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저자정보
정지홍 (성균관대학교) 김산 (성균관대학교) 손동기 (성균관대학교) 고한서 (성균관대학교)
저널정보
대한기계학회 대한기계학회 논문집 B권 대한기계학회논문집 B권 제45권 제6호(통권 제429호)
발행연도
2021.6
수록면
317 - 323 (7page)
DOI
10.3795/KSME-B.2021.45.6.317

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다상유동에서 기포 크기 분포를 알기 위해 사용되고 있는 기존 이미지 처리 기법들은 실험 수행조건에 영향을 받는다. 본 연구에서는 CNN을 기반으로 한 기포 검출 기법을 제안한다. 이미지에서 기포가 위치한 영역을 찾기 위해서 Faster RCNN을 사용하였고, 픽셀 분류 신경망을 이용해서 찾아진 영역에서 기포를 분할하였다. 신경망들을 훈련시키기 위해 필요한 이미지는 세 종류의 기포발생기를 이용한 실험으로부터 얻었으며, 배경 밝기, 유량들을 변경하며 실험하였다. 신경망의 backbone 구조에 따른 성능에 대한 비교를 진행하였다. 신경망의 깊이에 따른 구조 병렬화 영향에 대한 분석할 수 있었고 제안된 신경망은 실시간으로 이미지로부터 기포를 검출할 수 있었다.

목차

초록
Abstract
1. 서론
2. 실험 및 훈련 방법
3. 훈련 결과
4. 결론
참고문헌(References)

참고문헌 (17)

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