JPH09119900A - コンクリート欠陥の自動評価方法 - Google Patents
コンクリート欠陥の自動評価方法Info
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- JPH09119900A JPH09119900A JP7279031A JP27903195A JPH09119900A JP H09119900 A JPH09119900 A JP H09119900A JP 7279031 A JP7279031 A JP 7279031A JP 27903195 A JP27903195 A JP 27903195A JP H09119900 A JPH09119900 A JP H09119900A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 画像情報として入力した被検査対象から画像
処理技術を用いて、ひびわれ、遊離石灰のコンクリート
欠陥を抽出し、各欠陥から自動的に評価できるコンクリ
ート欠陥の自動評価方法を提供する。 【解決手段】 検査すべきコンクリート面の画像情報を
取り込み、その原画像を正規化処理１５を行い、その正
規化画像に対してフィルタサイズの大きい濃淡モホロジ
ィ処理を行って遊離石灰候補領域を抽出１７し、他方正
規化画像に対して、フィルタサイズの小さい濃淡モホロ
ジィ処理をすると共に２段階しきい値処理を行ってひび
われ候補領域を抽出１７し、これら遊離石灰候補領域と
ひびわれ候補領域とを重ね合わせて、これらの面積比率
よりひびわれと遊離石灰とを分離１８すると共にコンク
リートの欠陥を評価２０する。
処理技術を用いて、ひびわれ、遊離石灰のコンクリート
欠陥を抽出し、各欠陥から自動的に評価できるコンクリ
ート欠陥の自動評価方法を提供する。 【解決手段】 検査すべきコンクリート面の画像情報を
取り込み、その原画像を正規化処理１５を行い、その正
規化画像に対してフィルタサイズの大きい濃淡モホロジ
ィ処理を行って遊離石灰候補領域を抽出１７し、他方正
規化画像に対して、フィルタサイズの小さい濃淡モホロ
ジィ処理をすると共に２段階しきい値処理を行ってひび
われ候補領域を抽出１７し、これら遊離石灰候補領域と
ひびわれ候補領域とを重ね合わせて、これらの面積比率
よりひびわれと遊離石灰とを分離１８すると共にコンク
リートの欠陥を評価２０する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、橋梁等のコンクリ
ート構造物の健全性を評価するためのコンクリート欠陥
の自動評価方法に関するものである。
ート構造物の健全性を評価するためのコンクリート欠陥
の自動評価方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】橋梁等のコンクリート構造物の健全性を
検査する場合、従来は、検査員が目視観察によって評価
していた。
検査する場合、従来は、検査員が目視観察によって評価
していた。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、人間の
目による評価であるため、経験等による個人差が生じ易
く、また定性的な判断しかできないため、キメの細かい
グレード分析は不可能である。
目による評価であるため、経験等による個人差が生じ易
く、また定性的な判断しかできないため、キメの細かい
グレード分析は不可能である。
【０００４】そこで、本発明の目的は、上記課題を解決
し、画像情報として入力した被検査対象から画像処理技
術を用いて、ひびわれ、遊離石灰のコンクリート欠陥を
抽出し、各欠陥から自動的に評価できるコンクリート欠
陥の自動評価方法を提供することにある。
し、画像情報として入力した被検査対象から画像処理技
術を用いて、ひびわれ、遊離石灰のコンクリート欠陥を
抽出し、各欠陥から自動的に評価できるコンクリート欠
陥の自動評価方法を提供することにある。
【０００５】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に本発明は、検査すべきコンクリート面の画像情報を取
り込み、その原画像を正規化処理を行い、その正規化画
像に対してフィルタサイズの大きい濃淡モホロジィ処理
を行って遊離石灰候補領域を抽出し、他方正規化画像に
対して、フィルタサイズの小さい濃淡モホロジィ処理を
すると共に２段階しきい値処理を行ってひびわれ候補領
域を抽出し、これら遊離石灰候補領域とひびわれ候補領
域とを重ね合わせて、これらの面積比率よりひびわれと
遊離石灰とを分離すると共にコンクリートの欠陥を評価
するようにしたものである。
に本発明は、検査すべきコンクリート面の画像情報を取
り込み、その原画像を正規化処理を行い、その正規化画
像に対してフィルタサイズの大きい濃淡モホロジィ処理
を行って遊離石灰候補領域を抽出し、他方正規化画像に
対して、フィルタサイズの小さい濃淡モホロジィ処理を
すると共に２段階しきい値処理を行ってひびわれ候補領
域を抽出し、これら遊離石灰候補領域とひびわれ候補領
域とを重ね合わせて、これらの面積比率よりひびわれと
遊離石灰とを分離すると共にコンクリートの欠陥を評価
するようにしたものである。
【０００６】
【発明の実施の形態】以下本発明の好適実施の形態を説
明する。
明する。
【０００７】先ず、図１により本発明の基本的なシステ
ム構成を説明する。
ム構成を説明する。
【０００８】図１において、１０は被検査対象となる橋
梁などのコンクリート面で、そのコンクリート面１０
を、カメラ、ビデオカメラなどの画像入力装置１１で撮
像して取り込む。この画像は、画像処理装置１２にて画
像処理され、判定装置１３で検査対象であるコンクリー
ト面１０の健全性が評価される。
梁などのコンクリート面で、そのコンクリート面１０
を、カメラ、ビデオカメラなどの画像入力装置１１で撮
像して取り込む。この画像は、画像処理装置１２にて画
像処理され、判定装置１３で検査対象であるコンクリー
ト面１０の健全性が評価される。
【０００９】次に処理フローを図２により説明する。
【００１０】被検査対象の画像入力１４がなされる。こ
の原画像は、撮像日の天候や照明条件、撮像位置等によ
りコントラストが相違するため、その影響を取り除くた
めに原画像に対して正規化処理１５がなされる。
の原画像は、撮像日の天候や照明条件、撮像位置等によ
りコントラストが相違するため、その影響を取り除くた
めに原画像に対して正規化処理１５がなされる。
【００１１】コンクリート表面の一般的な劣化過程は、
まずひびわれが１方向に発生し、次に２方向に発生す
る。そして、ひびわれがさらに亀甲状に発生して遊離石
灰が発生するため、両者の形状の違いに着目してフィル
タサイズの違う濃淡モホロジィ処理で分離できる。
まずひびわれが１方向に発生し、次に２方向に発生す
る。そして、ひびわれがさらに亀甲状に発生して遊離石
灰が発生するため、両者の形状の違いに着目してフィル
タサイズの違う濃淡モホロジィ処理で分離できる。
【００１２】すなわち、正規化処理１５を行った画像よ
り、フィルタサイズの大きな濃淡モホロジィ処理にて遊
離石灰候補領域の抽出１６がなされ、次に、フィルタサ
イズの小さな濃淡モホロジィ処理にてひびわれ候補の抽
出１７がなされる。
り、フィルタサイズの大きな濃淡モホロジィ処理にて遊
離石灰候補領域の抽出１６がなされ、次に、フィルタサ
イズの小さな濃淡モホロジィ処理にてひびわれ候補の抽
出１７がなされる。
【００１３】この後、遊離石灰候補画像とひびわれ候補
画像を重ね合わせたときに、重複する連結領域の面積比
率を計算し、その比率に応じて、ひびわれと遊離石灰の
分離１８がなされ、その後、これらの特徴量の算出１９
がなされ、劣化度の評価・判定２０がなされる。
画像を重ね合わせたときに、重複する連結領域の面積比
率を計算し、その比率に応じて、ひびわれと遊離石灰の
分離１８がなされ、その後、これらの特徴量の算出１９
がなされ、劣化度の評価・判定２０がなされる。
【００１４】以下これらの処理を詳細に説明する。
【００１５】ａ．画像入力および前処理 入力した画像には、コンクリート面以外に不要な部材等
が映り込んでいるため、前処理としてマスキングし、そ
の後正規化処理を行う。正規化処理とは、下式１を用い
て、濃度平均値ｍ、標準偏差σの画像を濃度平均値
ｍN ，標準偏差σNの画像に変換する処理をいう。
が映り込んでいるため、前処理としてマスキングし、そ
の後正規化処理を行う。正規化処理とは、下式１を用い
て、濃度平均値ｍ、標準偏差σの画像を濃度平均値
ｍN ，標準偏差σNの画像に変換する処理をいう。
【００１６】 ＩN （ｘ，ｙ）＝（σN ／σ）（Ｉ（ｘ，ｙ）−ｍ）＋ｍN …(1) 式１で、Ｉ（ｘ，ｙ）は正規化前の画像（ｘ，ｙ）にお
ける濃度値、ＩN （ｘ，ｙ）は正規化画像（ｘ，ｙ）に
おける濃度値である。
ける濃度値、ＩN （ｘ，ｙ）は正規化画像（ｘ，ｙ）に
おける濃度値である。
【００１７】図３（ａ）は、取り込んだ原画像の濃淡ヒ
ストグラムを示しており、濃度平均ｍが低く画像全体が
暗く、しかも標準偏差σが小さくコントラストがない濃
淡ヒストグラムを表している。
ストグラムを示しており、濃度平均ｍが低く画像全体が
暗く、しかも標準偏差σが小さくコントラストがない濃
淡ヒストグラムを表している。
【００１８】そこで、この原画像を式１を用いて階調変
換を行う。図３（ｂ）は正規化後の濃淡ヒストグラムを
示したもので、正規化処理は、全体に明るさのバランス
がとれ、コントラストの良い画像に変換される。
換を行う。図３（ｂ）は正規化後の濃淡ヒストグラムを
示したもので、正規化処理は、全体に明るさのバランス
がとれ、コントラストの良い画像に変換される。
【００１９】従って、画像入力時の照明条件によって、
暗すぎたり、明るすぎたり、或いはコントラストがない
ような画像が得られたとしても、正規化することによっ
て、照明条件の影響を取り除くことができる。そして、
後処理におけるしきい値もほぼ固定することが可能とな
り、自動化を図ることができる。
暗すぎたり、明るすぎたり、或いはコントラストがない
ような画像が得られたとしても、正規化することによっ
て、照明条件の影響を取り除くことができる。そして、
後処理におけるしきい値もほぼ固定することが可能とな
り、自動化を図ることができる。
【００２０】ｂ．遊離石灰候補の抽出 正規化処理後の画像から遊離石灰候補領域を抽出する処
理フローを図４に示す。
理フローを図４に示す。
【００２１】画像処理撮影時の濃淡ムラを除去するため
に、正規化画像に対してフィルタサイズの大きい濃淡モ
ホロジィ処理２１を行う。
に、正規化画像に対してフィルタサイズの大きい濃淡モ
ホロジィ処理２１を行う。
【００２２】濃淡モホロジィ処理とは、濃淡画像に対し
てｍｉｎ演算の後にｍａｘを行う処理（或いはその逆の
演算を行う処理）を指す。
てｍｉｎ演算の後にｍａｘを行う処理（或いはその逆の
演算を行う処理）を指す。
【００２３】ｍｉｎ演算，ｍａｘ演算とは出力画像値を
フィルタ領域内の最小画素値、最大画素値にそれぞれ変
換するフィルタリング処理のことである。
フィルタ領域内の最小画素値、最大画素値にそれぞれ変
換するフィルタリング処理のことである。
【００２４】ｍｉｎ−ｍａｘ演算による濃淡モホロジィ
処理を行うことによって、局所的に明るい小領域が除去
され、暗い小領域は完全に元の状態で残される。すなわ
ち、濃淡モホロジィ処理後の画像と正規化画像との差分
処理２２を行うことによって、画像撮影時の影等の影響
による濃度ムラやコンクリートブロック格間ごとの濃度
の違いを取り除くことができ、欠陥領域のみを抽出する
ことができる。
処理を行うことによって、局所的に明るい小領域が除去
され、暗い小領域は完全に元の状態で残される。すなわ
ち、濃淡モホロジィ処理後の画像と正規化画像との差分
処理２２を行うことによって、画像撮影時の影等の影響
による濃度ムラやコンクリートブロック格間ごとの濃度
の違いを取り除くことができ、欠陥領域のみを抽出する
ことができる。
【００２５】そして、遊離石灰部の領域はひびわれ領域
に比べて大きく、また、塊り状であるため、大きいサイ
ズのフィルタを用いて濃淡モホロジィ処理をする。本実
施の形態では、３０×３０のフィルタサイズを使用し
た。
に比べて大きく、また、塊り状であるため、大きいサイ
ズのフィルタを用いて濃淡モホロジィ処理をする。本実
施の形態では、３０×３０のフィルタサイズを使用し
た。
【００２６】次に差分画像を２値化処理２３をすること
によって遊離石灰候補領域を抽出し、遊離石灰候補画像
ＩLIMEを得る。
によって遊離石灰候補領域を抽出し、遊離石灰候補画像
ＩLIMEを得る。
【００２７】なお、遊離石灰候補画像ＩLIME処理では、
ひびわれも一部検出されてしまうため、後述する遊離石
灰とひびわれの分離処理を行う。
ひびわれも一部検出されてしまうため、後述する遊離石
灰とひびわれの分離処理を行う。
【００２８】ｃ．ひびわれ候補領域の抽出 正規化画像からひびわれ候補領域を抽出する処理フロー
を図５に示す。
を図５に示す。
【００２９】遊離石灰候補領域の抽出処理と同様に、正
規化画像を濃淡モホロジィ処理をした画像に対して、正
規化画像との差分処理を行う。ひびわれ領域は局所的に
細かい曲線状の領域であるため、小さいフィルタを用い
て濃淡モホロジィ処理２４をする。本実施の形態では３
×３のフィルタサイズを使用した。
規化画像を濃淡モホロジィ処理をした画像に対して、正
規化画像との差分処理を行う。ひびわれ領域は局所的に
細かい曲線状の領域であるため、小さいフィルタを用い
て濃淡モホロジィ処理２４をする。本実施の形態では３
×３のフィルタサイズを使用した。
【００３０】ひびわれ部を抽出する際に、遊離石灰候補
領域の抽出処理と同様に、正規化処理画像との差分処理
２５を行うが、この差分画像を単に２値化するだけで
は、ひびわれ部分を良好に抽出することができない。
領域の抽出処理と同様に、正規化処理画像との差分処理
２５を行うが、この差分画像を単に２値化するだけで
は、ひびわれ部分を良好に抽出することができない。
【００３１】そこで、高いしきい値による２値化処理２
６を行って画像ＩHIGH を得ると共に低いしきい値によ
る２値化処理２７とを行って画像ＩLOW を得た後、これ
ら画像を重ね合わせて、画像ＩHIGHの図形部分と重なる
画像ＩLOW の連結領域全体（４又は８近傍による連結領
域）を残し、それ以外は除去する処理２８を行って、最
後に面積の小さい連結領域の除去（ノイズ除去）処理２
９を行う。
６を行って画像ＩHIGH を得ると共に低いしきい値によ
る２値化処理２７とを行って画像ＩLOW を得た後、これ
ら画像を重ね合わせて、画像ＩHIGHの図形部分と重なる
画像ＩLOW の連結領域全体（４又は８近傍による連結領
域）を残し、それ以外は除去する処理２８を行って、最
後に面積の小さい連結領域の除去（ノイズ除去）処理２
９を行う。
【００３２】この処理２８におけるひびわれ候補領域の
抽出方法についてを説明する。
抽出方法についてを説明する。
【００３３】先ず、ひびわれ部の濃淡変化を一次元的に
模式した図を図６に示す。
模式した図を図６に示す。
【００３４】図６（ａ）に示すように、ひびわれ濃淡値
分布３０とノイズ濃淡値分布３１とがあるとすると、高
いしきい値ＳHIGHで２値化した場合、図６（ｂ）に示す
ように、ひびわれの一部３２しか抽出することができな
い。また、低いしきい値ＳLOW で２値化した場合、図６
（ｃ）に示すように、ひびわれ部３３を抽出することが
できるがノイズ部３４も抽出してしまう。
分布３０とノイズ濃淡値分布３１とがあるとすると、高
いしきい値ＳHIGHで２値化した場合、図６（ｂ）に示す
ように、ひびわれの一部３２しか抽出することができな
い。また、低いしきい値ＳLOW で２値化した場合、図６
（ｃ）に示すように、ひびわれ部３３を抽出することが
できるがノイズ部３４も抽出してしまう。
【００３５】そこで２段階しきい値処理を行うことによ
って、ノイズをできるだけ抑え、濃淡値の低いひびわれ
部３４をひびわれとして抽出する。
って、ノイズをできるだけ抑え、濃淡値の低いひびわれ
部３４をひびわれとして抽出する。
【００３６】そして、低いしきい値で２値化することに
よってノイズも含むもののひびわれ候補領域を全て抽出
し、また高いしきい値で２値化することによってノイズ
を含まず、かつ、ひびわれの一部を抽出し、これら２段
階のしきい値処理を重ねることでノイズを含まないひび
われ領域を抽出することが可能になる。
よってノイズも含むもののひびわれ候補領域を全て抽出
し、また高いしきい値で２値化することによってノイズ
を含まず、かつ、ひびわれの一部を抽出し、これら２段
階のしきい値処理を重ねることでノイズを含まないひび
われ領域を抽出することが可能になる。
【００３７】これを図７により具体的に説明する。
【００３８】図７に示すように、低いしきい値で２値化
した画像ＩLOW ３５と高いしきい値で２値化した画像Ｉ
HIGH３６とを重ねた時の画像３７より、画像ＩHIGHの画
素と重なる画像ＩLOW の連結領域のみを、ひびわれ領域
３８として残すことによって、画像ＩLOW からノイズ３
９を除去する。
した画像ＩLOW ３５と高いしきい値で２値化した画像Ｉ
HIGH３６とを重ねた時の画像３７より、画像ＩHIGHの画
素と重なる画像ＩLOW の連結領域のみを、ひびわれ領域
３８として残すことによって、画像ＩLOW からノイズ３
９を除去する。
【００３９】さらに、面積の小さい連結領域を除去する
ことによってひびわれ候補画像ＩCRACK ４０を得る。
ことによってひびわれ候補画像ＩCRACK ４０を得る。
【００４０】ｄ．ひびわれと遊離石灰の分離 遊離石灰候補画像ＩLIMEには、ひびわれを含んでいる場
合があり、また、ひびわれ候補画像ＩCRACK には遊離石
灰の一部を含んでいる場合がある。そこで、遊離石灰と
ひびわれを分離する必要がある。ひびわれ候補画像Ｉ
CRACK と遊離石灰候補画像ＩLIMEを重ね合わせたとき
に、重複する連結領域の面積比率によって「ひびわれ」
か「遊離石灰」に分離する処理をいう。
合があり、また、ひびわれ候補画像ＩCRACK には遊離石
灰の一部を含んでいる場合がある。そこで、遊離石灰と
ひびわれを分離する必要がある。ひびわれ候補画像Ｉ
CRACK と遊離石灰候補画像ＩLIMEを重ね合わせたとき
に、重複する連結領域の面積比率によって「ひびわれ」
か「遊離石灰」に分離する処理をいう。
【００４１】ひびわれ候補画像ＩCRACK の連結領域Ｃ
RACK （ｉ）と遊離石灰候補画像ＩLIMEの連結領域Ｌｉ
ｍｅ（ｊ）が重なるときに、下式２により面積比率Ｒを
計算する。
RACK （ｉ）と遊離石灰候補画像ＩLIMEの連結領域Ｌｉ
ｍｅ（ｊ）が重なるときに、下式２により面積比率Ｒを
計算する。
【００４２】 Ｒ＝ＡLime（ｊ）／ＡCrack （ｉ） …(2) ここで、ＡCrack （ｉ）は、連結領域Ｃ（ｉ）の面積
を、ＡLime（ｊ）は、連結領域Ｌｉｍｅ（ｊ）の面積を
それぞれ示す。
を、ＡLime（ｊ）は、連結領域Ｌｉｍｅ（ｊ）の面積を
それぞれ示す。
【００４３】また、ｉ，ｊは、それぞれひびわれ候補画
像ＩCRACK 、遊離石灰候補画像ＩLIMEをラベリング処理
したとき各連結領域のラベル番号を表す。
像ＩCRACK 、遊離石灰候補画像ＩLIMEをラベリング処理
したとき各連結領域のラベル番号を表す。
【００４４】面積比率Ｒの値によって、以下の処理を行
う。
う。
【００４５】Ｒ≧ＲT の場合 … ひびわれ候補画像Ｉ
CRACK の連結領域Ｃrack（ｉ）を除去し、遊離石灰候補
画像ＩLIMEの連結領域Ｌｉｍｅ（ｊ）
を残す。
CRACK の連結領域Ｃrack（ｉ）を除去し、遊離石灰候補
画像ＩLIMEの連結領域Ｌｉｍｅ（ｊ）
を残す。
【００４６】Ｒ＜ＲT の場合 … ひびわれ候補画像Ｉ
CRACK の連結領域Ｃrack（ｉ）を残し、遊離石灰候補画
像ＩLIMEの連結領域Ｌｉｍｅ（ｊ）を除去する。
CRACK の連結領域Ｃrack（ｉ）を残し、遊離石灰候補画
像ＩLIMEの連結領域Ｌｉｍｅ（ｊ）を除去する。
【００４７】ここで、ＲT はしきい値を表し、本実施の
形態では、ＲT を３とした。ひびわれと遊離石灰の分離
処理の例を図８に示す。
形態では、ＲT を３とした。ひびわれと遊離石灰の分離
処理の例を図８に示す。
【００４８】この図８において、４５は、上述したよう
に２段階のしきい値処理で得られたひびわれ候補画像で
あり、４６は、フィルタサイズの大きい濃淡モホロジィ
処理をして得られた遊離石灰候補画像である。
に２段階のしきい値処理で得られたひびわれ候補画像で
あり、４６は、フィルタサイズの大きい濃淡モホロジィ
処理をして得られた遊離石灰候補画像である。
【００４９】このひびわれ候補画像４５と遊離石灰候補
画像４６とを重ね、面積比率よりひびわれ部と遊離石灰
部とを区別して、ひびわれ画像４７と遊離石灰画像４８
とを分離する。すなわち、ひびわれ候補画像４５には、
遊離石灰の一部を含んでいるため、ラベリング処理した
ときの連結領域の各Ｃｒａｃｋを遊離石灰候補画像４６
の同じくラベリング処理したときの連結領域の各Ｌｉｍ
ｅと重ねて、それぞれ面積比率を計算する。この場合Ｃ
ｒａｃｋ２は、遊離石灰候補画像４６では検出されてい
ないため、そのまま「ひびわれ」とし、Ｃｒａｃｋ３
は、遊離石灰候補画像４６のＬｉｍｅ３と面積比率がほ
ぼ１であるため、「ひびわれ」とし、更にＣｒａｃｋ１
については、Ｌｉｍｅ１に対する面積比率が大きいため
（Ｃｒａｃｋ１よりＬｉｍｅ１の方が面積がＲT 倍以上
大きい）、「遊離石灰」とし、Ｌｉｍｅ２についてはひ
びわれ候補画像４５では検出されないため、そのまま
「遊離石灰」とする。
画像４６とを重ね、面積比率よりひびわれ部と遊離石灰
部とを区別して、ひびわれ画像４７と遊離石灰画像４８
とを分離する。すなわち、ひびわれ候補画像４５には、
遊離石灰の一部を含んでいるため、ラベリング処理した
ときの連結領域の各Ｃｒａｃｋを遊離石灰候補画像４６
の同じくラベリング処理したときの連結領域の各Ｌｉｍ
ｅと重ねて、それぞれ面積比率を計算する。この場合Ｃ
ｒａｃｋ２は、遊離石灰候補画像４６では検出されてい
ないため、そのまま「ひびわれ」とし、Ｃｒａｃｋ３
は、遊離石灰候補画像４６のＬｉｍｅ３と面積比率がほ
ぼ１であるため、「ひびわれ」とし、更にＣｒａｃｋ１
については、Ｌｉｍｅ１に対する面積比率が大きいため
（Ｃｒａｃｋ１よりＬｉｍｅ１の方が面積がＲT 倍以上
大きい）、「遊離石灰」とし、Ｌｉｍｅ２についてはひ
びわれ候補画像４５では検出されないため、そのまま
「遊離石灰」とする。
【００５０】ｅ．「ひびわれ」および「遊離石灰」の評
価方法 コンクリート表面の一般的な劣化過程は、先ずひびわれ
が１方向に発生し、次に、２方向に発生する。そして、
ひびわれが更に亀甲状に発達して遊離石灰が発生する。
そこで、ひびわれと遊離石灰を分離抽出した各画像か
ら、以下の評価を算出する。
価方法 コンクリート表面の一般的な劣化過程は、先ずひびわれ
が１方向に発生し、次に、２方向に発生する。そして、
ひびわれが更に亀甲状に発達して遊離石灰が発生する。
そこで、ひびわれと遊離石灰を分離抽出した各画像か
ら、以下の評価を算出する。
【００５１】(1) 遊離石灰評価値 抽出した石灰領域の面積を特徴量として算出する。予
め、画像上における寸法と実際の寸法との換算係数を求
めるキャリブレーションを行っておくことによって、遊
離石灰領域の画素数から実際の面積を求めることができ
る。この遊離石灰領域の面積値と、次式から得られる遊
離石灰部の面積占有率ＯｃｃｕｐｙLimeを遊離石灰の劣
化度とする。
め、画像上における寸法と実際の寸法との換算係数を求
めるキャリブレーションを行っておくことによって、遊
離石灰領域の画素数から実際の面積を求めることができ
る。この遊離石灰領域の面積値と、次式から得られる遊
離石灰部の面積占有率ＯｃｃｕｐｙLimeを遊離石灰の劣
化度とする。
【００５２】 ＯｃｃｕｐｙLime＝ＡｒｅａLime／ＡｒｅａTotal …（３） ただし、ＡｒｅａＬｉｍｅは抽出した遊離石灰領域面積
を、ＡｒｅａTotal は全処理領域面積を表す。
を、ＡｒｅａTotal は全処理領域面積を表す。
【００５３】式３より、ＯｃｃｕｐｙLimeが大きいほど
劣化が激しいことを表す。
劣化が激しいことを表す。
【００５４】(2) ひびわれ評価値 ひびわれ評価値には、ひびわれの発生量、亀甲パターン
の疎密度、方向性を示す劣化度を用いる。
の疎密度、方向性を示す劣化度を用いる。
【００５５】i)ひびわれ発生量 抽出したひびわれ画像を細線化処理をしてから、抽出し
たひびわれ領域の画素数を特徴量として算出する。細線
化処理とは、各連結領域の線幅を１にする処理で、ここ
で算出されるひびわれ領域の画素数はひびわれの曲線の
長さを表す。ここでもキャリブレーションを行うことに
よって、ひびわれ部の全体の長さを実寸値で算出し、ひ
びわれの劣化度とする。
たひびわれ領域の画素数を特徴量として算出する。細線
化処理とは、各連結領域の線幅を１にする処理で、ここ
で算出されるひびわれ領域の画素数はひびわれの曲線の
長さを表す。ここでもキャリブレーションを行うことに
よって、ひびわれ部の全体の長さを実寸値で算出し、ひ
びわれの劣化度とする。
【００５６】また次式から得られるひびわれ部の面積占
有率ＯｃｃｕｐｙC rack もひびわれの劣化度とする。
有率ＯｃｃｕｐｙC rack もひびわれの劣化度とする。
【００５７】 ＯｃｃｕｐｙCrack ＝ＡｒｅａCrack ／ＡｒｅａTotal …(4) ただし、ＡｒｅａCrack は抽出したひびわれ領域面積
を、ＡｒｅａTotal は全処理領域面積を表す。式４より
ＯｃｃｕｐｙCrack が大きいほど劣化度が激しいことを
表す。
を、ＡｒｅａTotal は全処理領域面積を表す。式４より
ＯｃｃｕｐｙCrack が大きいほど劣化度が激しいことを
表す。
【００５８】ii) ひびわれ亀甲パターンの疎密度 抽出したひびわれ画像（２値化画像）に対し距離変換を
施す。ひびわれ領域を０として、ひびわれ領域以外の各
画素に対し、その画素からひびわれ境界点までの最短距
離（画素数）を求める処理を距離変換という。そして、
距離変換画像の大きな距離値に重みをつけ、平均した値
をひびわれ亀甲パターンの疎密度とする。大きな距離値
に重みをつける方法としては、距離値をｎ乗した値を用
いる。
施す。ひびわれ領域を０として、ひびわれ領域以外の各
画素に対し、その画素からひびわれ境界点までの最短距
離（画素数）を求める処理を距離変換という。そして、
距離変換画像の大きな距離値に重みをつけ、平均した値
をひびわれ亀甲パターンの疎密度とする。大きな距離値
に重みをつける方法としては、距離値をｎ乗した値を用
いる。
【００５９】iii)ひびわれの方向性 ひびわれの方向性を調べるために、正規化画像からエッ
ジの方向画像を求める。エッジの方向とは、局所領域内
における濃淡が変化する方向を指し、全画素に対して−
１８０°〜１８０°のエッジ方向を０〜２５５の濃淡値
で表現した画像とひびわれ画像を用いて、ひびわれ領域
のみのエッジ方向画像を作成し、さらにそのヒストグラ
ムを特徴量として求める。そのヒストグラムにおいて、
図９（ａ）に示すようにピークが１つのみであれば、ひ
びわれは１方向にのみ発生しており、図９（ｂ）に示す
ように２つのピークがあれば、ひびわれは２方向に発生
していることが分かる。
ジの方向画像を求める。エッジの方向とは、局所領域内
における濃淡が変化する方向を指し、全画素に対して−
１８０°〜１８０°のエッジ方向を０〜２５５の濃淡値
で表現した画像とひびわれ画像を用いて、ひびわれ領域
のみのエッジ方向画像を作成し、さらにそのヒストグラ
ムを特徴量として求める。そのヒストグラムにおいて、
図９（ａ）に示すようにピークが１つのみであれば、ひ
びわれは１方向にのみ発生しており、図９（ｂ）に示す
ように２つのピークがあれば、ひびわれは２方向に発生
していることが分かる。
【００６０】１方向より２方向に発達しているひびわれ
の方が劣化が大きい。さらに、劣化が進むとひびわれが
網の目状に発達するため、ヒストグラムにおいては、著
しいピークが存在しなくなり、顕著な方向性は見られな
くなる。
の方が劣化が大きい。さらに、劣化が進むとひびわれが
網の目状に発達するため、ヒストグラムにおいては、著
しいピークが存在しなくなり、顕著な方向性は見られな
くなる。
【００６１】ひびわれは、このように橋梁等の場合、ま
ず道路の進行方向に対して水平にひびわれが発生し、次
に発生したひびわれに対して垂直方向に別のひびわれが
発生し、さらに、劣化が進むと、ひびわれが網の目状に
発達するため、ひびわれの方向性が一方向、二方向、方
向性なしとなるに従って、大きな劣化度をわりあてる。
ず道路の進行方向に対して水平にひびわれが発生し、次
に発生したひびわれに対して垂直方向に別のひびわれが
発生し、さらに、劣化が進むと、ひびわれが網の目状に
発達するため、ひびわれの方向性が一方向、二方向、方
向性なしとなるに従って、大きな劣化度をわりあてる。
【００６２】
【発明の効果】以上要するに本発明によれば、画像処理
技術を応用することによって、ひびわれ、遊離石灰のコ
ンクリート欠陥を客観的かつ定量的に評価できると共
に、高速かつ精度よく検出することができる。
技術を応用することによって、ひびわれ、遊離石灰のコ
ンクリート欠陥を客観的かつ定量的に評価できると共
に、高速かつ精度よく検出することができる。
【図１】本発明の方法を実施するシステム構成図であ
る。
る。
【図２】本発明の方法の処理フローを示す図である。
【図３】本発明において正規化処理における濃淡ヒスト
グラムを示す図である。
グラムを示す図である。
【図４】本発明において、遊離石灰候補画像の抽出処理
のフローを示す図である。
のフローを示す図である。
【図５】本発明において、ひびわれ候補画像の抽出処理
のフローを示す図である。
のフローを示す図である。
【図６】本発明において、ひびわれ部における濃淡変化
の模式図を示す。
の模式図を示す。
【図７】本発明において、２段階しきい値処理を説明す
る図である。
る図である。
【図８】本発明において、ひびわれと遊離石灰の分離を
説明する図である。
説明する図である。
【図９】本発明において、ひびわれを評価する際のエッ
ジ方向のヒストグラムを示す図である。
ジ方向のヒストグラムを示す図である。
１５ 正規化処理 １６ 遊離石灰候補の抽出 １７ ひびわれ候補領域の抽出 １８ ひびわれと遊離石灰の分離 ２０ 劣化度の評価・判定
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 出川 定男 東京都江東区豊洲三丁目１番15号 石川島 播磨重工業株式会社東二テクニカルセンタ ー内
Claims (1)
- 【請求項１】 検査すべきコンクリート面の画像情報を
取り込み、その原画像を正規化処理を行い、その正規化
画像に対してフィルタサイズの大きい濃淡モホロジィ処
理を行って遊離石灰候補領域を抽出し、他方正規化画像
に対して、フィルタサイズの小さい濃淡モホロジィ処理
をすると共に２段階しきい値処理を行ってひびわれ候補
領域を抽出し、これら遊離石灰候補領域とひびわれ候補
領域とを重ね合わせて、これらの面積比率よりひびわれ
と遊離石灰とを分離すると共にコンクリートの欠陥を評
価することを特徴とするコンクリート欠陥の自動評価方
法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP27903195A JP3572750B2 (ja) | 1995-10-26 | 1995-10-26 | コンクリート欠陥の自動評価方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP27903195A JP3572750B2 (ja) | 1995-10-26 | 1995-10-26 | コンクリート欠陥の自動評価方法 |
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| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH09119900A true JPH09119900A (ja) | 1997-05-06 |
| JP3572750B2 JP3572750B2 (ja) | 2004-10-06 |
Family
ID=17605436
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|---|---|---|---|
| JP27903195A Expired - Fee Related JP3572750B2 (ja) | 1995-10-26 | 1995-10-26 | コンクリート欠陥の自動評価方法 |
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|---|---|
| JP (1) | JP3572750B2 (ja) |
Cited By (12)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2002328096A (ja) * | 2001-04-27 | 2002-11-15 | Tokyo Electric Power Co Inc:The | 構造物に形成されたひび割れ欠陥検出プログラム、ひび割れ欠陥検出方法及びひび割れ欠陥検出システム |
| JP2003035528A (ja) * | 2001-07-19 | 2003-02-07 | Ohbayashi Corp | ひび割れ画像計測による構造物の損傷度評価システム及び方法 |
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| JP2007322258A (ja) * | 2006-06-01 | 2007-12-13 | Dainippon Screen Mfg Co Ltd | ムラ検査方法、ムラ検査装置およびプログラム |
| JP2011180120A (ja) * | 2010-02-03 | 2011-09-15 | Daiwa House Industry Co Ltd | 防水シート診断方法および診断装置 |
| US8391585B2 (en) | 2006-12-28 | 2013-03-05 | Sharp Kabushiki Kaisha | Defect detecting device, defect detecting method, image sensor device, image sensor module, defect detecting program, and computer-readable recording medium |
| WO2019009214A1 (ja) * | 2017-07-07 | 2019-01-10 | キヤノン株式会社 | 画像から変状を検知する画像処理装置、画像処理方法及びプログラム |
| JP2020060462A (ja) * | 2018-10-11 | 2020-04-16 | 神鋼検査サービス株式会社 | 欠陥検出支援装置、該方法および該プログラム |
| WO2020116279A1 (ja) * | 2018-12-05 | 2020-06-11 | 富士フイルム株式会社 | 構造物の点検支援装置及び方法 |
| CN111307070A (zh) * | 2019-11-05 | 2020-06-19 | 长安大学 | 基于数字图像处理对混凝土粗集料的棱角度测量方法 |
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|---|---|---|---|---|
| KR100903704B1 (ko) * | 2007-10-01 | 2009-06-19 | 대한민국 | 쌀 및 현미의 외관 품위 측정장치 및 그 방법 |
| CN109459443A (zh) * | 2018-11-08 | 2019-03-12 | 青海民族大学 | 一种基于机器视觉的高寒地区桥梁裂缝检测与解析方法 |
-
1995
- 1995-10-26 JP JP27903195A patent/JP3572750B2/ja not_active Expired - Fee Related
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| US7965883B2 (en) | 2006-05-16 | 2011-06-21 | Mitsubishi Electric Corporation | Image inspection method and image inspection apparatus employing the same |
| JP4707605B2 (ja) * | 2006-05-16 | 2011-06-22 | 三菱電機株式会社 | 画像検査方法およびその方法を用いた画像検査装置 |
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