[P-5] 材料・施工

[1-7(P)] Automated Meso-scale Segmentation from X-ray CT Images of Concrete by U-Net Approach

*Nadezhda Morozova¹、Kazuma Shibano¹、Tetsuya Suzuki² (1. Graduate School of Science and Technology, Niigata University、2. Institute of Agriculture, Niigata University)

キーワード：

コンクリート、X線CT、CNN (Convolutional Neural Network)、ひび割れセグメンテーション、モデル最適化

コンクリート構造物の損傷を効率的かつ定量的に評価するには自動化された非破壊診断技術が必要と考えられる．本研究では，自動損傷評価を目的として，畳み込みニューラルネットワークを用いたU-Netにより粗骨材，空隙およびひび割れを検出した．粗骨材の検出精度は高く，空隙やひび割れの検出精度は占有面積が小さいことから，粗骨材よりも低いことが確認された．

閲覧には認証コードを入力してください。

参加登録/決済をされた方は「ログイン」に進んでください。

またはログイン