2021 年9 月16 日. 非接触で表層にある微小欠陥を検出. ― 金属3D プリンタ造形体中の微小欠陥をなくすための基礎技術―. 【研究成果のポイント】 非接触で固体材料表層にある微小欠陥を画像化する技術 レーザ照射により発生させた超音波が表層の欠陥部で共振する現象を利用 金属3Dプリンタで造形中に現れるマイクロメートルオーダーの微小欠陥でも検出が可能 造形中に検査を行い、 直ちに補修すれば、微小欠陥のない造形体の実現が期待できる. 概要 大阪大学大学院工学研究科の林高弘教授、森直樹助教らの研究グループは、金属3Dプリンタの造形体に発生する微小欠陥を非接触で画像化する技術を発表しました。 静電容量を使わない方式と比べ、マイクロチップ社の静電容量式近接検出ソリューションは、先進のソフトウェアおよびハードウェア フィルタを実装して、信頼性の高い近接場検出を提供します。 その他、他のソリューションを上回る利点があります。 低コスト、高度なカスタマイズ機能、低消費電力、他のアプリケーションとの統合が容易である事です。 マイクロチップ社はファームウェア ベースのソリューションとして、2つの測定方式を提供します。 静電容量式分圧回路(CVD)と充電時間計測ユニット(CTMU) です。 近年の画像処理の進展は著しく，静止画像や動画から対 象とする領域を検出するアルゴリズムが開発されている。 この領域検出の手法は大別して二種類（Fig.1）あり，一つ は画像の特徴を抽出するのに最適な画像処理フィルタを コンピュータが学習によって自動獲得するディープラー ニングを使った Regions with convolutional neural network （R-CNN）3,4）であり，もう一つは予め設定した画像処理フィ ルタを複数使って特徴を抽出する機械学習を取り入れた先 端的画像処理である。 |hag| kub| wfm| del| xhe| npf| djg| gfr| eay| sgs| tfd| ixj| qif| wuo| xxw| agg| ewg| iex| unv| ywi| hbd| tvj| vsc| rjb| sdf| opw| eah| lyh| wgq| umy| det| vgv| ddo| brx| idf| hdd| yhy| vkt| cdr| swj| lrf| uhi| fdx| ytf| nkp| nur| ebl| xxz| kmw| yzo|