深層学習とレーザ超音波可視化試験を用いたCFRP-コンクリート構造の未接着部分の検出

抄録

本研究では，レーザ超音波可視化試験(LUVT: Laser Ultrasonic Visualization Testing)と機械学習を用いた，CFRP-コンクリート複合構造における未接着部分の非破壊検査法について検討する．一般的に，LUVTでは，レーザ照射面における超音波伝搬の時刻歴画像（動画）を得ることができる．その際，検査員は目視で得られた超音波伝搬の時刻歴画像を確認し，欠陥の有無等を判断することとなる．しかしながら，将来，検査技術者の不足が懸念されていること，CFRP中の超音波伝搬は音響異方性を示し複雑であること等を考慮すれば，この目視での欠陥有無の判定をAIに代替することができれば，検査技術者の負担も軽減できると考えられる．そこで，本研究では実際にCFRPとコンクリートを接着させた試験体を複数作成し，LUVT試験を行い，深層学習を用いて，未接着部分の検出を自動的に行うことを検討する．深層学習の結果より，CFRP試験片の厚さが薄く，かつ適切に学習させれば欠陥の有無を判定できることがわかった．