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Defect Types Validation

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欠陥タイプ検証 — Defect Types Validation

最終更新: 2026-02-28
拡張欠陥タイプ（7種）の整合性を検証する手順とチェック項目。

1. 概要

scripts/validate_defect_types.py により、以下を検証する:

  • Consistency: DEFECT_TYPE_MAP / DEFECT_TYPES / DEFECT_TYPE_NAMES の一貫性
  • DOE: 全7種で DOE が正常生成されるか
  • Params: TYPE_PARAM_RANGES の定義
  • Extract: extract_odb が新パラメータを metadata に書き出すか
  • Dataset: 既存データセットで verify_dataset_integrity が通るか（オプション）

2. 実行方法

# 全チェック（データセット検証含む、dataset_multitype_100 がある場合）
python scripts/validate_defect_types.py

# 高速実行（データセット検証スキップ、CI 向け）
python scripts/validate_defect_types.py --skip-dataset

# レポート保存
python scripts/validate_defect_types.py --report validation_report.txt

3. チェック項目

チェック 内容
Consistency.DEFECT_TYPE_MAP extract_odb の DEFECT_TYPE_MAP と generate_doe の DEFECT_TYPES が一致
Consistency.DEFECT_TYPE_NAMES train.py の DEFECT_TYPE_NAMES が healthy + 7 types
DOE.Generation generate_doe が全タイプで正常にサンプル生成
DOE.Params 各サンプルに theta_deg, z_center, radius が存在
DOE.Type_coverage 全7種が少なくとも1件ずつ DOE に含まれる
Params.TYPE_PARAM_RANGES fod, impact, delamination, acoustic_fatigue の型別パラメータ定義
Extract.Metadata_params delam_depth, fatigue_severity を metadata に出力
Dataset.Multiclass_verify verify_dataset_integrity が multi-class defect_label で通過

4. verify_dataset_integrity の multi-class 対応

scripts/verify_dataset_integrity.py は defect_label が 0–7 の multi-class をサポート:

  • 0: healthy
  • 1–7: 各欠陥タイプ

欠陥ノード数は (defect_label != 0).sum() で算出。

5. 関連

ページ 内容
Extended-Defect-Types 拡張欠陥タイプ一覧
Defect-Physics-Validation 物理量検証・可視化・数値分析
Defect-Occurrence-Probability-and-Dataset-Ratio 発生確率・データセット割合
Defect-Generation-and-Labeling 欠陥生成
Dataset-Format データ形式

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