JP2021189615A - Non-destructive inspection system for civil engineering structure - Google Patents

Non-destructive inspection system for civil engineering structure Download PDF

Info

Publication number
JP2021189615A
JP2021189615A JP2020092504A JP2020092504A JP2021189615A JP 2021189615 A JP2021189615 A JP 2021189615A JP 2020092504 A JP2020092504 A JP 2020092504A JP 2020092504 A JP2020092504 A JP 2020092504A JP 2021189615 A JP2021189615 A JP 2021189615A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
civil engineering
destructive inspection
engineering structure
inspection data
analysis
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
JP2020092504A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
真也 阿部
Shinya Abe
将司 仲村
Masashi Nakamura
倫宏 大平
Michihiro Ohira
弘治 新
Hiroharu Shin
行雄 成澤
Yukio Narisawa
翔 笠原
Sho Kasahara
庸博 高岩
Yasuhiro Takaiwa
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
WALL NATSUTO KK
Tokyo Metropolitan Industrial Technology Research Instititute (TIRI)
Walnut Ltd
Original Assignee
WALL NATSUTO KK
Tokyo Metropolitan Industrial Technology Research Instititute (TIRI)
Walnut Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by WALL NATSUTO KK, Tokyo Metropolitan Industrial Technology Research Instititute (TIRI), Walnut Ltd filed Critical WALL NATSUTO KK
Priority to JP2020092504A priority Critical patent/JP2021189615A/en
Publication of JP2021189615A publication Critical patent/JP2021189615A/en
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Landscapes

  • Testing Of Devices, Machine Parts, Or Other Structures Thereof (AREA)
  • Investigating Or Analyzing Materials By The Use Of Ultrasonic Waves (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

To provide a non-destructive inspection system for a civil engineering structure that can efficiently inspect a civil engineering structure.SOLUTION: A non-destructive inspection system 10 implements a non-destructive inspection method for a civil engineering structure 11, which comprises steps of: acquiring, from an area with the civil engineering structure 11 to be inspected, non-destructive inspection data on the civil engineering structure 11; transmitting the non-destructive inspection data on the civil engineering structure 11 via a network N; and analyzing the transmitted non-destructive inspection data. The non-destructive inspection system 10 includes a measurement device 13 for acquiring non-destructive inspection data of personnel in the area with the civil engineering structure 11. The non-destructive inspection system 10 includes an analysis device 14 that analyzes the non-destructive inspection data transmitted via the network N.SELECTED DRAWING: Figure 1

Description

本発明は、検査対象となる土木構造物を検査する土木構造物の非破壊検査システムに関する。 The present invention relates to a non-destructive inspection system for civil engineering structures for inspecting civil engineering structures to be inspected.

近年、既設土木構造物における維持管理の意識が社会的に高まっており、効率的な管理手法が求められている。このような土木構造物の検査は、非破壊調査機器を用いることで効率的に行われている(例えば、特許文献1参照。)。 In recent years, the awareness of maintenance of existing civil engineering structures has been increasing socially, and an efficient management method is required. Inspection of such civil engineering structures is efficiently performed by using a non-destructive investigation device (see, for example, Patent Document 1).

土木構造物の検査の際には、土木構造物の検査データを取得する現場業務と、その取得した検査データを解析する解析業務とがある。解析業務を担当する解析技術者は、本来、解析業務のみを行うことが効率的であるものの、検査データの品質を確保するために、従来、自ら土木構造物のある現地に行き、直接データを取得している。そのため、解析技術者は、現場業務、及び、土木構造物への行き来が必要となり、業務負担が増加している。また、計測及び検査データ取得の後、解析を行うため、業務が直列的となり、対応できる業務量が制限される。 In the inspection of civil engineering structures, there are on-site work to acquire inspection data of civil engineering structures and analysis work to analyze the acquired inspection data. Although it is efficient for analysis engineers in charge of analysis work to perform only analysis work, in order to ensure the quality of inspection data, traditionally, they go to the site where the civil engineering structure is located and directly collect the data. Have acquired. Therefore, the analysis engineer is required to perform on-site work and to and from the civil engineering structure, and the work burden is increasing. In addition, since analysis is performed after measurement and inspection data acquisition, the work becomes serial and the amount of work that can be handled is limited.

一方、解析技術者は、専門知識と経験とが必要であるため、教育や育成にある程度の年月が必要であり、また、近年の少子化の影響もあり、人員を確保することが容易でない。 On the other hand, analysis engineers need specialized knowledge and experience, so it takes a certain amount of time for education and training, and due to the influence of the declining birthrate in recent years, it is not easy to secure personnel. ..

特許第5062921号公報Japanese Patent No. 5062921

上記のように、土木構造物の検査業務のより一層の効率化が望まれている。 As mentioned above, it is desired to further improve the efficiency of the inspection work of civil engineering structures.

本発明は、このような点に鑑みなされたもので、土木構造物を効率的に検査できる土木構造物の非破壊検査システムを提供することを目的とする。 The present invention has been made in view of these points, and an object of the present invention is to provide a non-destructive inspection system for civil engineering structures capable of efficiently inspecting civil engineering structures.

請求項1記載の土木構造物の非破壊検査システムは、検査対象となる土木構造物のある地域より前記土木構造物の非破壊検査データを取得するステップと、前記土木構造物の非破壊検査データをネットワーク経由で送信するステップと、送信された前記非破壊検査データを解析するステップと、を含む土木構造物の非破壊検査方法を実施する土木構造物の非破壊検査システムであって、前記土木構造物のある地域の人員の前記非破壊検査データ取得用の計測装置と、ネットワーク経由で送信された前記非破壊検査データを解析する解析装置と、を備えるものである。 The non-destructive inspection system for a civil engineering structure according to claim 1 includes a step of acquiring non-destructive inspection data of the civil engineering structure from an area having a civil engineering structure to be inspected, and non-destructive inspection data of the civil engineering structure. A non-destructive inspection system for a civil engineering structure, comprising: a step of transmitting the It is provided with a measuring device for acquiring the non-destructive inspection data of personnel in a certain area of a structure and an analysis device for analyzing the non-destructive inspection data transmitted via a network.

請求項2記載の土木構造物の非破壊検査システムは、請求項1記載の土木構造物の非破壊検査システムにおいて、計測装置の使用方法を教示するマニュアル表示手段をさらに備えるものである。 The non-destructive inspection system for civil engineering structures according to claim 2 further includes manual display means for teaching how to use the measuring device in the non-destructive inspection system for civil engineering structures according to claim 1.

請求項3記載の土木構造物の非破壊検査システムは、請求項1または2記載の土木構造物の非破壊検査システムにおいて、計測装置は、土木構造物の非破壊検査データの取得を補助するロボットと計測車両とのいずれかであるものである。 The non-destructive inspection system for civil engineering structures according to claim 3 is the non-destructive inspection system for civil engineering structures according to claim 1 or 2, wherein the measuring device is a robot that assists in acquiring non-destructive inspection data for civil engineering structures. And the measurement vehicle.

請求項4記載の土木構造物の非破壊検査システムは、請求項1ないし3いずれか一記載の土木構造物の非破壊検査システムにおいて、解析装置は、土木構造物の非破壊検査データから前記土木構造物の異常箇所の有無を検出する人工知能を有するものである。 The non-destructive inspection system for a civil engineering structure according to claim 4 is the non-destructive inspection system for a civil engineering structure according to any one of claims 1 to 3. It has artificial intelligence to detect the presence or absence of abnormal parts in the structure.

請求項5記載の土木構造物の非破壊検査システムは、請求項1ないし4いずれか一記載の土木構造物の非破壊検査システムにおいて、少なくとも非破壊検査データに基づき補修する土木構造物または異常箇所の優先順位を決定する優先順位決定用人工知能をさらに備えるものである。 The non-destructive inspection system for a civil engineering structure according to claim 5 is the civil engineering structure or an abnormal part to be repaired based on at least the non-destructive inspection data in the non-destructive inspection system for the civil engineering structure according to any one of claims 1 to 4. It is further equipped with artificial intelligence for prioritization to determine the priority of the above.

請求項1記載の土木構造物の非破壊検査システムによれば、土木構造物のある地域の人員が計測装置によって非破壊検査データを取得した非破壊検査データをネットワーク経由で送信して、その送信された非破壊検査データを解析技術者が解析装置により解析することで、解析技術者が土木構造物のある地域に直接行く必要がなく、非破壊検査データの取得と解析とを並列的に行うことができ、土木構造物を効率的に検査できる。 According to the non-destructive inspection system for civil engineering structures according to claim 1, personnel in a certain area of civil engineering structures transmit non-destructive inspection data obtained by a measuring device via a network and transmit the non-destructive inspection data. By analyzing the non-destructive inspection data by an analysis device, the analysis engineer does not have to go directly to the area where the civil engineering structure is located, and the non-destructive inspection data is acquired and analyzed in parallel. And can efficiently inspect civil engineering structures.

請求項2記載の土木構造物の非破壊検査システムによれば、請求項1記載の土木構造物の非破壊検査システムの効果に加えて、計測装置を使用する人員がマニュアル表示手段を参照して、計測装置を使用できるので、非破壊検査データの取得を効率化できるとともに、計測装置を使用する人員の熟練度に拘らず、非破壊検査データの精度を一定レベル以上に確保できる。 According to the non-destructive inspection system for civil engineering structures according to claim 2, in addition to the effect of the non-destructive inspection system for civil engineering structures according to claim 1, personnel using the measuring device refer to the manual display means. Since the measuring device can be used, the acquisition of non-destructive inspection data can be made more efficient, and the accuracy of the non-destructive inspection data can be ensured to a certain level or higher regardless of the skill level of the personnel who use the measuring device.

請求項3記載の土木構造物の非破壊検査システムによれば、請求項1または2記載の土木構造物の非破壊検査システムの効果に加えて、土木構造物の非破壊検査データをロボットや計測車両により補助することで、非破壊検査データをより少ない人数で効率的に、かつ、精度よく取得できる。 According to the non-destructive inspection system for civil engineering structures according to claim 3, in addition to the effect of the non-destructive inspection system for civil engineering structures according to claim 1 or 2, the non-destructive inspection data for civil engineering structures is measured by a robot or the like. By assisting with a vehicle, non-destructive inspection data can be acquired efficiently and accurately with a smaller number of people.

請求項4記載の土木構造物の非破壊検査システムによれば、請求項1ないし3いずれか一記載の土木構造物の非破壊検査システムの効果に加えて、人工知能による異常箇所の有無の検出を利用することで、解析技術者による誤認や見落としを抑制でき、解析技術者の過度な専門性が不要となるとともに、解析技術者のレベルによる解析結果のばらつきを抑制できる。 According to the non-destructive inspection system for civil engineering structures according to claim 4, in addition to the effect of the non-destructive inspection system for civil engineering structures according to any one of claims 1 to 3, the presence or absence of abnormal parts is detected by artificial intelligence. By using, it is possible to suppress misunderstandings and oversights by analysis engineers, eliminate the need for excessive expertise of analysis engineers, and suppress variations in analysis results depending on the level of analysis engineers.

請求項5記載の土木構造物の非破壊検査システムによれば、請求項1ないし4いずれか一記載の土木構造物の非破壊検査システムの効果に加えて、少なくとも非破壊検査データに基づき優先順位決定用人工知能により補修する土木構造物または異常箇所の優先順位を決定することで、解析技術者に依存することなく土木構造物または異常箇所を効率的に補修できる。 According to the non-destructive inspection system for civil engineering structures according to claim 5, in addition to the effect of the non-destructive inspection system for civil engineering structures according to any one of claims 1 to 4, the priority is at least based on the non-destructive inspection data. By determining the priority of the civil engineering structure or abnormal part to be repaired by the artificial intelligence for determination, the civil engineering structure or abnormal part can be efficiently repaired without depending on the analysis engineer.

本発明の一実施の形態の非破壊検査システムを示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the nondestructive inspection system of one Embodiment of this invention.

以下、本発明の一実施の形態について、図面を参照して説明する。 Hereinafter, an embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings.

図1において、10は非破壊検査システムを示す。非破壊検査システム10は、道路、トンネル、水路、橋梁、堤防、護岸、港湾、空港などの、検査対象となる既設の土木構造物11を非破壊検査・点検するシステムである。 In FIG. 1, 10 indicates a non-destructive inspection system. The non-destructive inspection system 10 is a system for non-destructive inspection and inspection of existing civil engineering structures 11 to be inspected, such as roads, tunnels, waterways, bridges, embankments, seawalls, ports, and airports.

非破壊検査システム10は、計測装置13と、解析装置14と、を備える。 The non-destructive inspection system 10 includes a measuring device 13 and an analysis device 14.

計測装置13は、電磁波や超音波などの検出波を出力する非接触型または接触型の出力部、及び、出力部からの出力に対する土木構造物11からの反射波などの反応を取得する取得部などを備えている。そして、この計測装置13は、土木構造物11における覆工コンクリート厚み、内部の空洞Gや欠陥の有無、鉄筋、内部の金属物の状態など、土木構造物11の状態を非破壊に計測する装置である。この計測装置13は、例えばマンホールMなどの道路の埋設管や構造物、路面下の陥没などの危険性がある空洞P、アスファルトコンクリート厚や路盤の厚さなどの舗装構造S、橋梁の床版F、堤防沈下・決壊などの原因となる空洞Gなどを計測可能である。出力部及び取得部は、例えばレーダ装置のアンテナにより実現可能である。この計測装置13は、土木構造物11やその近辺を走行可能な作業車などの、計測者や計測補助者により運転される計測車両に搭載されるものでもよいし、遠隔操作可能な無人飛行体(ドローン)など、土木構造物11の非破壊検査データの取得を補助するロボットに搭載されるものでもよい。計測装置13は、単数でも複数でもよい。 The measuring device 13 is a non-contact type or contact type output unit that outputs a detection wave such as an electromagnetic wave or an ultrasonic wave, and an acquisition unit that acquires a reaction such as a reflected wave from the civil engineering structure 11 to the output from the output unit. And so on. The measuring device 13 is a device that non-destructively measures the state of the civil engineering structure 11 such as the thickness of the lining concrete in the civil engineering structure 11, the presence or absence of internal cavities G and defects, the state of reinforcing bars, and the state of internal metal objects. Is. The measuring device 13 includes, for example, buried pipes and structures of roads such as manholes M, cavities P having a risk of depression under the road surface, pavement structures S such as asphalt concrete thickness and roadbed thickness, and bridge decks. It is possible to measure F, the cavity G that causes the embankment to sink or collapse, and the like. The output unit and the acquisition unit can be realized by, for example, an antenna of a radar device. The measuring device 13 may be mounted on a measuring vehicle driven by a measuring person or a measuring assistant, such as a civil engineering structure 11 or a work vehicle capable of traveling in the vicinity thereof, or an unmanned aerial vehicle that can be remotely controlled. It may be mounted on a robot that assists in the acquisition of non-destructive inspection data of the civil engineering structure 11, such as (drone). The measuring device 13 may be singular or plural.

解析装置14は、計測装置13により取得された非破壊検査データを解析する装置である。解析装置14は、処理手段であるPC16、及び、非破壊検査データ、あるいは非破壊検査データが処理された画像などの、非破壊検査データと関連を有するデータを表示可能な表示手段であるモニタ17などを備えている。 The analysis device 14 is a device that analyzes the non-destructive inspection data acquired by the measuring device 13. The analysis device 14 is a PC 16 which is a processing means, and a monitor 17 which is a display means capable of displaying data related to the non-destructive inspection data such as non-destructive inspection data or an image processed by the non-destructive inspection data. And so on.

そして、本実施の形態における非破壊検査システム10は、計測装置13により計測された非破壊検査データが、インターネットなどのネットワークNにあるクラウドサーバにリアルタイムに送信されて記憶され、クラウドサーバに記憶されたデータを解析装置14によって解析するものである。 Then, in the non-destructive inspection system 10 of the present embodiment, the non-destructive inspection data measured by the measuring device 13 is transmitted and stored in real time to a cloud server in a network N such as the Internet, and stored in the cloud server. The collected data is analyzed by the analysis device 14.

計測装置13は、土木構造物11がある地域の人員に貸与、譲渡、あるいは販売され、この人員によって非破壊検査データが取得される。土木構造物11がある地域の人員としては、土木構造物11がある地域、あるいはその近隣の地域の居住者などが好ましい。そのため、計測装置13は、専門的な技術や知識を備えない人員でも簡易な調整のみで使用できるように、例えば全自動、あるいは半自動などに構築されていることが好ましい。また、計測装置13の具体的な調整方法などの使用方法が予めマニュアル化されていることが好ましい。使用方法を表示するマニュアル表示手段は、印刷物や冊子などとして計測装置13とともに貸与、譲渡、あるいは販売されてもよいし、計測装置13自体をマニュアル表示手段として利用してもよいし、ネットワークN上のクラウドサーバなどから取得した使用方法を任意の表示手段に表示してもよい。図示される例では、計測装置13は、ネットワークNに有線、あるいは無線により直接接続可能であり、ネットワークN上のクラウドサーバに対し、直接データを送受信可能となっているが、これに限らず、ネットワークNに接続可能なPC、携帯端末などの通信装置を介して、ネットワークN上のクラウドサーバに対し、間接的にデータを送受信可能としてもよい。 The measuring device 13 is lent, transferred, or sold to a person in the area where the civil engineering structure 11 is located, and the non-destructive inspection data is acquired by this person. As the personnel in the area where the civil engineering structure 11 is located, residents in the area where the civil engineering structure 11 is located or in the vicinity thereof are preferable. Therefore, it is preferable that the measuring device 13 is constructed to be fully automatic or semi-automatic, for example, so that even a person who does not have specialized skills or knowledge can use it with only simple adjustment. Further, it is preferable that the usage method such as the specific adjustment method of the measuring device 13 is prepared in advance. The manual display means for displaying the usage method may be lent, transferred, or sold together with the measuring device 13 as a printed matter or a booklet, or the measuring device 13 itself may be used as the manual display means, or on the network N. The usage method acquired from the cloud server of the above may be displayed on any display means. In the illustrated example, the measuring device 13 can be directly connected to the network N by wire or wirelessly, and can directly send and receive data to and from the cloud server on the network N, but the present invention is not limited to this. Data may be indirectly transmitted to and received from the cloud server on the network N via a communication device such as a PC or a mobile terminal that can be connected to the network N.

解析装置14は、非破壊検査データを取得する人員と異なる、解析技術者により使用される。解析装置14は、ネットワークNに接続可能で、かつ、解析技術者が解析を行う場所や地域にあればよく、土木構造物11がある地域から離れた地域に設置されていてもよい。また、解析装置14には、人工知能AIが搭載されていてもよい。人工知能AIは、土木構造物11の非破壊検査データの解析を補助する。具体的に、人工知能AIは、非破壊検査データ(画像)を解析し、土木構造物11の異常箇所の有無を検出する。 The analyzer 14 is used by an analysis technician who is different from the personnel who acquire the nondestructive inspection data. The analysis device 14 may be connected to the network N and may be installed in an area away from the area where the civil engineering structure 11 is located, as long as it is in a place or area where an analysis engineer performs analysis. Further, the analysis device 14 may be equipped with artificial intelligence AI. Artificial intelligence AI assists in the analysis of non-destructive inspection data for civil engineering structures 11. Specifically, the artificial intelligence AI analyzes the non-destructive inspection data (image) and detects the presence or absence of an abnormal part in the civil engineering structure 11.

そして、本実施の形態の非破壊検査システム10は、検査対象となる土木構造物11のある地域より土木構造物11の非破壊検査データを取得するステップと、土木構造物11の非破壊検査データをネットワークN経由で送信するステップと、送信された非破壊検査データを解析するステップと、を含む土木構造物11の非破壊検査方法を実施する。さらに、本実施の形態の土木構造物11の非破壊検査方法においては、非破壊検査データの解析に基づき、土木構造物11の補修順を決定するステップと、その補修順を土木構造物11のある地域にフィードバックするステップと、を含む。 Then, the non-destructive inspection system 10 of the present embodiment has a step of acquiring non-destructive inspection data of the civil engineering structure 11 from the area where the civil engineering structure 11 to be inspected is present, and non-destructive inspection data of the civil engineering structure 11. The non-destructive inspection method of the civil engineering structure 11 including the step of transmitting the image via the network N and the step of analyzing the transmitted non-destructive inspection data is carried out. Further, in the non-destructive inspection method of the civil engineering structure 11 of the present embodiment, the step of determining the repair order of the civil engineering structure 11 based on the analysis of the non-destructive inspection data and the repair order of the civil engineering structure 11 are set. Includes steps to feed back to a region.

具体的に、本実施の形態では、計測装置13を、土木構造物11がある地域で現地雇用した人員へ例えば貸与し、その人員が計測装置13を使用することで、非破壊検査データを取得する。その際、現地作業をマニュアル化しておくことで、現地の人員が非破壊検査データを容易に取得できるようにする。 Specifically, in the present embodiment, the measuring device 13 is lent to, for example, a locally hired person in the area where the civil engineering structure 11 is located, and the person uses the measuring device 13 to acquire non-destructive inspection data. do. At that time, by creating a manual for the on-site work, it will be possible for local personnel to easily acquire non-destructive inspection data.

取得した非破壊検査データは、膨大なビッグデータとなる。このビッグデータは、ネットワークN上のクラウドサーバにリアルタイム送信される。 The acquired non-destructive inspection data becomes a huge amount of big data. This big data is transmitted in real time to a cloud server on the network N.

送信された非破壊検査データは、待機している解析技術者が解析装置14を用いて解析する。例えば、解析技術者は、解析装置14のモニタ17に表示された非破壊検査データ、または、非破壊検査データと関連を有するデータを画像加工し、目視によりデータ解析を行い、例えば土木構造物11の欠陥などの有無、土木構造物11の健全度などを判定する。このデータ解析の際には、解析装置14に搭載される人工知能AIを用いてもよい。 The transmitted non-destructive inspection data is analyzed by a standby analysis engineer using the analysis device 14. For example, the analysis engineer processes the non-destructive inspection data displayed on the monitor 17 of the analysis device 14 or the data related to the non-destructive inspection data, and visually analyzes the data. For example, the civil engineering structure 11 Judge the presence or absence of defects, the soundness of the civil engineering structure 11 and the like. At the time of this data analysis, the artificial intelligence AI mounted on the analysis device 14 may be used.

解析技術者、または、人工知能AIは、データ解析により、土木構造物11に欠陥を検出した場合、土木構造物11の補修順、あるいは、土木構造物11の欠陥の補修順を決定する。つまり、人工知能AIは、優先順位決定用人工知能の機能を有していてもよい。補修順は、予め設定された所定の基準に基づいて決定する。優先順位を決定するための入力情報としては、例えば、検出された空洞の深さ、広がり、厚みなどの検査対象の土木構造物11の非破壊検査データとする。その他、検査データの過去の履歴、橋、道路などの土木構造物11の種類、土木構造物11がある地域の雨量、あるいは気温などの気象条件、および、交通量の多寡、車種などの少なくともいずれかを、優先順位を決定するための入力情報としてよい。一例としては、深度が浅い空洞の補修を深い空洞の補修よりも優先し、広がりが大きい空洞の補修を小さい空洞の補修よりも優先し、厚みが大きい空洞の補修を小さい空洞の補修よりも優先する。また、深度、広がり、及び、厚みにも予め所定の優先順を持たせてもよい。一例としては、深度を最も優先し、次いで広がり、厚みの順に優先順を決定する。これら優先順は、任意に決定してよい。なお、優先順位決定用人工知能は、解析装置14に搭載された人工知能AIと必ずしも同一のものでなくてもよい。 When the analysis engineer or the artificial intelligence AI detects a defect in the civil engineering structure 11 by data analysis, the analysis engineer or the artificial intelligence AI determines the repair order of the civil engineering structure 11 or the repair order of the defect of the civil engineering structure 11. That is, the artificial intelligence AI may have the function of the artificial intelligence for determining the priority. The repair order is determined based on a predetermined standard set in advance. The input information for determining the priority is, for example, non-destructive inspection data of the civil engineering structure 11 to be inspected such as the depth, spread, and thickness of the detected cavity. In addition, the past history of inspection data, the types of civil engineering structures 11 such as bridges and roads, the amount of rain in the area where the civil engineering structures 11 are located, or the weather conditions such as temperature, and at least any of the traffic volume and vehicle types. May be used as input information for determining the priority. As an example, repairing shallow cavities is prioritized over repairing deep cavities, repairing large cavities is prioritized over repairing small cavities, and repairing thick cavities is prioritized over repairing small cavities. do. Further, the depth, the spread, and the thickness may be given a predetermined priority in advance. As an example, the depth is given the highest priority, then the spread, and the thickness is prioritized in this order. These priorities may be determined arbitrarily. The priority determination artificial intelligence does not necessarily have to be the same as the artificial intelligence AI mounted on the analysis device 14.

優先順位決定用人工知能の教師データとしては、例えば前記入力情報のモデルとそれに対する解析技術者の判定を用いてもよいし、補修記録や文献情報を用いてもよい。 As the teacher data of the artificial intelligence for determining the priority, for example, the model of the input information and the judgment of the analysis engineer for the model may be used, or the repair record or the literature information may be used.

土木構造物11の補修順などを含むデータの解析結果は、例えばネットワークN上のクラウドサーバに送信し、土木構造物11のある地域にフィードバックする。 The analysis result of the data including the repair order of the civil engineering structure 11 is transmitted to, for example, a cloud server on the network N, and is fed back to the area where the civil engineering structure 11 is located.

このように、土木構造物11のある地域の人員が計測装置13によって非破壊検査データを取得した非破壊検査データをネットワークN経由で送信して、その送信された非破壊検査データを解析技術者が解析装置14により解析することで、解析技術者が土木構造物11のある地域に直接行く必要がなく、リアルタイムにデータを移行して、非破壊検査データの取得と解析とを並列的に行うことができ、取得した非破壊検査データを速やかに解析できるなど、土木構造物11を効率的に検査できる。したがって、検査のコスト削減と人員不足の解消とを図ることが可能になる。 In this way, the non-destructive inspection data acquired by the personnel in the area where the civil engineering structure 11 is located by the measuring device 13 is transmitted via the network N, and the transmitted non-destructive inspection data is analyzed by the analysis engineer. By analyzing with the analysis device 14, the analysis engineer does not have to go directly to the area where the civil engineering structure 11 is located, and the data is transferred in real time to acquire and analyze the non-destructive inspection data in parallel. The civil engineering structure 11 can be inspected efficiently, such as being able to quickly analyze the acquired non-destructive inspection data. Therefore, it is possible to reduce the cost of inspection and solve the shortage of personnel.

また、複数の異なる地域の土木構造物11の検査の場合にも、解析技術者が都度非破壊検査データを取得しに行く必要がなく、容易かつ迅速に対応可能となる。 Further, even in the case of inspection of civil engineering structures 11 in a plurality of different areas, it is not necessary for an analysis engineer to go to acquire non-destructive inspection data each time, and it is possible to respond easily and quickly.

特に、土木構造物11の維持管理が対象となる地域は、地方都市やその郊外、海岸周辺や山間地など、全国各地に存在するため、本実施の形態によれば、解析技術者はこれらの地域に出向くことなく、解析装置14を設置した地域で集中的に解析を行うことができ、移動に要する時間やコストを削減できる。また、土木構造物11が、国内に限らず海外にある場合にもその検査に対応できる。 In particular, the areas covered by the maintenance of the civil engineering structure 11 exist in various parts of the country such as local cities, their suburbs, coastal areas, and mountainous areas. Analysis can be performed intensively in the area where the analysis device 14 is installed without going to the area, and the time and cost required for movement can be reduced. In addition, the civil engineering structure 11 can be inspected not only in Japan but also overseas.

計測装置13を使用する人員がマニュアル表示手段を参照して、計測装置13を使用できるので、非破壊検査データの取得を効率化できるとともに、計測装置13を使用する人員の熟練度に拘らず、非破壊検査データの精度を一定レベル以上に確保できる。そのため、解析技術者自身が非破壊検査データの取得に出向く必要がなく、夜勤や体力を必要とする現場作業を要しないことから、専門技術を有した経験のある高齢者などでも解析技術者として解析を行うことが可能になる。 Since the personnel who use the measuring device 13 can use the measuring device 13 by referring to the manual display means, the acquisition of non-destructive inspection data can be made more efficient, and regardless of the skill level of the personnel who use the measuring device 13, the personnel can use the measuring device 13. The accuracy of non-destructive inspection data can be ensured above a certain level. Therefore, it is not necessary for the analysis engineer himself to go to acquire non-destructive inspection data, and there is no need for night shifts or on-site work that requires physical strength, so even elderly people with specialized skills can be used as analysis engineers. It becomes possible to perform analysis.

土木構造物11の非破壊検査データをロボットや計測車両により補助することで、非破壊検査データをより少ない人数で効率的に、かつ、専門技術者が居なくても精度よく取得できる。また、ロボットを用いることによって、人が直接近づきにくい場所のデータ取得も可能になる。 By assisting the non-destructive inspection data of the civil engineering structure 11 with a robot or a measuring vehicle, the non-destructive inspection data can be obtained efficiently with a smaller number of people and accurately without a specialized engineer. In addition, by using a robot, it is possible to acquire data in a place that is difficult for a person to directly approach.

解析装置14に人工知能AIを搭載し、人工知能AIによる異常箇所の有無の検出を利用することで、解析技術者による見落としを抑制でき、解析技術者の過度な専門性が不要となるとともに、解析技術者のレベルによる解析結果のばらつきを抑制できる。つまり、人工知能AIによる異常箇所の解析を実施することで客観的な対応ができ、解析技術者のヒューマンエラーによる誤認や見落としを抑制でき、解析技術者の過度な専門性が不要となるとともに、人員不足や教育による時間的拘束も抑制できる。また、熟練の解析技術者によるデータ照査も不要となり、作業量を抑制できる。 By mounting artificial intelligence AI on the analysis device 14 and using the detection of the presence or absence of abnormal parts by artificial intelligence AI, it is possible to suppress oversight by analysis engineers, eliminating the need for excessive expertise of analysis engineers. It is possible to suppress variations in analysis results depending on the level of the analysis engineer. In other words, by performing analysis of abnormal parts with artificial intelligence AI, it is possible to take an objective response, suppress misidentification and oversight due to human error of the analysis engineer, eliminate the need for excessive expertise of the analysis engineer, and at the same time. Time constraints due to staff shortages and education can also be suppressed. In addition, it is not necessary to check the data by a skilled analysis engineer, and the amount of work can be suppressed.

少なくとも非破壊検査データに基づき人工知能AIにより補修する土木構造物11または異常箇所の優先順位を決定することで、解析技術者に依存することなく土木構造物11または異常箇所を効率的に補修できる。また、当該人工知能AIを、異常箇所の有無の検出を行う人工知能AIと同一とすることで、異常箇所の検出から補修の優先順位の決定までの一連の工程を人工知能AIにより実施できる。 By determining the priority of the civil engineering structure 11 or the abnormal part to be repaired by the artificial intelligence AI at least based on the non-destructive inspection data, the civil engineering structure 11 or the abnormal part can be efficiently repaired without depending on the analysis engineer. .. Further, by making the artificial intelligence AI the same as the artificial intelligence AI that detects the presence or absence of an abnormal portion, a series of steps from the detection of the abnormal portion to the determination of the priority of repair can be carried out by the artificial intelligence AI.

この結果、コスト削減と多様化する働き方への対応や現地地方雇用の創出を図ることができる。つまり、時間の制約なく働く仕組みを構築でき、経験ある高齢者、あるいは、自宅で育児や介護をする人員であっても非破壊検査データを取得する人員として雇用できることで、新たな雇用促進に繋げることができる。 As a result, it is possible to reduce costs, respond to diversifying work styles, and create local employment. In other words, it is possible to build a system to work without time constraints, and it will lead to new employment promotion by being able to hire experienced elderly people or people who care for children or care at home as personnel who acquire non-destructive inspection data. be able to.

非破壊検査データを取得する人員は、土木構造物11がある地域の地理や立地情報に長けた人員を見込むことができ、地元間のネットワークの強みを活かした対応も可能になる。また、その人員が居住する地域の生活に利用する土木構造物11の検査であるため、人員の地域への貢献にも繋がる。 The personnel who acquire non-destructive inspection data can be expected to be those who are good at geography and location information of the area where the civil engineering structure 11 is located, and it will be possible to take advantage of the strength of the network between local areas. In addition, since it is an inspection of the civil engineering structure 11 used for the life of the area where the personnel live, it also contributes to the area of the personnel.

また、検査の結果、土木構造物11の異常箇所や危険と判断される情報がある場合には、土木構造物11の健全度などの指標を含め、ネットワークNを介して土木構造物11のある地域などに速やかにフィードバックできる。 In addition, if there is information that is judged to be an abnormal part or danger of the civil engineering structure 11 as a result of the inspection, the civil engineering structure 11 is found via the network N, including indicators such as the soundness of the civil engineering structure 11. You can promptly give feedback to the area.

例えば本実施の形態では、非破壊検査データの解析に基づき、土木構造物11の補修順を決定し、その補修順を土木構造物11のある地域にフィードバックする。近年、ゲリラ豪雨などの異常気象により空洞などの欠陥の発生件数が増加しているため、土木構造物11の補修順をフィードバックすることで、土木構造物11がある地域において、より優先度が高い欠陥から順に補修を実施でき、効率よく土木構造物11の補修を進めることができる。 For example, in the present embodiment, the repair order of the civil engineering structure 11 is determined based on the analysis of the non-destructive inspection data, and the repair order is fed back to the area where the civil engineering structure 11 is located. In recent years, the number of defects such as cavities has increased due to abnormal weather such as guerrilla rainstorms, so by feeding back the repair order of civil engineering structure 11, the priority is higher in the area where civil engineering structure 11 is located. Repairs can be carried out in order from the defect, and the civil engineering structure 11 can be repaired efficiently.

10 非破壊検査システム
11 土木構造物
13 計測装置
14 解析装置
AI 優先順位決定用人工知能の機能を有する人工知能
N ネットワーク
10 Non-destructive inspection system
11 Civil engineering structures
13 Measuring device
14 Analytical device
Artificial intelligence N network with artificial intelligence function for AI priority determination

Claims (5)

検査対象となる土木構造物のある地域より前記土木構造物の非破壊検査データを取得するステップと、前記土木構造物の非破壊検査データをネットワーク経由で送信するステップと、送信された前記非破壊検査データを解析するステップと、を含む土木構造物の非破壊検査方法を実施する土木構造物の非破壊検査システムであって、
前記土木構造物のある地域の人員の前記非破壊検査データ取得用の計測装置と、
ネットワーク経由で送信された前記非破壊検査データを解析する解析装置と、
を備えることを特徴とする土木構造物の非破壊検査システム。
The step of acquiring the non-destructive inspection data of the civil engineering structure from the area where the civil engineering structure to be inspected is located, the step of transmitting the non-destructive inspection data of the civil engineering structure via the network, and the transmitted non-destructive inspection data. A non-destructive inspection system for civil engineering structures that implements non-destructive inspection methods for civil engineering structures, including steps to analyze inspection data.
The measuring device for acquiring the non-destructive inspection data of the personnel in the area where the civil engineering structure is located, and
An analysis device that analyzes the non-destructive inspection data transmitted via the network,
A non-destructive inspection system for civil engineering structures, characterized by being equipped with.
計測装置の使用方法を教示するマニュアル表示手段をさらに備える
ことを特徴とする請求項1記載の土木構造物の非破壊検査システム。
The non-destructive inspection system for a civil engineering structure according to claim 1, further comprising a manual display means for teaching how to use the measuring device.
計測装置は、土木構造物の非破壊検査データの取得を補助するロボットと計測車両とのいずれかである
ことを特徴とする請求項1または2記載の土木構造物の非破壊検査システム。
The non-destructive inspection system for civil engineering structures according to claim 1 or 2, wherein the measuring device is either a robot or a measuring vehicle that assists in acquiring non-destructive inspection data for civil engineering structures.
解析装置は、土木構造物の非破壊検査データから前記土木構造物の異常箇所の有無を検出する人工知能を有する
ことを特徴とする請求項1ないし3いずれか一記載の土木構造物の非破壊検査システム。
The non-destructive civil engineering structure according to any one of claims 1 to 3, wherein the analysis apparatus has an artificial intelligence for detecting the presence or absence of an abnormal portion of the civil engineering structure from the non-destructive inspection data of the civil engineering structure. Inspection system.
少なくとも非破壊検査データに基づき補修する土木構造物または異常箇所の優先順位を決定する優先順位決定用人工知能をさらに備える
ことを特徴とする請求項1ないし4いずれか一記載の土木構造物の非破壊検査システム。
No. Destruction inspection system.
JP2020092504A 2020-05-27 2020-05-27 Non-destructive inspection system for civil engineering structure Pending JP2021189615A (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2020092504A JP2021189615A (en) 2020-05-27 2020-05-27 Non-destructive inspection system for civil engineering structure

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2020092504A JP2021189615A (en) 2020-05-27 2020-05-27 Non-destructive inspection system for civil engineering structure

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JP2021189615A true JP2021189615A (en) 2021-12-13

Family

ID=78849701

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2020092504A Pending JP2021189615A (en) 2020-05-27 2020-05-27 Non-destructive inspection system for civil engineering structure

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP2021189615A (en)

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11531000B2 (en) Electrical methods and systems for concrete testing
Dabous et al. Condition monitoring of bridges with non-contact testing technologies
US10818003B2 (en) High-precision intelligent detection method for bridge diseases based on spatial position
US8306276B2 (en) Bridge structural safety monitoring system and method thereof
Koo et al. Innovative method for assessment of underground sewer pipe condition
WO2017043276A1 (en) Damage information extraction device, damage information extraction method and damage information extraction program
Chun et al. Utilization of unmanned aerial vehicle, artificial intelligence, and remote measurement technology for bridge inspections
Soleymani et al. Damage detection and monitoring in heritage masonry structures: Systematic review
CN103017672A (en) Non-contact nondestructive testing method for bridge structure
Hesse et al. Uncertainty in common NDE techniques for use in risk-based bridge inspection planning: Existing data
Omer et al. Performance evaluation of bridges using virtual reality
JP2021189615A (en) Non-destructive inspection system for civil engineering structure
CN115630859A (en) Steel plate combined beam bridge construction control quality evaluation method based on deep learning
KR20220023267A (en) Bridge inspection method and system
Nepomuceno Technology Innovation for Improving Bridge Management
Yuan et al. Bridge Construction Monitoring Using LiDAR Data
US20230184707A1 (en) Electrical methods and systems for concrete testing
Xu et al. Evaluation of innovative automated systems for monitoring asphalt pavement surface conditions in England. Part 2: Automated quality monitoring systems
Coveney et al. Sensor based monitoring of bridge assets—a survey of industry and academia
KR102133386B1 (en) Safety inspection system for facilities to prevent leakage
Al Shaini The Use of Point Cloud Data to Support Concrete Bridge Deck Condition Assessment
Arvidsson et al. Deliverable D3. 1: Report on state-of-the-art data assessment and visualisation methods
Taresh et al. Investigation of short-range sensing devices for use in nondestructive pavement evaluation
Al Shehyari et al. Use of Laser scanning, Remote Sensors & Traffic Data Collection, Drones & Mobile Application. MoEI Federal Highways network case study
Acero Molina et al. Comparing the Accuracy between UAS Photogrammetry and LiDAR in Bridge Inspections

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20230329

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20240221

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20240228

RD04 Notification of resignation of power of attorney

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7424

Effective date: 20240229

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20240426