Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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v.19
no.6
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pp.426-432
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1999
A plus-point eddy current test(ECT) probe was developed to examine the defects on the welds of pumps, valves, and pipings which are the major components of the electric power plants, non-destructive evaluation (NDE) techniques for detecting and sizing the flaws were studied adapting this probe. Differential plus-point ECT probe is consists of two "I"-type coils crossed each other and has an advantage having a small influence on the sensitivity by lift-off variation to the conventional types of probe. The specimens with crack-like electro discharge machining(EDM) notches on the weld of type 304 stainless-steel were fabricated in order to evaluate the plus-point ECT probe response to the flaws. NDE techniques to detect and size the flaws and estimate the flaw type were established with this specimens.
In this study, we used nondestructive test based on ultrasonic test as inspection method and compared backpropagation neural network(BPNN) with probabilistic neural network(PNN) as pattern recognition algorithm of weld flaws. For this purpose, variables are applied the same to two algorithms. Where, feature variables are zooming flaw signals of reflected whole signals from weld flaws in time domain. Through this process, we compared advantages/ disadvantages of two algorithms and confirmed application methods of two algorithms.
Ryu, Sung Woo;Yoon, Kee Bong;Jeon, Gyu Min;Seong, Un Hak
Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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v.36
no.6
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pp.504-509
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2016
Defects in dissimilar metal welds are reported to be on the increase during the operating lifespan and aging of nuclear power plants. In Korea, reported cases of defects due to dissimilar metal welds include the drain nozzle of a steam generator and RCS hot tube sampling nozzles. Therefore, there is an urgent need to develop a reliable automated nondestructive inspection technique and a system for the inspection of dissimilar metal welds of small diameter nozzles in a high radiation area of a nuclear power plant. In this study, to ensure effective defect inspection of small diameter nozzles (RCS high-temperature tube sampling nozzle) of a nuclear power plant, three different methods were developed. These include: (1) optimum inspection probe design by beam simulation, (2) multi-directions UT optimum inspection technique for the inspection of small diameters of different welded parts, and (3) remote control automatic inspection system. The developed technique and systems have been verified to be suitable for use in the inspection of defects in smaller diameter nozzles in nuclear power plants.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2008.05a
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pp.556-559
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2008
In this study, an automated ultrasonic testing system and post signal and image processing techniques are developed in order to construct ultrasonic flaw images in weldments. The automated ultrasonic testing system developed in the present study adopted an 8 channel pulser/receiver-ADC unit and a 2 axis motion driving unit and the post signal and image processing algorithms are built into the system program of the automated ultrasonic testing system.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.17
no.1
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pp.453-458
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2016
One of the most common applications of machine vision is quality inspections in automated production. In this study, a welding inspection system that is controlled by a PC and a PLC equipped with a multi-camera setup was developed. The system was designed to measure the primary dimensions, such as the length and width of the welding areas. The TCP/IP protocols and multi-threading techniques were used for parallel control of the optical components and physical distribution. A coaxial light was used to maintain uniform lighting conditions and enhance the image quality of the weld areas. The core image processing system was established through a combination of various algorithms from the OpenCV library. The proposed vision inspection system was fully validated for an actual weld production line and was shown to satisfy the functional and performance requirements.
Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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v.17
no.1
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pp.11-22
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1997
It is very essential to get the accurate classification of defects in primary pressure vessel and piping welds for the safety of nuclear power plant. Ultrasonic testing has been widely applied to inspect primary pressure vessel and piping welds of nuclear power plants during PSI / ISI. Classification of flaws in weldments from their ultrasonic scattering signals is very important in quantitative nondestructive evaluation. This problem is ideally suited to a modern ultrasonic Pattern recognition technique. Here, a brief discussion on systematic approach to this methodology is presented including ultrasonic feature extraction, feature selection and classification. A stronger emphasis is placed on Fuzzy-UTSCS (UT signal classification system) as efficient classifiers for many practical classification problems. As an example Fuzzy-UTSCS is applied to classify flaws in ferrite pressure vessel weldments into two types such as linear and volumetric. It is shown that Fuzzy-UTSCS is able to exhibit higher performance than other classifiers in the defect classification.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.15
no.10
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pp.6282-6288
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2014
$CO_2$ welding is used widely in the field. On the other hand, welding defects occur when welders cannot adjust the current and voltage needed for welding and have to stop working to adjust the current and voltage, causing sudden cooling down of the welding structure inside a vehicle or tank where the control panel is invisible or when work site is far. This study used three types of existing $CO_2$ welders. This also applied SS400 rolled steel for welding structural purposes for remote control torch welding, perform a welding test through v-groove butt welding with a remote control torch and existing $CO_2$ welding torch, conducted visual inspection on the appearance of a welded top bead. In addition, the appearance quality of the welding part was monitored mainly through penetrant testing and a bending test to evaluate the welding defect reduction and the effect on the performance and compatibility by replacing the existing welder.
지능형 초음파 탐상 시스템은 재래식 초음파 탐상시험에서 주된 논란의 대상이 되는 검사의 객관성과 신뢰성, 그리고 일반화된 검사자료의 데이터베이스화 문제를 해결할 수 있는 해법으로 제시 되었다. 또한 이 시스템은 검사의 자동화(혹은 간이자동화)를 통해 검사자에 의해 수작업으로 작성되던 피검체 및 결함관련 정보를 자동으로 계산하고 데이터베이스화함으로써, 열악한 검사환경에서도 최선의 능률을 제공할 수 있는 기반을 제공한다. 본 논문에서는 지능형 시스템의 개발을 위해 필요한 요소기술과 개발된 시스템의 전반에 관하여 논한다.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.5
no.5
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pp.985-993
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2001
Neural networks are shown to be effective in being able to distinguish incomplete penetration-like weld defects by directly analyzing the plasma which is generated on each impingement of the laser on the materials. The performance is similar to that of existing methods based on extracted feature parameters. In each case around 93% of the defects in a database derived from 100 artificially produced defects of known types can be placed into one of two classes: incomplete penetration and bubbling. The present method based on classification using plasma is faster, and the speed is sufficient to allow on-line classification during data collection.
Proceedings of the Korean Society of Propulsion Engineers Conference
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2011.04a
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pp.303-306
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2011
티타늄 용접부의 기공 형성은 용접 중 대기중으로부터 유입되거나 모재 표면의 산화막으로부터 확산과정을 통해 유입되는 산소 혹은 수소로 인해 형성된다고 알려져 있다. 용접부 기공은 용접부의 피로 수명과 인성을 저하시키며 취성 파괴의 원인이 된다. 이에 용접 후 비파괴 검사를 통해 용접부 기공을 확인하고 있으며 확인된 기공등의 결함은 재용접을 통해 제거하고 있다. 이번 연구에서는 기계적 가공 방법에 의해 기공을 제거한 후 재용접 하는 기존의 방식에서 벗어나 TIG Dressing 공법을 이용하여 용접부에 형성된 기공을 제거하고자 하였으며 이에 따른 용접부 노치 인성을 확인하였다. 시험 결과 TIG Dressing에 의한 기공 제거 효과와 노치 인성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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