NTTがデジカメの画像で自動的に鋼材の腐食を検出・深さを推定する画像認識技術を確立 維持管理コストの縮減に - ロボスタ ロボスタ - ロボット情報WEBマガジン

NTTは、デジタルカメラを用いてインフラ設備を撮影した画像から自動的に鋼材の腐食を検出し、腐食の深さ（腐食による鋼材断面の欠損量）を推定する画像認識技術を確立。鋼製の管路設備を用いた検証の結果、誤差0.44mmの精度で鋼材断面の欠損量を推定できることを確認した。 今回確率した技術により、画像から自動的に設備の腐食箇所とその箇所における残存する鋼材の厚さを把握できるようになるため、設備の耐久性能や耐荷性能を高精度に評価することができ、適切な時期と方法で補修を実施できるようになるため、維持管理コストの縮減が可能となる。 背景 橋梁、鉄塔、ガードレール等といった鋼構造のインフラ設備が数多く設置されているが、インフラ設備の老朽化は大きな社会問題になっている。これら設備の老朽化を進行させる主な劣化要因は鋼材の腐食である。設備に発生した腐食は進行に伴い鋼材の断面を欠損させるため、設備の耐久性能や耐荷性

[hozho]

“NTTは、デジタルカメラを用いてインフラ設備を撮影した画像から自動的に鋼材の腐食を検出し、腐食の深さ（腐食による鋼材断面の欠損量）を推定する画像認識技術を確立。”