This paper presents an analytical investigation for a baseline-free imaging of a defect in plate-like structures using the time-reversal of Lamb waves. We first consider the flexural wave (A0 mode) propagation in a plate containing a defect, and reception and time reversal process of the output signal at the receiver. The received output signal is then composed of two parts: a directly propagated wave and a scattered wave from the defect. The time reversal of these waves recovers the original input signal, and produces two additional side bands that contain the time-of-flight information on the defect location. One of the side band signals is then extracted as a pure defect signal. A defect localization image is then constructed from a beamforming technique based on the time-frequency analysis of the side band signal for each transducer pair in a network of sensors. The simulation results show that the proposed scheme enables the accurate, baseline-free detection of a defect, so that experimental studies are needed to verify the proposed method and to be applied to real structure.
In the literature, various stochastic anomaly detection methods, such as limit checking and PCA-based approaches, have been applied to weld defect detection. However, it is still a challenge to identify meaningful defect patterns from very limited sensor signals of laser welding, characterized by intermittent, discontinuous, very short, and non-stationary random signals. In order to effectively analyze the physical characteristics of laser weld signals: plasma intensity, weld pool temperature, and back reflection, we first transform the raw data of laser weld signals into the form of event logs. This is done by multidimensional discretization and event-codification, after which the event logs are decoded to extract weld defect patterns by $Na{\ddot{i}}ve$ Bayes classifier. The performance of the proposed method is examined in comparison with the commercial solution of PRECITEC's LWM$^{TM}$ and the most recent PCA-based detection method. The results show higher performance of the proposed method in terms of sensitivity (1.00) and specificity (0.98).
상·하수도 시스템은 사람들에게 안전하고 깨끗한 물을 공급해주는 사회기반시설이며, 특히 상·하수도 관로는 지중에 매설되어 있기 때문에 시스템의 결함검출이 매우 어렵다. 이러한 이유로 상·하수도 관로의 진단은 관로 내부에 카메라 및 드론을 통한 촬영을 하여 사후에 촬영된 영상을 바탕으로 시스템 진단하는 등의 사후 결함검출로 제한되기 때문에, 작업자의 업무 효율 증대와 진단의 신속성을 위해서는 관로의 실시간 탐지기술이 필요하다. 최근 첨단장비 및 인공지능 기법을 활용한 시설물 진단 기술이 개발되고 있지만, 인공지능기반 결함검출 기술은 결함 데이터의 종류 및 형태, 수가 검출 성능에 영향을 주기 때문에 다양한 학습데이터가 필요하다. 따라서, 본 연구에서는 상·하수도 관로의 결함검출 시 탐지 성능 향상을 위해 다양한 결함 시나리오를 3D 프린트를 이용하여 구현하고 이를 수집된 결함 데이터와 함께 학습데이터로 사용한다. 이후 수집된 이미지는 위험도에 따른 분류 및 객체의 라벨링 등의 전처리 작업이 수행되고 실시간 결함탐지를 수행한다. 제안된 기법은 상·하수도시스템 결함검출 시 실시간 피드백을 제공함으로써, 작업자의 진단 누락 가능성을 최소화하며 기존의 상·하수도관 진단업무 처리능력을 향상할 수 있다.
Piping in the Nuclear Power plants (NPP) are mostly consisted of carbon steel pipe. The wall thinning defect is mainly occurred by the affect of the flow accelerated corrosion (FAC) of fluid which flows in carbon steel pipes. This type of defect becomes the cause of damage or destruction of piping. Therefore, it is very important to measure defect which is existed not only on the welding partbut also on the whole field of pipe. Over the years, Infrared thermography (IRT) has been used as a non destructive testing methods of the various kinds of materials. This technique has many merits and applied to the industrial field but has limitation to the materials. Therefore, this method was combined with lock-in technique. So IRT detection resolution has been progressively improved using lock-in technique. In this paper, the quantitative analysis results of the location and the size of wall thinning defect that is artificially processed inside the carbon steel pipe by using IRT are obtained.
TFT-LCD 영상은 다양한 특성의 결함을 포함하고 있다. 배경 영역과의 휘도 차이가 커서 육안으로 식별 가능한 결함부터 휘도 차이가 매우 적어서 육안 검출이 어려운 한도성 결함까지 포함한다. 본 논문에서는 휘도 차이를 이용하여 결함 영역에 포함될 확률이 높은 결함 화소부터 순차적으로 단계를 진행하면서 결함 후보 화소를 검출하고, 검출된 후보 화소를 블랍으로 구성하여 블랍의 크기와 주변 영역과의 휘도차이를 이용한 기법을 통해 최종적으로 결함 영역과 잡음을 구분하여 검출하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘의 타당성을 확인하기 위해 다양한 결함을 포함하는 영상에 대한 실험 결과를 살펴봄으로써 신뢰도 높은 결함 검출 결과를 입증하였다.
Parametric studies have been conducted into the variability of the factors affecting the ultrasonic testing applied to weldments. The influence of ultrasonic equipment, transducer parameters, test technique, job parameters, defect type and characteristics on reliability far defect detection and sizing was investigated by experimentation. The investigation was able to build up substantial bank of information on the reliability of manual ultrasonic method for testing weldments. The major findings of the study separate into two parts, one dealing with correlation between ultrasonic techniques, equipment and defect parameters and inspection performance effectiveness and other with human factors. Defect detection abilities are dependent on the training, experience and proficiency of the UT operators, the equipment used, the effectiveness of procedures and techniques.
In this paper, we proposed and implemented defect detection methods of polarized film with half-wave phase retardation plates. We investigated the principles of phase retardation compensation and optical principle of half-wave phase retardation plates. We analyzed of samples of polarized film with half-wave phase retardation plates. The optical defect detection methods are proposed and the performance is validated with experiments.
Pak, Myeongsuk;Truong, Mai Thanh Nhat;Kim, Sanghoon
한국정보처리학회:학술대회논문집
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한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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pp.1509-1511
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2015
Defect detection is one of the most challenging problems in industrial quality control. In this study we developed a vision-based defect detection system for wafer production. To achieve high-accuracy detection, Otsu method was improved so that it can handle both unimodal and bimodal distributions. After thresholding, detected defect regions in the wafer are classified and grouped into user-defined defect categories. The experimental result has proved the efficiency of our system.
Driving the need for machine vision system is growing consumer demand for quality and defect-free products. Especially it is the most important in tarpaulin's manufacturing process achieves automatically by machine vision instead of by man vision. In this paper pinholes detection is performed by using morphology algorithms. Top hat transform is one of morphology applications. This transform take high performance of defect detection in the case that unexpected changes occur in some non-uniform background. For pinholes defect, automatic visual inspection system has been developed, which was composed by a line-scan camera, illumination, a frame grabber, a motor driver and control units. This system has excellent capacity to defect pinholes to the 0.1 mm by 0.5 mm in size and to work in moving objects by maximum 20 m/min in speed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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