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

[1316] NON-DESTRUCTIVE INSPECTION OF HIGHWAY BRIDGE RC SLABS THROUGH AUTOMATIC CLASSIFICATION OF IMPACT SOUND SCALOGRAMS USING CNN

Ryo MORIMOTO¹, Shinya UCHIDA¹, Hiroshi NAGATANI², Takuro AONUMA¹ (1.富山県立大学 2.日本道路)

Keywords:道路橋RC床版、スカログラム、畳み込みニューラルネットワーク、highway bridge rc slabs、scalogram、convolutional neural network

本研究では，コンクリートの内部に直径・深さの異なる複数の人工欠陥を模擬したRC床版供試体を対象に，打撃位置の違いが打音法で得られるスカログラムに与える影響について検討を行った。続いて，得られたスカログラムをラベル付けした上で，畳み込みニューラルネットワークを用いて自動分類した。その結果，「教師あり学習」ではあるがVGG19_bnの転移学習を用いることにより，極めて少ない回数で90%以上の精度で自動分類できることが明らかとなった。したがって，提案する本手法は，道路橋RC床版の非破壊探査手法として十分な適用性を有していると考えられる。