論文の概要: A Study on Deep CNN Structures for Defect Detection From Laser
Ultrasonic Visualization Testing Images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.18327v1
- Date: Tue, 23 May 2023 11:16:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-04 11:19:53.728064
- Title: A Study on Deep CNN Structures for Defect Detection From Laser
Ultrasonic Visualization Testing Images
- Title（参考訳）: レーザー超音波可視化画像からの欠陥検出のための深部cnn構造の検討
- Authors: Miya Nakajima, Takahiro Saitoh, Tsuyoshi Kato
- Abstract要約: 本稿では,LUVT画像における欠陥の自動検出と局所化のためのディープニューラルネットワークを提案する。
SUS304平板の実世界データを用いた数値実験により,提案手法は汎用物体検出モデルよりも有効であることが示された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The importance of ultrasonic nondestructive testing has been increasing in
recent years, and there are high expectations for the potential of laser
ultrasonic visualization testing, which combines laser ultrasonic testing with
scattered wave visualization technology. Even if scattered waves are
visualized, inspectors still need to carefully inspect the images. To automate
this, this paper proposes a deep neural network for automatic defect detection
and localization in LUVT images. To explore the structure of a neural network
suitable to this task, we compared the LUVT image analysis problem with the
generic object detection problem. Numerical experiments using real-world data
from a SUS304 flat plate showed that the proposed method is more effective than
the general object detection model in terms of prediction performance. We also
show that the computational time required for prediction is faster than that of
the general object detection model.
- Abstract（参考訳）: 近年, 超音波非破壊検査の重要性が高まっており, レーザー超音波検査と散乱波可視化技術を組み合わせたレーザー超音波可視化試験の可能性が高まっている。
散乱波が可視化されたとしても、検査官は慎重に画像を調べる必要がある。
そこで本稿では,luvt画像の自動欠陥検出と位置推定のためのディープニューラルネットワークを提案する。
この課題に適したニューラルネットワークの構造を検討するために,luvt画像解析問題と汎用オブジェクト検出問題を比較した。
SUS304平板の実世界データを用いた数値実験により,提案手法は予測性能において汎用物体検出モデルよりも有効であることが示された。
また,予測に要する計算時間は一般物体検出モデルよりも高速であることを示す。
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