• 한국음향학회지
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• 제43권3호
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• pp.361-367
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• 2024

공기중 초음파 측정은 각종 기계 설비류의 이상 발생 예방 활동으로 산업계에서 사용되고 있다. 최근에는 다수의 초음파 센서 배열을 이용하여 설비의 이상 발생 위치를 찾을 수 있는 공기중 초음파 영상화 기법의 활용이 증가하고 있다. 초음파 음원의 위치를 가시화하기 위해 센서 별 위상 차이를 이용하는 빔형성법이 사용된다. 2차원 평면에 분포된 초음파 센서 배열을 이용해 3차원 공간에서 빔형성 파워 분포를 구할 수 있다. 본 논문에서는 관심 파장보다 크기가 큰 초음파 센서로 구성된 랜덤 희소배열(random sparse array)을 사용하고, 초음파 배열이 분포한 평면으로부터 일정한 거리만큼 떨어진 평행한 평면 내에서의 빔형성 파워 분포를 통해서 음원의 위치를 보여주는 영상화 기법을 구현하고자 한다. 기존의 빔형성법은 사용 하는 배열 센서의 개수와 그에 따른 구경의 크기 등에 의해 공간 해상도가 제한될 수 밖에 없다. 본 연구에서는 배열이 가지는 기하학적 제약을 극복할 수 있는 방법으로 기능성 빔형성법을 적용하여 고해상도 초음파 영상화 기법을 구현하였다. 기능성 빔형성법은 수학적으로 일반화된 형태의 빔형성법으로 표현가능하고, 기존의 빔형성법을 통해 얻어진 영상에서 주엽의 폭과 부엽의 크기를 저감시키는 역할을 하여 고해상도 영상화를 얻을 수 있는 장점이 있다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안한 방법에 의한 영상화 성능을 관찰한 결과, 초음파 희소배열을 이용하여 공기중 초음파 음원의 해상도 증대가 성공적으로 구현됨을 확인할 수 있었다.

• 대한치과보철학회지
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• 제48권4호
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• pp.287-293
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• 2010

연구 목적: 본 연구는 연마 술식에 따른 polymethyl methacrylate (PMMA)의 표면 거칠기의 차이를 비교하고, 광중합 광택제가 PMMA의 표면 거칠기에 주는 영향과 이후 칫솔질에 의한 거칠기의 변화를 알아보는데 그 목적이 있다. 연구 재료 및 방법: 총 60개의 $10{\times}10{\times}5\;mm$ 크기의PMMA 시편을 만들었다. 중합 방법 (압력 하 중합과 대기압 하 중합)과 표면 연마 방법 (기계적 연마와 화학적 연마)에 따라 대조군을 포함하여 각 10개씩 총 6군으로 나누었다. 기계적 연마는 카바이드 덴처버로 표면 마무리 한 후, 러버 포인트와 퍼미스를 이용하여 하였으며, 화학적 연마는 표면 마무리 후 광중합 광택제 ($Plaquit^{(R)}$; Dreve-Dentamid GMBH)를 도포하여 실시 하였다. 연마가 완료된 후 비 접촉식 3차원적 표면 형상 분석장치인 Accura $2000^{(R)}$으로 표면거칠기를 측정하였으며, 그 3차원적 영상을 얻었다. 그 후 칫솔질에 의한 마모의 영향을 평가하기 위해 초음파 전동 칫솔을 이용하여 각 시편당 칫솔질을 행하고 다시 Accura $2000^{(R)}$에 의한 표면 분석을 시행하였으며, 거칠기의 정도는 Ra 값으로 표시하였다. 연마 후와 칫솔질 후의 표면 거칠기를 비교하기 위한 통계적 분석은 Mann-Whitney test와 t-test를 이용하여 95% 유의수준에서 실시하였다. 결과: 화학적 연마군은 기계적 연마군에 비해 통계적으로 유의한 작은 평균 표면 거칠기 값을 보였으며 (P = .0045), 일반 대기압 하에서 중합시킨 군에서 그 차이가 더 크게 나타났다 (P = .0138). 초음파 전동 칫솔에 의한 모의 칫솔질 후 표면 거칠기는 기계적 연마군을 제외한 모든 군에서 크게 증가하였으며, 칫솔질 후의 표면 거칠기는 각 군에서 통계적으로 유의한 차이를 보이지 않았다. 결론: 비록 칫솔질에 의한 마모의 영향으로 표면 거칠기가 증가하기는 하지만, 화학적 연마가 기계적 연마에 비해 우수한 표면 거칠기를 보인다고 할 수 있다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.99-107
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• 2024

경제성장과 산업 발전에 따라 반도체 제품부터 SMT 제품, 전기 배터리 제품에 이르기 까지 많은 전자통신 부품들의 제조과정에서 발생하는 철, 알루미늄, 플라스틱 등의 이물질로 인해 제품이 제대로 동작하지 않거나, 전기 배터리의 경우 화재를 발생하는 문제까지 심각한 문제로 이어질 가능성이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 초음파나 X-ray를 이용한 비파괴 방법으로 제품 내부에 이물질이 있는지 판단하여 문제의 발생을 차단하고 있으나, X-ray 영상을 취득하여 이물질이 있는지 판정하는 데에도 여러 한계점이 존재한다. 특히. 크기가 작거나 밀도가 낮은 이물질들은 X-Ray장비로 촬영을 하여도 보이지 않는 문제점이 있고, 잡음 등으로 인해 이물들이 잘 안 보이는 경우가 있으며, 특히 높은 생산성을 가지기 위해서는 빠른 검사속도가 필요한데, 이 경우 X-ray 촬영시간이 짧아지게 되면 신호 대비 잡음비율(SNR)이 낮아지면서 이물 탐지 성능이 크게 저하되는 문제를 가진다. 따라서, 본 논문에서는 저화질로 인해 이물질을 탐지하기 어려운 한계를 극복하기 위한 5단계 방안을 제안한다. 첫번째로, Global 히스토그램 최적화를 통해 X-Ray영상의 대비를 향상시키고, 두 번째로 고주파 영역 신호의 구분력을 강화하기 위하여 Local contrast기법을 적용하며, 세 번째로 Edge 선명도 향상을 위해 Unsharp masking을 통해 경계선을 강화하여 객체가 잘 구분되도록 한다, 네 번째로, 잡음 제거 및 영상향상을 위해 Resdual Dense Block(RDB)의 초고해상화 방법을 제안하며, 마지막으로 Yolov5 알고리즘을 이용하여 이물질을 학습한 후 탐지한다. 본 연구에서 제안하는 방식을 이용하여 실험한 결과, 저밀도 영상 대비 정밀도 등의 평가기준에서 10%이상의 성능이 향상된다.