画像認識AIを用いた道路橋鋼材の腐食深さ推定
目次
背景
道路橋の老朽化は大きな社会問題になっています。道路橋の老朽化を進行させる劣化要因は鋼材の腐食です。鋼材に発生した腐食は進行に伴い鋼材の断面を欠損させるため、設備の耐久性能や耐荷性能は徐々に低下し、最終的には破損や崩壊につながる可能性があります。そのため、設備管理者は腐食が発生した箇所の鋼材の厚さを把握することが重要です。
しかしながら、現行の点検では検査員が超音波を用いて腐食箇所の鋼材の厚さを計測しており、この方法では探触子を計測箇所にあてる必要があるため多くの稼働を要します。また、大型の道路橋ではクレーン車や足場等の機材費が発生します。
画像認識AIによる鋼材の腐食深さ推定
NTTアクセスサービスシステム研究所では、インフラ施設の点検コストの削減を目的として鋼材の撮影画像から腐食領域を自動的に検出し、腐食の深さを推定する画像認識AIの技術確立に成功しました。本AIを用いることによって、現行の超音波装置による計測作業を簡略化できるため、点検コストを縮減できます。
ドローンと画像認識AIを組み合わせた道路橋での実証実験
【実験概要】
画像認識AIとドローンによる画像撮影を組み合わせた道路橋の点検システムの構築に向けて、NTTアクセスサービスシステム研究所はNTT e-Drone Technologyと熊谷市様との三者での共同実験協定を締結し、実地道路橋を用いた実証実験を行いました（2024年9月から2025年2月）。本点検システムでは画像認識AIとドローンの組み合わせによって、道路橋の点検方法の抜本的な効率化を狙います。
実証実験ではドローンを用いて道路橋を撮影し、撮影画像から画像認識AIを用いて腐食の検出・腐食の深さの推定を行います。そして、画像認識AIにより推定した腐食の深さと超音波装置を用いて計測した腐食の深さを比較します。
【実験結果と効果】
実験の結果、画像認識AIによる腐食領域の検出率は約9割、腐食の深さの推定精度は0.67mm(95％信頼区間)でした。この精度は、道路橋全体の劣化状態を把握するためには十分であり実地で活用できます。
この点検システムを活用することで、現行の超音波による計測時間やクレーン車・足場等の設置費を削減することができ、点検コストを1/4以下まで下げられる可能性があります。
将来の展望
この点検システムは、2025年度から点検支援技術としてNTTグループ会社より実地導入を予定しています。さらに、鉄塔、ガードレール等といった様々なインフラ設備への技術拡大を進めて、社会インフラ全体の維持管理コストの増加等といった課題解決により持続可能な社会の実現に貢献します。
関連する記事
NTTニュースリリース
- 報道発表：社会インフラの点検DXに向け画像認識AIで鋼材の腐食深さ推定を可能とする技術の実証実験を開始【2024年10月3日】
- 報道発表：インフラ設備の鋼材に発生した腐食の深さを画像から自動で推定する技術を確立【2024年5月13日】
R＆Dアーカイブ記事
橋って頑丈そうなイメージがあるけど、
屋外に設置されているから劣化が進むんだね。
うん、特に鋼材が「腐食」すると、知らないうちにどんどん弱くなっちゃうんだ。
だから定期的な点検がすごく大事なんだよ。
えー怖い！でも、AIとドローンを使えば、スピーディーに点検できるんだよね？
そう！これまで、点検員が行っていた作業がAIに置き換わって、早く、安く、高精度に点検作業が行えるんだ。頼もしいよね。
すごいなあ。
そういう技術が、私たちの知らないところで橋やインフラを守ってくれてるんだね。
うん。まさに"縁の下の力持ち"だね。
だから、インフラの未来は安心だよ。