公益社団法人 ロングライフビル推進協会BELCA 正会員
SURVEY SOLUTION
コンクリート構造物の美観、耐久・耐震性など長期に渡って維持していくためには、コンクリートのひび割れの発生を抑制していくことが大事となります。コンクリートの水分が失われることによる収縮や、床コンクリートの自重による沈下などによる床のたわみからのひび割れなど、その発生要因は様々。
昨今では、ネット通販市場の隆盛から物流施設が増加傾向にある他、ロボットによる物流搬送システムも急速に進んでおり、このような施設のコ ンクリート床スラブに発生するひび割れは、作業に大きな影響を与えることになります。当社では、長年のコンクリート構造物の豊富な調査から 得た知見と、作業を効率化するソリューションを組み合わせた迅速で正確な調査を行い、ニーズにお応えいたします。
FLOOR CRACK SURVEY
コンクリートに必ず発生するひび割れ。ひび割れが起こると美観に問題が出るばかりでなく、耐久性能の問題が大きくなってしまうのが問題となります。よって、ひび割れは初期段階からその幅や進行性を把握することが重要となります。
従来の人手を使ったスケッチを用いた調査は、記入漏れなどのヒューマンエラーが起こる可能性があることや、広大な物流施設などになってくると膨大な時間とコストがかかります。当社では、デジタル一眼カメラシステムやドローンなどを活用し取得したデジタル画像を用いた調査方法で、効率的な作業を実現。お客様のニーズにお応えいたします。
高解像度のデジタル一眼レフカメラを三脚へ装着。一定の高さ・画角より床面スラブを撮影していく。取得したデジタル画像は、あおり補正をおこない専用解析ソフトによりひび割れを自動抽出する。※専用解析ソフトはKuraves-Actisを使用
ドローンでのフライト撮影にて、床スラブより一定上空から撮影画像データを取得。 得られたデータより、専用ひび割れ自動抽出ソフトにて、ひび割れの自動抽出を行う。※専用解析ソフトはKuraves-Actisを使用
従来では目視等でクラック調査をおこない、図面などに手作業で記載するという手法が一般的でした。この手法では、特に施設が大型になればなる程それに比例して作業に要する手間も時間も増えていきます。当社の調査手法では調査の部分はもちろん、解析に関しても完全にデジタル化することで、作業効率を大幅に改善しコスト削減を可能にしています。
従来の調査法では作業者によって測定結果が異なるという問題がある他、手書きの調査資料をCADでトレースするという二度手間も発生し、データの正確性が損なわれる可能性もあります。当社の手法ではひび割れなどの定量的データを保持しており、時系列で劣化進行性に着目した客観的資料を作成できます。
Kuraves-Actisは、デジタルカメラで撮影した可視画像をソフトウェアに取り込み、ひび割れを調査を行うシステムです。
１画素の２０％（理想値）のひび割れを抽出することができます。ひび割れは１画素の中の色の濃度（白黒256色）により幅が決定され、抽出可能な最小ひび割れ幅は撮影画像の大きさ（画角）により決定されます。抽出する最小ひび割れ幅を予め決め、それに応じた画角に撮影を行います。
昨今では、主に物流倉庫でのニーズの高い床面スラブのひび割れ調査。当社で行った物流倉庫の調査事例（一部）となります。調査から報告書の提出、補修が必要な場合はその対策までご対応いたします。
ドローンにより床面の撮影を行うことで、調査効率が飛躍的に高まります。また、ドローンが高性能になればなる程その効率は上がります。
ドローンにより取得された画像は、専用ソフトウェア上で自動的にあおり補正がなされ、クラックの幅も自動的に解析。0.2mm未満のクラックも見逃しません。
大規模な物流施設であっても、取得された撮影画像から自動で補正できるのが手作業にはない強みです。経験に関係なく定量的に高品質な結果をご提供いたします。
仮にドローンによるフライトができない場合であっても、迅速に効率的に誰が作業を行っても高品質なデータ取得ができる撮影手法を構築しています。
従来の床面スラブのひび割れ調査では、調査結果をスケッチなどの手書きにより図面に書き写す方法が主流でした。この調査のデメリットはヒューマンエラーの起こりやすさや、大型施設の場合は膨大な時間がかかります。 デジタル一眼システムでは、床面を撮影するだけで後の工程は全て自動化。圧倒的な効率化を実現しています。
昨今、業務効率化に向けて活用が拡大しているドローン。当社でも建物の外壁調査等に活用している他、物流倉庫のコンクリート床面の調査にもその活用の幅を広げています。規模の大きい物流施設の場合、先にご紹介したデジタル一眼システムでも撮影に時間を要することがあります。そのような場合、ドローンを活用することで撮影時間を大幅に短縮することが可能となります。
カメラで撮影した画像には、画像が外側に向かい膨張する「樽型収差」や内側に向かって収縮する「糸巻き型収差」など、カメラそのものではなくカメラのレンズ特性による画像の歪みや、例えば上記の画像のような撮影時の角度の傾きなど、正確に劣化を抽出するにあたり、必ず修正すべき問題が出てきます。
当社のシステムではこれらを一括して補正することで、ひび割れの自動抽出の精度を向上し、正確な位置の劣化情報を特定することを可能としています。
