土木学会論文集, Vol. 79, No. 10, 22-00071, 2023.

3次元点群データを用いた道路橋の損傷抽出とヒートマップ表示
和彦 1・山口関

愛加 2・窪田諭3

1 学生会員関西大学大学院 理工学研究科（〒564-8680 大阪府吹田市山手町 3 丁目 3 番 35 号）
E-mail: k078673@kansai-u.ac.jp（Corresponding Author）
アイセイ株式会社 技術開発部（〒116-0013 東京都荒川区西日暮里 2 丁目 40 番 3 号）

2 学生会員関西大学大学院

3 正会員

関西大学教授理工学研究科（〒564-8680 大阪府吹田市山手町 3 丁目 3 番 35 号）
E-mail: k422541@kansai-u.ac.jp

環境都市工学部（〒564-8680 大阪府吹田市山手町 3 丁目 3 番 35 号）
E-mail: skubota@kansai-u.ac.jp

我が国の人口減少と少子高齢化により，熟練を有する橋梁点検技術者の不足を招くことは必至である．
適切な予算配分を行い橋梁の長寿命化修善計画を策定するために，その状態を把握する基盤となる点検データの品質向上および平準化は重要な課題である．そのうえで，損傷進行状況を適切に把握し的確な診断および適切な対策の計画を実施しなければならない．
本研究では，橋梁の点検現場作業を支援することを目的として，橋梁の3次元点群データの差分によるヒートマップにより損傷箇所を可視化し，点検技術者が損傷を発見することを支援する技術を提案した．
そして，提案技術の適用可能性を複数の実橋梁で実験した．点検技術者による評価を実施し，現場支援技
術への要求事項および課題を整理した．

Key Words : bridge inspection, three-dimensional point-cloud data, heat map, structure from motion

1. はじめに者との役割分担のもとで，互いに情報を共有しながら適切に行われる必要があり，点検結果や補修などの情報を引き継ぐことが重要である．しかし，点検対象となる橋
梁や部位が膨大にあるため，点検者が手間と時間を要している．これらのことから，橋梁の点検に関する情報を
3次元データ上で共有することにより，業務の効率化や我が国には，橋長2m以上の道路橋が約73万橋ある．
その多くが高度経済成長期以降に建設されており，2029
年には建設後50年を経過した橋梁の割合は全体の52%となる．地方公共団体が管理する橋梁では，老朽化などの影響で通行規制を実施している数は2008年から2018年の10年間で3倍に増加している1)．一方，建設後80年を経過しても適切な補修，補強により，大きな損傷なく使われている橋梁も多く存在する．
2014年には，道路利用者や第三者への被害の回避，落緊急時に迅速な対応ができると考える．また，橋梁の維持管理に3次元データを用いることにより，損傷の位置や連続性，橋梁全体の損傷を簡単に把握でき，原因究明や診断に役立つと考えられる3) -7)．
橋梁の維持管理段階での3次元データ活用に言及している既往研究としては，山岡ら4),5)が維持管理での活用を考慮したCIMモデルの要件をまとめている．この研究では，設計段階で作成されたCIMモデルを維持管理の段階で活用するためにデータに変換して比較検証した．しかし，維持管理現場でCIMモデルを用いた実証実験が行われていないことが課題である．また，二宮ら6)は3次元点群データを用いた点検手法を提案した．この点検手法にて期待できる効果として，近接目視の作業時間短縮，近接目視による損傷記録の充実化，継続的な損傷管理の高橋など長期にわたる機能不全の回避，長寿命化への時宜を得た対応などの橋梁に係る維持管理を適切に行うために必要な情報を得ることを目的として，5年に1度の定期点検が規定された2) ．定期点検では，目視点検を基本とした状態の把握と次回定期点検までの措置方針の参考とするための対策区分の判定や健全性の診断を行う．加えて，過去の点検結果を活用することや維持管理計画を検討することの参考にできるように，外観形状や損傷程度の状態データを取得する．定期点検は他の維持管理事業1

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度化を整理した．橋梁以外の土木構造物の維持管理段階
実施有無，進行の有無，進行程度を確認する．ただし，
8)における3次元点群データの活用事例として，永田ら は， 損傷図面を手掛かりに損傷を探しても，即座にその損傷舗装のわだち掘れや平たん性，ひびわれ・ポットホーを発見できないことがある．これは，2次元の平面図や
ル・パッチングを自動検出するシステムを開発した．窪断面図に損傷の発生箇所を簡略的に図示しているため，
9)
田ら は，3次元点群データを基盤とした河川維持管理の損傷の寸法や位置が正確ではない．さらに，間違った箇
10)
業務プロセスを提案した．中村ら は，道路工事完成図所を記録していることも少なくない．また，損傷の進行書に含まれる完成平面図のCADデータの道路地物の情性を定量的に評価することが難しいという課題がある．
報に基づき，道路地物単位の3次元点群データを抽出す
そこで本研究では，橋梁の異なる二時期の3次元点群デ11)る手法を開発した．梅原ら は，3次元点群データを用
ータの点群と点群を最近傍点の差分量をヒートマップ表
いてブロック塀の倒壊の危険度を判定する手法を提案し示する比較方法を示す．比較対象とする点群データが存た．
在しない場合を想定して，3次元点群データと比較対象
本研究では，橋梁の点検現場業務を支援するために，とする仮想の基準平面を作成し，点群データにその基準
橋梁の損傷を効率的に発見し，損傷の経年変化，位置，
平面を重畳し差分量を算出し，ヒートマップ表示して損橋梁全体の損傷を視覚的に把握することを目的として，傷箇所を可視化する．これにより，損傷発生箇所をより
橋梁の3次元点群データから面的な凹凸の損傷を見付け的確に伝達でき，現地における点検作業時間の短縮が望出す方法を提案する．ここでは，欠損部を凹，うきを凸める．さらに，損傷の大きさや深さなどの情報を定量的と表現する．そこでは，橋梁の異なる二時期の3次元点に把握できる．これらを市販ソフトウェアではなく，フ群データの差分解析，または，3次元点群データと基準
リーのソフトウェアで実現し，実務上の課題を解決する
平面との差分解析から損傷を抽出し，その凹凸を表すヒことを目指す．
ートマップを作成して，損傷を可視化する．3次元点群
データの取得には，カメラによる写真測量，または，地上設置型レーザスキャナ（Terrestrial Laser Scanner：以下，
2. 損傷箇所の抽出とヒートマップによる可視化
TLSと言う）を用いる．
張ら12)は，異なる時期に計測した同一の建築物の3次元点群データの変位分析によって，損傷部位を精密に検出する手法を提案し，評価した．しかし，橋梁には比較対象の面が複数存在し，それらの面が異なる大きさと角度となっているため，手法をそのまま適用できない課題がある．本研究では，この課題を考慮してヒートマップの作成方法を考案し，実証実験を行いヒートマップの作成における留意点を整理する．
橋梁定期点検の実務上の課題として，2巡目以降の点検では，前回実施された損傷図面や損傷写真などの点検
調書を事前に確認する．現地にて，それら損傷の対策の(1) ヒートマップの作成方法と損傷箇所の可視化
3 次元点群データから損傷を抽出し，ヒートマップを作成するフローを図-1 に示す．橋梁の計測には，カメラと TLS を用いる．カメラで撮影した画像あるいは動画を用いる場合は，一定間隔で画像を切り出し，画像から形状を復元する SfM（Structure from Motion）/MVS（Multi View Stereo）技術（以下，SfM と言う）を用いて3 次元点群データを生成する．橋梁の 3 次元点群データからヒートマップを作成するために，状況を 2 つ設定した．一つは対象橋梁の過去の 3 次元点群データがある場
合，もう一つは過去の 3 次元点群データがない場合であ

図-1 損傷抽出とヒートマップ作成のフロー

2土木学会論文集, Vol. 79, No. 10, 22-00071, 2023.

る．過去の 3 次元点群データがある場合には，過去と現
リ ズ ム の 1 つ で あ る RANSAC （ Random Sample
在との 3 次元点群データの差分を比較する．その方法とConsensus）機能 17) を用いて 3 次元点群データから平面をして，表-1 に示す 3 次元点群データの取得方法による組生成する．
合せパターン（ア）二時期の TLS による 3 次元点群デパターン（A）と（C）は，計測した点群データの座ータの差分解析，パターン（イ）二時期の SfM による 3標を利用して基準平面を作成するため，位置合わせは不次元点群データの差分解析に加えて，計測方法が現在と要である．パターン（B）では，パラメトリックモデル
過去で異なる場合を想定して，パターン（ウ）TLS 点群の任意の面にある頂点と計測点群データの任意の点を選
データと SfM 点群データとを比較する．
択し，位置合わせをする．過去の 3 次元点群データがな
過去の 3 次元点群データがない場合は，基準となる平い場合のヒートマップ作成パターンを表-2 に示す．表
面を作成し，基準平面と 3 次元点群データとを比較する． では，3 次元点群データに基準平面を重畳したイメージ基準となるデータは，橋梁が建設された当時の状態が 3と作成方法および位置合わせの違いについて整理した．
次元点群データで残されていることが望ましいが，当時
損傷は重ね合わせた 2 つのデータの差分量を色の変化でのデータがないことが多い．本研究では，計測した 3 次
表現する．図-2 に差分と色の関係について示す．重畳
元点群データから基準となる平面を作成する方法を新規した 3 次元点群データに対して閾値を設定して，基準とに提案し，その有効性を検証する．基準平面の作成方法
なる面もしくは座標より凹であれば青く，凸であれば赤は次の 3 種類である．作成パターン（A）3 次元点群デく表現する．
ータから任意の点を 3 点選択して仮の平面を作成し，それを基準平面として利用する．任意の 3 点は，構造物が(2) 検出対象の損傷
健全で，損傷を抽出したい箇所を含む領域から選択する．
提案方法を用いて見付け出す対象の損傷は，橋梁定期選択する 3 点は差分解析で損傷を抽出したい箇所を包含
点検要領より，コンクリート部材のうき，剥離・鉄筋露する広い領域になるように選択する．パターン（B）対
出，および，ひびわれとする．
象橋梁に対応して構築された 3 次元パラメトリックモデ
ル 13) -16)を用いる．パターン（C）ロバスト推定のアルゴ

3. 実証実験表-1 3次元点群データの取得方法による組合せパターン（過去の3次元点群データあり）(1) 実験概要
大阪府泉南市の童子畑橋（図-3）を対象に，提案方法の適用可能性を検証した．対象橋梁の橋台前面竪壁に損傷を疑似的に表現するために，コンクリートのうきに見立てた厚さ約1～2cmの紙粘土とウォールステッカーを貼り付けた（図-4）．貼り付け前を過去のデータ，貼り付け後を現在のデータと想定した．カメラでは，橋台の計測種別

組合せパターン

過去

現在

（ア）

TLS

TLS

（イ）

カメラ（SfM）

カメラ（SfM）（ウ）

TLS

カメラ（SfM）

表-2 ヒートマップの作成パターン（過去の3次元点群データなし）
作成パターン（A）
手動による平面作成

作成パターン（B）
パラメトリックモデル

作成パターン（C）
RANSAC

イメー
ジ

作成
方法
位置
合わせ

3次元点群データから特徴点を3点選 3次元パラメトリックモデルで作成し 任意のエリアを指定して抽出された3択し，基準平面を手動で作成する． た面を基準平面として利用する．パ 次元点群データを元にRANSAC機能を
ラメトリックモデルの頂点と3次元点 用いて基準平面を作成する．
群データの特徴点を関連づけて位置合わせを実施する方法．
解析対象面ごとに，特徴点を選択す 任意の平面で実施することで複数の 不要．
る作業が必要．位置合わせは不要． 平面を一括で解析可能．

3

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← 凹（過去の状態に比べて凹）

凡例
：過去の点
：現在の点

凸→
（過去の状態に比べて凸）変化のない点：差分がない点：差分がある点（凹）：差分がある点（凸）過去の点群データがある場合

重ね合わせ

過去の点群データ

現在の点群データ

過去の点群データ

現在の点群データ

過去の点群データがない場合

差分解析

ヒートマップ

差分解析

ヒートマップ

重ね合わせ

基準平面
現在の点群データ
基準平面

現在の点群データ

図-2 構造物表面の差分量とヒートマップのカラーとの関係

計測で使用した機器の設定および距離や計測面とTLSの入射角度などの計測条件については，学内で実施した予備実験の結果をもとに，対象との距離は15m以内，分解能は1/4，品質係数を4倍とした．分解能は計測のデー
タ間隔を表し，分解能をあげることにより，点密度が大きくなり，点間ピッチが小さくなるため，ノイズを低減することができる18)．品質係数は，計測ノイズに影響する信号強度を高めるために，スキャンポイントあたりの計測時間を設定する値である．3次元点群データの点密度と点間ピッチの違いにより，位置合わせの精度に影響があるため，計測時に位置合わせとなる箇所をあらかじめ想定しておき，点密度が大きくなる距離，分解能およ
び品質係数を設定することが重要である．検証では，表-1と表-2に示した作成と組合せの全パターンについてヒ図-3 実証実験フィールド（大阪府童子畑橋 側面写真）

ートマップを作成して結果を整理した.
(2) 使用機器およびソフトウェア
本研究では，橋梁の 3 次元点群データを取得するために，TLS として FARO 社製の Focus 3D X330 を，カメラとして GoPro 社製の GoPro Hero9 Black を用いた． 3 次元
点群データの操作および差分解析には，オープンソースの 3 次元点群処理ソフトウェアである CloudCompare19)を利用した．

図-4 童子畑橋の橋台竪壁に貼り付けた
紙粘土とウォールステッカー

正面にカメラを向け，真横を移動しながら動画を撮影した．動画から0.5秒間隔で画像を取り出し，Agisoft社製のMetashapeを用いてSfM処理を行った．TLSでは，貼り付(3) ヒートマップ表示による損傷箇所の可視化
ヒートマップの作成は，はじめに二時期の 3 次元点群
デー タの対にな る特徴点を 3 箇所以上 選択し，
CloudCompare の Aligns 機能を利用して位置合わせをする．

けた損傷の正面に設置し計測を行い，データ処理ソフト
ウエアFARO SCENEを用いて3次元点群データを構築した．

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次に，異なる二時期の 3 次元点群データがある場合は，TLS による 3 次元点群データ同士の比較と比べて疑似損
それぞれの 3 次元点群データの中で二点間の距離が最小
傷を貼り付けた箇所以外にも色が変化した．これは，となる近傍点を検索し，その距離を差分とする．この計TLS によるデータに比べて SfM によるデータの精度が算には， Compute Cloud to Cloud Distance 機能を利用する．
劣ることが原因と考えられる．組合せパターン（ウ）また，異なる二時期の 3 次元点群データがない場合は，TLS と SfM 点群データを利用した場合も組合せパター
作成パターン（A），（B），（C）で作成した基準平面
ン（ア），（イ）と同様に，疑似損傷を貼り付けた箇所と 3 次元点群データの最小距離を計算し差分とする．こに色の変化が見られ，ヒートマップから損傷を可視化での計算には，Compute Cloud to Mesh Distance 機能を用いる． きた．ただし，SfM によるデータは橋台の上部を計測できていないため，橋台全体の損傷を比較できなかった．
(4) 実験結果b) 異なる二時期の 3 次元点群データがない場合の差分a) 異なる二時期の 3 次元点群データによる差分解析
解析
童子畑橋で 3 次元点群データの取得方法による組合せ
過去の 3 次元点群データがない場合として，現在のパターン（ア），（イ），（ウ）で作成したヒートマッ
SfM による 3 次元点群データから基準平面を作成する方
プを表-3 に示す． 2 つの 3 次元点群データの位置合わせ法を検証する．童子畑橋で作成パターン（A），（B），には，ICP（Iterative closest point：以下，ICP と言う）アル（C）で作成したヒートマップを表-4 に示す．パターン
ゴリズム 20)を利用する．これは，3 次元点群データ間で（ A ） は ， SfM で 生 成 し た 3 次 元 点 群 デ ー タ に
点と点の対応づけと相対的な位置姿勢を更新しながら，CloudCompare の Primitive factory 機能で作成した基準平面
繰り返し計算により，対応点間の距離の総和を最小にすを使い損傷を可視化した結果である．この機能は，3 次
るアルゴリズムである．はじめに，それぞれの 3 次元点元点群データと同一空間内に平面や球体および直方体な群データにある特徴点として，4 箇所以上を目視で確認
どのオブジェクトを任意に作成する．基準平面は，3 次して選定する．本研究では，橋台竪壁の前面と側面の交元点群データ上で，損傷が発生していない箇所 3 点を選差する線分上や竪壁前面にある施工目地などを特徴点と択して作成した．表-4 より，ヒートマップに周囲と比して選定した．次に，緑から赤へむかって差分量が大き
べて青くなっている箇所を確認でき，コンクリートが欠くなるように色を設定した．表-3 より疑似損傷を貼り損しているため凹んでいると考えられる．
付けた箇所が周りの領域とは異なり，明るい緑で描画さパターン（B）では，3 次元パラメトリックモデルでれていることがわかる． TLS による 3 次元点群データに作成した面を基準平面として利用する．複数の面を同時よるヒートマップを用いて，損傷を色の変化によって可に解析でき，3 次元のパラメトリックモデルがあれば対視化することができた．組合せパターン（イ）SfM 点群
象部位が平面でなくても比較できる．位置合わせは，二データ同士の比較結果は，組合せパターン（ア）と同様
時期の 3 次元点群データがある場合と同様に，特徴点をに疑似損傷を貼り付けた箇所に色の変化が見られたが，選定して実施する．

表-3 異なる二時期の3次元点群データがある場合のヒートマップ作成結果（童子畑橋右岸側橋台）
疑似損傷

組合せパターン（ア）（TLS/TLS）

組合せパターン（イ）（SfM/SfM）

組合せパターン（ウ）（TLS/SfM）（左）全体図（右）拡大図（左）全体図（右）拡大図（左）全体図（右）拡大図あり

表-4 異なる二時期の3次元点群データがない場合のヒートマップ作成結果（童子畑橋右岸側橋台）
疑似損傷

作成パターン（A）
手動による平面作成

作成パターン（B）
パラメトリックモデルなし

5

作成パターン（C）
RANSAC

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とにより，経年変化を見ることができ，損傷の発生時期を特定できる可能性がある．異なる二時期の 3 次元点群
データがない場合では，損傷を可視化するために基準平面と 3 次元点群データの位置合わせに時間を要することがある．基準平面を作成する方法では，該当する構造物の面が一様に平面であることを前提として損傷を可視化する．現在の計測データから作成する基準平面の精度は，計測データの精度に依存する．本研究で使用した TLSの計測器械誤差が±2mm の精度があることについて留意する必要がある．
損傷抽出では，前回点検時に既に発生していた損傷と前回点検時には存在していなかった損傷とが，区別なく可視化される．そのため，橋梁定期点検において，損傷が前回点検時より進行していることを判断することは難しい．ただし，3 次元点群データを定期点検時に計測することにより，次の点検時には過去のデータと比較でき，損傷の変化量および進行性を定量的に表すことができる．
今後は，検証ケースを増やし，計測方法と計測データの関連性および定量化の適用範囲を明確にする．
ヒートマップの閾値については，損傷を発見しやすい
ようにデータごとに変更したが，橋梁を同じ基準で評価するためには閾値を一定にする必要がある．ただし，SfM 点群データが実際の大きさと異なるため，閾値を一定にすると損傷を可視化できない場合がある．解決策として，SfM 点群データに位置情報を持たせることを考える．また，これにより損傷を定量評価できると考える．

図-5 確認された損傷箇所
作成パターン（B）の拡大表示

パターン（C）では，3 次元点群データから対象面にあった基準平面を自動的に生成できるため，点群データと基準平面との位置合わせが不要である．パターン（A），（B），（C）のいずれも損傷をヒートマップで確認できた．パターン（B）のヒートマップを拡大したものを図-5 に示す．着目する部位や損傷に応じて閾値を変化させ，損傷を抽出しやすくなると考える．

4. 考察(1) 損傷の抽出とヒートマップ表示
本研究では，図-1 のフローに従って，損傷を抽出しヒートマップを作成した．実験の結果，疑似損傷を貼り付けた位置あるいは剥離している位置とヒートマップの色の変化している位置が一致しており，コンクリートのうきや欠損をヒートマップによって可視化できることが示唆された．これにより，提案方法は妥当であったと考(2) 3次元点群データの作成パターンについてえる．ただし，ひびわれがある位置のヒートマップでは
本節では，異なる二時期の 3 次元点群データがある場
色の変化が見られなかったため，コンクリートのひびわ
合とない場合の留意点を整理する．
れを可視化できなかった．うきや欠損のように凹凸があa) 異なる二時期の 3 次元点群データによる差分解析
る損傷はヒートマップによって可視化できるが，ひびわ
異なる二時期に計測した 3 次元点群データ（表-5）にれのような凹凸がない，または小さい損傷は可視化でき
ついて，点密度，点間ピッチおよびそれらを位置合わせないことがわかった．
した際の位置合わせ精度を示す RMS 値を表-6 に整理し組合せパターン（イ）と（ウ）のヒートマップでは，た．TLS 点群データでは，入射角が浅く，対象物までの疑似損傷を貼り付けていない箇所にも色の変化が見られ
距離が 15m 以上となると点間ピッチは 90mm となり，た．これは，TLS と SfM との 3 次元点群データの精度の位置合わせが難しい結果となった．その RMS 値は違いによるものであると考えられる．カメラによる計測
0.0959m と大きくなっており，差分解析の結果から損傷
は，計測者や計測方法によってデータの精度が変化する． を抽出することが難しかった．SfM 点群データでは，点カメラを用いての計測は，データの完全性と網羅性を高間ピッチは 1mm から 5mm 程度の値で位置合わせ精度はめるため，オーバーラップ率を 80%，サイドラップ率を0.0158m となり，特徴点を選択することは容易であった．
30%程度にすること，カメラの計測ルートや計測速度な
ただし，点密度が過度になってしまい 3 次元点群データ
どの計測方法を詳細に規定する必要がある．また，TLSの位置合わせの操作性が落ちることがあるので，注意が点群データは SfM 点群データより計測精度が良いため， 必要である．現場環境により適切な計測箇所を設定でき
TLS を基本として計測し，TLS が設置できない場所や計ないときは，複数の計測データを合成して，点密度を高測に危険が伴うような場合にカメラを用いて計測する運
くすることが有効である．また，狭隘なため TLS を設用が考えられる．
置できない箇所では，カメラの撮影データにより SfM
異なる二時期の 3 次元点群データによって解析するこ点群データを生成する．

6

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表-5 計測方法と点間ピッチの関係
計測種別

計測の概要

計測距離15m
分解能1/4
TLS
品質係数4倍入射角：5°～11°
計測距離5m
分解能1/4
TLS
品質係数4倍入射角：40°～50°
計測距離1mカメラ 動画（SfM） 広角モードOn
高密度クラウド設定：最高
計測距離1mカメラ 動画（SfM） 広角モードOn
高密度クラウド設定：最低

点間
ピッチ

90mm
図-6 無名橋 床版下面のオルソ画像
2mm

1mm

5mm
図-7 無名橋 作成パターン(C)のヒートマップ

表-6 RMS値の関係
比較パターン

RMS値(m)TLS[90mm]/ TLS[2mm]0.0959TLS[2mm]/ カメラ（SfM）[1mm]0.0158

TLS[2mm]/ カメラ（SfM）[5mm]0.0367※[]内は，点間ピッチb) 異なる二時期の 3 次元点群データがない場合の差分
図-8 第4実験棟3次元点群データ（左）とヒートマップ（右）解析
比較する過去の 3 次元点群データがない場合には，得床版下面に大きな剥離・鉄筋露出が発生している箇所がられたデータから基準平面を作成する．提案方法は，平
青色で表示されていることを確認できる．
面で構成される部位に適用できる．面が直交する部位にさらに，関西大学千里山キャンパスの実験棟壁面では
関しては，それぞれの面で基準平面を作成し差分解析す
作成パターン（A）によりヒートマップを作成した．図ることが可能である．この適用限界として，アーチ橋な
8 に示す 3 次元点群データの赤枠部分では，剥離と疑わど曲面の部位を持つ構造物が考えられる．また，橋梁のれる箇所を確認したが，ヒートマップでは色の変化が見ような多くの部材で構成される構造物では，作成する基られない．壁面を目視したところ，この箇所は汚れであ
準平面が大量になってしまうため，効率良く基準平面をることを確認した．提案方法では，色の違いを差分とし作成できることが望ましく，3 次元点群データから自動て捉えないため，ヒートマップ表示では抽出されなかっで面抽出を行う RANSAC の活用が効果的である．また，た．
本研究で提案したパラメトリックモデルを活用すれば，
面抽出が不要となるため，差分解析を効率よく行える．
(4) 橋梁の点検現場業務支援に関して提案方法では，3次元点群データを解析し異常箇所か(3) 他の実験現場への適用
ら損傷を抽出し，ヒートマップ表示して点検時に注視す提案方法を埼玉県鴻巣市にある無名橋で検証した．本べき箇所を抽出する．これを定期点検の本調査前に実施
橋梁は，橋長 2.0m，幅員 4.5m 程度の小規模橋梁である．
する現地踏査時に使い，点検の実施計画策定の支援およ
図-6 に床版下面のオルソ画像を示す．図-6 より，床版
び効率化につながると考える．
下面に広範囲にコンクリートの剥落箇所を確認できる．
しかし，地方公共団体では点検実施者の橋梁や損傷に
この橋梁は過去のデータがなかったことから，作成パタ
ついての知識が十分でないこと，点検を簡易化して点検ーン（C）RANSAC による方法を検証した（図-7）．3
精度が低下することや，一巡目と二巡目の点検で大きく
次元点群データは，SfM 処理により生成した．図-7 より
結果が異なり，過去に確認された損傷を見逃すことが課

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題となっている．橋梁の 3 次元モデルを構築すれば，データ上の任意の箇所に損傷や点検結果を記録し，3 次元
維持管理システムに展開することができる．ヒートマッ
プまたは 3 次元モデルとして損傷のデータを記録して現地に持参することにより，過去に確認された損傷を見逃すリスクが減ると考える．また，ヒートマップから損傷の度合いを定量的に評価すれば，点検者による評価のばらつきが軽減されると考える．

示によって支援すれば，注目すべき箇所を示す一次スク
リーニングとなる．ただし，提案方法によって判別できるコンクリート部材に生じる数 cm 以上の大きさのうきや欠損は，熟練した技術者であれば容易に発見できるものである．現場環境が高所や桁下空間が狭く人が侵入することができないなどの問題で近接することが困難な場
所・部位において活用する方法をさらに検討する必要がある．
定期点検においてヒートマップを活用するためには，(5) 点検技術者による提案方法の評価
実証実験を増やし，精度検証を高め，損傷の大きさや深a) 評価の実施概要
さなどを定量的に評価できることが不可欠である．本評
価では，ヒートマップの使用有無による実験を行ってい
点検技術者が現場でヒートマップを活用して点検作業ないため，今後の複数の点検技術者を対象に評価する必を実施することの有用性について，点検技術者を対象に現場での実装を想定した意見交換による評価を実施した． 要がある．
評価は道路構造物とくに橋梁やトンネルの点検・調査実績が豊富な会社にて実施し，点検技術者計4名が参加した．参加した点検技術者は，経歴が20年以上1名，10年
目 1名， 5年未満2名という構成であった．評価会では，

5. おわりに本研究では，点検技術者が橋梁点検の現場作業を効率本提案方法の説明プレゼンテーションおよび操作デモン的に行うために，定期点検の前に行われる現地踏査時に，ストレーションを実施した．操作デモンストレーション
TLS とカメラを用いて計測した 3 次元点群データを基にでは，童子畑橋の橋台竪壁前面における差分解析結果を損傷を抽出し，それをヒートマップで表示する方法を提用いた．
b) 評価結果案した．構造物の損傷箇所を 2 つのデータの差分量とし評価会であがった意見を以下に示す．
てヒートマップ表示して，わかりやすく表現する方法を
 現地踏査時に着目すべき箇所をヒートマップで点開発し，さらに基準となる過去の 3 次元点群データがな
検技術者に示せば，ヒートマップを用いない点検
い場合の対処法について基準平面の作成方法を 3 つあげ，
よりも現場作業の効率化，時間短縮につながる．
それぞれについて整理した．また，異なる二時期の 3 次
 5 年毎の定期点検において，10 年前，5 年前，そし元点群データによって差分解析するとき，TLS を用いてて現在との経年変化を 3 次元点群データの重畳に計測する際に対象構造物との距離を 15m 以内かつレー
よって解析することにより，損傷の傾向を把握し， ザの入射角を 20°以上となるように器械を設置して計点検に活かすことができる．さらに損傷箇所の定測することで点間ピッチが 10mm 以内と小さくなり位置量化ができ，適切な補修・補強設計が可能となる． 合わせの効率よくできることがわかった．
ただし，古い損傷に目がいきすぎないように点検
橋梁を対象に TLS とカメラで計測を行い，3 次元点群時に注意が必要である．
データの解析によって損傷を抽出し，ヒートマップで可 実務経験が浅い場合には，ヒートマップ表示によ視化できることを検証した．その結果を活用する方法にる支援効果が高いと思われる一方，実務経験が豊ついて，中小規模の 2 橋の解析結果を用いて経験年数の富な場合は見つけるだけの支援だけではなく，定異なる 4 名の点検技術者への評価を実施し，課題や留意
量的な評価も必要である．
事項を整理した．今後は，ひびわれのような凹凸の少な 計測時に機械を設置する場所や天候によって結果
い損傷をヒートマップで可視化し発見することや，3 次が異なると制約が大きく一般的に使うことが難し
元点群データに位置情報を持たせ損傷を定量的に評価すい．ただし，計測方法や機種の設定方法および解る方法を検討する．実証実験をさらに増やし精度検証を
析方法を整理しガイドラインを策定することによ進めて，適用範囲を整理する．また，作成したヒートマ
り，その制約は解消されると考えられる．
ップや定期点検の結果を 3 次元モデルに対応させること
以上の意見より，3 次元点群データの解析による橋梁
によって，橋梁の維持管理の情報を適切に共有できる方
点検現場の支援は，経験の浅い点検技術者には役立つと法を模索する．
いうことがわかった． 経験の浅い点検技術者は，2 次元の図面と実構造物の位置関係および損傷の進行性の有無
謝辞：本研究の一部は，科研費（20K04652）および2020，2021年度関西大学大学院理工学研究科高度化推進研究費を判断することに時間を要する．これをヒートマップ表8土木学会論文集, Vol. 79, No. 10, 22-00071, 2023.

によって行った．
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(Received March 15, 2022)(Accepted August 17, 2023)

DAMAGE EXTRACTION AND HEAT MAP DISPLAY OF HIGHWAY BRIDGESUSING 3D POINT CLOUD DATA
Kazuhiko SEKI, Aika YAMAGUCHI, and Satoshi KUBOTA
It is inevitable that a decrease in the working population will lead to a shortage of skilled bridge inspectors due to the declining population, low birthrate and aging population. It is important to improve andequalize the quality of the inspection data, which is the basis for understanding the condition of bridges,
in order to allocate an appropriate and optimal budget and to formulate a life-extension repair plan. In addition, it is necessary to grasp the progress of the damage appropriately, to make an accurate diagnosis,
and to plan appropriate countermeasures.
In this study, we proposed a technique to support the inspection of bridges in the field (external work)by visualizing damaged area using heat maps based on 3D point cloud data of the bridge to be inspected,
and by finding damage in the heat maps to support the bridge inspectors. The proposed method was evaluated by infrastructure engineers, and the requirements and issues for the field support technology weresummarized.

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