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      저자 : 박예슬(Yeh-Seul Park) (검색결과 1 건)
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      • 딥러닝 및 영상처리 융합기술 기반 금속설비 결함탐지

        박준범(Jun-Bum Park),박예슬(Yeh-Seul Park),김영준(Young-Jun Kim) 대한전기학회 2021 대한전기학회 학술대회 논문집 Vol.2021 No.10

        본 논문은 보일러 튜브와 같은 금속설비 표면의 결함을 탐지하기 위하여 딥러닝과 영상처리 기술을 융합한 알고리즘을 제안한다. 일반적으로, 금속설비는 응력과 고온에 장기간 노출되면 표면에 Cavity와 같은 결함이 나타나기 시작하여, 시간이 지남에 따라 점차 Crack과 같은 더 큰 결함으로 변화한다. 따라서, 금속설비의 수명 주기를 효과적으로 관리하기 어려워진다. 본 논문의 목적은 금속설비 표면에 대한 영상 분석을 통하여 조기에 Cavity결함을 검출함으로써 이러한 단점을 해결하고자 한다. 제안하는 알고리즘은 크게 두 단계로 구성되며, 첫 번째는 딥러닝 기반의 Cavity를 검출하며, 두 번째 단계에서는 이전 단계에서 검출한 Cavity의 신뢰성을 판단한다. 즉, Cavity의 진위여부를 판단하기 위함이다. 이를 위하여 제안한 알고리즘은 첫 번째 단계에서 검출된 Cavity의 위치에서 네 방향에 대한 특징을 추출하고, 이에 대한 확률 값을 계산한다. 제안한 알고리즘은 보일러 튜브 결함 이미지에 대하여 전문가의 육안 판단결과와 비교하여 더 좋은 성능을 보여주며 또한, 이미지 한 장당 처리시간은 30ms이하이다. 따라서 짧은 시간에 많은 수의 영상을 분석할 수 있는 장점을 갖는다.

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