車両のフレームの錆具合を可視化

SAM分類という方法で解析を行ってみました。

車のフレームに発生した錆を計測してみました。

撮影条件

車両の錆-RGBイメージ-
車両の錆-RGBイメージ-
撮影機種HSC1803
撮影対象車両
撮影場所札幌市 屋外

解析結果

車両の錆-スペクトルグラフ抽出エリア-
車両の錆-スペクトルグラフ抽出エリア-

いくつか錆が発生している箇所からスペクトルデータを抽出しました。

車両の錆-スペクトルグラフ-
車両の錆-平均スペクトルグラフ-

スペクトルグラフより、Body0-1(車体)およびRust0-2(錆)のグラフの形状が異なることがわかります。
今回はスペクトルグラフより、Body0-1(車体)およびRust0-2(錆)のグラフの形状が異なることがわかります。今回は、リモートセンシング画像解析アプリケーションであるENVIを使い、教師データを用いたSAM分類解析を行ってみました。

ここでの教師データは、Rust0.Rust1,Rust2のデータを使用した。SAM分類による解析画像を紹介します。

車両の錆-SAM分類-
車両の錆-SAM分類-

今回は、スタッフによって錆具合から教師データを選択しましたが、これを科学的に錆の進行度と照らし合わせて同様の解析を行うことで、塗料やファンデーションの塗りムラや金属の劣化などに応用ができます。

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