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1. WO2022067422 - CLASSIFICATION DE DÉFAUTS PENDANT UN ESSAI NON DESTRUCTIF

Numéro de publication WO/2022/067422
Date de publication 07.04.2022
N° de la demande internationale PCT/CA2021/051306
Date du dépôt international 20.09.2021
CIB
G01N 37/00 2006.1
GPHYSIQUE
01MÉTROLOGIE; TESTS
NRECHERCHE OU ANALYSE DES MATÉRIAUX PAR DÉTERMINATION DE LEURS PROPRIÉTÉS CHIMIQUES OU PHYSIQUES
37Détails non couverts par les autres groupes de la présente sous-classe
G01N 27/90 2021.1
GPHYSIQUE
01MÉTROLOGIE; TESTS
NRECHERCHE OU ANALYSE DES MATÉRIAUX PAR DÉTERMINATION DE LEURS PROPRIÉTÉS CHIMIQUES OU PHYSIQUES
27Recherche ou analyse des matériaux par l'emploi de moyens électriques, électrochimiques ou magnétiques
72en recherchant des variables magnétiques
82pour rechercher la présence des criques
90en utilisant les courants de Foucault
G01S 15/89 2006.1
GPHYSIQUE
01MÉTROLOGIE; TESTS
SDÉTERMINATION DE LA DIRECTION PAR RADIO; RADIO-NAVIGATION; DÉTERMINATION DE LA DISTANCE OU DE LA VITESSE EN UTILISANT DES ONDES RADIO; LOCALISATION OU DÉTECTION DE LA PRÉSENCE EN UTILISANT LA RÉFLEXION OU LA RERADIATION D'ONDES RADIO; DISPOSITIONS ANALOGUES UTILISANT D'AUTRES ONDES
15Systèmes utilisant la réflexion ou la reradiation d'ondes acoustiques, p.ex. systèmes sonar
88Systèmes sonar, spécialement adaptés à des applications spécifiques
89pour la cartographie ou la représentation
CPC
G01N 27/90
GPHYSICS
01MEASURING; TESTING
NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
27Investigating or analysing materials by the use of electric, electrochemical, or magnetic means
72by investigating magnetic variables
82for investigating the presence of flaws
90using eddy currents
G01N 37/00
GPHYSICS
01MEASURING; TESTING
NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
37Details not covered by any other group of this subclass
G01S 15/89
GPHYSICS
01MEASURING; TESTING
SRADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
15Systems using the reflection or reradiation of acoustic waves, e.g. sonar systems
88Sonar systems specially adapted for specific applications
89for mapping or imaging
Déposants
  • OLYMPUS NDT CANADA INC. [CA]/[CA]
Inventeurs
  • LEPAGE, Benoit
Mandataires
  • SABETA, Anton C.
  • MCMANUS, Kimberly A.
  • SINDEN, William K.
  • REECE, Pia-Lauren
  • LOWTHERS, Erica L.
  • BARTOSZEWICZ, Lola A.
  • HUNDAL, Steve S.
  • MILLMAN, Jay M.
Données relatives à la priorité
63/086,75302.10.2020US
Langue de publication Anglais (en)
Langue de dépôt anglais (EN)
États désignés
Titre
(EN) FLAW CLASSIFICATION DURING NON-DESTRUCTIVE TESTING
(FR) CLASSIFICATION DE DÉFAUTS PENDANT UN ESSAI NON DESTRUCTIF
Abrégé
(EN) Flaw detection information, acquired by one or more NDT modalities, can be applied to a trained machine learning model to automatically associate a detected flaw with a cluster of similar flaws. Then, a flaw identification output can be generated based on the association, such as indicted the flaw and an associated probability. In this manner, the described techniques can automatically classify and identify each detected flaw and, in some cases, no flaw conditions. These techniques can shorten the time between part rejection and flaw diagnosis and allow for automated process control.
(FR) Des informations de détection de défauts, acquises à l'occasion de divers essais non destructifs, peuvent être appliquées à un modèle d'apprentissage automatique entraîné en vue de l'association automatique d'un défaut détecté à un groupe de défauts similaires. Ensuite, une sortie d'identification de défaut peut être générée sur la base de l'association, comme indiqué par le défaut et une probabilité associée. Ainsi, les techniques décrites peuvent permettre de classer et d'identifier automatiquement chaque défaut détecté et, dans certains cas, des condition d'absence de défaut. Ces techniques peuvent permettre de raccourcir la durée entre un rejet de pièce et un diagnostic de défaut, et permettre une commande de processus automatisée.
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