[1236] Quantitative evaluation method for hammering test by machine learning
Keywords:打音検査、機械学習、CNN、スカログラム、マハラノビス距離、hammering test、machine learning、cnn、scalogram、mahalanobis' distance
打音検査の定量化・高度化は点検の自動化に必須の技術である。短時間フーリエ変換等により時間-周波数領域で画像化した打音データをCNN（Convolutional Neural Network）により教師あり学習させることで精度よく欠陥を分類することができるが，異なるサイトでの分類は難しい。ここではCNNを特徴抽出器としてのみ利用し，テストサイトの健全データの特徴ベクトルから同サイトのテスト打音を定量的に評価する方法を提案・検証した。その結果，提案手法により条件の異なるサイトでも定量的に打音の健全・欠陥の評価できる可能性を示した。