錆びた鉄塔、ガードレールを効率的にメンテナンス

身近にある、橋梁、鉄塔、ガードレール等などの鋼材が錆びついているのを見かけたことがあると思います。これらは定期的に点検しメンテナンスしていく必要があります。現状どのように点検しているかと言うと、作業員が目視により設備の外観を点検しているため、腐食の深さなどの内部の状態までは分からない。作業時間もかかる上、曖昧な判断がなされることも多くあるだろう。

NTTは、デジタルカメラで撮影したインフラ設備の画像から自動的に鋼材の腐食を検出し、腐食の深さを推定する画像認識技術を確立した。
腐食の広がり、色、錆こぶの大きさ等といった腐食の進行により変化する様々な外観特徴を機械学習させ、鋼材断面の欠損量と関連性の高い特徴を明らかにし、内部状態を予測する。

『参考資料』

https://robotstart.info/2024/05/14/steel-corrosion-image-recognition.html