JPH03138775A - ひび割れ測定システム - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 〔発明の目的〕 （産業上の利用分野） 本発明は、物体に発生したひび割れを画像処理により解
析して測定するひび割れ測定システムに関し、更に詳し
くは、例えばビルディング、橋梁、道路、貯水ダム、水
路のような構造物のみならず、自動車、飛行機のような
物体等を構成するコンクリートや金属等に発生する例え
ば幅０．１１Ｉｍ〜３．０＋ａ＋ｓの範囲のひび割れを
画像処理により解析し、その幅、位置、形状、分布状況
等を測定するひび割れ測定システムに関する。

（従来の技術） ビルディング、橋梁、道路、貯水ダム、水路や自動車、
飛行機等の構造物や物体を構成する鉄筋コンクリートや
金属等には、経年変化やその他種々の要因によりひび割
れが発生する。このようなひび割れを放置しておくと、
構造物や物体の耐久性や耐震性が低下する。

従って、この種のひび割れの幅等を精度よく測定するこ
とが必要であるが、一般に０．１〜３゜Ｏａｓ幅のひび
割れを精度よく画像処理して測定するには、画像を構成
する画素の密度は０．１ｍ＋ｓに少なくとも４画素（す
なわち、１画素当り０．０２５〜０．０５ｍｍ程度の解
像度）が必要である。

これだけの画素密度でひび割れの画像を構成すると、ひ
び割れは「線状構造である」という一般的な特徴（０，
２ｍ−幅量下）の他に、［帯状の長く大きな領域である
」といった特徴（０゜２ｍＩＩ幅以上）も有することに
なる。

また、ひび割れを画像処理してｉｌｌ定することは、ひ
び割れを写真等に写し込んだ画像を処理することである
が、この画像はひび割れによって生（だ影が写し込まれ
ている。そして、画像処理におけるひび割れの抽出は画
像に生じた影が物体の他の表面よりも黒くなっている箇
所を抽出することであるが、物体等の表面には、ひび割
れ以外の明暗を生じさせるもの、例えば汚れの付着、表
面の変色、表面の凹凸等のよる影等が存在するため、物
体の表面の明暗によって単純にひび割れを２値化して抽
出することができない。

物体の表面の画像からひび割れを検出するには、物体の
全表面の画像全体を調べることが必要であるが、これを
行うには、画像全体を処理の対象とし、その中を網羅的
に探索してひび割れパターンを検出する画像処理アルゴ
リズムが必要である。

（発明が解決しようとする課題） 上述したように、ひび割れは線状構造の部分と帯状の長
く大きな部分という２つの部分に分類されるが、このよ
うなひび割れ部分を識別する画像処理アルゴリズムは、
ひび割れ幅に応じて「線状構造を解析するアルゴリズム
」を選択するか、または「長く大きな領域部分をひび割
れとして解析するアルゴリズム」を選択するかという２
つのアルゴリズムを使用することが必要となり、ひび割
れの幅に無関係に一意的に定めることができないという
問題がある。

また、物体の表面にはひび割れ以外に汚れの付着等によ
る明暗があり、ひび割れを単純に２値化して抽出するこ
とができないという問題がある。

更に、物体の表面の画像からひび割れを検出するには、
表面の画像全体に対して画像処理を行う必要があるが、
画像の解像度を上述したような画素密度に設定すると、
画像データは例えば５０ｃｍＸ５０ｃｍの物体の表面を
撮像する場合、４００ＭＢのメモリ容量を必要とするよ
うに膨大なものとなり、画像処理にかかる負担が増大し
、効率が低下するという問題がある。

本発明は、上記に鑑みてなされたもので、その目的とす
るところは、例えば０．１ｍｍ幅程度の非常に細いひび
割れから２〜３１幅程度の太いひび割れまでを表面の汚
れ等の影響を受けずに適確かつ効率的に認識しｔｌＰＪ
定するひび割れ測定システムを提Ｏ（することにある。

〔発明の構成〕

（課題を解決するための手段） 上記目的を達成するため、本発明のひび割れ測定システ
ムは、物体の表面に発生したひび割れを画像処理して測
定するひび割れ測定システムであって、物体の表面を撮
像した画像に線保存平滑化フィルタリングを施しながら
所定の圧縮比まで階層的に圧縮する階層的圧縮手段と、
該階層的圧縮手段で所定の圧縮比まで圧縮した画像に対
して、線抽出円形フィルタリングを用いたひび割れ候補
部の抽出処理、２値化、芯線化、ベクトル化およびノイ
ズ分離処理を施してひび割れ部を抽出する抽出手段と、
該抽出手段で抽出されたひび割れ部から直線オペレータ
法によりひび割れ幅を算出する概略ひび割れ幅算出手段
と、該概略ひび割れ線抽出手段および概略ひび割れ幅算
出手段で算出したひび割れ位置および幅を最初のガイド
マツプとし、以降は前記階層的圧縮手段で圧縮した順と
逆の順で圧縮比が大きい圧縮画像で算出したひび割れ位
置および幅をガイドマツプとして、該圧縮画像より圧縮
比が１段階小さい画像のひび割れ部に対して段階的に２
値化、ノイズ除去、芯線化、ひび割れ幅の計測を原画像
に達するまで行う詳細ひび割れ抽出針７１１１手段とを
有することを要旨とする。

（作用） 本発明のひび割れ測定システムでは、物体表面の撮像画
像を階層的に圧縮し、この圧縮画像に対して線抽出円形
フィルタリングを用いたひび割れ候補部の抽出処理、２
値化、芯線化、ベクトル化、ノイズ分離処理を施して抽
出したひび割れ部から直線オペレータ法によりひび割れ
幅を概略的に算出し、この概略的ひび割れ位置および幅
を最初のガイドマツプとし、以降は前記階層的圧縮処理
で圧縮した順と逆に圧縮比が大きい圧縮画像で算出した
ひび割れ位置および幅をガイドマツプとして、この圧縮
画像より圧縮比が１段階小さい画像のひび割れ部に対し
て段階的に２値化、ノイズ除去、芯線化、ひび割れ幅の
計測を原画像に達するまで繰り返し行っている。

（実施例） 以下、図面を用いて本発明の詳細な説明する。

第１図は本発明の一実施例に係わるひび割れＡ？＋定シ
ステムの全体構成図である。同図に示すように、本発明
のひび割れ′ＡＰ１定シスナシステムえばコンクリート
等からなる構造物の表面に形成された例えば０．１ｍｍ
幅程度のひび割れから３ＩＩ１ｍ幅程度までの範囲のひ
び割れを画像処理により精度よく測定するものであり、
構造物の表面をカメラで撮影した写真フィルム１の画像
を光電的画像読み取り装置３で読み取り、この読み取っ
た画像を画像処理装置ｔ５で画像解析して、構造物の表
面に形成されているひび割れの幅、長さ、位置等を測定
し、最後にパーソナルコンピュータ等からなる出力装置
７からこれらの各種データを含む特性データ、。

分布、特性図およびひび割れ図等を出力するものである
。前記画像読み取り装置３は写真フィルム１の画像を読
み取るために例えばＣＣＤカメラおよび顕微鏡等を有す
るものである。なお、この実施例においては、構造物の
表面をカメラで撮影した写真フィルム１の画像を画像読
み取り装置３で読み取って、画像処理装置５で画像解析
するようになっているが、画像読み取り装置３でフィル
ム１の画像を読み取る代わりに画像読み取り装置３で直
接構造物の表面を撮像して、この撮像した画像を直接使
用してもよいものである。

画像読み取り装置３による写真フィルム１の読み取りは
、検出目標となるひび割れ幅０．１ｍｍを４分割して０
．１ｍ＋ｓ／４画素の読み取り密度でひび割れを読み取
ることができるフィルム読み取り装置を使用しながら、
フィルム１のコマ全体をシェーディング補正やセンサノ
イズ補正を同時に行い、この読み取った画像情報をコン
ピュータからなる画像処理装置５に逐次送り込み、数値
画像データに変換し、画像処理するようになっている。

画像読み取り装置３でフィルム１から読み取られて画像
処理装置５に供給された画像データは、画像処理装置５
において次に示す概略ひび割れ抽出と計測処理（Ａ）お
よび詳細ひび割れ抽出と計測処理（Ｂ）を順次受けてひ
び割れの抽出および計測が行われるようになっている。

（Ａ）概略ひび割れ抽出と計測処理 （１）画像の圧縮処理と階層構造化 （２）１／３２圧縮画像におけるひび割れ抽出（３）　
１１！略的なひび割れ位置と幅の計測（Ｂ）詳細ひび割
れ抽出と計測処理 第２図は第１図に示すひび割れ測定システムにおけるひ
び割れ抽出計測画像処理の概略的流れを説明図とともに
示す図であるが、次に第２図を参照して説明する。

上述したように、画像読み取り装置３によって写真フィ
ルム１の画像が読み取られると（第２図のステップ１１
０）、この読み取られたオリジナル画像データ９（第２
図）は、圧縮および階層構造化処理を受け（ステップ１
２０）　、１／４→１／８→１／１６→１／３２と階層
的に圧縮される（ステップ１２１，１２５，１２６．１
２７）。

すなわち、オリジナル画像データ９は最初に１／４に縮
小されて以降順次１／２’圧縮されて、１／２’圧縮画
像データ１ｏから１／３２圧縮画像データ１１となる。

なお、この圧縮処理は、線構造を残す「線保存フィルタ
リング」および「最大値選択法（ひび割れ部分はコンク
リート等の部分よりも画像データ値が大きいことによる
）による縮小間引き」を用いて行われる。このような階
層的圧縮を施すことにより、階層上位になるに従って、
すなわち圧縮されるに従って、帯状の領域とみなされる
幅の太いひび割れは除々に幅の狭い線構造に変換され、
また幅の狭いひび割れは上位画像においても線構造の特
徴がそのまま保存される。このように画像を圧縮するこ
とによりひび割れがその幅に無関係に線状特性だけを持
つようになり、線抽出のアルゴリズムを適用することに
よりひび割れのマクロ的な線構造を画像解析す名ことが
できるようになる。

次に、このように１／３２に圧縮された画像に対して後
述するように線構造抽出アルゴリズムを用いて、その特
徴である線構造に着目してひび割れの抽出を行い、この
抽出されたひび割れ画像に対して芯線化、ベクトル化、
ノイズ分離等の処理を行い、概略的なひび割れパターン
を抽出する（ステップ１３０）。なお、線構造抽出アル
ゴリズムの中で行っているひび割れの２値化では、これ
に及ぼす物体の表面の局所的な汚れやじみの悪影響を極
力防止するために圧縮（縮小）画像を更に小ブロックに
分割し、この分割されたブロック単位に２値化閾値を算
出して２値化を行っている。

それから、このように抽出したひび割れパターンに対し
て、更に直接オペレータ法により概略的にひび割れ幅を
算出する（ステップ１４０）。

次に、上述したように１／３２圧縮した画像から抽出し
た概略ひび割れパターンおよび幅に基づいて、圧縮した
順と逆順に段階的に下層の画像内にひび割れ部分を探索
し、これをフィルム読み取り時の原画像まで繰り返し行
う詳細ひび割れ抽出および計測処理を行い、ひび割れの
中心位置およびひび割れ幅の計測精度を向上させる（ス
テップ１５０）。

すなわち、この詳細ひび割れ抽出および計ΔＩＩＩ処理
においては、上層の画像データで計測したひび割れデー
タをガイドマツプとして、下層の画像データ上でひび割
れを探索するという処理を第２図の１／３２に圧縮され
た全体画像１３から１／１６−１／８−１／４−オリジ
ナル画像１５というように段階的に下層画像へとひび割
れ計７１ＩＩＪを行って、ひび割れ計測の精細化を図っ
ている（ステップ１５１〜１５４）。

更に具体的に説明すると、１／３２圧縮された画像で抽
出したマクロ的なひび割れパターンではひび割れの正確
な位置や幅を計測することができないので、概略ひび割
れ幅を参照して下層の画像内のひび割れ部分を探索し、
これをフィルム読み取り原画像まで繰り返すことにより
段階的にひび割れ位置、ひび割れ幅の計７１ｐ１精度を
向上させているのである。

探索範囲は上位の画像で抽出したひび割れパターンを中
心としてその周辺の帯状の範囲である。

すなわち、上位の画像で求められているひび割れパター
ン（線）の両側にひび割れ幅（ひび割れパターンと同時
に算出される）の２〜３倍の帯状の検索領域を設け、そ
の局所的な探索範囲について逐次２値化を行い、ひび割
れ部を区別する。その後、区別されたひび割れ部におい
てひび割れの中心位置を決定し、更にひび割れ幅（２値
化部分の太さ）も同時に計算し、ミクロ的視野の画像へ
と画像処理が進展するにつれてひび割れの中心位置およ
びひび割れ幅の計測精度が向上するのである。

以上のように検索されたひび割れ位置および幅からなる
ひび割れデータは画像処理装置５から出力装置７に供給
され、その磁気ディスク等からなる外部記憶装置に記憶
されるとともに、ひび割れデータの解析が行われ、ひび
割れ図やひび割れ特性図等が作成される。

第３図は上述したひび割れ測定システムの更に詳細な計
７１ｐ１処理を示すフローチャートである。同図に示す
詳細なひび割れ計測処理は、上述したひび割れ写真フィ
ルムの読み取り処理に続く前記概略ひび割れ抽出および
計測処理と詳細ひび割れ抽出および計測処理が以下に示
す更に詳細な処理から構成されている。なお、第３図の
フローにおいて、第２図のフローのステップと同じステ
ップには同じ番号を付した。

（Ａ）概略ひび割れ抽出と計測処理 （１）画像の圧縮処理と階層構造化 （ａ）１／４縮小画像の作成 （ｂ）線保存平滑化フィルタリング （ｃ）１／４縮小画像からの１／８．１／１６．１／３
２への階層的圧縮 （２）１／３２圧縮画像におけるひび割れ抽出（ａ）線
構造抽出円形フィルタリングによる特徴量の算出および
２値化 （Ｃ）芯線化 （ｄ）ひび割れのベクトル化 （ｅ）ノイズ分離 （３）概略的なひび割れ位置と幅の計測（ａ）ひび割れ
計測領域のマニアル指定（ｂ）写真座標から実構造物座
標への変換係数算出 （Ｃ）！略ひび割れ抽出結果の確認 （ｄ）概略ひび割れ幅の算出 （ｅ）　概略抽出したひび割れベクトルと幅の登録 ＣＢ）詳細ひび割れ抽出と計測処理 （１）ひび割れが存在する細分画像の選択（２）ひび割
れ位置の探索と２値化 （３）ノイズ除去 （４）芯線化 （５）ひび割れ幅の計測 （６）ひび割れ計ｉ１？Ｊ結果のスケール変換以下、第
３図に示すフローチャートに従って第４図以降を参照し
ながら、詳細な処理について順次説明する。

まず、ひび割れ写真フィルムの読み取り処理（ステップ
１１０）は、ひびわれ撮影フィルム全面（有効画面５０
ｍｍＸ５０＋ｗ）をフィルム読み取り装置により読み取
る。読み取りは、フィルムを１．２８關Ｘ１．２ｍｍ（
フィルムリーグのセンサ部であるＣＣＤエリアセンサの
１回の読み取り面積、５１２Ｘ４８０画素分に対応）の
微小矩形領域に細分して逐次行い、フィルム１コマ全部
を読み込む。したがって、ひびわれ画像は撮影フィルム
の有効画面とその周辺部の読み取りも含めて第４図に示
すように約２０００個の細分画像により構成されること
になる。

また、画像の読み取りは１／１０縮尺でひびわれ撮影が
行われていることを前提として、０．１龍幅のひびわれ
を４画素に分割（１画素はフィルム上で２．５μ、構造
物上で０．０２５＋ｎ＋ｓとなる）できる読み取り密度
、０．１ｍ＋ｓ／４画素となるように調整している。

一般にレンズを通して画像を結像させるとレンズの中心
とその周辺では橡面照度が異なり、レンズ周辺の画像は
中心部よりも暗くなる（この現象をレンズの周辺減光と
いう）。また、ＣＣＤエリアセンサを構成する受光素子
１つ１つ（全部で５１２Ｘ４８０素子）も微妙に感度が
異なっている。

このため、読み取った画像データはレンズの周辺減光と
ＣＣＤエリアセンサ素子固有の不均一性のため、濃度が
均一なフィルムを読み取ったとしても−様な数値をもつ
画像にはならない。

ひびわれ画像処理におけるフィルム読み取りでは、この
ような画像の不均一性を、細分画像を１回読み取る毎に
補正（シェーディング補正ならびにセンサノイズ補正）
している（ステップ１１１およびステップ１１２）。補
正の方法には、第５図に示すように、あらかじめフィル
ムをセットしない状態でフィルムリーダからデータ（最
も明るい均一画像と考える）を取り込み、このデータで
逐次読み取ったひびわれ細分画像を除算して、読み込み
画像データを正規化する方法を採用している。

すなわち、第５図に示すシェーディングおよびセンサノ
イズの補正は、第５図（ａ）に示すようにフィルム１を
セットして読み取った細分画像データ０（ｉ、ｊ）を第
５図（ｂ）に示すようにフィルム１をセットしないで読
み取った画像データＳ　（ｉ、ｊ）で割り、この商に定
数を掛けて行い、シェーディング補正およびセンサノイ
ズ補正画像データＰ（ｉ、ｊ）を得ている。なお、ｉ−
１〜５１２であり、Ｊ−１〜４８０である。

以上のように画像データを読み取った後、前記概略ひび
割れ抽出および計測処理においてひび割れ撮影フィルム
全面を細分画像として読み取った画像から概略ひび割れ
パターン抽出および計ａ１１処理を行うが、この処理に
おいては、まず画像データの圧縮と階層構造化（ステッ
プ１２０）において１／４縮小画像の作成（ステップ１
２１）を行う。

この１／４縮小画像の作成では、効率的に線保存平滑化
フィルタリング（ステップ１２３）が行なわれるように
、最小検出ひび割れ幅０．１ｍｍが画像データの１画素
の大きさになるように原画像の縮小を行なう。

具体的には、原画像は０．０２５ｍ■／１画素であるか
ら、１／４縮小する。この縮小法は４画素×４画素の１
６画素から平均値を算出し、この値を新たな１画素とす
るものである。

それから、１／４縮小された画像は、第６図（ａ）に示
すように、該縮小画像の各点（ｉ、ｊ）に対して第１〜
第８方向の平均値ＡＶＥ　ｎ　（ｎ　−１〜８）を計算
し、この平均値ＡＶＥｎの中から最大値を検索して点（
ｔ、ｊ）の値とする線保存平滑化フィルタリングを行う
（ステップ１２３）。

ひび割れ部は周辺よりも画像データ値が高いことによっ
ている。これはひび割れ以外の孤立した影等が後の圧縮
行程にノイズとして混入しないようにするために行うも
のであり、ひび割れ等の線状の形を持つものは値が変わ
らないが、孤立点は平滑化されて値が小さくなるように
したものである。

なお、フィルタの長さはひび割れの直線性を考慮して構
造物上で約１　＋ｎ＋ｅ程度となる範囲とした。

次に、上述したように求めた１／４縮小画像を第６図（
ｃ）に示すように１／８．１／１６．１／３２と２のべ
き乗となるように階層的に圧縮する（ステップ１２５〜
１２７）。画像圧縮は、第６図（ｂ）に示すように、２
×２の４画素の中から最大値を代表値として選択する最
大値選択法による間引きにより行い、この処理によって
細いひび割れは細い線のまま残され、また幅の太いひび
割れは除々に細い線構造に変換される。

因に、例えば検出最小ひび割れ幅０．１に対しては最小
フィルム読み取り密度を０．０２５ｗｕｓ／１画素（コ
ンクリート等の被測定物体の面上の対応スケール）に調
整することが考えられる。従って、線保存平滑化フィル
タリングを行うにあたつては画像を０．１ｍｍ／１画素
となるように縮小（単純な４画素×４画素の平均値算出
と間引きによる）し、この画像に対して処理を行ってい
る。

結果として、１画素のサイズが０．０２５ｍｍ（被７１
Ｎ定物体上）の原画像から１画素０．８ｍｍの１／３２
圧縮画像を生成する（第６図（ａ）、（ｂ）参照）。

以上のように１／３２に圧縮された階層最上位画像から
、次にひび割れパターンを抽出する（ステップ１３０）
。この処理においては、第７図に示すように、線構造抽
出円形フィルタリングを用いて画像の各画素における線
構造（ひび割れ）の特徴ｍＳを算出して、画像の平均特
徴量Ｓに基づ克 く２値化閾値に照らして該面接をひび割れ候補部かどう
か判定（２値か）する（ステップ１３２）。

線構造抽出円形フィルタを画像に作用させると、画素が
線構造の上にあるところで大きな特徴ｆｆ１Ｓが算出さ
れる。この計算に必要な円形フィルタのパラメータは独
自の研究による成果により得られた値（ターゲット・ウ
ィンドウ・サイズｗｓ−ｉ、処理半径Ｒ−５）を用いて
いる。

２値化閾値の算出においては、画像全体を第７図（ａ）
に示すように３６の小ブロックに分け、このブロックの
それぞれについて線構造か否かを判定する２値化閾値（
各画素毎に算出される特徴量Ｓを対象プロ”ツク内で平
均した値Ｓを２値化閾値とし、平均値Ｓ以上を線要素候
補点、平均値以下を背景とする）を個別に計算する。

そして、２値化は、各ブロックにおいて２値化基準より
大きい特徴量を有する値を線要素候補点として「１」と
し、それ以外の部分を背景として「０」とすることによ
りひび割れ候補部を抽出して行う。小ブロックに分けて
２値化基準を算出することにより、画像の局所的な汚れ
による２値化基準の変動のため生ずる誤判定を小さく抑
えることができる。

次に、線構造抽出円形フィルタリングにより得られたひ
び割れ候補部についてＨｉ　Ｉｄｉ　ｔｃｈの細線化法
によって芯線化、すなわちひび割れ候補部の中心線を求
める処理を行う（ステップ１３４）。

芯線化を行った後、中心線を構成する点列の画像上の位
置座標を継がりの順に並べ挙げ、ひび割れ部分の位置座
標値列、すなわちひび割れベクトル（第１８図参照）を
得る（ステップ１３６）。

このように求められたひび割れ候補点列からひび割れ以
外の部分を取り除くため、孤立点、孤立領域の除去（小
領域部の除去）、連続性チエツク（短いひび割れ候補点
列の除去）、ヒゲ状ノイズ除去（芯線化の際に生じるノ
イズの除去（第１９図参照））、ループ領域の穴埋め処
理を行う（ステップ１３８）。

なお、ノイズ除去処理等のプログラムで使用しているパ
ラメータには、第２０図に示した値をセットしている。

次に、以上のように１／３２圧縮画像において抽出され
た概略ひび割れパターンに対して、更に直線オペレータ
法により概略ひび割れ幅を算出するが（ステップ１４０
）、この処理においては、まずひび割れ計測領域の指定
（任意の多角形領域）を作業者が行う（ステップ１４１
）。

それから、写真座標から実構造物座標への変換係数、す
なわち２次元射影変換係数（次のステップ１５０におけ
る詳細ひび割れ抽出と計７１１１の段１若でひび割れ計
ｎ１データを画像上の座標系から実構造物上の座標系へ
スケール変換する８要素の係数）を算出する（ステップ
１４３）。なお、この段階で次のステップ１５０で使用
する係数を算出するのは、［抽出ひび割れのチエツク用
の全体画面を表示するとき変換係数も併せて決定すれば
、以後の処理で再度表示する必要が無くなり、作業者の
介在なしに以後の処理を自動的に進められる］と判断し
たからである。射影変換係数はひび割れ写真に写し込ま
れた４点の基準点（物体表面上での座標値が既知である
点）の座標と画像データ上の座標を対応させて連立方程
式を解くことにより算出することができる（第８図参照
）。

次に、概略ひび割れ抽出結果を確認して、抽出漏れひび
割れの追加修正および誤認ひび割れの削除を手動で行う
（ステップ１４５）。そして、このように最終的に作業
者がチエツクし確定した概略ひび割れベク＋ルの各構成
点について直線オペレータ法（第９図参照）によりひび
割れ幅を算出しくステップ１４６）、概略抽出したひび
割れ位置とその幅を登録する（ステップ１４８）。なお
、概略ひび割れ幅とひび割れ位置は次のステップの詳細
ひび割れ抽出と計測において初期値として参照される。

次に、詳細ひび割れ抽出と計測処理（ステップ１５０）
を実施する。これは、まず上述した概略ひび割れ抽出お
よび概略ひび割れ幅計７１ＰＪ処理において１／３２に
圧縮した階層最上位の画像から求めた概略ひび割れベク
トル（ひび割れの中心線位置および幅）をガイドマツプ
として、１段階下層の圧縮画像、すなわち１／１６圧縮
画像にあるひび割れを２１ｉｆｆ化し、中心位置を決定
するとともに幅を計８−１する（第１０図参照）。なお
ひび割れの探索範囲は上位の画像で抽出したひび割れパ
ターンを中心としてその周辺の帯状の範囲である。すな
わち、上位の画像で求められたひび割れパターン（線）
の両側にひび割れ幅（ひび割れパターンと同時に算出さ
れる）の２〜３倍の帯状の検索領域を設け、その局所的
な検索範囲について逐次２値化（大津の２値化法を改良
した局所的繰り返し判別２値化法）を行い、ひび割れ部
を区別する。

その後、区別されたひび割れ部分においてひび割れの中
心線位置を決定し、更にひび割れ幅（２値化部分の太さ
）を計算する。

そして、この処理を１／３２圧縮画像から１／１６．１
／８．１／４圧縮画像へ、更に原画像へと、画像を圧縮
したときとは逆順に最後の原画像に達するまで段階的に
繰り返し行うことにより詳細なひび割れ抽出とｉｔ　ｉ
ｌ＃Ｉを行う。なお、この場合、各段階で計ｉ１？Ｊさ
れたひび割れ位置と幅は次の階層の画像計画においてガ
イドマツプとして用いられ、これによってひび割れ位置
および幅を精度よく計測することができる。

次に、画像処理は処理対象の画像の大きさが小さければ
小さい程、短時間で終了するので、詳細なひび割れ計測
を行うには、できる限り処理単位を小さくすることが重
要である。従って、各階層の画像は第２３図に示すよう
にそれぞれいくつかの小ブロックに分割されて管理され
、上位階層の画像で求められた概略ひび割れベクトルに
基づき１段階下の画像を処理する時には、第１１図に示
すように、゛処理すべき小ブロックの選択、すなわちひ
び割れが存在する細分画像の選択を行う（ステップ１６
１）。この結果、不要な部分の画像処理が省略され、処
理全体を短くすることができる。

また、選ばれた小ブロックの中でもひび割れが存在する
局所的な領域だけを画像処理し、これにより更に効率的
な処理を達成している。

次に、ひび割れ位置の探索と２値化を局所的および逐次
繰り返し２値化法により行う（ステップ１６３）。これ
は上位画像で計測された概略ひび割れベクトルに基づき
選択された小ブロツク中で、更にひび割れ付近の局所的
な小領域だけを選択して２値化し、ひび割れ候補領域を
得る（第１１図参照）。ひび割れ付近の小領域は実際に
は第１２図に示すようにひび割れに沿った楕円形の小領
域である。

ひび割れの２値化に際しては、コンクリート等の物体の
表面の汚れやしみ、影のため、１コマの画像データ（５
０ｃｍＸ　５０ｃｍ〜１００ｃｍＸ　１００印）全体に
対して１つの２値化閾値を決定することができないとい
う問題の他に、大津の判別２値化法の固有の問題、すな
わち２値化対象領域（ひび割れ）と背景（コンクリート
等の面）の面積割合が極端に偏っているとき、適正な２
値化閾値が算出されないという問題が指摘されているの
で、本ひび割れ測定システムにおいては、概略ひび割れ
ベクトルの各構成点を中心とする局所的な楕円形の小領
域に２値化領域を絞り込んで２値化するという局所的２
値化小領域の選択を行うとともに、２値化部分と背景の
面積割合に偏りが生じず適正となるように小領域の大き
さを概略算出したひび割れ幅を参照して決定している（
第１０図参照）。

また、各小領域の２値化を行う時もノイズの影響を軽減
するために、特に幅の狭いひび割れの２値化に対して［
２値化→膨張−ノイズ除去−次回２値化領域決定」とい
うサイクルを繰り返し、ノイズを除きながらひび割れ部
を確定する繰り返し２値化処理を採用している（第１３
図参照）。なお、繰り返しの終了判定法は、前回２値化
領域とその回の２値化領域を比較し、２値化領域に９０
％以上の変化が見られなくなった時とする。

上述したサイクルのうち膨張処理の回数もひび割れ幅に
応じて適正回数が異なってくる。すなわち、太いひび割
れは処理時間が多くなるが膨張回数を多く、細いひび割
れは回数を少なくすることがひび割れ部分と背景の面積
割合に偏りを生じさせないために必要である（第１３図
参照）。また、幅がある程度以上太くなると、上記繰り
返し２値化処理を実行しなくても良好な２値画像が得ら
れることが確認された。

以上のように、上位画像で計Ｊｌされたひび割れ幅を用
いて繰り返し回数および膨張回数を制限することにより
、ひび割れの幅に即した計Δ−１方法で精度よくひび割
れを２値化することができる。また、２値化時に使用す
る各パラメータと上位画像で計測されたひび割れ幅との
対応を第２１図に示す。

次に、２値化されたひび割れ候補領域について、孤立ノ
イズの除去（ステップ１６５）および芯線化（ステップ
１６７）を行う。

まず、ひび割れ候補部の内部に生じた穴あき箇所のうち
面積の小さいものについて第１４図に示すように穴埋め
を行う。これは、ひび割れ幅計測時にひび割れ幅か小さ
く計測されることを防ぐためである。

それから、概略ひび割れベクトルをひび割れ候補部の中
心に移動することにより除々にひび割れの中心線位置を
第１５図に示すように真の中心位置に近づける芯線化処
理を行う。芯線化の際、２値化後にも残る孤立領域（ノ
イズ）の除去を同時に行っている。これは概略ひび割れ
ベクトルの移動先の候補が孤立領域ノイズのため複数個
存在した場合、ひび割れの連結性に着目し、多数決の原
理に基づいてベクトルの移動先を決定し、孤立領域にひ
び割れが移動しないようにする方法である（第１６図参
照）。

この芯線化と孤立ノイズ除去について更に詳細に説明す
ると、まず階層上位の画像で抽出されたひび割れベクト
ルに基づき２値化されたひび割れ候補部に対し、１つの
領域毎に番号付けを行う。

次に、概略ひび割れベクトルの各構成点においてひび割
れ方向に垂直な直線とひび割れ候補領域の境界部が交わ
る点を求める。この交点の中点を新たに概略ひび割れベ
クトルとする（第１５図参照）これによって−段階下位
の画像においてひび割れの中心線位置が求められ、−段
階精度の向上した概略ひび割れベクトルを得ることがで
きる。

概略ひび割れベクトルの移動先の候補が孤立ノイズ等に
より複数個ある場合、ひび割れの連結性に着目し、一連
のひび割れベクトルの構成点の移動先番号を集計し、多
数決によって最も頻度の高い移動先番号を有する領域を
該ひび割れベクトルの移動先と決定する（第１６図参照
）。そして、多数決によ暖決められた領域に移動してい
ないひび割れベクトルの構成点について、再度その番号
を有する領域を探索して中心移動を行い孤立領域に中心
線が移動しないようにする（第１６図参照）次に、ひび
割れ中心位置において、ひび割れ幅を計１ＴＰ１する（
ステップ１６９）。

ひび割れ幅の計測は、第１７図に示すように、芯線化さ
れたひび割れ中心位置を中心としてひび割れ部に内接す
る円を設は内接円の直径を算出すす ることにより行なう。このとき第１．４図に示すように
、ひび割れ候補部の形状によってひび割れ幅を小さく見
積らないように内接円の中心位置をひび割れ方向と垂直
の方向に揺らしながら徐々に円を膨らませ、直径が最大
となる内接円を探索し、その円の直径をひび割れ幅とす
る。

次に、ひび割れ計測データをスケール変換する（ステッ
プ１７１）。

階層の最下位にある原画像を計測し終わった段階で、ひ
び割れ１ｌｌｌＪ定値（位置と幅はこの段階まで画像上
の座標系で表されている）をコンクリート等の物体の面
上の座標系（実寸法）で表すためにスケール変換を行う
。スケール変換は第８図に示した２次元の射影変換によ
り行い、概略ひび割れ抽出の最終段階で求めた射影変換
係数をここで使用し、実寸法に変換する。

以上のようにして、詳−細ひび割れ抽出と計測処理が終
了すると、計測したひび割れデータは画像処理装置５か
ら出力装置７の外部記憶装置（磁気ディスク）に記憶さ
れるとともに、ひび割れデータの解析が行われ、ひび割
れ図やひび割れ特性図等が作成される。ひび割れデータ
の出力書式を第２２図に示す。この表において、ひび割
れ位置データは３次元座標値で表されることになってい
る。

〔発明の効果〕

以上説明したように、本発明によれば、物体表面の撮像
画像を階層的に圧縮し、この圧縮画像に対して線抽出円
形フィルタリングを用いたひび割れ候補部の抽出処理、
２値化、芯線化、ベクトル化、ノイズ分離処理を施して
抽出したひび割れ部から直線オペレータ法によりひび割
れ位置および幅を概略的に算出し、この概略的ひび割れ
位置および幅を最初のガイドマツプとし、以降は前記階
層的圧縮処理で圧縮した順と逆に圧縮比が大きい圧縮画
像で算出したひび割れ位置および幅をガイドマツプとし
て、このガイドマツプとした圧縮画像より圧縮比が１段
階小ざい画像のひび割れ部に対して段階的に２値化、ノ
イズ除去、芯線化、ひび割れ幅の計測を原画像に達する
まで繰り返し行っているので、画像圧縮によりひび割れ
が幅に無関係に線状特性だけを有し、線抽出画像処理ア
ルゴリズムを適用できるとともに、マクロ視野に基づく
ひび割れパターンの抽出により局所的な線状ノイズをひ
び割れと誤認識する危険性を低減することができ、また
物体表面の汚れ、しみ等の局所的ノイズの影響を低減す
ることができ、更に抽出した概略ひび割れパターンを段
階的に階層下位の画像上に展開しながらひび割れの中心
線位置、幅を計、１１するため、ひび割れの連結性を保
ったまま位置精度、ひび割れ幅の計ｎ１精度を向上でき
、また上位の階層で抽出したひび割れパターンをガイド
マツプとして逐次階層下位の画像の解析処理を行うため
、ひび割れのないミクロ画像は処理対象から除去でき、
処理の効率化を図ることができ、また段階的針ｎ１によ
り徐々に計測値を精細化し、精度のよい計測を行うこと
ができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の一実施例に係わるひび割れ測定システ
ムの概略構成図、第２図は第１図に示すひび割れ測定シ
ステムにおけるひび割れ抽出計測画像処理の概略的流れ
を説明図とともに示す図、第３図は第１図のひび割れ測
定システムの更に詳細な計測処理を示すフローチセート
、第４図は画像読み取り装置によるひび割れ写真の読み
取りを示す説明図、第５図はひび割れ写真フィルムの読
み取りにおけるシェーディング補正およびセンサノイズ
補正の方法を示す説明図、第６図（ａ）。 （ｂ）、（Ｃ）はそれぞれ線保存平滑化フィルタリング
の説明図、最大値選択法による間引きの説明図および画
像の階層化と圧縮法の説明図、第７図は線抽出円形フィ
ルタリングにおける２値化基準算出とブロック分けの説
明図、第８図は写真画像座標から実構造物上の座標への
座標変換の説明図、第９図は直線オペレータ法の説明図
、第１０図は詳細ひび割れ抽出の説明図、第１１図は階
層上部で抽出したひび割れデータとこのデータに基づき
選択した下層画像データの関係を示す説明図、第１２図
は概略ひび割れベクトル構成点を利用した局所的繰り返
し逐次判別２値化法の説明図、第１３図はひび割れ部の
繰り返し２値化と膨張の説明図、第１４図は計測位置の
移動と内接円の膨らませ、および穴埋めによるノイズの
影響の除去を示す説明図、第１５図は概略ひび割れベク
トル構成点の移動による詳細ひび割れ芯線化の説明図、
第１６図は多数決に基づく孤立点無視を併用したひび割
れの芯線化の説明図、第１７図はひび割れ幅の定義を示
す説明図、第１８図は細線化とベクトル化の説明図、第
１９図は細線化に伴うひげ状ノイズの発生を示す説明図
、第２０図はひび割れ画像処理に採用した画像処理方法
と主なパラメータを示す図、第２１図は局所的および逐
次繰り返し２値化法における２値化パラメータを示す図
、第２２図はひび割れデータの書式を示す図、第２３図
は段階的ひび割れ計ハ１法の各段階における単位処理画
像の大きさを示す図である。 １・　Φフィルム、 ３・　・画像読み取り装置、 ５・　・画像処理装置、 ７・・・出力装置。

Claims (5)

【特許請求の範囲】
1. （１）物体の表面に発生したひび割れを画像処理して測
   定するひび割れ測定システムであって、物体の表面を撮
   像した画像に線保存平滑化フィルタリングを施しながら
   所定の圧縮比まで階層的に圧縮する階層的圧縮手段と、
   該階層的圧縮手段で所定の圧縮比まで圧縮した画像に対
   して、線抽出円形フィルタリングを用いたひび割れ候補
   部の抽出処理、２値化、芯線化、ベクトル化およびノイ
   ズ分離処理を施してひび割れ部を抽出し位置を算出する
   抽出手段と、該抽出手段で抽出されたひび割れ部から直
   線オペレータ法によりひび割れ幅を算出する概略ひび割
   れ幅算出手段と、該概略ひび割れ抽出手段および概略ひ
   び割れ幅算出手段で算出したひび割れ位置および幅を最
   初のガイドマップとし、以降は前記階層的圧縮手段で圧
   縮した順と逆の順で圧縮比が大きい圧縮画像で算出した
   ひび割れ位置および幅をガイドマップとして、該圧縮画
   像より圧縮比が１段階小さい画像のひび割れ部に対して
   段階的に２値化、ノイズ除去、芯線化、ひび割れ幅の計
   測を原画像に達するまで行う詳細ひび割れ抽出計測手段
   とを有することを特徴とするひび割れ測定システム。
2. （２）前記階層的圧縮手段は、物体の表面を撮像した画
   像を所定の圧縮比まで階層的に圧縮して、太いひび割れ
   を細い線構造に変換し、細いひび割れは細い線構造のま
   ま保存する圧縮手段と、該圧縮手段で圧縮された画像を
   構成する各点に対して線保存平滑化フィルタリングを行
   い、ひび割れ以外のノイズを低減する線保存平滑フィル
   タリング手段とを有することを特徴とする請求項（１）
   記載のひび割れ測定システム。
3. （３）前記詳細ひび割れ抽出計測手段における２値化は
   、概略ひび割れベクトルの各構成点を中心とする局所的
   な楕円形の小領域に２値化領域を絞り込み２値化する局
   所的２値化小領域選択手段と、２値化部分と背景の面積
   割合に偏りが生じないように概算算出したひび割れ幅を
   参照して前記小領域を決定する小領域決定手段と、小領
   域の２値化に際してノイズの影響を低減するように幅の
   狭いひび割れに対して２値化、膨張、ノイズ除去および
   前回２値化領域決定処理を繰り返す繰り返し２値化手段
   と、該繰り返し２値化手段における繰り返し回数および
   膨張回数を制限する回数制限手段とを有することを特徴
   とする請求項（１）記載のひび割れ測定システム。
4. （４）前記詳細ひび割れ抽出計測手段におけるノイズ除
   去および芯線化は、階層上位の画像で抽出されたひび割
   れベクトルに基づき２値化されたひび割れ候補部に対し
   、１つの領域毎に番号付けを行うひび割れ候補領域番号
   付け手段と、概略ひび割れベクトルの各点においてひび
   割れ方向に垂直な直線とひび割れ候補領域の境界部が交
   わる点を求める中心位置探索手段と、一連のひび割れ点
   の移動先番号を集計し、多数決によって最も多くの点が
   移動した領域と同じ番号を有する領域に移動する移動結
   果の多数決判定手段と、多数決により決められた領域に
   移動していないひび割れ点について、再度その番号を有
   する領域を探索して中心移動を行う再移動手段とを有し
   、これにより概略ひび割れベクトルに基づき２値化され
   たひび割れ部分についてひび割れの中心位置を求めると
   ともに、その周囲にノイズとして残された領域と真のひ
   び割れ部分を多数決を基本として識別することを特徴と
   する請求項（１）記載のひび割れ測定システム。
5. （５）前記詳細ひび割れ抽出計測手段におけるひび割れ
   幅の計測は、前記芯線化されたひび割れ中心線位置を中
   心としてひび割れ部に内接する円を設定する内接円設定
   手段と、ひび割れ候補部の形状の影響を除去するように
   前記内接円の中心位置をひび割れ方向と垂直方向に揺ら
   しながら徐々に円を膨らませて直径が最大となる内接円
   を探索する最大内接円探索手段と、ひび割れ内部に島状
   に取り残された抜け部分を前記内接円を求める前に穴埋
   め処理する穴埋め手段とを有することを特徴とする請求
   項（１）記載のひび割れ測定システム。