暗所
撮影
た壁面画像か
クラック検出手法
検討
Investigation of Crack Detection Method from Wall Image Captured in Dark Place
感性情報学講
0312014139
井智之
指
教員：
嶋和
伊藤慶明
馬淵浩司
1.
めに
近 ，社会 ンフ 老朽化 進 ，外観検査 老 朽 箇 所 自 動検 出 関 技 術 開 発 求 い ．土木 建築分 い ， 建設や ン ン を ，安全性を検討 維持 外観検査を要求さ ．最 幅広 く 使 用 さ い 材 料 鉄 筋 コ ン あ
，そ 表面 様々 原因 割 ッ 生 ． う コン 表面 発生 ッ ，構造物 地震後 被 災 診断，耐震補強 必要性，材料 劣化 を推定 極 要 断材料 ．
コン 表面 ッ を検査 ，長さや 幅 特 を測定 場合，現在 多く 目 視，あ い 専門家 ッ 作成 行 わ い ．そ 専門家 知識 経験 大 く依存 ，時間 労力を要 ，定
的，客観的 評価 い． う 理 近 ，画像処理を用い ッ 検出を行 う技術 注目さ い ．
画 像 処 理 を 用 い ッ 検 出 関 研 究 全 統計的特 幾何学的特 着目 ッ 検出手法を提案 い .藤
ヘッ 行列を用い 線延長処理や多 線強調処理， 確率的弛緩法を有効 活 用 非 常 頑 健 ッ を 検 出 手 法 を提案 い ．両研究 ，いく 画像処 理技術を組 合わせ 行 ，画像
ッ 部 分 を 画 素 単 位 抽出 手 法 提 案 さ ． 研究 ，特定条件 限 画像を 対 象 い 本 研究 対 象 い 暗 所 撮 影 画 像 対 ッ 検 出 困
考え ．
本研究 ，煙道や ンフ 点検用 地 施設 暗所 点検を想定 ，暗所 撮影さ 暗く，不鮮明 壁面画像 ッ 検出を行う 手法を検討 ．
2.
研究手法
2.1.研究概要
本研究 ，煙道や ンフ 点検用 地 施
設 暗 所 点 検 を， ン を 用 い 事 故 費用 削減，作業 効率化を目的 い ． 本研究 用い 画像 ， ン 搭載 カ
撮 影 を 想定 を 使 用 い ．撮影画像 取得 特 を用い 識 機を使い ッ 有無を 定 ．識 機
ッ 有無 2 分類 あ SVM 学習 自動評価を ．
2.2．画像撮影環境・取得画像
煙道内 ン 撮影を想定 ，壁面 カ 距 2m いう前提 ，暗所 撮影を行い，画像を収集 ． カ
解像 2560×1920 を使用 ．
取得 画像枚数 全部 7枚あ ，図1 そ 内 1枚 あ ．
図1 暗所 撮影 たクラック画像例
2.3．前処理
SVM 学習 自動評価 使用 特 を抽
出 ，以 4 処理を前処理 行 ．前処理を行 後 画像を図2 示 ．
1) 変換
2) ッ ン 拡張
画像 コン を高 ，識 可能 濃 値 最 値 最大値 比率
ッ ン を拡張 ．そ 画像 濃 値 ヒ 幅を広 線形変換 を行 ．
3) ノ 除去
バ フ を使用 ．他 一般 的 ノ 除去フ エッ ぼ
う ，バ フ エッ 保持 ノ 除去 可能 あ ．
4) 分割処理
使用画像 サ 2560×1920 画像を使用
． 画 像 対 1 枚 サ を
1280×960 画像枚数を増や ，4分
割 計28枚 ．
図 前処理後画像
2.4．特徴量
処理後 ッ 部分 ， ッ 有無 濃淡 表 ， 画像 均濃 ，濃 分散，濃 ヒ を特 利用 ．
3.
実験
前節 述べ 28枚 画像を用い，SVM 機械学習を行い，画像 い ッ 有無
定を行 ．SVM LIBSVM を利用 ．
3.1. 学習・評価手法
評価方法 ，28枚 画像 内 7 枚を評価 ，21枚をSVM 学習 ，4分割 バ ョン 評価を行 ．
3.2. 実験結果
回 実験結果を表 1 示 ． 均適合率
0.82, 均再現率 1.00 高い結果 ．
ッ 有 ，無 画像毎 誤 定 正 定 結果
を表2 示 ． ッ 有 画像 19枚 べ 正解 ．一方， ッ 無 画像 4 枚正解，5枚不正解 ． ッ 無 誤
定 画 像 正 解 定 画 像を 濃 ヒ
比 較 誤 定 画 像 方 ヒ 幅 狭く ，暗い画像 い ．そ
後 誤 定 画 像 濃 ヒ 着 目 特 見直 を行い， 正確 定
特 を検討 ．
表 検証毎 適合率・再現率
表 クラック有 無 画像 誤判定・正判定数
4.
ま
め
本 研 究 暗 所 撮 影 壁 面画 像 均 濃 ，濃 分散，濃 ヒ 3 特
を用い SVM 機械学習 を行 ． そ 結果， 均適合率 0.82， 均再現率 1.00
． 3 特 8割 画像を 定 ．一方， ッ 無 画像 誤 定 あ ， 新 特 を検討 必要 あ ．現状，画像 枚数 少 い 枚数を増や ， 精 高い
可能 画像特 を検討 いく．
参考文献
1) 全邦釘，統計的特 幾何学的特 着
目 コ ン 表 面 割 画 像解 析 検出，愛媛大学助教 工学部環境設 計 工学科，土木学会論文集F3 2014
2) 藤 悠 ，画像処理 コン 構造
物 高精 割 自動抽出，山口大学院 助 教 理工 学研 究 科 電 子情 報 工学 専攻，土木学会論文集F3 2010
検証回数 適合率 再現率
1回 0.71 1.00
2回 0.71 1.00
3回 0.80 1.00
4回 1.00 1.00
均 0.82 1.00
ッ 有 ッ 無
誤 定 0枚 5枚
