こんにちは。ディープラーニングによる計算能力の飛躍的な向上で、様々な分野で精度の高い分析・解析を実現している人工知能AI。

中でも画像解析分野は特にAIと親和性の高い分野で、高精度な映像、写真等から特徴を抽出したりということが可能。昨今では様々な業界の業務で、時間やコストの削減、精度の向上など多くのメリットを生み出しています。

本日はAIの画像解析を活用し、ガードレールの支柱の腐食度合いを点検できるという点検システムが開発されたというプレスリリースがありましたのでそちらをご紹介。

目視で行っていた点検を自動検出で効率化。更なる用途展開も可能

「株式会社ケー・エフ・シー」「凸版印刷株式会社」「株式会社イクシス」の3社は、ディープラーニングによるAI画像解析技術を活用した、ガードレール支柱の腐食部分を自動で検出できる「ガードレール支柱腐食点検システム」を開発。


出典:ケー・エフ・シー

3社それぞれの役割

◆ケー・エフ・シー:システムの販売とそれに連動したガードレール支柱の補修材(GPR工法)の提供。
※GPR工法:http://www.kfc-net.co.jp/products/cat03/60.html

◆凸版印刷:システムの拡販と一般道路・鉄道・公共建物などの点検システムへの用途展開・販売。

◆イクシス:ガートレールや他の産業インフラ・社会インフラへのAI画像解析技術の提供と販売。

このシステムは、時速80km~100kmの高速で走行する車両から撮影したガードレールの支柱の動画を、AIにより解析。全支柱への個体番号の採番や腐食の有無を自動検出することで、補修が必要なガードレールの腐食箇所を簡易的かつ迅速に自動判定ができるとのこと。

走行しながらの撮影で解析できるので、交通規制を行わず補修箇所を特定することが可能となっており、点検作業の負荷を低減できるシステムとなっています。

開発背景

道路の安全性維持管理において、舗装路や道路付帯設備は交通規制をかけて詳細点検および補修を行っていますが、技術者の目視による点検では多くの作業時間がかかり、交通規制を行う作業員が必要となり、その分コスト面が大きな課題となってたそうです。

そんな課題がある中、3社はAI画像解析技術を活用し、パトロールカーに搭載したカメラでガードレールの支柱を動画で撮影し、腐食部分を点検することができる「ガードレール支柱腐食点検システム」を共同開発。

このシステムの導入によって、交通規制や作業員による実点検を行うことなく、効率的で定量的な腐食部位の特定と判定が可能となります。また、多くの作業員を集める必要がありませんので、人手を最低限にすることで、新型コロナウイルスの感染対策としても有益となります。

システム特長


出典:ケー・エフ・シー

・点検業務自動化により、点検コストの削減と効率化を実現

車両にカメラを搭載し、時速80km~100kmで走行しながらガードレールの支柱を撮影することで、交通規制をかけることなく点検することができ、多くの人員を集める必要がなく、人手を最低限に留め大幅なコスト削減に貢献。

・AI画像解析技術活用で、経年劣化の自動検出が可能

ディープラーニングによるAIを活用した支柱の欠陥検出や検出精度の向上により、補修の要・不要を定量的に自動判定可能。また、システムを継続的に利用することでインフラの経年劣化の自動検出にも展開が見込めるとのこと。

まとめ

3社では今後もシステムの技術向上に取り組み、道路全般から鉄道、構造物などにも用途の拡大を図り、社会インフラや産業インフラ全般にまで拡大していく計画のようです。

時速80km以上の速度で走行しながらの撮影データできちんと解析が可能というのは驚きですね。今の所ガードレールに限定されている感じですが、このシステムがあれば道路やトンネル、橋梁など色々と応用ができ、効率化が図れそうであることから今後の展開が期待できそうです。