ニュースリリース

※1 ひび割れ展開図：

トンネル覆工コンクリートのひび割れをトレースした図面　

※2 ラインセンサカメラ：

線状にセンサが設置されたカメラ。1列の画像が撮影可能　

【活用状況】

NEXCO西日本のトンネル覆工点検では、平成27年度から平成28年度末までの2年間で329本（約270km）のトンネルで本システムを活用しております（表-1）

【改良内容】

本システムの活用とあわせて、ひび割れの自動抽出技術の精度向上に向け、検証と改良を続けてまいりました。その結果、ひび割れの自動抽出機能を用いた場合、スス等による汚れの程度が標準的であるトンネル覆工面においても、近接目視点検結果と比較して、撮影した画像からひび割れを　90%程度自動で抽出することが可能となりました（図-2）。残りの10%程度を、技術者が画像を確認して手動で記入することで、撮影した画像からひび割れを100％抽出することができます^※4。

ひび割れ展開図を持って点検技術者が現地において近接目視点検を行い、ひび割れの確認やひび割れ以外の損傷把握を行っているため、点検作業の効率化及び高度化並びに記録作業の効率化を図っています。

※4

照明やジェットファンなどのトンネル設備により画像に映らないひび割れは除く

今後も、引き続きトンネル覆工点検システムの活用を継続していきます。また国土交通省の新技術情報提供システム（NETIS）にも登録申請中です。

弊社では、「保全事業システム」^※5の構築を推進しており、的確に補修を行うための判断や中長期的な補修計画を立案するうえで、点検、診断を効率的かつ正確に行うことは大変重要です。このため、点検、診断のさらなる高度化を目指し、以下の事項について新たな技術導入に向け開発を行っていきます。

※5

高速道路を確実に補修することを目的に、当社グループが自ら行うべき点検・診断・措置・記録の一連の業務サイクルのことです。

【今後の検討内容】

（1）

機械学習（AI）を活用したはく落の危険性がある変状の抽出技術の構築　

• お客さまの安全を確保するため、トンネル壁面に発生するはく落の危険性がある変状を壁面画像から自動抽出する技術

（2）

画像解析により変状の経年変化を定量的に把握・記録するとともに劣化予測する技術の構築　

• 予防保全の観点より、撮影した画像を前回点検時の撮影画像と比較して、変状の新たな発生や進行等から構造物の劣化状態を予測する技術