抄録
近年，橋梁やトンネルなどの損傷状態の把握を目的として近接目視点検が行われている．各種点検要領では様々な項目を点検するように定められているが，その中でもコンクリート構造物のひび割れは劣化の進行速度に大きな影響を与えるため，そのひび割れ幅や位置，長さを記録するように定められている．しかし点検に伴う膨大な作業量，コストが問題となっており，また，点検員によって判定がばらつくという主観性の問題もある．これらの解決のため，撮影画像からひび割れを自動検出するという研究が様々な機関において行われているが，現状ではこれらの手法が完成しているとは言い難い．そこで本研究では，画像解析にRandom Forestによる機械学習を組み合わせたひび割れ検出手法を構築した．また，実際の撮影画像を用いた実験の結果，高い精度であることを確認した．
