This study proposes the analysis and evaluation method of time series ultrasonic signal using the chaotic feature extraction for ultrasonic pattern recognition. Features extracted from time series data using the chaotic time series signal analysis quantitatively welding defects. For this purpose analysis objective in this study is fractal dimension and Lyapunov exponent. Trajectory changes in the strange attractor indicated that even same type of defects carried substantial difference in chaoticity resulting from distance shills such as 0.5 and 1.0 skip distance. Such differences in chaoticity enables the evaluation of unique features of defects in the weld zone. In experiment fractal(correlation) dimension and Lyapunov exponent extracted from 6dB ultrasonic defect signals of weld zone showed chaoticity. In quantitative chaotic feature extraction, feature values(mean values) of 4.2690 and 0.0907 in the case of porosity and 4.2432 and 0.0888 in the case of incomplete penetration were proposed on the basis of fractal dimension and Lyapunov exponent. Proposed chaotic feature extraction in this study enhances ultrasonic pattern recognition results from defect signals of weld zone such as vertical hole.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권2호
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pp.817-828
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2018
Modern software, especially web-based software, is broadly used in various fields. Most web applications employ design patterns, such as a model-view-controller (MVC) pattern and a factory pattern as development technology, so the application can have a good architecture to facilitate maintenance and productivity. A web application, however, may have defects and developers must fix the defects when a user submits bug reports. In this paper, we propose a novel approach to improving fault traceability in web application by using software revision information and software behavior model to reduce costs and effectively handle the software defect. We also provide a case study to show effectiveness of our approach.
한국전기전자재료학회 2000년도 춘계학술대회 논문집 전자세라믹스 센서 및 박막재료 반도체재료 일렉트렛트 및 응용기술
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pp.14-17
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2000
The rise throughput and the stability in fabrication of device can be obtained by applying of CMP process to STI structure in 0.18um semiconductor device. To employ in STI CMP, the reverse moat process has been added thus the process became complex and the defects were seriously increased. Removal rates of each thin films in STi CMP was not equal hence the devices must to be effected, that is, the damage was occured in the device dimension in the case of excessive CMP process and the nitride film was remained on the device dimension in the case of insufficient CMP process than these defects affect the device characteristics. We studied the current sensing method in STI-CMP with the reverse moat pattern.
In this study, researchers developed the est algorithm for artificial defects in the semic packages and performed to it by pattern recogn technology. For this purpose, this algorithm was I that researcher made software with matlab. The so consists of some procedures including ultrasonic acquistion, equalization filtering, self-organizing backpropagation neural network. self-organizing ma backpropagation neural network are belong to metho neural networks. And the pattern recognition tech has applied to classify three kinds of detective pa semiconductor packages. that is, crack, delaminat normal. According to the results, it was found estimative algorithm was provided the recognition r 75.7%( for crack) and 83.4%( for delamination) 87.2 % ( for normal).
In this study, researchers developed the estimative algorithm for artificial defects 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 algorithm was provided the recognition rates of $75.7\%$ (for Crack) and $83_4\%$ (for Delamination) and $87.2\%$ (for Normal).
Many precedent investigations hate been made for the reliable assessment of the insulation state of large power apparatus for which partial discharge detection is one of tile plausible way. In this work, experimental investigations have been carried out to make the comparison on the PD(partial discharge) pattern analysis related to the five different types of artificial defects such as SFMP (Single Free Moving Particle), MFMP (Multi Free Moving Particle), Void, CFP (Conductor-Fixed Protrusion), EP (Enclosure Protrusion). For each PD pattern, PD detection has been done by tee different types of PD sensors such as HFCT(High Frequency Current Transformer), AE(Acoustic Emission) and UHF(Ultra High Frequency). And, in addition, frequency spectrum by the UHF sensor has been also made for each defect respectively. As a result, it is observed that the possibility of obtaining PD pattern based on PRPD(Phase Resolved Partial Discharge) in connection with the defects tinder investigation is dependant on the type of the sensor while the spectrum analysis is always successful to be achieved for every defect. Therefore, it could be suggested that the nature of PD source can be identified more distinctively when the conventional PRPDA is combined with spectrum analysis.
승화 성장법을 적용하여 성장된 6H-SiC 결정에 대하여, KSV 이론과 성장 계면에서의 미사면(vicinal plane)상의 step 성장 양상을 근거로 하여, 성장 계면에서의 물질 흡착의 거동과 결함의 생성간의 상호 관계를 고찰하고, micropipes와 내부 결함의 생성 원인을 논하였다. micropipe와 면결함등의 결함들은 ledge 혹은 kink에 침입된 불순물에 의하여 step 성장의 진행이 방해받는 부분에 형성되었다. 따라서, SiC 결정에서 이들 결함의 생성은 SiC 결정 성장 계면에 형성되는 결정학적 step 성장면과 분자 또는 원자들의 격자 이동에 관련이 있음을 알 수 있었다.
Internal defects of thin pressure vessel used in the power plants or the chemical plants may be created and grow due to corrosion or creep fatigue to reduce the strength and cause critical failure during operation. Therefore it is very important to detect this defect at the early stage. For this purpose, non-destructive, non-contact and highly sensitive method should be considered for on-line application. In this paper, a laser shearographic interferometer is applied to inspect circular defects and notch defects existed inside of thin pressure vessel under the presence of pressure up to 3 times of atmospheric pressure. The influences of the defect shape and size as well as the internal pressure to the characteristic pattern in the shearography fringe are investigated, and the quantitative evaluation of the defect size is tried. Also the experimental results are compared with the destructive test results to show the applicability of this method to the quantitative evaluation of internal defects in the thin pressure vessel.
In this paper, a laser scattering mechanism are designed to detect micro defects such as dent, scratch, pinhole, etc. Its influential parameters are experimentally selected and scattering patterns of micro defects have been analyzed for silicon wafer in solar cell. As a result of experiments, scattered lights are rather increased in wafer surface with micro defects, in comparison to no micro ones. Scattering parameters are optimally selected for obtaining robust and high quality laser scattering images of micro defects. It is shown that scattered light components are linearly increased according to the increase of micro defect sizes, and the depth of micro-defects give a large influence on optical deflection.
본 논문에서는 초미세 패턴으로 구성된 칩-온-필름(Chip-on-Film, COF) 패키징 작업에서 발생하는 결함들을 참조영상에 기초하여 효율적으로 검출하고 분류하는 시스템을 제안한다. COF패키징 제작 과정에서 발생하는 치명적인 결함은 개방(open), 일부개방(mouse bite, near open), 단락(hard short) 및 돌기(protrusion, near short, soft short) 등을 포함한다. 이러한 결함을 검출하기 위해서는 기존에 직접 육안으로 식별하거나 또는 전기회로 설계를 이용하는 방법을 사용하였다. 그러나 이러한 방법은 매우 많은 시간과 고비용이 요구되는 단점이 있다. 본 논문에서는 참조영상을 사용하여 효과적으로 결함유무를 판단하고 결함이 발생되는 경우에 결함의 종류를 4 가지 형태로 분류하는 시스템을 제안한다. 제안방식은 검사영상의 전처리, 관심영역 추출, 지역이진분석에 의한 이물 특징 분석과 분류 등을 포함한다. 수많은 실험을 통해, 제안된 시스템은 초미세 패턴을 가진 COF의 결함 검사 및 분류에 대해 기존의 방식에 비해 시간과 경비를 줄이는데 효과적임을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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