This paper presents a proof that b(r;n, ppd) is the appropriate distribution of the number of observed defects when inspector errors are present. And the effect of inspector errors on the probability of type 1 and type 2 errors is discussed.
A general method of calculating the frequency shift due to lattice defects is developed for a one dimensional lattice with an arbitrary number of lattice points. The method is based on the Fourier transform of the equation of motion. It is shown that the frequency spectrum is determined by the roots of 5${\times}$5 secular equation, the coefficients of which depend on defects in the mass and the force constant as well as the number of the lattice points. For the limiting case of infinite lattice, the dimension of the secular equation reduces to three and the result agrees with that of Montroll and Potts.
The size and number of nano-size defects of thin trivalent chrome layers were determined by small angle neutron scattering (SANS) without breaking the thin chrome layers. Most of defect size of the trivalent chromium prepared in this test conditions is in the range of about 40nm. The number of nano-size defects less than about 40nm of the trivalent chromium layer increases with plating voltage at constant current density From this study, SANS is proved as one of useful techniques to evaluate nano-size defects of thin film layer.
Injection molded plastic parts have many surface defects. These include a weld line, sink mark, flow mark, gloss, shading, scratching etc. Because these surface faults are not aesthetically acceptable, plastic parts are produced through painting or texturing. The purpose of this paper is to develop paintless molded parts using a flow control method. Computer aided injection mold filling simulations were used in order to minimize the number of defects from injection molding. Based on the numerical results, FR(Flame Retardant) HIPS was developed and the guidelines for part design, mold design, and the processing conditions were established. The effects of cost savings, improvements in productivity, and recycling were considered by reducing the number of surface faults and eliminating the painting process.
This study intends to predict prospective defects and establish the plan of Preventive Maintenance through research and analysis of defect occurrences and their repair costs in the public equipment of ‘H’ apartment house from 1998 to 2001. According to results of the analysis, more than 90% of defects and their repair costs for 4 years of the building have occurred in heating, hot water and water supply equipments. In case of specific classification in each equipment, more than 60% of defects were found at hot water pipes and heating pipes, and their repair costs covered more than 60% of the total defect costs. After two repairs by ‘Preventive Maintenance’ had been performed in the year 1998, total defects and defects of each equipment each yew have increased in number from 1999 to 2001. But total repair costs and repair costs of each equipment have not increased as time has gone by, because repair costs have relationship with the price of materials and labor, the part of defect and the scale of repair.
A detector-based approach shows the limited performances for the defect inspections such as shallow fine cracks and indistinguishable defects from background. Deep learning technique is widely used for object recognition and it's applications to detect defects have been gradually attempted. Deep learning requires huge scale of learning data, but acquisition of data can be limited in some industrial application. The possibility of applying CNN which is one of the deep learning approaches for surface defect inspection is investigated for industrial parts whose detection difficulty is challenging and learning data is not sufficient. VOV is adopted for pre-processing and to obtain a resonable number of ROIs for a data augmentation. Then CNN method is applied for the classification. Three CNN networks, AlexNet, VGGNet, and mofified VGGNet are compared for experiments of defects detection.
Park, Jinhyun;Han, Seong-Jin;Munir, Nauman;Yeom, Yun-Taek;Song, Sung-Jin;Kim, Hak-Joon;Kwon, Se-Gon
Nuclear Engineering and Technology
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제51권7호
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pp.1784-1790
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2019
Accurate and consistent characterization of defects in steam generator tubes (SGT) in nuclear power plants is one of the key issues in the field of nondestructive testing since the large number of signals to be analyzed in a time-limited in-service inspection causes a serious problem in practice. This paper presents an effective approach to this difficult task of automated classification of motorized rotating pancake coil (MRPC) eddy current flaw acquired from tube specimens with deliberated defects using deep neural networks (DNN). This approach consists of five steps, namely, the data acquisition using the MRPC probe in the tube, the signal preprocessing to make data more suitable for training DNN, the data augmentation for boosting a training performance, the training of DNN, and finally demonstration of the trained DNN for discriminating the axial and circumferential defects. The high performance obtained in this study shows that DNN is useful for classification of defects in tubes from the MRPC eddy current signals even though the number of signals is very large.
In contemporary residential culture, apartment houses can form individual independent residential areas within narrow territory. By using various building materials compared to the past, apartment house is recognized as an aesthetic space by modern people. However, as the number of cases of tile defects in apartment complexes has surged recently, aesthetic factors and quality of life have been reduced, and hundreds of millions of defects have been charged to builders every year. The tile defects in the apartment complexes of 90 domestic complexes are cracked, lifted, damaged, and dropped off. Most of the tile defects are caused by poor construction, but the defect occurrence rate due to thermal stress mechanism is high. Therefore, this paper investigates the case of tile defects in apartment house and identifies the defects and examines the problems that should be improved to reduce the defects of tiles in the building interior.
Recently, public interest in housing defects, such as construction errors, occupiers' complaints, faults in production, and so on, is increasing. In addition, the construction requirements of high-rise residential buildings have increased, due to the higher prices of urban areas, especially in metropolitan areas. While previous research has focused on the defects occurring in apartment housing complexes, research has not been carried out on the defects occurring in high-rise residential buildings. In this paper, the defects patterns and characteristics of high-rise residential buildings are examined and analyzed and a defect management plan is then suggested. In order to do this, we collected the defects data of high-rise residential buildings recorded by 2,299 of 2,327 occupants. The defect occurrence rate (DOR) in the residential area is 98.8%. The frequency rate of defect occurrence over the total defect occurrence since building completion is 63.28% during the first year, 24.63% (second year), 6.88% (third year), 2.27% (fourth year), and 2.53% (fifth year). The result of correlation analysis between work types showed that there is a relationship between the built-in furniture and electronics (F&E) and painting works, and the F&E and masonry works, such as marble finishing. We expect that this research will assist in the efforts to decrease the number of defects in high-rise buildings.
The purpose of this in vitro study was to evaluate the effect of surface defects and cross-sectional configuration of NiTi rotary files on the fatigue life under cyclic loading. Three NiTi rotary files ($K3^{TM},{\;}ProFile^{\circledR},{\;}and{\;}HERO{\;}642^{\circledR}$) with #30/.04 taper were evaluated. Each rotary file was divided into 2 subgroups : control (no surface defects) and experimental group (artificial surface defects), A total of six groups of each 10 were tested. The NiTi rotary files were rotated at 300rpm using the apparatus which simulated curved canal (40 degree of curvature) until they fracture. The number of cycles to fracture was calculated and the fractured surfaces were observed with a scanning electron microscope. The data were analyzed statistically. The results showed that experimental groups with surface defects had lower number of cycles to fracture than control group but there was only a statistical significance between control and experimental group in the $K3^{TM}$ (p<0.05), There was no strong correlation between the cross-sectional configuration area and fracture resistance under experimental conditions. Several of fractured files demonstrated characteristic patterns of brittle fracture consistent with the propagation of pre-existing cracks. This data indicate that surface defects of NiTi rotary files may significantly decrease fatigue life and it may be one possible factor for early fracture of NiTi rotary files in clinical practice.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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