This paper proposes a line laser thermography scanning (LLTS) system for multiple crack evaluation on a concrete structure, as the core technology for unmanned aerial vehicle-mounted crack inspection. The LLTS system consists of a line shape continuous-wave laser source, an infrared (IR) camera, a control computer and a scanning jig. The line laser generates thermal waves on a target concrete structure, and the IR camera simultaneously measures the corresponding thermal responses. By spatially scanning the LLTS system along a target concrete structure, multiple cracks even in a large scale concrete structure can be effectively visualized and evaluated. Since raw IR data obtained by scanning the LLTS system, however, includes timely- and spatially-varying IR images due to the limited field of view (FOV) of the LLTS system, a novel time-spatial-integrated (TSI) coordinate transform algorithm is developed for precise crack evaluation in a static condition. The proposed system has the following technical advantages: (1) the thermal wave propagation is effectively induced on a concrete structure with low thermal conductivity of approximately 0.8 W/m K; (2) the limited FOV issues can be solved by the TSI coordinate transform; and (3) multiple cracks are able to be visualized and evaluated by normalizing the responses based on phase mapping and spatial derivative processes. The proposed LLTS system is experimentally validated using a concrete specimen with various cracks. The experimental results reveal that the LLTS system successfully visualizes and evaluates multiple cracks without false alarms.
In this paper, we develope a defect inspection method for each buttons of keypad of cellular phones before they are assembled. The proposed algorithm consists of the similar color checking and its classification, font error detection, and scratch detection based on the segmentation of keypad area and font, translation and rotation processing sequentially. Especially, the proposed segmentation method approximate the pad region as B-spline function to deal with illumination change due to the shape of key button with the slant and curved surface followed by simple thresholding. And also, the rotational information is obtained by using eigen value and eigen vector very fast and effectively. The experimental results show that the performance of the proposed algorithm is good when it is applied to in-line process.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.20
no.7
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pp.718-723
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2014
In this paper, we developed the inspection system of electric vehicle battery plate using image processing. Four cameras are used for acquiring the principal parts of the plate, and several steps of image processing for extracting significant dimensions of the plate such as widths and lengths. As a preceding step, calibration of four cameras is carried for compensating distorted images using dot-arrayed sheet. Coordinate systems for four cameras are defined where one coordinate system is assigned to the reference coordinate system to which the others are relatively described. Line information of the edge in the windowed image is extracted using elaborate edge-detection algorithm, and finally the intersection points between lines are extracted to calculate widths and lengths of the plate from which the error status of the battery plate is decided.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.5
no.8
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pp.898-906
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1999
A control structure is introduced for the purpose of rejecting periodic (or repetitive) disturbances on a tracking system. The objective of the proposed structure is to drive the output of the system to the reference input that will result in perfect following without any changing the inner configuration of the system. The structure includes an adaptation block which learns the dynamics of the periodic disturbance and forces the interferences, caused by disturbances, on the output of the system to be reduced. Since the control structure acquires the dynamics of the disturbance by on-line adaptation, it is possible to generate control signals that reject any slowly varying time-periodic disturbance provided that its amplitude is bounded. The artificial neural network is adopted as the adaptation block. The adaptation is done at an on-line process. For this , the real-time recurrent learning (RTRL) algoritnm is applied to the training of the artificial neural network.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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1994.10a
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pp.354-359
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1994
On-line process control equipment for CO $_{2}$ laser cutting is unavailable for industrial application. The major part of the industrial cutting machines are regulated off-line by highly educated engineers. The quality inspection of the sample is visual and referred to different quality scales. Due to lack of automation potential laser users hesitate to implement the cutting method. The first step toward an automation of the process is development of a process monitoring system and the research is concentrated on the area of on-line quality detection during CO $_{2}$ laser cutting. The method bases on the detection of the emitted light from the cut front by photo diode. the signal from photo diode has been undertaken from Fourier analysis and statistical analysis. As a result, it is possible to estimate striation pattern according to beam travel speed.
This paper deals with a defect classification technique that considers the structural characteristics of a refrigerant compressor. First, the pressure pulsation of the refrigerant flowing in the suction pipe of a normal compressor was measured at the same time as the acceleration of the shell surface, and then the transfer function between the two signals was estimated. Next, the frequency-weighted acceleration signals of the defect classification target compressors were generated using the estimated transfer function. The estimation of the variance of the transfer function is presented to formulate the frequency-weighted acceleration signals. The estimated frequency-weighted accelerations were applied to defect classification using frequency-domain features. Experiments were performed using commercial compressors to verify the technique. The results confirmed that it is possible to perform an effective defect classification of the refrigerant compressor by the shell surface acceleration of the compressor. The proposed method could make it possible to improve the total inspection performance for compressors in a mass-production line.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.3
no.4
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pp.129-137
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1999
Assessment of structural damage is a complex subject imbued with uncertainty and vagueness. This complexity arises from the use of subjective opinion and imprecise numerical data. Recently several active researches have been performed using new methods such as neural network approach or on-line damage detection. In this paper, Damage assessment (diagnosis) of the concrete bridges is studied by a new approach utilizing a neural fuzzy system that combined a neural network and a fuzzy logic. By applying this system to actual in-service bridges, it has been verified that the neural fuzzy method is effective for the bridge diagnosis.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.22
no.8
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pp.627-632
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2016
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.
The copper foil surface inspection system is necessary for the factory automation and product quality. The developed system is composed of the high speed line scan camera, the image capture board and the processing computer. For the system resource utilization and real-time processing, multi-threaded architecture is introduced. There are one image capture thread, 2 or more defect detection threads, and one defect communication thread. To process the high-speed input image data, the I/O overlap is used through the double buffering. The defect is first detected by the predetermined threshold. To cope with the light irregularity, the compensation process is applied. After defect detection, defect type is classified with the defect width, eigenvalue ratio of the defect covariance matrix and gray level of defect. In experiment, for high-speed input image data, real-time processing is possible with multi -threaded architecture, and the 89.4% of the total 141 defects correctly classified.
It was discovered in a Korean PWR that an extensive number of very short and shallow cracks in the SG tubes were undetectable by eddy current in-service-inspection because of the masking effect of sludge deposits. Axial stress corrosion cracks at the outside diameter of the steam generator tubes near the line contacts with the tube support plates are the major concern among the six identical Korean nuclear power plants having CE-type steam generators with Alloy 600 high temperature mill annealed tubes, HU3&4 and HB3~6. The tubes in HB3&4 have a less susceptible microstructure so that the onset of ODSCC was substantially delayed compared to HU3&4 whose tubes are most susceptible to ODSCC among the six units. The numbers of cracks detected by the eddy current inspection jumped drastically after the steam generators of HB4 were chemically cleaned. The purpose of the chemical cleaning was to mitigate stress corrosion cracking by removing the heavy sludge deposit, since a corrosive environment is formed in the occluded region under the sludge deposit. SGCC also enhances the detection capability of the eddy current inspection at the same time. Measurement of the size of each crack using the motorized rotating pancake coil probe indicated that the cracks in HB4 were shorter and substantially shallower than the cracks in HU3&4. It is believed that the cracks were shorter and shallower because the microstructure of the tubes in HB4 is less susceptible to ODSCC. It was readily understood from the size distribution of the cracks and the quantitative information available on the probability of detection that most cracks in HB4 had been undetected until the steam generators were chemically cleaned.
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