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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2025-07-31 13:55 コンクリート二次製品の配筋品質判定における3段階CLIPモデルアプローチ ～ 段階的CLIP応用による鉄筋錆判定の高精度化 ～ ○川越敏昌・干川尚人（筑波大）  ICM2025-7 SC2025-16 |
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| 抄録 | （和） | 本研究では，主観的判断が残る鉄筋錆評価の客観化と高精度化を目的に，限度見本参照方式（Pure CLIP（Contrastive Language-Image Pre-training）），概念抽出学習方式（ML-Pipeline），レベル判定統合方式（ML-Hybrid）から成る3 段階CLIP アプローチを提案する．限定的なデータ環境下において効率的な学習と高精度な判別を実現 し，特にML-Hybrid 方式では最高性能を示した．また，時間経過による変化に対する頑健性も確認され，本手法は鉄筋錆判定の標準化に貢献し，程度に応じて区分される分類問題全般への応用可能性を示唆する． |
| （英） | This study proposes a three-stage CLIP-based approach consisting of a reference sample comparison method (Pure CLIP), a concept extraction learning method (ML-Pipeline), and a level classification integration method (ML-Hybrid) to objectify and improve the accuracy of rebar rust evaluation, which has traditionally relied on subjective judgment. The proposed methods achieve efficient learning and high-accuracy classification under limited data environments, with the ML-Hybrid method demonstrating the highest performance. Temporal robustness against changes over time has also been confirmed, and the proposed approach contributes to the standardization of rebar rust assessment while suggesting its applicability to classification problems that are categorized according to degree levels. | |
| キーワード | （和） | マルチモーダルAI / 機械学習 / 配筋検査 / コスト敏感学習 / 重み付き評価 / CLIP(Contrastive Language-Image Pre-training) / 画像認識 / |
| （英） | Multimodal AI / Machine Learning / Rebar Inspection / Cost-sensitive Learning / Weighted Evaluation / CLIP(Contrastive Language-Image Pre-training) / Image Recognition / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 139, SC2025-16, pp. 13-18, 2025年7月. | |
| 資料番号 | SC2025-16 | |
| 発行日 | 2025-07-24 (ICM, SC) | |
| ISSN | 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 | ICM2025-7 SC2025-16 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | ICM SC |
| 開催期間 | 2025-07-31 - 2025-08-01 |
| 開催地（和） | アイーナ岩手 会議室804A |
| 開催地（英） | Aiina Iwate Room 804A |
| テーマ（和） | エレメント管理，管理機能，理論・運用方法論，一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SC |
| 会議コード | 2025-07-ICM-SC |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | コンクリート二次製品の配筋品質判定における3段階CLIPモデルアプローチ |
| サブタイトル（和） | 段階的CLIP応用による鉄筋錆判定の高精度化 |
| タイトル（英） | Optimizing Rebar Inspection Accuracy through Integration of Multimodal AI and Machine Learning |
| サブタイトル（英） | Practical System via Rust-Correlation Feature Extraction and Safety-Economic Balanced Decision Process |
| キーワード(1)（和/英） | マルチモーダルAI / Multimodal AI |
| キーワード(2)（和/英） | 機械学習 / Machine Learning |
| キーワード(3)（和/英） | 配筋検査 / Rebar Inspection |
| キーワード(4)（和/英） | コスト敏感学習 / Cost-sensitive Learning |
| キーワード(5)（和/英） | 重み付き評価 / Weighted Evaluation |
| キーワード(6)（和/英） | CLIP(Contrastive Language-Image Pre-training) / CLIP(Contrastive Language-Image Pre-training) |
| キーワード(7)（和/英） | 画像認識 / Image Recognition |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 川越 敏昌 / Toshiaki Kawagoshi / カワゴシ トシアキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 筑波大学大学院 (略称： 筑波大) Graduate School of Science and Technology, University of Tsukuba (略称： Tsukuba Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 干川 尚人 / Naoto Hoshikawa / ホシカワ ナオト |
| 第2著者 所属（和/英） | 筑波大学大学院 (略称： 筑波大) Graduate School of Science and Technology, University of Tsukuba (略称： Tsukuba Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2025-07-31 13:55:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | SC |
| 資料番号 | ICM2025-7, SC2025-16 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.138(ICM), no.139(SC) |
| ページ範囲 | pp.13-18 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2025-07-24 (ICM, SC) |
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