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딥러닝 기법을 활용한 레이저 초음파 기반 배관 국부 손상 감지
유병준 ( Yu Byoungjoon ),고동영 ( Go Dongyoung ),박승희 ( Park Seunghee ) 한국구조물진단유지관리공학회 2021 한국구조물진단유지관리공학회 학술발표대회 논문집 Vol.25 No.2
본 연구에서는 사회기반시설물과 건설 산업 외에 여러 산업에서도 많이 사용되는 배관의 효율적인 안전관리를 위해 배관 레이저 스캐닝 데이터를 기반으로 CNN Object detection 알고리즘을 이용한 배관 곡관부 자동 손상 탐지 시스템을 제안하였다. Q-switched Nd:YAG Pulse laser와 AE(음향 방출) Sensor를 이용하여, 배관 곡관부 손상을 대상으로 UWPI 영상 데이터를 검출하였다. 후처리를 통해 총 1280장의 학습데이터를 활용해 손상 검출 시스템을 구축하였다. 1280장의 이미지 데이터로는 학습을 진행하기에 부족함으로 미리 학습된 COCO2017 EfficientDet-d0 알고리즘을 사용하는 Transfer learning 기법을 적용하였다.