| 種別 | 論文 |
| 主題 | 電磁波レーダ画像による機械学習を用いた内部ひび割れ推定に関する基礎的研究 |
| 副題 | |
| 筆頭著者 | 佐野俊介（法政大学） |
| 連名者1 | 新保弘（法政大学） |
| 連名者2 | 溝渕利明（法政大学） |
| 連名者3 | |
| 連名者4 | |
| 連名者5 | |
| キーワード | convolutional neural network、electromagnetic wave radar method、machine learning、Non destructive testing、機械学習、畳み込みニューラルネットワーク、電磁波レーダ法、非破壊検査 |
| 巻 | 44 |
| 号 | 1 |
| 先頭ページ | 1366 |
| 末尾ページ | 1371 |
| 年度 | 2022 |
| 要旨 | 本研究は，電磁波レーダの鉄筋エコーに対して，CNNを用いて機械学習した場合の鉄筋腐食による微細なひび割れの判定の可能性および鉄筋径の違いによる汎化性能について検討したものである。検討の結果，電磁波レーダの鉄筋エコーの部分を切り出すことによって，鉄筋径が異なる場合でも推定を行える可能性および鉄筋腐食による微細なひび割れが発生した場合でも判定でき，一定の汎化性能が得られる可能性を見出した。 |
| PDFファイル名 | 044-01-1222.pdf |