産総研、人工知能を用いた打音検査で点検漏れを防止するシステムを開発

産総研、人工知能を用いた打音検査で点検漏れを防止するシステムを開発

画像提供:マイナビニュース

産業技術総合研究所(以下、産総研)は、インフラ構造物の打音検査を人工知能て?アシストし、異常度マッフ?を自動生成するAI打検システムを開発した。

同システムは、点検ハンマーによる打音の違いを機械学習し、構造物の異常箇所と異常の度合いを自動検知するもの。産総研 人工知能応用研究チームの村川正宏研究チーム長、人間情報研究部門の大隈隆史主任研究員らと、首都高技術、東日本高速道路東北支社、テクニーとの共同研究によって開発された。

今回開発されたAI打検システムは、計測ユニット、AI を搭載する制御・記録・解析用のタフ?レット端末、異常を通知する携帯テ?ハ?イスから構成され、計測ユニットを構造物の壁面なと?平らな面(平面構造)に立てかける形て?使用する。同システムは、ハンマーて?叩いた箇所の異常の有無を自動的に判定し、異常箇所を検出すると点検者にリアルタイムて?提示する機能と、作業終了後すく?に、異常度マッフ?を自動的に生成して点検者に提示する機能を備えている。

異常箇所のリアルタイム提示については、計測ユニットに搭載された音響センサーと、打撃位置取得のための測域センサーにより、点検ハンマーの打音の波形と、平面上のと?こを打撃したかの位置情報を合わせて取得て?きる。ユニットの設置位置から半径4m程度以内の打撃を検知可能。打撃した箇所はタフ?レットに随時表示され、異音か?検知されると、即時に点検者か?持つ携帯テ?ハ?イスに通信し、LEDの点灯とフ?サ?ー音によって通知されるようになっている。

機械学習による異音解析技術を適用する際には、テ?ータか?十分に集まっているかか?課題となるため、同システムでは機械か?その場て?学習していくオンライン学習手法を導入している。ます?、点検作業前に、明らかに正常と思われる箇所を打撃し(10秒程度)、正常な打音のモテ?ルを構成する。その後検査モート?を開始し、正常な打音モテ?ルから逸脱した打音は異常として検出、逸脱しなかった打音は正常て?あると仮定して、正常モテ?ルを逐次更新していく。打音検査を進めると同時に機械か?学習していくため、十分なテ?ータか?集まっていない段階て?も検査か?可能になるという。

異常箇所マッフ?は、学習した正常な打音からと?の程度異なる音かを定量的に解析し、色付けして可視化してある。検査終了直後にマッフ?化するため、打撃漏れなと?もその場て?確認し、追加点検て?きる。また、異常箇所の補修・補強設計には、詳細な損傷図を作成する作業工程か?あったか?、その工数を削減することがて可能という。

なお、同システムでは、計測ユニット内に音響センサーと測域センサーを搭載しているため、両センサーの情報を統合的に解析することて?、異常度判定に用いた打音と、その打撃位置を正確に対応づけることを可能にしているとのこと。また、同システムを移動させ検査を続行する場合は、再設置作業か?必要になるか?、簡単に測域センサーの位置合わせか?て?きる機構を導入しており、設置時間を1分程度におさめてある。

同システムにより、非熟練者て?あっても点検箇所を漏らさす?社会インフラの打音検査か?行うことできる。また、一般の点検ハンマーを対象としているのて?、これまて?の打音検査の手順を大きく変えす?に、このシステムを導入て?き、図面化を含めた工数短縮につなか?ると期待される。今後は実証試験を重ね、2018年以降の社会実装を目指して製品開発体制を2017年度中に構築するという。また、現在、検査対象は平面構造て?あるか?、RC床版を桁下から検査て?きるような冶具を開発し、検査対象の範囲を広け?ていく予定となっている。さらに、点検テ?ータと構造物の三次元設計テ?ータや測量テ?ータとの統合管理を可能にするため、計測ユニット自体の絶対位置情報の取得法なと?も検討されているということだ。

なお、今回試作されたAI打検システムの実機は、6月7日〜8日に夢メッセみやき?て?開催される「建設技術公開 EE東北’17」と、7月19日〜21日に東京ヒ?ック?サイトて?開催される「メンテナンス・レシ?リエンス TOKYO2017」にて展示される予定となっている。
(シマダマヨ)

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