In order to develop an inspection algorithm for an automatic eggshell inspection system, acoustic impulse response with neural network method was studied. An improved error backpropagation algorithm was selected as a loaming rule of neural network, and three layer network was chosen for the neural network architecture. Acoustic signals in time domain and theirs power spectrum were studied as the input to the neural network. The classification feasibility and success rate were investigated in terms of statistical analysis and neural network approach. As a result, the success rate was 95% with the statistical model having five independent variables. Among the neural network models studied, the power spectrum of acoustic signal as the input with 64 input neurons and the two impact data showed the success rate of 95.5% which was slightly higher than of statistical analysis.
In this paper, the fluid AID(acoustic inspection device) was developed to measure SOS(speed of sound) since fluids used in most of industrial fields have different properties and its equipment is highly expensive. From AID developed, it is intended to get potentially the capability to distinguish the kind of fluid using the measurement by the SOS at various fields. In order to measure the sound speed of specific fluids, the measurement system and ultrasonic sensors are composed. The fluid used in the experimental work are soybean oil, glycerin, diesel oil and the error of time difference due to the container wall is extracted for preliminary experiment. As results, the variations of sound speed according to the temperature change of target fluid were analyzed and the polynomial equations were proposed.
Cylindrical array sensor of a surface ship to detect an enemy is normally installed in the sonar dome. Reflected signals by some structures inside the sonar dome make unwanted signals. To minimize unwanted signals, acoustic baffles are used. Acoustic baffles are hard to install and replace, so the durability of acoustic baffles is an important design parameter. To verify the durability of acoustic baffle, accelerated aging tests according to temperature and pressure were performed. Acoustic baffle specimens were made and they are tested the visual and the performance (echo reduction and transmission loss) inspection before and after aging. After the inspection, the effect of accelerated aging of the acoustic baffles were discussed.
본 연구에서는 음향 방출 기법을 사용하여 강연선(7-wire strand)의 손상을 감지하기 위한 기초 실험을 수행하였다. 강연선은 주로 교량에 추가적인 인장력을 제공하기 위해 널리 사용되는 건설 자재이다. 프리스트레스 교량 또는 사장교가 대표적인 경우이다. 그러나 교량 노화가 급격히 진행되면서 강연선 부식 문제가 대두되고 있다. 이러한 이유로 케이블 점검을 위한 다양한 비파괴 방법이 연구되고 있고 현장 적용이 시도되고 있다. 비파괴 방법 ??중 하나인 음향 방출 기법은 케이블 손상 및 파단을 감지하는 효과적인 기술로 알려져 있다. 본 연구에서는 음향 방출 기법의 교량에 대한 적용 가능성을 평가하기 위해 강연선의 손상에 따른 음향 방출 신호 특성을 인장 실험을 분석 하고, 현장 적용을 위한 최적 센서 주파수 타입을 선정하였다. 결과적으로, 음향 방출 기법을 활용하여 향후 교량 케이블의 부식 파단 및 파단 징후를 감지 할 수 있다고 여겨진다.
We have developed an acoustic resonance inspection system to inspect the welding defects in the mechanical parts fabricated using friction stir welding method. The inspection system was consisted of a DAQ board, a microphone sensor, an impact hammer, and controlled by a PC software. The system was developed to collect and analyze the sound signal generated by hitting the sample with an impact hammer to determine whether it is defective. In this study, 100% welded good samples were compared with 95%, 90%, and 85% welded samples, respectively. The variation of the completeness in welding did not affect the visual appearance in the samples. As a result of analyzing the natural frequencies of the good samples, the five natural frequency peaks were identified. In the case of the defective samples, the frequency change was observed. The welding failure detection time was fast enough to be only 0.7 seconds. Employing our welding defect inspection system to the actual industrial field will maximize the efficiency of quality inspection and thus improve the productivity.
우주 발사체는 매우 높은 신뢰도의 경량구조가 필요하다. 비 파괴검사 방법 등을 이용한 구조 건전성 관리가 중요하다. 본 논문에서는 우주발사체의 제작 및 검사에 실제 사용되었던 비 파괴검사 사례 중 일부를 정리하였다. 검사 방법으로는 초음파, X-ray, tapping, 음향방출 등이 사용되었고, 하드웨어로는 페이로드 페어링, 고압탱크, 체결부 및 접합부 등을 대상으로 하였다. 페이로드 페어링에서는 샌드위치 미접착 검사의 정량적 기준을 제시하였고, 고압탱크는 내압 인증시험시 내압증가에 따른 음향방출 데이터를 정리하였다. 샌드위치 체결부에서는 음향방출 신호의 주파수 변화에 따른 파손모드를 분석하였고, 이종재료 접합 구조에서는 미접착부 초음파검사를 위한 표준시편을 제시하였다. 이러한 분석 및 기록은 발사체 시스템을 구성하여 어떠한 상황이 발생하여도 신속하게 판단할 수 있는 근거가 될 수 있으며 발사체 시스템의 신뢰도를 높여주는 역할을 한다.
Image processing has provided powerful techniques to extract from the acoustic signals the desired information on evaluation for leakage existence, leakage rate, and searching for leakage location, etc. The imagery NDE data available can add additional and significant dimension in nondestructive evaluation(NDE) information and thus for exploiting in applications. To extract such information the use of advanced image processing techniques is much needed. In recent years, there has been much increased use of acoustic signal image processing techniques in acoustic NDE. This approach will increase the efficiency of inspection procedures and reduce inspection time. In this paper we are concerned only with This paper is concerned mainly with the use of advanced image processing techniques in valve leakage detection and advanced image restoration and enhancement methods, which attempt to evaluate promptly by a visualization method the acoustic sources while detecting the valve leakage.
A nondestructive quality inspection technique using acoustic impulse response method was developed for eggshell inspection. An experimental system was built to generate the impact force, to measure the response signal and to analyze the frequency spectrum. This system includes an impulse generating unit, an egg holding seal a microphone with preamplifier, and a DSP board installed on Personal Computer. A simple algorithm .was developed for crack detection. Using the developed system with algorithm, crack detection ability was evaluated and the error rate to estimate the normal egg as cracked was found to be 4% and the error rate to estimate the cracked egg as normal was also found to be 4%. This system could be adopted in industry with some modification.
This study was conducted to develop an automatic egg inspection system for detecting creaked eggs based on acoustic impulse response. This system includes a sound generator, a sound sensor with signal conditioner, and a computer. The sound generator that hit the sharp of the dull edges of an egg was constructed with a ceramic ball pendulum attached to a rotary type solenoid. The signal conditioner included a pre-amplifier and a digital signal processing (DSP) board. The parameters for distinguishing cracked and normal eggs were the area, the geometric centroid and the resonance frequency of power spectrum of the acoustic signal generated. An algorithm for on-line detection of the continuous transferring eggs was developed. The performance tests resulted with 91% success rate to separate cracked and normal eggs at the rate of 1 second per an egg.
A nondestructive quality inspection technique using acoustic impulse response method was studied to investigate the feasibility of egg shell inspection. An experimental system was built to generate impact force, to measure the response signal and to analyze the frequency spectrum. This system includes an impulse generating unit, an egg holding seat, a microphone with preamplifier, and a digital oscilloscope connected to Personal Computer by RS-232C interface. The factors such as impulse generating method, egg holding method, and sensor location were evaluated by analyzing the power spectrum density of the measured signal. The results obtained are summarized as follows : 1. From the sampled eggs, the proper conditions for detecting damaged eggs were found as followings; ceramic for the impact ball material, rubber for egg seat material, 20 degrees for an impact angle of pendulum, 10mm for the distance between egg and sensor, the sharp side for impacting part, and 180 degrees for the location of sensor. 2. Examination of the Fourier transformed analysis in beth normal and damaged eggs revealed that those factors such as the resonant frequency, a number of peak frequencies and the magnitude of power spectrum were important to detect damaged eggs.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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