JP7648115B1 - Deterioration detection device and deterioration detection system - Google Patents
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Abstract
【課題】塗膜の劣化に関してより詳細な情報を得る。
【解決手段】劣化検知装置は、特定の波長領域の赤外線を透過するフィルタと、検査対象の表面に形成された塗膜から反射または放射された中赤外線のうち、フィルタを透過した中赤外線から赤外線画像を撮影する撮影部と、を備え、撮影部により撮影された赤外線画像に基づいて、塗膜の劣化状態を二次元分布として検知する。
【選択図】図1
The present invention provides a method for obtaining more detailed information regarding deterioration of a coating film.
[Solution] The deterioration detection device comprises a filter that transmits infrared light in a specific wavelength range, and an imaging unit that captures an infrared image from mid-infrared light that is reflected or emitted from a coating film formed on the surface of an object to be inspected and that passes through the filter, and detects the deterioration state of the coating film as a two-dimensional distribution based on the infrared image captured by the imaging unit.
[Selected Figure] Figure 1
Description
本発明は、劣化検知装置および劣化検知システムに関する。 The present invention relates to a deterioration detection device and a deterioration detection system.
特許文献1には、母材に塗布され最も外側に位置する第1層とその直下に位置する第2層とを有する塗膜において、第1層と第2層の分光特性を利用して第1層の消耗を検出する塗膜劣化検出方法が記載されている。 Patent Document 1 describes a coating deterioration detection method for a coating having a first layer that is applied to a base material and located on the outermost side and a second layer that is located directly underneath the first layer, in which the spectral characteristics of the first and second layers are used to detect wear of the first layer.
例えば屋外設備の表面には、耐候性の向上等を目的として樹脂塗料等による塗膜が形成される。塗膜は風雨や日射等による負荷を受けて劣化し、性能が低下するため塗料の塗り直し等の補修を施す必要がある。しかしながら、従来の劣化検知方法では塗膜の劣化に関し詳細な情報を得ることは困難であるため、補修の要否の適切な判断ができず、維持管理費が高コスト化する恐れがある。
本発明は、塗膜の劣化に関してより詳細な情報を得ることを目的とする。
For example, on the surface of outdoor equipment, a coating film is formed using a resin paint or the like for the purpose of improving weather resistance, etc. The coating film deteriorates under the stress of wind, rain, solar radiation, etc., and performance declines, so repairs such as repainting are necessary. However, with conventional deterioration detection methods, it is difficult to obtain detailed information about the deterioration of the coating film, making it impossible to properly determine whether repairs are necessary, which may result in high maintenance costs.
The present invention aims to obtain more detailed information regarding deterioration of coating films.
請求項1に記載の発明は、特定の波長領域の赤外線を透過するフィルタと、検査対象の表面に形成された塗膜から反射または放射された中赤外線のうち、前記フィルタを透過した中赤外線から赤外線画像を撮影する撮影部と、前記塗膜に照射された周期的な変動を含む赤外線を参照信号として取得し、前記撮影部により撮影された赤外線画像の時系列データから当該参照信号に基づいて反射成分を抽出し、前記塗膜の劣化状態を検知する処理を行う処理部と、を備える劣化検知装置である。
請求項2に記載の発明は、前記参照信号を発する照明と、前記照明から発され、前記塗膜から反射された前記参照信号を取得する近赤外カメラと、をさらに備え、前記処理部は前記近赤外カメラが取得した前記参照信号に基づいて前記塗膜の劣化状態を検知する処理を行う、請求項1に記載の劣化検知装置である。
請求項3に記載の発明は、前記処理部は、前記撮影部により撮影された赤外線画像の時系列データから放射成分を抽出し、前記塗膜の物理的な劣化による温度差を検知する処理を行う、請求項1に記載の劣化検知装置である。
請求項4に記載の発明は、特定の波長領域の赤外線を透過するフィルタと、検査対象の表面に形成された塗膜から反射または放射された中赤外線のうち、前記フィルタを透過した中赤外線から赤外線画像を撮影する撮影部と、前記塗膜に照射された周期的な変動を含む赤外線を参照信号として取得し、前記撮影部により撮影された赤外線画像の時系列データから当該参照信号に基づいて反射成分を抽出し、前記塗膜の劣化状態を検知する処理を行う処理部と、を備える劣化検知システムである。
請求項5に記載の発明は、前記参照信号を発する照明と、前記照明から発され、前記塗膜から反射された前記参照信号を取得する近赤外カメラと、をさらに備え、前記処理部は前記近赤外カメラが取得した前記参照信号に基づいて前記塗膜の劣化状態を検知する処理を行う、請求項4に記載の劣化検知システムである。
The invention described in claim 1 is a deterioration detection device comprising a filter that transmits infrared light in a specific wavelength range, an imaging unit that captures an infrared image from mid-infrared light that is reflected or emitted from a coating film formed on the surface of an object to be inspected and that has passed through the filter, and a processing unit that acquires infrared light including periodic fluctuations irradiated onto the coating film as a reference signal, extracts reflected components from time series data of the infrared image captured by the imaging unit based on the reference signal, and performs processing to detect the deterioration state of the coating film .
The invention described in claim 2 is a deterioration detection device described in claim 1, further comprising a light that emits the reference signal and a near-infrared camera that acquires the reference signal emitted from the light and reflected from the coating film, and the processing unit performs processing to detect the deterioration state of the coating film based on the reference signal acquired by the near-infrared camera .
The invention described in claim 3 is a deterioration detection device described in claim 1, in which the processing unit extracts radiation components from time series data of infrared images captured by the photographing unit and performs processing to detect temperature differences due to physical deterioration of the coating film.
The invention described in claim 4 is a deterioration detection system comprising a filter that transmits infrared light in a specific wavelength range, an imaging unit that captures an infrared image from mid-infrared light that is reflected or emitted from a coating film formed on the surface of an object to be inspected and that has passed through the filter, and a processing unit that acquires infrared light including periodic fluctuations irradiated onto the coating film as a reference signal, extracts reflected components from time series data of the infrared image captured by the imaging unit based on the reference signal, and performs processing to detect the deterioration state of the coating film .
The invention described in claim 5 is a deterioration detection system described in claim 4, further comprising a light that emits the reference signal, and a near-infrared camera that acquires the reference signal emitted from the light and reflected from the coating film, and the processing unit performs processing to detect the deterioration state of the coating film based on the reference signal acquired by the near-infrared camera .
本発明によれば、塗膜の劣化に関してより詳細な情報を得ることができる。 The present invention makes it possible to obtain more detailed information regarding the deterioration of coating films.
以下、添付図面を参照して、本発明の実施形態について詳細に説明する。
<劣化検知システムの構成>
図1は、本実施の形態に係る劣化検知システム1の構成例を示す図である。劣化検知システム1は、検査対象である被写体200の表面に形成された塗膜の劣化状態を検知する。
劣化検知システム1は、中赤外カメラ10と、フィルタ30と、アクティブ照明40と、近赤外カメラ50と、サーバ80と、ユーザ端末90とを備える。中赤外カメラ10、アクティブ照明40、近赤外カメラ50は、ネットワーク70を介してサーバ80およびユーザ端末90と接続される。
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
<Configuration of Deterioration Detection System>
1 is a diagram showing an example of the configuration of a deterioration detection system 1 according to the present embodiment. The deterioration detection system 1 detects the deterioration state of a coating film formed on the surface of a subject 200 that is an inspection target.
The deterioration detection system 1 includes a mid-infrared camera 10, a filter 30, an active lighting device 40, a near-infrared camera 50, a server 80, and a user terminal 90. The mid-infrared camera 10, the active lighting device 40, and the near-infrared camera 50 are connected to the server 80 and the user terminal 90 via a network 70.
中赤外カメラ10は、中赤外領域の光を感受して検査対象である被写体200を撮影し、赤外線画像を生成する。中赤外領域の光とは、一般的には2.5~5.0μmの波長領域の光である。本実施の形態においては中赤外カメラ10にはフィルタ30が取り付けられており、フィルタ30を透過した光から赤外線画像が生成される。
中赤外領域においては、被写体200表面からの反射赤外線に加えて、被写体200の温度に応じて放射される赤外線も中赤外カメラ10に入射される。
The mid-infrared camera 10 senses light in the mid-infrared region, captures an object 200 to be inspected, and generates an infrared image. Light in the mid-infrared region is generally light in the wavelength region of 2.5 to 5.0 μm. In this embodiment, a filter 30 is attached to the mid-infrared camera 10, and an infrared image is generated from the light that has passed through the filter 30.
In the mid-infrared region, in addition to the infrared rays reflected from the surface of the subject 200 , the infrared rays emitted according to the temperature of the subject 200 are also incident on the mid-infrared camera 10 .
中赤外カメラ10は、被写体200が反射および放射する赤外線のエネルギー量を輝度に変換して赤外線画像を生成する。生成される赤外線画像は、被写体200が反射および放射する赤外線のエネルギー量の情報を含んでいる。
なお、本実施の形態に係る赤外線画像は、静止画として撮影された画像であっても、動画として撮影されたうちの1フレームにあたる画像であってもよい。
中赤外カメラは、撮影部の一例である。
The mid-infrared camera 10 generates an infrared image by converting into brightness the amount of infrared energy reflected and radiated by the subject 200. The generated infrared image contains information about the amount of infrared energy reflected and radiated by the subject 200.
The infrared image according to the present embodiment may be an image captured as a still image, or an image corresponding to one frame of a video captured.
The mid-infrared camera is an example of the imaging unit.
フィルタ30は、特定の波長領域の赤外線を選択的に透過させる。フィルタ30は、例えば中赤外カメラ10のレンズ部分に取り付けられる。中赤外カメラ10はフィルタ30を透過した特定の波長領域の赤外線から赤外線画像を生成する。
フィルタ30は、被写体200の表面に形成された塗膜の種類に応じて選択される。フィルタ30は、塗膜の劣化により吸光度が変化する波長領域の赤外線を透過する特性を有するものが選択される。フィルタの選択について、詳しくは後述する。
The filter 30 selectively transmits infrared light in a specific wavelength range. The filter 30 is attached, for example, to a lens portion of the mid-infrared camera 10. The mid-infrared camera 10 generates an infrared image from the infrared light in the specific wavelength range that has transmitted through the filter 30.
Filter 30 is selected according to the type of coating film formed on the surface of subject 200. Filter 30 is selected that has the property of transmitting infrared light in a wavelength range in which the absorbance changes due to deterioration of the coating film. The selection of a filter will be described in detail later.
アクティブ照明40は、周期的な変動を含む参照信号を発する。アクティブ照明40としては、例えばハロゲンランプを用いたビデオランプが使用される。アクティブ照明40の照射時間は、例えばソリッドステートリレーを含む装置を用いて制御され、照度が周期的に変動する。例えばアクティブ照明40の点滅周期は、点灯時間1.0秒、消灯時間1.5秒を繰り返すように設定される。 The active lighting 40 emits a reference signal that includes periodic fluctuations. For example, a video lamp using a halogen lamp is used as the active lighting 40. The irradiation time of the active lighting 40 is controlled using a device including, for example, a solid-state relay, and the illuminance varies periodically. For example, the blinking cycle of the active lighting 40 is set to repeat a lighting time of 1.0 second and a lighting time of 1.5 seconds.
近赤外カメラ50は、近赤外領域の光を感受する。近赤外領域の光とは、0.7~2.5μmの波長領域の光である。近赤外領域においては、物体から放射される赤外線は微小である。そのため、近赤外カメラ50には被写体200から反射された赤外線が入射される。
近赤外カメラ50は、アクティブ照明40から発され、被写体200で反射された参照信号を取得する。
The near-infrared camera 50 senses light in the near-infrared region. Light in the near-infrared region is light in the wavelength region of 0.7 to 2.5 μm. In the near-infrared region, the infrared rays emitted from an object are very small. Therefore, the infrared rays reflected from the subject 200 are incident on the near-infrared camera 50.
The near-infrared camera 50 acquires a reference signal emitted from the active illumination 40 and reflected by the subject 200 .
ネットワーク70は、中赤外カメラ10、アクティブ照明40、近赤外カメラ50、サーバ80、ユーザ端末90の間の通信を担う情報通信ネットワークである。ネットワーク70は、データの送受信が可能であれば、その種類は特に限定されず、例えばインターネット、LAN(Local Area Network)、WAN(Wide Area Network)等として良い。データ通信に用いられる通信回線は、有線であっても無線であっても良い。また、複数のネットワークや通信回線を介して各装置を接続する構成としても良い。 The network 70 is an information and communication network that handles communication between the mid-infrared camera 10, the active lighting 40, the near-infrared camera 50, the server 80, and the user terminal 90. The type of the network 70 is not particularly limited as long as it is capable of transmitting and receiving data, and may be, for example, the Internet, a LAN (Local Area Network), or a WAN (Wide Area Network). The communication line used for data communication may be either wired or wireless. Furthermore, the configuration may be such that each device is connected via multiple networks or communication lines.
サーバ80は、中赤外カメラ10および近赤外カメラ50から撮影された時系列データを取得する。そして、取得した時系列データに基づいて多波長ロックイン処理を行い、検査対象である塗膜の劣化を検知する。
多波長ロックイン処理とは、異なる感度波長の赤外線カメラで計測した時系列データを参照信号としたロックイン処理である。検知する劣化に合わせた様々な波長帯の参照信号を用いた多波長ロックイン処理が行われる。
The server 80 acquires time-series data captured by the mid-infrared camera 10 and the near-infrared camera 50. Then, based on the acquired time-series data, a multi-wavelength lock-in process is performed to detect deterioration of the coating film that is the inspection target.
Multi-wavelength lock-in processing is a lock-in process that uses time-series data measured by an infrared camera with different sensitivity wavelengths as a reference signal. Multi-wavelength lock-in processing is performed using reference signals in various wavelength bands that correspond to the deterioration to be detected.
ロックイン処理とはランダムノイズを含む変動データに対して、変動に関する参照信号との積算処理を行うことで、ランダムノイズを軽減した変動成分を取り出す処理である。
例えば検査対象に赤外線照明を照射することで強制的な赤外線エネルギーを与える場合、外乱光の影響を受ける環境においても塗膜劣化を評価することができる。しかし、計測領域内において外乱光の影響がある箇所とない箇所がある場合、赤外線照明を計測領域全体に照射するのみでは採光条件の違いの影響を打ち消すことはできない。
The lock-in process is a process in which fluctuation data containing random noise is integrated with a reference signal related to the fluctuation, thereby extracting the fluctuation component with reduced random noise.
For example, when infrared energy is forcibly applied to the inspection object by irradiating it with infrared lighting, it is possible to evaluate paint film deterioration even in an environment affected by disturbance light. However, if there are areas in the measurement area that are affected by disturbance light and areas that are not, the effects of the difference in lighting conditions cannot be canceled out by simply irradiating the entire measurement area with infrared lighting.
赤外線照明を繰り返し照射した場合、外乱光の影響がある箇所とない箇所とに関わらず、照明されている範囲において同程度の赤外線強度の変動が生じる。赤外線計測視野内の一部領域から赤外線照明の点滅の周期の波形を取り出すことで、赤外線照明の影響による赤外線強度変動のみを検出することができる。
本実施の形態においては、被写体200に対しアクティブ照明40から周期的な変動を含む参照信号が照射される。サーバ80は近赤外カメラ50から参照信号を取得しロックイン処理を行うことで、中赤外カメラ10で計測された反射成分と放射成分とを含む赤外線の時系列データから反射成分を抽出することができる。
When infrared lighting is repeatedly applied, the same degree of infrared intensity fluctuation occurs in the illuminated area, regardless of whether the area is affected by ambient light or not. By extracting the waveform of the infrared lighting blinking cycle from a partial area within the infrared measurement field of view, it is possible to detect only the infrared intensity fluctuation caused by the infrared lighting.
In this embodiment, a reference signal including periodic fluctuations is irradiated onto the subject 200 from the active illumination 40. The server 80 acquires the reference signal from the near-infrared camera 50 and performs lock-in processing, thereby making it possible to extract the reflected component from the infrared time-series data including the reflected component and the radiated component measured by the mid-infrared camera 10.
なお、中赤外カメラ10で計測された赤外線の時系列データから放射成分を抽出する場合には、遠赤外領域の光を感受する遠赤外カメラを用いてロックイン処理を行う。ここで用いる遠赤外領域の光とは、例えば8.0~1000μmの波長領域の光であり、遠赤外カメラは例えば8.0~20μmの波長領域の光を感受する。サーバ80は、遠赤外カメラが計測した時系列データを参照信号としてロックイン処理を行い中赤外カメラ10で計測された赤外線の時系列データから放射成分を抽出する。 When extracting radiant components from the time series data of infrared rays measured by the mid-infrared camera 10, a lock-in process is performed using a far-infrared camera that senses light in the far-infrared region. The light in the far-infrared region used here is, for example, light in the wavelength region of 8.0 to 1000 μm, and the far-infrared camera senses light in the wavelength region of 8.0 to 20 μm, for example. The server 80 performs lock-in process using the time series data measured by the far-infrared camera as a reference signal, and extracts radiant components from the time series data of infrared rays measured by the mid-infrared camera 10.
化学結合状態の変化等の化学的な劣化について検知する場合、サーバ80は中赤外カメラ10で計測された赤外線の時系列データから反射成分を抽出する。サーバ80は化学結合状態の変化を検知する。
塗膜の浮きや割れ、塗膜下の錆び等の物理的な劣化について検知する場合には、サーバ80は中赤外カメラ10で計測された赤外線の時系列データから放射成分を抽出する。サーバ80は物理的な変化による温度差を検知する。
反射成分と放射成分の両方を捉えた計測データから反射成分または放射成分を分離抽出することで、劣化の状態をより詳細に検知することができる。
When detecting chemical deterioration such as a change in the chemical bond state, the server 80 extracts reflected components from the time-series data of infrared rays measured by the mid-infrared camera 10. The server 80 detects the change in the chemical bond state.
When detecting physical deterioration such as peeling or cracking of the paint film, or rust under the paint film, the server 80 extracts radiation components from the time-series data of infrared rays measured by the mid-infrared camera 10. The server 80 detects temperature differences caused by physical changes.
By separating and extracting the reflected or radiated components from measurement data that captures both, the state of deterioration can be detected in more detail.
サーバ80は、多波長の時系列データを使用しロックイン処理を行うことで、中赤外カメラ10の時系列データからアクティブ照明40の影響による赤外線強度変動の反射成分と放射成分とを分離して抽出する。そして中波長赤外域において塗装の劣化度合いを定量的に評価する。また、サーバ80は、劣化検知の結果をユーザ端末90に出力する。
サーバ80は、処理部の一例である。サーバ80の機能構成について、詳細は後述する。
The server 80 performs lock-in processing using the multi-wavelength time-series data to separate and extract the reflected and radiated components of the infrared intensity fluctuations caused by the active lighting 40 from the time-series data of the mid-infrared camera 10. The server 80 then quantitatively evaluates the degree of deterioration of the paint in the mid-wavelength infrared range. The server 80 also outputs the deterioration detection result to the user terminal 90.
The server 80 is an example of a processing unit. The functional configuration of the server 80 will be described in detail later.
ユーザ端末90は、劣化検知システム1を使用するユーザが操作する端末である。ユーザ端末90はサーバ80から劣化検知の結果を取得し、ユーザ端末90の画面に表示する。ユーザ端末90の画面は表示部の一例である。ユーザ端末90は、中赤外カメラ10、アクティブ照明40、近赤外カメラ50の動作に関する指示を行う機能を備えてもよい。 The user terminal 90 is a terminal operated by a user who uses the deterioration detection system 1. The user terminal 90 obtains the results of the deterioration detection from the server 80 and displays them on the screen of the user terminal 90. The screen of the user terminal 90 is an example of a display unit. The user terminal 90 may have a function to give instructions regarding the operation of the mid-infrared camera 10, the active lighting 40, and the near-infrared camera 50.
図2は、サーバ80として用いられるコンピュータ800のハードウェア構成例を示す図である。
コンピュータ800は、CPU(Central Processing Unit)801と、RAM(Random Access Memory)802と、ROM(Read Only Memory)803とを備える。RAM802はCPU801がプログラムを実行する際に作業エリアとして使用される揮発性メモリである。ROM803はCPU801により実行されるプログラムおよびその他のデータを記憶する不揮発性メモリである。CPU801は、RAM802を作業エリアに使用し、ROM803から読み出したプログラムを実行する。
FIG. 2 is a diagram showing an example of the hardware configuration of a computer 800 used as the server 80. As shown in FIG.
The computer 800 includes a CPU (Central Processing Unit) 801, a RAM (Random Access Memory) 802, and a ROM (Read Only Memory) 803. The RAM 802 is a volatile memory used as a work area when the CPU 801 executes a program. The ROM 803 is a non-volatile memory that stores the programs executed by the CPU 801 and other data. The CPU 801 uses the RAM 802 as a work area and executes the programs read from the ROM 803.
また、コンピュータ800は、ネットワークを介した通信を行うためのネットワークIF(interface)804と、ユーザ端末90に表示出力を行うための表示機構805とを備える。
CPU801は、OS(基本ソフトウェア)やアプリケーションソフトウェア(応用ソフトウェア)等の各種ソフトウェアの実行を通じて測定装置1の機能の制御を行うプロセッサである。本実施の形態の場合、各処理は任意のコンピュータで実行される。
The computer 800 also includes a network IF (interface) 804 for communicating over a network, and a display mechanism 805 for displaying and outputting to the user terminal 90 .
The CPU 801 is a processor that controls the functions of the measurement device 1 through the execution of various software such as an OS (operating system) and application software. In the case of this embodiment, each process is executed by an arbitrary computer.
任意のコンピュータは、ハードウェアとしてのプロセッサ、ソフトウェアとしてのプログラム、又はそれらの組み合わせとして実現してもよい。任意のコンピュータは、汎用コンピュータ、特定の用途向けコンピュータ、ワークステーション、又は、各処理を実行可能なその他のシステムでもよい。
プロセッサは、プログラムとの協働により各種の処理を実行するよう構成される。プロセッサは、本実施の形態における各部(Unit)、又は、各手段(Means)として機能しうる。プロセッサによる処理の実行順序は、本実施の形態で説明する順序に限定されず、必要に応じて変更が可能である。
Any computer may be implemented as a processor as hardware, a program as software, or a combination of both. Any computer may be a general-purpose computer, a special-purpose computer, a workstation, or any other system capable of executing processes.
The processor is configured to execute various processes in cooperation with the program. The processor can function as each unit or each means in the present embodiment. The order in which the processor executes the processes is not limited to the order described in the present embodiment, and can be changed as necessary.
プロセッサは、1又は複数のハードウェアによる構成が可能である。プロセッサを構成するハードウェアの種類は、特定の種類に限定されない。例えば、プロセッサは、CPU(Central Processing Unit)、MPU(Micro Processing Unit)、FPGA(Field Programmable Gate Array)等のプログラマブルロジックデバイス、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)等の特定の処理を実行させるための専用回路、GPU(Graphic Processing Unit)、またはNPU(Neural Processing Unit)等のハードウェアによって構成され得る。 The processor can be configured with one or more pieces of hardware. The type of hardware that configures the processor is not limited to a specific type. For example, the processor can be configured with hardware such as a CPU (Central Processing Unit), an MPU (Micro Processing Unit), a programmable logic device such as an FPGA (Field Programmable Gate Array), a dedicated circuit for executing specific processing such as an ASIC (Application Specific Integrated Circuit), a GPU (Graphic Processing Unit), or an NPU (Neural Processing Unit).
プロセッサは、同じ種類の複数のハードウェアの組み合わせに限らず、異なる種類の複数のハードウェアの組み合わせによる構成も可能である。
複数のハードウェアが、あるプロセッサの1又は複数の処理を実行するように構成される場合、複数のハードウェアは互いに物理的に離れた装置内に存在していてもよく、同じ装置内に存在してもよい。ハードウェアは、半導体素子などの回路素子を組み合わせた電気回路(circuitry)等により構成される。
The processor is not limited to a combination of multiple pieces of hardware of the same type, but may also be configured by a combination of multiple pieces of hardware of different types.
When multiple pieces of hardware are configured to execute one or more processes of a certain processor, the multiple pieces of hardware may exist in devices physically separated from each other, or may exist in the same device. The hardware is configured by an electric circuit (circuitry) combining circuit elements such as semiconductor elements.
いずれの実施の形態においても、プロセッサによる各処理の実行順序は、各実施の形態で説明する順序に限定されず、必要に応じて変更が可能である。
プログラムは、ファームウェアの他、マイクロコード等のソフトウェアでもよい。プログラムは、例えばプログラムモジュール群でもよい。プログラムモジュール群を構成する各機能は、各機能を実行するように構成されたプロセッサにより実現してもよい。
各実施の形態におけるプログラムは、1又は複数の非一時的なコンピュータ可読媒体(例えば半導体メモリ、磁気又は光学式の記憶媒体、その他のストレージ)に保存されたプログラムコードや複数のコードセグメントでもよい。
In any of the embodiments, the order in which the processor executes each process is not limited to the order described in each embodiment, and may be changed as necessary.
The program may be firmware or software such as microcode. The program may be, for example, a group of program modules. Each function constituting the group of program modules may be realized by a processor configured to execute each function.
The program in each embodiment may be program code or a number of code segments stored in one or more non-transitory computer-readable media (eg, semiconductor memory, magnetic or optical storage media, or other storage).
プログラムは、互いに物理的に離れた装置に存在する複数の非一時的なコンピュータ可読媒体に分割して保存されていてもよい。プログラムコードや複数のコードセグメントは、手順、関数、サブプログラム、ルーチン、サブルーチン、モジュール、ソフトウェアパッケージ、クラス、命令、データ構造、プログラムステートメントの任意の組み合わせで表し得る。プログラムコードや複数のコードセグメントは、情報、データ、引数、パラメータ、又はメモリの内容を送受信することで他のコードセグメント又はハードウェア回路と接続されてもよい。 The program may be stored in multiple non-transitory computer-readable media that are physically separate from each other. The program code or multiple code segments may be represented as any combination of a procedure, a function, a subprogram, a routine, a subroutine, a module, a software package, a class, an instruction, a data structure, or a program statement. The program code or multiple code segments may be connected to other code segments or hardware circuits by transmitting or receiving information, data, arguments, parameters, or memory contents.
<サーバの機能構成>
図3は、サーバ80の機能構成例を示す図である。
サーバ80は、プロセッサであるCPU801が実行する機能として、赤外画像取得部81と、参照信号取得部82と、ロックイン処理部83と、劣化度算出部84と、判定部85と、出力部86とを備える。
<Server functional configuration>
FIG. 3 is a diagram illustrating an example of the functional configuration of the server 80.
The server 80 includes an infrared image acquisition unit 81, a reference signal acquisition unit 82, a lock-in processing unit 83, a deterioration degree calculation unit 84, a determination unit 85, and an output unit 86 as functions executed by a CPU 801, which is a processor.
赤外画像取得部81は、中赤外カメラ10から時系列データとして被写体200を撮影した中赤外画像の時系列データを取得する。中赤外画像は例えば動画として撮影されたうちの1フレームにあたる画像である。赤外画像取得部81が取得する時系列データは、アクティブ照明40の影響による赤外線強度変動の反射成分と放射成分とを含む。
参照信号取得部82は、近赤外カメラ50から時系列データとして参照信号を取得する。参照信号取得部82が取得する参照信号とは、アクティブ照明40から発され、被写体200で反射された参照信号である。
The infrared image acquisition unit 81 acquires time-series data of a mid-infrared image captured of the subject 200 from the mid-infrared camera 10. The mid-infrared image is, for example, an image corresponding to one frame of a video. The time-series data acquired by the infrared image acquisition unit 81 includes a reflected component and a radiated component of the infrared intensity fluctuation caused by the active illumination 40.
The reference signal acquisition unit 82 acquires a reference signal as time-series data from the near-infrared camera 50. The reference signal acquired by the reference signal acquisition unit 82 is a reference signal that is emitted from the active illumination 40 and reflected by the subject 200.
ロックイン処理部83は、赤外画像取得部81および参照信号取得部82が取得した時系列データに基づいて多波長ロックイン処理を行う。ロックイン処理部83は、近赤外カメラ50から取得した参照信号を用いてロックイン処理を行い、中赤外カメラ10の時系列データからアクティブ照明40の影響による赤外線強度変動の反射成分を分離して抽出する。
劣化度算出部84は、反射成分が抽出された赤外線画像から塗膜の劣化度を算出する。劣化度は劣化の度合いを予め定められた基準に基づいて数値化したものである。劣化度算出部84は例えば赤外線画像のエネルギー値に基づいて劣化度を算出する。劣化度算出部84は例えばエネルギー値が予め定められた値以上である部分の面積を劣化度として算出する。
The lock-in processing unit 83 performs multi-wavelength lock-in processing based on the time-series data acquired by the infrared image acquiring unit 81 and the reference signal acquiring unit 82. The lock-in processing unit 83 performs lock-in processing using the reference signal acquired from the near-infrared camera 50, and separates and extracts the reflected component of the infrared intensity fluctuation due to the influence of the active illumination 40 from the time-series data of the mid-infrared camera 10.
The deterioration degree calculation unit 84 calculates the deterioration degree of the coating film from the infrared image from which the reflected components have been extracted. The deterioration degree is a numerical value representing the degree of deterioration based on a predetermined standard. The deterioration degree calculation unit 84 calculates the deterioration degree based on, for example, the energy value of the infrared image. The deterioration degree calculation unit 84 calculates, for example, the area of a portion whose energy value is equal to or greater than a predetermined value as the deterioration degree.
判定部85は算出された劣化度に基づいて補修の適否を判定する。判定部85は例えば劣化度が予め定められた閾値を超えている場合に補修が必要であると判定する。
出力部86は反射成分が抽出された赤外線画像をユーザ端末90に出力する。赤外線画像は被写体200の劣化度合いに応じて輝度の異なる二次元分布である。出力部86は赤外線画像と共に判定部85による補修の適否の判定結果を出力してもよい。
The determining unit 85 determines whether or not repair is necessary based on the calculated deterioration level. For example, the determining unit 85 determines that repair is necessary when the deterioration level exceeds a predetermined threshold value.
The output unit 86 outputs the infrared image from which the reflected components have been extracted to the user terminal 90. The infrared image is a two-dimensional distribution in which luminance differs according to the degree of deterioration of the subject 200. The output unit 86 may output the result of the determination made by the determination unit 85 as to whether or not the repair is appropriate, together with the infrared image.
なお、サーバ80の機能は、中赤外カメラ10により実行されてもよい。中赤外カメラ10は、図2に示すハードウェア構成からなるCPUを備え、図3に示す機能を実行してもよい。また、他の方法により外乱光による影響を取り除く構成としてもよい。
フィルタ30を備えた中赤外カメラ10は、劣化検知装置の一例である。劣化検知装置はアクティブ照明40と近赤外カメラ50とを含む装置であってもよく、サーバ80を備えた中赤外カメラ10を含んでもよい。また中赤外カメラ10と近赤外カメラ50とは別個の装置として構成され、近赤外カメラ50による測定後に中赤外カメラ10による測定が行われる構成としてもよい。
The functions of the server 80 may be executed by the mid-infrared camera 10. The mid-infrared camera 10 may include a CPU having the hardware configuration shown in Fig. 2 and execute the functions shown in Fig. 3. Alternatively, the mid-infrared camera 10 may be configured to remove the effects of ambient light by other methods.
The mid-infrared camera 10 equipped with the filter 30 is an example of a deterioration detection device. The deterioration detection device may be a device including an active lighting 40 and a near-infrared camera 50, or may include the mid-infrared camera 10 equipped with a server 80. The mid-infrared camera 10 and the near-infrared camera 50 may be configured as separate devices, and a configuration may be adopted in which measurement by the mid-infrared camera 10 is performed after measurement by the near-infrared camera 50.
<フィルタの選択>
フィルタ30は、被写体200の表面に形成された塗膜の種類に応じて選択される。本実施形態において、検査対象である被写体200は例えば液化天然ガス(LNG)基地の設備や鋼道路橋等の外壁である。これら被写体200は対候性向上のためポリウレタン樹脂等の塗膜が表面に形成される。樹脂塗料等による塗膜は紫外線にさらされることで膜厚減耗が生じる。また、紫外線照射面にラジカル反応を主体とした化学的な構造変化が生じる。化学的な構造変化により、塗膜表面の分子が増加または減少し、これにより特定の波長領域において吸光度が変化する。
フィルタ30は、塗膜の劣化により吸光度が変化する波長領域の赤外線を透過するものが選択される。
<Selecting a filter>
The filter 30 is selected according to the type of coating film formed on the surface of the subject 200. In this embodiment, the subject 200 to be inspected is, for example, the outer wall of a liquefied natural gas (LNG) base facility or a steel road bridge. A coating film such as polyurethane resin is formed on the surface of these subjects 200 to improve weather resistance. Coating films made of resin paints or the like are reduced in thickness when exposed to ultraviolet light. In addition, chemical structural changes occur on the ultraviolet irradiated surface, mainly due to radical reactions. The chemical structural changes increase or decrease the number of molecules on the coating surface, which changes the absorbance in a specific wavelength range.
The filter 30 is selected so as to transmit infrared rays in a wavelength range in which the absorbance changes due to deterioration of the coating film.
図4は、塗膜の劣化と吸光度との関係の例を示す図である。図4において、横軸は波長(μm)を、縦軸は吸光度を示す。図4に示す吸収特性はフーリエ変換赤外分光法により取得した。
図4は、ある塗膜の、(1)新品、(2)中程度の劣化品、(3)塗り替えを要する劣化品について、各波長における吸光度を測定した結果を示す。図4に示す例においては波長領域X1~X2μmにおいて、塗膜の劣化に応じて吸光度が大きく変化している。より詳しくは、新品は吸光度が大きく、劣化が進むにつれて吸光度は小さくなっている。このような塗膜について劣化を検査する場合、フィルタ30として波長領域X1~X2μmの光を透過するものが選択される。
Fig. 4 is a diagram showing an example of the relationship between deterioration of a coating film and absorbance. In Fig. 4, the horizontal axis represents wavelength (μm) and the vertical axis represents absorbance. The absorption characteristics shown in Fig. 4 were obtained by Fourier transform infrared spectroscopy.
Fig. 4 shows the results of measuring the absorbance at each wavelength for (1) a new coating, (2) a moderately deteriorated product, and (3) a deteriorated product that requires repainting. In the example shown in Fig. 4, the absorbance changes greatly in the wavelength region X1 to X2 µm according to the deterioration of the coating. More specifically, the absorbance is large for a new coating, and decreases as the deterioration progresses. When inspecting the deterioration of such a coating, a filter 30 that transmits light in the wavelength region X1 to X2 µm is selected.
波長領域X1~X2μmの光を透過するフィルタ30を用いて中赤外カメラ10で塗膜を撮影すると、劣化の度合いに応じてエネルギー量が異なる中赤外画像が撮影される。これにより新品に近い劣化の小さい部分はエネルギー量が小さく、劣化の大きい部分はエネルギー量が大きいエネルギー分布を示す画像データが取得できる。エネルギー量は輝度に変換されるため、劣化の小さい部分は暗く、劣化の大きい部分は明るく表示される。画像データ上のエネルギー分布から、塗膜の劣化状態の二次元分布を検知することができる。 When a paint film is photographed with a mid-infrared camera 10 using a filter 30 that transmits light in the wavelength range X1 to X2 μm, a mid-infrared image is captured in which the amount of energy varies depending on the degree of deterioration. This makes it possible to obtain image data that shows an energy distribution in which areas with little deterioration, close to new, have a small amount of energy, and areas with more deterioration have a large amount of energy. Since the amount of energy is converted into luminance, areas with less deterioration are displayed dark, and areas with more deterioration are displayed bright. The two-dimensional distribution of the deterioration state of the paint film can be detected from the energy distribution in the image data.
紫外線劣化を二次元的に検知する手法について、例えば塗膜にポリウレタン塗料を用いた場合の例を用いて図5乃至図7を用いて説明する。紫外線による構造変化のような化学的な劣化については、近赤外カメラ50から参照信号を取得しロックイン処理を行うことで反射成分を分離して劣化を検知する。 A method for two-dimensionally detecting ultraviolet degradation will be described with reference to Figs. 5 to 7, using an example in which polyurethane paint is used for the coating film. For chemical degradation such as structural changes caused by ultraviolet rays, a reference signal is obtained from the near-infrared camera 50 and lock-in processing is performed to separate the reflected components and detect the degradation.
図5はポリウレタン塗膜の劣化と吸光度との関係を示す図である。図5において、横軸は波長(μm)を、縦軸は吸光度を示す。図5に示す吸収特性はフーリエ変換赤外分光法により取得した。
図5はポリウレタン塗膜に対し紫外線を非照射の場合、および1か月、3か月、6か月、9か月の期間紫外線を照射した場合の吸光度を示す。図5に示すように、ポリウレタン塗膜は、3.4μmの波長において紫外線照射期間が長いほど紫外線劣化による赤外吸収が小さくなる。そのため、ポリウレタン塗膜の劣化を検知する場合には3.4μmの波長を透過領域に含むフィルタ30を用いる。以下では、中心波長3390nm、半値幅344nmのwide-band filterと、中心波長3420nm、半値幅74nmのフィルタのnarrow-band filterとを用いた場合について示す。
Fig. 5 is a diagram showing the relationship between deterioration of a polyurethane coating film and absorbance. In Fig. 5, the horizontal axis represents wavelength (μm) and the vertical axis represents absorbance. The absorption characteristics shown in Fig. 5 were obtained by Fourier transform infrared spectroscopy.
Figure 5 shows the absorbance of the polyurethane coating film when it is not irradiated with ultraviolet light and when it is irradiated with ultraviolet light for periods of 1 month, 3 months, 6 months, and 9 months. As shown in Figure 5, the longer the ultraviolet light irradiation period is, the smaller the infrared absorption due to ultraviolet light deterioration of the polyurethane coating film becomes at a wavelength of 3.4 μm. Therefore, when detecting deterioration of the polyurethane coating film, a filter 30 including a wavelength of 3.4 μm in its transmission range is used. The following describes the case where a wide-band filter with a center wavelength of 3390 nm and a half-width of 344 nm and a narrow-band filter with a center wavelength of 3420 nm and a half-width of 74 nm are used.
図6はwide-band filterを用いた場合のポリウレタン塗膜の劣化の検知結果を示す図である。図6(a)は紫外線照射期間と反射分離ロックイン値との関係を、図6(b)は赤外吸収積分値と反射分離ロックイン値との関係を示す。反射分離ロックイン値とは、近赤外カメラ50から参照信号を取得しロックイン処理を行うことで塗膜が反射および放射する赤外線から分離した反射成分のエネルギー値である。図6(a)において横軸は期間(月)を示す。 Figure 6 shows the results of detecting deterioration of a polyurethane coating when a wide-band filter is used. Figure 6(a) shows the relationship between the UV irradiation period and the reflection separation lock-in value, and Figure 6(b) shows the relationship between the infrared absorption integral value and the reflection separation lock-in value. The reflection separation lock-in value is the energy value of the reflection component separated from the infrared light reflected and emitted by the coating by acquiring a reference signal from the near-infrared camera 50 and performing lock-in processing. In Figure 6(a), the horizontal axis shows the period (months).
図6(a)はポリウレタン塗膜に対し紫外線を非照射の場合、および1か月、3か月、6か月、9か月の期間紫外線を照射した場合の反射分離ロックイン値を示す。図6(a)に示すように、照射期間が長くなるにつれて反射分離ロックイン値は大きくなる傾向が得られた。中赤外カメラ10とwide-band filterとを組み合わせることで、紫外線照射期間が9か月以内の初期劣化についても検出することができる。 Figure 6(a) shows the reflection separation lock-in value when a polyurethane coating is not irradiated with UV light and when it is irradiated with UV light for periods of 1 month, 3 months, 6 months, and 9 months. As shown in Figure 6(a), the reflection separation lock-in value tends to increase as the irradiation period increases. By combining the mid-infrared camera 10 with a wide-band filter, it is possible to detect initial deterioration even when the UV light irradiation period is less than 9 months.
図6(b)は図5に示す赤外吸収スペクトルにおいて、wide-band filterの透過波長域の赤外吸収を積分した値と反射分離ロックイン値の関係を示す。図6(b)に示すように、赤外吸収の積分値が大きいほど反射分離ロックイン値が小さくなる傾向が得られた。wide-band filterの透過波長域においては、赤外吸収スペクトルと反射分離ロックイン値の傾向が一致した。 Figure 6 (b) shows the relationship between the integrated value of infrared absorption in the transmission wavelength range of the wide-band filter and the reflection separation lock-in value in the infrared absorption spectrum shown in Figure 5. As shown in Figure 6 (b), the reflection separation lock-in value tends to decrease as the integrated value of infrared absorption increases. In the transmission wavelength range of the wide-band filter, the trends of the infrared absorption spectrum and the reflection separation lock-in value were consistent.
図7はnarrow-band filterを用いた場合のポリウレタン塗膜の劣化の検知結果を示す図である。図7(a)は紫外線照射期間と反射分離ロックイン値との関係を、図7(b)は赤外吸収積分値と反射分離ロックイン値との関係を示す。図7(a)において横軸は期間(月)を示す。 Figure 7 shows the results of detecting deterioration of a polyurethane coating when a narrow-band filter is used. Figure 7(a) shows the relationship between the UV irradiation period and the reflection separation lock-in value, and Figure 7(b) shows the relationship between the infrared absorption integral value and the reflection separation lock-in value. In Figure 7(a), the horizontal axis shows the period (months).
図7(a)はポリウレタン塗膜に対し紫外線を非照射の場合、および1か月、3か月、6か月、9か月の期間紫外線を照射した場合の反射分離ロックイン値を示す。図6(a)に示す場合と同様に、照射期間が長くなるにつれて反射分離ロックイン値は大きくなる傾向が得られた。中赤外カメラ10とnarrow-band filterとを組み合わせることで、紫外線照射期間が9か月以内の初期劣化についても検出することができる。 Figure 7(a) shows the reflection separation lock-in value when a polyurethane coating is not irradiated with UV light and when it is irradiated with UV light for periods of 1 month, 3 months, 6 months, and 9 months. As in the case shown in Figure 6(a), the reflection separation lock-in value tends to increase as the irradiation period increases. By combining the mid-infrared camera 10 with a narrow-band filter, it is possible to detect initial deterioration even when the UV light irradiation period is less than 9 months.
図7(b)は図5に示す赤外吸収スペクトルにおいて、narrow-band filterの透過波長域の赤外吸収を積分した値と反射分離ロックイン値の関係を示す。図7(b)に示すように、赤外吸収の積分値が大きいほど反射分離ロックイン値が小さくなる傾向が得られた。wide-band filterの透過波長域と同様に、narrow-band filterの透過波長域においても、赤外吸収スペクトルと反射分離ロックイン値の傾向が一致した。 Figure 7 (b) shows the relationship between the integrated infrared absorption in the transmission wavelength range of the narrow-band filter and the reflection separation lock-in value in the infrared absorption spectrum shown in Figure 5. As shown in Figure 7 (b), the reflection separation lock-in value tends to decrease as the integrated infrared absorption value increases. As in the transmission wavelength range of the wide-band filter, the trends of the infrared absorption spectrum and the reflection separation lock-in value were consistent in the transmission wavelength range of the narrow-band filter as well.
図6および図7に示す結果から、多波長ロックイン処理により、紫外線劣化による赤外吸収の変化を反射分離ロックイン値によって定量的に評価することができる。
wide-band filterとnarrow-band filterとを比較すると、narrow-band filterの方が透過波長域が狭い。図6(b)と図7(b)とを比較すると、紫外線照射期間が6か月以内の初期劣化について、narrow-band filterを用いた場合により高精度に検出することができる。つまり紫外線照射による赤外吸収の差が大きい波長域に絞って計測を行うことにより、劣化箇所を高効率に検出することができる。一方でnarrow-band filterを用いた場合、中赤外カメラ10が捉えるエネルギー量は小さくなる。
From the results shown in FIG. 6 and FIG. 7, it is possible to quantitatively evaluate the change in infrared absorption due to ultraviolet degradation by the multi-wavelength lock-in process using the reflection separation lock-in value.
Comparing the wide-band filter and the narrow-band filter, the narrow-band filter has a narrower transmission wavelength range. Comparing FIG. 6B with FIG. 7B, the initial deterioration with an ultraviolet irradiation period of less than 6 months can be detected with higher accuracy when the narrow-band filter is used. In other words, by performing measurements by focusing on the wavelength range where the difference in infrared absorption due to ultraviolet irradiation is large, the deteriorated part can be detected with high efficiency. On the other hand, when the narrow-band filter is used, the amount of energy captured by the mid-infrared camera 10 is smaller.
<劣化検知処理>
紫外線の照射による化学的な劣化を検知する場合の劣化検知処理の流れについて説明する。劣化検知システム1を用いて検査対象である被写体200の表面に形成された塗膜の劣化状態を検知する場合、まずアクティブ照明40から被写体200に参照信号が照射される。被写体200で反射された参照信号は近赤外カメラ50で取得され、また反射および放射された中赤外線が中赤外カメラ10で撮影される。
サーバ80は、中赤外カメラ10から撮影された中赤外画像を取得する。また、近赤外カメラ50から参照信号を取得する。そして、取得した中赤外画像と参照信号とに基づいてロックイン処理を行い、対象塗膜の劣化を検知する。
<Deterioration detection process>
The flow of the deterioration detection process when detecting chemical deterioration due to irradiation with ultraviolet rays will be described. When using the deterioration detection system 1 to detect the deterioration state of a coating film formed on the surface of an object 200 to be inspected, a reference signal is first irradiated onto the object 200 from the active illumination 40. The reference signal reflected by the object 200 is acquired by the near-infrared camera 50, and the reflected and emitted mid-infrared light is captured by the mid-infrared camera 10.
The server 80 acquires a mid-infrared image captured by the mid-infrared camera 10. It also acquires a reference signal from the near-infrared camera 50. Then, it performs a lock-in process based on the acquired mid-infrared image and the reference signal to detect deterioration of the target coating film.
サーバ80にて行われる処理の流れについて、図8を用いて説明する。
図8はサーバ80にて行われる劣化検知処理の流れの例を示す図である。
図8において、まず、赤外画像取得部81が中赤外カメラ10から撮影された赤外線画像を取得する(ステップ1001)。そして、参照信号取得部82が、近赤外カメラ50から参照信号を取得する(ステップ1002)。
The flow of the process performed by the server 80 will be described with reference to FIG.
FIG. 8 is a diagram showing an example of the flow of the deterioration detection process performed by the server 80. As shown in FIG.
8, first, the infrared image acquisition unit 81 acquires an infrared image captured by the mid-infrared camera 10 (step 1001), and then the reference signal acquisition unit 82 acquires a reference signal from the near-infrared camera 50 (step 1002).
次に、ロックイン処理部83がロックイン処理により反射成分を抽出する(ステップ1003)。中赤外カメラ10から取得した時系列データは、アクティブ照明40の影響による赤外線強度変動を含む。ロックイン処理部83は近赤外カメラ50から取得した参照信号を用いてロックイン処理を行うことにより、赤外線強度変動の反射成分を分離して抽出する。 Next, the lock-in processing unit 83 extracts the reflected components by lock-in processing (step 1003). The time series data acquired from the mid-infrared camera 10 includes infrared intensity fluctuations due to the influence of the active illumination 40. The lock-in processing unit 83 performs lock-in processing using the reference signal acquired from the near-infrared camera 50 to separate and extract the reflected components of the infrared intensity fluctuations.
次に、劣化度算出部84が、反射成分が抽出された赤外線画像から劣化度を算出する(ステップ1004)。劣化度算出部84は例えば赤外線画像のエネルギー値に基づいて劣化度を算出する。そして判定部85が劣化度と予め定められた閾値との比較から補修の適否を判定する(ステップ1005)。判定部85は例えば劣化度が予め定められた閾値を超えている場合に補修が必要であると判定する。
そして、出力部86が赤外線画像および判定結果を出力する(ステップ1006)。出力された赤外線画像および判定結果はユーザ端末90の画面に表示される。
Next, the deterioration degree calculation unit 84 calculates the deterioration degree from the infrared image from which the reflected components have been extracted (step 1004). The deterioration degree calculation unit 84 calculates the deterioration degree based on, for example, the energy value of the infrared image. The determination unit 85 then compares the deterioration degree with a predetermined threshold value to determine whether repair is necessary (step 1005). For example, the determination unit 85 determines that repair is necessary when the deterioration degree exceeds the predetermined threshold value.
Then, the output unit 86 outputs the infrared image and the determination result (step 1006). The output infrared image and the determination result are displayed on the screen of the user terminal 90.
ユーザ端末90における赤外線画像および判定結果の表示例について、図9を用いて説明する。
図9は、赤外線画像および判定結果の表示例を示す図である。図9においては、被写体200が矩形状である場合について示す。なお、図9においては簡略化のために被写体200を補修が必要な領域と補修が不要な領域との2つに分けて表示する。
A display example of the infrared image and the determination result on the user terminal 90 will be described with reference to FIG.
Fig. 9 is a diagram showing a display example of an infrared image and a determination result. Fig. 9 shows a case where the subject 200 is rectangular. For simplification, Fig. 9 shows the subject 200 divided into two areas, an area requiring repair and an area not requiring repair.
赤外線画像において、劣化の大きい部分は明るく、劣化の小さい部分は暗く表示される。図9に示す例では、劣化が大きく補修が必要な領域は白く、劣化が小さく補修が不要な部分は網掛けで示す。
また、図9に示す例では赤外線画像とともに、撮影日「yyyy/mm/dd」と判定結果「劣化部分の面積が○○を超えています 塗膜の補修が必要です」とが表示される。なお、これら表示は一例であり、他のテキストや画像等の表示、音声等による通知を行っても良い。また補修の適否の判定は劣化部分の面積によるものに限定されず、得られた赤外線画像と予め定められた基準とに基づいて補修の適否が判定される。
In the infrared image, areas with significant degradation are displayed brightly, while areas with minor degradation are displayed darkly. In the example shown in Fig. 9, areas with significant degradation that require repair are shown in white, while areas with minor degradation that do not require repair are shown in shaded areas.
9, the date of shooting "yyyy/mm/dd" and the judgment result "The area of the deteriorated part exceeds XX. The paint film needs to be repaired" are displayed together with the infrared image. Note that these displays are only examples, and other texts, images, etc., or notifications by voice, etc. may be displayed. In addition, the judgment of whether repair is appropriate is not limited to the area of the deteriorated part, but the judgment of whether repair is appropriate is based on the obtained infrared image and a predetermined standard.
1…劣化検知システム、10…中赤外カメラ、30…フィルタ、40…アクティブ照明、50…近赤外カメラ、70…ネットワーク、80…サーバ、200…被写体 1...deterioration detection system, 10...mid-infrared camera, 30...filter, 40...active lighting, 50...near-infrared camera, 70...network, 80...server, 200...subject
Claims (5)
検査対象の表面に形成された塗膜から反射または放射された中赤外線のうち、前記フィルタを透過した中赤外線から赤外線画像を撮影する撮影部と、
前記塗膜に照射された周期的な変動を含む赤外線を参照信号として取得し、前記撮影部により撮影された赤外線画像の時系列データから当該参照信号に基づいて反射成分を抽出し、前記塗膜の劣化状態を検知する処理を行う処理部と、
を備える劣化検知装置。 A filter that transmits infrared light in a specific wavelength range;
an imaging unit that captures an infrared image from mid-infrared rays that are reflected or radiated from a coating film formed on a surface of an object to be inspected and that have passed through the filter;
a processing unit that acquires infrared rays including periodic fluctuations irradiated onto the coating film as a reference signal, extracts reflected components from time-series data of the infrared image captured by the imaging unit based on the reference signal, and performs processing to detect a deterioration state of the coating film;
A deterioration detection device comprising :
前記照明から発され、前記塗膜から反射された前記参照信号を取得する近赤外カメラと、をさらに備え、a near-infrared camera that captures the reference signal emitted from the illumination and reflected from the coating;
前記処理部は前記近赤外カメラが取得した前記参照信号に基づいて前記塗膜の劣化状態を検知する処理を行う、The processing unit performs a process of detecting a deterioration state of the coating film based on the reference signal acquired by the near-infrared camera.
請求項1に記載の劣化検知装置。The deterioration detection device according to claim 1 .
検査対象の表面に形成された塗膜から反射または放射された中赤外線のうち、前記フィルタを透過した中赤外線から赤外線画像を撮影する撮影部と、
前記塗膜に照射された周期的な変動を含む赤外線を参照信号として取得し、前記撮影部により撮影された赤外線画像の時系列データから当該参照信号に基づいて反射成分を抽出し、前記塗膜の劣化状態を検知する処理を行う処理部と、
を備える劣化検知システム。 A filter that transmits infrared light in a specific wavelength range;
an imaging unit that captures an infrared image from mid-infrared rays that are reflected or radiated from a coating film formed on a surface of an object to be inspected and that have passed through the filter;
a processing unit that acquires infrared rays including periodic fluctuations irradiated onto the coating film as a reference signal, extracts reflected components from time-series data of the infrared image captured by the imaging unit based on the reference signal, and performs processing to detect a deterioration state of the coating film ;
A deterioration detection system comprising:
前記照明から発され、前記塗膜から反射された前記参照信号を取得する近赤外カメラと、をさらに備え、a near-infrared camera that captures the reference signal emitted from the illumination and reflected from the coating;
前記処理部は前記近赤外カメラが取得した前記参照信号に基づいて前記塗膜の劣化状態を検知する処理を行う、The processing unit performs a process of detecting a deterioration state of the coating film based on the reference signal acquired by the near-infrared camera.
請求項4に記載の劣化検知システム。The deterioration detection system according to claim 4 .
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