背景）人に依存しない燃料タンク漏れの自動検知

自動車産業において、プラスチックや複合燃料タンクは、軽量、耐食性、衝突性能の向上など、従来の鋼製タンクに比べていくつかの利点がありますが、タンクの容量が大きいため、一部の漏れ試験の方法は非常に高価で時間もかかるため実用的ではありません。

このような検査に関して、現在は、手動による目視ベースの漏れ検査が多く行われています。しかしながら、人に依存した検査は、信頼性に関していくつかの懸念があります。そこで、自動での漏れの検査として機械学習モデルの使用が注目されています。

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自動車の燃料タンクにおける漏れの自動検出という課題において、実際にどんな研究が行われているのでしょうか。イランにあるシラーズ大学のMasoumeh Rahimiら研究者の発表を紹介します。

研究者らは、アコースティックエミッション信号からタンクの漏れを分類する畳み込みニューラルネットワークモデルの開発を試みたのでした。

テーマ）タンクの燃料漏れ検出のための深層学習モデル

まずはMasoumeh Rahimiらの研究におけるミッション・手法・結果をまとめました。