論文の概要: The Path to NDE 4.0: A Review of Algorithms, Techniques, and Strategies for Autonomous Inspection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.31704v1
• Date: Wed, 21 Oct 2026 20:41:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-27 01:38:06.247301
• Title: The Path to NDE 4.0: A Review of Algorithms, Techniques, and Strategies for Autonomous Inspection
• Title（参考訳）: NDE 4.0への道 - 自律的な検査のためのアルゴリズム、技術、戦略のレビュー
• Abstract要約: 非破壊検査(NDI: Non-Destructive Inspection)は、近代的な品質保証の基礎である。 本稿では,現在のNDIの展望を概観する。 我々は、手動のアナログ解釈からデジタル化されたデータ中心パラダイムへの急速な進化を説明するために、幅広い学術文献を合成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3875867817658354
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Non-Destructive Inspection (NDI) is a cornerstone of modern quality assurance, critical for ensuring the safety and reliability of infrastructure and manufactured components without causing damage. This paper presents a comprehensive review of the current NDI landscape, analyzing the field through four distinct lenses, namely, computational algorithms, physical techniques, industrial applications, and research objectives. We synthesize a broad range of academic literature to illustrate the rapid evolution from manual, analog interpretation to a digitized, data-centric paradigm known as NDE 4.0. Our analysis highlights the dominance of ultrasound and visual inspection as primary physical techniques, while revealing a significant shift toward deep learning and generative models for automated defect recognition. Despite these technological strides, the industry faces critical bottlenecks, notably the scarcity of standardized open-access datasets and the "black box" nature of AI models, which hinders widespread adoption. By charting these developments and identifying key research gaps, such as the need for explainable AI (XAI) and standardized digital twin protocols, this review offers a strategic roadmap for future research. It concludes that the future of NDI research should focus on the successful integration of intelligent, autonomous fusion of inspection data with advanced sensor technologies into asset lifecycle management.
• Abstract（参考訳）: 非破壊検査(英語: Non-Destructive Inspection、NDI)は、インフラや製造部品の安全性と信頼性を確保するために重要な、近代的な品質保証の基礎である。 本稿では,4つの異なるレンズ,すなわち計算アルゴリズム,物理技術,産業応用,研究目的を用いて,現在のNDIの展望を包括的に分析する。 我々は、手動のアナログ解釈からNDE 4.0として知られるデジタル化されたデータ中心パラダイムへの急速な進化を説明するために、幅広い学術文献を合成する。 本分析では, 超音波検査と視覚検査の優位性を主要物理技術として強調するとともに, 自動欠陥認識のための深層学習と生成モデルへの大きなシフトを明らかにした。 こうした技術的進歩にもかかわらず、業界は重要なボトルネックに直面しており、特に標準化されたオープンアクセスデータセットの不足と、広く採用を妨げているAIモデルの“ブラックボックス”の性質が注目されている。 これらの開発をチャート化し、説明可能なAI(XAI)や標準化されたデジタルツインプロトコルといった重要な研究ギャップを特定することで、このレビューは将来の研究の戦略的ロードマップを提供する。 NDI研究の将来は、インテリジェントで自律的な検査データと高度なセンサー技術の統合を、資産ライフサイクル管理に成功させることに焦点をあてるべきである、と結論付けている。

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