La prueba ultrasónica (UT) es un método popular en la fabricación avanzada para evaluar la integridad de componentes sin tener un impacto de su utilidad futura (prueba no destructiva). Comúnmente, los componentes son inspeccionados usando soluciones codificadas manuales (UT convencional o pruebas ultrasónicas de array escalonado (PAUT)) y los datos son analizados por un operador especializado. Como tal es dependiente de las experiencias de prueba del operador y como esto podría potencialmente conducir a errores, hay una investigación académica y la industria necesita para desarrollar un sistema capaz de reconocimiento autónomo de defectos (ADR), potencialmente para ser integrado junto procesos y sistemas de inspección existentes.
El objetivo general de este doctorado es desarrollar un marco computacional para la clasificación de defectos autónomos para la prueba ultrasónica. El trabajo de investigación se centrará en las metodologías de aprendizaje automático (ml) (pero no limitadas a ml), con posibles temas de investigación sobre métodos de extracción y selección de características en señales spatiotemporal, clasificación basada en modelos supervisada y no supervisada. algoritmos, así como la toma de decisiones basada en modelos autónomos y semiautónomos.
Fecha cierre convocatoria beca 24 enero 2018
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