작은 크기 다양한 입출력 포트 등의 많은 이점으로 PCB 회로기판에서 볼그리드배열(BGA) 방식의 기판이 사용되고 있다 하지만 BGA 기판 내부 기포는 기판의 성능을 떨어뜨리고 실패를 야기한다 자동적으로 X-ray 영상에서 기포를 검출하기 위해서 본 논문에서는 국부 영상 명암 변량 측정 방법을 이용한 새로운 덩어리 검출기를 제안한다 국부 영상 명암 변량의 활용은 영상의 밝기 기포의 모양, 기포의 위치 및 부품간의 간섭등에도 연산 결과에 영향이 적은 불변성을 가진다. 또한 박스 필터의 다양한 사이즈를 적용하여 다양한 크기의 영상을 분석하므로 결과적으로 제안한 덩어리 검출 필터는 기포의 다양한 크기에 도강력하다. 실험 결과는 제안한 기법이 정상 부위를 비정상 부위 로보이는 확률false-ratio)을 낮게 유지하면서 기포 검출률을96.104% 까지 높일 수있음을 보인다.
PCB를 코팅하는 과정에서 기포가 발생하면 회로 오작동의 원인이 되기 때문에 기포 검출은 컨포멀 코팅 검사에서 매우 중요한 작업이다. 이전 연구에서는 기포의 밝기 특성을 이용하여 기포의 후보를 추출하고, 합성곱 신경망(CNN: Convolutional Neural Networks)을 이용하여 추출된 후보를 검증하였다. 본 논문에서는 전이학습 기반의 합성곱 신경망 모델을 이용하여 기포를 검출하는 방법을 제안한다. 이를 위해 합성곱 신경망 모델로 VGGNet을 사용하고, 분류층(Classification Layer)으로 시그모이드(Sigmoid)를 적용하였으며, 마지막 합성곱층(Convolutional Layer)과 분류층을 함께 학습하는 전이학습 방법을 적용하였다. 제안하는 방법의 기포 검출 성능은 F1-score 0.9044로서 이전 연구 대비 약 0.17의 개선 효과를 나타내었다.
본 논문에서는 커패시턴스를 이용해 수액 내에 있는 공기방울을 검출하고 수액의 성분을 구분 할 수 있는 측정기의 원리에 대해 제시해보려 한다. 이 측정기의 원리는 유전율의 변화를 감지하여 수액의 종류를 판단하고, 수액 내부의 기포를 검출해내는 등 의원성 사고를 근본적으로 막는 데에 그 의의가 있다. 실험결과 본 연구에서 제작한 측정기로 수액에 따른 값의 차이를 확인하였고, 발생한 기포에 대한 출력 결과를 확인할 수 있었다. 본 연구를 통해 커패시턴스 차폐의 정도가 결과의 신뢰도 측면에 중요한 요인으로 작용하고 있음을 확인 할 수 있었다. 향후 외부 간섭에 따른 노이즈에 대한 추가적인 커패시턴스 차폐 연구가 필요한 것으로 판단된다.
자동차에서 전장부품이 차지하는 비중이 증가하고 있다. 그런데 전장부품이 증가하면서 전자제어장치의 오작동으로 인한 사고 및 인명손실의 위험이 커졌다. 자동차 환경에서 발생하는 진동, 열기, 습기, 전자파를 차단하여 전장부품의 안정성을 확보와 위험을 최소화하기 위해 자동차 OEM에서는 Conformal Coating 기술을 적용하는 것이 일반적이다. Conformal Coating된 PCB 회로의 신뢰성을 높이기 위해서는 코팅 과정에서 발생하는 기포를 억제해야 한다. 그럼에도 불구하고 기포가 발생한 경우에는 해당 PCB를 폐기하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 코팅된 PCB에서 발생한 기포를 자동으로 검사하기 위한 전처리 과정으로서 검사 소자의 경계면과 평탄면 영역을 추정/분할하는 영상처리 알고리즘을 제안한다. 코팅 기포의 특성이 소자의 경계면과 평탄면에서 매우 다르게 나타나므로 효율적인 기포 검출을 위해서 영역 분할은 필수적인 전처리 과정이다.
컨포멀 코팅은 PCB(Printed Circuit Board)를 보호하는 기술로 PCB의 고장을 최소화한다. 코팅의 결함은 PCB의 고장과 연결되기 때문에 성공적인 컨포멀 코팅 조건을 만족하기 위해서 코팅면에 기포가 발생했는지 검사한다. 본 논문에서는 영상 신호 처리를 적용하여 고위험군의 문제성 기포를 검출하는 알고리즘을 제안한다. 알고리즘은 문제성 기포의 후보를 구하는 단계와 후보를 검증하는 단계로 구성된다. 기포는 가시광 영상에서 나타나지 않지만, UV(Ultra Violet) 광원에서는 육안으로 구별이 가능하다. 특히, 문제성 기포의 중심은 밝기가 어둡고 테두리는 높은 밝기를 가진다. 이러한 밝기 특성을 논문에서는 협곡과 산맥 특징이라 부르고 두 가지 특징이 동시에 나타나는 영역을 문제성 기포의 후보라 하였다. 그러나 후보 중에는 기포가 아닌 후보가 존재할 수 있기 때문에 후보를 검증하는 단계가 필요하다. 후보 검증 단계에서는 합성곱 신경망 모델을 이용하였고, ResNet이 다른 모델과 비교하였을 때 성능이 가장 우수하였다. 본 논문에서 제시한 알고리즘은 정확률(Precision) 0.805, 재현율(Recall) 0.763, F1-점수(F1-score) 0.767의 성능을 보였고, 이러한 결과는 기포 검사 자동화에 대한 충분한 가능성을 보여준다.
친환경적인 산업기술인 초미세기포(Ultra Fine Bubble, 이하 UFB) 제조 기술은 농업, 수처리, 그리고 환경재생 등 다양한 분야에서 적용되고 있다. UFB는 1,000nm 이하의 크기를 가진 기포로서 용존산소를 통한 농작물 성장 촉진 및 수중의 대장균 및 세균제거 등 다양한 성질을 지니고 있다. 본 연구는 기존의 방식과는 다르게 자왜현상을 메카니즘으로 갖는 타격식으로 제조된 UFB 생성장치를 통해 생성된 200nm이하의 크기를 가진 UFB를 실제 딸기 농장에 적용하여 딸기의 성장을 모니터링하고 살균 성능을 가진 화학제품과 UFB를 대장균에 적용하여 대장균 제거효율을 비교하였다. 딸기농장에 기존에 사용되던 지하수 대신 UFB를 주입하여 딸기성장 초기단계의 DO농도를 측정하고 딸기 생식단계에 산소포화도에 대한 질산염의 농도를 측정하여 상관관계를 분석하였으며 각각의 딸기 열매를 수확하여 무게를 비교하였다. 또한 대장균이 함유되어있는 대변을 채취하여 살균 성능을 가진 화학제품과 UFB수를 각각 대장균이 포함된 실험원수와 반응시켜 배양하고 검출된 대장균 개체 수에 확인하여 제거효율을 비교분석 하였다. 딸기성장 초기단계의 DO농도 측정결과 DO농도가 6~9ml/L로 높게 유지되고 있음을 확인하였고 딸기 생식단계에서 산소포화도가 일정하게 유지되고 있음에 따라 질산염의 농도가 점차 감소하는 것을 확인하였다. 또한 수확한 열매의 무게는 각각 37g, 19g으로 UFB수를 통해 재배된 딸기가 약 2배 이상 높은 것으로 나타났다. 이와 같은 결과는 수중의 용존산소가 딸기 성장 초기에 뿌리의 발육에 긍정적인 영향을 미치고 질산염을 원활하게 섭취하게 하여 딸기의 성장이 촉진되었고 열매의 무게가 증가하였다고 판단된다. 또한 대장균이 함유된 원수, 원수+화학제품, 원수+UFB를 접종하여 대장균과 반응시켜 배양하여 대장균 개체 수를 확인한 결과, 원수의 경우 약 600개의 대장균의 개체수가 나타났고, 원수+화학제품의 경우 검출된 대장균의 개체 수는 약 300개 정도로 나타났다. 이를 희석한 비율을 계산하여 대장균 개체 수를 나타내면 원수 약 6000개/ml, 원수+화학제품 약 6000개/ml로 비슷하게 나타난다. 반면, 원수+UFB 경우 검출된 대장균의 개체 수는 1개로 희석한 비율을 계산하여 대장균 개체 수를 나타내면 약 20개/ml로 나타난다. 이와 같은 결과를 통해 UFB는 99.9%의 대장균 제거효율을 보였으며, 화학제품은 대장균 제거효율을 보이지 않았다. 따라서 화학제품은 항균기능은 작용하지만 살균기능은 거의 없다고 판단하였고, UFB의 경우 기포가 소멸하면서 발생되는 초고온, 초고압을 형성하여 주변에 존재하는 대장균을 제거하였거나, 기포가 소멸할 때 발생되는 OH 라디칼을 통해 대장균의 세포를 화학적으로 분해시켜 대장균을 제거하였다고 보인다.
본 논문은 유리의 결함 검사를 위한 알고리즘을 제안한다. 기포 측정에 대한 정의와 기포의 형상을 측정하는 알고리즘을 제시하고, 비젼 시스템을 이용한 검사자동화 시스템에 적용하여 테스트를 하였다. 기포 형상에는 두가지 타입으로 원형 타입과 긴형상 타입으로 구분되며, 이 두가지 타입에 따라 측정 결과 표시 방법이 다르다. 이미지 획득 및 전저리에서는 ccd 카메라를 사용하여 획득한 영상과 결함을 찾기 위해 영상을 이진화를 했으며, 얻어진 이진영상은 chain code 알고리즘을 통해 결함의 면적, 둘레 길이 및 위치등의 정보를 추출한다. 실제 물리적 크기를 정확히 얻기 위해 카메라의 보정을 했다. 광학계의 심도에 비하여 패널의 두께가 두껍기 때문에 하나의 영상으로는 기포의 양질의 영상획득이 불가능하다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 높이를 변화시켜가며 획득한 영상으로 불량형상을 찾아내고, 측정하기 적합한 영상을 획득하는 화상처리 알고리즘도 제안한다. 조명은 기존에 사용한 백라이트 명시야 조명을 사용하였다. 시스템의 결함 검출율은 거의 90%이상의 성능을 나타내고 있다.
융액인상법으로 육성된 Y3-3xNd3xAl5O12단결정으로부터 결함을 검출하고 1)광학적 불균질상의 발생원인과 2)금속입자 함유물과 기포의 동반 발생 기구 및 3)core와 facet의 발생기구에 대해 분석하였다. 성장방향에 평행한 박 편을 제조한 후 편광현미경으로 광탄성 효과를 이용하여 결함을 분석하였으며, 결함을 etching한 후 광학적 결함 과 비교하였다. 융액유동의 변동에 의해 부분적인 고액계면의 불안정이 발생되면 부분적으로 성장속도가 크게 증가되어 편재 된 기포가 발생되었다. 반면 조성적 과냉이 발생되면 전체적으로 성장속도가 증가되어 고액계면에 평행하게 균일 분포로 기포가 발생되었다. 이때 기포 발생과 함께 고밀도로 전위가 생성되며 전위의 응력장으로 인해 광학적 불 균질상이 발생되었다. 기상의 IrO2각는 응액속에서 분해되며, 산소가 금속입자의 거친 표면에 부착되어 함께 유동 하면서 입 성장하고, 그 후 기공 또는 고액계면에 포획되는 것이 보다 가능한 금속입자 함유물 발생 기구라고 판단 되었다. Y3-3xNd3xAl5O12단결정에서 core와 facet은 정벽에 의해 발생되며, 고액계면의 접선과 성장방향 간의 각도에 영향을 받았다.
본 논문은 스위치드 릴럭턴스 전동기(SRM)에서 회전자위치검출의 새로운 방법을 다루었다. 전동기에 대한 센서리스방식의 제어기법들은 상전류의 측정과 비여자 구간에서의 펄스전압인가를 포함하고 있다. 회전자의 위치를 추정 할 수 있는 윈리는 펄스 전류를 통한 인턱턴스의 검출을 기포로 한다. 이 센서리스 제어법은 회전자의 위치검출 연산이 매우 간단하여 전속도구간에서 운전이 가능하여 드라이브 시스템을 효율적으로 구성할 수 있다. 제안한 방식을 이용하여 구동시스템을 구성하고 실험을 통하여 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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