インフラ構造物点検における点検支援技術の効果検証
みずきりょうたきたほりひろたかかわぐちただして び ら た つ や○水木亮太1・北堀裕隆1・川口正1・手平辰哉1
1（株）東京建設コンサルタント中部支社（〒460-0003 愛知県名古屋市中区錦2-5-5）

道路メンテナンスへの新技術導入促進として，「点検支援技術 性能カタログ」が制定されている中で，インフラ構造物点検の現場にて3つの支援技術の試行を行い，効果検証を行った事
例について述べる．ひびみっけ及びトンネルトレーサーは，撮影画像を自動処理することで，損傷図を作成する技術であり，作業の自動化による効率化が図れるものの，誤検出や未検出が見られた．小型ドローンは，撮影した写真から近接目視と同等の損傷把握が可能であり，現場作業の効率化も図ることができた．それぞれ，近接目視の代替とするには課題が多いものの，効率化を目的とした支援技術として活用に向けた検証が行えたことは有意義であったと考える．
Key Words : 構造物点検，点検支援技術，AI画像解析

１．概要

２．業務における新技術活用プロセス

近年，道路施設等のインフラにおける老朽化が進直轄業務において，新技術を活用する場合のプロむなか，インフラメンテナンスを適切に実施するこセスを図-1に示す．受注者は，性能カタログ等を参とが求められている．道路施設では，2013年の道路考に，活用技術の選定を行い，活用の程度，選定理法改正を受け，メンテナンスサイクル(点検・診由，精度管理計画等を記載した「点検支援技術使用断・措置・記録)を確実に実施することが義務付け計画」を作成し，発注者と協議の上活用を行う．まられた．橋梁・トンネル等の重要構造物では，近接た，活用結果は，定期点検結果と併せて「点検支援目視を基本とした点検を5年に1回の頻度で行うこと技術使用計画」に基づき発注者へ報告する．
が規定された．
一方，点検対象の増加や土木技術者不足，自治体の技術職員不足等による影響から，従来通りの近接目視点検や健全性診断が難しい状況となっている．
その対策として，近接目視に変わる新技術を用いた点検の効率化，高度化が求められている．国土交通省では，構造物点検での新技術の積極的な活用を図るため，点検に活用可能な技術の性能値等をとりまとめた「点検支援技術 性能カタログ」2) (以下，性能カタログ)を平成３１年２月に策定し，掲載技術の拡充等を毎年度行っている．また，直轄の点検業務では，性能カタログ掲載技術の活用を原則化しており，試行による効果検証を積極的に行っている．
図-1 点検支援技術活用の流れ1)
本論文では，実際のインフラ構造物点検において，点検調書作成時の現場作業及び内業の短縮を図ることができる性能カタログ掲載技術の選定を行い，現地での試行結果を元に，効果検証を行った事例について述べる．

３．試行技術の概要及び活用効果検証(1) ひびみっけ(a) 技術概要
技術名：社会インフラ画像診断サービス「ひびみっけ」技術番号BR010024-V03232)
技術概要：コンクリート構造物をデジタル一眼レフカメラにて撮影した写真から画像解析技術を用いてひびわれの自動検出及び計測(幅，長さ)を行う．
画像アップロード以降は，AIによる自動処理により図-3 ひびわれ誤検出事例
損傷の抽出及び損傷図作成を行うため，従来技術と比べて，調書(損傷図)作成作業が削減される．
ひびわれは，幅 0.1mm 以上のひびわれを計測可能(b) 試行概要であった．しかし，近接目視にて確認したひびわれ大型ボックスカルバート(延長25.0m内空6.0m×4.7m)の頂版を対象として，デジカメ撮影画像から， 幅とは異なる値で検出される箇所が見られ，実測で最大幅 0.5mm であったひびわれは，自動計測ではひびわれの自動検出を行った．なお，通常の近接目0.3mm と表記される等，診断結果にも影響するよう視点検を同時に実施しており，近接目視結果と対比な差異も見られた．(図-4)
することで効果検証を行った．(写真-1)

写真-1

対象施設及び作業状況(c) 活用結果
画像解析により得られたひびわれに対して，自動検出の精度，ひびわれ幅計測値の精度に着目して効果検証を行った．
画像解析によるひびわれ検出は，近接目視で確認したひびわれ(0.2m 以上)と比べて広い範囲を一度に検出可能であり，ひびわれ幅の小さい損傷も検出可能であった．(図-2)

図-2

ひびわれ検出状況

一方で，クモの巣等，ひびわれとは異なるものの誤検出も見られた．この様な誤検出は，画面上で作業員が目視確認にてチェックする必要があり，編集操作にて削除修正が可能である．また，クモの巣すべてが誤検出されるわけではなく，ある程度は AIにて正しく判別されている．なお，一般的な直線の型枠跡は，ひびわれとは検出されず正しく判別された．(図-3)

図-4

実測ひびわれ幅との差異(2) トンネルトレーサー(a) 技術概要
技術名：走行型高精細画像計測システム(トンネルトレーサー)技術番号TN010003-V04232)
技術概要： 高画質ビデオカメラとラインセンサカメラを搭載した車両にて，交通規制なしで高解像度の覆工面画像を撮影する技術である．撮影画像を合成，画像解析処理することでひびわれ等の変状を検出し，展開画像や損傷図を作成する．
(b) 試行概要
山岳トンネル(延長79m+78m内空断面積94.4m2)の覆工面を対象として，カメラ撮影および損傷図の自動作成を行った．なお，通常の近接目視点検を同時に実施しており，近接目視結果と対比することで効果検証を行った．(写真-2)

写真-2

対象施設及び作業状況

(c) 活用結果
通常走行(40km/h 程度)に撮影された画像は，専用ソフトにて画像解析を行い，トンネル覆工面の展開画像を作成する．展開した画像を基に損傷検出ソフ
トの AI による損傷抽出を行う．
抽出の結果，前回点検(H30)及び今回点検(R4)と比べて，支援技術(トンネルトレーサー)により確認出来た損傷はひびわれのみであり，支援技術では頂板の検出対象外となる「うき」の他，はく落，豆板は検出することが出来なかった．(表-1)
表-1

検出損傷一覧

損傷の種類

前回点検(H30)

今回点検(R4)

⽀援技術

ひび割れ

○

○

△

②-1 うき○○対応外②-2 はく落○○①②-3 ⾖板
③

変形④

鋼材腐⾷

⑤

背⾯空洞

⑥

漏⽔等

備考

○

対応外凡例：○全て損傷検出、△⼀部未検出有り、ひびわれは，0.3～0.1mm までのひびわれが画像解析により検出された．(写真-3)一方で，坑口部付
近では，ひびわれが検出できない箇所が見られた．
(写真-4)これは， AI がひびわれ線を黒いものと学習しており，ラインセンサの光がひびわれ内部まで届かずに白色となること，坑口付近の画像が内部と比べて明るい色となることや，漏水跡により AI がひびわれと判定出来なかったと推測される．

⽀援技術

近接⽬視

写真-5

はく落未検出箇所

支援技術により検出された損傷は，点検調書に用いる損傷図として出力される．(図-5) なお，支援技術による損傷図はソフトを用いて追記，修正が可能であるが，今回の試行では近接目視の対比を行うため，自動作成された損傷図を使用している．自動作成された損傷図は，近接目視と比べると，全体的に検出されてない損傷があることがわかる．
効率化の面においては，点検対象面積 200m2(3 車線トンネル L=79m+78m)に要した現場作業時間は 3時間程度であった．定期点検(近接目視)における現場作業は約 12 時間程度であり，現場作業時間は1/4 に短縮された．
近接⽬視による損傷図

⽀援技術

近接⽬視

⽀援技術による損傷図

写真-3

ひびわれ検出状況
⽀援技術

近接⽬視

写真-4

ひびわれ未検出箇所

はく落，豆板は，前回点検時から覆工板の継手目地付近に見られていたが，支援技術では検出(画像からの判定)は出来なかった．これは，今回対象トンネルが 2016 年供用の比較的新しいトンネルであり，はく離は目地部かつ鉄筋が露出していない軽微なものであったため， 損傷部の処理後の画像がぼやけてしまい，AI が損傷と認識しなかったと推測される． (写真-5)図-5 覆工面展開図(上：近接目視 下：支援技術)

今回のトンネルでは，損傷の未検出箇所が多く見られ，近接目視の代替とするには，至っていない．
一方，交通規制を必要とせず，撮影も短時間で可能であることから，事前調査等に用いることで，定期点検時の作業効率化を図ることができる．
また，覆工面画像として記録することが出来るた
め，次回点検時の進行確認に活用できる他，附属物等の状態を確認・記録することで，維持管理に活用することができる．

(3) 小型ドローン
⽀援技術
近接⽬視(前回点検)(a) 技術概要
技術名：全方向衝突回避センサーを有する小型ドローン技術 技術番号BR010009-V03232)
技術概要：狭小部に進入可能な小型ドローンを用いて，橋梁の損傷(ひびわれ，腐食等)を撮影する技術である．衝突回避センサーにより非GPS環境下，写真-8 はく離・鉄筋露出状況
目視外飛行，狭小部への進入を可能としている．
(b) 試行概要
表-2 検出損傷一覧
一般的な点検方法(梯子，高所作業車，点検車)に損傷の種類
前回点検(H29)
今回点検
備考⑥ ひびわれ○○新規損傷ありて点検が出来ない橋脚に対して小型ドローンによる⑦ 剥離・鉄筋露出○○〃
損傷撮影および損傷図の作成を行った．小型ドロー⑧ 漏⽔・遊離⽯灰○○〃
ンは，たたき調査が必要な変状を確認できないため，⑫ うき
対応外
適用箇所は①第三者予防措置範囲では無い．②前回⑩ 補修・補強材の損傷○○
新規損傷あり点検にて，ドローンで確認できない変状(うき等)が⑰ その他⑳ 漏⽔・滞⽔○○〃
無い．③過去点検で重大な損傷(健全度Ⅱ以上)とな変形・⽋損る損傷が無い．の３つの条件より選定した．
：検出対応外小型ドローンは，手の平から離着陸が可能である
ため，検査路上よりドローンの離着陸・操作を行っ作業効率化の面では，橋脚 4 基(点検面積約た．(写真-6)ドローンによる損傷確認は，対象物か1700m2)に対して，現場作業は 1.5 日であった．特ら一定間隔(1.0m)を維持しながら飛行させ，損傷を殊高所技術の場合で約 2.0 日(1 班 3 人体制)であり，撮影した．
従来方法と比べて現場作業が短縮される．

４．まとめ

写真-6

ドローン撮影状況(c) 活用結果
ドローンによる損傷確認は，現地でのドローンカ
メラによる目視確認と，PC 等撮影した写真(写真7，写真-8) を点検員が確認することで損傷図を作成する．変状の寸法やひびわれ幅等は，撮影画像に対して縮尺を持ったスケールを表示させて計測する．
撮影画像により，ひびわれの検知，計測，遊離石灰等の確認が可能であり，新規損傷も確認できたことから，近接目視と同等の効果が見込める．(表-2)
また，前回点検にて特殊高所技術で実施された損傷に対しても同等以上の損傷状況が確認できた．一方，当然ながら打音検査等，うきの有無を把握する機能は無いため，そちらを必要とするには他の支援技術(赤外線カメラ等)との併用は必須となり，第三者に重大な被害を及ぼす箇所での適用は難しい．
近接⽬視(前回点検)

⽀援技術

今回の試行では，3つの支援技術の点検現場における効果検証を行った．ひびみっけやトンネルト
レーサーで用いられているAIによる画像診断，損傷検出技術は，調書作成作業の効率化が期待されるものの，近接目視と比べて未検出，誤検出が目立ち，代替方法とするには課題が残る結果となった．小型
ドローン点検は，損傷の把握自体は従来通り点検員が行うことに加えて，写真画像によるチェックも容易であることから，他の技術と比べると誤検出等のリスクは少なく，近接目視の代替としては有効であった．
一方，実務面においては，いずれの技術も，近接目視と比べて調査費用が高い傾向にあり，効率化に期待して採用するには，コスト面が課題となった．
それぞれの支援技術，近接目視の代替とするには課題があるものの，効率化を目的とした支援技術として活用に向けた検証が行えたことは有意義であったと考える．今後も効率化や品質向上に向けて，支援技術新技術の活用等，新たな技術の研鑽を続けていきたい．
謝辞：最後に，本橋の計画，本論の執筆に対してご指導・ご助言をいただきました関係者各位に深く感謝の意を表します．
参考文献
1)

写真-7

ひびわれ状況

2)

新技術利用のガイドライン（案）国土交通省，平成31 年 2 月
点検支援技術 性能カタログ 国土交通省，令和 5 年
3月