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J-GLOBAL ID：202002212014496410   整理番号：20A0023777

深層学習を用いた超音波振動子によるコンクリート柱の打音検査診断に関する研究

Research on Hammering Test Diagnosis of Concrete Columns by Ultrasonic Transducer Using Deep Learning

著者 (5件)： 森遼太 (愛知工大) ,  岩月栄治 (愛知工大) ,  小塚晃透 (愛知工大) ,  津田紀生 (愛知工大) ,  佐藤正典 (本多電子)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 119  号： 277(US2019 57-63)  ページ： 31-35  発行年： 2019年11月04日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 電柱などのコンクリート柱の寿命は,約50年と言われており,長年使用しているコンクリート内部に空隙やひび割れなどの欠陥が生じる.従来,コンクリート内部の欠陥に対する点検方法はハンマーを用いて人間の聴覚によって音を聞き分ける方法が主流であった.しかし,人間による打音検査はコンクリート内部の欠陥を判断するための異音を聞き分ける技術が作業者に求められるという欠点がある.そのため,打音検査に従事する人材を育成する必要があることに加え,欠陥を発見できる可能性が作業者の技術に左右される.従って,コンクリート内部の欠陥を,定量的に判断するための研究が盛んに行われてきた.本研究では,打音を人間による聞き分けではなく,深層学習を用いて欠陥の有無による違いを学習させ,判断することが可能であるのかを検証した.(著者抄録)

シソーラス用語： 音響検査 ,  *非破壊検査 ,  柱 ,  *機械学習 ,  振動子 ,  故障診断 ,  打音検査 ,  *コンクリート柱 ,  深層学習 ,  超音波振動子 ,  劣化診断 ,  立体

分類 (1件)： その他の材料の試験  (HB05000T)

引用文献 (12件)：

• 常本瑞樹,近藤優一,清水政利,工藤輝大,上田 洋,飯島 亨,′′コンクリート電柱の劣化状態を判定する′′,RRR,vol.74,No.11,pp.16-19,Nov.2017.
• 長瀧重義,′′コンクリート構造物の劣化と維持管理技術′′,総合技術研究所研究報告,vol.6,pp.21-26,Jun.2004.
• 三好 茜,園田佳巨,中山 歩,吉田直紹,′′回転式打音検査によるコンクリート構造物の欠陥状態に関する解析的研究′′,コンクリート工学年次論文集,vol.30,No.3,pp.1723-1728,2008.
• 三好 茜,園田佳巨,川端健太,′′打音特性を用いた劣化診断に関する基礎的研究′′,コンクリート工学年次論文集,vol.31,pp.2131-2136,2009.
• 川端健太,別府万寿博,園田佳巨,福井雄気,′′打音法によるコンクリート構造物の劣化診断への自己組織化マップの適応′′,コンクリート工学年次論文集,vol.33,No.1,pp.1763-1768,2011.

タイトルに関連する用語 (6件)： 深層学習 ,  超音波振動子 ,  コンクリート柱 ,  打音検査 ,  診断 ,  研究