技術紹介

AI 機能搭載版携帯型渦流探傷装置Mobile EDDy® の紹介
佐々木孝明 *1

藤原貢 *2

Sasaki Takaaki

Fujiwara Mitsugu

栗田しのぶ
Kurita Shinobu

奥野訓子 *3

Okuno Satoko*4

花形徹

北園夏未 *3

Kitazono Natsumi*5Hanagata Toru

髙野

武寿 *5

Takano Takehisa

せい

鉄鋼構造物は通常防錆のために塗装されており、検査のたびにサンドブラストやグラインダー等で塗膜を除去し、磁気探傷試験（MT）や浸透探傷試験（PT）によって構造物表面のきずを検査している。また、多くの場合、塗膜除去後に検査を行ってもきずが検出されることは少なく、塗膜の除去～再塗装までの作業が結果的に無駄になるだけでなく、環境に対しても大きな負荷をかける結果となっている。
当社では塗装の上から塗膜を除去しなくても検査が可能な装置として携帯型の渦流探傷装置 Mobile EDDy®
を開発してきた。本稿では、AI 機能を新規搭載した Mobile EDDy® について紹介する。
キーワード：渦流探傷装置、塗装、AI、機械学習、鉄鋼構造物、インフラ

鉄鋼構造物は供用に際して防錆や防食のため表面1. 緒言を塗装することから、MT/PT 等の非破壊検査手法

近年、インフラ構造物の安全性について非常にを適用するためには塗膜を一度除去した上で検査懸念される事象が相次いでいる。2012 年には笹子を行う必要があり、サンドブラストやグラインダー、トンネル天井板落下事故のような重大災害が発生あるいは有機溶剤等で塗膜を剥離している。また、した。このような事故を防ぐためにインフラ設備当然ながら検査終了後は再度塗装を行う必要があの管理は非常に重要であるが、検査やメンテナンり、塗装用シンナー等の有機溶剤を使用する必要ス費用にも一定の予算枠がある。このため今後老がある。

朽化するインフラの検査・メンテナンスには、従MT/PT は小さいきずも検出できる非常に有効な来以上に効率的／効果的な検査手法が求められて手法であるが、鉄鋼構造物の検査への適用に際しいる状況となっている。ては以下の問題点がある。

一般的に鉄鋼構造物は表面に発生したきずが内① 塗膜を除去して検査を実施してもきずが検出部へ進展し、最終的には破断へ至ることが多い。

されないことが多い。また、検出したきずも

そのため従来は、MT/PT によって構造物の表面検小さいものが多く、そのまま補修をしない場査を実施しており、多くの実績がある。しかし、合が多い（次回検査時にきずの進展を確認）。

*1：検査事業部 副事業部長 兼 技術部長
*2：検査事業部 技師長*3：検査事業部 技術部*4：制御システム事業部 コンピュータ制御部*5：制御システム事業部 コンピュータ制御部

部長

—

3—

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② 特に古い塗装には PCB（ポリ塩化ビフェニル）

2. Mobile EDDy® の機能やクロムあるいは鉛等の重金属が含まれてMobile EDDy® の基本仕様を以下に示す。また、いる場合も多く、塗膜を除去した作業者が鉛（1）全体の外観写真を写真 1 に示す。

中毒の労災認定を受けた事例もある 。そのため塗膜除去時には周囲への飛散防止と作業（2）者の安全確保に細心の注意が必要である 。
③ 一般的に塗膜の除去／再塗装は検査部門で・ 装置寸法：幅 110 × 長さ 210 × 高さ 24mm

・ 装置重量：340g

・ 試験周波数 ：1kHz ～ 1MHz（1kHz ステップ）実施できないため、専門の部署／協力会社が・ 感度設定：16 ～ 68dB（0.1dB ピッチ）行うことが多く、スケジュール調整等の付帯

・ 位相設定：0 ～ 359.9°（0.1°ピッチ）

業務に時間を要する。また、再塗装時は塗膜・ データ保存 ：タブレットへ保存可の乾燥にも時間を要するため全体の検査期間

・ 電源：アルカリ乾電池／二次電池が長くなる。

・ 駆動時間：連続 4 時間以上

④ 再塗装時には塗装用シンナーを使用するが、・ 通信機能：Bluetooth®/Wi-Fi®

大規模な火災が発生した事例もあり、作業に・ 検出性：幅 0.3 × 長さ 10 × 深さ 1mm（塗膜厚さ 2mm）は細心の注意が必要である。
そこで当社では塗膜を除去しなくても現場で容本体は現場での持ち運びを考慮して小型・軽量易に使用することができる小型・軽量の検査装置化を図っており、かつ電源も電池（アルカリ乾電の開発を進めてきた。この検査装置では渦流探傷池／二次電池）のため、現場で電源ケーブルを取法を採用しており、当社で特殊な小型プローブを回す必要は無い。また、Mobile EDDy® の特徴とし開発し、塗膜を除去しなくても鉄鋼構造物の表面て、装置本体と表示器を分けているが、表示器にに発生するきずを効率的に検査することが可能には市販のタブレット PC（Windows®）を採用して、なった。ただし、従来の手法（MT/PT）とは検出性装置の機能向上が容易で拡張性にも富んでいる。

等が異なることを十分留意し、その特徴を理解しまた、従来品は本体と表示器であるタブレット
PC 間はケーブルでつないでいたが、現場での取た上で使用する必要がある。

り回しを考慮し、Bluetooth® 技術を用いて無線に次章にその特徴を紹介する。

写真 1

Mobile EDDy® 全体外観—4—

て接続した。そのため使用中の表示器（タブレッ

4. AI 判定機能ト PC）には一切のケーブル類が不要となり、現場

Mobile EDDy® の操作方法自体は非常に容易であでのハンドリング性が大幅に向上した。

り、装置自体の習熟についてはほとんど時間を要

3. Mobile EDDy® による探傷例さない。しかしながら現場での探傷については、

Mobile EDDy® による探傷状況を写真 2 に示す。

検査対象の形状がさまざまであり、また、塗装の試験体は炭素鋼の T 字試験体に EDM（放電加工）状態も一定では無いのである程度の熟練さが要求ノッチおよび疲労割れを付与したものである。まされる。そのため探傷に不慣れな検査員でも確実た、塗膜の厚さは 300 ～ 500mm 程度となっていに判定ができるように AI 機能を搭載した。これる。図 1 に探傷波形例を示す。塗装上からも EDM

はある特定の検査対象をベースに機械学習をさせノッチおよび疲労割れからはリサージュ波形が得たもので、当然ながら全ての検査対象に適用できられており、容易に検出できることがわかる。

るものでは無いが、今後、熟練検査員の減少が予（a）T 字試験体（塗装有り）（b）探傷状況の一例

写真 2探傷風景図1探傷波形例—

5—

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想されるなかで、AI 機能は有効な手段になると思なっており、転移学習の成果が表れていると考えわれる。

られる。

今回は AI の機械学習のデータとしてこれまで現この後、さらに分類精度を向上させるため、再場やテストピースで採取したデータを使用した。

度、学習用データを見直し、特異な例を取り除い

ただし、データ数が少なかったため、転移学習をて再学習を行うことを 6 回繰り返した。その結果、して、データ自体についてもリサージュ波形の位

最終的には検証用データの分類精度は 96.6％と相角や大きさを少しずつ変更することで約 4 倍になった。表 2 に各学習結果を示す。

水増し（データの拡張）した。

なお、表示器での表示は大きく、①きず有り（○）
、そのうち 70％を訓練用データとして使用し、残②きず無し（×）
、③きずの疑いあり（△）としている。
図 2 にリアルタイムで表示される AI 判定例をりの 30％を検証用データとして使用した。
転移学習とは、ある領域で学習させたモデルを示す。

別の領域で使用することで少ないデータでも効率表1的に学習させる方法である。

転移学習の結果

転移学習用データには、手書き数字の画像データセットで、機械学習においては一般的に使用されている MNIST データセットを使用した。MNIST デー
タセットは 0 ～ 9 までの手書き数字画像であり、訓表2

練データは 60,000 枚、検証用データは 10,000 枚用

各学習回数別 分類精度（転移学習有り）

意されている。それぞれの画像データは 28 × 28 ピクセルの画像である。まず、このデータセットを用いて学習を行い、その後に探傷データを学習させることにより、少ないデータでも効率的かつ効果的に学習させた。
表 1 に転移学習の有無による分類精度を示す。
転移学習を行った方は分類精度が 5％程度高く

図2

探傷波形の AI 判定例（リアルタイム表示）—6—

5. 結言参考文献

AI 機能を搭載した携帯型渦流探傷装置が、近い（1） 独立行政法人労働者健康安全機構労働安全衛

将来、現場での探傷において熟練検査員より安定

生総合研究所：災害調査報告書、A-2014-04した判定が可能となることを期待したい。しかし、（一般公開版）（2014 年 4 月道路高架橋の改修

現状では、まだ特定の形状部位についてのもので工事時に塗装剥離作業において 14 名の鉛中あり、さらに、データ点数も少ないことから、本毒災害が発生）（2） 厚生労働省：鉛等有害物を含有する塗料の剥格的に使用するには今後も継続的に適切なデータ離やかき落とし作業における労働者の健康障を用いた学習をする必要がある。

害防止について、基安労発 0530 第 1 号／基安化発 0530 第 1 号

検査事業部
副事業部長
兼 技術部長検査事業部
技師長

藤原佐々木孝明

貢TEL. 045-791-3523
FAX. 045-791-3547

TEL. 045-791-3523
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検査事業部
技術部

検査事業部
技術部

奥野 訓子

北園 夏未

TEL. 045-791-3523
FAX. 045-791-3547

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FAX. 045-791-3547

制御システム事業部
コンピュータ制御部

制御システム事業部
コンピュータ制御部
部長

栗田しのぶ

花形

TEL. 042-523-8315
FAX. 042-523-8320

徹

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制御システム事業部
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部長

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TEL. 042-523-8315
FAX. 042-523-8320—7—

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