2021 Fiscal Year Annual Research Report
深層学習と電磁波レーダによるインフラ内部構造3次元可視化と造影補修剤の開発
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20H02401
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| Research Institution | Sendai National College of Technology |
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Principal Investigator |
園田 潤 仙台高等専門学校, 総合工学科, 教授 (30290696)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
木本 智幸 大分工業高等専門学校, 電気電子工学科, 教授 (30259973)
金澤 靖 豊橋技術科学大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (50214432)
山本 佳士 法政大学, デザイン工学部, 教授 (70532802)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 電磁波レーダ / 地中レーダ / 深層学習 / ディープラーニング / FDTD / シミュレーション / インフラ点検 / 災害 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では，電磁波のレーダ画像から地中やコンクリートの内部構造を3次元で可視化すること目的に，シミュレーションで生成したレーダ画像を深層学習で学習し，道路や橋梁など実際のインフラ点検のレーダ画像から内部物体の材質・大きさ・位置を推定し3次元可視化する手法を研究する。
令和3年度には，「レーダ画像からの3次元可視化と電磁波レーダ用造影補修剤の開発」として，令和2年度に研究した深層学習を用いた垂直断面のレーダ画像（Bスキャン）からの内部状態を2次元可視化するプログラムをもとに，ここでは，水平断面のレーダ画像（Cスキャン）から深さ毎の水平断面の内部状態を3次元可視化するプログラムを開発した。またこれまでに開発したFDTDシミュレーションで生成した複数測線の垂直断面レーダ画像から水平断面レーダ画像を生成することにより教師付レーダ画像を生成し，生成した教師付レーダ画像を学習させた後，未学習のシミュレーショ ン画像から直接内部構造を3次元可視化する逆問題を行った。また，実際のインフラ点検現場等での内部物体検出を容易にするために，土壌やコンクリート内部の空洞を検出しやすくするための高誘電率・高粘性の電磁波レーダ用造影補修剤を開発として，実験で確認した河川堤防における空洞可視化を，FDTDシミュレーションにより確認し，実験で確認した電磁波レーダ用造影補修剤の有効性をシミュレーションにより理論的に確認した。さらに，複数の粗なBスキャン画像から密なBスキャン画像を生成する深層学習プログラムを開発し，より詳細な3次元構造を可視化できることを確認した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
当初予定していた研究内容の項目をほぼ実施したため
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| Strategy for Future Research Activity |
実際の社会インフラ点検でのレーダ画像で検証する前に、精度を評価できるように既知の物体を設置してレーダ探査のモデル実験を行い、レーダ画像から内部構造の 3次元可視化を検証する。モデル実験は、代表者が所有するグラウンドの砂場や、コンクリート探査実験施設で実施する。モデル実験での検証とともに、河川堤防や災害現場など実際の現場での適用実験を実施する。
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