THP033 　ポスター③　 10月20日 会議室P 13:00-15:00

機械学習を用いた空洞内面欠陥自動検出ソフトの開発

Development of automatic cavity defect detection software with machine learning

○荒木 隼人（KEK），浅野 峰行（株式会社NAT），早野 仁司（KEK），飯竹 真之（S-works）

○Hayato Araki (KEK), Mineyuki Asano (NAT Co., Ltd.), Hitoshi Hayano (KEK), Masayuki Iitake (S-works)

ニオブ製超伝導加速空洞の性能を制限する原因の一つに，溶接部付近の欠陥 (defect) の存在がある．この対策として，内面検査装置を使用して内面を撮影して欠陥を発見，局所研磨装置で除去するという方法がある．現状では撮影した画像から人の目で欠陥を探しているが，これを機械学習による物体検出の手法で自動化するソフトウェアを開発している．過去10年以上に渡る KEK での内面検査結果を教師データとして活用することで，テストデータにおける性能比較では人間による検査に劣らない精度が得られた．このソフトウェアの仕組みと開発の現状，高性能化に向けた今後の開発予定を報告する．