AI 기반 결함 탐지 및 해석: 신경망에서 사용 가능한 결함 표면까지

우리는 깊은 학습과 고급 기하학적 후처리를 결합한 3D 지진 결함 탐지 및 해석을 위한 포괄적인 자동화 솔루션을 제시합니다. 이 방법은 합성 데이터를 기반으로 훈련된 3D U-Net 신경망과 정규화된 거리 함수 대상을 통합하고, 평면성 필터링, 헤시안 기반 결함 추출, 시간 슬라이스 결함 추적, 그리고 새로운 상호 이웃 확인 클러스터링 알고리즘을 포함하는 통합 후처리 파이프라인을 갖추고 있습니다. 핵심 기여는 알려진 방법의 시스템 수준 통합을 통해 최소한의 매개변수화로 완전 자동화된 엔드 투 엔드 워크플로우를 구축하는 것입니다. 이 과정에서 중요한 매개변수는 자동으로 결정됩니다. 헤시안 기반 방향으로 시간 슬라이스 추적을 통해 방위각에 관계없는 탐지가 가능하며, 이 방법은 고각 결함(경사 > 45°)에서 가장 효과적입니다. 독점 데이터셋에 대한 내부 검증에서 F1 점수는 0.82–0.87에 도달했습니다. 전문가의 정성적 평가에서 대부분의 결함은 수동 수정이 없거나 최소한으로 요구되었습니다. 결과적으로 상업용 소프트웨어에 통합된 생산 준비 완료 시스템이 제공되어 구조적 지진 해석을 크게 가속화했습니다.