• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권11호
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• pp.53-60
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• 2020

철도차량의 대차는 열차 주행을 위한 핵심적인 장치이다. 철도차량의 대차에서 피로결함은 운행 중 기대되지 않거나 과도한 하중, 용접결함, 재료 결함 등의 다양한 요인에 의해 발생할 수 있다. 철도차량의 사고를 방지하기 위해서 차체-대차연결부의 손상을 검출하고 발생 결함에 대한 정확한 평가가 요구된다. 이러한 철도차량의 차체-대차 연결부는 초음파 비파괴 검사를 통하여 건전성을 확보하고 있으나 결함 발생에 대한 학습기법을 이용한 판정방법이 필요하다. 최근 미세한 결함이나 유사한 결함을 높은 인식율로 검출하기 위하여 딥러닝 기법에 관한 여러 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 철도차량의 차체-대차 연결부의 결함 검출능력을 위하여 용접부의 인공결함 시편에 대하여 데이터베이스 구축하였으며. 웨지형 초음파 센서를 이용하여 차체-대차 연결부에 대한 비파괴 검사를 수행하였다. 부가적으로 인적오류를 최소화하기 위하여 결함판단 학습기법인 합성곱 신경망기법(Convolutional Neural Network)을 적용하였다. 그 결과 합성곱 신경망기법 기법을 이용하여 철도차량의 차체-대차 연결 용접부의 균열을 99.98%이상 균열성 결함으로 판별할 수 있었으며 철도차량 차체-대차 연결부의 비파괴검사시 본 연구의 기술이 적용 가능함을 확인할 수 있었다.

• 한국공작기계학회:학술대회논문집
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• 한국공작기계학회 2000년도 춘계학술대회논문집 - 한국공작기계학회
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• pp.585-590
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• 2000

Recently, It is gradually raised necessity that thickness of thin film is measured accuracy and managed in industrial circles and medical world. Ultrasonic Signal processing method is likely to become a very powerful method for NDE method of detection of microdefects and thickness measurement of thin film below the limit of Ultrasonic distance resolution in the opaque materials, provides useful information that cannot be obtained by a conventional measuring system. In the present research, considering a thin film below the limit of ultrasonic distance resolution sandwiched between three substances as acoustical analysis model, demonstrated the usefulness of ultrasonic Signal processing technique using information of ultrasonic frequency for NDE of measurements of thin film thickness, sound velocity, and step height, regardless of interference phenomenon. Numeral information was deduced and quantified effective information from the image. Also, pattern recognition of a defected input image was performed by neural network algorithm. Input pattern of various numeral was composed combinationally, and then, it was studied by neural network. Furthermore, possibility of pattern recognition was confirmed on artifical defected input data formed by simulation. Finally, application on unknown input pattern was also examined.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제19권3호
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• pp.12-18
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• 2020

In semiconductor manufacturing, defect detection is critical to maintain high yield. Currently, computer vision systems used in semiconductor photo lithography still have adopt to digital image processing algorithm, which often occur inspection faults due to sensitivity to external environment. Thus, we intend to handle this problem by means of using Mask R-CNN instead of digital image processing algorithm. Additionally, Mask R-CNN can be trained with image dataset pre-processed by means of the specific designed digital image filter to extract the enhanced feature map of Convolutional Neural Network (CNN). Our approach converged advantage of digital image processing and instance segmentation with deep learning yields more efficient semiconductor photo lithography inspection system than conventional system.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1996년도 하계학술대회 논문집 B
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• pp.1240-1242
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• 1996

In a still mill, the effective surface defect inspection algorithm is necessary. For this purpose, this paper proposed the preprocessing algorithm for surface defect inspection of cold mill strip. This consists of live steps. They are edge detection, binarizing, noise deletion, combining of fragmented defect and selecting the largest defect. Especially, binarizing is a critical problem. Bemuse the performance of the preprocessing is largely depend on the binarized image. So, we develope the adaptive thresholding method, which is multilevel thresholding. The thresholding value is varied according to the mean graylevel value of each test image. To investigate the performance of the proposed algorithm, we classified the detected defect using neural network. The test image is 20 defect images captured at German Sick Co. This algorithm is proved to have good property in cold mill strip surface inspection.

• 한국IT서비스학회지
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• 제10권3호
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• pp.113-126
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• 2011

The smelting and the continuous casting of steel are important processes that determine the quality of steel products. Especially most of quality defects occur during solidification of the steel continuous casting process. Although quality control techniques such as six sigma, SQC, and TQM can be applied to the continuous casting process for improving quality of steel products, these techniques don't provide real-time analysis to identify the causes of defect occurrence. To solve problems, we have developed a detection model using decision tree which identified abnormal transactions to have a coarse grain structure. And we have compared the proposed model with models using neural network and logistic regression. Experiments on steel data showed that the performance of the proposed model was higher than those of neural network model and logistic regression model. Thus, we expect that the suggested model will be helpful to control the quality of steel products in real-time in the continuous casting process.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.23-31
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• 2020

본 연구는 철도표면상에 발생하는 노후 현상 중 하나인 결함 검출을 위해 학습데이터를 생성함으로써 결함 검출 모델에서 더 높은 점수를 얻기 위해 진행되었다. 철도표면에서 결함은 선로결속장치 및 선로와 차량의 마찰 등 다양한 원인에 의해 발생하고 선로 파손 등의 사고를 유발할 수 있기 때문에 결함에 대한 철도 유지관리가 필요 하다. 그래서 철도 유지관리의 자동화 및 비용절감을 위해 철도 표면 영상에 영상처리 또는 기계학습을 활용한 결함 검출 및 검사에 대한 다양한 연구가 진행되고 있다. 일반적으로 영상 처리 분석기법 및 기계학습 기술의 성능은 데이터의 수량과 품질에 의존한다. 그렇기 때문에 일부 연구는 일반적이고 다양한 철도표면영상의 데이터베이스를 확보하기위해 등간격으로 선로표면을 촬영하는 장치 또는 탑재된 차량이 필요로 하였다. 본연구는 이러한 기계적인 영상획득 장치의 운용비용을 감소시키고 보완하기 위해 대표적인 영상생성관련 딥러닝 모델인 생성적 적대적 네트워크의 기본 구성에서 여러 관련연구에서 제시된 방법을 응용, 결함이 있는 철도 표면 재생성모델을 구성하여, 전용 데이터베이스가 구축되지 않은 철도 표면 영상에 대해서도 결함 검출을 진행할 수 있도록 하였다. 구성한 모델은 상이한 철도 표면 텍스처들을 반영한 철도 표면 생성을 학습하고 여러 임의의 결함의 위치에 대한 Ground-Truth들을 만족하는 다양한 결함을 재 생성하도록 설계하였다. 재생성된 철도 표면의 영상들을 결함 검출 딥러닝 모델에 학습데이터로 사용한다. 재생성모델의 유효성을 검증하기 위해 철도표면데이터를 3가지의 하위집합으로 군집화 하여 하나의 집합세트를 원본 영상으로 정의하고, 다른 두개의 나머지 하위집합들의 몇가지의 선로표면영상을 텍스처 영상으로 사용하여 새로운 철도 표면 영상을 생성한다. 그리고 결함 검출 모델에서 학습데이터로 생성된 새로운 철도 표면 영상을 사용하였을 때와, 생성된 철도 표면 영상이 없는 원본 영상을 사용하였을 때를 나누어 검증한다. 앞서 분류했던 하위집합들 중에서 원본영상으로 사용된 집합세트를 제외한 두 개의 하위집합들은 각각의 환경에서 학습된 결함 검출 모델에서 검증하여 출력인 픽셀단위 분류지도 영상을 얻는다. 이 픽셀단위 분류지도영상들과 실제 결함의 위치에 대한 원본결함 지도(Ground-Truth)들의 IoU(Intersection over Union) 및 F1-score로 평가하여 성능을 계산하였다. 결과적으로 두개의 하위집합의 텍스처 영상을 이용한 재생성된 학습데이터를 학습한 결함 검출모델의 점수는 원본 영상만을 학습하였을 때의 점수보다 약 IoU 및 F1-score가 10~15% 증가하였다. 이는 전용 학습 데이터가 구축되지 않은 철도표면 영상에 대해서도 기존 데이터를 이용하여 결함 검출이 상당히 가능함을 증명하는 것이다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.99-104
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• 2011

본 논문은 사출성형 제품에 존재하는 여러 가지의 패턴의 결함을 신경회로망을 이용하여 검출하는 방법을 제안하였다. 시스템의 성능을 향상시키기 위하여 룩업테이블을 이용하였고, 기존의 이미지 비교에 의한 방법을 지양하여 결함분류를 위한 신경회로망의 학습표본을 위한 특징점을 추출하고 결함추출과 분류알고리즘을 제안하였다. 총 500개의 사출성형 제품의 패턴에 대하여 신경회로망의 학습을 통하여 약 3%의 제품의 패턴에서 결함을 검출하였고 패턴의 직경에 대한 불량으로 대부분 분류되었다. 제안된 시스템을 이용한 결함 검출 방법은 사출성형 제품의 미세한 패턴을 검출하는 데 시간과 경비를 줄일 수 있는 효과적인 대안으로 기대한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 ISIS 2003
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• pp.539-542
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• 2003

A motor is the workhorse of our industry. The issues of preventive and condition-based maintenance, online monitoring, system fault detection, diagnosis, and prognosis are of increasing importance. Different internal motor faults (e.g., inter-turn short circuits, broken bearings, broken rotor bars) along with external motor faults (e.g., phase failure, mechanical overload, blocked rotor) are expected to happen sooner or later. This paper introduces the fault detection technique of induction motors based upon the stator current. The fault motors have rotor bar broken or rotor unbalance defect, respectively. The stator currents are measured by the current meters and stored by the time domain. The time domain is not suitable to represent the current signals, so the frequency domain is applied to display the signals. The Fourier Transformer is used for the conversion of the signal. After the conversion of the signals, the features of the signals have to be extracted by the signal processing methods like a wavelet analysis, a spectrum analysis, etc. The discovered features are entered to the pattern classification model such as a neural network model, a polynomial neural network, a fuzzy inference model, etc. This paper describes the fault detection results that use wavelet decomposition. The wavelet analysis is very useful method for the time and frequency domain each. Also it is powerful method to detect the features in the signals.

• Smart Structures and Systems
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• 제31권4호
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• pp.383-392
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• 2023

Post-earthquake building condition assessment is crucial for subsequent rescue and remediation and can be automated by emerging computer vision and deep learning technologies. This study is based on an endeavour for the 2nd International Competition of Structural Health Monitoring (IC-SHM 2021). The task package includes five image segmentation objectives - defects (crack/spall/rebar exposure), structural component, and damage state. The structural component and damage state tasks are identified as the priority that can form actionable decisions. A multi-task Convolutional Neural Network (CNN) is proposed to conduct the two major tasks simultaneously. The rest 3 sub-tasks (spall/crack/rebar exposure) were incorporated as auxiliary tasks. By synchronously learning defect information (spall/crack/rebar exposure), the multi-task CNN model outperforms the counterpart single-task models in recognizing structural components and estimating damage states. Particularly, the pixel-level damage state estimation witnesses a mIoU (mean intersection over union) improvement from 0.5855 to 0.6374. For the defect detection tasks, rebar exposure is omitted due to the extremely biased sample distribution. The segmentations of crack and spall are automated by single-task U-Net but with extra efforts to resample the provided data. The segmentation of small objects (spall and crack) benefits from the resampling method, with a substantial IoU increment of nearly 10%.

• 전기학회논문지
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• 제67권5호
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• pp.669-674
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• 2018

Data augmentation is an efficient way to reduce overfitting on models and to improve a performance supplementing extra data for training. It is more important in deep learning based industrial machine vision. Because deep learning requires huge scale of learning data to learn a model, but acquisition of data can be limited in most of industrial applications. A very generic method for augmenting image data is to perform geometric transformations, such as cropping, rotating, translating and adjusting brightness of the image. The effectiveness of data augmentation in image classification has been reported, but it is rare in defect inspections. We explore and compare various basic augmenting operations for the metal surface defects. The experiments were executed for various types of defects and different CNN networks and analysed for performance improvements by the data augmentations.