[4-4] 材料・施工④：農業水利施設の性能評価④

11:30 〜 11:45

[4-21] 三次元畳み込みニューラルネットワークを用いたコンクリートCTボクセルのひび割れ検出

*池田 弘毅¹、柴野 一真²、鈴木 哲也³ (1. 新潟大学大学院総合学術研究科、2. 新潟大学大学院自然科学研究科、3. 新潟大学自然科学系（農学部）)

キーワード：

コンクリートコア、X線CT法、ひび割れ検出、3D U-Net、深層学習

X線CTデータはボクセルで構成され，コンクリート内部のひび割れの可視化を可能にする．深層学習を用いたひび割れ検出において，二次元での手法はスライス間のひび割れの空間的特徴を学習することができず，三次元的連続性の維持が困難である．この問題を解決するため，軸方向の空間的関係を考慮した3D CNNの代表例である3D U-Netを用い，2D U-Netとのセグメンテーション性能の比較検討を行った．