[論文レビュー] Topography scanning as a part of process monitoring in power cable insulation process

Janne Harjuhahto, Jaakko Harjuhahto+3 more|arXiv (Cornell University)|Feb 6, 2026

High voltage insulation and dielectric phenomena被引用数 0

ひとこと要約

論文はXLPEケーブルコアの監視のための新規トップグラフィー走査システムを提示し、3D表面マップを構築し、リアルタイム表面欠陥検出のための深層学習を使用します。

ABSTRACT

We present a novel topography scanning system developed to XLPE cable core monitoring. Modern measurement technology is utilized together with embedded high-performance computing to build a complete and detailed 3D surface map of the insulated core. Cross sectional and lengthwise geometry errors are studied, and melt homogeneity is identified as one major factor for these errors. A surface defect detection system has been developed utilizing deep learning methods. Our results show that convolutional neural networks are well suited for real time analysis of surface measurement data enabling reliable detection of surface defects.

研究の動機と目的

• 電力ケーブル絶縁体の加工プロセス監視を改善して形状および溶融関連欠陥を検出する動機づけ。
• 絶縁ケーブルコアの詳細な3D表面マップを生成するシステムを開発する。
• 断面および長さ方向の形状誤差を特定し、溶融均一性と関連づける。
• リアルタイム解析のための深層学習ベースの表面欠陥検出器を組み込む。

提案手法

• 最新の計測技術を組み込み高性能計算を搭載してXLPE絶縟コアの3D表面マップを作成する。
• 断面および長さ方向の形状誤差を分析して溶融均一性の影響を評価する。
• 深層学習を用いた表面欠陥検出システムを開発し、リアルタイムデータ解析のために畳み込みニューラルネットワークを評価する。
• トップグラフィーデータから表面欠陥を検出するためにCNNベースの手法を適用する。
• プロセス監視におけるリアルタイム表面欠陥検出の実現可能性を示す。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 トップグラフィースキャンでプロセス監視用のXLPEケーブルコアの詳細な3D表面マップを作成できるか。
• RQ2 絶縁プロセスで発生する断面および長さ方向の形状誤差は何か、そしてそれらは溶融均一性とどう関連するか。
• RQ3 畳み込みニューラルネットワークはトップグラフィデータから表面欠陥をリアルタイムで効果的に検出できるか。
• RQ4 統合システムは絶縁プロセスにおけるリアルタイム監視と欠陥検出をどのように実現するか。

主な発見

• 新規のトップグラフィースキャニングシステムが絶縁ケーブルコアの詳細な3D表面マップを作成できる。
• 断面および長さ方向の形状誤差を研究し、それらを溶融均一性の主要因と結びつける。
• 深層学習ベースの表面欠陥検出システムによりリアルタイムでの表面欠陥検出が信頼性を持って実現できる。
• 畳み込みニューラルネットワークは表面測定データのリアルタイム解析に適している。