Study of Economic Storage Method for Differential ECT Signals

차동형 와전류신호의 경제적 저장법 연구

  • Published : 2004.06.30

Abstract

To get accurate information about the defect from the test signal, NDT engineers should have a good knowledge on forward problems. Such knowledge is usually obtained by a lot of testing experiences. Another why of obtaining such knowledge is to build a database containing lots of defect information and their corresponding signals. However, the archiving of raw test data would require a lot of storage space. In this paper, an economic way of storing signals is studied by using Fourier descriptors. Instead of saving raw signal data, Fourier descriptors are saved and the storage spare is reduced. Of course, the defect signal can be reconstructed from the stored descriptors. By using differential ECT signals produced by numerical modeling and experiment, the savings of 85% from the original signal and $57{\sim}65%$ from the filtered signal in the storage space were confirmed. The similarity of the reconstructed signal and the original signal was also demonstrated. This Fourier descriptor approach could contribute significantly in building differential signal databases.

탐상신호로부터 결함에 대한 정확한 정보를 얻으려면, 검사자는 어떠한 결함에서 어떠한 신호가 발생되는지에 대한 충분한 배경지식이 있어야 하며, 이는 대부분 경험에 의해 얻어진다. 다른 방법으로 그러한 지식을 축적하려면, 여러 결함과 해당 결함신호에 대한 데이터베이스의 구축이 필요하다. 데이터베이스의 구축시 검사신호를 그대로 저장하게 되면 매우 큰 저장공간을 필요로 하게 된다. 본 논문에서는 푸리에 서술자를 이용하여 경제적으로 신호를 저장하는 방법을 연구하였다. 이 방법에서는 신호 대신 푸리에 서술자를 저장하여 저장공간을 줄이며, 저장된 서술자들을 이용하여 윈래의 신호를 재생한다. 차동형 와전류신호들을 사용하여 실험한 결과, ASCII데이터로 실제 신호로부터는 약 85% 까지, 그리고 필터링된 신호로부터는 $57{\sim}65%$ 까지 저장공간을 절약할 수 있었으며, 이때 재생된 신호는 원래 신호와 매우 유사함을 확인하였다. 이러한 저장법은 차동신호 데이터베이스를 구축할 때, 매우 유용하게 활용될 수 있을 것이다.

Keywords

References

  1. S. J. Song and Y. K. Shin, 'Eddy Current Flaw Characterization in Tubes by Neural Networks and Finite Element Modeling,' NDT&E International, Vol. 33, No. 4, pp. 233-243, (2000) https://doi.org/10.1016/S0963-8695(99)00046-8
  2. 이향범, 원성연, 신영길, '3차원 관결함에 대한 와전류탐상의 유한요소해석', 비파괴검사학회지, 제20권 3호, pp. 191-199, (2000)
  3. C. T. Zahn and R. Z. Roskies, 'Fourier Descriptors for Plane Closed Curves,' IEEE Transactions on Computers, Vol. C-21, pp. 269-281, (1972) https://doi.org/10.1109/TC.1972.5008949
  4. G. H. Granlund, 'Fourier Preprocessing for Hand Print Character Recognition,' IEEE Transactions on Computers, Vol. C-21, pp. 195-201, (1972) https://doi.org/10.1109/TC.1972.5008926
  5. E. Persoon and K. S. Fu, 'Shape Discrimination Using Fourier Descriptors,' IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Vol. SMC-7, No. 3, pp. 170-179, (1977)
  6. L. Udpa and S. S. Udpa, 'Neural Networks for the Classification of Nondestructive Evaluation Signals,' IEE Proceedings-F, Vol. 138, pp. 59-63, (1991)