ML module for in-service inspection assessment
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F49777513%3A23520%2F25%3A43978153" target="_blank" >RIV/49777513:23520/25:43978153 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="https://kky-sw.zcu.cz/cs/sw/ICIAD_ML" target="_blank" >https://kky-sw.zcu.cz/cs/sw/ICIAD_ML</a>
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
ML module for in-service inspection assessment
Popis výsledku v původním jazyce
ML module for in-service inspection assessment was developed as a software package based on machine learning algorithms. The sw module is intended to be focused on NDT inspection data files assessment, first of all for TOFD and PAUT ultrasonic methods. The machine learning module makes it possible to increase the effectiveness of the evaluation of in-service inspections and to make it easier for the evaluating inspectors to familiarize themselves with and compare with the results of previous in-service inspections conducted on the same inspection areas. The increase of the effectiveness of in-service inspection assessment is based on the fact that qualified inspector evaluates only the ULTRAVISION acquisition segments identified by the ML sw module as the data file segments containing fabrication or service induce flaw indications or geometrical indications.
Název v anglickém jazyce
ML module for in-service inspection assessment
Popis výsledku anglicky
ML module for in-service inspection assessment was developed as a software package based on machine learning algorithms. The sw module is intended to be focused on NDT inspection data files assessment, first of all for TOFD and PAUT ultrasonic methods. The machine learning module makes it possible to increase the effectiveness of the evaluation of in-service inspections and to make it easier for the evaluating inspectors to familiarize themselves with and compare with the results of previous in-service inspections conducted on the same inspection areas. The increase of the effectiveness of in-service inspection assessment is based on the fact that qualified inspector evaluates only the ULTRAVISION acquisition segments identified by the ML sw module as the data file segments containing fabrication or service induce flaw indications or geometrical indications.
Klasifikace
Druh
R - Software
CEP obor
—
OECD FORD obor
20205 - Automation and control systems
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/TM04000031" target="_blank" >TM04000031: Pokročilá AI robotika pro výrobu a inspekci složitých komponent a její demonstrační aplikace</a><br>
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)
Ostatní
Rok uplatnění
2025
Kód důvěrnosti údajů
C - Předmět řešení projektu podléhá obchodnímu tajemství (§ 504 Občanského zákoníku), ale název projektu, cíle projektu a u ukončeného nebo zastaveného projektu zhodnocení výsledku řešení projektu (údaje P03, P04, P15, P19, P29, PN8) dodané do CEP, jsou upraveny tak, aby byly zveřejnitelné.
Údaje specifické pro druh výsledku
Interní identifikační kód produktu
ZCU/KKY/2025/028
Technické parametry
Software je implementován v programovacím jazyce Python a je určen pro zpracování a analýzu dat získaných metodami nedestruktivního testování v UV spektru. Pro svůj běh vyžaduje standardní běhové prostředí Python s využitím běžně dostupných knihoven pro numerické výpočty, zpracování obrazu a hluboké učení. Výpočetní jádro využívá moderní architektury hlubokých neuronových sítí pro analýzu obrazových a prostorových dat. Součástí pracovního řetězce je externí nástroj MVM, který slouží k převodu vstupních dat z proprietárního UV formátu do otevřeného formátu využitelného pro další zpracování. Funkčnost softwaru byla ověřena v operačních systémech Windows 11 a Linux (Ubuntu) na platformách x86_64 i ARM, včetně vestavného zařízení NVIDIA Jetson AGX Orin. Pro efektivní zpracování dat a urychlení výpočtů je doporučeno použití výpočetního zařízení vybaveného dedikovanou grafickou kartou (GPU) s podporou akcelerace výpočtů. Software je navržen jako modulární a přenositelný, s možností nasazení jak na výkonných pracovních stanicích, tak na embedded výpočetních platformách. Kontaktní osoba:¨Ing. Hrúz Marek, Ph.D., mhruz@ntis.zcu.cz
Ekonomické parametry
Výsledek je určen pro analýzu svarů na potrubí v jaderných elektrárnách. Softwarová povaha řešení umožňuje jeho opakované využití a adaptaci pro různé typy svarů v různých prostředích. Ekonomický přínos spočívá v zefektivnění inspekce svarů v JE, zejména v časové doméně. Výsledek může být nabízen jako součást komplexního řešení inspekce svarů s robotickým systémem skenování, nebo samostatně pro analýzu jakýkoliv svarů, za předpokladu adaptace software na danou doménu.
IČO vlastníka výsledku
49777513
Název vlastníka
Západočeská univerzita v Plzni