ブラインド分離と機械学習を用いた騒音下での打音検査装置の研究開発

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昨年度までは打音検査装置に取り付けたマイクロホンの電圧信号をノートＰＣへ無線伝送して信号処理を行っていたが，この処理を装置に取り付けたＣＰＵボード上で行うことで，ハンディ型打音検査装置を完成させることに主眼をおいて研究を行った．性能評価は，コンクリート表面から一定の深さに人工欠陥を有する標準供試体で行うため，名古屋大学にて打音検査装置の打撃機構から生じる打音の集録も行った．信号処理は，ＣＰＵボード上に搭載されているアナログ－ディジタル変換器でマイクロホンの電圧信号を取得したのちに振幅を正規化し，高速Ｆｏｕｒｉｅｒ変換でパワースペクトルを求めることで行った．この際，事前にＶＡＲＭＡ－ＩＣＡを適用して，ローターブレード音を除去するための分離系を求めておく．また，周波数分解能はデータ点数に依存し，欠陥がある場合は清音となるから卓越周波数が正確に求まる反面，探索に時間を要するため，周波数ビンを荒くする処理を追加してデータ点数の削減を行っている．健全部と異常部の判別は，昨年度とは異なり，各周波数ビンを探索して閾値以上のパワーを有するビン数を求める方法を採用した．ビン数が一定数以下となるものは卓越周波数が存在するとし，異常部と判別する．この方法により，リアルタイム処理を実現している．打撃機構を駆動するためには電源が必要となるが，スマートフォンを充電する用途のモバイルバッテリーを用いることで，ハンディ型打音検査装置を実現した．