NTT，撮影画像から高精度にコンクリの劣化を計測

日本電信電話（NTT）は，コンクリート構造物の撮影画像から構造物に発生した劣化を検出し，その大きさを自動的に計測できる技術を確立し，誤差10%未満の精度で劣化の大きさを計測できることを確認した（ニュースリリース）。

コンクリート構造物は経年に伴い，ひび割れ，剥離，露筋等の劣化が発生する。劣化の計測作業は点検員による現地でのメジャー計測やレーザー等を搭載した専用車両を用いて行なっているが，点検員不足や機材コストの面から，簡易な機材で効率的に点検できる方法が求められている。

NTTは今回，市販のデジタルカメラで撮影したコンクリート構造物の画像から劣化の検出と計測を自動的にできる劣化計測技術を構築した。画像から劣化の実際のサイズ（実サイズ）を計測するためには，劣化の場所（画素領域）を検出することと，画像中の大きさを実サイズへ換算するための尺度（画像スケール）が必要となる。

劣化検出技術は，コンクリート構造物に発生する各種劣化（ひび割れ・剥離・露筋・漏水）の画素領域を検出することで画像における劣化の大きさを把握する。スケール推定技術は，コンクリートの表面情報を用いて画像スケールを算出する。

コンクリート表面は骨材や空隙等により凹凸形状になっており，この凹凸の画像中における大きさを解析することで画像スケールを推定できるが，実際のコンクリート構造物は壁面の汚れから表面情報が失われるため画像スケールの推定精度が低下し，劣化の正確な計測が難しくなる。

そこでスケール推定技術は独自アルゴリズムにより，コンクリート表面情報を解析することで一様に汚れが付着した構造物の画像からでも高精度に画像スケールを推定を可能にした。

通信用のトンネルを対象に市販のデジタルカメラで3000枚の画像を撮影し，スケール推定技術を用いた画像スケールの推定を行なったところ，誤差5.7%の精度で推定でき，既往技術の精度に対して約4割向上。また，バラツキは5.8%と，既往技術に対して約4割抑制できたという。

また，通信用トンネルに発生した30本の露筋を対象に劣化計測技術の性能検証を行ない，既往技術を用いた計測値を現地でメジャー計測した実寸長と比較した。その結果，自動計測した露筋の実寸長さの平均の誤差は9.4%，最大の誤差は17.8%だった。既往技術で最大の誤差52.7%の露筋をこの技術では誤差17.1%（約7割抑制）で計測できた。

市販のデジタルカメラでコンクリート構造物を撮影するだけで自動的に劣化を検出しその大きさを計測できるため，点検の効率化・機材コストの削減が可能。さらに点検のスキルレス化が実現し，点検員不足を解消できるとしている。