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디지털 초음파 신호처리 기법을 이용한 열처리된 스테인레스 스틸의 그레인 크기 결정에 관한 연구
임내묵,이영석,김성환 한국음향학회 1999 韓國音響學會誌 Vol.18 No.8
본 논문에서는 디지털 신호처리기법을 기초로 한 열처리된 스테인레스 스틸의 그레인 크기에 대한 결정 방법을 제안하였다. 이 방법은 여러 개의 특징 파라메터들, 차분절대평균값, 분산, 평균주파수, 자귀회귀모델계수 그리고, 선형켑스트럼 계수를 이용하여 증거축적방법을 통해 수행한다. 각각의 특징파라메터는 열처리된 금속에 초음파를 발사하여 돌아온 반사신호를 가지고 추출된다. 실험 결과로서 몇 개의 특징파라메터만 가지고는 열처리된 금속의 그레인 크기를 정확하게 결정할 수 없음을 확인하였다. 열처리된 금속의 그레인 크기에 대한 결정은 기준 파라메터로부터 측정한 거리를 이용한 증거축적방법을 사용하였으며, 퍼지매핑함수를 도입하여 이를 응용하였다. 본 논문의 실험을 위해 다양한 그레인 크기를 가진 열처리된 스테인레스 스틸 금속을 사용하였으며, 이러한 실험결과로부터 본 논문에서 제안한 방법이 지금까지 발표된 그레인 크기 결정방법보다 효과적임을 입증하였다. Determination of grain size of heat-treated stainless steel based fm digital ultrasonic signal processing technique is presented. This techniques consist in evidence accumulation with multiple feature parameters, difference absolute mean value(DAMV), variance(VAR), mean frequency (MEANF), auto regressive model coefficient(ARC) and linear cepstrum coefficient(LCC). Feature parameters were extracted from ultrasonic echo signal of heat-treated metals. It was found that a few parameters might not be sufficient to exactly evaluate the grain size of heat-treated metals. The determination of grain size of heat-treated metals was carried out through the evidence accumulation procedure using the distances measured with reference parameters. A fuzzy mapping function is designed to transform the distances for the application of the evidence accumulation method. In the work presented, heat-treated stainless steel samples with various grain sizes are examined. The processed experimental results supports the feasibility of the grain size determination technique presented.
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열처리 환경에서 웨이브렛 적응 필터를 이용한 초음파 비파괴 검사의 결함 검출
임내묵,전창익,김성환 한국음향학회 1999 韓國音響學會誌 Vol.18 No.7
본 논문에서는 그레인 잡음을 제거하기 위해서 웨이브렛 변환(wavelet transform)에 근간을 둔 웨이브렛 적응 필터(WLMS adaptive filter : Wavelet domain Least Mean Square adaptive filter)를 사용하였다. 보통 그레인 잡음은 고온의 환경에서 금속의 결정구조가 변화함에 따라 발생된다. 웨이브렛 평면에서의 적응 필터링은 필터의 입력신호를 직교 변환하여 입력으로 이용함으로써 수렴 속도를 향상시킬 수 있는 장점을 가지고 있다. 적응 필터의 기준 입력 신호는 원시 입력 신호를 지연시킨 신호를 이용하였으며, 적응 필터의 출력은 다시 CA-CFAR(Cell Average - Constant False Alarm Rate) 임계 추정기(threshold estimator)를 거쳐 자동적으로 원하는 신호부분만 나타내도록 하였다. 우선 신호의 통계적 특성을 알기 위하여 run 테스트를 수행하여 기준 입력 신호가 비정상성(nonstationarity)을 나타냄을 보였고, 웨이브렛 적응필터가 시평면 적응필터보다 수렴속도면에서 우수함을 보였으며, 각 적응 필터의 출력신호에 대해서 신호대 잡음비를 통해 성능평가를 하였다. 시평면 적응 필터링 후에는 신호대 잡음비가 2-3㏈ 향상을 보였고, 반면 웨이브렛 적응 필터링후에는 신호대 잡음비가 4-6㏈ 향상을 보였다. In this paper, we used the WLMS(Wavelet domain Least Mean Square) adaptive filter based on the wavelet transform to cancel grain noise. Usually, grain noise occurs in changes of the crystalline structure of metals in high temperature environment. It makes the detection of flaw difficult. The WLMS adaptive filtering algorithm establishes the faster convergence rate by orthogonalizaing the input vector of adaptive filter as compared with that of LMS adaptive filtering algorithm in time domain. We implemented the WLMS adaptive filter by using the delayed version of the primary input vector as the reference input vector and then implemented the CA-CFAR(Cell Averaging- Constant False Alarm Rate) threshold estimator. CA-CFAR threshold estimator enables to detect the flaw and back echo signals automatically. Here, we used the output signals of adaptive filter as its input signal. To Cow the statistical characteristic of ultrasonic signals corrupted by grain noise, we performed run test. The results showed that ultrasonic signals are nonstationary signal, that is, signals whose statistical properties vary with time. The performance of each filter is appreciated by the signal-to-noise ratio. After LMS adaptive filtering in time domain, SNR improves to about 2-3㏈ but after WLMS adaptive filtering in wavelet domain, SNR improves to about 4-6㏈.
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