JPH03160349A - ひび検出装置 - 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】 ［産業上の利用分野］ この発明は、舗装路面や各種材質のスラブまたは板材な
どの被検体表面のひび割れを画像処理とパターン認識の
技術を利用して自動的に検出・判定するひび検出装置に
関するものである。

［従来の技術］ 既設道路や滑走路などの舗装路面の傷み具合を評価する
手法として、数ｋｍに及ぶ検査区間について例えば５０
ｃｍ四方の単位面積ごとに幅１ｍｍ以上のひびの有無を
測定してひび割れ面の数と全測定単位面の数との割合か
らひび割れ率（％）を求め、これを路面改修の目安にす
ることが行なわれている．従来、この各単位面積毎のひ
びの測定は、現場での目視検査または単位面積ごとに写
真ｔｉ影を行なって写真画像から目視判定し、データ出
力としてはスケッチによる方法が主である．一方、鉄鋼
その他の金属製品については渦流深傷法による表面傷の
検出が公知であり、また材料組織が比較的稠密で均一な
ものに対しては超音波深傷法も利用ざれている． ［発明が解決しようとする課題］ まず従来の舗装路面のひび割れ検出では、現場での作業
員による目視観測または写真撮影とその写真画像の目視
検査、そしてスケッチの作成などに膨大な時間を要し、
また検査員によってひび割れの検出判断基準が異なり、
一定基型で効率よく検出することが極めて困難であると
いう問題があった。

また渦流探傷法や超音波深傷法は自動化に適した方怯で
あるが、検査対象物の材質や形状、測定環境のノイズや
ひび内の充填物の有無などの測定条件に制限されること
が多く、用途が限られるという欠点があった。

従ってこの発明で課題とするところは、検査対象物の材
質組織及び測定条件にあまり制限なしに一定判定基準で
効率よく表面のひびを自動検出することのできる多用途
のひび検出装置を堤供することである。

［課題を解決するための千段］ この発明のひび検出装置は、舗装路面や各種材質のスラ
ブまたは板材などの被検体表面のひび割れを画像処理と
パターン認識技術によるひび形状の特徴抽出と一定基準
での判定処理によって自動的に検出・判定するも．ので
ある． すなわち、前述の課題を解決するために、請求項１に記
載の発明に係るひび検出装置では、被検体表面を撮像し
てデジタル濃淡画像の二次元画像情報を得る画像入力手
段と、 得られた二次元画像情報を走査処理して、着目点画素の
周囲の画素の濃度に予め定められた重み付け係数を乗じ
て加算する方向別の複数の加重マトリックス演算子を用
いて各着目点画素につきその周囲の画素との方向別の濃
淡階調差を演算し，前記方向別の演算結果のうちの最大
値を各着目点画素につき保存して前記濃淡画像の輪郭エ
ッジの濃度変化の度合いに相当する一連の多値データを
生成し、この多値データを予め定められた閾値により二
値化することによって前記二次元画像情報を二値化エッ
ジ画像データに変換する画像処理手段と、 前記二値化エッジ画像データをパターン認識処理するこ
とこよりひび形状の特徴抽出及び判定を行なって被検体
表面上のひびを検出する抽出判定手段、 とを備えている． また請求項２に記載の発明に係るひび検出装置では、前
記画像処理手段が、前記方向別の？ＩＡ淡階調差の演算
に先立って、前記二次元画像情報に対し、画像画素の濃
度ヒストグラム上における予め定められた面積比率を与
える濃度閾値を境にバックグラウンド情報に対応する高
輝度側の画素濃度を一律に前記濃度閾値と同じ値に変換
固定する半閾値処理を行なう手段を含んでいる． 更に請求項３に記載の発明に係るひび検出装置では゛、
前記抽出判定手段が、前記二値化エッジ画像データ中の
エッジ画像同士の間隔が予め定められた画素数以下の箇
所について該間隔の画素をエッジ画像と同じ二値レベル
に変換する穴埋め処理手段と、穴埋め処理後のエッジ画
像データを線図形にするための細線化処理手段と、細線
化処理後のエッジ画像データの山ツジ画像の端点同士の
間隔が予め定められた画素数以下の箇所について端点間
の画素をエッジ画像と同じ二値レベルに変換する結合処
理手段と、結合処理して得られたエッジ画像のうちから
予め定められた二次元寸法を超える連続線図形をひび画
像として検出する手段とを含んでいる． ［作　用］ 請求項１に記載のひび検出装置において、画像入力手段
は例えばＣＣＤリニア撮像素子やエリア撮像素子などの
撮像手段と光学系を含み、被検体表面を撮像して縦横（
ｘｙ）格子状の二次元画素配列の例えば８ビット（２５
６階調）のデジタル濃淡画像の二次元画像情報を得るも
のである．この場合、好ましくは撮像領域をフードで覆
って自己の照明系により低い入射角で被検体表面を照明
し、しかも撮像手段による撮像は照明された被検体表面
を法線方向真上からの画像を得るように光学系を配置し
て、外光の影響を避けた状態でひびのエッジの作る濃い
陰を撮像するように工夫するのがよい。

画像処理手段では、得られた二次元画像情報をたとえば
ラスター状に走査処理しつつ、例えば３×３画素の加重
マトリックス演算子によるエッジ検出を行なった後に二
値化データ変換処理を行なう．すなわち、画像人力手段
で得られる二次元画像情報中のひび部分は背景のバック
グラウンド部分より輝度（濃度〉が低いが、これは相対
的に低いということであって単純に二値化処理を行なっ
てもひび画像の検出がうまく行かない。そのためまずひ
びのエッジを検出し、その後これを二値化するという処
理を行なう．このための前記データ変換処理におけるエ
ッジ検出処理は、３×３画素の加重マトリックスの中央
画素を着目点画素として、その周囲の画素の濃度に予め
定められた重み付け係数を乗じて加算した値を着目点デ
ータとする所謂ソーベル（Ｓｏｂｅｌ）オペレータによ
るエッジ強調手法の変形であるが、特にこの発明では、
ＸＹ方向とその中間の左右両斜め方向の４方向Ｃｉ性を
考慮すると８万向）について方向別の複数の加重マトリ
ックス演算子を用いて各着目点画素につきその周囲の画
素との方向別の濃淡階調差を個々に演算し、これら方向
別の演算結果のうちの最大値を各着目点画素のデータと
するものである．このようにして各着目点画素毎に演算
結果のデータを保存して前記濃淡画像の輪郭エッジの濃
度変化の度合いに相当する一連の多値データが生成され
る．次いでこの各多値データを予め定められた閾値によ
り二値化することによって前記二次元画像情報が二値化
エッジ画像データに変換される。

抽出判定手段では、前記画像処理手段で変換された前記
二値化エッジ画像データからひびの部分を抽出するが、
その場合、例えば線分の接続や二次元長さ寸法の閾値処
理などのパターン認識の手法で処理することによりひび
の形状に着目して特徴抽出を行ない、しかる後、画像単
位でノイズとひびの区別（判定）を行なって、例えば所
定値を超える二次元寸法あるいは更に方向性の収束度合
いなどから連続線図形としての画像を被検体表面上のひ
びとして検出する。検出データはひび部分の位置データ
と共にブロッタやディスプレイに出力される． 請求項２に記載の発明（係るひび検出装置においては、
前記画像処理手段が二次元画像情報中のノイズを除去し
て以後の検出精度を向上させるために前記二次元画像情
報に対して半閾値処理を行なう手段を含んでいる．この
場合、前記二次元画像情報の画像画素の濃度ヒストグラ
ム上における予め定められた面積比率を与える濃度閾値
が設定される．これには、画像情報の特徴解析において
図形部分と背景部分とに二値分離するための閾値決定法
として知られているＰ一タイル法が利用できる．即ち、
Ｐ一タイル法では画像情報の全画面の面積Ｓ　（Ｓ）と
予測される図形の面積Ｓ　（Ｆ）とから比率ｐ＝ｓ　（
Ｆ）／Ｓ　（Ｓ）を求めると共に、全画面の画素の濃度
についてのヒストグラムを求め、このヒストグラムにお
いて濃度の低い画素から数えて画素数が全画素数の（ｉ
−ｐ）の比率になる濃度を閾値とするが、この発明では
検出対象図形は比較的細い線図形のひびであり、従って
、Ｐ一タイル法で求めた閾値（例えばＰ＝８０％以上に
なる）よりも始めは或る経験値（例えば２０〜３０％）
だけ低く見積もった値を濃度閾値とし、前記経験値は計
測結果の蓄積で漸次少なくしていけばノイズ除去の精度
を上げることができる． この半閾値処理では、前記方向別の濃淡階調差の演算に
先立って、前記二次元画像情報（対し、前記濃度閾値を
境にバックグラウンド情報に対応する高輝度側の画素濃
度が一律に前記濃度閾値と同じ値に変換固定される．こ
れにより以後のエッジ抽出処理のためのデータ変換処理
での二値化精度が向上する． 請求項３に記載の発明に係るひび検出装置においては、
前記抽出判定手段がひび検出精度と判定精度を向上する
ためのいくつかの手段を含んでいる。即ち、前記画像処
理手段で変換された前記二値化エッジ画像データは先ず
穴埋め手段により処理され、二値化エッジ画像データ中
にエッジ画像同士の間隔が予め定められた画素数以下の
箇所があると、その箇所のエッジ画像同士の間隔の画素
がエッジ画像と同じ二値レベルに変換される。これによ
り近接エッジ画像間が穴埋めされて太い線状画像となり
、次いで穴埋め処理後のエッジ画像データは細線化処理
手段により線幅中心方向に細線化されて線図形に変換さ
れる．さらに細線化処理後のエッジ画像データは、結合
処理手段による処理を受けて、エッジ画像の端点同士の
間隔が予め定められた画素数以下の箇所について端点間
を結ぶ最短距離の線上にある画素がエッジ画像と同じ二
値レベルに変換され、このようにして接近する細線化エ
ッジ画像同士が結合される。得られたエッジ画像のうち
から予め定められた二次元寸法を超える連続線図形が判
定手段によりひび画像として検出される．この場合、短
いものはひび以外の微小傷またはノイズとしてリジェク
トし、また連続線図形の方向成分を解析して方向性の収
束度合いからループ状であると判断されたものはひび以
外の障害物や突起付着物（小石等）と見做してリジェク
トする． この発明の特徴と利点を一層理解するために、鋪装路面
のひび検出装置に適用した実施例について以下に図面と
共に説明する． ［実施例］ 第１図はこの発明の実施例に係る舗装路面のひび検出装
置の構成を示すブロック図で、図示しない台車等に搭載
されたフードｌは路面９の検査領域を外光から覆い、内
部にハロゲンランプ等による照明器２を保持して路面検
査領域を低角度から高輝度で照明するようになっている
．画像入力手段を構成する撮像カメラ３はＣＣＤイメー
ジセンサなとの撮像素子により５１２ｘ５１２画素の８
ビット（２５６階調〉のデジタル濃淡画像の二次元画像
情報を得るものであり、路面検査領域を真上から撮像す
るように前記フード１と固定関係に設けられている．こ
のような構成の撮像部分により路面９の検査領域を撮像
すると、低角度の照明光によってひび以外の路面部分が
高輝度になり、ひび部分がそのエッジの強い陰により強
調され、従って撮像カメラ３から得られるデジタル濃淡
画像では、ひびなどの強い陰の部分Ｃ対応する画素が暗
い低濃度のものとなり５ひび以外のバックグラウンド部
分が高輝度の明るい均一な高濃度のものとなり、両者の
相対濃度差が大きく強調されたものとなる． カメラ３からの入力画像情報を受取る画像処理装置４は
、入力二次元画像情報に対して観測時のノイズを低減す
るための平滑化処理部４１と、平滑化処理後の画像情報
に対して画素の濃度についてのヒストグラムをとり、ヒ
ストグラムの面積に応じて前述Ｐ一タイル法により求め
た閾値Ｋから別に与えられる経験値を減算して濃度閾値
Ｍを決定する濃度閾値決定部４２と、この濃度閾値Ｍを
用いて平滑化処理後の二次元画像情報を濃度変換して半
閾ｔｊｉ処理を行なう半閾値処理郎４３と、半閾値処理
後の二次元画像情報に対して前述の変形ソーベル法Ｃよ
る加正マトリックス演算子を用いたデータ変換処理を行
なうことにより前記濃淡画像の輪郭エッジの濃度変化の
度合いに相当する一連の多値データを生戊するエッジ抽
出処理部４４と、前記多値データを前記濃度閾値決定部
４２で前記Ｐ一タイル法により求めた閾値Ｋに外部から
補正を与えた閾値により二値化してこ値化エッジ画像デ
ータを出力する二値化処理部４５と、周囲の画素から孤
立した画素の二値化情報をバックグラウンドデータに置
き換える孤立点除去処理部４６とを備えている。また、
この画像処理装置４には処理画像データのためのモニタ
装置５が接続されている。

画像処理装置４から出力される二値化エッジ画像データ
は孤立点が除去された二値のエッジデータであり、判定
抽出装置６は、このエッジデータをパターンＢ識処理す
るこｈｅよりひび形状の特徴抽出及び判定を行なって被
検体表面上のひびを検出し、出力装置８へ出力する。こ
の実施例において、判定抽出装置６は例えばマイクロコ
ンピュータによって構成され、その機能要素として、図
示するように、穴埋め処理部６１と、細線化処理部６２
と、微小ノイズ除去処理郎６３）二、線分結合処理部６
４と、短線ノイズ除去処理部６５と、連続線図形判定部
６６とを備えている。

先ず、特徴抽出の処理は穴埋め処理部６１か６短線ノイ
ズ除去処理部６５までの要素によって行なわれる。

前記穴埋め処理部６１は、前記画像処理装置４からの二
値化エッジ画像データ中のエッジ画像同士の間隔が予め
定められた画素数以下の箇所にー）いて該間隔内の画素
をエッジ画像と同じ二値レベルに変換し、前記細線化処
理部６２は、穴埋め処理後のエッジ画像データを一般的
な細線化処理Ｔ法に従って線図形に変換処理する。微小
ノイズ除去処理部６３は、細線化処理後のエッジ画像デ
ータ中の所定画素数以下の線分データおよび孤立データ
をバックグラウンドデ・一タＣ置き換λて除去する．こ
のようにして微小ノイズを除去されたエッジ画像データ
に対して前記結合処理部６４はエッジ画像の端点同士の
間隔が予め定められた画素数以下の箇所について端点間
の画素をエッジ画像と同じ二値１ノベルに変換し、互い
の端点が近接した線図形同士を一連の線分に結合する。

この一連の線分の．うち、設定された二次元寸法以下の
ものが短線ノイズ除去処理部６５でバックグラウンドデ
ータに置き換えられて除去され、画像データのうちのひ
びらしきものだけが残される。

特徴抽出後の画像データ中の各線分についてひびか否か
を判定する連続線図形判定部６６は、短線ノイズ除去処
理部６５から出力されるエッジ画像を個々に判定し、予
め定められた二次元寸法を超えるもの及び線分の方向成
分が偏った収束性をもつものをひび画像として検出する
。

判定抽出装置６には各部の処理画像を表示するモニター
装置７と、連続線図形判定部６６の出力をプリントアウ
トまたはディスプレイ表示する出力装置８が接続されｒ
いる。

第１図に示した構戊のひび検出装置における画像処理装
置４と判定抽出装置６じよるひび検出動作を第２〜９図
と共に以下に説明する。

まずはじめは、画像処理装置４への入力情報は撮像カメ
ラ３により得た５１２Ｘ５１２画素の８ビット（２５６
階調）のデジタル濃淡画像の二次元画像情報であり、照
明器２による低角度照明によって路而９の濃淡・色ムラ
などのバックグラウンドノイズを均一輝度にすることに
より予め低減し、しかもひびのエッジ部分に着目してそ
の陰影を強くだすようじしているので、エッジ部分の検
出の前社路面のひびでない部分Ｃ対してひびの境界部分
が画像情報中で濃度強調されたものとなっている。

このような入力画像を扱う画像処理装置４での画像変換
のアルゴリズムのフローは第２図に示す通りである。

すなわち、入力された５１２Ｘ５１２画素の８ビット（
２５６階調）の二次元デジタル画像情報はなず平滑化処
理部４１で第３図釘示すマトリックス演算子により平滑
化処理され、画素の孤立的輝度変化がスムージングされ
る．入力画像情報は濃度強調されているものの依然とし
てかなりの輝度ムラなどのノイズを含み、従ってこれを
スムージングして観測時のノイズを減らす必要がある．
この平滑化処理のマトリックス演算子は、第３図に示す
ように、３×３のマトリックス構成をもち、中央の着目
点画素に対して周囲の画素の濃度に係数１７８を乗じて
これらを加算した値を着目点の濃度値として取りこみ、
これを全画面の画素について走査しながら演算処理して
画素間の孤立的輝度（濃度〉のばらつきを平滑化する。

濃度閾値決定部４２は、平滑化処理後の画像情報に対し
て画素の濃度についてのヒストグラムをとり、ヒストグ
ラムの面積に応じて前述Ｐ一タイル法により求めた閾値
Ｋから別に与えられる経験値を減算して濃度閾値Ｍを決
定する．人力画像のヒストグラムの一例を第４図に示す
． 前記濃度閾値Ｍは、路面バックグラウンドに相当する輝
度の部分の画素について濃度的に均一化するための半閾
値処理部４３における濃度変換処理に用いられる． 画像処理技術における図形の解析のための二値化閾値の
決定法には、モード法、判別分析法、Ｐ−タイル法、微
分ヒストグラム法などが知られているが、ひび検出の場
合、画像のヒストグラムをとってもモード法や判別分析
法で必要になるヒストグラムの谷が現れないことが多い
ので、ここではヒストグラムの面積に着目し、第５図に
示すように濃度閾１直決定部４２において取り出したヒ
ストグラム（ａ）からＰ一タイル法によって閾値Ｋを求
め、これから外部設定による経験値である２０〜３０％
を減じて濃度閾値Ｍを決定する。この濃度閾値Ｍによる
半閾値処理はひび画像の絶対濃度の範囲限定ということ
ができ、第５図（ｂ）に示すように平滑化入力画像の各
画素についてその濃度データを濃度閾値Ｍと比較し、Ｍ
以上の濃度データは一律に濃度Ｍに変換して、画像の輝
度のばらつきが以後のエッジ抽出に影響するのを防止す
るものである．即ち、路面自体がもつ色ムラなどの性質
とひび自体がもつ性質とでは輝度）濃度）にある程度の
差が存在し、路面に輝度ムラがあってもそれはひび部分
よりも相対的に高輝度である．そこで入力画像情報の画
素の濃度ヒストグラムをとり、例えば５０％より高い濃
度のものは路面に由来するものとして均一濃度に変換し
、これにより５０％以上の濃度の画素・部分Ｃついての
ノイズをなくしてしまうようにする．この５０％という
濃度閾値は、過去の測定データからの経験値に基く前述
補正量を加減することによって修正成すればよい。

このようにして半閾値処理部４３で濃度変換された画像
情報は次いで二値化処理によりひび検出に付されるが、
ひびの部分はその周囲の路面部分より輝度が低いとはい
うものの、これは相対的な輝度変化であり、単純に二値
化処理を行なってもひびの検出は満足な結果を与えない
。そこでここではエッジ抽出処理部４４によってひびの
エッジを一先ず検出してから二値化処理を行なうように
してある。

一般的な画像情報中の図形のエッジを抽出する方法には
、一次または二次微分法、ソーベル法、ロバーツ法、プ
レウイット法、ラブラシアン法などが知られているが、
この装置のエッジ抽出処理部４４によるエッジ抽出では
、第６図に示すような縦横斜めの方向別に異なる４種類
の加重マトリックスを用いて処理を行なう。これは、３
×３画素の加重マトリックスの中央画素を着目点画素と
して、その周囲の画素の濃度に予め定められた重み付け
係数を乗じて加算した値を着目点データとする所謂ソー
ベル（Ｓｏｂｅｌ）オペレータによるエッジ強調手法の
変形であるが、特にこの発明では、ＸＹ方向とその中間
の左右両斜め方向の計４方向（極性を考慮すると８方向
）について方向別の複数の加重マトリックス演算子を用
いて各着目点画素につきその周囲の画素との方向別の濃
淡階調差を個々に演算し、これら方向別の演算結果のう
ちの最大値を各着目点画素のデータとするものである． 第６図において各演算子は絶対値を演算し、演算子（ａ
）は縦方向に反応性を、演算子（ｂ）は横方向の反応性
を、演算子（Ｃ）は右下がり斜め方向の反応性を、演算
子（．ｊ）は左下がり斜め方向の反応性を求めるための
ものである。例えばマトリックスの各要素を、 で表わすとき、演算子（ａ）　によるデータ変換処理を
受けた着目点画素の濃度値は、 Ｘ５＝Ｘ１＋２Ｘ２＋Ｘ３Ｘ７−２ＸａＸ９となる。

このようにしてエッジ抽出処理部４４によるエッジ抽出
では、各着目点画素毎に各演算子による演算を行ない、
各着目点画素につき４種類の演算子による？′Ａ算結果
のうちで絶対値が最大の演算結果のデータをその着目点
画素の変換データとして保存する。かくして前記二次元
画像情報中の濃淡画像の輪郭エッジの濃度変化の度合い
（相当する一連の多値データが位置データと共に生威さ
れ、次いでこの各多値データを二値化処理部４５によっ
て予め定められた閾値により二値化することにより、前
記二次元画像情報がひびの可能性をもつ部分とそうでな
い部分とに区別された二値化エッジ画像データに変換さ
れる．この場合、二値化４３埋部４５での二値化閾値と
しては、濃度閾値決定部４２でのヒストグラムから求め
たＰ一タイルｌ去による閾値Ｋに外部から調整可能な補
正値を与えたものを用いる。

このようにして変換して得た二値化エッジ画像データは
次いで孤立点除去処理部４６により処理されるいこれは
例えば３×３画素のマトリックス演算子を用いた走査処
理により着目点画素の周囲８画素が全てバックグラウン
ドデータであれば着目点画素のデータを同じバックグラ
ウンドデータに変換するという走査演算／Ａ埋であり、
これにより二値化エッジ画像データ中の孤立した画素デ
ータが除去され、ひびの抽出判定がし易くなるようにし
ている。

次に判定抽出装置６におけるひび特徴抽出と判定処理の
アルゴリズムのフローは第７図に示ｔａりである。

ここで、判定抽出装置６に人力される前記二値化エッジ
画像データに含まれるひび情報の性質として考虜しなけ
ればならないのは、ひびの両端は抽出されるが中間部分
は路面の窪みなどの影響でエッジが不明瞭となり、線図
形として中間部が消失したものとなることがあることと
、必ずしもひび部分が連続線図形として抽出できず、断
続的な場合があること、そしてひびを抽出しようとする
結果、ひび以外の小石などの障害物やゴミなどによるノ
イズも線分として抽出してしまうことがあることである
． 判定抽出装置６でのひびの特徴抽出では、近接して延び
るエッジ画像間の間の画素をエッジ画像と同じデータに
して穴埋めし、その後、ひび画像を線図形的に捉らえ、
ゴミ的な微小ノイズを除去し、線図形同士の近接端点間
を結合してつなげ、ひび的な大きさ（長さ）形状でない
ものを除去すスー：南の枳理を行ｔｒう 即ち、穴埋め処理部６１では、先に述べたひび端部は抽
出できても中間部が消失してしまったり断続的な線分と
してしか抽出できなかったりする事態を防ぐための穴埋
め処理を行なうが、ひびの画像の特徴から一般的な閉じ
た図形に対する穴埋め手法は適用できず、そこで第８図
に示すようにＸ方法とＹ方向の各々について例えば６画
素分の直線状画素領域について二次元方向に順次演算処
理し、該領域の両端の画素がエッジ画像データをもって
いて間の画素がデータを欠く場合にこれら間の画素をエ
ッジ画像データに置き換えて埋める処理を行なう。この
穴埋め手法は極めてシンプルであり、ひび画像の穴埋め
に効果的である。穴埋め対象の間隔画素数は前記直線状
画素領域の設定により任意であることは述べるまでもな
い。

このようにして穴埋め処理された二値化エッジ画像デー
タは次いで細線化処理部６２によって一般的な手法に従
って細線化処理を受ける。これはひび画像は一般的には
線図形的性質をもつものでふ　ｒｌ　　　　　ａン．Ｒ
Ｊ−　ナ　ス、ψ−ｈ−Ｆ！　　一　々　４　　ｆ−０
１　　Ｆ刀　ｎｃ　　ｋ　　ｌ　．”ｒ　　／７’１　
　７ｋび形状であるからである。この細線化処理では、
穴埋め処理された各線分の両端点を固定して間の太線部
分を幅方向の両側から細線化処理する。

微小ノイズ除去処理部６３では数画素分以下の線分や孤
立点データを除去し、この処理は通常の画像処理技術と
変わるところがない。

次いで結合処理部６４では画像データの各線分間の端点
同士の間隔距離を求めてこれを設定閾値と比較し、ある
距離以内で隣接する端点同士の間の画素をエッジ画像デ
ータに変換して両線分を接続させる処理を行なう。これ
は、実際には断続図形として抽出され易いひび画像をな
るべく連続線図形として検出するためであり、そのため
にも結合処理に先立って微小ノイズ除去処理部６３によ
ってひび以外のノイズ画像を可能なかぎり除去しておく
のがよい。

短線ノイズ除去処理部６５では、結合処理後の画像デー
タ中からひび画像候補以外の短い寸法の線分画像を除去
するが、これは通常の画像処理技術と同様に線分の占め
る二次元寸法（長さ又は面積）による閾値処理である． 以上のような一連の処理で特徴抽出されたエツジデータ
の各線分画像はひび候補であり、連続線図形判定部６６
ではこれらの各画像単位毎にひび画像か否かの判定を行
なう。

検査対象の路面撮像画像中で抽出されるひび画像は既に
判定部６６に入力されるまでに或る程度の連続線図形と
して抽出されているが、画像データ中に存在するノイズ
は完全には除去されるものではない。従って画像単位が
小さいひびなのかノイズなのかは、着目している画像単
位だけでは依然として判定できず、その周辺の状況から
の判断が必要である。ひび画像とノイズとの区別は、画
像の孤立性および密着性が基準となる．第９図にひび画
像の例を示す。判定部６６での判定処理では、第９図に
おいて画像単位の線分のＸ方向の長さ成分ＬｘとＹ方向
の長さ成分Ｌｙとの和をＡ　（＝Ｌｘ＋ｔ，ｙ）とし、
まずこれを判定基準とする． 判定部６６に予め二つの閾値Ａ．とＡ２　　（但しＡ　
＋　＜Ａ２　）を設定して、Ａ　＜　Ａ　Ｉならノイズ
としてリジエクトし、Ａ　＞　Ａ　＋なら一先ずひびの
候補であると判断して保存する，Ａ＞Ａ２ならばこれは
ひび画像であると判定する，　Ａ　ｒ　＜　Ａ　＜　Ａ
　２の場合は、その画像の方向性に着目して判定を行な
う。即ち、その画像単位のデータをＸＹ二次元平面内で
等角度間隔の例えば８方向にデジタル化して方向別のヒ
ストグラムをとり、任意の隣接する例えば３方向のヒス
トグラム成分の和が全体のどれだけの比率を占めるかを
適当な閾値により判別し、方向成分に一定レベルを超え
る偏りが存在するものを線図形（即ちひび画像）である
と判定する。この方向性に大きな偏りが現われないもの
は図形としてはループ状のものである可能性が大きいの
で、これらは例えば検査対象物表面の穴または小石など
に由来するひび以外のものとしてリジェクトする． 判定部６６では、以上のような判定処理を行なってひび
画像であると判定された画像データについてのみラベル
を付し、ラベル毎にその位置座標値として出力装置８に
出力する。

第１０図に以上に述べた判定抽出装置によるひび画像の
抽出結果の一例を示す． 第１０図（ａ）は画像処理装置４から与えられる二値化
エッジ画像データのモニター画像で、これは第６図の演
算子によるエッジオペレータ処理でエッジ抽出した後に
二値化処理し、孤立点除去処理部４６から出力された画
像である。第１０図（ｂ）は穴埋め処理部６１の出力モ
ニタ一画像であり、第１０図（Ｃ）はそれを細線化処理
部６２で細線化した後のモニター画像である。第１０図
（ｄ）は細線化画像から微小ノイズを除去した後に結合
処理部６４で結合処理した後のモニター画像、第１０図
（ｅ）はさらにそれを短線ノイズ除去部６５で処理した
ノイズ除去後のモニター画像であり、これが判定部６６
へ入力されるひび特徴抽出画像である． ［発明の効果］ 以上に述べたように、この発明によれば、検査対象物の
表面を光学的に撮像して得られた画像情報をひびの検出
に最適化した画像処理装置と特徴抽出・判定装置によっ
て処理するので、対象物の材質組織及び測定条件にあま
り制限なしに一定判定基準で効率よく表面のひびを自勤
検出することができ、鋪装路面や各種材質のスラブまた
は板材などの被検体表面のひび割れを、画像処理とパタ
ーン認識技術によるひび形状の特徴抽出と一定基準での
判定処理によって自動的に検出・判定し、ひびの位置情
報と共にデータ出力することが可能となるものである。

【図面の簡単な説明】

第１図はこの発明を鋪装路面のひび検出に適用した実施
例装置の構成を示すブロック図、第２図は画像処理装置
における画像情報変換処理のアルゴリズムのフローを示
す流れ図、第３図は平滑化処理のオペレータマトリック
スの一例を示す説明図、第４図は人力画像の濃度ヒスト
グラムの一例を示す線図、第５図（ａ）（ｂ）は濃度閾
値決定と半閾値処理を説明するための濃度ヒストグラム
線図と半閾値処理人出力特性線図、第６図（ａ）〜（ｄ
）はエッジ抽出処理のための方向別加重マトリックス演
算子の一例を示す説明図、第７図は判定抽出装置におけ
るひび抽出・判定のアルゴリズムのフローを示す流れ図
、第８図は穴埋め処理の対象画素領域を示す説明図、第
９図はひび画像の例を示す説明図、第１０図（ａ）〜（
ｅ）は判定抽出装置によるひび画像の抽出処理のモニタ
・一画像例を示す説明図である。 （主要部分の符号の説明） １：フート、２：照明器、３二撮像カメラ、４　画像処
理装置、５ニモニター装置、６：判定抽出装置、７：モ
ニター装置、８：出力装置、９：被検査路面、４１：平
滑化処理部、４２：濃度閾値決定部、４３：半閾値処理
部、４４　：．．Ｔツジ抽出処理部、４５：二値化処理
部、４６．孤立点除去処理部、６ｌ：穴埋め処理部、６
２：細線化処理部、６３：徴小ノイズ除去処理部、６４
：結合処理部、６５：短線ノイズ除去処理部、６６：連
続線図形判定部。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １、被検体表面を撮像してデジタル濃淡画像の二次元画
   像情報を得る画像入力手段と、 得られた二次元画像情報を走査処理して、着目点画素の
   周囲の画素の濃度に予め定められた重み付け係数を乗じ
   て加算する方向別の複数の加重マトリックス演算子を用
   いて各着目点画素につきその周囲の画素との方向別の濃
   淡階調差を演算し、前記方向別の演算結果のうちの最大
   値を各着目点画素につき保存して前記濃淡画像の輪郭エ
   ッジの濃度変化の度合いに相当する一連の多値データを
   生成し、この多値データを予め定められた閾値により二
   値化することによって前記二次元画像情報を二値化エッ
   ジ画像データに変換する画像処理手段と、 前記二値化エッジ画像データをパターン認識処理するこ
   とによりひび形状の特徴抽出及び判定を行なって被検体
   表面上のひびを検出する抽出判定手段、 とを備えたことを特徴とするひび検出装置。 ２、前記画像処理手段が、前記方向別の濃淡階調差の演
   算に先立って、前記二次元画像情報に対し、画像画素の
   濃度ヒストグラム上における予め定められた面積比率を
   与える濃度閾値を境にバックグラウンド情報に対応する
   高輝度側の画素濃度を一律に前記濃度閾値と同じ値に変
   換固定する半閾値処理を行なう手段を含む請求項１に記
   載のひび検出装置。 ３、前記抽出判定手段が、前記二値化エッジ画像データ
   中のエッジ画像同士の間隔が予め定められた画素数以下
   の箇所について該間隔の画素をエッジ画像と同じ二値レ
   ベルに変換する穴埋め処理手段と、穴埋め処理後のエッ
   ジ画像データを線図形にするための細線化処理手段と、
   細線化処理後のエッジ画像データのエッジ画像の端点同
   士の間隔が予め定められた画素数以下の箇所について端
   点間の画素をエッジ画像と同じ二値レベルに変換する結
   合処理手段と、結合処理して得られたエッジ画像のうち
   から予め定められた二次元寸法を超える連続線図形をひ
   び画像として検出する手段とを含む請求項１に記載のひ
   び検出装置。