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大林組/AI画像解析技術活用のコンクリひび割れ自動検出手法確立/点検を迅速化  [2018年4月6日3面]

目視による点検結果とひび割れ自動検出結果〈右〉

 大林組は5日、土木コンクリート構造物のひび割れを自動検出する手法を確立したと発表した。人工知能(AI)による画像解析技術を使った富士フイルムの「社会インフラ画像診断サービス」を利用。特殊な高性能カメラで構造物を撮影し、画像からコンクリート表面のひび割れの幅と長さを検出する。専門技術者の技量に頼らずに、短時間で高精度な点検が可能となる。
 同サービスで使われる画像解析技術は、毛細血管を検出する医療用途で開発した技術を、社会インフラ向けに応用している。大林組が使用する高性能カメラは、通常のカメラに比べ撮像素子サイズが大きく、色の階調も多いため、AIによる画像解析技術との相性が良い。
 土木構造物に試験適用した結果、幅0・05ミリ以上のひび割れが100%検出できた。近接目視によるひび割れ幅の計測結果との適合率も90%以上になることを確認した。
 撮影画像をクラウドにアップロードすると、AIによる画像解析によりわずか数分間でひび割れが検出できる。幅4・5メートル、高さ2メートル、長さ25メートルのボックスカルバート内部を対象に行った試験適用では、近接目視に比べ4分の1の作業時間で、ほぼ同等の結果を得ることができた。経年比較による進展状況も正確な把握が可能という。
 最大50メートル程度離れた場所から撮影しても幅0・1ミリのひび割れが検出できる性能を持つ。高架橋の床版や河川の橋脚を点検する場合、地上から撮影した画像が使えるようになる。一度に撮影できる範囲は広く、撮影枚数が少なくて済む。トンネル内部のような暗い場所やトンネル曲面のひび割れも検出できる。
 従来のひび割れ自動検出技術は目視による点検と比べ、検出率と幅の計測精度が低い傾向にあった。自動検出には対象物に接近した画像が必要で、大規模な構造物になると撮影枚数が多くなる。高所の場合は作業車やドローン(小型無人機)が必要となり、作業時間とコストの両面から効率的な点検手法の実用化が求められていた。

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