全875文字

 八千代エンジニヤリングは、河川の護岸コンクリートに生じたひび割れを写真から自動で検出する技術「GoganGo(ゴガン・ゴー)」に、ひび割れの大きさを自動で判定する新機能を追加した。従来の目視点検では困難だった劣化状況の定量的な把握が可能となり、補修の可否を判断する診断作業を効率化できる。

ゴガン・ゴーの概要。人工知能(AI)を使って、河川護岸のひび割れを検出し、その延長や幅を判定する。点検区間ごとの定量評価が可能となる。右のヒストグラムは、3年間のひび割れの状況を幅ごとの延長で示したもの。経年変化を定量的に把握できる(資料:八千代エンジニヤリング)
ゴガン・ゴーの概要。人工知能(AI)を使って、河川護岸のひび割れを検出し、その延長や幅を判定する。点検区間ごとの定量評価が可能となる。右のヒストグラムは、3年間のひび割れの状況を幅ごとの延長で示したもの。経年変化を定量的に把握できる(資料:八千代エンジニヤリング)
[画像のクリックで拡大表示]

 ゴガン・ゴーは、同社が2018年にブレインパッド(東京・港)と共同で開発した。護岸のひび割れが写る多くの教師データを深層学習(ディープラーニング)した人工知能(AI)が、点検対象の護岸の写真からコンクリートのひび割れを検出。対象箇所を着色して示す。

 新機能ではAIがひび割れを検出するだけでなく、対象箇所の画素(ピクセル)を基にひび割れの延長や幅などを割り出す。例えば、ひび割れの延長は対象箇所に設定した中心線の画素数から算出する。

 AIが判定したひび割れの延長や幅はヒストグラムで示せるため、点検区間ごとの定量把握が可能だ。同じ護岸を定期的に撮影した写真を使えば、ひび割れの経年変化を定量的にモニタリングできる。