X線透視画像の画像解析による実習溶接試験片の教育的評価に関する研究

基于X射线透视图像分析的实际焊接试件教育评价研究

• 批准号: 22922007
• 负责人: 石田 豊
• 金额: $ 0.36万
• 依托单位: Hakodate National College of Technology
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Encouragement of Scientists
• 财政年份: 2010
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2010 至 无数据
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-22922007/
• 关键词: X線透過試験; 溶接試験片; 画像解析

研究目的本校実習工場ではX線透過試験(等級分類)を行っている.使用する溶接試験片は学生自身が溶接実習で製作したものである.一定の範囲の溶接部の中では良い所もあり悪い所もあるものだが,一様に生産現場と同じ等級分類法にそって悪い所でのみ実習評価していることが問題である.教育上では「良い所」をきちんと「良い」と評価できるシステムが必要であり,学生のやる気や向上心にもつながる.本研究では,X線透視画像から不良部分面積を数値化(画像解析)することで新しい評価法の確立を目指し,実習での溶接試験片の教育的評価法の改善に資することを目的とする.研究方法溶接試験片サンプルは学生の製作したものも含めて90枚用意した.試験片はX線透視システムによりX線透過試験をおこない,全て従来通りの等級分類をした.等級分類した結果は4級40枚,3級32枚,2級18枚であった.次にX線透過画像を画像解析した.X線透視画像はもともと白黒(グレースケール)画像であり,きずなどの不良部分は健全部分に比べ白色になる.そこでグレースケール画像を2値化し,粒子解析の方法で不良部分の面積を測定する方法を試みた.つまり,不良部分を粒子と見立て,それぞれの面積を測定しその合計面積を計算した,そして,それぞれの等級ごとに不良面積の標準偏差を求め,その標準偏差を評価の基準とし,偏差値を得点化した.研究成果溶接試験片の不良面積の偏差値を10段階に分割し得点化することによって,それまでの従来の等級分類では4段階(1級～4級)の評価しか出来なかったものが,31段階(1級,2級10段階,3級10段階,4級10段階)ときめ細やかな評価をすることができるようになった.

The purpose of the research is that the practical workshop of our school で で X-ray passing test (grade classification)を conducts って る る. Using the する welding test piece, the students themselves が welding practice で to make <s:1> た <e:1> である である. In certain の van 囲 の dissolves department の で は what good い も あ り 悪 い も by あ る も の だ が, a others に production site と with じ level classification に そ っ て 悪 い で by の み be acquisition review 価 し て い る こ と が problem で あ る. What good education on で は "い" を き ち ん と い "good" と review 価 で き る シ ス テ ム が necessary で あ り, students の や る 気 や up heart に も つ な が る.​ Research method: Fusion of test plates サ プ プ プ プ プ made by students た た each contains めて90 pieces. Intention: <s:1> た. Test film システムによ X-ray fluoroscopy システムによ X-ray transmission test をお な な, all て従 through <s:1> grade classification を た た. Grade classification た た result た 40 pieces of grade 4, 32 pieces of grade 3, 18 pieces of grade 2 であった. Time に x-rays through the portrait portraits を parsing し た. X-ray fluoroscopy portrait は も と も と white black (グ レ ー ス ケ ー ル) portrait で あ り, き ず な ど の bad parts は sound に than べ white に な る. そ こ で グ レ ー ス ケ ー ル portrait を 2 nt し, particle analytical の way で bad part の area を determination す る method try を み た. つ ま り, bad parts を particle と see て, そ れ ぞ れ の area を し そ total acreage を の computing し た, そ し て, そ れ ぞ れ の level ご と に bad area の standard deviation を め, そ の standard deviation を review 価 の benchmark と し, deviation numerical を must touch the し た. Study dissolves test piece の adverse deviation numerical を 10 section area is の order に し segmentation to attunements す る こ と に よ っ て, そ れ ま で の 従 to の classification で は 4 order (grade 1 ~ 4) の review 価 し か out な か っ た も の が, 31 paragraph order (level 1, level 2 10 section order, 3 level 10 section order, 4 level 10 section order) と き め fine や か な review 価 を す る こ Youdaoplaceholder0 るようになった るようになった.