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マルチ検出コイル渦電流探傷プローブによるライン方向に長いきずの検出とニューラルネットワークによるきず深さ評価について

机译:多重检测线圈涡流电流探伤探头,用于检测线方向上的长缺陷;以及神经网络,用于探伤深度评估

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摘要

マルチ検出プローブによる渦電流探傷実験の結果,従来のプローブでは検出が困難であったライン方向に長いスリット状のきずを,隣接する数個の検出コイルを1組として信号を観測することにより確実に検出できることを確認した。 また,きず信号の極性から大凡のきず位置も検出できることを確認した。 しかし,きず深さ評価に際しては,マルチ検出プローブの各検出コイルの信号から,単純なアルゴリズムできず深さを評価できない問題がある。 そこで,種々の信号処理に利用され汎化能力の優れたニューラルネットワーク(以下,NN)を用いたきず深さ評価を考えた。実験の結果,NNの入力信号にきず深さに応じて変化する各検出コイルの信号位相を用いることで,励磁コイル幅よりも長いきずに対して,きずの長さや幅,検出コイルに対するきず位置などの影響小さくほぼ確実にきず深さ評価を行えることを確認した。
机译:作为使用多重检测探头的涡流探伤实验的结果,可以通过一组几个相邻的检测线圈来可靠地观察信号,以检测沿线方向较长的狭缝状探伤,这是传统探头难以检测到的。确认可以检测到。还证实了可以从缺陷信号的极性中检测出缺陷的大致位置。然而,当评估缺陷深度时,存在不能评估深度的问题,因为不能从多重检测探头的每个检测线圈的信号中使用简单的算法。因此,我们考虑了使用神经网络(以下称为NN)进行缺陷深度评估,该网络用于各种信号处理并具有出色的泛化能力。作为实验的结果,通过使用根据NN输入信号中的缺陷深度而变化的每个检测线圈的信号相位,对于缺陷长于励磁线圈宽度的缺陷,获得了缺陷的长度和宽度以及缺陷相对于检测线圈的位置。已经确认,几乎可以肯定地估计出缺陷深度,而几乎没有影响。

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