応用力学論文集Vol.20（特集）
Deep Learningによるコンクリートの変状自動検出器の開発とWebシステムの実装
2017 年 73 巻 2 号 p. I_781-I_789
詳細
2017 年 73 巻 2 号 p. I_781-I_789
近年，インフラ構造物の老朽化が進み，またそうした構造物が増えてきている．特に，コンクリート構造物におけるひび割れは，劣化損傷要因を間接的に表すと共に，耐久性の観点から弱点となる存在であるため，その長さ，幅，範囲などを点検において取得することが重要であるとされている．そこで本研究では，Deep learningを用いて，コンクリート表面の写真から，ひび割れ，エフロレッセンス，チョークの文字の有無と位置を「自動的」に検出する検出器を開発した．さらに，使用機器によらず，インターネット環境にあれば不特定多数が利用できるように，Twitterの自動検出器アカウントにコンクリート表面の写真を添付しリプライすることで，サーバーから検出結果が返信されるWebシステムを構築した．
