SciCSとは

SciCSとは、サイエンスパーク株式会社が開発・実装した、コンクリートに特化した画像処理技術です。

一般的に画像処理システムとは、デジタル画像データに対して、画像を変換したり、特定の情報を抽出するような処理全般を指します。たとえば、画像の中の明暗や濃淡、色の違い、形の特徴などから、さまざまな判定・測定を行うことができる技術です。

SciCSは撮影された画像データを元に、AIのモデル設計・学習を行い、コンクリートのひび割れ、ジャンカや乖離、錆のほか、支障物、繋ぎ目、表面汚れなども判別し、コンクリートが劣化した箇所を効率的に検出することができます。

SciCSの特長

撮影された画像データから、SciCSは非常に高い精度で劣化した部位を指し示すことができます。検出精度を高めるエンジン、誤検出を低減させる機能など、複数のソフトウェア・アルゴリズム・システムを組み合わせることにより、まるで現場で経験を積んだコンクリート診断士のように、不具合を明示します。

特筆すべきは、そのカスタマイズ性の高さです。ハードウェアを含めたシステムの利用体系・要件のヒアリングから、最適なシステムを構築。

出力された結果は、希望形式のデータにすることも可能です。

劣化個所の検出精度を高める

3つのエンジン

コンクリート柱ひび割れ

検知エンジン

弊社独自エンジンにより、ひび割れを検出します。コンクリートのひび割れに特化したエンジンのため、機械学習の弱点であった未知のひび割れも検出することができます。

ディープラーニング

大量のデータから特徴を発見する技術「ディープラーニング」を使い、コンクリートの劣化箇所の特徴を学習させ、剥離・錆・傷・ひび割れなどを検出します。

アンサンブル機械学習

ひびなど劣化の特徴を定義することで、劣化部位の特徴量を検出し、定義に近いものを統計学の観点から見つける技術（回帰分析）です。

SciCSを支える技術