KR20090116127A - A method for detecting defects of the weld using digital radiography - Google Patents

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Abstract

PURPOSE: A method for detecting a welding unit using digital radiography is provided to increase accuracy and reliability of failure detection. CONSTITUTION: A digital signal of a source image is achieved through the radiation scan about the welding unit(S10). The digital signal passes through a lower filter and an upper filter. Moreover, a digital data value of a final image in which a noise component of the high frequency is removed is used to detect a defect site of the welding unit(S40).

Description

디지털 방사선 촬영을 이용한 용접부 결함 검출 방법{A method for detecting defects of the weld using digital radiography}A method for detecting defects of the weld using digital radiography

본 발명은 디지털 방사선 촬영을 이용하여 용접부의 결함을 검출하는 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 용접 부위에 대한 디지털 방사선 촬영을 통해 얻어지는 원본 영상에 저역 통과 필터와 고역 통과 필터를 각각 적용하여 원본 영상 내에 존재하는 노이즈 성분과 저주파의 완만한 명암 변화 성분을 제거한 후, 최종 영상 내에서 명암 변화가 급격하게 발생한 영역을 결함 영역으로 검출함으로써, 원본 영상에 분포되어 있는 노이즈 및 피사체의 두께 변화로 인한 검출 오류 가능성을 최소화하여 결함 검출의 정확도와 신뢰도를 향상시킬 수 있는 결함 검출 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a method for detecting defects in a weld by using digital radiography, and more particularly, a low pass filter and a high pass filter are respectively applied to an original image obtained through digital radiography of a welded portion. After removing the noise component existing in the image and the light and dark change component of low frequency, the area where the sharp change in intensity is rapidly detected in the final image is detected as the defect region, thereby detecting the noise distributed in the original image due to the change in the thickness of the subject. The present invention relates to a defect detection method capable of improving the accuracy and reliability of defect detection by minimizing the possibility of error.

일반적으로 산업용 플랜트 및 선박 등에 사용되는 철판 용접부나 다양한 배관의 용접부에 대한 비파괴 검사(NDT; Non-Destructive Test)에는, 엑스선 또는 감마선과 같은 방사선을 용접 부위에 조사시킨 후 용접 부위를 투과한 방사선을 디지털 방사선 측정기로 측정하여 방사선 측정기에서 출력되는 디지털 신호를 영상화함으로써, 용접부의 특정 지점에 발생한 크랙(crack) 또는 에어갭(air gap)과 같은 결함(defect)을 검출하는 디지털 방사선 촬영(Digital Radiography; DR)이 널리 이용되고 있다.In general, non-destructive tests (NDT) of steel plate welds used in industrial plants and ships, or welds of various pipes, are irradiated with radiation such as X-rays or gamma rays to the welded sites, and then transmitted through the welded sites. Digital Radiography (Digital Radiography) which detects defects such as cracks or air gaps generated at specific points of the weld by measuring the digital radiation meter and imaging the digital signal output from the radiation meter; DR) is widely used.

이와 같이 용접 부위에 대해 DR을 적용하여 얻어지는 스캔 영상에서 크랙이나 에어갭과 같은 결함 부위에는 주변의 정상적인 용접 부위와의 밀도(density) 차이가 존재하기 때문에, 스캔 영상의 명암을 나타내는 디지털 데이터 값에는 결함이 존재하는 영역의 값과 주변 영역의 값 사이에 명확한 차이가 발생하게 된다.In the scan image obtained by applying DR to a welded portion, a density difference with a normal welded portion is present in a defect portion such as a crack or an air gap. There is a clear difference between the value of the area where the defect is present and the value of the surrounding area.

위와 같은 스캔 영상의 디지털 데이터 값의 차이를 이용하여 용접부의 결함을 검출하기 위한 종래의 방법으로는, 임계치(Threshold)에 해당하는 일정한 디지털 데이터 값을 설정하여 스캔 영상의 디지털 데이터 값이 임계치 이하에 해당하는 부위를 결함 부위로 판정하는 방식이 주로 사용되고 있다.In the conventional method for detecting defects in the weld zone by using the difference in the digital data values of the scanned image as described above, a constant digital data value corresponding to a threshold is set so that the digital data value of the scanned image is less than or equal to the threshold. The method of judging a corresponding site as a defective site is mainly used.

도 1은 종래의 DR을 이용한 용접부 결함 검출 과정을 나타내는 도면으로서, 대형 배관의 용접 부위에 대한 결함을 검출하는 과정을 보여주고 있다.1 is a view illustrating a weld defect detection process using a conventional DR, and shows a process of detecting a defect on a welded portion of a large pipe.

먼저, 도 1의 (a)에서와 같이 배관(10)의 용접부(20)를 DR을 통해 스캔함으로써 검사 부위에 대한 디지털 영상을 생성한다. 이 때 생성되는 디지털 영상을 도 1의 (b)와 같이 확대해보면, 용접부(20) 내의 결함 부위에 대응되는 위치에 주위의 정상적인 용접 부위(An)와 명암차를 갖는 결함 영역(Ad)이 나타나게 된다.First, as shown in FIG. 1A, a digital image of an inspection site is generated by scanning the weld 20 of the pipe 10 through DR. When the digital image generated at this time is enlarged as shown in FIG. 1 (b), the defect area A d having a difference between the normal welding part A n and the contrast at a position corresponding to the defect part in the weld part 20 is shown. Will appear.

이후, 생성된 스캔 영상의 디지털 데이터 값에 대하여, 도 1의 (c)와 같이, 스캔 방향과 평행한 특정 라인을 따라 1차원 프로파일을 생성하고, 여기에 임계치를 적용하여 임계치 이하의 디지털 데이터 값이 나타나는 부위를 결함 부위로 판정 한다. 프로파일을 보면 정상적인 용접 부위와 비정상적인 용접 부위, 즉 결함 부위의 밀도 차이에 의해 결함 부위에 대응되는 화소(line pixel)에서의 디지털 데이터 값이 주위의 정상적인 부위의 디지털 데이터 값보다 낮은 값을 나타내므로, 라인 상에 위치한 화소별 디지털 데이터 값이 미리 설정된 임계치 이하가 되는 경우, 해당 화소에 대응되는 위치를 결함이 존재하는 위치로 판단할 수 있다.Thereafter, with respect to the digital data value of the generated scan image, as shown in FIG. 1C, a one-dimensional profile is generated along a specific line parallel to the scan direction, and a threshold is applied thereto to apply the digital data value below the threshold. This appearing site is determined as a defective site. According to the profile, since the digital data value at the line pixel corresponding to the defect part due to the density difference between the normal welding part and the abnormal welding part, that is, the defect part, is lower than the digital data value of the surrounding normal part, When the digital data value of each pixel positioned on the line is less than or equal to a preset threshold, the position corresponding to the pixel may be determined as a position where a defect exists.

그러나, 이와 같은 종래의 결함 검출 방법은 스캔 영상의 전체 영역에 대해 일정한 임계치를 적용하여 결함 여부를 판단하므로, 용접된 물체의 두께가 일정치 않거나 용접이 균일하게 이루어지지 않아 검사 부위의 두께가 스캔 방향에 따라 변하는 경우, 스캔 영상 내에서 두께가 얇은 정상 부위에 대응되는 화소값이 임계치보다 낮거나, 두께가 두꺼운 부위에 형성된 결함 부위에서의 화소값이 임계치보다 높게 나타날 수 있어, 결함 검출에 오류를 범할 수 있는 문제점이 있다.However, since the conventional defect detection method determines whether a defect is applied by applying a predetermined threshold to the entire area of the scanned image, the thickness of the inspection site is scanned because the thickness of the welded object is not uniform or the welding is not uniform. If the direction is changed according to the direction, the pixel value corresponding to the thinnest normal part in the scanned image may be lower than the threshold value, or the pixel value at the defective part formed in the thicker part may appear higher than the threshold value. There is a problem that can be committed.

또한, DR에 의해 얻어지는 스캔 영상 내에는 영상 전반에 걸쳐 결함 부위와 유사한 명암 대비 특성을 보여주는 노이즈가 분산되어 있으며, 필요에 따라 글자, 또는 마킹 등의 특정 정보가 삽입될 수 있는데, 종래의 결함 검출 방법으로는 이러한 노이즈 또는 특정 정보를 결함으로 오인하게 되는 문제점도 있다.In addition, in the scanned image obtained by DR, noises showing contrast characteristics similar to defect regions are distributed throughout the image, and specific information such as letters or markings may be inserted as needed. As a method, there is a problem that such noise or specific information is mistaken for a defect.

본 발명은 상기한 종래 기술에 따른 결함 검출 방법의 문제점을 해결하기 위한 것이다. 즉, 본 발명의 목적은, 용접 부위에 대한 디지털 방사선 촬영을 통해 얻어지는 원본 영상에 저역 통과 필터와 고역 통과 필터를 각각 적용하여 원본 영상 내에 존재하는 노이즈 성분과 저주파의 완만한 명암 변화 성분을 제거한 후, 최종 영상 내에서 명암 변화가 급격하게 발생한 영역을 결함 영역으로 검출함으로써, 원본 영상에 분포되어 있는 노이즈 및 피사체의 두께 변화로 인한 검출 오류 가능성을 최소화하고, 결함 검출의 정확도와 신뢰도를 향상시키는 데에 있다.The present invention is to solve the above-mentioned problem of the defect detection method according to the prior art. That is, an object of the present invention is to apply a low pass filter and a high pass filter to an original image obtained through digital radiography of a welded portion, respectively, to remove noise components and low-frequency gentle change components of the original image. By detecting the area of sharp contrast in the final image as the defect area, it is possible to minimize the possibility of detection error due to the noise distributed in the original image and the change of the thickness of the subject, and to improve the accuracy and reliability of defect detection. Is in.

상기의 목적을 달성하기 위한 기술적 사상으로서의 본 발명은, 용접 부위에 대한 방사선 스캔을 통해 얻어지는 원본 영상의 디지털 신호를 저역 통과 필터 및 고역 통과 필터를 순차적으로 통과하도록 구성하여, 원본 영상 내에 존재하는 고주파의 노이즈 성분과 저주파의 완만한 명암 변화 성분이 제거된 최종 영상의 디지털 데이터 값을 이용하여 용접 부위의 결함 위치를 검출하는 것을 특징으로 하는 디지털 방사선 촬영을 이용한 용접부 결함 검출 방법을 제공한다.The present invention as a technical concept for achieving the above object is configured to pass through the low pass filter and the high pass filter of the digital signal of the original image obtained through the radiation scan of the welded portion in order, the high frequency present in the original image According to the present invention, there is provided a weld defect detection method using digital radiography, which detects a defect position of a welded portion by using digital data values of a final image from which a noise component and a low frequency gentle change component are removed.

본 발명에 따른 디지털 방사선 촬영을 이용한 용접부 결함 검출 방법은, 디지털 방사선 촬영을 통해 얻어지는 원본 영상에서 고주파의 노이즈 성분과 저주파의 완만한 명암 변화 성분을 제거하여 결함 검출에 이용함으로써, 검출 오류를 일 으킬 수 있는 노이즈의 영향을 최소화하고, 용접 부위의 두께 변화에 관계 없이 정확한 결함 위치를 검출할 수 있는 효과가 있다.According to the present invention, a weld defect detection method using digital radiography removes a high frequency noise component and a low frequency gentle change component from an original image obtained through digital radiography to detect a defect, thereby causing a detection error. There is an effect that can minimize the effect of noise, and can detect the exact defect position regardless of the change in the thickness of the weld.

이하, 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부 도면에 의거하여 상세하게 설명하기로 한다.Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 용접부 결함 검출 과정을 나타내는 순서도이고, 도 3 내지 도 5는 각각 도 2에 도시된 원본 영상 생성 단계, 노이즈 제거 단계 및 평탄화된 영상 획득 단계에서 얻어지는 디지털 영상 및 프로파일 선도를 나타내는 도면이다.2 is a flowchart illustrating a process of detecting weld defects according to an exemplary embodiment of the present invention, and FIGS. 3 to 5 are digital images obtained in an original image generating step, a noise removing step, and a planarized image obtaining step shown in FIG. 2, respectively. And a profile diagram.

도 2에 도시된 순서도와 함께 도 3 내지 도 5를 참조하여, 본 발명의 일실시예에 따른 용접부 결함 검출 방법을 단계별로 살펴보면 다음과 같다.Referring to FIGS. 3 to 5 together with the flowchart shown in FIG. 2, a method for detecting weld defects according to an embodiment of the present invention will be described below.

먼저, 용접부를 방사선으로 스캔하여 용접부에 대한 디지털 원본 영상을 생성한다(S10). 이 때 얻어지는 원본 영상에는, 도 3의 (a)에 도시된 바와 같이, 용접부에 발생한 크랙 또는 에어갭 등과 같은 결함 부위(Ad)에 주변의 정상적인 용접 부위와의 밀도 차이로 인하여 명암 대비 특성과 응집 특성이 나타난다. 여기서, 명암 대비 특성은 결함 부위의 영상이 주변 영상과 급격한 명암 변화를 나타내는 것을 의미하며, 응집 특성은 비교적 작은 영역 내에 명암 대비를 보여주는 대비 영상이 강하게 나타나는 특성을 의미한다.First, the welding unit is scanned with radiation to generate a digital original image of the welding unit (S10). The original image obtained at this time, as shown in (a) of Figure 3, due to the difference in density and contrast of the normal welding site around the defect site (A d ), such as a crack or air gap generated in the weld zone, Cohesive properties appear. Here, the contrast characteristic means that the image of the defect region shows a sharp change in contrast with the surrounding image, and the aggregation characteristic means that the contrast image showing the contrast contrast is strongly displayed in a relatively small area.

이와 같이 얻어진 원본 영상에서 스캔 방향의 특정 라인(lp) 상에 위치한 화 소들의 디지털 데이터 값을 이용하여 프로파일 선도를 그려보면, 도 3의 (b)에서와 같이 원본 영상의 결함 영역에 대응되는 구간(Sd)에서 데이터 값의 급격한 하락과 상승이 나타나며, 이외에도 노이즈 등의 영향으로 데이터 값이 급변하는 고주파 성분이 전체 구간에 걸쳐 분포되어 있다. 여기서, 종래의 결함 검출 방법에서와 같이, 원본 영상의 프로파일 선도에서 일정한 임계값(Vt) 이하의 데이터 값을 가지는 구간을 검출하게 되면, 실제 결함 영역에 대응되는 구간(Sd) 이외에도 노이즈가 포함된 다수의 고주파 구간이 함께 검출되기 때문에, 종래의 결함 검출 방법으로는 용접부에 대한 정확한 결함 검출이 어렵다는 것을 알 수 있다.In the original image obtained as described above, a profile diagram is drawn using digital data values of pixels located on a specific line l p in the scanning direction, as shown in (b) of FIG. 3, corresponding to a defective area of the original image. In the section S d , a sudden drop and rise of the data value appear. In addition, a high frequency component whose data value changes rapidly due to noise or the like is distributed over the entire section. Here, as in the conventional defect detection method, when detecting a section having a data value of less than a predetermined threshold (V t ) in the profile diagram of the original image, noise other than the section S d corresponding to the actual defect area is detected. Since a plurality of included high frequency intervals are detected together, it can be seen that it is difficult to accurately detect a defect in a welded part using a conventional defect detection method.

상기 S10 단계가 완료되면, 원본 영상에 저역 통과 필터(Low-Pass Filter)를 적용하여, 원본 영상에서 노이즈 성분을 제거한다(S20). 즉, 원본 영상의 디지털 신호에 기설정된 일정 주파수 이상의 신호 성분을 감쇄시키는 저역 통과 필터를 적용시켜, 원본 영상의 디지털 신호에서 고주파 성분의 신호를 제거해준다.When the step S10 is completed, a low-pass filter is applied to the original image to remove noise components from the original image (S20). That is, by applying a low pass filter that attenuates a signal component of a predetermined frequency or more to the digital signal of the original image, the high frequency component signal is removed from the digital signal of the original image.

이러한 과정을 통해, 도 4의 (a)와 같이 노이즈 성분이 제거된 부드러운 영상을 얻게 되는데, 이 때 스캔 방향의 특정 라인(lp) 상에 위치한 화소들의 디지털 데이터 값을 이용하여 프로파일 선도를 그려보면, 도 4의 (b)에서와 같이 앞서 설명한 원본 영상의 프로파일 선도에서 노이즈에 해당하는 고주파 성분이 제거되어 있음을 알 수 있다. 그러나 프로파일 선도에는 용접부의 두께 변화 등으로 인한 완만한 저주파의 명함 변화 성분이 여전히 남아 있기 때문에, 디지털 데이터 값이 완 만하게 변하는 구간 중에서도 임계값(Vt) 이하의 데이터 값을 가지는 구간이 존재하게 된다.Through this process, a smooth image obtained by removing noise components is obtained as shown in (a) of FIG. 4, in which a profile diagram is drawn using digital data values of pixels located on a specific line l p in the scan direction. As shown in (b) of FIG. 4, it can be seen that the high frequency component corresponding to the noise is removed from the profile diagram of the original image described above. However, since the low frequency business card change component still remains due to the change in the thickness of the weld, the section having the data value less than the threshold value (V t ) is present among the sections where the digital data value changes gently. .

따라서, 상기 노이즈 제거 단계(S20)를 통해 노이즈 성분이 제거된 영상에 고역 통과 필터(High-Pass Filter)를 적용하여, 완만한 변화 성분인 저주파 성분이 제거된 평탄화된 영상을 획득하게 된다(S30). 이 때 얻어지는 영상은 도 5의 (a)와 같이 지역적으로 완만한 명암 변화가 사라지고 일정치 이상의 명암 변화 성분 만이 남게 된다. 여기서, 스캔 방향의 특정 라인(lp) 상에 위치한 화소들의 디지털 데이터 값을 이용하여 프로파일 선도를 그려보면, 도 5의 (b)에서와 같이 완만한 변화 성분에 해당하는 저주파 성분이 제거되어 전체적으로 평탄화된 프로파일이 나타나게 되며, 프로파일 선도에 임계값(Vt)을 적용함으로써 급격한 명암 변화를 보이는 결함 부위 만을 성공적으로 검출할 수 있음을 알 수 있다.Therefore, a high-pass filter is applied to the image from which the noise component is removed through the noise removing step S20, thereby obtaining a flattened image from which the low frequency component, which is a gentle change component, is removed (S30). ). At this time, as shown in (a) of FIG. 5, the obtained image disappears slowly, and only the brightness change component of a certain value or more remains. Here, when a profile diagram is drawn using digital data values of pixels located on a specific line l p in the scan direction, as shown in FIG. The flattened profile appears, and it can be seen that by applying the threshold value (V t ) to the profile diagram, only defect sites showing a sharp change in contrast can be detected successfully.

이후, 최종 영상의 각 화소별 디지털 데이터 값을 이용하여 라인별 1차원 프로파일을 생성하고(S40), 생성된 1차원 프로파일 상에서 기설정된 임계값 이하의 값을 가지는 화소를 결함 위치로 검출한다(S50). 여기서, 상기 S40 단계에서는 상기 S20 및 S30 단계를 통해 고주파 성분 및 저주파 성분이 제거된 최종 영상 영역 내에서 스캔 방향과 평행한 다수의 가상 라인을 일정한 간격으로 생성하고, 생성된 각 가상 라인 상에 위치한 화소들의 디지털 데이터 값을 이용하여 라인별 1차원 프로파일을 생성하게 되며, 상기 S50 단계에서는 이와 같이 생성된 각 라인별 1차원 프로파일 상에서 임계값을 기준으로 결함 위치에 대응되는 화소를 검출한다.Thereafter, a one-dimensional profile for each line is generated using digital data values of each pixel of the final image (S40), and a pixel having a value equal to or less than a predetermined threshold value is detected on the generated one-dimensional profile (S50). ). Here, in step S40, a plurality of virtual lines parallel to the scan direction are generated at regular intervals in the final image area from which the high frequency components and the low frequency components are removed through the steps S20 and S30, and located on each generated virtual line. A one-dimensional profile for each line is generated by using digital data values of the pixels. In operation S50, a pixel corresponding to a defect location is detected based on a threshold value on the one-dimensional profile for each line.

끝으로, 상기 S50 단계에서 검출된 라인별 결함 위치의 화소 정보를 통합하여 용접부에서 결함이 위치한 영역을 검출하고 이에 대한 정보를 표시한다(S60). 여기서, 상기 결함 위치 화소 검출 단계(S50)에서 임계값 이하의 값을 가지는 화소, 즉 결함 위치에 대응되는 화소들이 검출된 경우, 검출된 전체 화소들 중, 기설정된 일정 거리 이내로 서로 인접한 화소들을 그루핑(grouping)하여, 그루핑된 화소들의 위치 정보로부터 결함이 위치한 영역(이하, 결함 영역이라 칭함)에 대한 정보를 알아낼 수 있으며, 이와 같이 얻어진 결함 영역을 원본 영상 위에 표시하거나, 해당 영역의 위치 정보를 사용자에게 출력해 줄 수 있다.Finally, the pixel information of the defect position for each line detected in the step S50 is integrated to detect the region where the defect is located in the welder and display information on the defect (S60). Here, in the defect position pixel detecting step S50, when pixels having a value less than or equal to a threshold value, that is, pixels corresponding to the defect position are detected, grouping adjacent pixels within a predetermined distance among all the detected pixels is grouped. By grouping, information about a region where a defect is located (hereinafter referred to as a defect region) can be found from the position information of the grouped pixels, and the defect region thus obtained is displayed on the original image or the position information of the region is displayed. You can print it out to the user.

위에서 설명한 본 발명의 일실시예에 따른 용접부 결함 검출 방법에서는, 원본 영상에 대한 노이즈 제거 단계(S20)를 먼저 수행하고, 이후 노이즈가 제거된 영상으로부터 저주파 성분을 제거하는 평탄화 단계(S30)를 수행하도록 구성되는데, 이와 반대로 원본 영상에서 저주파 성분을 제거하는 평탄화 단계를 먼저 수행하고, 저주파 성분이 제거된 영상에서 고주파의 노이즈를 제거하는 단계를 수행하도록 구성할 수도 있다.In the weld defect detection method according to the embodiment of the present invention described above, the noise removal step S20 of the original image is first performed, and then the flattening step S30 of removing the low frequency component from the image from which the noise is removed is performed. On the contrary, the planarization step of removing the low frequency component from the original image may be performed first, and the high frequency noise may be removed from the image from which the low frequency component has been removed.

이상에서 설명한 바와 같이, 본 발명에서는 DR을 통해 얻어지는 용접 부위에 대한 스캔 영상에서 나타나는 결함 부위 영역의 명암 대비 특성과 응집 특성을 이용하여, 스캔된 원본 영상의 화소값에서 결함 판정에 오류를 야기할 수 있는 고주파의 노이즈 성분과 지역적으로 완만한 저주파의 명암 변화 성분을 동시에 제거함으로써, DR을 이용한 용접부의 결함 검출에 있어서 정확도와 신뢰도를 대폭 향상시킬 수 있다.As described above, in the present invention, errors and defects may be caused in pixel values of the scanned original image by using contrast and cohesion characteristics of the defect region shown in the scan image of the weld region obtained through DR. By simultaneously eliminating high frequency noise components and locally gentle low frequency change components, the accuracy and reliability in the detection of weld defects using DR can be greatly improved.

도 6은 본 발명에 따른 용접부 결함 검출 방법을 적용하여 구현한 용접부 결함 자동 검출 프로그램의 출력화면을 보여주는 도면이다.6 is a view showing an output screen of the weld defect detection program implemented by applying the weld defect detection method according to the present invention.

도 6에 도시된 바와 같이, 사용자가 원본 영상 내에서 용접부의 결함을 검출하고자 하는 사각형의 검사 영역을 마우스와 같은 입력 장치를 이용해서 선택하면, 자동 검출 프로그램은 앞서 설명한 결함 검출 과정을 수행하여 결함으로 최종 검출된 영역을 원본 영상 위에 표시해 준다.As shown in FIG. 6, when a user selects a rectangular inspection area to detect a defect of a weld portion in an original image by using an input device such as a mouse, the automatic detection program performs the defect detection process described above. The last detected area is displayed on the original image.

여기서, 저역 통과 필터 및 고역 통과 필터에 각각 적용되는 차단 주파수와 결함 검출의 기준이 되는 임계값을 입력할 수 있는 입력박스가 제공되어, 최초에 미리 설정된 디폴트값을 사용자가 임의로 변경하여 설정할 수 있다.Here, an input box for inputting a cutoff frequency applied to each of the low pass filter and the high pass filter and a threshold value for detecting defects is provided, so that the user can arbitrarily change the preset default value. .

이상에서 설명한 본 발명은 전술한 실시예 및 첨부된 도면에 의해 한정되는 것은 아니며, 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 여러 가지 치환, 변형 및 변경이 가능하다는 것은 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 있어 명백하다 할 것이다.The present invention described above is not limited to the above-described embodiments and the accompanying drawings, and various substitutions, modifications, and changes are possible in the art without departing from the technical spirit of the present invention. It will be clear to those of ordinary knowledge.

도 1은 종래의 DR을 이용한 용접부 결함 검출 과정을 나타내는 도면.1 is a view showing a weld defect detection process using a conventional DR.

도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 용접부 결함 검출 과정을 나타내는 순서도.2 is a flow chart showing a weld defect detection process according to an embodiment of the present invention.

도 3은 도 2에 도시된 원본 영상 생성 단계에서 얻어지는 디지털 영상 및 프로파일 선도를 나타내는 도면.3 is a diagram illustrating a digital image and a profile diagram obtained in the step of generating an original image shown in FIG. 2;

도 4는 도 2에 도시된 노이즈 제거 단계에서 얻어지는 디지털 영상 및 프로파일 선도를 나타내는 도면.4 is a diagram showing a digital image and a profile diagram obtained in the noise removing step shown in FIG.

도 5는 도 2에 도시된 평탄화된 영상 획득 단계에서 얻어지는 디지털 영상 및 프로파일 선도를 나타내는 도면.FIG. 5 is a diagram showing a digital image and a profile diagram obtained in the flattening image acquisition step shown in FIG. 2; FIG.

도 6은 본 발명에 따른 용접부 결함 검출 방법을 적용하여 구현한 용접부 결함 자동 검출 프로그램의 출력 화면을 보여주는 도면.6 is a view showing an output screen of the weld defect detection program implemented by applying the weld defect detection method according to the present invention.

<도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명><Explanation of symbols for the main parts of the drawings>

10 : 배관 20 : 용접부10 pipe 20 weld

lp : 가상 라인 Ad : 결함 영역l p : virtual line A d : defective area

Claims (5)

디지털 방사선 촬영을 이용하여 용접 부위의 결함을 검출하는 방법에 있어서,In a method for detecting defects in a welded portion using digital radiography, 용접 부위에 대한 방사선 스캔을 통해 얻어지는 원본 영상의 디지털 신호를 저역 통과 필터 및 고역 통과 필터를 순차적으로 통과하도록 구성하여, 원본 영상 내에 존재하는 고주파의 노이즈 성분과 저주파의 완만한 명암 변화 성분이 제거된 최종 영상의 디지털 데이터 값을 이용하여 용접 부위의 결함 위치를 검출하는 것을 특징으로 하는 디지털 방사선 촬영을 이용한 용접부 결함 검출 방법.The digital signal of the original image obtained through the radiation scan of the welded area is sequentially passed through the low pass filter and the high pass filter to remove the high frequency noise component and the low frequency gentle change component of the original image. Weld defect detection method using digital radiography, characterized in that for detecting the defect position of the weld site using the digital data value of the final image. 디지털 방사선 촬영을 이용하여 용접 부위의 결함을 검출하는 방법에 있어서,In a method for detecting defects in a welded portion using digital radiography, 용접 부위에 대한 방사선 스캔을 통해 얻어지는 원본 영상의 디지털 신호를 고역 통과 필터 및 저역 통과 필터를 순차적으로 통과하도록 구성하여, 원본 영상 내에 존재하는 저주파의 완만한 명암 변화 성분과 고주파의 노이즈 성분이 제거된 최종 영상의 디지털 데이터 값을 이용하여 용접 부위의 결함 위치를 검출하는 것을 특징으로 하는 디지털 방사선 촬영을 이용한 용접부 결함 검출 방법.The digital signal of the original image obtained through the radiation scan of the welded area is sequentially passed through the high pass filter and the low pass filter to remove the low-frequency, slow-contrast and high-frequency noise components present in the original image. Weld defect detection method using digital radiography, characterized in that for detecting the defect position of the weld site using the digital data value of the final image. 제 1항 또는 제 2항에 있어서,The method according to claim 1 or 2, 상기 최종 영상의 디지털 데이터 값을 이용하여 용접 부위의 결함 위치를 검 출하는 방법은,The method for detecting a defect location of a welded portion using the digital data value of the final image, 상기 고주파 및 저주파 성분이 제거된 최종 영상 내에서 방사선 스캔 방향과 평행한 다수의 가상 라인을 일정한 간격으로 생성하는 단계와;Generating a plurality of virtual lines at regular intervals parallel to a radiation scan direction in the final image from which the high frequency and low frequency components are removed; 상기 각 가상 라인 상에 위치한 화소들의 디지털 데이터 값을 이용하여, 라인별 1차원 프로파일을 생성하는 단계와;Generating a one-dimensional profile for each line by using digital data values of pixels located on the virtual lines; 상기 생성된 라인별 1차원 프로파일 상에서 기설정된 임계값 이하의 값을 가지는 화소를 결함 위치로 검출하는 단계와;Detecting a pixel having a value equal to or less than a predetermined threshold value on the generated one-dimensional profile for each line as a defect position; 상기 결함 위치로 검출된 라인별 화소 정보를 통합하여 용접부 내의 결함이 위치한 영역을 검출하는 단계;Integrating the line-by-line pixel information detected as the defect position to detect a region in which a defect is located in the welded portion; 를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 디지털 방사선 촬영을 이용한 용접부 결함 검출 방법.Weld defect detection method using digital radiography, characterized in that comprising a. 제 3항에 있어서,The method of claim 3, wherein 상기 용접부 내의 결함이 위치한 영역을 검출하는 단계는,Detecting an area where a defect in the weld is located, 상기 결함 위치로 검출된 화소들 중, 기설정된 일정 거리 이내로 인접한 화소들을 그루핑하여, 상기 그루핑된 화소들의 위치 정보로부터 결함 영역을 검출하는 것을 특징으로 하는 디지털 방사선 촬영을 이용한 용접부 결함 검출 방법.Weld defect detection method using digital radiography, characterized in that for detecting the defective region from the position information of the grouped pixels by grouping adjacent pixels within a predetermined distance of the pixels detected as the defect position. 제 3항에 있어서,The method of claim 3, wherein 상기 용접부 내의 결함이 위치한 영역을 검출하는 단계 이후에,After detecting the area where the defect is located in the weld, 상기 검출된 결함 영역을 용접부의 원본 영상 위에 표시하거나, 해당 영역의 위치 정보를 사용자에게 출력해 주는 단계를 추가로 수행하는 것을 특징으로 하는 디지털 방사선 촬영을 이용한 용접부 결함 검출 방법.And displaying the detected defect area on the original image of the welding part or outputting position information of the corresponding area to a user.
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Cited By (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101118723B1 (en) * 2009-08-13 2012-03-13 한국전력공사 Method for restorating geometric radiography of boiler tube welds
KR20140115409A (en) 2013-03-14 2014-10-01 한국전력공사 Apparatus for generating radiographic image and method for the same
KR20200025185A (en) 2018-08-29 2020-03-10 대우조선해양 주식회사 Welding recognition and driving control system using vision camera
KR102391957B1 (en) 2021-01-18 2022-04-28 케이티이 주식회사 The method to read a radiographic film
KR20220067933A (en) 2020-11-18 2022-05-25 주식회사 뷰온 Apparatus For Managing Film Scanning Image Acquired From Non-Destructive Inspection Equipment
KR102421050B1 (en) 2021-01-18 2022-07-13 김윤길 A Method of Radiographic Film Reading Using Artificial Intelligence
KR102421047B1 (en) 2021-01-18 2022-07-14 케이더블유큐이(주) To measure film concentration
CN114778574A (en) * 2022-03-28 2022-07-22 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院 Method for detecting and identifying internal defects of in-transit high-voltage cable through X-ray digital imaging
CN114778574B (en) * 2022-03-28 2024-06-04 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院 Method for identifying internal defects of high-voltage cable in operation by X-ray digital imaging detection

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO1997023090A2 (en) * 1995-12-18 1997-06-26 Philips Electronics N.V. X-ray examination apparatus including an image sensor matrix with a correction unit
JP2000135268A (en) * 1998-08-26 2000-05-16 Yuyama Seisakusho:Kk Tablet testing device

Cited By (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101118723B1 (en) * 2009-08-13 2012-03-13 한국전력공사 Method for restorating geometric radiography of boiler tube welds
KR20140115409A (en) 2013-03-14 2014-10-01 한국전력공사 Apparatus for generating radiographic image and method for the same
KR20200025185A (en) 2018-08-29 2020-03-10 대우조선해양 주식회사 Welding recognition and driving control system using vision camera
KR20220067933A (en) 2020-11-18 2022-05-25 주식회사 뷰온 Apparatus For Managing Film Scanning Image Acquired From Non-Destructive Inspection Equipment
KR102391957B1 (en) 2021-01-18 2022-04-28 케이티이 주식회사 The method to read a radiographic film
KR102421050B1 (en) 2021-01-18 2022-07-13 김윤길 A Method of Radiographic Film Reading Using Artificial Intelligence
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CN114778574A (en) * 2022-03-28 2022-07-22 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院 Method for detecting and identifying internal defects of in-transit high-voltage cable through X-ray digital imaging
CN114778574B (en) * 2022-03-28 2024-06-04 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院 Method for identifying internal defects of high-voltage cable in operation by X-ray digital imaging detection

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