[3M1-GS-10] AI application:

[3M1-GS-10-02] Visualization of Internal Defects in Concrete Structures Using CycleGAN and Ground Penetrating Radar

〇Takumi Oda¹, Hisashi Saito¹, Yoshihito Yamamoto², Jun Sonoda³ (1. Hosei University Graduate School, 2. Hosei University, 3. National Institute of Technology, Sendai College)

Keywords:Concrete structure, Ground penetrating radar(GPR), Internal Defect Estimation, FDTD method, Unsupervised learning

コンクリート構造物の残存耐力や変形性能，剥落リスクを推定するためには，コンクリート内部のひび割れの有無のみならず，ひび割れの位置，寸法，角度などの幾何情報を取得することが望まれる．著者らは，欠陥を含むコンクリートを対象としたレーダ試験により得られたレーダ画像，および対応する欠陥幾何情報を含む断面画像をペアとし，それらのペアを多数用意してpix2pixで学習させることで，レーダ画像から内部欠陥の幾何情報を推定する手法を開発している．同手法は，ある程度の推定性能を有するものの，汎化性能が低いこと，および学習データを取得，追加することに多大なコストがかかるという課題があった．そこで本研究では，CycleGANを用いて，レーダ画像と断面画像をペアなしで学習することで，学習データの生成コストを低減することを試みた．検証の結果，提案手法は，pix2pixを用いた手法と比較して，データ生成コストが大幅に低減するのみならず，推定性能および汎化性能もより向上することが分かった．