• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1997년도 한국자동제어학술회의논문집; 한국전력공사 서울연수원; 17-18 Oct. 1997
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• pp.365-370
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• 1997

In this paper we suggest a development of surface defect inspection algorithms for cold mill strip using tree structure. The defects which exist in a surface of cold mill strip have a scattering or singular distribution. This paper consists of preprocessing, feature extraction and defect classification. By preprocessing, the binarized defect image is achieved. In this procedure, Top-hit transform, adaptive thresholding, thinning and noise rejection are used. Especially, Top-hit transform using local min/max operation diminishes the effect of bad lighting. In feature extraction, geometric, moment, co-occurrence matrix, histogram-ratio features are calculated. The histogram-ratio feature is taken from the gray-level image. For the defect classification, we suggest a tree structure of which nodes are multilayer neural network clasifiers. The proposed algorithm reduced error rate comparing to one stage structure.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2001년도 ICCAS
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• pp.109.4-109
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• 2001

We have developed a laser ultrasonic system for visualization of elastic waves propagating on a solid surface, in order to visualize ultrasonic waves propagating on opaque media. This system can produce a series of successive images as an animation of wave propagation, because of scanning an optical heterodyne probe to measure surface transient displacements. Using this visualization technique, we observed the scattering and diffraction of ultrasonic waves around various shapes of artificial defects, and examined its application to nondestructive inspection. This imaging system provides various kinds of visualization images such as propagation image, amplitude image, arrival time image and velocity image. We have been confident that this technique is available for nondestructive inspection and materials ...

• 대한기계학회논문집A
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• 제31권6호
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• pp.651-658
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• 2007

A new tree-structured neural network classifier is proposed for the automatic real-time inspection of cold-rolled steel strip surface defects. The defects are classified into 3 groups such as area type, disk type, area & line type in the first stage of the tree-structured neural network. The defects are classified in more detail into 11 major defect types which are considered as serious defects in the second stage of neural network. The tree-structured neural network classifier consists of 4 different neural networks and optimum features are selected for each neural network classifier by using SFFS algorithm and correlation test. The developed classifier demonstrates very plausible result which is compatible with commercial products having high world-wide market shares.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제12권2호
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• pp.57-61
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• 2013

This paper presents adaptive neuro-fuzzy inference based defect detection method for various defect types, such as micro-crack, fingerprint and contamination, in heterogeneously textured surface of polycrystalline solar wafers. Polycrystalline solar wafer consists of various crystals so the surface of solar wafer shows heterogeneously textures. Because of this property the visual inspection of defects is very difficult. In the proposed method, we use local binary feature and fuzzy reasoning for defect detection. Experimental results show that our proposed method achieves a detection rate of 80%~100%, a missing rate of 0%~20% and an over detection (overkill) rate of 9%~21%.

• 한국정밀공학회지
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• 제23권8호
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• pp.80-88
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• 2006

This paper proposes a new steel strip surface inspection system. The system acquires bright and dark field images of defects by using a stroboscopic IR LED illuminator and area camera system and the defect images are preprocessed and segmented in real time for feature extraction. 4113 defect samples of hot rolled steel strip are used to develop KNN (k- Nearest Neighbor) classifier which classifies the defects into 8 different types. The developed KNN classifier demonstrates about 85% classifying performance which is considered very plausible result.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2005년도 추계학술대회 논문집
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• pp.379-383
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• 2005

This paper proposes a new steel strip surface inspection system. The system acquires bright and dark field images of defects by using a stroboscopic IR LED light and area camera system and the defect images are preprocessed and segmented in real time for feature extraction. 4113 defect samples of cold roll steel strips are used to develop KNN (k-Nearest Neighbor) classifier which classifies the defects into 8 different types. The developed KNN classifier demonstrates about 85% classifying performance which is considered very plausible result.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제17권2호
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• pp.26-31
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• 2018

In this paper, surface defects and typical illumination mechanisms for steel plates are analyzed, and then optimum illumination mechanism is selected using discrete wavelet transform (DWT) synthetic images and discriminant measure (DM). The DWT synthetic images are generated using component images decomposed by Haar wavelet transform filter. The best synthetic image according to surface defects is determined using signal to noise ratio (SNR). The optimum illumination mechanism is selected by applying discriminant measure (DM) to the best synthetic images. The DM is applied using the tenengrad-euclidian function. The DM is evaluated as the degree of contrast using the defect boundary information. The performance of the optimum illumination mechanism is verified by quantitative data and intuitive image looks.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.15-21
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• 2007

본 논문에서는 비등속 이동물체의 표면 검사를 위한 3차원 표면 모델링(modeling) 기법을 제안하였다. 레이저 라인을 물체에 조사하면 표면의 굴곡에 따라 라인에 휨 현상이 나타난다. 이를 분석하여 물체 표면에 대한 3차원 정보를 획득 할 수 있다. 기존의 단일 라인(single stripe) 기법의 정확성과 단일 프레임(single frame) 기법의 빠른 복원 속도의 장점을 모두 활용하기 위하여 멀티 레이저 라인 투사기법을 이용하였다. 정확한 레이저 라인의 추출을 위하여 이진화 및 채널별 에지 검출 기법을 소개하였고, 효과적인 레이저 각 라인의 라벨링 기법을 새로 제안하였다. 개별 3차원 복원 표면을 전체영상으로 합성하기 위해 영상간 특징점 매칭(matching)을 활용하여 동기화 정보를 획득하고 영상을 정합하였다. 본 알고리듬을 컨테이너 표면 데미지 검사에 활용하여 제안한 3차원 모델링 기술의 우수성을 확인하였다.

• 비파괴검사학회지
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• 제37권1호
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• pp.21-28
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• 2017

배열 와전류 기술은 2차원적으로 나란히 정열된 다수의 와전류 코일로 구성된 탐촉자 면적에 대하여 기계적인 이동없이 전기적으로 주사할 수 있다. 단일 코일을 사용하는 와전류 기술과 비교하여 탐촉자가 한 번의 이동으로 넓은 영역을 검사할 뿐만 아니라 데이터 해석이 용이하여 검사 속도와 신뢰성을 향상시키는 장점이 있다. 이번 연구에서는 $2{\times}16$ 코일 배열의 배열 와전류 탐촉자와 순차적으로 송수신 코일을 선택하고 송수신 모드로 동작시키는 다중화기기를 개발하였다. 이 탐촉자를 이용하여 다양한 종류의 시편을 제작하여 표면검사를 수행하고, 와전류 신호 및 C-scan을 이미지 분석을 통해 송수신 모드 배열 와전류 기술의 특성에 대해 연구하였다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제11권1호
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• pp.95-102
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• 2007

박리, 박락 및 들뜸현상과 같은 결함으로 노후화된 숏크리트 자체가 통행차량이나 시설물에 위험요소로 존재함으로써 이에 대한 피해예방이 요구되는 실정이다. 그러나 급격한 경사와 고소작업 등으로 인해 접근이 곤란하며, 외관상으로는 숏크리트 내부 상황 파악이 힘들다는 한계가 지적되고 있다. 본 연구에서는 이러한 기술적 한계를 극복하고자 적외선 열화상을 이용하여 숏크리트면의 미소한 열이동을 측정해 표면에서 관찰할 수 없는 내부의 결함을 조사하고자 하였다. 현장조사, 측정자료 분석과 내시경 카메라를 이용한 현장조사 작업을 통해 검증을 실시한 결과 숏크리트의 과도한 피복으로 인해 습윤부의 정확한 판정은 불가하였으나 내부의 공동부위를 비파괴 비접촉 방식에 의해 효과적으로 추출할 수 있었다.