KCI등재
UT 신호형상 인식을 위한 Intelligence Package 개발과 Austenitic Stainless Steel Welding 부 결합 분류에 관한 적용 연구 : Intelligence Package Developement for UT Signal Pattern Recognition and Application to Classification of Defects in Austenitic Stainless Steel Weld
저자
발행기관
학술지명
한국비파괴검사학회지(JOURNAL OF THE KOREAN SOCIETY FOR NONDESTRUCTIVE TESTING)
권호사항
발행연도
1995
작성언어
Korean
KDC
530.75
등재정보
KCI등재,ESCI
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
531-539(9쪽)
제공처
소장기관
본 연구에서는 초음파 신호형상인식법을 이용하여 용접부의 인공 결함을 분류하기 위한 연구를 실시하였다. 이를 위해 신호처리 및 특징 변수를 추출할 때에 많은 사용자 정의 변수를 가지는 신호 형상 인식 패키지를 개발하였으며 디지탈 신호처리, 특징 변수 추출, 특징 변수의 선택, 분류기의 선정 등의 과정을 일괄적으로 처리하였다. 특히, 선형 분류기, 경험적 Bayesian분류기 등의 통계적 분류기와 신경회로망 분류기를 함께 사용하여 비교, 검토 하였다. 이에 관한 적용 연구로 노치와 구멍으로 이루어진 인공결함을 분류하였다. 그 결과 인공결함 분류에서 높은 인식률을 얻었으며, 특히 적절히 학습 시켰을 경우 신경 회로망 분류기가 통계적 분류기에 비하여 인식률 면에서 유리하였다.
더보기The research for the classification of the artificial defects in welding parts is performed using the pattern recognition technology of ultrasonic signal. The signal pattern recognition package including the user defined function is developed to perform the digital signal processing, feature extraction, feature selection and classifier selection. The neural network classifier and the statistical classifiers such as the linear discriminant function classifier and the empirical Bayesian classifier are compared and discussed. The pattern recognition technique is applied to the classification of artificial defects such as notchs and a hole. If appropriately learned, the neural network classifier is concluded to be better than the statistical classifiers in the classification of the artificial defects.
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