画像系
製造
業務効率を改善したい
自動検出・自動判定したい
壁面クラックの自動検出AI
背景・課題
様々なインフラ設備の管理の一環でダム水路の点検を定期的に行っており、壁面に発生するクラック（亀裂）等の劣化を人手で計測し、それをもとに修繕計画を策定していましたが、クラックの計測・記録における人的コストの削減が課題となっていました。
課題解決へのアプローチ
ピクセル単位のセマンティックセグメンテーションを用いて、画像からクラックを自動検知する
学習データ
- 対象物を撮影した画像
- 画像の異常部分を抽出した学習用の画像データ
- オープンデータの画像
背景技術
- CNN
- セマンティックセグメンテーション
取り組みの結果
自動車等で壁面の動画を撮影し、画像を切り出してAIでクラックの長さと幅を自動検知することで、人手による現地調査の前段階での確認・検討が可能になりました。
本技術の応用例
- 道路やトンネルの保守・点検
- 製品や材料の品質チェック
- 陶器の割れ、欠け、絵柄ブレ・ズレ
- 木材の節位置確認、割れ・欠け
- 本の装丁異常
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