Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.28
no.11
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pp.21-28
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2023
In manufacturing companies that focus on small-scale production of multiple product varieties, defective products are manually selected by workers rather than relying on automated inspection. Consequently, there is a higher risk of incorrect sorting due to variations in selection criteria based on the workers' experience and expertise, without consistent standards. Moreover, for non-standardized flexible objects with varying sizes and shapes, there can be even greater deviations in the selection criteria. To address these issues, this paper designs a quality inspection system using artificial intelligence-based unsupervised learning methods and conducts research by experimenting with accuracy using a dataset obtained from real manufacturing environments.
Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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v.29
no.2
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pp.145-152
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2009
Currently almost all in-service-inspection techniques, applied in domestic nuclear power plants, are partial to field inspection technique. These kinds of techniques are related to managing nuclear power plants by the operation of foreign-produced inspection devices. There have been so many needsfor development of native in-service-inspection device because there is no native diagnosis device for nuclear power plant inspection yet in Korea. In this research, we developed several core techniques to make an automated ultrasonic pipe inspection system for nuclear power plants. A high performance multi-channel ultrasonic pulser/receiver module, an A/D converter module and a digital main CPU module were developed and the performance of the developed modules was verified. The S/N ratio, noise level and signal acquisition performance of the developed modules showed proper level as we designed in the beginning.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.13
no.2
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pp.7-13
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2021
Machine vision is a technology that helps the computer as if a person recognizes and determines things. In recent years, as advanced technologies such as optical systems, artificial intelligence and big data advanced in conventional machine vision system became more accurate quality inspection and it increases the manufacturing efficiency. In machine vision systems using deep learning, the image quality of the input image is very important. However, most images obtained in the industrial field for quality inspection typically contain noise. This noise is a major factor in the performance of the machine vision system. Therefore, in order to improve the performance of the machine vision system, it is necessary to eliminate the noise of the image. There are lots of research being done to remove noise from the image. In this paper, we propose an autoencoder based machine vision system to eliminate noise in the image. Through experiment proposed model showed better performance compared to the basic autoencoder model in denoising and image reconstruction capability for MNIST and fashion MNIST data sets.
This paper aims to explore effective ways to improve inspection service and develop customer-centered inspection administration, by carrying out a case study on the K Society of Ship Inspection. The methods applied for this research project are as follows, 1) sector-based examination of the existence of the ISO 9001 system; 2) evaluation of the operation of the system; 3) conduction of a survey questionnaire with the participation of all staff and inspections institutes to analyze customer satisfaction of their inspection service, and 4) statistical analysis of the data collected from the survey questionnaire.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.15
no.6
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pp.3376-3382
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2014
The system developed inspects automatically defects existing on an inner surface of anodically treated aluminum cylinder-tubes. This system consists of automatic inspection software, and electronic endoscope and a conveyor moving device. By applying the optimal brightness conditions to searching for various defects on the inner surface of cylinder tube, the recognition rate of major defects, such as scratch, oxide and weld line reached 99%. If the present visual inspection process is replaced with the automatic defects inspection system, the physical fatigue of the operator could be reduced and the productivity could be increased. The automatic inspection system developed could also improve the quality of the products.
Song Jun Yeob;Park Hwa Young;Kim Hyun Jong;Jung Yeon Wook
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.21
no.12
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pp.92-99
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2004
The formation degree of sustain (ITO pattern) decides quality of PDP (Plasma Display Panel). For this reason, it makes efforts in searching defects more than 30 un as 100%. Now, the existing inspection is dependent upon naked eye or microscope in off-line PDP manufacturing process. In this study developed prototype inspection system of PDP 170 glass is based on line-scan mechanism. Developed system creates information that detects and sorts kinds of defect automatically. Designed inspection technology adopts multi-vision method by slip-beam formation for the minimum of inspection time and detection algorithm is embodied in detection ability of developed system. Designed algorithm had to make good use of kernel matrix that draws up an approach to geometry. A characteristic of defects, as pin hole, substance, protrusion, are extracted from blob analysis method. Defects, as open, short, spots and et al, are distinguished by line type inspection algorithm. In experiment, we could have ensured ability of inspection that can be detected with reliability of up to 95% in about 60 seconds.
Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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v.14
no.10
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pp.968-974
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2004
Automakers have been forcing their suppliers to guarantee qualities of parts. Then, the suppliers have met the fundamental quality requirements such as dimensions and functions, but they could not sufficiently satisfy the automakers' noise requirements yet because automatic noise inspection systems were little successfully adopted In mass-production lines. This study tried to develop a system for automatically checking noise radiated from a rotating engine part and filtering parts emitting noise higher than criteria: the upper limits of a overall noise level or a noise spectrum. A commercial noise measurement system was used for measuring noise, and then the noise data was transmitted to a governing program through OLE(object, linking and embedding) functions. The governing program, belonging to a total noise inspection system managed the noise measurement and analysis. This system was successfully adapted for distinguishing bad parts according to the noise criteria.
Automatic Vision Inspection (AVI) systems automatically detect defect features and measure their sizes via camera vision. It has been populated because of the accuracy and consistency in terms of QC (Quality Control) of inspection processes. Also, it is important to predict the performance of an AVI to meet customer's specification in advance. AVI are usually suffered from false negative and positives. It can be overcome by providing extra information such as 3D depth information. Stereo vision processing has been popular for depth extraction of the 3D images from 2D images. However, stereo vision methods usually take long time to process. In this paper, retro optical system using reflectors is proposed and experimented to overcome the problem. The optical system extracts the depth without special SW processes. The vision sensor and optical components such as illumination and depth detecting module are integrated as a unit. The depth information can be extracted on real-time basis and utilized and can improve the performance of an AVI system.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.14
no.3
s.37
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pp.63-70
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2006
This study aims to development of web-based process management system for spatial data construction. For developing this system work classification of basic surveying was standardized and quality management method for spatial data was established. Production process and work classification system for basic surveying such as control point surveying using GPS, leveling, aerial photographing, digital mapping, topographic mapping, digital elevation modeling, aerial photographic DB construction and digital orthophotomap was standardized. The status of the output and quality inspection for basic surveying project were analyzed, and the elements of quality inspection and data format for the type of outputs were analyzed. Based on standardized and analyzed contents, web-based process management system was developed after database and process was designed. The process management system consisted of process management, quality control, metadata management, and system management.
In order to inspect the quality of spot welding, inefficient destructive test and NDT (non destructive testing) utilizing expensive foreign ultrasonic inspection are being conducted in the automobile production lines, but NDT will be difficult to be used in the domestic automobile production due to complexity of the waveform analysis and lack of mobility. In this paper, NDT system inspecting the quality of spot welding based on mobile network is proposed to complement drawbacks of the conventional inefficient destructive testing and NDT inspecting the quality of spot welding. Regardless of daily condition of NDT tester, the proposed NDT system can determine the quality of spot welding automatically and transmit the information of NDT quality to smart devices of field workers in real-time so that convenience of NDT and productivity of automobile production will be improved. Several specimens with a variety of welding quality was produced to evaluate the performance of the proposed mobile ultrasonic NDT system and the conventional foreign equipment, through this experiments, the proposed mobile ultrasonic NDT system indicate the superior properties compared to the conventional equipment in terms of convenience, productivity, and economic.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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