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J-GLOBAL ID：202202282180256939   整理番号：22A0980091

テラヘルツトモグラフィーにおける異常検出のための分類アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

A Classification Algorithm for Anomaly Detection in Terahertz Tomography

著者 (3件)： Meiser Clemens (Department of Mathematics, Saarland University, Saarbruecken, Germany) ,  Schuster Thomas (Department of Mathematics, Saarland University, Saarbruecken, Germany) ,  Wald Anne (Institute of Numerical and Applied Mathematics, University of Gottingen, Gottingen, Germany)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 13127  ページ： 393-401  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： テラヘルツトモグラフィーは非破壊試験の分野における新興分野を代表する。欠陥に起因する測定における異常値の検出はインラインプロセスモニタリングにおける主な課題である。効率的なインライン制御は製造プロセス中に直接介入し,その結果,製品廃棄を低減する。プラスチックとセラミックに焦点を当て,放射の測定データにおける異常を自動的に検出する密度ベース技術を提案した。このアルゴリズムは機械学習に基づく分類法に依存する。検証のために,インラインプロセスを近似する測定システムによって教師つきデータを生成した。実験結果は,分類アルゴリズムと組み合わせたテラヘルツ放射の使用が,実際のインライン製造プロセスに対して大きな可能性を有することを示した。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2022 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 ,  *検出 ,  セラミック ,  プラスチック ,  技術 ,  監視 ,  異常値 ,  *トモグラフィー ,  非破壊検査 ,  生産工程 ,  機械学習 ,  計測システム ,  *テラヘルツ波
準シソーラス用語： *分類アルゴリズム ,  異常検出 ,  プロセス監視 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 異常検出 ,  インラインモニタリング ,  テラヘルツトモグラフィー

分類 (1件)： 固体デバイス計測・試験・信頼性  (NC03040G)

タイトルに関連する用語 (2件)： 異常検出 ,  分類アルゴリズム