特開 2024-401 評価値取得方法、プログラム、評価値取得装置および学習済モデル生成方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2024000401

(43)【公開日】2024-01-05

(54)【発明の名称】評価値取得方法、プログラム、評価値取得装置および学習済モデル生成方法

(51)【国際特許分類】

   G06T 7/00 20170101AFI20231225BHJP

   G01B 11/30 20060101ALI20231225BHJP

   G01B 11/24 20060101ALI20231225BHJP

【ＦＩ】

G06T7/00 350B

G01B11/30 A

G01B11/24 K

【審査請求】未請求

【請求項の数】14

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2022099157

(22)【出願日】2022-06-20

(71)【出願人】

【識別番号】510254797

【氏名又は名称】株式会社ｓＭｅｄｉｏ

(74)【代理人】

【識別番号】110000408

【氏名又は名称】弁理士法人高橋・林アンドパートナーズ

(72)【発明者】

【氏名】成島 慧

【テーマコード（参考）】

2F065

5L096

【Ｆターム（参考）】

2F065AA04

2F065AA49

2F065AA53

2F065CC14

2F065CC40

2F065FF02

2F065FF04

2F065FF11

2F065GG04

2F065HH12

2F065QQ04

2F065SS13

5L096AA06

5L096AA09

5L096DA02

5L096EA45

5L096KA04

(57)【要約】

【課題】凹凸を有する面の状態につき、利用者にとって有用な評価データを提供する。
【解決手段】凹凸を有する面に対応する３次元座標データを取得し、前記３次元座標データから第１条件に基づいて生成された第１仮画像と第２条件に基づいて生成された第２仮画像とを少なくとも合成して得られる評価用画像を、評価学習用画像と前記凹凸に関する評価値との関係を学習させた学習済モデルに提供することにより、前記学習済モデルから評価値を取得することを含む。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

凹凸を有する面に対応する３次元座標データを取得し、
前記３次元座標データから第１条件に基づいて生成された第１仮画像と第２条件に基づいて生成された第２仮画像とを少なくとも合成して得られる評価用画像を、評価学習用画像と前記凹凸に関する評価値との関係を学習させた学習済モデルに提供することにより、前記学習済モデルから評価値を取得すること、
を含む評価値取得方法。

【請求項2】

前記第１仮画像および前記第２仮画像は、前記３次元座標データに基づいて生成される陰影図に基づいて得られ、
前記第１条件および前記第２条件は、陰影図を生成するための光源方向を含み、
前記第１条件における第１光源方向と前記第２条件における第２光源方向とが異なる、請求項１の評価値取得方法。

【請求項3】

前記第１光源方向と第２光源方向との角度は、４５°の整数倍である、請求項２の評価値取得方法。

【請求項4】

前記第１光源方向と第２光源方向との角度は、９０°の整数倍である、請求項２の評価値取得方法。

【請求項5】

前記評価用画像は、さらに第３～第８光源方向に基づいてそれぞれ生成された陰影図である第３～第８仮画像を合成して得られ、
前記第１～第８光源方向は、互いに４５°ずつ異なる、請求項３の評価値取得方法。

【請求項6】

前記第１仮画像および前記第２仮画像は、前記陰影図に基づいて生成された２値化画像を含む、請求項２の評価値取得方法。

【請求項7】

前記３次元座標データは数値標高モデル（ＤＥＭ）を含む、請求項１の評価値取得方法。

【請求項8】

前記３次元座標データは、前記面において分割された少なくとも第１エリアと第２エリアとに対応して取得され、
前記評価用画像は、前記第１エリアと前記第２エリアとに対応して得られ、
前記学習済モデルは、前記第１エリアに対応する前記評価用画像が提供される学習済モデルと、前記第２エリアに対応する前記評価用画像が提供される学習済モデルとを含む請求項１の評価値取得方法。

【請求項9】

前記評価値は、第１評価項目に対応する評価値と、第２評価項目に対応する評価値とを含み、
前記評価用画像は、前記第１評価項目と前記第２評価項目とに対応して得られ、
前記学習済モデルは、前記第１評価項目に対応する前記評価用画像が提供される学習済モデルと、前記第２評価項目に対応する前記評価用画像が提供される学習済モデルとを含む、請求項１の評価値取得方法。

【請求項10】

前記３次元座標データを含む情報を測定機器から受信し、前記評価値を通信端末に送信すること、を含む請求項１の評価値取得方法。

【請求項11】

前記凹凸を有する面が切羽面である、請求項１の評価値取得方法。

【請求項12】

請求項１～１１のいずれかの評価値取得方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。

【請求項13】

請求項１～１１のいずれかの評価値取得方法を実行する評価取得装置。

【請求項14】

凹凸を有する面に対応する３次元座標データから第１条件に基づいて生成された第１仮画像と第２条件に基づいて生成された第２仮画像とを少なくとも合成して得られる評価学習用画像と、前記凹凸に関する評価値と、の関係を学習させた学習済モデルを生成すること、
を含む学習済モデル生成方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、評価値取得方法に関する。

【背景技術】

【0002】

従来、トンネル採掘時の切羽面、コンクリート施工後の壁面、老朽化した橋桁やマンション壁面などの凹凸を有する面の状態は、目視により評価されていた。近年、評価者の違いによる評価のばらつきを抑え、定量的な評価を実現することが望まれている。定量的な評価を実現するため、例えばトンネル採掘時の切羽面をデジタルカメラ等で撮影することによって得られた画像を用い、切羽面の状態を評価する技術が開発されている。この評価方法として、画像を解析する技術、機械学習を用いる技術が提案されている（例えば、特許文献１）。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２０２１－１８３７７４号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

デジタルカメラ等により撮影された画像から、例えばコンクリート老朽化による変色などの状態は比較的容易に認識することができる。他方、切羽面など大小の割れ目などが多数混在する凹凸面の状態をデジタルカメラ等で撮影された画像から的確に把握することは難しい。また、これらに基づき評価しても、実際の現場で熟練者が目視で行う評価とは一致しにくいという問題があった。また、特許文献１にはＳｆＭなど複数画像から３次元形状を導き出す技術が記載されている。しかしデジタルカメラ画像が撮影環境や撮影技術により、その有用性が大きく変動するものであるため、同一対象に係る複数の画像を正確に組み合わせること自体が難しく、正確性及び利便性において熟練者の目視評価には未だ及ばない。かかる撮影技術の差異に起因する評価のバラツキを低減することも課題となっている。

【0005】

本発明の目的の一つは、凹凸を有する面の状態につき、利用者にとって有用な評価データを提供することにある。

【課題を解決するための手段】

【0006】

一実施形態によれば、凹凸を有する面に対応する３次元座標データを取得し、前記３次元座標データから第１条件に基づいて生成された第１仮画像と第２条件に基づいて生成された第２仮画像とを少なくとも合成して得られる評価用画像を、評価学習用画像と前記凹凸に関する評価値との関係を学習させた学習済モデルに提供することにより、前記学習済モデルから評価値を取得すること、を含む評価値取得方法が提供される。

【0007】

一実施形態によれば、前記第１仮画像および前記第２仮画像は、前記３次元座標データに基づいて生成される陰影図に基づいて得られ、前記第１条件および前記第２条件は、陰影図を生成するための光源方向を含み、前記第１条件における第１光源方向と前記第２条件における第２光源方向とが異なる、前記評価値取得方法が提供される。

【0008】

一実施態様によれば、前記第１光源方向と第２光源方向との角度は、４５°の整数倍である、前記評価値取得方法が提供される。

【0009】

一実施態様によれば、前記第１光源方向と第２光源方向との角度は、９０°の整数倍である、前記評価値取得方法が提供される。

【0010】

一実施態様によれば、前記評価用画像は、さらに第３～第８光源方向に基づいてそれぞれ生成された陰影図である第３～第８仮画像を合成して得られ、前記第１～第８光源方向は、互いに４５°ずつ異なる、前記評価値取得方法が提供される。

【0011】

一実施態様によれば、前記第１仮画像および前記第２仮画像は、前記陰影図に基づいて生成された２値化画像を含む、前記評価値取得方法が提供される。

【0012】

一実施態様によれば、前記３次元座標データは数値標高モデル（ＤＥＭ）を含む、前記評価値取得方法が提供される。

【0013】

一実施態様によれば、前記３次元座標データは、前記面において分割された少なくとも第１エリアと第２エリアとに対応して取得され、前記評価用画像は、前記第１エリアと前記第２エリアとに対応して得られ、前記学習済モデルは、前記第１エリアに対応する前記評価用画像が提供される学習済モデルと、前記第２エリアに対応する前記評価用画像が提供される学習済モデルとを含む前記評価値取得方法が提供される。

【0014】

一実施態様によれば、前記評価値は、第１評価項目に対応する評価値と、第２評価項目に対応する評価値とを含み、前記評価用画像は、前記第１評価項目と前記第２評価項目とに対応して得られ、前記学習済モデルは、前記第１評価項目に対応する前記評価用画像が提供される学習済モデルと、前記第２評価項目に対応する前記評価用画像が提供される学習済モデルとを含む、前記評価値取得方法が提供される。

【0015】

一実施態様によれば、前記３次元座標データを含む情報を測定機器から受信し、前記評価値を通信端末に送信すること前記評価値取得方法が提供される。

【0016】

一実施態様によれば、前記凹凸を有する面が切羽面である、前記評価値取得方法が提供される。

【0017】

一実施態様によれば、前記評価値取得方法をコンピュータに実行させるためのプログラムが提供される。

【0018】

一実施態様によれば、前記評価値取得方法を実行する評価取得装置が提供される。

【0019】

一実施態様によれば、凹凸を有する面に対応する３次元座標データから第１条件に基づいて生成された第１仮画像と第２条件に基づいて生成された第２仮画像とを少なくとも合成して得られる評価学習用画像と、前記凹凸に関する評価値と、の関係を学習させた学習済モデルを生成すること、を含む学習済モデル生成方法が提供される。

【発明の効果】

【0020】

本発明によれば、凹凸を有する面の状態につき、利用者にとって有用な評価データを提供することができる。

【図面の簡単な説明】

【0021】

【図1】一実施形態における評価システムの構成を示すブロック図である。

【図2】一実施形態における３次元座標データ取得装置の構成を示すブロック図である。

【図3】一実施形態における通信端末の構成を示すブロック図である。

【図4】トンネル採掘現場における切羽面について模式化された正面図である。

【図5】一実施形態における管理データベースに記録されたデータを説明する図である。

【図6】一実施形態における評価の流れを表すフロー図である。

【図7】一実施形態における３次元座標データ取得装置の使用例である。

【図8】一実施形態における切羽面からのＤＥＭデータ生成の模式図である。

【図9】一実施形態における切羽面上の割れ目の形態と、光源の方向による見え方の変化を表す模式図である。

【図10】一実施形態における光源の方向による割れ目の陰影の変化を表す模式図である。

【図11】一実施形態における陰影図から、白黒の２色のみで表した２値化画像を生成する例を表す模式図である。

【図12】一実施形態における評価値取得機能を説明するフロー図である。

【図13】一実施形態における３次元座標データ取得装置、通信端末及び評価サーバにおける評価値取得処理を示すフロー図である。

【図14】一実施形態における評価入力画面を説明する図である。

【図15】一実施形態における教師データ生成処理を示すフロー図である。

【図16】一実施形態における教師データセットを説明する図である。

【図17】一実施形態における学習済モデル生成処理を示すフロー図である。

【発明を実施するための形態】

【0022】

初めに、本発明の一実施形態について、評価値取得の流れを簡単に説明する。前述のとおり、本発明の一実施形態は、凹凸を有する面の（以下凹凸面とする）所定の項目について利用者が、評価する際の参考となる評価値を提供するものである。利用者は、初めに評価したい凹凸面について３次元座標データを取得する。次に３次元座標データを視覚化するために仮画像に変換する。その際、仮画像は所定の第１条件、第２条件といった複数の条件に基づき生成される。生成させた仮画像を合成して評価用画像を生成させる。その評価画像を所定の評価モデルに提供することで評価値を算出し、利用者の参考データとして用いる、というものである。

【0023】

以下、本発明の一実施形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。以下に示す実施形態は一例であって、本発明はこれらの実施形態に限定して解釈されるものではない。本実施形態で参照する図面において、同一部分または同様な機能を有する部分には同一の符号または類似の符号を付し、その繰り返しの説明は省略する場合がある。

【0024】

［１．評価システム］
図１は、一実施形態における評価システムの構成を示すブロック図である。一実施形態における評価システム１０００は、インターネットなどのネットワークＮＷに接続された評価サーバ１およびモデル生成サーバ３を含む。通信端末８は、スマートフォン、タブレットパソコン、ラップトップパソコンおよびデスクトップパソコンなどであり、ネットワークＮＷに接続して他の装置とデータ通信を行う。３次元座標データ取得装置７は凹凸面を測定する装置である。

【0025】

評価サーバ１は、ネットワークＮＷに接続して通信端末８を介して３次元座標データを受信することができる。評価サーバ１は、機械学習によって得られた学習済モデルを用いて、３次元座標データ取得装置７により取得された３次元座標データに基づき、評価用画像を生成し、生成された評価用画像に対応する評価値を出力する。学習済モデルの詳細については後述する。モデル生成サーバ３は、教師データを用いた機械学習によって、評価サーバ１において使用される学習済モデルを生成する。

【0026】

本明細書において「３次元座標データ」とは、凹凸面の座標データであり画像データなどの形式で視覚化されていないデータのことを示す。特に、３次元座標データ取得装置７により取得された３次元点群データとＤＥＭ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｅｌｅｖａｔｉｏｎ Ｍｏｄｅｌ）形式に変換した後のＤＥＭデータを合わせて「３次元座標データ」と呼び、区別のために前者を３次元点群データ、後者をＤＥＭデータと呼ぶこととする。

【0027】

［１－１．３次元座標データ取得装置］
３次元座標データ取得装置７は、本発明において測定対象となる凹凸面の３次元座標データを取得する装置であり、パターン光投影法又はレーザー切断方式などの手法を用いた公知の３Ｄスキャナー、或いはＬｉＤＡＲ（Ｌｉｇｈｔ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ Ｒａｎｇｉｎｇ）などの技術を用いることができるが、３次元座標データが直接取得できれば、これに限られるものではない。

【0028】

３次元座標データ取得装置７は、有線若しくはＢＬＵＥＴＯＯＴＨ（登録商標）などの無線にて通信端末と接続され、通信端末８とデータの授受ができる。

【0029】

図２は一実施形態における３次元座標データ取得装置７の構成を示すブロック図である。３次元座標データ取得装置は、制御部７１、表示部７２、操作部７３、記憶部７５、通信部７７及びセンサ部７８を含む。３次元座標データ取得装置７は、これらの構成のすべてを含むものに限定されない。

【0030】

制御部７１は、ＣＰＵなどのプロセッサおよびＲＡＭ等の記憶装置を備えるコンピュータの一例である。制御部７１は、ＣＰＵを用いて記憶部７５に記憶されたプログラムを実行することによって、プログラムに記述された命令に従った処理を行う。記憶部７５に記憶されたプログラムは、例えば、後述する３次元座標データ生成及び通信端末８との間のデータ授受に関する入出力処理などが含まれる。

【0031】

表示部７２は、制御部７１の制御に応じて、様々な画面を表示する表示領域を有するディスプレイである。表示部７２は、例えば、液晶ディスプレイまたは有機ＥＬディスプレイ等の表示装置である。表示部７２に表示される画面は、主に３次元座標データ取得装置７の操作に係る選択入力画面を含む。操作部７３は、ユーザの操作に応じた信号を制御部７１に出力する操作装置である。操作部７３は、例えば表示部７２の表面に配置されたタッチセンサであってよい。操作部７３がタッチパネルである場合には、表示部７２と組み合わせることによってタッチパネルを構成する。ユーザの指またはスタイラスペン等で操作部７３に接触することによって、ユーザの操作に応じた命令または情報が３次元座標データ取得装置７へ入力される。操作部７４は、３次元座標データ取得装置７の筐体に配置されたスイッチを含んでもよい。

【0032】

通信部７７は通信モジュールを含み、ネットワークに接続して又は有線若しくは無線通信にて、通信端末８とデータ通信又は通信端末８による遠隔操作を行う。

【0033】

センサ部７８は、測定対象となる凹凸面の３次元座標データを取得する。例えば、３次元座標データ取得装置７がＬｉＤＡＲの場合には、図示しないレーザー発振部から照射されたパルス光が測定対象である面に当たり跳ね返ってくる光を検知する。この場合、レーザー発振と検知した跳ね返り光の時間差に基づき、制御部７１でｘｙｚ座標を計算し、３次元点群データを生成することができる。

【0034】

記憶部７５に記憶されたプログラムは、例えば、通信端末８との間のデータ授受に関する入出力処理を実行するための入出力プログラム７５５、センサ部７８で取得したデータに基づき実際の３次元座標データを生成する３次元座標データ生成プログラム７５６が含まれる。記憶部７５は、例えば取得した３次元座標データを一時的に記録してもよい。入出力プログラム７５５及び３次元座標データ生成プログラム７５６は、コンピュータにより実行可能であればよい。入出力プログラム７５５及び３次元座標データ生成プログラム７５６は、磁気記録媒体、光記録媒体、光磁気記録媒体、半導体メモリなどのコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記憶された状態で３次元座標データ取得装置７に提供されてもよい。この場合には、３次元座標データ取得装置７は、記録媒体を読み取る装置を備えていてもよい。入出力プログラム７５５は、通信部７７を用いてダウンロードすることによって提供されてもよい。

【0035】

［１－２．通信端末］
図３は、一実施形態における通信端末の構成を示すブロック図である。通信端末８は、制御部８１、表示部８３、操作部８４、記憶部８５及び通信部８７を含む。通信端末８は、これらの構成のすべてを含むものに限定されない。通信端末８は、マイクロフォン、スピーカなど他の構成を含んでもよい。

【0036】

制御部８１は、ＣＰＵなどのプロセッサおよびＲＡＭ等の記憶装置を備えるコンピュータの一例である。制御部８１は、ＣＰＵを用いて記憶部８５に記憶されたプログラムを実行することによって、プログラムに記述された命令にしたがった処理を行う。記憶部８５に記憶されたプログラムは、例えば、後述する評価値取得処理およびモデル生成処理と連携した入出力処理が含まれる。

【0037】

表示部８３は、制御部８１の制御に応じて、様々な画面を表示する表示領域を有するディスプレイである。表示部８３は、例えば、液晶ディスプレイまたは有機ＥＬディスプレイ等の表示装置である。表示部８３に表示される画面は、後述する評価入力画面を含む。操作部８４は、ユーザの操作に応じた信号を制御部８１に出力する操作装置である。操作部８４は、例えば、表示部８３の表面に配置されたタッチセンサである。操作部８４は、表示部８３と組み合わせることによってタッチパネルを構成する。ユーザの指またはスタイラスペン等で操作部８４に接触することによって、ユーザの操作に応じた命令または情報が通信端末８へ入力される。操作部８４は、通信端末８の筐体に配置されたスイッチを含んでもよい。

【0038】

通信部８７は、通信モジュールを含み、ネットワークＮＷに接続して、他の装置とデータ通信を行う。

【0039】

記憶部８５に記憶されたプログラムは、例えば、後述する評価値取得処理およびモデル生成処理に関する処理を実行するための入出力プログラム８５５が含まれる。

【0040】

記憶部８５は、通信端末８において用いられるその他のデータ（例えば、評価用画像データを含む）を記憶してもよい。入出力プログラム８５５は、コンピュータにより実行可能であればよい。入出力プログラム８５５は、磁気記録媒体、光記録媒体、光磁気記録媒体、半導体メモリなどのコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記憶された状態で通信端末８に提供されてもよい。この場合には、通信端末８は、記録媒体を読み取る装置を備えていてもよい。入出力プログラム８５５は、通信部８７を用いてダウンロードすることによって提供されてもよい。

【0041】

［１－３．評価サーバ］
図１に戻り説明する。評価サーバ１は、制御部１１、記憶部１５および通信部１７を含む。制御部１１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）などのプロセッサおよびＲＡＭ等の記憶装置を備えるコンピュータの一例である。制御部１１は、ＣＰＵを用いて記憶部１５に記憶されたプログラムを実行することによって、プログラムに記述された命令にしたがった処理を行う。記憶部１５に記憶されたプログラムは、評価値取得処理を実行するための評価プログラム１５５を含み、評価サーバ１は、所定の評価項目についての評価値取得方法を実行する評価値取得装置としても機能する。通信部１７は、通信モジュールを含み、ネットワークＮＷに接続して、他の装置とデータ通信を行う。

【0042】

記憶部１５は、不揮発性メモリなどの記憶装置を含む。記憶部１５は、学習済モデル５０、評価プログラム１５５、評価用画像生成プログラム１５６および管理データベース１５７を記憶する。記憶部１５は、評価サーバ１において用いられるその他のデータを記憶してもよい。評価プログラム１５５及び評価用画像生成プログラム１５６は、コンピュータにより実行可能であればよい。評価プログラム１５５及び評価用画像生成プログラム１５６は、磁気記録媒体、光記録媒体、光磁気記録媒体、半導体メモリなどのコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記憶された状態で評価サーバ１に提供されてもよい。この場合には、評価サーバ１は、記録媒体を読み取る装置を備えていてもよい。評価プログラム１５５及び評価用画像生成プログラム１５６は、通信部１７を用いてダウンロードすることによって提供されてもよい。

【0043】

学習済モデル５０は、モデル生成サーバ３において教師データを用いた機械学習によって生成される。この例では、学習済モデル５０は、評価モデル５１を含む。評価モデル５１は、一例では畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ：Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ）を利用したモデルである。評価モデル５１は上記の機械学習手法を利用する場合に限らず、公知の様々な機械学習手法を利用することができ、複数の手法を組み合わせて利用することもできる。

【0044】

評価モデル５１は、評価用画像を取得し、その評価用画像に対応する評価値を出力する。すなわち、評価モデル５１は、評価用画像（予め取得された評価学習用画像）と評価値との関係を学習させたモデルである。評価用画像は、通信端末８から送信された３次元座標データに基づき制御部１１で生成された評価用画像により得られる。学習済モデル５０の詳細については、後述する。

【0045】

管理データベース１５７は、評価対象となる凹凸面の評価に関するデータを含む。管理データベース１５７に含まれるデータは、例えば、通信端末８から受信した３次元座標データ、生成された評価用画像及びそれらに対応する評価値を含む。管理データベース１５７に含まれるデータの詳細については、後述する。

【0046】

［１－４．モデル生成サーバ］
モデル生成サーバ３は、制御部３１、記憶部３５および通信部３７を含む。制御部３１は、ＣＰＵなどのプロセッサおよびＲＡＭ等の記憶装置を備えるコンピュータの一例である。制御部３１は、ＣＰＵを用いて記憶部３５に記憶されたプログラムを実行することによって、プログラムに記述された命令にしたがった処理を行う。記憶部３５に記憶されたプログラムは、例えば、後述するモデル生成処理を実行するためのモデル生成プログラム３５５が含まれる。すなわち、モデル生成サーバ３は、所定の学習済モデル生成方法を実行する学習済モデル生成装置としても機能する。通信部３７は、通信モジュールを含み、ネットワークＮＷに接続して、他の装置とデータ通信を行う。

【0047】

記憶部３５は、不揮発性メモリなどの記憶装置を含む。記憶部３５は、教師データセット６０およびモデル生成プログラム３５５を記憶する。記憶部３５は、モデル生成サーバ３において用いられるその他のデータを記憶してもよい。モデル生成プログラム３５５は、コンピュータにより実行可能であればよい。モデル生成プログラム３５５は、磁気記録媒体、光記録媒体、光磁気記録媒体、半導体メモリなどのコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記憶された状態でモデル生成プログラム３５５に提供されてもよい。この場合には、モデル生成サーバ３は、記録媒体を読み取る装置を備えていてもよい。モデル生成プログラム３５５は、通信部３７を用いてダウンロードすることによって提供されてもよい。

【0048】

教師データセット６０は、評価学習用画像を示すデータと評価値を示すデータとが関連付けられたデータであり、学習済モデル５０を生成するときに用いられる。教師データセット６０の詳細については後述する。

【0049】

［２．管理データベース］
続いて、管理データベース１５７について説明する。

【0050】

図４は、一実施形態における凹凸面について模式化された正面図であり、トンネル採掘現場における切羽面をイメージしている。図４は、評価エリア区分を図示したものであり、切羽面の場合はａ～ｃの三分割で評価することが一般的である。３次元座標データを取得する場合、切羽面全体についてデータを取得するが、切羽面全体の形状などを判断する際には評価項目などによってはエリアを分割して判断したほうが的確な判断ができる場合がある。そのような場合は、一旦データをエリアごとに分割してから、エリアごとに評価用画像生成を行う。その際、各エリアに対応した画像データ及び評価値には、ａ～ｃの識別子が付される。

【0051】

図５は、上記実施形態における管理データベースに記録されたデータを説明する図である。管理データベース１５７は、評価エリアと評価エリアに対する評価とを関連付けたデータを含む。一実施形態におけるトンネル採掘現場における切羽面では、評価データは、トンネルの識別情報（例えばトンネル名称や整理番号）とトンネル内の測定位置（図４に示す例では、測定位置：ａ～ｃの各ブロック）とに関連付けられている。なお、エリアの分割態様は特に限定されるものではなく、評価項目などに応じて変動させることもできる。

【0052】

評価値については、１つの評価項目に対する評価値（例えば「割れ目」）のみを含んでいてもよいし、複数の評価項目（例えば「割れ目、「風化」などのそれぞれに対する評価値）、又は複数の評価項目に対応する評価値に基づく切羽面状態の総合的評価値を含んでいてもよい。

【0053】

また、各評価項目に対応した複数の学習済モデル５０が設けられてもよいし、例えば凹凸の評価に関する複数の評価項目についてまとめて対応する学習済モデル５０が設けられてもよい。

【0054】

なお、切羽面の場合、現場評価者が用いる評価項目としては「切羽の状態」「素掘り面の状態」「圧縮強度」「風化変質」「割れ目間隔」「割れ目状態」「走向傾斜」「湧水量」「劣化」などが用いられている。本実施形態においては、評価項目として「割れ目」について評価する場合について説明するが、これは現場評価者が用いる細分化された評価項目に関する評価をベースに、「割れ目」に関する評価を総合的に判断したものに相当する。

【0055】

通信端末８を介し評価サーバ１に送信される切羽面の３次元座標データは、各評価エリアの区分領域に対応して、３次元座標データ測定装置７において取得されたデータに対応する。以下の説明では、図５に示すように、撮影されたエリア区分に対応して、評価用画像ＥＧ（Ｅａ）といった形式で表す。Ｅａは評価エリアを示す。例えば、エリアｃを撮影した画像は、評価用画像ＥＧ（ｃ）として表される。

【0056】

３次元座標データの取得は、必ずしも被評価面全体について取得しなくともよい。例えば特定のエリアｃの評価だけが必要な場合は、３次元座標データ取得装置７にてエリアｃを含むデータを取得し、画像生成の前後の任意のタイミングで、エリアｃに関する部分だけ切り出して用いればよい。

【0057】

［３．評価用画像生成機能］
次に、３次元座標データから評価用画像を生成する工程について、一実施形態として切羽面に生じている「割れ目」を評価するための評価用画像を例に説明する。

【0058】

初めに評価画像の生成と 評価の流れについて、一実施態様を図６のフロー図を用いて簡単に説明する。最初に、凹凸を有する面（以下、凹凸面とする）の３次元点群データを３次元座標データ取得装置により取得する（ステップＳ００１）。取得した３次元点群データが評価したいエリア以外の部分をも含む場合は、評価する対象エリアについてデータの切り出しを行う（ステップＳ００２）。得られた３次元点群データをＤＥＭ形式に変換する（ステップＳ００３）。

【0059】

得られたＤＥＭデータから仮画像を生成して視覚化する。一実施態様において仮画像は、例えばＤＥＭデータを第１の条件、第２の条件、第３の条件などに対応する第１光源方向、第２光源方向、第３の光源方向などに基づく別々の陰影図を生成する（ステップＳ００４）。生成したそれぞれの陰影図を、輝度などを閾値として生成した２値化画像からなる仮画像を生成する。これを例えば第１仮画像、第２仮画像、第３仮画像などとする（ステップＳ００５）。これら複数の仮画像を合成し、学習済みモデルで評価できる所定のフォーマットに変換された評価用画像を生成し（ステップＳ００６）、これを学習済みモデルで評価する（ステップＳ００７）。ここで所定のフォーマットとは、評価用画像の形状や縦横のピクセル数などを意味する。以下、詳しく説明する。

【0060】

評価用画像生成機能は、評価サーバ１の制御部１１が評価用画像生成プログラム１５６を実行することによって実現される。

【0061】

前述のように、本発明は、切羽面における「割れ目」のような凹凸部位について、２次元の画像などからでは特徴が認識しにくい対象物について、３次元座標データを取得しその特徴を明確に把握し、３次元座標データによる情報を生かした評価用画像を生成して評価するものである。その画像化の態様は制限されるものではない。

【0062】

図７は、３次元座標データ取得装置７の使用例であり、ＬｉＤＡＲなどを用いて例えばトンネル採掘工事現場における切羽面の状態を評価するための３次元点群データを取得する方法を図示している。ここで、データ取得対象となる切羽面は奥の半円状の領域となる。３次元座標データ取得装置７を切羽面に対して垂直向きに配置することにより、図７における切羽面の奥行方向をｘ軸、左右方向をｙ軸、上下方向をｚ軸として示すことができる。３次元座標データ取得装置７が取得するデータの取得できる範囲（角度）を破線Ｙで示しており、切羽面以外の外壁もデータとして取得する。そのため制御部７１では、点群データから切羽面を切り出す処理が行われる。

【0063】

３次元座標データ取得装置７は、測定時に三脚などを用いて固定された状態で撮影場所に設置されてもよく、測定者が手で持ちながら測定してもよい。また、３次元座標データ取得装置７は１台でデータを取得してもよく、間隔を空けて複数台で同じ面のデータを取得し、後にデータを合成して使用してもよい。

【0064】

切羽面の場合、面上に生じた「割れ目」を評価するにあたり、３次元座標データを視覚化可能とするため第１条件に相当する第１光源位置に基づく陰影図、及び第２条件に相当する第２光源位置に基づく陰影図といった複数の陰影図を生成し、それらを２値化することでそれぞれ第１仮画像、第２仮画像といった異なる仮画像を生成し、それらを合成したものを評価用画像として使用できる。以下、評価用画像の生成について説明する。

【0065】

通常、３次元座標データから陰影図を生成するためには、３次元座標データ取得装置７で取得した３次元点群データからＤＥＭデータを生成することとなる。

【0066】

図８は切羽面ＹからのＤＥＭデータ生成の模式図である。図８中、ＳＬ（スプリングライン）の上側だけが評価の対象となるため、切羽面８０１のＳＬ上の部分だけ切り出して使用する。

【0067】

ＤＥＭデータとは、被評価面（切羽面）を等間隔の多数の長方形や正方形などからなるメッシュで分割し、それぞれに標高値を持たせたデータである。この標高値は図７におけるｘ方向の座標に相当する。

【0068】

図右側の８０２は１つのメッシュの拡大図であり、１つのメッシュに複数の３次元点群データの点８０３が含まれることを表す。このようにこれらメッシュ内に複数の３次元点群データが存在する場合には、それらの平均値、最高値又は最低値などを標高値（ｘ座標）として代表させることができる。代表値の選択は評価項目ごとに適宜選択してもよい。なお、ｙ座標及びｚ座標はメッシュの中心座標を代表値とすることができる。なお、メッシュ内に切羽面８０１とその外縁部との境界８０４がある場合、境界の外部の３次元点群データは使用しなくともよい。

【0069】

メッシュの数は任意に定めることができ、例えば評価項目や、それに対応する後述する学習済モデルによって別々に定めてもよい。例えば３次元点群データからＤＥＭデータを生成する際に測定領域を区分けするメッシュの形状は、正方形に限られない。測定者は凹凸面の状況や画像生成の便宜から最適な形状を選択することができる。

【0070】

ここで、本実施態様において「割れ目」のような細かい形態を反映させたい場合、ｘ座標値を補正して「割れ目」に起因する凹凸を判断しやすいデータに改変できる。例えば切羽面などにおいて割れ目の凹凸差に比べ、切羽面全体の湾曲程度が相対的に大きい場合は、湾曲分を一定の法則に基づき補正し、平面に近い状態に改変したＤＥＭデータを用い後述の陰影図を生成することもできる。

【0071】

次に、得られたＤＥＭデータを用いて陰影図を生成する。陰影図は立体的な地図生成に使用されている手法である、ＤＥＭデータから生成される凹凸を視覚化する際に、所定の位置から光を当てた場合の影を付けることで、凹凸面の状態を視覚的に把握しやすい図とすることができる。しかし、光の照射方向に平行する線形構造が捉えにくいこと、陰になる部分の地形が不明瞭になるという欠点がある。このため線形構造や凹凸の変化を的確に把握するためには、複数の位置からの光源を想定した多くの画像を利用することが好ましい。

【0072】

本明細書中では、３次元座標データから、例えば第１の条件、第２の条件などのように、２以上の条件に基づいてそれぞれ仮画像を生成することが好ましい。一実施形態において、前記第１、第２などの条件は、陰影図を生成する際の光源の位置を構成する「高さ」及び「方向」とすることができる（この場合、第１方向、第２方向などとする）。切羽面の陰影図における光源の高さとは、光源が切羽面に対して垂直な角度から入射する場合を９０°とし、切羽面の延長面から入射する場合を０°として０～９０°で表す。また光源の方向とは、切羽面に向かって真上（図７におけるｚ軸の正方向）から光線を入射させる場合を０°とし、右回りに０～３６０°で設定するものとする。

【0073】

図９は、切羽面上の割れ目９０１の形態（深さ、広さ）と、光源９０２の向きによる見え方の変化を表す模式図である。図９の左上側図と右上側図は光を当てた際の正面図であり、割れ目に対して直情の方向から見た図となる。それぞれの中心部の黒色の領域は割れ目に生じる影を表している。左下側図及び右下側図は断面形状と光源の位置を表している。ここで光源の高さは４５°に固定した。図９の左上下側図と右上下側図の割れ目の断面形状は同じであるが、光源の向きが１８０°変化すると、生じる影は異なるものとなることがわかる（左下図では暗部９０３と明部９０４が生じているが、右下図では暗部のみとなっている）。また本図では図示しないが、割れ目内に突起や二次的な割れ目が形成されている場合は、例えばデジタルカメラなどにより正面から撮影した画像では状態が分かりにくく、陰影図のほうが形状を的確に把握できる。

【0074】

図１０は、図９とは別の形状の割れ目につき、光源の高さを４５°に固定して、向きを４５°ごとに８通りの方向、すなわち第１～８の条件における陰影の変化を表す模式図である。周囲の８種の図の上部に記載されている数字は、光源の向きを示す角度である。割れ目は上下方向の直線形状で、断面は４５°の角度で切れ目が入っている（中央の正面図及び断面図参照）。図から明らかなように、実際に影が生じているのは２２５°、２７０°、３１５°の場合の３通りであり、他の方向については影を生じない。

【0075】

このように、様々な向きを有する割れ目の状態を網羅的に把握するためには、好ましくは９０°ごとに４方向、より好ましくは４５°ごとに８方向の光源（第１～第８の条件）を使用する。このように、光源の方向を変化させることにより陰影の形状は大きく変化し、これらを総合して判断することにより割れ目の深さ、形状を的確に把握することが可能となる。

【0076】

図１１は、図１０の陰影図から白黒の２色のみで表した２値化画像を生成する例を表している。２値化画像とは、陰影図における輝度などのパラメータに一定の閾値を設け、閾値を上回る領域を白色、それ以外を黒色などの２色で表した図である。一般的には陰影図の輝度は０～２５５の範囲で設定され、黒色が０、白色が２５５となる。ここで例えば閾値を５０と設定した場合、輝度が５０以上となる領域を白色、５０未満を黒色で表現した図となる。同じ割れ目を表す図であっても、光源の方向により見え方が異なることがわかる。図１１の場合、これら８種の２値化画像が第１～第８の仮画像となる。なお、閾値は全ての仮画像で同じにする必要はなく、光源の方向により適宜変更してもよい。

【0077】

一実施形態においては、第１～第８条件に基づき生成された仮画像を合成し評価用画像を生成する。図１１では中央の合成画像が評価用画像に該当する。この場合の合成処理は第１～第８仮画像における黒色部分のみをすべての画像で足し合わせたものである。この評価用画像を学習済モデルに提供することにより、割れ目の状態につき評価値を出力することができる。

【0078】

上記仮画像を生成する際の条件、及び仮画像から評価用画像を合成する際の条件は、各エリアで異なるものとすることができる。すなわち前記３次元座標データは、切羽面において分割された少なくとも第１エリア、第２エリア、第３エリアなどに対応して取得され、前記評価用画像も第１エリア、第２エリア、第３エリアなどに対応して生成することができる。その場合、学習済モデルは、第１エリアに対応する評価用画像が提供される学習済モデルと、第２エリアに対応する評価用画像が提供される学習済モデル５０とを含むことができる。

【0079】

また評価の対象となる評価用画像（２値化画像）はエリアごとに単一である必要はなく、素材となる陰影図の条件、又は２値化画像生成時の閾値の設定を異なるものとした複数の２値化画像を評価用画像とし、「割れ目」などの状態を評価してもよい。この場合、複数の２値化画像からなる評価用画像に基づき１つの評価値を算出するための学習済モデルを使用することとなる。

【0080】

なお学習モデルに提供できる評価用画像には、所定のフォーマットが規定されることがあり、例えば、評価用画像の全体の形状（例えば矩形など）、ＤＥＭデータのメッシュ数に基づく縦横のピクセル数などについて予め定めることができる。かかる場合、評価用画像生成の工程において、評価用画像を当該フォーマットに合わせる工程が必要となる。そのため２値化画像においては全体形状を矩形とするためにＤＥＭデータの時点でメッシュのかかっていなかった領域は白のデータで埋める、又はピクセル数を合わせるために縦横方向の拡大縮小を行う、などの調整を行うことができる。

【0081】

［４．評価値取得機能］
評価値取得機能について説明する。評価値取得機能は、評価サーバ１の制御部１１が評価プログラム１５５を実行することによって実現される。以下に説明する評価値取得機能を実現するための構成の一部または全部がハードウエアによって実現されてもよい。

【0082】

評価サーバ１は、通信端末８から３次元座標データが送信されると、評価対象エリアを示す情報と関連付けて、管理データベース１５７に記録する。そして制御部１１にて評価用画像が生成され、生成した評価用画像はエリア情報と関連付けられ管理データベースに記録される。例えば、エリアａが関連付けられた評価用画像に係るデータは、ＥＧ（ａ）として管理データベース１５７に記録される。ここで、対象となる測定エリアに係る情報などは、予め３次元座標データ測定装置７で付加された情報などを評価サーバ１において受信することによって設定されている。

【0083】

管理データベース１５７に評価用画像ＥＧのデータが記録されると、評価値取得機能は、学習済モデル５０を用いて、その評価用画像ＥＧに対応する評価値ＥＳを算出する。以下、評価値取得機能について説明する。

【0084】

図１２は、一実施形態における評価値取得機能を説明する図である。評価値取得機能は、評価用画像取得部１０１および学習済モデル５０によって実現される。評価用画像取得部１０１は、管理データベース１５７に記録された評価用画像データ（この場合、ＥＧ（ａ）～ＥＧ（ｃ））を取得する。取得された評価用画像ＥＧ（ａ）～ＥＧ（ｃ）は、学習済モデル５０に提供される。

【0085】

学習済モデル５０は、提供された評価用画像の評価値（評価値）ＥＳ（ａ）～ＥＳ（ｃ）を出力する。評価値ＥＳは、例えば、５段階（１～５）で規定され、値が小さいほど良い評価を示す。

【0086】

このようにして、評価値取得機能１００は、学習済モデル５０を用いて、評価値ＥＳ（ａ）～ＥＳ（ｃ）を取得する。取得した評価値ＥＳ（ａ）～ＥＳ（ｃ）ＥＳは、管理データベース１５７に記録される。

【0087】

続いて、通信端末８における入出力処理によって連携される評価値取得処理の流れについて説明する。

【0088】

図１３は一実施形態における３次元座標データ取得装置７と、通信端末８と、評価サーバ１とにおける評価値取得処理を示すフロー図である。３次元座標データ取得装置７において切羽面の３次元座標データ取得処理が行われる。データ取得処理はデータ取得者がＬｉＤＡＲなどにより切羽面の３次元座標データを取得することにより、切羽面の３次元座標データ取得する処理である（３次元座標データ取得処理：ステップＳ１０１）。取得された３次元座標データはネットワーク、又は有線若しくは無線の通信手段により通信端末に送られ（ステップＳ１０２）、さらに通信端末から評価サーバ１へ送信される。（ステップＳ１０３）

【0089】

評価サーバにおいて、３次元座標データにエリアを識別する情報が付加される（ステップ１０４）。

【0090】

評価サーバ１は、通信端末８から受信した３次元座標データを管理データベース１５７に記録する。

【0091】

評価サーバ１は、前述のように、評価用画像生成プログラム１５６により、制御部１１にて評価用画像を生成する（評価用画像生成：ステップＳ１０５）。評価サーバ１は、生成した評価用画像を評価モデル５１に提供し、評価値ＥＳを取得し（エリア評価処理：ステップＳ１０６）、管理データベース１５７に記録する。

【0092】

評価サーバ１は、評価値ＥＳを通信端末８に送信する（ステップＳ１０７）。通信端末８は、受信した評価値ＥＳを用いて、評価結果を評価入力画面に表示する（評価結果表示：ステップＳ１０８）。

【0093】

通信端末８の表示部８３に表示される評価入力画面について説明する。図１４は、一実施形態における評価入力画面を説明する図である。図１４に示すように、評価入力画面には、評価値表示領域ＤＡ、複数の項目切り替えボタンＳＢ、画像確認ボタンＣＢおよびデータ送信ボタンＴＢが表示される。評価値表示領域ＤＡは、評価エリア（図１４における「エリア」）に対応して評価値ＥＳ（図１４における「ＡＩ評価値」）を表示する領域を含む。ここで表示される評価値ＥＳは、項目切替ボタンＳＢを操作することによって、対象の評価項目の評価値に切り替えて表示される。図１４の例では、「割れ目」のボタンが強調表示されることで、「割れ目」の評価項目に対応する評価値ＡＳが表示されていることを示す。

【0094】

ユーザ評価の領域には、ユーザが目視で切羽を観察し、又は評価項目として定められている「切羽の状態」「素掘り面の状態」「圧縮強度」「風化変質」「割れ目の間隔」「割れ目の形態」「割れ目の頻度」「走向傾斜」「湧水量」「劣化」などの個別判断に基づき、「割れ目」の状態を総合的に判断した評価結果を入力できるようになっている。目視評価の領域を操作すると、数値選択ボックスＮＢが表示される。数値選択ボックスＮＢのうちユーザの操作により指定された数値が、目視評価として入力される。このとき、ユーザが画像確認ボタンＣＢを操作することにより、その評価に関連する評価エリアの画像を評価サーバ１から取得して、評価入力画面に表示することができる。なお、ここで表示される画像は、その画像に基づいて割れ目の状態を評価するものではなく、あくまでエリアの分類を視覚的に判別しやすくするためのものであるので、デジタルカメラなどによる写真でもよいし、概略を示した図でもよい。

【0095】

このとき、ユーザは、ＡＩ評価値の領域を確認することで、評価サーバ１における評価を参考にすることができる。例えば、客観的な評価であるＡＩ評価値に対して、ユーザの評価が大きく離れる場合には、ユーザは注意深く再度評価をすることもできる。ユーザがデータ送信ボタンＴＢを操作すると、通信端末８は目視評価の領域に入力された評価値をユーザ評価値ＵＳとして評価サーバ１に送信する。評価サーバ１は、通信端末８から受信したユーザ評価値を管理データベース１５７に記録する。このようにして管理データベース１５７に記録された情報は、様々な通信端末８において取得して表示させることができる。

【0096】

［５．モデル生成処理］
続いて、通信端末８における入出力処理によって連携されるモデル生成サーバ３におけるモデル生成処理の流れについて説明する。モデル生成処理は、教師データ生成処理と学習済モデル生成処理とを含む。教師データ生成処理は、学習済モデル５０を生成するための教師データセット６０を生成する処理である。この処理によって、教師データセット６０が蓄積される。学習済モデル生成処理は、蓄積された教師データセット６０を用いて、学習済モデル５０における評価モデル５１を生成するための処理である。

【0097】

［５－１．教師データ生成処理］
図１５は、一実施形態における通信端末８、評価サーバ１、及びモデル生成サーバ３における教師データ生成処理を示すフロー図である。モデル生成サーバ３は、評価サーバ１において生成し管理データベースに蓄積されている評価用画像ＥＧを取得し（評価用画像取得：ステップＳ３０１）教師データセット６０に記録する。教師データセット６０の詳細については後述する。

【0098】

モデル生成サーバ３は、評価用画像ＥＧを通信端末８に送信する（ステップＳ３０２）。通信端末８は、表示部８３に評価用画像などを表示し、各評価用画像に対する評価値を入力するための領域を表示する。ユーザは、評価用画像のそれぞれに対して、切羽面の目視観察又は予め設定されている評価項目に基づく判断による評価値を入力する（評価入力処理：ステップＳ３０３）。通信端末８は、入力された評価値を評価用画像ＥＧに対応する教師用評価値ＥＳｔとしてモデル生成サーバ３に送信され、教師用評価値を取得する（ステップＳ３０４）。

【0099】

図１６は、一実施形態における教師データセットを説明する図である。上述の教師データ生成処理によって生成される教師データセット６０は、図１６に示すように評価用画像ＥＧ、教師用評価値ＥＳｔを含む。

【0100】

［５－２．学習済モデル生成処理］
図１７は一実施形態における通信端末とモデル生成サーバとにおける学習済モデル生成処理を示すフロー図である。モデル生成サーバ３は、教師データセット６０を読み出して、評価用画像ＥＧと教師用評価値ＥＳｔとの関係を学習させた評価モデル５１を生成する。機械学習用のモデル（訓練モデル）は、評価モデル５１と同じニューラルネットワークを用いた演算処理を行うモデルである。訓練モデルは、既に生成された評価モデル５１を用いてもよい。

【0101】

モデル生成サーバ３は、例えば、訓練モデルに評価用画像ＥＧを入力し、訓練モデルから出力された評価値（訓練モデルによる評価値出力処理：ステップＳ４０１）と教師用評価値ＥＳｔとを用いて、誤差逆伝搬法による機械学習を実行する。この機械学習によって、訓練モデルのニューラルネットワークにおける重み係数を更新して評価モデル５１を生成する（評価モデル生成処理：ステップＳ４０２）。生成した評価モデルは学習済モデルとして評価サーバに登録される（学習済モデル登録処理：ステップＳ４０３）

【0102】

［６．変形例］
本発明は上述した実施形態に限定されるものではなく、他の様々な変形例が含まれる。例えば、上述した実施形態は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されない。実施形態の構成の一部および以下に説明する変形例の一部について、他の構成を追加・削除・置換してもよい。以下、変形例について説明する。

【0103】

（１）評価サーバ１における機能は、複数のサーバが協働して実現されてもよい。例えば、学習済モデル５０が別のサーバにおいて記憶されていてもよい。モデル生成サーバ３における機能は、複数のサーバが協働して実現されてもよい。評価サーバ１とモデル生成サーバ３とは、１つのサーバによって実現されてもよい。

【0104】

（２）３次元座標データから仮画像及び評価用画像を生成する機能は、評価サーバ１の制御部１１以外で行われてもよい。例えば、通信端末８の機能として評価用画像を生成してもよく、又はモデル生成サーバ内で生成してもよい。

【0105】

（３）モデル生成サーバ３は、ネットワークＮＷに接続されていないモデル生成端末であってもよい。この場合において、教師データセット６０が通信端末８など他の端末で生成されるときには、記憶媒体を介してモデル生成端末に提供されてもよい。モデル生成端末において生成した学習済モデル５０は、通信端末８など他の端末を介して、または記憶媒体を介して、学習済モデル５０が記憶されるサーバ（例えば評価サーバ１）に対して提供されてもよい。

【0106】

（４）３次元座標データ取得装置７は通信端末８と別体である必要はなく、通信端末８自体の機能として３次元座標データ取得機能を有していてもよい。別体である場合、３次元座標データ取得装置７は、ネットワークにより又は有線若しくはＢＬＵＥＴＯＯＴＨ（登録商標）などの無線にて通信端末と通信により接続され、又は通信端末とは接続されずにＵＳＢメモリなどの記録媒体を介して、通信端末とデータの授受ができる。

【0107】

（５）３次元座標データに基づき生成される仮画像及び評価用画像としては、陰影図や２値化画像に限られない。白黒カラーなど別の色彩、傾斜量図など別の表現技法を、適宜選択することができる。この場合、例えば傾斜量の色彩への割り当て条件を適宜変更することにより、凹凸面の特徴を的確に表現できる評価画像を生成することができる。

【0108】

（６）一実施形態では、切羽面における割れ目の評価を、エリアａ～ｃに分割したが、エリアの分割はこのような態様に限定されるものではなく、測定される凹凸面の形状に応じて任意に定めることができる。又はエリアごとに分割しなくともよい。また、各エリアを複数の分割エリアに細分化して、それぞれについて後述する評価値を算出し、それら複数の評価値を統合して１つの評価値としてもよい。複数の分割エリアに係る評価値と評価値との関係を学習させた学習済モデルにより評価値を取得してもよく、又は単に複数の分割エリアに係る評価値の平均値を評価値として採用してもよい。

【0109】

（７）一実施形態では、複数の仮画像から１つの評価用画像を生成し、その評価用画像を用いて評価値を出力したが、例えば評価用画像が１つだと適切な評価が難しい場合は、複数の評価用画像を生成し、それらに基づき全体の評価値を出力してもよい。その場合には、複数の評価用画像から評価値を算出する学習済モデルを用いてよい。

【0110】

（８）凹凸面に関し複数の評価項目について評価する場合は、それぞれの評価項目につき評価値、評価画像、学習済モデルを含んでよい。例えば、凹凸面に関し第１評価項目及び第２評価項目について評価する場合、評価値は、第１評価項目に対応する評価値と、第２評価項目に対応する評価値とを含み、評価用画像は、第１評価項目と第２評価項目とに対応して得られ、学習済モデルは、第１評価項目に対応する評価用画像が提供される学習済モデルと、第２評価項目に対応する評価用画像が提供される学習済モデルとを含むことができる。

【0111】

（９）評価用画像が凹凸面を複数のエリアに区切って生成される場合には、各エリアで同じ学習済みモデルを使用せず、異なる学習モデル済みを使用して評価してもよい。例えば、エリアごとに評価項目に係る状況が大きく異なる場合などには、評価の精度を上げるために異なる学習モデルを使用することができる。なお「異なる」とは、学習済モデル生成の際に使用する教師データが異なることを意味する。

【符号の説明】

【0112】

１：評価サーバ、３：モデル生成サーバ、７：３次元座標データ取得装置、８：通信端末、１１：制御部、１５：記憶部、１７：通信部、１５５：評価プログラム、１５６：評価用画像生成プログラム、１５７：管理データベース、５０：学習済モデル、５１：評価モデル、３１：制御部、３５：記憶部、３７：通信部、３５５：モデル生成プログラム、６０：教師データセット、７１：制御部、７２：表示部、７３：操作部、７５：記憶部、７７：通信部、７８：センサ部、７５５：入出力プログラム、７５６：３次元座標データ生成プログラム、８０１：切羽面、８０２：メッシュ、８０３：３次元点群データ、８０４：境界線、８１：制御部、８３：表示部、８４：操作部、８５：記憶部、８５５：入出力プログラム、８７：通信部、９０１：割れ目、９０２：光源、９０３：暗部、９０４：明部

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】

【図15】

【図16】

【図17】