JP6936685B2 - Crack detection device, crack detection method, and computer program - Google Patents
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Description
本明細書によって開示される技術は、ひび割れ検出装置に関する。 The techniques disclosed herein relate to crack detectors.
対象物（例えば、建築物や土木構造物の壁）におけるひび割れ（クラック）の発生状況を診断するために、対象物を撮像した画像に対する画像処理を行うことにより、該画像からひび割れを検出する技術が知られている（例えば、特許文献１参照）。このような画像処理を用いたひび割れ検出によれば、例えば現場作業員の目視による場合と比較して、効率的に、かつ、精度良く、対象物におけるひび割れの発生状況を診断することができる。 A technique for detecting cracks in an image of an object (for example, a wall of a building or a civil engineering structure) by performing image processing on an image of the object in order to diagnose the occurrence of cracks in the image. Is known (see, for example, Patent Document 1). According to the crack detection using such image processing, it is possible to efficiently and accurately diagnose the crack occurrence state in the object as compared with the case of visual inspection by a field worker, for example.
上記従来の技術では、ひび割れ検出精度の点で向上の余地がある。すなわち、上記従来の技術では、ひび割れではないが、ひび割れの濃度に近い濃度を有する部分（例えば、対象物の表面の汚れ等）を誤ってひび割れとして検出する誤検出や、実際に存在するひび割れを検出できない検出漏れが少なからず発生する。そのため、上記従来の技術には、このような誤検出や検出漏れの発生を抑制してひび割れ検出精度をさらに向上させる、という課題がある。 In the above-mentioned conventional technique, there is room for improvement in terms of crack detection accuracy. That is, in the above-mentioned conventional technique, a false detection that is not a crack but has a concentration close to the crack concentration (for example, dirt on the surface of an object) is mistakenly detected as a crack, or a crack that actually exists is detected. Not a few detection omissions that cannot be detected occur. Therefore, the above-mentioned conventional technique has a problem of suppressing the occurrence of such erroneous detection and detection omission and further improving the crack detection accuracy.
本明細書では、画像処理を用いたひび割れ検出の精度を向上させる、という課題を解決することが可能な技術を開示する。 The present specification discloses a technique capable of solving the problem of improving the accuracy of crack detection using image processing.
本明細書に開示される技術は、例えば、以下の形態として実現することが可能である。 The techniques disclosed herein can be realized, for example, in the following forms.
（１）本明細書に開示されるひび割れ検出装置は、対象物のひび割れを検出するひび割れ検出装置であって、前記対象物を表す画像において、ひび割れを表す画像領域である蓋然性の高いひび割れ候補領域を検出する候補検出部と、前記ひび割れ候補領域の内、前記ひび割れ候補領域と前記ひび割れ候補領域の周辺に位置する周辺領域との間の濃度差が第１の閾値以上であることを含む所定の条件を満たす前記ひび割れ候補領域を、ひび割れを表す画像領域であるひび割れ領域に設定する確認判定部と、を備える。一般に、真にひび割れを表す画像領域（ひび割れ領域）では、その濃度値が、周辺領域の濃度値と大きく異なることが多い。本ひび割れ検出装置では、周辺領域との間で一定以上の濃度差のあるひび割れ候補領域を、ひび割れ領域に設定することができる。そのため、本ひび割れ検出装置によれば、ひび割れではないが、ひび割れの濃度に近い濃度を有する部分（例えば、対象物の表面の汚れ等）を誤ってひび割れとして検出する誤検出が発生することを抑制することができ、画像処理を用いたひび割れ検出の精度を向上させることができる。 (1) The crack detection device disclosed in the present specification is a crack detection device that detects cracks in an object, and is a crack candidate region with a high probability of being an image region representing cracks in an image representing the object. A predetermined value including that the concentration difference between the candidate detection unit for detecting the crack and the peripheral region located around the crack candidate region and the peripheral region of the crack candidate region is equal to or larger than the first threshold value. A confirmation determination unit for setting the crack candidate region satisfying the conditions to a crack region which is an image region representing a crack is provided. In general, in an image region (cracked region) that truly represents a crack, the density value is often significantly different from the density value in the peripheral region. In this crack detection device, a crack candidate region having a concentration difference of a certain level or more with the peripheral region can be set as the crack region. Therefore, according to this crack detection device, it is possible to suppress the occurrence of erroneous detection in which a portion that is not a crack but has a concentration close to the crack concentration (for example, dirt on the surface of an object) is erroneously detected as a crack. It is possible to improve the accuracy of crack detection using image processing.
（２）上記ひび割れ検出装置において、前記周辺領域は、前記ひび割れ候補領域との間に間隔を有する領域である構成としてもよい。本ひび割れ検出装置では、周辺領域が、真にひび割れを表す画素を含むように設定されることを抑制することができるため、濃度差の評価を適切に行うことができる。従って、本ひび割れ検出装置によれば、誤検出が発生することを効果的に抑制することができ、画像処理を用いたひび割れ検出の精度をさらに向上させることができる。 (2) In the crack detection device, the peripheral region may be a region having a space between the crack detection device and the crack candidate region. In this crack detection device, it is possible to suppress that the peripheral region is set to include pixels that truly represent cracks, so that the density difference can be appropriately evaluated. Therefore, according to this crack detection device, it is possible to effectively suppress the occurrence of erroneous detection, and it is possible to further improve the accuracy of crack detection using image processing.
（３）上記ひび割れ検出装置において、前記周辺領域は、前記ひび割れ候補領域を取り囲む領域である構成としてもよい。本ひび割れ検出装置では、周辺領域が、ひび割れ候補領域に対して特定の方向の周辺に位置する領域に偏らず、ひび割れ候補領域に対して全方向の周辺に位置するような領域として設定されるため、濃度差の評価を適切に行うことができる。従って、本ひび割れ検出装置によれば、誤検出が発生することを効果的に抑制することができ、画像処理を用いたひび割れ検出の精度をさらに向上させることができる。 (3) In the crack detection device, the peripheral region may be configured to be a region surrounding the crack candidate region. In this crack detection device, the peripheral region is set as a region located in the periphery in all directions with respect to the crack candidate region without being biased to the region located in the periphery in a specific direction with respect to the crack candidate region. , The concentration difference can be evaluated appropriately. Therefore, according to this crack detection device, it is possible to effectively suppress the occurrence of erroneous detection, and it is possible to further improve the accuracy of crack detection using image processing.
（４）上記ひび割れ検出装置において、さらに、前記ひび割れ候補領域を構成する画素の濃度値のばらつきが小さいほど、前記第１の閾値が小さくなるように、前記第１の閾値を設定する閾値設定部を備える構成としてもよい。一般に、真にひび割れを表す画像領域（ひび割れ領域）では、ひび割れ領域を構成する画素の濃度値のばらつきがそれほど大きくないことが多い。一方、ひび割れ領域ではないが、ひび割れの濃度に近い濃度を有する領域では、濃度値のばらつきが大きいことが多い。本ひび割れ検出装置では、閾値設定部が、ひび割れ候補領域を構成する画素の濃度値のばらつきが小さいほど第１の閾値が小さくなるように、第１の閾値を設定するため、ひび割れ候補領域を構成する画素の濃度値のばらつきが小さいほど、ひび割れ候補領域がひび割れ領域に設定されやすくなり、ひび割れ候補領域を構成する画素の濃度値のばらつきが大きいほど、ひび割れ候補領域がひび割れ領域に設定されにくくなる。そのため、本ひび割れ検出装置によれば、誤検出が発生することを効果的に抑制することができ、画像処理を用いたひび割れ検出の精度をさらに向上させることができる。 (4) In the crack detection device, a threshold value setting unit that sets the first threshold value so that the smaller the variation in the density values of the pixels constituting the crack candidate region, the smaller the first threshold value. It may be configured to include. In general, in an image region (cracked region) that truly represents a crack, the variation in the density values of the pixels constituting the cracked region is often not so large. On the other hand, although it is not a cracked region, the density value often varies widely in a region having a concentration close to the crack concentration. In this crack detection device, the threshold setting unit configures the crack candidate region in order to set the first threshold so that the smaller the variation in the density values of the pixels constituting the crack candidate region, the smaller the first threshold. The smaller the variation in the density values of the pixels to be used, the easier it is for the crack candidate region to be set in the crack region, and the larger the variation in the density values of the pixels constituting the crack candidate region, the more difficult it is for the crack candidate region to be set in the crack region. .. Therefore, according to this crack detection device, it is possible to effectively suppress the occurrence of erroneous detection, and it is possible to further improve the accuracy of crack detection using image processing.
（５）上記ひび割れ検出装置において、さらに、前記ひび割れ領域を示す画像をディスプレイに表示させる表示制御部を備える構成としてもよい。本ひび割れ検出装置によれば、ユーザに、対象物におけるひび割れの発生状況を把握させることができる。 (5) The crack detection device may further include a display control unit that displays an image showing the crack region on the display. According to this crack detection device, the user can grasp the occurrence status of cracks in the object.
（６）上記ひび割れ検出装置において、前記対象物は、壁状の構造物である構成としてもよい。本ひび割れ検出装置によれば、ひび割れの発生が問題になりやすい対象物であり、かつ、比較的広い範囲でひび割れの検出を行う必要がある対象物である壁状の構造物について、ひび割れの検出を、効率的に、かつ、精度良く実行することができる。 (6) In the crack detection device, the object may be a wall-shaped structure. According to this crack detection device, crack detection is performed on a wall-shaped structure that is an object in which crack generation is likely to be a problem and in which crack detection needs to be performed in a relatively wide range. Can be executed efficiently and accurately.
なお、本明細書に開示される技術は、種々の形態で実現することが可能であり、例えば、ひび割れ検出装置、ひび割れ検出方法、それらの装置または方法の機能を実現するためのコンピュータプログラム、そのコンピュータプログラムを記録した一時的でない記録媒体等の形態で実現することが可能である。さらに、本明細書に開示される技術は、ロボットを用いた自動検査システムの要素技術としても有用である。 The techniques disclosed in the present specification can be realized in various forms, for example, a crack detection device, a crack detection method, a computer program for realizing the functions of those devices or methods, and the like. It can be realized in the form of a non-temporary recording medium or the like on which a computer program is recorded. Further, the technique disclosed in the present specification is also useful as an elemental technique of an automatic inspection system using a robot.
Ａ．実施形態：
Ａ−１．装置構成：
図１は、本実施形態におけるひび割れ検出装置１００の構成を概略的に示す説明図である。ひび割れ検出装置１００は、例えばパーソナルコンピュータやタブレット型端末、スマートフォン等の汎用コンピュータである。ひび割れ検出装置１００は、記憶部１１０と、表示部１２０と、入力部１３０と、インターフェース部１４０と、制御部１７０とを備える。これらの各部は、バス１９０を介して互いに通信可能に接続されている。
A. Embodiment:
A-1. Device configuration:
FIG. 1 is an explanatory diagram schematically showing the configuration of the
表示部１２０は、例えば液晶ディスプレイ等により構成され、各種の画像や情報を表示する。入力部１３０は、例えばキーボードやマウス、マイク等により構成され、ユーザの操作や音声による指示を受け付ける。インターフェース部１４０は、例えば、ＬＡＮインターフェースやＵＳＢインターフェース等により構成され、有線または無線により他の装置（例えば、撮像装置３２０）との通信を行う。
The
記憶部１１０は、例えばハードディスクドライブ（ＨＤＤ）等により構成され、各種のプログラムやデータを記憶する。例えば、記憶部１１０には、後述するひび割れ検出処理を実行するためのひび割れ検出プログラムＣＰが格納されている。ひび割れ検出プログラムＣＰは、例えば、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤ−ＲＯＭ、ＵＳＢメモリ等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体（図示しない）に格納された状態で提供され、ひび割れ検出装置１００にインストールすることにより記憶部１１０に格納される。
The
また、記憶部１１０には、画像データＩｄが格納されている。画像データＩｄは、例えば、対象物（本実施形態では、建築物３１０の壁）を、デジタルスチルカメラ等の撮像装置３２０で撮像することにより生成されたものである。画像データＩｄは、インターフェース部１４０を介してひび割れ検出装置１００に入力され、記憶部１１０に格納される。
Further, the image data Id is stored in the
制御部１７０は、例えばＣＰＵやＲＯＭ、ＲＡＭ等により構成され、記憶部１１０から読み出したコンピュータプログラムを実行することにより、ひび割れ検出装置１００の動作を制御する。例えば、制御部１７０は、ひび割れ検出プログラムＣＰを読み出して実行することにより、後述のひび割れ検出処理を実行するひび割れ検出処理部２００として機能する。ひび割れ検出処理部２００は、表示制御部２１０と、候補検出処理部２２０と、候補確認処理部２３０とを含む。また、候補検出処理部２２０は、二値画像取得部２２２と、候補判定部２２４と、候補領域設定部２２６とを含む。また、候補確認処理部２３０は、閾値設定部２３２と、確認判定部２３４とを含む。これら各部の機能については、後述のひび割れ検出処理の説明に合わせて説明する。
The
Ａ−２．ひび割れ検出処理：
次に、ひび割れ検出装置１００により実行されるひび割れ検出処理について説明する。ひび割れ検出処理は、対象物を撮像した画像に対する画像処理を行うことにより、該画像からひび割れ（クラック）を検出する処理である。一般に、対象物に発生するひび割れは、線分の成分（すなわち、細長く、かつ、直線的に伸びる成分）を含んでいる。本実施形態では、このようなひび割れの特徴を利用して、精度の高いひび割れ検出処理を実現している。なお、本実施形態では、ひび割れ検出処理の対象物は、建築物３１０のタイル張りの壁（すなわち、壁状の構造物）である。
A-2. Crack detection process:
Next, the crack detection process executed by the
図２は、ひび割れ検出処理の実行時に表示部１２０に表示される画面（以下、「処理時画面Ｓ１」という）の一例を示す説明図である。処理時画面Ｓ１は、表示制御部２１０によって表示部１２０に表示される。処理時画面Ｓ１は、画像選択領域Ｒ１と、手法選択領域Ｒ２と、画像表示領域Ｒ３とを含んでいる。画像選択領域Ｒ１は、ひび割れ検出処理の対象となる対象画像ＩＯを選択するための領域である。手法選択領域Ｒ２は、ひび割れ検出処理に使用する手法（アルゴリズム）を選択するための領域である。画像表示領域Ｒ３は、対象画像ＩＯ等を表示するための領域である。
FIG. 2 is an explanatory diagram showing an example of a screen (hereinafter, referred to as “processing screen S1”) displayed on the
処理時画面Ｓ１の画像選択領域Ｒ１には、記憶部１１０に記憶された画像データＩｄ（図１参照）の表す画像の識別子（ファイル名やサムネイル等）が、選択肢として表示される。画像選択領域Ｒ１に表示された画像の選択肢の中から、ユーザが入力部１３０を介して所望の画像（例えば、「画像１」）を選択すると、選択された画像が対象画像ＩＯとして設定され、画像表示領域Ｒ３に表示される。なお、画像選択領域Ｒ１には、ひび割れ検出処理により検出されたひび割れの個数を表示する個数表示欄Ｒ１１が含まれている。
In the image selection area R1 of the processing screen S1, an image identifier (file name, thumbnail, etc.) represented by the image data Id (see FIG. 1) stored in the
また、処理時画面Ｓ１の手法選択領域Ｒ２には、ひび割れ検出処理を構成する後述の各処理（ひび割れ候補検出処理、ひび割れ候補確認処理）に使用する手法（アルゴリズム）の選択肢が表示される。手法選択領域Ｒ２に表示された複数の手法の中から、ユーザが入力部１３０を介して各処理についての所望の手法（例えば、ひび割れ候補検出処理の「手法Ａ」、および、ひび割れ候補確認処理の「手法Ｈ」）を選択し、「実行」ボタンＢ１を選択すると、選択された手法を用いたひび割れ検出処理が開始される。なお、図２に示すように、本実施形態では、対象画像ＩＯは、建築物３１０のタイル張りの壁が写った画像であり、画像を構成する各画素が２５６階調の濃度で表現されたグレースケール画像である。また、対象画像ＩＯには、ひび割れを表す画素（以下、「ひび割れ画素Ｐｃ」という）や、ひび割れではないが、ひび割れの濃度に近い濃度を有する部分（例えば、対象物の表面の汚れ等）を表す画素（以下、「ノイズ画素Ｐｎ」という）が含まれている。
Further, in the method selection area R2 of the processing screen S1, options of the method (algorithm) used for each of the processes (crack candidate detection process, crack candidate confirmation process) described later that constitute the crack detection process are displayed. From the plurality of methods displayed in the method selection area R2, the user uses the
図３は、ひび割れ検出処理の流れを示すフローチャートである。まず、ひび割れ検出処理部２００は、必要により対象画像ＩＯに対する前処理を実行する（Ｓ１２０）。前処理としては、例えば、対象画像ＩＯの濃度を補正する処理や、対象画像ＩＯからタイルを表す画像領域（以下、「タイル領域」という）を抽出し、タイル領域以外の画像領域（目地の領域等）をひび割れ検出の対象範囲から除外する処理等が挙げられる。なお、タイル領域を抽出する処理は、公知の手法を用いて実行することができる。また、対象画像ＩＯにおけるひび割れ検出の対象範囲が予め定められている場合には、タイル領域を抽出する処理が実行される必要はない。
FIG. 3 is a flowchart showing the flow of the crack detection process. First, the crack
次に、候補検出処理部２２０は、ひび割れ候補検出処理を実行する（Ｓ１３０）。ひび割れ候補検出処理は、対象画像ＩＯから、ひび割れを表す画素である蓋然性の高いひび割れ候補画素Ｐｃｃを含むひび割れ候補領域ＣＣを検出する処理である。候補検出処理部２２０は、特許請求の範囲における候補検出部に相当する。ひび割れ候補検出処理の内容については、後に詳述する。
Next, the candidate
次に、ひび割れ検出処理部２００は、ひび割れ候補検出処理（Ｓ１３０）において、少なくとも１つのひび割れ候補領域ＣＣが検出されたか否かを判定する（Ｓ１４０）。ひび割れ候補領域ＣＣが検出されたと判定された場合には（Ｓ１４０：ＹＥＳ）、候補確認処理部２３０が、ひび割れ候補確認処理を実行する（Ｓ１５０）。ひび割れ候補確認処理は、対象画像ＩＯから検出されたひび割れ候補領域ＣＣが、真にひび割れを表す画像領域であるひび割れ領域ＣＲであるか否かを確認する処理である。ひび割れ候補確認処理の内容については、後に詳述する。また、ひび割れ候補検出処理においてひび割れ候補領域ＣＣが検出されなかったと判定された場合には（Ｓ１４０：ＮＯ）、ひび割れ候補確認処理（Ｓ１５０）はスキップされる。
Next, the crack
次に、表示制御部２１０は、ひび割れ検出処理の結果を表示部１２０に表示させる（Ｓ１６０）。図４は、ひび割れ検出処理の結果を含む処理時画面Ｓ１の一例を示す説明図である。図４に示す処理時画面Ｓ１の例では、画像表示領域Ｒ３に表示された対象画像ＩＯ上に、検出されたひび割れ領域ＣＲを示す画像（すなわち、ひび割れ候補画素Ｐｃｃの少なくとも一部を示す画像）が表示されている。また、処理時画面Ｓ１の画像選択領域Ｒ１の個数表示欄Ｒ１１には、対象画像ＩＯから検出されたひび割れ領域ＣＲの個数（例えば、１個）が示されている。ユーザは、ひび割れ検出処理の結果を示す処理時画面Ｓ１を通じて、対象画像ＩＯに表された対象物（例えば、建築物３１０の壁）におけるひび割れの発生状況を把握することができる。
Next, the
Ａ−３．ひび割れ候補検出処理：
次に、ひび割れ候補検出処理（図３のＳ１３０）について詳細に説明する。上述したように、ひび割れ候補検出処理は、対象画像ＩＯから、ひび割れを表す画素である蓋然性の高いひび割れ候補画素Ｐｃｃを含むひび割れ候補領域ＣＣを検出する処理である。図５は、ひび割れ候補検出処理の流れを示すフローチャートである。
A-3. Crack candidate detection process:
Next, the crack candidate detection process (S130 in FIG. 3) will be described in detail. As described above, the crack candidate detection process is a process of detecting a crack candidate region CC including a crack candidate pixel Pcc, which is a pixel representing a crack, from the target image IO. FIG. 5 is a flowchart showing the flow of the crack candidate detection process.
はじめに、候補検出処理部２２０の二値画像取得部２２２は、対象画像（原画像）ＩＯに対して二値化処理を実行し、二値画像（以下、「第１の二値画像」という）Ｉｂ（１）を取得する（Ｓ２１０）。図６は、第１の二値画像Ｉｂ（１）の一例を示す説明図である。図６には、第１の二値画像Ｉｂ（１）の一部分（図２のＸ１部に相当する部分）の構成が拡大して示されている。第１の二値画像Ｉｂ（１）は、対象物を、黒色を表す濃度値（本実施形態では、０）と、白色を表す濃度値（本実施形態では、２５５）との２階調で表現する画像である。すなわち、第１の二値画像Ｉｂ（１）は、黒色画素Ｐｋと白色画素Ｐｗとから構成された画像である。なお、図６では、黒色画素Ｐｋにハッチングを付している。
First, the binary
対象画像ＩＯに対する二値化処理は、任意の公知の手法（例えば、判別分析法に従って画像のヒストグラムを参照した閾値決定を行い、該閾値を用いて画像を二値化する手法等）を用いて実行することができるが、本実施形態では、二値化処理として以下の処理を実行する。すなわち、グレースケール画像である対象画像（原画像）ＩＯを構成する画素の中から注目画素を順次選択し、注目画素の濃度値を、注目画素の周辺に位置する複数の周辺画素の濃度値の平均値と比較する。なお、周辺画素の範囲は任意に設定することができ、例えば、注目画素の周りを取り囲む８つの画素とすることができる。複数の周辺画素の濃度値の平均値に対して注目画素の濃度値が小さい場合（すなわち、白色を表す濃度値（２５５）に対する黒色を表す濃度値（０）の大小関係と一致する場合）には、注目画素の濃度値を、黒色を表す濃度値（すなわち、０）に変換する。また、複数の周辺画素の濃度値の平均値に対して注目画素の濃度値が大きい場合（すなわち、白色を表す濃度値（２５５）に対する黒色を表す濃度値（０）の大小関係と一致しない場合）には、注目画素の濃度値を、白色を表す濃度値（すなわち、２５５）に変換する。これにより、白色画素Ｐｗと黒色画素Ｐｋとにより構成された第１の二値画像Ｉｂ（１）が生成される。なお、対象画像ＩＯに対して二値化処理を行った二値画像Ｉｂは、必ずしも画像として表示される必要はない。 The binarization process for the target image IO uses an arbitrary known method (for example, a method of determining a threshold value with reference to an image histogram according to a discriminant analysis method and binarizing the image using the threshold value). Although it can be executed, in the present embodiment, the following processing is executed as the binarization processing. That is, the pixel of interest is sequentially selected from the pixels constituting the target image (original image) IO which is a grayscale image, and the density value of the pixel of interest is set to the density value of a plurality of peripheral pixels located around the pixel of interest. Compare with the average value. The range of peripheral pixels can be arbitrarily set, and for example, eight pixels surrounding the pixel of interest can be set. When the density value of the pixel of interest is smaller than the average value of the density values of a plurality of peripheral pixels (that is, when it matches the magnitude relationship of the density value (0) representing black with respect to the density value (255) representing white). Converts the density value of the pixel of interest to a density value representing black (that is, 0). Further, when the density value of the attention pixel is larger than the average value of the density values of a plurality of peripheral pixels (that is, when the density value representing black color (0) does not match the density value (255) representing white color). ) Converts the density value of the pixel of interest to a density value representing white (that is, 255). As a result, the first binary image Ib (1) composed of the white pixel Pw and the black pixel Pk is generated. The binary image Ib obtained by binarizing the target image IO does not necessarily have to be displayed as an image.
グレースケール画像である対象画像ＩＯにおいて、ひび割れを表すひび割れ画素Ｐｃの濃度値は、黒の濃度値に近い。そのため、対象画像ＩＯの二値化処理により生成された第１の二値画像Ｉｂ（１）においては、ひび割れ画素Ｐｃは黒色画素Ｐｋとなる。ただし、第１の二値画像Ｉｂ（１）における黒色画素Ｐｋが、すべてひび割れ画素Ｐｃであるとは限らない。すなわち、対象画像ＩＯに含まれる、ひび割れではないが、ひび割れの濃度に近い濃度を有する部分（例えば、対象物の表面の汚れ等）を表すノイズ画素Ｐｎも、第１の二値画像Ｉｂ（１）において黒色画素Ｐｋとなる場合がある。図６に示す例では、第１の二値画像Ｉｂ（１）中に、ひび割れ画素Ｐｃである黒色画素Ｐｋに加えて、ノイズ画素Ｐｎである黒色画素Ｐｋが含まれている。 In the target image IO, which is a grayscale image, the density value of the crack pixel Pc representing the crack is close to the density value of black. Therefore, in the first binary image Ib (1) generated by the binarization process of the target image IO, the cracked pixel Pc becomes the black pixel Pk. However, not all the black pixels Pk in the first binary image Ib (1) are cracked pixels Pc. That is, the noise pixel Pn included in the target image IO, which is not a crack but represents a portion having a density close to the crack density (for example, dirt on the surface of the object), is also the first binary image Ib (1). ) May result in black pixels Pk. In the example shown in FIG. 6, in the first binary image Ib (1), in addition to the black pixel Pk which is the crack pixel Pc, the black pixel Pk which is the noise pixel Pn is included.
次に、候補検出処理部２２０の候補判定部２２４は、第１の二値画像Ｉｂ（１）を対象として、第１のハーフラインフィルタ処理を実行する（Ｓ２２０）。図７は、第１のハーフラインフィルタ処理の流れを示すフローチャートである。また、図８は、第１のハーフラインフィルタ処理の概要を示す説明図である。図８では、ひび割れ画素Ｐｃにより構成される領域、および、ノイズ画素Ｐｎにより構成される領域が太い破線で示されている（図９，１０，１３においても同様）。
Next, the
まず、候補判定部２２４は、第１の二値画像Ｉｂ（１）を構成する画素の１つを注目画素ＳＰとして選択する（Ｓ２２１）。なお、本実施形態では、注目画素ＳＰを、第１の二値画像Ｉｂ（１）を構成する黒色画素Ｐｋの中から選択する。ただし、注目画素ＳＰを、第１の二値画像Ｉｂ（１）を構成するすべての画素の中から選択するとしてもよい。図８には、３つの注目画素ＳＰ（ＳＰ（１），ＳＰ（２），ＳＰ（３））が例示されている。なお、実際には、複数の画素が注目画素ＳＰとして同時に選択されることはなく、各画素が１つずつ順番に注目画素ＳＰとして選択される。
First, the
次に、候補判定部２２４は、第１の二値画像Ｉｂ（１）上に、注目画素ＳＰを端点とし、所定の長さＬ１を有し、互いに異なる所定の傾きを有する複数の仮想線分ＳＬを設定する（Ｓ２２２）。図８には、各注目画素ＳＰについて、４５度ずつ傾きが異なる８本の仮想線分ＳＬが例示されており、各仮想線分ＳＬの長さＬ１は５画素分とされているが、仮想線分ＳＬの本数や長さは、任意に設定可能である。
Next, the
候補判定部２２４は、各仮想線分ＳＬについて、「仮想線分ＳＬ上に位置する画素の内の所定の割合ＲＡ１以上の画素の濃度値が黒色画素Ｐｋの濃度値に一致する（すなわち、所定の割合ＲＡ１以上の画素が黒色画素Ｐｋに該当する）」という条件（以下、「第１の条件」という）を満たすか否かを判定する（Ｓ２２３）。このときの所定の割合ＲＡ１は、例えば、８０％〜１００％の範囲内の１つの値に設定される。例えば、図８に示された注目画素ＳＰ（１）について設定された２つの仮想線分ＳＬ（仮想線分ＳＬ（１）およびＳＬ（２））については、仮想線分ＳＬ上に位置する画素のすべてが黒色画素Ｐｋに該当するため、上記第１の条件を満たすと判定される。一方、図８に示された注目画素ＳＰ（１）について設定された他の仮想線分ＳＬ（３）については、仮想線分ＳＬ上に位置する画素の内、黒色画素Ｐｋに該当する画素の割合が低い（ＲＡ１未満である）ため、上記第１の条件を満たさないと判定される。
For each virtual line segment SL, the
また、候補判定部２２４は、上記第１の条件を満たす仮想線分ＳＬの中に、傾きが互いに１８０度異なる（すなわち、注目画素ＳＰを通る１つの仮想的な直線上に位置する）２つの仮想線分ＳＬの組（以下、「条件満足線分対」という）が存在するか否かを判定する（Ｓ２２４）。この判定は、換言すれば、複数の仮想線分ＳＬの内、傾きが互いに１８０度異なる２つの仮想線分ＳＬの両方について、仮想線分ＳＬ上に位置する画素の内の所定の割合ＲＡ１以上の画素の濃度値が黒色画素Ｐｋの濃度値に一致する、という第１の条件が満たされるか否かの判定である。
Further, the
候補判定部２２４は、条件満足線分対が存在すると判定した場合には（Ｓ２２４：ＹＥＳ）、現在選択されている注目画素ＳＰを、ひび割れを表す画素である蓋然性の高いひび割れ候補画素（以下、「第１次ひび割れ候補画素」という）Ｐｃｃ１に設定する（Ｓ２２５）。一方、候補判定部２２４は、条件満足線分対が存在しないと判定した場合には（Ｓ２２４：ＮＯ）、注目画素ＳＰを第１次ひび割れ候補画素Ｐｃｃ１に設定する処理（Ｓ２２５）をスキップする。例えば、図８に示された注目画素ＳＰ（１）について設定された２つの仮想線分ＳＬ（仮想線分ＳＬ（１）およびＳＬ（２））は、傾きが互いに１８０度異なる２つの仮想線分ＳＬの組であり、かつ、両方が上記第１の条件を満たしている。そのため、条件満足線分対が存在すると判定され、このときの注目画素ＳＰ（１）が第１次ひび割れ候補画素Ｐｃｃ１に設定される。なお、図８に示された他の注目画素ＳＰ（２）についても、同様に、条件満足線分対が存在すると判定され、第１次ひび割れ候補画素Ｐｃｃ１に設定される。一方、図８に示された他の注目画素ＳＰ（３）については、条件満足線分対が存在しないと判定され、第１次ひび割れ候補画素Ｐｃｃ１には設定されない。
When the
候補検出処理部２２０は、対象となる画素のすべてについて注目画素ＳＰとしての選択が完了したか否かを判定し（Ｓ２２６）、注目画素ＳＰの選択が完了していない（すなわち、未選択の対象画素がある）と判定した場合には（Ｓ２２６：ＮＯ）、Ｓ２２１に戻って上述の処理を繰り返す。一方、候補検出処理部２２０は、対象となる画素のすべてについて注目画素ＳＰとしての選択が完了したと判定した場合には（Ｓ２２６：ＹＥＳ）、第１のハーフライン処理を終了する。
The candidate
図９は、第１のハーフラインフィルタ処理の結果の一例を示す説明図である。図９では、第１のハーフラインフィルタ処理において第１次ひび割れ候補画素Ｐｃｃ１に設定された画素にハッチングが付されている。上述したように、一般に、ひび割れは、線分の成分を含んでいる。そのため、第１のハーフラインフィルタ処理では、仮想線分ＳＬの長さの２倍分の線分上に位置する画素の内の一定割合以上が黒色画素Ｐｋであれば、そのときの注目画素ＳＰはひび割れを表す画素である蓋然性が高いひび割れ候補画素であると判定している。図９に示された例では、真にひび割れを表すひび割れ画素Ｐｃの大部分が、第１次ひび割れ候補画素Ｐｃｃ１に設定されている。また、図９の左上付近に示されたノイズ画素Ｐｎはすべて、第１次ひび割れ候補画素Ｐｃｃ１には設定されていない。すなわち、これらのノイズ画素Ｐｎが誤ってひび割れとして検出される誤検出の発生が防止されている。ただし、図９の右下付近に示されたノイズ画素Ｐｎは、比較的細長い一群の領域を構成しているため、該ノイズ画素Ｐｎの一部は、誤って第１次ひび割れ候補画素Ｐｃｃ１に設定されている。 FIG. 9 is an explanatory diagram showing an example of the result of the first half-line filter processing. In FIG. 9, the pixels set in the first crack candidate pixel Pcc1 in the first half-line filter processing are hatched. As mentioned above, cracks generally contain line segment components. Therefore, in the first half-line filter processing, if a certain percentage or more of the pixels located on the line segment twice the length of the virtual line segment SL is the black pixel Pk, the pixel of interest SP at that time. Is a pixel representing a crack, and is determined to be a crack candidate pixel having a high probability of being cracked. In the example shown in FIG. 9, most of the crack pixel Pc that truly represents a crack is set in the primary crack candidate pixel Pcc1. Further, all the noise pixels Pn shown near the upper left of FIG. 9 are not set in the first crack candidate pixel Pcc1. That is, the occurrence of erroneous detection in which these noise pixels Pn are erroneously detected as cracks is prevented. However, since the noise pixel Pn shown near the lower right of FIG. 9 constitutes a relatively elongated group of regions, a part of the noise pixel Pn is erroneously set as the first crack candidate pixel Pcc1. Has been done.
なお、上述した内容の第１のハーフラインフィルタ処理は、実際には、フィルタを用いた画像処理により実現される。後述する第２のハーフラインフィルタ処理についても同様である。 The first half-line filter processing described above is actually realized by image processing using the filter. The same applies to the second half-line filter processing described later.
第１のハーフラインフィルタ処理（図５のＳ２２０）の完了後、候補検出処理部２２０は、拡張処理を実行する（Ｓ２３０）。上述した第１のハーフラインフィルタ処理では、真にひび割れを表すひび割れ画素Ｐｃの一部、具体的には、一群のひび割れ画素Ｐｃにより構成される領域の縁部（特に、ひび割れの長手方向の縁部）に位置するひび割れ画素Ｐｃが、第１次ひび割れ候補画素Ｐｃｃ１に設定されないことがある。そのため、候補検出処理部２２０は、第１のハーフラインフィルタ処理により設定された一群の第１次ひび割れ候補画素Ｐｃｃ１により構成される領域を拡張し、拡張された領域に含まれる画素の内、第１のハーフラインフィルタ処理において第１次ひび割れ候補画素Ｐｃｃ１として設定されなかった画素を、第１次ひび割れ候補画素Ｐｃｃ１に修正する。このような拡張処理は、例えば、モルフォロジー（ｍｏｒｐｈｏｌｏｇｙ）演算により実現することができる。
After the completion of the first half-line filter processing (S220 in FIG. 5), the candidate
候補検出処理部２２０は、第１の二値画像Ｉｂ（１）を基に、拡張処理の完了時における第１次ひび割れ候補画素Ｐｃｃ１の濃度値を、黒色を表す濃度値（すなわち、０）に変換し、それ以外の画素の濃度値を、白色を表す濃度値（すなわち、２５５）に変換することにより、変換後の二値画像（以下、「第２の二値画像」という）Ｉｂ（２）を生成する。なお、第２の二値画像Ｉｂ（２）は、第１の二値画像Ｉｂ（１）における（拡張処理前の）第１次ひび割れ候補画素Ｐｃｃ１の濃度値が黒色を表す濃度値に変換され、（拡張処理前の）第１次ひび割れ候補画素Ｐｃｃ１以外の画素の少なくとも一部の濃度値が白色を表す濃度値に変換された二値画像であると言える。
Based on the first binary image Ib (1), the candidate
図１０は、拡張処理の結果の一例を示す説明図である。図１０には、第２の二値画像Ｉｂ（２）上において、第１次ひび割れ候補画素Ｐｃｃ１に設定された画素にハッチングが付されている。図１０を図９と比較すると明らかなように、拡張処理の実行前から第１次ひび割れ候補画素Ｐｃｃ１として設定されていた画素により構成される領域は、拡張処理によって拡張される。なお、拡張処理の完了時における第１次ひび割れ候補画素Ｐｃｃ１により構成される領域は、ひび割れ画素Ｐｃにより構成される領域と完全に一致するとは限らないが、両者は概ね一致する。 FIG. 10 is an explanatory diagram showing an example of the result of the expansion processing. In FIG. 10, on the second binary image Ib (2), the pixels set in the first crack candidate pixel Pcc1 are hatched. As is clear from comparing FIG. 10 with FIG. 9, the area composed of the pixels set as the first crack candidate pixel Pcc1 before the execution of the expansion process is expanded by the expansion process. The region composed of the first crack candidate pixels Pcc1 at the completion of the expansion process does not always completely coincide with the region composed of the crack pixels Pc, but the two generally coincide with each other.
次に、候補判定部２２４は、第２の二値画像Ｉｂ（２）を対象として、第２のハーフラインフィルタ処理を実行する（図５のＳ２４０）。図１１は、第２のハーフラインフィルタ処理の流れを示すフローチャートである。また、図１２は、第２のハーフラインフィルタ処理の概要を示す説明図である。図１２では、第１次ひび割れ候補画素Ｐｃｃ１により構成される領域が太い一点鎖線で示されている。
Next, the
まず、候補判定部２２４は、第２の二値画像Ｉｂ（２）を構成する第１次ひび割れ候補画素Ｐｃｃ１の１つを注目画素ＳＰとして選択する（Ｓ２４１）。図１２には、２つの注目画素ＳＰ（ＳＰ（１），ＳＰ（２））が例示されている。なお、実際には、複数の画素が注目画素ＳＰとして同時に選択されることはなく、各画素が１つずつ順番に注目画素ＳＰとして選択される。
First, the
次に、候補判定部２２４は、第２の二値画像Ｉｂ（２）上に、注目画素ＳＰを端点とし、所定の長さＬ２を有し、互いに異なる所定の傾きを有する複数の仮想線分ＳＬを設定する（Ｓ２４２）。図１２には、各注目画素ＳＰについて、４５度ずつ傾きが異なる８本の仮想線分ＳＬが例示されており、各仮想線分ＳＬの長さＬ２は１０画素分とされているが、仮想線分ＳＬの本数や長さは、任意に設定可能である。ただし、第２のハーフラインフィルタ処理において設定される仮想線分ＳＬの長さＬ２は、第１のハーフラインフィルタ処理において設定される仮想線分ＳＬの長さＬ１より長い（Ｌ２＞Ｌ１）。長さＬ２は、長さＬ１の２倍以上であることが好ましい。
Next, the
候補判定部２２４は、各仮想線分ＳＬについて、「仮想線分ＳＬ上に位置する画素の内の所定の割合ＲＡ２以上の画素の濃度値が黒色画素Ｐｋの濃度値に一致する（すなわち、所定の割合ＲＡ２以上の画素が黒色画素Ｐｋに該当する）」という条件（以下、「第２の条件」という）を満たすか否かを判定する（Ｓ２４３）。このときの所定の割合ＲＡ２は、第１のハーフラインフィルタ処理における上記割合ＲＡ１より低く、例えば、６０％〜８０％の範囲内の１つの値に設定される。
For each virtual line segment SL, the
候補判定部２２４は、上記第２の条件を満たす仮想線分ＳＬ（以下、「条件満足線分」という）が存在するか否かを判定し（Ｓ２４４）、条件満足線分が存在すると判定した場合には（Ｓ２４４：ＹＥＳ）、現在選択されている注目画素ＳＰを、新たなひび割れ候補画素（以下、「第２次ひび割れ候補画素」という）Ｐｃｃ２に設定する（Ｓ２４５）。すなわち、第２次ひび割れ候補画素Ｐｃｃ２は、第１のハーフラインフィルタ処理においてひび割れ候補画素（第１次ひび割れ候補画素Ｐｃｃ１）であると判定された画素の内、第２のハーフラインフィルタ処理においてもひび割れ候補画素（第２次ひび割れ候補画素Ｐｃｃ２）であると判定された画素であり、更新されたひび割れ候補画素であると言える。一方、候補判定部２２４は、条件満足線分が存在しないと判定した場合には（Ｓ２４４：ＮＯ）、注目画素ＳＰを第２次ひび割れ候補画素Ｐｃｃ２に設定する処理（Ｓ２４５）をスキップする。すなわち、この場合には、第１のハーフラインフィルタ処理においてひび割れ候補画素（第１次ひび割れ候補画素Ｐｃｃ１）であると判定された画素であっても、第２のハーフラインフィルタ処理においてひび割れ候補画素（第２次ひび割れ候補画素Ｐｃｃ２）ではないと判定される。例えば、図１２に示された注目画素ＳＰ（１）については、該注目画素ＳＰ（１）について設定された仮想線分ＳＬ（１）上に位置する画素のすべてが黒色画素Ｐｋに該当することから、該仮想線分ＳＬ（１）が条件満足線分に該当するため、該注目画素ＳＰ（１）は第２次ひび割れ候補画素Ｐｃｃ２に設定される。一方、図１２に示された他の注目画素ＳＰ（２）については、条件満足線分が存在しないため、該注目画素ＳＰ（２）は第２次ひび割れ候補画素Ｐｃｃ２には設定されない。
The
候補検出処理部２２０は、対象となる画素のすべてについて注目画素ＳＰとしての選択が完了したか否かを判定し（Ｓ２４６）、注目画素ＳＰの選択が完了していない（すなわち、未選択の対象画素がある）と判定した場合には（Ｓ２４６：ＮＯ）、Ｓ２４１に戻って上述の処理を繰り返す。一方、候補検出処理部２２０は、対象となる画素のすべてについて注目画素ＳＰとしての選択が完了したと判定した場合には（Ｓ２４６：ＹＥＳ）、第２のハーフライン処理を終了する。
The candidate
第２のハーフラインフィルタ処理（図５のＳ２４０）の完了後、候補検出処理部２２０の候補領域設定部２２６は、第２のハーフラインフィルタ処理において設定された第２次ひび割れ候補画素Ｐｃｃ２を含む画像領域を、ひび割れを表す画像領域である蓋然性の高いひび割れ候補領域ＣＣとして設定する（Ｓ２５０）。なお、ひび割れ候補領域ＣＣは、第２次ひび割れ候補画素Ｐｃｃ２のみから構成されるとしてもよいし、第２次ひび割れ候補画素Ｐｃｃ２ではない画素を僅かに含んでいてもよい。例えば、一群の第２次ひび割れ候補画素Ｐｃｃ２により囲まれた領域の内側に、第２次ひび割れ候補画素Ｐｃｃ２ではない画素が僅かに存在する場合に、そのような第２次ひび割れ候補画素Ｐｃｃ２ではない画素を含めてひび割れ候補領域ＣＣを設定するものとしてもよい。
After the completion of the second half-line filter processing (S240 in FIG. 5), the candidate
図１３は、ひび割れ候補領域ＣＣの設定結果の一例を示す説明図である。図１３では、第２のハーフラインフィルタ処理において第２次ひび割れ候補画素Ｐｃｃ２に設定された画素（ひび割れ候補領域ＣＣ）に、ハッチングが付されている。上述したように、一般に、ひび割れは、線分の成分を含んでいる。そのため、第２のハーフラインフィルタ処理では、注目画素ＳＰを端点とする長さＬ２の仮想線分ＳＬ上に位置する画素の内の一定割合以上が黒色画素Ｐｋであれば、該注目画素ＳＰはひび割れを表す画素である蓋然性が高いひび割れ候補画素であると判定している。 FIG. 13 is an explanatory diagram showing an example of the setting result of the crack candidate region CC. In FIG. 13, hatching is added to the pixel (crack candidate region CC) set in the secondary crack candidate pixel Pcc2 in the second half-line filter processing. As mentioned above, cracks generally contain line segment components. Therefore, in the second half-line filter processing, if a certain percentage or more of the pixels located on the virtual line segment SL having a length L2 having the attention pixel SP as an end point are black pixels Pk, the attention pixel SP is It is determined that the pixel represents a crack and is a candidate pixel for a crack with a high probability.
なお、第２のハーフラインフィルタ処理では、仮想線分ＳＬの長さ（Ｌ２）を、第１のハーフラインフィルタ処理における仮想線分ＳＬの長さ（Ｌ１）より長くしている。そのため、ノイズ画素Ｐｎを誤って第２次ひび割れ候補画素Ｐｃｃ２に設定する誤検出の発生を抑制することができる。例えば、図１３に示された例では、真にひび割れを表すひび割れ画素Ｐｃの大部分が、第２次ひび割れ候補画素Ｐｃｃ２として設定されている一方、図１３の右下付近に示されたノイズ画素Ｐｎは、第２次ひび割れ候補画素Ｐｃｃ２に設定されていない。すなわち、これらのノイズ画素Ｐｎが誤ってひび割れとして検出される誤検出の発生が防止されている。 In the second half-line filter processing, the length of the virtual line segment SL (L2) is made longer than the length of the virtual line segment SL (L1) in the first half-line filter processing. Therefore, it is possible to suppress the occurrence of erroneous detection in which the noise pixel Pn is erroneously set as the secondary crack candidate pixel Pcc2. For example, in the example shown in FIG. 13, most of the crack pixels Pc that truly represent cracks are set as the secondary crack candidate pixels Pcc2, while the noise pixels shown near the lower right of FIG. Pn is not set in the second crack candidate pixel Pcc2. That is, the occurrence of erroneous detection in which these noise pixels Pn are erroneously detected as cracks is prevented.
また、第２のハーフラインフィルタ処理では、上記第２の条件（仮想線分ＳＬ上に位置する画素の内の所定の割合ＲＡ２以上の画素の濃度値が黒色画素Ｐｋの濃度値に一致する）における所定の割合ＲＡ２が、第１のハーフラインフィルタ処理において用いられる上記第１の条件（仮想線分ＳＬ上に位置する画素の内の所定の割合ＲＡ１以上の画素の濃度値が黒色画素Ｐｋの濃度値に一致する）における所定の割合ＲＡ１より低く設定されている。そのため、真にひび割れを表すひび割れ画素Ｐｃが第２次ひび割れ候補画素Ｐｃｃ２に設定されない検出漏れの発生を抑制することができる。 Further, in the second half-line filter processing, the second condition (the density value of the pixels having a predetermined ratio RA2 or more among the pixels located on the virtual line segment SL matches the density value of the black pixel Pk). The predetermined ratio RA2 in the above is used in the first half-line filter processing. The density value of the pixels having the predetermined ratio RA1 or more among the pixels located on the virtual line segment SL is the black pixel Pk. It is set lower than the predetermined ratio RA1 in (corresponding to the concentration value). Therefore, it is possible to suppress the occurrence of detection omission in which the crack pixel Pc that truly represents the crack is not set in the secondary crack candidate pixel Pcc2.
以上説明したひび割れ候補検出処理により、対象画像ＩＯから、ひび割れを表す画素である蓋然性の高いひび割れ候補画素（第２次ひび割れ候補画素Ｐｃｃ２）を含むひび割れ候補領域ＣＣが検出される。 By the crack candidate detection process described above, the crack candidate region CC including the crack candidate pixel (secondary crack candidate pixel Pcc2) having a high probability of being a pixel representing the crack is detected from the target image IO.
Ａ−４．ひび割れ候補確認処理：
次に、ひび割れ候補確認処理（図３のＳ１５０）について詳細に説明する。上述したように、ひび割れ候補確認処理は、対象画像ＩＯから検出されたひび割れ候補領域ＣＣが、真にひび割れを表す画像領域であるひび割れ領域ＣＲであるか否かを確認する処理である。図１４は、ひび割れ候補確認処理の流れを示すフローチャートである。また、図１５は、ひび割れ候補確認処理の概要を示す説明図である。
A-4. Crack candidate confirmation process:
Next, the crack candidate confirmation process (S150 in FIG. 3) will be described in detail. As described above, the crack candidate confirmation process is a process for confirming whether or not the crack candidate region CC detected from the target image IO is the crack region CR, which is an image region that truly represents a crack. FIG. 14 is a flowchart showing the flow of the crack candidate confirmation process. Further, FIG. 15 is an explanatory diagram showing an outline of the crack candidate confirmation process.
はじめに、候補確認処理部２３０は、１つのひび割れ候補領域ＣＣを選択する（Ｓ３１０）。図１５には、対象画像ＩＯ（グレースケール画像）上における選択された１つのひび割れ候補領域ＣＣが示されている。上述したように、本実施形態では、ひび割れ候補領域ＣＣは、第２次ひび割れ候補画素Ｐｃｃ２から構成された画像領域である。
First, the candidate
次に、候補確認処理部２３０の閾値設定部２３２は、ひび割れ候補領域ＣＣの濃度ばらつきに基づき、後述する判定（Ｓ３３０）に用いられる閾値Ｔｈ１を設定する（Ｓ３１２）。具体的には、閾値設定部２３２は、ひび割れ候補領域ＣＣを構成する画素の濃度値のばらつきを表す指標値を算出する。このような指標値としては、例えば、分散や標準偏差等を用いることができる。閾値設定部２３２は、該指標値により表されるひび割れ候補領域ＣＣを構成する画素の濃度値のばらつきが小さいほど閾値Ｔｈ１が小さくなるように、閾値Ｔｈ１を設定する。なお、「濃度値のばらつきが小さいほど閾値Ｔｈ１が小さい」とは、濃度値のばらつきの低下に伴い閾値Ｔｈ１が直線状または曲線状に低下する形態に限られず、濃度値のばらつきの低下に伴い閾値Ｔｈ１が段階的に低下する形態（すなわち、濃度値のばらつきが第１の範囲内にあるときは閾値Ｔｈ１が第１の値であり、濃度値のばらつきが第１の範囲より値の小さい第２範囲内にあるときは閾値Ｔｈ１が第１の値より小さい第２の値である形態）も含む。閾値Ｔｈ１は、特許請求の範囲における第１の閾値に相当する。
Next, the threshold
次に、確認判定部２３４は、ひび割れ候補領域ＣＣの周辺に位置する複数の周辺画素から構成された周辺領域ＰＲを特定する（Ｓ３２０）。図１５には、特定された周辺領域ＰＲが、ひび割れ候補領域ＣＣとは異なるハッチングにより示されている。周辺領域ＰＲは任意に設定することができるが、本実施形態では、周辺領域ＰＲは、ひび割れ候補領域ＣＣを取り囲む所定の幅（例えば１画素分）の領域である。また、本実施形態では、周辺領域ＰＲは、ひび割れ候補領域ＣＣとの間に所定の幅（例えば１画素分）の間隔を有する領域である。このような周辺領域ＰＲは、例えば、モルフォロジー（ｍｏｒｐｈｏｌｏｇｙ）演算によってひび割れ候補領域ＣＣを膨張させ（１回目の膨張処理）、膨張後の画像領域をさらに膨張させ（２回目の膨張処理）、２回目の膨張処理後の画像領域と１回目の膨張処理後の画像領域との差分を周辺領域ＰＲとすることにより、特定することができる。
Next, the
次に、確認判定部２３４は、ひび割れ候補領域ＣＣと周辺領域ＰＲとの間の濃度差ΔＣが、上述したように設定された閾値Ｔｈ１以上であるか否かを判定する（Ｓ３３０）。なお、ひび割れ候補領域ＣＣと周辺領域ＰＲとの間の濃度差ΔＣは、ひび割れ候補領域ＣＣを構成する各画素の濃度値の平均値と、周辺領域ＰＲを構成する各画素の濃度値の平均値と、の差の絶対値である。
Next, the
確認判定部２３４は、ひび割れ候補領域ＣＣと周辺領域ＰＲとの間の濃度差ΔＣが閾値Ｔｈ１以上である場合には（Ｓ３３０：ＹＥＳ）、選択されたひび割れ候補領域ＣＣは、真にひび割れを表すひび割れ領域ＣＲであると判定する（Ｓ３４０）。一方、確認判定部２３４は、ひび割れ候補領域ＣＣと周辺領域ＰＲとの間の濃度差ΔＣが閾値Ｔｈ１未満である場合には（Ｓ３３０：ＮＯ）、選択されたひび割れ候補領域ＣＣは、真にひび割れを表すひび割れ領域ＣＲではなく、ひび割れではないものが誤って検出されたもの（誤検出）であると判定する（Ｓ３５０）。一般に、真にひび割れを表す画像領域（ひび割れ領域ＣＲ）では、その濃度値が、周辺領域ＰＲの濃度値と大きく異なることが多い。そのため、本実施形態では、ひび割れ候補領域ＣＣと周辺領域ＰＲとの間の濃度差ΔＣが比較的大きい場合に、該ひび割れ候補領域ＣＣは真のひび割れ領域ＣＲであると判定し、濃度差ΔＣが比較的小さい場合に、該ひび割れ候補領域ＣＣは真のひび割れ領域ＣＲではないと判定するものとしている。
When the concentration difference ΔC between the crack candidate region CC and the peripheral region PR is equal to or greater than the threshold Th1 (S330: YES), the
候補確認処理部２３０は、すべてのひび割れ候補領域ＣＣの選択が完了したか否かを判定し（Ｓ３６０）、未選択のひび割れ候補領域ＣＣが存在すると判定した場合には（Ｓ３６０：ＮＯ）、Ｓ３１０に戻って上述の処理を繰り返す。一方、候補確認処理部２３０は、未選択のひび割れ候補領域ＣＣが存在しないと判定した場合には（Ｓ３６０：ＹＥＳ）、ひび割れ候補確認処理を終了する。
The candidate
以上説明したひび割れ候補確認処理により、ひび割れ候補検出処理において対象画像ＩＯから検出された各ひび割れ候補領域ＣＣが、真にひび割れを表すひび割れ領域ＣＲであるか否かが確認される。ひび割れ候補確認処理により確認されたひび割れ領域ＣＲは、上述したように、処理時画面Ｓ１の画像表示領域Ｒ３に表示された対象画像ＩＯ上に示される（図４参照）。 By the crack candidate confirmation process described above, it is confirmed whether or not each crack candidate region CC detected from the target image IO in the crack candidate detection process is a crack region CR that truly represents a crack. As described above, the crack region CR confirmed by the crack candidate confirmation process is shown on the target image IO displayed in the image display area R3 of the processing screen S1 (see FIG. 4).
Ａ−５．本実施形態の効果：
以上説明したように、本実施形態のひび割れ検出装置１００は、候補検出処理部２２０を備える。候補検出処理部２２０は、対象物を表す画像（対象画像ＩＯ）において、ひび割れを表す画像領域である蓋然性の高いひび割れ候補領域ＣＣを検出する。また、本実施形態のひび割れ検出装置１００は、確認判定部２３４を備える。確認判定部２３４は、ひび割れ候補領域ＣＣの内、ひび割れ候補領域ＣＣとひび割れ候補領域ＣＣの周辺に位置する周辺領域ＰＲとの間の濃度差ΔＣが閾値Ｔｈ１以上であることを含む所定の条件を満たすひび割れ候補領域ＣＣを、真にひび割れを表す画像領域であるひび割れ領域ＣＲに設定する。
A-5. Effect of this embodiment:
As described above, the
ここで、一般に、真にひび割れを表す画像領域（ひび割れ領域ＣＲ）では、その濃度値が、周辺領域ＰＲの濃度値と大きく異なることが多い。本実施形態のひび割れ検出装置１００では、周辺領域ＰＲとの間で一定以上の濃度差のあるひび割れ候補領域ＣＣを、ひび割れ領域ＣＲに設定することができる。そのため、本実施形態のひび割れ検出装置１００によれば、ひび割れではないが、ひび割れの濃度に近い濃度を有する部分（例えば、対象物の表面の汚れ等）を誤ってひび割れとして検出する誤検出が発生することを抑制することができ、画像処理を用いたひび割れ検出の精度を向上させることができる。
Here, in general, in the image region (crack region CR) that truly represents a crack, the density value is often significantly different from the density value of the peripheral region PR. In the
また、本実施形態のひび割れ検出装置１００では、周辺領域ＰＲは、ひび割れ候補領域ＣＣとの間に間隔を有する領域として設定される。そのため、本実施形態のひび割れ検出装置１００では、周辺領域ＰＲが、真にひび割れを表す画素を含むように設定されることを抑制することができるため、濃度差の評価を適切に行うことができる。従って、本実施形態のひび割れ検出装置１００によれば、誤検出が発生することを効果的に抑制することができ、画像処理を用いたひび割れ検出の精度をさらに向上させることができる。
Further, in the
また、本実施形態のひび割れ検出装置１００では、周辺領域ＰＲは、ひび割れ候補領域ＣＣを取り囲む領域として設定される。そのため、本実施形態のひび割れ検出装置１００では、周辺領域ＰＲが、ひび割れ候補領域ＣＣに対して特定の方向の周辺に位置する領域に偏らず、ひび割れ候補領域ＣＣに対して全方向の周辺に位置するような領域として設定されるため、濃度差の評価を適切に行うことができる。従って、本実施形態のひび割れ検出装置１００によれば、誤検出が発生することを効果的に抑制することができ、画像処理を用いたひび割れ検出の精度をさらに向上させることができる。
Further, in the
また、本実施形態のひび割れ検出装置１００は、さらに、ひび割れ候補領域ＣＣを構成する画素の濃度値のばらつきが小さいほど、閾値Ｔｈ１が小さくなるように、閾値Ｔｈ１を設定する閾値設定部２３２を備える。一般に、真にひび割れを表す画像領域（ひび割れ領域ＣＲ）では、ひび割れ領域ＣＲを構成する画素の濃度値のばらつきがそれほど大きくないことが多い。一方、ひび割れ領域ＣＲではないが、ひび割れの濃度に近い濃度を有する領域では、濃度値のばらつきが大きいことが多い。本実施形態のひび割れ検出装置１００では、閾値設定部２３２が、ひび割れ候補領域ＣＣを構成する画素の濃度値のばらつきが小さいほど閾値Ｔｈ１が小さくなるように、閾値Ｔｈ１を設定するため、ひび割れ候補領域ＣＣを構成する画素の濃度値のばらつきが小さいほど、ひび割れ候補領域ＣＣがひび割れ領域ＣＲに設定されやすくなり、ひび割れ候補領域ＣＣを構成する画素の濃度値のばらつきが大きいほど、ひび割れ候補領域ＣＣがひび割れ領域ＣＲに設定されにくくなる。そのため、本実施形態のひび割れ検出装置１００によれば、誤検出が発生することを効果的に抑制することができ、画像処理を用いたひび割れ検出の精度をさらに向上させることができる。
Further, the
また、本実施形態のひび割れ検出装置１００は、さらに、ひび割れ領域ＣＲを示す画像を表示部１２０に表示させる表示制御部２１０を備える。そのため、本実施形態のひび割れ検出装置１００によれば、ユーザに、対象物におけるひび割れの発生状況を把握させることができる。
Further, the
また、本実施形態のひび割れ検出装置１００では、ひび割れ検出処理の対象物は、建築物３１０のタイル張りの壁、すなわち壁状の構造物である。壁状の構造物は、ひび割れの発生が問題になりやすい対象物であり、かつ、比較的広い範囲でひび割れの検出を行う必要がある対象物である。本実施形態のひび割れ検出装置１００によれば、そのような対象物のひび割れの検出を、効率的に、かつ、精度良く実行することができる。
Further, in the
Ｂ．変形例：
本明細書で開示される技術は、上述の実施形態に限られるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲において種々の形態に変形することができ、例えば次のような変形も可能である。
B. Modification example:
The technique disclosed in the present specification is not limited to the above-described embodiment, and can be transformed into various forms without departing from the gist thereof, and for example, the following modifications are also possible.
上記実施形態におけるひび割れ検出装置１００の構成は、あくまで一例であり、種々変形可能である。例えば、ひび割れ検出装置１００が撮像部を備え、ひび割れ検出処理部２００が、該撮像部による対象物の撮像により生成された画像を対象として、ひび割れ検出処理を実行するとしてもよい。
The configuration of the
また、上記実施形態では、処理時画面Ｓ１等がひび割れ検出装置１００の表示部１２０に表示されるとしているが、処理時画面Ｓ１等がひび割れ検出装置１００の備える表示部１２０ではなく、外部のディスプレイに表示されるとしてもよい。なお、この場合には、ひび割れ検出装置１００が表示部１２０を備える必要は無い。
Further, in the above embodiment, the processing screen S1 and the like are displayed on the
また、上記実施形態では、ひび割れを表す画素の濃度値が白色よりも黒色の濃度値に近い画像が対象画像ＩＯとして用いられているが、反対に、ひび割れを表す画素の濃度値が黒色よりも白色の濃度値に近い画像が対象画像ＩＯとして用いられてもよい。 Further, in the above embodiment, an image in which the density value of the pixel representing the crack is closer to the density value of black than white is used as the target image IO, but conversely, the density value of the pixel representing the crack is higher than that of black. An image close to the white density value may be used as the target image IO.
また、上記実施形態におけるひび割れ検出処理の内容は、あくまで一例であり、種々変形可能である。例えば、上記実施形態におけるひび割れ候補検出処理（図５）の処理内容は、あくまで一例であり、他の任意の内容のひび割れ候補検出処理によってひび割れ候補領域ＣＣを検出するものとしてもよい。 Further, the content of the crack detection process in the above embodiment is merely an example and can be variously modified. For example, the processing content of the crack candidate detection process (FIG. 5) in the above embodiment is merely an example, and the crack candidate region CC may be detected by the crack candidate detection process having any other content.
また、上記実施形態では、ひび割れ候補領域ＣＣと周辺領域ＰＲとの間の濃度差ΔＣの判定（図１４のＳ３３０）に用いられる閾値Ｔｈ１が、ひび割れ候補領域ＣＣの濃度ばらつきに基づき可変に設定されるとしているが、該閾値Ｔｈ１は固定値であってもよい。 Further, in the above embodiment, the threshold value Th1 used for determining the concentration difference ΔC between the crack candidate region CC and the peripheral region PR (S330 in FIG. 14) is variably set based on the density variation of the crack candidate region CC. However, the threshold value Th1 may be a fixed value.
また、上記実施形態では、周辺領域ＰＲは、ひび割れ候補領域ＣＣを取り囲む領域であり、かつ、ひび割れ候補領域ＣＣとの間に間隔を有する領域であるとしているが、周辺領域ＰＲは、必ずしもひび割れ候補領域ＣＣを取り囲んでいなくてもよいし、ひび割れ候補領域ＣＣとの間に間隔を有しなくてもよい。 Further, in the above embodiment, the peripheral region PR is a region surrounding the crack candidate region CC and having a space between the crack candidate region CC and the peripheral region PR, but the peripheral region PR is not necessarily a crack candidate region. It does not have to surround the region CC, and it does not have to have a space between it and the crack candidate region CC.
また、上記実施形態では、ひび割れ候補確認処理（図１４）において、ひび割れ候補領域ＣＣと周辺領域ＰＲとの間の濃度差ΔＣが閾値Ｔｈ１以上であるという条件を満たせば、該ひび割れ候補領域ＣＣはひび割れ領域ＣＲに設定されるとしているが、上記条件に加えて他の条件が満たされる場合に、該ひび割れ候補領域ＣＣはひび割れ領域ＣＲに設定されるものとしてもよい。 Further, in the above embodiment, if the condition that the concentration difference ΔC between the crack candidate region CC and the peripheral region PR is equal to or greater than the threshold Th1 is satisfied in the crack candidate confirmation process (FIG. 14), the crack candidate region CC Although it is said that the crack region CR is set, the crack candidate region CC may be set to the crack region CR when other conditions are satisfied in addition to the above conditions.
また、上記実施形態では、ひび割れ検出処理の対象物は、建築物３１０のタイル張りの壁であるとしているが、それ以外の壁状の構造物（例えば、建築物のコンクリートの壁や土木構造物の壁面等）であってもよいし、壁状の構造物以外の物体であってもよい。
Further, in the above embodiment, the object of the crack detection treatment is a tiled wall of the
１００：ひび割れ検出装置 １１０：記憶部 １２０：表示部 １３０：入力部 １４０：インターフェース部 １７０：制御部 １９０：バス ２００：ひび割れ検出処理部 ２１０：表示制御部 ２２０：候補検出処理部 ２２２：二値画像取得部 ２２４：候補判定部 ２２６：候補領域設定部 ２３０：候補確認処理部 ２３２：矩形算出部 ２３４：確認判定部 ３１０：建築物 ３２０：撮像装置 ＣＣ：ひび割れ候補領域 ＣＰ：ひび割れ検出プログラム ＣＲ：ひび割れ領域 ＩＯ：対象画像 Ｉｂ（１）：第１の二値画像 Ｉｂ（２）：第２の二値画像 Ｉｄ：画像データ Ｐｃ：ひび割れ画素 Ｐｃｃ１：第１次ひび割れ候補画素 Ｐｃｃ２：第２次ひび割れ候補画素 Ｐｋ：黒色画素 Ｐｎ：ノイズ画素 ＰＲ：周辺領域 Ｐｗ：白色画素 Ｒ１：画像選択領域 Ｒ１１：個数表示欄 Ｒ２：手法選択領域 Ｒ３：画像表示領域 Ｓ１：処理時画面 ＳＬ：仮想線分 ＳＰ：注目画素 100: Crack detection device 110: Storage unit 120: Display unit 130: Input unit 140: Interface unit 170: Control unit 190: Bus 200: Crack detection processing unit 210: Display control unit 220: Candidate detection processing unit 222: Binary image Acquisition unit 224: Candidate determination unit 226: Candidate area setting unit 230: Candidate confirmation processing unit 232: Rectangular calculation unit 234: Confirmation determination unit 310: Building 320: Imaging device CC: Crack candidate area CP: Crack detection program CR: Crack Area IO: Target image Ib (1): First binary image Ib (2): Second binary image Id: Image data Pc: Crack pixel Pcc1: First crack candidate pixel Pcc2: Second crack candidate Pixel Pk: Black pixel Pn: Noise pixel PR: Peripheral area Pw: White pixel R1: Image selection area R11: Number display field R2: Method selection area R3: Image display area S1: Processing screen SL: Virtual line SP: Attention Pixel
Claims (7)
前記対象物を表す画像において、ひび割れを表す画像領域である蓋然性の高いひび割れ候補領域を検出する候補検出部と、
前記ひび割れ候補領域の内、前記ひび割れ候補領域と前記ひび割れ候補領域の周辺に位置する周辺領域との間の濃度差が第１の閾値以上であることを含む所定の条件を満たす前記ひび割れ候補領域を、ひび割れを表す画像領域であるひび割れ領域に設定する確認判定部と、
を備え、
前記周辺領域は、前記ひび割れ候補領域との間に間隔を有する領域である、ひび割れ検出装置。 A crack detection device that detects cracks in an object.
In the image representing the object, a candidate detection unit for detecting a crack candidate region having a high probability of being an image region representing a crack, and a candidate detection unit.
Among the crack candidate regions, the crack candidate region satisfying a predetermined condition including that the concentration difference between the crack candidate region and the peripheral region located around the crack candidate region is equal to or more than the first threshold value. , A confirmation judgment unit set in the crack area, which is an image area representing cracks,
Equipped with a,
The crack detection device, wherein the peripheral region is a region having a space between the crack candidate region and the crack candidate region.
前記周辺領域は、前記ひび割れ候補領域を取り囲む領域である、ひび割れ検出装置。 The crack detection device according to claim 1.
The peripheral region is a region surrounding the crack candidate region, which is a crack detection device.
前記ひび割れ候補領域を構成する画素の濃度値のばらつきが小さいほど、前記第１の閾値が小さくなるように、前記第１の閾値を設定する閾値設定部を備える、ひび割れ検出装置。 The crack detection device according to claim 1 or 2, further comprising.
A crack detection device including a threshold value setting unit that sets the first threshold value so that the smaller the variation in the density values of the pixels constituting the crack candidate region, the smaller the first threshold value.
前記ひび割れ領域を示す画像をディスプレイに表示させる表示制御部を備える、ひび割れ検出装置。 The crack detection device according to any one of claims 1 to 3, and further.
A crack detection device including a display control unit that displays an image showing the crack region on a display.
前記対象物は、壁状の構造物である、ひび割れ検出装置。 The crack detection device according to any one of claims 1 to 4.
The object is a crack detection device, which is a wall-shaped structure.
前記対象物を表す画像において、ひび割れを表す画像領域である蓋然性の高いひび割れ候補領域を検出する工程と、
前記ひび割れ候補領域の内、前記ひび割れ候補領域と前記ひび割れ候補領域の周辺に位置する周辺領域との間の濃度差が第１の閾値以上であることを含む所定の条件を満たす前記ひび割れ候補領域を、ひび割れを表す画像領域であるひび割れ領域に設定する工程と、
を備え、
前記周辺領域は、前記ひび割れ候補領域との間に間隔を有する領域である、ひび割れ検出方法。 It is a crack detection method that detects cracks in an object.
In the image representing the object, a step of detecting a crack candidate region having a high probability of being an image region representing a crack, and a step of detecting the crack candidate region.
Among the crack candidate regions, the crack candidate region satisfying a predetermined condition including that the concentration difference between the crack candidate region and the peripheral region located around the crack candidate region is equal to or more than the first threshold value. , The process of setting the crack area, which is the image area representing the crack,
Equipped with a,
The crack detection method, wherein the peripheral region is a region having a space between the crack candidate region and the crack candidate region.
前記対象物を表す画像において、ひび割れを表す画像領域である蓋然性の高いひび割れ候補領域を検出する候補検出機能と、
前記ひび割れ候補領域の内、前記ひび割れ候補領域と前記ひび割れ候補領域の周辺に位置する周辺領域との間の濃度差が第１の閾値以上であることを含む所定の条件を満たす前記ひび割れ候補領域を、ひび割れを表す画像領域であるひび割れ領域に設定する確認判定機能と、
をコンピュータに実現させ、
前記周辺領域は、前記ひび割れ候補領域との間に間隔を有する領域である、コンピュータプログラム。 A computer program for detecting cracks in an object
In the image representing the object, a candidate detection function for detecting a crack candidate region having a high probability of being an image region representing a crack, and
Among the crack candidate regions, the crack candidate region satisfying a predetermined condition including that the concentration difference between the crack candidate region and the peripheral region located around the crack candidate region is equal to or more than the first threshold value. , Confirmation judgment function to set in the crack area, which is the image area showing the crack,
To the computer ,
A computer program in which the peripheral region is an region having a space between the crack candidate region and the peripheral region.
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