KDDIテクノロジー、AIで構造物のサビを自動検出＆分析する技術を開発。2023年初旬にサービス化

KDDIテクノロジーが、AI画像認識技術を活用してサビの自動検出、サビの濃さ、腐食面積率を分析する技術を開発した。

設備・施設点検の完全自動化、故障予知の自動化へ

鉄塔などの点検は、高所に人が上って点検を行う必要があり、命を落とす可能性もある。そのため、さまざまな設備での人による高所作業を減らすことで、命を守ることができる。

加えて、目視によるサビ品質確認や報告書作成といった単純作業に、コストを要しており、日常業務の効率化と分析精度の向上が期待されている。


今回、KDDIテクノロジーが開発したのは、ディープラーニングを用いた画像認識を活用したサビの自動検出する「検出エンジン」と、サビの濃さの定量分析技術、サビの腐食面積率の分析技術の3つとなる。

サビの自動検出では、ディープラーニングでサビの輪郭までを含めた領域を検出。定量分析では、KDDIテクノロジーのオリジナルアルゴリズムにより、サビの濃さを定量化。

独自の物理モデルで計算を行い、目視で感じる濃さに近い値を出力できる。検出結果は、サビの濃さに応じてグラデーション表示され、サビの色情報に関する詳細な分析が可能になるという。

今後は、従来は作業員が目視で評価をしていたサビの点検を自動分析できるサービスを2023年初旬にも開発する見通し。

実用化となれば、「サビの劣化度のランク」を濃度と腐食面積率の2軸の観点を4段階で定量化することで、閾値を設けて自動判定することが実現する。