AIを活用した外装仕上塗材仕上げの劣化ひび割れに関する画像診断の検討

その2　精度向上のための検討

抄録

本研究では、昨年度開発したAIによる外装仕上塗材仕上げのひび割れ密度画像診断システムの判定精度向上に関する検討を行った。本AIの画像診断システムには汎用AIエンジンを用いているが、解析内容が公開されておらず、学習回数や最適手法が不明であり、判定精度向上に必要な条件は未知である。また、仕上塗材の劣化ひび割れの判定には、JIS K 5600-8-4「割れの等級」に従い面積あたりのひび割れ発生量で等級分けしているが、仕上塗材には複数の材種や模様（テクスチャ）があり、一見すると模様とひび割れの区別が難しく感じるものがある。そこで、仕上塗材の種類・模様がAIの画像診断に及ぼす影響を確認するため、新たに防水形外装薄塗材E（さざ波模様）の劣化ひび割れを学習させ、前回学習させた複層塗材E（吹付け模様凸部処理）の劣化ひび割れと画像診断に違いが生じるかを検討した。結果は、AIによる仕上塗材のひび割れの画像診断は材料・模様によらず判定できる可能性があることを確認した。