論文の概要: A Visual Question Answering Model to Automate Nondestructive Evaluation Image Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.29408v1
• Date: Sat, 29 Aug 2026 19:19:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-01 18:31:30.952572
• Title: A Visual Question Answering Model to Automate Nondestructive Evaluation Image Analysis
• Title（参考訳）: 非破壊評価画像解析の自動化のための視覚的質問応答モデル
• Abstract要約: 本研究では,非破壊評価アプリケーションに特化して設計された視覚質問応答モデルを提案する。 VQAモデルでは、インスペクタがNDEイメージをインタラクティブにクエリしたり、ターゲットとする質問をしたりすることが可能になる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This study introduces a Visual Question Answering model designed specifically for nondestructive evaluation applications. VQA models allow inspectors to interactively query NDE images, asking targeted questions like, Is there a crack or Where is the defect located and receive precise answers from the model. Leveraging deep learning and natural language processing, the developed system integrates image feature extraction (via a ResNet-50 model) and language generation capabilities (via GPT-2) to provide accurate, informative feedback. By enabling direct question-and-answer interactions, this VQA model significantly improves inspection efficiency, reduces potential errors, and enhances usability in practical field scenarios.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,非破壊評価アプリケーションに特化して設計された視覚質問応答モデルを提案する。 VQAモデルでは、インスペクタがNDEイメージをインタラクティブにクエリしたり、ターゲットとする質問をしたりすることが可能になる。 ディープラーニングと自然言語処理を活用して、画像特徴抽出(ResNet-50モデル経由)と言語生成機能(GPT-2経由)を統合し、正確な情報フィードバックを提供する。 このVQAモデルは直接質問と回答の対話を可能にすることにより、検査効率を大幅に改善し、潜在的なエラーを低減し、実用的な現場シナリオにおけるユーザビリティを向上させる。

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