| Project/Area Number |
20K21013
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Medium-sized Section 22:Civil engineering and related fields
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| Research Institution | Tohoku University |
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Principal Investigator |
Naito Hideki 東北大学, 工学研究科, 准教授 (50361142)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
運上 茂樹 東北大学, 工学研究科, 教授 (60355815)
木本 智幸 大分工業高等専門学校, 電気電子工学科, 教授 (30259973)
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| Project Period (FY) |
2020-07-30 – 2024-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥6,240,000 (Direct Cost: ¥4,800,000、Indirect Cost: ¥1,440,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000)
Fiscal Year 2020: ¥2,340,000 (Direct Cost: ¥1,800,000、Indirect Cost: ¥540,000)
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| Keywords | コンクリート構造物 / 非破壊検査 / 点検・診断 / ロボット / 機械学習 / 点検 / 振動試験 / ヘルスモニタリング / 異常検知 / ひび割れ / 構造ヘルスモニタリング / 振動 / AI |
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| Outline of Research at the Start |
リニア中央新幹線やカリフォルニア高速鉄道の整備など、国内外において高速鉄道の需要が高まる中で、供用中の構造物や軌道内部までも検査できる、効率的かつ高精度な検査技術の開発が望まれている。本研究は、走行車両を用いて構造物や軌道内部を検査するため、i)移動型加振源を用いた高精度検査技術の開発、ii)AIを用いた波形処理高速化と移動型検査への応用、およびiii)AIを用いた新幹線軌道の劣化マップの更新・精緻化に取り組む。本研究成果は、次世代型の高精度検査車両の実現へと繋がり、新幹線をはじめとする高速鉄道の安全性と快適性の向上に大きく寄与できる。
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| Outline of Final Research Achievements |
An automatic inspection robot was built for detecting internal cracks within civil structures (e. g. roads, railways, ports, and airfields). The robot was composed of a running devise and lifting devise of the vibrator and sensor. It collects a large amount of inspection data in through-thickness vibration testing on the structures. Inspection data obtained by the acceleration sensor was converted into a dataset for machine learning. An anomaly detection method using a neural network autoencoder detected invisible cracks within structural concrete. It was shown that the autoencoder model was sensitive to shear cracks, causing serious damage in structural performance of concrete structures.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
社会インフラの点検効率化は時宜を得たテーマであり、ロボットやAIの活用が期待されている。本研究は、自走式ロボットによる構造物の自動点検と、AIによる健全性診断を合わせて検討した。研究成果として、自走式点検ロボットに必要な性能と実現するための機構を示した。また、良品学習による高精度の健全性診断手法を提案し、転移学習によって汎用性を付与できることも示した。これらの研究成果は、道路、鉄道、港湾や空港などの社会インフラ施設への適用を想定しており、今後もこれらの現場実証試験を進めていく。また、本手法は土木構造物のみならず、他分野の様々な診断への応用と波及が期待される。
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