【平成３０年度ＪＫＡ機械振興補助事業】「小規模橋梁の安全確認のための効率的点検技術の調査研究」

成果概要書

一般財団法人 ニューメディア開発協会（協力会社 アイセイ株式会社）
平成３１年３月

競輪の補助事業

本研究は競輪の補助を受けて実施しました。
http://hojo.keirin-autorace.or.jp

小規模橋梁の安全確認のための効率的点検技術の調査研究補助事業
アイセイ株式会社 関和彦【カテゴリー2：ロボットの取得データから 3D データを作

1. 緒言
平成 26 年に公共インフラ施設（橋梁等）の 5 年に成する手法の検討】ロボットが取得したデータを用いて、簡易、効率的に 3D-CAD モデルを作成する手法を検1 度の定期点検が法制度化された。全国でおよそ 70討する。

万橋ある橋梁のうち 53 万橋が橋長 2～15m の小規【カテゴリー3：3D データによる点検結果の管理システム

模橋梁である。これらの橋梁は人が容易に近づくことがでの検討】構造物管理者、点検事業者、補修工事業者

きないことが多い。

等の異なる立場の利用者が正確・確実に情報共有でき

本研究では、これらの小規模橋梁を対象にして、人るための管理手法として、3D 損傷図作成支援システムの目視点検の代替えとなる点検手法の検討を目的としを構築し、そのシステムに必要な機能要件を整理する。て、カテゴリー1)点検ロボットの開発、カテゴリー2)ロボッ【カテゴリー4：AI による写真からの損傷抽出の検討】ロ

トの取得データから 3D データを作成する手法の検討、カボットが大量に取得した画像から、損傷箇所を自動抽

テゴリー3)3D モデルデータによる点検結果の管理システ

出する AI（機械学習）を行うための学習データ作成

ムの検討、カテゴリー4)AI による写真からの損傷抽出の方法および実運用に向けた要件を整理する。

検討という４つ観点で活動を行ってきた。
研究の成果としては、実際の現場（橋梁）で実証

3. 結果実験を複数回実施し、必要機材および機材の利用方【カテゴリー1：点検ロボットの開発】設定した条件のもと法等の要件を整理した。後処理を効率的に行うためにで、後工程で使用可能なデータを取得するための適切必要な機材を搭載し、悪路走行も可能な自走式ロボッな走行を行う事が出来る自走式ロボットの開発をした。

トの開発することが出来た。またロボットにて、取得した画実証実験を繰り返し行い、取得したデータを他カテゴ像データを利用して、処理手法・アルゴリズムや点検結リーへ提供し、その結果をフィードバックさせて、課題を抽果の管理システムである 3D 損傷図作成支援システム

出し改良を繰り返しロボットの要件を整理した。の要件をカテゴリー間の実証実験結果を相互にフィードバックしあい、試行錯誤を繰り返し得られた知見を要件として整理した。

2. 研究方法
人の目視点検の代替えとなる点検手法の検討として 4 つのカテゴリーで検討をおこなった。
【カテゴリー1：点検ロボットの開発】人の代わりに橋梁の桁下に進入していくロボットを開発・インテグレートする事とした。ロボットの主な要求仕様は以下の通りである。
・桁下 70cm の空間に進入・進出出来る事
・カメラなど、損傷を記録するための機器を搭載できる事

図 開発したロボットの画像(左上：3DCAD、右・数 cm 程度の凹凸や小石を乗越え、泥などのぬかるみ上：ロボット全景、下：実証実験状況)

でも走行できる事
小規模橋梁の安全確認のための効率的点検技術の調査研究

1開発したロボットの諸元一覧表

5

橋梁の 3D モデルの表示・操作

全長 592mm

6

損傷データの閲覧

全幅 498mm

7損傷データの編集

全高 375mm

8

損傷情報の絞り込み表示

重量４kg

9

損傷情報の検索送信機

双葉電子工業 14SG ロボット用

受信機

COOLTECH R7008HV

10

損傷情報の閲覧タイヤ

直径 140mm オフロードタイヤ

サイズ【カテゴリー2：ロボットの取得データから 3D データを作成する手法の検討】ロボットから取得した動画データを基に、SfM 処理で 3 次元形状データを生成する事が出来た。また、その 3 次元形状データ（点群データ）から、3DCAD データを生成するアルゴリズムを構築する事が出来た。
損傷登録画面
損傷発生部材、損傷種類、損傷程度、損傷写真、コメントが登録可能

図 システムイメージ【カテゴリー4：AI による写真からの損傷抽出の検討】
AI を実際に導入するに際し、アルゴリズムの検討、環境整備、Mask-R-CNN によるテスト処理を行う事が出来た。そこで、学習環境構築や学習データを作るための知見、条件設定の要件を整理する事が出来た。特に重要となる開発指針と言うべき項目として、以下の 3 項目をあげる。
図 構築したアルゴリズムのフローと処理イメージ・教師データのラベル付けの一貫性を担保して、量もさることながら、質の高い学習データ（アノテーション）を用【カテゴリー3：3D データによる点検結果の管理システム

意すること。点検技術者の思考回路を暗黙知から形式の検討】利用者が損傷の発生位置、状況を直感的に知へ文書化し、何をどのように学習させるべきかを整理す把握するための「3D 損傷図作成支援システム」を検討ること。

し、汎用的なシステム構築が出来た。利用者ごとの、適・識別したい損傷対象に対して、必要となる学習データ用範囲、課題を抽出・整理することが出来た。システムの規模と識別性能との関係をクラス（損傷の種類や程が備える機能の概要を下表に示す。

度等）ごとに明らかにすること

機能一覧表

・学習データが容易に集められるようなツールやインタフェNo

機能ース、点検業務と連携した運用プロセスを開発・策定す1

橋梁の新規登録

ること

2

橋梁の諸元データの閲覧

・教師データは画像ファイル単体で管理せず、橋梁諸元

3橋梁の諸元データの編集等の他の情報と対になった形で、教師データを管理する

4

橋梁の検索

データベース整備すること

小規模橋梁の安全確認のための効率的点検技術の調査研究

2

図 抽出結果写真（左上：オリジナル画像、左下：教師データラベル付け、右：抽出結果）

4. 考察
ロボットおよび 3DCAD 作成アルゴリズムに関して、限定された条件においては、適正な結果が得られた。今後、実運用に向けて、様々な橋梁形式、桁下環境における同様の検証が必要となると考える。
3D 損傷図作成支援システムに関しては、システムの要件整理が出来た。実運用に向けて、システム管理の観点で生産性を高めたシステム構築が必要と考える。
AI による損傷抽出に関しては、AI の導入に至るまでの一連の整備について要件を整理するに留まった。実務的な損傷抽出に対する AI の活用については、学習データの内容、ボリューム、教師データ作成の方針などに対するパラメータスタディが必要と考える。

5. さいごに今回は JKA 機械振興補助事業を通じ、道路／橋を利用する歩行者、サイクリスト、車両に安心して利用して頂くための橋梁点検の高度化に向けた貴重な研究を行う事が出来た。協力頂いた一般財団法人ニューメディア開発協会様、関係各位に深く感謝申し上げます。

小規模橋梁の安全確認のための効率的点検技術の調査研究

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―禁無断転載―
平成３０年度ＪＫＡ機械振興補助事業「小規模橋梁の安全確認のための効率的点検技術の調査研究」
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平成３１年３月

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