コンクリート打音検査の機械学習による自動化と異なるサイトへの汎化性能の向上

• Project/Area Number: 24K14997
• 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: Tokai University
• Principal Investigator: 尾関 智子 東海大学, 情報理工学部, 教授 (10407992)
• Project Period (FY): 2024-04-01 – 2027-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000); Fiscal Year 2026: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000); Fiscal Year 2025: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000); Fiscal Year 2024: ¥2,470,000 (Direct Cost: ¥1,900,000、Indirect Cost: ¥570,000)
• Keywords: 打音検査 / 機械学習 / 汎化性能

Outline of Research at the Start

本研究では，マイクロフォンで取得した打音波形データを短時間フーリエ変換や連続ウェーブレット変換により時間・周波数特性を画像化し，畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を用いる手法において，データ拡張やドメイン適応，ドメイン汎化が有効であるかを明らかにすることを目的とする．特に学習時とは異なる打音データ発生源（異なるサイト）のデータに対する汎化性能に着目する．