令和2年度土木学会全国大会第75回年次学術講演会
2020年9月9日〜9月11日オンライン開催
令和2年度土木学会全国大会第75回年次学術講演会
2020年9月9日〜9月11日オンライン開催
[I-06]Deep Learningを用いた鋼構造物の素地調整時の除錆度判断に関する研究
〇大屋 誠1、武邊 勝道1、広瀬 望1、今井 篤実2、松本 洋明2、諏訪 太紀3、泉 翔太4(1.松江工業高等専門学校、2.日鉄防食（株）、3.金沢大学、4.愛媛大学)
キーワード：
耐候性鋼橋梁、素地調整、除錆度、ディープラーニング
本研究では、Deep Learningを用いて腐食した耐候性鋼材（さび度：Grade D）の素地調整時の除錆度の判断を支援するシステムの構築を試みた。本システムは、あらかじめ除錆度がグレーディングされた画像データを教師データとしてDeep Learningにより学習させ、未知の画像を4つの除錆度クラスに分類するシステムである。本研究では、K-分割交差検証法によって、10通りの解析を行い、その結果に対し正解率、再現率、適合率、F値の定量的な4つの指標を用いてCNNによる分類システムの性能を評価した。研究の結果、教師用画像枚数が少なかったが、除錆度の判断において本手法はいずれの指標も良好な値を示した。