▲覆工表面画像・ひび割れ自動抽出・二時期比較

　鉄道土木構造物は，長年の列車通過や気象・環境などの影響により状態が変化していくため，定期的な検査により，列車の安全・安定輸送に影響がないことを確認している．検査では，前回から「変化した箇所」を見逃さないことが重要であり，この「変化した箇所」を精度高く抽出し，検査の効率化に資する手法の開発に取り組んできた．
　トンネルでは，覆工（ふっこう）コンクリートの表面（覆工表面）に現れるひび割れなどに着目して検査を行なっているため，今回，新幹線トンネル覆工表面画像に最適化した「ひび割れを自動抽出する技術」と，「二時期のひび割れを比較する技術」を新しく開発した．これらは，人が実施していたひび割れの抽出や二時期比較による変化箇所・変化量の抽出を自動化するもので，これらの技術を組み合わせた新幹線トンネル検査のDXを日本で初めて実現した．

▲新幹線トンネル検査のDX概要

　JR東日本の新幹線トンネル検査においては，覆工表面におけるひび割れや漏水などの「変状」を図示した「変状展開図」を活用している．上記2つの新技術を適用した新しい「変状展開図」を用いた検査には，「ひび割れの見落としリスクの低減」，「ひび割れ進展箇所の明確化」，「夜間作業の省力化」の3つの特徴がある．
　「ひび割れの見落としリスクの低減」では，従来，変状展開図は人がひび割れを抽出し作成していたが，AI画像解析により自動的に，精度高くひび割れを抽出できる．「ひび割れ進展箇所の明確化」では，二時期のひび割れを自動で比較することで，新規のひび割れやひび割れ進展箇所を確実かつ定量的に抽出し，変状展開図を作成できる．「夜間作業の省力化」は，新しい変状展開図を日中にあらかじめ確認し，ひび割れに進展があり現地確認が必要な箇所を絞り込むことで，夜間の作業時間を2割削減できるとしている．
　なお，「ひび割れを自動抽出する技術」については，富士フイルムのAI画像解析技術を基盤として，新幹線トンネルのひび割れの特徴を機械学習し，精度高く自動的にひび割れを抽出するよう開発したAIモデルで，JR東日本研究開発センター，富士フイルムが開発した．また「二時期のひび割れを比較する技術（特許出願中）」はJR東日本研究開発センターが開発し，ひび割れを二時期で比較し，変化箇所・変化量を定量的に自動抽出するよう開発したツールとなっている．

▲新幹線トンネル検査DXのステップ

　今後は新幹線トンネルを対象として，2025（令和7）年度からひび割れ自動抽出技術を活用した変状展開図や，二時期比較技術を活用した検査を導入していく．
　覆工表面画像には路盤が含まれていないため，今後，路盤も含めたトンネル全景画像を取得する装置を開発する．これにより，覆工から路盤まで画像で確認・検査が可能な仕組みを整備していく．
　さらなる画像データの活用やAI画像解析の技術開発に取り組み，検査の効率化・DXを進める．

一部画像はJR東日本提供