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Title
題目
A review of synthetic and augmented training data for machine learning in ultrasonic non-destructive evaluation
機(jī)器學(xué)習(xí)在超聲無(wú)損檢測(cè)中合成與增強(qiáng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的綜述
01
文獻(xiàn)速遞介紹
注:原文篇幅較長(zhǎng),這里分多次進(jìn)行分享。
近年來(lái),超聲波檢測(cè)(UT)在機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)的應(yīng)用不斷增加,推動(dòng)了缺陷檢測(cè)和分類(lèi)中更高級(jí)別的自動(dòng)化和決策制定。在非破壞性評(píng)估(NDE)中,特別是在UT中應(yīng)用ML,構(gòu)建一個(gè)通用的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集極其困難,因?yàn)樾枰己途哂写硇缘挠腥毕輼颖镜臄?shù)據(jù)。然而,在大多數(shù)UT測(cè)試案例中,有缺陷的樣本數(shù)據(jù)本質(zhì)上很少,使得數(shù)據(jù)覆蓋成為應(yīng)用ML時(shí)的主要問(wèn)題。常見(jiàn)的數(shù)據(jù)增強(qiáng)(DA)策略提供的解決方案有限,因?yàn)樗鼈儾辉黾訑?shù)據(jù)集的變異性,可能導(dǎo)致對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的過(guò)擬合。虛擬缺陷方法和最近在UT中應(yīng)用的生成對(duì)抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(GANs)是旨在解決這一問(wèn)題的復(fù)雜DA方法。另一方面,超聲波波動(dòng)傳播建模方面的成熟研究允許生成合成UT訓(xùn)練數(shù)據(jù)。在這一背景下,我們提出了第一個(gè)主題綜述,總結(jié)了過(guò)去幾十年在NDE中合成和增強(qiáng)UT訓(xùn)練數(shù)據(jù)的進(jìn)展。此外,還介紹了合成UT數(shù)據(jù)生成和增強(qiáng)的方法概述。介紹并討論了有限元、有限差分和彈性動(dòng)力有限積分等數(shù)值方法,以及廣義點(diǎn)源合成、高斯束疊加和鉛筆法等半解析方法以及其他UT建模軟件。同樣,介紹并討論了現(xiàn)有的一維和多維UT數(shù)據(jù)、特征空間增強(qiáng)和用于增強(qiáng)的GANs的DA方法。文章最后詳細(xì)討論了現(xiàn)有方法在合成UT訓(xùn)練數(shù)據(jù)生成和UT數(shù)據(jù)DA方面的優(yōu)勢(shì)和局限性,以幫助讀者決定應(yīng)用于特定測(cè)試案例。
Synthetic data generation methods for ultrasonic testing
超聲檢測(cè)的合成數(shù)據(jù)生成方法(原文第三部分)
數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法
這一部分詳細(xì)介紹了數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法(Data Augmentation, DA)在超聲波檢測(cè)(Ultrasonic Testing, UT)數(shù)據(jù)處理中的應(yīng)用。數(shù)據(jù)增強(qiáng)是通過(guò)對(duì)現(xiàn)有數(shù)據(jù)進(jìn)行變換,增加數(shù)據(jù)集的多樣性,以防止機(jī)器學(xué)習(xí)模型的過(guò)擬合。這些方法可以應(yīng)用于模型的輸入空間或特征空間。
對(duì)A掃描(一維數(shù)據(jù))進(jìn)行輸入空間數(shù)據(jù)增強(qiáng)的方法
包括時(shí)間位移、添加噪聲、噪聲減少、信號(hào)拉伸或壓縮等。這些方法的目的是保持合成A掃描數(shù)據(jù)與真實(shí)數(shù)據(jù)在信號(hào)特性上的一致性。
時(shí)間位移技術(shù) 通過(guò)對(duì)A掃描信號(hào)進(jìn)行正負(fù)時(shí)間位移,模擬換能器與缺陷位置之間距離的變化。
添加噪聲的方法 例如添加白噪聲或高斯噪聲,以模擬超聲波換能器和測(cè)量系統(tǒng)中的隨機(jī)過(guò)程。
噪聲減少技術(shù) 如使用濾波器或小波分解等方法去除信號(hào)中的噪聲。
信號(hào)拉伸/壓縮技術(shù) 改變信號(hào)的頻譜特性和事件之間的絕對(duì)時(shí)間。
虛擬缺陷方法 通過(guò)將已分離的缺陷信號(hào)組件逐點(diǎn)植入另一個(gè)有缺陷或無(wú)缺陷的信號(hào)中,生成包含缺陷的新數(shù)據(jù)。
節(jié)討論了互易原理在數(shù)據(jù)增強(qiáng)中的應(yīng)用 通過(guò)模擬線性系統(tǒng)中換能器和傳感器位置之間的互易關(guān)系,以減少模擬所需的工作量。
對(duì)B掃描和C掃描(二維數(shù)據(jù))進(jìn)行輸入空間數(shù)據(jù)增強(qiáng)的方法
這些方法主要借鑒了深度學(xué)習(xí)中的圖像數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)。包括幾何變換、噪聲注入、顏色空間轉(zhuǎn)換、內(nèi)核濾波器處理等。
節(jié)介紹了特征空間增強(qiáng)技術(shù)
這種技術(shù)不直接處理輸入數(shù)據(jù),而是處理模型學(xué)習(xí)到的特征空間。常見(jiàn)的特征空間增強(qiáng)方法包括添加噪聲、外推或內(nèi)插。
生成對(duì)抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Generative Adversarial Neural Networks, GANs)在數(shù)據(jù)增強(qiáng)中的應(yīng)用
GANs由兩個(gè)競(jìng)爭(zhēng)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成,一個(gè)生成器網(wǎng)絡(luò)生成新數(shù)據(jù),另一個(gè)鑒別器網(wǎng)絡(luò)區(qū)分真實(shí)數(shù)據(jù)和生成數(shù)據(jù)。GANs在數(shù)據(jù)增強(qiáng)中的應(yīng)用,特別是在提高圖像分辨率方面顯示出優(yōu)越性。
本文詳細(xì)介紹了用于非破壞性檢測(cè)(NDE)中超聲波測(cè)試(UT)模擬的各種方法。這些方法包括半解析建模、數(shù)值建模和特定的UT建模軟件。
模擬方法
與數(shù)據(jù)增強(qiáng)(DA)不同,模擬方法基于物理和/或統(tǒng)計(jì)模型生成新的合成數(shù)據(jù)集。這些模型旨在量化樣品中的波傳播和對(duì)預(yù)期缺陷的響應(yīng),以及比較不同測(cè)試策略在檢測(cè)和尺寸能力方面的差異。模擬方法包括數(shù)學(xué)建模超聲波傳播和與缺陷的相互作用。為了生成足夠多樣化的合成UT訓(xùn)練數(shù)據(jù),通常需要數(shù)千到數(shù)十萬(wàn)條數(shù)據(jù)。這要求腳本自動(dòng)化來(lái)搜索參數(shù)空間,例如缺陷或換能器參數(shù),以生成這些數(shù)據(jù)集。數(shù)據(jù)集的條目可以從單個(gè)A掃描到完整的多通道數(shù)據(jù)集不等。
半解析建模
半解析方法處理更多現(xiàn)實(shí)的檢查場(chǎng)景,是純解析和數(shù)值計(jì)算方法的混合。例如,它們結(jié)合了簡(jiǎn)化條件下的解析基本解決方案與這些基本解決方案的數(shù)值積分或求和。計(jì)算時(shí)間方面,半解析疊加方法具有優(yōu)勢(shì),因?yàn)樗ǔV簧婕澳P椭械奶卣鞅砻娴牟▓?chǎng)計(jì)算。
本文重點(diǎn)討論了三種主要的半解析UT模擬方法:廣義點(diǎn)源合成(GPSS)、高斯束(GB)疊加和鉛筆法(PM),后者是商業(yè)CIVA-UT軟件的基礎(chǔ)。
數(shù)值建模
為了在復(fù)雜和現(xiàn)實(shí)條件下計(jì)算波傳播,開(kāi)發(fā)了如有限元方法(FEM)、有限差分方法(FDM)或彈性動(dòng)力有限積分技術(shù)(EFIT)等數(shù)值計(jì)算方法。這些方法通過(guò)將空間和時(shí)間分解為元素和步驟來(lái)離散化和求解基本物理方程,例如波動(dòng)方程。數(shù)值建模技術(shù)能夠覆蓋完整的波物理,包括干涉效應(yīng)、模式轉(zhuǎn)換、界面波、引導(dǎo)波、多重散射以及振動(dòng)和駐波等。
UT建模軟件
市場(chǎng)上提供了多種UT建模軟件,包括CIVA、Pogo、UTman、k-Wave和simSUNDT等。這些軟件基于上述基本模擬方法之一。例如,CIVA是基于鉛筆法開(kāi)發(fā)的商業(yè)軟件,用于模擬UT、渦流(ET)、X射線檢查。simSUNDT是基于半解析數(shù)學(xué)核心的Windows前后處理器。Pogo是一種基于GPU的有限元求解器,主要用于非破壞性評(píng)估。k-Wave是一個(gè)用于模擬和重建光聲波場(chǎng)的MATLAB工具箱。UTman主要用于快速UT培訓(xùn),特別是焊接檢查的模擬。