Abstract
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.
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.
