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この項目の情報は公開日時点(2001年1月12日)のものです。
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図面 (6)

課題

鉄塔等の鋼材外部表面の劣化度を色の特徴量を用いて自動検出・判定する際に、屋外の様々な撮影条件により変動する色の特徴量を簡便に補正でき、劣化度診断を常に安定して精度良く行なえるようにする。

解決手段

デジタルビデオカメラ1等により鉄塔等の構造物を構成する鋼材の外部表面と鋼材の劣化度に対応する既知カラーサンプル3とを同時に撮像し、検出されたカラーサンプルの色の特徴量(明度彩度色相)とカラーサンプルの基準値とから撮影条件により変動する色の特徴量の変動分を求め、検出された鋼材の色の特徴量を判定するしきい値を前記変動分で補正して鋼材の劣化レベルを判定する。

概要

背景

鉄塔等においては、溶融亜鉛めっきあるいは亜鉛溶射処理された鋼材の外部表面は、長期間使用すると、地域周辺の環境、オゾンや雨水などの天候条件、あるいは経年劣化などにより、亜鉛侵食され、鋼材地肌露出に伴い腐食が進行する。現在、鋼材の劣化状態および腐食状態は、人間が定期的に検査し、腐食の進行度目視検査により行っているが、人手による検査では、検査担当者によって評価結果にばらつきが生じ、定量的な判断が困難となっており、調査後の補修時期予測補修工程などの計画管理が困難であった。また、これらの検査に要する労力も相当なものとなっている。

このような問題を解消すべく、本出願人は、鉄塔等の部材外部表面の腐食状態を自動的に検出することができ、また外部表面の錆色の特徴を利用して腐食部の劣化レベル腐食度を確実に判定することのできる鋼材の劣化・腐食検出判定方法および検出システム装置を開発し、既に出願している(特願平9−300707号)。

概要

鉄塔等の鋼材外部表面の劣化度を色の特徴量を用いて自動検出・判定する際に、屋外の様々な撮影条件により変動する色の特徴量を簡便に補正でき、劣化度診断を常に安定して精度良く行なえるようにする。

デジタルビデオカメラ1等により鉄塔等の構造物を構成する鋼材の外部表面と鋼材の劣化度に対応する既知カラーサンプル3とを同時に撮像し、検出されたカラーサンプルの色の特徴量(明度彩度色相)とカラーサンプルの基準値とから撮影条件により変動する色の特徴量の変動分を求め、検出された鋼材の色の特徴量を判定するしきい値を前記変動分で補正して鋼材の劣化レベルを判定する。

目的

本発明は、前述のような問題点を解消すべくなされたもので、その目的は、鉄塔等の鋼材外部表面の劣化度を色の特徴量を用いて自動検出・判定する際に、屋外の様々な撮影条件により変動する色の特徴量を簡便に補正することができ、劣化度診断を常に安定して精度良く行なうことのできる鋼材の劣化・腐食検出判定方法を提供することにある。

効果

実績

技術文献被引用数
4件
牽制数
9件

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請求項1

撮像手段により構造物を構成する鋼材の外部表面と鋼材の劣化度に対応する既知カラーサンプルとを同時に撮像し、検出されたカラーサンプルの色の特徴量から撮影条件により変動する色の特徴量の変動分を求め、検出された鋼材の色の特徴量を判定するしきい値を前記変動分で補正して鋼材の劣化レベルを判定することを特徴とする鋼材の劣化腐食判定方法

請求項2

請求項1に記載の方法において、色の特徴量に色の明度彩度色相の3つを用いることを特徴とする鋼材の劣化・腐食検出判定方法

請求項3

請求項1または請求項2に記載の方法において、カラーサンプルはマグネットシート等を介して鋼材外部表面に着脱自在に貼付することを特徴とする鋼材の劣化・腐食検出判定方法。

技術分野

0001

本発明は、鉄塔等の大型構造物を構成する部材外部表面の劣化状態腐食状態を検出し判定するための鋼材劣化腐食検出判定方法に関するものである。

背景技術

0002

鉄塔等においては、溶融亜鉛めっきあるいは亜鉛溶射処理された鋼材の外部表面は、長期間使用すると、地域周辺の環境、オゾンや雨水などの天候条件、あるいは経年劣化などにより、亜鉛侵食され、鋼材地肌露出に伴い腐食が進行する。現在、鋼材の劣化状態および腐食状態は、人間が定期的に検査し、腐食の進行度目視検査により行っているが、人手による検査では、検査担当者によって評価結果にばらつきが生じ、定量的な判断が困難となっており、調査後の補修時期予測補修工程などの計画管理が困難であった。また、これらの検査に要する労力も相当なものとなっている。

0003

このような問題を解消すべく、本出願人は、鉄塔等の部材外部表面の腐食状態を自動的に検出することができ、また外部表面の錆色の特徴を利用して腐食部の劣化レベル腐食度を確実に判定することのできる鋼材の劣化・腐食検出判定方法および検出システム装置を開発し、既に出願している(特願平9−300707号)。

発明が解決しようとする課題

0004

前述の劣化・腐食検出判定方法において、亜鉛めっきされた鋼材表面腐食状況画像処理劣化診断する場合、数段階に区分した劣化度基準サンプル(実際に劣化・腐食した鋼材片、劣化レベルI〜IV等)を用いて劣化診断を行なうことになる。しかし、屋外診断対象となる部材を撮影しようとすると、撮影条件の変動によって、判定する部材の色の特徴量(明度彩度色相)が変化するため、鋼材の劣化レベルを正確に判定することができない問題がある。そのため、劣化度基準サンプルに基づいて設定した判定のためのしきい値を撮影条件に合わせて変動させる必要があるが、従来においては、簡便な補正方法がなかった。

0005

本発明は、前述のような問題点を解消すべくなされたもので、その目的は、鉄塔等の鋼材外部表面の劣化度を色の特徴量を用いて自動検出・判定する際に、屋外の様々な撮影条件により変動する色の特徴量を簡便に補正することができ、劣化度診断を常に安定して精度良く行なうことのできる鋼材の劣化・腐食検出判定方法を提供することにある。

課題を解決するための手段

0006

本発明の鋼材の劣化・腐食判定方法は、撮像手段(デジタルビデオカメラデジタルカメラフォトCDなど)により構造物を構成する鋼材の外部表面と鋼材の劣化度に対応する既知カラーサンプルとを同時に撮像し、検出されたカラーサンプルの色の特徴量から撮影条件により変動する色の特徴量の変動分を求め、検出された鋼材の色の特徴量を判定するしきい値を前記変動分で補正して鋼材の劣化レベルを判定することを特徴とする(請求項1)。

0007

色の特徴量には色の明度・彩度・色相の3つを用い(請求項2)、鋼材およびカラーサンプルの特徴を検出し、腐食状態の検出・劣化レベルの判定を行なう。腐食状態の検出・劣化レベルの判定は、例えば、明度・彩度・色相の画像をブロックもしくは画素に分割して各ブロックの代表値最頻値等)を求め、この代表値としきい値とを比較して各ブロックもしくは画素の劣化の状態を鋼材外部表面の全体にわたって調べ劣化度を判定する。

0008

カラーサンプルはマグネットシート等を介して鋼材外部表面に着脱自在に貼付する(請求項3)。カラーサンプルは、数段階の劣化レベル(I〜IV等)に対応する色見本もしくはカラー写真等から構成する。

0009

以上のような構成において、実際に劣化・腐食した鋼材片からなる劣化度基準サンプルの色の特徴量(明度L0 ・彩度C0 ・色相H0 )を求め、これに近似のカラーサンプルを選定し、この色の特徴量(明度Ls ・彩度Cs ・色相Hs )を基準値とし、劣化度基準サンプルを用いて劣化度判定のためのしきい値(明度Lth・彩度Cth・色相Hth)を設定しておく。鋼材の劣化診断を行なう前に、鋼材と同時に撮影されたカラーサンプルの色の特徴量(明度Ls ' ・彩度Cs ' ・色相Hs ' )を求め、カラーサンプルの前記基準値と比較して変動分(ΔL・ΔC・ΔH)を算出し、この変動分を用いて前記しきい値を補正し、補正されたしきい値(明度Lth’・彩度Cth’・色相Hth’)により鋼材の劣化レベルを判定する。屋外の様々な撮影条件に対して、色の特徴量の変動分を劣化レベル判定のしきい値の補正に反映できるため、常に安定して精度良く劣化診断を行なうことができる。また、マグネットシート等を介して着脱自在に貼付けられるカラーサンプルを使用するため、判定のためのしきい値の補正を簡便に安価に行なうことができる。

発明を実施するための最良の形態

0010

以下、本発明を図示する実施形態に基づいて説明する。この実施形態は、鉄塔を構成する鋼材の外部表面の腐食状態を検出し、劣化レベルを判定する場合に適用した例である。図1は本発明の方法および実施するための装置を示したものである。図2は撮影条件によって変動する検出値を示したものである。図3は画像処理における原画像解析画像の例を示したものである。図4は彩度・色相・明度のヒストグラムの1例を示したものである。図5は腐食判定マップ例を示したものである。

0011

図1に示すように、本発明においては、デジタルビデオカメラやデジタルカメラ等(赤外線カメラ宇宙衛星に使用されている特殊カメラ等を含む)のカメラ1により、鉄塔の亜鉛めっきされた鋼材2の外部表面と、鋼材表面に貼付したカラーサンプル3とを同時に撮影し、撮影された映像信号画像処理ボード映像入出力機能画像処理機能)5aが内蔵されたコンピュータ5に入力し、このコンピュータ5において、後述するような画像処理を行なうと共に、後述するようにカラーサンプル3の検出信号に基づいて劣化度判定のためのしきい値を補正して、腐食箇所の検出、劣化レベル(腐食度)の判定を行なう。

0012

カラーサンプル3は、劣化レベルI〜IV等に対応する色見本あるいはカラー写真等からなり、マグネットシート4等の表面に取付けて鋼材2の外部表面に着脱自在とし、作業者被写体位置に順次取付けながらカメラ1で撮影を行なう。カメラ1で捉えた映像は、例えば、コンピュータ5およびカラーモニター6に出力し、カラーモニター6に映像を表示すると共に、コンピュータ5で腐食箇所を検出・判定し、腐食箇所が検出された映像のみをビデオテープレコーダー7に自動的に収録する。また、最終的に得られた腐食箇所およびその判定結果はビデオテープ光磁気ディスク等に鋼材番号順に保存され、表示・プリントアウトされる。なお、カメラ1で捉えた映像を全てビデオテープレコーダー7に収録しておき、その後この映像を再生してコンピュータ5で腐食個所の検出・判定を行なうようにしても良い。

0013

鋼材2の画像処理および劣化度判定の1例を以下に示す。
(a)検査対象物のみの抽出:カメラ1で得られた原画像から明度画像(後述)を求め、この明度画像に対して雑音除去処理エッジ抽出を行い、二値化する。例えば、雑音除去には、メディアンフィルタを、エッジ抽出には、ラプラシアンフィルタを用いる。この二値画像に対してHough変換を行い、直線を検出する。Hough変換は、画像解析・認識において点の集合から直線の方程式を求める方法であり、二値画像のデータの濃度の低い点の集合から近似直線を求め、これを部材の外形線とする。この直線に囲まれている領域を検査対象部材とする。

0014

(b)被測定物(鋼材)および取得画像の特徴
・鋼材は溶融亜鉛めっき、または亜鉛溶射が施されている…無彩色(灰色)
腐食領域初期…赤色(赤錆)、中期黒色(但し、周囲は赤色)、末期…穴(但し、周囲は黒色でその外側が赤色)

0015

(c)有彩色としての赤錆領域の抽出:有彩色としての赤錆領域を抽出するために、明度(輝度)L …(色の明暗度合)、彩度C …(色の鮮やかさの度合)、色相H …(赤〜オレンジ〜緑〜青)を利用する。カメラから出力される信号は通常の伝送系でのアナログ処理により、YuvもしくはRGB信号へ変換される。変換された信号をデジタル化し、直交変換(RGB→Lab、もしくはYuv→RGB→Lab)により、Labカラーに変換する。なお、このLabカラーによる方法の他、Yuv等の伝送信号により直接評価することもできる。RGB信号は公知の式を用いてLabモデルに変換され、さらにa・bから彩度Cおよび色相Hが得られる。この変換により得られる明度・彩度・色相をそれぞれL* ・C* ・H* とする。

0016

(d) 具体的な検出判定手法例:図3に示すように、カメラで撮像した原画像のRGBの3つの画像から前述の変換によって明度L* ・彩度C* ・色相H* の画像を得る。このような画像に対して、ノイズの影響を受けにくい腐食領域の判定を行うため、 L* ,a* ,b* の画像をm×nのブロックに分割する(画素単位でもよい)。 各ブロック内の画素の値の最頻値を求めるために、L* ,a* ,b* それぞれにおける各ブロック内のヒストグラムを作成し(図4参照)、ヒストグラムの頻度が最大となる値を最頻値L* p ,a* p ,b* p とする。 この最頻値L* p ,a* p ,b* p を用いてL* ,C* ,H* の腐食判定マップを作成する(図5参照)。この腐食判定マップ例では、最頻値の最小値最大値の間を16等分して濃淡表示している。

0017

(e)評価パラメータによる劣化度評価例:図4は、鉄塔の山形鋼から切り出した腐食試験片定性的な検討結果であり、腐食試験片で解析を行った結果、劣化レベルに応じて色の特徴に差がでていることがわかった。図4において、劣化レベルIは、亜鉛層が残存しているため、カラーの原画像では灰色であり、劣化レベルIVは、殆どが赤錆状態で下部が鉄地侵食のため黒錆状態となっている。従って、劣化レベルIVは、劣化レベルIと比較して、彩度C* の大きい画素が増大し、色相H* では色を示す範囲(90 °近傍) の画素が増大し、明度L* は低くなる傾向がある。なお、鉄塔の山形鋼の場合、谷側よりも山側の方が劣化が進行する傾向があり、また幅方向では先端の刃側が劣化する傾向が大きい。

0018

(f)劣化度判定例:図5は、図4の腐食試験片の劣化レベル判定を行った例であり、劣化レベルI、劣化レベルIVにおける腐食判定マップを示す。この図5において、(イ)は赤錆を対象とする彩度C* の腐食判定マップ、(ロ)は黒錆を対象とする明度L* の腐食判定マップである。ここで、彩度C* の腐食判定マップでは、腐食領域は薄茶〜濃茶色(有彩色)をしているため、明るく表示される。明度L* の腐食判定マップでは、灰色(無彩色) でも茶色(有彩色)でも明るく表示される。図5(a) の劣化レベルIにおいては、全体が亜鉛層の灰色で下端の一部に腐食が認められる程度であるため、(イ)の彩度C* では全体が黒く、一部の赤錆部分が白く表示され、(ロ)の明度L* では黒錆がないため全体がほぼ白く表示されている。図5(b) の劣化レベルIVにおいては、全体が赤錆状態で下部が黒錆状態であるため、(イ)の彩度C* では赤錆部分が白く広範囲に表示され、下部の黒錆部分は黒く表示され、(ロ)の明度L* では下部の黒錆部分が黒く表示されている。従って、図5の彩度C* と明度L* の腐食判定マップにより、赤錆および黒錆の有無、即ち劣化レベルを判定できる。また、色相の腐食判定マップにおいては、赤錆部分には、0°〜90°の範囲の色相H *を有する画素が存在するため、0°〜90°の範囲の画素数がしきい値H* thを越えるブロックを赤錆部分とすることができる。さらに、赤錆領域および黒錆領域の面積を求め、これらの大きさから、あるいは赤錆部分と黒錆部分の面積割合から、劣化レベルを判定することもできる。

0019

(g)劣化レベルの判定:腐食試験片等の結果から各劣化レベルI〜IVについての劣化基準度(彩度C* ・明度L* ・色相H* のしきい値)を予め設定しておき、実際の鋼材を撮影した検出結果から得られた腐食判定マップの各ブロックにおける彩度C* ・明度L* ・色相H* の値(各ブロックの最頻値等)と前記しきい値とを比較することで、劣化レベルを判定する。

0020

以上のような劣化レベルの判定方法においては、屋外の様々な撮影条件により、検出した鋼材の色の特徴量(彩度C* ・明度L* ・色相H* )が変化するため、本発明ではカラーサンプルを用い、次のような手順で判定のためのしきい値を補正し、正確な判定を行なう。

0021

(1) 実際に劣化・腐食した鋼材片からなる劣化度基準サンプル(劣化レベルI〜IV)の色の特徴量である明度L0 ・彩度C0 ・色相H0 を予め求めておき、これに近似するカラーサンプル3を選定し、その明度Ls ・彩度Cs ・色相Hs も同一条件で求めておく。この明度Ls ・彩度Cs ・色相Hs を基準値とする。

0022

(2)劣化度基準サンプルの明度L0 ・彩度C0 ・色相H0 を用いて劣化度判定のための明度・彩度・色相のしきい値(最頻値等)Lth・Cth・Hth(劣化度I〜IV)を設定し、これらをコンピュータ5に入力しておく。

0023

(3)カラーサンプル3を鋼材2に貼付し、鋼材2と共にカメラ1で撮影する。得られた鋼材2・カラーサンプル3の映像信号をコンピュータ5に入力する。(4) コンピュータ5で鋼材2の映像信号を前述したように画像処理すると同時に、カラーサンプル3の明度Ls ' ・彩度Cs ' ・色相Hs ' (劣化度I〜IV)を求め、基準値Ls ・Cs ・Hs と比較して変動分ΔL・ΔC・ΔHを算出し、この変動分を用いて劣化度判定のためのしきい値Lth・Cth・Hth(劣化度I〜IV)を補正する。

0024

(5)補正されたしきい値Lth’・Cth’・Hth’(劣化度I〜IV)を用いて前述した(g) の劣化レベルの判定を行なう。即ち、腐食判定マップの各ブロックにおける彩度C* ・明度L* ・色相H* の値(各ブロックの最頻値等)と補正されたしきい値Lth’・Cth’・Hth’とを比較して劣化レベルの判定を行なう。図2に示すように、撮影条件(カメラの絞り)により色の特徴量(図示例では明度)が変動するが、カラーサンプルの変動量を用いてしきい値を補正することで劣化レベルを正確に判定することができる。

0025

なお、以上は鉄塔の構成部材の腐食検出・判定について説明したが、これに限らず、その他の構造物の腐食検出・判定にも本発明を適用できることはいうまでもない。また、Labカラーでの結果を他の色表現手法(例えばLuvカラー等)に置き換えて腐食検出・判定を行うこともできる。

発明の効果

0026

本発明は以上のような構成からなるので、次のような効果を奏する。
(1)鉄塔等の鋼材外部表面の劣化度を色の特徴量を用いて自動検出・判定するに際し、屋外の様々な撮影条件によって変動する色の特徴量の変動分を劣化レベル判定のしきい値の補正に反映できるため、常に安定して精度良く劣化診断を行なうことができる。

0027

(2)マグネットシートを介して着脱自在に貼付けられるカラーサンプルを使用するため、判定のためのしきい値の補正を簡便に安価に行なうことができる。

図面の簡単な説明

0028

図1本発明の劣化・腐食検出判定方法の1例を示したものであり、(a) は鉄塔の概略正面図、(b) はカラーサンプルの正面図、(c) は処理システムの構成図である。
図2撮影条件(カメラの絞り)で変動する試験片およびカラーサンプルの明度を示すグラフである。
図3画像処理の概略手順であり、原画像と各解析画像を示す図である。
図4本発明の各劣化レベルにおけるサンプル画像、彩度・色相・明度ヒストグラム例を示す図である。
図5図4の画像における腐食判定マップ例を示す図である。

--

0029

1…カメラ
2…鋼材
3…カラーサンプル
4…マグネットシート
5…コンピューター
5a…画像処理ボード
6…カラーモニター
7…ビデオテープレコーダー

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