トンネル点検を効率化・高精度化する「トンネルAIシステム」が開発

国土交通省によると、道路トンネルは全国に約１万１千箇所存在し、2033年には、その内の42％で建設後50年以上が経過するとされている。道路トンネルは、道路法に基づく国土交通省令により、国や地方公共団体など道路管理者が5年に1回の近接目視による点検を実施して健全性の診断を行うことが義務付けられている。さらに、適正な点検が行われるため、点検者には必要十分な知識と技能を有することも明記されている。しかしながら、市町村など自治体では、少子高齢化等に伴うメンテナンス事業の担い手不足等により、点検にかかる負担は年々高まっているのが現状だという。

同社では、このような状況を踏まえ、トンネル近接点検の生産性向上と担い手の確保、技術の維持に貢献するため、トンネル覆工コンクリートの健全度をAIにより自動判定するシステムを開発・運用しているが、今回、このトンネル近接目視に関わる更なる効率化と精度向上を可能とする新たなAIシステムの開発に成功したとのことだ。

従来のトンネル点検では、高所作業車を用いて覆工コンクリートの異常を近接目視や打音検査によって確認し、異常箇所をマーキングした上、手書きのスケッチによって記録するやり方が一般的に行われている。このような作業は、トンネル全線に渡って行われるため人海戦術かつ多大な時間を要するほか、作業員の技能の差や見落とし、記載漏れなど人的ミスが生じやすい作業であったことから、効率化や生産性の向上が課題だった。また、近年ではこのスケッチ作業をデジタルカメラの画像により効率化する手法も開発されているが、ひび割れの抽出漏れや誤検出など、必ずしも十分な精度が確保されない現状もあった。

また、医療用MRIにも使われている画像解析技術「超解像/圧縮センシング技術」を応用することにより、スキャナー画像の端部に発生する陰影を補正し、鮮明な画像を取得することで、３Dレーザースキャナによる画像解析で見落とされがちな画像の欠損部も見落とすことなく解析することが可能となったという。