土木インフラ劣化検出技術
概要
研究所生まれ、現場育ち
サイエンスパーク株式会社は、幅広い専門領域のお客様からのソフトウェア・アルゴリズム・システム開発受託を通じて数々のノウハウを蓄積してきました。
SciCS(サイクス)は、そのノウハウ群のうちのひとつです。研究所で考案され、弊社が実装した画像処理技術は、その後のさまざまな受託開発案件を通じて、現場でも通用する技術へと成長してきました。
特徴
3つの検出エンジン
コンクリート柱ひび割れ検知エンジン※1
日本電信電話株式会社からライセンスを受けたエンジンにより、ひび割れを検出します
ディープラーニング
剥離・錆・傷・ひび割れなどの劣化の学習済みモデルにより、ひび割れを検出します
アンサンブル機械学習
劣化部位の特徴量を検出し、アンサンブル機械学習による回帰分析により、ひび割れを検出します
3つの誤検出低減機能
支障物除去機能
背景や手前に映り込んだ障害物をひび検出対象から除去します
表面汚れ除去機能
コンクリート表面の汚れをひび検出対象から除去します
継ぎ目除去機能
コンクリートの継ぎ目をひび検出対象から除去します
※1 本技術は、サイエンスパーク株式会社が日本電信電話株式会社から「デジタルカメラ画像による高精度なコンクリート柱のひび割れ検知技術」のソフトウェア使用許諾を受けてパッケージ化したものです。
導入の流れ
➀システム要件定義
ハードウェアを含めたシステムの利用体系・要件を決めます
この段階で精度目標を定義します
➁ご契約
➀で作成した要件定義を元にお見積りを作成します
合意したお見積り額にて契約締結を行います
➂モデルチューニング・システム開発
頂いた画像データを元に、AIのモデル設計・学習を行います
学習に使用する画像データを100枚~10,000枚程度準備をお願いします
➃運用テスト
チューニングした学習モデル・システムを、実際の現場で運用します
運用テストの段階でわかった改善点について、ご相談の上対応します
システムにクラウドサーバを使用する場合は、この時点で運用費が発生します
検出例
※画像は検出イメージです