報告書番号

T95029

タイトル（和文）

ニューラルネットワークを用いた渦電流探傷検査の高度化－支持板信号を含むリサジュー図形の認識－

タイトル（英文）

ADVANCEMENT OF EDDY-CURRENT TESTING USING NEURAL NETWORK TECHNIQUE -RECOGNITION OF ECT TRAJECTORIES WITH SUPPORT PLATE SIGNAL-

概要 （図表や脚注は「報告書全文」に掲載しております）

わが国の加圧水型軽水炉の定期検査では，蒸気発生器伝熱管の全数を渦電流探傷（ＥＣＴ）法により検査している。現在は人間である検査員が行っているＥＣＴ信号の認識プロセスの信頼性と効率を向上させるため，計算機支援による自動認識技術の開発が強く望まれている。著者らはこの問題を解決するためのニューラルネットワークシステムを開発し，リサジュー図形から模擬伝熱管中の欠陥を高い精度で認識できることを示した。本研究では，この技術を蒸気発生器伝熱管の支持板近くに生じた欠陥の認識に適用した。支持板による信号は２周波数により得られた２つのリサジュー図形に対する減算処理により除去される。その結果，ＥＣＴ信号の８０％以上が相対誤差１０％未満の精度で欠陥の深さを推定することができた。

概要 （英文）

ALL THE STEAM GENERATOR(SG) TUBES OF JAPANESE PWRS ARE INSPECTED BY EDDY-CURRENT TESTING(ECT). TO IMPROVE THE RELIABILITY AND EFFICIENCY OF RECOGNITION OF ECT SIGNALS (WHICH IS DONE CURRENTLY BY HUMAN INSPECTORS),COMPUTER-AIDED AUTOMATIC RECOGNITION IS NEEDED. WE HAVE DEVELOPED A NEURAL NETWORK SYSTEM TO ADDRESS THIS PROBLEM,AND DEMONSTRATED ITS ABILITY TO RECOGNIZE DEFECTS FROM THE ECT TRAJECTORIES IN MODEL SG TUBES. THIS TECHNIQUE WAS APPLIED TO RECOGNITION OF DEFECTS ADJACENT TO SUPPORT PLATES OF SG TUBES. SIGNALS FROM THE SUPPORT PLATE ARE REMOVED BY SUBTRACTION BETWEEN TWO DIFFERENT TRAJECTORIES OBTAINED BY TWO FREQUENCIES. MORE THAN 80% OF SIGNALS CAN BE CHARACTERIZED WITH AN ERROR OF LESS THAN 10%.

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