| 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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| キーワード | 非破壊検査 / 機械学習 / 非接触超音波計測 |
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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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| 自由記述の分野 |
超音波非破壊検査
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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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