2017 Fiscal Year Annual Research Report
Study on improvement of defect detection algorithm for non-contact acoustic inspection
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15K06195
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| Research Institution | Toin University of Yokohama |
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Principal Investigator |
杉本 和子 桐蔭横浜大学, 工学(系)研究科(研究院), 研究員(移行) (60642171)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
杉本 恒美 桐蔭横浜大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授(移行) (80257427)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | 非接触非破壊検査法 / コンクリート内部欠陥検出 / 振動エネルギー比 / スペクトルエントロピー / 欠陥検出アルゴリズム / コンクリート健全部評価 / LRAD / レーザドップラ振動計 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
近年，笹子トンネル天井板崩落事故でコンクリートの一部が落下したように，コンクリート構造物(トンネル・橋梁・ダム等)の劣化が日本だけでなくアメリカでもより深刻な社会問題となっている。その対策として，検査・補修・更新の重要性が認識されている。我々は，これまで空中放射音波とレーザドップラ振動計を用いた非接触音響探査法を研究し，遠隔からコンクリート構造物の内部欠陥(浮き・剥離・空隙など)を検出・映像化する方法を検討してきた。本研究では，振動エネルギー比に新たにスペクトルエントロピーを組み合わせた欠陥検出アルゴリズムを考案した。計測対象のコンクリートの表面状態(反射率・汚れ・凹凸）に依存して，レーザの戻り光量が減少し，受光漏れに起因する光学ノイズが問題となっていた。光学ノイズの白色性に着目し，スペクトルエントロピーという音響特徴量を導入し，コンクリートの健全部・欠陥部と計測不良点を識別する。これにより，２つの閾値を適切に選択すれば，欠陥部の検出が定量的に可能である。複数の大きさの円形空洞欠陥を内包するコンクリート壁供試体を本予算で作成し，提案したアルゴリズムの効果を検証した。その結果，良好な結果が得られ，国内外の学会で報告した。しかしながら，実コンクリート構造物(トンネルや橋梁)に対して，ひび割れ・空隙等の欠陥の形状や大きさは単純ではなく，コンクリートは複合材料のため，経年劣化・骨材・水分量の影響もあり，２つの直線の閾値では区切れない場合があり，健全部と欠陥部とのグレーゾーンが存在することがわかってきた。従来，コンクリートの内部欠陥は，打音検査で叩いたときの音の状態を検査者が経験と勘で識別していたが，コンクリート健全部の評価基準は検討されてきていない。そこで，我々はコンクリート健全部を２つの音響学的特徴量で統計的に評価することで，欠陥部を検出するアルゴリズムも提案した。
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