| 研究課題/領域番号 |
20H02230
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分22020:構造工学および地震工学関連
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| 研究機関 | 東京工業大学 |
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研究代表者 |
廣瀬 壮一 東京工業大学, 環境・社会理工学院, 教授 (00156712)
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| 研究分担者 |
斎藤 隆泰 群馬大学, 大学院理工学府, 准教授 (00535114)
中畑 和之 愛媛大学, 理工学研究科(工学系), 教授 (20380256)
古川 陽 北海道大学, 工学研究院, 准教授 (60724614)
丸山 泰蔵 愛媛大学, 理工学研究科(工学系), 准教授 (90778177)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
17,550千円 (直接経費: 13,500千円、間接経費: 4,050千円)
2022年度: 5,330千円 (直接経費: 4,100千円、間接経費: 1,230千円)
2021年度: 5,590千円 (直接経費: 4,300千円、間接経費: 1,290千円)
2020年度: 6,630千円 (直接経費: 5,100千円、間接経費: 1,530千円)
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| キーワード | 超音波非破壊評価 / 超音波イメージング / 時間反転法 / 粒子フィルタ法 / MUSIC / スパース推定法 / 深層学習 / シミュレーション / AI / 数値シミュレーション / スパースモデリング / 最適化 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
昨今，熟練検査技術者が減少する中で，多数で多様なインフラ構造物を適切に検査するために非破壊検査手法の効率化を図る必要がある．そこで最近注目されている深層学習に代表されるAIを超音波非破壊評価に応用する．ただし，本研究では単に多量のデータを利用するのではなく，まず最適化による重要因子を抽出して超音波法を効率化する．その後，数値シミュレーションを併用してAIを適用することによってスマート超音波非破壊評価システムを構築した上で，実用的課題への応用を通して国内外へ展開する．
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| 研究成果の概要 |
本研究は，数値シミュレーションと計測を組合せによって超音波イメージング法を改良し，それによって得られた画像データを用いてAIを利用した効率的超音波非破壊評価システムを構築したものである．そのために，超音波シミュレーションのための新たな数理モデルの開発，超音波イメージング手法の改良，計測データとシミュレーションデータを用いた深層学習による非破壊評価の構築を行った．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
構造物の安全性を確保するために非破壊検査は重要な役割を果たしているが，昨今熟練検査員の不足が懸念されており，このため効率的な非破壊評価システムの構築が急務となっている．AIの利用はその解決策として有望視されているが，効率的で精度の高い評価のためには大量の画像データを必要とする．そこで，本研究では，計測データとそれを補間する数値シミュレーションデータを用いてAIの持つ課題を解決し，効率的超音波非破壊評価システムを構築したものである．
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