[논문]강구조물 진단을 위한 누설자속 기반 강판 손상의 이미지화

김한선; 김주원; 유병준; 김원규; 박승희

doi:10.11112/jksmi.2019.23.7.129

[국내논문] 강구조물 진단을 위한 누설자속 기반 강판 손상의 이미지화
Imaging Magnetic Flux Leakage based Steel Plate Damage for Steel Structure Diagnosis 원문보기

한국구조물진단유지관리공학회 논문집 = Journal of the Korea Institute for Structural Maintenance and Inspection, v.23 no.7, 2019년, pp.129 - 136

김한선 (성균관대학교 건설환경시스템공학과) , 김주원 (성균관대학교 건설환경공학부) , 유병준 (성균관대학교 미래도시융합공학과) , 김원규 (성균관대학교 미래도시융합공학과) , 박승희 (성균관대학교 건설환경공학부)

초록
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본 연구에서는 강판 손상 진단을 위하여 누설자속 기법을 적용하고, 신호 기반으로 신호의 이미지화 기법에 대해 연구를 실시하였다. 누설자속 신호의 이미지화를 위해 다른 두께를 가지는 강판시편을 준비하였고, 각 시편에 똑같은 위치에 6가지 깊이의 손상을 인공적으로 가공하였다. 홀센서와 Yoke를 이용한 센서헤드를 제작하여 강판시편을 자화시킴과 동시에 누설자속 신호를 계측하였다. 센서로부터 수집된 자속신호의 노이즈 제거 및 이미지 해상도를 높이기 위하여 여러 신호처리 과정을 거쳤으며, 각 손상부로부터 계측된 누설자속 신호의 분석을 위해 각 채널별로 P-P value를 분석하였다. 위의 신호처리 및 분석을 바탕으로 누설자속 신호를 이미지로 변환시켰다. 이를 통해 누설자속 신호 기반 강판 손상의 이미지화로 손상을 한눈에 파악하는 것이 가능하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

In this study, the magnetic flux leakage technique was applied to diagnose steel plate damage, imaging technique was applied through those signals. Steel plate specimens with different thicknesses were prepared for the imaging the magnetic flux leakage signal, and 6 different depths of damage were artificially processed at the same locations on each specimen. The sensor head consist hall sensor and magnetization yoke was fabricated to magnetize the steel plate specimen and measure the magnetic flux leakage signal. In order to remove the noise and increase the resolution of the image in the signal collected from the hall sensor, various of signal processing was performed. P-P value was analyzed for each channel to analyze the magnetic flux leakage signals measured from each damaged part. Based on the above processed signals and analysis, it was converted into heatmap image. Through this, it was possible to identify the damage on the steel plate at glance by imaging magnetic flux leakage signal.

주제어

표/그림 (17)

그림 Fig. 1 Generation of magnetic flux leakage on steel member
그림 Fig. 2 Principle of hall effect
그림 Fig. 3 Magnetic hysteresis curve for ferromagnetic material
그림 Fig. 4 Magnetic permeability hysteresis curve
그림 Fig. 5 Low pass filtering for nosie reduction
그림 Fig. 6 MFL sensor head
그림 Fig. 7 Damage condition on specimen
그림 Fig.8 Steel plate specimen(Top view)
그림 Fig. 9 Passing route of sensing channels
그림 Fig. 10 MFL signal and P-P average value on channel passing through all damage
표 Table 1 Depth of damage on specimen
그림 Fig. 11 Comparing MFL signal on channel passing through all damage and no damage passing channel
그림 Fig. 12 MFL signal and P-P average value on channel passing through damage #1, 3, 5
그림 Fig. 13 MFL signal and P-P average value on channel passing through damage #2, 4, 6
그림 Fig. 14 Average P-P value on channel passing through all damage to compare 3mm plate and 5mm plate signal
표 Table 2 Peak to Peak Value on Channel 1, 5
그림 Fig. 15 Visualization result of MFL signals

AI 본문요약
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문제 정의

본 연구에서는 강판 손상의 누설자속 신호를 이미지로 변환하는 연구를 실시하였다. 실험적 연구를 위하여 홀센서와 네오디움 자석을 이용한 센서헤드를 제작하고, 강판시편에 깊이 0.
,2017). 본 연구에서는 강판 시편을 대상으로 여러 가지 인위적인 손상을 주어 누설자속 기반 비파괴검사법의 손상 진단 가능성을 실험적 연구를 통해 확인하고 이를 바탕으로 신호의 이미지화 기법에 대한 연구를 진행했다.
위와 같이 본 연구에서는 최종적으로 누설자속 신호 기반 강판 손상의 이미지화를 제안하였다. 다만 손상 깊이에 따른 민감도 차이가 존재하여, 추가적인 연구를 통해 손상 이미지의 해상도를 향상시키기 위한 연구가 필요할 것으로 판단되며, 이는 향후 실제 누설자속 신호의 이미지를 바탕으로 강판 손상 검출 연구에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
또한 손상 #1, #3, #5은 시편 중심으로부터 왼쪽에 가하고, 손상 #2, #4, #6은 시편 중심으로부터 오른쪽에 가하여 손상의 위치별로 신호를 분석하였다. 이를 바탕으로 누설자속 신호를 이미지로 변환했을 시 손상의 위치구분이 가능한지 확인하였다.

제안 방법

(3) 수집된 신호를 분석하기 위하여 각 손상이 지나가는 채널별로 P-P value를 통해 신호의 크기를 정량화 하였다. 손상의 깊이가 깊어질수록 P-P value 평균값이 증가함을 확인할 수 있었고, 이를 통해 손상의 깊이가 깊어짐에 따라 누설자속 신호가 증가함을 확인할 수 있었다.
신호의 Lift-off를 줄이고자 PLA 소재의 보드에 10개의 홀센서를 10mm 간격으로 배치하여 센서헤드의 하단 중심에 위치시켰다. Yoke의 진행방향에 영구자석을 활용하여 N극과 S극을 위치시켜 센서헤드 내에서 자로를 생성하여 시편을 자화시키도록 설계하였다.
9에 나타내었다. 각 손상부별로 지나가는 채널과 지나가지 않는 채널을 구분하여 신호를 확인하였다. 모든 손상을 지나가지 않는 채널 1번, 손상 #2, #4, #6을 지나가지 않는 채널 2, 3번, 손상 #1, #3, #5를 지나가지 않는 채널 8, 9, 10번과 모든 손상을 지나가는 채널 4, 5, 6, 7번을 두어 계측되는 신호를 비교분석 하였다.
신호의 계측을 위하여 터미널 보드를 연결하고 DAQ 이에 연동된 UI를 사용하였다. 강판시편을 고정시킨 후 센서헤드를 이동시켜 500Hz의 Sampling rate로 신호를 측정하였다.
누설자속 기반 강판 손상 진단 비파괴검사를 진행하기 위해 홀센서를 고정시켜 계측해주는 홀센서 보드와 네오디움 영구자석을 이용한 Yoke로 구성된 센서헤드를 Fig.6과 같이 제작하였다. 신호의 Lift-off를 줄이고자 PLA 소재의 보드에 10개의 홀센서를 10mm 간격으로 배치하여 센서헤드의 하단 중심에 위치시켰다.
누설자속을 이용한 손상 감지에 있어 손상부에서 발생되는 누설자속량에 따른 손상 주변부의 신호 변화를 확인하기 위해 손상을 직접 지나가지 않는 1번 채널과 모든 손상을 지나가는 5번 채널을 Fig. 11에서 비교하였다.
자화 정도가 최대가 될 때 누설자속 기법은 다른 비파괴검사기법에 비해 우월한 탐상능력을 가진다(Shin, 1995). 따라서 본 연구에서는 자화 정도를 최대 투자율로 선택하여 검사를 진행하였다.
Heatmap 이미지로 변환 시 색의 밝기에 따라 손상의 유무 판단이 가능하여 원신호로 확인하는 것보다 빠르고 직관적이다. 또한 센서 채널 사이의 빈 부분을 보간(interpolation)하여 손상부 이미지의 해상도를 높였다.
각 손상부별로 지나가는 채널과 지나가지 않는 채널을 구분하여 신호를 확인하였다. 모든 손상을 지나가지 않는 채널 1번, 손상 #2, #4, #6을 지나가지 않는 채널 2, 3번, 손상 #1, #3, #5를 지나가지 않는 채널 8, 9, 10번과 모든 손상을 지나가는 채널 4, 5, 6, 7번을 두어 계측되는 신호를 비교분석 하였다.
, 2017). 본 연구에서는 100Hz이상의 신호 필터링을 통해 고주파와 노이즈를 제거하여 신호의 정확성을 높였고, 위의 신호처리 과정은 Fig.5에 나타내었다.
본 연구에서는 자속신호에 Butterworth 필터의 Low pass filtering을 적용하여 신호의 해상도를 높이고 노이즈를 제거하였다. Low pass filtering은 High-frequency block 의 신호를 걸러주어 고주파 신호의 노이즈를 제거해준다(Kim et al.
본 연구의 실험을 위해서 누설자속 기반 강판 손상 신호의 손상 깊이에 따른 신호 변화를 확인하기 위하여 Fig. 7과 같이 1350mm 길이에 130mm 너비, 3mm 두께의 강판과 같은 길이 와 너비에 5mm 두께의 강판 시편의 한쪽 면에 300mm부터 시작하여 150mm 간격으로 길이 70mm, 너비 1mm의 6가지 깊이를 가지는 손상을 주었다. 손상의 깊이는 Table.
7과 같이 1350mm 길이에 130mm 너비, 3mm 두께의 강판과 같은 길이 와 너비에 5mm 두께의 강판 시편의 한쪽 면에 300mm부터 시작하여 150mm 간격으로 길이 70mm, 너비 1mm의 6가지 깊이를 가지는 손상을 주었다. 손상의 깊이는 Table.1에서 나타낸 순서대로 손상의 깊이를 가공하여 손상 깊이 변화에 따른 신호를 확인하고, 이미지화를 통하여 손상 깊이에 따른 신호의 변화를 확인하였다. 또한 손상 #1, #3, #5은 시편 중심으로부터 왼쪽에 가하고, 손상 #2, #4, #6은 시편 중심으로부터 오른쪽에 가하여 손상의 위치별로 신호를 분석하였다.
5mm씩 단계적으로 증가하는 인위적인 손상을 주어 신호를 수집하였다. 수집된 신호를 가공하여 신호 변화를 분석하고 가시화 시켰다.
6과 같이 제작하였다. 신호의 Lift-off를 줄이고자 PLA 소재의 보드에 10개의 홀센서를 10mm 간격으로 배치하여 센서헤드의 하단 중심에 위치시켰다. Yoke의 진행방향에 영구자석을 활용하여 N극과 S극을 위치시켜 센서헤드 내에서 자로를 생성하여 시편을 자화시키도록 설계하였다.
신호의 계측을 위하여 터미널 보드를 연결하고 DAQ 이에 연동된 UI를 사용하였다. 강판시편을 고정시킨 후 센서헤드를 이동시켜 500Hz의 Sampling rate로 신호를 측정하였다.
본 연구에서는 강판 손상의 누설자속 신호를 이미지로 변환하는 연구를 실시하였다. 실험적 연구를 위하여 홀센서와 네오디움 자석을 이용한 센서헤드를 제작하고, 강판시편에 깊이 0.5mm씩 단계적으로 증가하는 인위적인 손상을 주어 신호를 수집하였다. 수집된 신호를 가공하여 신호 변화를 분석하고 가시화 시켰다.
위의 신호처리 과정을 통해 가공된 신호를 3D plotting하여 Heatmap 이미지로 변환하였다. Heatmap 이미지로 변환 시 색의 밝기에 따라 손상의 유무 판단이 가능하여 원신호로 확인하는 것보다 빠르고 직관적이다.
다만 5mm plate에서 발생한 누설자속량이 전체적으로 3mm plate 보다 낮은 것을 확인할 수 있었다. 이를 정량적으로 분석하기 위하여 모든 손상을 지나가는 채널을 바탕으로 3mm plate에서 발생한 신호와 5mm plate에서 발생한 신호의 P-P value 평균값을 Fig. 14에서 비교해보았다.
,2012). 이를 통하여 신호의 위상변화를 줄임으로써 Peak들을 한쪽으로 집중시켜, 손상부의 신호를 보다 직관적으로 나타내었다.

데이터처리

또한 정량적인 신호의 분석을 위해 Peak to Peak value(P-P value)를 이용하여 각 손상으로부터 수집된 신호를 정량화하기 위하여 4개 채널의 P-P value 평균을 Fig.10에 나타내었다. 그 결과 손상의 깊이가 깊어질수록 P-P value 평균이 단계적으로 증가하는 것을 확인할 수 있다.
이를 정량적으로 분석하기 위하여 P-P value 평균값을 확인해 보았다. P-P value를 비교하였을 때에도 손상의 깊이가 깊어질수록 P-P value가 점점 증가하는 것을 확인할 수 있으며 이는 Fig.

이론/모형

Low pass filtering를 통해 누설자속 신호의 노이즈 영향을 최소화한 뒤, 누설자속 신호의 가시성을 높이기 위하여 Hilbert transform을 활용하여 강판의 손상 이미지화에 활용하였다. Hilbert transform은 음의 Amplitude를 양의 대역대로 Shifting 시킨 후 신호의 포락(Enveloping)을 시킨다(Gu et al.
본 연구에서는 강구조물의 손상을 쉽게 검사가 가능한 누설자속(MFL: Magnetic flux leakage) 기반 비파괴검사 기법을 적용하였다. 누설자속 기반 비파괴검사에 사용되는 장비는 피검사체의 모양에 따라 형태를 유연하게 바꿀 수 있고, 그 크기의 변화 또한 가능하여 다양한 강구조물 검사에 적합하다.
본 연구에서는 강판의 손상을 진단하기 위하여 누설자속 기반 비파괴검사 기법을 적용하였다. 누설자속기법은 자화된 강자성체의 손상을 진단할 때 높은 탐지 능력을 가진다.

성능/효과

손상의 깊이가 깊어질수록 P-P value 평균값이 증가함을 확인할 수 있었고, 이를 통해 손상의 깊이가 깊어짐에 따라 누설자속 신호가 증가함을 확인할 수 있었다.
(1) 시편으로부터 수집된 자속신호를 바탕으로 실제 손상부에서 누설되는 자속 신호가 발생함을 확인하였고, 이를 통하여 누설자속 기반의 비파괴검사를 통한 강판의 손상 검출이 가능함을 확인하였다.
(2) 원신호에 Low pass filtering을 통해 노이즈를 제거하여 손상부의 Peak들을 찾아 낼 수 있었고, Hilbert transform을 적용하여 신호들을 양의 대역대로 Shifting시켜 신호의 해상도를 높였다.
(4) 가공된 신호를 heatmap 이미지로 변환하였을 경우, 손상이 있는 부분과 없는 부분을 색의 변화를 통해 손상부를 특정할 수 있었다. 또한 손상의 단계가 증가할수록 음영의 변화가 커져 손상부의 크기를 확인할 수 있었다.
1번 채널과 5번 채널에서의 Peak 값은 현저히 차이나는 것을 확인할 수 있다. 이를 정량적으로 분석하기 위하여 Table 2에서 P-P value를 값으로 비교하였다.
(4) 가공된 신호를 heatmap 이미지로 변환하였을 경우, 손상이 있는 부분과 없는 부분을 색의 변화를 통해 손상부를 특정할 수 있었다. 또한 손상의 단계가 증가할수록 음영의 변화가 커져 손상부의 크기를 확인할 수 있었다.
이를 바탕으로 5mm plate에서 동일한 센서헤드로 동일한 실험을 진행하였을 때, 강판 시편에서 발생한 누설자속 신호 또한 3mm plate에서 진행한 실험 결과와 동일한 결과를 얻을 수 있었다. 다만 5mm plate에서 발생한 누설자속량이 전체적으로 3mm plate 보다 낮은 것을 확인할 수 있었다.

후속연구

위와 같이 본 연구에서는 최종적으로 누설자속 신호 기반 강판 손상의 이미지화를 제안하였다. 다만 손상 깊이에 따른 민감도 차이가 존재하여, 추가적인 연구를 통해 손상 이미지의 해상도를 향상시키기 위한 연구가 필요할 것으로 판단되며, 이는 향후 실제 누설자속 신호의 이미지를 바탕으로 강판 손상 검출 연구에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	누설자속 기반 비파괴검사의 장점은 무엇인가?	본 연구에서는 강구조물의 손상을 쉽게 검사가 가능한 누설자속(MFL: Magnetic flux leakage) 기반 비파괴검사 기법을 적용하였다. 누설자속 기반 비파괴검사에 사용되는 장비는 피검사체의 모양에 따라 형태를 유연하게 바꿀 수 있고, 그 크기의 변화 또한 가능하여 다양한 강구조물 검사에 적합하다. 또한 비접촉식 광역 스캔방식으로 신속한 진단이 가능하여, 연속체 형태의 배관, 철도 레일, 와이어로프 등 강구조물의 비파괴검사에 널리 사용되고 있다(Kang et al., 2018; Kim and Park, 2017; Deng et al.
	홀효과 (Hall effect)란 무엇인가?	홀센서는 자화된 시편에 전류를 직각방향으로 흘릴시, 자기장과 전류의 수직방향으로 전위차가 생긴다. 이 현상을 홀효과 (Hall effect)라고 하는데, 이를 활용하여 강판 시편을 진단할 때에는 일정한 전류(I)를 흘리면, 자화된 시편에 자기장(B)이 생긴다.
	누설자속(MFL: Magnetic flux leakage) 기반 비파괴검사 기법이 연구된 계기는?	하지만 현재 국내에서 시행되고 있는 비파괴검사기술을 강교량과 같은 거대한 피검사체에 적용하기에는 많은 어려움이 있다. 실제 현장에서 검사자의 육안으로는 강구조물 전체의 미세한 균열을 확인하기 어렵고, 현재 시행하고 있는 비파괴검사기술 장비로는 강구조물의 전체적인 검사에 많은 시간이 소요되어, 구조물의 일부분만 검사를 진행하고 있다. 이러한 검사 기법으로는 거대한 피검사체에 전체적인 정밀점검 하는 것에 효율적이지 않아 구조물의 안정성과 수명을 판단하기가 힘들다.

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

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용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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