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Automation of Ultrasound Nondestructive Testing and Improvement of Defect Detection Performance using Principal Component Analysis and ResNet
주성분 분석과 ResNet을 활용한 초음파 비파괴검사 자동화 및 결함 검출 성능 개선
- Kim, Hyun Su;
- Kim, Min Seok;
- Jo, Hyeong Geun;
- Park, Kwan Kyu;
- Kim, Min Ho;
- 외 1명
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본 연구에서는 초음파 비파괴검사 과정에서 획득한 시계열 데이터의 특징을 효과적으로 추출하고 분류하여 결함을 검출하는 방법을 제안한다. 전통적인 초음파 비파괴검사는 반도체 소자 등의 내부 결함을 확인하는 기술 중 하나로, 시편의 각 지점에 조사된 초음파 반사 신호를 이용해 2D 이미지를 생성한 뒤, 검사자가 직접 분석하여 결함의 유무와 위치를 판단한다. 그러나 이러한 방식은 검사자의 주관적 판단에 영향을 받을 수 있으며, 자동화가 어렵다는 한계를 가진다. 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 검사자의 영향을 최소화하고, 검사 과정을 자동화하며, 기존 방법보다 약 40% 향상된 검출 감도와 20% 향상된 검출 성능을 확보하는 방법을 제시한다.
키워드
Defect Detection; Ultrasound; Principal Component Analysis (PCA); Signal to Noise Ratio (SNR); 결함 검사; 초음파; 주성분분석; 신호 대 잡음
- 제목
- Automation of Ultrasound Nondestructive Testing and Improvement of Defect Detection Performance using Principal Component Analysis and ResNet
- 제목 (타언어)
- 주성분 분석과 ResNet을 활용한 초음파 비파괴검사 자동화 및 결함 검출 성능 개선
- 저자
- Kim, Hyun Su; Kim, Min Seok; Jo, Hyeong Geun; Park, Kwan Kyu; Kim, Min Ho; Jeong, Gi Ho
- 발행일
- 2025-04
- 유형
- Article
- 저널명
- 비파괴검사학회지
- 권
- 45
- 호
- 2
- 페이지
- 100 ~ 108