An, Eung-Seop;Jang, Il-Young;Lee, Jae-Kang;Kim, Il-Hwan
Journal of Industrial Technology
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v.21
no.B
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pp.67-74
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2001
According as the patterns of PCB (Printed Circuit Board) become denser and complicated, quality and accuracy of PCB influence the performance of final product. It's attempted to obtain trust of 100% about all of parts. Because human inspection in mass-production manufacturing facilities are both time-consuming and very expensive, the automation of visual inspection has been attempted for many years. Thus, automatic visual inspection of PCB is required. In this paper, we used an algorithm which compares the reference PCB patterns and the input PCB patterns are separated an object and a scene by filtering and edge detection. And than compare two image using pattern matching algorithm. We suggest an defect inspection algorithm in PCB pattern, to be satisfied low cost, high speed, high performance and flexibility on the basis of $640{\times}480$ binary pattern.
It is widely known that the ultra high frequency (UHF) method that detects the electromagnetic wave of the PD pulses in the gas insulated space is one of the most competitive methods for its high sensitivity. From the above point of view, this paper describes the characteristics of GIS PD signals measured with ultra wide band (UWB) GIS PD defecting system in which PD signals are defected into the dual UHF band. Thc UWB PD detection system consists of the UWB UHF coupler, the UWB low noise amplifier (LNA) and the oscilloscope. The dual bands for PD signals are 0.5-2GHz(full band) and 1-2GHz(high band). As results, it was found that the partial discharges of each defect have their own characteristic pattern and the ratio of High hand to Full band increases with gas pressure.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers C
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v.55
no.4
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pp.183-188
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2006
Abstract - In order to investigate the possibility of separating PD(partial discharge) and noises through the pulse analysis by use of a HFCT, pulse shapes measured by a resistive sensor and a HFCT were analyzed and adequate PA(pulse analysis) algorithms were studied. For the purpose, the HFPD detection and PA system has been developed. Also void discharges and air corona were adopted as the artificial defect and noises, respectively. As a result, it is possible to separate partial discharges and noises through the PA method using the $100kHz{\sim}20MHz$ frequency range HFCT. It is expected to apply the developed system to on-site PD measurements for the electric equipments.
Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference
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2001.05c
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pp.33-37
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2001
Recently, the HFPD measurement testing is widely used in partial discharge measurement of HV machines because HFPD measurement testing receives less influence of external noise and has a merit of good sensitivity. Also HFPD testing is able to offer the judgement standard of degradation level of HV machine and can detect discharge signals in live-line. Therefore it is very useful method compare to previous conventional PD testing method and effective diagnosis method in power transformer that requires live-line diagnosis. But partial discharges have very complex characteristics of discharge pattern so it is required continuous research to development of precise analysis method. In recent, the study of partial discharge is carrying out discover of initial defect of power equipment through condition diagnosis and system development of degradation diagnosis using HFPD(High Frequency Partial Discharge) detection. In this study, simulated transformer is manufactured and HFPD occurred from transformer is measured with broad band antenna in real time, the degradation grade of transformer is analyzed through produced patterns in simulated transformer according to applied voltages.
This paper described partial discharge(PD) patterns depending on types of insulation defects in CNCO-W cable(Concentric Neutral Closs-linked Polyethylene Insulated Polyolefin-Water Proof Sheathed Power Cable). The PD measurement system consists of a coupling network, a detection impedance, and a low noise amplifier. A 16 bit, 250 MS/s data acquisition system was used to analyze PD patterns. To simulate insulation defects in a power cable, a needle with the curvature radius of $10{\mu}m$ was inserted into the insulation part. We measured phase ($\Phi$), magnitude (q), and counts (n) of PD pulse for the defects, and classified PD patterns using the PRPD (phase Resolved Partial Discharge) method. From the analysis of acquired PD signals, we could find that a unique PD pattern is formed according to the types of defect.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.19
no.12
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pp.1072-1080
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2013
In a the present day, many vision inspection techniques are used in productive industrial areas. In particular, in the semiconductor industry the vision inspection system for wafers is a very important system. Also, inspection techniques for semiconductor wafer production are required to ensure high precision and fast inspection. In order to achieve these objectives, parallel processing of the inspection algorithm is essentially needed. In this paper, we propose the GPU (Graphical Processing Unit)-based parallel processing algorithm for the fast inspection of semiconductor wafers. The proposed algorithm is implemented on GPU boards made by NVIDIA Company. The defect detection performance of the proposed algorithm implemented on the GPU is the same as if by a single CPU, but the execution time of the proposed method is about 210 times faster than the one with a single CPU.
Journal of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers
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v.27
no.12
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pp.877-882
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2014
It has been confirmed that the inner defect of transformer and the perfect diagnosis for aging are closely related to safe electric power transmission system and that the detection of accident and diagnosis technique turn out to be very important issues. Since electric power machinery consists of various kinds of components, however, it is very difficult to make a diagnosis for aging by one parameter. Thus, diagnosis for aging is feasible only through the combination of various parameters. Recently, various expert systems have been developed and applied to diagnosis for aging, but they are not yet reliable enough to apply to the real system. In this paper, XLPE which is ultra high voltage cable insulator material were chosen to investigate the influence of void on insulator material using partial discharge. Obtained data have been processed by PRPD (phased resolved partial discharge) distribution function and K-means. And statistical and cluster distribution of partial discharge have been analysed and investigated.
Kim, In-Hoon;Jung, Kyu-Hong;Jang, Kyung-Young;Seo, Ryun;Kim, Man-Soo
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.20
no.3
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pp.82-88
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2003
The nondestructive internal quality evaluation of agricultural products has been strongly required from the needs for individual inspection. Recently, the ultrasonic wave has been considered as a solution fur this problem, and an ultrasonic system was constructed for the ultrasonic NDE of fruits and vegetables in our previous work. In this paper, the practical applicability of our ultrasonic system is tested fur the inspection of internal defects (central cavity) in Atlantic potato. Sound speed and RMS of transmitted ultrasonic wave signal were measured and classification algorithm using 2 dimensional stochastic analysis. was presented. Experimental results showed greater value of sound speed and RMS (root mean square) of transmitted signal in normal samples than in abnormal samples with cavity. Also a stochastic method to distinguish normal and abnormal showed fault detection rate less than 5%.
Weakly supervised object localization (WSOL) is a task of localizing an object in an image using only image-level labels. Previous studies have followed the conventional class activation mapping (CAM) pipeline. However, we reveal the current CAM approach suffers from problems which cause original CAM could not capture the complete defects features. This work utilizes a convolutional neural network (CNN) pretrained on image-level labels to generate class activation maps in a multi-scale manner to highlight discriminative regions. Additionally, a vision transformer (ViT) pretrained was treated to produce multi-head attention maps as an auxiliary detector. By integrating the CNN-based CAMs and attention maps, our approach localizes defective regions without requiring bounding box or pixel-level supervision during training. We evaluate our approach on a dataset of apple images with only image-level labels of defect categories. Experiments demonstrate our proposed method aligns with several Object Detection models performance, hold a promise for improving localization.
Kim, Seong-Jong;Kang, Young-June;Hong, Kyung-Min;Lee, Jae-Hoon;Choi, Nak-Jung
Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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v.32
no.2
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pp.177-184
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2012
An optical defect detection method using ESPI(electronic speckle pattern interferometry) is proposed. ESPI is widely used as a non-contact measurement system which show deformation and phase map in real time. ESPI can be divided as the in-plane, out-of-plane and shearography by operation principle and target object and also divided with bulk type and optic fiber type by the optic configurations. This paper is focused on optic fiber type out-of-plane ESPI, which has the following advantages: (1) low cost; (2) reduction of the unreliable factors generated by separated optic components; (3) simplification of the optic configuration; (4) great reduction of volume; (5) flexibility, to be easily designed into different structures to adapt to inaccessible environments such as pipeline cavity and so on.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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