コンクリート打音分類におけるSpecAugmentとGANを用いたデータ拡張による汎化性能の向上

抄録

コンクリート構造物の非破壊検査手法の一つである打音検査に対して，信号処理による打音特徴の定量化や，機械学習による判別など，自動化に関する研究がなされている．自動化の際には，あらかじめ用意したラベル付きデータをもとに機械学習を行っておき，現地では学習済みのモデルを用いて判別のみを行う必要がある．しかし，一般にデータの採取地が異なると判別精度が低下する．本研究では，打音の時間周波数特性をグラフ化した画像を畳み込みニューラルネットワーク（CNN）で判別する手法に対し，条件付き敵対的生成ネットワーク（CGAN）とSpecAugmentによるデータ拡張を適用し，異なる採取地のテストデータに対する汎化性能の向上を試み，SpecAugmentによるデータ拡張が汎化性能の向上に有効であることを示す．