地下鋼製管路の切断試験片に基づく実測減肉量データを用いた管内表面画像からの減肉量推定
キーワード:
Underground steel conduit,
Section loss estimation,
Deep learning,
Scope camera image,
Corrosion
2026 年 7 巻 3 号 p. 140-148
詳細
2026 年 7 巻 3 号 p. 140-148
本研究では，地下鋼製管路の管内表面画像から腐食による減肉量を推定する手法の適用可能性を検証した．現場から撤去した鋼製管路を対象に，スコープカメラで腐食部の管内表面画像を取得し，対応箇所を切断試験片として採取した．切断面をSEMで計測して得た実測減肉量と管内表面画像を対応付け，437セットのデータセットを構築した．MobileNetV2をベースとした画像回帰モデルによるアンサンブル学習の結果，テストデータ30セットで相関係数0.803，平均絶対誤差（MAE）0.202 mm，二乗平均平方根誤差（RMSE）0.235 mmを得た．以上より，本検証の範囲では，管内表面画像から腐食による減肉量をサブミリメートルオーダーで推定し，従来の目視判定を補完するための補助情報として活用できる可能性が示された．
