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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.8
- 수록면
- 285 - 291 (7page)
- DOI
- 10.7779/JKSNT.2023.43.4.285
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초록· 키워드
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초음파 위상 배열 영상화에는 다양한 알고리즘이 사용되고 있다. 특히 섹터 스캔(S-scan)은 실시간으로 영상 획득이 가능하지만, 영상의 품질과 해상도의 한계가 명확하다. 반면 총집속기법(TFM)은 고해상도 영상을 제공하지만, 계산 비용이 큰 단점이 있어 현장에서의 활용에 한계가 있다. 본 연구에서는 딥러닝을 사용하여 S-scan 영상을 TFM 영상으로 변환하는 방법을 제안하고자 한다. 이를 위해 수치 해석 시뮬레이션을 사용하여 S-scan과 TFM 영상을 획득하였다. 획득한 영상 데이터로 U-Net 기반 딥러닝 모델을 사용하여 영상 간 변환을 수행하였고, 모델의 예측 성능을 평가하였다. 연구 결과, 제안된 모델은 고해상도 영상 예측에서 높은 정확성을 보여주었다. 본 연구에서 제안하는 방법은 초음파 검사의 효율과 정확도를 향상시켜 산업 및 제조 분야에서 부품 무결성 평가에 도움을 줄 수 있으며, 초음파 영상 변환 기술의 발전과 응용 가능성을 높일 것으로 기대한다.
목차
초록
Abstract
1. 서론
2. 딥러닝 기반 초음파 영상 변환
3. 초음파 영상의 변환 결과
4. 결론
References
참고문헌 (0)
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UCI(KEPA) : I410-ECN-0102-2023-530-002021573