JP2014130062A - Reinforcing bar image generation method and apparatus, reinforcing bar corrosion property diagnostic method and apparatus, rebar image generation program, and recording medium for recording the program - Google Patents
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Abstract
【課題】
コンクリートの熱画像で鉄筋を顕在化させるために鉄筋を熱した際に発生する鉄筋の加熱むらを熱画像から除去する。
【解決手段】
コンクリートに埋め込まれた鉄筋に熱を加え、鉄筋加熱後にコンクリートの第一熱画像を撮影し、さらにこの第一熱画像撮影後にコンクリートの第二熱画像を撮影する。そして第一熱画像と第二熱画像の同一部分間の温度情報の差を検出し、検出した各差を新たな画像の対応する部分に反映することによって、鉄筋の加熱むらが除去された加熱むら除去画像を生成する。
【選択図】図３【Task】
In order to make the reinforcing bar appear in the thermal image of the concrete, the heating unevenness of the reinforcing bar generated when the reinforcing bar is heated is removed from the thermal image.
[Solution]
Heat is applied to the reinforcing bars embedded in the concrete, a first thermal image of the concrete is taken after the reinforcing bars are heated, and a second thermal image of the concrete is taken after the first thermal image is taken. Then, by detecting the difference in temperature information between the same parts of the first thermal image and the second thermal image and reflecting each detected difference in the corresponding part of the new image, the heating unevenness of the reinforcing bars is removed A non-uniformity removal image is generated.
[Selection] Figure 3
Description
本発明はコンクリートに埋め込まれた鉄筋の画像を生成する技術に関し、特にコンクリートの熱画像において鉄筋を顕在化させるために鉄筋を熱した際に鉄筋に発生する加熱むらを熱画像から除去する技術に関する。また加熱むらを除去した画像を用いて鉄筋の腐食性状を診断する技術に関する。 The present invention relates to a technique for generating an image of a reinforcing bar embedded in concrete, and more particularly to a technique for removing, from a thermal image, uneven heating generated in a reinforcing bar when the reinforcing bar is heated in order to reveal the reinforcing bar in a thermal image of concrete. . The present invention also relates to a technique for diagnosing the corrosion property of reinforcing bars using images from which heating unevenness has been removed.
橋梁やビルディング等のコンクリート構造物にはコンクリート内部に強度を補完する鉄筋や鉄骨が埋め込まれている。こうした構造を鉄筋コンクリート構造（ＲＣ構造）及び鉄筋鉄骨コンクリート構造（ＳＲＣ構造）という。本願では、ＲＣ構造及びＳＲＣ構造の構造物を「コンクリート構造物」と総称する。 In concrete structures such as bridges and buildings, reinforcing bars and steel frames that complement the strength are embedded inside the concrete. Such a structure is called a reinforced concrete structure (RC structure) and a reinforced steel concrete structure (SRC structure). In the present application, the RC structure and the SRC structure are collectively referred to as a “concrete structure”.
コンクリート構造物は経年劣化だけでなく早期劣化することがある。早期劣化の原因の一つはコンクリート内における鉄筋の腐食である。鉄筋の腐食はコンクリート構造物に様々な損傷を引き起こす。そこで鉄筋の腐食に起因するコンクリート構造物の損傷を未然に防ぐために、早期に鉄筋の腐食を診断する技術が研究されている。その一つとして、コンクリート構造物を赤外線カメラで撮影してコンクリート表面の温度分布を示す熱画像を解析し、鉄筋の腐食性状を診断する技術（腐食領域の判定や腐食率の推測など）がある。 Concrete structures may deteriorate early as well as over time. One of the causes of premature deterioration is corrosion of reinforcing bars in concrete. Reinforcing bar corrosion causes various damage to concrete structures. Therefore, in order to prevent damage to concrete structures due to corrosion of reinforcing bars, techniques for diagnosing corrosion of reinforcing bars at an early stage have been studied. One of them is a technique (such as judgment of corrosion area and estimation of corrosion rate) that analyzes the thermal image showing the temperature distribution on the concrete surface by photographing a concrete structure with an infrared camera and diagnoses the corrosion properties of the reinforcing bars. .
鉄筋が蓄熱すると、周囲のコンクリートに熱を放出する。放出された熱はかぶりに拡散してコンクリート表面に伝播する。するとコンクリート表面のうち鉄筋の真上が周囲と比較して高温になるので、熱画像で鉄筋が顕在化することになる。しかし熱画像において、鉄筋の腐食領域の表示は非腐食領域の表示と比較して低温を示す。これは次の理由による。鉄筋が腐食すると腐食箇所を覆うように腐食生成物が発生する。腐食生成物は断熱性を有しており、鉄筋が周囲に放出する熱を遮断する。このため鉄筋が均一に蓄熱していても、非腐食領域と腐食領域とでは外部への放熱量に差がでる。この差が熱画像の温度差として現れるのである。こうした現象を利用することで鉄筋の腐食性状診断が可能になる。 When the reinforcing bars store heat, they release heat to the surrounding concrete. The released heat diffuses into the cover and propagates to the concrete surface. Then, the part of the concrete surface directly above the reinforcing bar is hotter than the surroundings, so that the reinforcing bar becomes apparent in the thermal image. However, in the thermal image, the indication of the corroded area of the rebar shows a lower temperature than the indication of the non-corroded area. This is due to the following reason. When the reinforcing bar is corroded, corrosion products are generated to cover the corroded area. The corrosion product has a heat insulating property and blocks heat released from the reinforcing bar to the surroundings. For this reason, even if the reinforcing bars store heat uniformly, there is a difference in the amount of heat released to the outside between the non-corrosion area and the corrosion area. This difference appears as a temperature difference in the thermal image. By utilizing such a phenomenon, it is possible to diagnose the corrosion properties of reinforcing bars.
コンクリート構造物に蓄熱させる手段としては、日射等の自然環境に任せるパッシブ法と、ヒータ等の強制的な加熱手段を用いてコンクリート表面を熱するアクティブ法がある。しかしコンクリートに埋め込まれた鉄筋に効率よく蓄熱させるには、鉄筋に直接熱を加える方法が有効である。こうした方法を利用した技術としては、例えば下記特許文献１〜３が開示されている。特許文献１は、かぶりの一部をはつることで鉄筋を露出し、露出した鉄筋に直接電流を流すことによって鉄筋に熱を発生させ、熱画像を撮影する技術を開示している。また特許文献２、３は、誘導コイルを使った所謂ＩＨ（Induction Heating：誘導加熱）を利用して鉄筋に渦電流を生じさせることによって鉄筋に熱を発生させ、熱画像を撮影する技術を開示している。 As means for storing heat in the concrete structure, there are a passive method that leaves it to the natural environment such as solar radiation and an active method that heats the concrete surface using a forced heating means such as a heater. However, in order to efficiently store heat in the reinforcing bars embedded in concrete, it is effective to apply heat directly to the reinforcing bars. For example, the following Patent Documents 1 to 3 are disclosed as techniques using such a method. Patent Document 1 discloses a technique for exposing a reinforcing bar by covering a part of a cover, and generating heat in the reinforcing bar by passing a current directly through the exposed reinforcing bar, thereby capturing a thermal image. Patent Documents 2 and 3 disclose a technique for generating a thermal image by generating heat in a reinforcing bar by generating an eddy current in the reinforcing bar using so-called IH (Induction Heating) using an induction coil. doing.
鉄筋を熱して精度の高い鉄筋腐食性状診断を行うためには鉄筋を一様に熱する必要がある。しかしながら特許文献１〜３に代表される従来の技術では加熱後の鉄筋に温度のむらが発生することがある。この温度のむらを加熱むらと称する。その原因は次のように考えられる。 It is necessary to heat the rebar uniformly in order to heat the rebar and perform a highly accurate rebar corrosion diagnosis. However, in the conventional techniques represented by Patent Documents 1 to 3, temperature unevenness may occur in the heated reinforcing bars. This uneven temperature is called uneven heating. The cause is considered as follows.
コンクリート構造物の鉄筋には、鉄筋同士の継手箇所や、鉄筋同士の交差箇所や、主筋、配力筋、せん断補強筋の結束箇所など、電気回路の観点からすると高抵抗となる箇所がある。こうした箇所は通電時に高温になりやすい。また特許文献２、３で示される誘導加熱は渦電流に加えて鉄筋の格子形成箇所にその格子を周回する電流を発生させる。この電流をループ電流という。このループ電流は鉄筋の一様な加熱を妨げる。 Reinforcing bars of concrete structures include places that have high resistance from the viewpoint of the electric circuit, such as joints between reinforcing bars, intersections between reinforcing bars, and binding points of main bars, distribution bars, and shear reinforcement bars. These locations are likely to become hot when energized. In addition to the eddy current, the induction heating shown in Patent Documents 2 and 3 generates an electric current that circulates around the lattice at the lattice forming portion of the reinforcing bar. This current is called a loop current. This loop current prevents uniform heating of the rebar.
加熱むらを有する鉄筋の熱画像からは、発生している温度性状が加熱むらが原因なのか、それとも腐食生成物が原因なのか、を判断し難い。このため加熱むらを有する鉄筋の熱画像で鉄筋の腐食性状を診断したとしても、そうした診断自体の精度は低い。したがって鉄筋腐食性状診断の精度を向上させるために、加熱むらを除去することが望まれている。 From the thermal image of a reinforcing bar with uneven heating, it is difficult to determine whether the generated temperature properties are due to uneven heating or due to corrosion products. For this reason, even if the corrosive property of the reinforcing bar is diagnosed with a thermal image of the reinforcing bar having uneven heating, the accuracy of such diagnosis itself is low. Therefore, in order to improve the accuracy of rebar corrosion property diagnosis, it is desired to remove the heating unevenness.
本発明はこうした実状に鑑みてなされたものであり、コンクリートの熱画像で鉄筋を顕在化させるために鉄筋を熱した際に発生する鉄筋の加熱むらを熱画像から除去し、鉄筋腐食性状診断の精度を向上させることを目的とするものである。 The present invention has been made in view of such a situation, and the heating unevenness of the reinforcing bars generated when the reinforcing bars are heated in order to reveal the reinforcing bars in the thermal image of the concrete is removed from the thermal image, and the reinforcement corrosion diagnosis is performed. The purpose is to improve accuracy.
上記目的を達成するために、第１の発明は、
コンクリートの熱画像を用いてコンクリートに埋め込まれた鉄筋の画像を生成する鉄筋画像生成方法において、
鉄筋に熱を加える鉄筋加熱工程と、
前記鉄筋加熱工程後にコンクリートの第一熱画像を撮影し、第一熱画像撮影後に前記コンクリートの第二熱画像を撮影する撮影工程と、
前記第一熱画像と前記第二熱画像の同一部分間の温度情報の差を検出し、検出した各差を新たな画像の対応する部分に反映することによって、鉄筋の加熱むらが除去された加熱むら除去画像を生成する加熱むら除去工程と、を含む
ことを特徴とする。
In order to achieve the above object, the first invention provides:
In a reinforcing bar image generation method for generating a reinforcing bar image embedded in concrete using a thermal image of concrete,
Rebar heating process to heat the rebar,
Taking a first thermal image of the concrete after the reinforcing bar heating step, a shooting step of taking a second thermal image of the concrete after the first thermal image shooting,
By detecting the difference in temperature information between the same parts of the first thermal image and the second thermal image and reflecting each detected difference in the corresponding part of the new image, the heating unevenness of the reinforcing bars was removed A heating unevenness removing step of generating a heating unevenness removal image.
更なる発明は、第１発明において、
前記加熱むら除去工程は、
前記第一熱画像と前記第二熱画像の各画素の温度値を輝度値に変換する変換工程と、
前記第一熱画像と前記第二熱画像の同一画素間の輝度値の差を検出する差検出工程と、
検出した各差を新たな画像の対応する画素に反映することによって、鉄筋の加熱むらが除去された加熱むら除去画像を生成する画像生成工程と、を含む。
Further invention is the first invention,
The heating unevenness removing step includes
A conversion step of converting a temperature value of each pixel of the first thermal image and the second thermal image into a luminance value;
A difference detection step of detecting a difference in luminance value between the same pixels of the first thermal image and the second thermal image;
An image generation step of generating a heating unevenness removal image from which the heating unevenness of the reinforcing bars has been removed by reflecting each detected difference on the corresponding pixel of the new image.
更なる発明は、第１発明において、
前記加熱むら除去画像をノイズ除去フィルタを用いてフィルタ処理することによって当該加熱むら除去画像からノイズが除去されたノイズ除去画像を生成するノイズ除去工程を含む。
Further invention is the first invention,
It includes a noise removal step of generating a noise-removed image in which noise is removed from the heating unevenness-removed image by filtering the heating unevenness-removed image using a noise removal filter.
更なる発明は、第１発明において、
前記加熱むら除去画像又は前記ノイズ除去画像の各画素の輝度値を温度値に再変換する再変換工程を含む。
Further invention is the first invention,
A re-conversion step of re-converting a luminance value of each pixel of the heating unevenness-removed image or the noise-removed image into a temperature value.
更なる発明は、第１発明において、
前記鉄筋加熱工程では誘導加熱によって鉄筋に熱を加える。
Further invention is the first invention,
In the reinforcing bar heating step, heat is applied to the reinforcing bar by induction heating.
更なる発明は、鉄筋腐食性状診断方法において、
第１発明の鉄筋画像生成方法を用いて加熱むら除去画像又はノイズ除去画像を生成し、
当該加熱むら除去画像又はノイズ除去画像から得られる情報に基づいて鉄筋の腐食率を推測する腐食率推測工程を含む
ことを特徴とする。
Further invention relates to a reinforcing bar corrosion property diagnostic method,
Using the reinforcing bar image generation method of the first invention to generate a heating unevenness removal image or a noise removal image,
It includes a corrosion rate estimation step of estimating the corrosion rate of the reinforcing bars based on information obtained from the heating unevenness removal image or the noise removal image.
更なる発明は、第１発明の鉄筋腐食性状診断方法において、
前記腐食率推測工程の前に、コンクリート表面と鉄筋との間に空洞が有るか無いかを検知する空洞検知工程を行い、
前記空洞検知工程で空洞が検知されない場合は、前記腐食率推測工程において、前記加熱むら除去画像又はノイズ除去画像から得られる情報に基づいて、コンクリートの熱物性値を用いて鉄筋の腐食率を推測し、
前記空洞検知工程で空洞が検知された場合は、前記腐食率推測工程において、前記加熱むら除去画像又はノイズ除去画像から得られる情報に基づいて、コンクリートの熱物性値と空洞の熱物性値を統合した新たな熱物性値を用いて鉄筋の腐食率を推測する。
Further invention is the reinforcing bar corrosion property diagnostic method of the first invention,
Before the corrosion rate estimation step, perform a cavity detection step to detect whether there is a cavity between the concrete surface and the reinforcing bar,
If no cavities are detected in the cavity detection step, the corrosion rate of the reinforcing bars is estimated using the thermophysical property values of the concrete based on the information obtained from the heating unevenness removal image or noise removal image in the corrosion rate estimation step. And
If a cavity is detected in the cavity detection step, the thermophysical value of the concrete and the thermophysical property value of the cavity are integrated in the corrosion rate estimation step based on information obtained from the heating unevenness removal image or noise removal image. Estimate the corrosion rate of the reinforcing bars using the new thermophysical values.
第２の発明は、
コンクリートの熱画像を用いてコンクリートに埋め込まれた鉄筋の画像を生成する鉄筋画像生成装置において、
鉄筋に熱を加える鉄筋加熱部と、
鉄筋加熱後にコンクリートの第一熱画像を撮影し、また、第一熱画像撮影後に前記コンクリートの第二熱画像を撮影する赤外線カメラと、
前記第一熱画像と前記第二熱画像の同一部分間の温度情報の差を検出し、検出した各差を新たな画像の対応する部分に反映することによって、鉄筋の加熱むらを除去した加熱むら除去画像を生成する加熱むら除去部と、を備えた
ことを特徴とする。
The second invention is
In a rebar image generation device that generates a rebar image embedded in concrete using a thermal image of concrete,
A rebar heating section that applies heat to the rebar;
An infrared camera that takes a first thermal image of the concrete after heating the rebar, and also takes a second thermal image of the concrete after the first thermal image;
Heating that removes uneven heating of the reinforcing bars by detecting the difference in temperature information between the same parts of the first thermal image and the second thermal image and reflecting each detected difference in the corresponding part of the new image And a heating unevenness removing unit that generates an unevenness removal image.
更なる発明は、第２発明において、
前記加熱むら除去部は、
前記第一熱画像と前記第二熱画像の各画素の温度値を輝度値に変換し、
前記第一熱画像と前記第二熱画像の同一画素間の輝度値の差を検出し、
検出した各差を新たな画像の対応する画素に反映することによって、鉄筋の加熱むらが除去された加熱むら除去画像を生成する。
Further invention is the second invention,
The heating unevenness removing unit is
Converting the temperature value of each pixel of the first thermal image and the second thermal image into a luminance value;
Detecting a difference in luminance value between the same pixels of the first thermal image and the second thermal image;
Each detected difference is reflected in the corresponding pixel of the new image, thereby generating a heating unevenness-removed image from which the heating unevenness of the reinforcing bars has been removed.
更なる発明は、第２発明において、
前記加熱むら除去画像をノイズ除去フィルタを用いてフィルタ処理することによって当該加熱むら除去画像からノイズが除去されたノイズ除去画像を生成するノイズ除去部を備える。
Further invention is the second invention,
The image processing apparatus includes a noise removal unit that generates a noise-removed image in which noise is removed from the heating unevenness-removed image by filtering the heating unevenness-removed image using a noise removal filter.
更なる発明は、第２発明において、
前記加熱むら除去画像又は前記ノイズ除去画像の各画素の輝度値を温度値に再変換する再変換部を含む。
Further invention is the second invention,
A re-conversion unit that re-converts a luminance value of each pixel of the heating unevenness-removed image or the noise-removed image into a temperature value;
更なる発明は、第２発明において、
前記鉄筋加熱部は、誘導加熱によって鉄筋に熱を加える誘導コイルを備える。
Further invention is the second invention,
The reinforcing bar heating unit includes an induction coil that applies heat to the reinforcing bar by induction heating.
更なる発明は、鉄筋腐食性状診断装置において、
第２発明の鉄筋画像生成装置を用いて加熱むら除去画像又はノイズ除去画像を生成し、
当該加熱むら除去画像又はノイズ除去画像から得られる情報に基づいて鉄筋の腐食率を推測する腐食率推測部を備えた
ことを特徴とする。
Further invention is a reinforcing bar corrosion property diagnostic apparatus,
A heating unevenness removal image or a noise removal image is generated using the reinforcing bar image generation device of the second invention,
A corrosion rate estimation unit for estimating the corrosion rate of the reinforcing bar based on information obtained from the heating unevenness removal image or the noise removal image is provided.
更なる発明は、第２発明の鉄筋腐食性状診断装置において、
前記腐食率推測部は、
コンクリート表面と鉄筋との間に空洞が無い場合に、前記加熱むら除去画像又はノイズ除去画像から得られる情報に基づいて、コンクリートの熱物性値を用いて鉄筋の腐食率を推測し、
コンクリート表面と鉄筋との間に空洞が有る場合に、前記加熱むら除去画像又はノイズ除去画像から得られる情報に基づいて、コンクリートの熱物性値と空洞の熱物性値を統合した新たな熱物性値を用いて鉄筋の腐食率を推測する。
Further invention relates to the reinforcing bar corrosion property diagnostic apparatus of the second invention,
The corrosion rate estimation part is
When there is no cavity between the concrete surface and the reinforcing bar, based on the information obtained from the heating unevenness removal image or the noise removal image, the corrosion rate of the reinforcing bar is estimated using the thermal property value of the concrete,
When there is a cavity between the concrete surface and the reinforcing bar, a new thermophysical value that integrates the thermophysical value of the concrete and the thermophysical value of the cavity based on the information obtained from the heating unevenness removal image or the noise removal image. To estimate the corrosion rate of rebar.
第３発明は、
コンクリートに埋め込まれた鉄筋の画像をコンピュータに生成させるプログラムにおいて、
鉄筋加熱後に撮影されたコンクリートの第一熱画像と、第一熱画像撮影後に撮影された前記コンクリートの第二熱画像と、の同一部分間の温度情報の差を検出し、検出した各差を新たな画像の対応する部分に反映することによって、鉄筋の加熱むらが除去された加熱むら除去画像を生成する処理、をコンピュータに実行させる。
The third invention is
In a program that makes a computer generate images of reinforcing bars embedded in concrete,
Detect the difference in temperature information between the same parts of the first thermal image of the concrete taken after the rebar heating and the second thermal image of the concrete taken after the first thermal image, and detect each detected difference By reflecting in the corresponding portion of the new image, the computer is caused to execute a process of generating a heating unevenness removal image from which the heating unevenness of the reinforcing bars has been removed.
第４発明は、
コンクリートに埋め込まれた鉄筋の画像をコンピュータに生成させるプログラムを記録するコンピュータで読み取り可能な記録媒体において、
鉄筋加熱後に撮影されたコンクリートの第一熱画像と、第一熱画像撮影後に撮影された前記コンクリートの第二熱画像と、の同一部分間の温度情報の差を検出し、検出した各差を新たな画像の対応する部分に反映することによって、鉄筋の加熱むらが除去された加熱むら除去画像を生成する処理、をコンピュータに実行させるプログラムを記録する。
The fourth invention is
In a computer readable recording medium for recording a program for causing a computer to generate an image of a reinforcing bar embedded in concrete,
Detect the difference in temperature information between the same parts of the first thermal image of the concrete taken after the rebar heating and the second thermal image of the concrete taken after the first thermal image, and detect each detected difference A program for causing the computer to execute a process for generating a heating unevenness removal image from which the heating unevenness of the reinforcing bars has been removed is recorded by reflecting in a corresponding portion of the new image.
本発明によれば、鉄筋の加熱むらが除去された画像を生成できる。この画像では、鉄筋の腐食領域と非腐食領域が区別される。この画像を用いれば、高精度の鉄筋腐食性状診断を行うことができる。 ADVANTAGE OF THE INVENTION According to this invention, the image from which the heating nonuniformity of the reinforcing bar was removed can be produced | generated. In this image, a corroded area and a non-corroded area of the reinforcing bar are distinguished. If this image is used, a highly accurate rebar corrosion property diagnosis can be performed.
またノイズを除去することで画像の精度が向上するため、更に高精度の鉄筋腐食性状診断を行うことができる。 Further, since the accuracy of the image is improved by removing the noise, it is possible to perform a more accurate rebar corrosion property diagnosis.
またコンクリート表面と鉄筋との間に空洞が有る場合と無い場合で腐食率の推測方法を変えることで、より信頼性の高い鉄筋腐食性状診断を行うことができる。 Further, by changing the estimation method of the corrosion rate depending on whether or not there is a cavity between the concrete surface and the reinforcing bar, a more reliable reinforcing bar corrosion property diagnosis can be performed.
以下、本発明の実施形態を図面を参照して説明する。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
通常の熱画像に写る鉄筋の像には加熱むらが含まれている可能性があり、このため通常の熱画像からは鉄筋の腐食生成物に係る温度性状を判断しづらい。そこで本実施例では、時間差を置いて撮影した二つの熱画像に含まれる温度情報の差をとることによって、加熱むらを除去した新たな画像（加熱むら除去画像又はノイズ除去画像）を生成する処理を行う。以下でその装置構成及び処理手順を説明する。 There is a possibility that the image of the reinforcing bar in the normal thermal image includes uneven heating. Therefore, it is difficult to determine the temperature property of the corrosion product of the reinforcing bar from the normal thermal image. Therefore, in this embodiment, a process of generating a new image (a heating unevenness removal image or a noise removal image) from which heating unevenness is removed by taking a difference in temperature information included in two thermal images taken with a time difference. I do. The apparatus configuration and processing procedure will be described below.
［１−１．鉄筋画像生成装置の構成］
図１は実施例１に係る鉄筋画像生成装置の構成を示す。図１を用いて本実施例の装置構成を説明する。
[1-1. Rebar image generator configuration]
FIG. 1 shows a configuration of a reinforcing bar image generation device according to the first embodiment. The apparatus configuration of this embodiment will be described with reference to FIG.
鉄筋画像生成装置１０は、コンクリート構造物１に埋め込まれた鉄筋３を熱する鉄筋加熱部２０と、コンクリート構造物１の表面を撮影して熱画像データを生成する赤外線カメラ３０と、赤外線カメラ３０で生成された熱画像データを用いて鉄筋が顕在化した画像を生成する画像処理部４０と、画像処理部４０で生成された画像を表示する画像表示部５０を有する。 The reinforcing bar image generating apparatus 10 includes a reinforcing bar heating unit 20 that heats the reinforcing bar 3 embedded in the concrete structure 1, an infrared camera 30 that captures the surface of the concrete structure 1 and generates thermal image data, and an infrared camera 30. The image processing unit 40 that generates an image in which a reinforcing bar has been revealed using the thermal image data generated in step 1 and the image display unit 50 that displays the image generated by the image processing unit 40 are provided.
鉄筋加熱部２０は、インバータ２０２と誘導コイル２０４と冷却水循環器２０６を有する。
インバータ２０２は設定により鉄筋３の誘導加熱に適した高周波電流を発生させる。
誘導コイル２０４は同心に巻回された導体からなり、その両端はケーブルを介してインバータ２０２の端子に接続される。インバータ２０２で生じた高周波電流が誘導コイル２０４に流れるとその高周波電流に応じた誘導電流が鉄筋３に生じる。誘導コイル２０４の形態としては、導体が同一平面内で徐々に拡径（又は縮径）する渦巻状に巻回され、更にその渦巻が矩形を呈することが望ましい。本発明者らの実験によれば、矩形の誘導コイルは円形の誘導コイルよりも加熱むらを少なくすることが判明している。また誘導コイル２０４を、矩形を呈する面とコンクリート表面とが平行になるように且つ矩形の長手方向と鉄筋３の軸方向とが平行になるように配置することが望ましい。
誘導コイル２０４には導体に沿って配管が設けられる。配管の両端はそれぞれ外部の管路を介して冷却水循環器２０６の吐出口及び吸込口に接続される。冷却水は、誘導コイル２０４で吸熱し冷却水循環器２０６で放熱するように、冷却循環器２０６と誘導コイル２０４を循環する。冷却水によって誘導コイル２０４の高温化は抑制される。
The reinforcing bar heating unit 20 includes an inverter 202, an induction coil 204, and a cooling water circulator 206.
The inverter 202 generates a high-frequency current suitable for induction heating of the reinforcing bar 3 by setting.
The induction coil 204 is made of a conductor wound concentrically, and both ends thereof are connected to a terminal of the inverter 202 via a cable. When a high-frequency current generated in the inverter 202 flows through the induction coil 204, an induced current corresponding to the high-frequency current is generated in the reinforcing bar 3. As a form of the induction coil 204, it is desirable that the conductor is wound in a spiral shape in which the diameter is gradually expanded (or reduced in diameter) in the same plane, and the spiral has a rectangular shape. According to our experiments, it has been found that rectangular induction coils have less heating irregularities than circular induction coils. It is desirable to arrange the induction coil 204 so that the rectangular surface and the concrete surface are parallel to each other and the longitudinal direction of the rectangle and the axial direction of the reinforcing bar 3 are parallel to each other.
The induction coil 204 is provided with a pipe along the conductor. Both ends of the pipe are respectively connected to the discharge port and the suction port of the cooling water circulator 206 via an external pipe line. The cooling water circulates through the cooling circulator 206 and the induction coil 204 so as to absorb heat by the induction coil 204 and radiate heat by the cooling water circulator 206. High temperature of the induction coil 204 is suppressed by the cooling water.
なお本実施例の鉄筋加熱部２０は誘導加熱を利用するが、誘導加熱を利用しない鉄筋加熱手段、例えば従来のようにかぶりをはつりとって鉄筋を露出させ、露出した鉄筋に直接電流を供給する手段を用いることも可能である。しかしこうした手段と比較して、鉄筋加熱部２０はコンクリートをはつりとる作業が不要であり作業が容易といった利点がある。 The reinforcing bar heating unit 20 of the present embodiment uses induction heating, but rebar heating means that does not use induction heating, for example, a cover as in the prior art, exposes the reinforcing bar, and supplies current directly to the exposed reinforcing bar. It is also possible to use means. However, compared with such a means, the reinforcing bar heating unit 20 has an advantage that the work of picking up the concrete is unnecessary and the work is easy.
赤外線カメラ３０は、コンクリート構造物１の表面から放出される赤外線帯域のエネルギーを赤外線検出素子で検出し、検出したエネルギーを温度に変換し、変換後の温度の分布を画像化するための熱画像データを生成する。赤外線検出素子としては、例えばInSb、QWIP、μ−ボロメータなどの中赤外線を検出する素子が用いられる。赤外線カメラ３０は生成した熱画像データを熱画像信号Ｓ1にして画像処理部４０に直接出力するか、又は記憶媒体３２に保存する。
本実施例では、第一の時機に撮影される第一熱画像と、第一の時機から所定時間経過した第二の時機に撮影される第二熱画像と、が必要である。そこで、第一熱画像を撮影する赤外線カメラ３０と第二熱画像を撮影する赤外線カメラ３０をそれぞれ用意してもよいし、第一熱画像及び第二熱画像を撮影する赤外線カメラ３０を一つ用意してもよい。
The infrared camera 30 detects the energy in the infrared band emitted from the surface of the concrete structure 1 with an infrared detection element, converts the detected energy into a temperature, and forms a thermal image for imaging the converted temperature distribution. Generate data. As the infrared detection element, an element that detects mid-infrared rays such as InSb, QWIP, and μ-bolometer is used. The infrared camera 30 outputs the generated thermal image data as a thermal image signal S 1 directly to the image processing unit 40 or stores it in the storage medium 32.
In the present embodiment, a first thermal image taken at the first time and a second thermal image taken at the second time after a predetermined time from the first time are necessary. Therefore, an infrared camera 30 that captures the first thermal image and an infrared camera 30 that captures the second thermal image may be prepared, respectively, or one infrared camera 30 that captures the first thermal image and the second thermal image. You may prepare.
コンクリート構造物１の撮影を広範囲にわたって行う場合は、鉄筋加熱部２０と赤外線カメラ３０を所定間隔を置いて略一直線上に配置したユニットにし、第一熱画像撮影時には、鉄筋加熱部２０、赤外線カメラ３０の順になるように、ユニットを前記一直線に沿って所定速度で移動させて撮影をすると効率的である。 When photographing the concrete structure 1 over a wide range, the rebar heating unit 20 and the infrared camera 30 are arranged in a substantially straight line with a predetermined interval, and at the time of first thermal image shooting, the rebar heating unit 20 and the infrared camera. It is efficient to take a picture by moving the unit at a predetermined speed along the straight line so that the order is 30.
画像処理部４０は、赤外線カメラ３０で生成された熱画像データを赤外線カメラ３０から直接又は記録媒体３２を介して取得し、その熱画像データを処理して新たな画像（加熱むら除去画像、ノイズ除去画像）を生成し、その画像データを画像表示部５０に出力する。画像表示部５０は、画像処理部４０で生成された各種画像を画面や印刷物にて表示する。 The image processing unit 40 acquires thermal image data generated by the infrared camera 30 directly from the infrared camera 30 or via the recording medium 32, processes the thermal image data, and processes a new image (heating unevenness removed image, noise). (Removed image) is generated, and the image data is output to the image display unit 50. The image display unit 50 displays various images generated by the image processing unit 40 on a screen or printed matter.
図２は実施例１に係る画像処理部の機能ブロックを示す。
画像処理部４０は、赤外線カメラ３０で撮影された第一熱画像と第二熱画像の同一部分間（本実施例では同一画素間）の温度情報の差を検出し、検出した各差を新たな画像の対応する部分に反映することによって、鉄筋の加熱むらが除去された加熱むら除去画像を生成する加熱むら除去部４０２と、加熱むら除去画像をメディアンフィルタ（Median filter）やミーンフィルタ（Means filter）等のノイズ除去フィルタを用いてフィルタ処理することによって加熱むら除去画像からノイズが除去されたノイズ除去画像を生成するノイズ除去部４０４と、加熱むら除去画像やノイズ除去画像の表示形式（本実施例では輝度表示）を原画像（第一、第二熱画像）の表示形式（本実施例では温度表示）に再変換する再変換部４０６と、加熱むら除去部４０２やノイズ除去部４０４や画像再変換部４０６の処理をハードウェアに実行させるソフトウェア（プログラムを含む）を記憶する記憶部４０８と、を有する。各部４０２、４０４、４０６の処理については下記［１−２．鉄筋画像生成装置の処理］で詳述する。
FIG. 2 illustrates functional blocks of the image processing unit according to the first embodiment.
The image processing unit 40 detects a difference in temperature information between the same portions (in the present embodiment, between the same pixels) of the first thermal image and the second thermal image captured by the infrared camera 30, and newly detects each detected difference. The heating unevenness removal unit 402 generates a heating unevenness removal image from which the heating unevenness of the reinforcing bars has been removed by reflecting it in the corresponding portion of the correct image, and the heating unevenness removal image is converted into a median filter or a mean filter (Means filter). a noise removal unit 404 that generates a noise-removed image from which noise has been removed from the heating unevenness-removed image by performing filtering using a noise removal filter such as filter), and a display format of the heating unevenness-removed image and the noise-removed image (this book) In this embodiment, a luminance conversion) is reconverted into a display format (temperature display in this embodiment) of the original image (first and second thermal images), a heating unevenness removal unit 402, And a storage unit 408 that stores software (including a program) that causes the hardware to execute the processing of the noise removal unit 404 and the image re-conversion unit 406. About processing of each part 402, 404, 406, the following [1-2. The processing of the reinforcing bar image generation apparatus] will be described in detail.
なお一例として、画像処理部４０はコンピュータで実現可能である。その場合は、加熱むら除去部４０２とノイズ除去部４０４と再変換部４０６の機能を中央処理装置（ＣＰＵ）が担い、記憶部４０８の機能を補助記憶装置が担う。その場合、加熱むら除去部４０２やノイズ除去部４０４や画像再変換部４０６の処理を行うための各プログラムを外部の記録媒体から記憶部４０８にインストールするようにしてもよい。 As an example, the image processing unit 40 can be realized by a computer. In that case, the central processing unit (CPU) is responsible for the functions of the heating unevenness removal unit 402, the noise removal unit 404, and the reconversion unit 406, and the auxiliary storage device is responsible for the function of the storage unit 408. In that case, each program for performing the processing of the uneven heating removal unit 402, the noise removal unit 404, and the image re-conversion unit 406 may be installed in the storage unit 408 from an external recording medium.
［１−２．鉄筋画像生成の処理］
図３は実施例１に係る鉄筋画像生成の処理手順を示す。図３を用いて本実施例の処理手順を説明する。
[1-2. Rebar image generation process]
FIG. 3 shows a processing procedure for reinforcing bar image generation according to the first embodiment. The processing procedure of this embodiment will be described with reference to FIG.
先ず鉄筋加熱工程を行う（ステップＳ３０１）。誘導コイル２０４の渦巻を含む面とコンクリート構造物１の表面とが対向するように誘導コイル２０４を配置した後、インバータ２０２を作動させて誘導コイル２０４に所定時間通電する。同時に冷却水循環器２０６を作動させて誘導コイル２０４の配管に冷却水を供給する。このように鉄筋加熱部２０を用いてコンクリート構造物１の鉄筋３を誘導加熱する。 First, a reinforcing bar heating process is performed (step S301). After the induction coil 204 is arranged so that the surface including the spiral of the induction coil 204 and the surface of the concrete structure 1 face each other, the inverter 202 is operated to energize the induction coil 204 for a predetermined time. At the same time, the cooling water circulator 206 is operated to supply cooling water to the piping of the induction coil 204. In this way, the reinforcing bar 3 of the concrete structure 1 is induction-heated using the reinforcing bar heating unit 20.
鉄筋３が十分蓄熱したら第一熱画像の撮影工程を行う（ステップＳ３０２）。鉄筋３の蓄熱に必要な時間を予め定めておき、インバータ２０２を作動させてからその時間が経過したら、鉄筋加熱位置から誘導コイル２０４を移動させ、赤外線カメラ３０でコンクリート構造物１の鉄筋加熱位置表面における温度情報を含む第一熱画像を撮影する。 When the rebar 3 has sufficiently stored heat, the first thermal image capturing step is performed (step S302). The time required for heat storage of the reinforcing bars 3 is determined in advance, and when the time has elapsed since the inverter 202 is operated, the induction coil 204 is moved from the reinforcing bar heating position, and the infrared camera 30 moves the reinforcing bar heating position of the concrete structure 1. A first thermal image containing temperature information at the surface is taken.
第一熱画像を撮影してから所定時間経過したら第二熱画像の撮影工程を行う（ステップＳ３０３）。後述の加熱むらを除去する処理を効果的に行うためには第一熱画像の撮影時機と第二熱画像の撮影時機との間にある程度の時間を置く必要がある。その時間を所定時間として予め定めておく。そして第一熱画像を撮影してからその所定時間が経過したら、赤外線カメラ３０でコンクリート構造物１の鉄筋加熱位置表面における温度情報を含む第二熱画像を撮影する。 When a predetermined time elapses after the first thermal image is captured, a second thermal image capturing step is performed (step S303). In order to effectively perform the process of removing the heating unevenness described later, it is necessary to allow a certain amount of time between the time when the first thermal image is captured and the time when the second thermal image is captured. The time is predetermined as a predetermined time. And if the predetermined time passes after imaging | photography of a 1st thermal image, the infrared camera 30 will image | photograph the 2nd thermal image containing the temperature information in the reinforcing bar heating position surface of the concrete structure 1. FIG.
第一、第二熱画像を撮影したら加熱むら除去工程を行う（ステップＳ３０４）。画像処理部４０の加熱むら除去部４０２は、赤外線カメラ３０から直接又は記録媒体３２を介して第一、第二熱画像の熱画像データを取得し、加熱むら除去の画像処理を行う。その画像処理を図４を用いて説明する。 When the first and second thermal images are taken, a heating unevenness removing step is performed (step S304). The heating unevenness removal unit 402 of the image processing unit 40 acquires the thermal image data of the first and second thermal images directly from the infrared camera 30 or via the recording medium 32, and performs image processing for removing the heating unevenness. The image processing will be described with reference to FIG.
本実施例では画像処理をし易くするためにグレースケール画像を利用する。第一熱画像と第二熱画像の各画素の温度値をそれぞれ白黒の輝度値に変換することによって、第一熱画像と第二熱画像をグレースケール画像にし（ステップＳ４０１）、第一熱画像と第二熱画像の同一画素間で輝度値の差を検出する（ステップＳ４０２）。そして、検出した各差を新たな画像のそれぞれの対応する画素に反映する。こうして新たな画像、すなわち鉄筋の加熱むらが除去された加熱むら除去画像を生成する（ステップＳ４０３）。 In this embodiment, a gray scale image is used to facilitate image processing. By converting the temperature value of each pixel of the first thermal image and the second thermal image into a black and white luminance value, the first thermal image and the second thermal image are converted into grayscale images (step S401), and the first thermal image is obtained. And a difference in luminance value between the same pixels of the second thermal image is detected (step S402). Then, each detected difference is reflected in each corresponding pixel of the new image. In this way, a new image, that is, a heating unevenness removed image from which the heating unevenness of the reinforcing bars has been removed is generated (step S403).
ここで図３に戻って処理手順の説明を続ける。加熱むら除去工程で生成された加熱むら除去画像は原画像（第一熱画像及び第二熱画像）に生じたノイズを含む。すなわち同一領域内にある各画素の輝度値にはばらつきが生じている。加熱むらと同様に、ノイズも鉄筋の腐食生成物の判定をし難くする。そこでノイズを除去したい場合はノイズ除去工程を行うとよい（ステップＳ３０５）。画像処理部４０のノイズ除去部４０４は、加熱むら除去画像の画像データを取得し、ノイズ除去の画像処理を行う。 Here, returning to FIG. 3, the description of the processing procedure will be continued. The heating unevenness removal image generated in the heating unevenness removal process includes noise generated in the original image (first thermal image and second thermal image). That is, the brightness value of each pixel in the same region varies. As with heating unevenness, noise also makes it difficult to determine the corrosion products of reinforcing bars. Therefore, if it is desired to remove noise, a noise removal step is preferably performed (step S305). The noise removing unit 404 of the image processing unit 40 acquires image data of the heating unevenness removed image, and performs image processing for noise removal.
ここではメディアンフィルタを用いたフィルタ処理によって加熱むら除去画像に含まれたノイズを除去する。具体的には、加熱むら除去画像の任意の画素に注目し、その注目画素及びその周辺の画素の輝度値を昇順（又は降順）に並べた場合に中間値となる値をその注目画素の輝度値として置換する。この処理を加熱むら除去画像の各画素毎に行う。こうして新たな画像、すなわちノイズが除去されたノイズ除去画像を生成する。 Here, the noise contained in the heating unevenness-removed image is removed by filter processing using a median filter. Specifically, when attention is paid to an arbitrary pixel of the heating unevenness removal image and the luminance values of the target pixel and the surrounding pixels are arranged in ascending order (or descending order), a value that is an intermediate value is set as the luminance of the target pixel. Replace as a value. This process is performed for each pixel of the uneven heat removal image. Thus, a new image, that is, a noise-removed image from which noise has been removed is generated.
加熱むら除去工程やノイズ除去工程で生成された加熱むら除去画像及びノイズ除去画像はグレースケール画像である。ここではグレースケール画像の再変換工程を行う（ステップＳ３０６）。画像処理部４０の再変換部４０６は、加熱むら除去画像の画像データ又はノイズ除去画像の画像データを取得し、原画像における相関性を利用して、グレースケール画像の各画素の輝度値を温度値に再変換する。こうして再変換後の熱画像、すなわち加熱むら除去画像（熱画像）又はノイズ除去画像（熱画像）を生成する。 The heating unevenness removal image and the noise removal image generated in the heating unevenness removal process and the noise removal process are grayscale images. Here, a grayscale image re-conversion step is performed (step S306). The re-conversion unit 406 of the image processing unit 40 acquires image data of the heating unevenness-removed image or image data of the noise-removed image, and uses the correlation in the original image to convert the luminance value of each pixel of the grayscale image to the temperature. Convert back to a value. In this way, a re-converted thermal image, that is, a heating unevenness removed image (thermal image) or a noise-removed image (thermal image) is generated.
各画像を生成したら表示工程を行う（ステップＳ３０７）。画像表示部５０は生成された各画像の画像データを取得して各画像を表示する。 When each image is generated, a display process is performed (step S307). The image display unit 50 acquires image data of each generated image and displays each image.
［１−３．試験体を用いた実験］
本発明者らは本実施例に関して試験体を用いた実験を行い、その有効性を実証した。以下でその説明をする。
[1-3. Experiment using specimen]
The present inventors conducted an experiment using a test body with respect to this example, and proved its effectiveness. This will be described below.
試験体としては、かぶり３０ｍｍの位置に非腐食鉄筋と平均腐食率０．６６％の鉄筋を互いに平行するように配筋した鉄筋コンクリートを用意した。そして図３の手順で試験体上面の熱画像を撮影し、新たな画像、ここではノイズ除去画像（熱画像）を生成した。図５は原画像（第一熱画像）を示し、図６はノイズ除去画像を示す。図５の画像では各鉄筋の画面左側に加熱むらが生じている。対して図６の画像では加熱むらが除去され、一様な加熱状態に変換されている。この結果から、本実施例の処理が有効であることが判る。 As a test specimen, a reinforced concrete was prepared in which a non-corroding reinforcing bar and a reinforcing bar having an average corrosion rate of 0.66% were arranged parallel to each other at a position of 30 mm in the cover. Then, a thermal image of the upper surface of the test specimen was taken according to the procedure of FIG. 3, and a new image, here a noise-removed image (thermal image) was generated. FIG. 5 shows an original image (first thermal image), and FIG. 6 shows a noise-removed image. In the image of FIG. 5, heating unevenness occurs on the left side of the screen of each reinforcing bar. On the other hand, in the image of FIG. 6, the uneven heating is removed and converted into a uniform heating state. From this result, it can be seen that the processing of this embodiment is effective.
本実施例によれば、鉄筋の加熱むらが除去された画像を生成できる。この画像では、鉄筋の腐食領域と非腐食領域が区別される。この画像を用いれば、高精度の鉄筋腐食性状診断を行うことができる。
またノイズを除去することで画像の精度が向上するため、更に高精度の鉄筋腐食性状診断を行うことができる。
According to the present embodiment, it is possible to generate an image from which the uneven heating of the reinforcing bars is removed. In this image, a corroded area and a non-corroded area of the reinforcing bar are distinguished. If this image is used, a highly accurate rebar corrosion property diagnosis can be performed.
Further, since the accuracy of the image is improved by removing the noise, it is possible to perform a more accurate rebar corrosion property diagnosis.
本実施例で生成された加熱むら除去画像やノイズ除去画像は、各種の鉄筋腐食性状診断に用いることが可能である。その一例を実施例２で説明する。 The heating unevenness removal image and noise removal image generated in the present embodiment can be used for various types of reinforcement corrosion diagnosis. One example will be described in Example 2.
本実施例は実施例１で生成した画像を用いて鉄筋腐食性状診断を行うものである。具体的には、実施例１で生成した加熱むら除去画像又はノイズ除去画像（共に熱画像）を用いて鉄筋の腐食率を推測する。「鉄筋の腐食率」とは「鉄筋の質量減少率」あるいは「鉄筋径の減少率」ともいう。以下でその装置構成及び処理手順を説明する。 In this embodiment, the reinforcing bar corrosion property diagnosis is performed using the image generated in the first embodiment. Specifically, the corrosion rate of the reinforcing bars is estimated using the heating unevenness removal image or noise removal image (both thermal images) generated in the first embodiment. “Rebar corrosion rate” is also referred to as “rebar mass reduction rate” or “rebar diameter reduction rate”. The apparatus configuration and processing procedure will be described below.
［２−１．鉄筋腐食性状診断装置の構成］
実施例２に係る鉄筋腐食性状診断装置の基本的な構成は図１で示した鉄筋画像生成装置と同じである。そこで本実施例に係る鉄筋腐食性状診断装置に関して、実施例１に係る鉄筋画像生成装置と同一の構成については説明を省略する。本実施例の鉄筋腐食性状診断装置と実施例１の鉄筋画像生成装置の相違は画像処理部の機能にある。
[2-1. Rebar corrosion property diagnostic system]
The basic configuration of the reinforcing bar corrosion property diagnostic apparatus according to the second embodiment is the same as that of the reinforcing bar image generating apparatus shown in FIG. Therefore, regarding the reinforcing bar corrosion property diagnostic apparatus according to the present embodiment, the description of the same configuration as that of the reinforcing bar image generating apparatus according to the first embodiment will be omitted. The difference between the reinforcing bar corrosion property diagnostic apparatus of the present embodiment and the reinforcing bar image generation apparatus of the first embodiment is in the function of the image processing unit.
図７は実施例２に係る画像処理部の機能ブロックを示す。図７で示す構成のうち図２で示す構成と同一のものには同一の符号を付す。
画像処理部４０′は、赤外線カメラ３０で撮影された第一熱画像と第二熱画像の同一部分間（本実施例では同一画素間）の温度情報の差を検出し、検出した各差を新たな画像の対応する部分に反映することによって、鉄筋の加熱むらが除去された加熱むら除去画像を生成する加熱むら除去部４０２と、加熱むら除去画像をメディアンフィルタ（median filter）やミーンフィルタ（means filter）等のノイズ除去フィルタを用いてフィルタ処理することによって加熱むら除去画像からノイズが除去されたノイズ除去画像を生成するノイズ除去部４０４と、加熱むら除去画像やノイズ除去画像の表示形式（本実施例では輝度表示）を原画像（第一、第二熱画像）の表示形式（本実施例では温度表示）に再変換する再変換部４０６と、再変換後の加熱むら除去画像又はノイズ除去画像を用いて鉄筋の腐食率を推測する腐食率推測部４１０と、加熱むら除去部４０２やノイズ除去部４０４や画像再変換部４０６や腐食率推測部４１０の処理をハードウェアに実行させるソフトウェア（プログラムを含む）を記憶する記憶部４０８と、を有する。
FIG. 7 illustrates functional blocks of the image processing unit according to the second embodiment. 7 that are the same as those shown in FIG. 2 are assigned the same reference numerals.
The image processing unit 40 ′ detects a difference in temperature information between the same part of the first thermal image and the second thermal image (between the same pixels in this embodiment) taken by the infrared camera 30, and calculates each detected difference. By reflecting in the corresponding part of the new image, the heating unevenness removal unit 402 that generates a heating unevenness removal image from which the heating unevenness of the reinforcing bars has been removed, and the heating unevenness removal image are converted into a median filter (median filter) or a mean filter ( a noise removal unit 404 that generates a noise-removed image from which noise has been removed from the heating unevenness-removed image by filtering using a noise removal filter such as means filter), and a display format of the heating unevenness-removed image and the noise-removed image ( A reconversion unit 406 that reconverts the luminance display in this embodiment into a display format (temperature display in this embodiment) of the original image (first and second thermal images), and removal of uneven heating after reconversion The processing of the corrosion rate estimation unit 410 that estimates the corrosion rate of the reinforcing bars using the residual image or the noise-removed image, the heating unevenness removal unit 402, the noise removal unit 404, the image re-conversion unit 406, and the corrosion rate estimation unit 410 is performed by hardware. And a storage unit 408 for storing software (including a program) to be executed.
なお一例として、画像処理部４０′はコンピュータで実現可能である。その場合は、加熱むら除去部４０２とノイズ除去部４０４と再変換部４０６と腐食率推測部４１０の機能を中央処理装置（ＣＰＵ）が担い、記憶部４０８の機能を補助記憶装置が担う。その場合、加熱むら除去部４０２やノイズ除去部４０４や画像再変換部４０６や腐食率推測部４１０の処理を行うための各プログラムを外部の記録媒体から記憶部４０８にインストールするようにしてもよい。 As an example, the image processing unit 40 ′ can be realized by a computer. In that case, the central processing unit (CPU) takes on the functions of the heating unevenness removal unit 402, the noise removal unit 404, the reconversion unit 406, and the corrosion rate estimation unit 410, and the auxiliary storage unit takes on the function of the storage unit 408. In that case, each program for performing the processing of the uneven heating removal unit 402, the noise removal unit 404, the image reconversion unit 406, and the corrosion rate estimation unit 410 may be installed in the storage unit 408 from an external recording medium. .
［２−２．鉄筋腐食性状診断の処理］
本実施例に係る鉄筋腐食性状診断は、実施例１の一連の処理（図３、図４）を利用する。そこで本実施例に係る鉄筋腐食性状診断の処理に関して、実施例１に係る鉄筋画像生成の処理と同一の処理については説明を省略する。
[2-2. Rebar Corrosion Property Diagnosis Processing]
The reinforcing bar corrosive property diagnosis according to the present embodiment uses a series of processes (FIGS. 3 and 4) of the first embodiment. Therefore, regarding the process of reinforcing bar corrosion property diagnosis according to the present embodiment, the description of the same process as the process of reinforcing bar image generation according to the first embodiment will be omitted.
図８は実施例２に係る鉄筋腐食性状診断（鉄筋の腐食率の推測）の処理手順を示す。図８で示すステップＳ８０１〜Ｓ８０６の処理は図３で示すステップＳ３０１〜Ｓ３０６の処理と同一である。 FIG. 8 shows a processing procedure of reinforcing bar corrosion property diagnosis (estimation of corrosion rate of reinforcing bars) according to the second embodiment. The processing in steps S801 to S806 shown in FIG. 8 is the same as the processing in steps S301 to S306 shown in FIG.
ステップＳ８０１〜Ｓ８０６の処理によって加熱むら除去画像（熱画像）又はノイズ除去画像（熱画像）を生成したら、生成した熱画像を用いて鉄筋の腐食率推測工程を行う（ステップ８０７）。画像処理部４０′の腐食率推測部４１０は、加熱むら除去画像（熱画像）又はノイズ除去画像（熱画像）の画像データを取得し、加熱むら除去画像又はノイズ除去画像から得られる情報に基づいて鉄筋の腐食率を推測する腐食率推測処理を行う。 If the heating unevenness removal image (thermal image) or the noise removal image (thermal image) is generated by the processing of steps S801 to S806, the corrosion rate estimation process of the reinforcing bars is performed using the generated thermal image (step 807). The corrosion rate estimation unit 410 of the image processing unit 40 ′ acquires image data of a heating unevenness removal image (thermal image) or a noise removal image (thermal image), and is based on information obtained from the heating unevenness removal image or the noise removal image. The corrosion rate estimation process is performed to estimate the corrosion rate of the reinforcing bars.
具体的な推測方法は種々考えられ、コンクリート構造物の状態やその置かれた環境や調査時期等に応じて最適な推測方法を決定すれば良い。本発明者らは推測方法の一例として下記（１）式を用いて腐食率ｎを算出した。
ｎ：腐食率、
ΔＴｓｔ：健全時（腐食鉄筋を含まない）コンクリート表面温度上昇量、
ΔＴ：実測コンクリート表面温度上昇量、
Ｃｓｔ：鉄筋の比熱、
Ｃｃｏｎ：コンクリートの比熱、
Ｃｃｏｒ：腐食生成物の比熱、
ｋｓｔ：鉄筋の熱伝導率、
ｋｃｏｎ：コンクリートの熱伝導率、
ｋｃｏｒ：腐食生成物の熱伝導率、
ρｓｔ：鉄筋の密度、
ρｃｏｎ：コンクリートの密度、
ρｃｏｒ：腐食生成物の密度、
Ｓｓｔ：鉄筋の断面積、
Ｓｃｏｎ：コンクリートの断面積、
ｃ：かぶり厚、
α：拡散性状を表すパラメータ。
n: corrosion rate,
ΔT st : Concrete surface temperature rise when healthy (excluding corroded reinforcing bars)
ΔT: Actual increase in concrete surface temperature,
C st : specific heat of the reinforcing bar,
C con : Specific heat of concrete,
C cor : specific heat of the corrosion product,
k st : thermal conductivity of the reinforcing bar ,
k con : thermal conductivity of concrete,
k cor : thermal conductivity of the corrosion product,
ρ st : Rebar density,
ρ con : density of concrete,
ρ cor : Corrosion product density,
S st : Reinforcing bar cross-sectional area,
S con : Cross section of concrete,
c: Cover thickness,
α: a parameter representing diffusion properties.
上記（１）式のＳｃｏｎの定義は図９で示される。すなわちＳｃｏｎは、鉄筋からコンクリート表面までのコンクリート断面において鉄筋３からコンクリート表面への最短経路（図９では一点鎖線）を中心にして左右４５°までの領域（図９ではドット領域）の面積で定義される。 The definition of S con in the above equation (1) is shown in FIG. That is, S con is an area of a region (dot region in FIG. 9) up to 45 ° left and right centering on the shortest path from the rebar 3 to the concrete surface (a dashed line in FIG. 9) in the concrete cross section from the rebar to the concrete surface. Defined.
上記（１）式の変数のうち実測コンクリート表面温度ΔＴが加熱むら除去画像（熱画像）又はノイズ除去画像（熱画像）から得られる情報に基づいて特定される。また上記（１）式の変数のうち健全時コンクリート表面温度上昇量ΔＴｓｔは、初期温度ｔ０、外気温ｔａ、かぶり厚ｃ、鉄筋径ｄ、電磁誘導出力ｅを変数とした下記（２）式で表される。
なお健全時コンクリート表面温度上昇量ΔＴｓｔについては、初期温度ｔ０、外気温ｔａ、かぶり厚ｃ、鉄筋径ｄ、電磁誘導出力ｅをパラメータとしたデータベースを予め構築しておき、そのデータベースを用いて求めるようにすると良い。 Note The sound when the concrete surface temperature increase amount [Delta] T st, initial temperature t 0, the outside air temperature t a, cover thickness c, rebar diameter d, constructed in advance a database in which the electromagnetic induction output e parameters, the database It is good to ask for it.
腐食率を推測したら表示工程を行う（ステップＳ８０８）。画像表示部５０は推測された鉄筋の腐食率を表示する。 When the corrosion rate is estimated, a display process is performed (step S808). The image display unit 50 displays the estimated corrosion rate of the reinforcing bar.
［２−３．試験体を用いた実験］
本発明者らは本実施例に関して試験体を用いた実験を行い、その有効性を実証した。以下でその説明をする。
[2-3. Experiment using specimen]
The present inventors conducted an experiment using a test body with respect to this example, and proved its effectiveness. This will be described below.
実施例１の［１−３］で述べた実験によって生成した図５、図６の画像に基づき図８のステップ８０７の処理を行い、鉄筋各部の腐食率を推測した。図１０は、試験体表面における鉄筋直上の温度分布に基づいて推測した腐食率の分布であって、コンクリートに埋め込まれた鉄筋の左端を０位置とし、その０位置から鉄筋に沿って離隔する各位置の腐食率を示している。 Based on the images of FIGS. 5 and 6 generated by the experiment described in [1-3] of Example 1, the processing of Step 807 in FIG. 8 was performed to estimate the corrosion rate of each part of the reinforcing bar. FIG. 10 shows the corrosion rate distribution estimated based on the temperature distribution immediately above the reinforcing bar on the surface of the test body. The left end of the reinforcing bar embedded in the concrete is set to the 0 position, and each of the distances from the 0 position along the reinforcing bar is shown. The corrosion rate of the position is shown.
図１０から判るように、原画像に基づいて推測された腐食率の分布は全体的にばらつきが大きく、特に左端の腐食率と他位置の腐食率との差が大きい。一方、ノイズ除去画像に基づいて推測された腐食率の分布は、ほぼ一様になっていることを確認できる。 As can be seen from FIG. 10, the distribution of the corrosion rate estimated on the basis of the original image varies widely as a whole, and in particular, the difference between the corrosion rate at the left end and the corrosion rate at other positions is large. On the other hand, it can be confirmed that the distribution of the corrosion rate estimated based on the noise-removed image is almost uniform.
またこれらの腐食率の分布から平均腐食率を算出した結果を下記表に示す。
原画像に基づいて推測された腐食率の分布の平均値は０．４９９％であるのに対して、ノイズ除去画像に基づいて推測された腐食率の分布の平均値は０．６０８％である。実施例１の［１−３］で述べたように腐食率の実測値は０．６６％であり、本実施例によって得られる腐食率の平均値はこの実測値に近い。よって本実施例によって高精度な腐食性状診断が行えたといえる。 The average value of the corrosion rate distribution estimated based on the original image is 0.499%, whereas the average value of the corrosion rate distribution estimated based on the noise-removed image is 0.608%. . As described in [1-3] of Example 1, the measured value of the corrosion rate is 0.66%, and the average value of the corrosion rate obtained by this example is close to this measured value. Therefore, it can be said that the corrosive property diagnosis can be performed with high accuracy by this embodiment.
なお本実施例では加熱むら除去画像やノイズ除去画像を用いて腐食率を推測する実施形態を説明したが、加熱むら除去画像やノイズ除去画像を腐食率の推測だけでなく腐食領域の判定等の各種鉄筋腐食性状診断に用いることが可能である。 In this embodiment, the embodiment in which the corrosion rate is estimated using the heating unevenness removal image and the noise removal image has been described. However, the heating unevenness removal image and the noise removal image are not only estimated for the corrosion rate but also for determining the corrosion area, etc. It can be used for various reinforcement corrosion diagnosis.
鉄筋が腐食すると鉄筋からコンクリートが剥離してその剥離箇所に空洞が発生することがある。コンクリートと比べて空洞は断熱性が高い。実施例２で腐食率を算出するために用いた上記（１）式は、鉄筋とコンクリート表面との間の熱拡散経路がコンクリートで満たされていると想定して構築されたものである。このため算出された腐食率のうち、熱拡散経路に空洞が有る領域の腐食率は、熱拡散経路に空洞が無い領域の腐食率と比較して精度が低い。結果として、鉄筋腐食性状診断の信頼性が低くなる。 When the reinforcing bar corrodes, the concrete peels from the reinforcing bar, and a cavity may be generated at the peeling point. Compared to concrete, cavities have higher heat insulation. The above formula (1) used for calculating the corrosion rate in Example 2 is constructed assuming that the heat diffusion path between the reinforcing bar and the concrete surface is filled with concrete. Therefore, among the calculated corrosion rates, the accuracy of the corrosion rate in the region having a cavity in the thermal diffusion path is lower than that in the region having no cavity in the thermal diffusion path. As a result, the reliability of the reinforcing bar corrosion property diagnosis is lowered.
本実施例は実施例２を改良したものであり、算出した腐食率の精度を更に向上させ、鉄筋腐食性状診断の信頼性を向上させるものである。具体的には、コンクリート内の空洞の有無に応じて腐食率の算出方法を変える。空洞が無い場合はコンクリートの熱物性値を用いて腐食率を算出するようにし、空洞が有る場合はコンクリートの熱物性値と空洞の熱物性値を統合した新たな熱物性値（等価熱容量及び等価熱伝導率）を用いて腐食率を算出するようにする。以下でその装置構成及び処理手順を説明する。 The present embodiment is an improvement of the second embodiment, and further improves the accuracy of the calculated corrosion rate and improves the reliability of the rebar corrosion property diagnosis. Specifically, the calculation method of the corrosion rate is changed according to the presence or absence of cavities in the concrete. When there is no cavity, the corrosion rate is calculated using the thermophysical value of the concrete. When there is a cavity, a new thermophysical value (equivalent heat capacity and equivalent) that combines the thermophysical value of the concrete and the thermophysical value of the cavity. The corrosion rate is calculated using the thermal conductivity. The apparatus configuration and processing procedure will be described below.
［３−１．鉄筋腐食性状診断装置の構成］
実施例３に係る鉄筋腐食性状診断装置の基本的な構成は実施例２と同様である。つまり実施例３の装置構成は図１及び図７で示される。但し、図７に示す画像処理部４０′の腐食率推測部４１０は実施例２の算出機能に加えて、コンクリート内に空洞が有る場合にコンクリートの熱物性値と空洞の熱物性値を統合して新たな熱物性値（等価熱容量及び等価熱伝導率）を算出する機能を有する。なお熱物性値として、例えば比熱、密度、熱伝導率を用いることができる。
[3-1. Rebar corrosion property diagnostic system]
The basic configuration of the reinforcing bar corrosion property diagnostic apparatus according to the third embodiment is the same as that of the second embodiment. That is, the apparatus configuration of the third embodiment is shown in FIGS. However, the corrosion rate estimation unit 410 of the image processing unit 40 ′ shown in FIG. 7 integrates the thermal property value of the concrete and the thermal property value of the cavity when there is a cavity in the concrete, in addition to the calculation function of the second embodiment. New thermophysical property values (equivalent heat capacity and equivalent thermal conductivity). For example, specific heat, density, and thermal conductivity can be used as thermophysical values.
［３−２．鉄筋腐食性状診断の処理］
本実施例に係る鉄筋腐食性状診断は、実施例２の一連の処理（図４、図８）を利用するが、その処理前に、コンクリート内の空洞を検知し、空洞が有る場合には新たな熱物性値を算出する。
[3-2. Rebar Corrosion Property Diagnosis Processing]
The reinforcing bar corrosion property diagnosis according to the present embodiment uses the series of processes (FIGS. 4 and 8) of the second embodiment, but before that process, a cavity in the concrete is detected, and if there is a cavity, a new one is detected. Calculate the appropriate thermophysical value.
図１１は実施例３に係る鉄筋腐食性状診断（鉄筋の腐食率の推測）の処理手順を示す。 FIG. 11 shows a processing procedure for reinforcing bar corrosion property diagnosis (estimation of corrosion rate of reinforcing bars) according to Example 3.
先ず空洞検知工程を行う（ステップＳ１１０１）。ヒータ等の人工的な熱源又は日射熱を利用してコンクリート構造物１を熱した後、コンクリート構造物１の表面を赤外線カメラ３０で撮影する。コンクリート表面のうち、コンクリート内部に空洞が有る領域の直上の表面は周囲の表面と比較して低温になるので、その表面の下に空洞が有ることが判る。 First, a cavity detection process is performed (step S1101). After the concrete structure 1 is heated using an artificial heat source such as a heater or solar heat, the surface of the concrete structure 1 is photographed by the infrared camera 30. Of the concrete surface, the surface immediately above the region having the cavity inside the concrete has a lower temperature than the surrounding surface, so it can be seen that there is a cavity below the surface.
熱画像で空洞が有ることが確認されれば、新たな熱物性値（等価熱容量及び等価熱伝導率）の算出工程を行う（ステップＳ１１０２）。本発明者らは新たな熱物性値（等価熱容量及び等価熱伝導率）の算出方法の一例として下記（３）、（４）式を用いて統合した熱物性値（等価熱容量及び等価熱伝導率）であるバーρＣ及びバーＫを算出した。
バーρＣ：コンクリートと空洞の等価熱容量、
バーＫ：コンクリートと空洞の等価熱伝導率、
Ｔｉｎｉ：コンクリート加熱開始前のコンクリート表面の温度、
ＴＭＡＸ：コンクリート加熱開始後のコンクリート表面の最高温度、
Ｔｓｔ：健全時コンクリート表面温度、
ΔＴ：実測コンクリート表面温度上昇量、
ρｃａｖ：空洞の密度、
Ｃｃａｖ：空洞の比熱、
ｋｃａｖ：空洞の熱伝導率、
ｋｃｏｎ：コンクリートの熱伝導率。
Bar ρC: Equivalent heat capacity of concrete and cavity,
Bar K: Equivalent thermal conductivity of concrete and cavity,
T ini : temperature of the concrete surface before starting concrete heating,
T MAX : Maximum temperature of concrete surface after starting concrete heating,
T st : Healthy concrete surface temperature,
ΔT: Actual increase in concrete surface temperature,
ρ cav : density of the cavity,
C cav : specific heat of the cavity,
k cav : thermal conductivity of the cavity,
k con : thermal conductivity of concrete.
上記（３）、（４）式の変数のうち実測コンクリート表面温度ΔＴが加熱むら除去画像（熱画像）又はノイズ除去画像（熱画像）から得られる情報に基づいて特定される。 Of the variables of the above formulas (3) and (4), the measured concrete surface temperature ΔT is specified based on information obtained from the heating unevenness removal image (thermal image) or noise removal image (thermal image).
そして新たな熱物性値バーρＣ及びバーＫを用いて実測したコンクリート表面温度ΔＴを補正することによって、空洞直上のコンクリート表面温度上昇量ΔバーＴを算出する。コンクリート表面温度上昇量ΔバーＴは下記（５）式で表される。
このΔバーＴを上記（１）式のΔＴに代入することで、空洞下の鉄筋の腐食率を高精度に算出できる。 By substituting this Δ bar T into ΔT in the above equation (1), the corrosion rate of the reinforcing bars under the cavity can be calculated with high accuracy.
ステップＳ１１０１の空洞検知工程においてコンクリート内に空洞が無いことが確認されるか、又はステップＳ１１０２の算出工程が終わったら、図８の鉄筋加熱工程（ステップＳ８０１）から順次、実施例２の各工程を行う。そして再変換工程（ステップＳ８０６）で得た加熱むら除去画像（熱画像）又はノイズ除去画像（熱画像）で確認される鉄筋の腐食領域のうち、ステップＳ１１０１で空洞が確認された領域の位置と一致するものについては上記（４）式を上記（１）式に代入して腐食率ｎの算出を行う。一方、再変換工程（ステップＳ８０６）で得た加熱むら除去画像（熱画像）又はノイズ除去画像（熱画像）で確認される鉄筋の腐食領域のうち、ステップＳ１１０１で空洞が確認された領域の位置と一致しないものについては上記（１）式をそのまま用いて腐食率ｎの算出を行う。 When it is confirmed in the cavity detection process of step S1101 that there is no cavity in the concrete or the calculation process of step S1102 is completed, the processes of Example 2 are sequentially performed from the reinforcing bar heating process (step S801) of FIG. Do. Then, among the corrosion areas of the reinforcing bars confirmed in the heating unevenness removal image (thermal image) or noise removal image (thermal image) obtained in the reconversion process (step S806), the position of the region where the cavity is confirmed in step S1101 For those that match, the equation (4) is substituted into the equation (1) to calculate the corrosion rate n. On the other hand, the position of the region where the cavity is confirmed in step S1101 among the corrosion regions of the reinforcing bars confirmed in the heating unevenness removal image (thermal image) or noise removal image (thermal image) obtained in the reconversion process (step S806). For those that do not match, the above equation (1) is used as it is to calculate the corrosion rate n.
本実施例によれば、コンクリート表面と鉄筋との間に空洞が有る場合と無い場合で腐食率の推測方法を変えることで、より信頼性の高い鉄筋腐食性状診断を行うことができる。 According to the present embodiment, a more reliable rebar corrosion property diagnosis can be performed by changing the method of estimating the corrosion rate depending on whether or not there is a cavity between the concrete surface and the rebar.
１…コンクリート構造物
３…鉄筋
１０…鉄筋画像生成装置（鉄筋腐食性状診断装置）
２０…鉄筋加熱部
３０…赤外線カメラ
４０、４０′…画像処理部
４０２…加熱むら除去部
４０４…ノイズ除去部
４０６…再変換部
４０８…記憶部
４１０…腐食率推測部
５０…画像表示部
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Concrete structure 3 ... Reinforcement 10 ... Reinforcement image generation device (rebar corrosion property diagnostic device)
DESCRIPTION OF SYMBOLS 20 ... Rebar heating part 30 ... Infrared camera 40, 40 '... Image processing part 402 ... Unevenness removal part 404 ... Noise removal part 406 ... Re-conversion part 408 ... Memory | storage part 410 ... Corrosion rate estimation part 50 ... Image display part
Claims (16)
鉄筋に熱を加える鉄筋加熱工程と、
前記鉄筋加熱工程後にコンクリートの第一熱画像を撮影し、第一熱画像撮影後に前記コンクリートの第二熱画像を撮影する撮影工程と、
前記第一熱画像と前記第二熱画像の同一部分間の温度情報の差を検出し、検出した各差を新たな画像の対応する部分に反映することによって、鉄筋の加熱むらが除去された加熱むら除去画像を生成する加熱むら除去工程と、を含む
ことを特徴とする鉄筋画像生成方法。 In a reinforcing bar image generation method for generating a reinforcing bar image embedded in concrete using a thermal image of concrete,
Rebar heating process to heat the rebar,
Taking a first thermal image of the concrete after the reinforcing bar heating step, a shooting step of taking a second thermal image of the concrete after the first thermal image shooting,
By detecting the difference in temperature information between the same parts of the first thermal image and the second thermal image and reflecting each detected difference in the corresponding part of the new image, the heating unevenness of the reinforcing bars was removed And a heating unevenness removing step of generating a heating unevenness removal image.
前記第一熱画像と前記第二熱画像の各画素の温度値を輝度値に変換する変換工程と、
前記第一熱画像と前記第二熱画像の同一画素間の輝度値の差を検出する差検出工程と、
検出した各差を新たな画像の対応する画素に反映することによって、鉄筋の加熱むらが除去された加熱むら除去画像を生成する画像生成工程と、を含む
請求項１に記載の鉄筋画像生成方法。 The heating unevenness removing step includes
A conversion step of converting a temperature value of each pixel of the first thermal image and the second thermal image into a luminance value;
A difference detection step of detecting a difference in luminance value between the same pixels of the first thermal image and the second thermal image;
The reinforcing bar image generation method according to claim 1, further comprising: an image generation step of generating a heating unevenness-removed image in which the heating unevenness of the reinforcing bars is removed by reflecting each detected difference on a corresponding pixel of the new image. .
請求項１又は請求項２に記載の鉄筋画像生成方法。 The reinforcing bar according to claim 1, further comprising a noise removal step of generating a noise-removed image in which noise is removed from the heating unevenness-removed image by filtering the heating unevenness-removed image using a noise removal filter. Image generation method.
請求項２又は請求項２に従属する請求項３に記載の鉄筋画像生成方法。 The reinforcing bar image generation method according to claim 2, further comprising a re-conversion step of re-converting a luminance value of each pixel of the heating unevenness-removed image or the noise-removed image into a temperature value.
請求項１〜４の何れか一項に記載の鉄筋画像生成方法。 The reinforcing bar image generation method according to any one of claims 1 to 4, wherein heat is applied to the reinforcing bar by induction heating in the reinforcing bar heating step.
当該加熱むら除去画像又はノイズ除去画像から得られる情報に基づいて鉄筋の腐食率を推測する腐食率推測工程を含む
ことを特徴とする鉄筋腐食性状診断方法。 A heating unevenness removal image or a noise removal image is generated using the reinforcing bar image generation method according to any one of claims 1 to 5,
A method for diagnosing a reinforcing bar corrosion property, comprising a corrosion rate estimating step for estimating a corrosion rate of a reinforcing bar based on information obtained from the heating unevenness removal image or the noise removal image.
前記空洞検知工程で空洞が検知されない場合は、前記腐食率推測工程において、前記加熱むら除去画像又はノイズ除去画像から得られる情報に基づいて、コンクリートの熱物性値を用いて鉄筋の腐食率を推測し、
前記空洞検知工程で空洞が検知された場合は、前記腐食率推測工程において、前記加熱むら除去画像又はノイズ除去画像から得られる情報に基づいて、コンクリートの熱物性値と空洞の熱物性値を統合した新たな熱物性値を用いて鉄筋の腐食率を推測する
請求項６に記載の鉄筋腐食性状診断方法。 Before the corrosion rate estimation step, perform a cavity detection step to detect whether there is a cavity between the concrete surface and the reinforcing bar,
If no cavities are detected in the cavity detection step, the corrosion rate of the reinforcing bars is estimated using the thermophysical property values of the concrete based on the information obtained from the heating unevenness removal image or noise removal image in the corrosion rate estimation step. And
If a cavity is detected in the cavity detection step, the thermophysical value of the concrete and the thermophysical property value of the cavity are integrated in the corrosion rate estimation step based on information obtained from the heating unevenness removal image or noise removal image. The rebar corrosion property diagnosis method according to claim 6, wherein the corrosion rate of the rebar is estimated using the new thermophysical property value.
鉄筋に熱を加える鉄筋加熱部と、
鉄筋加熱後にコンクリートの第一熱画像を撮影し、また、第一熱画像撮影後に前記コンクリートの第二熱画像を撮影する赤外線カメラと、
前記第一熱画像と前記第二熱画像の同一部分間の温度情報の差を検出し、検出した各差を新たな画像の対応する部分に反映することによって、鉄筋の加熱むらを除去した加熱むら除去画像を生成する加熱むら除去部と、を備えた
ことを特徴とする鉄筋画像生成装置。 In a rebar image generation device that generates a rebar image embedded in concrete using a thermal image of concrete,
A rebar heating section that applies heat to the rebar;
An infrared camera that takes a first thermal image of the concrete after heating the rebar, and also takes a second thermal image of the concrete after the first thermal image;
Heating that removes uneven heating of the reinforcing bars by detecting the difference in temperature information between the same parts of the first thermal image and the second thermal image and reflecting each detected difference in the corresponding part of the new image A rebar image generating apparatus comprising: a heating unevenness removing unit that generates an unevenness removal image.
前記第一熱画像と前記第二熱画像の各画素の温度値を輝度値に変換し、
前記第一熱画像と前記第二熱画像の同一画素間の輝度値の差を検出し、
検出した各差を新たな画像の対応する画素に反映することによって、鉄筋の加熱むらが除去された加熱むら除去画像を生成する
請求項８に記載の鉄筋画像生成装置。 The heating unevenness removing unit is
Converting the temperature value of each pixel of the first thermal image and the second thermal image into a luminance value;
Detecting a difference in luminance value between the same pixels of the first thermal image and the second thermal image;
The reinforcing bar image generation device according to claim 8, wherein each detected difference is reflected on a corresponding pixel of a new image to generate a heating unevenness-removed image from which the heating unevenness of the reinforcing bars has been removed.
請求項８又は請求項９に記載の鉄筋画像生成装置。 The noise removal part which produces | generates the noise removal image from which the noise was removed from the said heating unevenness removal image by filter-processing the said heating unevenness removal image using a noise removal filter. Rebar image generation device.
請求項９又は請求項９に従属する請求項１０に記載の鉄筋画像生成方法。 11. The reinforcing bar image generation method according to claim 9, further comprising: a reconverter that reconverts a luminance value of each pixel of the heating unevenness removal image or the noise removal image into a temperature value.
請求項８〜１１の何れか一項に記載の鉄筋画像生成装置。 The reinforcing bar image generation device according to any one of claims 8 to 11, wherein the reinforcing bar heating unit includes an induction coil that applies heat to the reinforcing bar by induction heating.
当該加熱むら除去画像又はノイズ除去画像から得られる情報に基づいて鉄筋の腐食率を推測する腐食率推測部を備えた
ことを特徴とする鉄筋腐食性状診断装置。 A heating unevenness removal image or a noise removal image is generated using the reinforcing bar image generation device according to any one of claims 8 to 12,
A reinforcing bar corrosion property diagnostic apparatus comprising a corrosion rate estimating unit for estimating a corrosion rate of a reinforcing bar based on information obtained from the heating unevenness removing image or the noise removing image.
コンクリート表面と鉄筋との間に空洞が無い場合に、前記加熱むら除去画像又はノイズ除去画像から得られる情報に基づいて、コンクリートの熱物性値を用いて鉄筋の腐食率を推測し、
コンクリート表面と鉄筋との間に空洞が有る場合に、前記加熱むら除去画像又はノイズ除去画像から得られる情報に基づいて、コンクリートの熱物性値と空洞の熱物性値を統合した新たな熱物性値を用いて鉄筋の腐食率を推測する
請求項１３に記載の鉄筋腐食性状診断方法。 The corrosion rate estimation part is
When there is no cavity between the concrete surface and the reinforcing bar, based on the information obtained from the heating unevenness removal image or the noise removal image, the corrosion rate of the reinforcing bar is estimated using the thermal property value of the concrete,
When there is a cavity between the concrete surface and the reinforcing bar, a new thermophysical value that integrates the thermophysical value of the concrete and the thermophysical value of the cavity based on the information obtained from the heating unevenness removal image or the noise removal image. The reinforcing bar corrosion property diagnosis method according to claim 13, wherein the corrosion rate of the reinforcing bar is estimated using a bar.
鉄筋加熱後に撮影されたコンクリートの第一熱画像と、第一熱画像撮影後に撮影された前記コンクリートの第二熱画像と、の同一部分間の温度情報の差を検出し、検出した各差を新たな画像の対応する部分に反映することによって、鉄筋の加熱むらが除去された加熱むら除去画像を生成する処理、をコンピュータに実行させるプログラム。 In a program that makes a computer generate images of reinforcing bars embedded in concrete,
Detect the difference in temperature information between the same parts of the first thermal image of the concrete taken after the rebar heating and the second thermal image of the concrete taken after the first thermal image, and detect each detected difference A program that causes a computer to execute a process of generating a heating unevenness-removed image from which the heating unevenness of the reinforcing bars has been removed by reflecting in a corresponding portion of a new image.
鉄筋加熱後に撮影されたコンクリートの第一熱画像と、第一熱画像撮影後に撮影された前記コンクリートの第二熱画像と、の同一部分間の温度情報の差を検出し、検出した各差を新たな画像の対応する部分に反映することによって、鉄筋の加熱むらが除去された加熱むら除去画像を生成する処理、をコンピュータに実行させるプログラムを記録した記録媒体。 In a computer readable recording medium for recording a program for causing a computer to generate an image of a reinforcing bar embedded in concrete,
Detect the difference in temperature information between the same parts of the first thermal image of the concrete taken after the rebar heating and the second thermal image of the concrete taken after the first thermal image, and detect each detected difference A recording medium recording a program for causing a computer to execute a process of generating a heating unevenness-removed image from which the heating unevenness of a reinforcing bar has been removed by reflecting it in a corresponding portion of a new image.
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| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP6230786B2 (en) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2016089092A1 (en) * | 2014-12-03 | 2016-06-09 | 울산과학기술원 | Device for inspecting quality of thermal imaging and method for inspecting quality of thermal imaging using pre-processed thermographic image |
| JP2016191697A (en) * | 2015-03-31 | 2016-11-10 | 英吉 大下 | Reinforcement bar corrosion property evaluating method for reinforced concrete floor slab paved with asphalt mixture |
| JP2016191696A (en) * | 2015-03-31 | 2016-11-10 | 英吉 大下 | Reinforcement bar corrosion property evaluating method for reinforced concrete |
| CN115638742A (en) * | 2022-10-12 | 2023-01-24 | 北京迈思发展科技有限责任公司 | Reinforcing bar shape quality inspection system based on image recognition |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2002350491A (en) * | 2001-05-30 | 2002-12-04 | Moric Co Ltd | Inspection method and inspection device for semiconductor circuit |
| JP2005274202A (en) * | 2004-03-23 | 2005-10-06 | Takahide Sakagami | Flaw inspection method and its device |
| JP2007300191A (en) * | 2006-04-27 | 2007-11-15 | Fujitsu Ltd | Infrared image processing apparatus and infrared image processing method |
| JP2008249535A (en) * | 2007-03-30 | 2008-10-16 | Fujikura Ltd | Temperature measuring device |
| US20100232678A1 (en) * | 2007-11-02 | 2010-09-16 | Noboru Hasegawa | System and method for monitoring of welding state |
| JP2012103176A (en) * | 2010-11-11 | 2012-05-31 | Techno System Kk | Inspection apparatus |
-
2012
- 2012-12-28 JP JP2012287615A patent/JP6230786B2/en active Active
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2002350491A (en) * | 2001-05-30 | 2002-12-04 | Moric Co Ltd | Inspection method and inspection device for semiconductor circuit |
| JP2005274202A (en) * | 2004-03-23 | 2005-10-06 | Takahide Sakagami | Flaw inspection method and its device |
| JP2007300191A (en) * | 2006-04-27 | 2007-11-15 | Fujitsu Ltd | Infrared image processing apparatus and infrared image processing method |
| JP2008249535A (en) * | 2007-03-30 | 2008-10-16 | Fujikura Ltd | Temperature measuring device |
| US20100232678A1 (en) * | 2007-11-02 | 2010-09-16 | Noboru Hasegawa | System and method for monitoring of welding state |
| JP2012103176A (en) * | 2010-11-11 | 2012-05-31 | Techno System Kk | Inspection apparatus |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 今井嵩弓 他２名: "赤外線によるＲＣ構造物の鉄筋腐食性状評価における熱画像処理の適用性に関する研究", 土木学会第６７回年次学術講演会, JPN6016030966, September 2012 (2012-09-01), pages 002 - 3, ISSN: 0003378408 * |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2016089092A1 (en) * | 2014-12-03 | 2016-06-09 | 울산과학기술원 | Device for inspecting quality of thermal imaging and method for inspecting quality of thermal imaging using pre-processed thermographic image |
| JP2016191697A (en) * | 2015-03-31 | 2016-11-10 | 英吉 大下 | Reinforcement bar corrosion property evaluating method for reinforced concrete floor slab paved with asphalt mixture |
| JP2016191696A (en) * | 2015-03-31 | 2016-11-10 | 英吉 大下 | Reinforcement bar corrosion property evaluating method for reinforced concrete |
| CN115638742A (en) * | 2022-10-12 | 2023-01-24 | 北京迈思发展科技有限责任公司 | Reinforcing bar shape quality inspection system based on image recognition |
| CN115638742B (en) * | 2022-10-12 | 2023-08-15 | 北京迈思发展科技有限责任公司 | Reinforcing bar shape quality inspection system based on image recognition |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
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