JCI Annual Convention in SAPPORO
Jul 10 - Jul 12, 2019Sapporo Convention Center
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[1300]Fundamental study on application of machine learning to impact-echo method
Hiroshi SHIMBO1, Toshiaki MIZOBUCHI1, Jun-ichiro NOJIMA2(1.法政大学, 2.開発設計コンサルタント)
Keywords:
nondestructive test,deterioration evaluation,impact-echo test,machine learning,spectrogram,非破壊検査,劣化評価,打音探査,機械学習,スペクトログラム
本論文ではコンクリート構造物の総合劣化評価の一環として，打音探査の高度化・自動化を目的に，打音スペクトログラムの機械学習による劣化評価の適用性について検討した。空隙を内包した小型のコンクリート試験体を製作し，その打音スペクトログラムを機械学習で画像認識することにより，一定の精度で空隙の径と深さを推定することが可能であることを示した。また，機械学習によれば人が感知できない打音の違いを判別する可能性を示した。さらに塩害劣化したコンクリート桟橋において，同手法により専門家と同程度の精度で欠陥の状況を推定できる可能性があることを示した。