（一社）建設コンサルタンツ協会近畿支部
第56回（令和5年度）研究発表会 論集№032（一般論文発表 構造系）

画像解析技術活用に向けた切羽写真撮影条件に関する一考察
中央復建コンサルタンツ（株） ○ 田村賢

人（国研）土木研究所

佐々木亨（国研）土木研究所

菊地浩

貴（国研）土木研究所

日下敦

論 文 要 旨山岳トンネルの切羽評価に画像解析技術を活用する際に求められる切羽写真の撮影条件等を明らかにすることを目的に，切羽写真の撮影条件に関する評価方法を提案するとともに，撮影条件が切羽写真の画質や画像解析の出力結果に及ぼす影響について分析した．具体的には，道路トンネル施工時に取得した切羽写真を用い，深層学習により構築した，切羽写真から上半切羽面領域のみを抽出可能なトリミングシステムおよび抽出した上半切羽面を対象に類似の切羽を出力可能な類似切羽検索システムを試行し，その出力結果を分析した．分析の結果，写真の解像度や F 値等のカメラ設定に関する評価点を満たすことで，撮影された切羽写真の画質や画像解析の出力結果について一定の精度が得られることを確認した．また，画像解析技術の活用を見据えた，切羽写真撮影時のカメラ設定以外の留意事項を抽出した．
キーワード：山岳トンネル，切羽写真，AI，ニュートラルネットワーク，撮影条件

ま え が き評価点①＝

山岳トンネルの施工においては，日々の計測や切羽観察を参考に適切な支保パターンや補助工法が採用されている．切羽観

𝐹値
𝑆値

(1)

𝐼𝑆𝑂感度

評価点②＝評価点①

画素数

(2)

察は現場技術者の知識や経験に依るところが大きく，技術者の技量により判断が異なる場合も多い．また，今後熟練の技術者

ここで，F値はレンズの絞り値，S値はシャッタースピード[秒]，が減少することにより，適切な判断が困難になることが懸念さ

ISO 感度は固体撮像素子の感度を示す．また，画素数は撮影される．近年では，それらの技術者による判断のばらつきの解消れた切羽写真の画素数[万画素]を示す．

や，技術者不足への対応を目的として，AI による画像解析技術分析対象とされた切羽写真は，すべて同一切羽で撮影され，を用いた切羽評価システムの開発が進められている．その中で，表－１に示す F 値や S 値，ISO 感度，画素数の 4 つのカメラ設

切羽撮影時の環境やカメラの設定が AI による切羽評価の結果定の組み合わせを変えて撮影されたものである．に影響を与えることが明らかになっており

1)，画像解析に適した切羽写真の撮影条件について提案されている 2)および 3)．

解像度については，図－１に示す解像度チャートの細くなる模様が写真上でどこまで読み取れるかを併記されるメモリ 1～

しかし，それらの切羽の撮影条件が画像解析結果に及ぼす影5 の数値を点数として評価されており，たとえば 1 点の場合，響について実際に検討された事例は少ない．本検討では，山岳20mm の幅の帯が確認できる解像度である．同様に，2 点がトンネルの切羽評価に画像解析技術を活用する際に求められる10mm，3 点が 6.7mm，4 点が 5mm，5 点が 4mm の幅の帯が確

切羽写真の撮影条件等を明らかにすることを目的に，切羽写真認てきる解像度であり，チャートが明確に見えない場合は 0 点の撮影条件に関する評価方法を提案するとともに，撮影条件がとされている．

切羽写真の画質や画像解析の出力結果に及ぼす影響について分式(1)について，F 値は大きいほど暗い画像に，小さいほど明析した．また，分析により得られた写真撮影時の留意事項を提るい画像になる設定値であり，S 値および ISO 感度は大きいほ案する．

ど明るい画像に，小さいほど暗い画像になる設定値である．こ表－１ A トンネルにおけるカメラの設定値一覧

１．既往研究既往の研究 2)では，道路トンネル（以下，A トンネルとする）施工時に坑内で撮影した切羽写真 2282 枚を対象に画像の解像度等を分析し，画像解析に適すると考えられる写真撮影条件として，以下の写真評価式が提案されている．

－ 94 －

項目

カメラA

カメラB

画素数[万画素]
F値
ISO感度
S値[秒]

1200,768,128
2.0, 2.8, 8.0
100～1600
1/160～41800,1100,300
1.8, 2.8, 8.0, 11
125～6400
1/100～1/5

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れより評価点①は，値が大きいほど暗い画像に，小さいほど明るい画像になる特徴がある．トンネル切羽を撮影する際に，白飛びや黒つぶれが発生しにくく，画像解析への適用に必要な解像度を確保できる撮影条件の目安として，評価点①が 0.1～0.5の範囲に収まることとされている．
次に，式(2)について，評価点②が 500 を超える切羽写真では黒飛びの写真が多いこと，100 を下回る写真では解像度の評価点が 3 以下になる画像が過半数となることから，評価点②は 100～500 の範囲に収まることを目安とされている．
なお，対象写真の 2282 枚のうち，写真評価式の目安を満たす切羽写真（以下，OK 画像）は 614 枚(22.8%)，切羽評価式の目

図－１ 解像度チャート

安を満たさない切羽写真（以下，NG 画像）は 1668 枚(77.2%)で100%ある．

90%

96480%70%

２．写真評価式の改良に関する提案

136

解像度3以下
黒つぶれ

27割合

60%

(1) 写真評価式の問題点

50%
2840%

上述の写真評価式では，評価点②に上限（評価点②＜500）を15030%設けていることから，F 値，S 値，ISO 感度が同じ値でも，画素24320%数が大きいことから上限を超え，NG 画像となることがある．

10%

OK 画像に比べ，画素数が大きいことに起因して，白飛びや黒0%
1.81622.8811F値

図－２ F 値別の解像度および黒つぶれの頻度えにくい．このように，従前の NG 画像にも画像解析に適する写真が含まれていると考えられる．これらの画像が NG となる

100%のは写真評価式の問題であるといえる．

80%

3331690%

解像度4以上518470%

ここでは，上記の問題の解消のため，検討に用いられた A ト58

解像度3以下60

黒つぶれ60%割合

ンネルの切羽写真 2282 枚を分析し，評価基準の改良を試みた．

3467

つぶれが発生しやすくなることや，解像度が低くなることは考

50%

124

15740%

12030%(2) 写真評価基準の提案

8720%

上記問題の解消のため，評価点②に着目し，評価点②の上限

6565

10%0%（評価点②＜500）と下限（評価点②＞100）に代わる評価基準128を設定する．

3007681100
画素数[万画素]

12001800

図－３ 画素数別の解像度および黒つぶれの頻度

まず，評価点②の上限は，既往の分析の結果，500 を超えると暗い画像が多くなることから設定されている

解像度4以上281662)．ここで，切羽

写真 2282 枚のうち，従前の評価点①の目安を満たす切羽写真以下であった．一方，300 万画素以上の写真では，解像度 4 点968 枚について，F 値別の解像度および黒つぶれの頻度を新た以上となる画像が過半数を占め，従前の写真評価式の設定の基に分析した結果を図－２に示す．なお，評価点①の目安を満た準を満たす解像度となった．そこで，評価点②の目安の下限にす画像には白飛びしている画像は含まれなかった．分析の結果，代わる目安として，画素数を 300 万画素以上で撮影することを画像解析への活用に不適切であると考えられる黒つぶれの画像提案する．の多くは F 値が 11 で撮影された画像であり，F 値 8 以下の画像評価点①については，従前の目安を踏襲し，以上により提案には少ないことがわかる．そこで，評価点②の目安の上限に代する写真撮影時のカメラ設定（以下，新写真評価式（案）とすわる判断基準として，F 値を 8 以下にすることを提案する．

る）は下記の通りである．

次に，評価点②の目安の下限は，評価点②が 100 を超えると，評価点①＝解像度評価点が 4 以上の画像が過半数を占めることを目安に設

𝐹値
𝑆値

𝐼𝑆𝑂感度定されている 2)．ここで，上記の提案により，F 値が 8 より大きただし，い画像を除いた 896 枚の切羽写真について，画素数ごとの解像・ 評価点①が 0.1～0.5 に収まる範囲に設定する度および黒つぶれの頻度を分析した結果を図－３に示す．その・ F 値の設定値は 8 以下とする

結果，画素数 128 万画素の画像のすべてが解像度評価点が 3 点

・ 画素数は 300 万画素以上とする－ 95 －(1)

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(3) 白飛び，黒つぶれの頻度および解像度の確認
既往研究

表－２ OK 画像の分析結果

2)で検討されている白飛び，黒つぶれ，解像度について，従前の写真評価式と新写真評価式（案）の OK 画像を比較した結果を表－２に示す．
OK 画像の枚数について，新写真評価式（案）を適用した場
合，全切羽写真 2282 枚のうち，772 枚（33.8%）が OK 画像と写真数[枚]

白飛び
[枚]

黒つぶれ
[枚]

解像度評価点
平均点[点]

2282

37

295

3.16614021

4.03

772094.01

全切羽写真
写真評価式
OK画像
新写真評価式(案)OK画像

表－３ 色差の目安

なり，従前の写真評価式による OK 画像の 614 枚（26.9%）を上回る結果となった．全体に 37 枚含まれていた白飛びは，写真評

色差

名称価式，新写真評価式（案）ともに OK 画像には含まれなかった．

0.2 以下0.3

測色不可能領域
識別色差

黒つぶれの枚数は，全体の 295 枚のうち，従前の写真評価式で0.6

1 級(厳格色差)

1.22級(実用色差a)

2.53級(実用色差b)て，新写真評価式（案）は白飛びや黒つぶれをしていない画像

5.04級が数多く撮影されている結果となった．

10.0
20.0

5級
6級

は 21 枚，新写真評価式（案）では 9 枚が OK 画像となり，新写真評価式（案）を用いることで黒つぶれの頻度は少なくなった．
これらより，両評価式を比較すると，従前の写真評価式に比べ次に，解像度について，新写真評価式（案）における OK 画5)

適用
同一物体の測色再現精度
各種の誤差要因を考えた場合の実用的な許容差の限界ならべて判定した場合にほとんどの人が容易に色差を認めることができる
離間して判定した場合に，ほぼ同一と認めることができる
経時比較した場合に，ほぼ同一と認める事ができる
色名レベルの色の管理

像の解像度チャートによる解像度評価点の平均点は4.01 点であ50り，全切羽写真の平均である 3.02 点を上回る結果となった．ま

600
500

5050

た，従前の写真評価式における OK 画像の平均である 4.03 点と600同程度の解像度であった．これより，新写真評価式（案）を満たす切羽写真は，解像度の面で従前の写真評価式を満たす写真500と同程度に良質な写真であるといえる．
以上より，従前の写真評価式の問題を解消した新写真評価式（案）は，白飛び，黒つぶれの頻度および解像度の観点では，50

従前の写真評価式と同等以上の品質を確保できていることが確

図－４ グレーチャート

認できた．

３．色調に関する検討(1) 検討方法
ここでは，新写真評価式（案）の画像解析への適用性について色調の観点から検証する．色の数値化については，CIE L*a*b*色空間（以下，L*a*b*とする）が規格化され 4)，一般に用いられている．L*は明度，a*および b*は色相と彩度を示す色度を表し，a*の＋方向が赤，－方向が緑，b*の＋方向が黄色，－方向が青色を示す．2 つの色の違いを色差ΔE*として，下式により求め

図－５ トンネルの切羽写真の色差のばらつきることができ，この値が小さいほど同色に近い色として人間のL*a*b*の測定値は L*：48.79，a*：0.76，b*：0.39 であった．次目に認識される．に，切羽写真に写ったグレーチャートの L*a*b*を画像編集ソフ
𝛥𝐸 ∗𝛥𝐿 ∗𝛥𝑎 ∗𝛥𝑏 ∗(3)

トで求め，実際のグレーチャートの測定値との色差により色調を検証した．すなわち，算出された色差が小さいほど目視に近ここで，ΔL*，Δa*，Δb*はそれぞれ，比較する 2 つの色の L*，a*，b*の差を示す．なお，色差が示す値の目安

い色調の写真が撮影できていると評価した．

5)は表－３の通りであり，色差が 20 を超えると色名レベルの色の管理が適用され(2) 検証結果
A トンネルの切羽写真を対象に算出した色差の分布を図－５る目安とさられている．
切羽写真の色調を検証するにあたり，切羽写真撮影時に画角の箱ひげ図に示す．箱の下端は第 1 四分位数，上端は第 3 四分に納まるよう切羽手前 1m の位置に図－４に示すグレーチャー

位数，中央の線は中央値を示す．軸上の×印は平均値を示し，トを設置し，色の基準とした．設置されたグレーチャートのひげの下端，上端はそれぞれ色差の最小値，最大値を示す．

－ 96 －

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対象切羽写真全体の色差は 3.0～51.2 の幅広い範囲に分布し

表－４ B トンネルにおけるカメラの設定値一覧
デジタルカメラており，平均値は 29.4 であった．平均値は，「色名レベルの色項目

スマートフォン

カメラC

カメラD

123, 315
3.5

1593
3.9～4.1の管理」が適用される 20 に比べて大きい値であるが，切羽付近

標準工事写真管理カメラアプリ
アプリ
1200
123
1.8
不明

は自然光が入らない特殊な環境であり，限られた光源をもとに画素数[万画素]F値

撮影したことが全体的に色差が大きくなった原因のひとつであISO感度160～6400

400～800

32～100不明

S値[秒]1/125～1/5

1/4～1/10

1/30～1/6

不明

ると考えられる．

表－５ B トンネルより取得した切羽写真の内訳

新写真評価式（案）における OK 画像と NG 画像の平均値をデジタルカメラ

比較すると，OK 画像が 25.3，NG 画像が 31.5 であり，OK 画像

カメラC

カメラD

スマートフォン
標準工事写真管理
カメラアプリアプリ

計の色差の平均が小さい結果であった．また，NG 画像の四分位

OK画像

26029055

範囲は 26.7（17.4～44.1）であるのに対し，OK 画像の四分位範NG画像

1582520256459

囲は 15.3（16.0～31.3）であり，OK 画像のほうがばらつきが小計

1842549256514

表－６ トリミングシステム出力画像の評価基準

さく，色差が比較的小さい範囲に集中している．これらより，新写真評価式（案）を満たすことで，色調のばらつきが小さく，評価

トリミング画像例

比較的目視に近い色調の写真が撮影できることが示唆された．
1

切羽上半面を比較的正確に切り抜き加工できている

2

切羽上半面を切り抜き加工できているが，境界線が不安定，もしくは余計な部分も切り抜かれている

3

切羽上半面を切り抜き加工できておらず境界を確認できない

これらの画像を用いることで，画像解析への適用性の向上が期待できる結果となった．

４．画像解析への適用性の検証(1) 検討概要と対象切羽写真
ここでは，新写真評価式（案）の画像解析技術への適用性を検証するため，筆者らが試作した切羽写真トリミングシステム
および類似切羽検索 AI に，道路トンネル（以下，B トンネルとする）施工時に取得した切羽写真を入力し，その出力結果と新写真評価式（案）との関係を分析した．なお，B トンネルは中生代白亜紀の花崗斑岩または花崗閃緑岩を主体とする切羽であった．
対象とした切羽写真撮影時に用いたカメラと撮影時の設定値

表－７ トリミングシステム出力画像の評価結果

は表－４の通りである．デジタルカメラ 2 機種とスマートフォンの標準カメラアプリおよび工事写真管理アプリを用いて撮影計された切羽写真を利用した．なお，工事写真管理アプリは，管理用に最適化された形式で保存されるため，F 値，S 値，ISO 感度などの Exif 情報は不明である．
取得した切羽写真の内訳と新写真評価式（案）での評価結果を表－５に示す．対象とした切羽写真は 514 枚であり，166 断

評価：1
評価：2
評価：3
計

444
58
12514

新写真評価式
（案）
OK画像
NG画像
55389
05801255
459

面の切羽で撮影されたものである．内訳はデジタルカメラの写真が209枚，スマートフォンの標準カメラアプリの写真が49枚，人間の手により上半切羽面領域をラベル付けした複数のトンネ

工事写真管理アプリの写真が 256 枚であった．
新写真評価式（案） ルの切羽写真 720 枚を教師データとして学習させて作成した．
を適用した場合，OK 画像は 55 枚であり，そのうち 26 枚がカ本検討では，B トンネルから取得した切羽写真 514 枚を対象

メラ C で撮影された写真，29 枚がスマートフォンの標準カメラとしてシステムに入力し，出力された画像を目視で確認のうえ，アプリで撮影されたものであった．

表－６に示す 3 段階で切り抜き加工の状態を評価した．評価：
1 が切り抜き加工が適切にできており，評価：3 が切り抜き加工(2) 切羽写真トリミングシステムを用いた検証が適切にできていない状態を示す．

a) 検証方法b) 検証結果

切羽写真トリミングシステムは，入力したトンネル切羽の全

表－７に切羽写真トリミングシステムの出力画像の評価結果

景写真から切羽観察に活用する上半切羽面領域のみを抽出し，を示す．新写真評価式（案）における OK 画像の 55 枚について出力するものである．本システムは，セマンティックセグメン

は，すべてが評価：1 であり，切羽写真トリミングシステムが適テーションと呼ばれるタスクを用いた機械学習モデルであり，切に機能することを確認した．しかし，NG 画像の多くもトリ－ 97 －

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ミングシステムが適切に機能していることが確認でき，カメラ

表－８ 入力対象画像の撮影条件及び写真評価結果

設定に関わらずトリミングシステムが適切に機能する可能性が

切羽a
OK画像
NG画像考えられる．
そこで，トリミングシステムが適切に機能しない，評価：2 または評価：3 となった計 70 枚の切羽写真を確認した．
その結果，23 枚が上半切羽面の一部が見切れている写真，32 枚が黒板やチャート，人物などの障害物が上半切羽範囲に映り込んでいる写真，5 枚がブレやピンボケした写真，5 枚が拡幅部付近の特殊な断面の写真であり，切羽が適切に映っている写真は5 枚と限られた数であった．これより，評価：2 や評価：3 となった写真の多くは，カメラ設定の影響ではなく，その他の要因によりトリミングシステムが適切に機能しなかったと考えられ

使用カメラ

切羽b
OK画像
NG画像

スマートフォン
スマートフォン
(標 準 カ メ ラ ア プ(標準カメラアプリ)
リ)

カメラC

カメラC

カメラC

1.8
1/15
6412190.338

3.51/60
1600
1230.131

3.51/60
2000
315
0.105

3.51/60
2500
315
0.084

○

○

○

×

○

○

○

○

F値
S値[秒]
ISO感度
画素数[万画素]
評価点①
評価点① 0.1<評価点①<0.5
判定
F値
F値≦8
判定
画素数
画素数＞300
判定
新写真評価式（案）評価

○×

○

○

OK

NG

OKNG

3.5

る．
カメラ設定の影響はあまり大きくなく，以下の点に留意が必要

評価区分

3.0以上より，トリミングシステムを適正に機能させるためには，であると考えられる．

2.5
2.0
1.5
1.0

・ 上半切羽面全体が写る画角で撮影すること．

OK・ 上半切羽面部分に黒板やチャート，人物などの障害物がNG
D

OKNG

OKENGF

OKNG

OKGNG
D

切羽a

映り込まないようにすること．

OKNG

OKENGFOKNGG切羽b

観察項目：入力画像の切羽評価区分：入力画像の観察項目の評価区分および切羽評価点：入力画像の評価区分に対する上位 10 の切羽写真の評価区分の標準偏差
観察項目は，D：風化変質，E：割れ目の間隔，F：割れ目の状態，G：割れ目の形態を示す

・ 三脚等を用いてブレがないように撮影すること．また，切羽面にピントを合わせて撮影すること．

図－６ 類似切羽検索 AI を用いた検証結果(3) 類似切羽検索 AI を用いた検証
較的画素数が小さい画像である．NG 画像は，315 万画素でありa) 検証方法
類似切羽検索AI は，畳み込みニューラルネットワーク（CNN：

OK 画像と同じ画素数であるが，評価点①の条件を満たさず，Convolutional Neural Network）により切羽写真の特徴量を抽出し， 総合評価が NG となった写真である．
特徴ベクトルを基に類似切羽をランキング形式で出力する教師c)検証結果

なし学習 AI である．類似度には，コサイン類似度を用いてお各画像の類似切羽検索 AI への適用性について，従前の方法

り，事前に学習させた切羽写真から抽出した CNN の各層にお6)，すなわち現場で技術者が切羽を観察して評価した 9 項目 4 段

ける特徴ベクトルと入力した切羽写真の特徴ベクトルより算出

階の切羽観察評価区分を基に検証した結果を図－６に示す．こされる．複数のトンネルの切羽写真約 1000 枚を用いた AI の精

こでは，切羽観察項目のうち，比較的視覚による判断が可能で度検証では，入力した切羽写真と同じ切羽を撮影した別の写真あり，画像解析の活用に相性が良いと考えられる D：風化変質，を類似度ランキングの上位として出力することを確認している． E：割目の間隔，F：割目の状態，G：割目の形態の結果を示し
本検討では，前節でトリミング処理した B トンネルの上半切ている．図中の赤の横棒は，入力画像の切羽に対して従前の方羽部の画像を検索対象とし，入力画像に類似する切羽画像をラ法で評価した各観察項目の評価区分を示す．ここで，評価区分ンキング形式で出力した．さらに，出力結果の上位 10 枚の切羽は，上半切羽面を天端部，右肩部，左肩部の 3 つに分割された

写真について，切羽観察簿を確認することで切羽の類似性を分切羽に対して評価されているため，その平均値を示している．

析した．

図中の丸印は，OK 画像または NG 画像を入力した際の出力結b)入力対象切羽画像

果における，上位 10 切羽の評価区分の平均値を示し，ひげの部入力した画像の撮影条件および新写真評価式（案）による評分は，その標準偏差を示す．

価結果は表－８の通りである．B トンネルのうち，同一切羽で結果については，次のことがいえる．①出力結果における上OK 画像，NG 画像が撮影されている 2 切羽を対象とした．切羽位 10 切羽の標準偏差が著しく大きい場合，その出力結果は，ば

a の OK 画像は，スマートフォンの標準カメラアプリで撮影さらつきが大きく，精度が低いと考えられる．②各観察項目におれたものであり，比較的大きい画素数で撮影された写真である．

いて，入力画像がOK画像の場合とNG画像の場合を比較して，NG 画像は，カメラ C により撮影されたもので，評価点①の条出力結果の標準偏差が同程度の場合，出力結果の評価区分の平件は満たすものの，画素数が 300 万画素を下回り，総合評価が均値が入力画像の評価区分に近いほど，精度が高いと考えられNG となった画像である．切羽 b の OK 画像は，カメラ C による．

り撮影された画素数 315 万画素の写真で，OK 画像の中では比切羽 a について，F：割目の状態の NG 画像の結果は上記の①－ 98 －

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第56回（令和5年度）研究発表会 論集№032（一般論文発表 構造系）に当てはまり，出力結果のばらつきが大きく，精度が低いといあるが，近年開発が進められている種々の画像解析技術においえる．残りの D：風化変質，E：割目の間隔，G：割目の形態にても，入力する画像に一定程度の品質のものを用いなければ，ついては，②により，OK 画像を入力した場合の方が精度が高出力結果の精度に負の影響を及ぼすことが懸念される．今後のいといえる．これらより，新写真評価式（案）を満たすことで，画像解析技術の適切な活用に向けて，本論文で示した評価値とより類似性の高い切羽を出力可能であることが示唆された．

留意事項を参考に切羽写真を撮影し，蓄積することで精度向上

切羽 b について，E：割目の間隔については，OK 画像を入力に寄与すると考えられる．

した場合と NG 画像を入力した場合で同程度の結果であったが，ただし，今回の検討は，それぞれ 1 トンネルの限られた切羽

その他の D：風化変質，F：割目の状態，G：割目の形態についの画像を分析した結果である．今後も引き続きデータを収集し，ては，結果の差に大小はあるものの，OK 画像を入力した方が対象岩種や適用現場数を増やして，岩種や切羽の特徴の違いにNG 画像を入力した場合に比べて精度が高い出力結果となった． よる影響等について検討を進める予定である．さらに，蓄積さこれより，比較的画素数が小さい写真についても，新写真評価れた良質な切羽写真を用いて，合理的な地山評価の支援に資す式（案）を満たすことで，より類似性の高い切羽を出力可能でる画像解析システムの開発を進めていきたい．

あると考えられる．
ただし，今回の検討は，1 トンネルの切羽について，計 4 枚という少数の画像を分析した結果である．引き続きデータを収

あ と が き本研究は，筆者らが試作した画像解析システムを用いた結果であるが，近年開発が進められている種々の画像解析技術にお集し，検討を進める予定である．

いても，入力する画像に一定程度の品質のものを用いなければ，５．結論

出力結果の精度に負の影響を及ぼすことが懸念される．今後の本論文では，山岳トンネルの切羽評価に画像解析技術を活用

画像解析技術の適切な活用に向けて，本研究が，地山評価の支する際に求められる切羽写真の撮影条件について，既往の研究援に資する画像解析システムの精度向上の一助となれば幸いでで提案された写真評価式の問題点である，良質な画像が適切である．

ないと判定されてしまう点を解消する新写真評価式（案）を提本論文は，(社)土木学会：『岩盤力学に関するシンポジウム講案した．
また，試作した画像解析システムを用いた検証により，演集，第 49 巻』(2023.1)に掲載の論文「画像解析技術活用に向提案した新写真評価式（案）を満たすことで，撮影された切羽けた切羽写真撮影条件に関する一考察」(発表番号 F2)を転載し写真の画質や画像解析の出力結果について一定の精度が得られたものである．

ることを確認した．さらに，画像解析技術の活用を見据えた，切羽写真撮影時のカメラ設定以外の留意事項を抽出した．得られた知見は下記の通りである．
・ 提案した新写真評価式（案）を適用することで，黒つぶれ，白飛びの頻度や解像度について，従前の写真評価式と同

参考文献
１） 菊地浩貴，日下敦，小出孝明，巽義知，長谷川慶彦：AI を用いた山岳トンネルの切羽評価に関する一考察，第 74 回等以上の質の切羽写真を撮影できることを確認した．

年次学術講演会，2019.9.，Ⅵ-736

・ グレーチャートを用いた色調の検討の結果，新写真評価
式（案）を満たすことで，満たさない場合に比べて目視で

２） 佐々木亨，長谷川慶彦，菊地浩貴，日下敦，巽義知：切羽の色調に近く，色調のばらつきが小さい写真を撮影でき観察への画像解析技術活用に向けた切羽写真撮影条件に関する基礎的検討，土木学会第 75 回年次学術講演会，2020．

ることが示唆された．

9.，Ⅵ-676

・ 切羽写真トリミングシステムへの適用性について，カメラ設定の影響は小さく，画角や上半切羽部への障害物等

３） 橋立健司，吉川正，山本拓治，曽根真理，辰巳順一，宮嶋の映り込みが出力結果に負の影響を与えることが明らか

保幸，上岡真也，辻川泰人，田中統造，野村貴律：AI を活になった．なお，画角や障害物に留意して撮影された，新用したトンネル切羽の地質評価と肌落ち予測支援による写真評価式（案）を満たす切羽写真を入力することで，ト災害防止に関する研究開発②－切羽の画像撮影方法の最リミングシステムが適正に機能することを確認した．

適化について－，土木学会第 76 回年次学術講演会，2021．
9.，CS14-26

・ 類似切羽検索 AI に入力する切羽写真について，新写真評
価式（案）を満たす画像を用いることで，切羽観察項目の４） 日本工業規格：JIS Z 8781-4:2013，2013．

うち，風化変質，割れ目の間隔，割れ目の状態，割れ目の５） 日本色彩学会偏：色彩科学ハンドブック 第 3 版，東京大学出版会，2011.4.，p.593

形態に関して類似性が高い検索結果を得られることが示

６） （社）道路協会：道路トンネル観察・計測指針 平成 21 年

唆された．
上記は，筆者らが試作した画像解析システムを用いた結果で－ 99 －改訂版，2009.2.，p.24