Autonomous nondestructive evaluation using non-contact ultrasonic measurements and machine learning

使用非接触式超声波测量和机器学习进行自主无损评估

基本信息

批准号：
21H01573
负责人：
林高弘
金额：
$ 10.4万
依托单位：
Osaka University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
财政年份：
2021
资助国家：
日本
起止时间：
2021-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

生産現場における非破壊材料評価技術に関し，自律的に学習しながらよりよい計測を行っていく技術の確立を目指している．そのために，必須の非接触超音波計測とその計測データから評価結果を出力するための機械学習について研究を進めている．令和４年度における非接触超音波計測に関する研究では，レーザによる超音波発生技術と受信技術の高度化を進めた．レーザによる超音波の発生は，パルスレーザを対象物に照射することによるアブレーションや熱ひずみによるものであるが，１点に巨大なレーザエネルギを照射すると，その点を損傷させる場合がある．それを避けるため，発生させる超音波の波長よりも小さいがレーザ照射のスポット径よりも大きな距離だけ移動させながらレーザ照射するスポットシフト法を開発した．これにより表面に損傷を与えず，かつ良い信号レベルで計測が可能となることを示した．また，レーザによる超音波受信技術として，マイクロチップレーザを用いた自己混合干渉による振動検出を行い，100kHz程度までの低周波であれば，現状システムで精度よく計測できることが分かった．機械学習による超音波データの処理に関する研究では，受信された超音波データを短時間フーリエ変換によりスペクトログラム画像として取得したのち，オートエンコーダを用いた異常診断技術に適用し，超音波データの異常診断を試みた．現状は，データ数の少なさからあまりよい診断結果を示していない．これらの結果は，論文や学会発表などで報告している．

关于生产现场的无损材料评估技术，我们的目标是建立能够自主学习并执行更好测量的技术。为此，我们正在研究必要的非接触式超声波测量和机器学习，以根据测量数据输出评估结果。在2020财年的非接触式超声波测量研究中，我们提高了使用激光的超声波发生技术和接收技术的复杂性。激光产生超声波是由于用脉冲激光照射物体引起的烧蚀和热应变，但用巨大的激光能量照射单个点可能会损坏该点。为了避免这种情况，我们开发了一种点移动方法，其中在移动小于要产生的超声波的波长但大于激光照射的点直径的距离的同时进行激光照射。我们已经证明，这可以在不损坏表面的情况下以良好的信号水平进行测量。此外，作为基于激光的超声波接收技术，我们利用微芯片激光器利用自混合干涉来检测振动，结果发现当前系统可以精确测量高达约100kHz的低频。在使用机器学习进行超声数据处理的研究中，我尝试将接收到的超声数据通过短时傅立叶变换获取为频谱图图像，然后应用于使用自动编码器的异常诊断技术来诊断超声数据的异常。目前，由于数据量较小，诊断结果不是很好。这些结果已在论文和会议演讲中报告。