일반적으로 용접 Root 캡은 여러 가지 용접 결함들 중에 용접 품질을 저하시키는 중요한 요인 중의 하나이다. Gas metal arc welding (GMAW)에서 root 갭은 용접 전류, 아크 전압, 용적률 등과 같은 여러 가지 용접 파라미터들에 영향을 미친다. 그러나 용접 공정의 비선형성 때문에 root 갭과 많은 용접 파라미터들 사이의 관계를 분석하기가 힘들다. 그리고 아크센서를 사용하였을 경우, 감지된 신호에 대한 신호처리가 어렵지만 가격이 저렴하고 자동화하기가 쉬우므로 현재의 산업공정에서 대부분 아크센서가 사용되고 있다. 지금까지 언급된 여러 가지 어려운 문제점과 아크센서의 특정 때문에 본 논문에서는 GMAW에서 root 갭을 검출할 수 있는 적당한 용접 파라미터들을 선정하고, root 캡과 선정된 파라미터들의 관계를 인식할 수 있는 신경회로망을 이용하여 root 갭 검출 시스템을 설계하였다. 또한, 용접 품질의 검사에 용접 비드형상이 중요한 요인이다. 따라서 본 논문에서는 신경회로망으로 용접 파라미터와 용접 비드형상과의 관계를 인식하여, 용접 품질을 추정하고 용접 파라미터들의 효과를 분석할 수 있는 용접 비드 형상의 실시간 모니터링 시스템을 제안하여 여러 실험 데이터들을 기반으로 한 시뮬레이션을 통해 제안된 시스템이 root 갭을 검출하고 또한 용접 비드 형상을 실시간으로 모니터링이 가능함 보여준다.
현재 교통사고의 원인은 차량 결함보다 운전자의 과실에 의한 것이 더 높은 사고 원인으로 나타나고 있다. 이를 해결하기 위하여 운전자의 신체적 상태를 관찰, 분석하여 현재 상태를 추정 및 경고해 줄 수 있는 시스템이 필요하다. 이러한 운전자 상태 추정 시스템을 개발하기 위하여, 본 논문에서는 실시간 비전 시스템을 사용하여 운전자 두 눈동자의 중심점과 크기, 입의 양 끝 모서리 점을 추적하여 얻어진 정보들을 기본적으로 이용한다. 움직임의 추적을 위해 얼굴인식이 필요하며, 인식은 YUV 컬러 공간에서 눈과 입, 얼굴의 색상 정보를 통계학적 방법에 기초하여 설계하고, 얼굴의 기하학적 모델에 의해 이루어진다. 이 시스템을 이용함으로써 운전자의 움직임에 의한 모든 회전 방향을 구분하고, 눈과 입이 차단되는 현상을 차단 모델에 의해 검출할 수 있다. 또한 눈이 감기거나 떠진 상태를 검출하여, 눈의 3차원 시선을 복원한다. 부주의한 운전과 졸음운전을 각각 정의하고 눈동자의 크기 변화 등에 의해 구분하며, 내장형 PC를 기반으로 카메라 시스템, 영상 데이터 처리 장치 및 상태 추정 알고리즘을 구현한 실험 시스템을 구현하여 제안된 신체 상태 추정 방법의 타당성과 성능을 검토한다.
정밀부품이나 기기는 개발과정이나 완료단계에서 부적절한 설계에 의하여 발생할지도 모르는 잠재적인 결함을 방지하기 위하여 시험평가를 실시하게 된다. 본 논문에서는 신뢰성 기술 분야의 기초가 되는 환경시험기술을 소개하였으며 엔코더, 교통신호제어기, 계측기기 및 위성항법 수신기 등 제품단위의 대상품에 대한 시험조건 및 방법 등을 기술하고 시험사례를 보고하였다. 이러한 사례를 통하여 제품의 신뢰성 향상을 위한 복합환경시험의 중요성을 강조하였고 최근 환경시험기술에 대한 인식이 날로 증대되면서 시험기술자 양성, 지그설계기술 그리고 고장해석 및 대책기술의 확보가 매우 필요함을 제안하였다.
To inspect the defects of printed markings on the surface of IC package, the OCV (Optical Character Verification) method based on NCC (Normalized Correlation Coefficient) pattern matching is widely used. In order to detect the micro pattern defects appearing on the small portion of the markings, a Partitioned NCC pattern matching method was proposed to overcome the limitation of the NCC pattern matching. In this method, the reference pattern is first partitioned into several blocks and the NCC values are computed and are combined in these small partitioned blocks, rather than just using the NCC value for the whole reference pattern. In this paper, we proposed a method to decide the proper number of partition blocks and a method to inspect and combine the NCC values of each partitioned block to identify the defective markings.
This study intends to assess the defect in the weld zone of titanium grade 2 plate in terms of acoustical anisotropy based on the angle beam method. Depending on the rolling direction, the ratio of wave velocity was found to be 1.08 and the difference in the angle of refraction was more than seven degrees, confirming the presence of acoustical anisotropy. Thus for measuring the length of defect in the weld zone of the titanium plate (thickness of 10mm), the distance amplitude characteristics curves of titanium, TDACC-R and TDACC-T were constructed for the measurements in consideration of the acoustical anisotropy on CRT of the ultrasonic testing equipment. As a result, when the distance amplitude characteristics curve corresponds to the rolling direction, the length of defect was close to the actual measurement within 1mm and when different, the difference was found to be over 4mm. It was affirmed that the acoustical anisotropy should be taken into consideration when measuring the length of defects in the weld zone of the titanium plate with the presence of acoustical anisotropy.
This study proposes the analysis and evaluation of method of time series of ultrasonic signal using the chaotic feature extraction for ultrasonic pattern recognition. The features are extracted from time series data for analysis of weld defects quantitatively. For this purpose, analysis objectives in this study are fractal dimension, Lyapunov exponent, and strange attractor on hyperspace. The Lyapunov exponent is a measure of rate in which phase space diverges nearby trajectories. Chaotic trajectories have at least one positive Lyapunov exponent, and the fractal dimension appears as a metric space such as the phase space trajectory of a dynamical system. In experiment, fractal(correlation) dimensions and Lyapunov exponents show the mean value of 4.663, and 0.093 relatively in case of learning, while the mean value of 4.926, and 0.090 in case of testing in slag inclusion(weld defects) are shown. Therefore, the proposed chaotic feature extraction can be enhancement of precision rate for ultrasonic pattern recognition in defecting signals of weld zone, such as slag inclusion.
In this paper, we investigate the defect detection by making use of pre-made reference image data and classify the defects by using the artificial neural network. The approach is composed of three main parts. The first step consists of a proper generation of two reference image data by using a low level morphological technique. The second step proceeds by performing three times logical bit operations between two ready-made reference images and just captured image to be tested. This results in defects image only. In the third step, by extracting four features from each detected defect, followed by assigning them into the input nodes of an already trained artificial neural network we can obtain a defect class corresponding to the features. All of the image data are formed in a bit level for the reduction of data size as well as time saving. Experimental results show that proposed algorithms are found to be effective for flexible defect detection, robust classification, and high speed process by adopting a simple logic operation.
This study proposes the analysis and evaluation method of time series ultrasonic signal using the phase space-frequency domain. Features extracted from time series signal analyze quantitatively characteristics of weld defects. For this purpose, analysis objectives in this study are features of time domain and frequency domain. Trajectory changes in the attractor indicated a substantial difference in fractal characteristics resulting from distance shifts such as parts of head and flange even though the types of defects are identified. These differences in characteristics of weld defects enables the evaluation of unique characteristics of defects in the weld zone. In quantitative fractal feature extraction, feature values of 3.848 in the case of part of head(crack) and 4.102 in the case of part of web(side hole) and 3.711 in the case of part of flange(crack) were proposed on the basis of fractal dimension. Proposed phase space-frequency domain method in this study can integrity evaluation for defect signals of rail weld zone such as side hole and crack.
This study proposes the analysis and evaluation method of time series ultrasonic signal using the chaotic feature extraction for ultrasonic pattern recognition. Features extracted from time series data using the chaotic time series signal analysis quantitatively welding defects. For this purpose analysis objective in this study is fractal dimension and Lyapunov exponent. Trajectory changes in the strange attractor indicated that even same type of defects carried substantial difference in chaoticity resulting from distance shills such as 0.5 and 1.0 skip distance. Such differences in chaoticity enables the evaluation of unique features of defects in the weld zone. In experiment fractal(correlation) dimension and Lyapunov exponent extracted from 6dB ultrasonic defect signals of weld zone showed chaoticity. In quantitative chaotic feature extraction, feature values(mean values) of 4.2690 and 0.0907 in the case of porosity and 4.2432 and 0.0888 in the case of incomplete penetration were proposed on the basis of fractal dimension and Lyapunov exponent. Proposed chaotic feature extraction in this study enhances ultrasonic pattern recognition results from defect signals of weld zone such as vertical hole.
자동차는 발명 초기 형태로 부터 많은 발전과 변형을 거듭하여 현재의 형태에 이르기 까지 인간의 활동 영역을 넓혀 주고 있다. 자동차의 전자 부품중 하나인 정션 박스를 종래에는 사람이 직접 육안으로 검사하여 오판을 하거나 검사의 속도가 느린 문제점이 있었다. 이를 보완하여 빠르고 정확하게 정션 박스 검사를 하기 위하여 비전 시스템(Vision System)을 이용하여 공정을 자동화 하는 방법을 제시하였다. 본 논문은 정션 박스에 삽입된 퓨즈(Fuse)와 릴레이(Relay)의 색상과 표면의 패턴을 검사하여 이상 유/무 및 결함을 자동으로 검사한다. 불량 검출의 성능을 평가하기 위하여 정션 박스를 가지고 시스템의 성능을 평가한 결과, 100%의 인식률을 나타내었고 이를 산업체에 적용하여 신속하고 정확한 검사가 가능함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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