電磁気現象の集束及び増幅に着目した渦電流探傷システムの開発

聚焦放大电磁现象的涡流探伤系统的研制

• 批准号: 22H01724
• 负责人: 笠井 尚哉
• 金额: $ 10.82万
• 依托单位: Yokohama National University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2022-04-01 至 2026-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-22H01724/
• 关键词: 非破壊検査; 渦電流探傷試験; 材料損傷; 機械学習

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、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の研究目については、励磁コイルによって誘導される電流がコア先端で集束するように数種類の銅製のコアの形状を有限要素解析を用いながら特別に設計し、渦電流が集束すること及び優れた欠陥検出性能を有することを有限要素解析と実験により確認した。③の研究項目については、磁化器を励磁に使用し、複数の円形コイルを用いて表面下の欠陥も検出できるような基礎検討と信号の計測後の処理方法の基礎検討を行った。④の研究項目については、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、検討した。

在本研究中，为了将其应用于社会和工业基础设施等的维护检查，我们将开发（1）磁放大薄膜型涡流探伤传感器，该传感器跟随样本的形状并具有高探伤能力性能，（2）能够检测微小缺陷。该研究旨在开发一种流聚焦探伤传感器，（3）一种甚至可以检测样品表面下缺陷的相控阵涡流探伤方法，以及（4）一种利用机器学习的缺陷评估方法，该方法可以我将其应用于（1）至（3）。针对研究项目1，我们设计并制造了薄膜式涡流探伤传感器，并使用其组装了测量系统，并通过有限元分析和实验确认了探伤能力的基本特征。此外，我们通过有限元分析和实验证实，采用薄膜型涡流探伤传感器和非晶磁性材料具有优异的缺陷信号放大效果。对于研究项目②，利用有限元分析专门设计了几种类型的铜芯形状，使励磁线圈感应的电流集中在芯的尖端，通过有限元分析和实验证实了缺陷检测性能。对于研究项目③，我们使用磁化器进行励磁，对如何使用多个圆形线圈检测表面以下的缺陷进行了基础研究，并对信号测量后的处理方法进行了基础研究。关于研究项目④，我们收集了带有缺陷信号的图像，并使用卷积神经网络的机器学习检查了缺陷检测方法。