非破壊試験法(1)

[V-374] Study on deterioration diagnosis by impact echo using machine learning

〇Ryota Matsushita¹, Hiroshi Shinbio², Junichiro Nojima³, Toshiaki Mizobuchi¹ (1.HOSEI University, 2.HOSEI University Graduate School, 3.J-POWER DESIGN)

Keywords:Non-destructive inspection, Deterioration evaluation, impact echo, Machine Learning, LSTM

現在，1次検査に用いられている打音検査法は，構造物の浮きや剥離などの欠陥部の診断を簡便に行う事が可能である一方，欠陥判定において検査員の熟練度を要する点や検出精度に課題がある. これらの課題を解決するために本研究では，深層学習による検討を行い，鉄筋の腐食膨張によってコンクリート内部に生じる劣化初期の微細ひび割れや浮きの早期発見の検討を行った．結果，深層学習を用いて判定精度の高い手法の確立の可能性を見出すことができた．また，ひび割れの進展を判定精度で表せたことから，鉄筋の腐食膨張によってコンクリート内部に生じる劣化初期の微細ひび割れや浮きの早期発見できる可能性を示すことができた．