インフラ点検をアシスト!人と協業するAIポイントインフラ構造物の点検ハンマーによる打音の違いを機械学習して、異常箇所と異常の度合いを自動検知し、さらに、異常度マップを自動生成するシステムを開発した。インフラの老朽化が進み、今後の点検需要は急増する見通しである。目視と打音検査が一次検査として行われているが、点検員の経験や感覚に依存している。熟練点検員は減少する傾向にあり、点検員の確保が難しくなってきている。音響センサーと測域センサーにより、打音の波形と、打撃の位置情報を合わせて取得し、異音解析技術により異常の有無を自動的に判定する。異常箇所を検出すると点検者にリアルタイムで提示できる。打音検査終了後すぐに、異常度マップを自動的に生成する。作業前に正常な箇所を打撃して正常な打音のモデルを構成し、検査を進めながらオンライン学習によって正常モデルを更新していくため、十分なデータがない場合でも検査できる。実際の構造物での実証試験を重ねて完成度を高めていく。現在、検査対象は平面であるが、今後は、検査対象を広げてゆく。実用化を目指してユーザビリティ向上のための研究開発を実施する。中央第1メール:m.murakawa*aist.go.jp(*を@に変更して使用してください。中央第1メール:takashi-okuma*aist.go.jp(*を@に変更して使用してください。