Comparison of Process Dependent Local Inhomogeneities in REBCO Wires Observed by Reel-to-Reel Magnetic Microscopy with the Introduction of Machine Learning and Its Development into A General Evaluation Method
呉 澤宇, 東川 甲平, 木須 隆暢 （九大）
Abstract:REBCO線材の臨界電流Icの空間均一性の向上は、応用機器の信頼性、安定性向上のための重要な因子であり、線材に品質保証や受け入れ試験のための信頼性の高い評価手法の確立は喫緊の課題となっている。我々は先行研究において、リール式磁気顕微観察によって取得した磁化電流分布の像に深層学習による物体検出を導入することで、通常のTapestarによる一次元的Ic測定では検知できていない電流阻害因子を自動的に検出することに成功した。また、REBCO層の成膜プロセスの異なる線材の比較によって、局所不均一性の形態がプロセス依存性を有することを示唆する結果を得た。本研究では、これらの研究をさらに推し進めて、現在線材メーカーが採用している複数の主要なプロセスによる線材に対して、プロセスの違いを含めた学習データを取得し、モデルのトレーニングを行うことで、プロセスごとの局所不均一性の統計的な分布の違いを取得すると共に、線材製造プロセスによらず適用可能な、汎用的な検出モデルについて検討を行った。本手法によって、異なる製法によるREBCO線材に内包される局所不均一性の検出・評価が可能となり、その統計事象を含む特徴の定量化が可能になると考えられる。