Introduction of Neural Networks to SQUID-based ultrasonic guided wave testing -No.1-
廿日出 好, 渡邉 敬祐 （近畿大）
Abstract:我々は、磁歪式超音波ガイド波と、ガイド波帯域10～100 kHzでも超高感度なHTS-SQUID磁気センサを組み合わせた、新しいガイド波試験技術の研究を行っている。これまでに、配管全周にわたってガイド波を均一に送受信する手法を開発し、これを適用してアルミ配管の全周検査を行う技術を開発した。今回、スリット、斜めのスリットなど異なる形状の欠陥をアルミ管に設け、ガイド波を管に発生させて全周検査を行い、得られたガイド波由来の磁気分布から、ニューラルネットワーク（NN）を用いた欠陥形状推定を試みた。ここでは、超音波伝搬解析シミュレータSWAN21を用いて、実験サンプル配管を2次元近似したモデルについて解析を行い、欠陥信号の学習用データを作成し、これらを学習させた畳み込みNN（CNN）を構築した。このCNNを実験データに適用して、欠陥形状推定が行える可能性を示した。