Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
/
v.9
no.8
/
pp.1793-1798
/
2005
We model the nucleation and motion of defects in the liquid crystal display device with inhomogeneous surface by using fast Q-tensor method, which can calculate scalar order parameter S and nucleation of the defect in the liquid crystal director field. In order to model the defect, homeotropic aligned liquid crystal cell with step inhomogeneous electrode which has a height of $1{\mu}m$ is used. From the simulation, we can observe the nucleation and line of the defect from surface inhomogeneity and the experiment is performed for confirmation.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
/
v.25
no.3
/
pp.19-26
/
2020
Steel production requires high-quality surfaces with minimal defects. Therefore, the detection algorithms for the surface defects of steel strip should have good generalization performance. To meet the growing demand for high-quality products, the use of intelligent visual inspection systems is becoming essential in production lines. In this paper, we proposed a ShuffleDefectNet defect detection system based on deep learning. The proposed defect detection system exceeds state-of-the-art performance for defect detection on the Northeastern University (NEU) dataset obtaining a mean average accuracy of 99.75%. We train the best performing detection with different amounts of training data and observe the performance of detection. We notice that accuracy and speed improve significantly when use the overall architecture of ShuffleDefectNet.
Active thermography is being used since several years for remote non-destructive testing. It provides thermal images for remote detection and imaging of damages. Also, it is based on propagation and reflection of thermal waves which are launched from the surface into the inspected component by absorption of modulated radiation. For energy deposition, it use external heat sources (e.g., halogen lamp or convective heating) or internal heat generation (e.g., microwaves, eddy current, or elastic wave). Among the external heat sources, the ultrasound is generally used for energy deposition because of defect selective heating up. The heat source generating a thermal wave is provided by the defect itself due to the attenuation of amplitude modulated ultrasound. A defect causes locally enhanced losses and consequently selective heating up. Therefore amplitude modulation of the injected ultrasonic wave turns a defect into a thermal wave transmitter whose signal is detected at the surface by thermal infrared camera. This way ultrasound thermography(UT) allows for selective defect detection which enhances the probability of defect detection in the presence of complicated intact structures. In this paper the applicability of UT for fast defect detection is described. Examples are presented showing the detection of defects in PCB material. Measurements were performed on various kinds of typical defects in PCB materials (both Cu metal and non-metal epoxy). The obtained thermal image reveals area of defect in row of thick epoxy material and PCB.
Convolution Neural Network(CNN) is a class of deep learning algorithms and can be used for image analysis. In particular, it has excellent performance in finding the pattern of images. Therefore, CNN is commonly applied for recognizing, learning and classifying images. In this study, the surface defect classification performance of Al 6061 extruded material using CNN-based algorithms were compared and evaluated. First, the data collection criteria were suggested and a total of 2,024 datasets were prepared. And they were randomly classified into 1,417 learning data and 607 evaluation data. After that, the size and quality of the training data set were improved using data augmentation techniques to increase the performance of deep learning. The CNN-based algorithms used in this study were VGGNet-16, VGGNet-19, ResNet-50 and DenseNet-121. The evaluation of the defect classification performance was made by comparing the accuracy, loss, and learning speed using verification data. The DenseNet-121 algorithm showed better performance than other algorithms with an accuracy of 99.13% and a loss value of 0.037. This was due to the structural characteristics of the DenseNet model, and the information loss was reduced by acquiring information from all previous layers for image identification in this algorithm. Based on the above results, the possibility of machine vision application of CNN-based model for the surface defect classification of Al extruded materials was also discussed.
Bulletin of the Society of Naval Architects of Korea
/
v.21
no.1
/
pp.35-42
/
1984
In the present study, rotating bending fatigue tests have been carried out in three kinds of carbon steel specimens; an annealed low carbon steel, an annealed high carbon steel and quenched-tempered high carbon steel; with a small artificial surface defect that might exist in real structures. Fatigue crack lengths have been observed by a method of replication in order to investigate the growth characteristic of fatigue crack in the viewpoints of strength of materials and fracture mechanics. The main results obtained are as follows: 1) The effect of a small surface defect upon the reduction of fatigue limit is considerably large, and the rate of fatigue limit reduction grows in the following order; annealed low carbon steel(mild steel), annealed high carbon steel, quenched-tempered high carbon steel. 2) When the growth rate of surface crack length(2a) was investigated in the viewpoints of fracture mechanics based upon $ ${\Delta}K_{\varepsilon}$, the dependence of stress level and of surface defect size disappear, and there exists a linear relationships between d(2a)/dN and ${\Delta}K_{{\varepsilon}t},\;\Delta_{{\varepsilon}t}\sqrt{{\pi}a}$, on log. plot, i.e, $d(2a)/dN={C{\cdot}{\Delta}K_{\varepsilon}}^3_t$, where ${\Delta}_{{\varepsilon}t}\sqrt{{\pi}a}$ a is the cyclic total strain intensity factor range.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers
/
v.19
no.5
/
pp.1202-1210
/
1995
Aiming at nondestructive evaluation of defect with high accuracy and resolution, ICFPD(Induced Current Focusing Potential Drop) technique was newly developed. This technique can be applied for locating and sizing of defects in components with not only simple shape such as plain surface but also more complex shape and geometry such as curved surface and dissimilar joing. This paper describes the principle of ICFPD technique and also the results of 2-dimensional surface crack in ferromagnetic metal(A508 Cl. III steel) and paramagnetic metal (pure aluminum and stainless 304 steel) measured by this technique. Results are that surface defects in each specimen are detected with the difference of potential drop, and potential drops are distributed a similar shape for each metal and each depth. The normalized potential drop ( $V_{\delta}$2/$^{t}$ / $V_{{\delta} 2}$$^{-1}$) max. in the vicinity of defect is varied with the depth of defect. Therefore, ICFPD technique can be used for the evaluation of defect not only in ferromagnetic metal but also in paramagnetic steel..
In order to investigate characteristics of surface fatigue crack propagation from a pit shaped surface defect which frequently exists near weld joints, SS400 steel with thickness of 12mm, which generally used for structure members, was submerged-arc welded with butt type and machined for both surface. The weld joints were devided into 5 regions, weld metal, boundary between heat affected zone (HAZ), HAZ, boundary between HAZ and base metal, and base metal. Specimens from each region were machined for a pit shaped initial surface defect with aspect ratio of 2. characteristics of surface fatigue crack por pagation from the defect under the same loading condition were compared and discussed.
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.
We have developed a automatic surface inspection system for cold Rolled strips in steel making process for several years. We have experienced the various kinds of surface inspection systems, including linear CCD camera type and the laser type inspection system which was installed in cold rolled strips production lines. But, we did not satisfied with these inspection systems owing to insufficient detection and classification rate, real time processing performance and limited line speed of real production lines. In order to increase detection and computing power, we have used the Dark Field illumination with Infra_Red LED, Bright Field illumination with Xenon Lamp, Parallel Computing Processor with Area typed CCD camera and full software based image processing technique for the ease up_grading and maintenance. In this paper, we introduced the automatic inspection system and real time image processing technique using the Object Detection, Defect Detection, Classification algorithms. As a result of experiment, under the situation of the high speed processed line(max 1000 meter per minute) defect detection is above 90% for all occurred defects in real line, defect name classification rate is about 80% for most frequently occurred 8 defect, and defect grade classification rate is 84% for name classified defect.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.