JPWO2017217185A1 - サーバ装置、画像処理システム及び画像処理方法 - Google Patents
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Abstract
Description
図1は、本発明が適用される構造物の一例である橋梁の構造を示す斜視図である。図1に示す橋梁1は複数の主桁3を有し、主桁3同士は接合部3Aで接合されている。主桁3の上部には、コンクリート製の部材である床版2が打設されている。橋梁1は、床版2及び主桁3の他に、図示しない横桁、対傾構、及び横構等の部材を有する。
図2は、第1の実施形態における画像処理システムの構成例を示すブロック図である。
サーバ装置20の合成画像生成部26は、複数の画像を画像補正後に合成する。本例の合成画像生成部26は、複数の画像に基づいて補正パラメータを導き出し、複数の画像に対して補正を行うことができる。本例の合成画像生成部26は、複数の画像に対して次の画像補正1〜4のうち少なくとも一つの補正を行う機能を有する。
ユーザ端末10でのユーザ操作に応じて本例のサーバ装置20のひび割れ情報生成部30で行うひび割れ情報の修正処理について、説明する。
サーバ装置20の機械学習部32は、例えば人工知能によって構成される。人工知能として、例えば人工ニューラルネットワークを用いてもよいし、他の公知の人工知能を用いてもよい。ただし、本発明は機械学習部32として人工知能を用いない場合(例えば単なる検索手段を用いて情報を取得する場合)にも適用可能であり、また機械学習部32を省略することも可能である。
図8は、第1実施形態における第1の画像処理例の流れを示すフローチャートである。
図14は、第1実施形態における第2の画像処理例の流れを示すフローチャートである。
図15は、第1実施形態における第3の画像処理例の流れを示すフローチャートである。
図17は、第1実施形態における第4の画像処理例の流れを示すフローチャートである。
図18は、第2の実施形態における画像処理システムの構成例を示すブロック図である。本図のユーザ端末10は第1実施形態と同じである。本図のサーバ装置200は、図2に示した第1の実施形態のサーバ装置20に対して、ひび割れの進行を予測する予測部44を追加した構成である。
ひび割れ画像のベクトル化について、図19〜図22を用いて説明する。
スケール画像生成部34によって生成されるスケール画像の例を説明する。スケール画像生成部34は、ひび割れ画像によって示されるひび割れの特徴量(例えばひび割れの幅)をユーザ端末10の画面上で測定するための各種のスケール画像を生成する。スケール画像は、ひび割れ情報に付加される。
2 床版
3 主桁
3A 接合部
10 ユーザ端末
11 端末入力部
12 端末送信部
13 端末受信部
14 端末表示部
15 端末操作部
16 端末制御部
17 端末記憶部
20、200 サーバ装置
22 受信部
24 送信部
26 合成画像生成部
28 ひび割れ検出部
30 ひび割れ情報生成部
32 機械学習部
34 スケール画像生成部
36 ひび割れ評価部
38 CADデータ取得部(データ変換部)
40 帳票作成部
42 記憶部
44 予測部
50 データベース
60、62 撮像装置
70 ロボット装置
72 撮像装置制御機構
AR 選択領域
AR1、AR2 ひび割れ対象領域
BR1、BR21、BR22 バー
BU1 OKボタン
BU2 キャンセルボタン
BU3 消去ボタン
BX1、BX2、BX3 チェックボックス
C1、C3、C4、C5、C7、C8、C8A ベクトルグループ
C1−1、C1−2、C1−3、C1−4、C1−5、C3−1、C4−1、C5−1、C5−2、C7−1、C7−2、C8−1、C8−2、C8−3、C8A−1、C8A−2 ベクトル
CR、CR1、CR2、CR3、CR4、CR11、CR11−1、CR11−2、CR11−3 ひび割れ画像
CS1、CS2、CS3、CS4 スケール画像
DA 表示領域
G1 第1のグループ
G2 第2のグループ
G3 第3のグループ
HG1、HG2 度数分布
IA 画像表示領域
IMG1、IMG2 合成画像
NW ネットワーク
SA スケール画像選択領域
SL1、SL2 スライダ
d 距離
α1、α2 角
Claims (16)
- 構造物の表面を示す複数の画像と、前記複数の画像の位置情報とを、ユーザ端末から受信する受信部と、
前記受信された複数の画像及び前記位置情報に基づいて、前記構造物の表面を示す合成画像を生成する合成画像生成部と、
前記合成画像または合成前の前記画像を画像解析して前記構造物の表面のひび割れを検出するひび割れ検出部と、
前記検出されたひび割れに対応するひび割れ画像と前記検出されたひび割れの特徴量とを示すひび割れ情報を生成するひび割れ情報生成部と、
を備えるサーバ装置。 - 前記合成画像と前記ひび割れ情報とを前記ユーザ端末に送信して前記ユーザ端末の画面に前記合成画像と前記ひび割れ情報とを表示させる送信部を備え、
前記受信部は、前記ユーザ端末でのユーザ操作に応じた前記ひび割れ情報の修正要求を前記ユーザ端末から受信し、
前記ひび割れ情報生成部は、前記修正要求に基づいて前記ひび割れ情報を修正し、
前記送信部は、前記修正されたひび割れ情報を前記ユーザ端末に送信する、
請求項1に記載のサーバ装置。 - 前記受信部は、前記ひび割れ情報の修正内容を前記特徴量で示した前記修正要求を前記ユーザ端末から受信し、
前記ひび割れ情報生成部は、前記修正要求で示された前記特徴量に基づいて、前記ひび割れ情報を修正する、
請求項2に記載のサーバ装置。 - 前記特徴量に対する前記合成画像中の線分の検出度数を示す度数分布と、前記特徴量で前記ひび割れ情報の修正内容を指示入力するためのスライダとを、前記ひび割れ情報に付加し、前記ユーザ端末での前記スライダを用いた前記ユーザ操作に応じて前記ひび割れ情報を修正する、
請求項3に記載のサーバ装置。 - 前記ひび割れ情報生成部は、前記特徴量に基づいて前記ひび割れ画像をグルーピングして、前記ユーザ端末での前記ひび割れ画像のグループを選択するユーザ操作に応じて前記ひび割れ情報を修正する、
請求項3に記載のサーバ装置。 - 前記ユーザ端末での前記ユーザ操作に基づいて、前記ひび割れの検出を機械学習する機械学習部を備える、
請求項2から5のうちいずれか一項に記載のサーバ装置。 - 前記特徴量は、前記ひび割れの方向、長さ、幅、エッジの強度、及びエッジの密度のうち少なくともいずれかを含む、
請求項1から6のうちいずれか一項に記載のサーバ装置。 - 前記合成画像生成部は、前記複数の画像に対して、前記位置情報、縮尺、あおり及び回転角度のうち少なくとも一つの補正を行う、
請求項1から7のうちいずれか一項に記載のサーバ装置。 - 前記合成画像生成部は、前記複数の画像に基づいて補正パラメータを導き出し、前記補正を行う、
請求項8に記載のサーバ装置。 - 前記ひび割れ情報に基づいて、前記ひび割れ画像によって示されるひび割れの幅を前記ユーザ端末の画面上で測定するためのスケール画像を生成するスケール画像生成部を備え、
前記ひび割れ情報生成部は、前記スケール画像を前記ひび割れ情報に付加する、
請求項1から9のうちいずれか一項に記載のサーバ装置。 - 少なくとも前記ひび割れ情報に基づいて、前記ひび割れの程度を評価し、前記構造物のひび割れ程度の評価区分を判別するひび割れ評価部を備える、
請求項1から10のうちいずれか一項に記載のサーバ装置。 - 前記判別された評価区分を含む前記構造物の点検結果を示す帳票を作成する帳票作成部を備える、
請求項11に記載のサーバ装置。 - 前記合成画像と前記ひび割れ情報とを、予め決められたデータ形式のCADデータに変換するデータ変換部を備える、
請求項1から12のうちいずれか一項に記載のサーバ装置。 - 前記構造物の構造情報、環境条件情報、使用条件情報、維持管理履歴情報、及び災害履歴情報のうち少なくともひとつの情報と、前記ひび割れ情報とに基づいて、前記ひび割れの進行を予測する予測部を備える、
請求項1から13のうちいずれか一項に記載のサーバ装置。 - ユーザ端末及びサーバ装置を含む画像処理システムであって、
前記ユーザ端末は、
構造物の表面を示す複数の画像と、前記複数の画像の位置情報とを入力する端末入力部と、
前記サーバ装置に対して、前記複数の画像及び前記位置情報を送信する端末送信部と、
前記サーバ装置から、前記複数の画像に対する画像処理結果を受信する端末受信部と、
前記画像処理結果を表示する端末表示部と、
を備え、
前記サーバ装置は、
前記ユーザ端末から、前記複数の画像と前記位置情報とを受信する受信部と、
前記受信された前記複数の画像及び前記位置情報に基づいて、前記構造物の表面を示す合成画像を生成する合成画像生成部と、
前記合成画像または合成前の前記画像を画像解析して前記構造物の表面のひび割れを検出するひび割れ検出部と、
前記検出されたひび割れに対応するひび割れ画像と前記検出されたひび割れの特徴量とを示すひび割れ情報を生成するひび割れ情報生成部と、
前記複数の画像に対する前記画像処理結果として、前記合成画像と前記ひび割れ情報とを前記ユーザ端末に送信する送信部と、
を備え、
前記端末表示部は、前記合成画像と前記ひび割れ情報とを表示する、
画像処理システム。 - 構造物の表面を示す複数の画像と、前記複数の画像の位置情報とを、ユーザ端末から受信するステップと、
前記受信された複数の画像及び前記位置情報に基づいて、前記構造物の表面を示す合成画像を生成するステップと、
前記合成画像または合成前の前記画像を画像解析して前記構造物の表面のひび割れを検出するステップと、
前記検出されたひび割れに対応するひび割れ画像と前記検出されたひび割れの特徴量とを示すひび割れ情報を生成するステップと、
を含む画像処理方法。
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