機械学習による杭施工時のスライム検知

抄録

杭施工時には杭底に構造物の沈下や傾斜に繋がるスライムが無いことを確実に検知する必要がある．従来のスライム検知方法は人の感覚に頼る部分が大きく，再現性，定量化に課題があった．これを解決するため，張力計測データをもとにした新たなスライム検知方法の開発を進めている．本論文では，この張力計測データからスライムの有無を判定する方法として機械学習の適用性を検証した．比較した6種のアルゴリズムでは1次元畳み込みニューラルネットワークが最も性能が良く，その正解率は約93%であった．これにより，スライム検知における機械学習の有効性が確認できた．