JP7447906B2 - 表面異常検知装置、システム、方法、及びプログラム - Google Patents

Description

本開示は、表面異常検知装置、システム、方法、及び非一時的なコンピュータ可読媒体に関するものであり、特に、複雑な構造物の表面の異常箇所を特定することが可能な表面異常検知装置、システム、方法、及び非一時的なコンピュータ可読媒体に関する。

施設内の設備において、設備の構造物の表面上に現れる劣化箇所、例えば、老朽化・腐食による錆や塗装の剥がれた箇所は、近い将来に設備が破損したり倒壊したりする可能性が高い。このような表面の異常箇所の特定は、現在目視による判断に頼ることが多く、見落としや主観に頼った判断、さらには点検者派遣の工数といった観点から、異常箇所を自動的に特定するシステムの重要性が上がっている。レーザ測距（ＬｉＤＡＲ：Light Detection and Ranging）装置は、物体（構造物）の３次元構造を取得可能な装置であり、３次元の物体の表面の点の位置情報に加えてレーザ光の受光輝度を測定する機能を有していることが多い。一般的に受光輝度、すなわち、物体からの反射輝度は、レーザの照射された物体表面の状態に依存する。そのため、レーザ測距装置で取得した受光輝度情報の処理を通じて、錆や塗装の剥がれ等の表面の異常箇所を検知することができる。しかしながら、複雑な構造物の表面の異常箇所を特定しようとした場合には、誤検出等が発生することがあった。以降、本開示ではレーザ測距装置で取得した受光輝度を「反射輝度」と称する。

特許文献１には、撮像により得られた画像における平均輝度、標準偏差輝度、最大輝度および最小輝度に基づき、該画像の輝度の度数分布についての特徴量を算出する特徴量算出部と、算出された特徴量に基づき輝度の閾値を設定する閾値設定部と、設定された閾値に基づき撮像により得られた画像における欠陥画素を検出する欠陥検出部と、を備える表面欠陥検出装置が開示されている。

特許文献２には、対象となるワークを、互いに異なる複数の位置から撮像した複数の画像情報を取得し、当該ワーク上の各部を順次、注目部分として選択し、複数の画像情報の各々において注目部分に対応する画像部分の輝度の特徴量を比較し、この比較の結果に基づいて、ワークに欠陥があるか否かを判定する欠陥検出装置が開示されている。

特開２０１２－１５９３７６号公報 特開２０１３－１９５３６８号公報

上述のように、複雑な構造物の表面の異常箇所を特定することが難しいという課題があった。特許文献１及び特許文献２は、この課題、すなわち、複雑な構造物の表面の異常箇所を特定することは開示していない。

本開示の目的は、上述した課題を解決する表面異常検知装置、システム、方法、及び非一時的なコンピュータ可読媒体を提供することにある。

本開示に係る表面異常検知装置は、
構造物の表面の複数の点の位置情報に基づいて前記構造物を複数のクラスタに分類する分類手段と、
前記クラスタのうち２つ以上を結合してクラスタグループを作成する結合手段と、
前記クラスタグループの表面の複数の点における反射輝度値の分布に基づいて前記クラスタグループの反射輝度正常値を決定する決定手段と、
前記反射輝度正常値と前記クラスタグループの表面の複数の点のそれぞれの前記反射輝度値との差に基づいて前記クラスタグループの表面の異常箇所を特定する特定手段と、
を備える。

本開示に係るシステムは、
クラスタグループの表面の複数の点における反射輝度値を取得する測定装置と、
表面異常検知装置と、を備え、
前記表面異常検知装置は、
構造物の表面の複数の点の位置情報に基づいて前記構造物を複数のクラスタに分類する分類手段と、
前記クラスタのうち２つ以上を結合して前記クラスタグループを作成する結合手段と、
前記クラスタグループの表面の複数の点における前記反射輝度値の分布に基づいて前記クラスタグループの反射輝度正常値を決定する決定手段と、
前記反射輝度正常値と前記クラスタグループの表面の複数の点のそれぞれの前記反射輝度値との差に基づいて前記クラスタグループの表面の異常箇所を特定する特定手段と、を有し、
前記表面異常検知装置は、前記クラスタグループの表面の前記異常箇所を特定する。

本開示に係る方法は、
構造物の表面の複数の点の位置情報に基づいて前記構造物を複数のクラスタに分類することと、
前記クラスタのうち２つ以上を結合してクラスタグループを作成することと、
前記クラスタグループの表面の複数の点における反射輝度値の分布に基づいて前記クラスタグループの反射輝度正常値を決定することと、
前記反射輝度正常値と前記クラスタグループの表面の複数の点のそれぞれの前記反射輝度値との差に基づいて前記クラスタグループの表面の異常箇所を特定することと、
を備える。

本開示に係る非一時的なコンピュータ可読媒体は、
構造物の表面の複数の点の位置情報に基づいて前記構造物を複数のクラスタに分類することと、
前記クラスタのうち２つ以上を結合してクラスタグループを作成することと、
前記クラスタグループの表面の複数の点における反射輝度値の分布に基づいて前記クラスタグループの反射輝度正常値を決定することと、
前記反射輝度正常値と前記クラスタグループの表面の複数の点のそれぞれの前記反射輝度値との差に基づいて前記クラスタグループの表面の異常箇所を特定することと、
をコンピュータに実行させるプログラムが格納される。

本開示によれば、複雑な構造物の表面の異常箇所を特定することが可能な表面異常検知装置、システム、方法、及び非一時的なコンピュータ可読媒体を提供することができる。

実施の形態１に係る表面異常検知装置を例示するブロック図である。 実施の形態１に係るシステムを例示するブロック図である。 構造物を例示する模式図である。 クラスタを例示する模式図である。 クラスタの反射輝度分布を例示するグラフである。 クラスタグループの反射輝度分布を例示するグラフである。 実施の形態１に係る表面異常検知装置の動作を例示するフローチャートである。 実施の形態２に係るレーザ入射角度を例示する図である。 実施の形態２に係る表面異常検知装置の動作を例示するフローチャートである。 実施の形態３に係るレーザ入射角度に基づいたクラスタグループのさらなる分類を例示する図である。 実施の形態３に係る表面異常検知装置の動作を例示するフローチャートである。 補完点が無い場合のクラスタグループを例示する模式図である。 補完点が有る場合のクラスタグループを例示する模式図である。 実施の形態４に係る表面異常検知装置の動作を例示するフローチャートである。 実施の形態４の変形例に係る表面異常検知装置の動作を例示するフローチャートである。

以下、図面を参照して本発明の実施の形態について説明する。各図面において、同一又は対応する要素には同一の符号が付されており、説明の明確化のため、必要に応じて重複説明を省略する。

［実施の形態１］
実施の形態１に係る表面異常検知装置とシステムの概要を説明する。
図１は、実施の形態１に係る表面異常検知装置を例示するブロック図である。
図２は、実施の形態１に係るシステムを例示するブロック図である。

図１に示すように、実施の形態１に係る表面異常検知装置１１は、分類手段１１１と結合手段１１２と決定手段１１３と特定手段１１４とを備える。

分類手段１１１は、構造物の表面の複数の点の位置情報に基づいて構造物を複数の部分、すなわち、クラスタに分類する。位置情報は、例えば、３次元座標における位置情報を使用する。

結合手段１１２は、分類されたクラスタのうち２つ以上を結合してクラスタグループを作成する。

決定手段１１３は、作成したクラスタグループの表面の複数の点における反射輝度値の分布に基づいてクラスタグループの反射輝度正常値を決定する。

特定手段１１４は、決定した反射輝度正常値とクラスタグループの表面の複数の点のそれぞれの反射輝度値との差に基づいてクラスタグループの表面の異常箇所を特定する。

図２に示すように、実施の形態１に係るシステム１０は、反射輝度測定装置１２と表面異常検知装置１１とを備える。

反射輝度測定装置１２は、距離測定機能と反射輝度測定機能とを有する。距離測定機能は、測定対象となる構造物に対してレーザ光を照射し、構造物までの距離データを３次元的に取得する機能である。また、反射輝度測定機能は、構造物から反射したレーザ光の反射輝度を測定する機能である。反射輝度測定装置１２は、距離測定機能と反射輝度測定機能とを使用して、構造物の表面の複数の点の３次元座標における位置情報と該位置における反射輝度値を取得する。すなわち、反射輝度測定装置１２は、クラスタグループの表面の複数の点における反射輝度値を取得すると言える。このようにして、反射輝度測定装置１２は、構造物の表面の複数の点の３次元座標における位置情報と該位置における反射輝度値を取得する。３次元構造を有する構造物の表面の複数の点の３次元座標における位置情報と該位置における反射輝度値を総称して３次元点群データと称する。

表面異常検知装置１１は、反射輝度測定装置１２から構造物の表面の複数の点の３次元座標における位置情報と反射輝度値を取得する。表面異常検知装置１１は、取得した反射輝度値に基づいてクラスタグループの表面の異常箇所を特定する。

実施の形態１に係る表面異常検知装置の詳細を説明する。
図３は、構造物を例示する模式図である。
図４は、クラスタを例示する模式図である。
図５は、クラスタの反射輝度分布を例示するグラフである。
図５の横軸は反射輝度を示し、縦軸は度数を示す。
図６は、クラスタグループの反射輝度分布を例示するグラフである。
図６の横軸は反射輝度を示し、縦軸は度数を示す。

図３に示すように、構造物は複数の構成要素により構成される。図３の部分Ｂに示すように、構造物は、構造物を構成する構成要素の１つとして構成要素Ｅ１１を含む。構造物を構成する構成要素の形状等の情報は、構造物の設計図等の資料から、例えば、同じ鋼材として取得することができる。

図４に示すように、表面異常検知装置１１は、構造物を２つ以上のクラスタに分類する。構造物が複雑である場合、図４の部分Ｂに示すように、例えば、奥に存在する構成要素Ｅ１１は、クラスタＣ１１ａとクラスタＣ１１ｂとを含む複数の小さなクラスタに分類される。すなわち、構成要素Ｅ１１は、構成要素Ｅ１１の手前の配置された構成要素Ｆ１１により分断されてクラスタＣ１１ａとクラスタＣ１１ｂに分類される。

図５に示すように、クラスタＣ１１ａの反射輝度分布には、反射輝度正常値からの乖離が閾値を上回るものは存在しない。また、クラスタＣ１１ｂの反射輝度分布には、反射輝度正常値からの乖離が閾値を上回るものは存在しない。これにより、分類されたクラスタＣ１１ａとクラスタＣ１１ｂには、異常箇所が存在しないことになる。このように、同一の構成要素が複数のクラスタに分類された場合、構造物の異常箇所を正確に特定することができない場合がある。この原因は、同一の構成要素である構成要素Ｅ１１をクラスタに分類する際、クラスタＣ１１ａとクラスタＣ１１ｂとに分類したことにある。

そこで、実施の形態１に係る表面異常検知装置１１の結合手段１１２は、クラスタＣ１１ａとクラスタＣ１１ｂとを結合してクラスタグループＣｇ１１を作成する。結合手段１１２は、作成の際、クラスタグループＣｇ１１が構成要素Ｅ１１に含まれる場合、クラスタＣ１１ａとＣ１１ｂとを結合する。すなわち、結合手段１１２は、構成要素Ｅ１１の形状がクラスタグループＣｇ１１の形状を含む場合、クラスタＣ１１ａとＣ１１ｂとを結合する。

具体的には、結合手段１１２は、構造物を構成する構成要素の形状等の情報、例えば、構造物の設計図等を予め取得する。結合手段１１２は、構造物の構成要素の形状と、２つ以上のクラスタを結合したクラスタグループの形状と、を比較する。すなわち、結合手段１１２は、構成要素Ｅ１１の形状と、クラスタグループＣｇ１１の形状と、を比較する。結合手段１１２は、構成要素Ｅ１１の形状がクラスタグループＣｇ１１の形状を含む場合、クラスタＣ１１ａとＣ１１ｂとを結合を確定する。

その結果、表面異常検知装置１１は、図６に示すようなクラスタグループＣｇ１１の反射輝度分布を取得する。決定手段１１３は、クラスタグループＣｇ１１の表面の複数の点における反射輝度値の分布に基づいてクラスタグループＣｇ１１の反射輝度正常値を決定する。

決定手段１１３は、クラスタグループＣｇ１１の反射輝度値の分布のうち、例えば、頻度が最大の反射輝度値を反射輝度正常値として決定する。

また、決定手段１１３は、クラスタグループＣｇ１１の反射輝度値の分布のうち、分散が最小である最小分散クラスタを特定する。決定手段１１３は、特定した最小分散クラスタの反射輝度値の分布のうち、頻度が最大の反射輝度値を反射輝度正常値として決定してもよい。

特定手段１１４は、クラスタグループＣｇ１１の表面の複数の点のうち、反射輝度値と反射輝度正常値との差が閾値を上回る所定の点を異常箇所として特定する。例えば、図４に示す部分Ｃの反射輝度は、図６に示す部分Ｄで示され、クラスタグループＣｇ１１の表面の点が異常箇所として部分Ｃが特定される。このように、表面異常検知装置１１の特徴は、同一構成要素と見なせるクラスタを結合してクラスタグループを形成し、クラスタグループに基づいて異常箇所を特定することである。

実施の形態１に係る表面異常検知装置１１は、構造物をクラスタに分類した後、２つ以上のクラスタを結合したクラスタグループを作成し、クラスタグループの表面の複数の点における反射輝度値の分布に基づいて構造物の表面の異常箇所を特定する。これにより、特に複雑な構造物において、クラスタの反射輝度値の分布を使用した場合と比べて、より正確に異常箇所を特定することができる。

その結果、実施の形態１に係る表面異常検知装置１１によれば、複雑な構造物の表面の異常箇所を特定することが可能な表面異常検知装置、及びシステムを提供することができる。また、表面異常検知装置１１によれば、異常箇所、すなわち、補修すべき箇所を特定することができるので、迅速に補修することができる。

尚、クラスタが細かく小さく分割（分類）されてクラスタの表面の複数の点の数が少ない場合も、異常箇所を正確に特定することは難しい。このため、結合手段１１２は、クラスタの表面の複数の点の数が所定数以下の小クラスタと、小クラスタに隣接する隣接クラスタと、を結合してクラスタグループＣｇ１１を作成してもよい。

実施の形態１に係る表面異常検知装置の動作を説明する。
図７は、実施の形態１に係る表面異常検知装置の動作を例示するフローチャートである。

図７に示すように、表面異常検知装置１１は、構造物の３次元点群データを取得する（ステップＳ１０１）。３次元構造を有する構造物の表面の複数の点の３次元座標における位置情報と該位置における反射輝度値を総称して３次元点群データと称する。複数の点を点群と称する。

表面異常検知装置１１は、３次元点群データの位置情報に基づいて構造物をクラスタに分類する（ステップＳ１０２）。

クラスタの３次元点群データの位置情報に基づいて同一の構成要素に属するクラスタを対応付けし結合する（ステップＳ１０３）。図４に示す構造物の例では、クラスタＣ１１ａとクラスタＣ１１ｂとは、構成要素Ｅ１１に属する。よって、クラスタＣ１１ａとクラスタＣ１１ｂとを結合し、クラスタグループＣｇ１１を作成する。

表面異常検知装置１１は、クラスタグループの表面の複数の点における反射輝度値の分布に基づいてクラスタグループの反射輝度正常値を決定する（ステップＳ１０４）。

表面異常検知装置１１は、点群における反射輝度値の反射輝度正常値からの乖離が閾値を上回る場合（ステップＳ１０５：Ｙｅｓ）、その点群を構造物の異常箇所と決定する（ステップＳ１０６）。すなわち、表面異常検知装置１１は、クラスタグループの表面の複数の点のうち、所定点における反射輝度値と、反射輝度正常値と、の差が閾値を上回る場合、該所定点を構造物の異常箇所と決定する。

表面異常検知装置１１は、点群における反射輝度値の反射輝度正常値からの乖離が閾値以下の場合（ステップＳ１０５：Ｎо）、その点群を構造物の正常箇所と決定する（ステップＳ１０７）。すなわち、表面異常検知装置１１は、クラスタグループの表面の複数の点のうち、所定点における反射輝度値と、反射輝度正常値と、の差が閾値以下の場合、該所定点を構造物の正常箇所と決定する。

［実施の形態２］
図８は、実施の形態２に係るレーザ入射角度を例示する図である。

実施の形態２に係る表面異常検知装置２１は、実施の形態１に係る表面異常検知装置１１と比べて、クラスタグループ（構造物）の表面の各点におけるレーザ入射角度に応じて、反射輝度値を補正する点が異なる。

構造物の表面の性質に応じて、レーザ反射光の反射輝度値の角度依存性が変化する。このため、構造物の表面が湾曲している場合、レーザ入射角度に応じて反射輝度値を補正することで、構造物の表面の異常箇所をより高精度に特定することができる。

図８に示す点群ＰＣ２１ａは、点群ＰＣ２１における３次元領域Ｒ２１内の点群を拡大したものである。点群ＰＣ２１として、円筒状の構成要素を例に挙げて説明する。

図８に示すように、構造物のクラスタグループの表面の複数の点の１つである測距点Ｐ２１におけるレーザ入射角度Ａ２１は、クラスタグループの測距点Ｐ２１と観測点（表面異常検知装置２１又は反射輝度測定装置１２）とを結んだレーザ入射方向Ｂ２１と、クラスタグループの測距点Ｐ２１における垂線Ｎ２１の方向と、に基づいて算出（推定）される。すなわち、レーザ入射角度Ａ２１は、レーザ入射方向Ｂ２１と、垂線Ｎ２１の方向と、の成す角として算出される。垂線Ｎ２１の算出は、測距点Ｐ２１の周囲の複数の測距点を利用して算出する。

表面異常検知装置２１は、測距点Ｐ２１における反射輝度値を、レーザ入射角度Ａ２１に基づいて補正する。例えば、ランバード反射の場合、反射輝度の測定値Ｌと、レーザ入射角度Ａ２１と、補正値Ｌ１と、の間には、数式１のような関係がある。
Ｌ１∝（Ｌ／ｃｏｓ（Ａ２１）） （１）
従って、数式１に基づいて、各点の反射輝度値をレーザ入射角度Ａ２１に応じて補正する。

反射輝度値の補正は、ランバード反射を仮定した反射率モデルを作成し、反射率モデルに基づいて行っても良い。また、反射輝度値の補正は、予め測定した反射率の特性に基づいて行っても良い。

図９は、実施の形態２に係る表面異常検知装置の動作を例示するフローチャートである。

図９に示すように、表面異常検知装置２１の動作は、表面異常検知装置１１の動作（図７参照）と比べて、ステップＳ１０３とステップＳ１０４との間に、ステップＳ２０１からステップＳ２０２が設けられている点が異なる。ステップＳ１０１からステップＳ１０３の動作、及び、ステップＳ１０４からステップＳ１０７の動作は、表面異常検知装置１１の動作と同じである。よって、ステップＳ２０１からステップＳ２０２の動作について説明する。

ステップＳ１０３の後、表面異常検知装置２１は、構造物のクラスタグループの表面の各点におけるレーザ入射方向と各点における垂線Ｎ２１とに基づいてレーザ入射角度Ａ２１を推定する（ステップＳ２０１）。

表面異常検知装置２１は、推定したレーザ入射角度Ａ２１に基づいて各点（測距点）における反射輝度値を補正する（ステップＳ２０２）。反射輝度値の補正は、ランバート反射を仮定した反射率モデル、又は、予め測定した反射率の特性に基づいて行ってもよい。

ステップＳ２０２の後、ステップＳ１０４からステップＳ１０７までは、実施の形態１と同様に行う。

尚、この例では、ステップＳ２０１とステップＳ２０２は、ステップＳ１０３とステップＳ１０４との間に行われるものとして説明したが、これには限定されない。ステップＳ２０１とステップＳ２０２を、ステップＳ１０４よりも前に行うという要件を満たせば、処理の順序は問わない。

このように、実施の形態２に係る表面異常検知装置２１は、実施の形態１に係る表面異常検知装置１１と比べて、特に湾曲する構造物に対して表面の異常箇所をより高精度に特定することができる。

［実施の形態３］
図１０は、実施の形態３に係るレーザ入射角度に基づいたクラスタグループのさらなる分類を例示する図である。
図１０に示す点群ＰＣ３１は、構造物の円筒状の構成要素の表面の点群である。

実施の形態３に係る表面異常検知装置３１は、実施の形態１に係る表面異常検知装置１１と比べて、クラスタクラスタ内の点群を、さらに同一レーザ入射角度を有する点群に分離して異常箇所を特定する点が異なる。点群ＰＣ３１として、円筒状の構成要素を例に挙げて説明する。

図１０に示すように、実施の形態３に係る表面異常検知装置３１は、レーザ入射角度に基づいてクラスタグループをサブクラスタグループにさらに分類する。具体的には、サブクラスタグループＳＣｇ３１及びサブクラスタグループＳＣｇ３２のように、それぞれ同程度の入射角度を有するグループに分類する。

表面異常検知装置３１は、サブクラスタグループの表面の複数の点における反射輝度値の分布に基づいてサブクラスタグループの反射輝度正常値を決定する。

表面異常検知装置３１は、サブクラスタグループの反射輝度正常値と、サブクラスタグループの表面の複数の点のそれぞれの反射輝度値と、の差に基づいてサブクラスタグループの表面の異常箇所を特定する。このようにして、表面異常検知装置３１は、サブクラスタグループごとの反射輝度値に基づいてサブクラスタグループの表面の異常箇所を特定する。

実施の形態３に係る表面異常検知装置３１の動作を説明する。
図１１は、実施の形態３に係る表面異常検知装置の動作を例示するフローチャートである。

図１１に示すように、ステップＳ１０１からステップＳ１０３までは実施の形態１と同様に行う。ステップＳ１０３の後、ステップＳ２０１は実施の形態２と同様に行う。

ステップＳ２０１の後、表面異常検知装置３１は、レーザ入射角度に基づいてクラスタグループをサブクラスタグループにさらに分類する（ステップＳ３０１）。表面異常検知装置３１は、レーザ入射角度の所定の角度範囲毎に、クラスタグループをサブクラスタグループにさらに分類する。

サブクラスタグループへの分類は、レーザ入射角度に対して固定幅で分類してもよい。

表面異常検知装置３１は、サブクラスタグループの表面の複数の点における反射輝度値の分布に基づいてサブクラスタグループの反射輝度正常値を決定する（ステップＳ３０２）。すなわち、表面異常検知装置３１は、同一クラスタグループ、且つ、同一レーザ入射角度と分類された点群であるサブクラスタグループにおける反射輝度の正常値を、サブクラスタグループの反射輝度分布に基づいて決定する。

ステップＳ３０２の後、ステップＳ１０５からステップＳ１０７までは、実施の形態１と同様に行う。

このようにして、表面異常検知装置３１は、サブクラスタグループの反射輝度正常値と、サブクラスタグループの表面の複数の点のそれぞれの反射輝度値と、差に基づいてサブクラスタグループの表面の異常箇所を特定する。

尚、この例では、ステップＳ２０１は、ステップＳ１０３とステップＳ３０１の間に行われるものとして説明したが、これには限定されない。ステップＳ２０１をステップＳ３０１よりも前に行うという要件を満たせば、処理の順序は問わない。

このように、実施の形態３に係る表面異常検知装置３１は、実施の形態１に係る表面異常検知装置１１と比べて、特に湾曲する構造物に対して表面の異常箇所をより高精度に特定することができる。

［実施の形態４］
図１２は、補完点が無い場合のクラスタグループを例示する模式図である。
図１３は、補完点が有る場合のクラスタグループを例示する模式図である。

図１２に示すように、構造物を複数のクラスタ、例えば、クラスタＣ１１ａとクラスタＣ１１ｂとに分類した場合、クラスタＣ１１ａやクラスタＣ１１ｂ単体では、レーザ入射角度の推定値の誤差が大きくなる。特に、クラスタＣ１１ａの一端部Ｃ１１ａ１やクラスタＣ１１ｂの一端部Ｃ１１ｂ１では、周囲の点数が不足するので測距点における垂線に誤差が生じる。尚、クラスタＣ１１ａを第１クラスタと称し、クラスタＣ１１ｂを第２クラスタと称することもある。

レーザ入射角度は、クラスタグループの測距点におけるレーザ入射方向と、クラスタグループの測距点における垂線の方向と、に基づいて推定される。よって、垂線に誤差が生じることにより、レーザ入射角度にも誤差が生じる。クラスタグループの測距点における反射輝度値はレーザ入射角度に基づいて補正されるので、レーザ入射角度を正確に推定するために垂線を正確に推定する必要がある。

そこで、実施の形態４に係る表面異常検知装置４１は、図１３に示すように、クラスタ間（クラスタＣ１１ａとクラスタＣ１１ｂとの間）において補完点を生成し、各補完点を使用して正確にレーザ入射角度を推定する。

具体的には、表面異常検知装置４１は、補完手段（図示せず）をさらに備える。補完手段は、クラスタグループのうちの１つのクラスタであるクラスタＣ１１ａと、クラスタＣ１１ａに最も近いクラスタＣ１１ｂと、の間を補完する複数の補完点を算出する。補完手段は、表面に複数の補完点を有する補完クラスタＣ１１ｃを作成する。すなわち、補完手段は、一端部Ｃ１１ａ１と一端部Ｃ１１ｂ１とを結合するようにして補完クラスタＣ１１ｃを作成する。表面異常検知装置４１は、クラスタグループＣｇ１１と補完クラスタＣ１１ｃとを結合して補完クラスタグループＣｇｃ１１を作成する。

ここで、補完点における垂線の方向は、補完点の周囲の複数の測距点における垂線の方向に基づいて推定される。すなわち、垂線は、周囲の点群との位置関係から算出し推定される。表面異常検知装置４１は、クラスタグループＣｇ１１の代わりに補完クラスタグループＣｇｃ１１を使用して構造物の異常箇所を特定する。

実施の形態４によれば、クラスタＣ１１ａの一端部Ｃ１１ａ１において、補完点が加わることで周囲の点数が増加する。これにより、測距点における垂線が正確に推定され、入射角度も正確に推定される。クラスタグループの測距点における反射輝度値は、正確なレーザ入射角度によって正確に補正される。

また、図１３に示すように、クラスタＣ１１ａのクラスタＣ１１ｂに近い方の一端部Ｃ１１ａ１の測距点Ｐ１１における垂線Ｎｐ１１の方向は、測距点Ｐ１１に最も近い補完点Ｑ１１における垂線Ｎｑ１１の方向と同じ方向としてもよい。また、クラスタＣ１１ｂのクラスタＣ１１ａに近い方の一端部Ｃ１１ｂ１の測距点Ｐ１２における垂線Ｎｐ１２の方向は、測距点Ｐ１２に最も近い補完点Ｑ１２における垂線Ｎｑ１２の方向と同じ方向としてもよい。尚、測距点Ｐ１１を第１測距点と称し、測距点Ｐ１２を第２測距点と称することもある。

また、補完点Ｑ１１における垂線Ｎｑ１１の方向は、補完点Ｑ１１の周囲の複数の測距点における垂線の方向を平均して推定されてもよい。同様に、補完点Ｑ１２における垂線Ｎｑ１２の方向は、補完点Ｑ１２の周囲の複数の測距点における垂線の方向を平均して推定されてもよい。

図１４は、実施の形態４に係る表面異常検知装置の動作を例示するフローチャートである。

図１４に示すように、実施の形態４に係る表面異常検知装置４１の動作は、実施の形態２に係る表面異常検知装置２１の動作（図９参照）と比べて、ステップＳ１０３とステップＳ２０１との間に、ステップＳ４０１が設けられている点が異なる。

図１４に示すように、ステップＳ１０１からステップＳ１０３までは実施の形態１と同様に行う。

ステップＳ１０３の後、表面異常検知装置４１は、クラスタＣ１１ａとクラスタＣ１１ａに最も近いクラスタＣ１１ｂとの間（クラスタ間）を補完する複数の補完点を算出する（ステップＳ４０１）。

ステップＳ４０１の後、ステップＳ２０１からステップＳ１０７までは、実施の形態１及び実施の形態２と同様に行う。

［実施の形態４の変形例］
図１５は、実施の形態４に変形例に係る表面異常検知装置の動作を例示するフローチャートである。

図１５に示すように、実施の形態４の変形例に係る表面異常検知装置４１の動作は、実施の形態３に係る表面異常検知装置３１の動作（図１１参照）と比べて、ステップＳ１０３とステップＳ２０１との間に、ステップＳ４０１が設けられている点が異なる。

図１５に示すように、ステップＳ１０１からステップＳ１０３までは実施の形態１と同様に行う。

ステップＳ４０１は実施の形態４と同様に行う。

ステップＳ４０１の後、ステップＳ２０１からステップＳ１０７までは、実施の形態１及び実施の形態３と同様に行う。

このように、実施の形態４に係る表面異常検知装置４１は、クラスタ間を補完するので、他の実施の形態に係る表面異常検知装置と比べて、構造物に対して表面の異常箇所をより高精度に特定することができる。

尚、上記の実施の形態では、本発明をハードウェアの構成として説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。本発明は、各構成要素の処理を、ＣＰＵ（Central Processing Unit）にコンピュータプログラムを実行させることにより実現することも可能である。

上記の実施の形態において、プログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体（non-transitory computer readable medium）を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実態のある記録媒体(tangible storage medium)を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体（具体的にはフレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ）、光磁気記録媒体（具体的には光磁気ディスク）、ＣＤ－ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＣＤ－Ｒ、ＣＤ－Ｒ／Ｗ、半導体メモリ（具体的には、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ（Programmable ROM）、ＥＰＲＯＭ(Erasable PROM)）、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ(Random Access Memory)を含む。また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体（transitory computer readable medium）によってコンピュータに供給されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。

以上、実施の形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記によって限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。

尚、本発明は上記実施の形態に限られたものではなく、趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更することが可能である。

上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。
（付記１）
構造物の表面の複数の点の位置情報に基づいて前記構造物を複数のクラスタに分類する分類手段と、
前記クラスタのうち２つ以上を結合してクラスタグループを作成する結合手段と、
前記クラスタグループの表面の複数の点における反射輝度値の分布に基づいて前記クラスタグループの反射輝度正常値を決定する決定手段と、
前記反射輝度正常値と前記クラスタグループの表面の複数の点のそれぞれの前記反射輝度値との差に基づいて前記クラスタグループの表面の異常箇所を特定する特定手段と、
を備える表面異常検知装置。
（付記２）
前記特定手段は、前記クラスタグループの表面の複数の点のうち、前記反射輝度値と前記反射輝度正常値との差が閾値を上回る所定の点を前記異常箇所として特定する、
付記１に記載の表面異常検知装置。
（付記３）
前記結合手段は、前記クラスタグループが前記構造物を構成する構成要素に含まれる場合、前記クラスタを結合する、
付記１又は２に記載の表面異常検知装置。
（付記４）
前記結合手段は、前記クラスタの表面の複数の点の数が所定数以下の小クラスタと、前記小クラスタに隣接する隣接クラスタと、を結合して前記クラスタグループを作成する、
付記１又は２に記載の表面異常検知装置。
（付記５）
前記決定手段は、前記クラスタグループの前記反射輝度値の分布のうち、頻度が最大の前記反射輝度値を前記反射輝度正常値として決定する、
付記１から４のいずれか１つに記載の表面異常検知装置。
（付記６）
前記決定手段は、
前記クラスタグループの前記反射輝度値の分布のうち、分散が最小である最小分散クラスタを特定し、
前記最小分散クラスタの前記反射輝度値の分布のうち、頻度が最大の前記反射輝度値を前記反射輝度正常値として決定する、
付記１から４のいずれか１つに記載の表面異常検知装置。
（付記７）
前記クラスタグループの表面の複数の点の１つである測距点におけるレーザ入射角度は、前記クラスタグループの前記測距点と自装置とを結んだ方向と、前記クラスタグループの前記測距点における垂線の方向と、に基づいて算出され、
前記クラスタグループの前記測距点における前記反射輝度値は、前記レーザ入射角度に基づいて補正される、
付記１から６のいずれか１つに記載の表面異常検知装置。
（付記８）
前記クラスタグループの表面の複数の点の１つである測距点におけるレーザ入射角度は、前記クラスタグループの前記測距点と自装置とを結んだ方向と、前記クラスタグループの前記測距点における垂線の方向と、に基づいて算出され、
前記分類手段は、前記レーザ入射角度に基づいて前記クラスタグループをサブクラスタグループにさらに分類し、
前記決定手段は、前記サブクラスタグループの表面の複数の点における反射輝度値の分布に基づいて前記サブクラスタグループの反射輝度正常値を決定し、
前記特定手段は、前記サブクラスタグループの反射輝度正常値と、前記サブクラスタグループの表面の複数の点のそれぞれの反射輝度値と、の差に基づいて前記サブクラスタグループの表面の異常箇所を特定する、
付記１から７のいずれか１つに記載の表面異常検知装置。
（付記９）
前記クラスタグループのうちの１つの前記クラスタである第１クラスタと、前記第１クラスタに最も近い第２クラスタと、の間を補完する複数の補完点を算出し、表面に前記複数の補完点を有する補完クラスタを作成する補完手段をさらに備え、
前記結合手段は、前記クラスタグループと前記補完クラスタとを結合して補完クラスタグループを作成し、
前記補完点における垂線の方向は、前記補完点の周囲の複数の前記測距点における垂線の方向に基づいて推定され、
前記クラスタグループの代わりに前記補完クラスタグループが使用されて前記構造物の前記異常箇所が特定される、
付記7又は８に記載の表面異常検知装置。
（付記１０）
前記第１クラスタの前記第２クラスタに近い方の一端部の第１測距点における垂線の方向は、前記第１測距点に最も近い前記補完点における垂線の方向と同じ方向とし、
前記第２クラスタの前記第１クラスタに近い方の一端部の第２測距点における垂線の方向は、前記第２測距点に最も近い前記補完点における垂線の方向と同じ方向とする、
付記９に記載の表面異常検知装置。
（付記１１）
前記補完点における垂線の方向は、前記補完点の周囲の複数の前記測距点における垂線の方向を平均して推定される、
付記９又は１０に記載の表面異常検知装置。
（付記１２）
前記クラスタグループの表面の複数の点における前記反射輝度値を取得する測定装置と、
付記１から１１のいずれか１つに記載の表面異常検知装置と、を備え、
前記表面異常検知装置は、前記クラスタグループの表面の前記異常箇所を特定する、
システム。
（付記１３）
構造物の表面の複数の点の位置情報に基づいて前記構造物を複数のクラスタに分類することと、
前記クラスタのうち２つ以上を結合してクラスタグループを作成することと、
前記クラスタグループの表面の複数の点における反射輝度値の分布に基づいて前記クラスタグループの反射輝度正常値を決定することと、
前記反射輝度正常値と前記クラスタグループの表面の複数の点のそれぞれの前記反射輝度値との差に基づいて前記クラスタグループの表面の異常箇所を特定することと、
を備える方法。
（付記１４）
構造物の表面の複数の点の位置情報に基づいて前記構造物を複数のクラスタに分類することと、
前記クラスタのうち２つ以上を結合してクラスタグループを作成することと、
前記クラスタグループの表面の複数の点における反射輝度値の分布に基づいて前記クラスタグループの反射輝度正常値を決定することと、
前記反射輝度正常値と前記クラスタグループの表面の複数の点のそれぞれの前記反射輝度値との差に基づいて前記クラスタグループの表面の異常箇所を特定することと、
をコンピュータに実行させるプログラムが格納される非一時的なコンピュータ可読媒体。

１０：システム
１１、２１、３１、４１： 表面異常検知装置
１１１：分類手段
１１２：結合手段
１１３：決定手段
１１４：特定手段
１２：反射輝度測定装置
Ｅ１１、Ｆ１１：構成要素
Ｃ１１ａ、Ｃ１１ｂ：クラスタ
Ｃ１１ａ１、Ｃ１１ｂ１：一端部
Ｃ１１ｃ：補完クラスタ
Ｃｇ１１：クラスタグループ
Ｃｇｃ１１：補完クラスタグループ
ＳＣｇ３１、ＳＣｇ３２：サブクラスタグループ
ＰＣ２１、ＰＣ２１ａ、ＰＣ３１：点群
Ｒ２１：３次元領域
Ｐ１１、Ｐ１２、Ｐ２１：測距点
Ａ２１：レーザ入射角度
Ｂ２１：レーザ入射方向
Ｎｐ１１、Ｎｑ１１、Ｎ２１：垂線
Ｌ：測定値
Ｌ１：補正値
Ｂ、Ｃ、Ｄ：部分

Claims (9)

1. 構造物の表面の複数の点の位置情報に基づいて前記構造物を複数のクラスタに分類する分類手段と、
   前記クラスタのうち２つ以上を結合してクラスタグループを作成する結合手段と、
   前記クラスタグループの表面の複数の点における反射輝度値の分布に基づいて前記クラスタグループの反射輝度正常値を決定する決定手段と、
   前記反射輝度正常値と前記クラスタグループの表面の複数の点のそれぞれの前記反射輝度値との差に基づいて前記クラスタグループの表面の異常箇所を特定する特定手段と、
   前記クラスタグループのうちの１つの前記クラスタである第１クラスタと、前記第１クラスタに最も距離が近い第２クラスタと、の間を補完する複数の補完点を算出し、表面に前記複数の補完点を有する補完クラスタを作成する補完手段と、
   を備え、
   前記クラスタグループの表面の複数の点の１つである測距点におけるレーザ入射角度は、前記クラスタグループの前記測距点と自装置とを結んだ方向と、前記クラスタグループの前記測距点における垂線の方向と、に基づいて算出され、
   前記クラスタグループの前記測距点における前記反射輝度値は、前記レーザ入射角度に基づいて補正され、
   前記結合手段は、前記クラスタグループと前記補完クラスタとを結合して補完クラスタグループを作成し、
   前記補完点における垂線の方向は、前記補完点の周囲の複数の前記測距点における垂線の方向に基づいて推定され、
   前記クラスタグループの代わりに前記補完クラスタグループが使用されて前記構造物の前記異常箇所が特定される、
   表面異常検知装置。
2. 前記特定手段は、前記クラスタグループの表面の複数の点のうち、前記反射輝度値と前記反射輝度正常値との差が閾値を上回る所定の点を前記異常箇所として特定する、
   請求項１に記載の表面異常検知装置。
3. 前記結合手段は、前記クラスタグループが前記構造物を構成する構成要素に含まれる場合、前記クラスタを結合する、
   請求項１又は２に記載の表面異常検知装置。
4. 前記決定手段は、
   前記クラスタグループの前記反射輝度値の分布のうち、分散が最小である最小分散クラスタを特定し、
   前記最小分散クラスタの前記反射輝度値の分布のうち、頻度が最大の前記反射輝度値を前記反射輝度正常値として決定する、
   請求項１から３のいずれか１つに記載の表面異常検知装置。
5. 前記分類手段は、前記レーザ入射角度に基づいて前記クラスタグループをサブクラスタグループにさらに分類し、
   前記決定手段は、前記サブクラスタグループの表面の複数の点における反射輝度値の分布に基づいて前記サブクラスタグループの反射輝度正常値を決定し、
   前記特定手段は、前記サブクラスタグループの反射輝度正常値と、前記サブクラスタグループの表面の複数の点のそれぞれの反射輝度値と、の差に基づいて前記サブクラスタグループの表面の前記異常箇所を特定する、
   請求項１から４のいずれか１つに記載の表面異常検知装置。
6. 前記第１クラスタの前記第２クラスタに近い方の一端部の第１測距点における垂線の方向は、前記第１測距点に最も近い前記補完点における垂線の方向と同じ方向とし、
   前記第２クラスタの前記第１クラスタに近い方の一端部の第２測距点における垂線の方向は、前記第２測距点に最も近い前記補完点における垂線の方向と同じ方向とする、
   請求項１から５のいずれか１つに記載の表面異常検知装置。
7. 前記クラスタグループの表面の複数の点における前記反射輝度値を取得する測定装置と、
   請求項１から６のいずれか１つに記載の表面異常検知装置と、を備え、
   前記表面異常検知装置は、前記クラスタグループの表面の前記異常箇所を特定する、
   システム。
8. 構造物の表面の複数の点の位置情報に基づいて前記構造物を複数のクラスタに分類することと、
   前記クラスタのうち２つ以上を結合してクラスタグループを作成することと、
   前記クラスタグループの表面の複数の点における反射輝度値の分布に基づいて前記クラスタグループの反射輝度正常値を決定することと、
   前記反射輝度正常値と前記クラスタグループの表面の複数の点のそれぞれの前記反射輝度値との差に基づいて前記クラスタグループの表面の異常箇所を特定することと、
   前記クラスタグループのうちの１つの前記クラスタである第１クラスタと、前記第１クラスタに最も距離が近い第２クラスタと、の間を補完する複数の補完点を算出し、表面に前記複数の補完点を有する補完クラスタを作成することと、
   を備え、
   前記クラスタグループの表面の複数の点の１つである測距点におけるレーザ入射角度は、前記クラスタグループの前記測距点と自装置とを結んだ方向と、前記クラスタグループの前記測距点における垂線の方向と、に基づいて算出され、
   前記クラスタグループの前記測距点における前記反射輝度値は、前記レーザ入射角度に基づいて補正され、
   前記クラスタグループの作成では、前記クラスタグループと前記補完クラスタとを結合して補完クラスタグループを作成し、
   前記補完点における垂線の方向は、前記補完点の周囲の複数の前記測距点における垂線の方向に基づいて推定され、
   前記クラスタグループの代わりに前記補完クラスタグループが使用されて前記構造物の前記異常箇所が特定される、
   方法。
9. 構造物の表面の複数の点の位置情報に基づいて前記構造物を複数のクラスタに分類することと、
   前記クラスタのうち２つ以上を結合してクラスタグループを作成することと、
   前記クラスタグループの表面の複数の点における反射輝度値の分布に基づいて前記クラスタグループの反射輝度正常値を決定することと、
   前記反射輝度正常値と前記クラスタグループの表面の複数の点のそれぞれの前記反射輝度値との差に基づいて前記クラスタグループの表面の異常箇所を特定することと、
   前記クラスタグループのうちの１つの前記クラスタである第１クラスタと、前記第１クラスタに最も距離が近い第２クラスタと、の間を補完する複数の補完点を算出し、表面に前記複数の補完点を有する補完クラスタを作成することと、
   をコンピュータに実行させ、
   前記クラスタグループの表面の複数の点の１つである測距点におけるレーザ入射角度は、前記クラスタグループの前記測距点と自装置とを結んだ方向と、前記クラスタグループの前記測距点における垂線の方向と、に基づいて算出され、
   前記クラスタグループの前記測距点における前記反射輝度値は、前記レーザ入射角度に基づいて補正され、
   前記クラスタグループの作成では、前記クラスタグループと前記補完クラスタとを結合して補完クラスタグループを作成し、
   前記補完点における垂線の方向は、前記補完点の周囲の複数の前記測距点における垂線の方向に基づいて推定され、
   前記クラスタグループの代わりに前記補完クラスタグループが使用されて前記構造物の前記異常箇所が特定される、
   プログラム。

Images