인공지능
딥러닝을 사용한 배관 감육 추정
- 진단 대상의 조건이 다양함에 따라서, 손상 정도를 판독하기 위한 신호처리 조건을 탐색하는 데 상당한 시간과 전문성이 필요한데, 데이터 기반 딥러닝을 통해 그러한 비효율 및 고비용의 문제를 해결할 수 있음
- PEC뿐 아니라 다양한 센서들의 시계열 신호에 대해서 전처리 알고리즘 및 모델을 응용하여 딥러닝 모델을 개발할 수 있음
- 전문가들의 신호 판단에 도움이 될 수 있는 판독 가이드 정보를 제공하는데 활용하여, 상용 와전류 탐상 기기에 첨단 NDT/E AI Assistant 기능 제공 가능
시편 형상
감육 추정 결과
인공지능 기반 금속 철강 품질 분석
- 복합 IoT센서, 빅데이터, 인공지능 기술을 사용하여 생산공정, 작업환경 등을 모니터링하여, 금속제품의 표면상태, 제품불량, 오류 등을 예측, 평가하고 대응할 수 있는 지능형 생산관리 시스템 구축
- 와전류 센서를 이용하여, 금속의 재질 및 표면 및 보이지 않는 결함을 검출하고, 열화상 카메라를 이용하여 제품의 온도와 작업환경에 대한 추가정보를 획득하며, CCD카메라를 이용하여 제품의 표면상태를 검사
- 품질관리 시스템 및 공정 및 위험관리 시스템을 최대로 활용하고 획득된 데이터에 인공지능 알고리즘을 적용하여 표면검사의 내구성 및 신뢰성을 높이고 작업공정을 분석하여 작업장의 위험도를 추론하고 예측하는 실시간 공정감시 인공지능 모듈 개발
금속․철강 품질 분석 플랫폼 개략도