來源： 中核智庫 發(fā)布日期：2024-11-07
【美國能源部網站2024年11月1日報道】 美國橡樹嶺國家實驗室（ORNL）最新研發(fā)的人工智能檢測系統(tǒng)在核設備3D打印零件檢測領域取得重大突破，將檢測時間大幅縮減85%。
該系統(tǒng)采用先進的機器學習算法，能夠高效重建和分析計算機斷層掃描（CT）圖像。這一創(chuàng)新不僅顯著降低檢測成本，縮短檢測時間，還減少所需的掃描次數(shù)。在愛達荷國家實驗室（INL）的實踐應用中，該系統(tǒng)展現(xiàn)出卓越性能——分析30余個3D打印樣品僅需不到5個小時，而傳統(tǒng)檢測方法則需要30多個小時才能完成單次掃描。
目前，橡樹嶺正致力于系統(tǒng)優(yōu)化，重點提升其在放射性材料和核燃料檢測方面的適用性。這項突破性技術獲得了美國能源部先進材料和制造技術（AMMT）計劃的大力支持，將顯著加快先進材料和制造技術商業(yè)化進程。
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