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公開番号2025011463
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-01-24
出願番号2023113589
出願日2023-07-11
発明の名称画像処理装置及び画像処理方法
出願人大成建設株式会社
代理人弁理士法人磯野国際特許商標事務所
主分類G06T 7/00 20170101AFI20250117BHJP(計算;計数)
要約【課題】建築部材の異常を検出する画像処理装置及び画像処理方法を提供する。
【解決手段】本発明は、建築部材の表面の異常を検出する画像処理装置100である。画像処理装置100は、区画部1と、抽出部2と、推定部3と、算出部4とを備える。区画部1は、学習用画像を複数の第1パッチ画像に区画する。抽出部2は、区画された第1パッチ画像の各々から第1特徴量を抽出する。推定部3は、抽出された第1特徴量が従う確率分布を密度推定法により近似推定する。区画部1は、対象画像を複数の第2パッチ画像に区画する。抽出部2は、区画された第2パッチ画像の各々から第2特徴量を抽出する。算出部4は、近似推定された確率分布を用いて、第2特徴量が抽出された第2パッチ画像が占める領域の異常度スコアを算出する。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
建築部材の異常を検出する画像処理装置であって、
学習用画像を複数の第１パッチ画像に区画する第１区画部と、
前記区画された第１パッチ画像の各々から第１特徴量を抽出する第１抽出部と、
前記抽出された第１特徴量が従う確率分布を密度推定法により近似推定する推定部と、
対象画像を複数の第２パッチ画像に区画する第２区画部と、
前記区画された第２パッチ画像の各々から第２特徴量を抽出する第２抽出部と、
前記近似推定された確率分布を用いて、前記第２特徴量が抽出された前記第２パッチ画像が占める領域の異常度スコアを算出する算出部と、を備える画像処理装置。
続きを表示（約 610 文字）【請求項２】
前記算出された異常度スコアをヒートマップ表示する表示制御部、をさらに備える請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記学習用画像が、
前記対象画像を取得するために撮影した建築部材と同じ種類の建築部材を撮影して取得した画像である、
前記対象画像を取得するために撮影した建築部材を、建築部材の未使用時に撮影して取得した画像である、
又は、前記対象画像を取得するために撮影した建築部材のうち、異常が存在しない部分を撮影して取得した画像である請求項１又は請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
建築部材の異常を検出する画像処理装置における画像処理方法であって、
学習用画像を複数の第１パッチ画像に区画する第１区画ステップと、
前記区画された第１パッチ画像の各々から第１特徴量を抽出する第１抽出ステップと、
前記抽出された第１特徴量が従う確率分布を密度推定法により近似推定する推定ステップと、
対象画像を複数の第２パッチ画像に区画する第２区画ステップと、
前記区画された第２パッチ画像の各々から第２特徴量を抽出する第２抽出ステップと、
前記近似推定された確率分布を用いて、前記第２特徴量が抽出された前記第２パッチ画像が占める領域の異常度スコアを算出する算出ステップと、を有する画像処理方法。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置及び画像処理方法に関する。
続きを表示（約 2,800 文字）【背景技術】
【０００２】
近年、画像解析による建物等保全に関する技術開発が進められており、関連する発明も公開されている。例えば、特許文献１には、トンネル覆工面画像のひび割れ領域抽出のための画像処理方法について開示されている。特許文献１の発明によれば、ひび割れ領域について選択された特徴量および設定されたしきい値あるいは数値範囲を用いて、トンネル覆工面の画像の中からひび割れ領域を判別して、ひび割れ領域を特定できる。特許文献１の発明では、前記特徴量として対象領域の画素濃淡値のヒストグラムから求められる特徴量の角２次モーメントの平均値を用いている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２０１６－１２１９５３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１には、画素濃淡値のヒストグラムから求められる特徴量の角２次モーメントの平均値が所定のしきい値（0.40）以上となる対象領域がひび割れ領域であると判別できることが記載されている。しかし、このようなルールベースの画像解析によるひび割れ判定は、撮影対象の材料、撮影環境等の要因を考慮して適用するべきルールが多岐に及ぶ。このため、ルール決定に要する人的コストが嵩んだり、適用範囲が限定されたりするなどの問題がある。この問題は、ひび割れに限らず、汚れやきず等の異常についても同様である。また、画像中の異常個所のアノテーションにより教師データを作成し、機械学習を行う方法も知られている。しかし、このような方法は、膨大な数の学習用画像を必要とするため、異常個所のアノテーションに多大な労力を要する。また、ひび割れ等の異常発生がそもそも稀であるため、異常を含む画像サンプルを十分量収集することが困難である。これらの事情により、建築部材の異常個所の機械学習による異常判定は容易でないという問題がある。
このような観点から、本発明は、建築部材の異常を検出する画像処理装置及び画像処理方法を提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
前記課題を解決する本発明は、建築部材の表面の異常を検出する画像処理装置であって、学習用画像を複数の第１パッチ画像に区画する第１区画部と、前記区画された第１パッチ画像の各々から第１特徴量を抽出する第１抽出部と、前記抽出された第１特徴量が従う確率分布を密度推定法により近似推定する推定部と、対象画像を複数の第２パッチ画像に区画する第２区画部と、前記区画された第２パッチ画像の各々から第２特徴量を抽出する第２抽出部と、前記近似推定された確率分布を用いて、前記第２特徴量が抽出された前記第２パッチ画像が占める領域の異常度スコアを算出する算出部と、を備える画像処理装置である。
また、本発明は、建築部材の表面の異常を検出する画像処理装置における画像処理方法であって、学習用画像を複数の第１パッチ画像に区画する第１区画ステップと、前記区画された第１パッチ画像の各々から第１特徴量を抽出する第１抽出ステップと、前記抽出された第１特徴量が従う確率分布を密度推定法により近似推定する推定ステップと、対象画像を複数の第２パッチ画像に区画する第２区画ステップと、前記区画された第２パッチ画像の各々から第２特徴量を抽出する第２抽出ステップと、前記近似推定された確率分布を用いて、前記第２特徴量が抽出された前記第２パッチ画像が占める領域の異常度スコアを算出する算出ステップと、を有する画像処理方法である。
【０００６】
異常が存在しない、あるいは異常が少ない建築部材の表面を撮影して取得した画像を学習用画像として第１パッチ画像を抽出すれば、ほとんど異常を含まない領域から抽出された第１特徴量の集合が得られる。また、そのほとんど正常な領域の第１特徴量の集合に対して、密度推定法を適用することで、異常が存在しない領域の特徴量が従う確率分布を近似推定できる。よって、対象建築部材を撮影して取得した対象画像から抽出した第２特徴量を、近似推定した確率分布を基準に、典型的な正常からどのくらい逸脱するかを統計的に評価することで、対象建築部材の異常判定を適切に行うことができる。特徴量（第１特徴量及び第２特徴量）の種類はさまざまであり任意に選択できる。よって、撮影対象の材料、撮影環境等に依存しない特徴量を選択することで、異常判定に適用するルールを容易に選択でき、ひいては、ルール決定に要する人的コストを低減でき、適用範囲の制限を緩和又は解除できる。また、正常の画像サンプルは異常の画像サンプルと比べて極めて容易に収集可能であるため、異常が存在しない、あるいは異常が少ない建築部材を撮影して取得した画像を学習用画像とすれば、学習用の画像サンプルを十分量収集することは容易である。よって、本発明の実現可能性を大幅に向上させることができる。
【０００７】
また、前記算出された異常度スコアをヒートマップ表示する表示制御部、をさらに備えることが好ましい。
これにより、検出した異常の可視化を容易にできる。
また、前記学習用画像は、「前記対象画像を取得するために撮影した建築部材と同じ種類の建築部材を撮影して取得した画像」、「前記対象画像を取得するために撮影した建築部材を、建築部材の未使用時に撮影して取得した画像」、又は、「前記対象画像を取得するために撮影した建築部材のうち、異常が存在しない部分を撮影して取得した画像」であることが好ましい。
これにより、正常の画像サンプルを容易に収集できる。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、建築部材の異常を検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
本実施形態の画像処理装置の機能構成図である。
画像のラスタスキャンによるパッチ抽出の説明図である。
確率モデルp(y;Θ)に２変量ガウス分布を用いた場合のグラフの例である。
異常度スコアの算出の説明図である。
本実施形態の画像処理方法を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、本発明の実施をするための形態を、適宜図面を参照しながら詳細に説明する。各図は、本発明を十分に理解できる程度に、概略的に示してあるに過ぎない。よって、本発明は、図示例のみに限定されるものではない。なお、各図において、共通する構成要素や同様な構成要素については、同一の符号を付し、それらの重複する説明を省略する。
なお、本実施形態において、「画像」という語は、特段の事情が無い限り、画像データを意味する。
（【００１１】以降は省略されています）

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