電気学会論文誌 C（電子・情報・システム部門誌）

IEEJ Transactions on Electronics, Information and Systems
Vol.144 No.7 pp.658–664
DOI: 10.1541/ieejeiss.144.658

論 文

深層学習を用いた孔壁展開画像における亀裂検出
非会員

和田 直史∗

非会員

鈴木 利実∗∗

非会員

立野

直樹∗∗

Crack Detection in Borehole-wall Panoramic Images using Deep Learning
Naofumi Wada∗ , Non-member, Toshimi Suzuki∗∗ , Non-member, Naoki Tatsuno∗∗ , Non-member（2023 年 9 月 22 日受付，2024 年 2 月 15 日再受付）

In geological surveys, a borehole camera is used to photograph the vertical cylindrical borehole-wall to investigate
underground cracks. Currently, the identiﬁcation of cracks from borehole-wall images is performed visually by skilledworkers, which requires a great deal of time and eﬀort. In this study, we use deep learning to detect sine-curve-likecracks from borehole-wall panoramic images. We designed a two-class classiﬁcation model that discriminates the presence or absence of cracks using existing network architectures. Furthermore, we introduced a new data augmentation
technique called “CyclicShift”, which takes advantage of the unique properties of borehole-wall panoramic images.
Through experiments using our own dataset, we showed that both WideResNet and ViT achieve over 98% accuracy
under the limited condition of a single crack in one image. Additionally, we conﬁrmed the eﬀectiveness of data augmentation and ﬁne-tuning of pre-trained models. We also demonstrated the potential of using Grad-CAM to locate thepositions of cracks.
キーワード：ボアホールカメラ，孔壁展開画像，亀裂検出，深層学習

Keywords: borehole camera, borehole-wall panoramic image, crack detection, deep learning1.

ここでは，ResNet や ViT など既存のネットワークアーキテ

まえがき

クチャを使用し，独自に構築した学習用データセットを用い

地質調査は，構造物建設や防災対策の基礎となる重要なて各モデルの判別精度を評価する。また，孔壁展開画像の特調査である。地質調査におけるボアホールカメラ調査では，性を利用した新たなデータ拡張手法として「CyclicShift」を地中に垂直円筒状の孔を掘り，その孔にボアホールカメラ

提案し，実験によりその有効性を示す。さらに，Grad-CAMを入れて孔壁を撮影し，亀裂の幅や方向を調査する。現状，を用いて分類モデルの判断根拠を可視化することにより，亀撮影した画像から亀裂箇所を特定する作業は熟練技術者が裂の有無だけでなく，画像内の亀裂の位置を特定すること目視で行っており，多大な時間と労力を要するため，コンが可能であることを示す。
以下，2 章では，本研究で使用するボアホールカメラとピュータによる自動化が望まれている。
そこで，本研究では，円筒状の孔壁を平面に展開した孔孔壁展開画像について述べる。3 章では，深層学習モデル

壁展開画像からサインカーブ状の亀裂を画像認識技術を用について述べ，4 章では，我々が構築したデータセットおいて検出することを目的とする。具体的には，深層学習を用

よびデータ拡張について述べる。5 章では，亀裂有無の判定に関する実験結果を示し，6 章では，亀裂箇所の特定にいた 2 クラス分類により，画像中の亀裂の有無を判別する。

関する実験結果を示す。最後に，7 章でまとめを述べる。
∗

北海道科学大学〒 006-8585 北海道札幌市手稲区前田 7 条 15 丁目 4-1

2.

Hokkaido University of Science
15-4-1, Maeda 7-jo, Teine-ku, Sapporo, Hokkaido 006-8585,
Japan∗∗(株) レアックス〒 065-0024 北海道札幌市東区北 24 条東 17 丁目 1-12
RaaX Co., Ltd.
1-12, Higashi 17-chome, Kita 24-jo, Higashi-ku, Sapporo,
Hokkaido 065-0024, Japan© 2024 The Institute of Electrical Engineers of Japan.

ボアホールカメラと孔壁展開画像

本研究では，ボアホールカメラとして BIP システム（Bore-hole Image Processing System）(1) を使用する。BIP システ
ムは，Fig. 1 のように，プローブの先端に可視光カメラと円錐鏡が備え付けられている。この円錐鏡の側面に映った
孔壁全周（Fig. 1 中の “Scan line”）をラインスキャンすることによって円筒状の孔壁画像を撮影し，平面に展開する
658

孔壁展開画像における亀裂検出（和田直史，他）

ンの 3 つに大きく分類される (6) 。亀裂の有無を検出するレベルは，[1] が画像単位，[2] が領域単位，[3] が画素単位となり，[1]〜[3] の順に検出難易度が上がる。また，教師あ
り学習のアノテーション作業も，一般的には同じ順番で難易度・時間・労力が増していく。深層学習モデルに関して
は，畳込みニューラルネットワーク（CNN）をベースとしたものが多く，画像分類では VGG (7) や ResNet (8) ，物体認
識では YOLO (9) ，セマンティックセグメンテーションではFig. 1. Borehole camera.

U-Net (10) などが使用されている。また，近年は Transformerをベースとしたモデルも検討されている (11) 。しかしながら，
文献 (3)〜(6) (11) は，いずれも孔壁展開画像を対象としたものではなく，また，特定の形状の亀裂を検出対象としたものではない。本研究では，孔壁展開画像を対象とし，「サ
インカーブ状」という特定の形状特徴を持つ亀裂を検出す
る深層学習モデルの構築を目指す。
本稿では，[1] の画像分類を用いる。その理由として，アノテーションの容易さが挙げられる。孔壁展開画像は，コンクリート壁などに比べて岩盤などのテクスチャが複雑であԌՃՆԵԸՃՀԵӷՋԱՀՀӨՄԱՂՃՆԱՁԺԳӨԺՁԱԷԵӲԱӴり，人手による画素レベルのアノテーションが困難である。
ӲԲӴ

画素レベルの正解付けは熟練技術者であっても判断が曖昧

Fig. 2. Borehole-wall panoramic image.

となる可能性があるため，画像内の亀裂の有無のみを判別する 2 クラス分類モデルとし，教師データ作成コストを軽ことで孔壁展開画像を生成する。円錐鏡方式は，広角レン減する。一方，実際の現場作業を自動化するためには，亀裂

ズや魚眼レンズを用いた方式に比べ，撮影した画像に歪みの有無だけでなく，亀裂の位置や形状まで認識する必要がが少ないという利点がある。

ある。本研究では，亀裂位置を特定した後に亀裂形状を推

孔壁展開画像の例を Fig. 2 に示す。Fig. 2 (a) は，実際に定する 2 段階の処理を想定し，まずは縦に長い孔壁展開画

撮影した画像であり，左が円筒状の孔壁画像，右が孔壁展像から亀裂の位置を絞り込む。ここでは，亀裂有無の判別に

開画像である。また，Fig. 2 (b) は，Fig. 2 (a) 中の亀裂の見加え，分類モデルの判断根拠を可視化する Class Activation

え方を示した模式図であり，孔壁画像における断面は，孔Mapping（CAM）により亀裂箇所を特定する方法の可能性

壁展開画像上でサインカーブ状となって現れることがわかについて検討する。

る。このサインカーブ状の亀裂を解析することにより，地4.

質調査に必要な亀裂の数や幅，走向傾斜などの情報を得ることができる。一方で，1 章でも述べたように，孔壁展開画〈4・1〉 データセット

像上の亀裂箇所の特定やサインカーブによる近似は，熟練2 章で述べた BIP システムを使用して実際に撮影した 1,220 本の孔壁展開画像を用いて技術者が手作業で行わなければならないという課題がある。

3.

データセットとデータ拡張

学習用データセットを構築した。孔壁展開画像のサイズは，
横幅が 360 pixel または 720 pixel であり，縦幅は孔の深さ

亀裂検出のための深層学習モデル

によって異なる。データセットを作成するにあたり，まず，画像から亀裂を検出する手法については，古くから数多全ての孔壁展開画像の横幅を 256 pixel になるようリサイ

く研究がなされている。亀和田ら (2) は，本研究と同様に孔ズした。次に，1 枚の画像が 256 × 256 pixel となるように，

壁展開画像を対象とし，コントラスト補正やメディアンフィ

1 本の孔壁展開画像から領域を切り出した。ここでは，64
pixel ずつオーバーラップさせながら領域を切り出し，1,220本の孔壁展開画像から 347,753 枚の画像データを作成した。
さらに，抽出した画像データを Fig. 3 に示すように次の 5ルタ，エッジ検出などの基本的な画像処理を用いて亀裂検出を試みている。しかしながら，多様な色や明るさ，複雑なテクスチャを持つ地層画像では，検出対象であるサイン
カーブ状の亀裂以外のエッジを過剰に検出してしまうとい

種類に分類した。

う問題があった。
一方，類似の研究として，建物のコンクリート壁や道路（1）No crack … 亀裂がないのアスファルトにおける亀裂（割れ目，ひび割れ，変状な（2）Single crack (center) … 画像中央付近に亀裂が一つある

どとも呼ばれる）の検出に関する研究が多く存在する（3）Single crack (aside) … 画像端付近に亀裂が一つある(3)〜(6)。

近年は深層学習を用いた手法が主流であり，主に [1] 画像（4）Partial crack … 亀裂の一部分だけがある

分類，[2] 物体認識，[3] セマンティックセグメンテーショ（5）Multi crack … 亀裂が二つ以上ある
659

IEEJ Trans. EIS, Vol.144, No.7, 2024

孔壁展開画像における亀裂検出（和田直史，他）

本論文では，検討の初期段階として，（1）No crack とくなり，識別精度や汎化性能が低下する恐れがある。これ（2）Single crack (center) のみを使用する。
（3）Single crackを防ぐ方法として，データ拡張（Data Augmentation）を導(aside)，（4）Partial crack，（5）Multi crack に関しては，
「サ

入する。

インカーブ状」という亀裂の形状特徴を学習する上でノイ

ここでは，一般的なデータ拡張である水平・垂直方向反ズとなるため，ここでは対象外とした。このような複雑な亀転の他に，孔壁展開画像特有の性質を利用した新たな拡張

裂への対応は今後の課題とする。使用した画像の例をそれ手法を導入する。孔壁展開画像は，もともと円筒状の孔壁

ぞれ Fig. 4 に示す。実験では，これらの画像群を訓練用，検を展開したものであるため，画像の端は連続している。つ

証用，評価用に分割して用いる。この際，訓練用，検証用，

まり，展開する際にどこで切断するか（切断線）によって評価用がそれぞれ異なる孔壁展開画像から抽出したデータ

異なる孔壁展開画像を作成することが可能である。この性となるように分割した。

質を利用し，画像の横幅 W に対して分割数 N(< W) を設定〈4・1〉節では亀裂の条件を限定す

し，N 個の等間隔で短冊状の切断線を考えることで 1 枚のることにより，モデルが学習すべき特徴を単純化した。し画像から N 枚の画像を生成することができる。N = 4 としかしながら，条件を限定したことで訓練データの数が少なたときの例を Fig. 5 に示す。Fig. 5 における P0 〜P3 が切断〈4・2〉 データ拡張

線であり，左からそれぞれ P0 ，P1 ，P2 ，P3 を切断線とした画像である。このデータ拡張手法を，新たに “CyclicShift”と呼ぶ。

5.
ԝՃӨԳՆԱԳԽ

評価実験 I – 亀裂有無の判定 –〈5・1〉 実験条件

ԢԺՂԷՀԵӨԳՆԱԳԽ
ӲԳԵՂՈԵՆӴ

亀裂の有無を判別する 2 クラス

分類モデルの精度を実験により評価する。モデルは，19層の VGG (7) （以下，VGG19），50 層の ResNet (8) （以下，ԢԺՂԷՀԵӨԳՆԱԳԽ
ӲԱՇԺԴԵӴԟԱՆՈԺԱՀӨԳՆԱԳԽ

ResNet50），50 層の ResNeXt (12)（以下，ResNeXt50），50
層の WideResNet (13)（以下，WideResNet50），パッチサイズ 8 × 8 で Base モデルの Vision Transformer (14) （以下，
ViT b8）の 5 種類を用いた。学習および評価に使用する
データセットは，〈4・1〉節で述べた亀裂あり（Single crack(center)）と亀裂なし（No crack）の 2 種類を使用し，訓練ԚՉՀՈԺӨԳՆԱԳԽ

ԝՃՈӨԳՃՊԵՆԵԴӨԺՂӨՈԸԺՇӨՇՈՉԴՍ

Fig. 3. Examples of image data extracted from aborehole-wall panoramic image.

Fig. 4. Examples of “Single crack (center)” and “No crack” images in the dataset.
660

IEEJ Trans. EIS, Vol.144, No.7, 2024

孔壁展開画像における亀裂検出（和田直史，他）

P0

P1

P2

P3

P1

P2

P3

P0

P2

P3

P0

P1

P3

P0

P1

P2

Fig. 5. Examples of CyclicShift (N = 4).

Fig. 6. Comparison of accuracy in each model.

Table 1. Performance evaluation of crack detection by
image classiﬁcation models.

Table 2. Comparison of accuracy to show the eﬀects ofdata augmentations in each model (without pre-training).

Model
VGG19

Accuracy
0.970 ±0.005

Precision
0.965 ±0.006

Recall
0.973 ±0.011

HF: Horizontal Flip, VF: Vertical Flip, CS: CyclicShiftF1-score
0.969 ±0.006

Model

w/o Aug. HF+VF

CS(4)

CS(8)

CS(16)

CS(32)

0.943

0.973

0.956

0.962

0.968

0.952

ResNet50

0.955 ±0.005

0.983 ±0.006

0.922 ±0.011

0.952 ±0.006

VGG19

ResNeXt50

0.973 ±0.010

0.981 ±0.007

0.963 ±0.019

0.971 ±0.011

ResNet50

0.796

0.904

0.832

0.834

0.877

0.891

WideResNet50

0.983 ±0.008

0.982 ±0.009

0.983 ±0.013

0.982 ±0.008

ResNeXt50

0.794

0.905

0.798

0.801

0.857

0.881

0.982 ±0.006

WideResNet50

0.849

0.921

0.864

0.861

0.920

0.939

ViT b8

0.718

0.748

0.729

0.738

0.752

0.794

Average

0.820

0.890

0.836

0.839

0.875

0.891

ViT b80.982 ±0.006

0.984 ±0.007

0.979 ±0.013†The number in parentheses of CS indicates the number of partitions, N

用 2,628 枚（亀裂有 1,297 枚，亀裂無 1,331 枚），検証用 176

Table 3. Comparison of accuracy with and without pretraining in each model (wighout augmentation).

枚（亀裂有 76 枚，亀裂無 100 枚），評価用 194 枚（亀裂有94 枚，亀裂無 100 枚）とした。画像サイズは全て 256 × 256
pixel である。また，訓練時は水平方向反転，垂直方向反転，〈4・2〉節で述べた CyclicShift の 3 種類のデータ拡張を適用した。CyclicShift の分割数 N は 32 とした。訓練時のハイ
パーパラメータは，バッチサイズを 16/GPU，学習率の初期値を 1.0 × 10−4 ，エポック数を 100 epoch とし，学習率を 10 epoch ごとに半減させた。最適化手法は Adam を用いた。また，ImageNet (15) で事前学習されたモデルをファ

(A)

(B)

No pre-trained

Pre-trained

VGG19

0.943

0.975

+0.032

ResNet50

0.796

0.946

+0.150ResNeXt50

0.794

0.969

+0.175

WideResNet50

0.849

0.977

+0.128

ViT b8

0.718

0.900

+0.182

Model(B)−(A)

Table 4. Comparison of accuracy to show the eﬀects ofdata augmentations in each model (with pre-training).

インチューニングすることにより学習を行った。実行する

HF: Horizontal Flip, VF: Vertical Flip, CS: CyclicShift

プログラムは乱数で決まる要素を含むため，同じ条件で 10

HF+VF回試行した結果を評価する。

Model

w/o Aug.

HF+VF〈5・2〉 実験結果

VGG19

0.975

0.972

0.970

に示す。Table 1 は，各モデルに対して学習・評価をそれ

ResNet50

0.946

0.949

0.955

ぞれ 10 回ずつ試行した際の Accuracy，Precision，Recall，

ResNeXt50

0.969

0.962

0.973

WideResNet50

0.977

0.972

0.983

ViT b8

0.900

0.950

0.982

Average

0.953

0.961

0.973

実験の結果を Table 1 および Fig. 6+CS(32)F 値の平均値および標準偏差を示したものである。また，
Fig. 6 は Accuracy の分布をボックスプロットにより表したグラフである。Table 1 および Fig. 6 より，WideResNet50と ViT b8 の精度が高く，識別率 98%以上を達成している。
最も精度が低かった ResNet50 でも 95%以上の識別率となっ

Table 2 は，データ拡張の効果を示している。ここでは，た。一方，今回使用した亀裂ありの画像は，画像中央付近

データ拡張なし（w/o Aug.）に対して，水平・垂直方向反†The number in parentheses of CS indicates the number of partitions, Nに一つの亀裂が存在する場合のみを扱っているため，〈4・1〉

転（HF + VF）または CyclicShift（CS）によるデータ拡張節で述べた複数の亀裂や部分的な亀裂などは今後検討が必を適用した。CS における括弧内の数字は分割数 N を表し，要となる。

訓練データ数が N 倍に増加することを意味している。なお，
データ拡張

事前学習はおこなっていない。Table 2 より，いずれのデー

および事前学習の効果について実験により検証を行った。実〈5・3〉 データ拡張および事前学習の効果

タ拡張もデータ拡張なしと比べて Accuracy が向上してお験結果を Table 2〜4 に示す。データ拡張と事前学習以外のり，データ拡張の有効性が確認できた。一方，HF+VF と実験条件は〈5・1〉節と同様であり，各表の数値は Accuracy

CS(4) を比較すると，データ数を 4 倍に増やす効果は同じであるが，CS(4) は HF+VF に比べて改善幅が小さくなっの平均値である。
661

IEEJ Trans. EIS, Vol.144, No.7, 2024

孔壁展開画像における亀裂検出（和田直史，他）

た。CyclicShift は N を増やすことによって Accuracy が向上しており，N = 32 では WideResNet50 と ViT b8 で最も高い値を示し，CyclicShift の有効性を確認できた。

Table 3 は，事前学習の効果を示している。なお，データ
拡張はおこなっていない。Table 3 より，全てのモデルにおいて，事前学習をおこなわない場合（A）よりも事前学習済
みモデルをファインチューニングした場合（B）の Accuracyが向上した。特に，VGG19 以外の 4 つのモデルで改善幅が大きく，ViT b8 で最も大きい改善幅を示した。一般的に，

Transformer は CNN に比べて大量の学習データを必要とするため，限られたデータで効果を得るためには事前学習済
みモデルをファインチューニングする方法が効果的である。
本実験においても ViT における事前学習の有効性が確認できた。

Table 4 は，事前学習済みモデルに対するデータ拡張の効果を示している。データ拡張なし（w/o Aug.）に対して，水平・
垂直方向反転（HF+VF），N = 32 の CyclicShift（CS(32)）
を順に追加した。Table 4 より，ViT b8 を除く 4 つのモデ
ルでは，Table 2 と比較してデータ拡張の効果が小さくなった。一方，ViT b8 では，データ拡張の効果が他のモデルに比べて大きく，事前学習済みモデルにおいてもデータ拡張ӡԢԺՂԷՀԵӨԳՆԱԳԽӢ

訓練データの増加による性能改善の余地をより多く残してԥԺԣԮԲԂ

ԍՀԱՇՇӨԋԳՈԺՊԱՈԺՃՂӨԚԱՄՇ

Fig. 7. Results of Grad-CAM on WideResNet50 and
ViT b8.

いることを示唆していると考えられる。

6.

ԦԺԴԵԡԵՇԝԵՈӿӺ

ԔՁԱԷԵՇ

が精度向上に寄与することが確認できた。これは，ViT が評価実験 II – 亀裂箇所の特定 –Table 5. Comparison of crack detection rates on CAM
of ViT b8 to show the eﬀects of data augmentations.

5 章では画像ごとに亀裂の有無を判定したが，最終的に

HF: Horizontal Flip, VF: Vertical Flip, CS: CyclicShift

は亀裂のサインカーブを特定し，孔壁展開画像における亀w/o Aug.

HF+VF

27.9 ±11.1 %43.0 ±14.1 %裂の位置や幅，向きなどを分析する必要がある。そのため，
画像中の亀裂箇所を特定する方法として，Class Activation

HF+VF+CS(32)61.7 ±15.1 %†The number in parentheses of CS indicates the number of partitions, N

Map（CAM）の情報を利用することを考える。Table 1 で識別率の高かった WideResNet50 と ViT b8 に対して，GradCAM (16) を適用した例をそれぞれ Fig. 7 に示す。Fig. 7 の一
番左の列は入力画像，中央が WideResNet50，右が ViT b8
における Grad-CAM の結果がヒートマップで示されたも亀裂あり画像 94 枚に対して，CAM の赤色領域が亀裂上にのであり，亀裂ありと判定した判断根拠となる箇所が赤くた，Table 4 と同様の実験条件でデータ拡張の効果を確認し色づけされている。Fig. 7 より，WideResNet50 ではサイた。各条件における成功率の平均と標準偏差を Table 5 に示

ンカーブの山や谷付近の一部のみが赤くなっている。このす。Table 5 より，データ拡張を適用しない場合の成功率はような傾向は，CNN をベースとした VGG19，ResNet50，

約 28%であり，データ拡張の水平・垂直方向反転を適用しResNeXt50 でも同様であった。それに対し，Transformer をベースとした ViT b8 では，Fig. 7 の上から 3 つの画像で亀た場合は約 43%，さらに，CyclicShift を追加した場合は約裂のサインカーブに沿って全体的に赤色が現れている。こ拡張を適用することで赤色領域がより明確に亀裂上に現れれは CNN が周辺の画素の情報を見ているのに対し，Trans-ている。これらの結果から，データ拡張が CAM による亀former がパッチ間の関係から画像全体の情報を見ていると裂位置特定の精度向上に有効であることが確認できた。しいう違いが考えられる。今後，亀裂のサインカーブを推定かしながら，安定的にサインカーブを推定するためには成するために ViT における Grad-CAM の結果を利用できる功率が十分とは言えず，また，標準偏差が 10%以上とばら可能性があることがわかった。

つきも大きい。したがって，ViT における CAM の精度お現れているか否かを目視により判定し，正しくサインカー
ブ状に出現している割合（以下，成功率）を調査した。ま62%となった。また，Fig. 8 の CAM の例を見ると，データよび安定性の改善が今後の課題である。

一方，ViT b8 では，Fig. 7 最下段のように亀裂上が赤くならない画像も見られた。そこで，ViT における CAM の精度および安定性を評価するため，5 章で使用した評価用の
662

IEEJ Trans. EIS, Vol.144, No.7, 2024

孔壁展開画像における亀裂検出（和田直史，他）ԔՂՄՉՈӨԺՁԱԷԵ

ԝՃӨԋՉԷӸԒԐӵԥԐ

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Large-Scale Hierarchical Image Database”, IEEE Conf. on Computer Vision
and Pattern Recognition (CVPR), (2009)（16） R. R. Selvaraju, M. Cogswell, A. Das, R. Vedantam, D. Parikh, and D. Batra: “Grad-CAM: Visual Explanations from Deep Networks via Gradientbased Localization”, IEEE International Conf. on Computer Vision (ICCV),(2017)

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Fig. 8. CAMs of ViT b8 to show the eﬀects of data augmentations.

7.

む す び

本論文では，ボアホールカメラで撮影した孔壁展開画像
におけるサインカーブ状の亀裂を深層学習を用いて検出す
る方法について検討を行った。深層学習モデルは，既存のネットワークアーキテクチャを使用し，亀裂の有無を判別する 2 クラス分類モデルとした。また，孔壁展開画像特有の性質を利用した新たなデータ拡張手法として CyclicShiftを導入した。独自データセットを用いた実験の結果，1 枚の画像に 1 つの亀裂があるという限定的な条件下ではあるが，98%以上の精度が得られることを確認した。さらに，データ拡張や事前学習済みモデルのファインチューニングが有効であることを確認した。また，Grad-CAM を用いて判断
根拠の可視化を行った結果，ViT を用いた場合に亀裂箇所を特定できる可能性があることを示した。
一方，本研究の最終目的は亀裂のサインカーブ形状を推定することであり，亀裂の位置特定はその前処理という位置づけである。今回，亀裂有無の判別に関しては高い精度が得られたものの，Class Activation Map（CAM）による
位置特定精度および安定性に関しては検討の余地が残されている。今後は，CAM による位置特定精度の向上を図る
とともに，CAM からサインカーブ形状を推定する手法について検討する。また，複数の亀裂や部分的な亀裂への対応についても検討を進め，孔壁展開画像における亀裂解析

和

田

直

史 （非会員） 2002 年北海道大学工学部卒業，2004
年同大学大学院工学研究科修士課程修了。2015 年の自動化を目指す。

同大学大学院情報科学研究科博士課程修了。2004-2009 年 (株) 東芝，2009-2016 年 (株) サムスン日文

献本研究所にて勤務。2016 年北海道科学大学講師。

2020 年同大学准教授。画像映像処理の研究に従（ 1 ） S. Kamewada, T. Endo, H. Kokubu, and Y. Nishigaki: “The Device and Features of BIP System”, Proc. of the Symposium on Rock Mechanics, Vol.21,
pp.196-200 (1989) (in Japanese)事。電子情報通信学会，映像情報メディア学会，情報処理学会，精密工学会各会員。博士 (情報科学)。

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IEEJ Trans. EIS, Vol.144, No.7, 2024

孔壁展開画像における亀裂検出（和田直史，他）
鈴 木利実 （非会員） 1995 年札幌ソフトウェア専門学校卒

立

野

直

樹 （非会員） 1987 年日本工学院北海道専門学校卒

業，1995 年 (株) レアックス入社。地質調査部門，

業，1987-1991 年丸和電機 (株)，1991-1994 年 (有)機器開発部門を経て，営業部門に異動後の 2016 年

マキシマ札幌にて勤務。1994 年 (株) レアックス

2 月から 2019 年 2 月まで，ボリビアでの JICA・入社。社内製品，受託開発製品のソフトウェア制

中小企業海外展開支援事業「効果的な診断・改修作に従事。

による井戸の長寿命化普及・実証事業」に従事。

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IEEJ Trans. EIS, Vol.144, No.7, 2024