類神經網路於鋼構橋樑表面塗裝檢測之應用

Abstract

在營建與工程實務中，對於品質與維護的評估方法，習慣採取人工視覺方式；然而，此方式較易造成評估結果不一致，且評估過程較為費時。為改善這些缺點，本研究希望利用目前已相當普遍與實用的影像處理技術，搭配具有容錯性與自我學習能力的類神經網路，建立一種新的評估方式。利用此系統可模擬人類經驗，然後依工程實務的習慣，使用缺陷面積百分比的方式，對鋼構橋樑表面塗裝的腐蝕或鏽蝕等缺陷面積，進行檢測與嚴重性分類。本文先介紹相關文獻，進而說明研究之方法與步驟，接著進行類神經網路案例訓練與測試，最後探討及測試結果分析。