Non-destructive Test・Diagnosis (Damage/Defect)Ⅲ

[1313] Evaluation of Laser Hammering Test Data Using Anomaly Detection Method

Hiroshi SHIMBO¹, Noboru HASEGAWA², Hikaru NAKAMURA³, Toshiaki MIZOBUCHI⁴ (1.リテックエンジニアリング 2.量子科学技術研究開発機構 3.名古屋大学 4.法政大学)

Keywords:打音検査、レーザー打音、機械学習、CNN、異常検知、マハラノビス距離

レーザー打音システムはコンクリート表面に極短時間のレーザーを照射することで衝撃を与え，その 応答を取得することで，遠隔・非接触・自動で打音検査を可能とする技術である。機械学習による打音検査の定量化手法にとして，画像化した打撃音をCNN(Convolutional Neural Network)により抽出した特徴量をもとに，異常検知によりその欠陥度を評価する手法は，通常のハンマー打音については定量評価とその汎化性能が確認されている。本稿では本手法のレーザー打音システムへの適用性について実験的に検討した。その結果，レーザー打音についても欠陥度合の定量評価が可能であることを示した。