深層学習およびFDTDシミュレーションを用いたレーダ画像からのコンクリート内部の欠陥識別に関する基礎的検討

摘要

実験データのみを学習した場合，欠陥サイズおよび欠陥深さの推定精度が落ち，その理由として，コンクリート供試体の含水状態などが考えられる．シミュレーションデータのみを学習させた場合，サイズ，深さのみならず欠陥の厚さまでも判別可能になることが分かった．なお，シミュレーションレーダ画像と実験レーダ画像の間には，特にアンテナ，供試体表面近傍の領域で乖離が見られた．これは，レーダのアンテナ，シールド等の特性が未知であり，モデルの精度が十分でなかったためであると考えられる．いずれにしても，事前の検証で，実験データと大量のシミュレーションデータをそのまま合わせて学習しても精度は上がらないことが分かっている．今後は，実験データ画像を一旦疑似シミュレーション画像に変換する，あるいは反対にシミュレーション画像を疑似実験画像に変換するなどして，シミュレーションデータの利用について検討していく予定である．