• 제목/요약/키워드: 크랙 검출

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영상 처리를 이용한 건축물의 크랙 자동 검출 시스템 (Automatic Cracks Detection System of Concrete Buildings Using Image Processing)

  • 조동욱;윤미희
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2002년도 춘계학술발표논문집 (상)
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    • pp.759-762
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    • 2002
  • 본 논문에서는 건축물의 안전 진단에 최우선 요소로 고려되는 크랙(Crack : 갈라진 틈)을 영상 처리에 의해 자동 검출하고 크랙의 여러 가지 특징들을 자동으로 추출하는 방법에 대해 제안하고자 한다. 이는 우선 카메라로 입력한 건축불의 영상에서 전처리과정을 통해 잡음제거를 행하고 이에 경계 추출과 세선화 과정을 통해 크랙의 영역을 검출한다. 이후 크랙들의 특징을 추출하기 위해 크랙들을 분할하며 분할된 크랙들에 대해 곡선 적합을 통해 크랙들의 방향과 길이 등과 같은 특징들을 추출해 낸다. 본 논문에서 개발코자 하는 시스템은 크랙들의 특징들을 자동으로 추출해 냄으로써 기초적인 건축물의 안전 진단을 자동으로 행하는 시스템이 되리라 여겨진다.

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개선된 비등방 확산 모델을 이용한 다결정형 솔라셀의 마이크로 크랙 검출 (Micro-crack Detection in Polycrystalline Solar Cells using Improved Anisotropic Diffusion Model)

  • 고진석;임재열
    • 전자공학회논문지
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    • 제50권5호
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    • pp.183-190
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    • 2013
  • 본 논문에서는 불균일한 표면을 갖는 다결정형 솔라셀에서의 마이크로 크랙 검출을 위한 개선된 비등방 확산 모델 기반의 불량 검출 기법에 대해서 다룬다. 산업용 카메라를 이용하여 획득한 영상에서 CCD 센서의 특성으로 인하여 대각선 방향으로 발생한 마이크로 크랙의 밝기가 일정하지 않게 표현되는 경우가 발생한다. 이와 같은 특징으로 인하여 기존의 비등방성 확산 모델 기반의 마이크로 크랙 검출 알고리즘에서 충분한 반복확산이 이뤄지지 않을 경우, 대각선 방향으로 발생한 마이크로 크랙을 불연속적으로 검출하는 단점을 가지고 있다. 그러나 확산 횟수가 증가할수록 전체 알고리즘 수행 시간이 증가하며, 실제 마이크로 크랙보다 두껍게 검출하는 경향이 있다. 이러한 단점을 개선하기 위하여 기존의 동서남북 방향 기울기를 이용하는 비등방 확산 모델에 확장된 대각선 방향의 기울기를 추가로 적용하였다. 제안된 방법은 십자방향의 기울기와 확장된 기울기를 비교하고, 보다 큰 값을 확산계수 함수에 적용하는 방법이다. 이는 대각선 방향으로 발생된 마이크로 크랙의 정보를 반영하기 위한 것이다. Tsai et al.의 방법과 Ko and Rheem의 방법과 비교실험 한 결과, 본 논문에서 제안된 알고리즘이 기존에 제안된 알고리즘에 비하여 적은 반복횟수에서 마이크로 크랙을 우수하게 검출하는 것을 확인했다. 또한 기존 알고리즘에 비하여 실제 마이크로 크랙과 유사한 두께로 검출하는 것을 확인했다.

초음파를 이용한 추진제/라이너 미접착 및 추진제 미세 크랙의 결함 검출 기법 (Ultrasonic Inspection Technology of Defect Detection of Propellant/Liner Debond & Propellant Microcrack)

  • 나성엽
    • 한국추진공학회지
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    • 제11권1호
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    • pp.34-42
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    • 2007
  • 초음파를 이용한 추진기관의 비파괴검사는 X-ray 검사에 비하여 경제성이 우수하고, X-ray 검사 시 취약한 미접착, 손상 등의 결함 검출이 우수한 편이다. 그리고 전용 시설 없이 현장에서 실시간으로 검사가 가능하며 방사선 작업에 비하여 안전한 방법이다. 본 논문에서는 고체 추진제에 대한 초음파 특성을 분석하고, 추진제/라이너 미접착에 대한 내측과 외측 검사 방법 및 추진제 손상에 의한 미세 크랙 검출에 대하여 실험 및 분석하였다. 실험 결과, 추진제/라이너 미접착에 대한 내.외측 검사에 있어서 검출 가능성을 보였으며, 그리고 손상에 의한 추진제 미세 크랙도 초음파의 감쇠특성을 이용하여 검출 가능함을 보였다.

카메라 이미지 처리를 통한 프레스 패널의 크랙결함 검출 (Automatic Crack Detection on Pressed Panels Using Camera Image Processing with Local Amplitude Mapping)

  • 이창원;정휘권;박규해
    • 비파괴검사학회지
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    • 제36권6호
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    • pp.451-459
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    • 2016
  • 프레스 공정은 제품의 대량 생산에 주로 사용되며, 제품의 생산관리를 위해 공정 중 발생하는 제품 결함 탐지는 중요하다. 결함 탐지를 위해 검출자의 육안을 통한 검출 방법이 주로 사용되고 있으나, 이 방법은 검출자에 따라 정확도 및 효율이 크게 좌우된다. 따라서 검출자의 영향을 받지 않고 일정 이상의 검출 능력을 갖춘 자동검출시스템이 필요하다. 본 연구에서는 프레스 라인의 영상촬영시스템을 활용하여 공정 중 패널이미지를 획득 및 패널 결함검출기법을 개발하였다. 결함이 없는 제품이미지를 기저이미지로 선정한 뒤, 이미지 내 외곽라인 요소들에 대한 히스토그램을 이용하여 결함이 존재하는 패널이미지와 비교를 통해 결함검출을 수행하였다. 또한 실험실 및 실제 프레스 라인 실험을 통하여 신뢰성을 확인하였다. 실험 결과 프레스 공정 중 생기는 패널의 크랙결함에 대한 탐지가 가능하였으며 추후 이미지 처리의 가속화 및 최적화 진행 시, 검출률 및 검출 속도 향상시 현장 적용 가능함을 확인하였다.

축방향 미소결함 검출을 위한 자기누설 비파괴 검사 방법에 관한 연구 (A Study on the Method of Magnetic Flux Leakage NDTfor Detecting Axial Cracks)

  • 윤승호;박관수
    • 한국자기학회지
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    • 제21권1호
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    • pp.23-31
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    • 2011
  • 비파괴 검사방법 중 자기누설 방법을 이용한 비파괴 검사방법은 높은 자기 투자율을 갖고 있는 배관 검사에 적합하다. 자기누설 방식이 적용된 시스템을 MFL PIG라고 하는데 이전 MFL PIG는 금속 손실이나 부식과 같은 결함을 검출하는 데 높은 성능을 보인다. 하지만 MFL PIG는 배관 내 외부의 압력차에 의해 발생하는 크랙을 검출하는데 어려움이 있다. 크랙은 매우 가늘고 길게 발생하기 때문에 축방향으로 자기장을 형성하는 기존의 MFL PIG에서는 자기장이 통과하는 크랙의 단면적이 변화가 거의 없게 된다. 크랙은 배관에서 빈번히 발생하는 결함으로 사고의 위험은 금속 손실이나 부식에 의한 것보다 훨씬 크다. 그러므로 크랙을 검출하기 위한 새로운 PIG가 연구 개발 될 필요가 있다. CMFL PIG는 자기장을 원주방향으로 형성하여 크랙에서의 자기 누설을 최대화할 수 있다. 본 논문에서는 3차원 비선형 유한요소해석법을 이용하여 CMFL PIG를 설계하고 자기장 분포를 분석하였다. CMFL PIG를 이용하여 NACE의 표준인 크랙을 검출할 수 있고 크랙의 형상을 추정하기 위해 많은 종류의 크랙에 대해 자기장의 누설을 분석하고 신호 처리를 통해 형상 추정을 하였다.

공명초음파분광법을 활용한 광컨넥터용 결합소자의 결함 평가

  • 김성훈;이길성;양인영
    • 한국정밀공학회:학술대회논문집
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    • 한국정밀공학회 2004년도 춘계학술대회 논문요약집
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    • pp.48-48
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    • 2004
  • RUS(공명초음파분광법)는 비파괴 검사법의 하나로서 공명 주파수와 주파수 응답을 매우 정확하게 측정할 수 있으며, 탄성학적인 성질과 이방성을 결정하는데 이용 가능하다. Paul Heyliger와 Hassel Ledbetter는 steel block의 표면 크랙과 복합적층물의 내부 손상을 검출하는데 RUS를 사용하였으며, Jay G. Saxton은 RUS를 이용하여 chops, cracks, voids등을 검출하므로써 RUS의 비파괴 검사기능으로서의 가능성을 찾았다. 현재 광섬유 응용 제품에 많이 이용되고 있는 광커넥터는 초정밀 가공을 필요로 하는 중요한 부품으로서 optical fiber, ball lense로 구성되어진다.(중략)

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연성진동하는 L형 단면 보의 크랙 검출 방법에 대한 연구 (Study on Method of Crack Detection of L-beams with Coupled Vibration)

  • 손인수;조정래;안성진
    • 한국기계가공학회지
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    • 제9권6호
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    • pp.78-86
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    • 2010
  • This paper aims to investigate the natural frequency of a cracked cantilever L-beams with a coupled bending and torsional vibrations. In addition, a theoretical method for detection of the crack position and size in a cantilever L-beams is presented based on natural frequencies. Based on the Euler-Bernoulli beam theory, the equation of motion is derived by using extended Hamilton's Principle. The dynamic transfer matrix method is used for calculation of a exact natural frequencies of L-beams. In order to detect the crack of L-beams, the effect of spring coefficients for bending moment and torsional force is included. In this study, the differences between the actual data and predicted positions and sizes of crack are less than 0.5% and 6.7% respectively.

양단 고정보의 크랙 검출에 대한 실험적 연구 (Experimental Study on Crack Detection of Clamped-clamped Beams)

  • 손인수;안성진;윤한익
    • 한국정밀공학회지
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    • 제27권6호
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    • pp.47-54
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    • 2010
  • In this paper, the purpose is to study a method for detection of crack in clamped-clamped beams using the vibration characteristics. The natural frequency of beam is obtained by FEM and experiment. The governing differential equations of a Timoshenko beam are derived via Hamilton's principle. The two coupled governing differential equations are reduced to one fourth order ordinary differential equation in terms of the flexural displacement. The crack is assumed to be in the first mode of fracture and to be always opened during the vibrations. The differences between the actual and predicted crack positions and sizes are less than 9.8% and 28%, respectively.

EfficientNet 모델을 사용한 목조 문화재의 크랙 감지 (A Crack Detection of Wooden Cultural Assets using EfficientNet model)

  • 강재용;김인기;임현석;곽정환
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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    • pp.125-127
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    • 2021
  • 본 논문에서는 목조 문화재의 변위 현상 중 하나인 크랙 현상을 감지할 수 있는 EfficientNet 기반 모델을 제안한다. 우선 사전 학습된 EfficientNet모델을 통해 학습 이미지로부터 심층 특징을 추출하고 크랙이 존재하는지 아닌지에 대해 분류하기 위한 완전 연결 신경망을 학습한다. 그런 다음 새로운 목조 문화재 이미지가 들어왔을 때 학습한 모델을 통해서 크랙이 존재하는지에 대해 최종적으로 판별하게 된다. 데이터 셋으로는 충주시 근처의 문화재에 방문해서 수집한 목조 이미지를 가지고 정상 및 비정상으로 구분한 데이터 셋을 사용하였다. 실험 결과 EfficientNet을 사용한 딥 러닝 기반 모델이 다른 사전 학습된 합성 곱 신경망 모델보다 더 좋은 성능을 나타냄을 확인하였다. 이러한 결과로부터 우리가 제안한 방법이 목재 문화재에서의 크랙 검출에 있어서 적합함을 보여준다.

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초음파를 이용한 고체 추진제 추진기관의 결함 검출 기법 (Ultrasonic Inspection Technology of Defect Detection of Solid Propellant Rocket Motor)

  • 나성엽
    • 한국추진공학회:학술대회논문집
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    • 한국추진공학회 2006년도 제26회 춘계학술대회논문집
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    • pp.239-245
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    • 2006
  • 초음파를 이용한 추진기관의 비파괴검사는 X-ray 검사에 비하여 경제성이 우수하고, X-ray 검사시 취약한 dis-bond, damage 등의 결함 검출이 우수한 편이다. 그리고 전용시설의 필요없이 현장에서 실시간으로 검사가 가능하며 방사선 작업에 비하여 안전한 방법이다. 본 논문에서는 고체 추진제에 대한 초음파 특성을 분석하고, 추진제/라이너 미접착에 대한 내측과 외측 검사 방법 및 추진제 damage에 의한 미세 크랙검출에 대하여 실험 및 분석하였다. 실험 결과, 추진제에서의 초음파 감쇠는 $6\sim8db/cm$로 비교적 큰 감쇠를 보였으며 추진제/라이너 미접착에 대한 내 외측 검사에 있어서도 제한된 조건이지만 검출 가능성을 보였다. 그리고 damage에 의한 추진제 미세 크랙도 초음파의 감쇠특성을 이용하여 검출 가능함을 보였다.

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