Abstract
Eddy current (EC) testing methods are widely used in a variety of applications including the inspection of steam generator tubes in nuclear power plants, aircraft parts and airframes. A key factor that affects the EC signal is lift-off which means the physical distance between a sensor and a specimen in the testing. In practice, it is difficult to keep track of the actual value of the lift -off during a specific experiment, simulation or testing in the field, which is essential for accurate interpretation of the signal to be used in the following steps. Hence it is necessary to have a scheme to render the EC signal invariant to the effects of lift-off in spite of the changes in the real world. This paper describes a new method for compensating EC signals for variations in lift-off by acquiring an invariance feature using a homomorphic operator and neural network techniques. The signals from various lift-offs are transformed to obtain a zero lift-off equivalent signal that can be subsequently used for defect characterization in the next step.
전자기학의 분야에서 와전류를 이용한 응용 분야는 매우 다양하다. 예를 들면, 핵을 이용한 원자력 발전소의 증기 발생 튜브 또는 비행기의 엔진이나 날개 부분의 결함 등을 자기적 특성을 이용하여 비파괴 검사를 하는 등의 일이다. 와전류의 특성을 결정짓는 가장 중요한 인자 중 하나가 바로 센서 측정 거리 (lift-off)인데 이것은 와전류를 측정한 센서와 피검사 물체간의 물리적인 공간거리를 뜻한다. 이 인자는 와전류 신호의 특성을 정확하게 분석해내는데 매우 중요함에도 불구하고 실제 필드에서는 모든 경우마다 그 정확한 값을 측정해내기가 힘들 뿐더러 일정한 거리를 상시 유지 하기도 어렵다. 따라서 자기적 신호의 하나인 와전류로 하여금 다양한 상황에서의 lift-off로 변화에도 영향을 받지 않고 일정한 특성을 유지하게끔 해주는 기술이 필요하다. 이 논문은 다양한 lift-off로부터 얻어진 와전류를 보상하여 일정한 성질을 유지하도록 하는 기법을 설명하고 있다. 다양한 lift-off로 부터 얻어진 와전류들은 신호 획득 거리가 0인 이상적 상태의 신호들로 보상 변환 되어 다음 단계인 피검사 시료상의 결함 또는 흠집의 물성이나 특성 파악에 계속해서 쓰이게 된다.
