Detection of local Ic inhomogeneity in long REBCO coated conductor by introducing machine learning based image analysis in magnetic microscopy: Comparison between classification and object detection
木須 隆暢, SOMJAIJAROEN Natthawirot, 今村 和孝, 寺崎 拓也, 呉 澤宇, 東川 甲平 （九大）
Abstract:筆者等の研究グループでは、先行研究において、長尺REBCO高温超伝導線材のリール式磁気顕微鏡観察において、深層学習による画像解析によって、数千枚の磁気観察像における局所Ic低下部位の検出ならびに、そのサイズ、発生頻度に関する評価について報告した。本報告では、その代表的画像解析手法である、画像分類モデルと物体検出モデルについて、画像分類によるマルチカテゴリーの結果と物体検出による欠陥サイズとの対応を調べ、検出された欠陥の数やそのサイズの分布など両者の比較を行い、その定量的関係や整合性について議論する。