応用地質、AIを活用してトンネルの点検業務を効率化するシステムを開発

国土交通省によると、道路トンネルは全国に約1万1千箇所存在し、2033年にはその内の42％で建設後50年以上が経過するとされている。道路トンネルは、道路法に基づく国土交通省令により国や地方公共団体など道路管理者が5年に1回の近接目視による点検を実施して健全性の診断を行うことが義務付けられている。さらに、適正な点検が行われるため、点検者には必要十分な知識と技能を有することも明記されている。

しかし、市町村など自治体では少子高齢化等に伴うメンテナンス事業の担い手不足等により、点検にかかる負担は年々高まっている。

従来のトンネル点検では高所作業車を用いて覆工コンクリートの異常を近接目視や打音検査によって確認し、異常箇所をマーキングした上、手書きのスケッチによって記録するやり方が一般的に行われている。このような作業は、トンネル全線に渡って行われるため人海戦術かつ多大な時間を要するほか、作業員の技能の差や見落とし、記載漏れなど人的ミスが生じやすい作業であったことから、効率化や生産性の向上が課題だった。

さらに、近年ではこのスケッチ作業をデジタルカメラの画像により効率化する手法も開発されているが、ひび割れの抽出漏れや誤検出など、必ずしも十分な精度が確保されない現状もあった。

応用地質株式会社は、トンネルの点検業務をAIにより効率化し、インフラメンテナンスの担い手確保や技術の品質維持・向上に貢献する「トンネルAIシステム」を開発した。

同システムは、トンネルの点検業務をAIで自動化することで、トレース作業やチェックにかかる手間を省力化する。また、医療用MRIにも使われている画像解析技術「超解像/圧縮センシング技術」を応用することにより、スキャナー画像の端部に発生する陰影を補正して鮮明な画像を取得することで、3Dレーザースキャナによる画像解析で見落とされがちな画像の欠損部も見落とすことなく解析することが可能となった。

IoTNEWS編集部

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