| 研究課題/領域番号 |
21H01573
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分25020:安全工学関連
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| 研究機関 | 大阪大学 |
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研究代表者 |
林 高弘 大阪大学, 大学院工学研究科, 教授 (30324479)
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| 研究分担者 |
森 直樹 大阪大学, 大学院工学研究科, 講師 (00802092)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
16,250千円 (直接経費: 12,500千円、間接経費: 3,750千円)
2023年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2022年度: 5,200千円 (直接経費: 4,000千円、間接経費: 1,200千円)
2021年度: 9,620千円 (直接経費: 7,400千円、間接経費: 2,220千円)
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| キーワード | 非接触超音波計測 / レーザ超音波 / 機械学習 / 異音判定 / 非破壊検査 / 非破壊評価 / 波動伝搬解析 / 自律型材料評価 / 自律型検査 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
超音波による非破壊評価では，対象物が変わると計測手法や波形解析手法を適切なものに変更する必要があり，欠陥等の検出能力は，検査員の技能や経験に頼るところが大きい．そこで本研究では，非接触超音波計測と機械学習により，検査員を必要としない自律型の超音波計測システムを構築する．
非接触超音波計測では，レーザ照射によって発生させた高周波超音波と対象物の共振周波数の相互作用により発生する低周波音波を受信するヘテロダイン超音波計測を提案する．機械学習においては，超音波非破壊評価のための機械学習の前処理に特化した波形解析ライブラリを開発し，対象物に適した材料評価モデルの構築を行う．
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| 研究実績の概要 |
当該年度は，レーザやマイクロフォンを用いた超音波の非接触計測と，その収録データから機械学習を用いた異音判定技術について検討した．
非接触計測では，初めにレーザ超音波法における課題の一つを解決するレーザシフト法について実験的に検証した．レーザ照射により発生する超音波を用いた非破壊検査手法であるレーザ超音波法において，信号のSN比を向上させるためには，レーザ出力を増大させることが最も簡単な方法である．しかし，その場合レーザ照射点に損傷を与えてしまうという問題がある．そこで，レーザ照射点を発生する超音波の波長以下で微小にシフトさせながら走査する手法を提案した．その結果，表面の損傷を抑制しつつ十分なSN比の超音波信号を取得することができるようになった．
また，音響マイクロフォンにBluetoothとバッテリーを内蔵したマイクデバイスを用いて，配管から漏洩する音響波を非接触で計測し，機械学習による異音判定に利用した．この異音判定では，異音発生というイベントの少なさを考慮しAuto encoderという教師無し学習を用いた．Auto encoderの前処理として，信号波形を短時間フーリエ変換し，そのスペクトラム画像を学習に利用した．その結果，９種類の異なる実験結果から適切に異音が判定できるという結果を得た．またリアルタイムで判定まで可能な計測システムの構築を行っており，今後は実験的にその効果を検証していくところである．
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| 現在までの達成度 (段落) |
令和5年度が最終年度であるため、記入しない。
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| 今後の研究の推進方策 |
令和5年度が最終年度であるため、記入しない。
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