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 JFEエンジニアリングとスタートアップのACES(エーシーズ、東京・文京)は、ドローンによる写真撮影と画像認識AI(人工知能)を組み合わせて、橋の合成床版の配筋検査を自動化するシステムを共同開発した。検査結果は3次元の図面と重ね合わせることで、設計値との誤差を可視化。所要時間を、最大で4分の1に短縮できる。JFEエンジニアリングによると、ドローンとAIを組み合わせた合成床版の配筋検査自動化の開発は世界に例がない。

開発したシステムによる検査の流れ(資料:JFEエンジニアリング)
開発したシステムによる検査の流れ(資料:JFEエンジニアリング)
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 開発したシステムによる検査の流れは以下の通り。まずは、配筋後にドローンを飛ばして、橋全体の写真を撮影。SDカードを使って専用のサーバーに移した写真から、画像認識AIが鉄筋だけを認識して抽出する。次に、鉄筋の位置を求めて鉄筋の継ぎ手長や本数、配置間隔を算出。エクセルで読み込める一覧形式の帳票に変換して出力する。

 設計値との比較には、「帳簿化システム」を用いる。BIM/CIM(ビルディング/コンストラクション・インフォメーション・モデリング)の3次元設計モデルと計測結果を重ねて検証。計測値と設計値との誤差の大きさに応じ、色を分けて表示する。誤差の許容値を超えた箇所が一目で分かる仕組みだ。

 鉄筋位置の計測精度の誤差は5mm以下に抑えた。一般に、ドローンによる空中写真測量で出来形などを計測する場合は、数センチメートルの誤差が生じる。そこで、通常より40mほど低い高度10m以下で飛ばしたり、高画質のカメラを取り付けたりして、精度の向上を図った。国土交通省の出来形管理基準によると、鉄筋間隔の誤差は20mmまでと規定しているので基準を満たす。

 配筋検査は従来、巻き尺を用いて作業者が2、3人がかりで計測していた。開発したシステムを使えば、ドローンの操縦者など1、2人で検査できる。ドローンの組み立てや標定計算といった事前の段取りが新たに必要になるものの、配筋の計測や帳票の作成に要する時間を大幅に削減。合成床版の面積が約1530m2に及ぶ実橋での検証では、巻き尺による計測で20時間かかっていたところを5時間に短縮した。