This study has focused on the reliability evaluation of FCT inspection automation equipment for electric rice. To evaluate the reliability of FCT inspection automation equipment, voice analysis, Gray/R/G/B channel experiment, FND segment experiment, and robot position repeatability were performed. In the voice analysis experiment, the comparison value between the recorded and digital output waves was over 99%, indicating a very high result. It was confirmed that both the gray/R/G/B experiment using vision and the FND segment could confirm the output value of the product through vision. The position repeatability of the robot is also excellent, so it is concluded that the inspection effect through the FCT automation system will be excellent.
용접부에 대한 품질 확보를 위하여 방사선투과시험을 실시하고 있으나 기존의 방사선투과시험은 필름을 사용한 아날로그 방법을 적용하고 있는데 비용과 시간이 많이 소요되고 시험 공정이 복잡하여 개선이 요구되고 있다. 본 연구에서는 용접부에 대한 디지털 방사선투과영상과 아날로그 방사선투과영상의 상질을 비교한 결과, 디지털 방사선투과영상은 디지털 영상 개선 과정으로 인하여 필름 영상에 비해 보다 세밀한 관찰을 할 수 있었다. 따라서 디지털 방사선투과시험이 개선이 요구되고 있는 기존 필름에 의한 방사선투과시험을 대체할 수 있을 것으로 평가된다.
수치지도는 지형도 제작뿐만 아니라 지리정보체계 구축 및 활용, 토목설계 및 시공, 국토계획 등 다양한 분야의 기본이 되는 중요한 디지틸 지리정보이다. 따라서 정확도가 높은 수치지도의 제작은 지킥정보체계의 활용성을 높이고 디지틸국토를 완성하기 위한 필요조건이다. 본 연구는 수치지도 Ver2.0 제작 시 정위치 편집과 구조화 편집 이후에 이루어지는 검수 공정을 자동화시컥 전수 검수가 가능하도록 하여 오류가 최소화된 수치지도가 생산될 수 있도록 했으며, 이 때 오류를 자동으로 인식하고 탐색하여 유형별로 분류한 뒤 해결방법까지 제시하는 자동 오류검출 방법을 적용시켜 기존 기술에 비해 정확성, 효율성과 경제성을 높였다.
OpenCV 기반 길이측정 알고리즘은 길이측정 검측업무를 보조함과 동시에 객관적인 검측결과를 제시할 수 있을 것으로 판돤된다, 그러나, 건설현장 내에서 체커보드의 유형과 촬영조건이 해당 알고리즘의 정확도에 어떠한 영향을 미치는지에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 이에 본 연구에서는 디지털 기술을 활용한 검측업무 수행에 적합한 체커보드와 촬영방법을 제시하고자 OpenCV 기반 길이측정 알고리즘 정확도 측정 실험을 수행하였다. 실험결과 OpenCV 기반 길이측정 알고리즘을 통한 검측업무 시 촬영거리 4m 이내, 촬영각도 90°의 조건 하, 체커보드 크기와 Square size를 각각 A4 이상, 50mm 이상으로 설정하는 것이 적절할 것으로 판단된다. 본 연구의 결과는 디지털 기술을 통한 길이측정 검측업무 수행 시 가이드라인으로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제8권2호
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pp.58-67
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2020
In this paper, the maintenance training manual of EV vehicle was produced by utilizing digital twin technology and various sensors such as IR-based light house tracking and head tracker. In addition, through digital twin technology and VR to provide high immersiveness to users, sensory content creation technology was secured through animation and effect realization suitable for EV vehicle maintenance situation. EV vehicle maintenance training manual is 3D engine programming and real-time creation of 3D objects and minimization of screen obstacles and selection of specific menus in virtual space in the form of training simulation. In addition, automatic output from the Head Mount Display (HUD), EV vehicle maintenance and inspection, etc., user can easily operate content was produced. This technology development can enhance immersion to users through implementation of detailed scenarios for maintenance / inspection of EV vehicles" and 3D parts display by procedure, realization of animations and effects for maintenance situations. Through this study, familiarity with improving the quality of education and safety accidents and correct maintenance process and the experienced person was very helpful in learning how to use equipment naturally and how to maintain EV vehicles.
In a digital radiation system using a Flat Panel Detector, we attempted to the quality control of digital radiography system using the Exposure Index and Deviation Index. Calibration was performed with the radiation quality suggested by the International Electrotechnical Commission, and through an experiment using a phantom, appropriate inspection radiation conditions applicable to medical institutions were selected. The study was conducted using the selected radiation conditions. Through those chest posterior anterior image, information such as examination conditions and exposure index was obtained. The deviation index was derived by analyzing the exposure index based on the target exposure index calculated by the phantom study. As for the analyzed exposure index, 97.1% was distributed within the range of ± 2.0 based on the deviation index. Quality control of medical images should be performed through management of inspection conditions through exposure index and deviation index and management of medical images.
현재 널리 사용되고 있는 비파괴검사중의 하나인 초음파탐상검사(ultrasonic testing)는 교량, 발전소, 석유화학프랜트 및 중공업분야 등에 사용되는 각종 구조물의 사용전 중검사에 폭넓게 응용되고 있으며, 구조물의 안전관리와 품질관리에 필수적으로 요구되고 있다. 또한, 이들 구조물에 존재하는 결함에 대한 정량적 평가 및 검사 데이타의 해석에 많은 연구가 진행되고 있다. 기존의 초음파탐상검사에 사용되는 휴대용 초음파탐상기의 단점을 보안하기 위해 컴퓨터 내장형 초음파탐상기가 선진국에서 개발되고 있으며 다양한 소프트웨어의 사용에 따른 검사 신뢰도가 향상되고 있다. 본 연구는 컴퓨터 내장형 초음파탐상기를 구성하고, 이를 콘트롤할 수 있는 프로그램, 검사 결과의 저장 및 신호 처리 해석이 가능한 소프트웨어를 개발하였다.
This study is on the application the image processing algorithm for inspection of the aluminium mill strip surface defect. The image of surface defect data was obtained using the CCD camera with the digital signal board. The edge was found from the difference of pixel intensity between the normal image and defect image. Two step were taken to find the edge in the image processing algorithm. First, noise was removed by using the median filter in the image. Second, the edge was sharpened in detail by using the sharpening convolution filter in the image. Canny algorithm was used to defect the exact edge. The defect section was separated from the original image is to find the coordination point p1 and p2 which include the defect image
An autonomous pipeline inspection gauge system has been developed for determining position, orientation, curvature, and deformations such as dents and wrinkles of operating pipelines by Korea Gas Company and Seoul National University. The most important part of several subsystems is the Strapdown Inertial Measurement Unit (SIMU), which is integrated with velocity and distance sensors, weld detection system, and digital recording device. The Geometry Pipeline Inspection Gauge (GeoPIG) is designed to operate continuously and autonomously for a week or longer in operating gas pipelines. In this paper, the design concepts, system integration, and data processing/analysis method for the PIG will be presented. Results from the recent experiment for a 58 kilometer gas pipeline will be discussed.
With the aging of buildings, the number and importance of regular inspections of buildings are increasing. The current safety inspection goes through a procedure in which a skilled technician visits an old building, visually checks it, takes a photo, and finally organizes and judges it at the office. For this, field personnel and analysis and review personnel are required. Since the inspection procedure includes taking pictures, a huge amount of data has been accumulated from the time digital photos were used to the present. When a model that can check cracks outside a building is developed using these data, manpower and time required can be greatly reduced. Therefore, this study aims to create a model for classifying cracks that occur outside the building through the artificial intelligence method. The created model can be used as a basic model for determining cracks only by external photography in the future, and furthermore, it can be used as basic data for calculating the size and width of cracks.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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