[1F4-GS-10] AI応用：画像解析

[1F4-GS-10-01] 準3次元情報を用いたレーダ画像およびGANによるコンクリート内部のひび割れ可視化

〇山本 佳士¹、光谷 和剛²、金澤 靖³、徳重 海都³、園田 潤⁴、木本 智幸⁵ (1. 法政大学、2. 名古屋大学、3. 豊橋技術科学大学、4. 仙台高等専門学校、5. 大分工業高等専門学校)

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キーワード：可視化、内部ひび割れ、敵対的生成ネットワーク、地中レーダ、準3次元

本研究は，著者らが開発した，レーダ画像からGANの一種であるpix2pixを利用してコンクリート内部のひび割れを可視化する手法を，準3次元情報を付与することにより高精度化することを試みたものである．具体的に，既往研究では，薄板状の欠陥を，位置，角度，寸法（長さ，幅）を変化させて埋め込んだコンクリート供試体を対象にレーダ試験を行い，学習データセットとなる，欠陥情報を含むコンクリート断面画像およびそれに対応するレーダ画像のペアを取得した．取得した学習データセットをpix2pixに学習させ，レーダ画像から欠陥断面画像を出力するモデルを構築した．本研究では，材料の分布性状は異なるが，欠陥の分布情報はほぼ同様になる，レーダ走査位置をコンクリート内の粗骨材の最大寸法程度だけ奥行き方向にずらした，2枚のレーダ画像を入力して欠陥断面画像を出力する手法の適用を試みた．提案手法は，内部欠陥の位置，厚さ，角度が変化して，電波の反射強度が小さくなり，従来手法では精度が低下するケースでも，高精度で欠陥を可視化できることが分かった．