| 種別 | 論文 |
| 主題 | 畳み込みニューラルネットワークを用いた打撃音のスカログラムの自動分類による道路橋RC床版の非破壊探査手法 |
| 副題 | |
| 筆頭著者 | 森本亮（富山県立大学） |
| 連名者1 | 内田慎哉（富山県立大学） |
| 連名者2 | 長谷啓司（日本道路） |
| 連名者3 | 青沼拓朗（富山県立大学） |
| 連名者4 | |
| 連名者5 | |
| キーワード | 道路橋RC床版、スカログラム、畳み込みニューラルネットワーク、highway bridge rc slabs、scalogram、convolutional neural network |
| 巻 | 46 |
| 号 | 1 |
| 先頭ページ | 1903 |
| 末尾ページ | 1908 |
| 年度 | 2024 |
| 要旨 | 本研究では，コンクリートの内部に直径・深さの異なる複数の人工欠陥を模擬したRC床版供試体を対象に，打撃位置の違いが打音法で得られるスカログラムに与える影響について検討を行った。続いて，得られたスカログラムをラベル付けした上で，畳み込みニューラルネットワークを用いて自動分類した。その結果，「教師あり学習」ではあるがVGG19_bnの転移学習を用いることにより，極めて少ない回数で90%以上の精度で自動分類できることが明らかとなった。したがって，提案する本手法は，道路橋RC床版の非破壊探査手法として十分な適用性を有していると考えられる。 |
| PDFファイル名 | 046-01-1316.pdf |