CNNを用いた電磁波による内部欠陥状況の推定に関する研究

DOI
  • 山本 陽向
    法政大学 デザイン工学研究科 都市環境デザイン専攻 コンクリート材料研究室
  • 溝渕 利明
    法政大学 デザイン工学部 都市環境デザイン工学科
  • 尾関 智子
    東海大学 情報理工学部 情報科学科

書誌事項

タイトル別名
  • Study on Estimation of Internal Cracks in Reinforced Concrete by Electromagnetic Waves Using Machine Learning

抄録

<p>現在，鉄筋コンクリート構造物の老朽化や，技術者の不足・高齢化が問題となっていることから，熟練技術者でなくとも定量的に鉄筋コンクリート構造物を点検できる手法が求められている．本研究では比較的簡便に鉄筋探査や内部空洞探査が可能な電磁波レーダに着目し，電磁波と機械学習を用いて，コンクリート内部の劣化初期に発生する微細なひび割れの有無について検討したものである．検討の結果，電磁波レーダで計測したデータから鉄筋部分のみを切り出した画像を作成し，畳み込みニューラルネットワーク（以下 CNN）に学習・判定させることで幅0.04nnn程度のひび割れの有無を判定できることを示した．</p>

収録刊行物

キーワード

詳細情報 詳細情報について

  • CRID
    1390298124265620224
  • DOI
    10.11532/jsceiii.4.3_969
  • ISSN
    24359262
  • 本文言語コード
    ja
  • データソース種別
    • JaLC
  • 抄録ライセンスフラグ
    使用不可

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