直接輪荷重を支持する道路橋床版は、疲労劣化が進行しやすく、陥没損傷のような致命的な損傷に至る場合も数多く報告されています。そのため、これまで道路橋の維持管理に多額の社会資本を投入したのが床版損傷対策であり、現在でも大規模修繕等でプレキャスト床版への打ち替えが盛んに実施されています。
こうした現状において、道路橋床版の疲労寿命の評価が簡便に行えるようになれば、対策検討の短縮や経費削減効果で維持管理の効率化が可能となり、迫りつつある少子高齢化社会で本格化する技術者不足の対策として大いに期待されます。
東京大学、金沢大学、寒地土木研究所、ならびにショーボンド建設（株）、日本システムウエア（株）、大日本コンサルタント（株）で構成される研究グループでは、床版劣化問題に対応するため、AIの画像認識技術を活用し、床版の耐荷性能変化を検知する評価法を研究、開発しました。
道路橋床版の疲労劣化過程は、輪荷重走行試験機の開発によって明らかにされ、ひび割れの進展に伴ってたわみが漸増し、最終的に押し抜きせん断破壊することが分かっています。たわみが漸増する際には、図-1に示すような貫通ひび割れ部の上下方向の変形により、「角欠け※」が発生します。橋梁定期点検要領に記載されている床版ひびわれでは、損傷が進行した状態eで「角落ち（=角欠け）」と表現されており、損傷進展の目安になることが分かっています。研究グループではこの「角欠け」をAI技術によって検出（写真-1）することで、その個数とたわみやひび割れ密度の経時変化と比較し、たわみの変化よりも先に破壊の兆候が出現することを明らかにしました。
本技術には床版下面の撮影画像のみで耐荷性能を評価できるという利点があり、補修・補強タイミングの適正化や、維持管理の効率化に貢献するため、早期の実用化を目指して、実橋で画像データを取得し検証を進めることに加え、角欠けの疲労劣化過程での拡がりにも着目してデータ取得時点の劣化状況、すなわち損傷進行度を評価する検討を進める予定です。
図-1 角欠けの発生過程の概念図
写真－1 角欠けのＡＩ検出結果
※橋梁定期点検要領では「角落ち」と表現されていますが、この現象を感覚的に理解することが困難であると考え、本研究では「角欠け」と称するものとしています。
詳細につきましては、下記よりご覧いただけます。
土木学会 構造工学論文集 Vol. 67A (2021年3月)
ＡＩ画像分析による反応性骨材使用ＲＣ床版の疲労劣化検知に関する研究
https://www.jstage.jst.go.jp/article/structcivil/67A/0/67A_628/_pdf
土木学会 構造工学論文集 Vol. 66A (2020 年3 月)
ＡＩ画像分析を活用したＲＣ床版疲労遷移点の検知に関する研究https://www.jstage.jst.go.jp/article/structcivil/66A/0/66A_783/_pdf
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