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J-GLOBAL ID：202202212429358487   整理番号：22A0735857

マルチビジョン走査システムに基づく鋼線の腐食検出と評価【JST・京大機械翻訳】

Corrosion detection and evaluation for steel wires based on a multi-vision scanning system

著者 (4件)： Dong Yiqing (College of Civil Engineering, Tongji University, Shanghai, China) ,  Pan Yue (College of Electric and Information Engineering, Tongji University, Shanghai, China) ,  Wang Dalei (College of Civil Engineering, Tongji University, Shanghai, China) ,  Cheng Tianzheng (College of Civil Engineering, Tongji University, Shanghai, China)
資料名： Construction and Building Materials  (Construction and Building Materials)
巻： 322  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： T0560A  ISSN： 0950-0618  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ケーブル交換は,長期サービス後の不十分な支点能力を避けるために,一般的に実行されてきた。ケーブル保全と寿命評価をより良く誘導するために,置換ケーブルに関する実験的研究は重要である。代替ケーブル評価の基本ステップとして,鋼ワイヤの腐食試験が必要である。既存の方法とシステムは,主に腐食の定性的推定と局所化に焦点を合わせ,正確な解析の要求を満たすのが難しい。本論文では,マルチビジョン走査システムを提案し,鋼線表面上の実際の腐食とその分布を検出し,表現した。新しい高精細画像走査ハードウェアと先進パノラマ画像ステッチング処理アルゴリズムを適用して,単一鋼ワイヤの表面2Dテクスチャを自動的に走査することができた。その後,深層学習法を用いて,腐食を正確に同定した。さらに,見かけの腐食の記述のために不均一性指標を提案した。システムは,置換スピーダーからのいくつかの鋼ワイヤの検査と評価で検証され,利用された。それが効果的で経済的であるので,このシステムは有望であり,腐食研究と構造評価の両方のための装置として役立つ。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *腐食 ,  構造解析 ,  保全 ,  研究 ,  *鋼 ,  腐食試験 ,  ケーブル ,  *鋼線 ,  *走査装置 ,  ハードウェア ,  二次元 ,  金属線
準シソーラス用語： 高精細画像 ,  深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 鋼線 ,  マルチビジョンステッパシステム ,  画像縫合 ,  腐食分布 ,  不均一指標

分類 (1件)： コンクリート構造  (RA04030A)

タイトルに関連する用語 (6件)： マルチ ,  ビジョン ,  走査システム ,  鋼線 ,  腐食 ,  評価