ABSTRACT Detektion och diagnos av materiell nedbrytning är en komplex och utmanande uppgift eftersom den för närvarande handmanövreras av en människa. Därför leder det till feltolkning och undviker korrekt klassificering och diagnos. I detta dokument utvecklar vi en datorstödd metod för att upptäcka materialfel genom att använda en djupinlärningsmetod. En djup konvolutionell neurala nätverk (CNN) modell, kombinerat med en bildbehandlingsteknik, t.ex. adaptiv histogram utjämning, tränas för att klassificera en verklig turbin rör nedbrytning bilddata, som hämtas från ett kraftgenereringsföretag. Det experimentella resultatet visar effektiviteten hos det föreslagna tillvägagångssättet med prediktiv klassificeringsnoggrannhet är upp till 99,99 % jämfört med en ytlig maskininlärningsalgoritm, t.ex. linjär SVM. Dessutom visas och jämförs prestandautvärdering av en djup CNN med och utan en ovan nämnda bildbehandlingsteknik. Vi demonstrerar framgångsrikt en ny tillämpning för att bygga en djupstruktur neural nätverksmodell för materialnedbrytning diagnos, som inte finns i den nuvarande litteraturen. INDEX TERMS Materialnedbrytning, djupinlärning, krypskador, konvolutionella neurala nätverk, histogramutjämning, pannrör, hög temperatur.
Till exempel presenterar arbetet i REF ett konvolutionellt neuralt nätverk (CNN) för att upptäcka materialnedbrytning av turbinrör i ett kraftverk.
A Neural Network Model for Material Degradation Detection and Diagnosis Using Microscopic Images
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}