초음파 비파괴 검사 기반의 용접결함 패턴분류기 성능 비교

김재열; 김창현; 김우진; 최철준; 윤성운

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 김재열 김창현 김우진 최철준 윤성운

저널정보: 한국생산제조학회 한국생산제조학회 학술발표대회 논문집 한국공작기계학회 2005 추계학술대회 논문집

발행연도: 2005.10

수록면: 63 - 68 (6page)

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2005

초음파 비파괴 검사 기반의 용접결함 패턴분류기 성능 비교

김재열 , 김창현 , 김우진 외 2명 한국생산제조학회 학술발표대회 논문집 2005.10 학술대회자료

2004

초음파 비파괴 검사기법에 의한 용접결함 분류성능 비교

김재열 , 유신 , 김창현 외 3명 한국생산제조학회 학술발표대회 논문집 2004.10 학술대회자료

초음파 검사 기반의 용접결함 분류성능 개선에 관한 연구

김재열 , 윤성운 , 김창현 외 2명 한국생산제조학회 학술발표대회 논문집 2004.04 학술대회자료

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In this study, we compared backpropagation neural network(BPNN) with probabilistic neural network(PNN) as shape recognition algorithm of welding flaws. For this purpose, variables are applied the same to two algorithm. Here, feature variable is composed of time domain signal itself and frequency domain signal itself. Through this process, we comfirmed advantages/disadvantages of two algorithms and identified application methods of two algorithms.

#Welding Flaw(용접결함) #Shape Recognition Algorithm(형상인식 알고리즘) #Neural Network(신경회로망)

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소속기관 조선대학교

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