• Proceedings of the KWS Conference
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• 2009.11a
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• pp.115-115
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• 2009

아연코팅강판의 레이저 용접시 발생하는 용접결함은 이미 널리 알려진 이슈이다. 그러나 대부분의 연구가 박판을 중심으로 이루어지고 있어서, 후판을 중심으로 한 조선산업에서의 아연코팅 강판의 연구는 매우 미진한 실정이다. 이중 후판 아연코팅강판의 결함검출연구는 그 연구가 거의 전무한 실정으로, 본 연구에서는 후판 아연코팅강판의 레이저 겹치기용접시의 결함검출을 중심으로 실험을 실시하였다. 실험은 Fig. 1에서와 같이 광신호와 음향신호의 RMS를 통하여 raw signal에서 잘 나타나지 않았던 신호의 패턴을 확인함으로써 실제 신호와 비드와를 대응을 가능하게 하였다. 또한 결함 발생시의 RMS값을 건전한 상태와 비교분석하여 실제 결함검출의 가능성도 확인할 수 있었다.

• Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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• v.32 no.4
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• pp.401-409
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• 2012

Ultrasonic testing are far superior to other nondestructive tests for detecting the disbond interface which occurred in adhesive interface. However, a solid rocket motor consisting of a steel case, rubber insulation, liner, and propellant poses many difficulties for analyzing ultrasonic waves because of the superposition of reflected waves and large differences in acoustic impedance of various materials. Therefore, ultrasonic tests for detecting the disbond interface in solid rocket motor have been applied in very limited areas between the steel case and rubber insulation using an automatic C-scan system. The existing ultrasonic test cannot detect the disbond interface between the liner and propellant of a solid rocket motor because most of the ultrasonic waves are absorbed in the rubber material which has low acoustic impedance. This problem could be overcome by analyzing the resonance frequency from the frequency spectrum using the ultrasonic resonance method. In this paper, a new technique to detect the disbond interface between the liner and propellant using ultrasonic resonance characteristics is discussed in detail.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.10 no.10
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• pp.15-21
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• 2019

X-rays with shorter wavelengths than ultraviolet light have very good penetration power. It is convergence in industrial and medical fields has been used a lot. n particular, in the industrial field, various researches have been conducted on the detection of foregin body inside metal that can occur in the production process of products such as metal using x-ray, a non-destructive inspection device. Detectors are becoming increasingly popular for the popularization of DR (Digital Radiography) photography methods that digitally acquire X-ray video images. However, there are cases where foreign body detection is impossible depending on the sensor noise and sensitivity inside the detector. When producing a metal product, since the defective rate of the produced product may increase due to contamination of the foreign body, accurate detection is necessary. In this paper, we provide a correction model for X-ray images acquired in order to improve the efficiency of defect detection such as foreign body inside metal. When applied to defect detection in the production process of metal products through the proposed model, it is expected that the detection of product defects can be processed accurately and quickly.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2021.05a
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• pp.463-465
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• 2021

Currently, the inspection method printed on food packages and boxes is to sample only a few products and inspect them with human eyes. Such a sampling inspection has the limitation that only a small number of products can be inspected. Therefore, accurate inspection using a camera is required. This paper proposes a deep learning object recognition technology model, which is an artificial intelligence technology, as a method for detecting the defects of expiration date printed on the product packaging. Using the Faster R-CNN (region convolution neural network) model, the color images, converted gray images, and converted binary images of the printed expiration date are trained and then tested, and each detection rates are compared. The detection performance of expiration date printed on the package by the proposed method showed the same detection performance as that of conventional vision-based inspection system.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.04a
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• pp.700-703
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• 2016

OpenCV(Open Computer Vision)에서 제공하는 얼굴 검출 알고리즘은 Haar-like feature와 Cascade 방식을 이용하여 얼굴의 패턴을 찾아내 얼굴을 검출한다. 그러나 우연히 얼굴이 아닌 곳이 얼굴과 유사한 패턴일 경우, 얼굴로 인식하는 오류를 범하게 된다. 따라서 본 논문은 MCT(Modified Census Transform)와 신경망을 이용하여 잘못된 얼굴 검출 영역을 감소시키는 알고리즘을 제안한다. MCT는 다양한 조명 조건에서도 강인한 얼굴 영상의 지역적 구조 특징을 추출하기 위하여 사용되고, 신경망 알고리즘은 Haar-Cascade 알고리즘의 얼굴 검출 방법으로 검출된 영역이 실제로 얼굴인지 아닌지를 판단하기 위하여 사용된다. 실험에서 사용된 6개의 데이터들은 인터넷에서 수집한 것으로서, Haar-Cascade 알고리즘의 얼굴 검출 방법으로 얼굴을 검출하였을 때 오검출된 영역이 1개 이상 존재한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘으로 실험한 결과, Haar-Cascade 알고리즘의 얼굴 검출 방법에 비하여 오검출된 영역이 감소된 것을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2018.06a
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• pp.79-81
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• 2018

최근 딥 러닝의 발전과 함께 보행자 검출 기술의 성능이 발전하면서 다양한 분야에서 응용되고 있다. 영상 내 보행자의 위치나 움직임을 파악함으로써 위험 지역이나 보안 지역에 접근하는 보행자를 찾아낼 수 있다. 일반적인 딥 러닝 기반의 물체 검출기는 멀리 있는 보행자와 같은 작은 물체를 검출 하는 데에 적합하지 않다. 또, 검출을 수행하기 위해서 큰 계산량을 필요로 하기 때문에, 동영상의 매 프레임 마다 수행하기 부적합 하다는 단점이 있다. 본 논문에서는 작은 물체도 잘 검출할 수 있도록 기존 YOLO 네트워크의 구조를 변경하고, 보행자 데이터를 이용하여 추가로 학습함으로써 보행자를 검출하는 성능을 증가시켰다. 그리고 검출한 보행자들에 대해 추적 기법을 이용함으로써, 동영상의 매 프레임 마다 검출을 수행하는 것을 피할 수 있도록 하였다. 실제로 DukeMTMC Dataset을 이용하여 실험을 해본 결과, YOLO 네트워크의 구조를 변경하고 추가 학습을 함으로써 검출 정확도가 개선되는 것을 확인할 수 있었다. 또, 추적 기법을 이용했을 때, 성능이 크게 떨어지지 않으면서 검출 속도를 개선할 수 있는 것을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the KWS Conference
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• 2009.11a
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• pp.67-67
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• 2009

알루미늄 합금 재질은 무게의 경량화와 기계적강도가 우수하며 다른 비철금속에 비하여 값이 저렴한 장점이 있다. 현재 산업현장에서 활용하는 가장 흔한 접합법으로 TIG, RSW 등과 같은 용융 용접법을 현재는 많이 사용 하고 있지만 열전도도가 높아 열 확산이 빠르고, 이에 따라 모재의 팽창이 일어나 열변형을 유발하며, 산화피막은 그 내부에 함유된 결정수가 아크용접 중 분해되어 수소를 방출함으로 기공이 발생하여 부도체로 저항용접시 전도성을 방해하는 등의 문제를 발생시킨다. 또한 철에 비해 4배정도 큰 전기전도율에 따라 저항용접시 대전류를 사용해야 하는 등의 문제점이 발생하고 있다. 이와 같은 알루미늄 합금의 용융용접 과정에서 발생하는 단점을 극복하는 기술로 고상접합 방법인 마찰교반용접법(Friction Stir Welding)이 활용되고 있다. FSW는 1991년 영국의 TWI에서 개발된 최신 용접법으로 모재를 용융점 아래에서 고상용접시키는 방법으로 용융에 따른 열변형과 흄가스(hume gas)와 스패터(spatter)를 억제시켜 주는 친환경적인 용접법이다. 이러한 마찰교반용접의 기술은 그동안 특허에 따른 로열티가 산업현장에서 사용하는데 문제가 되었으나 특허보호 기간인 20년이 1년정도의 기간밖에 남지 않은 상황에서 그 사용은 날로 증가하리라 본다. 이러한 마찰교반용접부의 결함을 평가하는 방법에는 UT, RT 등이 활용되고 있으나 얇은 박판에서의 결함검출은 용이하지 않다. 이리한 문제점을 해결하기위하여 초음파 가진을 이용한 적외선 열화상 검출 기법을 이용하여 마찰교반용접부의 결함 검출 가능성을 연구하였다. 20kHz의 주파수를 400Watt로 가진시켜 겹치기(lap joint) 마찰교반용접이된 A6061-T6의 용접부에 초음파를 입사하였을 때 발생하는 열을 적외선 열화상 카메라를 이용하여 측정함으로써 마찰교반겹치기 용접부의 결함 검출에 활용하였다. 용접부에 초음파를 입사하였을 때 부분적으로 온도차이가 발생하였고, 그에 따른 열화상을 검출 할 수 있었다. 이러한 열화상과 실제 시험편의 용접부의 강도를 평가하기 위하여 인장시험을 하였다. 그 결과 초음파 적외선 열화상 검출에서 발열부위가 나타난 부분이 인장시험에서 낮은 인장강도를 보였다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.11 no.5
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• pp.211-220
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• 2022

Recently, research on smart factories triggered by the 4th industrial revolution is being actively conducted. Accordingly, the manufacturing industry is conducting various studies to improve productivity and quality based on deep learning technology with robust performance. This paper is a study on the method of detecting tire surface defects in the visual inspection stage of the tire manufacturing process, and introduces a tire surface defect detection method using a depth image acquired through a 3D camera. The tire surface depth image dealt with in this study has the problem of low contrast caused by the shallow depth of the tire surface and the difference in the reference depth value due to the data acquisition environment. And due to the nature of the manufacturing industry, algorithms with performance that can be processed in real time along with detection performance is required. Therefore, in this paper, we studied a method to normalize the depth image through relatively simple methods so that the tire surface defect detection algorithm does not consist of a complex algorithm pipeline. and conducted a comparative experiment between the general normalization method and the normalization method suggested in this paper using YOLO V3, which could satisfy both detection performance and speed. As a result of the experiment, it is confirmed that the normalization method proposed in this paper improved performance by about 7% based on mAP 0.5, and the method proposed in this paper is effective.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.06c
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• pp.450-453
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• 2007

기존에 널리 이용되고 있는 일회용 용기가 가지고 있는 환경 오염 문제로 인하여 천연 고분자로 만들어진 생분해성 일회용 용기의 사용이 점점 증가하고 있다. 본 논문에서는 생분해성 용기 제작시 중요한 단계인 양품 및 불량품 판정을 위하여 비젼 시스템으로부터 획득된 용기 이미지로부터 용기 내부면 및 테두리에서 발생하는 결함을 검출하는 알고리즘을 제안한다. 구현한 시스템을 통한 실험 결과 제안한 알고리즘은 실시간 제약 조건을 만족시키면서 다양한 형태의 결함을 효과적으로 검출하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2006.10a
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• pp.16-17
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• 2006

적외선 이미지 센서용으로 사용되는 마이크로 볼로미터 센서는 process variation으의 인하여 모든 볼로미터 센서의 셀이 정확한 저항값을 갖지 못하여 입력신호에 왜곡을 가져 온다. 본 논문에서는 적외선 이미지 센서용 CMOS 검출회로를 설계하는 데 있어, 이러한 볼로미터 셀 어레이의 고정패턴잡음(Fixed Pattern hoise)을 최소화하는 방법에 대해 연구하였다. 기존의 단일 입력 방식 검출회로는 볼로미터 셀어레이의 고정패턴잡음을 보정하기 위하여 추가적인 보정 회로를 필요로 하였다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 본 논문에서는 차동 입력 방식 검출회로를 제안하였으며, 이를 적용하여 출력을 살펴본 결과 추가적인 보정회로 없이 20%의 노이즈 감쇠효과를 얻을 수 있다. 연구 결과를 바탕으로 32${\times}$32 크기를 갖는 셀어레이의 볼로미터를 구성하여 전체 칩을 설계하였으며 컴퓨터 시물레이션을 통해 결과를 분석하였다.