디지털 라이브러리[ 검색결과 ]
PCB 결함 분류를 위한 참조 이미지 기반 대조 어텐션 메커니즘
http://doi.org/10.5626/JOK.2025.52.1.70
인쇄 회로 기판(PCB) 결함의 효과적인 분류는 제품 품질을 보장하는 데 있어 매우 중요하다. 기존의 PCB 결함 탐지 방법은 주로 단일 이미지 분석에 의존하거나 참조 이미지와 검사 이미지 간의 정렬 문제를 충분히 해결하지 못해 결함 탐지의 신뢰성과 정밀도가 저하되는 한계가 있었다. 이러한 한계를 극복하기 위해, 본 연구에서는 이미지 정렬을 개선하기 위해 대조 손실 함수를 도입하고, 결함 발생 가능성이 높은 영역에 모델이 집중할 수 있도록 대조 어텐션 메커니즘을 적용한 새로운 심층 이미지 대조 방법을 제안한다. 실제 PCB 데이터를 활용한 실험에서 제안된 방법은 기존 방법론에 비해 우수한 분류 성능을 보여주었으며, 특히 소량의 데이터에서도 결함을 효과적으로 탐지할 수 있음을 입증했다. 본 연구는 PCB 결함 탐지의 신뢰성을 크게 향상시켜, 기존 연구의 한계를 극복하는 데 중요한 기여를 한다.
Impact-Echo 신호와 장단기 메모리에 기반한 교량 결함 탐지
http://doi.org/10.5626/JOK.2021.48.9.988
PSC 박스 거더 교량은 다양한 요소로 구성되어 있으며, 그 중 강연선은 가장 중요한 요소이다. 강연선은 부식과 같은 결함으로부터 매우 취약하다. 그래서 이를 보호하기 위해 덕트에 삽입한 후 콘크리트를 타설한다. 하지만 덕트의 내부 직경은 매우 좁기 때문에 작은 실수로도 공동이 발생할 수 있다. 따라서 비파괴 검사를 이용해 얻은 신호에 대한 전문적인 해석으로 결함의 여부를 확인하지만, 이는 많은 비용과 시간을 요구한다. 또한 콘크리트 구조물의 내부 상태를 정확하게 탐사하는 것이 어렵다. 따라서 본 연구에서는 장단기 메모리(Long Short-Term Memory)를 도입하고자 한다. 이 때, 콘크리트 구조물에서 자주 사용되는 Impact-Echo (IE) 방법을 입력 자질로 사용한다. 그리고 구조물의 특징(콘크리트의 두께, 덕트의 깊이, 타격점과 측정점과의 거리)을 학습에 함께 활용하며, IE 신호에 대한 주파수 성분도 추가로 활용한다. 실험 결과, 본 연구에서 제안한 모델은 약 88.56%의 정확도를 확인할 수 있었다.
