2021 年度研究成果報告書

ディープラーニングを活用した打音検査ハンマーの振動判別技術の開発と効果の検証

研究課題

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研究課題/領域番号	19K15253
研究種目	若手研究
配分区分	基金
審査区分	小区分25020:安全工学関連
研究機関	香川高等専門学校
研究代表者	岩本直也香川高等専門学校, 電子システム工学科, 講師 (10631046)
研究期間 (年度)	2019-04-01 – 2022-03-31
キーワード	打音検査 / 深層学習
研究成果の概要	打音検査においてハンマーに発生する振動波形から深層学習を用いて異常の有無を判断できるのではないかと考え研究を行った。市販のコンクリートブロックを試験体として使用し，特徴的な二つの領域をハンマーで打撃し振動波形を測定した。この振動波形からFFTスペクトルやSTFTスペクトログラムを生成し，それぞれを入力データとして深層学習モデルを学習させた。その結果，テストデータに対する学習済みモデルの精度はSTFTを入力データとして学習させた場合に最も高くなり平均で95%程度となることが分かった。
自由記述の分野	深層学習技術の応用
研究成果の学術的意義や社会的意義	高度経済成長期に建設された道路や建物などの建造物の多くは，老朽化が進んでおり，突然の崩壊崩落といった重大事故のリスクを抱えている。例えば，国内には約72万基の橋梁が存在し，2030年にはその半数以上が建設から50年以上を経過する。これに対し国土交通省は全ての橋梁について5年毎の定期点検を義務付けている。定期点検は近接目視点検を基本とし必要に応じて打音検査が行われる。打音の聞き分けには熟練を要するが，熟練の検査員を十分に確保することは容易ではない。この問題に対し本研究では打音検査において熟練の検査員に頼ることなく高精度な異常検出を実現しようとするものである。