JP2996836B2 - トンネル切羽の画像解析に於ける岩種及び岩級識別方法 - Google Patents
トンネル切羽の画像解析に於ける岩種及び岩級識別方法Info
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- JP2996836B2 JP2996836B2 JP5188513A JP18851393A JP2996836B2 JP 2996836 B2 JP2996836 B2 JP 2996836B2 JP 5188513 A JP5188513 A JP 5188513A JP 18851393 A JP18851393 A JP 18851393A JP 2996836 B2 JP2996836 B2 JP 2996836B2
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Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明はトンネル切羽の岩盤状態
を評価するための画像解析に関するものであり、特に、
岩種及び岩級識別方法に関するものである。
を評価するための画像解析に関するものであり、特に、
岩種及び岩級識別方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】トンネル掘削作業を行う場合は、随時切
羽を観察して岩盤の状態を把握し、切羽の安全性を確認
するとともに前方地質の予測を行う必要がある。従来
は、地質技術者が切羽をスケッチし、主に岩種、岩盤等
級（以下「岩級」という）、風化の程度、割れ目特性、
湧水の有無等について観察している。
羽を観察して岩盤の状態を把握し、切羽の安全性を確認
するとともに前方地質の予測を行う必要がある。従来
は、地質技術者が切羽をスケッチし、主に岩種、岩盤等
級（以下「岩級」という）、風化の程度、割れ目特性、
湧水の有無等について観察している。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】従来のスケッチを元に
したトンネル切羽の岩盤評価方法は、主観的な評価が主
になるため、地質学的知識の不足や経験の差によって評
価の精度にばらつきが生じる。従って、高度の地質技術
を有する者が必要であり、正確な岩盤評価を得るまでに
時間を要していた。
したトンネル切羽の岩盤評価方法は、主観的な評価が主
になるため、地質学的知識の不足や経験の差によって評
価の精度にばらつきが生じる。従って、高度の地質技術
を有する者が必要であり、正確な岩盤評価を得るまでに
時間を要していた。
【０００４】そこで、トンネル切羽の岩盤評価に於ける
岩種及び岩級の識別精度を向上させるとともに、専門知
識を有していない者であっても短時間で客観的な岩盤の
評価が行えるようにするために解決すべき技術的課題が
生じてくるのであり、本発明はこの課題を解決すること
を目的とする。
岩種及び岩級の識別精度を向上させるとともに、専門知
識を有していない者であっても短時間で客観的な岩盤の
評価が行えるようにするために解決すべき技術的課題が
生じてくるのであり、本発明はこの課題を解決すること
を目的とする。
【０００５】
【課題を解決するための手段】本発明は上記目的を達成
するために提案せられたものであり、トンネル切羽のカ
ラー画像を求め、該カラー画像のＲ・Ｇ・Ｂの原色信号
を標準テレビ信号に準拠して輝度信号と色差信号に変換
し、該色差信号から彩度を表す色ベクトルを求めるとと
もに色相の分布を色角度で表し、更に、各画素の色ベク
トルを最大値のものに置換して特徴色として表現するこ
とにより、人間の視覚によって色相の違いから岩種及び
岩級を識別することを特徴とするトンネル切羽の画像解
析に於ける岩種及び岩級識別方法を提供するものであ
る。
するために提案せられたものであり、トンネル切羽のカ
ラー画像を求め、該カラー画像のＲ・Ｇ・Ｂの原色信号
を標準テレビ信号に準拠して輝度信号と色差信号に変換
し、該色差信号から彩度を表す色ベクトルを求めるとと
もに色相の分布を色角度で表し、更に、各画素の色ベク
トルを最大値のものに置換して特徴色として表現するこ
とにより、人間の視覚によって色相の違いから岩種及び
岩級を識別することを特徴とするトンネル切羽の画像解
析に於ける岩種及び岩級識別方法を提供するものであ
る。
【０００６】
【作用】トンネル切羽をスチルビデオカメラ等で撮影
し、トンネル切羽のカラー画像を求める。先ず、該カラ
ー画像のＲ・Ｇ・Ｂの原色信号を標準テレビ信号に準拠
して輝度信号と色差信号に変換する。次に、各画素の色
差信号から彩度を求めて色ベクトルで表わすとともに、
色相の分布を０〜３６０°の色角度で表す。更に、各画
素の色ベクトルを最大値のものと置換し、最大彩度の色
である特徴色として表現する。
し、トンネル切羽のカラー画像を求める。先ず、該カラ
ー画像のＲ・Ｇ・Ｂの原色信号を標準テレビ信号に準拠
して輝度信号と色差信号に変換する。次に、各画素の色
差信号から彩度を求めて色ベクトルで表わすとともに、
色相の分布を０〜３６０°の色角度で表す。更に、各画
素の色ベクトルを最大値のものと置換し、最大彩度の色
である特徴色として表現する。
【０００７】斯くして、各画素が特徴色で表現され、人
間の視覚に認識し易くなる。これにより、色相の違いか
ら岩種及び岩級の識別が可能となり、トンネル切羽の観
察図を作成する際の岩種及び岩級領域決定に適用でき
る。
間の視覚に認識し易くなる。これにより、色相の違いか
ら岩種及び岩級の識別が可能となり、トンネル切羽の観
察図を作成する際の岩種及び岩級領域決定に適用でき
る。
【０００８】
【実施例】以下、本発明の一実施例を図面に従って詳述
する。図１はトンネル切羽の画像解析に使用する機器の
構成を示したものであり、スチルビデオカメラ１でトン
ネル切羽をカラー撮影し、デジタルデータとしてフロッ
ピーディスク２へ記録する。該フロッピーディスク２に
は複数の切羽画像データを記録することができ、スチル
ビデオプレーヤー３で該フロッピーディスク２を再生し
て、コンピュータ４へ切羽画像データを入力する。
する。図１はトンネル切羽の画像解析に使用する機器の
構成を示したものであり、スチルビデオカメラ１でトン
ネル切羽をカラー撮影し、デジタルデータとしてフロッ
ピーディスク２へ記録する。該フロッピーディスク２に
は複数の切羽画像データを記録することができ、スチル
ビデオプレーヤー３で該フロッピーディスク２を再生し
て、コンピュータ４へ切羽画像データを入力する。
【０００９】コンピュータ４には、画像処理を行うため
に大容量のフレームバッファメモリが内蔵され、増設メ
モリ並びに磁気ディスク装置が設けられている。コンピ
ュータ４で処理された切羽画像データは、随時カラーデ
ィスプレイ５に表示されるとともに、必要に応じてカラ
ープリンタ６でハードコピーを作成する。更に、画像解
析したデータや地質観察情報データ等は光磁気ディスク
７に記録され、地質データベースを構築する。
に大容量のフレームバッファメモリが内蔵され、増設メ
モリ並びに磁気ディスク装置が設けられている。コンピ
ュータ４で処理された切羽画像データは、随時カラーデ
ィスプレイ５に表示されるとともに、必要に応じてカラ
ープリンタ６でハードコピーを作成する。更に、画像解
析したデータや地質観察情報データ等は光磁気ディスク
７に記録され、地質データベースを構築する。
【００１０】図２は画像解析により切羽の状態を観察
し、トンネルの安定性を評価するフローチャートを示
し、先ず地質調査や物理探査及び室内試験等によってト
ンネルの事前調査を行い（ステップ１０１）、地山を計
測してトンネルの掘削施工を行う（ステップ１０２）。
前述したスチルビデオカメラでトンネル切羽をカラー撮
影し（ステップ１０３）、切羽画像データをコンピュー
タへ入力する。また、トンネルの事前調査により地山初
期条件を設定し（ステップ１０４）、このデータもコン
ピュータへ入力する。そして、コンピュータによって切
羽の画像処理及び解析を行い（ステップ１０５）、数値
解析データを作成する（ステップ１０６）。画像処理及
び解析データは地質データベースに記録される（ステッ
プ１１２）。
し、トンネルの安定性を評価するフローチャートを示
し、先ず地質調査や物理探査及び室内試験等によってト
ンネルの事前調査を行い（ステップ１０１）、地山を計
測してトンネルの掘削施工を行う（ステップ１０２）。
前述したスチルビデオカメラでトンネル切羽をカラー撮
影し（ステップ１０３）、切羽画像データをコンピュー
タへ入力する。また、トンネルの事前調査により地山初
期条件を設定し（ステップ１０４）、このデータもコン
ピュータへ入力する。そして、コンピュータによって切
羽の画像処理及び解析を行い（ステップ１０５）、数値
解析データを作成する（ステップ１０６）。画像処理及
び解析データは地質データベースに記録される（ステッ
プ１１２）。
【００１１】該地質データベースのデータに基づき切羽
前方地山状態を予測するとともに（ステップ１１４）、
前記数値解析データから不連続性地山の安定性について
数値解析を行う（ステップ１０７）。斯くして、地山安
定性の総合評価が為され（ステップ１０８）、地山が不
安定であれば安定化対策工を選定し（ステップ１０９→
１１０）、トンネルの掘削施工を継続していく。
前方地山状態を予測するとともに（ステップ１１４）、
前記数値解析データから不連続性地山の安定性について
数値解析を行う（ステップ１０７）。斯くして、地山安
定性の総合評価が為され（ステップ１０８）、地山が不
安定であれば安定化対策工を選定し（ステップ１０９→
１１０）、トンネルの掘削施工を継続していく。
【００１２】次に、前記フローチャートのステップ１０
３乃至１０６に示した画像解析システムについて更に詳
述する。前述したように、スチルビデオカメラで撮影し
たトンネル切羽のカラー画像はフロッピーディスクに記
録され、該フロッピーディスクをスチルビデオプレーヤ
ーで再生して、コンピュータへトンネル切羽のカラー画
像が入力される。
３乃至１０６に示した画像解析システムについて更に詳
述する。前述したように、スチルビデオカメラで撮影し
たトンネル切羽のカラー画像はフロッピーディスクに記
録され、該フロッピーディスクをスチルビデオプレーヤ
ーで再生して、コンピュータへトンネル切羽のカラー画
像が入力される。
【００１３】図３は、トンネル切羽のカラー画像をモノ
クローム表示したものであり、本発明の実施に於いては
カラー画像をそのまま使用する。逆Ｕ字形の支保の前方
に切羽があり、該切羽の左上部から右下部の斜め方向に
大きな不連続面が存在している。カラー画像では、該不
連続面の右上部の岩盤は青系の色彩を呈し、該不連続面
の左下部の岩盤は風化により酸化され茶褐色を呈してい
る。尚、中央下部の四角形の物体は、切羽面の番号等を
記載した黒板である。
クローム表示したものであり、本発明の実施に於いては
カラー画像をそのまま使用する。逆Ｕ字形の支保の前方
に切羽があり、該切羽の左上部から右下部の斜め方向に
大きな不連続面が存在している。カラー画像では、該不
連続面の右上部の岩盤は青系の色彩を呈し、該不連続面
の左下部の岩盤は風化により酸化され茶褐色を呈してい
る。尚、中央下部の四角形の物体は、切羽面の番号等を
記載した黒板である。
【００１４】上記カラー画像を撮影した切羽の現場に
て、地質技術者がスケッチした岩盤の観察図を図４に示
す。該観察図には、前記カラー画像に現れた大小の不連
続面が描かれており、岩種を砂岩ＳS に識別するととも
に、前述した大きな不連続面を境に岩級がＣM 級とＣL
級とに相違していることがわかる。次に、前記カラー画
像を解析して岩種、岩級を識別する手順について説明す
る。カラー画像の各画素毎に、Ｒ・Ｇ・Ｂの原色信号を
標準テレビ信号に準拠した次式によって、明るさを表す
輝度信号Ｙと色差信号Ｒ−Ｙ，Ｂ−Ｙに変換する。
て、地質技術者がスケッチした岩盤の観察図を図４に示
す。該観察図には、前記カラー画像に現れた大小の不連
続面が描かれており、岩種を砂岩ＳS に識別するととも
に、前述した大きな不連続面を境に岩級がＣM 級とＣL
級とに相違していることがわかる。次に、前記カラー画
像を解析して岩種、岩級を識別する手順について説明す
る。カラー画像の各画素毎に、Ｒ・Ｇ・Ｂの原色信号を
標準テレビ信号に準拠した次式によって、明るさを表す
輝度信号Ｙと色差信号Ｒ−Ｙ，Ｂ−Ｙに変換する。
【００１５】
【数１】
【００１６】そして、図５に示すように、前記色差信号
Ｒ−Ｙ，Ｂ−Ｙから彩度を表す色ベクトルを求め、色相
の分布状況を算出して、座標原点を中心にＢ−Ｙ軸から
反時計回りに０〜３６０°の色角度θで表す。更に、一
般的な切羽のカラー画像では、色差が現れにくいため各
画素の特徴色で表現する。特徴色とは表現される最大彩
度の色のことをいい、各画素の色ベクトルを最大値のも
のに置換して表現することにより、人間の視覚に直観的
に認識し易い表現となる。
Ｒ−Ｙ，Ｂ−Ｙから彩度を表す色ベクトルを求め、色相
の分布状況を算出して、座標原点を中心にＢ−Ｙ軸から
反時計回りに０〜３６０°の色角度θで表す。更に、一
般的な切羽のカラー画像では、色差が現れにくいため各
画素の特徴色で表現する。特徴色とは表現される最大彩
度の色のことをいい、各画素の色ベクトルを最大値のも
のに置換して表現することにより、人間の視覚に直観的
に認識し易い表現となる。
【００１７】図６は、前記切羽のカラー画像を前述した
手順にて色解析した結果を示し、同図ではモノクローム
表示してあるが本発明の実施に於いてはカラー画像で解
析結果が表示される。斜め方向の大きな不連続面の右上
部は、青系の特徴色で表示され、中央最上部の黒味がか
った部位は赤系の特徴色で表示されている。また、前記
大きな不連続面の左下部の白い部分は黄系の特徴色で表
示され、同部分の中間濃度の部位は赤系の特徴色で表示
されている。該色解析結果では色相の違いが明瞭に現れ
ており、青系の特徴色で表示された部位と黄系の特徴色
で表示された部位とでは、岩種または岩級或いは風化度
等に相違があることを識別できる。
手順にて色解析した結果を示し、同図ではモノクローム
表示してあるが本発明の実施に於いてはカラー画像で解
析結果が表示される。斜め方向の大きな不連続面の右上
部は、青系の特徴色で表示され、中央最上部の黒味がか
った部位は赤系の特徴色で表示されている。また、前記
大きな不連続面の左下部の白い部分は黄系の特徴色で表
示され、同部分の中間濃度の部位は赤系の特徴色で表示
されている。該色解析結果では色相の違いが明瞭に現れ
ており、青系の特徴色で表示された部位と黄系の特徴色
で表示された部位とでは、岩種または岩級或いは風化度
等に相違があることを識別できる。
【００１８】図７はトンネルのある区間の連続した切羽
の色解析を行ったときの岩級別の輝度信号Ｙと色角度θ
との関係を示し、同図（ａ）に示すＣH 級は、カラー画
像が明灰色を呈しているため、他の岩級に比べて輝度信
号が高い値を示している。色角度は、一部が１１５〜１
６５°に集中しているが、比較的広範囲に分布してい
る。同図（ｂ）に示すＣM 級及び同図（ｃ）に示すＣL
級は、夫々連続的に一定の範囲に解析結果がまとまって
おり、色角度の相違が明確に表れている。
の色解析を行ったときの岩級別の輝度信号Ｙと色角度θ
との関係を示し、同図（ａ）に示すＣH 級は、カラー画
像が明灰色を呈しているため、他の岩級に比べて輝度信
号が高い値を示している。色角度は、一部が１１５〜１
６５°に集中しているが、比較的広範囲に分布してい
る。同図（ｂ）に示すＣM 級及び同図（ｃ）に示すＣL
級は、夫々連続的に一定の範囲に解析結果がまとまって
おり、色角度の相違が明確に表れている。
【００１９】斯くの如く、トンネル切羽のカラー画像を
色解析することにより、岩種及び岩級の識別が可能とな
り、切羽の観察図を作成する際に、岩種及び岩級領域決
定に適用できる。尚、本発明は、本発明の精神を逸脱し
ない限り種々の改変を為すことができ、そして、本発明
が該改変されたものに及ぶことは当然である。
色解析することにより、岩種及び岩級の識別が可能とな
り、切羽の観察図を作成する際に、岩種及び岩級領域決
定に適用できる。尚、本発明は、本発明の精神を逸脱し
ない限り種々の改変を為すことができ、そして、本発明
が該改変されたものに及ぶことは当然である。
【００２０】
【発明の効果】本発明は上記一実施例に詳述したよう
に、岩石の色による夫々の特徴を、トンネル切羽のカラ
ー画像のＲ・Ｇ・Ｂの原色信号を用いて各画素毎の色ベ
クトルから最大彩色の色である特徴色として表現する。
そして、この特徴色即ち、色相の違いから人間の視覚に
より岩種・岩級の識別が容易となる。従って、前記特徴
色を人間の視覚によって識別するのであるが、岩種及び
岩級の該識別精度は向上するとともに、高度の地質技術
を持たない者であっても岩盤の状態を評価でき、省力化
を図ることができる。
に、岩石の色による夫々の特徴を、トンネル切羽のカラ
ー画像のＲ・Ｇ・Ｂの原色信号を用いて各画素毎の色ベ
クトルから最大彩色の色である特徴色として表現する。
そして、この特徴色即ち、色相の違いから人間の視覚に
より岩種・岩級の識別が容易となる。従って、前記特徴
色を人間の視覚によって識別するのであるが、岩種及び
岩級の該識別精度は向上するとともに、高度の地質技術
を持たない者であっても岩盤の状態を評価でき、省力化
を図ることができる。
【００２１】更に、切羽の不連続面の情報や湧水点の情
報を加えることにより、切羽前方予測等の評価が掘削毎
に瞬時に行われ、トンネル施工の安全性に寄与できる等
諸種の効果を奏する発明である。
報を加えることにより、切羽前方予測等の評価が掘削毎
に瞬時に行われ、トンネル施工の安全性に寄与できる等
諸種の効果を奏する発明である。
【図１】トンネル切羽の画像解析に使用する機器の構成
図。
図。
【図２】画像解析による岩盤評価のフローチャート。
【図３】トンネル切羽のカラー画像をモノクローム表示
した図。
した図。
【図４】トンネル切羽をスケッチした岩盤の観察図。
【図５】色ベクトルと色角度を表す図。
【図６】色解析結果のカラー画像をモノクローム表示し
た図。
た図。
【図７】岩級別の輝度信号と色角度との関係を示し、
（ａ）はＣH 級のグラフ、（ｂ）はＣM 級のグラフ、
（ｃ）はＣL 級のグラフ。
（ａ）はＣH 級のグラフ、（ｂ）はＣM 級のグラフ、
（ｃ）はＣL 級のグラフ。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 村田 均 茨城県つくば市大字鬼ケ窪字下山1043番 １ 株式会 社熊谷組技術研究所内 (72)発明者 川越 健 茨城県つくば市大字鬼ケ窪字下山1043番 １ 株式会 社熊谷組技術研究所内 (56)参考文献 特開 平６−147846（ＪＰ，Ａ) 特開 平５−180776（ＪＰ，Ａ) 特開 平４−120495（ＪＰ，Ａ) 特開 平４−336869（ＪＰ，Ａ) 特開 平２−96880（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G06T 7/00 E21D 9/00,9/06
Claims (1)
- 【請求項１】 トンネル切羽のカラー画像を求め、該カ
ラー画像のＲ・Ｇ・Ｂの原色信号を標準テレビ信号に準
拠して輝度信号と色差信号に変換し、該色差信号から彩
度を表す色ベクトルを求めるとともに色相の分布を色角
度で表し、更に、各画素の色ベクトルを最大値のものに
置換して特徴色として表現することにより、人間の視覚
によって色相の違いから岩種及び岩級を識別することを
特徴とするトンネル切羽の画像解析に於ける岩種及び岩
級識別方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5188513A JP2996836B2 (ja) | 1993-07-29 | 1993-07-29 | トンネル切羽の画像解析に於ける岩種及び岩級識別方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5188513A JP2996836B2 (ja) | 1993-07-29 | 1993-07-29 | トンネル切羽の画像解析に於ける岩種及び岩級識別方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0744710A JPH0744710A (ja) | 1995-02-14 |
| JP2996836B2 true JP2996836B2 (ja) | 2000-01-11 |
Family
ID=16225039
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP5188513A Expired - Fee Related JP2996836B2 (ja) | 1993-07-29 | 1993-07-29 | トンネル切羽の画像解析に於ける岩種及び岩級識別方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2996836B2 (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR102344741B1 (ko) * | 2020-06-30 | 2021-12-29 | 주식회사 대림 | 인공지능을 이용한 터널의 막장면 자동분석방법 및 이를 이용한 전방 막장면 예측 방법 |
Families Citing this family (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH10331575A (ja) * | 1997-05-30 | 1998-12-15 | Fujita Corp | トンネル切羽前方の地質予測方法 |
| KR100772506B1 (ko) | 2005-12-08 | 2007-11-01 | 한국전자통신연구원 | 영상처리를 이용한 지질재료 분류 방법 및 그 장치 |
| JP4709709B2 (ja) * | 2006-08-03 | 2011-06-22 | 株式会社大林組 | 地質情報の記録方法 |
| JP4871163B2 (ja) * | 2007-02-20 | 2012-02-08 | 株式会社フジタ | 掘進機の測量システム |
| JP2015004194A (ja) * | 2013-06-20 | 2015-01-08 | 株式会社マシノ | 山岳トンネル切羽前方地山の地質探査方法 |
| GB201510652D0 (en) * | 2015-06-17 | 2015-07-29 | Beers Uk De Ltd | Colour measurement of gemstones |
| JP6778148B2 (ja) * | 2017-06-01 | 2020-10-28 | 鹿島建設株式会社 | 評価方法及び評価システム |
-
1993
- 1993-07-29 JP JP5188513A patent/JP2996836B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR102344741B1 (ko) * | 2020-06-30 | 2021-12-29 | 주식회사 대림 | 인공지능을 이용한 터널의 막장면 자동분석방법 및 이를 이용한 전방 막장면 예측 방법 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH0744710A (ja) | 1995-02-14 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
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