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公開番号2025110277
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-07-28
出願番号2024004118
出願日2024-01-15
発明の名称画像処理装置、画像処理方法
出願人キヤノン株式会社
代理人弁理士法人大塚国際特許事務所
主分類G01N 21/88 20060101AFI20250718BHJP(測定;試験)
要約【課題】報告書に適切な変状を加味した所見文や個別判定ランクの生成技術を提供すること。
【解決手段】撮像画像から検出された変状に係る変状情報と、該変状の所見文に含める内容を指示するための指示情報と、を取得し、変状情報と指示情報とに基づく学習済みモデルの出力結果として、所見文と変状のレベルとを生成する。
【選択図】図2
特許請求の範囲【請求項１】
撮像画像から検出された変状に係る変状情報と、該変状の所見文に含める内容を指示するための指示情報と、を取得する取得手段と、
前記変状情報と、前記指示情報と、に基づく学習済みモデルの出力結果として、前記所見文と、前記変状のレベルと、を生成する生成手段と
を備えることを特徴とする画像処理装置。
続きを表示（約 960 文字）【請求項２】
前記取得手段は、前記撮像画像における一部の範囲に含まれる変状に係る変状情報を取得することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記取得手段は、前記撮像画像における一部の範囲に含まれる変状の所見文に含める内容を指示するためのテキストとしてユーザ操作に応じて入力されたテキストを前記指示情報として取得することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記一部の範囲は、前記撮像画像に対するユーザ操作に応じて指定された範囲であることを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記一部の範囲は、画像中の変状を検知するよう学習済みのモデルを用いて前記撮像画像から検知された範囲であることを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記取得手段は、変状の所見文に含める内容の選択肢として予めプリセットされている選択肢の一覧からユーザ操作に応じて選択された選択肢を前記指示情報として取得することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記生成手段は、前記変状情報、前記指示情報、前記撮像画像、に基づく学習済みモデルの出力結果として、前記所見文と、前記レベルと、を生成することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記生成手段は、前記変状情報、前記指示情報、前記撮像画像、前記一部の範囲の情報、に基づく学習済みモデルの出力結果として、前記所見文と、前記レベルと、を生成することを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記取得手段は、再入力された前記指示情報を取得することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
前記生成手段は、ユーザ操作に応じて指定された種別の変状に係る変状情報と、該変状の所見文に含める内容を指示するための指示情報と、ユーザ操作に応じて指定された該内容の詳細度と、に基づく学習済みモデルの出力結果として、前記所見文と、前記レベルと、を生成することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理技術に関する。
続きを表示（約 2,300 文字）【背景技術】
【０００２】
橋梁や建物のコンクリート面には、様々な要因によって変状（ひび割れ、漏水など）が発生することがある。変状による構造物の不具合は、早期に発見して修理を行う必要があるため、点検作業者は定期的にコンクリート面を目視で確認し、変状部分には直接チョークで印をつけて点検を行っていた。点検後は、チョークの印をもとに図面に書き込むことで点検報告書を作成し、国や役所に提出していた。そして最近では省力化のために、カメラでコンクリート面を撮影した検査画像をシステムに入力して変状を自動で検知するシステムが登場している。しかしこの方法を用いると、点検報告書の作成時に自動的に検出した複数の変状が目視で点検した場合と比べて同程度の検知精度となっているか最終確認を行い、必要に応じて修正してから変状部分を明記した写真や図面を提出する必要がある。そのため、点検報告書の作成時の手順は点検作業者にとって、以前と変わらず作業量が多い作業となっている。非特許文献１では、点検報告書作成作業の自動化に向けて、検査画像をＡＩに入力して、検査画像内の損傷状況文を出力する技術が研究されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
山根達郎、全邦釘、渡部達也、”Deep Learningによる橋梁撮影画像からの損傷状況説明文の自動生成”、土木学会論文集Ｆ３（土木情報学）,Vol.77,No.2,I_40-I_50,2021.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
従来の点検システムでは、検知された変状をすべて１枚の検査画像に重畳して出力していた。しかし検知結果の中には、実際に発生している変状と合致している正確な検知結果と、実際に発生している変状と合致していない不正確な検知結果と、が混在している場合がある。一方で、点検報告書には正確な検知結果だけを載せる必要がある。そのため、点検報告書を作るためには、ユーザがシステムからダウンロードした検知結果の中から報告が必要な箇所を見つけて、各損傷に対して自治体ごとの判定基準や材質・周囲環境を考慮しながら所見や個別判定のテキストを書き出す必要がある。この作業は、点検作業者にとっていまだ重いことが課題である。本発明では、報告書に適切な変状を加味した所見文や個別判定ランクの生成技術を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明の一様態は、撮像画像から検出された変状に係る変状情報と、該変状の所見文に含める内容を指示するための指示情報と、を取得する取得手段と、前記変状情報と、前記指示情報と、に基づく学習済みモデルの出力結果として、前記所見文と、前記変状のレベルと、を生成する生成手段とを備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００６】
本発明の構成によれば、報告書に適切な変状を加味した所見文や個別判定ランクの生成技術を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
画像処理装置１０１のハードウェア構成例を示すブロック図。
画像処理装置１０１の機能構成例を示すブロック図。
変状情報の構成例を示す図。
ＧＵＩ４０１の構成例を示す図。
ＧＵＩ５０１の構成例を示す図。
保存部２１８に格納するセットの構成例を示す図。
範囲の指定操作の一例を示す図。
保存部２１９に格納するデータセットの構成例を示す図。
画像処理装置１０１が行う処理のフローチャート。
ＧＵＩ１００１の構成例を示す図。
画像処理装置１０１が行う処理のフローチャート。
（ａ）はＧＵＩ１２０１の構成例を示す図、（ｂ）はＧＵＩ１２０２の構成例を示す図。
ＧＵＩ１３０１の構成例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下、添付図面を参照して実施形態を詳しく説明する。尚、以下の実施形態は特許請求の範囲に係る発明を限定するものではない。実施形態には複数の特徴が記載されているが、これらの複数の特徴の全てが発明に必須のものとは限らず、また、複数の特徴は任意に組み合わせられてもよい。さらに、添付図面においては、同一若しくは同様の構成に同一の参照番号を付し、重複した説明は省略する。
【０００９】
［第１の実施形態］
本実施形態では、変状を含む構造物を撮像した撮像画像から検出された変状に係る変状情報と、該変状の所見文に含める内容を指示するための指示情報と、に基づく学習済みモデルの出力結果として、所見文と、変状のレベルである個別判定ランクと、を生成する画像処理装置の一例について説明する。本実施形態では、一例として、学習済みモデルとして、ＡＩ（ＡｒｔｉｆｉｃｉａｌＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）モデルを用いるケースについて説明する。
【００１０】
なお、「変状」とは、自動車専用道路、橋梁、トンネル、ダム等の構造物の損傷、劣化、その他の要因によりコンクリート面に生じるひび割れや漏水等である。「ひび割れ」とは、経年劣化や地震の衝撃などにより構造物の壁面などに生じる始点、終点、長さ、幅を有する線状の損傷である。「漏水」とは、雨などの影響によりコンクリートに生じたひび割れや隙間から水が浸入し、水が漏れている状態のことを示す。
（【００１１】以降は省略されています）

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