送電用トンネルにおけるAIによる画像点検の精度検証

カテゴリ: 全国大会

論文No: 7-123

グループ名: 【全国大会】令和2年電気学会全国大会論文集

発行日: 2020/03/01

タイトル(英語): Verification of AI Crack Detection Accuracy In Structural Checks of a Tunnel

著者名: 重岡匠（東京電力ホールディングス）,斉藤仁（東京電力ホールディングス）,吉本正浩（東京電力パワーグリッド）,嘉賀大樹（東京電力パワーグリッド）,藤原孝明（東設土木コンサルタント）,中川光貴（東設土木コンサルタント）

著者名(英語): Takumi Shigeoka (Tokyo Electric Power Company Holdings),Jin Saito (Tokyo Electric Power Company Holdings),Masahiro Yoshimoto (TEPCO Power Grid),Kaga Daiki (TEPCO Power Grid),Takaaki Fujiwara (Tosetsu Civil Engineering Consultant),Mitsutaka Nakagawa (Tosetsu Civil Engineering Consultant)

キーワード: AI|画像|点検|送電トンネル|ひび割れ|エーアイ|ガゾウ|テンケン|ソウデントンネル|ヒビワレ

要約(日本語): 送電用トンネルは、壁面に電力ケーブルが敷設されており、ケーブル裏側の狭隘な空間を点検する際は作業性の悪さから大きな労力がかかっている。本報告は点検の効率化を目的として、近接目視を画像撮影に代替し、画像からAIによって変状を自動検出することにより点検の省力化を試みた。本報告ではAIによるひび割れの検出精度を検証し、今後の点検への適用可能性ついて検討した結果を報告する。

本誌掲載ページ: 200-202 p

原稿種別: 日本語