物性一般3/高流動コンクリート

[1066] モルタル表面画像を用いた深層学習によるモルタルの圧縮強度の推定に関する基礎的研究

大畑卓也¹, 山田活樹², 山本貴正³, 早坂太一¹ (1.豊田工業高等専門学校 2.豊田工業高等専門学校　専攻科 3.愛知工業大学)

キーワード：深層学習、画像認識、水セメント比、圧縮強度

近年，コンクリートの表面色から明度を分析し，圧縮強度を推定する試みが行われている。本研究では，インフラ維持管理分野への画像処理手法に活用が進められている深層学習（Deep Learning）を適用し，水セメント比の異なるモルタル表面画像を深層学習させ，モルタル表面画像からモルタルの圧縮強度推定手法について検討した。本研究による手法により推定したモルタルの圧縮強度を定量的に評価し，コンクリート構造の表面画像を活用してAIにより解析することで，圧縮強度などの表層部の強度特性を非破壊的に評価できる可能性が示された。