JP2011039690A - 画像処理方法、画像処理装置及びひび割れ検知システム - Google Patents

Abstract

【課題】電磁波を用いて撮像された透視画像から被撮像体に生じたひび割れを高い精度で検知することを課題とする。
【解決手段】電磁波を用いて撮像された構造物の透視画像の各画素にそれぞれ対応し、ニューロン間の相互作用を対称とする２次元のニューロン配列を備え、各ニューロンにおいて、エッジ度算出部１３ａにより対応画素のエッジ度を算出し、画素連結度算出部１３ｂにより周辺画素に対する対応画素の連結度を算出し、エネルギー値算出部１３ｃによりエッジ度と連結度とに基づいてニューロンのエネルギー値を算出し、エネルギー値更新部１３ｄにより既存のエネルギー値を更新して、更新後のエネルギー値が、同一列における他ニューロンのエネルギー値以上の場合には、ニューロン値を１に更新し、他ニューロンのエネルギー値未満の場合には、０に更新する。
【選択図】図３

Description

本発明は、電磁波を用いて構造物を診断する技術に関する。更に詳しくは、建物やトンネル等のコンクリート構造物の表層が被覆にて隠匿されている場合であっても、その表層に生じたひび割れの有無を検知する技術に関する。

現在、戦後の高度成長期に建設された老朽化した高速道路や近年の施工不良マンション等のコンクリート構造物に対する不安が社会問題化している。コンクリート構造物の耐久性を検査する際の最重要項目の一つに、コンクリート表面のひび割れ検査を挙げることができる。ひび割れは、一般的には、地震等によって構造物に応力が加わることによりコンクリートが破断して生じるものであるが、コンクリート表面にひび割れが発生した場合、そのひび割れた箇所から雨水等が侵入し、コンクリート内部の鉄筋に到達すると腐食が始まり、鉄筋の強度が落ちて構造物の耐久性を低下させる。このような構造物の耐久性低下を未然に防止するには、コンクリート表面のひび割れを早期に発見し、補修や補強を適宜実施することが必要である。

そして、補修を要するひび割れの程度を判断する際には、コンクリート表面に現れたひび割れの「幅」を指標とする場合が多い。鉄筋への到達と直接的に関わる「深さ」も重要な指標ではあるが、ひび割れ幅から深さをある程度予測できるため、表面のひび割れ幅を用いて補修実施の要否を判断することが一般的となっている。なお、構造物の耐久性に関する許容ひび割れ幅については、地理的な位置によって地質性・環境性が異なるため、各国の提案基準によって若干のバラツキがある。大凡ではあるが、乾燥空気中であれば幅０．３〜０．４ｍｍ、湿空中であればそれ以下の値を許容ひび割れ幅と規定しているものが多い。また、幅が０．２ｍｍ以上に到達したひび割れについては、充填材や被覆による補修、或いは鋼製アンカー等による補強の実施対象としている（非特許文献１参照）。

さて、現在のひび割れ診断は目視による検査が主流であるが、実際の構造物の壁には塗装や壁紙装飾、或いは補修材等によって被覆されている場合が多く、常に目視検査が可能とは限らない。そこで、従来技術の一つにＸ線を使用する検査方法もあるが、測定構造物を挟んで送受信センサを対向配置して透視像を得るため、マンション等のような大型の測定構造物の場合には裏側に回り込むことが困難であり、更にはＸ線による人体への影響等の安全面に関する問題も誘発する。また、ひび割れ発生の要因はコンクリートの材料・施工・環境・構造・外力等またはその組み合わせの条件によって多岐に渡るため、ひび割れが生じる箇所や時間を予測したり制御することは不可能に近い。従って、ひび割れ点検作業は構造物の広範囲に渡って行うことが望ましいものの、超音波のように探触子を当てて探る方法では作業時間が掛かり、実施上の課題を抱えている。以上のように、既存技術によっては、被覆されたコンクリート表面のひび割れを迅速に検査することは困難であった。

これに対し、特許文献１及び特許文献２によれば、コンクリート表面のひび割れを迅速に検索するために、ミリ波を媒体としてイメージングする技術が開示されている。ミリ波とは、通常、周波数が３０〜３００ＧＨｚ、波長が１〜１０ｍｍの電磁波であり、壁紙や塗装等の被覆を透過し易く、且つコンクリート内部には入り難いため、被覆されている場合であってもコンクリート表面のみを検査することができる。コンクリート表面に対して斜め方向にミリ波を照射すると、反射波は、ひび割れが無い平坦な部分では一方向に集中し、ひび割れが有る部分ではひび割れているエッジにて四方八方に散乱する。ゆえに、反射強度の違いによってひび割れ部分を検知することが可能となる。

特開２００７−１２１２１４号公報 特開２００７−１２１２３０号公報

「コンクリートのひび割れ調査、補修・補強指針」、社団法人日本コンクリート工学協会編著、2003年、p274-279 中野馨編、「ニューロコンピュータの基礎」、コロナ社、1990年、p127-134。

上記特許文献に開示された技術によれば、現場作業者が画面に映し出された透視像を見て、ひび割れの有無を判断するようになっている。しかしながら、波長が数ミリメートルのミリ波によって得られた透視像のひび割れ幅はサブミリメートルであるため、映し出された透視像はピンボケし、ひび割れの他にコンクリート表層付近の骨材・細骨材・気泡等のノイズも映っており、ミリ波透視像内におけるひび割れの視認性が悪く、現場作業者の見落としの危険性があるという問題がある。更に、人間が画面を見てひび割れの有無を判断するため、大規模な範囲の検査では時間が掛かり、迅速に実施することが困難であるという問題もある。

また、可視光線，赤外線，紫外線のカメラを用いた場合であっても、コンクリート表面のみを撮像することができるが、やはりひび割れの視認性が悪く、現場作業者がひび割れを見落とすことが危惧されるという問題がある。

本発明は、上記課題を鑑みてなされたものであり、電磁波を用いて撮像された透視画像から被撮像体に生じたひび割れを高い精度で検知することを課題とする。

請求項１に記載の本発明は、コンピュータにより、電磁波を用いて撮像された被撮像体の透視画像の各画素にそれぞれ対応し、ニューロン間の相互作用を対称とする２次元のニューロン配列を備え、各ニューロンにおいて、対応画素が前記被撮像体に生じたひび割れを撮像した領域に該当するか否かを識別する識別情報を第１記憶手段に記憶しておく第１ステップと、当該ニューロンのエネルギー値を第２記憶手段に記憶しておく第２ステップと、前記対応画素から規定値の範囲内に存在する複数の周辺画素の輝度値と、前記対応画素の輝度値との輝度変化量に基づいて、前記対応画素のエッジ度を算出する第３ステップと、前記対応画素から規定値の範囲内に存在し、識別情報がひび割れを撮像した領域に該当することを示した周辺ニューロンに対応する周辺画素の位置と、前記対応画素の位置との間のユークリッド距離に基づいて、前記周辺画素に対する前記対応画素の連結度を算出する第４ステップと、前記エッジ度と前記連結度とに基づいて、当該ニューロンのエネルギー値を算出する第５ステップと、算出された当該エネルギー値を用いて、前記第２記憶手段に記憶されているエネルギー値を更新する第６ステップと、更新後のエネルギー値が、同一列における他ニューロンのエネルギー値以上の場合には、前記第１記憶手段の識別情報をひび割れを撮像した領域に該当することを示すように更新し、前記他ニューロンのエネルギー値未満の場合には、ひび割れを撮像した領域に該当しないことを示すように更新する第７ステップと、前記第３ステップから前記第７ステップまでを所定の上限回数まで繰り返し、更新後の識別情報を出力する第８ステップと、を有することを特徴とする。

請求項２に記載の本発明は、電磁波を用いて撮像された被撮像体の透視画像の各画素にそれぞれ対応し、ニューロン間の相互作用を対称とする２次元のニューロン配列を備え、各ニューロンは、対応画素が前記被撮像体に生じたひび割れを撮像した領域に該当するか否かを識別する識別情報を記憶しておく第１記憶手段と、当該ニューロンのエネルギー値を記憶しておく第２記憶手段と、前記対応画素から規定値の範囲内に存在する複数の周辺画素の輝度値と、前記対応画素の輝度値との輝度変化量に基づいて、前記対応画素のエッジ度を算出するエッジ度算出手段と、前記対応画素から規定値の範囲内に存在し、識別情報がひび割れを撮像した領域に該当することを示した周辺ニューロンに対応する周辺画素の位置と、前記対応画素の位置との間のユークリッド距離に基づいて、前記周辺画素に対する前記対応画素の連結度を算出する画素連結度算出手段と、前記エッジ度と前記連結度とに基づいて、当該ニューロンのエネルギー値を算出するエネルギー値算出手段と、算出された当該エネルギー値を用いて、前記第２記憶手段に記憶されているエネルギー値を更新するエネルギー値更新手段と、更新後のエネルギー値が、同一列における他ニューロンのエネルギー値以上の場合には、前記第１記憶手段の識別情報をひび割れを撮像した領域に該当することを示すように更新し、前記他ニューロンのエネルギー値未満の場合には、ひび割れを撮像した領域に該当しないことを示すように更新する識別情報更新手段と、更新後の識別情報を出力する識別情報出力手段と、を有し、前記エッジ度算出手段と、前記画素連結度算出手段と、前記エネルギー値算出手段と、前記エネルギー値更新手段と、前記識別情報更新手段との各機能を、所定の上限回数まで繰り返すことを特徴とする。

請求項３に記載の本発明は、ミリ波を被撮像体に照射する照射装置と、前記被撮像体で反射した反射波及び／又は散乱波を検波する検波装置と、検波された検波情報と位置情報に基づいて前記被撮像体の透視画像を形成する撮像装置と、請求項２に記載の画像処理装置と、を有することを特徴とする。

請求項４に記載の本発明は、可視光線、赤外線、紫外線のいずれかを用いて被撮像体を撮像する撮像装置と、請求項２に記載の画像処理装置と、を有することを特徴とする。

本発明によれば、電磁波を用いて撮像された透視画像から被撮像体に生じたひび割れを高い精度で検知することができる。

ひび割れ検知システムを構成する画像処理装置の機能ブロックを示す図である。 ニューロンにおける信号の流れを示す図である。 ニューロンの機能ブロックを示す図である。 透視画像におけるひび割れのニューラルネット表現を示す図である。 ひび割れ検知アルゴリズムのフローを示す図である。 エッジ関数及び画素連結関数の作用を説明する図である。 透視画像内に映るひび割れ幅の測定実験を説明する図である。 エッジ関数のパラメータＭとひび割れ幅の関係を示す図である。 第１のひび割れ検知システムの全体構成を示す図である。 第２のひび割れ検知システムの全体構成を示す図である。 ひび割れの撮像例を示す図である。 画像処理結果例を示す図である。

以下、一実施の形態におけるひび割れ検知システム、及びひび割れ検知システムに用いる画像処理装置について説明する。

図１は、ひび割れ検知システムを構成する画像処理装置の機能ブロックを示す図である。この画像処理装置１は、電磁波を用いて撮像された透視画像から被撮像体の表面にひび割れが含まれているか否かを識別可能に表示するものであって、入力部１１と、記憶部１２と、処理部１３と、表示部１４とを備えている。

入力部１１は、ミリ波、可視光線、赤外線、紫外線等の電磁波を用いて撮影されたコンクリート等の構造物の透視画像を入力する機能を有している。また、記憶部１２は、入力部１１で入力された透視画像を一時的に記憶しておく機能を有している。

処理部１３は、記憶部１２に記憶されている透視画像を読み出して、その透視画像に撮像されている構造物の表面にひび割れが含まれているか否かを識別する機能を有している。具体的には、図２に示すように、透視画像を画素毎に分解し、各画素にそれぞれ対応するよう２次元のニューロン配列を生成し、全てのニューロン間の相互作用を対称として、ニューラルネットワークによる画像処理を行う。各ニューロンは、対応する画素がひび割れを撮像した領域に該当するか否かを識別するニューロン値（識別情報に相当）と、自身のニューロンに対するエネルギー値とをそれぞれ記憶しておき、対応画素や周辺画素の輝度値を入力すると共に、他ニューロンとの間でニューロン値及びエネルギー値を交換し、後述する一定の処理を実施した後に、自身のニューロン値（１：ひび割れ候補に該当、０：ひび割れ候補に非該当）を出力する。

ここで、本実施の形態では、上記一定の処理において、ニューラルネットワークにおけるエネルギー関数を利用し、更に、ニューロン間の相互作用を対称、すなわち神経回路網の結合（シナプス荷重）を対称とすることを特徴としている。また、画像の輝度変化量やニューロン値を上記エネルギー関数の計算に反映させることも特徴としている。神経回路網の結合を対称とすることにより、ニューラルネットワークの演算処理を繰り返す毎にエネルギー関数が増大又は減少して平行点に達するので（非特許文献２参照）、構造物に生じたひび割れを高い精度で識別して検知することが可能となる。

表示部１４は、各ニューロンから出力されたニューロン値が１である画素のみを色付けした画像や、０，１からなる２値のニューロン値を各ニューロンの位置に対応付けた画像を表示する機能を有している。なお、表示部１４で表示される画像は、ひび割れに該当する箇所を特徴付けるように処理を施した画像であればどのようなものであってもよい。

なお、このような画像処理装置１は、ＣＰＵ等の演算処理装置やメモリ等の記憶装置を備えたコンピュータにより構成可能なものであり、各部の処理はプログラムによって実行される。このプログラムは記憶装置に記憶されており、記録媒体に記録することも、ネットワークを通して提供することも可能である。

続いて、処理部１３で生成された各ニューロンの機能について説明する。図３は、各ニューロンの機能ブロックを示す図である。各ニューロンは、エッジ度算出部１３ａと、画素連結度算出部１３ｂと、エネルギー値算出部１３ｃと、エネルギー値更新部１３ｄと、ニューロン値更新部１３ｅと、ニューロン値出力部１３ｆと、ニューロン値記憶部１３ｇと、エネルギー値記憶部１３ｈとを備えている。

ニューロン値記憶部１３ｇは、各ニューロンに対応している対応画素が、構造物に生じたひび割れを撮像した領域に該当するか否かを識別するニューロン値を記憶しておく機能を有している。エネルギー値記憶部１３ｈは、各ニューロンのエネルギー値を記憶しておく機能を有している。

エッジ度算出部１３ａは、対応画素から一定範囲（規定値の範囲内）に存在する複数の周辺画素の輝度値と、対応画素の輝度値との輝度変化量に基づいて、対応画素のエッジ度を算出する機能を有している。

画素連結度算出部１３ｂは、対応画素から一定範囲（規定値の範囲内）に存在し、ニューロン値がひび割れを撮像した領域に該当することを示した周辺ニューロンに対応する周辺画素の位置と、対応画素の位置との間のユークリッド距離に基づいて、周辺画素に対する対応画素の連結度を算出する機能を有している。

エネルギー値算出部１３ｃは、エッジ度算出部１３ａで算出されたエッジ度と、画素連結度算出部１３ｂで算出された連結度とに基づいて、そのニューロンのエネルギー値を算出する機能を有している。

エネルギー値更新部１３ｄは、エネルギー値算出部１３ｃで算出されたエネルギー値を用いて、エネルギー値記憶部１３ｈに記憶されているエネルギー値を更新する機能を有している。

ニューロン値更新部１３ｅは、エネルギー値更新部１３ｄで更新された更新後のエネルギー値が、同一列（例えば、ｘ軸）における他ニューロンのエネルギー値以上の場合には、ニューロン値記憶部１３ｇのニューロン値を１に更新し、その同一列における他ニューロンのエネルギー値未満の場合には、そのニューロン値を０に更新する機能を有している。

なお、同一列においてエネルギーの最大値が全く同じとなるニューロンが複数存在した場合、ニューロンの特性上それらのニューロン値が全て同時に１になる場合が確率的に存在する。その場合、後述のすべてのニューロン値配列がひび割れ画素の候補を意味する１となることから、ひび割れを一意に特定できないことになる。そのようなケース発生した場合、エネルギーが最大値を取り得るニューロンのどれかひとつをランダムに選んでニューロン値を１とし、他のニューロンには０の値を与えることにより、同一列において同時に複数のニューロン値が１となることを回避する。

ニューロン値出力部１３ｆは、ニューロン値更新部１３ｅで更新された更新後のニューロン値を出力する機能を有している。

次に、処理部１３の画像処理手順について説明する。まず、処理部１３は、得られた透視画像の画素位置に対応付けた２次元のニューロン値配列Ｖ_ｘｙを生成する。このニューロン値配列Ｖ_ｘｙとは、各ニューロンにおけるニューロン値記憶部１３ｇの２次元配列であって、図４に示すように、ひび割れ画素の候補を意味する１と、非ひび割れ画素の候補を意味する０とで構成されている。次に、ニューロン値配列Ｖ_ｘｙに対応するようエネルギー値配列Ｕ_ｘｙを生成し、図５に示された以下の手順に従って、ニューロン値配列Ｖ_ｘｙ（ｔ）の各ニューロン値及びエネルギー値配列Ｕ_ｘｙ（ｔ）の各エネルギー値を更新する。なお、ｔは繰り返し回数を意味している。

まず、処理部１３が、エネルギー値配列Ｕ_ｘｙ（０）を乱数値で初期化する（Ｓ１）。次に、処理部１３が、以下の式（１）及び式（２）の判別式を用いて、ニューロン値配列Ｖ_ｘｙ（１）の初期状態を決める（Ｓ２）。

続いて、エッジ度算出部１３ａが、式（３）のエッジ関数を用いてエッジ度を計算すると共に、画素連結度算出部１３ｂが、式（４）の画素連結関数を用いて画素の連結度（画素連結の滑らかさを数値化）を計算する（Ｓ３）。

なお、Ｉ_ｘｙは、画素（ｘ，ｙ）の輝度値であり、‖（ｘ，ｙ）−（ａ，ｂ）‖は、画素（ｘ，ｙ）の位置と画素（ａ，ｂ）の位置との間のユークリッド距離である。また、Ｂは、画素連結を考慮するひび割れの長さを決める定数である。

式（３）では、ｙ値を固定してｘ値を変化させてエッジ度を計算することにより、左右の画素に対する各画素のエッジ度を計算している。また、式（４）では、ｗｈｅｒｅ Ｖ_ａｂ＝１を条件、即ち、ひび割れに該当するニューロンのみを連結度計算の対象とし、ｘ値を固定してｙ値を変化させて連結度を計算することにより、上下の画素に対する各画素の連結度を計算している。

すなわち、式（３）及び式（４）は、主に、縦方向（ｙ方向）に生じたひび割れに対するエッジ度及び連結度を計算するのに適しているが、横方向（ｘ方向）や斜め方向に生じたひび割れについても応用することは無論可能である。

その後、エネルギー値算出部１３ｃが、式（５）のエネルギー関数（線形連結関数）を用いてエネルギー値ΔＵ_ｘｙを計算し、エネルギー値更新部１３ｄが、式（６）の加算式を用いてエネルギー値配列Ｕ_ｘｙ（ｔ）を更新する（Ｓ４）。なお、αとβは、それぞれエッジ度と連結度がひび割れ検知に寄与する程度を決める定数である。

そして、ニューロン値更新部１３ｅが、Ｓ２で用いた判別式を用いて、ニューロン値配列Ｖ_ｘｙ（ｔ）を更新する（Ｓ５）。なお、ニューロン値が１となるのは式（１）のｉｆの条件式を満たす場合であって、この条件式によれば、ｙ値が同じである同一列内の複数のエネルギー値のうち最もエネルギー値が高いニューロンのみのニューロン値を１としている。一方、同一列における他ニューロンのニューロン値は０となる。これにより、ひび割れた位置を同一列内で１つの画素に特定することが可能となり、高い精度でひび割れを検知することができる。

なお、同一列においてエネルギーの最大値が全く同じとなるニューロンが複数存在した場合、ニューロンの特性上それらのニューロン値が全て同時に１になる場合が確率的に存在する。その場合、前述のすべてのニューロン値配列がひび割れ画素の候補を意味する１となることから、ひび割れを一意に特定できないことになる。そのようなケース発生した場合、エネルギーが最大値を取り得るニューロンのどれかひとつをランダムに選んでニューロン値を１とし、他のニューロンには０の値を与えることにより、同一列において同時に複数のニューロン値が１となることを回避する。

その後、処理部１３が、繰り返し回数ｔを１つ加算し（Ｓ６）、加算後の繰り返し回数ｔと本アルゴリズムの繰り返しの上限回数Ｔとを比較する（Ｓ７）。

Ｓ７での比較の結果、ｔ≦Ｔの場合には、ΔＵ＞Ｋ（収束を判断する際に用いるエネルギー値の閾値）を満たす画素数が一定値Ｎ以上であるか否かを判定する（Ｓ８）。

Ｓ８での比較の結果、ΔＵ＞Ｋを満たす画素数が一定値Ｎ以上の場合には、ニューロン値配列Ｖ_ｘｙが１である画素をひび割れと最終判定して処理を終了し（Ｓ９）、ΔＵ＞Ｋを満たす画素数が一定値Ｎ未満の場合には、Ｓ３に戻る。

一方、Ｓ７での比較の結果、ｔ＞Ｔの場合には、透視画像中にひび割れは無いと最終判定して処理を終了する（Ｓ１０）。

次に、式（５）で定義されるニューロンのエネルギー値ΔＵ_ｘｙを決定するエッジ関数ｐ（ｘ，ｙ）及び画素連結関数ｑ（ｘ，ｙ）の作用を図６に示す。式（３）で定義されるエッジ関数ｐ（ｘ，ｙ）は、画像においてひび割れの探査方向となるｘ方向のエッジ度を算出し、その値が大きいほど、画素（ｘ，ｙ）がひび割れ候補である可能性が高い。一方、式（４）で定義される画素連結関数ｑ（ｘ，ｙ）は、ひび割れ画素候補の連結の滑らかさを算出し、その値が小さいほど、画素（ｘ，ｙ）がひび割れ候補である可能性が高い。従って、式（５）で与えられるエネルギー値ΔＵ_ｘｙが大きいほど、画素（ｘ，ｙ）がひび割れ候補である可能性が高いことになる。

そして、エッジ関数ｐ（ｘ，ｙ）を効果的に機能させるには、式（３）におけるＭの値を予め実験によって最適値を求めておくことが重要である。その実験方法を以下に説明する。図７に示すように、電磁波の送信器及び受信器（検波器）をひび割れに対して直交走査すると、得られる反射特性は吸収の谷となって現れる。コンクリートの誘電率に近いアルミナの板を用いてひび割れを模擬した０．０６ｍｍ幅のスリットを作成し、７６．５ＧＨｚ帯のミリ波を照射し、検波器をアルミナ板の表面から１０ｍｍの距離において走査すると、０．０６ｍｍのスリットは幅７ｍｍの反射波の吸収の谷となって観測されることが分かる。

この吸収の谷の幅は、照射する電磁波の周波数と、検波器から観測面までの距離と、ひび割れの幅という３つの要素によって決定されるものである。一般に、電磁波の周波数が低くなると波長が長くなって吸収谷の幅が広くなり、検波器から観測面までの距離が長くなると電磁波が拡散して吸収谷の幅が広くなり、ひび割れの幅が広くなると構造が大きくなって吸収谷の幅が広くなるという特性がある。式（３）におけるＭの最適値とは、画像中に現れるひび割れの吸収谷の幅と等しい画素数である。以下、この値がＭの最適値となる理由を説明する。

図８（ａ）のように、幅が異なるＡ，Ｂ，Ｃという３つの吸収谷があり、それぞれ、気泡，ひび割れ，骨材の反射パターンを模擬的に表しているものとする。このデータに対して、Ｍ＝３，Ｍ＝１５，Ｍ＝５０という設定値によってエッジ関数の処理を施した結果が、それぞれ図８（ｂ）（ｃ）（ｄ）である。Ｍ＝３のときはＡにおいてエッジ関数が最も大きい値となり、Ｍ＝１５のときはＢにおいてエッジ関数が最も大きい値となり、Ｍ＝５０のときはＣにおいてエッジ関数が最も大きい値となっている。ゆえに、図８（ａ）に対しては、Ｍ＝１５とすれば、ひび割れに対してエッジ関数が最大値を返すように働かせることができる。なお、Ｍ以外の幅を持つ吸収谷を完全に排除するようなエッジ関数は避けるべきであることを付言しておく。その理由は、ひび割れの幅にはバラツキがあり、気泡より狭く、骨材より広い吸収谷を形成する箇所が存在するケースがあるからである。

続いて、本実施の形態における第１のひび割れ検知システムについて説明する。図９は、第１のひび割れ検知システムの全体構成を示す図である。このひび割れ検知システム１００ａは、ミリ波発生器２と、１次元検波器アレイ３と、フィルタ回路４と、ＡＤ変換器５と、距離センサ６と、警報器７とを有するスキャナ筐体５０と、画像処理装置１の機能を備えた制御器８とを備えている。また、このようなスキャナ筐体５０は、片手で操作できる数十センチ四方程度の大きさであって、測定対象物２００の表面に対して一定の間隔を保持した状態で走査可能となるよう、底面に車輪５１が具備されている。

まず、ホーンアンテナ等が取り付けられたミリ波発生器２が、スキャナ筐体底面の開口部からターゲット面（コンクリート等の測定対象物２００）に対して電磁波を拡散照射する（Ｓ１００）。なお、このようなミリ波発生器２としては、３０〜３００ＧＨｚ帯の電磁波を発生するＧＵＮＮ発振器を一例に用いることができる。

次に、ターゲット面に対して受信アンテナを取り付けた１次元検波器アレイ３が、そのターゲット面で反射した反射波や散乱波を検知し、検知した反射波強度をダイオードの整流作用によって電圧値に変換する（Ｓ１０１）。なお、このような１次元検波器アレイ３としては、例えば、電磁波を受信するための平面スロットアンテナ等に、電磁波の反射強度を検知するためのショットキーダイオード等を接続したものを複数個用意し、一列に並べたものを用いることができる。

その後、フィルタ回路４が、１次元検波器アレイ３から出力された検知信号からノイズ成分を除去し、ＡＤ変換器５が、除去後の検知信号から反射波強度を数値化して制御器８に伝送する（Ｓ１０２）。

一方、スキャナ筐体５０が走査されるに従って、距離センサ６が、車輪５１の回転数からスキャナ筐体５０の移動距離を検知し、制御器８に移動距離を伝送する（Ｓ１０３）。

制御器８は、距離センサ６からの移動距離を受信すると共に、１次元検波器アレイで検知した反射波強度値を受信し、その移動距離に合わせて反射波強度値を次々と描画することでターゲット面内部の２次元透視画像を生成し（撮像装置に相当）、図１や図３を用いて説明した画像処理装置の機能により、生成された透視画像からひび割れを識別する（Ｓ１０４）。このような制御器８には、例えばパーソナルコンピュータ等を利用することができる。なお、制御器８は、処理後の画像を画面に表示するが、特にひび割れがあると識別した場合には、警報器７に警報信号を出力して、赤色点滅や警告音を出力させることも可能である。

次に、第２のひび割れ検知システムについて説明する。図１０は、第２のひび割れ検知システムの全体構成を示す図である。このひび割れ検知システム１００ｂは、可視光線，赤外線，紫外線のいずれかを用いて測定対象物２００を撮像するカメラ９と、画像処理装置１の機能を備えた制御器８とを備えている。このカメラ９にて画像が撮像されると、各画素の輝度信号と画素位置信号が制御器８に伝送される。その後、制御器８により、撮像された透視画像からひび割れが識別されて処理後の画像が画面に表示される。

最後に、本実施の形態におけるひび割れ検知システムを用いてコンクリートのひび割れを撮像した結果について具体的に説明する。図１１（ａ）に示すコンクリートの表面には、幅０．２ｍｍのひび割れが発生している。このコンクリート表面に厚さ７ｍｍのセラミックタイルを被せた状態で撮像したミリ波透視画像が図１１（ｂ）である。しかしながら、このミリ波透視画像には骨材等のノイズが含まれているため、視認によりひび割れの有無を判断することは困難である。

ここで、図１１（ｂ）のＡＡ’上の画素輝度値をプロットすると図１１（ｃ）のようになり、ひび割れの谷と骨材の谷が混在しており、結果として画像中のひび割れの視認性が悪いことが分かる。このミリ波透視画像に対して、上述した画像処理を施すと図１２に示すような結果を得ることができる。検出されたひび割れの形状は図１１（ｂ）のひび割れの形状と一致しており、図５を用いて説明したアルゴリズムが正しく動作していることを示している。なお、この入力画像のサイズは２５０×２００画素であり、パラメータ値はそれぞれα＝２０００．０，β＝１．０，Ｍ＝２０，Ｂ＝２０，Ｔ＝３０とし、ｔ＝８のときにアルゴリズムは収束した。このアルゴリズムによって検知されるひび割れは図４においてｙ方向に生じているものであるが、入力画像を回転させて処理を行えば、全方向に生じたひび割れ検知に対応することが可能である。

本実施の形態によれば、ミリ波、可視光線、赤外線、紫外線のいずれかの電磁波を用いて撮像された構造物の透視画像の各画素にそれぞれ対応し、ニューロン間の相互作用を対称とする２次元のニューロン配列を備え、各ニューロンにおいて、エッジ度算出部１３ａにより対応画素のエッジ度を算出し、画素連結度算出部１３ｂにより周辺画素に対する対応画素の連結度を算出し、エネルギー値算出部１３ｃによりエッジ度と連結度とに基づいてニューロンのエネルギー値を算出し、エネルギー値更新部１３ｄにより既存のエネルギー値を更新して、更新後のエネルギー値が、同一列における他ニューロンのエネルギー値以上の場合には、ニューロン値を１に更新し、他ニューロンのエネルギー値未満の場合には、０に更新するので、視認性の悪いミリ波像，可視光線像，赤外線像，又は紫外線像から構造物表層に隠匿されたひび割れを検知することが可能となり、現場作業者がひび割れを見落とす危険性の低減と、作業効率の向上を実現することができる。

１…画像処理装置
１１…入力部
１２…記憶部
１３…処理部
１３ａ…エッジ度算出部（エッジ度算出手段）
１３ｂ…画素連結度算出部（画素連結度算出手段）
１３ｃ…エネルギー値算出部（エネルギー値算出手段）
１３ｄ…エネルギー値更新部（エネルギー値更新手段）
１３ｅ…ニューロン値更新部（識別情報更新手段）
１３ｆ…ニューロン値出力部（識別情報出力手段）
１３ｇ…ニューロン値記憶部（第１記憶手段）
１３ｈ…エネルギー値記憶部（第２記憶手段）
１４…表示部
２…ミリ波発生器（照射装置）
３…１次元検波器アレイ（検波装置）
４…フィルタ回路
５…ＡＤ変換器
６…距離センサ
７…警報器
８…制御器
９…カメラ（撮像装置）
５０…スキャナ筐体
５１…車輪
１００ａ…第１のひび割れ検知システム
１００ｂ…第２のひび割れ検知システム
２００…測定対象物
Ｓ１〜Ｓ１０、Ｓ１００〜Ｓ１０４…ステップ

Claims (4)

1. コンピュータにより、
   電磁波を用いて撮像された被撮像体の透視画像の各画素にそれぞれ対応し、ニューロン間の相互作用を対称とする２次元のニューロン配列を備え、
   各ニューロンにおいて、
   対応画素が前記被撮像体に生じたひび割れを撮像した領域に該当するか否かを識別する識別情報を第１記憶手段に記憶しておく第１ステップと、
   当該ニューロンのエネルギー値を第２記憶手段に記憶しておく第２ステップと、
   前記対応画素から規定値の範囲内に存在する複数の周辺画素の輝度値と、前記対応画素の輝度値との輝度変化量に基づいて、前記対応画素のエッジ度を算出する第３ステップと、
   前記対応画素から規定値の範囲内に存在し、識別情報がひび割れを撮像した領域に該当することを示した周辺ニューロンに対応する周辺画素の位置と、前記対応画素の位置との間のユークリッド距離に基づいて、前記周辺画素に対する前記対応画素の連結度を算出する第４ステップと、
   前記エッジ度と前記連結度とに基づいて、当該ニューロンのエネルギー値を算出する第５ステップと、
   算出された当該エネルギー値を用いて、前記第２記憶手段に記憶されているエネルギー値を更新する第６ステップと、
   更新後のエネルギー値が、同一列における他ニューロンのエネルギー値以上の場合には、前記第１記憶手段の識別情報をひび割れを撮像した領域に該当することを示すように更新し、前記他ニューロンのエネルギー値未満の場合には、ひび割れを撮像した領域に該当しないことを示すように更新する第７ステップと、
   前記第３ステップから前記第７ステップまでを所定の上限回数まで繰り返し、更新後の識別情報を出力する第８ステップと、
   を有することを特徴とする画像処理方法。
2. 電磁波を用いて撮像された被撮像体の透視画像の各画素にそれぞれ対応し、ニューロン間の相互作用を対称とする２次元のニューロン配列を備え、
   各ニューロンは、
   対応画素が前記被撮像体に生じたひび割れを撮像した領域に該当するか否かを識別する識別情報を記憶しておく第１記憶手段と、
   当該ニューロンのエネルギー値を記憶しておく第２記憶手段と、
   前記対応画素から規定値の範囲内に存在する複数の周辺画素の輝度値と、前記対応画素の輝度値との輝度変化量に基づいて、前記対応画素のエッジ度を算出するエッジ度算出手段と、
   前記対応画素から規定値の範囲内に存在し、識別情報がひび割れを撮像した領域に該当することを示した周辺ニューロンに対応する周辺画素の位置と、前記対応画素の位置との間のユークリッド距離に基づいて、前記周辺画素に対する前記対応画素の連結度を算出する画素連結度算出手段と、
   前記エッジ度と前記連結度とに基づいて、当該ニューロンのエネルギー値を算出するエネルギー値算出手段と、
   算出された当該エネルギー値を用いて、前記第２記憶手段に記憶されているエネルギー値を更新するエネルギー値更新手段と、
   更新後のエネルギー値が、同一列における他ニューロンのエネルギー値以上の場合には、前記第１記憶手段の識別情報をひび割れを撮像した領域に該当することを示すように更新し、前記他ニューロンのエネルギー値未満の場合には、ひび割れを撮像した領域に該当しないことを示すように更新する識別情報更新手段と、
   更新後の識別情報を出力する識別情報出力手段と、を有し、
   前記エッジ度算出手段と、前記画素連結度算出手段と、前記エネルギー値算出手段と、前記エネルギー値更新手段と、前記識別情報更新手段との各機能を、所定の上限回数まで繰り返すことを特徴とする画像処理装置。
3. ミリ波を被撮像体に照射する照射装置と、
   前記被撮像体で反射した反射波及び／又は散乱波を検波する検波装置と、
   検波された検波情報と位置情報に基づいて前記被撮像体の透視画像を形成する撮像装置と、
   請求項２に記載の画像処理装置と、
   を有することを特徴とするひび割れ検知システム。
4. 可視光線、赤外線、紫外線のいずれかを用いて被撮像体を撮像する撮像装置と、
   請求項２に記載の画像処理装置と、
   を有することを特徴とするひび割れ検知システム。