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J-GLOBAL ID：202202226086981653   整理番号：22A1060213

時空間畳込みLSTMネットワークと同様の2次元畳込みニューラルネットワークによるアクティブサーモグラフィーにおける欠陥形状検出と欠陥再構成【JST・京大機械翻訳】

Defect shape detection and defect reconstruction in active thermography by means of two-dimensional convolutional neural network as well as spatiotemporal convolutional LSTM network

著者 (5件)： Mueller David (Components & Assemblies, Fraunhofer Institute for Non-Destructive Testing IZFP, Saarbruecken, Germany) ,  Mueller David (Research Group Quality Control and Maintenance,Faculty of Engineering, Saarland University of Applied Sciences, Saarbruecken, Germany) ,  Netzelmann Udo (Components & Assemblies, Fraunhofer Institute for Non-Destructive Testing IZFP, Saarbruecken, Germany) ,  Valeske Bernd (Components & Assemblies, Fraunhofer Institute for Non-Destructive Testing IZFP, Saarbruecken, Germany) ,  Valeske Bernd (Research Group Quality Control and Maintenance,Faculty of Engineering, Saarland University of Applied Sciences, Saarbruecken, Germany)
資料名： Quantitative InfraRed Thermography Journal  (Quantitative InfraRed Thermography Journal)
巻： 19  号： 2  ページ： 126-144  発行年： 2022年 
JST資料番号： W6037A  ISSN： 1768-6733  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： セマンティックセグメンテーション(U-Net)のためのニューラルネットワーク(NN)を用いて,サーモグラフィーシーケンスから亀裂型欠陥を検出した。本作業のために,鍛造した鋼部品のデータシーケンスは,誘導サーモグラフィーを通して得て,対応する位相画像は計算した。欠陥検出の結果を,連盟(IoU)計量を用いて定量的に評価した。さらに,2D畳込み層およびLSTM(Long-Short-Term-Memory)の組合せを示し,それは時間依存および空間変化の形で三次元側面を含み,背面壁掘削の欠陥形状再構成を可能にした。したがって,パルスサーモグラフィシーケンスをCOMSOLマルチフィジックスでシミュレートした。最後に,再構成結果を,平均二乗誤差(MSE)を用いて,地上欠陥プロファイルと比較した。この方法は,赤外線サーモグラフィーを用いた非破壊試験における従来法よりも改善を提供する。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 亀裂 ,  *畳込み ,  鋼 ,  *ニューラルネットワーク ,  故障検出 ,  画像 ,  *サーモグラフィー ,  *時空 ,  パルス ,  *二次元 ,  三次元
準シソーラス用語： 平均二乗誤差 ,  位相画像 ,  マルチフィジックス ,  COMSOL ,  *畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 欠陥検出 ,  欠陥プロファイル再構成 ,  ニューラルネットワーク ,  誘導サーモグラフィー ,  アクティブサーモグラフィー

分類 (1件)： 非破壊試験  (HB02030F)

タイトルに関連する用語 (9件)： 時空間 ,  畳込み ,  LSTMネットワーク ,  2次元 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  アクティブサーモグラフィー ,  欠陥 ,  形状検出 ,  再構成