A Study on the Pattern Recognition of Hole Defect using Neural Networks

신경회로망을 이용한 원공 결함 패턴 인식에 관한 연구

  • 이동우 (동아대학교 기계공학과 대학원) ;
  • 홍순혁 (부경대학교 공과대학 CAD/CAM Lab) ;
  • 조석수 (삼척대학교 기계 정밀기계 자동차공학부) ;
  • 주원식 (동아대학교 기계 산업시스템공학부)
  • Published : 2003.02.01

Abstract

Ultrasonic inspection of defects has been focused on the existence of defect in structural material and need has much time and expenses in inspecting all the coordinates (x, y) on material surface. Neural networks can have an application to coordinates (x, y) of defects by multi-point inspection method. Ultrasonic inspection modeling is optimized by neural networks Neural networks has trained training example of absolute and relative coordinate of defects, and defect pattern. This method can predict coordinates (x, y) of defects within engineering estimated mean error $\psi$.

Keywords

References

  1. 이강용, 백충현, '음향 방출법에 의한 파괴 인성치 측정 및 파괴 안정성 평가를 위한 연구,' 대한기 계학회논문집, 제13권, 제1호, pp. 96-104, 1989
  2. 大石篤哉, 山田勝稔, 吉村忍, 失川元基, 'ニュ-ラルワ-クと計算力學に基づく缺陷同正, ' 日本機械學會論文集(A), Vol. 60, No. 569, pp. 264-271
  3. 기다노 히로아키, '유전자 알고리즘,' 대청, pp. 12-72, 1996
  4. 大石篤哉, 山田勝稔, 吉村忍, 失川元基, 'ニュ-ラル ツトワ-クと計算力學づく超音派缺陷同正,' 日本機械學會論文集(A), Vol. 62, No. 598, pp. 1479-1487, 1996
  5. 이원, 윤인식, 정성관, 김정기, '프랙탈 해석을 고려한 용접 결함의 초음파 형상 인식 최적화에 관한 연구,' 대한기계학회 춘계학술대회논문집 (A), pp. 288-293, 1998
  6. 윤인식, 이원, 이병채, '카오스 특징 추출에 의한 용접 결함의 초음파 형상 인식,' 한국정말공학 회지, 제15권, 제6호, pp. 167-174, 1998
  7. 失天元基, 吉村忍, 大石隆寬, '階層形ニュ-ラルネツトワ_クと計算力學による三次元き裂の形狀同正, ' 日本機械學會論文集(A), Vol. 59, No. 559, pp. 30-38, 1993