Подбор порога обнаружения дефектов трубы с целью устранения ошибок первого рода и уменьшения ошибок второго рода

Abstract

В данной статье рассмотрена проблема пропуска дефекта нейронной сетью при дефектоскопии внутренней поверхности трубы, а также проблема «ложного срабатывания», т. е. обнаружения дефекта там, где его нет. В результате исследования выбраны метрики, позволяющие устранить ошибку первого рода и уменьшить количество ошибок второго рода, экспериментально определено пороговое значение, которое устраняет вероятность пропуска дефекта, а также проведен анализ работы системы с подобранным пороговым значением.

This article discusses the problem of missing a defect by a neural network during flaw detection of a pipe inner surface, as well as the problem of "false positives", i. e. detecting a defect where there is none. As a result of the study, metrics were selected to eliminate the errors of the first type and reduce the number of errors of the second type. A threshold value was experimentally determined that eliminates the likelihood of missing a defect. Analysis of the system operation with a selected threshold value was carried out