KR102385849B1 - Multi-channel mobile non-destructive ultrasonic inspection device - Google Patents

Multi-channel mobile non-destructive ultrasonic inspection device Download PDF

Info

Publication number
KR102385849B1
KR102385849B1 KR1020200010215A KR20200010215A KR102385849B1 KR 102385849 B1 KR102385849 B1 KR 102385849B1 KR 1020200010215 A KR1020200010215 A KR 1020200010215A KR 20200010215 A KR20200010215 A KR 20200010215A KR 102385849 B1 KR102385849 B1 KR 102385849B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
data
channel
reflected
signal
ultrasonic flaw
Prior art date
Application number
KR1020200010215A
Other languages
Korean (ko)
Other versions
KR20210096766A (en
Inventor
김두일
최창덕
지수정
조아현
Original Assignee
주식회사 삼영검사엔지니어링
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 주식회사 삼영검사엔지니어링 filed Critical 주식회사 삼영검사엔지니어링
Priority to KR1020200010215A priority Critical patent/KR102385849B1/en
Publication of KR20210096766A publication Critical patent/KR20210096766A/en
Application granted granted Critical
Publication of KR102385849B1 publication Critical patent/KR102385849B1/en

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N29/00—Investigating or analysing materials by the use of ultrasonic, sonic or infrasonic waves; Visualisation of the interior of objects by transmitting ultrasonic or sonic waves through the object
    • G01N29/22—Details, e.g. general constructional or apparatus details
    • G01N29/24—Probes
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N29/00—Investigating or analysing materials by the use of ultrasonic, sonic or infrasonic waves; Visualisation of the interior of objects by transmitting ultrasonic or sonic waves through the object
    • G01N29/04—Analysing solids
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N29/00—Investigating or analysing materials by the use of ultrasonic, sonic or infrasonic waves; Visualisation of the interior of objects by transmitting ultrasonic or sonic waves through the object
    • G01N29/22—Details, e.g. general constructional or apparatus details
    • G01N29/26—Arrangements for orientation or scanning by relative movement of the head and the sensor
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N29/00—Investigating or analysing materials by the use of ultrasonic, sonic or infrasonic waves; Visualisation of the interior of objects by transmitting ultrasonic or sonic waves through the object
    • G01N29/44—Processing the detected response signal, e.g. electronic circuits specially adapted therefor
    • G01N29/4409—Processing the detected response signal, e.g. electronic circuits specially adapted therefor by comparison
    • G01N29/4436—Processing the detected response signal, e.g. electronic circuits specially adapted therefor by comparison with a reference signal
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/02—Neural networks
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N2291/00—Indexing codes associated with group G01N29/00
    • G01N2291/10—Number of transducers
    • G01N2291/105—Number of transducers two or more emitters, two or more receivers

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Acoustics & Sound (AREA)
  • Investigating Or Analyzing Materials By The Use Of Ultrasonic Waves (AREA)

Abstract

본 발명의 실시예는 다채널 이동형 비파괴 초음파 탐상 검사 장치에 관한 것으로, 해결하고자 하는 기술적 과제는 독립된 16개 채널을 하나의 장치로 구성하여 검사 대상 물체의 결함을 동시에 여러 각도에서 검사하여 정밀한 검사 및 빠른 검사가 가능한 다채널 이동형 비파괴 초음파 탐상 검사 장치를 제공하는데 있다.
이를 위해 본 발명은 대상 물체에 초음파를 송신하고 반사된 초음파를 수신하는 다채널 초음파 탐촉자; 다채널 초음파 탐촉자에 펄스 신호를 송신하고, 다채널 초음파 탐촉자로부터 반사된 반사 신호를 수신하며, 수신된 반사 신호를 처리하여 데이터로 저장하는 다채널 초음파 탐상부; 및 다채널 초음파 탐상부로부터 데이터를 실시간으로 수신하고, 수신된 데이터를 처리하여 대상 물체의 초음파 탐상 데이터를 제공하는 신호 처리부를 포함하는, 다채널 이동형 비파괴 초음파 탐상 검사 장치를 제공한다.An embodiment of the present invention relates to a multi-channel movable non-destructive ultrasonic flaw inspection apparatus, and the technical problem to be solved is to configure 16 independent channels in one device to inspect defects of the object to be inspected from various angles at the same time to perform precise inspection and An object of the present invention is to provide a multi-channel movable non-destructive ultrasonic flaw inspection apparatus capable of fast inspection.
To this end, the present invention provides a multi-channel ultrasonic transducer for transmitting ultrasonic waves to a target object and receiving reflected ultrasonic waves; a multi-channel ultrasonic flaw detector that transmits a pulse signal to the multi-channel ultrasonic probe, receives a reflected signal reflected from the multi-channel ultrasonic probe, processes the received reflected signal and stores the received data as data; and a signal processor for receiving data from the multi-channel ultrasonic flaw detector in real time, and processing the received data to provide ultrasonic flaw data of the target object.

Figure 112020009288205-pat00001
Figure 112020009288205-pat00001

Description

다채널 이동형 비파괴 초음파 탐상 검사 장치{Multi-channel mobile non-destructive ultrasonic inspection device}Multi-channel mobile non-destructive ultrasonic inspection device

본 발명의 실시예는 다채널 이동형 비파괴 초음파 탐상 검사 장치에 관한 것이다.An embodiment of the present invention relates to a multi-channel mobile non-destructive ultrasonic flaw inspection apparatus.

최근 신재생에너지 분야의 풍력 발전 시스템은 첨단 신소재 산업이 적용되어 미래 유망 거대 산업으로 각광받고 있다. 이러한 복합 재료는 응용범위가 넓고, 선도적 기술혁신을 통한 타 산업으로 연계 파급효과가 매우 클 뿐만 아니라 기술적 우위를 확보하기도 어려운 대형 산업이다.Recently, wind power generation systems in the field of new and renewable energy have been spotlighted as a promising giant industry in the future due to the application of advanced new materials. These composite materials have a wide range of applications, and are a large-scale industry that not only has a very large ripple effect linked to other industries through leading technological innovation, but also makes it difficult to secure technological superiority.

특히 회전하는 블레이드의 자체 중량은 고가의 발전설비의 효율을 큰 폭으로 좌우하는 핵심적인 요소이므로, 과거 유리섬유 복합체를 주로 사용하였으나 대형화 경향에 따라서 가격적으로는 비싸지만 유리섬유 대비 무게가 약 40% 정도 가벼운 경량화가 가능한 탄소섬유 복합체를 사용하여 풍력 블레이드를 제작하여야 한다.In particular, the weight of the rotating blade itself is a key factor that greatly influences the efficiency of expensive power generation facilities. In the past, glass fiber composites were mainly used. Wind blades should be manufactured using carbon fiber composites that can be reduced in weight by about %.

재료의 경량 특성으로 발전기 용량을 대형화할 수 있는 발판이 될 수 있으며, 이로 인하여 풍력블레이드용 전체시장은 향후 10년 사이에 4~5배 성장할 것으로 전망하고 있다. 또한 복합재 블레이드는 재료 및 제조 공법으로 인하여 디본딩(debonding), 층간박리(delamination), 균열(crack) 등 다양한 내부 손상이 발생할 수 있으며, 이는 육안으로 판별하기 어려우므로 손상 탐지 기술이 필요하다.The lightweight properties of the material can serve as a stepping stone for increasing the generator capacity, and as a result, the overall market for wind power blades is expected to grow 4 to 5 times in the next 10 years. In addition, various internal damages such as debonding, delamination, and cracks may occur due to the material and manufacturing method of the composite blade, which is difficult to identify with the naked eye, so damage detection technology is required.

이런 결함들은 초기에는 구조적인 영향을 주지 않는 작은 사이즈로 있다가 반복하중과 충격하중을 받으면서 크랙이 전파가 진행되어 시간이 지남에 따라 블레이드 구조 안전성에도 영향을 미쳐 결국 큰 사고로 발전 할 수 있어 초기 결함 단계에서 검사되어 지침에 따른 수리가 진행되면 큰 사고를 미연에 방지 할 수 있고 사고에 위한 경제적 피해도 줄일 수 있다.These defects are small in size that do not have a structural impact in the beginning, and cracks propagate when subjected to repeated loads and impact loads. If it is inspected at the defect stage and repairs are carried out according to the guidelines, a major accident can be prevented in advance and the economic damage caused by the accident can be reduced.

이러한 발명의 배경이 되는 기술에 개시된 상술한 정보는 본 발명의 배경에 대한 이해도를 향상시키기 위한 것뿐이며, 따라서 종래 기술을 구성하지 않는 정보를 포함할 수도 있다.The above-described information disclosed in the background technology of the present invention is only for improving the understanding of the background of the present invention, and thus may include information that does not constitute the prior art.

본 발명의 실시예에 따른 해결하고자 하는 과제는 다채널 이동형 비파괴 초음파 탐상 검사 장치를 제공하는데 있다. 일례로, 본 발명의 실시예에 따른 해결하고자 하는 과제는 독립된 16개 채널을 하나의 장치로 구성하여 검사 대상 물체의 결함을 동시에 여러 각도에서 검사하여 정밀한 검사 및 빠른 검사가 가능한 다채널 이동형 비파괴 초음파 탐상 검사 장치를 제공하는데 있다. 다른 예로, 본 발명의 실시예에 따른 해결하고자 하는 과제는 수신된 초음파 신호를 실시간 그래프로 표시함으로써 사용자가 결함을 즉각 검출할 수 있도록 하며 결함 분석을 위해 다양한 형태의 데이터 저장이 가능한 다채널 이동형 비파괴 초음파 탐상 검사 장치를 제공하는데 있다.An object to be solved according to an embodiment of the present invention is to provide a multi-channel movable non-destructive ultrasonic flaw inspection apparatus. For example, the problem to be solved according to the embodiment of the present invention is to configure 16 independent channels as one device to inspect defects of the inspection object from various angles at the same time to enable precise inspection and quick inspection of multi-channel movable non-destructive ultrasound. To provide a flaw inspection device. As another example, a problem to be solved according to an embodiment of the present invention is to display a received ultrasound signal in a real-time graph so that a user can detect a defect immediately and to store various types of data for defect analysis. To provide an ultrasonic flaw inspection apparatus.

본 발명의 실시예에 따른 다채널 이동형 비파괴 초음파 탐상 검사 장치는 대상 물체에 초음파를 송신하고 반사된 초음파를 수신하는 다채널 초음파 탐촉자; 다채널 초음파 탐촉자에 펄스 신호를 송신하고, 다채널 초음파 탐촉자로부터 반사된 반사 신호를 수신하며, 수신된 반사 신호를 처리하여 데이터로 저장하는 다채널 초음파 탐상부; 다채널 초음파 탐상부로부터 데이터를 실시간으로 수신하고, 수신된 데이터를 처리하여 대상 물체의 초음파 탐상 데이터를 제공하는 신호 처리부; 및 신호 처리부로부터 획득한 초음파 탐상 데이터를 이용한 트레이닝 데이터 셋트 및 테스트 베드 시편을 이용한 트레이닝 데이터 셋트를 각각 수신하는 트레이닝 데이터 모듈; 트레이닝 데이터 모듈로부터 입력받은 트레이닝 데이터 셋트를 이용하여 결함 여부를 학습하고 분석하는 인공 신경망; 및 인공 신경망으로부터 분석된 결과를 기반으로 결함 검출을 수행하는 결함 검출 모듈을 포함하는 인공 신경망부를 포함하되, 다채널 초음파 탐촉자는 대상 물체에 밀착되는 다수의 탐촉 진동자; 다수의 탐촉 진동자에 결합되어 다수의 탐촉 진동자가 독립적으로 대상 물체의 곡면에 수직 방향으로 가압될 수 있도록 하는 가압부; 다수의 탐촉 진동자 각각의 일측에 연결되어 다채널 초음파 탐상부로부터 펄스 신호를 인가받아 다수의 탐촉 진동자에 송신하는 송신 신호 연결 커넥터; 및 다수의 탐촉 진동자 각각의 타측에 연결되어 다수의 탐촉 진동자로부터 반사된 반사 신호를 다채널 초음파 탐상부에 제공하는 수신 신호 연결 커넥터를 포함하고, 신호 처리부는 수신된 데이터를 정해진 시간동안 버퍼링하는 버퍼와, 버퍼로부터 로우 데이터를 추출하는 로우 데이터 추출부와, 채널별로 데이터를 분리하는 채널 데이터 분리부와, 분리된 채널별 데이터의 싱크를 동시화시키는 싱크 신호 동기부를 갖는 데이터 전처리부; 싱크 신호 동기부로부터 얻은 데이터 중에서 일부 데이터를 샘플링하는 데이터 샘플링부와, 샘플링된 데이터 중에서 미리 지정된 범위를 벗어난 데이터를 필터링하는 필터와, 필터링되고 남은 데이터를 채널별로 재구성하는 데이터 재구성부; 결함 데이터에 대응하는 잔존 수명 데이터를 미리 저장하고, 인공 신경망부의 결함 검출 모듈로부터 결함 데이터를 수신하면 미리 저장된 잔존 수명 데이터를 이용하여 대상 물체의 제1잔존 수명을 예측하는 수명 예측부; 및 수명 예측부로부터 제1잔존 수명의 데이터를 수신하여 표시하는 표시부를 포함하며, 인공 신경망부는 결함 데이터를 트레이닝 데이터로 수신하고 잔존 수명 데이터를 정답 데이터로 수신하여 결함 대비 잔존 수명을 학습한 후, 결함 데이터를 이용하여 제2잔존 수명을 예측하고, 예측한 제2잔존 수명을 신호 처리부의 표시부에 전송하고, 다채널 초음파 탐상부는 펄스 신호를 다수의 초음파 탐촉자에 각각 송신하는 다채널 송신 모듈; 다수의 초음파 탐촉자로부터 각각 반사된 반사 신호를 수신하는 다채널 수신 모듈; 수신된 각각의 반사 신호를 디지털 데이터로 변환하고 저장하는 데이터 처리 및 메모리 모듈; 및 데이터 처리 및 메모리 모듈에 저장된 데이터를 실시간으로 신호 처리부에 송신하는 통신 모듈을 포함하고, 다채널 수신 모듈은 반사된 반사 신호의 전압 레벨을 증폭하는 증폭 회로; 반사된 반사 신호의 저주파 노이즈 및 고주파 노이즈를 필터링하는 필터 회로; 및 필터링된 정현파 형태의 반사 신호 중에서 마이너스 전압을 플러스 전압으로 변환하는 정류 회로를 포함하고, 증폭 회로는 필터 회로의 전단에 연결되어 1 내지 100의 증폭율을 갖는 제1증폭 회로; 및 필터 회로의 후단에 연결되어 1 내지 10,000의 증폭율을 갖는 제2증폭 회로를 포함할 수 있다.A multi-channel movable non-destructive ultrasonic flaw inspection apparatus according to an embodiment of the present invention includes: a multi-channel ultrasonic probe for transmitting ultrasonic waves to a target object and receiving reflected ultrasonic waves; a multi-channel ultrasonic flaw detector that transmits a pulse signal to the multi-channel ultrasonic probe, receives a reflected signal reflected from the multi-channel ultrasonic probe, and processes the received reflected signal and stores it as data; a signal processing unit that receives data from the multi-channel ultrasonic flaw detector in real time and processes the received data to provide ultrasonic flaw data of the target object; and a training data module for receiving, respectively, a training data set using the ultrasonic flaw detection data obtained from the signal processing unit and a training data set using a test bed specimen; an artificial neural network that learns and analyzes whether a defect exists by using the training data set input from the training data module; and an artificial neural network unit including a defect detection module for performing defect detection based on a result analyzed from the artificial neural network, wherein the multi-channel ultrasonic transducer includes: a plurality of probe vibrators in close contact with the target object; a pressing unit coupled to the plurality of probe vibrators so that the plurality of probe vibrators can be independently pressed in the vertical direction to the curved surface of the target object; a transmission signal connection connector connected to one side of each of the plurality of probe vibrators to receive a pulse signal from the multi-channel ultrasonic flaw detector and transmit the received pulse signal to the plurality of probe vibrators; and a receiving signal connection connector connected to the other side of each of the plurality of probe vibrators to provide a reflected signal reflected from the plurality of probe vibrators to the multi-channel ultrasonic flaw detector, wherein the signal processing unit buffers the received data for a predetermined time. and a data preprocessing unit having a raw data extracting unit for extracting raw data from the buffer, a channel data separating unit for separating data for each channel, and a sync signal synchronizing unit for synchronizing the separated data for each channel; a data sampling unit for sampling some data from the data obtained from the sync signal synchronizer, a filter for filtering data out of a predetermined range from among the sampled data, and a data reconstruction unit for reconstructing the filtered remaining data for each channel; a life expectancy predicting unit that stores in advance the remaining life data corresponding to the defect data, and predicts the first remaining life of the target object by using the pre-stored remaining life data when the defect data is received from the defect detection module of the artificial neural network unit; and a display unit for receiving and displaying the data of the first remaining life from the life prediction unit, wherein the artificial neural network receives the defect data as training data and receives the remaining life data as correct answer data to learn the remaining life compared to the defect, a multi-channel transmission module for predicting a second remaining life by using the defect data, transmitting the predicted second remaining life to the display unit of the signal processing unit, and the multi-channel ultrasonic flaw detection unit transmitting a pulse signal to a plurality of ultrasonic transducers, respectively; a multi-channel receiving module for receiving reflected signals respectively reflected from a plurality of ultrasonic transducers; a data processing and memory module for converting and storing each received reflected signal into digital data; and a communication module for transmitting data processing and data stored in the memory module to the signal processing unit in real time, wherein the multi-channel receiving module includes: an amplifying circuit for amplifying a voltage level of the reflected reflected signal; a filter circuit for filtering low-frequency noise and high-frequency noise of the reflected reflected signal; and a rectifying circuit for converting a negative voltage into a positive voltage among the filtered sinusoidal reflected signals, wherein the amplifying circuit includes: a first amplifying circuit connected to a front end of the filter circuit and having an amplification factor of 1 to 100; and a second amplifier circuit connected to the rear end of the filter circuit and having an amplification factor of 1 to 10,000.

삭제delete

삭제delete

삭제delete

삭제delete

삭제delete

삭제delete

삭제delete

본 발명의 실시예는 다채널 이동형 비파괴 초음파 탐상 검사 장치를 제공한다. 일례로, 본 발명의 실시예는 독립된 16개 채널을 하나의 장치로 구성하여 검사 대상 물체의 결함을 동시에 여러 각도에서 검사하여 정밀한 검사 및 빠른 검사가 가능한 다채널 이동형 비파괴 초음파 탐상 검사 장치를 제공한다. 다른 예로, 본 발명의 실시예는 수신된 초음파 신호를 실시간 그래프로 표시함으로써 사용자가 결함을 즉각 검출할 수 있도록 하며 결함 분석을 위해 다양한 형태의 데이터 저장이 가능한 다채널 이동형 비파괴 초음파 탐상 검사 장치를 제공한다.An embodiment of the present invention provides a multi-channel mobile non-destructive ultrasonic flaw inspection apparatus. As an example, an embodiment of the present invention provides a multi-channel movable non-destructive ultrasonic flaw inspection apparatus capable of precise and fast inspection by simultaneously inspecting defects of an object to be inspected from multiple angles by configuring 16 independent channels as one device. . As another example, an embodiment of the present invention provides a multi-channel movable non-destructive ultrasonic flaw inspection apparatus that enables a user to immediately detect a defect by displaying a received ultrasonic signal as a real-time graph and can store various types of data for defect analysis do.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 다채널 이동형 비파괴 초음파 탐상 검사 장치의 구성을 도시한 개략도이다.
도 2a 및 도 2b는 본 발명의 실시예에 따른 다채널 이동형 비파괴 초음파 탐상 검사 장치중 다채널 초음파 탐촉자의 구성을 도시한 개략도이다.
도 3a 및 도 3b는 본 발명의 실시예에 따른 다채널 이동형 비파괴 초음파 탐상 검사 장치에 의해 측정된 저면 반사파 및 크랙 반사파/저면 반사파의 예를 도시한 그래프이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 다채널 이동형 비파괴 초음파 탐상 검사 장치의 구성을 도시한 블럭도이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 다채널 이동형 비파괴 초음파 탐상 검사 장치 중에서 신호 처리부(신호처리 소프트웨어가 설치된 컴퓨터)의 구성을 도시한 블럭도이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 다채널 이동형 비파괴 초음파 탐상 검사 장치에 이용된 신경망 모델 및 각 노드의 동작을 도시한 것이다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 인공지능 시스템/신경망을 나타낸다.
도 8은 본 발명의 실시예에 따른 인공 신경망을 갖는 다채널 이동형 비파괴 초음파 탐상 검사 장치의 구성을 도시한 블럭도이다.1 is a schematic diagram showing the configuration of a multi-channel movable non-destructive ultrasonic flaw inspection apparatus according to an embodiment of the present invention.
2A and 2B are schematic diagrams showing the configuration of a multi-channel ultrasonic transducer among the multi-channel movable non-destructive ultrasonic flaw inspection apparatus according to an embodiment of the present invention.
3A and 3B are graphs illustrating examples of a bottom reflected wave and a crack reflected wave/bottom reflected wave measured by a multi-channel movable non-destructive ultrasonic flaw inspection apparatus according to an embodiment of the present invention.
4 is a block diagram showing the configuration of a multi-channel movable non-destructive ultrasonic flaw inspection apparatus according to an embodiment of the present invention.
5 is a block diagram illustrating the configuration of a signal processing unit (a computer in which signal processing software is installed) in a multi-channel mobile non-destructive ultrasonic flaw inspection apparatus according to an embodiment of the present invention.
6 is a diagram illustrating a neural network model and operation of each node used in the multi-channel mobile non-destructive ultrasonic flaw inspection apparatus according to an embodiment of the present invention.
7 shows an artificial intelligence system/neural network according to an embodiment of the present invention.
8 is a block diagram illustrating the configuration of a multi-channel mobile non-destructive ultrasonic flaw inspection apparatus having an artificial neural network according to an embodiment of the present invention.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 설명하기로 한다.Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

본 발명의 실시예들은 당해 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 본 발명을 더욱 완전하게 설명하기 위하여 제공되는 것이며, 하기 실시예는 여러 가지 다른 형태로 변형될 수 있으며, 본 발명의 범위가 하기 실시예에 한정되는 것은 아니다. 오히려, 이들 실시예는 본 개시를 더욱 충실하고 완전하게 하고, 당업자에게 본 발명의 사상을 완전하게 전달하기 위하여 제공되는 것이다.Examples of the present invention are provided to more completely explain the present invention to those of ordinary skill in the art, and the following examples may be modified in various other forms, and the scope of the present invention is as follows It is not limited to an Example. Rather, these examples are provided so that this disclosure will be more thorough and complete, and will fully convey the spirit of the invention to those skilled in the art.

또한, 이하의 도면에서 각 층의 두께나 크기는 설명의 편의 및 명확성을 위하여 과장된 것이며, 도면상에서 동일 부호는 동일한 요소를 지칭한다. 본 명세서에서 사용된 바와 같이, 용어 "및/또는"은 해당 열거된 항목 중 어느 하나 및 하나 이상의 모든 조합을 포함한다. 또한, 본 명세서에서 "연결된다"라는 의미는 A 부재와 B 부재가 직접 연결되는 경우뿐만 아니라, A 부재와 B 부재의 사이에 C 부재가 개재되어 A 부재와 B 부재가 간접 연결되는 경우도 의미한다.In addition, in the following drawings, the thickness or size of each layer is exaggerated for convenience and clarity of description, and the same reference numerals in the drawings refer to the same elements. As used herein, the term “and/or” includes any one and all combinations of one or more of those listed items. In addition, in the present specification, "connected" means not only when member A and member B are directly connected, but also when member A and member B are indirectly connected with member C interposed between member A and member B. do.

본 명세서에서 사용된 용어는 특정 실시예를 설명하기 위하여 사용되며, 본 발명을 제한하기 위한 것이 아니다. 본 명세서에서 사용된 바와 같이, 단수 형태는 문맥상 다른 경우를 분명히 지적하는 것이 아니라면, 복수의 형태를 포함할 수 있다. 또한, 본 명세서에서 사용되는 경우 "포함한다(comprise, include)" 및/또는 "포함하는(comprising, including)"은 언급한 형상들, 숫자, 단계, 동작, 부재, 요소 및/또는 이들 그룹의 존재를 특정하는 것이며, 하나 이상의 다른 형상, 숫자, 동작, 부재, 요소 및 /또는 그룹들의 존재 또는 부가를 배제하는 것이 아니다.The terminology used herein is used to describe specific embodiments, not to limit the present invention. As used herein, the singular form may include the plural form unless the context clearly dictates otherwise. Also, as used herein, “comprise, include” and/or “comprising, including” refer to the referenced shapes, numbers, steps, actions, members, elements, and/or groups thereof. It specifies the presence and does not exclude the presence or addition of one or more other shapes, numbers, movements, members, elements and/or groups.

본 명세서에서 제1, 제2 등의 용어가 다양한 부재, 부품, 영역, 층들 및/또는 부분들을 설명하기 위하여 사용되지만, 이들 부재, 부품, 영역, 층들 및/또는 부분들은 이들 용어에 의해 한정되어서는 안 됨은 자명하다. 이들 용어는 하나의 부재, 부품, 영역, 층 또는 부분을 다른 영역, 층 또는 부분과 구별하기 위하여만 사용된다. 따라서, 이하 상술할 제1부재, 부품, 영역, 층 또는 부분은 본 발명의 가르침으로부터 벗어나지 않고서도 제2부재, 부품, 영역, 층 또는 부분을 지칭할 수 있다.Although the terms first, second, etc. are used herein to describe various members, parts, regions, layers and/or parts, these members, parts, regions, layers, and/or parts are limited by these terms so that they It is self-evident that These terms are used only to distinguish one member, component, region, layer or portion from another region, layer or portion. Accordingly, a first member, component, region, layer, or portion described below may refer to a second member, component, region, layer or portion without departing from the teachings of the present invention.

"하부(beneath)", "아래(below)", "낮은(lower)", "상부(above)", "위(upper)"와 같은 공간에 관련된 용어가 도면에 도시된 한 요소 또는 특징과 다른 요소 또는 특징의 용이한 이해를 위해 이용될 수 있다. 이러한 공간에 관련된 용어는 본 발명의 다양한 공정 상태 또는 사용 상태에 따라 본 발명의 용이한 이해를 위한 것이며, 본 발명을 한정하기 위한 것은 아니다. 예를 들어, 도면의 요소 또는 특징이 뒤집어지면, "하부" 또는 "아래"로 설명된 요소 또는 특징은 "상부" 또는 "위에"로 된다. 따라서, "아래"는 "상부" 또는 "아래"를 포괄하는 개념이다.Space-related terms such as “beneath”, “below”, “lower”, “above”, and “upper” refer to an element or feature shown in the drawing It may be used to facilitate understanding of other elements or features. These space-related terms are for easy understanding of the present invention according to various process conditions or usage conditions of the present invention, and are not intended to limit the present invention. For example, if an element or feature in a figure is turned over, an element or feature described as "below" or "below" becomes "above" or "above". Accordingly, "below" is a concept encompassing "above" or "below".

또한, 본 발명에 따른 컴퓨터(컨트롤러) 및/또는 다른 관련 기기 또는 부품은 임의의 적절한 하드웨어, 펌웨어(예를 들어, 주문형 반도체), 소프트웨어, 또는 소프트웨어, 펌웨어 및 하드웨어의 적절한 조합을 이용하여 구현될 수 있다. 예를 들어, 본 발명에 따른 컴퓨터(컨트롤러) 및/또는 다른 관련 기기 또는 부품의 다양한 구성 요소들은 하나의 집적회로 칩 상에, 또는 별개의 집적회로 칩 상에 형성될 수 있다. 또한, 컴퓨터(컨트롤러)의 다양한 구성 요소는 가요성 인쇄 회로 필름 상에 구현 될 수 있고, 테이프 캐리어 패키지, 인쇄 회로 기판, 또는 컴퓨터(컨트롤러)와 동일한 서브스트레이트 상에 형성될 수 있다. 또한, 컴퓨터(컨트롤러)의 다양한 구성 요소는, 하나 이상의 컴퓨팅 장치에서, 하나 이상의 프로세서에서 실행되는 프로세스 또는 쓰레드(thread)일 수 있고, 이는 이하에서 언급되는 다양한 기능들을 수행하기 위해 컴퓨터 프로그램 명령들을 실행하고 다른 구성 요소들과 상호 작용할 수 있다. 컴퓨터 프로그램 명령은, 예를 들어, 랜덤 액세스 메모리와 같은 표준 메모리 디바이스를 이용한 컴퓨팅 장치에서 실행될 수 있는 메모리에 저장된다. 컴퓨터 프로그램 명령은 또한 예를 들어, CD-ROM, 플래시 드라이브 등과 같은 다른 비-일시적 컴퓨터 판독 가능 매체(non-transitory computer readable media)에 저장될 수 있다. 또한, 본 발명에 관련된 당업자는 다양한 컴퓨팅 장치의 기능이 상호간 결합되거나, 하나의 컴퓨팅 장치로 통합되거나, 또는 특정 컴퓨팅 장치의 기능이, 본 발명의 예시적인 실시예를 벗어나지 않고, 하나 이상의 다른 컴퓨팅 장치들에 분산될 수 될 수 있다는 것을 인식해야 한다.Further, the computer (controller) and/or other related devices or components according to the present invention may be implemented using any suitable hardware, firmware (eg, application specific semiconductor), software, or a suitable combination of software, firmware and hardware. can For example, various components of a computer (controller) and/or other related devices or parts according to the present invention may be formed on one integrated circuit chip or on separate integrated circuit chips. In addition, various components of the computer (controller) may be embodied on a flexible printed circuit film, and may be formed on a tape carrier package, a printed circuit board, or the same substrate as the computer (controller). In addition, various components of a computer (controller), in one or more computing devices, may be processes or threads executing on one or more processors, which execute computer program instructions to perform various functions mentioned below. and interact with other components. The computer program instructions are stored in a memory that can be executed in a computing device using a standard memory device, such as, for example, a random access memory. The computer program instructions may also be stored in other non-transitory computer readable media such as, for example, a CD-ROM, flash drive, and the like. In addition, those skilled in the art related to the present invention are skilled in the art that functions of various computing devices are combined with each other, integrated into one computing device, or functions of a specific computing device are one or more other computing devices without departing from the exemplary embodiments of the present invention. It should be recognized that they can be distributed among

일례로, 본 발명에 따른 컴퓨터(컨트롤러)는 중앙처리장치, 하드디스크 또는 고체상태디스크와 같은 대용량 저장 장치, 휘발성 메모리 장치, 키보드 또는 마우스와 같은 입력 장치, 모니터 또는 프린터와 같은 출력 장치로 이루어진 통상의 상용 컴퓨터에서 운영될 수 있다. For example, the computer (controller) according to the present invention is usually composed of a central processing unit, a mass storage device such as a hard disk or a solid state disk, a volatile memory device, an input device such as a keyboard or mouse, and an output device such as a monitor or printer. It can be run on a commercial computer of

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 다채널 이동형 비파괴 초음파 탐상 검사 장치(100)의 구성을 도시한 개략도이다.1 is a schematic diagram showing the configuration of a multi-channel movable non-destructive ultrasonic flaw inspection apparatus 100 according to an embodiment of the present invention.

도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 다채널 이동형 비파괴 초음파 탐상 검사 장치(100)는 다채널 초음파 탐촉자(110), 다채널 초음파 탐상부(120) 및 신호 처리부(130)(컴퓨터)를 포함할 수 있다.As shown in Figure 1, the multi-channel movable non-destructive ultrasonic flaw inspection apparatus 100 according to an embodiment of the present invention is a multi-channel ultrasonic probe 110, a multi-channel ultrasonic flaw detector 120 and a signal processing unit 130 (130) ( computer) may be included.

일부 예들에서, 다채널 초음파 탐촉자(110)는 전기 신호를 초음파 신호로 변환하여 대상 물체에 인가할 수 있고 대상 물체로부터 반사된 반사 신호를 다시 전기 신호로 변환할 수 있다. 일부 예들에서, 초음파 탐촉자(110)는 8 채널 내지 32 채널을 포함할 수 있다. In some examples, the multi-channel ultrasound transducer 110 may convert an electrical signal into an ultrasound signal and apply it to a target object, and may convert a reflected signal reflected from the target object back into an electrical signal. In some examples, the ultrasonic transducer 110 may include between 8 channels and 32 channels.

일부 예들에서, 다채널 초음파 탐상부(120)는 다채널 초음파 탐촉자(110)로 각각 전기적인 펄스 신호를 송신할 수 있고 다채널 초음파 탐촉자(110)로부터 각각 반사 신호를 수신할 수 있다. 일부 예에서, 다채널 초음파 탐상부(120)는 반사 신호에 관련된 데이터를 처리하고 이를 저장할 수 있다. 일부 예들에서, 다채널 초음파 탐상부(120)는 신호 처리부(130)로 실시간으로 처리 및 저장되는 데이터를 전송할 수 있다. In some examples, the multi-channel ultrasonic flaw detector 120 may transmit an electrical pulse signal to the multi-channel ultrasonic probe 110 , respectively, and may receive a reflected signal from the multi-channel ultrasonic probe 110 , respectively. In some examples, the multi-channel ultrasound flaw detector 120 may process and store data related to the reflected signal. In some examples, the multi-channel ultrasonic flaw detector 120 may transmit data that is processed and stored in real time to the signal processor 130 .

일부 예들에서, 신호 처리부(130)는 데이터를 실시간으로 그래프로 지시/표시하고 또는 지시/표시되는 데이터를 저장할 수 있다. 아래에서 다시 설명하겠지만, 일부 예들에서, 신호 처리부(130)는 처리된 데이터를 인공 신경망에 트레이닝 데이터 셋트로서 제공하거나, 인공 신경망으로부터 얻은 데이터를 기반으로 대상 물체의 잔존 수명을 예측할 수도 있다.In some examples, the signal processing unit 130 may indicate/display data in a graph in real time or store the indicated/displayed data. As will be described again below, in some examples, the signal processing unit 130 may provide the processed data as a training data set to the artificial neural network or predict the remaining lifespan of the target object based on data obtained from the artificial neural network.

도 2a 및 도 2b는 본 발명의 실시예에 따른 다채널 이동형 비파괴 초음파 탐상 검사 장치(100)중 다채널 초음파 탐촉자(110)의 구성을 도시한 개략도이다.2a and 2b are schematic diagrams showing the configuration of the multi-channel ultrasonic transducer 110 of the multi-channel movable non-destructive ultrasonic flaw inspection apparatus 100 according to an embodiment of the present invention.

도 2a에 도시된 바와 같이, 다채널 초음파 탐촉자(110)는 다채널 탐촉 진동자(111), 송신 신호 연결 커넥터(112) 및 수신 신호 연결 커넥터(113)를 포함할 수 있다.As shown in FIG. 2A , the multi-channel ultrasonic transducer 110 may include a multi-channel probe vibrator 111 , a transmission signal connection connector 112 , and a reception signal connection connector 113 .

일부 예들에서, 다채널 탐촉 진동자(111)는 대상 물체에 가압되어 밀착될 수 있다. 일부 예들에서, 송신 신호 연결 커넥터(112)는 다채널 탐촉 진동자(111) 각각의 일측에 연결되어 다채널 초음파 탐상부(120)로부터 펄스 신호를 인가받아 다채널 탐촉 진동자(111)에 송신할 수 있다. 송신 신호 연결 커넥터(112)는 다채널 초음파 탐상부(120)에 착탈 가능하다. 일부 예들에서, 수신 신호 연결 커넥터(113)는 다채널 탐촉 진동자(111) 각각의 타측에 연결되어 다채널 탐촉 진동자(111)로부터 반사된 반사 신호를 다채널 초음파 탐상부(120)에 제공할 수 있다. 수신 신호 연결 커넥터(113)는 다채널 초음파 탐상부(120)에 착탈 가능하다.In some examples, the multi-channel probe vibrator 111 may be pressed into close contact with the target object. In some examples, the transmission signal connection connector 112 is connected to one side of each of the multi-channel probe vibrator 111 to receive a pulse signal from the multi-channel ultrasonic flaw detector 120 and transmit it to the multi-channel probe vibrator 111 . there is. The transmission signal connection connector 112 is detachable from the multi-channel ultrasonic flaw detector 120 . In some examples, the reception signal connection connector 113 is connected to the other side of each of the multi-channel probe vibrator 111 to provide a reflected signal reflected from the multi-channel probe vibrator 111 to the multi-channel ultrasonic flaw detector 120 . there is. The reception signal connection connector 113 is detachable from the multi-channel ultrasonic flaw detector 120 .

도 2b에 도시된 바와 같이, 다채널 탐촉 진동자(111)는 가압부(114)에 결합될 수 있다. 일부 예들에서, 가압부(114)는 다채널 탐촉 진동자(111)를 독립적으로 수직 방향으로 가압할 수 있도록 함으로써, 대상 물체의 곡면에 다채널 탐촉 진동자(111)가 가압/밀착된다고 해도, 모든 다채널 탐촉 진동자(111)가 균일한 또는 일정한 함으로 대상 물체의 곡면에 가압/밀착되도록 한다. 이에 따라 가압부(114)는 본 발명의 실시예에 따른 초음파 탐상의 신뢰성을 향상시킬 수 있다.As shown in FIG. 2B , the multi-channel probe vibrator 111 may be coupled to the pressing unit 114 . In some examples, the pressing unit 114 allows the multi-channel probe vibrator 111 to be independently pressed in the vertical direction, so that even if the multi-channel probe vibrator 111 is pressed/adhered to the curved surface of the target object, all The channel probe vibrator 111 is pressed/adhered to the curved surface of the target object in a uniform or constant manner. Accordingly, the pressing unit 114 may improve the reliability of the ultrasonic flaw detection according to the embodiment of the present invention.

도 3a 및 도 3b는 본 발명의 실시예에 따른 다채널 이동형 비파괴 초음파 탐상 검사 장치에 의해 측정된 저면 반사파 및 크랙 반사파/저면 반사파의 예를 도시한 그래프이다. 그래프에서 X축은 탐상 시간이고 Y축은 탐상 세기이다. 또한, 이러한 그래프는 채널의 개수(예를 들면, 8채널 내지 32채널)만큼 생성 및 저장되나, 여기서는 일례로 제1채널의 그래프만이 도시되었다.3A and 3B are graphs illustrating examples of a bottom reflected wave and a crack reflected wave/bottom reflected wave measured by a multi-channel movable non-destructive ultrasonic flaw inspection apparatus according to an embodiment of the present invention. In the graph, the X-axis is the inspection time and the Y-axis is the inspection intensity. In addition, such a graph is generated and stored as many as the number of channels (eg, 8 to 32 channels), but only the graph of the first channel is shown here as an example.

도 3a에 도시된 바와 같이, 탐상 대상물의 내측에 홈, 틈 또는 크랙과 같은 불연속부가 없을 경우 하나의 저면 반사파만이 관측, 저장 및 표시된다. 그러나, 도 3b에 도시된 바와 같이, 탐상 대상물의 내측에 홈, 틈 또는 크랙과 같은 불연속부가 있을 경우 크랙 반사파와 저면 반사파가 순차적으로 관측, 저장 및 표시된다.As shown in FIG. 3A, when there is no discontinuity such as a groove, a gap or a crack on the inside of the flaw detection object, only one bottom reflected wave is observed, stored, and displayed. However, as shown in FIG. 3B, if there is a discontinuity such as a groove, a gap or a crack inside the flaw detection object, the crack reflected wave and the bottom reflected wave are sequentially observed, stored, and displayed.

즉, 탐상 대상물의 내측에 불연속부 존재 시 이를 통해 반사되는 반사파의 크기와 폭 등의 형태를 분석하여 탐상 대상물의 상태를 판단할 수 있다. 본 발명의 실시예에 따른 다채널 이동형 비파괴 초음파 탐상 검사 장치는 독립된 다수의 채널을 하나의 장치로 구성하여 검사 대상 물체의 결함을 동시에 여러 각도에서 검사하여 정밀한 검사 및 빠른 검사를 할 수 있도록 한다. 더불어, 본 발명의 실시예에 따른 다채널 이동형 비파괴 초음파 탐상 검사 장치는 수신된 초음파 신호를 실시간 그래프로 표시 및 분석함으로써, 사용자가 결함을 즉각적으로 검출할 수 있도록 하고, 또한 결함 분석을 위해 다양한 형태의 데이터 저장 후 2차적으로 분석도 가능하도록 한다.That is, when there is a discontinuity inside the flaw detection object, it is possible to determine the state of the flaw detection object by analyzing the shape, such as the size and width of the reflected wave reflected through it. The multi-channel movable non-destructive ultrasonic flaw inspection apparatus according to an embodiment of the present invention configures a plurality of independent channels into one device to simultaneously inspect defects of an object to be inspected from various angles to enable precise inspection and quick inspection. In addition, the multi-channel movable non-destructive ultrasonic flaw inspection apparatus according to an embodiment of the present invention displays and analyzes the received ultrasonic signal in a real-time graph, so that a user can immediately detect a defect, and also various types for defect analysis After saving the data, secondary analysis is also possible.

도 4는 본 발명의 실시예에 따른 다채널 이동형 비파괴 초음파 탐상 검사 장치(100)의 구성을 도시한 블럭도이다.4 is a block diagram showing the configuration of a multi-channel movable non-destructive ultrasonic flaw inspection apparatus 100 according to an embodiment of the present invention.

도 4에 도시된 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 다채널 이동형 비파괴 초음파 탐상 검사 장치(100)는, 상술한 바와 유사하게, 다채널 초음파 탐촉자(110), 다채널 초음파 탐상부(120) 및 신호 처리부(130)를 포함할 수 있다.As shown in Figure 4, the multi-channel movable non-destructive ultrasonic flaw inspection apparatus 100 according to the embodiment of the present invention, similar to the above, the multi-channel ultrasonic probe 110, the multi-channel ultrasonic flaw detector 120 and a signal processing unit 130 .

다채널 초음파 탐촉자(110)는 다채널 초음파 탐상부(120)로부터 전달받은 전기적 펄스 신호를 초음파로 변환하여 대상 물체에 초음파를 송신하고, 또한 대상 물체의 경계면, 최저면 또는 결함면으로부터 반사된 초음파를 수신할 수 있다.The multi-channel ultrasonic transducer 110 converts the electrical pulse signal received from the multi-channel ultrasonic flaw detector 120 into ultrasonic waves to transmit ultrasonic waves to the target object, and also ultrasonic waves reflected from the interface, the lowest surface, or the defect surface of the target object. can receive

다채널 초음파 탐상부(120)는 다채널 초음파 탐촉자(110)에 펄스 신호를 송신하고, 다채널 초음파 탐촉자(110)로부터 반사된 반사 신호를 수신하며, 수신된 반사 신호를 처리하여 데이터로 저장할 수 있다.The multi-channel ultrasonic flaw detector 120 transmits a pulse signal to the multi-channel ultrasonic probe 110, receives the reflected signal reflected from the multi-channel ultrasonic probe 110, processes the received reflected signal and stores it as data. there is.

일부 예들에서, 다채널 초음파 탐상부(120)는 다채널 송신 모듈(121), 다채널 수신 모듈(124), 데이터 처리 및 메모리 모듈(128), 그리고 통신 모듈(129)을 포함할 수 있다.In some examples, the multi-channel ultrasonic flaw detector 120 may include a multi-channel transmission module 121 , a multi-channel reception module 124 , a data processing and memory module 128 , and a communication module 129 .

다채널 송신 모듈(121)은 전기적 펄스 신호를 다채널 초음파 탐촉자(110)에 각각 송신할 수 있다. 이를 위해, 일부 예들에서, 다채널 송신 모듈(121)은 로직 회로(122) 및 드라이버 회로(123)를 포함할 수 있다. 로직 회로(122)는 생성하고자 하는 전기적 펄스 신호의 파형을 생성하여 드라이버 회로(123)에 전송할 수 있다. 드라이버 회로(123)는 전기적 펄스 신호를 증폭하여 다채널 초음파 탐촉자(110)로 송신할 수 있다.The multi-channel transmission module 121 may transmit electrical pulse signals to the multi-channel ultrasonic transducer 110 , respectively. To this end, in some examples, the multi-channel transmission module 121 may include a logic circuit 122 and a driver circuit 123 . The logic circuit 122 may generate a waveform of an electrical pulse signal to be generated and transmit it to the driver circuit 123 . The driver circuit 123 may amplify the electric pulse signal and transmit it to the multi-channel ultrasonic transducer 110 .

다채널 수신 모듈(124)은 다채널 초음파 탐촉자(110)로부터 각각 반사된 반사 신호를 수신할 수 있다. 이를 위해, 일부 예들에서, 다채널 수신 모듈(124)은 증폭 회로(125), 필터 회로(126) 및 정류 회로(127)를 포함할 수 있다. 증폭 회로(125)는 반사된 반사 신호의 전압 레벨을 증폭할 수 있다. 필터 회로(126)는 반사된 반사 신호의 저주파 노이즈 및 고주파 노이즈를 필터링할 수 있다. 정류 회로(127)는 필터링된 정현파 형태의 반사 신호 중에서 마이너스 전압을 플러스 전압으로 변환함으로써, 아날로그 신호를 디지털 신호로 변환할 수 있도록 한다.The multi-channel receiving module 124 may receive the reflected signals respectively reflected from the multi-channel ultrasonic transducer 110 . To this end, in some examples, the multi-channel receiving module 124 may include an amplifying circuit 125 , a filter circuit 126 , and a rectifying circuit 127 . The amplification circuit 125 may amplify the voltage level of the reflected reflected signal. The filter circuit 126 may filter low-frequency noise and high-frequency noise of the reflected reflected signal. The rectifier circuit 127 converts a negative voltage among the filtered sine wave-shaped reflected signals into a positive voltage to convert an analog signal into a digital signal.

일부 예들에서, 증폭 효율을 향상시키기 위해, 증폭 회로(125)는 제1증폭 회로(미도시) 및 제2증폭 회로(미도시)를 포함할 수 있다. 일례로, 제1증폭 회로는 필터 회로(126)의 전단에 연결되어 1 내지 100의 증폭율을 가질 수 있다. 일례로, 제2증폭 회로는 필터 회로(126)의 후단에 연결되어 1 내지 10,000의 증폭율을 가질 수 있다. 이에 따라, 대상 물체로부터 수신된 반사 신호를 왜곡없이 높은 증폭율로 얻을 수 있음을써, 초음파 탐상 신뢰성을 향상시킬 수 있다.In some examples, to improve amplification efficiency, the amplifying circuit 125 may include a first amplifying circuit (not shown) and a second amplifying circuit (not shown). For example, the first amplifier circuit may be connected to the front end of the filter circuit 126 to have an amplification factor of 1 to 100. For example, the second amplifier circuit may be connected to the rear end of the filter circuit 126 to have an amplification factor of 1 to 10,000. Accordingly, it is possible to obtain the reflected signal received from the target object at a high amplification rate without distortion, thereby improving the ultrasonic flaw detection reliability.

데이터 처리 및 메모리 모듈(128)은 다채널 수신 모듈(124)로부터 수신된 각각의 반사 신호를 디지털 데이터로 변환하고 저장할 수 있다. 이를 위해 데이처 처리 모듈 및 메모리 모듈(128)은 통상의 데이터 프로세싱 유닛 및 임시적/영구적 메모리를 포함할 수 있다.The data processing and memory module 128 may convert each reflected signal received from the multi-channel reception module 124 into digital data and store it. To this end, the data processing module and memory module 128 may include a conventional data processing unit and temporary/permanent memory.

통신 모듈(129)은 데이터 처리 및 메모리 모듈(128)에 저장된 데이터를 실시간으로 신호 처리부(130)에 송신할 수 있다. 경우에 따라, 신호 처리부(130) 즉, 컴퓨터는 통신 모듈(129)을 통해 특정 로직 신호를 전송함으로써, 다채널 송신 모듈(121)이 특정 펄스 신호를 다채널 초음파 탐촉자(110)에 인가하도록 할 수 있다.The communication module 129 may process data and transmit data stored in the memory module 128 to the signal processing unit 130 in real time. In some cases, the signal processing unit 130 , that is, the computer transmits a specific logic signal through the communication module 129 , so that the multi-channel transmission module 121 applies a specific pulse signal to the multi-channel ultrasonic transducer 110 . can

신호 처리부(130)는 다채널 초음파 탐상부(120)로부터 데이터를 실시간으로 수신하고, 수신된 데이터를 처리하여 대상 물체의 초음파 탐상 데이터를 제공할 수 있다.The signal processor 130 may receive data from the multi-channel ultrasonic flaw detector 120 in real time, process the received data, and provide ultrasonic flaw data of the target object.

이와 같이 하여, 본 발명의 실시예는 독립된 다채널(예를 들면, 16개 채널)을 하나의 장치로 구성하여 검사 대상 물체의 결함을 동시에 여러 각도에서 검사하여 정밀한 검사 및 빠른 검사가 가능한 다채널 이동형 비파괴 초음파 탐상 검사 장치(100)를 제공할 수 있다. In this way, the embodiment of the present invention configures independent multi-channels (for example, 16 channels) as one device to simultaneously inspect defects of an object to be inspected from multiple angles to enable precise and fast inspection. It is possible to provide a movable non-destructive ultrasonic flaw inspection apparatus 100 .

도 5는 본 발명의 실시예에 따른 다채널 이동형 비파괴 초음파 탐상 검사 장치(100) 중에서 신호 처리부(130)(신호처리 소프트웨어가 설치된 컴퓨터)의 구성을 도시한 블럭도이다.5 is a block diagram illustrating the configuration of a signal processing unit 130 (a computer in which signal processing software is installed) in the multi-channel movable non-destructive ultrasonic flaw inspection apparatus 100 according to an embodiment of the present invention.

도 5에 도시된 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 다채널 이동형 비파괴 초음파 탐상 검사 장치(100) 중에서 신호 처리부(130)는 데이터 전처리부(131) 및 데이터 후처리부(136)를 포함할 수 있다. 일부 예들에서, 신호 처리부(130) 또는 컴퓨터는 실시간 그래프 및 탐상 결과를 표시하기 위한 표시부(140)를 더 포함할 수 있다.As shown in FIG. 5 , in the multi-channel movable non-destructive ultrasonic flaw inspection apparatus 100 according to an embodiment of the present invention, the signal processing unit 130 may include a data pre-processing unit 131 and a data post-processing unit 136 . there is. In some examples, the signal processing unit 130 or the computer may further include a display unit 140 for displaying a real-time graph and flaw detection results.

일부 예들에서, 데이터 전처리부(131)는 버퍼(132), 로우 데이터 추출부(133), 다채널 데이터 분리부(134) 및 싱크 신호 동기부(135)를 포함할 수 있다. 버퍼(132)는 다채널 초음파 탐상부(120)로부터 수신된 데이터를 정해진 일정 시간동안 버퍼링하여 저장할 수 있다. 로우 데이터 추출부(133)는 버퍼(132)로부터 일정 시간 버퍼링/저장된 데이터를 수신함으로써, 로우 데이터를 추출할 수 있다. 다채널 데이터 분리부(134)는 채널별로 데이터를 분리할 수 있다. 싱크 신호 동기부(135)는 분리된 채널별 데이터의 싱크를 동시화시킬 수 있다.In some examples, the data preprocessor 131 may include a buffer 132 , a raw data extractor 133 , a multi-channel data separator 134 , and a sync signal synchronizer 135 . The buffer 132 may buffer and store the data received from the multi-channel ultrasonic flaw detector 120 for a predetermined period of time. The raw data extractor 133 may extract raw data by receiving data buffered/stored for a predetermined time from the buffer 132 . The multi-channel data separator 134 may separate data for each channel. The sync signal synchronizer 135 may synchronize data for each separated channel.

일부 예들에서, 데이터 후처리부(136)는 데이터 샘플링부(137), 필터(138) 및 데이터 재구성부(139)를 포함할 수 있다. 데이터 샘플링부(137)는 싱크 신호 동기부(135)로부터 얻은 데이터 중에서 일부 데이터를 샘플링할 수 있다. 필터(138)는 샘플링된 데이터 중에서 미리 지정된 범위를 벗어난 데이터를 필터링할 수 있다. 데이터 재구성부(139)는 필터링되고 남은 온전한 데이터를 채널 별로 재구성할 수 있다.In some examples, the data post-processing unit 136 may include a data sampling unit 137 , a filter 138 , and a data reconstruction unit 139 . The data sampling unit 137 may sample some data among the data obtained from the sync signal synchronizer 135 . The filter 138 may filter data out of a predetermined range among the sampled data. The data reconstruction unit 139 may reconstruct the filtered and remaining intact data for each channel.

한편, 표시부(140)는 채널별로 재구성된 초음파 탐상 데이터, 예를 들면, A-Scan 데이터 및/또는 C-Scan를 지시/표시할 수 있다. 물론, 이러한 표시 화면에 결함 영역도 지시/표시될 수 있다.Meanwhile, the display unit 140 may indicate/display ultrasound inspection data reconstructed for each channel, for example, A-Scan data and/or C-Scan data. Of course, a defective area may also be indicated/displayed on such a display screen.

이와 같이 하여, 본 발명의 실시예는 수신된 초음파 신호를 실시간 그래프로 표시함으로써 사용자가 결함을 즉각 검출할 수 있도록 하며 결함 분석을 위해 다양한 형태의 데이터 저장이 가능한 다채널 이동형 비파괴 초음파 탐상 검사 장치(100)를 제공할 수 있다.In this way, the embodiment of the present invention enables a user to immediately detect a defect by displaying the received ultrasonic signal as a real-time graph, and a multi-channel movable non-destructive ultrasonic flaw inspection apparatus capable of storing various types of data for defect analysis ( 100) can be provided.

도 6은 본 발명의 실시예에 따른 다채널 이동형 비파괴 초음파 탐상 검사 장치(200)에 이용된 신경망 모델 및 각 노드의 동작을 도시한 것이다. 여기서, 신경망을 포함하는 다채널 이동형 비파과 초음파 탐상 장치(200)를 설명하기 전에, 먼저 신경망에 대해 설명한다.6 is a diagram illustrating a neural network model and operation of each node used in the multi-channel mobile non-destructive ultrasonic flaw inspection apparatus 200 according to an embodiment of the present invention. Here, before describing the multi-channel mobile non-invasive ultrasound flaw detection apparatus 200 including a neural network, a neural network will be described first.

도 6(a)는 본 발명의 실시예에 따른 신경망을 나타낸다. 신경망은 뉴런들을 포함하며, 도 6(a)에서 각각의 원들이 뉴런들을 나타낸다. 그리고 복수의 뉴런들의 집합을 레이어라고 한다. 뉴런들은 이하에서 노드라고 지칭할 수 있다. 입력 데이터를 받는 레이어를 입력 레이어, 신경망의 연산 결과가 출력되는 레이어를 출력 레이어라고 지칭한다.6A shows a neural network according to an embodiment of the present invention. The neural network includes neurons, and each circle in FIG. 6( a ) represents neurons. And a set of a plurality of neurons is called a layer. Neurons may be referred to as nodes below. The layer that receives the input data is called the input layer, and the layer where the operation result of the neural network is output is called the output layer.

도 6(b)는 신경망에서 뉴런의 동작을 나타낸다. 뉴런은 입력(i_0, i_1)에 가중치(w_0, w_1)를 적용하고, 활성함수(f(x)) 연산을 수행하여 출력을 제공한다. 활성 함수는 실제 신경 세포처럼 일정 수준 이상의 자극이 주어졌을 때 값이 급격히 커지는 함수가 사용될 수 있다. 선형 함수를 사용하면 분석 능력이 감소할 수 있어, 비선형 함수가 사용될 수 있다. 실시예로서, 활성 함수는 시그모이드(sigmoid), tenh, 렐루(relu) 등의 함수가 사용될 수 있다. 활성 함수는 입력 신호의 총합을 그대로 사용하지 않고, 출력 신호로 변환한다. 즉 활성 함수는 가중치가 적용된 입력들에 대해 활성화 여부를 결정한다.6(b) shows the operation of a neuron in a neural network. A neuron provides an output by applying a weight (w_0, w_1) to the input (i_0, i_1) and performing an activation function (f(x)) operation. As for the activation function, a function whose value rapidly increases when a stimulus above a certain level is given, like a real nerve cell, can be used. Using a linear function may reduce the analytical power, so a non-linear function may be used. As an embodiment, as the activation function, functions such as sigmoid, tenh, and relu may be used. The activation function does not use the sum total of the input signal as it is, but converts it into an output signal. That is, the activation function determines whether to activate the weighted inputs.

신경망은 특정 태스크의 수행을 위해 학습한다. 즉 장치가 특정 태스크의 수행을 위해 신경망을 구성하고, 신경망을 트레이닝할 수 있다. 예를 들면, 초음파 탐상 데이터를 분석하여 정상인지 결함인지 알아내는 태스크가 수행될 수 있다. 장치는 복수의 초음파 탐상 데이터에 대한 정답 데이터(정상 또는 결함)를 사용함으로써 입력 데이터 연산(프로세싱), 출력 데이터와 정답 데이터의 비교 및 가중치의 조정 동작을 반복하여 수행한다. 이렇게 트레이닝된 신경망은 태스크를 수행할 준비가 된다. 본 명세서에서, 신경망의 학습/트레이닝을 위한 입력 및 정답을 포함하는 데이터를 트레이닝 데이터 셋트라고 지칭할 수 있다.Neural networks learn to perform specific tasks. That is, the device may configure a neural network to perform a specific task and train the neural network. For example, a task of analyzing the ultrasound inspection data to determine whether it is normal or defective may be performed. The apparatus repeatedly performs input data operation (processing), comparison of output data and correct answer data, and adjustment of weights by using correct answer data (normal or defective) for a plurality of ultrasonic flaw detection data. This trained neural network is ready to perform the task. In this specification, data including an input for learning/training a neural network and a correct answer may be referred to as a training data set.

도 7은 본 발명의 실시예에 따른 인공지능 시스템/신경망을 나타낸다.7 shows an artificial intelligence system/neural network according to an embodiment of the present invention.

도 6 및 도 7에서, 신경망은 입력 레이어(input), 출력 레이어(output) 및 히든 레이어들(layer1~layer3)을 포함한다. 입력 레이어(input)는 들어온 신호/데이터를 다음 레이어로 전달할 수 있다. 출력 레이어의 노드들의 출력이 신경망의 최종 결과값에 해당할 수 있다. 입력 레이어와 출력 레이어 사이의 적어도 하나의 레이어를 히든 레이어라고 지칭한다. 특히 히든 레이어가 복수인 신경망을 심층 신경망(딥러닝)이라고 부를 수도 있으며, 본 발명에서는 심층 신경망을 실시예로 설명한다.6 and 7 , the neural network includes an input layer (input), an output layer (output), and hidden layers (layer1 to layer3). The input layer (input) may transmit the incoming signal/data to the next layer. Outputs of nodes of the output layer may correspond to final results of the neural network. At least one layer between the input layer and the output layer is referred to as a hidden layer. In particular, a neural network having a plurality of hidden layers may be called a deep neural network (deep learning), and in the present invention, a deep neural network will be described as an embodiment.

신경망은 학습 또는 트레이닝에 의해 모델링될 수 있다. 신경망이 모델링되면, 그 신경망은 장치가 원하는 태스크를 수행할 준비가 된 것으로 볼 수 있다. 즉 모델링된 신경망은 입력에 대해 추론된 출력을 제공할 수 있다. Neural networks can be modeled by learning or training. Once the neural network is modeled, the neural network can be seen as ready to perform the desired task for the device. That is, the modeled neural network can provide an inferred output for the input.

신경망은 목표 태스크를 수행하기 위해 모델링될 수 있다. 목표 태스크를 달성하도록 신경망을 트레이닝하기 위해 데이터 셋트가 준비될 수 있으며, 이러한 데이터 셋트를 트레이닝 데이터라고 지칭할 수 있다. 데이터 셋트는 복수의 데이터 쌍(Data Pair 1, Data Pair 2, Data Pair3..)을 포함하며, 데이터 쌍은 입력 데이터와 라벨 데이터를 포함한다. 라벨 데이터는 원 핫 인코딩된(one hot encoded) 데이터로서 하나의 정답을 나타낼 수 있다. 실시예로서, 라벨 데이터는 원 핫 인코딩된 데이터로서, 복수의 바이너리 값들을 포함할 수 있다. 라벨 데이터는 정답 데이터라고 지칭할 수도 있다.Neural networks can be modeled to perform target tasks. A data set may be prepared to train the neural network to achieve a target task, and this data set may be referred to as training data. The data set includes a plurality of data pairs (Data Pair 1, Data Pair 2, Data Pair3..), and the data pair includes input data and label data. The label data may represent one correct answer as one hot encoded data. As an embodiment, the label data is one-hot encoded data and may include a plurality of binary values. The label data may be referred to as correct answer data.

트레이닝 데이터는 복수의 데이터 쌍을 포함할 수 있다. 다만, 데이터의 분류에 따라서 트레이닝 데이터는 입력 데이터와 라벨 데이터를 포함할 수도 있다. 입력 데이터와 라벨 데이터는 서로 매칭될 수 있다. 즉 n번째 입력 데이터에 대한 정답이 n번째 라벨 데이터에 해당할 수 있다.The training data may include a plurality of data pairs. However, according to the classification of data, the training data may include input data and label data. The input data and the label data may be matched with each other. That is, the correct answer to the nth input data may correspond to the nth label data.

신경망의 히든 레이어는 노드들을 포함하며, 노드들은 가중치(weight)를 갖는다. 노드들의 가중치는 트레이닝 단계에서 학습을 통해 결정/조정될 수 있다. 신경망은 라벨 데이터와 출력 데이터의 차이가 적어지도록 각 노드들의 가중치들을 조정할 수 있다. 노드들에 대한 적어도 하나의 가중치를 신경망의 파라미터로 지칭할 수도 있다. 즉, 장치/신경망은 각각의 입력 데이터, 출력 데이터 및 라벨 데이터에 대해 신경망의 파라미터 조정을 수행할 수 있으며, 이러한 파라미터 조정은 트레이닝 데이터에 포함된 입력 데이터, 출력 데이터 및 라벨 데이터의 수만큼 반복 수행될 수 있다.The hidden layer of the neural network includes nodes, and the nodes have weights. The weights of the nodes may be determined/adjusted through learning in the training phase. The neural network may adjust the weights of each node so that the difference between the label data and the output data is small. At least one weight for the nodes may be referred to as a parameter of the neural network. That is, the device/neural network may perform parameter adjustment of the neural network for each input data, output data, and label data, and such parameter adjustment is repeated as many as the number of input data, output data, and label data included in the training data. can be

도 7의 실시예에서, 신경망은 (1,3,0,6,5,4,7,2)를 입력 데이터로, (0,0,1,0)을 정답 데이터로 사용하여 학습된다. 입력 데이터에 대해 (0.1,0.2,0.6,0.1)이 출력되고, 신경망은 정답 데이터를 참고하여 신경망의 파라미터를 조정할 수 있다. 본 발명의 실시예에서, 입력 데이터는 초음파 탐상 데이터를 이용한 트레이닝 데이터 셋트 및/또는 테스트 베드 시편을 이용한 트레이닝 데이터 셋트가 사용되고, 정답 데이터로는 탐상 결함 데이터가 사용될 수 있다.In the embodiment of FIG. 7 , the neural network is trained using (1,3,0,6,5,4,7,2) as input data and (0,0,1,0) as correct answer data. (0.1,0.2,0.6,0.1) is output for the input data, and the neural network can adjust the parameters of the neural network by referring to the correct answer data. In an embodiment of the present invention, a training data set using ultrasonic flaw detection data and/or a training data set using a test bed specimen may be used as input data, and flaw detection defect data may be used as correct answer data.

도 8은 본 발명의 실시예에 따른 인공 신경망을 갖는 다채널 이동형 비파괴 초음파 탐상 검사 장치(200)의 구성을 도시한 블럭도이다.8 is a block diagram illustrating the configuration of a multi-channel mobile non-destructive ultrasonic flaw inspection apparatus 200 having an artificial neural network according to an embodiment of the present invention.

도 8에 도시된 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 다채널 이동형 비파괴 초음파 탐상 검사 장치(200)는 인공 신경망부(150)를 더 포함할 수 있다. 일부 예들에서, 인공 신경망부(150)는 트레이닝 데이터 모듈(151), 인공 신경망(152) 및 결함 검출 모듈(153)을 포함할 수 있다. 일부 예들에서, 하나의 인공 신경망부(150)에 다수의 초음파 탐상 검사 장치(100)가 통신 가능하게 연결될 수 있다.As shown in FIG. 8 , the multi-channel movable non-destructive ultrasonic flaw inspection apparatus 200 according to an embodiment of the present invention may further include an artificial neural network unit 150 . In some examples, the artificial neural network unit 150 may include a training data module 151 , an artificial neural network 152 , and a defect detection module 153 . In some examples, a plurality of ultrasound inspection apparatuses 100 may be communicatively connected to one artificial neural network unit 150 .

일부 예들에서, 트레이닝 데이터 모듈(151)은 상술한 바와 같이 신호 처리부(130)로부터 획득한 초음파 탐상 데이터를 이용한 트레이닝 데이터 셋트 및/또는 테스트 베드 시편을 이용한 트레이닝 데이터 셋트를 각각 수신할 수 있다. 이때, 상술한 바와 같이, 정답 데이터로는 탐상 결함 데이터가 함께 수신될 수 있다.In some examples, the training data module 151 may receive, as described above, a training data set using the ultrasonic flaw data obtained from the signal processing unit 130 and/or a training data set using a test bed specimen, respectively. At this time, as described above, as the correct answer data, flaw detection defect data may be received together.

일부 예들에서, 인공 신경망(152)은 트레이닝 데이터 모듈(151)로부터 입력받은 트레이닝 데이터 셋트를 이용하여 결함 여부를 학습하고 분석할 수 있다. In some examples, the artificial neural network 152 may learn and analyze whether there is a defect using the training data set received from the training data module 151 .

일부 예들에서, 인공 신경망(152)은 먼저 입력 데이터 및 정답 데이터에 의해 학습될 수 있다. 입력 데이터로서는 기존의 초음파 탐상 데이터를 이용한 데이터 셋트 및/또는 테스트 베드 시편을 이용한 데이터 셋트가 사용될 수 있다. 그리고 정답 데이터로서는 기존에 판정된 결함 여부 데이터가 사용될 수 있다In some examples, the artificial neural network 152 may first be trained by input data and correct answer data. As input data, a data set using existing ultrasonic flaw detection data and/or a data set using a test bed specimen may be used. And as the correct answer data, the previously determined defect data can be used.

일부 예들에서, 인공 신경망(152)이 충분히 학습되고 나면, 새로운 초음파 탐상 데이터를 입력하면, 해당 데이터에 대한 결함 데이터가 출력될 수 있다. In some examples, after the artificial neural network 152 is sufficiently trained, when new ultrasound flaw detection data is input, defect data for the corresponding data may be output.

결함 검출 모듈(153)은 인공 신경망(152)으로부터 분석된 결과를 기반으로 결함 검출 데이터를 선정할 수 있다. 일부 예들에서, 결함 검출 모듈(153)은 결함 데이터를 다시 신호 처리부(130)로 전송할 수 있다. 이에 따라, 신호 처리부(130)는 인공 신경망부(150)로부터 학습되고 분석된 데이터에 근거한 정확한 결함 데이터를 표시부(140)를 통해 표시할 수 있어, 더욱 신뢰성 높은 초음파 탐상 결과를 제공할 수 있다.The defect detection module 153 may select defect detection data based on the analysis result from the artificial neural network 152 . In some examples, the defect detection module 153 may transmit the defect data back to the signal processing unit 130 . Accordingly, the signal processing unit 130 may display accurate defect data based on the data learned and analyzed from the artificial neural network unit 150 through the display unit 140 , thereby providing a more reliable ultrasound flaw detection result.

일부 예들에서, 신호 처리부(130)는 인공 신경망부(150)의 결함 검출 모듈(153)로부터 결함 검출 데이터를 수신하여 대상 물체의 잔여 수명까지 예측하는 수명 예측부(160)를 더 포함할 수 있다. 일부 예들에서, 수명 예측부(160)는 결함 데이터에 대응하는 잔존 수명 데이터가 수학식 또는 룩업 테이블 형태로 미리 메모리에 저장된 수명 데이터를 포함할 수 있다. 따라서, 수명 예측부(160)는 인공 신경망부(150)로부터 수신된 결합 데이터와 메모리에 미리 저장된 수명 데이터를 기반으로 하여 대상 물체의 잔존 수명을 예측하고, 이를 표시부(140)를 통해 표시할 수 있다. 이에 따라, 관리자는 잔존 수명을 참조하여 대상 물체의 유지 보수 계획을 세우거나 정확한 교체 시기를 결정할 수 있다.In some examples, the signal processing unit 130 may further include a life prediction unit 160 that receives the defect detection data from the defect detection module 153 of the artificial neural network unit 150 and predicts the remaining life of the target object. . In some examples, the life prediction unit 160 may include life data in which the remaining life data corresponding to the defect data is previously stored in the memory in the form of an equation or a lookup table. Therefore, the lifespan prediction unit 160 predicts the remaining lifespan of the target object based on the combined data received from the artificial neural network unit 150 and the lifespan data previously stored in the memory, and can be displayed through the display unit 140 . there is. Accordingly, the manager may make a maintenance plan for the target object or determine an exact replacement time by referring to the remaining life.

일부 예들에서, 잔존 수명 예측 역시 인공 신경망부(150)를 통해 학습되고 분석될 수 있다. 일부 예들에서, 결함 데이터를 트레이닝 데이터로 하고, 잔존 수명 데이터를 정답 데이터로 하여 인공 신경망(152)에 입력하여 학습시킴으로써, 인공 신경망부(150)가 스스로 잔존 수명을 예측하여 신호 처리부(130) 및 표시부(140)에 전송할 수도 있다.In some examples, the prediction of the remaining life may also be learned and analyzed through the artificial neural network unit 150 . In some examples, the artificial neural network unit 150 predicts the remaining lifespan by itself and the signal processing unit 130 and It may be transmitted to the display unit 140 .

이상에서 설명한 것은 본 발명에 따른 다채널 이동형 비파괴 초음파 탐상 검사 장치를 실시하기 위한 하나의 실시예에 불과한 것으로서, 본 발명은 상기한 실시예에 한정되지 않고, 이하의 특허청구범위에서 청구하는 바와 같이 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 누구든지 다양한 변경 실시가 가능한 범위까지 본 발명의 기술적 정신이 있다고 할 것이다.What has been described above is only one embodiment for implementing the multi-channel movable non-destructive ultrasonic flaw inspection apparatus according to the present invention, and the present invention is not limited to the above-described embodiment, and as claimed in the claims below Without departing from the gist of the present invention, it will be said that the technical spirit of the present invention exists to the extent that various modifications can be made by anyone with ordinary knowledge in the field to which the invention pertains.

100,200; 본 발명에 따른 다채널 이동형 비파괴 초음파 탐상 검사 장치
110; 다채널 초음파 탐촉자 111; 탐촉 진동자
112; 송신 신호 연결 커넥터 113; 수신 신호 연결 커넥터
114; 가압부 120; 다채널 초음파 탐상부
121; 다채널 송신 모듈 122; 로직 회로
123; 드라이버 회로 124; 다채널 수신 모듈
125; 증폭 회로 126; 필터 히로
127; 정류 회로 128; 데이터 처리 및 메모리 모듈
129; 통신 모듈 130; 신호 처리부
131; 데이터 전처리부 132; 버퍼
133; 로우 데이터 추출부 134; 다채널 데이터 분리부
135; 싱크 신호 동기부 136; 데이터 후처리부
137; 데이터 샘플링부 138; 필터
139; 데이터 재구성부 140; 표시부
150; 인공 신경망부 151; 트레이닝 데이터 모듈
152; 인공 신경망 153; 결함 검출 모듈
160; 수명 예측부100,200; Multi-channel movable non-destructive ultrasonic flaw inspection apparatus according to the present invention
110; multi-channel ultrasonic transducer 111; probe vibrator
112; transmit signal connection connector 113; Receive signal connector
114; pressing unit 120; Multi-channel ultrasonic flaw detector
121; multi-channel transmission module 122; logic circuit
123; driver circuit 124; Multi-channel receiving module
125; amplification circuit 126; filter hiro
127; rectifier circuit 128; Data processing and memory modules
129; communication module 130; signal processing unit
131; data preprocessor 132; buffer
133; raw data extraction unit 134; Multi-channel data separator
135; sync signal synchronizer 136; data post-processing unit
137; data sampling unit 138; filter
139; data reconstruction unit 140; display
150; artificial neural network unit 151; training data module
152; artificial neural network 153; Fault detection module
160; Life Prediction Unit

Claims (8)

대상 물체에 초음파를 송신하고 반사된 초음파를 수신하는 다채널 초음파 탐촉자;
다채널 초음파 탐촉자에 펄스 신호를 송신하고, 다채널 초음파 탐촉자로부터 반사된 반사 신호를 수신하며, 수신된 반사 신호를 처리하여 데이터로 저장하는 다채널 초음파 탐상부;
다채널 초음파 탐상부로부터 데이터를 실시간으로 수신하고, 수신된 데이터를 처리하여 대상 물체의 초음파 탐상 데이터를 제공하는 신호 처리부; 및
신호 처리부로부터 획득한 초음파 탐상 데이터를 이용한 트레이닝 데이터 셋트 및 테스트 베드 시편을 이용한 트레이닝 데이터 셋트를 각각 수신하는 트레이닝 데이터 모듈; 트레이닝 데이터 모듈로부터 입력받은 트레이닝 데이터 셋트를 이용하여 결함 여부를 학습하고 분석하는 인공 신경망; 및 인공 신경망으로부터 분석된 결과를 기반으로 결함 검출을 수행하는 결함 검출 모듈을 포함하는 인공 신경망부를 포함하되,
다채널 초음파 탐촉자는 대상 물체에 밀착되는 다수의 탐촉 진동자; 다수의 탐촉 진동자에 결합되어 다수의 탐촉 진동자가 독립적으로 대상 물체의 곡면에 수직 방향으로 가압될 수 있도록 하는 가압부; 다수의 탐촉 진동자 각각의 일측에 연결되어 다채널 초음파 탐상부로부터 펄스 신호를 인가받아 다수의 탐촉 진동자에 송신하는 송신 신호 연결 커넥터; 및 다수의 탐촉 진동자 각각의 타측에 연결되어 다수의 탐촉 진동자로부터 반사된 반사 신호를 다채널 초음파 탐상부에 제공하는 수신 신호 연결 커넥터를 포함하고,
신호 처리부는 수신된 데이터를 정해진 시간동안 버퍼링하는 버퍼와, 버퍼로부터 로우 데이터를 추출하는 로우 데이터 추출부와, 채널별로 데이터를 분리하는 채널 데이터 분리부와, 분리된 채널별 데이터의 싱크를 동시화시키는 싱크 신호 동기부를 갖는 데이터 전처리부; 싱크 신호 동기부로부터 얻은 데이터 중에서 일부 데이터를 샘플링하는 데이터 샘플링부와, 샘플링된 데이터 중에서 미리 지정된 범위를 벗어난 데이터를 필터링하는 필터와, 필터링되고 남은 데이터를 채널별로 재구성하는 데이터 재구성부; 결함 데이터에 대응하는 잔존 수명 데이터를 미리 저장하고, 인공 신경망부의 결함 검출 모듈로부터 결함 데이터를 수신하면 미리 저장된 잔존 수명 데이터를 이용하여 대상 물체의 제1잔존 수명을 예측하는 수명 예측부; 및 수명 예측부로부터 제1잔존 수명의 데이터를 수신하여 표시하는 표시부를 포함하며,
인공 신경망부는 결함 데이터를 트레이닝 데이터로 수신하고 잔존 수명 데이터를 정답 데이터로 수신하여 결함 대비 잔존 수명을 학습한 후, 결함 데이터를 이용하여 제2잔존 수명을 예측하고, 예측한 제2잔존 수명을 신호 처리부의 표시부에 전송하고,
다채널 초음파 탐상부는 펄스 신호를 다수의 초음파 탐촉자에 각각 송신하는 다채널 송신 모듈; 다수의 초음파 탐촉자로부터 각각 반사된 반사 신호를 수신하는 다채널 수신 모듈; 수신된 각각의 반사 신호를 디지털 데이터로 변환하고 저장하는 데이터 처리 및 메모리 모듈; 및 데이터 처리 및 메모리 모듈에 저장된 데이터를 실시간으로 신호 처리부에 송신하는 통신 모듈을 포함하고,
다채널 수신 모듈은 반사된 반사 신호의 전압 레벨을 증폭하는 증폭 회로; 반사된 반사 신호의 저주파 노이즈 및 고주파 노이즈를 필터링하는 필터 회로; 및 필터링된 정현파 형태의 반사 신호 중에서 마이너스 전압을 플러스 전압으로 변환하는 정류 회로를 포함하고,
증폭 회로는 필터 회로의 전단에 연결되어 1 내지 100의 증폭율을 갖는 제1증폭 회로; 및 필터 회로의 후단에 연결되어 1 내지 10,000의 증폭율을 갖는 제2증폭 회로를 포함하는, 다채널 이동형 비파괴 초음파 탐상 검사 장치.
a multi-channel ultrasonic transducer that transmits ultrasonic waves to a target object and receives reflected ultrasonic waves;
a multi-channel ultrasonic flaw detector that transmits a pulse signal to the multi-channel ultrasonic probe, receives a reflected signal reflected from the multi-channel ultrasonic probe, processes the received reflected signal and stores the received data as data;
a signal processing unit that receives data from the multi-channel ultrasonic flaw detector in real time and processes the received data to provide ultrasonic flaw data of the target object; and
a training data module for receiving, respectively, a training data set using the ultrasonic flaw detection data obtained from the signal processing unit and a training data set using a test bed specimen; an artificial neural network that learns and analyzes whether a defect exists by using the training data set input from the training data module; and an artificial neural network unit including a defect detection module for performing defect detection based on a result analyzed from the artificial neural network,
The multi-channel ultrasonic transducer includes: a plurality of probe vibrators in close contact with the target object; a pressing unit coupled to the plurality of probe vibrators so that the plurality of probe vibrators can be independently pressed in a vertical direction to the curved surface of the target object; a transmission signal connection connector connected to one side of each of the plurality of probe vibrators to receive a pulse signal from the multi-channel ultrasonic flaw detector and transmit the received pulse signal to the plurality of probe vibrators; and a receiving signal connection connector connected to the other side of each of the plurality of probe vibrators to provide a reflected signal reflected from the plurality of probe vibrators to the multi-channel ultrasonic flaw detector,
The signal processing unit includes a buffer for buffering the received data for a predetermined time, a raw data extraction unit for extracting raw data from the buffer, a channel data separation unit for separating data for each channel, and a synchronization of the separated data for each channel. a data preprocessor having a sync signal synchronizer; a data sampling unit for sampling some data from the data obtained from the sync signal synchronizer, a filter for filtering data out of a predetermined range from among the sampled data, and a data reconstruction unit for reconstructing the filtered remaining data for each channel; a lifespan prediction unit that stores in advance the remaining life data corresponding to the defect data, and predicts the first remaining life of the target object by using the pre-stored remaining life data when the defect data is received from the defect detection module of the artificial neural network unit; and a display unit for receiving and displaying the data of the first remaining life from the life prediction unit,
The artificial neural network receives the defect data as training data, receives the residual life data as correct answer data, learns the residual life versus the defect, predicts the second residual life using the defect data, and signals the predicted second residual life transmitted to the display unit of the processing unit,
The multi-channel ultrasonic flaw detector includes: a multi-channel transmission module for transmitting a pulse signal to a plurality of ultrasonic probes, respectively; a multi-channel receiving module for receiving reflected signals respectively reflected from a plurality of ultrasonic transducers; a data processing and memory module for converting and storing each received reflected signal into digital data; and a communication module for transmitting data stored in the data processing and memory module to the signal processing unit in real time,
The multi-channel receiving module includes an amplifying circuit for amplifying a voltage level of the reflected reflected signal; a filter circuit for filtering low-frequency noise and high-frequency noise of the reflected reflected signal; and a rectifying circuit for converting a negative voltage into a positive voltage among the filtered sinusoidal reflected signals,
The amplifier circuit includes: a first amplifier circuit connected to the front end of the filter circuit and having an amplification factor of 1 to 100; and a second amplifier circuit connected to the rear end of the filter circuit and having an amplification factor of 1 to 10,000.
 삭제delete 삭제delete 삭제delete 삭제delete 삭제delete 삭제delete 삭제delete
KR1020200010215A 2020-01-29 2020-01-29 Multi-channel mobile non-destructive ultrasonic inspection device KR102385849B1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020200010215A KR102385849B1 (en) 2020-01-29 2020-01-29 Multi-channel mobile non-destructive ultrasonic inspection device

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020200010215A KR102385849B1 (en) 2020-01-29 2020-01-29 Multi-channel mobile non-destructive ultrasonic inspection device

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20210096766A KR20210096766A (en) 2021-08-06
KR102385849B1 true KR102385849B1 (en) 2022-04-19

Family

ID=77315277

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020200010215A KR102385849B1 (en) 2020-01-29 2020-01-29 Multi-channel mobile non-destructive ultrasonic inspection device

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR102385849B1 (en)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102635100B1 (en) * 2021-10-25 2024-02-08 주식회사 메브시스 A signal generator for non-destructive testing equipment that can handle a wide range of signal levels, support multiple input/output pods, and enable remote control based on wired and wireless communication

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2009128100A (en) * 2007-11-21 2009-06-11 Krautkramer Japan Co Ltd Ultrasonic flaw detection apparatus, its probe holder, and ultrasonic flaw detection method

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101189907B1 (en) * 2010-07-29 2012-10-15 한국수력원자력 주식회사 Automated Ultrasonic Digital Board for Buffering and Transmission of Multi Channel, High Speed ADC Data
KR102007494B1 (en) * 2017-12-29 2019-08-05 주식회사 신영 System for inspecting welding quality of weld zone using ultrasonic

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2009128100A (en) * 2007-11-21 2009-06-11 Krautkramer Japan Co Ltd Ultrasonic flaw detection apparatus, its probe holder, and ultrasonic flaw detection method

Also Published As

Publication number Publication date
KR20210096766A (en) 2021-08-06

Similar Documents

Publication Publication Date Title
D’orazio et al. Automatic ultrasonic inspection for internal defect detection in composite materials
CN110044472B (en) Intelligent detection system for abnormal sound and abnormal sound of online product
US20090192727A1 (en) System and method for monitoring structures for damage using nondestructive inspection techniques
WO2012050803A3 (en) Novel systems and methods for non-destructive inspection of airplanes
JP2012018066A (en) Device for inspecting abnormality
Leo et al. Identification of defective areas in composite materials by bivariate EMD analysis of ultrasound
KR102385849B1 (en) Multi-channel mobile non-destructive ultrasonic inspection device
Zhang et al. An improved method of rail health monitoring based on CNN and multiple acoustic emission events
CN110632484A (en) ELM-based GIS partial discharge defect diagnosis and classification system and method
KR102385850B1 (en) Multichannel mobile non-destructive ultrasonic testing system with artificial neural networks
Dabetwar et al. Damage classification of composites using machine learning
CN110333292B (en) Nonlinear imaging method for fatigue closed cracks of metal material
Castillero et al. Composite leading edge monitoring with a guided wave system
Nunes et al. Acoustic structural integrity assessment of ceramics using supervised machine learning and uncertainty-based rejection
Saechai et al. Test system for defect detection in construction materials with ultrasonic waves by support vector machine and neural network
CN114544765A (en) Method for detecting existence and position of plate-shaped material defect based on deep learning
Eremenko et al. Neural network based system for nondestructive testing of composite materials using low-frequency acoustic methods
Liu et al. Nondestructive detection of ceramic products based on tapping sound signal feature recogition
Cardillo Artificial Intelligence Approaches for Structural Health Monitoring of Aerospace Structures
Nazarko et al. Anomaly detection in composite elements using Lamb waves and soft computing methods
Eremenko et al. Software of information-measurement system for standardless diagnostic of composite materials
Bochud et al. Sparse signal model for ultrasonic nondestructive evaluation of cfrp composite plates
Guo et al. Design and research of waveform detection experimental platform
Haig et al. Defect detection for aircraft components: An approach using ultrasonic guided waves and neural networks
Ennis et al. Artificial Intelligence-Enabled Crack Length Estimation from Acoustic Emission Signal Signatures

Legal Events

Date Code Title Description
AMND Amendment
E90F Notification of reason for final refusal
AMND Amendment
E601 Decision to refuse application
AMND Amendment
X701 Decision to grant (after re-examination)