セミナーレポート

インフラ構造物点検におけるイメージング技術の活用キヤノン(株) イメージソリューション事業本部 IIS事業推進センター 主幹 穴吹 まほろ

本記事は、国際画像機器展2021にて開催された特別招待講演を記事化したものになります。

イメージング技術としての課題と今後

 イメージング技術としての課題はいくつかあります。撮影においては,橋梁はそれぞれ大きさも周りの状況も違い,いつも同じ条件で撮れるとは限りません。また,撮影をする土木点検員は撮影のプロではありませんので,ピントが甘く,ピンボケになってしまうこともあります。
 ひび割れは非常に細く,その幅は1画素よりも細いので,画質が悪いと画像上にひび割れが写らなくなります。また,ピントも重要で,ピンボケになると,ひび割れか汚れかの判断がしにくくなります。さらに,ブレによる影響も無視できません。高解像度に撮影するゆえ,三脚にカメラを据えていても,ちょっとした風や自動車の走行による橋梁の微小な振動でも,撮影画像がブレてしまいます。ピントやブレ度合いの違いは,AIによるひび割れ検知結果にも影響を与えます。
 キヤノンでは,中日本ハイウェイ・エンジニアリング東京との共同検討を通じ,撮影解像度・ピンボケ・ブレを判定する「点検画像品質確認ツール」を開発しました。撮影解像度判定では,撮った後にその撮影解像度が表示され,ひび割れを撮影するに足る解像であるかどうかの判断を支援します。ピンボケ判定では,ピントの合い具合を撮影画像の画素ごとに可視化することで,撮った後に撮り直しが必要かどうか,即座にわかるようにしています。さらに,ブレ判定では,周波数解析によりブレ度合いを判定し,ブレの有無を撮影者にフィードバックします。こうしたことにより,より良い画質での撮影を促し,後段のAIがより正しく動く仕掛けを作っています。
 ひび割れ以外の変状検知では,漏水跡やエフロレッセンスなど,状況によって見た目が大きく変わるため,状況によらず対象変状を検知するAIモデルの構築が難しいのが課題です。
 今後は,構造物上の変状を検知するだけでなく,検知した変状がどれくらいの損傷度を示すのかを判定し,それらの損傷度を統合して構造物全体の健全度を評価するまでの,点検から診断に至るインフラメンテナンスサイクル全体において,イメージング技術を活用することが求められています。キヤノンでは,損傷度判定や経年劣化判定など,検知AIから判定AIへの取り組みを進めておりますし,インフラ構造物点検はイメージング技術の発展をけん引する1つのターゲットと考えています。

キヤノン(株) イメージソリューション事業本部 IIS事業推進センター 主幹 穴吹 まほろ

1998年東京大学大学院工学系研究科計数工学専攻修士課程修了。同年キヤノン(株)入社。2004年から2006年までMIT Media Lab客員研究員。イメージング技術による新規ソリューションの事業化推進を担当。

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