| 研究課題/領域番号 |
24K14987
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分61010:知覚情報処理関連
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| 研究機関 | 宇都宮大学 |
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研究代表者 |
小池 正史 宇都宮大学, 工学部, 准教授 (10447279)
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| 研究分担者 |
伊藤 篤 中央大学, 経済学部, 教授 (80500074)
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| 研究期間 (年度) |
2024-04-01 – 2027-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2026年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2025年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2024年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
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| キーワード | 機械学習 / 深層学習 / 打音検査 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
インフラや建築物外壁の点検では，コンクリートやタイルを打診棒等で擦って異常を探る「打音検査」が行われる．簡便で確立した検査法だが熟練点検員の不足から技術革新が求められ，打音判定の自動化やAI化の研究，製品化が進められている．しかし近年，建築物外壁タイルでは，打音判定が難しい接着剤張りが標準化して新たな問題を生んでいる．本研究では，この「小さな異常を見出す」という課題にAI技術で取り組む．接着剤張りタイルの試験体の打音データを系統的に収集し，畳み込みニューラルネットワークによる深層学習および転移学習を用いて，高精度での打音判定を目指す．これによりAI打音判定システムの基礎技術を構築する．
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