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J-GLOBAL ID：201802234673349653   整理番号：18A1696502

自己組織化マップ(SOM)を用いた打音法 機械学習を用いた打音検査手法の開発

著者 (2件)： 黒田千歳 (佐藤工業) ,  安永守利 (筑波大)
資料名： 検査技術  (Inspection Engineering (Tokyo))
巻： 23  号： 10  ページ： 30-35  発行年： 2018年10月01日 
JST資料番号： L3524A  ISSN： 1342-9825  CODEN： KGEIAS  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 解説  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ・周波数を多次元ベクトルとして学習し,自動的に分類できる自己組織化特徴マップ(SOM)による打音検査法の開発。
・SOMはニューラルネットワークに基づく機械学習の一種。
・教師なし学習により入力ベクトルを二次元マップに写像して高次元データを可視化。
・SVMのモデルとアルゴリズムの紹介と打音判定への適用。
・幅2m,高さ1.5m,厚み0.3mのコンクリート躯体に厚み2.5cmの発泡スチロールの模擬欠陥を有する円形空洞試験体での試験。
・橋梁床版の補修中の下面(高欄)と高架橋床版下から採取した打音データのSOMによる欠陥判定。
・SOMはデータに非線形な縦続関係がある場合にも適用可能。

シソーラス用語： *自己組織化特徴マップ ,  *音響検査 ,  *非破壊検査 ,  ニューラルネットワーク ,  *機械学習 ,  ニューロン ,  教師なし学習 ,  手工具 ,  可視化 ,  欠陥検査
準シソーラス用語： 衝撃ハンマ ,  打音検査 ,  *打音法

分類 (1件)： 非破壊試験  (HB02030F)

タイトルに関連する用語 (7件)： 自己組織化マップ ,  SOM ,  打音法 ,  機械学習 ,  打音検査 ,  手法 ,  開発