NTT、機械学習で画像から鋼材の腐食を推定
NTTは、デジタルカメラで撮影した画像から自動的に鋼材の腐食を検出し、腐食の深さを推定する画像認識技術を確立。鋼製の管路設備を用いた検証結果では、0.44mmの誤差で欠損量を推定可能。
設備の耐久性能や耐荷性能を高精度に評価でき、適切な時期と方法で補修可能。維持管理コストの縮減に貢献する。
橋梁、鉄塔、ガードレール等の鋼構造の老朽化が社会問題。腐食が主な劣化要因であり、正確な耐久・耐荷性能評価が難しいが、NTTの方法が解決に寄与。
![NTT、機械学習で画像から鋼材の腐食を推定](/img/article/20240513/6641dccbe995f.jpg)
NTTは、デジタルカメラで撮影した画像から自動的に鋼材の腐食を検出し、腐食の深さを推定する画像認識技術を確立。鋼製の管路設備を用いた検証結果では、0.44mmの誤差で欠損量を推定可能。
設備の耐久性能や耐荷性能を高精度に評価でき、適切な時期と方法で補修可能。維持管理コストの縮減に貢献する。
橋梁、鉄塔、ガードレール等の鋼構造の老朽化が社会問題。腐食が主な劣化要因であり、正確な耐久・耐荷性能評価が難しいが、NTTの方法が解決に寄与。
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