概要
道路や橋、水道管など、公共インフラの建造物は、多くの市民に利用されるためその安全性を確保することが極めて重要であり、設備に対する損傷を早期に発見するためのメンテナンスなどの維持管理コストは必要不可欠です。
建造物の表面画像からディープラーニングによる異常を検知するモデルを開発し、外観検査の効率化を支援します。
課題ポイントや発展の可能性
- 人手による検査はタイムコストがかかり、また検査の漏れや主観によるバラツキも存在する
- 人手不足も課題であり、より難易度が高い設備に熟練の点検技術者を配置できるよう効率化したい
実施内容と成果物のイメージ
- 設備の表面画像から異常(ひび割れ、さび、漏水、浮き・剥離など)箇所を特定するディープラーニングモデルの設計・開発
- モデルを用いた設備の定期的な検査の効率化、コスト削減アプローチの検討