산업용 엑스선 영상의 고해상도화를 위한 인공 신경망 네트워크의 디자인 및 특성 평가에 관한 연구

오석원; 김진우; 김호경

doi:10.7779/JKSNT.2021.41.2.87

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자료유형: 학술저널

저자정보: 오석원 (부산대학교) 김진우 (부산대학교) 김호경 (부산대학교)

저널정보: 한국비파괴검사학회 비파괴검사학회지 비파괴검사학회지 제41권 제2호

발행연도: 2021.4

수록면: 87 - 93 (7page)

DOI: 10.7779/JKSNT.2021.41.2.87

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간접방식 엑스선 검출기에는 엑스선 섬광체의 두께에 따라 엑스선 검출 효율과 빛 퍼짐으로 인한 공간해상도 간의 상충 관계가 존재한다. 산업용 엑스선 비파괴 검사에서 요구되는 빠른 검사 속도와 엑스선 발생장치의 낮은 부하 조건을 만족시키기 위해서는 엑스선 감도가 높은 두꺼운 섬광체를 이용해야 하지만 공간 분해능이 떨어져 미세결함을 검출하기 어렵다. 본 연구에서는 저해상도/고감도 검출기를 이용하여 획득된 엑스선 비파괴 영상의 공간해상도를 향상시킬 수 있는 딥러닝 네트워크를 제안한다. 다양한 두께의 섬광체를 이용하여 실험적으로 획득한 인쇄회로기판 비파괴 영상들을 이용하여 네트워크를 학습시키고, 획득된 출력 영상의 공간해상도 및 잡음 성능에 대한 정량적 평가를 수행한다. 제안된 네트워크는 저해상도 엑스선 비파괴 영상의 공간해상도 성능을 크게 개선하였으며 특히 고주파 영역에서는 잡음 성능도 함께 개선하였다.

#엑스선 비파괴 검사 #인쇄회로기판 #공간해상도 #잡음 #딥러닝 #X-ray nondestructive testing #Printed circuit board #Spatial resolution #noise #Deep learning

참고문헌 (22)

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T. D. Moore / 2002 / Three-dimensional X-ray laminography as a tool for detection and characterization of BGA package defects / IEEE Transactions on Components and Packaging Technologies 25(2):224~229

Y. Wang / 2014 / Microfocus X-ray printed circuit board inspection system / Optik 125(17):4929~4931

N. Asadizanjani / 2017 / PCB reverse engineering using nondestructive x-ray tomography and advanced image processing / IEEE Transactions on Components, Packaging and Manufacturing Technology 7(2):292~299

P. Pietsch / 2017 / X-ray tomography for lithium ion battery research : A practical guide / Annual Review of Materials Research 47(1):451~479

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