Acoustic Inspection of Concrete Structures Using Active Weak Supervision and Visual Information.

الفحص الصوتي للمنشآت الخرسانية باستخدام الإشراف الضعيف النشط والمعلومات البصرية.

Clicks: 359
ID: 88885
2020
Article Quality & Performance Metrics
Overall Quality
Not rated
Combines reader engagement with the AI quality analysis. This article has not been analysed, so there is no overall score — reader engagement is measured and shown alongside.
AI Quality Assessment
Not analyzed
Readership in this journal
Steady

Ranked #333 of 1,694 articles by views in sensors

Most read Least read

Bar heights use a square-root scale. Only the 120 most-read articles are drawn; the journal has 1,694 in total.

Mint this article as an NFT
Not yet minted

Create a permanent, verifiable on-chain record of this article on the Scimatic Network. The NFT is held in your Journament account, and you can withdraw it to your own wallet at any time.

5 SUSD one-off · no wallet required
Sign in to mint
Abstract
Concrete structures are featured heavily in most modern societies. In recent years, the need to inspect those structures has been a growing concern and the automation of inspection methods is highly demanded. Acoustic methods such as the hammering test are one of the most popular non-destructive testing methods for this task. In this paper, an approach to defect detection in concrete structures with active weak supervision and visual information is proposed. Based on audio and position information, pairs of samples are actively queried to a user on their similarity. Those are used to transform the feature space into a favorable one, in a weakly supervised fashion, for clustering defect and non-defect samples, reinforced by position information. Experiments conducted in both laboratory conditions and in field conditions proved the effectiveness of the proposed method.
تنتشر المنشآت الخرسانية بكثافة في معظم المجتمعات الحديثة. وفي السنوات الأخيرة، أصبحت الحاجة إلى فحص هذه المنشآت موضع اهتمام متزايد، كما باتت أتمتة أساليب الفحص مطلباً ملحاً. وتُعد الأساليب الصوتية، مثل اختبار الطرق، إحدى أكثر طرق الاختبار غير الإتلافي شيوعاً لأداء هذه المهمة. يُقترح في هذه الورقة البحثية نهجٌ للكشف عن العيوب في المنشآت الخرسانية بالاعتماد على الإشراف الضعيف النشط والمعلومات البصرية. وبناءً على المعلومات الصوتية ومعلومات الموضع، يُستعلَم من المستخدم بنشاط حول مدى تشابه أزواجٍ من العينات؛ حيث تُوظَّف هذه الأزواج لتحويل فضاء السمات إلى فضاء ملائم، بأسلوب خاضع لإشراف ضعيف، بهدف تصنيف العينات المعيبة وغير المعيبة في مجموعات، مدعومةً بمعلومات الموضع. وقد أثبتت التجارب التي أُجريت في كلٍّ من الظروف المختبرية والميدانية فاعلية المنهجية المقترحة.
Reference Key
louhi-kasahara2020acousticsensors Use this key to autocite in the manuscript while using SciMatic Manuscript Manager or Thesis Manager
Authors Louhi Kasahara, Jun Younes;Yamashita, Atsushi;Asama, Hajime;
Journal sensors
Year 2020
DOI
E629
URL
Keywords
Defect detection clustering acoustic inspection active query weak supervision

Citations

No citations found. To add a citation, contact the admin at info@scimatic.org

Comments

No comments yet. Be the first to comment on this article.