KR20210003198A - 중실체의 검사를 위한 흠 검출기 판독치 및 디지털화된 신호를 해석하는 방법 - Google Patents

중실체의 검사를 위한 흠 검출기 판독치 및 디지털화된 신호를 해석하는 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR20210003198A
KR20210003198A KR1020207033555A KR20207033555A KR20210003198A KR 20210003198 A KR20210003198 A KR 20210003198A KR 1020207033555 A KR1020207033555 A KR 1020207033555A KR 20207033555 A KR20207033555 A KR 20207033555A KR 20210003198 A KR20210003198 A KR 20210003198A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
inspection
solid bodies
flaw detector
digitized signals
detector readings
Prior art date
Application number
KR1020207033555A
Other languages
English (en)
Inventor
로디온 니콜라에비치 이우레브
Original Assignee
오브쉐스트바 스 아그라니첸노이 아트베트스트벤노스트유 ＂뉴로스캐너＂
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 오브쉐스트바 스 아그라니첸노이 아트베트스트벤노스트유 ＂뉴로스캐너＂ filed Critical 오브쉐스트바 스 아그라니첸노이 아트베트스트벤노스트유 ＂뉴로스캐너＂
Publication of KR20210003198A publication Critical patent/KR20210003198A/ko

Links

Images

Classifications

    • G06K9/66—
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V30/00—Character recognition; Recognising digital ink; Document-oriented image-based pattern recognition
    • G06V30/10—Character recognition
    • G06V30/19—Recognition using electronic means
    • G06V30/192—Recognition using electronic means using simultaneous comparisons or correlations of the image signals with a plurality of references
    • G06V30/194—References adjustable by an adaptive method, e.g. learning
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/02—Neural networks
    • G06N3/08—Learning methods
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N20/00—Machine learning
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/02—Neural networks

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Investigating Or Analyzing Materials By The Use Of Magnetic Means (AREA)
  • Investigating Or Analyzing Materials By The Use Of Ultrasonic Waves (AREA)
  • Investigating Materials By The Use Of Optical Means Adapted For Particular Applications (AREA)

Abstract

중실체의 검사를 위해 흠 검출기 판독치 및 디지털화된 신호를 해석하는 방법이 데이터를 흠 검출기 판독치 또는 디지털화된 신호의 형태로 데이터 - 이 데이터는 중실체의 비-파괴적 검사 동안 생성됨 - 를, 의도된 사용에 따라, 기계 판독 가능한 형태, 인간 판독 가능한 형태, 또는 제어 명령어로 변환한다.

Description

중실체의 검사를 위한 흠 검출기 판독치 및 디지털화된 신호를 해석하는 방법
본 발명은 중실체(solid body)의 비파괴 검사의 분야와 관련된다. 중실체의 비파괴 검사의 많은 방법이 알려져 있지만, 현재 이들의 사용은 알고리즘 또는 인간 개입을 프로세스로의 복잡한 변환이 필요함에 따라 제한된다.
도 1은 중실체의 검사를 위한 흠 검출기 판독치 및 디지털화된 신호를 해석하는 방법의 흐름도이다.
제안되는 해결책으로, 이 작업이 기계 학습 방법을 기초로, 특히 신경망을 이용해, 해결된다. (1) 검사로부터 도출된 디지털 신호가 정보 영역으로 분류되고, (2) 이 정보 영역이 검사 대상 특성의 결정을 위해 마킹된다. 그 후, 필요한 특성의 수치가 신경망에 의해 계산된다. 훈련 품질을 테스트하기 위해 디지털 신호의 마킹된 정보 영역이 테스트 판독치를 이용해 테스트된다. 테스트되는 훈련된 신경망(3)이 도출되며, 여기로 디지털 신호가 전송되며 요구되는 특성의 존재 또는 부재에 대한 메시지가, 디바이스 또는 사용자에 대해 요구되는 형식으로 개별 인터페이스를 이용해 반환된다 (4). 훈련 품질의 연속적인 개선을 위해, 사용자에 의한 해석 결과의 평가에 의해 신경망의 추가 훈련이 실행된다 (5). 수행되는 인지의 품질이 교차-검증 방법에 의해 평가된다.

Claims (1)

  1. 중실체의 검사를 위해 흠 검출기 판독치 및 디지털화된 신호를 해석하고 - 상기 해석은 진폭-주파수 및 스펙트럼 특성에 대한 마킹된 데이터로 사전 훈련(pretrain)된 신경망에 의해 실행됨 - , 중실체의 요구되는 특성의 존재 또는 부재 또는 상기 요구되는 특성의 존재 또는 부재에 기여하는 제어 명령어에 대한 인간-판독 가능한 또는 기계-판독 가능한 응답을 획득하고 교차-검증 방법에 의해 체크하기 위한 방법.
KR1020207033555A 2018-04-23 2019-03-04 중실체의 검사를 위한 흠 검출기 판독치 및 디지털화된 신호를 해석하는 방법 KR20210003198A (ko)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2018115274 2018-04-23
RU2018115274A RU2685744C1 (ru) 2018-04-23 2018-04-23 Способ расшифровки дефектограмм и оцифрованных сигналов исследования твёрдых тел
PCT/RU2019/050024 WO2019209144A1 (ru) 2018-04-23 2019-03-04 Способ расшифровки дефектограмм и оцифрованных сигналов исследования твёрдых тел

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR20210003198A true KR20210003198A (ko) 2021-01-11

Family

ID=66314690

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020207033555A KR20210003198A (ko) 2018-04-23 2019-03-04 중실체의 검사를 위한 흠 검출기 판독치 및 디지털화된 신호를 해석하는 방법

Country Status (9)

Country Link
US (1) US20210042591A1 (ko)
EP (1) EP3786859A4 (ko)
JP (1) JP2021522527A (ko)
KR (1) KR20210003198A (ko)
CN (1) CN112334921A (ko)
AU (1) AU2019257862A1 (ko)
EA (1) EA202092474A1 (ko)
RU (1) RU2685744C1 (ko)
WO (1) WO2019209144A1 (ko)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2022149831A1 (ko) 2021-01-11 2022-07-14 주식회사 엘지에너지솔루션 배터리 팩, 전동 휠체어, 및 자동차

Family Cites Families (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6650779B2 (en) * 1999-03-26 2003-11-18 Georgia Tech Research Corp. Method and apparatus for analyzing an image to detect and identify patterns
US7215811B2 (en) * 2000-11-22 2007-05-08 Osama Moselhi Method and apparatus for the automated detection and classification of defects in sewer pipes
DE102007020240A1 (de) * 2007-04-24 2008-10-30 Sms Demag Ag Verfahren zur Erkennung und Klassifizierung von Oberflächenfehlern auf stranggegossenen Brammen
FR2925690B1 (fr) * 2007-12-21 2010-01-01 V & M France Controle non destructif,en particulier pour des tubes en cours de fabrication ou a l'etat fini.
US8135202B2 (en) * 2008-06-02 2012-03-13 Nec Laboratories America, Inc. Automated method and system for nuclear analysis of biopsy images
RU2505800C2 (ru) * 2012-05-10 2014-01-27 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Национальный исследовательский Томский государственный университет" (ТГУ) Способ рентгеновской томографии и устройство для его осуществления
WO2018150607A1 (ja) * 2017-02-20 2018-08-23 Ｓｅｒｅｎｄｉｐｉｔｙ株式会社 外観検査装置、照明装置、撮影照明装置

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2022149831A1 (ko) 2021-01-11 2022-07-14 주식회사 엘지에너지솔루션 배터리 팩, 전동 휠체어, 및 자동차

Also Published As

Publication number Publication date
EA202092474A1 (ru) 2021-01-29
JP2021522527A (ja) 2021-08-30
US20210042591A1 (en) 2021-02-11
EP3786859A1 (en) 2021-03-03
EP3786859A4 (en) 2022-01-19
WO2019209144A1 (ru) 2019-10-31
RU2685744C1 (ru) 2019-04-23
CN112334921A (zh) 2021-02-05
AU2019257862A1 (en) 2020-12-10

Similar Documents

Publication Publication Date Title
EP3489780A3 (en) Examining apparatus, examining method, program and recording medium
EP2770323A3 (en) Ultrasonic test equipment using frequency analysis and evaluation method thereof
RU2570592C1 (ru) Способ регистрации и анализа сигналов акустической эмиссии
JP2016020867A5 (ko)
WO2019216071A1 (ja) 超音波検査装置、方法、プログラム及び超音波検査システム
WO2009134496A3 (en) Multi-threat detection portal
KR20210003198A (ko) 중실체의 검사를 위한 흠 검출기 판독치 및 디지털화된 신호를 해석하는 방법
SG11201903421VA (en) Semiconductor device inspection apparatus and semiconductor device inspection method
Dostál et al. Visualisation of corrosion acoustic signals using quality tools
JP2018205033A5 (ko)
Aboali et al. Screening for welding defects using acoustic emission technique
WO2018065118A3 (en) Method and analysis system for testing a sample
Zhang et al. A new method of defects identification for wire rope based on three-dimensional magnetic flux leakage
RU2210766C1 (ru) Способ проведения акустико-эмиссионного контроля с применением одноканальной аппаратуры
Sheik et al. Continuous prediction in chemoresistive gas sensors using reservoir computing
RU2331893C1 (ru) Способ выделения дискретных составляющих в спектре сигнала и устройство для его осуществления
Boldt From mobile ADCP to high-resolution SSC: a cross-section calibration tool
CN103808795B (zh) 一种新型脉冲检测算法
Nemati et al. Bio-inspired robotic tap testing: An innovative approach for nondestructive testing of wooden structures
RU2488809C2 (ru) Способ контроля состояния материалов
CN109632944A (zh) 一种基于组合特征的多层管柱结构脉冲涡流无损检测方法
KR101883987B1 (ko) 초음파의 비선형 특성을 이용한 영상화 장치 및 방법
Barbosh Towards Improved Acoustic Emission-based Methodologies for Structural Damage Identification and Visualization
Vickers Robust detection of North Atlantic right whales using deep learning methods
KR100456841B1 (ko) 차량 내구 시험에서 검출 신호 처리방법