Recently, the HFPD measurement testing is widely used in partial discharge measurement of HV machines because HFPD measurement testing receives less influence of external noise and has a merit of good sensitivity. Also HFPD testing is able to offer the judgement standard of degradation level of HV machine and can detect discharge signals in live-line. Therefore it is very useful method compare to previous conventional PD testing method and effective diagnosis method in power transformer that requires live-line diagnosis. But partial discharges have very complex characteristics of discharge pattern so it is required continuous research to development of precise analysis method. In recent, the study of partial discharge is carrying out discover of initial defect of power equipment through condition diagnosis and system development of degradation diagnosis using HFPD(High Frequency Partial Discharge) detection. In this study, simulated transformer is manufactured and HFPD occurred from transformer is measured with broad band antenna in real time, the degradation grade of transformer is analyzed through produced patterns in simulated transformer according to applied voltages.
This paper described partial discharge(PD) patterns depending on types of insulation defects in CNCO-W cable(Concentric Neutral Closs-linked Polyethylene Insulated Polyolefin-Water Proof Sheathed Power Cable). The PD measurement system consists of a coupling network, a detection impedance, and a low noise amplifier. A 16 bit, 250 MS/s data acquisition system was used to analyze PD patterns. To simulate insulation defects in a power cable, a needle with the curvature radius of $10{\mu}m$ was inserted into the insulation part. We measured phase ($\Phi$), magnitude (q), and counts (n) of PD pulse for the defects, and classified PD patterns using the PRPD (phase Resolved Partial Discharge) method. From the analysis of acquired PD signals, we could find that a unique PD pattern is formed according to the types of defect.
In a the present day, many vision inspection techniques are used in productive industrial areas. In particular, in the semiconductor industry the vision inspection system for wafers is a very important system. Also, inspection techniques for semiconductor wafer production are required to ensure high precision and fast inspection. In order to achieve these objectives, parallel processing of the inspection algorithm is essentially needed. In this paper, we propose the GPU (Graphical Processing Unit)-based parallel processing algorithm for the fast inspection of semiconductor wafers. The proposed algorithm is implemented on GPU boards made by NVIDIA Company. The defect detection performance of the proposed algorithm implemented on the GPU is the same as if by a single CPU, but the execution time of the proposed method is about 210 times faster than the one with a single CPU.
It has been confirmed that the inner defect of transformer and the perfect diagnosis for aging are closely related to safe electric power transmission system and that the detection of accident and diagnosis technique turn out to be very important issues. Since electric power machinery consists of various kinds of components, however, it is very difficult to make a diagnosis for aging by one parameter. Thus, diagnosis for aging is feasible only through the combination of various parameters. Recently, various expert systems have been developed and applied to diagnosis for aging, but they are not yet reliable enough to apply to the real system. In this paper, XLPE which is ultra high voltage cable insulator material were chosen to investigate the influence of void on insulator material using partial discharge. Obtained data have been processed by PRPD (phased resolved partial discharge) distribution function and K-means. And statistical and cluster distribution of partial discharge have been analysed and investigated.
The nondestructive internal quality evaluation of agricultural products has been strongly required from the needs for individual inspection. Recently, the ultrasonic wave has been considered as a solution fur this problem, and an ultrasonic system was constructed for the ultrasonic NDE of fruits and vegetables in our previous work. In this paper, the practical applicability of our ultrasonic system is tested fur the inspection of internal defects (central cavity) in Atlantic potato. Sound speed and RMS of transmitted ultrasonic wave signal were measured and classification algorithm using 2 dimensional stochastic analysis. was presented. Experimental results showed greater value of sound speed and RMS (root mean square) of transmitted signal in normal samples than in abnormal samples with cavity. Also a stochastic method to distinguish normal and abnormal showed fault detection rate less than 5%.
Weakly supervised object localization (WSOL) is a task of localizing an object in an image using only image-level labels. Previous studies have followed the conventional class activation mapping (CAM) pipeline. However, we reveal the current CAM approach suffers from problems which cause original CAM could not capture the complete defects features. This work utilizes a convolutional neural network (CNN) pretrained on image-level labels to generate class activation maps in a multi-scale manner to highlight discriminative regions. Additionally, a vision transformer (ViT) pretrained was treated to produce multi-head attention maps as an auxiliary detector. By integrating the CNN-based CAMs and attention maps, our approach localizes defective regions without requiring bounding box or pixel-level supervision during training. We evaluate our approach on a dataset of apple images with only image-level labels of defect categories. Experiments demonstrate our proposed method aligns with several Object Detection models performance, hold a promise for improving localization.
ESPI는 비접촉 비파괴 방식으로 측정 대상체의 진동이나 변형에 따른 3차원 형상 정보의 취득에 효과적으로 사용되어 왔다. 측정 대상체와 계측 환경에 따라 면내, 면외, 전단간섭 등으로 구분할 수 있으며, 간섭계를 구성하는 광소자의 형태에 따라 벌크형과 광섬유형으로 나뉜다. 광섬유형 시스템은 크기가 작고 휴대하기 편하여 시스템 구성 및 정렬이 매우 용이하다. 본 논문에서는 광섬유 면외 ESPI를 이용한 광학계를 구성하였고, PZT를 이용하여 위상 변조를 ${\pi}/2$만큼 주기적으로 가하여 CCD 카메라에서 이미지를 획득하였다. 획득한 스페클 패턴 이미지는 후처리 과정을 통해 측정 대상체의 3차원 위상 정보를 얻게 된다. 내부 결함이 존재하는 압력용기에 질소 가스를 주입하여 변화되는 phase map을 관찰하였고, 또한 phase map의 후처리를 통하여 압력에 따른 대상체의 변화를 3차원으로 확인하였다.
This study was performed as part of a research project aimed at developing an ultrasonic computed tomography (CT) system of wood for field application. In this reports, we investigate the variation of wave velocities on the cross section of real size wooden structural member to confirm the reason of image distortion on CT image of wood, and then proposed a new image reconstruction method by considering the velocity variation on wood cross section. First of all, the effect of wood anisotropy on ultrasonic velocities of wooden members was investigated. Based on the relationship between ultrasonic velocity and annual ring angle, which was obtained from test results of small clear specimens, ultrasonic velocities of each measuring angle were predicted. Next, they were compared with the ultrasonic velocities measured on five wood disks. There were very large differences between predicted and measured results, thought to be caused by the skewing effect of ultrasound and the presence of juvenile-wood. Based on these findings, a new method was proposed to reconstruct cross-sectional image of wood. By using this method, some distortions on reconstructed images could be removed, and defects were more easily and clearly detected. The minimum size of detectable defect was decreased remarkably, from 33 mm to 13 mm. However, the size of the detected defect was enlarged and the position somewhat shifted to the specimen surface on the CT images, which was also thought to be caused by the skewing effect of ultrasound. Additional research has been planned to solve these problems.
육안에 의한 피혁의 등급 판정 과정은 장시간 시 피로에 의한 일관성 결여로 인해 판정 결과에 대한 신뢰성을 주지 못한다. 따라서 피혁의 품질을 결정하기 위한 객관적인 지표와 이를 기준으로 등급 판정 과정의 자동화가 필요하다. 본 논문에서 적용된 피혁 자동 선별 시스템은 피혁에 대한 정보를 취 득하는 과정과 이들로부터 등급을 판정하는 과정으로 구성된다. 피혁의 품질은 조밀도와 결함의 종류 및 분포도와 같은 피혁의 특성에 의해 결정된다. 본 논문에서는 디지털 카메라에 의해 획득된 흑백 영상으로부터 피혁의 조밀도 및 결함을 추출하여 피혁의 등급을 판정하는 알고리즘을 제안한다. 조밀도는 퓨리에 스펙트럼이 존재하는 영역의 넓이 및 가로, 세로 비율로서 계산된다. 그리고 결함은 전처리 과정을 거친 영상으로부터 검색 윈도우를 사용하여 윈도우에 해당하는 픽셀들의 히스토그램 분포의 특징에 의해서 검출된다. 피혁 전체에 대한 특성들은 피혁의 등급을 판정하는 지표로 사용되며 다른 분야에서의 인간의 시각 검사를 대체 할 수 있으리라 판단된다.
현재 육안에 의한 피혁의 등급 판정 과정은 장시간 시 피로에 의한 일관성 결여로 인해 판정 결과에 대한 신뢰성을 주지 못한다. 따라서 피혁의 품질을 결정하기 위한 객관적인 지표와 이를 기준으로 등급 판정 과정의 자동화가 필요하다. 본 논문에서 적용된 피혁 자동 선별 시스템은 피혁에 대한 정보를 취득하는 과정과 이들 정보로부터 등급을 판정하는 과정으로 구성된다. 피혁의 품질은 조밀도와 결함의 종류 및 분포도와 같은 피혁 정보에 의해 결정된다. 본 논문에서는 디지털 카메라에 의해 획득된 흑백 영상으로부터 피혁의 조밀도 및 결함에 대한 정보를 추출하는 알고리즘을 제안한다. 조밀도에 대한 정보는 원 영상을 주파수 영역으로 변환한 후 나타나는 퓨리에 스펙트럼 분포의 특징 값들에 의해서 추출된다. 그리고 결함에 대한 정보는 전처리 과정을 거친 영상으로부터 경계선 검출 후 검색 윈도우를 사용하여 윈도우에 해당하는 픽셀들의 통계적 수치에 의해서 검출된다. 피혁 전체에 대한 정보들은 피혁의 등급을 판정하는 지표로 사용되며 실제 머신 비젼 시스템에 적용된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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