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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
김유권 (한양대학교) 김상일 (한양대학교) 김헌수 (한양대학교) 김학성 (한양대학교)
저널정보
한국비파괴검사학회 비파괴검사학회지 비파괴검사학회지 제44권 제3호
발행연도
2024.6
수록면
172 - 179 (8page)
DOI
10.7779/JKSNT.2024.44.3.172

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2024

딥러닝과 테라헤르츠 기술을 이용한 세라믹-폴리머-금속 복합체 내부 결함 검사에 관한 연구
김유권 ,  김상일 ,  김헌수 외 1명 비파괴검사학회지 2024.06 학술저널

2023

딥러닝 기반 테라헤르츠 이미지 학습을 통한 세라믹, 폴리머, 금속 복합체 내부 결함 검사
김유권 ,  김상일 ,  김헌수 외 1명 한국비파괴검사학회 춘계학술대회 초록집 2023.05 학술대회자료

초록· 키워드

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연구에서는 세라믹-폴리머-금속 복합체 내부 결함을 검사하기 위해 Terahertz time-domainspectroscopy (THz-TDS) 시스템을 사용하였고, 이를 Anomaly Generative Adversarial Network (AnoGAN) 알고리즘에 적용하여 복합체 내부 폴리머 층의 결함을 자동으로 검출하였다. 복합체 시편은 내부 폴리머 층에 결함이 있는 시편을 제작하고, THz-TDS 시스템 반사모드를 사용하여 검사했다. 내부 폴리머 층의 결함부위에서 반사된 THz 신호는 광경로 변화와 산란으로 인해 신호 검출시간이 짧아지고 진폭이 감소했다. 이러한 현상을 이용하여 THz 영상화 이미지에서 건전성 판독은 음영 차이를 통해 규명된다. THz 영상화 이미지는 데이터 증강 기법을 사용하여 AnoGAN 알고리즘의 학습 데이터 개수를 증대하였다. 정상 이미지만을 사용하여 학습한 결과, 복합체를 스캔한 THz 이미지 속 결함을 98% 이상의 정확도로 검출하였다. 본 기술은 가시화된 영역에서 판독할 수 없는 세라믹-폴리머-금속 복합체의 내부 결함을 비접촉 기반 비파괴 검사 방법으로 수행할 수 있으며, 심층학습 알고리즘을 사용하여 자동으로 결함을 검출할 수 있는 기술로써 복합체 공정 수율을 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.
#테라헤르츠 #복합재료 #심층학습 #비파괴검사 #Terahertz #Composites #Deep Learning #Non-destructive Testing #AnoGAN

목차

초록
Abstract
1. 서론
2. 실험 방법
3. 결과 및 고찰
4. 결론
References

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