前報で，代表的な鉄道構造物であるトンネルを対象として，ひび割れや漏水などの変状を検出する基本的なアルゴリズムについて報告した。鉄道構造物検査においては，変状を精度よく検出する技術のみならず，変状がどの程度進展したかを把握する技術が求められている。変状の進展を客観的に捉えられる，高精度•高効率な構造物検査システムの構築をめざして，トンネルや高架橋床板，高欄などの土木構造物，さらにはコンクリートスラブ板などの軌道構造物に発生するひび割れなどの変状を高精度に検出し，計測した特徴量を基に変状の進展を精度よく捉える画像処理アルゴリズムを開発した。本稿では，これら手法にっいて画像処理結果と共に報告する。%We have developed an image processing algorithm which detects cracks and diagnoses the degree of the soundness of the tunnel wall, the viaduct base plate, the handrail or slab track aiming at establishing a highly-precise and highly-efficient inspection system of railway structures. We propose the view on multiresolution analysis using the most appropriate resolution image based on the candidate deformation to be detected. Applying the technique of connecting adjacent image flames smoothly, we have developed a method of creating the high definition panorama image of a huge railway structure, and a technique of normalizing the distance in the track extension direction on the basis of a landmark. Furthermore, we have also developed a technique of grasping the progress of a crack from time-series images taken at different times. This paper reports those techniques with the image-processing result.
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