(57)【要約】【課題】構造内部に存在する内部変状の特性を、構造に加えた刺激と、それに対する構造の応答とを用いて検出する方法の適用において、実測によって内部変状の特性を外部から観察又は測定することが困難であるため内部変状の特性を明確に規定できないので、一般的な教師データの作成方法を適用できないという問題がある。【解決手段】教師データの一部又は全部を、対象構造に存在する可能性が高いと想定される内部変状を含む構造モデルについての数値解析及び実験によって設定すると共に、対象構造を実測したときに得られた表面応答の少なくとも一部について、対象構造に存在する可能性が高いと想定される内部変状に対応する表面応答と関連性が大きいと考えられる部分を抽出し、それらの部分の測定データを教師データに加える。【選択図】図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
物理的刺激が与えられた実構造の表面乃至内部に存在する内部変状の特性を検出する構造内部変状検出装置であって、
典型的特性を有する内部変状を含むモデル構造に物理的刺激を与えたときの前記モデル構造の応答を解析する構造解析手段と、
前記構造解析手段によって得られた前記モデル構造の応答を教師データとして記録する教師データ記録手段と、
前記実構造に前記物理的刺激を与えて得られた応答を実測データとして記録する実測データ記録手段と、
前記教師データと前記実測データとを用いて、前記実構造の表面乃至内部に存在する内部変状の特性を推測する推測手段と、
前記推測された内部変状の特性を画面に表示する表示手段と、
を備える、構造内部変状検出装置。
【請求項２】
前記実構造の応答の中から前記モデル構造の応答との相関性が強い前記実構造の応答の部分を抽出する教師データ抽出手段を更に備え、前記教師データ記録手段は、前記教師データ抽出手段によって抽出された、前記モデル構造の応答との相関性が強い前記実構造の応答の部分を前記教師データとして更に含む、請求項１に記載の構造内部変状検出装置。
【請求項３】
前記教師データ記録手段は、前記実構造及び前記内部変状を模擬した試験体から得られた実験データを前記教師データとして更に含む、請求項１〜２の何れかに記載の構造内部変状検出装置。
【請求項４】
前記推測手段には、ディープラーニングの手法を実行するソフトウェアが備えられている、請求項１〜３の何れかに記載の構造内部変状検出装置。
【請求項５】
前記教師データ記録手段又は実測データ記録手段は、前記教師データ又は前記実測データのデータ量をデータ拡張法によって増加させる、請求項１〜４の何れかに記載の構造内部変状検出装置。
【請求項６】
前記刺激は、加熱、打撃、加振、超音波の何れかを含む、請求項１〜５の何れかに記載の構造内部変状検出装置。
【請求項７】
前記内部変状の特性は、内部変状の存在位置、存在範囲、物性、及び種類を含む、請求項１〜６の何れかに記載の構造内部変状検出装置。
【請求項８】
前記教師データ抽出手段は、前記実構造の応答が２次元に分布するデータである場合に、前記実構造の応答の特定領域毎に２次元フィルタを用いて処理して得られた特徴を利用する、請求項１〜７の何れかに記載の構造内部変状検出装置。
【請求項９】
前記２次元フィルタは、２次元ガボールウェーブレットである、請求項８に記載の構造内変状部分検出装置。
【請求項１０】
前記教師データ抽出手段は、前記実構造の応答が音又は波動である場合に、前記音又は波動の特定区間毎に１次元フィルタを用いて処理して得られた特徴を利用する、請求項１〜７の何れかに記載の構造内部変状検出装置。
【請求項１１】
物理的刺激が与えられた実構造の表面乃至内部に存在する内部変状の特性を検出する構造内部変状検出方法であって、
典型的特性を有する内部変状を含むモデル構造に物理的刺激を与えたときの前記モデル構造の応答を解析する構造解析ステップと、
前記構造解析ステップによって得られた前記モデル構造の応答を教師データとして記録する教師データ記録ステップと、
前記実構造に前記物理的刺激を与えて得られた応答を実測データとして記録する実測データ記録ステップと、
前記教師データと前記実測データとを用いて、前記実構造の表面乃至内部に存在する内部変状の特性を推測する推測ステップと、
前記推測された内部変状の特性を画面に表示する表示ステップと、
を備える、構造内部変状検出方法。
【請求項１２】
前記実構造の応答の中から前記モデル構造の応答との相関性が強い前記実構造の応答の部分を抽出する教師データ抽出ステップを更に備え、前記教師データ記録ステップは、前記教師データ抽出ステップによって抽出された、前記モデル構造の応答との相関性が強い前記実構造の応答の部分を前記教師データとして加えることを更に含む、請求項１１に記載の構造内部変状検出方法。
【請求項１３】
前記教師データ記録ステップは、前記実構造及び前記内部変状を模擬した試験体から得られた実験データを前記教師データとして加えることを更に含む、請求項１１〜１２の何れかに記載の構造内部変状検出装置。
【請求項１４】
前記推測ステップは、ディープラーニングの手法を実行することを更に含む、請求項１１〜１３の何れかに記載の構造内部変状検出方法。
【請求項１５】
前記教師データ記録ステップ又は前記実測データ記録ステップは、前記教師データのデータ量をデータ拡張法によって増加させることを更に含む、請求項１１〜１４の何れかに記載の構造内部変状検出方法。
【請求項１６】
前記物理的刺激は、加熱、打撃、加振、及び超音波を含む、請求項１１〜１５の何れかに記載の構造内部変状検出方法。
【請求項１７】
前記内部変状の特性は、内部変状の存在位置、存在範囲、物性、及び種類を含む、請求項１１〜１６の何れかに記載の構造内部変状検出方法。
【請求項１８】
前記教師データ抽出ステップは、前記実構造の実応答が２次元に分布するデータである場合に、前記実構造の実応答の特定領域毎に２次元フィルタを用いて処理して得られた特徴を利用する、請求項１１〜１７の何れかに記載の構造内部変状検出方法。
【請求項１９】
前記２次元フィルタは、２次元ガボールウェーブレットである、請求項１８に記載の構造内変状部分検出方法。
【請求項２０】
前記教師データ抽出ステップは、前記実構造の応答が音又は波動である場合に、前記音又は波動の特定区間毎に１次元フィルタを用いて処理して得られた特徴を利用する、請求項１１〜１７の何れかに記載の構造内部変状検出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、概して、コンクリート等の構造（以下、構造と称する。）の内部に存在する内部変状の存否だけでなく、その位置、形状、範囲、種類、物性等の内部変状特性を、構造に作用する刺激とそれに対する応答との関係に基づいて検出する装置に関する。より具体的には、特定の刺激を受けた構造の内部変状特性と応答との関係についての教師データの作成に特徴を有する装置及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
構造の内部に存在するため外部から観察できず、しかもその物理的特性を簡便に把握する手段も存在しない内部変状については、その有無、位置、範囲、種類等の特性を非破壊的に検出するために、構造の外部から物理的な刺激を人為的に与えて得られた、又は自然の物理作用の刺激の下で得られた、応答を分析することが一般に行われている。その最も簡易な刺激は、太陽光加熱によるものであり、より高度なものとして自然微動、打撃、加振、人工加熱、超音波、エックス線透過等がある。
【０００３】
例えば、人体やコンパクトな物品等のように対象が比較的小規模な構造体であれば、エックス線や超音波等を用いて設備の整った閉鎖空間内で測定することによって内部状況を高精度で詳細観察できるので、内部変状特性の検出は比較的容易である。しかし、その対極にある、自然環境下にある社会資本を構成するような大型構造を対象とするような場合、通常、内部を直接観察することができず、比較的単純な刺激に対する、構造表面での応答だけを測定することしか現実的にはできない。このような表面応答のデータをヒトが見ただけでは内部変状の有無程度を認識することはできても、内部変状の特性までも識別することは実際上不可能である。
【０００４】
そのため、得られた表面応答から何らかの論理を介して内部変状特性を分類し特定する手段が必要である。そのような手段の１つとして、表面応答から内部変状特性をコンピュータによる逆解析によって求めることが考えられるが、現状では、その逆解析ために詳細な表面応答データと高度で精緻な解析手法が必要であり、対象が大規模で大量である場合、コスト効果の観点から全く現実的ではない。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
現在、自動運転、人物認証、指紋認証、文字読み取り、又は音声認証等にみられるように、得られた画像データ、波動データ等から対象物を認識及び／又は識別する技術がディープラーニング（以下、ＤＬと称する。）を利用して発展してきている。このようなＤＬを特定の刺激に対して得られた構造の表面応答データと内部変状の特性とを関連付ける手段として利用することが考えられる。この検出手段を用いれば、エックス線等によって内部変状を詳細に可視化したり、逆解析によって内部変状を具体的な数値で確定することはできないけれども、保守対象が大量であり、また現状ではコスト効果の観点から目視と打音検査程度のもので対応するしかない一般的な社会資本の大型構造の内部変状の検出を改善できると考えられる。しかし、このような社会資本の大型構造の内部変状の認識・識別にＤＬを利用するには、以下に示すいくつかの問題を解決する必要がある。
【０００６】
図１は、画像認識・識別を例にして、一般の画像認識・識別を対象とするＤＬと、本発明が対象にする構造内部の変状特性検出に対するＤＬとを比較したものであり、前者を図の左半分に、後者を右半分に示している。図１の左半分に示すように、一般の画像認識・識別においては、通常、教師データは、実際にヒトが目で見て対象を識別できる画像データから構成される。すなわち、教師データの画像に含まれる認識・識別の対象物、例えば、人物、動物、自動車、構造、文字等については、個々の形態が非常に多様であっても、形態上の特徴にそれぞれ一定の共通性があり、視覚で直接的に対象の特徴を取得できるものである。しかも、そのような画像データは、関連技術の進歩によって、簡便に大量に高精度に収集、蓄積、処理等が可能である。そのため、たとえ画像において対象物の一部が隠れていたり、見る角度が異なるため見え方が様々に変化しても、個々の対象物についての形態上の特徴及び見え方と対象物とを１対１で関連付けるための基本的な情報又は手法が蓄積されている。このように直接目視できるものではないものであっても、例えば人体内部の臓器を対象とする場合であれば、エックス線や超音波を用いて得られた画像によって間接的に視認が可能であり、併せて長年にわたって蓄積された膨大な解剖学的情報が背景に存在するのが一般的であるので、教師データの作成は一般の画像認識・識別の場合と大きく異ならない。また、社会資本の大規模構造においても、コンクリート構造の表面に現れたひび割れ、鋼構造の表面に存在する錆のように、表面に現れた現象そのものについての認識・識別の場合には、高精度なＣＣＤカメラ等による画像と一般の画像認証・識別の技術を応用することで、比較的容易に対応できると考えられる。
【０００７】
また、音声等の波動・振動データを利用するＤＬの場合も、一般的なＤＬにおいては、波動・振動データとその発生源の特性との関連付けが可能であるので、画像認証・識別の場合と同様のことがいえる。
【０００８】
しかし、社会資本を構成する大型構造等を対象とする場合のように表面応答から内部変状を認識・識別する作業においては、背景技術の項において触れたように、応答のデータをヒトが見ただけでは内部変状の有無程度を認識することはできても、内部変状特性までも識別することは実用上不可能である。より具体的に説明すると、図１の右半分に示すように、一般に大型構造に与えられる刺激としては、自然加熱、打撃、加振、人工加熱、超音波等が考えられるが、それらに対する応答は、構造表面の各点に現れた、ある時点での又は経時的な波動分布、変位分布、温度分布等であり、これらについての生のデータを見ただけでは、ヒトは、内部変状が存在しない比較的広い時間的又は空間的領域における比較的安定したデータの中に、内部変状に関連する異常値データの局所的存在を感知できるだけであり、内部変状の詳細についてのそれ以上の推測は事実上不可能である。
【０００９】
そのため、特定の刺激を受けた構造の内部変状特性と応答との関係についての教師データを作成するときに、応答のデータが存在するだけでは、それに対応する内部変状の特性を関連付ける教師データを作成することができない。
【００１０】
また、対象構造の教師データそのものでなくとも、過去の類似の構造の教師データが存在すればそれから類推することも考えられるが、社会資本の大型構造の内部変状が問題になって時間が浅いため、特定の刺激を受けた構造の内部変状特性と応答とを関係付ける測定データは皆無に等しい。たとえ存在したとしても、前述のように自然環境下で構築された大型構造の内部における物性的、空間的等の特徴は、使用材料、構築方法、構築時条件等の影響を受けて不均一であり、更に、そのような構造が自然環境の経時的影響を受けて、力学的、化学的等の原因によって破壊、損傷、変形、化学変化、腐蝕等の変状を経時的に生じさせる場合、変状の多様性はそれに輪をかけて増大されるので、そもそも別個である構造同士の間での流用は、現状ではほとんど不可能であると考えられる。そして、今後、そのような多様性に対応する教師データを充実させるために、大型構造になんらかの刺激に対する応答についての測定データが大量に得られたとしても、供用中の、場合によっては更に土中に埋まっている等のため直接アクセスできないこともある大型構造から内部変状発生箇所を切り出して内部変状を詳細に調査することは事実上不可能であるため、内部変状の特性についての教師データが不完全であることには変わりがない。その対策として、内部変状及び刺激の特性を明確に設定できる試験体を用いた実験による教師データの収集も考えられるが、コストとの関係で、設定できる内部変状の特性の数は、実構造での多様性に比べれば微々たるものに過ぎず、補助的に利用できても根本的な解決策にはなり得ない場合が多いと思われる。
【００１１】
このように、本発明が対象とする大型構造の内部変状の認識・識別へのＤＬの適用においては、一般の画像又は波動・振動データを対象とした認識・識別におけるような教師データの作成が事実上不可能であり、そのため、新たな教師データの作成方法を考案する必要がある。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
上記課題に対して、現在のところ、多様な内部変状を有する構造が刺激を受けたときの応答と内部変状との関係を物理的に比較的正しく関連付けることができるのは、現実的には、例えば有限要素解析等の解析によるのが簡便であるので、基本的な教師データの一部又は全部を解析によって作成することが考えられる。すなわち、（a）検出対象の構造の構造特性、(b)検出対象の内部変状の特性、(c)その構造に対して与える刺激等について物理モデルを設定し、(d)その刺激に対する構造の応答を解析的に求める。このときの解析は、前述のような、応答から内部変状の特性を特定するといういわゆる逆解析ではなく、前記物理モデルから応答を求めるという順解析であり、この順解析は、現状でも、実際に研究、設計実務等で多く利用されている実績のあるものである。したがって、このようにして得られた個々の教師データは、特殊な場合を除いて実用上の物理的整合性がほぼ保証されていると考えられる。また、今後更に解析技術が進歩すれば、解析精度の向上だけでなく、パラメータの種類を増やしてそれらの変動の幅をより広げる等、教師データを現実の多様性を反映したものにより近付けることも可能である。
【００１３】
しかし、下記の実施形態に示すように、解析モデルを構成するパラメータの数は多く、現状では、各パラメータの値を現実に即したばらつきまで考慮して設定することには実用上の限界が存在する。したがって、ここでは、解析のケースの数を可能な範囲で少なくして効率化及合理化を企図しながら、現実の対象構造及び内部変状の多様性にも対応できる教師データの作成方法として以下のものを更に加えることも提案する。
(a)対象構造を実測したときに得られた応答に関する測定データの中から、存在する可能性が高いと想定される内部変状と関連性が大きいと考えられる部分を抽出し、それらの測定データの部分を内部変状と関係付けて教師データに加える。これにより、対象構造に生じている現実の内部変状と応答との関係を反映したデータを教師データに加えることができると思われる。
(b)（a）で抽出した測定データの部分に対応する対象構造の内部変状発生箇所のうちの少なくとも一部について、内部変状の特性調査を他の測定箇所に比べてより詳細に実行することにより、実際の内部変状の特性とその応答との関係をより正確に教師データに反映させて、教師データの信頼性を向上させる。このようにして作成された教師データを用いることにより、ＤＬの精度向上を図ることが考えられる。
【００１４】
なお、社会資本を構成するような大型構造では、測定可能な応答が構造表面での応答に限られる場合が多いので、本明細書においては表面応答のみを用いる例を示しているが、本発明の対象となる応答は表面応答に限定されない。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】一般的なＤＬと、本発明が対象とする構造に対するＤＬとを比較した略図である。
【図２】本発明の一実施形態に係る装置の構成を表す略図である。
【図３】構造内部に存在する２つの内部変状の経時的な成長、及びそれに対応して測定面に現れたそれぞれの表面応答同士の関係の概要を模式的に表す略図である。
【図４】図２に示す装置を構成する各手段でのデータ処理内容、及び手段相互間でのデータの流れを示す略図である。
【図５】本発明の一実施形態に係る、応答から内部変状の特性を検出するための方法のフローチャートを表す略図である。
【図６】構造に単一のひび割れが存在する場合を想定したひび割れ解析モデルの一例を示す。
【図７】図６に示すひび割れ解析モデルにおいて、上面での典型的な表面温度分布を表す斜視図である。図中、(a)は上面を加熱する表側加熱の場合、(b)は下面を加熱する裏側加熱の場合をそれぞれ示す。
【図８】図６に示すひび割れ解析モデルにおける傾斜角δを30°、45°及び60°とした３つの場合について、ひび割れ開口部の垂直二等分線上でのそれぞれの温度分布を示す。図中、(a)は上面を加熱する表側加熱の場合、(b)は下面を加熱する裏側加熱の場合をそれぞれ示す。
【図９】構造の内部に浮きが存在している浮き解析モデルの一例を示す。
【図１０】図９に示す浮き解析モデルにおいて、上面での典型的な表面温度分布を示した斜視図である。図中、(a)は上面を加熱する表側加熱の場合、(b)は下面を加熱する裏側加熱の場合をそれぞれ示す。
【図１１】図９に示す浮き解析モデルにおける深さeを10mm、30mm及び50mmとした３つの場合について、浮きの中央線上での温度分布を示す。図中、(a)は上面を加熱する表側加熱の場合、(b)は下面を加熱する裏側加熱の場合をそれぞれ示す。
【図１２】図６に示すひび割れ解析モデルにおける傾斜角δ＝45°の場合にノイズが付加された表面温度分布を示す。図中、(a)は上面を加熱する表側加熱の場合、(b)は下面を加熱する裏側加熱の場合をそれぞれ示す。
【図１３】図９に示す浮き解析モデルにおける深さe＝30mmの場合にノイズが付加された表面温度分布を示す。図中、(a)は上面を加熱する表側加熱の場合、(b)は下面を加熱する裏側加熱の場合をそれぞれ示す。
【図１４】ひび割れモデルについての表面温度のうちの、δ＝45°で表側加熱の場合であってノイズを含まないときの表面温度分布に本検出方法を適用した結果を示す。参考として、左側にひび割れ解析モデルを示している。
【図１５】ひび割れモデルについての表面温度のうちの、δ＝45°で裏側加熱の場合であってノイズを含まないときの表面温度分布に本検出方法を適用した結果を示す。
【図１６】ひび割れモデルについての表面温度のうちの、δ＝45°で表側加熱の場合であってノイズを含むときの表面温度分布に本検出方法を適用した結果を示す。参考として、左側にひび割れ解析モデルを示している。
【図１７】ひび割れモデルについての表面温度のうちの、δ＝45°で裏側加熱の場合であってノイズを含むときの表面温度分布に本検出方法を適用した結果を示す。
【図１８】４つの異なる傾斜角を有する複数ひび割れ解析モデルの場合の表側加熱についての検出結果のうちの正の正弦波関連成分及び正の余弦波関連成分を示す。
【図１９】δ＝45°の２つのひび割れが直交する直交ひび割れ解析モデルを示す。
【図２０】図１９に示す直交ひび割れ解析モデルの場合の表側加熱についての検出結果のうちの正の正弦波関連成分及び正の余弦波関連成分を示す。
【図２１】図９に示す浮きモデルに対する表側加熱の場合であってノイズを含むときの検出結果を示す。
【図２２】図９に示す浮きモデルに対する裏側加熱の場合であってノイズを含むときの検出結果を示す。
【図２３】模擬ひび割れを設けたひび割れ試験体の概略図を示す。
【図２４】図２３に示すひび割れ試験体の模擬ひび割れを設けた表側面を真上にして、晴れの日に日射により加熱したときの表側面における表面温度分布を示す。図中、(a)は表面温度分布それ自体のＲＧＢ画像であり、(b)は、表面温度分布から平均温度を除算した結果の最大絶対値で正規化した結果を示す画像である。
【図２５】図２４の(a)に示すＲＧＢ画像を構成する表面温度分布についての検出結果である。
【図２６】図２４の(b)にＲＧＢ画像を構成する表面温度分布に事前にノイズ除去を行なった後の検出結果である。
【図２７】冬季の晴れの日に実構造橋梁のＲＣ床版の下面側を赤外線撮像装置で測定したときの床版下面での表面温度分布を表示したＲＧＢ画像及び状況写真である。
【図２８】図２７に示すＲＧＢ画像中の長方形の実線で囲まれた上側領域Ｒ１の表面温度分布に対して本検出方法を適用した結果を示す。
【図２９】図２７に示すＲＧＢ画像中の長方形の実線で囲まれた中間領域Ｒ２の表面温度分布に対して本検出方法を適用した結果を示す。
【図３０】図２７に示すＲＧＢ画像中の長方形の実線で囲まれた下側領域Ｒ３の表面温度分布に対して本検出方法を適用した結果を示す。
【図３１】内部変状を含む棒状構造において端部に打撃を与えて内部変状を検出する方法の説明図である。
【図３２】図３１の棒状構造に類似する実構造の棒状構造の端部を打撃したときに、端部で加速度センサによって実測された加速度データの一例を示す。
【図３３】図３１の棒状構造について、棒状構造の上端部を打撃したときに、振動が棒状構造中を伝播して再び上端部に戻ってくるときの加速度データを解析によって求めた結果を示す。（a）は内部変状を含まない場合であり、(b)は内部変状を棒状構造の中央部に有する場合である。
【図３４】図３２に示す実測された加速度データに直交ウェーブレットによる多重解像度解析を利用したウェーブレット縮退によるノイズ除去を作用させた結果を示す。
【図３５】図２４に示す試験体の実測された表面温度分布データからＤＬの手法を用いて検出したひび割れ発生箇所の概略位置を示す。
【図３６】図２７に示すＲＣ床版下面で実測された表面温度分布データからＤＬの手法を用いて検出したひび割れ発生箇所の概略位置を示す。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
1  本発明に係る構造内部変状検出装置
1.1  装置の構成
図２は、本発明を実施するための、構造の表面乃至内部に存在する内部変状を特定の刺激に対する応答から検出する装置１００の具体的な構成の一例を示す。図中の矢印は、各手段間でのデータの流れを概して表す。
【００１７】
図２において、装置１００は、実測手段１０１と、構造解析手段１０２と、実験手段１０３と、実測データ記憶手段１０４と、教師データ記憶手段１０５と、教師データ抽出手段１０６と、推測手段１０７と、表示手段１０８と、を備える。実測手段１０１としては、対象構造がなんらかの刺激を受けて応答するときに、少なくとも応答の値を測定する手段であって、例えば、表面温度を測定する赤外線撮像装置、振動を測定する加速度センサ、打撃音を測定する音響センサ等が考えられる。構造解析手段１０２としては、例えば、伝熱解析、力学解析、音響解析等を実行可能である一般的な有限要素解析ソフトが考えられる。実験手段１０３としては、例えば、対象構造の一部又は全体の原寸又は縮小模擬試験体に既知仕様の内部変状を設置したものが考えられる。実測データ記憶手段１０４としては、実測手段１０１が取得した実測データ、対象構造仕様、測定条件等を記憶するコンピュータのＨＤＤ、ＳＤＤ等が考えられる。教師データ抽出手段１０６は、実測データ記憶手段１０４に記憶された実測データの少なくとも一部の中から、検出対象の内部変状の応答との関連性が強いと評価される実測データの部分を抽出する手段であり、その詳細については後述する。教師データ記憶手段１０５は、実測データの少なくとも一部の中から教師データ抽出手段１０６を介して抽出された教師データ、並びに構造解析手段１０２及び実験手段１０３によって作成された教師データを記憶するコンピュータのＨＤＤ、ＳＤＤ等が考えられる。推測手段１０７は、記憶手段１０４に記憶された実測データのうちの少なくとも一部を構成する区画のそれぞれについて、教師データ記憶手段１０５に記憶された教師データを用いて、検出対象の内部変状の存在に起因した応答との関連性を認識・識別する手段である。表示手段１０８としては、推測手段１０７によって得られた結果を表示するディスプレイ等が考えられる。
1.2  内部変状検出の手順
次に、図２に示す装置を構成する各手段でのデータ処理内容、及び手段相互間でのデータの流れについて、特定の内部変状及び測定方法を想定して以下により具体的に説明する。
【００１８】
一般に、検出対象となる内部変状を想定する場合に留意すべき点は、最初から多種多様な内部変状を考慮すると問題が必要以上に複雑になることである。そのため、工学的経験に基づいて対象構造内に生じている可能性が大きい少数の基本的特性を有する内部変状を対象にした検出から始めることが重要であり、特に劣化進行の初期段階での点検調査レベルの検出においては効率がよい場合が多い。もう１つの留意すべき点は、内部変状は一定の状態に留まることなく、経時的に変化すること、特に規模が拡大することである。
【００１９】
これらをより具体的に説明すると、例えば、図３（ａ）は、平板構造の１つの構造区画内に２つの内部変状１及び２が存在する場合であって、平板の上面に刺激、例えば日照が与えられたときに、平板構造の下面の測定面にそれぞれの内部変状に対応して現れた表面応答、例えば表面温度分布を模式的に示している。図３（ａ）の左側は、劣化進行の初期段階における構造の断面を示し、２つの内部変状が間隔をあけて存在していることに対応して、表面応答もそれぞれ独立している。一方、図３（ａ）の右側は、劣化が進行した段階を示し、２つの内部変状が拡張してより接近したことに対応して、測定面に現れた表面応答が互いに干渉し合って両者の関係が複雑化している。図３（ｂ）は、平板構造の測定面の平面図であって、２つの内部変状に対応して測定面に現れた表面応答を模式的に示している。図３（ｂ）の左側に示すＡ−Ａ断面が図３（ａ）の左側に対応し、図３（ｂ）の右側に示すＢ−Ｂ断面が図３（ａ）の右側に対応する。このように、内部変状の成長があまり進行していない初期段階では、各内部変状に関連する温度分布はほとんど独立して散在すると考えられ、この場合は、単独の各内部変状における刺激と応答との関係だけによって各内部変状の存在位置等の特性を検出できる可能性が高い。しかし、各内部変状の成長が進行するにつれて、内部変状に関連する応答分布同士の間隔が狭まり、相互に干渉又は重複して両者が混在する箇所が現れてくると、複数の内部変状の応答の影響をも考慮する必要があると思われる。しかし、劣化進行の初期段階での点検調査レベルの検出においては、各内部変状が独立して存在している状態を検出できれば十分である場合が多い。
【００２０】
そこで、以下の説明では、１つの構造区画内に２つの内部変状が独立して存在し、内部変状の成長があまり進行していない初期段階において、内部変状が発生している箇所を区分化して検出する手順について以下に説明する。内部変状の検出においては、この構造区画の上面及び／又は下面が刺激を受けたときに、構造区画の上面及び／又は下面で応答を測定してもよいが、ここでは構造区画の上面に刺激を与えて、下面で応答を測定する場合を想定する。また、測定される応答は二次元的分布及び／又は構造物のいくつかの地点での時間的変化であってもよい。
【００２１】
対象とする内部変状が、図３（ａ）の左側及び図３（ｂ）の左側に示すように、２つの独立した内部変状１及び内部変状２であると想定する場合、そのような内部変状についての教師データの作成は、例えば、図４の左上部分に示すように、内部変状１及び内部変状２をモデル化したモデル内部変状５０１及び５０２をそれぞれ有するモデル構造３０１及び３０２に、実際の刺激をモデル化したモデル刺激４０１及び４０２（例えば、加熱、打撃等）を与えた場合のモデル応答６０１及び６０２（例えば、温度分布、振動等）を構造解析手段１０２によって求めることによる。この場合について、図においては内部変状の種類が異なるように示しているが、同じ種類の内部変状であってもよい。
【００２２】
このモデル内部変状５０１とモデル応答６０１、モデル内部変状５０２とモデル応答６０２を関係付けたデータを、解析設定条件等の解析情報とともに、教師データ記憶手段１０５に記憶する。前記のように、内部変状の成長があまり進行していない初期段階では、各内部変状はほとんど独立して散在することが多いので、モデル構造は、経験的に想定できる内部変状の基本的又は平均的な特性を考慮した比較的単純で独立した仕様でも対応が可能であると思われる。しかし、それだけでは実現象に十分に対応できない場合、又は内部変状の成長が更に進行した場合には、順次、モデル内部変状の種類を増やすか、及び／又は各モデル内部変状を構成するパラメータの値の範囲を広げるというステップ展開的な対応をとることが考えられる。
【００２３】
一方、図４の右上部分に示すように、実測手段１０１を用いて実際に対象の実構造が特定の実刺激を受けたときの実応答を測定し、その時の天候、温度、湿度等の環境、対象の実構造の構造寸法等の測定情報とともに、実応答データを実測データ記憶手段１０４に記憶する。
【００２４】
また、随意により、実測データ記憶手段１０４に記憶された実応答データの中から、想定した内部変状１及び内部変状２に関連する応答との相関性が強いと考えられる応答の範囲を教師データ抽出手段１０６によって抽出し、それらの範囲の応答データを内部変状と関連付けたデータを教師データ記憶手段１０５に追加的に記憶する。例えば、実応答１００１とモデル内部変状５０１のモデル応答６０１との間に強い関連性があると評価された場合、実応答１００１を生じさせた実内部変状９０１はモデル内部変状５０１に類似すると考えて、実応答１００１を内部変状１の教師データの一部として教師データ記憶手段１０５に記憶する。また、実応答１００２とモデル応答６０２との関係についても同様であれば、実応答１００２を内部変状２の教師データの一部として教師データ記憶手段１０５に記憶する。この操作により、対象の実構造に存在している実内部変状とそれに関連する実応答との関係を教師データに反映させることができると考えられる。更に、随意により、対象とする実構造、実内部変状、実刺激等を想定した実験手段１０３によって教師データに相当するデータを作成する場合には、これを教師データ記憶手段１０５に追加的に記憶する。
【００２５】
このような構造解析、実測及び実験に基づいて作成された教師データは、必ずしも一般の画像認識等での教師データのように大量かつ簡便に得られる訳ではないので、質・量ともに満足でない場合がある。そのため、ＤＬにおいて用いられるようなデータ拡張法（回転、拡縮、平行移動、せん断、ぼかし、ノイズ付加等でデータを加工すること）によって、これらの教師データのデータ量を増加させて教師データに多様性を付加することが有効な場合がある。
【００２６】
以上のようにして得られた、教師データ記憶手段１０５に記憶された教師データと、実測データ記憶手段１０４に記憶された実測データ等とを用いて、推測手段１０７において実行される学習、評価等の動作よって実応答の中から想定した内部変状と関連性があると考えられる実応答の箇所を認識・推測し、実構造と対応させる等して表示手段１０８に表示する。このとき、その実応答の範囲に関連付けられる可能性が高い内部変状の種類、その存在の可能性等についての情報を表示することも考えられる。
【００２７】
上記手順のうちの主要な手順を記載したフローチャートの一例を図５に示し、このフローチャートに基づいて各ステップを具体的に説明する。ステップ１（Ｓ１）において、例えば内部変状の位置、範囲、物性、種類等の特性を検出する対象となる実構造について、加熱、打撃、加振、超音波等の特定の実刺激に対する表面温度等の実応答を実測手段によって実応答データとして測定する。ステップ２（Ｓ２）において、測定情報とともに、実応答データを実測データ記憶手段に記憶する。ステップ３（Ｓ３）において、対象の構造に存在すると考えられる、検出対象となる１つ又は複数の内部変状を工学的経験・判断に基づいて想定し、想定された内部変状に対応するモデル内部変状を含むモデル構造にモデル刺激を与えた場合について構造解析手段によって解析を行ってモデル応答データを求める。ステップ４（Ｓ４）において、解析情報とともに、モデル応答データを教師データ記憶手段に記憶する。
【００２８】
このとき、随意のステップ１０（Ｓ１０）を付加的に行って、実応答データの中から、想定した内部変状に対応する応答との関連性が強いと評価できる部分を抽出し、それらを更なる教師データとして教師データ記憶手段に追加的に記憶してもよい。また、随意のステップ１１（Ｓ１１）を付加的に行って、対象とする実構造、実内部変状、実刺激等を想定した実験から得られた実験データを更なる教師データとして教師データ記憶手段に追加的に記憶してもよい。更に、随意のステップ１２（Ｓ１２）を付加的に行って、教師データ記憶手段に蓄積された教師データをデータ拡張法その他の手法によって加工することにより、教師データを質・量において向上させてもよい。
【００２９】
次に、ステップ５（Ｓ５）において、以上のようにして得られた教師データ記憶手段に記憶された教師データと実測データ記憶手段に記憶された実応答データとを用いて、ＤＬ等の手法によって構造内に存在する内部変状の位置、範囲、物性、種類等の特性を評価・推測する。
【００３０】
最後に、ステップ６（Ｓ６）において、検出された内部変状の特性をディスプレイ等の表示手段に表示する。このとき、内部変状についての関連情報、例えば、内部変状が生じている実構造における位置、その実応答の範囲に関連付けられる可能性が高い内部変状の種類、その存在の可能性等についての情報を表示してもよい。
【００３１】
ここで課題として残るのは、教師データ抽出手段１０６を構成する、実測データの実応答の中から想定した内部変状に対応する応答と関連性が強い部分を抽出するための具体的な抽出方法が必要であることである。前記のように、なんらかの刺激を受けた、内部変状を有する構造の応答には、大部分の健全な一般部分を反映した、変動が比較的少ない定常的な応答の中に、内部変状を反映した、変動が比較的大きい非定常的な応答部分が局所的に現れる。従来の信号処理技術において、このような定常応答の中の非定常的な応答の抽出に有効なフィルタによる走査方法がある。例えば、このフィルタによる走査方法を構造の応答の実測データに適用して、想定した内部変状と関連性があると考えられるものと類似した非定常的な応答部分を抽出し、これを教師データに加えることが考えられる。これに関する具体的な内容については、後に詳述する。
【００３２】
以上においては、内部変状を内部変状１及び内部変状２としたが、フィルタ特性を種々変化させて、内部変状１及び内部変状２に対応しない応答の中から新たな特徴的な応答の部分を抽出することができれば、その部分を内部変状３とすることができる。この場合、たとえ内部変状３の特性を解析モデルで設定するような明確な仕様で具体的に確定できない場合であっても、対象構造の新たな特徴的な内部変状についてのものとして教師データに加えることにより、分類・識別の精度を段階的に向上させていくことができると思われる。
【００３３】
このように、本発明は比較的少ない解析データによる教師データから出発しても、実際の実構造での測定データの利用、データ拡張等により、実構造における内部変状の多種多様な特性を反映した教師データを増殖させていくことができる。
2  教師データの作成方法の一例
2.1  全体状況の設定
次に、教師データの作成方法を具体的に説明するために、図３(ａ)に示した構造区画に内部変状１及び内部変状２が存在することを想定した例をより具体化して、コンクリート平板構造に存在する代表的な内部変状であるひび割れ及び浮きを選び、ひび割れ及び浮きが存在する側及びその反対側の平板構造の面を加熱よって刺激し、それぞれの加熱（以下、表側加熱及び裏側加熱と呼ぶ）に対応する、ひび割れ及び浮きが存在する側の面の表面温度を応答として測定する場合を考える。
【００３４】
ここで、ひび割れとは、構造内に局所的に存在する薄く広がった平面的な空間であって、その空間の一部分が構造表面と交差しているものであり、一方、浮きとは、構造内に局所的に存在する薄く広がった平面的な空間であって、その空間が構造表面と交差していないものであるとする。
2.2  解析による教師データの作成
2.2.1  ひび割れに関連する表面温度分布
図６は、構造にひび割れが存在しているひび割れ解析モデルを示す。このモデルについて具体的に定常伝熱解析を行う場合には、例えば、熱伝導率κ（1.6W/(m・K)）の均一物質からなる縦ａ（500mm）、横ｂ（500mm）、厚さｈ（100mm）の平板の上面中央部付近に幅0.1mm、長さｃ（150mm）のひび割れ開口部があり、そのひび割れ開口部から平板上面となす傾斜角がδ（45°）であって平板上面から深さｅ(50mm)にまで達するひび割れが貫入しているというような多くの条件設定を行う必要がある。更に、下面又は上面の熱伝達境界の熱伝達率を6W/m2K、雰囲気温度Ｔを22°とし、４つの側面を断熱境界面とし、上面又は下面から流入する熱流束φを100W/m2にするというような熱的条件も更に設定する必要がある。このような条件の下で、上面を観測面とし、上面又は下面を加熱する表側加熱又は裏側加熱のそれぞれの場合において、上面での典型的な表面温度分布を斜視図で示したものが図７(a)及び７(b)である。これらの条件を構成するパラメータを変動させることにより、種々のモデルケースについて検討することができる。例えば、傾斜角δを30°、45°及び60°とした３つの場合について、表側加熱又は裏側加熱のときのひび割れの開口部の垂直二等分線上でのそれぞれの温度分布を示したものが図８a及び８ｂである。表側加熱と裏側加熱の両者の形状は、上下を逆にするとほぼ相似の温度分布になる。また、これらの温度分布の形状は、概略的には、ひび割れ開口部を原点とした正弦波に類似している。この部分的な表面温度分布の形状が、ひび割れが発生している箇所を検出する手掛かりの1つになると思われる。
2.2.2  浮きに関連する表面温度分布
次に、平板コンクリート構造に浮きがある場合に、浮きが表面温度分布に及ぼす影響を解析によって求めた。その解析モデルを図９に示す。このモデルでは、熱伝導率κ（1.6W/(m・K)）の均一物質からなる縦a（500mm）、横b（500mm）、厚さh（100mm）の平板の上面から深さｅ(30mm)のところに辺長ｃ（150mm）、同ｄ(1500mm)の正方形で厚さ0.1mmの薄片状の空間が存在するとしている。加熱条件をひび割れモデルと同じにした場合に、表側加熱及び裏側加熱のときの上面全体での典型的な表面温度分布を示したものが図１０(a)及び１０(b)である。この場合も、これらのパラメータを変動させることにより、種々のモデルケースについて検討することができる。例えば、深さeを10mm、30mm及び50mmとした３つの場合について、浮きの中央線上での温度分布を示したものが図１１(a)及び１１(b)である。浮きについても、表側加熱と裏側加熱の両者の形状は、上下を逆にするとほぼ相似の温度分布になる。また、これらの温度分布の形状は、概略的にいうと、浮き中央を原点とした正弦波に類似している。この形状が、浮きが発生している箇所を検出する手掛かりの１つになると思われる。なお、図１１(a)と図１１(b)とは、異なる温度分布ではあるが、解析モデルの上面の同じ範囲の温度分布を前者は250x250画素、後者は画素125X125で表しているが、この程度の画素数の違いでは、画像の粗さにほとんど影響を及ぼさないことがわかる。
2.2.3  教師データの多様化
以上のようにして、解析モデルを用いて平板コンクリート構造の内部変状であるひび割れ及び浮きに関連する表面温度分布についての教師データを作成することができる。更に、必要に応じて、上記で設定した多くのパラメータに関して、例えば、個々の寸法を変える、コンクリートの熱的条件を変える、加熱条件を変える、ひび割れ同士を交差させる、ひび割れと浮きとを連結する等のように薄片状の空間を単一のものから複数が組み合わされたものに変更する、非定常状態を考慮する等の操作によってモデルの多様性を増すことにより教師データを補強してもよい。更に、現実の構造の条件により適合させるために、一般的なコンクリート構造の内部に存在する鉄筋、骨材等の影響を解析モデルに組み込むことも可能である。
【００３５】
また、前記のように、解析モデルの構成、パラメータ等を変化させる以外に、前述のように、ＤＬの手法において用いられるデータ拡張法、すなわち、回転、拡縮、平行移動、せん断、ぼかし、ノイズ付加等を表面温度分布に適用してもよい。
2.3  実測の表面温度分布から教師データを作成する方法
2.3.1  教師データ部分を抽出する解析方法
構造の表面温度分布中に含まれる、内部変状に関連する局所的温度変化部を検出するフィルタとして、例えば、平面での定常的な信号の中の非定常な信号の局所変化の検出に有効といわれる２次元ウェーブレット変換をベースとしたフィルタがあり、このフィルタを利用する方法を以下に説明する。
【００３６】
座標軸を横方向にｘ、縦方向にｙとすると、２次元ウェーブレット変換の基本式は次式のようになる。
【００３７】
【数１】
2020024184.tif 000003
ここに、t(x,y)は座標(x,y)における表面温度に関連する関数であって、温度分布だけでなく温度分布を反映した明度画像データ又はカラー画像を構成する刺激値でも代用できるが、以下、簡単のためこれらを含めて温度分布と呼ぶ。ψ(x,y)はマザーウェーブレットと呼ばれる関数であり、局在化した関数である。(x0,y0)はψ(x,y)のシフトパラメータであり、ａはスケーリングパラメータである。
【００３８】
次に、コンクリート構造の内部変状近傍の温度分布を特性化するのに好適なマザーウェーブレットψ(x,y)を選択する必要がある。そのような温度分布は、方向性、勾配及び大きさなどが場所によって変化するという特徴があるので、本発明では、例えば、信号の局所的方向性、周期性などを検出するのに有効とされるガボール関数を用いた２次元ガボールウェーブレットを一例として利用した。
2.3.2  検出に適した２次元ガボールウェーブレットの特性
マザーウェーブレットψ(x,y)を改めて式（２）に示す２次元ガボールウェーブレット（以下、ガボールウェーブレットと略す）で定義し直す。このガボールウェーブレットは、ｘ軸方向に進行する複素振動ei(2πfx+φ)に２次元のガウス窓をかけたものである。２次元のガウス窓をかけることによって、複素振動ei(2πfx+φ)は原点の周りに局在化するようになり、その近傍での温度分布の局所的な周期性及び方向性を反映した結果が得られる。
【００３９】
【数２】
2020024184.tif 000004
ここに、fは中心周波数、σx及びσyはｘ軸方向及びｙ軸方向の窓幅、並びにφは位相を表す。
【００４０】
このようなガボールウェーブレットを用いることによって、温度分布t(x,y)のガボールウェーブレット変換Ψ(x,y)が次式で与えられる。
【００４１】
【数３】
2020024184.tif 000005
しかし、式（２）のウェーブレットは、ｘｙ平面上で一方向にのみ進行する波であるのに対して、変状に起因する温度変化の方向は任意であるので、温度分布t(x,y)の各点での温度変化の任意方向の特性を検出するためには、各点の周りでウェーブレットを回転させる必要がある。そこで、ψ(x,y)を各点で反時計回りに角度θr回転させて得られるψr(x,y,θr)を次式で定義し、解析においては必要な範囲にわたってこれを回転させる。
【００４２】
【数４】
2020024184.tif 000006
【００４３】
【数５】
2020024184.tif 000007
【００４４】
【数６】
2020024184.tif 000008
ここで、ひび割れ又は浮きに関連した表面温度分布の形状を検出するのに適している式（２）のガボールウェーブレットの構成について考察する。ひび割れに関連した表面温度分布は、図４〜６に関して述べたように、開口部の直線に垂直な方向において、開口部を境界として表面温度が急変し、最高温点を含む峰部と最低温点を含む谷部とが開口部の両側に存在するので、開口部に原点を有する正弦波に類似していると考えてもよいと思われる。従って、複素振動ei(2πfx+φ)のうちの正弦波sin(2πfx)によって、ひび割れに関連した温度分布を検出できる可能性があると考えられる。
【００４５】
一方、浮きに関連した表面温度分布は、図９〜１１に関して述べたように、浮き近傍の表面温度分布の鉛直断面における形状が、表側加熱及び裏側加熱の両方とも、それぞれの最高温度点及び最低温度点に原点を有する余弦波の特徴に類似していると考えてもよいと思われる。従って、複素振動ei(2πfx+φ)のうちの余弦波cos(2πfx)によって、浮きに関連した表面温度分布を検出できる可能性があると考えられる。
【００４６】
更に、内部変状に関連した表面温度分布の特徴をより詳細に分析するために、検出対象範囲の表面温度分布を、内部変状の影響をほとんど又は全く受けていない健全部分の表面温度（基準温度とも呼ぶ）との差として表した正負の温度からなる温度分布を求め、この温度分布にウェーブレット変換を作用させることが考えられる。これにより得られた前記の正弦波成分及び余弦波成分は、その値の大きさだけでなく、その値が正又は負のいずれであるかによって、内部変状の特性をより多角的に評価することができる。健全部分の表面温度とは、例えば、図５〜６及び図９〜１０に示す場合では、表側加熱のとき約３１℃であり、裏側加熱のとき約２９℃となる。また、健全部分の表面温度を設定するのが容易でなければ、単に検出対象範囲の表面温度分布の平均温度を基準温度としてもよい場合がある。
2.3.3  内部変状に関連する温度分布の検出手順
上記のようなガボールウェーブレットψ(x,y)を用いて表面温度分布t(x,y)内に存在する、内部変状の存在によって影響を受けた温度分布の箇所、すなわち内部変状に関連した特徴的な温度分布の箇所を検出する手順は以下の通りである。
【００４７】
例えば、ひび割れに類似した変状に関連する温度分布箇所を検出する場合、式（２）の複素振動ei(2πfx+φ)のうちの正弦波sin(2πfx)との関連性が大きい温度分布箇所を見つけることになる。そのため、正弦波sin(2πfx)の特性に幅をもたせるために、適当な範囲内にある周波数ｆ及び窓幅σx、σyの値の組を順次選択して、それらに対するガボールウェーブレットψ(x,y)を設定する。反時計回りに適当な間隔で設けた角度
【００４８】
だけ回転させたψr(x,y,θr)によって、対象領域の表面温度分布t(x,y)のガボールウェーブレット展開係数Ψriを求める。次に、その展開係数Ψriの絶対値の二乗和が最大となる角度θriの値θr0を求め、この値θr0の方向を前記周波数ｆ並びに窓幅σx及びσyの値の組についての対象の正弦波の進行方向であるとする。
【００４９】
次に、対象領域全体のガボールウェーブレット展開級数の絶対値を大きい順に並べて上位p％（展開係数比率）の展開係数のみを残して他を0にする補正を行うと、結果として微小な温度変化に関連する値が除去されるので、その変状に特有の傾向を示す温度変化のうちの比較的大きいものが強調されることになる。補正された展開係数の二乗値の分布を図に表示すると、内部変状に関連した表面温度分布が存在する箇所の位置が示される。このようにしてもノイズの影響が大きく、本発明の方法だけでは検出が十分に行われない場合には、ノイズ除去法を事前に対象領域の表面温度分布に適用することが有効である。ノイズ除去法の一例として、直交ウェーブレットによる多重解像度解析を利用したウェーブレット縮退によるものが考えられる。
【００５０】
また、浮きに類似した変状に関連する温度分布発生箇所を検出する場合は、式（２）の複素振動ei(2πfx+φ)のうちの余弦波cos(2πfx)との関連性が大きい温度分布箇所を見つけることになり、手順は上記と同様である。
【００５１】
以上においては、フィルタの複素振動ei(2πfx+φ)を単独の周波数の正弦波又は余弦波で構成したが、複数の周波数の正弦波と複数の余弦波とを組み合わせてフィルタを構成してもよい。更に、フィルタを任意の関数に拡大して構成してもよい。その結果、新たな特徴的な表面応答の部分を抽出することができれば、その部分に関連する内部変状の特性を明確に特定できなくとも、その内部変状を新たな内部変状としてもよい。
2.3.4  解析データに対する検出可能性についての検証
(1)対象の表面温度データ及び考慮するノイズ
図６に示したひび割れ解析モデル又は図９に示した浮き解析モデルについて伝熱解析によって求めた表面温度分布データを対象にして、ひび割れ又は浮きに関連した表面温度分布の箇所を検出する検出方法の有効性について検証した。
【００５２】
ここで考慮すべき点は、現実の表面温度分布は、図７〜８及び図１０〜１１に示すような温度分布に様々な要因に起因するノイズが付加されていることである。ノイズの影響を受けて内部変状に特徴的な温度分布が大きく乱される可能性がある。そのため、検出可能性の検討に際してはノイズが付加された表面温度分布を対象にしても十分に検出できることを示す必要がある。
【００５３】
表面温度分布ノイズについて考察すると、ノイズ特性は、コンクリートがセメント、細骨材、粗骨材などの複合材料から構成されることによる局所的な熱的性質の不均一、コンクリート表面の凹凸及び汚れ、加熱条件及び環境条件の不均一などの影響を受けるので一概に規定できないが、ここでは、内部変状を有するコンクリートの表面温度分布の標準偏差σを基準にして平均が0であるガウス性白色ノイズとして与えた。
【００５４】
たとえば、図６に示すひび割れ解析モデルにおいてδ＝45°の場合で表側加熱及び裏側加熱のときの観測面での温度分布の標準偏差σは、それぞれ0.157である。また、図９に示す浮き解析モデルにおいてd＝30mmの場合の表側加熱及び裏側加熱のときの観測面での温度分布の標準偏差σは、それぞれ0.261である。これらのひび割れ解析モデル及び浮き解析モデルについて、それぞれの標準偏差σの2倍の2σを標準偏差σwとするガウス性白色ノイズを表面温度分布にノイズとして付加した場合の温度分布をそれぞれ図１２及び図１３に示す。内部変状の存在箇所の表面温度が周辺よりも高く又は低くなっているので、色表示をすればその存在を視覚的に認識できる場合があるが、内部変状の特性を反映した特徴的な温度変化を見て取ることが困難になっている。
(2)ひび割れの検出可能性についての検証
表側加熱及び裏側加熱の場合のひび割れ解析モデルによって求めた表面温度分布について、それらがノイズを含まない場合、及び前記のガウス性白色ノイズを付加した場合の表面温度分布を対象にして検証を行った。
【００５５】
図６に示したひび割れモデルについての表面温度のうちの、δ＝45°で表側加熱及び裏側加熱の場合であってノイズを含まないときの表面温度分布に本検出方法を適用した結果をそれぞれ図１４の(a)〜(d)及び図１５の(a)〜(d)に示す。表側加熱の場合については、図１４(a)は、ガボールウェーブレットの複素振動ei(2πfx+φ)を構成する正弦波に関連する部分のうちの正の部分（以下、正の正弦波関連成分という）であり、同じく図１４(b)は、正弦波に関連する部分のうちの負の部分（以下、負の正弦波関連成分という）であり、図１４(c)は、余弦波に関連する部分のうちの正の部分（以下、正の余弦波関連成分という）であり、同じく図１４(d)は、余弦波に関連する部分のうちの負の部分（以下、負の余弦波関連成分という）である。なお、本検討では展開係数比率ｐ＝4%という非常に狭い範囲にある正弦波関連成分及び余弦波関連成分の存否を主に問題にしているので、各成分の値そのものについては特に意味はない。
【００５６】
図１４(a)に示す正の正弦波関連成分が存在する位置は、ひび割れ開口部での表面温度が基準温度よりも高い側の位置とほぼ一致しており、そして、図１４(b)に示す負の正弦波関連成分が存在する位置は、ひび割れ開口部での表面温度が基準温度よりも低い側の位置とほぼ一致している。したがって、正負の正弦波関連成分によってひび割れ開口部の位置を検出できることがわかる。
【００５７】
また、図１４(c)に示す正の余弦波関連成分が存在する範囲については、図８(a)のグラフに示すような、ひび割れ開口部を境にしてひび割れ面が存在する側と反対側にある最高温点からなだらかに温度が低下する、基準温度よりも温度が高い範囲とほぼ一致している。また、図１４(d)に示す負の余弦波関数成分については、図８(b)のグラフに示すような、ひび割れ面が存在する側にある最低温点からなだらかに温度が上昇する、基準温度よりも温度が低い範囲とほぼ一致している。したがって、正負の余弦波関連成分によってひび割れ面が存在する側を検出できることがわかる。
【００５８】
このように、図１４(a)〜(d)の正弦波関連成分及び余弦波関連成分からひび割れに関する情報、すなわち、ひび割れ開口部の位置と、ひび割れ開口部に対してひび割れ面が存在する側とを検出することができる。
【００５９】
一方、裏側加熱の場合も表側加熱の場合と同様に、図１５(a)〜(d)において、ひび割れ開口部の位置が正負の正弦波関連成分によって示される。裏側加熱の場合は、図８(b)に示すように、ひび割れ面が存在しない側に最高温点とその点から徐々に温度が低下する、基準温度よりも温度が高い範囲が存在し、ひび割れ開口部を境にしたその反対側に最低温点から徐々に温度が上昇する、基準温度よりも温度が低い範囲が存在する。前者の温度範囲は、図１５(c)に示す正の余弦波関連成分によって検出され、そして、後者の温度範囲は、図１５(d)の負の余弦波関連成分によって検出される。したがって、裏面加熱の場合も、図１５(a)〜(d)の正弦波関連成分及び余弦波関連成分からひび割れに関する情報、すなわち、ひび割れ開口部の位置と、ひび割れ開口部に対してひび割れ面が存在する側とを検出することができる。
【００６０】
次に、図９に示したδが45°で表側加熱及び裏側加熱の場合であってノイズを含む（図１３を参照）ときの検出結果を図１６(a)〜(d)及び図１７(a)〜(d)に示す。表側加熱の場合、ノイズを含んでいてもノイズの影響をほぼ完全に除去して図１４(a)〜(d)に示すノイズ無しの場合と同程度に明瞭に、図１６(a)及び１６(b)の正負の正弦波関連成分からひび割れ開口部の位置、そして図１６(c)及び１６(d)の正負の余弦波関連成分からひび割れ面の存在する側を決定することができる。一方、裏側加熱の場合は、図１７(a)〜(d)に示すように、表側加熱の場合よりも観測対象の観測面での温度変化が小さいため、ノイズの影響を完全に除去できずに検出画像が多少乱れているが、ひび割れ開口部の位置及びひび割れ面の存在する側を決定することは十分に可能である。
【００６１】
これまでの検討では、１つの画像の中に１つのひび割れ傾斜角（δ＝45°）のひび割れが含まれる場合を対象にしたが、次に、１つの画像の中に異なる傾斜角を有する複数のひび割れが含まれる場合を検討する。図６に示した、それぞれ傾斜角δが30°、45°及び60°のひび割れを有する3個のひび割れモデルに、δが75°のひび割れを有するひび割れモデルを加えた合計4個のひび割れモデルを縦横それぞれ2個ずつ連結した、全体の大きさが1000mm×1000mm×100mmのひび割れモデルを考える。このひび割れモデルを前記表側加熱条件と同じ条件で加熱して得られた表面温度分布に本検出方法を適用した結果のうちの正の正弦波関連成分及び正の余弦波関連成分を図１８に示す。
【００６２】
図１８においても、これまでと同様に、正弦波関連成分がひび割れ開口部の位置、及び余弦波関連成分がひび割れ面の存在する側を示している。ひび割れ開口部の位置及びひび割れ面の存在する側は、傾斜角δが小さいほどより広い範囲の信号として検出される。すなわち、δ＝30°、δ＝45°の順に各成分によって表示される範囲が広く、δが60°のひび割れでは、ひび割れ面の存在する側についての信号が現れず、δが75°のひび割れでは、ひび割れ開口部の位置及びひび割れ面の存在する側についての信号が両方とも現れていない。
【００６３】
その理由として、図８からわかるように、表側加熱及び裏側加熱の両方において、傾斜角δが小さい程、最高温点での温度が高いので正弦波関連成分がより強く表れると考えられる。また、この場合、ひび割れ深さが同じであるので、傾斜角δが小さい程ひび割れ開口部から構造内部に続くひび割れ面の面積が大きく、それに応じて、余弦波関連成分として検出される範囲が広いからであると考えられる。このように、表面温度分布の特性の相違から、ひび割れの傾斜角の相違を検出できることがわかる。
【００６４】
更に、より複雑な状態として、図１９に示すように、図６に示すδ＝45°のひび割れに直角であるもう１つのδ＝45°のひび割れが加わった２本のひび割れが直交する直交ひび割れモデルを考える。表側加熱の場合であってノイズを含むときの表面温度分布に本検出方法を適用した結果を図２０(a)〜(d)に示す。この場合も、図２０（a）及び２０(b)の正負の正弦波関連成分から直交する2本のひび割れ開口部の位置を検出できることがわかる。また、図２０(c)及び２０(d)の正負の余弦波関連成分から2本のひび割れ面の存在する側を決定することができる。
(3)浮きの検出可能性についての検証
図９に示した浮きモデルに対する表側加熱及び裏側加熱の場合であってノイズを含むときの検出結果を図２１(a)〜(d)及び図２２(a)〜(d)に示す。浮きモデルの場合、図２１(a)及び２１(b)並びに図２２(a)及び２２(b)の正負の正弦波関連成分が現れていない。その理由は、ひび割れモデルの場合のようにひび割れ開口部を境にして表面温度が急変することがないからである。そして、表側加熱によって観測面にドーム状の基準温度よりも高温の部分が生じるので正の余弦波関連成分が現れる。それに反して、裏側加熱によって観測面にドーム状の基準温度よりも低温の部分が生じるので、負の余弦波関連成分が現れる。
【００６５】
このように、加熱面、及び正弦波関連成分及び正負の余弦波関連成分の現れ方を総合的に考察することにより、浮きの存在を検出することができ、したがって、浮きに関連した表面温度分布の箇所を教師データとして特定することができる。
2.4  ひび割れの検出についての実験データによる検証
2.4.1  実験概要
解析データによる検証を受けて、浮きよりも比較的複雑な表面温度分布を呈するひび割れについて、本発明の方法の検出性能を実験によって検証した。
【００６６】
図２３は、450mm×600mm×200mm（a1＝200mm、a2＝250mm、a3＝150mm、b1＝100mm、b2＝250mm、b3＝100mm）のコンクリート試験体であって、表面となす傾斜角δが30°及び60°であるように厚さ1mm（幅350mm、長さ200mm及び115mm）のひび割れの空間を模擬するアクリル板を挿入したものである。
【００６７】
アクリル版及び空気の熱伝導率は、それぞれ約0.21W/(m・K)及び約0.025W/(m・K)であるので、厚さ1mmのアクリル板は、幅が0.12mm程度のひび割れに相当する断熱性能を有すると考えられる。
【００６８】
図２４(a)は、模擬ひび割れを設けた表側面を真上にして、晴れの日に日射により加熱したときの表側面における表面温度画像である。このときの表面温度分布の最高温度は19.4℃、最低温度は13.8℃、平均温度は16.3℃、及び標準偏差は1.1℃である。図２４(b)は、表面温度分布から平均温度を除算した結果をそれらの最大絶対値で正規化したものを表示している。これらの画像からは傾斜角δが30°のひび割れの開口部の位置は視認できるが、傾斜角δが60°のひび割れの開口部の位置については視認できない。前節で示したように、傾斜角δが大きい程ひび割れに特徴的な温度分布が生じ難い傾向にある。また、2枚のアクリル板の位置関係により、傾斜角δが60°のひび割れについての最高温点が現れる箇所に貯まるべき熱量が、傾斜角δが30°のひび割れの最低温点が生じる低温部に流れたためにそれがさらに助長されたこともその一因と考えられる。
2.4.2  検出結果
図２５(a)〜(d)は、図２４(b)に示す画像データについての検出結果であり、同じく、上から(a)正の正弦波関連成分、(b)負の正弦波成分、(c)正の余弦波関連成分、及び(d)負の余弦波成分を示す。
【００６９】
正及び負の正弦波関連成分は、傾斜角δが30°のひび割れの開口部の位置を明瞭に示している。しかし、傾斜角δが60°のひび割れについては、全く検出できていない。これは前述のような理由によって、傾斜角δが60°のひび割れの箇所には本検出方法の対象となる特徴的な温度分布が生じていなかったと考えられる。
【００７０】
正及び負の余弦波関連成分は、傾斜角δが30°のひび割れ開口部から少し離れた位置にあるが、ひび割れ面の存在する側及びその反対側の正しく温度変化を捉えている。従って、余弦波関連成分は、正弦波関連成分と重ね合わせることによって、ひび割れ発生箇所を検出する上で有用な補完情報になるだけでなく、それ単独でも、表面温度が比較的なだらかに変化する、変状の影響を受けない周辺部よりも高温の領域を検出できる可能性があると考えられる。
【００７１】
図２５(c)〜(d)をみると、細かな点状の成分が存在している。これは、前述したようなコンクリートがセメント、細骨材、粗骨材などの複合材料から構成されることによる局所的な熱的性質の不均一、コンクリート表面の凹凸及び汚れ等を原因とするノイズの影響であると考えられる。このようなノイズ成分を除去する前処理の効果を検討した。用いたノイズ除去法は、前記した直交ウェーブレットによる多重解像度解析を利用したウェーブレット縮退によるものである。図２３ａ〜ｂに示す画像データに対してＤａｕｂｅｃｈｉｅｓ（Ｎ＝10）のウェーブレットレベルｊ＝5のスケーリング係数とウェーブレット展開整数の絶対値を大きい順に並べたときの上位α＝１%のみを用いて縮退するノイズ除去を事前に行なった後に、改めて展開係数比率ｐ＝4％とした検出処理を行なった結果を図２６（a）〜(d)に示す。微小な温度変化が除去され、傾斜角δが30°のひび割れの開口部の存在がより明瞭に検出可能になっている。
【００７２】
実構造の温度分布には、この試験体以上のノイズ成分が含まれている場合も想定される。このような場合に、ここで示したノイズ除去法が有効であると思われる。
2.5  実構造での実測データへの適用性の検討
2.5.1  実構造での実測データ
実構造における表面温度分布への適用の一例として、床版と一般に呼ばれる平板コンクリート構造への適用について説明する。このような構造は、道路又は鉄道の橋梁部若しくは高架構造部等に広く一般的に用いられ、しかも交通荷重、雨水等の厳しい劣化要因に晒されるので、その劣化が特に問題となっている。したがって、本発明の適用が望ましい適用例の１つである。この場合の刺激は、人工的に加熱する場合にも同様に適用可能であるが、ここでは、最も簡便でコストがかからない、構造の上面側が太陽光の影響を受けて直接的又は間接的に加熱される場合を考える。
【００７３】
この場合、検出すべき内部変状として、コンクリート構造の床版に特に典型的にみられるひび割れ及び浮きを想定し、表面応答である構造の下面の表面温度分布の中からひび割れ及び浮きに関連する表面温度分布の存在箇所を検出することを考える。
【００７４】
このような構造が置かれた熱的状態は図４の模式図に示したものとほぼ同様である。これを前記の解析モデルによる検討と照合させると、ひび割れについては図６(b)、及び浮きについては図９(b)に示したような構造上の態様に、観測面と加熱面とが異なる裏面加熱の加熱条件が作用する場合に相当する。
2.5.2  検出結果
次に、実際に対象構造を実測したときに得られた表面温度分布の中から、解析で想定したひび割れ及び浮きに対応する表面温度分布と関連性が大きい範囲を抽出する検討結果を示す。
【００７５】
図２７は、冬季の晴れの日に橋梁のＲＣ床版の下面側を赤外線撮像装置で測定したときの状況写真、及び床版下面での表面温度分布を表示したＲＧＢ画像である。ＲＧＢ画像中の長方形の実線で囲まれた領域Ｒ１〜Ｒ３の表面温度分布に対して本検出方法を適用した結果をそれぞれ図２８〜３０に示す。これまでと同様に、それぞれの図において、(a)正の正弦波関連成分、(b)負の正弦波関連成分、(c)正の余弦波関連成分、及び(d)負の余弦波関連成分を示す。
【００７６】
この構造条件及び裏側加熱という加熱条件においては、解析データによる検討で示したように、この場合の浮きに関連する範囲は、周囲よりも低温になるので負の余弦波関連成分のみが現れ、ひび割れに関連する範囲は、正負の正弦波関連成分が１つの組として現れ、正の正弦波関連成分は、ひび割れの周辺に付随して現れる。このようにして、実測データの中から、対象の内部変状と関連性が大きい表面温度分布の範囲を抽出して、その範囲の表面温度分布をそれぞれひび割れ及び浮きに関連した教師データにすることができる。
3  応答が振動的データである場合の教師データの作成
3.1  検討対象の全体状況の説明
本発明に従う一実施形態として、内部変状を有する構造に与える刺激が打撃であって、得られる応答が振動的データである場合に、内部変状と振動的データとの関係についての教師データを作成する方法について以下に説明する。
【００７７】
対象の構造及び内部変状の一例として、図３１に示すような棒状構造の中間部分の一部に内部変状が存在する場合を想定する。このような棒状構造の端部を打撃して、構造中を伝播して再び端部に戻ってきた振動を観測することにより、内部変状が生じているか否か、更にどの位置に、どの程度の内部変状が何個程度存在するか等についての検出することが行われる場合がある。内部変状の存在箇所において棒状構造を伝播する振動の一部が反射され、一部が透過するので、振動の形状と内部変状の存在とが関連するからである。
【００７８】
例えば、この棒状構造が地中にある場合、構造の長さ等の詳細が不明である上に、与えた振動データと内部変状との関係を直接関係付けることができないため、振動データから直接的に教師データを作成することは困難である。振動データとしては、構造の端部付近に設置した加速度センサによって検出される加速度データ、又は振動が空中に伝播した、端部周辺の空中に設置した音響センサによって検出される音響データ等が考えられる。実構造について加速度センサによって測定された加速度データの一例を図３２に示す。
【００７９】
ここに示す棒状構造での例は、図６及び図９に示したような平板構造にひび割れ及び浮きのような内部変状が存在する場合に、構造表面への打撃等の刺激によって発生させられた振動、音響等を応答とする場合の教師データの作成にも同様に適用することができる。
3.2  解析による教師データの作成
図３１に示すような棒状構造が内部変状を含まない場合、及び内部変状を棒状構造の中央部に有する場合について、棒状構造の上端部を打撃したときに、波動が棒状構造中を伝播して再び上端部に戻ってくる波動データのうちの加速度データを解析によって求めた結果を図３３（a）及び３３(b)に示す。図３３(a)に示す内部変状を含まない場合、棒状構造中を伝播する波動は棒状構造の先端部と上端部で反射を周期的に繰り返して次第に減衰する。一方、棒状構造の中間部に内部変状が存在する場合、図３３(b)に示すように、伝播する波動が内部変状において反射及び透過するため、棒状構造の上端部で観察される波動は非常に複雑な形状を示すようになる。内部変状が１カ所にだけ存在する場合でもこのように複雑な形状を呈するので、内部変状の数が増加すると、ヒトが波動の形状を観察しただけでは内部変状の存在位置を識別することは困難である。
3.3  教師データの多様化
上記の様な解析モデルを設定して、解析によって内部変状を有する棒状構造の端部に打撃を加えたときの端部における加速度データの教師データを作成することができる。更に、必要に応じて、図に示す棒状構造に設定した多くのパラメータに関して、例えば、個々の寸法を変える、構成材料の強度的条件を変える、周辺からの拘束条件を加える、内部変状の位置、範囲、個数等を変化させる等の操作によってモデル構造の多様性を増すことにより教師データを補強してもよい。更に、現実の構造の条件によりよく適合させるために、一般的なコンクリート構造の内部に存在する鉄筋、骨材等の影響を解析モデルに組み込むことも可能である。
【００８０】
この棒状構造の場合も、実構造において得られる実測データは多くのノイズを含むことが多いので、ノイズを除去して波動の形状をより明確にするのが望ましい場合がある。図３２に示す実測されたデータに作用させるノイズ除去法の一例として、直交ウェーブレットによる多重解像度解析を利用したウェーブレット縮退によるものが考えられる。このノイズ除去を図３２の実測データに作用させた結果を図３４に示す。
【００８１】
また、対象とする振動的データを実測されたデータそのものとするだけでなく、実測されたデータをフーリエ変換、直交ウェーブレットによる多重解像度解析等により分解したものを対象とすることによって、内部変状に関する影響をより詳細に検討することができる場合がある。
【００８２】
また、前記のように、解析に用いるモデル構造の構成、パラメータ等を変化させる以外に、解析によって得られた応答データにＤＬの手法において用いられるデータ拡張法、すなわち、回転、拡縮、平行移動、せん断、ぼかし、ノイズ付加等を適用してもよい。
4  ＤＬを用いたひび割れの発生位置の検出についての例
4.1  検出手順
検出手順は、主として図５に示したフローチャートに従う。ただし、解析によって求めた教師データのみを使用するので、随意のステップＳ１０及びＳ１１を除く。
【００８３】
ステップ１に従って、内部変状発生箇所を検出する対象の構造区画における表面温度分布を測定し、ステップ２に従って、これを表面温度分布データとして記憶する。
【００８４】
次に、ステップ３に従って、対象の構造区画に存在する、検出すべき１つ又は複数の内部変状を工学的経験・判断に基づいて想定するのであるが、ここでは、ＲＣ床版構造の下面に存在するひび割れのみを想定した。そして、ひび割れ発生箇所での表面温度分布を図６に示したひび割れ解析モデルを用いた解析より求めた。2.2.1において述べたように解析モデルを構成するパラメータは、多岐にわたり、更に各パラメータがとる数値も一定の範囲内で自由に設定できる。しかし、ここでは、最も基本的な場合として、2.2.1に示した各パラメータの値を用い、ひび割れ傾斜角δが45°のひび割れを有する１つのひび割れ解析モデルを対象とした。
【００８５】
次に、随意のステップ１２に従って、上記の１つのひび割れ解析モデルから求めたひび割れ発生箇所での表面温度分布に加工を加える。ここでは、得られた表面温度分布を一般化するために、最低温度を０、最大温度を１とするように正規化し、更に正規化された温度分布に前述したデータ拡張法のうちの−９０°〜＋９０°の範囲での回転と、１．０倍〜１．５倍の範囲での拡大と、１：１．５〜１．５：１の範囲でのアスペクト比変更とを作用させて多様化することにより、合計５０個の教師データを作成した。
【００８６】
次に、ステップ５において、対象の実測された表面温度分布データを読み出して、上記の教師データを用いてＤＬ検出を実行した。
【００８７】
最後に、ステップ６に従って、検出されたひび割れ発生が想定される箇所を、例えば、元の表面温度分布の画像に重ねて示した。
4.2  実験データでの検討
4.2.1  対象の実験データ
2.4に示したひび割れ試験体を用いた実験によって得られた図２４(b)に示す表面温度分布データを対象にした。
4.1.2  検出結果
上記表面温度分布に対してＤＬの手法を適用し、教師データの元となったひび割れに関連した局所的な表面温度分布が存在する箇所を用いて検出した。図３５において、そのような箇所の概略位置を上記の表面温度分布の画像に重ねて描いた四角の枠で示した。この結果は、図２５及び２６に示した結果と同様に、傾斜角δが30°のひび割れの開口部の位置を明瞭に検出できているが、一方、傾斜角δが60°のひび割れについては、図の右上の一部分だけしか検出できていないことを示している。
4.2  実構造物での実測データでの検討
4.2.1  対象の実測データ
図２７に示したＲＣ床版の下面で実測された表面温度分布データを対象にした。
4.2.2  検出結果
上記表面温度分布に対してＤＬの手法を適用し、教師データの元となったひび割れに関連した局所的な表面温度分布が存在する箇所を用いて検出した。図３６において、そのような箇所の概略位置を上記の表面温度分布の画像に重ねて描いた四角の枠で示した。
【００８８】
これらの２つの例では、ただ１つの基本的なひび割れ解析モデルから作成した教師データを用いてＤＬを実行した結果を示したが、解析モデルをより多様化する、例えばひび割れ傾斜角、ひび割れの大きさ若しくは深さを変える、ひび割れの本数を増やす、複数のひび割れの関係を平行、交差等とする、及び／又は対象の内部変状に代表的な内部変状である浮きを加える等を行なうことによって検出の精度向上に寄与できると考えられる。
【符号の説明】
【００８９】
１００  構造内部変状検出装置
１０１  実測手段
１０２  構造解析手段
１０３  実験手段
１０４  実測データ記憶手段
１０５  教師データ記憶手段
１０６  教師データ抽出手段
１０７  推測手段
１０８  表示手段
【図１】
2020024184.tif 000009
【図２】
2020024184.tif 000010
【図３】
2020024184.tif 000011
【図４】
2020024184.tif 000012
【図５】
2020024184.tif 000013
【図６】
2020024184.tif 000014
【図７】
2020024184.tif 000015
【図８】
2020024184.tif 000016
【図９】
2020024184.tif 000017
【図１０】
2020024184.tif 000018
【図１１】
2020024184.tif 000019
【図１２】
2020024184.tif 000020
【図１３】
2020024184.tif 000021
【図１４】
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【図１５】
2020024184.tif 000023
【図１６】
2020024184.tif 000024
【図１７】
2020024184.tif 000025
【図１８】
2020024184.tif 000026
【図１９】
2020024184.tif 000027
【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
2020024184.tif 000030
【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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【図３５】
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【図３６】
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