Easy detection and evaluation of defect in the tube structure is a continuous problem and remains a significant demand in tube inspection technologies. This study is aimed to automate defect detection using the pattern recognition approach based on the classification of high frequency stress wave signals. The stress wave signals from vibrational impact excitation on several tube conditions were captured to identify the defect in ASTM A179 seamless steel tubes. The variation in stress wave propagation was captured by a high frequency sensor. Stress wave signals from four tubes with artificial defects of different depths and one reference tube were classified using the autoregressive (AR) algorithm. The results were demonstrated using a dendrogram. The preliminary research revealed the natural arrangement of stress wave signals were grouped into two clusters. The stress wave signals from the healthy tube were grouped together in one cluster and the signals from the defective tubes were classified in another cluster. This approach was effective in separating different stress wave signals and allowed quicker and easier defect identification and interpretation in steel tubes.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.17
no.9
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pp.2145-2152
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2013
Paper manufacturing industries have huge facilities with automatic equipments. Especially, in order to improve the efficiency of the paper manufacturing processes, it is necessary to detect the paper cutting defect effectively and to classify the causes correctly. In this paper, we review the problems of web monitoring system and web inspection system that have been traditionally used in industries for defect detection. Then we propose a novel paper cutting defect detection method based on the local binary pattern analysis and its implementation to mitigate the practical problems in industry environment. The proposed algorithm classifies the defects into edge-type and region-type and then it is shown that the proposed system works stably on the real paper cutting defect detection system.
In this paper a new defect detection method for flat panel display that does not require any separately prepared reference images and shows robustness against problems with regard to pixel tolerance and nonuniform illumination condition is proposed. In order to perform defect detection under any magnification value of camera, the proposed method automatically obtains the value of pattern interval through an image analysis. Using the information for pattern interval, an advanced PCSR-G method presented in this paper utilizes neighboring patterns as its reference images instead of utilizing any separately prepared reference images. Also this paper proposes a scheme to improve the performance of the conventional PCSR-G method by extracting and applying additional information for pixel tolerance and intensity distribution considering the value of pattern interval. Simulation results show that the performance of the proposed method utilizing pixel tolerance and intensity distribution is superior to that of the conventional method. Also, it is proved that the proposed method that is implemented using parallel technique based on GPGPU can be applied to real system.
Optical-fiber electronic speckle pattern interferometry (ESPI) is a non-contact, non-destructive examination technique with the advantages of rapid measurement, high accuracy, and full-field measurement. The optical-fiber ESPI system used in this study was compact and portable with the advantages of easy set-up and signal acquisition. By suitably configuring the optical-fiber ESPI system, producing an image signal in a charge-coupled device camera, and periodically modulating beam phases, we obtained phase information from the speckle pattern using a four-step phase shifting algorithm. Moreover, we compared the actual defect size with that of interference fringes which appeared on a screen after calculating the pixel value according to the distance between the object and the CCD camera. Conventional methods of measuring defects are time-consuming and resource-intensive because the estimated values are relative. However, our simple method could quantitatively estimate the defect length by carrying out numerical analysis for obtaining values on the X-axis in a line profile. The results showed reliable values for average error rates and a decrease in the error rate with increasing defect length or pressure.
The popularity of flat-panel display(FPD), including plasma display panel(PDP) and liquid-crystal display(LCD), has given rise to the need to streamline their production. In these days, PDP is one of the most popular display devices because of its expansion of manufacturing process and simplicity. Bus electrodes, sustain electrodes, barrier ribs and RGB phosphors are patterned on PDP panel to display an image. Since a minute damage on the pattern can cause a serious defect to display, it is important to inspect the pattern precisely. In this paper, an automatic inspection system of repeated pattern in PDP panel has been introduced to find the defect, such as open, short, dirt, island, and so on. And the inspection system has been operated in the mass production line of PDP.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.58
no.10
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pp.2000-2004
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2009
In general, for the condition monitoring of a power transformer using the UHF PD measuring technique, detection of any partial discharge, identifying the defect in the transformer and locating the insulation defect are necessary. In this paper one of the most frequent detects which can result in turn to turn fault in power transformer was examined for identifying the defect. In order to model the defect, as a discharge source, a partial discharge cell was used for experimental activity. Magnitude of electromagnetic wave signals and corresponding amount of apparent discharge were measured simultaneously against phase of applied voltage to the discharge cell. Frequency range and phase resolved partial discharge signals were measured and analyzed. The results will be contributed to build the defect database of power transformer and to decrease the occurrence of transformer faults.
This paper proposes a novel pattern recognition approach based on the radial basis function (RBF) neural network for identifying insulation defects of high-voltage electrical apparatus arising from partial discharge (PD). Pattern recognition of PD is used for identifying defects causing the PD, such as internal discharge, external discharge, corona, etc. This information is vital for estimating the harmfulness of the discharge in the insulation. Since an insulation defect, such as one resulting from PD, would have a corresponding particular pattern, pattern recognition of PD is significant means to discriminate insulation conditions of high-voltage electrical apparatus. To verify the proposed approach, experiments were conducted to demonstrate the field-test PD pattern recognition of cast resin current transformer (CRCT) models. These tests used artificial defects created in order to produce the common PD activities of CRCTs by using feature vectors of field-test PD patterns. The significant features are extracted by using nonlinear principal component analysis (NLPCA) method. The experimental data are found to be in close agreement with the recognized data. The test results show that the proposed approach is efficient and reliable.
As the demand for LCD increases, the importance of inspection equipment for improving the efficiency of LCD production is continuously emphasized. The pattern inspection apparatus is one that detects minute defects of pattern quickly using optical equipment such as line scan camera. This pattern inspection apparatus makes a decision on whether a pixel is a defect or not using a single threshold value in order to meet constraint of real time inspection. However, a method that uses an adaptive thresholding scheme with different threshold values according to characteristics of each region in a pattern can greatly improve the performance of defect detection. To apply this adaptive thresholding scheme it has to be known that a certain pixel to be inspected belongs to which region. Therefore, this paper proposes a region matching algorithm that recognizes the region of each pixel to be inspected. The proposed algorithm is based on the pattern matching scheme with the consideration of real time constraint of machine vision and implemented through GPGPU in order to be applied to a practical system. Simulation results show that the proposed method not only satisfies the requirement for processing time of practical system but also improves the performance of defect detection.
In this paper, Partial Discharge(PD) patterns are compared by means of Low Frequency PD(LFPD, based on the IEC 270) and recently proposed High Frequency PD(HFPD). For this purpose, three different types of artificial defects are provided such as corona in air, void in epoxy insulator and needle defect in XLPE cable insulation. PD were generated from each defect and then detected respectively by two different methods such as LFPD and HFPD. As a result, remarkable resemblance in PD pattern for differ detecting method have been observed from each defect. Accordingly, it could be deduced that the pattern recognition by LFPD could be regarded as the reference for the investigations by HFPD.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2001.04a
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pp.140-143
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2001
Digital shearography, a speckle pattern method is based on the superposition of two laterally sheared images. Therefore, object points which are positioned in some distance from each other are superposed in the image plane. This shearography, one of NDT methods without contact, is able to inspect defects in pipelines and pressure vessels that are used in nuclear power plants. This is can inspect whole fields and has a low sensitivity to environmental noise. Because optical setting is very simple, it has a little exhaustion of time, cost and man power. And also it can find a defect position through real time monitoring of a part. This paper, finds out the relationship among shearing quantity image quality and defect size with this method.
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