인공지능 / 학습용 데이터셋 구축

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