[논문]용접결함 검사 자동화 시스템 구축에 관한 연구

김창현; 유홍연; 홍성훈; 김재열

용접결함 검사 자동화 시스템 구축에 관한 연구
A Study on Construction of Automatic Inspection System for Welding Flaws 원문보기

한국공작기계학회논문집 = Transactions of the Korean society of machine tool engineers, v.16 no.6, 2007년, pp.37 - 42

김창현 (전남대학교 공과대학 전자컴퓨터공학부) , 유홍연 (전남대학교 공과대학 전자컴퓨터공학부) , 홍성훈 (전남대학교 공과대학 전자컴퓨터공학부) , 김재열 (조선대학교 공과대학 메카트로닉스공학과)

Abstract ▼ AI-Helper

The purpose of this research is stability estimation of plant structure through classification and recognition about welding flaw in SWP(Spiral Welding Pipe). And, In this research, we used nondestructive test based on ultrasonic test as inspection method, and made up 2-axes inspection robot in order to control of ultrasonic probe on the SWP surface, and programmed to image processing and probabilistic neural network(PNN) classifying code by MATLAB programming. Through this process, we proved efficiency on the system of SWP stability Estimation.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

용접 비드를 가지게 된다. 따라서 본 연구에서는 이를 이용하여 파이프의 회전에 따른 용접비드의 추종을 2 자유도를 가지는 로봇을 설계 제작하여 구현하였다.
본 연구는 SWP의 결함검출을 X-선 대신 초음파를 적용하여 초음파 탐상이 가지는 장점을 살려 용접공정 중 실시간 탐상으로 제품의 신뢰성을 높이고자 함에 있다. 이를 위해서 용접 비드의 형상이 복잡한 SWP의 용접결함을 정량적으로 검출하기 위한 방법으로 스파이럴 용접 파이프의 용접 비드를 추종할 수 있는 2축 로봇 결함 검출 시스템을 설계 및 제작하고, PC-based 오실로스코프와 MATLAB을 이용하여 용접결함의 초음파 신호를 디지털 신호화하여 용접결함의 패턴인식과 분류율을 향상하기 위한 인공지능형 탐상 시스템을 개발하고자 한다.

제안 방법

2축 로봇의 제어는 Visual Basic을 이용하여 사용자 인터페이스를 Fig. 4와 같이 구현하였고 로봇의 초기화, 검사 수행 속도, 스캐닝을 위한 검사 스텝 거리 검사 구간 정의를 사용자가 입력할 수 있도록 하였으며, 파이프의 외경에 따른 탐촉자의 위치선정은 사용하는 탐촉자의 굴절각과 외경, 파이프의 두께의 의해서 자동으로 설정할 수 있도록 하였다.
접촉매질은 자흡식 펌프를 이용하여 글리세린을 사용하였고 유량은 5 2/min로하였다. 그리고 SWP의 고정은 3 조인트의 연동척을 사용하여 파이프의 내부를 지지하도록 하였다.
Image와 Crop Image에 표기하였다. 또한 결함의 분류결과를 Class로 나타내었으며, 다른 분류기에 비하여 PNN의 장점인 결함의 분류확률을 수치로서 표기하였다.
제품의 신뢰성을 높이고자 함에 있다. 이를 위해서 용접 비드의 형상이 복잡한 SWP의 용접결함을 정량적으로 검출하기 위한 방법으로 스파이럴 용접 파이프의 용접 비드를 추종할 수 있는 2축 로봇 결함 검출 시스템을 설계 및 제작하고, PC-based 오실로스코프와 MATLAB을 이용하여 용접결함의 초음파 신호를 디지털 신호화하여 용접결함의 패턴인식과 분류율을 향상하기 위한 인공지능형 탐상 시스템을 개발하고자 한다.
모터를 사용하였고 감속비는 1/60이다. 주축은 SWP와직렬로 연결되어 있어 정역회전시 백래시의 문제가 발생하므로 서보 모터가 아닌 일반 기어드 모터를 사용하였다.
주축을 회전시키는 구동부는 정역회전에 의한 백래쉬의영향으로 정확한 위치제어가 어려워 해결방안으로 모터 회전의 검출 대신 실제 파이프의 회전을 검출하기 위하여 파이프에 체결하였으며 5000펄스의 엔코더를 4배하여 60 ㎛의 분해능을 가지도록 하였다.

대상 데이터

Fig. 11은 본 연구에서 적용된 분류기인 PNN 분류기에 적용된 학습데이터로써 선형결함의 대표신호로서는 균열 (Crack)을 사용하였으며, 체적결함의 대표신호로서는 슬래그 혼입(Slag inclusion)과 기공(Prosity)을 사용하였다.
시스템으로 구성되어 있다. 로봇 시스템은 파이프를 회전시키기 위한 모듈과 초음파 탐촉자를 움직 이기 위한 스캐닝 모듈로 구성된다. Fig.
센서로는 5000 펄스 로타리 엔코더와 파이프의 위치를 제어하기 위한 근접센서를 이용하였다. 접촉매질은 자흡식 펌프를 이용하여 글리세린을 사용하였고 유량은 5 2/min로하였다.

이론/모형

본 시스템의 구동부를 구성하는 종축 구동부는 길이 1200 uml의 스트로크와 고정밀도의 속도, 위치결정 및 동기 운전을 목적으로 하고 있기 때문에 동력전달이 확실하고 구조상의 복잡함을 피하기 위하여 스크류 방식의 구동방식을 사용하였다. 종축 구동부에 사용되는 엑츄에이터는 AC 서보모터로써 LG사의 FMA시리즈의 모터로서 세부적인 모델명은 FMA-LN03- BBOO이다.
콘트롤러 내부의 접점을 스위칭하기 위한 방법으로 릴레이 (IN₄₀02)를 사용하였다.

성능/효과

(1) 2축 로봇 시스템은 탐상 알고리즘을 변화시키면 용접비드가 스파이럴 방향뿐만 아니라 원주방향과 축방향의 용접비드를 갖는 파이프도 탐상이 가능하므로 스파이럴 파이프 전용이 아닌 범용 파이프 용접결함 탐상 시스템으로써 적용이 가능하다.
(2) 확률신경회로망 분류기를 용접결함 분류에 적용한 결과용입불량, 기공, 슬래그 혼입은 체적결함으로 분류되었으며, 융합불량과 크랙은 선형결함으로 분류되었으며, 전체적으로 72.96%의 분류가 가능하였다.
(3) PNNe 작은 학습률에 대하여서는 불안정한 결과를 도출하였으나, 확률밀도가 충분히 형성되는 경우에는 안정된 분류율을 도출함을 확인하였으며, 학습속도 및 분류율에 있어서 타 분류기에 비하여 우수성을 나타내었다.
12는 본 연구에서 적용된 PNN 분류기의 성능에 영향을 미치는 확률밀도함수의 너비 파라미터의 선정을 나타내었다. 0.03을 기준으로 그 이상의 너비 파라미터에서는 각 클래스의 구분에 있어서 확률의 분포가 정분류 및 오 분류 모두 높은 확률을 나타냄으로서 적절치 않은 분류율을 보여주고 있으며, 0.03 이하에서도 정분류 및 오분류가 전체적으로 낮은 확률을 나타냄으로서 적절하지 않는 결과를 도출함을 확인할 수 있으며, 0.03의 경우에 분류를 위한 확률을 가장 적절하게 나타냄을 확인할 수 있다.
PNNe 각각의 데이터 간의 거리에 의한 확률밀도함수에 기반을 두는 관계로 Fig. 13에서처럼 충분한 확률밀도가 구성되는 선형결함(즉, 균열과 융합불량의 2종류의 결함만이 존재하는 경우)에 대하여서는 높은 분류율을 보인 반면에 확률밀도가 낮은(즉, 용입부족, 슬래그 혼입, 기공의 3종류의 결함이 존재할 경우는 확률밀도 함수가 분산되므로) 분류율을 도출함을 확인하였다.
본 연구에서 사용한 PC-기반 초음파 탐상 시스템은 기존의 포터블 장비의 탐상기가 수행할 수 있는 모든 기능을 포함함은 물론이고 실시간으로 디지털 신호처리를 할 수 있다. 또한 다른 해석 프로그램과 연동이 가능하여 보다 효과적 인결함 분석의 수행이 가능하다.

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