論文の概要: MFL Data Preprocessing and CNN-based Oil Pipeline Defects Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.00332v1
• Date: Sat, 30 Sep 2023 10:37:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-05 04:58:10.446193
• Title: MFL Data Preprocessing and CNN-based Oil Pipeline Defects Detection
• Title（参考訳）: MFLデータ前処理とCNNに基づくパイプライン欠陥検出
• Authors: Iurii Katser, Vyacheslav Kozitsin, Igor Mozolin
• Abstract要約: コンピュータビジョンの異常検出への応用は、いくつかの産業分野で注目されている。 本研究は磁気フラックス漏洩データと前処理技術の研究に焦点を当てる。 そのために、最近の畳み込みニューラルネットワーク構造を利用して、堅牢なアプローチを提案しました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recently, the application of computer vision for anomaly detection has been under attention in several industrial fields. An important example is oil pipeline defect detection. Failure of one oil pipeline can interrupt the operation of the entire transportation system or cause a far-reaching failure. The automated defect detection could significantly decrease the inspection time and the related costs. However, there is a gap in the related literature when it comes to dealing with this task. The existing studies do not sufficiently cover the research of the Magnetic Flux Leakage data and the preprocessing techniques that allow overcoming the limitations set by the available data. This work focuses on alleviating these issues. Moreover, in doing so, we exploited the recent convolutional neural network structures and proposed robust approaches, aiming to acquire high performance considering the related metrics. The proposed approaches and their applicability were verified using real-world data.
• Abstract（参考訳）: 近年,いくつかの産業分野でコンピュータビジョンの異常検出への応用が注目されている。 重要な例は石油パイプラインの欠陥検出である。 1つのパイプラインの故障は、輸送システム全体の運用を中断したり、広範囲の故障を引き起こす可能性がある。 自動欠陥検出は検査時間と関連するコストを大幅に削減する可能性がある。 しかし、この課題に対処する上では、関連文献にギャップがある。 既存の研究は、磁束漏洩データと、利用可能なデータによって設定される制限を克服できる前処理技術の研究を十分にカバーしていない。 この仕事はこれらの問題を緩和することに焦点を当てている。 さらに,近年の畳み込みニューラルネットワーク構造を利用して,関連する指標を考慮に入れた高性能化を目指して,堅牢なアプローチを提案する。 提案手法と適用性は実世界データを用いて検証した。

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