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  1. 全国大会
  2. 86回
  3. 人工知能と認知科学

超音波非破壊検査における拡散モデルを用いた欠陥位置推定

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/235992
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/235992
a8e2c278-90bb-41ca-a503-4c9fcf650b08
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-Z86-4Q-06.pdf IPSJ-Z86-4Q-06.pdf (1.2 MB)
Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
Item type National Convention(1)
公開日 2024-03-01
タイトル
タイトル 超音波非破壊検査における拡散モデルを用いた欠陥位置推定
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 人工知能と認知科学
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
資源タイプ conference paper
著者所属
群馬大
著者所属
群馬大
著者所属
群馬大
著者所属
群馬大
著者名 安藤, 佑咲

× 安藤, 佑咲

安藤, 佑咲

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中島, 未椰

× 中島, 未椰

中島, 未椰

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斎藤, 隆泰

× 斎藤, 隆泰

斎藤, 隆泰

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加藤, 毅

× 加藤, 毅

加藤, 毅

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 構造物を検査する方法としてレーザー超音波可視化試験(LUVT)が注目されている.LUVT では構造物表面をレーザーで走査し,超音波の伝搬を可視化することで,構造物の欠陥有無を検査できる.検査員不足等の問題からLUVTで得られた画像を深層学習を用いて検査を自動化する試みが検討されている.しかし,深層学習による非破壊検査の多くは教師あり学習を採用しており,教師あり学習に必要な正例画像が入手困難であることが課題となっている.そこで,本研究では欠陥のない画像のみを用いた教師なし学習による欠陥位置推定法を提案する.数値実験により,提案法が欠陥分類性能だけでなく,位置推定性能も向上させたことを確認した.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN00349328
書誌情報 第86回全国大会講演論文集

巻 2024, 号 1, p. 297-298, 発行日 2024-03-01
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 09:26:15.200190
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