車載カメラ・地中レーダの画像分析と振動モニタリングに基づく構造損傷進展性評価技術

基于车载摄像机和井下雷达图像分析及振动监测的结构损伤进展评估技术

基本信息

批准号：
21K04240
负责人：
野村泰稔
金额：
$ 2.58万
依托单位：
Ritsumeikan University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2021
资助国家：
日本
起止时间：
2021-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

本年度は，数10kmにおよぶモノレール橋梁を対象に点検車載カメラから撮影された映像から，コンクリート桁のひび割れおよび鋼桁の腐食を検出するとともに，過年度データとの比較を通じて進展性を評価するシステムの開発に取り組んだ．そして，損傷の進展性を評価する上で重要となる画角の異なる画像間の差分評価を可能とする画像レジストレーションについて研究した．更に，地震応答のデータ同化に基づく構造同定技術の開発に取り組んだ．モノレール橋梁のひび割れ検出および進展性評価システムでは，膨大な画像に対しても高速処理が可能な YOLO系システムを使用してひび割れを検出し，さらに，検出された領域に正しくひび割れが含まれているかを，畳み込みニューラルネットワークVGG16 を用いて精査することを試みた．そして，ひび割れとして精査された領域に対して，モルフォロジー処理を通じて，ひび割れ部を二値化することを試み，最終的に画素単位でひび割れを検出するシステムを構築した．一方，鋼桁の腐食検出および進展性評価では，ひび割れ検出システムと同様に，YOLO系システムを使用して腐食を検出することを試みた．そして，腐食が進展しているかどうか確認するために，加色混合法により検討した．結果として，腐食の検出欠落が限りなく0に近い精度を獲得することに成功し，腐食進展前画像をレッドスケール，腐食進展後画像をシアンスケールに変換し，両画像の輝度値を加算することで，腐食進展前後の変化領域が赤色で抽出されることを明らかにした．地震応答のデータ同化に基づく構造同定技術に関する研究に対しては，数値実験および小規模模型実験を通じて，対象構造物への入力である地震動とその際の加速度応答が記録されていれば，融合粒子フィルタを用いることで，剛性や減衰といった構造パラメータを的確に同定できることを明らかにした．

今年，我们正在开发一种系统，该系统可以通过检查车摄像机在长达数十公里的单轨桥梁上拍摄的图像来检测混凝土梁的裂缝和钢梁的腐蚀，并通过与前几年的数据进行比较来评估进展情况。。我们还研究了图像配准，可以评估不同视角图像之间的差异，这对于评估损坏的进展非常重要。此外，我们还致力于开发基于地震响应数据同化的结构识别技术。单轨桥梁裂纹检测和扩展评估系统使用 YOLO 系统检测裂纹，该系统可以高速处理大量图像，并检查裂纹是否正确包含在检测到的区域中。我们尝试使用卷积神经网络对此进行检查。 VGG16。然后，我们尝试对已被视为裂纹的区域进行形态学处理，对裂纹区域进行二值化，最终构建了一个逐像素检测裂纹的系统。另一方面，对于钢梁的腐蚀检测和扩展评估，尝试使用YOLO系统来检测腐蚀，类似于裂纹检测系统。然后，为了确认腐蚀是否进展，使用加色混合法进行了研究。结果，我们成功实现了几乎没有遗漏腐蚀检测的精度，将腐蚀进展前的图像转换为红色标度，将腐蚀进展后的图像转换为青色标度，并将两幅图像的亮度值相加，结果得以揭示。腐蚀进展前后的变化区域以红色提取。对于基于地震响应数据同化的结构识别技术研究，如果通过数值实验和小比例模型实验记录输入到目标结构的地震运动和当时的加速度响应，融合粒子我们证明了使用滤波器可以准确识别刚度和阻尼等参数。