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。
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。
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。
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。
非破壊検査部8は、例えば衝撃弾性波法、インパクトエコー法、超音波法、X線透過法等の非破壊検査手法により、ケーブルシース71におけるグラウトの充填状況を判別するための検査データを検出する。非破壊検査部8は、検出した検査データを評価装置9へ送信する。
評価装置9は、例えばPC(パーソナルコンピュータ)やスマートフォン、タブレット型端末、ウェアラブル端末等の電子機器で構成されている。この評価装置9は、非破壊検査部8により取得された検査データには、少なくとも波形画像が含まれており、取得された検査データを判別装置2へと送信する。
評価装置9は、取得された検査データを、特段解析することなく、判別装置2に送信してもよい。例えば評価装置9は、時間と振れ幅とを示す波形画像が検査データとして取得された場合、特段解析することなく時間と振れ幅とを示す波形画像をそのまま判別装置2に送信してもよい。
また、評価装置9は、取得された検査データの解析を行い、判別装置2に送信してもよい。例えば評価装置9は、時間と振れ幅との関係を示す波形画像が検査データとして取得された場合、これを解析し、周波数を示す波形画像としたうえで、判別装置2に送信してもよい。評価装置9は、波形画像からなる検査データを解析することにより、ケーブルシース71内におけるグラウトの充填度を評価する上で最適なものに適宜加工することとなる。
例えばこの評価装置9は、取得された時間と振れ幅との関係を示す波形画像を、FFT(Fast Fourier Transform)変換を施すことにより、周波数と振れ幅との関係を示す波形画像に変換してもよい。また、評価装置9は、取得された時間と振れ幅との関係を示す波形画像を、フーリエ変換を施して、時間と周波数との関係を示す波形画像に変換した上で、特定周波数領域を除去し、さらに逆フーリエ変換を施すことにより、特定周波数領域を残した時間と振れ幅との関係を示す波形画像に変換してもよい。また、評価装置9は、この特定周波数領域を残した時間と振れ幅との関係を示す波形画像に対して、さらにフーリエ変換を施すことにより、特定周波数領域を残した周波数と振れ幅との関係を示す波形画像に変換してもよい。また、評価装置9は、取得された時間と振れ幅との関係を示す波形画像を、パワースペクトル等のスペクトルと周波数との関係を示す波形画像に変換してもよい。
評価装置9は、取得された検査データとしての波形画像に対して、ウェーブレット変換を施して、時間と周波数との関係を示す波形画像に変換してもよい。ウェーブレット変換を施すことにより、フーリエ変換の際には失われてしまう時間特性を残すことができる。このため、ウェーブレット変換を施すことにより、時間と周波数との関係を示す波形画像に変換されることとなる。
評価装置9は、取得された検査データとしての波形画像に対して、フーリエ変換して得たパワースペクトルについて、その値の対数をとり、さらに逆フーリエ変換したケプストラムを示す波形画像に変換してもよい。また、評価装置9は、さらに、ケプストラムを示す波形画像から、低次のケプストラムであるスペクトル包絡や高次のケプストラムであるスペクトル微細構造を示す波形画像を抽出してもよい。例えば、スペクトル包絡を示す波形画像は、ケプストラム次数を定めるにより抽出されるものであってもよい。このケプストラム次数は、例えば20、100等の任意の値を取り得る。また、評価装置9は、取得された波形画像において、ある時間領域から切り出した振れ幅を周波数領域に変換したときのピークであるフォルマントを示す波形画像に変換してもよい。ピークの周波数が低い方から、第1フォルマント、第2フォルマント、・・・としたとき、波形画像は、例えば、第1フォルマントと第2フォルマントとの関係を示すものとして、周波数と周波数との関係を示すものであってもよい。また、評価装置9は、取得された検査データとしての波形画像に対して、AFTE(Auditory filterbank temporal Envelope)変換を施してもよい。
このように評価装置9は、取得された検査データを、2次元の波形画像に変換してもよい。2次元の波形画像は、例えば、時間、振れ幅、周波数、スペクトル、ケプストラム、フォルマント等のうち、2つの関係を示すものであってもよい。また、これらの逆数をとってもよい。
また、評価装置9は、例えばスぺクトログラム等を施して、取得された検査データを3次元の波形画像に変換してもよい。3次元の波形画像は、例えば、時間、振れ幅、周波数、スペクトル、ケプストラム、フォルマント等のうち、3つの関係を示すものであってもよい。例えば、時間と、周波数と、振れ幅との関係を示す波形画像とした場合、時間をX軸、周波数をY軸、振れ幅をX軸とY軸とのなす面に対して色の濃淡で示してもよいし、単に時間をX軸、周波数をY軸、振れ幅をZ軸としてもよい。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
グラウト充填状況判別システム1では、例えば図3に示すように、非破壊検査による波形画像からなる検査データA、B、・・・からなる入力パラメータに基づいて、ケーブルシース71内におけるグラウトの充填状況の判別結果に関する出力解を探索する。このグラウトの充填状況の判別結果は、例えば充填率が0%、50%、100%等のような充填率として判別した情報として示されるものであってもよいし、ケーブルシース71内における側面視でのグラウトがいかなる分布で充填されているか等を示す充填状況P等の判別結果により示されるものであってもよい。
入力パラメータとしては、非破壊検査部8により検出され、必要に応じて評価装置9により加工され、解析された検査データである。それぞれ異なる非破壊検査の検査データA、B、・・が入力パラメータとして入力される。
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。
評価装置9は、ステップS11において非破壊検査部8により検出された検査データについて、必要に応じて各種解析を行い、また後段の探索装置による探索を行い易くするために必要に応じて各種データに加工を施す(ステップS12)。ちなみに、各種解析や加工を行わない場合には、このステップS12を省略することができる。
次にステップS13へ移行し、検査データと連関度の出力解を探索する。この探索を行う前において、データベース3は、参照用の入力パラメータ(以下、参照用入力パラメータという。)と、出力解としてのグラウト充填状況の判別結果との3段階以上の連関度を予め取得しておく。
図5は、このデータベース3において予め取得した連関度の例を示している。この図5の例では、非破壊検査部8における非破壊検査方法として、衝撃弾性波法を利用する。この衝撃弾性波法に基づいて非破壊検査部8により検出した検査データは、例えば衝撃を加えた際に検出される波形画像で構成される。このため、参照用入力パラメータにおいては、衝撃弾性波法に基づいて衝撃を加えた際に検出された波形画像を、過去の波形画像として予め学習させることとなる。
なお、図5に示す例においては、波形画像は、時間と振れ幅との関係を示す画像で構成される。
データベース3には、参照用入力パラメータとしての過去の波形画像と、出力解としてのケーブルシース71内におけるグラウト充填状況の判別結果との間での3段階以上の連関度を予め記憶させておく。図5の例によれば、参照用入力パラメータが過去の波形画像j1である場合に、「充填率50%」が連関度80%、「充填率0%」が連関度60%で設定されている。また参照用入力パラメータが過去の波形画像j2である場合に、「充填率100%」が連関度90%、「充填状況P」が連関度40%で設定されている。
これらの連関度は、以前に衝撃弾性波法に基づいて非破壊検査を行った際の過去の波形画像と、その判別結果としての充填率や充填状況をデータベース3内に予め蓄積しておき、それらに基づいて設定するようにしてもよい。この連関度は、いわゆるニューラルネットワークにより構成されていてもよい。この連関度は、衝撃弾性波法に基づいて非破壊検査を行った際の過去の波形画像に基づいて、実際のケーブルシース71内におけるグラウトの充填状況を判別する上での的確性を示すものである。例えば衝撃弾性波法に基づく過去の波形画像j3に対しては、連関度70%の「充填状況Q」が最も的確な判断に近く、連関度50%の「充填率50%」がこれに続く的確な判断ということになる。同様に衝撃弾性波法に基づく過去の波形画像j2に対しては、連関度90%の「充填率100%」が最も的確な判断に近く、連関度40%の「充填状況P」がこれに続く的確な判断ということになる。
ステップS13に移行後、探索プログラムは、ステップS11において検出した、又は、ステップS12において解析した入力パラメータに基づいて、ケーブルシース71内へのグラウト充填状況を判別する作業を行う。このグラウト充填状況を判別する上で予め取得した図5に示す連関度を参照する。例えば、入力パラメータの波形画像が、参照用入力パラメータとしての過去の波形画像j1か、又はこれに近似するものである場合には、上述した連関度を参照した場合、連関度の最も高い「充填率50%」を最適解として選択する。但し、最も連関度の高いものを最適解として選択することは必須ではなく、連関度は低いものの連関性そのものは認められる「充填率0%」を最適解として選択するようにしてもよい。また、これ以外に矢印が繋がっていない出力解を選択してもよいことは勿論である。即ち、このケーブルシース71内へのグラウト充填状況の選択は、連関度が高いものから順に選択される場合に限定されるものではなく、ケースに応じて連関度が低いものから順に選択されるものであってもよいし、その他いかなる優先順位で選択されるものであってもよい。
また、入力パラメータの波形画像が、参照用入力パラメータとしての過去の波形画像j2にも一部類似しているが、過去の波形画像j3にも一部類似し、何れに割り当ててよいか分からない場合については、例えば、画像上の特徴量に基づき、何れの参照用入力パラメータに割り当てるかを判別するようにしてもよい。このとき、ディープラーニングを通じて画像上の特徴量に基づき、何れの参照用入力パラメータに割り当てるかを判別するようにしてもよい。
例えば、時間と振れ幅との関係、周波数、周波数と振れ幅との関係、特定周波数領域を残した時間と振れ幅との関係、特定周波数領域を残した周波数と振れ幅との関係、時間と周波数との関係、の何れかを示す画像において、所定の時間、振れ幅、周波数やこれらのピーク位置等を画像上の特徴量としてもよい。この他、例えば、ケプストラム、ケプストラム次数の係数、フォルマントを画像上の特徴量としてもよい。
このようにして、入力パラメータとしての波形画像を参照用入力パラメータとしての過去の波形画像に割り当てた後、当該参照用入力パラメータに設定された連関度に基づいて出力解としてのグラウト充填状況を選択することになる。
波形画像と過去の波形画像とが、時間と振れ幅との関係を示す画像である場合には、取得した波形画像の解析を省略することができる。このため、取得した波形画像をそのまま評価装置9から判別装置2に送信することが可能となる。これにより、出力解を出力するまでの処理時間を早くすることが可能となる。
波形画像と過去の波形画像とが、周波数を示す画像である場合には、複雑な形状である時間と振れ幅との関係を示す画像では取得できない周波数を特徴量とすることができる。これにより、入力パラメータとしての波形画像を、参照用入力パラメータとしての過去の波形画像に割り当てる際に、その割り当てを周波数に基づいて行うことができる。このため、例えば所定の周波数や周波数のピーク位置に基づいて判別することができるため、グラウト充填状況の判別精度を更に向上させることが可能となる。
波形画像と過去の波形画像とが、周波数と振れ幅との関係を示す画像である場合には、複雑な形状である時間と振れ幅との関係を示す画像では取得できない周波数と振れ幅との関係を特徴量とすることができる。これにより、入力パラメータとしての波形画像を、参照用入力パラメータとしての過去の波形画像に割り当てる際に、その割り当てを周波数と振れ幅との関係に基づいて行うことができる。このため、例えば所定の周波数、振れ幅やこれらのピーク位置に基づいて判別することができるため、グラウト充填状況の判別精度を更に向上させることが可能となる。
波形画像と過去の波形画像とが、特定周波数領域を残した時間と振れ幅との関係を示す画像である場合には、特定周波数領域を残した時間と振れ幅との関係を特徴量とすることができる。これにより、入力パラメータとしての波形画像を、参照用入力パラメータとしての過去の波形画像に割り当てる際に、その割り当てを特定周波数領域を残した時間と振れ幅との関係に基づいて行うことができる。このため、例えば所定の時間、振れ幅やこれらのピーク位置に基づいて判別することができるとともに、グラウト充填状況に関係のないノイズ等が除去された時間と振れ幅との関係に基づいて判別することができるため、グラウト充填状況の判別精度を更に向上させることが可能となる。
波形画像と過去の波形画像とが、特定周波数領域を残した周波数と振れ幅との関係を示す画像である場合には、特定周波数領域を残した周波数と振れ幅との関係を特徴量とすることができる。これにより、入力パラメータとしての波形画像を、参照用入力パラメータとしての過去の波形画像に割り当てる際に、その割り当てを特定周波数領域を残した周波数と振れ幅との関係に基づいて行うことができる。このため、例えば所定の周波数、振れ幅やこれらのピーク位置に基づいて判別することができるとともに、グラウト充填状況に関係のないノイズ等が除去された周波数と振れ幅との関係に基づいて判別することができるため、グラウト充填状況の判別精度を更に向上させることが可能となる。
波形画像と過去の波形画像とが、時間と周波数との関係を示す画像である場合には、時間と周波数との関係を特徴量とすることができる。これにより、入力パラメータとしての波形画像を、参照用入力パラメータとしての過去の波形画像に割り当てる際に、その割り当てを時間と周波数との関係に基づいて行うことができる。このため、例えば時間特性を考慮した周波数に基づいて判別することができるため、グラウト充填状況の判別精度を更に向上させることが可能となる。
なお、入力パラメータに対する出力解の選択方法は、上述した方法に限定されるものではなく、連関度を参照するものであればいかなる方法に基づいて実行するようにしてもよい。また、このステップS13の探索動作では、人工知能を利用して行うようにしてもよい。
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。
図6の例では、衝撃弾性波法に基づいて検出された過去の波形画像と、衝撃弾性波法に基づいて検出された過去の入出力比や伝搬速度等のデータとの組み合わせと、当該組み合わせに対するグラウト充填状況の判別結果との3段階以上の連関度が設定されている例を示している。
かかる場合において、連関度は、図6に示すように、非破壊検査の検査データとしての過去の波形画像j1、j2、・・と、過去の入出力比や伝搬速度等のデータとの組み合わせの集合がいわゆる隠れ層のノード61a〜61eとして表現されることとなる。各ノード61a〜61eは、参照用入力パラメータに対する重み付けと、出力解に対する重み付けがそれぞれ設定されている。この重み付けが3段階以上の連関度である。例えば、ノード61bは、過去の波形画像j1が連関度40%で、また「入出力比:0.001〜0.1(×10-3)、伝搬速度:4.5〜5.0(m/s)」が連関度50%で連関している。またノード61dは、過去の波形画像j2が連関度40%で、「入出力比:0.001〜0.1(×10-3)、伝搬速度:3.0〜4.0(m/s)」が連関度30%で連関している。
このような連関度が設定されている場合も同様に、ステップS13へ移行した場合には、ステップS11において検出した、又は、ステップS12において抽出した入力パラメータとしての波形画像と入出力比や伝搬速度等のデータとに基づいて、連関度に応じた出力解を探索する。探索プログラムは、入力パラメータに基づいて、出力解の中から最適解を1又は2以上に亘り選択する作業を行う。この最適解を選択する上で、予め取得した図6に示す連関度を参照する。例えば、入力パラメータにおいて、波形画像j1であり、かつ「入出力比:0.001〜0.1(×10-3)、伝搬速度:4.5〜5.0(m/s)」である場合、連関度を介してノード61bが関連付けられており、このノード61bは、「充填率50%」が連関度60%、「充填状況Q」が連関度40%で関連付けられている。
このようにして、入力パラメータとしての波形画像と入出力比や伝搬速度等のデータとを、参照用入力パラメータとしての過去の波形画像と過去の入出力比や伝搬速度等のデータとに割り当てた後、当該参照用入力パラメータに設定された連関度に基づいて出力解としてのグラウト充填状況を選択することになる。
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。
図7の例では、衝撃弾性波法に基づいて検出された過去の波形画像と、過去のケーブルシース71に関する付帯情報との組み合わせと、当該組み合わせに対するグラウト充填状況の判別結果との3段階以上の連関度が設定されている例を示している。
付帯情報は、ケーブルシース71の形態情報、ケーブルシース71の配置情報、ケーブルシース71が設けられるPC構造物7内に設けられた緊張材(PC鋼材)に関する緊張材情報、ケーブルシース71内に充填されるグラウトに関するグラウト情報、ケーブルシース71が設けられるPC構造物内に打設されるコンクリート情報、ケーブルシース71に対する非破壊検査の試験条件情報、ケーブルシース71が設けられるPC構造物7の表面状態情報、ケーブルシース71が設けられるPC構造物7内の構成情報の何れか1以上を含む。なお、過去の付帯情報は、これらの過去の情報である。
ケーブルシース71の形態情報としては、ケーブルシース71の長さ、ケーブルシース71の径等である。ケーブルシース71の配置情報は、PC構造物7内におけるケーブルシース71の配置形態に関するあらゆる情報が含まれる。このケーブルシース71の配置情報の例としては、例えば、正面視におけるケーブルシースが並列で配置されているか否か、またケーブルシース71間の間隔等に関する情報が含まれる。緊張材情報としては、PC鋼材の長さ、PC鋼材の種類や、緊張力等である。グラウト情報は、グラウトのヤング係数等である。コンクリート情報は、PC構造物7に打設されたコンクリートのヤング係数やかぶりコンクリートの有無等である。非破壊検査の試験条件情報は、衝撃弾性波法の場合には、検査対象を打撃する鋼球の衝撃力等に関する情報が含まれる。非破壊検査の試験条件情報は、インパクトエコー法の場合には、検査対象を打撃するための打撃用鋼球径等に関する情報が含まれる。非破壊検査の試験条件情報は、超音波法の場合には、検査対象に向けて付与する超音波の周波数等に関する情報が含まれる。非破壊検査の試験条件情報は、X線透過法の場合には、検査対象に向けて照射するX線放射量等に関する情報が含まれる。PC構造物7の表面状態情報は、凹凸の有無や、ひび割れ状況、乾湿状況等の情報が含まれる。PC構造物7内の構成情報は、鉄筋の配置間隔等である。
なお、図7に示す例においては、付帯情報は、ケーブルシース71の形態情報で構成される。
かかる場合において、連関度は、図7に示すように、非破壊検査の検査データとしての過去の波形画像j1、j2、・・と、過去のケーブルシース71の形態情報との組み合わせの集合がいわゆる隠れ層のノード61a〜61eとして表現されることとなる。各ノード61a〜61eは、参照用入力パラメータに対する重み付けと、出力解に対する重み付けがそれぞれ設定されている。この重み付けが3段階以上の連関度である。例えば、ノード61bは、過去の波形画像j1が連関度40%で、また過去のケーブルシース71の形態情報としての「シース径:50mm〜75mm」が連関度50%で連関している。またノード61dは、過去の波形画像j2が連関度40%で、過去のケーブルシース71の形態情報としての「シース径:26mm〜50mm」が連関度30%で連関している。
このような連関度が設定されている場合も同様に、ステップS13へ移行した場合には、ステップS11において検出した、又は、ステップS12において抽出した入力パラメータとしての非破壊検査の波形画像と、ケーブルシース71の形態情報の連関度に応じた出力解を探索する。探索プログラムは、入力パラメータに基づいて、出力解の中から最適解を1又は2以上に亘り選択する作業を行う。この最適解を選択する上で、予め取得した図7に示す連関度を参照する。例えば、入力パラメータにおいて、波形画像j1であり、かつケーブルシース71の形態情報としての「シース径:50mm〜75mm」である場合、連関度を介してノード61bが関連付けられており、このノード61bは、「充填率50%」が連関度60%、「充填状況Q」が連関度40%で関連付けられている。
このようにして、入力パラメータとしての波形画像と付帯情報とを、参照用入力パラメータとしての過去の波形画像と過去の付帯情報とに割り当てた後、当該参照用入力パラメータに設定された連関度に基づいて出力解としてのグラウト充填状況を選択することになる。
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。
図8の例では、衝撃弾性波法に基づいて検出された過去の波形画像と、X線透過法に基づいて検出された過去のX線画像との組み合わせと、当該組み合わせに対するグラウト充填状況の判別結果との3段階以上の連関度が設定されている例を示している。
かかる場合において、連関度は、図8に示すように、非破壊検査の検査データとしての過去の波形画像j1、j2、・・と、過去のX線画像r1、r2、・・・との組み合わせの集合がいわゆる隠れ層のノード61a〜61eとして表現されることとなる。各ノード61a〜61eは、参照用入力パラメータに対する重み付けと、出力解に対する重み付けがそれぞれ設定されている。この重み付けが3段階以上の連関度である。例えば、ノード61bは、過去の波形画像j1が連関度40%で、また過去のX線画像r2が連関度50%で連関している。またノード61dは、過去の波形画像j2が連関度40%で、過去のX線画像r1が連関度30%で連関している。
このような連関度が設定されている場合も同様に、ステップS13へ移行した場合には、ステップS11において検出した、又は、ステップS12において抽出した入力パラメータとしての波形画像とX線画像とに基づいて、連関度に応じた出力解を探索する。探索プログラムは、入力パラメータに基づいて、出力解の中から最適解を1又は2以上に亘り選択する作業を行う。この最適解を選択する上で、予め取得した図8に示す連関度を参照する。例えば、入力パラメータにおいて、波形画像j1であり、かつX線画像r2である場合、連関度を介してノード61bが関連付けられており、このノード61bは、「充填率50%」が連関度60%、「充填状況Q」が連関度40%で関連付けられている。
このようにして、入力パラメータとしての波形画像とX線画像とを、参照用入力パラメータとしての過去の波形画像と過去のX線画像とに割り当てた後、当該参照用入力パラメータに設定された連関度に基づいて出力解としてのグラウト充填状況を選択することになる。
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。
図9の例では、衝撃弾性波法に基づいて検出された過去の波形画像と、過去のケーブルシース71に関する付帯情報と、X線透過法に基づいて検出された過去のX線画像との組み合わせと、当該組み合わせに対するグラウト充填状況の判別結果との3段階以上の連関度が設定されている例を示している。
なお、図9に示す例においては、付帯情報は、グラウト情報で構成される。
かかる場合において、連関度は、図9に示すように、非破壊検査の検査データとしての過去の波形画像j1、j2、・・と、過去のグラウト情報と、過去のX線画像r1、r2、・・・との組み合わせの集合がいわゆる隠れ層のノード61a〜61eとして表現されることとなる。各ノード61a〜61eは、参照用入力パラメータに対する重み付けと、出力解に対する重み付けがそれぞれ設定されている。この重み付けが3段階以上の連関度である。例えば、ノード61bは、過去の波形画像j1が連関度40%で、過去のグラウト情報としての「ヤング係数:30〜35GPa」が連関度50%で、過去のX線画像r1が連関度50%で連関している。またノード61dは、過去の波形画像j2が連関度40%で、過去のグラウト情報としての「ヤング係数:26〜30GPa」が連関度30%で、過去のX線画像r2が連関度30%で連関している。
このような連関度が設定されている場合も同様に、ステップS13へ移行した場合には、ステップS11において検出した、又は、ステップS12において抽出した入力パラメータとしての波形画像とグラウト情報とX線画像とに基づいて、連関度に応じた出力解を探索する。探索プログラムは、入力パラメータに基づいて、出力解の中から最適解を1又は2以上に亘り選択する作業を行う。この最適解を選択する上で、予め取得した図9に示す連関度を参照する。例えば、入力パラメータにおいて、波形画像j1であり、かつグラウト情報としての「ヤング係数:30〜35GPa」であり、かつX線画像r1である場合、連関度を介してノード61bが関連付けられており、このノード61bは、「充填率50%」が連関度60%、「充填状況Q」が連関度40%で関連付けられている。
このようにして、入力パラメータとしての波形画像とグラウト情報とX線画像とを、参照用入力パラメータとしての過去の波形画像と過去のグラウト情報と過去のX線画像とに割り当てた後、当該参照用入力パラメータに設定された連関度に基づいて出力解としてのグラウト充填状況を選択することになる。
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。
図10は、このデータベース3において予め取得した連関度の例を示している。この図10の例では、非破壊検査部8における非破壊検査方法として、インパクトエコー法を利用する。このインパクトエコー法に基づいて非破壊検査部8により検出した検査データは、例えば衝撃を加えた際に検出される波形画像で構成される。このため、参照用入力パラメータにおいては、インパクトエコー法に基づいて衝撃を加えた際に検出された波形画像を、過去の波形画像として予め学習させることとなる。
図10の例においては、波形画像は、周波数と振れ幅との関係を示す画像で構成される。
データベース3には、参照用入力パラメータとしての過去の波形画像と、出力解としてのケーブルシース71内におけるグラウト充填状況の判別結果との間での3段階以上の連関度を予め記憶させておく。図10の例によれば、参照用入力パラメータが過去の波形画像f1である場合に、「充填率50%」が連関度80%、「充填率0%」が連関度60%で設定されている。また参照用入力パラメータが過去の波形画像f2である場合に、「充填率100%」が連関度90%、「充填状況P」が連関度40%で設定されている。
これらの連関度は、以前にインパクトエコー法に基づいて非破壊検査を行った際の過去の波形画像と、その判別結果としての充填率や充填状況をデータベース3内に予め蓄積しておき、それらに基づいて設定するようにしてもよい。この連関度は、いわゆるニューラルネットワークにより構成されていてもよい。この連関度は、インパクトエコー法に基づいて非破壊検査を行った際の過去の波形画像に基づいて、実際のケーブルシース71内におけるグラウトの充填状況を判別する上での的確性を示すものである。例えばインパクトエコー法に基づく過去の波形画像f3に対しては、連関度70%の「充填状況Q」が最も的確な判断に近く、連関度50%の「充填率50%」がこれに続く的確な判断ということになる。同様にインパクトエコー法に基づく過去の波形画像f2に対しては、連関度90%の「充填率100%」が最も的確な判断に近く、連関度40%の「充填状況P」がこれに続く的確な判断ということになる。
ステップS13に移行後、探索プログラムは、ステップS11において検出した、又は、ステップS12において解析した入力パラメータに基づいて、ケーブルシース71内へのグラウト充填状況を判別する作業を行う。このグラウト充填状況を判別する上で予め取得した図10に示す連関度を参照する。例えば、入力パラメータの波形画像が、参照用入力パラメータとしての過去の波形画像f1か、又はこれに近似するものである場合には、上述した連関度を参照した場合、連関度の最も高い「充填率50%」を最適解として選択する。但し、最も連関度の高いものを最適解として選択することは必須ではなく、連関度は低いものの連関性そのものは認められる「充填率0%」を最適解として選択するようにしてもよい。また、これ以外に矢印が繋がっていない出力解を選択してもよいことは勿論である。即ち、このケーブルシース71内へのグラウト充填状況の選択は、連関度が高いものから順に選択される場合に限定されるものではなく、ケースに応じて連関度が低いものから順に選択されるものであってもよいし、その他いかなる優先順位で選択されるものであってもよい。
また、入力パラメータの波形画像が、参照用入力パラメータとしての過去の波形画像f2にも一部類似しているが、過去の波形画像f3にも一部類似し、何れに割り当ててよいか分からない場合については、例えば、画像上の特徴量に基づき、何れの参照用入力パラメータに割り当てるかを判別するようにしてもよい。このとき、ディープラーニングを通じて画像上の特徴量に基づき、何れの参照用入力パラメータに割り当てるかを判別するようにしてもよい。
このようにして、入力パラメータとしての波形画像を、参照用入力パラメータとしての過去の波形画像に割り当てた後、当該参照用入力パラメータに設定された連関度に基づいて出力解としてのグラウト充填状況を選択することになる。
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。
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。
図11の例では、インパクトエコー法に基づいて検出された過去の波形画像と、過去のケーブルシース71に関する付帯情報との組み合わせと、当該組み合わせに対するグラウト充填状況の判別結果との3段階以上の連関度が設定されている例を示している。
なお、図11に示す例においては、付帯情報は、試験条件情報で構成される。
かかる場合において、連関度は、図11に示すように、非破壊検査の検査データとしての過去の波形画像f1、f2、・・と、過去の試験条件情報との組み合わせの集合がいわゆる隠れ層のノード61a〜61eとして表現されることとなる。各ノード61a〜61eは、参照用入力パラメータに対する重み付けと、出力解に対する重み付けがそれぞれ設定されている。この重み付けが3段階以上の連関度である。例えば、ノード61bは、過去の波形画像f1が連関度40%で、また過去の試験条件情報としての「鋼球径:100mm〜200mm」が連関度50%で連関している。またノード61dは、過去の波形画像f2が連関度40%で、試験条件情報としての「鋼球径:30mm〜100mm」が連関度30%で連関している。
このような連関度が設定されている場合も同様に、ステップS13へ移行した場合には、ステップS11において検出した、又は、ステップS12において抽出した入力パラメータとしての非破壊検査の波形画像と、試験条件情報の連関度に応じた出力解を探索する。探索プログラムは、入力パラメータに基づいて、出力解の中から最適解を1又は2以上に亘り選択する作業を行う。この最適解を選択する上で、予め取得した図11に示す連関度を参照する。例えば、入力パラメータにおいて、波形画像f1であり、かつ試験条件情報としての「鋼球径:100mm〜200mm」である場合、連関度を介してノード61bが関連付けられており、このノード61bは、「充填率50%」が連関度60%、「充填状況Q」が連関度40%で関連付けられている。
このようにして、入力パラメータとしての波形画像と試験条件情報とを、参照用入力パラメータとしての過去の波形画像と過去の試験条件情報とに割り当てた後、当該参照用入力パラメータに設定された連関度に基づいて出力解としてのグラウト充填状況を選択することになる。
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。
図12の例では、インパクトエコー法に基づいて検出された過去の波形画像と、X線透過法に基づいて検出された過去のX線画像との組み合わせと、当該組み合わせに対するグラウト充填状況の判別結果との3段階以上の連関度が設定されている例を示している。
かかる場合において、連関度は、図12に示すように、非破壊検査の検査データとしての過去の波形画像f1、f2、・・と、過去のX線画像r1、r2、・・・との組み合わせの集合がいわゆる隠れ層のノード61a〜61eとして表現されることとなる。各ノード61a〜61eは、参照用入力パラメータに対する重み付けと、出力解に対する重み付けがそれぞれ設定されている。この重み付けが3段階以上の連関度である。例えば、ノード61bは、過去の波形画像f1が連関度40%で、また過去のX線画像r2が連関度50%で連関している。またノード61dは、過去の波形画像f2が連関度40%で、過去のX線画像r1が連関度30%で連関している。
このような連関度が設定されている場合も同様に、ステップS13へ移行した場合には、ステップS11において検出した、又は、ステップS12において抽出した入力パラメータとしての波形画像とX線画像とに基づいて、連関度に応じた出力解を探索する。探索プログラムは、入力パラメータに基づいて、出力解の中から最適解を1又は2以上に亘り選択する作業を行う。この最適解を選択する上で、予め取得した図12に示す連関度を参照する。例えば、入力パラメータにおいて、波形画像f1であり、かつX線画像r2である場合、連関度を介してノード61bが関連付けられており、このノード61bは、「充填率50%」が連関度60%、「充填状況Q」が連関度40%で関連付けられている。
このようにして、入力パラメータとしての波形画像とX線画像とを、参照用入力パラメータとしての過去の波形画像と過去のX線画像とに割り当てた後、当該参照用入力パラメータに設定された連関度に基づいて出力解としてのグラウト充填状況を選択することになる。
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。
なお、図示は省略するが、データベース3には、インパクトエコー法に基づいて検出された過去の波形画像と、過去のケーブルシース71に関する付帯情報と、X線透過法に基づいて検出された過去のX線画像と、の組み合わせと、当該組み合わせに対するグラウト充填状況の判別結果との3段階以上の連関度が設定されていてもよい。
このときであっても同様に、入力パラメータ(波形画像と、付帯情報と、X線画像)を参照用入力パラメータ(過去の波形画像と、過去の付帯情報と、過去のX線画像)に割り当てた後、当該参照用入力パラメータに設定された連関度に基づいて出力解としてのグラウト充填状況を選択することになる。
図13は、このデータベース3において予め取得した連関度の例を示している。この図13の例では、非破壊検査部8における非破壊検査方法として、超音波法を利用する。この超音波法に基づいて非破壊検査部8により検出した検査データは、超音波に関する波形画像で構成される。このため、参照用入力パラメータにおいては、超音波法に基づいて検出された波形画像を、過去の波形画像として予め学習させることとなる。なお、超音波法は、例えば、広帯域超音波法等が用いられる。
図13の例においては、波形画像は、特定周波数領域を残した周波数と振れ幅との関係を示す画像で構成される。
データベース3には、参照用入力パラメータとしての過去の波形画像と、出力解としてのケーブルシース71内におけるグラウト充填状況の判別結果との間での3段階以上の連関度を予め記憶させておく。図13の例によれば、参照用入力パラメータが過去の波形画像G1である場合に、「充填率50%」が連関度80%、「充填率0%」が連関度60%で設定されている。また参照用入力パラメータが過去の波形画像G2である場合に、「充填率100%」が連関度90%、「充填状況P」が連関度40%で設定されている。
これらの連関度は、以前に超音波法に基づいて非破壊検査を行った際の過去の波形画像と、その判別結果としての充填率や充填状況をデータベース3内に予め蓄積しておき、それらに基づいて設定するようにしてもよい。この連関度は、いわゆるニューラルネットワークにより構成されていてもよい。この連関度は、超音波法に基づいて非破壊検査を行った際の過去の波形画像に基づいて、実際のケーブルシース71内におけるグラウトの充填状況を判別する上での的確性を示すものである。例えば超音波法に基づく過去の波形画像G3に対しては、連関度70%の「充填状況Q」が最も的確な判断に近く、連関度50%の「充填率50%」がこれに続く的確な判断ということになる。同様に超音波法に基づく過去の波形画像G2に対しては、連関度90%「充填率100%」が最も的確な判断に近く、連関度40%の「充填状況P」がこれに続く的確な判断ということになる。
ステップS13に移行後、探索プログラムは、ステップS11において検出した、又は、ステップS12において解析した入力パラメータに基づいて、ケーブルシース71内へのグラウト充填状況を判別する作業を行う。このグラウト充填状況を判別する上で予め取得した図13に示す連関度を参照する。例えば、入力パラメータの波形画像が、参照用入力パラメータとしての過去の波形画像G1か、又はこれに近似するものである場合には、上述した連関度を参照した場合、連関度の最も高い「充填率50%」を最適解として選択する。但し、最も連関度の高いものを最適解として選択することは必須ではなく、連関度は低いものの連関性そのものは認められる「充填率0%」を最適解として選択するようにしてもよい。また、これ以外に矢印が繋がっていない出力解を選択してもよいことは勿論である。即ち、このケーブルシース71内へのグラウト充填状況の選択は、連関度が高いものから順に選択される場合に限定されるものではなく、ケースに応じて連関度が低いものから順に選択されるものであってもよいし、その他いかなる優先順位で選択されるものであってもよい。
また、入力パラメータの波形画像が、参照用入力パラメータとしての過去の波形画像G2にも一部類似しているが、過去の波形画像G3にも一部類似し、何れに割り当ててよいか分からない場合については、例えば、画像上の特徴量に基づき、何れの参照用入力パラメータに割り当てるかを判別するようにしてもよい。このとき、ディープラーニングを通じて画像上の特徴量に基づき、何れの参照用入力パラメータに割り当てるかを判別するようにしてもよい。
このようにして、入力パラメータとしての波形画像を、参照用入力パラメータとしての過去の波形画像に割り当てた後、当該参照用入力パラメータに設定された連関度に基づいて出力解としてのグラウト充填状況を選択することになる。
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。
図14の例では、超音波法に基づいて検出された過去の波形画像と、過去のケーブルシース71に関する付帯情報との組み合わせと、当該組み合わせに対するグラウト充填状況の判別結果との3段階以上の連関度が設定されている例を示している。
なお、図14に示す例においては、付帯情報は、コンクリート情報で構成される。
かかる場合において、連関度は、図14に示すように、非破壊検査の検査データとしての過去の波形画像G1、G2、・・と、過去のコンクリート情報との組み合わせの集合がいわゆる隠れ層のノード61a〜61eとして表現されることとなる。各ノード61a〜61eは、参照用入力パラメータに対する重み付けと、出力解に対する重み付けがそれぞれ設定されている。この重み付けが3段階以上の連関度である。例えば、ノード61bは、過去の波形画像G1が連関度40%で、また過去のコンクリート情報としての「ヤング係数:30〜35GPa」が連関度50%で連関している。またノード61dは、過去の波形画像G2が連関度40%で、過去のコンクリート情報としての「ヤング係数:26〜30GPa」が連関度30%で連関している。
このような連関度が設定されている場合も同様に、ステップS13へ移行した場合には、ステップS11において検出した、又は、ステップS12において抽出した入力パラメータとしての非破壊検査の波形画像と、コンクリート情報の連関度に応じた出力解を探索する。探索プログラムは、入力パラメータに基づいて、出力解の中から最適解を1又は2以上に亘り選択する作業を行う。この最適解を選択する上で、予め取得した図14に示す連関度を参照する。例えば、入力パラメータにおいて、波形画像G1であり、かつコンクリート情報としての「ヤング係数:30〜35GPa」である場合、連関度を介してノード61bが関連付けられており、このノード61bは、「充填率50%」が連関度60%、「充填状況Q」が連関度40%で関連付けられている。
このようにして、入力パラメータとしての波形画像とコンクリート情報とを、参照用入力パラメータとしての過去の波形画像と過去のコンクリート情報とに割り当てた後、当該参照用入力パラメータに設定された連関度に基づいて出力解としてのグラウト充填状況を選択することになる。
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。
図15の例では、超音波法に基づいて検出された過去の波形画像と、X線透過法に基づいて検出された過去のX線画像との組み合わせと、当該組み合わせに対するグラウト充填状況の判別結果との3段階以上の連関度が設定されている例を示している。
かかる場合において、連関度は、図15に示すように、非破壊検査の検査データとしての過去の波形画像G1、G2、・・と、過去のX線画像r1、r2、・・・との組み合わせの集合がいわゆる隠れ層のノード61a〜61eとして表現されることとなる。各ノード61a〜61eは、参照用入力パラメータに対する重み付けと、出力解に対する重み付けがそれぞれ設定されている。この重み付けが3段階以上の連関度である。例えば、ノード61bは、過去の波形画像G1が連関度40%で、また過去のX線画像r2が連関度50%で連関している。またノード61dは、過去の波形画像G2が連関度40%で、過去のX線画像r1が連関度30%で連関している。
このような連関度が設定されている場合も同様に、ステップS13へ移行した場合には、ステップS11において検出した、又は、ステップS12において抽出した入力パラメータとしての波形画像とX線画像とに基づいて、連関度に応じた出力解を探索する。探索プログラムは、入力パラメータに基づいて、出力解の中から最適解を1又は2以上に亘り選択する作業を行う。この最適解を選択する上で、予め取得した図15に示す連関度を参照する。例えば、入力パラメータにおいて、波形画像G1であり、かつX線画像r2である場合、連関度を介してノード61bが関連付けられており、このノード61bは、「充填率50%」が連関度60%、「充填状況Q」が連関度40%で関連付けられている。
このようにして、入力パラメータとしての波形画像とX線画像とを、参照用入力パラメータとしての過去の波形画像と過去のX線画像とに割り当てた後、当該参照用入力パラメータに設定された連関度に基づいて出力解としてのグラウト充填状況を選択することになる。
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。
なお、図示は省略するが、データベース3には、超音波法に基づいて検出された過去の波形画像と、過去のケーブルシース71に関する付帯情報と、X線透過法に基づいて検出された過去のX線画像と、の組み合わせと、当該組み合わせに対するグラウト充填状況の判別結果との3段階以上の連関度が設定されていてもよい。
このときであっても同様に、入力パラメータ(波形画像と、付帯情報と、X線画像)を参照用入力パラメータ(過去の波形画像と、過去の付帯情報と、過去のX線画像)に割り当てた後、当該参照用入力パラメータに設定された連関度に基づいて出力解としてのグラウト充填状況を選択することになる。
図16の例では、衝撃弾性波に基づいて検出された過去の波形画像と、インパクトエコー法に基づいて検出された過去の波形画像との組み合わせと、当該組み合わせに対するグラウト充填状況の判別結果との3段階以上の連関度が設定されている例を示している。
かかる場合において、連関度は、図16に示すように、非破壊検査の検査データとしての衝撃弾性波法による過去の波形画像j1、j2、・・と、インパクトエコー法による過去の波形画像f1、f2、・・との組み合わせの集合がいわゆる隠れ層のノード61a〜61eとして表現されることとなる。各ノード61a〜61eは、参照用入力パラメータに対する重み付けと、出力解に対する重み付けがそれぞれ設定されている。この重み付けが3段階以上の連関度である。例えば、ノード61bは、過去の波形画像j1が連関度40%で、また過去の波形画像f2が連関度50%で連関している。またノード61dは、過去の波形画像j2が連関度40%で、過去の波形画像f1が連関度30%で連関している。
このような連関度が設定されている場合も同様に、ステップS13へ移行した場合には、ステップS11において検出した、又は、ステップS12において抽出した入力パラメータとしての衝撃弾性波法の波形画像と、インパクトエコー法の波形画像の連関度に応じた出力解を探索する。探索プログラムは、入力パラメータに基づいて、出力解の中から最適解を1又は2以上に亘り選択する作業を行う。この最適解を選択する上で、予め取得した図16に示す連関度を参照する。例えば、入力パラメータにおいて、波形画像j1であり、かつ波形画像f2である場合、連関度を介してノード61bが関連付けられており、このノード61bは、「充填率50%」が連関度60%、「充填状況Q」が連関度40%で関連付けられている。
このようにして、入力パラメータとしての衝撃弾性波法の波形画像とインパクトエコー法の波形画像とを、参照用入力パラメータとしての過去の衝撃弾性波法の波形画像と過去のインパクトエコー法の波形画像とに割り当てた後、当該参照用入力パラメータに設定された連関度に基づいて出力解としてのグラウト充填状況を選択することになる。
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。
なお、図示は省略するが、例えば、データベース3には、衝撃弾性波に基づいて検出された過去の波形画像と、超音波法に基づいて検出された波形画像との組み合わせと、当該組み合わせに対するグラウト充填状況の判別結果との3段階以上の連関度が設定されていてもよい。また、図示は省略するが、データベース3には、インパクトエコー法に基づいて検出された過去の波形画像と、超音波法に基づいて検出された波形画像との組み合わせと、当該組み合わせに対するグラウト充填状況の判別結果との3段階以上の連関度が設定されていてもよい。このように、本発明では、データベース3に、衝撃弾性波法、インパクトエコー法、超音波法の何れか2種以上の非破壊検査により得られた過去の波形画像の組み合わせと、当該組み合わせに対するグラウトの充填状況の判別結果との3段階以上の連関度が設定されていてもよい。
図17の例では、衝撃弾性波に基づいて検出された過去の波形画像と、インパクトエコー法に基づいて検出された過去の波形画像と、過去のケーブルシース71に関する付帯情報との組み合わせと、当該組み合わせに対するグラウト充填状況の判別結果との3段階以上の連関度が設定されている例を示している。
なお、図17に示す例においては、付帯情報は、PC構造物7の表面状態情報と、ケーブルシース71の配置情報とで構成される。
かかる場合において、連関度は、図17に示すように、非破壊検査の検査データとしての衝撃弾性波法による過去の波形画像j1、j2、・・と、インパクトエコー法による過去の波形画像f1、f2、・・と、過去のPC構造物7の表面状態情報と、ケーブルシース71の配置情報との組み合わせの集合がいわゆる隠れ層のノード61a〜61eとして表現されることとなる。各ノード61a〜61eは、参照用入力パラメータに対する重み付けと、出力解に対する重み付けがそれぞれ設定されている。この重み付けが3段階以上の連関度である。例えば、ノード61cは、過去の波形画像j2が連関度60%で、また過去の波形画像f2が連関度60%で、過去のPC構造物7の表面状態情報としての「平坦」が連関度40%で、過去のケーブルシース71の配置情報としての「非並列配置」が連関度50%で連関している。またノード61dは、過去の波形画像j2が連関度30%で、過去の波形画像f2が連関度70%で、過去のケーブルシース71の配置情報としての「非並列配置」が連関度90%で連関している。
このような連関度が設定されている場合も同様に、ステップS13へ移行した場合には、ステップS11において検出した、又は、ステップS12において抽出した入力パラメータとしての衝撃弾性波法の波形画像と、インパクトエコー法の波形画像と、PC構造物7の表面状態情報と、ケーブルシース71の配置情報との連関度に応じた出力解を探索する。探索プログラムは、入力パラメータに基づいて、出力解の中から最適解を1又は2以上に亘り選択する作業を行う。この最適解を選択する上で、予め取得した図17に示す連関度を参照する。例えば、入力パラメータにおいて、波形画像j2であり、かつ波形画像f2であり、PC構造物7の表面状態情報としての「平坦」であり、ケーブルシース71の配置情報としての「非並列配置」である場合、連関度を介してノード61cが関連付けられており、このノード61cは、「充填率0%」が連関度70%で関連付けられている。
このようにして、入力パラメータ(衝撃弾性波法の波形画像と、インパクトエコー法の波形画像と、付帯情報)を、参照用入力パラメータ(過去の衝撃弾性波法の波形画像と、過去のインパクトエコー法の波形画像と、過去の付帯情報)に割り当てた後、当該参照用入力パラメータに設定された連関度に基づいて出力解としてのグラウト充填状況を選択することになる。
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。
また、本発明では、データベース3に、衝撃弾性波法、インパクトエコー法、超音波法の何れか2種以上の非破壊検査により得られた過去の波形画像と、過去の付帯情報との組み合わせと、当該組み合わせに対するグラウトの充填状況の判別結果との3段階以上の連関度が設定されていてもよい。
このときであっても同様に、入力パラメータ(衝撃弾性波法、インパクトエコー法、超音波法の何れか2種以上の非破壊検査により得られた波形画像と、付帯情報)を、参照用入力パラメータ(衝撃弾性波法、インパクトエコー法、超音波法の何れか2種以上の非破壊検査により得られた過去の波形画像と、過去の付帯情報)に割り当てた後、当該参照用入力パラメータに設定された連関度に基づいて出力解としてのグラウト充填状況を選択することになる。
図18の例では、衝撃弾性波に基づいて検出された過去の波形画像と、インパクトエコー法に基づいて検出された過去の波形画像と、X線透過法に基づいて過去の検出されたX線画像との組み合わせと、当該組み合わせに対するグラウト充填状況の判別結果との3段階以上の連関度が設定されている例を示している。
かかる場合において、連関度は、図18に示すように、非破壊検査の検査データとしての衝撃弾性波法による過去の波形画像j1、j2、・・と、インパクトエコー法による過去の波形画像f1、f2、・・と、過去のX線画像r1、r2、・・との組み合わせの集合がいわゆる隠れ層のノード61a〜61eとして表現されることとなる。各ノード61a〜61eは、参照用入力パラメータに対する重み付けと、出力解に対する重み付けがそれぞれ設定されている。この重み付けが3段階以上の連関度である。例えば、ノード61aは、過去の波形画像j1が連関度80%で、また過去の波形画像f1が連関度30%で、過去のX線画像r1が80%で連関している。またノード61dは、過去の波形画像j2が連関度30%で、過去の波形画像f1が連関度70%で、過去のX線画像r2が90%で連関している。
このような連関度が設定されている場合も同様に、ステップS13へ移行した場合には、ステップS11において検出した、又は、ステップS12において抽出した入力パラメータとしての衝撃弾性波の波形画像と、インパクトエコーの波形画像と、X線透過法のX線画像との連関度に応じた出力解を探索する。探索プログラムは、入力パラメータに基づいて、出力解の中から最適解を1又は2以上に亘り選択する作業を行う。この最適解を選択する上で、予め取得した図18に示す連関度を参照する。例えば、入力パラメータにおいて、波形画像j1であり、かつ波形画像f1であり、かつX線画像r1である場合、連関度を介してノード61aが関連付けられており、このノード61aは、「充填率100%」が連関度70%、「充填率0%」が連関度30%で関連付けられている。
このようにして、入力パラメータ(衝撃弾性波法の波形画像と、インパクトエコー法の波形画像と、X線画像)を、参照用入力パラメータ(過去の衝撃弾性波法の波形画像と、過去のインパクトエコー法の波形画像と、過去のX線画像)に割り当てた後、当該参照用入力パラメータに設定された連関度に基づいて出力解としてのグラウト充填状況を選択することになる。
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。
また、本発明では、データベース3に、衝撃弾性波法、インパクトエコー法、超音波法の何れか2種以上の非破壊検査により得られた過去の波形画像と、過去のX線画像との組み合わせと、当該組み合わせに対するグラウトの充填状況の判別結果との3段階以上の連関度が設定されていてもよい。
このときであっても同様に、入力パラメータ(衝撃弾性波法、インパクトエコー法、超音波法の何れか2種以上の非破壊検査により得られた波形画像と、X線画像)を、参照用入力パラメータ(衝撃弾性波法、インパクトエコー法、超音波法の何れか2種以上の非破壊検査により得られた過去の波形画像と、過去のX線画像)に割り当てた後、当該参照用入力パラメータに設定された連関度に基づいて出力解としてのグラウト充填状況を選択することになる。
図19の例では、衝撃弾性波に基づいて検出された過去の波形画像と、インパクトエコー法に基づいて検出された過去の波形画像と、過去のケーブルシース71に関する付帯情報と、X線透過法に基づいて検出された過去のX線画像との組み合わせと、当該組み合わせに対するグラウト充填状況の判別結果との3段階以上の連関度が設定されている例を示している。
なお、図19に示す例においては、付帯情報は、ケーブルシース71の配置情報で構成される。
かかる場合において、連関度は、図19に示すように、非破壊検査の検査データとしての過去の波形画像j1、j2、・・と、過去の波形画像f1、f2、・・と、過去のケーブルシース71の配置情報と、過去のX線画像r1、r2、・・との組み合わせの集合がいわゆる隠れ層のノード61a〜61eとして表現されることとなる。各ノード61a〜61eは、参照用入力パラメータに対する重み付けと、出力解に対する重み付けがそれぞれ設定されている。この重み付けが3段階以上の連関度である。例えば、ノード61cは、過去の波形画像j2が連関度60%で、また過去の波形画像f2が連関度60%で、過去のケーブルシース71の配置情報としての「非並列配置」が連関度40%で、過去のX線画像r2が50%で連関している。
このような連関度が設定されている場合も同様に、ステップS13へ移行した場合には、ステップS11において検出した、又は、ステップS12において抽出した入力パラメータとしての衝撃弾性波法の波形画像と、インパクトエコー法の波形画像と、ケーブルシース71の配置情報と、X線透過法のX線画像との連関度に応じた出力解を探索する。探索プログラムは、入力パラメータに基づいて、出力解の中から最適解を1又は2以上に亘り選択する作業を行う。この最適解を選択する上で、予め取得した図19に示す連関度を参照する。例えば、入力パラメータにおいて、波形画像j2であり、かつ波形画像f2であり、かつケーブルシース71の配置情報としての「非並列配置」であり、かつX線画像r2である場合、連関度を介してノード61cが関連付けられており、このノード61cは、「充填率0%」が連関度70%で関連付けられている。
このようにして、入力パラメータ(衝撃弾性波法の波形画像と、インパクトエコー法の波形画像と、ケーブルシース71の配置情報と、X線画像)を、参照用入力パラメータ(過去の衝撃弾性波法の波形画像と、過去のインパクトエコー法の波形画像と、過去のケーブルシース71の配置情報と、過去のX線画像)に割り当てた後、当該参照用入力パラメータに設定された連関度に基づいて出力解としてのグラウト充填状況を選択することになる。
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。
なお、本発明では、本発明では、データベース3に、衝撃弾性波法、インパクトエコー法、超音波法の何れか2種以上の非破壊検査により得られた過去の波形画像と、過去の付帯情報と、X線透過法に基づいて検出された過去のX線画像と、の組み合わせと、当該組み合わせに対するグラウト充填状況の判別結果との3段階以上の連関度が設定されていてもよい。
このときであっても同様に、入力パラメータ(衝撃弾性波法、インパクトエコー法、超音波法の何れか2種以上の非破壊検査により得られた波形画像と、付帯情報と、X線画像)を、参照用入力パラメータ(衝撃弾性波法、インパクトエコー法、超音波法の何れか2種以上の非破壊検査により得られた過去の波形画像と、過去の付帯情報と、過去のX線画像)に割り当てた後、当該参照用入力パラメータに設定された連関度に基づいて出力解としてのグラウト充填状況を選択することになる。
また上述した実施の形態においては、波形画像を取得できる非破壊検査方法として、衝撃弾性波法、インパクトエコー法、超音波法を例にとり説明をしたが、波形画像を取得できる他のいかなる非破壊検査方法に代替されるものであってもよいことは勿論である。また、波形画像が取得される非破壊検査方法に対して、他のいかなる非破壊検査方法により取得される検査データを組み合わせてもよい。
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。
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。
特に、2種以上の非破壊検査により得られた過去の波形画像に基づいて最適解を探索することにより、その探索精度の向上を図ることが可能となる。
特に、過去の波形画像と過去の付帯情報とに基づいて最適解を探索することにより、その探索精度の向上を図ることが可能となる。
特に、過去の波形画像と過去のX線画像とに基づいて最適解を探索することにより、その探索精度の向上を図ることが可能となる。
特に、過去の波形画像と過去の付帯情報と過去のX線画像とに基づいて最適解を探索することにより、その探索精度の向上を図ることが可能となる。
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。
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。
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。
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。
本発明によれば、波形画像と過去の波形画像とが、時間と振れ幅との関係を示す画像である場合には、取得した波形画像の解析を省略することができる。このため、取得した波形画像をそのまま評価装置9から判別装置2に送信することが可能となる。これにより、出力解を出力するまでの処理時間を早くすることが可能となる。
本発明によれば、波形画像と過去の波形画像とが、周波数を示す画像である場合には、複雑な形状である時間と振れ幅との関係を示す画像では取得できない周波数を特徴量とすることができる。これにより、入力パラメータとしての波形画像を、参照用入力パラメータとしての過去の波形画像に割り当てる際に、その割り当てを周波数に基づいて行うことができる。このため、例えば所定の周波数や周波数のピーク位置に基づいて判別することができるため、グラウト充填状況の判別精度を更に向上させることが可能となる。
本発明によれば、波形画像と過去の波形画像とが、周波数と振れ幅との関係を示す画像である場合には、複雑な形状である時間と振れ幅との関係を示す画像では取得できない周波数と振れ幅との関係を特徴量とすることができる。これにより、入力パラメータとしての波形画像を、参照用入力パラメータとしての過去の波形画像に割り当てる際に、その割り当てを周波数と振れ幅との関係に基づいて行うことができる。このため、例えば所定の周波数、振れ幅やこれらのピーク位置に基づいて判別することができるため、グラウト充填状況の判別精度を更に向上させることが可能となる。
本発明によれば、波形画像と過去の波形画像とが、特定周波数領域を残した時間と振れ幅との関係を示す画像である場合には、特定周波数領域を残した時間と振れ幅との関係を特徴量とすることができる。これにより、入力パラメータとしての波形画像を、参照用入力パラメータとしての過去の波形画像に割り当てる際に、その割り当てを特定周波数領域を残した時間と振れ幅との関係に基づいて行うことができる。このため、例えば所定の時間、振れ幅やこれらのピーク位置に基づいて判別することができるとともに、グラウト充填状況に関係のないノイズ等が除去された時間と振れ幅との関係に基づいて判別することができるため、グラウト充填状況の判別精度を更に向上させることが可能となる。
本発明によれば、波形画像と過去の波形画像とが、特定周波数領域を残した周波数と振れ幅との関係を示す画像である場合には、特定周波数領域を残した周波数と振れ幅との関係を特徴量とすることができる。これにより、入力パラメータとしての波形画像を、参照用入力パラメータとしての過去の波形画像に割り当てる際に、その割り当てを特定周波数領域を残した周波数と振れ幅との関係に基づいて行うことができる。このため、例えば所定の周波数、振れ幅やこれらのピーク位置に基づいて判別することができるとともに、グラウト充填状況に関係のないノイズ等が除去された周波数と振れ幅との関係に基づいて判別することができるため、グラウト充填状況の判別精度を更に向上させることが可能となる。
本発明によれば、波形画像と過去の波形画像とが、時間と周波数との関係を示す画像である場合には、時間と周波数との関係を特徴量とすることができる。これにより、入力パラメータとしての波形画像を、参照用入力パラメータとしての過去の波形画像に割り当てる際に、その割り当てを時間と周波数との関係に基づいて行うことができる。このため、例えば時間特性を考慮した周波数に基づいて判別することができるため、グラウト充填状況の判別精度を更に向上させることが可能となる。
本発明によれば、波形画像と過去の波形画像とが、3次元の画像である場合、最適解の探索精度の更なる向上を図ることが可能となる。
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。
この連関度の更新は、公衆通信網から取得可能な情報に基づく場合以外に、専門家による研究データや論文、学会発表や、新聞記事、書籍等の内容に基づいてシステム側又はユーザ側が人為的に、又は自動的に更新するようにしてもよい。これらの更新処理においては人工知能を活用するようにしてもよい。