| 電子情報通信学会 研究会発表申込システム 講演論文 詳細 |
技報閲覧サービス [ログイン] 技報アーカイブ |
| トップに戻る | 前のページに戻る | [Japanese] / [English] |
| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2019-11-11 15:45 深層学習を用いた超音波振動子によるコンクリート柱の打音検査診断に関する研究 ○森 遼太・岩月栄治・小塚晃透・津田紀生（愛知工大）・佐藤正典（本多電子）  US2019-63 |
|
| 抄録 | （和） | 電柱などのコンクリート柱の寿命は，約50年と言われており，長年使用しているコンクリート内部に空隙やひび割れなどの欠陥が生じる．従来，コンクリート内部の欠陥に対する点検方法はハンマーを用いて人間の聴覚によって音を聞き分ける方法が主流であった．しかし，人間による打音検査はコンクリート内部の欠陥を判断するための異音を聞き分ける技術が作業者に求められるという欠点がある．そのため，打音検査に従事する人材を育成する必要があることに加え，欠陥を発見できる可能性が作業者の技術に左右される．従って，コンクリート内部の欠陥を，定量的に判断するための研究が盛んに行われてきた．本研究では，打音を人間による聞き分けではなく，深層学習を用いて欠陥の有無による違いを学習させ，判断することが可能であるのかを検証した． |
| （英） | The life of concrete columns is said to be about 50 years, and cracks occur inside concrete columns that have been used for many years. In the conventional method, an operator listens to the hammer hitting sound of concrete column and determines the defects inside the concrete column. This inspection method has a drawback that it is necessary for an operator to receive training in advance in order to judge a defect inside a concrete column. Therefore, in addition to the need to train human resources engaged in hammer hitting sound inspection, the defect detection rate depended on the skill level of the worker. Therefore, many studies have been conducted so far to quantitatively judge the defects inside the concrete. In this study, we report a method for learning the hammer hitting sound of concrete columns using deep learning and automatically judging defects. |
|
| キーワード | （和） | 超音波振動子 / 深層学習 / コンクリート / 劣化 / 打音検査 / / / |
| （英） | Ultrasonic Transducer / Deep Learning / Concrete / Deterioration / Hammering Test / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 119, no. 277, US2019-63, pp. 31-35, 2019年11月. | |
| 資料番号 | US2019-63 | |
| 発行日 | 2019-11-04 (US) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | US2019-63 |
|
| 研究会情報 | |
| 研究会 | US |
| 開催期間 | 2019-11-11 - 2019-11-11 |
| 開催地（和） | 静岡大学 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | US |
| 会議コード | 2019-11-US |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 深層学習を用いた超音波振動子によるコンクリート柱の打音検査診断に関する研究 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Research on Hammering Test Diagnosis of Concrete Columns by Ultrasonic Transducer Using Deep Learning |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 超音波振動子 / Ultrasonic Transducer |
| キーワード(2)（和/英） | 深層学習 / Deep Learning |
| キーワード(3)（和/英） | コンクリート / Concrete |
| キーワード(4)（和/英） | 劣化 / Deterioration |
| キーワード(5)（和/英） | 打音検査 / Hammering Test |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 森 遼太 / Ryota Mori / モリ リョウタ |
| 第1著者 所属（和/英） | 愛知工業大学 (略称： 愛知工大) Aichi Institute of Technology (略称： AIT) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 岩月 栄治 / Eiji Iwatsuki / イワツキ エイジ |
| 第2著者 所属（和/英） | 愛知工業大学 (略称： 愛知工大) Aichi Institute of Technology (略称： AIT) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 小塚 晃透 / Teruyuki Kozuka / コヅカ テルユキ |
| 第3著者 所属（和/英） | 愛知工業大学 (略称： 愛知工大) Aichi Institute of Technology (略称： AIT) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 津田 紀生 / Norio Tsuda / ツダ ノリオ |
| 第4著者 所属（和/英） | 愛知工業大学 (略称： 愛知工大) Aichi Institute of Technology (略称： AIT) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 佐藤 正典 / Masanori Sato / |
| 第5著者 所属（和/英） | 本多電子株式会社 (略称： 本多電子) HONDA ELECTRONICS Co.,LTD (略称： HONDA ELECTRONICS) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2019-11-11 15:45:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | US |
| 資料番号 | US2019-63 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | no.277 |
| ページ範囲 | pp.31-35 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2019-11-04 (US) |
[研究会発表申込システムのトップページに戻る]