Objective: The aim of this study is to design a sampling inspection plan with human error which is changing according to inspection time. Background: Typical sampling inspection plans have been established typically based on an assumption of the perfect inspection without human error. However, most of all inspection tasks include human errors in the process of inspection. Therefore, a sampling inspection plan should be designed with consideration of imperfect inspection. Method: A model for single sampling inspection plans were proposed for the cases that visual inspection error rate is changing according to inspection time. Additionally, a sampling inspection plan for an optimal inspection time was proposed. In order to show an applied example of the proposed model, an experiment for visual inspection task was performed and the inspection error rates were measured according to the inspection time. Results: Inspection error rates changed according to inspection time. The inspection error rate could be reflected on the single sampling inspection plans for attribute. In particular, inspection error rate in an optimal inspection time may be used for a reasonable single sampling plan in a practical view. Conclusion: Human error rate in inspection tasks should be reflected on typical single sampling inspection plans. A sampling inspection plan with consideration of human error requires more sampling number than a typical sampling plan with perfect inspection. Application: The result of this research may help to determine more practical sampling inspection plan rather than typical one.
This paper provides a method for generating flight path of Unmanned Aerial Vehicle (UAV) that is intended to be used in visual inspection of dome-type nuclear containment building. The method basically employs 3-D model to extract accurate location coordinates. Two basic route patterns that provide guide lines in defining moving locations were defined for each side wall and dome section of the containment. The route patterns support sequential capturing of images as well. In addition, several simple equations and an algorithm for calculation of the moving location on the route were developed on the basis of 3-D geometric characteristics of the containment building. A prototype computer program has been implemented to validate the proposed method, and a case study shows the method can visualize covering area in 3-D model as well.
본고는 미술영재성 판별에 따른 인지적 능력과 관련하여 문헌연구와 선행연구들을 바탕으로 미술영재성과 인지능력과의 관계를 고찰함으로써 초등학교 아동의 미술영재성 판별에 따른 인지능력검사모형을 구안하고자 하는 데 있다. 이러한 연구목적을 달성하기 위해 먼저, 미술영재성과 인지능력의 관계를 고찰하여 미술영재성의 구성요인으로서 인지능력의 타당성을 규정한 다음, 앞선 문헌연구를 통해 초등학교 아동의 미술영재성 판별에 따른 인지능력검사모형을 구안하였다. 그리고 구안된 검사모형의 타당성과 신뢰성을 검증하기 위해 일반학급 아동집단과 미술영재 아동집단을 대상으로 검사를 실시하였다. 그 결과 초등학교 아동의 미술영재성 판별에 따른 인지능력의 구성요인으로서 시각적 사고력과 공간 지각력, 비판적 사고력이 논리적, 경험적으로 타당성이 있다고 검증되었다. 이러한 연구의 결과는 앞으로 이루어질 초등학교 아동의 미술영재성 판별에 대한 다양한 모색의 가능성과 미술영재교육 프로그램의 개발에 새로운 접근을 제공해줄 수 있을 것이다.
본 시각 검사시스템은 전자 부품과 같이 잘 형성된 표면 재료에 널리 사용되고 있다. 반사 능력이 나쁜 재료의 경우, 시각 검사시스템이 도입될 때 많은 문제점이 발생한다. 혼합 생산 라인에서 진위의 모델을 알 수 없을 때 저 반사비와 많은 노이즈에도 잘 작동할, 강인한 시각 검사시스템을 개발하였다. 유형을 인식하기 위하여 k-means를 이용한 작업물 인식 기법이 제안되었다. 인식 유형에 기반하여 active contour라는 노이즈에 강인한 분할 기법이 영상에서 특징을 분할하는데 응용되었다. 오차 변화를 조정하는데 Kalman 필터가 사용되었다. 자동시각 검사시스템의 실험은 프로젝터를 이용한 수작업 측정의 정확도 수준을 보여준다.
The reliability of a Bridge management System depends on the quality of visual inspection and the reliable estimation of bridge condition rating. However, the current practices of visual inspection have been identified with several limitations, such as: they are time-consuming, provide incomplete information, and their reliance on inspectors' experience. To overcome such limitations, this paper presents an approach of automating the prediction of condition rating for bridges based on digital image analysis. The proposed methodology encompasses image acquisition, development of 3D visualization model, image processing, and condition rating model. Under this method, scaling defect in concrete bridge components is considered as a candidate defect and the guidelines in the Ontario Structure Inspection Manual (OSIM) have been adopted for developing and testing the proposed method. The automated algorithms for scaling depth prediction and mapping of condition ratings are based on training of back propagation neural networks. The result of developed models showed better prediction capability of condition rating over the existing methods such as, Naïve Bayes Classifiers and Bagged Decision Tree.
High-temperature components of gas turbine operated for certain period of time can be reused by being repaired or rejuvenated. In case of the gas turbine combustion liners, the biggest and the most important one in the high-temperature components, come in a repair shop after operated for 8,000 or 12,000 hours according to the model and go through the repair and rejuvenation in order to be reused. A stated combustion liner is the first channel which has the combustion gas reached a nozzle from a fuel nozzle. Materials and coating properties of old and new model combustion liners were investigated. To repair these components after the visual inspection, the coatings of combustion liners were removed and then FPI(Fluorescent Penetrant Inspection), a kind of the NDI(Non-Destructive Inspection), was conducted. Damage patterns and the number of the damaged components were classified and analyzed based on data provided from the visual inspection over a long period of time. Focusing on the difference between old model and new model combustion liners, we analyzed the damage distribution and changes and consequently concluded that new model combustion liner would increase repair rate.
Austomated visual inspection(AVI) capability has become an important key component in the automated manufacturing system. In such a visual inspection system an intensity(or color) image of a scene is quickly affected by optical property of objects, condition and roughness of surface, lens and filters, image sensor property and lighting system. In particular, the lighting system disign is the most important factor, since it affects overall performance of the visual system. For fast and cheap automated visual inspection system it is important to obtain the good image quality which results from careful attention to the design of the lighting system. In this paper, the lighting subsystem of AVI system is analysed for the inspection of printed circuit board(PCB) patterns. The spectral reflectance of materials, which are composed of PCB, is measured for choosing the light source. The reflection property is theoretically obtained by a reflection model and also obtained by experiments which measure intensity with varying the viewing direction of image sensor and the lighting direction of illuminator. The illumination uniformity of a ring-type illuminator. The lighting system is designed based upon the experimental results and theoretial analysis.
This study is concerned with predicting human search performance using a visual lobe. The most previous studies on human performance in visual search have been limited to a single-target search. This study extended the visual search research to multiple-target search including targets of different types as well as targets of same types. A model for predicting visual search performance was proposed and the model was validated by human search data. Additionally, this study found that human subjects always did not use a constant ratio of the whole visual lobe size for each type of targets in visual search process. The more conspicuous the target is, the more ratio of the whole visual lobe size human subjects use. The model that can predict human performance in multiple-target search may facilitate visual inspection plan in manufacturing.
Corrosion can cause dangerous and expensive damage and failures of ship hulls and equipment. Therefore, it is necessary to maintain the vessel by periodic corrosion inspections. During visual inspection, many corrosion locations are inaccessible for many reasons, especially safety's point of view. Including subjective decisions of inspectors is one of the issues of visual inspection. Automation of visual inspection is tried by many pieces of research. In this study, we propose image preprocessing methods by image patch segmentation and thresholding. YOLOv5 was used as an object detection model after the image preprocessing. Finally, it was evaluated that corrosion detection performance using the proposed method was improved in terms of mean average precision.
This study introduces a method of estimating the 3D coordinates of structural damage from the detection results of visual inspection provided in 2D image coordinates using sensing data of UAV and 3D shape information of BIM. This estimation process takes place in a virtual space and utilizes the BIM model, so it is possible to immediately identify which member of the structure the estimated location corresponds to. Difference from conventional structural damage localization methods that require 3D scanning or additional sensor attachment, it is a method that can be applied locally and rapidly. Measurement accuracy was calculated through the distance difference between the measured position measured by TLS (Terrestrial Laser Scanner) and the estimated position calculated by the method proposed in this study, which can determine the applicability of this study and the direction of future research.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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