの濃度と、ひび割れ幅に依存するということである。例えば、ひび割れ幅が大きくなるにつれてウェーブレット係数の値は大きくなる傾向があり、また、ひび割れの濃度が濃くなるにつれて（黒色に近づくにつれて）ウェーブレット係数の値は大きくなる傾向がある。

ウェーブレット変換によって算定されるウェーブレット係数を用いて、ひび割れの検出をおこなうアルゴリズムは以下のようになる。まず、コンクリート表面の撮影画像とウェーブレット関数との内積よりウェーブレット係数を求める。このウェーブレット係数を２５６階調に変換することで、連続量を持ったウェーブレット画像が作成できる。

ウェーブレット係数は、上記するようにひび割れ幅やひび割れの濃度、コンクリート表面の濃度によって変化することから、擬似的に作成されたデータを用いてひび割れの濃度とコンクリート表面の濃度に関するウェーブレット係数を各階調ごとに算定しておき、ウェーブレット係数テーブルを作成しておく。このウェーブレット係数テーブルにある各階調ごとのウェーブレット係数が、ひび割れ検出の際の閾値となる。例えば、対比される２つの濃度（一方の濃度をコンクリート表面の濃度、他方の濃度をひび割れの濃度と仮定することができる）に対応するウェーブレット係数（閾値）がウェーブレット係数テーブルを参照すれば一義的に決定される。したがって、後述するように、撮影画像において対比される２つの濃度間のウェーブレット係数を算定した際に、このウェーブレット係数がウェーブレット係数テーブルの閾値よりも大きな場合は、ひび割れであると判断できるし、閾値よりも小さな場合はひび割れでないと判断することができる。

このウェーブレット係数テーブルを作成する際の擬似的なデータは特に限定するものではないが、例えば、ひび割れ幅が１画素（１ピクセル）～５画素（５ピクセル）までの中で、各画素幅のひび割れごとに、コンクリート表面の階調とひび割れの階調に対応するウェーブレット係数を算定する。閾値の設定に際しては、例えば、ひび割れ幅が１画素の場合のウェーブレット係数のうち、ひび割れに対応するウェーブレット係数を選定し、ひび割れ幅が５画素の場合のウェーブレット係数のうち、ひび割れ領域でない箇所のウェーブレット係数を選定し、これら２つのウェーブレット係数の平均値をもって任意の階調における閾値とすることができる。

本発明のひび割れ検出方法においては、まず、第１のステップにおいて、ひび割れ検出対象であるコンクリート表面の撮影画像をコンピュータに入力して入力画像とし、該入力画像においてひび割れと想定されるひび割れ想定線に沿ってパスを作成し、該パスに付したひび割れを覆う面を作成してパス画像とする。

このように、ひび割れ想定線に沿ってパスを作成し、パスに付したひび割れを覆う面を作成することにより、入力画像においてひび割れ位置を指定することができる。具体的には、市販の画像編集ソフトを使用し、たとえば１ピクセルの線や面からなるパスを作成する。そして、パス画像は、たとえば１ピクセル幅の線からなるパスに対し、その左右両側１ピクセル幅もしくは２ピクセル幅を加えた３ピクセル幅もしくは５ピクセル幅からなる面である。

次に、第２のステップにおいて、パス画像に対して細線化処理を実行してその中心線で構成されるひび割れ細線化画像を作成する。ここでは、たとえばひび割れ全体が１ピクセル幅を有するひび割れ細線化画像が作成される。

ひび割れ細線化画像が作成されたら、第３のステップとして、上記するウェーブレット係数テーブルを作成しておくとともに、適宜に設定された広域領域（例えば３０×３０画素の領域）に対してウェーブレット係数を算定し、この広域領域から一画素移動した広域領域（同じように例えば３０×３０画素の領域であって、移動前の３０×３０画素の領域とほとんどの画素が共通している）で、同じようにウェーブレット係数を算定し、ウェーブレット係数の連続量を求める。

次に、第４のステップにおいて、ウェーブレット係数テーブル内において局所領域内の近傍画素の平均濃度と注目画素の濃度に対応するウェーブレット係数をウェーブレット係数に関する閾値とし、注目画素のウェーブレット係数が閾値よりも大きな場合は注目画素をひび割れと判定し（画面上では例えば白色）、小さな場合は注目画素をひび割れでないと判定し（画面上では例えば黒色）、局所領域および注目画素を変化させながら注目画素のウェーブレット係数と閾値との比較をおこなうことでひび割れ画像を作成する。

本発明のひび割れ検出方法によれば、まず、入力画像においてひび割れ位置を指定した後に解析を実行することから、ひび割れ画像解析範囲を可及的に縮小することができるため、従来の方法に比して解析領域を大幅に縮小することができ、このことによって解析時間を大幅に短縮することが可能になる。さらに、連続解析が可能となり、データの読み込み時間や書き出し時間の短縮も可能になる。

さらに、解析者が予めひび割れ位置を指定していることから、ひび割れ以外のものが解析対象になり難い。

最後に、第５のステップとして、前記ひび割れ画像においてひび割れの長さを算定する。

このひび割れ長さの算定は、ひび割れが上下（鉛直方向）や左右（水平方向）に延びている場合と、斜め方向に延びている場合とで、それぞれ固有の算定方法にてひび割れ長さの算定をおこなう。

まず、複数のピクセルを跨ぐひび割れが上下もしくは左右に亘って延びる場合は、ひび割れの長さ(ｍｍ)＝ひび割れが跨ぐピクセル数×空間分解能（ｍｍ／ピクセル）にて算定をおこなう。ここで、空間分解能は、撮影場所から撮影対象までの距離やカメラ等の撮影手段の解像度などによって決定される値である。

このケースは、ひび割れが斜め方向でなく、上下方向や左右方向に延びていることから、ひび割れが跨ぐピクセル数をコンピュータにて読み取ることで精度よくひび割れ長さが検出される。

一方、複数のピクセルを跨ぐひび割れが所定の角度をもった斜めに延びる場合は、ひび割れの長さ(ｍｍ)＝角度に応じた補正係数×ひび割れが跨ぐピクセル数×空間分解能（ｍｍ／ピクセル）にて算定をおこなう。

ここで、「角度に応じた補正係数」とは、たとえば、ひび割れが４５度方向に延びている場合は、ひび割れが跨ぐピクセル数に対して√２を乗じることにより、ひび割れが約６０度方向に延びている場合は、ひび割れが跨ぐピクセル数に対して√５を乗じることにより、それぞれひび割れ長さを検出するものである。

この方法によれば、従来の方法（Hilditch法）のように斜め方向に延びるひび割れの長さの検出を上下左右に隣接する画素を階段状に追跡し、この階段状の画素数からひび割れ長さを割り出していることによる大きな長さ誤差を解消することができ、実際のひび割れ長さに可及的に近接したひび割れ長さを検出することが可能になる。

また、本発明によるひび割れ検出方法の他の実施の形態は、コンクリート表面に生じているひび割れの検出をおこなうひび割れ検出方法であって、ひび割れ検出対象であるコンクリート表面の撮影画像をコンピュータに入力して入力画像とし、該入力画像においてひび割れと想定されるひび割れ想定線に沿ってパスを作成し、該パスに付したひび割れを覆う面を作成してパス画像とする第１のステップ、対比される２つの濃度に対応したウェーブレット係数を算定するとともに、該２つの濃度をそれぞれ変化させた際のウェーブレット係数を算定してウェーブレット係数テーブルを作成し、前記パス画像におけるひび割れ上でウェーブレット係数を計算する第２のステップ、前記ウェーブレット係数テーブル内において局所領域内の近傍画素の平均濃度と注目画素の濃度に対応するウェーブレット係数をウェーブレット係数に関する閾値とし、注目画素のウェーブレット係数が前記閾値よりも大きな場合は注目画素をひび割れと判定し、小さな場合は注目画素をひび割れでないと判定し、局所領域および注目画素を変化させながら注目画素のウェーブレット係数と前記閾値との比較をおこなうことでひび割れ画像を作成する第３のステップ、前記ひび割れ画像に対して細線化処理をおこなってその中心線で構成されるひび割れ細線化画像を作成する第４のステップ、前記ひび割れ細線化画像においてひび割れの長さを算定する第５のステップからなり、前記第５のステップにおいてひび割れの長さを以下の方法で算定するひび割れ検出方法であり、（１）複数のピクセルを跨ぐひび割れが上下もしくは左右に亘って延びる場合は、ひび割れの長さ(ｍｍ)＝ひび割れが跨ぐピクセル数×空間分解能（ｍｍ／ピクセル）、（２）複数のピクセルを跨ぐひび割れが所定の角度をもった斜めに延びる場合は、ひび割れの長さ(ｍｍ)＝角度に応じた補正係数×ひび割れが跨ぐピクセル数×空間分解能（ｍｍ／ピクセル）とするものである。

この実施の形態のひび割れ検出方法は、ひび割れ画像の作成の後にひび割れ細線化画像を作成する方法であり、ひび割れ長さの検出方法は既述する他の形態のひび割れ検出方法と同じである。

以上の説明から理解できるように、本発明のひび割れ検出方法によれば、入力画像においてひび割れ位置を指定した後に解析を実行することから、ひび割れ画像解析範囲を可及的に縮小することができるため、従来の方法に比して解析領域を大幅に縮小することができ、解析時間を大幅に短縮することが可能になり、ひび割れ検出の解析時間の短縮を図りながら、高精度のひび割れ検出をおこなうことができる。さらに、斜め方向に延びるひび割れの長さを高精度で算定することができる。

入力画像と局所領域の関係を示した模式図である。局所領域と注目画素の関係を示した模式図である。本発明のひび割れ検出方法の実施の形態１のフロー図である。パスを付したひび割れを覆う面の作成方法を説明した図である。擬似画像を示した図である。図５の擬似画像のウェーブレット係数の鳥瞰図である。ウェーブレット係数テーブルの一実施の形態を示した図である。（ａ）は上下方向のひび割れを模擬した図であり、（ｂ）は左右方向のひび割れを模擬した図であり、（ｃ）は４５度方向に延びるひび割れを模擬した図であり、（ｄ）は約６０度方向に延びるひび割れを模擬した図であり、（ｅ）は上下方向、左右方向および４５度方向に延びるひび割れを模擬した図である。本発明のひび割れ検出方法の実施の形態２のフロー図である。各角度方向に延びるひび割れをコンピュータ画面上で作成した図であって、（ａ）は左右方向のひび割れを示した図であり、（ｂ）は上下方向のひび割れを示した図であり、（ｃ）は３０度方向に延びるひび割れを示した図であり、（ｄ）は４５度方向に延びるひび割れを示した図であり、（ｅ）は約６０度方向に延びるひび割れを示した図である。各角度方向に延びるひび割れの延長ヒストグラムおよびひび割れ総延長を算定した実施例を示した図であって、（ａ）は左右方向のひび割れを示した図であり、（ｂ）は上下方向のひび割れを示した図であり、（ｃ）は３０度方向に延びるひび割れを示した図であり、（ｄ）は４５度方向に延びるひび割れを示した図であり、（ｅ）は約６０度方向に延びるひび割れを示した図である。従来のひび割れ検出方法を用いて、各角度方向に延びるひび割れをコンピュータ画面上で作成した図であって、（ａ）は左右方向のひび割れを示した図であり、（ｂ）は上下方向のひび割れを示した図であり、（ｃ）は３０度方向に延びるひび割れを示した図であり、（ｄ）は４５度方向に延びるひび割れを示した図であり、（ｅ）は約６０度方向に延びるひび割れを示した図である。コンピュータ内でひび割れ長さを検出する方法を説明した図である。

以下、図面を参照して本発明のひび割れ検出方法の実施の形態１，２を説明する。

（ひび割れ検出方法の実施の形態１）
図１は、入力画像と局所領域の関係を示した模式図である。本発明のひび割れ検出方法では、入力画像１における広域領域２の中心である局所領域３においてウェーブレット変換をおこない、当該局所領域３の中心でひび割れの検出をおこなうものである。入力画像１内でくまなく広域領域２を上下左右に平行移動して、入力画像１内におけるひび割れの検出をおこなう。この方法により、従来の固定閾値法のように、例えば入力画像１内で一つの閾値を決める方法に比べて、精度のよいひび割れの検出をおこなうことができる。

図２は、局所領域３を拡大した図であり、図示する実施形態では、たとえば３×３の９つの画素（８つの近傍画素３１，３１，…と、中央に位置する注目画素３２）の中心でひび割れ判定をおこなう。なお、ウェーブレット係数の算定は、図１における局所領域３を対象としておこなわれる。

ここで、ウェーブレット関数（マザーウェーブレット関数）を用いたウェーブレット変換をおこなうことでウェーブレット係数を算定する算定式を以下に示す。

[数１]

[数２]

[数３]

ここで、ｆ（ｘ，ｙ）は入力画像（ここで、ｘ，ｙは２次元入力画像中の任意の座標である）を、Ψはマザーウェーブレット関数（ガボール関数）を、（ｘ_０，ｙ_０）はΨの平行移動量を、ａ^ｋはΨの拡大や縮小を（ここで、ａ^ｋは周波数の逆数であって、幾つかの周波数領域について計算するための周波数幅を整数ｋで示した値）、ｆ_０は中心周波数を、σはガウス関数の標準偏差を、θは波の進行方向を表す回転角を、（ｘ，ｙ’）は（ｘ，ｙ）を角度θだけ回転させた座標を、それぞれ示している。

ここで、数式１を用いて計算した複数のθ、ｋに対して、ウェーブレット係数Ψの累計値Ｃ（ｘ_０，ｙ_０）を求めたのが数式４となる。

[数４]

上記のパラメータは、任意に設定できるが、例えば、σを０．５～２に、ａ^ｋは０～５に、ｆ_０は０．１に、回転角は０～１８０度に、それぞれ設定できる。

数式４における平行移動量（ｘ_０，ｙ_０）は、注目画素の位置に対応するものであり、注目画素の位置を順次移動させることによって、ウェーブレット係数の連続量（Ｃ（ｘ_０，ｙ_０））が算定できる。

局所領域３を構成する全画素に対して、ウェーブレット係数を上算定式に基づいて算定した後、注目画素を一つ左右または上下に移動させてできる広域領域２の全画素において同様にウェーブレット係数を算定する。

次に、図３に基づいて、ひび割れ検出方法の実施の形態１を説明する。

ＣＣＤカメラ等のデジタルカメラで撮影されたコンクリート表面の撮影画像をコンピュータに取り込むことにより、入力画像の作成（ステップＳ１０）がおこなわれる。

次に、入力画像においてひび割れと想定されるひび割れ想定線に沿ってパスを作成し、パスに付したひび割れを覆う面を作成してパス画像とする（ステップＳ２０）。すなわち、解析者が予めひび割れ位置の指定をおこなう。

具体的には、図４で示すように、市販の画像編集ソフトを使用し、たとえば１ピクセルの線や面からなるパスを作成してパス画像とする。そして、パスに付したひび割れを覆う面は、たとえば１ピクセル幅の線からなるパスに対し、その左右両側１ピクセル幅もしくは２ピクセル幅を加えた３ピクセル幅もしくは５ピクセル幅からなる面である（以上、第１のステップ）。

次に、パス画像に対して細線化処理を実行することにより、その中心線で構成され、ひび割れ全体が１ピクセル幅を有するひび割れ細線化画像を作成する（ステップＳ３０、第２のステップ）。

次に、入力画像とは何らの関係もない、対比する２つの濃度からなる擬似画像に対して、ウェーブレット係数の算定をおこなう。例えば、図５に示すように、コンクリート表面と仮定される背景色ａ（例えば、背景色のＲ、Ｇ、Ｂを、２５５，２５５，２５５とする）と、ひび割れと仮定される線分ｂ１～ｂ５からなる擬似画像のウェーブレット係数を求める。ここで、線分ｂ１～ｂ５は、線幅が順に１ピクセル～５ピクセルまで変化しており、さらに、各線分は、３種類の濃度を備えている（例えば、線分ｂ１では、濃度の濃い順に、ｂ１１（黒色）、ｂ１２（薄い黒色）、ｂ１３（灰色）と変化している）。この擬似画像に対してウェーブレット変換をおこなうことで算定されるウェーブレット係数の鳥瞰図を示したのが図６である。図６において、Ｘ軸は線分の幅を、Ｙ軸は線分の色の濃度を、Ｚ軸はウェーブレット係数をそれぞれ示している。ひび割れ細線化画像におけるひび割れ上でウェーブレット係数が算定される（図３のステップＳ４０）。

同時に、対比する２つの濃度の組み合わせをそれぞれ０～２５５の２５６階調でおこなうことで、図７に示すようなウェーブレット係数テーブルの作成（図３のステップＳ４０）がおこなわれる（以上、第３のステップ）。

次に、ウェーブレット係数テーブル内において局所領域内の近傍画素の平均濃度と注目画素の濃度に対応するウェーブレット係数をウェーブレット係数に関する閾値とし、注目画素のウェーブレット係数が閾値よりも大きな場合は注目画素をひび割れと判定し（画面上では例えば白色）、小さな場合は注目画素をひび割れでないと判定し（画面上では例えば黒色）、局所領域および注目画素を変化させながら注目画素のウェーブレット係数と閾値との比較をおこなうことにより、ひび割れ画像が作成される（ステップＳ５０、第４のステップ）。

図示するひび割れ検出方法の実施の形態１によれば、まず、入力画像においてひび割れ位置を指定した後に解析を実行することから、ひび割れ画像解析範囲を可及的に縮小することができるため、従来の方法に比して解析領域を大幅に縮小することができ、このことによって解析時間を大幅に短縮することが可能になる。

また、連続解析が可能となり、データの読み込み時間や書き出し時間の短縮も可能になる。

最後に、ひび割れ画像においてひび割れの長さを算定する（ステップＳ６０、第５のステップ）。

まず、複数のピクセルを跨ぐひび割れが上下もしくは左右に亘って延びる場合は、
[第１式] ひび割れの長さ(ｍｍ)＝ひび割れが跨ぐピクセル数×空間分解能（ｍｍ／ピクセル）にて算定をおこなう。

一方、複数のピクセルを跨ぐひび割れが所定の角度をもった斜めに延びる場合は、
[第２式] ひび割れの長さ(ｍｍ)＝角度に応じた補正係数×ひび割れが跨ぐピクセル数×空間分解能（ｍｍ／ピクセル）にて算定をおこなう。

ここで、第２式における「角度に応じた補正係数」とは、たとえば、ひび割れが４５度方向に延びている場合は、ひび割れが跨ぐピクセル数に対して√２を乗じることにより、ひび割れが約６０度方向に延びている場合は、ひび割れが跨ぐピクセル数に対して√５を乗じることにより、それぞれひび割れ長さを検出するものである。

なお、ひび割れが上下方向、左右方向および斜め方向に連続的に延びる場合は、上下方向と左右方向は、第１式で長さを算定し、斜め方向は第２式で長さを算定し、各算定結果の総和をもってひび割れ長さとすることができる。

この方法によれば、従来の方法のように斜め方向に延びるひび割れの長さの検出を上下左右に隣接する画素を階段状に追跡し、この階段状の画素数からひび割れ長さを割り出していることによる大きな長さ誤差を解消することができ、実際のひび割れ長さに可及的に近接したひび割れ長さを検出することが可能になる。

ここで、図８は各方向に延びるひび割れを模擬した図であり、（ａ）、（ｂ）、（ｃ）、（ｄ）、（ｅ）はそれぞれ、上下方向、左右方向、４５度方向、約６０度方向、上下方向と左右方向と４５度方向、に延びるひび割れである。

図８（ａ）、（ｂ）のように上下方向および左右方向に延びるひび割れに関しては、コンピュータ内でひび割れが跨ぐ画素数を特定し、第１式にてひび割れ長さを求めることができる。

一方、図８（ｃ）の４５度方向のひび割れに関しては第２式を使用し、補正係数√２を適用してひび割れ長さを算定する。同様に、図８（ｄ）の約６０度方向のひび割れに関しては第２式を使用し、補正係数√５を適用してひび割れ長さを算定する。また、図８（ｅ）の上下から左右へ、さらに４５度方向に連続的に延びるひび割れに関しては上下左右のひび割れの長さは第１式を使用し、４５度方向のひび割れ長さは第２式を使用し、双方の長さの総和を求めてひび割れ長さとする。

（ひび割れ検出方法の実施の形態２）
図９は本発明のひび割れ検出方法の実施の形態２のフロー図である。

ひび割れ検出方法の実施の形態２では、ひび割れ画像を作成後にひび割れ細線化画像を作成し、このひび割れ細線化画像を使用してひび割れ長さの算定をおこなう方法であり、ひび割れ長さの算定アルゴリズムは実施の形態１の方法と同様である。

実施の形態２のひび割れ検出方法によっても実施の形態１の検出方法と同様に、従来の方法に比して解析領域を大幅に縮小することができ、このことによって解析時間を大幅に短縮することが可能になるとともに、実際の斜め方向に延びるひび割れの長さに可及的に近接したひび割れ長さを検出することが可能になる。

（ひび割れ長さの算定とその結果）
本発明者等は、本発明のひび割れ検出方法を適用し、複数種のひび割れの長さを算定するとともに、ひび割れ延長ヒストグラムを作成した。ここで、図１０は各角度方向に延びるひび割れをコンピュータ画面上で作成した図であって、（ａ）は左右方向のひび割れを示した図であり、（ｂ）は上下方向のひび割れを示した図であり、（ｃ）は３０度方向に延びるひび割れを示した図であり、（ｄ）は４５度方向に延びるひび割れを示した図であり、（ｅ）は約６０度方向に延びるひび割れを示した図である。また、図１１は各角度方向に延びるひび割れの延長ヒストグラムおよびひび割れ総延長を算定した実施例を示した図であって、（ａ）は左右方向のひび割れを示した図であり、（ｂ）は上下方向のひび割れを示した図であり、（ｃ）は３０度方向に延びるひび割れを示した図であり、（ｄ）は４５度方向に延びるひび割れを示した図であり、（ｅ）は約６０度方向に延びるひび割れを示した図である。

図１０と従来の方法による図１２を比較すると明らかなように、図１０では、斜め方向に延びるひび割れの特定に際し、余分な画素が含まれていない。このことが、実際のひび割れ長さに可及的に近接したひび割れ長さの検出に繋がっている。

さらに、図１１に示す各方向へ延びるひび割れの総延長に関し、実測値ではいずれのケースも総延長が１００ｍｍのひび割れに対して、いずれのケースのひび割れ総延長ともに１００ｍｍに極めて近接しており、特に斜め方向のひび割れにおいても、その誤差はせいぜい７％程度と、極めて低いことが分かる。なお、図示を省略するが、従来の方法でひび割れの総延長を算定した結果、３０度方向のひび割れの総延長は１３４．４ｍｍ、４５度方向のひび割れの総延長は１３０．６５ｍｍ、６０度方向のひび割れの総延長は１３６．２ｍｍであり、いずれも実測値１００ｍｍに対して３０％以上の誤差があることが分かっている。

以上、本発明の実施の形態を、図面を用いて詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲における設計変更等があっても、それらは本発明に含まれるものである。

１…入力画像、２…広域領域、３…局所領域、３１…近傍画素、３２…注目画素

Claims

コンクリート表面に生じているひび割れの検出をおこなうひび割れ検出方法であって、
ひび割れ検出対象であるコンクリート表面の撮影画像をコンピュータに入力して入力画像とし、該入力画像においてひび割れと想定されるひび割れ想定線に沿って、該ひび割れ想定線の左右に１～２ピクセルずつ幅の大きなパスを作成し、該パスに付したひび割れを覆う面を作成してパス画像とする第１のステップ、
前記パス画像に対して細線化処理を実行してその中心線で構成されるひび割れ細線化画像を作成する第２のステップ、
ひび割れの濃度とコンクリート表面の濃度を擬似的に設定し、対比される２つの濃度に対応したウェーブレット係数を算定するとともに、該２つの濃度をそれぞれ変化させた場合のそれぞれのウェーブレット係数を算定してウェーブレット係数テーブルを作成し、前記ひび割れ細線化画像におけるひび割れ上でウェーブレット係数を計算する第３のステップ、
前記ウェーブレット係数テーブル内において、前記コンクリート表面の濃度と仮定する局所領域内の近傍画素の平均濃度と、前記ひび割れの濃度と仮定する注目画素の濃度に対応するウェーブレット係数をウェーブレット係数に関する閾値とし、任意の近傍画素における任意の注目画素のウェーブレット係数が前記閾値よりも大きな場合は該近傍画素における該注目画素をひび割れと判定し、任意の近傍画素における任意の注目画素のウェーブレット係数が前記閾値よりも小さな場合は該注目画素をひび割れでないと判定し、前記局所領域および前記注目画素を変化させながら該注目画素のウェーブレット係数と前記閾値との比較をおこなうことでひび割れ画像を作成する第４のステップ、
前記ひび割れ画像においてひび割れの長さを算定する第５のステップからなり、
前記第５のステップにおいてひび割れの長さを以下の方法で算定するひび割れ検出方法。
（１）複数のピクセルを跨ぐひび割れが上下もしくは左右に亘って延びる場合は、ひび割れの長さ(ｍｍ)＝ひび割れが跨ぐピクセル数×空間分解能（ｍｍ／ピクセル）
（２）複数のピクセルを跨ぐひび割れが所定の角度をもった斜めに延びる場合は、ひび割れの長さ(ｍｍ)＝角度に応じた補正係数×ひび割れが跨ぐピクセル数×空間分解能（ｍｍ／ピクセル）
コンクリート表面に生じているひび割れの検出をおこなうひび割れ検出方法であって、
ひび割れ検出対象であるコンクリート表面の撮影画像をコンピュータに入力して入力画像とし、該入力画像においてひび割れと想定されるひび割れ想定線に沿って、該ひび割れ想定線の左右に１～２ピクセルずつ幅の大きなパスを作成し、該パスに付したひび割れを覆う面を作成してパス画像とする第１のステップ、
ひび割れの濃度とコンクリート表面の濃度を擬似的に設定し、対比される２つの濃度に対応したウェーブレット係数を算定するとともに、該２つの濃度をそれぞれ変化させた場合のそれぞれのウェーブレット係数を算定してウェーブレット係数テーブルを作成し、前記パス画像におけるひび割れ上でウェーブレット係数を計算する第２のステップ、
前記ウェーブレット係数テーブル内において、前記コンクリート表面の濃度と仮定する局所領域内の近傍画素の平均濃度と、前記ひび割れの濃度と仮定する注目画素の濃度に対応するウェーブレット係数をウェーブレット係数に関する閾値とし、任意の近傍画素における任意の注目画素のウェーブレット係数が前記閾値よりも大きな場合は該近傍画素における該注目画素をひび割れと判定し、任意の近傍画素における任意の注目画素のウェーブレット係数が前記閾値よりも小さな場合は該注目画素をひび割れでないと判定し、前記局所領域および前記注目画素を変化させながら該注目画素のウェーブレット係数と前記閾値との比較をおこなうことでひび割れ画像を作成する第３のステップ、
前記ひび割れ画像に対して細線化処理をおこなってその中心線で構成されるひび割れ細線化画像を作成する第４のステップ、
前記ひび割れ細線化画像においてひび割れの長さを算定する第５のステップからなり、
前記第５のステップにおいてひび割れの長さを以下の方法で算定するひび割れ検出方法。
（１）複数のピクセルを跨ぐひび割れが上下もしくは左右に亘って延びる場合は、ひび割れの長さ(ｍｍ)＝ひび割れが跨ぐピクセル数×空間分解能（ｍｍ／ピクセル）
（２）複数のピクセルを跨ぐひび割れが所定の角度をもった斜めに延びる場合は、ひび割れの長さ(ｍｍ)＝角度に応じた補正係数×ひび割れが跨ぐピクセル数×空間分解能（ｍｍ
／ピクセル）