[18a-D209-1~14] 1.5 計測技術・計測標準

△ [18a-D209-13] 非一様建築部材のヘルスモニタリングに向けた機械学習援用高分解能電気インピーダンストモグラフィの開発

〇皆川 敬哉¹、太田 慧吾¹、小松 裕明¹、池田 彪雅²、金 侖美²、福山 智子²、生野 孝¹ (1.東理大先進工、2.立命館大理工)

キーワード：機械学習、電気インピーダンストモグラフィ、可視化

EIT法によるインピーダンス分布の推定は典型的な不良設定問題であるため，厳密解を得ることはできない．一般的には，チホノフの正則化法（以下，従来法）により近似解を得るが，解に誤差を含むため空間分解能が低くなる．そこで本研究では，従来法を一切用いず，機械学習のみでインピーダンスの空間分布の推定を行うことで，空間分解能向上を目指した．