講演概要 画像によるレール目視検査技術の開発
ラインセンサカメラで撮影した軌道の画像データと深層学習モデルを用いてレール表面傷およびレール底側部の腐食を検査する技術を開発した.レール表面傷の検査モデルは,レール上面から撮影した画像からレール頭面領域における,シェリング,きしみ割れ,ゲージコーナーき裂,波状摩耗の4種類の傷をそれぞれ判定することができる.底部腐食の検査モデルは,レール側面を斜めに撮影した画像から,レール底側部における腐食の有無を判定することができる.いずれの検査モデルも,同一の画像を複数人でチェックして作成したソフトラベルによるデータセットを用いることで,人間の判断のばらつきをモデルの予測値に反映できるような工夫を施し,モデ...
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Published in | 鉄道工学シンポジウム論文集 Vol. 29; no. 1; pp. 1 - 6 |
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Main Authors | , |
Format | Journal Article |
Language | Japanese |
Published |
公益社団法人 土木学会 構造工学委員会 鉄道工学連絡小委員会
2025
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ISSN | 2759-1492 |
DOI | 10.11532/railwayengineering.29.1_1 |
Cover
Summary: | ラインセンサカメラで撮影した軌道の画像データと深層学習モデルを用いてレール表面傷およびレール底側部の腐食を検査する技術を開発した.レール表面傷の検査モデルは,レール上面から撮影した画像からレール頭面領域における,シェリング,きしみ割れ,ゲージコーナーき裂,波状摩耗の4種類の傷をそれぞれ判定することができる.底部腐食の検査モデルは,レール側面を斜めに撮影した画像から,レール底側部における腐食の有無を判定することができる.いずれの検査モデルも,同一の画像を複数人でチェックして作成したソフトラベルによるデータセットを用いることで,人間の判断のばらつきをモデルの予測値に反映できるような工夫を施し,モデルの予測の確信度と人間の判断の確信度の間に高い関係性を築くことができた. |
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ISSN: | 2759-1492 |
DOI: | 10.11532/railwayengineering.29.1_1 |