一般財団法人新潟県建設技術センター研究助成事業

報告書

令和 6 年 3 月

新潟大学自然科学系（農学部）
鈴木哲也

1概要
本報告書は，一般財団法人新潟県建設技術センター令和 5 年度の研究助成事業に係わる研究成果を取りまとめたものである．

1-1. 申請課題名
レーザースキャニングデータの深層学習によるコンクリート損傷の非破壊 3 次元検出法の開発

1-2. 申請者
新潟大学自然科学系（農学部） 教授 鈴木哲也
1-3. 研究期間
調査研究の期間は令和 5 年 4 月 1 日～令和 6 年 3 月 31 日の 1 年間である。
1-4. 研究目的
本課題では， 3D レーザースキャニングと計測データの深層学習による非破壊 3 次元損傷検出法を開発し，精度および作業効率の改善を試みる。
1-5. 研究成果(1) 論文1) Kazuma Shibano, Nadezhda Morozova, Yuji Ito, Yuma Shimamoto, Yuki Tachibana, Kakutaro Suematsu,Atsushi Chiyoda, Hisaya Ito and Tetsuya Suzuki: Evaluation of Surface Damage for in-service Deteriorated
Agricultural Concrete Headworks using 3D point clouds by Laser Scanning Method, Journal of Paddy and Water
Environment (2024). https://doi.org/10.1007/s10333-023-00965-3
2) Kazuma Shibano, Nadezhda Morozova, Yuma Shimamoto, Ninel Alver and Tetsuya Suzuki: Improvement ofCrack Detectivity for Noisy Concrete Surface by Machine Learning Methods and Infrared Images, Case Studies inConstruction Materials (2024), https://doi.org/10.1016/j.cscm.2024.e02984
3) 島本由麻，鈴木哲也：ヒストグラム平坦化を活用した道路橋床版での遊離石灰の自動検出に関する解析的検討，農業農村工学会論文集，316，pp.Ⅰ_69-Ⅰ_76（2023）.
4) 柴野一真，Morozova, N，島本由麻，鈴木哲也：AE ダブルロジスティック解析によるコンクリートコアの損傷度評価に関する実験的研究，農業農村工学会論文集，316，pp.Ⅰ_57-Ⅰ_68（2023）.
5) 柴野一真，Nadezhda Morozova，島本由麻，鈴木哲也，伊藤久也，千代田淳，末松格太郎，橘勇貴：レーザー計測による農業水利施設の三次元損傷データの構築，農業農村工学会誌，91 巻，第 6 号，pp.
3-6（2023）.（報告書巻末に添付）
6) 島本由麻，柴野一真，鈴木哲也：材料施工研究への機械学習適用と解析精度へ及ぼす要因分析，農業農村工学会誌，91 巻，第 6 号，pp. 7-10（2023）.
7) 小日向研吾，高橋智香，鈴木哲也：レーザースキャニングによる既設頭首工堰柱の表面損傷検出，農業農村工学会誌，91 巻，第 8 号，pp. 44-45（2023）.

(2) 口頭発表
1)

Kazuma Shibano, Masaomi Kimura, Kentaro Ohno and Tetsuya Suzuki: Use of Infrared Data for Detection of Concrete
Defect In-Service Thrust Block Based on Heat Balance Analysis, FraMCoS - 11, 10-14 September, 2023.

他口頭発表 15 件

2 研究成果概要
2-1．はじめに解析対象（左岸側堰柱）

近年，社会基盤施設の BIM/CIM（Building/Construction Information Modeling, Management）
モデルをはじめとする新たなデータ様式による施設データの一元管理・利用に関する将来像が各地で模索されている 1)。重要な論点は，既存施設の維持管理データに損傷実態を詳細に反映できるかにある。既存技術では，UAV なFARO Focus Laser

どにより取得した可視画像での管理が広く普Scanner S150及しているが，調査データのデジタル化におい

写真-1 計測施設外観て評価精度や作業効率に改善が必要である。

面検出を行い，幾何学指標として検出された平そこで本報では，表面損傷が顕在化した鉄筋面と点群の距離を用いた。本解析範囲には，付コンクリート造の既設頭首工を対象にレーザ帯設備であるパイプと銘板が含まれており，単ー計測による非破壊 3 次元損傷検出を試みた

純な最小二乗法による平面検出ではノイズの結果を報告する。

影響を受ける。以上より，ノイズ存在下に最適な推定を行う手法である RANSAC を用いた。

2-2． 計測対象と方法（研究課題 1，2）

検出された平面と点群の距離はコンクリート（1） 計測対象表面の粗さを示す。これらの手法は，点群から計測対象は竣工後 46 年が経過した鉄筋コン推定される平面を健全部と仮定し，検出されたクリート造の頭首工である。新潟県上越市内に平面とひび割れや遊離石灰部の点群の距離を立地し，ひび割れが顕在化した施設である（写算出することで定量的評価を試みた。

真-1）。

2-3（2）

計測方法

レーザー計測には，FARO 社製の Focus Laser
Scanner S150 を用いた（写真-1 右下）。測距手法は位相差検出方式である。計測条件はレーザーの波長 1,550 nm，視野 300°（鉛直）/ 360°（水平）である。取得された 3 次元点群は，座標データおよび反射強度の指標を有している。本解析では，主に点群の幾何学特性の指標によりひび割れと遊離石灰の検出を試みた。点群処理に用 い た ソ フ ト ウ ェ ア は Open-source Cloud
Compare software 2)である。幾何学特性による損傷検出では，パラメータ推定法の一つである
RANSAC (RANdom Sample Consensus)による平（1）

結果および考察
計測施設の損傷状況

計測対象の損傷状況は，部位により異なっていた。特に左岸側堰柱部ではひび割れが顕在化していた。本検討では，左岸側堰柱部を対象に実証的検討を試みた（写真-1 解析対象）。

（2） 幾何学指標による損傷検出
点群の座標データを用いて，RANSAC により得られた平面と点群の距離を図-1 (a)に示す。
平面と点群の距離は，健全部と推定された平面と点群の各点との距離を表す幾何学指標であり，大きな値ほど表面が粗いことを示す。コンク
リートの打継目および銘板部で大きな値を示し，RANSAC により堰柱表面の点群から部材平面の高精度な検出が示されたものと推察される。解析面左上(b)は遊離石灰が析出していることが目視により確認されている。遊離石灰部における平面と点群の距離を図-1 (b)に示す。
RGB 点群で白く示される遊離石灰部（点群）がコンクリート表面（平面）との距離で大きな値をとることが確認された。最大距離は 0.031 m であった。解析面左下のひび割れ部における局所的に整合させた平面と点群の距離を図-1 (c) に示す。RGB では垂直方向のひび割れが確認された（図-1 (c)のⅠ）。黒い点線の範囲内の点群に関して，平面と点群の距離を図-1 (c)のⅡに示す。X
軸座標が 10.75，10.95，11.10 および 11.30 m 付近
で約 0.001 m の平面と点群の距離を示し，ひび割れ位置との合致が確認された。これより，点群の幾何学指標を用いて，ひび割れを定量的に評価可能であることが示唆された。

(a)平面と点群との距離評価

これらの結果から，コンクリート構造物の表面をレーザー照射し，対象表面の幾何学特性を可視化することにより遊離石灰やひび割れを検出可能であると推察される。計測結果は
3D 点群として処理可能であることから，図面と 3D 点群の位置情報を同期することで，設計計画や維持管理，補修・補強，更新計画などに用いる 3D-CAD データへの有効活用が可能となる。このことから，幾何学指標と反射強度を組み合わせた損傷度評価が今後可能になるものと推察される。

2-4．おわりに(b)地点（b）詳細

本報告書では，研究課題「レーザースキャひび割れニングデータの深層学習によるコンクリートY損傷の非破壊 3 次元検出法の開発」として試験結果を報告した。地上型レーザースキャナにより得られた 3 次元点群から既設頭首工に発達10.45

した表面損傷検出を試みた結果，幾何学指標を度を指標にすることにより損傷状況を定量化できる可能性が確認されている。反射強度と幾何学指標を組み合わせることで表面状態の特徴づけが可能になるものと推察される。

11.05

X (m)

11.25

11.45

ひび割れに対応する点群

平面と点群の距離（m）

鈴木らの既往研究 3), 4)では，レーザーの反射強10.85

Ⅰ: RGB

用いて遊離石灰とひび割れが定量的に検出可能であることが明らかになった。報告者である

10.65

0.00150.00100.00050.0000
10.45

10.65

10.85
11.05
X (m)

11.25

11.45

Ⅱ: 平面と点群の距離(c) 地点（c）詳細

図-1 平面と点群の距離による損傷検出参考文献
1) 農林水産省農村振興局：農業農村整備に関する技術開発計画～今後 5 年間で目指
す べ き 技 術 開 発 の 方 向 性 ～ （ 2021 ），https://www.maff.go.jp/j/nousin/pdf/R311_gij
utukeikaku_zentai.pdf（参照 2023 年 1 月 12日）
2) Cloudcompare.org (2023) ： CloudCompare
Home，https://www.danielgm.net/cc/（参照2023 年 6 月 16 日）
3) Tetsuya Suzuki, Kazuma Shibano, Nadezhda
Morozova and Yuma Shimamoto: On-SiteDamage Detection of in-Service Irrigation
Head Works by Laser Scanning Method, TheXX CIGR World Congress 2022, p. 208(2022)
4) 柴野一真，モロゾバ ナデージダ，島本由麻，鈴木哲也，伊藤久也，千代田淳，末松格太郎，橘勇貴：レーザー計測による農業水利施設の三次元損傷データの構築，水土の知 91(6)，pp. 3-6，（2023）

本助成による研究成果
小特集

報文

データ駆動型社会の実現に向け加速する ICT・解析技術― 1

3

レーザ計測による農業水利施設の三次元損傷データの構築
Creation of 3D Damage Data for Irrigation Infrastructure by Laser Scanning Method

柴 野 一

真＊

モロゾバナデージダ＊

伊 藤 久也

千 代 田淳（SHIBANO Kazuma）（ITO Hisaya）

I.

＊＊＊＊

（MOROZOVA Nadezhda）＊＊＊＊（CHIYODA Atsushi）

はじめに基幹的農業水利施設の維持管理において三次元データの活用が期待されている。施設の経年的な劣化および供用環境がもたらす損傷蓄積による施設機能の損失は農業水利施設の突発事故件数の増加傾向に反映され機能診断は喫緊の課題である。一方で，ダム，ており 1），取水堰等の整備された農業水利施設は 2020 年 3 月時
点で 7,656 カ所ある 1）。維持管理に対する予算や人手不足の現状の中で，既存の手法による農業水利施設全体の損傷状況の把握は不可能である。2021 年 3 月に閣議決定された第 6 期科学技術・イノベーション基
本計画では，農業水利施設の機能が安定的に発揮されるよう，施設の点検や機能診断等の省力化・高度化を目的としたデジタル技術の活用が推進されている 2）。
具体的な取組みとしては，AI によるひび割れの自動検出，BIM/CIM（Building Information Modeling/Construction Information Modeling）の取組みとして三次元データの取得による施設の現状把握，そして時間と空間の両軸での一元管理が挙げられる。
農業水利施設の維持管理は，長寿命化を目的とした予防保全の原則に基づき行われている 3）。コンクリー
ト農業水利施設においては，構造性能の低下が直ちに通水性能の低下として顕在化しないため，構造性能の低下を改善することは予防保全とされている。構造性能の調査はひび割れの定量化，コンクリートコアを対象とした圧縮強度試験により行われるのが一般的である。近年では，効率的なひび割れの定量化手法として

島

本

由麻＊＊

松

格 太 郎（SHIMAMOTO Yuma）

末＊＊＊＊（SUEMATSU Kakutaro）

鈴木

哲也＊＊＊

勇

貴＊＊＊＊（SUZUKI Tetsuya）

橘（TACHIBANA Yuki）

検出とこれまでの画像による検出を組み合わせて発展させる必要がある。具体的には，コンクリートコアを用いた物性評価とレーザスキャニング計測や画像診断を関連付けることで，非接触で構造物の損傷状態を評価可能になると考えられる。
そこで本報では，損傷が進行したコンクリート取水堰でレーザスキャニング計測を行い，三次元データにより表面損傷検出を行った結果を報告するとともに，既存の画像処理によるひび割れ検出技術との相違を考察し，点群を用いた BIM 構築の特徴を概説する。最後に BIM を活用した農業水利施設の維持管理について考察する。

II.

損傷が顕在化したコンクリート取水堰のレーザスキャニングによる表面損傷の検出

1. 対象構造物とレーザスキャニング計測
調査対象とした構造物は 1976 年に竣工されたコンクリート取水堰であり，レーザスキャニング計測と目視によるひび割れの確認を行った。レーザスキャナは
FARO® Focus S 150 を用いた。測定では完全な点群データの取得のために 20 回のスキャンを行うとともに，スキャンの統合のためにターゲットを設置した。
点群の座標データは位相差による測距，ミラーの回転および角度エンコーダによって得られた。反射強度は以下の式で示される 7）。
πP ρ
PR ＝ T2 ηAtmηSys cosα4R（1）

UAV 画像を用いた AI・機械学習による検出が行われている 4），5）。島本らの別報では，材料施工分野における機械学習のデータ特性について考察している 6）。
三次元データを活用したコンクリート農業水利施設

ここで，PR は受信信号電圧，PT は送信信号電圧，αは入射角，ρは材料の反射率，ηAtm は大気透過係数，
ηSys はスキャナの送信係数および R は範囲である。得
られた点群を図-1 に示す。本報では，右岸側および左岸側の門柱を解析対象として用いた。目視では，左の維持管理の実現には，三次元データによる表面損傷

岸側の門柱はひび割れおよび遊離石灰が確認され，右＊新潟大学大学院自然科学研究科，＊＊東京農工大学大学院農学研究院，＊＊＊新潟大学自然科学系（農学部），＊＊＊＊（株）
日本水工コンサルタント

水土の知91（ 6 ）農業水利施設，損傷度評価，非破壊・非接触計測，レーザスキャニング，三次元データ，BIM
365

4農 業 農 村 工 学 会 誌 第 91 巻 第 6 号（×105）

右岸側門柱

100 m
50 m
30 m

スキャナからの最大距離

2.0

点数

1.5
左岸側門柱

平面からのばらつきが大きくなる

1.00.500.0000（a）構造物全体

0.00020.0004

表面の変化 Cλ図-2（b）右岸側門柱

図-1（c）左岸側門柱

対象構造物の点群

0.0005

岸側は小さなひび割れが多数確認された。
2. 高精度な点群のレジストレーション
点群による損傷評価の前処理として，任意範囲以内の点群を用いたレジストレーションを行った。レジストレーションとは，複数の点群の位置合わせを行い，共通の座標系に統合する処理である。本報で実施する
ターゲットを用いた自動レジストレーションでは統合（1）より，の誤差が生じることが確認されている 8）。式
反射強度は範囲と入射角に影響を受ける。範囲を30，50，100 m の 3 ケース設定してレジストレーションを実施し，範囲が統合された点群に及ぼす影響を確認するため，表面の変化を算出した。表面の変化は定義された半径内の点群の幾何学特性を示す。対象の点群の共分散行列の固有値を大きい順にλ1，λ2 およびλ3 とすると，表面の変化 Cλ は以下の式で示される 9）。
λ3
Cλ＝（λ1＋λ2＋λ3）

（2）表面の変化は最小の固有値λ3 が全体に占める割合である。
レジストレーションによる誤差が大きい場合，点群は平面から離れるため，表面の変化は大きくなると考えられる。図-2 に範囲の異なる点群の表面の変化の分布を示す。スキャナから 100 m 内の点群を用いた場合，平面からのばらつきが大きくなり，30 および 50 m と比較して，表面の変化の大きな値は増加した。図-3 に範囲が 30 m および 100 m の点群における右岸側門柱の表面の変化を示す。円形で白く示されている部分は目地である。目地を除く平面部において，100 m 点群は 30 m 点群より大きな値をとることが確認された。このことは，使用する点群の範囲が広366

範囲の異なるデータを用いた表面の変化の分布

0.00020.0000（a）30 m（b）100 m＊円形で値が高い箇所は目地である。

図-3

表面の変化（右岸側門柱）

いほどレジストレーションの誤差は大きくなることが示されている。以上より，以降の検討では 30 m 範囲内の点群を統合した結果を用いた。
3. 幾何学情報および反射強度による表面損傷検出
レーザスキャニング計測による点群の幾何学情報および反射強度から，表面損傷の評価を行った。
幾何学情報による表面損傷の評価には粗さ 10）を用いた。
粗さは，任意の半径内の点群を対象に平面フィッティングを行い，フィッティングされた平面と点群との距離を表す指標である。ひび割れや遊離石灰析出部はコンクリート表面に凹凸を形成するため，粗さを用いることで定量的に評価できる。本報では，半径を10 cm として粗さを算出した。
図-4 に粗さを投影した点群を示す。軽微な損傷状
況の右岸側門柱では，目地が大きな値をとっていることが確認された。小さなひび割れの箇所では，大きな値が見られなかった。これらの結果は，小さなひび割れに対しては幾何学情報のみで評価することは困難であることを示唆している。極度に損傷が顕在化していた左岸側門柱では，遊離石灰，目地，排水パイプおよび銘板において相対的に粗さ指標が大きな値をとっていることが確認された。
図-5 に反射強度の結果を示す。反射強度は，式（1）で示されるが，材料の反射率の影響を大きく受けるほ
Water, Land and Environ. Eng. Jun. 2023

報文：レーザ計測による農業水利施設の三次元損傷データの構築

5

本報で紹介した点群データを BIM として使用するには，BIM への変換処理が必要である。本章では，点群データから BIM の生成技術と BIM の活用について既往研究を参考に概観する。

粗さ（m）
0.004

1. 点群から BIM の生成技術
一時点での建物の情報はレーザスキャナ，CAD 図面およびトータルステーションにより得られる。はじ0.003
0.002
0.0010.000（a）右岸側門柱（軽微な損傷）図-4（b）左岸側門柱（重度な損傷）スキャンし，グローバル座標系に登録する。次に複数

粗さ
反射強度：高反射強度
250200150
反射強度：低100（a）右岸側門柱（軽微な損傷）図-5めに，得られたデータをグローバル座標系に登録する必要がある 15）。点群の場合，既知座標のターゲットを（b）左岸側門柱（重度な損傷）

反射強度

か，主に材料表面の粗さ，色および水分状態に影響を受ける 11）。右岸側門柱では，幾何学情報では確認できなかった小さなひび割れが輪郭としてとらえられており，損傷の分類に用いる特徴量として有用であると考えられる。左岸側門柱では，黒い銘板および変色部が小さな値を示し，遊離石灰部では高い値を示したことから，色の影響が大きいと考えられる 12）。ひび割れは
幾何学情報同様に輪郭が確認され，健全部より小さな値を示した。このことは，レーザの反射強度が欠陥のエッジ付近で低下するため 13）と考えられる。
以上より，幾何学情報と反射強度を相補的に用いることで，損傷の分類と定量評価が可能になることが示唆された。現状では，三次元データはデータサイズが大きいため処理に多くの時間を要する。一方，多くののスキャンを統合し，統合された点群から建物の要素として面や立方体がモデル化される。現在，単純な要素や要素間の接続は半自動化されているが 16），複雑な実環境や多様な目的に対応するため，自動化に向けた方法論が議論されている 17）。一例として，あらかじめ使用されている CAD や元の設計図などの特定のモデルを利用する予備知識を活用する技術が挙げられる 18）。
2. 維持管理分野における BIM の活用
前節で紹介したようにレーザスキャニング計測は，物理ドメインである実構造物から仮想ドメインであるBIM モデルの生成に重要な機能を担う 19）。筆者らは，コンクリートコアを採取し，Ｘ線 CT 法 20），弾性波法 21）による損傷度評価法を開発している。施設の点検や機能診断を大幅に省力化するためには，本報で行ったレーザスキャニング計測による表面損傷結果と内部損傷を関連付けた非破壊検査手法の開発が必要である。それらの損傷状態を BIM に蓄積することで，時系列変化を考慮した損傷モデルの作成が可能になり 22），将来的には精緻な寿命予測が行える可能性がある 23）。
以上より，農業農村工学分野における BIM の活用は，農林水産省の示すストックマネジメントに向けた取組みや農業水利施設の安定的な機能の発揮に寄与するものと期待される。

IV. お わ り に既往研究では，画像による高精度なひび割れ検出法が提案されている。そのため，二次元画像データを三次元データにマッピングすることで高度な情報を反映した三次元データの生成が可能であることも報告されている 14）。このことから，具体的な三次元損傷分布の生成はこれまで開発されてきた高精度な検出と三次元

本報では，既設コンクリート取水堰においてレーザスキャニング計測を行い，得られた点群によって表面損傷度評価を行った。その結果，複数スキャンの統合には，用いる点群の範囲を考慮する必要があると示唆データの融合からも可能であると考えられる。と考えられ，ひび割れは健全部と比較して小さな値であった。これらの結果から，幾何学情報および反射強度の指標を相補的に用いることで，表面損傷の分類と検出が可能であることが示唆された。レーザスキャニ

III.

三次元データによる BIM の構築と活用

BIM は既存の建物や設計済みの建物を示す 3D のデジタル表現である 15）。BIM の有用性は格納された情報の時系列変化を組み込むことが可能な点である。
水土の知91（ 6 ）された。幾何学情報から算出した粗さは目地，遊離石灰部で大きかった。反射強度は色に影響を受けている

ング計測は BIM の作成に有用であり，BIM は農業水利施設の維持管理に寄与すると考えられた。
367

6

農 業 農 村 工 学 会 誌 第 91 巻 第 6 号

謝辞 コンクリート取水堰の計測では，新潟県農地部の協力を得た。ここに記して感謝申し上げる。
引 用 文 献1） 農林水産省：令和 3 年度 食料・農業・農村白書，https://www.maff.go.jp/j/wpaper/w_maff/r3/（参照 2023 年
2 月 17 日）
2） 内閣府：第 6 期科学技術・イノベーション基本計画，
https://www8.cao.go.jp/cstp/kihonkeikaku/
6honbun.pdf（参照 2023 年 2 月 17 日）
3） 農林水産省：農業水利施設におけるストックマネジメン
トの取組について，農業水利施設の保全管理，https://www.maff.go.jp/j/nousin/mizu/sutomane/（参照2023 年 2 月 17 日）
4） 島本由麻，萩原大生，鈴木哲也：決定木を用いた道路橋
RC 床版における遊離石灰抽出に関する研究，農業農村工学会論文集 310，I_59～I_65（2020）
5） Shibano, K., Morozova, N., Hagiwara, T., Shimamoto,Y.，Suzuki，T.，Chiyoda，A.，Suematsu，K.，T a c h i b a n a，Y . a n d I t o，H .：U s e o f I n f r a r e d
Thermography for Damage Detection of Concrete
Structure by Machine Learning，IWAEM, 122（2022）
6） 島本由麻，柴野一真，鈴木哲也：材料施工研究への機械学習の適用とその解析精度へ及ぼす要因分析，水土の知91（6），pp.7～10（2023）
7） Stałowska，P.，Suchocki，C. and Rutkowska，M.：
Crack detection in building walls based on geometricand radiometric point cloud information，Automationin Construction 134，104065（2022）
8） S o u d a r i s s a n a n e ，S . a n d L i n d e n b e r g h ，R .：Optimizing terrestrial laser scanning measurement
set-up， The International Archives of the
Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial
Information Sciences XXXVIII-5/W12, pp.127～132（2011）
9） Hackel，T.，Wegner，J.D. and Schindler，K.：Joint
classification and contour extraction of large 3D point
clouds，ISPRS Journal of Photogrammetry andRemote Sensing 130，pp.231～245（2017）10） C loudCompare wiki：Roughness，https://www.
cloudcompare.org/doc/wiki/index.php/Roughness（2022）（参照 2023 年 2 月 17 日）
11） Soudarissanane，S.，Lindenbergh，R.，Menenti，M.
and Teunissen，P.：Scanning geometry: Influencing
factor on the quality of terrestrial laser scanningpoints，ISPRS Journal of Photogrammetry andRemote Sensing 66（4），pp.389～399（2011）12） Costantino，D. and Angelini，M.G.：Qualitative andquantitative evaluation of the luminance of laser
scanner radiation for the classification of materials,
The International Archives of the Photogrammetry,
Remote Sensing and Spatial Information Sciences368

XL-5/W2, pp.207～212（2013）13） N icodemus，F.E.：Directional reflectance andemissivity of an opaque surface，Applied Optics （4 7），pp.767～775（1965）14） Wang，C.，Cho，Y.K. and Gai，M.：As-is 3D
thermal modeling for existing building envelopes
using a hybrid LIDAR system，Journal of Computing
in Civil Engineering 27（6），pp.645～656（2013）15） T ang，P.，Huber，D.，Akinci，B.，Lipman，R. andLytle，A.：Automatic reconstruction of as-built
building information models from laser-scanned point
clouds：A review of related techniques，Automationin Construction 19（7），pp.829～843（2010）16） S chnabel，R.，Wahl，R. and Klein，R.：Efficient
RANSAC for point-cloud shape detection，Computer
Graphics Forum 26（2），pp.214～226（2007）17） R omero-Jarén, R. and Arranz，J.J.：Automaticsegmentation and classification of BIM elements frompoint clouds，Automation in Construction 124，103576（2021）
18） Bosche，F. and Haas，C.T.：Automated retrieval of
3D CAD model objects in construction range
images，Automation in Construction 17（4），pp.499～512（2008）19） Begić，H. and Galić，M.：A Systematic Review ofConstruction 4.0 in the Context of the BIM 4.0
Premise，Buildings 11（8），337（2021）20） M orozova，N.，Shibano，K.，Shimamoto，Y.，
Tayfur，S.，Alver，N. and Suzuki，T.：Visualizationand evaluation of concrete damage in-service
headworks by X-ray CT and non-destructive
inspection methods，Frontiers in Built Environment 8（2022）
21） S uzuki，T.，Nishimura，S.，Shimamoto，Y.，
Shiotani，T. and Ohtsu，M.：Damage estimation ofconcrete canal due to freeze and thawed effects byacoustic emission and X-ray CT methods，Construction and Building Materials 245（10），118343（2020）
22） R aposo，C.，Rodrigues，F. and Rodrigues，H.：
BIM-based LCA assessment of seismic strengthening
solutions for reinforced concrete precast industrial
buildings，
Innovative Infrastructure Solutions 4，（2019）23） Zeibak-Shini，R.，Sacks，R.，Ma，L. and Filin，S.：
Towards generation of as-damaged BIM models using
laser-scanning and as-built BIM: First estimate ofas-damaged locations of reinforced concrete frame
members in masonry infill structures，Advanced
Engineering Informatics 30（3），pp.312～326（2016）
〔2023.4.10.受理〕
正会員：島本由麻，鈴木哲也，伊藤久也，千代田
CPD個人登録者：伊藤久也，千代田 淳
学生会員：柴野一真，モロゾバ ナデージダ

淳

Water, Land and Environ. Eng. Jun. 2023