| 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 | 非破壊検査 / 機械学習 / 非接触超音波計測 / レーザ超音波 / 異音判定 / 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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| 研究成果の概要 |
非破壊検査技術のIoT化や自動化に対応する技術として，非接触超音波計測と機械学習による異音判定技術について検討した．非接触計測では，レーザやマイクロフォンを使った技術を検討し，機械学習ではOne Class-SVM（サポートベクターマシン）による配管から漏洩する音響データの異音の自動判定について検討した．その結果，遠隔からの音響計測と機械学習の利用により非常に良い精度での異音判定が可能であることが示された．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
非破壊検査は，高所や高温箇所，高線量下などの過酷な環境で実施されることが多い上，検査技術者は非常に高度な技能が求められる．また，そのような技術者不足が進む一方であり，検査の自動化，無人化は喫緊の課題である．その社会的背景において本研究の技術は非常に重要な位置を占めている．
また，超音波検査で得られる計測データから機械学習を用いて判定する試みは最近始まったばかりであり，超音波計測の専門家がその知識を活かしてデータの前処理を適切に行った上で異音判定を高精度で可能にした本研究は学術的にも重要である．
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