KR100530861B1 - Method for Ultrasonic Nondestructive Testing by 3-D Processing of Pulse-Echo Signal - Google Patents

Abstract

비파괴 시험을 위한 3차원 구조의 초음파 영상은 다양한 결함을 명백하게 보여줄 수 있을 만큼 상세하고 쉽게 알아볼 수 있는 정보가 제공되어야 한다. 수년동안 원자력 발전소에서 사용된 금속관에 발견되는 소규모의 균열은 전형적인 결함들인데, 이러한 밀리미터 이하의 균열이나 결함은 최종 3차원 영상에서 묘사되어야만 의미있는 검사가 될 것이다. 향상된 선명도와 그에 따른 결함의 발견 과정의 한 단계로써, 펄스에코(pulse-echo) 초음파를 사용한 3차원 영상제작 기술을 제안한다. 이 기술은 필요한 스캐닝과 펄스에코 데이터의 처리과정을 통한 검사로 3차원 물체의 3차원 영상을 생성하는데, 2차원 위너필터(Wiener filter)에 의해 초음파 빔을 선명하게 하는 기술을 포함한다. 제안하는 위너필터는 빔의 전달에서 펄스에코데이터를 초음파 빔(beam)방향의 수직방향에 따라 필터링한다. 이 3차원 처리과정은 결함의 선명성을 증진시키고 사용자에게 3차원 구조물의 좌우 회전 및 축 회전과 같은 조작 능력을 제공한다. 이러한 조작 능력은 3차원에서 다양한 결함들의 크기와 위치의 분명한 묘사를 가능하게 한다.Ultrasound images of three-dimensional structures for nondestructive testing should be provided with detailed and easily recognizable information to clearly show various defects. Small cracks found in metal tubes used in nuclear power plants for many years are typical defects, and sub-millimeter cracks or defects will only be meaningful if they are depicted in the final three-dimensional image. As a step in the process of finding improved clarity and defects, we propose a three-dimensional imaging technique using pulse-echo ultrasound. This technology generates a three-dimensional image of a three-dimensional object by scanning through the necessary scanning and processing of the pulse echo data, including a technique for sharpening the ultrasonic beam by a two-dimensional Wiener filter. The proposed Wiener filter filters the pulse echo data along the vertical direction of the ultrasonic beam direction in the beam transmission. This three-dimensional process enhances the sharpness of defects and provides the user with maneuverability, such as left and right rotation and axial rotation of the three-dimensional structure. This manipulation capability allows for a clear depiction of the size and location of various defects in three dimensions.

Description

펄스에코 신호의 3차원 처리에 의한 초음파 비파괴 검사 방법{Method for Ultrasonic Nondestructive Testing by 3-D Processing of Pulse-Echo Signal} Method for Ultrasonic Nondestructive Testing by 3-D Processing of Pulse-Echo Signal}

본 발명은 펄스에코 데이터를 바탕으로 구조물을 3차원 공간 시각화하여 검사하는 초음파 비파괴 검사 방법에 관한 것이다.The present invention relates to an ultrasonic nondestructive testing method for inspecting a structure by visualizing a three-dimensional space based on pulse echo data.

구조물 특히 금속 구조물의 초음파 비파괴 검사를 위해서는 투과(transmission) 또는 펄스에코(pulse-echo) 신호를 기반으로 하는 초음파 단층 영상 시스템이 종래부터 이용되어 왔다.Ultrasonic tomography imaging systems based on transmission or pulse-echo signals have been conventionally used for ultrasonic nondestructive testing of structures, particularly metal structures.

먼저, 투과신호에 기반을 둔 초음파 단층 영상 시스템에 대해 살펴보면 다음과 같다.First, the ultrasound tomography imaging system based on the transmitted signal is as follows.

초음파 투과 신호에 의한 단층 영상 시스템은 X-ray CT(computed tomography) 또는 자기공명 영상시스템(MRI)과 같은 다양한 의료 영상 시스템과 유사한 면이 있지만, 초음파 단층 영상 시스템에는 초음파 빔(beam)의 굴절현상이 영상복원 알고리즘에 포함되어야만 한다. 여러 개의 초음파 단층 영상 시스템이 비파괴 검사 뿐만 아니라 의학적인 적용을 목적으로 제안되어져 왔다.Ultrasound tomography imaging systems have similar aspects to various medical imaging systems, such as X-ray computed tomography (CT) or magnetic resonance imaging systems (MRIs). Ultrasound tomography systems have refraction of ultrasound beams. It must be included in this image restoration algorithm. Several ultrasound tomography systems have been proposed for medical applications as well as for non-destructive testing.

그러나 초음파 단층 영상 시스템은 몇 가지 극복해야 할 사항들이 있다.However, ultrasound tomography systems have some challenges to overcome.

첫번째, 초음파 단층 영상 시스템은 스캐너의 구성에 있어서 주의 깊은 설계를 필요로 한다. 그 이유는 음향원(acoustic source)과 검출기(detector)는 정확한 위치에 있어야 할 뿐만 아니라 구조물과의 접촉도 정밀해야 하기 때문이다. 따라서 구조물의 형상 뿐만 아니라 정확한 형상을 고려한 영상복원 알고리즘은 평가 대상의 형상에 의해 변해야만 한다.First, ultrasonic tomography imaging systems require careful design of the scanner. The reason is that the acoustic source and detector must not only be in the correct position, but also the contact with the structure must be precise. Therefore, the image restoration algorithm considering the exact shape as well as the structure must be changed by the shape of the object to be evaluated.

둘째, 영상 복원 알고리즘은 초음파 빔(beam)의 굴절현상을 모델링하여 초음파 빔의 경로를 파악해야만 한다. 데니스(F. Denis, O. basset, and G. Gimenez, " Ultra transmission tomograghy in refracting media: reduction of refraction artifacts by curved-ray techniques" , IEEE Trans. Med. Imaging, vol. 12, no. 1, pp. 173-188, 1995)는 이러한 경로 계산 과정과 관련된 어려움에 대해서 언급하고 있다. 계산과정은 형상광학(geometrical optics)을 기초로 하여 빔 전파(beam propagation)과정을 에이코널 수식(eikonal equation)으로 모델링하여 푸는 어려운 과정을 포함하고 있다. 따라서, 정확한 빔 경로의 결정을 통한 레이 캐스팅(ray casting)도 포함되어야 하는데 이는 많은 연산량을 요구한다.Second, the image reconstruction algorithm must model the refraction of the ultrasonic beam to determine the path of the ultrasonic beam. Dennis (F. Denis, O. basset, and G. Gimenez, "Ultra transmission tomograghy in refracting media: reduction of refraction artifacts by curved-ray techniques", IEEE Trans.Med.Imaging, vol. 12, no. 1, pp 173-188, 1995) address the difficulties associated with this route calculation process. The computational process involves the difficult process of modeling the beam propagation process using an eikonal equation based on geometrical optics. Therefore, ray casting through determination of the correct beam path must also be included, which requires a large amount of computation.

셋째, 경로 연산 과정의 포함은 영상복원에 있어서 ART(Algebraic Reconstruction Techniques) 또는 SIRT(Simultaneous Iterative Reconstruction Technique)의 사용을 필요로 한다. 그 이유는 필터 백 프로젝션(filtered back-projection)과 컨볼루션 백 프로젝션(convolution back projection) 알고리즘과 같이 효율이 높은 영상복원 알고리즘은 굴절이 없는 X-ray 기반 시스템에서만 적용이 가능하기 때문이다.Third, inclusion of the path computation process requires the use of ART (Algebraic Reconstruction Techniques) or SIRT (Simultaneous Iterative Reconstruction Technique) in image restoration. This is because high-efficiency image restoration algorithms, such as filtered back-projection and convolution back projection algorithms, are only applicable to X-ray-based systems without refraction.

따라서, 앞에 언급한 복잡한 스캐너의 설계와 많은 연산량을 필요로 하는 영상복원 알고리즘(ART 또는 SIRT)과 경로 연산의 혼합에서 오는 어려움 때문에, 초음파단층영상 시스템은 검사와 진단을 목적으로 유용한 영상을 제공하는데 있어서 부분적인 성공만을 가져왔다.Therefore, due to the difficulty of designing the complex scanners mentioned above and the combination of path computations and image restoration algorithms (ART or SIRT) that require large amounts of computation, ultrasound tomography systems provide useful images for inspection and diagnosis purposes. Only partial success.

이에 반하여, 펄스에코 데이터 기반 초음파 검사 시스템은 영상복원 알고리즘을 필요로 하지 않는다. 이 시스템은 약간의 게인(gain) 조절과 데이터의 재구성을 제외하고는 최소한의 과정으로 주어진 데이터를 간단하게 수집하고 표현할 수 있다. 따라서 무생물에서 인간 몸체에 이르는 대부분의 초음파 검사와 시험은 펄스에코 데이터에 기반을 두고 있는데, 그 이유는 펄스에코 데이터 기반 시스템은 간단한 설계 조건을 지니면서도 진단에 유용한 영상을 생성할 수 있다는 것이다. 펄스에코 데이터 기반 초음파 영상 시스템의 발전은 영상의 해상도를 높여주기 위한 다중 진동자(혹은 진동자의 배열), 자동 게인 조절(AGC: automatic gain control) 등과 같은 여러 분야에서 이루어지고 있다.In contrast, pulse echo data-based ultrasound inspection systems do not require an image restoration algorithm. The system can simply collect and present a given piece of data in a minimum of steps, with the exception of some gain adjustment and data reconstruction. Thus, most ultrasound tests and tests from inanimate objects to the human body are based on pulse echo data, which means that pulse echo data-based systems can produce images that are useful for diagnostics with simple design requirements. The development of pulse echo data-based ultrasonic imaging systems has been made in various fields such as multiple vibrators (or arrays of vibrators) and automatic gain control (AGC) to increase image resolution.

일반적으로, 구조물 비파괴 검사를 위해 펄스에코 데어터를 이용하는 경우에 있어서, 펄스에코 데이터는 A-scan, B-scan, C-scan과 같은 형태로만 구조물에 대한 정보를 제공한다. 따라서 다양한 결점의 위치와 크기를 추측하기 위한 구조물 비파괴검사를 위해서는 B-scan 및 C-scan의 데이터를 동시에 관찰해야만 가능하다는 불편함이 있다.In general, in the case of using the pulse echo data for the non-destructive inspection of the structure, the pulse echo data provides information about the structure only in the form of A-scan, B-scan, C-scan. Therefore, it is inconvenient that the data of B-scan and C-scan must be observed at the same time for the structure nondestructive inspection to estimate the location and size of various defects.

또한, 상기 B-scan 및 C-scan의 데이터는 초음파 빔의 회절 현상으로 인한 흐려짐(blurring) 현상으로 인해 해상도가 좋지 않아서, 구조물 검사 결과의 신뢰성을 떨어뜨린다.In addition, the data of the B-scan and C-scan is not good resolution due to the blurring phenomenon due to the diffraction phenomenon of the ultrasonic beam, thereby reducing the reliability of the structure inspection results.

이에 본 발명은 B-scan 및 C-scan의 데이터를 동시에 관찰해야 할 필요없이 초음파 펄스에코 신호를 3차원 공간 시각화하여 간편하게 구조물 비파괴 검사를 할 수 있는 초음파 비파괴 검사 방법을 제공하는 것을 그 목적으로 한다.Accordingly, an object of the present invention is to provide an ultrasonic non-destructive testing method that enables simple structure non-destructive testing by visualizing ultrasonic pulse echo signals in three-dimensional space without having to simultaneously observe data of B-scan and C-scan. .

또한, 본 발명은 초음파 빔의 회절 현상을 인한 흐려짐 현상을 줄여서 해상도가 향상된 데이터로써 3차원 공간 시각화하여 구조물의 비파괴 검사를 할 수 있는 초음파 비파괴 검사 방법을 제공하는 것을 그 목적으로 한다.Another object of the present invention is to provide an ultrasonic non-destructive inspection method capable of performing non-destructive inspection of a structure by three-dimensional spatial visualization with improved resolution by reducing blur due to diffraction phenomenon of an ultrasonic beam.

상기의 목적을 달성하기 위해 본 발명은, 피검사구조물에 초음파를 주사하는 단계, 피검사구조물로부터 펄스에코 초음파 데이터를 획득하는 단계, 및 상기 획득된 펄스에코 초음파 데이터를 위너 필터 처리하는 단계를 포함하는 초음파 비파괴 검사방법 을 제공한다.In order to achieve the above object, the present invention includes the steps of scanning the ultrasonic wave to the structure under inspection, obtaining pulse echo ultrasound data from the structure under inspection, and the step of processing the Wiener filter of the obtained pulse echo ultrasound data. It provides an ultrasonic nondestructive testing method.

이하, 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조로 하여 설명하겠다.Hereinafter, exemplary embodiments of the present invention will be described with reference to the accompanying drawings.

먼저, 도 1을 참조하여 펄스에코 데이터를 획득하는 과정을 살펴보겠다.First, a process of obtaining pulse echo data will be described with reference to FIG. 1.

펄스에코 데이터를 획득하기 위해 가해지는 초음파 빔(beam)은 유한한 원통형(cylintical)이나 직사각형(hexahedral) 형태의 진동자(transducer)(예컨대, 압전기(piezoelectric) 등)로부터 생성되는 이유로 회절(diffraction) 효과로 인해 원추형(cone)으로 생성된다. 이에 대해 더욱 구체적으로 살펴보면 다음과 같다.The ultrasonic beam applied to obtain pulse echo data is a diffraction effect for reasons generated from finite cylindrical or rectangular transducers (eg piezoelectrics, etc.). Is created as a cone. Looking at this in more detail as follows.

진동자(transducer)는 시편의 위쪽에 위치해 있고, 도 1의 (a)에서 보듯이 윗면에서 레스터(raster) 스캔된다. 각 진동자 위치에서 펄스에코 데이터가 획득되기 때문에, 하나의 레스터 선에서는 도 1의 (b)에서 보이는 것과 같이 하나의 B-scan를 제공한다. 그러나, 초음파 빔은 원추형 형태이기 때문에, 데이터는 빔 전달 방향에 수직한 방향으로 흐려지게 된다. 도 1의 (b)에서 수평방향으로 흐려지는 것을 보여주고 있다. 도 1의 (b)는 입사각이 0도인 단자(즉, 진동자), 즉 표면에서 수직된 빔을 사용하여 실제 견본에서 획득된 B-scan 데이터이다. 그러한 수평적 흐림 현상은 궁극적으로 3차원 영상에서도 흐려짐을 발생시킨다.The transducer is located above the specimen and is raster scanned from the top as shown in FIG. Since pulse echo data is obtained at each oscillator position, one raster line provides one B-scan as shown in FIG. However, since the ultrasound beam is conical, the data is blurred in a direction perpendicular to the beam delivery direction. It is shown in Figure 1 (b) to blur in the horizontal direction. FIG. 1B is B-scan data obtained from an actual sample using a terminal (ie, vibrator) having an incident angle of 0 degrees, that is, a beam perpendicular to the surface. Such horizontal blur ultimately causes blur even in 3D images.

상기의 수평적 흐려짐 현상을 명확히 파악하기 위해, 회절 이론을 사용하여 이를 수식으로 모델링하면 다음과 같다.In order to clearly understand the above-mentioned horizontal blurring phenomenon, modeling this by using a diffraction theory is as follows.

도 1에서 보여지는 3차원 형상을 가정하고, 단자는 x-y 평면 위에 3차원 물체의 상단에 위치해 있고, 빔은 물체 안에 z 방향으로 전달된다. 호이겐스-프레넬 원리(Huygens-Fresnel Princples)의 프라운호퍼의 원거리 회절공식(Fraunhofer's Far-field Diffraction Formula)을 이용하면 일정한 깊이 z에서 빔의 진폭 분포를 다음과 같이 정리할 수 있다(A. Macovski, Medical Imaging System, Prentice-Hall, Englewood cliffs, 1983 참조).Assuming the three-dimensional shape shown in FIG. 1, the terminal is located on top of the three-dimensional object on the xy plane, and the beam is transmitted in the z direction in the object. Using Fraunhofer's Far-field Diffraction Formula of the Huygens-Fresnel Princples, the amplitude distribution of the beam at a constant depth z can be summarized as follows (A. Macovski, Medical Imaging): System, Prentice-Hall, Englewood cliffs, 1983).

[수학식 1][Equation 1]

여기서 는 파장이고, 는 에 위치한 단자s(x,y)를 공간 주파수 와 에서 구한 2차원 푸리에 변환을 나타낸다. 따라서, 초음파 빔은 z평면에서 다음과 같은 명도(intensity) 분포를 나타낼 것이다.here Is the wavelength, Is Located at terminal s ( x, y ) at the spatial frequency Wow The two-dimensional Fourier transform obtained from Thus, the ultrasound beam will exhibit the following intensity distribution in the z plane.

[수학식 2][Equation 2]

직사각형 또는 원형의 단자 s(x,y)를 2차원 푸리에 변환 후 간단하게 표현하면 다음과 같은 명도 패턴을 각각 가지게 된다.A simple representation of a rectangular or circular terminal s ( x, y ) after a two-dimensional Fourier transform has the following brightness patterns:

[수학식 3]][Equation 3]

[수학식 4][Equation 4]

여기서 이며 J ₁(x) 은 1차 베셀 함수이다. 그리고, (D_x,D_y ) 은 직사각형 단자의 x 및 y축 사이즈(size)이고 D는 원형 단자의 직경이다. 위의 프라운호퍼의 원거리 회절공식은 초음파 빔의 확산을 보여주고 있는데, 이것은 바로 도 1의 (b)에서 영상의 수평적 흐려짐(bluffing)의 근거가 된다.here And J ₁ (x) is the primary Bessel function. And ( D _x , D _y ) is the x and y axis size of the rectangular terminal and D is the diameter of the circular terminal. The Fraunhofer's far-field diffraction formula shows the diffusion of the ultrasonic beam, which is the basis for horizontal bluffing of the image in FIG.

전술한 바와 같이 3차원 구조물의 레스터 스캐닝은 회절로 인한 수평적 흐려짐을 발생시킨다. 이러한 흐려짐 현상을 제거하는 알고리즘의 개발을 위하여 데이터 측정과정을 모델링하면 다음과 같다.As described above, raster scanning of a three-dimensional structure causes horizontal blurring due to diffraction. In order to develop an algorithm to remove such blurring phenomenon, modeling data measurement process is as follows.

도 2는 스캐닝 형상 때문에 나타나는 회절 효과를 설명하고 있다.2 illustrates the diffraction effect due to the scanning shape.

원형단자는 z = 0에 위치하고 x-y 평면 위에서 주사(scanning)한다. 진동자는 (x,y,0)에서 펄스를 송신하고, 반사되어 온 신호를 기록한다. 만약 (0,0, z ₀)에서 아주 작은 반사체가 존재한다면, 수신기에 명도 신호가 감지될 것이다. 그리고 이 단자가 z = 0 인 x-y 평면에서 스캔되었다면 획득된 명도신호는 x 와 y 의 함수로 나타날 것이며, 도 2의 z = z ₀ 평면의 영상과 같은 형태로 보일 것이다 (어두운 부분은 명도가 높음을 의미한다). 수학식 4의 프라운호퍼의 원거리 회절공식에서 나타내는 것이 바로 이 영상이다. 이 식은 다음과 같이 2차원 컨볼루션(convolution)으로 모델링할 수 있다.The circular terminal is located at z = 0 and scanned on the xy plane. The oscillator transmits a pulse at ( x, y , 0) and records the reflected signal. If there is a very small reflector at (0,0, z ₀ ), the brightness signal will be detected at the receiver. And if this terminal is scanned in the xy plane with z = 0, the obtained brightness signal will appear as a function of x and y , and it will look like the image of the z = z ₀ plane of Figure 2 (the dark part is high brightness). Means). This image is shown in the Fraunhofer's far-field diffraction equation (4). This equation can be modeled as a two-dimensional convolution as follows.

[수학식 5][Equation 5]

(0,0, z ₀)에서의 결함으로 인한 z=z ₀에서의 흐려진 이미지Blurred image at z = z ₀ due to defects at (0,0, z ₀ )

여기서 델타 함수 δ(x,y) 은 (0,0, z ₀)인 z = z ₀ 에 있는 결점을 나타낸다. 위의 컨볼루션은 z = z ₀ 평면에서의 2차원 컨볼루션이고, 모든 x-y 평면에 이러한 컨볼루션이 존재한다. 따라서, h(x,y,z) 은 공간에서 연속된 2차원 PSF (point spread function)이다.Where the delta function δ ( x, y ) represents a defect at z = z ₀ where (0,0, z ₀ ). The convolution above is a two-dimensional convolution in the z = z ₀ plane, and this convolution exists in all xy planes. Thus, h ( x, y, z ) is a continuous two-dimensional point spread function (PSF) in space.

3차원 구조물의 반사율을 영상화해서 f(x,y,z)로 모델링하자. 앞에서, z = 0인 x-y 평면에서 초음파 단자가 3차원 시편을 레스터 스캔할 때 검출기에 의해 기록된 명도는 다음과 같은 측정 방정식으로 모델링할 수 있음을 입증했다.Image the reflectance of a three-dimensional structure and model it as f ( x, y, z ). Earlier, it was demonstrated that the brightness recorded by the detector when the ultrasound terminal raster scans a three-dimensional specimen in the xy plane with z = 0 can be modeled with the following measurement equation:

[수학식 6][Equation 6]

여기서 f(x,y,z) 는 재구성하려는 원본 영상(3차원 시편의 반사율 모델)이고, h(x,y,z) 는 회절 효과에 의해 z에 위치해 있는 결점에 대한 데이터 획득 시스템의 2차원 PSF이며, n(x,y,z) 는 측정과정에서의 수신기 노이즈이다. h(x,y,z) 는 수학식 6이 3차원 컨볼루션이 아니기 때문에 정확한 의미에서 PSF가 아니다. 그러나 앞서 언급했듯이 수학식6이 고정된 z에 대한 공식이면, h(x,y,z) 는 현재의 검사 시스템에 관련하여 2차원 PSF이다.Where f ( x, y, z ) is the original image to be reconstructed (the reflectance model of the three-dimensional specimen) and h (x, y, z) is the two-dimensional data acquisition system for the defect located at z by the diffraction effect PSF, where n ( x, y, z ) is the receiver noise during the measurement. h ( x, y, z ) is not PSF in the exact sense because Equation 6 is not three-dimensional convolution. However, as mentioned earlier, if Equation 6 is for fixed z, then h ( x, y, z ) is a two-dimensional PSF in relation to the current inspection system.

이상과 같이 살펴본 데이터 측정과정 모델링을 이용하여, 측정 데이터를 초음파 빔의 전달 방향의 수직 방향으로 위너 필터 처리하여 g(x,y,z)에서 로 표시되는 f(x,y,z)을 추정(estimate)하는 것에 대하여 살펴보면 다음과 같다.Using the data measurement process modeling as described above, the Wi-Fi filter process the measured data in the vertical direction of the transmission direction of the ultrasonic beam to g ( x, y, z ) Looking at estimating f ( x, y, z ) denoted by

추정값 는 기대값 인 최소 평균 제곱 오차를 가진다. 실제 필터링 작업은 일반적으로 주파수 영역에서 이루어지는데, 다음과 같이 표현된다.Estimate Is the expected value Has a minimum mean square error. The actual filtering is usually done in the frequency domain, which is expressed as

[수학식 7][Equation 7]

여기서 는 각각 의 2차원 푸리에 변환이다. 와 는 각각 와 의 2차원 전력 밀도함수(power spectral density)이고 *은 복소 공액(complex-conjugate)을 나타낸다. 2차원 PSF 와 측정값 을 바탕으로, 이 결정된다.here Are each Is the two-dimensional Fourier transform of. Wow Are each Wow Is a two-dimensional power spectral density and * denotes a complex-conjugate. 2D PSF And measured values Based on This is determined.

수신기 노이즈는 측정 위치 간에 서로 연관성이 없으므로, 화이트 노이즈(white noise)로 모델링하여, 노이즈 전력 밀도 함수를 와 같이 상수로 가정한다. 전력 밀도 함수 에 대해서는 이용할 수 있는 정보가 없기 때문에 푸리에 변환의 제곱으로써 2차원 전력 밀도 함수를 평가하는 피리어드그램(periodogram) 방법을 이용한다. 즉,Since receiver noise does not correlate between measurement locations, we model it as white noise, so the noise power density function It is assumed to be a constant as Power density function Since no information is available for, we use the periodogram method to evaluate the two-dimensional power density function as the square of the Fourier transform. In other words,

[수학식 8][Equation 8]

따라서, 제안하는 위너필터는 다음과 같이 를 매번 갱신하는 반복연산으로 수행한다.Therefore, the proposed Wiener filter is as follows. Iterate by updating every time.

[수학식 9][Equation 9]

단,only,

[수학식 10][Equation 10]

여기서 K 는 앞서 언급했듯이 인 노이즈 전력 밀도 함수이고, A ^(k) 는 모든 반복 실행의 게인을 1로 만드는 방법으로, 해를 안정하게 만들기 위해 매번 반복 때마다 적용되는 게인 항목이다. 는 일반적인 L ₂ norm 을 나타낸다. 수학식9와 수학식 10이 바로 제안하는 반복연산을 통한 2차원 위너 필터이다.Where K is mentioned earlier Is the noise power density function, and A ^(k) is a gain that is applied to each iteration in order to make the solution stable by making the gain of every iteration run equal to one. Denotes the general L ₂ norm. Equations 9 and 10 are two-dimensional Wiener filters through iterative operation.

첫 단계에서는 의 값을 알 수 없기 때문에, 를 적당한 상수로 놓았다. 계수 K는 기본적으로 원하는 흐려짐 제거의 양을 조절할 수 있는데, K가 증가함에 따라 필터의 흐려짐 방지 효과는 줄어든다. 반면에, K 를 작게 만들면 노이즈 효과는 확대되고, 그 결과 재구성된 영상 는 spike를 포함하게 된다. 현재, K 는 수작업에 의해 정해지고 있으며, K 의 자동적 선택에 대해서는 연구 중이다. 반복연산이 수렴되면 (residual 의 값에 의해서) 의 2차원 역 푸리에 변환을 모든 z 에 대해서 취한 결과가 바로 추정값인 이다. 위의 모든 푸리에 변환은 제로 패딩(zero-padding) 2차원 이산 푸리에 변환(2-D discrete Fourier transforms, DFT)을 통해 실행되었다.In the first step Since the value of is unknown, Set to an appropriate constant. The coefficient K can basically adjust the amount of blur reduction desired. As K increases, the anti-fogging effect of the filter decreases. On the other hand, making K smaller enlarges the noise effect, resulting in a reconstructed image. Will contain spikes. Currently, K is determined by hand, and automatic selection of K is being studied. When iterations converge, (residual By the value of) The result of taking the 2-D inverse Fourier transform of for all z is to be. All of the above Fourier transforms were performed through zero-padding two-dimensional discrete Fourier transforms (DFTs).

이하에서는, 상기에서 제안된 것과 같이 데이터를 위너 필터 처리를 했을 때의 효과에 대해서 살펴보겠다.In the following, we will look at the effects of the Wiener filter process as proposed above.

먼저, 도 4를 참조하여, 임의로 생성한 데이터를 이용하여 위너 필터 처리의 효과를 평가해보면 다음과 같다. 상기 데이터는 3개의 원통형 결함을 가진 3차원 원본데이터 f(x,y,z)를 컴퓨터 상에서 생성하였다. 원본 데이터 f(x,y,z)에 회절현상으로 인한 흐려짐 현상을 나타내기 위해 모든 z에 대하여 2차원 PSD h(x,y,z)를 수학식6과 같이 적용하였고, 측정 과정에서의 수신기 노이즈를 표현하기 위해 피크신호대잡음비(peak-signal-to-noise-ratio)가 -40dBs인 노이즈를 더해주었다. 이러한 과정을 거처 g(x,y,z)를 생성하였으며, 도 4의 윗 부분은 데이터 생성과정을 보여주고 있다.First, referring to FIG. 4, the effects of the Wiener filter process using randomly generated data are as follows. The data generated on the computer three-dimensional original data f ( x, y, z ) with three cylindrical defects. In order to express the blurring effect due to diffraction phenomenon on the original data f ( x, y, z ), the two-dimensional PSD h ( x, y, z ) was applied to all z as shown in Equation 6. To represent the noise, we added noise with a peak-signal-to-noise-ratio of -40 dBs. Through this process, g ( x, y, z ) was generated, and the upper part of FIG. 4 illustrates a data generation process.

생성된 펄스에코 데이터를 수학식 9 및 10의 위너 필터로 처리하였다. 필터처리된 추정값 은 위너 필터가 예상한 대로 작동하였다는 것을 보여 주고있다. 도 4에서, 원본 데이터 와 추정 데이터 가 약간의 차이를 보이는데, 이는 바로 노이즈의 영향 때문이다. 노이즈를 첨가하지 않을 경우, 와 는 동일하게 나타나게 된다.The generated pulse echo data was processed with Wiener filters of Equations 9 and 10. Filtered Estimates Shows that the Wiener filter worked as expected. In Figure 4, the original data And estimated data Is slightly different because of the influence of noise. If you don't add noise, Wow Will appear the same.

다음은 표준시편 SG-03에서 얻은 펄스에코데이터를 이용해서 위너 필터의 효과를 평가하였다. 도 5는 시편의 형상을 보여준다. 도 1의 (a) 및 (b)는 앞서 언급했듯이 데이터 수집 과정을 보여주고 있다. 도 6은 펄스에코 데이터를 획득하는데 사용한 Amdata의 I/UX 시스템이다. 도6의 (a)는 Amdata의 스캐너와 시편 SG-03의 모습이고, 도6의 (b)는 Amdata 데이터 획득 장치이다. 도1의 (b)와 같이 모든 B-scan 데이터가 3차원 형식으로 저장된 후, x-y 평면(z값 고정)에 나타나는 초음파 빔의 회절으로 인한 영상 흐려짐 현상을 복원하기 위하여, 획득된 데이터는 위너 필터 처리된다.Next, the effect of the Wiener filter was evaluated using pulse echo data obtained from standard specimen SG-03. 5 shows the shape of the specimen. 1 (a) and 1 (b) show a data collection process as mentioned above. 6 is an I / UX system of Amdata used to acquire pulse echo data. FIG. 6 (a) shows an Amdata scanner and specimen SG-03, and FIG. 6 (b) shows an Amdata data acquisition device. Then also stored in all B-scan data is three-dimensional form such as in 1 (b), in order to restore the image blur due to the diffraction of an ultrasonic beam that appears in the xy plane (fixed z values), the obtained data are Wiener filter Is processed.

도 7은 SG-03 3차원 시편에서 획득한 데이터를 위너 필터로 처리한 결과를 보여 주고있다. 도7의 (a)와 (b)는 3차원 데이터 내의 한 단면인데, (a)는 초음파 빔 회절 현상에 의해 수평방향으로의 흐려짐(blurring) 현상을 보여 주고있고, (b)는 위너 필터로 처리한 후, 흐려짐 현상이 완화된 것을 보여 주고있다. 특히, 도7의 (b)에서는 3개의 원형 결점이 뚜렷하게 나타나는 것을 볼 수 있다.Figure 7 shows the results of processing the data obtained from the SG-03 three-dimensional specimen with a Wiener filter. 7 (a) and 7 (b) show a cross section in three-dimensional data, (a) shows a blurring phenomenon in the horizontal direction by ultrasonic beam diffraction, and (b) shows a Wiener filter. After treatment, the blurring is alleviated. In particular, in Figure 7 (b) it can be seen that three circular defects appear clearly.

이하에서는, 전술한 바와 같이 위너 필터로써 흐려짐 현상이 완화된 데이터를 3차원 공간 시각화하는 것에 대해 살펴보겠다.In the following, we will look at the three-dimensional spatial visualization of the data is reduced with the Wiener filter as described above.

3차원 공간 시각화는 의료분야에서는 도입되어 있으나 구조물의 초음파 비파괴 검사 분야에는 아직 도입되지 않고 있다. 본 발명의 실시예에 따른 3차원 시각화를 설명하기 전에, 먼저 의료분야에서 최근 이용되고 있는 3차원 시각화 기술에 대해 간략히 살펴보면 다음과 같다.Three-dimensional spatial visualization has been introduced in the medical field, but not yet in the field of ultrasonic non-destructive testing of structures. Before describing the three-dimensional visualization according to an embodiment of the present invention, a brief look at the three-dimensional visualization technology that is recently used in the medical field as follows.

최근 의료분야에서는 연속된 단층영상을 빠른 시간 내에 진단하기 위한 3차원 시각화 기술이 필수요인이 되어버렸다. 예를 들어, 가상내시경(virtual colonoscopy)을 위한 영상획득은 약 100장 정도의 연속된 단층영상을 필요로 하는데, 이러한 자료의 3차원적 처리 및 시각화 기술은 효율적이며 빠른 진단을 제공하는 데 필수조건이 된다. 일반적으로, 3차원 데이터, 예를 들어 수백 개의 영상의 집합은 SR(Surface Rendering), VR(Volume Rendering), MIP(Maximum Intensity Projection; 최대밝기투영) 중의 한 가지 방법에 의해 처리된다. 이에 대해 차례로 살펴보면, 먼저 SR 기술은 표면(대개 간단한 경계에 의해)을 추출하고, 추출된 표면의 위치를 기반으로 인공적인 빛의 근원에 따라 표면을 표현한다. VR 기술은 대개 가상선(ray)를 투영하고 가상선에서의 복셀(voxel) 값에 따라 화면에 있는 각 픽셀(pixel)을 채색하는 레이 캐스팅(ray casting) 알고리즘을 기본으로 한다. 또한 MIP도 레이 캐스팅 알고리즘을 이용하지만, 화면에 채색될 광선의 최대 값을 선택한다. 이러한 시각화 기술, 즉, SR, VR, MIP는 자기공명영상과 X-ray CT 영상에서 다루어져 왔다. 초음파 펄스에코 데이터를 사용하는 3차원 의료 영상의 시각화에서는 주로 표면들이 두 조직 형태 사이의 경계면을 검출함으로써 표현되어져 왔다. 이러한 기술들은 관절의 연골조직, 전립선, 심장과 같은 부위에서 다양한 영역을 영상화할 수 있는 장래성을 보여 주고있다.Recently, in the medical field, three-dimensional visualization technology for diagnosing a continuous tomography image in a short time has become an essential factor. For example, image acquisition for virtual colonoscopy requires about 100 consecutive tomography images, and the three-dimensional processing and visualization of these data is a prerequisite to providing efficient and rapid diagnosis. Becomes In general, a set of three-dimensional data, for example, hundreds of images, is processed by one of surface rendering (SR), volume rendering (VR), and maximum intensity projection (MIP). In turn, SR technology first extracts a surface (usually by a simple boundary) and then represents the surface based on the source of artificial light based on the location of the extracted surface. VR technology is usually based on a ray casting algorithm that projects a virtual line and colors each pixel on the screen according to the voxel value in the virtual line. MIP also uses a ray casting algorithm, but selects the maximum number of rays to be painted on the screen. Such visualization techniques, namely SR, VR, and MIP, have been dealt with in MRI and X-ray CT images. In visualization of three-dimensional medical images using ultrasonic pulse echo data, surfaces have been mainly expressed by detecting the interface between two tissue forms. These technologies are promising the ability to image various areas in areas such as cartilage, prostate, and heart in joints.

본 발명의 실시예에서는 상기 3가지의 3차원 공간 시각화 방법 중에서 MIP 기법을 이용한 펄스에코 데이터의 3차원 공간 시각화를 제안한다. 이에 대해 자세히 살펴보겠다.The embodiment of the present invention proposes a three-dimensional spatial visualization of pulse echo data using the MIP technique among the three three-dimensional spatial visualization methods. Let's take a closer look at this.

대부분의 3차원 렌더링 기법은 등방성 복셀을 필요로 한다. 그러나 펄스에코데이터 샘플링 시간과 레스터스캔(raster scan)의 간격이 일반적으로 다르기 때문에 위너 필터 처리된 데이터를 x축으로 보간하여 등방성 복셀로 만들어 주어야 한다(도 1 참조). 획득된 데이터는 단면내의 픽셀(pixel) 간격과 단면간의 간격이 다르기 때문에, 다음과 같은 선형 보간법을 사용하였다.Most three-dimensional rendering techniques require isotropic voxels. However, since the interval between the pulse echo data sampling time and the raster scan is generally different, the Wiener filtered data must be interpolated on the x-axis to form an isotropic voxel (see FIG. 1). Since the obtained data is different from the pixel spacing in the cross section and the cross section, the following linear interpolation method was used.

[수학식 11][Equation 11]

위에서 x_k는 k번째 단면(B-scan 데이터)의 위치를 나타낸다. 생성되는 는 등방성의 복셀 데이터가 되고, 이렇게 생성된 데이터는 SR(surface rendering), VR(volume rendering), MIP(maximum intensity projection)과 같은 3차원 시각화 방법에 사용될 수 있다. 이중, MIP(최대밝기투영)은 다양한 의료의 시각화에 널리 적용되고 있다. 최대값 연산은 이 연산의 비선형성 때문에 최대밝기투영(MIP)은 힐버트공간(Hilbert Space) 측면에서는 투영이 아니다. 그러나, 레이 캐스팅(ray casting)과 같은 레이를 " 투영" 한다는 측면에서, MIP과정을 투영이라고 한다. MIP과정은 다음과 같이 간단하게 표현된다.In the above, x _k represents the position of the k- th cross section (B-scan data). Generated Becomes isotropic voxel data, and the generated data can be used for three-dimensional visualization methods such as surface rendering (SR), volume rendering (VR), and maximum intensity projection (MIP). MIP (Maximum Brightness Projection) is widely applied to various medical visualizations. Because maximum computation is nonlinear in this computation, MIP is not a projection in terms of Hilbert Space. However, in terms of "projecting" a ray, such as ray casting, the MIP process is called projection. The MIP process is simplified as follows.

[수학식 12][Equation 12]

여기서 R(x,y,z)은 원래 좌표계 (x,y,z)에서 x 축(x-y 평면 상)을 θ 만큼 , z축을 φ만큼 회전하여 새로운 좌표계 (X,Y,Z)로 변환한 결과이다. 여기서, 투영의 방향은 최대 명도값이 선택되는 Z축이 된다. 수학식 12는 단지 MIP과정의 표현이고, 실제 실행에서는 시간이 소비되는 3차원 구조 데이터 회전을 하지 않는다. 레이 캐스팅의 방향은 두 각도 θ,φ의 cosine 값의 방향을 따르는 각각의 투영으로 간단하게 갱신된다. 그리고, MIP기술의 효과는 MIP 자체의 통계적인 특성으로 인해 명암대비(contrast-to-noise-ratio)의 개선 능력을 가진 3차원 의료영상의 시각화 (특히 혈관 조영법의 적용)에서 널리 사용되고 있다.Where R ( x, y, z ) is the result of converting the x- axis (on the xy plane) by θ and the z-axis by φ in the original coordinate system ( x, y, z ) to the new coordinate system ( X, Y, Z ) to be. Here, the direction of projection is the Z axis in which the maximum brightness value is selected. Equation 12 is merely an expression of the MIP process, and does not perform time-consuming three-dimensional structure data rotation in actual implementation. The direction of the ray casting is simply updated with each projection along the direction of the cosine values of the two angles θ, φ . In addition, the effect of MIP technology is widely used in the visualization of 3D medical images (particularly the application of angiography) with the ability to improve contrast-to-noise-ratio due to the statistical characteristics of MIP itself.

전술한 바와 같이 제안된 본 발명을 평가하기 위하여 도5의 표준시편 SG-03을 사용하였다. 펄스에코 데이터는 Amdata의 I/UX 장비(도 6)를 이용하여 획득하였는데, 2.25MHz의 중심 주파수(center frequency)를 가진 육면체(사각형 단자, D_x =D_y =0.5in)단자를 사용하였고, 펄스에코 데이터는 픽셀간격을 0.47 mm, 레스터스캔의 간격을 6.35 mm으로 획득하였다. 각각의 단자 위치에서 획득한 펄스에코데이터를 3차원 버퍼에 저장시킨 후, 위너 필터와 선형 보간법을 적용하여 등방성 복셀을 생성하였다. 생성된 3차원 데이터를 수학식 12의 MIP방법으로 처리하였다. 도 8은 θ와 φ를 변화시키면서 MIP한 결과이다. 도8의 (a)는 위너 필터 처리 과정 없이 MIP한 결과인데, 회절현상으로 인한 x-y 평면상의 흐려짐 현상을 확인할 수 있고, 초음파 단자(z = 0)와 원통형의 결함 사이의 거리가 증가함에 따라 흐려짐 현상이 커지는 것도 관찰할 수 있다. 도8의 (b)는 위너 필터 처리 과정을 거친 후 MIP한 결과이다. 여기에서는 회절로 인한 흐려짐 현상이 완화되어 원통형의 결함이 뚜렷하게 나타남을 확인할 수 있다.The standard specimen SG-03 of FIG. 5 was used to evaluate the proposed invention as described above. Pulse echo data was acquired using Amdata's I / UX equipment (Figure 6), using a cube (square terminal, D _x = D _y = 0.5 in) with a center frequency of 2.25 MHz, Pulse echo data was obtained with a pixel interval of 0.47 mm and a raster scan interval of 6.35 mm. After the pulse echo data obtained at each terminal location was stored in a 3D buffer, an isotropic voxel was generated by applying a Wiener filter and linear interpolation. The generated three-dimensional data was processed by the MIP method of Equation 12. 8 is a result of MIP while changing θ and φ . Figure 8 (a) is a result of MIP without the process of the Wiener filter, it can be confirmed that the blur phenomenon on the xy plane due to the diffraction phenomenon, the blur as the distance between the ultrasonic terminal ( z = 0) and the cylindrical defect increases It can also be observed that the phenomenon increases. 8 (b) shows the result of MIP after the Wiener filter process. Here, it can be seen that the blur phenomenon due to diffraction is alleviated, so that the cylindrical defect is clearly seen.

도 9에서는 위와 같이 주요 각도(θ와 φ)에서 생성한 MIP 영상을 회전, 팬(pan), 줌(zoom)등의 기능을 제공하는 3차원 시각화 프로그램을 보여 주고있다. 이 프로그램은 ActiveX을 사용한 Visual C++의 Microsoft Foundation Class (MFC)를 이용하여 PC에서 개발 완료되었다. 오른쪽에 회전, 팬, 줌 기능의 버튼이 나열되어 있고, 이 버튼 중 하나를 선택하면 사용자는 마우스를 이용하여 시야각도(viewpoint)를 변경하거나(rotation), 물체의 이동(pan), 물체의 확대(zoom) 등이 가능하게 된다.9 illustrates a three-dimensional visualization program that provides functions such as rotation, pan, zoom, etc. of the MIP image generated at the main angles θ and φ as described above. This program was developed on PC using Microsoft Foundation Class (MFC) of Visual C ++ using ActiveX. Listed on the right are buttons for rotation, pan, and zoom. When one of these buttons is selected, the user can use the mouse to change the viewpoint, pan the object, and zoom in on the object. (zoom) and the like become possible.

상술한 본 발명에 따른 펄스에코 신호의 3차원 처리에 의한 초음파 비파괴 검사 방법의 효과를 설명하면 다음과 같다.When explaining the effect of the ultrasonic non-destructive testing method by the three-dimensional processing of the pulse echo signal according to the present invention described above are as follows.

첫째, 본 발명에 의하면, B-scan 및 C-scan의 데이터를 동시에 관찰해야 할 필요없이, 3차원 공간 시각화된 초음파 펄스에코 신호를 이용하여 간편하게 구조물 비파괴 검사를 할 수 있다.First, according to the present invention, the structure nondestructive inspection can be easily performed by using the ultrasonic pulse echo signal of three-dimensional spatial visualization without having to simultaneously observe the data of the B-scan and the C-scan.

둘째, 본 발명에 의하면 초음파 빔의 회절 현상을 인한 흐려짐 현상을 줄여서 해상도가 향상된 데이터로써 구조물의 비파괴 검사를 할 수 있으므로 검사 결과의 신뢰성이 매우 향상될 수 있다.Second, according to the present invention can reduce the blur caused by the diffraction phenomenon of the ultrasonic beam to perform the non-destructive inspection of the structure as the data is improved resolution, the reliability of the inspection results can be greatly improved.

도 1은 펄스에코 데이터의 획득 및 데이터 처리 과정을 도시한다.1 illustrates a process of acquiring and processing pulse echo data.

도 2는 진동자의 유한한 구경으로 인한 초음파의 회절을 도시한다.2 shows the diffraction of the ultrasonic waves due to the finite aperture of the vibrator.

도 3은 측정 수식 를 그림으로 설명한다.3 is a measurement formula Explain with pictures.

도 4는 위너필터 사용의 타당성을 평가하기 위한 컴퓨터 시뮬레이션을 도시한다.4 shows a computer simulation to evaluate the feasibility of using Wiener filters.

도 5는 표준 시편 SG-03을 도시한다.5 shows a standard specimen SG-03.

도 6은 Amdata I/UX 시스템의 2D 스캐너 및 데이터 획득 장치를 도시한다.Figure 6 shows a 2D scanner and data acquisition device of the Amdata I / UX system.

도 7은 표준 시편 SG-03으로부터의 펄스에코 데이터(B-scan)를 도시한다.7 shows pulse echo data (B-scan) from standard specimen SG-03.

도 8은 표준 시편 SG-03으로부터의 펄스에코 데이터를 이용하여 MIP 알고리즘에 의해 생성된 이미지들을 도시한다.8 shows images generated by the MIP algorithm using pulse echo data from standard specimen SG-03.

도 9는 3차원 시각화 소프트웨어의 구현을 나타낸다.9 shows an implementation of three-dimensional visualization software.

Claims (5)

a) 피검사구조물에 초음파를 주사하는 단계;a) injecting ultrasound into the structure under test; b) 피검사구조물로부터 펄스에코 초음파 데이터를 획득하는 단계; 및b) obtaining pulse echo ultrasound data from the structure under test; And c) 상기 획득된 펄스에코 초음파 데이터를, 다음의 수식과 같이 를 매번 갱신하여 반복 연산을 행함으로써 위너 필터 처리하는 단계;c) The obtained pulse echo ultrasound data is obtained by the following equation. A Wiener filter process by updating a value every time and performing an iterative operation; 를 포함하는 초음파 비파괴 검사 방법. Ultrasonic nondestructive testing method comprising a. 여기서, here, 제 1 항에 있어서,The method of claim 1, c) 단계는 초음파 빔의 전달 방향의 수직 방향으로 펄스에코 초음파 데이터를 위너 필터 처리하는 단계인 것을 특징으로 하는 초음파 비파괴 검사 방법.and c) is a step of performing Wiener filter processing of pulse echo ultrasound data in a direction perpendicular to the direction in which the ultrasound beam is transmitted. 제 1 항에 있어서,The method of claim 1, 상기 위너 필터 처리된 펄스에코 초음파 데이터를 이용하여 피검사구조물을 3차원 공간 시각화하는 단계를 더욱 포함하는 것을 특징으로 하는 초음파 비파괴 검사 방법.Ultrasonic non-destructive testing method comprising the step of visualizing the structure to be inspected three-dimensional spatially using the Wiener filter-treated pulse echo ultrasound data. 제 3 항에 있어서,The method of claim 3, wherein 상기 3차원 공간 시각화 단계는 최대밝기투영(MIP; Maximum Intensity Projection) 기법을 이용하여 피검사 구조물을 3차원 공간 시각화하는 단계인 것을 특징으로 하는 초음파 비파괴 검사 방법.The three-dimensional spatial visualization step is a non-destructive inspection method, characterized in that the three-dimensional spatial visualization of the structure to be inspected using the Maximum Intensity Projection (MIP) technique. 제 4 항에 있어서,The method of claim 4, wherein 상기 위너 필터 처리된 펄스에코 초음파 데이터를 선형보간하는 단계를 더욱 포함하는 것을 특징으로 하는 초음파 비파괴 검사 방법.And linearly interpolating the Wiener filter processed pulse echo ultrasound data.