佳能株式會社和佳能日本行銷株式會社將升級其基礎設施檢查服務“基礎設施雲版檢查眼”，並於 2025 年 11 月 27 日開始提供該服務。
該系統利用基於雲的人工智慧，可以檢測出總共 12 種異常情況，包括混凝土裂縫和泛鹼、鋼筋外露、剝落和生鏽，以及鋼材油漆剝落和腐蝕、建築物外牆裂縫和混凝土剝落。
此外，它還配備了專為橋樑、隧道、人行天橋和水管橋等各種結構的實際應用而設計的功能，例如“正面校正”，可將傾斜拍攝的圖像校正為正面視角；以及“非檢測區域設置”，可預先排除不需要檢測的區域。
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升級版「基礎設施雲版檢測眼」新增12種異常檢測功能，涵蓋鋼材及建築外牆等。
【社論】
在基礎設施巡檢現場，橋樑、隧道等社會基礎設施持續老化，而土木工程師人手有限，難以決定「巡檢重點」。為了彌補這一缺口，基礎設施雲端版巡檢系統（Inspection EYE for Infrastructure Cloud Edition ）利用人工智慧技術，只需將拍攝的圖像上傳至雲端，即可一次性提取潛在異常，並作為過濾器縮小需要人工檢查的區域範圍。其設計理念的核心在於，並非替巡檢人員做出所有判斷，而是先突顯「需要重點關注的地點」。
此次升級的重要意義在於，偵測目標數量不僅從5個增加到12個，而且還涵蓋了「混凝土」和「鋼材」兩種材質。混凝土「剝落檢測」功能可在剝落導致影像脫落之前檢測出混凝土的起翹狀態，並提前縮小敲擊檢測的範圍，從而有助於將人力資源集中在危險區域。
另一方面，檢測鋼材上的油漆剝落和腐蝕情況，是了解人行天橋和輸水管道橋等鋼結構腐蝕程度的基礎，並且這項技術在 2025 年數位孿生/DX 研討會上獲得了數位孿生/DX 特別獎。
此次更新也使無人機巡檢的可行性更高。以往需要搭建鷹架或使用高空作業車輛才能進行巡檢的區域，例如高空外牆和橋樑底部，由於難以近距離目視檢查，現在可以通過無人機一次性拍攝圖像並上傳至雲端版本，“建築外牆裂縫檢測”功能即可完成初步篩選，從而讓人工智能接管大部分以往需要在顯示器上逐張手動檢查圖像的工作。此外，此配置還透過「正面校正」（將從側面拍攝的影像校正為正面視角）和「非偵測區域設定」（排除無需偵測的區域）來減少誤報並提高審核效率。
這項服務並非“用人工智慧取代巡檢員”，而是重新設計“如何合理分配人力判斷”的基礎設施。在「80%社會」（預計勞動人口將減少80%）中，繼續以以往的頻率和工時進行巡檢已不再現實。這種雙層工作流程——首先由雲端人工智慧提供大規模的概覽狀態，然後由人工深入調查高風險區域——應成為在人力資源有限的情況下繼續保護基礎設施的典範。
同時，基於人工智慧的異常檢測也存在著「無法偵測不可見的事物」和「會忽略尚未學習到的模式」等限制。如果攝影機的解析度、拍攝條件和拍攝範圍設計不當，無論模型多麼優秀，都會存在檢測漏洞；如果僅依賴人工智慧的檢測結果，仍然存在忽略細微異常或新型劣化的風險。因此，操作人員需要設計一套基於「人工智慧初步篩檢」、「人工審核」和「必要時進行補充調查」流程的系統，並進行充分考慮人工智慧限制的風險溝通。
從長遠來看，這種基於影像的檢測數據很可能成為基礎設施數位孿生和長期規劃的重要輸入。如果能夠將人工智慧偵測到的變形圖隨著時間的推移累積到橋樑和隧道登記冊中，就能提高「哪些橋樑應該維修以及何時維修」和「預算應該分配到哪裡」等模擬結果的準確性。 Inspection EYE基礎設施雲端版的更新不僅是為了降低偵測成本，更被視為邁向更高層次討論的墊腳石，即如何建立一個「用於持續監測基礎設施狀態資料的作業系統」。
[術語]
基礎設施檢測之眼<br>基礎設施檢測之眼是一個通用術語，指的是利用人工智慧分析基礎設施結構圖像並檢測裂縫和鏽蝕等異常情況的基於影像的檢測服務。
剝落<br>這指的是混凝土表面和內部之間出現縫隙的一種劣化現象，導致內部材料漂浮起來，但尚未脫落。
剝落：這是指混凝土碎片已經剝落的階段，有很高的掉落風險，可能會對第三方造成傷害。
風化（遊離石灰）
當混凝土內部的成分隨水分移動並在表面形成白色粉末或晶體時，就會發生這種現象，通常與裂縫和水滲透有關。
2025年數位孿生/數位轉型研討會
由日本土木工程學會（JSCE）主辦的研討會，旨在分享基礎設施領域數位孿生和數位轉型技術的最新案例研究和研究成果。
[參考連結]
基礎設施檢測設備產品概述（外部）
這是一個基礎設施檢測服務的概覽頁面，該服務利用人工智慧分析橋樑和隧道的圖像，以檢測裂縫等異常情況。
Regietec 雲端版本清單資訊（外部）
數位機構的監管科技支援網站上的一個頁面介紹了基礎設施雲端版的 Inspection EYE 的概述及其實施的好處。
公路橋樑劣化及檢測眼科個案研究（外部）
這是一篇很有用的文章，它透過老舊公路橋樑相關問題和 Inspection EYE 的使用實例，解釋了現場檢測 DX 的具體細節。
[參考影片]
[參考文章]
佳能MJ基於雲端的AI基礎設施缺陷檢測服務也涵蓋鋼材和外牆（外部）。
這篇技術新聞介紹了雲端版的升級版本、12 種變形偵測類型以及「方向校正」和「未偵測區域設定」等新功能，並給出了具體範例。
為雲版本（外部）添加了鋼材腐蝕和外牆裂縫檢測功能
一篇新聞文章從雲端服務的角度解釋了檢測油漆剝落、鋼材腐蝕和外牆裂縫，並將其與無人機檢查相結合，可以節省人力。
利用人工智慧自動偵測裂縫的雲端偵測服務（外部）
本文簡要概述了雲端版本最初發布背後的背景、檢測混凝土裂縫和鏽蝕的機制以及基礎設施檢測 DX 的目標。
能夠偵測所有12種異常情況（外部）的基礎設施檢測服務
本文概述了此次更新，包括 12 種變形類型、其在水管橋和人行橋中的應用，以及與數位孿生體連接的可能性。
[編者註]
對許多人來說，檢查社會基礎設施似乎是一個與他們的日常生活有些遙遠的話題，但它也與我們每天經過的橋樑和隧道的安全直接相關。
我希望這次 Inspection Eye 的更新能啟發您暢想一下，如果使用人工智慧技術來偵測您附近的橋樑，將會帶來哪些改變。高空作業的危險性是否會降低？檢測頻率是否會提高？數據的累積是否會改變未來的維修計畫？我相信，即使只是帶著這些問題來審視這款軟體，也能讓您對「基礎設施數位轉型」這個關鍵字有更深刻的理解。
