人工知能と超音波ガイド波計測の融合で配管の減肉深さは定量できるか？

2023 年度 研究成果報告書

• 研究課題/領域番号: 21K03750
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分18010:材料力学および機械材料関連
• 研究機関: 徳島大学
• 研究代表者: 西野 秀郎 徳島大学, 大学院社会産業理工学研究部(理工学域), 教授 (50316890)
• 研究期間 (年度): 2021-04-01 – 2024-03-31
• キーワード: 非破壊検査 / 超音波 / ガイド波 / 人工知能 / パーセプトロン / パイプライン / 減肉

研究成果の概要

本研究は広範囲高効率手法であるガイド波手法において減肉の定量を可能とする方法を付加することを目的に行うものである。実現手法には人工知能において最も広く用いられている教師付きの多層パーセプトロンを用いることとした。
教師付きパーセプトロンにおける重要なオリジナルポイントは，(1)入力層に与える特徴量を多周波ガイド波反射率としたこと，(2)多数の学習データを独自の数学モデルで構築したこと，である。これらを用いた手法を人工減肉と実機減肉を用いて検証したところ，供用推定幅±0.5mmにおいて人工減肉では８０％程度，実機減肉では１００％の正答率を獲得できている。

自由記述の分野

非破壊検査

研究成果の学術的意義や社会的意義

本手法は，公共インフラや産業インフラとして多く用いられている各種導管(パイプライン) の健全性を高効率かつ非破壊で検査できる手法である。現在は拭き取り検査に留まる各種検査を全域検査に置換できる可能性を秘めており，安心安全社会の実現に向けた研究開発の一つである。安全性の向上のみならず，産業や社会公共におけるコストの低減にも寄与する重要な研究課題である。