• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제27권2호
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• pp.17-24
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• 2023

이 논문은 total flux leakage (TFL) 방법을 이용해 외부텐던을 비파괴검사 하는 솔레노이드 형태의 센서의 측정 신호를 후처리하는 방법을 소개한다. 기존에 개발된 TFL 솔레노이드 센서는 1차 코일과 2차 코일로 이루어져 1차 코일에 정현파 형태의 교류를 입력하면 2차 코일에 그 미분에 비례하는 신호가 측정된다. 이때 진폭은 텐던의 단면에 비례하므로 파단 및 부식 여부를 확인할 수 있다. 따라서 TFL센서의 측정신호에서 진폭정보를 추출 하는 것이 중요한데 기존에는 단순히 극댓값을 모아 진폭정보를 취득했다. 하지만 이 방법을 사용하면 측정빈도가 크게 낮아져 추가적인 신호처리 및 인공지능 적용에 많은 제약이 생긴다. 이 논문은 높은 측정빈도를 가진 진폭정보를 추출하기 위해 진폭복조를 응용해 진폭정보를 획득하는 방법을 제시한다. 진폭복조를 이용해 진폭정보를 취득하면 측정빈도를 원시신호와 동일한 수준으로 유지할 수 있다. 이 방법은 TFL센서의 1차 코일 입력 주파수 선택과 센서를 외부텐던에 적용하는 속도 등에 제약을 없애주어 개발 방향에 많은 자유도를 부여한다. 또한 높은 측정빈도를 유지하므로 추가적인 신호처리나 인공지능 등을 활용 하는데 유리함을 제공한다. 제안된 방법은 실내실험을 통해 검증 되었으며 기존 방법과 비교해 어떤 장점이 있는지 분석했다. 제시된 예제의 경우 진폭복조를 사용한 방법이 기존 방법에 비해 100배 높은 측정빈도를 제공 하는 것을 확인 할 수 있었다. 주어진 상황과 구체적인 장비 설정에 따라 차이가 있겠지만 대부분의 경우 진폭복조를 사용해 진폭정보를 추출하면 기존 방법 대비 만족할만한 결과를 얻을 수 있을 것이다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.99-107
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• 2024

경제성장과 산업 발전에 따라 반도체 제품부터 SMT 제품, 전기 배터리 제품에 이르기 까지 많은 전자통신 부품들의 제조과정에서 발생하는 철, 알루미늄, 플라스틱 등의 이물질로 인해 제품이 제대로 동작하지 않거나, 전기 배터리의 경우 화재를 발생하는 문제까지 심각한 문제로 이어질 가능성이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 초음파나 X-ray를 이용한 비파괴 방법으로 제품 내부에 이물질이 있는지 판단하여 문제의 발생을 차단하고 있으나, X-ray 영상을 취득하여 이물질이 있는지 판정하는 데에도 여러 한계점이 존재한다. 특히. 크기가 작거나 밀도가 낮은 이물질들은 X-Ray장비로 촬영을 하여도 보이지 않는 문제점이 있고, 잡음 등으로 인해 이물들이 잘 안 보이는 경우가 있으며, 특히 높은 생산성을 가지기 위해서는 빠른 검사속도가 필요한데, 이 경우 X-ray 촬영시간이 짧아지게 되면 신호 대비 잡음비율(SNR)이 낮아지면서 이물 탐지 성능이 크게 저하되는 문제를 가진다. 따라서, 본 논문에서는 저화질로 인해 이물질을 탐지하기 어려운 한계를 극복하기 위한 5단계 방안을 제안한다. 첫번째로, Global 히스토그램 최적화를 통해 X-Ray영상의 대비를 향상시키고, 두 번째로 고주파 영역 신호의 구분력을 강화하기 위하여 Local contrast기법을 적용하며, 세 번째로 Edge 선명도 향상을 위해 Unsharp masking을 통해 경계선을 강화하여 객체가 잘 구분되도록 한다, 네 번째로, 잡음 제거 및 영상향상을 위해 Resdual Dense Block(RDB)의 초고해상화 방법을 제안하며, 마지막으로 Yolov5 알고리즘을 이용하여 이물질을 학습한 후 탐지한다. 본 연구에서 제안하는 방식을 이용하여 실험한 결과, 저밀도 영상 대비 정밀도 등의 평가기준에서 10%이상의 성능이 향상된다.