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公開番号2025068380
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-04-28
出願番号2023178240
出願日2023-10-16
発明の名称床版劣化検出方法、及び床版劣化検出装置
出願人日鉄エンジニアリング株式会社,学校法人日本大学
代理人個人,個人,個人
主分類G01N 22/00 20060101AFI20250421BHJP(測定;試験)
要約【課題】検出精度を向上させつつ、劣化を検出するための作業の簡便化を図る。
【解決手段】床版劣化検出方法は、学習工程と評価工程とを含む。学習工程は、道路橋の路面の少なくとも一部を含む設定範囲に対して電磁波を照射することと、設定範囲を任意に分割して得られる複数の分割領域それぞれについて、反射波から取得される3次元の反射情報と、床版上面での砂利化の有無を示す正解値とを対応付けて、学習用データを生成することと、学習用データに基づいて、3次元の反射情報の入力に対して床版上面での砂利化の有無を出力する判定モデルを機械学習により構築することと、を含む。評価工程は、道路橋の路面における評価対象領域に対して電磁波を照射して得られる評価用の反射情報と、判定モデルとに基づいて、評価対象領域における床版上面での砂利化の有無を判定することを含む。
【選択図】図7
特許請求の範囲【請求項１】
学習工程と評価工程とを含む床版劣化検出方法であって、
前記学習工程は、
道路橋Ａの路面の少なくとも一部を含む設定範囲に対して電磁波を照射することと、
前記設定範囲を任意に分割して得られる複数の分割領域それぞれについて、電磁波の照射に伴う反射波から取得される３次元の反射情報と、床版上面での砂利化の有無を示す正解値とを対応付けて、学習用データＤＡを生成することと、
前記学習用データＤＡに基づいて、前記３次元の反射情報の入力に対して床版上面での砂利化の有無を出力する判定モデルを機械学習により構築することと、を含み、
前記評価工程は、
前記道路橋Ａ、又は前記道路橋Ａとは異なる道路橋Ｂの路面における評価対象領域に対して電磁波を照射して得られる、前記３次元の反射情報に対応する評価用の反射情報と、前記判定モデルとに基づいて、前記評価対象領域における床版上面での砂利化の有無を判定することを含む、床版劣化検出方法。
続きを表示（約 1,200 文字）【請求項２】
前記３次元の反射情報では、水平な２方向それぞれの位置、及び、電磁波の照射に伴う反射波の到達時間と、当該反射波の強度との関係が示されている、請求項１に記載の床版劣化検出方法。
【請求項３】
前記３次元の反射情報において、電磁波の照射に伴う反射波の到達時間の最大値が、床版内で最も上方に位置する鉄筋よりも下であり、且つ、床版の下面よりも上にある位置からの反射波が到達する時間に設定されている、請求項２に記載の床版劣化検出方法。
【請求項４】
前記学習用データＤＡは、前記複数の分割領域それぞれについて、前記設定範囲における路面が開削されて砂利化の有無が判定された結果を示す情報を前記正解値として含む、請求項１に記載の床版劣化検出方法。
【請求項５】
前記判定モデルの構築後に、前記道路橋Ａとは異なる道路橋Ｃから、前記学習用データＤＡに対応する別の学習用データＤＣを準備する準備工程と、
前記学習用データＤＡに基づいて、前記学習用データＤＡにおける前記３次元の反射情報をウェーブレット変換して得られる第１変換後情報の入力に対して床版上面での砂利化の有無を出力する畳み込みニューラルネットワークモデルであるＣＮＮモデルを機械学習により構築する構築工程と、
前記第１変換後情報を前記ＣＮＮモデルに入力して、前記ＣＮＮモデルの中間層から特徴量に関する情報を得る第１取得工程と、
前記学習用データＤＣにおける前記３次元の反射情報をウェーブレット変換して得られる第２変換後情報を前記ＣＮＮモデルに入力して、前記ＣＮＮモデルの中間層から特徴量に関する情報を得る第２取得工程と、
前記第１取得工程及び前記第２取得工程それぞれで得られた特徴量に関する情報を、モニタに表示させる表示工程と、を更に含む、請求項１～４のいずれか一項に記載の床版劣化検出方法。
【請求項６】
道路橋Ａの路面の少なくとも一部を含む設定範囲に対して電磁波を照射する計測部と、
前記設定範囲を任意に分割して得られる複数の分割領域それぞれについて、電磁波の照射に伴う反射波から取得される３次元の反射情報と、床版上面での砂利化の有無を示す正解値とを対応付けて、学習用データＤＡを生成する学習データ生成部と、
前記学習用データＤＡに基づいて、前記３次元の反射情報の入力に対して床版上面での砂利化の有無を出力する判定モデルを機械学習により構築するモデル構築部と、
前記道路橋Ａ、又は前記道路橋Ａとは異なる道路橋Ｂの路面における評価対象領域に対して電磁波を照射して得られる、前記３次元の反射情報に対応する評価用の反射情報と、前記判定モデルとに基づいて、前記評価対象領域における床版上面での砂利化の有無を判定する判定部と、を備える、床版劣化検出装置。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、床版劣化検出方法、及び床版劣化検出装置に関する。
続きを表示（約 1,900 文字）【背景技術】
【０００２】
特許文献１～３には、橋梁（道路橋）の床版における劣化を検出する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２０１４－２２８３４９号公報
特開２０１６－１８８５４５号公報
特開２０２１－８１３５２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本開示は、検出精度を向上させつつ、劣化を検出するための作業の簡便化を図ることが可能な床版劣化検出方法、及び床版劣化検出装置を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
［１］学習工程と評価工程とを含む床版劣化検出方法であって、前記学習工程は、道路橋Ａの路面の少なくとも一部を含む設定範囲に対して電磁波を照射することと、前記設定範囲を任意に分割して得られる複数の分割領域それぞれについて、電磁波の照射に伴う反射波から取得される３次元の反射情報と、床版上面での砂利化の有無を示す正解値とを対応付けて、学習用データＤＡを生成することと、前記学習用データＤＡに基づいて、前記３次元の反射情報の入力に対して床版上面での砂利化の有無を出力する判定モデルを機械学習により構築することと、を含み、前記評価工程は、前記道路橋Ａ、又は前記道路橋Ａとは異なる道路橋Ｂの路面における評価対象領域に対して電磁波を照射して得られる、前記３次元の反射情報に対応する評価用の反射情報と、前記判定モデルとに基づいて、前記評価対象領域における床版上面での砂利化の有無を判定することを含む、床版劣化検出方法。
【０００６】
［２］前記３次元の反射情報では、水平な２方向それぞれの位置、及び、電磁波の照射に伴う反射波の到達時間と、当該反射波の強度との関係が示されている、上記［１］に記載の床版劣化検出方法。
【０００７】
［３］前記３次元の反射情報において、電磁波の照射に伴う反射波の到達時間の最大値が、床版内で最も上方に位置する鉄筋よりも下であり、且つ、床版の下面よりも上にある位置からの反射波が到達する時間に設定されている、上記［２］に記載の床版劣化検出方法。
【０００８】
［４］前記学習用データＤＡは、前記複数の分割領域それぞれについて、前記設定範囲における路面が開削されて砂利化の有無が判定された結果を示す情報を前記正解値として含む、上記［１］～［３］のいずれか１つに記載の床版劣化検出方法。
【０００９】
［５］前記判定モデルの構築後に、前記道路橋Ａとは異なる道路橋Ｃから、前記学習用データＤＡに対応する別の学習用データＤＣを準備する準備工程と、前記学習用データＤＡに基づいて、前記学習用データＤＡにおける前記３次元の反射情報をウェーブレット変換して得られる第１変換後情報の入力に対して床版上面での砂利化の有無を出力する畳み込みニューラルネットワークモデルであるＣＮＮモデルを機械学習により構築する構築工程と、前記第１変換後情報を前記ＣＮＮモデルに入力して、前記ＣＮＮモデルの中間層から特徴量に関する情報を得る第１取得工程と、前記学習用データＤＣにおける前記３次元の反射情報をウェーブレット変換して得られる第２変換後情報を前記ＣＮＮモデルに入力して、前記ＣＮＮモデルの中間層から特徴量に関する情報を得る第２取得工程と、前記第１取得工程及び前記第２取得工程それぞれで得られた特徴量に関する情報を、モニタに表示させる表示工程と、を更に含む、上記［１］～［４］のいずれか１つに記載の床版劣化検出方法。
【００１０】
［６］道路橋Ａの路面の少なくとも一部を含む設定範囲に対して電磁波を照射する計測部と、前記設定範囲を任意に分割して得られる複数の分割領域それぞれについて、電磁波の照射に伴う反射波から取得される３次元の反射情報と、床版上面での砂利化の有無を示す正解値とを対応付けて、学習用データＤＡを生成する学習データ生成部と、前記学習用データＤＡに基づいて、前記３次元の反射情報の入力に対して床版上面での砂利化の有無を出力する判定モデルを機械学習により構築するモデル構築部と、前記道路橋Ａ、又は前記道路橋Ａとは異なる道路橋Ｂの路面における評価対象領域に対して電磁波を照射して得られる、前記３次元の反射情報に対応する評価用の反射情報と、前記判定モデルとに基づいて、前記評価対象領域における床版上面での砂利化の有無を判定する判定部と、を備える、床版劣化検出装置。
【発明の効果】
（【００１１】以降は省略されています）

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