| 研究課題/領域番号 |
20H02401
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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25020:安全工学関連
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| 研究機関 | 仙台高等専門学校 |
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研究代表者 |
園田 潤 仙台高等専門学校, 総合工学科, 教授 (30290696)
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| 研究分担者 |
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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| 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 |
17,680千円 (直接経費: 13,600千円、間接経費: 4,080千円)
2022年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
2021年度: 7,670千円 (直接経費: 5,900千円、間接経費: 1,770千円)
2020年度: 8,060千円 (直接経費: 6,200千円、間接経費: 1,860千円)
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| キーワード | 地中レーダ / 深層学習 / 3次元可視化 / レーダ画像処理 / FDTDシミュレーション / インフラ点検 / 災害捜索 / 社会インフラ / 災害 / 電磁波レーダ / ディープラーニング / FDTD / シミュレーション |
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| 研究開始時の研究の概要 |
近年、地震や豪雨などの自然災害、また道路や橋梁など社会インフラ老朽化による被害が増加しており、内部の異常箇所を迅速・高精度に検出することが求められている。数百M～数GHz帯の電波を用いる電磁波レーダは、内部の物体の有無程度は検出できるが、材質・大きさ・形状などの高度な推定や可視化はできていなかった。本研究では、近年急速に発展している人工知能技術を用いて、レーダ画像から内部構造を逆推定し、空洞や亀裂のような異常箇所を3次元可視化する新しい電磁波レーダを開発する。本研究により、地中やコンクリート内部の3次元マップを作成でき、内部物体の材質や大きさとその位置を3次元的かつ高精度に把握可能となる。
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| 研究成果の概要 |
近年、地震や豪雨などの自然災害、また道路や橋梁など社会インフラ老朽化による被害が増加しており、空洞や亀裂など地中やコンクリートの異常箇所を迅速・高精度に検出することが求められている。数百M～数GHz帯の電波を用いる電磁波レーダは、内部の物体の有無は検出できるが、これまで材質・大きさ・形状などの高度な推定や可視化はできていなかった。本研究では、人工知能技術の深層学習を用いて、レーダ画像から内部構造を逆推定し、空洞や亀裂のような異常箇所を3次元可視化する革新的な電磁波レーダを開発する。また検査点検における異常箇所の全貌把握と確実な補修、さらに補修履歴が残るような電磁波レーダ用造影補修剤を開発する。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究により、地中やコンクリート内の3次元マップを作成でき、内部の物体の材質や大きさとその位置を3次元的かつ高精度に把握可能となる。これよりインフラ内部の異常箇所の危険度定量化や寿命予測も可能になり、限られたコストの中で事故を未然に防ぐ効果的な対策工事が可能になる。
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