機械学習を用いた磁粉探傷試験におけるき裂形状推定に関する基礎検討

カテゴリ: 部門大会

論文No: 2-D-a2-3

グループ名: 【A】令和６年電気学会基礎・材料・共通部門大会

発行日: 2024/08/26

著者名: 阪本 浩二(大阪産業大学), 福岡 克弘(大阪産業大学)

キーワード: ニューラルネットワーク|磁粉探傷試験|磁粉模様|磁粉幅|磁粉高さ|き裂形状

要約(日本語): 磁粉探傷試験の探傷結果である磁粉模様(磁粉幅および高さ)から,き裂形状(き裂幅および深さ)を定量的評価する機械学習モデルについて検討した.本研究では,ニューラルネットワークを用いて「磁粉幅および高さ」と,「き裂幅および深さ」の関係を学習した結果,推定値と正解値に高い相関が得られた.

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