Case-1.身の回りの物の赤外線画像
私たちの身の回りの物は、常に熱の放出をしている。その熱をとらえて画像処理を施すことで、目には見えていないものを検知することができる。
下図左は可視画像データ、中央は赤外線画像データ、右は熱データを基にに3D加工したもの。
この技術を応用して、建物内部の問題を発見するアプリケーション開発を行っている。
| 可視画像データ | 赤外線画像データ | 3D加工データ |
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Case-2.身の回りの危険物の赤外線画像
| 可視画像データ | 赤外線画像データ | 3D加工データ |
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建築放棄された住宅の駐車場屋根。
この上には、建物は立っていません。
長年の雨でコンクリートに水が含まれており、撮影時、晴天であったにもかかわらず、水が流れていた。
これは、コンクリートが含む水が飽和状態となり流れ出ている。
右側の3D画像は、温度データをZ軸に表示して、温度勾配を示している。
見てわかるように水を含み、温度が凸凹になっている。
Case-3.漏水が発生しているビル画像
| 可視画像データ | 赤外線画像データ |
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赤枠：青いテープが張ってあるガラス窓 |
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赤枠：この領域に調査を実施 |
Case-3.漏水が発生しているビル画像問題部の3D画像表示(1/2)
「Case-3.漏水が発生しているビル画像」の赤外線画像内にマークした赤枠内を温度軸をZ軸(下図の手前方向を温度が高い向き)に表現して3D表示を行った。
【考察①】
左図の赤枠は、窓のサッシの上側にあたり、本来、一直線に同じ温度になるべきだが、温度にばらつきがある為、違う色に表示されている。
この高い温度は、壁体内に空洞があることを示している。
Case-3.漏水が発生しているビル画像問題部の3D画像表示(2/2)
【考察②】
「Case-3.漏水が発生しているビル画像問題部の3D画像表示(1/2)」※以下「3D画像表示(1/2)」の3D画像を斜め横から見た左図においては、白い枠線が温度軸であり、左上に向かって温度が高くなっている。
下側の赤い部分に関しては、3D画像表示(1/2)にて述べた部分になるが、その上の方に黄土色になっている突起が確認できる。
これも、温度が高くなっているのだが、3D画像表示(1/2)も併せて確認すると、一定間隔で存在することからタイルの目地にあたるものと推定できる。しかし、一定ではないことから目地の緩みが発生している可能性がある。
Case-4.炎症患部の解析(1/3)
痛みを訴えていた患者の患部を撮影。
| 可視画像データ | 赤外線画像データ |
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Case-4.炎症患部の解析(2/3)
【考察①】
赤外線画像に対して、弊社開発のカラーパレットを適用し、温度の微妙な違いを2Dコンタ図で表示。
画像内にある1~6の点の温度が画像内右側に表示されている通り、濃い赤の点である1のポイントの体温が高いことが分かる。
ここが患部であることが推測できる。
Case-4.炎症患部の解析(3/3)
【考察②】
2Dの赤外線画像の患部周辺を3D表示。この際に、平均より高い体温部はより高く。低い体温部はより低く。明らかに患部とみられる周辺に隆起が見られる。
このポイントが痛みを発生している患部ととらえられる。