| 1 |
1
인장축을 회전시켜 강재 시편(21)을 잡아당기는 인장부(22);상기 인장부(22)가 상기 강재 시편(21)을 잡아당기는 시간 동안 초분광 이미지를 촬영하고, 촬영된 초분광 이미지를 분석부(25)로 전달하는 분광부(23);상기 인장부(22)가 상기 강재 시편(21)을 잡아당길 때 시간 흐름을 계산하고, 계산된 시간 흐름을 상기 분석부(25)에 제공하는 타이머(24); 및시간, 인장력을 변수로, 초분광 이미지를 배열하고, 이미지 레벨링을 수행하고, 시간, 인장력을 신경망의 노드로 할당하고, 노드값으로 레벨값을 신경망 연산하여 강도에 상응하는 값을 출력하는 분석부(25);를 포함하는 것을 특징으로 하는, 초분광 카메라와 머신러닝을 이용한 비접촉식 강재 강도 평가 시스템
|
| 2 |
2
제1항에 있어서,상기 분석부(25)는,강도별 강재 시편을 준비하는 단계(S101);상기 강재 시편을 잡아당기고, 초분광 카메라로 상기 강재 시편을 촬영하는 단계(S102);초분광 이미지 데이터를 수집하는 단계(S103);데이터 테이블을 구축하는 단계(S104);강재 초분광 촬영 분석하는 단계(S105); 및부재 강도를 평가하는 단계(S106);를 수행하는 것을 특징으로 하는, 초분광 카메라와 머신러닝을 이용한 비접촉식 강재 강도 평가 시스템
|
| 3 |
3
제2항에 있어서,상기 단계(S106)에서 분석부(25)는 강도값을 이용하여 시간 추이에 따른 강재 시편의 부재 강도를 평가하는 것을 특징으로 하는, 초분광 카메라와 머신러닝을 이용한 비접촉식 강재 강도 평가 시스템
|
| 4 |
4
제1항에 있어서,상기 분석부(25)는시간, 인장력을 변수로 초분광 이미지를 배열하는 단계;상기 초분광 이미지를 레벨링하는 단계(S107);시간, 인장력을 변수로 레벨값을 배열하는 단계;시간, 인장력을 노드로, 레벨값을 신경망 연산하는 단계(S108); 및신경망 연산된 강도에 상응하는 값을 출력하는 단계(S109);를 수행하는 것을 특징으로 하는, 초분광 카메라와 머신러닝을 이용한 비접촉식 강재 강도 평가 시스템
|
| 5 |
5
제4항에 있어서,상기 단계(S107)에서 상기 분석부(25)는,이미지 신경망을 이용하여 상기 초분광 이미지를 레벨링하고, 이미지 신경망에는 이미지 처리에 탁월한 성능을 보이는 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network)이 이용되는 것을 특징으로 하는, 초분광 카메라와 머신러닝을 이용한 비접촉식 강재 강도 평가 시스템
|
