Kim, Sung-Shin;Bae, Hyeon;Jung, Jae-Ryong;Vachtsevanos, George J.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.2
no.1
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pp.89-93
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2002
This paper introduces a vision-based on-line fabric inspection methodology of woven textile fabrics. Current procedure for determination of fabric defects in the textile industry is performed by human in the off-line stage. The advantage of the on-line inspection system is not only defect detection and identification, but also 벼ality improvement by a feedback control loop to adjust set-points. The proposed inspection system consists of hardware and software components. The hardware components consist of CCD array cameras, a frame grabber and appropriate illumination. The software routines capitalize upon vertical and horizontal scanning algorithms characteristic of a particular deflect. The signal to noise ratio (SNR) calculation based on the results of the wavelet transform is performed to measure any deflects. The defect declaration is carried out employing SNR and scanning methods. Test results from different types of defect and different style of fabric demonstrate the effectiveness of the proposed inspection system.
A technique is presented that uses a circular waveguide for the measurement of the bulk shear (S-wave) velocities of unconsolidated, saturated media, with particular application to near surface soils. The technique requires the measurement of the attenuation characteristics of the fundamental torsional mode that propagate along an embedded pipe, from which the acoustic properties of the surrounding medium are inferred. From the dispersion curve analysis, the feasibility of using fundamental torsional mode which is non-dispersive and have constant attenuation over all frequency range is discussed. The principles behind the technique are discussed and the results of an experimental laboratory validation are presented. The experimental data are best fitted for the different depths of wetted sand and the shear velocities are evaluated as a function of depths. Also the characteristics of the reflected signal from the defects are examined and the reflection coefficients are calculated for identifying the relation between defect sizes and the magnitude of the reflected signal.
An automated circuit repair system was developed for enhancing the yield of nondefective liquid crystal panels, focusing on the resist patterns on the circuit material layer of thin-film transistor (TFT) substrates prior to etching. The developed system has an advantage over the parallel conventional system: In the former, the repair conditions depend on the type of resist whereas in the latter, the repair parameters must be fine-tuned for each circuit material. The developed system consists of a resist pattern defect inspection system and a pattern repair system for short and open defects. The repair system performs fine corrections of abnormal areas of the resist pattern. The open-repair system is equipped with a syringe to dispense resist. To maintain a stable resist diameter, a thermal insulator was installed in the syringe system. As a result, the diameter of the dispensed resist became much more stable than when no thermal insulator was used. The resist diameter was kept within the target of $400{\pm}100{\mu}m$. Furthermore, a prototype system was constructed, and using a dummy pattern, it was confirmed that the system worked automatically and correctly.
This paper suggests a method to recognize the various defect patterns of cold mill strip using binary decision tree automatically constructed by genetic algorithm. The genetic algorithm and K-means algorithm were used to select a subset of the suitable features at each node in binary decision tree. The feature subset with maximum fitness is chosen and the patterns are classified into two classes by a linear decision boundary. This process was repeated at each node until all the patterns are classified into individual classes. The final recognizer is accomplished by neural network learning of a set of standard patterns at each node. Binary decision tree classifier was applied to the recognition of the defect patterns of cold mill strip and the experimental results were given to demonstrate the usefulness of the proposed scheme.
Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference
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2003.11a
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pp.27-30
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2003
Recently, on power system, it is used to high voltage of transmission and distribution due to safe power supply and have high quality and insulation in order to satisfy excellent insulator. Thus, according to underground of high voltage cable, is occurred break down by ground short. Therefore, it is used to high quality XLPE power cable to interrupt instantaneous voltage drop. If it appear inner defect for cable whose have high quality and insulation, it is reduced rapidly due to concentration of electrical field. After assemble to manufacture, in order to inspect cable condition, it is decided much inspection standard. In this paper, In inner defect of assembling cable at manufacture, for measure the variation of insulation condition by void. it tested the variation of insulating characteristics, using $\phi$-q-n distribution variation in partial discharge experiment.
Kim, Ji-Ho;Song, Ho-Jun;Lim, Keon-Gyu;Lee, Hyang-beom
Proceedings of the KIEE Conference
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2005.07b
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pp.1008-1010
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2005
In the examination of steam generator(SG) tube in nuclear power plant, eddy current testing probes play an important role in detecting the defects. Bobbin probe and MRPC probe is usually used for the inspection of SG tube. Bobbin probe is good at high speed inspection, but ability of detection of circumferential defect is very weak. On the contrary MRPC probe, which moves for inspection in the direction of axial and circumferential simultaneously, has very slow inspection speed, but it has excellent detection capability for small cracks, which is hardly detected by bobbin probe. In this paper, for the accurate analysis of experimental ECT signals, construction of MRPC probe signals database according to the variation of defect size is the main purpose. Using 3-D finite element method, ECT signals are analyzed, and signals analysis add according to frequency ingredient. The results, which are analysis and characteristics ion of electromagnetism simulation signals, is databased.
Cao, Jianbin;Zhang, Zhousuo;Guo, Yanfei;Gong, Teng
Steel and Composite Structures
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v.31
no.3
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pp.233-242
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2019
Early detection of damage bonding state such as insufficient bonding strength and interface partial contact defect for the explosive clad pipe is crucial in order to avoid sudden failure and even catastrophic accidents. A generalized and efficient model of the explosive clad pipe can reveal the relationship between bonding state and vibration characteristics, and provide foundations and priory knowledge for bonding state detection by signal processing technique. In this paper, the slender explosive clad pipe is regarded as two parallel elastic beams continuously joined by an elastic layer, and the elastic layer is capable to describe the non-uniform bonding state. By taking the characteristic beam modal functions as the admissible functions, the Rayleigh-Ritz method is employed to derive the dynamic model which enables one to consider inhomogeneous system and any boundary conditions. Then, the proposed model is validated by both numerical results and experiment. Parametric studies are carried out to investigate the effects of bonding strength and the length of partial contact defect on the natural frequency and forced response of the explosive clad pipe. A potential method for identifying the bonding quality of the explosive clad pipe is also discussed in this paper.
International conference on construction engineering and project management
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2011.02a
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pp.629-635
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2011
Retentions are generally considered to be intended to act as a powerful tool to incentivize contractors/subcontractors to remedy defective work in cases of non-performance. This study attempts to establish the extent to which retentions can be used for this purpose by investigating case law connected with insurance and defective work. One of the significant questions is whether retentions are sufficient to deal with construction defects or value of retentions in the rectification of defects is illusory. The cost to repair a defect may vary depending on a number of components including type, cause, magnitude and the construction stage at which the defect occurs. It is expected that a review of existing cases on defective workmanship will provide an insight on the issues and whether retentions are effective in their intended function. In order to establish their functionality, the study described in this paper investigated 6 construction insurance cases to identify the critical issues and the causes of dispute. It was found that the nature and the cause of defects were different in each case. It was also established that certain defect types not covered by insurance may be covered by retentions - potentially one of the key uses of a retention strategy. It is expected that the findings will assist in forming a view on the quantum of money that may be required paving the way for a first time understanding on a rational basis for setting up retention regime.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.2
no.6
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pp.369-376
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2013
Finance Information System is critical national infrastructure. Therefore it is important to select variables of defect causal factor for the system defect management effectively. We research and analyze detected errors in A Company's Finance Information System for three years. In the result of research and analysis, we have selected 9 variables of defect factor: the trading volume, the fluctuation of KOSDAQ index, and the number of public announcements, etc. Then we have assumed that these variables affect real system errors and analyzed correlation between the hypothesis and the detected system errors. After analyzing, we have extracted the trading volume, the number of orders and fills, changing tasks, and the fluctuations of NASDAQ index as valid variables of defect factor. These variables are proposed for failure prediction model as the variables to manage defects in the finance information system afterward.
Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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v.33
no.1
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pp.40-45
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2013
The purpose of this study was to detect the pin hole defect of dental composite restoration using lock-in thermography method. Amplitude and phase images of the composite resin specimens were analyzed according to the lock-in frequency and the diameter of defect area. Through the amplitude image analysis, at lock-in frequency of 0.05 Hz, defect diameters 2-5 mm exhibited the highest amplitude contrast value between defective area and sound area. The lock-in frequency range of 0.3-0.5 Hz provided good phase angle contrast for the defect area. At lock-in frequency range of 0.5 Hz, defect diameter of 5 mm exhibited the highest phase contrast value. It is concluded that the infrared lock-in thermography method verified the effectiveness for detecting the pin hole defect of dental composite restoration.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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