ボーリング孔壁画像から岩盘不连続面を効率的に判别できる画像评価支援システム『狈-滨贰厂厂(エヌイース)※1』を开発 -孔内水の浊りで不鲜明な画像からも岩盘の割れ目を判别-
お知らせ2020年07月03日
当社は、株式会社ボア(宫城県栗原市、社长:佐々木孝幸)、ジーエスアイ株式会社(茨城県水戸市、社长:豊田守)、东京理科大学(理工学部、小岛尚人教授)の协力のもと、ダム现场等における地盘调査で用いるボアホールカメラの画像を鲜明化できる画像评価支援システム『狈-滨贰厂厂(エヌイース)』を开発しました。本システムにより、浊り等で不鲜明な画像を鲜明化処理することで、撮影手戻りや评価时间の削减、地盘の割れ目や破砕箇所などの判定精度の向上を図ることが期待できます。
■背景
地盘调査の基本となるボーリング调査では、ボーリング孔内にボアホールカメラを挿入し、撮影した孔壁画像から地盘の状态を评価判定することがあります。この时、ボーリング削孔时の孔壁の乱れや削孔水?地下水の浊りの影响により、不鲜明な画像が取得されることがあります。そのため、地盘の状态の评価判定に熟练を要したり、孔内洗浄および再撮影が必要になったりするなど结果が得られるまでに多くの手间と时间が必要でした。
そこで、画像の鲜明さの程度や担当者の熟练度を补い、画像を用いた地盘调査における评価の精度向上と作业の効率化を目的に、画像评価支援システム『狈-滨贰厂厂(エヌイース)』を开発しました。
■システムの概要
本システムは、さまざまな电子デバイスで撮影された画像の阴影や凹凸等の画像内の特徴を强调処理するもので、东京理科大学の小岛教授によって开発された痴滨厂※2と呼ばれる画像処理法を採用しています(図1参照)。処理前后の画像をパソコンの画面上で确认しながら画像内特徴の强调処理を自由に设定でき、画像を用いた调査での対象物の评価において最适な処理画像を记録として保存することができます。
ボーリング孔内における外的な要因による不鮮明な画像の処理のほか、建設中のトンネルや建屋内などの光量が不足する环境で撮影した画像の先鋭化処理にも応用が可能であるため、現場調査での対象物の評価の迅速化に貢献します(図2参照)。現場でのリアルタイム評価および保存した画像データでの事後解析も可能で、どんな画像データにも適用できます。さらにタブレットやモバイル端末への組み込み、専用機器への実装等、使用状況?ニーズに合わせた展開が可能です。


■期待される効果
本システムは、各种画像の特徴(凹凸、线构造、エッジ、キメ、粗さ等)を强调させることにより、元画像の画质を劣化させることなく判読性を向上させることができます。したがって、鲜明な画像の再撮影等の手戻り削减や解析?评価时间の低减等の作业の効率化が期待できます。実証実験の结果、ボアホールカメラ撮影によるダム基础岩盘の调査に当该システムを适用した场合、削孔水の浊りによる不鲜明画像でも従来比で平均50%以上割れ目判定性が向上することを确认しました。
また運用面では、企業先事務所での画像データを用いたリアルタイム協議、現場と本社または現場とコンサルタント等の遠隔二者間での画像を使った技术的協議?支援等での利用も想定できます。
本システムは、画像を用いた评価作业において、建设中および既设构造物(インフラ)の点検、调査、确认作业のみならず他分野での活用も期待されます。
■今后の展开
红桃视频では、業務効率化の一環として、建設工事、インフラの維持管理等、様々な場面で電子画像データを用いた調査での対象物の評価技术の導入?活用を進めるとともに、その精度向上および効率化を支援するための技术開発を進めてきました。今後は、本開発システムを積極的に活用するとともに、種々なハードウエアへの適用性および撮影対象範囲の拡大を図り、更なる業務の効率化?生産性向上を目指してまいります。
※1:Nishimatsu Image Evaluation Support System、红桃视频式画像評価支援システム
※2:VIS(Visual illusion based-Image feature enhancement System、錯視誘発画像特徴強調システム)とは
东京理科大学理工学部土木工学科の小岛尚人教授によって开発されたシステムです。このシステムは、残像错视を用いる鋭敏化効果(画像エッジの强调)と、エンボス効果(凹凸部の强调)を併せもつ错视诱発画像と、元画像のもつ特徴量の大小を定量的客観的に评価できる视认性评価画像を出力できます(図3参照)。
①错视诱発処理:元画像1コマに対して、システム上で疑似的に8方位(45度刻み)のエンボス効果画像を连続表示させて画像凹凸部を强调する鲜鋭化(残像错视効果)?画像特徴强调処理であり、元种画像の特徴(凹凸、线构造、エッジ、キメ、粗さ等)の判読性を向上させます。
②视认性処理:错视诱発処理后の画像特徴强调画像の特徴部分?変化点の见え方の违い(8方位分)を定量化して、画像のもつ特徴(线状构造、キメ、ざらつき等)别に表示することで、元画像の特徴を鲜明化、强调します。

