JP6644342B1 - 振動評価装置、及び振動評価システム - Google Patents
振動評価装置、及び振動評価システム Download PDFInfo
- Publication number
- JP6644342B1 JP6644342B1 JP2019116671A JP2019116671A JP6644342B1 JP 6644342 B1 JP6644342 B1 JP 6644342B1 JP 2019116671 A JP2019116671 A JP 2019116671A JP 2019116671 A JP2019116671 A JP 2019116671A JP 6644342 B1 JP6644342 B1 JP 6644342B1
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- evaluation
- vibration
- data
- information
- target information
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Images
Landscapes
- Length Measuring Devices Characterised By Use Of Acoustic Means (AREA)
- Investigating Or Analyzing Materials By The Use Of Ultrasonic Waves (AREA)
Abstract
【課題】高精度な評価結果を得ることができる振動評価装置、及び振動評価システムを提供する。【解決手段】構造体を対象としたレーザーリモートセンシング法により計測された振動データに基づき、前記構造体の状態を評価する振動評価装置１であって、前記振動データに基づく評価対象情報を取得する取得部と、予め取得された複数の過去の評価対象情報と、複数の前記過去の評価対象情報にそれぞれ紐づけられた複数の参照情報と、の間における連関性が記憶された参照データベースと、前記参照データベースを参照し、前記評価対象情報に対する評価データを生成する生成部と、前記評価データに基づく評価結果を出力する出力部と、を備えることを特徴とする。【選択図】図１
Description
本発明は、構造体を対象としたレーザーリモートセンシング法により計測された振動データに基づき、構造体の状態を評価する振動評価装置、及び振動評価システムに関する。
従来、鉄筋コンクリート等の構造体の状態を評価する手段として、例えば特許文献１、２の評価装置等が提案されている。
特許文献１では、構造体の表面を照射加熱する加熱用レーザー装置と、前記照射加熱に伴って、構造体に発生した弾性波を前記照射加熱の位置から所定距離だけ離れた検出位置で検出する第一検出用レーザー装置と、前記照射加熱の位置から前記所定距離だけ離れた位置まで、ひび割れの無い部分を通って弾性波が伝播する際の基準信号の信号強度を測定する第二検出用レーザー装置と、両検出用レーザー装置での検出結果から、ひび割れ深さを導出する演算装置とで構成されるひび割れ深さ測定装置が開示されている。この演算装置において、両検出用レーザー装置で検出された測定信号及び基準信号の時間差又は信号減衰からひび割れ深さを導出する。
特許文献２では、鉄筋コンクリート部材に対する過去の検査データと、当該検査データに対する鉄筋コンクリート部材の劣化状況の判別結果との３段階以上の第１連関度を予め取得する第１連関度取得ステップと、新たに劣化状況を判別する鉄筋コンクリート部材に対して検査を行うことにより得られた検査データを入力する第１入力ステップと、上記第１連関度取得ステップにおいて取得した第１連関度を参照し、上記第１入力ステップにおいて入力した検査データに基づいて、鉄筋コンクリート部材の劣化状況を判別する第１判別ステップとをコンピューターに実行させる判別プログラム等が開示されている。
ここで、構造体の内部に発生したひび割れの形状のような、構造体の内部における状態を評価する方法として、レーザーリモートセンシング法が注目を集めている。レーザーリモートセンシング法は、他の評価方法と比べて、構造体に対して非接触で計測を行うことができる。このため、高所等の計測者等が近づき難い場所に対しても容易に計測ができる点や、接触に伴う計測データのバラつきを防ぐことができる点等が、利点として挙げられる。
レーザーリモートセンシング法において計測される振動データは、構造体の内部に発生したひび割れの深さ、厚さ方向に対する角度、幅、枝分かれ数等のような、ひび割れの形状に起因する複雑な信号パターンを含み得る。しかしながら、現状では複雑な信号パターンに基づき、構造体の状態を評価できる高精度な評価手段が確立されていない。このため、構造体の状態を高精度に評価することが課題として挙げられている。
この点、特許文献１では、振動データが発生するタイミングや信号強度に基づく評価が開示されている。このため、特許文献１の開示技術では、振動データに含まれる複雑な信号パターンを評価対象としていない。これにより、構造体の状態に対する高精度な評価結果を得ることが難しい。また、特許文献１の開示技術では、測定位置が評価結果に大きく依存する。このため、計測位置を厳密に測定する必要があり、計測者毎の測定バラつきに伴う精度低下が懸念として挙げられる。
また、特許文献２では、鉄筋コンクリートの状態を評価した結果に基づき、鉄筋コンクリートの劣化状況を判別する技術が開示されているに過ぎない。このため、特許文献２の開示技術では、振動データに基づき、鉄筋コンクリート等の構造体の状態を評価することができず、上記課題の解決に結びつけることができない。
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、高精度な評価結果を得ることができる振動評価装置、及び振動評価システムを提供することにある。
第１発明に係る振動評価装置は、構造体に発生した振動を、レーザー干渉計を用いて計測された振動データに基づき、前記構造体の状態を評価する振動評価装置であって、前記振動データに含まれる信号パターンに基づく評価対象情報を取得する取得部と、予め取得された複数の過去の評価対象情報と、複数の前記過去の評価対象情報にそれぞれ紐づけられた複数の参照情報と、の間における３段階以上の連関度を有する連関性が記憶された参照データベースと、前記参照データベースを参照し、前記評価対象情報に対する評価データを生成する生成部と、前記評価データに基づく評価結果を出力する出力部と、を備え、前記評価対象情報及び前記過去の評価対象情報は、前記振動データを計測するために、前記構造体に振動を与えた方法に関する打音情報を含み、前記連関性は、前記信号パターンに基づくデータと、前記打音情報とを一組の入力データとした機械学習により構築されることを特徴とする。
第２発明に係る振動評価装置は、構造体に発生した振動を、レーザー干渉計を用いて計測された振動データに基づき、前記構造体の状態を評価する振動評価装置であって、前記振動データに含まれる信号パターンに基づく評価対象情報を取得する取得部と、予め取得された複数の過去の評価対象情報と、複数の前記過去の評価対象情報にそれぞれ紐づけられた複数の参照情報と、の間における３段階以上の連関度を有する連関性が記憶された参照データベースと、前記参照データベースを参照し、前記評価対象情報に対する評価データを生成する生成部と、前記評価データに基づく評価結果を出力する出力部と、を備え、前記参照情報は、前記構造体の内部に発生するひびの形状に関する形状情報を含み、前記評価結果は、前記形状情報のうち、前記評価対象情報に紐づく第１形状情報を含み、前記形状情報は、前記構造体内におけるひび割れの深さ、構造体の厚さ方向に対する角度、幅、テーパー角、空隙率、含水率、及び枝分かれ数の少なくとも何れかを含み、前記連関性は、機械学習により構築されることを特徴とする。
第２発明に係る振動評価装置は、構造体に発生した振動を、レーザー干渉計を用いて計測された振動データに基づき、前記構造体の状態を評価する振動評価装置であって、前記振動データに含まれる信号パターンに基づく評価対象情報を取得する取得部と、予め取得された複数の過去の評価対象情報と、複数の前記過去の評価対象情報にそれぞれ紐づけられた複数の参照情報と、の間における３段階以上の連関度を有する連関性が記憶された参照データベースと、前記参照データベースを参照し、前記評価対象情報に対する評価データを生成する生成部と、前記評価データに基づく評価結果を出力する出力部と、を備え、前記参照情報は、前記構造体の内部に発生するひびの形状に関する形状情報を含み、前記評価結果は、前記形状情報のうち、前記評価対象情報に紐づく第１形状情報を含み、前記形状情報は、前記構造体内におけるひび割れの深さ、構造体の厚さ方向に対する角度、幅、テーパー角、空隙率、含水率、及び枝分かれ数の少なくとも何れかを含み、前記連関性は、機械学習により構築されることを特徴とする。
第３発明に係る振動評価装置は、第１発明又は第２発明において、前記取得部は、前記信号パターンをフーリエ変換したデータから、前記評価対象情報を取得することを特徴とする。
第４発明に係る振動評価装置は、第１発明〜第３発明の何れかにおいて、前記参照データベースには、前記評価データを評価するための基準として取得された基準評価データが予め記憶され、前記出力部は、前記評価データと、前記基準評価データとを比較した結果を含む前記評価結果を出力することを特徴とする。
第５発明に係る振動評価装置は、第１発明〜第４発明の何れかにおいて、前記参照データベースには、前記構造体の表面を撮像した画像情報が予め記憶され、前記出力部は、前記画像情報における前記振動データの計測位置、及び前記画像情報における前記振動データを計測するために前記構造体に振動を与えた振動位置の少なくとも何れかに紐づけられた前記評価結果を出力することを特徴とする。
第６発明に係る振動評価システムは、構造体に発生した振動を、レーザー干渉計を用いて計測された振動データに基づき、前記構造体の状態を評価する振動評価システムであって、前記振動データに含まれる信号パターンに基づく評価対象情報を取得する取得手段と、予め取得された複数の過去の評価対象情報と、複数の前記過去の評価対象情報にそれぞれ紐づけられた複数の参照情報と、の間における３段階以上の連関度を有する連関性が記憶された参照データベースと、前記参照データベースを参照し、前記評価対象情報に対する評価データを生成する生成手段と、前記評価データに基づく評価結果を出力する出力手段と、を備え、前記評価対象情報及び前記過去の評価対象情報は、前記振動データを計測するために、前記構造体に振動を与えた方法に関する打音情報を含み、前記連関性は、前記信号パターンに基づくデータと、前記打音情報とを一組の入力データとした機械学習により構築されることを特徴とする。
第７発明に係る振動評価システムは、構造体に発生した振動を、レーザー干渉計を用いて計測された振動データに基づき、前記構造体の状態を評価する振動評価システムであって、前記振動データに含まれる信号パターンに基づく評価対象情報を取得する取得手段と、予め取得された複数の過去の評価対象情報と、複数の前記過去の評価対象情報にそれぞれ紐づけられた複数の参照情報と、の間における３段階以上の連関度を有する連関性が記憶された参照データベースと、前記参照データベースを参照し、前記評価対象情報に対する評価データを生成する生成手段と、前記評価データに基づく評価結果を出力する出力手段と、を備え、前記参照情報は、前記構造体の内部に発生するひびの形状に関する形状情報を含み、前記評価結果は、前記形状情報のうち、前記評価対象情報に紐づく第１形状情報を含み、前記形状情報は、前記構造体内におけるひび割れの深さ、構造体の厚さ方向に対する角度、幅、テーパー角、空隙率、含水率、及び枝分かれ数の少なくとも何れかを含み、前記連関性は、機械学習により構築されることを特徴とする。
第７発明に係る振動評価システムは、構造体に発生した振動を、レーザー干渉計を用いて計測された振動データに基づき、前記構造体の状態を評価する振動評価システムであって、前記振動データに含まれる信号パターンに基づく評価対象情報を取得する取得手段と、予め取得された複数の過去の評価対象情報と、複数の前記過去の評価対象情報にそれぞれ紐づけられた複数の参照情報と、の間における３段階以上の連関度を有する連関性が記憶された参照データベースと、前記参照データベースを参照し、前記評価対象情報に対する評価データを生成する生成手段と、前記評価データに基づく評価結果を出力する出力手段と、を備え、前記参照情報は、前記構造体の内部に発生するひびの形状に関する形状情報を含み、前記評価結果は、前記形状情報のうち、前記評価対象情報に紐づく第１形状情報を含み、前記形状情報は、前記構造体内におけるひび割れの深さ、構造体の厚さ方向に対する角度、幅、テーパー角、空隙率、含水率、及び枝分かれ数の少なくとも何れかを含み、前記連関性は、機械学習により構築されることを特徴とする。
第１発明〜第５発明によれば、生成部は、参照データベースを参照し、評価対象情報に対する評価データを生成する。このため、過去の結果を踏まえた評価データを生成でき、複雑な信号パターンが振動データに含まれる場合においても、最適な評価データを生成することができる。これにより、高精度な評価結果を得ることが可能となる。
また、第１発明〜第５発明によれば、取得部は、振動データに含まれる信号パターンに基づく評価対象情報を取得する。このため、評価に最低限必要なパラメータとして、計測位置等を含める必要がない。これにより、計測者毎の測定バラつきに伴う精度低下を防ぐことが可能となる。
特に、第３発明によれば、取得部は、信号パターンをフーリエ変換したデータから、評価対象情報を取得する。このため、構造体における状態の差異に伴う僅かな信号パターンの違いに対しても、評価結果を出力することができる。これにより、構造体の複雑な状態を示す評価対象情報に対しても、最適な評価データを容易に生成することが可能となる。
特に、第１発明、第３発明〜第５発明によれば、評価対象情報及び過去の評価対象情報は、振動データを計測するために、構造体に振動を与えた方法に関する打音情報を含む。このため、レーザーリモートセンシング法に用いられる様々な打音方法毎に、最適な評価データを生成することができる。これにより、得られる評価結果の精度をさらに向上させることが可能となる。
特に、第２発明〜第５発明によれば、評価結果は、評価対象情報に対する第１形状情報を含む。このため、構造体の内部状態を定量的に評価することができる。これにより、計測者毎の主観を排除した評価結果を得ることが可能となる。
特に、第４発明によれば、出力部は、評価データと、基準評価データとを比較した結果を含む評価結果を出力する。このため、構造体の設置環境や計測環境等の各種条件を踏まえた評価結果を出力することができる。これにより、各種条件に伴う信号パターンのバラつきを抑制することが可能となる。
特に、第５発明によれば、出力部は、計測位置及び振動位置の少なくとも何れかに紐づけられた評価結果を出力する。このため、経時変化を評価する場合等において、以前の計測条件等を容易に把握することができる。これにより、評価結果を踏まえた計測や分析等を容易に実施することが可能となる。
第６発明、第７発明によれば、生成手段は、参照データベースを参照し、評価対象情報に対する評価データを生成する。このため、過去の結果を踏まえた評価データを生成でき、複雑な信号パターンが振動データに含まれる場合においても、最適な評価データを生成することができる。これにより、高精度な評価結果を得ることが可能となる。
また、第６発明、第７発明によれば、取得手段は、振動データに含まれる信号パターンに基づく評価対象情報を取得する。このため、評価に最低限必要なパラメータとして、計測位置等を含める必要がない。これにより、計測者毎の測定バラつきに伴う精度低下を防ぐことが可能となる。
以下、本発明を適用した実施形態における振動評価装置、及び振動評価システムの一例について、図面を参照しながら説明する。
図１、２を参照して、本実施形態における振動評価システム１００、及び振動評価装置１の一例について説明する。図１は、本実施形態における振動評価システム１００、及び振動評価装置１の概要の一例を示す模式図である。図２は、本実施形態における振動評価システム１００、及び振動評価装置１の動作の一例を示す模式図である。
（振動評価システム１００）
振動評価システム１００は、構造体９を対象としたレーザーリモートセンシング法により計測された振動データに基づき、構造体９の状態を評価するために用いられる。振動評価システム１００を用いることで、構造体９におけるひび割れ９１の深さや形状等の内部状態を評価することができる。
振動評価システム１００は、構造体９を対象としたレーザーリモートセンシング法により計測された振動データに基づき、構造体９の状態を評価するために用いられる。振動評価システム１００を用いることで、構造体９におけるひび割れ９１の深さや形状等の内部状態を評価することができる。
構造体９は、例えばコンクリートを用いて設けられたトンネルや橋等のほか、金属配管や建築物等のような、打音により振動が発生する構造物を示す。特に、振動評価システム１００では、トンネル等のような計測者の手が届き難い場所に用いられることが好ましい。
レーザーリモートセンシング法は、パルスレーザー等を用いた打音方法により、構造体９に振動を発生させる。その後、構造体９に発生した振動を、レーザー干渉計を用いて振動データとして計測する。すなわち、構造体９に対して非接触を維持した状態で、振動データを計測することができる。このため、例えば構造体９に対して接触して振動データを計測する方法に比べ、接触に伴う振動データのバラつきを抑制することができる。なお、構造体９に振動を発生させる打音方法として、上述したパルスレーザーを用いるほか、ハンマー、スピーカ、ガス等のような、公知のものを用いた方法が行われてもよい。
振動評価システム１００では、過去に評価された情報を利用する。このため、例えば超音波法のような構造体９に接触して計測する方法に比べ、計測条件に伴うバラつきの少ないレーザーリモートセンシング法を用いることで、高精度な評価を実現できることを発明者らは見出した。
振動評価システム１００は、例えば図１に示すように、振動評価装置１を備える。振動評価装置１は、例えば計測装置２と接続されるほか、振動装置３や撮像装置７等と接続されてもよく、通信網４を介して端末５やサーバ６等と接続されてもよい。なお、振動評価装置１は、例えば計測装置２等の機能を備えてもよい。
振動評価システム１００は、例えば図２に示すように、表面にひび割れ９１が確認された構造体９を対象とする。例えば振動装置３を用いて構造体９に振動を発生させる。その後、計測装置２を用いて、ひび割れ９１の近辺における振動（振動データ）を計測する。そして、振動評価装置１は、計測された振動データに含まれる信号パターンに基づく評価対象情報を取得する。その後、振動評価装置１は、参照データベースを参照し、評価対象情報に対する評価データを生成し、評価データに基づく評価結果を出力する。これにより、例えばひび割れ９１の深さ等のような構造体９の状態を、評価結果として出力することができる。なお、評価結果は、構造体９の状態に関する内容を１つ表示するほか、例えば「［深さ］３０ｍｍ：５０％、２０ｍｍ：２０％」等のように複数の候補を表示してもよい。
以下、振動評価システム１００に用いられる振動データ、評価対象情報、及び参照データベースについて説明する。
＜振動データ＞
振動データは、例えば図３（ａ）に示すように、時間（Time(s)）に対する速度（Velocity(m/s)）で表される時間波形の信号パターンを含む。振動データは、公知の振動計測結果を用いることができる。振動データは、例えば振動発生のタイミングから１０〜５０ｍｓｅｃ程度後までの信号パターンを含み、状況に応じて任意に設定することができる。
振動データは、例えば図３（ａ）に示すように、時間（Time(s)）に対する速度（Velocity(m/s)）で表される時間波形の信号パターンを含む。振動データは、公知の振動計測結果を用いることができる。振動データは、例えば振動発生のタイミングから１０〜５０ｍｓｅｃ程度後までの信号パターンを含み、状況に応じて任意に設定することができる。
信号パターンは、主に構造体９の表面を経由する表面波、及び構造体９の内部を経由する内部弾性波の重ね合わせによる複雑な形状を示す。このため、信号パターンは、振動を発生させる打音方法、計測位置、構造体９の状態（例えばひび割れ９１の形状）によって得られる内容が異なる。この点、振動評価システム１００では、信号パターンに基づく評価を行うことができる。このため、厳密な測定位置を必須のパラメータとする必要が無い。また、測定位置を必須のパラメータとしないため、測定位置と、構造体９におけるひび割れ９１の位置との距離を算出しなくてもよい。このため、構造体９におけるひび割れ９１や空洞が内部のみに発生し、構造体９の表面に達していない場合においても、高精度な評価結果を得ることが可能となる。
＜評価対象情報＞
評価対象情報は、例えば時間波形の信号パターンをフーリエ変換したデータ（例えば図３（ｂ））から取得する。フーリエ変換したデータは、例えば周波数（Frequency（Hz））に対する強度（Magnitude）で示すことができる。この場合、フーリエ変換したデータから、例えば特徴的な値を複数抽出し、評価対象情報として取得する。このため、時間波形の信号パターンを直接評価する場合に比べて、重ね合わさった振動全体の特徴を評価対象とすることができる。これにより、構造体９における状態の差異に伴う僅かな振動データの違いに対しても、評価結果を出力することができる。
評価対象情報は、例えば時間波形の信号パターンをフーリエ変換したデータ（例えば図３（ｂ））から取得する。フーリエ変換したデータは、例えば周波数（Frequency（Hz））に対する強度（Magnitude）で示すことができる。この場合、フーリエ変換したデータから、例えば特徴的な値を複数抽出し、評価対象情報として取得する。このため、時間波形の信号パターンを直接評価する場合に比べて、重ね合わさった振動全体の特徴を評価対象とすることができる。これにより、構造体９における状態の差異に伴う僅かな振動データの違いに対しても、評価結果を出力することができる。
上記のほか、例えば時間波形の信号パターンから特徴的な値を複数抽出し、評価対象情報として取得してもよい。この場合、フーリエ変換等の処理を実行する必要がなく、データ処理工程の増加を抑制することができる。なお、上述した「特徴的な値」を抽出する方法として、例えば主成分分析等の公知技術を用いることができる。これにより、計測者等の主観を含めることなく評価に必要なデータ量を削減できる。また、不要なデータ（ノイズ）を削除することで、精度向上を図ることができる。
評価対象情報は、例えば信号パターンからメル周波数スペクトルに変換したデータ、又はメル周波数ケプストラム係数（ＭＦＣＣ：Mel Frequency Cepstrum Coefficients）から取得してもよい。評価対象情報として、行列（例えばベクトル）形式のデータが取得されるほか、例えばスペクトログラム等のような画像形式のデータが取得されてもよい。
評価対象情報は、例えば打音情報を含む。打音情報は、振動データを計測するために、構造体９に振動を与えた方法（即ち打音方法）に関する情報を示す。打音情報は、例えば構造体９に振動を与えるパルスレーザー、ハンマー、スピーカ、又はガス等の打音方法毎に異なる識別情報を含むほか、例えばパルスレーザーの発振条件や照射角度のほか、ハンマーの種類や振動を与える時間等の打音条件に関する情報を含んでもよい。評価対象情報が打音情報を含むことで、打音方法の違いに起因する僅かな信号パターンの差異についても、評価をすることができるほか、例えば打音方法別に異なる評価を行うこともできる。
＜参照データベース＞
参照データベースには、予め取得された複数の過去の評価対象情報と、複数の過去の評価対象情報にそれぞれ紐づけられた複数の参照情報と、の間における連関性が記憶される。連関性は、例えば過去の評価対象情報、及び参照情報を一組の学習データとして、複数の学習データを用いた公知の機械学習により構築される。機械学習として、畳み込みニューラルネットワーク等の深層学習が用いられるほか、例えばランダムフォレストや、ＳＶＭ（Support Vector Machine）等のような公知の技術が用いられてもよい。
参照データベースには、予め取得された複数の過去の評価対象情報と、複数の過去の評価対象情報にそれぞれ紐づけられた複数の参照情報と、の間における連関性が記憶される。連関性は、例えば過去の評価対象情報、及び参照情報を一組の学習データとして、複数の学習データを用いた公知の機械学習により構築される。機械学習として、畳み込みニューラルネットワーク等の深層学習が用いられるほか、例えばランダムフォレストや、ＳＶＭ（Support Vector Machine）等のような公知の技術が用いられてもよい。
この場合、例えば連関性は、多対多の情報（複数の過去の評価対象情報、対、複数の参照情報）の間における繋がりの度合いにより構築される。連関性は、機械学習の過程で適宜更新され、例えば過去の評価対象情報、及び参照情報に基づいて最適化された関数（分類器）を示す。このため、過去に構造体９の状態を評価した結果を全て踏まえた連関性を用いて、評価対象情報に対する評価データが生成される。これにより、複雑な信号パターンが振動データに含まれる場合においても、最適な評価データを生成することができる。また、評価対象情報が、過去の評価対象情報と同一又は類似である場合のほか、非類似である場合においても、最適な評価データを定量的に生成することができる。なお、機械学習を行う際に汎化能力を高めることで、未知の信号パターンに対する評価精度の向上を図ることができる。
参照データベースには、例えば機械学習の学習データに用いられた過去の評価対象情報、及び参照情報が記憶されてもよい。なお、連関性は、例えば各情報の間における繋がりの度合いを示す複数の連関度を有してもよい。連関度は、例えば参照データベースがニューラルネットワークで構築される場合、重み変数に対応させることができる。
過去の評価対象情報は、上述した評価対象情報と同種の情報を示す。過去の評価対象情報が打音情報を含む場合、信号パターンに基づくデータと、打音情報とを一組の入力データとして、機械学習に用いることができる。上記のほか、例えば打音情報毎に分別した評価対象情報を入力データとして機械学習を行ってもよいほか、打音情報毎にアンサンブル学習を行ってもよい。
参照情報は、過去の評価対象情報に紐づき、構造体９の状態に関する情報を示す。参照情報は、例えば構造体９に発生するひび割れ９１の形状に関する形状情報を含む。形状情報は、構造体９内におけるひび割れ９１の深さ、構造体９の厚さ方向に対する角度、幅、テーパー角、空隙率、含水率、及び枝分かれ数の少なくとも何れかを含み、構造体９の表面画像のみでは判断できない状態を示す。形状情報は、「深さ１５ｍｍ」、「幅１３ｍｍ」等の一定値を示す値を含むほか、例えば「深さ１０〜２０ｍｍ」、「幅５〜１０ｍｍ」等の範囲を示す値を含んでもよく、値の表示方法については任意である。
参照情報は、例えば構造体９の状態を分類する分類情報を含んでもよい。分類情報は、例えば「健全（正常）」、「欠陥（異常）」等の断定的な分類を含むほか、例えば「ひび割れの深さが××ｍｍ以上」、「影響の範囲が広い可能性あり」等のひび割れ９１の特徴や判断の指標を分類した内容を含んでもよい。なお、参照情報は、例えば過去の評価結果の具体例を含んでもよく、例えば「２０１５年３月３日 ○○トンネル評価時と類似」、「２０１５年９月５日 ○○トンネルではひび割れが××ｍｍに拡大」、「２０１５年１２月１日 補修」等の経年変化や処置履歴等を含んでもよく、内容の組み合わせ等は任意に設定できる。
連関性は、例えば図４に示すように、複数の過去の評価対象情報と、複数の参照情報との間における繋がりの度合いを示してもよい。この場合、連関性を用いることで、複数の過去の評価対象情報（図４では「対象Ａ」〜「対象Ｃ」）のそれぞれに対し、複数の参照情報（図４では「参照Ａ」〜「参照Ｃ」）の関係の度合いを紐づけて記憶させることができる。このため、例えば連関性を介して、１つの過去の評価対象情報に対して、複数の参照情報を紐づけることができ、多角的な評価データの生成を実現することができる。
連関性は、各過去の評価対象情報と、各参照情報とをそれぞれ紐づける複数の連関度を有する。連関度は、例えば百分率、１０段階、又は５段階等の３段階以上で示され、例えば線の特徴（例えば太さ等）で示される。例えば、過去の評価対象情報に含まれる「対象Ａ」は、参照情報に含まれる「参照Ａ」との間の連関度ＡＡ「６２％」を示し、参照情報に含まれる「参照Ｂ」との間の連関度ＡＢ「２６％」を示す。すなわち、「連関度」は、各データ間における繋がりの度合いを示しており、例えば連関度が高いほど、各データの繋がりが強いことを示す。なお、上述した機械学習により連関性を構築する際、連関性が３段階以上の連関度を有するように設定してもよい。
連関度は、例えば図５に示すように、過去の評価対象情報の２以上の組み合わせ（図５の破線）を１つの対象データとして、複数の参照情報とを紐づけてもよい。例えば、過去の評価対象情報に含まれる「対象Ａ」、及び「対象Ｄ」の組み合わせは、「参照Ａ」との間の連関度ＡＤＡ「２５％」を示し、「参照Ｂ」との間の連関度ＡＤＢ「１７％」を示す。この場合、参照データベースを参照して評価する評価対象情報が、「対象Ａ」及び「対象Ｄ」の何れにも類似する場合等においても、定量的な評価を実施することができる。
なお、例えば図６に示すように、過去の評価対象情報に含まれる信号パターンに基づく情報（図６では「特徴Ａ」〜「特徴Ｃ」）と、打音情報（図６では「打音Ａ」〜「打音Ｃ」）とを組み合わせたデータに対して、参照情報が紐づけられてもよい。図４〜図６に示した連関性は、例えば上述した機械学習により構築されてもよい。
上述した連関度を用いることで、それぞれ複数のデータを有する過去の評価対象情報と、参照情報との間における複雑な関係性を、高精度に表現することができる。このため、複雑な信号パターンが振動データに含まれる場合においても、最適な評価データを生成することができる。また、振動データに含まれる未知の信号パターンに対しても、高精度な評価を実現することができる。
参照データベースには、例えば基準評価データが記憶されてもよい。基準評価データは、評価データを評価するための基準として予め取得され、参照データベースに記憶される。基準評価データとして、例えば構造体９の健全な状態に対応するデータが用いられる。
参照データベースには、例えば画像情報が記憶されてもよい。画像情報は、構造体９の表面を撮像した画像を示し、例えば測定位置や振動位置がプロットされてもよい。画像情報は、例えば撮像装置７により予め撮像され、参照データベースに記憶される。
（振動評価装置１）
次に、図７を参照して、本実施形態における振動評価装置１の一例を説明する。図７（ａ）は、本実施形態における振動評価装置１の構成の一例を示す模式図であり、図７（ｂ）は、本実施形態における振動評価装置１の機能の一例を示す模式図である。
次に、図７を参照して、本実施形態における振動評価装置１の一例を説明する。図７（ａ）は、本実施形態における振動評価装置１の構成の一例を示す模式図であり、図７（ｂ）は、本実施形態における振動評価装置１の機能の一例を示す模式図である。
振動評価装置１として、ラップトップ（ノート）ＰＣ又はデスクトップＰＣ等の電子機器が用いられる。振動評価装置１は、例えば図７（ａ）に示すように、筐体１０と、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０１と、ＲＯＭ（Read Only Memory）１０２と、ＲＡＭ（Random Access Memory）１０３と、保存部１０４と、Ｉ／Ｆ１０５〜１０７とを備える。各構成１０１〜１０７は、内部バス１１０により接続される。
ＣＰＵ１０１は、振動評価装置１全体を制御する。ＲＯＭ１０２は、ＣＰＵ１０１の動作コードを格納する。ＲＡＭ１０３は、ＣＰＵ１０１の動作時に使用される作業領域である。保存部１０４は、参照データベースや評価対象情報等の各種情報が記憶される。保存部１０４として、例えばＨＤＤ（Hard Disk Drive）のほか、ＳＳＤ（solid state drive）等のデータ保存装置が用いられる。なお、例えば振動評価装置１は、図示しないＧＰＵ（Graphics Processing Unit）を有してもよい。
Ｉ／Ｆ１０５は、データ通信手段を介して、必要に応じて計測装置２、振動装置３等との各種情報の送受信を行うためのインターフェースであり、例えば通信網４を介して端末５等との各種情報の送受信を行うために用いられてもよい。Ｉ／Ｆ１０６は、入力部分１０８との情報の送受信を行うためのインターフェースである。入力部分１０８として、例えばキーボードが用いられ、振動評価装置１の計測者等は、入力部分１０８を介して、各種情報、又は振動評価装置１若しくは計測装置２等の制御コマンド等を入力する。Ｉ／Ｆ１０７は、出力部分１０９との各種情報の送受信を行うためのインターフェースである。出力部分１０９は、保存部１０４に保存された各種情報、又は振動評価装置１若しくは計測装置２等の処理状況等を出力する。出力部分１０９として、ディスプレイが用いられ、例えばタッチパネル式でもよい。
図７（ｂ）は、振動評価装置１の機能の一例を示す模式図である。振動評価装置１は、取得部１１と、生成部１２と、出力部１３と、記憶部１４とを備え、例えば更新部１５を有してもよい。なお、図７（ｂ）に示した各機能は、ＣＰＵ１０１が、ＲＡＭ１０３を作業領域として、保存部１０４等に記憶されたプログラムを実行することにより実現され、例えば人工知能等により制御されてもよい。
＜取得部１１＞
取得部１１は、振動データに含まれる信号パターンに基づく評価対象情報を取得する。取得部１１は、例えば計測装置２により計測された振動データを取得し、振動データに含まれる信号パターンをフーリエ変換等の処理を行い、評価対象情報を取得する。取得部１１は、例えば予め計測者等によって入力された打音情報を、評価対象情報の一部として取得してもよい。また、取得部１１は、例えば振動装置３から送信された打音条件等を含む打音情報を、評価対象情報の一部として取得してもよい。
取得部１１は、振動データに含まれる信号パターンに基づく評価対象情報を取得する。取得部１１は、例えば計測装置２により計測された振動データを取得し、振動データに含まれる信号パターンをフーリエ変換等の処理を行い、評価対象情報を取得する。取得部１１は、例えば予め計測者等によって入力された打音情報を、評価対象情報の一部として取得してもよい。また、取得部１１は、例えば振動装置３から送信された打音条件等を含む打音情報を、評価対象情報の一部として取得してもよい。
取得部１１は、例えば構造体９の表面を撮像した画像情報を取得してもよい。画像情報は、例えば計測者等によって予め入力されるほか、端末５等から受信してもよい。また、取得部１１は、例えば撮像機能を有する計測装置２や振動装置３によって撮像された画像情報を取得してもよいほか、撮像装置７によって撮像された画像情報を取得してもよい。
取得部１１は、例えば画像情報における振動データの計測位置、及び画像情報における振動データを計測するために構造体９に振動を与えた振動位置、の少なくとも何れかを取得してもよい。
計測位置は、振動データを取得するために計測装置２から出力されたレーザーのスポットによって特定することができる。このため、計測位置は、計測装置２から取得するほか、例えば撮像装置７によって取得してもよく、例えば計測者等により直接入力されてもよい。
振動位置は、構造体９に振動を与えるパルスレーザーを用いた場合、振動装置３から出力されたレーザーのスポットによって特定することができる。このため、振動位置は、振動装置３から取得するほか、例えば撮像装置７によって取得してもよい。なお、ハンマー等を用いて構造体９に振動を与える場合、例えば計測者等が直接振動位置を入力してもよい。なお、取得部１１は、例えば計測位置及び振動位置の少なくとも何れかを、評価対象情報の一部として取得してもよい。この場合、各位置の情報を補助パラメータとした評価を実施することができ、さらなる精度向上を図ることが可能となる。
＜生成部１２＞
生成部１２は、参照データベースを参照し、評価対象情報に対する評価データを生成する。生成部１２は、例えば連関性（分類器）を介して、評価対象情報に紐づく１以上の参照情報を選択し、選択した参照情報を反映した評価データを生成する。
生成部１２は、参照データベースを参照し、評価対象情報に対する評価データを生成する。生成部１２は、例えば連関性（分類器）を介して、評価対象情報に紐づく１以上の参照情報を選択し、選択した参照情報を反映した評価データを生成する。
生成部１２は、例えば選択した複数の参照情報のうち、評価対象情報と紐づく連関度が最も高い参照情報を抽出し、評価データとして生成する。なお、抽出される参照情報は複数でもよく、その場合、例えば予め設定された閾値以上の連関度に紐づく参照情報を抽出するようにしてもよい。
生成部１２は、例えば図４に示したような参照データベースを参照した場合、評価対象情報と同一又は類似する過去の評価対象情報（例えば「対象Ａ」：第１対象データとする）を選択する。過去の評価対象情報として、評価対象情報と一部一致又は完全一致する対象データが選択されるほか、例えば類似する対象データが選択される。なお、選択される類似度の度合いについては、任意に設定できる。また、第１対象データとして、複数の対象データが選択されてもよい。
生成部１２は、選択した第１対象データに紐づく参照情報（第１参照データとする）、及び第１対象データと第１参照データとの間における連関度（例えば連関度ＡＡ：第１連関度とする）を選択する。例えば生成部１２は、第１対象データ「対象Ａ」に紐づく第１参照データ「参照Ａ」、及び「対象Ａ」と「参照Ａ」との間における第１連関度「６２％」を選択し、選択した各データを含む評価データとして生成する。
また、参照データ及び連関度を複数選択する場合、上述した「参照Ａ」及び「６２％」に加えて、第１対象データ「対象Ａ」に紐づく第１参照データ「参照Ｂ」、及び「対象Ａ」と「参照Ｂ」との間における第１連関度「２６％」、等を、第１参照データ及び第１連関度として選択してもよい。このように、生成部１２は、選択された第１参照データ及び第１連関度を含む評価データを生成する。
＜出力部１３＞
出力部１３は、評価データに基づく評価結果を出力する。出力部１３は、例えば保存部１０４に予め記憶された表示用のフォーマットを用いて、評価データを計測者等が理解できる文字列等に変換した評価結果を生成し、出力する。出力部１３は、Ｉ／Ｆ１０７を介して出力部分１０９に評価結果を送信するほか、例えばＩ／Ｆ１０５を介して、端末５等に評価結果を送信する。
出力部１３は、評価データに基づく評価結果を出力する。出力部１３は、例えば保存部１０４に予め記憶された表示用のフォーマットを用いて、評価データを計測者等が理解できる文字列等に変換した評価結果を生成し、出力する。出力部１３は、Ｉ／Ｆ１０７を介して出力部分１０９に評価結果を送信するほか、例えばＩ／Ｆ１０５を介して、端末５等に評価結果を送信する。
例えば参照情報が形状情報を含む場合、出力部１３は、形状情報のうち、評価対象情報に紐づく形状情報（例えば第１形状情報）を含ませた評価結果を生成する。このため、構造体９の内部状態を定量的に評価することができる。
出力部１３は、例えば評価データと、基準評価データとを比較した結果を含む評価結果を出力する。出力部１３は、例えば図８（ａ）に示すように、ピアソンの積率相関係数を用いて、基準評価データに対する各対象評価データ（図８（ａ）では第１評価データ〜第５評価データ）の比較結果を算出し、評価結果に含ませて出力する。出力部１３は、例えば比較結果に基づき、色分け、「健全」、「欠陥の可能性大」等の分類結果を評価結果に含ませて出力してもよい。
出力部１３は、例えば画像情報における振動データの計測位置、及び画像情報における振動データを計測するために構造体９に振動を与えた振動位置の少なくとも何れかの位置に紐づけられた評価結果を出力する。出力部１３は、例えば図８（ｂ）に示すように、計測位置（例えば位置ｒｅｆ、位置ｓ１〜ｓ５）や、振動位置（例えば位置ｉｎｔ）をプロットした画像情報を、評価結果に含ませて出力する。出力部１３は、例えば画像における各位置（位置ｒｅｆ、位置ｓ１〜ｓ５、位置ｉｎｔ）に対応するＸ−Ｙ座標等の数値を、評価結果に含ませて出力してもよい。
＜記憶部１４＞
記憶部１４は、保存部１０４に保存された参照データベース等の各種データを必要に応じて取出す。記憶部１４は、各構成１１〜１３、１５により取得又は生成された各種データを、必要に応じて保存部１０４に保存する。
記憶部１４は、保存部１０４に保存された参照データベース等の各種データを必要に応じて取出す。記憶部１４は、各構成１１〜１３、１５により取得又は生成された各種データを、必要に応じて保存部１０４に保存する。
＜更新部１５＞
更新部１５は、例えば参照データベースを更新する。更新部１５は、過去の評価対象情報と、参照情報との間の関係を新たに取得した場合には、関係を連関性に反映させる。例えば出力部１３により出力された評価結果を踏まえて、計測者等が評価結果の精度を検討し、検討結果を振動評価装置１が取得した場合、更新部１５は、検討結果に基づき参照データベースに含まれる連関性を更新する。連関性の更新は、例えば機械学習を用いる。
更新部１５は、例えば参照データベースを更新する。更新部１５は、過去の評価対象情報と、参照情報との間の関係を新たに取得した場合には、関係を連関性に反映させる。例えば出力部１３により出力された評価結果を踏まえて、計測者等が評価結果の精度を検討し、検討結果を振動評価装置１が取得した場合、更新部１５は、検討結果に基づき参照データベースに含まれる連関性を更新する。連関性の更新は、例えば機械学習を用いる。
＜計測装置２＞
計測装置２は、構造体９に発生した振動を計測するために用いられる。計測装置２は、例えば干渉レーザー光を用いて、構造体９に発生した振動から振動データを生成する。計測装置２は、生成した振動データを振動評価装置１に送信する。計測装置２は、例えば生成した振動データに含まれる信号パターンをフーリエ変換する機能を有してもよい。
計測装置２は、構造体９に発生した振動を計測するために用いられる。計測装置２は、例えば干渉レーザー光を用いて、構造体９に発生した振動から振動データを生成する。計測装置２は、生成した振動データを振動評価装置１に送信する。計測装置２は、例えば生成した振動データに含まれる信号パターンをフーリエ変換する機能を有してもよい。
計測装置２は、振動評価装置１と直接接続されるほか、例えば通信網４を介して接続されてもよい。計測装置２として、例えば公知のレーザー干渉計等が用いられる。
＜振動装置３＞
振動装置３は、構造体９に振動を発生させる。振動装置３は、例えばパルスレーザー光を用いて、構造体９の表面に衝撃を与える。振動装置３として、公知のパルスレーザー発生装置が用いられる。この場合、例えば振動評価装置１と接続され、振動評価装置１によって制御されてもよい。
振動装置３は、構造体９に振動を発生させる。振動装置３は、例えばパルスレーザー光を用いて、構造体９の表面に衝撃を与える。振動装置３として、公知のパルスレーザー発生装置が用いられる。この場合、例えば振動評価装置１と接続され、振動評価装置１によって制御されてもよい。
＜通信網４＞
通信網４は、例えば振動評価装置１が通信回路を介して接続されるインターネット網等である。通信網４は、いわゆる光ファイバ通信網で構成されてもよい。また、通信網４は、有線通信網のほか、無線通信網等の公知の通信網で実現してもよい。
通信網４は、例えば振動評価装置１が通信回路を介して接続されるインターネット網等である。通信網４は、いわゆる光ファイバ通信網で構成されてもよい。また、通信網４は、有線通信網のほか、無線通信網等の公知の通信網で実現してもよい。
＜端末５＞
端末５は、例えば計測場所から離れた場所に設けられ、通信網４を介して振動評価装置１と接続される。端末５は、例えばパーソナルコンピュータや、タブレット端末等の電子機器が用いられる。端末５は、例えば振動評価装置１の備える機能のうち、少なくとも一部の機能を備えてもよい。
端末５は、例えば計測場所から離れた場所に設けられ、通信網４を介して振動評価装置１と接続される。端末５は、例えばパーソナルコンピュータや、タブレット端末等の電子機器が用いられる。端末５は、例えば振動評価装置１の備える機能のうち、少なくとも一部の機能を備えてもよい。
＜サーバ６＞
サーバ６は、例えば計測場所から離れた場所に設けられ、通信網４を介して振動評価装置１と接続される。サーバ６は、過去の計測された各種データ等が記憶され、必要に応じて振動評価装置１から各種データが送信される。
サーバ６は、例えば計測場所から離れた場所に設けられ、通信網４を介して振動評価装置１と接続される。サーバ６は、過去の計測された各種データ等が記憶され、必要に応じて振動評価装置１から各種データが送信される。
＜撮像装置７＞
撮像装置７は、構造体９の表面を撮像するために用いられる。撮像装置７は、撮像した画像を振動評価装置１に送信する。撮像装置７は、例えば振動評価装置１と直接接続されるほか、例えば通信網４を介して接続されてもよい。撮像装置７として、例えばデジタルカメラ等の公知の撮像装置が用いられる。
撮像装置７は、構造体９の表面を撮像するために用いられる。撮像装置７は、撮像した画像を振動評価装置１に送信する。撮像装置７は、例えば振動評価装置１と直接接続されるほか、例えば通信網４を介して接続されてもよい。撮像装置７として、例えばデジタルカメラ等の公知の撮像装置が用いられる。
（振動評価システム１００の動作の一例）
次に、本実施形態における振動評価システム１００の動作の一例について説明する。図８は、本実施形態における振動評価システム１００の動作の一例を示すフローチャートである。
次に、本実施形態における振動評価システム１００の動作の一例について説明する。図８は、本実施形態における振動評価システム１００の動作の一例を示すフローチャートである。
振動評価システム１００は、例えば図８に示すように、取得手段Ｓ１１０と、生成手段Ｓ１２０と、出力手段Ｓ１３０とを備え、例えば更新手段Ｓ１４０を備えてもよい。
＜取得手段Ｓ１１０＞
取得手段Ｓ１１０は、信号パターンに基づく評価対象情報を取得する。取得部１１は、計測装置２等により計測された振動データを取得し、振動データに含まれる信号パターンに基づき評価対象情報を取得する。取得部１１は、例えば１つの信号パターンに基づく１つの評価対象情報を取得するほか、例えば複数の信号パターンに基づく１つの評価対象情報を取得してもよい。取得部１１は、例えば記憶部１４を介して、取得した評価対象情報等を保存部１０４に保存する。
取得手段Ｓ１１０は、信号パターンに基づく評価対象情報を取得する。取得部１１は、計測装置２等により計測された振動データを取得し、振動データに含まれる信号パターンに基づき評価対象情報を取得する。取得部１１は、例えば１つの信号パターンに基づく１つの評価対象情報を取得するほか、例えば複数の信号パターンに基づく１つの評価対象情報を取得してもよい。取得部１１は、例えば記憶部１４を介して、取得した評価対象情報等を保存部１０４に保存する。
＜生成手段Ｓ１２０＞
生成手段Ｓ１２０は、参照データベースを参照し、評価対象情報に対する評価データを生成する。生成部１２は、例えば参照データベースに記憶された連関性を介し、価対象情報との関係の度合いが高い参照情報（第１参照データ）を抽出する。生成部１２は、抽出した第１参照データを含む評価データを生成する。生成部１２は、例えば記憶部１４を介して、生成した評価データを保存部１０４に保存する。
生成手段Ｓ１２０は、参照データベースを参照し、評価対象情報に対する評価データを生成する。生成部１２は、例えば参照データベースに記憶された連関性を介し、価対象情報との関係の度合いが高い参照情報（第１参照データ）を抽出する。生成部１２は、抽出した第１参照データを含む評価データを生成する。生成部１２は、例えば記憶部１４を介して、生成した評価データを保存部１０４に保存する。
上記のほか、例えば生成部１２は、参照データベースに記憶された過去の評価対象情報のうち、評価対象情報と同一又は類似する情報を含む第１対象データを選択する。生成部１２は、参照データベースに記憶された参照情報のうち、選択した第１対象データに紐づく第１参照データを選択し、第１対象データと第１参照データとの間における第１連関度を選択する。
＜出力手段Ｓ１３０＞
出力手段Ｓ１３０は、評価データに基づく評価結果を出力する。出力部１３は、評価データを計測者等が理解できる文字列等に変換した評価結果を生成し、出力する。
出力手段Ｓ１３０は、評価データに基づく評価結果を出力する。出力部１３は、評価データを計測者等が理解できる文字列等に変換した評価結果を生成し、出力する。
これにより、本実施形態における振動評価システム１００の動作が終了する。
＜更新手段Ｓ１４０＞
なお、例えば過去の評価対象情報と、参照情報との間の関係を新たに取得した場合には、関係を連関性に反映させてもよい（更新手段Ｓ１４０）。更新部１５は、評価結果に対する計測者等の検討結果に基づき、参照データベースに含まれる連関性を更新する。なお、更新部１５を実施するタイミングや頻度は、任意である。
なお、例えば過去の評価対象情報と、参照情報との間の関係を新たに取得した場合には、関係を連関性に反映させてもよい（更新手段Ｓ１４０）。更新部１５は、評価結果に対する計測者等の検討結果に基づき、参照データベースに含まれる連関性を更新する。なお、更新部１５を実施するタイミングや頻度は、任意である。
本実施形態によれば、生成部１２は、参照データベースを参照し、評価対象情報に対する評価データを生成する。このため、過去の結果を踏まえた評価データを生成でき、複雑な信号パターンが振動データに含まれる場合においても、最適な評価データを生成することができる。これにより、高精度な評価結果を得ることが可能となる。
また、本実施形態によれば、取得部１１は、振動データに含まれる信号パターンに基づく評価対象情報を取得する。このため、評価に最低限必要なパラメータとして、計測位置等を含める必要がない。これにより、計測者毎の測定バラつきに伴う精度低下を防ぐことが可能となる。
また、本実施形態によれば、取得部１１は、信号パターンをフーリエ変換したデータから、評価対象情報を取得する。このため、構造体９における状態の差異に伴う僅かな信号パターンの違いに対しても、評価結果を出力することができる。これにより、構造体９の複雑な状態を示す評価対象情報に対しても、最適な評価データを容易に生成することが可能となる。
また、本実施形態によれば、評価対象情報及び過去の評価対象情報は、振動データを計測するために、構造体９に振動を与えた方法に関する打音情報を含む。このため、レーザーリモートセンシング法に用いられる様々な打音方法毎に、最適な評価データを生成することができる。これにより、得られる評価結果の精度をさらに向上させることが可能となる。
また、本実施形態によれば、評価結果は、評価対象情報に対する第１形状情報を含む。このため、構造体９の内部状態を定量的に評価することができる。これにより、計測者毎の主観を排除した評価結果を得ることが可能となる。
また、本実施形態によれば、出力部１３は、評価データと、基準評価データとを比較した結果を含む評価結果を出力する。このため、構造体９の設置環境や計測環境等の各種条件を踏まえた評価結果を出力することができる。これにより、各種条件に伴う信号パターンのバラつきを抑制することが可能となる。
また、本実施形態によれば、出力部１３は、計測位置及び振動位置の少なくとも何れかに紐づけられた評価結果を出力する。このため、経時変化を評価する場合等において、以前の計測条件等を容易に把握することができる。これにより、評価結果を踏まえた計測や分析等を容易に実施することが可能となる。
本実施形態によれば、生成手段Ｓ１２０は、参照データベースを参照し、評価対象情報に対する評価データを生成する。このため、過去の結果を踏まえた評価データを生成でき、複雑な信号パターンが振動データに含まれる場合においても、最適な評価データを生成することができる。これにより、高精度な評価結果を得ることが可能となる。
また、本実施形態によれば、取得手段Ｓ１１０は、振動データに含まれる信号パターンに基づく評価対象情報を取得する。このため、評価に最低限必要なパラメータとして、計測位置等を含める必要がない。これにより、計測者毎の測定バラつきに伴う精度低下を防ぐことが可能となる。
本発明の実施形態を説明したが、この実施形態は例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
１ ：振動評価装置
２ ：計測装置
３ ：振動装置
４ ：通信網
５ ：端末
６ ：サーバ
７ ：撮像装置
９ ：構造体
１０ ：筐体
１１ ：取得部
１２ ：生成部
１３ ：出力部
１４ ：記憶部
１５ ：更新部
１００ ：振動評価システム
１０１ ：ＣＰＵ
１０２ ：ＲＯＭ
１０３ ：ＲＡＭ
１０４ ：保存部
１０５ ：Ｉ／Ｆ
１０６ ：Ｉ／Ｆ
１０７ ：Ｉ／Ｆ
１０８ ：入力部分
１０９ ：出力部分
１１０ ：内部バス
Ｓ１１０ ：取得手段
Ｓ１２０ ：生成手段
Ｓ１３０ ：出力手段
２ ：計測装置
３ ：振動装置
４ ：通信網
５ ：端末
６ ：サーバ
７ ：撮像装置
９ ：構造体
１０ ：筐体
１１ ：取得部
１２ ：生成部
１３ ：出力部
１４ ：記憶部
１５ ：更新部
１００ ：振動評価システム
１０１ ：ＣＰＵ
１０２ ：ＲＯＭ
１０３ ：ＲＡＭ
１０４ ：保存部
１０５ ：Ｉ／Ｆ
１０６ ：Ｉ／Ｆ
１０７ ：Ｉ／Ｆ
１０８ ：入力部分
１０９ ：出力部分
１１０ ：内部バス
Ｓ１１０ ：取得手段
Ｓ１２０ ：生成手段
Ｓ１３０ ：出力手段
Claims (7)
- 構造体に発生した振動を、レーザー干渉計を用いて計測された振動データに基づき、前記構造体の状態を評価する振動評価装置であって、
前記振動データに含まれる信号パターンに基づく評価対象情報を取得する取得部と、
予め取得された複数の過去の評価対象情報と、複数の前記過去の評価対象情報にそれぞれ紐づけられた複数の参照情報と、の間における３段階以上の連関度を有する連関性が記憶された参照データベースと、
前記参照データベースを参照し、前記評価対象情報に対する評価データを生成する生成部と、
前記評価データに基づく評価結果を出力する出力部と、
を備え、
前記評価対象情報及び前記過去の評価対象情報は、前記振動データを計測するために、前記構造体に振動を与えた方法に関する打音情報を含み、
前記連関性は、前記信号パターンに基づくデータと、前記打音情報とを一組の入力データとした機械学習により構築されること
を特徴とする振動評価装置。 - 構造体に発生した振動を、レーザー干渉計を用いて計測された振動データに基づき、前記構造体の状態を評価する振動評価装置であって、
前記振動データに含まれる信号パターンに基づく評価対象情報を取得する取得部と、
予め取得された複数の過去の評価対象情報と、複数の前記過去の評価対象情報にそれぞれ紐づけられた複数の参照情報と、の間における３段階以上の連関度を有する連関性が記憶された参照データベースと、
前記参照データベースを参照し、前記評価対象情報に対する評価データを生成する生成部と、
前記評価データに基づく評価結果を出力する出力部と、
を備え、
前記参照情報は、前記構造体の内部に発生するひびの形状に関する形状情報を含み、
前記評価結果は、前記形状情報のうち、前記評価対象情報に紐づく第１形状情報を含み、
前記形状情報は、前記構造体内におけるひび割れの深さ、構造体の厚さ方向に対する角度、幅、テーパー角、空隙率、含水率、及び枝分かれ数の少なくとも何れかを含み、
前記連関性は、機械学習により構築されること
を特徴とする振動評価装置。 - 前記取得部は、前記信号パターンをフーリエ変換したデータから、前記評価対象情報を取得すること
を特徴とする請求項１又は２記載の振動評価装置。 - 前記参照データベースには、前記評価データを評価するための基準として取得された基準評価データが予め記憶され、
前記出力部は、前記評価データと、前記基準評価データとを比較した結果を含む前記評価結果を出力すること
を特徴とする請求項１〜３の何れか１項記載の振動評価装置。 - 前記参照データベースには、前記構造体の表面を撮像した画像情報が予め記憶され、
前記出力部は、
前記画像情報における前記振動データの計測位置、及び
前記画像情報における前記振動データを計測するために前記構造体に振動を与えた振動位置
の少なくとも何れかに紐づけられた前記評価結果を出力すること
を特徴とする請求項１〜４の何れか１項記載の振動評価装置。 - 構造体に発生した振動を、レーザー干渉計を用いて計測された振動データに基づき、前記構造体の状態を評価する振動評価システムであって、
前記振動データに含まれる信号パターンに基づく評価対象情報を取得する取得手段と、
予め取得された複数の過去の評価対象情報と、複数の前記過去の評価対象情報にそれぞれ紐づけられた複数の参照情報と、の間における３段階以上の連関度を有する連関性が記憶された参照データベースと、
前記参照データベースを参照し、前記評価対象情報に対する評価データを生成する生成手段と、
前記評価データに基づく評価結果を出力する出力手段と、
を備え、
前記評価対象情報及び前記過去の評価対象情報は、前記振動データを計測するために、前記構造体に振動を与えた方法に関する打音情報を含み、
前記連関性は、前記信号パターンに基づくデータと、前記打音情報とを一組の入力データとした機械学習により構築されること
を特徴とする振動評価システム。 - 構造体に発生した振動を、レーザー干渉計を用いて計測された振動データに基づき、前記構造体の状態を評価する振動評価システムであって、
前記振動データに含まれる信号パターンに基づく評価対象情報を取得する取得手段と、
予め取得された複数の過去の評価対象情報と、複数の前記過去の評価対象情報にそれぞれ紐づけられた複数の参照情報と、の間における３段階以上の連関度を有する連関性が記憶された参照データベースと、
前記参照データベースを参照し、前記評価対象情報に対する評価データを生成する生成手段と、
前記評価データに基づく評価結果を出力する出力手段と、
を備え、
前記参照情報は、前記構造体の内部に発生するひびの形状に関する形状情報を含み、
前記評価結果は、前記形状情報のうち、前記評価対象情報に紐づく第１形状情報を含み、
前記形状情報は、前記構造体内におけるひび割れの深さ、構造体の厚さ方向に対する角度、幅、テーパー角、空隙率、含水率、及び枝分かれ数の少なくとも何れかを含み、
前記連関性は、機械学習により構築されること
を特徴とする振動評価システム。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2019116671A JP6644342B1 (ja) | 2019-06-24 | 2019-06-24 | 振動評価装置、及び振動評価システム |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2019116671A JP6644342B1 (ja) | 2019-06-24 | 2019-06-24 | 振動評価装置、及び振動評価システム |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP6644342B1 true JP6644342B1 (ja) | 2020-02-12 |
| JP2021001851A JP2021001851A (ja) | 2021-01-07 |
Family
ID=69412077
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2019116671A Active JP6644342B1 (ja) | 2019-06-24 | 2019-06-24 | 振動評価装置、及び振動評価システム |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP6644342B1 (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2022049741A1 (ja) * | 2020-09-04 | 2022-03-10 | 公立大学法人公立諏訪東京理科大学 | 打音診断支援装置、打音診断支援方法、打音診断支援システム、及びプログラム |
Family Cites Families (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP4386709B2 (ja) * | 2003-11-14 | 2009-12-16 | 関西電力株式会社 | レーザ超音波による材料非破壊検査方法及び装置 |
| JP4728714B2 (ja) * | 2005-07-07 | 2011-07-20 | 株式会社東芝 | レーザ超音波検査装置およびこれを備えたシステム |
| WO2012012005A1 (en) * | 2010-04-29 | 2012-01-26 | Rensselaer Polytechnic Institute | Acoustic methods and systems for detecting terahertz radiation |
| EP2584335B1 (en) * | 2010-06-15 | 2019-03-27 | National University Corporation Hokkaido University | Method for measurement of vibration property of structure, and vibration property measurement device |
| JP6751937B2 (ja) * | 2016-07-14 | 2020-09-09 | 株式会社ポート電子 | 打音診断装置及び診断方法 |
| JP2018013348A (ja) * | 2016-07-19 | 2018-01-25 | 日本電信電話株式会社 | 打音検査システムおよび打音検査方法 |
| JP2019086487A (ja) * | 2017-11-10 | 2019-06-06 | 日本電気株式会社 | コンクリート設備評価システム、解析装置、方法、およびプログラム |
| JP6506817B1 (ja) * | 2017-11-13 | 2019-04-24 | 東急建設株式会社 | 構造物の点検方法 |
| JP6321878B1 (ja) * | 2017-11-24 | 2018-05-09 | 中日本高速技術マーケティング株式会社 | Ｐｃ鋼材劣化状況判別システム及びプログラム |
| JP7273517B2 (ja) * | 2018-01-18 | 2023-05-15 | 原子燃料工業株式会社 | コンクリート部材の品質評価方法 |
| JP6371025B1 (ja) * | 2018-03-07 | 2018-08-08 | オリエンタル白石株式会社 | 鉄筋コンクリート部材の判別システム及び鉄筋コンクリート部材の判別プログラム |
-
2019
- 2019-06-24 JP JP2019116671A patent/JP6644342B1/ja active Active
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2022049741A1 (ja) * | 2020-09-04 | 2022-03-10 | 公立大学法人公立諏訪東京理科大学 | 打音診断支援装置、打音診断支援方法、打音診断支援システム、及びプログラム |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2021001851A (ja) | 2021-01-07 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Farhidzadeh et al. | Fracture mode identification in cementitious materials using supervised pattern recognition of acoustic emission features | |
| EP1933135B1 (en) | Nondestructive inspection apparatus | |
| EP2872950B1 (en) | Method and system for authenticating a timepiece | |
| JP6751937B2 (ja) | 打音診断装置及び診断方法 | |
| Gordan et al. | Data mining-based damage identification of a slab-on-girder bridge using inverse analysis | |
| Fahim et al. | Model-based damage reconstruction in composites from ultrasound transmission | |
| KR102241879B1 (ko) | 인공지능 학습 모델을 이용한 덕트 공동 탐지 모델 학습 장치 및 덕트 공동 탐지 시스템 | |
| Zhang et al. | Sensitivity analysis of inverse algorithms for damage detection in composites | |
| US20200057030A1 (en) | System and method for inspecting parts using dynamic response function | |
| JP6644342B1 (ja) | 振動評価装置、及び振動評価システム | |
| JP5666334B2 (ja) | コンクリート系構造物の品質診断方法 | |
| JP6367506B1 (ja) | グラウト充填状況判別システム及びグラウト充填状況判別プログラム | |
| JP2021113714A (ja) | 振動評価装置、及び振動評価システム | |
| Kundu et al. | Development of a novel real-time AE source localisation technique using ANN for health monitoring of rail section: an experimental study | |
| JP2021113717A (ja) | 振動評価装置、及び振動評価システム | |
| JP7059050B2 (ja) | 応力推定装置、応力推定方法およびプログラム | |
| CA3150478A1 (en) | Ultrasonic testing for defect detection | |
| CN112666254B (zh) | 基于智能视觉和大数据的玻璃幕墙服役状态的主动安全检测方法 | |
| JP2019168389A (ja) | ひび割れ角度判定装置及びひび割れ角度判定方法 | |
| JP2019158620A (ja) | グラウト充填状況判別システム及びグラウト充填状況判別プログラム | |
| CN117191956A (zh) | 一种基于声发射的钛合金应力腐蚀损伤分类方法及装置 | |
| JP6321878B1 (ja) | Ｐｃ鋼材劣化状況判別システム及びプログラム | |
| JP2009041978A (ja) | 打音解析による健全性診断方法 | |
| JP2021113713A (ja) | 振動評価装置、及び振動評価システム | |
| JP2021113715A (ja) | 検査システム |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20190624 |
|
| A871 | Explanation of circumstances concerning accelerated examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A871 Effective date: 20190624 |
|
| A975 | Report on accelerated examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971005 Effective date: 20190729 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20190813 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20191008 |
|
| TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20191023 |
|
| A601 | Written request for extension of time |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A601 Effective date: 20191114 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20191220 |
|
| R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 6644342 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
| S111 | Request for change of ownership or part of ownership |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313113 |
|
| R350 | Written notification of registration of transfer |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350 |
|
| RD04 | Notification of resignation of power of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7424 Effective date: 20221205 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |