時間・空間を制御した励起磁場からの微弱磁気信号イメージによる微小欠陥特定

2020 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 17K06467
• Research Institution: The University of Shiga Prefecture
• Principal Investigator: 作田 健 滋賀県立大学, 工学部, 教授 (70221273)
• Project Period (FY): 2017-04-01 – 2022-03-31
• Keywords: 磁場制御 / 雑音制御 / 磁気シールド / SQUID FLL

Outline of Annual Research Achievements

励起磁場を空間的時間的に制御することにより対象とする物体に磁場を印加して、磁化された対象物から発する磁気信号を検出することで、磁性異物や欠陥を検出することを目的とする本研究課題において、微小な信号をいかに効率よくかつ高速に検出するかが課題となる。当初から環境雑音対策が大きな問題となっていた。すなわち、環境雑音が大きいにもかかわらず、微小信号を検出するためSQUID磁束計の感度を高くすると、雑音磁場によって、フィードバック制御が効かなくなり、いわゆるSQUID FLL回路のロックがはずれる状態が頻繁に起きている。そこで、効率よく雑音を抑制するシステムの構築を進めるとともに、ディジタル計測システムの構築を引き続き進めた。雑音抑制について、これまで環境雑音成分については、シールド外に設置したフラックスゲートセンサを使用し、フィードフォワード制御を行ってきたが、SQUIDの検出信号との位相差などから、十分な低減量が得られなかった。そこで、計測空間領域の雑音低減用磁気信号検出にもフラックスゲートを使用したアクティブシールドを検討した。キャンセル磁場が検出用センサに入力する磁場を減少させることを踏まえて補償用磁場を印加することで、減衰量の低減を押さえることができた。
また、SQUID FLL回路のFPGAによるディジタル化の性能改善、計測システムへのDSPの導入について検討を行った。ディジタルFLL回路について、低周波ではFLLを構成し、高周波ではRAWデータを出力して広帯域化をはかりFPGAへの実装を行った。今後、性能評価を行う予定である。また、システムのDSP化について、適応信号のタイミングについて検討した。高ビット化AD/DA変換速度がネックとなっており、周波数帯域拡張にまだノウハウの蓄積が必要と思われる。

Current Status of Research Progress

4: Progress in research has been delayed.

Reason

実験環境の再構築のため、新規に導入した装置の立ち上げが予想以上に手間取ってしまった。DSPシステムについては、適切なパラメータを設定しないと、シミュレーションとそれから作成するビットストリームで、動作がことなってしまっていたが、なかなか気づけなかったなど、予備検討の段階が長引いてしまった。また、SQUIDについては、フィードバックコイルが断線する、フラックスゲートは信号増幅が故障しているなど、装置の不具合も起こしたが、こちらもその発見に手間取りまた、修理およびその調整などが思った以上に困難であった。そのため、本格的な研究作業ができなかった。また、信号処理まわりでは、DSPボードによるディジタル信号処理をめざしており、高速処理のため分解能と変換速度のトレードオフを最適化する必要があるが、分解能は精度的にあまり下げることができず、変換速度を犠牲にすると、結果として信号の時間波形精度が不十分、結果周波数精度が欠けることになっている。内部処理の改善で対応したいと考えている。機械学習を用いたシステム拡張について、試験用ハードウェアの準備はできているが、人的パワー不足により、ソフトウェア開発を進められておらず、今後実施を進める予定である。

Strategy for Future Research Activity

これまでの予定で実施が遅れている、核磁気共鳴システムの構造設計および磁気画像イメージの再構築を推進する。微小磁気信号検出において、常に問題となる環境雑音対策に一定レベルの目途がつき、信号検出技術についてもっぱら検討を進める予定である。システムの設計について、シミュレーションおよび実験データの収集により効率よく最適条件を求め、システムの構築を進める。そのため、ディジタル計測システムの構築を行う。ボトルネックとなるAD/DA変換速度と量子ビットのトレードオフについて、ノウハウを早急に蓄積し、できるだけ最適化されたアルゴリズムによるプログラムフローの作成を行う。
一方、磁気画像イメージおよび欠陥イメージの再構築に関して、逆問題を解く様々なアルゴリズムを再検討し、磁場再構成に適したフーリエ変換、グリーン関数や可能であれば主成分分析や独立成分分析といった取り入れ信号分離を図った上でのイメージ再構成手法を実行し、より高速・高精度のアルゴリズムの採用を図るとともに、一方でより単純な処理でのイメージを推定手法も総合的に検討し、磁気イメージ像再構築の各手法を考案し性能を評価する。
また、位置検出手法として、機械学習による位置検出のプログラムを設計する。磁気イメージとシミュレーションによって作成した学習用データを用いて、AIによる機械学習を用いた位置検出の最適を図るとともに、信号の特徴から物質の特性評価が行えないか検討を進める。

Causes of Carryover

新型コロナウイルス感染症の拡大により、人的リソースが欠けたため、思ったように研究をすすめることができず、さらにSQUIDセンサ等の輸入も候補に挙がる装置の新規購入が困難になり、今年度予定していた装置の購入を控え、今年度検討したシステム構成に対する知見を踏まえ、次年度により適切な資材の購入に充てることとしたい。