コンクリート画像の高精度な画像処理技術

【背景】

ナインシグマ社の依頼主である大手建設会社は、コンクリート構造物などのインフラ診断において、撮影した表面画像から、ひび割れや剥落を自動的に検出できる画像処理技術の構築を目指している。

これまで、依頼主の方でも検討を行っているが、コンクリートの目地や型枠などをひび割れと誤検出してしまうなど、人手に頼む部分が若干存在し、現時点では、完全に自動化できる技術は確立できていない。

そこで、早期に本課題に対する技術を確立すべく、今回の技術募集を実施することにした。

求める画像処理技術が満たすべき要件

• コンクリート構造物の画像データの全面に含まれる以下の項目を自動的に検出できること（以下の教師用データ画像参照）
  • ひび割れの幅や長さ（ただし、幅0.5pixel以上のひび割れのみ）
    • 特に、コンクリートの目地や型枠、汚れなどをひび割れと誤検知しないこと
  • コンクリートが剥落している面積

教師用データ画像（5枚）：http://ninesigma.co.jp/Temporary/0346289/images-for-training.zip

• 検出精度
  • ひび割れ
    • 幅：±0.5pixel
    • 長さ：±2 pixel
  • コンクリートの剥落面積：±5 pixel
• また上記のひび割れや剥落面積のみならず、「鉄筋が露出している面積」「錆汁の面積」「エフロレッセンス（白華）の面積」についても検出できる技術であればなお望ましい（必須ではない）
• ユーザーインターフェースに優れたソフトやシステムが望ましい

なお、本募集では、コンクリートの目地や型枠などひび割れと誤検出されやすいものを、誤検出しない精度を特に重要視している。また、1年程度の追加開発により「鉄筋が露出している面積」「錆汁の面積」「エフロレッセンス（白華）の面積」などの検出が可能な技術ついて特に提案を歓迎する。