東急建設技術研究所報 No. 44

U.D.C 528.875

トンネル覆工コンクリートの光切断画像を利用した効率的なひび割れ展開図作成方法の検証実験
井上

要

約：大輔 ＊

上野隆雄 ＊

中村聡＊

全国に約 1 万本ある道路トンネルの点検は，道路法施行規則に基づき 5 年に一度近接目視により行う必要があるが，技術者不足や点検コストが課題となっている。また点検にあたっては可能な限り道路の通行を妨げないことが望まれている。画像を利用したひび割れ自動検出技術では，誤検出の修正にかなりの労力が割かれている。
そこで筆者らは，光切断法を応用してひび割れの 3 次元形状を得ることでひび割れと汚れの識別を容易にし，ひび割れを自動検出する技術を研究開発している。本報では NATM 工法および在来工法で施工された複数の実大トンネルを対象として本装置を用いて点検した結果から，熟練点検員による近接目視点検結果と同程度の品質と効率で変状展開図を取得できることを確認した。

キーワード：

道路トンネル，近接目視点検，ひび割れ，光切断法，距離画像

目

1．はじめに4．二種類の実大トンネル覆工での点検実験

2．トンネル覆工ひび割れ点検の現状

5．実験結果の考察

3．提案手法

6．おわりに次：

1．はじめに筆者らは，変状展開図の作成を含めた道路トンネル点検業務を効率化するため，トンネル全断面点検・診断システ
ムの研究開発を進めている。本システムは点検に必要な交通規制を劇的に短縮でき，かつこれまで十分に点検できていなかったアーチ天端部を含めたトンネル覆工コンクリートの全面を点検できることを特徴としている。本稿では，本システムに搭載する近接目視支援技術として，覆工コンクリートのひび割れ自動検出装置について概要を述べる。
また本装置を用いて複数の実大トンネルを点検した結果をもとに，ひび割れ展開図の品質と効率を検証した結果を報告する。
図1

提案するひび割れ検出装置の試作機

2．トンネル覆工ひび割れ点検の現状
道路トンネルは 2014 年から定期点検を 5 年に 1 回の頻て，デジタル画像を用いたひび割れ検出技術が数多く開発度で実施することが義務づけられ，かつトンネル全延長をされているが，ひび割れ以外のものを誤検出してしまうこ

近接目視で点検することが基本となった 1)。また点検・診とが課題となることも多い。この場合はコンピュータの画断の結果等については記録・保存し，統一的な指標で健全面上で人の目で判断して汚れ，型枠痕，打継目等の線とひ性の診断結果を分類することとされた。このような背景かび割れとを判別する必要があるため，多くの労力とコストら，道路トンネルの点検を行うための技術者の不足や点検が掛かっている。こういった課題を克服してひび割れ検出予算の不足といった課題が顕在化し，点検の効率化が望まを完全自動化し，未検出率と誤検出率の更なる低減を目指れている 2)。

すため，筆者らは図 1 および図 2 赤枠部に示すような，距道路トンネル覆工コンクリートの近接目視による点検

離画像に基づいた新たなひび割れ自動検出手法を研究開発している 3)。

は，高所作業車等を用いて点検員が近傍から覆工コンクリート表面を観察し，必要に応じて打音や触診を併用しながら，ひび割れや浮き，段差，遊離石灰や豆板，漏水等変状の3．提案手法

有無とその程度を計測して記録することによって行われる。
このような近接目視点検を支援または代替する技術とし＊技術研究所

3.1

提案手法の概要

筆者らの手法では，三次元形状に注目することでひび割

メカトログループ93

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図2

提案するトンネル点検ロボットの構成（ひび割れ検出装置は右上赤枠内に図示）

れと汚れ等との識別を可能にした。三次元形状の取得には様々な手法があるが，ひび割れ点検においては細いひび割れを見逃さないサブ mm オーダーの分解能と，km オーダーの広範囲を検査する点検効率との両立が求められるた
め，これらを満たす光切断法を採用した。光切断法はライ
ン光とエリアカメラとを角度をつけた状態で対象物に対して相対移動（スキャン）させることで三次元形状を取得する方法である。ライン光は通常赤色が用いられるが，これを白色にすることでカラー画像（可視画像）も同時に得ら

図3

提案する光切断装置の構成

れる。
3.2

提案手法の構成例

提案手法をトンネル覆工の点検用に実装した構成例を図3 に示す。カメラはカラー型のエリアカメラ，ライン光照
明は白色 LED とシリンドリカルレンズとスリットを組み合わせた構成とした。これらにエンコーダ付き車輪を組み合わせ，覆工コンクリート表面を走行させることで光切断が行える構成とした。また道路交通をできるだけ阻害せずにトンネル覆工を点検できるように，本装置は著者らが開図4

本装置を用いたひび割れ点検フロー

発した可変ガイドフレーム 4) 上に図 2 に示すように設置し，地上からの遠隔操作で使用できる構成とした。

リート試験体を本装置で撮影することにより，ひび割れ検一方，画像処理ソフトウェアは図 4 のように構成した。

出を行った 5)。実際のひび割れ近傍に汚れとして油性ペン車輪の回転量と回転方向に応じて画像を撮影し，画像が蓄（黒，茶，緑）とチョーク（白）で模擬のひび割れを描き，積されてきたら光切断処理を行う。この処理によって生成これを本装置で幅 200 mm×長さ 390 mm にかけて撮影された距離画像と可視画像をもとにひび割れを自動検出し，図 5 上のような可視画像と，図 5 中央のような距離画し，検出結果が蓄積されてきたら構造物の目地などの区切像を取得した。この距離画像を画像処理することで図 5 下りごとに統合してひび割れ展開図を作成し，ひび割れの長のようにひび割れを自動検出した。

さ計測や閉合判定を行う。以上の処理をオンサイトで行え

ひび割れ検出率はひび割れ長さベースで評価した。検出るようにシステムを構築した。
3.3
3.3.1

したひび割れの長さを実際のひび割れの長さで除した値と提案手法によるひび割れ検出性能評価した。一方，誤検出率は面積ベースで評価した。ひび割れ評価方法

ではない画素をひび割れとして自動検出した画素数をカウ曲げ加力によってひび割れを発生させた 10 枚のコンクントし，実際のひび割れの画素数で除した値を算出した。

94

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図7NATM 工法の模擬トンネルでの実験状況算出した。具体的には従来点検で行われているチョーキングに近い作業をパソコン画面上で行い，その線分を基準に
図5ひび割れおよび同形状の模擬汚れやチョーク線に対する自動ひび割れ検出結果例自動計数するソフトウェアを制作して利用した。本ソフト
ウェアによる幅の算出ではひび割れに垂直な直線を描くことで，交差部分の幅が自動算出される仕組みとした。長さはひび割れをトレースした線を描くことで，その線の長さが算出される仕組みとした。
4.2

NATM トンネル覆工での点検実験

NATM 工法で施工された実大模擬トンネル覆工の天端を対象に，上述の方法で点検実験を行った。撮影の様子を図 7 に，取得した可視画像を図 8 に，距離画像を図 9 に示す。画像の解像度は 0.125 mm/pix，画像のサイズは 1 測
線あたりトンネル横断方向に約 5.4 m，縦断方向に約 0.5
図 6 ひび割れ検出率と誤検出率を 10 体のコンクリート試験体を用いて評価した結果m とした（図 9 の縦筋が測線の境界）。このサイズで縦断方向にオーバーラップさせながら合計 26 測線を撮影し，重ね合わせることで縦断方向の総延長約 10.3 m の展開画3.3.2

評価結果像を取得した。図 8，9 両図の中心あたりにある白色部は，同じ対象物の可視画像の例を図 5 上に，距離画像の例を速度標識があり本装置で撮影できなかった領域である。

図 5 中央に示す。可視画像では下端にある本物のひび割れ

これらの画像を用いて自動検出されたひび割れの変状展と上端にある黒ペンで描いた模擬ひび割れの区別が困難だ

開図を図 10 に示す。幅 0.5 mm 以上のひび割れはピンクが，距離画像には奥行きがある本物のひび割れのみが撮影色で，それ未満はオレンジ色で示している。水色は白華，されており，これらの画像を用いて図 5 下のようにひび割

緑は施工目地，灰色の破線は打音点検の濁音箇所である。

れのみを自動検出できる。

併記された値は，上側がひび割れ幅，下側がひび割れ検出

ひび割れ検出率と誤検出率の評価結果を図 6 に示す。比率（従来点検結果に対する長さ比）である。一方，図 10

較のため同じコンクリート試験体の可視画像と市販ソフトと同じ範囲を従来点検（高所作業車を用いた点検専門家にウェアを用いた検出率を併記した。提案方法による検出率よる従来方法での点検）の際に得られた変状展開図を図は 73% 以上，誤検出率は 8% 以下であり，いずれも従来11 に示す。

方法に比べて優れている。またこの誤検出の主な要因はひ4.3

び割れ付近の表面気泡（ひび割れと同様に黒く凹んでい覆工表面の性状が異なるトンネルでの有効性を評価する

在来工法トンネル覆工での点検実験る）であり，油性ペンやチョークの誤検出は 0% であっために，矢板等を用いた在来工法で施工された実大トンネた。したがって本手法を用いることでトンネルひび割れ展

ル覆工の天端を前節と同じ方法で 10 測線撮影し，横断方開図作成の効率化が期待できる。

向に約 3.4 m，縦断方向に約 3.7 m の展開画像を図 13，14のように取得した。

4．二種類の実大トンネル覆工での点検実験
4.1

これらの画像を用いて自動検出されたひび割れの変状展

実験方法

開図を図 15 に示す。幅 0.5 mm 以上のひび割れはピンク

本手法を用いて作成したトンネルひび割れ展開図の品質お色で，それ以外はオレンジ色で示している。併記された数

よび効率を検証するため，二種類の実大トンネル覆工の撮値の意味は図 10 と同様である。また，図 15 と同じ範囲を影と変状展開図作成を行った。ひび割れ幅と長さは，ひび従来点検した結果を図 16 に示す。

割れとして検出された画素数を半自動的に計数することで95

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図 10

図 11

図8

NATM トンネル覆工コンクリート天端部分の可視画像

図9

NATM トンネル覆工コンクリート天端部分の距離画像

本装置による NATM トンネル覆工コンクリート天端部分の点検結果

点検専門家による NATM トンネル覆工コンクリート天端部分の点検結果

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図 12

実際の在来工法トンネルでの実験状況

図 15

本装置による在来工法トンネル点検結果

図 16

専門家による在来工法トンネル点検結果

るものの，本数としては 100% 検出できていた。一方で白華を伴わないひび割れ（下線部）のうち幅 0.5 mm 以上のひび割れは検出率 95% 以上，平均で 97% であった。また
幅は 100% 一致していた。
図 13

一方，在来工法で施工されたトンネルについては，図

在来工法トンネル覆工天端の可視画像

15 と同じ範囲を従来点検した結果である図 16 と比較した
ところ，幅 0.5 mm 以上については本数と位置が一致しており，長さは平均で 84% 一致していた。幅は，提案手法と従来手法の比較が可能な 2ヶ所（1.2 mm と 1.5 mm）について 100% 一致していた。幅 0.5 mm 未満のひび割れは従来点検の結果に無かったため検出率を評価できなかった。幅 0.5 mm 未 満 の 誤 検 出 は 多 く み ら れ た が，幅 0.5mm 以上の誤検出は無かった。このため幅 0.5 mm 未満をフィルタリングすれば誤検出を 0% にできる。また在来工法に特徴的な細かい施工目地を誤検出してしまうことは無く，一方で目地上に重なって発生したひび割れは 80% 以上検出できていた。
以上から，NATM 工法および在来工法によるトンネル覆工に対する本点検手法の有効性を確認した。
5.2
図 14

点検所要時間トンネル天端 1 スパン（約 10.5 m）に対して現地作業

在来工法トンネル覆工天端の距離画像（撮影とひび割れ自動検出）に約 1 時間，事務所作業（展5．実験結果の考察
5.1

開図と帳票作成）に約 20 分であった。実運用時は点検装展開図の一致度評価

置を 3 台同時に使って全断面を点検する計画であることを以上の結果に基づいて展開図の一致度を評価するため考慮すると，事務所作業のみ 3 倍かかることになるため現に，ひび割れ本数，長さ，幅を評価軸として設定した。

地作業も事務所作業もそれぞれ 1 スパンあたり 1 h 程度のNATM トンネルの点検結果である図 10 と図 11 を比較す作業効率が見込める。従来手法では現地作業も事務作業もると，白華を伴うひび割れが多いため検出率が低下してい各々 1.2 h 程度である 5) ことから，従来よりも 17% 程時間

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短縮できることが伺える。
5.3

6．おわりにひび割れの幅と検出率の相関

光切断法によって得られる距離画像と可視画像を併用しより詳細にひび割れ幅とひび割れ検出率の相関を探るたてコンクリートのひび割れを自動検出する装置を開発しめ，上述した実験結果を図 17 に示すように縦軸は検出率，た。本装置を可変ガイドフレームに搭載し，NATM 工法横軸はひび割れ幅として整理した。留意点として 1 本のひおよび在来工法による実大トンネルの覆工を合計 60 平米

び割れの中でも幅に分布があることや，従来点検では一般以上点検した結果から，本装置が白華の無い幅 0.5 mm 以的に最も太い部分の幅を代表値として記載することを勘案

上のひび割れに対して人と同等のひび割れ展開図を作成でして，横軸は最大ひび割れ幅（従来点検の結果におけるひきること，所要時間は 17% 程短縮できることを示した。

び割れ幅）とした。また，データサンプル数を増やすため

今後は社会実装に向けて本装置の更なる改良を進め，インに，過去に本装置を用いて施工技術総合研究所の模擬トンフラ維持管理の効率化に寄与したい。

6)

ネル覆工を点検した際の結果 も合わせて集計した。
この結果から，ある程度ひび割れ幅とひび割れ検出率の相関を推定できた。例えば幅 0.5 mm のひび割れは 85% 程度検出できることがわかった。幅 0.5 mm 以下のひび割れ検出率低下要因は，ライン光がひび割れの隙間に入り込めず光の変形が起こらないために距離画像にひび割れが表れにくくなったと考えられる。
一方で，白華を伴うひび割れは検出率が低下し，幅 0.5mm で 50% 程度となった。要因として白華による埋もれや変色の影響が考えられるため，現在その対策を進めている。
謝図 17

ひび割れの幅と検出率の相関辞

本研究開発は，国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）からの委託研究「SIP（戦略的イノベーション創造プログラム）インフラ維持管理・更新・マネジメント技術/維持管理ロボット・災害対応ロボットの開発」のもとで進めている。
参考文献
1) 国土交通省 道路局 国道・防災課，道路トンネル定期点検要領，pp. 8〜10, 2014.
2) 国土交通省，国土交通白書 2014，pp. 33〜40, 2015.
3) Inoue D., Ueno T. and Nakamura S. Experiment on Mobile Light‑section Device for Automatic Crack Inspection of Actual‑size
Tunnel Lining Concrete. In Proc. of 34th ISARC, 2017.
4) Nakamura S., Takahashi Y., Inoue D. and Ueno T. The Variable Guide Frame Vehicle for Tunnel Inspection. In Proc. of 34th
ISARC, 2017.
5) 工藤宗治，平川昌寛，吉武徳浩，松井謙二，福田善郎，黒木淳司，地方自治体向けの簡易なトンネル点検手法の研究，九州建設技術管理協会，建設技術研究開発助成，08, www.kyugikyo.com/pdf/h21/08.pdf, 2009.
6) 井上大輔，上野隆雄，中村聡，トンネル覆工コンクリートの光切断画像を利用した効率的なひび割れ展開図作成方法の検討，
建設ロボットシンポジウム，O5‑3, 2017.

EFFICIENT CRACK INSPECTION METHOD WITH LIGHT‑SECTION IMAGESOF FULL‑SCALE TUNNEL LINING CONCRETE
D. Inoue, T. Ueno, and S. Nakamura
There are approximately 10,000 road tunnels in Japan. Human visual inspections of the tunnels must be conducted once
every five years. However, presently, the number of inspection engineers is insufficient and the cost incurred for theinspection is significantly high. In conventional crack inspection methods based on an image processing, inspectionengineers process many images off site. However, these methods require a lot of effort to identify the cracks and dirt
manually.
We have studied a brand‑new robotic inspection method to measure the crack positions automatically by using high‑resolution texture/depth images that are acquired based on the light‑section method. In this paper, we present theinspection results of tunnel lining concretes by using our method in contrast with both an actual road tunnel made by theconventional piling method and a simulated actual‑size tunnel we made by the NATM（New Austrian Tunneling
Method).

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