自己教師あり学習を用いた熱画像の解析によるコンクリートの浮き・剥離の自動検出

抄録

コンクリートの熱画像を撮影することで内部損傷を遠隔で検出する赤外線サーモグラフィ法は，人間の 判断では損傷部の見落としが多い．また，赤外線法に Convolutional Neural Network（CNN）による自動検 出を導入する動きはすでに始まっているが，教師データが不足しているため十分な精度は得られていない．そこで，本研究では自己教師あり学習に着目した．自己教師あり学習には，教師ラベルが少なくても高い 精度を実現できる可能性がある．本研究では，自己教師あり学習を赤外線法に導入する方法の一例を示し，その有効性を検証した.