DOI QR코드

DOI QR Code

자기공명 탐상기술 (MRT)에 의한 비철금속 가공물의 기공 검출

MRT (Magneto Resonance Testing) Development and Application for Non-ferrous Metal Products Pore's Defect Detection

  • 투고 : 2023.01.16
  • 발행 : 2023.02.01

초록

본 연구는 다이캐스팅 과정 중 발생될 수 있는 비철금속 가공품 내부의 기공 결함을 검출할 수 있는 기술 개발을 위해 진행되었다. 해당 연구를 통해 제품 내부에 발생 가능한 기공을 사전에 검출하여 불량 생산품의 유통을 사전에 차단하고 나아가 유통된 제품의 파손으로 발생 가능한 손실을 감소시키는데 기여하고자 한다.

This study was conducted to develop technology that can detect stomatal defects inside nonferrous metal products that may occur during die casting processes. Through this research, we intend to detect possible pores in the products in advance, block the distribution of defective products, and contribute to reducing possible losses due to damage to distributed products.

키워드

1. 서론

금속의 결함을 비파괴적으로 탐지하는 기술에는 광학탐상(Vision Testing), 와전류탐상 (Eddy Current Testing), 초음파탐상 (Ultrasonic Testing) 등의 기술이 있다. 광학탐상 기술은 카메라를 통하여 제품의 실물 표면을 분석하여 [3] 불량을 확인하고, 육안으로 보기에 용이하다는 특징이 있으며 와전류탐상 기술은 발생시킨 주파수와 반향되는 주파수의 임피던스 변화 [1,6]를 전기신호로 빠르게 읽으므로 직관적이란 특징이 있다. 그리고 초음파탐상 기술 또 한 초음파를 발생시켜 반향되는 음향의 임피던스 차이를 통하여 [4] 와전류 탐상과 유사하게 탐상한다는 특징이 있다. 이와 같은 기존의 다양한 결함 검사 방법 등을 통하여 대상의 검사를 실시할 수 있으나 와전류탐상과 초음파탐상은 제한적으로 금속제 내부의 결함 검사만 가능하고 임피던스 변화량이 어느정도 커야 불량에 대한 검사가 가능하다는 단점이 있으며 광학 탐상은 광학 카메라의 해상도에 성능이 좌우된다는 단점과 제품 표면의 검사에 국한된다는 단점이 있다. 이에 반해 본 논문에서 기술할 자기공명탐상 (Magneto resosnace testing) 기술은 금속제 내부까지의 검사가 가능하며 이론상 원자 단위까지의 변화량을 검출해 낼 수 있다. 이와 같이 기존의 타검사방법의 장단점을 자기공명탐상기술이 아우르고 있고 보완이 가능하므로 이를 적용하면 검사방법의 중복 투자 없이 단 한번의 검사로 제품 내부의 여러 불량 유형을 검사할 수 있다.

이에 본 저자는 자기공명탐상 기술을 활용하여 비철금속 가공물 내부에 발생된 결함에 대해 검사하는 이론상 배경을 재현하기 위해 본 연구를 진행하였다.

본 연구 과정에서 적용한 자기공명 탐상의 원리는, 8개의의 주파수를 이용한 전자기장의 인가와 이를 통한 원자의 공명을 이용한 것이다.

Fig. 1과 같이 금속제 표면에 자기장을 인가하면 침투 깊이까지에 존재하는 원자 주위에 자기장이 형성되고 이를 통해 각 원자가 한 방향으로 정렬이 된다 [5]. 이 때 원자들이 발생시키는 특정한 공명주파수에 의한 자기장을 역으로 측정하여서 정상품에서 발생되는 자기장과 불량품에서 발생되는 자기장의 차이를 통해 각종 결함과 불량을 검출하는 방식이다.

HJGHBQ_2023_v43n1_3_f0001.png 이미지

Fig. 1. Basic Principles of Magnetic Resonance Testing.

HJGHBQ_2023_v43n1_3_f0002.png 이미지

Fig. 2. Changes in amplitude and phase according to changes in physical properties.

이 기술은 기존 기술들과 비교하여 초음파, 침투탐상 등과 같은 기술처럼 별도의 검사 매질이 불필요하나 그 결과값의 특성은 유사하다는 장점을 가지며, 해상력에 따라 원자 단위의 결함까지 검출이 가능한 점에 대해 기존 기술과 차별화되는 큰 장점을 가진다.

2. 실험방법

2.1 불량 및 결함의 종류

실험을 실시하기 위해 선정된 불량 및 결함의 종류는 다음과 같다.

Fig. 3은 알루미늄 다이캐스팅 주조 공법을 통하여 제작된 승용차량의 엔진 실린더 헤드이며, Table 1과 같이CT 촬영을 통하여 내부에 기공이 발생한 것을 확인하였다 (붉은 색 표기 부분 각 10×30×50mm, 8×25×80mm).

HJGHBQ_2023_v43n1_3_f0003.png 이미지

Fig. 3. The engine cylinder head of a passenger car manufactured by aluminium die-casting.

Table 1. CT scan data for pores found in the engine cylinder head

HJGHBQ_2023_v43n1_3_t0001.png 이미지

해당 실린더 블록의 제조사의 내부 규정에 따라 제조 조건이 어떠한지는 파악할 수 없으나, 세가지 제품 모두 동일한 조건 하에 생산된 것 하나만 파악한 상태이다. 이 정보를 기반으로 세가지 모두 생산 조건은 동일하다는 것을 상정하고 검사를 실시하였다.

2.2 MRT를 이용한 결함의 확인

MRT를 이용하여 결함을 확인하기 위해 다음과 같은 센서를 조합하여 사용하였다.

Fig. 4는 기존 센서를 조합하여 기공이 발생된 주요 부위에 맞춰 개량한 센서이다. 1개의 센서를 사용하여 넓은 면적을 한번에 검사할 수도 있으나 해당하는 국소부위마다 센서를 적용하여 해상력을 높이기 위해 3개의 센서를 사용하여 장치를 구성한 후 데이터 취득을 실시하였다.

HJGHBQ_2023_v43n1_3_f0004.png 이미지

Fig. 4. Combined sensors and jigs to conduct a local inspection of the engine cylinder head.

가. 한 대의 자기공명탐상 장치에 하나의 센서를 결선하여 총 3대의 장치를 준비

Table 2. Experimental frequency band

HJGHBQ_2023_v43n1_3_t0002.png 이미지

HJGHBQ_2023_v43n1_3_f0005.png 이미지

Fig. 5. Local inspection area of defective internal pore production.

나. 3개의 장비에서 사용하는 8개 주파수는 3대가 동일하게 사용

다. 해당 국소부위에 센서를 접근하여 데이터 스캔

자기공명탐상기를 활용하여 1차적으로 양품에 대한 Scan Data를 Table 3과 같이 취득하고 불량품에 대한 Scan Data Table 4와 같이 취득하였다. Table 3과 같이 각 그래프가 파란색으로 표시되는 것은 정상품과의 신호차이가 발생되지 않는 상태 (양품)임을 보여주고, Table 4와 같이 붉은색으로 표시되는 그래프는 (좌측부터 1번의 2~8번 Freq와 세번째의 5~7번 Freq.)는 양품과 비교시 신호의 차이가 발생되고 있다는 것을 확인할 수 있다.

Table 3. Test results for good products, sensor 1, 2, 3 from the left.

HJGHBQ_2023_v43n1_3_t0003.png 이미지

Table 4. Test results for defective internal pore product. sensor 1, 2, 3 from the left

HJGHBQ_2023_v43n1_3_t0004.png 이미지

여기서, 8개의 주파수를 사용하는 이유는 아래와 같다.

- 단독 주파수를 사용할 경우 한 개의 주파수에서 발생되는 변화량만 파악이 가능함

- 8개의 주파수를 사용하여 8개의 개별 주파수에서 발생되는 변화량을 파악하기 위함임.

즉, 1개 만을 사용하는 것 보다 다양한 주파수를 조합하서 사용하는 것이 보다 다양한 정보를 파악하기 유리하기 때문이다.

일례로 위와 같은 결과에서는 상대적으로 고주파인 7~8번 주파수와 5~7번 주파수에서 변화량이 검출 되었으므로 이론상 상대적으로 낮은 Depth에서 기공이 발생하였다고 파악이 가능한 것이다.

이와 같이, 해당 다이캐스팅 비철금속 제품을 CT촬영을 통하여 제품에 기공이 발생하였음을 확인하였고 MRT 기술을 이용한 검사를 이용하여 신호의 변화량을 확인해 이 변화량이 내부 기공에 의한 변화임 의미한다고 파악할 수 있다.

2.3 자기공명탐상을 활용한 비철금속 선재 외부의 초미세 결함 검출

해당 기술을 응용하여 내부의 기공불량 외에도 다음과 같은 외부 불량의 검사도 실시 할 수 있었다. 다음 사진속 비철금속 선재의 외부에는 0.2×0.2×0.5mm 이하의 결함이 발생된 상태이다. 이는 현행 기술로 확인하려면 Table 5와 같이 금속 현미경 등을 이용하여 관측하여야 하는 수준의 아주 작은 초미세결함이지만 이를 라인에서 검출하기 위한 기술은 마땅히 존재하지 않는다.

HJGHBQ_2023_v43n1_3_f0006.png 이미지

Fig. 6. Photographs of wires with ultra-fine defects.

Table 5. Measurement data of ultra-fine defects on wires

HJGHBQ_2023_v43n1_3_t0005.png 이미지

HJGHBQ_2023_v43n1_3_f0007.png 이미지

Fig. 7. Fault signal of ultra-fine defect through FLOT data collection of MRT. *x축은 시간에 따른 변화량 (선재 이동에 따른 변화량), y축은 신호 검출량을 의미 함.

Table 5는 금속 선재에 발생된 결함을 금속 현미경을 통하여 촬영한 자료이다. dimmension은 um (Micro-meter) 단위이며 이에 각각 0.2mm (200um) 이하의 크기임을 파악할 수 있다.

해당 테스트 데이터는 MRT를 통하여 시간에 따른 변화량으로 변환함과 동시에 8개 채널의 변화량을 하나의 그래프로 취합시켜 표현한 FLOT 형태 그래프이다.

선재를 고정하고 이를 검사하는 센서를 선재 위에서 이동시켜 테스트 진행 시, 금속 표면에 발생한 200um 이하 수준의 결함에 대해서도 변화량이 발생됨을 확인할 수 있었다.

3. 결과 및 고찰

현재로써 주파수별로 발생되는 신호의 차이가 명확히 어떠한 것을 의미하는지 정의 내릴 수 없으나 상대적으로 저역의 주파수인 1~4번 Freq.에서는 Depth가 깊은 곳에서 차이가 발생되고 있음을 짐작할 수 있고 상대적으로 고역의 주파수인 5~6번 Freq. 에서는 Depth가 얕은 곳에서의 차이가 발생되고 있단 것을 짐작할 수 있다.

이는 일반적인 와전류 검사시의 침투깊이와 유사하며. 이 근거는 다음과 같은 침투깊이 산출 식에 의거한다 [2].

\(\begin{aligned}\delta=\sqrt{\frac{2}{\omega \sigma \mu}}[m]\end{aligned}\)  

여기서 σ: 전도도 μ: 투자율 ω: 2πf (f: 주파수)

이것 만으로도 MRT란 기술의 존재 의의는 매우 유용하다고 생각한다. 예로들어, 생산 현장에서는 우선 각 제품들 내부에 결함이 어떤 형태로 얼마나 크게 있냐는 등의 상세한 정보 이전에 해당 제품이 정상인지 아닌지를 빠르게 선별해 내는 것이 우선이다. 그렇다고 하여 전체 제품의 내부의 결함을 확인하기 위해 CT 등을 적용하기에는 시간이 매우 많이 소요가 될 것이다. 이를 MRT를 이용하여 우선 내부의 결함이 있는 것 자체만을 확인 하는 것 만으로도 불량을 선별하는 데에는 무리가 없을 것이다.

HJGHBQ_2023_v43n1_3_f0008.png 이미지

Fig. 8. An explanatory diagram of a multi-frequency band inspection technique.

HJGHBQ_2023_v43n1_3_f0009.png 이미지

Fig. 9. Cumulative data collection data for pore inspection of nonferrous metal workpiece (aluminum castings) using multi-frequency band inspection.

HJGHBQ_2023_v43n1_3_f0010.png 이미지

Fig. 10. Photographs and CT scan data of good products (right) and defective pore products (left) classified using MRT.

선재 외부의 매우 미세한 결함 또한 마찬가지이다. 결함을 확인하기 위해 모든 면을 광학 카메라에 기반한 금속 현미경으로 촬영하여 볼 수는 없을 것이다. 우선 MRT를 이용하여 선재를 검사하여 신호의 변화량이 일정 수준 이상으로 검출될 경우 불량으로 선별하는 것이 경제적으로도 시간적으로도 큰 이득이 될 것이다.

여기서 더욱 많은 주파수를 활용하여 검사하기 위해 다음과 같은 다중 대역 주파수 검사 기법을 고안해 적용해보았다.

가. 기존에는 8개 주파수만 가지고 결과를 판독하였다.

나. 이를 보완하기 위해 2개 이상의 장비를 통해 서로 다른 주파수를 활용, 총 8*n개의 주파수를 활용하여 검사를 실시하였다. 허나, 해당 방식은 각자 다른 부위를 검사한 다는 한계가 있다.

다. 이와 달리 해당 기능은 같은 장비에서 처음엔 Main Frequency Band를 이용해 첫번째 주파수 밴드를 활용하여 검사를 실시하고, 동일한 부위 동일한 위치에서 추가적인 Sub Frequency band를 이용하여 검사를 여러 번 추가 실시하는 기능이다.

이를 통해, 동일한 센서와 장비를 활용하여 같은 위치에서 다양한 주파수를 활용한 여러 데이터를 취득할 수 있고 이를 기존의 다중 채널 검사방법과 함께 활용하면 더욱 더 다양한 불량을 세세하게 파악하고 검출해 낼 수 있을 것이라 생각한다.

4. 결론

자기공명탐상기술을 이용하여 알루미늄 다이캐스팅 제품 및 비철금속 선재 내 결함을 분석한 결과, 다음과 같은 결론을 얻었다.

(1) 다이캐스팅 제품의 MRT 검사 데이터를 CT 촬영 데이터와 교차검증 결과, 신호의 변화량이 내부 기공에 의한 것임을 의미 하고 있다.

(2) 비철금속 선재 외부 결함을 측정 시 기존에 금속 현미경을 통하여 측정 가능한 미세한 결함 (0.2mm 이하 수준)에 대한 결함 또한 확인이 가능하다.

(3) 자기공명탐상을 이용한 신호의 변화량 자체는 현재까지 무엇을 의미하는지 교차검증을 통해 확인하지 않는 한 규정을 내리기 어려우나, 우선 신호가 변화하는 것은 양품으로 판정한 검사체와 피 검사체의 상태가 다르단 것을 의미하고 있으며 이를 이용하여 현재 기술적으로 빠른 시간 내에 양품과 불량의 구분을 해내기 어려운 상황에 MRT를 적용하면 우선 결함품 자체는 빠르게 선별할 수 있으리라 생각한다.

이와 같은 결론을 토대로 본 저자는 자기공명탐상 기술을 적용하여 내부기공/미세결함 등의 불량을 검출/선별하는 작업은 큰 무리가 없을 것이라 판단하며 서론과 같이 현행 기술로 파악하기 어려운 결함을 사전에 빠르고 쉽게 검출하여 불량을 파악하고, 기존의 검사 기법으로 파악하지 못한 불량으로 인한 결함품의 유통으로 발생 가능한 사회적 손실을 감소시키는데 해당 기술이 큰 기여를 할 수 있을 것이라 생각한다.

감사의 글

이 논문은 2020년도 산업통상자원부의 재원으로 한국에너지기술평가원의 지원을 받아 수행된 연구임 (20206310100110, 비철금속 선재용 인발/신선기 재제조 기술개발).

참고문헌

  1. Korea Hydro & Nuclear Power Co., Ltd., Detection method of eddy current signal of small amplitude (2010).
  2. Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha, Frequency selection method for eddy current measurement and method of measuring depth of hardening (2009) 1383.
  3. H.Y. Kim and J.S. Cho, J. Korea Inst. Inf. Commun. Eng., 23(2) (2019) 127.
  4. J.S. Joe, Update Application of Ultrasonic Flaw Detector, (1994).
  5. Fengpeng Lai, Zhiping Li, Qing Wei, Tiantian Zhang and Qianhui Zhao, energy Fuels, 30(11) (2016) 8932.
  6. H.J. Lee, M.W. Nam, C.H. Cho, H.J. Yoo and I.C. Kim, J. Korean Soc. Nondestruc. Test, 31(5) (2011) 552.