Deprecated: The each() function is deprecated. This message will be suppressed on further calls in /home/zhenxiangba/zhenxiangba.com/public_html/phproxy-improved-master/index.php on line 456
JP7730679B2 - How to create a damage diagram - Google Patents
[go: Go Back, main page]

JP7730679B2 - How to create a damage diagram - Google Patents

How to create a damage diagram

Info

Publication number
JP7730679B2
JP7730679B2 JP2021110656A JP2021110656A JP7730679B2 JP 7730679 B2 JP7730679 B2 JP 7730679B2 JP 2021110656 A JP2021110656 A JP 2021110656A JP 2021110656 A JP2021110656 A JP 2021110656A JP 7730679 B2 JP7730679 B2 JP 7730679B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
images
image
damage
synthesis
unit
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
JP2021110656A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JP2023007662A (en
Inventor
栄二 吉野
征二 吉村
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Canon Inc
Original Assignee
Canon Inc
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Canon Inc filed Critical Canon Inc
Priority to JP2021110656A priority Critical patent/JP7730679B2/en
Publication of JP2023007662A publication Critical patent/JP2023007662A/en
Application granted granted Critical
Publication of JP7730679B2 publication Critical patent/JP7730679B2/en
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Landscapes

  • Investigating Materials By The Use Of Optical Means Adapted For Particular Applications (AREA)
  • Image Analysis (AREA)

Description

本発明は損傷図作成方法、損傷図作成装置、損傷図作成システム、及び記録媒体に関し、特に被写体を分割撮影して取得した複数の画像に基づいて損傷を検出する技術に関する。 The present invention relates to a damage mapping method, a damage mapping device, a damage mapping system, and a recording medium, and in particular to a technology for detecting damage based on multiple images acquired by photographing a subject in segments.

従前より、橋梁などの巨大な構造物の劣化や損傷状態を、構造物を撮影した画像に基づき解析するシステムが知られている。例えば特許文献1では、橋梁などの構造物について、複数のエリアごとに分割して撮影し、それらつなぎ合わせて1枚の合成画像を生成して、ひびなどの損傷個所の特定と、そのデータ作成(ひびの長さや幅のサイズなどのデータ作成)を行うことが記載されている。合成画像の作成のためには、分割画像は互いに重複領域が発生するように撮影し、そして重複領域の特徴に基づき互いの画像の射影変換を行い、特徴位置が一致するように互いの画像の位置関係を決め、1枚の合成画像を生成する。そして合成画像の作成においては重複領域における画像の劣化を防止するため、2枚の画像を合成して重複領域の画像を生成するのではなく、いずれか一方の画像のみを用いて(採用して)重複領域画像を得ている。そして採用する画像の選択方法は、画像の明るさ、被写体の鮮明さ等に基づき選択することも記載されている。 Systems that analyze the deterioration and damage of large structures such as bridges based on photographed images of the structure have been known for some time. For example, Patent Document 1 describes a method of photographing a structure such as a bridge in multiple divided areas, stitching the images together to generate a single composite image, identifying cracks and other damaged areas, and creating related data (such as the length and width of the cracks). To create the composite image, the divided images are photographed so that overlapping areas are created, and then projective transformation is performed on the images based on the characteristics of the overlapping areas. The relative positions of the images are determined so that the feature positions match, and a single composite image is generated. To prevent image degradation in the overlapping areas, the system does not combine two images to generate an image of the overlapping areas, but instead uses (adopts) only one of the images to obtain the overlapping area image. The system also describes a method for selecting the image to be adopted based on image brightness, subject clarity, etc.

WO/2019/003796WO/2019/003796

しかし、重複領域の画像の選択を画像の明るさや鮮鋭さに基づき決定すると、損傷(ひび等)のデータ精度が低下する場合があった。 However, if the selection of images in the overlapping area was determined based on image brightness or sharpness, the accuracy of the damage (cracks, etc.) data could be reduced.

そこで、上記課題を解決する本発明は、被写体を一部の領域が重複するように分割撮影して取得した複数の画像を入力するステップと、前記複数の画像を合成するための合成パラメータ(ex.射影変換パラメータ)を画像どうしの対応点に基づいて算出するステップと、
前記複数の画像を構成する画像から前記被写体の損傷の検出を行うステップと、前記複数の画像についての前記検出の結果を前記合成パラメータに基づいて合成するステップと、を有し、
前記合成するステップにおいて、重複する領域においては、重複する複数の画像のうちの一方の画像を選択して合成を行い、該選択された一方の画像は、他方の画像よりも前記合成パラメータの値が小さいことを特徴とする。
Therefore, the present invention, which solves the above-mentioned problems, includes the steps of: inputting a plurality of images obtained by photographing a subject in divided portions so that some areas overlap; calculating synthesis parameters (e.g., projective transformation parameters) for synthesizing the plurality of images based on corresponding points between the images;
detecting damage to the subject from the images constituting the plurality of images; and synthesizing the detection results for the plurality of images based on the synthesis parameters;
In the combining step, in the overlapping area, one of the overlapping images is selected and combined, and the selected image has a smaller value of the combining parameter than the other image.

本発明によれば、重複領域における、損傷の形状に関する測定精度が向上する。 The present invention improves the accuracy of measuring the shape of damage in overlapping regions.

第1の実施形態に係る損傷図作成システムの構成を示すブロック図である。1 is a block diagram showing a configuration of a damage diagram creation system according to a first embodiment. FIG. 処理部の構成を示す図である。FIG. 2 is a diagram illustrating a configuration of a processing unit. 記憶部に記憶される情報を示す図である。FIG. 4 is a diagram illustrating information stored in a storage unit. サーバの構成を示す図である。FIG. 2 is a diagram illustrating a configuration of a server. 第1の実施形態に係る損傷図作成方法のフローチャートを示す図である。FIG. 2 is a flowchart illustrating a damage diagram creation method according to the first embodiment. 第1の実施形態に係る損傷図作成方法のフローチャートを示す他の図である。FIG. 10 is another flowchart showing the damage diagram creation method according to the first embodiment. 床版の撮影手順の例を示す図である。FIG. 10 is a diagram showing an example of a procedure for photographing a deck. 格間の撮影手順の例を示す図である。FIG. 10 is a diagram illustrating an example of a procedure for photographing a case. 各画像の撮影範囲を示す図である。FIG. 2 is a diagram showing the shooting range of each image. 各撮影画像を示す図である。FIG. フォルダの階層構造を示す図である。FIG. 2 is a diagram showing a hierarchical structure of folders. 撮影画像をフォルダに格納した様子を示す図である。FIG. 10 is a diagram showing a state in which photographed images are stored in a folder. 画像配置決定の処理を示すフローチャートである。10 is a flowchart showing a process of determining an image layout. 基準画像設定の様子を示す図である。FIG. 10 is a diagram showing a state of setting a reference image. 画像群ごとの画像配置の例を示す図である。FIG. 10 is a diagram illustrating an example of image arrangement for each image group. 画像群ごとの画像配置の例を示す他の図である。FIG. 10 is another diagram showing an example of image arrangement for each image group. ベクトル化した検出結果を画像に重畳表示した様子を示す図である。FIG. 10 is a diagram showing a state in which vectorized detection results are superimposed on an image. 画像群ごとの相対配置の変更の様子を示す図である。FIG. 10 is a diagram showing how the relative arrangement of each image group is changed. 画像群に対応点を設定する様子を示す図である。FIG. 10 is a diagram showing how corresponding points are set in an image group. 検出結果の合成を示す図である。FIG. 10 is a diagram showing a synthesis of detection results. 検出結果の合成を示す他の図である。FIG. 10 is another diagram showing the synthesis of detection results. 画像が重複する領域での検出結果の合成を示す図である。FIG. 10 illustrates the merging of detection results in an area where images overlap. 合成した画像を示す図である。FIG. 10 is a diagram showing a composite image. 合成した画像を示す他の図である。FIG. 10 is another diagram showing a composite image. 検出結果等を画像と同一のフォルダに格納した様子を示す図である。FIG. 10 is a diagram showing a state in which detection results and the like are stored in the same folder as images. 第2の実施形態に係る損傷図作成装置の構成を示すブロック図である。FIG. 10 is a block diagram showing the configuration of a damage diagram creation device according to a second embodiment. 画像が重複する領域での検出結果の合成の他の例を示す図である。10A and 10B are diagrams illustrating another example of combining detection results in an area where images overlap. 画像が重複する領域での検出結果の合成の他の例を示す図である。10A and 10B are diagrams illustrating another example of combining detection results in an area where images overlap. 画像が重複する領域での合成パラメータ算出の例を示す図である。10A and 10B are diagrams illustrating an example of calculation of synthesis parameters in an area where images overlap. 第3の実施形態に係る損傷図作成方法のフローチャートを示す図である。FIG. 11 is a flowchart illustrating a damage diagram creation method according to a third embodiment. 第3の実施形態に係る損傷図作成方法の概念図である。FIG. 10 is a conceptual diagram of a damage diagram creation method according to a third embodiment.

以下、添付図面を参照しつつ、本発明に係る損傷図作成方法、損傷図作成装置、損傷図作成システム、及び記録媒体の実施形態について、詳細に説明する。 Embodiments of the damage diagram creation method, damage diagram creation device, damage diagram creation system, and recording medium according to the present invention will be described in detail below with reference to the accompanying drawings.

<第1の実施形態>
<橋梁の構造>
本発明の損傷図作成方法及び損傷図作成装置を適用しうる好ましい構造物として、例えば橋梁がある。この構造ついては特許文献1の図1を参照されたい。尚、以下の本実施形態では橋梁を対象(被写体)とする場合について説明するが、対象とする建造物は橋梁に限らずトンネル、ビル等、道路等でもよい。
First Embodiment
<Bridge structure>
A bridge is a preferred example of a structure to which the damage mapping method and damage mapping device of the present invention can be applied. For details of this structure, see FIG. 1 of Patent Document 1. While the following embodiment will be described with a bridge as the target (subject), the target structure is not limited to a bridge; it may also be a tunnel, a building, a road, or the like.

<画像の取得>
橋梁の画像を撮影して損傷を検出する場合、検査員はデジタルカメラ100(図1参照)を用いて橋梁を下方から撮影し、検査範囲について複数の撮影画像(橋梁の異なる部分がそれぞれ撮影された複数の画像)を分割して取得する。撮影は、橋梁の延伸方向及びその直交方向に適宜移動しながら行う。なお橋梁の周辺状況により検査員の移動が困難な場合は、橋梁に沿って移動可能な移動体にデジタルカメラ100を設けて撮影を行ってもよい。このような移動体には、デジタルカメラ100の昇降機構、回転機構(パン及び/またはチルトを行う機構)を設けてもよい。なお移動体の例としては車輌、ロボット、及び飛翔体(ドローン等)を挙げることができるが、これらに限定されるものではない。
<Image acquisition>
When photographing images of a bridge to detect damage, an inspector uses a digital camera 100 (see FIG. 1) to photograph the bridge from below and acquires multiple images of the inspection area (multiple images each capturing a different part of the bridge). The photographs are taken while moving appropriately in the direction of extension of the bridge and in a direction perpendicular to the direction. If the conditions around the bridge make it difficult for the inspector to move, the digital camera 100 may be mounted on a mobile object that can move along the bridge to photograph the bridge. Such a mobile object may be equipped with an elevation mechanism and a rotation mechanism (a mechanism for panning and/or tilting) for the digital camera 100. Examples of mobile objects include, but are not limited to, vehicles, robots, and flying objects (drones, etc.).

<損傷図作成システムの構成>
図1は、損傷図作成システム10(損傷図作成システム)の概略構成を示すブロック図である。損傷図作成システム10はデジタルカメラ100、クライアント200、及びサーバ300を備え、被写体を分割撮影して取得した複数の画像について損傷の検出、検出結果の合成等を行い損傷図の作成をするシステムである。損傷図作成システム10では、画像を入力して結果をサーバ300から受け取るパーソナルコンピュータ、タブレット端末、スマートフォン等の機器(情報端末)をクライアント200として用いることができ、クライアント200とネットワーク接続されたコンピュータをサーバ300として用いることができる。
<Configuration of the damage diagram creation system>
1 is a block diagram showing a schematic configuration of a damage diagram creation system 10. The damage diagram creation system 10 includes a digital camera 100, a client 200, and a server 300, and creates a damage diagram by detecting damage in multiple images acquired by photographing a subject in sections and synthesizing the detection results. In the damage diagram creation system 10, a device (information terminal) such as a personal computer, tablet terminal, or smartphone that inputs images and receives results from the server 300 can be used as the client 200, and a computer connected to the client 200 via a network can be used as the server 300.

<デジタルカメラの構成>
デジタルカメラ100は、図示せぬ撮影レンズ及び撮像素子を備える撮像光学系110により画像を取得する。撮像素子の例としてはCCD(Charge Coupled Device)型の撮像素子及びCMOS(Complementary Metal-Oxide Semiconductor)型の撮像素子を挙げることができる。撮像素子の受光面上にはR(赤),G(緑),またはB(青)のカラーフィルタが設けられており、各色の信号に基づいて被写体のカラー画像を取得することができる。デジタルカメラ100は、無線通信部130及びアンテナ132を介してクライアント200との無線通信を行い、撮影された画像が処理部210に入力されて後述する処理が行われる。なお、デジタルカメラ100はクライアント200と別々の筐体に組み込んでもよいし、一体化してもよい。
<Digital camera configuration>
The digital camera 100 acquires images using an imaging optical system 110 equipped with a photographing lens and an imaging element (not shown). Examples of imaging elements include a CCD (Charge Coupled Device) type imaging element and a CMOS (Complementary Metal-Oxide Semiconductor) type imaging element. R (red), G (green), or B (blue) color filters are provided on the light-receiving surface of the imaging element, and a color image of a subject can be acquired based on the signals of each color. The digital camera 100 wirelessly communicates with the client 200 via the wireless communication unit 130 and antenna 132, and the captured image is input to the processing unit 210 for processing, as described below. The digital camera 100 may be incorporated into a separate housing from the client 200, or may be integrated with the client 200.

<クライアントの全体構成>
クライアント200は処理部210、記憶部220、表示部230、及び操作部240を備え、これら各部は互いに接続されて必要な情報が送受信される。また、クライアント200はアンテナ212を介してデジタルカメラ100との間で無線通信を行い、デジタルカメラ100で撮影された撮影画像を取得する。さらに、クライアント200はネットワークNWを介してサーバ300と接続され、サーバ300との間で、取得した画像の送信、及び送信された画像に対する処理結果(合成検出結果、合成画像等)、処理要求とその応答等を送受信する。
<Overall client configuration>
The client 200 includes a processing unit 210, a storage unit 220, a display unit 230, and an operation unit 240, and these units are connected to each other to transmit and receive necessary information. The client 200 also communicates wirelessly with the digital camera 100 via an antenna 212 to acquire images captured by the digital camera 100. The client 200 is also connected to a server 300 via a network NW, and transmits and receives, between the server 300, acquired images, processing results for the transmitted images (synthesis detection results, composite images, etc.), processing requests and their responses, and the like.

<処理部の構成>
図2は処理部210の構成を示す図である。処理部210は、画像入力部210A(画像入力部)、ファイル管理部210B、表示制御部210C、通信制御部210Dを備え、デジタルカメラ100で取得した撮影画像のサーバ300への送信、処理結果の受信、及び処理結果のモニタ232への表示制御等を行う。画像入力部210Aは、デジタルカメラ100(または記録媒体、ネットワーク等)から橋梁の撮影画像(橋梁を分割撮影した複数の画像)を入力する。ファイル管理部210Bは、キーボード242及び/またはマウス244を介したユーザ操作に応じてフォルダを作成する。表示制御部210Cは、取得した画像、受信した処理結果等のモニタ232への表示制御を行う。通信制御部210Dは、アンテナ212を介してデジタルカメラ100との間で画像、情報を送受信し、またネットワークNWを介してサーバ300との間で画像、情報を送受信する。ROM210E(ROM:Read Only Memory、非一時的記録媒体)には、画像取得、送受信等の処理に必要なプログラム(本発明に係る損傷図作成方法を実行するためのプログラムまたはその一部を含む)のコンピュータ読み取り可能なコードが記録される。
<Configuration of Processing Unit>
FIG. 2 shows the configuration of the processing unit 210. The processing unit 210 includes an image input unit 210A (image input unit), a file management unit 210B, a display control unit 210C, and a communication control unit 210D, and performs functions such as transmitting captured images acquired by the digital camera 100 to the server 300, receiving processed results, and controlling the display of the processed results on the monitor 232. The image input unit 210A inputs captured images of a bridge (multiple images of the bridge captured in segments) from the digital camera 100 (or a recording medium, a network, etc.). The file management unit 210B creates folders in response to user operations via the keyboard 242 and/or mouse 244. The display control unit 210C controls the display of captured images, received processed results, etc. on the monitor 232. The communication control unit 210D transmits and receives images and information to and from the digital camera 100 via the antenna 212, and also transmits and receives images and information to and from the server 300 via the network NW. The ROM 210E (ROM: Read Only Memory, non-transitory recording medium) stores computer-readable code of a program required for image acquisition, transmission and reception, etc. (including a program or part thereof for executing the damage diagram creation method according to the present invention).

上述した処理部210の各機能は、サーバ300について詳細を後述するのと同様に、各種のプロセッサあるいは電気回路が記録媒体に記録されたソフトウェアを参照することで実現することができる。 The functions of the processing unit 210 described above can be realized by various processors or electrical circuits referencing software recorded on a recording medium, similar to the server 300 described in detail below.

<記憶部の構成>
記憶部220はCD(Compact Disk)、DVD(Digital Versatile Disk)、ハードディスク(Hard Disk)、各種半導体メモリ等の非一時的記録媒体及びその制御部により構成され、図3に示す画像及び情報が互いに関連づけて記憶される。撮影画像220Aは、被写体である橋梁(床版の部分)をデジタルカメラ100で分割撮影し画像入力部210Aで入力した複数の画像である。なお、デジタルカメラ100及び画像入力部210Aにより入力した画像でなく、ネットワーク、記録媒体経由で取得した画像を記憶してもよい。検出結果220Bは、撮影画像220Aを構成する個々の画像に対する損傷の検出結果、及び個々の画像に対する検出結果を合成した検出結果を含む。合成画像220Cは、撮影画像を合成した画像(部分的に合成した画像群を含む)である。損傷マッピング画像220Dは、損傷を示す情報(検出結果等)をマッピングした画像である。これらの画像及び情報は、フォルダに格納することができる(図11,12参照)。
<Configuration of storage unit>
The storage unit 220 is composed of a non-transitory recording medium such as a CD (Compact Disk), a DVD (Digital Versatile Disk), a hard disk, or various semiconductor memories, and its control unit, and stores the images and information shown in FIG. 3 in association with each other. The captured image 220A is a plurality of images of the subject, a bridge (deck portion), photographed in sections by the digital camera 100 and input by the image input unit 210A. Note that instead of images input by the digital camera 100 and the image input unit 210A, images acquired via a network or recording medium may be stored. The detection result 220B includes damage detection results for each image constituting the captured image 220A and a detection result obtained by combining the detection results for each image. The composite image 220C is an image obtained by combining the captured images (including a group of partially combined images). The damage mapping image 220D is an image in which information indicating damage (detection results, etc.) is mapped. These images and information can be stored in folders (see Figures 11 and 12).

<表示部及び操作部の構成>
表示部230はモニタ232(表示装置)を備えており、入力した画像、記憶部220に記憶された画像及び情報、サーバ300による処理の結果等を表示することができる。操作部240は入力デバイス及び/またはポインティングデバイスとしてのキーボード242及びマウス244を含んでおり、ユーザはこれらのデバイス及びモニタ232の画面を介して、フォルダの作成、画像のフォルダへの格納、対応点の指定等、本発明に係る損傷図作成方法の実行に必要な操作を行うことができる(後述)。
<Configuration of display unit and operation unit>
The display unit 230 includes a monitor 232 (display device) and can display input images, images and information stored in the storage unit 220, and results of processing by the server 300. The operation unit 240 includes a keyboard 242 and a mouse 244 as input devices and/or pointing devices, and a user can perform operations required for executing the damage diagram creation method according to the present invention, such as creating folders, storing images in folders, and specifying corresponding points, via these devices and the screen of the monitor 232 (described later).

<サーバの構成>
図4はサーバ300の構成を示す図である。サーバ300は画像取得部300A(画像取得部)、合成パラメータ算出部300B(合成パラメータ算出部)、画像合成部300C、損傷検出部300D(損傷検出部)、検出結果合成部300E(検出結果合成部)、対応点指定部300F(対応点指定部)を備える。サーバ300は、さらに損傷マッピング部300G、検出結果出力部300H(検出結果出力部)、表示制御部300I(表示制御部)、通信制御部300J、及びROM300K(非一時的記録媒体)を備える。サーバ300はネットワークNWを介してクライアント200と接続され、クライアント200から撮影画像(図3の撮影画像220A)を取得して損傷の検出、検出結果の合成等を行う。
<Server configuration>
FIG. 4 is a diagram showing the configuration of the server 300. The server 300 includes an image acquisition unit 300A (image acquisition unit), a synthesis parameter calculation unit 300B (synthesis parameter calculation unit), an image synthesis unit 300C, a damage detection unit 300D (damage detection unit), a detection result synthesis unit 300E (detection result synthesis unit), and a corresponding point designation unit 300F (corresponding point designation unit). The server 300 further includes a damage mapping unit 300G, a detection result output unit 300H (detection result output unit), a display control unit 300I (display control unit), a communication control unit 300J, and a ROM 300K (non-transitory recording medium). The server 300 is connected to the client 200 via the network NW, acquires a captured image (captured image 220A in FIG. 3 ) from the client 200, and performs damage detection, synthesis of the detection results, etc.

画像取得部300Aは、クライアント200から撮影画像(図3の撮影画像220A)を入力する。合成パラメータ算出部300Bは、撮影画像を合成するための合成パラメータを、画像どうしの対応点に基づいて算出する。画像合成部300Cは、合成パラメータに基づいて撮影画像を合成する。損傷検出部300Dは、撮影画像から被写体(橋梁)の損傷(ひび割れ、剥離、腐食等)を検出(抽出及び計測)する。検出結果合成部300Eは、撮影画像についての損傷の検出結果(検出の結果)を、合成パラメータ算出部300Bが算出した合成パラメータに基づいて合成する。対応点指定部300Fは、ユーザの指示入力に基づいて、表示された画像群のうちの一の画像群と画像群のうちの他の画像群とについて対応点を指定する。損傷マッピング部300Gは、損傷を示す情報を合成画像にマッピングする。検出結果出力部300Hは、損傷の検出結果、合成した検出結果、識別情報、合成画像、損傷マッピング画像等をクライアント200に出力する。表示制御部300Iは、撮影画像、検出結果等をモニタ232(表示装置)に表示させる。通信制御部300Jは、ネットワークNWを介してクライアント200との間で画像、情報を送受信する。ROM300K(非一時的記録媒体)には、本発明に係る損傷図作成方法を実行するための損傷図作成プログラム等、損傷図作成システム10が動作するための各種プログラムのコンピュータ読み取り可能なコードが記録される。サーバ300は、上述の各部の他に図示せぬ記録装置(例えば、ハードディスク等の光磁気記録媒体)を備え、クライアント200から取得した画像及び情報、またサーバ300の各部による処理結果(損傷の検出結果等)を記録する。記録された画像等は、要求に応じてクライアント200に送信することができる。 The image acquisition unit 300A inputs captured images (captured images 220A in Figure 3) from the client 200. The synthesis parameter calculation unit 300B calculates synthesis parameters for synthesizing the captured images based on corresponding points between the images. The image synthesis unit 300C synthesizes the captured images based on the synthesis parameters. The damage detection unit 300D detects (extracts and measures) damage (cracks, peeling, corrosion, etc.) to the subject (bridge) from the captured images. The detection result synthesis unit 300E synthesizes the damage detection results (detection results) for the captured images based on the synthesis parameters calculated by the synthesis parameter calculation unit 300B. The corresponding point designation unit 300F designates corresponding points between one group of displayed images and another group of images based on user instructions. The damage mapping unit 300G maps information indicating damage onto the composite image. The detection result output unit 300H outputs damage detection results, composite detection results, identification information, composite images, damage mapping images, etc. to the client 200. The display control unit 300I displays captured images, detection results, etc. on the monitor 232 (display device). The communication control unit 300J transmits and receives images and information to and from the client 200 via the network NW. The ROM 300K (non-transitory recording medium) stores computer-readable code for various programs for operating the damage diagram creation system 10, such as a damage diagram creation program for executing the damage diagram creation method of the present invention. In addition to the above-mentioned components, the server 300 also includes a recording device (e.g., a magneto-optical recording medium such as a hard disk) (not shown) that records images and information acquired from the client 200 and processing results (e.g., damage detection results) by each component of the server 300. Recorded images, etc. can be transmitted to the client 200 upon request.

上述したサーバ300の各部の機能は、各種のプロセッサ(processor)を用いて実現できる。各種のプロセッサには、例えばソフトウェア(プログラム)を実行して各種の機能を実現する汎用的なプロセッサであるCPU(Central Processing Unit)が含まれる。また、上述した各種のプロセッサには、FPGA(Field Programmable Gate Array)などの製造後に回路構成を変更可能なプロセッサであるプログラマブルロジックデバイス(Programmable Logic Device:PLD)も含まれる。さらに、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)などの特定の処理を実行させるために専用に設計された回路構成を有するプロセッサである専用電気回路なども上述した各種のプロセッサに含まれる。 The functions of each part of the server 300 described above can be realized using various processors. These include, for example, a CPU (Central Processing Unit), which is a general-purpose processor that executes software (programs) to realize various functions. The above-mentioned various processors also include programmable logic devices (PLDs), such as FPGAs (Field Programmable Gate Arrays), whose circuit configuration can be changed after manufacture. Furthermore, the above-mentioned various processors also include dedicated electrical circuits, such as ASICs (Application Specific Integrated Circuits), which are processors with a circuit configuration designed specifically to execute specific processes.

各部の機能は1つのプロセッサにより実現されてもよいし、複数のプロセッサを組み合わせて実現されてもよい。また、複数の機能を1つのプロセッサで実現してもよい。複数の機能を1つのプロセッサで構成する例としては、第1に、クライアント、サーバなどのコンピュータに代表されるように、1つ以上のCPUとソフトウェアの組合せで1つのプロセッサを構成し、このプロセッサが複数の機能として実現する形態がある。第2に、システムオンチップ(System On Chip:SoC)などに代表されるように、システム全体の機能を1つのIC(Integrated Circuit)チップで実現するプロセッサを使用する形態がある。このように、各種の機能は、ハードウェア的な構造として、上述した各種のプロセッサを1つ以上用いて構成される。さらに、これらの各種のプロセッサのハードウェア的な構造は、より具体的には、半導体素子などの回路素子を組み合わせた電気回路(circuitry)である。 The functions of each section may be realized by a single processor, or by a combination of multiple processors. Multiple functions may also be realized by a single processor. Examples of multiple functions configured by a single processor include, first, a configuration where a single processor is configured by combining one or more CPUs and software, as in client and server computers, and this processor realizes multiple functions. Second, a configuration where a processor is used to realize the functions of the entire system on a single IC (Integrated Circuit) chip, as in a system-on-chip (SoC). In this way, various functions are configured as a hardware structure using one or more of the various processors described above. Furthermore, the hardware structure of these various processors is, more specifically, an electrical circuit (circuitry) that combines circuit elements such as semiconductor devices.

上述したプロセッサあるいは電気回路がソフトウェア(プログラム)を実行する際は、実行するソフトウェア(本発明に係る損傷図作成方法を実行するためのプログラムを含む)のプロセッサ(コンピュータ)読み取り可能なコードをROM300K(図4を参照)等の非一時的記録媒体に記憶しておき、プロセッサがそのソフトウェアを参照する。ROM300Kではなく各種光磁気記録装置、半導体メモリ等の非一時的記録媒体にコードを記録してもよい。ソフトウェアを用いた処理の際には例えばRAM(Random Access Memory)が一時的記憶領域として用いられ、また例えばEEPROM(Electronically Erasable and Programmable Read Only Memory)に記憶されたデータが参照される。なお、図4ではRAM,EEPROM等のデバイスの図示は省略する。 When the above-mentioned processor or electrical circuit executes software (programs), processor-readable code for the software to be executed (including programs for executing the damage map creation method of the present invention) is stored in a non-transitory recording medium such as ROM 300K (see Figure 4), and the processor references the software. Instead of ROM 300K, the code may be recorded in a non-transitory recording medium such as various types of magneto-optical recording devices or semiconductor memory. When processing using software, for example, RAM (Random Access Memory) is used as a temporary storage area, and data stored in, for example, EEPROM (Electronically Erasable and Programmable Read Only Memory) is referenced. Note that devices such as RAM and EEPROM are not shown in Figure 4.

なお、上述したクライアント200の各機能も、サーバ300と同様に各種プロセッサ、電気回路、及びソフトウェアにより実現することができる。 In addition, the functions of the client 200 described above can be realized by various processors, electrical circuits, and software, just like the server 300.

<画像処理の手順>
損傷図作成システム10による画像処理について説明する。図5,6は画像処理(本発明に係る損傷図作成方法の各処理を含む)の手順を示すフローチャートである。これらの図において、ステップS100~S112はクライアント200での処理を示し、ステップS200~S236はサーバ300での処理を示す。
<Image processing procedure>
Image processing by the damage diagram creation system 10 will now be described. Figures 5 and 6 are flowcharts showing the image processing procedure (including each step of the damage diagram creation method according to the present invention). In these figures, steps S100 to S112 indicate the processing performed by the client 200, and steps S200 to S236 indicate the processing performed by the server 300.

<撮影>
図5,6に示す手順では、デジタルカメラ100により橋梁1(建造物)を分割撮影して複数の撮影画像を取得する(ステップS100)。
photograph
In the procedure shown in FIGS. 5 and 6, the bridge 1 (structure) is photographed in sections by the digital camera 100 to obtain a plurality of photographed images (step S100).

本実施形態では、床版6を撮影する場合について説明する。図7は床版6の撮影手順の例を示す図である。図7では、主桁(x方向に伸びる部材)及び横桁(y方向に伸びる部材)で規定される格間GOを含む領域Aを単位として撮影を行い、撮影領域をy方向及びx方向に(矢印の方向に)順次移動させながら撮影を繰り返す様子を示している。撮影範囲全体の画像が取得できれば、撮影は他の手順で行ってもよい。なお、図7では橋梁(床版)の延伸方向をx、床版の面内でxと直交する方向をy、床版と直交する方向(垂直下方向)をzとし、(x,y,z)で座標を構成している。 In this embodiment, the case of photographing a deck slab 6 will be described. Figure 7 is a diagram showing an example of the procedure for photographing a deck slab 6. Figure 7 shows how photographing is performed in units of area A, including the lattice spacing GO defined by the main girders (members extending in the x direction) and cross girders (members extending in the y direction), and how photographing is repeated while the photographing area is moved sequentially in the y direction and x direction (in the direction of the arrows). As long as an image of the entire photographing range can be obtained, photographing may be performed using other procedures. Note that in Figure 7, the extension direction of the bridge (deck slab) is x, the direction perpendicular to x within the plane of the deck slab is y, and the direction perpendicular to the deck slab (vertical downward direction) is z, and the coordinate system is formed as (x, y, z).

図8は1つの格間GOでの撮影手順の例を示す図である。図8の例では、格間GOの+x側端部の領域A1から開始して-x方向端部の領域Aiに至るまで移動しながら撮影し、再度+x側端部に戻って領域Ajから初めて-x方向端部の領域Anに至るまで、合計n枚(nは2以上の整数)の画像を撮影する。これと異なるパターン(例えば領域A1~Ai~An~Ajの順)で撮影してもよい。撮影の際は、1画像を撮影するごとに撮影位置を移動し常に正対した画像を撮影してもよいし、1つの撮影位置で撮影方向を変えながら複数の画像を撮影してもよい(この場合、斜め方向から撮影された画像が含まれることになる)。また撮影においては、撮影位置及び撮影方向を適切に設定することにより隣接する画像で十分な(例えば、30%程度)重複を生じさせ、対応点の検出及び設定を容易かつ高精度にすることが好ましい。 Figure 8 shows an example of the shooting procedure for one grid GO. In the example of Figure 8, shooting begins at area A1 at the +x end of the grid GO, moving to area Ai at the -x end, then returns to the +x end, starting at area Aj and ending at area An at the -x end, capturing a total of n images (n is an integer greater than or equal to 2). A different pattern (e.g., in the order of areas A1-Ai-An-Aj) may also be used. When shooting, the shooting position may be changed after each image to always capture a straight-on image, or multiple images may be taken from a single shooting position while changing the shooting direction (in this case, images captured from an oblique angle may be included). It is also preferable to appropriately set the shooting position and direction to create sufficient overlap (e.g., about 30%) between adjacent images, making it easier and more accurate to detect and set corresponding points.

図9は撮影画像の例であり、画像i1~i10まで10枚の画像を、重複を確保しつつ撮影した様子を示している。また、図10は画像i1~i10を個別に示す図である。なお図9,10では、格間GOの枠F(主桁及び横桁で規定される矩形)を図示しており、その他の部材及び床板に生じた損傷は図示を省略している。 Figure 9 is an example of captured images, showing 10 images i1 to i10 taken with overlapping images ensured. Figure 10 shows images i1 to i10 individually. Note that Figures 9 and 10 show the frame F of the coffer GO (a rectangle defined by the main girders and cross girders), and do not show damage to other components and floorboards.

クライアント200は、デジタルカメラ100(撮像光学系110、無線通信部130、アンテナ132)及び処理部210(通信制御部210D、画像入力部210A、アンテナ212)を介して、上述した複数の撮影画像を入力する(ステップS102)。 The client 200 inputs the above-mentioned multiple captured images via the digital camera 100 (image capturing optical system 110, wireless communication unit 130, antenna 132) and processing unit 210 (communication control unit 210D, image input unit 210A, antenna 212) (step S102).

<画像及び情報の格納>
損傷図作成システム10では、クライアント200の記憶部220にフォルダを作成して撮影画像を格納する。図11はフォルダ構造の例を示す図である。図11の例では、橋梁の全体に対してメインフォルダMFを作成し、このメインフォルダの中に撮影領域(検査領域1A,検査領域1B)ごとにサブフォルダSF1,SF2を作成している。撮影領域ごとのサブフォルダの中には、主桁及び横桁で規定される格間GOごとにさらにサブフォルダSS1~SS5を作成して撮影画像を格納している。図12は格間番号がA001の格間(サブフォルダSS1)について10枚の撮影画像を格納した様子を示す。
Image and information storage
In the damage diagram creation system 10, folders are created in the storage unit 220 of the client 200 to store the captured images. Fig. 11 is a diagram showing an example of a folder structure. In the example of Fig. 11, a main folder MF is created for the entire bridge, and subfolders SF1 and SF2 are created within this main folder for each capture area (inspection area 1A, inspection area 1B). Within the subfolders for each capture area, subfolders SS1 to SS5 are further created for each lattice spacing GO defined by the main girder and cross girder, and the captured images are stored therein. Fig. 12 shows the state in which 10 captured images are stored for the lattice spacing A001 (subfolder SS1).

図11,12に示すフォルダ構造は、ファイル管理部210Bが操作部240(キーボード242、マウス244)の操作に応じて作成することができる。なおフォルダ構成は図11,12の例と異なる態様でもよく、例えば部材番号ごとにサブフォルダを作成してもよい。詳細を後述するように、損傷図作成システム10では損傷の検出結果(検出の結果)をフォルダ(サブフォルダも「フォルダ」に含む)ごとに合成し、合成した検出結果を撮影画像と同一のフォルダに格納する。 The folder structure shown in Figures 11 and 12 can be created by the file management unit 210B in response to operations on the operation unit 240 (keyboard 242, mouse 244). Note that the folder structure may be different from the examples in Figures 11 and 12; for example, subfolders may be created for each component number. As will be described in detail below, the damage diagram creation system 10 combines the damage detection results (detection results) for each folder (subfolders are also included in the term "folder") and stores the combined detection results in the same folder as the captured image.

<画像取得>
クライアント200の操作部240はキーボード242及び/またはマウス244を介した損傷検出及び合成の指示操作を受け付け(ステップS104)、この操作に応じてサーバ300(画像取得部300A)が撮影画像を取得する(ステップS200)。画像取得部300Aは、クライアント200(記憶部220)の同一のフォルダに格納された画像を同一のグループに属する画像として取得する。例えば、図11,12に示すサブフォルダSS1に格納された10枚の撮像画像を同一のグループに属する画像として取得する。
<Image acquisition>
The operation unit 240 of the client 200 accepts a damage detection and synthesis instruction operation via the keyboard 242 and/or mouse 244 (step S104), and the server 300 (image acquisition unit 300A) acquires captured images in response to this operation (step S200). The image acquisition unit 300A acquires images stored in the same folder in the client 200 (storage unit 220) as images belonging to the same group. For example, the image acquisition unit 300A acquires 10 captured images stored in the subfolder SS1 shown in FIGS. 11 and 12 as images belonging to the same group.

<合成パラメータの算出>
ステップS200で撮影画像が取得されたら、サーバ300(合成パラメータ算出部300B)は、複数の画像を合成するための合成パラメータを画像どうしの対応点に基づいて算出する(ステップS202)。例えば、撮影画像のうちの基準画像に対する他の画像の射影変換行列を合成パラメータとして算出することができる。なお、図5のフローチャートではステップS202の合成パラメータ算出を先に行う例を記載しているが、ステップS204の損傷検出を先に行ってもよいし、ステップS202,S204を並行して行ってもよい。
<Calculation of synthesis parameters>
After the captured images are acquired in step S200, the server 300 (combination parameter calculation unit 300B) calculates a combination parameter for combining multiple images based on corresponding points between the images (step S202). For example, the combination parameter can be calculated as a projective transformation matrix of each captured image relative to a reference image. Note that, although the flowchart in FIG. 5 illustrates an example in which the combination parameter calculation in step S202 is performed first, damage detection in step S204 may be performed first, or steps S202 and S204 may be performed in parallel.

<損傷の検出>
サーバ300(損傷検出部300D)は、取得した撮影画像から損傷を検出(抽出及び計測)する(ステップS204)。損傷の分類としては剥離、漏水、ひび割れ、錆などを挙げることができるが、具体的に検出する損傷の種類は建造物(被写体)の種類、特徴、検査の目的等の条件に応じて設定してよい。また、検出する項目としては位置、大きさ、方向、範囲、形状等があるが、検出項目についても損傷の分類に応じて、また建造物の種類、特徴、検査の目的等の条件に応じて設定してよい。損傷の検出においては、損傷検出部300Dが検出結果(検出の結果)をベクトル化し、始点及び終点を有する線分またはその集合(ひび割れ等、線状の損傷の場合)、またはそのような線分により構成される多角形等の図形(剥離、腐食のように広がりのある損傷の場合)で表す。
<Damage detection>
The server 300 (damage detection unit 300D) detects (extracts and measures) damage from the acquired captured image (step S204). Damage classifications include peeling, water leakage, cracks, rust, etc., but the specific type of damage to be detected may be set according to conditions such as the type and characteristics of the building (subject), the purpose of the inspection, etc. Furthermore, detection items include position, size, direction, range, shape, etc., but the detection items may also be set according to the damage classification, the type and characteristics of the building, the purpose of the inspection, etc. In damage detection, the damage detection unit 300D vectorizes the detection result and represents it as a line segment or a set of lines having a start point and an end point (in the case of linear damage such as cracks), or as a polygon or other figure composed of such line segments (in the case of spreading damage such as peeling or corrosion).

損傷の検出は分類に応じて種々の手法により行うことができるが、ひび割れについては、例えば特許4006007号公報に記載されたひび割れ検出方法を用いることができる。この方法は、ウェーブレット画像を作成する工程と、ウェーブレット画像に基づいてひび割れ領域を判定する工程と、を有するひび割れ検出方法である。ウェーブレット画像を作成する工程では、対比される2つの濃度に対応したウェーブレット係数を算定するとともに、その2つの濃度をそれぞれ変化させた場合のそれぞれのウェーブレット係数を算定してウェーブレット係数テーブルを作成し、ひび割れ検出対象であるコンクリート表面を撮影した入力画像をウェーブレット変換する。ひび割れ領域を判定する工程では、ウェーブレット係数テーブル内において、局所領域内の近傍画素の平均濃度と注目画素の濃度に対応するウェーブレット係数を閾値として、注目画素のウェーブレット係数と閾値とを比較することによりひび割れ領域とひび割れでない領域とを判定する。 Damage can be detected using a variety of techniques depending on the classification, but for cracks, the crack detection method described in Patent Publication No. 4006007 can be used, for example. This method involves creating a wavelet image and determining crack areas based on the wavelet image. In the wavelet image creation step, wavelet coefficients corresponding to the two densities to be compared are calculated, and wavelet coefficients are calculated for each of the two densities to create a wavelet coefficient table. An input image of the concrete surface to be detected for cracks is then subjected to wavelet transformation. In the crack area determination step, the wavelet coefficient corresponding to the average density of neighboring pixels in a local area and the density of the pixel of interest in the wavelet coefficient table is used as a threshold, and the wavelet coefficient of the pixel of interest is compared with the threshold to determine whether the area is cracked or not.

また、錆及び剥離を検出する方法としては、例えば特表2010-538258号公報に記載された鋼橋の塗膜検査システムの処理方法を用いることができる。この処理方法では、撮影された鋼橋塗膜の画像ファイルからの色情報、映像処理、ウォーターシェッド、パルツェン窓を用いて錆と剥離を検出している。 In addition, one method for detecting rust and peeling is the processing method of the steel bridge paint film inspection system described in JP 2010-538258 A. This processing method detects rust and peeling using color information from image files of the steel bridge paint film, video processing, watersheds, and Parzen windows.

第1の実施形態に係る損傷図作成システム10では、このように合成前の撮影画像から損傷を検出する。したがって画像の重複領域での画質劣化に起因して損傷検出性能が劣化することがないので、被写体を分割撮影して取得した複数の画像に基づいて損傷を高精度に検出することができる。なお、損傷の検出結果は、後述するように画像どうしの合成パラメータを用いて合成する。 In this way, the damage mapping system 10 according to the first embodiment detects damage from captured images before compositing. Therefore, damage detection performance does not deteriorate due to degradation in image quality in overlapping image areas, and damage can be detected with high accuracy based on multiple images acquired by capturing the subject in separate images. The damage detection results are combined using a combination parameter for the images, as described below.

<合成可否の判断>
サーバ300(合成パラメータ算出部300B)は、ステップS202で算出した合成パラメータに基づいて全ての撮影画像を1つに合成することができるか否かを判断する(ステップS206)。合成できるか否かは、対応点の数、対応点の信頼性が十分であるか否か(対応点が特徴的な点であるか否か)、対応点により射影変換行列が算出できるか等に基づいて判断することができる。この際、RANSAC(RANdom SAmple Consensus)アルゴリズム等により対応点の組合せを変えて射影変換行列とその評価値の算出を繰り返して判断してもよい。全ての画像を1つの画像に合成できる場合(ステップS206でYES)はステップS222に進んで検出結果(検出の結果)の合成を行う。全ての画像を1つの画像に合成できない場合(ステップS206でNO)は、以下に説明するようにステップS208~S220の処理を行ってからステップS222に進む。ステップS208~S220は全ての画像を1つの画像に合成(自動合成)できない場合の処理であり、これらのステップでは、合成が可能な画像群については画像群ごとに合成パラメータを算出して損傷の検出結果を画像群ごとに合成する。一方、合成ができない画像群の間では、以下に説明するようにユーザ操作に基づき対応点を指定して合成パラメータを算出し、算出した合成パラメータに基づいて検出結果を合成する。例えば、後述する画像群G1,G2(図15~18参照)の場合、画像群G1,G2を構成する画像については検出結果をそれぞれ合成し、画像群G1,G2の間では、ユーザ操作に基づいて算出した合成パラメータに基づいて、画像群G1,G2について合成された検出結果を1つに合成する(図19~21参照)。
<Determining whether or not synthesis is possible>
The server 300 (combining parameter calculation unit 300B) determines whether all captured images can be combined into one image based on the combining parameters calculated in step S202 (step S206). Whether combining is possible can be determined based on the number of corresponding points, whether the corresponding points are sufficiently reliable (whether the corresponding points are characteristic points), whether a projective transformation matrix can be calculated using the corresponding points, and other factors. This determination may be made by repeatedly calculating the projective transformation matrix and its evaluation value while changing the combination of corresponding points using a RANSAC (RANdom Sample Consensus) algorithm or the like. If all images can be combined into one image (YES in step S206), the process proceeds to step S222, where the detection results are combined. If all images cannot be combined into one image (NO in step S206), the process proceeds to step S222 after performing the processes of steps S208 to S220 as described below. Steps S208 to S220 are performed when all images cannot be combined into a single image (automatic combination). In these steps, for image groups that can be combined, combination parameters are calculated for each image group, and damage detection results are combined for each image group. On the other hand, for image groups that cannot be combined, combination parameters are calculated by specifying corresponding points based on a user operation, as described below, and detection results are combined based on the calculated combination parameters. For example, in the case of image groups G1 and G2 (see FIGS. 15 to 18), which will be described later, the detection results for the images that make up image groups G1 and G2 are combined, and between image groups G1 and G2, the combined detection results for image groups G1 and G2 are combined into a single image based on combination parameters calculated based on a user operation (see FIGS. 19 to 21).

<画像の分類>
ステップS206で「全ての撮影画像を1つの画像に合成できない」と判断された場合、合成パラメータ算出部300Bは撮影画像を合成が可能な画像群に分け(ステップS208)、画像群ごとに、画像どうしの対応点に基づいて画像配置を決定(合成パラメータを算出)する(ステップS210)。画像配置が決定すれば、その配置に基づいて検出結果を合成することができる。
<Image Classification>
If it is determined in step S206 that "all captured images cannot be combined into one image," the combining parameter calculation unit 300B divides the captured images into groups of images that can be combined (step S208), and determines the image layout (calculates the combining parameters) for each image group based on corresponding points between the images (step S210). Once the image layout has been determined, the detection results can be combined based on that layout.

<画像配置の決定>
図13は、図5のステップS210における画像配置決定の処理の詳細を示すフローチャートである。合成パラメータ算出部300Bは、複数の撮影画像のうちから射影変換の基準となる基準画像を設定する(ステップS210A)。基準画像は正対度、鮮明度等の画像の特徴により設定(選択)できるが、特定の撮影順の画像(例えば、最初に撮影した画像)を基準画像としてもよい。図9,10の例では、図14の(a)部分に示すように、画像i1,i2に対し画像i1を基準画像として設定することができる。
<Determining image layout>
13 is a flowchart showing the details of the image layout determination process in step S210 of FIG. 5. The synthesis parameter calculation unit 300B sets a reference image from among the multiple captured images to serve as a basis for projective transformation (step S210A). The reference image can be set (selected) based on image characteristics such as orientation and clarity, but an image captured in a specific order (e.g., the first image captured) may also be used as the reference image. In the examples of FIGS. 9 and 10, image i1 can be set as the reference image for images i1 and i2, as shown in part (a) of FIG. 14.

基準画像が設定されたら、合成パラメータ算出部300Bは、基準画像以外の画像の基準画像に対する射影変換行列を、画像どうしの対応点に基づいて算出する(ステップS210B)。図9,10の例では、図14の(a)部分に示すように、画像i2(基準画像以外の画像)を画像i1(基準画像)と同一平面に射影し、対応点を一致させるための射影変換行列を算出する。画像i2の画像i1(基準画像)に対する射影変換行列が算出されたら、図14の(b)部分に示すように変換後の画像i2を基準画像とし、変換後の画像i2に対する画像i3の射影変換行列を算出する。このように、基準画像を替えながら、画像群の全画像について(ステップS210CでYESになるまで)射影変換行列を算出する。 Once the reference image has been set, the synthesis parameter calculation unit 300B calculates the projective transformation matrices for the images other than the reference image relative to the reference image based on corresponding points between the images (step S210B). In the example of Figures 9 and 10, as shown in part (a) of Figure 14, image i2 (an image other than the reference image) is projected onto the same plane as image i1 (reference image) and a projective transformation matrix is calculated to match corresponding points. Once the projective transformation matrix for image i2 relative to image i1 (reference image) has been calculated, the transformed image i2 is set as the reference image, as shown in part (b) of Figure 14, and the projective transformation matrix for image i3 relative to the transformed image i2 is calculated. In this way, the projective transformation matrices are calculated for all images in the image group while changing the reference image (until step S210C returns YES).

全画像について射影変換行列を算出したら、合成パラメータ算出部300Bは、算出した射影変換行列に基づいて各画像に対し移動、回転、拡大または縮小、及び変形等を行い、画像群の各画像の配置を決定する(ステップS210D)。以下では、画像i1~i4及び画像i6~i9が合成可能な画像群G1を構成し、画像i5及び画像i10が合成可能な画像群G2を構成するものとして説明する。なお、上述した画像配置の決定においては各画像を射影変換行列により移動、回転、変形等するが、図示する例は画像の配置等を概念的に示すものであり、画像の移動、回転、変形等を正確に表すものではない。 Once the projective transformation matrices for all images have been calculated, the synthesis parameter calculation unit 300B moves, rotates, enlarges or reduces, and deforms each image based on the calculated projective transformation matrix, thereby determining the arrangement of each image in the image group (step S210D). In the following description, it is assumed that images i1-i4 and images i6-i9 form a compositeable image group G1, and images i5 and i10 form a compositeable image group G2. Note that, while each image is moved, rotated, deformed, etc. using the projective transformation matrix when determining the image arrangement described above, the illustrated example conceptually illustrates the arrangement of the images and does not accurately represent the movement, rotation, deformation, etc. of the images.

ステップS210Dで決定する画像配置は、画像どうしで重複する領域が重なる画像配置(図15参照)でもよいし、画像どうしが重ならない画像配置(図16参照)でもよい。画像どうしが重ならない画像配置の場合、図16に示すように画像をx方向及びy方向に離間させて配置し、画像の向きは射影変換行列により求めた向きと変えない(画像を回転させない)配置とすることができる。 The image layout determined in step S210D may be an image layout in which overlapping areas of the images overlap (see Figure 15), or an image layout in which the images do not overlap (see Figure 16). In the case of an image layout in which the images do not overlap, the images can be arranged with a gap in the x and y directions as shown in Figure 16, and the orientation of the images can be left unchanged from the orientation determined by the projective transformation matrix (the images are not rotated).

<画像表示>
ステップS210(ステップS210A~S210D)で画像配置が決定すると、サーバ300(表示制御部300I、通信制御部300J)は合成可能な画像群を表示するようクライアント200に指示する(ステップS212)。クライアント200への指示には、表示させる画像、画像の配置の情報、及びステップS204において損傷の検出結果をベクトル化した情報を含める。クライアント200(表示制御部210C)は、表示の指示に応じて損傷の検出結果をベクトル化した情報を画像と重畳し、合成可能な画像群ごとにモニタ232に表示する(ステップS106)。上述の例では、表示制御部210Cは画像群G1,G2を図15または図16のような画像配置により表示させる。図15の画像配置において画像i4,i5,i9,i10におけるひび割れをベクトル化して重畳表示した様子を図17に示す。なお、表示の際に、表示制御部300I及び/または表示制御部210Cが画像群G1,G2に対しそれぞれ枠で囲む、画像群ごとに異なる色で表示する、画像群の番号を表示する等の処理を施して、画像群を容易に識別できるようにしてもよい。
<Image display>
Once the image layout is determined in step S210 (steps S210A to S210D), the server 300 (display control unit 300I, communication control unit 300J) instructs the client 200 to display a group of images that can be combined (step S212). The instruction to the client 200 includes the images to be displayed, information on the layout of the images, and information on the vectorized damage detection results obtained in step S204. In response to the display instruction, the client 200 (display control unit 210C) superimposes the vectorized damage detection results on the images and displays them on the monitor 232 for each group of images that can be combined (step S106). In the example described above, the display control unit 210C displays the image groups G1 and G2 in the image layout shown in FIG. 15 or FIG. 16. FIG. 17 shows the image layout of FIG. 15 in which the cracks in images i4, i5, i9, and i10 are vectorized and superimposed. When displaying, the display control unit 300I and/or the display control unit 210C may perform processing such as surrounding each of the image groups G1 and G2 with a frame, displaying each image group in a different color, or displaying the number of the image group, so that the image groups can be easily identified.

ステップS106での表示の際、画像群の間での配置が不適切な場合がある。例えば、図18に示すように、画像群G1の下部(-x方向)に配置されるべき画像群G2が画像群G1の横方向に配置される場合がある。そこでサーバ300(合成パラメータ算出部300B)は画像群の配置を変更するか否か判断し(ステップS214)、変更する場合(ステップS214でYES)はステップS212に戻って、クライアント200に対し変更後の配置で画像群G1,G2を再度表示させる。ステップS214の判断は、ユーザの指示入力(例えば、キーボード242及び/またはマウス244を介した画像群G2の移動、すなわち相対配置の変更操作)に基づいて行うことができる。図18の例の場合、ユーザの操作(例えば、マウス244でドラッグ)に基づいて合成パラメータ算出部300B及び表示制御部300Iが画像群G2を画像群G1の下部に移動(矢印の方向に移動)し、図15のように表示することができる。 When displaying images in step S106, the image group placement may be inappropriate. For example, as shown in FIG. 18, image group G2, which should be placed below image group G1 (in the -x direction), may be placed to the side of image group G1. In this case, the server 300 (composite parameter calculation unit 300B) determines whether to change the placement of the image groups (step S214). If so (YES in step S214), the process returns to step S212, and the client 200 redisplays image groups G1 and G2 in the changed placement. The determination in step S214 can be made based on a user instruction (e.g., moving image group G2 via the keyboard 242 and/or mouse 244, i.e., changing the relative placement). In the example of FIG. 18, the composite parameter calculation unit 300B and display control unit 300I move image group G2 below image group G1 (in the direction of the arrow) based on a user operation (e.g., dragging with the mouse 244), resulting in the display shown in FIG. 15.

画像群どうしの相対配置が不適切な状態で表示すると対応点の指定に時間が掛かる場合があるが、損傷図作成システム10では、このような配置の変更を行うことで対応点の指定を迅速かつ容易に行うことができる。 If the relative positioning of images is inappropriate when displayed, it may take time to specify corresponding points. However, the damage diagram creation system 10 allows you to quickly and easily specify corresponding points by changing the positioning in this way.

<対応点の指定>
ステップS214までの処理により画像群の配置が決定すると、サーバ300(対応点指定部300F)は、表示された画像群のうちの一の画像群と他の画像群とについて対応点を指定する(ステップS216)。例えば画像群G1,G2が図15のように配置及び表示されている場合、図19に示すように、画像群G1におけるマウス244のクリック等(ステップS108の対応点指定操作)に応じて点P1aを指定し、画像群G2において点P1aの対応点である点P1bを指定する。対応点としては、例えば「同一」と判断されたひび割れの始点、終点、分岐点、及び/または部材の端部、辺部、接合部等の特徴点を指定することができる。この際、対応点指定部300F及び表示制御部300Iが指定された点P1a,P1bを直線でつなぐ等により対応関係を識別表示する(図19参照)ことで、指定された点が対応することを容易に把握することができる。以下、同様に点P2aと点P2b、点P3aと点P3b、点P4aと点P4b、点P5aと点P5b、点P6aと点P6bについても指定する。
<Specifying corresponding points>
Once the arrangement of the images has been determined by the processing up to step S214, the server 300 (corresponding point designation unit 300F) designates corresponding points between one of the displayed images and the other of the displayed images (step S216). For example, if the image groups G1 and G2 are arranged and displayed as shown in FIG. 15, point P1a is designated in image group G1 by clicking the mouse 244 or the like (the corresponding point designation operation of step S108), and point P1b, which corresponds to point P1a, is designated in image group G2, as shown in FIG. 19. Corresponding points may be, for example, the start point, end point, or branch point of a crack determined to be "identical," and/or characteristic points such as the end, side, or joint of a component. In this case, the corresponding point designation unit 300F and the display control unit 300I display the designated points P1a and P1b in a distinguishable manner, for example, by connecting the designated points P1a and P1b with a straight line (see FIG. 19), thereby making it easy to understand that the designated points correspond to each other. Similarly, points P2a and P2b, points P3a and P3b, points P4a and P4b, points P5a and P5b, and points P6a and P6b are also designated.

なお、図19では画像群G1,G2について対応点を6点ずつ指定する例を示しているが、指定する対応点の数は特に限定されない。また、画像群G1,G2が図16のように配置及び表示されている場合も、同様に画像i4,i5と画像i9,i10とで対応点を指定することができる。 Note that while Figure 19 shows an example in which six corresponding points are specified for each of the image groups G1 and G2, the number of corresponding points that can be specified is not particularly limited. Furthermore, even if the image groups G1 and G2 are arranged and displayed as shown in Figure 16, corresponding points can be similarly specified for images i4, i5 and images i9, i10.

このように、第1の実施形態に係る損傷図作成システム10では、合成可能な画像群(画像群G1,G2)が画像群ごとに表示されるので、どの画像群について(自動的に)合成できたか、あるいはできなかったかを容易に把握することができる。また、合成できなかった画像群(画像群G1と画像群G2)について対応点を指定すれば良いので、全ての画像について対応点を指定する必要がなく、対応点の指定、及び指定された対応点に基づく合成パラメータの算出を迅速かつ容易に行うことができる。 In this way, in the damage diagram creation system 10 according to the first embodiment, the image groups that can be combined (image groups G1 and G2) are displayed for each image group, making it easy to understand which image groups were able to be (automatically) combined and which were not. Furthermore, since it is only necessary to specify corresponding points for the image groups that could not be combined (image groups G1 and G2), there is no need to specify corresponding points for all images, and the specification of corresponding points and the calculation of combination parameters based on the specified corresponding points can be performed quickly and easily.

上述のように指定した対応点では合成パラメータを精度良く算出できない場合は、サーバ300(合成パラメータ算出部300B、対応点指定部300F、表示制御部300I等)及びクライアント200(表示制御部210C等)によりモニタ232に警告メッセージを表示させて、再度対応点指定操作を行うようユーザを促してもよい。 If the synthesis parameters cannot be calculated accurately using the corresponding points specified as described above, the server 300 (synthetic parameter calculation unit 300B, corresponding point specification unit 300F, display control unit 300I, etc.) and the client 200 (display control unit 210C, etc.) may display a warning message on the monitor 232 to prompt the user to specify the corresponding points again.

<指定された対応点に基づく画像配置決定>
ステップS216で対応点が指定されたら、サーバ300(合成パラメータ算出部300B)は、指定された対応点に基づいて合成が可能な画像群ごとに合成パラメータを算出する(ステップS218)。図19の例では、合成パラメータ算出部300Bは、対応点である点P1a~P6bに基づいて、画像群G1を基準とした画像群G2の射影変換行列(または画像群G2を基準とした画像群G1の射影変換行列)を算出する。画像合成部300C,合成パラメータ算出部300Bは、このようにして算出した射影変換行列により画像群G2を構成する画像(画像i5,i10)を移動、回転、変形等して、画像配置を決定する(ステップS220)。ステップS220での画像配置の決定は、ステップS210と同様の手順に行うことができる。
<Image layout determination based on specified corresponding points>
Once the corresponding points are designated in step S216, the server 300 (combining parameter calculation unit 300B) calculates combining parameters for each image group that can be combined based on the designated corresponding points (step S218). In the example of FIG. 19, the combining parameter calculation unit 300B calculates a projective transformation matrix for the image group G2 relative to the image group G1 (or a projective transformation matrix for the image group G1 relative to the image group G2) based on the corresponding points P1a to P6b. The image combining unit 300C and the combining parameter calculation unit 300B determine the image arrangement by moving, rotating, transforming, etc., the images constituting the image group G2 (images i5 and i10) using the projective transformation matrix calculated in this manner (step S220). The image arrangement determination in step S220 can be performed using the same procedure as in step S210.

<検出結果の合成>
サーバ300(検出結果合成部300E)は、ステップS202、S220で算出した合成パラメータ(射影変換行列)に基づいて検出結果(検出の結果)を合成する(ステップS222)。例えば、図20の(a)部分及び(b)部分に示すように画像i1,i2において損傷ベクトルV1,V2の異なる部分(一部重複)が検出されたとし、損傷ベクトルV1,V2の始点、終点が点P7~P12であるとする。なお、図21の(a)部分及び(b)部分は、図20の(a)部分及び(b)部分にそれぞれ対応した損傷ベクトルV1,V2の始点、終点を示す表である。この場合、合成後の検出結果は、図20の(c)部分(画像i2を射影変換行列により移動、回転等して合成)に示すように損傷ベクトルV1は始点、終点がそれぞれ点P7,P8となり、損傷ベクトルV2は始点、終点がそれぞれ点P8、P12となる。図21の(c)部分は図20の(c)部分に対応しており、合成後の損傷ベクトルV1,V2の始点、終点を示す。
<Combining detection results>
The server 300 (detection result synthesis unit 300E) synthesizes the detection results (detection results) based on the synthesis parameters (projection transformation matrix) calculated in steps S202 and S220 (step S222). For example, suppose different portions (partial overlap) of damage vectors V1 and V2 are detected in images i1 and i2 as shown in parts (a) and (b) of FIG. 20, and the start and end points of the damage vectors V1 and V2 are points P7 to P12. Note that parts (a) and (b) of FIG. 21 are tables showing the start and end points of the damage vectors V1 and V2 corresponding to parts (a) and (b) of FIG. 20, respectively. In this case, the detection results after synthesis are as shown in part (c) of FIG. 20 (image i2 is synthesized by moving, rotating, etc. using the projective transformation matrix), with the start and end points of the damage vector V1 being points P7 and P8, respectively, and the start and end points of the damage vector V2 being points P8 and P12, respectively. Part (c) of FIG. 21 corresponds to part (c) of FIG. 20, and shows the start and end points of the combined damage vectors V1 and V2.

<画像の重複領域における検出結果の合成>
上述のように撮影範囲の一部が重複するように画像を取得する場合、複数の画像が重複する領域では、本来ならば1つに合成されるべき検出結果が画像のずれにより複数になる等、合成精度が劣化する場合がある。そこで、損傷図作成システム10では、複数の画像が重複する領域においては重複する複数の画像のうち1つを選択して検出結果を合成して、検出結果を高精度に合成することができる。このような合成の様子を図22に示す。図22の例では、領域OLで画像i1,i2が重複しているので、この領域OLでは合成パラメータの値が小さい画像i2を選択し、画像i2についての検出結果を用いて合成している(図22の(b)参照)。
<Combining detection results in overlapping image areas>
When images are acquired so that part of the imaging range overlaps as described above, in the overlapping region of multiple images, the accuracy of synthesis may be degraded, for example, detection results that should be synthesized into one may be multiple due to misalignment of the images. Therefore, the damage diagram creation system 10 can synthesize the detection results with high accuracy by selecting one of the overlapping images in the overlapping region and synthesizing the detection results. Such synthesis is shown in FIG. 22. In the example of FIG. 22, since images i1 and i2 overlap in region OL, image i2, which has a smaller value of the synthesis parameter, is selected in this region OL, and the detection results for image i2 are used for synthesis (see (b) of FIG. 22).

これにより、損傷の変形、位置ずれを抑制できるため、損傷検出結果及びそのデータ算出の正確性が向上する。 This reduces deformation and misalignment of damage, improving the accuracy of damage detection results and data calculations.

尚、合成パラメータの値とは、上述の射影変換の場合には、射影変換の程度(射影変換による変形の態度)を表す値であり、合成領域における射影変換による座標の移動量が大きいほど合成パラメータの値は大きくなる。 In the case of the projective transformation described above, the value of the synthesis parameter represents the degree of projective transformation (the attitude of the deformation due to the projective transformation), and the greater the amount of coordinate movement due to the projective transformation in the synthesis area, the larger the value of the synthesis parameter.

図29を用いて具体的に説明する。図29(a)のi1及びi2の2枚の元画像を合成する場合を考える。i1は、前述の方法により、図示しないi0を基準画像として射影変換行列が算出され、図29(b)のi1のように射影変換される。この際、i1における特定の座標P1a、P2a、P3a、P4aは、射影変換によりP1a´、P2a´、P3a´、P4a´に移動する。次に、射影変換後のi1を基準画像としてi2の射影変換行列を算出するために、各画像の対応点P1a~P4a、P1b~P4bを指定する(PxaとPxbがそれぞれ対応点となる)。これらの対応点を元にi2の射影変換行列を算出し、図29(b)のi2のように射影変換される。この際、i2におけるP1b、P2b、P3b、P4bは、射影変換によりP1b´、P2b´、P3b´、P4b´に移動する。そして、i1のP1a´~P4a´とi2のP1b´~P4b´の各対応点が一致するように画像配置を決定する。 This will be explained in detail using Figure 29. Consider the case of combining two original images, i1 and i2, in Figure 29(a). Using the method described above, a projective transformation matrix is calculated for i1 using i0 (not shown) as the reference image, and i1 is projectively transformed as shown in Figure 29(b). During this process, specific coordinates P1a, P2a, P3a, and P4a in i1 are moved to P1a', P2a', P3a', and P4a' by projective transformation. Next, to calculate the projective transformation matrix for i2 using i1 after projective transformation as the reference image, corresponding points P1a-P4a and P1b-P4b in each image are specified (Pxa and Pxb are corresponding points, respectively). The projective transformation matrix for i2 is calculated based on these corresponding points, and it is projectively transformed as shown in Figure 29(b). At this time, P1b, P2b, P3b, and P4b in i2 are moved to P1b', P2b', P3b', and P4b' by projective transformation. The image layout is then determined so that the corresponding points P1a' to P4a' in i1 and P1b' to P4b' in i2 coincide with each other.

ここで、i1のP1a~P4aが射影変換によりどれだけ移動したのかを算出する。具体的には、P1aとP1a´の距離(|P1a-P1a´|)を算出し、これをP2a~P4aについても繰り返し、最後にその総和を取る。これをi1の合成パラメータとする。i2に関しても同様にP1bとP1b´の距離(|P1b-P1b´|)を算出し、これをP2b~P4bについても繰り返し、最後にその総和を取る。これをi2の合成パラメータとする。このようにして算出した合成パラメータを使用して、i1とi2の重複領域において合成パラメータの小さい画像(図29(c)の例ではi2)を選択し、合成する。 Here, we calculate how much P1a to P4a of i1 have moved due to the projective transformation. Specifically, we calculate the distance between P1a and P1a' (|P1a - P1a'|), repeat this process for P2a to P4a, and finally take the sum. This is the synthesis parameter for i1. Similarly, for i2, we calculate the distance between P1b and P1b' (|P1b - P1b'|), repeat this process for P2b to P4b, and finally take the sum. This is the synthesis parameter for i2. Using the synthesis parameter calculated in this way, we select the image with the smallest synthesis parameter in the overlapping area of i1 and i2 (i2 in the example in Figure 29(c)), and synthesize them.

以上説明したように、合成パラメータは射影変換による座標の移動量を表しているので、変換の程度(変形の程度)が大きいほど、合成パラメータの値は大きくなる。なお、本実施例では合成パラメータを座標の移動距離の総和と定義したが、変形の程度を表すパラメータであれば、他の算出方法でも構わない。例えば、P1a~P4aを結んで形成される図形と、P1a´~P4a´を結んで形成される図形とで、形状の類似度を算出する方法等がある。この場合は、比較する図形のサイズをあらかじめ正規化しておくことで、図形のサイズの違いは無視し、変形の度合いだけに着目して合成パラメータを算出することができる。なお、この場合は、より形状の類似度が高い方の画像が、変形の度合いが小さい(合成パラメータが小さい)ものとして、重複領域の選択を行う。 As explained above, the synthesis parameter represents the amount of coordinate movement due to projective transformation, so the greater the degree of transformation (degree of deformation), the greater the value of the synthesis parameter. In this embodiment, the synthesis parameter is defined as the sum of the coordinate movement distances, but other calculation methods are acceptable as long as the parameter represents the degree of deformation. For example, one method is to calculate the similarity in shape between the figure formed by connecting P1a to P4a and the figure formed by connecting P1a' to P4a'. In this case, by normalizing the size of the figures to be compared in advance, it is possible to ignore the difference in shape and calculate the synthesis parameter by focusing only on the degree of deformation. In this case, the image with the greater shape similarity is considered to have a smaller degree of deformation (smaller synthesis parameter), and the overlapping area is selected.

上述した検出結果の合成は、同一のフォルダに格納された画像(グループに分けられた複数の画像)について行われる。図12に示す例では、サブフォルダSS1に格納された10枚の画像について検出結果が合成される(検出結果をグループごとに合成する)。 The above-mentioned combination of detection results is performed on images stored in the same folder (multiple images divided into groups). In the example shown in Figure 12, the detection results are combined for 10 images stored in subfolder SS1 (detection results are combined for each group).

<画像の合成>
サーバ300(画像合成部300C)は、ステップS202、S218で算出した合成パラメータ(射影変換行列)に基づいて画像を合成する(ステップS224)。図23は、合成した画像G3を示す。図24は、図22と同様に画像が重複する領域では1つの画像を選択して合成した画像G3aを示す。なお、検出結果が合成されれば損傷図を作成できるので、画像の合成は省略してもよい。
<Image Composition>
The server 300 (image synthesis unit 300C) synthesizes the images based on the synthesis parameters (projection transformation matrix) calculated in steps S202 and S218 (step S224). Fig. 23 shows the synthesized image G3. Fig. 24 shows an image G3a synthesized by selecting one image in the overlapping area as in Fig. 22. Note that since a damage diagram can be created once the detection results are synthesized, the synthesis of the images may be omitted.

<合成後の正対補正>
損傷図作成システム10では、上述のように基準画像に対する他の画像の射影変換行列を算出して画像配置を決定するが、基準画像が撮影方向に対し正対していない場合、合成後の画像において本来矩形であるべき領域が矩形にならない場合がある。例えば、合成後の画像において格間の枠Fが台形状になる場合がある。この場合、サーバ300(合成パラメータ算出部300B、画像合成部300C等)はキーボード242及び/またはマウス244を介したユーザの操作に基づいて矩形を形成する点(例えば、枠Fの4隅の点)を指定し、射影変換によりこれら4点に矩形を形成させる。これにより、画像合成後においても被写体が正対した画像(正対画像)を得ることができる。
<Post-composite facing correction>
As described above, the damage diagram creation system 10 calculates the projective transformation matrix of other images relative to the reference image to determine the image layout. However, if the reference image is not directly facing the imaging direction, an area that should be rectangular in the combined image may not be rectangular. For example, the frame F of the grid may become trapezoidal in the combined image. In this case, the server 300 (the synthesis parameter calculation unit 300B, the image synthesis unit 300C, etc.) specifies points that form the rectangle (e.g., the four corners of the frame F) based on user operation via the keyboard 242 and/or the mouse 244, and forms a rectangle using these four points through projective transformation. This allows an image in which the subject is directly facing (a front-facing image) to be obtained even after the images are synthesized.

<計測結果のマッピング>
サーバ300(損傷マッピング部300G)は、損傷の検出結果を合成画像にマッピングしてもよい。マッピングは、例えば検出結果と関連づけられた文字、図形、記号等を合成画像に表示することにより行うことができる。表示する文字、図形、記号等は操作部240(キーボード242及び/またはマウス244)を介した操作により選択することができ、選択に応じてサーバ300(損傷マッピング部300G、表示制御部300I等)及びクライアント200(表示制御部210C)がモニタ232にマッピングした画像を表示させる。文字、図形、記号等は実際の損傷を簡略化あるいは強調したものでもよいし、損傷の種別、大きさ等に応じて異なる態様で表示してもよい。計測結果がマッピングされた画像は記憶部220に記憶され(図3の損傷マッピング画像220D)、表示制御部210Cの制御によりモニタ232に表示される。損傷マッピング画像には損傷情報を入力してもよい。
<Mapping of measurement results>
The server 300 (damage mapping unit 300G) may map the damage detection results onto the composite image. Mapping can be performed, for example, by displaying text, graphics, symbols, etc. associated with the detection results on the composite image. The text, graphics, symbols, etc. to be displayed can be selected via the operation unit 240 (keyboard 242 and/or mouse 244). Depending on the selection, the server 300 (damage mapping unit 300G, display control unit 300I, etc.) and the client 200 (display control unit 210C) display the mapped image on the monitor 232. The text, graphics, symbols, etc. may be simplified or emphasized versions of the actual damage, or may be displayed in different formats depending on the type, size, etc. of the damage. The image onto which the measurement results are mapped is stored in the memory unit 220 (damage mapping image 220D in FIG. 3 ) and displayed on the monitor 232 under the control of the display control unit 210C. Damage information may be input into the damage mapping image.

このような計測結果のマッピングは、橋梁1の形状を示す線図情報を含む図面データ(例えばCADデータ、CAD:Computer-Aided Design)に対して行ってもよい。この際、CADデータを規定する座標系が図23,24等に示す座標系と異なる場合は、座標系の関係に応じた座標変換(移動、回転、ミラーリング等)を行う。このような変換は、サーバ300(損傷マッピング部300G)により行うことができる。 This type of mapping of measurement results may be performed on drawing data (e.g., CAD data, CAD: Computer-Aided Design) containing line drawing information showing the shape of the bridge 1. In this case, if the coordinate system defining the CAD data differs from the coordinate system shown in Figures 23 and 24, etc., coordinate transformation (movement, rotation, mirroring, etc.) is performed according to the relationship between the coordinate systems. Such transformations can be performed by the server 300 (damage mapping unit 300G).

<結果表示>
サーバ300(検出結果出力部300H、表示制御部300I、通信制御部300J等)はクライアント200に対し検出結果の表示を指示し(ステップS226)、この指示に応じてクライアント200(表示制御部210C等)は検出結果をモニタ232に表示させる(ステップS110)。検出結果は文字、数字、記号等により表示することができ、各撮影画像に対する検出結果を表示してもよいし、合成した検出結果を表示してもよい(図20,21を参照)。また、検出結果と合わせて、または検出結果に代えて撮影画像、合成画像、損傷マッピング画像等を表示してもよい。また、検出結果をベクトル化した情報(図20,21を参照)を画像と重畳して表示してもよい。表示制御部210Cは、モニタ232に表示する内容及びその態様を操作部240の操作に応じて選択することができる。表示制御部210Cは、結果を表示してからの時間を計測し、また結果表示後の出力指示の有無を判断する。出力指示なしで表示時間が長い、出力指示なしで他の画面に遷移したなどの場合は目視による複写のような不正が行われている可能性があり、表示時間の計測及び出力指示の有無を判断することで、そのような不正を検知しうる。不正を検知した場合、例えば表示を停止する等の対応を取りうる。
<Result display>
The server 300 (detection result output unit 300H, display control unit 300I, communication control unit 300J, etc.) instructs the client 200 to display the detection results (step S226), and in response to this instruction, the client 200 (display control unit 210C, etc.) displays the detection results on the monitor 232 (step S110). The detection results can be displayed using letters, numbers, symbols, etc., and the detection results for each captured image may be displayed, or a composite detection result may be displayed (see FIGS. 20 and 21). Furthermore, captured images, composite images, damage mapping images, etc. may be displayed together with or instead of the detection results. Furthermore, vectorized information of the detection results (see FIGS. 20 and 21) may be displayed superimposed on the image. The display control unit 210C can select the content and format to be displayed on the monitor 232 in response to operation of the operation unit 240. The display control unit 210C measures the time since the results were displayed and determines whether an output instruction has been issued after the results were displayed. If the display time is long without an output instruction, or if the screen transitions to another screen without an output instruction, it is possible that fraud such as visual copying is being attempted, and such fraud can be detected by measuring the display time and determining whether an output instruction was given. If fraud is detected, measures can be taken, such as stopping the display.

<結果出力>
サーバ300(検出結果出力部300H等)は、ステップS110で表示した検出結果に対する出力の指示操作(例えば、操作部240を介した出力指示操作)があったか否かを判断する(ステップS228)。出力指示操作があった場合(ステップS228でYES)のみ、ステップS230へ進んでクライアント200に対し検出結果(各画像に対する検出結果、及び合成された検出結果)の出力を指示し、クライアント200(ファイル管理部210B)は出力指示に応じて検出結果を出力する(ステップS112)。図12の例では、サブフォルダSS1に格納された画像に対する検出結果を、画像が格納されているのと同一のサブフォルダSS1に格納する(検出結果をグループに関連づけて出力する;図25参照)。検出結果は、橋梁1(被写体)の形状を示す線図情報を含む図面データ(例えばCADデータ)と同一のフォーマットで出力してもよい。また、図示せぬプリンタで検出結果を印刷してもよい。
<Result output>
The server 300 (detection result output unit 300H, etc.) determines whether an output instruction operation (e.g., an output instruction operation via the operation unit 240) has been performed for the detection results displayed in step S110 (step S228). Only if an output instruction operation has been performed (YES in step S228), the process proceeds to step S230, instructing the client 200 to output the detection results (detection results for each image and the combined detection results), and the client 200 (file management unit 210B) outputs the detection results in response to the output instruction (step S112). In the example of FIG. 12, the detection results for the images stored in subfolder SS1 are stored in the same subfolder SS1 as the images (the detection results are output in association with the group; see FIG. 25). The detection results may be output in the same format as the drawing data (e.g., CAD data) containing line drawing information indicating the shape of the bridge 1 (subject). Alternatively, the detection results may be printed using a printer (not shown).

このように、第1の実施形態では画像が格納されたフォルダと同一のフォルダに検出結果を格納するので、入力した画像と合成された検出結果との対応が明確になり、画像及び検出結果の管理、利用を容易に行うことができる。なお、検出結果の出力は出力操作指示があった場合(ステップS228でYESとなった場合)にのみ行い、出力操作指示がなかった場合は画像に対し識別情報を付与して(ステップS232)、付与した識別情報をクライアント200に通知して画像が格納されたフォルダと同一のフォルダ(図12,25の例ではサブフォルダSS1)に格納する。 In this way, in the first embodiment, the detection results are stored in the same folder as the image, which clarifies the correspondence between the input image and the combined detection results, making it easy to manage and use the image and detection results. The detection results are only output when an output operation instruction is received (YES in step S228). If no output operation instruction is received, identification information is assigned to the image (step S232), and the assigned identification information is notified to client 200, which then stores the image in the same folder as the folder in which the image is stored (subfolder SS1 in the examples of Figures 12 and 25).

検出結果または識別情報が出力されたら、サーバ300は全フォルダについての処理が終了したか否かを判断する(ステップS234)。判断が肯定されたら、サーバ300はステップS236でクライアント200に終了を通知して(ステップS236)、処理を終了する。全フォルダについての処理が終了していない場合は、ステップS202に戻って他のフォルダについてステップS202~S234を繰り返す。 Once the detection results or identification information have been output, the server 300 determines whether processing has been completed for all folders (step S234). If the determination is positive, the server 300 notifies the client 200 of completion in step S236 (step S236) and terminates processing. If processing has not been completed for all folders, the server 300 returns to step S202 and repeats steps S202 to S234 for the other folders.

以上説明したように、第1の実施形態に係る損傷図作成システム10によれば、被写体を分割撮影して取得した複数の画像に基づいて損傷を高精度に検出することができる。 As described above, the damage diagram creation system 10 according to the first embodiment can detect damage with high accuracy based on multiple images acquired by photographing a subject in sections.

<第2の実施形態>
上述した第1の実施形態ではサーバ300及びクライアント200を備える損傷図作成システム10について説明したが、第2の実施形態では損傷図作成装置20について説明する。図26は損傷図作成装置20の構成を示す図である。損傷図作成装置20はデジタルカメラ100と装置本体500とにより構成される。デジタルカメラ100の構成は第1の実施形態におけるデジタルカメラ100の構成と同じであるので、同一の参照符号を付し詳細な説明を省略する。なお、デジタルカメラ100は装置本体500と一体に構成されていてもよい。
Second Embodiment
In the first embodiment described above, a damage diagram creation system 10 including a server 300 and a client 200 has been described. In the second embodiment, a damage diagram creation device 20 will be described. FIG. 26 is a diagram showing the configuration of the damage diagram creation device 20. The damage diagram creation device 20 is composed of a digital camera 100 and a device main body 500. Since the configuration of the digital camera 100 is the same as that of the digital camera 100 in the first embodiment, the same reference numerals are used and detailed description thereof will be omitted. Note that the digital camera 100 may be configured integrally with the device main body 500.

<損傷図作成装置の構成>
第1の実施形態に係る損傷図作成システム10はサーバ300及びクライアント200を備え損傷の検出、合成等、処理の主たる部分をサーバ300で行うが、第2の実施形態に係る損傷図作成装置20では、装置本体500の処理部510が処理を行う。具体的には、処理部510は図2に示すクライアント200の機能と図4に示すサーバ300の機能とを有する。記憶部520には、第1の実施形態に係る記憶部220と同様の情報(図3参照)が記憶される。操作部540(キーボード542,マウス544)の構成及び機能は第1の実施形態に係る操作部240(キーボード242,マウス244)と同様である。また、表示部530(モニタ532)の構成及び機能は第1の実施形態に係る表示部230(モニタ232)と同様である。損傷図作成装置20では、画像を入力して損傷の検出、合成等の処理を行うパーソナルコンピュータ、タブレット端末、スマートフォン等の機器(情報端末)を装置本体500として用いることができる。
<Configuration of the damage diagram creation device>
The damage diagram creation system 10 according to the first embodiment includes a server 300 and a client 200, and the server 300 performs the majority of the processing, such as damage detection and synthesis. However, in the damage diagram creation device 20 according to the second embodiment, a processing unit 510 of the device main body 500 performs the processing. Specifically, the processing unit 510 has the functions of the client 200 shown in FIG. 2 and the functions of the server 300 shown in FIG. 4. The storage unit 520 stores information similar to that of the storage unit 220 according to the first embodiment (see FIG. 3). The configuration and function of the operation unit 540 (keyboard 542, mouse 544) are similar to those of the operation unit 240 (keyboard 242, mouse 244) according to the first embodiment. The configuration and function of the display unit 530 (monitor 532) are similar to those of the display unit 230 (monitor 232) according to the first embodiment. In the damage diagram creation device 20, a device (information terminal) such as a personal computer, tablet terminal, or smartphone that inputs images and performs processing, such as damage detection and synthesis, can be used as the device main body 500.

<損傷図作成方法の処理>
損傷図作成装置20における処理(本発明に係る損傷図作成方法の処理)は図5,6,13のフローチャートと同様である。例えば、被写体を分割撮影して取得した複数の画像を入力し、複数の画像を合成するための合成パラメータ(射影変換行列)を画像どうしの対応点に基づいて算出し、複数の画像を構成する画像から被写体の損傷を検出し、複数の画像についての検出結果を合成パラメータに基づいて合成する。このような処理は装置本体500の処理部510が行う。なお、第1の実施形態ではクライアント200とサーバ300の通信が行われるが、損傷図作成装置20では装置本体500の内部での通信となる。
<Processing for creating damage diagrams>
The processing in the damage diagram creation device 20 (processing of the damage diagram creation method according to the present invention) is similar to the flowcharts in Figures 5, 6, and 13. For example, a plurality of images acquired by photographing an object in separate images are input, a synthesis parameter (projection transformation matrix) for synthesizing the plurality of images is calculated based on corresponding points between the images, damage to the object is detected from the images constituting the plurality of images, and the detection results for the plurality of images are synthesized based on the synthesis parameter. Such processing is performed by the processing unit 510 of the device main body 500. Note that, while communication is performed between the client 200 and the server 300 in the first embodiment, communication is performed within the device main body 500 in the damage diagram creation device 20.

第2の実施形態に係る損傷図作成装置20においても、第1の実施形態に係る損傷図作成システム10と同様に合成前の撮影画像から損傷を検出する。そして重複領域の画像は、第1の実施形態と同様に、合成パラメータの値が小さい画像を使用する。これによって損傷の変形、位置ずれを抑制できるため、損傷検出結果及びそのデータ算出の正確性が向上する。 In the damage mapping system 20 according to the second embodiment, damage is detected from the captured images before compositing, just as in the damage mapping system 10 according to the first embodiment. As in the first embodiment, images with small values of the compositing parameter are used for the images in the overlapping region. This makes it possible to suppress deformation and positional shifts of damage, thereby improving the accuracy of damage detection results and associated data calculations.

したがって画像の重複領域での画質劣化に起因して損傷検出性能が劣化することがないので、被写体を分割撮影して取得した複数の画像に基づいて損傷を高精度に検出することができる。 As a result, damage detection performance does not deteriorate due to image quality degradation in overlapping image areas, making it possible to detect damage with high accuracy based on multiple images acquired by capturing the subject in separate images.

尚、上述の第1の実施形態、第2の実施形態ともに、重複領域と損傷(ひび等)との位置関係によって、使用する画像を選別してもよい。例えば、図27の(a)に示すように、重複領域に損傷が存在し、画像i2はその損傷が重複領域内から領域外に跨って位置し、画像i1は跨って位置していない場合がある。このような場合には、(合成パラメータの値によらず、)図27の(b)に示すように、重複領域の画像は一方の画像i2を使用しても良い。換言すると、一方の画像i2は重複領域内から重複領域外に損傷がはみ出して位置し、他方の画像i1は重複領域内に損傷が収まっている(はみ出していない)場合には、(合成パラメータの値によらず)重複領域の画像は一方の画像i2を使用しても良い。これによって、損傷の連続性が確保され、損傷検出結果及びそのデータ算出の正確性が向上する。尚、図28の(a)に示すように、一方の画像i2と他方の画像i1共に、重複領域内外に跨って損傷が位置する場合には、図28の(b)に示すように、重複領域内外に跨る損傷の数が多い方の画像i2を重複領域で使用すると良い。これによって、連続性が失われる損傷の数を低減でき、損傷検出結果及びそのデータ算出の正確性が向上する。 In both the first and second embodiments, the images to be used may be selected based on the relative positions of the overlapping area and the damage (cracks, etc.). For example, as shown in Figure 27(a), there may be damage in the overlapping area, and the damage in image i2 straddles the overlapping area from inside to outside the area, while the damage in image i1 does not straddle the area. In such a case, as shown in Figure 27(b), one image i2 may be used as the image of the overlapping area (regardless of the value of the synthesis parameter). In other words, if one image i2 has damage extending from inside to outside the overlapping area, while the other image i1 has damage that is contained within the overlapping area (but not extending), one image i2 may be used as the image of the overlapping area (regardless of the value of the synthesis parameter). This ensures continuity of the damage and improves the accuracy of damage detection results and data calculation. Furthermore, as shown in Figure 28(a), if damage is located both inside and outside the overlapping area in both image i2 and image i1, it is recommended to use image i2, which has the most damage located inside and outside the overlapping area, in the overlapping area, as shown in Figure 28(b). This reduces the amount of damage that loses continuity, improving the accuracy of damage detection results and data calculations.

また、重複領域のうち損傷が存在しない重複領域については、合成パラメータの値によらず、画質の良い画像を重複領域の画像として使用してもよい。この際、画質の良し悪しは、明るさの適性度や、彩度の適性度や、合焦具合等の画質判断情報から良し悪しを判定すれば良い。これによって、損傷の検出結果及びそのデータ算出の正確性の向上だけでなく、合成画像の画質の向上も図れ、ユーザにより良い損傷図を提供することが可能になる。尚、画質の良し悪しは、一つの画質判断情報(明るさの適性度や、彩度の定期精度や、合焦具合等のいずれか一つの判断情報)だけで判定するのではなく、2つ以上の判断情報に基づき総合判定して判定結果を得るのが良い。これによって、ユーザにより良い損傷図を提供することが可能になる。このように、上記の場合に該当しない重複領域には合成パラメータの値が小さい画像を選択して合成を行い、上記の場合に該当する重複領域には上記の条件で画像を選択して合成を行うことで、損傷検出結果及びそのデータ算出の正確性が向上するとともに、上記様々な効果を得ることが可能となる。 Furthermore, for overlapping areas where no damage exists, an image with better image quality may be used as the image for the overlapping area, regardless of the value of the synthesis parameter. In this case, the quality of image quality can be determined based on image quality assessment information such as the appropriateness of brightness, the appropriateness of saturation, and the degree of focus. This not only improves the accuracy of damage detection results and associated data calculation, but also improves the quality of the synthesized image, making it possible to provide users with better damage maps. It is also preferable to determine the quality of image quality based on two or more pieces of assessment information, rather than determining it based on a single piece of image quality assessment information (such as the appropriateness of brightness, the accuracy of saturation, or the degree of focus). This makes it possible to provide users with better damage maps. In this way, for overlapping areas that do not fall into the above cases, an image with a lower synthesis parameter value is selected and synthesized, and for overlapping areas that do fall into the above cases, an image with the above conditions is selected and synthesized, thereby improving the accuracy of damage detection results and associated data calculation, and achieving the various benefits described above.

<第3の実施形態>
上述した損傷図作成装置10及び20における処理に関して、第3の実施形態を説明する。
Third Embodiment
A third embodiment will be described with respect to the processing in the damage diagram creation devices 10 and 20 described above.

ここでは第1の実施形態での損傷図作成システム10の構成を用いて説明するが、第2の実施形態での損傷図作成装置20の構成に適用することもできる。また、損傷図作成装置における処理は図5、6のフローチャートと同様であるが、ステップS210及びS220での画像配置の決定処理が異なる。 Here, the configuration of the damage diagram creation system 10 in the first embodiment will be used for explanation, but it can also be applied to the configuration of the damage diagram creation device 20 in the second embodiment. Furthermore, the processing in the damage diagram creation device is similar to the flowcharts in Figures 5 and 6, but the image layout determination processing in steps S210 and S220 is different.

具体的に、第3の実施形態における画像配置の決定処理を、図30、31を用いて説明する。なお、ここでは、例として図31(a)のようにアーチ状の橋梁を下から撮影した画像群から損傷図を作成する方法について説明する。 Specifically, the image layout determination process in the third embodiment will be explained using Figures 30 and 31. As an example, we will explain a method for creating a damage diagram from a group of images taken from below of an arched bridge, as shown in Figure 31(a).

<画像配置の決定>
図30は、図5のステップS210、S220における画像配置決定の処理の詳細を示すフローチャートである。合成パラメータ算出部300Bは、複数の撮影画像のうちから射影変換の基準となる基準画像を設定する(ステップS210E)。基準画像は正対度、鮮明度等の画像の特徴により設定(選択)できるが、特定の撮影順の画像(例えば、最初に撮影した画像)を基準画像としてもよい。図31の例では、i1、i2、i3、・・・と撮影した画像に対し画像i1を基準画像として設定することができる。
<Determining image layout>
30 is a flowchart showing the details of the image layout determination process in steps S210 and S220 in FIG. 5. The synthesis parameter calculation unit 300B sets a reference image from among the multiple captured images to serve as the basis for projective transformation (step S210E). The reference image can be set (selected) based on image characteristics such as orientation and clarity, but an image in a specific shooting order (e.g., the first image captured) may also be used as the reference image. In the example of FIG. 31, image i1 can be set as the reference image for images captured in the order i1, i2, i3, ...

基準画像が設定されたら、合成パラメータ算出部300Bは、基準画像に隣り合う画像の基準画像に対する射影変換行列を、画像同士の対応点に基づいて算出する(ステップS210F)。図31の例では、図31(b)に示すように、画像i2(基準画像に隣り合う画像)を画像i1(基準画像)と同一平面に射影し、対応点を一致させるための射影変換行列を算出する。 Once the reference image has been set, the synthesis parameter calculation unit 300B calculates a projective transformation matrix for the reference image of the image adjacent to the reference image based on corresponding points between the images (step S210F). In the example of Figure 31, as shown in Figure 31(b), image i2 (the image adjacent to the reference image) is projected onto the same plane as image i1 (the reference image) and a projective transformation matrix is calculated to match corresponding points.

画像i2における射影変換行列を算出したら、合成パラメータ算出部300Bは、算出した射影変換行列に基づいてi2の合成パラメータを算出する。ここで合成パラメータとは、射影変換の程度(射影変換による変形の度合い)を表す値であり、撮影画像平面(光軸を法線とする平面)と投影平面とのなす角度が大きいほど合成パラメータの値は大きくなる。具体的には、第1の実施形態で説明したように、射影変換による各対応点の座標の移動量により算出できる。なお、第1の実施形態ではi1とi2の重複領域に着目して合成パラメータを算出したが、第3の実施形態では画像i2全体に着目して射影変換の程度を算出するのが望ましいので、画像i2の4頂点の座標の移動量により合成パラメータを算出してもよい。 Once the projective transformation matrix for image i2 has been calculated, the synthesis parameter calculation unit 300B calculates synthesis parameters for i2 based on the calculated projective transformation matrix. The synthesis parameter here is a value that represents the degree of projective transformation (the degree of deformation due to projective transformation), and the value of the synthesis parameter increases as the angle between the captured image plane (a plane normal to the optical axis) and the projection plane increases. Specifically, as explained in the first embodiment, the synthesis parameter can be calculated from the amount of movement of the coordinates of each corresponding point due to projective transformation. Note that while in the first embodiment, the synthesis parameters were calculated focusing on the overlapping area between i1 and i2, in the third embodiment, it is desirable to calculate the degree of projective transformation focusing on the entire image i2, and therefore the synthesis parameters may be calculated from the amount of movement of the coordinates of the four vertices of image i2.

画像i2における合成パラメータを算出したら、合成パラメータ算出部300Bは、算出した合成パラメータに基づいて画像i2の射影変換を許可するかどうか判定する(ステップS210H)。ここでは、算出した合成パラメータが所定の値以下であれば射影変換を許可し、所定の値より大きい場合は射影変換を許可しない。 After calculating the synthesis parameters for image i2, the synthesis parameter calculation unit 300B determines whether or not to permit projective transformation of image i2 based on the calculated synthesis parameters (step S210H). Here, if the calculated synthesis parameters are equal to or less than a predetermined value, projective transformation is permitted, and if they are greater than the predetermined value, projective transformation is not permitted.

射影変換を許可する場合は、合成パラメータ算出部300Bは、算出した射影変換行列に基づいて画像i2に対し射影変換を行い(ステップS210I)、画像i1と並べて配置する(ステップS210J)。このとき、画像どうしで重複する領域が重なる画像配置でもよいし、画像どうしが重ならない画像配置でもよい。 If projective transformation is permitted, the synthesis parameter calculation unit 300B performs projective transformation on image i2 based on the calculated projective transformation matrix (step S210I) and arranges it next to image i1 (step S210J). At this time, the images may be arranged so that overlapping areas of the images overlap, or so that the images do not overlap.

射影変換を許可しない場合は、合成パラメータ算出部300Bは、画像i2に対し射影変換を行わずに、画像i1と並べて配置する(ステップS210J)。このときは、画像どうしで重複する領域が重ならない画像配置とする。 If projective transformation is not permitted, the synthesis parameter calculation unit 300B places image i2 next to image i1 without performing projective transformation on image i2 (step S210J). In this case, the images are arranged so that overlapping areas between the images do not overlap.

その後、画像i2を基準画像に設定して、画像i2と隣り合う画像i3に関して上述の処理(ステップS210E~S210J)を同様に行う。このように、基準画像を替えながら、画像群の全画像について(ステップS210KでYESになるまで)繰り返す。 Image i2 is then set as the reference image, and the above-described process (steps S210E to S210J) is similarly performed on image i3, which is adjacent to image i2. This process is repeated for all images in the image group (until step S210K returns YES), while changing the reference image.

図31の例では、橋梁がアーチ状となっているため、画像i1を最初の基準画像として射影変換を繰り返していくと徐々に射影変換による変形の度合いが大きくなっていく(画像i1と同一平面になるよう投影するため)。したがって、図31(b)に示すように、画像i2、i3は問題なく射影変換して合成できるが、画像i4以降になると変形の度合いが大きくなり、損傷図として適さない。そこで、第3の実施形態のステップS210Hにおいて適切な値を設定しておくことで、画像i4の射影変換を許可しないようにすることができる(図31(c))。この場合、画像i4は画像i3と合成することはできないが、各画像が損傷図として適した画質(形状)を維持することができる。 In the example of Figure 31, because the bridge is arch-shaped, as projective transformation is repeated using image i1 as the initial reference image, the degree of deformation due to projective transformation gradually increases (because the images are projected onto the same plane as image i1). Therefore, as shown in Figure 31(b), images i2 and i3 can be projected and combined without any problems, but images i4 and beyond experience a greater degree of deformation, making them unsuitable for use as damage diagrams. Therefore, by setting an appropriate value in step S210H of the third embodiment, it is possible to disallow projective transformation of image i4 (Figure 31(c)). In this case, image i4 cannot be combined with image i3, but each image can maintain an image quality (shape) suitable for use as a damage diagram.

なお、図31(c)に示すように、ステップS210Hにおいて射影変換を許可しなかった場合は、画像i3とi4の間に点線を入れる等ユーザがその旨認識できるような表示形態で表示してもよい。 As shown in Figure 31(c), if projective transformation is not permitted in step S210H, the image may be displayed in a manner that allows the user to recognize this, such as by adding a dotted line between images i3 and i4.

また、ステップS210Hにおいて射影変換を許可するかどうか判定するとき、撮影画像の正対度を基に判定してもよい。例えば、撮影画像が正対していて、射影変換により正対しない方向に変形する場合は射影変換を許可しないが、もともと撮影画像が正対しておらず、射影変換することにより正対する方向に変形する場合は、射影変換を許可するように判定してもよい。 In addition, when determining whether to permit projective transformation in step S210H, the determination may be made based on the degree of orientation of the captured image. For example, if the captured image is positioned in a normal orientation and projective transformation would result in deformation in a direction that is not normal, projective transformation may not be permitted. However, if the captured image is not positioned in a normal orientation to begin with and projective transformation would result in deformation in a direction that is normal, a determination may be made to permit projective transformation.

以上、第3の実施形態によれば、アーチ状の橋梁のような同一平面上にない構造物においても、適切な損傷図を作成することができる。 As described above, according to the third embodiment, it is possible to create appropriate damage diagrams even for structures that are not on the same plane, such as arched bridges.

以上で本発明の実施形態に関して説明してきたが、本発明は上述した態様に限定されず、本発明の精神を逸脱しない範囲で種々の変形が可能である。 The above describes an embodiment of the present invention, but the present invention is not limited to the above-described aspects, and various modifications are possible without departing from the spirit of the present invention.

200 クライアント
210 処理部
210A 画像入力部
220 記憶部
220A 撮影画像
300 サーバ
300A 画像取得部
300B 合成パラメータ算出部
300C 画像合成部
300D 損傷検出部
300E 検出結果合成部
200 Client 210 Processing section 210A Image input section 220 Storage section 220A Captured image 300 Server 300A Image acquisition section 300B Synthesis parameter calculation section 300C Image synthesis section 300D Damage detection section 300E Detection result synthesis section

Claims (10)

被写体を一部の領域が重複するように分割撮影して取得した複数の画像を入力するステップと、
前記複数の画像を合成するための合成パラメータを画像どうしの対応点に基づいて算出するステップと、
前記複数の画像を構成する画像から前記被写体の損傷の検出を行うステップと、
前記複数の画像についての前記検出の結果を前記合成パラメータに基づいて合成するステップと、
を有し、
前記合成するステップにおいて、重複する領域においては、重複する複数の画像のうちの1つの画像を選択して合成を行い、該選択された1つの画像は、他の画像よりも前記合成パラメータの値が小さく、
前記合成するステップにおいて、前記重複する領域に損傷が存在しない場合は、前記選択された1つの画像が前記他の画像よりも画質判断情報の判定結果が良い
ことを特徴とする損傷図作成方法。
inputting a plurality of images acquired by dividing and photographing an object so that some areas of the object overlap;
calculating synthesis parameters for synthesizing the plurality of images based on corresponding points between the images;
detecting damage to the subject from the images constituting the plurality of images;
synthesizing the detection results for the plurality of images based on the synthesis parameters;
and
In the combining step, in the overlapping region, one image is selected from the plurality of overlapping images and combined, and the selected one image has a smaller value of the combining parameter than the other images;
In the combining step, if there is no damage in the overlapping area, the selected one image has a better judgment result of image quality judgment information than the other images.
A damage diagram creation method characterized by:
前記画質判断情報が、明るさの適性度、または彩度の適性度、または合焦の適性度のいずれかであることを特徴とする請求項1に記載の損傷図作成方法。 2. The damage diagram creation method according to claim 1 , wherein the image quality judgment information is any one of brightness suitability, saturation suitability, and focusing suitability. 前記判定結果が、少なくとも2つ以上の前記判断情報に基づき判定されることを特徴とする請求項2に記載の損傷図作成方法。 3. The damage diagram creation method according to claim 2 , wherein the judgment result is determined based on at least two pieces of judgment information. 前記合成するステップにおいて、前記重複する領域に損傷が収まっている画像と重複する領域内外に損傷がまたがっている画像とで画像合成する場合は、前記選択された1つの画像が、前記重複する領域内外に損傷が跨っている画像であることを特徴とする請求項1に記載の損傷図作成方法。 The damage diagram creation method described in claim 1, characterized in that, in the combining step, when an image in which damage is contained within the overlapping area and an image in which damage straddles both the inside and outside of the overlapping area are combined, the selected image is the image in which damage straddles both the inside and outside of the overlapping area. 前記合成するステップにおいて、重複する領域内外に損傷がまたがっている画像同士で画像合成する場合は、前記選択された1つの画像が、他の画像よりも前記重複する領域内外に跨っている損傷の数が多い画像であることを特徴とする請求項1に記載の損傷図作成方法。 The damage diagram creation method described in claim 1, characterized in that in the combining step, when images in which damage straddles both the inside and outside of an overlapping area are combined, the selected image is an image in which there is a greater number of damages straddling both the inside and outside of the overlapping area than the other images. 被写体を一部の領域が重複するように分割撮影して取得した複数の画像を入力するステップと、inputting a plurality of images acquired by dividing and photographing an object so that some areas of the object overlap;
前記複数の画像を合成するための合成パラメータを画像どうしの対応点に基づいて算出するステップと、calculating synthesis parameters for synthesizing the plurality of images based on corresponding points between the images;
前記複数の画像を構成する画像から前記被写体の損傷の検出を行うステップと、detecting damage to the subject from the images constituting the plurality of images;
前記複数の画像についての前記検出の結果を前記合成パラメータに基づいて合成するステップと、synthesizing the detection results for the plurality of images based on the synthesis parameters;
を有し、and
前記合成するステップにおいて、重複する領域においては、重複する複数の画像のうちの1つの画像を選択して合成を行い、該選択された1つの画像は、他の画像よりも前記合成パラメータの値が小さく、In the combining step, in the overlapping region, one image is selected from the plurality of overlapping images and combined, and the selected one image has a smaller value of the combining parameter than the other images;
前記合成するステップにおいて、前記重複する領域に損傷が収まっている画像と重複する領域内外に損傷がまたがっている画像とで画像合成する場合は、前記選択された1つの画像が、前記重複する領域内外に損傷が跨っている画像であるIn the combining step, when combining an image in which damage is contained within the overlapping area and an image in which damage straddles the inside and outside of the overlapping area, the selected one image is an image in which damage straddles the inside and outside of the overlapping area.
ことを特徴とする損傷図作成方法。A damage diagram creation method characterized by:
被写体を一部の領域が重複するように分割撮影して取得した複数の画像を入力するステップと、inputting a plurality of images acquired by dividing and photographing an object so that some areas of the object overlap;
前記複数の画像を合成するための合成パラメータを画像どうしの対応点に基づいて算出するステップと、calculating synthesis parameters for synthesizing the plurality of images based on corresponding points between the images;
前記複数の画像を構成する画像から前記被写体の損傷の検出を行うステップと、detecting damage to the subject from the images constituting the plurality of images;
前記複数の画像についての前記検出の結果を前記合成パラメータに基づいて合成するステップと、synthesizing the detection results for the plurality of images based on the synthesis parameters;
を有し、and
前記合成するステップにおいて、重複する領域においては、重複する複数の画像のうちの1つの画像を選択して合成を行い、該選択された1つの画像は、他の画像よりも前記合成パラメータの値が小さく、In the combining step, in the overlapping region, one image is selected from the plurality of overlapping images and combined, and the selected one image has a smaller value of the combining parameter than the other images;
前記合成するステップにおいて、重複する領域内外に損傷がまたがっている画像同士で画像合成する場合は、前記選択された1つの画像が、他の画像よりも前記重複する領域内外に跨っている損傷の数が多い画像であるIn the combining step, when images having damage straddling both inside and outside of an overlapping area are combined, the selected image is an image having a larger number of damages straddling both inside and outside of the overlapping area than the other images.
ことを特徴とする損傷図作成方法。A damage diagram creation method characterized by:
被写体を一部の領域が重複するように分割撮影して取得した複数の画像を入力する画像入力部と、
前記複数の画像を合成するための合成パラメータを画像どうしの対応点に基づいて算出する合成パラメータ算出部と、
前記複数の画像を構成する画像から前記被写体の損傷の検出を行う損傷検出部と、
前記複数の画像についての前記検出の結果を前記合成パラメータに基づいて合成する検出結果合成部と、
を有し、
前記検出結果合成部は、重複する領域においては、重複する複数の画像のうちの1つの画像を選択して合成を行い、該選択された1つの画像は、他の画像よりも前記合成パラメータの値が小さく、前記重複する領域に損傷が存在しない場合は、該選択された1つの画像が前記他の画像よりも画質判断情報の判定結果が良い
ことを特徴とする損傷図作成装置。
an image input unit that inputs a plurality of images obtained by dividing and photographing a subject so that some areas overlap;
a synthesis parameter calculation unit that calculates synthesis parameters for synthesizing the plurality of images based on corresponding points between the images;
a damage detection unit that detects damage to the subject from the images that constitute the plurality of images;
a detection result synthesis unit that synthesizes the detection results for the plurality of images based on the synthesis parameters;
and
The detection result synthesis unit selects one image from the plurality of overlapping images in the overlapping area and synthesizes the selected image, and if the selected image has a smaller value of the synthesis parameter than the other images and there is no damage in the overlapping area, the selected image has a better judgment result of image quality assessment information than the other images.
A damage diagram creation device characterized by:
サーバとクライアントとを備える損傷図作成システムであって、
前記クライアントは、
被写体を一部の領域が重複するように分割撮影して取得した複数の画像を入力する画像入力部を備え、
前記サーバは、
前記複数の画像を前記クライアントから取得する画像取得部と、
前記取得した複数の画像を合成するための合成パラメータを画像どうしの対応点に基づいて算出する合成パラメータ算出部と、
前記複数の画像を構成する画像から前記被写体の損傷の検出を行う損傷検出部と、
前記複数の画像についての前記検出の結果を前記合成パラメータに基づいて合成する検出結果合成部と、
前記検出の結果を前記クライアントに出力する検出結果出力部と、
を備え、
前記検出結果合成部は、重複する領域においては、重複する複数の画像のうちの1つの画像を選択して合成を行い、該選択された1つの画像は、他の画像よりも前記合成パラメータの値が小さく、前記重複する領域に損傷が存在しない場合は、該選択された1つの画像が前記他の画像よりも画質判断情報の判定結果が良い
ことを特徴とする損傷図作成システム。
A damage diagram creation system including a server and a client,
The client:
an image input unit for inputting a plurality of images obtained by dividing and photographing a subject so that some areas of the image overlap;
The server
an image acquisition unit that acquires the plurality of images from the client;
a synthesis parameter calculation unit that calculates synthesis parameters for synthesizing the acquired plurality of images based on corresponding points between the images;
a damage detection unit that detects damage to the subject from the images that constitute the plurality of images;
a detection result synthesis unit that synthesizes the detection results for the plurality of images based on the synthesis parameters;
a detection result output unit that outputs the detection result to the client;
Equipped with
The detection result synthesis unit selects one image from the plurality of overlapping images in the overlapping area and synthesizes the selected image, and if the selected image has a smaller value of the synthesis parameter than the other images and there is no damage in the overlapping area, the selected image has a better judgment result of image quality assessment information than the other images.
A damage diagram creation system characterized by:
請求項1から7のいずれか1項に記載の損傷図作成方法をコンピュータに実行させるプログラムのコンピュータ読み取り可能なコードが記録された記録媒体。 A recording medium on which computer-readable code for a program for causing a computer to execute the damage diagram creation method according to any one of claims 1 to 7 is recorded.
JP2021110656A 2021-07-02 2021-07-02 How to create a damage diagram Active JP7730679B2 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2021110656A JP7730679B2 (en) 2021-07-02 2021-07-02 How to create a damage diagram

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2021110656A JP7730679B2 (en) 2021-07-02 2021-07-02 How to create a damage diagram

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2023007662A JP2023007662A (en) 2023-01-19
JP7730679B2 true JP7730679B2 (en) 2025-08-28

Family

ID=85111978

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2021110656A Active JP7730679B2 (en) 2021-07-02 2021-07-02 How to create a damage diagram

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP7730679B2 (en)

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004072533A (en) 2002-08-07 2004-03-04 Ricoh Co Ltd Image input device and image input method
WO2019031086A1 (en) 2017-08-09 2019-02-14 富士フイルム株式会社 Image processing system, server device, image processing method, and image processing program

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004072533A (en) 2002-08-07 2004-03-04 Ricoh Co Ltd Image input device and image input method
WO2019031086A1 (en) 2017-08-09 2019-02-14 富士フイルム株式会社 Image processing system, server device, image processing method, and image processing program

Also Published As

Publication number Publication date
JP2023007662A (en) 2023-01-19

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP6807459B2 (en) Damage diagram creation method, damage diagram creation device, damage diagram creation system, and recording medium
Chen et al. Geo-registering UAV-captured close-range images to GIS-based spatial model for building façade inspections
CN111583119B (en) Orthoimage splicing method and equipment and computer readable medium
US11080911B2 (en) Mosaic oblique images and systems and methods of making and using same
JP6823719B2 (en) Image composition method, image composition device, and recording medium
CN111815707B (en) Point cloud determining method, point cloud screening method, point cloud determining device, point cloud screening device and computer equipment
JP6363863B2 (en) Information processing apparatus and information processing method
WO2019150872A1 (en) Image processing device and image processing method
US12106460B2 (en) Information processing apparatus, information processing method, and non- transitory computer-readable storage medium
US20200294308A1 (en) Information processing apparatus and accumulated images selecting method
US20230113537A1 (en) Damage evaluation device, method, and program
CN113223176B (en) Method and device for acquiring multi-dimensional pipeline feature parameters
JP5726472B2 (en) Alignment method and detection apparatus
KR101868740B1 (en) Apparatus and method for generating panorama image
JP7730679B2 (en) How to create a damage diagram
JP7493793B2 (en) Image orientation method, image orientation device, image orientation system, and image orientation program
KR102476701B1 (en) System and method for establishing structural exterior map
Pramulyo et al. Towards better 3D model accuracy with spherical photogrammetry
CN112785600A (en) Method and device for generating orthoimage, electronic device and storage medium
CN115984456B (en) Texture mapping method and device, electronic equipment and storage medium
Inzerillo et al. Super-Resolution Images Methodology Applied to UAV Datasets to Road Pavement Monitoring. Drones 2022, 6, 171
CN121462726A (en) Projection processing method, computing device and projection system
JP2026019358A (en) Image processing system and image processing method
CN115840792A (en) Method for rapidly displaying three-dimensional panoramic photo at web end and processing terminal

Legal Events

Date Code Title Description
RD01 Notification of change of attorney

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7421

Effective date: 20231213

A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20240614

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20250213

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20250311

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20250501

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20250715

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20250818

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 7730679

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150