EPFL の土木工学の修士課程の学生が、コンクリートの潜在的に危険な亀裂を検査するための新しいコンピューターベースの方法の有効性を評価しました。

重要な側面土木工学コンクリート橋、ダム、トンネル、その他の種類のインフラの亀裂の正確な状態を特定しています。先端技術、特に人工知能を使用すると、検査エンジニアの作業が容易になりますが、最も効果的に導入するにはどうすればよいでしょうか?この質問は、ヒューゴ・ニックが次の文章で答えようとしたものです。修士のプロジェクト（フランス語）EPFLの建築・土木・環境工学部（ENAC）の構造コンクリート研究所（IBETON）と連携して実施された。

「鉄筋コンクリートに亀裂が現れるのは正常であり、かかる亀裂は受ける荷重の種類に応じて開いたり閉じたりする可能性があります」と、IBETON の博士助手でニックのプロジェクト監督者の 1 人であるエンリケ・コレス・ソジョ氏は言う。「難しいのは、亀裂が潜在的に危険であるかどうか、またそれに伴うリスクがあるかどうかを知ることです。」

現在、エンジニアは以下を使用して構造物を検査しています。肉眼小さな定規などの簡単な測定ツールもあります。しかし、これらの方法は時々不正確になる可能性があります。「そして、検査官が立ち入りにくい場所では使用できません」とニックは言います。そのため、自動亀裂検出方法が開発され、急速に採用されています。

その後卒業し、現在はヴァレー州の土木会社で働いているニックは、EPFL で発明されたものを含む、これらの新しい自動化手法のうち 2 つをテストし、それぞれの長所と短所を評価しました。

小規模レプリカ

最初のメソッドは、デジタル画像相関、主に研究室で行われ、非常に正確であることで知られています。コンクリート構造物の小規模または大規模なレプリカを構築し、それに荷重をかけて人工的にひび割れを発生させるというものです。エンジニアが取るデジタル画像構造物に最初に荷重がかかってから破壊するまでのプロセス全体にわたって。

これらのイメージは特別なソフトウェアを通じて実行されます。アルゴリズム亀裂が現れる前に撮影されたベースライン画像と、変形が見られる 2 番目の画像を分析し、2 つの画像間の参照点を特定します。この情報は、亀裂の変位フィールドと変形フィールドを生成するために使用され、エンジニアに亀裂がどのように開くかを明確に示します。

2 番目の方法は、有限セグメント エッジおよびフル エッジ アプローチと呼ばれ、EPFL の地震工学および構造力学研究所 (EESD) で開発されました。まだ実験段階にあるが、検査員は現場で見つけた亀裂の写真を1枚だけ撮影する必要がある。「その後、検出アルゴリズムが人工知能を使用して画像を分析します」と Nick 氏は説明します。「アルゴリズムは実際にはニューラルネットワークこれは何千枚もの画像でトレーニングされており、亀裂の検出を予測できます。検査官はこの方法を現場でテストし始めており、いくつかの利点があります。」

スマートフォンで撮った写真

研究の一環として、ニックはこの 2 番目の方法の機能を文書化することに着手しました。具体的には、どのような種類のカメラを使用できるか、ひび割れの写真のピクセル数、最適な結果を得るにはどのくらいの距離から写真を撮影する必要があるかを判断したいと考えていました。彼は、亀裂の開口部の解像度が少なくとも 3 ピクセルであればアルゴリズムが正しく機能すること、およびアルゴリズムの精度がピクセル サイズに依存することを発見しました。「0.3 mm の亀裂を正確に読み取るには、カメラを 35 cm 離す必要があると計算しました」とニックは言います。

彼のテストでは、これが使いやすく、スマートフォンで使用でき、ドローンの助けを借りて到達しにくい場所に適しているため、有望な方法であることが確認されました。とはいえ、特に非常に小さな亀裂の場合、アルゴリズムの精度はまだ多少改善する必要があります。全体として、デジタル画像相関の信頼性が高くなります。

今後、これらの方法は両方とも、検査技術者が鉄筋コンクリート構造物の一般的な状態に関するより完全なデータを収集するのに役立ちます。「自動亀裂検出システムを使用することで、エラーや不正確さの数を減らし、検査をより迅速かつ正確に行うことができます」と Nick 氏は言います。「しかし、信頼できる方法亀裂がどれほど危険かをその場で判断するためです。」