検査技術・診断(3)

[VI-288] Detect in Exposure of rebar and corrosion of metal in communication manholes using U-net

〇Kazuaki Watanabe¹, Daisuke Uchibori¹, Masafumi Nakagawa¹, Atsushi Aratake¹ (1.NTT Access Network Service Systems Laboratories)

Keywords:Image processing, Deep learning, Communication manholes, Inspection, U-net

全国に約70万個設置される通信用マンホールを効率的に維持管理するため、セグメンテーション深層学習を用いて点検画像から鉄筋露出および金物腐食を検出する技術の開発に取り組んだ．まず学習画像枚数が劣化検出精度に与える影響について検討し，学習画像枚数が多くなることで検出精度の向上に停滞が生じることを明らかにした．二値化処理を行った領域検出の出力結果から微細ノイズを削除する方法の提案を行い，削除する連結画素を大きくすることで過検出を抑制することが可能であるが、検出精度が低下することを明らかにした．また削除する連結画素の大きさを適切に設定することで他の問題においても過検出の抑制を可能とすることを示した．