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WO2024262309A1 - 鉄筋コンクリート構造物評価装置、方法、及びプログラム - Google Patents

鉄筋コンクリート構造物評価装置、方法、及びプログラム Download PDF

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Publication number
WO2024262309A1
WO2024262309A1 PCT/JP2024/020433 JP2024020433W WO2024262309A1 WO 2024262309 A1 WO2024262309 A1 WO 2024262309A1 JP 2024020433 W JP2024020433 W JP 2024020433W WO 2024262309 A1 WO2024262309 A1 WO 2024262309A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
reinforced concrete
evaluation
concrete structure
value
pixel
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
PCT/JP2024/020433
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
賢司 小林
幸太 松田
歩実 井ノ上
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Geo Search Co Ltd
Original Assignee
Geo Search Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Geo Search Co Ltd filed Critical Geo Search Co Ltd
Publication of WO2024262309A1 publication Critical patent/WO2024262309A1/ja
Anticipated expiration legal-status Critical
Pending legal-status Critical Current

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Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N22/00—Investigating or analysing materials by the use of microwaves or radio waves, i.e. electromagnetic waves with a wavelength of one millimetre or more
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01V—GEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
    • G01V3/00—Electric or magnetic prospecting or detecting; Measuring magnetic field characteristics of the earth, e.g. declination, deviation
    • G01V3/12—Electric or magnetic prospecting or detecting; Measuring magnetic field characteristics of the earth, e.g. declination, deviation operating with electromagnetic waves
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis

Definitions

  • This disclosure relates to a reinforced concrete structure evaluation device, a reinforced concrete structure evaluation method, and a reinforced concrete structure evaluation program.
  • a reinforced concrete structure evaluation device acquires a reflected wave intensity image in which the intensity of the reflected wave of the electromagnetic wave irradiated from the surface toward the inside of the reinforced concrete structure at each position on the surface of the reinforced concrete structure is represented by the pixel value of the pixel corresponding to each position.
  • This device sets a range to be evaluated in the acquired reflected wave intensity image, calculates a type of statistical index corresponding to the set range for the pixel values in the reflected wave intensity image, and evaluates the degree of deterioration and damage of the reinforced concrete structure using the calculated values (see Patent Document 1).
  • the degree of deterioration and damage of reinforced concrete structures is evaluated using the variance of the reflected wave intensity image, but there is a problem in that the level of deterioration and damage does not necessarily match the level of variance calculated as an evaluation value, depending on how the range of the evaluation target is taken.
  • the variance within the range of the evaluation target is high, it is evaluated as healthy, and if the variance is low, it is evaluated as deteriorated.
  • part of the range of the evaluation target which is a deteriorated part with a low variance, includes a part with a large pixel value, the variance will be high, and the range of the evaluation target may be evaluated as healthy.
  • the present disclosure has been made in consideration of the above points, and aims to provide a reinforced concrete structure evaluation device, method, and program that can accurately evaluate the degree of deterioration and damage of reinforced concrete structures using images of reflected wave intensity.
  • the reinforced concrete structure evaluation device includes: an acquisition unit that acquires a group of planar images for each of a plurality of depths of the reinforced concrete structure, the planar images being a planar image of the intensity of the reflected wave of the electromagnetic wave irradiated from the surface toward the interior of the reinforced concrete structure at each position on the surface of the reinforced concrete structure in which a plurality of reinforcing bars extending in a first direction are arranged at a predetermined interval along a second direction perpendicular to the first direction, the planar image being represented by the pixel value of the pixel corresponding to each position; a selection unit that divides the planar image into a plurality of regions containing one or more pixels, and selects the depth of the planar image to be used for evaluation for each region based on a statistical index calculated from the pixel values of the pixels included in each of the regions; a calculation unit that calculates an evaluation value representing the change in pixel value in the second direction of a combined image obtained
  • the reinforced concrete structure evaluation method is a reinforced concrete structure evaluation method executed by a reinforced concrete structure evaluation device including an acquisition unit, a selection unit, a calculation unit, and an evaluation unit, in which the acquisition unit acquires a planar image representing the intensity of reflected waves of electromagnetic waves irradiated from a surface of a reinforced concrete structure having a plurality of reinforcing bars extending in a first direction and arranged at a predetermined interval along a second direction perpendicular to the first direction, at each position on the surface of the reinforced concrete structure, as pixel values of pixels corresponding to the respective positions, and A method in which a group of planar images for each of the areas is obtained, the planar image is divided into a plurality of areas each including one or more pixels, and a selection unit selects the depth of the planar image to be used for evaluation for each of the areas based on a statistical index calculated from the pixel values of the pixels included in each of the areas, a calculation unit calculates an evaluation value representing the change in pixel
  • the reinforced concrete structure evaluation program is a program for causing a computer to function as an acquisition unit that acquires a group of planar images for each of a plurality of depths of the reinforced concrete structure, the planar images being expressed by pixel values of pixels corresponding to each position on the surface of a reinforced concrete structure in which a plurality of reinforcing bars extending in a first direction are arranged at a predetermined interval along a second direction perpendicular to the first direction, and the intensity of the reflected waves of electromagnetic waves irradiated from the surface toward the interior of the reinforced concrete structure at each position on the surface of the reinforced concrete structure; a selection unit that divides the planar image into a plurality of regions containing one or more pixels, and selects the depth of the planar image to be used for evaluation for each region based on a statistical index calculated from the pixel values of the pixels included in each of the regions; a calculation unit that calculates an evaluation value that represents the change in pixel values in the second direction of a combined image obtained by
  • FIG. 1 is a schematic configuration diagram of a reinforced concrete structure evaluation system.
  • 11 is a diagram for explaining detection of a reflected response waveform.
  • FIG. FIG. 13 is a diagram showing an example of a reflected response waveform detected for one detection point.
  • FIG. 11 is a diagram for explaining three-dimensional reflected wave intensity.
  • 1 is a block diagram showing a hardware configuration of a reinforced concrete structure evaluation device.
  • 1 is a block diagram showing an example of a functional configuration of a reinforced concrete structure evaluation device.
  • FIG. 2 is a diagram for explaining a planar image group.
  • FIG. 11 is a diagram for explaining calculation of wavelet transform coefficients.
  • FIG. 13 is a diagram for explaining extraction of an evaluation target region.
  • FIG. 13 is a diagram for explaining extraction of an evaluation target region.
  • FIG. 13 is a diagram for explaining extraction of an evaluation target region.
  • FIG. 13 is a diagram for explaining extraction of an evaluation target region.
  • FIG. 11 is a diagram for explaining calculation of clarity.
  • 13 is a diagram for explaining generation of a graph showing the relationship between a representative value of clarity and depth.
  • FIG. 13 is a diagram for explaining selection of depth for each grid.
  • FIG. 13 is a diagram for explaining selection of depth for each grid.
  • FIG. 13 is a diagram for explaining generation of a patchwork image.
  • FIG. 13 is a diagram for explaining expansion of a patchwork image.
  • FIG. 13 is a diagram for explaining expansion of a patchwork image.
  • FIG. 11 is a diagram for explaining calculation of clarity.
  • 13 is a diagram for explaining generation of a graph showing the relationship between a representative value of clarity and depth.
  • FIG. 13 is a diagram for explaining selection of depth for each grid.
  • FIG. 11 is a diagram for explaining calculation of an evaluation value in the second embodiment.
  • FIG. 11 is a diagram for explaining calculation of an evaluation value in the second embodiment.
  • FIG. 11 is a diagram for explaining evaluation results in the second embodiment.
  • FIG. 11 is a diagram for explaining another example of calculation of an evaluation value in the second embodiment.
  • FIG. 11 is a diagram for explaining another example of calculation of an evaluation value in the second embodiment.
  • FIG. 11 is a diagram for explaining evaluation results in the second embodiment.
  • a case will be described in which the degree of deterioration and damage inside a reinforced concrete deck, which is a road surface structure, is evaluated.
  • multiple reinforcing bars extending in a first direction are arranged at predetermined intervals along a second direction perpendicular to the first direction.
  • the second direction is the direction in which areas where reinforcing bars are present and areas where they are not present alternate.
  • a reinforced concrete structure evaluation system 100 includes a reinforced concrete structure evaluation device 10 , an electromagnetic wave device 50 , and an image processing device 60 .
  • the electromagnetic wave device 50 scans a reflected wave intensity detection range 95 on the road surface in the direction of vehicle travel, irradiating electromagnetic waves from the surface toward the interior (depth) of the reinforced concrete floor slab, and receiving the reflected waves. This detects the reflected wave intensity corresponding to the depth for each position in the reflected wave intensity detection range 95.
  • the reflected wave intensity corresponding to the depth is detected in the form of a reflected response waveform as shown in FIG. 3 for each position (hereinafter referred to as a "detection point").
  • One detection point may be, for example, 1 cm x 1 cm, and one line width may be 2.0 m. In this case, reflected response waveforms for 200 detection points are detected per line.
  • the depth corresponds to the time from the emission of electromagnetic waves to the reception of the reflected waves.
  • the electromagnetic wave device 50 outputs information on the reflected response waveform (reflected wave intensity according to depth) for each acquired detection point to the image processing device 60.
  • the electromagnetic wave device 50 is not limited to being attached to the vehicle 90, but may be in other forms, such as being held by a worker or in the form of a pushcart.
  • the reflected response waveform information for each detection point output from the electromagnetic wave device 50 represents three-dimensional reflected wave intensity. Therefore, as shown in FIG. 4, the image processing device 60 acquires information on the reflected wave intensity as planar data of the reflected wave intensity according to the depth direction, longitudinal data of the reflected wave intensity along the axial direction, and transverse data along the width direction. Based on the acquired information, the image processing device 60 extracts the reflected wave intensity for each depth, converts the reflected wave intensity into pixel values, and performs planar combining processing on the pixels corresponding to each detection point to generate a planar image of the reflected wave intensity for each depth. The image processing device 60 outputs the group of planar images of the reflected wave intensity for each depth that it has generated to the reinforced concrete structure evaluation device 10.
  • the reinforced concrete structure evaluation device 10 and the image processing device 60 are mounted on the vehicle 90, but the present invention is not limited to this.
  • the reinforced concrete structure evaluation device 10 and the image processing device 60 may be provided outside the vehicle, and information on the reflected response waveform acquired by the electromagnetic wave device 50 (details will be described later) may be transmitted from the electromagnetic wave device 50 to the image processing device 60.
  • FIG. 5 is a block diagram showing the hardware configuration of the reinforced concrete structure evaluation device 10 according to the first embodiment.
  • the reinforced concrete structure evaluation device 10 has a CPU (Central Processing Unit) 12, a memory 14, a storage device 16, an input device 18, an output device 20, a storage medium reading device 22, and a communication I/F (Interface) 24.
  • Each component is connected to each other so as to be able to communicate with each other via a bus 26.
  • the storage device 16 stores a reinforced concrete structure evaluation program for executing the reinforced concrete structure evaluation process described below.
  • the CPU 12 is a central processing unit, and executes various programs and controls each component. That is, the CPU 12 reads the program from the storage device 16 and executes the program using the memory 14 as a working area. The CPU 12 controls each of the above components and performs various calculation processes according to the program stored in the storage device 16.
  • Memory 14 is made up of RAM (Random Access Memory) and serves as a working area to temporarily store programs and data.
  • Storage device 16 is made up of ROM (Read Only Memory), HDD (Hard Disk Drive), SSD (Solid State Drive), etc., and stores various programs and data, including the operating system.
  • the input device 18 is a device for performing various inputs, such as a keyboard or a mouse.
  • the output device 20 is a device for outputting various information, such as a display or a printer.
  • a touch panel display may be used as the output device 20 to function as the input device 18.
  • FIG. 6 is a block diagram showing an example of the functional configuration of the reinforced concrete structure evaluation device 10.
  • the functional configuration of the reinforced concrete structure evaluation device 10 includes an acquisition unit 32, an extraction unit 34, a selection unit 36, a calculation unit 38, and an evaluation unit 40.
  • Each functional configuration is realized by the CPU 12 reading out the reinforced concrete structure evaluation program stored in the storage device 16, expanding it in the memory 14, and executing it.
  • the acquisition unit 32 acquires a group of planar images of reflected wave intensity for each depth output from the image processing device 60.
  • the acquisition unit 32 passes the group of planar images as shown in the upper diagram of FIG. 7 to the extraction unit 34 as three-dimensional array information in which the planar coordinates of pixels corresponding to the same position in the planar images of each depth are unified, as shown in the lower diagram of FIG. 7.
  • the horizontal direction on the paper is the axial direction
  • the vertical direction on the paper is the width direction.
  • the long direction of each image is the axial direction
  • the short direction is the width direction.
  • the extraction unit 34 detects joints in the reinforced concrete floor slab from each of the planar images acquired by the acquisition unit 32, and extracts the detected joints as the area to be evaluated. Specifically, the extraction unit 34 generates a full-layer overlay image by taking the sum or average in the depth direction of pixel values of pixels with the same planar coordinates. As shown in Figure 8, the extraction unit 34 calculates the wavelet transform coefficient of each pixel for each axial line (dashed line in the upper diagram of Figure 8) of the full-layer overlay image. The extraction unit 34 then generates a wavelet transform result by mapping the calculated wavelet transform coefficient to each pixel.
  • the extraction unit 34 calculates the sum of the wavelet transform coefficients for each column of the wavelet transform result and identifies the maximum value of the sum.
  • the wavelet transform coefficients are expressed by simplified numerical values for ease of explanation.
  • the extraction unit 34 shifts the pixel positions of each row by a predetermined value in the axial direction, and calculates the sum of the wavelet transform coefficients for each column of the shifted wavelet transform result.
  • the extraction unit 34 detects the shift amount that maximizes the maximum value in the relationship between the shift amount and the maximum value of the sum of the wavelet transform coefficients for each column. Then, as shown in FIG.
  • the extraction unit 34 identifies the joint parts based on the columns (columns indicated by L and R in FIG. 11) that maximize the sum for the detected shift amount and the shift amount for each of the left and right ends of the planar image.
  • the extraction unit 34 extracts the area between the identified joint parts as the evaluation target area (white area in the lower diagram of FIG. 11).
  • the shift amount may be different between the left and right ends of the evaluation target area.
  • the selection unit 36 selects the depth of the planar image to be used for evaluation for each region based on a statistical index calculated from the pixel values of pixels included in each of the regions obtained by dividing the evaluation target region of the planar image into a plurality of regions each including one or more pixels.
  • a statistical index calculated from the pixel values of pixels included in each of the regions obtained by dividing the evaluation target region of the planar image into a plurality of regions each including one or more pixels.
  • each grid is regarded as the above-mentioned region.
  • a wavelet transform coefficient calculated based on the pixel values of pixels included in the grid is used as the statistical index.
  • each of (A) to (E) show planar images or images onto which calculated values have been mapped
  • the lower rows show pixel values or calculated values for each pixel of the axial line shown by a solid line in each image shown in the upper row.
  • the selection unit 36 calculates the wavelet transform coefficient of each pixel as shown in FIG. 12B for each line in the axial direction of the planar image as shown in FIG. 12A.
  • the mother wavelet used to calculate the wavelet transform coefficient may have any shape, such as a general shape or a Mexican hat shape. If the range of pixel values of the planar image is 0 to x (for example, 0 to 100), the range of the wavelet transform coefficient is -x to x (for example, -100 to 100).
  • the selection unit 36 calculates the square value of the calculated wavelet transform coefficient as shown in FIG. 12C. The range of the square value is 0 to x 2 (for example, 0 to 10000).
  • the square value is calculated in order to detect both downward convexities and upward convexities in the detection of peaks, which will be described later.
  • the selection unit 36 performs logarithmic conversion on the square value of the calculated wavelet transform coefficient as shown in FIG. 12D.
  • the range of the logarithmic transformed value is 0 to log(x 2 +1) (e.g., 0 to 10).
  • the selection unit 36 also calculates a value (hereinafter referred to as "clarity") obtained by performing Gaussian filter processing on the logarithmic transformed value, as shown in FIG. 12(E).
  • the clarity range is 0 to log(x 2 +1) like the logarithmic transformed value, but the range may be narrowed by smoothing out the peaks of the waveform (e.g., 0 to 6).
  • the Gaussian filter processing is an example of waveform smoothing processing, and instead of the Gaussian filter, an average filter, a low-pass filter in Fourier transform, or the like may be applied.
  • the selection unit 36 divides the evaluation target area of the planar image into grids of, for example, 15 pixels vertical by 15 pixels horizontal, and calculates a representative value of clarity within each grid.
  • the representative value may be, for example, the average or median clarity within the grid.
  • the selection unit 36 generates a graph showing the relationship between the representative value of clarity and the depth in grids with the same planar coordinates in the planar image for each depth.
  • the selection unit 36 also performs Gaussian filter processing on the generated graph.
  • Figure 13 shows an example of a graph generated for a certain grid (the grid shown in the thick frame in the upper diagram of Figure 13).
  • the upper diagram of Figure 13 shows the clarity for each of depths (a), (b), (c), and (d)
  • the lower left diagram of Figure 13 is a graph showing the relationship between the representative value of clarity for that grid and the depth
  • the lower right diagram of Figure 13 is the result of performing Gaussian filter processing on that graph.
  • the selection unit 36 detects the maximum value of the graph obtained by performing Gaussian filter processing on the relationship between the representative clarity value and the depth as a peak. If there are multiple layers of reinforcing bars in a reinforced concrete floor slab, the selection unit 36 detects the same number of peaks as the number of layers of reinforcing bars. In the first embodiment, a case is described in which two peaks corresponding to upper and lower reinforcing bars are detected. In this case, the selection unit 36 detects two peaks in descending order of clarity value, as shown in the lower right diagram of Figure 13.
  • the selection unit 36 plots the peaks detected for all grids in a three-dimensional space of the depth corresponding to the peak, the axial position of the grid, and the width position to obtain the distribution of the peaks. From the distribution of the peaks, the selection unit 36 generates a histogram of the number of peaks detected against the depth, as shown in FIG. 14B, and determines a range (shaded area) corresponding to the upper reinforcing bars and a range (shaded area) corresponding to the lower reinforcing bars from the shape of the histogram.
  • the selection unit 36 determines the range in which the total number of peaks detected corresponding to each depth included in a predetermined range is the largest as the range corresponding to the upper reinforcing bars, and the range in which the second largest total is the range corresponding to the lower reinforcing bars. Note that depths that do not correspond to depths where reinforcing bars are present, for example, depths near the road surface, are excluded from the range for determining the range.
  • the selection unit 36 selects the average of the depths within the range corresponding to the upper rebar and the range corresponding to the lower rebar in the graph showing the relationship between the representative value of clarity for each grid and the depth for that grid.
  • FIG. 14(C) in the graph showing the relationship between the representative clarity value and depth, there are peaks corresponding to the upper and lower rebars, but depending on the grid, there may be cases where no clear peaks exist.
  • FIG. 14(D) shows a case where there is a peak for the upper rebar but no peak for the lower rebar
  • (E) shows a case where there is a peak for the lower rebar but no peak for the upper rebar
  • (F) shows a case where neither peak exists.
  • the selection unit 36 then arranges the depths selected for each grid for the upper and lower rebars in correspondence with the grid's plane coordinates, as shown in FIG. 15.
  • an "x" indicates a grid in which no peak exists.
  • the selection unit 36 may determine that no peak exists when the variance of the representative values of clarity corresponding to each depth within the range is equal to or less than a predetermined value.
  • the selection unit 36 interpolates the depths for grids in which no peak exists, based on the depths surrounding the grid. In this way, depths for all grids are selected, as shown in the lower diagram of FIG. 15.
  • the calculation unit 38 generates a patchwork image by combining portions of the planar images at the depths selected by the selection unit 36 for each grid.
  • the patchwork image is an example of a combined image of the present disclosure.
  • the calculation unit 38 uses the depths selected for each grid and the group of planar images to identify the depths selected by the selection unit 36 for each grid, and selects the planar images at the identified depths from the group of planar images at all depths.
  • the calculation unit 38 extracts a portion of the selected planar image that corresponds to the relevant grid. As shown in the middle diagram of FIG. 16, the calculation unit 38 generates a patchwork image by combining the portions of the planar image extracted for all grids. In the first embodiment, the depth for the upper reinforcing bar and the depth for the lower reinforcing bar are selected by the selection unit 36, so the calculation unit 38 generates a patchwork image of the upper reinforcing bar and a patchwork image of the lower reinforcing bar, as shown in the bottom diagram of FIG. 16.
  • the selection is not limited to a case where one planar image corresponding to the specified depth is selected, and a specified number of planar images (e.g., five) corresponding to each of a specified number of depths before and after the specified depth may be selected.
  • the calculation unit 38 generates a specified number of patchwork images.
  • the calculation unit 38 calculates an evaluation value using wavelet transform coefficients based on the pixel values of pixels in the patchwork image. At this time, the calculation unit 38 may calculate the evaluation value using a patchwork image that has been expanded by adding pixels whose pixel values are interpolated between pixels in the axial direction of the patchwork image.
  • the calculation unit 38 calculates an interpolation curve for each axial line of the patchwork image based on the pixel values of the patchwork image before expansion, using quadratic spline interpolation or the like.
  • the calculation unit 38 sets one or more pixels (X marks in FIG. 18) to be interpolated between the pixels before expansion (black circles in FIG. 18), and identifies the pixel values of the set pixels from the interpolation curve.
  • the calculation unit 38 adds pixels with the identified pixel values between the pixels before expansion, thereby expanding the patchwork image (B in FIG. 17).
  • the calculation unit 38 calculates the wavelet transform coefficient of each pixel for each axial line of the expanded patchwork image, similar to when the selection unit 36 calculates the clarity, and squares the calculated wavelet transform coefficient to perform a logarithmic transformation.
  • the calculation unit 38 then calculates an evaluation value by performing Gaussian filter processing on the logarithmic transformed value for each line. Furthermore, when the calculation unit 38 has generated a predetermined number of patchwork images corresponding to each of a predetermined number of depths before and after the identified depth, it calculates the above evaluation value for each patchwork image, and sets the maximum evaluation value in the depth direction of pixels with the same planar coordinates as the evaluation value of each pixel of the patchwork image.
  • the calculation unit 38 calculates an evaluation value for each pixel of the expanded patchwork image, as shown in C in FIG. 17.
  • the calculation unit 38 calculates an evaluation value for each pixel of the patchwork image before expansion by thinning out pixels so that the evaluation value corresponding to the expanded patchwork image becomes the size of the patchwork image before expansion.
  • the reinforcing bars are dense, such as the girder part of a bridge.
  • the calculation unit 38 may apply mother wavelets of different widths to the patchwork image of the upper rebar and the patchwork image of the lower rebar as the mother wavelet to be applied when calculating the wavelet transform coefficients.
  • the patchwork image of the lower rebar will be a blurrier image than the patchwork image of the upper rebar. Therefore, the width of the mother wavelet applied to the patchwork image of the lower rebar is made wider than the width of the mother wavelet applied to the patchwork image of the upper rebar.
  • the evaluation unit 40 evaluates the deterioration and damage of the reinforced concrete floor slab based on the evaluation value calculated by the calculation unit 38. Specifically, the evaluation unit 40 selects a representative value of the evaluation value of each pixel contained in each grid of the patchwork image. In order to ensure that deterioration and damage are not overlooked, the representative value here may be the evaluation value with the lowest evaluation among the evaluation values in the grid. The evaluation unit 40 evaluates the deterioration and damage for each grid based on a comparison between the selected representative value of the evaluation value and a predetermined threshold value.
  • the threshold value is set in advance to a value that gives the highest degree of agreement between the area below the threshold value and the correct deterioration and damage location when areas with evaluation values above the threshold value and areas below the threshold value are classified while changing the threshold value in a planar image in which the correct answer for the deterioration and damage state is known.
  • the evaluation unit 40 also displays an evaluation image in which each grid of the patchwork image is displayed in a display mode according to the evaluation result for each grid. For example, as shown in FIG. 19, the evaluation unit 40 may display an evaluation image in which each grid of the patchwork image is colored according to the representative value of the evaluation values selected for each grid. For example, the evaluation unit 40 may also display an evaluation image in which grids for which the representative value of the evaluation values selected for each grid is less than a threshold value are colored.
  • the electromagnetic wave device 50 scans the reflected wave intensity detection range 95 on the road surface in the direction of vehicle travel, irradiating electromagnetic waves from the surface toward the interior (depth) of the reinforced concrete floor slab, and receives the reflected waves. This allows the electromagnetic wave device 50 to detect the reflected wave intensity corresponding to the depth for each position in the reflected wave intensity detection range 95. The electromagnetic wave device 50 then outputs information on the reflected response waveform (reflected wave intensity corresponding to depth) for each detection point acquired, to the image processing device 60.
  • the image processing device 60 acquires the information output from the electromagnetic wave device 50, extracts the reflected wave intensity for each depth based on the acquired information, converts the reflected wave intensity into pixel values, performs planar combination processing on the pixels corresponding to each detection point, and generates a group of planar images of the reflected wave intensity for each depth.
  • the image processing device 60 then outputs the generated group of planar images of the reflected wave intensity for each depth to the reinforced concrete structure evaluation device 10.
  • the reinforced concrete structure evaluation device 10 executes a reinforced concrete structure evaluation process.
  • Figure 20 is a flowchart showing the flow of the reinforced concrete structure evaluation process executed by the CPU 12 of the reinforced concrete structure evaluation device 10.
  • the CPU 12 reads out the reinforced concrete structure evaluation program from the storage device 16, expands it into the memory 14, and executes it. As a result, the CPU 12 functions as each functional component of the reinforced concrete structure evaluation device 10, and the reinforced concrete structure evaluation process shown in Figure 20 is executed.
  • step S10 the acquisition unit 32 acquires a group of planar images of reflected wave intensity for each depth output from the image processing device 60.
  • the acquisition unit 32 then passes the group of planar images to the extraction unit 34 as information of a three-dimensional array in which the planar coordinates of pixels corresponding to the same position in the planar images for each depth are unified.
  • step S12 the extraction unit 34 detects the joints of the reinforced concrete structure from each of the planar images passed from the acquisition unit 32, and extracts the area between the detected joints as the area to be evaluated.
  • step S14 the selection unit 36 calculates clarity for each grid based on wavelet transform coefficients calculated from pixel values of pixels included in each of the grids into which the evaluation target area of the planar image is divided.
  • the selection unit 36 also generates a graph in which Gaussian filter processing is performed on the relationship between depth and representative clarity values in grids with the same planar coordinates in the planar image for each depth.
  • the selection unit 36 selects the depth of the planar image to be used for evaluation for each grid based on peaks detected from this graph.
  • step S16 the calculation unit 38 generates a patchwork image by combining portions of the planar images at the depths selected by the selection unit 36 for each grid.
  • the calculation unit 38 also expands the patchwork image by adding pixels with interpolated pixel values between the pixels in the axial direction of the patchwork image.
  • step S18 the calculation unit 38 calculates the wavelet transform coefficient of each pixel for each axial line of the expanded patchwork image, squares the calculated wavelet transform coefficient, and performs a logarithmic transformation.
  • the calculation unit 38 then calculates an evaluation value by performing Gaussian filter processing on the logarithmic transformed value for each line, and calculates an evaluation value for each pixel of the patchwork image before expansion by thinning out the pixels so that the size becomes the size of the patchwork image before expansion.
  • step S20 the evaluation unit 40 selects a representative value of the evaluation values of each pixel contained in each grid of the patchwork image, and evaluates the degree of deterioration and damage for each grid based on a comparison between the selected representative value of the evaluation values and a predetermined threshold value.
  • the evaluation unit 40 displays an evaluation image in which each grid of the patchwork image is displayed in a display mode according to the evaluation result for each grid, and the reinforced concrete structure evaluation process ends.
  • the reinforced concrete structure evaluation device acquires a group of planar images for each depth of the reflected wave intensity at each position on the surface of the reinforced concrete structure.
  • the reinforced concrete structure evaluation device also selects the depth of the planar image to be used for evaluation for each grid based on a statistical index calculated from the pixel values of the pixels included in each of the grids into which the planar image is divided.
  • the reinforced concrete structure evaluation device then calculates an evaluation value using a wavelet transform coefficient based on a combined image obtained by combining parts of the planar images at the depths selected for each grid, and evaluates the degree of deterioration and damage of the reinforced concrete structure based on the evaluation value. This makes it possible to accurately evaluate the degree of deterioration and damage of the reinforced concrete structure using the images of reflected wave intensity.
  • the clarity and evaluation value are calculated by logarithmically transforming and smoothing the squared values of the wavelet transform coefficients calculated from pixel values, but this is not limiting.
  • the clarity or evaluation value may be calculated as the envelope value of a waveform (corresponding to (B) in FIG. 12) showing the wavelet transform coefficients for one axial line calculated for each pixel of a planar image or patchwork image.
  • the mother wavelet applied when calculating the wavelet transform coefficients may be a mother wavelet (A in FIG. 21) of a width equivalent to the axial width of the reinforcing bar portion in the planar image or patchwork image, as shown in FIG. 21.
  • the mother wavelet may also be a mother wavelet (B in FIG. 21) of a width that reacts to the edges of the reinforcing bar portion in the planar image or patchwork image.
  • mother wavelets may also be applied selectively.
  • the reinforced concrete structure evaluation system 200 includes a reinforced concrete structure evaluation device 210, an electromagnetic wave device 50, and an image processing device 60.
  • the hardware configuration of the reinforced concrete structure evaluation device 210 according to the second embodiment is similar to the hardware configuration of the reinforced concrete structure evaluation device 10 according to the first embodiment shown in FIG. 5, and therefore will not be described.
  • the reinforced concrete structure evaluation device 210 includes, as its functional components, an acquisition unit 32, an extraction unit 34, a selection unit 36, a calculation unit 238, and an evaluation unit 240.
  • Each functional component is realized by the CPU 12 reading out the reinforced concrete structure evaluation program stored in the storage device 16, expanding it in the memory 14, and executing it.
  • the location indicated by (2) on the line to be processed in the patchwork image shown in FIG. 22 is in a deteriorated state.
  • C in FIG. 22 no periodicity of peaks is observed in the graph of axial position vs. pixel value. Therefore, as shown in D in FIG. 22, no peaks of specific frequencies are detected in the frequency distribution.
  • the pixel values of the rebar portion that appear periodically are mixed with the pixel values of other reflections.
  • the axial position vs. pixel value is as shown in E in FIG. 22. In the frequency distribution obtained by performing frequency analysis on this axial position vs.
  • a specific frequency that appears in the frequency distribution of the healthy portion and a distribution in a frequency region lower than that frequency are observed. Also, the intensity (magnitude of distribution) at the specific frequency is lower than the intensity at the specific frequency in the healthy portion.
  • the calculation unit 238 calculates, as an evaluation value, a value obtained by performing a frequency analysis on the change in pixel value for the pixel position of each pixel along the axial line of the patchwork image. Specifically, the calculation unit 238 creates a graph of axial position-pixel value showing the change in pixel value for the pixel position in each analysis frame while sliding an analysis frame of a predetermined width by a predetermined distance along the axial direction of the patchwork image. Then, as shown in FIG. 23, the calculation unit 238 detects peaks from the graph of axial position-pixel value, and counts the distance between the peaks (number of pixels) as the period of the peak.
  • the calculation unit 238 converts the period into a frequency, for example, in terms of 1 ms per pixel. In this case, for example, when the period is 8 pixels, the frequency is 125 Hz. Then, the calculation unit 238 creates a frequency distribution by voting the converted frequency in a frequency-intensity histogram. The calculation unit 238 detects peaks from the created frequency distribution, and calculates the frequency of the detected peak and the intensity at that frequency as the evaluation value for the range specified in the analysis frame. The calculation unit 238 calculates the evaluation value for each line of the patchwork image using the above process, thereby obtaining the evaluation value as a planar distribution.
  • the evaluation unit 240 evaluates the deterioration and damage of the reinforced concrete floor slab based on whether the frequency indicated by the evaluation value calculated by the calculation unit 238 is included in a predetermined frequency range based on a predetermined frequency.
  • the reference frequency may be a frequency calculated in advance for healthy parts.
  • the reference frequency may be 125 Hz, and the frequency range may be 125 Hz ⁇ 10 Hz.
  • the evaluation unit 240 evaluates a part as healthy if the frequency of the peak indicated by the evaluation value is within the range of 115 to 135 Hz, and evaluates the part as deteriorated if it is less than 115 Hz or more than 135 Hz.
  • the evaluation unit 240 may evaluate a part as tending to deteriorate if the intensity of the frequency is equal to or less than a predetermined value, even if the frequency indicated by the evaluation value is within the predetermined frequency range.
  • a predetermined value may be set according to the spacing of the reinforcing bars as an index for evaluation based on the frequency of the peak.
  • the evaluation unit 240 expresses the evaluation results for each range of the analysis frame as a planar distribution.
  • Figure 24 shows an example of the evaluation results for a patchwork image that includes degraded areas (solid line frame in the upper diagram of Figure 24).
  • degraded areas solid line frame in the upper diagram of Figure 24.
  • healthy areas are expressed in black
  • degraded areas are expressed in white
  • areas showing a tendency to deteriorate are expressed in gray.
  • the degraded areas in the patchwork image roughly match the degraded areas indicated by the evaluation results.
  • the reinforced concrete structure evaluation device calculates a value obtained by performing a frequency analysis on the change in pixel value for each pixel position along a line in the second direction of the combined image, and evaluates the degree of deterioration and damage of the reinforced concrete structure based on the evaluation value. This makes it possible to accurately evaluate the degree of deterioration and damage of the reinforced concrete structure using an image of the reflected wave intensity.
  • the expression of healthy and degraded parts in the evaluation results can be adjusted by changing the width of the analysis frame and the slide width for calculating the evaluation value. Specifically, when the width of the analysis frame is widened, a gradation occurs at the boundary between healthy and degraded parts, and when the width of the analysis frame is narrowed, the boundary between healthy and degraded parts becomes clearer. In addition, when the slide width is widened, the resolution of the evaluation results becomes coarse, and when the slide width is narrowed, the resolution of the evaluation results becomes high.
  • the evaluation value is calculated based on the period of the peak for each analysis frame in the axial position-pixel value relationship, but this is not limiting.
  • a spatial frequency analysis may be performed for each line in the axial direction of the patchwork image, and an evaluation value may be calculated based on the frequency distribution for each pixel position of each pixel.
  • the calculation unit sets each line in the axial direction of the patchwork image as a line to be processed, and creates a graph of axial position-pixel value for the line to be processed, as shown in A of FIG. 25.
  • the calculation unit performs time-frequency conversion by regarding the axial distance of the created graph of axial position-pixel value as a time axis, for example, converted to 1 ms per pixel.
  • time-frequency conversion short-time Fourier transform, wavelet transform, S-transform, etc. can be applied.
  • B of FIG. 25 an axial position-frequency distribution, which is a frequency distribution of pixel value changes at each position in the axial direction, is obtained. Note that in the axial position-frequency distribution shown in B of FIG. 25, the intensity of the frequency is represented by a shade of color.
  • the evaluation unit evaluates the periodicity of pixel values corresponding to rebar portions arranged at a predetermined interval based on the axial position-frequency distribution obtained by the calculation unit. For example, as shown in FIG. 26, the evaluation unit evaluates areas where there is a distribution near a predetermined reference frequency (e.g., a frequency of 120 Hz) as being healthy, and evaluates areas where there is no clear distribution as being deteriorated.
  • a predetermined reference frequency e.g., a frequency of 120 Hz
  • the evaluation unit evaluates the position as a healthy position, and if the intensity is less than the threshold, the evaluation unit evaluates the position as a deteriorated position.
  • the portion shown in the solid line frame in the axial position-frequency portion has a frequency intensity less than the threshold.
  • the evaluation unit may also evaluate a portion where the intensity of a frequency other than the predetermined frequency range is equal to or greater than the threshold, as shown in the dashed line frame in the axial position-frequency distribution of FIG. 26, as a deteriorated portion.
  • the evaluation unit may evaluate a portion where the intensity of a frequency in a predetermined frequency range is equal to or greater than a threshold, but the intensity of a frequency other than the predetermined frequency range is equal to or greater than a threshold, as shown in the dashed line frame in the axial position-frequency distribution of FIG. 26, as a deteriorated portion.
  • the reference frequency and frequency range may be set to appropriate values according to the spacing of the reinforcing bars.
  • the evaluation unit expresses the evaluation results based on the axial position-frequency distribution as a planar distribution.
  • Figure 27 shows an example of the evaluation results for a patchwork image that includes degraded areas (solid line frame in the upper part of Figure 27).
  • healthy areas are expressed in black, degraded areas in white, and areas showing a tendency to deteriorate in gray.
  • the degraded areas in the patchwork image roughly match the degraded areas indicated by the evaluation results.
  • the processing executed by the CPU after reading the software (program) in the above embodiment may be executed by various processors other than the CPU.
  • the processor include a PLD (Programmable Logic Device) whose circuit configuration can be changed after manufacturing such as an FPGA (Field-Programmable Gate Array), and a dedicated electric circuit which is a processor having a circuit configuration designed exclusively for executing a specific processing such as an ASIC (Application Specific Integrated Circuit).
  • the above processing may be executed by one of these various processors, or may be executed by a combination of two or more processors of the same or different types (for example, a plurality of FPGAs, a combination of a CPU and an FPGA, etc.).
  • the hardware structure of these various processors is, more specifically, an electric circuit that combines circuit elements such as semiconductor elements.
  • the program is described as being pre-stored (installed) in a storage device, but this is not limiting.
  • the program may be provided in a form recorded on a storage medium such as a CD-ROM, a DVD-ROM (Digital Versatile Disc Read Only Memory), or a USB (Universal Serial Bus) memory.
  • the program may also be downloaded from an external device via a network.
  • an acquisition unit that acquires a group of planar images for each of a plurality of depths of the reinforced concrete structure, the planar images representing, at each position on the surface of the reinforced concrete structure in which a plurality of reinforcing bars extending in a first direction are arranged at a predetermined interval along a second direction perpendicular to the first direction, the intensity of reflected waves of electromagnetic waves irradiated from the surface toward the interior of the reinforced concrete structure as pixel values of pixels corresponding to the respective positions; a selection unit that selects the depth of the planar image to be used for evaluation for each region based on a statistical index calculated from pixel values of pixels included in each of a plurality of regions obtained by dividing the planar image into a plurality of regions including one or more pixels; a calculation unit that calculates an evaluation value representing a change in pixel value in the second direction of a combined image obtained by combining the portions of the planar images corresponding to the depths selected by the selection unit for each of the regions; an
  • a reinforced concrete structure evaluation device as described in Appendix 2, wherein the selection unit uses, as the statistical index, a value obtained by taking the envelope of a waveform indicating the wavelet transform coefficient for one line in the second direction calculated for each pixel of the planar image.
  • the calculation unit is a reinforced concrete structure evaluation device described in Appendix 8, which calculates as the evaluation value a value obtained by logarithmically transforming the squared value of the wavelet transform coefficient calculated for each pixel of the combined image and performing Gaussian filter processing for each line in the second direction.
  • the selection unit selects the depth corresponding to each of the layers in which the reinforcing bar exists, The reinforced concrete structure evaluation device according to any one of Supplementary Items 8 to 10, wherein the calculation unit calculates the wavelet transform coefficient for each of the combined images corresponding to each of the layers using a mother wavelet having a width corresponding to the layer.
  • a reinforced concrete structure evaluation device as described in any one of Appendix 8 to Appendix 12, wherein the calculation unit selectively uses a mother wavelet of a width corresponding to the width in the second direction of the area representing the reinforcing bars in the combined image, and a mother wavelet of a width that reacts to the edges of the area representing the reinforcing bars in the combined image to calculate the wavelet transform coefficients.
  • the calculation unit calculates the evaluation value based on the peak frequency and intensity at the peak frequency of a waveform indicating the change in pixel value for the pixel position within the analysis frame while sliding an analysis frame of a predetermined width by a predetermined distance along the second direction of the combined image.
  • the calculation unit performs spatial frequency analysis for each line in the second direction of the combined image, and calculates the evaluation value based on the frequency distribution for each pixel position of each pixel.
  • a reinforced concrete structure evaluation device as described in any one of appendix 1 to appendix 16, wherein the evaluation unit evaluates the degree of deterioration and damage for each region of the combined image based on a comparison between the evaluation value of each pixel contained in the region that has the lowest evaluation value and a predetermined threshold value.
  • an extraction unit that detects joints of the reinforced concrete structure from each of the planar images acquired by the acquisition unit and extracts an area between the detected joints as an evaluation target area;
  • a reinforced concrete structure evaluation device described in any one of appendix 1 to appendix 19, wherein each of the selection unit, the calculation unit, and the evaluation unit performs processing on the evaluation target area extracted by the extraction unit.

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Abstract

取得部（３２）が、第１方向に延伸する複数の鉄筋が第１方向と直交する第２方向に沿って所定間隔で配置された鉄筋コンクリート構造物についての反射波強度の平面画像であって、複数の深度の各々についての平面画像群を取得し、選択部（３６）が、平面画像を、１以上の画素を含む複数の領域に分割した領域の各々に含まれる画素の画素値から算出される統計的指標に基づいて、領域毎に、評価に使用する平面画像の深度を選択し、算出部（３８）が、領域毎に選択された深度に対応する平面画像の部分を結合した結合画像の第２方向における画素値の変化を表す評価値を算出し、評価部（４０）が、算出された評価値に基づいて、鉄筋コンクリート構造物の劣化損傷具合を評価する。

Description

鉄筋コンクリート構造物評価装置、方法、及びプログラム
　本開示は、鉄筋コンクリート構造物評価装置、鉄筋コンクリート構造物評価方法、及び鉄筋コンクリート構造物評価プログラムに関する。
　従来、鉄筋コンクリート構造物内部の劣化損傷具合を定量的に評価することが行われている。例えば、鉄筋コンクリート構造物の表面の各位置において、表面から鉄筋コンクリート構造物の内部方向へ照射した電磁波の反射波の強度を、各位置に対応する画素の画素値で表した反射波強度画像を取得する鉄筋コンクリート構造物評価装置が提案されている。この装置は、取得された反射波強度画像において、評価対象の範囲を設定し、反射波強度画像における画素値について、設定された範囲に応じた種類の統計的指標を算出し、算出された値を用いて、鉄筋コンクリート構造物の劣化損傷具合を評価する（特許文献１参照）。
　上記従来技術では、反射波強度画像の分散を用いて鉄筋コンクリート構造物の劣化損傷具合を評価しているが、評価対象の範囲のとり方によっては、評価値として算出した分散の高低と劣化損傷具合とは必ずしも一致しないという問題がある。例えば、上記従来技術では、評価対象の範囲内の分散が高い場合には健全、分散が低い場合には劣化ありと評価している。しかし、本来分散が低い劣化部分の評価対象の範囲の一部に、画素値の大きな部分が含まれている場合には、分散が高くなり、その評価対象の範囲は健全であると評価されてしまう場合がある。
　本開示は、上記の点に鑑みてなされたものであり、反射波強度の画像を用いて、鉄筋コンクリート構造物の劣化損傷具合を精度良く評価することができる鉄筋コンクリート構造物評価装置、方法、及びプログラムを提供することを目的とする。
　上記目的を達成するために、本開示に係る鉄筋コンクリート構造物評価装置は、第１方向に延伸する複数の鉄筋が前記第１方向と直交する第２方向に沿って所定間隔で配置された鉄筋コンクリート構造物の表面の各位置において、前記表面から前記鉄筋コンクリート構造物の内部方向へ照射した電磁波の反射波の強度を、前記各位置に対応する画素の画素値で表した平面画像であって、前記鉄筋コンクリート構造物の複数の深度の各々についての平面画像群を取得する取得部と、前記平面画像を、１以上の画素を含む複数の領域に分割した前記領域の各々に含まれる画素の画素値から算出される統計的指標に基づいて、前記領域毎に、評価に使用する前記平面画像の前記深度を選択する選択部と、前記領域毎に前記選択部により選択された前記深度に対応する前記平面画像の部分を結合した結合画像の前記第２方向における画素値の変化を表す評価値を算出する算出部と、前記算出部により算出された前記評価値に基づいて、前記鉄筋コンクリート構造物の劣化損傷具合を評価する評価部と、を含んで構成される。
　また、本開示に係る鉄筋コンクリート構造物評価方法は、取得部と、選択部と、算出部と、評価部とを含む鉄筋コンクリート構造物評価装置が実行する鉄筋コンクリート構造物評価方法であって、取得部が、第１方向に延伸する複数の鉄筋が前記第１方向と直交する第２方向に沿って所定間隔で配置された鉄筋コンクリート構造物の表面の各位置において、前記表面から前記鉄筋コンクリート構造物の内部方向へ照射した電磁波の反射波の強度を、前記各位置に対応する画素の画素値で表した平面画像であって、前記鉄筋コンクリート構造物の複数の深度の各々についての平面画像群を取得し、選択部が、前記平面画像を、１以上の画素を含む複数の領域に分割した前記領域の各々に含まれる画素の画素値から算出される統計的指標に基づいて、前記領域毎に、評価に使用する前記平面画像の前記深度を選択し、算出部が、前記領域毎に前記選択部により選択された前記深度に対応する前記平面画像の部分を結合した結合画像の前記第２方向における画素値の変化を表す評価値を算出し、評価部が、前記算出部により算出された前記評価値に基づいて、前記鉄筋コンクリート構造物の劣化損傷具合を評価する方法である。
　また、本開示に係る鉄筋コンクリート構造物評価プログラムは、コンピュータを、第１方向に延伸する複数の鉄筋が前記第１方向と直交する第２方向に沿って所定間隔で配置された鉄筋コンクリート構造物の表面の各位置において、前記表面から前記鉄筋コンクリート構造物の内部方向へ照射した電磁波の反射波の強度を、前記各位置に対応する画素の画素値で表した平面画像であって、前記鉄筋コンクリート構造物の複数の深度の各々についての平面画像群を取得する取得部、前記平面画像を、１以上の画素を含む複数の領域に分割した前記領域の各々に含まれる画素の画素値から算出される統計的指標に基づいて、前記領域毎に、評価に使用する前記平面画像の前記深度を選択する選択部、前記領域毎に前記選択部により選択された前記深度に対応する前記平面画像の部分を結合した結合画像の前記第２方向における画素値の変化を表す評価値を算出する算出部、及び、前記算出部により算出された前記評価値に基づいて、前記鉄筋コンクリート構造物の劣化損傷具合を評価する評価部として機能させるためのプログラムである。
　本開示に係る鉄筋コンクリート構造物評価装置、方法、及びプログラムによれば、反射波強度の画像を用いて、鉄筋コンクリート構造物の劣化損傷具合を精度良く評価することができる。
鉄筋コンクリート構造物評価システムの概略構成図である。 反射応答波形の検出を説明するための図である。 １検出点につき検出される反射応答波形の一例を示す図である。 ３次元の反射波強度を説明するための図である。 鉄筋コンクリート構造物評価装置のハードウェア構成を示すブロック図である。 鉄筋コンクリート構造物評価装置の機能構成の例を示すブロック図である。 平面画像群を説明するための図である。 ウェーブレット変換係数の算出を説明するための図である。 評価対象領域の抽出を説明するための図である。 評価対象領域の抽出を説明するための図である。 評価対象領域の抽出を説明するための図である。 明瞭度の算出を説明するための図である。 明瞭度の代表値と深度との関係を示すグラフの生成を説明するための図である。 グリッド毎の深度の選択を説明するための図である。 グリッド毎の深度の選択を説明するための図である。 パッチワーク画像の生成を説明するための図である。 パッチワーク画像の拡張を説明するための図である。 パッチワーク画像の拡張を説明するための図である。 第１実施形態における評価値及び評価画像を説明するための図である。 鉄筋コンクリート構造物評価処理の流れを示すフローチャートである。 ウェーブレット変換で用いるマザーウェーブレットの一例を説明するための図である。 第２実施形態における評価値の算出を説明するための図である。 第２実施形態における評価値の算出を説明するための図である。 第２実施形態における評価結果を説明するための図である。 第２実施形態における評価値の算出の他の例を説明するための図である。 第２実施形態における評価値の算出の他の例を説明するための図である。 第２実施形態における評価結果を説明するための図である。
　以下、本開示の実施形態の一例を、図面を参照しつつ説明する。
　以下の各実施形態では、路面構造体である鉄筋コンクリート床版内部の劣化損傷具合を評価する場合について説明する。なお、鉄筋コンクリート床版内には、１以上の各層において、第１方向に延伸する複数の鉄筋が第１方向と直交する第２方向に沿って所定間隔で配置されている。すなわち、鉄筋が存在する箇所と存在しない箇所とが交互に現れる方向が第２方向である。
＜第１実施形態＞
　図１に示すように、第１実施形態に係る鉄筋コンクリート構造物評価システム１００は、鉄筋コンクリート構造物評価装置１０と、電磁波装置５０と、画像処理装置６０とを含んで構成される。
　電磁波装置５０は、ライン上に複数設けられた電磁波照射部及び受信部を備える。電磁波装置５０は、電磁波装置５０のライン方向が道路の幅方向、車両９０の進行方向が道路の幅方向に直交する方向（以下、「軸方向」という）となるように、例えば車両９０の後方下部等に設けられる。幅方向は上記の第１方向に相当し、軸方向は上記の第２方向に相当する。
　図２に示すように、電磁波装置５０は、道路表面の反射波強度検出範囲９５を車両進行方向に走査しながら、表面から鉄筋コンクリート床版の内部（深さ）方向へ電磁波を照射し、その反射波を受信する。これにより、反射波強度検出範囲９５の各位置について、深度に応じた反射波強度を検出する。深度に応じた反射波強度は、１つの位置（以下、「検出点」という）につき、図３に示すような反射応答波形の形で検出される。１検出点は、例えば、１ｃｍ×１ｃｍであり、１ライン幅は２．０ｍとしてよい。この場合、１ラインにつき２００検出点分の反射応答波形が検出される。
　深度は、電磁波の照射から反射波の受信までの時間に対応する。図３に示すような反射応答波形から、所望の各深度に対応した反射波強度を抽出することにより、鉄筋コンクリート床版の深さ毎の反射波強度が得られる。すなわち、道路表面に対して２次元に設定される各検出点について反射応答波形が検出され、検出された反射応答波形から、深さ方向に複数の反射波強度の値が得られることにより、反射波強度検出範囲９５において、３次元の反射波強度が得られることになる。
　電磁波装置５０は、取得した各検出点についての反射応答波形（深度に応じた反射波強度）の情報を、画像処理装置６０へ出力する。
　なお、電磁波装置５０は、車両９０に取り付けられている形態に限定されず、作業員に保持される形態、手押し車の形態等、他の形態でもよい。
　上述したように、電磁波装置５０から出力される各検出点の反射応答波形の情報は、３次元の反射波強度を表す。したがって、画像処理装置６０は、図４に示すように、深度方向に応じた反射波強度の平面データ、軸方向に沿った反射波強度の縦断データ、及び幅方向に沿った横断データとして、反射波強度の情報を取得する。画像処理装置６０は、取得した情報に基づいて、深度毎の反射波強度を抽出し、反射波強度を画素値に変換し、各検出点に対応する画素を平面結合処理することにより、反射波強度の平面画像を深度毎に生成する。画像処理装置６０は、生成した反射波強度の深度毎の平面画像群を、鉄筋コンクリート構造物評価装置１０へ出力する。
　なお、本実施形態では、鉄筋コンクリート構造物評価装置１０及び画像処理装置６０が車両９０に搭載されている例について説明するが、これに限定されない。鉄筋コンクリート構造物評価装置１０及び画像処理装置６０を車両外に設け、電磁波装置５０で取得される反射応答波形の情報（詳細は後述）を、電磁波装置５０から画像処理装置６０へ送信するようにしてもよい。
　図５は、第１実施形態に係る鉄筋コンクリート構造物評価装置１０のハードウェア構成を示すブロック図である。図５に示すように、鉄筋コンクリート構造物評価装置１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１２、メモリ１４、記憶装置１６、入力装置１８、出力装置２０、記憶媒体読取装置２２、及び通信Ｉ／Ｆ（Interface）２４を有する。各構成は、バス２６を介して相互に通信可能に接続されている。
　記憶装置１６には、後述する鉄筋コンクリート構造物評価処理を実行するための鉄筋コンクリート構造物評価プログラムが格納されている。ＣＰＵ１２は、中央演算処理ユニットであり、各種プログラムを実行したり、各構成を制御したりする。すなわち、ＣＰＵ１２は、記憶装置１６からプログラムを読み出し、メモリ１４を作業領域としてプログラムを実行する。ＣＰＵ１２は、記憶装置１６に記憶されているプログラムに従って、上記各構成の制御及び各種の演算処理を行う。
　メモリ１４は、ＲＡＭ（Random Access Memory）により構成され、作業領域として一時的にプログラム及びデータを記憶する。記憶装置１６は、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）等により構成され、オペレーティングシステムを含む各種プログラム及び各種データを格納する。
　入力装置１８は、例えば、キーボードやマウス等の、各種の入力を行うための装置である。出力装置２０は、例えば、ディスプレイやプリンタ等の、各種の情報を出力するための装置である。出力装置２０として、タッチパネルディスプレイを採用することにより、入力装置１８として機能させてもよい。
　記憶媒体読取装置２２は、ＣＤ（Compact Disc）－ＲＯＭ、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）－ＲＯＭ、ブルーレイディスク、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリ等の各種の記憶媒体に記憶されたデータの読み込みや、記憶媒体に対するデータの書き込み等を行う。通信Ｉ／Ｆ２４は、他の機器と通信するためのインタフェースであり、例えば、イーサネット（登録商標）、ＦＤＤＩ又はＷｉ－Ｆｉ（登録商標）等の規格が用いられる。
　次に、第１実施形態に係る鉄筋コンクリート構造物評価装置１０の機能構成について説明する。
　図６は、鉄筋コンクリート構造物評価装置１０の機能構成の例を示すブロック図である。図６に示すように、鉄筋コンクリート構造物評価装置１０は、機能構成として、取得部３２と、抽出部３４と、選択部３６と、算出部３８と、評価部４０とを含む。各機能構成は、ＣＰＵ１２が記憶装置１６に記憶された鉄筋コンクリート構造物評価プログラムを読み出し、メモリ１４に展開して実行することにより実現される。
　取得部３２は、画像処理装置６０から出力された、反射波強度の深度毎の平面画像群を取得する。取得部３２は、図７上図に示すような平面画像群を、図７下図に示すように、各深度の平面画像において、同一の位置に対応する画素の平面座標を統一させた３次元配列の情報として抽出部３４へ受け渡す。なお、図７上図の平面画像において、紙面横方向は軸方向、紙面縦方向は幅方向である。以下の各図においても、特に明記しない場合、各画像の長手方向が軸方向、短手方向が幅方向である。
　抽出部３４は、取得部３２により取得された平面画像の各々から、鉄筋コンクリート床版のジョイント部分を検出し、検出したジョイント間を評価対象領域として抽出する。具体的には、抽出部３４は、平面座標が同一の画素の画素値の深度方向の合計又は平均をとった全層オーバーレイ画像を生成する。抽出部３４は、図８に示すように、全層オーバーレイ画像の軸方向のライン（図８上図の破線部）毎に、各画素のウェーブレット変換係数を算出する。そして、抽出部３４は、算出したウェーブレット変換係数を各画素にマッピングしたウェーブレット変換結果を生成する。
　抽出部３４は、図９に示すように、ウェーブレット変換結果の列毎にウェーブレット変換係数の合計を算出し、合計の最大値を特定する。なお、図９では、説明を簡単にするため、簡略化した数値でウェーブレット変換係数を表している。抽出部３４は、各行の画素位置を軸方向に所定値ずつシフトさせ、シフトしたウェーブレット変換結果についても列毎にウェーブレット変換係数の合計を算出する。抽出部３４は、図１０に示すように、シフト量と、列毎のウェーブレット変換係数の合計の最大値との関係において、最大値が最も大きくなるシフト量を検出する。そして、抽出部３４は、図１１に示すように、平面画像の左端部及び右端部の各々について、検出したシフト量の場合に、合計が最大となる列（図１１中のＬ及びＲで示す列）と、シフト量とに基づいて、ジョイント部分を特定する。抽出部３４は、特定したジョイント部分間を評価対象領域（図１１下図中の白抜き部分）として抽出する。なお、シフト量は、評価対象領域の左端部と右端部とで異なっていてもよい。
　選択部３６は、平面画像の評価対象領域を、１以上の画素を含む複数の領域に分割した領域の各々に含まれる画素の画素値から算出される統計的指標に基づいて、領域毎に、評価に使用する平面画像の深度を選択する。第１実施形態では、一例として、平面画像の評価対象領域をグリッド状に分割した場合の各グリッドを上記の領域とする。また、第１実施形態では、統計的指標として、グリッドに含まれる画素の画素値に基づいて算出されるウェーブレット変換係数を用いる。
　図１２を参照して、具体的に説明する。図１２では、（Ａ）～（Ｅ）の各々の上段は、平面画像又は算出された値をマッピングした画像、下段は、上段に示す各画像内に実線で示す軸方向のラインの各画素の画素値又は算出された値を示す。
　選択部３６は、図１２の（Ａ）に示すような平面画像の軸方向のライン毎に、図１２の（Ｂ）に示すように、各画素のウェーブレット変換係数を算出する。ウェーブレット変換係数の算出に用いるマザーウェーブレットは、一般的な形状、メキシカンハット形状等、どのような形状であってもよい。平面画像の画素値のレンジを０～ｘ（例えば、０～１００）とすると、ウェーブレット変換係数のレンジは、－ｘ～ｘ（例えば、－１００～１００）である。選択部３６は、図１２の（Ｃ）に示すように、算出したウェーブレット変換係数の２乗値を算出する。２乗値のレンジは、０～ｘ２（例えば、０～１００００）である。２乗値を算出するのは、後述するピークの検出において、下に凸、及び上に凸の両方を検出するためである。選択部３６は、図１２の（Ｄ）に示すように、算出したウェーブレット変換係数の２乗値を対数変換する。対数変換後の値のレンジは、０～ｌｏｇ（ｘ２＋１）（例えば、０～１０）である。また、選択部３６は、図１２の（Ｅ）に示すように、対数変換後の値に対してガウシアンフィルタ処理を行った値（以下、「明瞭度」という）を算出する。明瞭度のレンジは、対数変換後の値と同様に０～ｌｏｇ（ｘ２＋１）であるが、波形のピークがならされることによりレンジが狭まる場合がある（例えば、０～６）。なお、ガウシアンフィルタ処理は、波形の平滑化処理の一例であり、ガウシアンフィルタに替えて、平均値フィルタ、フーリエ変換でのローパスフィルタ等を適用してもよい。
　選択部３６は、平面画像の評価対象領域内を、例えば縦１５画素×横１５画素のグリッドに分割し、グリッド毎に、グリッド内の明瞭度の代表値を算出する。代表値は、例えば、グリッド内の明瞭度の平均値、中央値等としてよい。選択部３６は、深度毎の平面画像において、平面座標が同一のグリッドにおける明瞭度の代表値と深度との関係を示すグラフを生成する。また、選択部３６は、生成したグラフにガウシアンフィルタ処理を行う。図１３に、あるグリッド（図１３上図中の太線枠で示すグリッド）について生成したグラフの一例を示す。図１３上図は、深度（ａ）、（ｂ）、（ｃ）、及び（ｄ）の各々の明瞭度を示しており、図１３左下図は、そのグリッドについての明瞭度の代表値と深度との関係を示すグラフ、図１３右下図は、そのグラフにガウシアンフィルタ処理を行った結果である。
　選択部３６は、明瞭度の代表値と深度との関係にガウシアンフィルタ処理を行ったグラフの極大値をピークとして検出する。鉄筋コンクリート床版に鉄筋の層が複数存在する場合、選択部３６は、鉄筋の層の数分のピークを検出する。第１実施形態では、上部鉄筋及び下部鉄筋に相当する２つのピークを検出する場合について説明する。この場合、選択部３６は、図１３右下図に示すように、明瞭度の値が大きい順に２つのピークを検出する。
　選択部３６は、図１４の（Ａ）に示すように、全グリッドについて検出したピークを、ピークに相当する深度、グリッドの軸方向位置及び幅方向位置の３次元空間にプロットして、ピークの分布を取得する。選択部３６は、ピークの分布から、図１４の（Ｂ）に示すように、深度に対するピークの検出数のヒストグラムを生成し、ヒストグラムの形状から、上部鉄筋に相当するレンジ（網掛部）と、下部鉄筋に相当するレンジ（斜線部）とを決定する。例えば、選択部３６は、予め定めた範囲に含まれる深度の各々に対応するピークの検出数の合計が最大となる範囲を上部鉄筋に相当するレンジ、合計が２番目に大きい範囲を下部鉄筋に相当するレンジとして決定する。なお、鉄筋が存在する深度には相当しない深度、例えば、道路表面付近の深度は、レンジを決定する範囲から除外しておく。
　選択部３６は、図１４の（Ｃ）～（Ｆ）に示すように、各グリッドについての明瞭度の代表値と深度との関係を示すグラフにおいて、決定した上部鉄筋に相当するレンジ、及び下部鉄筋に相当するレンジ内の深度の平均を、そのグリッドについての深度として選択する。
　ここで、図１４の（Ｃ）では、明瞭度の代表値と深度との関係を示すグラフにおいて、上部鉄筋及び下部鉄筋に対応するピークが存在するが、グリッドによっては、明確なピークが存在しない場合もある。図１４の（Ｄ）は、上部鉄筋のピークは存在するが、下部鉄筋のピークが存在しない場合、（Ｅ）は、下部鉄筋のピークは存在するが、上部鉄筋のピークが存在しない場合、（Ｆ）は、両方のピークが存在しない場合である。
　そこで、選択部３６は、図１５に示すように、上部鉄筋及び下部鉄筋のそれぞれについて、グリッド毎に選択した深度を、グリッドの平面座標に対応付けて配列する。なお、「×」は、ピークが存在しないグリッドを表す。例えば、選択部３６は、レンジ内の深度の各々に対応する明瞭度の代表値の分散が所定値以下の場合に、ピークが存在しないと判定してよい。選択部３６は、ピークが存在しないグリッドについての深度を、そのグリッドの周辺の深度に基づいて補間する。これにより、図１５の下図に示すように、全てのグリッドについての深度が選択される。
　算出部３８は、グリッド毎に選択部３６により選択された深度の平面画像の部分を結合したパッチワーク画像を生成する。パッチワーク画像は、本開示の結合画像の一例である。具体的には、算出部３８は、図１６の上段の図に示すように、各グリッドについて選択された深度と、平面画像群とを用いて、グリッド毎に、選択部３６により選択された深度を特定すると共に、全深度の平面画像群から、特定した深度の平面画像を選択する。
　算出部３８は、選択した平面画像のうち、該当のグリッドに相当する部分を抽出する。算出部３８は、図１６の中段の図に示すように、全グリッドについて抽出した平面画像の部分を結合することにより、パッチワーク画像を生成する。第１実施形態では、選択部３６により、上部鉄筋についての深度、及び下部鉄筋についての深度が選択されているため、算出部３８は、図１６の下段の図に示すように、上部鉄筋のパッチワーク画像及び下部鉄筋のパッチワーク画像を生成する。なお、特定した深度に対応する１つの平面画像を選択する場合に限定されず、特定した深度の前後所定数の深度の各々に対応する所定枚（例えば、５枚）の平面画像を選択するようにしてもよい。この場合、算出部３８は、所定枚のパッチワーク画像を生成する。
　算出部３８は、パッチワーク画像における画素の画素値に基づいて、ウェーブレット変換係数を用いた評価値を算出する。この際、算出部３８は、パッチワーク画像の軸方向の画素間に、画素値を補間した画素を追加することにより拡張したパッチワーク画像を用いて評価値を算出してもよい。
　ここで、図１７を参照して、パッチワーク画像の拡張ありの場合と拡張なしの場合とにおける評価値について説明する。なお、図１７の例では、パッチワーク画像には、例えば、図１７の上段の図に示すような劣化損傷箇所（破線部分）が含まれているとする。
　拡張ありの場合、例えば、算出部３８は、図１８に示すように、パッチワーク画像の軸方向のライン毎に、拡張前のパッチワーク画像の画素値に基づいて、二次スプライン補間等により補間曲線を算出する。算出部３８は、拡張前の画素（図１８中の黒丸）間に補間する画素（図１８中の×印）を１以上設定し、設定した画素の画素値を補間曲線から特定する。算出部３８は、拡張前の画素間に特定した画素値の画素を追加して、パッチワーク画像を拡張する（図１７中のＢ）。
　算出部３８は、選択部３６による明瞭度の算出時と同様に、拡張後のパッチワーク画像の軸方向のライン毎に、各画素のウェーブレット変換係数を算出し、算出したウェーブレット変換係数を２乗して、対数変換する。そして、算出部３８は、対数変換後の値に対して、１ライン毎にガウシアンフィルタ処理を行った値を評価値として算出する。また、算出部３８は、特定した深度の前後所定数の深度の各々に対応する所定枚のパッチワーク画像を生成している場合、各パッチワーク画像について上記の評価値を算出し、平面座標が同一の画素の深度方向における評価値の最大値を、パッチワーク画像の各画素の評価値とする。
　算出部３８は、図１７中のＣに示すように、拡張後のパッチワーク画像の各画素について評価値を算出する。図１７の例では、評価値の分布において、評価値が低いほど画素の色を濃くし、評価値が高いほど画素の色を薄く表現している。算出部３８は、図１７中のＤに示すように、拡張後のパッチワーク画像に対応する評価値を、拡張前のパッチワーク画像のサイズとなるように画素を間引くことで、拡張前のパッチワーク画像の各画素の評価値を算出する。図１７の例では、鉄筋コンクリート床版において、例えば、橋の桁部分等のように鉄筋が密になっている部分（図１７中のＡで示す軸方向の部分）が存在する。図１７中のＥに示すように、パッチワーク画像の拡張なしの場合では、鉄筋が密になっている部分において、劣化損傷箇所ではないにも関わらず、評価値が低くなっている箇所がある。一方、パッチワーク画像を拡張したうえで評価値を算出した場合には、鉄筋が密になっている部分も適切に評価値が算出されている。
　なお、算出部３８は、ウェーブレット変換係数を算出する際に適用するマザーウェーブレットとして、上部鉄筋のパッチワーク画像と下部鉄筋のパッチワーク画像とで、異なる幅のマザーウェーブレットを適用してよい。具体的には、上部鉄筋のパッチワーク画像よりも下部鉄筋のパッチワーク画像の方がぼやけた画像になる。そのため、下部鉄筋のパッチワーク画像に適用するマザーウェーブレットの幅を、上部鉄筋のパッチワーク画像に適用するマザーウェーブレットの幅よりも広くする。
　評価部４０は、算出部３８により算出された評価値に基づいて、鉄筋コンクリート床版の劣化損傷具合を評価する。具体的には、評価部４０は、パッチワーク画像のグリッド毎に、グリッドに含まれる各画素の評価値の代表値を選択する。ここでの代表値は、劣化損傷を見逃さないようにするために、グリッド内の評価値のうち、評価が最も低い評価値を選択するようにしてよい。評価部４０は、選択した評価値の代表値と予め定めた閾値との比較に基づいて、グリッド毎に劣化損傷具合を評価する。閾値は、劣化損傷具合の正解が既知の平面画像において、評価値が閾値以上の領域と閾値未満の領域とを、閾値を変化させながら分類した場合に、閾値未満の領域と、正解の劣化損傷箇所との一致度が最も高くなる閾値を予め設定しておく。
　また、評価部４０は、パッチワーク画像の各グリッドを、グリッド毎の評価結果に応じた表示態様で表した評価画像を表示する。例えば、図１９に示すように、評価部４０は、パッチワーク画像の各グリッドを、グリッド毎に選択した評価値の代表値に応じて色分けした評価画像を表示するようにしてよい。また、例えば、評価部４０は、グリッド毎に選択した評価値の代表値が閾値未満のグリッドに色付けするなどした評価画像を表示するようにしてもよい。
　次に、第１実施形態に係る鉄筋コンクリート構造物評価システム１００の作用について説明する。
　電磁波装置５０が、道路表面の反射波強度検出範囲９５を車両進行方向に走査しながら、表面から鉄筋コンクリート床版の内部（深さ）方向へ電磁波を照射し、その反射波を受信する。これにより、電磁波装置５０が、反射波強度検出範囲９５の各位置について、深度に応じた反射波強度を検出する。そして、電磁波装置５０が、取得した各検出点についての反射応答波形（深度に応じた反射波強度）の情報を、画像処理装置６０へ出力する。
　次に、画像処理装置６０が、電磁波装置５０から出力された情報を取得し、取得した情報に基づいて、深度毎の反射波強度を抽出し、反射波強度を画素値に変換し、各検出点に対応する画素を平面結合処理し、反射波強度の深度毎の平面画像群を生成する。そして、画像処理装置６０が、生成した反射波強度の深度毎の平面画像群を、鉄筋コンクリート構造物評価装置１０へ出力する。
　鉄筋コンクリート構造物評価装置１０は、鉄筋コンクリート構造物評価処理を実行する。図２０は、鉄筋コンクリート構造物評価装置１０のＣＰＵ１２により実行される鉄筋コンクリート構造物評価処理の流れを示すフローチャートである。ＣＰＵ１２が記憶装置１６から鉄筋コンクリート構造物評価プログラムを読み出して、メモリ１４に展開して実行する。これにより、ＣＰＵ１２が鉄筋コンクリート構造物評価装置１０の各機能構成として機能し、図２０に示す鉄筋コンクリート構造物評価処理が実行される。
　まず、ステップＳ１０で、取得部３２が、画像処理装置６０から出力された、反射波強度の深度毎の平面画像群を取得する。そして、取得部３２が、平面画像群を、各深度の平面画像において、同一の位置に対応する画素の平面座標を統一させた３次元配列の情報として抽出部３４へ受け渡す。
　次に、ステップＳ１２で、抽出部３４が、取得部３２から受け渡された平面画像の各々から、鉄筋コンクリート構造物のジョイント部分を検出し、検出したジョイント間を評価対象領域として抽出する。
　次に、ステップＳ１４で、選択部３６が、平面画像の評価対象領域を複数のグリッドに分割したグリッドの各々に含まれる画素の画素値から算出されるウェーブレット変換係数に基づいて、グリッド毎の明瞭度を算出する。また、選択部３６が、深度毎の平面画像において、平面座標が同一のグリッドにおける明瞭度の代表値と深度との関係にガウシアンフィルタ処理を行ったグラフを生成する。そして、選択部３６が、このグラフから検出されるピークに基づいて、グリッド毎に、評価に使用する平面画像の深度を選択する。
　次に、ステップＳ１６で、算出部３８が、グリッド毎に選択部３６により選択された深度の平面画像の部分を結合したパッチワーク画像を生成する。また、算出部３８が、パッチワーク画像の軸方向の画素間に、画素値を補間した画素を追加することによりパッチワーク画像を拡張する。
　次に、ステップＳ１８で、算出部３８が、拡張後のパッチワーク画像の軸方向のライン毎に、各画素のウェーブレット変換係数を算出し、算出したウェーブレット変換係数の２乗して、対数変換する。そして、算出部３８が、対数変換後の値に対して、１ライン毎にガウシアンフィルタ処理を行った値を評価値として算出し、拡張前のパッチワーク画像のサイズとなるように画素を間引くことで、拡張前のパッチワーク画像の各画素の評価値を算出する。
　次に、ステップＳ２０で、評価部４０が、パッチワーク画像のグリッド毎に、グリッドに含まれる各画素の評価値の代表値を選択し、選択した評価値の代表値と予め定めた閾値との比較に基づいて、グリッド毎に劣化損傷具合を評価する。そして、評価部４０が、パッチワーク画像の各グリッドを、グリッド毎の評価結果に応じた表示態様で表した評価画像を表示し、鉄筋コンクリート構造物評価処理は終了する。
　以上説明したように、第１実施形態に係る鉄筋コンクリート構造物評価システムによれば、鉄筋コンクリート構造物評価装置が、鉄筋コンクリート構造物の表面の各位置における反射波強度の深度毎の平面画像群を取得する。また、鉄筋コンクリート構造物評価装置が、平面画像を複数のグリッドに分割したグリッドの各々に含まれる画素の画素値から算出される統計的指標に基づいて、グリッド毎に、評価に使用する平面画像の深度を選択する。そして、鉄筋コンクリート構造物評価装置が、グリッド毎に選択された深度の平面画像の部分を結合した結合画像に基づいて、ウェーブレット変換係数を用いた評価値を算出し、評価値に基づいて、鉄筋コンクリート構造物の劣化損傷具合を評価する。これにより、反射波強度の画像を用いて、鉄筋コンクリート構造物の劣化損傷具合を精度良く評価することができる。
　なお、第１実施形態において、明瞭度及び評価値として、図１２に示すように、画素値から算出されるウェーブレット変換係数の２乗値を対数変換して平滑化した値を算出する場合について説明したが、これに限定されない。例えば、平面画像又はパッチワーク画像の各画素について算出した軸方向の１ライン分のウェーブレット変換係数を示す波形（図１２の（Ｂ）に相当）の包絡線をとった値を明瞭度又は評価値として算出してもよい。
　また、第１実施形態において、ウェーブレット変換係数を算出する際に適用するマザーウェーブレットは、図２１に示すように、平面画像又はパッチワーク画像における鉄筋部分の軸方向の幅に相当する幅のマザーウェーブレット（図２１中のＡ）としてよい。また、マザーウェーブレットは、平面画像又はパッチワーク画像における鉄筋部分のエッジに反応する幅のマザーウェーブレット（図２１中のＢ）としてもよい。また、これらのマザーウェーブレットを選択的に適用してもよい。
＜第２実施形態＞
　次に、第２実施形態について説明する。なお、第２実施形態に係る鉄筋コンクリート構造物評価システムにおいて、第１実施形態に係る鉄筋コンクリート構造物評価システム１００と同様の構成については、同一符号を付して詳細な説明を省略する。
　図１に示すように、第２実施形態に係る鉄筋コンクリート構造物評価システム２００は、鉄筋コンクリート構造物評価装置２１０と、電磁波装置５０と、画像処理装置６０とを含んで構成される。
　第２実施形態に係る鉄筋コンクリート構造物評価装置２１０のハードウェア構成は、図５に示す第１実施形態に係る鉄筋コンクリート構造物評価装置１０のハードウェア構成と同様であるため、説明を省略する。
　次に、第２実施形態に係る鉄筋コンクリート構造物評価装置２１０の機能構成について説明する。
　図６に示すように、鉄筋コンクリート構造物評価装置２１０は、機能構成として、取得部３２と、抽出部３４と、選択部３６と、算出部２３８と、評価部２４０とを含む。各機能構成は、ＣＰＵ１２が記憶装置１６に記憶された鉄筋コンクリート構造物評価プログラムを読み出し、メモリ１４に展開して実行することにより実現される。
　ここで、例えば、図２２に示すパッチワーク画像の処理対象のライン上の（１）で示す箇所は健全な状態であるとする。この場合、図２２中のＡに示すように、処理対象のラインの（１）で示す箇所の軸方向の位置に対する画素値の変化（軸方向位置－画素値）には、鉄筋が配置された所定間隔に対応する間隔でピークが出現する。そこで、軸方向の位置を時間軸と見立てて周波数分析を行い、図２２中のＢに示すように、軸方向位置－画素値のグラフを、周波数分布（周波数－強度）に変換する。周波数分布からは、鉄筋の配置間隔の周期に対応する特定の周波数周辺でピークが検出される。
　一方、図２２に示すパッチワーク画像の処理対象のライン上の（２）で示す箇所は劣化が生じている状態であるとする。この場合、図２２中のＣに示すように、軸方向位置－画素値のグラフでは、ピークの周期性が見られない。したがって、図２２中のＤに示すように、周波数分布においても、特定の周波数のピークが検出されない。また、図２２に示すパッチワーク画像の処理対象のライン上の（３）で示す箇所では、周期的に出現する鉄筋部分の画素値と、それ以外の反射の画素値とが混在しているとする。この場合、図２２のＥに示すような軸方向位置－画素値となる。この軸方向位置－画素値に対して周波数分析を行った周波数分布では、図２２中のＦに示すように、健全箇所の周波数分布で現れた特定の周波数と、その周波数より低い周波領域に分布が見られる。また、特定の周波数における強度（分布の大きさ）は、健全箇所の場合の特定の周波数における強度より低い。
　そこで、算出部２３８は、評価値として、パッチワーク画像の軸方向のラインに沿った各画素の画素位置に対する画素値の変化について周波数分析を行った値を算出する。具体的には、算出部２３８は、パッチワーク画像の軸方向に沿って、所定幅の分析枠を所定距離ずつスライドさせながら、各分析枠内の画素位置に対する画素値の変化を示す軸方向位置－画素値のグラフを作成する。そして、算出部２３８は、図２３に示すように、軸方向位置－画素値のグラフからピークを検出し、ピーク間の距離（画素数）をピークの周期としてカウントする。さらに、算出部２３８は、例えば、１画素当たり１ｍｓ換算で、周期を周波数に変換する。この場合、例えば、周期が８画素の場合、周波数は１２５Ｈｚとなる。そして、算出部２３８は、周波数－強度のヒストグラムに、変換した周波数を投票することにより、周波数分布を作成する。算出部２３８は、作成した周波数分布からピークを検出し、検出したピークの周波数、及びその周波数における強度を、分析枠で指定した範囲の評価値として算出する。算出部２３８は、パッチワーク画像の各ラインに対して上記処理により評価値を算出することで、評価値を平面分布として取得する。
　評価部２４０は、算出部２３８が算出した評価値が示す周波数が、予め定めた周波数を基準とした所定の周波数範囲に含まれるか否かにより、鉄筋コンクリート床版の劣化損傷具合を評価する。基準の周波数は、健全箇所について事前に算出された周波数としてよい。例えば、基準の周波数を１２５Ｈｚとし、周波数範囲を１２５Ｈｚ±１０Ｈｚとする。この場合、評価部２４０は、評価値が示すピークの周波数が１１５～１３５Ｈｚの範囲内であれば、その箇所を健全箇所であると評価し、１１５Ｈｚ未満又は１３５Ｈｚを超える場合には、その箇所を劣化箇所であると評価する。また、評価部２４０は、評価値が示す周波数が所定の周波数範囲内であっても、その周波数の強度が所定値以下の場合には、その箇所を劣化傾向にあると評価してもよい。なお、上記の基準の周波数及び周波数範囲は一例であり、ピークの周波数に基づく評価の指標として、鉄筋の間隔に応じて適切な値を設定すればよい。
　評価部２４０は、分析枠の範囲毎に評価した評価結果を平面分布として表現する。図２４に、劣化箇所（図２４上図内の実線の枠）を含むパッチワーク画像についての評価結果の一例を示す。図２４の評価結果の例では、健全箇所を黒、劣化箇所を白、劣化傾向の箇所をグレーで表現している。図２４の例では、パッチワーク画像内の劣化箇所と、評価結果が示す劣化箇所とが概ね一致している。
　第２実施形態に係る鉄筋コンクリート構造物評価システム２００の作用については、鉄筋コンクリート構造物評価装置２１０が実行する鉄筋コンクリート構造物評価処理（図２０）のステップＳ１８及びＳ２０の処理が、上述した算出部２３８及び評価部２４０の処理となるだけであるため、説明を省略する。
　以上説明したように、第２実施形態に係る鉄筋コンクリート構造物評価システムによれば、鉄筋コンクリート構造物評価装置が、結合画像の第２方向のラインに沿った各画素の画素位置に対する画素値の変化について周波数分析を行った値を算出し、評価値に基づいて、鉄筋コンクリート構造物の劣化損傷具合を評価する。これにより、反射波強度の画像を用いて、鉄筋コンクリート構造物の劣化損傷具合を精度良く評価することができる。
　なお、上記第２実施形態において、評価値を算出するための分析枠の幅及びスライド幅
を変えることで、評価結果における健全箇所及び劣化箇所の表現調整が可能である。具体的には、分析枠の幅を広くすると、健全箇所と劣化箇所との境界にグラデーションが生じ、分析枠の幅を狭くすると、健全箇所と劣化箇所との境界がより明瞭になる。また、スライド幅を広くすると、評価結果の分解能が粗くなり、スライド幅を狭くすると、評価結果の分解能が高くなる。
　また、上記第２実施形態では、軸方向位置－画素値における分析枠毎のピークの周期に基づいて、評価値を算出する場合について説明したが、これに限定されない。例えば、パッチワーク画像の軸方向の１ライン毎に空間周波数分析を行い、各画素の画素位置毎の周波数分布に基づいて、評価値を算出してもよい。
　具体的には、算出部は、パッチワーク画像の軸方向の１ライン毎に処理対象のラインとして設定し、処理対象のラインについて、図２５のＡに示すように、軸方向位置－画素値のグラフを作成する。算出部は、作成した軸方向位置－画素値のグラフの軸方向の距離を、例えば、１画素当たり１ｍｓ換算で時間軸として見立て、時間－周波数変換を行う。時間－周波数変換の手法としては、短時間フーリエ変換、ウェーブレット変換、Ｓ－Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ等を適用可能である。これにより、図２５のＢに示すように、軸方向の各位置における画素値変化の周波数分布である軸方向位置－周波数分布が得られる。なお、図２５のＢに示す軸方向位置－周波数分布では、周波数の強度を色の濃淡で表している。　
　　　
　評価部は、算出部により得られた軸方向位置－周波数分布に基づいて、所定間隔で配置された鉄筋部分に相当する画素値の周期性を評価する。例えば、評価部は、図２６に示すように、予め定めた基準の周波数（例えば、周波数１２０Ｈｚ）付近に分布がある箇所は健全箇所であると評価し、明瞭に分布が存在しない箇所は劣化箇所であると評価する。
　より具体的には、評価部は、軸方向位置－周波数分布の各位置における、基準の周波数を含む所定の周波数範囲の各周波数の強度が閾値以上であれば、その位置を健全箇所と評価し、強度が閾値未満であれば、その位置を劣化箇所と評価する。図２６の例では、軸方向位置－周波数部分内に実線の枠で示す部分が、周波数の強度が閾値未満である。また、評価部は、図２６の軸方向位置－周波数分布内に破線の枠で示す部分のように、所定の周波数範囲以外の周波数の強度が閾値以上の箇所を劣化箇所と評価してもよい。さらに、評価部は、図２６の軸方向位置－周波数分布内に一点鎖線の枠で示す部分のように、所定の周波数範囲の周波数の強度が閾値以上であるが、所定の周波数範囲以外の周波数の強度が閾値以上となっている場合には、その箇所を劣化箇所と評価してもよい。なお、上記の基準の周波数及び周波数範囲は、鉄筋の間隔に応じて適切な値を設定すればよい。
　評価部は、軸方向位置－周波数分布に基づく評価結果を平面分布として表現する。図２７に、劣化箇所（図２７上図内の実線の枠）を含むパッチワーク画像についての評価結果の一例を示す。図２７の評価結果の例では、健全箇所を黒、劣化箇所を白、劣化傾向の箇所をグレーで表現している。図２７の例では、パッチワーク画像内の劣化箇所と、評価結果が示す劣化箇所とが概ね一致している。
　また、上記実施形態でＣＰＵがソフトウェア（プログラム）を読み込んで実行した処理を、ＣＰＵ以外の各種のプロセッサが実行してもよい。この場合のプロセッサとしては、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）等の製造後に回路構成を変更可能なＰＬＤ（Programmable Logic Device）、及びＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）等の特定の処理を実行させるために専用に設計された回路構成を有するプロセッサである専用電気回路等が例示される。また、上記処理を、これらの各種のプロセッサのうちの１つで実行してもよいし、同種又は異種の２つ以上のプロセッサの組み合わせ（例え
ば、複数のＦＰＧＡ、及びＣＰＵとＦＰＧＡとの組み合わせ等）で実行してもよい。また、これらの各種のプロセッサのハードウェア的な構造は、より具体的には、半導体素子等の回路素子を組み合わせた電気回路である。
　また、上記実施形態では、プログラムが記憶装置に予め記憶（インストール）されている態様を説明したが、これに限定されない。プログラムは、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ－ＲＯＭ（Digital Versatile Disc Read Only Memory）、及びＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリ等の記憶媒体に記録された形態で提供されてもよい。また、プログラムは、ネットワークを介して外部装置からダウンロードされる形態としてもよい。
　以下に、付記項を開示する。
　　（付記項１）
　第１方向に延伸する複数の鉄筋が前記第１方向と直交する第２方向に沿って所定間隔で配置された鉄筋コンクリート構造物の表面の各位置において、前記表面から前記鉄筋コンクリート構造物の内部方向へ照射した電磁波の反射波の強度を、前記各位置に対応する画素の画素値で表した平面画像であって、前記鉄筋コンクリート構造物の複数の深度の各々についての平面画像群を取得する取得部と、
　前記平面画像を、１以上の画素を含む複数の領域に分割した前記領域の各々に含まれる画素の画素値から算出される統計的指標に基づいて、前記領域毎に、評価に使用する前記平面画像の前記深度を選択する選択部と、
　前記領域毎に前記選択部により選択された前記深度に対応する前記平面画像の部分を結合した結合画像の前記第２方向における画素値の変化を表す評価値を算出する算出部と、
　前記算出部により算出された前記評価値に基づいて、前記鉄筋コンクリート構造物の劣化損傷具合を評価する評価部と、
　を含む鉄筋コンクリート構造物評価装置。
　　（付記項２）
　前記選択部は、前記統計的指標として、前記領域に含まれる画素の画素値に基づいて算出されるウェーブレット変換係数を用いる付記項１に記載の鉄筋コンクリート構造物評価装置。
　　（付記項３）
　前記選択部は、前記平面画像の各画素について算出したウェーブレット変換係数の２乗値を対数変換した値を、前記第２方向の１ライン毎にガウシアンフィルタ処理を行った値を、前記統計的指標として用いる付記項２に記載の鉄筋コンクリート構造物評価装置。
　　（付記項４）
　前記選択部は、前記平面画像の各画素について算出した前記第２方向の１ライン分のウェーブレット変換係数を示す波形の包絡線をとった値を、前記統計的指標として用いる付記項２に記載の鉄筋コンクリート構造物評価装置。
　　（付記項５）
　前記選択部は、前記領域毎に、前記領域内の前記統計的指標の代表値と前記深度との関係を示すグラフにおける前記代表値のピークに対応する前記深度を選択する付記項１～付記項４のいずれか１項に記載の鉄筋コンクリート構造物評価装置。
　　（付記項６）
　前記選択部は、前記代表値と前記深度との関係にガウシアンフィルタ処理を行ったグラフの極大値を前記ピークとして検出する付記項５に記載の鉄筋コンクリート構造物評価装置。
　　（付記項７）
　前記選択部は、前記ピークが検出されない前記領域のピークを、周辺の前記領域について検出されているピークを用いて補間する付記項５又は付記項６に記載の鉄筋コンクリート構造物評価装置。
　　（付記項８）
　前記算出部は、前記評価値として、前記結合画像の画素毎のウェーブレット変換係数を算出する付記項１～付記項７のいずれか１項に記載の鉄筋コンクリート構造物評価装置。
　　（付記項９）
　前記算出部は、前記結合画像の各画素について算出したウェーブレット変換係数の２乗値を対数変換した値を、前記第２方向の１ライン毎にガウシアンフィルタ処理を行った値を、前記評価値として算出する付記項８に記載の鉄筋コンクリート構造物評価装置。
　　（付記項１０）
　前記算出部は、前記結合画像の各画素について算出した前記第２方向の１ライン分のウェーブレット変換係数を示す波形の包絡線をとった値を、前記評価値として算出する付記項９に記載の鉄筋コンクリート構造物評価装置。
　　（付記項１１）
　前記鉄筋コンクリート構造物に鉄筋が存在する層が複数存在する場合、
　前記選択部は、前記鉄筋が存在する層の各々に応じた前記深度を選択し、
　前記算出部は、前記層に応じた幅のマザーウェーブレットを用いて、前記層の各々に応じた前記結合画像毎の前記ウェーブレット変換係数を算出する
　付記項８～付記項１０のいずれか１項に記載の鉄筋コンクリート構造物評価装置。
　　（付記項１２）
　前記算出部は、前記深度が深い層ほど前記マザーウェーブレットの幅を広くする付記項１１に記載の鉄筋コンクリート構造物評価装置。
　　（付記項１３）
　前記算出部は、前記結合画像における前記鉄筋を示す領域の第２方向の幅に相当する幅のマザーウェーブレット、及び前記結合画像における前記鉄筋を示す領域のエッジに反応する幅のマザーウェーブレットを選択的に用いて、前記ウェーブレット変換係数を算出する付記項８～付記項１２のいずれか１項に記載の鉄筋コンクリート構造物評価装置。
　　（付記項１４）
　前記算出部は、前記評価値として、前記結合画像の前記第２方向のラインに沿った各画素の画素位置に対する画素値の変化について周波数分析を行った値を算出する付記項１～付記項７のいずれか１項に記載の鉄筋コンクリート構造物評価装置。
　　（付記項１５）
　前記算出部は、前記結合画像の前記第２方向に沿って、所定幅の分析枠を所定距離ずつスライドさせながら、前記分析枠内の前記画素位置に対する画素値の変化を示す波形のピーク周波数及び前記ピーク周波数における強度に基づいて、前記評価値を算出する付記項１４に記載の鉄筋コンクリート構造物評価装置。
　　（付記項１６）
　前記算出部は、前記結合画像の前記第２方向の１ライン毎に空間周波数分析を行い、各画素の画素位置毎の周波数分布に基づいて、前記評価値を算出する付記項１４に記載の鉄筋コンクリート構造物評価装置。
　　（付記項１７）
　前記評価部は、前記結合画像の領域毎に、前記領域に含まれる各画素の前記評価値のうち、評価が最も低い評価値と予め定めた閾値との比較に基づいて、前記領域毎に前記劣化損傷具合を評価する付記項１～付記項１６のいずれか１項に記載の鉄筋コンクリート構造物評価装置。
　　（付記項１８）
　前記評価部は、前記結合画像の各領域を、前記領域毎の評価結果に応じた表示態様で表した評価画像を表示する付記項１～付記項１７のいずれか１項に記載の鉄筋コンクリート構造物評価装置。
　　（付記項１９）
　前記評価部は、前記結合画像の領域毎に、前記領域に含まれる各画素の前記評価値のうち、評価が最も低い評価値に応じて前記領域の各々を色分けした評価画像を表示する付記項１８に記載の鉄筋コンクリート構造物評価装置。
　　（付記項２０）
　前記取得部により取得された前記平面画像の各々から、前記鉄筋コンクリート構造物のジョイント部分を検出し、検出したジョイント間を評価対象領域として抽出する抽出部を含み、
　前記選択部、前記算出部、及び前記評価部の各々は、前記抽出部により抽出された前記評価対象領域に対する処理を行う付記項１～付記項１９のいずれか１項に記載の鉄筋コンクリート構造物評価装置。
　　（付記項２１）
　前記算出部は、前記結合画像の前記第２方向の画素間に、画素値を補間した画素を追加することにより拡張した前記結合画像を用いて、前記評価値を算出する付記項１～付記項２０のいずれか１項に記載の鉄筋コンクリート構造物評価装置。

Claims (16)

  1. 　第１方向に延伸する複数の鉄筋が前記第１方向と直交する第２方向に沿って所定間隔で配置された鉄筋コンクリート構造物の表面の各位置において、前記表面から前記鉄筋コンクリート構造物の内部方向へ照射した電磁波の反射波の強度を、前記各位置に対応する画素の画素値で表した平面画像であって、前記鉄筋コンクリート構造物の複数の深度の各々についての平面画像群を取得する取得部と、
    　前記平面画像を、１以上の画素を含む複数の領域に分割した前記領域の各々に含まれる画素の画素値から算出される統計的指標に基づいて、前記領域毎に、評価に使用する前記平面画像の前記深度を選択する選択部と、
    　前記領域毎に前記選択部により選択された前記深度に対応する前記平面画像の部分を結合した結合画像の前記第２方向における画素値の変化を表す評価値を算出する算出部と、
    　前記算出部により算出された前記評価値に基づいて、前記鉄筋コンクリート構造物の劣化損傷具合を評価する評価部と、
    　を含む鉄筋コンクリート構造物評価装置。
  2. 　前記選択部は、前記領域毎に、前記領域内の前記統計的指標の代表値と前記深度との関係を示すグラフにおける前記代表値のピークに対応する前記深度を選択する請求項１に記載の鉄筋コンクリート構造物評価装置。
  3. 　前記選択部は、前記代表値と前記深度との関係にガウシアンフィルタ処理を行ったグラフの極大値を前記ピークとして検出する請求項２に記載の鉄筋コンクリート構造物評価装置。
  4. 　前記選択部は、前記ピークが検出されない前記領域のピークを、周辺の前記領域について検出されているピークを用いて補間する請求項２に記載の鉄筋コンクリート構造物評価装置。
  5. 　前記算出部は、前記評価値として、前記結合画像の画素毎のウェーブレット変換係数を算出する請求項１～請求項４のいずれか１項に記載の鉄筋コンクリート構造物評価装置。
  6. 　前記算出部は、前記結合画像の各画素について算出したウェーブレット変換係数の２乗値を対数変換した値を、前記第２方向の１ライン毎にガウシアンフィルタ処理を行った値を、前記評価値として算出する請求項５に記載の鉄筋コンクリート構造物評価装置。
  7. 　前記算出部は、前記結合画像の各画素について算出した前記第２方向の１ライン分のウェーブレット変換係数を示す波形の包絡線をとった値を、前記評価値として算出する請求項６に記載の鉄筋コンクリート構造物評価装置。
  8. 　前記鉄筋コンクリート構造物に鉄筋が存在する層が複数存在する場合、
    　前記選択部は、前記鉄筋が存在する層の各々に応じた前記深度を選択し、
    　前記算出部は、前記層に応じた幅のマザーウェーブレットを用いて、前記層の各々に応じた前記結合画像毎の前記ウェーブレット変換係数を算出する
    　請求項５に記載の鉄筋コンクリート構造物評価装置。
  9. 　前記算出部は、前記結合画像における前記鉄筋を示す領域の第２方向の幅に相当する幅のマザーウェーブレット、及び前記結合画像における前記鉄筋を示す領域のエッジに反応する幅のマザーウェーブレットを選択的に用いて、前記ウェーブレット変換係数を算出する請求項５に記載の鉄筋コンクリート構造物評価装置。
  10. 　前記算出部は、前記評価値として、前記結合画像の前記第２方向のラインに沿った各画素の画素位置に対する画素値の変化について周波数分析を行った値を算出する請求項１～請求項４のいずれか１項に記載の鉄筋コンクリート構造物評価装置。
  11. 　前記算出部は、前記結合画像の前記第２方向に沿って、所定幅の分析枠を所定距離ずつスライドさせながら、前記分析枠内の前記画素位置に対する画素値の変化を示す波形のピーク周波数及び前記ピーク周波数における強度に基づいて、前記評価値を算出する請求項１０に記載の鉄筋コンクリート構造物評価装置。
  12. 　前記算出部は、前記結合画像の前記第２方向の１ライン毎に空間周波数分析を行い、各画素の画素位置毎の周波数分布に基づいて、前記評価値を算出する請求項１０に記載の鉄筋コンクリート構造物評価装置。
  13. 　前記評価部は、前記結合画像の領域毎に、前記領域に含まれる各画素の前記評価値のうち、評価が最も低い評価値と予め定めた閾値との比較に基づいて、前記領域毎に前記劣化損傷具合を評価する請求項１～請求項４のいずれか１項に記載の鉄筋コンクリート構造物評価装置。
  14. 　前記評価部は、前記結合画像の各領域を、前記領域毎の評価結果に応じた表示態様で表した評価画像を表示する請求項１～請求項４のいずれか１項に記載の鉄筋コンクリート構造物評価装置。
  15. 　取得部と、選択部と、算出部と、評価部とを含む鉄筋コンクリート構造物評価装置が実行する鉄筋コンクリート構造物評価方法であって、
    　取得部が、第１方向に延伸する複数の鉄筋が前記第１方向と直交する第２方向に沿って所定間隔で配置された鉄筋コンクリート構造物の表面の各位置において、前記表面から前記鉄筋コンクリート構造物の内部方向へ照射した電磁波の反射波の強度を、前記各位置に対応する画素の画素値で表した平面画像であって、前記鉄筋コンクリート構造物の複数の深度の各々についての平面画像群を取得し、
    　選択部が、前記平面画像を、１以上の画素を含む複数の領域に分割した前記領域の各々に含まれる画素の画素値から算出される統計的指標に基づいて、前記領域毎に、評価に使用する前記平面画像の前記深度を選択し、
    　算出部が、前記領域毎に前記選択部により選択された前記深度に対応する前記平面画像の部分を結合した結合画像の前記第２方向における画素値の変化を表す評価値を算出し、
    　評価部が、前記算出部により算出された前記評価値に基づいて、前記鉄筋コンクリート構造物の劣化損傷具合を評価する
    　鉄筋コンクリート構造物評価方法。
  16. 　コンピュータを、
    　第１方向に延伸する複数の鉄筋が前記第１方向と直交する第２方向に沿って所定間隔で配置された鉄筋コンクリート構造物の表面の各位置において、前記表面から前記鉄筋コンクリート構造物の内部方向へ照射した電磁波の反射波の強度を、前記各位置に対応する画素の画素値で表した平面画像であって、前記鉄筋コンクリート構造物の複数の深度の各々についての平面画像群を取得する取得部、
    　前記平面画像を、１以上の画素を含む複数の領域に分割した前記領域の各々に含まれる画素の画素値から算出される統計的指標に基づいて、前記領域毎に、評価に使用する前記平面画像の前記深度を選択する選択部、
    　前記領域毎に前記選択部により選択された前記深度に対応する前記平面画像の部分を結合した結合画像の前記第２方向における画素値の変化を表す評価値を算出する算出部、及び、
    　前記算出部により算出された前記評価値に基づいて、前記鉄筋コンクリート構造物の劣化損傷具合を評価する評価部
    　として機能させるための鉄筋コンクリート構造物評価プログラム。
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