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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.10
- 수록면
- 1,516 - 1,520 (5page)
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Anomaly detection in manufacturing systems is challenging, because anomalies are rarely generated. Additionally, Radiography Testing (RT) data for welds are difficult to share publicly because it requires a high level of security to determine the quality of the products. The performance of the defect detection model required by industrial fields is expected to be guaranteed in terms of recall, even if the precision is somewhat compromised. Unsupervised learning based on normal data can be applied to address these two challenges. In this study, we propose an RT defect-detection model for pipe welds. This model first performs image preprocessing based on the expertise of NDT(Non-Destructive Testing) experts. Subsequently, the weld line is recognized using an image segmentation model, and then weld defects are detected based on the reconstruction based model. Finally, the performance of the segmentation model and the reconstruction-based anomaly detection model are discussed. As a result, more than 99% of the defective recalls were achieved compared with the reference model.
목차
Abstract
1. INTRODUCTION
2. METHODS
3. PERFORMANCE EVALUATION
4. CONCLUSION
REFERENCES
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