[1F5-GS-10] AI応用：深層学習

[1F5-GS-10-01] 深層学習を利用したサブテラヘルツ波によるコンクリート内部の鋼材のかぶり厚さの予測

〇小山 顕¹、倉品 吏玖¹、西脇 智哉¹、橋本 勝文² (1. 東北大学大学院工学研究科、2. 北海道大学大学院工学研究院)

キーワード：コンクリート、非破壊検査、サブテラヘルツ波

鉄筋コンクリート構造とは、コンクリート内部に鉄筋を配置する主要な構造形式の１つである。この鉄筋コンクリート構造物に対する非破壊検査として、サブテラヘルツ波を用いた非破壊検査手法に関する研究が多く行われている。本論文では、当該技術に深層学習を適用することで、コンクリート内部に埋設した鋼板からコンクリート表面までの距離（かぶり厚さ）の推定を行い、当該技術の測定可能範囲の拡大を試みた。結果として、いずれのかぶり厚さでも平均して80%以上の再現率を示す結果となった。また、作成したモデルに対してSHAPを用いて解析を行った結果、かぶり厚さおよび測定に用いた周波数によって解析結果に差異が出る結果となった。