環境への負荷を減らす技術のさらなる向上を目指して。
わたしたちの仕事は工事現場での作業だけではありません。より良い未来のためさらなる技術力の向上を目指し、常に研究開発を進めていく、それも重要な仕事のひとつです。現代のテクノロジーを取り入れ確実で安定したパフォーマンスを提供できるよう、AIや画像認識の仕組みを研究機関である九州工業大学と連携し開発しています。
国立大学法人九州工業大学との共同研究
見えないリスクを可視化することにより
さらに安全性を向上させるAI技術
人工知能に基づく画像認識により、ダクトホース内部に付着する残留物質を検出、適切な交換サイクルを予測します。これにより人の目では確認しにくい部分への残留物も確実に検出でき、経験などによる個々の違いがある主観ではなく、数値による客観的な判断により、担当者による判断ミスを防ぎ、さらに環境に優しい仕組みを構築します。この技術はダクトホース以外の機材にも応用されていく予定です。弊社は今後も国立大学法人九州工業大学との共同研究を継続し、その成果を実用化していきます。
人工知能による残留物質の検出
集塵機に接続されているホースはブラストによって剥がされた塗膜や非常に小さな粒子が通ります。そのホース内部をカメラを使用して撮影、付着した残留物を人工知能を使って検出します。
赤部分が人工知能が検出した亜鉛・PCB（ポリ塩化ビフェニル）などの有害な残留物質
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付着物領域を特定人工知能の意味領域分割と呼ばれる技術(Semantic Segmentation)を活用し、画素レベルで付着物が写っている領域を割り出します。
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交換時期を予測・提示精度の高い残留物検出によって、交換が必要なホースを特定、また蓄積されたデータによって交換時期を予測し必要な機材の準備などを感覚に頼ることなく行うことができるようになります。