ヒューマンエラーが起きやすい従来の調査方法を改善

従来の人手を使ったコンクリート構造物のひび割れ調査では、野帳への記入漏れなどのヒューマンエラーが起こる可能性が高く、広大な面積を持つ物流施設などの調査では膨大な時間とコストが掛かっていました。また、市販のひび割れ調査のソフトも販売されていますが、半自動での解析となるため、現場ごとに撮影した連続写真の繋ぎ合わせを手作業でおこなう必要があります。撮影についても床面の連続写真を撮影できる撮影方法を確立する必要があるのが現状です。

そこで床面の連続写真を効率的に撮影できる手法と、連続写真を繋ぎ合わせたオルソ画像からAIが自動的にひび割れを検出するシステムを開発することで、ヒューマンエラーの防止と大幅な作業効率化を図れるようになりました。

可視画像からAIでひび割れを自動検出

スマートクラックチェッカーは、独自の撮影手法「大平面撮影技法」で、効率的に撮影した大量の可視画像を自動補正しオルソ画像を生成。そのオルソ画像からひび割れ箇所をトレースすることで、ひび割れ箇所を客観的かつ自動的に抽出する仕組みを持っています。システムにAIを活用することで、ひび割れの幅や長さの正確なデータを可視画像上から測定することが可能です。

スマートクラックチェッカーの特長

大規模床面の独自撮影手法「大平面撮影技法」

撮影する位置を列単位で管理し、列ごとの同じ補正値の画像を取得することで、内部的に自動補正+自動合成を行うことができる移動撮影ユニット。これを活用することで、大規模なコンクリート床面の連続写真撮影が可能となります。

画像のキャリブレーション

あおり補正

撮影の際、最初に撮影する画像でキャリブレーションを実施します。以降の撮影画像は自動的に補正されます。

補正画像群を自動合成

オルソ画像生成

撮影した膨大な画像群を自動的に合成し「オルソ画像」化することで、1枚の広域画像を取得しクラックを検出します。

「従来調査法」これが…

従来はスケッチを用いて人手で調査を行っており、記入漏れ等のヒューマンエラーの可能性や、広大な物流施設などの場合は、膨大な時間とコストが掛かっていました。

こうなります!

移動式撮影ユニットを利用した「大平面撮影技法」により、一定間隔での床面の連続撮影が可能に。列ごとに撮影された画像を繋ぎ合わせることで広域のオルソ画像を生成し解析します。

AI判定アルゴリズム
+クラック自動マッピング機能

画像からひび割れ可能性のある曲線をAIが検出し、それを基にひび割れ幅を予測します。ひび割れは幅ごとに色分けされ可視化・出力されます。

ひび割れ検出と選択

PCで広域の合成画像を読み込み、画面上に存在するひび割れの可能性がある曲線を検出。ひび割れはカーソルでなぞることで、流れる方向・長さ・太さ、位置関係等を特徴と定義。

クラック幅候補から分類解析

一定間隔に分割し、クラック幅で色分け表示します。

ひび割れの検出を動画で確認

スマートクラックチェッカー紹介リーフレット

スマートクラックチェッカーリーフレット画像

ひび割れ自動検出システム
「スマートクラックチェッカー」

SCCパンフレット

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