非破壊試験法(2)

[V-378] CNNを用いた回転式打音法によるコンクリート内部の損傷度評価の検討

〇金子 裕輔¹、園田 佳巨¹、田畑 浩規²、武末 瑞季¹ (1.九州大学大学院、2.国土交通省九州地方整備局九州技術事務所)

キーワード：回転式打音、CNN、画像認識、損傷度評価

多くのコンクリート構造物において経年劣化が顕在化してきており，既設構造物の安全性を保つため，定期点検が義務付けられているが，低コストで簡易的かつ効率的に点検できる方法の開発が求められている．本研究では打音検査によるコンクリート構造物に対する劣化診断の高精度化と効率化を目的としている．そこで，深層学習の一つである「畳み込みニューラルネットワーク(CNN)」を用いた回転式打音検査によるコンクリート内部の欠陥状態の定量的な評価手法の開発を試みて，打音データの処理からCNNの各種パラメータの設定を行った．打音データは一波形ごとに切り取ることができ，そのデータを用いた学習では精度約83%を得られた．