일반적으로 초음파현미경에서 획득한 초음파 영상은 단일 동작주파수를 사용하여 획득하였으며, 분해능은 동작주파수와 초음파변환기에 의해 결정되는 공간주파수 대역에 의하여 제한되어 졌다. 본 연구에서는 초음파현미경에서 동작주파수를 변화시키면서 획득한 영상들을 합성하여 공간주파수의 축 방향 대역을 확장시킨 개선된 고체 내부의 진폭영상을 얻는 방법에 대하여 연구하였다. 실험에서는 동작주파수가 5MHz이고 비대역폭이 $35\%$인 초음파변환기를 사용하여 초음파현미경 시스템을 구성하였고, 이러한 처리를 위해서는 진폭과 위상영상 데이터가 필요하기 때문에 진폭과 위상을 동시에 획득할 수 있도록 검출기로서 쿼드러춰 검출기를 사용하였다. 시편으로는 알루미늄을 선택하였고, 시료의 표면으로부터 깊이를 다르게 하여 내부에 4개의 원형결함을 제작하였다. 실험결과 단일 주파수를 사용한 경우에는 결함의 형태는 나타났으나, 고체 내부 결함의 깊이와 영상 강도의 변화가 비례하여 나타나지 않는 반면에, 개선된 영상에서는 깊이 변화에 대해서 영상 강도의 변화가 비례하여 출력되었다.
철강 생산 제품 중 강선 (steel wire rod)은 제조 과정 중 종방향으로 미세한 표면 결함이 매우 빈번하게 발생하는데 이중 깊이가 수 십 마이크로미터 이상인 결함들은 최종 생산품의 불량을 유발하는 심각한 원인이 되고 있다. 이와 같은 이유로 강선의 제조 단계에서 표면의 미세 결함의 깊이를 평가하는 방법의 개발이 절실히 요구된다. 표면 미세 결함을 평가할 수 있는 여러 가지 방법 중에서, 본 연구에서는, 전자기 음향공진법의 적용 가능성을 고찰하고자 한다. 전자기 음향 공진 (electromagnetic acoustic resonance, EMAR)은 전자기 음향 트랜스듀서 (electromagnetic acoustic transducer, EMAT)을 이용하여 시편의 공진 특성을 측정하는 방법으로서, 대상의 작은 변화에도 민감하게 반응하고 비접촉 측정이 가능하여 현장 적용에 용이하다는 장점이 있다. 전자기 음향 공진 실험을 통하여 표면 미세결함과 잔향특성의 변화를 관찰하여 깊이 약 100 마이크로미터 내외의 결함은 탐상 가능함을 확인하였다.
최근 4차 산업혁명으로 촉발된 스마트공장에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이에 따라 제조업에서는 강건한 성능의 딥러닝 기술을 바탕으로 생산성 향상과 품질 향상을 위해 다양한 연구를 진행 중이다. 본 논문은 타이어 제조공정의 육안검사 단계에서 타이어 표면 결함을 검출하는 방법에 관한 연구로서 3D 카메라를 통해 취득한 깊이 이미지를 이용한 타이어 표면 결함 검출 방법을 소개한다. 본 연구에서 다루는 타이어 표면 깊이 이미지는 타이어 표면의 얕은 깊이로 인해 발생되는 낮은 깊이 대비와 데이터 취득 환경으로 인해 기준 깊이 값의 차이가 발생하는 문제가 있다. 그리고 제조업의 특성상 검출 성능과 함께 실시간으로 처리될 수 있는 성능을 지닌 알고리즘이 요구된다. 따라서, 본 논문에서는 타이어 표면 결함 검출 알고리즘이 복잡한 알고리즘 파이프라인으로 구성되지 않도록 상대적으로 단순한 방법들을 통해 깊이 이미지를 정규화하는 방법을 연구하였으며 검출 성능과 속도를 모두 만족할 수 있는 딥러닝 방법인 YOLO V3를 이용하여 일반적인 정규화 방법과 본 논문에서 제안하는 정규화 방법의 비교 실험을 진행하였다. 실험의 결과로 본 논문에서 제안한 정규화 방법으로 mAP 0.5 기준 약 7% 성능이 향상된 것을 확인하였으며 본 논문에서 제시한 방법이 효과적임을 보였다.
고주파를 이용하여 금속 표면의 원형 프레스 결함, 원형 관통 결함 및 선형 프레스 결함 등을 조사하였다. 본 실험에서는 3kHz 변조된 9.2GHz의 주파수를 사용했으며, 조사 방법으로는 반사법, 투과법, 주파수 고정법 등을 이용하였다. 고주파가 원형 프레스 결함과 원형 관통 결함에서 반사 신호의 크기가 큰 폭으로 변했다. 원형 프레스 결함에서는 반사신호에 의한 결함의 크기가 원래 크기의 2.5배로 확대되어 측정되었으며, 원형 관통 결함에서는 결함의 크기가 두 배로 확대되어 측정되었다. 또한, 선형 결함에서 고주파 반사신호의 크기는 결함폭의 증가와 함께 커졌으며, 결함 깊이가 2.4mm일 때 결함폭이 50mm에서, 결함 깊이가 1.2mm 및 0.45mm에서는 결함폭이 55mm일 때 각각 최대값을 나타냈다.
파괴역학을 기초로 한 구조물의 수명 관리와 안전성 평가에 있어서, 결함의 크기는 매우 중요한 변수인자이다. 집중유도형 교류전위차법(ICFPD)은 구조물 부재의 표면, 이면 및 내면에 존재하는 결함을 검출하고, 그 크기를 측정하기 위하여 개발하였다. 본 비파괴법의 원리는 교류 전류가 흐르는 하나의 도선에 의하여 국부적인 영역에 전류를 집중적으로 유도하는 것을 이용하였다. 도선에 흐르는 전류는 일정 크기와 주파수를 갖는다. 금속표면에 유도된 전위는 탐촉자에 설치된 전위측정용 단자(potential pick-up pins)로 측정한다. 본 논문은 집중유도형 교류전위차법을 이용하여 평판 시험편에 도입한 표면결함과 이면결함을 평가하였다. 표면결함의 경우, 전위차 분포는 결함의 경사도에 따라 변화하고, 결함부와 결함단부의 전위차는 결함의 경사도 및 깊이에 따라 변화한다. 이면결함의 경우, 전위차 분포는 표면결함의 전위차 분포와 구분이 되며, 결함부에서의 전위차는 결함의 깊이에 따라 변화한다.
최근 반도체 소자의 고속화 및 고집적화에 따라 배선 패턴이 미세화 되고 다층의 금속 배선 공정이 요구됨에 따라 단차를 줄이고 표면을 광역 평탄화 시킬 수 있는 STI-CMP 공정이 도입되었다. 그러나, STI-CMP 공정이 다소 복잡해짐에 따라 질화막 잔존물, 찢겨진 산화막 결함들과 같은 여러 가지 공정상의 문제점들이 심각하게 증가하고 있다. 본 논문에서는 이상과 같은 CMP 공정 결함들을 줄이고, STI-CMP 공정의 최적 조건을 확보하기 위해 트렌치 깊이와 STI-fill 산화막 두께가 리버스 모트 식각 공정 후, 트랜치 위의 예리한 산화막의 취약함과 STI-CMP공정 후의 질화막 잔존물 등과 같은 결함들에 미치는 영향에 대해 연구하였다. 실험결과, CMP 공정에서 STI-fill의 두께가 얇을수록, 트랜치 깊이가 깊을수록 찢겨진 산화막의 발생이 증가하였다. 트랜치 깊이가 낮고 CMP 두께가 높으면 질화막 잔존물이 늘어나는 반면, 트랜치 깊이가 깊어 과도한 연마가 진행되면 활성영역의 실리콘 손상을 받음을 알 수 있었다
스테인레스 스틸 배관의 결함에 대한 MsS의 비틀림모드 신호와 BEM 모델링의 SH모드 신호의 특성을 살펴보았다. 비틀림모드 신호와 SH모드신호의 비교를 위해 스테인레스 스틸 배관의 결함은 깊이와 폭을 달리하면서 원주방향으로 360도 가공하였다. MsS의 비틀림모드 신호분석 결과 원주방향 결함을 모두 탐지하였으며 깊이 변화에 따라 신호 진폭의 변화가 확인되었다. 하지만 원주방향 결함의 폭 변화는 일정한 경향이 나타나지 않았다. BEM 모델링의 SH 모드 신호 분석 결과 깊이 변화의 경우 비틀림모드 신호와 유사한 결과가 나타났지만, 폭 변화는 신호 진폭의 변화가 일어났다. 본 연구를 통하여 배관의 원주방향 결함에 대한 비틀림모드와 SH모드의 비교 분석을 통하여 신호 특성을 확인하였고 배관의 축대칭 결함에 대해 SH모드 모델링으로도 신호 예측이 가능함을 알 수 있었다.
본 논문에서는 원자력 발전소 증기발생기 세관에 발생할 수 있는 결함의 크기측정에 사용되는 Bagging 신경회로망에 대한 연구를 수행하였다. Bagging은 부트스트랩(bootstrap) 샘플링에 기반을 둔 추정기 앙상블을 생성하는 방법이다. 증기발생기 세관의 결함 크기측정을 위하여 다양한 폭과 깊이를 갖는 4가지 결함패턴의 eddy current testing 신호를 생성하였다. 그 다음, 단일 신경회로망(single neural network; SNN)과 Bagging 신경회로망(Bagging neural network; BNN)을 구성하여 각 결함의 폭과 깊이를 추정하였다. SNN과 BNN 추정성능은 최대오차를 이용해서 측정하였다. 실험결과, 결함 깊이 추정시의 SNN과 BNN 최대오차는 0.117mm와 0.089mm 이었다. 또한, 결함 폭 추정 시에는 SNN과 BNN 최대오차는 0.494mm와 0.306mm 이었다. 이러한 실험결과는 BNN 추정성능이 SNN 추정성능보다 우수하다는 것을 보여준다.
레일 표면 결함이 발생할 경우 매우 높은 충격하중이 발생하여 레일 피로 진전 또는 레일 파단에 이를 수 있고 레일이 파단될 경우 열차탈선 등 대형 사고가 발생할 수 있으므로 레일 결함부에 대한 관리기준의 정립이 매우 중요하다. 본 연구에서는 차량-궤도 동적 상호작용 해석 프로그램을 이용하여, 실제 고속철도 자갈궤도에서 결함이 발생한 43개 지점에서 측정된 레일요철을 입력값으로 하여, 요철 깊이에 따른 충격 윤중과 레일 휨응력을 산정하였다. 궤도틀림을 감안하여 윤중 및 레일 휨응력의 한계값을 설정하고, 해석결과로부터 얻은 윤중 및 레일 휨응력 최대값과 결함 깊이 및 폭과의 상관관계를 분석함으로써 레일 표면 결함부에 대한 관리기준을 제시하였다. 분석 결과, 허용할 수 있는 요철 깊이는 충격 윤중에 의하여 발생할 수 있는 레일 두부의 소성 변형을 방지하기 위하여 관리되어야 하며, 엄격한 조건을 평가할 경우 그 값은 0.2mm 정도가 적당함을 알 수 있었다.
고체내부에 존재하는 결함의 에이지에서 회절되는 반사신호의 스페그럼을 해석하여 결함의 크기 를 결정하는 방법을 연구하였다. 실험을 위하여 순도 99.99%의 알루미늄 재료를 샘플로서선택하고 표면 에서 20mm 깊이에 반경 3500μm, 높이 1000μm 의 동전형 결함을 제작하였다. 결함의 탐상은 피치-캐 치법으로 하였으며, 스펙트럼분석에 의한 결함의 기존의 펄스 반사법에 의한 측정값과 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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