J0406-3-5 ニューラルネットワークによる粗い鋳肌面に存在する欠陥の識別(超音波計測・解析法の新展開(3))

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概要

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• Present paper suggests a new ultrasonic inspection technique to classify the defects occurred by casting of cast steel using the neural network. Reflected echo waves are hard to discriminate the defects by the way of wave observation because of receiving the strong effect of surface roughness. Learning and classification of neural network for the subject of both vacancy defect and gas defect were carried out to the reflected echo. Defects could be classified by specifying the ratio of defect and non-defect as well as the number of learning data.

• 社団法人日本機械学会の論文
• 2009-09-12

著者

• 小池 卓二

  電通大

• 本間 恭二

  電通大

• 村上 小百合

  電通大

• 青木 路人

  電通大院

• 小池 卓二

  電気通信大学 電気通信工学部 知能機械工学科

• 小池 卓二

  電気通信大学

• 村上 小百合

  電気通信大学

• 本間 恭二

  電気通信大学

• 高橋 真

  電通大院

• 高橋 眞

  電通大院

• 吉田 弘希

  電通大

• 青木 路人

  電通大

• 小池 卓二

  電気通信大学大学院情報理工学研究科知能機械工学専攻

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