• 전자공학회논문지
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• 제51권7호
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• pp.223-229
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• 2014

화력발전소와 같은 석유화학 설비, 소각 설비 등에서는 재, 먼지 등의 이물질이 발생하며 이물질을 효과적으로 제거하기 위한 방법으로 음향 세척 장치를 이용하는 방식이 있다. 하지만 이 방법의 경우 이물질로 인하여 혼의 입구가 막혀 오작동할 가능성이 있다는 단점이 있다. 본 연구에서는 음향 세척 장치의 정상 작동을 감시하기 위한 음파 검출 무선 센서를 개발하였으며, 센서의 원리를 설명하였다. 이 음파 검출 무선 센서는 실험을 통하여 고온 혹은 저온의 다양한 산업 환경에서 안정적인 동작을 확인하였다. 또한 음파 검출 무선 센서와 424MHz 대역을 이용한 통신을 하여 데이터를 수신하는 무선 데이터 수집 장치를 개발하여 음파 검출 무선 센서의 동작 상태를 외부에서 확인할 수 있도록 하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.308-314
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• 2006

수 마이크로 단위로 계측되는 반도체 COG의 검사 정밀도를 높이기 위해서 라인스캔 카메라가 이용된다. 여러 가지 불량 요인 중 이물질 검출은 COG 패턴이 미세하고 복잡하기 때문에 불량 자동 검사 단계에서 가장 어려운 기술이었다. 본 논문에서는 매칭 속도를 높이기 위하여 2단계 영역분할 템플릿 매칭 방법을 제안하였다. 아울러 수 마이크로 단위의 이물짙 검출을 위하여 그라디언트 마스크와 AND 연산을 이용한 새로운 방법을 제안하였다. 제안된 2단계 템플릿 매칭을 사용한 방법은 기존의 상관 계수 이용법 에 비해 0.3-0.4초 매칭 속도를 향상시켰다. 그리고 제안된 마스크 적용 이물질 검출방법은 기존 마스크를 이용하지 않은 방법에 비해 불량 검출률을 $5-8\%$ 향상시켰다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.873-879
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• 2023

본 연구는 인공지능(AI)을 사용하여 흉부 엑스레이 이미지에서 이물질을 탐지하는 방법을 탐구하였다. 의료영상학, 특히 흉부 엑스레이는 폐렴이나 폐암과 같은 질병을 진단하는 데 매우 중요한 역할을 한다. 영상의학 검사가 증가함에 따라 AI는 효율적이고 빠른 진단을 위한 중요한 도구가 되었다. 하지만 이미지에는 단추나 브래지어 와이어와 같은 일상적인 장신구를 포함한 이물질이 포함될 수 있어 정확한 판독을 방해할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 이물질을 정확하게 식별하는 AI 알고리즘을 개발하였고, 미국 국립보건원 흉부 엑스레이 데이터셋을 가공하여 YOLOv8 모델을 기반으로 처리하였다. 그 결과 정확도, 정밀도, 리콜, F1-score가 모두 0.91에 가까울 정도로 높은 탐지 성능을 보였다. 이번 연구는 AI의 뛰어난 성능에도 불구하고 이미지 내 이물질로 인해 판독 결과가 왜곡될 수 있는 문제점을 해결함으로써 영상의학 분야에서 AI의 혁신적인 역할과 함께, 임상 구현에 필수적인 정확성에 기반하여 신뢰성을 강조하였다.

• 비파괴검사학회지
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• 제30권1호
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• pp.31-35
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• 2010

본 연구에서는 소형 로켓 모타의 3차원 단층촬영 영상을 자동 판독하는 프로그램을 개발하고자 하였다. 선속경화현상을 보정한 화소값 비교 방식으로 결함을 검출하였고, 정확한 결함의 임계값 설정을 위하여 모의결함시편을 제작하였다. 개발된 자동 판독 프로그램은 미접착, 균열, 이물질 및 기공을 검출할 수 있었으며, 150기에 대한 비교 판독한 결과 미접착과 균열은 육안 판독 결과와 동일한 결과를 나타냈고, 기공과 이물질은 판독자보다 많은 결함을 신속하게 검출할 수 있었다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2011년도 제42회 하계학술대회
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• pp.1816-1817
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• 2011

원자력발전소의 금속파편감시계통(LPMS : Loose Parts Monitoring System)은 원자로냉각재계통 내부에 존재할 수 있는 금속 이물질과 구조물 이완부에 의한 충격신호를 조기에 검출하여 원자로 구조물 및 핵연료 손상, 제어봉 구동장애 등을 미연에 방지하여 발전소 안전운전을 담당하는 중요 감시설비이다. LPMS는 금속 이물질이나 구조물 이완부에 의한 충격신호를 검출하기 위해 충격파에 민감한 가속도계를 원자로냉각재계통 중 금속파편이 자연적으로 모일 수 있는 각 구역의 표면에 최소 2개 이상 설치되어 있다. 원전은 규제요건에 따라 설비의 건전성 확인을 위해 24시간, 7일, 31일, 91일 마다 각 1회의 설비 건전성 시험을 수행하며, 계획예방정비기간 중에는 가속도계 주변에서 강구나 스프링 타격기를 이용한 충격시험을 통해 설비 전체의 건전성을 확인하고 있다. 설비 건전성 확인을 위해 경상운전 중에 수행하는 설비 건전성 시험에는 설비 특성상 가속도계 및 전치증폭기의 건전성을 확인할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 경상운전 중 가속도계와 전치증폭기의 건전성을 확인할 수 있는 기법을 제시하고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.640-642
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• 2021

비전 기반의 재활용-PET 선별공정에서, PET 외 물체와의 식별 성능은 물론 PET 용기 내 포함된 이물질 및 라벨, 뚜껑의 존재 여부, 색상에 대한 검출 성능은 재활용 소재 품질에 중요한 영향을 미친다. 본 연구에서는 비전 인공지능 기반의 재활용-PET 자동 선별 시스템을 제안하고, 인공지능 모델의 제작에서 감독학습의 학습 효과를 최적화하기 위한 데이터 레이블링 기법을 제안한다. 재활용대상 PET 와 이물질 파트가 포함된 용기의 컨베이어벨트 선별공정 혼입을 재현한 실험을 통해서, 재활용 소재화 물량과 순도를 최대화하기 위한 인공지능 모델 생성 방법에 대해 고찰한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권10호
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• pp.149-156
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• 2024

본 논문은 YOLO V3 알고리즘을 기반으로 한 드릴비트 이물질 검사 시스템을 구현하고 그 성능을 평가하였다. 연구는 드릴비트의 정상 상태와 이물 상태를 구분하기 위해 600장의 학습 데이터를 사용하여 YOLO V3 모델을 학습시켰다. 구현된 검사 시스템은 자동검사를 통해 드릴비트의 상태를 정확히 분석하고 결함을 효과적으로 탐지하였다. 성능 평가는 2000회 이상 사용된 드릴비트를 대상으로 수행되었으며, 재연마 가능 여부를 판별하는 인식률 98%를 달성하였다. 세척 공정에서 이물질 제거의 목표를 99.6%로 평가하였으며, 자동 검사 시스템은 시간당 500개 이상의 드릴비트를 검사할 수 있어 기존 수동 검사 방법에 비해 약 4.3배 더 빠르고 99%의 높은 정확도를 기록하였다. 이러한 결과는 자동화된 검사 시스템이 검사 속도와 정확성을 획기적으로 개선할 수 있음을 보여주며, 제조현장에서의 품질 향상과 비용 절감에 기여할 수 있음을 알수있다. 향후 연구에서는 시스템 최적화와 성능 향상을 통해 더욱 효율적이고 신뢰성 높은 검사 기술 개발이 필요하다.

• 비파괴검사학회지
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• 제14권2호
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• pp.122-131
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• 1994

일반적으로 회전기기의 저어널 베어링 부분은 윤활유 공급의 부족이나 윤활층에 이물질이 혼입되면 시스템의 고장이나 가동중단 등의 원인이 되기도 한다. 따라서 베어링 손상에 기인하는 사고와 관련된 안전운전 문제와 유지비용의 절감을 위해 여러가지 파괴 및 비파괴시험법들이 사용되어 왔다. 본 연구에서는 저어널 베어링에서 가장 발생하기 쉬운 윤활층에의 이물질 혼입에 의해 야기되는 베어링 파손의 조기검출을 위해 음향방출 기술을 적용하였으며, 전보의 연구에 이어 좀더 정량적이고 체계적인 실험을 수행하였다. 실험실용으로 직접 제작한 모의 베어링 시스템을 이용하여 여러 형태의 인위적인 이물질 혼입 상태를 만들어 실험하였으며 베어링 손상 및 결함 형태의 해석을 위해 AE rms level, 파형분석, AE 변수 등의 여러 파라메터를 사용하여 분석 고찰하였다. 그 결과 AE rms level의 변화가 이물질 혼입의 영향에 민감함을 보여주었으며 AE 변수 등 다른 정보들로부터 손상 원인별로 신호형태를 확인할 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권11호
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• pp.2486-2491
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• 2013

세라믹 소재 영상은 사람의 육안으로 판단하기 힘든 내부 기공이나 균열, 이물질 등의 결함들이 존재한다. 본 논문에서는 사람의 육안으로 검출하기 힘든 세라믹 소재로 이루어진 파이프 용접부에 있는 결함을 확인하기 위해 ART2 알고리즘을 이용하여 세라믹 영상에서 결함을 검출하는 방법을 제안한다. 비파괴 검사는 본질에 손상이 전혀 가지 않는 검사 방법이기 때문에 소재의 결함 검출에 대해서는 적절한 방법이다. 따라서 본 논문에서는 Ends-In Search Stretching 기법을 적용하여 명암 대비를 강조하고, 명암 대비가 강조된 영상에서 삼각형 타입의 소속 함수를 이용한 퍼지 이진화 기법을 적용한 후, 임의의 패턴 입력에 대해서도 효과적으로 특징을 분류하는 개선된ART2 알고리즘을 적용하여 결함 영역을 검출한다. 제안된 방법을 세라믹 소재 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 방법보다 효율적으로 결함이 검출되는 것을 확인하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.715-722
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• 2022

치아는 주기적으로 치과에 가서 검진을 하지 않으면 평소에 통증이나 불편이 있기 전에는 치아 질병을 알아차리기 어렵다. 치석은 구강 내 음식 또는 이물질과 세균의 결합으로 생성된다. 치석을 이루고 있는 세균으로부터 전분이 분해되는데 이때 발생하는 산이 치아의 법랑질을 녹여 충치가 되기 때문에 치석관리가 중요하다. 입속 세균의 대사 산물인 포피린은 405nm 파장에서 반응하여 붉은 형광을 띠게 되며 특정 파장의 필터를 거치면 영상으로 세균을 확인할 수 있다. 위의 방법으로 프라그 및 치석을 형광으로 검출하고 500nm 이상의 파장을 통과시키는 노란색 계열의 필터를 카메라 앞에 부착하여 촬영한다. 이는 매트랩을 이용하여 이미지 영상처리를 통해 적색 형광 부분을 검출 후 표시한다. 또한, 광계측 회로를 통해 정상 치아와 치석의 치아 전압값 차이를 이용해 아두이노로 연결하여 LCD에 표시한다. 사용자는 이를 통해 보다 정확한 치석의 유무와 위치를 알 수 있다.