[16a-K206-1~6] 11.3 Critical Current, Superconducting Power Applications

10:30 AM - 10:45 AM JST(1:30 AM - 1:45 AM UTC)Presentation by Applicant for JSAP Young Scientists Presentation Award

[16a-K206-6] Influence of Spatial Resolution in Machine-Learning Based Automatic Detection of Local Homogeneity 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

長尺希土類系高温超伝導（REBCO）線材の臨界電流I_cの空間均一性は最も重要な要求仕様の一つである。我々は高速磁気顕微鏡観察に機械学習を適用することにより局所欠陥の自動検出に成功した。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異なる空間解像度のテープ面内の2次元磁化電流分布画像に、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。しかし、計測時の空間解像度の影響は未だ十分に明らかとなっていない。本研究では、検出画像の解像度による局所不均一性の解析結果の影響について検討を行った