コンクリート工学年次論文集，Vol.31，No.1，2009 論文コンクリート画像からの骨材相の抽出と粒度分布の推定 DANG Giang Hoang*1・五十嵐心一*2・内藤大輔*1 要旨：骨材種類の異なるモルタルやコンクリートの 2 次元断面画像に対して，エッジ抽出法を用いて骨材相を抽出した画像を取得し，その空間構造に関する情報の解析を試みた。エッジ抽出法を用いることにより，骨材のみを観察倍率に関わらず，適切に抽出することが可能であり，画像解析作業が簡便化される。また，観察視野としては 2 次のステレオロジー関数からモルタルでは 10mm×10mm，コンクリートでは 35mm×35mm 程度を代表領域の目安にすればよいことが示された。骨材粒子が適切に抽出されるなれば，Schwartz-Saltykov 法を適用することにより，骨材の粒度分布も簡単に求められ，その分布は実測値と比較的よく一致しうる。キーワード：ステレオロジー，2 点相関関数，Schwartz-Saltykov 法，エッジ抽出法 1. はじめにしかし，一般のコンクリート関連の実務において取得さ骨材が適切な物理的性能を有し，化学的にも安定であれる画像としては，コンクリート構造物から採取されたる限り，粗骨材や細骨材は安定な増量材として機能する。コンクリートコア断面のような比較的低倍率の画像がこの場合，通常のコンクリートにおいては骨材の体積率多いはおよそ 70～80%と大きな部分を占めるが，骨材粒子自ンクリートの物性に関わる画像情報を取得していくこ身の性能をコンクリートの性能発現に関係づけて詳細とになり，その第一段階として骨材粒子の抽出や空間情に検討されることは多くはない。しかし，材料分離の例報の取得が必要となる。また，コンクリートの画像診断をあげるまでもなく，骨材の空間分布構造はコンクリーに画像解析を組み合わせて，自動画像解析手順として確トの性能に深く関わっており，さらにはセメントペース立しようとする場合，骨材相を自動的に識別し，これをト相の空間構造，ひいてはミクロなレベルにおける組織抽出，定量評価する手法の開発が急務である形成にも影響を及ぼしうる。例えば，骨材を混入するこし，一般に骨材の色相は多様であり，また，その粒子寸とによって，セメント粒子のフロックが壊されてセメン法を考慮すると，骨材の空間特性の把握には，より広いト粒子の分散性がよくなることが考えられる。また，骨範囲の視野を観察する必要もあると考えられる。よって，材－セメントペーストマトリックス界面においては局例えば，従来よりコンクリート組織の定量評価に多くの所的に水セメント比の高い遷移帯が形成されると考え実績を有する反射電子像の画像解析法をこの目的に適られ，結果として界面の影響を受けない領域の水セメン用することは適切ではないようである 4),6) 。 4),5) 。これから配合推定や品質管理に必要となるコ 4),5) 。しかト比は局所的に相対的に低下する領域も現れる。その他本研究においては，コンクリートの合理的な維持管理にも骨材の空間分布がコンクリートの性能に影響を及手法の確立が急務とされる今日において，取得されるこぼす例としては，まだ固まらないコンクリートのワーカとが非常に多いと考えられる，比較的低倍率のモルタルビリティーへの影響や，近年では骨材の周囲の遷移帯以やコンクリートのカラー画像から骨材相を迅速かつ簡外に骨材間のバルクセメントペースト中にも多孔質な便に精度よく抽出する方法について検討する。さらに，領域が存在し，これが骨材粒子を取り込みながら連結す抽出された 2 次元の骨材情報に基づいてコンクリートの 1) ることで，耐久性に影響を及ぼす可能性も指摘されて物性を推定することの一つの応用例として，3 次元的ないる。骨材の粒度分布を推定することを目的とする。以上のようなコンクリートの性能発現において深く関わる骨材の空間分布特性を評価することを目的とし 2. 実験概要た場合，最も一般的な手段は画像の取得とその画像の定 2.1 使用材料および配合量的な画像解析である。近年ではコンクリートのマクロ使用セメントは普通ポルトランドセメント（比表面からミクロレベルまで多種多様な画像を取得すること積：3310 cm2/g）である。細骨材として川砂（FM=2.81）ができ，それらの画像をもとにして，3 次元的な空間構および陸砂（FM=3.24），粗骨材としては最大粒径が 10mm 造を μm レベルで再現することも可能になっている 2),3) 。の豆砂利，および 25mm の川砂利，砕石を使用した。JIS *1 金沢大学大学院自然科学研究科社会基盤工学専攻 (正会員) *2 金沢大学教授理工学域環境デザイン学類 (正会員) 博(工) -2065- 表－1 試料の 2 値化画像をを作成した。以以上の手順を図図－1 にフロ材のコンククリートの示方方配合 W/C Gmax s/a 細骨材粗骨材 (%) (m (%) mm) 3 Air 水単位量(kg/m ) セメント細骨材粗骨材粗ーチチャートにしてて示す。 2.4 2 点相関関数数 8) C1 50 10 川砂豆砂利 43 3.0 157 314 807 1 031 C2 50 25 川砂川砂利 44 1.4 161 322 828 1 057 (1 1) 定義 C3 50 20 陸砂 4.5 160 320 830 9 985 2 点相関関数ととは，ある一定定の長さの線分分をランダム砕石 46 に画画像上に落としした時，その線線分の両端が同同一相上に載 R 5201，JSC CE-F506 およびび JIS A 1132 にしたがって，モる確確率関数でありり，対象相の 3 次元空間におおける分散性ルタル角柱柱供試体（4cm× ×4cm×16cm）およびコンクリー状をを評価する手法法として用いらられている。ト円柱供試体（φ10cm×220cm）を作製した。モルタル供試体は水セメント比が 0.65 で，川砂をを用いたセメンント：今，着目相を今 P とし，任意のの点（xi=1,2,… …,n）に関して次次のような指示示関数 I(xi)を定定義する。種名：M1，M2）であ骨材比が 1:1，1:2 の 2 種類（供試体名 1 0 P P (1) Pである確確率をP I 1 と書くこととにすると， I 骨材のる。コンクリートは水セメント比が 0.550 であり，骨 max）を変化させたほぼ同一の骨種類および最大粒径（Gm る。打設後 24 時間において脱型材体積率の 3 種類である任意意の線分 r の両両端，が同一一相に載るということは，行った。コンクリート（C1～～C3）し，20℃の水中養生を行 2 点相関関数点 S2(P))(r)は式(2) で定定義される。 S の配合を表－1 に示す。 P r PI 得および画像解解析 2.2 画像取得材齢 28 日において供試日試体断面を切りり出し，耐水研研磨 I P P I 1, I P P (2) 1 ここに，r=|x こ＞は期待値を意意味する。 j-xi|であり，＜＞紙を用いて表面を注意深く研磨した。その後，スキャナ 2 点相関関数はは，r=0 にて着着目相の体積率率（Vv）を表ーを使用し，研磨面をガラスに向けて，M1，M2 のモルし，この点におけける勾配は着目目相の比表面積積（単位体積 mm×30mm にてて 5 枚，C1，C C2，タル供試体から視野 30m たりの表面積 Sv）に関係づけ S けられる。2 点相関関数は点あたコンクリート供供試体から視野野 70mm×70mm mに C3，C4 のコ距離離の増大ととももに減少し，理理論上は体積率率の自乗値にて 2 枚の断面のカラー画像を，解像度 800dpi にて取取得し収束束する性質を持持つ。関数が最最初に自乗値とと交わるまでた。このとき，1 画素は 31.75μm に相当する。また，実の距距離は空間構造造を特徴づけるる距離（構造距距離）と呼ば体顕微鏡を用いて，10 倍の倍率でモルタルのカラー画像れ，2 点の相関性性がポアッソンン分布より大ききな正の相関 m に相当する。。を取得した。このとき，1 画素は 6.2μm を示示す範囲でありり，粒子の空間間分布を特徴づづけるパラメジ抽出法 7) 2.3 エッジータタとなる。しかかし，一般の材材料構造においいては，統計本研究ににおいてはカララー画像におけけるセメントペー的変変動により体積積率の自乗値にに収束しないこともあり，スト相の色は比較的安定定であり，色相の範囲も限定定的で 9 構造造距離を明確にに決定しにくいい場合も多い 9) 。そこで本ある点に着目した。そのため，この色相は自動的な抽出研究究では，2 点相相関関数が体積積率の自乗値にに交わらない処理が可能である。そこで，画像上において，その補集場合合は，関数値のの変化がおおよよそ認められななくなる正のする確実にセメメントペースト相ではない部分合に相当す相関関範囲を構造距距離とした。を抽出し，これを抽出画像 Im1 としたた。また，ゼロ交差 (2 2) 計算方法求め，法を用いて R，G，B の 3 成分に対して色相勾配を求本研究において本ては，2 点相関関関数を求めるるため，放射抽出しその極値から骨材のエッジを抽出した。エッジを抽線テテンプレートをを用いた（図－－2）。抽出したた骨材相の 2 m2 とた画像から，骨材部分の画像を再現し，これを像 Im 値画画像に対し，任任意の位置に所所定の長さを持持ったテンプし，Im1 および Im2 の重ね合わせを行った。目視判断にレーートを載せ，原原点と各方向のの放射線の先端端が骨材相にて未抽出部分のみに対して手動補正を行い，最終的な骨に載載るか否かを判判定した。このの操作を画像上上の任意の格カラーー原画像像ゼロ交差法によるエエッジ抽出色相別認識相分離）（ペースト相骨材画像再現像の重ね合せ画像－1 図－骨材の抽出画像 1cm 補正未抽出部分補カラー画画像から骨材抽抽出の手順図－2 図 -2066- 抽出しした骨材の 2 値値化画像とテンンプレート 2 次元断断面の切断位位置 (i‐1)Δ 表－2 画像像取得倍率によよる骨材体積率率の差 (視野 12mm× ×12mm) iΔ hi hi‐1 供試試体配合値(%) jΔ 図－3 S Schwartz-Salt tykov 法の粒子子寸法の考え方方等倍率 10倍平均(%) 標準偏偏差(%) 平均(%) 標準偏差(%) M M1 28.4 33.1 ±33.8 34.8 ±2.3 M M2 44.2 42.7 ± 1.8 41.7 ±3.3 粒度度分布曲線が大大きく変動するる可能性があるる。そのため，合理理的なグループプ数の決定に関する条件をを追加するこ子点で総点数が 10000 点となるまで繰繰り返した。放放射線とがが必要となる。本研究ではモモデルベースののステレオロの長さを 0 から 350 画素まで変化させせて，それぞれれの距ジーーの原則としてて，2 次元断面面中の骨材相のの面積率が 3 離に対応する 2 点相関関数を求めた。次元元空間の体積率率に等しいといいう仮定を導入入し，推定さ 2.5 Schwarttz-Saltykov 法 10) れたた体積率が骨材材相の 2 値化画画像から計測しした面積率に画像上で計測した骨材材粒子を刻み幅幅Δ（Δ=Dmaxx/N，等ししくなるようににグループ分けけを行った。像上の骨材最大寸法）で円相当面積の大きい Dmax は画像なお，解析におなおいては断面中中の粒子の密度度はすべて等順に N 個ののグループに分分ける。単位面積中におけるグルしいいと考え，骨材材粒子の体積通通過率を質量通通過率として，ープ i(粒径：iΔ)の粒子個個数，単位体積中におけるグルー粒度度分布曲線を求求めた。プ j (粒径：jΔ) の粒子個数数をそれぞれN NA i ，NV j とし，とループグループ j によって生じた単位面積中におけるグル i，(i の Na(i,j) (i j) の粒子個数を j))とする。式(33) に 3.結結果および考察察 3.1 骨材粒子の抽抽出 NA i とNa(ii,j) の関係を示示す。図－4 図は等倍率率にて取得したたモルタル画像像に対して， ∑N Na i, j (3) 画像像解析ソフトウウェアに備わる汎用的な単単一の濃度閾一方，グループ j の 1 つの粒子について，それがグル値にに基づいた自動動抽出法およびエッジ抽出出法を用いてれる確率は 2(hhi-1－hi) を用いいて表され（図－3），ープ i に現れ骨材材を抽出した結結果を比較したたものである。一般の自動断面に現れれる確率とそれれぞれの粒子個個数NV j ，N i, j 抽出出法（図－4(b))）では抽出さされた骨材数がが明らかに少の関係は以下の通りである。なくく，多くの骨材材が識別できててはいない。これに対して， NA i (4) エッッジ抽出法（図図－4(c)）ではは自動処理の段段階で骨材粒ピタゴラスの定理より，hi-1，hi を求めめ，それを式(44) に子がが多く，より適適切に抽出されれているようでである。画像 N i, j 2 h h NV j る。代入すると，式(5) を得る N i, j NV j N j 解析析手順においててはノイズなどどの影響もありり，最終的な i j 1 (5) i NA i は既既知であるためめ，式(3)，(4)，(5) を用いて 3 次出力力画像を得るにには画像の手動補正のプロロセスが避けられれず，これが一一つのバイアススの導入の要因因となりうる。しかかし，多くの粒粒子を自動的にに抽出できることにより，元におけるグループ j の粒粒子個数 NV j が得られ，骨材最終終的に抽出されれた画像（図－4(d)）とエッジジ抽出像（図粒度分布を計算することが可能となる。－4(c)）の差が小小さくなり，手手動補正の手順順が著しく簡は粒子を 7～155 のグループ数に Schwartz--Saltykov 法は分けて適用する場合が多い。しかし，コンクリート断面化され，不偏性性の向上と作業業時間の短縮がが可能である略化といいえる。多く，グループプ数の相違に伴伴い，においては，粒子数が多 (a)原画像 (b)一般のの自動抽出図－4 一方，通常，画一画像解析法をモモルタル，コンンクリート中 (c)エッッジ処理によるる自動抽出原画像像および骨材の 2 値化画像 -2067- (dd)出力された骨骨材画像 1ccm モルタルコンクリート配合値(%) 推定値(%) M1 M2 C1 C2 C3 28.4 44.2 71.6 72.5 69.1 31.1 42.4 70.4 71.2 68.1 2 密度(個/mm ) 3.66 6.66 15.02 7.91 3.94 Y 試料骨材を抽出した結果 S 2(r) 表－3 の骨材相に適用する際，撮影倍率としては 1.6～3.0 倍 4),5) 程度の倍率がよく用いられる。しかし，このような低倍 0.45 (a)モルタル 0.75 (b)コンクリート 0.40 0.70 0.35 0.65 C1 M1 0.30 0.60 C2 M2 0.25 C3 0.55 0.20 0.50 0.15 0.45 0.10 0.40 0.05 0.35 0.00 0.00 0 2 4 6 8 10 0 2 4 6 8 10 2点間距離 (mm) 2点間距離 (mm) 図－5 率では微細な粒子を検出できない可能性を有する。そこ 2 点相関関数で，実体顕微鏡を用いてより高倍率である 10 倍にて画像を取得し，骨材体積率を比較し，倍率の影響を検討しオロジーの観点からは，構造距離よりも十分に大きな範た。同一の観察視野（12mm×12mm）で，等倍率および囲を観察することが代表領域をとらえていると判断さ高倍率で取得した 10 枚のカラー画像からエッジ抽出法れ，それが不偏で再現性のある情報量を取得できる必要を用いて推定した骨材相の体積率を表－2 に示す。両倍領域である。一般の工学的な判断に基づいて，十分大き率間の差は小さく，配合値にかなり近い値を示している。いという用語を慣用的に 3～5 倍と解釈すればまた，得られた骨材体積率の標準偏差は小さく，変動係量を推定する際，モルタル供試体 M1，M2 において数の小さい比較的ばらつきのない安定した測定がなさ 10mm×10mm 以上の観察視野があれば十分な情報が得られていたと考えられる。従って，等倍率で画像を取得しれると判断できる。同様に，コンクリート供試体の場合ても骨材相に関して十分な情報が得られると判断しては C1 においては 20mm×20mm，C2，C3 においてはよいものと思われる。 35mm×35mm 以上の観察視野があればよいことになる。 11) ，骨材表－3 は等倍率で取得した画像全領域を対象としてエすなわち，コンクリート C3 のように使用している骨材ッジ抽出法により求めたモルタルおよびコンクリート寸法が 25mm 程度あったとしても，骨材の空間分布を定中の骨材の体積率を配合値と比較して示したものであ量評価するのに統計的に必要となる観察領域の大きさる。推定された骨材の体積率は配合値と非常によく一致はそれほど大きくはないといえる。骨材相の 2 値化画像に対して，一辺の大きさを 50 画しており，推定誤差もかなり小さい。以上のことより，本研究で用いた等倍率画像に対するエッジ抽出法は骨素ずつ変化させて 5 枚及び 15 枚の画像をランダムに取材を分離するのに非常に有効な手法であると考えられ得して面積率を求めた結果を図－6 に示す。モルタルでる。は一辺の長さが 10mm 以下の分画で面積率を求めると， 3.2 観察領域の大きさと断面数原画像とは異なった評価値を与え，画像取得数が異なるれのモルタルとも 1～2mm である。また，コンクリートからも，骨材空間構造の適切な評価のためには，図－5 の場合では，構造距離は粗骨材最大寸法の小さいコンクの 2 点相関関数の正の相関距離から示唆される代表領域リート C1 においては約 4mm となり，骨材寸法の大きなの大きさを考慮して画像取得を行えばよいことが確認コンクリート C2，C3 においては約 7mm である。ステレできる。さらに，表－2 の倍率を変化させた場合でも骨 50 (a)モルタル 45 40 35 30 25 20 M1 (5枚） 15 M1 (15枚） 10 M2 (5枚） 5 M2 (15枚） 0 0 5 10 15 20 25 30 一辺の長さ (mm) 85 (b)コンクリート(5画像 ) 80 75 70 65 60 55 C1 C2 50 C3 0 0 10 20 30 40 50 60 70 一辺の長さ (mm) 図－6 領域小分割の解析結果 -2068- 骨材面積率(%) 以上になるとほぼ一定の面積率を示している。このこと骨材面積率(%) と，変化の傾向も異なる。しかし，一辺の長さが 10mm 骨材面積率(%) 図－5 は骨材相の 2 点相関関数を示したものである。空間分布を特徴づける正の相関距離（構造距離）はいず 85 (c)コンクリート(15画像 ) 80 75 70 65 60 55 C1 C2 50 C3 0 0 10 20 30 40 50 60 70 一辺の長さ (mm) 通過率(%) 100 (a) モルタル 100 (b) コンクリートC1 100 (c) コンクリートC2 100 80 80 80 80 60 60 60 60 40 実測値 M1 (推定値) M2 (推定値) 20 0 0 1 2 3 4 5 40 40 実測値推定値 20 0 粒子径 (mm) 0 5 0 粒子径 (mm) 図－7 40 実測値推定値 20 10 15 20 25 (d) コンクリートC3 0 5 10 15 20 25 粒子径 (mm) 実測値推定値 20 0 0 5 10 15 20 25 粒子径 (mm) 骨材の粒度分布の推定材面積率がほぼ等しかったのは，いずれの倍率において 3.3 3 次元の粒度分布の推定骨材粒子が適切に抽出された場合，その空間情報を用もこの代表領域程度の視野が確保されていたことも一因いてコンクリートの品質に関する情報を引き出すことのと考えられる。図－6(b)および図－6(c)に示したコンクリート画像の例として，骨材の粒度分布の推定を試みた。2 次元断面場合も同様であり，5 画像の平均を行う場合，一辺の長から 3 次元の粒度分布を求める場合の基本手順であるさが 30mm 以下では骨材の面積率の変動はかなり大き Schwartz-Saltykov 法を用いることとし，この方法では骨い。画像数を 15 枚まで増やすことにより，面積率の変動材は球であると仮定される。は小さくなるようであるが，やはり，一辺が 30mm 以下図－7 は Schwartz-Saltykov 法を用いて求めた骨材粒子では安定した値は得られないようである。しかし，35～の粒度分布曲線を示したものである。モルタル M1，M2 40mm 以上であれば評価される面積率はほぼ一定となっに対して推定した細骨材の粒度分布は，骨材試験によりている。コンクリートの品質管理を目的としてコンクリ求めた実測値とほぼ一致している。これに対して，コンートコアが採取される場合，その試料数や断面数などにクリート C1 においては，曲線は粒径が小さい区間にお制限を受ける場合も多い。しかし，図－6 の結果は構造いて，実測値と大きく異なり，細骨材，粗骨材全体にわ距離を考慮して画像解析を行うならば，一つの断面でもたって粒度分布の推定の精度は高くはない。一方，コン骨材体積率を精度よく推定しうることを示している。換クリート C2 の場合は細骨材区分（5mm 以下の曲線）の言すれば，骨材の空間分布を把握することが目的の場合，一致性は小さいが，粗骨材区分域ではかなり一致してい本研究の断面寸法は十分に大きく，いわゆる，エルゴーる。さらに，コンクリート C3 においては 12) 。すなわ Schwartz-Saltykov 法とふるい分けでは基本的に粒径の求ち，本研究にて取得したコンクリート断面数は 2 で，画め方が異なるにも関わらず，推定した粒度分布曲線は実像数としては決して多くはないが，観察視野が 2 点相関測の粒度分布曲線とほぼ重なりあい，非常に精度よく骨関数に示された構造距離よりも十分に大きいため，統計材粒度の推定ができているようである。ド性を仮定してよいことを表すと考えられる的に不偏で再現性を有する結果が得られているといってよいものと思われる。モルタルの場合はコンクリートに比べて，セメント細骨材比が 1:1，1:2 のいずれの場合でも骨材体積率が低い（表－3）。よって，骨材粒子個数が少なく，骨材粒子の接触が少なくなり個々の粒子が分離して認識され，結果として精度よく粒度分布が推定できたものと考えられる。一方，コンクリートにおいては，骨材粒子数が多く（表－3），骨材粒子間距離が短くなり，そのため，骨材粒子の接触が多く存在しうるものと思われ，この結果，骨材断面の実際の個数分布と異なったものが検出されたと考えられる。また，粗骨材最大寸法が大きく，細骨材率が小さい場合においては（コンクリート C2），細骨材は粗 1cm 骨材粒子間の比較的狭い領域に分布することになり，分布の均質性が低下する。このため，細骨材の凝集と接触図－8 コンクリート C3 中の細骨材，粗骨材の区別 (青色：粗骨材) が強く現われ，粒度分布の推定精度が低下したものと考えられる。さらに，骨材粒子形状の影響も寸法抽出に現 -2069- われていると考えられ，推定精度の向上については今後謝辞の検討課題である。本研究を遂行するにあたり，太平洋セメント株式会社図－8 は骨材の粒度分布が正しく推定できたコンクリ中央研究所セメント化学チーム，高橋晴香氏，山田一夫ート C3 の骨材抽出像に対して粗骨材，細骨材の識別を博士より画像データの提供と助言を賜りました。ここに行った例を示したものである。この識別では式(5) にて記して深甚の謝意を表します。各粒径レベルにおける粒子個数を推定することが可能であることを利用している。任意の骨材粒子に対して，3 参考文献次元空間における円相当径が 5mm 以下であるものを細 1) Diamond, S. : Percolation due to overlapping ITZs in 骨材であるとする。そして，2 次元画像上では同一寸法 laboratory mortar? A microstructural evaluation, Cement であっても，3 次元での粒子個数に応じてランダム抽出 and Concrete Research, Vol.33, No.7, pp.949-955, 2003 を行い粗骨材となりうる粒子を選別している。 2) 人見尚，三田芳幸，斉藤祐司，竹田宣典：SPring-8 Schwartz-Saltykov 法の理論上は，大きな粗骨材であってにおける X 線 CT 像によるモルタル微細構造の観察，も断面には小さな切断面を持つ粒子として現われることコンクリート工学年次論文集，Vol.26，pp.645-650，は可能であるが，実際にはその確率はかなり低い。その 2004.7 ため，図－8 には微細な粒子でありながら粗骨材である 3) Shashidhar, N. : X-Ray Tomography of Asphalt Concrete, と同定される粒子はほとんど現れない。前述のように粗 Transportation Research Board, No. 1681, National 骨材が存在することにより，その空間では細骨材は排他 Research Council, Washington DC, USA, pp. 186-192., 的に分布せざるを得ない。また，ステレオロジーの仮定 1999 より図－8 はランダムに分布する粒子の断面で，3 次元空 4) Marinoni, N., Pavese, A., Foi, M., Trombino, L. : 間のどの方向も代表しうる面と考えられる。よって，図 Characterisation of mortar morphology in thin sections －8 の 2 次元断面の微粒子のどの凝集域にも粗骨材が存 by digital image processing, Cement and Concrete 在する可能性は低くなければならず，実際，図－8 の同 Research, Vol.35, No.8, pp.1613-1619, 2005 定においては，微粒子凝集域に粗骨材として同定される 5) Caro, F., Di Giulio, A. : Reliability of textural analyis of ものは現れていない。これより Schwartz-Saltykov 法に基 ancient plaster and mortars through automated image づいた単純な同定であっても，このような情報は，骨材 analysis, Materials Characterization, Vol.53, No.2-4, pp.243-257, 2004 配置に関して直観的な理解をもたらす有用な情報になり 6) うると考えられる。 Yang, R., Buenfeld, N.R. : Binary segmentation of aggregate in SEM image analysis of concrete, Cement and Concrete Research, Vol.31, No.3, pp.437-441, 2001 4.結論本研究にて得られた主な結果は以下の通りである。 1) IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Itelligence, 材相を精度よく抽出することが可能であり，作業の Vol.8, pp.679-714, 1986 8) Physics，Vol.77，No.12，pp.6087-6099, 1995 9) する情報を得ることは可能である。 5) Howard, C.V., Reed, M.G. : Unbiased Stereology Three-Dimensional Measurement in Microscopy(2nd 本研究のモルタル，コンクリート中の骨材に関して， Ed.)，BIOS Scientific Publishers，Oxon，U.K., 2005 空間構造および体積率の把握に必要となる代表領 4) Coker，D.A., Torquato, S. : Extraction of morphological quantities from a digitized medium, Journal of Applied 低倍率で画像を取得する場合であっても，モルタルやコンクリート中の骨材の体積率や空間配置に関 3) Canny, J. : A computational approach to edge detection, エッジ抽出法によりモルタル，コンクリート中の骨自動化と作業時間の短縮を図ることができる。 2) 7) 域はそれぞれ 10mm×10mm，35mm×35mm 程度以上 10) Schwartz, H.A., Metal Alloys, Vol. 5, pp.139, 1934 と判断される。 11) Garboczi, E.J. , Bentz, D.P. : The effect of statistical Schwartz-Saltykov 法を用いて，モルタル断面から細 fluctuation, finite size error, and digital resolution on the 骨材の粒度分布を適切に推定することが可能であ phase percolation and transport properties of the NIST った。しかし，コンクリートでは粒度分布の推定の cement hydration model, Cement and Concrete Research, 精度は低下する場合もある。 Vol.31, No.10, pp.1501-1514, 2001 2 次元断面から骨材粒度が正しく推定される場合， 12) Stoyan, D., Kendall, W.S., Mecke, J. : Stochastic 寸法区分と粒子個数に応じて細骨材と粗骨材を確 geometry and its applications, 2nd Edition, JOHN 率に基づいて区別する例を示した。 WILEY&SONS, 1995 -2070-