AIsmiley編集部が作成したAI・人工知能トレンドマガジン

AI・人工知能サービス

2019/3/8

社会インフラ老朽化問題の未来を変える画像認識AIによる外観検査とは

  • 画像認識・画像解析
  • 行政・官公庁・地方自治体

社会インフラと呼ばれる道路、トンネル、鉄橋、鉄塔は、私たちの生活と産業の基盤となっています。

近年、日本の社会インフラの老朽化が問題となっています。

今回は、老朽化の進む社会インフラの維持管理における課題に注目し、画像認識AIの活用について考えます。

 

老朽化した社会インフラが与える影響

社会インフラの老朽化が問題視されるきっかけとなったのは、2012年12月に発生した中央自動車道のトンネル天井板落下事故でした。

老朽化した天井のコンクリート板が約130メートルにわたり落下し、走行中の自動車が巻き込まれた事故です。

これを受けて国土交通省の指示でトンネルの緊急点検を実施したところ、同様の天井板を有する4つのトンネルで、コンクリートのひび割れ、ボルトの脱落、腐食などの異常が発見されました。

2014年には、国土交通省により5年に1度の近接目視による点検が義務付けられるなど、事故を未然に防止する対策が進められています。

 

 

社会インフラの検査で最も多いのは「目視による外観検査」

社会インフラの劣化度を確認するために、最も多く利用されているのが、目視による外観検査です。

コンクリートや金属の亀裂、さび、腐食などの状況などを近接目視によって検査します。

しかし、人の目視による点検では、点検作業に多くの稼働が必要で、危険が伴う場合が多々あり、必ずしもすべての劣化度合を診断できるわけではありません。

 

課題1 目視点検における土木技術者の不足

国土交通省によると、地方公共団体の橋梁の目視点検は、土木技術者不足が深刻です。町の約5割、村の約7割が土木技術者を持たないという結果が出ています。

土木技術者の減少により、目視による検査を行う熟練者のスキルは失われ、作業の危険性は今後高まると予想されます。

 

課題2 目視による外観検査には限界がある

人が近づけないような場所での点検では、目視による外観検査にも限界があります。

例えば、鉄塔の点検では、点検用の車両を利用できない状況下では、必要に応じて足場を組む必要があります。

ほかにも橋梁の点検では、点検方法の約8割が遠望による目視で占められているという調査結果もあります。

 

課題3 最新の専門機器の導入にはコストがかかる

外観検査では、人の目視による検査の他にも、超音波やインパクトエコー、電磁誘導などの専用機器も利用されています。

その中でも、放射線を用いた新しい検査は、外観検査のほかにも深部の劣化度合いまで検査できる高い性能を持っています。

しかし、広範囲にわたって人員を退避させないと安全な検査ができず、また高額であるため郊外での一部の検査にしか使用されていません。

 

社会インフラを支える画像認識AIによる外観検査

このような社会インフラの点検・検査の課題を解決するものとして、注目を集めているのが画像認識AIによる外観検査です。

画像認識AIによるインフラ点検は、例えば車載カメラで撮影された道路の映像からひび割れを検出し、その劣化度具合を瞬時に判断します。

また、ドローンに搭載したカメラで撮影することで、人が目視で作業するには困難な高所や、足場を組む必要のある場所の外観検査も可能です。

 

 

NTTコムウェアの画像認識AI「Deeptector」は、道路、鉄塔、鉄橋などの社会インフラの外観検査においても活躍しています。

熟練技術者がノウハウとしてもつ点検・検査の観点を、「Deeptector」に学習させることで、判定結果の質を一定に保つことができます。

人による検査とは異なり24時間365日休むことなく判定することができるため、大量の検査作業にも対応できます。

また、ドローン等と組み合わせることで、危険を伴う作業を最小限に留めることもできます。

NTTコムウェアでは、ドローンが撮影した画像から点検対象を3Dモデル化し仮想空間上での点検業務を実現できるサービスも提供予定で、社会インフラの点検・検査に関するトータルな提案が可能です。

 

画像認識プラットフォーム「Deeptector」の製品詳細はこちら|AI・人工知能製品・サービスの比較一覧・導入活用事例・資料請求が無料でできるメディア

画像認識プラットフォーム「Deeptector」の資料を無料で請求する|AI・人工知能製品・サービスの比較一覧・導入活用事例・資料請求が無料でできるメディア