신경회로망을 이용한 원공 결함 패턴 인식에 관한 연구

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

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

초록

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 $\psi$.

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참고문헌

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