戸田建設、AI活用で山岳トンネルの発破後岩サイズを写真1枚から自動判定するシステム開発

戸田建設は7月23日、AI技術を活用し、山岳トンネル工事における発破後の岩サイズを写真1枚から自動的に判定するシステムを開発したと発表した。

写真1枚で迅速かつ安全に発破掘削の良否判定が可能になり、施工の中断時間を最小限に抑えることができる。

Rist社のAI物体検知ソフトウェア活用で実寸法との誤差平均7.2%を実現

本システムでは、Ristが提供するAI物体検知ソフトウェア「Deep Counter」を活用し、撮影した写真内の奥行方向に分布する多数の岩を自動で識別・抽出する。

抽出した岩の形状データと写真内の基準となる長さを基に、各岩のサイズを瞬時に算出する仕組みとなっている。

従来の発破後の岩サイズ評価では、発破直後に岩サイズを直接計測する場合には掘削面に近づく必要があり、危険を伴っていた。


遠隔で三次元計測などを行う場合には特別な機材が必要となる上、施工を長時間中断して実施する必要があった。

同社では、山岳トンネル施工の安全性や生産性の向上を目指し、一連の作業を遠隔化・自動化する「ToP-NATM」の開発を進めており、その一環として発破掘削の効率化のため、爆薬の装薬量などを自動的に最適化するシステムの開発を進めている。


システムの目的の1つは発破後の岩サイズを適切な大きさに抑えることで、盛土材に適用する場合は30センチメートル程度以下に制御することを目指している。

本システムの精度検証では、施工中の山岳トンネル内に模擬岩を配置して実施し、2種類の模擬岩を用いた検証の結果、実寸法との誤差は平均で7.2%となった。

盛土材としての適用可否等を評価する目的で岩サイズを判定するには十分に活用可能であることを確認している。