[1274] Influence of consistency of impact force in data set on judgement result for rebar corrosion by hammering sound using neural network
Keywords:非破壊検査、打音、衝撃力、鉄筋腐食、ニューラルネットワーク、教師データ
本研究は，ニューラルネットワークを用いた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とハンマの衝撃力が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。RC供試体を対象に打音データを収集し，学習過程において陰性の教師データセットに判定対象よりもハンマの衝撃力が弱いデータを段階的に混入させた場合の影響について考察した。その結果，衝撃力の弱いデータの少数の混入によって，真陰性率が低下し偽陽性の判定が増加する傾向を確認した。また，混入データとテストデータ間の衝撃力の差が大きい場合にその傾向が顕著となることがわかった。