橋梁点検においてロボットが撮影した画像から抽出された損傷の精度確認試験
計測リサーチコンサルタント ○木本啓介
鳥取大学 黒田保
鳥取県 藤井優
1. はじめにこで，人による近接目視が可能な試験ヤードを確保

1.1 背景し，江島大橋の点検と同じ条件で画像撮影ロボット

2014 年度からスタートした内閣府の戦略的イノベの計測性能（①計測可能なひびわれ幅および計測精ーション創造プログラム（SIP）「インフラ維持管理・度，②損傷の大きさおよび位置の計測精度，③色の更新・マネジメント技術」[1]（以降 SIP インフラと識別性能）の検証を目的に精度確認試験を実施した．

記す．）では，インフラの維持管理に必要な新技術が1.2 江島大橋について研究開発されており，これらの活用により，中長期

江島大橋は鳥取県境港市渡町と島根県松江市八束的な維持管理・更新等に係るトータルコストの縮減

町江島の間にかかる大型橋梁で，平成 16 年に供用をや維持管理業務の効率性の向上に寄与することが期開始した．全長は 1446.2m で，中海をまたぐ主橋梁

待されている．そしてこれら新技術の社会実装のた部は中央径間 250m の 5 径間連続 PC 有ヒンジラーメ

め，地域の大学等を拠点とした 12 の地域実装支援チン箱桁橋である．箱桁の高さ（最大 15m）や橋梁のームが組織されている．地域実装支援チームのひと勾配（最大 6.1％），海面からの高さ（最大 44.7m）とつである鳥取大学チーム（研究責任者：黒田保）は，いった構造的制約条件と約 15,000 台/日の交通量が

図 1 および図 2 に示す江島大橋を対象モデルとしてあり仮に片側通行規制した場合に発生が予測されるロボット技術を活用した橋梁点検の実証試験（江島重大な渋滞による社会的損失から橋梁点検車を用い大橋プロジェクト）を実施した[2]．

た人による近接目視点検が困難となっている．

本論文では，実証試験のうち画像撮影ロボットの精度確認試験について述べる．ロボットで取得した

2. 適用した画像撮影ロボット技術

画像データの精度を確認するには，撮影の対象部位

SIP インフラ等で開発されすでに実用化段階に到を人による近接目視で確認する必要があるが，実証達している橋梁点検ロボット技術の中から，点検対試験対象の江島大橋主橋梁部はそれができない．そ

象部位に対する適用性を評価したうえで表 1 に示す3 つの技術を選定した．このとき，ロボット技術には，オペレータの技量に依存せず安全に対象に近接すること，安定的に均質なデータが取得できること，第三者被害を与えない措置が可能であること，そしてそれらを満たしたうえで損傷評価に資する品質のデータが取得できることが要求される．抽出の対象とするひびわれ幅は，0.1mm 幅以上とした．

図1
江島側

江島大橋全景実証試験範囲（L=125m）(ⅰ)橋梁点検ロボットカメラは，ポールの先に搭載
境港側されたカメラを手元のタブレット PC により操作し，任意範囲を 1 点から放射状に連続撮影する技術である．連続撮影された複数枚の画像からスティッチに

PE2

図2

PE1

江島大橋一般図PW1

PW2

実証試験対象範囲

より合成画像を作成し，デジタルクラックスケール
や L 型スケールを用い，ひびわれ幅などの損傷抽出を行う．撮影目標解像度は，0.3mm/pixel である．(ⅱ)

画像を他のコンクリート構造物を対象に高解像度撮

橋梁点検支援ロボット『視る・診る』は，橋面歩道上影し，20cm 角のシートに印刷して精度確認試験ヤーの操作台車から鉛直ロッドを介して水平アームユニドに貼付し損傷の代用とした．

ットを吊り下げ，アームユニットに搭載したカメラ

各開発チームは精度確認試験ヤードにて，実証試を遠隔操作してクラックスケールと共に近接画像を験と同様の仕様および手順で計測し，指定した損傷撮影する技術である．撮影した画像は，あおり補正部の計測結果と著者らが事前に計測した「真値」と等により合成し，展開画像を作成する．展開画像か比較して精度を確認した．
「真値」は，入念な近接目ら損傷を抽出し，ひびわれ幅は同時に撮影したクラ視点検と高精細なオルソ画像を用いて取得した．

ックスケールを用い算出する．撮影目標解像度は，3.2 評価対象

0.4mm/pixel である．(ⅲ)二輪型マルチコプタは，車輪松江市側取付高架橋部のうち図 3 に示す高所作業付きの UAV が遠隔操作により接近・接触し，搭載さ車で箱桁下面に近接できる区間の PE10 橋脚に図 4れたカメラで連続的に近接画像を撮影する技術であの 2 種類計 10 枚の「ひびわれ画像シート」，「模擬ひる．撮影した画像は，SfM（Structure from Motion）にびわれシート」，「標定用ターゲット」を貼り付けてより接合され，対象範囲のオルソ画像を生成する．

評価対象とした．

オルソ画像からデジタルクラックスケールなどを用【ひびわれ画像シート】
表面の汚れが少ないグループ A（5 枚）と錆汁や汚いてひびわれなどの損傷抽出を行う．撮影目標解像れが目立つグループ B（5 枚）の 0.1～2.0mm 幅前後

度は，0.3mm/pixel である．のひびわれを有する「ひびわれ画像シート」を計 103. 精度確認試験枚準備した．各シートには 5 もしくは 10 ヵ所（全 903.1 試験評価方法ヵ所）のひびわれ幅計測位置を矢印で示した．

精度確認試験ヤードを事前調査したところ 0.1mm【模擬ひびわれシート】

幅のひびわれは見受けられるものの 0.2mm 幅以上の段階的に白からグレイ値を変えた背景色の上にひびわれがなく，錆汁や遊離石灰などの損傷も見ら

0.1～3.0mm 幅のひびわれを模した線が配置された

れないため，計測性能を検証するために必要な損傷

20cm 角の「模擬ひびわれシート」を貼り付け，撮影

略称
ロ ボ ッ
ト 技 術
名称
分類①
（用途・目的）分類②（ 近 接機構）
分類③（ 制 御方法）
開 発 チーム

表 1 適用したロボット技術(ⅰ)(ⅱ)

画像から背景色とひびわれの視認性を検証した．
(ⅲ)

橋梁点検ロボットカメラ

橋梁点検支援ロボット『視る・診る』

二輪型マルチコプタ

画像撮影ロボット

画像撮影ロボット

画像撮影ロボット

ポール型ロボット

車両型ロボット

飛行型ロボット

遠隔操作型ロボット

遠隔操作型ロボット

遠隔操作型ロボット

三井住友建設日立産業制御ソリューショ
ンズ【標定用ターゲット】
画像解析のための標定用ターゲット（5cm 角）を複数枚貼付して，その位置情報（座標）をトータルステーションにより測量して開発チームに配布した．

PE10
精度確認試験ヤード

PE10

図3ジビル調査設
計精度確認試験ヤード
⑤⑩

富士通

④⑧③⑥④

撮 影 状
況

PE9⑤

①②

③（A）
②（B）①
ひびわれ画像シート

図4

模擬ひびわれシート

評価対象のシート真値幅による区分

測量ターゲット（計 6 か所）

模擬ひびわれシート

差分範囲

ひびわれ画像シート（計 10 枚）1(1.2%)〜-0.5mm-0.5mm〜-0.3mm

10(11.8%)
11(12.9%)-0.3mm〜-0.2mm-0.2mm〜-0.1mm

63(74.1%)

19(22.4%)-0.1mm〜 0.1mm

43(50.6%)1(1.2%)

0.1mm〜 0.2mm
0.2mm〜 0.3mm
0.3mm〜 0.5mm
0.5mm〜
0

図5

精度確認試験対象の橋脚（PE10）

3.3 精度確認試験結果
差分範囲

0.5mm〜
0

前に準備した「真値損傷図」と重ね合わせて比較することで，ロボットによるひびわれ計測の精度を検証した．各チームが作成した損傷図と真値損傷図を重ね合わせた結果を図 7 に示す．
(ⅰ)はひびわれの位置に差が生じている．これは，カメラ位置を中心とし放射状に撮影した画像から損傷をスケッチするため生じていると推測されるが，型枠目地を基準とすることでひびわれの位置を大きく

40

5060

7080

標準偏差：0.09mm〜-0.5mm83(92.2%)-0.3mm〜-0.2mm

差分範囲

ロボットによる撮影画像から作成した損傷図を事

30-0.5mm〜-0.3mm

1(1.1%)-0.2mm〜-0.1mm-0.1mm〜0.1mm

12(13.3%)

0.1mm〜0.2mm

70(77.8%)2(2.2%)
2(2.2%)
3(3.3%)

0.2mm〜0.3mm
0.3mm〜0.5mm
0.5mm〜
010

20

30

40

50

60

70

80

差分の個数（括弧内は総数に対する割合）

平均値：0.09mm

標準偏差：0.18mm(ⅲ)二輪型マルチコプタ

法やカメラの性能，ひびわれ幅算出方法によるもの（2）損傷の位置の精度確認

20

平均値：-0.04mm

応じた傾向が見受けられた．これらの要因は撮影方抽出可能であると言える．

10(ⅱ)橋梁点検支援ロボット『視る・診る』

また，幅の差分の範囲にそれぞれのロボット技術に

0.3mm/pixel の画像から 0.1mm 幅のひびわれは，十分74(82.2%)4(4.4%)
1(1.1%)

0.3mm〜0.5mm

であり，誤差±0.1mm を許容範囲と仮定した場合，正概には言えないが，これらの結果より，解像度約8011(12.2%)

0.1mm〜0.2mm

合，正答率は(ⅰ)が 74.1%，(ⅱ)が 98.9%，(ⅲ)が 92.2%と考えられる．各技術で使用カメラが異なるため一70-0.1mm〜0.1mm

0.2mm〜0.3mm

グラフを示す．誤差±0.2mm を許容範囲と仮定した場と点検精度として十分な結果であると考えられる．

60

89(98.9%)-0.2mm〜-0.1mm

分し，真値と計測値との各差分の個数を積み上げた

い結果となったが，その操作性や簡易性を考慮する

50-0.3mm〜-0.2mm

未満，0.5mm 以上 1.0mm 未満，1mm 以上の 4 つに区た．(ⅰ)が他 2 つの技術と比較して，やや正答率が低

40〜-0.5mm

6 に真値幅を基準に 0.2mm 未満，0.2mm 以上 0.5mm

答率は(ⅰ)が 50.6%，(ⅱ)が 82.2%，(ⅲ)が 77.8%であっ30-0.5mm〜-0.3mm（1）計測可能なひびわれ幅の計測精度
ト上のひびわれ幅計 90 箇所の精度確認を行った．図20

平均値：-0.15mm 標準偏差：0.14mm(ⅰ)橋梁点検ロボットカメラ

各評価ターゲットの設置状況を図 5 に示す．

3 つのロボット技術が判定したひびわれ画像シー

100.2mm 未満

0.2mm 以上 0.5mm 未満

図60.5mm 以上 1mm 未満

1mm 以上

真値との差分の範囲

誤認識する可能性は低いと考えられる．(ⅱ)と(ⅲ)は，正対撮影した画像からあおり補正等による展開画像
や SfM を用いたオルソ画像を作成し，図面と重ね合わせて，画像上をトレースしているため，高精度な位置情報を持った損傷図が作成されている．
（3）色の識別性能の確認
撮影画像から色情報により抽出すべき損傷は，遊離石灰および鉄筋腐食に伴う錆汁の発生であり，これらの視認（目視で認識）が画像から可能かグループ B のひびわれ画像シートのうち B-5 を用いて検証した．貼付したシートのスキャン画像とオリジナル画像から B-5 範囲のみを抜粋した画像を図 8 に示す．
(ⅰ)の画像は彩度が低下しており，やや視認性が劣(ⅱ)橋梁点検支援ロボット(ⅰ)橋梁点検ロボットカメラ『視る・診る』(ⅲ)二輪型マルチコプタ

黒線：各チームが記載した損傷図，灰線：真値損傷図

真値のベースとしたオルソ画像

図7

損傷図の比較

(ⅰ)橋梁点検ロボットカメラ

スキャン画像
図8(ⅱ)橋梁点検支援ロボット『視る・診る』 (ⅲ)二輪型マルチコプタ

撮影画像
B-5 を用いた色の識別性能確認

るが遊離石灰と錆汁は視認可能なレベルである．し鳥取県では今後ロボット技術の適用事例を増やし，かし，コントラストや色差が小さい場合は視認性が新たな課題抽出や適用性の検証を行いつつ，本格的更に低下し，損傷の見落としにつながる可能性があな社会実装に向かっていくことが期待される．

るため，十分な光量下での撮影や適切なカメラ設定

謝辞

等注意が必要である．(ⅱ)と(ⅲ)はやや暗めの画像であるが，十分遊離石灰と錆汁は視認可能である．

本プロジェクトの実施にあたりご支援を頂いた国立研究開発法人科学技術振興機構に感謝申し上げます．また，フィールドを提供頂いた境港管理組合，鳥4. まとめ
画像を用いた損傷抽出精度は，撮影解像度やセン取県，島根県ならびにロボット技術開発者や実証試験に参加頂いた皆様に感謝申し上げます．

ササイズ等のカメラ性能に依存すると考えられる．

参考文献

そのうち，撮影解像度については，0.3mm/pixel の画[1] 科学技術振興機構（JST），インフラ維持管理・更像から 0.1mm 幅のひびわれの幅・位置の抽出，さら新・マネジメント技術，https://www.jst.go.jp/sip/k0には遊離石灰等の色の識別による損傷抽出も十分可

7.html能であった．精度確認試験により本プロジェクトで[2] 公益社団法人土木学会技術推進機構 SIP インフ適用した 3 つの画像撮影ロボットは損傷抽出においラ連携委員会，2019． SIP インフラ新技術地域実て，橋梁点検に活用するための十分な精度を有して装活動報告書～地域のインフラ維持管理の今後いることが実証できた．今後，新たな画像撮影ロボに向けて～， pp. 104-107.

ットを橋梁点検に活用する場合，同様の精度確認試[3] 鳥取県，2019．ロボット技術を活用した道路橋定験により，各ロボット技術の保有精度を実証するこ期点検業務積算基準，ロボット技術を活用した道とが可能と言える．

路 橋 定 期 点 検 業 務 委 託 特 記 仕 様 書 （ 案 ），鳥取県では，これらの結果を基に 2019 年 3 月に「積算基準」と「特記仕様書（案）」[3]を発出した．

http://www.tctcplaza.or.jp/front/pages/view/114