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(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】P2025007782
(43)【公開日】2025-01-17
(54)【発明の名称】構造物評価システム、構造物評価装置及び構造物評価方法
(51)【国際特許分類】
G01N 29/14 20060101AFI20250109BHJP
【ＦＩ】
G01N29/14
【審査請求】未請求
【請求項の数】12
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2023109405
(22)【出願日】2023-07-03
(71)【出願人】
【識別番号】000003078
【氏名又は名称】株式会社東芝
(74)【代理人】
【識別番号】110001634
【氏名又は名称】弁理士法人志賀国際特許事務所
(72)【発明者】
【氏名】碓井 隆
(72)【発明者】
【氏名】高峯 英文
(72)【発明者】
【氏名】上田 祐樹
(72)【発明者】
【氏名】渡部 一雄
【テーマコード（参考）】
2G047
【Ｆターム（参考）】
2G047AA10
2G047BA05
2G047BC09
2G047CA01
2G047EA10
2G047GG46
(57)【要約】
【課題】構造物の劣化状態の評価精度の低下を抑制することができる構造物評価システム、構造物評価装置及び構造物評価方法を提供することである。
【解決手段】実施形態の構造物評価システムは、複数のセンサと、位置標定部と、分布生成部と、評価部とを持つ。複数のセンサは、構造物の内部で発生した弾性波を検出する。位置標定部は、前記複数のセンサそれぞれによって検出された複数の弾性波に基づいて、１以上の弾性波の発生源の位置を標定する。分布生成部は、前記位置標定部による前記１以上の弾性波の発生源の位置標定結果に基づいて、前記１以上の弾性波の発生源の密度分布を表す弾性波源密度分布を生成する。評価部は、乱数を含むシミュレーションに基づいて生成された１以上の参照分布と、前記分布生成部により生成された前記弾性波源密度分布とに基づいて、前記構造物の損傷を評価する。
【選択図】図１
【解決手段】実施形態の構造物評価システムは、複数のセンサと、位置標定部と、分布生成部と、評価部とを持つ。複数のセンサは、構造物の内部で発生した弾性波を検出する。位置標定部は、前記複数のセンサそれぞれによって検出された複数の弾性波に基づいて、１以上の弾性波の発生源の位置を標定する。分布生成部は、前記位置標定部による前記１以上の弾性波の発生源の位置標定結果に基づいて、前記１以上の弾性波の発生源の密度分布を表す弾性波源密度分布を生成する。評価部は、乱数を含むシミュレーションに基づいて生成された１以上の参照分布と、前記分布生成部により生成された前記弾性波源密度分布とに基づいて、前記構造物の損傷を評価する。
【選択図】図１
【特許請求の範囲】
【請求項1】
構造物の内部で発生した弾性波を検出する複数のセンサと、
前記複数のセンサそれぞれによって検出された複数の弾性波に基づいて、１以上の弾性波の発生源の位置を標定する位置標定部と、
前記位置標定部による前記１以上の弾性波の発生源の位置標定結果に基づいて、前記１以上の弾性波の発生源の密度分布を表す弾性波源密度分布を生成する分布生成部と、
乱数を含むシミュレーションに基づいて生成された１以上の参照分布と、前記分布生成部により生成された前記弾性波源密度分布とに基づいて、前記構造物の損傷を評価する評価部と、
を備える構造物評価システム。
前記複数のセンサそれぞれによって検出された複数の弾性波に基づいて、１以上の弾性波の発生源の位置を標定する位置標定部と、
前記位置標定部による前記１以上の弾性波の発生源の位置標定結果に基づいて、前記１以上の弾性波の発生源の密度分布を表す弾性波源密度分布を生成する分布生成部と、
乱数を含むシミュレーションに基づいて生成された１以上の参照分布と、前記分布生成部により生成された前記弾性波源密度分布とに基づいて、前記構造物の損傷を評価する評価部と、
を備える構造物評価システム。
【請求項2】
前記１以上の参照分布を生成する参照分布生成部、をさらに備え、
前記シミュレーションは、仮想的に設定した１以上の弾性波の発生源に基づいて、前記１以上の弾性波の発生源の密度分布を表す弾性波源密度分布を前記１以上の参照分布として生成するシミュレーションであり、
前記参照分布生成部は、前記シミュレーションを行う際の条件として、１以上の弾性波の発生源の情報と、複数のセンサの設置位置の情報との入力を受け付け、受け付けた各弾性波の発生源から各センサに到達する理論時刻に対して乱数に基づく時間方向の揺らぎを加味、又は、各弾性波の発生源から各センサに到達する理論振幅に対して振幅方向に乱数に応じた雑音を加味して前記シミュレーションを実行することによって、前記１以上の参照分布を生成する、
請求項１に記載の構造物評価システム。
前記シミュレーションは、仮想的に設定した１以上の弾性波の発生源に基づいて、前記１以上の弾性波の発生源の密度分布を表す弾性波源密度分布を前記１以上の参照分布として生成するシミュレーションであり、
前記参照分布生成部は、前記シミュレーションを行う際の条件として、１以上の弾性波の発生源の情報と、複数のセンサの設置位置の情報との入力を受け付け、受け付けた各弾性波の発生源から各センサに到達する理論時刻に対して乱数に基づく時間方向の揺らぎを加味、又は、各弾性波の発生源から各センサに到達する理論振幅に対して振幅方向に乱数に応じた雑音を加味して前記シミュレーションを実行することによって、前記１以上の参照分布を生成する、
請求項１に記載の構造物評価システム。
【請求項3】
前記乱数に基づく時間方向の揺らぎは、所定の時間範囲内で一様に分布する時間方向のランダムな揺らぎであり、
前記参照分布生成部は、前記所定の時間範囲毎に異なる前記乱数に基づく時間方向の揺らぎを加味して前記１以上の参照分布を生成する、
請求項２に記載の構造物評価システム。
前記参照分布生成部は、前記所定の時間範囲毎に異なる前記乱数に基づく時間方向の揺らぎを加味して前記１以上の参照分布を生成する、
請求項２に記載の構造物評価システム。
【請求項4】
前記１以上の参照分布に基づいて前記弾性波源密度分布を補正する補正部、をさらに備え、
前記補正部は、前記１以上の参照分布と、前記弾性波源密度分布とを比較し、前記１以上の参照分布において密度が高い領域ほど前記弾性波源密度分布において領域の密度が低くなるように補正を行い、前記１以上の参照分布において密度が低い領域ほど前記弾性波源密度分布において領域の密度を高くなるように補正を行い、
前記評価部は、前記補正部により補正された前記弾性波源密度分布を用いて前記構造物の損傷を評価する、
請求項１から３のいずれか一項に記載の構造物評価システム。
前記補正部は、前記１以上の参照分布と、前記弾性波源密度分布とを比較し、前記１以上の参照分布において密度が高い領域ほど前記弾性波源密度分布において領域の密度が低くなるように補正を行い、前記１以上の参照分布において密度が低い領域ほど前記弾性波源密度分布において領域の密度を高くなるように補正を行い、
前記評価部は、前記補正部により補正された前記弾性波源密度分布を用いて前記構造物の損傷を評価する、
請求項１から３のいずれか一項に記載の構造物評価システム。
【請求項5】
前記１以上の参照分布は、異なる条件で生成された複数の参照分布であり、
前記弾性波源密度分布の標定精度に関する特徴量に基づいて、前記複数の参照分布の中から少なくとも一つの参照分布を選択する分布選択部、をさらに備え、
前記補正部は、前記分布選択部によって選択された少なくとも一つの参照分布を用いて前記弾性波源密度分布を補正する、
請求項４に記載の構造物評価システム。
前記弾性波源密度分布の標定精度に関する特徴量に基づいて、前記複数の参照分布の中から少なくとも一つの参照分布を選択する分布選択部、をさらに備え、
前記補正部は、前記分布選択部によって選択された少なくとも一つの参照分布を用いて前記弾性波源密度分布を補正する、
請求項４に記載の構造物評価システム。
【請求項6】
前記標定精度に関する特徴量は、前記弾性波源密度分布の所定の領域内における位置標定結果の不確かさの指標の平均値、前記位置標定結果の不確かさの指標の中央値、又は、前記弾性波源密度分布の所定の領域内における標定率のいずれかである、
請求項５に記載の構造物評価システム。
請求項５に記載の構造物評価システム。
【請求項7】
前記分布選択部は、前記弾性波源密度分布を複数の領域に分割することによって複数の分割領域を生成し、生成した各分割領域の標定精度に関する特徴量に基づいて、分割領域毎に異なる参照分布を選択する、
請求項５に記載の構造物評価システム。
請求項５に記載の構造物評価システム。
【請求項8】
前記１以上の参照分布は、異なる条件で生成された複数の参照分布であり、
前記複数の参照分布と前記弾性波源密度分布との類似度に基づいて、前記複数の参照分布の中から少なくとも一つの参照分布を選択する分布選択部、をさらに備え、
前記補正部は、前記分布選択部によって選択された少なくとも一つの参照分布を用いて前記弾性波源密度分布を補正する、
請求項４に記載の構造物評価システム。
前記複数の参照分布と前記弾性波源密度分布との類似度に基づいて、前記複数の参照分布の中から少なくとも一つの参照分布を選択する分布選択部、をさらに備え、
前記補正部は、前記分布選択部によって選択された少なくとも一つの参照分布を用いて前記弾性波源密度分布を補正する、
請求項４に記載の構造物評価システム。
【請求項9】
前記分布選択部は、前記複数の参照分布と前記弾性波源密度分布とのテンプレートマッチングを行うことによって前記複数の参照分布と前記弾性波源密度分布との類似度を算出し、前記複数の参照分布の中から類似度が最も高い参照分布を選択する、
請求項８に記載の構造物評価システム。
請求項８に記載の構造物評価システム。
【請求項10】
前記分布選択部は、前記弾性波源密度分布を複数の領域に分割することによって複数の分割領域を生成し、生成した各分割領域と前記複数の参照分布との類似度に基づいて、分割領域毎に異なる参照分布を選択する、
請求項８に記載の構造物評価システム。
請求項８に記載の構造物評価システム。
【請求項11】
構造物の内部で発生した弾性波を検出する複数のセンサそれぞれによって検出された複数の弾性波に基づいて、１以上の弾性波の発生源の位置を標定する位置標定部と、
前記位置標定部による前記１以上の弾性波の発生源の位置標定結果に基づいて、前記１以上の弾性波の発生源の密度分布を表す弾性波源密度分布を生成する分布生成部と、
乱数を含むシミュレーションに基づいて生成された１以上の参照分布と、前記分布生成部により生成された前記弾性波源密度分布とに基づいて、前記構造物の損傷を評価する評価部と、
を備える構造物評価装置。
前記位置標定部による前記１以上の弾性波の発生源の位置標定結果に基づいて、前記１以上の弾性波の発生源の密度分布を表す弾性波源密度分布を生成する分布生成部と、
乱数を含むシミュレーションに基づいて生成された１以上の参照分布と、前記分布生成部により生成された前記弾性波源密度分布とに基づいて、前記構造物の損傷を評価する評価部と、
を備える構造物評価装置。
【請求項12】
構造物の内部で発生した弾性波を検出する複数のセンサそれぞれによって検出された複数の弾性波に基づいて、１以上の弾性波の発生源の位置を標定し、
前記１以上の弾性波の発生源の位置標定結果に基づいて、前記１以上の弾性波の発生源の密度分布を表す弾性波源密度分布を生成し、
乱数を含むシミュレーションに基づいて生成された１以上の参照分布と、前記弾性波源密度分布とに基づいて、前記構造物の損傷を評価する構造物評価方法。
前記１以上の弾性波の発生源の位置標定結果に基づいて、前記１以上の弾性波の発生源の密度分布を表す弾性波源密度分布を生成し、
乱数を含むシミュレーションに基づいて生成された１以上の参照分布と、前記弾性波源密度分布とに基づいて、前記構造物の損傷を評価する構造物評価方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明の実施形態は、構造物評価システム、構造物評価装置及び構造物評価方法に関する。
【背景技術】
【0002】
橋梁のような構造物の表面にセンサを設置することで、構造物内部で発生する弾性波を検出することができる。さらに、複数のセンサを構造物の表面に設置することで、各センサで検出した弾性波の到達時刻の差に基づいて、弾性波の発生源（以下「弾性波源」という）の位置を標定することができる。外部から構造物の表面に衝撃を与えた場合にも構造物内部で弾性波が発生する。このような場合にも各センサで検出した弾性波の到達時刻の差に基づいて弾性波源の位置を標定することができる。
【0003】
構造物内部における弾性波の伝搬経路に損傷がある場合、弾性波の伝搬が妨げられる。構造物内部の損傷により弾性波の伝搬が妨げられると、一部のセンサで弾性波を検出することができない。その結果、弾性波源の標定結果の精度が低下してしまう。降雨時の雨滴による路面への衝突のように空間的に一様に付与される衝撃を構造物の表面に与えて対面に設置された各センサによって弾性波を検出した場合、内部に損傷を有する領域では弾性波源の密度が低下して観測される。このような特性を利用して、構造物の劣化状態（構造物内部の損傷有無）を評価することができる。特に、路面を走行する車両によって発生する弾性波を用いて、構造物内部の損傷を検知することできる。
【0004】
従来では、上記の手法によって得られた評価結果の精度を向上させるための種々の補正方法が開示されている。例えば、交通量の異なる計測結果を比較するために計測対象の場所を走行する車両に関する情報を推定することで、通過した車両の台数と、比較対象となる構造物で得られた通過した車両の台数との比に基づく補正値を用いて弾性波源の密度を補正する手法が開示されている。
【0005】
弾性波源の位置を特定する位置標定処理には、複数のヒットが同一の事象（例えば、同一の衝撃）から生じたことを判定するイベント抽出と呼ばれるアルゴリズムが用いられている。具体的には、イベント抽出のアルゴリズムは、所定の時間窓内に２つ以上のセンサで略同時に検出されたヒットを同一の事象から生じたものとみなす処理のことである。しかしながら、イベント抽出のアルゴリズムは、一定の条件下で発生するランダムなノイズによって、本来存在しないはずの疑似的な密度分布パターンを生成させることがある。そのため、このような疑似的な密度分布パターンにより、構造物の劣化状態の評価の精度が低下してしまう場合があった。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0006】
【特許文献1】国際公開第２０１７／２１７０３４号
【特許文献2】国際公開第２０２２／０１４００４号
【特許文献3】特開２０２２－７０７１１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0007】
本発明が解決しようとする課題は、構造物の劣化状態の評価精度の低下を抑制することができる構造物評価システム、構造物評価装置及び構造物評価方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【0008】
実施形態の構造物評価システムは、複数のセンサと、位置標定部と、分布生成部と、評価部とを持つ。複数のセンサは、構造物の内部で発生した弾性波を検出する。位置標定部は、前記複数のセンサそれぞれによって検出された複数の弾性波に基づいて、１以上の弾性波の発生源の位置を標定する。分布生成部は、前記位置標定部による前記１以上の弾性波の発生源の位置標定結果に基づいて、前記１以上の弾性波の発生源の密度分布を表す弾性波源密度分布を生成する。評価部は、乱数を含むシミュレーションに基づいて生成された１以上の参照分布と、前記分布生成部により生成された前記弾性波源密度分布とに基づいて、前記構造物の損傷を評価する。
【図面の簡単な説明】
【0009】
【図1】第１の実施形態における構造物評価システムの構成を示す図。
【図2】第１の実施形態における信号処理部の構成例を示す図。
【図3】第１の実施形態における弾性波の計測方法を説明するための図。
【図4】第１の実施形態における参照分布生成部が行う参照分布生成処理の流れを示すフローチャート。
【図5A】時間窓幅ｋ＝１[μｓ]とした場合に得られた参照分布の一例を示す図。
【図5B】時間窓幅ｋ＝１０[μｓ]とした場合に得られた参照分布の一例を示す図。
【図5C】時間窓幅ｋ＝１００[μｓ]とした場合に得られた参照分布の一例を示す図。
【図5D】時間窓幅ｋ＝２００[μｓ]とした場合に得られた参照分布の一例を示す図。
【図5E】時間窓幅ｋ＝５００[μｓ]とした場合に得られた参照分布の一例を示す図。
【図5F】時間窓幅ｋ＝１０００[μｓ]とした場合に得られた参照分布の一例を示す図。
【図6】時間窓幅ｋと、弾性波源密度分布の標定精度に関する特徴量との関係を示す図。
【図7A】第１の実施形態における位置標定結果の不確かさの指標の算出方法を説明するための図。
【図7B】第１の実施形態における位置標定結果の不確かさの指標の算出方法を説明するための図。
【図7C】第１の実施形態における位置標定結果の不確かさの指標の算出方法を説明するための図。
【図8】第１の実施形態における構造物評価システムによる劣化状態の評価処理の流れを示すシーケンス図。
【図9】第１の実施形態の変形例における分布選択部が行う処理の概要を説明するための図。
【図10】第２の実施形態における構造物評価システムの構成を示す図。
【図11】第２の実施形態における構造物評価システムによる劣化状態の評価処理の流れを示すシーケンス図。
【図12A】各実施形態のシミュレーションにおける各センサの弾性波の検出例を示す図。
【図12B】各実施形態の変形例におけるシミュレーションにおける各センサの弾性波の検出例を示す図
【発明を実施するための形態】
【0010】
以下、実施形態の構造物評価システム、構造物評価装置及び構造物評価方法を、図面を参照して説明する。
【0011】
（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態における構造物評価システム１００の構成を示す図である。構造物評価システム１００は、構造物５０の健全性の評価に用いられる。以下の説明において、評価とは、ある基準に基づいて構造物５０の健全性の度合い、すなわち構造物５０の劣化状態を決定することを意味する。
図１は、第１の実施形態における構造物評価システム１００の構成を示す図である。構造物評価システム１００は、構造物５０の健全性の評価に用いられる。以下の説明において、評価とは、ある基準に基づいて構造物５０の健全性の度合い、すなわち構造物５０の劣化状態を決定することを意味する。
【0012】
以下の説明では、構造物５０が橋梁である場合を例に説明するが、構造物５０は橋梁に限定される必要はない。構造物５０は、亀裂の発生または進展、あるいは外的衝撃（例えば雨、人工雨など）に伴い弾性波１１が発生する構造物であればどのようなものであってもよい。なお、橋梁は、河川や渓谷等の上に架設される構造物に限らず、地面よりも上方に設けられる種々の構造物（例えば高速道路の高架橋）なども含む。
【0013】
構造物５０の劣化状態の評価に影響を及ぼす損傷としては、例えば亀裂、空洞、土砂化等の弾性波１１の伝搬を妨害する構造物内部の損傷がある。ここで、亀裂には、縦方向の亀裂、横方向の亀裂及び斜め方向の亀裂等が含まれる。縦方向の亀裂とは、路面に対して垂直な方向に生じている亀裂である。横方向の亀裂とは、路面に対して水平な方向に生じている亀裂である。斜め方向の亀裂とは、路面に対して水平及び垂直以外の方向に生じている亀裂である。土砂化とは、主にアスファルトとコンクリート床版の境界部でコンクリートが土砂状に変化する劣化である。
【0014】
構造物評価システム１００は、複数のセンサ２０－１～２０－ｎ（ｎは２以上の整数）と、信号処理部３０と、構造物評価装置４０を備える。複数のセンサ２０－１～２０－ｎそれぞれと信号処理部３０とは、有線により通信可能に接続される。信号処理部３０と構造物評価装置４０は、有線又は無線により通信可能に接続される。なお、以下の説明では、センサ２０－１～２０－ｎを区別しない場合にはセンサ２０と記載する。
【0015】
図１に示すように、構造物５０上を車両１０が通過した際、車両１０の走行部と路面との接触により、路面に対して荷重がかかる。荷重によるたわみにより、多数の弾性波１１が構造物５０の内部に発生する。構造物５０の下面に設置された各センサ２０は、構造物５０の内部で発生した弾性波１１を検出することができる。
【0016】
センサ２０は、圧電素子を有し、構造物５０の内部から発生する弾性波１１を検出する。センサ２０は、構造物５０の面上における弾性波１１を検出することが可能な位置に設置される。例えば、センサ２０－１～２０－ｎは、路面、側面及び底面のいずれかの面上に、車両走行軸方向と、車両走行軸直交方向にそれぞれ同一もしくは異なる間隔で離間して設置される。車両走行軸方向とは、車両が路面を走行する方向を表す。車両走行軸直交方向とは、車両走行軸方向に垂直な方向を表す。センサ２０は、検出した弾性波１１を電気信号に変換する。以下の説明では、センサ２０が、構造物５０の底面に設置されている場合を例に説明する。
【0017】
センサ２０には、例えば１０ｋＨｚ～１ＭＨｚの範囲に感度を有する圧電素子が用いられる。センサ２０は、周波数範囲内に共振ピークをもつ共振型、共振を抑えた広帯域型等の種類があるが、センサ２０の種類はいずれでもよい。センサ２０が弾性波１１を検出する方法は、電圧出力型、抵抗変化型及び静電容量型等があるが、いずれの検出方法でもよい。
【0018】
センサ２０に代えて加速度センサが用いられてもよい。この場合、加速度センサは、構造物５０内部で発生する弾性波１１を検出する。そして、加速度センサは、センサ２０と同様の処理を行うことによって、検出した弾性波１１を電気信号に変換する。
【0019】
センサ２０と信号処理部３０との間には、例えば不図示の増幅器、フィルタ及びアナログデジタル変換器が設けられる。増幅器は、センサ２０から出力された電気信号を増幅する。増幅器は、例えばアナログデジタル変換器において処理ができる程度に電気信号を増幅する。増幅器は、増幅後の電気信号をフィルタに出力する。フィルタは、所定の帯域外のノイズ成分を除去する。フィルタは、例えばバンドパスフィルタ（ＢＰＦ：Band Pass Filter）である。フィルタによりノイズが除去された電気信号は、アナログデジタル変換器に入力される。アナログデジタル変換器は、ノイズが除去された電気信号を量子化してデジタル信号に変換する。アナログデジタル変換器は、デジタル信号を信号処理部３０に出力する。
【0020】
信号処理部３０は、アナログデジタル変換器から出力されたデジタル信号を入力とする。信号処理部３０は、入力したデジタル信号に対して信号処理を行う。信号処理部３０が行う信号処理は、例えば、ノイズ除去、弾性波の特徴量の抽出等である。信号処理部３０は、信号処理後のデジタル信号を含む送信データを生成する。信号処理部３０は、生成した送信データを構造物評価装置４０に出力する。
【0021】
信号処理部３０は、アナログ回路又はデジタル回路を用いて構成される。なお、信号処理部３０がアナログ回路で構成される場合、センサ２０と信号処理部３０との間にはアナログデジタル変換器が設けられなくてよい。すなわり、信号処理部３０がアナログ回路で構成される場合、フィルタによりノイズが除去された電気信号が信号処理部３０に入力される。デジタル回路は、例えばＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）やマイクロコンピュータにより実現される。デジタル回路は、専用のＬＳＩ（Large-Scale Integration）により実現されてもいい。また信号処理部３０は、フラッシュメモリ等の不揮発メモリや、取り外し可能なメモリを搭載してもよい。以下の説明では、信号処理部３０がデジタル回路を用いて構成される場合について説明する。
【0022】
図２は、第１の実施形態における信号処理部３０の構成例を示す図である。信号処理部３０は、波形整形フィルタ３０１と、ゲート生成回路３０２と、到達時刻決定部３０３と、特徴量抽出部３０４と、送信データ生成部３０５と、メモリ３０６と、出力部３０７を備える。
【0023】
波形整形フィルタ３０１は、入力されたデジタル信号から所定の帯域外のノイズ成分を除去する。波形整形フィルタ３０１は、例えばデジタルバンドパスフィルタ（ＢＰＦ）である。波形整形フィルタ３０１は、ノイズ成分除去後のデジタル信号（以下「ノイズ除去信号」という。）をゲート生成回路３０２及び特徴量抽出部３０４に出力する。
【0024】
ゲート生成回路３０２は、波形整形フィルタ３０１から出力されたノイズ除去信号を入力とする。ゲート生成回路３０２は、入力したノイズ除去信号に基づいてゲート信号を生成する。ゲート信号は、ノイズ除去信号の波形が持続しているか否かを示す信号である。
【0025】
ゲート生成回路３０２は、例えばエンベロープ検出器及びコンパレータにより実現される。エンベロープ検出器は、ノイズ除去信号のエンベロープを検出する。エンベロープは、例えばノイズ除去信号を二乗し、二乗した出力値に対して所定の処理（例えばローパスフィルタを用いた処理やヒルベルト変換）を行うことで抽出される。コンパレータは、ノイズ除去信号のエンベロープが所定の閾値以上であるか否かを判定する。
【0026】
ゲート生成回路３０２は、ノイズ除去信号のエンベロープが所定の閾値以上となった場合、ノイズ除去信号の波形が持続していることを示す第１のゲート信号を到達時刻決定部３０３及び特徴量抽出部３０４に出力する。一方、ゲート生成回路３０２は、ノイズ除去信号のエンベロープが所定の閾値未満になった場合、ノイズ除去信号の波形が持続していないことを示す第２のゲート信号を到達時刻決定部３０３及び特徴量抽出部３０４に出力する。なお、ゲート生成回路３０２において、ノイズ除去信号の波形が持続しているか否かをエンベロープに基づいて判定する構成を示したが、ゲート生成回路３０２は、ノイズ除去信号そのものや、絶対値を適用した信号に対して処理を行ってもよい。このゲート生成に用いる閾値を計測閾値と記載する。
【0027】
到達時刻決定部３０３は、不図示の水晶発振器などのクロック源から出力されるクロックと、ゲート生成回路３０２から出力されたゲート信号とを入力とする。到達時刻決定部３０３は、第１のゲート信号が入力されている間に入力されたクロックを用いて、弾性波到達時刻を決定する。到達時刻決定部３０３は、決定した弾性波到達時刻を時刻情報として送信データ生成部３０５に出力する。到達時刻決定部３０３は、第２のゲート信号が入力されている間には処理を行わない。到達時刻決定部３０３は、クロック源からの信号をもとに、電源投入時からの累積の時刻情報を生成する。具体的には、到達時刻決定部３０３は、クロックのエッジをカウントするカウンタとし、カウンタのレジスタの値を時刻情報とすればよい。カウンタのレジスタは所定のビット長を有するように決定される。
【0028】
特徴量抽出部３０４は、波形整形フィルタ３０１から出力されたノイズ除去信号と、ゲート生成回路３０２から出力されたゲート信号とを入力とする。特徴量抽出部３０４は、第１のゲート信号が入力されている間に入力されたノイズ除去信号を用いて、ノイズ除去信号の特徴量を抽出する。特徴量抽出部３０４は、第２のゲート信号が入力されている間に処理を行わない。特徴量は、ノイズ除去信号の特徴を示す情報である。すなわち、ノイズ除去信号の特徴量は、センサ２０によって検出された弾性波の特徴量である。
【0029】
特徴量は、例えば波形の振幅［ｍＶ］、波形の立ち上がり時間［ｕｓｅｃ］、ゲート信号の持続時間［ｕｓｅｃ］、ゼロクロスカウント数［ｔｉｍｅｓ］、波形のエネルギー［ａｒｂ．］、周波数［Ｈｚ］及びＲＭＳ（Root Mean Square：二乗平均平方根）値等である。特徴量抽出部３０４は、抽出した特徴量に関するパラメータを送信データ生成部３０５に出力する。特徴量抽出部３０４は、特徴量に関するパラメータを出力する際に、特徴量に関するパラメータにセンサＩＤを対応付ける。センサＩＤは、構造物５０の健全性の評価対象となる領域（以下「評価領域」という。）に設置されているセンサ２０を識別するための識別情報を表す。
【0030】
波形の振幅は、例えばノイズ除去信号の中で最大振幅の値である。波形の立ち上がり時間は、例えばゲート信号の立ち上がり開始からノイズ除去信号が最大値に達するまでの時間Ｔ１である。ゲート信号の持続時間は、例えばゲート信号の立ち上がり開始から振幅が予め設定される値よりも小さくなるまでの時間である。ゼロクロスカウント数は、例えばゼロ値を通る基準線をノイズ除去信号が横切る回数である。
【0031】
波形のエネルギーは、例えば各時点においてノイズ除去信号の振幅を二乗したものを時間積分した値である。なお、エネルギーの定義は、上記例に限定されず、例えば波形の包絡線を用いて近似されたものでもよい。周波数は、ノイズ除去信号の周波数である。ＲＭＳ値は、例えば各時点においてノイズ除去信号の振幅を二乗して平方根により求めた値である。
【0032】
送信データ生成部３０５は、センサＩＤと、時刻情報と、特徴量に関するパラメータとを入力とする。送信データ生成部３０５は、入力したセンサＩＤと、時刻情報と、特徴量に関するパラメータとを含む送信データを生成する。
【0033】
メモリ３０６は、送信データ生成部３０５によって生成された１以上の送信データを記憶する。メモリ３０６は、例えばデュアルポートＲＡＭ（Random Access Memory）である。
【0034】
出力部３０７は、メモリ３０６に記憶されている１以上の送信データを構造物評価装置４０に逐次出力する。例えば、信号処理部３０と構造物評価装置４０と有線で接続されている場合、出力部３０７は有線ケーブルを介して、メモリ３０６に記憶されている１以上の送信データを構造物評価装置４０に出力する。信号処理部３０と構造物評価装置４０と無線で接続されている場合、出力部３０７は無線により、メモリ３０６に記憶されている１以上の送信データを構造物評価装置４０に出力する。
【0035】
図１に戻って説明を続ける。構造物評価装置４０は、通信部４１と、制御部４２と、記憶部４３と、表示部４４を備える。
【0036】
通信部４１は、信号処理部３０から出力された１以上の送信データを受信する。
【0037】
制御部４２は、構造物評価装置４０全体を制御する。制御部４２は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等のプロセッサやメモリを用いて構成される。制御部４２は、プログラムを実行することによって、取得部４２１、イベント抽出部４２２、位置標定部４２３、分布生成部４２４、参照分布生成部４２５、分布選択部４２６、補正部４２７及び評価部４２８として機能する。
【0038】
取得部４２１、イベント抽出部４２２、位置標定部４２３、分布生成部４２４、参照分布生成部４２５、分布選択部４２６、補正部４２７及び評価部４２８の機能部のうち一部または全部は、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＰＬＤ（Programmable Logic Device）、ＦＰＧＡなどのハードウェアによって実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアとの協働によって実現されてもよい。プログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されてもよい。コンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、例えばフレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＣＤ－ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置などの非一時的な記憶媒体である。プログラムは、電気通信回線を介して送信されてもよい。
【0039】
取得部４２１、イベント抽出部４２２、位置標定部４２３、分布生成部４２４、参照分布生成部４２５、分布選択部４２６、補正部４２７及び評価部４２８の機能の一部は、予め構造物評価装置４０に搭載されている必要はなく、追加のアプリケーションプログラムが構造物評価装置４０にインストールされることで実現されてもよい。
【0040】
取得部４２１は、各種情報を取得する。例えば、取得部４２１は、通信部４１によって受信された送信データを取得する。なお、取得部４２１は、送信データを評価対象期間分取得する。取得部４２１は、取得した送信データを記憶部４３に保存する。
【0041】
イベント抽出部４２２は、記憶部４３に記憶されている評価対象期間分の送信データの中から１イベントにおける送信データを抽出する。イベントとは、構造物５０で起こった弾性波発生事象を表す。本実施形態における弾性波発生事象は、例えば車両１０による路面の通過である。なお、弾性波発生事象は、車両１０による路面の通過に限らず、構造物５０に対する衝撃の付与であってもよい。構造物５０に対する衝撃は、無数の微小物体の衝突によるものであってもよいし、薬剤の散布や散水、装置等を用いた多数の打撃といった人工的な行為によるものであってもよい。無数の微小物体は、雨滴、ひょう、あられなどの気象現象により発生する物体である。構造物５０に対する衝撃は、評価対象領域に対して一様に付与されることが望ましい。
【0042】
１回のイベントが発生した場合、複数のセンサ２０で略同時刻に弾性波１１が検出されることになる。すなわち、記憶部４３には、略同時刻に検出された弾性波１１に関する送信データが記憶されていることになる。そこで、イベント抽出部４２２は、所定の時間窓を設け、到達時刻が時間窓の範囲内に存在する全ての送信データを１イベントにおける送信データとして抽出する。イベント抽出部４２２は、抽出した１イベントにおける送信データを位置標定部４２３に出力する。
【0043】
時間窓の範囲Ｔｗは、対象とする構造物５０における弾性波伝搬速度ｖと、最大のセンサ間隔ｄｍａｘを用いて、Ｔｗ≧ｄｍａｘ／ｖの範囲になるように決定してもよい。誤検出を避けるためには、Ｔｗをできるだけ小さい値に設定することが望ましいため、実質的にはＴｗ＝ｄｍａｘ／ｖとすることができる。弾性波伝搬速度ｖは、予め求められていてもよい。
【0044】
位置標定部４２３は、センサ位置情報と、イベント抽出部４２２によって抽出された複数の送信データそれぞれに含まれるセンサＩＤ及び時刻情報とに基づいて弾性波源の位置を標定する。
【0045】
センサ位置情報には、センサＩＤに対応付けてセンサ２０の設置位置に関する情報が含まれる。センサ位置情報は、例えば緯度および経度、あるいは構造物５０の基準となる位置からの水平方向および垂直方向の距離などのセンサ２０の設置位置に関する情報を含む。位置標定部４２３は、センサ位置情報を予め保持している。センサ位置情報は、位置標定部４２３が弾性波源の位置標定を行う前であればどのタイミングで位置標定部４２３に記憶されてもよい。
【0046】
センサ位置情報は、記憶部４３に記憶されていてもよい。この場合、位置標定部４２３は、位置標定を行うタイミングで記憶部４３からセンサ位置情報を取得する。弾性波源の位置の標定には、カルマンフィルタ、最小二乗法などが用いられてもよい。位置標定部４２３は、評価対象期間中に得られた弾性波源の位置情報を分布生成部４２４に出力する。
【0047】
分布生成部４２４は、位置標定部４２３から出力された複数の弾性波源の位置情報を入力とする。分布生成部４２４は、入力した複数の弾性波源の位置情報を用いて、弾性波源分布を生成する。弾性波源分布は、弾性波源の位置が示された分布を表す。より具体的には、弾性波源分布は、横軸を通行方向の距離とし、縦軸を幅方向の距離として、評価対象となる構造物５０を表した仮想的なデータ上において弾性波源の位置を示す点が示された分布である。
【0048】
分布生成部４２４は、弾性波源分布を用いて弾性波源密度分布を生成する。弾性波源密度分布は、弾性波源分布において予め定められた領域毎に、各領域に含まれる弾性波源の数に応じて求められる密度の値が示された分布を表す。具体的には、まず分布生成部４２４は、弾性波源分布を所定の区画に区切ることによって複数の領域に分割する。次に、分布生成部４２４は、以下の式（１）に基づいて各領域の密度Ｄを算出する。そして、分布生成部４２４は、領域毎に、算出した各領域の密度Ｄの値を割り当てることによって弾性波源密度分布を生成する。このように、分布生成部４２４は、評価対象領域分の密度Ｄを算出することによって、弾性波源密度分布を生成する。なお、式（１）において、Ｎｅｖは領域内で標定された弾性波源の数を表し、Ｓは領域の面積を表す。
【0049】
【数1】
【0050】
参照分布生成部４２５は、弾性波源密度分布との比較に用いられる１以上の参照分布を生成する。具体的には、参照分布生成部４２５は、乱数を含むシミュレーションに基づいて１以上の参照分布を生成する。乱数は、弾性波の到達時刻にランダムな遅延要素を加味するために用いられる値であり、例えば０～１の値をとる。参照分布生成部４２５が用いるシミュレーションは、仮想的に設定した１以上の弾性波源に基づいて、１以上の弾性波源に基づく弾性波源密度分布を生成するためのシミュレーションである。このシミュレーションにより生成された弾性波源密度分布が参照分布である。
【0051】
参照分布生成部４２５は、シミュレーションを行うにあたり、対象となる構造物５０の弾性波の伝搬速度を示す速度条件、複数のセンサの設置位置を示すセンサ条件、１以上の弾性波源の数を示す弾性波源条件を外部から受け付ける。参照分布生成部４２５は、受け付けた各条件に基づいて、シミュレーションを実行することによって、１以上の弾性波源の位置から各センサへの到達時刻を算出する。この際、参照分布生成部４２５は、各弾性波源の位置から各センサの位置に弾性波が到達する理論時刻に対して、乱数に基づく時間方向の揺らぎを加味することで到達時刻を算出する。乱数に基づく時間方向の揺らぎは、所定の時間範囲内で一様に分布する時間方向のランダムな揺らぎである。その後、参照分布生成部４２５は、算出した各センサへの到達時刻の差に基づいて位置標定を行い、位置標定結果に基づいて弾性波源密度分布を生成する。なお、位置標定の手法は位置標定部４２３が用いる手法と同様であり、弾性波源密度分布を生成する手法は分布生成部４２４が用いる手法と同様である。
【0052】
参照分布生成部４２５は、上記の手法により複数の参照分布を生成する。例えば、参照分布生成部４２５は、異なる乱数の値を用いることによって、乱数に基づく時間方向の揺らぎを加味した複数の参照分布を生成する。参照分布生成部４２５は、生成した複数の参照分布を、弾性波源密度分布の標定精度に関する特徴量に対応付けて記憶部４３に保存する。弾性波源密度分布の標定精度に関する特徴量は、弾性波源密度分布の標定精度の高さを表す指標であり、例えば弾性波源密度分布の所定の領域毎に得られる位置標定結果の不確かさの指標の平均値、弾性波源密度分布の所定の領域毎に得られる位置標定結果の不確かさの指標の中央値、又は、標定率である。
【0053】
位置標定結果の不確かさの指標は、位置標定の精度の高さを表す指標であり、値が０に近いほど位置標定の精度が高いことを意味する。位置標定結果の不確かさの指標の算出方法については後述する。標定率は、弾性波源に対する位置標定数の割合を表し、例えば位置標定に寄与したヒット数を全ヒット数で除算、または、位置標定数を弾性波源の数で除算して得られる。
【0054】
分布選択部４２６は、分布生成部４２４によって生成された弾性波源密度分布を用いて、弾性波源密度分布の標定精度に関する特徴量を算出する。分布選択部４２６は、算出した弾性波源密度分布の標定精度に関する特徴量に基づいて、記憶部４３に記憶されている複数の参照分布の中から少なくとも一つの参照分布を選択する。
【0055】
補正部４２７は、分布生成部４２４によって生成された弾性波源密度分布と、分布選択部４２６によって選択された少なくとも一つの参照分布とに基づいて、弾性波源密度分布を補正する。ここでは、一つの参照分布が選択されたものとして説明する。具体的には、補正部４２７は、選択された一つの参照分布と、弾性波源密度分布とを比較し、一つの参照分布において密度が高い領域ほど弾性波源密度分布において領域の密度が低くなるように補正を行い、一つの参照分布において密度が低い領域ほど弾性波源密度分布において領域の密度を高くなるように補正を行う。このように、補正部４２７は、参照分布と弾性波源密度分布とで同じ位置における所定の大きさの領域毎に比較を行い、所定の大きさの領域毎に補正を行う。なお、補正部４２７は、弾性波源密度分布を複数の領域に分割し、分割した領域毎に減算、除算等の演算を行うことで補正することもできる。
【0056】
評価部４２８は、補正部４２７により補正された弾性波源密度分布を用いて構造物５０の劣化状態を評価する。例えば、評価部４２８は、補正後の弾性波源密度分布において弾性波源の密度が閾値以上の領域を健全な領域と評価し、弾性波源の密度が閾値未満の領域を損傷領域と評価する。
【0057】
記憶部４３には、取得部４２１によって取得された評価対象期間分の送信データ及び参照分布テーブルが記憶される。参照分布テーブルは、参照分布と、参照分布の標定精度に関する特徴量とが対応付けられたレコードが複数登録されたテーブルである。記憶部４３は、磁気ハードディスク装置や半導体記憶装置などの記憶装置を用いて構成される。
【0058】
表示部４４は、評価部４２８の制御に従って評価結果を表示する。例えば、表示部４４は、評価結果として、補正後の弾性波源密度分布を表示してもよいし、損傷領域とみられる領域を他の領域と表示態様を変えて表示してもよい。さらに、表示部４４は、評価部４２８の制御に従って、弾性波源と、各センサ２０までの弾性波の伝搬経路を示す波線群を例えば投影法により表示する。表示部４４は、液晶ディスプレイ、有機ＥＬ（Electro Luminescence）ディスプレイ等の画像表示装置である。表示部４４は、画像表示装置を構造物評価装置４０に接続するためのインタフェースであってもよい。この場合、表示部４４は、評価結果を表示するための映像信号を生成し、自身に接続されている画像表示装置に映像信号を出力する。
【0059】
（弾性波の計測方法）
図３は、第１の実施形態における弾性波の計測方法を説明するための図である。図４では、弾性波の計測方法の一例として、路面を走行する車両１０の走行部Ｗ（例えば、タイヤ）が発生させる弾性波に基づいて、構造物５０の内部損傷を評価することを考える。ここでは、構造物５０が、車両１０が走行する道路である場合を例に説明する。なお、車両１０については特に限定はなく、一般の走行車でもよい。一般の車両１０が発生する弾性波を利用することで、検査のために車両規制の必要がなく、利用者の利便性向上に寄与することになる。車両１０の走行部Ｗと路面とが接触することで、路面に対して荷重がかかる。これにより、構造物５０内に弾性波が発生する。発生した弾性波は、構造物５０の内部を伝搬して、路面とは異なる面（例えば、底面）に設置された各センサ２０で検出される。
図３は、第１の実施形態における弾性波の計測方法を説明するための図である。図４では、弾性波の計測方法の一例として、路面を走行する車両１０の走行部Ｗ（例えば、タイヤ）が発生させる弾性波に基づいて、構造物５０の内部損傷を評価することを考える。ここでは、構造物５０が、車両１０が走行する道路である場合を例に説明する。なお、車両１０については特に限定はなく、一般の走行車でもよい。一般の車両１０が発生する弾性波を利用することで、検査のために車両規制の必要がなく、利用者の利便性向上に寄与することになる。車両１０の走行部Ｗと路面とが接触することで、路面に対して荷重がかかる。これにより、構造物５０内に弾性波が発生する。発生した弾性波は、構造物５０の内部を伝搬して、路面とは異なる面（例えば、底面）に設置された各センサ２０で検出される。
【0060】
構造物５０は、通常、走行可能な舗装部５１と、舗装部５１を支持する床版部５２で構成される。舗装部５１は例えばアスファルトであり、床版部５２は例えばコンクリートである。一般的な舗装部５１の厚みは８０ｍｍ程度、床版部５２の厚みは１８０ｍｍ～２３０ｍｍ程度である。路面を速度Ｖで走行する車両１０の走行部Ｗと、舗装部５１の面の相互作用により生じた弾性波（振幅Ａｓｒｃ）は床版部５２下面へ向かって伝搬する。途中、弾性波は、舗装部５１と床版部５２の界面５３でそれぞれの音響インピーダンスの違いにより一部が反射、一部が透過する。さらに床版部５２下面へ伝搬した弾性波はセンサ２０に到達し、センサ２０により検出される。床版部５２下面には、複数のセンサ２０が設置され、弾性波はそれぞれ異なる時間差を持って各センサ２０に検出される。各センサによって検出された際の時間差に基づいて、弾性波源ＳＲの位置が標定される。
【0061】
（参照分布の生成方法）
次に図４に示すフローチャートを用いて、参照分布生成部４２５による参照分布の生成方法について説明する。図４は、第１の実施形態における参照分布生成部４２５が行う参照分布生成処理の流れを示すフローチャートである。図４では、一様な弾性波源が存在したと仮定し、ヒットデータの到達時刻決定に不確かさが混入した場合の理論上の弾性波源密度分布をシミュレーションすることで参照分布を生成する例について説明する。
次に図４に示すフローチャートを用いて、参照分布生成部４２５による参照分布の生成方法について説明する。図４は、第１の実施形態における参照分布生成部４２５が行う参照分布生成処理の流れを示すフローチャートである。図４では、一様な弾性波源が存在したと仮定し、ヒットデータの到達時刻決定に不確かさが混入した場合の理論上の弾性波源密度分布をシミュレーションすることで参照分布を生成する例について説明する。
【0062】
参照分布生成部４２５は、外部から速度条件の入力を受け付ける（ステップＳ１１）。入力される速度条件は、評価対象となる構造物５０の弾性波の伝搬速度と同じであることが望ましい。例えば、評価対象となる構造物５０がコンクリートである場合、弾性波の伝搬速度が約３０００ｍ/ｓであるため、参照分布生成部４２５は弾性波の伝搬速度３０００ｍ/ｓの値の入力を受け付ける。
【0063】
次に、参照分布生成部４２５は、外部からセンサ条件の入力を受け付ける（ステップＳ１２）。入力されるセンサ条件は、評価対象となる構造物５０に設置されている各センサ２０の設置位置と同じであることが望ましい。なお、参照分布生成部４２５は、位置標定部４２３が保持しているセンサ位置情報で示されるセンサ２０の設置位置に関する情報をセンサ条件として取得してもよい。ここでは、センサの個数をＮ（Ｎは１以上の整数）個とし、センサ座標をＳｉ（ｉ＝０,…,（Ｎ－１））とする。
【0064】
次に、参照分布生成部４２５は、外部から弾性波源条件の入力を受け付ける（ステップＳ１３）。弾性波源条件として入力される弾性波源の数をＭとし、Ｍは例えば１００００とする。まず、参照分布生成部４２５は、ｊ（ｊは１以上の整数）番目の弾性波源を二次元空間内にランダムに１点配置する。参照分布生成部４２５は、配置弾性波源の位置からｎ番目のセンサまでの距離を算出する（ステップＳ１４）。ここで、ｉ番目のセンサの位置と、ｊ番目の弾性波源の位置との距離をｄｉｊとする。
【0065】
ｊ番目の弾性波源における弾性波の発生時刻及び振幅を発生時刻ｔｊ,振幅ａｊとした場合、参照分布生成部４２５は、ｎ番目のセンサで検出されるヒットデータにおける到達時刻ＴＯＡｉｊ、振幅Ａｉｊを以下の式（２）及び（３）に基づいて算出する（ステップＳ１５及びステップＳ１６）。ここで、式（２）におけるαは距離による信号減衰の影響を表す距離減衰係数（単位［ｄＢ/ｍ］）である。式（３）に示すように、参照分布生成部４２５は、ノイズによる到達時刻の不確定性を再現するために、時間遅延の最大値を決定する時間窓幅ｋに、ヒットデータごとに０～１の範囲でランダムな数値をとる乱数Ｒｉｊを乗じた雑音項を付加している。Ｒｉｊは疑似乱数を用いるのが簡便である。これにより、参照分布生成部４２５は、各弾性波源の位置から各センサの位置に弾性波が到達する理論時刻に対して、乱数に基づく時間方向の揺らぎを加味する。
【0066】
【数2】
【0067】
【数3】
【0068】
式（３）におけるｊ番目の弾性波源の発生時刻ｔｊは、例えば以下の式（４）のように設定することができる。
【0069】
【数4】
【0070】
ここで式（４）におけるＴｓは定数であり、例えば５［ｍｓ］などに設定する。ｊ番目の弾性波源の振幅ａｊは、例えば以下の式（５）のように設定することができる。式（５）におけるａｓｒｃは定数で限定されないが、例えば１００［ｄＢ］（０ｄＢ＝１μＶ）のように設定する。Ｒｊは弾性波源毎に０～１の範囲でランダムな数値をとる乱数もしくは疑似乱数である。
【0071】
【数5】
【0072】
参照分布生成部４２５は、上記手順により、１つの弾性波源から発生した弾性波が各センサに到達した到達時刻と、弾性波の振幅が得られる。参照分布生成部４２５は、得られた到達時刻の情報と、弾性波の振幅の情報とを対応付けてヒットデータとして保存する。その後、参照分布生成部４２５は、設定した弾性波源の数がＭ個以上であるか否かを判定する（ステップＳ１７）。Ｍは、例えば１００００以上とすることで、最終的な参照分布に現れる確率的な変動を抑えることができるため好適である。
【0073】
参照分布生成部４２５が設定した弾性波源の数がＭ個以上ではないと判定した場合（ステップＳ１７－ＮＯ）、参照分布生成部４２５はステップＳ１３以降の処理を再度実行する。この場合、参照分布生成部４２５はステップＳ１３の処理において弾性波源を二次元空間内にランダムに１点配置する。このように参照分布生成部４２５は、弾性波源の数がＭ個以上となるまで、ステップＳ１３からステップＳ１６までの処理を繰り返し実行することによってＭ個の弾性波源に対応するヒットデータ群を生成する。
【0074】
参照分布生成部４２５が設定した弾性波源の数がＭ個以上であると判定した場合（ステップＳ１７－ＹＥＳ）、参照分布生成部４２５はヒットデータの生成を終了する（ステップＳ１８）。参照分布生成部４２５は、保存したＭ個の弾性波源に対応するヒットデータ群に対して振幅によるフィルタリングを行う（ステップＳ１９）。これはヒットデータ群の中で、所定の閾値に満たないものをヒットデータから除外する処理である。例えば、参照分布生成部４２５は、振幅が２０［ｄＢ］（０ｄＢ＝１μＶ）未満のヒットデータを除外する。このようなフィルタリングを行うことで、実際の環境において、減衰が大きくノイズに紛れて検出されない弾性波を模擬している。参照分布生成部４２５は、フィルタリングが終了すると、ヒットデータの生成処理を終了する（ステップＳ２０）。
【0075】
参照分布生成部４２５は、フィルタリングにより除外されなかったヒットデータ群を用いて弾性波源の位置標定を行う（ステップＳ２１）。これにより、複数の弾性波源の位置が標定される。その後、参照分布生成部４２５は、位置標定により得られた複数の弾性波源の位置情報を用いて弾性波源分布を生成する。参照分布生成部４２５は、弾性波源分布を用いて弾性波源密度分布を生成する。このようにして、１つの乱数に基づく時間方向の揺らぎを加味した１つの弾性波源密度分布を参照分布として生成する。参照分布生成部４２５は、図４に示した処理を、乱数を変更して実行することによって、乱数に基づく時間方向の揺らぎを加味した複数の参照分布を生成する。参照分布生成部４２５は、生成した複数の参照分布を出力する（ステップＳ２２）。例えば、参照分布生成部４２５は、生成した複数の参照分布を記憶部４３に記憶させる。
【0076】
図５Ａから図５Ｆは、第１の実施形態における参照分布生成部４２５によって生成された参照分布の一例を示す図である。なお、図５Ａから図５Ｆにおいて色が濃いほど密度が低く、色が薄いほど密度が高いことを表す。例えば、図５Ａから図５Ｆにおいて白色で示される領域が最も密度が高い。図５Ａは、時間窓幅ｋ＝１[μｓ]とした場合に得られた参照分布であり、図５Ｂは、時間窓幅ｋ＝１０[μｓ]とした場合に得られた参照分布であり、図５Ｃは、時間窓幅ｋ＝１００[μｓ]とした場合に得られた参照分布であり、図５Ｄは、時間窓幅ｋ＝２００[μｓ]とした場合に得られた参照分布であり、図５Ｅは、時間窓幅ｋ＝５００[μｓ]とした場合に得られた参照分布であり、図５Ｆは、時間窓幅ｋ＝１０００[μｓ]とした場合に得られた参照分布である。
【0077】
図５Ａから図５Ｆに示すように、図５Ａから図５Ｄでは疑似パターンがあまり発生していないのに対して、図５Ｅ及び図５Ｆでは疑似パターンＰ１が発生していることがわかる。この疑似パターンＰ１が発生している領域は疑似パターンＰ１が発生していない領域（白色の領域）に比べて密度が低く（色が濃く）なっている。時間窓幅ｋと、弾性波源密度分布の標定精度に関する特徴量との関係を図６に示す。図６では、弾性波源密度分布の標定精度に関する特徴量の一例として、位置標定結果の不確かさの平均値及び標定率を示している。図６における線分Ｌ１は時間窓幅ｋの値に対する標定率の変化を表し、線分Ｌ２は時間窓幅ｋの値に対する位置標定結果の不確かさの平均値の変化を表している。
【0078】
時間窓幅ｋ≦１０００[μs]の範囲では、時間窓幅ｋと位置標定結果の不確かさの平均値、及び時間窓幅ｋと標定率の間には一定の相関があり、時間窓幅ｋが大きくなるほど、位置標定結果の不確かさの平均値が増大し、標定率が低下する。位置標定結果の不確かさの平均値は位置標定結果の不確かさの程度を示す値であり、小さいほど位置標定結果の確度が高く、大きいほど位置標定結果が不確かであることを表す。上述したように、図５Ｅ及び図５Ｆを参照すると、ｋ＝５００［μｓ］以上の場合に明瞭な疑似パターンが生じていることが分かる。図６に示すように、ｋ＝５００［μｓ］の場合に、位置標定結果の不確かさの平均値はおよそ５００［ｍｍ］に相当する。このように位置標定特徴量（図６では、位置標定結果の不確かさの平均値）と参照分布とを紐づけることが可能である。
【0079】
（位置標定結果の不確かさの指標の算出方法）
次に図７Ａ～図７Ｃを用いて、第１の実施形態における位置標定結果の不確かさの指標の算出方法について説明する。図７Ａに示すように、ある弾性波源ＳＲ１の位置から弾性波が発生したとする。弾性波源ＳＲ１の位置は未知であり、弾性波源ＳＲ１の位置から発生した弾性波の発生時刻をｔ０とする。弾性波源ＳＲ１で発生した弾性波は、各センサ２０－１～２０－４それぞれで検出される。ここで、センサ２０－１～２０－４に弾性波が到達した到達時刻ｔ１～ｔ４は以下のように表される。なお、下記におけるｔｔ１,ｔｔ２,ｔｔ３,ｔｔ４は伝搬時間を表す。
次に図７Ａ～図７Ｃを用いて、第１の実施形態における位置標定結果の不確かさの指標の算出方法について説明する。図７Ａに示すように、ある弾性波源ＳＲ１の位置から弾性波が発生したとする。弾性波源ＳＲ１の位置は未知であり、弾性波源ＳＲ１の位置から発生した弾性波の発生時刻をｔ０とする。弾性波源ＳＲ１で発生した弾性波は、各センサ２０－１～２０－４それぞれで検出される。ここで、センサ２０－１～２０－４に弾性波が到達した到達時刻ｔ１～ｔ４は以下のように表される。なお、下記におけるｔｔ１,ｔｔ２,ｔｔ３,ｔｔ４は伝搬時間を表す。
【0080】
ｔ１＝ｔ０＋ｔｔ１
ｔ２＝ｔ０＋ｔｔ２
ｔ３＝ｔ０＋ｔｔ３
ｔ４＝ｔ０＋ｔｔ４
ｔ２＝ｔ０＋ｔｔ２
ｔ３＝ｔ０＋ｔｔ３
ｔ４＝ｔ０＋ｔｔ４
【0081】
図７Ａにおいて、最初に弾性波を検出したセンサ２０がセンサ２０－２であるとすると、最初に弾性波を検出したセンサ２０－２への弾性波の到達時刻と、他のセンサ２０への弾性波の到達時刻との時刻差は以下のように表される。
【0082】
Δｔ１＝ｔ１－ｔ２
Δｔ２＝ｔ２－ｔ２＝０
Δｔ３＝ｔ３－ｔ２
Δｔ４＝ｔ４－ｔ２
Δｔ２＝ｔ２－ｔ２＝０
Δｔ３＝ｔ３－ｔ２
Δｔ４＝ｔ４－ｔ２
【0083】
上記のΔｔ１～Δｔ４は到達時刻の観測値である。到達時刻の観測値Δｔ１～Δｔ４に基づいて位置標定を行うことによって弾性波源ＳＲ１が標定される。この弾性波源ＳＲ１は、観測値により推定された弾性波源の位置を表す。その後、図７Ｃに示すように、各センサ２０－１～２０－４の位置と、弾性波源ＳＲ１の位置とに基づいて、各センサ２０と弾性波源ＳＲ１との距離ｄ１～ｄ４が算出される。
【0084】
図７Ｃにおいて、弾性波源ＳＲ１との距離が最も短いセンサ２０がセンサ２０－２であるとすると、弾性波源ＳＲ１と各センサ２０との距離差は以下のように表される。
【0085】
Δｄ１＝ｄ１－ｄ２
Δｄ２＝ｄ２－ｄ２＝０
Δｄ３＝ｄ３－ｄ２
Δｄ４＝ｄ４－ｄ２
Δｄ２＝ｄ２－ｄ２＝０
Δｄ３＝ｄ３－ｄ２
Δｄ４＝ｄ４－ｄ２
【0086】
上記のΔｄ１～Δｄ４は弾性波源と各距離差の計算値である。位置標定結果の不確かさは、上述した観測値と計算値を用いて、以下の式（６）に基づいて算出される。式（６）におけるＶは弾性波の伝搬速度を表す。
【0087】
【数6】
【0088】
式（６）において観測値と計算値が一致している場合には位置標定結果の不確かさの値は０となる。一方で、式（６）において観測値と計算値が離れているほど位置標定結果の不確かさの値は高い値となる。すなわち、式（６）において観測値と計算値が離れているほど、位置標定結果の確度は低くなることを意味している。
【0089】
【0090】
評価対象となる構造物５０を車両１０が走行すると、車両１０の走行部が路面に接触する。これにより、構造物５０内で弾性波１１が発生する。複数のセンサ２０それぞれは、構造物５０内で発生した弾性波１１を検出する（ステップＳ１０１）。複数のセンサ２０それぞれは、検出した弾性波１１を電気信号に変換して信号処理部３０に出力する（ステップＳ１０２）。複数のセンサ２０それぞれから出力された電気信号は、不図示の増幅器に増幅される。増幅後の電気信号は、Ａ／Ｄ変換器によってデジタル信号に変換される。
【0091】
信号処理部３０は、Ａ／Ｄ変換器から出力されたデジタル信号を入力する。信号処理部３０の到達時刻決定部３０３は、各弾性波１１の到達時刻を決定する（ステップＳ１０３）。具体的には、到達時刻決定部３０３は、第１のゲート信号が入力されている間に入力されたクロックを用いて弾性波到達時刻を決定する。到達時刻決定部３０３は、決定した弾性波到達時刻を時刻情報として送信データ生成部３０５に出力する。到達時刻決定部３０３は、この処理を、入力した全てのデジタル信号に対して行う。
【0092】
信号処理部３０の特徴量抽出部３０４は、第１のゲート信号が入力されている間に入力されたデジタル信号であるノイズ除去信号を用いて、ノイズ除去信号の特徴量を抽出する（ステップＳ１０４）。特徴量抽出部３０４は、抽出した特徴量に関するパラメータを送信データ生成部３０５に出力する。送信データ生成部３０５は、センサＩＤと、時刻情報と、特徴量に関するパラメータとを含む送信データを生成する（ステップＳ１０５）。出力部３０７は、送信データを構造物評価装置４０に逐次出力する（ステップＳ１０６）。
【0093】
構造物評価装置４０の通信部４１は、信号処理部３０から出力された送信データを受信する。取得部４２１は、通信部４１によって受信された送信データを取得する。取得部４２１は、取得した送信データを記憶部４３に記録する（ステップＳ１０７）。イベント抽出部４２２は、記憶部４３に記憶されている送信データの中から１イベントにおける送信データを抽出する。イベント抽出部４２２は、抽出した１イベントにおける送信データを位置標定部４２３に出力する。
【0094】
位置標定部４２３は、イベント抽出部４２２から出力された送信データに含まれるセンサＩＤ及び時刻情報と、予め保持しているセンサ位置情報とに基づいて弾性波源の位置を標定する（ステップＳ１０８）。具体的には、まず位置標定部４２３は、複数のセンサ２０それぞれへの弾性波１１の到達時刻の差を算出する。次に、位置標定部４２３は、センサ位置情報と、到達時刻の差の情報とを用いて弾性波源の位置を標定する。
【0095】
位置標定部４２３は、計測期間中にイベント抽出部４２２から１イベントの送信データが出力される度にステップＳ１０８の処理を実行する。これにより、位置標定部４２３は、複数の弾性波源の位置を標定する。位置標定部４２３は、複数の弾性波源の位置情報を分布生成部４２４に出力する。分布生成部４２４は、位置標定部４２３から出力された複数の弾性波源の位置情報を用いて弾性波源分布を生成する。具体的には、分布生成部４２４は、得られた複数の弾性波源の位置情報で示される弾性波源の位置を、仮想的なデータ上にプロットすることによって弾性波源分布を生成する。
【0096】
分布生成部４２４は、生成した弾性波源分布を用いて弾性波源密度分布を生成する（ステップＳ１０９）。具体的には、まず分布生成部４２４は、弾性波源分布を所定の区画に区切ることによって複数のエリアに分割する。次に、分布生成部４２４は、エリア毎に弾性波源の密度を算出する。そして、分布生成部４２４は、エリア毎に、算出したエリア毎の弾性波源の密度の値を割り当てることによって弾性波源密度分布を生成する。分布生成部４２４は、生成した弾性波源密度分布を分布選択部４２６及び補正部４２７に出力する。
【0097】
分布選択部４２６は、分布生成部４２４から出力された弾性波源密度分布を用いて、弾性波源密度分布の標定精度に関する特徴量を算出する（ステップＳ１１０）。例えば、分布選択部４２６は、弾性波源密度分布の標定精度に関する特徴量として、弾性波源密度分布の所定の領域毎に得られる位置標定結果の不確かさの指標の平均値を算出する。この場合、分布選択部４２６は、弾性波源密度分布を複数の領域に分割する。分布選択部４２６は、分割した領域毎に位置標定結果の不確かさの値を算出する。そして、分布選択部４２６は、領域毎に算出した位置標定結果の不確かさの値の平均値を算出する。
【0098】
分布選択部４２６は、算出した位置標定結果の不確かさの指標の平均値と、記憶部４３に記憶されている参照分布テーブルとに基づいて参照分布を選択する（ステップＳ１１０）。具体的には、分布選択部４２６は、参照分布テーブルを参照し、算出した位置標定結果の不確かさの指標の平均値に最も近い位置標定結果の不確かさの指標の平均値が登録されているレコードを選択する。分布選択部４２６は、選択したレコードに登録されている参照分布を選択する。分布選択部４２６は、選択した参照分布を補正部４２７に出力する。
【0099】
補正部４２７は、分布選択部４２６から出力された参照分布と、分布生成部４２４から出力された弾性波源密度分布とを入力とする。補正部４２７は、入力した弾性波源密度分布を、参照分布に基づいて補正する（ステップＳ１１２）。補正部４２７は、補正後の弾性波源密度分布を評価部４２８に出力する。
【0100】
評価部４２８は、補正後の弾性波源密度分布を用いて、構造物の劣化状態を評価する（ステップＳ１１３）。評価部４２８は、評価結果を表示部４４に出力する。表示部４４は、評価部４２８から出力された評価結果を表示する（ステップＳ１１４）。例えば、表示部４４は、評価結果として、補正後の弾性波源密度分布を表示してもよいし、損傷領域とみられる領域を他の領域と表示態様を変えて表示してもよい。
【0101】
以上のように構成された構造物評価システム１００では、乱数を含むシミュレーションに基づいて生成された１以上の参照分布と、弾性波源密度分布とに基づいて、構造物５０の損傷を評価する。参照分布は、乱数に基づく時間方向の揺らぎを加味した分布である。すなわち、参照分布は、実環境の状況が反映された分布である。構造物評価装置４０では、弾性波源密度分布のみを用いるのではなく、参照分布で示される実環境の状況を踏まえて、弾性波源密度分布に基づく評価を行う。これにより、より実環境にあった構造物の劣化状態の評価が可能になる。そのため、構造物の劣化状態の評価精度の低下を抑制することが可能になる。
【0102】
（第１の実施形態の変形例）
上述した実施形態では、分布選択部４２６は、一つの参照分布を選択する構成を示したが、複数の参照分布を選択するように構成されてもよい。このように構成される場合の処理の概要について図９を用いて説明する。図９は、第１の実施形態の変形例における分布選択部４２６が行う処理の概要を説明するための図である。まず分布選択部４２６は、弾性波源密度分布を複数の領域に分割することによって複数の分割領域を生成する。例えば、分布選択部４２６は、図９の上図に示すように、弾性波源密度分布を幅方向の距離に基づいて２つに分割したとする。これにより、弾性波源密度分布に基づく分割領域Ｒ１,Ｒ２が生成される。なお、これは一例であり、弾性波源密度分布を分割する方向及び分割数は特に限定されない。
上述した実施形態では、分布選択部４２６は、一つの参照分布を選択する構成を示したが、複数の参照分布を選択するように構成されてもよい。このように構成される場合の処理の概要について図９を用いて説明する。図９は、第１の実施形態の変形例における分布選択部４２６が行う処理の概要を説明するための図である。まず分布選択部４２６は、弾性波源密度分布を複数の領域に分割することによって複数の分割領域を生成する。例えば、分布選択部４２６は、図９の上図に示すように、弾性波源密度分布を幅方向の距離に基づいて２つに分割したとする。これにより、弾性波源密度分布に基づく分割領域Ｒ１,Ｒ２が生成される。なお、これは一例であり、弾性波源密度分布を分割する方向及び分割数は特に限定されない。
【0103】
次に、分布選択部４２６は、生成した分割領域Ｒ１,Ｒ２毎に標定精度に関する特徴量を算出する。なお、記憶部４３の参照分布テーブルには、参照分布の分割数に応じた参照分布の分割領域と、分割領域毎の標定精度に関する特徴量とが対応付けられているものとする。分布選択部４２６は、算出した各分割領域Ｒ１,Ｒ２の標定精度に関する特徴量と、参照分布テーブルとに基づいて、分割領域Ｒ１,Ｒ２毎に異なる参照分布を選択する。
【0104】
具体的には、分布選択部４２６は、弾性波源密度分布の分割領域と、参照分布の分割領域とで同じ範囲の分割領域同士で比較を行う。例えば、分布選択部４２６は、弾性波源密度分布の分割領域Ｒ１の標定精度に関する特徴量と、弾性波源密度分布の分割領域Ｒ１と同じ範囲である参照分布の分割領域の標定精度に関する特徴量とを比較する。図９に示す例では、参照分布１と参照分布２とがあるが、分布選択部４２６は、弾性波源密度分布の分割領域Ｒ１の標定精度に関する特徴量と、参照分布１の領域Ｒ１１の標定精度に関する特徴量とを比較し、弾性波源密度分布の分割領域Ｒ１の標定精度に関する特徴量と、参照分布１の領域Ｒ２１の標定精度に関する特徴量とを比較する。同様に、分布選択部４２６は、弾性波源密度分布の分割領域Ｒ２の標定精度に関する特徴量と、参照分布１の領域Ｒ１２の標定精度に関する特徴量とを比較し、弾性波源密度分布の分割領域Ｒ２の標定精度に関する特徴量と、参照分布２の領域Ｒ２２の標定精度に関する特徴量とを比較する。
【0105】
ここで、分布選択部４２６は、弾性波源密度分布の分割領域Ｒ１の標定精度に関する特徴量と、参照分布１の領域Ｒ１１の標定精度に関する特徴量とが近く、弾性波源密度分布の分割領域Ｒ２の標定精度に関する特徴量と、参照分布２の領域Ｒ２２の標定精度に関する特徴量とが近いと判定したとする。この場合、分布選択部４２６は、弾性波源密度分布の分割領域Ｒ１の補正に用いる参照分布として参照分布１の領域Ｒ１１を選択し、分割領域Ｒ２の補正に用いる参照分布として参照分布２の領域Ｒ２２を選択する。分布選択部４２６は、選択した参照分布１の領域Ｒ１１及び参照分布２の領域Ｒ２２を補正部４２７に出力する。
【0106】
補正部４２７は、分布選択部４２６から出力された参照分布１の領域Ｒ１１及び参照分布２の領域Ｒ２２と、分布生成部４２４から出力された弾性波源密度分布とを入力とする。補正部４２７は、入力した弾性波源密度分布を、参照分布１の領域Ｒ１１及び参照分布２の領域Ｒ２２に基づいて補正する。例えば、補正部４２７は、弾性波源密度分布の分割領域Ｒ１を参照分布１の領域Ｒ１１に基づいて補正し、弾性波源密度分布の分割領域Ｒ２を参照分布２の領域Ｒ２２に基づいて補正する。
【0107】
（第２の実施形態）
第２の実施形態では、テンプレートマッチングにより適切な参照分布を選択する構成について説明する。
第２の実施形態では、テンプレートマッチングにより適切な参照分布を選択する構成について説明する。
【0108】
図１０は、第２の実施形態における構造物評価システム１００ａの構成を示す図である。構造物評価システム１００ａは、構造物５０の健全性の評価に用いられる。構造物評価システム１００ａは、複数のセンサ２０－１～２０－ｎ（ｎは２以上の整数）と、信号処理部３０と、構造物評価装置４０ａを備える。構造物評価システム１００ａは、構造物評価装置４０に代えて構造物評価装置４０ａを備える点で構造物評価システム１００と構成が異なる。構造物評価装置４０ａ以外の構成は、構造物評価システム１００と同様である。以下、相違点を中心に説明する。
【0109】
構造物評価装置４０ａは、通信部４１と、制御部４２ａと、記憶部４３ａと、表示部４４を備える。制御部４２ａは、構造物評価装置４０ａ全体を制御する。制御部４２ａは、ＣＰＵ等のプロセッサやメモリを用いて構成される。制御部４２ａは、プログラムを実行することによって、取得部４２１、イベント抽出部４２２、位置標定部４２３、分布生成部４２４、参照分布生成部４２５、分布選択部４２６ａ、補正部４２７及び評価部４２８として機能する。
【0110】
記憶部４３ａには、取得部４２１によって取得された評価対象期間分の送信データ及び参照分布テーブルが記憶される。第２の実施形態における参照分布テーブルは、参照分布生成部４２５によって異なる乱数ごとに生成された複数の参照分布が登録されたテーブルである。記憶部４３ａは、磁気ハードディスク装置や半導体記憶装置などの記憶装置を用いて構成される。
【0111】
分布選択部４２６ａは、分布生成部４２４によって生成された弾性波源密度分布と、記憶部４３に記憶されている参照分布テーブルに登録されている複数の参照分布との類似度に基づいて、複数の参照分布の中から少なくとも一つの参照分布を選択する。より具体的には、分布選択部４２６ａは、複数の参照分布と弾性波源密度分布とのテンプレートマッチングを行うことによって複数の参照分布と前記弾性波源密度分布との類似度を算出し、複数の参照分布の中から類似度が最も高い参照分布を選択する。分布選択部４２６ａは、選択した参照分布を補正部４２７に出力する。
【0112】
図１１は、第２の実施形態における構造物評価システム１００ａによる劣化状態の評価処理の流れを示すシーケンス図である。図１１の処理は、例えば評価対象となる構造物５０を車両１０が走行したことに応じて実行される。図１１において、図８と同様の処理については儒８と同様の符号を付して説明を省略する。
【0113】
ステップＳ１０１からステップＳ１０９までの処理が終了すると、分布選択部４２６ａは分布生成部４２４から出力された弾性波源密度分布と、記憶部４３ａに記憶されている参照分布テーブルとに基づいて一つ以上の参照分布を選択する（ステップＳ２０１）。具体的には、分布選択部４２６ａは、弾性波源密度分布を用いて、参照分布テーブルに登録されている各参照分布とパターンマッチングを行うことによって参照分布毎に類似度を算出する。分布選択部４２６ａは、類似度が最も高い参照分布を選択する。分布選択部４２６ａは、選択した参照分布を補正部４２７に出力する。
【0114】
補正部４２７は、分布選択部４２６ａから出力された参照分布と、分布生成部４２４から出力された弾性波源密度分布とを入力とする。補正部４２７ａは、入力した弾性波源密度分布を、参照分布に基づいて補正する（ステップＳ２０２）。補正部４２７は、補正後の弾性波源密度分布を評価部４２８に出力する。
【0115】
以上のように構成された構造物評価システム１００ａによれば、第１の実施形態と異なる方法で第１の実施形態と同様の効果を得ることができる。
【0116】
（第２の実施形態の変形例）
上述した実施形態では、分布選択部４２６ａは、一つの参照分布を選択する構成を示したが、複数の参照分布を選択するように構成されてもよい。このように構成される場合の処理の概要について説明する。ここでは、図９を用いて説明する。分布選択部４２６ａは、弾性波源密度分布を複数の領域に分割することによって複数の分割領域を生成する。例えば、分布選択部４２６ａは、図９の上図に示すように、弾性波源密度分布を幅方向の距離に基づいて２つに分割したとする。これにより、弾性波源密度分布に基づく分割領域Ｒ１,Ｒ２が生成される。なお、これは一例であり、弾性波源密度分布を分割する方向及び分割数は特に限定されない。なお、記憶部４３ａの参照分布テーブルには、複数の参照分布が登録されているものとする。
上述した実施形態では、分布選択部４２６ａは、一つの参照分布を選択する構成を示したが、複数の参照分布を選択するように構成されてもよい。このように構成される場合の処理の概要について説明する。ここでは、図９を用いて説明する。分布選択部４２６ａは、弾性波源密度分布を複数の領域に分割することによって複数の分割領域を生成する。例えば、分布選択部４２６ａは、図９の上図に示すように、弾性波源密度分布を幅方向の距離に基づいて２つに分割したとする。これにより、弾性波源密度分布に基づく分割領域Ｒ１,Ｒ２が生成される。なお、これは一例であり、弾性波源密度分布を分割する方向及び分割数は特に限定されない。なお、記憶部４３ａの参照分布テーブルには、複数の参照分布が登録されているものとする。
【0117】
分布選択部４２６ａは、各分割領域Ｒ１,Ｒ２と、参照分布テーブルとに基づいて、分割領域Ｒ１,Ｒ２毎に異なる参照分布を選択する。具体的には、分布選択部４２６ａは、弾性波源密度分布の分割領域と、参照分布における弾性波源密度分布の分割領域と同じ範囲の領域との間でパターンマッチングを行う。例えば、分布選択部４２６ａは、弾性波源密度分布の分割領域Ｒ１と、弾性波源密度分布の分割領域Ｒ１と同じ範囲である参照分布の領域Ｒ１１,Ｒ２１との間でパターンマッチングを行う。同様に、分布選択部４２６ａは、弾性波源密度分布の分割領域Ｒ２と、弾性波源密度分布の分割領域Ｒ２と同じ範囲である参照分布の領域Ｒ１２,Ｒ２２との間でパターンマッチングを行う。
【0118】
ここで、分布選択部４２６ａは、弾性波源密度分布の分割領域Ｒ１と、参照分布１の領域Ｒ１１との類似度が最も高く、弾性波源密度分布の分割領域Ｒ２と、参照分布２の領域Ｒ２２との類似度が最も高いと判定したとする。この場合、分布選択部４２６ａは、弾性波源密度分布の分割領域Ｒ１の補正に用いる参照分布として参照分布１の領域Ｒ１１を選択し、分割領域Ｒ２の補正に用いる参照分布として参照分布２の領域Ｒ２２を選択する。分布選択部４２６は、選択した参照分布１の領域Ｒ１１及び参照分布２の領域Ｒ２２を補正部４２７に出力する。
【0119】
補正部４２７は、分布選択部４２６ａから出力された参照分布１の領域Ｒ１１及び参照分布２の領域Ｒ２２と、分布生成部４２４から出力された弾性波源密度分布とを入力とする。補正部４２７は、入力した弾性波源密度分布を、参照分布１の領域Ｒ１１及び参照分布２の領域Ｒ２２に基づいて補正する。例えば、補正部４２７は、弾性波源密度分布の分割領域Ｒ１を参照分布１の領域Ｒ１１に基づいて補正し、弾性波源密度分布の分割領域Ｒ２を参照分布２の領域Ｒ２２に基づいて補正する。
【0120】
（各実施形態に共通の変形例１）
上記の各実施形態では、複数のセンサ２０－１～２０－ｎが、１台の信号処理部３０，３０ａ，３０ｂに接続されている構成を示した。構造物評価システム１００，１００ａ，１００ｂは、複数台の信号処理部３０，３０ａ，３０ｂを備え、各センサ２０それぞれが異なる信号処理部３０，３０ａ，３０ｂに接続されてもよい。
上記の各実施形態では、複数のセンサ２０－１～２０－ｎが、１台の信号処理部３０，３０ａ，３０ｂに接続されている構成を示した。構造物評価システム１００，１００ａ，１００ｂは、複数台の信号処理部３０，３０ａ，３０ｂを備え、各センサ２０それぞれが異なる信号処理部３０，３０ａ，３０ｂに接続されてもよい。
【0121】
（各実施形態に共通の変形例２）
構造物評価装置４０，４０ｂが備える各機能部は、一部又は全てが他の装置に備えられてもよい。例えば、構造物評価装置４０，４０ｂが備える表示部４４が他の装置に備えられてもよい。このように構成される場合、構造物評価装置４０，４０ｂは、評価結果を、表示部４４を備える他の装置に送信する。表示部４４を備える他の装置は、受信した評価結果を表示する。
構造物評価装置４０，４０ｂが備える各機能部は、一部又は全てが他の装置に備えられてもよい。例えば、構造物評価装置４０，４０ｂが備える表示部４４が他の装置に備えられてもよい。このように構成される場合、構造物評価装置４０，４０ｂは、評価結果を、表示部４４を備える他の装置に送信する。表示部４４を備える他の装置は、受信した評価結果を表示する。
【0122】
（各実施形態に共通の変形例３）
上述した各実施形態では、弾性波の到達時刻に乱数に応じた遅延を与えたシミュレーションに基づいて参照分布を生成する構成を示した。これに対して、参照分布生成部４２５が行うシミュレーションにおいて、シミュレーション上で設定した各センサに到達する弾性波の理論振幅に対して、振幅方向に乱数に応じた雑音を含めて参照分布を生成してもよい。図１２Ａ及び図１２Ｂを用いて具体的に説明する。図１２Ａは、上述した各実施形態のシミュレーションにおける各センサの弾性波の検出例を示す図であり、図１２Ｂは、各実施形態の変形例におけるシミュレーションにおける各センサの弾性波の検出例を示す図である。図１２Ａ及び図１２Ｂにおいて、縦軸は振幅を表し、横軸は時間を表す。
上述した各実施形態では、弾性波の到達時刻に乱数に応じた遅延を与えたシミュレーションに基づいて参照分布を生成する構成を示した。これに対して、参照分布生成部４２５が行うシミュレーションにおいて、シミュレーション上で設定した各センサに到達する弾性波の理論振幅に対して、振幅方向に乱数に応じた雑音を含めて参照分布を生成してもよい。図１２Ａ及び図１２Ｂを用いて具体的に説明する。図１２Ａは、上述した各実施形態のシミュレーションにおける各センサの弾性波の検出例を示す図であり、図１２Ｂは、各実施形態の変形例におけるシミュレーションにおける各センサの弾性波の検出例を示す図である。図１２Ａ及び図１２Ｂにおいて、縦軸は振幅を表し、横軸は時間を表す。
【0123】
図１２Ａに示すように、シミュレーション上における各センサは、弾性波の振幅が閾値を超えたタイミングで弾性波を検出する。ここで、弾性波に対して雑音を加えると、図１２Ｂに示すように弾性波の振幅が図１２Ａに示す弾性波の振幅と比べて低くなる。これにより、弾性波を検出する閾値が同じであっても、図１２Ｂでは弾性波の振幅が低くなったことにより図１２Ａと比べて弾性波の振幅が閾値を超えるタイミングが遅くなる。すなわち、図１２Ｂでは、図１２Ａと比べて弾性波を検出するタイミングが遅くなる。これは、上記の各実施形態で弾性波の到達時刻に乱数に応じた遅延を与えたことと実質的に同じことを意味する。そこで、参照分布生成部４２５は、シミュレーション上における各センサに到達した弾性波に対して乱数に応じて振幅を低下させるように雑音を付加して、実環境に合わせるように参照分布を生成してもよい。
【0124】
（各実施形態に共通の変形例４）
第１の実施形態では標定精度に関する特徴量に基づいて参照分布を選択する構成を示し、第２の実施形態ではパターンマッチングによる類似度に基づいて参照分布を選択する構成を示した。第１の実施形態と第２の実施形態とを組み合わせて参照分布を選択するように構成されてもよい。このように構成される場合、構造物評価装置４０,４０ａは、参照分布の選択方法として、第１の実施形態又は第２の実施形態のいずれの方法を用いるかを設定により切り替えてもよい。
第１の実施形態では標定精度に関する特徴量に基づいて参照分布を選択する構成を示し、第２の実施形態ではパターンマッチングによる類似度に基づいて参照分布を選択する構成を示した。第１の実施形態と第２の実施形態とを組み合わせて参照分布を選択するように構成されてもよい。このように構成される場合、構造物評価装置４０,４０ａは、参照分布の選択方法として、第１の実施形態又は第２の実施形態のいずれの方法を用いるかを設定により切り替えてもよい。
【0125】
さらに、構造物評価装置４０,４０ａは、弾性波源密度分布を分割して得られる分割領域毎に異なる参照分布の選択方法を用いてもよい。例えば、図９に示す例を用いて説明すると、構造物評価装置４０,４０ａは、弾性波源密度分布の分割領域Ｒ１に対しては第１の実施形態に示す選択方法（標定精度に関する特徴量に基づく選択方法）を利用し、弾性波源密度分布の分割領域Ｒ２に対しては第２の実施形態に示す選択方法（パターンマッチングに基づく選択方法）を利用して分割領域毎に異なる参照分布を選択してもよい。
【0126】
以上説明した少なくともひとつの実施形態によれば、構造物５０の内部で発生した弾性波を検出する複数のセンサ２０と、複数のセンサ２０それぞれによって検出された複数の弾性波に基づいて、１以上の弾性波源の位置を標定する位置標定部４２３と、位置標定部４２３による１以上の弾性波源の位置標定結果に基づいて弾性波源密度分布を生成する分布生成部４２４と、乱数を含むシミュレーションに基づいて生成された１以上の参照分布と、分布生成部４２４により生成された弾性波源密度分布とに基づいて、構造物５０の損傷を評価する評価部４２８とを持つことにより、構造物の劣化状態の評価精度の低下を抑制することができる。
【0127】
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。
【符号の説明】
【0128】
２０、２０－１～２０－ｎ…センサ，３０…信号処理部，４０、４０ａ…構造物評価装置，４１…通信部，４２、４２ａ…制御部，４３、４３ａ…記憶部，４４…表示部，１００、１００ａ…構造物評価システム，３０１…波形整形フィルタ，３０２…ゲート生成回路，３０３…到達時刻決定部，３０４…特徴量抽出部，３０５…送信データ生成部，３０６…メモリ，３０７…出力部，４２１…取得部，４２２…イベント抽出部，４２３…位置標定部，４２４…分布生成部，４２５…参照分布生成部，４２６、４２６ａ…分布選択部，４２７…補正部，４２８…評価部
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5A】
【図5B】
【図5C】
【図5D】
【図5E】
【図5F】
【図6】
【図7A】
【図7B】
【図7C】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12A】
【図12B】