몇 가지 균열검출법 및 크기의 측정법에 대하여 개요, 문제점, 정량적 측정에 유의해야 할 점을 살펴보았다. 아직 어느 방법도 모든 균열에 적용할 만큼 완전한 방법은 없지만 적용범위와 유 의사항을 이해하고 측정대상에 맞는 방법을 올바로 적용한다면 목적에 부합하는 결과를 얻을 것으로 본다. 기기나 구조물의 파괴원인을 정확히 규명하고 잔존수명을 정확히 예측하여 파괴를 방지하려면 재료의 강도특성이나 파괴역학적 해석법의 연구에 못지 않게 비파괴적 균열검출법과 정량적 측정법에 관한 연구도 깊이 이루어져야 하리라 믿는다. 그러나 아직 우리나라에서는 이 점에 미흡함이 많다. 더 나은 측정방법을 고안해 내고, 측정장치를 개발하여 균열에 대한 정보 의 정확성을 높여 구조물의 안전성 평가의 신뢰성을 향상시킬 수 있는 연구가 활발히 진행되 어야 할 것이다.
영상에 나타난 콘크리트 표면의 균열은 그 획득 과정에서 빛이나 외부환경에 의해 훼손되는 경우가 발생한다. 또한 콘크리트 표면이 고르지 않고 균열과 표면의 명암도 차이가 거의 없기 때문에 정확한 균열을 검출하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 콘크리트 표면 영상을 밝기에 따라 여러 영역으로 구분하기 위해 ART2 기반 양자화를 적용한다. 양자화된 영역에서 균열과 잡음의 분포를 조사하여 균열과 잡음이 같이 존재하는 영역에서는 잡음 제거 과정을 수행한 후, 균열 후보 영역을 추출하고 균열 후보 영역에서 형태학적인 정보를 이용하여 잡음을 제거하여 최종 균열 영역을 검출한다. 실제 콘크리트 표면 균열 영상을 대상으로 실험 한 결과, 제안한 방법이 기존의 방법보다 콘크리트 표면의 밝은 영역에서 균열이 비교적 정확히 검출되는 것을 확인하였다.
자동화 설비 도입으로 생산성이 향상되었지만, 양품뿐만 아니라 불량품 또한 대량 생산할 가능성이 있어서 전수검사가 필수적이 되고 있다. 검사자가 많은 양의 제품을 전수검사 한다는 것은 무리가 따르기 때문에 자동 검사 시스템에 대한 연구가 다양하게 진행되어 왔다. 본 연구에서는 컴퓨터 비전을 이용한 자동 시각 검사 시스템으로서 현수애자의 미세균열 자동 검출 시스템을 개발하였다. 현수애자의 미세균열 자동 검사 시스템: 현수애자의 미세균열을 검출하기 위해, 현수애자를 턴 텐이블 위에서 회전시키고, 프로그래시브 스캔 카메라로 애자의 영상을 획득하고, 이 영상을 전처리 하여 그림자, 노이즈 등을 제거하고, 특징을 이용하여 미세균열을 검출한다.
기존의 수작업으로 이루어지는 터널에서의 균열 검출은 점검자의 주관에 따라 균열을 판별하기 때문에 객관성을 보장하기 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 터널에서 획득된 영상을 기반으로 균열을 검출하는 시스템이 많이 제안되었다. 하지만 기존의 방법은 터널 내부의 조명 상태, 균열 이외의 기타 에지 등 잡음에 상당히 민감하다. 이러한 단점은 터널의 상태에 따라 알고리즘의 성능을 크게 제한시킨다. 본 논문에서는 이러한 단점을 극복하기 위하여 컨볼루셔널 인코더-디코더 네트워크(Convolutional encoder-decoder network)를 이용한 균열 검출 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 재현율과 정확률의 비교를 통하여 기존 연구에 비해 성능이 크게 향상되었음을 보였다.
국내 대부분의 선구에 부설된 콘크리트침목은 적절히 유지관리되지 않을 경우 열차 운행의 안전성을 심각하게 위협하는 요소가 될 수 있다. 이 연구에서는 최근 가장 강력한 적응성(adaptive)을 갖는 기법으로 활용 범위를 넓히고 있는 Adaboost를 이용하여 고해상도카메라로 촬영한 침목이미지에서 균열을 자동검출할 수 있는 알고리즘을 개발하였다. 개발된 알고리즘은 실제 침목에 발생한 균열 및 비균열 이미지를 분석한 후 도출한 균열특징을 이용하여 학습하였다. 침목균열 자동검출 알고리즘의 적용성은 48개의 학습이미지와 11개의 비학습이미지를 이용하여 검토하였다. 검토 결과 학습이미지와 비학습이미지 모두 균열폭과 균열길이에 대한 인식률이 90% 이상으로 나타났으며, 충분한 균열인식 성능을 갖는 것으로 나타났다.
원전의 열성층 현상으로 발생하는 열 피로균열 및 입계응력부식균열(IGSCC) 등은 결함에 대해서 검사자의 특별한 관심과 노력 없이는 초음파를 이용해 이러한 종류의 결함검출 및 크기 측정이 쉽지 않다. 이러한 결함의 검출 및 크기 측정을 위해서 먼저 초음파 모드 변환 기법을 사용하여 결함 검출 및 결함 크기를 분류한 후에 결함 끝단에서의 초음파 회절파(tip diffraction)를 이용한 여러 가지의 초음파 기법 둥으로 정확한 결함 크기를 측정하여 가동전 중점검시 발견된 결함의 추적 관리 및 결함평가신뢰도 향상에 기여하고자 한다. 따라서, 여기서는 열 피로균열 및 입계응력부식균열 등과 같은 결함의 정확한 검출 및 크기 측정을 위해 초음파 모드 변환 기법의 특성을 철저히 이해하고 이에 관련된 초음파 신호들을 정확히 구분할 수 있는 방법을 기술하였다.
본 논문은 진공을 이용한 흡착방식과 바퀴형 이동방식을 사용하는 벽면 이동로봇의 구성과 이러한 임베디드 환경에 적합하고 기계학습에 기반한 벽면 균열 자동 검출 알고리즘의 성능 비교에 관한 연구이다. 임베디드 시스템 환경에서 객체 학습을 위해 YOLO 등 최근에 시도된 학습 방법들을 적용하여 성능을 비교, 검토하였으며 기존의 에지 검출 알고리즘들과도 성능을 비교하였다. 결국, 본 연구에서는 균열검출을 잘하며 임베디드 환경에도 적합한 최적의 기계학습방법을 선택하고 기존 방법과 성능을 비교하여 우수성을 제시하였다. 또한, 검출된 균열의 영상을 저장하고 위치 정보를 추정하여 균열에 대한 정보를 관리자 기기로 전송하는 지능적인 문제해결 기능을 구축하였다.
본고에서는 열유도 적외선 열화상 기법의 원리와 응용에 있어 기초적인 개념, 특정 상태량 및 실험적 기법에 대하여 소개하도록 한다. 유도 열화상 기법에 적용되는 유도 주파수의 범위는 1500 Hz ~ 52 MHz이며 강자성 강재 단조 부품의 표면결함 검출에 사용되어진다. 균열 검출 감도는 자분탐상기법과 유사하나 필요한 경우 유도 주파수를 낮춤으로서 강재에 숨겨진 결함을 검출할 수 있다. 탄소섬유강화폴리머(CFRP)에서는 섬유 결함을 검출하며, 실리콘 태양 전지에서는 양호한 열적 콘트라스트와 함께 균열을 검출한다. 유도 열화상 기법의 향 후 대표적인 활용분야로는 레일 및 휠과 같은 철도 구성요소에서의 결함 탐상이 있다[1].
본 논문은 초음파 적외선 열화상과 위상잠금 방법을 이용하여 이종금속용접(STS304 and SA106 Gr. b)된 파이프의 응력부식균열 결함을 검출하였다. 초음파 가진장치는 출력 250 Watt, 주파수 20 kHz이었다. 실험 결과 이종금속용접부의 파이프 내부에 위치한 균열을 적외선 열화상을 이용하여 검출할 수 있었다. 실제 PT검사를 통하여 배관 내부의 균열이 하나가 아닌 일정한 범위 안에 하나 이상의 크랙이 존재하여 열화상 이미지 상에 넓은 범위의 hot spot 이미지를 만들어 냈음을 파악할 수 있었다. 또한 기존 기술로 검출이 용이하지 못한 마이크로 폭의 미세균열을 검출할 수 있었다. 또한, 초음파탐상기술은 $10\;{\mu}m$ 미세크랙의 폭을 갖은 균열을 쉽게 검출하지 못하였다. 그러나 초음파 적외선 열화상 기술은 결함 검출하였다.
경수로형 원자로 제어봉집합체(rod cluster control assembly)의 제어봉선단 봉단마개 부위에 발생할 수 있는 원주방향균열을 검출하기 위한 다중표면 와전류탐촉자를 설계하였으며, 이를 MIZ-30 주파수발생장치에 연 결하여 원주방향균열을 검출하고 원주방향길이를 측정 할 수 있는 와전류검사기술을 개발하였다. $8{\times}1$ 다중표면 와전류탐촉자는 원주방향으로 발생할 수 있는 균열 검사에 적합하도록 탐촉자 내부 원주방향으로 8개 표면코일을 일정간격으로 배치하고 코일 후방에 스프링을 설치하여 주사시 코일 머리부분이 표면에 밀착되므로서 코일과 피복관표면 사이의 lift-off 발생이 최소가 되도록 설계하였다. LCR-meter 및 HP-VEE 프로그램을 사용하여 코일의 전기적 특성을 평가하였으며, 탐촉자의 균열검출 특성은 Miz-30과 Eddynet 프로그램을 사용하여 평가하였다. 교정 standard와 시험편은 $14{\times}14$형 제어봉피복관(SS-304, 외경 : 10.95mm, 두께 : 0.48mm)을 사용하여 축방향과 원주방향으로 깊이와 길이를 달리하여 여러가지 균열성 EDM노치 (폭 0.2mm, 관두께의 15, 25, 40, 50, 60%깊이)를 가공하였으며, 이를 이용하여 탐촉자의 균열검출 및 크기측정 특성을 평가한 결과 제어봉 튜브표면에 발생한 원주균열의 검출 가능 최소길이는 3.5mm이고, 깊이는 ${\pm}5.31%$ RMS 오차 이내로 측정 할 수 있었다. 또한, 제어봉선단 봉단마개 부위에 발생할 수 있는 마모, 스크레치, 축 및 원주방향균열 신호는 신호의 위상과 신호형상을 분석하므로서 구분이 가능하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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