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

[1285] APPLICATION OF PRE-TRAINED CNN TO SOUND INSPECTION FOR PAVEMENT REPLACEMENT OF HIGHWAY BRIDGE RC SLABS

Ryo MORIMOTO¹, Shinya UCHIDA¹, Hiroshi NAGATANI², Erika TACHIDA¹ (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，道路橋RC床版における舗装打換工事の際に打音法を適用し，得られた打撃音のスカログラムを事前学習済みの畳み込みニューラルネットワークにより構築した欠陥分類モデルを用いて，床版の内部欠陥の有無を把握することを試みた。事前学習済みモデルにはVGG19_bnを使用し，モデルの学習にはファインチューニングを利用することで，RC床版の内部欠陥の有無を高い精度で評価できることがわかった。したがって，事前学習済みの畳み込みニューラルネットワークを用いて構築した欠陥分類モデルは，併用中の道路橋RC床版における舗装打換工事の際の点検ツールとして，極めて有用である。