維持管理(点検・調査)

[I-326] 機械学習による画像処理に基づく外観画像からの鋼材腐食劣化度判定の試み

〇蓮池 里菜^1,2、木下 幸治² (1.琉球大学、2.岐阜大学)

キーワード：画像解析、機械学習、腐食、鋼橋

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．