弾性波の特徴ベクトル空間を用いたコンクリート構造物の異常検知手法

抄録

本研究は，社会インフラの維持管理を目的として，コンクリート構造物内部のひび割れを非破壊で高精度に検知する手法の確立を目指す．具体的には，加振器によってコンクリート構造物を強制振動させ，得られた弾性波の周波数特性を機械学習で解析することにより異常検知を行う．近年，工業製品の外観検査AI分野では，検査画像を学習済みの畳み込みニューラルネットでボトルネック特徴ベクトルに変換し，その特徴ベクトル空間上で異常検知を行う手法が高い性能を示している．このアプローチは弾性波検査にも適用できると考えられるが，弾性波の周波数特性を特徴ベクトルへ変換する適切な方法がなかった．そこで本研究では，特徴ベクトルに変換する方法を提案し，特徴ベクトル空間上での異常検知を試みた．その結果，高い検知性能が得られることを確認した．