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Development and Application of Phased Array System for Defect Imaging in Plate-like Structures

평판 구조물의 영상화를 위한 위상 배열 시스템 개발 및 응용

  • Lee, Joo Kyung (School of Mechanical and Aerospace Engineering, Seoul National University) ;
  • Kwon, Young Eui (School of Mechanical and Aerospace Engineering, Seoul National University) ;
  • Lee, Heung Son (School of Mechanical and Aerospace Engineering, Seoul National University) ;
  • Seung, Hong Min (School of Mechanical and Aerospace Engineering, Seoul National University) ;
  • Kim, Ki Yeon (School of Mechanical and Aerospace Engineering, Seoul National University) ;
  • Lee, Jun Kyu (School of Mechanical and Aerospace Engineering, Seoul National University) ;
  • Kim, Hoe Woong (Korea Atomic Energy Research Institute) ;
  • Lee, Ho Cheol (School of Mechanical and Automotive Engineering, Catholic University of Daegu) ;
  • Kim, Yoon Young (School of Mechanical and Aerospace Engineering, Seoul National University)
  • Received : 2013.11.26
  • Accepted : 2014.01.09
  • Published : 2014.02.20

Abstract

An ultrasonic magnetostrictive transducer-based phased-array system for imaging defects in plate structures is newly proposed. In that most ultrasonic phased array systems rely on piezoelectric transducers or electromagnetic acoustic transducers, this system has its own unique feature of employing magnetostrictive transducers. Interest in using a phased array system using magnetostrictive transducers has been recently reported for pipe inspection but no such system has been developed for plate inspection. In this investigation, we aim to propose a phased array system using OL-MPTs (Omnidirectional Lamb wave Magnetostrictive Patch Transducers) for plate inspection. The developed system consists of a multi-channel function generator, power amplifiers, preamplifiers and a data acquisition unit. In the process of its development, each of the units must be checked and in doing so, we suggest types of ultrasonic wave experiments that should be carried out. Finally, the phased system using a transducer array composed of eight OL-MPTs is newly configured and is applied for actual crack detection experiments.

Keywords

1. 서 론

산업 현장에서 널리 사용되는 판 구조물의 건전성을 평가하기 위한 비파괴 검사 방법으로 유도 초음파(ultrasonic guided wave)가 널리 활용되고 있다(1~3). 유도 초음파는 구조물의 경계 조건에 의해 형성되는 초음파 모드(mode)로서, 두께 방향으로 구속되어 전파하므로 먼 거리까지 도달한다. 따라서 초음파 트랜스듀서의 이동 없이 넓은 영역을 효율적으로 검사할 수 있는 장점이 있다. 하지만 넓은 영역을 제한된 신호 정보를 이용해 탐상하기 때문에 결함의 검출 능력이 떨어진다. 이를 보완하기 위해 최근 들어서는 유도 초음파의 위상 배열(phased array)기법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 다수의 유도 초음파 트랜스듀서를 이용해 위상 배열을 구성하면 신호 대 잡음 비(SNR)뿐만 아니라, 결함 위치 및 크기에 대한 분해능도 높일 수 있다.

현재까지 유도 초음파의 위상 배열에 관한 연구에서는 주로 압전 트랜스듀서(4~6)나 전자기음향 트랜스듀서(EMAT)(7,8)가 이용되었고, 최근에 들어서는 배관에서 자기변형 트랜스듀서를 이용해 위상 배열을 구성한 연구(9)가 보고된 바 있다. 자기변형 트랜스듀서는 압전 트랜스듀서에 비해 곡면에 적용이 용이하고 구조가 간단하며 가격이 저렴하다는 장점이 있으며, 전자기음향 트랜스듀서에 비해서는 더 큰 진폭의 유도초음파를 발생시킬 수 있다는 장점이 있다. 이러한 자기변형 트랜스듀서를 이용해 Kim(9)은 6쌍의 트랜스미터와 리시버를 구성하고, 배관에서 수평 전단파(shear horizontal wave)를 특정 지점에 집속시켜 반사된 신호를 측정하여 배관의 영상화를 수행하였다. 하지만 자기변형 트랜스듀서의 위상 배열을 평판에 적용한 연구는 아직 없다. 배관에서 발생되는 수평 전단파와 평판에서 발생되는 램파(Lamb wave)는 분산특성, 모드의 종류 등이 다르기 때문에 영상화를 진행함에 있어 다른 알고리즘이 필요하다. 이전의 연구(10)에서 자기변형 트랜스듀서를 이용해 평판에서 램파를 집속하는 실험을 진행하였지만, 자기변형 트랜스듀서를 이용한 위상 배열 시스템이 구성되지는 않았다. 이 연구에서는 참고문헌(10)의 연구 결과를 바탕으로, 평판용 자기변형 트랜스듀서를 이용한 위상 배열 시스템을 처음으로 개발하였으며, 개발된 시스템을 평판의 영상화 실험에 적용하여 그 유용성을 검증하였다.

 

2. 위상 배열 시스템의 개발

(1) 위상 배열 시스템의 구성

개발된 위상 배열 시스템은 Fig. 1(a)와 같이 원하는 주파수와 파형을 발생시키는 다채널 함수 발생기, 발생된 신호를 증폭시키는 다채널 파워앰프, 평판에서 유도 초음파를 발생시키는 트랜스듀서 배열, 트랜스듀서에서 수신된 신호를 증폭시키는 다채널프리앰프, 증폭된 신호를 자동적으로 저장하는 다채널 자료 수집 장치, 전체 시스템을 제어하는 제어프로그램 등으로 구성된다. 실제로 개발된 시스템의 구성은 Fig. 1(b)와 같다.

Fig. 1(a) Schematic diagram of the proposed magnetostrictive transducer-based phased-array system and (b) the developed 4-channel pulser- receiver integrated system

(2) FPGA를 이용한 8채널 함수 발생기

위상 배열 기법에서 특정 지점에 초음파를 집속 시키기 위해서는, 트랜스듀서 배열의 각 요소와 집속 지점 사이의 거리가 각기 다르므로, 채널 별로 다른 시간 지연을 주어야 한다. 배열 요소들간의 거리 차이는 수십 밀리미터에 불과한데 평판에서 전파하는 유도 초음파의 속도는 초속 수 킬로미터나 되기 때문에 마이크로 초 미만의 세밀한 시간 제어가 필요하다. 이를 위해 FPGA(field programmable gate array) 모듈을 사용하여 시간 지연이 가능한 다채널 함수 발생기를 구현하였다. Altera사의 Cyclone™ 칩셋을 사용한 NewTC사의 FM-CY6S 개발모듈에 UART(universal asynchronous receiver/transmitter)통신 모듈(NewTC사의 AD-USBTINY)과 8개의 DAC(digital-to-analog converter) 칩셋(Analog Devices사의 AD9752)을 연결하여 함수발생기를 제작하였다. UART 통신 모듈은 PC와 USB 인터페이스로 연결되며, PC로부터 받은 명령을 FPGA로 전달한다. 8개의 DAC 칩셋은 각각 FPGA의 출력 단에 연결되어 디지털로 출력되는 8채널의 신호를 아날로그 신호로 변환한다. DAC 칩셋으로 인해, 개발된 함수 발생기는 사각 펄스뿐만 아니라, 사인(sine) 펄스와 가보(Gabor) 펄스(11)를 발생시킬 수 있다. 그리고 채널 별로 각기 다른 펄스 종류, 주파수, 진폭, 시간 지연 등을 설정할 수 있으며, 개발된 함수 발생기의 작동 클럭은 100 MHz로, 최소 10나노 초 단위의 제어가 가능하다. 8개의 채널 중 4개의 채널에서 각기 다른 진폭과 시간 지연을 가지는 주파수 500 kHz의 가보 펄스를 발생시켜 오실로스코프로 측정한 결과가 Fig. 2에 나타나있다. 각 채널에서 파형이 일그러지지 않고 채널 간의 간섭 없이 신호가 발생함을 확인할 수 있다. PC에서 UART 통신으로 함수 발생기를 제어하기 위해 Fig. 3에 나타난 LabVIEW 프로그램(12)을 개발하였다. 프로그램에서 각 채널의 파형과 진폭, 주파수, 시간 지연을 입력 하면 함수 발생기에서 해당되는 파형이 출력된다.

Fig. 2The Gabor pulses centered at 500 kHz that are generated through 4 channels of the developed function generator with different time delays

Fig. 3FPGA controller program developed in LabVIEW

(3) PCB 기반의 4채널 파워앰프

다채널 함수 발생기에서 출력되는 다채널의 신호를 증폭하기 위해 PCB 기반의 4채널 파워앰프를 Fig. 4(a)와 같이 개발하였다. 파워앰프는 입력되는 신호의 전압을 증폭하고, 트랜스듀서가 작동할 때 필요한 전류를 공급하는 역할을 한다. 일반적으로 압전 트랜스듀서는 전류를 거의 사용하지 않으며, 트랜스듀서의 출력은 인가되는 전압에 비례한다. 하지만 자기변형 트랜스듀서는 인가되는 전류에 비례하여 출력이 결정되기 때문에 높은 전류를 안정적으로 공급하는 것이 중요하다. 따라서 버스트 방식(burst mode)에서 최대 50암페어의 전류를 공급할 수 있는 APEX사의 MP111 앰프 칩셋을 이용하여 4채널 파워앰프를 개발하였다. 가변저항으로 반전증폭회로를 구성하여 증폭비 조절 및 채널간 캘리브레이션을 할 수 있도록 하였고, 안정성을 위해 출력 전류를 최대 6.5암페어로 제한하는 회로를 추가적으로 구성하였다. 개발된 파워앰프는 성능 시험에서 100 kHz~1MHz의 가보 펄스를 큰 왜곡 없이 증폭하 였으며, 채널 간의 간섭은 증폭된 신호 대비 0.15 % 미만으로 잘 억제되었다.

Fig. 4PCB-based 4-channel (a) power amplifier and (b) pre-amplifier

(4) PCB 기반의 4채널 프리앰프

리시버에서 수신된 다채널의 유도 초음파 신호를 증폭하기 위하여 Fig. 4(b)에 나타난 4채널 프리앰프를 개발하였다. Analog Device사의 AD797 칩셋을 이용해 반전증폭회로를 구성하고, 2개의 반전증폭회로를 직렬 연결하여 하나의 채널로 구성하였다. 증폭비의 범위는 100배~900배로 각 채널마다 조절이 가능하다. 개발된 프리앰프의 성능을 상용 장비(SR560, Stanford Research System)와 비교하는 실험을 진행하였다. Fig. 5(a)와 같이 직경 25 mm, 두께 2 mm인 알루미늄 배관에 비틀림파 트랜스듀서 2개를 500 mm 간격으로 설치하였다. 트랜스미터에는 500 kHz의 가보 펄스를 입력하였고, 리시버에서 측정된 신호를 개발된 프리앰프와 상용장비를 이용해 900배로 증폭하였다. 그 결과가 Fig. 5(b)에 나타나 있다. 개발된 프리앰프는 상용장비와 비슷한 성능으로 500 kHz의 비틀림파 신호를 증폭하였다. 두 신호의 신호 대 잡음 비(SNR)를 살펴보면, SR560의 경우 36.7, 개발된 프리앰프의 경우 30.8로 유사하다. Fig. 5(b)의 결과 분석으로부터 개발된 프리앰프가 위상 배열 시스템의 구성요소로서 필요한 성능을 구현한다는 것을 확인하였다.

Fig. 5(a) Experimental setup for amplifying torsional waves and (b) 500 kHz signals amplified 900 times by the developed pre-amplifier (red line) and a commercial pre-amplifier SR560 (blue line)

(5) 8채널 자료 수집 장치

프리앰프에서 증폭된 다채널 신호를 수집하기 위한 8채널 자료 수집 장치를 구현하였다. NI사의 8채널 오실로스코프 모듈(PXI-5105)을 NI사의 PXI 섀시(PXI-1042Q)에 장착하고, 모듈에서 수신된 신호를 처리할 수 있는 프로그램을 LabVIEW를 이용해 Fig. 6과 같이 개발하였다. 개발된 프로그램은 8채널의 신호를 수집하여 지정된 횟수만큼 평균을 내어 파일로 저장할 뿐만 아니라, 각 채널별 파형, 주파수, 시간 지연 등이 기록된 파일을 입력 받아 순차적으로 함수 발생기에 전달하는 기능까지 탑재하여, 자동으로 위상 배열 탐상을 수행할 수 있다.

Fig. 68-channel data acquisition program developed in LabVIEW

(6) 평판용 전방향 램파 트랜스듀서

넓은 영역의 평판을 트랜스듀서의 조향 없이 탐상하기 위해서는 전방향 트랜스듀서가 필요하다. 이 연구에서는 전방향으로 램파를 균일하게 발생시키는 자기변형 패치 트랜스듀서인 OL-MPT(13)(omnidirectional Lamb wave magnetostrictive patch transducer)를 이용해 배열을 구성하였다. OL-MPT는 Fig. 7과 같이 실린더형 영구자석, 원형 코일, 원형 자기변형 패치로 구성된다. OL-MPT에서 발생하는 S0 모드 램파의 파장(λ)과 OL-MPT의 직경(D)은 다음의 식을 만족한다(13).

Fig. 7(a) Configuration and (b) cross-sectional diagram of OL-MPT(omnidirectional Lamb wave magnetostrictive patch transducer)

두께 2 mm의 알루미늄 평판에서 주파수 400 kHz의 S0 모드 램파의 파장은 13.3 mm이다. 따라서 이에 해당하는 램파를 발생시키기 위해서는 직경이 20 mm인 OL-MPT를 사용하여야 한다.

 

3. 평판의 영상화 실험 및 결과

(1) 영상화 실험 구성

개발된 평판용 자기변형 트랜스듀서 위상 배열 시스템을 이용하여 평판의 영상화를 수행하였다. Fig. 8과 같이 2개의 관통된 슬릿형 결함이 발생한 가로 1.2 m, 세로 1.2 m, 두께 2mm의 알루미늄 평판 중앙에 8개의 OL-MPT로 구성된 트랜스듀서 배열 (트랜스미터 4개, 리시버 4개)을 설치하였다. 4개의 트랜스미터와 4개의 리시버는 각각 한 변이 100 mm인 정사각형의 모서리에 위치한다. 영상화 실험에서 400 kHz의 S0 모드 램파를 사용하기 위해서 OL-MPT의 직경은 20 mm로 결정하였다.

Fig. 8Experimental setup for the two-dimensional imaging of a test plate that has two cracks. Symbols T1 through T4 denote transmitters No. 1 to No. 4 while R1 through R4, receivers No. 1 to No. 4

평판 중앙의 좌표를 (0, 0)으로 설정하고 mm 단위로 나타내면, 길이가 20 mm인 결함은 (250, 0)에 위치하고 길이가 30 mm인 결함은 (250, 250)에 위치한다. 위상 배열로 램파를 집속할 탐상 영역은 (150 ≤ x ≤ 300, -300 ≤ y ≤ 300)를 만족하는 영역으로, 가로와 세로 5 mm 간격으로 격자를 나누어 총 3751개의 지점으로 구분하였다.

평판에서 위상 배열을 구성하여 램파를 발생 및 측정할 때에는 램파의 분산 특성을 고려하여야 한다. 램파는 군속도와 위상속도가 다르기 때문에 군 속도만 고려하여 신호를 처리할 경우 동일 위상이 중첩되는 효과가 줄어들거나 상쇄 간섭이 발생할 수 있다. Fig. 9에서 확인할 수 있듯이, 군속도(창 함수의 속도)와 위상속도(가보 펄스의 속도)가 다르기 때문에 군이 도달하는 시각(tgroup)과 최대 위상이 도달하는 시각(tarrival)에는 차이가 발생한다. 그 차이는 다음의 과정으로 계산할 수 있다.

Fig. 9The effect of the S0-mode Lamb wave dispersion on the arrival time. The blue line denotes the simulated 500 kHz Gabor pulse at t=0 μs and t=30 μs and the redline, the window function of the Gabor pulse

여기서 cg 는 군속도, cp 는 위상 속도, L 은 전파 거리, p 는 파동의 주기이다. 그리고 tphase 는 특정 위상이 L만큼 진행하는 데에 걸리는 시간이고 td 는 군과 군에 가장 가까운 최대 위상의 시간 차이이다. 식(4)에서 mod는 나머지를 구하는 modulo 연산을 뜻한다. 위상을 중첩시켜 영상화를 진행하기 위해서는 최대 위상이 도달하는 시각(tarrival)을 기준으로 시간 지연을 계산하여야 한다.

(2) 영상화 실험 결과

영상화는 다음과 같이 진행되었다. 탐상 영역에서 격자로 나누어진 총 3751개의 지점에 대해서 각 지점마다 4개의 트랜스미터에서 발생된 램파를 집속시키고, 지점에서 반사된 신호를 4개의 리시버로 수신하였다. 수신된 4개의 신호를 각 채널의 경로차에 의한 시간 차이만큼 지연하여 합친다. 합쳐진 최종 신호에서 tarrival에서의 신호 크기를 추출하여 그 지점의 값으로 저장한다. 총 3751개의 지점에 대해 위의 과정을 반복하여, 시험 평판의 영상화를 진행한 결과가 Fig. 10에 나타나있다. Fig. 10(a)는 얻어진 영상을 그대로 나타낸 것이고, Fig. 10(b)는 잡음 신호를 없애기 위해 기준값 (threshold)을 0.45로 설정한 결과이다. Fig. 10(b)로 부터 시험 평판의 좌표 (250, 0)과 (250, 250) 부 근에 결함이 존재한다는 것을 추정할 수 있고, 이 결과는 실제 결함의 위치와 잘 부합한다. 따라서 개발된 평판용 자기변형 트랜스듀서를 이용한 위상 배열 시스템은 성공적으로 결함 검출을 수행하였다.

Fig. 10Two-dimensional imaging results by the newly- developed phased array system when the threshold is set to (a) 0 and (b) 0.45

 

4. 결 론

이 연구에서는 자기변형 트랜스듀서를 이용한 평판용 위상 배열 시스템 전체를 처음으로 개발하였고, 개발된 시스템으로 평판에서의 결함 영상화를 시도한 결과를 제시하였다. 이 연구팀의 선행 연구에서 개발했던 FPGA 기반의 함수 발생기를 가보 펄스, 사인 펄스 등의 발생이 가능하도록 개선 하였고, UART 통신을 구축하여 LabVIEW로 함수 발생기를 제어할 수 있도록 하였다. 또한 단 채널 파워앰프를 PCB 기반의 4채널 파워앰프로 컴팩트화 및 성능 개선을 수행하였다. 또한 다채널 신호의 수신을 위해 PCB 기반의 4채널 프리앰프와 8채널 자료 수집 장치 및 관련 LabVIEW 프로그램을 새롭게 개발하였다. 이 연구를 통해 자기변형 트랜스듀서에 최적화된 위상 배열 시스템을 구축할 수 있었으며, 개발된 시스템을 평판의 결함 영상화에 적용함으로써 유용성을 입증하였다. 영상화 과정에서 램파의 분산 특성이 고려될 수 있는 알고리즘을 시스템 구축에 반영하여서 분산이 있는 파동현상에서도 이 시스템이 적용될 수 있게 하였다. 후속 연구로, 개발된 시스템의 채널 수를 대폭 확장하고, 영상화 알고리즘을 고도화하는 과제를 수행할 필요가 있다.

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