본 논문에서는 항공기 복합재료 내부의 결함을 자동으로 검출하고 분류하는 초음파 검사 방식을 제안한다. 결함 검출을 위해서 초음파의 국부 최대값을 이용해 피크(peak) 값을 추출해낸다. 피크의 거리정보를 이용해 히스토그램화 하며 시편의 표면과 바닥의 백월에코(back-wall echo)를 결정한다. 이를 통해 C-scan 영상을 생성한다. 검출된 피크의 평균과 분산을 이용해 임계값을 정하고 그 값으로 결함여부를 판단한다. 결함의 종류를 구분하기 위해서는 주성분 분석(PCA; principal component analysis)와 이차 판별 분석(QDA; quadratic discriminant analysis)를 수행하였다. PCA를 통한 512개의 차원은 주성분으로 변환 시 30개의 주성분에 99% 이상의 분산이 포함되었다. 주성분 개수를 한정시킴으로써 차원 축소를 통해 계산량을 크게 줄였고 오분류를 최소화하였다. 이차 판별 분석을 적용해 결정경계(decision boundary)의 방정식을 얻었고 이를 통해 결함을 분류할 수 있음을 실험을 통해 보였다.
The requirements of the accuracy, the high speed and the stability are very important factors in the defect-detection sytem for the texture. In this paper, we describe a novel scheme of the defect detection using a statistical behavior of defect patterns. Some prior knowledge as to the characteristics of flaws is that the defects are consistently distributed in the space and the noise are randomly generated. An empirical knowledge is adapted for the binarization and the determination process of defects in textured image. Since the process of the determination exclude the segmentations or delineation steps, we are able to meet the speed requirements. We show the validity of the scheme through the simulation of textured images.
In this paper, we propose a new vision-based defect inspection system for the surface of hot slabs. To minimize the influence of self-emission from slab surfaces with high temperature, an optic method based on blue LED light and a blue pass filter is proposed. Because the slab surface is partially covered with scales, which are unavoidable oxidized substances caused during manufacturing, it is difficult to distinguish between vertical cracks and scale. In order to resolve this problem and to improve the detection performance, the use of a Gabor filter and dynamic programming are proposed. Finally, the effectiveness of the proposed method is shown by means of experiments conducted on images of hot slabs that were obtained from an actual slab production line.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제23권4호
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pp.473-479
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1999
The two-microphone sound-intensity technique has been used for the detection of defects in ra-ally loaded ball bearings. The difference in the sound-intensity levels measured for bearings with no defect and for those with intentionally introduced defects of different sizes n heir elements under various operating conditions of loads and speeds is demonstrated. The results show that of an inner-race or ball defect. It is difficult to detect defects at lower speeds. Sound-pressure measurements were also performed for comparison and it shown that the detectability of defects by sound-intensity measurements is better than that by sound-pressure measurements.
In this paper, we suggest a method of detecting defects by applying Hough transform and least squares on ceramic images obtained from non-destructive testing. In the ceramic images obtained from non-destructive testing, the background area, where the defect does not exist, commonly show gradual change of luminosity in vertical direction. In order to extract the background area which is going to be used in the detection of defects, Hough transform is performed to rotate the ceramic image in a way that the direction of overall luminosity change lies in the vertical direction as much as possible. Least squares are then applied on the rotated image to approximate the contrast value of the background area. The extracted background area is used for extracting defects from the ceramic images. In this paper we applied this method on ceramic images acquired from non-destructive testing. It was confirmed that extracted background area could be effectively applied for searching the section where the defect exists and detecting the defect.
Arc-shaped line array slits have been used for the laser generation of focused Lamb waves. The spatially expanded Nd:YAG pulse laser was illuminated through the arc-shaped line array slit on the surface of a sample plate to generate the Lamb waves of the same pattern as the slit. Then the generated Lamb waves were focused at the point of which distance from the slit position is dependent on the curvature of slit arc. The proposed method showed better spatial resolution than the conventional linear array slit in the detection of laser machined linear defect and drill machined circular defect on aluminum plates of 1mm thickness.
The objective of this research is to propose a new global damage detection parameter, termed as the static defect energy (SDE). This candidate parameter possesses the ability to detect, locate and quantify structural damage. To have a full understanding about this parameter and its applications, the scope of work can be divided into several tasks: theory and formulation, numerical simulation studies, experimental verification and feasibility studies. This paper only deals with the first part of the task. Brief introduction will be given to the dynamic defect energy (DDE) after systematically reviewing the previous works. Process of applying the perturbation method to the oscillatory system to obtain a static expression will be followed. Two implementation methods can be used to obtain SDE equations and the diagrams. Both results are equally good for damage detection.
The NDT(Non-Destructive Testing) is valid for the defect detection of rolling stocks because it can be used to detect the defect in many invisible parts. For example, fatigue cracks are initiated in press fit parts that suffer from fretting fatigue damage such as the wheel seat and the NDT technique can detect those cracks. But the conventional ICFPD method can not apply to detect such cracks in press fit parts of the axle by some technical problems. In this study, we have introduced the new concept ICFPD method that can be applied in press fit parts of the axle. And we have shown the basic techniques of FEM about the new concept ICFPD method.
본 연구에서는 소프트웨어 개발 시 발생하는 결함을 찾아내고, 원인을 식별 및 해결책을 제시하고자 한다. 또한 검출된 결함 항목을 기반으로 하여 결함간의 연관성을 파악하여 opportunity tree로 나타낸다. 신뢰성 있는 소프트웨어를 개발하기 위해서는 소프트웨어와 개발과정에 존재하는 결함을 찾아내고 이를 관리하는 것이 중요한 요인이 된다. 이와 같은 요인은 품질로 귀결되게 되는데, 품질은 비용, 일정과 함께 프로젝트의 성공을 결정하는 주요 요소이다. 따라서 결함 처리 opportunity tree 및 알고리즘을 이용하여 유사한 프로젝트를 수행 시, 결함 예측하여 대비 할 수 있게 된다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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