JP7490164B1 - 補修内容決定装置、補修装置、学習装置、推論装置、補修内容決定システム、および、補修方法 - Google Patents

補修内容決定装置、補修装置、学習装置、推論装置、補修内容決定システム、および、補修方法 Download PDF

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Abstract

補修内容決定装置である補修装置（１０）は、構造物（Ｓ）の検査対象材料部分に生じたき裂（Ｃ）の検査結果を取得する検査結果取得部である検査部（１４）と、検査結果に基づいて、き裂（Ｃ）に対して粒子を含む液体である補修材による補修を行うか否かと、補修材による補修を行う場合に、補修材を塗布する前にき裂（Ｃ）内への前処理材の塗布を行うか否かとを示す補修パターンを含む補修内容を決定する判定部（１５）と、を備えることを特徴とする。

Description

本開示は、構造物に生じたき裂の補修に関する補修内容決定装置、補修装置、学習装置、推論装置、補修内容決定システム、および、補修方法に関する。
従来、粒子を含む液体である補修材を、構造物に生じたき裂に塗布することで、き裂の進展を抑制する技術がある。き裂は、開閉を繰返すことによって進展するが、補修材をき裂に塗布することで、補修材に含まれる粒子がくさびとして作用し、き裂が閉じることを妨げるため、き裂の進展速度を低減することができる。このため、き裂進展の抑制効果を高めるためには、補修材をき裂の内部に浸透させた上でき裂内に留まらせることが重要である。
特許文献１には、金属材料の疲労き裂進展速度低下用の補修材であって、き裂内への浸透性が優れた粘度範囲を規定した補修材が記載されている。
特許第４８５２１６３号公報
しかしながら、上記従来の技術によれば、き裂の状態によっては、補修材をき裂内へ浸透させることが困難な場合があるという問題があった。例えば、補修材がき裂内に浸透するか否かは、重力方向に対するき裂の向きが関係する。天井面に生じたき裂など、き裂の開口部が下向きであるき裂では、開口部が上向きであるき裂や開口部が横向きであるき裂と比較して、補修材の自重によりき裂内に浸透する力が働かないため、き裂内に補修材が浸透することが困難である場合がある。
本開示は、上記に鑑みてなされたものであって、き裂の状態によらず、補修材のき裂内への浸透性を高めることが可能な補修内容決定装置を得ることを目的とする。
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本開示の補修内容決定装置は、構造物の検査対象材料部分に生じたき裂の検査結果を取得する検査結果取得部と、検査結果が示すき裂の長さ、および、重力方向に対するき裂のなす角度に基づいて、き裂に対して粒子を含む液体である補修材による補修を行うか否かと、補修材による補修を行う場合に、補修材を塗布する前にき裂内への前処理材の塗布を行うか否かとを示す補修パターンを含む補修内容を決定する判定部と、を備えることを特徴とする。
本開示によれば、き裂の状態によらず、補修材のき裂内への浸透性を高めることが可能な補修内容決定装置を得ることが可能になるという効果を奏する。
実施の形態１にかかる補修装置の機能構成を示す図 図１に示す補修装置の機能を説明するための図 図１に示す検査部の詳細な構成の一例を示す図 図１に示す判定部の機能について説明するための図 補修パターンと、補修部の動作との関係についての説明図 判定部が使用する材料を決定する処理についての説明図 実施の形態１にかかる判定部の詳細な構成の一例を示す図 補修装置が検査対象とする構造物の一例である橋梁を示す図 算出部が算出するき裂の長さについての説明図 算出部が算出するき裂の角度についての説明図 算出部がき裂の長さおよびき裂の角度を算出する具体的な方法の第１の例についての説明図 算出部がき裂の長さおよびき裂の角度を算出する具体的な方法の第２の例についての説明図 算出部がき裂の長さおよびき裂の角度を算出する具体的な方法の第３の例についての説明図 実施の形態１にかかる補修装置の動作を説明するためのフローチャート 実施の形態１にかかる判定処理の詳細を説明するためのフローチャート 実施の形態２にかかる補修装置の機能構成を示す図 実施の形態２にかかる判定部の詳細な構成を示す図 実施の形態２にかかる判定部の動作を説明するためのフローチャート 実施の形態３にかかる学習装置の機能構成を示す図 学習装置の学習処理を説明するためのフローチャート 実施の形態３にかかる補修装置の判定部の機能構成を示す図 補修装置に関する推論装置の構成図 推論装置の推論処理を説明するためのフローチャート 実施の形態４にかかる補修装置の機能構成を示す図 実施の形態５にかかる補修内容決定システムの構成を示す図 実施の形態６にかかる補修内容決定システムの構成を示す図 実施の形態６にかかる補修内容決定システムの動作を説明するためのフローチャート 実施の形態７にかかる補修内容決定システムの構成を示す図 実施の形態８にかかる補修内容決定システムの構成を示す図 実施の形態８にかかる補修装置の移動経路の一例を示す図 実施の形態８にかかる補修装置がゴール地点からスタート地点まで戻る経路の他の一例を示す図 補修内容決定装置を実現するコンピュータシステムの構成例を示す図 補修装置または補修内容決定システムの各機能を実現するための処理回路の一例を示す図
以下に、本開示の実施の形態にかかる補修内容決定装置、補修装置、学習装置、推論装置、補修内容決定システム、および、補修方法を図面に基づいて詳細に説明する。
実施の形態１．
図１は、実施の形態１にかかる補修装置１０の機能構成を示す図である。補修装置１０は、構造物Ｓに生じたき裂Ｃを検査し、検査結果に基づいて補修内容を決定し、決定した補修内容に従ってき裂Ｃを補修する機能を有する。補修装置１０は、き裂Ｃの補修内容を決定する機能を有する補修内容決定装置の一例である。補修装置１０は、本体１１と、構造物Ｓに補修装置１０の本体１１を固定する吸着手段１２と、補修装置１０を構造物Ｓに沿って移動させる駆動手段１３と、補修対象のき裂Ｃを検査し、検査結果を出力する検査部１４と、検査結果に基づいて、き裂Ｃの補修内容を決定する判定部１５と、判定部１５により決定された補修内容に従って、対象のき裂Ｃを補修する補修部１６とを有する。補修部１６は、前処理部１７と、中処理部１８と、後処理部１９とを有する。
ここで、検査対象の材料は、材料表面に局所的な塑性変形が繰り返し作用して疲労き裂が発生し、き裂先端の塑性変形による鈍化と再先鋭化とを繰り返して疲労き裂が進展するような材料である。このような材料を、「検査対象材料」と呼ぶ。構造物Ｓは、例えば、橋梁、車両、航空機、発電機器、工作機械などである。検査対象材料は、例えば、鉄鋼、ステンレス、アルミニウム合金などが主な例として挙げられるが、金属に限定されず、樹脂、セラミックなども含まれる。構造物Ｓの全体が検査対象材料からなる必要はないが、補修対象のき裂Ｃは、構造物Ｓの検査対象材料でできた部分に生じたき裂Ｃとする。
図２は、図１に示す補修装置１０の機能を説明するための図である。補修装置１０は、前処理材２１と、補修材２２とを用いた補修処理を行うことができる。
補修材２２は、粒子を含む液体である。き裂Ｃの内部に補修材２２を塗布して、補修材２２がき裂Ｃの内部に留まることで、補修材２２に含まれる粒子がくさび効果を発揮して、き裂Ｃの進展を抑制することができる。くさび効果は、ブリッジング効果とも呼ばれる。補修材２２に含まれる粒子がき裂Ｃが閉じることを妨げる現象をくさび効果と呼ぶ。き裂Ｃは、開閉を繰返すことによって進展するため、くさび効果によってき裂Ｃの進展を抑制することができる。き裂の進展抑制効果を向上させるためには、補修材２２をき裂Ｃの先端部分まで浸透させると共に、浸透させた補修材２２をき裂Ｃの内部に留まらせることが重要である。補修材２２の粘度が低いほど、補修材２２をき裂Ｃ内に浸透させることが容易である代わりに、補修材２２をき裂Ｃ内に留まらせることが困難となる。そこで、補修材２２を塗布する前に、前処理材２１をき裂Ｃ内に塗布することで、補修材２２のき裂Ｃ内への浸透性を高めることができる。前処理材２１は、補修材２２よりも構造物Ｓに対する濡れ性が高い液体である。つまり、前処理材２１と構造物Ｓの表面との接触角度θ1は、補修材２２と構造物Ｓの表面との接触角度θ2よりも小さい。
補修部１６の前処理部１７は、き裂Ｃの内部に前処理材２１を塗布する前処理工程を実行する機能を有する。中処理部１８は、前処理工程によって塗布された前処理材２１のうち余剰分を取り除く中処理工程を実行する機能を有する。後処理部１９は、き裂Ｃの内部に補修材２２を塗布する後処理工程を実行する機能を有する。なお、図２では、前処理工程、中処理工程および後処理工程の全てが順次実行された様子を示しているため、後処理工程では、き裂Ｃの内部の壁面に前処理材２１の膜が形成された状態でき裂Ｃ内に補修材２２が充填されているが、補修部１６は、き裂Ｃの状態に応じて、前処理部１７、中処理部１８、および後処理部１９の全てを駆動しなくてもよい。例えば、補修部１６は、前処理部１７、中処理部１８、および後処理部１９の全てを順次駆動してもよいし、前処理部１７および中処理部１８を駆動せずに後処理部１９だけを駆動してもよいし、前処理部１７、中処理部１８、および後処理部１９のいずれも駆動せずに補修を行わなくてもよい。
図３は、図１に示す検査部１４の詳細な構成の一例を示す図である。検査部１４は、ＬｉＤＡＲ（Light Detection and Ranging）スキャナ１４１と、カメラ１４２とを有する。ＬｉＤＡＲスキャナ１４１は、対象物にレーザ光を当てて、その反射光を受信するまでの時間から、対象物までの距離や性質、形状を測定する装置である。カメラ１４２は、き裂Ｃを撮影した画像を取得する装置である。カメラ１４２は、ＬｉＤＡＲスキャナ１４１と同期している。ＬｉＤＡＲスキャナ１４１およびカメラ１４２のそれぞれは、ジャイロセンサを備えており、自己姿勢を取得することができる。これにより、ＬｉＤＡＲスキャナ１４１およびカメラ１４２の計測した検査対象材料の表面形状と重力方向とを対応付けることができる。ＬｉＤＡＲスキャナ１４１は、検査対象材料の表面を計測して、き裂Ｃ内部の深度を計測することができる。カメラ１４２は、検査対象材料の表面を撮影した画像を出力することができる。
図４は、図１に示す判定部１５の機能について説明するための図である。判定部１５には、検査部１４から検査結果として、き裂Ｃの撮影画像と、撮影画像における重力方向を示す方向情報とが入力され、検査結果に基づいて、補修内容を決定し、決定した補修内容を出力する。方向情報は、例えば、ジャイロセンサの出力である。判定部１５が出力する補修内容は、補修材２２による補修を行うか否かと、補修材２２による補修を行う場合に、補修材２２を塗布する前に前処理材２１を塗布するか否かとを示す補修パターンを少なくとも含む。また、補修内容は、補修を行う場合に、補修に使用する材料をさらに含んでもよい。補修に使用する材料とは、補修を行う場合には補修材２２を少なくとも含み、前処理材２１の塗布を行う場合には、前処理材２１をさらに含む。例えば、判定部１５は、検査結果に基づいて、補修パターン（１）前処理材２１を塗布した後に補修材２２を塗布する、補修パターン（２）前処理材２１を塗布せずに補修材２２のみ塗布する、補修パターン（３）補修しない、の３つのパターンのうちのいずれかの補修パターンを選択する。また、判定部１５は、補修パターン（１）を選択した場合、検査結果に基づいて、補修に使用する材料として、前処理材２１および補修材２２を決定し、補修パターン（２）を選択した場合、検査結果に基づいて、補修に使用する材料として、補修材２２を決定してもよい。
図５は、補修パターンと、補修部１６の動作との関係についての説明図である。判定部１５は、検査結果に基づいて、補修パターン（１）、補修パターン（２）、補修パターン（３）のいずれかを選択する。補修パターン（１）は、前処理部１７、中処理部１８、および後処理部１９を記載した順に駆動するパターンであり、き裂Ｃ内に前処理材２１を塗布した後、前処理材２１の余剰分を取り除き、その後、補修材２２を塗布する。補修パターン（２）は、後処理部１９のみを駆動するパターンであり、前処理材２１は塗布せずに補修材２２をき裂Ｃ内に塗布する。補修パターン（３）は、補修部１６が動作しない補修パターンであり、補修自体を行わない。
図６は、判定部１５が使用する材料を決定する処理についての説明図である。判定部１５は、補修パターン（１）を選択した場合、使用する前処理材２１および使用する補修材２２の組み合わせを決定する。例えば、図６に示すように、判定部１５は、前処理材２１を「ａ」、「ｂ」、「ｃ」の３つの候補の中から選択することができる。また、判定部１５は、補修材２２を「Ａ」、「Ｂ」、「Ｃ」の３つの候補の中から選択することができる。図６では、前処理材３１として「ｂ」が選択され、補修材２２として「Ｃ」が選択されている。
補修パターンと補修に使用する材料とを決定する方法には様々考えられるが、一例として、き裂Ｃの長さと、重力方向に対するき裂Ｃのなす角度とに基づいて補修内容を決定する方法について説明する。なお、重力方向に対するき裂Ｃのなす角度は、具体的には、重力方向に対するき裂Ｃの深さ方向のなす角度とすることができる。以下、「重力方向に対するき裂Ｃの深さ方向のなす角度」のことを、簡単のため、「き裂Ｃの角度」と称する。
図７は、実施の形態１にかかる判定部１５の詳細な構成の一例を示す図である。判定部１５は、算出部１５１と、補修パターン決定部１５２と、使用材料決定部１５３とを有する。
算出部１５１は、検査部１４が出力する検査結果から、判定部１５が判定のために使用するデータを算出する。具体的には、検査部１４は、検査結果として、き裂Ｃの撮影画像と、撮影画像における重力方向を示す方向情報とを出力し、算出部１５１は、これらの検査結果から、き裂Ｃの長さと、き裂Ｃの角度とを算出する。算出部１５１は、算出したき裂Ｃの長さと、き裂Ｃの角度とを補修パターン決定部１５２と使用材料決定部１５３とに出力する。
ここで、具体例を用いて、算出部１５１の具体的な処理について説明する。図８は、補修装置１０が検査対象とする構造物Ｓの一例である橋梁Ｓ１を示す図である。橋梁Ｓ１は、デッキプレート３１の上に舗装３２が重畳されており、舗装３２の上を車両などが通行する。デッキプレート３１の下では、Ｕリブ３３、横リブ３４、垂直補鋼材３７といった支持部材３０がデッキプレート３１を支えている。
図９は、算出部１５１が算出するき裂Ｃの長さについての説明図である。ここでは、橋梁Ｓ１のデッキプレート３１とＵリブ３３との間の溶接ビード３５に生じたき裂Ｃを示している。ここで、起点Ｐ１からき裂Ｃが生じ、Ｕリブ３３の側面とデッキプレート３１との間に形成された溶接ビード３５の側面から、Ｕリブ３３の外面とデッキプレート３１との間に形成された溶接ビード３５の表面に進展が進む。ここで、き裂Ｃの長さＬ１は、溶接ビード３５の表面のき裂線の長さとする。このとき、き裂線が直線でない場合には、き裂Ｃの長さＬ１は、き裂線の実際の長さとしてもよいし、き裂線の近似直線の長さとしてもよい。なお、実施の形態１では使用しないが、き裂Ｃが生じた表面におけるき裂Ｃの開口量を開口量Ｗ１とする。
図１０は、算出部１５１が算出するき裂Ｃの角度についての説明図である。き裂Ｃの角度は、重力方向Ｄ１に対するき裂Ｃの深さ方向Ｄ２のなす角度φ1である。以下、この角度のことをき裂Ｃの角度φ1と称することがある。
図１１は、算出部１５１がき裂Ｃの長さＬ１およびき裂Ｃの角度φ1を算出する具体的な方法の第１の例についての説明図である。き裂Ｃの長さＬ１は、検査部１４が備えるカメラ１４２の撮影画像を解析することによって、算出することができる。また、き裂Ｃの角度φ1を算出するためには、重力方向Ｄ１およびき裂Ｃの深さ方向Ｄ２を把握する必要がある。ここでは、検査部１４のＬｉＤＡＲスキャナ１４１およびカメラ１４２のそれぞれはジャイロセンサを備えており、自己姿勢を取得することが可能であるため、ＬｉＤＡＲスキャナ１４１およびカメラ１４２の取得する情報と重力方向Ｄ１とを対応づけることができる。また、算出部１５１は、ＬｉＤＡＲスキャナ１４１によるき裂Ｃ内部の深度計測の結果から、き裂Ｃの深さ方向Ｄ２を推定することができる。或いは、算出部１５１は、溶接ビード３５の表面のき裂線位置における垂直方向Ｄ３を算出し、垂直方向Ｄ３をき裂Ｃの深さ方向Ｄ２としてもよい。
図１２は、算出部１５１がき裂Ｃ－１，Ｃ－２の長さＬ１－１，Ｌ１－２およびき裂Ｃ－１，Ｃ－２の角度φ1-1，φ1-2を算出する具体的な方法の第２の例についての説明図である。図１１の第１の例では、デッキプレート３１とＵリブ３３との間に形成された溶接ビード３５に生じたき裂Ｃを例示した。図１２では、Ｕリブ３３－１とＵリブ３３－２との間に形成された突合せ溶接ビード３６に生じたき裂Ｃについて例示する。なお、突合せ溶接ビード３６に生じたき裂Ｃのうち、Ｕリブ３３－１，３３－２の側面側に生じたき裂Ｃをき裂Ｃ－１とし、Ｕリブ３３－１，３３－２の下面側に生じたき裂Ｃをき裂Ｃ－２とする。
き裂Ｃ－１は、Ｕリブ３３－１，３３－２の内側の面に近い起点Ｐ１－１からＵリブ３３－１，３３－２の外側の側面に向けて進展した後、突合せ溶接ビード３６の表面で互いに逆向きの２つの方向に進展している。この場合にも、算出部１５１は、突合せ溶接ビード３６の表面のき裂線の長さをき裂Ｃ－１の長さＬ１－１とすることができる。また、算出部１５１は、ＬｉＤＡＲスキャナ１４１によるき裂Ｃ－１内部の深度計測の結果から、き裂Ｃ－１の深さ方向Ｄ２－１を推定することができる。或いは、算出部１５１は、突合せ溶接ビード３６の表面のき裂線位置における垂直方向を算出し、垂直方向をき裂Ｃの深さ方向Ｄ２－１としてもよい。算出部１５１は、き裂Ｃ－１の角度φ1-1を、重力方向Ｄ１と深さ方向Ｄ２－１とから算出することができる。
き裂Ｃ－２は、き裂Ｃ－１と同様に、Ｕリブ３３－１，３３－２の内側の面に近い起点Ｐ１－２からＵリブ３３－１，３３－２の外側の側面に向けて進展した後、突合せ溶接ビード３６の表面で互いに逆向きの２つの方向に進展している。き裂Ｃ－２についても、算出部１５１は、突合せ溶接ビード３６の表面のき裂線の長さをき裂Ｃ－２の長さＬ１－２とすることができる。また、算出部１５１は、ＬｉＤＡＲスキャナ１４１によるき裂Ｃ－２内部の深度計測の結果から、き裂Ｃ－２の深さ方向Ｄ２－２を推定することができる。或いは、算出部１５１は、突合せ溶接ビード３６の表面のき裂線位置における垂直方向を算出し、垂直方向をき裂Ｃの深さ方向Ｄ２－２としてもよい。算出部１５１は、き裂Ｃ－２の角度φ1-2を、重力方向Ｄ１と深さ方向Ｄ２－２とから算出することができる。き裂Ｃ－２は、水平面に生じており、き裂Ｃ－２の深さ方向Ｄ２－２は重力方向に近いため、き裂Ｃ－２の角度φ1-2の値は概ね０となる。
図１３は、算出部１５１がき裂Ｃ－３の長さＬ１－３およびき裂Ｃ－３の角度φ1-3を算出する具体的な方法の第３の例についての説明図である。第３の例では、デッキプレート３１と垂直補鋼材３７との間に形成された隅肉溶接ビード３８とデッキプレート３１との接触部分から生じたき裂Ｃ－３について例示する。このき裂Ｃ－３は、隅肉溶接ビード３８とデッキプレート３１との接触部分の起点Ｐ１－３からデッキプレート３１を貫通する方向に初期き裂が生じ、その後、デッキプレート３１の面内方向に広がっている。このとき、隅肉溶接ビード３８とデッキプレート３１とが接触している部分に力が加わりやすいため、隅肉溶接ビード３８の端部に沿ってき裂Ｃ－３が広がることが多い。この場合、図１３に示すように、き裂Ｃ－３のき裂線は、曲線となる。この場合、き裂Ｃ－３の長さＬ１－３は、曲線であるき裂線の長さとしてもよいし、図示したように、デッキプレート３１の面内方向であってき裂Ｃ－３が広がる方向の直線の長さとしてもよい。なお、き裂Ｃ－３の深さ方向Ｄ２－３は、水平面であるデッキプレート３１の表面の厚み方向となるため、ほぼ重力方向Ｄ１となり、き裂Ｃ－３の角度φ1-3は、０に近い値となる。
図７の説明に戻る。補修パターン決定部１５２は、算出部１５１の出力に基づいて、対象のき裂Ｃに対する補修パターンを、補修パターン（１）、補修パターン（２）、補修パターン（３）の中から決定することができる。ここでは、補修パターン決定部１５２は、算出部１５１が算出したき裂Ｃの長さＬ１およびき裂Ｃの角度φ1に基づいて、補修パターンを決定する。
き裂Ｃの長さが短く微小なものについては、未だ補修自体を必要としない場合がある。このため、判定部１５は、き裂Ｃの長さＬ１に基づいて、補修を行うか否かを判定することができる。具体的には、判定部１５は、き裂Ｃの長さが第１のしきい値未満である場合、補修自体を行わず、き裂Ｃの長さが第１のしきい値以上である場合、補修を行う。また、き裂Ｃの角度φ1によって、補修材２２のき裂Ｃ内部への浸透のしやすさや、補修材２２のき裂Ｃ内部への留まり易さが変化する。例えば、き裂Ｃの角度φ1を０度から１８０度の値として、同じ形状のき裂Ｃで比較した場合、構造物Ｓの上面に生じた開口部が上向きのき裂Ｃなど、き裂Ｃの角度φ1が大きいほど、重力によって補修材２２がき裂Ｃの内部に浸透し易く、また、重力方向にき裂Ｃの先端があるため、き裂Ｃが構造物Ｓを貫通していない限り、き裂Ｃ内に補修材２２が溜まりやすい。また、構造物Ｓの天井の下面に生じたき裂Ｃや構造物Ｓの側面に生じたき裂Ｃのように開口部が下向きまたは横向きのき裂Ｃなど、き裂Ｃの角度φ1が小さい場合、補修材２２がき裂Ｃの内部に浸透しにくく、また、き裂Ｃ内に補修材２２が留まり難い。このため、判定部１５は、き裂Ｃの角度φ1に基づいて、前処理材２１を使用するか否かを決定することができる。具体的には、判定部１５は、き裂Ｃの角度φ1が第２のしきい値未満である場合、前処理材２１を使用し、き裂Ｃの角度φ1が第２のしきい値以上である場合、前処理材２１を使用しない。
使用材料決定部１５３は、算出部１５１の出力に基づいて、対象のき裂Ｃの補修に使用する材料を決定する。使用材料決定部１５３は、補修パターン決定部１５２の決定した補修パターンに応じて、使用する材料を決定する。具体的には、使用材料決定部１５３は、補修パターン（１）の場合、使用する前処理材２１および補修材２２を決定し、補修パターン（２）の場合、使用する補修材２２を決定し、補修パターン（３）の場合には、補修が行われないため、使用する材料の決定は行わない。
き裂Ｃの長さＬ１と、き裂Ｃの角度φ1とに基づいて、補修に使用する材料を決定する場合、まず、き裂Ｃの長さＬ１に基づいて、補修材２２に含まれる粒子の適切な形状および大きさが定まる。また、き裂Ｃの角度φ1に基づいて、補修材２２の適切な粘度が定まる。補修材２２の粘度は、補修材２２に含まれる粒子の含有率を変化させることで、調整することができる。ただし、粒子の含有率を減らして粘度を下げると、補修材２２の単位体積当たりの粒子量が減るため、き裂Ｃへの浸透力は上昇するが、き裂Ｃ内の空間に収まり得る最大の粒子量は減ってしまう。補修材２２の選定においては、補修材２２の浸透力と、き裂Ｃ内に浸透される粒子量とを考慮した上で、き裂Ｃ内への粒子の量が最大化されるような補修材２２が選定される。判定部１５は、き裂Ｃの長さＬ１に応じて定まる形状および大きさの粒子を含み、き裂Ｃの角度φ1に応じた粘度を有する補修材２２を選択する。続いて、判定部１５は、選択した補修材２２および構造物Ｓの材質に合わせて、前処理材２１を選択する。
補修パターン（１）の場合、使用材料決定部１５３は、使用する前処理材２１および補修材２２の組み合わせが、「２ｓ１×ｃｏｓθ１／ρ１＞２ｓ２×ｃｏｓθ２／ρ２」を満たすように、使用する材料を決定する。ここで、前処理材２１の表面張力ｓ1、前処理材２１の構造物Ｓの表面との接触角度θ1、前処理材２１の密度ρ1、補修材２２の表面張力ｓ2、補修材２２の構造物Ｓの表面との接触角度θ2、補修材２２の密度ρ2とする。
ここで、前処理材２１は、密度ρ1が０．８３ｇ／ｃｍ3以上０．８９ｇ／ｃｍ3未満であって、構造物Ｓの表面との接触角度θ1が０度以上１０度未満であって、表面張力ｓ1が２０ｄｙｎ／ｃｍ以上５０ｄｙｎ／ｃｍ未満の油であることが望ましい。
図１４は、実施の形態１にかかる補修装置１０の動作を説明するためのフローチャートである。補修装置１０は、まず、検査部１４による検査処理を行う（ステップＳ１０）。続いて補修装置１０は、検査部１４による検査結果に基づいて、判定部１５による判定処理を行う（ステップＳ２０）。判定処理の詳細については、後述する。判定処理の結果、補修内容が決定されると、補修装置１０は、決定された補修内容が「補修あり」であるか否かを判断する（ステップＳ３０）。
「補修あり」である場合（ステップＳ３０：Ｙｅｓ）、つまり、補修内容に含まれる補修パターンが補修パターン（１）または補修パターン（２）である場合、補修装置１０は、補修部１６を用いて補修処理を行う（ステップＳ４０）。具体的には、補修パターン（１）の場合、補修装置１０は、補修部１６の前処理部１７、中処理部１８、後処理部１９を用いて、前処理材２１を塗布し、前処理材２１の余剰分を取り除き、その後、補修材２２を塗布する。このとき、補修内容が補修に使用する材料を含む場合、補修部１６は、補修内容に示される前処理材２１および補修材２２を使用して補修処理を行う。補修パターン（２）の場合、補修装置１０は、補修部１６の後処理部１９を用いて、補修材２２の塗布を行う。このとき、補修内容が補修に使用する材料を含む場合、補修部１６は、補修内容に示される補修材２２を使用して補修処理を行う。
「補修あり」でない場合（ステップＳ３０：Ｎｏ）、つまり、補修内容に含まれる補修パターンが補修パターン（３）である場合、ステップＳ４０の処理は省略される。続いて、補修装置１０は、補修終了であるか否かを判断する（ステップＳ５０）。補修終了である場合（ステップＳ５０：Ｙｅｓ）、補修装置１０は、処理を終了する。補修終了でない場合（ステップＳ５０：Ｎｏ）、補修装置１０は、駆動手段１３を用いて補修装置１０の移動を行い（ステップＳ６０）、ステップＳ１０の処理に戻る。
なお、ステップＳ５０において補修終了であるか否かを判断する処理は、例えば、ユーザが終了の操作を行った場合に補修終了であると判断することができる。或いは、補修装置１０が、指定された経路に従って自動的に移動する機能を有している場合には、指定された経路の終点まで到達した場合に補修終了であると判断することができる。
図１５は、実施の形態１にかかる判定処理の詳細を説明するためのフローチャートである。図１５に示す処理は、図１４のステップＳ２０の判定処理に相当する。
判定部１５の算出部１５１は、まず、き裂Ｃの深さ方向Ｄ２を推定する（ステップＳ１０１）。続いて、判定部１５は、検査結果に含まれる方向情報に基づく重力方向Ｄ１と、ステップＳ１０１で推定したき裂Ｃの深さ方向Ｄ２とのなす角度を算出する（ステップＳ１０２）。また、算出部１５１は、検査結果に含まれるき裂Ｃの撮影画像から、き裂Ｃの長さＬ１を算出する（ステップＳ１０３）。
補修パターン決定部１５２は、ステップＳ１０３で算出されたき裂Ｃの長さＬ１が第１のしきい値以上であるか否かを判断する（ステップＳ１０４）。き裂Ｃの長さＬ１が第１のしきい値以上である場合（ステップＳ１０４：Ｙｅｓ）、補修パターン決定部１５２は、「補修あり」と判断する（ステップＳ１０５）。き裂Ｃの長さＬ１が第１のしきい値未満である場合（ステップＳ１０４：Ｎｏ）、補修パターン決定部１５２は、「補修なし」と判断して補修パターン（３）を選択する（ステップＳ１０６）。
また、ステップＳ１０５に続いて、補修パターン決定部１５２は、き裂Ｃの角度φ1が第２のしきい値未満であるか否かを判断する（ステップＳ１０７）。き裂Ｃの角度φ1が第２のしきい値未満である場合（ステップＳ１０７：Ｙｅｓ）、補修パターン決定部１５２は、「前処理あり」と判断して補修パターン（１）を選択する（ステップＳ１０８）。また、使用材料決定部１５３は、対象のき裂Ｃを補修する際に使用する前処理材２１および補修材２２を選択する（ステップＳ１０９）。
き裂Ｃの角度φ1が第２のしきい値以上である場合（ステップＳ１０７：Ｎｏ）、補修パターン決定部１５２は、「前処理なし」と判断して補修パターン（２）を選択する（ステップＳ１１０）。また、使用材料決定部１５３は、対象のき裂Ｃを補修する際に使用する補修材２２を選択する（ステップＳ１１１）。
なお、上記の実施の形態１では、方向情報は、ジャイロセンサにより取得される自己姿勢に基づくこととしたが、本実施の形態はかかる例に限定されない。ジャイロセンサを備えない場合には、例えば、振り子などの鉛直指示器を用いることもできる。振り子を用いる場合、カメラ１４２の画角内に振り子をおさめて撮影することで、重力方向を記録することができる。
以上説明した実施の形態１にかかる補修装置１０は、構造物Ｓの検査対象材料部分に生じたき裂Ｃの補修内容を決定する補修内容決定装置の一例である。補修装置１０は、構造物Ｓの検査対象材料部分に生じたき裂Ｃの検査結果を取得する検査結果取得部である検査部１４と、検査結果に基づいて、き裂Ｃに対して粒子を含む液体である補修材２２による補修を行うか否かと、補修材２２による補修を行う場合に、補修材２２を塗布する前にき裂Ｃ内への前処理材２１の塗布を行うか否かとを示す補修パターンを含む補修内容を決定する判定部１５とを有する。これにより、き裂Ｃの検査結果に応じて、補修を行うか否かと、補修を行う場合に補修材２２を塗布する前に前処理材２１を塗布するか否かとが判定される。この補修内容に従うことによって、必要に応じて、前処理材２１を塗布して補修材２２のき裂Ｃ内への浸透性を高めることが可能になる。したがって、き裂Ｃの状態によらず、補修材２２のき裂Ｃ内への浸透性を高めることが可能になる。また、補修装置１０が補修内容を判断するため、補修作業者の熟練を要さずに、より高いき裂Ｃの進展抑制効果を図ることができる。
ここで、判定部１５は、検査結果が示すき裂Ｃの長さＬ１および重力方向Ｄ１に対するき裂Ｃのなす角度φ1に基づいて、補修パターンを決定することができる。き裂Ｃの長さＬ１が短く微小なき裂Ｃについては、未だ補修を必要としない場合もある。また、き裂Ｃの角度φ1によっては、前処理材２１を必要としない場合もある。これらを考慮して、補修パターンが決定されることが望ましい。
また、補修内容は、き裂Ｃの補修に使用する材料をさらに含み、判定部１５は、補修材２２による補修を行う場合、上記の材料としてき裂Ｃの補修に使用する補修材２２を検査結果に基づいて決定し、前処理材２１の塗布を行う場合、き裂Ｃの補修に使用する前処理材２１を、検査結果および使用する補修材２２に基づいて決定することができる。より具体的には、使用する補修材２２は、補修対象のき裂Ｃの状態、例えば、き裂Ｃの長さＬ１や開口量Ｗ１に応じた大きさおよび形状の粒子を含み、補修対象のき裂Ｃの状態、特に、き裂Ｃの角度φ1に応じた粘度の補修材２２とすることが望ましい。また、使用する前処理材２１は、補修対象の構造物Ｓの材質や、選択された補修材２２との相性に基づいて決定される。
より具体的には、判定部１５は、前処理材２１の表面張力をｓ１、前処理材２１の構造物Ｓの表面との接触角度をθ１、前処理材２１の密度をρ１とし、補修材２２の表面張力をｓ２、補修材２２の構造物Ｓの表面との接触角度をθ２、補修材２２の密度をρ２とした場合、数式「２ｓ１×ｃｏｓθ１／ρ１＞２ｓ２×ｃｏｓθ２／ρ２」を満たすように、前処理材２１および補修材２２を選択する。また、前処理材２１は、密度ρ１が０．８３ｇ／ｃｍ3以上０．８９ｇ／ｃｍ3未満であって、構造物Ｓの表面との接触角度θ１が０度以上１０度未満であって、表面張力ｓ１が２０ｄｙｎ／ｃｍ以上５０ｄｙｎ／ｃｍ未満であることが望ましい。これにより、補修材２２の浸透性をより確実に高めることが可能な前処理材２１を選択することが可能になる。
実施の形態２．
図１６は、実施の形態２にかかる補修装置１０Ａの機能構成を示す図である。補修装置１０Ａの構成は、補修装置１０の判定部１５の代わりに判定部１５Ａを有する以外は補修装置１０と同様であるため、ここでは詳細な説明は省略する。
図１７は、実施の形態２にかかる判定部１５Ａの詳細な構成を示す図である。判定部１５Ａは、算出部１５１Ａと、補修パターン決定部１５２Ａと、使用材料決定部１５３Ａとを有する。算出部１５１Ａは、算出部１５１と同様にき裂Ｃの長さＬ１およびき裂Ｃの角度φ1を算出する機能に加えて、検査結果に基づいてき裂Ｃの開口量Ｗ１を算出する機能を有する。
ここでは、検査結果は構造物Ｓの撮影画像および方向情報であるため、算出部１５１Ａは、撮影画像を解析することによって、開口量Ｗ１を算出することとする。算出部１５１Ａは、算出したき裂Ｃの長さＬ１と、角度φ1と、開口量Ｗ１とを補修パターン決定部１５２Ａおよび使用材料決定部１５３Ａのそれぞれに出力する。
補修パターン決定部１５２Ａは、算出部１５１Ａが出力するき裂Ｃの長さＬ１と、角度φ1と、開口量Ｗ１とに基づいて、対象のき裂Ｃの補修パターンを決定する。例えば、開口量Ｗ１が小さい閉じた状態のき裂Ｃは、補修材２２を塗布したとしても、補修材２２のき裂Ｃ内への浸透が期待できない場合がある。このため、補修パターン決定部１５２Ａは、開口量Ｗ１が第３のしきい値未満のき裂Ｃについては、補修を行わないようにすることができる。具体的には、補修パターン決定部１５２Ａは、き裂Ｃの長さＬ１が第１のしきい値以上であって、且つ、開口量Ｗ１が第３のしきい値以上である場合に「補修あり」と判断する。また、補修パターン決定部１５２Ａは、き裂Ｃの長さＬ１が第１のしきい値未満である場合や、き裂Ｃの長さＬ１が第１のしきい値以上であっても開口量Ｗ１が第３のしきい値未満である場合には、「補修なし」と判断して補修パターン（３）を選択する。
使用材料決定部１５３Ａは、算出部１５１Ａが出力するき裂Ｃの長さＬ１と、角度φ1と、開口量Ｗ１とに基づいて、対象のき裂Ｃの補修に使用する材料を決定する。具体的には、使用材料決定部１５３Ａは、使用材料決定部１５３と同様の判断基準に加えて、開口量Ｗ１に基づいて、使用する補修材２２に含まれる粒子の形状および大きさを選択することができる。
図１８は、実施の形態２にかかる判定部１５Ａの動作を説明するためのフローチャートである。図１５を用いて説明した実施の形態１にかかる判定部１５の動作と同様の部分については同じ符号を付して説明を省略することがある。なお、省略した部分において、「判定部１５」は「判定部１５Ａ」と読み替え、「算出部１５１」は「算出部１５１Ａ」と読み替え、「補修パターン決定部１５２」は「補修パターン決定部１５２Ａ」と読み替えるものとする。
ステップＳ１０１からステップＳ１０３の動作については、図１５と同様であるため説明を省略する。ステップＳ１０３の後、算出部１５１Ａは、き裂Ｃの開口量Ｗ１を算出する（ステップＳ２０１）。
ステップＳ２０１の後、補修パターン決定部１５２Ａは、き裂Ｃの長さＬ１が第１のしきい値以上であるか否かを判断する（ステップＳ１０４）。き裂Ｃの長さＬ１が第１のしきい値未満である場合（ステップＳ１０４：Ｎｏ）、補修パターン決定部１５２Ａは、「補修なし」と判断して補修パターン（３）を選択する（ステップＳ１０６）。
き裂Ｃの長さＬ１が第１のしきい値以上である場合（ステップＳ１０４：Ｙｅｓ）、補修パターン決定部１５２Ａは、開口量Ｗ１が第３のしきい値以上であるか否かを判断する（ステップＳ２０２）。開口量Ｗ１が第３のしきい値未満である場合（ステップＳ２０２：Ｎｏ）、ステップＳ１０６に進む。
開口量Ｗ１が第３のしきい値以上である場合（ステップＳ２０２：Ｙｅｓ）、補修パターン決定部１５２Ａは、「補修あり」と判断する（ステップＳ１０５）。続くステップＳ１０７、ステップＳ１０８、および、ステップＳ１１０の処理は図１５と同様であるため説明を省略する。
ステップＳ１０８で補修パターン（１）が選択されると、使用材料決定部１５３Ａは、き裂Ｃの長さＬ１と、角度φ1と、開口量Ｗ１とに基づいて、使用する前処理材２１および補修材２２を選択する（ステップＳ２０３）。
また、ステップＳ１１０で補修パターン（２）が選択されると、使用材料決定部１５３Ａは、き裂Ｃの長さＬ１と、角度φ1と、開口量Ｗ１とに基づいて、使用する補修材２２を選択する（ステップＳ２０４）。
以上説明したように、実施の形態２にかかる補修装置１０Ａは、構造物Ｓの検査対象材料部分に生じたき裂Ｃの補修内容を決定する補修内容決定装置の一例である。補修装置１０Ａは、実施の形態１にかかる補修装置１０の機能に加えて、補修パターンおよび使用材料を決定する際に、き裂Ｃの開口量Ｗ１をさらに使用することができる。したがって、補修材２２のき裂Ｃ内への浸透が期待できない、開口部分が閉じた状態のき裂Ｃに対して、補修を行うことを防止することが可能になる。また、開口量Ｗ１に基づいて、補修に使用する材料が決定されるため、補修作業者の熟練度合いによらず、き裂の進展抑制効果をより高めることが可能になる。
実施の形態３．
実施の形態３では、機械学習を用いて、き裂Ｃの状態に応じた適切な補修内容を決定する方法について説明する。
図１９は、実施の形態３にかかる学習装置５０の機能構成を示す図である。学習装置５０は、補修装置１０に関する機械学習装置である。学習装置５０は、学習用データ取得部５１と、モデル生成部５２とを有する。
学習用データ取得部５１は、検査結果と、検査結果を取得する前に行った補修の補修内容とを学習用データとして取得する。ここで、検査結果は、構造物Ｓの撮影画像と、撮影画像中の重力方向を特定するための情報である方向情報とを含む。
モデル生成部５２は、検査結果と、補修内容とを含む学習用データに基づいて、補修内容を学習する。すなわち、モデル生成部５２は、補修装置１０の検査結果から補修内容を推論する学習済モデルを生成する。ここで、補修内容は、少なくとも補修パターンを含み、さらに、補修を行う際に使用する材料を含んでもよい。
モデル生成部５２が用いる学習アルゴリズムは、教師あり学習、教師なし学習、強化学習等の公知のアルゴリズムを用いることができる。一例として、強化学習（Reinforcement Learning）を適用した場合について説明する。強化学習では、ある環境内における行動主体であるエージェントが、現在の状態を示す環境のパラメータを観測し、取るべき行動を決定する。エージェントの行動により環境が動的に変化し、エージェントには環境の変化に応じて報酬が与えられる。エージェントはこれを繰り返し、一連の行動を通じて報酬が最も多く得られる行動方針を学習する。強化学習の代表的な手法として、Ｑ学習（Ｑ－Learning）やＴＤ学習（ＴＤ－Learning）が知られている。例えば、Ｑ学習の場合、行動価値関数Ｑ（ｓ，ａ）の一般的な更新式は以下の数式（１）で表される。
Figure 0007490164000001
上記の数式（１）において、ｓtは、時刻ｔにおける環境の状態を表し、ａtは時刻ｔにおける行動を表す。行動ａtにより、状態はｓt+1に変わる。ｒt+1はその状態の変化によって得られる報酬を表し、γは割引率を表し、αは学習係数を表す。なお、γは０＜γ≦１、αは０＜α≦１の範囲の値をとる。補修内容が行動ａtとなり、検査結果が状態ｓtとなり、時刻ｔの状態ｓtにおける最良の行動ａtを学習する。
数式（１）で表される更新式は、時刻ｔ＋１における最もＱ値の高い行動ａの行動価値Ｑが、時刻ｔにおいて実行された行動ａの行動価値Ｑよりも大きければ、行動価値Ｑを大きくし、逆の場合は、行動価値Ｑを小さくする。換言すれば、時刻ｔにおける行動ａの行動価値Ｑを、時刻ｔ＋１における最良の行動価値に近づけるように、行動価値関数Ｑ（ｓ，ａ）を更新する。それにより、或る環境における最良の行動価値が、それ以前の環境における行動価値に順次伝搬していくようになる。
上記のように、強化学習によって学習済モデルを生成する場合、モデル生成部５２は、報酬計算部５３と、関数更新部５４と、を備えている。
報酬計算部５３は、補修内容および検査結果に基づいて、報酬を計算する。報酬計算部５３は、補修対象のき裂Ｃの進展抑制効果に基づいて、報酬ｒを計算する。例えば、き裂Ｃの進展抑制効果が向上する場合には、「１」の報酬を与えるなどにより報酬ｒを増大させ、き裂Ｃの進展抑制効果が低下する場合には、「－１」の報酬を与えるなどにより報酬ｒを低減する。なお、き裂Ｃの進展抑制効果を評価する方法は、特に限定されない。例えば、き裂Ｃの進展抑制効果は、破壊力学パラメータで表されてもよいし、熱弾性温度変動により表されてもよい。破壊力学パラメータとしては、有効応力拡大係数範囲、Ｊ値、エネルギー開放率などを用いることができる。
関数更新部５４は、報酬計算部５３によって計算される報酬に従って、補修内容を決定するための関数を更新し、学習済モデル記憶部５５に出力する。例えばＱ学習の場合、数式（１）で表される行動価値関数Ｑ（ｓt，ａt）を補修内容を算出するための関数として用いる。
以上のような学習を繰り返し実行する。学習済モデル記憶部５５は、関数更新部５４によって更新された行動価値関数Ｑ（ｓt，ａt）、すなわち、学習済モデルを記憶する。
次に、図２０を用いて、学習装置５０が学習する処理について説明する。図２０は、学習装置５０の学習処理を説明するためのフローチャートである。
学習用データ取得部５１は、補修内容および検査結果を学習用データとして取得する（ステップＳ３０１）。
モデル生成部５２は、補修内容および検査結果に基づいて、き裂Ｃの進展抑制効果が向上するか否かを判断する（ステップＳ３０２）。
き裂Ｃの進展抑制効果が向上する場合（ステップＳ３０２：Ｙｅｓ）、報酬計算部５３は、報酬を増やす（ステップＳ３０３）。き裂Ｃの進展抑制効果が低下する場合（ステップＳ３０２：Ｎｏ）、報酬計算部５３は、報酬を減らす（ステップＳ３０４）。
関数更新部５４は、報酬計算部５３によって計算された報酬に基づいて、学習済モデル記憶部５５が記憶する数式（１）で表される行動価値関数Ｑ（ｓt，ａt）を更新する（ステップＳ３０５）。
学習装置５０は、以上のステップＳ３０１からステップＳ３０５までのステップを繰り返し実行し、生成された行動価値関数Ｑ（ｓt，ａt）を学習済モデルとして記憶する。
なお、上記の学習装置５０は、学習済モデルを学習装置５０の外部に設けられた学習済モデル記憶部５５に記憶するものとしたが、学習済モデル記憶部５５を学習装置５０の内部に備えていてもよい。
図２１は、実施の形態３にかかる補修装置１０Ｂの判定部１５Ｂの機能構成を示す図である。判定部１５Ｂは、推論装置５６を有する。実施の形態３にかかる補修装置１０Ｂの構成は図示していないが、補修装置１０の判定部１５の代わりに、判定部１５Ｂを有する。この判定部１５Ｂは、機械学習を用いて、判定処理を行うことができる。推論装置５６は、学習済モデル記憶部５５に記憶された学習済モデルを用いて、検査部１４が取得する検査結果から補修内容を推論し、推論結果である補修内容を出力する。
図２２は、補修装置１０に関する推論装置５６の構成図である。推論装置５６は、推論用データ取得部５７と、推論部５８とを有する。
推論用データ取得部５７は、検査結果を推論用データとして取得する。
推論部５８は、学習済モデルを利用して補修内容を推論する。すなわち、この学習済モデルに、推論用データ取得部５７が取得した検査結果を入力することで、構造物Ｓの検査結果に適した補修内容を推論することができる。
なお、本実施の形態では、モデル生成部５２が学習を行う際に使用した補修装置１０は、推論部５８の推論対象の補修装置１０と同一であることとしたが、他の補修装置１０から学習済モデルを取得し、この学習済モデルに基づいて補修内容を出力するようにしてもよい。
次に、図２３を用いて、推論装置５６が補修内容を得るための処理を説明する。図２３は、推論装置５６の推論処理を説明するためのフローチャートである。
推論用データ取得部５７は、検査結果を推論用データとして取得する（ステップＳ４０１）。推論部５８は、学習済モデル記憶部５５に記憶された学習済モデルに、推論用データ取得部５７が推論用データとして取得した検査結果を入力して（ステップＳ４０２）、補修内容を出力として得る。推論部５８は、得られた補修内容を推論結果として出力する（ステップＳ４０３）。
補修装置１０Ｂは、出力された補修内容を用いて、補修を実行する（ステップＳ４０４）。これにより、検査結果に合わせて決定された補修内容でき裂Ｃの補修を実行することができる。この補修内容は、少なくとも補修パターンを含むため、対象のき裂Ｃの状態に合わせて、前処理材２１および補修材２２の塗布を行う補修パターン（１）、補修材２２の塗布を行う補修パターン（２）、補修を行わない補修パターン（３）のいずれかが選択される。なお、検査結果として、構造物Ｓの撮影画像および方向情報を用いることで、カメラ１４２の出力する撮影画像およびカメラ１４２に備わるジャイロセンサの出力を学習済モデルに入力するだけで、適切な補修内容を決定することが可能になる。
なお、本実施の形態では、モデル生成部５２が用いる学習アルゴリズムに強化学習を適用した場合について説明したが、これらに限られるものではない。学習アルゴリズムについては、強化学習以外にも、教師あり学習、教師なし学習、または、半教師あり学習等を適用することも可能である。
また、モデル生成部５２に用いられる学習アルゴリズムとしては、特徴量そのものの抽出を学習する、深層学習（Deep Learning）を用いることもでき、他の公知の方法、例えばニューラルネットワーク、遺伝的プログラミング、機能推理プログラミング、サポートベクターマシンなどに従って機械学習を実行してもよい。
なお、本実施の形態では、推論装置５６は、補修装置１０Ｂの判定部１５Ｂ内に備わることとしたが、かかる例に限定されない。学習装置５０および推論装置５６は、例えば、ネットワークを介して、補修装置１０Ｂに接続され、補修装置１０Ｂとは別個の装置であってもよい。また、学習装置５０および推論装置５６は、クラウドサーバ上に存在していてもよい。
また、モデル生成部５２は、複数の補修装置１０から取得される学習用データを用いて、補修内容を学習するようにしてもよい。なお、モデル生成部５２は、同一のエリアで使用される複数の補修装置１０から学習用データを取得してもよいし、異なるエリアで独立して動作する複数の補修装置１０から収集される学習用データを利用して補修内容を学習してもよい。また、学習用データを収集する補修装置１０を途中で対象に追加したり、対象から除外することも可能である。さらに、ある補修装置１０に対して、補修内容を学習した学習装置５０を、これとは別の補修装置１０に適用し、当該別の補修装置１０に関して補修内容を再学習して更新するようにしてもよい。
以上説明したように、実施の形態３によれば、機械学習を用いて、補修内容を決定することが可能になる。補修装置１０Ｂは、補修内容決定装置の一例である。例えば、判定部１５Ｂは、検査結果を取得する推論用データ取得部５７と、検査結果からき裂Ｃの補修内容を推論するための学習済モデルを用いて、推論用データ取得部５７が取得した検査結果から補修内容を出力する推論部５８とを有する。推論部５８が出力する補修内容は、少なくとも補修パターンを含み、さらに、き裂Ｃの補修に使用する材料をさらに含んでもよい。この学習済モデルは、例えば、検査結果と補修内容とを含む学習用データを取得する学習用データ取得部５１と、学習用データを用いて、検査結果から補修内容を推論するための学習済モデルを生成するモデル生成部５２とを有する学習装置５０により生成される。モデル生成部５２は、例えば、き裂Ｃの進展抑制効果を向上させるような補修内容を学習することができる。学習済モデルへの入力は、検査結果であって、例えば、構造物Ｓの撮影画像および方向情報を含むことができる。また、上記の実施の形態では、検査結果は、構造物Ｓの撮影画像および方向情報としたが、学習済モデルに入力する検査結果は、撮影画像や方向情報から算出した値であってもよい。撮影画像や方向情報から算出した値、例えば、「重力方向に対するき裂Ｃの角度φ1」のような特定の特徴値を学習済モデルへの入力とする場合には、特定の特徴値が補修内容に与える影響を確実に反映することが可能になる。
実施の形態４．
図２４は、実施の形態４にかかる補修装置１０Ｃの機能構成を示す図である。補修装置１０Ｃは、吸着手段１２による吸着力および駆動手段１３による駆動力を制御する制御手段４１を備える。また、補修装置１０Ｃの本体１１は、制御手段４１の制御に従って駆動手段１３により構造物Ｓに沿って移動するが、補修部１６の前処理部１７、中処理部１８、および、後処理部１９は、移動方向を先頭として、処理順に並んで設けられている。具体的には、移動方向を先頭として、前処理部１７、中処理部１８、後処理部１９の順番に並んで設けられている。これにより、移動に伴って、前処理部１７、中処理部１８、後処理部１９の順にき裂Ｃと対向することになるため、効率的に補修作業を実施することができる。
以上説明したように、実施の形態４にかかる補修装置１０Ｃは、構造物Ｓの検査対象材料部分に生じたき裂Ｃの検査結果に基づいて、き裂Ｃに対して粒子を含む液体である補修材２２による補修を行うか否かと、補修材２２による補修を行う場合に、補修材２２を塗布する前にき裂Ｃ内への前処理材２１の塗布を行うか否かとを示す補修パターンを含む補修内容を決定する判定部１５と、判定部１５が決定した補修内容に基づいて、き裂Ｃの補修を実行する補修部１６と、を備え、補修部１６は、構造物Ｓのき裂Ｃ内に前処理材２１を塗布する前処理工程を実行する前処理部１７と、前処理工程において塗布された前処理材２１の余剰分を取り除く中処理工程を実行する中処理部１８と、き裂Ｃに補修材２２を塗布する後処理工程を実行する後処理部１９と、を有することを特徴とする。補修装置１０Ｃは、構造物Ｓに吸着して補修装置１０Ｃの本体１１を構造物Ｓに固定する吸着手段１２と、構造物Ｓに沿って本体１１を移動させるための駆動手段１３と、吸着手段１２による吸着力と、駆動手段１３による駆動力とを制御する制御手段４１とをさらに備える。また、補修部１６の前処理部１７と、中処理部１８と、後処理部１９とは、駆動手段１３による補修装置１０Ｃの移動方向を先頭として、処理順に並んで配置されている。これにより、補修作業の効率を向上させることが可能になる。
中処理部１８は、前処理材２１を吸引機構、または、前処理材２１を吸着する工業用油取り紙とすることができる。
実施の形態５．
図２５は、実施の形態５にかかる補修内容決定システム１の構成を示す図である。補修内容決定システム１は、検査装置６１と、補修内容決定装置６４と、補修装置１０Ｄとを有する。以下、実施の形態１～３で説明した機能構成と同様の機能を有する部分については同じ符号を付することにより、詳細な説明を省略する。
検査装置６１は、検査部１４と、算出部１５１と、記憶部６２と、送信部６３とを有する。検査部１４は、検査結果を算出部１５１に出力する。算出部１５１は、検査結果に基づいてき裂Ｃの長さＬ１および角度φ1を算出し、き裂Ｃの長さＬ１および角度φ1を記憶部６２に出力する。記憶部６２は、き裂Ｃの長さＬ１および角度φ1を記憶する。送信部６３は、記憶部６２に記憶されたき裂Ｃの長さＬ１および角度φ1を補修内容決定装置６４に送信する。
補修内容決定装置６４は、受信部６５と、判定部１５Ｄと、出力部６６とを有する。受信部６５は、検査装置６１からき裂Ｃの長さＬ１および角度φ1を受信して、判定部１５Ｄの補修パターン決定部１５２および使用材料決定部１５３のそれぞれに出力する。判定部１５Ｄは、受信部６５を介してき裂Ｃの長さＬ１および角度φ1を取得する点以外は、判定部１５と同様であり、決定した補修内容を出力部６６に出力する。出力部６６は、決定した補修内容を補修装置１０Ｄに出力する。なお、出力部６６は、補修内容を通信により補修装置１０Ｄに出力してもよいし、例えば、補修内容を含む表示画面を出力してもよい。この場合、表示画面を見た作業者が補修装置１０Ｄを操作することで、決定した補修内容に従った補修を行うことができる。
補修装置１０Ｄは、吸着手段１２と、駆動手段１３と、補修部１６と、制御手段４１とを有する。補修装置１０Ｄは、補修装置１０Ｄと別体の装置である補修内容決定装置６４において決定された補修内容に従って、補修処理を実行する。
検査装置６１および補修装置１０Ｄは、構造物Ｓが存在する場所で動作させる必要があるが、補修内容決定装置６４は、通信機能があれば設置場所はどこであってもよい。
以上説明したように、実施の形態５にかかる補修内容決定システム１によれば、検査装置６１および補修装置１０Ｄと別体の補修内容決定装置６４において、検査結果から補修パターンを含む補修内容を決定することができる。このため、通信機能を有していれば、補修内容を決定するための処理を行う機能を補修装置１０Ｄが有していなくてもよい。この補修内容決定装置６４によれば、補修装置１０と同様に、作業者の習熟度によらず、簡単に、前処理材２１の塗布が必要か否か、補修材２２による補修が適切であるか否かを判断することが可能になる。なお、ここでは、検査装置６１は補修装置１０Ｄと別体の装置であることとしたが、検査装置６１の機能が補修装置１０Ｄに備わっていてもよい。
実施の形態６．
図２６は、実施の形態６にかかる補修内容決定システム１Ｅの構成を示す図である。補修内容決定システム１Ｅは、検査装置６１Ｅと、補修内容決定装置６４Ｅと、補修装置１０Ｄとを有する。
検査装置６１Ｅは、検査部１４と、算出部１５１Ａと、記憶部６２Ｅと、送信部６３Ｅとを有する。実施の形態６にかかる検査装置６１Ｅは、検査装置６１の算出部１５１の代わりに算出部１５１Ａを有する。算出部１５１Ａは、き裂Ｃの長さＬ１および角度φ1に加えて、開口量Ｗ１を算出する。記憶部６２Ｅは、き裂Ｃの長さＬ１、角度φ1および開口量Ｗ１を記憶する。送信部６３Ｅは、き裂Ｃの長さＬ１、角度φ1および開口量Ｗ１を補修内容決定装置６４Ｅに送信する。また、送信部６３Ｅは、少なくともき裂Ｃの開口量Ｗ１を補修効果予測部６７に送信する。
補修効果予測部６７は、補修効果を予測する。補修効果は、き裂Ｃの進展抑制効果で表される。例えば、き裂Ｃの進展抑制効果は、破壊力学パラメータで表されてもよいし、熱弾性温度変動により表されてもよい。破壊力学パラメータとしては、有効応力拡大係数範囲、Ｊ値、エネルギー開放率などを用いることができる。なお、ここで、補修効果を示す量は特に制限されない。ここでは、検査部１４の検査結果からき裂Ｃの開口量Ｗ１を求めることができるため、補修効果予測部６７は、き裂Ｃの補修前後の開口量Ｗ１に基づいて、補修効果を予測するものとする。
補修内容決定装置６４Ｅは、受信部６５と、判定部１５Ｅと、出力部６６とを有する。判定部１５Ｅは、補修パターン決定部１５２Ａと、使用材料決定部１５３Ａとを有する。
図２７は、実施の形態６にかかる補修内容決定システム１Ｅの動作を説明するためのフローチャートである。補修内容決定システム１Ｅの検査部１４は、検査処理を行う（ステップＳ１０）。検査部１４の検査結果に基づいて、算出部１５１Ａと、判定部１５Ｅにおいて、判定処理が実行される（ステップＳ２０）。補修装置１０Ｄは、判定処理の結果、「補修あり」であるか否かを判断する（ステップＳ３０）。「補修あり」の場合（ステップＳ３０：Ｙｅｓ）、補修装置１０Ｄの補修部１６は、補修処理を行う（ステップＳ４０）。
補修装置１０Ｄが補修処理を行うと、検査装置６１Ｅの検査部１４は、補修後検査処理を行う（ステップＳ４１）。補修後検査処理は、補修処理の後に行われる検査処理であり、ステップＳ１０の検査処理と同様である。また、補修効果予測部６７は、補修効果予測処理を行う（ステップＳ４２）。
「補修なし」である場合（ステップＳ３０：Ｎｏ）、および、補修効果予測処理を行った後、補修装置１０Ｄは、補修終了であるか否かを判断する（ステップＳ５０）。補修終了でない場合（ステップＳ５０：Ｎｏ）、補修装置１０Ｄの制御手段４１は、駆動手段１３を制御して補修装置１０Ｄの移動を行い（ステップＳ６０）、ステップＳ１０の処理に戻る。補修終了である場合（ステップＳ５０：Ｙｅｓ）、補修内容決定システム１Ｅは、処理を終了する。
以上説明したように、実施の形態６にかかる補修内容決定システム１Ｅによれば、補修内容決定システム１の機能に加えて、き裂Ｃの開口量Ｗ１に基づいて、補修内容を決定することができると共に、開口量Ｗ１に基づいて、補修処理のき裂Ｃの進展抑制効果を予測する機能を有する。
実施の形態７．
図２８は、実施の形態７にかかる補修内容決定システム１Ｆの構成を示す図である。補修内容決定システム１Ｆは、検査装置６１Ｆと、学習装置５０と、補修内容決定装置６４Ｆと、補修装置１０Ｄとを有する。
検査装置６１Ｆは、検査部１４と、記憶部６２と、送信部６３とを有する。実施の形態７では、機械学習を用いて、検査結果から補修内容を推論する。ここでは、学習済モデルへの入力は、検査結果である撮影画像および方向情報であるため、検査装置６１Ｆは、算出部１５１，１５１Ａを備えず、検査結果をそのまま記憶部６２に記憶させることになる。なお、学習済モデルへの入力が、検査結果そのままではなく、検査結果から算出される値、例えば、き裂Ｃの長さＬ１、角度φ1、開口量Ｗ１などである場合には、検査装置６１Ｆは、算出部１５１，１５１Ａによってこれらの値を算出する機能を有していてもよい。送信部６３は、検査結果を補修内容決定装置６４Ｆおよび学習装置５０に送信する。
補修内容決定装置６４Ｆは、機械学習を用いて、検査装置６１Ｆの検査結果から補修内容を推論する機能を有する。補修内容決定装置６４Ｆは、受信部６５と、判定部１５Ｆと、出力部６６とを有する。判定部１５Ｆは、推論装置５６を有する。受信部６５は、検査装置６１Ｆから検査結果を受信し、学習済モデル記憶部５５から学習済モデルを受信する。受信部６５は、受信した検査結果および学習済モデルを判定部１５Ｆに出力する。判定部１５Ｆの推論装置５６は、入力される検査結果および学習済モデルを用いて、補修装置１０Ｄの補修内容を推論する。具体的には、推論装置５６は、学習済モデルに検査結果を入力して、補修内容を出力として得る。推論装置５６は、得られた補修内容を出力部６６に出力する。出力部６６は、補修内容を補修装置１０Ｄおよび学習装置５０に出力する。
学習装置５０は、検査装置６１Ｆから得られる補修前後の検査結果と、補修内容決定装置６４Ｆから得られる補修内容とを用いて、検査結果から補修内容を得るための学習済モデルを生成し、生成した学習済モデルを学習済モデル記憶部５５に記憶させる。
以上説明したように、実施の形態７にかかる補修内容決定システム１Ｆでは、機械学習を用いて、補修内容を決定することができる。ここでは、学習済モデルへの入力は、検査結果そのままとしたため、補修内容決定システム１Ｆは、算出部１５１，１５１Ａの構成を備えていなくてもよい。なお、実施の形態７においても、補修内容決定システム１Ｆの備える各機能をどのハードウェアに備えるかは、適宜変更を加えることができる。例えば、学習装置５０は、検査装置６１Ｆに備わっていてもよいし、補修装置１０Ｄに備わっていてもよいし、補修内容決定装置６４Ｆに備わっていてもよい。また、検査装置６１Ｆと補修装置１０Ｄとは一体の装置であってもよい。
実施の形態８．
図２９は、実施の形態８にかかる補修内容決定システム１Ｇの構成を示す図である。補修内容決定システム１Ｇは、補修装置１０Ｇと、補修内容決定装置６４とを有する。補修装置１０Ｇは、検査機能と補修機能とを有する無人移動体であることとする。
補修装置１０Ｇは、検査装置６１と、受信部６８と、補修部１６と、制御手段４１Ｇと、駆動手段１３と、吸着手段１２と、経路情報記憶部６９とを有する。経路情報記憶部６９には、検査および補修対象の構造物Ｓにおける移動経路を示す経路情報が記憶されている。制御手段４１Ｇは、経路情報記憶部６９に記憶された経路情報に従って、駆動手段１３および吸着手段１２を制御することにより、補修装置１０Ｇを構造物Ｓの移動経路に沿って移動させる。
補修装置１０Ｇは、検査装置６１の検査結果を補修内容決定装置６４に送信し、補修内容決定装置６４から受信する補修内容に従って、補修部１６において補修を実行する。
図３０は、実施の形態８にかかる補修装置１０Ｇの移動経路の一例を示す図である。例えば、図３０の実線の矢印で示すように、構造物Ｓに対する移動経路が予め定まっているものとする。このとき、補修装置１０Ｇは、この移動経路に沿って移動しながら、構造物Ｓの検査を行い、検査結果から判定処理を行う。判定処理によって、補修対象のき裂Ｃを発見すると、補修装置１０Ｇは、補修処理を行ってから、移動経路に沿った移動を再開する。この場合、補修装置１０Ｇの動作は、図１４または図２７に示すような動作となる。
図３０の例では、補修装置１０Ｇは、スタート地点５－１からゴール地点５－２まで、予め定められた移動経路上を移動しながら、検査処理および判定処理を行い、補修対象のき裂Ｃが発見された地点６－１，６－２，６－３においては、補修処理も行う。ゴール地点５－２まで到達すると、補修装置１０Ｇは、スタート地点５－１まで自動で戻る。例えば、図３０に示したように、補修装置１０Ｇは、ゴール地点５－２からスタート地点５－１まで最短経路を通って戻ることができる。
或いは、補修装置１０Ｇは、予め定められた移動経路上を移動しながら、検査処理および判定処理を行い、補修対象のき裂Ｃが発見されると、き裂Ｃの生じている地点６－１，－２，６－３の位置情報を記録するようにしてもよい。この場合、スタート地点５－１からゴール地点５－２まで移動する間は、補修処理を行わず、ゴール地点５－２からスタート地点５－１まで戻る間に、記録した地点６－１，６－２，６－３で補修処理を行ってもよい。図３１は、実施の形態８にかかる補修装置１０Ｇがゴール地点５－２からスタート地点５－１まで戻る経路の他の一例を示す図である。なお、ここでは、補修装置１０Ｇが検査装置６１および補修部１６を備えることとしたが、補修装置１０Ｇとは別体の検査装置６１を用いて、検査処理と補修処理とを分けて実行することもできる。この場合であっても、検査装置６１と補修装置１０Ｇとがそれぞれ無人移動体に搭載されていれば、予め定められた移動経路に沿って検査処理および補修処理を行うことができ、作業時間を短縮することが可能になる。
ここで、ハードウェア構成の一例について説明する。上述の補修内容決定装置６４，６４Ｅ，６４Ｆは、例えば、コンピュータシステムにより実現される。補修内容決定装置６４，６４Ｅ，６４Ｆは、１つのコンピュータシステムにより実現されてもよいし、複数のコンピュータシステムにより実現されてもよい。例えば、補修内容決定装置６４，６４Ｅ，６４Ｆは、クラウドシステムにより実現されてもよい。クラウドシステムでは、コンピュータシステムのハードウェアと、機能ごとのサーバ等の装置との切り分けを任意に設定できる。例えば、１台のコンピュータシステムが複数の装置としての機能を有していてもよいし、複数台のコンピュータシステムで１つの装置としての機能を有していてもよい。
補修内容決定装置６４，６４Ｅ，６４Ｆを実現するコンピュータシステムの構成例を説明する。図３２は、補修内容決定装置６４，６４Ｅ，６４Ｆを実現するコンピュータシステムの構成例を示す図である。図３２に示すように、このコンピュータシステムは、制御部１０１と入力部１０２と記憶部１０３と表示部１０４と通信部１０５と出力部１０６とを備え、これらはシステムバス１０７を介して接続されている。
図３２において、制御部１０１は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等である。制御部１０１は、本実施の形態の補修内容決定装置６４，６４Ｅ，６４Ｆが実施する各処理が記述された補修内容決定プログラムを実行する。入力部１０２は、たとえばキーボード、マウス等で構成され、コンピュータシステムのユーザが、各種情報の入力を行うために使用する。記憶部１０３は、ＲＡＭ（Random Access Memory），ＲＯＭ（Read Only Memory）等の各種メモリおよびハードディスク等のストレージデバイスを含み、上記制御部１０１が実行すべきプログラム、処理の過程で得られた必要なデータ等を記憶する。また、記憶部１０３は、プログラムの一時的な記憶領域としても使用される。表示部１０４は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display：液晶表示パネル）等で構成され、コンピュータシステムのユーザに対して各種画面を表示する。通信部１０５は、通信処理を実施する通信回路等である。通信部１０５は、複数の通信方式にそれぞれ対応する複数の通信回路で構成されていてもよい。出力部１０６は、プリンタ、外部記憶装置等の外部の装置へデータを出力する出力インタフェイスである。
なお、図３２は、一例であり、コンピュータシステムの構成は図３２の例に限定されない。例えば、コンピュータシステムは出力部１０６を備えていなくてもよい。また、補修内容決定装置６４，６４Ｅ，６４Ｆが複数のコンピュータシステムにより実現される場合、これらの全てのコンピュータシステムが図３２に示したコンピュータシステムでなくてもよい。例えば、一部のコンピュータシステムは図３２に示した表示部１０４、出力部１０６および入力部１０２のうち少なくとも１つを備えていなくてもよい。
ここで、本実施の形態の補修内容決定装置６４，６４Ｅ，６４Ｆの処理が記述された補修内容決定プログラムが実行可能な状態になるまでのコンピュータシステムの動作例について説明する。上述した構成をとるコンピュータシステムには、たとえば、図示しないＣＤ（Compact Disc）－ＲＯＭドライブまたはＤＶＤ（Digital Versatile Disc）－ＲＯＭドライブにセットされたＣＤ－ＲＯＭまたはＤＶＤ－ＲＯＭから、補修内容決定プログラムが記憶部１０３にインストールされる。そして、補修内容決定プログラムの実行時に、記憶部１０３から読み出された補修内容決定プログラムが記憶部１０３の主記憶装置となる領域に格納される。この状態で、制御部１０１は、記憶部１０３に格納された補修内容決定プログラムに従って、本実施の形態の補修内容決定装置６４，６４Ｅ，６４Ｆとしての処理を実行する。
なお、上記の説明においては、ＣＤ－ＲＯＭまたはＤＶＤ－ＲＯＭを記録媒体として、補修内容決定装置６４，６４Ｅ，６４Ｆにおける処理を記述したプログラムを提供しているが、これに限らず、コンピュータシステムの構成、提供するプログラムの容量等に応じて、たとえば、通信部１０５を経由してインターネット等の伝送媒体により提供されたプログラムを用いることとしてもよい。
本実施の形態の補修内容決定プログラムは、コンピュータに、構造物Ｓの検査対象材料部分に生じたき裂Ｃの検査結果を取得するステップと、検査結果に基づいて、き裂Ｃに対して粒子を含む液体である補修材２２による補修を行うか否かと、補修材２２による補修を行う場合に、補修材２２を塗布する前にき裂Ｃ内への前処理材２１の塗布を行うか否かとを示す補修パターンを含む補修内容を決定するステップと、補修パターンが、補修材２２による補修を行い、且つ、前処理材２１の塗布を行うことを示す場合に、き裂Ｃ内に前処理材２１を塗布するステップと、補修パターンが、補修材２２による補修を行い、且つ、前処理材２１の塗布を行うことを示す場合に、塗布された前処理材２１の余剰分を取り除くステップと、補修パターンが、補修材２２による補修を行うことを示す場合に、補修材２２をき裂Ｃ内に塗布するステップと、を実行させる。
図２５，２６，２８，２９に示した受信部６５は、図３２に示した通信部１０５により実現され、図２５，２６，２８，２９に示した判定部１５Ｄ，１５Ｅ，１５Ｆは、図３２に示した制御部１０１により実現され、図２５，２６，２８，２９に示した出力部６６は、図３２に示した通信部１０５および出力部１０６の少なくとも一方により実現される。
学習装置５０および推論装置５６についても、補修内容決定装置６４，６４Ｅ，６４Ｆと同様に、１つまたは複数のコンピュータシステムにより実現される。学習装置５０および推論装置５６が本実施の形態で述べた動作を行うためのプログラムは、上述した補修内容決定プログラムと同様に、記憶媒体、伝送媒体などにより提供され、コンピュータシステムにインストールされる。これにより、学習装置５０および推論装置５６における上述した動作が実現される。また、補修内容決定装置６４，６４Ｅ，６４Ｆと学習装置５０および推論装置５６とが１つのコンピュータシステムにより実現されてもよい。この場合、受信部６５，６８、送信部６３，６３Ｅは、設けられなくてもよく、これらの機能はコンピュータシステム内部のデータのやりとりにより行われる。
なお、各装置における機能の切り分けは一例であり、補修内容決定システム１，１Ｅ，１Ｆ，１Ｇが、上述した動作を行うことができれば、各装置における機能の切り分けは図示した例に限定されない。
図３３は、補修装置１０または補修内容決定システム１の各機能を実現するための処理回路１１０の一例を示す図である。補修装置１０，１０Ａ，１０Ｂ，１０Ｃの判定部１５，１５Ａ，１５Ｂ、検査装置６１，６１Ｅの算出部１５１，１５１Ａ、補修装置１０Ｃ，１０Ｄ，１０Ｇの制御手段４１，４１Ｇのそれぞれは、処理回路１１０により実現される。これらの処理回路１１０は、専用のハードウェアであってもよいし、ＣＰＵを用いた制御回路であってもよい。
上記の処理回路１１０が、専用のハードウェアにより実現される場合、処理回路１１０は、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）、またはこれらを組み合わせたものである。
上記の処理回路１１０が、ＣＰＵを用いた制御回路で実現される場合、制御回路は、プロセッサと、メモリとを備える。プロセッサは、ＣＰＵであり、処理装置、演算装置、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）などとも呼ばれる。メモリは、例えば、ＲＡＭ、ＲＯＭ、フラッシュメモリ、ＥＰＲＯＭ（Erasable Programmable ＲＯＭ）、ＥＥＰＲＯＭ（登録商標）（Electrically ＥＰＲＯＭ）などの不揮発性または揮発性の半導体メモリ、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ミニディスク、ＤＶＤなどである。
上記の処理回路１１０が制御回路により実現される場合、プロセッサがメモリに記憶された、各構成要素の処理に対応するプログラムを読み出して実行することにより実現される。また、メモリは、プロセッサが実行する各処理における一時メモリとしても使用される。
以上の実施の形態に示した構成は、一例を示すものであり、別の公知の技術と組み合わせることも可能であるし、実施の形態同士を組み合わせることも可能であるし、要旨を逸脱しない範囲で、構成の一部を省略、変更することも可能である。
例えば、上記の実施の形態では、検査結果は、撮影画像および方向情報であることとしたが、かかる例に限定されない。例えば、検査結果は、構造物Ｓの状態、特に、構造物Ｓの検査対象材料部分に生じたき裂Ｃの状態を示すものであればよい。
また、上記の実施の形態に示した各機能の分担は一例である。上述の機能を実現することができれば、各処理はどの装置において実行されてもよい。検査処理および補修処理は、構造物Ｓが存在する場所で実行される必要があるが、判定処理などの演算処理は、どの装置で行われてもよく、その装置が設置される場所についても特に制限はない。
また、上記の実施の形態では、補修装置１０などが補修処理を行うこととしたが、補修内容決定装置６４などが決定した補修内容に従って、補修作業者が手作業で補修を行ってもよい。
１，１Ｅ，１Ｆ，１Ｇ 補修内容決定システム、５－１ スタート地点、５－２ ゴール地点、６－１，６－２，６－３ 地点、１０，１０Ａ，１０Ｂ，１０Ｃ，１０Ｄ，１０Ｇ 補修装置、１１ 本体、１２ 吸着手段、１３ 駆動手段、１４ 検査部、１５，１５Ａ，１５Ｂ，１５Ｄ，１５Ｅ，１５Ｆ 判定部、１６ 補修部、１７ 前処理部、１８ 中処理部、１９ 後処理部、２１ 前処理材、２２ 補修材、３０ 支持部材、３１ デッキプレート、３２ 舗装、３３，３３－１，３３－２ Ｕリブ、３４ 横リブ、３５ 溶接ビード、３６ 突合せ溶接ビード、３７ 垂直補鋼材、３８ 隅肉溶接ビード、４１，４１Ｇ 制御手段、５０ 学習装置、５１ 学習用データ取得部、５２ モデル生成部、５３ 報酬計算部、５４ 関数更新部、５５ 学習済モデル記憶部、５６ 推論装置、５７ 推論用データ取得部、５８ 推論部、６１，６１Ｅ，６１Ｆ 検査装置、６２，６２Ｅ 記憶部、６３，６３Ｅ 送信部、６４，６４Ｅ，６４Ｆ 補修内容決定装置、６５，６８ 受信部、６６，１０６ 出力部、６７ 補修効果予測部、６９ 経路情報記憶部、１０１ 制御部、１０２ 入力部、１０３ 記憶部、１０４ 表示部、１０５ 通信部、１０７ システムバス、１１０ 処理回路、１４１ ＬｉＤＡＲスキャナ、１４２ カメラ、１５１，１５１Ａ 算出部、１５２，１５２Ａ 補修パターン決定部、１５３，１５３Ａ 使用材料決定部、Ｃ，Ｃ－１，Ｃ－２，Ｃ－３ き裂、Ｄ１ 重力方向、Ｄ２，Ｄ２－１，Ｄ２－２，Ｄ２－３ 深さ方向、Ｄ３ 垂直方向、Ｌ１，Ｌ１－１，Ｌ１－２，Ｌ１－３ 長さ、Ｐ１－１，Ｐ１－２，Ｐ１－３ 起点、Ｓ 構造物、Ｓ１ 橋梁、Ｗ１ 開口量、φ1，φ1-1，φ1-2，φ1-3 角度。

Claims (24)

  1. 構造物の検査対象材料部分に生じたき裂の検査結果を取得する検査結果取得部と、
    前記検査結果が示す前記き裂の長さ、および、重力方向に対する前記き裂のなす角度に基づいて、前記き裂に対して粒子を含む液体である補修材による補修を行うか否かと、前記補修材による補修を行う場合に、前記補修材を塗布する前に前記き裂内への前処理材の塗布を行うか否かとを示す補修パターンを含む補修内容を決定する判定部と、
    を備えることを特徴とする補修内容決定装置。
  2. 構造物の検査対象材料部分に生じたき裂の検査結果を取得する検査結果取得部と、
    前記検査結果に基づいて、前記き裂に対して粒子を含む液体である補修材による補修を行うか否かと、前記補修材による補修を行う場合に、前記補修材を塗布する前に前記き裂内への前処理材の塗布を行うか否かとを示す補修パターンを含む補修内容を決定する判定部と、
    を備え、
    前記検査結果は、前記構造物の撮影画像と、前記撮影画像における重力方向を示す方向情報とを含むことを特徴とする補修内容決定装置。
  3. 構造物の検査対象材料部分に生じたき裂の検査結果を取得する検査結果取得部と、
    前記検査結果に基づいて、前記き裂に対して粒子を含む液体である補修材による補修を行うか否かと、前記補修材による補修を行う場合に、前記補修材を塗布する前に前記き裂内への前処理材の塗布を行うか否かとを示す補修パターンを含む補修内容を決定する判定部と、
    を備え、
    前記補修内容は、前記き裂の補修に使用する材料をさらに含み、
    前記判定部は、前記補修材による補修を行う場合、前記材料として前記き裂の補修に使用する前記補修材を前記検査結果が示す前記き裂の長さ、および、重力方向に対する前記き裂のなす角度に基づいて決定することを特徴とする補修内容決定装置。
  4. 前記判定部は、前記前処理材の塗布を行う場合、前記き裂の補修に使用する前記前処理材を前記検査結果および使用する前記補修材に基づいて決定することを特徴とする請求項３に記載の補修内容決定装置。
  5. 前記判定部は、前記き裂の長さに応じた形状の粒子を含み、前記角度に応じた粘度を有する前記補修材を選択することを特徴とする請求項３に記載の補修内容決定装置。
  6. 前記判定部は、前記き裂の長さおよび前記角度に加えて、前記き裂の開口量に基づいて、前記補修パターンを決定することを特徴とする請求項１に記載の補修内容決定装置。
  7. 前記判定部は、前記き裂の長さおよび前記角度に加えて、前記き裂の開口量に基づいて、前記材料を決定することを特徴とする請求項３に記載の補修内容決定装置。
  8. 前記前処理材の表面張力をｓ１、前記前処理材の前記構造物の表面との接触角度をθ１、前記前処理材の密度をρ１とし、前記補修材の表面張力をｓ２、前記補修材の前記構造物の表面との接触角度をθ２、前記補修材の密度をρ２とした場合、数式２ｓ１×ｃｏｓθ１／ρ１＞２ｓ２×ｃｏｓθ２／ρ２を満たすことを特徴とする請求項１に記載の補修内容決定装置。
  9. 前記前処理材は、密度が０．８３ｇ／ｃｍ3以上０．８９ｇ／ｃｍ3未満であって、前記構造物の表面との接触角度が０度以上１０度未満であって、表面張力が２０ｄｙｎ／ｃｍ以上５０ｄｙｎ／ｃｍ未満であることを特徴とする請求項１に記載の補修内容決定装置。
  10. 構造物の検査対象材料部分に生じたき裂の検査結果として前記構造物の撮影画像と、前記撮影画像における重力方向を示す方向情報とを取得する検査結果取得部と、
    前記検査結果に基づいて、前記き裂に対して粒子を含む液体である補修材による補修を行うか否かと、前記補修材による補修を行う場合に、前記補修材を塗布する前に前記き裂内への前処理材の塗布を行うか否かとを示す補修パターンを含む補修内容を決定する判定部と、
    を備え、
    前記判定部は、
    前記検査結果から前記き裂の補修内容を推論するための学習済モデルを用いて、前記検査結果から前記補修内容を出力する推論部、
    を有することを特徴とする補修内容決定装置。
  11. 前記補修内容は、前記き裂の補修に使用する材料をさらに含み、
    前記推論部は、前記補修材による補修を行う場合、前記材料として前記き裂の補修に使用する前記補修材を前記材料として出力し、前記前処理材の塗布を行う場合、前記き裂の補修に使用する前記前処理材を前記材料として出力することを特徴とする請求項１０に記載の補修内容決定装置。
  12. 構造物の検査対象材料部分に生じたき裂の検査結果として前記構造物の撮影画像と、前記撮影画像における重力方向を示す方向情報とを取得する検査結果取得部と、
    前記検査結果に基づいて、前記き裂に対して粒子を含む液体である補修材による補修を行うか否かと、前記補修材による補修を行う場合に、前記補修材を塗布する前に前記き裂内への前処理材の塗布を行うか否かとを示す補修パターンを含む補修内容を決定する判定部と、
    前記検査結果と、前記補修内容とを含む学習用データを取得する学習用データ取得部と、
    前記学習用データを用いて、前記検査結果から前記補修内容を推論するための学習済モデルを生成するモデル生成部と、
    を備えることを特徴とする補修内容決定装置。
  13. 前記モデル生成部は、前記き裂の進展抑制効果を向上させる前記補修内容を学習することを特徴とする請求項１２に記載の補修内容決定装置。
  14. 前記検査結果は、前記構造物の撮影画像と、前記撮影画像における重力方向を示す方向情報とを含むことを特徴とする請求項１または３から９のいずれか１項に記載の補修内容決定装置。
  15. 構造物の検査対象材料部分に生じたき裂の検査結果に基づいて、前記き裂に対して粒子を含む液体である補修材による補修を行うか否かと、前記補修材による補修を行う場合に、前記補修材を塗布する前に前記き裂内への前処理材の塗布を行うか否かとを示す補修パターンを含む補修内容を決定する判定部と、
    前記判定部が決定した前記補修内容に基づいて、前記き裂の補修を実行する補修部と、
    を備え、
    前記補修部は、
    前記構造物の前記き裂内に前記前処理材を塗布する前処理工程を実行する前処理部と、
    前記前処理工程において塗布された前記前処理材の余剰分を取り除く中処理工程を実行する中処理部と、
    前記き裂に前記補修材を塗布する後処理工程を実行する後処理部と、
    を有することを特徴とする補修装置。
  16. 前記構造物に吸着して前記補修装置の本体を前記構造物に固定する吸着手段と、
    前記構造物に沿って前記本体を移動させるための駆動手段と、
    前記吸着手段による吸着力と、前記駆動手段による駆動量とを制御する制御手段と、
    をさらに備え、
    前記前処理部と、前記中処理部と、前記後処理部とは、前記駆動手段による前記補修装置の移動方向を先頭として、処理順に並んで配置されていることを特徴とする請求項１５に記載の補修装置。
  17. 前記中処理部は、前記前処理材を吸引する吸引機構、または、前記前処理材を吸着する工業用油取り紙であることを特徴とする請求項１５に記載の補修装置。
  18. 構造物の検査対象材料部分に生じたき裂の検査結果が示す前記き裂の長さ、および、重力方向に対する前記き裂のなす角度、並びに、前記き裂に対して粒子を含む液体である補修材による補修を行うか否かと前記補修材による補修を行う場合に前記補修材を塗布する前に前記き裂内への前処理材の塗布を行うか否かとを示す補修パターンを含む補修内容、を含む学習用データを取得する学習用データ取得部と、
    前記学習用データを用いて、前記検査結果から前記補修内容を推論するための学習済モデルを生成するモデル生成部と、
    を備えることを特徴とする学習装置。
  19. 前記検査結果は、前記構造物の撮影画像と、前記撮影画像における重力方向を示す方向情報とを含むことを特徴とする請求項１８に記載の学習装置。
  20. 前記モデル生成部は、前記き裂の進展抑制効果を向上させる前記補修内容を学習することを特徴とする請求項１８に記載の学習装置。
  21. 構造物の検査対象材料部分に生じたき裂の検査結果として前記構造物の撮影画像と、前記撮影画像における重力方向を示す方向情報とを取得する推論用データ取得部と、
    前記検査結果から前記き裂の補修を行う補修装置の補修内容を推論するための学習済モデルを用いて、前記推論用データ取得部で取得した前記検査結果から前記補修内容を出力する推論部と、
    を備えることを特徴とする推論装置。
  22. 構造物の検査対象材料部分に生じたき裂の検査結果を取得する推論用データ取得部と、
    前記検査結果が示す前記き裂の長さ、および、重力方向に対する前記き裂のなす角度から前記き裂の補修を行う補修装置の補修内容を推論するための学習済モデルを用いて、前記推論用データ取得部で取得した前記検査結果から前記補修内容を出力する推論部と、
    を備えることを特徴とする推論装置。
  23. 構造物の検査対象材料部分に生じたき裂の検査結果検査結果に基づいて、前記き裂に対して粒子を含む液体である補修材による補修を行うか否かと、前記補修材による補修を行う場合に、前記補修材を塗布する前に前記き裂内への前処理材の塗布を行うか否かとを示す補修パターンを含む補修内容を決定する補修内容決定装置と、
    前記補修内容決定装置が決定した前記補修内容に基づいて、前記き裂の補修を行う補修装置と、
    を備え、
    前記補修装置は、
    前記構造物の前記き裂内に前記前処理材を塗布する前処理工程を実行する前処理部と、
    前記前処理工程において塗布された前記前処理材の余剰分を取り除く中処理工程を実行する中処理部と、
    前記き裂に前記補修材を塗布する後処理工程を実行する後処理部と、
    を有することを特徴とする補修内容決定システム。
  24. 構造物の検査対象材料部分に生じたき裂の検査結果を取得するステップと、
    前記検査結果に基づいて、前記き裂に対して粒子を含む液体である補修材による補修を行うか否かと、前記補修材による補修を行う場合に、前記補修材を塗布する前に前記き裂内への前処理材の塗布を行うか否かとを示す補修パターンを含む補修内容を決定するステップと、
    前記補修パターンが、前記補修材による補修を行い、且つ、前記前処理材の塗布を行うことを示す場合に、前記き裂内に前記前処理材を塗布するステップと、
    前記補修パターンが、前記補修材による補修を行い、且つ、前記前処理材の塗布を行うことを示す場合に、塗布された前記前処理材の余剰分を取り除くステップと、
    前記補修パターンが、前記補修材による補修を行うことを示す場合に、前記補修材を前記き裂内に塗布するステップと、
    を含むことを特徴とする補修方法。
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