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筑波大学 システム情報系 情報工学域

安永 守利 教授

AIを用いたコンクリート打音検査装置の開発

環境保全・浄化
小間 K-02

University of Tsukuba Moritoshi Yasunaga

Development of an Impact-Echo Concrete Tester Using Artificial Intelligence

小間:小間番号   プレ:プレゼンテーション番号

9 産業と技術革新の 基盤をつくろう
出展ゾーン
大学等シーズ展示ゾーン
出展分野
環境保全・浄化
小間番号
K-02

共同研究者

佐藤工業株式会社
主幹研究員 歌川 紀之

展示概要

技術概要
橋やトンネル,ビルなどのコンクリート構造物の内部欠陥を検出する打音検査装置を開発しています.検出には,AI(人工知能)の1つである“自己組織化マップ”を用います.自己組織化マップは脳の大脳視覚野をモデルとしており,①教師無し学習,②学習結果の可視化,③トポロジカル・マッピングといった特徴(深層学習等には無い特徴)を有します.脳のモデルを用いることで,これまで人間が行ってきた検査に近い判定が期待できます.我々は,本手法に基づくポータブルな打音検査装置の試作機を作成し,その有効性を評価しました.

想定される活用例
・橋やトンネル,ビルなどのコンクリート構造物の内部欠陥検査
・コンクリート以外の構造物(金属や木材)の内部欠陥検査

 

展示のみどころ
開発中の打音検査装置試作機(デモ機)と欠陥を含んだコンクリート試験体を展示する.さらに,デモ機による試験体の打音検出実験を行う.デモ機(ポータブルパソコン)の画面には,サンプルの欠陥判定の結果(欠陥マップ)が表示され,欠陥の有無や欠陥種を視覚的にその場で判定できる.

 

自己組織化マップは,脳の大脳視覚野のモデルであり,様々な入力パターンデータを自動的に分類,判定することができる.

自己組織化マップの概略 / Outline of Self-organizing Map

学習データ(健全なコンクリートの打音データと様々な欠陥のあるコンクリートの打音データ)によって自己組織化が終わったマップ.このマップに未知の打音データを入力することで,未知の打音データを認識(判定)することができる.

学習データによって生成された自己組織化マップと未知データの認識(判定)結果 / Self-organizing map trained with learning echo spectra and recognition results of unknown echo data

お問い合わせ先

筑波大学 システム情報系 教授 安永守利

メールアドレス:yasunaga@cs.tsukuba.ac.jp

電話:029-853-5323   FAX:029-853-5323  

URL:http://www.islab.cs.tsukuba.ac.jp/

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