検査技術・診断(2)

[VI-279] 画像処理技術の活用によるコンクリートのひび割れ検出技術の精度向上について

〇萬寶 徹郎¹、高畠 正治¹、呉 辰光²、西澤 祥一²、新井 仁之³ (1.電源開発、2.J-POWERビジネスサービス、3.早稲田大学)

キーワード：ひび割れ、画像解析、ＹｏＬｏ、深層学習、画像処理、かざぐるまフレームレット法

コンクリート構造物の健全性を評価する上で，ひび割れを管理することは重要である．筆者らは，近接困難なコンクリート構造物を対象に遠方より超高解像度の画像を取得し，画像内に含まれるひび割れを自動検出する技術を開発しており，開発技術の実用による点検精度の定量化等による維持管理高度化を目指している．前年の報告以降「ＹｏＬｏ」によるひび割れ検出を継続しているが，検出精度は，総合で６０％～７５％程度，幅０．２mmに限ると４０％～６５％程度と低い状態であった．そこで，ひび割れ検出の総合精度を向上させることおよび，幅０．２mmのひび割れの検出精度を８０％以上に向上させることを目的に，画像処理技術を活用した．