耐放射線性を有するレーザスキャナとAI・画像処理による3Dモデリング法の開発(委託研究); 令和6年度英知を結集した原子力科学技術・人材育成推進事業

Development of a radiation resistant laser scanner and 3D modeling method using AI and image processing (Contract research); FY2024 Nuclear Energy Science & Technology and Human Resource Development Project

廃炉環境国際共同研究センター; 大阪大学*

Collaborative Laboratories for Advanced Decommissioning Science; The University of Osaka*

日本原子力研究開発機構(JAEA)廃炉環境国際共同研究センター(CLADS)では、英知を結集した原子力科学技術・人材育成推進事業を実施している。本事業は、東京電力ホールディングス福島第一原子力発電所の廃炉等をはじめとした原子力分野の課題解決に貢献するため、国内外の英知を結集し、様々な分野の知見や経験を従前の機関や分野の壁を越えて緊密に融合・連携させた基礎的・基盤的研究及び人材育成を推進することを目的としている。本研究は、令和6年度に採択された研究課題のうち、「耐放射線性を有するレーザスキャナとAI・画像処理による3Dモデリング法の開発」の令和6年度分の研究成果について取りまとめたものである。本研究の全体像は、耐放射線性レーザスキャナと作成する点群の高質化に関する技術開発を行うものである。まず、高強度放射線下において半導体素子の利用を排除して耐放射線性を有する電気・機械素子のみで構成されるレーザ走査部と遠隔地の低線量場に設置する制御部が分離した3Dレーザスキャナシステムを開発する。開発した3Dレーザスキャナと商用化されている非耐放射線性3Dレーザスキャナを比較しながら性能を評価する。さらに、開発したスキャナが取得する疎な点群に対して機械学習等により解析し、新たな点群を増強・補完するシステムおよび写真群から対象物の3Dデータを生成するフォトグラメトリ技術により、点群を補完するシステムをそれぞれ開発することによって、信頼度のより高い3Dデータを得るための方法と技術を構築する。令和6年度の成果は以下のとおりである。(1)光学・電子回路系の設計と波形取得・解析ソフトの開発を通じて、耐放射線性3Dレーザスキャナの検出効率を評価する準備を行った。(2)AIを活用した点群補完システムを整備し、高密度化法と補完プロセスの検討を行った。(3)点群とフォトグラメトリ統合のための環境とワークフローを構築し、基準となる3Dモデルを作成した。(4)高線量下でのスキャン手法を分析し、精度比較評価の方法を検討した。(5)各研究項目と関係機関が連携し、計画的に研究を推進した。

The Collaborative Laboratories for Advanced Decommissioning Science (CLADS), Japan Atomic Energy Agency (JAEA), has been conducting the Nuclear Energy Science & Technology and Human Resource Development Project (hereafter referred to "the Project") from FY2019. The Project aims to contribute to solving problems in the nuclear energy field represented by the decommissioning of the Fukushima Daiichi Nuclear Power Station, Tokyo Electric Power Company Holdings, Inc. (TEPCO). For this purpose, intelligence was collected from all over the world, and basic research and human resource development were promoted by closely integrating/collaborating knowledge and experiences in various fields beyond the barrier of conventional organizations and research fields. The sponsor of the Project was moved from the Ministry of Education, Culture, Sports, Science and Technology to JAEA since the newly adopted proposals in FY2018. On this occasion, JAEA constructed a new research system where JAEA-academia collaboration is reinforced and medium-to-long term research/development and human resource development contributing to the decommissioning are stably and consecutively implemented. Among the adopted proposals in FY2024, this report summarizes the research results of the "Development of a radiation resistant laser scanner and 3D modeling method using AI and image processing" conducted in FY2024. This research focuses on developing a radiation-resistant 3D laser scanner and technologies to enhance the quality of point cloud data. A new scanner system was designed with a laser scanning head composed only of radiation-tolerant electrical and mechanical components, excluding semiconductors, and a control unit placed remotely in a low-radiation zone. The system aims to enable stable scanning in high-radiation environments. Its performance will be evaluated in comparison with commercial scanners. To address the sparsity of acquired point clouds, we are developing two complementary systems: one uses machine learning to complete and enhance point clouds through processes such as denoising, normalization, and interpolation; the other uses photogrammetry to reconstruct 3D data from image sets and integrate it with scanner-derived data. In FY2024, (1) Optical and electronic circuits were designed and assembled, and waveform collection and analysis software was developed to prepare for scanner detection efficiency evaluation. (2) A point cloud completion system incorporating AI was implemented, and methods for point cloud densification and completion were investigated. (3) A processing environment and workflow were established to integrate point clouds with photogrammetry, and 3D surface models were constructed. (4) Efficient scanning strategies under high-radiation conditions were analyzed, and a methodology for accuracy evaluation was studied. (5) The project was advanced through close coordination among research components and related institutions.