土木分野におけるAIの活用(3)

[CS15-11] CNNを用いた時空間波形の異常波形確率マッピングによる欠陥形状再構成手法の開発

〇金子 龍之介¹、斎藤 隆泰¹、蓑輪 里歩¹ (1.群馬大学大学院)

キーワード：CNN、欠陥形状再構成、レーザー超音波可視化試験、深層学習、有限要素解析

レーザー超音波可視化試験による超音波可視化技術に注目する。この技術を用いれば、試験体表面の波動伝搬挙動を可視化することが出来る。そのため、欠陥からの散乱波を観測できれば、欠陥の有無は、検査員により判別可能である。ところが、欠陥位置や大きさ、形状までを検査員が定量的に推定することは困難であった。そこで、本研究では、欠陥位置や形状の自動抽出手法の確立を目指す。その第一段階として、レーザー試験により得られる時空間波形データを有限要素解析により再現し、それらを学習データとして深層学習する。そして、作成された学習器を使用し、異常波形確率を平面マッピングすることで欠陥形状再構成を試みる。