Abstracts der COWAN'94

Neuronale Netze für die Klassifikation von Defekten in Pipelines

Robert Suna
Forschungszentrum Informatik an der Universität Karlsruhe

Gas-, öl- und andere Pipelines müssen immer wieder auf Korrosion und andere Defekte überprüft werden. Dies geschieht durch mit Ultraschallsensoren bestückte Sonden, die den Zustand der Rohrwand überprüfen. Diese aufgenommenen Meßwerte werden später off-line auf Defekte analysiert. Die Suche und Analyse wurde bei der Firma Pipetronix manuell durchgeführt. Das von uns entwickelte System NEUROPIPE führt nun die Suche, Analyse und Klassifikation der Defekte automatisch mit Hilfe neuronaler Netze durch. Hierzu wird eine extensive Vorverarbeitung der einzelnen Regionen, die einen möglichen Defekt darstellen, durchgeführt. Ein Schwerpunkt dieser Arbeit bestand in der Selektion, Analyse und Skalierung der extrahierten Eingabemuster sowie in der Auffindung der richtigen Netzhierarchie aus Backpropagation-Netzen und einer abgespeckten Version eines RBF-Netzes. Im wesentlichen geht es um die Auswahl der richtigen Features für das neuronale Netz, sowie deren Verarbeitung durch ein hybrides neuronales Netz.

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