(57)【要約】【課題】非破壊検査データを人工知能により解析することで、そのグラウトの充填状況の判別を高精度に行う。【解決手段】ＰＣ構造物のケーブルシース７１内へのグラウト充填状況を非破壊検査により判別する上で、ケーブルシースに対する非破壊検査により得られた過去の波形画像と、当該過去の波形画像に対するグラウト充填状況の判別結果との３段階以上の連関度を予め取得し、新たにグラウト充填状況を判別するケーブルシースに対して非破壊検査を行うことにより得られた波形画像が入力され、取得した連関度を参照し、入力された波形画像に基づき、ケーブルシース内へのグラウト充填状況を判別する。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ＰＣ構造物のケーブルシース内へのグラウト充填状況を非破壊検査により判別するためのグラウト充填状況判別システムにおいて、
ケーブルシースに対する非破壊検査により得られた過去の波形画像と、当該過去の波形画像に対するグラウト充填状況の判別結果との３段階以上の連関度が予め記憶されているデータベースと、
新たにグラウト充填状況を判別するケーブルシースに対して非破壊検査を行うことにより得られた波形画像が入力される入力手段と、
上記データベースに記憶されている連関度を参照し、上記入力手段を介して入力された上記波形画像に基づき、ケーブルシース内へのグラウト充填状況を判別する判別手段とを備えること
を特徴とするグラウト充填状況判別システム。
【請求項２】
上記過去の波形画像及び上記波形画像は、時間と振れ幅の関係を示す画像であること
を特徴とする請求項１記載のグラウト充填状況判別システム。
【請求項３】
上記過去の波形画像及び上記波形画像は、少なくとも周波数を示す画像であること
を特徴とする請求項１記載のグラウト充填状況判別システム。
【請求項４】
上記過去の波形画像及び上記波形画像は、衝撃弾性波法、インパクトエコー法、超音波法の何れか１種の非破壊検査により得られる画像であること
を特徴とする請求項１〜３の何れか１項記載のグラウト充填状況判別システム。
【請求項５】
上記データベースは、上記過去の波形画像とケーブルシースに対してＸ線透過法により得られた過去の検査データとの組み合わせと、当該組み合わせに対するグラウトの充填状況の判別結果との３段階以上の連関度が予め記憶され、
上記入力手段は、新たにグラウト充填状況を判別するケーブルシースに対してＸ線透過法を行うことにより得られた検査データが入力されること
を特徴とする請求項４記載のグラウト充填状況判別システム。
【請求項６】
上記データベースは、更にケーブルシースに関する過去の付帯情報と上記過去の波形画像との組み合わせと、当該組み合わせに対するグラウトの充填状況の判別結果との３段階以上の連関度が予め記憶され、
上記入力手段は、新たにグラウト充填状況を判別するケーブルシースに関する付帯情報が更に入力され、
上記過去の付帯情報及び上記付帯情報は、ケーブルシースの形態情報、ケーブルシースの配置情報、ＰＣ構造物内に設けられた緊張材に関する緊張材情報、グラウトに関するグラウト情報、ＰＣ構造物内に打設されるコンクリート情報、非破壊検査の試験条件情報、ＰＣ構造物の表面状態情報、ＰＣ構造物内の構成情報の何れか１以上を含むこと
を特徴とする請求項４又は５記載のグラウト充填状況判別システム。
【請求項７】
上記データベースは、衝撃弾性波法、インパクトエコー法、超音波法の何れか２種以上の非破壊検査により得られた上記過去の波形画像の組み合わせと、当該組み合わせに対するグラウトの充填状況の判別結果との３段階以上の連関度が予め記憶され、
上記入力手段は、新たにグラウト充填状況を判別するケーブルシースに対して衝撃弾性波法、インパクトエコー法、超音波法の何れか２種以上の非破壊検査を行うことにより得られた上記波形画像が入力されること
を特徴とする請求項１〜３の何れか１項記載のグラウト充填状況判別システム。
【請求項８】
上記データベースは、２種以上の上記過去の波形画像とケーブルシースに対してＸ線透過法により得られた過去の検査データとの組み合わせと、当該組み合わせに対するグラウトの充填状況の判別結果との３段階以上の連関度が予め記憶され、
上記入力手段は、新たにグラウト充填状況を判別するケーブルシースに対してＸ線透過法を行うことにより得られた検査データが更に入力されること
を特徴とする請求項７記載のグラウト充填状況判別システム。
【請求項９】
上記データベースは、更にケーブルシースに関する過去の付帯情報と２種以上の上記過去の波形画像との組み合わせと、当該組み合わせに対するグラウトの充填状況の判別結果との３段階以上の連関度が予め記憶され、
上記入力手段は、新たにグラウト充填状況を判別するケーブルシースに関する付帯情報が更に入力され、
上記過去の付帯情報及び上記付帯情報は、ケーブルシースの形態情報、ケーブルシースの配置情報、ＰＣ構造物内に設けられた緊張材に関する緊張材情報、グラウトに関するグラウト情報、ＰＣ構造物内に打設されるコンクリート情報、非破壊検査の試験条件情報、ＰＣ構造物の表面状態情報、ＰＣ構造物内の構成情報の何れか１以上を含むこと
を特徴とする請求項７又は８記載のグラウト充填状況判別システム。
【請求項１０】
ＰＣ構造物のケーブルシース内へのグラウト充填状況を非破壊検査により判別するためのグラウト充填状況判別プログラムにおいて、
ケーブルシースに対する非破壊検査により得られた過去の波形画像と、当該過去の波形画像に対するグラウト充填状況の判別結果との３段階以上の連関度を予め取得する連関度取得ステップと、
新たにグラウト充填状況を判別するケーブルシースに対して非破壊検査を行うことにより得られた波形画像が入力される入力ステップと、
上記連関度取得ステップにおいて取得した連関度を参照し、上記入力ステップを介して入力された上記波形画像に基づき、ケーブルシース内へのグラウト充填状況を判別する判別ステップとをコンピューターに実行させること
を特徴とするグラウト充填状況判別プログラム。
【請求項１１】
上記過去の波形画像及び上記波形画像は、時間と振れ幅の関係を示す画像であること
を特徴とする請求項１０記載のグラウト充填状況判別プログラム。
【請求項１２】
上記過去の波形画像及び上記波形画像は、少なくとも周波数を示す画像であること
を特徴とする請求項１０記載のグラウト充填状況判別プログラム。
【請求項１３】
上記過去の波形画像及び上記波形画像は、衝撃弾性波法、インパクトエコー法、超音波法の何れか１種の非破壊検査により得られる画像であること
を特徴とする請求項１０〜１２の何れか１項記載のグラウト充填状況判別プログラム。
【請求項１４】
上記連関度取得ステップでは、上記過去の波形画像とケーブルシースに対してＸ線透過法により得られた過去の検査データとの組み合わせと、当該組み合わせに対するグラウトの充填状況の判別結果との３段階以上の連関度を予め取得し、
上記入力ステップでは、新たにグラウト充填状況を判別するケーブルシースに対してＸ線透過法を行うことにより得られた検査データが入力されること
を特徴とする請求項１３記載のグラウト充填状況判別プログラム。
【請求項１５】
上記連関度取得ステップでは、更にケーブルシースに関する過去の付帯情報と上記過去の波形画像との組み合わせと、当該組み合わせに対するグラウトの充填状況の判別結果との３段階以上の連関度を予め取得し、
上記入力ステップでは、新たにグラウト充填状況を判別するケーブルシースに関する付帯情報が更に入力され、
上記過去の付帯情報及び上記付帯情報は、ケーブルシースの形態情報、ケーブルシースの配置情報、ＰＣ構造物内に設けられた緊張材に関する緊張材情報、グラウトに関するグラウト情報、ＰＣ構造物内に打設されるコンクリート情報、非破壊検査の試験条件情報、ＰＣ構造物の表面状態情報、ＰＣ構造物内の構成情報の何れか１以上を含むこと
を特徴とする請求項１３又は１４記載のグラウト充填状況判別プログラム。
【請求項１６】
上記連関度取得ステップでは、衝撃弾性波法、インパクトエコー法、超音波法の何れか２種以上の非破壊検査により得られた上記過去の波形画像の組み合わせと、当該組み合わせに対するグラウトの充填状況の判別結果との３段階以上の連関度を予め取得し、
上記入力ステップでは、新たにグラウト充填状況を判別するケーブルシースに対して衝撃弾性波法、インパクトエコー法、超音波法の何れか２種以上の非破壊検査を行うことにより得られた上記波形画像が入力されること
を特徴とする請求項１０〜１２の何れか１項記載のグラウト充填状況判別プログラム。
【請求項１７】
上記連関度取得ステップでは、２種以上の上記過去の波形画像とケーブルシースに対してＸ線透過法により得られた過去の検査データとの組み合わせと、当該組み合わせに対するグラウトの充填状況の判別結果との３段階以上の連関度を予め取得し、
上記入力ステップでは、新たにグラウト充填状況を判別するケーブルシースに対してＸ線透過法を行うことにより得られた検査データが更に入力されること
を特徴とする請求項１６記載のグラウト充填状況判別プログラム。
【請求項１８】
上記連関度取得ステップでは、更にケーブルシースに関する過去の付帯情報と２種以上の上記過去の波形画像との組み合わせと、当該組み合わせに対するグラウトの充填状況の判別結果との３段階以上の連関度を予め取得し、
上記入力ステップでは、新たにグラウト充填状況を判別するケーブルシースに関する付帯情報が更に入力され、
上記過去の付帯情報及び上記付帯情報は、ケーブルシースの形態情報、ケーブルシースの配置情報、ＰＣ構造物内に設けられた緊張材に関する緊張材情報、グラウトに関するグラウト情報、ＰＣ構造物内に打設されるコンクリート情報、非破壊検査の試験条件情報、ＰＣ構造物の表面状態情報、ＰＣ構造物内の構成情報の何れか１以上を含むこと
を特徴とする請求項１６又は１７記載のグラウト充填状況判別プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ＰＣ構造物のケーブルシース内へのグラウト充填状況を非破壊検査により判別するためのグラウト充填状況判別システム及びグラウト充填状況判別プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、ポストテンション方式の橋梁や高架橋、建築物等のＰＣ構造物のケーブルシース内にグラウトを注入する際には、ケーブルシースのグラウト注入側に圧送ポンプを、排出側に真空ポンプを接続する。そして、真空ポンプによりケーブルシース内の気圧を減圧した後、該真空ポンプを稼働させたまま圧送ポンプを運転して前記ケーブルシース内にグラウトを充填する。
【０００３】
ところで、近年において、ＰＣ構造物中のケーブルシース内へのグラウトの充填不良に起因する緊張材の腐食、破断事故が散見されるようになった。このため、従来においてケーブルシース内のグラウトの充填状況を非破壊検査により判別することが行われている。この非破壊検査方法としては、例えばＸ線透過法、衝撃弾性波法、インパクトエコー法、広帯域超音波法等が用いられている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０００−２０６０９８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、これらの非破壊検査方法により検査データを取得することができたとしても、その検査データに基づいてケーブルシース内のグラウトの充填状況を正確に判別するのは容易ではない。実際に検査データのみからグラウトの充填状況をある程度正確に予測するためには相当の熟練を要するものとなっており、また熟練した経験を以ってしても時には誤った判別をしてしまう場合もあった。
【０００６】
このため、グラウトの充填状況の判別の熟練を積むことなく、正確な判別を自動的に行うことができる技術が従来より望まれていた。このグラウトの充填状況の自動的な判別を人工知能により行わせることで精度向上を図る技術思想も十分に考えられる。
【０００７】
中でも特許文献１には、建築構造物からの超音波反射エコーを受信して、柱等におけるきずの形状情報を取得し、きずの形状情報と、人工知能等によって求められた検査参照データベースとの比較を実施し、建築物の保全度合い等を評価する技術が開示されている。
【０００８】
しかしながら、この特許文献１の開示技術には、ＰＣ構造物のケーブルシース内へのグラウト充填状況について、非破壊検査データを人工知能により解析することで判別する技術は特段開示されていない。
【０００９】
そこで、本発明は、上述した問題点に鑑みて案出されたものであり、その目的とするところは、ＰＣ構造物のケーブルシース内へのグラウト充填状況を非破壊検査により判別するためのグラウト充填状況判別システム及びグラウト充填状況判別プログラムにおいて、特に非破壊検査データを人工知能により解析することで、そのグラウトの充填状況の判別を高精度に行うことが可能なグラウト充填状況判別システム及びグラウト充填状況判別プログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明に係るグラウト充填状況判別システムは、ＰＣ構造物のケーブルシース内へのグラウト充填状況を非破壊検査により判別するためのグラウト充填状況判別システムにおいて、ケーブルシースに対する非破壊検査により得られた過去の波形画像と、当該過去の波形画像に対するグラウト充填状況の判別結果との３段階以上の連関度が予め記憶されているデータベースと、新たにグラウト充填状況を判別するケーブルシースに対して非破壊検査を行うことにより得られた波形画像が入力される入力手段と、上記データベースに記憶されている連関度を参照し、上記入力手段を介して入力された上記波形画像に基づき、ケーブルシース内へのグラウト充填状況を判別する判別手段とを備えることを特徴とする。
【００１１】
本発明に係るグラウト充填状況判別プログラムは、ＰＣ構造物のケーブルシース内へのグラウト充填状況を非破壊検査により判別するためのグラウト充填状況判別プログラムにおいて、ケーブルシースに対する非破壊検査により得られた過去の波形画像と、当該過去の波形画像に対するグラウト充填状況の判別結果との３段階以上の連関度を予め取得する連関度取得ステップと、新たにグラウト充填状況を判別するケーブルシースに対して非破壊検査を行うことにより得られた波形画像が入力される入力ステップと、上記連関度取得ステップにおいて取得した連関度を参照し、上記入力ステップを介して入力された上記波形画像に基づき、ケーブルシース内へのグラウト充填状況を判別する判別ステップとをコンピューターに実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１２】
上述した構成からなる本発明によれば、グラウトの充填状況の把握を、特段の熟練を要することなく容易に行うことが可能となる。また本発明によれば、グラウトの充填状況の把握をより高精度に行うことが可能となる。更に、上述した連関度を人工知能で構成することにより、これを学習させることでその判別精度を更に向上させることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明を適用したグラウト充填状況判別システムの全体構成を示すブロック図である。
【図２】判別装置の具体的な構成例を示す図である。
【図３】本発明を適用したグラウト充填状況判別システムによる出力解の探索コンセプトについて説明するための図である。
【図４】探索プログラムの処理動作を示すフローチャートである。
【図５】非破壊検査方法として衝撃弾性波法を利用する場合における連関度の例を示す図である。
【図６】非破壊検査方法として衝撃弾性波法を利用する場合における組み合わせの連関度の第１の例を示す図である。
【図７】非破壊検査方法として衝撃弾性波法を利用する場合における組み合わせの連関度の第２の例を示す図である。
【図８】非破壊検査方法として衝撃弾性波法を利用する場合における組み合わせの連関度の第３の例を示す図である。
【図９】非破壊検査方法として衝撃弾性波法を利用する場合における組み合わせの連関度の第４の例を示す図である。
【図１０】非破壊検査方法としてインパクトエコー法を利用する場合における連関度の例を示す図である。
【図１１】非破壊検査方法としてインパクトエコー法を利用する場合における組み合わせの連関度の第１の例を示す図である。
【図１２】非破壊検査方法としてインパクトエコー法を利用する場合における組み合わせの連関度の第２の例を示す図である。
【図１３】非破壊検査方法として超音波法を利用する場合における連関度の例を示す図である。
【図１４】非破壊検査方法として超音波法を利用する場合における組み合わせの連関度の第１の例を示す図である。
【図１５】非破壊検査方法として超音波法を利用する場合における組み合わせの連関度の第２の例を示す図である。
【図１６】非破壊検査方法として衝撃弾性波法とインパクトエコー法とを利用する場合における組み合わせの連関度の第１の例を示す図である。
【図１７】非破壊検査方法として衝撃弾性波法とインパクトエコー法とを利用する場合における組み合わせの連関度の第２の例を示す図である。
【図１８】非破壊検査方法として衝撃弾性波法とインパクトエコー法とを利用する場合における組み合わせの連関度の第３の例を示す図である。
【図１９】非破壊検査方法として衝撃弾性波法とインパクトエコー法とを利用する場合における組み合わせの連関度の第４の例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、本発明を適用したグラウト充填状況判別システムついて、図面を参照しながら詳細に説明をする。
【００１５】
図１は、本発明を適用したグラウト充填状況判別システム１の全体構成を示すブロック図である。グラウト充填状況判別システム１は、ＰＣ構造物７のケーブルシース７１内へのグラウト充填状況を非破壊検査により判別する。グラウト充填状況判別システム１は、非破壊検査部８と、非破壊検査部８に接続された評価装置９と、評価装置９に接続された判別装置２と、判別装置２に接続されたデータベース３とを備えている。
【００１６】
ＰＣ構造物７は、ＰＣ鋼材及びケーブルシース７１が内部に配設された橋梁や高架橋、建築物等である。
【００１７】
ケーブルシース７１は、内部にＰＣ鋼棒又は多数のＰＣ鋼線等を初めとするこの図示しないＰＣ鋼材が緊張状態で、しかも当該ケーブルシース７１の内壁面から離間する形で配設される。ちなみに、本実施の形態においては、ポストテンション方式のＰＣ構造物７を対象としていることから、かかる場合にはＰＣ構造物７中にケーブルシース７１を配置した後にコンクリートを充填並びに硬化させ、その後にケーブルシース７１内に図示しないＰＣ鋼材を挿入して引張応力を負荷する。更にその後、ケーブルシース７１内にグラウトを充填して硬化させる。
【００１８】
非破壊検査部８は、例えば衝撃弾性波法、インパクトエコー法、超音波法、Ｘ線透過法等の非破壊検査手法により、ケーブルシース７１におけるグラウトの充填状況を判別するための検査データを検出する。非破壊検査部８は、検出した検査データを評価装置９へ送信する。
【００１９】
評価装置９は、例えばＰＣ（パーソナルコンピュータ）やスマートフォン、タブレット型端末、ウェアラブル端末等の電子機器で構成されている。この評価装置９は、非破壊検査部８により取得された検査データには、少なくとも波形画像が含まれており、取得された検査データを判別装置２へと送信する。
【００２０】
評価装置９は、取得された検査データを、特段解析することなく、判別装置２に送信してもよい。例えば評価装置９は、時間と振れ幅とを示す波形画像が検査データとして取得された場合、特段解析することなく時間と振れ幅とを示す波形画像をそのまま判別装置２に送信してもよい。
【００２１】
また、評価装置９は、取得された検査データの解析を行い、判別装置２に送信してもよい。例えば評価装置９は、時間と振れ幅との関係を示す波形画像が検査データとして取得された場合、これを解析し、周波数を示す波形画像としたうえで、判別装置２に送信してもよい。評価装置９は、波形画像からなる検査データを解析することにより、ケーブルシース７１内におけるグラウトの充填度を評価する上で最適なものに適宜加工することとなる。
【００２２】
例えばこの評価装置９は、取得された時間と振れ幅との関係を示す波形画像を、ＦＦＴ（Fast Fourier Transform）変換を施すことにより、周波数と振れ幅との関係を示す波形画像に変換してもよい。また、評価装置９は、取得された時間と振れ幅との関係を示す波形画像を、フーリエ変換を施して、時間と周波数との関係を示す波形画像に変換した上で、特定周波数領域を除去し、さらに逆フーリエ変換を施すことにより、特定周波数領域を残した時間と振れ幅との関係を示す波形画像に変換してもよい。また、評価装置９は、この特定周波数領域を残した時間と振れ幅との関係を示す波形画像に対して、さらにフーリエ変換を施すことにより、特定周波数領域を残した周波数と振れ幅との関係を示す波形画像に変換してもよい。また、評価装置９は、取得された時間と振れ幅との関係を示す波形画像を、パワースペクトル等のスペクトルと周波数との関係を示す波形画像に変換してもよい。
【００２３】
評価装置９は、取得された検査データとしての波形画像に対して、ウェーブレット変換を施して、時間と周波数との関係を示す波形画像に変換してもよい。ウェーブレット変換を施すことにより、フーリエ変換の際には失われてしまう時間特性を残すことができる。このため、ウェーブレット変換を施すことにより、時間と周波数との関係を示す波形画像に変換されることとなる。
【００２４】
評価装置９は、取得された検査データとしての波形画像に対して、フーリエ変換して得たパワースペクトルについて、その値の対数をとり、さらに逆フーリエ変換したケプストラムを示す波形画像に変換してもよい。また、評価装置９は、さらに、ケプストラムを示す波形画像から、低次のケプストラムであるスペクトル包絡や高次のケプストラムであるスペクトル微細構造を示す波形画像を抽出してもよい。例えば、スペクトル包絡を示す波形画像は、ケプストラム次数を定めるにより抽出されるものであってもよい。このケプストラム次数は、例えば２０、１００等の任意の値を取り得る。また、評価装置９は、取得された波形画像において、ある時間領域から切り出した振れ幅を周波数領域に変換したときのピークであるフォルマントを示す波形画像に変換してもよい。ピークの周波数が低い方から、第１フォルマント、第２フォルマント、・・・としたとき、波形画像は、例えば、第１フォルマントと第２フォルマントとの関係を示すものとして、周波数と周波数との関係を示すものであってもよい。また、評価装置９は、取得された検査データとしての波形画像に対して、ＡＦＴＥ（Auditory filterbank temporal Envelope）変換を施してもよい。
【００２５】
このように評価装置９は、取得された検査データを、２次元の波形画像に変換してもよい。２次元の波形画像は、例えば、時間、振れ幅、周波数、スペクトル、ケプストラム、フォルマント等のうち、２つの関係を示すものであってもよい。また、これらの逆数をとってもよい。
【００２６】
また、評価装置９は、例えばスぺクトログラム等を施して、取得された検査データを３次元の波形画像に変換してもよい。３次元の波形画像は、例えば、時間、振れ幅、周波数、スペクトル、ケプストラム、フォルマント等のうち、３つの関係を示すものであってもよい。例えば、時間と、周波数と、振れ幅との関係を示す波形画像とした場合、時間をＸ軸、周波数をＹ軸、振れ幅をＸ軸とＹ軸とのなす面に対して色の濃淡で示してもよいし、単に時間をＸ軸、周波数をＹ軸、振れ幅をＺ軸としてもよい。
【００２７】
ちなみに、この評価装置９は、例えば図示しないディスプレイ等からなる表示部を介して各検査データを表示することができる。また評価装置９は、これら各データをストレージ内に記録し、ユーザによる命令に基づいてこれらデータを表示部へ表示し、又は携帯型メモリにこれらデータを書き込むことができる。ユーザは、この携帯型メモリを評価装置９から取り外して自由に持ち運びすることが可能となる。更に評価装置９は、これら各データを公衆通信網を介して他の電子機器へ転送することも可能となる。
【００２８】
なお、本発明においてこの評価装置９の構成は必須ではなく、省略するようにしてもよい。かかる場合には、非破壊検査部８から出力される検査データは、判別装置２へ直接送信されることとなる。
【００２９】
データベース３は、提供すべきグラウトの充填状況の判別条件に関するデータベースが構築されている。データベース３には、公衆通信網を介して送られてきた情報、或いは本システムのユーザによって入力された情報が蓄積される。またデータベース３は、判別装置２からの要求に基づいて、この蓄積した情報を判別装置２へと送信する。
【００３０】
判別装置２は、例えば、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）等を始めとした電子機器で構成されているが、ＰＣ以外に、携帯電話、スマートフォン、タブレット型端末、ウェアラブル端末等、他のあらゆる電子機器で具現化されるものであってもよい。ユーザは、この判別装置２による探索解としてのグラウトの充填状況の判別結果を得ることにより、ケーブルシース７１内におけるグラウトの充填が足りているか否かを判別することが可能となる。そして、ケーブルシース７１内においてグラウトの充填が足りていない場合には、図示しない圧送ポンプを運転してケーブルシース７１内にグラウトを充填する作業を行うこととなる。
【００３１】
図２は、判別装置２の具体的な構成例を示している。この判別装置２は、判別装置２全体を制御するための制御部２４と、操作ボタンやキーボード等を介して各種制御用の指令を入力するための操作部２５と、有線通信又は無線通信を行うための通信部２６と、最適な設計条件を探索する探索部２７と、ハードディスク等に代表され、実行すべき検索を行うためのプログラムを格納するための記憶部２８とが内部バス２１にそれぞれ接続されている。さらに、この内部バス２１には、実際に情報を表示するモニタとしての表示部２３が接続されている。
【００３２】
制御部２４は、内部バス２１を介して制御信号を送信することにより、判別装置２内に実装された各構成要素を制御するためのいわゆる中央制御ユニットである。また、この制御部２４は、操作部２５を介した操作に応じて各種制御用の指令を内部バス２１を介して伝達する。
【００３３】
操作部２５は、キーボードやタッチパネルにより具現化され、プログラムを実行するための実行命令がユーザから入力される。この操作部２５は、上記実行命令がユーザから入力された場合には、これを制御部２４に通知する。この通知を受けた制御部２４は、探索部２７を始め、各構成要素と協調させて所望の処理動作を実行していくこととなる。
【００３４】
探索部２７は、グラウトの充填状況の判別結果を探索する。この探索部２７は、探索動作を実行するに当たり、必要な情報として記憶部２８に記憶されている各種情報や、データベース３に記憶されている各種情報を読み出す。この探索部２７は、人工知能により制御されるものであってもよい。この人工知能はいかなる周知の人工知能技術に基づくものであってもよい。
【００３５】
表示部２３は、制御部２４による制御に基づいて表示画像を作り出すグラフィックコントローラにより構成されている。この表示部２３は、例えば、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）等によって実現される。
【００３６】
記憶部２８は、ハードディスクで構成される場合において、制御部２４による制御に基づき、各アドレスに対して所定の情報が書き込まれるとともに、必要に応じてこれが読み出される。また、この記憶部２８には、本発明を実行するためのプログラムが格納されている。このプログラムは制御部２４により読み出されて実行されることになる。
【００３７】
上述した構成からなるグラウト充填状況判別システム１における動作について説明をする。
【００３８】
グラウト充填状況判別システム１では、例えば図３に示すように、非破壊検査による波形画像からなる検査データＡ、Ｂ、・・・からなる入力パラメータに基づいて、ケーブルシース７１内におけるグラウトの充填状況の判別結果に関する出力解を探索する。このグラウトの充填状況の判別結果は、例えば充填率が０％、５０％、１００％等のような充填率として判別した情報として示されるものであってもよいし、ケーブルシース７１内における側面視でのグラウトがいかなる分布で充填されているか等を示す充填状況Ｐ等の判別結果により示されるものであってもよい。
【００３９】
入力パラメータとしては、非破壊検査部８により検出され、必要に応じて評価装置９により加工され、解析された検査データである。それぞれ異なる非破壊検査の検査データＡ、Ｂ、・・が入力パラメータとして入力される。
【００４０】
このようにして検査データが非破壊検査部８により検出された後に、実際に探索プログラムによる処理動作が実行されていくこととなる。この探索プログラムの処理動作フローを図４に示す。
【００４１】
評価装置９は、ステップＳ１１において非破壊検査部８により検出された検査データについて、必要に応じて各種解析を行い、また後段の探索装置による探索を行い易くするために必要に応じて各種データに加工を施す（ステップＳ１２）。ちなみに、各種解析や加工を行わない場合には、このステップＳ１２を省略することができる。
【００４２】
次にステップＳ１３へ移行し、検査データと連関度の出力解を探索する。この探索を行う前において、データベース３は、参照用の入力パラメータ（以下、参照用入力パラメータという。）と、出力解としてのグラウト充填状況の判別結果との３段階以上の連関度を予め取得しておく。
【００４３】
図５は、このデータベース３において予め取得した連関度の例を示している。この図５の例では、非破壊検査部８における非破壊検査方法として、衝撃弾性波法を利用する。この衝撃弾性波法に基づいて非破壊検査部８により検出した検査データは、例えば衝撃を加えた際に検出される波形画像で構成される。このため、参照用入力パラメータにおいては、衝撃弾性波法に基づいて衝撃を加えた際に検出された波形画像を、過去の波形画像として予め学習させることとなる。
【００４４】
なお、図５に示す例においては、波形画像は、時間と振れ幅との関係を示す画像で構成される。
【００４５】
データベース３には、参照用入力パラメータとしての過去の波形画像と、出力解としてのケーブルシース７１内におけるグラウト充填状況の判別結果との間での３段階以上の連関度を予め記憶させておく。図５の例によれば、参照用入力パラメータが過去の波形画像ｊ１である場合に、「充填率５０％」が連関度８０％、「充填率０％」が連関度６０％で設定されている。また参照用入力パラメータが過去の波形画像ｊ２である場合に、「充填率１００％」が連関度９０％、「充填状況Ｐ」が連関度４０％で設定されている。
【００４６】
これらの連関度は、以前に衝撃弾性波法に基づいて非破壊検査を行った際の過去の波形画像と、その判別結果としての充填率や充填状況をデータベース３内に予め蓄積しておき、それらに基づいて設定するようにしてもよい。この連関度は、いわゆるニューラルネットワークにより構成されていてもよい。この連関度は、衝撃弾性波法に基づいて非破壊検査を行った際の過去の波形画像に基づいて、実際のケーブルシース７１内におけるグラウトの充填状況を判別する上での的確性を示すものである。例えば衝撃弾性波法に基づく過去の波形画像ｊ３に対しては、連関度７０％の「充填状況Ｑ」が最も的確な判断に近く、連関度５０％の「充填率５０％」がこれに続く的確な判断ということになる。同様に衝撃弾性波法に基づく過去の波形画像ｊ２に対しては、連関度９０％の「充填率１００％」が最も的確な判断に近く、連関度４０％の「充填状況Ｐ」がこれに続く的確な判断ということになる。
【００４７】
ステップＳ１３に移行後、探索プログラムは、ステップＳ１１において検出した、又は、ステップＳ１２において解析した入力パラメータに基づいて、ケーブルシース７１内へのグラウト充填状況を判別する作業を行う。このグラウト充填状況を判別する上で予め取得した図５に示す連関度を参照する。例えば、入力パラメータの波形画像が、参照用入力パラメータとしての過去の波形画像ｊ１か、又はこれに近似するものである場合には、上述した連関度を参照した場合、連関度の最も高い「充填率５０％」を最適解として選択する。但し、最も連関度の高いものを最適解として選択することは必須ではなく、連関度は低いものの連関性そのものは認められる「充填率０％」を最適解として選択するようにしてもよい。また、これ以外に矢印が繋がっていない出力解を選択してもよいことは勿論である。即ち、このケーブルシース７１内へのグラウト充填状況の選択は、連関度が高いものから順に選択される場合に限定されるものではなく、ケースに応じて連関度が低いものから順に選択されるものであってもよいし、その他いかなる優先順位で選択されるものであってもよい。
【００４８】
また、入力パラメータの波形画像が、参照用入力パラメータとしての過去の波形画像ｊ２にも一部類似しているが、過去の波形画像ｊ３にも一部類似し、何れに割り当ててよいか分からない場合については、例えば、画像上の特徴量に基づき、何れの参照用入力パラメータに割り当てるかを判別するようにしてもよい。このとき、ディープラーニングを通じて画像上の特徴量に基づき、何れの参照用入力パラメータに割り当てるかを判別するようにしてもよい。
【００４９】
例えば、時間と振れ幅との関係、周波数、周波数と振れ幅との関係、特定周波数領域を残した時間と振れ幅との関係、特定周波数領域を残した周波数と振れ幅との関係、時間と周波数との関係、の何れかを示す画像において、所定の時間、振れ幅、周波数やこれらのピーク位置等を画像上の特徴量としてもよい。この他、例えば、ケプストラム、ケプストラム次数の係数、フォルマントを画像上の特徴量としてもよい。
【００５０】
このようにして、入力パラメータとしての波形画像を参照用入力パラメータとしての過去の波形画像に割り当てた後、当該参照用入力パラメータに設定された連関度に基づいて出力解としてのグラウト充填状況を選択することになる。
【００５１】
波形画像と過去の波形画像とが、時間と振れ幅との関係を示す画像である場合には、取得した波形画像の解析を省略することができる。このため、取得した波形画像をそのまま評価装置９から判別装置２に送信することが可能となる。これにより、出力解を出力するまでの処理時間を早くすることが可能となる。
【００５２】
波形画像と過去の波形画像とが、周波数を示す画像である場合には、複雑な形状である時間と振れ幅との関係を示す画像では取得できない周波数を特徴量とすることができる。これにより、入力パラメータとしての波形画像を、参照用入力パラメータとしての過去の波形画像に割り当てる際に、その割り当てを周波数に基づいて行うことができる。このため、例えば所定の周波数や周波数のピーク位置に基づいて判別することができるため、グラウト充填状況の判別精度を更に向上させることが可能となる。
【００５３】
波形画像と過去の波形画像とが、周波数と振れ幅との関係を示す画像である場合には、複雑な形状である時間と振れ幅との関係を示す画像では取得できない周波数と振れ幅との関係を特徴量とすることができる。これにより、入力パラメータとしての波形画像を、参照用入力パラメータとしての過去の波形画像に割り当てる際に、その割り当てを周波数と振れ幅との関係に基づいて行うことができる。このため、例えば所定の周波数、振れ幅やこれらのピーク位置に基づいて判別することができるため、グラウト充填状況の判別精度を更に向上させることが可能となる。
【００５４】
波形画像と過去の波形画像とが、特定周波数領域を残した時間と振れ幅との関係を示す画像である場合には、特定周波数領域を残した時間と振れ幅との関係を特徴量とすることができる。これにより、入力パラメータとしての波形画像を、参照用入力パラメータとしての過去の波形画像に割り当てる際に、その割り当てを特定周波数領域を残した時間と振れ幅との関係に基づいて行うことができる。このため、例えば所定の時間、振れ幅やこれらのピーク位置に基づいて判別することができるとともに、グラウト充填状況に関係のないノイズ等が除去された時間と振れ幅との関係に基づいて判別することができるため、グラウト充填状況の判別精度を更に向上させることが可能となる。
【００５５】
波形画像と過去の波形画像とが、特定周波数領域を残した周波数と振れ幅との関係を示す画像である場合には、特定周波数領域を残した周波数と振れ幅との関係を特徴量とすることができる。これにより、入力パラメータとしての波形画像を、参照用入力パラメータとしての過去の波形画像に割り当てる際に、その割り当てを特定周波数領域を残した周波数と振れ幅との関係に基づいて行うことができる。このため、例えば所定の周波数、振れ幅やこれらのピーク位置に基づいて判別することができるとともに、グラウト充填状況に関係のないノイズ等が除去された周波数と振れ幅との関係に基づいて判別することができるため、グラウト充填状況の判別精度を更に向上させることが可能となる。
【００５６】
波形画像と過去の波形画像とが、時間と周波数との関係を示す画像である場合には、時間と周波数との関係を特徴量とすることができる。これにより、入力パラメータとしての波形画像を、参照用入力パラメータとしての過去の波形画像に割り当てる際に、その割り当てを時間と周波数との関係に基づいて行うことができる。このため、例えば時間特性を考慮した周波数に基づいて判別することができるため、グラウト充填状況の判別精度を更に向上させることが可能となる。
【００５７】
なお、入力パラメータに対する出力解の選択方法は、上述した方法に限定されるものではなく、連関度を参照するものであればいかなる方法に基づいて実行するようにしてもよい。また、このステップＳ１３の探索動作では、人工知能を利用して行うようにしてもよい。
【００５８】
次にステップＳ１４へ移行し、選択した最適解としてのケーブルシース７１内へのグラウト充填状況の判別結果を表示部２３を介して表示する。これによりユーザは、表示部２３を視認することにより、これからケーブルシース７１内へのグラウト充填状況の判別結果を即座に把握することが可能となる。
【００５９】
図６の例では、衝撃弾性波法に基づいて検出された過去の波形画像と、衝撃弾性波法に基づいて検出された過去の入出力比や伝搬速度等のデータとの組み合わせと、当該組み合わせに対するグラウト充填状況の判別結果との３段階以上の連関度が設定されている例を示している。
【００６０】
かかる場合において、連関度は、図６に示すように、非破壊検査の検査データとしての過去の波形画像ｊ１、ｊ２、・・と、過去の入出力比や伝搬速度等のデータとの組み合わせの集合がいわゆる隠れ層のノード６１ａ〜６１ｅとして表現されることとなる。各ノード６１ａ〜６１ｅは、参照用入力パラメータに対する重み付けと、出力解に対する重み付けがそれぞれ設定されている。この重み付けが３段階以上の連関度である。例えば、ノード６１ｂは、過去の波形画像ｊ１が連関度４０％で、また「入出力比：０．００１〜０．１（×１０-3）、伝搬速度：４．５〜５．０（ｍ／ｓ）」が連関度５０％で連関している。またノード６１ｄは、過去の波形画像ｊ２が連関度４０％で、「入出力比：０．００１〜０．１（×１０-3）、伝搬速度：３．０〜４．０（ｍ／ｓ）」が連関度３０％で連関している。
【００６１】
このような連関度が設定されている場合も同様に、ステップＳ１３へ移行した場合には、ステップＳ１１において検出した、又は、ステップＳ１２において抽出した入力パラメータとしての波形画像と入出力比や伝搬速度等のデータとに基づいて、連関度に応じた出力解を探索する。探索プログラムは、入力パラメータに基づいて、出力解の中から最適解を１又は２以上に亘り選択する作業を行う。この最適解を選択する上で、予め取得した図６に示す連関度を参照する。例えば、入力パラメータにおいて、波形画像ｊ１であり、かつ「入出力比：０．００１〜０．１（×１０-3）、伝搬速度：４．５〜５．０（ｍ／ｓ）」である場合、連関度を介してノード６１ｂが関連付けられており、このノード６１ｂは、「充填率５０％」が連関度６０％、「充填状況Ｑ」が連関度４０％で関連付けられている。
【００６２】
このようにして、入力パラメータとしての波形画像と入出力比や伝搬速度等のデータとを、参照用入力パラメータとしての過去の波形画像と過去の入出力比や伝搬速度等のデータとに割り当てた後、当該参照用入力パラメータに設定された連関度に基づいて出力解としてのグラウト充填状況を選択することになる。
【００６３】
探索プログラムは、この探索結果に基づいて同様にステップＳ１４において解を出力することになる。
【００６４】
図７の例では、衝撃弾性波法に基づいて検出された過去の波形画像と、過去のケーブルシース７１に関する付帯情報との組み合わせと、当該組み合わせに対するグラウト充填状況の判別結果との３段階以上の連関度が設定されている例を示している。
【００６５】
付帯情報は、ケーブルシース７１の形態情報、ケーブルシース７１の配置情報、ケーブルシース７１が設けられるＰＣ構造物７内に設けられた緊張材（ＰＣ鋼材）に関する緊張材情報、ケーブルシース７１内に充填されるグラウトに関するグラウト情報、ケーブルシース７１が設けられるＰＣ構造物内に打設されるコンクリート情報、ケーブルシース７１に対する非破壊検査の試験条件情報、ケーブルシース７１が設けられるＰＣ構造物７の表面状態情報、ケーブルシース７１が設けられるＰＣ構造物７内の構成情報の何れか１以上を含む。なお、過去の付帯情報は、これらの過去の情報である。
【００６６】
ケーブルシース７１の形態情報としては、ケーブルシース７１の長さ、ケーブルシース７１の径等である。ケーブルシース７１の配置情報は、ＰＣ構造物７内におけるケーブルシース７１の配置形態に関するあらゆる情報が含まれる。このケーブルシース７１の配置情報の例としては、例えば、正面視におけるケーブルシースが並列で配置されているか否か、またケーブルシース７１間の間隔等に関する情報が含まれる。緊張材情報としては、ＰＣ鋼材の長さ、ＰＣ鋼材の種類や、緊張力等である。グラウト情報は、グラウトのヤング係数等である。コンクリート情報は、ＰＣ構造物７に打設されたコンクリートのヤング係数やかぶりコンクリートの有無等である。非破壊検査の試験条件情報は、衝撃弾性波法の場合には、検査対象を打撃する鋼球の衝撃力等に関する情報が含まれる。非破壊検査の試験条件情報は、インパクトエコー法の場合には、検査対象を打撃するための打撃用鋼球径等に関する情報が含まれる。非破壊検査の試験条件情報は、超音波法の場合には、検査対象に向けて付与する超音波の周波数等に関する情報が含まれる。非破壊検査の試験条件情報は、Ｘ線透過法の場合には、検査対象に向けて照射するＸ線放射量等に関する情報が含まれる。ＰＣ構造物７の表面状態情報は、凹凸の有無や、ひび割れ状況、乾湿状況等の情報が含まれる。ＰＣ構造物７内の構成情報は、鉄筋の配置間隔等である。
【００６７】
なお、図７に示す例においては、付帯情報は、ケーブルシース７１の形態情報で構成される。
【００６８】
かかる場合において、連関度は、図７に示すように、非破壊検査の検査データとしての過去の波形画像ｊ１、ｊ２、・・と、過去のケーブルシース７１の形態情報との組み合わせの集合がいわゆる隠れ層のノード６１ａ〜６１ｅとして表現されることとなる。各ノード６１ａ〜６１ｅは、参照用入力パラメータに対する重み付けと、出力解に対する重み付けがそれぞれ設定されている。この重み付けが３段階以上の連関度である。例えば、ノード６１ｂは、過去の波形画像ｊ１が連関度４０％で、また過去のケーブルシース７１の形態情報としての「シース径：５０ｍｍ〜７５ｍｍ」が連関度５０％で連関している。またノード６１ｄは、過去の波形画像ｊ２が連関度４０％で、過去のケーブルシース７１の形態情報としての「シース径：２６ｍｍ〜５０ｍｍ」が連関度３０％で連関している。
【００６９】
このような連関度が設定されている場合も同様に、ステップＳ１３へ移行した場合には、ステップＳ１１において検出した、又は、ステップＳ１２において抽出した入力パラメータとしての非破壊検査の波形画像と、ケーブルシース７１の形態情報の連関度に応じた出力解を探索する。探索プログラムは、入力パラメータに基づいて、出力解の中から最適解を１又は２以上に亘り選択する作業を行う。この最適解を選択する上で、予め取得した図７に示す連関度を参照する。例えば、入力パラメータにおいて、波形画像ｊ１であり、かつケーブルシース７１の形態情報としての「シース径：５０ｍｍ〜７５ｍｍ」である場合、連関度を介してノード６１ｂが関連付けられており、このノード６１ｂは、「充填率５０％」が連関度６０％、「充填状況Ｑ」が連関度４０％で関連付けられている。
【００７０】
このようにして、入力パラメータとしての波形画像と付帯情報とを、参照用入力パラメータとしての過去の波形画像と過去の付帯情報とに割り当てた後、当該参照用入力パラメータに設定された連関度に基づいて出力解としてのグラウト充填状況を選択することになる。
【００７１】
探索プログラムは、この探索結果に基づいて同様にステップＳ１４において解を出力することになる。
【００７２】
図８の例では、衝撃弾性波法に基づいて検出された過去の波形画像と、Ｘ線透過法に基づいて検出された過去のＸ線画像との組み合わせと、当該組み合わせに対するグラウト充填状況の判別結果との３段階以上の連関度が設定されている例を示している。
【００７３】
かかる場合において、連関度は、図８に示すように、非破壊検査の検査データとしての過去の波形画像ｊ１、ｊ２、・・と、過去のＸ線画像ｒ１、ｒ２、・・・との組み合わせの集合がいわゆる隠れ層のノード６１ａ〜６１ｅとして表現されることとなる。各ノード６１ａ〜６１ｅは、参照用入力パラメータに対する重み付けと、出力解に対する重み付けがそれぞれ設定されている。この重み付けが３段階以上の連関度である。例えば、ノード６１ｂは、過去の波形画像ｊ１が連関度４０％で、また過去のＸ線画像ｒ２が連関度５０％で連関している。またノード６１ｄは、過去の波形画像ｊ２が連関度４０％で、過去のＸ線画像ｒ１が連関度３０％で連関している。
【００７４】
このような連関度が設定されている場合も同様に、ステップＳ１３へ移行した場合には、ステップＳ１１において検出した、又は、ステップＳ１２において抽出した入力パラメータとしての波形画像とＸ線画像とに基づいて、連関度に応じた出力解を探索する。探索プログラムは、入力パラメータに基づいて、出力解の中から最適解を１又は２以上に亘り選択する作業を行う。この最適解を選択する上で、予め取得した図８に示す連関度を参照する。例えば、入力パラメータにおいて、波形画像ｊ１であり、かつＸ線画像ｒ２である場合、連関度を介してノード６１ｂが関連付けられており、このノード６１ｂは、「充填率５０％」が連関度６０％、「充填状況Ｑ」が連関度４０％で関連付けられている。
【００７５】
このようにして、入力パラメータとしての波形画像とＸ線画像とを、参照用入力パラメータとしての過去の波形画像と過去のＸ線画像とに割り当てた後、当該参照用入力パラメータに設定された連関度に基づいて出力解としてのグラウト充填状況を選択することになる。
【００７６】
探索プログラムは、この探索結果に基づいて同様にステップＳ１４において解を出力することになる。
【００７７】
図９の例では、衝撃弾性波法に基づいて検出された過去の波形画像と、過去のケーブルシース７１に関する付帯情報と、Ｘ線透過法に基づいて検出された過去のＸ線画像との組み合わせと、当該組み合わせに対するグラウト充填状況の判別結果との３段階以上の連関度が設定されている例を示している。
【００７８】
なお、図９に示す例においては、付帯情報は、グラウト情報で構成される。
【００７９】
かかる場合において、連関度は、図９に示すように、非破壊検査の検査データとしての過去の波形画像ｊ１、ｊ２、・・と、過去のグラウト情報と、過去のＸ線画像ｒ１、ｒ２、・・・との組み合わせの集合がいわゆる隠れ層のノード６１ａ〜６１ｅとして表現されることとなる。各ノード６１ａ〜６１ｅは、参照用入力パラメータに対する重み付けと、出力解に対する重み付けがそれぞれ設定されている。この重み付けが３段階以上の連関度である。例えば、ノード６１ｂは、過去の波形画像ｊ１が連関度４０％で、過去のグラウト情報としての「ヤング係数：３０〜３５ＧＰａ」が連関度５０％で、過去のＸ線画像ｒ１が連関度５０％で連関している。またノード６１ｄは、過去の波形画像ｊ２が連関度４０％で、過去のグラウト情報としての「ヤング係数：２６〜３０ＧＰａ」が連関度３０％で、過去のＸ線画像ｒ２が連関度３０％で連関している。
【００８０】
このような連関度が設定されている場合も同様に、ステップＳ１３へ移行した場合には、ステップＳ１１において検出した、又は、ステップＳ１２において抽出した入力パラメータとしての波形画像とグラウト情報とＸ線画像とに基づいて、連関度に応じた出力解を探索する。探索プログラムは、入力パラメータに基づいて、出力解の中から最適解を１又は２以上に亘り選択する作業を行う。この最適解を選択する上で、予め取得した図９に示す連関度を参照する。例えば、入力パラメータにおいて、波形画像ｊ１であり、かつグラウト情報としての「ヤング係数：３０〜３５ＧＰａ」であり、かつＸ線画像ｒ１である場合、連関度を介してノード６１ｂが関連付けられており、このノード６１ｂは、「充填率５０％」が連関度６０％、「充填状況Ｑ」が連関度４０％で関連付けられている。
【００８１】
このようにして、入力パラメータとしての波形画像とグラウト情報とＸ線画像とを、参照用入力パラメータとしての過去の波形画像と過去のグラウト情報と過去のＸ線画像とに割り当てた後、当該参照用入力パラメータに設定された連関度に基づいて出力解としてのグラウト充填状況を選択することになる。
【００８２】
探索プログラムは、この探索結果に基づいて同様にステップＳ１４において解を出力することになる。
【００８３】
図１０は、このデータベース３において予め取得した連関度の例を示している。この図１０の例では、非破壊検査部８における非破壊検査方法として、インパクトエコー法を利用する。このインパクトエコー法に基づいて非破壊検査部８により検出した検査データは、例えば衝撃を加えた際に検出される波形画像で構成される。このため、参照用入力パラメータにおいては、インパクトエコー法に基づいて衝撃を加えた際に検出された波形画像を、過去の波形画像として予め学習させることとなる。
【００８４】
図１０の例においては、波形画像は、周波数と振れ幅との関係を示す画像で構成される。
【００８５】
データベース３には、参照用入力パラメータとしての過去の波形画像と、出力解としてのケーブルシース７１内におけるグラウト充填状況の判別結果との間での３段階以上の連関度を予め記憶させておく。図１０の例によれば、参照用入力パラメータが過去の波形画像ｆ１である場合に、「充填率５０％」が連関度８０％、「充填率０％」が連関度６０％で設定されている。また参照用入力パラメータが過去の波形画像ｆ２である場合に、「充填率１００％」が連関度９０％、「充填状況Ｐ」が連関度４０％で設定されている。
【００８６】
これらの連関度は、以前にインパクトエコー法に基づいて非破壊検査を行った際の過去の波形画像と、その判別結果としての充填率や充填状況をデータベース３内に予め蓄積しておき、それらに基づいて設定するようにしてもよい。この連関度は、いわゆるニューラルネットワークにより構成されていてもよい。この連関度は、インパクトエコー法に基づいて非破壊検査を行った際の過去の波形画像に基づいて、実際のケーブルシース７１内におけるグラウトの充填状況を判別する上での的確性を示すものである。例えばインパクトエコー法に基づく過去の波形画像ｆ３に対しては、連関度７０％の「充填状況Ｑ」が最も的確な判断に近く、連関度５０％の「充填率５０％」がこれに続く的確な判断ということになる。同様にインパクトエコー法に基づく過去の波形画像ｆ２に対しては、連関度９０％の「充填率１００％」が最も的確な判断に近く、連関度４０％の「充填状況Ｐ」がこれに続く的確な判断ということになる。
【００８７】
ステップＳ１３に移行後、探索プログラムは、ステップＳ１１において検出した、又は、ステップＳ１２において解析した入力パラメータに基づいて、ケーブルシース７１内へのグラウト充填状況を判別する作業を行う。このグラウト充填状況を判別する上で予め取得した図１０に示す連関度を参照する。例えば、入力パラメータの波形画像が、参照用入力パラメータとしての過去の波形画像ｆ１か、又はこれに近似するものである場合には、上述した連関度を参照した場合、連関度の最も高い「充填率５０％」を最適解として選択する。但し、最も連関度の高いものを最適解として選択することは必須ではなく、連関度は低いものの連関性そのものは認められる「充填率０％」を最適解として選択するようにしてもよい。また、これ以外に矢印が繋がっていない出力解を選択してもよいことは勿論である。即ち、このケーブルシース７１内へのグラウト充填状況の選択は、連関度が高いものから順に選択される場合に限定されるものではなく、ケースに応じて連関度が低いものから順に選択されるものであってもよいし、その他いかなる優先順位で選択されるものであってもよい。
【００８８】
また、入力パラメータの波形画像が、参照用入力パラメータとしての過去の波形画像ｆ２にも一部類似しているが、過去の波形画像ｆ３にも一部類似し、何れに割り当ててよいか分からない場合については、例えば、画像上の特徴量に基づき、何れの参照用入力パラメータに割り当てるかを判別するようにしてもよい。このとき、ディープラーニングを通じて画像上の特徴量に基づき、何れの参照用入力パラメータに割り当てるかを判別するようにしてもよい。
【００８９】
このようにして、入力パラメータとしての波形画像を、参照用入力パラメータとしての過去の波形画像に割り当てた後、当該参照用入力パラメータに設定された連関度に基づいて出力解としてのグラウト充填状況を選択することになる。
【００９０】
探索プログラムは、この探索結果に基づいて同様にステップＳ１４において解を出力することになる。
【００９１】
次にステップＳ１４へ移行し、選択した最適解としてのケーブルシース７１内へのグラウト充填状況の判別結果を表示部２３を介して表示する。これによりユーザは、表示部２３を視認することにより、これからケーブルシース７１内へのグラウト充填状況の判別結果を即座に把握することが可能となる。
【００９２】
図１１の例では、インパクトエコー法に基づいて検出された過去の波形画像と、過去のケーブルシース７１に関する付帯情報との組み合わせと、当該組み合わせに対するグラウト充填状況の判別結果との３段階以上の連関度が設定されている例を示している。
【００９３】
なお、図１１に示す例においては、付帯情報は、試験条件情報で構成される。
【００９４】
かかる場合において、連関度は、図１１に示すように、非破壊検査の検査データとしての過去の波形画像ｆ１、ｆ２、・・と、過去の試験条件情報との組み合わせの集合がいわゆる隠れ層のノード６１ａ〜６１ｅとして表現されることとなる。各ノード６１ａ〜６１ｅは、参照用入力パラメータに対する重み付けと、出力解に対する重み付けがそれぞれ設定されている。この重み付けが３段階以上の連関度である。例えば、ノード６１ｂは、過去の波形画像ｆ１が連関度４０％で、また過去の試験条件情報としての「鋼球径：１００ｍｍ〜２００ｍｍ」が連関度５０％で連関している。またノード６１ｄは、過去の波形画像ｆ２が連関度４０％で、試験条件情報としての「鋼球径：３０ｍｍ〜１００ｍｍ」が連関度３０％で連関している。
【００９５】
このような連関度が設定されている場合も同様に、ステップＳ１３へ移行した場合には、ステップＳ１１において検出した、又は、ステップＳ１２において抽出した入力パラメータとしての非破壊検査の波形画像と、試験条件情報の連関度に応じた出力解を探索する。探索プログラムは、入力パラメータに基づいて、出力解の中から最適解を１又は２以上に亘り選択する作業を行う。この最適解を選択する上で、予め取得した図１１に示す連関度を参照する。例えば、入力パラメータにおいて、波形画像ｆ１であり、かつ試験条件情報としての「鋼球径：１００ｍｍ〜２００ｍｍ」である場合、連関度を介してノード６１ｂが関連付けられており、このノード６１ｂは、「充填率５０％」が連関度６０％、「充填状況Ｑ」が連関度４０％で関連付けられている。
【００９６】
このようにして、入力パラメータとしての波形画像と試験条件情報とを、参照用入力パラメータとしての過去の波形画像と過去の試験条件情報とに割り当てた後、当該参照用入力パラメータに設定された連関度に基づいて出力解としてのグラウト充填状況を選択することになる。
【００９７】
探索プログラムは、この探索結果に基づいて同様にステップＳ１４において解を出力することになる。
【００９８】
図１２の例では、インパクトエコー法に基づいて検出された過去の波形画像と、Ｘ線透過法に基づいて検出された過去のＸ線画像との組み合わせと、当該組み合わせに対するグラウト充填状況の判別結果との３段階以上の連関度が設定されている例を示している。
【００９９】
かかる場合において、連関度は、図１２に示すように、非破壊検査の検査データとしての過去の波形画像ｆ１、ｆ２、・・と、過去のＸ線画像ｒ１、ｒ２、・・・との組み合わせの集合がいわゆる隠れ層のノード６１ａ〜６１ｅとして表現されることとなる。各ノード６１ａ〜６１ｅは、参照用入力パラメータに対する重み付けと、出力解に対する重み付けがそれぞれ設定されている。この重み付けが３段階以上の連関度である。例えば、ノード６１ｂは、過去の波形画像ｆ１が連関度４０％で、また過去のＸ線画像ｒ２が連関度５０％で連関している。またノード６１ｄは、過去の波形画像ｆ２が連関度４０％で、過去のＸ線画像ｒ１が連関度３０％で連関している。
【０１００】
このような連関度が設定されている場合も同様に、ステップＳ１３へ移行した場合には、ステップＳ１１において検出した、又は、ステップＳ１２において抽出した入力パラメータとしての波形画像とＸ線画像とに基づいて、連関度に応じた出力解を探索する。探索プログラムは、入力パラメータに基づいて、出力解の中から最適解を１又は２以上に亘り選択する作業を行う。この最適解を選択する上で、予め取得した図１２に示す連関度を参照する。例えば、入力パラメータにおいて、波形画像ｆ１であり、かつＸ線画像ｒ２である場合、連関度を介してノード６１ｂが関連付けられており、このノード６１ｂは、「充填率５０％」が連関度６０％、「充填状況Ｑ」が連関度４０％で関連付けられている。
【０１０１】
このようにして、入力パラメータとしての波形画像とＸ線画像とを、参照用入力パラメータとしての過去の波形画像と過去のＸ線画像とに割り当てた後、当該参照用入力パラメータに設定された連関度に基づいて出力解としてのグラウト充填状況を選択することになる。
【０１０２】
探索プログラムは、この探索結果に基づいて同様にステップＳ１４において解を出力することになる。
【０１０３】
なお、図示は省略するが、データベース３には、インパクトエコー法に基づいて検出された過去の波形画像と、過去のケーブルシース７１に関する付帯情報と、Ｘ線透過法に基づいて検出された過去のＸ線画像と、の組み合わせと、当該組み合わせに対するグラウト充填状況の判別結果との３段階以上の連関度が設定されていてもよい。
【０１０４】
このときであっても同様に、入力パラメータ（波形画像と、付帯情報と、Ｘ線画像）を参照用入力パラメータ（過去の波形画像と、過去の付帯情報と、過去のＸ線画像）に割り当てた後、当該参照用入力パラメータに設定された連関度に基づいて出力解としてのグラウト充填状況を選択することになる。
【０１０５】
図１３は、このデータベース３において予め取得した連関度の例を示している。この図１３の例では、非破壊検査部８における非破壊検査方法として、超音波法を利用する。この超音波法に基づいて非破壊検査部８により検出した検査データは、超音波に関する波形画像で構成される。このため、参照用入力パラメータにおいては、超音波法に基づいて検出された波形画像を、過去の波形画像として予め学習させることとなる。なお、超音波法は、例えば、広帯域超音波法等が用いられる。
【０１０６】
図１３の例においては、波形画像は、特定周波数領域を残した周波数と振れ幅との関係を示す画像で構成される。
【０１０７】
データベース３には、参照用入力パラメータとしての過去の波形画像と、出力解としてのケーブルシース７１内におけるグラウト充填状況の判別結果との間での３段階以上の連関度を予め記憶させておく。図１３の例によれば、参照用入力パラメータが過去の波形画像Ｇ１である場合に、「充填率５０％」が連関度８０％、「充填率０％」が連関度６０％で設定されている。また参照用入力パラメータが過去の波形画像Ｇ２である場合に、「充填率１００％」が連関度９０％、「充填状況Ｐ」が連関度４０％で設定されている。
【０１０８】
これらの連関度は、以前に超音波法に基づいて非破壊検査を行った際の過去の波形画像と、その判別結果としての充填率や充填状況をデータベース３内に予め蓄積しておき、それらに基づいて設定するようにしてもよい。この連関度は、いわゆるニューラルネットワークにより構成されていてもよい。この連関度は、超音波法に基づいて非破壊検査を行った際の過去の波形画像に基づいて、実際のケーブルシース７１内におけるグラウトの充填状況を判別する上での的確性を示すものである。例えば超音波法に基づく過去の波形画像Ｇ３に対しては、連関度７０％の「充填状況Ｑ」が最も的確な判断に近く、連関度５０％の「充填率５０％」がこれに続く的確な判断ということになる。同様に超音波法に基づく過去の波形画像Ｇ２に対しては、連関度９０％「充填率１００％」が最も的確な判断に近く、連関度４０％の「充填状況Ｐ」がこれに続く的確な判断ということになる。
【０１０９】
ステップＳ１３に移行後、探索プログラムは、ステップＳ１１において検出した、又は、ステップＳ１２において解析した入力パラメータに基づいて、ケーブルシース７１内へのグラウト充填状況を判別する作業を行う。このグラウト充填状況を判別する上で予め取得した図１３に示す連関度を参照する。例えば、入力パラメータの波形画像が、参照用入力パラメータとしての過去の波形画像Ｇ１か、又はこれに近似するものである場合には、上述した連関度を参照した場合、連関度の最も高い「充填率５０％」を最適解として選択する。但し、最も連関度の高いものを最適解として選択することは必須ではなく、連関度は低いものの連関性そのものは認められる「充填率０％」を最適解として選択するようにしてもよい。また、これ以外に矢印が繋がっていない出力解を選択してもよいことは勿論である。即ち、このケーブルシース７１内へのグラウト充填状況の選択は、連関度が高いものから順に選択される場合に限定されるものではなく、ケースに応じて連関度が低いものから順に選択されるものであってもよいし、その他いかなる優先順位で選択されるものであってもよい。
【０１１０】
また、入力パラメータの波形画像が、参照用入力パラメータとしての過去の波形画像Ｇ２にも一部類似しているが、過去の波形画像Ｇ３にも一部類似し、何れに割り当ててよいか分からない場合については、例えば、画像上の特徴量に基づき、何れの参照用入力パラメータに割り当てるかを判別するようにしてもよい。このとき、ディープラーニングを通じて画像上の特徴量に基づき、何れの参照用入力パラメータに割り当てるかを判別するようにしてもよい。
【０１１１】
このようにして、入力パラメータとしての波形画像を、参照用入力パラメータとしての過去の波形画像に割り当てた後、当該参照用入力パラメータに設定された連関度に基づいて出力解としてのグラウト充填状況を選択することになる。
【０１１２】
次にステップＳ１４へ移行し、選択した最適解としてのケーブルシース７１内へのグラウト充填状況の判別結果を表示部２３を介して表示する。これによりユーザは、表示部２３を視認することにより、これからケーブルシース７１内へのグラウト充填状況の判別結果を即座に把握することが可能となる。
【０１１３】
図１４の例では、超音波法に基づいて検出された過去の波形画像と、過去のケーブルシース７１に関する付帯情報との組み合わせと、当該組み合わせに対するグラウト充填状況の判別結果との３段階以上の連関度が設定されている例を示している。
【０１１４】
なお、図１４に示す例においては、付帯情報は、コンクリート情報で構成される。
【０１１５】
かかる場合において、連関度は、図１４に示すように、非破壊検査の検査データとしての過去の波形画像Ｇ１、Ｇ２、・・と、過去のコンクリート情報との組み合わせの集合がいわゆる隠れ層のノード６１ａ〜６１ｅとして表現されることとなる。各ノード６１ａ〜６１ｅは、参照用入力パラメータに対する重み付けと、出力解に対する重み付けがそれぞれ設定されている。この重み付けが３段階以上の連関度である。例えば、ノード６１ｂは、過去の波形画像Ｇ１が連関度４０％で、また過去のコンクリート情報としての「ヤング係数：３０〜３５ＧＰａ」が連関度５０％で連関している。またノード６１ｄは、過去の波形画像Ｇ２が連関度４０％で、過去のコンクリート情報としての「ヤング係数：２６〜３０ＧＰａ」が連関度３０％で連関している。
【０１１６】
このような連関度が設定されている場合も同様に、ステップＳ１３へ移行した場合には、ステップＳ１１において検出した、又は、ステップＳ１２において抽出した入力パラメータとしての非破壊検査の波形画像と、コンクリート情報の連関度に応じた出力解を探索する。探索プログラムは、入力パラメータに基づいて、出力解の中から最適解を１又は２以上に亘り選択する作業を行う。この最適解を選択する上で、予め取得した図１４に示す連関度を参照する。例えば、入力パラメータにおいて、波形画像Ｇ１であり、かつコンクリート情報としての「ヤング係数：３０〜３５ＧＰａ」である場合、連関度を介してノード６１ｂが関連付けられており、このノード６１ｂは、「充填率５０％」が連関度６０％、「充填状況Ｑ」が連関度４０％で関連付けられている。
【０１１７】
このようにして、入力パラメータとしての波形画像とコンクリート情報とを、参照用入力パラメータとしての過去の波形画像と過去のコンクリート情報とに割り当てた後、当該参照用入力パラメータに設定された連関度に基づいて出力解としてのグラウト充填状況を選択することになる。
【０１１８】
探索プログラムは、この探索結果に基づいて同様にステップＳ１４において解を出力することになる。
【０１１９】
図１５の例では、超音波法に基づいて検出された過去の波形画像と、Ｘ線透過法に基づいて検出された過去のＸ線画像との組み合わせと、当該組み合わせに対するグラウト充填状況の判別結果との３段階以上の連関度が設定されている例を示している。
【０１２０】
かかる場合において、連関度は、図１５に示すように、非破壊検査の検査データとしての過去の波形画像Ｇ１、Ｇ２、・・と、過去のＸ線画像ｒ１、ｒ２、・・・との組み合わせの集合がいわゆる隠れ層のノード６１ａ〜６１ｅとして表現されることとなる。各ノード６１ａ〜６１ｅは、参照用入力パラメータに対する重み付けと、出力解に対する重み付けがそれぞれ設定されている。この重み付けが３段階以上の連関度である。例えば、ノード６１ｂは、過去の波形画像Ｇ１が連関度４０％で、また過去のＸ線画像ｒ２が連関度５０％で連関している。またノード６１ｄは、過去の波形画像Ｇ２が連関度４０％で、過去のＸ線画像ｒ１が連関度３０％で連関している。
【０１２１】
このような連関度が設定されている場合も同様に、ステップＳ１３へ移行した場合には、ステップＳ１１において検出した、又は、ステップＳ１２において抽出した入力パラメータとしての波形画像とＸ線画像とに基づいて、連関度に応じた出力解を探索する。探索プログラムは、入力パラメータに基づいて、出力解の中から最適解を１又は２以上に亘り選択する作業を行う。この最適解を選択する上で、予め取得した図１５に示す連関度を参照する。例えば、入力パラメータにおいて、波形画像Ｇ１であり、かつＸ線画像ｒ２である場合、連関度を介してノード６１ｂが関連付けられており、このノード６１ｂは、「充填率５０％」が連関度６０％、「充填状況Ｑ」が連関度４０％で関連付けられている。
【０１２２】
このようにして、入力パラメータとしての波形画像とＸ線画像とを、参照用入力パラメータとしての過去の波形画像と過去のＸ線画像とに割り当てた後、当該参照用入力パラメータに設定された連関度に基づいて出力解としてのグラウト充填状況を選択することになる。
【０１２３】
探索プログラムは、この探索結果に基づいて同様にステップＳ１４において解を出力することになる。
【０１２４】
なお、図示は省略するが、データベース３には、超音波法に基づいて検出された過去の波形画像と、過去のケーブルシース７１に関する付帯情報と、Ｘ線透過法に基づいて検出された過去のＸ線画像と、の組み合わせと、当該組み合わせに対するグラウト充填状況の判別結果との３段階以上の連関度が設定されていてもよい。
【０１２５】
このときであっても同様に、入力パラメータ（波形画像と、付帯情報と、Ｘ線画像）を参照用入力パラメータ（過去の波形画像と、過去の付帯情報と、過去のＸ線画像）に割り当てた後、当該参照用入力パラメータに設定された連関度に基づいて出力解としてのグラウト充填状況を選択することになる。
【０１２６】
図１６の例では、衝撃弾性波に基づいて検出された過去の波形画像と、インパクトエコー法に基づいて検出された過去の波形画像との組み合わせと、当該組み合わせに対するグラウト充填状況の判別結果との３段階以上の連関度が設定されている例を示している。
【０１２７】
かかる場合において、連関度は、図１６に示すように、非破壊検査の検査データとしての衝撃弾性波法による過去の波形画像ｊ１、ｊ２、・・と、インパクトエコー法による過去の波形画像ｆ１、ｆ２、・・との組み合わせの集合がいわゆる隠れ層のノード６１ａ〜６１ｅとして表現されることとなる。各ノード６１ａ〜６１ｅは、参照用入力パラメータに対する重み付けと、出力解に対する重み付けがそれぞれ設定されている。この重み付けが３段階以上の連関度である。例えば、ノード６１ｂは、過去の波形画像ｊ１が連関度４０％で、また過去の波形画像ｆ２が連関度５０％で連関している。またノード６１ｄは、過去の波形画像ｊ２が連関度４０％で、過去の波形画像ｆ１が連関度３０％で連関している。
【０１２８】
このような連関度が設定されている場合も同様に、ステップＳ１３へ移行した場合には、ステップＳ１１において検出した、又は、ステップＳ１２において抽出した入力パラメータとしての衝撃弾性波法の波形画像と、インパクトエコー法の波形画像の連関度に応じた出力解を探索する。探索プログラムは、入力パラメータに基づいて、出力解の中から最適解を１又は２以上に亘り選択する作業を行う。この最適解を選択する上で、予め取得した図１６に示す連関度を参照する。例えば、入力パラメータにおいて、波形画像ｊ１であり、かつ波形画像ｆ２である場合、連関度を介してノード６１ｂが関連付けられており、このノード６１ｂは、「充填率５０％」が連関度６０％、「充填状況Ｑ」が連関度４０％で関連付けられている。
【０１２９】
このようにして、入力パラメータとしての衝撃弾性波法の波形画像とインパクトエコー法の波形画像とを、参照用入力パラメータとしての過去の衝撃弾性波法の波形画像と過去のインパクトエコー法の波形画像とに割り当てた後、当該参照用入力パラメータに設定された連関度に基づいて出力解としてのグラウト充填状況を選択することになる。
【０１３０】
探索プログラムは、この探索結果に基づいて同様にステップＳ１４において解を出力することになる。
【０１３１】
なお、図示は省略するが、例えば、データベース３には、衝撃弾性波に基づいて検出された過去の波形画像と、超音波法に基づいて検出された波形画像との組み合わせと、当該組み合わせに対するグラウト充填状況の判別結果との３段階以上の連関度が設定されていてもよい。また、図示は省略するが、データベース３には、インパクトエコー法に基づいて検出された過去の波形画像と、超音波法に基づいて検出された波形画像との組み合わせと、当該組み合わせに対するグラウト充填状況の判別結果との３段階以上の連関度が設定されていてもよい。このように、本発明では、データベース３に、衝撃弾性波法、インパクトエコー法、超音波法の何れか２種以上の非破壊検査により得られた過去の波形画像の組み合わせと、当該組み合わせに対するグラウトの充填状況の判別結果との３段階以上の連関度が設定されていてもよい。
【０１３２】
図１７の例では、衝撃弾性波に基づいて検出された過去の波形画像と、インパクトエコー法に基づいて検出された過去の波形画像と、過去のケーブルシース７１に関する付帯情報との組み合わせと、当該組み合わせに対するグラウト充填状況の判別結果との３段階以上の連関度が設定されている例を示している。
【０１３３】
なお、図１７に示す例においては、付帯情報は、ＰＣ構造物７の表面状態情報と、ケーブルシース７１の配置情報とで構成される。
【０１３４】
かかる場合において、連関度は、図１７に示すように、非破壊検査の検査データとしての衝撃弾性波法による過去の波形画像ｊ１、ｊ２、・・と、インパクトエコー法による過去の波形画像ｆ１、ｆ２、・・と、過去のＰＣ構造物７の表面状態情報と、ケーブルシース７１の配置情報との組み合わせの集合がいわゆる隠れ層のノード６１ａ〜６１ｅとして表現されることとなる。各ノード６１ａ〜６１ｅは、参照用入力パラメータに対する重み付けと、出力解に対する重み付けがそれぞれ設定されている。この重み付けが３段階以上の連関度である。例えば、ノード６１ｃは、過去の波形画像ｊ２が連関度６０％で、また過去の波形画像ｆ２が連関度６０％で、過去のＰＣ構造物７の表面状態情報としての「平坦」が連関度４０％で、過去のケーブルシース７１の配置情報としての「非並列配置」が連関度５０％で連関している。またノード６１ｄは、過去の波形画像ｊ２が連関度３０％で、過去の波形画像ｆ２が連関度７０％で、過去のケーブルシース７１の配置情報としての「非並列配置」が連関度９０％で連関している。
【０１３５】
このような連関度が設定されている場合も同様に、ステップＳ１３へ移行した場合には、ステップＳ１１において検出した、又は、ステップＳ１２において抽出した入力パラメータとしての衝撃弾性波法の波形画像と、インパクトエコー法の波形画像と、ＰＣ構造物７の表面状態情報と、ケーブルシース７１の配置情報との連関度に応じた出力解を探索する。探索プログラムは、入力パラメータに基づいて、出力解の中から最適解を１又は２以上に亘り選択する作業を行う。この最適解を選択する上で、予め取得した図１７に示す連関度を参照する。例えば、入力パラメータにおいて、波形画像ｊ２であり、かつ波形画像ｆ２であり、ＰＣ構造物７の表面状態情報としての「平坦」であり、ケーブルシース７１の配置情報としての「非並列配置」である場合、連関度を介してノード６１ｃが関連付けられており、このノード６１ｃは、「充填率０％」が連関度７０％で関連付けられている。
【０１３６】
このようにして、入力パラメータ（衝撃弾性波法の波形画像と、インパクトエコー法の波形画像と、付帯情報）を、参照用入力パラメータ（過去の衝撃弾性波法の波形画像と、過去のインパクトエコー法の波形画像と、過去の付帯情報）に割り当てた後、当該参照用入力パラメータに設定された連関度に基づいて出力解としてのグラウト充填状況を選択することになる。
【０１３７】
探索プログラムは、この探索結果に基づいて同様にステップＳ１４において解を出力することになる。
【０１３８】
また、本発明では、データベース３に、衝撃弾性波法、インパクトエコー法、超音波法の何れか２種以上の非破壊検査により得られた過去の波形画像と、過去の付帯情報との組み合わせと、当該組み合わせに対するグラウトの充填状況の判別結果との３段階以上の連関度が設定されていてもよい。
【０１３９】
このときであっても同様に、入力パラメータ（衝撃弾性波法、インパクトエコー法、超音波法の何れか２種以上の非破壊検査により得られた波形画像と、付帯情報）を、参照用入力パラメータ（衝撃弾性波法、インパクトエコー法、超音波法の何れか２種以上の非破壊検査により得られた過去の波形画像と、過去の付帯情報）に割り当てた後、当該参照用入力パラメータに設定された連関度に基づいて出力解としてのグラウト充填状況を選択することになる。
【０１４０】
図１８の例では、衝撃弾性波に基づいて検出された過去の波形画像と、インパクトエコー法に基づいて検出された過去の波形画像と、Ｘ線透過法に基づいて過去の検出されたＸ線画像との組み合わせと、当該組み合わせに対するグラウト充填状況の判別結果との３段階以上の連関度が設定されている例を示している。
【０１４１】
かかる場合において、連関度は、図１８に示すように、非破壊検査の検査データとしての衝撃弾性波法による過去の波形画像ｊ１、ｊ２、・・と、インパクトエコー法による過去の波形画像ｆ１、ｆ２、・・と、過去のＸ線画像ｒ１、ｒ２、・・との組み合わせの集合がいわゆる隠れ層のノード６１ａ〜６１ｅとして表現されることとなる。各ノード６１ａ〜６１ｅは、参照用入力パラメータに対する重み付けと、出力解に対する重み付けがそれぞれ設定されている。この重み付けが３段階以上の連関度である。例えば、ノード６１ａは、過去の波形画像ｊ１が連関度８０％で、また過去の波形画像ｆ１が連関度３０％で、過去のＸ線画像ｒ１が８０％で連関している。またノード６１ｄは、過去の波形画像ｊ２が連関度３０％で、過去の波形画像ｆ１が連関度７０％で、過去のＸ線画像ｒ２が９０％で連関している。
【０１４２】
このような連関度が設定されている場合も同様に、ステップＳ１３へ移行した場合には、ステップＳ１１において検出した、又は、ステップＳ１２において抽出した入力パラメータとしての衝撃弾性波の波形画像と、インパクトエコーの波形画像と、Ｘ線透過法のＸ線画像との連関度に応じた出力解を探索する。探索プログラムは、入力パラメータに基づいて、出力解の中から最適解を１又は２以上に亘り選択する作業を行う。この最適解を選択する上で、予め取得した図１８に示す連関度を参照する。例えば、入力パラメータにおいて、波形画像ｊ１であり、かつ波形画像ｆ１であり、かつＸ線画像ｒ１である場合、連関度を介してノード６１ａが関連付けられており、このノード６１ａは、「充填率１００％」が連関度７０％、「充填率０％」が連関度３０％で関連付けられている。
【０１４３】
このようにして、入力パラメータ（衝撃弾性波法の波形画像と、インパクトエコー法の波形画像と、Ｘ線画像）を、参照用入力パラメータ（過去の衝撃弾性波法の波形画像と、過去のインパクトエコー法の波形画像と、過去のＸ線画像）に割り当てた後、当該参照用入力パラメータに設定された連関度に基づいて出力解としてのグラウト充填状況を選択することになる。
【０１４４】
探索プログラムは、この探索結果に基づいて同様にステップＳ１４において解を出力することになる。
【０１４５】
また、本発明では、データベース３に、衝撃弾性波法、インパクトエコー法、超音波法の何れか２種以上の非破壊検査により得られた過去の波形画像と、過去のＸ線画像との組み合わせと、当該組み合わせに対するグラウトの充填状況の判別結果との３段階以上の連関度が設定されていてもよい。
【０１４６】
このときであっても同様に、入力パラメータ（衝撃弾性波法、インパクトエコー法、超音波法の何れか２種以上の非破壊検査により得られた波形画像と、Ｘ線画像）を、参照用入力パラメータ（衝撃弾性波法、インパクトエコー法、超音波法の何れか２種以上の非破壊検査により得られた過去の波形画像と、過去のＸ線画像）に割り当てた後、当該参照用入力パラメータに設定された連関度に基づいて出力解としてのグラウト充填状況を選択することになる。
【０１４７】
図１９の例では、衝撃弾性波に基づいて検出された過去の波形画像と、インパクトエコー法に基づいて検出された過去の波形画像と、過去のケーブルシース７１に関する付帯情報と、Ｘ線透過法に基づいて検出された過去のＸ線画像との組み合わせと、当該組み合わせに対するグラウト充填状況の判別結果との３段階以上の連関度が設定されている例を示している。
【０１４８】
なお、図１９に示す例においては、付帯情報は、ケーブルシース７１の配置情報で構成される。
【０１４９】
かかる場合において、連関度は、図１９に示すように、非破壊検査の検査データとしての過去の波形画像ｊ１、ｊ２、・・と、過去の波形画像ｆ１、ｆ２、・・と、過去のケーブルシース７１の配置情報と、過去のＸ線画像ｒ１、ｒ２、・・との組み合わせの集合がいわゆる隠れ層のノード６１ａ〜６１ｅとして表現されることとなる。各ノード６１ａ〜６１ｅは、参照用入力パラメータに対する重み付けと、出力解に対する重み付けがそれぞれ設定されている。この重み付けが３段階以上の連関度である。例えば、ノード６１ｃは、過去の波形画像ｊ２が連関度６０％で、また過去の波形画像ｆ２が連関度６０％で、過去のケーブルシース７１の配置情報としての「非並列配置」が連関度４０％で、過去のＸ線画像ｒ２が５０％で連関している。
【０１５０】
このような連関度が設定されている場合も同様に、ステップＳ１３へ移行した場合には、ステップＳ１１において検出した、又は、ステップＳ１２において抽出した入力パラメータとしての衝撃弾性波法の波形画像と、インパクトエコー法の波形画像と、ケーブルシース７１の配置情報と、Ｘ線透過法のＸ線画像との連関度に応じた出力解を探索する。探索プログラムは、入力パラメータに基づいて、出力解の中から最適解を１又は２以上に亘り選択する作業を行う。この最適解を選択する上で、予め取得した図１９に示す連関度を参照する。例えば、入力パラメータにおいて、波形画像ｊ２であり、かつ波形画像ｆ２であり、かつケーブルシース７１の配置情報としての「非並列配置」であり、かつＸ線画像ｒ２である場合、連関度を介してノード６１ｃが関連付けられており、このノード６１ｃは、「充填率０％」が連関度７０％で関連付けられている。
【０１５１】
このようにして、入力パラメータ（衝撃弾性波法の波形画像と、インパクトエコー法の波形画像と、ケーブルシース７１の配置情報と、Ｘ線画像）を、参照用入力パラメータ（過去の衝撃弾性波法の波形画像と、過去のインパクトエコー法の波形画像と、過去のケーブルシース７１の配置情報と、過去のＸ線画像）に割り当てた後、当該参照用入力パラメータに設定された連関度に基づいて出力解としてのグラウト充填状況を選択することになる。
【０１５２】
探索プログラムは、この探索結果に基づいて同様にステップＳ１４において解を出力することになる。
【０１５３】
なお、本発明では、本発明では、データベース３に、衝撃弾性波法、インパクトエコー法、超音波法の何れか２種以上の非破壊検査により得られた過去の波形画像と、過去の付帯情報と、Ｘ線透過法に基づいて検出された過去のＸ線画像と、の組み合わせと、当該組み合わせに対するグラウト充填状況の判別結果との３段階以上の連関度が設定されていてもよい。
【０１５４】
このときであっても同様に、入力パラメータ（衝撃弾性波法、インパクトエコー法、超音波法の何れか２種以上の非破壊検査により得られた波形画像と、付帯情報と、Ｘ線画像）を、参照用入力パラメータ（衝撃弾性波法、インパクトエコー法、超音波法の何れか２種以上の非破壊検査により得られた過去の波形画像と、過去の付帯情報と、過去のＸ線画像）に割り当てた後、当該参照用入力パラメータに設定された連関度に基づいて出力解としてのグラウト充填状況を選択することになる。
【０１５５】
また上述した実施の形態においては、波形画像を取得できる非破壊検査方法として、衝撃弾性波法、インパクトエコー法、超音波法を例にとり説明をしたが、波形画像を取得できる他のいかなる非破壊検査方法に代替されるものであってもよいことは勿論である。また、波形画像が取得される非破壊検査方法に対して、他のいかなる非破壊検査方法により取得される検査データを組み合わせてもよい。
【０１５６】
何れの非破壊検査方法においても、ユーザは、出力された判別結果に基づいて、ケーブルシース内へのグラウトの充填状況を把握することができる。そして、把握したグラウトの充填状況に基づいて、必要な場合にはケーブルシース７１内において更にグラウトの注入を行うことが可能となる。
【０１５７】
特に本発明によれば、グラウトの充填状況の把握を、特段の熟練を要することなく容易に行うことが可能となる。また本発明によれば、グラウトの充填状況の把握をより高精度に行うことが可能となる。更に、上述した連関度を人工知能で構成することにより、これを学習させることでその判別精度を更に向上させることが可能となる。
【０１５８】
特に、２種以上の非破壊検査により得られた過去の波形画像に基づいて最適解を探索することにより、その探索精度の向上を図ることが可能となる。
【０１５９】
特に、過去の波形画像と過去の付帯情報とに基づいて最適解を探索することにより、その探索精度の向上を図ることが可能となる。
【０１６０】
特に、過去の波形画像と過去のＸ線画像とに基づいて最適解を探索することにより、その探索精度の向上を図ることが可能となる。
【０１６１】
特に、過去の波形画像と過去の付帯情報と過去のＸ線画像とに基づいて最適解を探索することにより、その探索精度の向上を図ることが可能となる。
【０１６２】
また、本発明によれば、３段階以上に設定されている連関度を介して最適なグラウトの充填状況の判別結果の探索を行う点に特徴がある。連関度は、例えば０〜１００％までの数値で記述することができるが、これに限定されるものではなく３段階以上の数値で記述できるものであればいかなる段階で構成されていてもよい。
【０１６３】
このような３段階以上の数値で表される連関度に基づいて探索することで、複数のグラウトの充填状況の判別結果が選ばれる状況下において、当該連関度の高い順に探索して表示することも可能となる。このように連関度の高い順にユーザに表示できれば、より可能性のグラウトの充填状況の判別結果を優先的に選択することを促すこともできる。一方、連関度の低いグラウトの充填状況の判別結果であってもセカンドオピニオンという意味で表示することができ、ファーストオピニオンで上手く分析ができない場合において有用性を発揮することができる。
【０１６４】
これに加えて、本発明によれば、連関度が１％のような極めて低いグラウトの充填状況の判別結果も見逃すことなく判断することができる。連関度が極めて低いグラウトの充填状況の判別結果であっても僅かな兆候として繋がっているものであり、何十回、何百回に一度は、グラウトの充填状況の判別結果として役に立つ場合もあることをユーザに対して注意喚起することができる。
【０１６５】
更に本発明によれば、このような３段階以上の連関度に基づいて探索を行うことにより、閾値の設定の仕方で、探索方針を決めることができるメリットがある。閾値を低くすれば、上述した連関度が１％のものであっても漏れなく拾うことができる反面、グラウトの充填状況の判別結果を好適に検出できる可能性が低く、ノイズを沢山拾ってしまう場合もある。一方、閾値を高くすれば、最適なグラウトの充填状況の判別結果を高確率で検出できる可能性が高い反面、通常は連関度は低くてスルーされるものの何十回、何百回に一度は出てくる好適な解を見落としてしまう場合もある。いずれに重きを置くかは、ユーザ側、システム側の考え方に基づいて決めることが可能となるが、このような重点を置くポイントを選ぶ自由度を高くすることが可能となる。
【０１６６】
本発明によれば、波形画像と過去の波形画像とが、時間と振れ幅との関係を示す画像である場合には、取得した波形画像の解析を省略することができる。このため、取得した波形画像をそのまま評価装置９から判別装置２に送信することが可能となる。これにより、出力解を出力するまでの処理時間を早くすることが可能となる。
【０１６７】
本発明によれば、波形画像と過去の波形画像とが、周波数を示す画像である場合には、複雑な形状である時間と振れ幅との関係を示す画像では取得できない周波数を特徴量とすることができる。これにより、入力パラメータとしての波形画像を、参照用入力パラメータとしての過去の波形画像に割り当てる際に、その割り当てを周波数に基づいて行うことができる。このため、例えば所定の周波数や周波数のピーク位置に基づいて判別することができるため、グラウト充填状況の判別精度を更に向上させることが可能となる。
【０１６８】
本発明によれば、波形画像と過去の波形画像とが、周波数と振れ幅との関係を示す画像である場合には、複雑な形状である時間と振れ幅との関係を示す画像では取得できない周波数と振れ幅との関係を特徴量とすることができる。これにより、入力パラメータとしての波形画像を、参照用入力パラメータとしての過去の波形画像に割り当てる際に、その割り当てを周波数と振れ幅との関係に基づいて行うことができる。このため、例えば所定の周波数、振れ幅やこれらのピーク位置に基づいて判別することができるため、グラウト充填状況の判別精度を更に向上させることが可能となる。
【０１６９】
本発明によれば、波形画像と過去の波形画像とが、特定周波数領域を残した時間と振れ幅との関係を示す画像である場合には、特定周波数領域を残した時間と振れ幅との関係を特徴量とすることができる。これにより、入力パラメータとしての波形画像を、参照用入力パラメータとしての過去の波形画像に割り当てる際に、その割り当てを特定周波数領域を残した時間と振れ幅との関係に基づいて行うことができる。このため、例えば所定の時間、振れ幅やこれらのピーク位置に基づいて判別することができるとともに、グラウト充填状況に関係のないノイズ等が除去された時間と振れ幅との関係に基づいて判別することができるため、グラウト充填状況の判別精度を更に向上させることが可能となる。
【０１７０】
本発明によれば、波形画像と過去の波形画像とが、特定周波数領域を残した周波数と振れ幅との関係を示す画像である場合には、特定周波数領域を残した周波数と振れ幅との関係を特徴量とすることができる。これにより、入力パラメータとしての波形画像を、参照用入力パラメータとしての過去の波形画像に割り当てる際に、その割り当てを特定周波数領域を残した周波数と振れ幅との関係に基づいて行うことができる。このため、例えば所定の周波数、振れ幅やこれらのピーク位置に基づいて判別することができるとともに、グラウト充填状況に関係のないノイズ等が除去された周波数と振れ幅との関係に基づいて判別することができるため、グラウト充填状況の判別精度を更に向上させることが可能となる。
【０１７１】
本発明によれば、波形画像と過去の波形画像とが、時間と周波数との関係を示す画像である場合には、時間と周波数との関係を特徴量とすることができる。これにより、入力パラメータとしての波形画像を、参照用入力パラメータとしての過去の波形画像に割り当てる際に、その割り当てを時間と周波数との関係に基づいて行うことができる。このため、例えば時間特性を考慮した周波数に基づいて判別することができるため、グラウト充填状況の判別精度を更に向上させることが可能となる。
【０１７２】
本発明によれば、波形画像と過去の波形画像とが、３次元の画像である場合、最適解の探索精度の更なる向上を図ることが可能となる。
【０１７３】
更に本発明では、上述した連関度を更新させるようにしてもよい。この更新は、例えばインターネットを始めとした公衆通信網を介して提供された情報を反映させるようにしてもよい。公衆通信網から取得可能なサイト情報や書き込み等を通じて、入力パラメータと、出力解（グラウトの充填状況の判別結果）との関係性について新たな知見が発見された場合には、当該知見に応じて連関度を上昇させ、或いは下降させる。
【０１７４】
この連関度の更新は、公衆通信網から取得可能な情報に基づく場合以外に、専門家による研究データや論文、学会発表や、新聞記事、書籍等の内容に基づいてシステム側又はユーザ側が人為的に、又は自動的に更新するようにしてもよい。これらの更新処理においては人工知能を活用するようにしてもよい。
【符号の説明】
【０１７５】
１  グラウト充填状況判別システム
２  判別装置
３  データベース
７  構造物
８  非破壊検査部
９  評価装置
２１  内部バス
２３  表示部
２４  制御部
２５  操作部
２６  通信部
２７  探索部
２８  記憶部
６１  ノード
７１  ケーブルシース
【図１】
2019158619.tif 000003
【図２】
2019158619.tif 000004
【図３】
2019158619.tif 000005
【図４】
2019158619.tif 000006
【図５】
2019158619.tif 000007
【図６】
2019158619.tif 000008
【図７】
2019158619.tif 000009
【図８】
2019158619.tif 000010
【図９】
2019158619.tif 000011
【図１０】
2019158619.tif 000012
【図１１】
2019158619.tif 000013
【図１２】
2019158619.tif 000014
【図１３】
2019158619.tif 000015
【図１４】
2019158619.tif 000016
【図１５】
2019158619.tif 000017
【図１６】
2019158619.tif 000018
【図１７】
2019158619.tif 000019
【図１８】
2019158619.tif 000020
【図１９】
2019158619.tif 000021
【手続補正書】
【提出日】平成30年6月20日(2018.6.20)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ＰＣ構造物のケーブルシース内へのグラウト充填状況を非破壊検査により判別するためのグラウト充填状況判別システムにおいて、
ケーブルシースに対する非破壊検査により得られた過去の波形画像と、当該過去の波形画像に対するグラウト充填状況の判別結果との３段階以上の連関度が予め記憶されているデータベースと、
新たにグラウト充填状況を判別するケーブルシースに対して非破壊検査を行うことにより得られた波形画像が入力される入力手段と、
上記データベースに記憶されている連関度を参照し、上記入力手段を介して入力された上記波形画像に基づき、ケーブルシース内へのグラウト充填状況を判別する判別手段とを備え、
上記データベースは、更にケーブルシースに関する過去の付帯情報と上記過去の波形画像との組み合わせと、当該組み合わせに対するグラウトの充填状況の判別結果との３段階以上の連関度が予め記憶され、
上記入力手段は、新たにグラウト充填状況を判別するケーブルシースに関する付帯情報が更に入力され、
上記過去の付帯情報及び上記付帯情報は、ケーブルシースの形態情報、ケーブルシースの配置情報、ＰＣ構造物内に設けられた緊張材に関する緊張材情報、グラウトに関するグラウト情報、ＰＣ構造物内に打設されるコンクリート情報、非破壊検査の試験条件情報、ＰＣ構造物の表面状態情報、ＰＣ構造物内の構成情報の何れか１以上を含むこと
を特徴とするグラウト充填状況判別システム。
【請求項２】
ＰＣ構造物のケーブルシース内へのグラウト充填状況を非破壊検査により判別するためのグラウト充填状況判別システムにおいて、
ケーブルシースに対する非破壊検査により得られた過去の波形画像と、当該過去の波形画像に対するグラウト充填状況の判別結果との３段階以上の連関度が予め記憶されているデータベースと、
新たにグラウト充填状況を判別するケーブルシースに対して非破壊検査を行うことにより得られた波形画像が入力される入力手段と、
上記データベースに記憶されている連関度を参照し、上記入力手段を介して入力された上記波形画像に基づき、ケーブルシース内へのグラウト充填状況を判別する判別手段とを備え、
上記データベースは、更にケーブルシースに関する過去の付帯情報と上記過去の波形画像との組み合わせと、当該組み合わせに対するグラウトの充填状況の判別結果との３段階以上の連関度が予め記憶され、
上記入力手段は、新たにグラウト充填状況を判別するケーブルシースに関する付帯情報が更に入力され、
上記過去の波形画像及び上記波形画像は、衝撃弾性波法、インパクトエコー法、超音波法の何れか１種の非破壊検査により得られる画像であり、
上記過去の付帯情報及び上記付帯情報は、ケーブルシースの形態情報、ケーブルシースの配置情報、ＰＣ構造物内に設けられた緊張材に関する緊張材情報、グラウトに関するグラウト情報、ＰＣ構造物内に打設されるコンクリート情報、非破壊検査の試験条件情報、ＰＣ構造物の表面状態情報、ＰＣ構造物内の構成情報の何れか１以上を含むこと
を特徴とするグラウト充填状況判別システム。
【請求項３】
上記データベースは、上記過去の波形画像とケーブルシースに対してＸ線透過法により得られた過去の検査データとの組み合わせと、当該組み合わせに対するグラウトの充填状況の判別結果との３段階以上の連関度が予め記憶され、
上記入力手段は、新たにグラウト充填状況を判別するケーブルシースに対してＸ線透過法を行うことにより得られた検査データが入力されること
を特徴とする請求項１又は２記載のグラウト充填状況判別システム。
【請求項４】
ＰＣ構造物のケーブルシース内へのグラウト充填状況を非破壊検査により判別するためのグラウト充填状況判別システムにおいて、
ケーブルシースに対する非破壊検査により得られた過去の波形画像と、当該過去の波形画像に対するグラウト充填状況の判別結果との３段階以上の連関度が予め記憶されているデータベースと、
新たにグラウト充填状況を判別するケーブルシースに対して非破壊検査を行うことにより得られた波形画像が入力される入力手段と、
上記データベースに記憶されている連関度を参照し、上記入力手段を介して入力された上記波形画像に基づき、ケーブルシース内へのグラウト充填状況を判別する判別手段とを備え、
上記データベースは、ケーブルシースに関する過去の付帯情報と、衝撃弾性波法、インパクトエコー法、超音波法の何れか２種以上の非破壊検査により得られた上記過去の波形画像の組み合わせと、当該組み合わせに対するグラウトの充填状況の判別結果との３段階以上の連関度が予め記憶され、
上記入力手段は、新たにグラウト充填状況を判別するケーブルシースに対して衝撃弾性波法、インパクトエコー法、超音波法の何れか２種以上の非破壊検査を行うことにより得られた上記波形画像と、ケーブルシースに関する付帯情報と、が入力され、
上記過去の付帯情報及び上記付帯情報は、ケーブルシースの形態情報、ケーブルシースの配置情報、ＰＣ構造物内に設けられた緊張材に関する緊張材情報、グラウトに関するグラウト情報、ＰＣ構造物内に打設されるコンクリート情報、非破壊検査の試験条件情報、ＰＣ構造物の表面状態情報、ＰＣ構造物内の構成情報の何れか１以上を含むこと
を特徴とするグラウト充填状況判別システム。
【請求項５】
上記データベースは、２種以上の上記過去の波形画像とケーブルシースに対してＸ線透過法により得られた過去の検査データとの組み合わせと、当該組み合わせに対するグラウトの充填状況の判別結果との３段階以上の連関度が予め記憶され、
上記入力手段は、新たにグラウト充填状況を判別するケーブルシースに対してＸ線透過法を行うことにより得られた検査データが更に入力されること
を特徴とする請求項４記載のグラウト充填状況判別システム。
【請求項６】
ＰＣ構造物のケーブルシース内へのグラウト充填状況を非破壊検査により判別するためのグラウト充填状況判別プログラムにおいて、
ケーブルシースに対する非破壊検査により得られた過去の波形画像と、当該過去の波形画像に対するグラウト充填状況の判別結果との３段階以上の連関度を予め取得する連関度取得ステップと、
新たにグラウト充填状況を判別するケーブルシースに対して非破壊検査を行うことにより得られた波形画像が入力される入力ステップと、
上記連関度取得ステップにおいて取得した連関度を参照し、上記入力ステップを介して入力された上記波形画像に基づき、ケーブルシース内へのグラウト充填状況を判別する判別ステップとをコンピューターに実行させ、
上記連関度取得ステップでは、更にケーブルシースに関する過去の付帯情報と上記過去の波形画像との組み合わせと、当該組み合わせに対するグラウトの充填状況の判別結果との３段階以上の連関度を予め取得し、
上記入力ステップでは、新たにグラウト充填状況を判別するケーブルシースに関する付帯情報が更に入力され、
上記過去の付帯情報及び上記付帯情報は、ケーブルシースの形態情報、ケーブルシースの配置情報、ＰＣ構造物内に設けられた緊張材に関する緊張材情報、グラウトに関するグラウト情報、ＰＣ構造物内に打設されるコンクリート情報、非破壊検査の試験条件情報、ＰＣ構造物の表面状態情報、ＰＣ構造物内の構成情報の何れか１以上を含むこと
を特徴とするグラウト充填状況判別プログラム。
【請求項７】
ＰＣ構造物のケーブルシース内へのグラウト充填状況を非破壊検査により判別するためのグラウト充填状況判別プログラムにおいて、
ケーブルシースに対する非破壊検査により得られた過去の波形画像と、当該過去の波形画像に対するグラウト充填状況の判別結果との３段階以上の連関度を予め取得する連関度取得ステップと、
新たにグラウト充填状況を判別するケーブルシースに対して非破壊検査を行うことにより得られた波形画像が入力される入力ステップと、
上記連関度取得ステップにおいて取得した連関度を参照し、上記入力ステップを介して入力された上記波形画像に基づき、ケーブルシース内へのグラウト充填状況を判別する判別ステップとをコンピューターに実行させ、
上記連関度取得ステップでは、更にケーブルシースに関する過去の付帯情報と上記過去の波形画像との組み合わせと、当該組み合わせに対するグラウトの充填状況の判別結果との３段階以上の連関度を予め取得し、
上記入力ステップでは、新たにグラウト充填状況を判別するケーブルシースに関する付帯情報が更に入力され、
上記過去の波形画像及び上記波形画像は、衝撃弾性波法、インパクトエコー法、超音波法の何れか１種の非破壊検査により得られる画像であり、
上記過去の付帯情報及び上記付帯情報は、ケーブルシースの形態情報、ケーブルシースの配置情報、ＰＣ構造物内に設けられた緊張材に関する緊張材情報、グラウトに関するグラウト情報、ＰＣ構造物内に打設されるコンクリート情報、非破壊検査の試験条件情報、ＰＣ構造物の表面状態情報、ＰＣ構造物内の構成情報の何れか１以上を含むこと
を特徴とするグラウト充填状況判別プログラム。
【請求項８】
上記連関度取得ステップでは、上記過去の波形画像とケーブルシースに対してＸ線透過法により得られた過去の検査データとの組み合わせと、当該組み合わせに対するグラウトの充填状況の判別結果との３段階以上の連関度を予め取得し、
上記入力ステップでは、新たにグラウト充填状況を判別するケーブルシースに対してＸ線透過法を行うことにより得られた検査データが入力されること
を特徴とする請求項６又は７記載のグラウト充填状況判別プログラム。
【請求項９】
ＰＣ構造物のケーブルシース内へのグラウト充填状況を非破壊検査により判別するためのグラウト充填状況判別プログラムにおいて、
ケーブルシースに対する非破壊検査により得られた過去の波形画像と、当該過去の波形画像に対するグラウト充填状況の判別結果との３段階以上の連関度を予め取得する連関度取得ステップと、
新たにグラウト充填状況を判別するケーブルシースに対して非破壊検査を行うことにより得られた波形画像が入力される入力ステップと、
上記連関度取得ステップにおいて取得した連関度を参照し、上記入力ステップを介して入力された上記波形画像に基づき、ケーブルシース内へのグラウト充填状況を判別する判別ステップとをコンピューターに実行させ、
上記連関度取得ステップでは、ケーブルシースに関する過去の付帯情報と、衝撃弾性波法、インパクトエコー法、超音波法の何れか２種以上の非破壊検査により得られた上記過去の波形画像の組み合わせと、当該組み合わせに対するグラウトの充填状況の判別結果との３段階以上の連関度を予め取得し、
上記入力ステップでは、新たにグラウト充填状況を判別するケーブルシースに対して衝撃弾性波法、インパクトエコー法、超音波法の何れか２種以上の非破壊検査を行うことにより得られた上記波形画像と、ケーブルシースに関する付帯情報と、が入力され、
上記過去の付帯情報及び上記付帯情報は、ケーブルシースの形態情報、ケーブルシースの配置情報、ＰＣ構造物内に設けられた緊張材に関する緊張材情報、グラウトに関するグラウト情報、ＰＣ構造物内に打設されるコンクリート情報、非破壊検査の試験条件情報、ＰＣ構造物の表面状態情報、ＰＣ構造物内の構成情報の何れか１以上を含むこと
を特徴とするグラウト充填状況判別プログラム。
【請求項１０】
上記連関度取得ステップでは、２種以上の上記過去の波形画像とケーブルシースに対してＸ線透過法により得られた過去の検査データとの組み合わせと、当該組み合わせに対するグラウトの充填状況の判別結果との３段階以上の連関度を予め取得し、
上記入力ステップでは、新たにグラウト充填状況を判別するケーブルシースに対してＸ線透過法を行うことにより得られた検査データが更に入力されること
を特徴とする請求項９記載のグラウト充填状況判別プログラム。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１０】
本発明に係るグラウト充填状況判別システムは、ＰＣ構造物のケーブルシース内へのグラウト充填状況を非破壊検査により判別するためのグラウト充填状況判別システムにおいて、ケーブルシースに対する非破壊検査により得られた過去の波形画像と、当該過去の波形画像に対するグラウト充填状況の判別結果との３段階以上の連関度が予め記憶されているデータベースと、新たにグラウト充填状況を判別するケーブルシースに対して非破壊検査を行うことにより得られた波形画像が入力される入力手段と、上記データベースに記憶されている連関度を参照し、上記入力手段を介して入力された上記波形画像に基づき、ケーブルシース内へのグラウト充填状況を判別する判別手段とを備え、上記データベースは、更にケーブルシースに関する過去の付帯情報と上記過去の波形画像との組み合わせと、当該組み合わせに対するグラウトの充填状況の判別結果との３段階以上の連関度が予め記憶され、上記入力手段は、新たにグラウト充填状況を判別するケーブルシースに関する付帯情報が更に入力され、上記過去の付帯情報及び上記付帯情報は、ケーブルシースの形態情報、ケーブルシースの配置情報、ＰＣ構造物内に設けられた緊張材に関する緊張材情報、グラウトに関するグラウト情報、ＰＣ構造物内に打設されるコンクリート情報、非破壊検査の試験条件情報、ＰＣ構造物の表面状態情報、ＰＣ構造物内の構成情報の何れか１以上を含むことを特徴とする。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１１】
本発明に係るグラウト充填状況判別プログラムは、ＰＣ構造物のケーブルシース内へのグラウト充填状況を非破壊検査により判別するためのグラウト充填状況判別プログラムにおいて、ケーブルシースに対する非破壊検査により得られた過去の波形画像と、当該過去の波形画像に対するグラウト充填状況の判別結果との３段階以上の連関度を予め取得する連関度取得ステップと、新たにグラウト充填状況を判別するケーブルシースに対して非破壊検査を行うことにより得られた波形画像が入力される入力ステップと、上記連関度取得ステップにおいて取得した連関度を参照し、上記入力ステップを介して入力された上記波形画像に基づき、ケーブルシース内へのグラウト充填状況を判別する判別ステップとをコンピューターに実行させ、上記連関度取得ステップでは、更にケーブルシースに関する過去の付帯情報と上記過去の波形画像との組み合わせと、当該組み合わせに対するグラウトの充填状況の判別結果との３段階以上の連関度を予め取得し、上記入力ステップでは、新たにグラウト充填状況を判別するケーブルシースに関する付帯情報が更に入力され、上記過去の付帯情報及び上記付帯情報は、ケーブルシースの形態情報、ケーブルシースの配置情報、ＰＣ構造物内に設けられた緊張材に関する緊張材情報、グラウトに関するグラウト情報、ＰＣ構造物内に打設されるコンクリート情報、非破壊検査の試験条件情報、ＰＣ構造物の表面状態情報、ＰＣ構造物内の構成情報の何れか１以上を含むことを特徴とする。