构造物的损伤原因推定系统、损伤原因推定方法及损伤原因推定服务器

摘要

本发明提供一种能够以高概率推定损伤原因的构造物的损伤原因推定系统、损伤原因推定方法及损伤原因推定服务器。构造物的损伤原因推定系统(100)具备：数据库(110)，其具有构造物的拍摄图像及损伤原因的数据；图像获取部(115)，其获取点检对象的对象构造物的拍摄图像；损伤检测部(125)，其从拍摄图像中检测损伤；相似损伤提取部(130)，其使用数据库(110)提取与损伤相似的相似损伤；以及损伤原因提示部(135)，其提示相似损伤的损伤原因。另外，损伤原因推定方法及损伤原因推定服务器使用了构造物的损伤原因推定系统(100)。

说明书

技术领域

本发明涉及构造物的损伤原因推定系统、损伤原因推定方法及损伤原因推定服务器，特别是涉及使用包括过去点检的构造物的损伤原因的结果的数据库来推定损伤原因的损伤原因推定系统、损伤原因推定方法及损伤原因推定服务器。

背景技术

桥梁等社会基础设施构造物需要定期进行点检。在定期点检中，根据目视点检的结果，推定及特定损伤的原因，进行对策类别的判定(修复的必要性判断)等诊断。

在损伤原因的推定及特定中，需要高超的技能及经验，存在会因检查员(诊断员)的不同而结果不同等、难以推定损伤原因的情况。另外，熟练的检查员人手不足也是不能进行适当的损伤原因推定的主要原因。

作为对包括道路等构造物的基础设施的形变进行评价的系统，例如，在下述的专利文献1中记载了一种对基础设施的形变的评价进行辅助的系统，该系统基于对形变信息的共现概率即共现信息、和成为处理对象的形变信息，生成与成为处理对象的形变信息相似度高的形变信息的推荐顺序的列表。

以往技术文献

专利文献

专利文献1：日本特开2015-95143号公报

发明内容

发明要解决的技术课题

在专利文献1所记载的形变信息中，除了裂纹、游离石灰等损伤项目名称之外，还记载了构造类别名称或作为其他信息，也可以包括“交通量”、“构造物的信息”、“建设年份”等。但是，例如，交通量或构造物的信息只不过是用于特定损伤原因的一个条件，无法判定为是由于交通量大而导致的疲劳劣化，要求一种纯粹仅探求损伤原因的系统。

本发明是鉴于这种情况而完成的，其目的在于提供一种构造物的损伤原因推定系统、损伤原因推定方法及损伤原因推定服务器，通过使用特定了过去点检时的损伤原因的数据库来提取并列举与本次的点检对象的构造物的损伤状况相似的损伤例，能够以高概率推定损伤原因。

用于解决技术课题的手段

为了达到本发明的目的，本发明所涉及的构造物的损伤原因推定系统具备：数据库，其具有构造物的修复前的损伤的拍摄图像、及构造物的损伤原因的数据；图像获取部，其获取进行点检的对象构造物的拍摄图像；实际尺寸信息获取部，其获取拍摄图像中的对象构造物的特征性部分的实际尺寸大小或对象构造物的实际长度；损伤检测部，其从由图像获取部获取的拍摄图像中检测损伤，并且基于由实际尺寸信息获取部获取的信息，计算损伤的程度；相似损伤提取部，其通过判定由损伤检测部检测到的损伤与设置在数据库内的构造物的损伤的相似度，提取相似度高的一个以上的相似损伤；以及损伤原因提示部，其提示由相似损伤提取部提取的相似损伤的损伤原因。

为了达到本发明的目的，本发明所涉及的构造物的损伤原因推定方法包括：图像获取工序，图像获取部获取进行点检的对象构造物的拍摄图像；实际尺寸信息获取工序，实际尺寸信息获取部获取拍摄图像中的对象构造物的特征性部分的实际尺寸大小或对象构造物的实际长度；损伤检测工序，损伤检测部从在图像获取工序中获取的拍摄图像中检测损伤，并且基于在实际尺寸信息获取工序中获取的信息，计算损伤的程度；相似损伤提取工序，相似损伤提取部使用具有构造物的修复前的拍摄图像、及构造物的损伤原因的数据的数据库，判定在损伤检测工序中检测到的损伤与设置在数据库内的构造物的损伤的相似度，从而提取相似度高的一个以上的相似损伤；以及损伤原因提示工序，损伤原因提示部提示在相似损伤提取工序中提取的相似损伤的损伤原因。

为了达到本发明的目的，本发明所涉及的构造物的损伤原因推定服务器经由网络与用户终端连接，推定进行点检的对象构造物的损伤原因，其中，所述损伤原因推定服务器具备：数据库，其具有构造物的修复前的损伤的拍摄图像、及构造物的损伤原因的数据；图像获取部，其获取对象构造物的拍摄图像；实际尺寸信息获取部，其获取拍摄图像中的对象构造物的特征性部分的实际尺寸大小或对象构造物的实际长度；损伤检测部，其从由图像获取部获取的拍摄图像中检测损伤，并且基于由实际尺寸信息获取部获取的信息，计算损伤的程度；相似损伤提取部，其通过判定由损伤检测部检测到的损伤与设置在数据库内的构造物的损伤的相似度，提取相似度高的一个以上的相似损伤；损伤原因提示部，其提示由相似损伤提取部提取的相似损伤的损伤原因；以及通信部，其具有经由网络从用户终端接收拍摄图像的接收部、和向用户终端发送由损伤原因提示部提示的损伤原因的发送部。

发明效果

根据本发明的构造物的损伤原因推定系统，能够使用包括在过去点检时特定的损伤原因的数据库来提取与进行点检的对象构造物的损伤状况相似的损伤例。通过从数据库中提取与点检对象的损伤相似度高的损伤，并列举损伤原因，用户在特定损伤原因时，能够将结果作为参考，因此能够提高损伤原因推定的精度。

附图说明

图1是从下侧观察桥梁看到的外观图。

图2是表示构造物的损伤原因推定系统的结构的框图。

图3是表示判定损伤的相似度的概念的图表。

图4是说明提示损伤原因的方法的图。

图5是构造物的损伤原因推定方法的流程图。

图6是表示构造物的损伤原因推定服务器的结构的框图。

具体实施方式

下面，按照附图对本发明的一实施方式所涉及的构造物的损伤原因推定系统、损伤原因推定方法及损伤原因推定服务器进行说明。

<桥梁的构造>

图1是表示从下方观察作为构造物之一的桥梁1看到的状态的立体图。图1所示的桥梁1具有由主梁2、横梁3、横撑架4、平纵联5、底板6组成的立体构造，这些部件通过螺栓、铆钉、焊接等连结而构成。在主梁2等的上部浇筑有用于车辆等行驶的底板6。底板6一般是钢筋混凝土制的底板。主梁2是架在桥座或桥墩之间以支撑底板6上的车辆等的载荷的部件，并且具有与底板6的面(水平面)正交的面(铅垂方向的面)。横梁3是连结主梁2以便用多个主梁2支撑载荷的部件。横撑架4及平纵联5是分别将主梁2相互连结以便克服风及地震的横向载荷的部件。此外，在本实施方式中，构造物不限于桥梁，也可以是隧道、大厦等及道路等。

<构造物的损伤原因推定系统>

图2是表示本发明的一实施方式所涉及的损伤原因推定系统100及数码相机200的概略结构的框图。

本实施方式所涉及的损伤原因推定系统100具有数据库110、图像获取部115、实际尺寸信息获取部120、损伤检测部125、相似损伤提取部130以及损伤原因提示部135。另外，还可具备：信息获取部140，其获取数据库110内保存的与构造物对应的损伤原因及构造信息等其他信息，该其他信息是进行点检的对象构造物的信息；显示控制部145，其显示所推定的损伤原因；以及输出部150，其输出所推定的损伤原因。

损伤原因推定系统100是从对作为进行点检的对象的对象构造物进行拍摄而获取的图像中检测损伤，并推定该损伤的损伤原因的系统，可应用于数码相机、智能手机、平板终端、个人计算机等。由图像获取部115获取的图像可由数码相机200获取。数码相机200可以组装到与损伤原因推定系统100不同的框体上，也可以一体化。另外，也可以将数码相机200作为损伤原因推定系统100的一部分并入，构成本实施方式的构造物的损伤原因推定系统。

<数码相机的结构>

数码相机200通过具备未图示的摄影透镜及摄像元件的摄像光学系统210获取图像。作为摄像元件的例子，可列举CCD(Charge Coupled Device：电荷耦合器件)型摄像元件及CMOS(Complementary Metal-Oxide Semiconductor：互补金属氧化物半导体)型摄像元件。在摄像元件的受光面上设置有R(红)、G(绿)或B(蓝)彩色滤光片，可基于各种颜色的信号获取被摄体的彩色图像。数码相机200经由无线通信部220及天线222与损伤原因推定系统100进行无线通信，拍摄得到的图像被输入到图像获取部115并进行后述的处理。

在用数码相机200进行的拍摄中，在一次拍摄不能获取作为对象的构造物或部位的整体图像的情况下，获取对作为对象的构造物或部位进行分割拍摄而得到的图像组。图像获取部115具备全景合成部116，也可使用由全景合成部116对图像组进行了全景合成处理后的图像。数码相机200例如可以是具有5000×4000像素左右的像素数的通用紧凑型数码相机。

<构造物的损伤原因推定系统的各结构>

损伤原因推定系统100主要由数据库110、图像获取部115、实际尺寸信息获取部120、损伤检测部125、相似损伤提取部130及损伤原因提示部135构成。它们相互连接以收发必要的信息。另外，损伤原因推定系统100经由天线117与数码相机200之间进行无线通信，获取由数码相机200拍摄的拍摄图像。

《数据库》

数据库110是存储有构造物的修复前的拍摄图像、及构造物的损伤原因的记录装置。

作为损伤原因，作为混凝土部件的损伤原因的例子，可列举(1)疲劳(重复载荷)、盐害、中性化、碱集料反应、冻害及化学浸蚀等劣化；(2)施工时的水化热、及干燥收缩等施工时的主要原因；(3)过大的外力作用及不适当的设计等构造上的主要原因。另外，作为钢部件的损伤原因的例子，可列举(1)疲劳(重复载荷)及盐害等劣化；(2)过大的外力作用及不适当的设计等构造上的主要原因。

另外，可包括构造物的损伤信息。作为构造物的损伤信息，可包括损伤的种类、损伤的位置、损伤的程度(长度、宽度、面积、密度及深度等，以及它们的平均值或最大值等)。

作为其他信息，可以包括构造信息、环境信息及历史信息。作为构造信息，可列举(1)构造物的种类，例如，在桥梁的情况下，梁桥、刚构桥、桁架桥、拱桥、斜拉桥、吊桥等；(2)部件的种类，例如，在桥梁的情况下，底板、桥墩、桥座、梁等；(3)材料，例如，钢、钢筋混凝土、PC(预应力混凝土(Prestressed Concrete))等。

另外，作为环境信息，可列举每天、每月、每年、累积等的交通量、距海的距离、平均气温、平均湿度、降雨量、降雪量等气候等。

另外，作为历史信息，可列举施工时的气温等施工时条件、经过年数、修复历史、地震、台风、洪水等灾害历史、挠曲、振动的振幅、振动的周期等监控信息等。

而且，在数据库110内，也能够存储构造物的损伤的过去多个时刻的拍摄图像及损伤信息中的至少任意一者。通过存储过去的拍摄图像及损伤信息，在判定相似度时，关于对象构造物的经时变化，也能够用于相似度的判定。

《图像获取部》

图像获取部115获取进行点检的对象构造物的拍摄图像。拍摄图像按对象构造物的构造物单元、或部件单元获取图像。

图像获取部115从数码相机200(或记录介质、网络等)获取桥梁1的拍摄图像。拍摄图像可以是一次拍摄中获取整体的图像，也可以是在一次拍摄中无法以规定的分辨率覆盖获取拍摄图像的区域时，作为图像组而对对象构造物进行分割拍摄得到的多个图像。在获取了多个图像的情况下，由全景合成部116进行全景合成处理。在全景合成处理中，检测图像彼此的对应点，并基于图像彼此的对应点合成拍摄图像。

另外，图像获取部115也可以定期获取对象构造物的拍摄图像，获取对象构造物的经时图像。在通过后述的相似损伤提取部130检测相似损伤时，对象构造物的经时变化也可用于相似度的判定。此外，经时图像只要至少获取上次点检时的图像和本次点检时的图像即可。

《实际尺寸信息获取部》

实际尺寸信息获取部120获取由图像获取部115获取的拍摄图像中的对象构造物的特征部分的实际尺寸大小或对象构造物的实际长度。作为求得对象构造物的实际长度的方法，可通过获取分辨率来求得，该分辨率表示拍摄图像的每单位像素的对象构造物的实际长度。作为其他方法，可通过与可知构造物长度的物质一起拍摄、或投影标度并拍摄等来进行。

《损伤检测部》

损伤检测部125从由图像获取部115获取的拍摄图像中检测损伤。另外，基于由实际尺寸信息获取部120获取的信息计算损伤的程度。

作为检测的损伤，在构造物是混凝土部件的情况下，检测裂纹、漏水及游离石灰、剥离及钢筋暴露、及空鼓等损伤。在构造物是钢部件的情况下，检测龟裂、腐蚀、及防腐蚀功能的劣化等损伤。检测这些损伤中的任意一个以上。

检测可通过基于机器学习的检测器及检测算法来检测。

例如，作为为了进行裂纹的检测而测量的项目，有位置、大小、方向、范围、形状等，但可根据构造物的种类、特征等条件进行设定。裂纹的检测可通过各种方法进行，例如，可使用日本专利4006007号公报所记载的裂纹检测方法。该方法是具有制作小波图像的工序、和基于小波图像判定裂纹区域的工序的裂纹检测方法。在制作小波图像的工序中，计算与被对比的两个浓度对应的小波系数，并且计算分别使这两个浓度变化时的各自的小波系数并制作小波系数表，对拍摄作为裂纹检测对象的混凝土表面而得到的输入图像进行小波变换。在判定裂纹区域的工序中，在小波系数表内，将与局部区域内相邻像素的平均浓度和关注像素的浓度对应的小波系数作为阈值，通过比较关注像素的小波系数和阈值来判定裂纹区域和非裂纹区域。

《相似损伤提取部》

相似损伤提取部13()基于损伤的种类、损伤的位置、损伤的程度判定相似度，从数据库110中提取相似度高的一个以上的相似损伤。

另外，除损伤信息之外，还可以基于损伤的位置及损伤的程度的经时变化来判定相似度。再者，还可以基于数据库110内的构造信息、环境信息、历史信息、灾害信息、检查信息中的任意一个以上来判定相似度并进行提取。

相似度的判定在以上述信息为特征向量的特征空间中，计算点检对象的构造物与保存在数据库中的其他构造物的损伤之间的距离，将该距离在某阈值以下的损伤提取为相似损伤。

图3是表示判定相似度的概念的图表。基于特征向量的特征空间可设为在判定相似度时使用的、选自损伤的种类、损伤的位置、损伤的程度、损伤的位置及损伤的程度的经时变化、构造信息、环境信息、历史信息、灾害信息、及检查信息的参数的多维空间。此外，关于图3，为了便于说明，在二维空间中进行图示。

在图3中，将横轴作为特征向量(1)，绘制裂纹的最大宽度，将纵轴作为特征向量(2)，绘制开始投入使用后的年数。而且，将以进行点检的对象构造物为中心的规定距离作为阈值，提取该阈值以下的损伤作为相似损伤。在图3中，表示用虚线表示的以对象构造物为中心的圆为阈值以下。

此外，在提取相似损伤时，可以设为不对参数进行加权的距离(欧氏距离)，也可以设为加权的距离(马氏距离)。可以通过主成分分析等统计方法来确定对哪个参数进行什么加权。

《损伤原因提示部》

损伤原因提示部135是提示由相似损伤提取部130提取的相似损伤的损伤原因的装置。作为提示损伤原因的方法，例如，可如下进行提示。图4是对提示损伤原因的方法进行说明的图。

(1)按相似度从高到低的顺序列举提示相似损伤的信息。

在由相似损伤提取部130提取的相似损伤中，按相似度从高到低的顺序列举相似度高的、例如相似度前100名的相似损伤的信息(例1)。

(2)提示相似损伤的损伤原因的比例。

在由相似损伤提取部130提取的相似损伤中，对于相似度高的、例如相似度前100名的相似损伤，计算出损伤原因的频率(比例)，并与损伤原因一起提示。例如，在图4的例2中，对于10件相似损伤(A～J)，疲劳为7件，盐害为2件，碱集料反应为1件，因此提示为疲劳(70％)、盐害(20％)、碱集料反应(10％)。

(3)对于提取的相似损伤，列举数据库上的损伤原因。

对于由相似损伤提取部130提取的相似损伤，也可以不重新排列顺序而列举损伤原因。

此外，在图4中，为了简化记载，作为损伤事例示出了损伤事例A～J这10件进行说明，但实际上优选的是，提取如上所述的前100名的100件，提示损伤原因。

另外，所提示的信息不仅是损伤原因，也能够提示对象构造物的拍摄图像、损伤信息(损伤的种类、损伤的位置、损伤的程度(长度、宽度及面积等))等信息。

在本发明的一实施方式中，所提示的损伤原因提示存在可通过修复而修好的可能性的原因。例如，在混凝土部件的损伤原因的例子中，作为劣化，可列举疲劳、盐害、中性化、碱集料反应、冻害、化学浸蚀等。作为施工时的主要原因，可列举施工时的水化热、干燥收缩等。作为构造上的主要原因，可列举过大的外力作用、不适当的设计等。在钢部件的损伤原因的例子中，作为劣化，可列举疲劳、盐害等。作为构造上的主要原因，可列举过大的外力作用、不适当的设计。

《信息获取部》

信息获取部140获取进行点检的对象构造物的构造信息、环境信息及历史信息(以下，也称为“构造物信息等”)。作为构造信息、环境信息及历史信息，获取与上述数据库110内包括的信息同样的信息。

信息获取部140上的信息的获取能够通过未图示的操作部输入。操作部包括键盘及鼠标作为输入设备。另外，在后述的监视器显示部146具有触摸面板的情况下，也包括该触摸面板等。用户能够经由这些设备及监视器显示部146的画面，输入构造物等的信息，信息获取部140获取被输入的构造物信息等。

《显示控制部》

显示控制部145具备监视器显示部146，显示所获取的拍摄图像、提取的相似损伤的损伤原因、及进行点检的对象构造物的信息。另外，控制在监视器显示部146显示的信息的控制等整个显示画面。监视器显示部146是液晶显示器等显示装置。

《输出部》

输出部150将由损伤原因提示部135提示的损伤原因作为字符或表的数据输出。另外，输出所获取的拍摄图像。此外，这些信息也可以作为附图的数据输出。

<损伤原因推定方法的步骤>

对基于损伤原因推定系统的损伤原因推定方法进行说明。图5是表示损伤原因推定方法的步骤的流程图。

(图像获取工序)

图像获取工序是获取进行点检的对象构造物的拍摄图像的工序(步骤S12)。拍摄图像由数码相机200拍摄。损伤原因推定系统100经由数码相机200(摄像光学系统210、无线通信部220、天线222)、天线117及图像获取部115获取拍摄图像。

在拍摄的图像是多个拍摄图像(图像组)的情况下，进行将多个拍摄图像合成为一个图像的全景合成处理。拍摄图像的合成是进行合成信息的计算、例如拍摄图像彼此的对应点及基于对应点的单应变换矩阵等的计算，并基于对应点合成图像。

(实际尺寸信息获取工序)

在实际尺寸信息获取工序中，获取在图像获取工序中获取的拍摄图像中的对象构造物的特征性部分的实际尺寸大小或对象构造物的实际长度(步骤S14)。

(损伤检测工序)

损伤检测工序是从在图像获取工序中获取的拍摄图像中检测损伤的工序(步骤S16)。另外，基于在实际尺寸信息获取工序中获取的信息，计算损伤的程度。

(相似损伤提取工序)

在相似损伤提取工序中，使用数据库110，判定在损伤检测工序中检测到的损伤与设置在数据库110内的构造物的损伤的相似度，提取相似度高的一个以上的相似损伤(步骤S18)。

在相似损伤的提取中，也可定期点检修复后的构造物，将该点检历史记录在数据库110内，根据基于该点检记录的经时变化来判定相似度。

(损伤原因提示工序)

在损伤原因提示工序中，提示在相似损伤提取工序中提取的相似损伤的损伤原因(步骤S20)。在损伤原因的提示中，可通过以下方法进行提示以容易确定损伤原因：按相似损伤的相似度从高到低的顺序提示对应的损伤原因，或者将提取的相似损伤中各损伤原因所占的比例与损伤原因一起提示等。

<构造物的损伤原因推定服务器>

图6是表示本发明的一实施方式所涉及的损伤原因推定服务器300的概略结构的框图。此外，对与图2所示的损伤原因推定系统100相同的构成要素标注相同的符号，以下省略说明。

本实施方式所涉及的损伤原因推定服务器300具有数据库110、图像获取部115、实际尺寸信息获取部120、损伤检测部125、相似损伤提取部130、损伤原因提示部135以及通信部305。另外，还可具备信息获取部140，其获取数据库110内保存的构造物的构造信息等其他信息，该其他信息是进行点检的对象构造物的信息。

损伤原因推定服务器300具有通信部305，经由网络与用户终端400连接。通信部305具备接收部306和发送部307。接收部306从用户终端400接收进行点检的对象构造物的拍摄图像。接收到的拍摄图像被发送到图像获取部115，并与图2的损伤原因推定系统100同样地进行处理，由损伤原因提示部135提示进行点检的对象构造物的损伤原因。接收部306还可接收被输入到用户终端400的构造物信息等，并将其发送到信息获取部140，用于相似损伤提取部130中的相似度的判定。

由损伤原因提示部135提示的损伤原因被发送到通信部305，发送部307将提示的损伤原因发送到用户终端400。用户可通过确认用户终端400来提高损伤原因确定的精度。

如上所述，根据本实施方式的构造物的损伤原因推定系统、损伤原因推定方法及损伤原因推定服务器，从数据库110内提取相似的相似损伤，并提示所提取的相似损伤的损伤原因，由此，用户能够以高精度进行损伤原因的确定。

在上述各实施方式中，执行诸如数据库110、图像获取部115、全景合成部116、实际尺寸信息获取部120、损伤检测部125、相似损伤提取部130、损伤原因提示部135、信息获取部140、显示控制部145、输出部150、通信部305、接收部306及发送部307的各种处理的处理部(processing unit)的硬件结构为如下所示的各种处理器(processor)。在各种处理器中，包括执行软件(程序)并作为各种处理部发挥功能的通用处理器即CPU(CentralProcessing Unit)、制造FPGA(Field Programmable Gate Array)等后可改变电路结构的处理器即可编程逻辑器件(Programmable Logic Device：PLD)、以及具有为了执行ASIC(Application Specific Integrated Circuit)等特定处理而专门设计的电路结构的处理器即专用电路等。

一个处理部可以由这些各种处理器中的一个构成，也可以由同种或异种的两个以上的处理器(例如，多个FPGA、或CPU与FPGA的组合)构成。另外，还可以用一个处理器构成多个处理部。作为用一个处理器构成多个处理部的例子，首先，有诸如以服务器或客户端等计算机为代表，使用一个以上的CPU与软件的组合构成一个处理器、并将该处理器作为多个处理部发挥功能的形态。其次，有诸如以片上系统(System On Chip：SoC)等为代表，使用以一个IC(Integrated Circuit)芯片实现包括多个处理部的系统整体的功能的处理器的形态。像这样，使用一个以上的上述各种处理器作为硬件结构来构成各种处理部。

而且，更具体而言，这些各种处理器的硬件结构是组合了半导体元件等电路元件的电路(circuitry)。

根据上述记载，能够掌握以下附记项1所记载的构造物的损伤原因推定系统。

[附记项1]

一种构造物的损伤原因推定系统，其中，

具备：

存储器，其存储构造物的修复前的损伤的拍摄图像、及所述构造物的损伤原因的数据；以及

处理器，

所述处理器

获取进行点检的对象构造物的拍摄图像，

获取拍摄图像中的所述对象构造物的特征性部分的实际尺寸大小或所述对象构造物的实际长度，

从由所述图像获取部获取的所述拍摄图像中检测损伤，并且基于由所述实际尺寸信息获取部获取的信息，计算所述损伤的程度，

通过判定所述检测到的所述损伤与存储在所述存储器内的所述构造物的损伤的相似度，提取所述相似度高的一个以上的相似损伤，

提示所述提取的所述相似损伤的损伤原因。

符号说明

1 桥梁

2 主梁

3 横梁

4 横撑架

5 平纵联

6 底板

100 损伤原因推定系统

110 数据库

115 图像获取部

116 全景合成部

117、222 天线

120 实际尺寸信息获取部

125 损伤检测部

130 相似损伤提取部

135 损伤原因提示部

140 信息获取部

145 显示控制部

146 监视器显示部

150 输出部

200 数码相机

210 摄像光学系统

220 无线通信部

300 损伤原因推定服务器

305 通信部

306 接收部

307 发送部

400 用户终端