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KR101712857B1 - 병렬 처리 기반의 비파괴 검사를 위한 장치 및 이를 위한 방법 - Google Patents

병렬 처리 기반의 비파괴 검사를 위한 장치 및 이를 위한 방법 Download PDF

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KR101712857B1
KR101712857B1 KR1020150077238A KR20150077238A KR101712857B1 KR 101712857 B1 KR101712857 B1 KR 101712857B1 KR 1020150077238 A KR1020150077238 A KR 1020150077238A KR 20150077238 A KR20150077238 A KR 20150077238A KR 101712857 B1 KR101712857 B1 KR 101712857B1
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박창림
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Abstract

본 발명은 복수의 프로브 기반의 비파괴 검사를 위한 장치 및 방법에 관한 것으로, 이러한 본 발명은 검사 대상을 복수의 영역으로 구분하고, 복수의 초음파 프로브를 이용하여 구분된 복수의 영역에 각각에 대해 복수의 초음파 신호를 방사하여 방사된 복수의 초음파 신호 대한 복수의 에코 신호를 수신하는 신호검출부와, 수평 및 수직 동기를 이용하여 상기 수신된 복수의 에코 신호를 결합하여 복수의 영역 각각에 대한 구분 영역 초음파 영상을 생성하고, 생성된 구분 영역 초음파 영상을 연결하여 하나의 2차원의 초음파 영상을 구성하는 영상구성부를 포함하는 것을 특징으로 하는 비파괴 검사를 위한 장치와, 이에 따른 방법을 제공한다.

Description

병렬 처리 기반의 비파괴 검사를 위한 장치 및 이를 위한 방법{Apparatus for non-destructive testing based on parallel processing and Method thereof}
본 발명은 비파괴 검사 기술에 관한 것으로, 보다 상세하게는, 어느 하나의 검사 대상에 대해 병렬 처리를 통해 초음파 영상을 구성하고, 이를 통해 비파괴 검사에 활용할 수 있는 비파괴 검사를 위한 장치 및 방법에 관한 것이다.
비파괴 검사(nondestructive inspection, NDT 또는 NDI)는 검사 대상에 공동 등의 결함이 있을 경우, 파괴해서 조사하면 그 유무를 확인할 수 있으나 이러한 파괴검사는 낭비가 많아 모든 제품을 조사하는 데는 적합하지 않다. 용접부나 주물 속의 공동을 조사하는 데는 X선, γ선, β선 등의 방사선투과, 철판, 단조품, 관재 등의 상처나 내부의 결함을 조사하는 데는 초음파 탐상이나 맴돌이전류시험, 물품 표면의 작은 상처의 발견에는 침투법이나 자분탐상법이 사용된다. 이러한 비파괴검사 방법중 초음파탐상법은 타진의 원리를 이용한 방법이다. 발진장치에서 나온 초음파를 검사 대상의 한 면에서 넣어 다른 면에서 반사되어 오는 음파를 받는데, 내부에 결함이 있을 때는 결함에서 반사되는 파가 돌아오는 것으로 이를 알 수 있다. 이것은 마치 철도의 보선 작업원이 쇠망치로 차량 하체부의 기계류나 차축을 두드려서 그 부분의 결함을 발견하는 것과 같은 이치이다. 이러한 초음파를 이용한 비파괴 검사 방법은 장비의 휴대가 간편하고 검사가 용이하기 때문에 널리 이용하고 있다. 초음파는 음파의 성질을 가지면서도 파장이 훨씬 짧기 때문에 재질 내의 미세한 결함에서도 특정 반사파를 보냄으로써 미세측정에 이용할 수 있다.
본 발명의 목적은 비파괴 검사 시, 병렬 처리를 통해 어느 하나의 검사 대상에 대한 비파괴 검사 시간을 단출할 수 있는 비파괴 검사 장치 및 방법을 제공함에 있다.
상술한 바와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 비파괴 검사를 위한 장치는 검사 대상을 복수의 영역으로 구분하고, 구분된 복수의 영역 각각에 대해 복수의 초음파 신호를 방사하여 방사된 복수의 초음파 신호 대한 복수의 에코 신호를 수신하는 신호검출부와, 상기 수신된 복수의 에코 신호를 수평 및 수직 동기를 이용하여 결합하여 상기 복수의 영역 각각에 대한 구분 영역 초음파 영상을 생성하고, 생성된 구분 영역 초음파 영상을 연결하여 하나의 2차원의 초음파 영상을 구성하는 영상구성부를 포함한다.
본 발명의 비파괴 검사를 위한 장치는 상기 초음파 영상에서 에지를 포함하는 에지 영역과 에지를 포함하지 않는 일반 영역으로 구분한 후, 상기 일반 영역에서 노이즈를 제거하는 노이즈제거부와, 상기 초음파 영상을 복수의 단위 영역으로 구분하고 구분된 단위 영역의 픽셀값의 특징이 유사한 단위 영역을 병합하여 결함이 포함되지 않는 정상 영역과 결함이 포함된 결함 영역을 구분하는 영상처리부와, 상기 구분된 결함 영역을 포함하는 초음파 영상을 표시하는 영상표시부를 더 포함한다.
상기 영상처리부는 영상처리부는 복수의 2차원의 초음파 영상을 결합하여 3차원의 초음파 영상을 구성하고, 구성된 3차원의 초음파 영상을 상기 영상표시부가 표시하도록 상기 영상표시부에 제공하는 것을 특징으로 한다.
상기 영상처리부는 상기 초음파 영상을 복수의 단위 영역으로 구분하고, 복수의 단위 영역의 윤곽을 추출한 후, 상기 윤곽에 따라 서로 인접하는 단위 영역의 픽셀값에 대한 유클리드 거리가 기 설정된 거리 보다 작으면, 서로 인접한 단위 영역을 병합하고, 미리 저장된 검사 대상의 결함 영역의 픽셀 특징 패턴을 추출하여, 추출된 픽셀 특징 패턴과의 단위 영역과의 유사도에 따라 유사도가 기 설정된 임계치 이상인 단위 영역을 병합하여 결함 영역으로 구분하는 것을 특징으로 한다.
상기 노이즈제거부는 초음파 영상을 복수의 단위 윈도우로 구획하고, 앞서 구획된 단위 윈도우의 중앙값을 단위 윈도우의 평균값으로 대체하며, 상기 평균값과 어느 한 픽셀의 주변 픽셀값간의 기울기를 구한 후, 구해진 기울기에 따라 에지 영역과 일반 영역을 구분하고, 일반 영역으로부터 미리 저장된 노이즈의 평균을 소거하여 노이즈를 제거하는 것을 특징으로 한다.
상기 영상처리부는 상기 구분된 결함 영역에 컬러링을 수행하는 것을 특징으로 한다.
상술한 바와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 비파괴 검사를 위한 방법은 검사 대상을 복수의 영역으로 구분하는 단계와, 상기 구분된 복수의 영역에 각각에 대해 복수의 초음파 신호를 방사하여 방사된 복수의 초음파 신호 대한 복수의 에코 신호를 수신하는 단계와, 상기 수신된 복수의 에코 신호를 수평 및 수직 동기를 이용하여 결합하여 상기 복수의 영역 각각에 대한 구분 영역 초음파 영상을 생성하는 단계와, 상기 생성된 구분 영역 초음파 영상을 연결하여 하나의 2차원의 초음파 영상을 구성하는 단계를 포함한다.
본 발명의 비파괴 검사를 위한 방법은 상기 초음파 영상에서 에지를 포함하는 에지 영역과 에지를 포함하지 않는 일반 영역으로 구분하여, 상기 일반 영역에서 노이즈를 제거하는 단계와, 상기 초음파 영상을 복수의 단위 영역으로 구분하는 단계와, 상기 구분된 단위 영역의 픽셀값의 특징이 유사한 단위 영역을 병합하여 결함이 포함되지 않는 정상 영역과 결함이 포함된 결함 영역을 구분하는 단계와, 상기 구분된 결함 영역을 포함하는 초음파 영상을 출력하는 단계를 더 포함한다.
상술한 바와 같이 본 발명에 따르면, 비파괴 검사 시, 복수의 프로브를 이용하여 비파괴 검사를 수행하기 때문에, 검사 대상의 부피가 큰 경우에도 신속하게 비파괴 검사를 수행할 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 비파괴 검사를 위한 장치의 구성을 설명하기 위한 블록도이다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 비파괴 검사를 위한 장치의 구성을 설명하기 위한 블록도이다.
도 2는 도 1의 비파괴 검사 장치의 신호검출부의 구성을 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 비파괴 검사를 위한 방법을 설명하기 위한 화면 예이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 비파괴 검사를 위한 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 비파괴 검사를 위한 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 초음파 영상에서 노이즈를 제거하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 7은 노이즈가 제거된 2차원 초음파 영상에서 정상 영역과 결함 영역을 구분하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
하기의 설명에서는 본 발명의 실시예를 이해하는데 필요한 부분만이 설명되며, 그 이외 부분의 설명은 본 발명의 요지를 흩트리지 않도록 생략될 것이라는 것을 유의하여야 한다.
이하에서 설명되는 본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정해서 해석되어서는 아니 되며, 발명자는 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념으로 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야만 한다. 따라서 본 명세서에 기재된 실시예와 도면에 도시된 구성은 본 발명의 바람직한 실시예에 불과할 뿐이고, 본 발명의 기술적 사상을 모두 대변하는 것은 아니므로, 본 출원시점에 있어서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형예들이 있을 수 있음을 이해하여야 한다.
먼저, 본 발명의 실시예에 따른 비피과 검사를 위한 장치에 대해서 설명하기로 한다. 도 1은 본 발명의 실시예에 따른 비파괴 검사를 위한 장치의 구성을 설명하기 위한 블록도이며, 도 2는 도 1의 비파괴 검사 장치의 신호검출부의 구성을 설명하기 위한 도면이다. 또한, 도 3은 본 발명의 실시예에 따른 비파괴 검사를 위한 방법을 설명하기 위한 화면 예이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 비파괴 검사 장치(100)는 신호검출부(110), 영상구성부(120), 노이즈제거부(130), 영상처리부(140), 영상표시부(150), 영상표시부(160) 및 데이터저장부(200)를 포함한다.
신호검출부(110)는 검사 대상(10)을 복수의 영역으로 구분한다. 예컨대, 도 2에 도시된 바와 같이, 복수의 영역(F1, F2, F3)으로 구분할 수 있다. 그리고 신호검출부(110)는 구분된 복수의 영역 각각에 대해 복수의 초음파 신호를 방사하여 방사된 복수의 초음파 신호 대한 1차원의 복수의 에코 신호를 수신한다. 그런 다음, 신호검출부(110)는 수신된 1차원의 복수의 에코 신호를 영상구성부(120)에 제공한다. 이를 위하여 신호검출부(110)는 도 2에 도시된 바와 같이, 복수의 트랜스듀서(transducer, 111: 111a, 111b, 111c), 복수의 펄스송신모듈(113: 113a, 113b, 113c) 및 복수의 펄스수신모듈(115: 115a, 115b, 115c)을 포함한다. 복수의 펄스송신모듈(113: 113a, 113b, 113c) 각각은 소정 주파수의 초음파 신호(초음파 펄스)를 복수의 트랜스듀서(111: 111a, 111b, 111c) 각각을 통해 검사 대상(10)으로 방사한다. 또한, 복수의 펄스수신모듈(115: 115a, 115b, 115c) 각각은 검사 대상(10)으로부터 되돌아오는 에코 신호(초음파 펄스)를 수신한다. 이때, 신호검출부(110)는 복수의 트랜스듀서(111: 111a, 111b, 111c) 각각은 복수의 영역(F1, F2, F3)에 대응하는 서로 다른 위치(제1 내지 제3 위치)로부터 이동시키면서 복수의 트랜스듀서(111: 111a, 111b, 111c) 각각을 통해 복수의 초음파 신호를 방사하고, 방사된 초음파 신호 각각에 대한 복수의 에코 신호를 수신하여, 이를 영상구성부(120)에 제공한다. 구체적인 예를 통해 설명하면, 도 2에 도시된 바와 같이, 제1 펄스송신모듈(113a)은 복수의 제1 초음파 신호를 제1 영역(F1) 내에서 이동하는 제1 트랜스듀서(111a)를 통해 검사 대상(10)으로 방사한다. 제1 펄스수신모듈(115a)은 검사 대상(10)으로부터 복수의 제1 초음파 신호에 대응하여 되돌아오는 복수의 제1 에코 신호를 제1 트랜스듀서(111a)를 통해 수신하여 복수의 제1 에코 신호를 영상구성부(120)에 제공한다. 제2 펄스송신모듈(113b) 또한 복수의 제2 초음파 신호를 제2 영역(F2) 내에서 이동하는 제2 트랜스듀서(111b)를 통해 검사 대상(10)으로 방사한다. 제2 펄스수신모듈(115b)은 검사 대상(10)으로부터 복수의 제2 초음파 신호에 대응하여 되돌아오는 복수의 제2 에코 신호를 제2 트랜스듀서(111b)를 통해 수신하고, 복수의 제2 에코 신호를 영상구성부(120)에 제공한다. 마찬가지로, 제3 펄스송신모듈(113c) 또한 복수의 제3 초음파 신호를 제3 영역(F3) 내에서 이동하는 제3 트랜스듀서(111c)를 통해 검사 대상(10)으로 방사하고, 제3 펄스수신모듈(115c)은 검사 대상(10)으로부터 복수의 제3 초음파 신호에 대응하여 되돌아오는 복수의 에코 신호를 제3 트랜스듀서(111c)를 통해 수신하고, 복수의 제3 에코 신호를 영상구성부(120)에 제공한다.
영상구성부(120)는 기본적으로, 신호검출부(110)로부터 수신되는 1차원의 에코 신호를 결합하여 2차원의 초음파 영상을 구성하기 위한 것이다. 즉, 영상구성부(120)는 복수의 에코 신호를 수평 및 수직 동기를 이용하여 결합하여 복수의 영역(예컨대, F1, F2, F3) 각각에 대한 구분 영역 초음파 영상을 생성하고, 생성된 구분 영역 초음파 영상을 연결하여 하나의 2차원의 초음파 영상을 구성한다. 이때, 영상구성부(120)는 복수의 펄스수신모듈(115: 115a, 115b, 115c) 각각으로부터 수신되는 복수의 에코 신호를 펄스수신모듈(115: 115a, 115b, 115c) 별로 구분하여 수신하고, 수신된 복수의 에코 신호를 수평 동기(horizontal sync.) 및 수직 동기(vetical sync.)에 따라 복수의 구분 영역 초음파 영상을 구성한다.
예컨대, 복수의 제1 에코 신호를 이용하여 제1 구분 영역 초음파 영상을 구성하고, 복수의 제2 에코 신호를 이용하여 제2 구분 영역 초음파 영상을 구성하며, 복수의 제3 에코 신호를 이용하여 제3 구분 영역 초음파 영상을 구성한다. 그리고 제1 내지 제3 구분 영역 초음파 영상을 연결하여 하나의 2차원의 초음파 영상을 구성한다. 그러면, 검사 대상(10)의 어느 일 단면에 대한 하나의 2차원의 초음파 영상이 구성된다.
노이즈제거부(130)는 2차원의 초음파 영상에서 노이즈 성분을 제거하기 위한 것이다. 2차원의 초음파 영상은 검사 대상(10)과 그 검사 대상(10) 내에 존재하는 결함의 경계인 에지를 포함한다. 이러한 에지 부분에 대해 노이즈를 제거하는 프로세스를 수행할 경우, 그 결함을 영상으로 출력할 때, 결함 부분의 영상에 오류가 발생할 수 있다. 따라서 본 발명의 실시예에 따르면, 노이즈제거부(130)는 먼저, 2차원 초음파 영상에서 에지를 가지는 에지 영역과 에지를 가지지 않는 일반 영역으로 구분한다. 한편, 본 발명의 실시예에 따르면, 데이터저장부(200)는 검사 대상(10)의 소재에 따라 미리 도출된 노이즈 평균값을 저장한다. 이에 따라, 2차원 초음파 영상에서 에지 영역과 일반 영역을 구분한 노이즈제거부(130)는 일반 영역에서만 미리 저장된 노이즈 평균값을 소거하는 노이즈 제거 프로세스를 수행한다. 그러면, 에지 영역을 판별하는 방법에 대해서 보다 상세하게 설명하기로 한다.
먼저, 본 발명의 실시예에 따른 노이즈는 다음의 수학식 1 내지 3에 따라 모델링될 수 있다.
Figure 112015052559578-pat00001
Figure 112015052559578-pat00002
Figure 112015052559578-pat00003
수학식 1 내지 3에서
Figure 112015052559578-pat00004
는 s의 표준 편차이며,
Figure 112015052559578-pat00005
는 노이즈의 평균이다. 수학식 1 내지 3을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 노이즈는 수학식 1의 분포를 따르면서, 랜덤한 진폭과 위상을 가지는 복소수 형태인 수학식 2와 같이 나타낼 수 있다. 그리고 본 발명의 실시예에 따른 노이즈는 평균과 표준 편차가 1이다.
본 발명의 실시예에 따르면, 2차원의 초음파 영상에서 먼저, 일반 영역과 에지 영역을 구분한다. 일반 영역은 만약 노이즈가 없다면 균일한 명암을 가지는 영역이며, 에지 영역은 에지가 존재하는 영역이다. 노이즈가 없다면 이 일반 영역의 표준 편차는 0이다. 그리고 에지 영역은 노이즈에 더하여 에지에 의한 표준 편차가 발생한다. 따라서 일반 영역의 표준 편차 보다 에지 영역의 표준 편차가 더 크다. 이에 따라, 본 발명은 임계값을 설정한 후 통계적 연산 값과 임계값을 이용하여 두 영역을 구분한다.
본 발명에 따르면, 2차원 초음파 영상을 복수의 단위 윈도우로 구획하고, 구획된 단위 윈도우(예컨대, 3×3, 5×5, ..., n×n, 여기서, n은 픽셀 단위)의 중앙값(픽셀값)을 단위 윈도우의 평균값(픽셀값)으로 대치한 후, 이 평균값과 주변 픽셀값을 비교하여 에지 영역을 찾는다. 좀 더 상세하게 설명하면 다음과 같다.
단위 윈도우의 중앙값(픽셀값)이
Figure 112015052559578-pat00006
라고 가정하면, 중앙값(픽셀값)
Figure 112015052559578-pat00007
를 다음의 수학식 4를 통해 구해진 평균값 E로 대치한다.
Figure 112015052559578-pat00008
그런 다음, 다음의 수학식 5와 같이
Figure 112015052559578-pat00009
를 중심으로 각 방향의 기울기를 구한다.
Figure 112015052559578-pat00010
수학식 5에서,
Figure 112015052559578-pat00011
는 -1, 0, 1이다. 수학식 5는 중앙값에서 상하좌우 및 2개의 사선 방향에서의 기울기를 통해 경계선을 검출하는 것이다. 예컨대, 좌우방향에서 기울기를 살펴보면, 중앙값의 좌측값이 양(+)의 기울기를 가질 때, 중앙값의 우측값이 음(-)의 기울기를 가지게 되거나, 중앙값의 좌측값이 음(-)의 기울기를 가질 때, 중앙값의 우측값이 양(+)의 기울기를 가지는 경우가 있을 수 있다. 또한, 중앙값의 좌측값 및 우측값의 기울기 모두가 동일하게 양(+)의 값 혹은 음(-)의 값을 가질 수 있다. 여기서, 기울기의 값이 양에서 음으로 혹은 음에서 양으로 변화하는 부분이 에지를 가지는 영역이다.
전술한 두 가지 경우에 대해 기울기 값에 대한 비는 다음의 수학식 7과 같이 나타낼 수 있다. 또한, 다음의 수학식 6은 중앙값을 기준으로 대칭이 이루어지는 값 사이의 비를 나타낸다. 노이즈가 없는 일반 영상에서 감마값은 수학식 7의 범위 내에 존재한다.
Figure 112015052559578-pat00012
여기서, k1, k2 = -1, 0, 1, 또한,
Figure 112015052559578-pat00013
,
Figure 112015052559578-pat00014
는 k1, k2에 대칭되는 좌표이다.
Figure 112015052559578-pat00015
전술한 바와 같이, 노이즈가 포함된 영상에서 에지와 노이즈를 구별하기 위하여 수학식 6 및 수학식 7을 사용한다. 즉, 수학식 6은 기울기의 값을 구하는 것으로, 각 단위 윈도우에서 표준편차를 구하는 방식과 유사한다. 다시 말하면, 기울기의 차이가 클수록 에지가 존재하는 것이며, 이는 표준 편차가 클수록 에지가 존재하는 것과 동일하다. 이와 같이, 기울기의 차이가 클수록 0에 가까운 것은 표준 편차가 크지 않으므로 일반 영역이라고 판별할 수 있다.
그러면, 다음의 표 1의 값을 예로 들어 에지 영역 판정 방법을 설명하기로 한다.
45 25 20
30 25 52
60 35 40
표 1에서, 평균값
Figure 112015052559578-pat00016
는 수학식 4에 따라 37이다. 그리고 수학식 5에 따라
Figure 112015052559578-pat00017
= 37-25=12이고,
Figure 112015052559578-pat00018
= 67-35 = 2이다. 따라서 상하 방향의 기울기를 살펴보면, 수학식 6에 따라
Figure 112015052559578-pat00019
= 6이된다. 또한, 동일한 방법으로, 좌우, 두 개의 사선 방향의 기울기는 각각 2.14, 0.739 및 2.67이된다. 이는 수학식 7의 조건에 맞지 않아, 일반 영역으로 판정할 수 있다.
또한, 그러면, 다음의 표 2의 값을 예로 들어 에지 영역 판정 방법을 설명하기로 한다.
50 50 100
50 50 100
50 50 100
표 2와 동일한 방법에 따라, 상하, 좌우, 두 개의 사선 방향의 기울기는 각각, 1, 1.94, 0.515 및 0.515이다. 이는 수학식 7의 조건에 부합하며, 에지 영역으로 판정할 수 있다.
전술한 방법에 따라 본 발명은 에지 검출 방식에 의해 에지 영역과 노이즈가 포함된 일반 영역으로 구분할 수 있다.
그러면, 노이즈제거부(130)는 노이즈제거부(130)는 데이터저장부(200)로부터 검사 대상(10)에 상응하는 노이즈 평균값을 추출하고, 일반 영역의 영상에서 노이즈 평균값을 소거한다. 이에 따라 노이즈를 제거한다.
영상처리부(140)는 노이즈가 제거된 2차원 초음파 영상을 입력 받고, 이 2차원 초음파 영상을 너겟, 용접 흔적, HAZ(Heat Affected Zone) 등의 결함 영역과 정상 영역을 구분한다. 그런 다음, 영상처리부(140)는 결함 영역을 직관적으로 인식할 수 있도록 결함 영역에 컬러링을 수행한다. 보다 상세히 설명하면 다음과 같다.
먼저, 영상처리부(140)는 입력된 2차원 초음파 영상에 대해 이동 평균(Mean Shift) 알고리즘을 적용하여 클러스터링을 수행한다. 즉, 영상처리부(140)는 이동 평균 알고리즘을 적용하여 2차원 초음파 영상을 복수의 단위 영역으로 구분한다. 이동 평균(Mean Shift) 알고리즘은 픽셀값을 기반으로 주변의 픽셀값들과의 평균을 계산하여 중심 모드를 찾기 위한 비매개변수적(Non-parametric) 방법이다. 이동 평균 처리는 반복적인 절차로 확률 분포의 국부 최대점을 찾는 알고리즘이다. 동일한 모드를 갖는 샘플점들의 집합을 저장소(Basin)라고 하고 저장소에 의해서 단위 영역이 결정된다. 분할의 개수는 모드의 개수에 따라 자동적으로 결정되어진다. 따라서 이동 평균 알고리즘을 수행하면 모드의 개수에 따라 초기 분할된 영상을 얻는다. 이 영상의 화면 예를 도 3의 (B)에 도시하였다. 이동 평균 알고리즘은 아래와 같이 과정을 거쳐 수행된다. d 차원의 공간에서 n개의 데이터 집합이 주어졌을 때 커널 밀도 추정은 다음의 수학식 8과 같다.
Figure 112015052559578-pat00020
여기에서 k(x)는 커널이고, h는 윈도우의 반지름이다. 커널 함수는 수학식 9와 같이 "Epanechnikov" 커널 함수를 사용한다.
Figure 112015052559578-pat00021
밀도의 모드를 찾는 것은 밀도를 추정하여 이동 평균의 수렴점을 찾는 것으로 수학식 10에 의해 이동 평균 벡터를 얻는다.
Figure 112015052559578-pat00022
x와 윈도우(h)안에 있는 샘플들과의 평균 사이의 차가 0으로 수렴하는 점을 찾는다. 즉 0으로 수렴하는 점이 국부 최대점이 된다. 이러한 이동 평균 처리에 따른 화면 예를 도 3의 (B)에 나타내었다. 검사 대상(10)의 단면은 도 3의 (A)와 같다고 가정한다. 이러한 경우, 클러스터링 기법으로 이동 평균 처리를 수행하면, 도 3의 (B)에 보인 바와 같이, 복수의 단위 영역으로 구분된다.
다음으로, 영상처리부(140)는 이동 평균 알고리즘을 적용한 초음파 영상의 각 클러스터 영역에서 인접 클러스터 영역에 대한 정보를 얻기 위하여, 각 클러스터 영역에 라벨링을 수행하여 각 클러스터 영역을 구분한다. 이어서, 영상처리부(140)는 라벨링에 따른 각 클러스터 영역의 윤곽을 구한 후, 그 윤곽을 따라 어느 하나의 클러스터 영역과 그 클러스터 영역의 인접 클러스터 영역을 구분한다.
좀 더 자세히 설명하면, 먼저, 영상처리부(140)는 이동 평균 처리를 수행한 영상에서 각 영역에 대한 픽셀값과 각 영역에 인접해 있는 영역의 정보를 얻기 위하여 라벨링(labelling)을 수행한다. 여기서, 라벨링 알고리즘은 8-근방을 이용해서 이웃의 픽셀값들을 검색하고 픽셀값을 사용해서 라벨링을 수행한다. 영상처리부(140)는 라벨링에서 픽셀값의 차이가 ±5인 픽셀들을 같은 영역으로 라벨링한다.
그런 다음, 영상처리부(140)는 도 3의 (C)에 도시된 바와 같이, 라벨링된 영역의 윤곽(Contour)을 구한다. 초기 분할에 의해 작은 영역으로 분할된 영역들은 멀리 떨어져 있는 영역보다 인접해 있는 영역이 유사할 가능성이 더 높다. 따라서 영상처리부(140)는 인접해 있는 영역을 알기 위해서 라벨링된 영역의 윤곽을 따라 인접한 영역에 대한 정보를 검색하고 인접한 영역의 리스트를 구성한다. 자신의 영역과 연결되어있는 이웃의 영역들을 비교해서 유사하면 병합하는 방법으로 점차적으로 확장해야하기 때문에 자신의 영역에 이웃한 영역들에 대한 정보가 필요하다.
영상처리부(140)는 픽셀값이 유사한 영역, 즉, 동종의(Homogeneous) 영역을 병합한다. 이것은 영역들의 유사한 컬러와 밝기의 픽셀을 클러스터링하는 것이다. 따라서 영상처리부(140)는 영역내의 유사한 픽셀값을 통합하기 위해 영역 성장 방법을 사용한다. 즉, 영상처리부(140)는 유사한 영역을 병합하기 위해서 각 영역들의 픽셀의 평균값을 비교하고, 각 영역의 인접한 영역들만 비교하면서 유사한 영역들을 점차적으로 병합해 나간다.
정상 영역과 결함 영역의 픽셀값은 서로 다르기 때문에, 유사 영역의 병합의 결과는 정상 영역과 결함 영역 각각의 영역을 구분하여 하나의 영역으로 병합할 수 있다.
영상처리부(140)는 어느 일 단위 영역과 인접한 단위 영역을 병합하기 위해 두 개의 영역 간의 픽셀값에 대한 유클리드 거리(Euclidean distance)를 산출한다. 이와 같이, 영역들 사이의 유사성을 측정하기 위해 픽셀값에 대한 유클리드 거리를 산출하면, 두 영역들 간의 유사성을 확인할 수 있다. 그리고 유클리드 거리에 따라 다음의 수학식 11을 이용하여 두 단위 영역을 병합한다.
Figure 112015052559578-pat00023
수학식 11에서 Ri는 i번째 영역을, Adj(Ri)는 Ri에 인접한(Adjaccent) 영역을 나타낸다.
Figure 112015052559578-pat00024
(알파)는 임계값(Threshold)이다. 영상처리부(140)는 유클리드 거리가
Figure 112015052559578-pat00025
보다 작으면 두 영역은 유사한 영역이므로 병합하고,
Figure 112015052559578-pat00026
보다 크면 두 영역은 유사하지 않기 때문에 병합되지 않는다. 영상처리부(140)는 전술한 유클리드 거리 및 임계값을 이용하여 라벨링된 모든 단위 영역을 인접한 단위 영역과 비교하여 병합한다.
전술한 바에 따라 각 영역을 구분하고 병합한 경우, 모든 정상 영역이 완전하게 병합되지 않거나, 모든 결함 영역이 완전하게 병합되지 않을 수 있다. 따라서 영상처리부(140)는 추가로 픽셀 특징 패턴을 이용하여, 이웃하는 영역 중 동종의 영역을 병합한다. 여기서, 픽셀 특징 패턴은 대상(10)의 재질에 따른 초음파 영상에서 정상 영역과 결함 영역의 픽셀들의 특징이다. 이 픽셀 특징 패턴은 어느 하나의 픽셀과 그 픽셀을 둘러싼 3×3 = 9개의 픽셀의 픽셀들의 특징이며, 픽셀들의 특징은 예컨대, RGB값, 휘도, 명도 등의 값이 될 수 있다. 데이터저장부(200)는 복수의 검사 대상(10)의 재질 및 결함의 재질에 따른 정상 영역과 결함 영역의 픽셀 특징 패턴을 저장한다. 영상처리부(140)는 데이터저장부(200)로부터 해당하는 픽셀 특징 패턴을 추출하고, 추출된 픽셀 특징 패턴과 구분된 영역의 픽셀값들과 매칭하여 유사 여부를 도출한다.
좀 더 상세하게 설명하면, 영상처리부(140)는 먼저, 데이터저장부(200)로부터 추출된 픽셀 특징 패턴과 어느 일 단위 영역에 포함된 각각의 픽셀값들의 차이를 다음의 수학식 12를 이용하여 산출하며, 이러한 과정은 모든 단위 영역의 모든 픽셀에 대해 각각 수행된다.
Figure 112015052559578-pat00027
예컨대, 수학식 12에서, X는 특정 영역의 픽셀값과 그 주변 픽셀(3×3)을 의미하는 패턴이고, Y는 픽셀 특징 패턴을 나타낸다. 즉, Si는 픽셀 특징 패턴과 특정 영역의 픽셀값의 차이의 합을 나타낸다. 픽셀 특징 패턴은 3×3 사이즈의 패턴이기 때문에 이러한 픽셀 특징 패턴과 비교하는 단위 영역의 한 픽셀 뿐 아니라 이웃하는 8근방의 픽셀들을 고려한다. Si의 값이 작을수록 해당 영역과 픽셀 특징 패턴과의 차이가 없다는 것을 의미하며, 이러한 차이가 작을수록 유사한 것으로 본다.
Figure 112015052559578-pat00028
수학식 13에서 k는 단위 영역들이고,
Figure 112015052559578-pat00029
는 해당 단위 영역의 픽셀이다.
Figure 112015052559578-pat00030
값이 임계치
Figure 112015052559578-pat00031
보다 작으면
Figure 112015052559578-pat00032
값은 1이며, 단위 영역에서 어느 하나의 픽셀 값이 픽셀 특징 패턴과 유사하다는 것을 의미한다.
Figure 112015052559578-pat00033
값이 임계치
Figure 112015052559578-pat00034
보다 크면
Figure 112015052559578-pat00035
값은 0이며, 단위 영역에서 어느 하나의 픽셀 값이 픽셀 특징 패턴과 유사하지 않다는 것을 의미한다. 영상처리부(140)는 어떤 후보 영역의 모든 픽셀의
Figure 112015052559578-pat00036
값이 모두 1이면, 이 영역은 픽셀 특징 패턴과 100% 일치한다고 판단할 수 있다.
영상처리부(140)는 복수의 영역 모두에 대해, 특정 단위 영역에 포함된 픽셀 중 픽셀 특징 패턴과의 유사한 픽셀의 비율인 유사도를 다음의 수학식 14와 같이 계산한다.
Figure 112015052559578-pat00037
수학식 14에서
Figure 112015052559578-pat00038
은 특정 영역의 총 픽셀수이고,
Figure 112015052559578-pat00039
은
Figure 112015052559578-pat00040
의 값이 1인 픽셀의 수를 나타낸다. 그리고
Figure 112015052559578-pat00041
는 유사도를 나타낸다.
영상처리부(140)는 각 영역들과 픽셀 특징 패턴과의 비교를 수학식 12 내지 수학식 14에 의해 수행하고, 다음의 수학식 15에 따라 인접한 두 영역을 병합한다.
Figure 112015052559578-pat00042
수학식 15와 같이, 영상처리부(140)는 유사도
Figure 112015052559578-pat00043
가 인접한 두 영역 모두 임계치
Figure 112015052559578-pat00044
보다 클 때 인접한 두 영역을 병합한다. 이를 통해, 픽셀 특징 패턴이 결함 영역이 유사한 영역 끼리 병합되고, 정상 영역과 유사한 영역끼리 병합될 수 있다. 이에 따라, 도 3의 (D)에 도시된 바와 같이, 초음파 영상은 정상 영역과 결함 영역으로 완전하게 구분된다.
이와 같이, 영상처리부(140)는 초음파 영상에서 정상 영역과 결함 영역으로 구분한 후, 결함 영역을 직관적으로 인식할 수 있도록 결함 영역에 컬러링을 수행할 수 있다.
한편, 전술한 바와 같이, 신호검출부(110), 영상구성부(120), 노이즈제거부(130) 및 영상처리부(140)는 2차원의 초음파 시호를 구성하고, 노이즈를 제거한 후, 초음파 영상에서 결함 영역을 도출한 후, 컬러링을 수행할 수 있다.
추가로, 영상처리부(140)는 복수의 2차원의 초음파 영상을 생성한 후, 복수의 2차원의 초음파 영상을 결합하여 3차원의 초음파 영상을 구성할 수 있다. 그리고 구성된 3차원의 초음파 영상을 영상표시부(150)가 표시하도록 영상표시부(150)에 제공할 수 있다.
영상표시부(150)는 정상 영역과 결함 영역으로 구분되고, 결함 영역이 컬러링된 2차원 초음파 영상을 화면으로 출력한다. 이러한 영상표시부(150)는 각 종의 디스플레이 장치가 될 수 있다. 예컨대, 영상표시부(150)는 액정표시장치(LCD, Liquid Crystal Display), 유기 발광 다이오드(OLED, Organic Light Emitting Diodes), 능동형 유기 발광 다이오드(AMOLED, Active Matrix Organic Light Emitting Diodes) 등으로 형성될 수 있지만, 이러한 것들로 한정하는 것은 아니다. 사용자는 화면으로 출력된 컬러링된 초음파 영상을 통해 보다 정확한 비파괴 검사를 수행할 수 있다.
다음으로, 본 발명의 실시예에 따른 비파괴 검사를 위한 방법에 대해서 설명하기로 한다. 도 4는 본 발명의 실시예에 따른 비파괴 검사를 위한 방법을 설명하기 위한 흐름도이다. 도 5는 본 발명의 실시예에 따른 비파괴 검사를 위한 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 4를 참조하면, 신호검출부(110)는 S110 단계에서 검사 대상(10)을 복수의 영역으로 구분한다. 예컨대, 도 5에 도시된 바와 같이, 제1 영역 내지 제3 영역(F1, F2, F3)으로 구분할 수 있다.
그런 다음, 신호검출부(110)는 S120 단계에서 구분된 복수의 영역(F1, F2, F3) 각각에 대해 복수의 초음파 신호를 방사하여 방사된 복수의 초음파 신호 대한 복수의 에코 신호를 수신한다. 예컨대, 도 2에 도시된 바와 같이, 제1 영역(F1)에 대해 신호검출부(110)의 제1 펄스송신모듈(113a)는 복수의 제1 초음파 신호를 제1 영역(F1) 내에서 이동하는 제1 트랜스듀서(111a)를 통해 검사 대상(10)으로 방사한다. 신호검출부(110)의 제1 펄스수신모듈(115a)은 검사 대상(10)으로부터 복수의 제1 초음파 신호에 대응하여 되돌아오는 복수의 제1 에코 신호를 제1 트랜스듀서(111a)를 통해 수신한다. 마찬가지로, 제2 영역(F2)에 대해 신호검출부(110)의 제2 펄스송신모듈(113b)은 복수의 제2 초음파 신호를 제2 영역(F2) 내에서 이동하는 제2 트랜스듀서(111b)를 통해 검사 대상(10)으로 방사한다. 그리고 신호검출부(110)의 제2 펄스수신모듈(115b)은 검사 대상(10)으로부터 복수의 제2 초음파 신호에 대응하여 되돌아오는 복수의 제2 에코 신호를 제2 트랜스듀서(111b)를 통해 수신한다. 동일하게, 제3 영역(F3)에 대해 신호검출부(110)의 제3 펄스송신모듈(113c) 또한 복수의 제3 초음파 신호를 제3 영역(F3) 내에서 이동하는 제3 트랜스듀서(111c)를 통해 검사 대상(10)으로 방사하고, 신호검출부(110)의 제3 펄스수신모듈(115c)은 검사 대상(10)으로부터 복수의 제3 초음파 신호에 대응하여 되돌아오는 복수의 에코 신호를 제3 트랜스듀서(111c)를 통해 수신한다.
전술한 바와 같이, 수신된 복수의 에코 신호는 영상구성부(120)에 제공되며, 영상구성부(120)는 S130 단계에서 복수의 에코 신호를 수평 및 수직 동기를 이용하여 결합함으로써 복수의 영역(예컨대, F1, F2, F3) 각각에 대한 구분 영역 초음파 영상을 생성한다. 예컨대, 제1 영역(F1)에 대한 복수의 제1 에코 신호를 이용하여 제1 구분 영역 초음파 영상을 구성하고, 제2 영역(F2)에 대한 복수의 제2 에코 신호를 이용하여 제2 구분 영역 초음파 영상을 구성하며, 제3 영역(F3)에 대한 복수의 제3 에코 신호를 이용하여 제3 구분 영역 초음파 영상을 구성한다. 이어서, 영상구성부(120)는 S140 단계에서 생성된 구분 영역 초음파 영상을 연결하여 하나의 2차원의 초음파 영상을 구성한다. 예컨대, 제1 내지 제3 구분 영역 초음파 영상을 연결하여 하나의 2차원의 초음파 영상을 구성한다. 그러면, 검사 대상(10)의 어느 일 단면에 대한 하나의 2차원의 초음파 영상이 구성된다.
다음으로, 2차원의 초음파 영상은 노이즈제거부(130)로 제공되며, 노이즈제거부(130)는 S150 단계에서 2차원의 초음파 영상으로부터 노이즈 성분을 제거한다. 그리고 노이즈 성분이 제거된 초음파 영상은 영상처리부(140)로 제공되며, 영상처리부(140)는 S160 단계에서 노이즈가 제거된 2차원 초음파 영상을 그대로 나타내면 형태의 구분이 용이하지 않기 때문에 노이즈가 제거된 2차원 초음파 영상에서 너겟, 용접 흔적, 결합, HAZ(Heat Affected Zone) 등의 결함 영역을 정상 영역과 구분한다. 이어서, 영상처리부(140)는 S170 단계에서 구분된 결함 영역이 직관적으로 인식되도록 결함 영역에 컬러링을 수행한다. 한편, 영상처리부(140)는 S180 단계에서 컬러링된 2차원 초음파 영상이 복수개 누적되면, 복수의 2차원의 초음파 영상을 결합하여 3차원의 초음파 영상을 구성할 수 있다. 도 5에 보인 화살표들은 복수의 트랜스듀서 각각이 이동하는 자취를 개략적으로 나타낸 것이다. 예컨대, 화살표 1a, 1b, 1c로 표시된 자취를 따라 복수의 트랜스듀서(111: 111a, 111b, 111c) 각각이 이동하며, 복수의 초음파를 방사하고, 이를 통해 수신된 복수의 에코 신호는 제1 내지 제3 구분 영역 초음파 영상으로 구성되며, 제1 내지 제3 구분 영역 초음파 영상은 결합되어 어느 하나의 2차원 초음파 영상이 될 것이다. 마찬가지로, 화살표 2a, 2b, 2c에 표시된 자취를 따라 복수의 트랜스듀서(111: 111a, 111b, 111c) 각각이 이동하며, 복수의 초음파를 방사하고, 이를 통해 수신된 복수의 에코 신호는 제1 내지 제3 구분 영역 초음파 영상으로 구성되며, 제1 내지 제3 구분 영역 초음파 영상은 결합되어 또 하나의 2차원 초음파 영상이 될 것이다. 나머지 도면 부호로 지시되지 않은 화살표를 따라 복수의 2차원 초음파 영상이 생성될 것이다. 이에, 영상처리부(140)는 복수의 2차원 초음파 영상을 결합하여 3차원 초음파 영상을 생성할 수 있다. 이와 같이, 본 발명의 실시예에 따르면, 복수의 2차원 초음파 영상을 구성하고, 구성된 2차원 초음파 영상을 결합하여 3차원의 초음파 영상을 구성할 수 있다. 전술한 2차원 혹은 3차원 초음파 영상은 영상표시부(150)에 제공되며, 영상표시부(150)는 S190 단계에서 2차원 혹은 3차원 초음파 영상을 화면으로 표시할 수 있다.
다음으로, 본 발명의 실시예에 따른 초음파 영상에서 노이즈를 제거하는 방법을 설명하기로 한다. 도 6은 본 발명의 실시예에 따른 초음파 영상에서 노이즈를 제거하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다. 여기서, 도 6은 도 4의 S150 단계를 보다 상세하게 설명하기 위한 것이다.
도 6을 참조하면, 노이즈제거부(130)는 2차원(2D) 초음파 영상에서 표준 편차를 이용하여 일반 영역과 에지 영역을 구분한다. 이때, 일반 영역은 만약 노이즈가 없다면 균일한 명암을 가지는 영역이며, 에지 영역은 에지가 존재하는 영역이다. 노이즈가 없다면 이 일반 영역의 표준 편차는 0이다. 그리고 에지 영역은 노이즈에 더하여 에지에 의한 표준 편차가 발생한다. 따라서 일반 영역의 표준 편차 보다 에지 영역의 표준 편차가 더 크다. 따라서 노이즈제거부(130)는 표준 편차의 임계 범위를 설정한 후 통계적 연산 값과 임계값을 이용하여 두 영역을 구분한다. 이를 위하여, 노이즈제거부(130)는 S210 단계에서 2차원 초음파 영상을 복수의 단위 윈도우(예컨대, 3×3, 5×5, ..., n×n, 여기서, n은 픽셀 단위)로 구획한다.
그런 다음, 노이즈제거부(130)는 S220 단계에서 앞서 구획된 단위 윈도우의 중앙값(픽셀값)을 수학식 4에 설명된 바와 같이, 단위 윈도우의 평균값(픽셀값)으로 대치한다. 이어서, 노이즈제거부(130)는 S230 단계에서 수학식 5에서 설명된 바와 같이, 이 평균값과 주변 픽셀값간의 기울기를 구한 후, S240 단계에서 그 기울기에 따라 에지 영역과 일반 영역을 구분한다. 즉, 노이즈제거부(130)는 각 방향의 기울기의 차이가 임계 범위에 있을 때 에지 영역으로 판별한다(수학식 6 및 수학식 7 참조).
앞서 설명된 바와 같이, 데이터저장부(200)는 검사 대상(10) 별로 노이즈의 평균값을 미리 저장한다. 따라서 노이즈제거부(130)는 S250 단계에서 데이터저장부(200)로부터 해당 검사 대상(10)에 상응하는 노이즈의 평균값을 추출한다. 그런 다음, 노이즈제거부(130)는 S260 단계에서 초음파 영상의 일반 영역에서 노이즈의 평균값을 소거함으로써, 노이즈를 제거한다.
다음으로, 본 발명의 실시예에 따른 초음파 영상에서 정상 영역과 결합 영역을 구분하는 방법을 설명하기로 한다. 도 7은 노이즈가 제거된 2차원 초음파 영상에서 정상 영역과 결함 영역을 구분하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이며, 도 4의 S160 단계를 보다 상세하게 설명하기 위한 것이다.
영상처리부(140)는 S310 단계에서 노이즈가 제거된 2차원 초음파 영상에 대해 클러스터 알고리즘을 이용하여 복수의 단위 영역으로 구분한다. 예컨대, 영상처리부(140)는 입력된 2차원 초음파 영상에 대해 이동 평균(Mean Shift) 알고리즘을 적용하여 클러스터링을 수행하며, 이에 따라, 2차원 초음파 영상이 복수의 단위 영역으로 구분될 수 있다. 앞서 이동 평균 알고리즘을 이용한 클러스터링 기법에 대해 수학식 18 내지 수학식 20을 참조하여 설명하였다. 본 발명의 실시예에서 클러스트링 기법을 이동 평균 알고리즘을 예로 들어 설명하였지만, 본 발명에서 사용될 수 있는 클러스터링 기법은 이에 한정되는 것은 아니며, 픽셀값을 이용하여 복수의 픽셀을 복수의 단위 영역으로 그룹화할 수 있는 어떠한 클러스터링 기법도 사용될 수 있다. 이러한 클러스터 기법에 따라 2차원 초음파 영상이 복수의 단위 영역으로 구분된 영상이 도 3의 (B)에 도시되었다.
다음으로, 영상처리부(140)는 S320 단계에서 복수의 단위 영역으로 구분된 각 단위 영역에 대해 라벨링을 수행하여 복수의 단위 영역의 윤곽을 추출함으로써, 그 윤곽에 따라 어느 하나의 단위 영역과 인접하는 이웃 단위 영역을 구분한다. 예컨대, 라벨링 알고리즘은 8방에 위치한 이웃의 픽셀값들을 검색하고 그 픽셀값을 사용해서 라벨링을 수행한다. 영상처리모듈(300)은 라벨링에서 픽셀값의 차이가 ±5인 픽셀들을 같은 영역으로 라벨링한다. 이러한 화면 예를 도 3의 (C)에 도시하였다. 도 3의 (B)와 같은 점선은 윤곽이 정확하게 나타나지 않는 것을 의미하며, 라벨링을 통해 도 3의 (C)와 같이 각 단위 영역의 윤곽이 정확하게 구분될 수 있다.
다음으로, 영상처리부(140)는 S330 단계에서 단위 영역과 그 단위 영역에 인접하는 단위 영역의 픽셀값에 대한 정보를 수집한다. 그런 다음, 영상처리부(140)는 S340 단계에서 어느 일 단위 영역과 인접한 단위 영역 픽셀값의 유클리드 거리에 따라 어느 일 단위 영역과 그에 인접하는 단위 영역을 병합한다. 이는 즉, 영상처리부(140)가 픽셀값이 유사한 단위 영역, 즉, 동종의(Homogeneous) 단위 영역을 병합하는 것을 의미한다. 예컨대, 영상처리부(140)는 어느 일 단위 영역과 인접한 단위 영역을 병합하기 위해 두 개의 단위 영역 간의 픽셀값에 대한 유클리드 거리(Euclidean distance)를 산출한다. 그리고 수학식 11에 보인 바와 같이, 유클리드 거리가 임계값 보다 작은 경우, 2개의 단위 영역을 병합한다.
다음으로, 영상처리부(140)는 S350 단계에서 데이터저장부(200)로부터 검사 대상(10) 해당하는 정상 영역 혹은 결함 영역의 픽셀 특징 패턴을 추출한다. 그리고 영상처리부(140)는 S360 단계에서 추출된 픽셀 특징 패턴과 구분된 단위 영역과의 매칭을 통해 복수의 단위 영역 각각에 대한 유사도를 도출한다. 좀 더 상세하게 설명하면, 영상처리부(140)는 수학식 12 및 수학식 13에서 설명된 바와 같이, 데이터저장부(200)로부터 추출된 픽셀 특징 패턴과 어느 하나의 단위 영역에 포함된 모든 픽셀값 각각의 유사 여부를 산출한다. 이어서, 영상처리부(140)는 수학식 14에서 설명된 바와 같이, 단위 영역에 포함된 모든 픽셀 중 픽셀 특징 패턴과 유사한 픽셀의 정도인 유사도를 도출한다. 이에 따라, 복수의 단위 영역 모두에 대해 유사도를 구할 수 있다. 또한, 이러한 유사도는 정상 영역 및 결함 영역 각각에 대해 도출될 수 있다.
영상처리부(140)는 S370 단계에서 앞서 도출된 유사도에 따라 인접한 단위 영역들을 병합한다. 좀 더 상세하게 설명하면, 영상처리부(140)는 정상 영역 또는 결함 영역에 대한 인접한 2개의 단위 영역의 유사도가 모두 기 설정된 임계치 이상이면, 해당 인접한 2개의 단위 영역을 동종의 영역으로 판단하여, 그 2개의 단위 영역을 하나로 병합한다. 이에 따라, 정상 영역과 결함 영역이 서로 구분되어 병합되며, 영상처리부(140)는 유사도에 따라 정상 영역 및 결함 영역을 구분하여 병합할 수 있다.
본 발명에 따른 비파괴 검사를 위한 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 판독 가능한 소프트웨어 형태로 구현되어 컴퓨터로 판독 가능한 기록매체에 기록될 수 있다. 여기서, 기록매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 기록매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 예컨대 기록매체는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(Magnetic Media), CD-ROM(Compact Disk Read Only Memory), DVD(Digital Versatile Disk)와 같은 광 기록 매체(Optical Media), 플롭티컬 디스크(Floptical Disk)와 같은 자기-광 매체(Magneto-Optical Media), 및 롬(ROM), 램(RAM, Random Access Memory), 플래시 메모리, SSD(Solid State Disk), HDD(Hard Disk Drive) 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치를 포함한다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함할 수 있다. 이러한 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상 본 발명을 몇 가지 바람직한 실시예를 사용하여 설명하였으나, 이들 실시예는 예시적인 것이며 한정적인 것이 아니다. 이와 같이, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 지닌 자라면 본 발명의 사상과 첨부된 특허청구범위에 제시된 권리범위에서 벗어나지 않으면서 균등론에 따라 다양한 변화와 수정을 가할 수 있음을 이해할 것이다.
100: 비파괴 검사 장치
110: 신호검출부
120: 영상구성부
130: 노이즈제거부
140: 영상처리부
150: 영상표시부
200: 데이터 저장부

Claims (8)

  1. 비파괴 검사를 위한 장치에 있어서,
    검사 대상을 복수의 영역으로 구분하고, 구분된 복수의 영역 각각에 대해 복수의 초음파 신호를 방사하여 방사된 복수의 초음파 신호 대한 복수의 에코 신호를 수신하는 신호검출부;
    상기 수신된 복수의 에코 신호를 수평 및 수직 동기를 이용하여 결합하여 상기 복수의 영역 각각에 대한 구분 영역 초음파 영상을 생성하고, 생성된 구분 영역 초음파 영상을 연결하여 하나의 2차원의 초음파 영상을 구성하는 영상구성부;
    상기 초음파 영상에서 에지를 포함하는 에지 영역과 에지를 포함하지 않는 일반 영역으로 구분한 후, 상기 일반 영역에서 노이즈를 제거하는 노이즈제거부;
    상기 초음파 영상을 복수의 단위 영역으로 구분하고, 구분된 단위 영역의 픽셀값의 특징이 유사한 단위 영역을 병합하여 결함이 포함되지 않는 정상 영역과 결함이 포함된 결함 영역을 구분하되, 복수의 단위 영역의 윤곽을 추출한 후, 상기 윤곽에 따라 서로 인접하는 단위 영역의 픽셀값에 대한 유클리드 거리가 기 설정된 거리 보다 작으면, 서로 인접한 단위 영역을 병합하고, 미리 저장된 검사 대상의 결함 영역의 픽셀 특징 패턴을 추출하여, 추출된 픽셀 특징 패턴과의 단위 영역과의 유사도에 따라 유사도가 기 설정된 임계치 이상인 단위 영역을 병합하여 결함 영역으로 구분하며,
    복수의 2차원의 초음파 영상을 결합하여 3차원의 초음파 영상을 구성하는 영상처리부; 및
    상기 영상처리부의 제어에 따라 상기 구분된 결함 영역을 포함하는 초음파 영상을 상기 3차원의 초음파 영상으로 표시하는 영상표시부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 비파괴 검사를 위한 장치.
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 삭제
  5. 제1항에 있어서,
    상기 노이즈제거부는
    초음파 영상을 복수의 단위 윈도우로 구획하고, 앞서 구획된 단위 윈도우의 중앙값을 단위 윈도우의 평균값으로 대체하며, 상기 평균값과 어느 한 픽셀의 주변 픽셀값간의 기울기를 구한 후, 구해진 기울기에 따라 에지 영역과 일반 영역을 구분하고, 일반 영역으로부터 미리 저장된 노이즈의 평균을 소거하여 노이즈를 제거하는 것을 특징으로 하는 비파괴 검사를 위한 장치.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 영상처리부는
    상기 구분된 결함 영역에 컬러링을 수행하는 것을 특징으로 하는 비파괴 검사를 위한 장치.
  7. 비파괴 검사를 위한 방법에 있어서,
    검사 대상을 복수의 영역으로 구분하는 단계;
    상기 구분된 복수의 영역에 각각에 대해 복수의 초음파 신호를 방사하여 방사된 복수의 초음파 신호 대한 복수의 에코 신호를 수신하는 단계;
    상기 수신된 복수의 에코 신호를 수평 및 수직 동기를 이용하여 결합하여 상기 복수의 영역 각각에 대한 구분 영역 초음파 영상을 생성하는 단계;
    상기 생성된 구분 영역 초음파 영상을 연결하여 하나의 2차원의 초음파 영상을 구성하는 단계;
    상기 2차원의 초음파 영상에서 에지를 포함하는 에지 영역과 에지를 포함하지 않는 일반 영역으로 구분하여, 상기 일반 영역에서 노이즈를 제거하는 단계;
    상기 2차원의 초음파 영상을 복수의 단위 영역으로 구분하는 단계;
    상기 구분된 단위 영역의 픽셀값의 특징이 유사한 단위 영역을 병합하여 결함이 포함되지 않는 정상 영역과 결함이 포함된 결함 영역을 구분하되, 복수의 단위 영역의 윤곽을 추출한 후, 상기 윤곽에 따라 서로 인접하는 단위 영역의 픽셀값에 대한 유클리드 거리가 기 설정된 거리 보다 작으면, 서로 인접한 단위 영역을 병합하고, 미리 저장된 검사 대상의 결함 영역의 픽셀 특징 패턴을 추출하여, 추출된 픽셀 특징 패턴과의 단위 영역과의 유사도에 따라 유사도가 기 설정된 임계치 이상인 단위 영역을 병합하여 결함 영역으로 구분하는 단계;
    상기 구분된 결함 영역을 포함하는 복수개의 2차원의 초음파 영상을 결합하여 3차원의 초음파 영상을 구성하는 단계; 및
    3차원의 초음파 영상을 출력하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 비파괴 검사를 위한 방법.
  8. 삭제
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