• 제목/요약/키워드: In-process Detection

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신경망에 의한 공구 이상상태 검출에 관한 연구 (A Study on the Detection of the Abnormal Tool State for Neural Network in Drilling)

  • 신형곤;김태영
    • 대한기계학회:학술대회논문집
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    • 대한기계학회 2001년도 추계학술대회논문집A
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    • pp.821-826
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    • 2001
  • Out of all metal-cutting processes, the hole-making process is the most widely used. It is estimated to be more than 30% of the total metal-cutting process. It is therefore desirable to monitor and detect drill wear during the hole-drilling process. One important aspect in controlling the drilling process is monitoring drill wear status. Accordingly, this paper deals with Basic system and Online system. Basic system comprised of spindle rotational speed, feed rates, thrust, torque and flank wear measured tool microscope. Online system comprised of spindle rotational speed, feed rates, AE signal, flank wear area measured computer vision. On-line monitoring system does not need to stop the process to inspect drill wear. Backpropagation neural networks (BPNs) were used for on-line detection of drill wear. This paper deals with an on-line drill wear monitoring system to fit the detection of the abnormal tool state.

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Time Series Support Vector Machine을 이용한 Reactive Ion Etching의 오류검출 및 분석 (Fault Detection of Reactive Ion Etching Using Time Series Support Vector Machine)

  • 박영국;한승수;홍상진
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국해양정보통신학회 2006년도 춘계종합학술대회
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    • pp.247-250
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    • 2006
  • 현재 고밀도 반도체제작 환경에서는 Reactive ion Etching (RIE) 과정에서의 생산성을 극대화하기 위해서 비이상적인 공정장비를 발견하는 것이 매우 중요하다. 생산과정에서 오류발견의 중요성을 설명하기 위해 Support Vector Machine (SVM)은 실시간으로 공정오류에 대한 판단에 대한 도움을 주기 위해 사용되었다. baseline run으로부터 얻은 데이터로 SVM 모델을 구성하고 정상인 run 데이터와 비정상 run 데이터로 SVM 모델을 검증한다. 통계적 공정제어에서 흔히 이용되는 control limits를 도입하여 정상데이터가 내재하고 있는 램덤 변화율이 반영된 SVM 모델 기반의 control limits를 수립하고, 그 control limits를 바탕으로 오류발견을 실행한다. SVM을 이용함으로써 RIE의 오류발견은 run to run 기반에 정상인 run데이터는 0% 오류율이 증명되었다.

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YOLO를 이용한 이미지 Blur 처리 (Blur the objects in image by YOLO)

  • 강동연
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2019년도 춘계학술발표대회
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    • pp.431-434
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    • 2019
  • In the case of blur processing, it is common to use a tool such as Photoshop to perform processing manually. However, it can be considered very efficient if the blur is processed at one time in the object detection process. Based on this point, we can use the object detection model to blur the objects during the process. The object detection is performed by using the YOLO [3] model. If such blur processing is used, it may be additionally applied to streaming data of video or image.

공공분야 활용을 위한 변화탐지 소프트웨어 개발 (The Development of Change Detection Software for Public Business)

  • 정수
    • 대한공간정보학회지
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    • 제14권4호통권38호
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    • pp.79-84
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    • 2006
  • 변화탐지는 원격탐사의 핵심 기능으로서 국토 모니터링, 재해피해분석, 도시확산분석 등과 같은 공공분야의 실무에 널리 활용될 수 있다. 그러나 실제에 있어서는 위성영상을 이용한 변화탐지 기술이 공공분야의 실무에서 충분히 활용되고 있지 않다. 변화탐지에는 많은 기능들이 연계되기 때문에 공공분야의 실무자들이 변화탐지 기능을 수행하는 것은 쉽지 않다. 따라서 공공분야의 실무에서 변화탐지의 활용을 제고하기 위해서는 공공분야 실무에서의 변화탐지를 수행하기 위한 기준, 절차, 방법 등이 확립되어야 한다. 그리고 그러한 기준, 절차, 방법 등을 지원할 수 있는 소프트웨어가 있다면 매우 유용할 것이다. 본 연구는 일반적인 공공분야의 실무에 적합한 변화탐지 절차를 확립하고, 그러한 절차를 지원하기 위한 변화탐지 소프트웨어를 개발함으로써, 공공분야에서의 위성영상의 활용을 촉진하는 것을 목적으로 하고 있다. 소프트웨어는 상호운용성을 확보하기 위해, ETRI 위성영상처리 컴포넌트를 활용하여 개발하였다.

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예측감시 시스템에 의한 드릴의 마멸검출에 관한 연구 (A Study on the Wear Detection of Drill State for Prediction Monitoring System)

  • 신형곤;김태영
    • 한국공작기계학회논문집
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    • 제11권2호
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    • pp.103-111
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    • 2002
  • Out of all metal-cutting process, the hole-making process is the most widely used. It is estimated to be more than 30% of the total metal-cutting process. It is therefore desirable to monitor and detect drill wear during the hole-drilling process. One important aspect in controlling the drilling process is monitoring drill wear status. There are two systems, Basic system and Online system, to detect the drill wear. Basic system comprised of spindle rotational speed, feed rates, thrust torque and flank wear measured by tool microscope. Outline system comprised of spindle rotational speed feed rates, AE signal, flank wear area measured by computer vision, On-line monitoring system does not need to stop the process to inspect drill wear. Backpropagation neural networks (BPNs) were used for on-line detection of drill wear. The output was the drill wear state which was either usable or failure. This paper deals with an on-line drill wear monitoring system to fit the detection of the abnormal tool state.

방향 선택형 에지검출 알고리즘 기반의 RM존 캠버 모니터링 시스템 (A Camber Monitoring System of RM Zone based on Direction Selective Edge Detection Algorithm)

  • 김현수;최용준
    • 제어로봇시스템학회논문지
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    • 제21권8호
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    • pp.713-717
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    • 2015
  • In this paper, we propose camber monitoring system which is using on hot rolling process. In roughing mill which is one of the rolling part in hot rolling process, steel plate can be bended in width direction under the imbalance of rolling condition. This bending of steel plate in width direction is called as camber. In order to measure the camber, first, cameras which are installed over transport pathway of steel plate take pictures of whole shape of steel plate. And location value of steel plate edge is extrated from these pictures by edge detection algorithm. But, there are a lot of noises which are generated by such as water sprays, dusts, peripheral equipments in these pictures, and these noises make edge detection difficult. In order to solve this kind of problem, we developed a direction selective edge detection algorithm, and applicated in our camber monitoring system. As a result, we got stable results in spite of process noises.

CNN Based Lithography Hotspot Detection

  • Shin, Moojoon;Lee, Jee-Hyong
    • International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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    • 제16권3호
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    • pp.208-215
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    • 2016
  • The lithography hotspot detection process is crucial for semiconductor design development process. But, the lithography hotspot detection using optical simulation method takes much time and it slowdown the layout design development cycle. Though the geometry based approach is introduced as an alternative, it still revealed low detection performance and sophisticated framework. To solve this problem, we introduce a deep convolutional neural network based hotspot detection method. Our method made better results in ICCCAD 2012 dataset. To reach this score, we used lots of technical effort to improve the result in addition to just utilizing the nature of convolutional neural network. Inspection region reduction, data augmentation, DBSCAN clustering helped our work more stable and faster.

Ad Hoc Network에서 블랙 홀 노드 탐지 향상 기법에 관한 연구 (A Study on Detection Improvement Technique of Black Hole Node in Ad Hoc Network)

  • 양환석;유승재
    • 융합보안논문지
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    • 제13권6호
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    • pp.11-16
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    • 2013
  • 이동 노드는 임의로 이동을 하며, 라우터와 호스트 기능을 동시에 수행해야 한다. 노드들의 이러한 특성은 다양한 공격의 잠재적 위협 요소가 되고 있다. 특히 그중에서도 악의적인 노드가 패킷 손실을 유발시키는 블랙 홀 공격은 가장 중요한 문제 중에 하나이다. 본 논문에서는 블랙 홀 공격의 효율적인 탐지를 위하여 모든 노드에서 감시 테이블을 이용한 분산적 탐지와 클러스터를 기반으로 한 협업 탐지 기법을 제안하였다. 제안하는 기법에서는 공격 탐지의 정확도를 향상시키기 위하여 4단계의 과정으로 이루어진 로컬 탐지와 협업 탐지 과정으로 나누어 수행한다. 협업 탐지를 위해 클러스터 헤드는 블랙 홀 리스트를 이용하였다. Ns-2 시뮬레이터를 이용하여 제안한 기법의 성능을 평가하였으며, 실험결과에서 제안한 기법의 우수한 성능을 확인할 수 있었다.

누설자속 탐상법 및 노이즈 필터를 이용한 와이어로프의 결함진단시스템 개발 (A Development of the Fault Detection System of Wire Rope using Magnetic Flux Leakage Inspection Method and Noise Filter)

  • 이영진;아미나;이권순
    • 전기학회논문지
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    • 제63권3호
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    • pp.418-424
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    • 2014
  • A large number of wire rope has been used in various industries such as cranes and elevators. When wire used for a long time, wire defects occur such as disconnection and wear. It leads to an accident and damage to life and property. To prevent this accident, we proposed a wire rope fault detection system in this paper. We constructed the whole system choosing the leakage fault detection method using hall sensors and the method is simple and easy maintenance characteristics. Fault diagnosis and analysis were available through analog filter and amplification process. The amplified signal is transmitted to the computer through the data acquisition system. This signal could be obtained improved results through the digital filter process.

PWM 증기발생기의 고장검출 및 진단에 관한 연구 (A Fault Detection and Diagnosis in a PWR Steam Generator)

  • Park, Seung-Yub
    • 대한전기학회논문지
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    • 제40권1호
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    • pp.120-127
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    • 1991
  • The purpose of this study is to develop a fault detection and diagnosis scheme that can monitor process fault and instrument fault of a steam generator. The suggested scheme consists of a Kalman filter and two bias estimators. Method of detecting process and instrument fault in a steam generator uses the mean test on the residual sequence of Kalman filter, designed for the unfailed system, to make a fault decision. Once a fault is detected, two bias estimators are driven to estimate the fault and to discriminate process fault and instrument fault. In case of process fault, the fault diagnosis of outlet temperature, feed-water heater and main steam control value is considered. In instrument fault, the fault diagnosis of steam genrator's three instruments is considered. Computer simulation tests show that on-line prompt fault detection and diagnosis can be performed very successfully.

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