特許 6883458 不定形シール材の診断方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】6883458

(24)【登録日】2021年5月12日

(45)【発行日】2021年6月9日

(54)【発明の名称】不定形シール材の診断方法

(51)【国際特許分類】

   G01N 21/88 20060101AFI20210531BHJP

【ＦＩ】

   G01N21/88 Z

【請求項の数】3

【全頁数】14

(21)【出願番号】特願2017-72723(P2017-72723)

(22)【出願日】2017年3月31日

(65)【公開番号】特開2018-173385(P2018-173385A)

(43)【公開日】2018年11月8日

【審査請求日】2020年3月13日

(73)【特許権者】

【識別番号】390037154

【氏名又は名称】大和ハウス工業株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100091096

【弁理士】

【氏名又は名称】平木 祐輔

(74)【代理人】

【識別番号】100102576

【弁理士】

【氏名又は名称】渡辺 敏章

(74)【代理人】

【識別番号】100129861

【弁理士】

【氏名又は名称】石川 滝治

(74)【代理人】

【識別番号】100160668

【弁理士】

【氏名又は名称】美馬 保彦

(72)【発明者】

【氏名】今仲 雅之

(72)【発明者】

【氏名】石丸 謙吾

(72)【発明者】

【氏名】湯淺 嵩之

【審査官】 村田 顕一郎

(56)【参考文献】

【文献】 特開２０１１−１８０１２０（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２００７−３０９６９７（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２０１１−２３１４８３（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２００９−１７５１１０（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開平０８−０４３３１５（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開平０８−３３４４７８（ＪＰ，Ａ）

【文献】 米国特許出願公開第２０１０／０１７７１９１（ＵＳ，Ａ１）

【文献】 竹本喜昭ほか４名，建築用シーリング材に発生したひび割れによる表面損傷度の定量化，日本建築学会構造系論文集，２００６年 ８月，第606号，pp.51-56

【文献】 宮下亨大ほか２名，画像解析によるポリ塩化ビニル樹脂系防水シートの伸び保持率の推定，日本建築学会構造系論文集，日本，日本建築学会，２０１１年１１月，Vol.76 No.669，pp.2021-2029

【文献】 JIS A 1439:2016 建築用シーリング材の試験方法，ｋｉｋａｋｕｒｕｉ．ｃｏｍ，２０１７年 ７月 １日，ＵＲＬ，https://web.archive.org/web/20170701081314/http://kikakurui.com/a1/A1439-2016-01.html

(58)【調査した分野】（Int.Cl.，ＤＢ名）

Ｇ０１Ｎ ２１／８４−２１／９５８

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

建物の外壁材同士の間に充填された不定形シール材の劣化状態を診断する不定形シール材の診断方法であって、
前記不定形シール材の両側にある前記外壁材の表面と前記不定形シール材の表面とを撮像する撮像工程と、
前記撮像工程で撮像した画像から、前記不定形シール材の表面に相当する画像を抽出する抽出工程と、
前記抽出工程で抽出した前記不定形シール材の画像を、前記不定形シール材の画像から前記不定形シール材のひび割れおよびしわが特定できるように、二値化処理する二値化処理工程と、
前記二値化処理工程で前記二値化処理した前記不定形シール材の画像から、前記不定形シール材のひび割れおよびしわの特徴となるパラメータを特徴量として算出する特徴量算出工程と、
前記特徴量算出工程で算出した前記特徴量に基づいて、前記不定形シール材の劣化状態を診断する診断工程と、
を少なくとも含み、
前記撮像工程において、矩形状の評価窓が形成された補助カードを用い、前記評価窓から前記外壁材の表面と前記不定形シール材とが見える位置に前記補助カードを配置し、前記評価窓を含む前記補助カードの部分を、撮像することを特徴とする不定形シール材の診断方法。

【請求項2】

前記特徴量は、前記二値化処理した前記不定形シール材の画像全体に対する、前記不定形シール材のひび割れおよびしわの面積率、その最大幅、またはその本数であることを特徴とする請求項１に記載の不定形シール材の診断方法。

【請求項3】

前記診断工程において、前記特徴量に基づいて、前記不定形シール材の残存寿命を予測することを特徴とする請求項１または２に記載の不定形シール材の診断方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、建物の外壁材同士の間に充填された不定形シール材の劣化状態を診断する不定形シール材の診断方法に関する。

【背景技術】

【0002】

従来から建物における外壁材の目地等には、防水性能を確保するため、不定形シール材（湿式シーリング材）が用いられている。不定形シール材は目地に充填施工され、ゴム状に固まり、外壁材等の小口に密着することで、雨水等の水の浸入を長期的に防いでいる。不定形シール材は施工後の年数が浅ければ柔軟性があり、例えば地震などの揺れや振動を受けても、外観上の大きな変化もなく動きに追従できる。

【0003】

しかし、不定形シール材は、長期間、日射熱、水分、紫外線等に曝されると、硬化するため、柔軟性が失われ、外表面の変色、亀裂、しわ、剥離などの劣化が現れる。最終的には、不定形シール材が破断すると、外壁材の目地の間から、雨水が浸入してしまい、雨漏れが生じたり、柱、梁などの構造上重要な部分の強度が失われたりすることがある。したがって、不定形シール材の劣化状態を診断することは、重要である。

【0004】

たとえば、不定形シール材の劣化状態を診断する方法として、破壊検査により診断する方法が実施されている。具体的には、外壁材同士の間に充填された既存の不定形シール材の一部分をカットして抽出し、抽出した不定形シール材に対して引張り試験を行い、その伸び率等から、その劣化状態および残存寿命を診断している。この診断方法では、既存の不定形シール材を抽出して、診断を行っているため、不定形シール材の劣化状態および残存寿命をより正確に診断をすることができる。しかしながら、不定形シール材がカットされた箇所を補修しなければならず、その作業は煩雑になる。

【0005】

そこで、建物の定期点検等において、不定形シール材のひび割れ（亀裂）、しわ（収縮）、剥離、破断などの劣化状態を目視で捉え、この劣化状態から、不定形シール材のメンテナンスの必要性や残存寿命を判断することがある。この他にも、不定形シール材の深さとその劣化度との相関関係に基づいて、劣化度に対応する不定形シール材の予測耐久年数を定め、実際に測定した不定形シール材の深さから、不定形シール材の予測耐久年数を決定する不定形シール材の診断方法が提案されている（例えば特許文献１参照）。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0006】

【特許文献1】特開２０１１−２３１４８３号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0007】

しかしながら、不定形シール材の表面に生じたひび割れ、しわ、剥離、破断などの劣化状態を目視で診断する場合、目視する者の経験などにより、そのひび割れおよびしわの特定に個人差があるため、診断結果にバラツキが生じてしまう。

【0008】

さらに、このような診断においては、破断の前兆である不定形シール材のひび割れおよびしわの状態を調べることは、劣化の進行度を知るために重要である。しかしながら、不定形シール材のひび割れおよびしわは微細であり、これらの状態を正確に測定することは難しい。これに加えて、不定形シール材のそのものの幅も狭く、不定形シール材の仕上がりの表面が外気に向かって凹形状となっているため、クラックスケール、ひび割れゲージなどにより、不定形シール材のひび割れを正確に測定することが難しい。このような結果、不定形シール材のひび割れおよびしわに基づいて、不定形シール材の劣化状態を正確に診断することは難しい。

【0009】

この点を鑑みると、特許文献１に示す診断方法では、予め測定された不定形シール材の深さとその劣化度との相関関係に基づいて、実際に測定した不定形シール材の深さから、その劣化状態を診断することができるため、その診断結果のバラツキは小さい。しかしながら、施工時において不定形シール材の深さ自体に、既にバラツキがあるため、この場合であっても、不定形シール材の劣化状態を正確に診断することは難しい。

【0010】

本発明は、このような点を鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、外壁材同士の間に充填された不定形シール材を破壊することなく、不定形シール材の劣化状態を正確に診断することができる不定形シール材の診断方法を提供することにある。

【課題を解決するための手段】

【0011】

前記課題を達成すべく、本発明に係る不定形シール材の診断方法は、建物の外壁材同士の間に充填された不定形シール材の劣化状態を診断する不定形シール材の診断方法であって、前記不定形シール材の両側にある前記外壁材の表面と前記不定形シール材の表面とを撮像する撮像工程と、前記撮像工程で撮像した画像から、前記不定形シール材の表面に相当する画像を抽出する抽出工程と、前記抽出工程で抽出した前記不定形シール材の画像を、前記不定形シール材の画像から前記不定形シール材のひび割れおよびしわが特定できるように、二値化処理する二値化処理工程と、前記二値化処理工程で前記二値化処理した前記不定形シール材の画像から、前記不定形シール材のひび割れおよびしわの特徴となるパラメータを特徴量として算出する特徴量算出工程と、前記特徴量算出工程で算出した前記特徴量に基づいて、前記不定形シール材の劣化状態を診断する診断工程と、を少なくとも含むことを特徴とする。

【0012】

本発明によれば、撮像工程で撮像された画像から、不定形シール材の表面に相当する画像を抽出し、この抽出した画像を、不定形シール材のひび割れおよびしわが特定できるように、二値化処理する。二値化処理された画像を用いれば、目視に比べて、不定形シール材のひび割れおよびしわを正確かつ客観的に特定することができる。

【0013】

そして、二値化処理した画像から、不定形シール材のひび割れおよびしわの特徴となるパラメータを、特徴量として算出するので、定量的に抽出された特徴量から、不定形シール材の劣化状態を正確に診断することができる。このようにして、外壁材同士の間に充填された不定形シール材を破壊することなく、不定形シール材の劣化状態を正確に診断することができる。

【0014】

より好ましい態様としては、前記特徴量は、前記二値化処理した前記不定形シール材の画像全体に対する、前記不定形シール材のひび割れおよびしわの面積率、その最大幅、またはその本数である。この態様によれば、不定形シール材のひび割れおよびしわの面積率、その最大幅、またはその本数は、不定形シール材の劣化に起因する特徴量であるため、不定形シール材の劣化状態を正確に診断することができる。

【0015】

さらに好ましい態様としては、前記診断工程において、前記特徴量に基づいて、前記不定形シール材の残存寿命を予測する。この態様によれば、不定形シール材のひび割れおよびしわの特徴となるパラメータの特徴量は、不定形シール材の劣化状態を定量的に判断するパラメータであるので、この特徴量から、不定形シール材の残存寿命を正確に予測することができる。この結果、不定形シール材の残存寿命から、より適切な時期に不定形シール材を改修する時期を決定することができる。

【0016】

さらに好ましい態様としては、前記撮像工程において、矩形状の評価窓が形成された補助カードを用い、前記評価窓から前記外壁材の表面と前記不定形シール材とが見える位置に前記補助カードを配置し、前記評価窓を含む前記補助カードの部分を、撮像する。

【0017】

この態様によれば、撮像工程において、不定形シール材が、評価窓から見える位置に補助カードを配置し、評価窓を含む補助カードの部分を撮像すれば、抽出工程において、不定形シール材の画像を正確に抽出することができる。

【0018】

特に、不定形シール材の仕上がりの表面は、外気に向かって凹形状となっているため、外壁材の表面に補助カードを配置すると、評価窓を介して撮像された不定形シール材の上部には、補助カードによる陰影が形成される。これにより、撮像工程で撮像した画像から、不定形シール材の位置をより正確に特定することができる。

【発明の効果】

【0019】

本発明の不定形シール材の診断方法によれば、外壁材同士の間に充填された不定形シール材を破壊することなく、不定形シール材の劣化状態を正確に診断することができる。

【図面の簡単な説明】

【0020】

【図1】本発明に係る不定形シール材の診断方法を実施するための装置概略図である。

【図2】本発明に係る不定形シール材の診断方法のフロー図である。

【図3】図１に示す補助カードを用いた撮像工程を説明するための模式的斜視図である。

【図4】図３に示す補助カードの上下の撮影ラインの間隔と、評価部分の明度の平均値との関係を示したグラフである。

【図5】図３に示す補助カードの評価窓のサイズと、評価部分の明度の平均値との関係を示したグラフである。

【図6】図２に示す撮像工程で撮像した画像を示した図である。

【図7】（ａ）は、図２に示す抽出工程後、画像処理工程を行った不定形シール材の画像であり、（ｂ）は、図２に示す二値化処理工程を行った不定形シール材の画像である。

【図8】不定形シール材の劣化状態を説明するための劣化促進試験の結果である。

【図9】図８の実験結果から、不定形シール材のひび割れおよびしわの最大幅と、不定形シール材のひび割れおよびしわの面積率との関係を示したグラフである。

【図10】（ａ）は、図８に示す劣化促進試験における経過時間と、不定形シール材のひび割れおよびしわの面積率との関係を示したグラフであり、（ｂ）は、不定形シール材のひび割れおよびしわの面積率または最大幅と残存寿命との関係を示したグラフである。

【発明を実施するための形態】

【0021】

以下、本発明に係る不定形シール材の診断方法の実施の形態を図面に基づき詳細に説明する。図１は、本発明に係る不定形シール材の診断方法を実施するための装置概略図である。図２は、本発明に係る不定形シール材の診断方法のフロー図である。

【0022】

１．不定形シール材を診断する装置について
本実施形態に係る不定形シール材の診断方法では、建物の外壁材同士の間に充填された不定形シール材の劣化状態を診断する。この診断方法では、図１に示す撮像装置２０と、処理装置３０とを用いて、不定形シール材の劣化状態を診断する。撮像装置２０を用いる際には、必要に応じて撮像を補助するための補助カード５を用いる。

【0023】

１−１．撮像装置２０について
撮像装置２０は、カラーのデジタル画像が撮影できる装置であり、後述する撮像工程Ｓ１において、不定形シール材の両側にある外壁材の表面と不定形シール材の表面とを撮像する装置である。撮像装置２０としては、たとえば、デジタルカメラ（いわゆるデジカメ）、カメラ機能を有する携帯電話端末、他の携帯情報処理端末（ＰＤＡ，タブレット）等を挙げることができる。

【0024】

１−２．処理装置３０について
処理装置３０は、入力装置３１、表示装置３２、演算装置（ＣＰＵ）３３、および記憶装置（例えばＲＡＭ等）３４を備えている。処理装置３０は、パーソナルコンピュータまたはスマートフォン、タブレット端末等の形態端末である。記憶装置３４には、図２に示す抽出工程Ｓ２から二値化処理工程Ｓ４までを行う画像処理プログラム３４Ａと、特徴量算出工程Ｓ５を行う特徴量算出プログラム３４Ｂと、診断工程Ｓ６を行う診断プログラム３４Ｃと、が記憶されている。なお、記憶装置３４には、ＯＳ（オペレーションプログラム）（図示せず）が記憶され、これらのプログラム３４Ａ〜３４Ｃは、アプリケーションプログラムとしてインストールされている。

【0025】

入力装置３１は、キーボード、マウス、タッチパネル等の入力機器であり、ＵＳＢ規格等のインタフェースなどの入出力ポート（図示せず）を介して、演算装置３３および記憶装置３４に接続される。入力装置３１により、たとえば、修正された各プログラム３４Ａ〜３４Ｃ、各工程の処理条件、および処理内容が入力される。なお、撮像装置２０で撮像された画像は、入出力ポートを介して、演算装置３３に入力される。表示装置３２は、液晶表示装置等の画像を表示可能な出力機器であり、抽出工程Ｓ２から二値化処理工程Ｓ４で処置された画像、特徴量算出工程Ｓ５で算出された特徴量、診断工程Ｓ６で診断された診断結果等を表示する。

【0026】

本実施形態では、各工程において、これに対応したプログラム３４Ａ〜３４Ｃを起動させ、入力装置３１を用いて、作業者が抽出工程Ｓ２〜診断工程Ｓ６を、実施する。この他にも、たとえば、撮像装置２０で撮像された画像が、演算装置３３に取り込まれたタイミングで、撮像装置２０が、各プログラム３４Ａ〜３４Ｃを記憶装置３４から読み出して、抽出工程Ｓ２〜診断工程Ｓ６を自動的に実施してもよい。

【0027】

１−３．補助カード５について
図３は、図１に示す補助カード５を用いた撮像工程Ｓ１を説明するための模式的斜視図である。補助カード５は、０．５ｍｍ程度のプラスチック板などの板状の部材であり、少なくとも診断に必要な部分が見える矩形状の評価窓（開口部）５３が形成されている。診断に必要な部分が見えれば、評価窓５３の形状は、長方形、正方形等特に限定されない。さらに、図１に示すように、補助カード５の表面には、撮像装置２０で、撮像範囲７を特定するための上下の撮影ライン５４，５５が設けられている。

【0028】

ところで、一般的に、デジタルカメラなどの撮像装置２０は、被写体の明るさが中間色の１８％グレーで認識されるため、白いものは暗く写り、黒いものは明るく写る。一方、撮像装置２０を用いて、１８％グレー等の中間色の反射板を自動露出で撮像した場合には、常に適正な露出となるように、明るさが調整されるため、写り込んだ周辺の色は自然に近い色で撮像される。

【0029】

ここで、図３に示す、建物１おいては、不定形シール材３および外壁材２の表面色は、白に近いものや黒に近いものなど、明度において幅広い。たとえば、純白を基調とした補助カード５を用いて、黒色に近い外壁材２および不定形シール材３を撮像した場合、撮像された画像は、本来の色よりもさらに黒くなる。このため、不定形シール材３の表面のひび割れ（亀裂）等も黒色に撮影されるため、このひび割れを正確に識別することが難しいことがある。

【0030】

一方、漆黒を基調とした補助カード５を用いて、黒色に近い外壁材２および不定形シール材３を撮像した場合、撮像された画像は、本来の色よりもさらに白くなる。このため、黒色となる不定形シール材の表面のひび割れ（亀裂）が白くなってしまい、正確に識別することが難しいことがある。

【0031】

そこで、本実施形態では、補助カード５の撮像側の表面色は、１８％グレー等の中間色（具体的には、Ｌａｂ表示における明度Ｌが４５〜５５）を基調とすることで、建物の外壁材および不定形シール材の明度に影響を受け難くなり、適切な露出で評価対象となる不定形シール材３のひび割れ等を撮像することができる。なお、明度Ｌが、０に近いほど漆黒に近く、１００に近いほど純白に近い。

【0032】

本実施形態では、補助カード５の撮像側の表面色は、（Ｌ，ａ*，ｂ*）表色系において、グレー系となる、Ｌ＝４５〜５５、ａ*＝０、ｂ*＝０であるが、これに限定されることなく、例えば、Ｌ＝４５〜５５、ａ*＝５０、ｂ*＝５０のようなレッド系のもの、Ｌ＝４５〜５５、ａ*＝０、ｂ*＝２０のようなブルー系のもの、Ｌ＝４５〜５５、ａ*＝３０、ｂ*＝０のようなグリーン系のものなど、グレースケールにおける中間色であってもよい。

【0033】

ここで、発明者らは、このことを確認するために以下の実験を行った。具体的には、２０ｍｍ×２０ｍｍの評価窓５３が形成され、上下の撮影ライン５４、５５の間隔を５０ｍｍ、７０ｍｍ、および１００ｍｍとした、ホワイトを基調とした補助カード５と、１８％グレーを基調とした補助カード５とをそれぞれ準備した。

【0034】

次に、これらの補助カード５を用いて、評価窓５３を介して、上下の撮影ライン５４、５５が撮像範囲７の上下に位置するように、不定形シール材３の画像を撮像した。次に、撮像された画像から、不定形シール材３の画像を含む評価部分の明度（Ｌ値）の平均値を測定した。この結果を、図４に示す。図４は、図３に示す補助カード５の上下の撮影ライン５４，５５の間隔Ｈと、評価部分の明度（Ｌ値）の平均値との関係を示したグラフである。

【0035】

図４に示すように、ホワイトを基調とした補助カード５を用いた場合、不定形シール材３の画像を含む評価部分の明度（Ｌ値）の平均値は、１８％グレーを基調とした補助カード５を用いたものに比べて、低い。また、１８％グレーを基調とした補助カード５を用いた場合、不定形シール材３の画像を含む評価部分の明度（Ｌ値）は、不定形シール材３の本来の明るさに近く、評価対象となる不定形シール材３のひび割れ等を検出するのに好ましいことがわかった。

【0036】

ところで、上下の撮影ライン５４，５５の間隔Ｈが大きいほど、撮像装置２０から評価窓５３（被写体である不定形シール材３）までの距離が大きくなり、撮影した画像における評価窓５３の占める割合が小さくなる。この結果、診断すべき不定形シール材３の画像のピクセル数が小さくなってしまう。

【0037】

一方、図４から、上下の撮影ライン５４，５５の間隔が大きいほど（撮像装置２０から不定形シール材３までの距離が大きいほど）、評価部分の画像の明度（Ｌ値）の平均値は小さくなることがわかる。このことから、不定形シール材３を含む評価部分の画像の明度（Ｌ値）を確保するために、撮像装置２０と不定形シール材３までの最適距離（上下の撮影ライン５４，５５の最適な間隔）があることがわかる。この例では、評価窓の寸法が２０ｍｍ×２０ｍｍであり、上下の撮影ライン５４，５５の間隔Ｈが７０ｍｍを超えると、評価部分の画像が暗くなることから、上下の撮影ライン５４，５５の最適な間隔Ｈは、２０ｍｍ〜７０ｍｍであることが好ましい。

【0038】

さらに、発明者らは、上下の撮影ライン５４，５５の間隔を７０ｍｍとし、評価窓５３のサイズを１０ｍｍ×１０ｍｍ、１５ｍｍ×１５ｍｍ、２０ｍｍ×２０ｍｍとした１８％グレーを基調とした補助カード５を準備した。

【0039】

これらの補助カード５を用いて、評価窓５３を介して、上下の撮影ライン５４，５５が撮像範囲７の上下に位置するように、不定形シール材３の画像を撮像した。次に、撮像された画像から、不定形シール材３の画像を含む評価部分の明度（Ｌ値）の平均値を測定した。この結果を、図５に示す。図５は、図３に示す補助カード５の評価窓５３のサイズと、評価部分の明度の平均値との関係を示したグラフである。

【0040】

図５に示すように、評価窓５３のサイズが大きくなるにしたがって、不定形シール材３を含む評価部分の画像の明度（Ｌ値）が大きくなり、サイズ２０ｍｍ×２０ｍｍでは、不定形シール材３の画像の明るさは、不定形シール材３の本来の明るさに近くなった。このことから、矩形状の評価窓５３のサイズは、少なくとも１辺の長さＢが、２０ｍｍ以上であることが好ましく、この条件が確保されているのであれば、評価窓５３の形状は、長方形状であってもよい。

【0041】

２．不定形シール材３の診断方法について
図２〜図１０を参照しながら、以下に、上述した補助カード５、撮像装置２０、および処理装置３０を用いた不定形シール材３の診断方法について説明する。本実施形態では、図２に示すように、不定形シール材３の診断方法は、撮像工程Ｓ１から診断工程Ｓ６までの工程を行うことにより、建物１の外壁材２，２同士の間に充填された不定形シール材３の劣化状態を診断する。以下に、各工程について説明する。

【0042】

２−１．撮像工程Ｓ１について
以下に、撮像工程Ｓ１を、上述した図３および図６を参照しながら説明する。なお、図６は、図２に示す撮像工程Ｓ１で撮像した画像７Ａを示した図である。撮像工程Ｓ１では、不定形シール材３の両側にある外壁材２，２の表面と不定形シール材３の表面とを撮像する。これにより、外壁材２，２の間の目地に相当する不定形シール材３の最大幅を含む表面を撮像することができる。本実施形態では、具体的には、上述した矩形状の評価窓５３が形成された補助カード５を用い、評価窓５３から外壁材２，２の表面と不定形シール材３とが見える位置に補助カード５を配置し、評価窓５３を含む補助カード５の部分（撮像範囲７）を、撮像装置２０で撮像する。

【0043】

この際、補助カード５の評価窓５３の縦縁部５３ａ，５３ａが、不定形シール材３が延在する方向と概ね平行になり、評価窓５３の横縁部５３ｂ，５３ｂが、不定形シール材３が延在する方向と概ね直交するように、補助カード５を外壁材２，２の表面に配置する。この状態で、上下の撮影ライン５４，５５が、撮像する画像の上下の縁に一致するように、撮像範囲７を撮像する。

【0044】

これにより、図６に示す、撮像範囲７において撮像した画像７Ａを得ることができる。上述した補助カード５を用いることにより、撮影条件を安定させることができ、得られた画像７Ａの解像度を一定の範囲に収めることができる。このようにして、劣化状態を診断すべき不定形シール材３の鮮明な画像を含む画像（デジタル画像）７Ａを得ることができる。

【0045】

さらに、得られた画像７Ａには、評価窓５３内に、外壁材２，２の表面と不定形シール材３の表面とが写り込んでいる。このように、撮像工程Ｓ１において、不定形シール材３が評価窓５３から見える位置に、補助カード５を配置し、評価窓５３を含む補助カード５の部分を撮像すれば、後述する抽出工程Ｓ２において、不定形シール材３の画像を簡単に特定し、これを正確に抽出することができる。

【0046】

また、不定形シール材３の仕上がりの表面は、外気に向かって凹の形状をしているため、外壁材２，２の表面に接触するように補助カード５を配置すると、評価窓５３を介して撮像された不定形シール材３の上部３ｄには、補助カード５による陰影が形成される。これにより、撮像工程Ｓ１で撮像した画像から、不定形シール材３の位置をより正確に特定することができるため、抽出工程Ｓ２において、不定形シール材３の画像をより簡単かつ正確に抽出することができる。

【0047】

２−２．抽出工程Ｓ２について
以下に、抽出工程Ｓ２を、図６を参照しながら説明する。抽出工程Ｓ２では、撮像工程Ｓ１で撮像した画像７Ａから、不定形シール材３の表面に相当する画像７Ｂを抽出する。ここでは、処理装置３０の画像処理プログラム３４Ａを用いて、画像７Ｂの抽出を行う。

【0048】

具体的には、正方形や長方形など一定の範囲でトレミング等により、撮像した画像７Ａから、不定形シール材３の画像７Ｂを抽出する。なお、診断の精度を上げるため、外壁材２，２と不定形シール材３の境界を検出して、目地が垂直になるように、画像７Ａを回転させる角度の補正を行った後、画像７Ｂを抽出してもよい。

【0049】

２−３．画像処理工程Ｓ３について
画像処理工程Ｓ３を、上述した図７（ａ）を参照しながら説明する。図７（ａ）は、図２に示す抽出工程Ｓ２後、画像処理工程Ｓ３を行った不定形シール材３の画像７Ｂである。画像処理工程Ｓ３では、トレミングで取り出した画像７Ｂに対して、必要に応じて、不定形シール材３に発生しているひび割れおよびしわが鮮明になるように画像処理を行う。ここでは、処理装置３０の画像処理プログラム３４Ａを用いて、画像処理を行う。

【0050】

たとえば、抽出工程Ｓ２において、抽出された画像７Ｂには、不定形シール材のひび割れなどの他に、ホコリなどが写り込んでいることがあり、必要に応じて、写り込んだほこりなどをノイズとして除去する。このような処理としては、収縮処理、膨張処理、またはメディアンフィルタ処理を挙げることができる。

【0051】

また、抽出工程Ｓ２において、抽出された画像７Ｂが、ぼけた画像である場合には、必要に応じて、画像７Ｂを鮮明にする鮮鋭化処理を行う。さらに、画像７Ｂ内の影等による明るさ分布が均一でないときは、線形濃度変換または非線形濃度変換により、画像７Ｂを鮮明にする。線形濃度変換では、画像７Ｂの明るさ（例えばＲＧＢの平均値）をピクセル毎に求めて度数分布図（ヒストグラム）を作成し、作成した度数分布図から分布幅を分析し、偏った分布をより均一にするように画像処理を行う。非線形濃度変換では、画像７Ｂ全体が明るく（暗く）なるように、画像処理を行う。

【0052】

このようにして、図７（ａ）に示す如く、抽出した不定形シール材３の画像７Ｂにおいて、不定形シール材３のひび割れおよびしわをより鮮明に特定することができる。なお、抽出工程Ｓ２において、抽出した不定形シール材３の画像７Ｂに、不定形シール材３のひび割れおよびしわが鮮明に写り込んでいる場合には、画像処理工程Ｓ３を省略してもよい。

【0053】

２−４．二値化処理工程Ｓ４について
次に、二値化処理工程Ｓ４を、上述した図７（ａ）および図７（ｂ）を参照しながら説明する。図７（ｂ）は、図２に示す二値化処理工程Ｓ４を行った不定形シール材３の画像７Ｃである。二値化処理工程Ｓ４では、抽出工程Ｓ２で抽出した不定形シール材３の画像７Ｂを、不定形シール材３の画像７Ｂから不定形シール材３のひび割れおよびしわが特定できるように、二値化処理する。ここでは、処理装置３０の画像処理プログラム３４Ａを用いて、画像７Ｂを二値化処理する。

【0054】

具体的には、図７（ａ）に示す画像７Ｂに対して白黒の二値化処理を行う。この二値化処理としては、固定閾値処理、ｐタイル処理、または、可変閾値処理などを挙げることができる。たとえば、固定閾値処理では、画像７Ｂの全ピクセルの平均値あるいは平均値に増減値を加えた一定値を基準にして、この一定値を閾値として、全ピクセルに白または黒を割り当てる。また、ｐタイル処理では、画像７Ｂの白と黒の分散比が等しくなるようにしきい値を決めて、画像７Ｂの全ピクセルを二値化する。可変閾値処理では、画像７Ｂ内の明るさ分布に応じてその場所のしきい値を求める（適応二値化処理）。

【0055】

このようにして、図７（ａ）に示す、画像処理工程Ｓ３を行った不定形シール材３の画像７Ｂから、図７（ｂ）示す、二値化処理された不定形シール材３の画像７Ｃを得ることができる。二値化処理された不定形シール材３の画像７Ｃには、不定形シール材３のひび割れおよびしわが、黒色の部分となって表示される。なお、不定形シール材３のひび割れとしわとは、画像７Ｃでは区別できない。

【0056】

２−５．特徴量算出工程Ｓ５について
特徴量算出工程Ｓ５を説明する。画像処理工程Ｓ３では、二値化処理した不定形シール材の画像７Ｃから、不定形シール材３のひび割れおよびしわの特徴となるパラメータを特徴量として算出する。ここでは、処理装置３０の特徴量算出プログラム３４Ｂを用いて、特徴量を算出する。

【0057】

特徴量は、不定形シール材３の破断の前兆として現れる、不定形シール材３のひび割れおよびしわの特徴となるパラメータであり、たとえば、ひび割れおよびしわの面積率、その最大幅、その本数、その最大長さ、またはその縦横比の最大値など挙げることができる。本実施形態では、特徴量として、二値化処理した不定形シール材３の画像７Ｃ全体に対する、不定形シール材３のひび割れおよびしわの面積率、ひび割れおよびしわの最大幅、または、ひび割れおよびしわの本数を算出する。なお、これらの算出した面積率、最大幅、および本数のパラメータから、２つまたは３つのパラメータを用いて、さらに特徴量を算出してもよい。

【0058】

たとえば、二値化処理した不定形シール材３の画像７Ｃ全体に対する、不定形シール材３のひび割れおよびしわの面積率は、画像７Ｃの全体のピクセル数に対する画像７Ｃの黒色のピクセル数の割合を算出することにより、得ることができる。

【0059】

また、二値化処理した不定形シール材３の画像７Ｃ全体に対する、不定形シール材３のひび割れおよびしわの最大幅は、画像７Ｃの黒画像の幅方向に連続するピクセル数（あるいはピクセル数から算出されたひび割れ寸法）から算出することができる。

【0060】

また、二値化処理した不定形シール材３の画像７Ｃ全体に対する、不定形シール材３のひび割れおよびしわの本数は、画像７ＣをＨｏｕｇｈ変換することで、自動的に本数を算出することができる。

【0061】

特に、発明者らの実験によれば、不定形シール材３のひび割れおよびしわの面積率と、不定形シール材３のひび割れおよびしわの最大幅とは、相関関係にあり、これらは、不定形シール材３の残存寿命とも相関関係があることが分かっている。以下に、診断工程Ｓ６を説明する前に、図８、図９、および図１０（ａ）を参照しながら、これらの相関関係について説明する。

【0062】

２−６．不定形シール材の劣化促進試験について
発明者らは、図３に示すように、外壁材の目地に不定形シール材を充填した試験片を準備した。次に、不定形シール材に、一定の条件で継続して、加熱および水を噴霧しつつ、応力を加えて紫外線を照射することにより、不定形シール材の劣化を促進させた劣化促進試験を行った。劣化促進試験の開始から所定の時間経過するごとに、図２で示す撮像工程Ｓ１から特徴量算出工程Ｓ５までの一連の工程を実施した。特徴量算出工程Ｓ５では、不定形シール材のひび割れおよびしわの面積率、および、そのひび割れおよびしわの最大幅を算出した。

【0063】

図８は、不定形シール材の劣化状態を説明するための劣化促進試験の結果である。図８の上段の画像は、抽出した不定形シール材を画像処理した画像であり、下段の画像は、上段の画像を、二値化処理した画像である。

【0064】

なお、表８では、目視による判断で、不定形シール材のひび割れおよびしわの程度を「なし」「小」、「中」、「大」に分類した。ひび割れの程度が「小」の程度のものを劣化状態「段階１」とし、ひび割れの程度が「中」の程度のものを劣化状態「段階２」とし、ひび割れの程度が「大」の程度のものを劣化状態「段階３」とし、不定形シール材が破断しているものを、劣化状態「段階４」とした。

【0065】

図８に示すように、劣化促進試験の初期では、不定形シール材のひび割れおよびしわが無かったが、劣化促進試験の経過に伴いひび割れおよびしわが大きくなり、二値化処理した画像（二値化画像）における黒色部分の割合が増加し、その幅も大きくなっていることがわかる。すなわち、この劣化促進試験が進むに従って、不定形シール材のひび割れおよびしわの面積率が増加し、そのひび割れおよびしわの最大幅も増加していることがわかる。

【0066】

次に、図８に示す、劣化促進試験における各二値化処理された画像から、不定形シール材のひび割れおよびしわの面積率、および、そのひび割れおよびしわの最大幅を算出した結果を図９に示す。図９は、図８の実験結果から、不定形シール材のひび割れおよびしわの最大幅と、不定形シール材のひび割れおよびしわの面積率との関係を示したグラフである。なお、図９では、不定形シール材のひび割れの程度が破断状態（具体的には、図８に示す段階４の破断状態）における不定形シール材の面積率および最大幅を１．０として換算している。したがって、図９に示す不定形シール材の面積率および最大幅は、それぞれ、これらの割合に相当するものである。なお、後述する図１０（ａ）、（ｂ）に示す面積率と最大幅も同様である。

【0067】

図９に示すように、不定形シール材のひび割れおよびしわの最大幅と、不定形シール材のひび割れおよびしわの面積率とは、相関関係がある。したがって、不定形シール材のひび割れおよびしわの最大幅と、不定形シール材のひび割れおよびしわの面積率のいずれかの値を、特徴量として特定すれば、不定形シール材の劣化状態を診断することができる。

【0068】

次に、図１０（ａ）に、図８に示す劣化促進試験における経過時間と、不定形シール材のひび割れおよびしわの面積率との関係を示した。なお、図１０（ａ）では、不定形シール材のひび割れの程度が破断状態（具体的には、図８に示す段階４の破断状態）における不定形シール材の面積率および経過時間を１．０として換算している。したがって、図１０（ａ）に示す不定形シール材の経過時間は、割合に相当するものである。図１０（ａ）に示すように、劣化促進試験における経過時間が長くなれば、不定形シール材のひび割れおよびしわの面積率が増加しており、両者には相関関係がある。このような点を考慮にして、以下に診断工程Ｓ６を説明する。

【0069】

２−７．診断工程Ｓ６について
診断工程Ｓ６を、図９および図１０（ａ）、（ｂ）を参照しながら説明する。診断工程Ｓ６では、特徴量に基づいて、不定形シール材３の劣化状態を診断する。ここでは、処理装置３０の診断プログラム３４Ｃを用いて、不定形シール材３の劣化状態を診断する。診断プログラム３４Ｃには、特徴量算出工程Ｓ５で算出した特徴量が、不定形シール材３のひび割れおよびしわの最大幅、または、不定形シール材３のひび割れおよびしわの面積率である場合には、図９に示すように、この最大幅または面積率の範囲を、劣化状態の段階１〜段階４に区分した情報が記録されている。

【0070】

診断工程Ｓ６では、特徴量算出工程Ｓ５で算出した特徴量（最大幅または面積率）が、この区分した最大幅または面積率の範囲のどの範囲に収まるかを判断し、その範囲から、不定形シール材３の劣化状態を、段階１〜段階４に分類する。これにより、不定形シール材３の劣化状態を診断することができる。なお、本実施形態では、段階４の面積率および最大幅の或る数値で（例えば、面積率０．８および最大幅０．８で）、不定形シール３が寿命であると設定している。

【0071】

さらに、診断工程Ｓ６では、特徴量に基づいて、不定形シール材３の残存寿命を予測する。ここで、図１０（ａ）から、劣化状態を示す特徴量である不定形シール材３のひび割れおよびしわの面積率から、あとどの程度、劣化促進試験を継続すると、不定形シール材３が破断するかが分かる。したがって、診断プログラム３４Ｃには、図１０（ｂ）に示すように、特徴量である不定形シール材のひび割れおよびしわの面積率または最大幅と、実際の環境下で使用される不定形シール材の残存寿命との関係を推定した関数または数式が記録されている。

【0072】

そして、図１０（ｂ）に示すように、算出した特徴量（不定形シール材３のひび割れおよびしわの面積率または最大幅）の値がＳである場合には、図１０（ｂ）に示すグラフから、残存寿命をＰと予測することができる。なお、本実施形態では、面積率０．８または最大幅０．８で、残存寿命が０となる。

【0073】

このように本実施形態によれば、撮像工程Ｓ１で撮像された画像７Ａから、不定形シール材３の表面に相当する画像７Ｂを抽出し、この抽出した画像７Ｂを、不定形シール材３のひび割れおよびしわが特定できるように、二値化処理した。これにより得らえた二値化処理された画像７Ｃを用いれば、目視に比べて、不定形シール材３のひび割れおよびしわをより正確かつ客観的に特定することができる。

【0074】

そして、二値化処理した画像７Ｃから、不定形シール材３のひび割れおよびしわの特徴量が定量的に算出されるので、不定形シール材３の劣化状態を正確に診断することができる。

【0075】

不定形シール材３のひび割れおよびしわの特徴量は、不定形シール材３の劣化状態を定量的に判断するパラメータであるので、この特徴量から、不定形シール材３の残存寿命を正確に予測することができる。この結果、不定形シール材３の残存寿命から、より適切な時期に不定形シール材３を改修する時期を決定することができる。

【0076】

以上、本発明の実施形態について詳述したが、本発明は、前記の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の精神を逸脱しない範囲で、種々の設計変更を行うことができるものである。

【0077】

本実施形態では、撮像工程において補助カードを用いて、不定形シール材を含む部分を撮像したが、不定形シール材を含む部分の鮮明な画像を撮像し、この画像から不定形シール材の画像を正確に抽出することができるのであれば、補助カードを用いずに、撮像工程を実施してもよい。

【符号の説明】

【0078】

２：外壁材、３：不定形シール材、５：補助カード、５３：評価窓、２０：撮像装置、３０：処理装置

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】