JP2003106806A - Inspection method for reinforcing bar - Google Patents

Inspection method for reinforcing bar

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JP2003106806A
JP2003106806A JP2001299434A JP2001299434A JP2003106806A JP 2003106806 A JP2003106806 A JP 2003106806A JP 2001299434 A JP2001299434 A JP 2001299434A JP 2001299434 A JP2001299434 A JP 2001299434A JP 2003106806 A JP2003106806 A JP 2003106806A
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JP
Japan
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reinforcing bar
inspection
diameter
rib angle
amplitude
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Application number
JP2001299434A
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Japanese (ja)
Inventor
Junji Koido
純司 小井戸
Zen Hirabayashi
漸 平林
Seiji Okubo
精二 大久保
Toshio Mizunoe
俊雄 水ノ上
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Nihon University
Mitsubishi Heavy Industries Ltd
Original Assignee
Nihon University
Mitsubishi Heavy Industries Ltd
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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide an inspection method for reinforcing bars which is capable of estimating rib angle to be a disturbance in inspection of reinforcing bars by electromagnetic induction. SOLUTION: In an inspection of reinforcing bars by electromagnetic induction method, the rib angle of the reinforcing bar is measured with inspection signal (voltage) characteristic for exciting current, and bar diameter and covering are simultaneously measured by referring to the data obtained for every rib angle in advance.

Description

【発明の詳細な説明】Detailed Description of the Invention

【0001】[0001]

【発明の属する技術分野】本発明は鉄筋の検査方法に関
する。例えば、鉄筋コンクリートに於ける鉄筋の検査方
法に関する。
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a reinforcing bar inspection method. For example, it relates to a method for inspecting reinforcing bars in reinforced concrete.

【0002】[0002]

【従来の技術】鉄筋コンクリートの健全性検査では、コ
ンクリート表面のひび割れの目視検査や打音による検
査、鉄筋の腐食検査、鉄筋のかぶり厚さ(コンクリート
表面から鉄筋までの距離)測定等が行われている。かぶ
りや鉄筋位置の測定ではレーダ法や電磁誘導法、超音波
法等が適用可能とされている。しかし、レーダ法では電
磁波の反射を利用しているため、鉄筋等の金属以外にも
電磁波を反射する物は全て検出してしまい、鉄筋検査に
おいてはこれらは外乱となる。
2. Description of the Related Art The soundness inspection of reinforced concrete includes visual inspection for cracks on the concrete surface, inspection by hammering sound, corrosion inspection of reinforcing steel, measurement of cover thickness of reinforcing steel (distance from concrete surface to reinforcing steel), etc. There is. The radar method, electromagnetic induction method, ultrasonic method, and the like are applicable to the measurement of the cover and the position of the reinforcing bar. However, since the radar method uses the reflection of electromagnetic waves, all objects other than metals such as reinforcing bars that reflect electromagnetic waves are detected, and these become disturbances in the inspection of reinforcing bars.

【0003】また、超音波法においても弾性波の反射時
間を利用しているため、鉄筋検査においては鉄筋以外の
物は外乱となる。このようにレーダ法や超音波法は鉄筋
のかぶり厚さや位置に対しては必ずしも適した方法では
ない。一方、電磁誘導法は磁気を利用するため、金属
(導電体)以外の物体には殆ど影響されず、鉄筋検査に
は適した手法である。電磁誘導法による鉄筋検査では、
(コンクリート表面に平行な面内に於ける)鉄筋の位置
とコンクリート表面から鉄筋までの距離(かぶり又はか
ぶり厚さ)及び鉄筋の直径が測定可能である。
Further, since the reflection time of the elastic wave is also used in the ultrasonic method, objects other than the reinforcing bar become a disturbance in the reinforcing bar inspection. As described above, the radar method and the ultrasonic method are not necessarily suitable for the cover thickness and the position of the reinforcing bar. On the other hand, since the electromagnetic induction method uses magnetism, it is almost unaffected by objects other than metals (conductors) and is a method suitable for reinforcing bar inspection. In the rebar inspection by electromagnetic induction method,
The position of the reinforcing bar (in the plane parallel to the concrete surface), the distance from the concrete surface to the reinforcing bar (cover or cover thickness) and the diameter of the bar can be measured.

【0004】電磁誘導法による測定原理の一例を図7に
示す。図7は、相互誘導式と呼ばれる方式の例であり、
励磁コイル20と検出コイル70を別々に設ける方式に
関する。即ち、発振器10から励磁コイル20に交流の
励磁電流30を流し、磁界(磁束)φを発生する。コン
クリート40中に鉄筋50がある場合にはこの交流磁界
φにより、鉄筋50中に渦電流60が発生し、渦電流6
0の作用により磁場が変化する。この磁場の変化を検出
コイル70で検出し、必要により増幅器80で増幅し、
検出信号として観測する。検出コイル70は、励磁コイ
ル50の内側に配置されている。
FIG. 7 shows an example of the measurement principle by the electromagnetic induction method. FIG. 7 is an example of a method called a mutual induction type,
The present invention relates to a method of separately providing the exciting coil 20 and the detecting coil 70. That is, an alternating exciting current 30 is passed from the oscillator 10 to the exciting coil 20 to generate a magnetic field (magnetic flux) φ. When there is a reinforcing bar 50 in the concrete 40, this AC magnetic field φ generates an eddy current 60 in the reinforcing bar 50, and the eddy current 6
The action of 0 changes the magnetic field. The change in the magnetic field is detected by the detection coil 70, and amplified by the amplifier 80 if necessary,
Observe as a detection signal. The detection coil 70 is arranged inside the exciting coil 50.

【0005】磁場の変化は、検出信号の大きさ(振幅)
や励磁電流に対する検出信号の位相差等として観測さ
れ、これらを測定する事により、鉄筋の大きさやコイル
から鉄筋までの距離(かぶり)を推定している。なお、
励磁用のコイルと検出用のコイルを兼用する方式は自己
誘導式と呼ばれるが、磁界の変化を利用する点に於いて
は同じ原理である。また、交流磁界ではなく、直流或い
はパルス電流(特公平7−11581号公報)を用いる
方法も知られているが、この場合には渦電流による効果
は小さく、磁気インピーダンスの変化を利用していると
考えられる。図16には図7以外の電磁誘導法の測定方
法として差動コイル式の装置構成例を示す。図16は差
動コイル式且つ相互誘導方式の場合の例である。この場
合、図16に示すように、励磁コイル20,21と検出
コイル70,71の組を2組とし、各検出コイル70,
71の出力の差を差動増幅器82により得るものであ
る。差動コイル式では2組のコイルが測定対象である鉄
筋50と各々違った位置関係にあることにより、磁気的
な差が生じ、この差を検出する事で、鉄筋径やかぶりの
差を感度良く検出することが可能となる。
The change in magnetic field is the magnitude (amplitude) of the detection signal.
And the phase difference of the detection signal with respect to the excitation current, and by measuring these, the size of the reinforcing bar and the distance from the coil to the reinforcing bar (fog) are estimated. In addition,
A system that uses both an exciting coil and a detecting coil is called a self-induction type, but it has the same principle in using a change in magnetic field. There is also known a method of using a direct current or a pulse current (Japanese Patent Publication No. 7-11581) instead of an alternating magnetic field, but in this case, the effect of an eddy current is small and a change in magnetic impedance is used. it is conceivable that. FIG. 16 shows a differential coil type device configuration example as a measuring method other than that shown in FIG. FIG. 16 shows an example in the case of the differential coil type and the mutual induction type. In this case, as shown in FIG. 16, there are two sets of exciting coils 20 and 21 and detecting coils 70 and 71, and each detecting coil 70,
The difference between the outputs of 71 is obtained by the differential amplifier 82. In the differential coil type, two sets of coils have different positional relationships with the reinforcing bar 50 to be measured, which causes a magnetic difference. By detecting this difference, the difference between the reinforcing bar diameter and the cover is sensitive. It is possible to detect well.

【0006】相互誘導式による測定結果の一例を図8に
示す(非破壊検査第49巻12号「電磁誘導試験におけ
る鉄筋のニューラルネットワークによる推定」p.84
2)。図8は、D10〜D25(公称10mm〜25m
m)の鉄筋を対象に、鉄筋の径とかぶりをパラメータと
して振幅と位相を測定した結果である。図8に示すよう
に、振幅と位相から鉄筋とかぶりを推定する検量線郡
(検量面)が作られるが、図9に示す鉄筋のリブ角度θ
が変わると検量面も変化してしまうという問題があっ
た。つまり、リブ角度θが不明のままに、図8の校正曲
線を推定に用いると、直径の推定に大きな誤りが発生す
ることが判る。
FIG. 8 shows an example of the measurement result by the mutual induction method (Non-destructive inspection, Vol. 49, No. 12, "Estimation of a reinforcing bar in an electromagnetic induction test by a neural network" p.84.
2). FIG. 8 shows D10 to D25 (nominal 10 mm to 25 m
It is a result of measuring the amplitude and the phase of the reinforcing bar of m) with the diameter and the covering of the reinforcing bar as parameters. As shown in FIG. 8, a calibration curve group (calibration plane) for estimating the reinforcing bar and the covering is created from the amplitude and the phase, and the rib angle θ of the reinforcing bar shown in FIG.
There was a problem that the calibration surface also changed when was changed. That is, it can be seen that if the calibration curve of FIG. 8 is used for estimation without the rib angle θ being unknown, a large error will occur in the estimation of the diameter.

【0007】[0007]

【発明が解決しようとする課題】本発明は、上述した従
来技術における電磁誘導法での鉄筋検査に於ける上記課
題に鑑み、電磁誘導式鉄筋検査で外乱となるリブ角度を
推定することのできる鉄筋の検査方法を提供することを
目的とする。
SUMMARY OF THE INVENTION The present invention is capable of estimating a rib angle which is a disturbance in an electromagnetic induction type reinforcing bar inspection in view of the above problems in the reinforcing bar inspection by the electromagnetic induction method in the above-mentioned prior art. It is intended to provide a method for inspecting a reinforcing bar.

【0008】[0008]

【課題を解決するための手段】上記課題を解決する本発
明の請求項1に係る鉄筋の検査方法は、電磁誘導法によ
る鉄筋検査において、励磁電流に対する検出信号(電
圧)の特性から鉄筋のリブ角度を測定することを特徴と
する。
A reinforcing bar inspection method according to claim 1 of the present invention which solves the above-described problems is a rib of a reinforcing bar in the inspection of a reinforcing bar by an electromagnetic induction method from the characteristic of a detection signal (voltage) with respect to an exciting current. Characterized by measuring an angle.

【0009】上記課題を解決する本発明の請求項2に係
る鉄筋の検査方法は、電磁誘導法による鉄筋検査におい
て、励磁電流に対する検出信号(電圧)の特性から鉄筋
のリブ角度を測定し、リブ角度毎に事前に取得している
データを参照して鉄筋径及びかぶりを同時に測定するこ
とを特徴とする。
A reinforcing bar inspection method according to a second aspect of the present invention which solves the above-mentioned problems is to measure the rib angle of the reinforcing bar from the characteristic of the detection signal (voltage) with respect to the exciting current in the reinforcing bar inspection by the electromagnetic induction method. The feature is that the diameter of the reinforcing bar and the cover are measured at the same time with reference to the data acquired in advance for each angle.

【0010】上記課題を解決する本発明の請求項3に係
る鉄筋の検査方法は、電磁誘導法による鉄筋検査におい
て、励磁電流に対する検出信号(電圧)特性から鉄筋の
リブ角度を測定する方法において、ニューラルネットワ
ークやファジー理論等の推定手法を用いることを特徴と
する。
A reinforcing bar inspection method according to a third aspect of the present invention for solving the above problem is a method for measuring a rib angle of a reinforcing bar from a detection signal (voltage) characteristic with respect to an exciting current in a reinforcing bar inspection by an electromagnetic induction method, It is characterized by using an estimation method such as a neural network or fuzzy theory.

【0011】上記課題を解決する本発明の請求項4に係
る鉄筋の検査方法は、電磁誘導法による鉄筋検査におい
て、励磁電流に対する検出信号(電圧)特性から鉄筋の
リブ角度を測定する方法において、ニューラルネットワ
ークを用いてリブ角度を推定し、事前に取得しているデ
ータを参照して鉄筋径及びかぶりを同時に測定すること
を特徴とする。
A reinforcing bar inspection method according to a fourth aspect of the present invention for solving the above problems is a method for measuring a rib angle of a reinforcing bar from a detection signal (voltage) characteristic with respect to an exciting current in a reinforcing bar inspection by an electromagnetic induction method, The feature is that the rib angle is estimated by using a neural network, and the diameter of the reinforcing bar and the cover are simultaneously measured with reference to the data acquired in advance.

【0012】上記課題を解決する本発明の請求項5に係
る鉄筋の検査方法は、請求項2又は4記載の方法により
測定した鉄筋径を用いて、鉄筋の腐食状況を測定するこ
とを特徴とする。
A method for inspecting a reinforcing bar according to claim 5 of the present invention for solving the above-mentioned problems is characterized in that a corrosion state of the reinforcing bar is measured by using a diameter of the reinforcing bar measured by the method according to claim 2 or 4. To do.

【0013】[0013]

【発明の実施の形態】〔実施例1〕本実施例は、電磁誘
導法による鉄筋検査において、励磁電流に対する検出信
号(電圧)の特性から、外乱となるリブ角度を推定する
ものである。図1に電磁誘導法による検査コイルを検査
対象である鉄筋コンクリート表面上で走査した場合の鉄
筋位置に対する振幅特性を、図2に位相特性の測定結果
例を示す。
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION [Embodiment 1] In this embodiment, in a reinforcing bar inspection by an electromagnetic induction method, a rib angle that causes disturbance is estimated from the characteristics of a detection signal (voltage) with respect to an exciting current. FIG. 1 shows the amplitude characteristic with respect to the reinforcing bar position when the inspection coil by the electromagnetic induction method is scanned on the surface of the reinforced concrete to be inspected, and FIG. 2 shows an example of the measurement result of the phase characteristic.

【0014】検査コイルの走査は、図4に示すように、
鉄筋を横切る方向に行い、鉄筋に対する水平距離を鉄筋
位置(position)として振幅特性を計測した。検査コイ
ルとしては、相互誘導方式においては励磁コイル及び検
出コイルを用いる。自己誘導方式においては励磁用のコ
イルと検出用のコイルを兼用したコイルを用いても良
い。本実施例では、励磁電流波形としては基本的にはS
IN波を用いた。但し、本発明はこれに限るものではな
く、パルス波(方形波)でも適用できる。つまり、励磁
電流波形はSIN波や方形波も利用可能である。
Scanning of the inspection coil is performed as shown in FIG.
The amplitude characteristics were measured with the horizontal distance to the reinforcing bar taken as the position of the reinforcing bar. An excitation coil and a detection coil are used as the inspection coil in the mutual induction method. In the self-induction method, a coil that doubles as an exciting coil and a detecting coil may be used. In this embodiment, the excitation current waveform is basically S
The IN wave was used. However, the present invention is not limited to this, and a pulse wave (square wave) can also be applied. That is, as the excitation current waveform, a SIN wave or a square wave can be used.

【0015】図1のように、振幅を示す電圧値はpositi
on=0(鉄筋の直上)で極大となり、またリブ角度には
殆ど影響されない。一方、位相特性は図2のように、リ
ブ角度により、変化の様子が異なる。例えば、リブ角度
が90度の場合は、position=0で極大となるが、リブ
角度0度ではposition=0で極小となる。また、リブ角
度45度ではposition=−30mm、リブ角度135度
ではposition=+30mmの位置、即ち鉄筋の直上から
ずれた位置で極小値をとる。
As shown in FIG. 1, the voltage value indicating the amplitude is positive
It is maximized when on = 0 (directly above the reinforcing bar) and is hardly affected by the rib angle. On the other hand, the phase characteristics change differently depending on the rib angle as shown in FIG. For example, when the rib angle is 90 degrees, the position becomes maximum at position = 0, but when the rib angle is 0 degree, the position becomes minimum at position = 0. Further, at a rib angle of 45 degrees, position = -30 mm, and at a rib angle of 135 degrees, a minimum value is obtained at a position of position = + 30 mm, that is, a position displaced from directly above the reinforcing bar.

【0016】このように、位相の極値がどの位置で生じ
るかにより、リブ角度を推定できることになる。また、
鉄筋の位置は、上述した図1に示すように振幅の極大値
が生じる位置として容易に推定する事が可能である。従
って、リブ角度毎に図8に示すような検量面を予め作っ
ておく事により、上記方法で実際の検査対象である鉄筋
コンクリート内部の鉄筋リブ角度を推定し、リブ角度に
応じた検量面を用いて鉄筋径とかぶりを同時に推定する
事が可能となる。
As described above, the rib angle can be estimated depending on the position where the extreme value of the phase occurs. Also,
The position of the reinforcing bar can be easily estimated as the position where the maximum value of the amplitude occurs as shown in FIG. Therefore, by preparing a calibration surface as shown in FIG. 8 for each rib angle in advance, the reinforcing bar rib angle inside the reinforced concrete to be actually inspected is estimated by the above method, and the calibration surface corresponding to the rib angle is used. It is possible to estimate the rebar diameter and the fogging at the same time.

【0017】ここで、JIS規格では円周方向リブの間
隔、軸方向リブの角度、リブの高さが規定されている。
一般には、図9に示すように、軸方向に2本(180度
ピッチ)のリブがあるが、これが仮に3本(120度ピ
ッチ)、4本(90度ピッチ)となっても、これらの鉄
筋でのデータをニューラルネットで学習する事で推定可
能である。なお、リブ角度はどこを基準にしても良く、
任意の角度を基準とし、そこからリブ角度を変えてデー
タを学習すれば良い。なお、JIS規格ではリブと軸線
との角度は45度以上と規定されているから、9本以上
の軸方向リブはない事になる。
Here, the JIS standard defines the spacing between circumferential ribs, the angle of axial ribs, and the height of the ribs.
Generally, as shown in FIG. 9, there are two ribs (180 degree pitch) in the axial direction, but even if these ribs become three (120 degree pitch) and four (90 degree pitch), these ribs will be used. It can be estimated by learning the data in the reinforcing bar with a neural network. The rib angle may be based on any
The data may be learned by changing the rib angle from an arbitrary angle as a reference. Since the JIS standard specifies that the angle between the rib and the axis is 45 degrees or more, there is no more than 9 ribs in the axial direction.

【0018】本実施例は、図1及び図2に示すように、
電磁誘導法による検査コイルを検査対象である鉄筋コン
クリート表面上で走査した場合、コンクリート内部に存
在する鉄筋のリブ角度は検出信号の振幅及び位相と密接
な関係があり、検出信号の振幅が最大値となる位置及び
位相変化の極大値或いは極小値として得られる位置を測
定する事により鉄筋のリブ角度を推定する事が可能とな
る。
In this embodiment, as shown in FIGS. 1 and 2,
When the inspection coil by the electromagnetic induction method is scanned on the surface of the reinforced concrete to be inspected, the rib angle of the reinforcing bar inside the concrete is closely related to the amplitude and phase of the detection signal, and the amplitude of the detection signal is the maximum value. It is possible to estimate the rib angle of the reinforcing bar by measuring the position and the position obtained as the maximum value or the minimum value of the phase change.

【0019】尚、上述した従来技術において、電磁誘導
法での検査(測定)方法の例として挙げた特公平7−1
1581号公報は、鉄筋のリブ角度と検量面との関係を
示唆しているが、本発明のような明確な推定アルゴリズ
ムはなく、この点で本発明とは異なるものである。尚、
本実施例では、振幅の極大値及び位相の極値が生じる位
置からリブ角度の推定が可能であるが、測定対象である
鉄筋の径やかぶりにより、わずかながらその特性が変わ
る。
In the above-mentioned prior art, Japanese Patent Publication No. 7-1 cited as an example of the inspection (measurement) method by the electromagnetic induction method.
Japanese Patent No. 1581 suggests the relationship between the rib angle of the reinforcing bar and the calibration surface, but there is no clear estimation algorithm as in the present invention, and this point is different from the present invention. still,
In this embodiment, the rib angle can be estimated from the position where the maximum value of the amplitude and the maximum value of the phase occur, but the characteristics slightly change depending on the diameter and the fogging of the reinforcing bar to be measured.

【0020】〔実施例2〕本実施例は、図3に示すよう
に、ニューラルネットワークによるリブ角度推定方法に
関する。例えば、図4のように、100mmの距離を1
0mm毎に検査コイルを走査した場合、入力を位相11
データ(11データ/100mm)、最大振幅1データ
の計12データとし、出力をリブ角度とする。ニューラ
ルネットワークを利用する方法では、例えば、・かぶ
り:10、11、12、13、14、15、・・・・・
80、85、90、95、100mm(計75データ)
・鉄筋径:10、13、16、19、22、25(計6
データ)として、75×6=450のデータセットを教
師データとし、学習させておく。
[Embodiment 2] This embodiment relates to a rib angle estimating method by a neural network as shown in FIG. For example, as shown in FIG.
When the inspection coil is scanned every 0 mm, the input is phase 11
The data (11 data / 100 mm) and the maximum amplitude 1 data are 12 data in total, and the output is the rib angle. In the method using the neural network, for example, · Fogging: 10, 11, 12, 13, 14, 15, ...
80, 85, 90, 95, 100 mm (75 data in total)
・ Reinforcing bar diameter: 10, 13, 16, 19, 22, 25 (total 6
As the data), a 75 × 6 = 450 data set is used as the teacher data for learning.

【0021】この場合、かぶりが大きくなると後述の理
由により鉄筋径及びかぶりの推定誤差が大きくなるた
め、かぶりが10〜80mmまでは1mmおきに、80
〜100mmまでは5mmおきに測定する場合の例であ
る。実際の検査(測定)では以上のようにして形成した
ニューラルネットワークを利用して、鉄筋のリブ角度を
推定し、予めリブ角度ごとに作成しておいた図8に示す
ような検量面(近似関数)から鉄筋径とかぶりを推定す
る事が可能となる。その詳細は、「ニューラルネットワ
ークをかぶりと直径の推定に用いる方法の原理」及び
「逆伝搬学習によるニューラルネットワークのリブ角度
判定能力構築」において後述する。
In this case, when the fogging becomes large, the estimation error of the diameter of the reinforcing bar and the fogging becomes large for the reason described later.
Up to 100 mm is an example of measuring every 5 mm. In the actual inspection (measurement), the rib angle of the reinforcing bar is estimated by using the neural network formed as described above, and the calibration surface (approximation function) as shown in FIG. ), It is possible to estimate the rebar diameter and the cover. The details will be described later in "Principle of Method Using Neural Network for Estimating Fogging and Diameter" and "Building Rib Angle Determination Ability of Neural Network by Back Propagation Learning".

【0022】このように説明したように、本実施例で
は、リブ角度の推定には振幅の最大値と位相の極大値或
いは極小値を用いる方法以外に、これらを入力データと
したニューラルネットワークを作成しておく事により推
定する事も可能である。以上の方法によりリブ角度が推
定できれば、リブ角度によって変化する図8に示す検量
面が一義的に決定され、検出信号の振幅及び位相から鉄
筋の径及びかぶりが推定可能となる。このようにニュー
ラルネットワークを利用した方法では、かぶりが大きい
小さいに関わらず、リブ角度を推定するために、ピーク
の位置のみでなく位相波形と振幅の最大値の双方を一貫
して用いる。そのため、かぶりが大きくなった場合は、
SN比が低下し、振幅のピークの位置が判別しにくくな
り、位相の変化が小さくなるため、ニューラルネットワ
ークも誤推定を起こす可能性がある。
As described above, in this embodiment, in addition to the method of using the maximum value of the amplitude and the maximum value or the minimum value of the phase for estimating the rib angle, a neural network using these as input data is created. It is also possible to estimate it by doing so. If the rib angle can be estimated by the above method, the calibration surface shown in FIG. 8 that changes depending on the rib angle is uniquely determined, and the diameter and the fogging of the reinforcing bar can be estimated from the amplitude and phase of the detection signal. As described above, in the method using the neural network, not only the position of the peak but also the phase waveform and the maximum value of the amplitude are consistently used in order to estimate the rib angle regardless of whether the fog is large or small. Therefore, if the fogging becomes large,
Since the SN ratio decreases, the position of the peak of the amplitude becomes difficult to discriminate, and the change in the phase becomes small, the neural network may also cause erroneous estimation.

【0023】〔実施例3〕本実施例は、図5に示すよう
に、実施例1或いは実施例2に示す方法を用いて鉄筋径
を推定する事により、鉄筋の腐食状況を推定する方法に
関する。即ち、鉄筋が腐食した結果、鉄筋が減肉し、鉄
筋径が小さくなる事から本発明の方法を用いて鉄筋径を
測定し、図面から得られた鉄筋コンクリート製造時(腐
食が無い)の鉄筋径との比較から鉄筋の腐食を推定する
ものである。具体的には、図5に示すように、鉄筋仕様
(鉄筋径)、配筋(配筋位置)及びかぶりについての検
査対象図面1と、鉄筋径、配筋(配筋位置)及びかぶり
について検査結果2から、鉄筋腐食評価3を行い、腐食
状況を2次元又は3次元表示4を行うものである。
[Embodiment 3] This embodiment relates to a method of estimating the corrosion state of the reinforcing bar by estimating the diameter of the reinforcing bar using the method shown in Example 1 or 2 as shown in FIG. . That is, as a result of the corrosion of the reinforcing bar, the reinforcing bar is thinned and the reinforcing bar diameter becomes smaller, so the reinforcing bar diameter is measured using the method of the present invention, and the reinforcing bar diameter at the time of manufacturing the reinforced concrete (without corrosion) obtained from the drawing Corrosion of the rebar is estimated by comparison with. Specifically, as shown in FIG. 5, an inspection target drawing 1 for reinforcing bar specifications (rebar diameter), bar arrangement (bar arrangement position) and cover, and inspection for reinforcing bar diameter, bar arrangement (bar arrangement position) and cover From the result 2, the reinforcing bar corrosion evaluation 3 is performed, and the corrosion state is displayed in the two-dimensional or three-dimensional display 4.

【0024】尚、鉄筋の減肉は一様に生じない場合もあ
るため、鉄筋径という表現は場合によっては適切ではな
く、鉄筋の有効断面積等と考えるべきである。電磁誘導
法においても、その測定原理から、実際には有効断面積
や投影面積を測定していると考えられるが、便宜上、測
定データとして鉄筋径という表現をしている。本発明に
おいても、腐食を鉄筋径に限定して評価するものではな
く、有効断面積など、電磁誘導法で得られる物理量で評
価する事を特徴とするが、便宜上「鉄筋径」という表現
を用いる。
Since the thickness reduction of the reinforcing bar may not occur uniformly, the expression "reinforcing bar diameter" is not appropriate in some cases, and should be considered as the effective sectional area of the reinforcing bar. Even in the electromagnetic induction method, it is considered that the effective sectional area and the projected area are actually measured due to the measurement principle, but for convenience, the rebar diameter is used as the measurement data. Also in the present invention, the corrosion is not limited to the diameter of the reinforcing bar, but is evaluated by a physical quantity obtained by the electromagnetic induction method such as an effective area, but for convenience, the expression "reinforcing bar diameter" is used. .

【0025】更に、本発明の方法により得られた鉄筋位
置とかぶりの両データを用いて、鉄筋の腐食状況を2次
元又は3次元画像として表示すれば、鉄筋の位置、かぶ
り、腐食状況を視覚的に把握する事が可能となる。この
場合、図6に示すように、検査コイル5に接続した検査
装置本体6にパソコン7等の表示機器を接続する事で、
容易に表示可能である。建設後、時間が経っている橋梁
等では、配筋図などの図面が残っていない場合があり、
この場合は図5の方法に限らず、測定範囲における鉄筋
径の変動(分布)から測定範囲内での相対的な腐食部位
を把握しても良い。即ち、検査個所のうち、鉄筋径が比
較的小さい個所を腐食の進んだ場所として評価でき、こ
の部分を優先的に補修する等の対策を取る事が可能とな
る。
Furthermore, if the corrosion status of the reinforcing bar is displayed as a two-dimensional or three-dimensional image using both the reinforcing bar position and the covering data obtained by the method of the present invention, the position, covering and corrosion status of the reinforcing bar can be visually recognized. It is possible to grasp the target. In this case, as shown in FIG. 6, by connecting a display device such as a personal computer 7 to the inspection device body 6 connected to the inspection coil 5,
It can be displayed easily. For bridges, etc. that have passed the time after construction, drawings such as bar arrangement drawings may not remain,
In this case, not only the method of FIG. 5, but also the relative corrosion site in the measurement range may be grasped from the variation (distribution) of the reinforcing bar diameter in the measurement range. That is, of the inspection points, the point where the diameter of the reinforcing bar is relatively small can be evaluated as the point where corrosion has advanced, and it is possible to take measures such as preferentially repairing this point.

【0026】本実施例では、上述した方法により鉄筋径
を推定する事により、鉄筋の腐食による減肉量を把握す
る事が可能となり、また鉄筋コンクリートの健全性の評
価指標の1つであるかぶりに関しても同時に把握する事
が可能となる。この結果、橋梁等の大型構造物において
も広範囲に及ぶ検査個所の健全性を迅速に測定でき、鉄
筋コンクリート構造物の検査、点検作業の効率化と費用
削減が可能となる。また検査対象である鉄筋コンクリー
トに於ける鉄筋位置(検出信号の最大振幅が得られる位
置)、鉄筋径、かぶり(コンクリート表面から鉄筋まで
の距離)を同時に測定する事が可能であるため、これら
のデータを2次元或いは3次元画像として表示し、鉄筋
コンクリートの健全性を視覚的に把握する事が可能とな
る。
In the present embodiment, by estimating the diameter of the reinforcing bar by the above-mentioned method, it is possible to grasp the amount of wall thinning due to corrosion of the reinforcing bar, and regarding the fog which is one of the evaluation indexes of the soundness of the reinforced concrete. It becomes possible to grasp at the same time. As a result, the soundness of a wide range of inspection points can be quickly measured even for large structures such as bridges, and the efficiency of inspection and inspection work of reinforced concrete structures and cost reduction can be achieved. In addition, since it is possible to simultaneously measure the reinforcing bar position (the position where the maximum amplitude of the detection signal is obtained), reinforcing bar diameter, and cover (distance from the concrete surface to the reinforcing bar) in the reinforced concrete to be inspected, these data can be measured. Can be displayed as a two-dimensional or three-dimensional image, and the soundness of reinforced concrete can be visually grasped.

【0027】『ニューラルネットワークをかぶりと直径
の推定に用いる方法の原理』 1)従来の電磁誘導式鉄筋探査法では、鉄筋直上で得ら
れるただ一組の振幅と位相の値から、かぶり対振幅と、
直径対位相の2組の校正曲線群からかぶりも直径も推定
する。 2)ところが、異形鉄筋のリブ角度が変化すると、この
校正曲線群が変化してしまう。しかし、コンクリート中
の鉄筋のリブ角度は、鉄筋直上で得られるただ一組の振
幅と位相の値から得ることはできない。(情報源がただ
一組の振幅と位相の二つであるのに対して、知りたい要
因がかぶり、直径、リブ角度と3つあるのでは、推定不
可能:情報不足)
[Principle of Method Using Neural Network for Estimating Fogging and Diameter] 1) In the conventional electromagnetic induction type reinforcing bar exploration method, from a single set of amplitude and phase values obtained right above the reinforcing bar, ,
Both the fogging and the diameter are estimated from two sets of calibration curves of diameter vs. phase. 2) However, if the rib angle of the deformed bar changes, this calibration curve group changes. However, the rib angle of rebar in concrete cannot be obtained from the single set of amplitude and phase values obtained just above the rebar. (It is impossible to estimate if there are only three sets of amplitude and phase as the information sources, but there are three factors that you want to know: diameter, rib angle, and information: insufficient information)

【0028】3)そこで、情報を増やすために、コイル
を鉄筋直上で走査する事を考案した。これによって得ら
れる信号位相の波形がリブ角度と良い相関がある(ピー
クの位置がずれることと、絶対値的にも差異が出る)事
が分かった。 4)この、リブ角度と良い相関を有する信号位相波形
と、振幅波形の最大値(振幅波形は不要:データ数が増
えて学習回数が増え、学習の収束が悪くなるのみで、良
いことはない)を用いると、リブ角度の判別が付くた
め、かぶりと直径の推定が、リブ角度の影響を排除して
行える。しかし、これは大量の波形データを参照するこ
とになるため、ニューラルネットワークを用いることと
した。
3) Then, in order to increase the information, it was devised to scan the coil directly above the reinforcing bar. It was found that the waveform of the signal phase obtained by this has a good correlation with the rib angle (the deviation of the peak position and the difference in absolute value). 4) This signal phase waveform having a good correlation with the rib angle and the maximum value of the amplitude waveform (the amplitude waveform is not necessary: the number of data increases and the number of learning increases, and the convergence of learning deteriorates, which is not good. ), The rib angle can be discriminated, so that the fogging and the diameter can be estimated without the influence of the rib angle. However, since this refers to a large amount of waveform data, we decided to use a neural network.

【0029】5)ニューラルネットワークを二段に分割
したのも、本方法の特徴である。即ち、単一のニューラ
ルネットワークでかぶりと直径を同時に推定するような
構成にすることも可能であるが、ニューラルネットワー
クの構造が複雑となるため、学習の進行が遅くなり、収
束も悪い。そこで、まず、位相波形と振幅の最大値を用
いてリブ角度の影響を排除しつつ、直径を推定するニュ
ーラルネットワークを構築する。そして、後段のニュー
ラルネットワークでは、前段のニューラルネットワーク
の直径推定値と振幅の最大値を用いてかぶりを推定す
る。 6)従来のニューラルネットワークは、一つのかぶりや
直径に対して一つの出力セルを割り当てる、いわゆる、
デジタル形である。したがって、このニューラルネット
ワークでは、直径は3mmおきに製造されている異形鉄
筋の公称直径を推定する。直径の微小な変化を推定する
ためには、アナログ的な推定が可能な方法としなければ
ならない。
5) It is also a characteristic of this method that the neural network is divided into two stages. That is, although it is possible to use a single neural network to simultaneously estimate the fogging and the diameter, the structure of the neural network becomes complicated, so that the learning progresses slowly and the convergence is poor. Therefore, first, a neural network for estimating the diameter is constructed while eliminating the influence of the rib angle by using the phase waveform and the maximum value of the amplitude. Then, in the latter-stage neural network, the fog is estimated using the diameter estimation value and the maximum amplitude value of the preceding-stage neural network. 6) The conventional neural network assigns one output cell to one cover or diameter, so-called,
It is a digital form. Therefore, in this neural network, the nominal diameters of deformed reinforcing bars manufactured every 3 mm are estimated. In order to estimate the minute change in the diameter, it must be a method that enables analog estimation.

【0030】7)そこで、直径やかぶりの精密推定法と
しては、近似関数を用いた方法を考案した。この方法の
特徴は、従来の校正曲線を用いた方法と異なり、かぶり
対振幅、直径対位相の関係のみならず、かぶり対位相、
直径対振幅の関係をも用いるようにして、かぶりと直径
に対する信号の振幅と位相の関係の全てを用いるように
した点である。この方法は、信号波形ではなく、鉄筋直
上における、ただ一組の信号と位相を用いる。 8)図8がかぶりと直径に対する、鉄筋直上における信
号の振幅と位相の関係の全てを表している。未知のかぶ
りと直径の鉄筋に対して得られた振幅と位相を図8上に
取り、格子に沿って(図の鉛直方向ではなく)上に延長
すれば直径が推定でき、横方向に格子に沿って目盛りま
で延長すれば、かぶりが推定できる。これを、近似関数
を作成して自動的に行う様にした。
7) Therefore, a method using an approximate function was devised as a precise estimation method of the diameter and the fog. The feature of this method is that, unlike the method using the conventional calibration curve, not only the relationship of fog vs. amplitude, diameter vs. phase, but also fog vs. phase,
The point is that the relationship between the amplitude and the phase with respect to the fogging and the diameter is used by using the relationship between the diameter and the amplitude. This method uses only one set of signal and phase directly above the rebar, rather than the signal waveform. 8) FIG. 8 shows all the relationships between the amplitude and the phase of the signal immediately above the reinforcing bar with respect to the cover and the diameter. The amplitude and phase obtained for the reinforcing bars of unknown cover and diameter are shown in Fig. 8, and the diameter can be estimated by extending it along the grid (not in the vertical direction in the figure), and the diameter can be estimated in the horizontal direction. Fogging can be estimated by extending along the scale. This is done automatically by creating an approximate function.

【0031】9)かぶり対振幅曲線は直径の数だけあ
る。従って、この曲線を近似関数として作成しておく
と、図10(a)に示すように、任意の振幅に対して可
能な直径とかぶりの組合せが、校正曲線の数(即ち、デ
ータベースを作成するときに用意された直径の数)だけ
得られる。これをかぶり対直径平面上に取り、これを繋
げると、図12(a)に示すように、一本の曲線(fp
曲線)が描かれる。この曲線をやはり近似関数として構
築しておくと、この近似関数から、与えられた振幅に対
する可能なかぶりと振幅の組合せを連続的に得ることが
できる。 10)一方、直径対位相曲線群からも、与えられた位相
から、図10(b)に示すように、用意された曲線の数
だけの可能なかぶりと直径の組合せが得られる。これを
繋げると、図12(b)に示すように、一本の曲線(f
q曲線)が描かれる。この曲線をやはり近似関数として
構築しておくと、この近似関数から、与えられた振幅に
対する可能なかぶりと振幅の組合せを連続的に与える。
9) There are as many fog vs. amplitude curves as there are diameters. Therefore, if this curve is created as an approximate function, as shown in FIG. 10A, the number of calibration curves (that is, the database is created) is the combination of possible diameter and fogging for any amplitude. Sometimes only the number of diameters prepared) is obtained. If this is taken on the cover vs. diameter plane and they are connected, as shown in FIG. 12 (a), one curve (fp)
A curve) is drawn. If this curve is also constructed as an approximate function, possible combinations of fog and amplitude for a given amplitude can be continuously obtained from this approximate function. 10) On the other hand, also from the diameter-phase curve group, from the given phase, as shown in FIG. 10B, as many possible combinations of the fogging and the diameter as the prepared curves can be obtained. When this is connected, as shown in FIG. 12 (b), one curve (f
q curve) is drawn. If this curve is also constructed as an approximate function, combinations of possible fog and amplitude for a given amplitude are continuously given from this approximate function.

【0032】11)そこで、図13に示すように、fp
とfq曲線の交点を求めると、その座標が未知のかぶり
と直径を与える。 12)この方法の特徴は、図11に示すように、かぶり
と直径という要因と、信号の振幅と位相の全ての関係を
用いて、アナログ的に即ち、連続的に、かつ高精度にか
ぶりと直径を推定できることである。 13)かぶりや直径の精密推定を行うためには、手法と
して、連続推定が可能であり、推定精度も高い近似関数
法が良い。しかし、この方法はリブ角度の影響を低減す
ることはできないので、これについては対策が必要であ
る。
11) Then, as shown in FIG. 13, fp
And the fq curve intersect, the coordinates give unknown fog and diameter. 12) The characteristic of this method is that, as shown in FIG. 11, by using all the relationships between the factors of fogging and diameter and the amplitude and phase of the signal, fogging can be performed analogically, that is, with high precision. It is possible to estimate the diameter. 13) In order to perform accurate estimation of the fogging and the diameter, the continuous function is possible as a method, and the approximation function method with high estimation accuracy is preferable. However, this method cannot reduce the influence of the rib angle, and therefore a countermeasure is required for this.

【0033】14)そこで、図14に示すように、ニュ
ーラルネットワークを用いてリブ角度を推定する。そし
て、近似関数法は、いくつかのリブ角度に対して構築し
ておく。そして、ニューラルネットワークによるリブ角
度推定値を用い、対応する近似関数を選択し、アナログ
推定を行う。これによって、鉄筋の直径とかぶりを高精
度に推定することが可能となると期待される。
14) Then, as shown in FIG. 14, the rib angle is estimated using a neural network. Then, the approximate function method is constructed for some rib angles. Then, using the rib angle estimated value by the neural network, the corresponding approximation function is selected and analog estimation is performed. This is expected to enable highly accurate estimation of the diameter and cover of the reinforcing bar.

【0034】『逆伝搬学習によるニューラルネットワー
クのリブ角度判定能力構築』図4に示すように、鉄筋の
直上で試験コイルを走査すると、振幅は鉄筋直上で最大
値を示す。この振幅の最大値や走査波形はリブ角度の影
響をほとんど受けない。一方、信号位相の走査波形は、
図4のように、リブ角度によって明確に波形が変化す
る。一方、ニューラルネットワークは入力データの特徴
を抽出する能力を自己開発することが出来る。その学習
のアルゴリズムには逆伝搬学習則を利用する。
"Building Rib Angle Judging Ability of Neural Network by Back Propagation Learning" As shown in FIG. 4, when the test coil is scanned directly above the reinforcing bar, the amplitude shows the maximum value directly above the reinforcing bar. The maximum value of this amplitude and the scanning waveform are hardly affected by the rib angle. On the other hand, the scanning waveform of the signal phase is
As shown in FIG. 4, the waveform clearly changes depending on the rib angle. On the other hand, neural networks can develop their own ability to extract features of input data. The back propagation learning rule is used for the learning algorithm.

【0035】図15に示すように、ニューラルネットワ
ークの入力セルには振幅の最大値と位相波形をサンプリ
ングしたものをデータとして与える。この入力に対し
て、ニューラルネットワークは入力層から中間層、出力
層と信号を伝搬し、出力セルに何らかの出力データが出
る。一方、与えたデータに対応する正しいリブ角度のデ
ータと、とりあえずニューラルネットワークが出力した
値を比較すると、この両者の間には誤差がある。そこ
で、この誤差を軽減する方向に、各セルの重み係数や閾
値を変化させることにより、推定出力が正解に近づく。
As shown in FIG. 15, the maximum value of the amplitude and the sampled phase waveform are given as data to the input cell of the neural network. In response to this input, the neural network propagates a signal from the input layer to the intermediate layer and the output layer and outputs some output data to the output cell. On the other hand, when the correct rib angle data corresponding to the given data is compared with the value output by the neural network for the time being, there is an error between the two. Therefore, by changing the weighting coefficient and the threshold value of each cell in the direction of reducing this error, the estimated output approaches the correct answer.

【0036】この操作を学習と呼ぶが、誤差が任意の判
定値よりも小さくなるまで、この学習を繰り返すことに
より、ニューラルネットワークの推定能力は高まる。こ
れを逆伝搬学習則という。そこで、推定を行う範囲の直
径を有する鉄筋を用意し、任意のリブ角度で設置する。
そして、これに対してかぶりを任意の範囲で変化させ、
その都度、試験コイルを走査して振幅と位相のデータを
採取する。これと、リブ角度の正解を与えるデータベー
スをセットにしてニューラルネットワークに与え、逆伝
搬学習則によって繰り返し学習を行うことにより、リブ
角度の判定能力が構築される。
Although this operation is called learning, the estimation ability of the neural network is improved by repeating this learning until the error becomes smaller than an arbitrary judgment value. This is called the back propagation learning rule. Therefore, a reinforcing bar having a diameter within the range of estimation is prepared and installed at an arbitrary rib angle.
Then, by changing the fog in an arbitrary range,
Each time, the test coil is scanned to acquire amplitude and phase data. By setting this and a database that gives the correct answer of the rib angle to the neural network, and performing learning repeatedly by the back propagation learning rule, the rib angle determination capability is constructed.

【0037】[0037]

【発明の効果】以上、詳細に説明したように、本発明の
請求項1に係る鉄筋の検査方法は、電磁誘導法による鉄
筋検査において、励磁電流に対する検出信号(電圧)の
特性から鉄筋のリブ角度を測定するので、鉄筋とかぶり
を確実に推定するとができる。
As described above in detail, in the reinforcing bar inspection method according to claim 1 of the present invention, in the reinforcing bar inspection by the electromagnetic induction method, the rib of the reinforcing bar is detected from the characteristic of the detection signal (voltage) with respect to the exciting current. Since the angle is measured, it is possible to reliably estimate the reinforcing bar and the cover.

【0038】また、本発明の請求項2に係る鉄筋の検査
方法は、電磁誘導法による鉄筋検査において、励磁電流
に対する検出信号(電圧)特性のから鉄筋のリブ角度を
測定し、リブ角度毎に事前に取得しているデータを参照
して鉄筋径及びかぶりを同時に測定するので、鉄筋の腐
食状況を推定することができる。
Further, in the reinforcing bar inspection method according to claim 2 of the present invention, in the reinforcing bar inspection by the electromagnetic induction method, the rib angle of the reinforcing bar is measured from the detection signal (voltage) characteristic with respect to the exciting current, and the rib angle is measured for each rib angle. Since the diameter and the cover of the rebar are measured at the same time with reference to the data acquired in advance, the corrosion state of the rebar can be estimated.

【0039】また、本発明の請求項3に係る鉄筋の検査
方法は、電磁誘導法による鉄筋検査において、励磁電流
に対する検出信号(電圧)特性から鉄筋のリブ角度を測
定する方法において、ニューラルネットワークやファジ
ー理論等の推定手法を用いるので、予め学習した結果に
基づいて確実に鉄筋のリブ角度を測定することができ
る。
The reinforcing bar inspection method according to claim 3 of the present invention is a method for measuring a rib angle of a reinforcing bar from a detection signal (voltage) characteristic with respect to an exciting current in a reinforcing bar inspection by an electromagnetic induction method. Since the estimation method such as the fuzzy theory is used, the rib angle of the reinforcing bar can be reliably measured based on the result learned in advance.

【0040】また、本発明の請求項4に係る鉄筋の検査
方法は、電磁誘導法による鉄筋検査において、励磁電流
に対する検出信号(電圧)特性から鉄筋のリブ角度を測
定する方法において、ニューラルネットワークを用いて
リブ角度を推定し、事前に取得しているデータを参照し
て鉄筋径及びかぶりを同時に測定するので、予め学習し
た結果に基づいて確実に鉄筋のリブ角度を測定すること
ができ、更に、鉄筋の腐食状況を推定することができ
る。
Further, a reinforcing bar inspection method according to a fourth aspect of the present invention uses a neural network in a method of measuring a rib angle of a reinforcing bar from a detection signal (voltage) characteristic with respect to an exciting current in a reinforcing bar inspection by an electromagnetic induction method. Estimate the rib angle using, and measure the reinforcing bar diameter and cover at the same time with reference to the data acquired in advance, so it is possible to reliably measure the rib angle of the reinforcing bar based on the results learned in advance. , It is possible to estimate the corrosion status of rebar.

【0041】また、本発明の請求項5に係る鉄筋の検査
方法は、請求項2又は4記載の方法により測定した鉄筋
径を用いて、鉄筋の腐食状況を測定することができるの
で、鉄筋の腐食状況を2次元又は3次元画像として表示
すれば、鉄筋の位置、かぶり、腐食状況を視覚的に把握
する事が可能となる。
Further, in the reinforcing bar inspection method according to the fifth aspect of the present invention, the corrosion state of the reinforcing bar can be measured by using the diameter of the reinforcing bar measured by the method according to the second or fourth aspect. If the corrosion state is displayed as a two-dimensional or three-dimensional image, it becomes possible to visually grasp the position of the reinforcing bar, the fogging, and the corrosion state.

【図面の簡単な説明】[Brief description of drawings]

【図1】本発明の実施例1に関する鉄筋リブ角度推定に
用いる検出信号の振幅特性例を示すグラフである。
FIG. 1 is a graph showing an example of amplitude characteristics of a detection signal used for estimating a reinforcing bar rib angle according to a first embodiment of the present invention.

【図2】本発明の実施例1に関する鉄筋リブ角度推定に
用いる検出信号の位相特性例を示すグラフである。
FIG. 2 is a graph showing an example of phase characteristics of a detection signal used for estimating the reinforcing bar rib angle according to the first embodiment of the present invention.

【図3】本発明の実施例2に関するニューラルネットワ
ークを利用した鉄筋リブ角度推定方法の説明図である。
FIG. 3 is an explanatory diagram of a reinforcing bar rib angle estimating method using a neural network according to a second embodiment of the present invention.

【図4】図3に於ける入力データ測定方法の説明図であ
る。
FIG. 4 is an explanatory diagram of an input data measuring method in FIG.

【図5】本発明の実施例3に関する鉄筋腐食評価方法の
説明図である。
FIG. 5 is an explanatory diagram of a reinforcing bar corrosion evaluation method according to Example 3 of the present invention.

【図6】本発明の鉄筋検査方法を適用する検査装置構成
例を示す説明図である。
FIG. 6 is an explanatory diagram showing a configuration example of an inspection device to which the reinforcing bar inspection method of the present invention is applied.

【図7】電磁誘導法による測定原理の説明図である。FIG. 7 is an explanatory diagram of a measurement principle by an electromagnetic induction method.

【図8】相互誘導式による測定結果の一例を示すグラフ
である。
FIG. 8 is a graph showing an example of measurement results by a mutual induction method.

【図9】リブ角度を示す説明図である。FIG. 9 is an explanatory diagram showing rib angles.

【図10】かぶり対振幅曲線及び直径対位相曲線を模式
的に示すグラフである。
FIG. 10 is a graph schematically showing a fog vs. amplitude curve and a diameter vs. phase curve.

【図11】信号と鉄筋のパラメータの関係を示すグラフ
である。
FIG. 11 is a graph showing a relationship between a signal and a parameter of a reinforcing bar.

【図12】かぶりと直径の可能な組合せの近似関数を模
式的に示すグラフである。
FIG. 12 is a graph schematically showing approximate functions of possible combinations of fogging and diameter.

【図13】2本のかぶり−直径曲線によるかぶりと直径
の決定を示すグラフである。
FIG. 13 is a graph showing the determination of fogging and diameter by two fogging-diameter curves.

【図14】精密推定システムの概念図である。FIG. 14 is a conceptual diagram of a precision estimation system.

【図15】逆伝搬学習則によるリブ角度判定能力の構築
を示す説明図である。
FIG. 15 is an explanatory diagram showing the construction of rib angle determination capability based on the back propagation learning rule.

【図16】差動コイル式の装置構成例を示す説明図であ
る。
FIG. 16 is an explanatory diagram showing a configuration example of a differential coil type device.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

1 検査対象図面 2 検査結果 3 鉄筋腐食評価 4 腐食状況2次元(3次元)表示 5 検査コイル 6 検査装置本体 7 パソコン 1 Inspection target drawing 2 inspection results 3 Reinforcing bar corrosion evaluation 4 Two-dimensional (three-dimensional) display of corrosion status 5 inspection coil 6 Inspection device body 7 PC

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 平林 漸 神奈川県横浜市金沢区幸浦一丁目8番地1 三菱重工業株式会社横浜研究所内 (72)発明者 大久保 精二 神奈川県横浜市金沢区幸浦一丁目8番地1 三菱重工業株式会社横浜研究所内 (72)発明者 水ノ上 俊雄 神奈川県横浜市金沢区幸浦一丁目8番地1 三菱重工業株式会社横浜研究所内 Fターム(参考) 2E176 AA01 BB38 2F063 AA19 AA22 AA30 AA31 BA30 BB02 BB03 BB05 BC04 BD05 BD20 CA08 DA01 DA05 DB05 GA29 KA01 LA01 LA11 LA17 LA30 2G053 AA12 BA02 BA15 BB11 BC02 BC05 CA18 CB25 DA01 DA08 DA09    ─────────────────────────────────────────────────── ─── Continued front page    (72) Inventor Hirabayashi             1-8 Koura, Kanazawa-ku, Yokohama-shi, Kanagawa               Mitsubishi Heavy Industries Yokohama Research Center (72) Inventor Seiji Okubo             1-8 Koura, Kanazawa-ku, Yokohama-shi, Kanagawa               Mitsubishi Heavy Industries Yokohama Research Center (72) Inventor Toshio Mizunoue             1-8 Koura, Kanazawa-ku, Yokohama-shi, Kanagawa               Mitsubishi Heavy Industries Yokohama Research Center F-term (reference) 2E176 AA01 BB38                 2F063 AA19 AA22 AA30 AA31 BA30                       BB02 BB03 BB05 BC04 BD05                       BD20 CA08 DA01 DA05 DB05                       GA29 KA01 LA01 LA11 LA17                       LA30                 2G053 AA12 BA02 BA15 BB11 BC02                       BC05 CA18 CB25 DA01 DA08                       DA09

Claims (5)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】 電磁誘導法による鉄筋検査において、励
磁電流に対する検出信号(電圧)の特性から鉄筋のリブ
角度を測定することを特徴とする鉄筋の検査方法。
1. A method for inspecting a reinforcing bar, which comprises measuring a rib angle of the reinforcing bar from a characteristic of a detection signal (voltage) with respect to an exciting current in a reinforcing bar inspection by an electromagnetic induction method.
【請求項2】 電磁誘導法による鉄筋検査において、励
磁電流に対する検出信号(電圧)特性のから鉄筋のリブ
角度を測定し、リブ角度毎に事前に取得しているデータ
を参照して鉄筋径及びかぶりを同時に測定することを特
徴とする鉄筋の検査方法。
2. In the rebar inspection by the electromagnetic induction method, the rib angle of the rebar is measured from the detection signal (voltage) characteristic with respect to the exciting current, and the rebar diameter and the rebar diameter are measured with reference to the data acquired in advance for each rib angle. A method for inspecting reinforcing bars, which is characterized by simultaneously measuring fogging.
【請求項3】 電磁誘導法による鉄筋検査において、励
磁電流に対する検出信号(電圧)特性から鉄筋のリブ角
度を測定する方法において、ニューラルネットワークや
ファジー理論等の推定手法を用いることを特徴とする鉄
筋の検査方法。
3. In a reinforcing bar inspection by an electromagnetic induction method, a method of measuring a rib angle of a reinforcing bar from a detection signal (voltage) characteristic with respect to an exciting current uses an estimation method such as a neural network or fuzzy theory. Inspection method.
【請求項4】 電磁誘導法による鉄筋検査において、励
磁電流に対する検出信号(電圧)特性から鉄筋のリブ角
度を測定する方法において、ニューラルネットワークを
用いてリブ角度を推定し、事前に取得しているデータを
参照して鉄筋径及びかぶりを同時に測定することを特徴
とする鉄筋の検査方法。
4. In a reinforcing bar inspection by an electromagnetic induction method, in a method of measuring a rib angle of a reinforcing bar from a detection signal (voltage) characteristic with respect to an exciting current, the rib angle is estimated by using a neural network and acquired in advance. A method for inspecting a reinforcing bar, which comprises simultaneously measuring the diameter and the cover of the reinforcing bar with reference to the data.
【請求項5】 請求項2又は4記載の方法により測定し
た鉄筋径を用いて、鉄筋の腐食状況を測定することを特
徴とする鉄筋の検査方法。
5. A method for inspecting a reinforcing bar, which comprises measuring a corrosion state of the reinforcing bar by using the diameter of the reinforcing bar measured by the method according to claim 2.
JP2001299434A 2001-09-28 2001-09-28 Inspection method for reinforcing bar Withdrawn JP2003106806A (en)

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