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title: 3Dインフラ補修システム「Hatsuly」におけるはつり体積推定の精度
description: 3Dインフラ補修検測システムHatsulyにおけるはつり体積推定の精度の結果について解説。Hatsulyは、iPad Proで取得した3D点群データを用いて、橋梁補修工事における、表面被覆工・剥落防止工・断面修復工等補修工事全般の調査や出来形検査を高精度に行いかつ大幅に省力化することが可能なシステムです。
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 2025/01/14 9:40:56

# 3Dインフラ補修システム「Hatsuly」におけるはつり体積推定の精度

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## 概要

- 3Dインフラ補修システムHatsuly\[1\]におけるはつり体積推定の精度検証を行いました。
- はつり体積の精度は、6%以内の結果が得られました。
- Hatsulyは、NETIS登録済です。（[NETIS登録番号 KK-230066-A](https://www.netis.mlit.go.jp/netis/pubsearch/dtlprint?regNo=KK-230066%20)）

 

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## **目次**

- 1. [検証条件](https://www.datalabs.jp/news/hatsuly-volume-accuracy#kenshoujouken) 
           1. [計測デバイス・ソフトウェア](https://www.datalabs.jp/news/hatsuly-volume-accuracy#device)
           2. [対象物の仕様](https://www.datalabs.jp/news/hatsuly-volume-accuracy#taishoubutsu-shiyou)
           3. [撮影条件×はつり深さ](https://www.datalabs.jp/news/hatsuly-volume-accuracy#satsuei-joken)
    2. [検証方法](https://www.datalabs.jp/news/hatsuly-volume-accuracy#kenshou-houhou)
    3. [結果](https://www.datalabs.jp/news/hatsuly-volume-accuracy#kekka) 
           1. [計測データの分布（統計処理）](https://www.datalabs.jp/news/hatsuly-volume-accuracy#data-bunpu)
           2. [撮影条件による違い](https://www.datalabs.jp/news/hatsuly-volume-accuracy#satsuei-joken-chigai)
           3. [はつり深さによる違い](https://www.datalabs.jp/news/hatsuly-volume-accuracy#hukasa-chigai)
    4. [まとめ](https://www.datalabs.jp/news/hatsuly-volume-accuracy#matome)
    5. [さらに詳しく知りたい方へ](https://www.datalabs.jp/news/hatsuly-volume-accuracy#shiryo-seikyu)
    6. [参考文献](https://www.datalabs.jp/news/hatsuly-volume-accuracy#sanko-bunken)

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## １．検証条件

#### a）計測デバイス・ソフトウェア

点群取得には、以下のデバイス、ソフトウェアを用いました。

- デバイス：iPad Pro 
    - 11インチ（第3世代）
    - モデル番号：A2377
- ソフトウェア：モバイルアプリ Scaniverse

#### ｂ）対象物の仕様

- 対象物として使用した鉄筋模型は、縦560mm×横685mm。底面部に2層の鉄筋を配置。

![対象物の仕様](https://www.datalabs.jp/hs-fs/hubfs/%E3%82%B9%E3%82%AF%E3%83%AA%E3%83%BC%E3%83%B3%E3%82%B7%E3%83%A7%E3%83%83%E3%83%88%202024-12-29%2011.23.00.png?width=960&height=398&name=%E3%82%B9%E3%82%AF%E3%83%AA%E3%83%BC%E3%83%B3%E3%82%B7%E3%83%A7%E3%83%83%E3%83%88%202024-12-29%2011.23.00.png)

#### c）撮影条件×はつり深さ

- 撮影条件は、全12パターン＝天候・照明3種類(屋内・廊下・屋外)x はつり平面方向2種類(地面・壁) x 対象物方向2種類(上・下)。
- 計測データ数＝撮影条件12パターン×はつり深さ4パターン＝全48パターン。
- 撮影条件=12パターン

![撮影条件](https://www.datalabs.jp/hs-fs/hubfs/%E3%82%B9%E3%82%AF%E3%83%AA%E3%83%BC%E3%83%B3%E3%82%B7%E3%83%A7%E3%83%83%E3%83%88%202024-12-29%2011.24.48.png?width=1824&height=556&name=%E3%82%B9%E3%82%AF%E3%83%AA%E3%83%BC%E3%83%B3%E3%82%B7%E3%83%A7%E3%83%83%E3%83%88%202024-12-29%2011.24.48.png)

- はつり深さ=4パターン
  
    - 0、‐10、‐20、‐30mm
    - 模型開放面から10mm刻み

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## ２．検証方法

- 3Dインフラ補修システムHatsulyにおける推定方法は以下の動画をご参照ください。（音声が流れますので、ご注意ください。）」

- Hatsulyのそのほかの機能は、[Hatsulyサービスサイト](https://hatsuly.datalabs.jp/?hsLang=ja)をご参照ください。

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## ３．結果

#### a）計測データの分布（統計処理）

- 生成した３次元モデルを用い、誤差を評価する。
- 実測値と推定値の差分は、相対誤差(%) = （推定値 - 実測値）/ 実測値　で評価する。 
    - 相対誤差を使用する理由は、検証する際の体積の観測値が条件により大きく異なるためである。
- 全データにおいて±6%の誤差範囲に収まっている。

![体積の精度誤差のグラフ](https://www.datalabs.jp/hs-fs/hubfs/%E3%82%B9%E3%82%AF%E3%83%AA%E3%83%BC%E3%83%B3%E3%82%B7%E3%83%A7%E3%83%83%E3%83%88%202024-12-29%2011.26.51.png?width=960&height=628&name=%E3%82%B9%E3%82%AF%E3%83%AA%E3%83%BC%E3%83%B3%E3%82%B7%E3%83%A7%E3%83%83%E3%83%88%202024-12-29%2011.26.51.png)

#### ｂ）撮影条件による違い

- 天候・照明3種類(屋内・廊下・屋外)、はつり平面方向2種類(地面・壁)、対象物方向2種類(上・下)による差は、ほとんど無い。

#### ![撮影条件による違い](https://www.datalabs.jp/hs-fs/hubfs/%E3%82%B9%E3%82%AF%E3%83%AA%E3%83%BC%E3%83%B3%E3%82%B7%E3%83%A7%E3%83%83%E3%83%88%202024-12-29%2011.29.24.png?width=1840&height=713&name=%E3%82%B9%E3%82%AF%E3%83%AA%E3%83%BC%E3%83%B3%E3%82%B7%E3%83%A7%E3%83%83%E3%83%88%202024-12-29%2011.29.24.png)

#### c）はつり深さによる違い

- はつり深さ(0、‐10、‐20、‐30mm)よる差は、ほとんど無い。

![はつり深さによる違い](https://www.datalabs.jp/hs-fs/hubfs/%E3%82%B9%E3%82%AF%E3%83%AA%E3%83%BC%E3%83%B3%E3%82%B7%E3%83%A7%E3%83%83%E3%83%88%202024-12-29%2011.29.50.png?width=1814&height=709&name=%E3%82%B9%E3%82%AF%E3%83%AA%E3%83%BC%E3%83%B3%E3%82%B7%E3%83%A7%E3%83%83%E3%83%88%202024-12-29%2011.29.50.png)

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## ４．まとめ

- 3Dインフラ補修システムHatsulyにおけるはつり体積推定の精度検証を行いました。
- はつり体積の精度は、6%以内の結果が得られました。
- Hatsulyは、NETIS登録済です。（[NETIS登録番号　KK-230066-A](https://www.netis.mlit.go.jp/netis/pubsearch/dtlprint?regNo=KK-230066%20)）

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## ５．さらに詳しく知りたい方へ

- Hatsulyの概要、機能、導入企業、導入事例を知りたい → \[[Hatsulyサービスサイト](https://hatsuly.datalabs.jp/?hsLang=ja)\]
- Hatsulyの資料が欲しい → \[[資料請求](https://share.hsforms.com/1uzW9m9QISzmJiN-CVT80Mwddydr)\]
- Hatsulyの操作のデモが見たい → \[[デモ画面申込フォーム](https://share.hsforms.com/15sWQKAs-SHWVEPGp-2LQLQddydr)\]
- Hatsulyの精度について知りたい → \[[精度検証資料申込フォーム](https://share.hsforms.com/1IgZUbQybSSaByFGdyeRGXgddydr)\]
- Hatsulyの操作マニュアルを見てみたい → \[[ヘルプセンター閲覧申込フォーム](https://share.hsforms.com/1wo9kpXB9SSOD2P9qJzIM8Addydr)\]
- そのほかのHatsulyに関するお問合せ → \[[Hatsulyお問合せ申込フォーム](https://share.hsforms.com/14LzcFJr7QE6xRQPPulSA5Addydr)\]

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## ６．参考文献

1. [3Dインフラ補修システムHatsuly](https://hatsuly.datalabs.jp/?hsLang=ja)
2. [NETIS登録番号KK-230066-A](https://www.netis.mlit.go.jp/netis/pubsearch/dtlprint?regNo=KK-230066)

 

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