Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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v.35
no.5
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pp.341-348
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2015
Active infrared thermography methods have been known to possess good fault detection capabilities for the detection of defects in materials compared to the conventional passive thermal infrared imaging techniques. However, the reliability of the technique has been under scrutiny. This paper proposes the lock-in thermography technique for the detection and estimation of artificial subsurface defect size and depth with uncertainty measurement.
The purpose of this study was to investigate the feasibility on the detection of dental composite delamination using a lock-in thermography method. Amplitude and phase images of detected thermal signals were analyzed according to the lock-in frequencies. At a lock-in frequency of 0.05 Hz, the ligament thickness of 0.5 mm in the specimen exhibited the highest amplitude contrast between defective area and sound area. For ligament thicknesses of 1 mm and 1.5 mm, delamination detection was possible at 0.025 Hz and 0.01 Hz through the amplitude differences. At lock-in frequencies of 0.006 Hz and 0.01 Hz, ligament thickness 0.5 mm exhibited the highest phase contrast. For ligament thicknesses of 1 mm and 1.5 mm, the phase contrast exhibited possible detection of delamination at 0.006-0.1 Hz.
This study evaluated thermal image real-time estimation and fire alarm using by a CCD camera, which has been a seamless feature-point analysis method, according to the angle and position and image fusion by a vector coordinate point set-up of equal shape. The system has higher accuracy, fixing data value of temperature sensing and fire image of 0~255, and sensor output-value of 0~5,000. The operation time of a flame specimen within 500 m, 1000 m, and 1500 m from the test report specimen took 7 s, 26 s, and 62 s, respectively, and image creation was proven. A diagnosis of fire accident was designated to 3 steps: Caution/Alarm/Fire. Therefore, a series of process and the transmission of SNS were identified. A light bulb and fluorescent bulb were also tested for a false alarm test, but no false alarm occurred. The possibility that an unwanted alarm will be reduced was verified through a forecast of the fire progress or real-time estimation of a thermal image by the change in the image of a time-based flame and an analysis of the diffusion velocity.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2023.07a
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pp.669-670
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2023
본 논문에서는 열화상 카메라 및 주변 환경요인 측정 시스템을 이용하여 각종 반도체 제조공정에 사용되는 화학물질의 누수를 검출하는 방안을 제안한다. 이는 대형화되고 복잡한 집적배관이 시공되어 있는 공장 환경에서 검출센서를 통한 화학물질 누수 관리를 열화상 시스템으로 대체함으로써 보다 정확하고 안정적인 모니터링을 통해 신속한 대응 및 관리가 가능할 것이다. 또한 본 연구를 통해 누수 배관표면의 열패턴을 실시간으로 모니터링 함으로 기존 누수 검출 센서(면적식 라인타입의 센서)에 대비하여 20% 이상 검출의 신속성 향상을 보장할 수 있다.
This study presents a technique to quantitatively measure the corrosion level of a reinforcing bar using infrared thermography system. We found out electric heating method having an important effect on thermal data in previous study. This study purposed an efficient way for grip standardization to reduce constriction resistance problem, and providing reliable thermal data using infrared thermographic method. Using vise type earth clamp, the surface resistance of rebar was smaller than that of traditional plier type earth clamp through temperature-distribution relationship. Also this study contains experiments with toque wrench to improve heating contact problem.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Technology Engineers
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v.21
no.4
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pp.666-671
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2012
It was diagnosed customer transformers and other equipment by using non-contact infrared equipment. Examiners can identify not only abnormalities in real time in the field of the transformer immediately, as well as they were able to safely perform the scan. Thanks to successful transformer diagnosis, we can easily diagnose abnormalities of transformer itself which can be caused by deterioration of the oil used as overlaod or refrigerant and we can also diagnose abnomalities from low voltage bushing which can be result by external environmental factors and physical factors and abnomalities from its connections at the same time we found it is very useful at proactive diagnostics.
We introduce a novel Visual Inertial Odometry (VIO) algorithm designed to improve the performance of thermal-inertial odometry. Thermal infrared image, though advantageous for feature extraction in low-light conditions, typically suffers from a high noise level and significant information loss during the 8-bit conversion. Our algorithm overcomes these limitations by approximating a 14-bit raw pixel histogram into a Gaussian mixture model. The conversion method effectively emphasizes image regions where texture for visual tracking is abundant while reduces unnecessary background information. We incorporate the robust learning-based feature extraction and matching methods, SuperPoint and SuperGlue, and zero velocity detection module to further reduce the uncertainty of visual odometry. Tested across various datasets, the proposed algorithm shows improved performance compared to other state-of-the-art VIO algorithms, paving the way for robust thermal-inertial odometry.
In this paper, we propose a personalized cooling management system with thermal imaging camera. The proposed equipment uses a thermal imaging camera to control the amount of cold air and the system according to the difference between the user's skin temperature before and after the procedure. When the skin temperature is abnormally low, the cold air supply is cut off to prevent the possibility of a safety accident. It is economical by replacing the skin temperature sensor with a thermal imaging camera temperature measurement, and it can be visualized because the temperature can be checked with the thermal image. In addition, the proposed equipment improves the sensitivity of the sensor that measures the distance to the skin by calculating the focal length by using a dual laser pointer for the safety of a personalized cooling management system to which a thermal imaging camera is applied. In order to evaluate the performance of the proposed equipment, it was tested in an externally accredited testing institute. The first measured temperature range was -100℃~-160℃, indicating a wider temperature range than -150~-160℃(cryo generation/USA), which is the highest level currently used in the field. In addition, the error was measured to be ±3.2%~±3.5%, which showed better results than ±5%(CRYOTOP/China), which is the highest level currently used in the field. The second measured distance accuracy was measured as below ±4.0%, which was superior to ±5%(CRYOTOP/China), which is the highest level currently used in the field. Third, the nitrogen consumption was confirmed to be less than 0.15 L/min at the maximum, which was superior to the highest level of 6 L/min(POLAR BEAR/USA) currently used in the field. Therefore, it was determined that the performance of the personalized cooling management system applied with the thermal imaging camera proposed in this paper was excellent.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.12
no.2
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pp.85-92
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2023
Respiratory infections such as COVID-19 mainly occur within enclosed spaces. The presence or absence of abnormal symptoms of respiratory infectious diseases is judged through initial symptoms such as fever, cough, sneezing and difficulty breathing, and constant monitoring of these early symptoms is required. In this paper, image matching correction was performed for the RGB camera module and the thermal imaging camera module, and the temperature of the thermal imaging camera module for the measurement environment was calibrated using a blackbody. To detection the target recommended by the standard, a deep learning-based object recognition algorithm and the inner canthus recognition model were developed, and the model accuracy was derived by applying a dataset of 100 experimenters. Also, the error according to the measured distance was corrected through the object distance measurement using the Lidar module and the linear regression correction module. To measure the performance of the proposed model, an experimental environment consisting of a motor stage, an infrared thermography temperature screening system and a blackbody was established, and the error accuracy within 0.28℃ was shown as a result of temperature measurement according to a variable distance between 1m and 3.5 m.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.12
no.12
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pp.525-534
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2023
Gas leak detection system is a key to minimize the loss of life due to the explosiveness and toxicity of gas. Most of the leak detection systems detect by gas sensors or thermal imaging cameras. To improve the performance of gas leak detection system using single-modal methods, the paper propose multimodal approach to gas sensor data and thermal camera data in developing a gas type identification model. MultimodalGasData, a multimodal open-dataset, is used to compare the performance of the four models developed through multimodal approach to gas sensors and thermal cameras with existing models. As a result, 1D CNN and GasNet models show the highest performance of 96.3% and 96.4%. The performance of the combined early fusion model of 1D CNN and GasNet reached 99.3%, 3.3% higher than the existing model. We hoped that further damage caused by gas leaks can be minimized through the gas leak detection system proposed in the study.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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