Методы неразрушающей оценки играют важную роль в обеспечении целостности компонентов и безопасности во многих индустриях. Усталость оператора может играть критическую роль в надежности таких методов. Это важно для инспектирования дорогостоящего имущества или имущества с серьезными последствиями отказов, такого как компоненты аэрокосмической или атомной промышленности. Последние достижения в области (витке) тейронных сетей может поддержать (помочь) и автоматизировать усилия в инспектировании. Эта работа (статья) предлагает использование сверточных нейронных сетей для определения коррозии в реальном времени, включая изменение цвета оксида железа, точечная коррозия и коррозионное растрескивание под напряжением в сухих ()канистрах из нержавеющей стали, вмещающих (содержащих) ядерное топливо. Предлагаемый метод разделяет изображения ядерных канистр на маленькие плиточки, обучает сеть на этих плитках и классифицирует изображения как со ржавчиной или неповрежденные сиспользуя покадровый подсчет плиток предсказанных сетью.
Результаты демонстрируют, что такой метод глубокого обучения позволяет определять местоположение мест коррозии при помощи маленьких плиток, и в то же время сделать вывод о том, получено ли изображение из корродированной канистры. |
Скачать 13.75 Kb.