[1214] ニューラルネットワークに基づく打音による鉄筋腐食判定に及ぼすテストデータ・教師データ収録時の腐食率の整合性の影響
キーワード：非破壊検査、打音、鋼球の落下衝突、鉄筋腐食、ニューラルネットワーク、教師データ、non-destructive inspection、hitting sound、drop collision of steel ball、re-bar corrosion、neural network、training data
本研究は，ニューラルネットワークに基づく鉄筋腐食の打音判定において判定対象であるテストデータの腐食率と整合しない教師データの混入が判定結果に及ぼす影響について検討を行ったものである。腐食率が異なるRC供試体の打音を収録し，学習過程において陽性の教師データに判定対象よりも腐食が進行したデータを混入させた場合の影響について考察した。その結果，腐食率1%の判定においては，腐食が進行したデータが混入した場合，混入率が大きくなるほど真陽性率が低下することを確認した。また，腐食率3%の判定においては，腐食が進行したデータの教師データへの混入による影響を受けにくいことがわかった。