機械学習を活用した目視評価による表層品質評価システムに関する一検討

摘要

コンクリート構造物の品質評価手法の一つに「目視調査による表層品質評価」がある。これは，「打重ね線」や「表面気泡」など7つの項目に対して，点数付けされたサンプル写真と実構造物を比較することで，評価を行うものであり，施工におけるPDCAのC(チェック)のツールとして活用する。本論文では，この評価手法のデータ化を目的に，目視調査の項目のうちの「表面の色つや」および「表面気泡」に対して，技術者が評価済みの画像を用いて，画像から評価点を出力する畳み込みニューラルネットワークの構築を行った。その結果，実規模試験体の目視評価を技術者と大きな差がなく評価できることを確認した。