본 논문에서는 전자기 유한요소 해석을 이용하여 원전 증기발생기 세관에서의 결함 변화에 따른 배열와전류프로브의 와전류탐상 특성을 해석하였다. 프로브의 전자기적 특성을 해석하기 위하여 3차원 전자기유한요소법을 이용하였다. 해석 대상으로 FBH 결함이 있는 세관을 사용하였으며, 결함의 위치는 관의 외부표면에 존재하게 하고 결함의 깊이는 세관 두께의 20%, 40%, 60%, 80%, 100%로 하였다. 결함의 크기를 변화시켰으며, 시험주파수는 100kHz, 300kHz, 400kHz를 사용하였다. 배열와전류프로브의 방향성에 대한 특성을 확인하기 위하여 축방향 및 원주방향 Notch 결함 신호의 차이를 비교하였다. 본 논문을 통하여 결함형상, 깊이 및 크기, 시험주파수의 변화에 따른 탐상신호의 변화를 확인할 수 있었으며, 본 논문의 결과는 배열와전류프로브의 와전류탐상 신호 평가 시 도움이 될 것이다.
A new neural network classifier is proposed for the automatic real-time surface inspection of high-speed cold steel strips having 11 different types of defects. 46 geometrical and gray-level features are extracted for the defect classification. 3241 samples of Posco's Kwangyang steel factory are used for training and testing the neural network classifier. The developed classifier produces plausible 15% error rate which is much better than 20-30% error rate of human vision inspection adopted in most of domestic steel factories.
증기발생기 화학세정 모사 장치를 이용하여 고농도 화학세정(EPRI/SGOG) 용액인 EDTA(20%)가 인위적으로 제작한 결합 시편에 미치는 영향 평가를 수행하였다. 평가 방법은 세정 전 후 표면 산화막 성분, ECT 분석값 비교, 증기발생기 구성 재료 부식률를 이용하였다. 화학세정 전후 부식률은 A508은 $8.023{\mu}m$, Alloy 600(HTMA)은 $0.007{\mu}m$이며 갈바닉 시편의 경우 $63.193{\mu}m$로 모두 부식 허용치 이내이다. 표면 산화막 성분 및 ECT 분석값 역시 변함이 없었다. 이와 같은 결과로 화학세정 용액인 EDTA는 결함 튜브에 미치는 영향이 없는 것으로 판단된다.
성형조건에 따른 GMT-Sheet를 관찰하여, 성형품 표면의 불량원인을 조사했다. 현미경 관찰 결과, GMT-Sheet 성형품의 표면에서 구정, 섬유돌출, 크랙, 섬유노출, 마이크로 웰드라인, 핀홀, 여파굴곡곡선 등의 결함을 발견했다. 이 결함들은 요철의 발생원인이고, 표면 광택에 영향을 주는 현상이다. 그리고 표면거칠기에 영향을 주는 요철의 가장 주요한 발생원인은 보압 냉각 과정에서 발생하는 모재의 수축이었다. 성형 시의 보압하중이 높을수록 GMT-Sheet 성형품 표면은 좋아졌다. 또한 서냉실험에서는 탈형온도가 낮을수록 성형품의 표면이 좋아졌다.
최근 4차 산업혁명으로 촉발된 스마트공장에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이에 따라 제조업에서는 강건한 성능의 딥러닝 기술을 바탕으로 생산성 향상과 품질 향상을 위해 다양한 연구를 진행 중이다. 본 논문은 타이어 제조공정의 육안검사 단계에서 타이어 표면 결함을 검출하는 방법에 관한 연구로서 3D 카메라를 통해 취득한 깊이 이미지를 이용한 타이어 표면 결함 검출 방법을 소개한다. 본 연구에서 다루는 타이어 표면 깊이 이미지는 타이어 표면의 얕은 깊이로 인해 발생되는 낮은 깊이 대비와 데이터 취득 환경으로 인해 기준 깊이 값의 차이가 발생하는 문제가 있다. 그리고 제조업의 특성상 검출 성능과 함께 실시간으로 처리될 수 있는 성능을 지닌 알고리즘이 요구된다. 따라서, 본 논문에서는 타이어 표면 결함 검출 알고리즘이 복잡한 알고리즘 파이프라인으로 구성되지 않도록 상대적으로 단순한 방법들을 통해 깊이 이미지를 정규화하는 방법을 연구하였으며 검출 성능과 속도를 모두 만족할 수 있는 딥러닝 방법인 YOLO V3를 이용하여 일반적인 정규화 방법과 본 논문에서 제안하는 정규화 방법의 비교 실험을 진행하였다. 실험의 결과로 본 논문에서 제안한 정규화 방법으로 mAP 0.5 기준 약 7% 성능이 향상된 것을 확인하였으며 본 논문에서 제시한 방법이 효과적임을 보였다.
ZnO는 수열합성법을 통해 저온에서 단결정으로 성장할 수 있기 때문에 광전소자 및 압전소자로 응용되고 있으나, 성장된 ZnO nanowire 내부 산소 결함 및 표면에 OH기의 흡착에 의해 소자특성 저하를 발생시킨다. 본 연구에서는 ZnO의 결함의 최소화를 위해 Glass 기판에 수열합성법으로 성장된 ZnO nanowire를 ICP 플라즈마 장치를 이용하여 O2 25 sccm, Base Pressure $1.5{{\times}}10^{-3}$ Torr을 기준으로 파워와 시간에 따라 표면처리 하였다. 플라즈마 처리된 ZnO nanowire의 결함특성과 형상을 XPS와 FE-SEM를 통하여 분석하였으며, ZnO nanowire의 소자특성을 평가를 위해 Kapton Film/AZO/ZnO nanowire/PMMA/Au 구조의 발전기를 제작하였다. 150 W, 10 min에서 532.4 eV의 -OH결합이 최소화됨을 확인하였으며, 이를 이용하여 Flexible ZnO nanowire 발전기 제작 했을 경우 최대 Voltage 5 V, Current 156 nA 전기적 특성을 확인하였다.
본 연구에서 우리는 casting기법을 통해 생산된 각종 귀금속 제품의 결함 및 강도 향상을 위해 다양한 조건에서 열처리를 실시하였다. casting시 일정하지 못한 온도로 냉각되어 생성된 시료내부의 결함들을 제거하기 위해 진공분위기에서 각 온도 및 시간별 조건을 달리하여 강도 및 grain의 변화를 관찰하였다. 모든 시료는 열처리 후 불안정한 grain 들이 안정화되어 경도 및 강도가 향상되는 경향을 보였으나, 특정 온도 및 시간에서는 오히려 경도가 감소하는 경향을 나타내었다. 열처리 후 모든 시료의 표면특성변화를 관찰하기 위해 OM (Optical microscope), SEM (scanning electron microscope)을 통해 분석하였고, Vickers경도계를 통해 경도 및 강도 변화를 관찰하였다. 또한 XRF(X-ray fluorescence) 분석을 통해 원소별 합금비를 정량적으로 분석하였다. 본 연구 결과를 통해 casting기법으로 생산된 귀금속 제품의 강도, 경도, 표면특성을 향상시킬 수 있는 최적조건을 얻을 수 있었다.
DRIE(Deep Ion Reactive Etching) 공정은 실리콘 웨이퍼를 식각하는 기술로서 Si wafer 비아 홀 제조에 주로 사용되고 있다. 즉, DRIE 공정은 식각 및 보호층 증착을 반복함으로써 직진성 식각을 가능하게 하는 공정이다. 또한, 3차원 적층 실장에서 Si wafer 비아 홀에 결함없이 효과적으로 구리 충진을 하기 위해서는 직각형 via보다 경사벽을 가진 via가 형상적으로 유리하다. 본 연구에서는 3차원 적층을 위한 Si wafer 비아 홀의 결함 없는 효과적인 구리 충진을 위해, DRIE 공정을 이용하여 기존의 경사벽을 가지는 via 흘 형성 공정보다 더욱 효과적인 공정을 개발하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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