본 연구는 다양한 어셈블리 부품의 용접부 내부결함을 검사하기 위한 초음파 탐상 장비 개발에 관한 것이다. 본 연구에서는 초음파 탐상을 위하여 시스템의 모션제어 S/W, 초음파 송수신기 제어, 결함 판정 기준 설정 등의 계측 S/W 등이 설계되었으며, 양품과 불량품의 비교분석을 하기 위하여 용접결함 불량품 샘플워크 등도 제작되었다. 이와 같은 구성으로 이루어진 시스템을 통하여 어셈블리 부품 용접부의 결함 위치 및 깊이에 대한 자동검사 기능을 수행할 수 있었으며, 종전에 전문가에 의해 이루어졌던 용접부의 내부결함에 대한 판단을 시스템이 수행하도록 하였다.
Manual inspection of steel box girders on long span bridges is time-consuming and labor-intensive. The quality of inspection relies on the subjective judgements of the inspectors. This study proposes an automated approach to detect and segment cracks in high-resolution images. An end-to-end cascaded framework is proposed to first detect the existence of cracks using a deep convolutional neural network (CNN) and then segment the crack using a modified U-Net encoder-decoder architecture. A Naïve Bayes data fusion scheme is proposed to reduce the false positives and false negatives effectively. To generate the binary crack mask, first, the original images are divided into 448 × 448 overlapping image patches where these image patches are classified as cracks versus non-cracks using a deep CNN. Next, a modified U-Net is trained from scratch using only the crack patches for segmentation. A customized loss function that consists of binary cross entropy loss and the Dice loss is introduced to enhance the segmentation performance. Additionally, a Naïve Bayes fusion strategy is employed to integrate the crack score maps from different overlapping crack patches and to decide whether a pixel is crack or not. Comprehensive experiments have demonstrated that the proposed approach achieves an 81.71% mean intersection over union (mIoU) score across 5 different training/test splits, which is 7.29% higher than the baseline reference implemented with the original U-Net.
Byun, Woowon;Kim, Minjin;Sheen, Yun-Kyeong;Park, Hong Soo;Ho, Luis C.;Lee, Joon Hyeop;Jeong, Hyunjin;Kim, Sang Chul;Park, Byeong-Gon;Seon, Kwang-Il;Ko, Jongwan
천문학회보
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제44권2호
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pp.38.3-38.3
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2019
We present newly discovered dwarf galaxy candidates in deep wide-field images of NGC 1291 obtained with KMTNet. We identify 15 dwarf galaxy candidates by visual inspection within the virial radius of NGC 1291. Using imaging simulations, we demonstrate that our imaging data is complete up to 26 mag arcsec-2 or -10 abs.mag with > 70% of the completeness rate. We also apply automated detection method to find the dwarfs. However, the completeness and the reliability are relatively low compared to the visual inspection. We find that structural and photometric properties of dwarf candidates such as effective radius, central surface brightness, Sérsic index, and absolute magnitude appear to be consistent with those of known dwarf galaxies in nearby groups and clusters, except for color. NGC 1291, residing in a relatively isolated environment, tends to accompany bluer dwarf galaxies (≃0.58) than those in denser environment. It shows that the quenching of dwarfs is susceptible to the environment.
The structural health of a pipeline is usually assessed by visual inspection. In addition to the fact that this method is expensive and time consuming, inspection of the whole structure is not possible due to limited access to some points. Therefore, adopting a damage detection method without the mentioned limitations is important in order to increase the safety of the structure. In recent years, vibration-based methods have been used to detect damage. These methods detect structural defects based on the fact that the dynamic responses of the structure will change due to damage existence. Therefore, the location and extent of damage, before and after the damage, are determined. In this study, fuzzy genetic algorithm has been used to monitor the structural health of the pipeline to create a fuzzy automated system and all kinds of possible failure scenarios that can occur for the structure. For this purpose, the results of an experimental model have been used. Its numerical model is generated in ABAQUS software and the results of the analysis are used in the fuzzy genetic algorithm. Results show that the system is more accurate in detecting high-intensity damages, and the use of higher frequency modes helps to increase accuracy. Moreover, the system considers the damage in symmetric regions with the same degree of membership. To deal with the uncertainties, some error values are added, which are observed to be negligible up to 10% of the error.
본 연구에서는 축산물가공품에서 건조필름법과 $TEMPO^{(R)}$ TVC의 총세균수 측정에 대한 유효성을 평가하였다. 이를 위하여 국내 유통 중인 축산물가공품 257건과 대장균과 황색포도상구균을 인위적으로 접종시킨 축산물가공품 87건에서 대하여 총세균수를 측정하였다. 실험결과는 $log_{10}$ 값으로 전환 후 CCFRA Guideline 29에 의하여 두 검사법간의 일치율을 분석하였고, Pearson의 검정법을 이용하여 상관분석을 실시하였다. 식육가공품 중 햄류, 건조저장육, 분쇄가공육제품 및 식육추출가공품에서 두검사법간 93%이상의 일치율이 확인된 반면 소시지류에서는 89.1%의 일치율을 보였다. 이에 반하여 우유류, 치즈류, 아이스크림류, 조제유류에서는 92% 이상의 일치율을 보였고, 알가열성형제품은 100%의 일치율을 보였다. 또한 소시지류(상관계수 $r$ = 0.77)와 치즈류(상관계수 $r$ = 0.89)를 제외한 축산물가공품 모든 유형에서 건조필름법과 $TEMPO^{(R)}$ TVC 검사법간의 상관계수($r$)가 0.9 이상으로 ($P$ < 0.001) 높은 양의 상관관계를 나타내었다. 결론적으로 본 연구에서 $TEMPO^{(R)}$ TVC는 검출한계가 있는 일부 축산물가공품을 제외하고 총세균수 검사에 있어서 효과적인 것으로 나타났다.
Recently Artificial Intelligence(AI) has been developed and used in various fields. Especially AI recognition technology can perceive and distinguish images so it should plays a significant role in quality inspection process. For stability of autonomous driving technology, semiconductors inside automobiles must be protected from external electromagnetic wave(EM wave). As a shield film, a thin polymeric material with hole shaped micro-patterns created by a laser processing could be used for the protection. The shielding efficiency of the film can be increased by the hole structure with appropriate pitch and size. However, since the sensitivity of micro-machining for some parameters, the shape of every single hole can not be same, even it is possible to make defective patterns during process. And it is absolutely time consuming way to inspect all patterns by just using optical microscope. In this paper, we introduce a AI inspection system which is based on web site AI tool. And we evaluate the usefulness of AI model by calculate Area Under ROC curve(Receiver Operating Characteristics). The AI system can classify the micro-patterns into normal or abnormal ones displaying the text of the result on real-time images and save them as image files respectively. Furthermore, pressing the running button, the Hardware of robot arm with two Arduino motors move the film on the optical microscopy stage in order for raster scanning. So this AI system can inspect the entire micro-patterns of a film automatically. If our system could collect much more identified data, it is believed that this system should be a more precise and accurate process for the efficiency of the AI inspection. Also this one could be applied to image-based inspection process of other products.
Recently, in order to reduce the time required to replace an optical jumper cord, many researchers are using a field-installable connector and applying the ferrule polishing method, ferrule mechanical contact method, or ferrule fusion contact method. However, the process of arranging the length of the optical fiber, i.e., inserting the optical fiber into the ferrule by hand and checking its cross section, takes 60% of the time required for the entire process, which increases the overall cost. Therefore, in order to make this task more cost-effective, we will develop an automated inspection system with automatic cross-sectional arrangement of a field-installable connector. This system will be able to decrease the failure rate from 10% to 2% compared with the conventional method when cutting the optical fiber inserted into the ferrule. It will also improve the productivity by decreasing the test time by 28% compared with the conventional method. Our studies showed that it was possible to reduce the production costs and improve the quality of a field-installable connector, and we expect it to dominate the market.
When companies or institutes manage data, in order to utilize it as useful resources for decision-making, it is essential to offer precise and reliable data. While most small and medium-sized enterprises and public institutes have been investing a great amount of money in management and maintenance of their data systems, the investment in data management has been inadequate. When public institutions establish their data systems, inspection has been constantly carried out on the data systems in order to improve safety and effectiveness. However, their capabilities in improving the quality of data have been insufficient. This study develops an automatic tool to diagnose the quality of data in a way to diagnose the data quality condition of the inspected institute quantitatively at the stage of design and closure by inspecting the data system and proves its practicality by applying the automatic tool to inspection. As a means to diagnose the quality, this study categorizes, in the aspect of quality characteristics, the items that may be improved through diagnosis at the stage of design, the early stage of establishing the data system and the measurement items by the quality index regarding measurable data values at the stage of establishment and operation. The study presents a way of quantitative measurement regarding the data structures and data values by concretizing the measurement items by quality index in a function of the automatic tool program. Also, the practicality of the tool is proved by applying the tool in the inspection field. As a result, the areas which the institute should improve are reported objectively through a complete enumeration survey on the diagnosed items and the indicators for quality improvement are presented quantitatively by presenting the quality condition quantitatively.
Purpose: Clinical laboratory in hospital has taken a great role in protection of chronic disease. as well as diagnosis and treatment, And laboratory layout has been considered by the management and laboratory section more than the function and workflow. Methods: So this study figures out the workflows of laboratory sections in the recently upgraded Laboratory Medicine, and searches the functional relationships and spatial block diagram between each disciplines as follows. Literature review and expert adviser has been conducted. Results: 1) Laboratory type of Laboratory Medicine is divided into routine and specialized laboratory according to the workflow by automated or specialized test. 2) The general workflow consists of specimen collection, specimen classification, test by discipline, test report, and specimen disposal. 3) Though the function of each laboratory section is very complicated and specific, the characteristics and the workflow can be shown in detail by each lab through [Figure 4], [Figure 5], [Figure 6], [Figure 7], and [Figure 8]. 4) Functional relationship diagram can be displayed to the adjacency and relation between each laboratory and support spaces. 5) The spatial block diagram could be presented as shown in [Figure 10], in which the emergency lab lay in front side, routine lab in the central open area, and specialized lab in the behind side. Implications: This study can be used as a useful data in planning and designing a Laboratory Medicine Department.
식품안전사고는 2009년 이후 해마다 5천건 이상 매년 2%씩 증가하고 있는 추세이며 환경오염 및 농수산물 원산지표시 위반 등이 증가하고 있어 먹거리 안전에 대한 국민 불안은 가중되고 있는 실정이다. 식품안전사고를 예방할 수 있는 가장 좋은 방법은 빨리 검사하는 방법이라고 대부분 알고 있지만 식품생산 및 유통 현장에 분석 비전문가 수준에서 활용할 수 있는 검사기술이 부족한 실정이다. 최근 현장진단기술 중 시료에서 검사까지 가능한 STA 기술을 중심으로 유전자 기반 식중독균을 검사하는 방법에 대해 소개하였다. 사람이 아닌 원격지 무인으로 식품위해인자를 직접적으로 검사하여 식품안전정보를 위변조 없이 생성할 수 있다면 현재의 빅데이터와 인공지능 기술로부터 보다 정확한 위험을 예측할 수 있어 오염원을 관리할 수 있다. 이러한 정보 처리는 현재 클라우드 기술을 이용하여 스마트폰에서도 활용 가능한 수준이기 때문에 영세사업장이나 공공 단체급식 등에 활용 가능할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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