ESPI는 비접촉 비파괴 방식으로 측정 대상체의 진동이나 변형에 따른 3차원 형상 정보의 취득에 효과적으로 사용되어 왔다. 측정 대상체와 계측 환경에 따라 면내, 면외, 전단간섭 등으로 구분할 수 있으며, 간섭계를 구성하는 광소자의 형태에 따라 벌크형과 광섬유형으로 나뉜다. 광섬유형 시스템은 크기가 작고 휴대하기 편하여 시스템 구성 및 정렬이 매우 용이하다. 본 논문에서는 광섬유 면외 ESPI를 이용한 광학계를 구성하였고, PZT를 이용하여 위상 변조를 ${\pi}/2$만큼 주기적으로 가하여 CCD 카메라에서 이미지를 획득하였다. 획득한 스페클 패턴 이미지는 후처리 과정을 통해 측정 대상체의 3차원 위상 정보를 얻게 된다. 내부 결함이 존재하는 압력용기에 질소 가스를 주입하여 변화되는 phase map을 관찰하였고, 또한 phase map의 후처리를 통하여 압력에 따른 대상체의 변화를 3차원으로 확인하였다.
The wall thinning defect of nuclear power pipe is mainly occurred by the affect of the flow accelerated corrosion (FAC) of fluid. This type of defect becomes the cause of damage or destruction of in carbon steel pipes. Therefore, it is very important to measure defect which is existed not only on the welding part but also on the whole field of pipe. This study use dual-beam Shearography, which can measure the out-of-plane deformation and the in-plane deformation by using another illuminated laser beam and simple image processing technique. And this study proposes Infrared thermography, which is a two-dimensional non-contact nondestructive evaluation that can detect internal defects from the thermal distribution by the inspection of infrared light radiated from the object surface. In this paper, defect of nuclear power pipe were, measured using dual-beam shearography and infrared thermography, quantitatively evaluated by the analysis of phase map and thermal image pattern.
In this study, researchers developed the estimative algorithm for artificial defect in semiconductor packages and performed it by pattern recognition technology. For this purpose, the estimative algorithm was included that researchers made software with MATLAB. The software consists of some procedures including ultrasonic image acquisition, equalization filtering, Self-Organizing Map and Backpropagation Neural Network. Self-organizing Map and Backpropagation Neural Network are belong to methods of Neural Networks. And the pattern recognition technology has applied to classify three kinds of detective patterns in semiconductor packages : Crack, Delamination and Normal. According to the results, we were confirmed that estimative algerian was provided the recognition rates of 75.7% (for Crack) and 83.4% (for Delamination) and 87.2 % (for Normal).
It is well known that on-site corona and various noises make severe problems on the PD(partial discharge) measurement. In this paper, for the improvement of the on-site PD measuring performance, the applicability of TF(Time-Frequency) map was investigated. For the purpose, PDs that can be generated from the defect in the power cables as well as corona discharges and ground noises were measured. And through the TF analysis for the measured data, we have tried to distinguish the real PDs, corona discharges and noises. As a result, it is confirmed that the data of PDs can be clustered themselves separable from other data such as corona and noises on the TF map.
Aiming at infrared thermal images with different buried depth defects, we study a variety of image segmentation algorithms based on the threshold to develop global search ability and the ability to find the defect area accurately. Firstly, the iterative thresholding method, the maximum entropy method, the minimum error method, the Ostu method and the minimum skewness method are applied to image segmentation of the same infrared thermal image. The study shows that the maximum entropy method and the minimum error method have strong global search capability and can simultaneously extract defects at different depths. However none of these five methods can accurately calculate the defect area at different depths. In order to solve this problem, we put forward a strategy of "divide and conquer". The infrared thermal image is divided into several local thermal maps, with each map containing only one defect, and the defect area is calculated after local image processing of the different buried defects one by one. The results show that, under the "divide and conquer" strategy, the iterative threshold method and the Ostu method have the advantage of high precision and can accurately extract the area of different defects at different depths, with an error of less than 5%.
This study examined the cause of the wrinkle defect which is frequently encountered in wire rod rolling of low carbon steel$(C0.08\~0.13wt.\%)$. Even a small defect on the surface of rolled bars can easily develop into fatal cracks during cold heading process of low carbon steel, and it is therefore necessary to minimize inherent defects on the surface of hot rolled bars. Hot rolling process of low carbon steel was analyzed to identify the cause of the wrinkle defect in conjunction with FE analysis. The integrated analysis revealed that the wrinkle defect initiated in the first stage of rolling, and it was at the billet edge where severe deformation and drastic temperature drop were present. To elucidate the micro-mechanical mechanism of the wrinkle defect, hot compression tests were carried out at various temperatures and strain rates using Gleeble-3800. The surface profile of the each other compressed specimens was compared, and rough surface lines were observed at relatively low temperatures. Those surface defects can develop into wrinkles during multi-pass rolling. To control the wrinkle defect in rolling, it is necessary to design an adequate caliber which can minimize the loss of ductility, and thereby prevent flow localization. To use the result of this study fur other steels, the quantitative measure of the wrinkle defect and flow localization parameter should be proposed.
The formation degree of sustain (ITO pattern) decides quality of PDP (Plasma Display Panel). For this reason, it makes efforts in searching defects more than 30 un as 100%. Now, the existing inspection is dependent upon naked eye or microscope in off-line PDP manufacturing process. In this study developed prototype inspection system of PDP 170 glass is based on line-scan mechanism. Developed system creates information that detects and sorts kinds of defect automatically. Designed inspection technology adopts multi-vision method by slip-beam formation for the minimum of inspection time and detection algorithm is embodied in detection ability of developed system. Designed algorithm had to make good use of kernel matrix that draws up an approach to geometry. A characteristic of defects, as pin hole, substance, protrusion, are extracted from blob analysis method. Defects, as open, short, spots and et al, are distinguished by line type inspection algorithm. In experiment, we could have ensured ability of inspection that can be detected with reliability of up to 95% in about 60 seconds.
The necessity of diagnosis of the rotating machinery which is widely used in the industry is increasing. Many research has been conducted to manipulate field vibration signal data for diagnosing the fault of designated machinery. As the pattern recognition tool of that signal, neural network which use usually back-propagation algorithm was used in the diagnosis of rotating machinery. In this paper, self-organizing feature map(SOFM) which is unsupervised learning algorithm is used in the abnormal defect diagnosis of rotating machinery and then learning vector quantization(LVQ) which is supervised learning algorithm is used to improve the quality of the classifier decision regions.
Since one decade. the detection of High frequency Partial Discharge has been proposed as one of the effective method for the diagnosis of the power component under service in power grids. As a tool for this detection. UHF sensor based on the antenna technology has been commercialized for mainly GIS due to its advantages. However, regarding the recognition of the vital defects introducible into the GIS. different types of softwares have been proposed and employed without any convincing probability of identification. In this regards, our work leads us to suggest a novel method named "PA Map" to identify the defects inside the GIS based on the HFPD detection by use of HFCT sensor which is designed according to our patent.
심근 관류 SPECT 검사 중 환자의 움직임은 관류 결손과 인공물을 발생시켜 정확한 진단에 영향을 줄 수 있는 인자이다. 움직임으로 왜곡된 데이터를 보정하는 방법으로 움직임 보정방법이 개발되었고 각 방법마다 사용된 알고리즘이 다르기에 상황에 비교하고자 한다. 실험에 사용된 장비는 GE Ventri Gamma Camera와 Anthropomorphic Torso Phantom을 이용하였다. 팬텀을 환자 조건과 동일하게 하기 위하여 심근에 74 kBq/mL, 연부조직 1.1 kBq/mL, 폐 2.6 kBq/mL, 간 9.6 kBq/mL의 Tl-201을 주입하여 제작하고, 움직이는 상황에서 결손의 변화 관찰 목적으로 심근의 Anterior wall에 임의로 결손을 삽입하였다. 움직이지 않는 정상군과 일정간격(2 cm, 3 pixel) 상하 1회 이동, 상하 반복 이동, 좌우 1회 이동, 좌우 반복 이동한 데이터에 나누어 영상 획득하고 MDC, Hopkins, Stasis 방법을 적용하여 Polar map과 정량분석 Score로 비교 하였다. 환자와 동일한 조건으로 회전각 $6^{\circ}$, 50sec/frame으로 영상 획득하고, OSEM (2 iterations, 10 subsets), Butterworth filter (order 10; cutoff frequency; 0.32 cycle per pixel)를 적용, scatter correction, 감쇠보정은 적용하지 않았다. 팬텀 실험에서 세 가지 방법들에서 MDC 방법이 Visual 인공물 없이 잘 보정하였으나, 환자의 데이터에 이를 적용 하였을 때, 환자마다 움직임 보정방법 적용 결과들이 일정하지 않았다. 이는, 환자의 움직임이 일정하지 않고, 장기내의 동위원소의 비율도 다르기에 발생한다고 생각되며 추가적인 연구와 상황에 맞는 움직임 보정방법의 유동적인 사용이 필요하다고 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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