X-ray는 주로 식품 검사, 의료 진단, 산업제품의 비파괴 검사에 사용되어 왔다. 최근에는 전기자동차의 핵심 부품인 배터리 검사에도 X-ray가 많이 활용되고 있다. 빠르게 증가하는 배터리 검사 수요를 고려할 때 수동 검사보다는 딥러닝 기반의 자동 배터리 검사의 도입이 필요하다. 딥러닝 성능은 기본적으로 학습 데이터 크기에 의존하는데 X-ray 응용 분야에서는 다량의 불량 데이터 확보가 쉽지 않다. 본 논문에서는 한정된 불량 데이터로부터 데이터 증강을 통해 학습, 검증, 테스트 데이터를 확보하고 학습 데이터 크기에 따른 X-ray 배터리 검사의 성능 변화를 확인하였다. 본 논문 결과를 통해 검사 성능 개선 프로세스에 대한 이해를 높일 수 있다.
Austenitic stainless steels (ASS) are extensively employed in various sectors such as nuclear, power, petrochemical, oil and gas because of their excellent structural strength and resistance to corrosion. SS304 and SS316 are the predominant choices for piping, pressure vessels, heat exchangers, nuclear reactor core components and support structures, but they are susceptible to stress corrosion cracking (SCC) in chloride-rich environments. Over the course of several decades, extensive research efforts have been directed towards evaluating SCC using diverse methodologies and models, albeit some uncertainties persist regarding the precise progression of cracks. This review paper focuses on the application of Acoustic Emission Technique (AET) for assessing SCC damage mechanism by monitoring the dynamic acoustic emissions or inelastic stress waves generated during the initiation and propagation of cracks. AET serves as a valuable non-destructive technique (NDT) for in-service evaluation of the structural integrity within operational conditions and early detection of critical flaws. By leveraging the time domain and time-frequency domain techniques, various Acoustic Emission (AE) parameters can be characterized and correlated with the multi-stage crack damage phenomena. Further theories of the SCC mechanisms are elucidated, with a focus on both the dissolution-based and cleavage-based damage models. Through the comprehensive insights provided here, this review stands to contribute to an enhanced understanding of SCC damage in stainless steels and the potential AET application in nuclear industry.
Flexible ECT (eddy current array) probe를 사용하여 판재 및 용접부에 존재하는 notch 결함을 MS-5800E와 OmniScan MX 장비로 검출능력을 비교하고, 주파수와 lift-off를 변수로 신호의 특성을 비교하고자 하였다. 실험 결과, 500, 1000, 1500 kHz를 사용하였을 때 notch 깊이가 증가할수록 신호의 진폭이 증가하는 것으로 나타났고, lift-off 변화에 따른 신호의 진폭은 선형적으로 감소하였다. 또한 용접부 결함은 probe와 시험체의 접촉면에 밀접한 관계가 있다. Probe와 시험체의 접촉면이 양호한 경우 검출감도가 우수하고 그렇지 않은 경우에는 검출감도가 떨어지는 것을 알 수 있었다.
장섬유 복합재료는 항공우주 구조물, 로봇 팔 등의 구조물에 광범위하게 적용되고 있으며, 복합재료의 비파괴 검사방법에 대한 연구는 구조의 안전성과 신뢰성을 향상시키기 위하여 매우 중요한 연구 분야로 대두되고 있다. 본 논문에서는 AE 선호의 특정주파수 성분을 추출할 수 있는 풍조회로를 가진 AE 신호 분석 장비를 설계, 제작하였다. 제작된 AE 신호 분석 장비에 충격이나 기계적 진동 등과 같은 외란을 가하였을 때 제작된 AE 신호 분석 장비의 잡음레벨은 상용 AE 신호 분석 장비의 잡음레벨보다 매우 낮은 값을 나타내었다. 또한 복합재료 시편의 정, 동적 인장시험 하에서 제작된 AE 분석 장비는 상용 장비와 통일한 수준의 복합재료 파손감지능력을 나타냄을 확인할 수 있었다.
충격에 의한 복합재 튜브의 내부 박리 현상은 항공 우주 및 자동차 산업 등에서 흔히 발생되어져 왔다. 이러한 복합재 구조물의 안전성을 평가하기 위해서는 적외선열화상기법(IRT)과 같은 복합재 구조물의 내부 결함을 검출할 수 있는 비파피검사가 필요하다. 적외선 열화상 이미지 패턴 분석에 의해서 내부 결함이 발생한 복합재 튜브의 내 외부 결함 부위를 확인할 수 있다. 본 연구에서는 적외선열화상기법을 이용하여 충격 하중에 따른 복합재 튜브 표면에서 방출하는 적외선 에너지를 감지하여 열 분배로부터 복합재 튜브의 내부 결함을 검출하는 연구를 수행하였다.
콘크리트 구조물 내부 결함이나 철근 위치를 탐지하기 위하여 초단파를 이용하는 비파괴 시험방법이 구조물 안전진단 분야에서도 최근 관심을 불러일으키고 있다. 본 연구의 목적은 기 개발된 2차원 영상화 방법을 확장하여 3차원 영상처리방법을 개발하는 것이다. 그 방법으로 콘크리트 구조물 내의 결함을 탐지하기 위한 안테나를 구성, 수치적 초점조절시스템을 이용하여 송신부와 수신부의 초점을 동시 조절하여 구조물 내부의 모든 부분을 검색하였다. 또한 다중주파수 방식을 이용, 데이터의 오류를 제거하고 해상도를 향상시켜 구조물 내부의 결함이나 내부모습을 탐지할 수 있는 3차원 영상장치를 개발하고자 하였다. 실험 결과, 데이터 오류를 줄이는 다중주파수방식에 의하여 재현된 영상의 정확성을 검증하고, 주파수 조절방법에 의하여 $4{\times}4$ 안테나배열을 설계함으로써 5.2 GHz에서 주파수대역의 우수한 투과성능을 입증하였다. 즉 본 연구에서 개발된 슬롯안테나는 파동의 방사기능과 주파수대역의 넓이 등에서 구조부재의 결함탐지에 이용될 수 있음을 검증하였다.
초음파를 이용한 추진기관의 비파괴검사는 X-ray 검사에 비하여 경제성이 우수하고, X-ray 검사시 취약한 dis-bond, damage 등의 결함 검출이 우수한 편이다. 그리고 전용시설의 필요없이 현장에서 실시간으로 검사가 가능하며 방사선 작업에 비하여 안전한 방법이다. 본 논문에서는 고체 추진제에 대한 초음파 특성을 분석하고, 추진제/라이너 미접착에 대한 내측과 외측 검사 방법 및 추진제 damage에 의한 미세 크랙검출에 대하여 실험 및 분석하였다. 실험 결과, 추진제에서의 초음파 감쇠는 $6\sim8db/cm$로 비교적 큰 감쇠를 보였으며 추진제/라이너 미접착에 대한 내 외측 검사에 있어서도 제한된 조건이지만 검출 가능성을 보였다. 그리고 damage에 의한 추진제 미세 크랙도 초음파의 감쇠특성을 이용하여 검출 가능함을 보였다.
콘크리트는 균열손상으로 인하여 구조적 품질이 저하되며 결국, 이는 구조물에 심각한 영향을 준다. 이러한 손상을 검사하는 방법으로 육안으로 확인하거나 비파괴 시험법을 주로 이용하고 있으며, 비파괴시험법은 다양한 센서를 이용한다. 이러한 대부분의 센서는 1축에 대한 측정을 하기 때문에 방향성이 불규칙한 균열 손상을 측정하기에는 어려움이 많다. 또한, 화재가 발생하면 이러한 센서는 사용할 수가 없다. 화재발생시 사용할 수 있는 센서는 열전대이며, 이러한 센서는 온도측정을 위해 사용되므로 화재손상으로 발생된 주요 부재 및 구조물의 변형을 측정할 수 없다. 본 연구는 3축 가속도센서와 열전대 센서의 전기 저항적 특성을 이용하여, 외력 및 화재발생으로 구조물의 손상 전과 손상 후의 안전성을 검토할 수 있는 다기능센서를 개발하기 위한 기초적 연구이다.
콘크리트 구조물 내의 철근탐사는 구조물의 상태를 평가하는 중요한 단계중의 하나이다. 본 연구에서는 비파괴 철근탐사기 중 전자기유도법과 전자파레이터법의 측정 정밀도 제고를 위한 제반 실험을 수행하였다. 시험에 크기가 1,000 mm(길이)${\times}300mm$(폭)이고 철근직경, 피복두께가 각기 다른 4개의 콘크리트 시험체를 이용하였다. 실험은 90일간의 공기중 건조 후와 3, 24, 48시간 및 28일간의 침수 후 실시되었다. 실험결과, 전자기유도법의 경우, 철근직경이 커짐에 따라 오차가 증가하는 것으로 나타났으며, 전자파레이더법의 경우에는 실제 피복두께에 맞는 비유전율에 따라 측정하여 깊은 심도의 경우에도 신뢰도가 우수한 것으로 나타났다. 수분함량이 3.6~5.5%로 증가함에 따라서 콘크리트 시험체의 비유전율도 증가하는 경향을 보이는 것으로 나타났다. 따라서 수분함량이 비유저율을 결정하는데 주요한 영향인자 중의 하나라는 것을 확인할 수 있었으며, 수분함유량에 따른 유전상수 산출식을 도출, 제시하였다.
접착 조인트는 환경조건 및 작업자의 숙련도에 따라 접착강도가 크게 변화될 수 있으므로 이에 대한 비파괴 검사법은 매우 중요하다. 최근 접착제에 1-2 wt%의 CNT를 첨가하고 저항변화를 측정하여 접착 체결부의 내부 결함을 검출하는 전기저항법이 제시되었다. 전기저항법에서는 동일조건에서 접착조인트의 저항값이 일정하도록 하기 위하여 CNT의 균일한 분산이 매우 중요하며 이에 따라 결함 검출의 정확도가 좌우된다. 본 연구에서는 4가지 분산 방법으로 CNT를 접착제에 분산시켜 접착조인트을 제작하고 전기적 물리량을 측정하였다. 초음파를 이용한 CNT의 전처리 및 기화과정, 물리적 교반 방법등을 선정하여 효율적인 분산방법을 정립하고 분산성을 평가할 수 있는 척도를 제시하였으며 일반적인 분산 방법 대비 선정된 분산 방법을 적용했을 때 전기저항법의 결함검출능을 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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