【調査報告】ドローンと画像診断AIを用いた橋梁点検

しまねソフト研究開発センターでは、「ITOCminiLab」と称してドローンやXR技術を用いた機器等を整備、島根県内事業者と共同で利活用することで、新たな製品やサービス創出の支援を行っています。その取組の一環として、社会インフラの調査を事業とする株式会社サンテクノス、ドローンの空撮・測量を事業とする株式会社SWIFT（ITOCminiLabのドローンに関するアドバイザー）との共同で、老朽化が進む社会インフラの適切な維持管理手法の確立に向けて、橋梁点検におけるドローンと画像診断AIの活用に向けた取り組みを行いましたので、以下のとおりご紹介します。

＜目次＞

▼はじめに：老朽化する社会インフラと維持管理に向けた点検業務の現状
▼取組目的：ドローンと画像診断AIを用いた橋梁点検の評価検証
▼取組内容：ドローンの写真測量と画像診断AIの変状検出データ生成・評価
▼取組結果：橋梁点検におけるドローンの適用範囲と変状検出データの品質
▼まとめ：社会インフラの維持管理に向けた新技術の導入と活用に向けて
▼取組事業者のコメント：株式会社サンテクノス / 株式会社SWIFT

はじめに

日本における社会インフラは高度経済成長期に集中的に整備され、今後急速に老朽化が深刻化することが懸念されています。今後20年間で、建設後50年以上経過する施設の割合は加速度的に高くなる見込みであり、このように一斉に老朽化するインフラを戦略的に維持管理・更新することが求められています。国土交通省（※）によると、2018年から2033年における社会資本の老朽化の推移として、道路橋は約25％から約63％、トンネルは20％から約42％、河川管理施設は約32%から約62％になると将来予測をしています。

そこで、国や自治体では社会インフラの定期点検の義務化、そしてその点検内容の厳格化を進めています。しかしながら、現在の点検業務では、近接目視による損傷確認、写真撮影やスケッチによる記録、報告書作成などがあり多くの作業時間を要しているのが現状です。また昨今の人材不足問題から点検技術者も不足しており、点検業務の効率化に対するニーズは高まり続けています。

※ 国土交通省, インフラメンテナンス情報「社会資本の老朽化の現状と将来」
https://www.mlit.go.jp/sogoseisaku/maintenance/02research/02_01.html

日経コンストラクション（2022年4月号）によると、建設コンサルタントを対象に「自社で導入して業務効率化に寄与している技術」を複数回答で訪ねたところ、最も多かったのは「ドローン」であり、76％の会社が挙げています（有効回答数は2022年が216、2020年が202）。このことから、業務の効率化に向けて新技術の導入が進みつつある状況にあります。

目的

今後、最も老朽化が加速度的に進む道路橋において、橋梁点検の業務効率化や省人化・安全性の向上を実現するため、ドローンの写真測量と画像診断AIを用いた実証実験を行い、定量的な効果検証に取り組みました。具体的には、ドローンを用いて橋梁の写真撮影（写真測量）を行うとともに、その写真データから画像診断AI（画像計測技術）を用いて橋梁の損傷や劣化などの変状検出データを生成します。それにより、橋梁点検の業務に必要な変状検出の可否とデータの精度・品質の評価検証を行いました。

この評価検証の結果を広く公開することにより、橋梁点検の効率化や社会インフラの適切な維持管理に向けて、ドローンおよび画像診断AIといった新技術の導入、社会実装を促進することを目的としています。

取組概要

本取組では、以下の取組を行い、目的実現に向けた評価検証を行いました。

• 1．ドローンによる橋梁の写真撮影（写真測量）の実施
  従来は橋梁点検を近接目視によって損傷確認を行っていましたが、今回ドローンによる写真撮影を行い、後の画像診断AIによる変状検出データによって、近接目視と同等の損傷や劣化などの変状検出が可能であるかを明らかにします。
  
  
• 2．画像診断AIによる変状検出データの生成
  ドローンで撮影した橋梁の写真測量データから、画像診断AIソフトウェアサービスを利用して橋梁点検に必要な変状検出データの生成を行います。変状検出の内容は、ひび割れ、漏水・遊離石灰・鉄筋露出とします。
  
  
• 3．画像診断AIによる変状検出データの評価検証
  変状検出データの品質・精度から、橋梁点検における業務効率化や点検コストの削減、安全性の向上といった効果が得られるか評価を行います。併せて、ドローンの写真測量データに必要となる画像データの品質・精度を明らかにします。

取組体制

取組内容

1．ドローンによる橋梁の写真撮影（写真測量）の実施

近接目視によって損傷確認を行っている橋梁を対象として、画像診断AIによる変状検出を行うためにドローンによる写真測量を実施しました。橋梁点検では、点検者は橋梁の各部位をあらゆる角度から確認するため、ドローンで撮影するカメラは上向きカメラを選定しています。ドローンの写真測量データは、下記表1による撮影仕様のとおり。なお、今回ドローンによる写真測量を行った橋梁は下記表2のとおり。

実際にドローンによる橋梁の写真測量を行った際の様子は、以下のとおり。

2．画像診断AIによる変状検出データの生成

今回、画像診断AIによる変状検出データの生成として、富士フィルム株式会社の社会インフラ画像診断サービス「ひびみっけ」を使用しました。「ひびみっけ」は、画像解析技術を活用してコンクリート構造物の定期点検や補修において損傷図の作成などを支援するクラウドサービス型システムです。橋梁をはじめコンクリート構造物のひび割れを画像データから自動検出し、CADデータに出力することで点検作業を大幅に効率化するものです。画像データはドローンでの撮影画像を利用することも可能であり、本件の目的とも合致することから選定しています（下記表3を参照）。

上記に基づき、「ひびみっけ」を用いて下記の手順にて変状検出データ生成を行いました。

1. ドローンで撮影した画像を正対画像および1径間、部材毎でつなぎ合わせ（自動：スティッチの作成）。

2. ひび割れの自動抽出およびスティッチ画像でクラックスケールと比較を行う（自動および手動）。

3. 自動で抽出したものは、目視で確認（手動で消去および追記が可能）。

4. 損傷画像でひび割れ以外の変状については、目視にて撮影画像を確認（手動で抽出可能）。

上記手順によって生成された変状検出データは、以下のとおり。

▼奥谷橋（1枚の画像データで変状検出データを生成）
  ［検出した変状］ひび割れ

▼桑並川橋（15枚の画像データを合成して変状検出データを生成）
  ［検出した変状］剥離、鉄筋露出、遊離石灰、漏水

3．画像診断AIによる変状検出データの評価検証

上記2.によって生成された変状検出データの品質・精度について、下記表4のとおり評価を行いました。併せて、橋梁点検における業務効率化や点検コストの削減、安全性の向上といった効果が得られるか評価を行いました。

画像診断AIによる変状検出データの評価検証を通じて、実際に橋梁点検での活用に向けた観点から、以下2点の気づき・学びが得られました。

画像診断AIによる変状の検出精度（奥谷橋）

• 画像診断AIによる変状検出データは、ドローンの撮影条件や画像データの品質によって精度が異なる。
• 今回、ドローンで撮影した画像データは、解像度が2,000万画素と非常に高精細であり、診断を行う上で十分な解像度を有するものである。
• その上で、生成されたデータには、「ひびみっけ」で検出されていないひび割れもある。また、誤ってひび割れとして検出されているものもある。
• そのため、「ひびみっけ」で作成しても、後から手動で補正作業が必要となる結果となった。
• その反対に「ひびみっけ」を用いることで、鉄筋露出範囲が詳細にマーキングされるほど精度が高い。ただし、実際の点検業務では鉄筋露出範囲は大まかな範囲の図示で良い場合も多いため、点検品質の向上が得られるものの、大幅な業務効率化は認められにくい。

変状検出データ生成に係るコスト

• 「ひびみっけ」を用いて、剥離、鉄筋露出、遊離石灰、漏水の変状検出まで行うと、データ生成コストが高額となる（1shot：800円～）。
• 一般的な橋梁の場合、1つの橋脚で「ひびみっけ」を使用すると約3万円程度のデータ生成コストが見込まれる。
• そのため、橋梁の損傷状況と撮影対象となる橋梁構造によって、変状検出データの生成コストに妥当性があるか慎重に検討する必要がある。

実施結果

実施内容によって得られた知見と効果、明らかとなった今後における課題は以下のとおりです。

1．橋梁点検における業務効率化

（得られた知見と効果）

• 本検証の結果、ドローンによる写真測量データと画像診断AI「ひびみっけ」を用いることで、近接目視による橋梁点検が困難な環境・場面における代替手段になり得る。
• 具体的には、橋梁点検のうち、詳細点検と呼ばれる細かな数量調査や必要な補修設計・補修前点検、施工後検査で大きな効果を発揮すると考えられる。
• 特に、ひび割れ等の変状検出したデータは、CADデータへ出力できることから点検調書の作成支援として業務効率化が見込まれる。
• 例えば、橋脚サイズ、縦8.5m×横5.0m×2面(正面)＋縦8.5m×横2.5m×2面(側面)の場合でひび割れが全面にあることを想定すると、点検調書作成時間は8時間＋ひびわれ数量の積算時間は２時間(2人で)で合計1４時間を要する。ひびみっけを利用すると、点検調書作成時間は4面分の画像処理時間1時間＋CAD編集時間4時間＋ひび割れ数量の積算時間0分(ボタン1つでエクセルに数量を出力可能)で合計5時間で、約9時間の短縮が見込まれる。
• 今回のドローンおよび「ひびみっけ」を用いて迅速な橋梁点検を行うには、第1段階としてドローン等による「ひび割れ」の検出を行うとともに、第2段階で検出したひび割れ幅や長さ、うきの箇所を打音調査するというような段階的点検を行うことで、最も業務効率が高く点検コストを抑制できると思われる（※ただし、健全性の診断を行うことができる手法と判断できるか、発注者との協議が必要）。

（今後の課題）

• 課題として、ドローンで撮影を実施してもチョーキングが必要な橋梁とあると、足場等の仮設が必要となるため、ドローンの有効性である点検コストと安全性の向上が得られない点が挙げられる。
• 発注者や建設コンサルティング会社によってチョーキングの可否や有無の判断が異なるため、業務効率と健全性の診断に必要な点検コストであるか、事前協議が必要である。
• また、橋梁をドローンによって写真測量を行う場合、橋梁のサイズによって異なるものの撮影時間を要することから、ドローンによる写真測量の人工等の撮影コストが妥当であるか検討が必要である。
• 図面との照合等により撮影位置の特定が必要であるが、動画撮影により位置把握をするのか、座標データにより位置把握をするのか、工夫が必要である。

2．ドローンによる撮影方法・データ仕様の考慮

（得られた知見と効果）

• 本検証を通じて、「ひびみっけ」による画像診断には、元となる画像データを撮影するドローンの撮影条件（オーバーラップ率に基づく撮影、マニュアルフォーカス等）によって、変状検出の精度と品質に大きく影響を及ぼすことが明らかになった。
• 具体的には、ドローンで撮影したデータのうち、橋梁の桁内は光量不足によって変状検出精度の低下が見受けられた。
• また、橋梁の桁と桁の間で、側面からドローンで近接することが難しい場合、正対できないため検出精度が著しく低下した。併せて、側面からとなれば陰影が生じるため光量不足となり、鮮明な画像が撮影しにくい課題が挙げられた。
• 橋梁の点検箇所における光量に応じて、別途照明や露出、シャッタースピード等の撮影方法を検討する必要がある。また、ドローンの機種も橋梁の構造や損傷具合など複合的な要素を踏まえて機種選定する必要がある（カメラの向き［上向き・下向き等］、解像度等）。
• また、赤外線撮影により、浮き箇所特定等の変状検知に有効であると思われるが、今回の橋梁においては鮮明には確認できなかった。
• そのため、赤外線撮影において温度差の生じる時期、時間帯、撮影方法等を検討する必要がある。

3．点検作業者の安全性向上

（得られた知見と効果）

• 一般的な橋梁点検では、橋梁の安全性や耐荷力や耐久性に影響すると考えられる損傷の有無、程度の把握のため、難所・高所においては橋梁点検車や高所作業車、仮設足場を組むといった手法を実施するものの、コスト面から点検が困難なケースでは、ロープアクセス技術での点検を行うケースがある。
• ロープアクセス技術は、資格者がロープ（命綱）を使って難所・高所などにアプローチし、点検や作業などを可能にする技術であり、ベースになっているのは洞窟探検用に欧米で発展した「SRT技術」で、現在の法規制では近接目視による橋梁の定期点検が必須となっているため、その重要度は増している。
• ロープアクセス技術は、交通規制や足場などを組む必要も無いため、低コストな点検作業を実現するものの、死亡災害等の重篤な災害につながりやすい非常にリスクの高い作業である。
• 上記の点検作業をドローンおよび「ひびみっけ」を活用することで、高所・難所における点検作業のリスクを低減するとともに、点検者の安全性向上を図ることができる。

まとめ

今回の検証を通じて、ドローンの写真測量データおよび画像診断AIを用いることで、橋梁点検における業務効率化、点検コストの低減、安全性の向上といった効果が見込まれました。特に、橋梁点検の中でも詳細点検における変状検出や点検調書の作成支援に対して、大いに効果が発揮されると考えられます。その反面、全ての橋梁点検で有効活用されるとは言い難く、点検対象の橋梁サイズや環境、損傷具合によっては従来の点検手法が望ましいケースも考えられます。また、写真測量を行うドローンの機体やカメラの性能といった一定の仕様要件を満たすことが前提となります。加えて、画像診断AI（今回は「ひびみっけ」）のデータ仕様に基づく必要があるため、画像診断AIによるデータ生成には注意が必要であるとともに、知見とノウハウが必要となります。

今後、ドローンや画像診断AIにおける点検精度と品質が、近接目視と同等の健全性の診断を行うことができると広く認められれば、加速度的にデジタル技術導入が進むとともに橋梁点検における業務効率化や点検コストの削減が見込まれます。さらに、ドローンによって測量された写真や3次元モデルがデータベースに蓄積されることで、今後の社会インフラの適切な維持管理に大いに役立つことと期待されます。さらに、ドローンや画像診断AIの発展により、近い将来には社会インフラに限らず、建築物設備などの施設管理に関わる多くの点検業務に活用される段階に来ており、それぞれの分野で実用化や有効活用のノウハウが必要になると考えられます。

今回の取組結果を踏まえて、ドローンと画像診断AIをはじめとしたデジタル技術の活用を推進するとともに、取組の成果公開によって県内企業の皆様における新たな取組の一助となれば幸いです。本件に関する詳細な内容について、興味・関心やご不明点がありましたら下記へお問合せ下さい。

* 本内容に掲載されている情報は2022年6月末時点のものです。

取組事業者のコメント

株式会社サンテクノス（担当：橋梁点検における画像診断AIで変状検出データの生成・評価検証）

• 橋梁点検におけるドローンの有用性：
  今後、橋梁点検において、ドローンは物理的に近接できない箇所での活躍が見込まれます。また、弱点であった打音点検も可能な機体も開発されており、橋梁点検に特化した機体が次々に開発されている現状を鑑みると、今後もドローンは橋梁点検に欠かせない存在になると考えています。
• 橋梁点検における新技術導入の期待・効果：
  橋梁点検における新技術は業務の省力化、安全性の向上、点検の質の向上など多岐に渡って期待されています。その中でも、弊社は点検調書作成の省力化を見込む新技術に期待しています。今回は「ひびみっけ」を用いて検証しましたが、同様の機能を有する別のシステムもあるので、引き続き検証していきたいと考えています。
• 社会インフラの維持管理における新技術の活用可能性：
  ドローンで撮影した写真データから3Dモデルを作成するとともに、3Dモデル上で損傷状況を表示できる技術が確立されています。そのため、今後は3Dモデル上での損傷に関するデータ管理が可能になるなど、ドローンと新技術によって社会インフラの維持管理の進歩に大きく寄与していくと見込まれます。

株式会社SWIFT（担当：ドローンを用いた橋梁の損傷・変状検出に向けた写真測量）

• ドローン活用における気づきと学び：
  今回の取組では、ドローンの撮影条件によって測量したデータの精度に差が生じる結果となりました。そのため、実装展開するにはドローンの飛行操作技術はもちろんのこと、オペレーターの経験値が必要となります。現地環境や状況に応じたドローンの機体選定や測量方法の最適な判断といった根幹部分については、経験値の積み重ねによるウエイトが大きく、一朝一夕に成しえることはできないと実感しました。今後、オペレーターの経験値をサポートしていけるような仕組みづくり（専門オペレーターの育成、ОJT訓練の実施など）が不可欠であると考えています。
• 今後、社会インフラの維持管理におけるドローン活用可能性：
  今回の取組で得られた各種点検業務にかかるコストを比較してみても、これからは社会インフラ維持管理のツールとしてドローンは不可欠です。今後はAI技術によって、いかに人間の判断支援や業務効率化が図られるかが最重要になります。今後は過去の土木技術データをもとにAI技術開発を促進していくことが、成果をあげるための要因（データ収集のスピード化、各分野における汎用性）になっていくと思われます。

お問合せ先

公益財団法人しまね産業振興財団
しまねソフト研究開発センター（ITOC）
担当：渡部
Phone：0852-61-2225
Email：itoc@s-itoc.jp