富士通とケーネス、ドローンとAIで鉄塔の劣化度評価を実証
富士通は、国土交通省が保有する通信用鉄塔の点検業務で、ドローンとAIを活用した新たな点検方法について実証実験を行った。高所での危険を伴う点検作業の負担軽減を目指し、2023年10月から2024年3月まで実施した。
従来の鉄塔点検は、高所作業を目視により行っていたため、労働人口減少による人手不足や安全管理面で課題があった。実験では、ドローンで撮影した高解像度画像から、富士通のAI画像解析技術でさびの箇所を抽出し、劣化度を4段階に分類。その結果、目視による点検と同等の精度で判定できることが確認された。
さらに、「Fujitsu維持管理ソリューション」を活用し、点検結果を地図上にマッピングし、3次元モデルにさび検知結果を連携させることで、効率的な状況把握を実現した。
富士通は、国土交通省が保有する通信用鉄塔の点検業務で、ドローンとAIを活用した新たな点検方法について実証実験を行った。高所での危険を伴う点検作業の負担軽減を目指し、2023年10月から2024年3月まで電気通信設備の総合メンテナンス会社ケーネスと共同で実施した。
富士通は、AIによる画像解析技術を活用して通信用鉄塔のさび検知解析、プロトタイプ開発、3次元データを用いたインフラ管理の検証を担当。ケーネスは、ドローンによる鉄塔の撮影、解析作業、従来の点検方法との比較評価、点検報告書の作成を担当した。
実験の結果、従来の目視点検では困難だった鉄塔全体の劣化度を定量的に評価することに成功。このデータは、将来的な劣化進行予測への活用にも期待される。
国土交通省の通信用鉄塔は約1000基あり、その多くは建設から数十年が経過し、老朽化対策が急務となっている。鉄塔は設置場所によって個別に設計されているため、点検の効率化も求められている。
従来の鉄塔点検は、作業員が高所作業を目視により行っていたため、労働人口減少による人手不足や安全管理面で課題があった。
実験では、ドローンで撮影した高解像度画像から、富士通のAI画像解析技術でさびの箇所を抽出し、劣化度を4段階に分類。鉄塔を本柱・腹材・二次部材に分類し、部材ごとの劣化度を示すことで、鉄塔全体の劣化度評価を実現した。その結果、目視による点検と同等の精度で判定できることが確認された。
さらに、「Fujitsu維持管理ソリューション」を活用し、点検結果を地図上にマッピングし、3次元モデルにさび検知結果を連携させることで、効率的な状況把握を実現した。
