Grad-CAM を用いた深層学習モデルに基づく木材破壊画像解析による降伏耐力推定の検討
2026 年 7 巻 1 号 p. 127-132
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2026 年 7 巻 1 号 p. 127-132
本研究では，釘接合部の支圧試験における実験後の画像を対象に，深層学習を用いて降伏耐力を推定する手法を提案した．畳み込みニューラルネットワークを用いて画像特徴を学習し，実験後の試験体写真から降伏耐力を予測できることを確認した．また，Grad-CAM を併用することで，モデルが注目する領域を可視化し，釘周辺の木材の支圧部といった重要な箇所に着目していることを明らかにした．本手法は破壊モードの自動識別や設計指針の高度化への応用が期待される．
