레이저 열화상 기법과 CNN 딥러닝을 이용한 용접부 표면의 자동 균열 검출 기술 개발

김치성; 황순규; 정준연; 손훈

doi:10.7779/JKSNT.2020.40.3.163

추천

검색

질문

자료유형: 학술저널

저자정보: 김치성 (한국과학기술연구원) 황순규 (한국과학기술연구원) 정준연 (한국과학기술연구원) 손훈 (한국과학기술연구원)

저널정보: 한국비파괴검사학회 비파괴검사학회지 비파괴검사학회지 제40권 제3호

발행연도: 2020.6

수록면: 163 - 173 (11page)

DOI: 10.7779/JKSNT.2020.40.3.163

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

본 연구에서는 레이저 열화상 시스템과 균열 검출 알고리즘 개발을 통해 용접부에서 균열을 자동검출하는 기술을 연구하였다. 레이저 열화상 시스템은 레이저 가진으로 인해 균열부에서 발생하는 열파 집중현상을 관측하도록 구성되었다. 균열 검출 알고리즘은 (1) 온도 분포 특성을 이용한 열화상 이미지 병합으로 균열을 가시화하고, (2) 과적합을 방지하는 input 이미지 생성과 (3) CNN 딥러닝을 통해 균열부의 특징을 분석, 분류하여, (4) 원본 열화상 이미지에 균열의 위치를 Masking 한다. SUS 시험편 2개로 개발 기술을 검증하였고, 현미경과 액체침투법으로 확인한 실제 균열 정보와 비교하였다. 시험편 #1의 균열 이미지 618 개와 정상 이미지 1834개로 CNN 을 훈련시켰다. 시험편 #1과 #2의 총 9개 영역을 각 300개의 Test 이미지로 나눠 훈련된 알고리즘 성능을 검증해본 결과, 총 균열 14개 중 13개를 검출하였고, 정상 이미지 4개가 과검출되었다. 따라서 개발된 알고리즘은 용접부에서 용접의 복잡한 패턴과 구별하여 균열을 검출할 수 있다.

#CNN #레이저 열화상 #비파괴검사 #용접 균열 진단 #Laser active thermography #Nondestructive testing #Welding crack diagnosis

참고문헌 (25)

참고문헌 신청

F. C. Campbell / 2008 / Elements of metallurgy and engineering alloys / ASM International

H. Li / 2011 / Estimation and warning of fatigue damage of FRP stay cables based on acoustic emission techniques and fractal theory / Comput Aided Civil Infrastruct Eng 26(7):500~512

N. Nemati / 2015 / Acoustic emission assessment of through-thickness fatigue crack growth in steel members / Advances in in Civil Engineering 18(2):269~282

A. Nair / 2010 / Acoustic emission monitoring of bridges : Review and case studies / Eng Struct 32(6):1704~1714

D. A. Cook / 2001 / Detection of small surface-breaking fatigue cracks in steel using scattering of Rayleigh waves / NDT E Int 34(7):483~492

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

김치성

소속기관 한국과학기술연구원

주요연구분야 공학 > 기계공학 > 기계공학 일반

논문수 1 이용수 633

Soonkyu Hwang

소속기관 Samsung Electronics

주요연구분야 공학 > 기계공학 > 기계공학 일반 공학 > 건축공학 > 토목공학

논문수 24 이용수 790

정준연

소속기관 한국과학기술연구원

주요연구분야 공학 > 기계공학 > 기계공학 일반

논문수 1 이용수 633

Hoon Sohn

소속기관 Korean Advanced Institute for Science and Technology

주요연구분야 공학 > 건축공학 > 토목공학 공학 > 기계공학 > 기계공학 일반

논문수 68 이용수 3,606

이 논문과 함께 이용한 논문

그린레이저를 이용한 Al-Cu 이종소재 레이저 용접 연구 및 딥러닝에 의한 품질판정

김태원 , 최해운 대한용접·접합학회지 2021 .02

시계열 데이터 분류를 위한 고속 DTW 가속기 설계 및 구현

최원영 , 김현 , 전호협 외 2명 대한전자공학회 학술대회 2020 .08

AI기반 용접품질검사를 위한 육안, 시뮬레이션, 딥러닝 비교연구

최세훈 , 한창민 , 김태원 외 1명 한국기계가공학회 춘추계학술대회 논문집 2020 .06

인공지능 딥러닝을 이용한 용접품질 검사

김태원 , 한창민 , 최해운 한국기계가공학회 춘추계학술대회 논문집 2020 .06

딥러닝 및 영상처리 기술을 활용한 콘크리트 균열 검출 방법

정서영 , 이슬기 , 박찬일 외 2명 대한건축학회 논문집 - 구조계 2019 .11

최근 본 자료

전체보기

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (25)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

댓글(0)