機械学習を用いた真空アーク陰極点の検出

カテゴリ: 全国大会

論文No: 6-025

グループ名: 【全国大会】令和6年電気学会全国大会論文集

発行日: 2024/03/01

タイトル(英語): Detection of Vacuum Arc Cathode Spots using Machine Learning

著者名: 宗像敬（東京工業高等専門学校）,石原のぞみ（東京都市大学）,岩尾徹（東京都市大学）,根本雄介（東京工業高等専門学校）

著者名(英語): Kei Munakata (National Institute of Technology, Tokyo College),Nozomi Ishihara (Tokyo City University),Toru Iwao (Tokyo City University),Yusuke Nemoto (National Institute of Technology, Tokyo College)

キーワード: 真空アーク|陰極点|プラズマ|人工知能|自動検出|vacuum arc|cathode spot|plasma|artificial intelligence|automatic detection

要約(日本語): 真空アークに関する製品の技術向上のため，真空アークの数値解析が報告されている。また，ハイスピードビデオカメラと分光器を用いて，真空アーク陰極点の逆行運動の解明を行っている。しかし，従来の数値解析や実験計測において，真空アーク陰極点の移動要因の解明は難しい。このため，人工知能に関する技術を用いれば，真空アーク陰極点の検出や移動予想モデルが構築できるという仮説を立てた。以上より本研究では，機械学習を用いた真空アーク陰極点の検出を行った。結果として，陰極点の学習モデルの構築ができ，「位置」と「陰極点らしさ」の定量化が可能になった。

本誌掲載ページ: 30-31 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 470 Kバイト