| 種別 | 論文 |
| 主題 | 深層学習を利用したサブテラヘルツ波によるコンクリート内部の鋼板および鉄筋のかぶり厚さの予測 |
| 副題 | |
| 筆頭著者 | 小山顕（東北大学） |
| 連名者1 | 倉品吏玖（東北大学） |
| 連名者2 | 西脇智哉（東北大学） |
| 連名者3 | 橋本勝文（北海道大学） |
| 連名者4 | |
| 連名者5 | |
| キーワード | 深層学習、ニューラルネットワーク、非破壊検査、サブテラヘルツ波、かぶり厚さ |
| 巻 | 47 |
| 号 | 1 |
| 先頭ページ | 1644 |
| 末尾ページ | 1649 |
| 年度 | 2025 |
| 要旨 | サブテラヘルツ波を用いた非破壊検査技術の測定結果に対して深層学習を適用し，コンクリート中に埋設された金属のかぶり厚さを予測する手法を提案した。具体的には，コンクリート内部にかぶり厚さを10〜40 mmまで変化させて鋼板と鉄筋を埋設した試験体をサブテラヘルツカメラにより測定し，かぶり厚さを予測するための画像解析を行った。その結果，鋼板の場合にはいずれのかぶり厚さでも平均して80 %以上の再現率で予測できる一方，鉄筋の場合はかぶり厚さが20 mmまでの場合に高い再現率を示した。これらの結果から，当該技術を用いたかぶり厚さの判別可能範囲を拡大することができる可能性が示唆された。 |
| PDFファイル名 | 047-01-1271.pdf |