三井E＆Sマシナリーとゼンリンデータコムは9月30日、港湾クレーンの点検にドローンを活用する実証実験を実施したと発表した。
＜実証実験場所の鹿児島県志布志港の港湾クレーン＞
＜ドローン飛行による点検の様子＞
期間は7月21日から7月22日の2日間。三井E&Sマシナリーが点検作業を請け負っている鹿児島県志布志港で実施した。
実証実験は、点検作業の効率化や省人化（による安全面・コスト面・技術者不足の克服・検査精度の向上）を目的として、具体的には近年、橋梁点検等でドローン活用が進んでいることから、港湾クレーン点検の一部でドローンを活用、点検結果をシステムで管理することを視野にいれた実証実験を行った。
実証実験では、これまで点検員が目視で行っていた港湾クレーンの構造物点検の一部を、ドローン飛行による画像撮影、および画像のAI解析で代替可能か、実証を行った。
また同画像のAI解析により、自動で発錆の有無を検知する点も検証項目に含めている。画像AI解析は、Automagiの「AMY InfraChecker」を使用している。
三井E＆Sマシナリーの既存システムには、「港湾クレーンの各種データをクラウドに転送し、webブラウザを用いて、どこでもクレーンの状態を確認できる」「クレーン稼働データと電気品や機械品に設置したセンサからのデータをAIによる解析を適用し、港湾クレーンの予防保全を行う機能が実装され、同システムはクラウド上で構築されている」ことから、今後、ドローン利用による点検結果と同システムを連携させていくとしている。
また、ゼンリンデータコムは、ドローン飛行やドローン利用に関する技術的サポート及びドローンを飛行させ撮影した画像をAIによる解析を担当。
両社は今後も共同で開発を進めていく予定であり、港湾クレーンの点検におけるドローン利活用の可能性を検討する。
将来的には、ドローン飛行で撮影した画像にAI解析を適用することで、発錆や塗膜剥離の有無を検知し、発錆箇所等の定量的な評価までを自動で判定。点検対象である港湾クレーンの3Dモデルと連携することにより、クレーン全体での傾向をつかめるシステム構築及び港湾クレーンの構造物点検へのドローン標準利用を目指し、更なるAIによるドローン画像解析技術の高度化と既存システムとの連携を進め、保全サービス・顧客サービスの向上を目指す。
これにより、点検・検査精度の向上や省人化、これまで足場仮設工事が必要だった箇所での安全な点検、検査に伴うクレーン不稼働時間の低減を図ることが出来、クレーンを使用する顧客にとって大きなメリットが期待できるとしている。
