社長ブログ

ドローン撮影とAIによって外壁の浮き、ひび割れ判定精度を上げる【がんばれ建設1561】

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がんばれ建設 
~建設業専門の業績アップの秘策~
ハタ コンサルタント株式会社 降 籏 達 生
■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■2020年6月11日
NO1561

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今日の一言
「AIの活用」
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ドローン撮影の画像で外装材の浮きやひび割れを

判定しようという試みは多く行われています。

しかし、判定精度が低いという難点も残っています。

そこでドローンを使った外壁検査をAIを活用して、

検査精度を上げようとする技術を紹介しましょう。

建築検査学研究所(神奈川県大和市)と日本システムウエア(東京都渋谷区)、

do(東京都千代田区)の3社が「建築検査学コンソーシアム」を

立ち上げています。

AI(人工知能)やドローンなどの先進技術を用いた、

建物の検査や調査の方法を開発し、会員企業に提供しています。

AIを活用した検査解析ソフトを共同開発しました。

ソフトウエアサービスは2種類あります。

赤外線画像から外装材の浮きを自動解析するソフトと、

可視光カメラ画像からひび割れを自動抽出するソフトです。

●赤外線画像AI 分析ソフトウエアサービス「Thermal Vision」

健全部との温度差で外装材の浮きの有無や浮きのある箇所の面積、

浮きタイルの枚数を判定できます。

浮きのある箇所とその面積の自動算出は、全面打診・引っ張り試験と

比較して最大80%の整合性が取れているとのことです。

赤外線画像は気象条件などを考慮して判定する必要があるため、

風速や温湿度、放射率などを調査時に確認しておくことが必要です。

このパラメーター情報をソフトウエアに入力することで、

解析の妨げになるノイズなどを排除しながら、

精度の高い判定ができるようにしました。

●ひび割れ判定AIソフトウエアサービス 「Crack Vision」

可視光画像から、幅0.2mm以上のひび割れを自動で検出します。

ひび割れ幅の平均相対誤差はわずか10%程度です。

今後は、会員による撮影画像も教師データとしてAIに学習させていき、

さらに解析精度を高めていく考えです。

参考文献: 日経アーキテクチュア

以下を参考にしました。

https://bit-con.jp/

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【編集後記】
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研修依頼が続々と届くようになり、

コロナ禍が一段落ついていることを感じます。

感染に十分注意しながら、効果がでる研修を

実施しようと決意を新たにしています。