자기센서를 이용한 비파괴 결함탐상 및 인공지능을 이용한 결함 평가
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2021
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Korean
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232-232(1쪽)
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관의 손상을 탐지하기 위하여 펄스 와전류와 자기장 시각화 하는 자기카메라를 통해 배관 결함을 비파괴적으로 평가하는 기술을 소개한다. 소형 배관의 내부에 홀센서 어레이를 이용한 자속밀도 측정을 통해 배관결함을 검출하였으며, 통계적 처리로 제거하기 어려운 노이즈 및 실험 상의 오차를 딥러닝 및 인공지능 기술을 도입하여 결함 검출 능력을 향상시켰다. 자속밀도분포 분석을 통한 비파괴 분석을 위해서는 배관 용접부의 기계적 특성값이 정적/시변 자속밀도 분포에 미치는 영향을 해석하는 것이 필요하다. 특히, 배관 용접부의 기계적 특성값에 따라 변화하는 전자기적 특성값에 대한 분석과 실험을 실시하고, 전자기적 특성값에 따라 변화하는 정적 자속밀도 분포와 시변 자속밀도분포의 실험적 연구를 수행하였다. 이를 통해 용접부의 시험편 두께 변화, 균열, 자속밀도 분포와 시변 자속밀도 분포에 미치는 영향을 해석할 수 있다. 이 분석 결과를 토대로 균열, 결함 진전, 응력집중, 열화 등의 결함에서 발생하는 지표와 두께변화, 표면조도, 형상 등에서 발생하는 비결함 노이즈 신호를 구별하고, 이 둘을 정확히 평가하기 위한 전자계 인가방법을 해석하였다. 이 해석결과를 토대로 시편에 인가하는 전류밀도 및 자속밀도의 크기와 주파수에 의한 결함-비결함 신호의 해상력을 파악하고자 하였다. 자기장 시각화 및 딥러닝을 통한 분석을 통해 결함의 분류 및 결함 형상의 시각화가 가능함을 확인하였다.
펄스 와전류를 이용한 비파괴 시험은 도체에 전류를 가할 때 발생하는 와전류의 변화량을 이용해 시험 대상을 분석하는 방법이다. 펄스 와전류 비파괴 검사는 배관의 외부 단열을 제거하지 않고 내부 결함을 검사할 수 있지만 비접촉식 비파괴 검사이므로 정확도 향상을 위해 많은 연구가 필요하다. 펄스 와전류 비파괴 검사방법을 검증하기 위해 내부 계단 모양의 두께에 차이가 있도록 파이프 모양의 시험편을 측정하였다. 시험편소재의 합금 제조 공정의 특성상 소재의 불균일로 인한 측정 오차로 동일한 두께에서도 측정 값에 오차가 발생한 탓에 기존의 잘 알려진 통계적 신호 처리 방법으로는 실험 결과를 구별하기 어려웠고 분석하기도 어려웠다. 펄스 와전류 비파괴 시험을 개선하기 위해서는 측정 결과의 변화 인자 중 시험편의 두께 차이로 인한 변화량 추출 방법이 필요하다. SVM을 통해 두께에 따른 측정 값의 변화량을 구별할 수 있었으나, 측정 값 편차가 작은 시편의 얇은 부분에서는 정확도가 떨어졌다. CNN을 이용한 딥 러닝 알고리즘은 SVM으로 변화량을 구별하기 어려운 구간에서도 변화량을 구별할 수 있었다.
자기장 카메라의 경우 측정을 원하는 부위에 접촉식 검사를 시행해야 하며 이면결함탐지는 어려운 대신 탐지 속도가 빠르며 신속한 검사가 가능한 데다 결함의 형상 판별에 강점이 있다. 펄스 와전류를 통한 검사의 경우 속도가 느리며 결함 형상 정보를 얻는 것이 어려우나 탐지면 직접 접촉 없이 검사가 가능하며, 이면 결함이나 보온재나 표면 보호재가 있음에도 결함 탐지가 가능하다는 장점이 있다. 상보적인 두 결함 검사 방식의결합을 통하여 더욱 효율적이고 정확한 결함 탐지 방법이 가능할 것으로 기대된다.
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