ドローンと富士通のAIで国交省の鉄塔点検 劣化度を4レベルで評価：ドローン

富士通のAIによる画像解析技術と、ケーネスのドローン技術を組み合わせ、国交省の鉄塔点検で劣化度評価を実証した。

[BUILT]

　富士通は2024年6月26日、ケーネスと共同で、国土交通省が保有する通信用鉄塔の点検業務で、ドローンと富士通のAIによる画像解析技術を活用した新たな点検の実証実験を2023年10月から2024年3月まで実施したと発表した。

高所での危険を伴う点検業務の負担を軽減

　国交省が保有する通信用の鉄塔は、平時だけでなく災害時でも通信手段を確保するための重要な設備として、全国に約1000基設置されている。鉄塔の多くが建設から数十年経過し、老朽化への対策が急務となっている。また、鉄塔は設置場所に応じて個々に設計されているため、点検の効率化が求められている。

　通常、鉄塔の点検は、作業員がロープなどでぶら下がりながら、ボルトのゆるみ、錆や亀裂の状態などを目視で判別する高所作業が基本。労働人口減少に伴う高所技術者の担い手不足の他、維持管理のための予算確保、安全管理の面でも点検業務の改善が課題となっている。

　今回の実証は、高所での危険を伴う点検業務の負担軽減を目的に、鉄塔の劣化度判定でドローンとAIの有用性を検証した。対象は、国土交通省 関東地方整備局管内の通信用鉄塔で、ドローンに搭載した高解像度カメラを用いて通信用鉄塔の外観を撮影した。

　ドローン画像をもとに、富士通のAIによる画像解析技術で、錆の箇所を抽出し、建設電気技術協会が定める点検要領規定の基準に沿って劣化度を4つのレベルに区分。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し、鉄塔全体の劣化度を評価した。

ドローンとAIによる点検の概要　出典：富士通プレスリリース

　また、社会インフラの点検記録を管理し、維持管理の最適化を支援する「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するとともに、3Dモデル上に錆検知結果を連携して管理に用いた。

　検証の結果、通常の目視による点検と遜色なく、判定しただけでなく、従来の目視点検のみでは困難だった鉄塔全体の劣化度の定量的な評価を実現した。今後は、こうしたデータを活用することで、将来的な劣化進行予測も可能になることが期待される。

鉄塔の部材ごとの錆検知のイメージ　出典：富士通プレスリリース