JP7375944B2 - 処理装置、異常検知システム、異常検知方法、及びプログラム - Google Patents

Description

本開示は、処理装置、異常検知システム、異常検知方法、及びコンピュータ可読媒体に関する。

測定対象物の３次元位置情報を取得する装置の一つに、レーザ測距（ＬｉＤＡＲ：Light Detection and Ranging）装置がある。ＬｉＤＡＲ装置は、ＬｉＤＡＲ装置から測定対象物までの距離、反射の強度、及びＬｉＤＡＲ装置の現在位置を用いて、測定対象物の３次元位置情報を取得する装置である。

特許文献１には、監視領域に存在する対象物を認識する監視装置に関する技術が開示されている。特許文献１に開示されている技術では、監視領域を測定した３次元レーザスキャナの測定結果と、過去に測定した測定結果とを用いて、変化領域を抽出する技術が開示されている。

特許文献２には、テンプレートマッチングを用いて対象の検出を行う場合において、テンプレートの形状の最適化を行なって対象の変形に対する対応性を向上し得る画像検出装置に関する技術が開示されている。

特開２０１９－０４６２９５号公報 国際公開第２０１７／１７００８７号

ＬｉＤＡＲ装置を用いて測定対象物に存在する異常箇所を検知する際は、測定対象物の３次元位置情報を予め測定して測定対象物の基準点群を取得する。その後、検査時に測定対象物の３次元位置情報を測定して測定対象物の検査点群を取得する。そして、測定対象物の検査点群と基準点群との差分を算出し、算出された差分が所定の閾値以上の箇所を異常箇所と特定する。

しかしながら、このような手法を用いて異常箇所を特定する場合は、測定中に変位する物体や経時的に変位する物体も異常箇所と特定される場合がある。このため、本来、異常箇所ではない箇所を異常箇所であると誤検出する場合があり、正確に異常箇所を特定できない場合がある。

本開示の目的は、上述した課題のいずれかを解決する処理装置、異常検知システム、異常検知方法、及びコンピュータ可読媒体を提供することである。

本開示にかかる処理装置は、測定対象物の３次元位置情報に対応する複数の基準点群間における差分を算出する第１の差分算出部と、前記第１の差分算出部における算出結果に基づいて、前記基準点群の中から変化を伴う点群である動体点群を抽出する動体点群抽出部と、前記基準点群よりも後に取得された、前記測定対象物の３次元位置情報に対応する検査点群と前記基準点群との差分を算出して差分点群を生成する第２の差分算出部と、前記第２の差分算出部で生成された差分点群から前記動体点群に対応する点群を除去する点群除去部と、前記動体点群に対応する点群が除去された後の差分点群に基づいて、前記測定対象物の異常箇所を特定する異常箇所特定部と、を備える。

本開示にかかる異常検知システムは、測定対象物の３次元位置情報を取得する位置情報取得装置と、前記位置情報取得装置で取得した３次元位置情報を用いて、前記測定対象物の異常箇所を特定する処理装置と、を備える。前記処理装置は、前記測定対象物の３次元位置情報に対応する複数の基準点群間における差分を算出する第１の差分算出部と、前記第１の差分算出部における算出結果に基づいて、前記基準点群の中から変化を伴う点群である動体点群を抽出する動体点群抽出部と、前記基準点群よりも後に取得された、前記測定対象物の３次元位置情報に対応する検査点群と前記基準点群との差分を算出して差分点群を生成する第２の差分算出部と、前記第２の差分算出部で生成された差分点群から前記動体点群に対応する点群を除去する点群除去部と、前記動体点群に対応する点群が除去された後の差分点群に基づいて、前記測定対象物の異常箇所を特定する異常箇所特定部と、を備える。

本開示にかかる異常検知方法は、測定対象物の３次元位置情報に対応する複数の基準点群間における差分を算出し、前記算出した結果に基づいて、前記基準点群の中から変化を伴う点群である動体点群を抽出し、前記基準点群よりも後に取得された、前記測定対象物の３次元位置情報に対応する検査点群と前記基準点群との差分を算出して差分点群を生成し、前記生成した差分点群から前記動体点群に対応する点群を除去し、前記動体点群に対応する点群が除去された後の差分点群に基づいて、前記測定対象物の異常箇所を特定する。

本開示にかかるコンピュータ可読媒体は、測定対象物の３次元位置情報に対応する複数の基準点群間における差分を算出し、前記算出した結果に基づいて、前記基準点群の中から変化を伴う点群である動体点群を抽出し、前記基準点群よりも後に取得された、前記測定対象物の３次元位置情報に対応する検査点群と前記基準点群との差分を算出して差分点群を生成し、前記生成した差分点群から前記動体点群に対応する点群を除去し、前記動体点群に対応する点群が除去された後の差分点群に基づいて、前記測定対象物の異常箇所を特定する、異常検知処理をコンピュータに実行させるためのプログラムが格納された非一時的なコンピュータ可読媒体である。

本開示により、異常箇所を正確に特定することが可能な処理装置、異常検知システム、異常検知方法、及びコンピュータ可読媒体を提供することができる。

実施の形態１にかかる異常検知システムの構成を示すブロック図である。 実施の形態１にかかる処理装置の構成を示すブロック図である。 実施の形態１にかかる処理装置の動作を説明するためのフローチャートである。 実施の形態１にかかる処理装置の動作を説明するための図である。 実施の形態１にかかる処理装置の動作を説明するための図である。 実施の形態１にかかる処理装置の動作を説明するための図である。 実施の形態１にかかる処理装置の動作を説明するための図である。 実施の形態１にかかる処理装置の動作を説明するための図である。 実施の形態１にかかる処理装置の動作を説明するための図である。 実施の形態１にかかる処理装置の動作を説明するための図である。 実施の形態２にかかる処理装置の構成を示すブロック図である。 実施の形態２にかかる処理装置の動作を説明するためのフローチャートである。 実施の形態２にかかる処理装置の動作を説明するための図である。 実施の形態２にかかる処理装置の動作を説明するための図である。 実施の形態３にかかる処理装置を説明するための図である。 実施の形態３にかかる処理装置を説明するための図である。 実施の形態３にかかる処理装置の動作を説明するためのフローチャートである。

＜実施の形態１＞
以下、図面を参照して本発明の実施の形態について説明する。
図１は、実施の形態１にかかる異常検知システムの構成を示すブロック図である。図２は、実施の形態１にかかる処理装置の構成を示すブロック図である。図１に示すように、本実施の形態にかかる異常検知システム１００は、位置情報取得装置１０と処理装置１とを備える。位置情報取得装置１０は、測定対象物の３次元位置情報を取得する装置である。例えば、位置情報取得装置１０は、レーザ測距（ＬｉＤＡＲ）装置である。処理装置１は、位置情報取得装置１０で取得した３次元位置情報を用いて、測定対象物の異常箇所を特定する。

図２に示すように、本実施の形態にかかる処理装置１は、第１の差分算出部１１、第２の差分算出部１２、動体点群抽出部１５、点群除去部１６、及び異常箇所特定部１７を備える。本実施の形態にかかる処理装置１は、測定対象物の３次元位置情報に対応する基準点群Ａ、Ｂ、及び検査点群を入力し、これらの基準点群Ａ、Ｂ、及び検査点群を用いて、測定対象物の異常箇所を特定する装置である。

基準点群Ａ、Ｂは、測定対象物の３次元位置情報に対応する点群であり、測定対象物の変化を伴う点群（動体点群）を求めるために予め取得された点群である。検査点群は、測定対象物の３次元位置情報に対応する点群であり、測定対象物の異常箇所を検査する際に取得された（つまり、基準点群よりも後に取得された）点群である。ここで点群は、測定対象物の３次元位置情報に対応しており、位置情報取得装置（ＬｉＤＡＲ装置）１０から測定対象物までの距離、反射の強度、３次元座標等の情報を含む。

本実施の形態にかかる処理装置１では、測定対象物の検査点群と基準点群との差分を算出し、算出された差分を用いて異常箇所を特定する。このとき本実施の形態にかかる処理装置１では、基準点群Ａ、Ｂを用いて基準点群の中から変化を伴う点群（動体点群）を抽出している。そして、検査点群と基準点群との差分を算出して差分点群を生成し、この生成した差分点群から動体点群に対応する点群を除去し、動体点群に対応する点群が除去された後の差分点群に基づいて、測定対象物の異常箇所を特定している。以下、本実施の形態にかかる処理装置１について詳細に説明する。

図２に示す第１の差分算出部１１は、測定対象物の３次元位置情報に対応する複数の基準点群間における差分を算出する。図２に示す例では、第１の差分算出部１１は、基準点群Ａと基準点群Ｂとの差分を算出している。基準点群Ａと基準点群Ｂは３次元点群であり、第１の差分算出部１１は、基準点群Ａと基準点群Ｂの各々の座標毎の差分を算出する。

動体点群抽出部１５は、第１の差分算出部１１における算出結果に基づいて、基準点群の中から変化を伴う点群（動体点群）を抽出する。具体的には、動体点群抽出部１５は、基準点群Ａと基準点群Ｂの各々の座標毎の差分の算出結果に基づいて、基準点群Ａ、Ｂ間における変位箇所（動体点群）を抽出する。例えば本実施の形態では、２つの基準点群Ａ、Ｂのボクセル内の点群の有無に基づいて変位箇所を抽出することができる。

第２の差分算出部１２は、測定対象物の３次元位置情報に対応する検査点群と基準点群との差分を算出して差分点群を生成する。ここで検査点群は、基準点群よりも後に取得された点群であり、例えば、測定対象物の異常箇所を検査する際に取得された点群である。また、このとき使用する基準点群は、基準点群Ａおよび基準点群Ｂのどちらを使用してもよい。本明細書では一例として、第２の差分算出部１２が検査点群と基準点群Ａとの差分を算出する例を示している。検査点群と基準点群Ａは３次元点群であり、第２の差分算出部１２は、検査点群と基準点群Ａの各々の座標毎の差分を算出する。

点群除去部１６は、第２の差分算出部１２で生成された差分点群から、動体点群抽出部１５で抽出された動体点群に対応する点群を除去する。例えば、点群除去部１６は、差分点群と動体点群との距離が所定の閾値以下の場合に、差分点群から動体点群に対応する点群を除去する。なお、点群除去部１６の詳細については後述する。

異常箇所特定部１７は、点群除去部１６で動体点群に対応する点群が除去された後の差分点群に基づいて、測定対象物の異常箇所を特定する。例えば、異常箇所特定部１７は、測定対象物の検査点群と基準点群Ａとの差分（点群除去部１６で除去された点群を除く）が所定の閾値以上の箇所を異常箇所と特定することができる。すなわち、測定対象物の検査点群と基準点群Ａとの差分は、基準点群Ａを測定したタイミングから検査点群を測定したタイミングまでに変化した位置に対応している。よって、異常箇所特定部１７は、このような変化（差分）が所定の閾値以上の箇所を異常箇所として特定することができる。

次に、本実施の形態にかかる処理装置の動作（異常検知方法）について説明する。
図３は、本実施の形態にかかる処理装置の動作を説明するためのフローチャートである。図４～図７は、本実施の形態にかかる処理装置の動作を説明するための図である。

本実施の形態では、図４に示す測定対象物２０を測定した場合を例として説明する。測定対象物２０の周囲には植物（草）２１、２２が生えているものとする。また、測定対象物２０には、検査時に異常箇所２３が存在するものとする。なお、異常箇所２３は、基準点群取得時には存在しないものとする。

本実施の形態では、位置情報取得装置１０（図１参照）を用いて測定対象物の３次元位置情報に対応する点群である基準点群Ａ、Ｂを予め取得しておく（ステップＳ１、Ｓ２）。具体的には、図４に示す測定対象物２０を位置情報取得装置１０を用いて測定し、図５に示す基準点群Ａ（１１１）と基準点群Ｂ（１１２）を取得する。ここで、基準点群Ａ、Ｂを取得するタイミングは、基準点群Ａが先であってもよく、また基準点群Ｂが先であってもよい。

その後、処理装置１の第１の差分算出部１１を用いて、基準点群Ａと基準点群Ｂとの差分を算出する（ステップＳ４）。ここで、基準点群Ａと基準点群Ｂは３次元点群であり、第１の差分算出部１１は、基準点群Ａと基準点群Ｂの各々の座標毎の差分を算出する。具体的には図５に示すように、基準点群Ａ（１１１）と基準点群Ｂ（１１２）との差分を算出して、差分点群１１４を生成する。

次に、動体点群抽出部１５は、第１の差分算出部１１における算出結果（差分点群１１４）に基づいて、基準点群の中から変化を伴う点群である動体点群を抽出する（ステップＳ５）。つまり、動体点群抽出部１５は、基準点群Ａと基準点群Ｂの各々の座標毎の差分の算出結果（差分点群１１４）に基づいて、基準点群Ａ、Ｂ間における変位箇所を抽出する。具体的には、図５の差分点群１１４に示すように、植物２１、２２のうち風で変位している箇所の点群を、動体点群２６、２７として抽出する。

以上のステップＳ１、Ｓ２、Ｓ４、Ｓ５の処理を予め実施することで、図４に示す測定対象物２０のうち、測定中に変位する箇所の点群（動体点群）を抽出することができる。

その後、本実施の形態では、位置情報取得装置１０（図１参照）を用いて、測定対象物２０を検査する。具体的には、図６に示すように、位置情報取得装置１０を用いて、測定対象物２０の３次元位置情報に対応する検査点群１１３を取得する（ステップＳ１０）。このとき、検査点群１１３には異常箇所２３が含まれている。

そして、処理装置１の第２の差分算出部１２は、測定対象物の３次元位置情報に対応する検査点群と基準点群との差分を算出して差分点群を生成する（ステップＳ１１）。ここで、検査点群と基準点群は３次元点群であり、第２の差分算出部１２は、検査点群と基準点群の各々の座標毎の差分を算出する。具体的には図６に示すように、検査点群１１３と基準点群Ａ（１１１）との差分を算出して、差分点群１１５を生成する。差分点群１１５には、異常箇所２３に対応する点群３３、及び植物２１、２２のうち風で変位している箇所に対応する点群３１、３２が含まれている。

その後、点群除去部１６は、第２の差分算出部１２で生成された差分点群から、動体点群抽出部１５で抽出された動体点群に対応する点群を除去する（ステップＳ１２）。例えば、点群除去部１６は、差分点群と動体点群との距離が所定の閾値以下の場合に、差分点群から動体点群に対応する点群を除去する。具体的には、図７に示すように、点群除去部１６は、差分点群１１５のうち、差分点群１１４に含まれる動体点群２６、２７に対応する点群３１、３２を除去して、差分点群１１６を生成する。すなわち、差分点群１１６では、差分点群１１５の中から、植物２１、２２の変位箇所に対応する点群３１、３２が除去されている。

その後、異常箇所特定部１７は、点群除去部１６で動体点群に対応する点群が除去された後の差分点群に基づいて、測定対象物の異常箇所を特定する（ステップＳ１２）。具体的には、図７に示すように、異常箇所特定部１７は、動体点群に対応する点群が除去された後の差分点群１１６に基づいて、測定対象物２０の異常箇所３３を特定する。

上述のように本実施の形態では、基準点群Ａ、Ｂを用いて基準点群の中から動体点群２６、２７を抽出している（差分点群１１４参照）。そして、検査点群と基準点群Ａとの差分を算出して差分点群１１５を生成し、この生成した差分点群１１５から、差分点群１１４に含まれる動体点群２６、２７に対応する点群３１、３２を除去している。その後、変化を伴う点群３１、３２が除去された後の差分点群１１６に基づいて、測定対象物２０の異常箇所３３を特定している。

このように本実施の形態では、検査点群と基準点群Ａとの差分点群１１５から、変化を伴う点群３１、３２を除去している。よって、変化を伴う点群３１、３２を異常箇所であると誤検出することを抑制することができる。したがって、異常箇所を正確に特定することが可能な処理装置、異常検知システム、異常検知方法、及びコンピュータ可読媒体を提供することができる。

ここで、変化を伴う点群（動体点群）とは、測定中に変位する物体や経時的に変位する物体であり、例えば、植物の葉、木の枝、機材本体の緩みなどである。

本実施の形態において点群除去部１６は、測定点（位置情報取得装置１０の位置。以下、測定点１０とも記載する）から測定対象物２０までの距離が長くなる程、所定の閾値が大きくなるように設定してもよい。

図８を用いて具体的に説明すると、測定対象物４１の点群の間隔ｄ_０と測定対象物４２の点群の間隔ｄ_１は、測定点１０から測定対象物４１、４２までの距離が長くなる程、大きくなる。図８に示す例では、測定点１０から測定対象物４２までの距離は、測定点１０から測定対象物４１までの距離よりも長いので、測定対象物４２の点群の間隔ｄ_１は、測定対象物４１の点群の間隔ｄ_０よりも大きくなる（ｄ_０＜ｄ_１）。

すなわち、位置情報取得装置１０のレーザ光は、位置情報取得装置１０から放射状に照射されるので、測定点１０から測定対象物４１、４２の距離に比例して、点群同士の間隔が大きくなる。この場合は、所定の閾値ｄ_ｔｈを一定の値に設定すると、測定点１０から遠い側の測定対象物４２の変化を伴う点群が除去されにくくなる。

例えば、測定対象物４２は測定点１０から遠いので点群の間隔ｄ_１は大きくなる傾向がある。この場合は、点群の間隔ｄ_１が所定の閾値ｄ_ｔｈよりも大きくなる（ｄ_ｔｈ＜ｄ_１）傾向があり、測定対象物４２の変化を伴う点群が除去されにくくなる。また、測定点１０から近い側の測定対象物４１の場合は、所定の閾値ｄ_ｔｈが隣接する点群との間隔ｄ_２よりも小さくなる（ｄ_ｔｈ＜ｄ_２）。この場合は、測定対象物４１の点群が変化を伴う点群として誤判定される場合がある。

この点を考慮して本実施の形態では、図９に示すように、測定点１０から測定対象物４１、４２までの距離が長くなる程、所定の閾値ｄ_ｔｈが大きくなるように設定してもよい。具体的には、測定点１０から測定対象物４１までの距離がｒ_０の場合は、点群の間隔ｄ_０、所定の閾値ｄ_ｔｈ、及び隣接する点群との間隔ｄ_２が、ｄ_０＜ｄ_ｔｈ＜ｄ_２を満たすように所定の閾値ｄ_ｔｈを設定する。また、測定点１０から測定対象物４２までの距離がｒ_１の場合は、点群の間隔ｄ_１と所定の閾値ｄ_ｔｈとがｄ_ｔｈ＜ｄ_１を満たすように所定の閾値ｄ_ｔｈを設定する。例えば、所定の閾値ｄ_ｔｈが、測定点１０から測定対象物４１、４２までの距離に比例するように、所定の閾値ｄ_ｔｈを設定してもよい。

また、本実施の形態において点群除去部１６は、基準点群の密度が小さくなる程、所定の閾値が大きくなるように設定してもよい。

図１０を用いて具体的に説明すると、測定対象物４６の密度ρ_１が測定対象物４５の密度ρ_０よりも小さい場合（ρ_１＜ρ_０）は、測定対象物４６の点群の間隔ｄ_１が測定対象物４５の点群の間隔ｄ_０よりも大きくなる。例えば、草木などの場合は、レーザ光が当たらずに通りぬけて奥の構造物で反射する場合があり、点群の密度が低くなりやすい（つまり点群の間隔が大きくなりやすい）。一方、壁や地面などの面を持つ構造物の場合は、レーザ光が面で反射するため、点群の密度が高くなりやすい（つまり点群の間隔が小さくなりやすい）。

このため、所定の閾値ｄ_ｔｈを一定の値に設定すると、密度の低くなった点群が変化を伴う点群として除去されにくくなる。例えば、所定の閾値ｄ_ｔｈを測定対象物４６の点群の間隔ｄ_１よりも小さくした場合（ｄ_ｔｈ＜ｄ_１）は、密度の低い草木等が変化を伴う点群として除去されなくなる。また、所定の閾値ｄ_ｔｈが隣接する点群との間隔ｄ_２よりも小さい場合（ｄ_ｔｈ＜ｄ_２）は、別の構造物が変化を伴う点群として誤判定される場合がある。

この点を考慮して本実施の形態では、図１０に示すように、測定対象物４５、４６の密度に応じて所定の閾値ｄ_ｔｈを設定してもよい。具体的には、測定対象物の密度（基準点群の密度）が小さくなる程、所定の閾値が大きくなるように設定してもよい。例えば、基準点群の密度は、基準点群の点同士の距離から計算することができる。

測定対象物４５の密度がρ_０の場合は、点群の間隔ｄ_０、所定の閾値ｄ_ｔｈ、及び隣接する点群との間隔ｄ_２が、ｄ_０＜ｄ_ｔｈ＜ｄ_２を満たすように所定の閾値ｄ_ｔｈを設定する。また、測定対象物４５の密度がρ_１の場合は、点群の間隔ｄ_１と所定の閾値ｄ_ｔｈとがｄ_ｔｈ＜ｄ_１を満たすように所定の閾値ｄ_ｔｈを設定する。例えば、所定の閾値ｄ_ｔｈが測定対象物の密度ρと比例するように、所定の閾値ｄ_ｔｈを設定してもよい。

上述した方法を用いて所定の閾値ｄ_ｔｈを設定することで、差分点群１１５（図７参照）から動体点群に対応する点群を正確に除去することができる。

＜実施の形態２＞
次に、実施の形態２について説明する。図１１は、実施の形態２にかかる処理装置の構成を示すブロック図である。実施の形態２にかかる処理装置２は、実施の形態１にかかる処理装置１と比べてグルーピング部１３を備える点が異なる。これ以外の構成については実施の形態１にかかる処理装置１と同様であるので、同一の構成要素には同一の符号を付し重複した説明は省略する。

図１１に示すように、本実施の形態にかかる処理装置２は、実施の形態１にかかる処理装置１の構成に加えてグルーピング部１３を備える。グルーピング部１３は、基準点群を構成する各々の点群要素を、同類の点群要素同士が含まれるようにグルーピングする。具体的には、グルーピング部１３は基準点群Ａを入力し、基準点群Ａを構成する各々の点群要素を同類の点群要素同士が含まれるようにグルーピングし、グルーピングした後の基準点群Ａを動体点群抽出部１５に出力する。

例えば、グルーピング部１３は、同種類の物、同色の物、点群の密度（図１０参照）が同じ物（近い物でもよい）などを、同類の点群要素としてグルーピングする。また、グルーピング部１３は、各々近い点群同士をつないでグルーピングしてもよい。また、グルーピング部１３は、各々の点群要素の面の向きが近似する点群要素同士をグルーピングしてもよい。つまり、各々の点群要素にはレーザ光の反射強度に関する情報が含まれているので、この反射強度が近似する点群要素同士を、面の向きが近似する点群要素同士としてグルーピングしてもよい。例えば道路や壁などは同一の面を有するので、面の向きが近似する点群要素としてグルーピングすることができる。

グルーピング部１３でグルーピングされた後の基準点群Ａは、動体点群抽出部１５に供給される。動体点群抽出部１５は、グルーピング部１３でグルーピングされた後の基準点群Ａと、第１の差分算出部１１における算出結果とに基づいて、基準点群の中から変化を伴う点群である動体点群を抽出する。処理装置２のこれら以外の構成要素については実施の形態１にかかる処理装置１と同様であるので、重複した説明は省略する。

次に、本実施の形態にかかる処理装置の動作（異常検知方法）について説明する。
図１２は、本実施の形態にかかる処理装置の動作を説明するためのフローチャートである。図１３、図１４は、本実施の形態にかかる処理装置の動作を説明するための図である。

図１２のフローチャートに示す本実施の形態にかかる処理装置２の動作は、実施の形態１にかかる処理装置１の動作（図３）と比べてステップＳ３を備える点が異なる。これ以外の動作については実施の形態１にかかる処理装置１の動作と同様であるので、重複した説明は省略する。

本実施の形態においても、位置情報取得装置１０（図１参照）を用いて測定対象物の３次元位置情報に対応する点群である基準点群Ａ、Ｂを予め取得しておく（ステップＳ１、Ｓ２）。

その後、グルーピング部１３は、基準点群Ａを構成する各々の点群要素を、同類の点群要素同士が含まれるようにグルーピングする（ステップＳ３）。具体的には、図１３に示すように、基準点群Ａ（１１１）に含まれる測定対象物（構造物）２０、植物２１、及び植物２２をそれぞれグルーピングして、グルーピング後の基準点群Ａ（１２１）を生成する。

その後、動体点群抽出部１５は、グルーピング後の基準点群Ａ（１２１）と、第１の差分算出部１１における算出結果（差分点群１１４）とに基づいて、基準点群の中から変化を伴う点群である動体点群を抽出する（ステップＳ５）。具体的には図１４に示すように、動体点群抽出部１５は、グルーピング後の基準点群Ａ（１２１）を参照し、差分点群１１４の動体点群２６、２７を拡張して、動体点群（拡張）２８、２９（差分点群１２２）を生成する。

図１４に示す例では、差分点群１１４の動体点群２６が、グルーピング後の植物２１に含まれているので、動体点群２６を植物２１が含まれるように拡張して動体点群（拡張）２８を生成する。同様に、差分点群１１４の動体点群２７が、グルーピング後の植物２２に含まれているので、動体点群２７を植物２２が含まれるように拡張して動体点群（拡張）２８を生成する。

その後、ステップＳ１２において、点群除去部１６は、差分点群１１５（図７参照）から、差分点群１２２（図１４参照）に含まれる動体点群（拡張）２８、２９に対応する点群３１、３２を除去して、差分点群１１６を生成する。すなわち、差分点群１１６では、植物２１、２２に対応する点群が除去されている。

その後、異常箇所特定部１７は、点群除去部１６で動体点群に対応する点群が除去された後の差分点群に基づいて、測定対象物の異常箇所を特定する（図１２のステップＳ１３）。具体的には、図７に示すように、異常箇所特定部１７は、動体点群に対応する点群が除去された後の差分点群１１６に基づいて、測定対象物２０の異常箇所３３を特定する。

以上で説明したように、本実施の形態では、グルーピング部１３において、基準点群を構成する各々の点群要素を、同類の点群要素同士が含まれるようにグルーピングしている。そして、動体点群抽出部１５は、グルーピング後の基準点群Ａ（１２１）と、第１の差分算出部１１における算出結果（差分点群１１４）とに基づいて、基準点群の中から動体点群を抽出している。このように本実施の形態では、グルーピング後の基準点群Ａ（１２１）を参照して、動体点群を抽出しているので、動体点群を同類の点群要素まで拡張することができる。したがって、差分点群１１５（図７参照）から動体点群に対応する点群を確実に除去することができる。よって、異常箇所を更に正確に特定することが可能な処理装置、異常検知システム、異常検知方法、及びコンピュータ可読媒体を提供することができる。

＜実施の形態３＞
次に、実施の形態３について説明する。図１５、図１６は、実施の形態３にかかる処理装置を説明するための図である。上述のように、本発明では、基準点群を予め取得しておき、その後、測定対象物の異常箇所を検査する際に別途、検査点群を取得する。本発明ではこのように、基準点群を取得するタイミングと、検査点群を取得するタイミングとが異なる。このため、例えば、図１５に示すように、位置情報取得装置１０を用いて測定対象物６１、６２の３次元位置情報を取得した場合、基準点群６３の取得範囲と検査点群６４の取得範囲とがずれる場合がある。

つまり、基準点群を取得した後、検査点群を取得するまでの間に所定の時間が経過するので、その間に位置情報取得装置１０の位置がずれる場合がある。また、基準点群を取得した後、位置情報取得装置１０を撤去し、その後、検査点群を取得する際に再度、位置情報取得装置１０を設置する場合もある。このような場合は、基準点群取得時と検査点群取得時とで位置情報取得装置１０の設置位置がずれてしまい、基準点群６３の取得範囲と検査点群６４の取得範囲がずれる場合がある。なお、図１５では、位置情報取得装置１０の水平方向におけるスキャン範囲を示している。

本実施の形態では、このように検査点群６４の取得範囲と基準点群６３の取得範囲とが一致しない場合、検査点群６４の取得範囲から基準点群６３の取得範囲を差し引いた範囲６５を、検査点群６４の取得範囲から除去している。

例えば本実施の形態では、図１６に示すように、位置情報取得装置１０の位置情報と基準点群６３の位置情報とに基づいて、基準点群６３の取得範囲（Ｘ～Ｙ度）を決定する。そして、検査点群６４の取得範囲から、基準点群６３の取得範囲（Ｘ～Ｙ度）外の点群６５（図１５参照）を除去する処理を行う。

また、検査点群６４を取得する際に、基準点群６３取得時の設定情報を、位置情報取得装置１０に設定することで、基準点群６３の取得範囲（Ｘ～Ｙ度）外の点群を除去してもよい。ここで、基準点群６３取得時の設定情報は、例えば、位置情報取得装置１０の位置情報と基準点群６３の取得範囲（Ｘ～Ｙ度）である。

図１７は、本実施の形態にかかる処理装置の動作を説明するためのフローチャートである。図１７のフローチャートに示す本実施の形態にかかる処理装置の動作は、実施の形態１にかかる処理装置１の動作（図３）と比べてステップＳ６を備える点が異なる。これ以外の動作については実施の形態１にかかる処理装置１の動作と同様であるので、重複した説明は省略する。なお、本実施の形態は、実施の形態２に係る処理装置と組み合わせることもできる。

本実施の形態においても、位置情報取得装置１０（図１参照）を用いて測定対象物の３次元位置情報に対応する点群である基準点群Ａ、Ｂを予め取得しておく（ステップＳ１、Ｓ２）。なお、基準点群Ａと基準点群Ｂを取得するタイミングはほぼ同時刻であるので、基準点群Ａの取得範囲と基準点群Ｂの取得範囲は同一であるものとする。

その後、図１６に示すように、位置情報取得装置１０の位置情報と基準点群Ａ（６３）の位置情報とに基づいて、基準点群Ａ（６３）の取得範囲（Ｘ～Ｙ度）を決定する（ステップＳ６）。

なお、ステップＳ４、Ｓ５、及びステップＳ１０、Ｓ１１の動作については、実施の形態１にかかる処理装置１の動作（図３）と同様である。

その後、ステップＳ１２において、点群除去部１６は、第２の差分算出部１２で生成された差分点群から、動体点群抽出部１５で抽出された動体点群に対応する点群を除去する。このとき点群除去部１６は、検査点群６４の取得範囲から、基準点群６３の取得範囲（Ｘ～Ｙ度）外の点群６５（図１５参照）を除去する処理を行う。

その後、異常箇所特定部１７は、動体点群に対応する点群と、基準点群６３の取得範囲外の点群６５（図１５参照）と、が除去された後の差分点群に基づいて、測定対象物の異常箇所を特定する（図１７のステップＳ１３）。

以上で説明したように、本実施の形態では、検査点群６４の取得範囲から、基準点群６３の取得範囲（Ｘ～Ｙ度）外の点群６５（図１５参照）を除去している。したがって、検査点群６４の取得範囲から基準点群６３の取得範囲を差し引いた範囲６５が異常箇所であると誤判定されることを抑制することができる。

なお、以上で説明した実施の形態１～３では、２つの基準点群Ａ、Ｂの差分点群を用いて、動体点群を抽出する場合について説明した。しかし本実施の形態では、３つ以上の基準点群の差分点群を用いて、動体点群を抽出してもよい。この場合は、３つ以上の基準点群を用いて差分点群を生成し（図３のステップＳ４）、生成した差分点群を用いて動体点群を抽出する（図３のステップＳ５）。

例えば、３つの基準点群Ａ、Ｂ、Ｃの差分点群を生成する場合は、基準点群Ａと基準点群Ｂの差分、基準点群Ｂと基準点群Ｃの差分、及び基準点群Ｃと基準点群Ａの差分を各々求め、これらの差分を用いて差分点群を生成する。

なお、上記実施の形態では、本発明をハードウェアの構成として説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。本発明は、各構成要素の処理を、ＣＰＵ（Central Processing Unit）にコンピュータプログラムを実行させることにより実現することも可能である。

上記の実施の形態において、プログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体（non-transitory computer readable medium）を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実態のある記録媒体(tangible storage medium)を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体（具体的にはフレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ）、光磁気記録媒体（具体的には光磁気ディスク）、ＣＤ－ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＣＤ－Ｒ、ＣＤ－Ｒ／Ｗ、半導体メモリ（具体的には、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ（Programmable ROM）、ＥＰＲＯＭ(Erasable PROM)）、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ(Random Access Memory)を含む。また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体（transitory computer readable medium）によってコンピュータに供給されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。

以上、実施の形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記によって限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。

１、２ 処理装置
１０ 位置情報取得装置
１１ 第１の差分算出部
１２ 第２の差分算出部
１３ グルーピング部
１５ 動体点群抽出部
１６ 点群除去部
１７ 異常箇所特定部
２０ 測定対象物
２１、２２ 植物
２３ 異常箇所
２６、２７ 動体点群
３１、３２ 変位している箇所に対応する点群
３３ 異常箇所に対応する点群
４１、４２、４５、４６ 測定対象物
６１、６２ 測定対象物
６３ 基準点群
６４ 検査点群
１００ 異常検知システム

Claims (10)

1. 測定対象物の３次元位置情報に対応する複数の基準点群間における差分を算出する第１の差分算出部と、
   前記第１の差分算出部における算出結果に基づいて、前記基準点群の中から変化を伴う点群である動体点群を抽出する動体点群抽出部と、
   前記基準点群よりも後に取得された、前記測定対象物の３次元位置情報に対応する検査点群と前記基準点群との差分を算出して差分点群を生成する第２の差分算出部と、
   前記第２の差分算出部で生成された差分点群から前記動体点群に対応する点群を除去する点群除去部と、
   前記動体点群に対応する点群が除去された後の差分点群に基づいて、前記測定対象物の異常箇所を特定する異常箇所特定部と、を備える、
   処理装置。
2. 前記点群除去部は、前記差分点群と前記動体点群との距離が所定の閾値以下の場合に、前記差分点群から前記動体点群に対応する点群を除去する、請求項１に記載の処理装置。
3. 前記点群除去部は、測定点から前記測定対象物までの距離が長くなる程、前記所定の閾値が大きくなるように設定する、請求項２に記載の処理装置。
4. 前記点群除去部は、前記基準点群の密度が小さくなる程、前記所定の閾値が大きくなるように設定する、請求項２または３に記載の処理装置。
5. 前記基準点群を構成する各々の点群要素を、同類の点群要素同士が含まれるようにグルーピングするグルーピング部を更に備える、請求項１～４のいずれか一項に記載の処理装置。
6. 前記グルーピング部は、前記各々の点群要素の面の向きが近似する点群要素同士をグルーピングする、請求項５に記載の処理装置。
7. 前記検査点群の取得範囲と前記基準点群の取得範囲とが一致しない場合、前記検査点群の取得範囲から前記基準点群の取得範囲を差し引いた範囲を、前記検査点群の取得範囲から除去する、請求項１～６のいずれか一項に記載の処理装置。
8. 測定対象物の３次元位置情報を取得する位置情報取得装置と、
   前記位置情報取得装置で取得した３次元位置情報を用いて、前記測定対象物の異常箇所を特定する処理装置と、を備え、
   前記処理装置は、
   前記測定対象物の３次元位置情報に対応する複数の基準点群間における差分を算出する第１の差分算出部と、
   前記第１の差分算出部における算出結果に基づいて、前記基準点群の中から変化を伴う点群である動体点群を抽出する動体点群抽出部と、
   前記基準点群よりも後に取得された、前記測定対象物の３次元位置情報に対応する検査点群と前記基準点群との差分を算出して差分点群を生成する第２の差分算出部と、
   前記第２の差分算出部で生成された差分点群から前記動体点群に対応する点群を除去する点群除去部と、
   前記動体点群に対応する点群が除去された後の差分点群に基づいて、前記測定対象物の異常箇所を特定する異常箇所特定部と、を備える、
   異常検知システム。
9. 測定対象物の３次元位置情報に対応する複数の基準点群間における差分を算出し、
   前記算出した結果に基づいて、前記基準点群の中から変化を伴う点群である動体点群を抽出し、
   前記基準点群よりも後に取得された、前記測定対象物の３次元位置情報に対応する検査点群と前記基準点群との差分を算出して差分点群を生成し、
   前記生成した差分点群から前記動体点群に対応する点群を除去し、
   前記動体点群に対応する点群が除去された後の差分点群に基づいて、前記測定対象物の異常箇所を特定する、
   異常検知方法。
10. 測定対象物の３次元位置情報に対応する複数の基準点群間における差分を算出し、
    前記算出した結果に基づいて、前記基準点群の中から変化を伴う点群である動体点群を抽出し、
    前記基準点群よりも後に取得された、前記測定対象物の３次元位置情報に対応する検査点群と前記基準点群との差分を算出して差分点群を生成し、
    前記生成した差分点群から前記動体点群に対応する点群を除去し、
    前記動体点群に対応する点群が除去された後の差分点群に基づいて、前記測定対象物の異常箇所を特定する、異常検知処理をコンピュータに実行させるためのプログラム。

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