By this author

REFLECTOR TYPE RECOGNITION USING NEURAL NETWORK BASED ON TOFD ECHOES

Issue number 6 from 23.04.2025

Предложено с помощью сверточной нейронной сети ResNet-18 автоматизировать классификацию типов отражателей по TOFD-эхосигналам. Основное внимание уделено моделированию и классификации отражателей, таких как трещины, поры, непровары и пустые области. Эксперименты включали обучение модели на TOFD-эхосигналах, рассчитанных как в численном эксперименте, так и TOFD-эхосигналах, измеренных в процессе ультразвукового контроля. Результаты показали высокую точность классификации: 96,2 % в процессе численного эксперимента, 97 % на экспериментально измеренных TOFD-эхосигналах с различными типами дефектов. Исследование подтвердило возможность применения нейросетей для определения типа отражателя по TOFD-эхосигналам, что позволяет автоматизировать процесс неразрушающего контроля и снизить влияние человеческого фактора. Для дальнейшего развития метода предлагается использовать сегментационные модели для обработки изображений с несколькими дефектами.

5 0