JP7490164B1 - Repair content determination device, repair device, learning device, inference device, repair content determination system, and repair method - Google Patents

Repair content determination device, repair device, learning device, inference device, repair content determination system, and repair method Download PDF

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Abstract

補修内容決定装置である補修装置(10)は、構造物(S)の検査対象材料部分に生じたき裂(C)の検査結果を取得する検査結果取得部である検査部(14)と、検査結果に基づいて、き裂(C)に対して粒子を含む液体である補修材による補修を行うか否かと、補修材による補修を行う場合に、補修材を塗布する前にき裂(C)内への前処理材の塗布を行うか否かとを示す補修パターンを含む補修内容を決定する判定部(15)と、を備えることを特徴とする。The repair device (10), which is a repair content determination device, is characterized by having an inspection unit (14) which is an inspection result acquisition unit that acquires inspection results of a crack (C) that has occurred in an inspected material portion of a structure (S), and a judgment unit (15) that determines the repair content including a repair pattern indicating whether or not to repair the crack (C) with a repair material that is a liquid containing particles, based on the inspection results, and, if repair is to be performed with the repair material, whether or not to apply a pretreatment material into the crack (C) before applying the repair material.

Description

本開示は、構造物に生じたき裂の補修に関する補修内容決定装置、補修装置、学習装置、推論装置、補修内容決定システム、および、補修方法に関する。 The present disclosure relates to a repair content determination device, a repair device, a learning device, an inference device, a repair content determination system, and a repair method for repairing cracks in a structure.

従来、粒子を含む液体である補修材を、構造物に生じたき裂に塗布することで、き裂の進展を抑制する技術がある。き裂は、開閉を繰返すことによって進展するが、補修材をき裂に塗布することで、補修材に含まれる粒子がくさびとして作用し、き裂が閉じることを妨げるため、き裂の進展速度を低減することができる。このため、き裂進展の抑制効果を高めるためには、補修材をき裂の内部に浸透させた上でき裂内に留まらせることが重要である。 Conventionally, there is a technology that suppresses the growth of cracks in structures by applying a repair material, which is a liquid containing particles, to the cracks. Cracks grow by repeatedly opening and closing, but by applying a repair material to the crack, the particles contained in the repair material act as a wedge, preventing the crack from closing, thereby slowing the rate at which the crack grows. For this reason, in order to increase the effect of suppressing crack growth, it is important to allow the repair material to penetrate into the crack and then have it remain within the crack.

特許文献1には、金属材料の疲労き裂進展速度低下用の補修材であって、き裂内への浸透性が優れた粘度範囲を規定した補修材が記載されている。Patent Document 1 describes a repair material for slowing down the rate of fatigue crack growth in metal materials, which has a specified viscosity range that provides excellent penetration into cracks.

特許第4852163号公報Patent No. 4852163

しかしながら、上記従来の技術によれば、き裂の状態によっては、補修材をき裂内へ浸透させることが困難な場合があるという問題があった。例えば、補修材がき裂内に浸透するか否かは、重力方向に対するき裂の向きが関係する。天井面に生じたき裂など、き裂の開口部が下向きであるき裂では、開口部が上向きであるき裂や開口部が横向きであるき裂と比較して、補修材の自重によりき裂内に浸透する力が働かないため、き裂内に補修材が浸透することが困難である場合がある。 However, the above conventional technology has the problem that, depending on the state of the crack, it may be difficult to make the repair material penetrate into the crack. For example, whether the repair material penetrates into the crack depends on the direction of the crack relative to the direction of gravity. In a crack whose opening faces downward, such as a crack on a ceiling surface, the weight of the repair material does not exert a force to penetrate into the crack, as compared to a crack whose opening faces upward or sideways, so it may be difficult for the repair material to penetrate into the crack.

本開示は、上記に鑑みてなされたものであって、き裂の状態によらず、補修材のき裂内への浸透性を高めることが可能な補修内容決定装置を得ることを目的とする。 The present disclosure has been made in consideration of the above, and aims to obtain a repair content determination device that can increase the penetration of repair material into a crack regardless of the condition of the crack.

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本開示の補修内容決定装置は、構造物の検査対象材料部分に生じたき裂の検査結果を取得する検査結果取得部と、検査結果が示すき裂の長さ、および、重力方向に対するき裂のなす角度に基づいて、き裂に対して粒子を含む液体である補修材による補修を行うか否かと、補修材による補修を行う場合に、補修材を塗布する前にき裂内への前処理材の塗布を行うか否かとを示す補修パターンを含む補修内容を決定する判定部と、を備えることを特徴とする。 In order to solve the above-mentioned problems and achieve the objective, the repair content determination device disclosed herein is characterized by comprising an inspection result acquisition unit that acquires inspection results of cracks that have occurred in an inspected material portion of a structure, and a judgment unit that determines repair content including a repair pattern that indicates whether or not to repair the crack with a repair material, which is a liquid containing particles, based on the length of the crack indicated by the inspection results and the angle the crack makes with respect to the direction of gravity, and, if repair with the repair material is to be performed, whether or not to apply a pretreatment material into the crack before applying the repair material.

本開示によれば、き裂の状態によらず、補修材のき裂内への浸透性を高めることが可能な補修内容決定装置を得ることが可能になるという効果を奏する。 The present disclosure has the effect of making it possible to obtain a repair content determination device that can increase the penetration of repair material into a crack regardless of the condition of the crack.

実施の形態1にかかる補修装置の機能構成を示す図FIG. 1 is a diagram showing a functional configuration of a repair device according to a first embodiment; 図1に示す補修装置の機能を説明するための図FIG. 2 is a diagram for explaining the function of the repair device shown in FIG. 図1に示す検査部の詳細な構成の一例を示す図FIG. 2 is a diagram showing an example of a detailed configuration of an inspection unit shown in FIG. 1 . 図1に示す判定部の機能について説明するための図FIG. 2 is a diagram for explaining the function of a determination unit shown in FIG. 1 ; 補修パターンと、補修部の動作との関係についての説明図FIG. 1 is an explanatory diagram of the relationship between the repair pattern and the operation of the repair unit; 判定部が使用する材料を決定する処理についての説明図An explanatory diagram of the process in which the determination unit determines the material to be used. 実施の形態1にかかる判定部の詳細な構成の一例を示す図FIG. 1 is a diagram illustrating an example of a detailed configuration of a determination unit according to a first embodiment; 補修装置が検査対象とする構造物の一例である橋梁を示す図FIG. 1 is a diagram showing a bridge, which is an example of a structure to be inspected by the repair device. 算出部が算出するき裂の長さについての説明図An explanatory diagram of the crack length calculated by the calculation unit 算出部が算出するき裂の角度についての説明図An explanatory diagram of the crack angle calculated by the calculation unit 算出部がき裂の長さおよびき裂の角度を算出する具体的な方法の第1の例についての説明図FIG. 1 is an explanatory diagram of a first example of a specific method in which a calculation unit calculates a crack length and a crack angle. 算出部がき裂の長さおよびき裂の角度を算出する具体的な方法の第2の例についての説明図FIG. 11 is an explanatory diagram of a second example of a specific method in which the calculation unit calculates the crack length and the crack angle. 算出部がき裂の長さおよびき裂の角度を算出する具体的な方法の第3の例についての説明図FIG. 11 is an explanatory diagram of a third example of a specific method for the calculation unit to calculate the crack length and the crack angle. 実施の形態1にかかる補修装置の動作を説明するためのフローチャートA flowchart for explaining the operation of the repair device according to the first embodiment. 実施の形態1にかかる判定処理の詳細を説明するためのフローチャート1 is a flowchart for explaining details of a determination process according to the first embodiment. 実施の形態2にかかる補修装置の機能構成を示す図FIG. 13 is a diagram showing a functional configuration of a repair device according to a second embodiment. 実施の形態2にかかる判定部の詳細な構成を示す図FIG. 13 is a diagram showing a detailed configuration of a determination unit according to a second embodiment; 実施の形態2にかかる判定部の動作を説明するためのフローチャート11 is a flowchart for explaining the operation of a determination unit according to a second embodiment. 実施の形態3にかかる学習装置の機能構成を示す図FIG. 13 is a diagram showing a functional configuration of a learning device according to a third embodiment. 学習装置の学習処理を説明するためのフローチャートA flowchart for explaining the learning process of the learning device. 実施の形態3にかかる補修装置の判定部の機能構成を示す図FIG. 13 is a diagram showing a functional configuration of a determination unit of a repair device according to a third embodiment. 補修装置に関する推論装置の構成図Configuration diagram of an inference device for repair equipment 推論装置の推論処理を説明するためのフローチャートA flowchart for explaining an inference process of an inference device. 実施の形態4にかかる補修装置の機能構成を示す図FIG. 13 is a diagram showing a functional configuration of a repair device according to a fourth embodiment. 実施の形態5にかかる補修内容決定システムの構成を示す図FIG. 13 is a diagram showing a configuration of a repair content determination system according to a fifth embodiment. 実施の形態6にかかる補修内容決定システムの構成を示す図FIG. 13 is a diagram showing a configuration of a repair content determination system according to a sixth embodiment. 実施の形態6にかかる補修内容決定システムの動作を説明するためのフローチャートA flowchart for explaining the operation of the repair content determination system according to the sixth embodiment. 実施の形態7にかかる補修内容決定システムの構成を示す図FIG. 13 is a diagram showing a configuration of a repair content determination system according to a seventh embodiment. 実施の形態8にかかる補修内容決定システムの構成を示す図FIG. 13 is a diagram showing a configuration of a repair content determination system according to an eighth embodiment. 実施の形態8にかかる補修装置の移動経路の一例を示す図FIG. 23 is a diagram showing an example of a movement path of a repair device according to an eighth embodiment. 実施の形態8にかかる補修装置がゴール地点からスタート地点まで戻る経路の他の一例を示す図FIG. 23 is a diagram showing another example of a route taken by the repair device according to the eighth embodiment to return from the goal point to the start point; 補修内容決定装置を実現するコンピュータシステムの構成例を示す図FIG. 1 is a diagram showing an example of the configuration of a computer system that realizes a repair content determination device. 補修装置または補修内容決定システムの各機能を実現するための処理回路の一例を示す図FIG. 1 is a diagram showing an example of a processing circuit for realizing each function of a repair device or a repair content determination system.

以下に、本開示の実施の形態にかかる補修内容決定装置、補修装置、学習装置、推論装置、補修内容決定システム、および、補修方法を図面に基づいて詳細に説明する。 Below, the repair content determination device, repair device, learning device, inference device, repair content determination system, and repair method relating to embodiments of the present disclosure are described in detail with reference to the drawings.

実施の形態1.
図1は、実施の形態1にかかる補修装置10の機能構成を示す図である。補修装置10は、構造物Sに生じたき裂Cを検査し、検査結果に基づいて補修内容を決定し、決定した補修内容に従ってき裂Cを補修する機能を有する。補修装置10は、き裂Cの補修内容を決定する機能を有する補修内容決定装置の一例である。補修装置10は、本体11と、構造物Sに補修装置10の本体11を固定する吸着手段12と、補修装置10を構造物Sに沿って移動させる駆動手段13と、補修対象のき裂Cを検査し、検査結果を出力する検査部14と、検査結果に基づいて、き裂Cの補修内容を決定する判定部15と、判定部15により決定された補修内容に従って、対象のき裂Cを補修する補修部16とを有する。補修部16は、前処理部17と、中処理部18と、後処理部19とを有する。
Embodiment 1.
FIG. 1 is a diagram showing a functional configuration of a repair device 10 according to a first embodiment. The repair device 10 has a function of inspecting a crack C generated in a structure S, determining a repair content based on the inspection result, and repairing the crack C according to the determined repair content. The repair device 10 is an example of a repair content determination device having a function of determining the repair content of the crack C. The repair device 10 has a main body 11, a suction means 12 for fixing the main body 11 of the repair device 10 to the structure S, a driving means 13 for moving the repair device 10 along the structure S, an inspection unit 14 for inspecting the crack C to be repaired and outputting the inspection result, a determination unit 15 for determining the repair content of the crack C based on the inspection result, and a repair unit 16 for repairing the target crack C according to the repair content determined by the determination unit 15. The repair unit 16 has a pre-processing unit 17, an intermediate processing unit 18, and a post-processing unit 19.

ここで、検査対象の材料は、材料表面に局所的な塑性変形が繰り返し作用して疲労き裂が発生し、き裂先端の塑性変形による鈍化と再先鋭化とを繰り返して疲労き裂が進展するような材料である。このような材料を、「検査対象材料」と呼ぶ。構造物Sは、例えば、橋梁、車両、航空機、発電機器、工作機械などである。検査対象材料は、例えば、鉄鋼、ステンレス、アルミニウム合金などが主な例として挙げられるが、金属に限定されず、樹脂、セラミックなども含まれる。構造物Sの全体が検査対象材料からなる必要はないが、補修対象のき裂Cは、構造物Sの検査対象材料でできた部分に生じたき裂Cとする。Here, the material to be inspected is a material in which fatigue cracks occur due to repeated localized plastic deformation on the material surface, and the fatigue cracks grow as the tip of the crack is repeatedly blunted and re-sharpened due to plastic deformation. Such a material is called the "material to be inspected." The structure S is, for example, a bridge, a vehicle, an aircraft, a power generation device, a machine tool, etc. The main examples of the material to be inspected are, for example, steel, stainless steel, and aluminum alloys, but are not limited to metals and also include resins and ceramics. The entire structure S does not need to be made of the material to be inspected, but the crack C to be repaired is a crack C that has occurred in the part of the structure S made of the material to be inspected.

図2は、図1に示す補修装置10の機能を説明するための図である。補修装置10は、前処理材21と、補修材22とを用いた補修処理を行うことができる。 Figure 2 is a diagram for explaining the function of the repair device 10 shown in Figure 1. The repair device 10 can perform repair processing using a pretreatment material 21 and a repair material 22.

補修材22は、粒子を含む液体である。き裂Cの内部に補修材22を塗布して、補修材22がき裂Cの内部に留まることで、補修材22に含まれる粒子がくさび効果を発揮して、き裂Cの進展を抑制することができる。くさび効果は、ブリッジング効果とも呼ばれる。補修材22に含まれる粒子がき裂Cが閉じることを妨げる現象をくさび効果と呼ぶ。き裂Cは、開閉を繰返すことによって進展するため、くさび効果によってき裂Cの進展を抑制することができる。き裂の進展抑制効果を向上させるためには、補修材22をき裂Cの先端部分まで浸透させると共に、浸透させた補修材22をき裂Cの内部に留まらせることが重要である。補修材22の粘度が低いほど、補修材22をき裂C内に浸透させることが容易である代わりに、補修材22をき裂C内に留まらせることが困難となる。そこで、補修材22を塗布する前に、前処理材21をき裂C内に塗布することで、補修材22のき裂C内への浸透性を高めることができる。前処理材21は、補修材22よりも構造物Sに対する濡れ性が高い液体である。つまり、前処理材21と構造物Sの表面との接触角度θ1は、補修材22と構造物Sの表面との接触角度θ2よりも小さい。 The repair material 22 is a liquid containing particles. By applying the repair material 22 to the inside of the crack C and the repair material 22 remaining inside the crack C, the particles contained in the repair material 22 exert a wedge effect, which can suppress the growth of the crack C. The wedge effect is also called a bridging effect. The phenomenon in which the particles contained in the repair material 22 prevent the crack C from closing is called the wedge effect. Since the crack C grows by repeatedly opening and closing, the wedge effect can suppress the growth of the crack C. In order to improve the crack growth suppression effect, it is important to make the repair material 22 penetrate to the tip of the crack C and to make the penetrated repair material 22 remain inside the crack C. The lower the viscosity of the repair material 22, the easier it is to make the repair material 22 penetrate into the crack C, but it is more difficult to make the repair material 22 remain in the crack C. Therefore, by applying the pretreatment material 21 into the crack C before applying the repair material 22, it is possible to increase the permeability of the repair material 22 into the crack C. The pretreatment material 21 is a liquid that has a higher wettability with respect to the structure S than the repair material 22. In other words, the contact angle θ 1 between the pretreatment material 21 and the surface of the structure S is smaller than the contact angle θ 2 between the repair material 22 and the surface of the structure S.

補修部16の前処理部17は、き裂Cの内部に前処理材21を塗布する前処理工程を実行する機能を有する。中処理部18は、前処理工程によって塗布された前処理材21のうち余剰分を取り除く中処理工程を実行する機能を有する。後処理部19は、き裂Cの内部に補修材22を塗布する後処理工程を実行する機能を有する。なお、図2では、前処理工程、中処理工程および後処理工程の全てが順次実行された様子を示しているため、後処理工程では、き裂Cの内部の壁面に前処理材21の膜が形成された状態でき裂C内に補修材22が充填されているが、補修部16は、き裂Cの状態に応じて、前処理部17、中処理部18、および後処理部19の全てを駆動しなくてもよい。例えば、補修部16は、前処理部17、中処理部18、および後処理部19の全てを順次駆動してもよいし、前処理部17および中処理部18を駆動せずに後処理部19だけを駆動してもよいし、前処理部17、中処理部18、および後処理部19のいずれも駆動せずに補修を行わなくてもよい。The pre-treatment unit 17 of the repair unit 16 has a function of executing a pre-treatment process of applying a pre-treatment material 21 to the inside of the crack C. The intermediate treatment unit 18 has a function of executing an intermediate treatment process of removing the excess of the pre-treatment material 21 applied in the pre-treatment process. The post-treatment unit 19 has a function of executing a post-treatment process of applying a repair material 22 to the inside of the crack C. Note that FIG. 2 shows the state in which the pre-treatment process, intermediate treatment process, and post-treatment process are all performed sequentially, so in the post-treatment process, the crack C is filled with the repair material 22 with a film of the pre-treatment material 21 formed on the inner wall surface of the crack C. However, the repair unit 16 does not need to drive all of the pre-treatment unit 17, intermediate treatment unit 18, and post-treatment unit 19 depending on the state of the crack C. For example, the repair unit 16 may sequentially drive all of the pre-treatment unit 17, intermediate treatment unit 18, and post-treatment unit 19, or may drive only the post-treatment unit 19 without driving the pre-treatment unit 17 and intermediate treatment unit 18, or may not drive any of the pre-treatment unit 17, intermediate treatment unit 18, and post-treatment unit 19 and therefore no repairs may be performed.

図3は、図1に示す検査部14の詳細な構成の一例を示す図である。検査部14は、LiDAR(Light Detection and Ranging)スキャナ141と、カメラ142とを有する。LiDARスキャナ141は、対象物にレーザ光を当てて、その反射光を受信するまでの時間から、対象物までの距離や性質、形状を測定する装置である。カメラ142は、き裂Cを撮影した画像を取得する装置である。カメラ142は、LiDARスキャナ141と同期している。LiDARスキャナ141およびカメラ142のそれぞれは、ジャイロセンサを備えており、自己姿勢を取得することができる。これにより、LiDARスキャナ141およびカメラ142の計測した検査対象材料の表面形状と重力方向とを対応付けることができる。LiDARスキャナ141は、検査対象材料の表面を計測して、き裂C内部の深度を計測することができる。カメラ142は、検査対象材料の表面を撮影した画像を出力することができる。3 is a diagram showing an example of a detailed configuration of the inspection unit 14 shown in FIG. 1. The inspection unit 14 has a LiDAR (Light Detection and Ranging) scanner 141 and a camera 142. The LiDAR scanner 141 is a device that irradiates a laser beam on an object and measures the distance, properties, and shape of the object from the time it takes to receive the reflected light. The camera 142 is a device that acquires an image of the crack C. The camera 142 is synchronized with the LiDAR scanner 141. Each of the LiDAR scanner 141 and the camera 142 is equipped with a gyro sensor and can acquire its own attitude. This allows the surface shape of the inspection target material measured by the LiDAR scanner 141 and the camera 142 to be associated with the direction of gravity. The LiDAR scanner 141 can measure the surface of the inspection target material and measure the depth inside the crack C. The camera 142 can output an image of the surface of the inspection target material.

図4は、図1に示す判定部15の機能について説明するための図である。判定部15には、検査部14から検査結果として、き裂Cの撮影画像と、撮影画像における重力方向を示す方向情報とが入力され、検査結果に基づいて、補修内容を決定し、決定した補修内容を出力する。方向情報は、例えば、ジャイロセンサの出力である。判定部15が出力する補修内容は、補修材22による補修を行うか否かと、補修材22による補修を行う場合に、補修材22を塗布する前に前処理材21を塗布するか否かとを示す補修パターンを少なくとも含む。また、補修内容は、補修を行う場合に、補修に使用する材料をさらに含んでもよい。補修に使用する材料とは、補修を行う場合には補修材22を少なくとも含み、前処理材21の塗布を行う場合には、前処理材21をさらに含む。例えば、判定部15は、検査結果に基づいて、補修パターン(1)前処理材21を塗布した後に補修材22を塗布する、補修パターン(2)前処理材21を塗布せずに補修材22のみ塗布する、補修パターン(3)補修しない、の3つのパターンのうちのいずれかの補修パターンを選択する。また、判定部15は、補修パターン(1)を選択した場合、検査結果に基づいて、補修に使用する材料として、前処理材21および補修材22を決定し、補修パターン(2)を選択した場合、検査結果に基づいて、補修に使用する材料として、補修材22を決定してもよい。 Figure 4 is a diagram for explaining the function of the judgment unit 15 shown in Figure 1. The judgment unit 15 receives the photographed image of the crack C and direction information indicating the direction of gravity in the photographed image as the inspection result from the inspection unit 14, determines the repair content based on the inspection result, and outputs the determined repair content. The direction information is, for example, the output of a gyro sensor. The repair content output by the judgment unit 15 includes at least a repair pattern indicating whether or not to perform repair with the repair material 22, and whether or not to apply the pretreatment material 21 before applying the repair material 22 when performing repair with the repair material 22. In addition, the repair content may further include a material to be used for repair when performing repair. The material to be used for repair includes at least the repair material 22 when performing repair, and further includes the pretreatment material 21 when applying the pretreatment material 21. For example, the determination unit 15 selects one of three repair patterns based on the inspection results: repair pattern (1) in which the pretreatment material 21 is applied and then the repair material 22 is applied, repair pattern (2) in which only the repair material 22 is applied without applying the pretreatment material 21, and repair pattern (3) in which no repair is performed. In addition, when the determination unit 15 selects the repair pattern (1), the determination unit 15 may determine the pretreatment material 21 and the repair material 22 as the materials to be used for repair based on the inspection results, and when the determination unit 15 selects the repair pattern (2), the determination unit 15 may determine the repair material 22 as the material to be used for repair based on the inspection results.

図5は、補修パターンと、補修部16の動作との関係についての説明図である。判定部15は、検査結果に基づいて、補修パターン(1)、補修パターン(2)、補修パターン(3)のいずれかを選択する。補修パターン(1)は、前処理部17、中処理部18、および後処理部19を記載した順に駆動するパターンであり、き裂C内に前処理材21を塗布した後、前処理材21の余剰分を取り除き、その後、補修材22を塗布する。補修パターン(2)は、後処理部19のみを駆動するパターンであり、前処理材21は塗布せずに補修材22をき裂C内に塗布する。補修パターン(3)は、補修部16が動作しない補修パターンであり、補修自体を行わない。 Figure 5 is an explanatory diagram of the relationship between the repair pattern and the operation of the repair unit 16. The judgment unit 15 selects one of repair patterns (1), (2), and (3) based on the inspection results. Repair pattern (1) is a pattern in which the pre-treatment unit 17, the intermediate treatment unit 18, and the post-treatment unit 19 are driven in the order described above, and after applying the pre-treatment material 21 to the crack C, the excess of the pre-treatment material 21 is removed, and then the repair material 22 is applied. Repair pattern (2) is a pattern in which only the post-treatment unit 19 is driven, and the pre-treatment material 21 is not applied, but the repair material 22 is applied to the crack C. Repair pattern (3) is a repair pattern in which the repair unit 16 does not operate, and no repair is performed.

図6は、判定部15が使用する材料を決定する処理についての説明図である。判定部15は、補修パターン(1)を選択した場合、使用する前処理材21および使用する補修材22の組み合わせを決定する。例えば、図6に示すように、判定部15は、前処理材21を「a」、「b」、「c」の3つの候補の中から選択することができる。また、判定部15は、補修材22を「A」、「B」、「C」の3つの候補の中から選択することができる。図6では、前処理材31として「b」が選択され、補修材22として「C」が選択されている。 Figure 6 is an explanatory diagram of the process in which the determination unit 15 determines the material to be used. When the determination unit 15 selects repair pattern (1), it determines the combination of the pretreatment material 21 to be used and the repair material 22 to be used. For example, as shown in Figure 6, the determination unit 15 can select the pretreatment material 21 from three candidates, "a", "b", and "c". The determination unit 15 can also select the repair material 22 from three candidates, "A", "B", and "C". In Figure 6, "b" is selected as the pretreatment material 31, and "C" is selected as the repair material 22.

補修パターンと補修に使用する材料とを決定する方法には様々考えられるが、一例として、き裂Cの長さと、重力方向に対するき裂Cのなす角度とに基づいて補修内容を決定する方法について説明する。なお、重力方向に対するき裂Cのなす角度は、具体的には、重力方向に対するき裂Cの深さ方向のなす角度とすることができる。以下、「重力方向に対するき裂Cの深さ方向のなす角度」のことを、簡単のため、「き裂Cの角度」と称する。 There are various possible methods for determining the repair pattern and the materials to be used for the repair, but as an example, a method for determining the repair content based on the length of crack C and the angle that crack C makes with respect to the direction of gravity will be described. Specifically, the angle that crack C makes with respect to the direction of gravity can be the angle that crack C makes with respect to the direction of gravity in the depth direction. Hereinafter, for simplicity, "the angle that crack C makes with respect to the direction of gravity" will be referred to as "the angle of crack C."

図7は、実施の形態1にかかる判定部15の詳細な構成の一例を示す図である。判定部15は、算出部151と、補修パターン決定部152と、使用材料決定部153とを有する。7 is a diagram showing an example of a detailed configuration of the determination unit 15 according to the first embodiment. The determination unit 15 has a calculation unit 151, a repair pattern determination unit 152, and a material to be used determination unit 153.

算出部151は、検査部14が出力する検査結果から、判定部15が判定のために使用するデータを算出する。具体的には、検査部14は、検査結果として、き裂Cの撮影画像と、撮影画像における重力方向を示す方向情報とを出力し、算出部151は、これらの検査結果から、き裂Cの長さと、き裂Cの角度とを算出する。算出部151は、算出したき裂Cの長さと、き裂Cの角度とを補修パターン決定部152と使用材料決定部153とに出力する。The calculation unit 151 calculates data used by the judgment unit 15 for judgment from the inspection results output by the inspection unit 14. Specifically, the inspection unit 14 outputs, as the inspection results, a photographed image of the crack C and directional information indicating the direction of gravity in the photographed image, and the calculation unit 151 calculates the length of the crack C and the angle of the crack C from these inspection results. The calculation unit 151 outputs the calculated length of the crack C and the angle of the crack C to the repair pattern determination unit 152 and the material used determination unit 153.

ここで、具体例を用いて、算出部151の具体的な処理について説明する。図8は、補修装置10が検査対象とする構造物Sの一例である橋梁S1を示す図である。橋梁S1は、デッキプレート31の上に舗装32が重畳されており、舗装32の上を車両などが通行する。デッキプレート31の下では、Uリブ33、横リブ34、垂直補鋼材37といった支持部材30がデッキプレート31を支えている。 Here, the specific processing of the calculation unit 151 will be explained using a concrete example. Figure 8 is a diagram showing a bridge S1, which is an example of a structure S to be inspected by the repair device 10. In the bridge S1, a pavement 32 is superimposed on a deck plate 31, and vehicles and the like pass over the pavement 32. Beneath the deck plate 31, support members 30 such as U-ribs 33, horizontal ribs 34, and vertical reinforcement members 37 support the deck plate 31.

図9は、算出部151が算出するき裂Cの長さについての説明図である。ここでは、橋梁S1のデッキプレート31とUリブ33との間の溶接ビード35に生じたき裂Cを示している。ここで、起点P1からき裂Cが生じ、Uリブ33の側面とデッキプレート31との間に形成された溶接ビード35の側面から、Uリブ33の外面とデッキプレート31との間に形成された溶接ビード35の表面に進展が進む。ここで、き裂Cの長さL1は、溶接ビード35の表面のき裂線の長さとする。このとき、き裂線が直線でない場合には、き裂Cの長さL1は、き裂線の実際の長さとしてもよいし、き裂線の近似直線の長さとしてもよい。なお、実施の形態1では使用しないが、き裂Cが生じた表面におけるき裂Cの開口量を開口量W1とする。9 is an explanatory diagram of the length of the crack C calculated by the calculation unit 151. Here, the crack C that occurred in the weld bead 35 between the deck plate 31 and the U-rib 33 of the bridge S1 is shown. Here, the crack C occurs from the starting point P1, and progresses from the side of the weld bead 35 formed between the side of the U-rib 33 and the deck plate 31 to the surface of the weld bead 35 formed between the outer surface of the U-rib 33 and the deck plate 31. Here, the length L1 of the crack C is the length of the crack line on the surface of the weld bead 35. At this time, if the crack line is not a straight line, the length L1 of the crack C may be the actual length of the crack line or the length of an approximate straight line of the crack line. Although not used in the first embodiment, the opening amount of the crack C on the surface where the crack C occurred is the opening amount W1.

図10は、算出部151が算出するき裂Cの角度についての説明図である。き裂Cの角度は、重力方向D1に対するき裂Cの深さ方向D2のなす角度φ1である。以下、この角度のことをき裂Cの角度φ1と称することがある。 10 is an explanatory diagram of the angle of the crack C calculated by the calculation unit 151. The angle of the crack C is an angle φ1 between the gravity direction D1 and the depth direction D2 of the crack C. Hereinafter, this angle may be referred to as the angle φ1 of the crack C.

図11は、算出部151がき裂Cの長さL1およびき裂Cの角度φ1を算出する具体的な方法の第1の例についての説明図である。き裂Cの長さL1は、検査部14が備えるカメラ142の撮影画像を解析することによって、算出することができる。また、き裂Cの角度φ1を算出するためには、重力方向D1およびき裂Cの深さ方向D2を把握する必要がある。ここでは、検査部14のLiDARスキャナ141およびカメラ142のそれぞれはジャイロセンサを備えており、自己姿勢を取得することが可能であるため、LiDARスキャナ141およびカメラ142の取得する情報と重力方向D1とを対応づけることができる。また、算出部151は、LiDARスキャナ141によるき裂C内部の深度計測の結果から、き裂Cの深さ方向D2を推定することができる。或いは、算出部151は、溶接ビード35の表面のき裂線位置における垂直方向D3を算出し、垂直方向D3をき裂Cの深さ方向D2としてもよい。 FIG. 11 is an explanatory diagram of a first example of a specific method in which the calculation unit 151 calculates the length L1 of the crack C and the angle φ 1 of the crack C. The length L1 of the crack C can be calculated by analyzing the image captured by the camera 142 provided in the inspection unit 14. In addition, in order to calculate the angle φ 1 of the crack C, it is necessary to grasp the gravity direction D1 and the depth direction D2 of the crack C. Here, since each of the LiDAR scanner 141 and the camera 142 of the inspection unit 14 is equipped with a gyro sensor and can acquire its own attitude, it is possible to associate the information acquired by the LiDAR scanner 141 and the camera 142 with the gravity direction D1. In addition, the calculation unit 151 can estimate the depth direction D2 of the crack C from the result of the depth measurement inside the crack C by the LiDAR scanner 141. Alternatively, the calculation unit 151 may calculate the vertical direction D3 at the crack line position on the surface of the weld bead 35, and the vertical direction D3 may be the depth direction D2 of the crack C.

図12は、算出部151がき裂C-1,C-2の長さL1-1,L1-2およびき裂C-1,C-2の角度φ1-1,φ1-2を算出する具体的な方法の第2の例についての説明図である。図11の第1の例では、デッキプレート31とUリブ33との間に形成された溶接ビード35に生じたき裂Cを例示した。図12では、Uリブ33-1とUリブ33-2との間に形成された突合せ溶接ビード36に生じたき裂Cについて例示する。なお、突合せ溶接ビード36に生じたき裂Cのうち、Uリブ33-1,33-2の側面側に生じたき裂Cをき裂C-1とし、Uリブ33-1,33-2の下面側に生じたき裂Cをき裂C-2とする。 12 is an explanatory diagram of a second example of a specific method in which the calculation unit 151 calculates the lengths L1-1, L1-2 of the cracks C-1, C-2 and the angles φ 1-1 , φ 1-2 of the cracks C-1, C-2. In the first example of FIG. 11, a crack C occurring in a weld bead 35 formed between the deck plate 31 and the U-rib 33 is illustrated. In FIG. 12, a crack C occurring in a butt weld bead 36 formed between the U-rib 33-1 and the U-rib 33-2 is illustrated. Of the cracks C occurring in the butt weld bead 36, the crack C occurring on the side of the U-ribs 33-1, 33-2 is referred to as crack C-1, and the crack C occurring on the underside of the U-ribs 33-1, 33-2 is referred to as crack C-2.

き裂C-1は、Uリブ33-1,33-2の内側の面に近い起点P1-1からUリブ33-1,33-2の外側の側面に向けて進展した後、突合せ溶接ビード36の表面で互いに逆向きの2つの方向に進展している。この場合にも、算出部151は、突合せ溶接ビード36の表面のき裂線の長さをき裂C-1の長さL1-1とすることができる。また、算出部151は、LiDARスキャナ141によるき裂C-1内部の深度計測の結果から、き裂C-1の深さ方向D2-1を推定することができる。或いは、算出部151は、突合せ溶接ビード36の表面のき裂線位置における垂直方向を算出し、垂直方向をき裂Cの深さ方向D2-1としてもよい。算出部151は、き裂C-1の角度φ1-1を、重力方向D1と深さ方向D2-1とから算出することができる。 The crack C-1 propagates from the starting point P1-1 near the inner surface of the U-rib 33-1, 33-2 toward the outer side surface of the U-rib 33-1, 33-2, and then propagates in two directions opposite to each other on the surface of the butt weld bead 36. In this case, the calculation unit 151 can set the length of the crack line on the surface of the butt weld bead 36 as the length L1-1 of the crack C-1. In addition, the calculation unit 151 can estimate the depth direction D2-1 of the crack C-1 from the result of the depth measurement inside the crack C-1 by the LiDAR scanner 141. Alternatively, the calculation unit 151 may calculate the vertical direction at the crack line position on the surface of the butt weld bead 36, and set the vertical direction as the depth direction D2-1 of the crack C. The calculation unit 151 can calculate the angle φ 1-1 of the crack C-1 from the gravity direction D1 and the depth direction D2-1.

き裂C-2は、き裂C-1と同様に、Uリブ33-1,33-2の内側の面に近い起点P1-2からUリブ33-1,33-2の外側の側面に向けて進展した後、突合せ溶接ビード36の表面で互いに逆向きの2つの方向に進展している。き裂C-2についても、算出部151は、突合せ溶接ビード36の表面のき裂線の長さをき裂C-2の長さL1-2とすることができる。また、算出部151は、LiDARスキャナ141によるき裂C-2内部の深度計測の結果から、き裂C-2の深さ方向D2-2を推定することができる。或いは、算出部151は、突合せ溶接ビード36の表面のき裂線位置における垂直方向を算出し、垂直方向をき裂Cの深さ方向D2-2としてもよい。算出部151は、き裂C-2の角度φ1-2を、重力方向D1と深さ方向D2-2とから算出することができる。き裂C-2は、水平面に生じており、き裂C-2の深さ方向D2-2は重力方向に近いため、き裂C-2の角度φ1-2の値は概ね0となる。 Like the crack C-1, the crack C-2 progresses from a starting point P1-2 near the inner surface of the U-rib 33-1, 33-2 toward the outer side surface of the U-rib 33-1, 33-2, and then progresses in two directions opposite to each other on the surface of the butt weld bead 36. For the crack C-2, the calculation unit 151 can set the length of the crack line on the surface of the butt weld bead 36 as the length L1-2 of the crack C-2. In addition, the calculation unit 151 can estimate the depth direction D2-2 of the crack C-2 from the result of the depth measurement inside the crack C-2 by the LiDAR scanner 141. Alternatively, the calculation unit 151 may calculate the vertical direction at the crack line position on the surface of the butt weld bead 36, and set the vertical direction as the depth direction D2-2 of the crack C. The calculation unit 151 can calculate the angle φ1-2 of the crack C-2 from the gravity direction D1 and the depth direction D2-2. Since the crack C-2 occurs on a horizontal plane and the depth direction D2-2 of the crack C-2 is close to the gravity direction, the value of the angle φ1-2 of the crack C-2 is approximately 0.

図13は、算出部151がき裂C-3の長さL1-3およびき裂C-3の角度φ1-3を算出する具体的な方法の第3の例についての説明図である。第3の例では、デッキプレート31と垂直補鋼材37との間に形成された隅肉溶接ビード38とデッキプレート31との接触部分から生じたき裂C-3について例示する。このき裂C-3は、隅肉溶接ビード38とデッキプレート31との接触部分の起点P1-3からデッキプレート31を貫通する方向に初期き裂が生じ、その後、デッキプレート31の面内方向に広がっている。このとき、隅肉溶接ビード38とデッキプレート31とが接触している部分に力が加わりやすいため、隅肉溶接ビード38の端部に沿ってき裂C-3が広がることが多い。この場合、図13に示すように、き裂C-3のき裂線は、曲線となる。この場合、き裂C-3の長さL1-3は、曲線であるき裂線の長さとしてもよいし、図示したように、デッキプレート31の面内方向であってき裂C-3が広がる方向の直線の長さとしてもよい。なお、き裂C-3の深さ方向D2-3は、水平面であるデッキプレート31の表面の厚み方向となるため、ほぼ重力方向D1となり、き裂C-3の角度φ1-3は、0に近い値となる。 FIG. 13 is an explanatory diagram of a third example of a specific method in which the calculation unit 151 calculates the length L1-3 of the crack C-3 and the angle φ 1-3 of the crack C-3. In the third example, a crack C-3 generated from a contact portion between the deck plate 31 and the fillet weld bead 38 formed between the deck plate 31 and the vertical reinforcement member 37 is illustrated. This crack C-3 is an initial crack generated in a direction penetrating the deck plate 31 from the starting point P1-3 of the contact portion between the fillet weld bead 38 and the deck plate 31, and then spreads in the in-plane direction of the deck plate 31. At this time, since force is likely to be applied to the contact portion between the fillet weld bead 38 and the deck plate 31, the crack C-3 often spreads along the end of the fillet weld bead 38. In this case, as shown in FIG. 13, the crack line of the crack C-3 is a curve. In this case, the length L1-3 of the crack C-3 may be the length of the curved crack line, or as shown in the figure, it may be the length of a straight line in the direction in which the crack C-3 spreads within the plane of the deck plate 31. The depth direction D2-3 of the crack C-3 is in the thickness direction of the surface of the deck plate 31, which is a horizontal plane, and is therefore approximately the direction of gravity D1, and the angle φ 1-3 of the crack C-3 is a value close to 0.

図7の説明に戻る。補修パターン決定部152は、算出部151の出力に基づいて、対象のき裂Cに対する補修パターンを、補修パターン(1)、補修パターン(2)、補修パターン(3)の中から決定することができる。ここでは、補修パターン決定部152は、算出部151が算出したき裂Cの長さL1およびき裂Cの角度φ1に基づいて、補修パターンを決定する。 Returning to the explanation of Fig. 7, the repair pattern determination unit 152 can determine the repair pattern for the target crack C from among repair pattern (1), repair pattern (2), and repair pattern (3) based on the output of the calculation unit 151. Here, the repair pattern determination unit 152 determines the repair pattern based on the length L1 of the crack C and the angle φ1 of the crack C calculated by the calculation unit 151.

き裂Cの長さが短く微小なものについては、未だ補修自体を必要としない場合がある。このため、判定部15は、き裂Cの長さL1に基づいて、補修を行うか否かを判定することができる。具体的には、判定部15は、き裂Cの長さが第1のしきい値未満である場合、補修自体を行わず、き裂Cの長さが第1のしきい値以上である場合、補修を行う。また、き裂Cの角度φ1によって、補修材22のき裂C内部への浸透のしやすさや、補修材22のき裂C内部への留まり易さが変化する。例えば、き裂Cの角度φ1を0度から180度の値として、同じ形状のき裂Cで比較した場合、構造物Sの上面に生じた開口部が上向きのき裂Cなど、き裂Cの角度φ1が大きいほど、重力によって補修材22がき裂Cの内部に浸透し易く、また、重力方向にき裂Cの先端があるため、き裂Cが構造物Sを貫通していない限り、き裂C内に補修材22が溜まりやすい。また、構造物Sの天井の下面に生じたき裂Cや構造物Sの側面に生じたき裂Cのように開口部が下向きまたは横向きのき裂Cなど、き裂Cの角度φ1が小さい場合、補修材22がき裂Cの内部に浸透しにくく、また、き裂C内に補修材22が留まり難い。このため、判定部15は、き裂Cの角度φ1に基づいて、前処理材21を使用するか否かを決定することができる。具体的には、判定部15は、き裂Cの角度φ1が第2のしきい値未満である場合、前処理材21を使用し、き裂Cの角度φ1が第2のしきい値以上である場合、前処理材21を使用しない。 For cracks C that are short and minute, repair itself may not be necessary yet. Therefore, the judgment unit 15 can judge whether or not to perform repair based on the length L1 of the crack C. Specifically, when the length of the crack C is less than the first threshold value, the judgment unit 15 does not perform repair itself, and when the length of the crack C is equal to or greater than the first threshold value, repair is performed. In addition, the angle φ 1 of the crack C changes the ease with which the repair material 22 penetrates into the crack C and the ease with which the repair material 22 remains inside the crack C. For example, when cracks C of the same shape are compared with the angle φ 1 of the crack C being a value between 0 degrees and 180 degrees, the larger the angle φ 1 of the crack C, such as a crack C with an opening on the upper surface of the structure S facing upward, the easier it is for the repair material 22 to penetrate into the crack C due to gravity, and since the tip of the crack C is in the gravity direction, the repair material 22 is likely to accumulate in the crack C unless the crack C penetrates the structure S. Furthermore, when the angle φ 1 of the crack C is small, such as a crack C occurring on the underside of the ceiling of the structure S or a crack C occurring on the side of the structure S, which has an opening facing downward or sideways, the repair material 22 is unlikely to penetrate into the crack C and is unlikely to remain inside the crack C. For this reason, the determination unit 15 can determine whether or not to use the pretreatment material 21 based on the angle φ 1 of the crack C. Specifically, the determination unit 15 uses the pretreatment material 21 when the angle φ 1 of the crack C is less than the second threshold value, and does not use the pretreatment material 21 when the angle φ 1 of the crack C is equal to or greater than the second threshold value.

使用材料決定部153は、算出部151の出力に基づいて、対象のき裂Cの補修に使用する材料を決定する。使用材料決定部153は、補修パターン決定部152の決定した補修パターンに応じて、使用する材料を決定する。具体的には、使用材料決定部153は、補修パターン(1)の場合、使用する前処理材21および補修材22を決定し、補修パターン(2)の場合、使用する補修材22を決定し、補修パターン(3)の場合には、補修が行われないため、使用する材料の決定は行わない。The material to be used determination unit 153 determines the material to be used to repair the target crack C based on the output of the calculation unit 151. The material to be used determination unit 153 determines the material to be used according to the repair pattern determined by the repair pattern determination unit 152. Specifically, in the case of repair pattern (1), the material to be used determination unit 153 determines the pretreatment material 21 and repair material 22 to be used, in the case of repair pattern (2), the repair material 22 to be used, and in the case of repair pattern (3), no repair is performed, so no material to be used is determined.

き裂Cの長さL1と、き裂Cの角度φ1とに基づいて、補修に使用する材料を決定する場合、まず、き裂Cの長さL1に基づいて、補修材22に含まれる粒子の適切な形状および大きさが定まる。また、き裂Cの角度φ1に基づいて、補修材22の適切な粘度が定まる。補修材22の粘度は、補修材22に含まれる粒子の含有率を変化させることで、調整することができる。ただし、粒子の含有率を減らして粘度を下げると、補修材22の単位体積当たりの粒子量が減るため、き裂Cへの浸透力は上昇するが、き裂C内の空間に収まり得る最大の粒子量は減ってしまう。補修材22の選定においては、補修材22の浸透力と、き裂C内に浸透される粒子量とを考慮した上で、き裂C内への粒子の量が最大化されるような補修材22が選定される。判定部15は、き裂Cの長さL1に応じて定まる形状および大きさの粒子を含み、き裂Cの角度φ1に応じた粘度を有する補修材22を選択する。続いて、判定部15は、選択した補修材22および構造物Sの材質に合わせて、前処理材21を選択する。 When determining the material to be used for repair based on the length L1 of the crack C and the angle φ 1 of the crack C, first, the appropriate shape and size of the particles contained in the repair material 22 are determined based on the length L1 of the crack C. Also, the appropriate viscosity of the repair material 22 is determined based on the angle φ 1 of the crack C. The viscosity of the repair material 22 can be adjusted by changing the content of the particles contained in the repair material 22. However, if the content of the particles is reduced to lower the viscosity, the amount of particles per unit volume of the repair material 22 is reduced, so that the penetration power into the crack C increases, but the maximum amount of particles that can be accommodated in the space in the crack C decreases. In selecting the repair material 22, the penetration power of the repair material 22 and the amount of particles that penetrate into the crack C are taken into consideration, and a repair material 22 that maximizes the amount of particles in the crack C is selected. The determination unit 15 selects a repair material 22 that contains particles of a shape and size determined according to the length L1 of the crack C and has a viscosity according to the angle φ 1 of the crack C. Next, the determination unit 15 selects a pretreatment material 21 in accordance with the selected repair material 22 and the material of the structure S.

補修パターン(1)の場合、使用材料決定部153は、使用する前処理材21および補修材22の組み合わせが、「2s×cosθ/ρ>2s×cosθ/ρ」を満たすように、使用する材料を決定する。ここで、前処理材21の表面張力s1、前処理材21の構造物Sの表面との接触角度θ1、前処理材21の密度ρ1、補修材22の表面張力s2、補修材22の構造物Sの表面との接触角度θ2、補修材22の密度ρ2とする。 In the case of repair pattern (1), the material determination unit 153 determines the materials to be used so that the combination of the pretreatment material 21 and the repair material 22 to be used satisfies " 2s1 x cos θ1 / ρ1 > 2s2 x cos θ2 / ρ2 ." Here, the surface tension s1 of the pretreatment material 21, the contact angle θ1 of the pretreatment material 21 with the surface of the structure S, the density ρ1 of the pretreatment material 21, the surface tension s2 of the repair material 22, the contact angle θ2 of the repair material 22 with the surface of the structure S, and the density ρ2 of the repair material 22 are defined as follows.

ここで、前処理材21は、密度ρ1が0.83g/cm3以上0.89g/cm3未満であって、構造物Sの表面との接触角度θ1が0度以上10度未満であって、表面張力s1が20dyn/cm以上50dyn/cm未満の油であることが望ましい。 Here, the pretreatment material 21 is preferably an oil having a density ρ1 of 0.83 g/ cm3 or more and less than 0.89 g/ cm3 , a contact angle θ1 with the surface of the structure S of 0 degrees or more and less than 10 degrees, and a surface tension s1 of 20 dyn/cm or more and less than 50 dyn/cm.

図14は、実施の形態1にかかる補修装置10の動作を説明するためのフローチャートである。補修装置10は、まず、検査部14による検査処理を行う(ステップS10)。続いて補修装置10は、検査部14による検査結果に基づいて、判定部15による判定処理を行う(ステップS20)。判定処理の詳細については、後述する。判定処理の結果、補修内容が決定されると、補修装置10は、決定された補修内容が「補修あり」であるか否かを判断する(ステップS30)。 Figure 14 is a flowchart for explaining the operation of the repair device 10 according to the first embodiment. The repair device 10 first performs an inspection process by the inspection unit 14 (step S10). Next, the repair device 10 performs a judgment process by the judgment unit 15 based on the inspection results by the inspection unit 14 (step S20). Details of the judgment process will be described later. When the repair content is determined as a result of the judgment process, the repair device 10 determines whether the determined repair content is "repair required" (step S30).

「補修あり」である場合(ステップS30:Yes)、つまり、補修内容に含まれる補修パターンが補修パターン(1)または補修パターン(2)である場合、補修装置10は、補修部16を用いて補修処理を行う(ステップS40)。具体的には、補修パターン(1)の場合、補修装置10は、補修部16の前処理部17、中処理部18、後処理部19を用いて、前処理材21を塗布し、前処理材21の余剰分を取り除き、その後、補修材22を塗布する。このとき、補修内容が補修に使用する材料を含む場合、補修部16は、補修内容に示される前処理材21および補修材22を使用して補修処理を行う。補修パターン(2)の場合、補修装置10は、補修部16の後処理部19を用いて、補修材22の塗布を行う。このとき、補修内容が補修に使用する材料を含む場合、補修部16は、補修内容に示される補修材22を使用して補修処理を行う。 If "repair is required" (step S30: Yes), that is, if the repair pattern included in the repair content is repair pattern (1) or repair pattern (2), the repair device 10 performs repair processing using the repair unit 16 (step S40). Specifically, in the case of repair pattern (1), the repair device 10 applies pretreatment material 21 using the pretreatment unit 17, intermediate treatment unit 18, and post-treatment unit 19 of the repair unit 16, removes excess pretreatment material 21, and then applies repair material 22. At this time, if the repair content includes a material to be used for repair, the repair unit 16 performs repair processing using the pretreatment material 21 and repair material 22 indicated in the repair content. In the case of repair pattern (2), the repair device 10 applies repair material 22 using the post-treatment unit 19 of the repair unit 16. At this time, if the repair content includes a material to be used for repair, the repair unit 16 performs repair processing using the repair material 22 indicated in the repair content.

「補修あり」でない場合(ステップS30:No)、つまり、補修内容に含まれる補修パターンが補修パターン(3)である場合、ステップS40の処理は省略される。続いて、補修装置10は、補修終了であるか否かを判断する(ステップS50)。補修終了である場合(ステップS50:Yes)、補修装置10は、処理を終了する。補修終了でない場合(ステップS50:No)、補修装置10は、駆動手段13を用いて補修装置10の移動を行い(ステップS60)、ステップS10の処理に戻る。If "repair required" is not determined (step S30: No), that is, if the repair pattern included in the repair content is repair pattern (3), the processing of step S40 is omitted. Next, the repair device 10 determines whether or not repair is complete (step S50). If repair is complete (step S50: Yes), the repair device 10 ends the processing. If repair is not complete (step S50: No), the repair device 10 moves the repair device 10 using the driving means 13 (step S60) and returns to the processing of step S10.

なお、ステップS50において補修終了であるか否かを判断する処理は、例えば、ユーザが終了の操作を行った場合に補修終了であると判断することができる。或いは、補修装置10が、指定された経路に従って自動的に移動する機能を有している場合には、指定された経路の終点まで到達した場合に補修終了であると判断することができる。In addition, in the process of determining whether or not repair is complete in step S50, it can be determined that repair is complete when the user performs an end operation. Alternatively, if the repair device 10 has a function of automatically moving along a specified route, it can be determined that repair is complete when the end point of the specified route is reached.

図15は、実施の形態1にかかる判定処理の詳細を説明するためのフローチャートである。図15に示す処理は、図14のステップS20の判定処理に相当する。 Figure 15 is a flowchart for explaining the details of the determination process in embodiment 1. The process shown in Figure 15 corresponds to the determination process of step S20 in Figure 14.

判定部15の算出部151は、まず、き裂Cの深さ方向D2を推定する(ステップS101)。続いて、判定部15は、検査結果に含まれる方向情報に基づく重力方向D1と、ステップS101で推定したき裂Cの深さ方向D2とのなす角度を算出する(ステップS102)。また、算出部151は、検査結果に含まれるき裂Cの撮影画像から、き裂Cの長さL1を算出する(ステップS103)。The calculation unit 151 of the determination unit 15 first estimates the depth direction D2 of the crack C (step S101). Next, the determination unit 15 calculates the angle between the gravity direction D1 based on the directional information included in the inspection result and the depth direction D2 of the crack C estimated in step S101 (step S102). The calculation unit 151 also calculates the length L1 of the crack C from the captured image of the crack C included in the inspection result (step S103).

補修パターン決定部152は、ステップS103で算出されたき裂Cの長さL1が第1のしきい値以上であるか否かを判断する(ステップS104)。き裂Cの長さL1が第1のしきい値以上である場合(ステップS104:Yes)、補修パターン決定部152は、「補修あり」と判断する(ステップS105)。き裂Cの長さL1が第1のしきい値未満である場合(ステップS104:No)、補修パターン決定部152は、「補修なし」と判断して補修パターン(3)を選択する(ステップS106)。The repair pattern determination unit 152 determines whether the length L1 of the crack C calculated in step S103 is equal to or greater than the first threshold value (step S104). If the length L1 of the crack C is equal to or greater than the first threshold value (step S104: Yes), the repair pattern determination unit 152 determines that "repair is performed" (step S105). If the length L1 of the crack C is less than the first threshold value (step S104: No), the repair pattern determination unit 152 determines that "repair is not performed" and selects repair pattern (3) (step S106).

また、ステップS105に続いて、補修パターン決定部152は、き裂Cの角度φ1が第2のしきい値未満であるか否かを判断する(ステップS107)。き裂Cの角度φ1が第2のしきい値未満である場合(ステップS107:Yes)、補修パターン決定部152は、「前処理あり」と判断して補修パターン(1)を選択する(ステップS108)。また、使用材料決定部153は、対象のき裂Cを補修する際に使用する前処理材21および補修材22を選択する(ステップS109)。 Following step S105, the repair pattern determination unit 152 determines whether the angle φ 1 of the crack C is less than the second threshold value (step S107). If the angle φ 1 of the crack C is less than the second threshold value (step S107: Yes), the repair pattern determination unit 152 determines that "pretreatment is performed" and selects the repair pattern (1) (step S108). The material determination unit 153 selects the pretreatment material 21 and the repair material 22 to be used when repairing the target crack C (step S109).

き裂Cの角度φ1が第2のしきい値以上である場合(ステップS107:No)、補修パターン決定部152は、「前処理なし」と判断して補修パターン(2)を選択する(ステップS110)。また、使用材料決定部153は、対象のき裂Cを補修する際に使用する補修材22を選択する(ステップS111)。 If the angle φ1 of the crack C is equal to or greater than the second threshold value (step S107: No), the repair pattern determination unit 152 determines that "pre-processing is not performed" and selects the repair pattern (2) (step S110). The material determination unit 153 selects the repair material 22 to be used when repairing the target crack C (step S111).

なお、上記の実施の形態1では、方向情報は、ジャイロセンサにより取得される自己姿勢に基づくこととしたが、本実施の形態はかかる例に限定されない。ジャイロセンサを備えない場合には、例えば、振り子などの鉛直指示器を用いることもできる。振り子を用いる場合、カメラ142の画角内に振り子をおさめて撮影することで、重力方向を記録することができる。In the above embodiment 1, the directional information is based on the self-attitude acquired by the gyro sensor, but this embodiment is not limited to such an example. If a gyro sensor is not provided, a vertical indicator such as a pendulum can be used. When a pendulum is used, the direction of gravity can be recorded by capturing an image with the pendulum within the angle of view of the camera 142.

以上説明した実施の形態1にかかる補修装置10は、構造物Sの検査対象材料部分に生じたき裂Cの補修内容を決定する補修内容決定装置の一例である。補修装置10は、構造物Sの検査対象材料部分に生じたき裂Cの検査結果を取得する検査結果取得部である検査部14と、検査結果に基づいて、き裂Cに対して粒子を含む液体である補修材22による補修を行うか否かと、補修材22による補修を行う場合に、補修材22を塗布する前にき裂C内への前処理材21の塗布を行うか否かとを示す補修パターンを含む補修内容を決定する判定部15とを有する。これにより、き裂Cの検査結果に応じて、補修を行うか否かと、補修を行う場合に補修材22を塗布する前に前処理材21を塗布するか否かとが判定される。この補修内容に従うことによって、必要に応じて、前処理材21を塗布して補修材22のき裂C内への浸透性を高めることが可能になる。したがって、き裂Cの状態によらず、補修材22のき裂C内への浸透性を高めることが可能になる。また、補修装置10が補修内容を判断するため、補修作業者の熟練を要さずに、より高いき裂Cの進展抑制効果を図ることができる。The repair device 10 according to the first embodiment described above is an example of a repair content determination device that determines the repair content of the crack C that has occurred in the inspected material portion of the structure S. The repair device 10 has an inspection unit 14, which is an inspection result acquisition unit that acquires the inspection result of the crack C that has occurred in the inspected material portion of the structure S, and a determination unit 15 that determines the repair content including a repair pattern indicating whether or not to repair the crack C with a repair material 22 that is a liquid containing particles, and whether or not to apply a pretreatment material 21 to the crack C before applying the repair material 22 when repairing with the repair material 22. As a result, it is determined whether or not to repair the crack C and whether or not to apply the pretreatment material 21 before applying the repair material 22 when repairing, according to the inspection result of the crack C. By following this repair content, it is possible to apply the pretreatment material 21 as necessary to increase the permeability of the repair material 22 into the crack C. Therefore, it is possible to increase the permeability of the repair material 22 into the crack C regardless of the state of the crack C. In addition, since the repair device 10 determines the repair content, a higher effect of suppressing the propagation of the crack C can be achieved without requiring the repair worker to be highly skilled.

ここで、判定部15は、検査結果が示すき裂Cの長さL1および重力方向D1に対するき裂Cのなす角度φ1に基づいて、補修パターンを決定することができる。き裂Cの長さL1が短く微小なき裂Cについては、未だ補修を必要としない場合もある。また、き裂Cの角度φ1によっては、前処理材21を必要としない場合もある。これらを考慮して、補修パターンが決定されることが望ましい。 Here, the judgment unit 15 can determine the repair pattern based on the length L1 of the crack C indicated by the inspection result and the angle φ1 of the crack C with respect to the gravity direction D1. For a very small crack C with a short length L1, repair may not be required yet. Also, depending on the angle φ1 of the crack C, the pretreatment material 21 may not be required. It is desirable to determine the repair pattern taking these factors into consideration.

また、補修内容は、き裂Cの補修に使用する材料をさらに含み、判定部15は、補修材22による補修を行う場合、上記の材料としてき裂Cの補修に使用する補修材22を検査結果に基づいて決定し、前処理材21の塗布を行う場合、き裂Cの補修に使用する前処理材21を、検査結果および使用する補修材22に基づいて決定することができる。より具体的には、使用する補修材22は、補修対象のき裂Cの状態、例えば、き裂Cの長さL1や開口量W1に応じた大きさおよび形状の粒子を含み、補修対象のき裂Cの状態、特に、き裂Cの角度φ1に応じた粘度の補修材22とすることが望ましい。また、使用する前処理材21は、補修対象の構造物Sの材質や、選択された補修材22との相性に基づいて決定される。 The repair contents further include the material to be used for repairing the crack C, and when performing repair with the repair material 22, the judgment unit 15 determines the repair material 22 to be used for repairing the crack C as the above-mentioned material based on the inspection result, and when applying the pretreatment material 21, the judgment unit 15 can determine the pretreatment material 21 to be used for repairing the crack C based on the inspection result and the repair material 22 to be used. More specifically, it is preferable that the repair material 22 to be used contains particles having a size and shape according to the state of the crack C to be repaired, for example, the length L1 and opening amount W1 of the crack C, and has a viscosity according to the state of the crack C to be repaired, particularly the angle φ 1 of the crack C. The pretreatment material 21 to be used is determined based on the material of the structure S to be repaired and its compatibility with the selected repair material 22.

より具体的には、判定部15は、前処理材21の表面張力をs、前処理材21の構造物Sの表面との接触角度をθ、前処理材21の密度をρとし、補修材22の表面張力をs、補修材22の構造物Sの表面との接触角度をθ、補修材22の密度をρとした場合、数式「2s×cosθ/ρ>2s×cosθ/ρ」を満たすように、前処理材21および補修材22を選択する。また、前処理材21は、密度ρが0.83g/cm3以上0.89g/cm3未満であって、構造物Sの表面との接触角度θが0度以上10度未満であって、表面張力sが20dyn/cm以上50dyn/cm未満であることが望ましい。これにより、補修材22の浸透性をより確実に高めることが可能な前処理材21を選択することが可能になる。 More specifically, the determination unit 15 selects the pretreatment material 21 and the repair material 22 so as to satisfy the formula " 2s1 x cos θ1/ρ1 > 2s2 x cos θ2/ρ2," where the surface tension of the pretreatment material 21 is s1 , the contact angle of the pretreatment material 21 with the surface of the structure S is θ1 , the density of the pretreatment material 21 is ρ1 , the surface tension of the repair material 22 is s2, the contact angle of the repair material 22 with the surface of the structure S is θ2 , and the density of the repair material 22 is ρ2 . It is also preferable that the density ρ1 of the pretreatment material 21 is 0.83 g/ cm3 or more and less than 0.89 g/ cm3 , the contact angle θ1 with the surface of the structure S is 0 degrees or more and less than 10 degrees, and the surface tension s1 is 20 dyn/cm or more and less than 50 dyn/cm. This makes it possible to select a pretreatment material 21 that can more reliably increase the permeability of the repair material 22 .

実施の形態2.
図16は、実施の形態2にかかる補修装置10Aの機能構成を示す図である。補修装置10Aの構成は、補修装置10の判定部15の代わりに判定部15Aを有する以外は補修装置10と同様であるため、ここでは詳細な説明は省略する。
Embodiment 2.
16 is a diagram showing the functional configuration of a repair device 10A according to the embodiment 2. The configuration of the repair device 10A is the same as that of the repair device 10 except that the repair device 10A has a determination unit 15A instead of the determination unit 15 of the repair device 10, and therefore detailed description thereof will be omitted here.

図17は、実施の形態2にかかる判定部15Aの詳細な構成を示す図である。判定部15Aは、算出部151Aと、補修パターン決定部152Aと、使用材料決定部153Aとを有する。算出部151Aは、算出部151と同様にき裂Cの長さL1およびき裂Cの角度φ1を算出する機能に加えて、検査結果に基づいてき裂Cの開口量W1を算出する機能を有する。 17 is a diagram showing a detailed configuration of the determination unit 15A according to the second embodiment. The determination unit 15A includes a calculation unit 151A, a repair pattern determination unit 152A, and a material used determination unit 153A. The calculation unit 151A has a function of calculating the length L1 of the crack C and the angle φ1 of the crack C, similar to the calculation unit 151, and also has a function of calculating the opening amount W1 of the crack C based on the inspection results.

ここでは、検査結果は構造物Sの撮影画像および方向情報であるため、算出部151Aは、撮影画像を解析することによって、開口量W1を算出することとする。算出部151Aは、算出したき裂Cの長さL1と、角度φ1と、開口量W1とを補修パターン決定部152Aおよび使用材料決定部153Aのそれぞれに出力する。 In this case, since the inspection results are the captured image and directional information of the structure S, the calculation unit 151A calculates the opening amount W1 by analyzing the captured image. The calculation unit 151A outputs the calculated length L1, angle φ1 , and opening amount W1 of the crack C to each of the repair pattern determination unit 152A and the material used determination unit 153A.

補修パターン決定部152Aは、算出部151Aが出力するき裂Cの長さL1と、角度φ1と、開口量W1とに基づいて、対象のき裂Cの補修パターンを決定する。例えば、開口量W1が小さい閉じた状態のき裂Cは、補修材22を塗布したとしても、補修材22のき裂C内への浸透が期待できない場合がある。このため、補修パターン決定部152Aは、開口量W1が第3のしきい値未満のき裂Cについては、補修を行わないようにすることができる。具体的には、補修パターン決定部152Aは、き裂Cの長さL1が第1のしきい値以上であって、且つ、開口量W1が第3のしきい値以上である場合に「補修あり」と判断する。また、補修パターン決定部152Aは、き裂Cの長さL1が第1のしきい値未満である場合や、き裂Cの長さL1が第1のしきい値以上であっても開口量W1が第3のしきい値未満である場合には、「補修なし」と判断して補修パターン(3)を選択する。 The repair pattern determination unit 152A determines a repair pattern for the target crack C based on the length L1, angle φ 1 , and opening amount W1 of the crack C output by the calculation unit 151A. For example, for a crack C in a closed state with a small opening amount W1, even if the repair material 22 is applied, it may not be possible to expect the repair material 22 to penetrate into the crack C. For this reason, the repair pattern determination unit 152A can prevent the crack C with the opening amount W1 less than the third threshold from being repaired. Specifically, the repair pattern determination unit 152A determines that "repair is performed" when the length L1 of the crack C is equal to or greater than the first threshold and the opening amount W1 is equal to or greater than the third threshold. In addition, the repair pattern determination unit 152A determines that "repair is not performed" and selects the repair pattern (3) when the length L1 of the crack C is less than the first threshold or when the length L1 of the crack C is equal to or greater than the first threshold but the opening amount W1 is less than the third threshold.

使用材料決定部153Aは、算出部151Aが出力するき裂Cの長さL1と、角度φ1と、開口量W1とに基づいて、対象のき裂Cの補修に使用する材料を決定する。具体的には、使用材料決定部153Aは、使用材料決定部153と同様の判断基準に加えて、開口量W1に基づいて、使用する補修材22に含まれる粒子の形状および大きさを選択することができる。 The material to be used determination unit 153A determines the material to be used to repair the target crack C based on the length L1, angle φ1 , and opening amount W1 of the crack C output by the calculation unit 151A. Specifically, the material to be used determination unit 153A can select the shape and size of the particles contained in the repair material 22 to be used based on the opening amount W1 in addition to the same criteria as those used by the material to be used determination unit 153.

図18は、実施の形態2にかかる判定部15Aの動作を説明するためのフローチャートである。図15を用いて説明した実施の形態1にかかる判定部15の動作と同様の部分については同じ符号を付して説明を省略することがある。なお、省略した部分において、「判定部15」は「判定部15A」と読み替え、「算出部151」は「算出部151A」と読み替え、「補修パターン決定部152」は「補修パターン決定部152A」と読み替えるものとする。 Figure 18 is a flowchart for explaining the operation of the judgment unit 15A in the second embodiment. Parts similar to the operation of the judgment unit 15 in the first embodiment explained using Figure 15 may be given the same reference numerals and explanations may be omitted. In the omitted parts, "judgment unit 15" shall be read as "judgment unit 15A", "calculation unit 151" shall be read as "calculation unit 151A", and "repair pattern determination unit 152" shall be read as "repair pattern determination unit 152A".

ステップS101からステップS103の動作については、図15と同様であるため説明を省略する。ステップS103の後、算出部151Aは、き裂Cの開口量W1を算出する(ステップS201)。The operations from step S101 to step S103 are the same as those in FIG. 15, and therefore will not be described. After step S103, the calculation unit 151A calculates the opening amount W1 of the crack C (step S201).

ステップS201の後、補修パターン決定部152Aは、き裂Cの長さL1が第1のしきい値以上であるか否かを判断する(ステップS104)。き裂Cの長さL1が第1のしきい値未満である場合(ステップS104:No)、補修パターン決定部152Aは、「補修なし」と判断して補修パターン(3)を選択する(ステップS106)。After step S201, the repair pattern determination unit 152A determines whether the length L1 of the crack C is equal to or greater than the first threshold value (step S104). If the length L1 of the crack C is less than the first threshold value (step S104: No), the repair pattern determination unit 152A determines that "no repair" is required and selects repair pattern (3) (step S106).

き裂Cの長さL1が第1のしきい値以上である場合(ステップS104:Yes)、補修パターン決定部152Aは、開口量W1が第3のしきい値以上であるか否かを判断する(ステップS202)。開口量W1が第3のしきい値未満である場合(ステップS202:No)、ステップS106に進む。If the length L1 of the crack C is equal to or greater than the first threshold (step S104: Yes), the repair pattern determination unit 152A determines whether the opening amount W1 is equal to or greater than the third threshold (step S202). If the opening amount W1 is less than the third threshold (step S202: No), the process proceeds to step S106.

開口量W1が第3のしきい値以上である場合(ステップS202:Yes)、補修パターン決定部152Aは、「補修あり」と判断する(ステップS105)。続くステップS107、ステップS108、および、ステップS110の処理は図15と同様であるため説明を省略する。If the opening amount W1 is equal to or greater than the third threshold value (step S202: Yes), the repair pattern determination unit 152A determines that "repair is required" (step S105). The subsequent steps S107, S108, and S110 are the same as those in FIG. 15, and therefore will not be described here.

ステップS108で補修パターン(1)が選択されると、使用材料決定部153Aは、き裂Cの長さL1と、角度φ1と、開口量W1とに基づいて、使用する前処理材21および補修材22を選択する(ステップS203)。 When repair pattern (1) is selected in step S108, the material determination unit 153A selects the pretreatment material 21 and repair material 22 to be used based on the length L1, angle φ1 , and opening amount W1 of the crack C (step S203).

また、ステップS110で補修パターン(2)が選択されると、使用材料決定部153Aは、き裂Cの長さL1と、角度φ1と、開口量W1とに基づいて、使用する補修材22を選択する(ステップS204)。 Furthermore, when repair pattern (2) is selected in step S110, the material selection unit 153A selects the repair material 22 to be used based on the length L1, angle φ1 , and opening amount W1 of the crack C (step S204).

以上説明したように、実施の形態2にかかる補修装置10Aは、構造物Sの検査対象材料部分に生じたき裂Cの補修内容を決定する補修内容決定装置の一例である。補修装置10Aは、実施の形態1にかかる補修装置10の機能に加えて、補修パターンおよび使用材料を決定する際に、き裂Cの開口量W1をさらに使用することができる。したがって、補修材22のき裂C内への浸透が期待できない、開口部分が閉じた状態のき裂Cに対して、補修を行うことを防止することが可能になる。また、開口量W1に基づいて、補修に使用する材料が決定されるため、補修作業者の熟練度合いによらず、き裂の進展抑制効果をより高めることが可能になる。As described above, the repair device 10A according to the second embodiment is an example of a repair content determination device that determines the repair content of a crack C that has occurred in an inspected material portion of a structure S. In addition to the functions of the repair device 10 according to the first embodiment, the repair device 10A can further use the opening amount W1 of the crack C when determining the repair pattern and the material to be used. Therefore, it is possible to prevent repairs from being performed on a crack C whose opening is closed and in which the repair material 22 cannot be expected to penetrate into the crack C. In addition, since the material to be used for repair is determined based on the opening amount W1, it is possible to further improve the effect of suppressing the progression of the crack, regardless of the level of skill of the repair worker.

実施の形態3.
実施の形態3では、機械学習を用いて、き裂Cの状態に応じた適切な補修内容を決定する方法について説明する。
Embodiment 3.
In embodiment 3, a method for determining appropriate repair content according to the state of crack C using machine learning will be described.

図19は、実施の形態3にかかる学習装置50の機能構成を示す図である。学習装置50は、補修装置10に関する機械学習装置である。学習装置50は、学習用データ取得部51と、モデル生成部52とを有する。 Figure 19 is a diagram showing the functional configuration of a learning device 50 according to embodiment 3. The learning device 50 is a machine learning device related to the repair device 10. The learning device 50 has a learning data acquisition unit 51 and a model generation unit 52.

学習用データ取得部51は、検査結果と、検査結果を取得する前に行った補修の補修内容とを学習用データとして取得する。ここで、検査結果は、構造物Sの撮影画像と、撮影画像中の重力方向を特定するための情報である方向情報とを含む。The learning data acquisition unit 51 acquires the inspection results and the repair details of the repairs performed before acquiring the inspection results as learning data. Here, the inspection results include a photographed image of the structure S and directional information that is information for identifying the direction of gravity in the photographed image.

モデル生成部52は、検査結果と、補修内容とを含む学習用データに基づいて、補修内容を学習する。すなわち、モデル生成部52は、補修装置10の検査結果から補修内容を推論する学習済モデルを生成する。ここで、補修内容は、少なくとも補修パターンを含み、さらに、補修を行う際に使用する材料を含んでもよい。The model generation unit 52 learns the repair content based on the learning data including the inspection results and the repair content. That is, the model generation unit 52 generates a learned model that infers the repair content from the inspection results of the repair device 10. Here, the repair content includes at least the repair pattern, and may further include the materials to be used when performing the repair.

モデル生成部52が用いる学習アルゴリズムは、教師あり学習、教師なし学習、強化学習等の公知のアルゴリズムを用いることができる。一例として、強化学習(Reinforcement Learning)を適用した場合について説明する。強化学習では、ある環境内における行動主体であるエージェントが、現在の状態を示す環境のパラメータを観測し、取るべき行動を決定する。エージェントの行動により環境が動的に変化し、エージェントには環境の変化に応じて報酬が与えられる。エージェントはこれを繰り返し、一連の行動を通じて報酬が最も多く得られる行動方針を学習する。強化学習の代表的な手法として、Q学習(Q-Learning)やTD学習(TD-Learning)が知られている。例えば、Q学習の場合、行動価値関数Q(s,a)の一般的な更新式は以下の数式(1)で表される。The learning algorithm used by the model generation unit 52 can be any known algorithm, such as supervised learning, unsupervised learning, or reinforcement learning. As an example, a case where reinforcement learning is applied will be described. In reinforcement learning, an agent, which is an agent of action in a certain environment, observes the parameters of the environment that indicate the current state and determines the action to be taken. The environment changes dynamically due to the agent's actions, and the agent is given a reward according to the change in the environment. The agent repeats this process and learns the action policy that will obtain the most reward through a series of actions. Q-learning and TD-learning are known as representative methods of reinforcement learning. For example, in the case of Q-learning, a general update formula for the action value function Q(s, a) is expressed by the following formula (1).

Figure 0007490164000001
Figure 0007490164000001

上記の数式(1)において、stは、時刻tにおける環境の状態を表し、atは時刻tにおける行動を表す。行動atにより、状態はst+1に変わる。rt+1はその状態の変化によって得られる報酬を表し、γは割引率を表し、αは学習係数を表す。なお、γは0<γ≦1、αは0<α≦1の範囲の値をとる。補修内容が行動atとなり、検査結果が状態stとなり、時刻tの状態stにおける最良の行動atを学習する。 In the above formula (1), s t represents the state of the environment at time t, and a t represents the action at time t. The action a t changes the state to s t+1 . r t+1 represents the reward obtained by the change in state, γ represents the discount rate, and α represents the learning coefficient. Note that γ takes values in the range of 0<γ≦1, and α takes values in the range of 0<α≦1. The repair content becomes the action a t , the inspection result becomes the state s t , and the best action a t for the state s t at time t is learned.

数式(1)で表される更新式は、時刻t+1における最もQ値の高い行動aの行動価値Qが、時刻tにおいて実行された行動aの行動価値Qよりも大きければ、行動価値Qを大きくし、逆の場合は、行動価値Qを小さくする。換言すれば、時刻tにおける行動aの行動価値Qを、時刻t+1における最良の行動価値に近づけるように、行動価値関数Q(s,a)を更新する。それにより、或る環境における最良の行動価値が、それ以前の環境における行動価値に順次伝搬していくようになる。The update formula expressed by formula (1) increases the action value Q if the action value Q of the action a with the highest Q value at time t+1 is greater than the action value Q of the action a executed at time t, and decreases the action value Q in the opposite case. In other words, the action value function Q(s, a) is updated so that the action value Q of action a at time t approaches the best action value at time t+1. As a result, the best action value in a certain environment is propagated sequentially to the action value in the previous environment.

上記のように、強化学習によって学習済モデルを生成する場合、モデル生成部52は、報酬計算部53と、関数更新部54と、を備えている。As described above, when generating a learned model by reinforcement learning, the model generation unit 52 includes a reward calculation unit 53 and a function update unit 54.

報酬計算部53は、補修内容および検査結果に基づいて、報酬を計算する。報酬計算部53は、補修対象のき裂Cの進展抑制効果に基づいて、報酬rを計算する。例えば、き裂Cの進展抑制効果が向上する場合には、「1」の報酬を与えるなどにより報酬rを増大させ、き裂Cの進展抑制効果が低下する場合には、「-1」の報酬を与えるなどにより報酬rを低減する。なお、き裂Cの進展抑制効果を評価する方法は、特に限定されない。例えば、き裂Cの進展抑制効果は、破壊力学パラメータで表されてもよいし、熱弾性温度変動により表されてもよい。破壊力学パラメータとしては、有効応力拡大係数範囲、J値、エネルギー開放率などを用いることができる。The reward calculation unit 53 calculates the reward based on the repair content and the inspection results. The reward calculation unit 53 calculates the reward r based on the crack C propagation suppression effect of the repair target. For example, when the crack C propagation suppression effect improves, the reward r is increased by giving a reward of "1", and when the crack C propagation suppression effect decreases, the reward r is decreased by giving a reward of "-1". The method of evaluating the crack C propagation suppression effect is not particularly limited. For example, the crack C propagation suppression effect may be expressed by fracture mechanics parameters or thermoelastic temperature fluctuations. As the fracture mechanics parameters, the effective stress intensity factor range, J value, energy release rate, etc. can be used.

関数更新部54は、報酬計算部53によって計算される報酬に従って、補修内容を決定するための関数を更新し、学習済モデル記憶部55に出力する。例えばQ学習の場合、数式(1)で表される行動価値関数Q(st,at)を補修内容を算出するための関数として用いる。 The function update unit 54 updates the function for determining the repair content in accordance with the reward calculated by the reward calculation unit 53, and outputs the function to the learned model storage unit 55. For example, in the case of Q-learning, the action value function Q(s t , a t ) expressed by the formula (1) is used as a function for calculating the repair content.

以上のような学習を繰り返し実行する。学習済モデル記憶部55は、関数更新部54によって更新された行動価値関数Q(st,at)、すなわち、学習済モデルを記憶する。 The learning process described above is repeated. The learned model storage unit 55 stores the action value function Q(s t , a t ) updated by the function update unit 54, that is, the learned model.

次に、図20を用いて、学習装置50が学習する処理について説明する。図20は、学習装置50の学習処理を説明するためのフローチャートである。Next, the process of learning by the learning device 50 will be described with reference to Figure 20. Figure 20 is a flowchart for explaining the learning process of the learning device 50.

学習用データ取得部51は、補修内容および検査結果を学習用データとして取得する(ステップS301)。The learning data acquisition unit 51 acquires the repair details and inspection results as learning data (step S301).

モデル生成部52は、補修内容および検査結果に基づいて、き裂Cの進展抑制効果が向上するか否かを判断する(ステップS302)。 The model generation unit 52 determines whether the effect of suppressing the propagation of crack C is improved based on the repair content and inspection results (step S302).

き裂Cの進展抑制効果が向上する場合(ステップS302:Yes)、報酬計算部53は、報酬を増やす(ステップS303)。き裂Cの進展抑制効果が低下する場合(ステップS302:No)、報酬計算部53は、報酬を減らす(ステップS304)。If the effect of suppressing the propagation of the crack C improves (step S302: Yes), the reward calculation unit 53 increases the reward (step S303). If the effect of suppressing the propagation of the crack C decreases (step S302: No), the reward calculation unit 53 decreases the reward (step S304).

関数更新部54は、報酬計算部53によって計算された報酬に基づいて、学習済モデル記憶部55が記憶する数式(1)で表される行動価値関数Q(st,at)を更新する(ステップS305)。 The function update unit 54 updates the action value function Q(s t , a t ) represented by equation (1) stored in the trained model storage unit 55, based on the reward calculated by the reward calculation unit 53 (step S305).

学習装置50は、以上のステップS301からステップS305までのステップを繰り返し実行し、生成された行動価値関数Q(st,at)を学習済モデルとして記憶する。 The learning device 50 repeatedly executes the above steps S301 to S305, and stores the generated action value function Q(s t , a t ) as a learned model.

なお、上記の学習装置50は、学習済モデルを学習装置50の外部に設けられた学習済モデル記憶部55に記憶するものとしたが、学習済モデル記憶部55を学習装置50の内部に備えていてもよい。 Although the above-mentioned learning device 50 is configured to store the learned model in a learned model memory unit 55 provided outside the learning device 50, the learned model memory unit 55 may also be provided inside the learning device 50.

図21は、実施の形態3にかかる補修装置10Bの判定部15Bの機能構成を示す図である。判定部15Bは、推論装置56を有する。実施の形態3にかかる補修装置10Bの構成は図示していないが、補修装置10の判定部15の代わりに、判定部15Bを有する。この判定部15Bは、機械学習を用いて、判定処理を行うことができる。推論装置56は、学習済モデル記憶部55に記憶された学習済モデルを用いて、検査部14が取得する検査結果から補修内容を推論し、推論結果である補修内容を出力する。 Figure 21 is a diagram showing the functional configuration of the judgment unit 15B of the repair device 10B according to the third embodiment. The judgment unit 15B has an inference device 56. Although the configuration of the repair device 10B according to the third embodiment is not shown, it has a judgment unit 15B instead of the judgment unit 15 of the repair device 10. This judgment unit 15B can perform judgment processing using machine learning. The inference device 56 uses the learned model stored in the learned model storage unit 55 to infer repair content from the inspection result obtained by the inspection unit 14, and outputs the repair content that is the inference result.

図22は、補修装置10に関する推論装置56の構成図である。推論装置56は、推論用データ取得部57と、推論部58とを有する。 Figure 22 is a configuration diagram of an inference device 56 for the repair device 10. The inference device 56 has an inference data acquisition unit 57 and an inference unit 58.

推論用データ取得部57は、検査結果を推論用データとして取得する。 The inference data acquisition unit 57 acquires the inspection results as inference data.

推論部58は、学習済モデルを利用して補修内容を推論する。すなわち、この学習済モデルに、推論用データ取得部57が取得した検査結果を入力することで、構造物Sの検査結果に適した補修内容を推論することができる。The inference unit 58 infers the repair content using the trained model. In other words, by inputting the inspection results acquired by the inference data acquisition unit 57 into this trained model, it is possible to infer repair content appropriate to the inspection results of the structure S.

なお、本実施の形態では、モデル生成部52が学習を行う際に使用した補修装置10は、推論部58の推論対象の補修装置10と同一であることとしたが、他の補修装置10から学習済モデルを取得し、この学習済モデルに基づいて補修内容を出力するようにしてもよい。In this embodiment, the repair device 10 used by the model generation unit 52 when learning is the same as the repair device 10 that is the target of inference by the inference unit 58, but it is also possible to obtain a trained model from another repair device 10 and output repair content based on this trained model.

次に、図23を用いて、推論装置56が補修内容を得るための処理を説明する。図23は、推論装置56の推論処理を説明するためのフローチャートである。Next, the process by which the inference device 56 obtains the repair content will be described with reference to Figure 23. Figure 23 is a flowchart for explaining the inference process of the inference device 56.

推論用データ取得部57は、検査結果を推論用データとして取得する(ステップS401)。推論部58は、学習済モデル記憶部55に記憶された学習済モデルに、推論用データ取得部57が推論用データとして取得した検査結果を入力して(ステップS402)、補修内容を出力として得る。推論部58は、得られた補修内容を推論結果として出力する(ステップS403)。The inference data acquisition unit 57 acquires the inspection results as inference data (step S401). The inference unit 58 inputs the inspection results acquired by the inference data acquisition unit 57 as inference data to the trained model stored in the trained model storage unit 55 (step S402), and obtains repair content as an output. The inference unit 58 outputs the obtained repair content as an inference result (step S403).

補修装置10Bは、出力された補修内容を用いて、補修を実行する(ステップS404)。これにより、検査結果に合わせて決定された補修内容でき裂Cの補修を実行することができる。この補修内容は、少なくとも補修パターンを含むため、対象のき裂Cの状態に合わせて、前処理材21および補修材22の塗布を行う補修パターン(1)、補修材22の塗布を行う補修パターン(2)、補修を行わない補修パターン(3)のいずれかが選択される。なお、検査結果として、構造物Sの撮影画像および方向情報を用いることで、カメラ142の出力する撮影画像およびカメラ142に備わるジャイロセンサの出力を学習済モデルに入力するだけで、適切な補修内容を決定することが可能になる。The repair device 10B performs repair using the output repair content (step S404). This allows the repair of the crack C to be performed with the repair content determined according to the inspection result. Since this repair content includes at least a repair pattern, one of the repair pattern (1) in which the pretreatment material 21 and the repair material 22 are applied, the repair pattern (2) in which the repair material 22 is applied, and the repair pattern (3) in which no repair is performed is selected according to the state of the target crack C. In addition, by using the photographed image and direction information of the structure S as the inspection result, it is possible to determine the appropriate repair content simply by inputting the photographed image output by the camera 142 and the output of the gyro sensor provided in the camera 142 into the trained model.

なお、本実施の形態では、モデル生成部52が用いる学習アルゴリズムに強化学習を適用した場合について説明したが、これらに限られるものではない。学習アルゴリズムについては、強化学習以外にも、教師あり学習、教師なし学習、または、半教師あり学習等を適用することも可能である。In this embodiment, the case where reinforcement learning is applied to the learning algorithm used by the model generation unit 52 has been described, but the present invention is not limited to this. As for the learning algorithm, it is also possible to apply supervised learning, unsupervised learning, semi-supervised learning, etc. in addition to reinforcement learning.

また、モデル生成部52に用いられる学習アルゴリズムとしては、特徴量そのものの抽出を学習する、深層学習(Deep Learning)を用いることもでき、他の公知の方法、例えばニューラルネットワーク、遺伝的プログラミング、機能推理プログラミング、サポートベクターマシンなどに従って機械学習を実行してもよい。In addition, the learning algorithm used in the model generation unit 52 can be deep learning, which learns to extract the features themselves, or machine learning can be performed according to other known methods, such as neural networks, genetic programming, functional inference programming, support vector machines, etc.

なお、本実施の形態では、推論装置56は、補修装置10Bの判定部15B内に備わることとしたが、かかる例に限定されない。学習装置50および推論装置56は、例えば、ネットワークを介して、補修装置10Bに接続され、補修装置10Bとは別個の装置であってもよい。また、学習装置50および推論装置56は、クラウドサーバ上に存在していてもよい。In this embodiment, the inference device 56 is provided in the judgment unit 15B of the repair device 10B, but this is not limited to the example. The learning device 50 and the inference device 56 may be devices separate from the repair device 10B, for example, connected to the repair device 10B via a network. The learning device 50 and the inference device 56 may also exist on a cloud server.

また、モデル生成部52は、複数の補修装置10から取得される学習用データを用いて、補修内容を学習するようにしてもよい。なお、モデル生成部52は、同一のエリアで使用される複数の補修装置10から学習用データを取得してもよいし、異なるエリアで独立して動作する複数の補修装置10から収集される学習用データを利用して補修内容を学習してもよい。また、学習用データを収集する補修装置10を途中で対象に追加したり、対象から除外することも可能である。さらに、ある補修装置10に対して、補修内容を学習した学習装置50を、これとは別の補修装置10に適用し、当該別の補修装置10に関して補修内容を再学習して更新するようにしてもよい。 The model generation unit 52 may learn the repair contents using learning data acquired from multiple repair devices 10. The model generation unit 52 may acquire learning data from multiple repair devices 10 used in the same area, or may learn the repair contents using learning data collected from multiple repair devices 10 operating independently in different areas. It is also possible to add or remove a repair device 10 that collects learning data from the target midway. Furthermore, the learning device 50 that has learned the repair contents for a certain repair device 10 may be applied to another repair device 10, and the repair contents for the other repair device 10 may be re-learned and updated.

以上説明したように、実施の形態3によれば、機械学習を用いて、補修内容を決定することが可能になる。補修装置10Bは、補修内容決定装置の一例である。例えば、判定部15Bは、検査結果を取得する推論用データ取得部57と、検査結果からき裂Cの補修内容を推論するための学習済モデルを用いて、推論用データ取得部57が取得した検査結果から補修内容を出力する推論部58とを有する。推論部58が出力する補修内容は、少なくとも補修パターンを含み、さらに、き裂Cの補修に使用する材料をさらに含んでもよい。この学習済モデルは、例えば、検査結果と補修内容とを含む学習用データを取得する学習用データ取得部51と、学習用データを用いて、検査結果から補修内容を推論するための学習済モデルを生成するモデル生成部52とを有する学習装置50により生成される。モデル生成部52は、例えば、き裂Cの進展抑制効果を向上させるような補修内容を学習することができる。学習済モデルへの入力は、検査結果であって、例えば、構造物Sの撮影画像および方向情報を含むことができる。また、上記の実施の形態では、検査結果は、構造物Sの撮影画像および方向情報としたが、学習済モデルに入力する検査結果は、撮影画像や方向情報から算出した値であってもよい。撮影画像や方向情報から算出した値、例えば、「重力方向に対するき裂Cの角度φ1」のような特定の特徴値を学習済モデルへの入力とする場合には、特定の特徴値が補修内容に与える影響を確実に反映することが可能になる。 As described above, according to the third embodiment, it is possible to determine the repair contents using machine learning. The repair device 10B is an example of a repair content determination device. For example, the judgment unit 15B has an inference data acquisition unit 57 that acquires an inspection result, and an inference unit 58 that outputs the repair contents from the inspection results acquired by the inference data acquisition unit 57 using a trained model for inferring the repair contents of the crack C from the inspection result. The repair contents output by the inference unit 58 include at least a repair pattern, and may further include a material used to repair the crack C. This trained model is generated by a learning device 50 having, for example, a learning data acquisition unit 51 that acquires learning data including the inspection result and the repair contents, and a model generation unit 52 that uses the learning data to generate a trained model for inferring the repair contents from the inspection result. The model generation unit 52 can learn, for example, repair contents that improve the effect of suppressing the progress of the crack C. The input to the trained model is the inspection result, and can include, for example, a photographed image and directional information of the structure S. In the above embodiment, the inspection results are the captured image and directional information of the structure S, but the inspection results input to the trained model may be values calculated from the captured image and directional information. When a value calculated from the captured image and directional information, for example a specific feature value such as "the angle φ 1 of the crack C with respect to the direction of gravity," is input to the trained model, it becomes possible to reliably reflect the effect of the specific feature value on the repair content.

実施の形態4.
図24は、実施の形態4にかかる補修装置10Cの機能構成を示す図である。補修装置10Cは、吸着手段12による吸着力および駆動手段13による駆動力を制御する制御手段41を備える。また、補修装置10Cの本体11は、制御手段41の制御に従って駆動手段13により構造物Sに沿って移動するが、補修部16の前処理部17、中処理部18、および、後処理部19は、移動方向を先頭として、処理順に並んで設けられている。具体的には、移動方向を先頭として、前処理部17、中処理部18、後処理部19の順番に並んで設けられている。これにより、移動に伴って、前処理部17、中処理部18、後処理部19の順にき裂Cと対向することになるため、効率的に補修作業を実施することができる。
Embodiment 4.
24 is a diagram showing a functional configuration of a repair device 10C according to the fourth embodiment. The repair device 10C includes a control unit 41 that controls the suction force of the suction unit 12 and the driving force of the driving unit 13. The main body 11 of the repair device 10C moves along the structure S by the driving unit 13 under the control of the control unit 41, and the pre-treatment unit 17, the intermediate treatment unit 18, and the post-treatment unit 19 of the repair unit 16 are arranged in the order of processing, with the moving direction as the head. Specifically, the pre-treatment unit 17, the intermediate treatment unit 18, and the post-treatment unit 19 are arranged in the order of processing, with the moving direction as the head. As a result, the pre-treatment unit 17, the intermediate treatment unit 18, and the post-treatment unit 19 face the crack C in this order as they move, so that the repair work can be performed efficiently.

以上説明したように、実施の形態4にかかる補修装置10Cは、構造物Sの検査対象材料部分に生じたき裂Cの検査結果に基づいて、き裂Cに対して粒子を含む液体である補修材22による補修を行うか否かと、補修材22による補修を行う場合に、補修材22を塗布する前にき裂C内への前処理材21の塗布を行うか否かとを示す補修パターンを含む補修内容を決定する判定部15と、判定部15が決定した補修内容に基づいて、き裂Cの補修を実行する補修部16と、を備え、補修部16は、構造物Sのき裂C内に前処理材21を塗布する前処理工程を実行する前処理部17と、前処理工程において塗布された前処理材21の余剰分を取り除く中処理工程を実行する中処理部18と、き裂Cに補修材22を塗布する後処理工程を実行する後処理部19と、を有することを特徴とする。補修装置10Cは、構造物Sに吸着して補修装置10Cの本体11を構造物Sに固定する吸着手段12と、構造物Sに沿って本体11を移動させるための駆動手段13と、吸着手段12による吸着力と、駆動手段13による駆動力とを制御する制御手段41とをさらに備える。また、補修部16の前処理部17と、中処理部18と、後処理部19とは、駆動手段13による補修装置10Cの移動方向を先頭として、処理順に並んで配置されている。これにより、補修作業の効率を向上させることが可能になる。As described above, the repair device 10C according to the fourth embodiment includes a judgment unit 15 that determines the repair content, including a repair pattern indicating whether or not to repair the crack C with a repair material 22, which is a liquid containing particles, based on the inspection results of the crack C that has occurred in the material portion of the structure S to be inspected, and whether or not to apply a pretreatment material 21 to the crack C before applying the repair material 22 if repair with the repair material 22 is to be performed, and a repair unit 16 that performs the repair of the crack C based on the repair content determined by the judgment unit 15. The repair unit 16 is characterized by having a pretreatment unit 17 that performs a pretreatment process of applying the pretreatment material 21 to the crack C of the structure S, an intermediate treatment unit 18 that performs an intermediate treatment process of removing the excess of the pretreatment material 21 applied in the pretreatment process, and a post-treatment unit 19 that performs a post-treatment process of applying the repair material 22 to the crack C. The repair device 10C further includes suction means 12 that suctions the structure S to fix the main body 11 of the repair device 10C to the structure S, drive means 13 for moving the main body 11 along the structure S, and control means 41 that controls the suction force of the suction means 12 and the drive force of the drive means 13. In addition, the pre-treatment section 17, intermediate treatment section 18, and post-treatment section 19 of the repair section 16 are arranged in order of treatment, with the direction of movement of the repair device 10C by the drive means 13 at the head. This makes it possible to improve the efficiency of the repair work.

中処理部18は、前処理材21を吸引機構、または、前処理材21を吸着する工業用油取り紙とすることができる。The intermediate treatment section 18 can be a suction mechanism for the pretreatment material 21, or industrial oil blotting paper that adsorbs the pretreatment material 21.

実施の形態5.
図25は、実施の形態5にかかる補修内容決定システム1の構成を示す図である。補修内容決定システム1は、検査装置61と、補修内容決定装置64と、補修装置10Dとを有する。以下、実施の形態1~3で説明した機能構成と同様の機能を有する部分については同じ符号を付することにより、詳細な説明を省略する。
Embodiment 5.
25 is a diagram showing the configuration of a repair content determination system 1 according to the fifth embodiment. The repair content determination system 1 includes an inspection device 61, a repair content determination device 64, and a repair device 10D. Hereinafter, parts having the same functions as those in the functional configurations described in the first to third embodiments are denoted by the same reference numerals, and detailed description thereof will be omitted.

検査装置61は、検査部14と、算出部151と、記憶部62と、送信部63とを有する。検査部14は、検査結果を算出部151に出力する。算出部151は、検査結果に基づいてき裂Cの長さL1および角度φ1を算出し、き裂Cの長さL1および角度φ1を記憶部62に出力する。記憶部62は、き裂Cの長さL1および角度φ1を記憶する。送信部63は、記憶部62に記憶されたき裂Cの長さL1および角度φ1を補修内容決定装置64に送信する。 The inspection device 61 has an inspection unit 14, a calculation unit 151, a storage unit 62, and a transmission unit 63. The inspection unit 14 outputs the inspection result to the calculation unit 151. The calculation unit 151 calculates the length L1 and angle φ 1 of the crack C based on the inspection result, and outputs the length L1 and angle φ 1 of the crack C to the storage unit 62. The storage unit 62 stores the length L1 and angle φ 1 of the crack C. The transmission unit 63 transmits the length L1 and angle φ 1 of the crack C stored in the storage unit 62 to the repair content determination device 64.

補修内容決定装置64は、受信部65と、判定部15Dと、出力部66とを有する。受信部65は、検査装置61からき裂Cの長さL1および角度φ1を受信して、判定部15Dの補修パターン決定部152および使用材料決定部153のそれぞれに出力する。判定部15Dは、受信部65を介してき裂Cの長さL1および角度φ1を取得する点以外は、判定部15と同様であり、決定した補修内容を出力部66に出力する。出力部66は、決定した補修内容を補修装置10Dに出力する。なお、出力部66は、補修内容を通信により補修装置10Dに出力してもよいし、例えば、補修内容を含む表示画面を出力してもよい。この場合、表示画面を見た作業者が補修装置10Dを操作することで、決定した補修内容に従った補修を行うことができる。 The repair content determination device 64 has a receiving unit 65, a judgment unit 15D, and an output unit 66. The receiving unit 65 receives the length L1 and angle φ 1 of the crack C from the inspection device 61 and outputs them to the repair pattern determination unit 152 and the material used determination unit 153 of the judgment unit 15D. The judgment unit 15D is similar to the judgment unit 15 except that it acquires the length L1 and angle φ 1 of the crack C via the receiving unit 65, and outputs the determined repair content to the output unit 66. The output unit 66 outputs the determined repair content to the repair device 10D. The output unit 66 may output the repair content to the repair device 10D by communication, or may output a display screen including the repair content, for example. In this case, the worker who sees the display screen can operate the repair device 10D to perform repair according to the determined repair content.

補修装置10Dは、吸着手段12と、駆動手段13と、補修部16と、制御手段41とを有する。補修装置10Dは、補修装置10Dと別体の装置である補修内容決定装置64において決定された補修内容に従って、補修処理を実行する。The repair device 10D has a suction means 12, a driving means 13, a repair unit 16, and a control means 41. The repair device 10D executes the repair process according to the repair content determined by a repair content determination device 64, which is a device separate from the repair device 10D.

検査装置61および補修装置10Dは、構造物Sが存在する場所で動作させる必要があるが、補修内容決定装置64は、通信機能があれば設置場所はどこであってもよい。 The inspection device 61 and repair device 10D must be operated at the location where the structure S is located, but the repair content determination device 64 can be installed anywhere as long as it has communication capabilities.

以上説明したように、実施の形態5にかかる補修内容決定システム1によれば、検査装置61および補修装置10Dと別体の補修内容決定装置64において、検査結果から補修パターンを含む補修内容を決定することができる。このため、通信機能を有していれば、補修内容を決定するための処理を行う機能を補修装置10Dが有していなくてもよい。この補修内容決定装置64によれば、補修装置10と同様に、作業者の習熟度によらず、簡単に、前処理材21の塗布が必要か否か、補修材22による補修が適切であるか否かを判断することが可能になる。なお、ここでは、検査装置61は補修装置10Dと別体の装置であることとしたが、検査装置61の機能が補修装置10Dに備わっていてもよい。As described above, according to the repair content determination system 1 of the fifth embodiment, the repair content including the repair pattern can be determined from the inspection results in the repair content determination device 64, which is separate from the inspection device 61 and the repair device 10D. Therefore, as long as the repair device 10D has a communication function, it is not necessary for the repair device 10D to have a function for performing processing to determine the repair content. According to this repair content determination device 64, similar to the repair device 10, it is possible to easily determine whether or not the application of the pretreatment material 21 is necessary and whether or not repair using the repair material 22 is appropriate, regardless of the worker's level of proficiency. Note that, although the inspection device 61 is a separate device from the repair device 10D here, the function of the inspection device 61 may be provided in the repair device 10D.

実施の形態6.
図26は、実施の形態6にかかる補修内容決定システム1Eの構成を示す図である。補修内容決定システム1Eは、検査装置61Eと、補修内容決定装置64Eと、補修装置10Dとを有する。
Embodiment 6.
26 is a diagram showing the configuration of a repair content determining system 1E according to the embodiment 6. The repair content determining system 1E includes an inspection device 61E, a repair content determining device 64E, and a repair device 10D.

検査装置61Eは、検査部14と、算出部151Aと、記憶部62Eと、送信部63Eとを有する。実施の形態6にかかる検査装置61Eは、検査装置61の算出部151の代わりに算出部151Aを有する。算出部151Aは、き裂Cの長さL1および角度φ1に加えて、開口量W1を算出する。記憶部62Eは、き裂Cの長さL1、角度φ1および開口量W1を記憶する。送信部63Eは、き裂Cの長さL1、角度φ1および開口量W1を補修内容決定装置64Eに送信する。また、送信部63Eは、少なくともき裂Cの開口量W1を補修効果予測部67に送信する。 The inspection device 61E has an inspection unit 14, a calculation unit 151A, a storage unit 62E, and a transmission unit 63E. The inspection device 61E according to the sixth embodiment has a calculation unit 151A instead of the calculation unit 151 of the inspection device 61. The calculation unit 151A calculates the opening amount W1 in addition to the length L1 and angle φ 1 of the crack C. The storage unit 62E stores the length L1, angle φ 1 , and opening amount W1 of the crack C. The transmission unit 63E transmits the length L1, angle φ 1 , and opening amount W1 of the crack C to the repair content determination device 64E. In addition, the transmission unit 63E transmits at least the opening amount W1 of the crack C to the repair effect prediction unit 67.

補修効果予測部67は、補修効果を予測する。補修効果は、き裂Cの進展抑制効果で表される。例えば、き裂Cの進展抑制効果は、破壊力学パラメータで表されてもよいし、熱弾性温度変動により表されてもよい。破壊力学パラメータとしては、有効応力拡大係数範囲、J値、エネルギー開放率などを用いることができる。なお、ここで、補修効果を示す量は特に制限されない。ここでは、検査部14の検査結果からき裂Cの開口量W1を求めることができるため、補修効果予測部67は、き裂Cの補修前後の開口量W1に基づいて、補修効果を予測するものとする。The repair effect prediction unit 67 predicts the repair effect. The repair effect is expressed by the effect of suppressing the progression of the crack C. For example, the effect of suppressing the progression of the crack C may be expressed by a fracture mechanics parameter or by a thermoelastic temperature change. As the fracture mechanics parameter, an effective stress intensity factor range, a J value, an energy release rate, etc. can be used. Note that the amount indicating the repair effect is not particularly limited here. Here, since the opening amount W1 of the crack C can be obtained from the inspection results of the inspection unit 14, the repair effect prediction unit 67 predicts the repair effect based on the opening amount W1 before and after the repair of the crack C.

補修内容決定装置64Eは、受信部65と、判定部15Eと、出力部66とを有する。判定部15Eは、補修パターン決定部152Aと、使用材料決定部153Aとを有する。The repair content determination device 64E has a receiving unit 65, a determination unit 15E, and an output unit 66. The determination unit 15E has a repair pattern determination unit 152A and a material use determination unit 153A.

図27は、実施の形態6にかかる補修内容決定システム1Eの動作を説明するためのフローチャートである。補修内容決定システム1Eの検査部14は、検査処理を行う(ステップS10)。検査部14の検査結果に基づいて、算出部151Aと、判定部15Eにおいて、判定処理が実行される(ステップS20)。補修装置10Dは、判定処理の結果、「補修あり」であるか否かを判断する(ステップS30)。「補修あり」の場合(ステップS30:Yes)、補修装置10Dの補修部16は、補修処理を行う(ステップS40)。 Figure 27 is a flowchart for explaining the operation of the repair content determination system 1E according to the sixth embodiment. The inspection unit 14 of the repair content determination system 1E performs an inspection process (step S10). Based on the inspection results of the inspection unit 14, the calculation unit 151A and the judgment unit 15E execute a judgment process (step S20). The repair device 10D judges whether or not the result of the judgment process is "repair required" (step S30). If "repair required" (step S30: Yes), the repair unit 16 of the repair device 10D performs a repair process (step S40).

補修装置10Dが補修処理を行うと、検査装置61Eの検査部14は、補修後検査処理を行う(ステップS41)。補修後検査処理は、補修処理の後に行われる検査処理であり、ステップS10の検査処理と同様である。また、補修効果予測部67は、補修効果予測処理を行う(ステップS42)。 When the repair device 10D performs the repair process, the inspection unit 14 of the inspection device 61E performs a post-repair inspection process (step S41). The post-repair inspection process is an inspection process that is performed after the repair process, and is similar to the inspection process of step S10. In addition, the repair effect prediction unit 67 performs a repair effect prediction process (step S42).

「補修なし」である場合(ステップS30:No)、および、補修効果予測処理を行った後、補修装置10Dは、補修終了であるか否かを判断する(ステップS50)。補修終了でない場合(ステップS50:No)、補修装置10Dの制御手段41は、駆動手段13を制御して補修装置10Dの移動を行い(ステップS60)、ステップS10の処理に戻る。補修終了である場合(ステップS50:Yes)、補修内容決定システム1Eは、処理を終了する。If "no repairs required" (step S30: No) and after performing the repair effect prediction process, the repair device 10D determines whether or not repairs are complete (step S50). If repairs are not complete (step S50: No), the control means 41 of the repair device 10D controls the drive means 13 to move the repair device 10D (step S60) and returns to the process of step S10. If repairs are complete (step S50: Yes), the repair content determination system 1E ends the process.

以上説明したように、実施の形態6にかかる補修内容決定システム1Eによれば、補修内容決定システム1の機能に加えて、き裂Cの開口量W1に基づいて、補修内容を決定することができると共に、開口量W1に基づいて、補修処理のき裂Cの進展抑制効果を予測する機能を有する。As described above, according to the repair content determination system 1E of embodiment 6, in addition to the functions of the repair content determination system 1, it is possible to determine the repair content based on the opening amount W1 of the crack C, and it has the function of predicting the effect of the repair treatment in suppressing the progression of the crack C based on the opening amount W1.

実施の形態7.
図28は、実施の形態7にかかる補修内容決定システム1Fの構成を示す図である。補修内容決定システム1Fは、検査装置61Fと、学習装置50と、補修内容決定装置64Fと、補修装置10Dとを有する。
Embodiment 7.
28 is a diagram showing the configuration of a repair content determination system 1F according to the seventh embodiment. The repair content determination system 1F includes an inspection device 61F, a learning device 50, a repair content determination device 64F, and a repair device 10D.

検査装置61Fは、検査部14と、記憶部62と、送信部63とを有する。実施の形態7では、機械学習を用いて、検査結果から補修内容を推論する。ここでは、学習済モデルへの入力は、検査結果である撮影画像および方向情報であるため、検査装置61Fは、算出部151,151Aを備えず、検査結果をそのまま記憶部62に記憶させることになる。なお、学習済モデルへの入力が、検査結果そのままではなく、検査結果から算出される値、例えば、き裂Cの長さL1、角度φ1、開口量W1などである場合には、検査装置61Fは、算出部151,151Aによってこれらの値を算出する機能を有していてもよい。送信部63は、検査結果を補修内容決定装置64Fおよび学習装置50に送信する。 The inspection device 61F has an inspection unit 14, a storage unit 62, and a transmission unit 63. In the seventh embodiment, the repair content is inferred from the inspection result using machine learning. Here, since the input to the trained model is the photographed image and directional information, which are the inspection result, the inspection device 61F does not include the calculation units 151 and 151A, and the inspection result is stored as it is in the storage unit 62. Note that, when the input to the trained model is not the inspection result as it is, but values calculated from the inspection result, such as the length L1, angle φ 1 , and opening amount W1 of the crack C, the inspection device 61F may have a function of calculating these values by the calculation units 151 and 151A. The transmission unit 63 transmits the inspection result to the repair content determination device 64F and the learning device 50.

補修内容決定装置64Fは、機械学習を用いて、検査装置61Fの検査結果から補修内容を推論する機能を有する。補修内容決定装置64Fは、受信部65と、判定部15Fと、出力部66とを有する。判定部15Fは、推論装置56を有する。受信部65は、検査装置61Fから検査結果を受信し、学習済モデル記憶部55から学習済モデルを受信する。受信部65は、受信した検査結果および学習済モデルを判定部15Fに出力する。判定部15Fの推論装置56は、入力される検査結果および学習済モデルを用いて、補修装置10Dの補修内容を推論する。具体的には、推論装置56は、学習済モデルに検査結果を入力して、補修内容を出力として得る。推論装置56は、得られた補修内容を出力部66に出力する。出力部66は、補修内容を補修装置10Dおよび学習装置50に出力する。The repair content determination device 64F has a function of inferring repair content from the inspection result of the inspection device 61F using machine learning. The repair content determination device 64F has a receiving unit 65, a judgment unit 15F, and an output unit 66. The judgment unit 15F has an inference device 56. The receiving unit 65 receives the inspection result from the inspection device 61F and receives the learned model from the learned model storage unit 55. The receiving unit 65 outputs the received inspection result and the learned model to the judgment unit 15F. The inference device 56 of the judgment unit 15F infers the repair content of the repair device 10D using the input inspection result and the learned model. Specifically, the inference device 56 inputs the inspection result to the learned model and obtains the repair content as an output. The inference device 56 outputs the obtained repair content to the output unit 66. The output unit 66 outputs the repair content to the repair device 10D and the learning device 50.

学習装置50は、検査装置61Fから得られる補修前後の検査結果と、補修内容決定装置64Fから得られる補修内容とを用いて、検査結果から補修内容を得るための学習済モデルを生成し、生成した学習済モデルを学習済モデル記憶部55に記憶させる。The learning device 50 uses the inspection results before and after repair obtained from the inspection device 61F and the repair content obtained from the repair content determination device 64F to generate a trained model for obtaining the repair content from the inspection results, and stores the generated trained model in the trained model memory unit 55.

以上説明したように、実施の形態7にかかる補修内容決定システム1Fでは、機械学習を用いて、補修内容を決定することができる。ここでは、学習済モデルへの入力は、検査結果そのままとしたため、補修内容決定システム1Fは、算出部151,151Aの構成を備えていなくてもよい。なお、実施の形態7においても、補修内容決定システム1Fの備える各機能をどのハードウェアに備えるかは、適宜変更を加えることができる。例えば、学習装置50は、検査装置61Fに備わっていてもよいし、補修装置10Dに備わっていてもよいし、補修内容決定装置64Fに備わっていてもよい。また、検査装置61Fと補修装置10Dとは一体の装置であってもよい。As described above, in the repair content determination system 1F according to the seventh embodiment, the repair content can be determined using machine learning. Here, the input to the trained model is the inspection result as is, so the repair content determination system 1F does not need to include the configuration of the calculation units 151 and 151A. Note that, even in the seventh embodiment, the hardware that includes each function of the repair content determination system 1F can be changed as appropriate. For example, the learning device 50 may be included in the inspection device 61F, the repair device 10D, or the repair content determination device 64F. Also, the inspection device 61F and the repair device 10D may be an integrated device.

実施の形態8.
図29は、実施の形態8にかかる補修内容決定システム1Gの構成を示す図である。補修内容決定システム1Gは、補修装置10Gと、補修内容決定装置64とを有する。補修装置10Gは、検査機能と補修機能とを有する無人移動体であることとする。
Embodiment 8.
29 is a diagram showing a configuration of a repair content determination system 1G according to the eighth embodiment. The repair content determination system 1G includes a repair device 10G and a repair content determination device 64. The repair device 10G is an unmanned mobile body having an inspection function and a repair function.

補修装置10Gは、検査装置61と、受信部68と、補修部16と、制御手段41Gと、駆動手段13と、吸着手段12と、経路情報記憶部69とを有する。経路情報記憶部69には、検査および補修対象の構造物Sにおける移動経路を示す経路情報が記憶されている。制御手段41Gは、経路情報記憶部69に記憶された経路情報に従って、駆動手段13および吸着手段12を制御することにより、補修装置10Gを構造物Sの移動経路に沿って移動させる。The repair device 10G has an inspection device 61, a receiving unit 68, a repair unit 16, a control means 41G, a driving means 13, a suction means 12, and a route information storage unit 69. The route information storage unit 69 stores route information indicating a movement route in the structure S to be inspected and repaired. The control means 41G controls the driving means 13 and the suction means 12 in accordance with the route information stored in the route information storage unit 69, thereby moving the repair device 10G along the movement route of the structure S.

補修装置10Gは、検査装置61の検査結果を補修内容決定装置64に送信し、補修内容決定装置64から受信する補修内容に従って、補修部16において補修を実行する。The repair device 10G transmits the inspection results of the inspection device 61 to the repair content determination device 64, and performs repairs in the repair section 16 according to the repair content received from the repair content determination device 64.

図30は、実施の形態8にかかる補修装置10Gの移動経路の一例を示す図である。例えば、図30の実線の矢印で示すように、構造物Sに対する移動経路が予め定まっているものとする。このとき、補修装置10Gは、この移動経路に沿って移動しながら、構造物Sの検査を行い、検査結果から判定処理を行う。判定処理によって、補修対象のき裂Cを発見すると、補修装置10Gは、補修処理を行ってから、移動経路に沿った移動を再開する。この場合、補修装置10Gの動作は、図14または図27に示すような動作となる。 Figure 30 is a diagram showing an example of a movement path of the repair device 10G according to the eighth embodiment. For example, as shown by the solid arrow in Figure 30, it is assumed that a movement path for the structure S is determined in advance. At this time, the repair device 10G inspects the structure S while moving along this movement path, and performs a judgment process based on the inspection results. When a crack C to be repaired is found by the judgment process, the repair device 10G performs the repair process and then resumes movement along the movement path. In this case, the operation of the repair device 10G is as shown in Figure 14 or Figure 27.

図30の例では、補修装置10Gは、スタート地点5-1からゴール地点5-2まで、予め定められた移動経路上を移動しながら、検査処理および判定処理を行い、補修対象のき裂Cが発見された地点6-1,6-2,6-3においては、補修処理も行う。ゴール地点5-2まで到達すると、補修装置10Gは、スタート地点5-1まで自動で戻る。例えば、図30に示したように、補修装置10Gは、ゴール地点5-2からスタート地点5-1まで最短経路を通って戻ることができる。 In the example of Figure 30, the repair device 10G performs inspection and judgment processes while moving along a predetermined movement path from start point 5-1 to goal point 5-2, and also performs repair processes at points 6-1, 6-2, and 6-3 where a crack C to be repaired is found. When the repair device 10G reaches goal point 5-2, it automatically returns to start point 5-1. For example, as shown in Figure 30, the repair device 10G can return from goal point 5-2 to start point 5-1 via the shortest route.

或いは、補修装置10Gは、予め定められた移動経路上を移動しながら、検査処理および判定処理を行い、補修対象のき裂Cが発見されると、き裂Cの生じている地点6-1,-2,6-3の位置情報を記録するようにしてもよい。この場合、スタート地点5-1からゴール地点5-2まで移動する間は、補修処理を行わず、ゴール地点5-2からスタート地点5-1まで戻る間に、記録した地点6-1,6-2,6-3で補修処理を行ってもよい。図31は、実施の形態8にかかる補修装置10Gがゴール地点5-2からスタート地点5-1まで戻る経路の他の一例を示す図である。なお、ここでは、補修装置10Gが検査装置61および補修部16を備えることとしたが、補修装置10Gとは別体の検査装置61を用いて、検査処理と補修処理とを分けて実行することもできる。この場合であっても、検査装置61と補修装置10Gとがそれぞれ無人移動体に搭載されていれば、予め定められた移動経路に沿って検査処理および補修処理を行うことができ、作業時間を短縮することが可能になる。Alternatively, the repair device 10G may perform the inspection process and the judgment process while moving on a predetermined moving path, and when the crack C to be repaired is found, record the position information of the points 6-1, -2, 6-3 where the crack C occurs. In this case, the repair process may not be performed while moving from the start point 5-1 to the goal point 5-2, and the repair process may be performed at the recorded points 6-1, 6-2, 6-3 while returning from the goal point 5-2 to the start point 5-1. FIG. 31 is a diagram showing another example of the path of the repair device 10G according to the eighth embodiment returning from the goal point 5-2 to the start point 5-1. Note that, here, the repair device 10G is provided with the inspection device 61 and the repair unit 16, but the inspection process and the repair process may be performed separately using the inspection device 61 separate from the repair device 10G. Even in this case, if the inspection device 61 and the repair device 10G are each mounted on an unmanned mobile body, the inspection and repair processes can be performed along a predetermined movement route, making it possible to shorten the work time.

ここで、ハードウェア構成の一例について説明する。上述の補修内容決定装置64,64E,64Fは、例えば、コンピュータシステムにより実現される。補修内容決定装置64,64E,64Fは、1つのコンピュータシステムにより実現されてもよいし、複数のコンピュータシステムにより実現されてもよい。例えば、補修内容決定装置64,64E,64Fは、クラウドシステムにより実現されてもよい。クラウドシステムでは、コンピュータシステムのハードウェアと、機能ごとのサーバ等の装置との切り分けを任意に設定できる。例えば、1台のコンピュータシステムが複数の装置としての機能を有していてもよいし、複数台のコンピュータシステムで1つの装置としての機能を有していてもよい。 Here, an example of the hardware configuration will be described. The above-mentioned repair content determination devices 64, 64E, 64F are realized, for example, by a computer system. The repair content determination devices 64, 64E, 64F may be realized by one computer system or by multiple computer systems. For example, the repair content determination devices 64, 64E, 64F may be realized by a cloud system. In a cloud system, the hardware of the computer system and devices such as servers for each function can be arbitrarily set. For example, one computer system may have the functions of multiple devices, or multiple computer systems may have the functions of one device.

補修内容決定装置64,64E,64Fを実現するコンピュータシステムの構成例を説明する。図32は、補修内容決定装置64,64E,64Fを実現するコンピュータシステムの構成例を示す図である。図32に示すように、このコンピュータシステムは、制御部101と入力部102と記憶部103と表示部104と通信部105と出力部106とを備え、これらはシステムバス107を介して接続されている。An example of the configuration of a computer system that realizes the repair content determination devices 64, 64E, and 64F is described below. FIG. 32 is a diagram showing an example of the configuration of a computer system that realizes the repair content determination devices 64, 64E, and 64F. As shown in FIG. 32, this computer system includes a control unit 101, an input unit 102, a memory unit 103, a display unit 104, a communication unit 105, and an output unit 106, which are connected via a system bus 107.

図32において、制御部101は、例えば、CPU(Central Processing Unit)等である。制御部101は、本実施の形態の補修内容決定装置64,64E,64Fが実施する各処理が記述された補修内容決定プログラムを実行する。入力部102は、たとえばキーボード、マウス等で構成され、コンピュータシステムのユーザが、各種情報の入力を行うために使用する。記憶部103は、RAM(Random Access Memory),ROM(Read Only Memory)等の各種メモリおよびハードディスク等のストレージデバイスを含み、上記制御部101が実行すべきプログラム、処理の過程で得られた必要なデータ等を記憶する。また、記憶部103は、プログラムの一時的な記憶領域としても使用される。表示部104は、LCD(Liquid Crystal Display:液晶表示パネル)等で構成され、コンピュータシステムのユーザに対して各種画面を表示する。通信部105は、通信処理を実施する通信回路等である。通信部105は、複数の通信方式にそれぞれ対応する複数の通信回路で構成されていてもよい。出力部106は、プリンタ、外部記憶装置等の外部の装置へデータを出力する出力インタフェイスである。 In FIG. 32, the control unit 101 is, for example, a CPU (Central Processing Unit) or the like. The control unit 101 executes a repair content determination program in which each process performed by the repair content determination device 64, 64E, 64F of this embodiment is described. The input unit 102 is composed of, for example, a keyboard, a mouse, etc., and is used by the user of the computer system to input various information. The storage unit 103 includes various memories such as a RAM (Random Access Memory) and a ROM (Read Only Memory) and a storage device such as a hard disk, and stores the program to be executed by the control unit 101, necessary data obtained in the process of processing, etc. The storage unit 103 is also used as a temporary storage area for the program. The display unit 104 is composed of an LCD (Liquid Crystal Display) or the like, and displays various screens to the user of the computer system. The communication unit 105 is a communication circuit or the like that performs communication processing. The communication unit 105 may be composed of a plurality of communication circuits each corresponding to a plurality of communication methods. The output unit 106 is an output interface that outputs data to an external device such as a printer or an external storage device.

なお、図32は、一例であり、コンピュータシステムの構成は図32の例に限定されない。例えば、コンピュータシステムは出力部106を備えていなくてもよい。また、補修内容決定装置64,64E,64Fが複数のコンピュータシステムにより実現される場合、これらの全てのコンピュータシステムが図32に示したコンピュータシステムでなくてもよい。例えば、一部のコンピュータシステムは図32に示した表示部104、出力部106および入力部102のうち少なくとも1つを備えていなくてもよい。 Note that FIG. 32 is just an example, and the configuration of the computer system is not limited to the example of FIG. 32. For example, the computer system may not have the output unit 106. In addition, when the repair content determination devices 64, 64E, 64F are realized by multiple computer systems, not all of these computer systems may be the computer systems shown in FIG. 32. For example, some computer systems may not have at least one of the display unit 104, output unit 106, and input unit 102 shown in FIG. 32.

ここで、本実施の形態の補修内容決定装置64,64E,64Fの処理が記述された補修内容決定プログラムが実行可能な状態になるまでのコンピュータシステムの動作例について説明する。上述した構成をとるコンピュータシステムには、たとえば、図示しないCD(Compact Disc)-ROMドライブまたはDVD(Digital Versatile Disc)-ROMドライブにセットされたCD-ROMまたはDVD-ROMから、補修内容決定プログラムが記憶部103にインストールされる。そして、補修内容決定プログラムの実行時に、記憶部103から読み出された補修内容決定プログラムが記憶部103の主記憶装置となる領域に格納される。この状態で、制御部101は、記憶部103に格納された補修内容決定プログラムに従って、本実施の形態の補修内容決定装置64,64E,64Fとしての処理を実行する。Here, an example of the operation of the computer system until the repair content determination program in which the processing of the repair content determination device 64, 64E, 64F of this embodiment is described becomes executable will be described. In the computer system having the above-mentioned configuration, for example, the repair content determination program is installed in the memory unit 103 from a CD-ROM or DVD-ROM set in a CD (Compact Disc)-ROM drive or DVD (Digital Versatile Disc)-ROM drive (not shown). Then, when the repair content determination program is executed, the repair content determination program read from the memory unit 103 is stored in an area that becomes the main storage device of the memory unit 103. In this state, the control unit 101 executes the processing as the repair content determination device 64, 64E, 64F of this embodiment according to the repair content determination program stored in the memory unit 103.

なお、上記の説明においては、CD-ROMまたはDVD-ROMを記録媒体として、補修内容決定装置64,64E,64Fにおける処理を記述したプログラムを提供しているが、これに限らず、コンピュータシステムの構成、提供するプログラムの容量等に応じて、たとえば、通信部105を経由してインターネット等の伝送媒体により提供されたプログラムを用いることとしてもよい。In the above explanation, a program describing the processing in the repair content determination devices 64, 64E, 64F is provided using a CD-ROM or DVD-ROM as a recording medium, but this is not limited to this, and depending on the configuration of the computer system, the capacity of the program to be provided, etc., it is also possible to use a program provided over a transmission medium such as the Internet via the communication unit 105, for example.

本実施の形態の補修内容決定プログラムは、コンピュータに、構造物Sの検査対象材料部分に生じたき裂Cの検査結果を取得するステップと、検査結果に基づいて、き裂Cに対して粒子を含む液体である補修材22による補修を行うか否かと、補修材22による補修を行う場合に、補修材22を塗布する前にき裂C内への前処理材21の塗布を行うか否かとを示す補修パターンを含む補修内容を決定するステップと、補修パターンが、補修材22による補修を行い、且つ、前処理材21の塗布を行うことを示す場合に、き裂C内に前処理材21を塗布するステップと、補修パターンが、補修材22による補修を行い、且つ、前処理材21の塗布を行うことを示す場合に、塗布された前処理材21の余剰分を取り除くステップと、補修パターンが、補修材22による補修を行うことを示す場合に、補修材22をき裂C内に塗布するステップと、を実行させる。The repair content determination program of this embodiment causes a computer to execute the steps of acquiring inspection results of a crack C that has occurred in a material portion of a structure S to be inspected, determining repair content including a repair pattern indicating whether or not to repair the crack C with a repair material 22, which is a liquid containing particles, based on the inspection results, and, if repair with the repair material 22 is to be performed, whether or not to apply a pretreatment material 21 into the crack C before applying the repair material 22, applying the pretreatment material 21 into the crack C if the repair pattern indicates that repair with the repair material 22 will be performed and that the pretreatment material 21 will be applied, removing excess of the applied pretreatment material 21 if the repair pattern indicates that repair with the repair material 22 will be performed and that the pretreatment material 21 will be applied, and applying the repair material 22 into the crack C if the repair pattern indicates that repair with the repair material 22 will be performed.

図25,26,28,29に示した受信部65は、図32に示した通信部105により実現され、図25,26,28,29に示した判定部15D,15E,15Fは、図32に示した制御部101により実現され、図25,26,28,29に示した出力部66は、図32に示した通信部105および出力部106の少なくとも一方により実現される。 The receiving unit 65 shown in Figures 25, 26, 28 and 29 is realized by the communication unit 105 shown in Figure 32, the judgment units 15D, 15E and 15F shown in Figures 25, 26, 28 and 29 are realized by the control unit 101 shown in Figure 32, and the output unit 66 shown in Figures 25, 26, 28 and 29 is realized by at least one of the communication unit 105 and the output unit 106 shown in Figure 32.

学習装置50および推論装置56についても、補修内容決定装置64,64E,64Fと同様に、1つまたは複数のコンピュータシステムにより実現される。学習装置50および推論装置56が本実施の形態で述べた動作を行うためのプログラムは、上述した補修内容決定プログラムと同様に、記憶媒体、伝送媒体などにより提供され、コンピュータシステムにインストールされる。これにより、学習装置50および推論装置56における上述した動作が実現される。また、補修内容決定装置64,64E,64Fと学習装置50および推論装置56とが1つのコンピュータシステムにより実現されてもよい。この場合、受信部65,68、送信部63,63Eは、設けられなくてもよく、これらの機能はコンピュータシステム内部のデータのやりとりにより行われる。 The learning device 50 and the inference device 56 are realized by one or more computer systems, similar to the repair content determination devices 64, 64E, and 64F. The program for the learning device 50 and the inference device 56 to perform the operations described in this embodiment is provided by a storage medium, a transmission medium, etc., and installed in a computer system, similar to the above-mentioned repair content determination program. This realizes the above-mentioned operations in the learning device 50 and the inference device 56. In addition, the repair content determination devices 64, 64E, and 64F and the learning device 50 and the inference device 56 may be realized by one computer system. In this case, the receiving units 65, 68 and the transmitting units 63, 63E may not be provided, and these functions are performed by data exchange within the computer system.

なお、各装置における機能の切り分けは一例であり、補修内容決定システム1,1E,1F,1Gが、上述した動作を行うことができれば、各装置における機能の切り分けは図示した例に限定されない。 Note that the division of functions in each device is just one example, and as long as the repair content determination systems 1, 1E, 1F, and 1G can perform the operations described above, the division of functions in each device is not limited to the example shown in the figure.

図33は、補修装置10または補修内容決定システム1の各機能を実現するための処理回路110の一例を示す図である。補修装置10,10A,10B,10Cの判定部15,15A,15B、検査装置61,61Eの算出部151,151A、補修装置10C,10D,10Gの制御手段41,41Gのそれぞれは、処理回路110により実現される。これらの処理回路110は、専用のハードウェアであってもよいし、CPUを用いた制御回路であってもよい。 Figure 33 is a diagram showing an example of a processing circuit 110 for realizing each function of the repair device 10 or the repair content determination system 1. The judgment units 15, 15A, 15B of the repair devices 10, 10A, 10B, 10C, the calculation units 151, 151A of the inspection devices 61, 61E, and the control means 41, 41G of the repair devices 10C, 10D, 10G are each realized by the processing circuit 110. These processing circuits 110 may be dedicated hardware or may be control circuits using a CPU.

上記の処理回路110が、専用のハードウェアにより実現される場合、処理回路110は、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)、FPGA(Field Programmable Gate Array)、またはこれらを組み合わせたものである。When the above processing circuit 110 is realized by dedicated hardware, the processing circuit 110 is a single circuit, a composite circuit, a programmed processor, a parallel programmed processor, an ASIC (Application Specific Integrated Circuit), an FPGA (Field Programmable Gate Array), or a combination of these.

上記の処理回路110が、CPUを用いた制御回路で実現される場合、制御回路は、プロセッサと、メモリとを備える。プロセッサは、CPUであり、処理装置、演算装置、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、DSP(Digital Signal Processor)などとも呼ばれる。メモリは、例えば、RAM、ROM、フラッシュメモリ、EPROM(Erasable Programmable ROM)、EEPROM(登録商標)(Electrically EPROM)などの不揮発性または揮発性の半導体メモリ、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ミニディスク、DVDなどである。When the processing circuit 110 is realized by a control circuit using a CPU, the control circuit includes a processor and a memory. The processor is a CPU, and is also called a processing device, an arithmetic device, a microprocessor, a microcomputer, a DSP (Digital Signal Processor), etc. The memory is, for example, a non-volatile or volatile semiconductor memory such as a RAM, a ROM, a flash memory, an EPROM (Erasable Programmable ROM), an EEPROM (registered trademark) (Electrically EPROM), a magnetic disk, a flexible disk, an optical disk, a compact disk, a mini disk, a DVD, etc.

上記の処理回路110が制御回路により実現される場合、プロセッサがメモリに記憶された、各構成要素の処理に対応するプログラムを読み出して実行することにより実現される。また、メモリは、プロセッサが実行する各処理における一時メモリとしても使用される。When the processing circuit 110 is realized by a control circuit, the processing circuit 110 is realized by the processor reading and executing a program corresponding to the processing of each component stored in the memory. The memory is also used as a temporary memory for each processing executed by the processor.

以上の実施の形態に示した構成は、一例を示すものであり、別の公知の技術と組み合わせることも可能であるし、実施の形態同士を組み合わせることも可能であるし、要旨を逸脱しない範囲で、構成の一部を省略、変更することも可能である。 The configurations shown in the above embodiments are merely examples, and may be combined with other known technologies, or the embodiments may be combined with each other. Also, parts of the configurations may be omitted or modified without departing from the spirit of the invention.

例えば、上記の実施の形態では、検査結果は、撮影画像および方向情報であることとしたが、かかる例に限定されない。例えば、検査結果は、構造物Sの状態、特に、構造物Sの検査対象材料部分に生じたき裂Cの状態を示すものであればよい。For example, in the above embodiment, the inspection result is the captured image and directional information, but is not limited to such an example. For example, the inspection result may be any result that indicates the state of the structure S, in particular, the state of the crack C that has occurred in the inspected material portion of the structure S.

また、上記の実施の形態に示した各機能の分担は一例である。上述の機能を実現することができれば、各処理はどの装置において実行されてもよい。検査処理および補修処理は、構造物Sが存在する場所で実行される必要があるが、判定処理などの演算処理は、どの装置で行われてもよく、その装置が設置される場所についても特に制限はない。 Furthermore, the allocation of functions shown in the above embodiment is just one example. As long as the above functions can be realized, each process may be executed in any device. Inspection processes and repair processes must be executed at the location where the structure S exists, but calculation processes such as judgment processes may be executed in any device, and there are no particular restrictions on where the devices are installed.

また、上記の実施の形態では、補修装置10などが補修処理を行うこととしたが、補修内容決定装置64などが決定した補修内容に従って、補修作業者が手作業で補修を行ってもよい。 In addition, in the above embodiment, the repair processing is performed by the repair device 10, etc., but the repair worker may perform the repair manually in accordance with the repair content determined by the repair content determination device 64, etc.

1,1E,1F,1G 補修内容決定システム、5-1 スタート地点、5-2 ゴール地点、6-1,6-2,6-3 地点、10,10A,10B,10C,10D,10G 補修装置、11 本体、12 吸着手段、13 駆動手段、14 検査部、15,15A,15B,15D,15E,15F 判定部、16 補修部、17 前処理部、18 中処理部、19 後処理部、21 前処理材、22 補修材、30 支持部材、31 デッキプレート、32 舗装、33,33-1,33-2 Uリブ、34 横リブ、35 溶接ビード、36 突合せ溶接ビード、37 垂直補鋼材、38 隅肉溶接ビード、41,41G 制御手段、50 学習装置、51 学習用データ取得部、52 モデル生成部、53 報酬計算部、54 関数更新部、55 学習済モデル記憶部、56 推論装置、57 推論用データ取得部、58 推論部、61,61E,61F 検査装置、62,62E 記憶部、63,63E 送信部、64,64E,64F 補修内容決定装置、65,68 受信部、66,106 出力部、67 補修効果予測部、69 経路情報記憶部、101 制御部、102 入力部、103 記憶部、104 表示部、105 通信部、107 システムバス、110 処理回路、141 LiDARスキャナ、142 カメラ、151,151A 算出部、152,152A 補修パターン決定部、153,153A 使用材料決定部、C,C-1,C-2,C-3 き裂、D1 重力方向、D2,D2-1,D2-2,D2-3 深さ方向、D3 垂直方向、L1,L1-1,L1-2,L1-3 長さ、P1-1,P1-2,P1-3 起点、S 構造物、S1 橋梁、W1 開口量、φ1,φ1-1,φ1-2,φ1-3 角度。 1, 1E, 1F, 1G Repair content determination system, 5-1 Start point, 5-2 Goal point, 6-1, 6-2, 6-3 Points, 10, 10A, 10B, 10C, 10D, 10G Repair device, 11 Main body, 12 Suction means, 13 Driving means, 14 Inspection unit, 15, 15A, 15B, 15D, 15E, 15F Judgment unit, 16 Repair unit, 17 Pre-treatment unit, 18 Intermediate treatment unit, 19 Post-treatment unit, 21 Pre-treatment material, 22 Repair material, 30 Support member, 31 Deck plate, 32 Pavement, 33, 33-1, 33-2 U-rib, 34 Horizontal rib, 35 Weld bead, 36 Butt weld bead, 37 Vertical reinforcement material, 38 Fillet weld bead, 41, 41G Control means, 50 Learning device, 51 Learning data acquisition unit, 52 Model generation unit, 53 Reward calculation unit, 54 Function update unit, 55 Learned model storage unit, 56 Inference device, 57 Inference data acquisition unit, 58 Inference unit, 61, 61E, 61F Inspection device, 62, 62E Storage unit, 63, 63E Transmission unit, 64, 64E, 64F Repair content determination device, 65, 68 Reception unit, 66, 106 Output unit, 67 Repair effect prediction unit, 69 Path information storage unit, 101 Control unit, 102 Input unit, 103 Storage unit, 104 Display unit, 105 Communication unit, 107 System bus, 110 Processing circuit, 141 LiDAR scanner, 142 Camera, 151, 151A Calculation unit, 152, 152A Repair pattern determination unit, 153, 153A Material usage determination section, C, C-1, C-2, C-3 crack, D1 gravity direction, D2, D2-1, D2-2, D2-3 depth direction, D3 vertical direction, L1, L1-1, L1-2, L1-3 length, P1-1, P1-2, P1-3 starting point, S structure, S1 bridge, W1 opening amount, φ 1 , φ 1-1 , φ 1-2 , φ 1-3 angle.

Claims (24)

構造物の検査対象材料部分に生じたき裂の検査結果を取得する検査結果取得部と、
前記検査結果が示す前記き裂の長さ、および、重力方向に対する前記き裂のなす角度に基づいて、前記き裂に対して粒子を含む液体である補修材による補修を行うか否かと、前記補修材による補修を行う場合に、前記補修材を塗布する前に前記き裂内への前処理材の塗布を行うか否かとを示す補修パターンを含む補修内容を決定する判定部と、
を備えることを特徴とする補修内容決定装置。
an inspection result acquisition unit that acquires inspection results of cracks occurring in an inspection target material portion of a structure;
a determination unit that determines repair details including a repair pattern that indicates whether or not to repair the crack with a repair material that is a liquid containing particles, and whether or not to apply a pretreatment material to the crack before applying the repair material, if repair with the repair material is to be performed, based on the length of the crack indicated by the inspection result and the angle of the crack with respect to the direction of gravity;
A repair content determination device comprising:
構造物の検査対象材料部分に生じたき裂の検査結果を取得する検査結果取得部と、an inspection result acquisition unit that acquires inspection results of cracks occurring in an inspection target material portion of a structure;
前記検査結果に基づいて、前記き裂に対して粒子を含む液体である補修材による補修を行うか否かと、前記補修材による補修を行う場合に、前記補修材を塗布する前に前記き裂内への前処理材の塗布を行うか否かとを示す補修パターンを含む補修内容を決定する判定部と、a determination unit that determines repair details including a repair pattern that indicates whether or not to repair the crack with a repair material that is a liquid containing particles, and, if repair is to be performed with the repair material, whether or not to apply a pretreatment material to the inside of the crack before applying the repair material; and
を備え、Equipped with
前記検査結果は、前記構造物の撮影画像と、前記撮影画像における重力方向を示す方向情報とを含むことを特徴とする補修内容決定装置。The repair content determination device, wherein the inspection result includes a photographed image of the structure and directional information indicating a direction of gravity in the photographed image.
構造物の検査対象材料部分に生じたき裂の検査結果を取得する検査結果取得部と、
前記検査結果に基づいて、前記き裂に対して粒子を含む液体である補修材による補修を行うか否かと、前記補修材による補修を行う場合に、前記補修材を塗布する前に前記き裂内への前処理材の塗布を行うか否かとを示す補修パターンを含む補修内容を決定する判定部と、
を備え、
前記補修内容は、前記き裂の補修に使用する材料をさらに含み、
前記判定部は、前記補修材による補修を行う場合、前記材料として前記き裂の補修に使用する前記補修材を前記検査結果が示す前記き裂の長さ、および、重力方向に対する前記き裂のなす角度に基づいて決定することを特徴とする補修内容決定装置。
an inspection result acquisition unit that acquires inspection results of cracks occurring in an inspection target material portion of a structure;
a determination unit that determines repair details including a repair pattern that indicates whether or not to repair the crack with a repair material that is a liquid containing particles, and, if repair is to be performed with the repair material, whether or not to apply a pretreatment material to the inside of the crack before applying the repair material; and
Equipped with
The repair content further includes a material to be used to repair the crack;
A repair content determination device characterized in that, when repairing using the repair material, the judgment unit determines the repair material to be used to repair the crack based on the length of the crack indicated by the inspection results and the angle of the crack with respect to the direction of gravity .
前記判定部は、前記前処理材の塗布を行う場合、前記き裂の補修に使用する前記前処理材を前記検査結果および使用する前記補修材に基づいて決定することを特徴とする請求項3に記載の補修内容決定装置。The repair content determination device according to claim 3, characterized in that, when applying the pretreatment material, the determination unit determines the pretreatment material to be used to repair the crack based on the inspection results and the repair material to be used. 前記判定部は、前記き裂の長さに応じた形状の粒子を含み、前記角度に応じた粘度を有する前記補修材を選択することを特徴とする請求項に記載の補修内容決定装置。 4. The repair content determination device according to claim 3 , wherein the determination unit selects the repair material that includes particles having a shape corresponding to the length of the crack and has a viscosity corresponding to the angle. 前記判定部は、前記き裂の長さおよび前記角度に加えて、前記き裂の開口量に基づいて、前記補修パターンを決定することを特徴とする請求項に記載の補修内容決定装置。 2. The repair content determining device according to claim 1 , wherein the determining unit determines the repair pattern based on an opening amount of the crack in addition to the length and angle of the crack. 前記判定部は、前記き裂の長さおよび前記角度に加えて、前記き裂の開口量に基づいて、前記材料を決定することを特徴とする請求項に記載の補修内容決定装置。 4. The repair content determining device according to claim 3 , wherein the determining unit determines the material based on an opening amount of the crack in addition to the length and angle of the crack. 前記前処理材の表面張力をs、前記前処理材の前記構造物の表面との接触角度をθ、前記前処理材の密度をρとし、前記補修材の表面張力をs、前記補修材の前記構造物の表面との接触角度をθ、前記補修材の密度をρとした場合、数式2s×cosθ/ρ>2s×cosθ/ρを満たすことを特徴とする請求項1に記載の補修内容決定装置。 The repair content determination device according to claim 1 , characterized in that, when the surface tension of the pretreatment material is s1 , the contact angle of the pretreatment material with the surface of the structure is θ1 , the density of the pretreatment material is ρ1 , the surface tension of the repair material is s2, the contact angle of the repair material with the surface of the structure is θ2 , and the density of the repair material is ρ2 , the formula 2s1 × cos θ1 / ρ1 > 2s2 × cos θ2 / ρ2 is satisfied. 前記前処理材は、密度が0.83g/cm3以上0.89g/cm3未満であって、前記構造物の表面との接触角度が0度以上10度未満であって、表面張力が20dyn/cm以上50dyn/cm未満であることを特徴とする請求項1に記載の補修内容決定装置。 The repair content determination device according to claim 1, characterized in that the pretreatment material has a density of 0.83 g/cm3 or more and less than 0.89 g/cm3, a contact angle with the surface of the structure of 0 degrees or more and less than 10 degrees, and a surface tension of 20 dyn/cm or more and less than 50 dyn/cm. 構造物の検査対象材料部分に生じたき裂の検査結果として前記構造物の撮影画像と、前記撮影画像における重力方向を示す方向情報とを取得する検査結果取得部と、
前記検査結果に基づいて、前記き裂に対して粒子を含む液体である補修材による補修を行うか否かと、前記補修材による補修を行う場合に、前記補修材を塗布する前に前記き裂内への前処理材の塗布を行うか否かとを示す補修パターンを含む補修内容を決定する判定部と、
を備え、
前記判定部は
記検査結果から前記き裂の補修内容を推論するための学習済モデルを用いて、前記検査結果から前記補修内容を出力する推論部、
を有することを特徴とする補修内容決定装置。
an inspection result acquisition unit that acquires a photographed image of the structure as an inspection result of a crack occurring in an inspection target material portion of the structure and directional information indicating the direction of gravity in the photographed image;
a determination unit that determines repair details including a repair pattern that indicates whether or not to repair the crack with a repair material that is a liquid containing particles, and, if repair is to be performed with the repair material, whether or not to apply a pretreatment material to the inside of the crack before applying the repair material; and
Equipped with
The determination unit is
an inference unit that outputs the repair content from the inspection result by using a trained model for inferring the repair content of the crack from the inspection result;
A repair content determination device comprising:
前記補修内容は、前記き裂の補修に使用する材料をさらに含み、
前記推論部は、前記補修材による補修を行う場合、前記材料として前記き裂の補修に使用する前記補修材を前記材料として出力し、前記前処理材の塗布を行う場合、前記き裂の補修に使用する前記前処理材を前記材料として出力することを特徴とする請求項10に記載の補修内容決定装置。
The repair content further includes a material to be used to repair the crack;
The repair content determination device described in claim 10, characterized in that when repair is performed using the repair material, the inference unit outputs the repair material to be used to repair the crack as the material, and when the pretreatment material is applied, the inference unit outputs the pretreatment material to be used to repair the crack as the material.
構造物の検査対象材料部分に生じたき裂の検査結果として前記構造物の撮影画像と、前記撮影画像における重力方向を示す方向情報とを取得する検査結果取得部と、
前記検査結果に基づいて、前記き裂に対して粒子を含む液体である補修材による補修を行うか否かと、前記補修材による補修を行う場合に、前記補修材を塗布する前に前記き裂内への前処理材の塗布を行うか否かとを示す補修パターンを含む補修内容を決定する判定部と、
前記検査結果と、前記補修内容とを含む学習用データを取得する学習用データ取得部と、
前記学習用データを用いて、前記検査結果から前記補修内容を推論するための学習済モデルを生成するモデル生成部と、
を備えることを特徴とする補修内容決定装置。
an inspection result acquisition unit that acquires a photographed image of the structure as an inspection result of a crack occurring in an inspection target material portion of the structure and directional information indicating the direction of gravity in the photographed image;
a determination unit that determines repair details including a repair pattern that indicates whether or not to repair the crack with a repair material that is a liquid containing particles, and, if repair is to be performed with the repair material, whether or not to apply a pretreatment material to the inside of the crack before applying the repair material; and
a learning data acquisition unit that acquires learning data including the inspection result and the repair content;
A model generation unit that generates a trained model for inferring the repair content from the inspection result by using the learning data;
A repair content determination device comprising :
前記モデル生成部は、前記き裂の進展抑制効果を向上させる前記補修内容を学習することを特徴とする請求項12に記載の補修内容決定装置。 The repair content determination device according to claim 12, characterized in that the model generation unit learns the repair content that improves the crack growth suppression effect. 前記検査結果は、前記構造物の撮影画像と、前記撮影画像における重力方向を示す方向情報とを含むことを特徴とする請求項1または3から9のいずれか1項に記載の補修内容決定装置。 10. The repair content determining device according to claim 1, wherein the inspection result includes a photographed image of the structure and direction information indicating a direction of gravity in the photographed image. 構造物の検査対象材料部分に生じたき裂の検査結果に基づいて、前記き裂に対して粒子を含む液体である補修材による補修を行うか否かと、前記補修材による補修を行う場合に、前記補修材を塗布する前に前記き裂内への前処理材の塗布を行うか否かとを示す補修パターンを含む補修内容を決定する判定部と、
前記判定部が決定した前記補修内容に基づいて、前記き裂の補修を実行する補修部と、
を備え、
前記補修部は、
前記構造物の前記き裂内に前記前処理材を塗布する前処理工程を実行する前処理部と、
前記前処理工程において塗布された前記前処理材の余剰分を取り除く中処理工程を実行する中処理部と、
前記き裂に前記補修材を塗布する後処理工程を実行する後処理部と、
を有することを特徴とする補修装置。
a judgment unit that determines repair details including a repair pattern that indicates whether or not to repair the crack with a repair material that is a liquid containing particles, and, if repair is to be performed with the repair material, whether or not to apply a pretreatment material into the crack before applying the repair material; and
A repair unit that executes repair of the crack based on the repair content determined by the judgment unit;
Equipped with
The repair portion includes:
a pretreatment unit that performs a pretreatment step of applying the pretreatment material to the crack of the structure;
an intermediate treatment section that performs an intermediate treatment process to remove an excess of the pretreatment material applied in the pretreatment process;
a post-treatment section that performs a post-treatment step of applying the repair material to the crack;
A repair device comprising:
前記構造物に吸着して前記補修装置の本体を前記構造物に固定する吸着手段と、
前記構造物に沿って前記本体を移動させるための駆動手段と、
前記吸着手段による吸着力と、前記駆動手段による駆動量とを制御する制御手段と、
をさらに備え、
前記前処理部と、前記中処理部と、前記後処理部とは、前記駆動手段による前記補修装置の移動方向を先頭として、処理順に並んで配置されていることを特徴とする請求項15に記載の補修装置。
a suction means for suctioning the main body of the repair device to the structure and fixing the main body of the repair device to the structure;
a drive means for moving the body along the structure;
a control means for controlling the suction force of the suction means and the drive amount of the drive means;
Further equipped with
The repair device according to claim 15, wherein the pre-treatment section, the intermediate treatment section, and the post-treatment section are arranged in a processing order with a direction in which the repair device is moved by the driving means as a leading edge.
前記中処理部は、前記前処理材を吸引する吸引機構、または、前記前処理材を吸着する工業用油取り紙であることを特徴とする請求項15に記載の補修装置。 The repair device according to claim 15, characterized in that the intermediate treatment section is a suction mechanism that sucks in the pretreatment material, or industrial oil blotting paper that absorbs the pretreatment material. 構造物の検査対象材料部分に生じたき裂の検査結果が示す前記き裂の長さ、および、重力方向に対する前記き裂のなす角度並びに、前記き裂に対して粒子を含む液体である補修材による補修を行うか否かと前記補修材による補修を行う場合に前記補修材を塗布する前に前記き裂内への前処理材の塗布を行うか否かとを示す補修パターンを含む補修内容、を含む学習用データを取得する学習用データ取得部と、
前記学習用データを用いて、前記検査結果から前記補修内容を推論するための学習済モデルを生成するモデル生成部と、
を備えることを特徴とする学習装置。
a learning data acquisition unit that acquires learning data including a length of a crack that has occurred in a material portion of a structure to be inspected, the length of the crack indicated by an inspection result, an angle of the crack with respect to the direction of gravity , and repair details including a repair pattern indicating whether or not the crack should be repaired with a repair material that is a liquid containing particles, and whether or not a pretreatment material should be applied to the crack before applying the repair material when repairing with the repair material;
A model generation unit that generates a trained model for inferring the repair content from the inspection result by using the learning data;
A learning device comprising:
前記検査結果は、前記構造物の撮影画像と、前記撮影画像における重力方向を示す方向情報とを含むことを特徴とする請求項18に記載の学習装置。 The learning device according to claim 18, characterized in that the inspection result includes a photographed image of the structure and directional information indicating the direction of gravity in the photographed image. 前記モデル生成部は、前記き裂の進展抑制効果を向上させる前記補修内容を学習することを特徴とする請求項18に記載の学習装置。 The learning device according to claim 18, characterized in that the model generation unit learns the repair content that improves the crack growth suppression effect. 構造物の検査対象材料部分に生じたき裂の検査結果として前記構造物の撮影画像と、前記撮影画像における重力方向を示す方向情報とを取得する推論用データ取得部と、
前記検査結果から前記き裂の補修を行う補修装置の補修内容を推論するための学習済モデルを用いて、前記推論用データ取得部で取得した前記検査結果から前記補修内容を出力する推論部と、
を備えることを特徴とする推論装置。
an inference data acquisition unit that acquires a photographed image of a structure as an inspection result of a crack occurring in an inspection target material portion of the structure and directional information indicating a gravity direction in the photographed image ;
an inference unit that outputs the repair content from the inspection results acquired by the inference data acquisition unit, using a trained model for inferring the repair content of a repair device that repairs the crack from the inspection results;
An inference device comprising:
構造物の検査対象材料部分に生じたき裂の検査結果を取得する推論用データ取得部と、an inference data acquisition unit that acquires inspection results of cracks occurring in an inspection target material portion of a structure;
前記検査結果が示す前記き裂の長さ、および、重力方向に対する前記き裂のなす角度から前記き裂の補修を行う補修装置の補修内容を推論するための学習済モデルを用いて、前記推論用データ取得部で取得した前記検査結果から前記補修内容を出力する推論部と、an inference unit that uses a trained model for inferring repair details of a repair device that repairs the crack from the length of the crack indicated by the inspection result and the angle of the crack with respect to the direction of gravity, and outputs the repair details from the inspection result acquired by the inference data acquisition unit;
を備えることを特徴とする推論装置。An inference device comprising:
構造物の検査対象材料部分に生じたき裂の検査結果検査結果に基づいて、前記き裂に対して粒子を含む液体である補修材による補修を行うか否かと、前記補修材による補修を行う場合に、前記補修材を塗布する前に前記き裂内への前処理材の塗布を行うか否かとを示す補修パターンを含む補修内容を決定する補修内容決定装置と、
前記補修内容決定装置が決定した前記補修内容に基づいて、前記き裂の補修を行う補修装置と、
を備え、
前記補修装置は、
前記構造物の前記き裂内に前記前処理材を塗布する前処理工程を実行する前処理部と、
前記前処理工程において塗布された前記前処理材の余剰分を取り除く中処理工程を実行する中処理部と、
前記き裂に前記補修材を塗布する後処理工程を実行する後処理部と、
を有することを特徴とする補修内容決定システム。
a repair content determination device that determines repair content including a repair pattern that indicates, based on an inspection result of a crack that has occurred in an inspected material portion of a structure, whether or not to repair the crack with a repair material that is a liquid containing particles, and, if repair is to be performed with the repair material, whether or not to apply a pretreatment material into the crack before applying the repair material;
a repair device that repairs the crack based on the repair content determined by the repair content determination device;
Equipped with
The repair device comprises:
a pretreatment unit that performs a pretreatment step of applying the pretreatment material to the crack of the structure;
an intermediate treatment section that performs an intermediate treatment process to remove an excess of the pretreatment material applied in the pretreatment process;
a post-treatment section that performs a post-treatment step of applying the repair material to the crack;
A repair content determination system comprising:
構造物の検査対象材料部分に生じたき裂の検査結果を取得するステップと、
前記検査結果に基づいて、前記き裂に対して粒子を含む液体である補修材による補修を行うか否かと、前記補修材による補修を行う場合に、前記補修材を塗布する前に前記き裂内への前処理材の塗布を行うか否かとを示す補修パターンを含む補修内容を決定するステップと、
前記補修パターンが、前記補修材による補修を行い、且つ、前記前処理材の塗布を行うことを示す場合に、前記き裂内に前記前処理材を塗布するステップと、
前記補修パターンが、前記補修材による補修を行い、且つ、前記前処理材の塗布を行うことを示す場合に、塗布された前記前処理材の余剰分を取り除くステップと、
前記補修パターンが、前記補修材による補修を行うことを示す場合に、前記補修材を前記き裂内に塗布するステップと、
を含むことを特徴とする補修方法。
Obtaining an inspection result of a crack occurring in an inspected material portion of a structure;
determining a repair content including a repair pattern indicating whether or not to repair the crack with a repair material that is a liquid containing particles, and whether or not to apply a pretreatment material to the crack before applying the repair material if repair with the repair material is to be performed based on the inspection results;
applying the pretreatment material to the crack when the repair pattern indicates that repair is to be performed using the repair material and that the pretreatment material is to be applied;
removing an excess of the applied pretreatment material when the repair pattern indicates that repair is to be performed using the repair material and that the pretreatment material is to be applied;
applying the repair material into the crack when the repair pattern indicates that repair is to be performed using the repair material;
A repair method comprising the steps of:
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