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J-GLOBAL ID：202102237315199126   整理番号：21A0330788

非破壊検査分野でのICTおよびAIの活用 AIフレームワークを用いた画像ベースの異常検知手法の紹介

An Introduction to Image-based Anomaly Detection using AI Framework

著者 (1件)： 一色正晴 (愛媛大)
資料名： 非破壊検査  (Journal of JSNDI)
巻： 70  号： 2  ページ： 50-54  発行年： 2021年02月01日 
JST資料番号： G0027A  ISSN： 0367-5866  CODEN： HIHKA  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 解説  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ・AIフレームワークとは,深層学習などを行うために必要な機能を「枠組み」として提供し,開発工程を大幅に短縮できるツールであり,本稿では,これを使用して画像ベースの異常検知を行う方法を紹介。
・コンクリートのひび割れなどの異常検出方法として,CNN(畳込みニューラルネットワーク)ベースの分類手法,オートエンコーダ(VAE)を用いた異常検知,GANを用いた手法について解説。
・VGG16モデルは13層の畳込み層と3層の結合層の計16層から構成されるCNNベース分類手法であり,転移学習/ファインチューニング,SDNET2018データセットへの適用結果について解説。

シソーラス用語： *非破壊検査 ,  検出 ,  欠陥検査 ,  人工知能 ,  フレームワーク【ソフトウェア開発】 ,  画像分析 ,  画像認識 ,  ニューラルネットワーク ,  アルゴリズム ,  機械学習 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  *異常検出 ,  自己符号化器
準シソーラス用語： *異常検知 ,  *AI【人工知能】 ,  AIフレームワーク ,  ソフトウェアフレームワーク ,  CNN ,  オートエンコーダ ,  GAN ,  VGG16 ,  転移学習 ,  VAE

分類 (2件)： 非破壊試験  (HB02030F) ,  CAI  (JE09000G)

タイトルに関連する用語 (7件)： 非破壊検査 ,  ICT ,  AI ,  活用 ,  フレームワーク ,  異常検知 ,  手法