KR101237057B1 - 레일 설치형 차륜 답면 탐상용 무인 자동화 시스템 - Google Patents

Abstract

본 발명은 레일 설치형 차륜 답면 탐상용 무인 자동화 시스템에 관한 것으로, 레일 형상의 센서기구물로 이루어진 강성센서구조물; 철도 차량이 강성센서구조물 위에서 측정 대기상태로 진입하는 것을 인식하는 차량인식장치; 상기 강성센서구조물에 설치되어 차륜 답면이 센서위치에 도달했을 때에 해당 정보만 검출하여 출력하는 차륜인식장치; 상기 센서기구물의 센서로부터 출력되는 전기신호를 스위칭, 증폭, 필터링, 디지털신호로 변환 및 변환된 디지털신호를 컴퓨터로 인터페이스하는 제어장치를 포함하는 것이다.
본 발명은 고속 철도 차량을 일시 정지시키지 않고 일정 속도의 진입하는 차륜 답면의 자기영상을 취득한 후에 보다 향상된 속도로 차륜 답면의 균열을 진단 및 모니터링할 수 있어 고속 철도 차량의 차륜에 의한 탈선 등의 안전사고 예방에 효과적이다.

Description

레일 설치형 차륜 답면 탐상용 무인 자동화 시스템{Automatic Operation System for Wheel Tread Inspection of Rail Installation Type}

본 발명은 레일 설치형 차륜 답면 탐상용 무인 자동화 시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 고속 철도 차량의 차륜 답면에 발생하는 결함을 고속으로 진단하여 모니터링 및 식별을 위한 차륜 답면 탐상을 위한 무인 자동화 시스템에 관한 것이다.

종래에 독일의 고속철도인 ICE가 시속 192Km/h로 고속 운행 중에 차륜의 파괴로 인한 탈선사고로 많은 인명사고를 발생한 적이 있었다. 차륜은 철도 차량의 중량을 지지하고, 레일과의 반복적인 구름 접촉을 하며 이동하는 핵심 구조부품이다. 특히 레일과의 미소 접촉부에서 발생되는 높은 수직 응력, 답면 제동 때에 제륜자가 접촉하여 발생하는 마찰열에 의한 열응력, 제조과정에서 필수적으로 발생되는 비금속 개재물 등의 원인에 의하여 발생하는 차륜의 손상은 고속열차의 주행 안전에 지대한 영향을 미친다.

차륜의 비파괴 검사는 매우 중요하며, 상기 ICE의 경우에도 사고 하루 전에 차륜 답면 균열의 조기식별을 위한 주행거리 3,600Km 차륜검사를 실시하였다. 그러나 ICE 차량을 시속 약 1.5Km로 이동시켜 레이저에 의한 차륜의 윤곽 및 초음파를 이용한 균열검사를 수행하는 원리의 차륜 답면 균열검사가 실제로는 이루어지지 않았다. 그 이유는 주행거리가 적은 차륜의 경우, 표면의 경화에 의하여 초음파의 강도가 약해져 결함의 검출능력의 저하의 원인이 되고, 또한, 점검 및 정비를 위한 차내 공장의 이용시간이 60분 이내인 경우도 있어 결함의 탐상시간이 부족하기 때문이다. 더욱이 주행거리 3,600Km의 검사주기도 결함의 탐상시간이 부족하기 때문에 주행거리 2,500Km로부터 변경된 것이다.

따라서, 차륜 답면 균열의 조기식별을 위하여 결함 탐상시간의 고속화 및 재질에 관계없이 결함 검출능력을 고도화할 수 있는 시스템의 개발이 강력히 요구되었다. 뿐만 아니라, 철도차량이 정상속도, 즉 7~30Km/h로 정비공장에 진입할 때, 일시 정지하지 않고 상기 검사가 이루어져야 함은 해당 기술의 적용에 필수적인 요구 사항이다.

종래에 미래철도개발사업 5차년도 위탁연구(차고 저면 설치형 차륜 답면 검사용 고속 대용량 곡면형 자기카메라 개발)에서 상기 문제를 해결하기 위하여 고속철도차량이 정비공장에 입고 시에 일시 정지한 후에 차고 저면에 설치한 차륜 회전장치 및 곡면형 자기카메라에 의하여 고속으로 차륜 답면의 균열을 진단하고, 모니터링하는 시스템을 개발한 바 있었다.

본 발명은 상기 문제점의 해결과 더불어 차륜 답면 균열의 결함검출능력을 고도화하기 위한 것으로, 고속철도차량이 정비공장에 진입할 때, 일시 정지하지 않고 통과하면서 레일에 설치한 비파괴검사장비인 면적형 자기카메라에 의하여 고속으로 차륜 답면의 균열을 진단하고, 모니터링할 수 있는 시스템을 개발하기 위한 것이 목적이다.

또한, 본 발명은 시속 6~30Km/h로 진입하는 차량의 차륜 답면을 780~1,040㎛ 간격의 553,896개 자기센서에 의하여 최대 공간분해능 780㎛의 자기영상을 취득할 수 있는 고속 대용량 면적형 자기카메라를 개발하고, 실제 차륜의 인공 결함을 탐상하기 위한 것이 다른 목적이다.

이와 같은 기술적 과제를 해결하기 위해 본 발명은;

레일 설치형 차륜 답면 탐상용 무인 자동화 시스템에 있어서, 레일 형상의 센서기구물로 이루어진 강성센서구조물; 철도 차량이 강성센서구조물 위에서 측정 대기상태로 진입하는 것을 인식하는 차량인식장치; 상기 강성센서구조물에 설치되어 차륜 답면이 센서위치에 도달했을 때에 해당 정보만 검출하여 출력하는 차륜인식장치; 상기 센서기구물의 센서로부터 출력되는 전기신호를 스위칭, 증폭, 필터링, 디지털신호로 변환 및 변환된 디지털신호를 컴퓨터로 인터페이스하는 제어장치; 를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 레일 설치형 차륜 답면 탐상용 무인 자동화 시스템을 제공한다.

그리고, 상기 인터페이스부를 거쳐 컴퓨터로 입력된 디지털신호로부터 결함정보만을 추출 및 인식할 수 있도록 내장된 알고리즘으로 처리하는 소프트웨어를 더 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.

여기서, 상기 센서기구물은 차륜 답면을 검출하기 위한 복수의 센서가 장착되고, 플랜지 부분과 차륜 답면의 절반씩을 지지할 수 있도록 구성되며, 레일의 절반에서 차량 답면의 안쪽을 검사할 수 있는 I-타입과 차량 답면의 바깥쪽을 검사할 수 있는 O-타입을 포함하여 구성되는 것을 특징으로 한다.

그리고, 상기 차량인식장치는 진입하는 철도 차량의 측면이 접촉하면 트리거신호를 발생하는 기계식 근접센서 또는 진입하는 철도 차량을 비접촉식으로 아이세이프(eye-safe) 영역의 적외선광을 조사하여 철도 차량이 통과할 때에 그 빛을 차단하여 트리거신호를 발생하는 적외선 광센서를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 차륜인식장치는 면상에 2차원으로 배열된 센서에서 차륜과 접촉한 영역에서만 자기장 분포를 측정하는 차륜인식회로를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 한다.

그리고, 상기 센서는 한정된 공간에서 자기장을 균등하게 차륜 답면에 인가하고, 결함의 존재, 위치 및 크기에 따라 변화하는 자기장의 분포를 세미하게 추출하는 자기장인가 및 고공간분해능 센서를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 자기장인가 및 고공간분해능 센서는 수직으로 자화방향을 가진 영구자석 위에 복수의 자기센서가 평면상으로 배열되고, 자기센서로서 홀센서가 적용되며, 홀센서는 전원입력부를 스위칭하고, 출력부를 하나로 결선하는 병렬식 신호처리가 이루어지도록 한 것을 특징으로 한다.

그리고, 상기 센서를 고정하는 센서기구물의 하단과 레일의 표면 사이에 스프링이 개재되어 센서기구물의 원상복귀 및 센서의 파손을 방지한 것을 특징으로 한다.

한편, 상기 제어장치에서 신호의 증폭을 위하여 차동식 연산증폭기를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 한다.

그리고, 상기 제어장치에서 신호의 필터링을 위하여 버터워스(Butterworth) 저역통과필터를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 제어장치에서 신호의 디지털신호 변환을 위하여 8채널 멀티플렉서와 1비트의 부호비트와 12비트의 변환비트의 직렬 연속 근사형 A/D변환기를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 한다.

한편, 상기 제어장치에서 신호의 스위칭을 위하여 고속 스위칭용 MOFET을 포함하여 구성되는 것을 특징으로 한다.

그리고, 상기 알고리즘은 2차원으로 배열한 자기센서를 통해 획득하여 재구성한 자기영상에 대하여 1차 자기영상을 취득하고 스펙트럼을 분석하는 단계와, 2차 자기영상을 취득하고 히스토그램을 분석하는 단계와, 3차 자기영상을 취득하고 평가하는 단계를 거쳐 결함의 좌표, 길이, 형상, 방향 및 체적을 추정하여 획득한 후에 상기 취득된 자기영상을 바탕으로 3차원으로 결함 정보를 표현하는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 1차 자기영상의 취득을 위하여 60~1KHz 이하로 설정이 가능한 차단주파수로 최적화하고. 차단주파수보다 높은 주파수 대역신호들의 평균크기를 잡음의 세기로 판정하는 것을 특징으로 한다.

그리고, 상기 2차 자기영상은 취득된 1차 자기영상의 결함신호 스펙트럼으로부터 얻은 차단주파수를 이용하여 저역통과필터를 통해 잡음이 저감된 자기영상을 얻고, 이를 자화방향(센서의 스캔방향, x방향)으로 미분하여 취득하는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 3차 자기영상은 취득된 2차 자기영상에서 결함 정보의 한계보다 큰 센서 출력만을 출력하여 취득하는 것을 특징으로 한다.

그리고, 결함 정보를 포함한 2차 자기영상의 시작점과 끝점을 포함한 특징점을 차륜의 3차원 영상의 특징점과 매핑하며 결함 정보를 3차원으로 표현하는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 취득된 3차 자기영상에서 결함 정보의 한계 이상인 센서출력이 나타나는 좌표(x, y)를 추출하고, 결함 좌표군에서 공간분해능의 n배에 해당하는 거리 내에서 결함신호가 발생하면 동일한 결함으로 인정하여 연결함으로써 좌표를 추정하며, 각 결함의 x좌표의 평균과 y좌표의 평균은 결함의 중심으로 추정하는 것을 특징으로 한다.

그리고, 상기 좌표 추정의 결함 생성 원리에 의해 도출된 동일 결함 신호군 내에서 결함의 중심으로부터 가장 먼 좌표 2곳의 결함에 내접하는 직사각형의 사선방향 꼭지점 사이의 거리를 결함의 길이로 추정하고, 상기 직사각형의 길이비가 1에 근접하고 결함의 중심을 지나는 임의의 선을 기준으로 센서출력을 비교하여 그 차이가 일정값 이하이면 원형 결함으로 추정하고, 그 반대의 경우에는 슬릿형 결함으로 추정하며, 상기 직사각형의 길이비가 자화방향과 결함 길이방향이 이루는 각도로 결함의 방향을 추정하는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 추정된 결함의 길이, 형상, 방향에서 누설자속을 자화방향으로 미분한 최대값인 결함의 깊이와 최소값인 결함의 폭 각각의 결함 신호군의 위치를 의미하는 직사각형의 영역안에 위치하는 센서출력의 합을 결함의 체적으로 추정하는 것을 특징으로 한다.

한편, 상기 철도 차량의 차륜 답면 탐상을 위한 차륜인식장치, 자기장인가 및 고공간분해능 센서, 제어장치에 포함된 회로는 강성센서구조물 내에 모듈로 내장한 것을 특징으로 한다.

본 발명에 따르면, 고속 철도 차량을 일시 정지시키지 않고 일정 속도로 진입하는 차륜 답면의 자기영상을 취득한 후에 보다 향상된 속도로 차륜 답면의 균열을 진단 및 모니터링할 수 있어 고속 철도 차량의 차륜에 의한 탈선 등의 안전사고를 효과적으로 예방할 수 있는 장점이 있다.

또한, 레일의 길이방향으로 절반씩에 해당하는 부분에 센서를 교차하여 배열함으로써 차량의 하중 및 속도에 충분히 견디는 구조와 차륜이 센서와 접촉하는 영역에서만 차륜 답면 정보를 취득하여 차륜 답면의 결함을 적은 용량으로 효율적인 데이터 처리가 이루어지도록 하는 등, 보다 효율적이고 정밀한 탐상을 할 수 있는 효과가 있다.

도 1은 본 발명에 따른 레일 설치형 차륜 답면 탐상용 무인 자동화 시스템의 구성도이다.
도 2는 본 발명에 따른 센서기구물의 설치 상태도이다.
도 3은 본 발명에 따른 센서기구물로 도 3a는 I-타입이고, 도 3b는 O-타입이다.
도 4는 본 발명에 따른 차량인식장치를 나타낸 것으로, 도 4a는 전기회로도이고, 도 4b는 기계식 근접센서의 설치상태를 나타낸 사진이다.
도 5는 본 발명에 따른 차량인식장치를 나타낸 것으로, 도 5a 및 도 5b는 광학식 센서의 설치상태를 나타낸 사진이다.
도 6은 본 발명에 따른 차륜인식을 위한 개념을 설명하는 도면이다.
도 7은 본 발명에 따른 차륜인식장치를 나타낸 것으로, 도 7a는 차륜인식회로도이고, 도 7b는 차륜인식회로도로부터 출력된 데이터를 나타낸 그래프이다.
도 8은 본 발명에 따른 차륜인식을 위한 센서의 배열을 나타낸 사진이다.
도 9는 본 발명에 따른 자기장 인가 및 고공간분해능 센서의 배열을 가시적으로 나타낸 것으로, 도 9a는 영구자석 상판에 PCB에 장착된 자기센서의 배열을 나타낸 것이고, 도 9b는 설치상태를 나타낸 사진이다.
도 10은 본 발명에 따른 센서고정용 기구물의 설치상태를 나타낸 사진이다.
도 11은 본 발명에 따른 센서고정용 기구물의 구조를 나타낸 도면이다.
도 12는 본 발명에 따른 센서의 배열을 나타낸 회로구성도이다.
도 13은 본 발명에 따른 회로구성에서 증폭부를 나타낸 것으로, 도 15a는 증폭부의 회로도이고, 도 15b는 제작된 증폭부를 나타낸 사진이다.
도 14는 본 발명에 따른 필터부를 나타낸 회로구성도이다.
도 15는 본 발명에 따른 자기센서로부터 획득하여 재구성한 자기영상에 대한 알고리즘을 나타낸 흐름도이다.
도 16은 본 발명에 따른 1차 자기영상을 나타낸 것으로, 도 16a는 자기영상에 관한 이미지이고, 도 16b는 스펙트럼이며, 도 16c는 자기영상의 분포를 나타낸 그래프이다.
도 17a는 본 발명에 따른 자기영상에서 일정 주파수의 차단주파수 이하의 신호를 재구성한 그래프이고, 도 17b는 미분 처리한 결과를 나타낸 그래프이다.
도 18은 본 발명에 따른 2차 자기영상을 나타낸 것으로, 도 18a는 자기영상에 관한 이미지이고, 도 18b는 결함신호 히스토그램이다.
도 19는 본 발명에 따른 스펙트럼 분석을 통해 잡음의 세기와 정해진 값에 해당하는 결함 정보의 한계를 나타낸 그래프이다.
도 20은 본 발명에 따른 1차 자기영상으로부터 결함 정보만을 표현한 그래프이다.
도 21은 본 발명에 따른 3차 자기영상을 나타낸 이미지이다.
도 22는 본 발명에 따른 자기영상의 좌표 추정을 나타낸 것으로, 도 22a는 일정 좌표 내에서 추출한 것이고, 도 22b는 각 좌표의 평균으로부터 중심을 추정한 것이다.
도 23은 결함에 내접하는 직사각형의 사선방향 꼭지점 사이의 거리를 결함의 길이로 나타낸 것이다.
도 24는 직사각형 변 길이를 나타낸 것이다.
도 25는 자화방향과 결함 길이 방향이 이루는 각도로 결함의 방향을 추정한 것이다.
도 26은 모듈화한 레일 설치형 차륜 자동 탐상장치를 나타낸 것이다.

이하, 본 발명에 따른 레일 설치형 차륜 답면 탐상용 무인 자동화 시스템에 관하여 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.

본 발명은 센서, 자기장인가장치, 스위칭회로, 증폭회로, A/D변환회로 및 인터페이스 등의 구성요소가 레일에 매립된다.

먼저, 도 1에 의하면 본 발명에 따른 레일 설치형 차륜 답면 탐상용 무인 자동화 시스템은, 철도 차량(10)의 속도와 하중을 충분히 견디면서 차륜(20)의 탈선을 방지할 수 있도록 레일 형상의 센서기구물로 이루어진 강성센서구조물(1)과, 무인탐상을 위한 철도 차량(10)이 상기 강성센서구조물(1) 위에서 측정 대기상태로 진입하는 것을 인식하는 차량인식장치(2)와, 상기 강성센서구조물(1)에 설치되어 1개 차륜 답면 전체를 검출한 데이터의 양을 최소화할 수 있도록 차륜 답면이 센서위치에 도달했을 때에 해당 정보만 검출하여 출력하는 차륜인식장치(3)와, 상기 강성센서구조물(1)의 센서로부터 출력되는 전기신호를 스위칭, 증폭, 필터링, 디지털신호로 변환 및 변환된 디지털신호를 컴퓨터(4)로 인터페이스하는 제어장치(5)와, 상기 컴퓨터(5)로 입력된 디지털신호로부터 결함정보만을 추출 및 인식할 수 있도록 내장된 알고리즘으로 처리하는 소프트웨어(6)로 구성된다.

이때, 일반적인 강성센서구조물(1)은 웨이퍼 형태의 센서를 포함하는 전자회로로, 대략 17톤 이상의 하중을 견디지 못하고 파손된다. 따라서 본 발명의 강성센서구조물(1)은 차량의 하중을 충분히 견디면서 차륜의 탈선을 방지할 수 있도록 도 3에 도시한 바와 같이 레일 형상을 가진 센서기구물로 이루어진다. 상기 센서기구물은 플랜지 부분과 차륜 답면의 절반씩을 항상 지지할 수 있도록 설계하였다.

즉, 도 3에서 센서기구물은 레일의 절반에서 차량의 안쪽(I-타입, 도 3a 참조)과 바깥쪽(O-타입, 도 3b 참조)의 차륜 답면을 검사할 수 있도록 이루어진 것이다.

그리고, 상기 차량인식장치(2)는 철도 차량(10)의 인식을 위하여 차량이 정비창에 진입하고 이를 검측하는 것이다. 통상 철도 차량(10)이 센서 영역 또는 계측을 위한 시스템 영역에 진입하는 것까지 작업자에 의하여 일일이 수동으로 확인하였지만, 본 발명에서는 작업자가 시스템을 온(ON)한 이후에는 모든 탐상 작업이 자동으로 진행될 수 있도록 하였다. 따라서, 상기 차량인식장치(2)는 무인탐상을 위하여 차량이 진입하여 측정 대기상태로 진입하는 것을 인식하는 것이다.

이때, 상기 차량인식장치(2)는 접촉식과 비접촉식으로 나누어진다. 접촉식은 도 4에 도시된 바와 같이 기계식 근접센서로서 스프링 모양의 캔틸레버에 차량의 측면이 접촉하면 트리거신호가 발생되도록 한 것이다. 한편, 이러한 신호를 이용하여 대차를 이용한 시제품에는 대차의 브레이크시스템을 작동시킬 수 있도록 활용할 수 있었다. 이는 실내에 설치한 대차가 일정속도 이상으로 이동하는 것을 정지시키기 위한 수동식 브레이크를 활용하게 되었을 때에 많은 위험을 감수해야 하기 때문에 진입과 동시에 브레이크 시스템이 자동으로 작동되도록 한 것이다. 그러나 실제 현장에서 적용할 때에는 차량의 손상이나 기계식 근접센서의 수명 단축 및 오작동의 위험이 있다.

따라서, 본 발명에서는 비접촉식으로 도 5에 도시된 바와 같이 광학적으로 차량을 인식할 수 있도록 적외선 광센서를 적용하였다. 즉 아이세이프(eye-safe) 영역의 적외선광을 조사하여 차량이 통과할 때에 그 빛을 차단하는 원리로부터 트리거 신호가 발생되도록 하였다.

상기 I-타입과 O-타입의 강성센서구조물(1)에는 1개의 차륜 답면 전체를 검출하기 위하여 총 553,896개의 센서가 매립된다. 또한, 차량의 진입속도가 6~30Km/h로부터 계산할 때에 대략 76,929~384,405sampling/sec(샘플링/초)의 데이터 취득속도가 필요하며, 결과적으로 1개의 차륜(20)을 검사하기 위한 데이터의 양은 12비트로 환산했을 때, 대략 3.4639Gbyte에 해당된다.

따라서, 상기 차륜인식장치(3)는 도 6에서와 같이 데이터의 양을 최소화할 수 있도록 차륜(20)이 접촉한 영역에서만 해당 신호를 취득할 수 있도록 한다. 즉, 차륜의 답면은 레일과 선 접촉(또는 좁은 면 접촉)하는 점을 고려하여 면상에 2차원으로 배열한 센서에서 차륜과 접촉한 영역에서만 자기장 분포를 측정할 수 있도록 하기 위하여 도 7에 도시한 바와 같은 차륜인식회로가 적용되어, 레일에서 차륜 쪽으로 자기장을 인가하고, 차륜이 근접하였을 대에 자기장의 변화 및 자기센서의 출력이 변화하므로 그 변화량을 측정하여 해당 국소영역에서만 데이터를 출력한다.

도 8은 상기 원리와 회로를 적용한 실제 사진을 나타낸 것으로, 굵은 선으로 표시된 부분이 차륜 인식용 센서(20)이고, 그에 직각인 방향으로 배열된 센서가 해당 영역에서 답면의 정보를 취득하기 위한 센서이다. 차륜이 센서 영역에 진입하면, 차륜인식용 센서(30)가 이를 인식하여 그에 직각인 방향, 즉 차륜 답면의 센서들을 활성화시킨다.

상기 센서기구물에 장착된 자기장인가 및 고공간분해능 센서는 보다 작은 전력으로 센서 및 자원의 운영을 위하여 영구자석(N35, Nd-Fe-B)을 자원(magnetic source)으로 하였다. 도 9에 도시된 바와 같이 수직방향의 자화방향을 가진 영구자석(42)의 상판에 PCB기판(44)에 실장한 자기센서 배열(46)을 2차원으로 배열하였다.

그리고, 자기센서로 홀센서를 적용하였다. 홀센서는 반도체에 전류를 입력하고, 그 표면에 수직인 방향으로 자기장이 인가되면 전자의 왜곡 및 이에 기인한 전압차가 발생하는 원리를 이용한다. 즉, 수직방향의 고강도의 자기장이 인가되면 홀센서의 출력은 포화에 이르게 된다. 따라서 두 개의 홀센서를 배열하고 그 차이를 측정함으로써 포화를 방지하고 결함의 존재에 기인하는 국부적인 자기장의 분포를 측정하는 것이다.

상기 센서와 자원 사이의 간격을 일정하게 유지하고, 상기 강성센서구조물(1)과의 마찰에 의한 손상을 최소화하기 위해 도 10에서와 같이 별도의 센서고정용 기구물(50)을 제작하여 적용하였다. 이 센서고정용 기구물(50)은 센서와 자원 사이의 간격을 일정하게 유지시키고 전자회로를 내장할 수 있도록 하였다.

또한, 고하중의 차륜이 접근하면 자석의 힘에 의하여 인력이 발생하기도 하지만, 도 11에서, 하부에 스프링(52)으로 고정하여 원상복귀 및 파손을 방지하도록 설계 및 제작하였다.

한편, 홀센서는 2개의 입력과 2개의 출력으로 구성되고, 이를 2차원으로 배열하면 센서의 개수에 비례하여 배선수가 기하급수적으로 증대한다. 이는 신호처리는 물론 한정된 공간에서의 배선에 매우 곤란한 결과를 초래하게 되는 문제가 있었다.

따라서, 본 발명에서는 도 12에서와 같이 전원입력부를 스위칭하고 출력부를 하나로 결선하는 병렬식 신호처리로 문제를 해결하여 고공간분해능의 센서를 2차원으로 배열할 수 있도록 한 것이다.

그리고, 본 발명의 제어장치(5)는 증폭부, 필터부, A/D변환부, 스위칭부 및 인터페이스부로 구성된다.

상기 증폭부는 상기 홀센서의 전위차를 차동식 연산증폭기(이하 OP-Amp 라 함)를 이용하여 증폭할 수 있다. 본 발명에서는 고정밀 차동 증폭을 위하여 높은 동상신호제거비(Common Mode Rejection Ratio. CMRR)를 갖는 INA128U를 적용하여 도 13의 회로도로 구성하였다. INA128U는 한 개의 외부저항(RG)을 연결하는 것만으로도 쉽게 0~80dB이 이득값을 얻을 수 있다. 차동증폭회로에 연결되는 두 개의 전압 플로어(A1, A2)들은 작은 오차를 가지면서도 높은 입력 임피던스를 보인다. 다음의 수학식에서, R5=R7, R8=R9일 때에 R5와 R8에 의하여 결정된다.

(수학식 1)

이러한 구조는 열전대의 증폭, 의료 계측용, 데이터 수집 등에 사용되고, 우수한 동특성을 가지고 있다는 점에서 저잡음 고속 자기카메라의 증폭회로로 적용한 것이다.

통상의 아날로그 필터는 수동소자인 저항(R), 콘덴서(C) 및 인덕터(L)의 세 가지 기본요소를 결합하여 설계된다. 이러한 소자를 여러 가지의 형태로 배열하여 특정한 용도의 필터를 만들 수 있다. 필터의 성능을 증가시키기 위하여 연산증폭기를 추가하여 사용한다. 아날로그 필터는 아날로그 회로 안에서 매우 중요한 역할을 하는 것은 명백하지만, 이러한 필터는 신호의 디지털화가 일어나기 전에 신호 상태의 조절단계에서 사용된다. 여기에서 신호상태의 조절은 신호와 소자, 회로 및 시스템과의 상호작용성을 용이하게 하기 위한 목적으로 신호를 변경시키는 것을 의미한다. 즉 광대역의 주파수 범위에서 유효하며, 높은 입력 임피던스와 낮은 출력 임피던스를 갖도록 구성하는 것이다.

자기카메라에서는 원치 않는 잡음성분의 제거를 위하여 아날로그 필터를 적용하였다. 즉, 잡음성분이 대체적으로 높은 주파수 대역을 가진다는 점에서 버터워스(Butterworth) 저역통과필터(이하 아날로그, LPF 라 함)를 도입하여 불규칙적인 파형으로 나타나는 결함의 신호를 필터링하였다. 도 14에서, 상기 차동증폭 신호처리 후에 LPF를 통하여 잡음을 감소시킨 후에 A/D(아날로그/디지털) 변환하였다.

즉, 결함으로부터 발생한 누설 자속분포는 배열된 자기센서 및 차동증폭회로, 아날로그 LPF에 의하여 높은 S/N비를 가진 전기신호의 분포로 변환된다. 변환된 전기신호의 배열은 A/D변환기인 Analog Devices 사의 AD7329를 전용 A/D변환기로 적용하였다. AD7329는 주로 빠른 처리속도가 요구되는 영상신호의 처리, 디지털 메모리 오실로스코프, 레이더 등에 사용되는 것이다. SAR 순차비교형 레지스터는 클럭 입력에 의해 최초에 최상위 bit(MSB)가 ‘1’ 이 되게 한다. 기준전압 발생장치(REF)는 12bit에서 10/212 = 10/4,096 = 2.441mV 계단전압(VREF = 10V)을 기준전압으로 하여 4,096 스텝 전압을 만든다.

그러므로 12bit 컨버전 결과를 얻기 위하여 아날로그 전압을 비교하기 위한 4096개의 내부 기준전압이 만들어지며 아날로그 입력전압과 D/A출력전압이 같게 될 때까지 최상의 비트(MSB)에서 최하위 비트(LSB) 순으로 비교되며 12bit 결과를 얻을 수 있다.

또한, 센서 입력에 대한 출력신호의 정밀도가 우수하며, 정밀도의 오차는 주로 소자 내부의 기준전압, 전압비교기, Gain저항 등에 의해 ±8.5 LSB 오차가 발생한다. 20MHz의 클럭일 때에 최대변환시간(Conversion Time)은 1.9ms 이며, 한 채널의 A/D변환에 300ns 지연이 발생한다.

한편, 마이크로프로세서는 A/D변환 시간보다 변환된 데이터를 읽어 들이는 데 긴 시간이 소요되므로 고속 신호처리를 어렵게 하는 요인이 된다. 따라서 A/D변환 펄스신호에 동기하여 비동기(Asynchronous) 선입선출(First-In First-Out, FIFO) 버퍼 메모리(1k×9bit, CYPRESS, CY7C425)에 직접 저장되도록 하여 샘플링 속도가 매우 빠른 경우에 메모리에 직접 저장하는 MDA방식을 적용하였다. 이러한 A/D변환기 및 메모리에 의하여 -10 ~ 10V의 입력범위에서 2.441mV의 분해능을 얻을 수 있었다.

고속의 철도차량이 1개의 차륜 답면 전체를 측정하기 위하여 I-타입과 O-타입의 센서구조물(3,000mm구간)을 통과할 때에 2,826개의 차륜 인식센서와 138,474개의 면적형 자기카메라로 구성된 센서 위를 지나가게 된다. 차륜이 차륜 인식센서에 근접하였을 때에 차륜과 접촉한 영역에서만 자기장의 변화 및 자기센서의 출력이 변화하므로 그 변화량을 측정 및 증폭하여 스위칭부에 입력한다. 증폭된 자기장의 신호는 CPLD(Complex Programmable Logic Device)에 의하여 비교 및 계산되고, 10bit의 컨트롤 신호를 아날로그 멀티플렉서에게 출력한다. 아날로그 멀티플렉서는 2,826개의 고속 스위칭용 MOFET를 동작시켜 차륜 인식센서에 직각인 방향인 차륜 답면의 센서들(138,474개)을 순차적으로 활성화시킨다.

상기 스위칭부는 ADG732(ANALOG DEVICES CO., LTD.) 1개와 US6K2(ROHM CO., LTD.) 157개로 구성하였다. 32채널 아날로그 멀티플렉서인 ADG732(ANALOG DEVICES CO., LTD.)는 DAQ시스템이나 통신시스템, 의학 계측, 오디오나 비디오 스위칭에 사용되며, 적은 소모전류와 고속 스위칭이 가능하고, 또한, n채널 MOFET인 US6K2도 고속 스위칭에 주로 사용되므로 면적형 자기카메라의 스위칭부로 적용하였다. US6K2는 2개의 스위치를 포함하며, 입력신호에 대한 출력신호의 정밀도가 우수하며, 약 12ns의 Turn-on delay time을 갖는다.

한편, 스위칭 때에 면적형 자기카메라의 국소영역의 전원만을 인가하게 되는데, 이때 VCC만 스위칭하게 되면 근접한 자기센서들 사이에 간섭으로 인하여 많은 잡음이 발생하게 된다. 본 발명에서 사용된 스위칭부는 VCC뿐만 아니라 GND를 동시에 스위칭함으로써 이를 최소화하였다. 이러한 스위칭부에 의하여 면적형 자기카메라의 센서의 개수에 상관없이 최소 100㎲ 마다 스위칭이 가능하도록 하였다.

또한, 1개의 차륜 답면 전체를 측정하기 위하여 3,000mm 구간에 설치된 면적형 자기카메라를 계속하여 데이터를 출력할 경우에 한 프레임당 4.4Gbyte의 데이터가 발생하지만, 상기 스위칭부를 이용할 경우에 한 프레임당 588bit의 데이터를 취득할 수 있어 데이터 처리 및 저장에 매우 유용하다.

그리고, 상기 인터페이스부는 A/D변환기와 마이크로프로세서에 의하여 변환된 전기신호를 USB 인터페이스를 통하여 컴퓨터에 저장되도록 하고, 160×100×1.6mm 크기의 14개의 메인보드와 파워보드, 그리고 8개까지 확장이 가능한 서브보드의 슬롯 타입 형태로 구성한다.

또한, 상기 메인보드는 마이크로프로세서, CPLD(Complex Programmable Logic Device), 데이터 전송부, 디스플레이부로 구성되고, 서브보드를 최대 8개까지 확장 가능하게 하며, 총 256채널의 전압신호를 동시에 A/D변환 및 저장을 실행시키고, 순차적으로 컴퓨터에 전송할 수 있다.

그리고, 상기 파워보드는 시스템 외부에서 정전류장치를 이용하여 제공받으며, 입력된 전원은 정류 및 노이즈 저감회로를 통과하여 각각 센서, 코일(자원), 시스템 컨트롤 전원으로 분배된다. 또한, 효율이 좋고 열 발생이 적기 때문에 소형 및 경량화가 가능하며, 대용량의 정전압, 정전류 구동이 가능하다는 장점이 있다.

또한, 상기 서브보드는 마이크로프로세서, CPLD, 데이터 전송부, FIFO 버퍼메모리 등으로 구성된다. 32채널의 입력신호를 A/D변환하고, 변환된 신호는 FIFO 버퍼메모리를 통해 SRAM에 저장된 후에 USB 인터페이스를 통해 컴퓨터에 전송한다.

그리고, 상기 마이크로프로세서(ATMEGA 128)는 효율적 제어신호를 위한 CPLD와 데이터 저장 및 전송 등의 다목적 장치를 추가 연결하여 구성하였다. 칩 내에 128Kbyte의 플래시 메모리를 이용하고, 512Kbyte의 SRAM(K6X4008C1F)을 외부에 연결하여 A/D변환되어 FIFO 버퍼메모리에 임시 저장된 변환 데이터를 저장하였다. 복잡한 디코딩을 위해서 전용 디코더 칩인 ALTERA의 EPM3128A를 사용하였다. ALTERA의 EPM3128A는 CPLD의 하나로써, 칩 내부에 로직을 프로그램 해 넣을 수 있는 소자이다. 일반적으로 TTL이나 CMOS 소자들은 동일한 기능을 수행하는데 게이들을 하나의 패키지에 담은 소자인데 반하여 PLD는 자신이 원하는 다양한 로직을 하나의 패키지로 구현할 수 있는 장점이 있다. 최대 96핀까지 I/O포트를 사용할 수 있는 ALTERA에 서브보드의 SRAM 어드레스 제어신호, A/D변환의 제어신호, A/D변환의 상태 표시신호를 위한 핀(pin)을 할당하고, 데이터 전송을 위해 USB 어드레스 신호와 다목적 신호를 위한 핀을 할당하여 구성하였다.

상기 마이크로프로세서의 포트 2.2에 연결된 A/D변환의 시작버튼을 메인보드의 외부에 설치하였다. 이 시작버튼의 라이징 에지 트리거(Rising edge trigger)를 마이크로프로세서 자체가 하드웨어적으로 그 변화를 체크하여 포트 2.6을 통해 PLD(ALTERA) 5번 I/O포트에 A/D변환 시작을 알린다. I/O포트의 변화를 감지한 ALTERA는 16개의 슬롯에 4개의 신호를 동시에 발생시킨다. 발생되는 신호는 각각 A/D변환을 위한 클럭(Clock)신호, 입력용 래치 인에이블(Latch Enable)신호, A/D변환된 데이터가 저장될 SRAM의 어드레스신호와 라이트 인에이블신호(Write Enable)이다. 이 신호들에 의해 서브보드들의 모든 채널(최대 256채널)에서 A/D변환이 동시에 일어나고 저장된다. 이와 동시에 ALTERA는 A/D변환을 위한 클럭신호를 카운팅하기 시작한다. 서브보드의 SRAM의 저장한계나 사용자가 지정한 저장용량에 따라 ALTERA는 입력용 래치를 디스에이블(Disable)시킨다. A/D변환은 계속 일어나지만 저장되지는 않는다. 또한 PLD(ALTERA) 81번 I/O포트에 연결된 마이크로프로세서의 포트 0.7을 통해 저장이 완료되었음을 알린다.

상기 메인보드와 USB로 연결된 철도 차륜 탐상 프로그램을 통해 A/D변환 여부를 확인할 수 있다. 프로그램은 1채널만 얻거나 또는 모든 채널을 얻는 두 가지 방법으로 데이터를 읽어 올 수 있다.

이때, 1채널의 데이터를 읽어 올 경우에는 데이터 송신요구에 따라 USB는 마이크로프로세서의 확장 I/O포트인 82C55AC의 포트 PC.0을 통해 데이터 요구를 알리며, ALTERA에게는 SRAM의 어드레스신호를 알린다. 신호에 따라 ALTERA는 리드 인에이블신호와 요구받은 어드레스 값을 서브보드의 모든 SRAM에 매핑시킨다. 이와 동시에 마이크로프로세서는 USB의 요구에 맞는 채널을 포트 1.9~7을 이용하여 디코딩하고, 포트 1.0~7의 디코딩 값에 따라 서브보드의 GAL은 해당 채널의 출력용 래치 인에이블시킨다.

즉, 1채널의 SRAM의 데이터만 읽을 수 있게 된다. 이렇게 선택 채널의 데이터를 읽을 수 있는 준비가 되면 USB는 자동으로 SRAM의 어드레스를 증가시켜 가며 SRAM에 저장된 모든 데이터를 차례로 받고, 송신이 완료되면 ALTERA는 27번 I/O포트와 연결된 포트 0.6을 통해 마이크로프로세서에게 해당 채널의 모든 데이터 송신이 완료되었음을 알린다.

또한, 모든 채널의 데이터를 읽어 올 경우에는 데이터 송신요구에 따라 USB는 마이크로프로세서의 확장 I/O포트인 82C55AC의 포트 PC.0를 통해 데이터 요구를 알리며, ALTERA에게는 SRAM의 어드레스신호를 알린다. 신호에 따라 ALTERA는 리드(Read) 인에이블신호와 요구받은 어드레스 값을 서브보드의 모든 SRAM에 매핑시킨다. 이와 동시에 마이크로프로세서는 USB의 요구에 맞는 첫 번째 채널을 포트 1.0~7을 이용하여 디코딩하고, 포트 1.0~7의 디코딩 값에 따라 서브보드의 GAL은 해당 채널의 출력용 래치 인에이블시킨다. 이렇게 선택 채널의 데이터를 읽을 수 있는 준비가 되면 USB는 자동으로 SRAM의 어드레스를 증가시켜 가며 SRAM에 저장된 모든 데이터를 차례로 받고, 송신이 완료되면 ALTERA는 27번 I/O포트와 연결된 포트 0.5를 통해 마이크로프로세서에게 첫 번째 채널의 모든 데이터 송신이 완료되었음을 알린다. 다시 마이크로프로세서는 다음 채널을 포트 1.0~7을 이용하여 디코딩하고, 포트 1.0~7의 디코딩 값에 따라 서브보드의 GAL은 해당 채널의 출력용 래치 인에이블시킨다. USB는 자동으로 SRAM의 어드레스를 증가시켜가며 SRAM에 저장된 모든 데이터를 차례로 받게 된다. 이러한 순서로 모든 채널의 데이터의 획득이 완료되면 ALTERA는 27번 I/O포트와 연결된 포트 0.5를 통해 마이크로프로세서에게 모든 채널의 모든 데이터 송신이 완료되었음을 알린다.

상기 서브보드는 어드레스 디코더(GAL16V8, General Array Logic), 레퍼런스(reference) 전압조정, A/D변환이 동시에 이루어진다. 센서에서 획득된 신호는 저잡음 고속 차동 증폭회로에 의해 증폭되는데, 서브보드에 전송되어 증폭된 신호는 레퍼런스 전압조정회로에 의해 A/D변환기의 변환범위의 중간 값이 되도록 바이어스 전압을 더하여 신호의 레퍼런스가 조정된다. 조정된 신호는 메인보드의 PLD에 의하여 공급되는 펄스신호(F_ADC_CLK)에 동기한 A/D변환기에 의해 디지털 전기신호로 변환된다. A/D변환기의 출력단에는 두 개의 입력용, 출력용 래치가 연결되어 있고, 두 개의 래치 사이에는 SRAM을 위치시켰다. 메인보드의 PLD는 입력용 래치 인에이블신호(F_AD_Write_Buffer_EN)와 SRAM의 쓰기신호(F_CLPD_WE) 및 메모리 어드레스신호(F_A0~F_A14)를 출력한다. 변환된 8비트의 데이터는 입력용 래치 인에이블신호, 메모리 어드레스와 쓰기신호에 따라 각각의 A/D변환기에 연결된 SRAM의 데이터 메모리에 0000H번지부터 차례로 저장된다.

한편, SRAM에 저장된 데이터를 가져 올 때는 먼저 메인보드의 80C196k(마이크로프로세서)는 읽어오고자 하는 채널의 어드레스 값을 매핑하면 이 신호에 따라 프로그래밍된 GAL16V8에 의해 출력용 래치 인에이블신호(HS_Channel_00)가 출력되어 원하는 순서로 출력용 래치를 활성화시킬 수 있다. 여기서 GAL16V8의 출력들은 각기 다른 순서의 어드레스 디코딩이 가능하다. 따라서 메인보드의 PLD의 어떤 슬롯에 접속하더라도 선택신호에 따라 해당 서브보드의 메모리를 액세스 할 수 있게 된다.

또한, 메인보드의 PLD는 SRAM의 읽기신호(F_CPLD_OE)와 메모리 어드레스신호(F_A0~F_A14)에 따라 활성화된 SRAM의 저장된 데이터를 액세스 할 수 있다. 종래에는 RS-232 직렬 통신방법을 사용하였기 때문에 마이크로프로세서로부터 컴퓨터에 전송하는 인터페이싱 속도는 55.2ms로서 저속이었다. 하지만 전용 USB포트를 사용함으로써 최대 12Mbps의 고속으로 컴퓨터와 송수신할 수 있게 되었다.

또한, 각 채널은 각각의 회로와 1:1로 대응되므로 높은 S/N비를 얻을 수 있다. 신호 배선들의 간략화를 통해 외부 잡음 유입을 최소화하였다. 더욱이 마이크로프로세서가 외부 확장 메모리를 통해 SRAM의 변환된 디지털 데이터를 조정 및 저장될 수 있다. 현재까지의 NDT 기술에 의하면, 작업자의 숙련도 및 작업 당일 컨디션에 의하여 손상이 있고 없음이 판단되는 오류 또는 위험성도 내재되어 있었다. 따라서 결함을 자동으로 검출하고 그 위치를 파악하며 크기를 정량적으로 추정할 수 있는 알고리즘을 제시하였다. 2차원으로 배열한 자기센서에 통해 획득하여 재구성한 자기영상에 대하여 도 15의 알고리즘을 나타냈다. 이 알고리즘은 1차 자기영상 취득 및 스펙트럼 분석, 2차 자기영상 취득 및 히스토그램 분석, 3차 자기영상 및 평가를 거쳐 보다 쉽게 빠르게 결함의 좌표, 길이, 형상, 방향 및 체적을 획득할 수 있도록 하였다. 또한, 이러한 자기영상을 바탕으로 결함정보를 3차원으로 표현할 수 있도록 하였다.

도 16a는 2차원 자기센서 배열에 의하여 취득한 1차 자기영상으로 센서배열 방향(y방향)과 철도차량의 진행방향(x방향)에서의 자기센서의 출력에 의하여 구해진다. 여기에서 자기센서를 홀센서와 가티 외부 자기장의 세기에 선형적으로 비례한 전기신호를 출력하는 센서를 사용하면 자기센서의 출력은 자기장의 세기를 의미하게 된다.

예를 들어 도 16a의 1차 자기영상의 임의의 채널 “A"는 도 16c에 표시된 자기센서, 증폭기, 전원 및 불특정 주변 환경의 영향으로 많은 잡음이 혼재된다. 따라서 도 16b에서 임의의 영역에서 취득한 센서 출력의 주파수 분석을 통하여 신호와 잡음을 구분해야 한다.

일반적으로 결함신호는 결함의 위치 및 크기가 일정하지 않으므로 저주파수 대역에서 나타난다. 반면에 잡음은 고주파 대역에서 나타나므로, 차단주파수(fc)에 의한 저대역 통과필터(LPF)에 의하여 S/N비를 높일 수 있다. 도 16b에서 차단주파수(fc)보다 높은 주파수 대역신호들의 평균크기는 잡음의 세기(VN)로 판정한다.

도 17a는 자기영상에서 결함을 지나는 1개 센서의 출력에서 60~1KHz의 차단주파수(fc) 이하의 신호를 재구성한 것이다. 또한, 도 17b는 도 17a를 미분 처리한 결과이다. 차단주파수가 낮을 경우에는 잡음이 거의 나타나지 않지만, 결함정보 또한 추출되기 곤란하다. 반면에 차단주파수가 높을 경우에는 잡음이 혼재된다.

따라서, 최적화된 차단주파수를 지정하는 것이 반드시 필요하다. 본 발명에서는 수동방식으로 자기영상의 특정 영역에서 도 16a, 도 16b 및 도 16c의 결과를 보여주면서 작업자가 차단주파수를 설정하도록 지정하였다. 이때 잡음의 세기(VN)는 차단주파수로부터 자동으로 계산되며 저장된다.

상기 1차 자기영상에서는 결함정보가 비교적 확연하게 표현될 수 있다. 그러나 작업자에 의한 판정이 이루어지므로 작업자의 숙련도에 따라 결함의 존재여부가 판별되는 오류 및 위험성이 있다.

따라서, 소프트웨어적으로 보다 쉽게 결함을 판별하기 위한 2차 자기영상을 출력한다. 도 18a에서 1차 자기영상 스펙트럼에서 얻어진 차단주파수(fc)를 이용하여 저역통과필터를 통해 잡음이 저감된 자기영상을 얻고 이를 자화방향, 즉 센서의 스캔방향, x방향으로 미분하여 구할 수 있다.

이때, 1차 자기영상에서 결함의 방향이 자화방향과 수직이거나 결함의 깊이가 깊거나 체적이 크면 높은 센서출력(VS)이 나타난다. 또한, 결함 길이가 길거나 측정 영역에서 결함이 넓게 분포되어 있으며 해당 크기의 센서출력이 다수 발생하게 된다.

따라서, 횡축을 센서출력(VS)으로 하고, 종축을 해당 센서출력의 개수(N)로 하는 히스토그램을 이용하면 결함의 존재여부 및 크기의 분포를 추정할 수 있다. 즉, 결함신호 히스토그램에 의하면 도 18b의 ⓒ에서, 센서출력이 큰 영역에서 N이 크면, 해당 구조물에 위험한 결함이 많이 내재되어 있음을 의미하며, 도 18b의 ⓑ에서, 센서출력이 낮은 영역에서 N이 크면, 해당 구조물에 작은 결함이 많이 내재되어 있음을 의미한다.

또한, 도 23b의 ⓐ에서, 센서출력 전반에 걸쳐 N이 분포하면 큰 결함과 작은 결함이 섞여 있어 향후 다중결함(Multisite Cracks)으로 발전할 확률이 높음을 의미한다. 그리고 센서출력이 낮은 영역에서 N이 클 경우에는 결함의 길이방향이 센서 스캔방향과 좁은 각도를 가지고 분포하고 있음을 의미할 수 있으므로 주의하여야 한다.

상기 1차 자기영상에는 차단주파수(fc)에 의하여 잡음신호를 약화시켰고는 하나, 결함 정보만을 추출하기에는 작업자의 숙련도에 따른 판정의 오류가 나타날 수 있다. 또한, 자기카메라의 A/D변환기 분해능(본 발명에서는 13비트)에 상당하는 신호가 2차원으로 배열되어 있으므로, 데이터의 양이 많다.

따라서, 도 19에서, 상기 결함신호 히스토그램의 횡축의 센서 출력의 최대값을 VM으로 지정하고, 또한, 1차 자기영상의 스펙트럼 분석에서의 잡음의 세기(VN)와의 1/2, 1/8, 1/10에 해당하는 값을 결함 정보의 한계(Vc)로 지정한다.

본 발명에서는 도 20에서, 1차 자기영상에서 구한 잡음레벨, VN을 이용하여 결함이 없다고 판단되는 영역에서 결함신호를 “0”으로 처리함으로써, 결함 정보만을 표현하였다. 즉, 임의로 지정하는 결함 정보의 한계(VC)보다 큰 신호출력(VS)은 수정 없이 표현하지만, VC보다 작은 신호출력은 “0”으로 표현하였으며, 현저히 데이터의 양을 줄일 수 있다. 다시 말해서 결함 정보의 한계 VC는 작업자가 검출하고자 하는 결함의 최소 크기를 말한다.

도 21에서, 3차 자기영상은 2차 자기영상에서 결함 정보의 한계(VC)보다 큰 센서 출력만을 출력하여 구할 수 있다. 2차 자기영상에서 결함 정보의 한계(VC)를 자동으로 지정하는 경우에는 상기 결함신호 히스토그램의 횡축의 최대값(VM)과 상기 1차 자기영상의 잡음의 세기(VN)의 1/4, 1/8, 1/10에 해당하는 값을 기준으로 하였다.

또한, 수동으로 지정하는 경우에는 상기 결함신호 히스토그램 분석결과를 표시하면서 결함 정보의 한계(VC)를 작업자가 선택할 수 있도록 하였다. 동영상에서는 VM ~ VN의 1/4, 1/8, 1/10, 1/12 이상의 분포를 반복하여 표현함으로써, 큰 결함이 생성하여 진전하는 과정 및 주변의 작은 결함이 생성되는 과정을 표현할 수 있도록 하였다.

상기 3차 자기영상에서 VC 이상인 VS 가 나타나는 좌표(x, y)를 추출한다. 도 22a에서, 결함 좌표군에서 공간분해능의 n배에 해당하는 거리 내에서 결함신호가 발생하면 동일한 결함으로 인정하여 연결한다. 이때, n은 작업자가 구하고자 하는 결함 정보의 한계(VC)로부터 지정할 수 있다. 즉, 1mm 이상의 결함을 자동으로 검출하고자 하면, 현 시스템의 공간분해능인 0.52mm를 고려하여 n=2를 선택할 수 있다. 이러한 작업에 의하여 연결된 결함 신호군에 의하여 각각의 결함이 추출된다. 이때 도 22b에서와 같이 각 결함의 x좌표의 평균(a')과 y좌표의 평균(b')은 결함의 중심으로 추정될 수 있다.

그리고, 결함의 길이는 도 22a와 결함 생성원리에 의해 도출한 동일한 결함 신호군 내에서 결함의 중심으로부터 가장 먼 좌표 2곳의 결함에 내접하는 직사각형의 사선방향 꼭지점((xP, yP), (xQ, yQ))으로 추정할 수 있다.

따라서, 도 23에서와 같이 결함에 내접하는 직사각형의 사선방향 꼭지점 사이의 거리를 결함의 길이로 추정한다.

그리고, 도 24에서와 같이 직사각형의 변 길이는 다음의 수학식 2로 나타낼 수 있다.

(수학식 2)

이때, 상기 길이비 Δx/Δy가 1에 근접하고, 결함의 중심을 지나는 임의의 선(B')을 기준으로 센서 출력(VS)을 비교하여 그 차이가 일정 값 이하이면 원형 결함으로 추정하고, 그 반대의 경우에는 슬릿형 결함으로 추정할 수 있다.

또한, 도 25에서와 같이 tan-1(Δx/Δy)는 자화방향에 결함 길이 방향이 이루는 각도로 결함의 방향을 추정한다. 이때, 각 결함에서 누설 자속을 자화 방향으로 미분한 ∂VH/∂Vx의 최대값은 결함의 깊이와 최소값은 결함의 폭과 밀접한 관계가 있고, 뿐만 아니라 결함의 길이는 결함의 길이방향의 ∂VH/∂Vx값의 분포와 밀접한 관계가 있다.

(수학식 3)

상기 수학식 3에서, 결함의 길이방향으로 ∂VH/∂Vx를 결함평가 알고리즘에 의한 개수만큼 더해 얻어진 결과인 각각의 결함 신호군의 위치를 의미하는 직사각형의 영영 안에 위치하는 센서 출력의 합(VTOTAL)을 나타내며, 이것은 결함의 체적(VCRACK)과 밀접한 연관을 가지고 있다.

즉, 다음의 수학식 4로 표현된다.

(수학식 4)

여기에서 상수 C1 및 C2는 센서와 시험편과의 거리(lift-off), 센서의 종류 및 구동전압, 증폭율, 자화기 형상 및 성능, 이동속도, 시험편의 종류 등에 의하여 결정된다.

보통 3차원 게임이나 가상환경 분야에 사용되는 물체들은 수많은 다각형으로 표현되며 렌더링이란 작업을 통해 3차원 장면이 2차원 이미지로 바뀌게 된다. 이 작업을 통해 마치 실제 물체를 보는 것과 같은 효과를 얻을 수 있다. 이미지의 사실성을 높이기 위해서는 모델을 렌더링 할 때에 이미 생성해 놓은 이미지 데이터를 적절하게 적용하는 것이 텍스쳐 매핑이다.

이때, 상기 텍스쳐 매핑은 컴퓨터 그래픽스 분야에서 널리 쓰이는 기술로 (s, t) 좌표로 표현된 텍스쳐 영상을 (x, y, z)좌표로 표현된 물체면으로 사상하는 것이다. 보통의 평면 다각형의 텍스쳐 매칭은 단순히 2차원의 텍스쳐를 사상된 평면 다각형의 정점에 할당하고 평면 다각형의 크기에 맞도록 비례적으로 사상하여 표현한다.

따라서, 철도 차륜(10)과 같이 텍스쳐 매핑의 대상이 곡면일 경우에는 조금 복잡하므로, 평면의 이미지를 곡면에 입히는 과정에서 서로간의 표면적 차이나 모양 차이를 어떻게 처리해야 하는 지가 문제가 된다. 차륜(20)의 경우는 차축을 중심축으로 차륜 답면과 플랜지의 단면 형상을 차륜의 회전방향으로 회전시켜 얻은 원통형과 같은 형상이다.

평면좌표계와 원통좌표계는 다음의 수학식 5와 같다.

(수학식 5)

철도 차륜(20)의 답면에 해당하는 원기둥 표면 상의 점 p(x, y, z)는 상기 수학식을 통해 표현된다. 여기서, u는 점 p를 x-y평면에 투영했을 때에 x축과 이루는 각이다. 또한, v는 점 p의 높이인 z, r은 원기둥의 반지름에 해당한다. 철도 차륜의 결함 영상인 (s, t)에서 차륜의 3차원 모델링된 (u, v)로 매핑하기 위해서는 s가 결함영상의 시작점에서 끝점으로 갈 때, u는 0도에서 2π각도와 대응되어야 하며, 차륜의 폭에 해당하는 원기둥의 높이를 1로 가정하면 t가 0에서 1로 갈 때, v도 0에서 1로 대응된다.

(수학식 6)

이때, 매개변수 사이의 관계는 상기 수학식 5와 같고 수학식 6으로 표현할 수 있다. 따라서, 결함 정보를 포함한 상기 2차 자기영상의 시작점과 끝점을 포함한 특징점을 시험편의 3차원 형상의 특징점과 매핑하면, 결함 정보를 실제 시험편 형상에 맞추어 표현할 수 있다.

상기 차륜인식장치, 자기장인가 및 고공간분해능 센서배열, 증폭과 A/D변환 및 인터페이스와 관련한 전자회로 일체가 상기 강성센서구조물에 내장되면서 설치 및 유지보수가 용이하게 하기 위하여 강성센서구조물(1)을 단위개체로 하여 모듈화하였다. 도 26은 모듈화한 레일 설치형 차륜 자동 탐상장치를 나타낸 것이다. 증폭회로, 스위칭회로, A/D변환회로 및 인터페이스 등 일체가 모듈 내에 집적된다.

상기 모듈은 총 길이가 500mm이고, 총 23,079개의 센서가 471*49개의 매트릭스 형태로 배열되어 있다. 자원은 총 4개(125*40*5Tmm) 내장되어 있으며, 3개(157채널 대응)개의 차륜인식회로, 3개(157채널 대응)의 스위칭회로 및 21개(32채널 대응)의 증폭회로로 구성된다. 또한, 6개(32채널 대응)의 A/D변환기 및 1개의 인터페이스가 내장되며, 이러한 모듈 6개가 조합되어 1개 차륜의 1/2를 측정할 수 있다. 따라서 좌우 및 차륜 답면의 전체를 검출하기 위하여 224개의 모듈을 필요로 한다.

이상에서는 본 발명의 바람직한 실시 예를 설명하였으나, 본 발명의 권리범위는 이에 한정되지 않으며, 본 발명의 실시 예와 실질적으로 균등한 범위에 있는 것까지 본 발명의 권리범위가 미치는 것으로 본 발명의 정신을 벗어나지 않는 범위 내에서 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 다양한 변형 실시가 가능한 것이다.

1: 강성센서구조물 2: 차량인식장치
3: 차륜인식장치 4: 컴퓨터
5: 제어장치 6: 소프트웨어
10: 철도 차량 20: 차륜
30: 차륜 인식용 센서 50: 센서 고정용 기구물

Claims (21)

1. 레일 설치형 차륜 답면 탐상용 무인 자동화 시스템에 있어서,
   레일 형상의 센서기구물로 이루어진 강성센서구조물;
   철도 차량이 강성센서구조물 위에서 측정 대기상태로 진입하는 것을 인식하는 차량인식장치;
   상기 강성센서구조물에 설치되어 차륜 답면이 센서위치에 도달했을 때에 해당 정보만 검출하여 출력하는 차륜인식장치;
   상기 센서기구물의 센서로부터 출력되는 전기신호를 스위칭, 증폭, 필터링, 디지털신호로 변환 및 변환된 디지털신호를 컴퓨터로 인터페이스하는 제어장치; 및
   상기 컴퓨터로 입력된 디지털신호로부터 결함정보만을 추출 및 인식할 수 있도록 내장된 알고리즘으로 처리하는 소프트웨어;를 포함하여 구성되되,
   상기 차량인식장치는 진입하는 철도 차량의 측면이 접촉하면 트리거신호를 발생하는 기계식 근접센서 또는 진입하는 철도 차량을 비접촉식으로 아이세이프(eye-safe) 영역의 적외선광을 조사하여 철도 차량이 통과할 때에 그 빛을 차단하여 트리거신호를 발생하는 적외선 광센서를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 레일 설치형 차륜 답면 탐상용 무인 자동화 시스템.
   
2. 제1항에 있어서, 인터페이스부를 거쳐 컴퓨터로 입력된 디지털신호로부터 결함정보만을 추출 및 인식할 수 있도록 내장된 알고리즘으로 처리하는 소프트웨어를 더 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 레일 설치형 차륜 답면 탐상용 무인 자동화 시스템.
   
3. 제1항에 있어서, 상기 센서기구물은 차륜 답면을 검출하기 위한 복수의 센서가 장착되고, 플랜지 부분과 차륜 답면의 절반씩을 지지할 수 있도록 구성되며, 레일의 절반에서 차량 답면의 안쪽을 검사할 수 있는 I-타입과 차량 답면의 바깥쪽을 검사할 수 있는 O-타입을 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 레일 설치형 차륜 답면 탐상용 무인 자동화 시스템.
   
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5. 제1항에 있어서, 상기 차륜인식장치는 면상에 2차원으로 배열된 센서에서 차륜과 접촉한 영역에서만 자기장 분포를 측정하는 차륜인식회로를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 레일 설치형 차륜 답면 탐상용 무인 자동화 시스템.
   
6. 제5항에 있어서, 상기 센서는 한정된 공간에서 자기장을 균등하게 차륜 답면에 인가하고, 결함의 존재, 위치 및 크기에 따라 변화하는 자기장의 분포를 세밀하게 추출하는 자기장인가 및 고공간분해능 센서를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 레일 설치형 차륜 답면 탐상용 무인 자동화 시스템.
   
7. 제6항에 있어서, 상기 자기장인가 및 고공간분해능 센서는 수직으로 자화방향을 가진 영구자석 위에 복수의 자기센서가 평면상으로 배열되고, 자기센서로서 홀센서가 적용되며, 홀센서는 전원입력부를 스위칭하고, 출력부를 하나로 결선하는 병렬식 신호처리가 이루어지도록 한 것을 특징으로 하는 레일 설치형 차륜 답면 탐상용 무인 자동화 시스템.
   
8. 제7항에 있어서, 상기 센서를 고정하는 센서기구물의 하단과 레일의 표면 사이에 스프링이 개재되어 센서기구물의 원상복귀 및 센서의 파손을 방지한 것을 특징으로 하는 레일 설치형 차륜 답면 탐상용 무인 자동화 시스템.
   
9. 제1항에 있어서, 상기 제어장치에서 신호의 증폭을 위하여 차동식 연산증폭기를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 레일 설치형 차륜 답면 탐상용 무인 자동화 시스템.
   
10. 제1항에 있어서, 상기 제어장치에서 신호의 필터링을 위하여 버터워스(Butterworth) 저역통과필터를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 레일 설치형 차륜 답면 탐상용 무인 자동화 시스템.
    
11. 제1항에 있어서, 상기 제어장치에서 신호의 디지털신호 변환을 위하여 8채널 멀티플렉서와 1비트의 부호비트와 12비트의 변환비트의 직렬 연속 근사형 A/D변환기를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 레일 설치형 차륜 답면 탐상용 무인 자동화 시스템.
    
12. 제1항에 있어서, 상기 제어장치에서 신호의 스위칭을 위하여 고속 스위칭용 MOFET을 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 레일 설치형 차륜 답면 탐상용 무인 자동화 시스템.
    
13. 제2항에 있어서, 상기 알고리즘은 2차원으로 배열한 자기센서를 통해 획득하여 재구성한 자기영상에 대하여 1차 자기영상을 취득하고 스펙트럼을 분석하는 단계와, 2차 자기영상을 취득하고 히스토그램을 분석하는 단계와, 3차 자기영상을 취득하고 평가하는 단계를 거쳐 결함의 좌표, 길이, 형상, 방향 및 체적을 추정하여 획득한 후에 상기 취득된 자기영상을 바탕으로 3차원으로 결함 정보를 표현하는 것을 특징으로 하는 레일 설치형 차륜 답면 탐상용 무인 자동화 시스템.
    
14. 제13항에 있어서, 상기 1차 자기영상의 취득을 위하여 60~1KHz 이하로 설정이 가능한 차단주파수로 최적화하고. 차단주파수보다 높은 주파수 대역신호들의 평균크기를 잡음의 세기로 판정하는 것을 특징으로 하는 레일 설치형 차륜 답면 탐상용 무인 자동화 시스템.
    
15. 제13항에 있어서, 상기 2차 자기영상은 취득된 1차 자기영상의 결함신호 스펙트럼으로부터 얻은 차단주파수를 이용하여 저역통과필터를 통해 잡음이 저감된 자기영상을 얻고, 잡음이 저감된 자기영상을 자화방향(센서의 스캔방향, x방향)으로 미분하여 취득하는 것을 특징으로 하는 레일 설치형 차륜 답면 탐상용 무인 자동화 시스템.
    
16. 제13항에 있어서, 상기 3차 자기영상은 취득된 2차 자기영상에서 결함 정보의 한계보다 큰 센서 출력만을 출력하여 취득하는 것을 특징으로 하는 레일 설치형 차륜 답면 탐상용 무인 자동화 시스템.
    
17. 제16항에 있어서, 결함 정보를 포함한 2차 자기영상의 시작점과 끝점을 포함한 특징점을 차륜의 3차원 영상의 특징점과 매핑하며 결함 정보를 3차원으로 표현하는 것을 특징으로 하는 레일 설치형 차륜 답면 탐상용 무인 자동화 시스템.
    
18. 제13항에 있어서, 상기 취득된 3차 자기영상에서 결함 정보의 한계 이상인 센서출력이 나타나는 좌표(x, y)를 추출하고, 결함 좌표군에서 공간분해능의 n배에 해당하는 거리 내에서 결함신호가 발생하면 동일한 결함으로 인정하여 연결함으로써 좌표를 추정하며, 각 결함의 x좌표의 평균과 y좌표의 평균은 결함의 중심으로 추정하는 것을 특징으로 하는 레일 설치형 차륜 답면 탐상용 무인 자동화 시스템.
    
19. 제18항에 있어서, 상기 좌표 추정의 결함 생성 원리에 의해 도출된 동일 결함 신호군 내에서 결함의 중심으로부터 가장 먼 좌표 2곳의 결함에 내접하는 직사각형의 사선방향 꼭지점 사이의 거리를 결함의 길이로 추정하고, 상기 직사각형의 길이비가 1에 근접하고 결함의 중심을 지나는 임의의 선을 기준으로 센서출력을 비교하여 그 차이가 일정값 이하이면 원형 결함으로 추정하고, 그 반대의 경우에는 슬릿형 결함으로 추정하며, 상기 직사각형의 길이비가 자화방향과 결함 길이방향이 이루는 각도로 결함의 방향을 추정하는 것을 특징으로 하는 레일 설치형 차륜 답면 탐상용 무인 자동화 시스템.
    
20. 제19항에 있어서, 상기 추정된 결함의 길이, 형상, 방향에서 누설자속을 자화방향으로 미분한 최대값인 결함의 깊이와 최소값인 결함의 폭 각각의 결함 신호군의 위치를 의미하는 직사각형의 영역안에 위치하는 센서출력의 합을 결함의 체적으로 추정하는 것을 특징으로 하는 레일 설치형 차륜 답면 탐상용 무인 자동화 시스템.
    
21. 제1항에 있어서, 상기 철도 차량의 차륜 답면 탐상을 위한 차륜인식장치, 자기장인가 및 고공간분해능 센서, 제어장치에 포함된 회로는 강성센서구조물 내에 모듈로 내장한 것을 특징으로 하는 레일 설치형 차륜 답면 탐상용 무인 자동화 시스템.
    

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