多様な接着剤張り外壁タイルの打音検査における小さな異常を見出す深層学習の探究

Research Project

Project/Area Number	24K14987
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 61010:Perceptual information processing-related
Research Institution	Utsunomiya University
Principal Investigator	小池正史宇都宮大学, 工学部, 准教授 (10447279)
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha)	伊藤篤中央大学, 経済学部, 教授 (80500074)
Project Period (FY)	2024-04-01 – 2027-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help	¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000) Fiscal Year 2026: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000) Fiscal Year 2025: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000) Fiscal Year 2024: ¥2,080,000 (Direct Cost: ¥1,600,000、Indirect Cost: ¥480,000)
Keywords	機械学習 / 深層学習 / 打音検査
Outline of Research at the Start	インフラや建築物外壁の点検では，コンクリートやタイルを打診棒等で擦って異常を探る「打音検査」が行われる．簡便で確立した検査法だが熟練点検員の不足から技術革新が求められ，打音判定の自動化やAI化の研究，製品化が進められている．しかし近年，建築物外壁タイルでは，打音判定が難しい接着剤張りが標準化して新たな問題を生んでいる．本研究では，この「小さな異常を見出す」という課題にAI技術で取り組む．接着剤張りタイルの試験体の打音データを系統的に収集し，畳み込みニューラルネットワークによる深層学習および転移学習を用いて，高精度での打音判定を目指す．これによりAI打音判定システムの基礎技術を構築する．