SCIENCE PARK

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土木インフラ劣化検出技術

SciCS(サイクス)

概要

概要紹介
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
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
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
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
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
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
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
  • ⑤運用開始
  • 実際の運用を開始します
  • 検出例

    ひび割れ

    • ひび割れ検出サンプル1
    • ひび割れ検出サンプル2
    • ひび割れ検出サンプル3

    • 錆検出サンプル1
    • 錆検出サンプル2
    • 錆検出サンプル3

    遊離石灰

    • 遊離石灰検出サンプル1
    • 遊離石灰検出サンプル2
    • 遊離石灰検出サンプル3

    ジャンカ

    • no image
    • no image
    • no image

    剥離

    • no image
    • no image
    • no image

    ※画像は検出イメージです

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