動画像からの特徴量抽出結果に基づいた高速3次元炉内環境モデリング(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

High-speed 3D modeling for nuclear reactor environment based on feature extraction results from video images (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; 札幌大学*

Collaborative Laboratories for Advanced Decommissioning Science; Sapporo University*

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、令和元年度から英知を結集した原子力科学技術・人材育成推進事業(以下、「本事業」という。)を実施している。本事業は、東京電力ホールディングス株式会社福島第一原子力発電所(1F)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、さまざま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・基盤的研究および人材育成を推進することを目的としている。平成30年度の新規採択課題から実施主体を文部科学省からJAEAに移行することで、JAEAとアカデミアとの連携を強化し、廃炉に資する中長期的な研究開発・人材育成をより安定的かつ継続的に実施する体制を構築した。本研究は、令和5年度に採択された研究課題のうち、「動画像からの特徴量抽出結果に基づいた高速3次元炉内環境モデリング」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。本研究は、1Fの廃炉に向けて、原子炉格納容器および原子炉建屋内を調査する際に撮影した動画像を入力し、指定された時間、動画像から抽出された特徴量に応じて周辺情報を補強したうえで、情報量が大きい立体復元手法を選択し、作業空間を3次元モデリングする研究開発を行う。令和6年度は、シミュレーションから得られる1映像を入力として、指定された制限時間以内でより精度の高い写真測量に基づいた立体復元結果が得られる方法論を研究開発した。また、構造物のグループ化に基づく3次元モデリングアルゴリズムの開発を実施し、3次元モデリングの高速化を目的とした立体復元計算の時短化アルゴリズムの開発もあわせて行った。さらに、生成モデルを用いて動画像データに対する生成精度を定量的に評価し、時短に結びつけるためのハードウェアの構築とソフトウェアの開発を進めた。

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 (1F), 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 FY2023, this report summarizes the research results of the "High-speed 3D modeling for nuclear reactor environment based on feature extraction results from video images" conducted in FY2024. The present study aims to develop a methodology for 3D modeling of workspaces using video footage captured during surveys of the reactor containment vessel and reactor building at 1F. Based on features extracted from the video within a specified timeframe, the method selects a high-information-content 3D reconstruction approach while augmenting the surrounding contextual information. In fiscal year 2024, we developed a methodology to achieve high-precision photogrammetry-based 3D reconstruction within a specified time limit, using a single video sequence obtained from simulation as input. We also devised a 3D modeling algorithm based on structural grouping and concurrently implemented an optimization algorithm to reduce computation time for 3D reconstruction, thereby accelerating the overall modeling process. Furthermore, we quantitatively evaluated the generation accuracy of moving image data using generative models and continued to enhance both hardware construction and software development to further improve computational efficiency.