維持管理(耐候性鋼)(1)

[I-06] Deep Learningを用いた鋼構造物の素地調整時の除錆度判断に関する研究

〇大屋 誠¹、武邊 勝道¹、広瀬 望¹、今井 篤実²、松本 洋明²、諏訪 太紀³、泉 翔太⁴ (1.松江工業高等専門学校、2.日鉄防食（株）、3.金沢大学、4.愛媛大学)

キーワード：耐候性鋼橋梁、素地調整、除錆度、ディープラーニング

本研究では、Deep Learningを用いて腐食した耐候性鋼材（さび度：Grade D）の素地調整時の除錆度の判断を支援するシステムの構築を試みた。本システムは、あらかじめ除錆度がグレーディングされた画像データを教師データとしてDeep Learningにより学習させ、未知の画像を4つの除錆度クラスに分類するシステムである。本研究では、K-分割交差検証法によって、10通りの解析を行い、その結果に対し正解率、再現率、適合率、F値の定量的な4つの指標を用いてCNNによる分類システムの性能を評価した。研究の結果、教師用画像枚数が少なかったが、除錆度の判断において本手法はいずれの指標も良好な値を示した。