(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７１に対する過去の非破壊検査の検査データと、当該検査データ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、新たにグラウトの充填状況を判別するケーブルシース７１に対して非破壊検査を行うことにより得られた検査データが入力され、取得した連関度を参照し、入力された情報に基づき、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
2019052441.tif 000002
【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、
上記ケーブルシースに対する過去の非破壊検査の検査データと、当該検査データ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ているデータベースと、
新たにグラウトの充填状況を判別するケーブルシースに対して上記非破壊検査を行うことにより得られた検査データ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情報に基づき、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】
上記データベースは、Ｘ線透過法による過去の非破壊検査の検査データと、当該検査データ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、新たにグラウトの充填状況を判別するケーブルシースに対してＸ線透過法による上記非破壊検査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記載の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、更に上記ケーブルシースの形態情報、上記ケーブルシースの配置情報の何れか１以上と上記Ｘ線透過法による過去の非破壊検査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、上記組み合わせを構成する上記ケーブルシースの形態情報、上記ケーブルシースの配置情報の何れか１以上が更に入力されること
を特徴とする請求項２記載のグラウト充填状況判別システム。
【請求項４】
上記データベースは、衝撃弾性波法による過去の非破壊検査の検査データと、当該検査データ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、新たにグラウトの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による上記非破壊検査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、更に上記ケーブルシースの形態情報、上記ケーブルシースの配置情報、上記ＰＣ構造物内に設けられた緊張材に関する緊張材情報、上記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の何れか１以上と上記衝撃弾性波法による過去の非破壊検査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、上記組み合わせを構成する上記ケーブルシースの形態情報、上記グラウトに関するグラウト情報、上記ケーブルシースの配置情報、上記ＰＣ構造物内に設けられた緊張材に関する緊張材情報、ＰＣ構造物内に打設されるコンクリート情報の何れか１以上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】
上記データベースは、インパクトエコー法による過去の非破壊検査の検査データと、当該検査データ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、新たにグラウトの充填状況を判別するケーブルシースに対してインパクトエコー法による上記非破壊検査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、更に上記ケーブルシースの形態情報、上記ケーブルシースの配置情報、上記インパクトエコー法の試験条件情報、上記ＰＣ構造物の表面状態情報の何れか１以上と上記インパクトエコー法による過去の非破壊検査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、上記組み合わせを構成する上記ケーブルシースの形態情報、上記ケーブルシースの配置情報、上記インパクトエコー法の試験条件情報、上記ＰＣ構造物の表面状態情報の何れか１以上が更に入力されること
を特徴とする請求項６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、広帯域超音波法による過去の非破壊検査の検査データと、当該検査データ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、新たにグラウトの充填状況を判別するケーブルシースに対して広帯域超音波法による上記非破壊検査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、更に上記ケーブルシースの形態情報、上記ケーブルシースの配置情報、上記ＰＣ構造物内の構成情報、上記ＰＣ構造物の表面状態情報の何れか１以上と上記広帯域超音波法による過去の非破壊検査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、上記組み合わせを構成する上記ケーブルシースの形態情報、上記ケーブルシースの配置情報、上記ＰＣ構造物内の構成情報、上記ＰＣ構造物の表面状態情報の何れか１以上が更に入力されること
を特徴とする請求項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、
上記ケーブルシースに対する過去の非破壊検査の検査データと、当該検査データ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する連関度取得ステップと、
新たにグラウトの充填状況を判別するケーブルシースに対して上記非破壊検査を行うことにより得られた検査データ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、上記入力ステップにおいて入力された情報に基づき、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】
上記連関度取得ステップでは、Ｘ線透過法による過去の非破壊検査の検査データと、当該検査データ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、新たにグラウトの充填状況を判別するケーブルシースに対してＸ線透過法による上記非破壊検査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】
上記連関度取得ステップでは、更に上記ケーブルシースの形態情報、上記ケーブルシースの配置情報の何れか１以上と上記Ｘ線透過法による過去の非破壊検査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、上記組み合わせを構成する上記ケーブルシースの形態情報、上記ケーブルシースの配置情報の何れか１以上が更に入力されること
を特徴とする請求項１１記載のグラウト充填状況判別プログラム。
【請求項１３】
上記連関度取得ステップでは、衝撃弾性波法による過去の非破壊検査の検査データと、当該検査データ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記憶し、
上記入力ステップでは、新たにグラウトの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による上記非破壊検査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１０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、更に上記ケーブルシースの形態情報、上記ケーブルシースの配置情報、上記ＰＣ構造物内に設けられた緊張材に関する緊張材情報、上記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の何れか１以上と上記衝撃弾性波法による過去の非破壊検査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、上記組み合わせを構成する上記ケーブルシースの形態情報、上記ケーブルシースの配置情報、上記ＰＣ構造物内に設けられた緊張材に関する緊張材情報、ＰＣ構造物内に打設されるコンクリート情報の何れか１以上が更に入力されること
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、インパクトエコー法による過去の非破壊検査の検査データと、当該検査データ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、新たにグラウトの充填状況を判別するケーブルシースに対してインパクトエコー法による上記非破壊検査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１０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、更に上記ケーブルシースの形態情報、上記ケーブルシースの配置情報、上記インパクトエコー法の試験条件情報、上記ＰＣ構造物の表面状態情報の何れか１以上と上記インパクトエコー法による過去の非破壊検査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、上記組み合わせを構成する上記ケーブルシースの形態情報、上記ケーブルシースの配置情報、上記インパクトエコー法の試験条件情報、上記ＰＣ構造物の表面状態情報の何れか１以上が更に入力されること
を特徴とする請求項１５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、広帯域超音波法による過去の非破壊検査の検査データと、当該検査データ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、新たにグラウトの充填状況を判別するケーブルシースに対して広帯域超音波法による上記非破壊検査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１０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、更に上記ケーブルシースの形態情報、上記ケーブルシースの配置情報、上記ＰＣ構造物内の構成情報、上記ＰＣ構造物の表面状態情報の何れか１以上と上記広帯域超音波法による過去の非破壊検査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、上記組み合わせを構成する上記ケーブルシースの形態情報、上記ケーブルシースの配置情報、上記ＰＣ構造物内の構成情報、上記ＰＣ構造物の表面状態情報の何れか１以上が更に入力されること
を特徴とする請求項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、上記ケーブルシースに対する過去の非破壊検査の検査データと、当該検査データ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ているデータベースと、新たにグラウトの充填状況を判別するケーブルシースに対して上記非破壊検査を行うことにより得られた検査データ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情報に基づき、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、上記ケーブルシースに対する過去の非破壊検査の検査データと、当該検査データ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する連関度取得ステップと、新たにグラウトの充填状況を判別するケーブルシースに対して上記非破壊検査を行うことにより得られた検査データ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、上記入力ステップにおいて入力された情報に基づき、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Ｘ線透過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Ｘ線透過法を利用する場合における組み合わせの連関度を示す図である。
【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連関度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他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例を示す図である。
【図１２】非破壊検査方法として広域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１３】非破壊検査方法として広域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が波形からなるものであれば、それ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。例えばこの評価装置９は、得られた周波数軸のデータについてＦＦＴ（Fast Fourier Transform）変換を施すことにより、時間軸の波形データを周波数軸のスペクトラムデータに変換するようにしてもよい。評価装置９は、このようにして適宜加工した検査データを判別装置２へと送信する。
【００２０】
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。
【００２１】
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。
【００２２】
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。
【００２３】
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。
【００２４】
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。
【００２５】
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。
【００２６】
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。
【００２７】
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。
【００２８】
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。
【００２９】
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。
【００３０】
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。
【００３１】
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、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分布Ｐ等の判別結果により示されるものであってもよい。
【００３２】
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。検査データＡ、Ｂ、・・が入力パラメータとして入力される。
【００３３】
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。
【００３４】
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各種データに加工を施す（ステップＳ１２）。
【００３５】
次にステップＳ１３へ移行し、ステップＳ１２において解析、加工した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ておく。
【００３６】
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、Ｘ線透過法を利用する。このＸ線透過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Ｘ線透過法に基づいて撮影した画像等で構成される。このため、参照用入力パラメータにおいては、これらＸ線透過法に基づいて撮影した画像ｒ１、ｒ２、ｒ３、・・・・を予め学習させることとなる。
【００３７】
データベース３には、参照用入力パラメータとしてのＸ線透過法に基づいて撮影した画像ｒ１、ｒ２、ｒ３、・・・・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の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画像ｒ１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画像ｒ２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。
【００３８】
これらの連関度は、以前にＸ線透過法に基づいて非破壊検査を行った際の画像ｒ１、ｒ２、ｒ３、・・・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、Ｘ線透過法に基づいて非破壊検査を行った際の画像に基づいて、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Ｘ線透過法に基づく画像ｒ３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Ｘ線透過法に基づく画像ｒ２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。
【００３９】
ステップＳ１３に移行後、探索プログラムは、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、ステップＳ１２において解析した入力パラメータの画像が、参照用入力パラメータとしての画像ｒ１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。
【００４０】
また、ステップＳ１２において解析した入力パラメータの画像が、参照用入力パラメータとしての画像ｒ２にも一部類似しているが、画像ｒ３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、画像間の特徴等に着目して判断するようにしてもよい。かかる場合には、例えばケーブルシース７１内の空隙を構成する画素の輝度を画像内の特徴領域とみなして何れに割り当てるか判断するようにしてもよい。入力パラメータの画像が何れの参照用入力パラメータに類似しているかを判別する際には、例えばディープラーニング等を活用するようにしてもよい。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こととなる。このようにして、ステップＳ１２において解析した入力パラメータを参照用入力パラメータに割り当てた後、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ケーブルシース７１内へのグラウト充填状況を選択することになる。
【００４１】
なお、ステップＳ１２において解析した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。
【００４２】
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。
【００４３】
図６は、Ｘ線透過法による過去の非破壊検査の検査データとしての画像ｒ１、ｒ２、・・・と、ケーブルシース７１の形態情報やケーブルシースの配置情報の何れか１以上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る例を示している。
【００４４】
ケーブルシース７１の形態情報としては、例えばケーブルシース７１の部材厚や長さ、サイズ以外に材質や表面状態も含めてあらゆる情報が含まれる。またケーブルシース７１の配置情報としては、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。
【００４５】
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画像ｒ１、ｒ２、・・と、ケーブルシース７１の形態情報やケーブルシースの配置情報の何れか１以上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、画像ｒ１が連関度８０％で、また配置情報としての「並列配置」が連関度８０％で連関している。またノード６１ｃは、画像ｒ２が連関度６０％で、形態情報としての「部材厚  ５００ｍｍ〜１５００ｍｍ」が連関度６０％、配置情報としての「非並列配置」が連関度４０％で連関している。
【００４６】
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検査データとしての画像ｒ１、ｒ２、・・ケーブルシース７１の形態情報やケーブルシースの配置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、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、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、ステップＳ１２において解析した入力パラメータにおいて、画像ｒ１であり、かつ形態情報として「部材厚  １５０〜５００ｍｍ」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。
【００４７】
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。
【００４８】
図７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、例えば衝撃弾性波法に基づいて検出された入出力比や伝搬速度等のデータで構成される。このため、参照用入力パラメータにおいては、これら衝撃弾性波法に基づいて検出した入出力比や伝搬速度等のデータを予め学習させることとなる。
【００４９】
データベース３には、参照用入力パラメータとしての入出力比や伝搬速度等のデータと、出力解としてのケーブルシース７１内におけるグラウトの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７の例によれば、参照用入力パラメータが「入出力比：０．００１〜０．１（×１０-3）、伝搬速度：３．０〜４．０（ｍ／ｓ）」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「入出力比：０．１〜１（×１０-3）、伝搬速度：４．０〜５．０（ｍ／ｓ）」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。
【００５０】
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入出力比や伝搬速度等のデータと、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「入出力比：１〜１０（×１０-3）、伝搬速度：５．０〜６．０（ｍ／ｓ）」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「入出力比：０．１〜１（×１０-3）、伝搬速度：４．０〜５．０（ｍ／ｓ）」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。
【００５１】
ステップＳ１３に移行後、探索プログラムは、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７に示す連関度を参照する。例えば、ステップＳ１２において解析した入力パラメータの画像が、参照用入力パラメータとしての「入出力比：０．００１〜０．１（×１０-3）、伝搬速度：３．０〜４．０（ｍ／ｓ）」の範囲内に入る場合には、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り、連関度に基づくものであれば、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。
【００５２】
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。
【００５３】
図８、９は、衝撃弾性波法に基づいて検出された入出力比や伝搬速度等のデータと、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、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、上記グラウトに関するグラウト情報、ＰＣ構造物７内に打設されるコンクリート情報の何れか１以上との組み合わせと、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る例を示している。
【００５４】
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。グラウト情報は、グラウトのヤング係数等である。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。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。
【００５５】
かかる場合において、連関度は、図８、９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基づく入出力比や伝搬速度と、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、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、上記グラウトに関するグラウト情報、ＰＣ構造物７内に打設されるコンクリート情報の何れか１以上との組み合わせの集合が上述と同様に隠れ層のノード６１ａ〜６１ｅとして表現されることとなる。ちなみに、この図８の例では、緊張材情報と、コンクリート情報との組み合わせの集合を構成する場合を挙げている。
【００５６】
例えば、図８において、ノード６１ａは、「入出力比：０．００１〜０．１（×１０-3）、伝搬速度：３．０〜４．０（ｍ／ｓ）」であり、コンクリート情報としての「コンクリートのヤング率：２６〜３０ＧＰａ」がそれぞれ連関度８０％で連関している。またノード６１ｃは、「入出力比：０．１〜１（×１０-3）、伝搬速度：４．０〜５．０（ｍ／ｓ）」が連関度６０％で、緊張材情報としての「鋼材長さ：１０〜１４ｍ」が連関度６０％、コンクリート情報としての「コンクリートのヤング率：３０〜３５ＧＰａ」が連関度４０％で連関している。
【００５７】
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検査データとしての入出力比や伝搬速度、緊張材情報、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、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、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、ステップＳ１２において解析した入力パラメータにおいて、「入出力比：０．００１〜０．１（×１０-3）、伝搬速度：３．０〜４．０（ｍ／ｓ）」、かつ鋼材情報として「鋼材長さ：８〜１０ｍ」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。
【００５８】
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。
【００５９】
図９は、非破壊検査の検査データとしての衝撃弾性波法に基づく入出力比や伝搬速度とに加え、形態情報と配置情報の組み合わせに対する連関度を構成した例を示している。この形態情報の例としては、シース径を、また配置情報の例としては、並列配置か否かを挙げている。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検査データとしての入出力比や伝搬速度、形態情報、配置情報の連関度に応じた出力解を探索することとなる。
【００６０】
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、例えばインパクトエコー法に基づいて検出された周波数応答等のデータで構成される。このため、参照用入力パラメータにおいては、これらインパクトエコー法に基づいて検出した周波数応答等のデータを予め学習させることとなる。
【００６１】
データベース３には、参照用入力パラメータとしての周波数応答のデータと、出力解としてのケーブルシース７１内におけるグラウトの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周波数応答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周波数応答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。
【００６２】
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周波数応答ｆ１、ｆ２、ｆ３、・・・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周波数応答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周波数応答ｆ２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。
【００６３】
ステップＳ１３に移行後、探索プログラムは、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、ステップＳ１２において解析した入力パラメータの周波数応答が、参照用入力パラメータとしての周波数応答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。
【００６４】
また、ステップＳ１２において解析した入力パラメータの周波数応答が、参照用入力パラメータとしての周波数応答ｆ２にも一部類似しているが、周波数応答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、周波数応答間の特徴等に着目して判断するようにしてもよい。かかる場合には、例えば周波数応答の所定のピークを特徴領域とみなして判断するようにしてもよい。入力パラメータの周波数応答が何れの参照用入力パラメータに類似しているかを判別する際には、例えばディープラーニング等を活用するようにしてもよい。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こととなる。このようにして、ステップＳ１２において解析した入力パラメータを参照用入力パラメータに割り当てた後、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ケーブルシース７１内へのグラウト充填状況を選択することになる。
【００６５】
なお、ステップＳ１２において解析した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。
【００６６】
図１１は、インパクトエコー法による過去の非破壊検査の検査データとしての周波数応答ｆ１、ｆ２、・・・と、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、インパクトエコー法の試験条件情報、ＰＣ構造物７の表面状態情報の何れか１以上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る例を示している。
【００６７】
ケーブルシース７１の形態情報としては、例えばケーブルシース７１の部材厚や長さ、サイズ以外に材質や表面状態も含めてあらゆる情報が含まれる。またケーブルシース７１の配置情報としては、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７１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、ケーブルシース７１のかぶり深さ等に関する情報が含まれる。インパクトエコー法の試験条件情報とは、例えばインパクトエコー法において試験対象に向けて打撃するための打撃用鋼球径等のあらゆる試験条件を示す。またＰＣ構造物７の表面状態情報とは、ＰＣ構造物７の表面の凹凸状況等を示す。
【００６８】
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周波数応答ｆ１、ｆ２、・・と、試験条件情報としての打撃用鋼球径と、ケーブルシースの形態情報としてのシース径の何れか１以上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、周波数応答ｆ１が連関度８０％で、また形態情報としての「シース径：２６〜５０ｍｍ」が連関度８０％で連関している。またノード６１ｃは、周波数応答ｆ２が連関度６０％で、形態情報としての「鋼球径：１００〜２００ｍｍ」が連関度６０％、形態情報としての「シース径：５０〜７５ｍｍ」が連関度４０％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検査データとしての周波数応答ｆ１、ｆ２、・・、試験条件情報やケーブルシース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、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、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１３に示す連関度を参照する。例えば、ステップＳ１２において解析した入力パラメータにおいて、周波数応答ｆ１であり、かつ試験条件情報として「鋼球径：３０〜１００ｍｍ」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】
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。
【００７１】
なお、図１１の例では、試験条件情報やケーブルシース７１の形態情報の組み合わせの連関度を参照する例について説明をしたが、これ以外に、ケーブルシースの形態情報や、ＰＣ構造物の表面構造物を含めた何れか１以上の組み合わせの連関度に基づいて解探索を行うようにしてもよい。
【００７２】
図１２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、広域超音波法を利用する。この広域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、例えば広域超音波法に基づいて検出された超音波解析画像等のデータで構成される。このため、参照用入力パラメータにおいては、これら広域超音波法に基づいて検出された超音波解析画像等のデータを予め学習させることとなる。
【００７３】
データベース３には、参照用入力パラメータとしての超音波解析画像のデータと、出力解としてのケーブルシース７１内におけるグラウトの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１２の例によれば、参照用入力パラメータが超音波解析画像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超音波解析画像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。
【００７４】
これらの連関度は、以前に広域超音波法に基づいて非破壊検査を行った際の超音波解析画像Ｇ１、Ｇ２、Ｇ３、・・・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、広域超音波法に基づいて非破壊検査を行った際の画像に基づいて、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。例えば広域超音波法に基づく超音波解析画像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。同様に広域超音波法に基づく超音波解析画像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。
【００７５】
ステップＳ１３に移行後、探索プログラムは、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１２に示す連関度を参照する。例えば、ステップＳ１２において解析した入力パラメータの周波数応答が、参照用入力パラメータとしての超音波解析画像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。
【００７６】
また、ステップＳ１２において解析した入力パラメータの超音波解析画像が、参照用入力パラメータとしての超音波解析画像Ｇ２にも一部類似しているが、超音波解析画像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、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。
【００７７】
図１３は、広帯域超音波法による過去の非破壊検査の検査データとしての超音波解析画像Ｇ１、Ｇ２、・・・と、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、ＰＣ構造物７内の構成情報、ＰＣ構造物７の表面状態情報の何れか１以上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る例を示している。
【００７８】
ケーブルシース７１の形態情報としては、例えばケーブルシース７１の径、ケーブルシースの種類等、形態に関するあらゆる情報が含まれる。またケーブルシース７１の配置情報としては、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７１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、ケーブルシース７１のかぶり深さ等に関する情報が含まれる。ＰＣ構造物７内の構成情報としては、例えばＰＣ構造物７に配置されている鉄筋の配置間隔、ＰＣ鋼材の配置間隔等である。ＰＣ構造物７の表面状態情報は、表面の凹凸状態等である。
【００７９】
かかる場合において、連関度は、図１３に示すように、非破壊検査の検査データとしての超音波解析画像Ｇ１、Ｇ２、・・・と、構成情報としての鉄筋の配置間隔と、配置情報としてのケーブルシース７１のかぶり深さの何れか１以上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、超音波解析画像Ｇ１が連関度８０％で、また配置情報としての「シースのかぶり深さ：０−２ｍ」が連関度８０％で連関している。またノード６１ｃは、超音波解析画像Ｇ２が連関度６０％で、構成情報としての「鉄筋の配置間隔：２−３ｍ」が連関度６０％、配置情報としての「シースのかぶり深さ：２−４ｍ」が連関度４０％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検査データとしての超音波解析画像Ｇ１、Ｇ２、・・、構成情報、配置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、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、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、ステップＳ１２において解析した入力パラメータにおいて、超音波解析画像Ｇ１であり、かつ構成情報として「鉄筋の配置間隔：１−２ｍ」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】
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。
【００８２】
なお、図１３の例では、構成情報や配置情報の組み合わせの連関度を参照する例について説明をしたが、これ以外に、ケーブルシース７１の形態情報や、ＰＣ構造物７の表面状態情報を含めた何れか１以上の組み合わせの連関度に基づいて解探索を行うようにしてもよい。
【００８３】
また上述した実施の形態においては、非破壊検査方法として、Ｘ線透過法、衝撃弾性波法、インパクトエコー法、広帯域超音波法を例にとり説明をしたが、これに限定されるものではなく、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。
【００８４】
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。
【００８５】
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。
【００８６】
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。
【００８７】
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。
【００８８】
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。
【００８９】
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。
【００９０】
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。
【００９１】
この第１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】
【００９２】
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
５  撮像装置
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】
2019052441.tif 000003
【図２】
2019052441.tif 000004
【図３】
2019052441.tif 000005
【図４】
2019052441.tif 000006
【図５】
2019052441.tif 000007
【図６】
2019052441.tif 000008
【図７】
2019052441.tif 000009
【図８】
2019052441.tif 000010
【図９】
2019052441.tif 000011
【図１０】
2019052441.tif 000012
【図１１】
2019052441.tif 000013
【図１２】
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【図１３】
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【手続補正書】
【提出日】平成29年11月17日(2017.11.17)
【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、
上記ケーブルシースに対する過去の非破壊検査の検査データと、当該検査データ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ているデータベースと、
新たにグラウトの充填状況を判別するケーブルシースに対して上記非破壊検査を行うことにより得られた検査データが入力される入力手段と、
上記入力手段を介して入力された検査データを上記データベースに記憶されている連関度に関連付けられる検査データに割り当て、その割り当てられた検査データに設定された連関度に基づいて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】
上記データベースは、Ｘ線透過法による過去の非破壊検査の検査データと、当該検査データ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、新たにグラウトの充填状況を判別するケーブルシースに対してＸ線透過法による上記非破壊検査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記載の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、更に上記ケーブルシースの形態情報、上記ケーブルシースの配置情報の何れか１以上と上記Ｘ線透過法による過去の非破壊検査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、上記組み合わせを構成する上記ケーブルシースの形態情報、上記ケーブルシースの配置情報の何れか１以上が更に入力されること
を特徴とする請求項２記載のグラウト充填状況判別システム。
【請求項４】
上記データベースは、衝撃弾性波法による過去の非破壊検査の検査データと、当該検査データ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、新たにグラウトの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による上記非破壊検査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、更に上記ケーブルシースの形態情報、上記ケーブルシースの配置情報、上記ＰＣ構造物内に設けられた緊張材に関する緊張材情報、上記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の何れか１以上と上記衝撃弾性波法による過去の非破壊検査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、上記組み合わせを構成する上記ケーブルシースの形態情報、上記グラウトに関するグラウト情報、上記ケーブルシースの配置情報、上記ＰＣ構造物内に設けられた緊張材に関する緊張材情報、ＰＣ構造物内に打設されるコンクリート情報の何れか１以上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】
上記データベースは、インパクトエコー法による過去の非破壊検査の検査データと、当該検査データ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、新たにグラウトの充填状況を判別するケーブルシースに対してインパクトエコー法による上記非破壊検査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、更に上記ケーブルシースの形態情報、上記ケーブルシースの配置情報、上記インパクトエコー法の試験条件情報、上記ＰＣ構造物の表面状態情報の何れか１以上と上記インパクトエコー法による過去の非破壊検査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、上記組み合わせを構成する上記ケーブルシースの形態情報、上記ケーブルシースの配置情報、上記インパクトエコー法の試験条件情報、上記ＰＣ構造物の表面状態情報の何れか１以上が更に入力されること
を特徴とする請求項６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、広帯域超音波法による過去の非破壊検査の検査データと、当該検査データ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、新たにグラウトの充填状況を判別するケーブルシースに対して広帯域超音波法による上記非破壊検査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、更に上記ケーブルシースの形態情報、上記ケーブルシースの配置情報、上記ＰＣ構造物内の構成情報、上記ＰＣ構造物の表面状態情報の何れか１以上と上記広帯域超音波法による過去の非破壊検査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、上記組み合わせを構成する上記ケーブルシースの形態情報、上記ケーブルシースの配置情報、上記ＰＣ構造物内の構成情報、上記ＰＣ構造物の表面状態情報の何れか１以上が更に入力されること
を特徴とする請求項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、
上記ケーブルシースに対する過去の非破壊検査の検査データと、当該検査データ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する連関度取得ステップと、
新たにグラウトの充填状況を判別するケーブルシースに対して上記非破壊検査を行うことにより得られた検査データ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入力された検査データを上記連関度取得ステップにおいて予め取得した連関度に関連付けられる検査データに割り当て、その割り当てられた検査データに設定された連関度に基づいて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】
上記連関度取得ステップでは、Ｘ線透過法による過去の非破壊検査の検査データと、当該検査データ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、新たにグラウトの充填状況を判別するケーブルシースに対してＸ線透過法による上記非破壊検査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】
上記連関度取得ステップでは、更に上記ケーブルシースの形態情報、上記ケーブルシースの配置情報の何れか１以上と上記Ｘ線透過法による過去の非破壊検査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、上記組み合わせを構成する上記ケーブルシースの形態情報、上記ケーブルシースの配置情報の何れか１以上が更に入力されること
を特徴とする請求項１１記載のグラウト充填状況判別プログラム。
【請求項１３】
上記連関度取得ステップでは、衝撃弾性波法による過去の非破壊検査の検査データと、当該検査データ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記憶し、
上記入力ステップでは、新たにグラウトの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による上記非破壊検査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１０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、更に上記ケーブルシースの形態情報、上記ケーブルシースの配置情報、上記ＰＣ構造物内に設けられた緊張材に関する緊張材情報、上記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の何れか１以上と上記衝撃弾性波法による過去の非破壊検査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、上記組み合わせを構成する上記ケーブルシースの形態情報、上記ケーブルシースの配置情報、上記ＰＣ構造物内に設けられた緊張材に関する緊張材情報、ＰＣ構造物内に打設されるコンクリート情報の何れか１以上が更に入力されること
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、インパクトエコー法による過去の非破壊検査の検査データと、当該検査データ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、新たにグラウトの充填状況を判別するケーブルシースに対してインパクトエコー法による上記非破壊検査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１０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、更に上記ケーブルシースの形態情報、上記ケーブルシースの配置情報、上記インパクトエコー法の試験条件情報、上記ＰＣ構造物の表面状態情報の何れか１以上と上記インパクトエコー法による過去の非破壊検査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、上記組み合わせを構成する上記ケーブルシースの形態情報、上記ケーブルシースの配置情報、上記インパクトエコー法の試験条件情報、上記ＰＣ構造物の表面状態情報の何れか１以上が更に入力されること
を特徴とする請求項１５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、広帯域超音波法による過去の非破壊検査の検査データと、当該検査データ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、新たにグラウトの充填状況を判別するケーブルシースに対して広帯域超音波法による上記非破壊検査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１０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、更に上記ケーブルシースの形態情報、上記ケーブルシースの配置情報、上記ＰＣ構造物内の構成情報、上記ＰＣ構造物の表面状態情報の何れか１以上と上記広帯域超音波法による過去の非破壊検査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、上記組み合わせを構成する上記ケーブルシースの形態情報、上記ケーブルシースの配置情報、上記ＰＣ構造物内の構成情報、上記ＰＣ構造物の表面状態情報の何れか１以上が更に入力されること
を特徴とする請求項１７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、上記ケーブルシースに対する過去の非破壊検査の検査データと、当該検査データ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ているデータベースと、新たにグラウトの充填状況を判別するケーブルシースに対して上記非破壊検査を行うことにより得られた検査データが入力される入力手段と、上記入力手段を介して入力された検査データを上記データベースに記憶されている連関度に関連付けられる検査データに割り当て、その割り当てられた検査データに設定された連関度に基づいて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。
【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、上記ケーブルシースに対する過去の非破壊検査の検査データと、当該検査データ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する連関度取得ステップと、新たにグラウトの充填状況を判別するケーブルシースに対して上記非破壊検査を行うことにより得られた検査データ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入力された検査データを上記連関度取得ステップにおいて予め取得した連関度に関連付けられる検査データに割り当て、その割り当てられた検査データに設定された連関度に基づいて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に実行させることを特徴とする。
【手続補正書】
【提出日】平成29年11月17日(2017.11.17)
【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、
上記ケーブルシースに対する過去の非破壊検査の検査データと、当該検査データ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ているデータベースと、
新たにグラウトの充填状況を判別するケーブルシースに対して上記非破壊検査を行うことにより得られた検査データが入力される入力手段と、
上記入力手段を介して入力された検査データを上記データベースに記憶されている連関度に関連付けられる検査データに割り当て、その割り当てられた検査データに設定された連関度に基づいて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】
上記データベースは、Ｘ線透過法による過去の非破壊検査の検査データと、当該検査データ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、新たにグラウトの充填状況を判別するケーブルシースに対してＸ線透過法による上記非破壊検査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記載の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、更に上記ケーブルシースの形態情報、上記ケーブルシースの配置情報の何れか１以上と上記Ｘ線透過法による過去の非破壊検査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、上記組み合わせを構成する上記ケーブルシースの形態情報、上記ケーブルシースの配置情報の何れか１以上が更に入力されること
を特徴とする請求項２記載のグラウト充填状況判別システム。
【請求項４】
上記データベースは、衝撃弾性波法による過去の非破壊検査の検査データと、当該検査データ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、新たにグラウトの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による上記非破壊検査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、更に上記ケーブルシースの形態情報、上記ケーブルシースの配置情報、上記ＰＣ構造物内に設けられた緊張材に関する緊張材情報、上記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の何れか１以上と上記衝撃弾性波法による過去の非破壊検査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、上記組み合わせを構成する上記ケーブルシースの形態情報、上記グラウトに関するグラウト情報、上記ケーブルシースの配置情報、上記ＰＣ構造物内に設けられた緊張材に関する緊張材情報、ＰＣ構造物内に打設されるコンクリート情報の何れか１以上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】
上記データベースは、インパクトエコー法による過去の非破壊検査の検査データと、当該検査データ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、新たにグラウトの充填状況を判別するケーブルシースに対してインパクトエコー法による上記非破壊検査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、更に上記ケーブルシースの形態情報、上記ケーブルシースの配置情報、上記インパクトエコー法の試験条件情報、上記ＰＣ構造物の表面状態情報の何れか１以上と上記インパクトエコー法による過去の非破壊検査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、上記組み合わせを構成する上記ケーブルシースの形態情報、上記ケーブルシースの配置情報、上記インパクトエコー法の試験条件情報、上記ＰＣ構造物の表面状態情報の何れか１以上が更に入力されること
を特徴とする請求項６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、広帯域超音波法による過去の非破壊検査の検査データと、当該検査データ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、新たにグラウトの充填状況を判別するケーブルシースに対して広帯域超音波法による上記非破壊検査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、更に上記ケーブルシースの形態情報、上記ケーブルシースの配置情報、上記ＰＣ構造物内の構成情報、上記ＰＣ構造物の表面状態情報の何れか１以上と上記広帯域超音波法による過去の非破壊検査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、上記組み合わせを構成する上記ケーブルシースの形態情報、上記ケーブルシースの配置情報、上記ＰＣ構造物内の構成情報、上記ＰＣ構造物の表面状態情報の何れか１以上が更に入力されること
を特徴とする請求項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、
上記ケーブルシースに対する過去の非破壊検査の検査データと、当該検査データ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する連関度取得ステップと、
新たにグラウトの充填状況を判別するケーブルシースに対して上記非破壊検査を行うことにより得られた検査データが入力される入力ステップと、
上記入力ステップにおいて入力された検査データを上記連関度取得ステップにおいて予め取得した連関度に関連付けられる検査データに割り当て、その割り当てられた検査データに設定された連関度に基づいて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】
上記連関度取得ステップでは、Ｘ線透過法による過去の非破壊検査の検査データと、当該検査データ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、新たにグラウトの充填状況を判別するケーブルシースに対してＸ線透過法による上記非破壊検査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】
上記連関度取得ステップでは、更に上記ケーブルシースの形態情報、上記ケーブルシースの配置情報の何れか１以上と上記Ｘ線透過法による過去の非破壊検査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、上記組み合わせを構成する上記ケーブルシースの形態情報、上記ケーブルシースの配置情報の何れか１以上が更に入力されること
を特徴とする請求項１１記載のグラウト充填状況判別プログラム。
【請求項１３】
上記連関度取得ステップでは、衝撃弾性波法による過去の非破壊検査の検査データと、当該検査データ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記憶し、
上記入力ステップでは、新たにグラウトの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による上記非破壊検査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１０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、更に上記ケーブルシースの形態情報、上記ケーブルシースの配置情報、上記ＰＣ構造物内に設けられた緊張材に関する緊張材情報、上記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の何れか１以上と上記衝撃弾性波法による過去の非破壊検査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、上記組み合わせを構成する上記ケーブルシースの形態情報、上記ケーブルシースの配置情報、上記ＰＣ構造物内に設けられた緊張材に関する緊張材情報、ＰＣ構造物内に打設されるコンクリート情報の何れか１以上が更に入力されること
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、インパクトエコー法による過去の非破壊検査の検査データと、当該検査データ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、新たにグラウトの充填状況を判別するケーブルシースに対してインパクトエコー法による上記非破壊検査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１０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、更に上記ケーブルシースの形態情報、上記ケーブルシースの配置情報、上記インパクトエコー法の試験条件情報、上記ＰＣ構造物の表面状態情報の何れか１以上と上記インパクトエコー法による過去の非破壊検査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、上記組み合わせを構成する上記ケーブルシースの形態情報、上記ケーブルシースの配置情報、上記インパクトエコー法の試験条件情報、上記ＰＣ構造物の表面状態情報の何れか１以上が更に入力されること
を特徴とする請求項１５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、広帯域超音波法による過去の非破壊検査の検査データと、当該検査データ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、新たにグラウトの充填状況を判別するケーブルシースに対して広帯域超音波法による上記非破壊検査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１０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、更に上記ケーブルシースの形態情報、上記ケーブルシースの配置情報、上記ＰＣ構造物内の構成情報、上記ＰＣ構造物の表面状態情報の何れか１以上と上記広帯域超音波法による過去の非破壊検査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、上記組み合わせを構成する上記ケーブルシースの形態情報、上記ケーブルシースの配置情報、上記ＰＣ構造物内の構成情報、上記ＰＣ構造物の表面状態情報の何れか１以上が更に入力されること
を特徴とする請求項１７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、上記ケーブルシースに対する過去の非破壊検査の検査データと、当該検査データ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ているデータベースと、新たにグラウトの充填状況を判別するケーブルシースに対して上記非破壊検査を行うことにより得られた検査データが入力される入力手段と、上記入力手段を介して入力された検査データを上記データベースに記憶されている連関度に関連付けられる検査データに割り当て、その割り当てられた検査データに設定された連関度に基づいて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。
【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、上記ケーブルシースに対する過去の非破壊検査の検査データと、当該検査データ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する連関度取得ステップと、新たにグラウトの充填状況を判別するケーブルシースに対して上記非破壊検査を行うことにより得られた検査データが入力される入力ステップと、上記入力ステップにおいて入力された検査データを上記連関度取得ステップにおいて予め取得した連関度に関連付けられる検査データに割り当て、その割り当てられた検査データに設定された連関度に基づいて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に実行させることを特徴とする。
【手続補正書】
【提出日】平成30年7月11日(2018.7.11)
【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、
上記ケーブルシースに対する過去の非破壊検査の検査データと、当該検査データ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ているデータベースと、
新たにグラウトの充填状況を判別するケーブルシースに対して上記非破壊検査を行うことにより得られた検査データが入力される入力手段と、
上記入力手段を介して入力された検査データを上記データベースに記憶されている連関度に関連付けられる検査データに割り当て、その割り当てられた検査データに設定された連関度に基づいて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、上記ケーブルシースの形態情報、上記ケーブルシースの配置情報の何れか１以上とＸ線透過法による過去の非破壊検査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、新たにグラウトの充填状況を判別するケーブルシースに対してＸ線透過法による上記非破壊検査を行うことにより得られた検査データと、上記組み合わせを構成する上記ケーブルシースの形態情報、上記ケーブルシースの配置情報の何れか１以上が入力されること
を特徴とするグラウト充填状況判別システム。
【請求項２】
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、
上記ケーブルシースに対する過去の非破壊検査の検査データと、当該検査データ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ているデータベースと、
新たにグラウトの充填状況を判別するケーブルシースに対して上記非破壊検査を行うことにより得られた検査データが入力される入力手段と、
上記入力手段を介して入力された検査データを上記データベースに記憶されている連関度に関連付けられる検査データに割り当て、その割り当てられた検査データに設定された連関度に基づいて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、上記ケーブルシースの形態情報、上記ケーブルシースの配置情報、上記ＰＣ構造物内に設けられた緊張材に関する緊張材情報、上記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の何れか１以上と衝撃弾性波法による過去の非破壊検査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、新たにグラウトの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による上記非破壊検査を行うことにより得られた検査データと、上記組み合わせを構成する上記ケーブルシースの形態情報、上記グラウトに関するグラウト情報、上記ケーブルシースの配置情報、上記ＰＣ構造物内に設けられた緊張材に関する緊張材情報、ＰＣ構造物内に打設されるコンクリート情報の何れか１以上が更に入力されること
を特徴とするグラウト充填状況判別システム。
【請求項３】
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、
上記ケーブルシースに対する過去の非破壊検査の検査データと、当該検査データ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ているデータベースと、
新たにグラウトの充填状況を判別するケーブルシースに対して上記非破壊検査を行うことにより得られた検査データが入力される入力手段と、
上記入力手段を介して入力された検査データを上記データベースに記憶されている連関度に関連付けられる検査データに割り当て、その割り当てられた検査データに設定された連関度に基づいて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、更に上記ケーブルシースの形態情報、上記ケーブルシースの配置情報、インパクトエコー法の試験条件情報、上記ＰＣ構造物の表面状態情報の何れか１以上と上記インパクトエコー法による過去の非破壊検査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、新たにグラウトの充填状況を判別するケーブルシースに対してインパクトエコー法による上記非破壊検査を行うことにより得られた検査データと、上記組み合わせを構成する上記ケーブルシースの形態情報、上記ケーブルシースの配置情報、上記インパクトエコー法の試験条件情報、上記ＰＣ構造物の表面状態情報の何れか１以上が更に入力されること
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、
上記ケーブルシースに対する過去の非破壊検査の検査データと、当該検査データ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ているデータベースと、
新たにグラウトの充填状況を判別するケーブルシースに対して上記非破壊検査を行うことにより得られた検査データが入力される入力手段と、
上記入力手段を介して入力された検査データを上記データベースに記憶されている連関度に関連付けられる検査データに割り当て、その割り当てられた検査データに設定された連関度に基づいて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、更に上記ケーブルシースの形態情報、上記ケーブルシースの配置情報、上記ＰＣ構造物内の構成情報、上記ＰＣ構造物の表面状態情報の何れか１以上と広帯域超音波法による過去の非破壊検査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、新たにグラウトの充填状況を判別するケーブルシースに対して広帯域超音波法による上記非破壊検査を行うことにより得られた検査データと、上記組み合わせを構成する上記ケーブルシースの形態情報、上記ケーブルシースの配置情報、上記ＰＣ構造物内の構成情報、上記ＰＣ構造物の表面状態情報の何れか１以上が更に入力されること
を特徴とするグラウト充填状況判別システム。
【請求項５】
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、
上記ケーブルシースに対する過去の非破壊検査の検査データと、当該検査データ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する連関度取得ステップと、
新たにグラウトの充填状況を判別するケーブルシースに対して上記非破壊検査を行うことにより得られた検査データ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入力された検査データを上記連関度取得ステップにおいて予め取得した連関度に関連付けられる検査データに割り当て、その割り当てられた検査データに設定された連関度に基づいて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有し、
上記連関度取得ステップでは、更に上記ケーブルシースの形態情報、上記ケーブルシースの配置情報の何れか１以上とＸ線透過法による過去の非破壊検査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、新たにグラウトの充填状況を判別するケーブルシースに対してＸ線透過法による上記非破壊検査を行うことにより得られた検査データと、上記組み合わせを構成する上記ケーブルシースの形態情報、上記ケーブルシースの配置情報の何れか１以上が入力されることをコンピュータに実行させること
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、
上記ケーブルシースに対する過去の非破壊検査の検査データと、当該検査データ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する連関度取得ステップと、
新たにグラウトの充填状況を判別するケーブルシースに対して上記非破壊検査を行うことにより得られた検査データ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入力された検査データを上記連関度取得ステップにおいて予め取得した連関度に関連付けられる検査データに割り当て、その割り当てられた検査データに設定された連関度に基づいて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有し、
上記連関度取得ステップでは、更に上記ケーブルシースの形態情報、上記ケーブルシースの配置情報、上記ＰＣ構造物内に設けられた緊張材に関する緊張材情報、上記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の何れか１以上と衝撃弾性波法による過去の非破壊検査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、新たにグラウトの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による上記非破壊検査を行うことにより得られた検査データと、上記組み合わせを構成する上記ケーブルシースの形態情報、上記ケーブルシースの配置情報、上記ＰＣ構造物内に設けられた緊張材に関する緊張材情報、ＰＣ構造物内に打設されるコンクリート情報の何れか１以上が入力されることをコンピュータに実行させること
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、
上記ケーブルシースに対する過去の非破壊検査の検査データと、当該検査データ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する連関度取得ステップと、
新たにグラウトの充填状況を判別するケーブルシースに対して上記非破壊検査を行うことにより得られた検査データ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入力された検査データを上記連関度取得ステップにおいて予め取得した連関度に関連付けられる検査データに割り当て、その割り当てられた検査データに設定された連関度に基づいて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有し、
上記連関度取得ステップでは、更に上記ケーブルシースの形態情報、上記ケーブルシースの配置情報、インパクトエコー法の試験条件情報、上記ＰＣ構造物の表面状態情報の何れか１以上と上記インパクトエコー法による過去の非破壊検査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、新たにグラウトの充填状況を判別するケーブルシースに対してインパクトエコー法による上記非破壊検査を行うことにより得られた検査データと、上記組み合わせを構成する上記ケーブルシースの形態情報、上記ケーブルシースの配置情報、上記インパクトエコー法の試験条件情報、上記ＰＣ構造物の表面状態情報の何れか１以上が更に入力されることをコンピュータに実行させること
を特徴とするグラウト充填状況判別プログラム。
【請求項８】
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、
上記ケーブルシースに対する過去の非破壊検査の検査データと、当該検査データ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する連関度取得ステップと、
新たにグラウトの充填状況を判別するケーブルシースに対して上記非破壊検査を行うことにより得られた検査データ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入力された検査データを上記連関度取得ステップにおいて予め取得した連関度に関連付けられる検査データに割り当て、その割り当てられた検査データに設定された連関度に基づいて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有し、
上記連関度取得ステップでは、更に上記ケーブルシースの形態情報、上記ケーブルシースの配置情報、上記ＰＣ構造物内の構成情報、上記ＰＣ構造物の表面状態情報の何れか１以上と広帯域超音波法による過去の非破壊検査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、新たにグラウトの充填状況を判別するケーブルシースに対して広帯域超音波法による上記非破壊検査を行うことにより得られた検査データと、上記組み合わせを構成する上記ケーブルシースの形態情報、上記ケーブルシースの配置情報、上記ＰＣ構造物内の構成情報、上記ＰＣ構造物の表面状態情報の何れか１以上が更に入力されることをコンピュータに実行させること
を特徴とするグラウト充填状況判別プログラム。
【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、上記ケーブルシースに対する過去の非破壊検査の検査データと、当該検査データ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ているデータベースと、新たにグラウトの充填状況を判別するケーブルシースに対して上記非破壊検査を行うことにより得られた検査データが入力される入力手段と、上記入力手段を介して入力された検査データを上記データベースに記憶されている連関度に関連付けられる検査データに割り当て、その割り当てられた検査データに設定された連関度に基づいて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、上記ケーブルシースの形態情報、上記ケーブルシースの配置情報の何れか１以上とＸ線透過法による過去の非破壊検査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、新たにグラウトの充填状況を判別するケーブルシースに対してＸ線透過法による上記非破壊検査を行うことにより得られた検査データと、上記組み合わせを構成する上記ケーブルシースの形態情報、上記ケーブルシースの配置情報の何れか１以上が入力されることを特徴とする。
【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、上記ケーブルシースに対する過去の非破壊検査の検査データと、当該検査データ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する連関度取得ステップと、新たにグラウトの充填状況を判別するケーブルシースに対して上記非破壊検査を行うことにより得られた検査データ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入力された検査データを上記連関度取得ステップにおいて予め取得した連関度に関連付けられる検査データに割り当て、その割り当てられた検査データに設定された連関度に基づいて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有し、上記連関度取得ステップでは、更に上記ケーブルシースの形態情報、上記ケーブルシースの配置情報の何れか１以上とＸ線透過法による過去の非破壊検査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、新たにグラウトの充填状況を判別するケーブルシースに対してＸ線透過法による上記非破壊検査を行うことにより得られた検査データと、上記組み合わせを構成する上記ケーブルシースの形態情報、上記ケーブルシースの配置情報の何れか１以上が入力されることをコンピュータに実行させることを特徴とする。