| 研究課題/領域番号 |
22H01724
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 研究機関 | 横浜国立大学 |
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研究代表者 |
笠井 尚哉 横浜国立大学, 大学院環境情報研究院, 准教授 (20361868)
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| 研究分担者 |
関野 晃一 地方独立行政法人神奈川県立産業技術総合研究所, 機械・材料技術部, 主任研究員 (20615249)
箕輪 弘嗣 岡山商科大学, 経営学部, 准教授 (50464300)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2026-03-31
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| キーワード | 非破壊検査 / 渦電流探傷試験 / 材料損傷 / 機械学習 |
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| 研究実績の概要 |
本研究では、社会・産業インフラ等の保守検査に適用するため、①試験体形状への追従性と高い探傷性能を有する磁気増幅型フィルム状渦電流探傷センサ、②微小欠陥の検出を可能とする渦電流集束型探傷センサ、③試験体表面下の欠陥も検出可能なフェイズドアレイ渦電流探傷法、及び①～③に適用可能な④機械学習を用いた欠陥評価法を開発することを目的に研究に取り組んだ。①の研究項目については、昨年度に引き続き、フィルム状渦電流探傷センサを設計・作製するとともに、それらを用いた計測システムを組み上げ、きず検出能に対する基本特性を有限要素解析と実験により確認した。さらに、フィルム状渦電流探傷センサとアモルファス磁性体を使用することにより優れた欠陥信号増幅効果を有することを有限要素解析と実験により確認した。②の研究項目については、現在のところ、昨年度までに大まかな検討を終了した。③の研究項目については、検討を続けている中で特殊な磁化方法に着目し、その磁化方法とフェイズドアレイと同等な信号処理方法の統合に関する着想を得て、その手法の検討に着手した。④の研究項目については、昨年度に引き続き、欠陥信号を有する画像を収集するとともに、機械学習を用いた欠陥検出手法を主にコンボリューションニューラルネットワークを用いながら、検討し、更なる高度化を図った。また、測定信号から雑音を取り除く信号処理技術として多変量特異スペクトル解析の有効性も明らかにした。さらに、様々な試験体、対象物に適用できる渦電流探傷センサ用の治具も検討した。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
主にQ1の国際学術雑誌にすでに6報が掲載されており、おおむね順調に進展している。
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| 今後の研究の推進方策 |
本研究では、社会・産業インフラ等の保守検査に適用するため、①試験体形状への追従性と高い探傷性能を有する磁気増幅型フィルム状渦電流探傷センサ、②微小欠陥の検出を可能とする渦電流集束型探傷センサ、③試験体表面下の欠陥も検出可能なフェイズドアレイ渦電流探傷法、及び①～③に適用可能な④機械学習を用いた欠陥評価法を開発することを目的に研究に取り組む。
①、②の研究項目についてはすでに大きな進捗があったため、今後は③、④の研究項目に集中して取り組む。さらに、現場での適用を見据え、様々な試験体、対象物に適用できる渦電流探傷センサ用の治具も検討する。
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