超音波非破壊検査における生成モデルを用いた教師なし異常検知および欠陥位置推定

抄録

近年，土木構造物や原子力機器などの老朽化に伴い，非破壊検査の重要性が高まってる．特に，超音波非破壊検査は最も代表的な非破壊検査法であり，各種材料の製造過程から現場での構造物の検査に至るまで，幅広く利用されている．近年では，先進超音波計測技術としてレーザー超音波可視化検査（LUVT: Laser Ultrasonic Visualization Testing）が開発され，機械学習を用いた自動検査の試みも検討されているものの，欠陥のある異常データが入手困難であることが，機械学習による自動検査の精度向上の妨げとなっている．そこで，本研究では，負例（欠陥なしデータ）のみから学習が可能な拡散モデルを用いた異常検知手法によるLUVT自動検査の方法を提案する．数値実験の結果，提案法は従来用いられてきた物体検出アルゴリズムと比べて，欠陥検出および位置推定性能が向上したことを確認した．