特許 7465838 管渠ジョイント特定装置、管渠ジョイント特定方法および管渠ジョイント特定プログラム

(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】

(24)【登録日】2024-04-03

(45)【発行日】2024-04-11

(54)【発明の名称】管渠ジョイント特定装置、管渠ジョイント特定方法および管渠ジョイント特定プログラム

(51)【国際特許分類】

   G06T 7/00 20170101AFI20240404BHJP

   G01N 21/954 20060101ALI20240404BHJP

   G06T 7/11 20170101ALI20240404BHJP

【ＦＩ】

G06T7/00 610

G01N21/954 A

G06T7/11

【請求項の数】 5

(21)【出願番号】P 2021041890

(22)【出願日】2021-03-15

(65)【公開番号】P2022141534

(43)【公開日】2022-09-29

【審査請求日】2023-05-31

(73)【特許権者】

【識別番号】000140292

【氏名又は名称】株式会社奥村組

(73)【特許権者】

【識別番号】394026714

【氏名又は名称】株式会社ジャスト

(74)【代理人】

【識別番号】110002170

【氏名又は名称】弁理士法人翔和国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】岩下 将也

(72)【発明者】

【氏名】山口 治

(72)【発明者】

【氏名】角田 賢明

(72)【発明者】

【氏名】鎌形 勇樹

【審査官】佐藤 実

(56)【参考文献】

【文献】特開２００７－２４７４６（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０００－３３１１６８（ＪＰ，Ａ）

【文献】特表２００４－５０９３２１（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１９－１３８７５５（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０６Ｔ ７／００

Ｇ０６Ｔ ７／１１

Ｇ０１Ｎ ２１／９５４

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

管渠の内周面を撮像した内周面画像を取得する画像取得部と、
取得した前記内周面画像を前記内周面画像における前記管渠の任意位置で切り開いて展開して得られる展開平面画像を生成する展開平面画像生成部と、
生成した前記展開平面画像に画像処理を施す画像処理部と、
画像処理を施した前記展開平面画像を統計処理して、統計処理画像を生成する統計処理画像生成部と、
前記統計処理画像に基づいて、前記管渠のジョイント部分を特定するジョイント部分特定部と、
を備え、
前記画像処理部は、
生成した前記展開平面画像にグレースケール処理を施して、グレースケール画像を生成するグレースケール部と、
前記グレースケール画像にフィルタリング処理を施して、フィルタリング画像を生成するフィルタリング部と、
前記フィルタリング画像に２値化処理を施して、２値化画像を生成する２値化部と、
をさらに有し、
前記統計処理画像生成部は、前記２値化画像のヒストグラムを生成するヒストグラム生成部を有し、
前記ジョイント部分特定部は、生成された前記ヒストグラムのピーク位置に基づいて、前記ジョイント部分を特定する、管渠ジョイント特定装置。

【請求項2】

前記展開平面画像は、前記内周面画像を前記管渠の底部部分から切り開いて展開して得られる底部展開平面画像である請求項１に記載の管渠ジョイント特定装置。

【請求項3】

前記管渠は、下水管である請求項１に記載の管渠ジョイント特定装置。

【請求項4】

管渠の内周面を撮像した内周面画像を取得する画像取得ステップと、
取得した前記内周面画像を前記内周面画像における前記管渠の任意位置で切り開いて展開して得られる展開平面画像を生成する展開平面画像生成ステップと、
生成した前記展開平面画像に画像処理を施す画像処理ステップと、
画像処理を施した前記展開平面画像を統計処理して、統計処理画像を生成する統計処理画像生成ステップと、
前記統計処理画像に基づいて、前記管渠のジョイント部分を特定するジョイント部分特定ステップと、
を含み、
前記画像処理ステップにおいて、
生成した前記展開平面画像にグレースケール処理を施して、グレースケール画像を生成するグレースケールステップと、
前記グレースケール画像にフィルタリング処理を施して、フィルタリング画像を生成するフィルタリングステップと、
前記フィルタリング画像に２値化処理を施して、２値化画像を生成する２値化ステップと、
をさらに含み、
前記統計処理画像生成ステップにおいて、前記２値化画像のヒストグラムを生成するヒストグラム生成ステップを含み、
前記ジョイント部分特定ステップにおいて、生成された前記ヒストグラムのピーク位置に基づいて、前記ジョイント部分を特定する、管渠ジョイント特定方法。

【請求項5】

管渠の内周面を撮像した内周面画像を取得する画像取得ステップと、
取得した前記内周面画像を前記内周面画像における前記管渠の任意位置で切り開いて展開して得られる展開平面画像を生成する展開平面画像生成ステップと、
生成した前記展開平面画像に画像処理を施す画像処理ステップと、
画像処理を施した前記展開平面画像を統計処理して、統計処理画像を生成する統計処理画像生成ステップと、
前記統計処理画像に基づいて、前記管渠のジョイント部分を特定するジョイント部分特定ステップと、
をコンピュータに実行させ、
前記画像処理ステップにおいて、
生成した前記展開平面画像にグレースケール処理を施して、グレースケール画像を生成するグレースケールステップと、
前記グレースケール画像にフィルタリング処理を施して、フィルタリング画像を生成するフィルタリングステップと、
前記フィルタリング画像に２値化処理を施して、２値化画像を生成する２値化ステップと、
をさらにコンピュータに実行させ、
前記統計処理画像生成ステップにおいて、前記２値化画像のヒストグラムを生成するヒストグラム生成ステップをコンピュータに実行させ、
前記ジョイント部分特定ステップにおいて、生成された前記ヒストグラムのピーク位置に基づいて、前記ジョイント部分を特定する、管渠ジョイント特定プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、管渠ジョイント特定装置、管渠ジョイント特定方法および管渠ジョイント特定プログラムに関し、特に、コンピュータに組み込まれた画像解析プログラムおよび人工知能による特定結果から管渠のジョイント部分を特定する装置に関する。

【背景技術】

【0002】

インフラ構造物の老朽化は加速度的に進んでおり，維持管理・更新の必要性は，今後さらに増大していくと言われている。労働人口が減り続ける中、維持管理・更新にかかる労務の効率化は喫緊の課題となっている。維持管理・更新にかかる労務の効率化の実現に向け、近年著しく性能が向上しているＡＩによる画像認識技術を適用する研究事例が増えている。深層学習と呼ばれる高度なニューラルネットワークを用いれば、従来では困難であった人間の直感に近い画像認識が実現でき損傷部位の目視点検の補助や代替が期待できる。

【0003】

一方、管渠などインフラ構造物の検査においては、例えば、特許文献１および特許文献２に記載の技術のように、調査対象の流路管内に投入する装置本体に、テレビカメラ等の撮影装置や蛍光灯等の照明装置を搭載し、撮影装置により撮影した管内画像をもとに損傷などの調査を行っていた。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【文献】特開平５－３４６０２７号公報

【文献】特開平７－２１６９７２号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

しかしながら、上記文献に記載の技術では、撮像した管内画像そのものを作業員が目で見て調査を行うものであり、見落としや見誤りが発生し易く、管渠のジョイント部分を精度高く特定することができなかった。

【課題を解決するための手段】

【0006】

上記目的を達成するため、本発明に係る管渠損傷特定装置は、
管渠の内周面を撮像した内周面画像を取得する画像取得部と、
取得した前記内周面画像を前記第１内周面画像における前記管渠の任意位置で切り開いて展開して得られる展開平面画像を生成する展開平面画像生成部と、
生成した前記展開平面画像に画像処理を施す画像処理部と、
画像処理を施した前記展開平面画像を統計処理して、統計処理画像を生成する統計処理画像生成部と、
前記統計処理画像に基づいて、前記管渠のジョイント部分を特定するジョイント部分特定部と、
を備え、
前記画像処理部は、
生成した前記展開平面画像にグレースケール処理を施して、グレースケール画像を生成するグレースケール部と、
前記グレースケール画像にフィルタリング処理を施して、フィルタリング画像を生成するフィルタリング部と、
前記フィルタリング画像に２値化処理を施して、２値化画像を生成する２値化部と、
をさらに有し、
前記統計処理画像生成部は、前記２値化画像のヒストグラムを生成するヒストグラム生成部を有し、
前記ジョイント部分特定部は、生成された前記ヒストグラムのピーク位置に基づいて、前記ジョイント部分を特定する。

【0007】

また、上記目的を達成するため、本発明に係る管渠損傷特定方法は、
管渠の内周面を撮像した内周面画像を取得する画像取得ステップと、
取得した前記内周面画像を前記第１内周面画像における前記管渠の任意位置で切り開いて展開して得られる展開平面画像を生成する展開平面画像生成ステップと、
生成した前記展開平面画像に画像処理を施す画像処理ステップと、
画像処理を施した前記展開平面画像を統計処理して、統計処理画像を生成する統計処理画像生成ステップと、
前記統計処理画像に基づいて、前記管渠のジョイント部分を特定するジョイント部分特定ステップと、
を含み、
前記画像処理ステップにおいて、
生成した前記展開平面画像にグレースケール処理を施して、グレースケール画像を生成するグレースケールステップと、
前記グレースケール画像にフィルタリング処理を施して、フィルタリング画像を生成するフィルタリングステップと、
前記フィルタリング画像に２値化処理を施して、２値化画像を生成する２値化ステップと、
をさらに含み、
前記統計処理画像生成ステップにおいて、前記２値化画像のヒストグラムを生成するヒストグラム生成ステップを含み、
前記ジョイント部分特定ステップにおいて、生成された前記ヒストグラムのピーク位置に基づいて、前記ジョイント部分を特定する。

【0008】

さらに、上記目的を達成するため、本発明に係る管渠損傷特定プログラムは、
管渠の内周面を撮像した内周面画像を取得する画像取得ステップと、
取得した前記内周面画像を前記内周面画像における前記管渠の任意位置で切り開いて展開して得られる展開平面画像を生成する展開平面画像生成ステップと、
生成した前記展開平面画像に画像処理を施す画像処理ステップと、
画像処理を施した前記展開平面画像を統計処理して、統計処理画像を生成する統計処理画像生成ステップと、
前記統計処理画像に基づいて、前記管渠のジョイント部分を特定するジョイント部分特定ステップと、
をコンピュータに実行させ、
前記画像処理ステップにおいて、
生成した前記展開平面画像にグレースケール処理を施して、グレースケール画像を生成するグレースケールステップと、
前記グレースケール画像にフィルタリング処理を施して、フィルタリング画像を生成するフィルタリングステップと、
前記フィルタリング画像に２値化処理を施して、２値化画像を生成する２値化ステップと、
をさらにコンピュータに実行させ、
前記統計処理画像生成ステップにおいて、前記２値化画像のヒストグラムを生成するヒストグラム生成ステップをコンピュータに実行させ、
前記ジョイント部分特定ステップにおいて、生成された前記ヒストグラムのピーク位置に基づいて、前記ジョイント部分を特定する。

【発明の効果】

【0009】

本発明の管渠ジョイント特定装置によれば、管渠を撮像した画像に所定の画像処理および統計処理を施すので、管渠のジョイント部分を精度高く特定することができる。

【図面の簡単な説明】

【0010】

【図1A】本発明の好ましい実施形態に係る管渠ジョイント特定装置による処理の概要を説明するための図である。

【図1B】本発明の好ましい実施形態に係る管渠ジョイント特定装置による処理の概要を説明するための図である。

【図2】本発明の好ましい実施形態に係る管渠ジョイント特定装置の構成を説明するためのブロック図である。

【図3】本発明の好ましい実施形態に係る管渠ジョイント特定装置が有する画像処理テーブルの一例を説明するための図である。

【図4】本発明の好ましい実施形態に係る管渠ジョイント特定装置のハードウェア構成を説明するためのブロック図である。

【図5】本発明の好ましい実施形態に係る管渠ジョイント特定装置の処理手順を説明するためのフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0011】

以下に、本発明を実施するための形態について、図面を参照して、例示的に詳しく説明する。ただし、以下の実施形態に記載されている、構成、数値、処理の流れ、機能要素などは一例に過ぎず、その変形や変更は自由であって、本発明の技術範囲を以下の記載に限定する趣旨のものではない。

【0012】

本発明の好ましい実施形態としての管渠ジョイント特定装置１００について、図１Ａ～図５を参照して説明する。管渠ジョイント特定装置１００は、画像処理を用いて管渠のジョイント部分を特定する装置である。図１Ａおよび図１Ｂは、管渠ジョイント特定装置１００による、管渠のジョイント部分の特定の概要について説明するための図である。

【0013】

ここで、管渠とは、水路の総称であり、給水、排水を目的として作られる水路全体を指す。例えば、上水管、下水管、給水管などが含まれる。本実施形態においては、管渠として下水管１５０を例に説明する。また、管渠の材質としては、コンクリート、陶器、鉄、塩化ビニルなどが含まれ、管渠の種類としては、コンクリート管、コンクリートヒューム管、陶管、鉄管、塩化ビニル管などが含まれる。

【0014】

また、ジョイント部分１８０は、下水管１５０の接続部分（継ぎ目部分）である。このような下水管１５０においては、複数の単位ユニット管を繋ぎ合わせて１つの下水管１５０の全長が構成される。単位ユニット管の管径（管の直径／内径）に対して単位ユニット管の長さは規格で決められているため、１つの下水管１５０において、ジョイント部分１８０は、等間隔で存在することとなる。

【0015】

なお、以下の説明では、管渠として下水管１５０を例に説明をする。下水管１５０の管径（内径）は、作業員が下水管１５０内に入って作業することが困難な程度の大きさであり、例えば、２００ｍｍ～３０００ｍｍの下水管１５０であるが、下水管１５０の管径は、これには限定されない。

【0016】

下水管１５０の内部の検査においては、自走式検査ロボット１４０のカメラ１４２で撮像した下水管１５０の内周面の画像を用いた検査が行われている。ここで、下水管１５０の内周面画像は、下水管１５０の軸方向（中心軸１５１方向）に撮像した軸方向内周面画像１１０となっている。下水管１５０の軸方向は、下水管１５０の敷設方向に垂直な面における下水管１５０の円形断面の中心軸の方向、つまり、下水管１５０の敷設方向（走行方向）に沿った方向である。

【0017】

そして、作業員は、下水管１５０の外部に設置されたディスプレイなどを用いて、カメラ１４２で撮像した画像を確認し、下水管１５０のジョイント部分を確認する。制御部１４１は、自走式検査ロボット１４０の自走速度や撮影スケジュール、撮像条件を制御したり、管渠ジョイント特定装置１００や作業員が所持するタブレット端末１３０との間の通信を制御したりする。作業員は、例えば、タブレット端末１３０にインストールされた操作用アプリケーションを用いて、自走式検査ロボット１４０を操作する。なお、自走式検査ロボット１４０が入れないような、管径の小さな下水管の場合、自走式検査ロボット１４０の代わりに、ファイバースコープなどの超小型検査装置を用いてもよい。

【0018】

そして、制御部１４１は、カメラ１４２で撮像した軸方向内周面画像１１０を、管渠ジョイント特定装置１００に送信する。また、カメラ１４２は、通常のカメラ、広角カメラ、全周カメラのいずれであってもよい。広角カメラの場合、１周分の画像を複数回に分けて撮像し、撮像したい複数枚の画像を繋いで軸方向内周面画像１１０を生成してもよい。

【0019】

また、軸方向内周面画像１１０は、所定のピッチ（例えば、０．１ｍ）ごとに決められた位置で下水管１５０に軸方向に撮像された画像である。例えば、下水管１５０の基準位置から規格で決められた下水管１５０の１ユニット分の長さごとに撮像した画像（軸方向内周面画像１１０）を輪切りにして、輪切り画像１４３を得て、これらを繋ぎ合わせることで軸方向内周面画像１１０を生成してもよい。

【0020】

そして、本実施形態においては、まず初めに、下水管１５０の内周面画像の撮像前に、自走式検査ロボット１４０の撮像部としてのカメラ１４２の中心軸と下水管１５０の中心軸１５１とが合致するように、自走式検査ロボット１４０を下水管１５０にセットすることが好ましい。そして、自走式検査ロボット１４０を走行させながら、検査対象範囲の下水管１５０の内周面を撮像する。撮像が完了したら、制御部１４１は、撮像した画像を管渠ジョイント特定装置１００に送信する。

【0021】

管渠ジョイント特定装置１００は、受信した軸方向内周面画像１１０に所定の画像処理を施すことにより、ジョイント部分を特定する。まず、管渠ジョイント特定装置１００は、軸方向内周面画像１１０から展開平面画像１０１を生成する。

【0022】

そして、図１Ｂに示したように、管渠ジョイント特定装置１００は、展開平面画像１０１に対してグレースケール処理と所定のフィルタリング処理を施して、フィルタリング画像１０２を得る。次に、管渠ジョイント特定装置１００は、フィルタリング画像１０２に２値化処理を施して、２値化画像１０３を生成する。その後、管渠ジョイント特定装置１００は、２値化画像１０３のヒストグラム１０４を生成し、ヒストグラム１０４のピーク位置に基づいて、ジョイント部分１８０を特定する。

【0023】

次に、図２を参照して本実施形態に係る管渠ジョイント特定装置１００の構成について説明する。管渠ジョイント特定装置１００は、画像取得部２０１、展開平面画像生成部２０２、画像処理部２０３、統計処理画像生成部２０４およびジョイント特定部２０５を有する。画像処理部２０３は、さらに、グレースケール部２３１、フィルタリング部２３２および２値化部２３３を有する。統計処理画像生成部２０４は、さらに、ヒストグラム生成部２４１を有する。

【0024】

画像取得部２０１は、下水管１５０の内周面を下水管１５０の軸方向に撮像した軸方向内周面画像１１０を取得する。画像取得部２０１は、自走式検査ロボット１４０のカメラ１４２で撮像した軸方向内周面画像１１０を制御部１４１から取得してもよいし、作業員が所持するタブレット端末１３０などを経由して軸方向内周面画像１１０を取得してもよい。ここで、軸方向内周面画像１１０は、下水管１５０の内周面を所定の間隔（ピッチ）ごとの決められた位置で下水管１５０の軸方向に撮像した連続画像であり、所定ピッチは、例えば、１０ｃｍであるが、これには限定されない。軸方向内周面画像１１０は、自走式検査ロボット１４０が１０ｃｍ進むごとに撮像された画像である。

【0025】

展開平面画像生成部２０２は、取得した軸方向内周面画像１１０を軸方向内周面画像１１０における下水管１５０の任意位置で切り開いて展開して得られる展開平面画像を生成する。展開平面画像生成部２０２は、例えば、軸方向内周面画像１１０における下水管１５０の天井部分で切り開いて展開した展開平面画像１０１（天井展開平面画像）を生成する。

【0026】

つまり、展開平面画像生成部２０２は、まず、画像取得部２０１が取得した所定ピッチごとに撮像された軸方向内周面画像１１０から輪切りにされた帯状の画像である複数の輪切り画像１４３を生成する。そして、展開平面画像生成部２０２は、生成された輪切り画像１４３を、例えば、下水管１５０の天井部分で切り開いて展開して、天井展開画像を生成する。次に、展開平面画像生成部２０２は、生成した複数の天井展開画像を繋ぎ合わせて、横長の展開平面画像１０１（天井展開平面画像）を生成する。

【0027】

なお、展開平面画像生成部２０２は、展開平面画像１０１（天井展開平面画像）を生成した場合、展開平面画像１０１の中央部分、展開平面画像１０１の縦方向（幅方向）の中央の１／３をカットする。つまり、下水管１５０の天井部分で切り開いて展開して得られる天井展開平面画像においては、当該画像の真ん中には流水部が位置することとなる。この流水部は、ノイズが多く、後の画像処理等において、不利となることがあるので、この流水部を天井展開平面画像から予め取り除いておくことにより、後の画像処理を有利に進めることが可能となる。なお、画像を取り除く量は、１／３には限定されず、例えば、下水管１５０の管径に応じて決定してもよい。

【0028】

一方、展開平面画像生成部２０２において、展開平面画像１０１（天井展開平面画像）を生成した場合、上述のような処理を行わなければならず、全体の処理が遅れることが予想されるので、展開平面画像生成部２０２は、軸方向内周面画像１１０における下水管１５０の底部部分で切り開いて展開して得られる底部展開平面画像を生成する方が好ましい。

【0029】

画像処理部２０３は、生成した展開平面画像１０１（天井展開平面画像）に画像処理を施す。まず、グレースケール部２３１において、展開平面画像１０１にグレースケール処理を施してクレースケール画像を生成する。次に、フィルタリング部２３２において、グレースケール画像にフィルタリング処理を施す。フィルタリング部２３２は、例えば、Ｓｏｂｅｌフィルタを用いて、グレースケール画像をフィルタリング処理してフィルタリング画像１０２を生成する。

【0030】

ここで、Ｓｏｂｅｌフィルタは、１次微分フィルタといわれるものであり、左右の画素値の差分を取ることにより、エッジを強調するためのフィルタである。フィルタリング部２３２は、Ｓｏｂｅｌフィルタの他に例えば、Ｐｒｅｗｉｔｔフィルタを用いて、エッジを抽出して、この部分を強調するようにしてもよい。その後、２値化部２３３は、フィルタリング画像１０２に２値化処理を施して、２値化画像１０３を生成する。

【0031】

統計処理画像生成部２０４は、画像処理部２０３において、画像処理が施された展開平面画像１０１（２値化画像１０３）を統計処理して、統計処理画像を生成する。具体的には、ヒストグラム生成部２４１は、２値化画像１０３のヒストグラム１０４を生成する。

【0032】

ジョイント特定部２０５は、統計処理画像生成部２０４において統計処理された統計処理画像に基づいて、下水管１５０のジョイント部分１８０を特定する。具体的には、ジョイント特定部２０５は、生成されたヒストグラム１０４のピーク位置に基づいて、下水管１５０のジョイント部分１８０を特定する。つまり、ヒストグラム１０４において、ピークのある位置が、ジョイント部分１８０が存在する位置となる。

【0033】

図３は、管渠ジョイント特定装置１００が有する画像処理テーブル３０１の一例を説明する図である。画像処理テーブル３０１は、画像ＩＤ（Ｉｄｅｎｔｆｉｅｒ）３１１に関連付けて画像情報３１２を記憶する。画像ＩＤ３１１は、展開平面画像１０１のそれぞれを区別するための識別子である。画像情報３１２は、展開平面画像１０１のそれぞれが有する色情報や輝度などの情報である。そして、画像処理部２０３は、画像処理テーブル３０１を参照して、展開平面画像１０１の画像処理を行う。

【0034】

図４を参照して、管渠ジョイント特定装置１００のハードウェア構成について説明する。ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）４１０は、演算制御用のプロセッサであり、プログラムを実行することで図２の管渠ジョイント特定装置１００の各機能構成を実現する。ＣＰＵ４１０は複数のプロセッサを有し、異なるプログラムやモジュール、タスク、スレッドなどを並行して実行してもよい。ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）４２０は、初期データおよびプログラムなどの固定データおよびその他のプログラムを記憶する。また、ネットワークインタフェース４３０は、ネットワークを介して他の装置などと通信する。なお、ＣＰＵ４１０は１つに限定されず、複数のＣＰＵであっても、あるいは画像処理用のＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）を含んでもよい。また、ネットワークインタフェース４３０は、ＣＰＵ４１０とは独立したＣＰＵを有して、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）４４０の領域に送受信データを書き込みあるいは読み出しするのが望ましい。また、ＲＡＭ４４０とストレージ４５０との間でデータを転送するＤＭＡＣ（Ｄｉｒｅｃｔ Ｍｅｍｏｒｙ Ａｃｃｅｓｓ Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ）を設けるのが望ましい（図示なし）。さらに、ＣＰＵ４１０は、ＲＡＭ４４０にデータが受信あるいは転送されたことを認識してデータを処理する。また、ＣＰＵ４１０は、処理結果をＲＡＭ４４０に準備し、後の送信あるいは転送はネットワークインタフェース４３０やＤＭＡＣに任せる。

【0035】

ＲＡＭ４４０は、ＣＰＵ４１０が一時記憶のワークエリアとして使用するランダムアクセスメモリである。ＲＡＭ４４０には、本実施形態の実現に必要なデータを記憶する領域が確保されている。内周面画像データ４４１は、下水管１５０の軸方向に撮像した下水管１５０の内周面の画像である。展開平面画像データ４４２は、撮像された軸方向内周面画像１１０を下水管１５０の任意位置で切り開いて展開した２次元の平面画像データである。下水管データ４４３は、下水管１５０に関するデータであり、管径や全長などのデータを含み、展開平面画像１０１が不要な部分を取り除く際などに利用される。撮像条件データ４４４は、カメラ１４２で下水管１５０の内周面を撮像した際の条件であり、例えば、画像処理部２０３における画像処理において利用される。

【0036】

送受信データ４４５は、ネットワークインタフェース４３０を介して送受信されるデータである。また、ＲＡＭ４４０は、各種アプリケーションモジュールを実行するためのアプリケーション実行領域４４６を有する。

【0037】

ストレージ４５０には、データベースや各種パラメータ、あるいは本実施形態の実現に必要な以下のデータまたはプログラムが記憶されている。ストレージ４５０は、画像処理テーブル３０１を格納する。画像処理テーブル３０１は、図３に示した、画像ＩＤ３１１と画像情報３１２との関係を管理するテーブルである。

【0038】

ストレージ４５０は、さらに、画像取得モジュール４５１、展開平面画像生成モジュール４５２、画像処理モジュール４５３、統計処理画像生成モジュール４５４およびジョイント特定モジュール４５５を格納する。画像取得モジュール４５１は、軸方向内周面画像１１０を取得するモジュールである。展開平面画像生成モジュール４５２は、取得した軸方向内周面画像１１０を下水管１５０の任意位置で切り開いて展開して得られる展開平面画像１０１を生成するモジュールである。画像処理モジュール４５３は、生成した展開平面画像１０１に対して画像処理を施すモジュールである。画像処理モジュール４５３は、さらに、グレースケールモジュール、フィルタリングモジュールおよび２値化モジュールを有する。グレースケールモジュールは、展開平面画像１０１にグレースケール処理を施すモジュールである。フィルタリングモジュールは、グレースケール画像に対してＳｏｂｅｌフィルタ処理を施して、フィルタリング画像１０２を生成するモジュールである。２値化モジュールは、フィルタリング画像１０２に２値化処理を施して、２値化画像１０３を生成するモジュールである。統計処理画像生成モジュール４５５は、２値化画像１０３を統計処理して統計処理画像を生成するモジュールである。統計処理画像生成モジュール４５５は、さらに、ヒストグラム生成モジュールを有する。ヒストグラム生成モジュールは、２値化画像１０３のヒストグラムを生成するモジュールである。これらのモジュール４５１～４５５は、ＣＰＵ４１０によりＲＡＭ４４０のアプリケーション実行領域４４６に読み出され、実行される。制御プログラム４５６は、管渠ジョイント特定装置１００の全体を制御するためのプログラムである。

【0039】

入出力インタフェース４６０は、入出力機器との入出力データをインタフェースする。入出力インタフェース４６０には、表示部４６１、操作部４６２、が接続される。また、入出力インタフェース４６０には、さらに、記憶媒体４６４が接続されてもよい。さらに、音声出力部であるスピーカ４６３や、音声入力部であるマイク（図示せず）、あるいは、ＧＰＳ位置判定部が接続されてもよい。なお、図４に示したＲＡＭ４４０やストレージ４５０には、管渠ジョイント特定装置１００が有する汎用の機能や他の実現可能な機能に関するプログラムやデータは図示されていない。

【0040】

次に図５に示したフローチャートを参照して、管渠ジョイント特定装置１００の処理手順について説明する。このフローチャートは、図４のＣＰＵ４１０がＲＡＭ４４０を使用して実行し、図２の管渠ジョイント特定装置１００の各機能構成を実現する。

【0041】

ステップＳ５０１において、画像取得部２０１は、下水管１５０の内周面を撮像した軸方向内周面画像１１０を取得する。ステップＳ５０３において、展開平面画像生成部２０２は、取得した軸方向内周面画像１１０を軸方向内周面画像１１０における下水管１５０の任意位置で切り開いて展開して得られる展開平面画像１０１を生成する。ステップＳ５０５において、展開平面画像生成部２０２は、生成した展開平面画像が、下水管１５０の天井部分で切り開いて展開して得られる天井展開平面画像である場合、天井展開平面画像の中央部分を取り除く。なお、生成した展開平面画像が下水管１５０の底部部分で切り開いて展開して得られる底部展開平面画像である場合、このステップはスキップするか、あるいは、底部展開平面画像の上端部分および下端部分を取り除いてもよい。

【0042】

ステップＳ５０７において、画像処理部２０３のグレースケール部２３１は、展開平面画像１０１にグレースケール処理を施して、グレースケール画像を生成する。ステップＳ５０９において、フィルタリング部２３２は、グレースケール画像にＳｏｂｅｌフィルタ処理を施してフィルタリング画像１０２を生成する。ステップＳ５１１において、２値化部２３３は、フィルタリング画像１０２に２値化処理を施して２値化画像１０３を生成する。ステップＳ５１３において、ヒストグラム生成部２４１は、生成した２値化画像１０３のヒストグラム１０４を生成する。ステップＳ５１５において、ジョイント特定部２０５は、生成されたヒストグラム１０４のピーク位置に基づいて、ジョイント部分１８０を特定する。

【0043】

本実施形態によれば、画像処理と統計処理とを組み合わせて画像処理するので、精度高く、効率的に管渠のジョイント部分を特定できる。

【0044】

［他の実施形態］
以上、実施形態を参照して本発明を説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではない。本発明の構成や詳細には、本発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。また、それぞれの実施形態に含まれる別々の特徴を如何様に組み合わせたシステムまたは装置も、本発明の範疇に含まれる。

【0045】

また、本発明は、複数の機器から構成されるシステムに適用されてもよいし、単体の装置に適用されてもよい。さらに、本発明は、実施形態の機能を実現する情報処理プログラムが、システムあるいは装置に直接あるいは遠隔から供給される場合にも適用可能である。したがって、本発明の機能をコンピュータで実現するために、コンピュータにインストールされるプログラム、あるいはそのプログラムを格納した媒体、そのプログラムをダウンロードさせるＷＷＷ(World Wide Web)サーバも、本発明の範疇に含まれる。特に、少なくとも、上述した実施形態に含まれる処理ステップをコンピュータに実行させるプログラムを格納した非一時的コンピュータ可読媒体（non-transitory computer readable medium）は本発明の範疇に含まれる。

【図1A】

【図1B】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】