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하제민 (울산대학교) 김근완 (울산대학교) 이경태 (울산대학교) 오민재 (울산대학교) 권영근 (울산대학교)
저널정보
(사)한국CDE학회 한국CDE학회 논문집 한국CDE학회 논문집 제27권 제4호
발행연도
2022.12
수록면
471 - 480 (10page)
DOI
10.7315/CDE.2022.471

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To reduce the number of ship painting inspections in shipyards, there are trials to use visible fluorescent paint with a thickness of paint that can be visually inspected. However, due to the problem that the paint color varies depending on the illuminance and the type of light source, the reliability of the visual inspection is not consistent depending on the inspectors. Therefore, this study proposes a painting inspection method using machine learning technique instead of visual inspection. We propose automation of paint measurements using CNN model to find color variations in captured images according to the illuminance of paint. The actual thickness value of the paint was obtained from the specimen using a contact thickness measuring device. The color model was used to create a deep learning model suitable for the thickness characteristics of the image data. As a result, the proposed CNN model can measure the thickness of the paint within ±20 μm.
#Painting thickness measurement #Deep learning #Smart shipyard

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 관련이론
3. 실험 방법
4. 결과
5. 결론 및 향후 연구
References

참고문헌 (15)

참고문헌 신청
Lee, J.T., 2017, Domestic Marine Paint Market, Trends and Prospects of the Related Paint Domestic Market due to the Stagnation of the Ship Market, KISTI Institutional Repository, https://repository.kisti.re.kr/handle/10580/8149 Jang, H.L., Han, D.H. and Kang, L.H., 2020, Thickness Measurement Method of the Paint Coating Layer Using THz-TDS System, Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing, 40(4), pp.259-265, doi: 10.7779/JKSNT.2020.40.4.259 Crossref Park, K.Y., Lee, J.Y. and Lee, K.G., 2015, Development of Hull Thickness Management System for Ship Management System, Proceedings of the Society of CAD/CAM Engineers Conference, 20(3), pp.281-290, doi: 10.7315/CADCAM.2015.281 Crossref Gonzalez, R.C. and Woods, R.E., 1992, Instructor's Manual for Digital Image Processing, Addison-Wesley, http://sdeuoc.ac.in/sites/default/files/sde_videos/Digital%20Image%20Processing%203rd%20ed.%20-%20R.%20Gonzalez%2C%20R.%20Woods-ilovepdf-compressed.pdf Park, S.J. and Park, H.J., 2014, Construction of Skin Color Map for Resolving Hand Occlusion in AR Environments, Proceedings of the Society of CAD/CAM Engineers Conference, 19(2), pp.111-118, doi: 10.7315/CADCAM.2014.111 Crossref

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