３次元データを用いたインフラ構造物の点検・診断システムの高度化・高精度化
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22K04268
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 22010:Civil engineering material, execution and construction management-related
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| Research Institution | Nagasaki University |
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Principal Investigator |
出水 享 長崎大学, 工学研究科, 技術職員 (00533308)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
松田 浩 長崎大学, 工学研究科, 特任研究員 (20157324)
森田 千尋 宮崎大学, 工学部, 教授 (60230124)
伊藤 幸広 佐賀大学, 理工学部, 教授 (90223198)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
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| Keywords | 維持管理 / VR点検 / ３D / VR / デジタルカメラ / CIM / ひび割れ / 橋梁 / 老朽化 / DX / デジタル画像 / インフラ長寿命化 / 点検 / 3D |
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| Outline of Research at the Start |
国内外においてインフラ構造物の老朽化が大きな問題となり，崩落事故に伴い死者がでる大惨事が起きている．維持管理が行われているにも関わらず大惨事が起きる原因は，点検・診断の精度が低いことが挙げられる．この問題に対し，申請者は複数台のデジタルカメラで撮影した画像を用いて構築したインフラ構造物の3次元データから形状，変状を評価する技術を開発してきた．本研究では，開発を進めている技術の問題点を克服し，実用化するための高精度化・高度化・ユーザーフレンドリー化を目的としている．
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| Outline of Annual Research Achievements |
国内外においてインフラ構造物の老朽化が大きな問題となり、崩落事故に伴い死者がでる大惨事が起きている。維持管理が行われているのにも関わらず橋梁の崩落事故などの惨事が起きる原因は、点検・診断の精度が低いことあげられる。そのような中、申請者ら長年の研究でデジタル画像を用いたインフラ構造物の劣化を高精度に評価する技術を独自開発している。本研究では、前述した技術を発展させて３次元データを用いたインフラ構造物の革新的点検・診断システムの開発を行う。具体的には、複数台の小型のデジタルカメラで撮影した画像を用いて構築したインフラ構造物の３次元モデルから形状や変状評価する技術である。本年度は、暗所での撮影は光量が低下して撮影した画像にブレが生じ３次元データの精度に大きく影響するためライトの選定・配置を検討して、暗所でも精度よく撮影できる仕組みを付与を行った。さらに持ち運びや撮影時において機材をぶつける可能性があるため，撮影システムにシリコン製のラバーガードを付与して耐衝撃性を強化した。さらに、開発したカメラ装置を実務経験者に利用してもらい問題点の抽出と改善を行った。そして、構造物別、撮影環境別のカメラの配置、影順序、カメラの設定などを記載した撮影マニュアル（案）の作成を行った。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
本年度は、当初計画した①撮影システムの堅牢化、②ユーザーフレンドリー化・マニュアル化を行うことができたことから予定通りとした。
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| Strategy for Future Research Activity |
現在、研究が計画が予定通りに進んでいることから、３年目は当初に定めた2項目の研究開発を進めていく。３年目（2024年度）は、①マニュアル案の改善、②AIを用いたひび割れの幅の抽出を行う。
①ＶＲ点検マニュアル（案）の改善について：開発したＶＲ点検手法を実用化するためには手法のさらなるユーザーフレンド化を行う必要がある。そこで、橋梁点検未経験者にVVR点検マニュアル（案）をもとに実橋梁の点検を行tってもらい、経験者と点検精度の比較を行うとともに問題点を抽出しマニュアルの改善を行う。
②AIを用いたひび割れの抽出について・３Dモデルからひび割れの長さは高精度に評価できたが、ひび割れ幅の検出精度は低いことが確認された。そのため、３Dモデルからオルソ画像を出力させて、そのオルソ画像からAI処理よりひび割れ幅の抽出を行い、実測と比較を行うことで３Dモデルのひび割れ幅の検出精度の検証を行う。
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Report
(2 results)
Research Products
(17 results)
