東芝、インフラ点検における補修対象部分のサイズ計測をズームレンズの単眼カメラの写真のみで3D計測できるAIを開発

社会インフラの保全計画において、優先度の決定には補修対象部分のサイズの計測が有効だが、高所や斜面などの危険な場所では目視による計測は困難だ。

そこで株式会社東芝は、異なる条件の単眼カメラで撮影した数枚の写真を用いて、離れた場所からでも補修対象部分の実スケールの3次元計測ができるAI技術を開発した。

この技術では、従来必要としてきたジャイロセンサーやサイズに関する基準情報を必要とせず、事前に学習した撮影距離以外でも実スケールの3次元計測が可能な技術だ。

具体的には、単眼カメラの多視点画像から求めた相対的な奥行き情報に加え、撮影画像に含まれるボケ情報を組み合わせることで、単眼カメラのみで絶対値を計測する。

東芝は、このAI技術をひび割れ計測に適用し、7m先のひび割れのサイズを高精度に計測できることを確認した。

また、屋外の11箇所で5～7m先の対象物のサイズを計測したところ、レンズを固定した理想条件において、サイズ誤差が2.5%であったのに対して、ズームレンズを使った、より難しい条件でもサイズ誤差が3.8%に抑えられていることを確認した。

この精度については、公益社団法人日本コンクリート工学会の定めるコンクリートのひび割れ補修指針に基づいた数値シミュレーション(ひび割れは画像上で正確に検出できると仮定)により、高精度に補修の必要性を判別できることを確認。

さらに、2mm以下の細かいひびのサイズの絶対値の計測、および、従来は困難だった高所壁面のひび割れについても、妥当な計測結果が得られることが確認された。（トップ画参照）

今後は、インフラ点検だけでなく、製造や物流、医療などに応用し、様々なカメラやレンズを用いて実証実験を進め、早期の実用化を目指して研究開発を進めるとしている。

IoTNEWS編集部

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