Accurate acquisition of surface geometries such as machined surfaces, biological surfaces, and deformed parts have been very important technique in scientific study and engineering, expecially for system design, manufacturing and inspection. Two camera method keeps accuracy more than double than mechanical method. In this paper, we describe the processes surface data of teeth for automatic processing, transformation that changes to coping data of possible numeric data form and processed inlay teeth. As the result of the Inlay manufacture, which can process with high resolution, therefore we construct the automatic processing system that depends on manual
Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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v.11
no.4
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pp.46-50
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2012
Stainless steel and titanium used for orthopedic prosthetic metal, magnetic resonance imaging was measured quantitatively the extent of distortion. Based on reading tests at varying metal magnetic resonance imaging (MRI) were investigated. To two image acquisition conditions for having three metal bodies mutually quantitative it compared analyzed the image of cross direction and the image of lengthwise. As for the distortion of the magnetic resonance image, as for the distortion of image it became small in the order of Clip, Strainless and Titanium. In addition, with T1WI and T2WI which are image acquisition condition T2WI the distortion of image became small. As for the distortion of the image by the metal, you could see the distortion of image in elliptical shape, the metal a bigger image distortion appeared in many parts. If clinical doctor has the condition of the same operation, use the Titanium material, it can, raising the diagnostic value of magnetic resonance image inspection after the operating from Stainless.
Journal of the Architectural Institute of Korea Structure & Construction
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v.34
no.6
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pp.29-34
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2018
In this research, regarding the cement supplied to ready mixed concrete plant, the feasibility of rapid acquisition test for cement fineness using hydrometer which used for early strength evaluation of concrete was analyzed. Additionally, regarding the rapid test with hydrometer control factors were provided. As a result of analysis, quality control using hydrometer was possible with the regressive equation obtained in five minute between density of suspension and fineness of cement powder. As the control factors, dispersing admixture, replacing kerosene as a medium, and temperature of cement and water were evaluated. According to the control factor evaluation, the tap water was optimum as a medium and calibration of keeping the temperature of water to $20^{\circ}C$ or correction factor was needed for density results. Finally, it is considered that the suggested rapid quality evaluation method using hydrometer is cheaper and easier method than currently used Blaine test.
Crack detection is essential for inspection of existing structures and crack segmentation based on deep learning is a significant solution. However, datasets are usually one of the key issues. When building a new dataset for deep learning, laborious and time-consuming annotation of a large number of crack images is an obstacle. The aim of this study is to develop an approach that can automatically select a small portion of the most informative crack images from a large pool in order to annotate them, not to label all crack images. An active learning method with difficulty learning mechanism for crack segmentation tasks is proposed. Experiments are carried out on a crack image dataset of a steel box girder, which contains 500 images of 320×320 size for training, 100 for validation, and 190 for testing. In active learning experiments, the 500 images for training are acted as unlabeled image. The acquisition function in our method is compared with traditional acquisition functions, i.e., Query-By-Committee (QBC), Entropy, and Core-set. Further, comparisons are made on four common segmentation networks: U-Net, DeepLabV3, Feature Pyramid Network (FPN), and PSPNet. The results show that when training occurs with 200 (40%) of the most informative crack images that are selected by our method, the four segmentation networks can achieve 92%-95% of the obtained performance when training takes place with 500 (100%) crack images. The acquisition function in our method shows more accurate measurements of informativeness for unlabeled crack images compared to the four traditional acquisition functions at most active learning stages. Our method can select the most informative images for annotation from many unlabeled crack images automatically and accurately. Additionally, the dataset built after selecting 40% of all crack images can support crack segmentation networks that perform more than 92% when all the images are used.
Sin, Jung-Ho;Hwang, Gi-Hyeon;Choe, Yeong-Hyu;Park, Ju-Hyeok
한국기계연구소 소보
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s.17
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pp.61-68
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1987
The main objective of this paper is to develop the computer-aided vibrational signal processing and monitoring system of rotating machinery. This system has an automatic data acquisition capability and analyze for machine fault diagnosis. By spectrum analysis, machine’s failure can be identified. The monitoring system enables diagnosis of the fault in rotating machinery. In this study, the conventional electrical fans are selected as a model case. The date processing and fault monitoring system proposed here can be applied to the automation of the inspection process in assembling motor-shaft systems. The automatic inspection can enhance the product quality and keep it stable. Since the proposed system is developed for personal computers, it might be cheap in cost and easy in installation.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.19
no.2
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pp.171-176
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2013
X-ray cross-sectional image-based inspection technique is one of the most useful methods to inspect the brazing joints of heat exchanger. Through X-ray cross-sectional image acquisition, image processing, and defect inspection, the defects of brazing joints can be detected. This paper presents a method to judge the type of detected defects automatically, and to display them three-dimensionally. The defect type is classified as unconnected defect, void, and so on, based on location, size, and shape information of defect. Three-dimensional display which is realized using OpenGL (Open Graphics Library) will be helpful to understand the overall situation including location, size, shape of the defects in a test object.
Chung, Yun Chan;Lee, Sang Heon;Chang, Dae Soon;Park, Sang Chul
Korean Journal of Computational Design and Engineering
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v.18
no.2
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pp.113-119
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2013
This paper proposes an approach to detect unintended deflections in an automotive outer panel. Conventionally, the detection of unintended deflections has been performed by experienced works, and it requires much amount of time and efforts. The motivation of this work is to reduce such efforts by providing an automated detection methodology. For the detection of unintended deflections, we make use of the measured data from an optical scanner which can be considered as a Z-map data. The proposed approach consists of four major steps; 1) measured data acquisition for an automotive outer panel, 2) identification of shape features, 3) removal of shape features, and 4) detection of unintended deflections via curvature analysis.
Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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v.27
no.3
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pp.217-223
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2007
This paper introduces an active sensing node using radio-frequency (RF) telemetry. This device has brought the traditional impedance-based structural health monitoring (SHM) technique to a new paradigm. The RF active sensing node consists of a miniaturized impedance measuring device (AD5933), a microcontroller (ATmega128L), and a radio frequency (RF) transmitter (XBee). A macro-fiber composite (MFC) patch interrogates a host structure by using a self-sensing technique of the miniaturized impedance measuring device. All the process including structural interrogation, data acquisition, signal processing, and damage diagnostic is being performed at the sensor location by the microcontroller. The RF transmitter is used to communicate the current status of the host structure. The feasibility of the proposed SHM strategy is verified through an experimental study inspecting loose bolts in a bolt-jointed aluminum structure.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.66
no.5
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pp.870-876
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2017
In this paper, we proposed the automatic vision inspection system using multi-layer perceptron to detect the defects occurred on rail surface. The proposed system consists of image acquisition part and analysis part. Rail surface image is acquired as equal interval using line scan camera and lighting. Mean filter and dynamic threshold is used to reduce noise and segment defect area. Various features to characterize the defects are extracted. And they are used to train and distinguish defects by MLP-classifier. The system is installed on HEMU-430X and applied to analyze the rail surface images acquired from Honam-line at high speed up to 300 km/h. Recognition rate is calculated through comparison with manual inspection results.
Proceedings of the Korea Concrete Institute Conference
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2006.05a
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pp.562-565
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2006
Recently, the public interest for infrastructure safety has been growing, but the process of data acquisition and management system for safety is being carried out in an inefficient manner. The data obtained during the inspection for the safety of infrastructure tends to be documented using papers, which is not efficient in the stage of post analyses. The information technology (IT), which is rapidly being developed, is applied to the new system as a solution. Information technology provides valuable tools for converting and generating digital data, handling the history of defects, and assessing the condition and estimating the service life of infrastructure. The purpose of this paper is to introduce Infrastructure Management System(IMS). It is expected that the IMS would minimize the manpower, time and maintenance cost, and improve the safety of infrastructure.
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