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.
The stay cylinder weld at the steam generator of Korean Standard Nuclear Power Plants is safety class I component and is subjected to be inspected by the volumetric examination such as ultrasonic method. As accessibility of this area is limited due to the narrow space and high radiation, the existing manual inspection method involves various difficulties. Moreover operators may be exposed to internal contamination by contaminated dust during the surface buffing process to improve the inspection reliability of this area. Recently the new automatic inspection system for stay cylinder welds has been developed. The inspection system basically consists of a driving assembly, data acquisition device and signal processing units. The driving assembly is classified by 1) the scanner for inspecting and buffing the weld, 2) pillars for guiding the scanner and 3) the base frame for loading and supporting pillars. The scanner has 4 sensor modules to inspect in 4 refracted angles and 4 incident directions. These components can be inserted into the skirt of the stay cylinder through the manway hole and assembled easily by one-touch in the skirt. Data acquisition device and signal processing units developed in previous works are also newly upgraded for better processing of data analysis and evaluation. The system has been successfully demonstrated not only in the mock-up but also in the field. In this paper, newly developed inspection system for the stay cylinder weld of the steam generator is introduced and their field applications are discussed.
영상 처리의 목표는 관찰자를 위하여 영상의 시각적인 측면을 개선하는 것이다. 히스토그램은 디지털 영상 처리의 기초 자료로 사용될 수 있는 중요한 도구이다. 그러므로 히스토그램을 효과적으로 관리하는 것은 디지털 영상 처리에 있어 매우 중요하다. 현재 머신 비전 검사 시스템은 여러 외관 검사 분야에서 사용되어지고 있다. 하지만 머신 비전 시스템에 의한 외관 검사 결과는 작업장의 조명에 의한 영향을 많이 받는다. 본 논문에서는 이러한 영향을 극복하기 위한 방법으로 히스토그램 변환을 이용해서 머신 비전 검사의 정확성을 향상시키는 방법을 제안하였다. 제안하는 방법은 영상 내에서 개선이 필요한 영역에 대한 히스토그램 변환을 수행함으로써, 이들 영역의 특징들을 향상시키는 효과를 거둘 수 있다. 본 논문에서 제안된 방법은 지그 플레이트의 외관 검사를 통해 검증하였다.
최근 비행시간 (Time-of-Flight, TOF) 원리에 기반한 깊이 카메라의 등장과 함께 저해상도 깊이 카메라와 고해상도 컬러 카메라로 이루어진 복합형 카메라 시스템 (Fusion Camera System) 이 각광을 받고 있다. 복합형 카메라 시스템에서 취득한 저해상도 깊이맵을 컬러 영상과 같은 영상 평면 (Image Plane) 에 위치시키고 같은 해상도를 가질 수 있게 하려면 카메라 보정 및 3차원 투영, 홀 (Hole) 채우기와 같은 일련의 전처리 과정이 필요하다. 그러나 전처리 과정을 거친 깊이맵은 깊이 카메라의 내부 특성, 카메라 보정의 부정확성 등에 의해 많은 오차를 가진다. 그러므로 본 논문에서는 오차가 많은 상황에서도 강건하게 동작하는 깊이맵 업샘플링 방법을 제안한다. 먼저, 전처리 과정을 통해 얻은 깊이 정보의 신뢰도를 컬러 영상과의 상관관계에 기반하여 측정한다. 그리고 낮은 신뢰도의 깊이 정보를 참조하지 않는 수정된 커널 회기법 (Kernel Regression)을 통해 깊이맵과 컬러 영상의 경계 정합을 수행하여 세밀한 깊이 표현이 가능한 고해상도 깊이맵을 형성한다. 제안하는 알고리즘은 깊이 정보의 신뢰도 정의와 그에 따른 참조를 통해 카메라 보정 결과가 부정확하더라도 높은 성능의 깊이맵 생성을 보장한다. 실험결과를 통해 기존의 깊이맵 업샘플링 기술보다 제안하는 방법이 더 정확한 깊이 정보를 제공하는 것을 확인할 수 있다.
본 논문에서는 MR 영상에서 밝기값 분포와 기울기 정보를 이용한 전립선 자동 분할 기법을 제안한다. 첫째, 적응적 밝기값 프로파일과 다해상도 기법을 이용하는 활성형상모델을 통해 전립선 표면을 추출한다. 둘째, 표면 형상의 지역적 최적화로 인한 흘을 방지하기 위하여 기하학 정보를 이용한 흘 제거 기법을 수행한다. 셋째, 해부학적으로 변이가 큰 표면 형상은 2차원 기울기 정보를 이용하여 보정한다. 이때, 보정된 표면 형상은 한정된 정점의 개수로 산정되어 매끄럽게 표현되지 않기 때문에 표면재구성 및 평활화 기법을 이용하여 부드러운 형상으로 표현한다. 제안방법의 평가를 위하여 육안평가와 정확성 평가 그리고 수행시간을 측정하였다. 정확성 평가는 두 명의 임상전문의의 수동분할 결과와 자동분할 결과 간의 평균거리차이와 중복볼륨비율을 측정하였다. 실험 결과 평균거리차이는 0.3${\pm}$0.21mm 측정되었고, 중복볼륨 비율은 96.31${\pm}$2.71% 측정되었다. 20명의 환자 데이터에 대한 전체 수행시간은 평균 16초로 측정되었다.
Kim, Jiyoung;Im, Ui-Su;Lee, Byungrok;Peck, Dong-Hyun;Yoon, Seong-Ho;Jung, Doo-Hwan
Carbon letters
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제19권
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pp.72-78
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2016
Spinnable pitches and carbon fibers were successfully prepared from petroleum or coal pyrolysis residues. After pyrolysis fuel oil (PFO), slurry oil, and coal tar were simply filtered to eliminate the solid impurities, the characteristics of the raw materials were evaluated by elemental analysis, 13C nuclear magnetic resonance spectrometer, matrix-assisted laser desorption/ionization time-of-flight mass spectrometer (MALDI-TOF-MS), and so on. Spinnable pitches were prepared for melt-spinning carbon fiber through a simple distillation under strong nitrogen flow, and further vacuum distillation to obtain a high softening point. Carbon fibers were produced from the above pitches by single-hole melt spinning and additional heat treatment, for oxidization and carbonization. Even though spinnable pitches and carbon fibers were processed under the same conditions, the melt-spinning and properties of the carbon fiber were different depending on the raw materials. A fine carbon fiber could not be prepared from slurry oil, and the different diameter carbon fibers were produced from the PFO and coal tar pitch. These results seem to be closely correlated with the initial characteristics of the raw materials, under this simple processing condition.
초고온 archaeon인 Thermococcus profundus에서 매우 거대한 단백질 복합체를 분리 및 구조를 규명하였다. 거대 복합체는 93kDa단백질(P93 complex)로 구성된 homomultimer이며, 강한 내열성을 보여주고 있다. 순수 분리한 P93 complex를 SDS(최종 농도 1%)와 $85^{\circ}C$에서 12시간 항온시킨 후, SDS-PAGE와 전자현미경에서 구조적 변화를 관찰할 수 없었다. 음착색된 P93 complex의 전자현미경 사진에서 하나의 형태만을 보여주고 있으며, 구조의 규명을 위해 image processing을 하였다. 이의 구조는 3대칭 중심에 core(혹은 hole)이 뚜렷이 존재하며 이를 중심으로 단백질이 모여 있는 형태를 보여 주고 있다. 또한 P93 complex는 가장자리에서 뚜렷한 형태를 보여주지 않은 부분, 즉 flexible부분을 포함하고 있다. Gel filtration과 2차원 구조를 기초로 P93 complex는 24 homomultimer로 되어 있음을 추정하였다.
비파괴검사는 검사 자체와 검사 결과를 해석 또는 평가하는 것으로 크게 둘로 나눌 수 있다. 검사자체는 전자 기술 수준의 발전에 따라 많은 양을 단시간 내에 정밀하게 수행할 수 있으나 검사 결과 발견된 지시(indication)가 결함인지 혹은 이와 유사한 거짓 결함인지를 확인하기는 대단히 어려운 일이다 초음파 탐상의 경우 검사 결과 결함의 형상을 정확하게 인식하기 위해 컴퓨터를 활용한 다양한 첨단 신호 해석 기술이 개발되어 일부 활용되어오고 있는데 본 논문에서는 신호처리 기법의 하나인 집속 신호합성 기법(synthetic aperture focusing technique, SAFT)을 활용하여 탄소강에서의 결함 신호 해석을 시도하였으며 탄소강 평판내에 가공된 hole을 대상으로 수집된 초음파 신호를 이 기법을 적용하여 처리한 결과 결함으로부터의 신호대 잡음비에 있어서 많은 개선이 이루어진 것으로 판단된다.
Seo, Hyun Ook;Kim, Kwang-Dae;Park, Sun-Young;Lim, Dong Chan;Cho, Shinuk;Kim, Young Dok
한국진공학회:학술대회논문집
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한국진공학회 2013년도 제44회 동계 정기학술대회 초록집
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pp.157-158
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2013
Organic solar cell was fabricated using one-pot deposition of a mixture of NiO nanoparticles, P3HT and PCBM. In the presence of NiO, the photovoltaic performance was slightly increased comparing to that of the device without NiO. When $TiO_2$ thin films with a thickness of 2~3 nm was prepared on NiO nanoparticles using atomic layer deposition, the power conversion efficiency was increased by a factor 2.5 with respect to that with bare NiO. Moreover, breakdown voltage of the film consisting of NiO, P3HT, and PCBM on indium tin oxide was increased by more than 1 V in the presence of $TiO_2$-shell on NiO nanoparticles. It is evidenced that S atoms of P3HT can be oxidized on NiO surfaces, and $TiO_2$-shell on NiO nanoparticles. It is evidenced that S atoms of P3HT can be oxidzed on NiO surfaces, and $TiO_2$ shell heavily reduced oxidation of S at oxide/P3HT interfaces. Oxidized S atoms can most likely act as carrier generation sites and recombination centers within the depletion region, decreasing breakdown voltage and performance of organic solar cells. Our result shows that fabrication of various core-shell nanostruecutres of oxides by atomic layer deposition with controlled film thickness can be of potential importance for fabricating highly efficient organic solar cells.
Induction motors are the most commonly used electrical drives because they are rugged, mechanically simple, adaptable to widely different operating conditions, and simple to control. The most common faults in squirrel-cage induction motors are bearing, stator and rotor faults. Surveys conducted by the IEEE and EPRI show that the most common fault in induction motor is bearing failure (${\sim}$40% of failure). Thence, this paper addresses experimental results for diagnosing faults with different rolling element bearing damage via motor current spectral analysis. Rolling element bearings generally consist of two rings, an inner and outer, between which a set of balls or rollers rotate in raceways. We set the experimental test bed to detect the rolling-element bearing misalignment of 3 type induction motors with normal condition bearing system, shaft deflection system by external force and a hole drilled through the outer race of the shaft end bearing of the four pole test motor. This paper takes the initial step of investigating the efficacy of current monitoring for bearing fault detection by incipient bearing failure. The failure modes are reviewed and the characteristics of bearing frequency associated with the physical construction of the bearings are defined. The effects on the stator current spectrum are described and related frequencies are also determined. This is an important result in the formulation of a fault detection scheme that monitors the stator currents. We utilized the FFT, Wavelet analysis and averaging signal pattern by inner product tool to analyze stator current components. The test results clearly illustrate that the stator signature can be used to identify the presence of a bearing fault.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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