ポスター発表ショート講演（地球・資源分野）［9/13(水) PM 第1会場］

[2105-19-11] （学生発表：修士課程）AIと画像データを用いた切羽面岩盤評価システムの実践的アプローチ

○中村 真一郎¹、岡田 夏男¹、大和田 済熙²、大森 禎敏³、濯 思敏³、大友 陽子¹、川村 洋平¹ (1. 北海道大学、2. 秋田大学、3. 五洋建設株式会社)

司会者：木下尚樹（愛媛大学）

キーワード：岩盤評価、トンネル切羽、ハイパースペクトルイメージ、人工知能、画像処理技術

近年の急速なICTの発展に伴い資源開発・土木現場では、生産性・安全性向上を目的としてICTと従来技術を融合させた新しいシステムの開発が進んでいる。本研究では、それら先端的資源・土木開発のためのAIと画像データを活用した坑内切羽面の岩盤評価システムの開発を行った。このシステムでは、切羽面の画像データとAIによる画像認識技術を活用し、岩盤の風化変質、構成岩石等の評価を可能とすることを目的としている。使用する切羽面の画像データは、ポータブルなカメラで取得可能であり、かつ岩石種評価などに実績もあるハイパースペクトルイメージ（HSイメージ）を使用する。HSイメージとは200バンドを超える波長情報を有した多波長画像を指し、広範囲の波長域で対象の色情報を詳細に有する。ゆえに目視では判別が難しい岩盤に対しても有効な画像データとなる。しかしながら、従来までのHSイメージの使用は実験室環境でのみ行われており、実現場での運用は行われていない。そこで本研究では、実際のトンネル現場で撮影した切羽面のHSイメージを使用し、本システムの適用性を検証した。また、実践面を踏まえAIで学習を行っていない未知の切羽面に対する有効性の検証も行った。