Highlighting Anomalies in Ultrasonic Scan Data by Shannon Information Processing
Notice bibliographique
Résumé
Analysis of ultrasonic nondestructive testing data can be viewed as an exercise in anomaly detection, whereby, signals/image features found to appear consistently throughout a scan are attributed to non-relevant reflections from the weld root/cap, back-wall, wedge base, etc., while isolated indications of sufficient amplitude (with respect to a calibrated reference level) are identified as potential defects requiring further characterization.Finding indications which correspond to flaws in this way can be challenging, particularly when they are low amplitude and/or are proximate to strong geometric reflectors.In this paper, a novel post-processing scheme is proposed to facilitate identifying defects in encoded ultrasonic scans.The algorithm effectively emphasizes indications which are unusual compared with an un-flawed reference scan (or region of a scan).This is accomplished by estimating the distribution of signal amplitudes in the reference scan and then using the reference distribution to compute the so-called "Shannon Information" associated with new data points.Shannon Information is a fundamental metric in Information Theory, which quantifies how surprised one should be to observe a given quantity -ultrasonic signal amplitude in this case -knowing how that quantity varies in general, as described by its probability distribution.The mathematical foundations of the technique are outlined in detail followed by a demonstration of the efficacy of Shannon Information processing on Time of Flight Diffraction (ToFD) and Phased Array (PA) scans featuring flaws which are difficult to discern by conventional means.The proposed method of presenting ultrasonic inspection data is observed to increase signal-to-noise ratio and highlight subtle perturbations in consistent, non-relevant scan features associated with presence of defects.In addition, in the absence of flaws, Shannon Information processing is shown to transform ultrasonic signals, projection views and Delay and Sum rendered images into stationary random processes with known null distributions which allows for global detection thresholds to be set according to a desired level of statistical significance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».