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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2021-06-18 14:30 GANを用いた弾性波源走査法による非破壊検査画像の判別支援システムの構築 ○清水鏡介・大隅 歩・伊藤洋一（日大）  US2021-11 |
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| 抄録 | （和） | 金属製薄板状構造物に発生した減肉欠陥を，ガイド波を用いて検出する方法として，励振源に強力空中集束超音波を用いた空中超音波波源走査法(Scanning Airborne Ultrasound Source Technique:SAUS)を提案し，検討を進めている．ガイド波は欠陥位置において回折や反射が生じるため，提案手法により得られたガイド波伝搬画像(Wavefield データ)から欠陥位置を視覚的に特定することができる。一方，その領域や形状を正確に特定し，把握するには各種画像処理を行う必要性がある．画像処理の有効な手段の一つとして，敵対的生成ネットワーク（Generative Adversarial Networks:GAN）の利用がある．GANは，機械学習を用いた画像生成方法の一つであり，あらかじめ用意された画像データから特徴を学習することにより，学習した特徴に沿った画像データの生成や変換が可能である．本研究では，GANを利用した画像生成アルゴリズムの一つであるpix2pixを提案手法であるSAUSで得られたWavefield データに対して適用し，欠陥形状を抽出することで視覚的に欠陥判別を支援するシステム構築を行っている． 本報告では，数値シミュレーションにより得られたWavefield データに対して，GANを利用した欠陥領域を特定する簡易な画像の生成を試みている |
| （英） | We proposed Scanning Airborne Ultrasound Source Technique (SAUA). SAUS is a detecting method of thinning defects generated in thin metal plate using guided waves. The guide wave is diffracted and reflected at the defect position. Therefore the defect position can be identified visually from the guided wave propagation image (Wavefield data) obtained by the proposed method. On the other hand, it is necessary to perform various image processing in order to accurately identify and grasp the area and shape about defects. One of the effective method of image processing is the use of Generative Adversarial Networks (GAN). GAN is one of the image generation methods using machine learning, and by learning features from image data prepared in advance, it is possible to generate and convert image data according to the learned features. In this study, we are building a system of visually support defect discrimination by extracted defect shape. At this time, Defect shape is extracted from the wavefield data obtained by the proposed method SAUS by pix2pix that is one of the image generation algorithms using GAN. In this report, we are trying to generate a simple image that identifies the defect area using GAN for the wavefield data obtained by numerical simulation. |
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| キーワード | （和） | 強力空中超音波 / 集束超音波 / 波源走査法 / 非破壊検査 / GAN / / / |
| （英） | High-intensity aerial ultrasonic waves / Focus ultrasonic waves / Scanning source method / Nondestructive testing, / GAN / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 121, no. 67, US2021-11, pp. 18-22, 2021年6月. | |
| 資料番号 | US2021-11 | |
| 発行日 | 2021-06-11 (US) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | US2021-11 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | US |
| 開催期間 | 2021-06-18 - 2021-06-18 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | 医用超音波、アコースティックイメージング、一般（共催：日本超音波医学会基礎技術研究会、日本音響学会アコースティックイメージング研究会） |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | US |
| 会議コード | 2021-06-US |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | GANを用いた弾性波源走査法による非破壊検査画像の判別支援システムの構築 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Construction of discrimination support system using GAN for non-destructive testing images by scanning elastic wave source technique |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 強力空中超音波 / High-intensity aerial ultrasonic waves |
| キーワード(2)（和/英） | 集束超音波 / Focus ultrasonic waves |
| キーワード(3)（和/英） | 波源走査法 / Scanning source method |
| キーワード(4)（和/英） | 非破壊検査 / Nondestructive testing, |
| キーワード(5)（和/英） | GAN / GAN |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 清水 鏡介 / Kyosuke Shimizu / シミズ キョウスケ |
| 第1著者 所属（和/英） | 日本大学 (略称： 日大) Nihon University (略称： Nihon Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 大隅 歩 / Ayumu Osumi / オオスミ アユム |
| 第2著者 所属（和/英） | 日本大学 (略称： 日大) Nihon University (略称： Nihon Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 伊藤 洋一 / Youichi Ito / イトウ ヨウイチ |
| 第3著者 所属（和/英） | 日本大学 (略称： 日大) Nihon University (略称： Nihon Univ.) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2021-06-18 14:30:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | US |
| 資料番号 | US2021-11 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | no.67 |
| ページ範囲 | pp.18-22 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2021-06-11 (US) |
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