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論文

A Proposal of secure non-destructive detection system of nuclear materials in heavily shielded objects and interior investigation system

瀬谷 道夫; 羽島 良一*; 呉田 昌俊

Proceedings of INMM 58th Annual Meeting (Internet), 10 Pages, 2017/07

港湾で扱われる貨物コンテナは容積が大きく重量物も運べるため、核物質が隠されて持ち込まれる危険性が高い。核セキュリティを強化する上では、重遮へい物中の規制外核物質の確実な検知、及び、重遮へい物体の安全な解体により中から核物質を取出すことが不可欠である。このための対応として、確実な核物質検知システムの導入、検知物の正確な内部構造把握、及び核物質性状把握(核兵器か否か、爆発物の混入等)が要求され、これらの情報を使うことにより検知物の安全な解体と核物質の取出しが可能となる。この発表では、X線スキャン装置と単色線利用NRFベース非破壊検知装置の組合せを確実な核物質検知システム及び内部検査システムとして、また、取出された核物質部分に関する内部検査機能を持つものとして、小型中性子線源(D-T中性子源)を用いるアクティブNDA装置を提案する。

口頭

Integrating deep learning-based object detection and optical character recognition for automatic extraction of link information from piping and instrumentation diagrams

Dong, F.*; Chen, S.*; 出町 和之*; 橋立 竜太; 高屋 茂

no journal, , 

配管・計装図(P&ID)には、原子力発電所(NPP)の設計と管理に不可欠な計装および制御装置とともに、配管およびプロセス機器に関する情報が含まれる。P&IDには複雑なオブジェクトが多く、これらのオブジェクトとそれらのリンクされた情報がさまざまな図に不均衡に分布し複雑であるため、自動識別は困難である。したがって、P&IDは通常、手動で抽出および分析されるが、これには時間がかかり、エラーが発生しやすい。これらの問題に効率的に対処するため、最先端の深層学習ベースのオブジェクト検出と光学式文字認識(OCR)モデルを統合して、P&IDから情報を自動的に抽出した。さらに、低解像度の小さなオブジェクトを検出するためにスライディングウィンドウを用いた新しい画像前処理方法を提案した。提案された方法の性能を実験的に評価し、NPPのP&IDから情報を抽出できることを示した。

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