Japan Society of Civil Engineers 2020 Annual Meeting

Presentation information

第I部門

維持管理(耐候性鋼)(1)

Chair:Kazutoshi Nagata

[I-05] Rust-Appearance Evaluation of Weathering Steel by Deep Learning

〇Yuki Kawasaki1, Eiki Yamaguchi1 (1.Kyushu Institute of Technology)

Keywords:weathering steel, rust appearance evaluation, deep learning

耐候性鋼材は,その表面に保護性さびを生成することで腐食の進展を抑制する性質を有している.しかし,設置環境によっては保護性さびが生成しない場合もあるため,供用中は定期的な点検と健全度の評価する必要である.一般的な評価方法は,粒径などから5段階で評価するものである.評点が3以上であれば,想定した耐食性能が期待できるが,評点1または2の場合,何らかの注意が必要となる.そのため,発生しているさびが評点2以下か評点3以上であるかの判断が,維持管理上重要となる.本研究ではディープラーニングによる画像分類技術を用いて,簡易な評価方法であるセロファンテープ試験資料をもとに,さびの外観評価を試みる.

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