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公開番号2025104264
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-07-09
出願番号2024202618
出願日2024-11-20
発明の名称コンピュータビジョンに基づく鉄筋配列状態提供方法及びシステム
出願人キョンプクナショナルユニバーシティインダストリー-アカデミックコオペレーションファンデイション
代理人弁理士法人後藤特許事務所
主分類G06T 7/11 20170101AFI20250702BHJP(計算;計数)
要約【課題】コンピュータビジョンに基づき、鉄筋配列を撮影した画像において鉄筋間に形成された空間を検出する鉄筋配列状態提供方法及びシステムを提供する。
【解決手段】方法は、複数の鉄筋間の空間に対応するマスク領域を推定するように予め学習された空間検出モデルに鉄筋画像を入力することと、複数のマスク領域を取得することと、複数のマスク領域間のサイズに対する類似度に基づいて、複数のマスク領域を類似グループ及び非類似グループに分類することと、鉄筋画像に、類似グループ及び非類似グループのうち少なくとも一方に対応する複数のマスク領域を表示することと、を含む。
【選択図】図7
特許請求の範囲【請求項１】
複数の鉄筋が配列されている空間を撮影した鉄筋画像を受信するステップと、
前記複数の鉄筋間の空間に対応するマスク領域を推定するように予め学習された空間検出モデルに前記鉄筋画像を入力し、前記鉄筋画像で示される複数のマスク領域を取得するステップと、
前記複数のマスク領域間のサイズに対する類似度に基づいて、前記複数のマスク領域を類似グループ及び非類似グループに分類するステップと、
前記鉄筋画像に、前記類似グループ及び非類似グループのうち少なくとも一方に対応する前記複数のマスク領域を表示することで、前記複数の鉄筋の配列状態を提供するステップと、を含む、鉄筋配列状態提供方法。
続きを表示（約 2,200 文字）【請求項２】
前記複数のマスク領域を類似グループ及び非類似グループに分類するステップは、
前記複数のマスク領域のそれぞれに属する複数のピクセルの数をカウントするステップと、
前記カウントした複数のピクセルの数に基づいて、前記複数のマスク領域を第１グループ及び第２グループに分類するステップと、を含む、請求項１に記載の鉄筋配列状態提供方法。
【請求項３】
前記複数のマスク領域を類似グループ及び非類似グループに分類するステップは、
前記第１グループ及び前記第２グループにそれぞれ分類された複数のマスク領域の数をカウントするステップと、
前記第１グループ及び前記第２グループのうち、前記カウントした複数のマスク領域の数が最も多いいずれか一方のグループを特定するステップと、
前記特定したグループに属する複数のマスク領域のそれぞれに対するピクセル数に基づいて、前記特定したグループに属する複数のマスク領域を第１下位グループ及び第２下位グループに分類するステップと、を含む、請求項２に記載の鉄筋配列状態提供方法。
【請求項４】
前記複数のマスク領域を類似グループ及び非類似グループに分類するステップは、
前記第１下位グループ及び前記第２下位グループにそれぞれ分類された複数のマスク領域の数をカウントするステップと、
前記第１下位グループ及び前記第２下位グループのうち、前記カウントした複数のマスク領域の数が最も多いいずれか一方の下位グループを前記類似グループとして特定し、前記鉄筋画像から取得した前記複数のマスク領域のうち、前記類似グループに属する複数のマスク領域を除く他のマスク領域を前記非類似グループとして特定するステップと、を含む、請求項３に記載の鉄筋配列状態提供方法。
【請求項５】
前記鉄筋画像で示される複数のマスク領域を取得するステップは、
格子状に配列された前記複数の鉄筋によって形成された前記複数の鉄筋間の空間に対応する複数の領域のそれぞれを前記マスク領域として取得する、請求項１に記載の鉄筋配列状態提供方法。
【請求項６】
前記予め学習された空間検出モデルは、
空間検出モデル学習方法に基づいて学習され、
前記空間検出モデル学習方法は、
学習用鉄筋画像が格納されるステップと、
前記学習用鉄筋画像を増強して複数の学習用鉄筋画像を生成するステップと、
前記複数の学習用鉄筋画像のそれぞれに対して、前記複数の鉄筋間の空間に対応する学習用マスク領域をラベル付けするステップと、
前記複数の学習用鉄筋画像、及び前記複数の学習用鉄筋画像のそれぞれにラベル付けされた前記学習用マスク領域を用いて、前記鉄筋画像において前記マスク領域を推定するように前記空間検出モデルを学習させるステップと、を含む、請求項１に記載の鉄筋配列状態提供方法。
【請求項７】
前記学習用鉄筋画像は、
前記複数の鉄筋が配列されている空間を基準として互いに異なる位置に撮影装置を配置して撮影された鉄筋画像である、請求項６に記載の鉄筋配列状態提供方法。
【請求項８】
複数の学習用鉄筋画像を生成するステップは、
前記学習用鉄筋画像に対して、反転、回転、コントラスト調整及び彩度調整のうち少なくとも１つによる編集が行われた前記複数の学習用鉄筋画像を生成する、請求項６に記載の鉄筋配列状態提供方法。
【請求項９】
複数の鉄筋が配列されている空間を撮影した鉄筋画像が格納される格納部と、
前記複数の鉄筋間の空間に対応するマスク領域を推定するように予め学習された空間検出モデルに前記鉄筋画像を入力し、前記鉄筋画像で示される複数のマスク領域を取得する制御部と、を含み、
前記制御部は、
前記複数のマスク領域間のサイズに対する類似度に基づいて、前記複数のマスク領域を類似グループ及び非類似グループに分類し、前記鉄筋画像に、前記類似グループ及び非類似グループのうち少なくとも一方に対応する前記複数のマスク領域を表示することで、前記複数の鉄筋の配列状態を提供する、鉄筋配列状態提供システム。
【請求項１０】
電子機器で１つ以上のプロセスによって実行され、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に格納されたプログラムであって、
前記プログラムは、
複数の鉄筋が配列されている空間を撮影した鉄筋画像を受信するステップと、
前記複数の鉄筋間の空間に対応するマスク領域を推定するように予め学習された空間検出モデルに前記鉄筋画像を入力し、前記鉄筋画像で示される複数のマスク領域を取得するステップと、
前記複数のマスク領域間のサイズに対する類似度に基づいて、前記複数のマスク領域を類似グループ及び非類似グループに分類するステップと、
前記鉄筋画像に、前記類似グループ及び非類似グループのうち少なくとも一方に対応する前記複数のマスク領域を表示することで、前記複数の鉄筋の配列状態を提供するステップと、を行うための命令語を含むことを特徴とする、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に格納されたプログラム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、コンピュータビジョンに基づく鉄筋配列状態提供方法及びシステムに関する。
続きを表示（約 1,400 文字）【０００２】
本研究は、国土交通部の支援を受けた国土交通科学技術振興院（ＫＡＩＡ）の研究費（ＲＳ－２０２３－００２５１００２）で実施された。
【背景技術】
【０００３】
構造的耐久性は、建物や橋梁及びその他の土木工学構造物の設計及び施工時に安全を確保するための非常に重要な要素であり、特に、構造的耐久性は、鉄筋の配置及び分布によって大きく異なる。
【０００４】
具体的には、鉄筋が配列される間隔は、構造物の荷重を効果的に分散し、特定の地点に応力が集中する現象を緩和して構造的耐久性を高めるが、鉄筋が揃っていない場合には、構造物に対する支持力に重大な影響を及ぼし、危険を招く。
【０００５】
これによって、従来は様々な方式で鉄筋の配列状態を検査していた。代表的に、検査員が視覚補助装置を用いて鉄筋の配列状態を直接検査する方法を用いることができる。
【０００６】
また、最近では、固定装置、センサベース装置、画像及びコンピュータビジョンに基づいて鉄筋間の間隔を測定する方法に対する研究が活発に行われている。特に、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ、ＣｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋ）などのディープラーニングモデルを活用して鉄筋の配列パターン及び特徴を検出する方法が開発されている。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
本発明は、鉄筋配列を撮影した画像において鉄筋間に形成された空間を検出する鉄筋配列状態提供方法及びシステムに関する。
【０００８】
また、本発明は、画像で検出した空間をサイズに応じて分類し、鉄筋の配列状態を提供する鉄筋配列状態提供方法及びシステムに関する。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記課題を解決するために、本発明に係る鉄筋配列状態提供方法は、複数の鉄筋が配列されている空間を撮影した鉄筋画像を受信するステップと、前記複数の鉄筋間の空間に対応するマスク領域を推定するように予め学習された空間検出モデルに前記鉄筋画像を入力し、前記鉄筋画像で示される複数のマスク領域を取得するステップと、前記複数のマスク領域間のサイズに対する類似度に基づいて、前記複数のマスク領域を類似グループ及び非類似グループに分類するステップと、前記鉄筋画像に、前記類似グループ及び非類似グループのうち少なくとも一方に対応する前記複数のマスク領域を表示することで、前記複数の鉄筋の配列状態を提供するステップと、を含んでもよい。
【００１０】
また、本発明に係る鉄筋配列状態提供システムは、複数の鉄筋が配列されている空間を撮影した鉄筋画像が格納される格納部と、前記複数の鉄筋間の空間に対応するマスク領域を推定するように予め学習された空間検出モデルに前記鉄筋画像を入力し、前記鉄筋画像で示される複数のマスク領域を取得する制御部と、を含み、前記制御部は、前記複数のマスク領域間のサイズに対する類似度に基づいて、前記複数のマスク領域を類似グループ及び非類似グループに分類し、前記鉄筋画像に、前記類似グループ及び非類似グループのうち少なくとも一方に対応する前記複数のマスク領域を表示することで、前記複数の鉄筋の配列状態を提供することができる。
（【００１１】以降は省略されています）

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