Japan Society of Civil Engineers 2020 Annual Meeting

Presentation information

第I部門

維持管理(点検・調査)

Chair:Tomonori Nagayama

[I-326] Classification of Corroded Steel Plate Condition based on Image Processing with Machine Learning

〇Rina Hasuike1,2, Koji Kinoshita2 (1.University of the Ryukyus, 2.Gifu University)

Keywords:Image processing, Machine learning, Corrosion, Steel bridge

腐食部外観と劣化度の対応関係に未だ課題が残る鋼橋の腐食部に対し,腐食部の外観が曝される環境により異なることに基づき,異なる腐食環境下で腐食促進試験を実施し,得られた試験体の腐食部画像を基にした機械学習による劣化度判定を試みた.機械学習のひとつである畳み込みニューラルネットワーク(CNN)により,腐食部画像の分類器を作成した.その結果,各環境で得られた腐食画像を基にした分類器では,教師データが異なるために他の環境の腐食劣化度判定の精度が低いことを明らかにした.よって,現状では,橋梁毎にCNN分類器を作成し,劣化度判定を行うことが望ましいと考えられ,経時的な腐食画像の取得が必要であることを述べた.

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