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ORNL、X線CT欠陥検出アルゴリズム改善

February, 1, 2021, Cambridge--Oak Ridge National Laboratory(ORNL)が開発したアルゴリズムは、X線CT (XCT)、3Dプリント金属パーツの画像を著しく改善することができ、より正確な高速スキャンを可能にする。

産業用XCTは、積層造形(AM)されたパーツの非破壊検査と品質評価の方法として人気が出ている。しかし、そのプロセスは、ビーム硬化といわれる効果によって妨げられる。これは、再構成された画像の細孔や亀裂など、小さな欠陥を解像する標準的アルゴリズム機能に影響する。

そのプロセスを改善するために、ORNL研究チームは、ディープニューラルネットワークを使う新方法を実証した。これは、コンピュータ支援設計(CAD)モデルと物理学ベースの情報からのシミュレートデータでトレーニングしたものである。その方法は、ノイズとアーチファクトを減らし、一般的なアルゴリズムよりも高品質の画像を、大幅に高速に生み出す。

「われわれの狙いはX線画像の分解能と欠陥検出能力の強化である。これは、今度はAMパーツの品質評価と認定に役立つ」とORNLのAmir Ziabariはコメントしている。

(詳細は、https://www.ornl.gov/)