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NTIS 바로가기주관연구기관 | 성균관대학교 SungKyunKwan University |
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연구책임자 | 김학준 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2023-06 |
과제시작연도 | 2022 |
주관부처 | 교육부 Ministry of Education |
등록번호 | TRKO202300006502 |
과제고유번호 | 1345351443 |
사업명 | 이공학학술연구기반구축 |
DB 구축일자 | 2023-09-13 |
키워드 | 위상배열초음파검사.인공신경망.영상 합성.오토엔코더.비파괴검사.Phased array ultrasonic testing.Artificial neural networks.Image synthesis.Autoencoder.Nondestructive engineering. |
□ 연구개발 목표 및 내용
◼ 최종 목표
디지털 기반 결함 영상 합성(DFIS: Digital Flaw Image Synthesis) 기술을 개발하여 다양한 검사 조건 및 시험체 구조에 대한 초음파 영상 데이터베이스를 확보하여 인공지능의 학습에 충분한 데이터베이스를 확보하고, 인공지능의 효과적인 학습을 위한 설계 인자를 최적화하여, 최종적으로 성능 평가 및 보완을 통해 초음파 영상 기반 용접부 결함 진단 기술을 개발한다.
◼ 전체 내용
PAUT 데이터 취득과 결함 합성 기법을 사용하여 양질의 영상 데이터
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