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J-GLOBAL ID：202202248734079646   整理番号：22A0396899

熱トモグラフィーへの仮想波のサーフィング:モデルから深層学習ベース再構成まで【JST・京大機械翻訳】

Surfing Virtual Waves to Thermal Tomography: From model- to deep learning-based reconstructions

著者 (6件)： Kovacs Peter (Department of Numerical Analysis, ELTE, Budapest, Hungary) ,  Lehner Bernhard (Silicon Austria Labs, Linz, Austria) ,  Thummerer Gregor (Technical University Vienna, Vienna, Austria) ,  Mayr Gunther (Josef Ressel Center for Thermal Nondestructive Evaluation of Composites, Wels, Austria) ,  Burgholzer Peter (Research Center for Nondestructive Testing, Linz, Austria) ,  Huemer Mario (University of Erlangen-Nuremberg, Germany)
資料名： IEEE Signal Processing Magazine  (IEEE Signal Processing Magazine)
巻： 39  号： 1  ページ： 55-67  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0928A  ISSN： 1053-5888  CODEN： ISPRE6  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： サーモグラフィーイメージングは,材料部品を検査する迅速で非接触な方法である。通常,モデル駆動評価手順により,横方向熱流は無視され,従って1D再構成が欠陥を検出するために適用される。しかし,欠陥を正しくサイズするためには,完全な3D再構成を必要とする横方向熱流を考慮する必要がある。3D熱欠陥イメージングは,熱伝搬が不可逆プロセスであるため,大きな課題である。仮想波概念(VWC)は,横方向および軸方向熱流の両方を考慮する最近開発された方法であり,従って,改善された空間分解能で多次元再構成を可能にする。この手法は問題を2段階に分解した。1D,2D,および3D熱伝導問題に使用できる。そして,物理的事前(例えば,非負性および/またはスパース性)を使用する新しい代替案を提供し,その全ては,比較的低い計算コストで再構成精度を改善する。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 熱伝導 ,  画像処理 ,  再構成 ,  サーモグラフィー ,  二次元 ,  一次元 ,  高次元 ,  三次元 ,  *トモグラフィー ,  熱流
準シソーラス用語： スパース性 ,  非接触 ,  計算コスト ,  3D画像再構成 ,  *深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  オーディオ機器  (NC06010U)

タイトルに関連する用語 (5件)： トモグラフィー ,  仮想 ,  モデル ,  深層学習 ,  再構成