[19a-C31-7~11] 11.3 Critical Current, Superconducting Power Applications

11:45 AM - 12:00 PM JST(2:45 AM - 3:00 AM UTC)

[19a-C31-11] A Study on the Effects of Resolution, Sample Linewidth and Process-Dependence on Machine-Learning Based Auto-Detection of Local Heterogeneity in REBCO Wires by High-Speed Magnetic Microscopy

〇Zeyu Wu¹, Kazutaka Imamura¹, Kohei Higashikawa¹, Takanobu Kiss¹ (1.Kyushu Univ.)

Keywords:

Object detection,REBCO,Magnetic microscope

長尺の希土類系高温超伝導材の応用における臨界電流I_cの空間均一性は最も重要な要求仕様の一つであるが、その支配因子や統計事象を含む特性は未だ十分に明らかとなっていない。我々は、前報において、リール式磁気顕微鏡観察によって得られたテープ面内の2次元磁化電流分布に、機械学習による物体検出を適用することで、一般的な1次元のI_c分布の観察では検出が困難な、線材に内包される局所不均一性の自動検出が可能であることを報告した。本研究では、さらに本解析における、検出画像の解像度、試料線幅などの計測条件ならびに線材作製プロセスの影響について検討を行った。
その結果、学習画像と検出画像の解像度と線幅を一致させれば、1.0mmの解像度においてもプロセスごとの局所不均一性を高い検出精度を達成できた。