特許ウォッチ

公開番号2025125614
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-08-28
出願番号2024021647
出願日2024-02-16
発明の名称トンネル切羽評価支援装置、トンネル切羽評価支援プログラム、及びトンネル切羽評価支援方法
出願人大成建設株式会社,学校法人関西大学
代理人園田・小林弁理士法人
主分類E21D 9/00 20060101AFI20250821BHJP(地中もしくは岩石の削孔;採鉱)
要約【課題】トンネル切羽を高い精度で評価する。
【解決手段】トンネル切羽評価支援装置は、トンネル切羽画像を取得する画像取得部2と、トンネル切羽に関する学習用画像を入力し、当該学習用画像に対応する評価区分を推論するように学習された第1学習済切羽評価モデル11により、トンネル切羽画像から、暫定的な評価区分を推論する第1切羽評価区分推論部6と、トンネル切羽画像が得られた際の、削岩機による穿孔データを取得する穿孔データ取得部4と、学習用画像が得られた際の学習用穿孔データと、当該学習用画像に対して第1切羽評価区分推論部6により推論された暫定的な評価区分とを学習時入力データとして入力し、当該学習時入力データに対応する評価区分を推論するように学習された第2学習済切羽評価モデル12により、穿孔データと、トンネル切羽画像に対して第1切羽評価区分推論部6により推論された暫定的な評価区分とから、トンネル切羽画像と穿孔データの双方を考慮した評価区分を推論する第2切羽評価区分推論部7と、を備える。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
トンネル切羽の評価を支援する、トンネル切羽評価支援装置であって、
トンネル切羽画像を取得する画像取得部と、
トンネル切羽に関する学習用画像を入力し、当該学習用画像に対応する評価区分を推論するように学習された第１学習済切羽評価モデルにより、前記トンネル切羽画像から、暫定的な前記評価区分を推論する第１切羽評価区分推論部と、
前記トンネル切羽画像が得られた際の、削岩機による穿孔データを取得する穿孔データ取得部と、
前記学習用画像が得られた際の学習用穿孔データと、当該学習用画像に対して前記第１切羽評価区分推論部により推論された前記暫定的な評価区分とを学習時入力データとして入力し、当該学習時入力データに対応する前記評価区分を推論するように学習された第２学習済切羽評価モデルにより、前記穿孔データと、前記トンネル切羽画像に対して前記第１切羽評価区分推論部により推論された前記暫定的な評価区分とから、前記トンネル切羽画像と前記穿孔データの双方を考慮した前記評価区分を推論する第２切羽評価区分推論部と、
を備えるトンネル切羽評価支援装置。
続きを表示（約 1,600 文字）【請求項２】
前記画像取得部は、トンネル切羽の全体が撮影された画像が入力されると、トンネルの天端、右肩、及び左肩の各々の部分を切り出すことで、前記トンネル切羽画像を生成する、
請求項１に記載のトンネル切羽評価支援装置。
【請求項３】
前記穿孔データは、孔の深度、穿孔速度、打撃圧、フィード圧、ダンパー圧、回転速度、回転圧、水量、水圧のいずれか、またはいずれかの組み合わせである、請求項１に記載のトンネル切羽評価支援装置。
【請求項４】
前記穿孔データを補正する、前処理部を更に備え、前記第２切羽評価区分推論部は、前記前処理部により補正された前記穿孔データを前記第２学習済切羽評価モデルに入力し、
前記前処理部は、
前記穿孔データ中のエラーデータを除外する、欠損値処理と、
前記穿孔データに含まれる複数の項目の中から、一部の前記項目を選択して他の前記項目を削除する、項目選択処理と、
複数の前記項目に対し、統計分析により特徴を抽出して新たな前記項目とすることで、前記項目の数を減らす、次元削減処理と、
孔の深度に応じて得られる複数のデータを平均化する、平均化処理と、
のいずれか、またはいずれかの組み合わせを実行する、請求項１に記載のトンネル切羽評価支援装置。
【請求項５】
トンネル切羽の評価を支援する、トンネル切羽評価支援プログラムであって、
コンピュータに、
トンネル切羽画像を取得する画像取得手段と、
トンネル切羽に関する学習用画像を入力し、当該学習用画像に対応する評価区分を推論するように学習された第１学習済切羽評価モデルにより、前記トンネル切羽画像から、暫定的な前記評価区分を推論する第１切羽評価区分推論手段と、
前記トンネル切羽画像が得られた際の、削岩機による穿孔データを取得する穿孔データ取得手段と、
前記学習用画像が得られた際の学習用穿孔データと、当該学習用画像に対して前記第１切羽評価区分推論手段により推論された前記暫定的な評価区分とを学習時入力データとして入力し、当該学習時入力データに対応する前記評価区分を推論するように学習された第２学習済切羽評価モデルにより、前記穿孔データと、前記トンネル切羽画像に対して前記第１切羽評価区分推論手段により推論された前記暫定的な評価区分とから、前記トンネル切羽画像と前記穿孔データの双方を考慮した前記評価区分を推論する第２切羽評価区分推論手段と、
を実現させるための、トンネル切羽評価支援プログラム。
【請求項６】
トンネル切羽の評価を支援する、トンネル切羽評価支援方法であって、
トンネル切羽画像を取得する画像取得ステップと、
トンネル切羽に関する学習用画像を入力し、当該学習用画像に対応する評価区分を推論するように学習された第１学習済切羽評価モデルにより、前記トンネル切羽画像から、暫定的な前記評価区分を推論する第１切羽評価区分推論ステップと、
前記トンネル切羽画像が得られた際の、削岩機による穿孔データを取得する穿孔データ取得ステップと、
前記学習用画像が得られた際の学習用穿孔データと、当該学習用画像に対して前記第１切羽評価区分推論ステップにより推論された前記暫定的な評価区分とを学習時入力データとして入力し、当該学習時入力データに対応する前記評価区分を推論するように学習された第２学習済切羽評価モデルにより、前記穿孔データと、前記トンネル切羽画像に対して前記第１切羽評価区分推論ステップにより推論された前記暫定的な評価区分とから、前記トンネル切羽画像と前記穿孔データの双方を考慮した前記評価区分を推論する第２切羽評価区分推論ステップと、
を含むトンネル切羽評価支援方法。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、トンネル切羽評価支援装置、トンネル切羽評価支援プログラム、及びトンネル切羽評価支援方法に関する。
続きを表示（約 2,400 文字）【背景技術】
【０００２】
山岳トンネル工事においては、削岩機により削孔（穿孔）し、孔に装薬した後発破して、生じたずりを坑外へと出した後、壁面にコンクリートを吹き付ける、という作業が繰り返される。この一連の作業の作業性や安全性を確認したり、高めたりするために、ずり出しした後に現れるトンネル切羽の状態を評価することがある。
【０００３】
このようなトンネル切羽の評価は、一般に、作業員がトンネル切羽を目視等により観察して、岩盤の強さを示す圧縮強度、風化等による岩盤の変質度合いを示す風化変質等の、複数の項目を評価することによって、行われることが多い。しかし、このような評価は、作業員の感覚や経験に依存し得る、定性的なものであるため、作業員によっては評価を正確に行うことができない可能性がある。
【０００４】
これに関し、特許文献１には、トンネルの切羽を含む対象領域が撮影された画像データと、三次元形状が計測された点群データと、に基づいて、切羽を評価する、切羽評価支援装置が開示されている。
このような構成においては、画像データと点群データに基づいて、切羽評価支援装置によってトンネル切羽が評価されるため、作業員がトンネル切羽を評価する場合に比べると、評価を正確に行うことができる可能性がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
特開２０２３－３４７４０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ここで、上記においてトンネル切羽を評価する項目として例示した、岩盤の強さを示す圧縮強度は、例えば、岩盤をハンマーで打撃した際の割れやすさによって、評価される。これに関し、特許文献１の構成においては、トンネル切羽の評価に用いられる画像データと点群データは、いずれも、トンネル切羽の外観形状に関するデータである。このような構成においては、上記の圧縮強度等の、トンネル切羽の外観形状のみからでは評価されにくい評価項目を、適切に評価することは容易ではない。このため、トンネル切羽を精度よく評価しようとしても、限度がある。
【０００７】
本発明が解決しようとする課題は、トンネル切羽を高い精度で評価する、トンネル切羽評価支援装置、トンネル切羽評価支援プログラム、及びトンネル切羽評価支援方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明は、上記課題を解決するため、以下の手段を採用する。すなわち、本発明は、トンネル切羽の評価を支援する、トンネル切羽評価支援装置であって、トンネル切羽画像を取得する画像取得部と、トンネル切羽に関する学習用画像を入力し、当該学習用画像に対応する評価区分を推論するように学習された第１学習済切羽評価モデルにより、前記トンネル切羽画像から、暫定的な前記評価区分を推論する第１切羽評価区分推論部と、前記トンネル切羽画像が得られた際の、削岩機による穿孔データを取得する穿孔データ取得部と、前記学習用画像が得られた際の学習用穿孔データと、当該学習用画像に対して前記第１切羽評価区分推論部により推論された前記暫定的な評価区分とを学習時入力データとして入力し、当該学習時入力データに対応する前記評価区分を推論するように学習された第２学習済切羽評価モデルにより、前記穿孔データと、前記トンネル切羽画像に対して前記第１切羽評価区分推論部により推論された前記暫定的な評価区分とから、前記トンネル切羽画像と前記穿孔データの双方を考慮した前記評価区分を推論する第２切羽評価区分推論部と、を備えるトンネル切羽評価支援装置を提供する。
【０００９】
上記のような構成によれば、第１学習済切羽評価モデルは、トンネル切羽に関する学習用画像を入力し、当該学習用画像に対応する評価区分を推論するように学習されている。すなわち、第１学習済切羽評価モデルは、トンネル切羽を、その外観形状を基にして評価するように、学習されている。このような第１学習済切羽評価モデルに対し、トンネル切羽画像を入力すると、トンネル切羽の外観形状を基にした評価結果として、暫定的な評価区分が推論される。
また、第２学習済切羽評価モデルは、学習用画像に対して第１切羽評価区分推論部により推論された暫定的な評価区分と、当該学習用画像が得られた際の学習用穿孔データとを学習時入力データとして入力し、当該学習時入力データに対応する評価区分を推論するように学習されている。すなわち、第２学習済切羽評価モデルは、トンネル切羽の外観形状を基にした評価結果である暫定的な評価区分と、削岩機による穿孔データの双方を基にすることで、トンネル切羽を、外観形状と性状の双方を考慮して評価するように、学習されている。このような第２学習済切羽評価モデルに対し、穿孔データと、これに対応するトンネル切羽画像に対して第１切羽評価区分推論部により推論された暫定的な評価区分を入力すると、トンネル切羽画像すなわち外観形状と、穿孔データすなわち性状と、の双方を考慮した評価区分が推論される。
このように、最終的に推論される評価区分には、トンネル切羽の外観形状と性状の、双方が考慮されている。したがって、トンネル切羽の外観形状のみからでは十分な評価をすることが難しい評価項目についても、評価の精度を高めることができる。
このようにして、トンネル切羽を高い精度で評価する、トンネル切羽評価支援装置を、提供することが可能となる。
【００１０】
本発明の一態様においては、前記画像取得部は、トンネル切羽の全体が撮影された画像が入力されると、トンネルの天端、右肩、及び左肩の各々の部分を切り出すことで、前記トンネル切羽画像を生成する。
（【００１１】以降は省略されています）

関連特許