非破壊試験法(2)

[V-378] Investigation of evaluating the damage level inside of the concrete with rotary hammering test and CNN

〇Kaneko Yusuke¹, Yoshimi Sonoda¹, Hironori Tabata², Mizuki Takesue¹ (1.Kyushu University, 2.Ministry of Land, infrastructure, Transport and Tourism Kyushu Regional Development Bureau)

Keywords:Rotary hammering, CNN, Image recognition, Evaluating the damage level

多くのコンクリート構造物において経年劣化が顕在化してきており，既設構造物の安全性を保つため，定期点検が義務付けられているが，低コストで簡易的かつ効率的に点検できる方法の開発が求められている．本研究では打音検査によるコンクリート構造物に対する劣化診断の高精度化と効率化を目的としている．そこで，深層学習の一つである「畳み込みニューラルネットワーク(CNN)」を用いた回転式打音検査によるコンクリート内部の欠陥状態の定量的な評価手法の開発を試みて，打音データの処理からCNNの各種パラメータの設定を行った．打音データは一波形ごとに切り取ることができ，そのデータを用いた学習では精度約83%を得られた．