KR20140068237A - 초음파 매트릭스 조사 장치 - Google Patents

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Abstract

실질적으로 원통형이 물체를 초음파 스캐닝하는 장치 및 방법에 대한 것으로서, 상기 장치는 상기 도관의 원주 주위에 체결되도록 된 커프, 상기 도관 원주를 횡방향으로 가로지르도록 되며 상기 커프 상에서 슬라이드가능하게 장착되는 캐리어, 상기 캐리어가 상기 도관의 원주를 가로지를 때 상기 캐리어 상에 장착되며 상기 도관의 원주를 스캔하도록 위치되는 초음파 탐침, 상기 캐리어 또는 상기 커프 상에 장착되며, 물체의 원주에 대하여 캐리어의 움직임을 구동하는데 사용되는 캐리어 모터, 상기 캐리어 모터와 상기 초음파 탐침에 대한 제어 정보를 제공하며 상기 초음파 탐침으로부터 스캐닝 데이터를 수신하는 하나 이상의 데이터 연결부를 포함한다.

Description

초음파 매트릭스 조사 장치 {Ultrasound matrix inspection}
본 출원은 2011년 10월 12일에 출원된 미국 가출원 번호 61/539,208호에 대하여 우선권을 주장한다.
전술한 출원의 대용은 그 전체가 본 출원의 상세한 설명에 모두 편입된다.
본 발명은 초음파 조사 및 파이프에 대한 조사를 수행하는 방법 및 장치에 대한 것이다.
미국 공개번호 볼커에 허여된 2011/0087444호는 파이프의 보어를 통하여 기어가며, 내측 파이프 표면의 초음파 조사를 수행하기 위한 “피그”에 대한 것이다. 위 참고 문헌은 후방 산란 신호에 기초한 파이프 표면을 영상화하는 알고리즘을 개시한다. ‘444 문서는 가장 짧은 이동 시간으로 음파 경로를 결정하는 페르마 원리에 대한 것이다. 모델링은 그리드를 우선 형성하고 상기 그리드의 각 지점에 대한 이동 시간을 결정하는 것에 대한 것이다. ‘444 참고 문서는 내부로부터 파이프를 스캐팅할 것을 요구하는데, 확인되어지는 주요 정보는 파이프 내부 표면에 대한 3D 영상 정보이다. 이것은 외측 표면상에 배치되는 스캐닝 장치를 사용하여 파이프의 내측 표면을 정확하게 모델링하는 문제점 이상의 것을 해결하지 못한다.
브랜드스톰에 허여된 US7,658,878(이하 ‘878 특허라 한다)은 파이프 용접부에 대한 조사를 위하여 파이프의 원주에 대하여 한 쌍의 초음파 트랜스듀서를 회전시키는 장치에 대한 것이다. 이러한 장치는 케이블 및 트랜스듀서로부터 연장되는 다른 장치들이 정지된 상태로 있게 하며, 단일 방향으로만 연장되도록 한다. ‘878 특허는 상기 트랜스듀서를 구비하며 용접부에 인접한 위치에 파이프상에서 장착되며 상기 파이프에 대하여 상기 트랜스듀서를 회전시키는 장치를 개시하는데, 상기 파이프에 대한 효과적인 접근은 파이프의 일측으로부터 가능하게 되는 것이 일반적이다.
2개의 트랜스듀서는 상기 본체의 구조적인 테스트를 수행하도록 원통형 본체 상의 원주방향 위치 주위에서 회전하며, 장착부 상에 제공되며, 구동 장치는 용접부로부터 축방향으로 이격된 위치에서 그 측면상의 파이프에 대한 고정 연결부에 대한 일측으로부터 파이프로 수동으로 이동되어지는 자석 부착부를 포함한다. 한 쌍의 트랜스듀서에 대한 기둥 형상 지지체는 일측으로부터 파이프 주위를 둘러싸는 일행의 분리된 세그먼트로 형성되며, 원주방향 용접부 주위에서 트랜스듀서를 구비하도록 파이프의 축 주위에서 회전하게 된다. 상기 세그먼트는 상기 표면 상에서 회전하는 롤러를 구비하되, 자석에 의해 파이프에 대하여 지지된다. 상기 트랜스듀서는 그 위치를 추적하도록 고정된 각진 위치에서 지지체상에 장착되지만, 파이프에 대하여 약간 축방향 운동 또는 반경 방향 운동을 허용하게 된다.
존슨에 허여된 US 7,412,890호(이하 '890 특허)는 외측 파이프 표면에 인접하게 물로 채워지는 공간을 구비하고 파이프 표면을 스캔하도록 페이싱 배열 초음파를 이용하는 파이프 용접부이 크랙을 탐지하는 방법 및 장치를 포함한다. 상기 장치는 파이프 표면에 대하여 가압되는 개방된 저부 표면을 가지며 물로 채워지게 되는 사각형의 캐비티를 구비한다. 상기 초음파 배열체는 캐비티의 상부에 배치된다. 페이싱된 배열 데이터 수집 방법이 사용된다.
빅츠에게 허여된 US 5,515,298호(이하 '298 특허)는 오목한 표면상에 배치된 다른 물체 또는 손급을 스캐닝하는 초음파 스캔을 수행하는 장치에 대한 것이다. 상기 장치는 핀홀 배열체(트랜스듀서 당 한개)를 통하여 지문이 높이는 표면의 오목한 내부에 대하여 트랜스듀서 배열에로부터 초음파를 투영한다. 상기 트랜스듀서는 핀홀에 의해 생성되는 구면파의 산란 및 반사로부터 지문 특징을 도출하게 된다. 상기 장치는 지문이 놓이는 지지체의 볼록 오목 렌즈 구조체의 공지된 구성에 따라 정해지게 된다.
덴 보에어 등에 허여된 US 6,896,171호(이하 '171 특허)는 뜨거운 동안에 새롭게 만들어진 파이프 용접부의 EMAT(전자기 음향 트랜스듀서: electromagnetic acoustic transducer) 스캐닝을 수행하는 장치에 대한 것이다. 상기 장치는 파이프의 외측 표면 주위의 링 구조체 상에 배치된 EMAT 송신기 및 수신기 코일의 배열을 포함한다. 어떠한 후처리 알고리즘에 대한 상세한 내용도 개시되고 있지 않다. 상기 장치는 용접부 흠결부의 존재를 탐지할 수 있고 그 크기에 대한 정보를 제공할 수 있는 것으로 설명되지만, 상세한 설명에서는 이미지, 정확한 위치 및 그 어떠한 흠결에 대한 사항도 설명되지 않는다.
알렌 등의 명의로 된 미국 특허출원공개번호 2009/0158850호(이하 '850호 공보)는 피그 장치가 파이프의 보어에 삽입되는 파이프를 조사하는 장치 및 방법에대한 것이다. 초음파 트랜스듀서는 흠결을 탐지하도록 파이프 벽 자체의 재료 내에서 초음파의 가이드된 파장(예를 들어 램 파장)을 이용하고 파이프의 내측벽에 대하여 가압된다. 데이터 수집 및 처리는 다른 파장 모드가 추출되는 것으로부터, 비록 페이싱된 배열 데이터 수집 기술이 이용되고 있기는 하지만, 완전 매트릭스 캡쳐 기술에 기초한다.
파스칼리 등의 명의로 된 미국 특허공개번호 2009/0078742호(이하 '742 공보)는 냉각 또는 열간 유체를 해저에서 운반하는데 사용되는 이러한 것들과 같은 다중격벽 파이프를 조사하는 방법 및 장치에 대한 것이다. 상기 방법은 파이프 벽의 내측 원주 주위에서 탐침이 회전할 때 다양한 간격으로 스캐닝하고 내측 파이프 표면에 대하여 초음파 탐침을 배치하는 단계를 포함한다. 상기 장치는 회전 아암의 단부에 배치되는 탐침으로서, 상기 아암은 파이프 내에서 탐침을 위치시키며, 내측 벽의 원주에 대하여 회전시키게 된다. '742 공보는 파이프 표면에 대하여 다양한 각으로 탐침을 위치시키는 방법을 설명한다. 그러나, 파이프의 축방향 방향으로 용접부로부터 배치되는 탐침을 사용하는 것을 개시하고 있으며, 파이프 용접부의 위치에 대하여 전방 또는 후방으로 각을 이룬다.
우메, 이피니 씨 등에 허여된 미국 특허 7762136호도 추가적인 선행 참고 자료에 포함되는데, 실시간으로 오프라인에서 용접 관통 깊이를 측정하는 벙법 및 초음파 시스템을 교시하며, 맥그래스, 매튜 등에 허여된 미국 특허 7694569호는 페이싱된 배열 초음파 물 웨지 장치를 개시하고 있으며, 브리그낵, 작크 엘 등에 허여된 US 7694564는 중심 메커니즘을 구비한 보일러 튜브 조사 탐침 및 이를 작동하는 방법을 개시하고 있으며, 프로스, 레인하드에 허여된 US 6935178는 초음파를 이용하여 파이프를 조사하는 장치를 개시하고 있으며, 버틀러, 존 브이 등에 허여된 US 6734604는 다중 모드 합성 비임 트랜스덕션 장치를 개시하고 있으며, 파가노 도이믹 에이에 허여된 US 4872130는 자동화된 일렬 파이프 조사 시스템을 개시하고 있으며, 후루카와 티 등의 명의로된 JP 2004028937는 용접된 파이프의 형상을 측정하는 방법을 개시한다.
본원에서 설명되는 실시예들은 완전 매트릭스 데이터 캡쳐 기술을 이용하여 목적물을 초음파 조사하는 방법 및 장치에 대한 것이다.
제 1 특징으로서, 본 출원은 도관을 초음파 스캐팅하는 장치에 대한 것으로서, 상기 장치는 도관의 원주 주위에 체결되도록 된 커프(cuff), 상기 도관의 원주를 자로질러 커프 상에서 슬라이드되도록 장착되는 캐리어, 상기 도관의 원주를 캐리어가 가로지를때 도관의 원주를 스캔하도록 위치되고 캐리어 상에 장착되는 초음파 탐침, 물체의 원주에 대하여 캐리어의 움직임을 구동하는데 사용되고 캐리어 또는 커프 상에 장착되는 캐리어 모터, 및 상기 초음파 탐침 및 캐리어 모터에 대한 제어 정보를 제공하며 초음파 탐침으로부터 스캐닝 정보를 수신하는 하나 이상의 데이터 연결부를 구비한다.
다른 특징으로서, 상기 커프는 상기 도관의 원주 주위를 액체에 대하여 밀봉하는 밀봉부를 형성하며, 상기 장치는 액체 스캐닝 매체를 수용하고 상기 액체 스캐닝 매체로써 가진 도관의 외부와 커프의 내부 사이에 형성되는 공간을 충진하는 액체 공급부를 추가로 포함한다.
추가적인 특징으로서, 상기 장치는 상기 캐리어 모터에 대한 전력을 수용하는 전력 연결부를 추가로 포함한다.
추가적인 특징으로서, 상기 커프는 도관 주위에 체결되도록 하는 개방 구조와 도관을 순회하는 폐쇄 구조 간에서 구성된다.
추가적인 특징으로서, 상기 장치는 상기 캐리어에 장착된 조절가능한 리플렉터와, 상기 물체의 길이방향 축에 실질적으로 수직한 평면에 있는 조절가능한 리플렉터의 각을 제어하는 리플렉터 모터를 추가로 포함하는데, 상기 초음파 탐침은 조절가능한 리플렉터의 초음파 오프 신호를 반사함으로써 물체를 스캔하도록 배치되며, 하나 이상의 데이터 연결부는 리플렉터 모터에 대한 제어 정보를 제공하게 된다.
다른 특징으로서, 상기 장치는 상기 리플렉터 모터에 대한 전력을 수신하는 전력 연결부를 추가로 포함한다.
추가적인 특징으로서, 상기 도관은 실린더 형태로 된다.
추가적인 특징으로서, 상기 초음파 탐침은 초음파 트랜스리시버 배열이다.
추가적인 특징으로서, 상기 커프는 커프의 제 2 절반부에 커프의 제 1 절반부를 해제가능하게 고정하는 너클을 포함한다.
추가적인 특징으로서, 상기 커프는 커프의 제 2 절반부로부터 탈착 가능한 커프의 제 1 절반부를 포함한다.
추가적인 특징으로서, 본 출원은 도관을 초음파 스캐닝하는 방법에 대한 것으로서, 상기 방법은 상기 도관의 길이방향 축에 실질적으로 나란하게 배열된 다수의 초음파 부재를 가지는 초음파 배열체를 제공하는 단계, 상기 도관의 원주에 대하여 제 1 지점에서 물체의 외측 표면을 향하여 초음파 신호를 투영하도록 초음파 배열체를 배치하는 단계, 상기 도관의 원주에 대하여 상기 제 1 지점을 전체 매트릭스 캡쳐 스캐닝하는 단계를 포함하며, 상기 초음파 배열체의 제 1 초음파 부재로부터 초음파 신호를 전송하는 단계, 상기 초음파 배열체의 각각의 다른 초음파 부재에 의해 수신되는 초음파 신호를 감지하고 저장하는 단계, 전송하고, 감지하고 저장하는 단계를 반복하는 단계를 포함하되, 전송하는 단계는 제 1 초음파 부재가 아닌 다른 초음파 배열체의 각각의 초음파 부재에 의해 번갈아 수행되며, 상기 도관의 원주에 대하여 제 2 지점에서 초음파 배열체를 재위치시키는 단계, 상기 도관의 원주에 대하여 제 2 지점을 완전 매트릭스 캡쳐 스캐닝하는 단계 및, 재위치하고 완전 매트릭스 캡쳐 스캐닝을 수행하는 단계를 반복하는 단계를 포함한다.
추가적인 특징에서, 상기 방법은 각각의 완전 매트릭스 캡쳐 스캔을 수행하기 전에, 상기 초음파 배열체의 하나 이상의 초음파 부재로부터 하나 이상의 초음파 신호를 전송하는 단계, 상기 초음파 배열체의 하나 이상의 초음파 부재에 의해 수신되는 하나 이상의 초음파 신호를 센싱하는 단계, 및 하나 이상의 센싱된 신호의 질을 프로세서에서 검증하는 단계 및 검증 결과물에 기초하여 초음파 배열체의 스캐닝 각도를 조절하는 단계를 포함한다.
추가적인 실시예에서, 상기 초음파 배열체는 조절가능한 리플렉터의 초음파 오프 신호를 반사함으로써 물체의 외측 표면을 향하여 초음파 신호를 투영하며, 초음파 배열체의 스캐닝 각도를 조절하는 것은 조절가능하나 리플렉터의 각을 조절하는 단계를 포함한다.
추가적인 특징으로서, 본 출원은 물체의 근접 표면 및 원거리 표면을 통과하는 스캐닝 평면내에서 물체의 근접 표면 및 원거리 표면을 모델링하는 방법에 대한 것으로서, 상기 방법은 스캐닝 평면 내에서 스캐닝 영역에 대응하며 초음파 배열체와 물체의 근접 표면 사이에 놓이는 스캐닝 매체를 통하여 소음파 신호를 전송 및 감지하는 초음파 배열체를 사용하여 포착되는 완전 매트릭스 캡쳐 초음파스캐닝 데이터 세트를 제공하는 단계, 상기 초음파 배열체의 제 1 초음파 부재로부터 초음파 신호를 전송하는 단계; 상기 초음파 배열체의 다른 각각의 초음파 부재에 의해 수신된 초음파 신호를 센싱하고 저장하는 단계; 제 1 초음파 부재가 아닌 다른 초음파 부재의 각각의 초음파 부재에 의해 전송하는 단계가 수행되는, 전송하고 센싱하며 저장하는 단계를 반복하는 단계; 완전 매트릭스 캡쳐 초음파 스캐닝 데이터 에 기초하여 스캐닝 매체를 통하여 초음파 신호의 전달 시간을 계산하여 관련된 강도값을 가지는 스캐닝 영역 내의 다수의 지점을 포함하는 스캐닝 영역의 제 1 강도 맵을 구축하는 단계; 상기 스캐닝 영역내의 근접 표면의 경계를 모델링하도록 제 1 강도 맵을 필터링하는 단계; 스캐닝 매체 및 환전 매트릭스 캡쳐 초음파 스캐닝 데이터에 기초한 물체를 통하여 초음파 신호 전달 시간을 계산하도록 페르마 원리를 적용하여 관련된 강도값을 가지는 스캐닝 영역 내의 다수의 지점을 가지는 제 2 강도 맵을 구축함에 있어서 렌즈로서 인접 표면의 모델링된 경계를 이용하는 단계; 및 상기 스캐닝 영역내의 원거리 표면의 경계를 모델링하도록 제 2 강도 맵을 필터링하는 단계를 포함한다.
추가적인 특징에서, 상기 스캐닝 영역의 제1 강도 맵을 구축하는 것은 모든 i 및 j에 대한 시간 t 에서의 초음파 배열체 수신기 부재(j)에 대하여 초음파 배열체 송신기 부재(i) 로부터의 분석 시간-도메인 신호의 데이터 세트의 진폭값의 합으로서 I 가 정의되는 스캐닝 영역 내의 다수의 지점(r) 에서의 강도(I) 를 계산하는 단계를 포함하는데, 여기서, t 는 스캐닝 매체를 통하여 소리가 전달되는데 걸리는 시간으로써 각 i, j 쌍에 대하여 정의된다.
추가적인 특징으로서, 스캐닝 영역의 제 1 강도 맵을 구축하는 단계는, 아래 식에 의해 정의된 스캐닝 영역 내의 다수의 지점(r)에서의 강도(I)를 계산하는 단계를 포함한다.
등식
Figure pct00001
Figure pct00002
여기서 g(i)j(t) 는 시간 t에서 초음파 배열체 수신기 부재(j)에 대한 초음파 배열체 송신기 부재(i)로부터의 분석 시간-도메인 신호의 데이터 세트의 진폭값이며, r 는 원좌표에 대한 지점(r)를 정의하는 벡터이며, e(i)는 원좌표에 대한 초음파 배열체 송신기 부재(i) 의 위치를 정의하는 벡터이며, ej 는 원좌표에 대하여 초음파 배열체 수신기 부재(j)의 위치를 정의하는 벡터이며, c는 스캐닝 매체를 전파되는 소리의 속력이다.
추가적인 특징으로서, 스캐닝 영역의 제 1 강도 맵을 구축하는 단계는 스캐닝 영역 내의 다수의 지점(r)에서 강도(I)를 계산하는 단계를 포함하되, 각각의 지점 강도는 초음파 배열체 부재의 고정된 다수에 의해 정의된 다수의 어퍼쳐에서 계산되며, 하나의 어퍼쳐에 대하여 계산된 지점(r)에서의 최고 강도는 강도 맵의 지점(r)에서의 강도를 나타내는데 사용된다.
추가적인 특징에서, 스캐닝 영역의 제 1 강도 맵을 구축하는 단계는 아래 식에 의해 정의되는 스캐닝 영역 내의 다수의 지점(r) 에서의 강도(I)를 계산하는 단계를 포함한다.
등식
Figure pct00003
Figure pct00004
여기서,
Figure pct00005
이다.
한편, 여기서, g(i)j(t)는 초음파 배열체 전송기 부재(i)로부터 초음파 배열체 수신기 부재(j) 에 대하여 시간 t 에서의 분석 시간 -도메인 신호의 데이터 세트의 진폭값이며, r 은 원좌표에 대한 지점(r)을 정의하는 벡터이며, e(i)는 원좌표에 대한 추음파 배열체 송신기 부재(i)의 위치를 정의하는 벡터이며, ej 는 원좌료에 대하여 초음파 배열체 수신기 부재(j)의 위치를 정의하는 벡터이며, c는 스캐닝 매체르르 통하여 전파되는 소리의 속력이며, α는 초음파 배열체에서 인접한 초음파 부재의 고정된 다수에 의해 정의되는 어퍼쳐이며, A는 다수의 이러한 어퍼쳐을 포함하는 세트이다.
추가적인 특징에서, 제 2 강도 맵을 계산함에 있어서 렌즈로서 인접 표면의 모델링된 경계를 사용하는 것은 아래 식에 의해 정의된 스캐닝 영역 내의 다수의 지점(r)에서 강도(I)를 계산하는 단계를 포함한다.
등식
Figure pct00006
Figure pct00007
여기서,
Figure pct00008
이며,
여기서,
Figure pct00009
이다.
그리고, 여기서 Tir K는 초음파 배열체 송신기 부재(i)로부터 인접 표면의 경계 상의 지점(K)까지 고리가 걸리는 시간의 모든 제 1 차수 및 다중 차수 유도식의 세트이며, Tjr K는 초음파 배열체 수신기 부재(j)로부터 인접 표면의 경계 상의 지점(K) 까지 소리가 전파되는데 걸리는 시간의 모든 제 1 차수 및 다중 차수 유도식의 세트이며, g(i)j(t)는 시간 t 에서 초음파 배열체 송신기 부재(i)로부터 초음파 부재 수신기 부재(j)까지의 분석 시간-도메인 신호의 데이터 세트의 진폭값이며, r는 원좌표에 대하여 지점(r)을 정의하는 벡터이며, e(i)는 원좌표에 대한 초음파 배열체 송신기 부재(i)의 위치를 정의하는 벡터이며, ej는 원좌표에 대하여 초음파 수신기 부재(j)의 위치를 정의하는 벡터이며, c는 스캐닝 매체를 통하여 소리가 전파되는 속력이며, α는 초음파 배열체에서의 인접한 초음파 부재의 고정된 다수에 의해 정의되는 어퍼쳐이며, A는 이러한 다수의 어퍼쳐을 구비하는 세트를 나타낸다.
추가적인 특징에서, 상기 방법은 제 1 강도 맵을 구축하기 전에, 노이즈를 제거하기 위하여 완전 매트릭스 초음파 스캐닝 데이터를 필터링하는 단계를 추가로 구비한다.
추가적인 특징에서, 제 1 강도 맵을 필터링 하는 단계는 에지 탐지 필터를 통하여 강도 맵을 통과하고 스캐닝 영역 내의 인접 표면의 경계의 모델링으로서 출력을 사용하며, 제 2 강도 맵을 필터링하는 단계는 에지 탐지 필터를 통하여 강도 맵을 통과하고 상기 스캐닝 영역 내의 원거리 표면의 경계의 모델링으로서 출력을 사용한다.
추가적인 특징에서, 제 1 강도 맵을 필터링하고 제 2 강도 맵을 필터링하는 것은 에지 탐지 필터에 의해 생성되는 탐지된 에지의 확장을 추가로 각각 포함한다.
추가적인 특징에서, 제 1 강도 맵을 필터링하고 제 2 강도 맵을 필터링하는 것은 확장된 에지를 얇게 하는 단계를 추가로 각각 포함한다.
추가적인 특징에서, 제 1 강도 맵을 필터링하고 제 2 강도 맵을 필터링 하는 것은 강도 맵의 각각의 수직 슬라이스로부터 하나의 성분을 선택하고, 남은 성분의 길이와 연속성을 최대화하기 위하여 슬라이스 내의 다른 성분을 제거하는 단계를 각각 추가로 구비한다.
추가적인 특징에서, 본 발명은 물체의 인접 표면 및 원거리 표면을 통과하는다수의 스캐닝 평면에 대응하는 완전 매트릭스 캡쳐 초음파 스캐닝 데이터의 다수의 세트에 전술한 방법을 적용하는 것을 포함한, 물체의 인접 표면 및 원거리 표면을 모델링하는 방법 및 각각의 스캐닝 평면의 상대적인 위치 및 각 스캐닝 평면 모델링된 경계 상의 기초한 물체의 인접 표면 및 원거리 표면을 모델링하는 방법에 대한 것이다.
추가적인 특징에서, 다수의 스캐닝 평면은 서로 나란하게 인접한다.
추가적인 특징에서, 상기 물체는 실질적으로 원통형상이며, 다수의 스캐닝 평면은 물체의 길이방향 축을 통과한다.
추가적인 특징에서, 본 발명은 물체 상에서 체결되는 본체와, 상기 본체를 스캐닝하도록 배치되고 본체 상에 장착되는 초음파 탐침; 캐리어 모터 및 초음파 탐침에 대한 제어 정보를 제공하고 초음파 탐침으로부터의 스캐닝 정보를 수신하는 하나 이상의 데이터 연결부의 상기 캐리어에 장착되는 조절가능한 리플렉터; 상기 물체의 길이방향 축에 실질적으로 수직한 평면에서 조절가능한 리플렉터의 각을 제어하는 리플렉터 모터;를 포함하는 물체의 초음파 스캐닝을 수행하는 장치에 대한 것으로서, 상기 초음파 탐침은 조절가능한 리플렉터의 초음파 오프 신호의 반사를 통하여 물체를 스캔하도록 배치되며, 하나 이상의 데이터 연결부는 리플렉터 모터에 대한 제어 정보를 제공한다.
추가적인 특징에서, 상기 본체는 물체의 원주 주위를 액체가 누설되지 않도록 밀봉하는 밀봉부를 형성하며, 상기 장치는 액체 스캐닝 매체를 수용하고 상기 본체의 내부와 상기 물체의 외부 사이에 형성된 공간을 액체 스캐닝 매체로써 충진하는 액체 공급부를 추가로 포함한다.
추가적인 특징에서, 상기 장치는 캐리어 모터에 대한 전력을 수신하는 전력 연결부를 추가로 포함한다.
추가적인 특징에서, 상기 장치는 리플렉터 모터에 대한 전력을 수신하는 전력 연결부를 추가로 포함한다.
추가적인 특징에서, 초음파 탐침은 초음파 트랜스듀서의 배열체이다.
본 발명의 다른 특징에 따른 실시예는 도면을 참고하여 아래의 상세한 설명을 검토함으로써 통상의 기술자에게 현출된다.
본 발명에 의하면, 개선된 초음파 조사 데이터의 캡쳐 및 후처리에 대한 초음파 이미징 장치 및 방법이 제공된다.
도 1은 파이프에 작동가능하게 체결되는, 예시적인 실시예에 따른 초음파 탐침 매니풀레이터의 사시도이다.
도 2는 도 1의 예시적인 탐침 매니풀레이터의 사시도이다.
도 3은 파이프에 작동가능하게 체결된 도 1의 예시적인 탐침 매니풀레이터의 측면도이다.
도 4는 파이프에 작동가능하게 체결된 도 1의 예시적인 탐침 매니풀레이터의 사시도이다.
도 5는 개방 구조에 있는 매니풀레이터를 도시하는 예시적인 실시예에 따른 힌지된 탐침 매니풀레이터의 사시도이다.
도 6은 2개의 절반부와 힌지된 너클로 분해된 매니풀레이터를 도시하는, 예시적인 실시예에 따른 힌지된 탐침 매니풀레이터의 사시도이다.
도 7은 선형 다중 부재 초음파 탐침 배열체의 측면도이다.
도 8은 N-부재 초음파 탐침 배열체를 사용하는 완전 매트릭스 캡쳐 기술에 의해 생성된 초음파 스캔 데이터의 N 바이 N 매트릭스의 다이아그램이다.
도 9는 각 A-스캔 동안에 시간에 대하여 저장되는 M 샘플의 제 3 치수를 보여주는, 도 8에 도시된 A-스캔 데이터의 N 개의 N 바이 M 매트릭스를 나타내는 사시도이다.
도 10은 중간 매체를 통하여 공간을 스캐닝하는 선형 초음파 탐침 배열체의 측면도이다.
도 11은 스캐닝되는 물체의 표면 상에서 지점(u1 내지 u2)로부터의 곡선 Tir(K)의 그래프이다.
도 12는 파이프 벽의 외측 표면의 스캐닝 평면의 강도 맵이다.
도 13은 파이프 벽의 내측 표면의 스캐닝 평면의 강도 맵이다.
도 14는 스캐닝 평면의 강도 맵으로부터 도출되는 파이프 벽의 외측 표면 및 내측 표면의 그래프이다.
도 15는 파면 패킷 정규화 이전에 A-스캔 신호의 실제부와 엔빌로프(envelope)의 그래프이다.
도 16은 파면 패킷 정규화 이후의 A-스캔 신호의 실제부와 엔빌로프의 그래프이다.
도 17은 예시적인 실시예에 따른 스캔된 물체의 외측 표면 및 내측 표면을 모델링하는 단계를 보여주는 순서도이다.
도 18은 예시적인 실시예에 따른 캡쳐된 초음파 데이터의 전처리에 관계되는 단계를 보여주는 순서도이다.
도 19는 예시적인 실시예에서 강도 맵이 어떻게 구축되는지를 보여주는 파이프를 통과하는 X-Z 평면의 단면도이다.
도 20은 예시적인 실시예에 따른 시프팅 어퍼쳐 포커스 방법을 이용하여 강도 맵을 구축하는 것에 관계된 단계를 보여주는 순서도이다.
도 21은 예시적인 실시예에 따른 강도 맵의 경계 인식에 관계된 단계를 도시하는 순서도이다.
도 22는 침식 및 확장 작용에 대한 영향을 도시하도록 도 23 내지 도 24와 관련하여 사용되는 흑백 이미지의 예이다.
도 23은 침식 및 확장 작업의 영향을 보여주도록 도 22, 24 및 도 25에 관련된 구조촤 부재로서 사용되는 원래의 것에 대하여 중심이 맞추어진 5 x 5 매트릭스의 예이다.
도 24는 도 23의 구조촤 부재를 사용하는 도 22의 침식 작용의 영향을 보여주는 흑백 영상이다.
도 25는 도 23의 구조화 부재를 사용하는 도 22의 확장 작용의 효과를 보여주는 흑백 영상이다.
도 26(a)는 빠른 에지 탐지의 효과를 나타내도록 도 26(b)에 관련되어 사용되는 예시적인 흑백 영상이다.
도 26(b)는 도 26(a)의 빠른 에지 탐지의 효과를 나타내는 흑백 이미지이다.
도 27(a)는 박형화 알고리즘의 효과를 나타내도록 도 27(b)와 관련하여 사용되는 예시적인 흑백 이미지이다.
도 27(b)는 도 27(a)의 박형화 알고리즘의 효과를 나타내는 흑백 이미지이다.
도 28(a)는 연결부를 도시하는 예시적인 흑백 이미지이다.
도 28(b)는 연결부 탐지를 위한 명암 싸이클을 카운팅하도록 연결부 주변에서 추적되는 사각형 경로를 도시하는 도 28(a)의 연결부의 확대도이다.
도 29는 수신된 파장 패킷의 선단 에지에 대하여 송신기 여기로부터의 전파 시간을 보여주는 A-스캔 도메인 신호의 예에 대한 그래프이다.
도 30은 스캔된 영역의 예시적인 강도 맵이다.
도 31은 수직 방향에서 최대 강도 픽셀을 플로팅하는 도 30의 강도 맵의 에지의 플롯도면이다.
도 32는 도 31의 고강도 픽셀 주변이나 그 위의 경계 에지의 플롯도면이다.
도 33은 오류 보정없이 경계 탐지 알고리즘의 예시적인 출력에 대한 플롯도면이다.
도 34는 사각형의 구조화 부재로써 확장 작업이 행해진 후의 도 33의 경계부의 플롯도면이다.
도 35는 박형화 알고리즘이 적용된 도 34의 경계부의 플롯도면이다.
도 36은 오류 픽셀이 제거된 도 35의 경계부의 플롯도면이다.
도 37은 내부 파이프 표면(ID)의 강도 맵 이미지이다.
도 38은 순환되는 경계부의 연결 영역을 가진, 에지 탐지, 확장 및 박형화 알고리즘을 행한 후의 도 37의 강도 맵이다.
도 39는 도 38의 순환되는 연결 영역의 확대도이다.
도 40은 연결부가 제거된 상태의 도 39의 확대도이다.
도 41은 연결된 성부의 저부 부분이 제거된 도 40의 확대도이다.
도 42는 작게 연결된 성분이 제거된 도 41의 확대도이다.
도 43은 빠른 에지 디텍터로부터 에지 출력을 보여주며 평평한 플레이트로서 진정 경계부의 형상을 근사화되는 최대 강도 픽셀의 그래프를 보여주는 파이프 표면 강도 맵이다.
도 44는 직선으로 연결된 에지 탐지 과정으로부터 추출된 2개의 경계 세그먼트 사이의 영역을 가진 경계부의 내삽을 보여주는 파이프 표면 강도 맵이다.
도 45는 경계 인식 및 정의를 위하여 예시적인 알고리즘의 순차적인 작동에 대한 순서도이다.
도 46은 도 1 내지 도 6의 예시적인 매니풀레이터를 사용하도록 조절가능한 리플렉터를 도시하는 초음파 탐지 캐리어의 측면도이다.
도 47은 반대편으로부터 도시된, 도 46의 초음파 탐침 캐리어의 측면도이다.
도 48은 평평하지 않은 박형화를 보여주는 파이프의 측단면도이다.
도 49는 두께에 대한 탐지된 구간을 보여주는 체결 용접부에 대하여 체결부에서의 파이프 벽의 측단면도이다.
도 50은 두께에 대하여 조사된 구간을 보여주는 체결 용접부에 대한 GrayLocTM 에서의 파이프 벽의 측단면도이다.
도 51은 예시적인 실시예에 따른 분석 컴퓨터 및 원격 데이터 획득을 도시하는 네트워크 다이아그램이다.
도 52는 예시적인 실시예에 따른 조사 장소에서 사용되는 로컬 하드웨어 요소의 관계를 보여주는 네트워크 다이아그램이다.
도 53은 예시적인 실시예에 따른 원격 획득 장소에서의 설비 구조의 다이아그램이다.
도 54는 예시적인 거리 진폭 곡선(DAC)이다.
도 55는 예시적인 실시예에 따른 2" 매니풀레이터를 캘리브레이션하는데 사용되는 2" 참고 블록 시편이다.
도 56은 예시적인 실시예에 따른 6도 구조에서의 2" 매니풀레이터를 캘리브레이션하는데 사용되는 2" 참고 블록 시편이다.
도 57은 예시적인 실시예에 따른 2.5" 매니풀레이터를 캘리브레이션하는데 사용되는 2.5" 참고 블럭 시편이다.
도 58은 캘리브레이션 이전에 개바아 구조에서의 예시적인 매니풀레이터를 보여주는 캘리브레이션 블록 구조에 대한 사시도이다.
도 59는 예시적인 실시예에 따른 예시적인 캘리브레이션 블록을 이용하는 예시적인 매니풀레이터의 캘리브레이션 동안에 행해지는 단계를 보여주는 순서도이다.
도 60은 예시적인 실시예에 따른 파이프 직경의 조사시에 행해지는 단계들을 도시하는 순서도이다.
도 61은 예시적인 실시예에 따른 조사 데이터 분석의 과정에서 데이터 분석자에 의해 행해지는 단계를 도시하는 순서도이다.
도 62는 예시적인 실시예에 따른 조사 데이터 분석 과정에서 게이트웨이 서버, 블레이드 서버 및 로컬 분석 PC 사에서의 분석 알고리즘에 의해 적용되는 다양한 단계 및 데이터 분석자에 의해 행해지는 단계의 순서도이다.
도 63은 몇몇 실시예에서 데이터 분석자에 의해 사용되는 NEOVISIONTM 사 제품의 예시적인 메인 결과 윈도우 화면이다.
도 64는 몇몇 실시예에서 데이터 분석자에 의해 사용되는 NEOVISIONTM 사 제품의 예시적인 3D 윈도우 화면이다.
도 65는 몇몇 실시예에서 데이터 분석자에 의해 사용되는 NEOVISIONTM 사 제품의 예시적인 3D 전체 윈도우 화면이다.
도 66은 몇몇 실시예에서 데이터 분석자에 의해 사용되는 NEOVISIONTM 사 제품의 예시적인 3D 팝업 윈도우 화면이다.
도 67은 IFM OD 경계 준비에 대한 예시적인 데이터 흐름도이다.
도 68은 예시적인 실시예에 따른 데이터 샘플이 유지되어지는 동안이 시간을 보여주는 시간-도메인 초음파 신호에서의 흥미로운 샘플에 대한 상세도이다.
도 69는 예시적인 실시예에 따른 전체 경계 인식 데이터를 보여주는 순서도이다.
도 70은 경계 정의를 위한 예시적인 데이터 흐름도이다.
도 71은 내부 포커싱 방법 과정에 대한 데이터 순서도이다.
도 72는 두께에 대한 예시적인 정의를 보여주는 예시적인 파이프 용접부를 통한 측단면도이다.
도 73은 소정 길이(L)을 가지는 예시적인 선형 초음파 배열체 상에 매칭된 카테션 및 구형 좌표계 시스템의 관계를 보여주는 다이아그램이다.
도 74는 a = 0.23mm, f = 7.5MHz, c = 1480m/s 를 가지는 예시적인 실시예에 대한 수평 축 상에서 -90도로부터 +90도까지의 각도와 수직 축상의 0 내지 1의 진폭 증가를 직접 보여주는 초음파 비임의 그래프이다.
도 75는 진폭 0 에서 진폭 1까지의 범위의 도면의 우측상의 색깔을 가진 값에 대한 범례를 가지는, 수평 축 상의 0mm 내지 0.3mm 의 초음파 트랜스듀서 부재 크기 증가와수직 축 상의 90 내지 -90까지의 각도 감소를 보여주는 방향성의 스펙트럼 그래프이다.
도 76(a)는 조정각(θs)이 0 도이며 각도(θ)는 90도에서 -90도로 수직 축을 따라 감소하며, 부재의 크기는 수평 축을 따라 0mm 에서 0.28mm로 증가하며, 진폭 0 에서 진폭 1의 범위에서 도면의 우측 상의 색깔로 표시된 값에 대한 범례를 가지는 배열 방향성에 대한 그래프이다.
도 76(b)는 조정각(θs)이 30 도이며 각도(θ)는 90도에서 -90도로 수직 축을 따라 감소하며, 부재의 크기는 수평 축을 따라 0mm 에서 0.28mm로 증가하며, 진폭 0 에서 진폭 1의 범위에서 도면의 우측 상의 색깔로 표시된 값에 대한 범례를 가지는 배열 방향성에 대한 그래프이다.
도 77(a)는 0.25mm 폭, 예시적인 평면 공간(P1)상에서 교차하는 7.5MHz 연속 싸인파를 방출하는 5mm 상승 트랜스듀서로부터의 압력장을 보여주는 도면으로서, Z-축 거리는 수직 축을 따라 0m 내지 0.015m 증가하게 되며, Y-축 거리는 수직 축으로부터 0m 내지 0.005m 증가하게 되며, 강도 -0.06 내지 0.06 까지의 강도 범위의 도면의 우측상의 색깔로 표시된 값에 대한 범례를 가지는 도면이다.
도 77(b)는 0.25mm 폭, 예시적인 평면 공간(P2)상에서 교차하는 7.5MHz 연속 싸인파를 방출하는 5mm 상승 트랜스듀서로부터의 압력장을 보여주는 도면으로서, Z-축 거리는 수직 축을 따라 0m 내지 0.015m 증가하게 되며, Y-축 거리는 수직 축으로부터 0m 내지 0.005m 증가하게 되며, 강도 -0.06 내지 0.06 까지의 강도 범위의 도면의 우측상의 색깔로 표시된 값에 대한 범례를 가지는 도면이다.
도 78은 실제 품질 인덱스(Actual Quality Index)를 발생시키는데 사용되는 강도 맵의 영역을 도시하는 예시적인 강도 맵이다.
도 79는 온도 센서를 가지는 예시적인 탐침 매니풀레이터의 측면도이다.
도 80은 도 79의 예시적인 탐침 매니풀레이터의 부분 사시도이다.
본 발명의 예시적인 실시예는 초음파 조사 데이터의 캡쳐 및 후처리에 대한 초음파 이미징 장치 및 방법에 대한 것이다. 특히, 설명된 예시적인 실시예는 용접 영역에서의 파이프 주위에 체결되며, 전체 매트릭스 캡쳐 데이터 획득 기술을 이용하여 파이프 부피의 다중 송신 및 수신 싸이클을 배열체가 수행할 때 파이프의 원주 주위에서 초음파 송수신기 배열체를 회전시키는 기계적인 커프를 사용하는 파이프 용접부를 조사하는 장치 및 방법에 대한 것이다.
송수신 싸이클로부터의 모든 데이터는 보관된다. 이러한 데이터는 2단계 알고리즘을 이용하여 후처리된다. 우선, 파이프의 외측 표면은 표면의 강도 맵을 구축하고 외측 표면의 경계를 탐지하도록 이러한 맵을 필터링함으로서 모델링된다. 다음으로, 제 1 단계 동안에 구축된 외측 표면의 모델은 페르마의 원리를 이용하여 파리프의 내측 표면을 모델링함에 있어서 렌즈로서 사용된다. 상기 내측 표면은 외측 표면과 동일한 방식으로 모델링되며, 강도 맵이 구축되면 경계를 탐지하도록 필터링된다.
기계적인 커프는 파이프 표면에 대하여 밀봉을 위한 단부상에 수밀 밀봉부를 가지는 원통형 외측 구조체를 가진다. 그것은 튜브를 통하여 물의 흐름을 수용하며, 초음파 스캐닝을 위하여 작업 동안에 물로써 파이프 표면과 구조체 사이의 공간을 채우게 된다.
상기 커프는 파이프의 원주 주위의 내측 링의 회전 방향에 수직하게 원통형 구조체의 길이를 따라 정렬된 배열체의 길이방향 축을 구비한 초음파 송수신기 크리스탈의 선형 배열에를 그 내측 표면상에 구비하는 내측 회전 링을 구비한다. 이러한 내측 링은 커프의 외측 구조체가 정지해 있는 동안에 작동시에 파이프 표면 주위에서 자동적으로 회전하게 된다.
데이터는 각각의 프레임에 대한 초음파 배열체를 가진 다중 송수신 싸이클을 수행하면서 파이프의 원주 주위에서 내측 핑을 회전시킴으로써 얻어진다. 각각의 프레임은 전체 매트릭스 캡쳐 기술을 이용하게 된다. 단일 부재는 펄싱되어서, 배열체의 각각의 부재는 그 위치에서 응답을 측정하게 되며 결과적인 시간-도메인 신호(A-스캔)을 저장하게 된다. 이러한 처리는 반복되어, 번갈아 각 부재를 펄싱하고 각 부재에 대하여 응답을 저장하며, 결국 N 개의 부재를 가지는 배열체에 대한 전체 데이터 코퍼스(corpus)(N X M) A-스캔이 나타나게 된다. 이러한 발명에서, 저장된 각 A-스캔의 시간 간격은 세트 쓰레스홀드(시간 t)를 지나서 신호 스파이크에 대하여 모니터링함으로써 결정되게 되며, 이어서, 스파이크 이전에(시간 t-C 에서) 세트 간격에서 시작되는 모든 신호 데이터를 되돌려 저장하게 된다.
상기 커프가 원주 주위에서 모든 지점에서 파이프 표면에 완벽하게 수직하지 않는 상황에서, 파이프 표면에 대하여 배열체의 각도를 가변시키는 것이 바람직하다. 이러한 목적으로, 상기 내측 링 구조체는 변화하는 각도에서 파이프 표면과 송수신 배열체 사이의 초음파 파장을 반사하는 조절가능한 리플렉터 또는 거울을 구비한다. 상기 거울은 거울 각도를 조절함으로써 신호 품질을 자동적으로 최적화하고 탐침 데이터를 수신하는 로컬 또는 원격 프로세서 또는 제어 모듈에 의해 자동적으로 조절된다.
후처리 알고리즘은 전술한 넓은 아웃라인 세트에 대하여 다수의 세부 사항 구성을 가진다. 다중 파장 모드는 각 탐침의 이동 거리 및 해상도를 향상시키도록 사용된다. 외측 표면은 외측 표면이 높은 수준으로 비정형성을 가지는 내측 표면의 추가적인 해상도 향상을 위하여 다중 표면으로서 모델링된다. 또한, 파이프의 다중 인접한 "슬라이스" 또는 다른 공간에으로부터의 데이터는 표면 모델의 연속성을 향상시키도록 결합되어 중첩되거나, 서로 다른 시각에서 취해진 동일한 영역에 대한 2개의 슬라이스로부터의 데이터는 시간에 따라 표면에서의 변화를 탐지하도록 중첩된다.
본 발명은 파이프 조사 장비 및 기술로서 설명되면서도, 일반적인 원리 및 알고리즘은 다수의 다른 내용 및 적용례에서의 초음파 이미징 기술에 적용된다.
초음파 탐침 매니풀레이터 장치
도면을 참조하면, 도 1은 초음파 탐침 매니풀레이터(100)를 포함하는 예시적인 실시예를 도시한다. 상기 매니풀레이터(100)는 스캐닝 과정동안 파이프(2)의 원주 주위에서 체결되는 커프(106)를 포함한다. 상기 커프(106)의 중심은 파이프(2)의 길이방향 축(4)에 정렬된다. 상기 매니풀레이터(100)는 상기 커프(106)에 의해 처리되어지는 파이프의 슬라이스를 스캔하도록 모터(128)에 의해 커프(106)의 원주를 가로지르는 캐리어(미도시) 상에 장착되는 초음파 탐침 부재의 선형 배열을 사용한다.
작업시에, 상기 커프(106)는 상기 커프(106)로부터 파이프 표면으로 연장되는 수밀 밀봉부(104)로써 파이프(2) 주위에 체결된다. 상기 커프(106)의 내측 표면, 밀봉부(104) 및 외측 파이프 표면에 의해 정의되는 내측 공간은 물로 충진되거나 초음파 스캐닝 매체로서 사용되는 적절한 다른 유체로 충진된다. 다수의 실시예에서, 물은 상기 매니풀레이터(100)에 장착되는 호스(110: 도 6)에 의해 내측 공간으로 펌핑된다. 상기 호스(110)는 외부 물 공급원 및/펌프로 연결되며 호스 흡입구(132: 도 2)를 통하여 커프(106)의 내부 공간으로 공급된다.
하나 이상의 데이터 연결부는 상기 매니풀레이터(100)를 하나 이상의 외부 데이터 처리 시스템 및/또는 제어기에 연결한다. 상기 외부 시스템은 매니풀레이터(100)의 작동을 제어하며 매니풀레이터(100)의 작동을 스캐닝함으로써 모인 데이터를 수집하고 처리한다. 도 1은 상기 커프(106) 주위에서 캐리어(102)를 구동하도록 작동되는 모터(128)에 대하여 전력 및 제어 데이터를 제공하도록 사용되는 모터 커넥터(130)를 도시한다. 탐침 데이터 커넥터(108)는 탐침 배열체 및 외부 데이터 처리 시스템 및/또는 제어기 사이에서 탐침에 의해 수집된 초음파 탐침 제어 데이터 및 수집된 데이터를 통신하게 된다. 다른 실시예에서, 이러한 기능들은 매니풀레이터(100) 자체에서 발생하거나, 예를 들어, 설치된 제어기 및/또는 데이터 저장 및 처리 유닛에 의해 발생하게 된다. 다수의 실시예에서, 상기 매니풀레이터(100)에 의해 사용되는 모터는 그 자체의 전원을 구비한다.
도 2는 파이프에 체결되는 대신에 고립되어 도 1의 실시예와 유사한 실시예를 도시한다. 상기 커프(106)의 내측 표면(112)는 외측 표면(114)처럼 보여지게 된다. 상기 호스 유입부(132) 역시 도면처럼 보여지게 된다.
도 3은 파이프부의 길이방향 축(4)이 스캔되는 것을 보여주는, 만곡된 파이프에 체결된 매니풀레이터(100)의 측면도이다. 도 4는 파이프의 길이방향 축(4)를 보여주는, 직선 파이프에 체결되는 매니풀레이터(100)의 사시도이다.
상기 매니풀레이터(100)는 다수의 실시예에서 커프(106)가 개방되도록 하는 힌지된 설계에 의해 파이프 또는 다른 스캐닝되는 물체로부터 제거되거나 체결된다. 도 5는 힌지된 매니풀레이터를 포함하는 실시예를 도시하는데, 힌지부(116)는 커프가 개방되도록 하며, 커플링부(118)는 커프의 단부가 래치와 같은 커플링수단에 의해 폐쇄된 작동 위치로 서로 연결되게 한다. 도 6은 힌지부(116)의 구조를 도시하며, 힌지부는 간단한 하나의 힌지된 조개 형상 설계보다는 커프(106)의 2개의 절반부 사이에서 이중 힌지를 형성하는 힌지된 너클(120)을 사용한다. 제 1 연결지점(122)에서 커프(106)의 제 1 절반부 및 제 2 연결 지점(124)에서 커프(106)의 제 2 절반부에는 힌지된 너클(120)이 부착된다. 이중 힌지를 사용함으로써 매니풀레이터(100)는 가능한 큰 자유도로 인하여 파이프 원주 주위에 쉽게 배치된다. 커플링부(118)는 래치(128)와 같은 도 6의 예시적인 실시예에 도시된다.
작업시에, 상기 매니풀레이터(100)는 커프(106)에 의해 커버되는 공간을 스캔하도록 동조기 크리스탈과 같은 초음파 탐침 부재의 선형 배열을 이용한다. 도 7은 n 부재(202)를 가지는 예시적인 선형 초음파 탐침 배열(200)을 도시한다. 작업시에, 상기 캐리어(102)에 부착되는 선형 배열(200)는 스캔되는 파이프의 길이방향 축(4)에 나란하게 정렬된다. 상기 파이프(2)는 아래에서 설명되는 바와 같은 전체 매트릭스 캡쳐 기술을 사용하여 전체 배열(200)에 의해 스캔되며, 상기 캐리어는 매니풀레이터(100)에 포함된 모터에 의해 파이프92)의 원주에 대하여 이동하게 되며, 이후에, 스캔 과정은 캐리어의 새로운 위치의 새로운 원주 좌표를 위하여 반복된다. 상기 커프(106)에 의해 커버되는 파이프 슬라이스의 원주에 대하여 일정 간격으로 이격된 간격에서 이러한 스캔을 여러번 수행함으로써 전체 파이프 원주의 모델은 스캔 데이터를 사용하여 이룩된다.
전체 매트릭스 캡쳐 (FMC) 데이터 수집
다수의 실시예에서 사용되는 전체 매트릭스 캡쳐(FMC) 기술은 초음파 스캐닝에 대하여 널리 사용되는 페이징 배열 데이터 캡쳐 기술의 공지된 사항이다. FMC 는 비교할만한 수준으로 페이징된 배열 스캔보다는 큰 공간을 캡쳐하게 되지만, 하나의 스캔에서 보다는 많은 정보가 취득된다. 전체 매트릭스 캡쳐에서, 상기 초음파 배열체(200)의 단일 부재(202)는 스캔되는 매체에 초음파 에너지를 전송하게 된다. 배열체(200)의 각각의 부재(202)는 이러한 에너지에 대한 수신기로서 사용되며 이러한 펄스를 따르는 시간 간격에 대하여 그 좌표에서의 초음파 진동을 탐지한다. 이러한 탐지된 진동은 후처리 동안에 저장된다. 일단 데이터가 모든 n 부재(202)에 대하여 저장되면, 제 2 부재(202)가 펄스되며, 저장 과정은 모든 수신 부재(202)에 대하여 반복된다. 이러한 과정은 다시 반복되며, 각각의 n 부재(202)는 번갈아 펄스되며, 데이터는 각각의 수신 부재(202)에 대하여 저장되며, 결국 n X n 매트릭스로 데이터가 저장되며; 각각의 수신 부재(202)는 각각의 송신 부재(202)로부터 펄스로부터의 스캔 데이터를 저장한다. 이러한 매트릭스는 도 8에 도시되며, 도 8은 n 수신 부재(204)에 의해 n 송신 부재(206)의 매트릭스를 도시한다.
다수의 실시예에서, 각각의 수신 부재(202)로부터의 데이터는 시간에 대하여 취해지는 일련의 디지털 샘플로서 저장된다. 도 9는 전술한 바와 같은 단일 송수신 싸이클로부터의 이러한 스캔 데이터의 3차원 매트릭스를 도시한다. 수신기(j212)에 의해 캡쳐된 송신기 (i210)의 펄스로부터의 데이터 신호(214)는 시간 크기(208)에 대하여 취해진 일련의 m 샘플로서 도시되며, 샘플의 전체 3차원 매트릭스는 그 크기면에서 n X m 으로 된다.
도 1 내지 도 6의 매니풀레이터의 예시적인 실시예에서, 상기 캐리어(201)의 움직임과 상기 초음파 배열체(200)의 작동은 데이터 연결부(108)에 의해 매니풀레이터(100)에 연결된 외부 제어기에 의해 제어된다. 상기 배열체(200)에 의해 저장된 데이터는 데이터 연결부(108)를 통하여 외부 데이터 레코더 및 프로세서로 보내지며, 아래에서 추가로 설명되는 바와 같이 저장되고 처리된다. 상기 제어기 및 데이터 프로세서는 서로 통신하게 되며, 저장된 데이터는 스캔하는 동안에 캐리어(102) 및/또는 배열체(200)의 작동을 최적화하거나 캘리브레이션하도록 제어기에 의해 사용된다.
전술한 바와 같은 단일 송수신 싸이클의 결과 n 의 n 승의 스캔이 행해지게 된다(즉, 시간-도메인 신호는 수신 부재(202)에 의해 수신된다). 단일 A-스캔설정된 쓰레스홀드 이상의 진동을 모니터링함으로써 수신 부재에 의해 형성되며, 이러한 쓰레스홀드가 교차된 후에 일정 시간동안 감지된 진동을 저장하게 된다. 다수의 실시예에서, 버퍼는 저장하기 전에 센싱된 데이터를 저장하는데 사용되며, 저장되는 시간 간격은 쓰레스홀드가 크로스되기 전에 소정의 시간 간격동안 버퍼링된 데이터를 포함하도록 설정되어, 쓰레스홀드가 크로스되기 직전에 시간 간격을 캡쳐링하고 소정의 시간 간격동안 지속되게 된다. 도 68은 이러한 과정을 도시한다. 감지된 데이터(6800)는 피크(6804)가 감지될 때까지 샘플링되는데, 피크는 소정의 쓰레스홀드(6806)를 초과하게 되어, 신호의 관심 기간의 시작시에 신호 처리하게 된다. 그러나, 피크(6804) 이전의 관심 데이터가 존재하게 되는데, 예를 들어 신호(6800)의 초기 진동은 지점(6802)에서 시작하게 된다. 상기 피크(6804)를 진행하기 위한 이러한 초기 데이터 지점을 캡쳐하기 위하여, 버퍼링된 데이터 지점들은 피크(6804) 이전에 소정의 시간 간격 동안 뒤로 연장되어 유지되는데, 예를 들어 관심있는 초기 신호 난관통기를 캡쳐하기에 충분히 일찍 더 이른 지점(6808)에 되돌려 유지된다.
FMC 데이터의 처리
캡쳐된 데이터를 처리하는 것은 스캔과 동시에 또는 그 이후에 행해진다. 캡쳐된 데이터를 처리하는 기술은 예시적인 실시예에 따라 아래에서 설명된다. 이러한 기술은 시프팅 어퍼쳐 포커싱 방법(SFM), 내부 포커싱 방법(IFM), 파이프 벽의 내측 표면 및 외측 표면 윤곽과 같은 스캔된 물체의 구조를 결정하도록 경계 탐지 및 인식의 기술을 적용한다. 이러한 기술들은 파이프 두께의 미묘한 변화를 탐지하거나 파이프 벽에서의 미묘한 변화를 탐지하거나, 파이프의 내측 표면 및 외측 표면의 다른 구조적 사항을 탐지하게 한다. 다양한 실시예에 의해 적용되는 다수의 수학적인 원리는 이러한 작동을 충분히 설명하도록 아래에서 설명된다.
도 17은 본 발명의 예시적인 실시예에 따른 파이프 벽 또는 다른 물체의 스캔된 부분의 외경(OD) 및 내경(ID) 표면을 모델링하는데 관련된다. 상기 탐침 배열체(200)의 송수신 싸이클로부터의 상기 완전 매트릭스 캡쳐(FMC) 데이터는 단계(1702)에서 수집된다. 단계(1704)에서, 가공되지 않은 FMC 데이터(raw data)가 처리된다. OD 경계는 단계(1706) 내지 단계(1710)를 통하여 모델링되며, 이러한 OD 경계 정의(1712)는 단계(1716) 내지 단계(1722)에서의 가공되지 않은 FMC 데이터와 연계되어 ID 경계(1724)를 결정하는데 사용된다. 이러한 단계는 아래에서 충분히 설명된다. 다수의 실시예에서, 가공되지 않은 FMC 데이터는 파이프 벽의 인접한 반경방향 위치의 모델링을 향상시키도록 사용되는 다중 송수신 싸이클로부터의 데이터를 포함한다.
도 10은 A-스캔 데이터의 처리를 설명하는데 사용되는 벡터 표기법을 도시한다. 도면은 선형의 초음파 배열체(200) 및 스캔되는 파이프(2)의 길이방향 축(4)에 의해 정의되는 평면을 도시한다. 이러한 예에서 스캔되는 평면의 영역은 이미지 영역(14)에 의해 도시된다. k 는 k (u)=<x,y>=<f(u),g(u)> 가 2-공간, R2에서의 벡터이며, 여기서 u ∈ [ u1 , u2 ]로 되는 벡터 평가 함수이다. 지점 k(u) 는 k(u)=(x,y)=(f(u),g(u))로서 정의된다. 벡터 k(u)는 굵은 활자로 표시되며, 지점 k(u)와는 구별되는 것으로 언급된다. 이러한 설명을 통하여 임의의 벡터 v = <x, y> 에 대하여, 지점(x, y)는 이탤릭체이면서 굵은 활자체가 아닌 형태로 v에 의해 표시된다.
K 10 은 모든 지점 k(u), u ∈ [ u1 , u2 ]의 세트에 의해 정의되는 곡선이다. K 는 구분적으로 매끄러우며 비-자기 분할적이다. K의 단부 지점은 각각 K 1 22 및K 2 24 로 표시되는 K( u1 ) 및 K( u2 )이다.
K 는 제 2 매체(8)로부터 제 1 매체(6)을 분리하는데, 초음파 탐침 부재(i210)는 제 1 매체(6)에 놓이며, 벡터(r16)의 단부 지점은 제 2 매체(8)에 놓인다. 예를 들어, 파이프 원주를 스캐닝할 때, 제 1 매체(6)는 커프(106) 및 파이프(2)의 외측 표면 사이의 내부 공간으로 펌핑되는 물로 구성되는데, 제 2 매체(8)는 그 자체로 파이프 벽의 금속이 된다. 제 1 매체(6) 및 제 2 매체(8)의 소리의 속력은 각각 c1 및 c2 로서 표시된다.
도 10을 참고하면, 도면은 ko=k(uo)=<f(uo),g(uo)>에 의해 정의된 벡터(ko)를 도시하는데, 여기서, 지점(ko ∈ K: 지점(ko)는 숫자 18로 표시되며 K 는 숫자 10으로 표시된다. 또한, 초음파 부재(i210)는 원좌표(20)로부터 위치 벡터 e(i) 로써 도시된다. 초음파 부재(i210)로부터 r 16 내지 ko 18 까지의 전파 시간은 t ir ko 로 표시되되 아래의 식으로 주어진다.
Figure pct00010
(등식 1)
r16 로부터 i210 내지 k o 18 까지의 전파 시간(t ri ko 로 표시됨)은 t ir ko 이다. i 210으로부터 r 16 내지 모든 k ∈ K 까지의 시간(k 는 k 1 로부터 k 2 까지 파라미터적으로 변화함)은 도 11에 도시된 바와 같이 T ir (K) 26 로 주어진다.
물리적 고려
소리 속력의 변화 - 재료의 물리적 고려
초음파 장치에서, 절대 거리 측정치는 음향 펄스의 전파 시간으로부터 직접 계산되며, 연구하에 재료의 초음파 소리의 속력에 반응하게 된다. 파이프 용접부 조사에 대하여 아래에서 설명되는 다양한 실시예에서, 두께는 외측 표면의 지점으로부터 내측 표면으로의 최단 거리로서 정의된다. 도 72는 벽 두께의 이러한 정의를 나타낸다. L1 및 L2 는 공급기 용접부의 외측 표면 상의 서로 다른 2개의 위치에서의 두께이다. 내측 표면 및 외측 표면 프로파일은 외측 또는 내측 표면상의 임의의 위치에 대하여 벽 두께를 결정하는데 사용되는 필수적인 정보이다.
초음파 거리 측정은 출발과 종료 지점 사이에서 소리 파장이 전파되는데 걸리는 시간 및 재료의 소리 속력에 의해 결정된다. 거리 측정(L)은
Figure pct00011
로서 표현되는데, 여기서 τ는 시작지점으로부터 종료 지점까지 파장이 전파되는데 설리는 시간이다.
Figure pct00012
는 경로를 따라 평균 소리 속도를 나타낸다. 외측 표면 형상은 침지 기술을 이용하여 측정되고 물은 몇몇 실시예에서 연결재로서 사용되며, 물이 소리 속도는 거리 측정 정확도에 영향을 주기 때문에 고려될 필요가 있다.
물 소리속도와 온도의 관계
물의 소리속력과 온도의 함수는 V fw (T) = 1405.03+ 4.624T - 0.0383T 2 로 ㄷ되며, 여기서 V fw 는 초당 미터 단위의 신선한 물의 소리 속도이며 T 는 섭씨 단위의 온도를 나타낸다.
요소 방향성 (비임 벌림 - 측방향 및 횡방향 )
요소 방향성은 탐침 배열의 설계에서 중요한 인자이다. 일반적으로 언급하자면, 요소 방향성은 조사 공간상의 서로 다른 지점을 가로질러 진폭 압력 장의 변수로서 고려될 수 있다. 카테션 좌표(x-y-z) 및 구면 좌표(φ-θ-γ)는 방향성을 논할 때(도 73), 표준이 된다. 편의상, 카테션 좌표는 인접 필드 요소 방향성을 논의할 때 사용되며 구면 좌표는 원거리 필드 방향성을 논할 때 사용된다. 원거리 필드에서, a 보다 훨씬 긴 L 을 가진 사각형 부재에 대하여, 주어진 거리 r 에서, x-y 평면상의 방향성은 θ 와 여기 주파수 f 와 a만의 함수로서 단순화된다.
요소 방향성은 다음의 식에 의해 주어진 파장 등식으로부터 도출된다.
Figure pct00013
여기서, p 는 압력이며, t는 시간이다.
조사 공간에서의 주어진 지점의 압력 필드는 수치로 도출된다. 트랜스듀서는 물에서 음파를 발산하는 피스톤으로서 취급되는데, 상기 트랜스듀서는 무한의 평면파를 생성하며, 이들은 포지티브-z 방향으로 전파되지만 서로 다른 x 및 y 성분 방향을 가진다. 지점 q= (x; y; z)에서의 압력 필드는 아래 식에 의해 주어지는 2D 적분의 형태로 표현된다.
Figure pct00014
여기서,
Figure pct00015
는 크기
Figure pct00016
의 파장 벡터이다.
몇번의 유도 후에, 길이 x 축 방향으로의 lx와 y 축 방향으로의 길이 ly를 가진 사각형 부재에 대한 위 등식에 대한 해는 아래와 같이 유도된다.
Figure pct00017
여기서, V(kx, ky)는 트랜스듀서의 필드의 속도의 2D 공간 푸리에 변환이다.
Figure pct00018

원거리 필드 방향성
x-z 평면에서 주어진 반경 r에 대하여 요소의 원거리 필드에서(초음파 트랜스듀서 부재 치수가 조사 거리에 비하여 매우 작은 경우), 방향성은 트랜스듀서의 길이 L 이 폭 a보다 현저히 큰 경우 θ, 부재 폭 a, 주파수 f 의 변수만의 함수로 근사화된다. 원거리 필드 방향성은 초음파 배열 트랜스듀서 부재의 원거리 필드(x-z 평면에서 축방향)에 용접부가 종종 놓이게 되므로 용접부 조사를 수반하는 실시예에서는 관련성이 있다. x-z 평면에서의 부재의 원거리 필드 방향성은 아래와 같이 주어진다.
Figure pct00019
주어진 각도 θ에서 a 및 f 가 방향성을 증가시키는 것에 주목할 필요가 있다. 도 74는 θ = -90도 내지 90도, a= 0.23mm, f = 7.5MHz, c = 1480m/s 를 가지는 예시적인 실시예에서의 방향성을 나타낸다.
부재의 폭
부재의 폭 a는 위 등식에서 나타내어진 바와 같은 요소의 방향성을 나타낸다. 작은 부재의 폭은 전방향(모든 방향)으로 음파를 발산한다. 큰 부재 폭은 그 표면 노멀의 방향으로 음향을 포커싱한다. 이것은 도 75에 도시되는데, 도 75는 부재 사이즈 a의 함수로서 요소의 방향성을 나타낸다.
유사하게, 포커싱 배열과 관련하여, 보다 큰 부재 폭을 가진 배열은 배열 노말의 방향으로 보다 작은 폭을 가진 배열 보다는 양호하게 포커싱하게 된다. 배열 노말의 방향은 0 의 조정 각도에 대응한다. 한편, 보다 작은 부재 폭을 가진 배열은 배열 표면 노멀로부터 멀어지는 방향으로 (보다 큰 부재 폭을 가진 배열보다) 양호하게 포커싱하게 된다.
도 76(a) 및 도 76(b)를 참고하면 두가지 요구 사항이 확인된다. 이 두가지 도면은 아래의 사항의 점에서 동일한 배열을 시뮬레이션한다.
. 부재의 개수 = 10
. 주파수 = 7.5MHz
. 피치(부재의 중심간의 이격정도) = 0.28mm
부재의 폭(a)은 0 내지 피치(0.28mm) 사이에서 변화하게 된다. 도 76(a)는 조정각(θs)이 0도인 배열 방향성을 시뮬레이션하며, 도 76(b)은 조정각(θs)이 30도인 배열 방향성을 시뮬레이션한다. 다양한 부재 폭에서 메인 로브(lobe)의 강도는 두가지 도면에서 라인 θs = θ 을 검사함으로써 보여지게 되며, 다른 수평 라인은 바람직하지 않은 그레이팅 효과를 나타낸다. θs = 0 (도 76(a))에 대하여, 보다 큰 부재 폭은 그레이팅 효과를 완화시키지만, 원하는 메인 로브 강도를 유지하게 된다. 반대로, θs = 30 (도 76(b))의 경우에, 보다 작은 부재 폭은 메인 로브 강도를 유지하면서, 그레이팅 로브 강도는 부재 크기에 의해 변화하지 않게 된다.
부재의 높이
부재의 높이는 도 73에서 L 로 표시된다. 원거리 필드에서, 큰 L (a에 대하여)은 표면(z 방향)에 수직한 방향으로 에너지를 포커싱하며, L 에 대한 보다 작은 값은 y 에서 보다 큰 성분을 가진 에너지를 발산한다. L 에 비교할만한 거리에서 조사가 행해질 때 관심사가 되는 근거리 필드에서, 트랜스듀서로부터 발산되는 에너지는 z 방향으로 트랜스듀서의 표면으로부터 균일하게 투영된다. 이것은 예상과 일치하는 것이며, 이러한 조사거리로서, 조사 지점은 트랜스듀서의 상승된 촛점 길이에 필적한다.
도 73의 좌표 시스템을 다시 참고한다. 도 77(a) 및 도 77(b)는 2개의 평면 공간 P 1 = {x = 0, 0 = y = 5, 0 = z = 20} 및 P 2 = {x = 1, 0 = y = 5, 0 = z = 20}(모든 단위는 밀리미터) 상에서 교차하는 7.5MHz 연속 싸인파를 방출하는 0.25mm 폭, 5mm 높이의 트랜스듀서로부터의 압력 필드를 나타낸다. 이러한 공간(P1)은 y 및 z 방향에서 벡터에 의해 스패닝되는 평면인데, 여기서 y = 0,5 이고 z = 0,20 이다. 공간(P2)는 P1 과 동일한 방식으로 스패닝되고 제한되지만 P1으로부터 1mm 이격된다. 두가지 공간은 도 75에 도시된다. 도 77(a) 및 도 77(b)는 트랜스듀서에 의해 방출되는 압력장의 강도는 시뮬레이션되는 두가지 경우에 대하여 y < 2.5mm 가 되도록 집중된다. 방출된 필드의 대칭성은 주어진 시뮬레이션에서 외삽된다. 방출된 압력 필드가 z-x 평면에 대하여 평면 공간 P1, P2의 반사가 되는 평면 공간 P'1 = {x = 0, -5 = y = 0, -20 = z = 0} 및 P'2 = {x = 1, -5 = y = 0, -20 = z = 0} 에서 시뮬레이션된다면, 이러한 공간상에서 시뮬레이션되는 강도 필드는 z-x 평면에 대하여 P1 및 P2 상의 이러한 반사가 된다.
양자화 노이즈
아날로그-디지털 변환에서, 각각의 데이터 샘플의 합은 높은 정밀도로 근사화된 값으로 변환된다. 양자화는 비선형 과정이다. 최소 양자화 레벨은 해상도가 된다. 이것은 아날로그/디지털(A/D) 컨버터의 전체 스케일 입력 진폭 및 거의 균일하게 이격되는 양자화 레벨의 전체 수에 의해 결정된다. 상기 해상도는 양자화 레벨의 수로 표현된다. 10-비트 A/D 컨버터는 1024 양자화 레벨을 가지게 된다. 12-비트 A/D 컨버터는 4096개의 양자화 레벨을 가지게 된다. 12-비트 AID 컨버터의 해상도는 10-비트 A/D 컨버터의 해상도보다 4배 작다. 양자화 오류는 최소의 양자화 레벨보다 작은 것으로 예상되기 때문에, 보다 높은 해상도 A/D 컨버터가 일반적으로 선호된다.
양자화 처리는 입력 데이터 근처의 값을 최근접한 앙자화 레벨로 처리하고 오류가 양자화 간격에서 균등하게 통계적으로 분포되도록 한다면, 양자화 오류의 평균값은 깔끔하게 0 이 된다. 양자화 오류의 변수는
Figure pct00020
으로 주어지는데, 여기서 △는 양자화 간격이 된다.
양자화 오류의 제곱 평균(RMS)는 표준편차
Figure pct00021
가 된다.
노이즈 변화에 대한 신호 변화의 비율을 SNR 로 정의한다면, B+1 비트 A/D 컨버터의 SNR 은 다수의 실시예에서 아래와 같이 표현되는데,
Figure pct00022
여기서, Xm 은 A/D 컨버터의 전체 스케일 레벨이며, σx 는 신호의 표준 편차가 된다.
8-비트, 10-비트, 12-비트에 대한 SNR 한계는 각각 50db, 62db, 74db가 된다. 최적의 SNR은 입력 신호가 A/D 컨버터의 전체 스케일 진폭으로 조심스럽게 조절되어질 때 달성될 수 있다.
전처리
다수의 실시예에서, 전처리 과정은 SFM 및 IFM 서브 루틴을 통하여 분석을 위한 가공되지 않은 데이터의 조건을 정하는 몇가지 작업으로 구성된다. 도 18에 도시된 실시예에서, 이러한 작업들은 다음과 같다. 100MHz 의 샘플링 주파수로 전체 매트릭스 캡쳐 가공되지 않은 데이터를 언샘플링하는 단계 (1804), 상기 전체 매트릭스 캡쳐 가공되지 않은 데이터로부터 DC 오프셋을 차감하는 단계(1806), 디지털 소프트웨어 필터 계수(1810)을 이용하여 원하지 않은 노이즈를 제거하도록 전체 매트릭스 캡쳐 데이터 세트를 필터링하는 단계(1808), 획득된 RF 전체 매트릭스 캡쳐 데이터 세트(1802)로부터 분석 시간-도메인 전체 매트릭스 캡쳐 데이터 세트(1814)를 계산하는 단계(1812).
이러한 예시적인 실시예에서, 전체 매트릭스 캡쳐(FMC) 가공되지 않은 데이터(1802)는 50MHz 의 샘플링 주파수에서 획득 시스템에 의해 수집된다. 이러한 주파수에서 수집된 가공되지 않은 데이터를 분석하는 것은 불충분한 정확도의 결과를 가져오게 된다. 이러한 이유로, 가공되지 않은 데이터는 단계(1804)에서 100MHz 로 언샘플링된다. 이러한 실시예에서의 획득 시스템은 25MHz 미만의 주파수에 반응하게 되며, 데이터는 이러한 비율이 두배로 수집되며, 나이퀴스트 샘플링 이론에 의해, 가공되지 않은 데이터는 50MHz 를 초과하는 임의의 샘플링 비율에서 완벽하게 재구축될 수 있게 된다. FMC 가공되지 않은 데이터는 50MHz 로부터 100MHz 로 언샘플링된다.
획득 시스템은 포지티브 값만이 저장되는 12비트 양자화 계획을 통하여 가공되지 않은 데이터를 저장한다. 이러한 실시예에서, FMC 파형은 212/2 = 2048에 대하여 중심이 맞춰진다. 상기 분석 알고리즘은 파경이 0 에 대하여 중심이 맞춰지는 것을 요구한다. 일부 실시예에서, 이론적인 DC 오프셋 값인 2048은 정확할 수는 없다. 초음파 탐침 배열체를 제어하는 하드웨어에는 내재된 DC 오프셋이 존재한다. 실험은 가급적 현실적인 값에 가깝도록 0 값을 얻는데 사용되는 올바른 DC 오프셋값을 보여주는데, 특정 하드웨어를 사용하는 일부 실시예에서, 상기 값은 2058이다. 따라서 2058인 DC 오프셋은 FMC 파형 각각으로부터 차감된다. DC 오프셋의 정확한 값은 이론적인 값으로부터의 다른 유도식에 대한 설명을 위하여 변화하게 되는 사용자가 이해가능한 파라미터이다. DC 오프셋은 단계(1806)에서 차감된다.
전체 매트릭스 캡쳐 데이터에서의 원하지 않는 주파수 내용은 다양한 노이즈 기여에 기인하여 가끔씩 나타나게 된다. 이러한 주파수들은 디지털 소프트웨어 필터의 사용을 통하여 단계(1808)에서 완화된다. 소프트웨어 필터링 계수는 필터링 단계에서 특정되는데, 특히 단계(1810)에서 MatlabTM 소프트웨어의 필터빌더 프로그램으로부터 도출되는 파라미터에서 특정된다.
조사 매체에서의 지점에 강도를 부여하는 것은 분석 시간-도메인 신호의 전체 매트릭스 데이터 세트를 필요로 하게 된다. 획득 시스템(1802)의 상기 전체 매트릭스 데이터 세트 출력은 RF 데이터 세트(분석 시간-도메인 신호의 실제부)를 담게 된다. 단계(1812)에서의 RF 데이터 세트로부터 분석 시간-도메인 신호(1814)를 계산하도록, RF 데이터 세트의 힐버트 변환식이 계산되며, RF 데이터 세트에 추가되는 가상의 수 i 에 의해 배가된다.
상기 시스템의 예시적인 실시예에서 사용되는 함수에 대한 자세한 설명은 상세한 설명의 말미의 표 A1 에 설명된다.
시프팅 어퍼쳐 포커스 방법 (SFM)
일단 전처리(1704)가 행해지면, 시프팅 어퍼쳐 포커스 방법(SFM)은 단계(1706)에서 전처리 데이터에 적용된다. 상기 시프팅 어퍼쳐 포커스 방법은 그 목적이 전체 매트릭스 캡쳐 로 데이터가 주어진 강도 맵을 출력하도록 하는 알고리즘이다. OD 강도 맵을 결정하도록 SFM 을 작동하는 것은 도 20의 순서도에 도시된다. 전처리 FMC 데이터(2004)는 처리를 위한 사용자 정의된 파라미터 또는 실시예에 따라 우선 정규화되거나 정규화되지 않을 수 있다. 정규화를 할지 여부 결정은 단계(2010)에서 정해진다. 데이터(2004)가 정규화되면, 이러한 정규화는 사용자에 의해 정해지거나 미리 정해진 OD 정규화 파라미터(2006)에 기초하여 아래에서 설명되는 바와 같이 단계(2012)에서 정규화가 일어난다. 정규화된 데이터 또는 정규화되지 않은 데이터는 아래에서 설명되는 바와 같이 단계(2014)에서 조사 좌표 전파 시간을 계산하는데 사용되며, 처리는 OD 이미징 파라미터(2002)에 기초하여 단계(2016)에서 계산된 강도 좌표를 고려하게 된다. 단계(2018)에서, 현재 조사 좌표에서의 강도가 계산된다. 단계(2020)에서, 조사 좌표 및 각각의 강도가 저장된다. 단계(2022)에서, 알고리즘은 높은 강도 좌표 주위에서 추가적으로 포커싱하게 되는데, 만약 그렇다면, 강도 좌표는 단계(2016)에서 계산되어, 단계(2014 내지 2044)에 대하여 반복되는 루프를 생성하게 된다. 알고리즘이 이러한 처리를 통하여 하나 이상의 회수로 반복될 때, 그것은 재포커싱을 정지하고 OD 강도 맵(2008)을 출력하게 된다. 이러한 다양한 단계가 아래에서 설명된다.
시프팅 어퍼쳐 포커싱 방법은 전체 포커싱 방법(TFM)상의 변화형태이다. 전체 포커싱 방법은 속력(c)에서 소리가 전파되는 단일 매체에서 이미징을 하기 위한 공지의 방법이다.
상기 시프팅 어퍼쳐 포커싱 방법에서, 우선, 강도 함수는 각 송신 부재(i), 벼엘체에서 인접한 다수의 세트 부재를 스패닝하는 고정 폭 어퍼쳐(a) 내의 각 수신 부재(j) 에 대한 합계 합수 g(i)j(t) 의해 스캐닝 영역에서 각 지점(r)에 대하여 계산된다. (다수의 실시예에서, 정의된 어퍼쳐의 폭은 사용자 이해가능하다). 어퍼쳐 a.g(i)j(t)에 속하는 초음파 부재(i210, j212)는 시간 t에 대하여 송신기(i210) 로부터 수신기(j212)로 분석 시간-도메인 신호의 데이터 세트의 진폭이다 (g(i)j(t) 모든 i 및 j에대하여 정의되는데, 그 이유는 초음파 송신-수신 배열 데이터의 전체 매트릭스가 얻어지기 때문이다). i210는 그것을 송신기로서 나타내도록 괄호안에 놓이며, j212는 그것을 수신기로서 나타내도록 괄호안에 표시되지 않는다. r 에서의 강도는 아래와 같이 정의된다
Figure pct00023
(등식 2)
여기서, r는 원좌료에 대하여 지점(r)을 정의하는 벡터이며, e(i)는 원좌표에 대하여 송신기(i)의 위치를 정의하는 벡터이며, ej는 원좌표에서 수신기(j)의 위치를 정의하는 벡터이며, c는 빛의 속력이다.
전체 포커싱은 이미징 영역(14)의 모든 지점에 대하여 위 사항을 계산하여 달성된다(r은 가변함). 서로에 대하여 충분히 인접한 지점들의 세트에 대하여 r를 가변시킴으로써, I(r, a) 는 r의 인접한 값들 사이에서 충분히 변화하지 않으며, 조사 매체의 이미지는 위치(r)에서 강도의 이미지 픽셀 I(r, a) 로써 형성된다. 이러한 이미지는 강도 맵으로 지칭된다.
시프팅 어퍼쳐 포커싱 방법에서의 다음 단계는 배열체를 따라 어퍼쳐(a)를 시프팅하는 것이며 새로운 어퍼쳐에 대하여 다시 동일한 계산을 수행하는 것이다. 강도가 각 어퍼쳐에 대하여 계산된 후에, 가장 높은 이러한 강도값은 강도 맵의 지점(r)의 강도를 나타내는데 사용된다. 따라서, SFM 은 강도 값을 r 로 지정함에 있어서 서로 다른 어퍼쳐로부터 강도를 어떻게 관련짓는지에 대한 문제를 나타낸다. 많은 경우에 있어서, 표면은 소리를 가장 잘 반사하는 어퍼쳐에 대하여 가변하는 리플렉터를 탑재한다. 예를 들어, 하나의 리플렉터는 어퍼쳐(a1 내지 a6)로 소리를 양호하게 복귀시키며, 다른 리플렉터는 오로지 어퍼쳐(a3)에 대해서만 소리를 복귀시킨다. 그러나, 표면을 이미징함에 있어서, 리플렉터는 얼마나 많은 어퍼쳐 개별 리플렉터가 소리를 양호하게 반사하는지와는 무관하게 동일한 강도로 이미징되어야 한다. 이것은 표면을 이미징함에 있어서 강도 레벨을 증가시키게 된다. 이를 위하여, I(r)은 어퍼쳐 a ∈ A 에 대하여 r 에서 계산된 강도의 세트의 r 에서의 최대 강도로서 정의된다. I(r)은 아래와 같이 정의된다.
Figure pct00024
(등식 3)
SFM 루틴을 구현하는 것은 대응하는 강도가 평가되는 좌표가 많은 경우에는 강도를 계산적으로 강렬하게 된다. 조사 내역에 부합하도록 적절한 밀도에서 포커싱을 하는 동안, 고려하에 좌표의 수를 제한하는 것은 신중한 포커싱 전략을 필요로 한다. 다수의 실시예에서 채용되는 전략은 조사 영역에 놓인 코스 그리드 상의 좌표의 강도를 우선 계산하는 것이다.
상기 시스템의 예시적인 실시예에서 사용되는 OD 이미지 파라미터의 상세한 설명은 설명의 말미의 표 A2에 개시된다. 상기 시스템의 예시적인 실시예에 사용되는 SFM 함수에 대한 상세한 설명은 설명의 말미의 표 A3에 개시된다.
FMC 데이터 정규화
전체 포커싱 방법 및 시프팅 어퍼쳐 포커싱 방법(추가적인 변형으로서, 아래에서 설명되는 내부 포커싱 방법)은 비임(Beam) 정규화를 이용한다. 배열에 대하여 수직한 방향으로부터 멀어지는 각도로 비임 조정하는 것은 개별 부재가 모든 방향으로 될 때 최적화된다. 수정 인자는 비임-전개 전방향성을 에뮬레이션하도록 이미징에 도입된다. 이러한 방법에 있어서의 문제점은 I(r, a)로 값을 정할 때, g(i)j(t)에서 발견되는 신호가 r의 방향에 배치된다는 것이다. 작은 물체를 이미지화할 때에는 이것이 큰 문제가 되지 않지만, 표면을 이미징할 때에는 이것은 증폭된 그레이팅을 유도하게 된다. 증폭된 그레이팅은 이미지 영역에서의 노이즈 대 신호 비율의 감소를 나타내게 되며, 여기서, 진정 표면과 그레이팅은 오버랩된다. 비이-전개를 정규화하기 위하여 여기서 나타내어지는 방법은 g(i)j(t)의 실제부와 가상부에서 발견되는 파면 패킷을 정규화하는 것이어서, g(i)j(t)의 엔빌로프, |g(i)j(t)|는 임의의 상수인 피크(s)를 가진다. 간단하게 하기 위하여, 이러한 실시예에서, 이러한 상수는 1이다. 따라서, g(i)j(t)는 파면 패킷 W={w1, w2, ..., wn}을 담고 있으며, |g(i)j(t)|는 |g(i)j(t)|의 피크를 1로 정규화하도록 피크 P={p1, p2, ..., pn}를 가지며, 파형 패킷(W)은 {P1 -1, p2 -1, p3 -1,...,pn -1}에 의해 스케일링된다. 정규화된 파형 패킷을 가진 g(i)j(t)를 g'(i)j(t)로 하자. 도 15 및 도 16은 분석 시간 도메인 신호 정규화의 이러한 사상을 나타낸다. 도 15의 A-스캔 데이터(1500)는 제 1 피크(1506) 및 제 2 피크(1508)를 나타태는 실제부(1502)를 가진다. 신호의 엔빌로프(1504)는 제 2 피크(1508)에 대한 것보다는 제 1 피크(1506)에 대한 것이 더 크다. 전술한 바와 같이, 파형 패킷 정규화를 적용한 후에, 정규화된 A-스캔(1600)은 도 16에 도시된다. A-스캔의 실제부(1602)는 제 1 피크(1606)의 엔빌로프(1604)와, 동일한 상수값으로 정규화된 제 2 피크(1608)를 가진다.
SFM 재포커싱
단계(2022)에서, 소정의 파라미터 또는 사용자가 정의한 파라미터에 따라 SFM 양쪽 끝을 서브 루틴으로 하여서, 강도 맵(2008)을 경계 탐지 서브루틴으로 출력하거나, 단계(2016)에서 대응하는 강도를 계산하도록 새로운 좌표를 정의하도록 진행된다. 후자의 코스가 취해지면, 새롭게 정의된 좌표는 그들에게 이미 할당된 높은 강도를 가진 좌표 주위에 배치될 것이다. 새롭게 정의된 좌표 포커스 라운드의 좌표에 대한 컷오프 강도는 소정의 벡터에 의해 정의된다. 일단, 새로운 좌표가 정의되면, 사용자 정의된 파라미터에 따라, SFM 서브 루틴을 빠져나오게 되거나 높은 강도의 추가적인 포커스 라운드 좌표로 진행된다. 고강도를 나타내는 처리가 좌표화되고, 그들 주위에서 재포커싱하는 것은 임의의 횟수 실행되는데, 이들 횟수는 몇몇 실시예에서는 사용자에 의해 특정된다.
재포커싱 과정에서의 한 싸이클(단계(2014 내지 2014))는 도 19에 도시된다. 대충 이격된 좌표는 백색 원(1902) 또는 흑색 원(1904)로 나타내어진다. 백색 원(1902)은 새로운 좌표가 정의되는 컷오프 강도 아래로 각 강도가 되는 좌표를 나타낸다. 반대로, 흑색 원(1904)은 새로운 좌표가 정의되는 컷오프 강도를 각 강도가 능가하는 좌표를 나타낸다. 회색 원(1906)은 고강도 좌표 주변의 새롭게 정의된 좌표를 나타낸다. 회색 원(1906)은 좌표 정의의 i+1 반복 및 x-축(1908) 및 z-축(1910)을 가진 도 19에 의해 도시된 예에 대한 강도 할당 처리, dx(i)/dx(i+1) = dz(i)/dz(i+1) = 4 로서 정의된다.
강도 맵
파이프(2)의 OD(외측 표면)의 예시적인 강도 맵은 도 12에 도시된다. OD 강도 맵(50)은 도 11과 동일한 평면 내에서, 수직축으로서 스캔의 깊이(28)와 수평축으로서 길이축(4)을 따라 축방향 위치(30)로 매핑된다. OD 강도 맵(50)에서의 고강도 OD 구역(32)은 현재의 송수신 싸이클 동안에 탐침 배열(200)의 반경방향 위치에서 축방향으로 외측 파이프 표면의 형상을 나타낸다.
경계 인식 및 정의
OD 강도 맵(50)은 외측 파이프 표면의 모델을 구축하도록 구별된 송수신 싸이클로부터 인접하는 강도 맵과 연계되거나 그 자체로 추가적으로 처리된다. 도 17에 도시된 예시적인 실시예에서, 경계 인식은 단계(1710)에서 경계 정의가 뒤따르는 단계(1708)에서 수행된다.
경계 인식은 다음과 같이 실행된다. OD 좌표의 강도 맵(다수의 실시예에서 드문 좌표에 저장됨)이 주어거나, 대응하는 경계 인식 파라미터를 따라 ID 좌표의 강도 맵이 주어지면, 경계 인식 알고리즘은 표면 경계를 출력한다.
경계 인식 및 정의는 OD/ID의 진정 경계(이미지에서의 수차의 에지가 아님)를 정의하도록 되며, 좌표 세트의 형태로 경계의 추출을 정의하도록 된다. 이러한 임무를 수행하도록 사용되는 알고리즘 및 톨(toll)은 컴퓨터 비젼의 분야에서 통상적인 도전이며, 다수의 알고리즘이 주어진 강도 맵의 표면의 경계를 인식하고 정의하는데 채용된다.
다수의 실시예에서, 이러한 임무를 위하여 사용되는 도구는 견고한 에지 탐지 알고리즘, 다양한 모폴로지 작업, 및 잠정 경계를 가진 강도 맵의 높은 강도 영역에 관련된다. 이러한 도구는 아래에서 설명된다.
일반적으로, 이미지는 A=f(m,n) 으로 주어지는데, 픽셀(m,n)은 이미지의 m 행 n열 에 배치된다. m 및 n은 정수 Z 세트의 요소이며, f는 실수를 출력하는 함수이어서(R 세트의 요소), f:Z2->R 이 된다. 0 또는 1이 되도록 f(m, n)을 한정하면, 이미지 f(m,n)은 이진 이미지로서 언급된다.
경계 인식 및 정의에 사용되는 예시적인 알고리즘
본 명세서의 다음의 부분은 후속 서브 섹션에서 정의되는 높은 수준의 작업을 위한 그라운드 워크를 형성하는, 이미지 상의 몇가지 기본 세트 작업을 정의한다. 우선 해석과 반사 작용을 도입한다. 이미지(A)에 대하여, x(p,q)에 의해 A를 해석하는 것은 A로 나타내어지며 아래와 같이 정의된다.
Figure pct00025
(등식 4)
Figure pct00026
로 표시되는 반사 작업은 아래와 같이 주어진다.
Figure pct00027
(등식 5)
또한, 각각 ∪와 ∩으로 나타내어지는 기본적인 합집합과 교집합 기호가 도입된다. 2개의 이미지 A=f(m,n), B=g(m,n)의 합집합은 아래와 같이 정의된다.
Figure pct00028
(등식 6)
반면에 두개의 이미지 A, B 의 교집합은 아래와 같이 정의된다.
Figure pct00029
(등식 7)
동일한 갑을 공유하는 인접한 이미지의 구역은 연결된 구성요소로서 구별된다. 연결에 대한 다양한 측정이 존재하지만, 본원에서 설명되는 예시적인 실시예는 8-연결되는 픽셀을 고려한다. 2개이 픽셀이 다른 것에 인접한다면(대각선으로 인접하는 것도 포함), 그들은 8-연결로서 고려된다.
확장(Dilation) 및 침식(Erosion)
이미지의 연결된 요소를 라벨링하는데에는 다양한 알고리즘이 존재한다. 일반적으로, 주어진 이미지(A)에서, 새로운 이미지(B)는 정의되어서, 그 픽셀값은 이미지(A)에서의 연결된 요소의 라벨이 된다. 주어진 이미지(A)에 대하여, 구조 세트(B)는 구조 부재로 불리는데, 이들은 관심있는 이미지를 수정하도록 사용되는, 확장 또는 침식 작업에 따른 이미지이다.
확장 작업은 아래와 같이 정의된다.
Figure pct00030
(등식 8)
효과적으로, 확장 작업은 그 원래의 것에 대하여 B를 반사함으로써 이미지(A)를 확대시키게 되며, x에 의해 그것을 시프트하게 된다. 다른 편의 침식은 아래와 같이 정의된다.
Figure pct00031
(등식 9)
침식은 B 가 x에 의해 해석되고 A 와 교차될 때 A 의 1을 B 로 유지한다. 침식은 원래의 것에 중심이 맞춰지는 주어진 이미지(B)를 이미지로부터 경계 1 로 트리밍하는 효과를 가진다.
도 24 및 도 25는 각각 도 22의 주어진 이미지상에서 수행되는 확장 작업 및 침식 작업을 도시한다. 확장 작업 및 침식 작업에서 사용되는 구조 부재는 5X5 매트릭스이며, 이것은 도 23에 도시된 바와 같이 원래 것에 중심 맞춰진다.
에지 탐지
에지 탐지는 선행 기술로서 에지 탐지 알고리즘을 사용하여 수행된다. 사용되는 것 중 가장 보편적이며, 견고하고 다양한 에지 탐지기들 중 하나는 캐니 에지 탐지기이다. 이에 대해서는 아래에서 설명한다.
캐니 에지 탐지기의 제 1 단계는 입력 이미지를 매끄럽게 해는 것이다. 이러한 매끄럽게 하는 작업의 목적은 노이즈를 감소시키고 원하는 않은 상세한 부분과 질감을 감소시키는 것이다. 매끄럽게 하는 작업은 2개의 치수의 가우스 함수를 이용하여 이미지의 변환하여 행해진다. 이미지가 f(m,n)으로 주어지면, 가우스 암수는 Gσ(m,n)으로 주어지며, 컨볼루션은 아래와 같이 주어진다.
Figure pct00032
(등식 10)
여기서 사용되는 특정 2개의 치수 가우스 함수는 아래의 형태로 된다.
Figure pct00033
(등식 11)
여기서, σm 및 σn 은 각각 수직 방향 및 수평 방향에서의 가우스 함수의 변수이다. 캐니 에지 탐지에 대한 일반적인 구현에서, σm=σn 는 등식 11의 단순한 형태를 도출하게 된다. 그러나, 본 설명의 예시적인 실시예에서, 수직 픽셀 및 수평 픽셀 사이의 이격은 동일할 필요는 없다. 예를 들어, 수직 방향으로 서로 인접한 픽셀은 0.01mm 떨어진 위치를 나타내지만, 수평 방향으로 서로 인접한 픽셀은 0.015mm 떨어진 위치를 나타낸다. 따라서, 가우스 함수가 픽셀의 실제 위치에 대하여 타원 형상(수직 방향이나 수평 방향으로 신장되어 있지 않음)의 반대로서 원형이 되는 콘벌루션 과정에 사용된다면, σm은 수직 픽셀과 수평 픽셀 사이의 간격이 다르다면 σn에 동일하지 않게 된다. 수직 방향에서 픽셀 사이의 간격이 인자가 되고 수평 방향에서의 픽셀들 사이에서의 간격의 c 배가 된다면 σm = σn/c 가 된다.
에지 탐지 과정에서의 제 2 단계는 컨볼루트된 이미지의 그래디언트를 계산하는 것이다. g(m,n)은 구별되는 함수이므로, 일반적으로 비-분석적인 작업자는 g(m,n), ▽g(m,n)의 그래디언트를 근사화하도록 전개된다. 이러한 작업자의 상세한 사항은 여기서 설명되지는 않는다. 전술한 작업자 중 임의의 것을 사용하는 것은 수직 및 수평 그래디언트 근사치를 가지는 2개의 이미지가 되는 gm(m,n) 및 gn(m,n)을 생성하게 된다. 따라서, ▽g(m,n)의의 총합 및 방향은 M(m,n) 및 θ(m,n)으로서 나타내어진다.
Figure pct00034
(등식 12)
Figure pct00035
(등식 13)
단계 3은 국부적으로 최대가 되는 M(m,n)에서 이러한 픽셀을 계산한다. 이를 위하여, 모든 픽셀(m,n)에 대하여, 방향 θ(m,n)에 대하여 가장 수직한 2개의 픽셀이 고려된다. 이러한 픽셀에서의 M의 값이 M(m,n)의 것보다 작다면, (m,n)이 국부적인 최대값으로 고려된다. 모든 국부적인 M(m,n)의 세트는
Figure pct00036
으로 표시된다.
단계 4는 2개의 실수, τ1, τ2의 암수로서 이진 이미지를 정의하는데, 여기서, 0<τ1<τ2<τ'가 된다. τ'는 M(m,n)의 최대값이며,
Figure pct00037
및
Figure pct00038
는 각각 τ1, τ2 보다 큰
Figure pct00039
의 값을 가지는 이미지가 되는 것으로 정의된다. 따라서,
Figure pct00040
가 된다.
최종 단계(단계 5)는 반복 과정이다. Ej는 반복시에 에지 및 출력을 탑재하는 불리언 이미지이다. Fj는 Ej에 1의 값을 가진 픽셀 및
Figure pct00041
에 1의 값을 가진 픽셀에 인접한(8-연결된 형태) 이러한 픽셀의 교차부이다.
Figure pct00042
로서 j=1 E1을 지정하자. 반복적인 계산이 시작된다. Ej 및 Fj의 합집합은 Ej 가 되며, 알고리즘은 종료하면, 캐니 탐지된 에지로서 Ej 를 출력한다. Ej 가 Ej 와 Fj 의 합집합으로서 정의되지 않는다면, j 는 증가하게 된다. 알고리즘은 루프를 돌게 되고 Ej 및 Ej ∪ Fj 의 동일성은 그들이 동일해질때까지 테스트하게 된다. Ej ∪ Fj 의 합집합에 동일할 때 알고리즘은 출력 Ej 를 출력하게 된다.
이것은 다음의 가짜 코드(pseudo-code)로서 나타내어진다.
Figure pct00043
도 26(a)는 코인 세트의 이미지를 도시하며, 도 26(b)는 캐니 에지 탐지로 처리된 이미지를 도시한다.
박형화
박형화 알고리즘은 경계 탐지에 사용된다. 이미지에서의 연결된 성분을 그 얇은-라인 표시로 감소시키는 것은 데이터 압축, 간편 구조 분석 및 컨투어 왜곡의 제거와 같은 유용한 다수의 애플리케이션을 가진다. 예시적인 실시예에서 사용되는 하나의 반복적인 박형화가 설명된다. ∧, ∨, - 의 기호는 각각 and 작업, or 작업, 및 not 작업을 나타낸다.
이미지 A=f(m,n)가 주어지면, 박형화 알고리즘에서의 제 1 단계는 체커보드 패턴에서 2개의 서브 필드로 그것을 나누는 것이다. 이러한 알고리즘은 이후의 2가지 서브 반복이 이미지 상에서 어떠한 영향을 가지지 않을 때까지 반복적으로 나란하게 행해지는 평행한 접근 방식을 이용한다.
제 1 서브 반복은 조건 G1, G2, G3 가 모두 만족되거나 만족되기만 한다면 체커보드에서 픽셀(P)을 삭제하는 것이다.
제 2 서브 반복은 조건 G1, G2, G3'가 모두 만족되거나 만족되기만 한다면 체커보드에서 픽셀(p)을 삭제하는 것이다. 조건 G1, G2, G3, G3'는 다음과 같이 리스트된다.
조건 G1 은:
Figure pct00044
여기서,
Figure pct00045
이며,
Figure pct00046
x1, x2, ..., x8 은 남동쪽 이웃에 도달할 때까지 반시계방향으로 계수되고 동쪽으로 이웃하게 각각 시작되는 8개의 p 의 이웃의 값이다.
조건 G2는:
Figure pct00047
여기서,
Figure pct00048
조건 G3은:
Figure pct00049
조건 G3'는 :
Figure pct00050
도 27(a)는 박형화 없이 이진 이미지를 도시한다. 도 27(b)는 박형화 알고리즘이 적용된 후에 동일한 이미지를 도시한다.
연결 확인
알고리즘은 픽셀이 이진 이미지에서 파인들의 연결 지점이 된다면 테스트를 위하여 적용된다. 픽셀(P)에 이웃하게 3X3이 주어지면, p 는 p의 파라미터를 트래버스할 때에는 라인의 연결부가 되며, 0 과 1 사이의 전이 숫자는 6 또는 8 이 된다. 도 28(a)는 라인들의 연결부를 제공하면, 도 28(b)는 이러한 연결부 상에서 확대되며, 3X3 이웃을 도시한다. 연결부는 0 내지 1 사이의 6개의 전이부를 가진다는 것이 명확하다. 따라서, 연결부 확인을 위한 기준이 만족된다.
OD 및 ID 경계 인식 및 정의의 구현
예시적인 실시예에서 OD 또는 ID 강도 맵으로부터 OD 또는 ID 좌표를 추출하는데 채용되는 알고리즘은 이전 서브섹션에서 도입된 모든 도구를 채용하면, 초음파 스캐닝의 특정 도메인에 대하여 그 사용을 제단한다.
OD/ID 맵으로부터 진정 OD/ID 경계를 추출하는 첫번째 단계는 강도 맵의 수직 방향에서 최대 강도 픽셀 근처 또는 그 상부에(배열체(200)에 측면으로 인접) 캐니 에지 탐지된 경계를 확인하는 것을 포함한다. 강도 맵이 주어지면, 진정 경계가 추출된다. 제기되는 첫번째 질문은 경계의 졍확한 좌표가 어디에 놓이는가 이며, 강도 맵에서의 높은 강도 픽셀 인접하게 그리고 그 주위에 주어진다. 주어진 강도 맵으로부터(도 30), 진정 경계가 놓이는 높은 강도 픽실레이션이 비교적 넓은 영역에 존재하는 것이 관찰된다. 이러한 질문에 답하기 위하여, A-스캔으로부터의 거리를 계산하는 방법은 강도 맵으로 연장된다. 거리를 계산하기 위하여, 초음파 파장은 A-스캔으로부터 매체에서 전파되며, 송신기 여기부로부터 수신된 파장 패킷의 선단 에지까지의 시간은 매체에서의 소리의 속력에 의해 배가된다. 송신기 여기부로부터 수신된 파장 패킷의 선단 에지로의 전파 시간(예를 들어 특정 디지털화 주파수)은 도 29에서 숫자 2902로 도시된다. 강도 맵의 형성은 등식 2에 따라 강도 멥에서의 지점에 대한 분석 시간-도메인 신호(힐버트 변환을 따라 A-스캔)의 값을 매핑하는 것을 수반한다. A-스캔의 파장 패킷의 선단 에지는 강도 맵 경계의 선단 에지로 매핑되어, 강도 맵 경계의 선단 에지는 탐침 배열(200)의 인접 측면 상에서 에지로서 정의된다. 따라서, OD/ID 경계는 강도 맵 경계에서의 선단 에지로부터 도출된다.
제기되는 두번째 문제는 강도 맵에 존재하는 이미지 수차를 가진 OD/ID 경계를 어떻게 프로그램으로 확인하는지 이다(특징은 그레이팅 로브 또는 다중 백-벽 반사와 같은 메커니즘에 기인한다). 도 30에서, 이미지의 에지의 진정 경계는 그레이팅 또는 후방 벽 반사에 기인한 수차의 에지에 대비되어 높은 강도의 영역에 가장 인접한 에지로 된다. 이미지의 수직 슬라이스를 취하면, 진정 경계는 바로 위의 수직 슬라이스에 교차하여, 상기 슬라이스에서의 최대 강도 픽셀에 교차하게 된다. 이러한 관찰은 경계 탐지 알고리즘의 제 1 단계, 수직 방향에서의 최고의 강도 픽셀 근처 또는 그 위의 에지의 확인을 통하여 진정 경계 에지의 고립을 촉진한다. 도 30에 하나로 주어진 강도 맵에서, 강도 맵의 에지 및 수직 방향에서의 최대 강도의 픽셀은 도 31에 플로팅된다. 진정 경계 에지는 높은 강도 픽셀 근처 또는 그 위에 있으며 도 32에 플로팅된 것들이다.
전술한 채용된 방법을 통하여 OD/ID 경계의 확인은 향상된 결과를 나타낸다. 추가적인 기술은 전술한 방법을 통하여 경계 정의된 오류를 제거하도록 몇몇 실시예에서 사용된다.
수차는 진정 경계보다는 높은 강도 내용을 가지며, 진정 OD/ID 경계의 오류 확인을 하도록 유도된다. 이러한 수차는 크기가 작지만, 연결된 성분 크기의 비교부를 따라 확장 및 박형화 작업은 전술한 알고리즘으로부터 추출되는 경계 정의로부터 오류 에지를 제거하도록 채용될 수 있다. 경계 탐지 알고리즘에서 이러한 단계의 오류 에지의 제거는 3가지 단계를 통하여 행해지는데, 추후 경계의 확장 단계, 확장된 경계의 박형화 단계, 그리고 작은 연결된 성분을 트리밍하는 단계가 그것이다.
오류 에지의 제거
도 33 내지 도 36은 오류 에지를 제거하도록 예시적인 알고리즘의 실행시에 다양한 단계에서 경계를 제공하게 된다. 전술한 알고리즘으로부터 원 경계 출력이 도 33에 도시된다. 진정 경계 아래의 수차에서의 높은 강도 내용으로 인하여, 출력 경계는 오류를 포함한다. 출력 경계의 작은 영역은 수차 위에 있게 되는 것이 명백하다. 도 34는 사각형의 구조 부재로써 확장 작업이 행해진 후의 경계를 도시한다. 경계가 놓이는(도 33) 위치에서의 작은 갭은 제거된다. 경계를 박형화함으로써 그 원하는 폭으로 다시 감소하게 된다. 박형화된 경계는 도 35에 도시된다. 최종적으로, 경계 픽셀의 비교가 행해진다. 강도 맵의 수직 슬라이스에 교차하는 하나를 초과하는 경계 픽셀이 존재한다면, 최대 크기의 연결된 성분(픽셀이 고려됨)에 속하는 픽셀은 보존된다. 나머지는 제거된다. 이것은 오류 경계 픽셀을 제거하는 기능을 하게 된다. 도 36은 제거된 오류 픽셀을 가진 경계를 제공한다.
에지 연결부의 제거
확장 및 박형화 작업은 전술한 바와 같은 선형 연결부를 도입한다. 경계 탐지 알고리즘에서의 이러한 지점에서, 연결부는 정의된 경계부에 어떠한 연결부도 존재하지 않을 때까지 전술한 바와 같은 방법으로 제거된다. 이러한 것은 전술한 알고리즘을 통하여 행해지는, 보다 심한 오류 에지를 제거하기 위하여 경계를 준비하는 목적을 하게 된다.
도 37은 ID 강도 맵 이미지를 제공한다. 에지 탐지, 확장 및 박형화 알고리즘은 도 38에 주어진 경계를 제공한다. 도 38에서 원을 이루는 경계의 연결 영역(3802)은 오류로서 제거되어지는 경계 주위에서 그리고 경계 상의 영역을 드러내게 된다. 이러한 연결 영역(3802)는 도 39에 확대되어 도시된다. 도 40은 제거되는 경계의 연결 영역(3802)을 도시한다.
연결된 요소들의 저부의 제거
에지 탐지 과정의 다음 상태는 연결된 요소들의 저부를 제거하는 것이다. 연결된 요소들의 저부를 제거하는 것은 낮게 연결된 요소들의 픽셀을 제거하는 단계로 구성된다. 낮게 연결된 요소 픽셀은 동일하게 연결된 요소에서 다른 픽셀로서 동일한 x 요소를 가지지만 보다 더 큰 z -요소 값을 가지는 다수의 연결된 요소로서 여기서 정의된다(강도 맵 상에서 보다 큰z-요소 값을 가진 픽셀이 낮게 나타난다는 점을 기억하다). 도 41은 제거되어진 연결된 요소의 저부를 가진 도 40의 경계를 도시한다.
연결된 작은 요소의 제거
오류 에지의 연결된 작은 요소는 강도 맵에 여전히 남아 있게 된다. 이러한 에지를 제거하는 것은 정의된 경계의 정확성을 증가시킨다. 강도 맵의 모든 수직 스트립에 대하여, 한개 보다 많은 연결된 요소들은 이러한 슬라이스에 교차하게 된다면, 가장 큰 하나는 강도 맵에서 유지된다 . 도 42는 제어되어진 연결된 작은 요소를 가진 에지 경계를 도시한다. 이러한 이미지는 도 37에 도시된 강도 맵의 진정 에지 경계의 확인에서 멀리 가장 정확하게 된다.
연결된 요소들의 수평 단부의 근사화
강도 맵은 초음파 로 데이터로부터 형성된다. 경계의 단부에 인접한 사용가능한 초음파 로 데이터의 감소는 높은 강도 내용물을 박형화하게 된다. 이러한 영역에서의 진정 경계를 결정하기 위하여 캐니 에지 탐지 과정을 사용함으로써, 높은 강도 내용물 주위에서 에지가 곡선의 출력을 나타낼 때 진정 OD/ID 경계의 열악한 결정이 나타나게 되며, 진정 경계는 평평하게 된다. 도 43은 적색으로 캐니 에지 탐지기(4302)로부터 에지 출력을 도시한다. 강도가 테이퍼진 영역(4304)에서 곡률이 정의되며 이러한 곡률은 매우 높으며, 진정 경계를 정의하는 양호한 일을 하지 않는다. 강도 내용물이 테이퍼진 영역에서 경계를 형성하는 보다 양호한 방법은 진정 경계의 곡률을 근사화하도록 최대 강도 픽셀(수직 크기)의 곡률을 사용하는 것이다. 도 43은 진정 경계의 형상이 최대 강도 픽셀(4306)(흑색)에 의해 근사회되는 양호한 실시예를 제공한다. 이러한 경우의 진정 경계는 평평한 플레이트이다.
탐지된 에지의 단부에 인접한 경계의 곡률은 최대 강도의 픽셀 및 탐지된 에지를 담고 있는 강도 맵의 수직 스트립에서의 최대 강도 픽셀의 곡률에 의해 근사화된다. 이러한 근사화는 확장시에 최대 강도의 픽셀이 서로 모두 연결될때, 즉 동일한 연결된 요소에 속할 때에만 행해진다. 최대 강도 픽셀의 좌표는 수직하게 해석되어서, 탐지된 에지의 측면에 인접한 최대 강도의 픽셀은 수평하게 인접하게 연결된다.
경계 내삽
어떠한 진정 경계 에지도 정의되지 않는 진정 경계의 정의부들 사이의 영역에서, 진정 경계는 내삽되어서, 진정 경계 에지는 서로 연결된다. 이것은 경계 정의 과정에서 마지막 단계이다. 도 44는 어떻게 경계가 내삽되는지를 도시한다. 애제 탐지 과정으로부터 추출되는 경계 세그먼트(4402)들 간의 영역은 직선(4404)으로써 연결된다.
도 45의 순서도에는 경계 인식 및 정의를 위한 예시적인 알고르짐의 순차적인 작동이 도시된다. 강도 맵(4502)은 에지 탐지(4504), 에지 확장(4506), 확장된 에지의 박형화(4508), 오류 픽셀의 트리밍(4510), 에지 연결부 제거(4512), 연결된 요소의 저부 제거(4514), 연결된 작은 요소의 제거(4516), 및 수평 단부 근사화(4518), 최종적으로 이전의 작업의 결과를 계산하고 내삽하는 전체 경계 출력 단계(4520)를 포함하는 일련의 이미지 처리 알고리즘을 받게 된다.
전체 경계 데이터 흐름을 보여주는 통찰적인 순서도가 도 69에 도시된다. 상기 시스템의 예시적인 실시예에 사용되는 경계 인식 파라미터의 상세한 설명은 본 설명의 말미의 표 A4에 설명된다. 본 시스템의 예시적인 실시예에 사용되는 경계 인식 함수의 상세한 설명은 본 설명의 말미의 표 A5 에 설명된다.
내부 포커스 방법( IFM )
상기 시프팅 어퍼쳐 포커스 방법(SFM)과 같은 내부 포커스 방법(IFM)은 그 목적이 전체 매트릭스 캡쳐 로 데이터가 주어진 강도 맵(강도는 관심을 두는 좌표를 조사하는 것에 할당됨) 및 OD 경계 표면의 매끄러운 근사화를 출력하는 것인 알고리즘이다.
일단 OD 강도 맵이 결정되고 고강도 OD 영역(32)으로부터 결정되는 OD 표면 모델이 결정되면, 페르마 원리는 내측 파이프 표면의 상세한 사항을 모델링하는데 적용된다. 페르마 원리는 전체 포커싱이 매체 인터페이스를 넘어서 확장되는 도구 중 하나이며, 그 기술은 내부 포커스 방법(IFM)으로 지칭된다.
정리 1(페르마 원리의 현대 버젼)은 지점(p)에서의 포인트 소스 에미터로부터 다른 지점(q)까지 소리가 걸리는 경로는 상기 경로를 가로지르는데 걸리는 시간이 고정 값(즉, 최소, 최대 또는 만곡 지점)이 되게 한다.
매체 인터페이스를 넘어서 상기 영역으로 전술한 강도 등식을 확장시킨 것(등식 2)은 매체 인터페이스에서 경로가 굴절을 겪게 되는 전파 경로 시간에 같게 되는 등식에서의 시간(t)를 차감하는 단계를 수반한다. 페르마 원리(정리 1)는 이러한 시간을 푸는데 적용된다.
K는부분적으로 매끄럽기 때문에, Tir(K)는 유한 개수의 고정 값을 가진다. 이러한 고정값은 tir K', tir K ", tir K "', ... 로서 표시되며 Tir K인 이러한 고정값의 세트는 아래 식으로 된다.
Figure pct00051
(등식 4)
세트 Tir K 및 Tjr K가 정의되는데, 여기서, i는 위치 벡터 e(i)를 가진 부재(i210)를 가리키며, j는 위치 벡터 ej 를 가진 부재(j212)를 가리킨다. Tir K 부재와 Tjr K 부재간의 모든 가능한 조합의 합산 세트는 Tij K(r)로서 아래와 같이 정의된다.
Figure pct00052
(등식 5)
페르마 원리(정리 1)에 의하여, 전술한 세트는 전체 포커싱 방법을 매체(6, 8) 사이의 인터페이스(10)를 넘어서 이미지 영역으로 확장시키도록 등식 2에서 차감될 수 있는 이동 경로 시간을 담고 있다. 송신기 및 수신기 쌍(i210, j212)는 제 1 매체(6)에 있고, r는 제 2 매체(8)에 있으며, K10은 제 1 매체(6) 및 제 2 매체(8) 를 나누는 곡선이며, r에서의 이미지의 강도는 아래와 같이 표현된다.
Figure pct00053
(등식 6)
이러한 결과는 3차원에서 페르마 원리가 지지되듯이 3차원 인터페이스로 확장된다. 또한, 그 결과는 다중 매체 인터페이스를 통하여 포커싱을 위하여 확장되는데, n 매체 인터페이스는 n+1 매체를 가로지르는 소리 경로를 가하게 된다. 이 경우, 페르마 원리는 진정 이동 경로에 대하여 풀려지도록 사용될 수 있다. 다수의 실시예는 2개를 넘는 매체를 담고 있으며 평면 보다는 3차원에서 스캐닝하는 스캐닝 공간과 같은 보다 복잡한 분석을 수행하는 기술을 채용한다.
IFM 은 도 13에 도시된 바와 같은 ID 강도 맵과 같은 ID 스캐닝 평면의 강도 맵을 형성하는데 적용된다. ID 강도 맵(52)이 형성된 후에, 경계 인식 단계(1720) 및 경계 정의 단계(1722)는 ID 경계 정의 단계(1724)를 형성하도록 전술한 동일한 알고리즘을 사용하여 적용된다.
IFM 서브 루틴을 실행하는 것은, 대응하는 강도가 평가되는 많은 좌표가 존재한다면, 매우 계산적으로 집약적인 것이다. 이것은 SFM 서브루틴의 실행의 경우에 유사하며, IFM 루틴이 되는 차이점은 보다 더 계산적인 택싱(taxing)이 된다. IFM 에서 필요한 계산의 수를 감축하는데 사용되는 방법은 SFM 루틴에서 채용되는 전략에 동일하다. 고려하에 좌표의 수를 제한하는 것은, 조사 내역에 부합하도록 적절한 밀도에서 포커싱하면서, 다음의 포커싱 전략을 부가한다. 우선, 코스 그리드 상의 좌표의 강도가 계산된다. 채용되는 전략은 코스 그리드 상의 좌표의 강도를 우선 계산하는 것이다.
이점에서, 사용자 정의된 파라미터에 따라, IFM 서브루틴은 종료하게 되고 경계 탐지 서브 루틴에 강도 맵을 출력하게 되거나 강도를 할당하는 새로운 좌표를 정의하도록 진행하게 된다. 후자의 코스가 간다면, 새롭게 정의된 좌표는 그들에 할당된 높은 강도를 가진 좌표 주위에 배치된다. 새롭게 정의된 좌표가 포커싱하는 좌표의 컷오프 강도는 벡터 줌 퍼센트(표 A10 참조)에 의해 정의된다. 일단 새로운 좌표가 정의되면, 사용자 정의된 파라미터에 따라 SFM 서브 루틴은 빠져나오게 되거나 높은 강도의 좌표 주위를 추가로 포커싱하도록 진행하게 된다. 고강도 좌표를 확인하고 그 주위에서 재포커싱하는 과정은 임의의 횟수로 행해질 수 있으며 사용자에 의해 특정된다.
재포커싱하는 과정의 하나의 싸이클은 도 19에 도시된다. 거칠게 이격된 좌표는 백색 원과 흑색 원으로 나타내어진다. 백색원은 그 각각의 강도가 새로운 좌표가 정의되는 컷오프 강도 아래로 되는 것을 나타낸다. 역으로, 흑색 원은 각각의 강도가 새롭게 정의된 컷오프 강도를 초과하는 이러한 좌표를 나타내게 된다. 회색 원은 고강도 좌표 주위의 새롭게 정의된 좌표를 나타낸다. 회색 원은 좌표 정의의 i+1 반복 및 강도 할당 과정으로 정의되며, 도 19에 도시된 예에 대하여 dx(i)/dx(i+1) = dz(i)/dz(i+1) = 4 로 된다..
도 71은 IFM 과정에 대한 전체 데이터 플로우를 제공한다. 상기 시스템의 예시적인 실시예에 사용되는 ID 이미지 파라미터의 상세한 설명은 상세한 설명의 말미의 표 A10에 설명된다. 상기 시스템의 예시적인 실시예에 사용되는 ID 이미지 함수의 상세한 설명은 본 명세서 말미의 표 A11에 설명된다.
경계 정의 및 스무딩
전술한 경계 인식 과정으로부터의 경계 출력은 노이즈를 받게 된다. 이러한 노이즈에 대하여 2가지 메인 인자가 기여한다. 첫번째 것은 SFM 를 통하여 계산된 강도 맵에서 그레이팅과 같은 수차의 이미지에 기인하는 것이다. 두번째 것은 강도 맵 그리드의 양자화에 기인하는 것이다. 오류(노이즈)는 그 상태 공간의 양자화에 기인하여 양자의 정의에서 발생된다.
진정 경계(OD 또는 ID)에서의 노이즈의 영향을 최소화하도록, 표준 필터링 기술이 채용된다. 경계 인식 알고리즘으로부터 출력되는 경계는 실시예에서 2개의 연속적인 과정을 통하여 필터링된다. 입력 데이터로부터 노이즈를 제거하는데 사용되는 제 1 필터는 변수 윈도우 크기의 평균 필터이다. 이것은 입력 좌표로부터 높은 주파수 노이즈를 제거하는 효과를 가진다. 사용되는 다음의 필터는 사비치 고레이 필터(Savitzky-Golay filter)이다. 이러한 필터는 주어진 각도의 다항식을 사용하여 웨이팅되지 않은 선형 최소 제곱 맞춤에 의해 입력 좌표를 근사화암으로써 양자화 노이즈를 감소시킨다. 높은 각도의 다항식을 사용함으로써, 관심을 두고 있는 데이터 특징을 유지하면서 현저하게 매끄럽게 하는 것이 가능하게 된다.
계산된 경계로부터 노이즈를 제거하기 우선 제거하기 위하여, 평균 필터가 채용된다. 평균 필터는 순차적 데이터 순서로 슬라이드 윈도우를 신행하고, 윈도우의 중앙값을 윈도우 내의 모든 지점의 평균 값으로 교체한다. 이러한 평균 필터는 에지 유지 필터에 연결된 양호한 노이즈 제거의 조합을 위하여 선택된다. OD 알고리즘과 ID 알고르짐에 대하여, 알고리즘의 윈도우 폭은 몇몇 실시예에서 사용자에 의해 이해된다. 몇몇 실시예에서, 상기 윈도우 폭은 기본값으로 5mm 로 설정된다.
사비치 고래이 스무딩 필터는 주파수 범위(노이즈 없는)가 큰 노이즈 신호를 스무딩하는데 있어서 우수한 성능에 기인하여 상요되며, 파이프 용접부 아래의 부식된 부분은 날카로운 에지를 가진 것으로 보여지게 된다. 사비치 고래이 필터는 새롭게 매끄럽게 된 데이터 지점으로서 맞춤된 다항식 곡선의 계산된 중심점을 취하며 연속적인 데이터 지점의 윈도우된 세트의 최소 자승 맞춤을 다항식으로 수행하게 된다. 콘벌류션 정수의 세트가 도출될 수 있으며, 계산상 능률적인 과정인 스무딩 작업에 대하여 웨이트 계수로서 사용될 수 있게 된다. 이러한 방법론은 특정 다항식에 데이터를 맞춤하는 것에 정확하게 일치하게 된다. 사비치 고래이 알고리즘에 의한 매끄럽게 된 데이터 지점(yk)s 은 아래와 같다.
Figure pct00054
여기서, Ai는 콘볼류션 정수이며, 데이터 윈도우는 -n 에서 n 으로 가게 된다.
다수의 실시예에서, OD/ID 스무딩에 사용되는 사비치 고래이 필터에 대한 사용자 조절가능한 파라미터는,
1. 스무드 폭(smooth width): 스무딩 윈도우 폭은 mm 로 표시된다. 상기 알고리즘은 부재에서의 윈도우 폭을 결정하기 위하여 적절한 "X 이격" 파라미터를 사용한다.
Figure pct00055
2. 스무드 차수(smooth order): 사비치 고래이 알고리즘에는 사용되는 다항식 차수. 이것은 일반적으로 부재의 스무딩 윈도우 숫자보다 작다. 스무딩 차수에 대한 전형적인 값은 4 이다.
전술한 과정에 의해 경계 정의되는 예시적인 데이터 플로우는 도 70에 도시된다. 상기 시스템의 예시적인 실시예에 사용되는 경계 정의 파라미터의 상세한 설명은 본 명세서 말미의 표 A6 에 설명된다. 상기 시스템의 예시적인 실시예에 사용되는 경계 정의 함수의 상세한 설명은 본 명세서 말미의 표 A7에 설명된다.
IFM 외경 (OD) 경계 파라미터
내부 포커스 방법(IFM)은 페르마 원리를 통하여 외경 아래의 지점으로 탐침 배열 부재로부터의 이동 시간을 계산한다. OD 에서 굴절율의 변화에 기인하여, 초음파 파장의 굴절은 이러한 인터페이서에서 발생된다. OD 표면의 정의부에서 매우 작은 고주파수 변수는 탐침 배열 부재 및 OD 아래의 조사 지점 사이의 많은 이동 경로 솔루션을 초대하여 정의된 OD 표면에서 작은 영역을 교차하게 된다. 이러한 이동 경로 솔루션은 OD 표면의 진정 고주파수 변화, OD 정의부 내로 도입되는 고주파수 노이즈 또는 이들의 조합에 기인한다. 아래에서 설명되는 신호 처리 기술은 입력 OD 경계의 고주파수 노이즈 내용에 의해 야기되는 오류 이동 시간 솔루션을 제거하고 IFM 계산 시간을 감소하는 두가지 기능을 한다.
정의된 OD 표면을 스무딩하는 동안 고주파수 노이즈에 기인한 가짜 이동 경로 설루션을 제거하게 되며, 이러한 효과는 OD 표면에서의 진정 고주파수 변화에 의해 유도되는 이동 경로 솔루션을 가지게 되는 것은 자명하지는 않다. 정의된 OD 의 고주파수 내용을 제거하는 것은 서로 매우 밀접한 솔루션을 가진 이동 경로의 수를 감소하게 되지만, 효과적인 구별되는 솔루션을 유지하게 된다. 예를 들어, 일련의 이동 경로 솔루션(4.52㎲, 4.55㎲, 4.48㎲, 6.21㎲, 6.18㎲, 6.23㎲)은 4.53㎲ 및 6.22㎲로 표면적으로 감소하게 된다. 프로그램 상에서, 후자의 이동 시간 솔루션을 사용하는 것은 전자의 이동 시간 솔루션을 이용하여 형성될 수 있는 것처럼 IFM 서브 루틴으로부터 유사한 강도 맵 출력을 형성하게 되는데, 그 이유는 관심이 되는 이동 시간이 유지되기 때문이다. 강도 맵에서의 관심있는 특징은 유지되어서, IFM 서브 루틴의 감소된 계산 시간의 잇점이 추가되는데, 그 이유는 실행된 이동 시간 설루션에 대한 계산의 횟수가 작기 때문이다.
따라서, 스무딩 작업은 유익한 부대 효과를 가진 노이즈의 효과를 제거하는 역할을 한다. OD 경계를 스무딩하는 것은 우선 고주파수 노이즈에 기인한 오류 이동 시간 솔루션을 제거하며, 유효하게 구별되는 이동 시간 설루션의 개수를 감소시킨다. OD의 경계 상에 채용된 스무딩 방법은 사비치 고래이 필터가 뒤따르는 평균 필터를 포함한다. 이들은 경계 정의를 위한 목적으로 사용되는 동일한 필터이다. 이러한 필터는 관심있는 데이터 특징불르 유지하면서 고주파수 내용을 제거하는 효과를 가진다. IFM 으로의 입력으로서 OD 경계의 준비를 위한 이러한 필터를 사용하는 것은 경계 정의를 위하여 사용하는 것보다는 다른 목적을 가지므로, 사용된 필터링 파라미터는 상이하다. 큰 윈도우 크기는 OD 경계 준비에 사용되는 것보다는 IFM OD 경계 준비에서의 사비치 고래이 필터에 대하여 사용되는데, 그 이유는 OD 경계에서의 고주파수 내용의 보전하는 것은 바람직하지 않기 때문이다.
최종적으로, 스무딩된 데이터는 다운 샘플링된다. 이것은 관심이 되는 이동 시간 솔루션을 유지하면서 IFM 서브 루틴을 통하여 이동 시간을 계산하는데 필요한 계산 시간을 감소시키는 주요 특징을 가진다.
전술한 과정에 의해 IFM OD 경계 준비를 위한 예시적인 데이터 흐름은 도 67에 도시된다. 상기 시스템의 예시적인 실시예에 사용되는 IFM OD 경계 준비 파라미터의 상세한 설명은 본 명세서의 말미의 표 A8에 설명된다. 상기 시스템의 예시적인 실시예에 사용되는 IFM OD 경계 준비 함수의 상세한 설명은 본 명세서의 말미의 표 A9에 설명된다.
조정식 거울
실시예들은 탐색된 표면에 관한 초음파 탐지 배열(200)의 투사각을 조정할 수 있다. 예를 들어, 배관을 탐색할 때, 조작기(100)는 탐지 배열(200)로부터 투사되고 반사되는 초음파를 반사하는 조정식 거울(154)을 이용할 수 있다. 도 46과 도 47은 조정식 거울(154)를 구비한 캐리어(102)의 실시예를 나타낸다. 초음파 탐지 유효영역(active face) 상에 배열된 배열(200)는 요소의 선형배열(linear array of elements)으로부터의 초음파를 투사한다. 초음파는 조정식 거울(154)을 향해 투사되는데, 이때 조정식 거울(154)의 각도는 모터를 구비하는 거울 조정 조립체(156)에 의해 조정될 수 있다. 초음파를 하나 또는 복수개의 구성요소로부터 투사하고, 그러한 하나 또는 복수개의 구성요소를 서로 다른 반사각도에서 감지함으로써, 초음파가 배관에 정상적으로 투사되고 있음을 확인하기 위해 거울의 각도를 최적화할 수 있다. 다른 실시예들에서, 이러한 최적화 절차는 각각의 FMC 자료 획득 프레임 이전에 수행될 수 있다. 거울 조정 조립체(156)는 탐침 데이터 커넥터(108)(probe data connector)를 경유한 외부 제어장치를 통해 제어될 수 있다.
조정식 거울(154)를 구비하는 실시예들에서, 변환기는 방사 방향 대신 탐사 표면을 향해 접선 방향으로 위치된다. 거울은 추가된 UT 빔 이동거리를 최소화하는 동시에 정렬 시설의 범위를 최적화하도록 배치된다.
조작기(100)는 주어진 조정식 거울의 각도의 가능한 변화 검사 단계 크기의 변화에 적응하기 위해 소프트웨어를 통하여 제어될 수 있다. 조정식 거울는 그러한 실시예들에서 구성요소들의 그룹(202)에 자극을 주고, 그들의 반응을 종합함으로써 제어될 수 있다. 반응의 진폭은 먼저 정의된 스텝의 연속적인 증가 후에 모니터링된다. 만약 반응 레벨이 사용자가 지정해놓은 임계치보다 더 떨어질 경우, 조작기(100)를 제어하는 모듈은 정의된 스텝 사이즈에서 정의된 각도의 범위를 통해 조정식 거울(154)을 구동하는 동안 사용자가 정의한 제어 조리개에 신호를 보낸다. 시스템은 각 단계마다 반응 값들을 누적하며, 이를 바탕으로 진폭의 최고 값에 해당하는 각도로 조정식 거울을 구동한다.
그러한 실시예에 사용되는 사용자 인터페이스는 관련 있는 모든 제어 변수들이 입력되었을 때, GUI로 구현될 수 있다. 사용자는 검사 표면 상에 위치한 최적 제어 영역에 영향을 주기 위해 데이터 획득 검사 시 추적 매개변수를 변경할 수 있다.
조정식 거울을 이용한 탐색 각도 최적화에 대한 더 구체적인 내용들은 아래 관 용접 검사에 적용되는 데이터 획득 절차에 대한 설명에 제공되어 있다.
관 용접 검사에 응용
OD와 ID 표면의 윤곽이 모델링 되고 나면, 그것들은 관벽이나 다른 탐색 물체의 구조적인 특징들을 결정하는데 쓰일 수 있다. 예를 들면, 하나의 전송-송신 싸이클의 OD 프로파일(36)과 ID 프로파일(38)은 도면 14의 그래프에 나타나는 것과 같이 결합된다. 이러한 두개의 프로파일을 나란히 놓음으로써, 검사된 관벽의 가장 얇은 지점(40)에 대한 정보가 측정될 수 있고, 또한 사용자에게 보여질 수 있다.
용접 영역 내, 그리고 용접 영역에 근접한 공급부(feeder) 파이프가 얇아지는 현상은 에너지 생산소 및 다른 산업의 걱정거리이다. 관이 얇아지는 현상은 용접 캡 바로 밑에 위치한 국부적인 영역를 비롯하여 연결부위의 모든 원주 영역 주위에서 발생할 수 있다. 이러한 영역들의 위치는 용접 루트의 컨디션과의 연관성으로 인해 예측할 수 없다. 도면 48은 관벽이 얇아지는 현상에 대한 예시를 보여주고 있다.
아래 묘사되어 있는 절차는 MicropulseTM 초음파 검사와 데이터 획득 시스템을 사용한 원자력 발전소에서의 열 이송 공급부(feeder) 파이핑 용접에 대한 두께 측정 방법과 필요사항들을 제공하고 있다. 이러한 실시예들은 구체적이며, 묘사된 방법들과 장치들은 다양한 실시예들과 다양한 맥락에서 수행될 수 있다.
이하 설명된 검사 절차는 연결부가 원주방향으로 용접된 공급부 파이프 연결부에 인접한 지역에 위치한 이러한 절차는 다양한 파이프 사이즈에 적용된다.
도면 49에 나타난 바와 같이, 검사 영역은 용접 중앙선으로부터 양측으로 20mm이다. 하지만, 기하학적인 한계로 인해 이러한 범위를 검사하는 것이 힘들지도 모른다. 이러한 검사는 각 요소로부터 가능한 모든 요소로 전송되는 모든 초음파 신호들을 기록한다. 배열의 각 요소는 연속적으로 전송된다. 따라서, 128 요소 선행 배열를 위해, 전송된 각각의 128 요소들은 16,384개의 분리된 A-스캔들을 수신하기 위한 128개의 수신기를 갖는다. 이 단계는 검사 순서에 명시된 대로 각 위치마다 반복된다.
기록된 데이터는 후에 분석에 들어간다. 데이터 분석 소프트웨어는 각각의 검사 데이터 세트의 OD와 ID 프로파일을 생성한다. 데이터 세트들은 비연속 원주 영역에서 얻어진다. 공급부(feeder) 둘레의 모든 연속적인 프로파일들은 검사의 결과물들이다. 각각의 테이블은 각 원주 위치와, 조각의 최소 축 위치와, 조각의 원주 위치에 대한 OD와 ID 프로파일간의 최소거리를 기록한다.
이런 방법에는 특별한 상황들과 예외들이 존재할 수 있다. 예를 들어, 고온 부위 또는 높은 영역에는 작업자가 작업 공간을 마련하지 못할 수도 있다. 또한, 파이프 용접에 적합한 GraylocTM 와 같은 경우, 도 50에 나타난 바와 같이, 검사 영역은 용접 중신선의 적정면 상의 용접 중심선으로부터 20mm 옆쪽에 위치한 GraylocTM 상의 10mm 범위의 영역을 수집하기 위해 수정될 수 있다. (본 실시예의 맥락에서, GraylocTM 체결(fitting)은 직선 파이프 영역의 지름에 대응하는 좁은 말단 원뿔 파이프 체결을 의미한다.)
정의
아래 정의들은 이하에 묘사된 바와 같이 파이프 용접 검사 맥락에서 사용된다.
FMC: Full 매트릭스 Capture. 변환기의 각 요소들이 개별적으로 신호를 받는 초음파 데이터 수집 전략. 모든 요소들이 전달될 때까지 변환기의 각 요소들에서는 이것이 반복된다. 이 전력은 n-n데이터 배열를 형성하고, 이때 n은 변환기의 각 요소들의 개수이다. 그 결과로서, FMC 검사의 데이터 파일들은 동일한 해상도에서 FMC 검사에 상응하는 기존 테크닉(e.g. 위상 배열)의 데이터보다 상당히 많다.
홈 위치: 닫힌 조작기가 안전하게 열리는 내부 회전 링의 원주 부분. 홈 위치는 VIM과 조작기의 Hall 센서로 식별되는 소프트웨어 모두에 표시되어 있다.
Main diagonal: 각 전송 요소들이 자신들의 수신기일 때, FMC를 통해 수집된 데이터의 수신-송신 요소들의 그룹. FMC 데이터 세트의 Main Diagonal 뷰는 기존의 선형 전자 B 스캔의 뷰와 동일함.
매트릭스: FMC 데이터 수집 전략을 사용할 때 만들어지는 데이터 구조. 만약 매트릭스의 열이 전송 요소들을 구별하기 위해 할당되어 있다면, 매트릭스의 행은 수신 요소들에 대응한다. 배열의 각 요소들은 전송기 수신기 짝과 관련있는 A 검사에 대응한다. 예를 들어, 요소 17의 전송 조합, 요소 32 수신은 FC 데이터 매트릭스의 32번째 행의 17번째 열아래 위치하는 A 스캔을 형성한다.
시작 위치: 조작기에 관해서는, 검사가 시작될 때 원주 위치. 시작점은 홈 위치에 대응할 수도 있고, 또는 홈 위치로부터 차감된 위치일 수도 있다.
TFM: 전체 포커스 방법. FMC 방법을 통해 형성된 데이터를 이용하는 다양한 자동화 데이터 분석 전략들의 속칭. TFM은 다양한 송신-수신 조합으로부터 A 스캔의 다양한 시간의 범위에서 증폭값을 합하는데 의존한다. 유효 표면이 존재할 때, 진폭은 표면의 이미지를 구조적으로 간섭한다. 그러한 표면이 존재하지 않을 때는, 진폭은 파괴적으로 간섭한다. TFM은 또한 전체 검사 볼륨을 통해 포커싱된 페이즈 배열와 동등한 것으로 묘사된다.
약어 및 머리글자
아래의 약어 및 머리글자는 아래 묘사된 것과 같은 파이프 용접 검사의 맥락에 사용될 수 있다.
A 스캔 구체적인 Tx-Rx 쌍을 나타내기 위한 시간-진폭 플롯
B 스캔 진폭이 회색 또는 컬러 스케일로 표시되고, 용접부위를 가로지르는, 검사 배열를 가로지르는 A 스캔의 모음
DP 디지털화 지점 - A 스캔의 시간축을 따르는 지점
공급부 개별적인 연료 채널으로부터 또는 연료 채널로 무거운 냉각수를 나르는 파이프
FMC 전체 매트릭스 캡쳐
조사 배열체 FMC 데이터 수집에 사용되는 다중 요소 변환기
ID 내경
NEOVISION 커스텀 UT 데이터 획득 및 분석
FMC 데이터 세트들에 적용
NPS 공칭 파이프 크기(Nominal Pipe Size)
OD 외경(Outside Diameter)
Tmin 최소 벽 두께(Minimum wall thickness)
TFM 정체 포커스 방법(Total Focus Method)
TSSA 기술 표준 & 안전 당국(Technical Standards & Safety Authority)
UT 초음파 테스트(Ultrasonic Testing)
WPIT 용접 프로파일 조사 도구(Weld Profile Inspection Tool)
데이터 획득
FMC 검사는 원통형 기하학의 조사 궤적을 용접 배열에 중첩한다. 연결부와 연결부 위에 조작부의 위치의 본질에 따라, OD와 ID 신호가 일그러질 수 있다. 이것이 발생할 수 있는 영역은 검사 영역이다. 이의 해결책은 일그러짐이 발생한 영역의 신호를 최적화하려는 의도로 연결부 위의 조작기를 재위치 시키는 것이다.
용접층 검사를 제한하는 두 가지의 방해물이 있다. 첫번째는 인접한 구조물로서, 이는 희망하는 검사 영역에 도구를 설치하지 못하게 막는다. 이러한 경우에는 조사 영역에 진입이 불가능하다. 두번째 장애물은 조작기의 경로에 인접한 구조물이 침입하여 조작기가 완전회전을 못하는 경우이다. 데이터 획득 소프트웨어는 만약 장애물이 감지되었을 때, 완전한 범위를 획득하거나 조작기가 다시 장애물과 접촉할 때까지 조작기가 검사 원점으로 구동하여 반대 방향의 데이터를 획득하는 옵션을 가질 수 있다. 후자의 경우 데이터를 획득하지 못했을 때 원주 영역은 접근이 제한되었다고 인식될 수 있다.
도면 51은 검사 데이터를 수집하고 진행하는데 사용되는 다양한 데이터 시스템이 배열되는 예시를 나타낸다. 검사 시스템 전체는 데이터 획득과 데이터 분석 두 개로 구분될 수 있다. 금고(5002)의 데이터 획득 시 형성된 UT(초음파 테스팅) 데이터가 수집되고, 검수를 거쳐 획득 장소(5004)에 기록된다. 기록 과정 이후, 데이터는 분석 블레이드 시스템(5008)이 속한 영역이 아닌 현장(5006)을 분석하기 위해 추출된다. 추출과정은 파일의 크기와 네트워크 속도에 따라 2~3분이 소요된다.
데이터는 분석자의 기계(5010)에 전송될 필요가 없기 때문에, 분석자들은 분석 싸이트(506)에 원격으로 접근이 가능하다. 분석자들은 작업을 제출하기 이전에 적당한 값으로 프로세싱 매개변수를 세팅하기 위해 검사 데이터를 평가한다. 작업이 시작되고 나면, 분석 운용가는 프로파일과 관련된 강도 분포 지도를 검토할 수 있다.
도면 52는 금고(5002) 내의 장비 배열에 대한 간략한 도표를 나타낸다.
도면 53은 트레일러 및 원격 획득 싸이트(5004)의 장비 배열 도표를 나타낸다. 만약 12 fibre MT가 획득 싸이트(5004)와 금고(5002)의 획득 하드웨어 사이에 설치되어 있지 않은 경우, 이 섬유는 획득 싸이트(5004)로부터, 그리고 획득 싸이트(5004)로 침투한다.
다음은 데이터 획득에 이용되는 장비의 목록이다.
수량 목록 설명
3 Micropulse TM 5PA 데이터 획득 기구 - 128 channels with Gigabit Ethernet interface, Firmware version P1 4.5.1.29 and P2 4.5.0.10 or latest qualified release
3 볼트 인터페이스 모듈(Vault Interface Module) 매니풀레이터용 인터페이스 유닛,
Micropulse TM and peripherals
2 획득 컴퓨터 4 GByte 메모리, Core2 Duo 23 GHz or above, 32 bit Windows XP, 500 Gbyte HDD, Gigabit 이더넷 인터페이스, 듀얼 19” 모니터
3 Neovision TM 소프트웨어 데이터 획득 소프트웨어 1.0 R0 또는 최근 출시된 버젼
3 매니풀레이터 2”
3 매니풀레이터 2.5”
3 세트 0 도에 대한 장착 브라켓
3 세트 6 도에 대한 장착 브라켓 Kinetrics TM 에서 제공
3 배열 트랜스듀서 통상 128 부재, 7.5 MHz, 0.27 m 피치, with 8 m 케이블 및 Hypertronix TM 연결
3 온도 센서
2 기준 시편 2” 0 도 구조
2 기준 시편 2.5”
2 기준 시편 2” 6 도 구조
4 기준 블록 스탠드 광섬유 케이블 스테이션 측과 볼트 측에 대한 MY 연결부를 구비한 12 섬유 (필요한 길이는 구조에 따라 ㄱ가변적임)
2 네트워크 스위치 기가 비트 표준을 지원해야 함
3 CAT 5e or CAT 6 이더넷 케이블 CAT 5 케이블을 사용하는 것은 권장되지 않음
1 이더넷 접근 가능한 전력 바아
필요한 바에 따라 프로그램 가능한 헤드 세트 관련된 채널로 설정되어지는 통신
1 냉매 펌프 튜브 연결되어 잠수하는 타입
1 물 용기 대용량 - 60 리터 제안
1 유동 제어 모듈
필요한 바에 따라 트레일러/원격 볼트 카메라 모니터 현재 실무에 따른다
필요한 바에 따라 볼트 카메라 제어 유닛 현재 실무에 따른다
필요한 바에 따라 봉쇄측 카메라 제어 유닛 현재 실무에 따른다
필요한 바에 따라 PTZ 카메라 현재 실무에 따른다
1 관통 삽입 유니버셜 or SG 관통 (MTP 섬유를 지지해야 한다)
1 Stick Light
2 GFCI U그라운드에 대하여 용착 가능한 15 Amp 링크
필요한 바에 따라 어댑터 U 그라운드로 트위스트 체결
접촉매질로 사용되는 탈염수는 일반적으로 최소한 48시간동안 방치되며, 가급적이면 사용전에 60시간 정도 방치되면 좋다. 이는 물 속에 용해되어 있는 가스를 응결시키기 위함이다. 물을 50도까지 가열한 다음, 물이 식도록 하여 가스 응결속도를 높일 수 있다. 만약 공기를 제거하는 이러한 과정을 거치지 않았을 경우에는 공급부(feeder)와 변환기 표면 양쪽 모두에서 거품방울들이 응집할 가능성이 매우 높다.
그러한 기체 방울들은 계속해서 커지며, 이는 결국 스캔 데이터의 질을 훼손할 수 있다. 탐사면의 젤 접촉매질의 얇은 층을 닦는 것은 기체 방울이 형성되는 것을 줄일 수 있으나, 접촉매질은 물에 노출되어 이윽고 물에 용해된다.
물을 긴 시간 동안 방치해두는 방법의 대체로서, 다른 방법도 가능하다. 시중의 정원 노즐을 이용하여 알맞은 컨테이너에 물을 분사함으로써 효과적으로 공기를 빼낼 수도 있다. 단 노즐은 좋은 패턴으로 만반의 준비가 되어 있어야 한다. 노즐 부위에서 압력이 낮아짐으로 인해 물에서 공기가 분리된다. 상술한 바와 같이 물에서 공기가 잘 분리되면, 물은 즉각적인 사용 준비가 된 것이다.
흡기 공기 호스와, 120 VAC 파워와 통신선을 포함하는 커터너리 케이블이 마련될 수 있고, 이는 플랫폼과 금고층의 적당한 지점에 위치한 다른 쪽의 플랫폼에 묶어질 수 있다. 통신선는 관통부와, 흡기 에어 헤더 전용 공기 호스와, GFI, 120 VAC 및 지정된 용기에 연결될 수 있다.
통신선은 플랫폼 위 스위치와 전원에서 단선될 수 있다. 플랫폼 장비는 적당한 카트 또는 도구 선반에 장착될 수 있다.
도구 캘리브레이션
기존의 초음파 검사 데이터 수집 장치는 징후를 감지하고, 구별하고, 치수를 부여하는 역할로써 신호 진폭을 이용하는 테크닉을 채용했을 때, 주기적으로 캘리브레이션을 할 수 있다. 기존의 공급부(feeder) 두께 측정에 사용되는 빔 기술은 기구의 시간 베이스의 정확성과 안정성에 의존한다. 디지털 기계 장치의 시간 베이스는 시스템 시계와 장기적인 안정성이 보장되는 장치에 의존한다. 신호 진폭은 고려할 요소가 아니었기 때문에 기구에 대한 정기적인 캘리브레이션이 필요하지 않았다. 본 발명이 개시하는 실시예는 기존의 기술과 유사하게 신호 진폭에 의존하지 않으며, 따라서 주기적인 기구 캘리브레이션은 의무사항이 아니다.
초기 매개변수값이 동일하게 설정된 두개의 다른 기구에 변환기를 연결했을 때 중대한 차이점이 발견된 경우에는 캘리브레이션이 필요하다. 데이터 수집 장치는 구성요소들을 교체할 때나, 하드웨어를 업그레이드 하거나 수리할 때, 캘리브레이션이 필요하다.
변환기의 특징 (유지)
변환기는 생산자로부터 수령했거나 최초로 서비스에 투입될 때 특징지어질 수 있다. 서비스를 시작한 이후 변환기는 1년 간격으로 특징지어질 수 있다. 이러한 특징화 작업은 검증된 유지 기술자들이 수행할 수 있다. 특징화 작업은 검사 중에는 캘리브레이션 작업의 일부분이 아닌 시스템 유지 활동의 일부분으로 여겨진다. 특성화 작업 시 변환기에 대한 생산자의 보고서를 참고할 수 있다. 올바른 검사 데이터 진행절차는 조사 매개변수의 정확한 측정에 달려있다. 매개변수는 다음을 포함한다.
(1) 요소 기능성 테스트
NEOVISIONTM 애플리케이션은 각 채널이 톱니 패턴과 같은 형상을 보일 때 선형적으로 변형되는 지연을 도입하는 특성을 가진다. 이러한 특성은 탐침 부재 테스트(Probe Element Test)이고, 초음파 테스트(UT) 캘리브레이션 탭 아래에서 발견된다. 주 대각 B 스캔 반응에 대한 신속한 점검은 손실된 요소들을 강조하여 표시한다. 작동자는 손실된 요소들의 채널 번호를 식별하기 위해 커서를 사용할 수 있다. 이러한 손실 요소들의 채널 번호들은 유지 기록에 남게된다.
(2) 변환기 지연
변환기는 레퍼런스 블록에서 평가된다. 하지만, 미소한 정렬불량은 지연 측정 시 오류를 불러올 수 있다. 변환기의 다양한 부품에 주어진 치수간격으로 인해, 레퍼런스 블록 표면에 대한 정확한 위치를 찾기란 매우 어렵다. 이러한 검사 목적들을 위해, 변환기 지연은 계량물 상에서 분리되어 측정된다. 이 값은 기록되며, 후에 변환기가 조작기에 설치되고 레퍼런스 블록에서 측정될 때 허용 범위에 들어오도록 검증된다.
(3) 요소 지연
전반적인 변환기 지연 외에도, 각 요소들의 지연들 또한 측정될 수 있다. 변환기 요소들은 변환기 표면을 가로지르며 현저히 지연되는데, 때로는 1/2 주기 이상까지 지연된다. 이러한 현저한 변화는 이후의 데이터 검사 과정에서 오류를 불러올 수 있다.
(4) 주파수 스펙트라 테스트
주파수 스펙트라 테스트는 표적으로부터 요소들의 개별적인 반응을 수집하여, A 스캔 부분에서 푸리에 변환을 수행한다. 그렇게 해서 얻어진 주파수 스펙트럼은 생산자 보고서의 원본과 비교된다. 이 값은 기록되며, 후에 변환기가 조작기(100)에 설치되고 검사 시 기준 블록에서 측정될 때 허용범위에 들어오도록 검증된다.
(5) 파동 지속기간 테스트
파동 지속기간 테스트는 주파수 스펙트라 테스트와 연관성이 있다. 이 특별한 테스트는 6dB와 20dB 하락 지점에서 반사된 파형의 지속시간 측정을 포함한다. 이 값은 기록되며, 후에 변환기가 조작기(100)에 설치되고 고무 구역에서 검사 시 레퍼런스 블록에서 측정될 때 허용범위에 들어오도록 검증된다.
(6) 빔 방향
이 테스트는 변환기의 수동 및 능동면에 대해 사출된 빔의 방향(각도)를 입증한다. 빔은 일반적으로 변환기 표면에 직교하는 벡터에서 0.5도 이내에 존재한다. 이러한 규격에서 벗어나는 변환기는 FMC 검사에 쓰일 수 없다.
부가적 테스트(유지)
이러한 복수 개의 과정과 테스트들은 변환기에만 관련이 있는 것이 아니라 추후의 데이터 분석 절차에 분명한 영향을 미친다. 이러한 검사들은 유지 시설이나 적절히 설비를 갖춘 고무 구역에서 수행된다.
(1) 물 DAC 커브
물 DAV(Distance Amplitude Curve)는 DAV 커브가 정적인 동안 레퍼런스 튜브의 물의 열 스텝을 검사함으로써 생성된다. 게인 값은 과정 중에 인터페이스 반향이 80% FSH(Full Screen Height)를 초과하지 않을 때 조정된다. 데이터 파일은 저장되어 분석된다.
A-스캔 시 커서를 이용하는 유지 기술자는 인터페이스 신호의 최대 진폭과 도달 시간을 기록한다. 이러한 과정은 가장 가까운 곳에서부터 가장 먼 곳으로 단계적으로 측정된다. 인터페이스 신호가 80% FSH까지 상승하는 것이 필요한 게인 값의 양은 계산되며, DAC 테이블에서 최대 진폭 값의 도달 시간과 함께 입력된다.
연속되는 지점들이 생성되고, 최적 커브가 데이터들에 표시된다. 커브의 중요한 이상점은 변칙점(잠재적 공기 방울) 파악을 위해 조사된다. 도면 54는 DAC 커브의 예시를 나타낸다. 물 DAC는 활성화 되고, 모든 언터페이스 신호들이 물 열 거리와 상관없이 80% FSH에 있도록 레퍼런스 튜브의 최종 검사가 수행된다. 만약 1.25 dB(+/- 5% FSH)이상 편차가 발견될 경우 커브는 일반적으로 다시 계산된다.
다른 모든 획득 컴퓨터(Acquisition Computer)의 물 DAC 커브는 가장 최신의 커브로 갱신될 수 있다. 물 DAC 커브가 각 변환기에 특별한 경우, 다른 변환기를 위한 적절한 응답을 제공함이 입증된 모든 DAC 커브가 적용된다는 것을 주목하라.
(2) 변환기 게인 값 트리밍
변환기 내의 요소들은 +/- 4dB 범위에 민감하게 변할 수 있다. 계기 장비, 케이블과 커넥터의 변화들이 결합되어 각 요소들의 민감성 변화를 초래할 수 있다. TFM 결과의 일관성은 이러한 정확한 변화 값들을 가질 때 향상될 수 있다.
다음 테스트는 캘리브레이션 검사의 일부분 대신 고정 자세에서 수행될 수 있다. 획득 구동부재(Acquisition Operator)는 전체적인 게인 값과 개별적 채널의 게인 값을 조정하고 확인하기 위해 NEOVISIONTM 애플리케이션에서 캘리브레이션 특징을 이용할 수 있다. 캘리브레이션 특성은 셋업 모드의 초음파 검사(UT) 탭에서 찾을 수 있다.
(a) 획득 구동부재(Acquisition Operator)는 인터페이스 신호를 포괄하기 위해 캘리브레이션 게이트를 세팅함으로써 게인 값 눈금 보정을 준비한다. 획득 구동부재(Acquisition Operator)는 변환기 표면과 레퍼런스 튜비에 기포가 없음을 확인하는데, 만약 기포가 있을 경우에는 게인 트림 보정이 무효화된다.
(b) 획득 구동부재(Acquisition Operator)가 캘리브레이션을 시작한다. NEOVISIONTM은 자동적으로 게인 값을 조절하며, 약 5-10초 사이의 짧은 시간 이후에 개별 요소들을 조절하기 위해 필요한 게인 값의 범위를 알려주는 메시지를 반환한다. 만약 요소들이 명목상 게인 트림 범위에 해당하지 않을 경우 간혹 게인 트림 유틸리티는 오류를 보고한다. 이는 변환기/거울 또는 레퍼런스 튜브 표면에 공기 방울이 존재할 때 손실/데드 요소들과 또는 조건들의 경우일 수 있다. 획득 구동부재(Acquisition Operator)는 설정 기대 결과치를 초과하는 경우를 고치기 위해 오류 메시지들을 조사할 수 있다.
(c) 획득 구동부재(Acquisition Operator)는 이전 게인 트림 조절과 비교하기 위해 보고된 범위를 평가할 수 있다.
(d) 획득 구동부재(Acquisition Operator)는 일반적으로 이전 조절에서 개별 요소들의 응답 차이점을 지적해주어야 한다. 일부 실시예들에서, 게인 트림 조절은 동일한 변환기일 경우 이전 평가의 범위에서 2.0dB 내로 이루어질 수 있다. 미세한 공기 방울 또는 변환기 노후로 인해 차이점이 발생할 수도 있다. 그러한 차이점들은 작동 이전에 해결되어야 한다. 만약 게인 트림이 적정 한계 이내 인 경우, 획득 구동부재(Acquisition Operator)는 탐침 파일을 갱신하고, 게인 트림 세팅을 현재 검사에 적용할 수 있다. 이 값은 기록되며, 후에 변환기가 조작기에 설치되고 레퍼런스 블록에서 측정될 때 허용 범위에 들어오도록 검증된다
(3) 금속 DAC 커브
금속 DAC는 물 DAC를 사용할 때 금속 경로 스텝을 조사하여 만들어 지나, 이는 부차적인 DAC가 아니다. 게인 값은 최초 뒷벽 메아리가 40% FSH를 초과하지 않도록 물 DAC의 기준선 게인 값으로 조정된다. 이는 물 DAC의 기준선 게인과 40%의 최초 뒷벽 반사 게인 값의 차이는 금속 DAC의 게인 상쇄 값이다. 그리고 파일은 저장되고 분석된다.
A-스캔의 커서를 이용하는 유지 기술자는 일반적으로 도달시간과 최초 뒷벽 신호의 최대 진폭을 기록한다. 이러한 과정은 가장 얇은 것에서부터 시작하여 가장 두꺼운 것까지 측정된다. 뒷벽 신호를 40% FSH까지 상승시키는데 필요한 게인 값의 양은 계산되어 DAC 테이블에 최대치의 도달시간과 함께 입력된다.
연속되는 지점들이 생성되고, 최적 커브가 데이터들에 표시된다. 커브의 중요한 이상점은 변칙점 파악을 위해 조사된다. 금속 DAC가 활성화 되고, 모든 인터페이스 신호들이 금속 두께와 상관없이 40% FSH에 있도록 레퍼런스 튜브의 최종 검사가 수행된다. 만약 1.25 dB(+/- 5% FSH)이상 편차가 발견될 경우 커브는 일반적으로 다시 계산된다.
금속 DAC 커브가 저장된다. 다른 모든 습득 컴퓨터의 금속 DAC 커브는 가장 최신의 커브로 갱신될 수 있다. 금속 DAC 커브가 각 변환기에 특별한 경우, 다른 변환기를 위한 적절한 응답을 제공함이 입증된 모든 DAC 커브가 적용된다는 것을 주목하라.
(4) 온도 변환기 검사
온도 변환기는 기능성 검사를 거치며, 변환기 특성화의 일부분이 아니다. 이는 끓는 물 뿐만 아니라 얼음물 욕조의 온도를 측정함으로써 수행된다. 대안적으로, 칼로리 측정장치가 검사에 이용될 수도 있고, 온도 변환기의 캘리브레이션을 수행할 수도 있다. 온도 변환기가 제한적인 범위에서 캘리브레이션을 수행하는데 반해, 범위의 반복적인 입증은 변환기가 정상적으로 작동하고 있음을 보여준다.
상술된 문단에 정의된 캘리브레이션 이후에는, 갱신된 변환기 파일은 획득 컴퓨터(Acquisition Computer)에 전송될 수 있다. 새로운 파일은 탐침을 포함하는 도구(e.g. 조작기(100))가 적용될 때 사용될 수 있다.
시스템 캘리브레이션
시스템 캘리브레이션은 작동 변수 값을 확인하고 전체 FMC 데이터 획득 시스템의 지속적인 성능을 확인하는 역할을 한다. 초음파 검사(UT) 데이터를 최종 결과물로 변환하는 과정은 많은 시간이 소모되는 일이며, 따라서 분석은 캘리브레이션 절차에 포함되지 않는다. 대신, 시스템 캘리브레이션은 검사 과정 중에 유효한 초음파 검사(UT)의 매개변수들이 설정 값으로부터 벗어나지 않았음을 보여주는 역할로서 충분하다.
시스템 캘리브레이션은 다음 검사들을 포함한다;
1. 엔코더 확인
2. 요소 기능성 검사
3. 변환기-조작기 간 정렬 / 조사 축 기능 검사
4. 금속 경로 측정 확인
5. 변환기 지연 검사
6. 물 경로 감쇠 검사
7. 온도 센서 확인
8. 물 경로 측정 검사
캘리브레이션 값이 미리 정해지거나 이전에 적용된 값에 해당하지 않을 경우, 캘리브레이션은 실패한 것이다. 분석 구동자(Analysis Operator)는 가능성 있는 원인을 제시할 수 있으나, 매개변수들을 변경하거나(예를 들어, 공기 방울을 제거할 수는 있으나 속도를 변경할 수는 없다) 캘리브레이션 스캔을 다시 시도할 수는 없다. 만약 캘리브레이션 결과들이 합격점을 받을 수 있다면, 검사는 계속 진행될 수 있다. 만약 캘리브레이션이 실패한 경우에는 가장 최근에 수행된 유효한 캘리브레이션에 따라 획득된 모든 검사 파일들은 일반적으로 폐기된다. 문제가 되는 공급부(feeder) 용접부는 다시 스캔된다.
캘리브레이션장비
캘리브레이션장비는 다음의 항목으로 구성된다.
1.2"레퍼런스 블록 시편 ( 캘리브레이션 55)
2.6도 구성을 위한 2"레퍼런스블록 시편 (캘리브레이션 56)
3.2.5"레퍼런스블록 시편 (캘리브레이션 57)
4.레퍼런스블록 스탠드
5.UT기계와 연결된 변환기/조종기 조합
도 58에서 묘사된 바와 같이 캘리브레이션장비는 참조블록에 설치된 조종기 100, 캘리브레이션되어지는 조종기 사이즈에 따른 참조 블럭 시편으로 구성된다. 캘리브레이션 58의 화살 5802는 스캔의 대략적인 시작 지점을 나타낸다.
캘리브레이션 방법
플랫폼 작동자는 조종기의 외부 고리가 스탠드 로케이터 핀과 채워지도록 조종기를 적절한 사이즈의 레퍼런스 튜브로 고정한다. 일부 실시예에서, 편의를 위해 분리된 레퍼런스 튜브와 6도 조종기 구성이 있다. 각 조종기 구성의 캘리브레이션은 적절한 레퍼런스 튜브로 수행된다.
안정화 무기는 조종기에 걸어 잠궈진다. 시스템이 캘리브레이션 검사할 준비가 될 때 플랫폼 작동자는 인수 작동자에게 알린다. 캘리브레이션 단계의 순서를 위한 흐름도는 도면 59에 있다.
인수 작동자는 NEOVISION의 설정창 아래의 커플런트 펌프와 검사를 시작한다. 인수 작동자는 조종기가 커플런트로 가득 찼는지 확인하기 위해 A와 B검사창 둘 다의 신호를 관찰한다. 만약 조종기가 커플런트로 채워지지 않았거나 조작 실행의 지속기간동안 물 칼럼을 유지하는 것이 불가능하다면, 계속되기 전에 점검기로 그 원인이 확인될 것이고 수정될 것이다.
1. 인코더 확인
인코더를 위한 적절한 행동과 값의 확인은 홈 위치으로부터 다시 홈 위치으로 돌아오게끔 한 번의 전체를 회전하도록 조종기를 구동함으로써 수행하기 가장 쉽다. 이러한 포지션은 고정 링 반쪽의 파팅 라인과 파팅 라인 내부 링 반쪽을 나란히 줄 세움으로써 쉽게 관찰된다. 값은 일반적으로 둘레와 +/- 0.3mm 이내로 일치해야 한다. 2"조종기와 2.5" 조종기의 실시 예에서, 2"조종기를 위한 간격은 195mm이고 21/2" 조정기를 위한 간격은 245mm이다.
다음의 단계들은 작동자에 의해 사용된다.
(a)양의 방향으로 구동함으로써 음극 측으로부터 홈 위치에 접근해라.
(b)내부 링의 스플릿을 외부 링의 스플릿과 정렬할 때, 'Motors/Relays' 아래의 포지션는 0.0으로 맞춰라. 만약 이 포지션이 상사식(overshot)이라면, 조종기는 음의 방향으로 구동되어서는 안된다. 그렇게 하는 것은 조종기가 캘리브레이션기와 부딪치게끔 구축할지도 모른다. 만약 포지션이 상사식이라면, 음극 측으로부터의 접근을 다시하라.
(c)이 제로 포지션에서, 2" 조종기를 위한 195mm, 2.5" 조종기를 위한 245mm 조종기를 정방향으로 구동하라.
(d)조종기는 일반적으로 내부 회전 링의 스플릿이 외부 링의 스플릿과 정렬되도록 하기 위해 360도 회전을 수행해야 하고 멈춰야 한다. 이 위치로부터 어떠한 갈라짐은 캘리브레이션에서의 에러 또는 조종기의 기계적인 작동에서의 에러를 나타낼지도 모른다.
(e)테스트는 역방향으로 조종기를 홈 위치으로 되돌림으로써 수행된다.
일부 실시 예에서 마지막 값은 +/-0.3mm 안에서 0mm여야만 한다.
어느 한 방향에서의 이러한 요구조건을 충족하지 못하는 것은 몇몇 가능한 원인들 때문이다: 부정확한 세팅, 전기문제 혹인 기계적 문제. 만약 인코더가 어느 한 방향에서 이러한 값 이상이라면, 추가평가를 위해 조종기는 서비스로부터 제거되어진다.
조종기 구동트레인에서 인코더 정확성 측정은 백래쉬에 의해 영향을 받을 수 있다. 조종기마다 백래쉬는 다양하고 기어 트레인과 조종 베어링 표면의 마모로 인해 바로 증가할 수 있다.
2.요소의 기능 확인
NEOVISION 어플리케이션은 보여질 때 톱니 모양처럼 나타나는 각 채널에 선형으로 변화하는 일련의 딜레이들을 끼워넣는 특징을 가진다. 이 테스트는 레퍼런스 샘플에서 셋업 모드에 있는 동안 정적위치에서 수행되어 질 수 있다. 그 대안으로, 이 태스트는 레퍼런스 샘플에서의 캘리브레이션 특징에 대한 요소 응답의 존재/부재를 나타냄으로써 캘리브레이션 리코드의 부분처럼 수행될 수 있다.
메인 대각선 b 스캔 응답의 빠른 체크는 누락된 요소를 눈에 띄게 할 것이다. 작동자는 누락된 요소의 채널 넘버를 확인하기 위해 커서를 사용할 것이다. 누락된 요소의 채널 넘버는 보수이력에 기록될 것이다.
만약 변환기와 기계 콤비네이션이 아래에 있는 표 3의 "요소의 기능"에서 확인된 요구조건을 충족시키는데 실패한다면, 변환기 및/또는 기계는 수리를 위해 서비스에서 제거되어진다.
인수 작동자는 UT와 스캔 세팅을 확인 스캔(Verification 스캔)을 위해 측정해야 한다. 아래의 표1 과 표 2를 검토하면 다음과 같다. 플랫폼 작동자는 캘리브레이션 검사를 위해 적절한 케이블 라우팅을 확인해야 한다. 준비되면, 인수 작동자는 캘리브레이션 검사를 시작한다.
표 1 - 0 도 캘리브레이션 위한 예시 UT 파라미터
파라미터 수치 코멘트
평균 1
구동 구멍 128
펄스 모드 Echo Trigger
디지털화 주파수 100 MHz 측정 정확성을 위해 사용
제로 오프셋 Specific to probe - nominally 32 DP
범위 1250
게이트 시작 245 DP
게이트 길이 2500 DP 17 mm 물 칼럼과 각을 획득하기 위하여
게인 ~32-35 dB 탐침와 시스템의 기능
역치(Threshold) ~13% FSH 초기 펄스 상에서 시작되는 것을 포함하도록 필요한 대로 조절됨
표2 - 6 도 조정 위한 예시 UT 파라미터
파라미터 수치 코멘트
평균 1
구동 구멍 128
펄스 모드 Echo Trigger
디지털화 주파수 100 MHz 측정 정확성을 위해 사용
제로 오프셋 Specific to probe - nominally 32 DP
범위 1500
게이트 시작 350 DP
게이트 길이 3000 DP 17 mm 물 칼럼 및 각을 얻기 위하여
게인 ~32-35 dB 탐침와 시스템의 기능
역치(Threshold) ~13% FSH 초기 펄스 상에서 시작되는 것을 포함하도록 필요한 대로 조절됨
인수 작동자는 캘리브레이션 검사를 아래의 표에 적힌 각 항목 당 한번씩 완벽하게 평가해야 한다.
3. 변환기 - 조종기 조정 체크
변환기-조종기 조정은 레퍼런스 블럭의 5 플랫 영역에 걸쳐 검사 함으로써 평가될 수 있다. (캘리브레이션 55-57에서 보여지는 예시 블럭들과 같은) 몇 실시 예에서 이러한 영역들은 레퍼런스 블럭 축에 대하여 경사질 수 있다. 정확히 셋팅되었을?, 신호 진폭은 2도 표면에서 1도 표면으로, 변환기 면에 평행한 면의 최대치까지 상승하고, 그런 다음 1도까지 그리고 또 2도 표면까지 떨어질 것이다. 인수 작동자는 조종기를 블록 주위의 홈 위치으로부터 앞쪽으로 2" 조종기에는 145mm 간격으로 그리고 2.5"조종기에는 185 간격으로 구동할 것이다. 인수 작동자는 모션 증가를 0.1mm 지정할 수 있고 인터페이스 신호를 관찰하는 동안에 현 위치에 대하여 증가를 지정할 수 있다. 인수 작동자는 신호가 최대치로 관찰되고 하락할 때 까지 포지션 증가를 계속할 수 있다. 이 지점에서, 작동자는 조종기의 현 위치를 지정한다: 2" 조종기에는 149.1 그리고 2.5" 조종기에는 186.9mm. 반대 방향으로 구동하는 것은 조종기 백래쉬가 설정에 통합되는 결과를 낳는다.
만약 최대값이 다른 면에서 발생하는 것이 발견되면, 변환기와 조종기는 정렬되지 않고 조정되어야만 한다. 조종기는 이 문제를 해결하기 위해 서비스로부터 제거될 수 있다.
일단 최대값이 확인되어지고 조종기 둘레 포지션이 조종기 사이즈에 맞춰 설정되고 나면, 인수 작동자는 조종기를 0 을 지난 지점까지 구동해야 한다: -3mm. 이는 조종기 드라이브 트레인으로부터 걸쇠를 제거하는 것이 필요로 되어 질 수도 있다. 인수 작동자는 조종기를 다시 0 포지션으로 구동한다. (홈 위치일 필요는 없다) 그러고 나면, 인수 작동자는 캘리브레이션의 나머지 단계를 수행할 준비가 된다.
인수 작동자는 일반적으로 WPIT 캘리브레이션 스캔이 아닌 WPIT 확인 스캔을 선택해야 한다. 캘리브레이션 스캔은 DAC커브를 구축하는 반면 확인 스캔은 DAC 커브의 기능을 확인한다.
확인 스캔은 물 칼럼 시리즈 다음, 각도 인증 그리고 각진 면 다음 레퍼런스 블록주위의 일련의 포지션과 금속 경로 시리즈를 실행한다.
이 체크는 반사장치 또는 역동적으로 변환기의 스캐닝 각을 바꾸는 거울(154)를 통합하는 실시예에서 변화되거나 수정될 수 있다. 예를 들면, 거울(154)를 갖는 일부 실시예에서, 변환기-조종기 조정은 레퍼런스 블록의 연속 가변 영역에 걸쳐 검사 함으로써 평가되어진다. 이 영역은 효과적으로 각도 범위를 통해서 전달하는 캠면이다. 통제시스템은 인터페이스 신호를 최적화 하기 위하여 거울을 각으로 구동할 것이다. 보고되어지는 각도는 검사되는 다양한 지점에서의 표면의 각도와 일치해야만 한다.
이 기능을 수동으로 수행하기 위해서, 인수 작동자는 연속면의 폭을 따라 다양한 위치에서 인터페이스 진폭 절정기로 프루브 축을 구동할 수 있다. 프루브 축 각도는 보고되고 예상 각과 비교된다. 일부 실시예에서 보고된 각과 예상 각 사이의 차이는 +/- 1 도를 초과해서는 안된다.
4.금속 경로 치수 검증
금속경로치수의 정확성은 레퍼런스 블록의 다양한 단계를 검사함으로써 검증된다. 일부 실시예에서, 2mm, 8mm 그리고 14mm 단계는 체크된다. 도면 55-57에서 보여지는 각 레퍼런스 블록의 예에 구체적 치수는 설명의 마지막에 표 A12에서 A15 사이에서 찾아진다.
(a) 이 치수는 선형 전기 b 검사와 일치하는 모체 주 대각선 채널 선택의 A검사창에서 수행된다. B 검사로 부터의 어떠한 경로도 이 측정을 위해 선택될 수 있다.
(b) 이 측정을 위해 시간축은 절반 경로로 설정되고 속도는 디스플레이 선택 탭 아래의 탄소강으로 설정된다.
(c) 이 측정은 A검사의 처음 두 b-에코의 지역에서 확대함으로써 만들어져서 각각의 데이터 샘플은 구별되 질 수 있다.
(d) 커서 두 쌍을 사용하면서, 첫번째 에코의 첫번째 오르는 제로 크로스에 하나의 커서를 위치시키고, 두번째 에코의 상당하는 제로 크로스에 다른 하나의 커서를 위치시킴으로써 이 측정은 만들어진다. 측정은 이 두 커서의 금속 경로 값 사이의 차이점이다.
(e) 이 단계들을 위한 값은 캘리브레이션 레코드에 기록된다.
만약 값이 허용 범위 밖으로 떨어진다면, 불일치의 원인은 검사가 지속되기 전에 확인 되어져야만 하고 치료 되어야만 한다. 불일치 검사 이전에 얻어진 모든 데이터는 더이상 유효하다고 여겨질 수 없다.
5. 변환기 딜레이 체크
레퍼런스 샘플에 조종기를 정확하게 위치시키는데의 어려움 때문에 변환기 딜레이는 단지 위치적 부정확성의 문제에 의해 변한다. 변환기 딜레이는 그러므로 일반적으로 오직 지시대로 수행된다.
이 테스트를 위해, 인터페이스 신호와 두번째 인터페이스 멀티플은 검사 데이터에 존재해야만한다. 이것은 2mm또는 5mm 중 하나의 물 칼럼 스텝에서 성취될 수 있다.
변환기 딜레이는 그 단계를 위한 디자인 물 칼럼 거리로부터 측정된 물 칼럼 거리를 차감함로써 측정된다. 델타는 현재의 설정으로부터 탐침 딜레이 안에서의 변화일 것이다. 후속 왜곡 이 측정에서의 오차를 증가시키기 때문에 가장 정확한 측정은 각 신호들의 첫번째 최소값으로부터 얻어질 것이다. 이 거리는 일반적으로 절반 경로를 기반으로 한 물 속도 대신에 디지털화 포인트에서 평가된다는 것을 주목해라.
인수 작동자는 예상 한계를 벗어나서 나타나는 읽기를 확인하기 위해 다른 단계 또는 채널을 사용할 수 있다.
6. 물 경로 감쇠 체크
물 경로 감쇠 커브는 인터페이스 신호의 진폭을 검사함으로써 검증될 수 있다.
일부 실시예에서 사용되는 캘리브레이션 소프트웨어(WPIT verification)은 다양한 물 칼럼 스텝의 주어진 예를 위해 진폭 높이 변화의 범위를 보고하는 특징을 갖는다. 인터페이스 신호의 진폭은 일반적으로 레퍼런스 블록의 모든 스텝의 주 대각선 채널을 위해 50에서 99%FSH 이내로 남는다. 다른 가능한 요소(공기 기포)의 부재에서 상기 수치의 편차는 물 경로 감쇠가 정확하지 않다는 것을 암시한다.
만약 보고된 레벨이 각 요소를 위한 범위 밖에 있다면, 인수 작동자는 또 다른 변환기 요소 반응을 사용하면서 수동 평가를 수행해야 한다. 인수 작동자는 원하는 채널을 선택할 수 있고 물 칼럼 단계들의 범위로부터 진폭 반응을 검사할 수 있다. 만약 그 반응이 50에서 99% FSH이내로 떨어진다면, 감쇠 검사는 일반적으로 허용 가능하다. 만약 변환기의 몇 가지 요소에서 탈선이 존재하는 것으로 발견된다면, 또는 탈선의 범위가 초과적이라고 발견된다면, 이 문제를 해결해라.
7. 온도 센서 검증
이러한 종류의 장치의 견고성을 고려할 때, 온도 확인하는 것이 안정되고 예상 경계 이내에 있는지를 검사하는 것은 일반적으로 충분하다. 조사를 위해 예상된 공칭 경계는 일반적으로 15에서 45 섭씨 온도이다.
인수 작동자는 캘리브레이션 검사를 아낄 수 있고 FMC 피더(Feeder) 캘리브레이션 기록에서 캘리브레이션의 결과를 기록할 수 있다. 보충 검사를 위한 준비에서, 이미 그곳에 있는 것이 아니라면, 조종기는 홈 위치로 몰아진다.
적절한 단계에 의해 어떠한 변칙도 해결될 수 있다. (예를 들면, 구성 요소 교체, 기포 제거), 그리고 조사를 속행하기 전에 다시 캘리브레이션되어 질 수 있다.
8. 물 경로 측정 검사
보충하는 검사는 통수로 측정 검사를 수행하기 위해 요구되어 질 수 있다. 검사는 일반적으로 0.5mm의 단계에서 레퍼런스 블록에 60 mm에서 100mm 실행한다. 이 검사는 0도와 6도 구성에서 둘 다 수행될 수 있지만, 그러나 이번에는 오직 0도만 평가되어질 것이다.
일부 실시예에서, 통수로 측정은 레퍼런스 블록 안에서 2,5,8,11,14 그리고 17mm 물 칼럼 단계들 사이의 측정 델타를 체크함으로써 확인되어진다. 선상의 전기 b 검사에 상응하는 매트릭스 메인 사선 채널 선택의 A검사 창에서 이 측정은 수행되어진다. B검사로 부터의 어떠한 채널도 이 측정을 위해 선택될 수 있다. 각 레퍼런스 블록에 독특한 측정은 기록으로 유지될 수 있고 그리고 캘리브레이션 과정에서의 참조로 사용될 수 있다.
이 측정을 위해서 시간 축은 절반 경로로 설정되고, 속도는 디스플레이 선택 탭 아래의 물로 설정될 것이다.
이 측정은 A검사의 인터페이스 에코의 지역에서 확대함으로써 만들어져서 각각의 데이터 샘플은 구별되어 질 수 있다. 커서 두 쌍을 사용하면서, 인터페이스 에코의 첫번째 오르는 제로 크로스에 하나의 커서를 위치시키고 그 후에 다음 단계의 이미지를 지시하고, 인터페이스 에코의 상당하는 제로 크로스에 다른 하나의 커서를 위치시킴으로써 이 측정은 만들어진다. 측정은 이 두 커서의 통수로 값 사이의 차이점이다.
이 값은 A 스캔 창의 INFO 버튼으로부터 직접적으로 얻어질 수 있다. 이후 물 칼럼 단계측정은 똑같은 방식으로 만들어진다.
파라미터& 캘리브레이션을 위한 값
아래의 표 3은 파라미터가 측정되어지고 해당 목표 값이 얻어지도록 확인한다.
표 3 - 캘리브레이션 기준과 수치의 예시 리스트
요소 수치 범위 코멘트
요소 기능성 미적용 소실은 13개를 넘지 않으며, 인접한 소실은 3개를 넘지 않는다 13 또는 3 인접요소들 보다 크면 변환기는 거부
탐침 딜레이 32 DP 2 DP 메모 - 100 MHz일 때 샘플링 비율
물 칼럼 DAC 80 % FSH 99% - 50% FSH
금속경로측정 특정 블록,
표 A12 내지 A15 참고 		+/- 0.03 mm
변환기 - 조종기 정렬 0 +/- 1
온도 센서 기능 미적용 15-45℃ 기능작동중이고 이상적인지 점검
인코더 체크 0 to 195 (2") or 245 (2.5") +/- 0.3 mm 백래쉬나 진행 초과 체크- 필요에 따라 조종기로 대체
물 칼럼
측정 		특정 블록,
표 A12 내지 A15 참고 		+/- 0.01 mm 레퍼런스 블록의 스텝사이의 차이 측정
캘리브레이션 기록 내용
FMC Feeder 캘리브레이션 기록은 일반적으로 다음의 정보를 포함한다.
.캘리브레이션 파일의 날짜와 시간
.캘리브레이션 파일의 이름
.변환기 시리얼 넘버, 조종기 시리얼 넘버
.마이크로펄스 시리얼 너머, 볼트 인터페이스 모듈 시리얼 넘버
.레퍼런스 튜브 시리얼 넘버
.캘리브레이션을 수행하는 인수 작동자의 이름
.캘리브레이션을 수행하는 플랫폼 작동자의 이름
.캘리브레이션의 결과를 기록하는 데이터 테이블
간격
레퍼런스 블록의 캘리브레이션 검사는 다음의 간격으로 수행된다.
.시프트의 시작
. 4시간 간격
.인수 작동자의 변화
위에 덧붙여서, 캘리브레이션 검사는 변환기, 조종기, 도구가 변화될 때 마다 수행되어질 수 있다. 캘리브레이션 체크는 조사 시스템이 캘리브레이션 중으로 유지되고 있는지 그리고 완전히 작동중인지에 대한 확인이다. 캘리브레이션 체크 파일은 조사 데이터와 함께 기록될 수 있다.
초음파장비 설정
초음파 장비 설정은 미리 정의된 구성 (셋업파일)에서 이용 가능할 수 있다. 조사 캠페인을 위한 장비의 최초 설정에 책임이 있는 조사 감독관은 모든 설정 파일의 가장 최신 버전이 NEOVISION 소프트 웨어에 장착 되었는지 확인해야 한다.
설정을 위한 공칭(nominal)값은 아래의 표4에서 주어진다.
표 4 - 초음파 테스트를 위한 공칭값
파라미터 필수적인지 수치 코멘트
탐침 요소 부피 예 0.195 mm 탐침 규격 당 고정
탐침 요소 피치 예 0.27 mm 탐침 규격 당 고정
탐침 요소 상승 예 5.0 mm 탐침 규격 당 고정
탐침 요소 계수 예 128 부재 - 인접한 부재는 3개를 넘지 않으며 반응하지 않는 부재는 13개를 넘지 않는다. 탐침 규격 당 고정
탐침 중심 진동수 예 측정된 대로, 공칭 +/- 10% 이내 탐침 규격 당 고정
변환기 요소 게인 트림(trim) 예 부재는 이전의 경우의 +/- 2.0 dB 이내이어야 한다. 절차를 통해 결정됨
제로 오프셋 예 공지의 딜레이의 +/- 2DP 이내이어야 하지만, 최근의 설계는 ~ 32 DP @ 100 MHz or 16 DP @ 50 MHz 이다 탐침의 특성에 의해 측정됨에 따라
펄스 폭 예 40 to 60 ns 변환기에 최적화
펄스 전압 예 70V 100V 초가하면 변환기 에이징이 가속화됨
딜레이 예 ~ 30 그러나 20 DP보다 작지는 않음 다양함 - Feeder와 용접 캡 형상이 상기 범위의 다양함에 영향을 준다
범위 예 ~ 500 to 850 DP 두께의 기능 & 물 칼럼 범위
디지털화 속도 예 50 MHz 데이터변속률을 위해 최적화
디지털화 해상도 예 12 비트
평균 예 1
데이터 수집 모드 예 FMC
능동 구멍 예 128
게인 예 변수 - 40 내지 47 dB 범위의 공칭값 상세는 절차 참조
필터 예 없음 필터 사용은 다음단계에 영향 미침
물 DAC 예 온 - 과정에 의해 결정되는 바에 따라
금속 DAC 아니오 오프 NeovisionTM 1.0 분석 소프트웨어에 따라
인터페이스 게이트 예 온
인터페이스 제로 설정 예 오프 (미체크)
인터페이스 게이트 시작 예 ~ 225 - 350 DP, 200 DP 보다 작지 않음 스캔 유형의 기능, 예로써, 0 도, 2"의 경우 6도
인터페이스 게이트 범위 예 ~ 1000 DP 공급기의 형상의 함수
인터페이스 게이트 진폭 예 ~ 11% FSH
Pre - 트리거 수집 예 온 - 30 DP
게이트 1 아니오 오프 데이터 품질 표시기를 위한 입력값
게이트 1시작 아니오 데이터 품질 표시기를 위한 입력값
게이트 1 길이 아니오 데이터 품질 표시기를 위한 입력값
게이트 1 진폭 아니오 5% FSH 데이터 품질 표시기를 위한 입력값
외경 구멍 아니오 18 데이터 품질 표시기를 위한 입력값
최소 백분율 아니오 50% 데이터 품질 표시기를 위한 입력값
선호되는 백분율 아니오 80% 데이터 품질 표시기를 위한 입력값
내경 구멍 아니오 32 데이터 품질 표시기를 위한 입력값
최소 백분율 아니오 50% 데이터 품질 표시기를 위한 입력값
선호되는 백분율 아니오 80% 데이터 품질 표시기를 위한 입력값
초음파 테스트 설정
상기 표 4는 이 조사에서 일반적으로 사용되는 공칭 초음파 파라미터를 확인한다. 인수 작동자는 적절한 파라미터가 다음의 캘리브레이션 수행을 위해 장착 되었는지 확인한다.
인수 동안의 커플런트(couplant) 의 온도는 감지할 수 있을 정도의 여유(18에서 40도가 전형적인 범위)한에서 변화할 수 있다. 일부 실시 예에서는, 이 범위를 벗어난다. 커플런트 내의 음속에서 상응하는 변화가 있다. 다른 조사 방법과 달리. 커플런트 내의 속도 변화는 결과에 중요한 영향을 끼친다. 그러므로 조사가 수행되어지는 온도는 일반적으로 감시되어야 한다. 일부 실시예에서 조사를 위한 허용 가능한 온도 범위는 15에서 40 섭씨 온도이다. 만약 온도가 이 번위를 우연히 벗어난다면, 명시된 범위 내로 온도를 되돌리려는 노력이 만들어져야한다.
온도 감지기는 일부 실시예의 하드웨어에 포함된다. 캘리브레이션 79와 80은 온도 감지 부착 클립 7904에 의해 조종기 100에 대한 온도 감지기 7902의 예를 보여준다.
NeovisionTM 어플리케이션은 각 인수 포지션을 위한 온도를 기록해야한다.
데이터 유효성 검사 표시
일부 실시예는 데이터 셋트를 평가함에 있어서 인수 작동자를 위한 지원으로 데이터 유효성 검사 표시 소프트웨어 특징을 포함한다. 지시자는 OD 서페이스를 위한 인터페이스 게이트와 ID 서페이스를 위한 게이트1 안에서 각각 신호의 존재를 보여준다.
입력 파라미터는 다음과 같다.
.인터페이스 게이트
.인터페이스 게이트 진폭
.게이트 1
.게이트 1 진폭
.OD 구멍 크기, 최소 백분율, 선호 백분율
.ID구멍 크기, 최소 백분율, 선호 백분율
입력 파라미터는 설정 모드에 맞춰 조정될 수 있다.
조사 순서 정의
분리된 조사 순서는 2" 그리고 2.5"조종기를 위해 정의된다. 조종기를 위한 설정은 표 5와 6에 주어진다.
표 5 -다음 파라미터 조사 - 2.5" 조종기
파라미터 수치 코멘트
시작 0 시작 포지션은 홈 위치과 다를 수 있음
종료 245 파이프 직경에 기초
스캔 간격 0.5 요구 절차
속도 10
Counts/mm 91.80 산출 수치
조정기 반지름 47.45 설정 수치
감속 비율 3748.6 산출 수치
최대 전류 500 최고 서지 전류와 관계 - 초과하지 않음
실속 전류 450 최고 연속 전류와 관계
비례 게인 2000 테스트 통해서 결정됨
적분 게인 80 테스트 통해서 결정됨
미분 게인 1000 테스트 통해서 결정됨
표 6 - 다음 파라미터 조사 - 2" 조종기
파라미터 수치 코멘트
시작 0 `
종료 195 파이프 직경에 기초
스캔 간격 0.5 요구 절차
속도 10
Counts/mm 65.64 산출 수치
조정기 반지름 39.3 설정 수치
감속 비율 2133.3 산출 수치
최대 전류 500 최고 서지 전류와 관계 - 초과하지 않음
실속 전류 450 최고 연속 전류와 관계
비례 게인 2000 테스트 통해서 결정됨
적분 게인 80 테스트 통해서 결정됨
미분 게인 1000 테스트 통해서 결정됨
스캔 및 검사 영역
공급기(feeder)의 표면 변화뿐만 아니라 공급기(feeder) 및 매니풀레이터(manipulator) 사이의 오프셋으로 인해, 일부 실시 예들에 있어서 조작자는 단지 특정 방향에서 UT 신호만을 얻을 수 있다. 타협이 이루어질 수 있다. 매니풀레이터가 인트라도스(intrados)와 엑스트라도스(extrados) 영역을 얻기 위해 0도 모드로 구성되고, 좌측 치크(cheek)를 얻기 위한 6 도 전방 구성과 우측 치크를 얻기 위한 역방 구성으로 타협이 이루어질 수 있다. 매니풀레이터가 예정된 영역을 넘어서는 영역을 스캐닝하는 경우 UT신호는 저하될 수 있다.
0도 스캔을 위한 시작 지점은 일부 실시예들에 있어서 변환기가 직접 우측 치크(cheek)로 넘어가는 위치로 정의된다. 매니풀레이터는 헤더(Grayloc™로 부터 떨어져있는)를 향하는 케이블을 배향하고, 스캔은 죄측 치크의 벤드(bend)의 인트라도스를 통해 정방향으로 진행되고, 그 후 우측 치크 상에 접속된 벤드의 엑스트라도스를 향한다.
6 도 전방 스캔 시작 지점은 일부 일시예들에 있어서 변환기가 피팅 인트라도스의 약간 오른쪽인 위치로 정의된다. 케이블의 방향은 0도의 구성과 동일하고, 헤더를 향하며, Graylo™으로부터 떨어져있다. 스캔은 왼쪽 치크를 넘는(over) 인트라도스로부터 단지 엑스트라도스의 중심선까지 진행된다. 스캔은 일반적으로 인트라도스와 엑스트라도스 모두를 얻어야 하고, 길이보다 100mm 적지 않아야 한다.
6 도 역방향 스캔을 위한 시작 지점은 일부 실시예들에 있어서 변환기가 피팅 인트라도스의 약간 왼쪽인 위치로 정의된다. 케이블의 방향은 0도의 구성과 반대되고, 헤더와 멀리 떨어져 있으며, Grayloc™을 향한다. 스캔은 오른쪽의 치크를 넘는(over) 인트라도스로부터 단지 엑스트라도스의 중심선까지 진행된다. 스캔은 인트라도스와 엑스트라도스 모두를 얻어야 하고, 길이보다 100mm 적지 않아야 한다.
획득 오퍼레이터(Acquisition Operator)는 검사 기록에서 스캔 타입, 시작 및 길이를 식별할 수 있다.
조절 가능한 반사기와 미러(154)를 갖는 일부 실시 예들에서, 양축식 구성은 시스템의 성능을 향상시킬 수 있다. 미러(154)를 통한 UT 빔을 표현하는 것에 의해, 도구는 대부분의 구성을 한번의 스캔으로 필요한 데이터를 수집할 수 있다. 복합 조인트(2) 스캔의 경우에 제1피팅 상 트랙의 제1스캔과 제2피팅 상 트랙의 제2스캔이 요구될 수 있다.
검사 샘플 조작 셋업 (Manipulator Set-up on Inspection Sample)
다음 단계는 모든 스캔 타입에 일반적으로 수행될 수 있다.
(1) 플랫폼 오퍼레이터(platform operator)는 공급자 상에 매니풀레이터를 설치할 수 있고, 매니풀레이터의 반쪽과 만나 단단히 고정된다. 만약 검사 영역에 직접 적 접근이 불가능하다면, 플랫폼 오퍼레이터가 공급자의 접근가능한 영역에 매니풀레이터를 설치할 수 있고 검사한 영역을 넘어서 매니풀레이터가 재배치될 수 있다. 매니풀레이터 상에 구동 인클로저(drive enclosure)는 일반적으로 수평 공급부 런(horizontal feeder runs)을 위해 공급자의 상부, 또는 수직 런(vertical runs)의 경우 하부에 기어 트레인(gear train) 에 있어야 한다. 또한 플랫폼 오퍼레이터는 그것들이 수축하는 방향이 균일한지 확인하기 위해 매니풀레이터 상에 밀밀봉부를 체크할 수 있다.
(2) 플랫폼 오퍼레이터는 루프 인접 말에 케이블이 의도한 방향으로 조작의 회전을 허용 할 수 있는 충분한 변환기 케이블의 여유가 있다는 것을 보장하여 조작에 대한 부담을 완화하기 위해 피팅 할 수 있다.
(3) 플랫폼 오퍼레이터와 획득 오퍼레이터는 매니풀레이터가 공급기 상에 설치된 후에 검사된 공급기의 정체성(identity)을 재확인할 수 있다.
(4) 매니풀레이터의 배치가 확정되면, 획득 오퍼레이터는 매니풀레이터를 채우기 위해 커플런트(couplant) 펌프를 시작할 수 있다. 플랫폼 오퍼레이터는 과도한 누설 방지를 위해 매니풀레이터 밀봉부를 체크할 수 있다. 밀봉부의 조정은 누설 감소를 위해 요구될 수 있다. 플랫폼 오퍼레이터는 커플런트 플로우(couplant flow) 솔레노이드 어셈블리 상에 밸브를 통하는 커플런트 소비를 최대한 적합하게 하기 위한 유동률(flow rate)의 조정이 요구될 수 있다.
(5) 씰 검사와 함께, 플랫폼 오퍼레이터 또한 매니풀레이터의 양 절반(both halves)은 안전하게 걸려있는지 함께 체크될 수 있고 확인될 수 있다. 만약 양 절반(halves)이 완전히 연결되어 있지 않으면, 과도한 누설과 부실한 모션 제어가 발생할 수 있다.
검사 과정
검사 과정에 대한 플로우차트는 도 60에 도시되어 있다. 획득 오퍼레이터는 주어진 환경에 따른 다른 매니풀레이터 스캐닝 모드 사용의 옵션을 가지고 있다. 다음 단계들은 일반적으로 모든 스캔 타입에 수행될 수 있다.
(1) 획득 오퍼레이터는 정적 스캔을 시작할 수 있고 커플런트 펌프가 시작될 때 커플런트는 매니풀레이터로부터 누설하는 것이 확정된다. B 스캔 창은 선형 B 스캔 이미지에 실장(populated with)되야 하고, A 스캔 창은 B 스캔 창으로부터 A 스캔 이미지에 실장 되어야 한다. 만약 B 스캔이 A 스캔 없이 존재한다면, 획득 오퍼레이터는 B 스캔창에 대한 A 스캔 선택의 링트를 재설정할 수 있다. 만약 두 창 모두 실장되어 있지 않다면, 획득 오퍼레이터와 검사 감독관(Inspection Supervisor)은 진행 전에 원인을 조사하고 해결할 수 있다. A 스캔과 B 스캔을 설립하고 나면 획득 오퍼레이터는 명백한 결함을 식별하고 해결하기 위해 스캔 품질의 피상적 평가를 만들 수 있다.
(2) 만약 시작 지점에 따른 홈 위치(Home position)를 사용하지 않는다면, 획득 운영자는 원하는 시작 지점에서 변환기에 조깅(jog)할 수 있다. 다른 플랫폼 오퍼레이터는 VIM 상에 국부적 제어를 사용하여 작업을 수행할 수 있다. 변환기가 스캔 시작 지점에 위치할 때 획득 오퍼레이터는 제로(zero)로 시작 지점에 세팅될 수 있다. 다시 말해, 플랫폼 오퍼레이터는 의도된 진행 ?향을 위해 충분한 케이블 슬랙(slack)과 적절한 케이블 공급을 보장할 수 있다.
(3) 만약 언제든지 플랫폼 오퍼레이터가 검사에 대한 간섭 가능성 또는 검사에 대한 제한된 접근을 본다면, 플랫폼 오퍼레이터는 획득 오퍼레이터에게 이를 알릴 수 있다. 만약 좁은 틈새(clearance)가 문제가 된다면 획득 오퍼레이터는 더욱 유리한 위치에서 스캔을 시작하는 것을 선택할 수 있다.
(4) 획득 오퍼레이터는 선택 테스트 실행을 수행할 것인지를 선택할 수 있다. 테스트 실행의 목적은 용접 위치, 신호 진폭, 매니풀레이터 정렬, 에어 버블 또는 포켓의 존재 또는 다른 상태들을 확인하기 위함이다. 주변부의 해결을 위한 제안 값은 일부 실시예들에서 10mm 내지 15mm 이다. 테스트 실행(test run)에 있어서 모든 불리한 조건은 스캔이 실시되기 전에 수정될 수 있다.
(5) 획득 오퍼레이터는 시작 지점에서 스캔을 개시할 수 있다. 플랫폼 오퍼레이터는 조작의 진행 상황을 모니터링 할 수 있고, 적절한 케이블 공급(feed)에 관심을 가질 수 있다. 획득 오퍼레이터는 주 대각선 B 스캔과 데이터 품질을 위한 A 스캔에 해당하는 모니터링을 할 수 있다. 감소된 변환기의 영역은 인접한 장애물과 접할 수 있다. 일반적으로 매니풀레이터가 꺼지는 것이 변환기가 매니풀레이터 밀어내는 것 보다 바람직하다. 후자의 경우, 잘못된 데이터가 기록될 수 있다.
(6) 매니풀레이터 컨트롤은 탐지되지 않은 스톨(stall) 상태를 제공하는 스캔이 완료되면 시작 위치로 조작을 반환할 수 있다. 만약 정지 상태가 발견되면, 매니풀레이터의 작동은 획득 오퍼레이터에 의해 선택된 스캔 옵션에 따를 수 있다.
(7) 획득 오퍼레이터는 스캔 수용에 영향을 미치는 요인들을 위한 완성된 파일을 검토할 수 있다. 획득 오퍼레이터는 파일을 검토하는 동안 커플런트 펌프를 차단할 수 있다. 만약 스캔이 수용될 수 없다면 획득 오퍼레이터와 플랫폼 오퍼레이터는 결핍 해결을 시도할 수 있고 용접부를 재스캔 할 수 있다. 허용 데이터를 수집하기 위한 시도의 횟수에는 제한이 없다. 획득 오퍼레이터는 데이터를 저장할 수 있고 그 데이터가 품질 기준을 충족하지 않았다면 스캔이 시도가 여러 번 수행될 수 있다. 제한을 묘사하는 표기는 검사 기록으로 만들어질 수 있다.
(8) 만약 획득 오퍼레이터가 파일을 수용할 만 하다고 여기면, 획득 오퍼레이터는 파일과 검사 기록을 저장할 수 있다.
(9) 만약 그것이 아직 준비되지 않았다면 획득 오퍼레이터는 매니풀레이터를 홈 위치(home position)으로 구동시킬 수 있다.
(10) 획득 오퍼레이터는 만약 같은 공급자(feeder) 상에 있다면 매니풀레이터를 분리했을 경우 또는 다음 위치로 이동하는 경우 모두 플랫폼 오퍼레이터를 지시할 수 있다.
(11) 획득 오퍼레이터 및 플랫폼 오퍼레이터는 위에서 언급한대로 지정된 간격에 보정을 수행할 수 있다. 가장 최근에 유효한 측정(calibration) 스캔 후에 획득된 데이터는 폐기될 수 있으며 영향을 받는 용접부도 재검사할 수 있다.
검사 범위
검사 범위는 도 49 및 도 50에 정의된 범위에 따를 수 있다. 용접 중심선의 알려진 위치를 기반으로 하는 이러한 형상에 대해 정의된 검사 영역에 주목하라. 매니풀레이터는 일부 실시예들에서 원통형의 프로파일을 추적할 수 있고 반드시 복잡한 형상의 중심선을 추적할 필요가 없을 수 있다. 사용자들은 두번째 단계에 대한 조작이 공급자의 다른 영역으로부터 데이터를 얻기 위해 필요하다고 인정되는 경우 위치를 변경하도록 선택할 수 있다.
기록 기준
NEOVISION™ 출원(application)에 관하여, 인터페이스 신호에 따른 모든 신호들은 기록될 수 있다.
평가 및 수용 기준
획득 오퍼레이터는 후술하는 스캔의 수용을 결정하는 기준에 관하여 파일을 검토할 수 있다. 신호 품질을 알리기 위해 요인의 수를 감안할 때, 획득 오퍼레이터가 수집될 때 데이터를 모니터링하고 선택된 영역의 상세한 검토를 수행 획득 후 시간을 보낼 수 있다.
다음 조건은 스캔의 관심 영역에 적용되고, 예를 들어, 전술한 실시예들에 따른 0 도 구성의 경우 엑스트라도스/인트라도스, 6 도 전방 스캔에 대한 왼쪽 치크, 6 도 역방 스캔에 대한 오른쪽 치크에 적용될 수 있다. 스캔과 관련되지 않는 다양한 조건들은 일반적으로 데이터 품질 평가에 고려되지 않는다.
신호 품질
(1) 경사 & 오프셋: 변환기를 축 방향에서 검사 표면과 일치하지 않을 때 경사 조건이 발생할 수 있다. 오프셋은 유사한 조건이지만, 변환기는 관 축에 평행하게, 파이프 축으로부터 옆쪽 측면 거리에 있을 때 대신에 발생할 수도 있다. 이러한 조건 둘 다 OD 신호 진폭의 상당한 저하로 이러질 수 있다. 이러한 조건 하에서 ID 신호를 완전히 손실될 수 있다. 이러한 조건은, 각도(degree)에 있어서, 견고한 엘보우(elbow) 또는 조인트 간의 결합 구조를 검사할 때 내재되고, 다만 일반적으로 전체 둘레의 40%를 초과할 수는 없다. 파이프 표면의 축 및/또는 반경 위치에서 매니풀레이터를 재배치하는 것은 스캔에서 왜곡의 양을 감소시킬 수 있다.
(2) 기포: 기포는 세 곳에서 발생할 수 있다: 즉, 검사 표면, 변환기 표면 또는 물 기둥에서 진동할 수 있다. 일반적으로 기포는 데이터 품질에 부정적인 영향을 미친다. 세 가지 조건 중, 파이프 표면의 기포는 그들의 국부적 성질 또는 그들의 작아지려는 경향에 기인하여 최소한의 영향을 갖는다. 이러한 기포들의 확대는 예상보다 빨리 발생하는 획득(acquisition)에 대한 응답을 얻을 수 있다. 표면 기포는 그들이 OD 또는 ID 신호의 진폭의 감소를 야기시킬 때 과도할 수 있다. 파이프 상에 기포는 파이프 표면의 적절한 세척과 세척 과정 동안 계면활성제의 사용의 조합에 의해 감소될 수 있다. 선택적으로, 축 씰 표면을 문질러 배관을 따라 이동하는 매니풀레이터를 거품의 대부분을 제거할 수 있다.
변환기/거울 표면 상에 위치한 기포는 그들이 전체 검사 과정 동안에 지속적으로 특정 요소에서 펄스를 저해하는 한에 있어서 더 중요하다. 이러한 기포의 유형은 특히 몇 가지 요소들에 대한 OD/ID 신호에서 비정상적으로 지속적인 하락에 의해 검출된다. 그것이 일부 특정 요소에서 OD/ID 신호의 2dB 하락 또는 그 이상의 하락을 야기시킬 때 이러한 동작은 기준 블록에서 확인할 수 있다. 이러한 기포의 유형은 일부 실시예에 있어서 적합하지 않을 수 있다. 변환기/거울 표면 상의 기포는 승인된 UT 젤 커플런트와 함께 변환기의 표면을 부드럽게 닦아내는 것에 의해 완화될 수 있다.
물 기둥 내의 기포는 데이터 획득 인터페이스의 불규칙적인 트리거링(erratic triggering)임이 자명하다. 기포의 이러한 유형의 흔한 발생 원인은 커플런트 공급에 갖혀진 공기이다. 데이터 수집의 내용에 대해 트리거링 데이터 분석 과정에 문제가 발생할 수 있고, 몇몇 상황에서, 잘못된 결과를 야기할 수 있다. 주어진 물 기둥의 크기, 물 기둥 내에 기포는 일반적으로 일부 실시예들에서 완전한 데이터 파일의 각각 몇 개의 스캔 라인보다 더 채워지지 않아야 한다. 만약 물 기둥 내에 기포가 눈에 띄는 양으로 발견된다면 (일부 실시예들에서 스캔 지점의 5% 이상), 기포의 원인은 규명되어야 하며 제거되어야한다. 영향을 받은 용접부를 재스캔하는 것은 검사 기록에서 조사되고 알려질 수 있다.
(3) 에어 포켓: 에어 포켓은 매니풀레이터의 상부 맨 끝단에서 발생할 수 있고 누설량이 커플런트 공급량를 초과할 때 야기될 수 있다. 에어 포켓은 연속적인 스캔 라인 상에 변환기를 가로질러 UT 신호의 손실 완료 부분이 있을 때 관찰될 수 있다. 만약 신호의 손실이 몇 개의 채널에 고립되거나 기간(~5 프레임) 에서 짧아지고 획득 오퍼레이터는 스캔 파일을 받아들일 수 있다. 그렇지 않으면 과도한 누설율의 원인을 해결하는 것이 바람직할 수 있고 및/또는 매니풀레이터의 흐름(flow)을 증가시키고 공급자의 용접을 재스캔할 수 있다.
(4) 신호 범위 제한: 공급자의 표면 상에 매니풀레이터의 위치와 같은 요소들, 용접 캡의 높이와 공급자의 구조는 스캔에서 물 경로 거리 범위 상에 상당한 영향을 미칠 수 있다. 물 경로 길이의 과도한 변동이 스캔의 품질에 악영향을 미칠 수 있다. 그 중 가장 문제되는 상황은 변환기가 검사 표면(일부 실시예들에서 200DP 이하)에 너무 가깝게 배치될 때 발생할 수 있다. 이러한 경우 인터페이스 신호는 송신 요소(transmitting element)의 초기 펄스로부터 아래로 병합될 수 있고, 잠재적으로 거짓 트리거로 이어질 수 있다. 더욱이 이 포인트에서 인터페이스 신호는 요소에 대해 가까운 영역일 수 있고, 이러한 경우 신호 진폭은 매우 가변적일 수 있다. 이러한 컨디션들은 분석 과정에서 신호 오류를 나타낼 수 있다. 가장 중대한 효과는, 그러나, 두번째 물 기둥 인터페이스가 데이터에서 캡쳐할 수 있다는 것이다. 이러한 특성은 뒷벽(backwall)으로 잘못 정의될 수도 있고, 때문에 진폭은 진정한 ID 신호보다 더 커질 수 있다. 과도한 용접 비드의 높이와 같이 극단적인 경우, 변환기와 변환기 자체의 손상에 따른 검사 표면 사이에 불충분한 간극이 있을 수 있다.
변환기와 검사 표면 사이에 과도한 거리가 있는 곳에는 잠재적으로 문제가 적은 상태이다. 이것은 상술한 문단에서 발견된 상태로부터 공급자의 반대 측면에서 일어날 수 있다. 데이터 분석의 효과는 변환기와 같은 검사 표면으로부터 더욱 감지하기 여렵고, 주어지 어떠한 상태에 따른 관찰 각도는 더욱 제한된다.
범위 제한에 관련된 문제를 해결하는 하나의 방법은 매니풀레이터가 짧은 물기둥의 측면 상에 파이프로부터 멀리 떨어져 움직이는 동안 매니풀레이터가 긴 물기둥 측면 상에 파이프로부터 가까워지도록 가져가는 목적과 함께 매니풀레이터의 위치를 변경하는 것이다. 용접은 매니풀레이터를 재배치한 후에 재스캔할 수 있다. 과도한 용접 캡 높이에 의해 소개된 문제는 재배치된 매니풀레이터에 의해 해결되지 않을 수 있다.
(5) 전기적 노이즈: 스캔에서 전기적 노이즈는 하나 또는 그 이상의 스캔 추적에서 신호가 랜덤(몇 가지 경우에서, 반복적으로)하게 정의될 수 있다. 추정하건대 노이즈는 연관성이 없고, 즉, 반복적 신호를 형성하지 않으며, 노이즈는 데이터 분석에서 효과적으로 평균화될 수 있다.
노이즈의 진폭이 ID 신호의 진폭(일부 실시예들에서 ID신호의 -6 dB 이내)에 관하여 상대적으로 높아지면 문제가 발생할 수 있다. 전기적 노이즈의 소스는 변환기, 케이블 또는 커넥터 손상 또는 일부 관련 분야의 Micropulse™ 기기 자체에 관련된 많은 영역으로부터 일 수 있다.
만약 전기적 노이즈가 스캔 데이터에서 확인되는 경우, 문제를 해결하기 위한 하나의 수단은 변환기 또는 Micropulse™ 기기를 교체하고 용접부를 재스캔하는 것이다.
(6) 온도 범위: 데이터에 대한 온도 범위는 일부 실시예들에서 15-45℃일 수 있다. 이 범위를 벗어나는 온도는 부정확한 결과의 원인이 될 수 있다. 획득 오퍼레이터는 온도가 이 범위 내에 있는지 등을 재스캔할 수 있다.
(7) 누락/제거 요소: 누락 또는 제거 요소는 변환기의 노화, 케이블이나 커넥터의 손상, 또는 Micropulse™ 기기에 고장 발생으로부터 일어날 수 있다. 스캔은 일반적으로 허용되고 만약 13 누락/제거 요소보다 크지 않은 요소가 확인된다면, 13요소 라면, 더 이상 3은 즉각적으로 가까워지지 않는다. 만약 Micropulse™에 대한 오류가 추적될 수 있다면 그것은 일반적으로 복구 및 용접부 재스캔을 위해 Micropulse™를 제거하는 것이 추천된다.
(8) 인터페이스 진폭: 이득(gain)은 인터페이스 진폭이 6dB에 의해 포화되는 단계로 설정될 수 있다. 이러한 설정 목적은 충분히 높은 수준의 데이터 수집을 유지하는 용접 캡 인터페이스 신호를 확인하기 위함이다. 과도한 이득의 설정은 문제가 될 수 있다. 만약 용접 캡 신호가 획득 데이터를 작동시키기에 충분하지 않다면, 이득은 올라가고, 바람직하게는 인터페이스 게이트 진폭의 상승에 따라 일부 실시예들에서 6dB 이하일 수 있다. 원하지 않는 신호가 잘못 수집될 수 있으므로 게이트 진폭을 내릴 때 주의가 요망된다.
(9) ID 신호 진폭: 정상 조건에서, 일반적인 변환기 표면, 안정된 물기둥, 중간 범위에서 검사 표면, 파이프 ID 신호는 일부 실시예들에서 거의 10% FSH의 진폭을 달성한다. 만약 파이프 ID 신호가 이 값으로부터 +/- 6dB 이상 편차가 있는 경우 원인을 조사할 수 있고 이를 가능한 수정할 수 있다.(기포, 표면 이물 제거)
(10) 검사 범위: 원하는 검사 범위에 대한 부적절한 검사 영역은 매니풀레이터의 재배치 등을 요구할 수 있다. 어떤 경우에는 검사 형상은 일방을 제한할 수 있고 원하는 검사 범위를 달성하기 위해서는 두 개의 패스를 필요로 한다. 만약 이 경우 두 개의 파일은 검사 기록으로 형성된 적절한 표기와 함께 검사에 사용될 수 있다. 장애물이 필요한 범위를 달성하기 위해 매니풀레이터를 배치할 수 있는 능력을 제한하는 경우, 적절한 표기는 검사 기록으로 형성될 수 있다.
(11) 시작/끝 대응: 전체 주위 스캔의 시작과 최종 프레임은 일부 실시 예에서 축 방향으로 +/- 2.0mm 이내 및 반경 방향으로 +/- 50DP 이내에서 동일한 위치에 동일한 UT 기능을 표시 할 수 있다. 시작과 끝 프레임이 범위에 해당하지 않는 경우, 매니풀레이터는 스캔하는 동안 변위되었을 수 있다. 그렇다면, 스캔이 반복될 수 있다.
데이터 파일
획득 오퍼레이터는 분석 사이트에 데이터 파일을 내보낼 수 있다. 분석 사이트에는 데이터 파일을 유지하기 위해 다수의 중복 저장 장치를 가질 수 있다. 데이터의 분석은 데이터 수집 단계가 완료되면 발생할 수 있다.
검사 기록 내용
일부 실시 예에서 검사 기록은 수행된 검사 파라미터를 기록한 문서이다. 각 검사 장치에 대한 별도의 검사 기록이 있을 수 있다. 주어진 어떠한 공급자와 관련된 여러 용접이 있을 수 있다.
다음 정보는 검사 기록에 포함될 수 있다: 역, 단위, 날짜, 시간, 얼굴, 공급자, 용접, 파일 이름, 변환기, 매니풀레이터, 마이크로펄스 시리얼, 볼트 인터페이스, ID, 일련 번호, 번호, 모듈 SN, 획득, 플랫폼, 참조 튜브 ID, 교정 파일, 연산자, 연산자, 해상도, 데이터 품질, 스캔 시작, 검사 길이, 스캔 유형, 제한, 모든 검색 제한의 위치와 특성을 식별하는 실제 장치의 스케치, 및 검사에 대한 관련 정보를 제공한다.
데이터 분석
현재 설명한 예에서 공급자 용접 프로파일의 검사용 데이터 획득 방법은 전체 매트릭스 캡처(FMC)의 응용이다. 이 방법은 음성을 송신하고 수신하는 다수의 독립적 인 요소를 사용하고, 따라서 매우 큰 데이터 배열을 획득한다. 배열은 효과적으로 데이터의 수동 분석을 배제할 수 있을 정도로 크다.
이 분석 방법의 기본은 소스 A 스캔에서 시간의 인덱스들의 순차적인 전달이다. 이 기술은 총칭 전체 초점 방법 (TFM,Total Focus Method)로 지칭된다. 분석 방법의 결과는 계산된 초음파 단층 촬영(CUT, Computed Ultrasonic Tomography)이다.
다음 섹션은 FMC 데이터 실시 예에서 NEOVISION™ 소프트웨어 응용 프로그램을 사용하여 분석될 수 있는 절차를 정의한다. 그것은 공급자 용접 영역의 검사에서, 분석도구로서 NEOVISION™ 소프트웨어 애플리케이션을 사용하기 위한 절차를 제공한다. 분석할 데이터가 공급자 용접 조인트의 검사로부터 얻어진다. 이 과정은 이하로부터 얻은 FMC 데이터 세트에 적용할 수 있다: 파이프에 파이브, 피팅에 파이브, 피팅에 피팅, 및 Grayloc™ 용접 피팅에 파이프. 도 49에는 피팅 용접 피트의 단면의 예가 도시되어 있다. 의도된 범위는 용접 중심선의 양쪽에 20mm이다. 그러나 기하학적 제한은 접근 지역을 제한할 수 있다.
본 실시 예는 위의 예를 획득 절차에 따라 0과 6 모두 정도 오프셋을 이용하여 얻어진 데이터 파일의 분석을 수용한다.
검사 캠페인 FMC UT 데이터는 사전 분석을 제공한다. 멀티 프로세서 블레이드 서버 시스템은 Neovision™ 분석 소프트웨어 애플리케이션을 지원하기 위해 사용될 수 있다. 일부 실시 예에서, 이 시스템은 수집 및 분석 두 사이트에 매체 상 적절한 네트워크로 연결된다. 네트워크 연결은 데이터 전송 속도 1 GBit/s를 지원할 수 있어야한다.
장비 및 도구
표 7은 아래의 실시 예의 절차에서 사용되는 예시 장비를 나열한다.
표 7 - 데이터 분석에 필요한 하드웨어 및 소프트웨어
수량 상품 설명
1인/사용자 데스크탑 PC (원격) 4 기가 바이트 메모리, 코어 2
듀오 2.3 GHz의 이상, 32
비트 윈도우 XP ™ , 500
기가 바이트 HDD , 1 기가비트
이더넷 인터페이스 , 듀얼
19 " 모니터
1 클라이언트 PC 데스크톱 PC 지원
1 저장 장치 네트워크 검사 데이터 및 처리 결과의 저장을 위한 로컬 장치를 기반으로. 제안 크기 최소 5 TB
1 분석 블레이드 서버 2 서버와 28 듀얼 프로세서 쿼드 코어 블레이드로 구성된 분석 시스템
1 리눅스™ OS SUSE
1 Matlab™ 2008b 버전
1 윈도우 ™ 64 비트 XP 서버 SP3
1 NEOVISION™
 버전 1.0 또는 가장 최근의 자격 출시
검증
데이터 분석
분석 결과의 검증은 두번째 자격을 갖춘 분석가가 독립적으로 동일한 데이터 세트에 분석을 수행함으로써 달성된다. 다음과 같은 작업이 보조 분석이라고 하면서 이 전략의 초기 작업은 소위 기본 분석으로 불리운다.
모든 자격을 갖춘 분석가들은 데이터 세트에 일차 또는 이차 분석을 수행할 수 있다. 일반적으로, 동일한 분석 동일한 데이터 집합에서 일차 및 이차 모두 분석을 수행하지 않는다.
모두 기본 및 보조 분석을 위한 최소 두께의 값과 위치가 비교된다. 결과는 일부 실시 예들에서 동일 위치에 대해 0.06 mm 내에 있는 경우의 두 가지의 낮은 결과가 보고된다. 결과는 이 범위 내에서 세 번째 분석가, 리드 애널리스트(Lead Analyst)가 동의하지 않는 경우, 데이터의 독립적인 평가를 수행할 수 있다.
순서
결과 코디네이터는 분석이 절차마다 실시되어 있는지 확인할 책임이 있을 수 있다.
FMC 데이터 세트의 분석 - 절차
FMC 데이터 세트의 분석은 처리 단계의 직렬 체인, 어떤 주어진 공정의 결과는 이전 단계의 결과에 내장된다. 따라서 데이터의 부정확성 또는 손실은 이어지는 모든 단계를 크게 손상시킬 수 있다. 결과의 신뢰도는 입력 데이터 품질의 함수이다.
다음 두 섹션에서는 분석 워크 플로우 및 분석 데이터 흐름에 대해 설명한다. 워크 플로우는 최종 결과를 생성하기 위해 분석에 의해 취해지는 단계를 설명한다. 도 61에 제시된 흐름도를 참조하라. 데이터 흐름은 소프트웨어에 의해 수행되는 처리를 설명한다. 데이터 흐름은 처리 파라미터를 결정할 때 배경 정보를 제공하기 위해 요약되어 있다. 데이터 분석 알고리즘은 위의 이전 섹션에서 논의되었다.
분석 워크 플로우 개요
워크 플로우의 첫 번째 단계는 데이터 수집 단계에서 시작된다. 획득 오퍼레이터는 게이트웨이 서버에 수용 15 기준을 충족하여 완성된 스캔 파일을 업로드 한다. 완성 검사 기록은 또한 데이터 파일을 함께 제공된다.
애널리스트는 UT 데이터 파일과 해당 검사 기록 양식을 검색하고 작업에 대한 분석 기록 양식을 개시할 수 있다. 애널리스트는 UT의 데이터 파일을 로드하고 합격 기준에 따른 해당 데이터 품질을 검토할 수 있다. 허용 기준을 벗어나거나 예외는 일반적으로 이미 수행된 파일에 대한 검사 기록에서 확인해야 한다. 이 경우, 예외는 분석 기록에 기록할 수 있다. 데이터 품질에 대한 예외는 검사 기록에서 반영되지 않는 UT 데이터에서 식별되는 경우, 분석은 용접부의 재스캔에 대한 요청을 개시할 수 있다.
분석은 분석 설정에 영향을 미치는 UT 매개 변수를 기록하는 파일을 검토할 수 있다. 프로세싱 파라미터는 상기 지침에 따라 조정될 수 있다. 처리 파라미터는 분석 레코드에 기록될 수 있다. 작업은 다음 처리를 위해 제출된다.
프로세싱이 완료되는 때 상기 분석가는 결과 파일을 회수할 수 있다. 상기 분석가는 결과 기록 유형을 개시할 수 있다. 상기 분석가는 전체 유효성 기준의 수에 대조하여 결과를 평가할 수 있다. 상기 데이터는 유효성 기준을 충족하지 않는 영역을 해결하는 파라미터의 다른 계열에 의해 재처리될 수 있다.
분석 데이터 플로우 개요
상기 분석 데이터 플로우는 도 62에 도시되어 있다. 현재 묘사되는 실시예에서는, 상기 프로세스는 획득 위치에서 게이트 웨이 서버로의 데이터 이동으로 시작된다. 상기 작업 리스트는 게이트 웨이가 데이터를 받으면 업데이트 되고, 데이터의 사전 처리(pre-processing)가 즉시 시작된다. 사전 처리는 데이터 파일 변환과 디지털 필터링과 같은 것들을 포함한다.
개별 스캔 프레임을 위한 파일들은 블레이드 서버에 배치된 이용 가능한 프로세서들에 의해 다운로드 된다. 아래 단계는 순차적인 명령에 의해 수행된다.
. 100MHz 샘플링 율(rate)과 동등하게 데이터 셋을 업-샘플링
. 직류(DC) 상쇄의 보상 및 UT 데이터의 디지털 필터링
. OD 강도 맵(map) 형성. 상기 OD 강도 맵은 파라미터 셋의 각 요소에 대한 검사 볼륨(inspection volume)의 각 지정된 지점에 대한 시간 인덱스를 평가함으로써 형성된다. 상기 시간 인덱스는 각 발신기-수신기 쌍으로 요약되고, 시간 인덱스에 따른 A 스캔의 진폭(amplitude)은 강도 맵에 요약된다. 상기 요약 프로세스는 검사 볼륨(inspection volume)의 특정 지점에 대해 유효한 모든 발신기-수신기 조합에 대해 반복된다.
. OD 표면 인식. 상기 OD 표면 인식은 제공된 파라미터를 이용하여 정의된다. X, Z 좌표 쌍은 알고리즘에 의해 생성된다. 보간(interpolation)은 강도 맵의 낮은 레벨 또는 누락된 부분에 수행될 수 있다. OD 표면은 다음 처리 단계로의 입력으로 평탄화될 수 있다. 별도의 평탄화 값은 출력 목적으로 적용된다. OD 표면의 X, Z 쌍은 결과물 출력의 일부를 형성한다.
. ID 강도 맵 형성. 상기 ID 강도 맵은 파라미터는 수정된 파라미터를 적용하여 산출된다. 상기 ID 맵은 OD 맵과 유사한 방법으로 산출되지만, OD 표면의 X, Z 좌표가 다양한 발신기-수신기 쌍에 대한 적절한 시간 인덱스를 결정하기 위해 사용된다. OD 신호 억제 및 신호 표준화와 같은 옵션들은 ID 강도 맵을 형성하기 전인 상기 단계에서 수행된다.
. ID 표면 인식. 상기 ID 표면은 제공된 파라미터를 이용하여 정의된다. 상기 X, Z 좌표 쌍은 알고리즘에 의해 생성된다. 보간은 강도 맵의 낮은 레벨 또는 누락된 부분에 수행될 수 있다. 상기 X, Z 좌표 쌍은 출력 목적으로 평탄화된다. ID 표면 X, Z 좌표 쌍은 결과물 출력의 일부를 형성한다.
처리된 OD 및 ID 좌표는 결과 파일의 일부로써 게이트 웨이 서버로 다시 전송된다. 이 처리(프로세스)는 게이트 웨이 대기 행렬(또는 큐, queue)의 모든 개별 프레임 파일에 대해 반복된다. 모든 이용 가능한 FMC 프레임이 처리될 때 게이트 웨이의 작업 상태는 “post-processing(후 처리)”로 업데이트한다. 상기 작업 상태 이후 짧은 간격만에 “complete(완료)”로 업데이트 된다.
결과 검토 - 스크린 레이아웃
메인 결과 윈도우
메인 결과 윈도우는 도 63에 도시된다. 분석자는 프레임들 중 각각의 하나에 대한 결과를 통하여 단계 진행을 위한 이러한 윈도우를 이용할 수 있다. 메인 결과 윈도우의 내용은 아래와 같다.
(1) OD 강도 맵은 결과 윈도우의 좌측 상단에 플로팅된다.
(2) ID 강도 맵은 결과 윈도의 좌측 중간에 플로팅된다.
(3) 결합된 OD/ID 프로파일(X, Z 좌표)는 결과 윈도의 좌측 하단에 플로팅된다.
(4) 획득, 분석 및 파일 정보는 결과 윈도의 우측 하단에 리스트된다.
(5) 모든 TMIN 값 및 각 프레임에 대한 위치의 리스트는 결과 윈도우의 우측 중간에 배치된다.
(6) 전체 TMIN 은 결과 보기의 우측 상단에서 발견된다.
(7) 결과 데이터의 스크롤링 및 정렬(sorting)에 대한 제어는 우측 상단에서 발견된다.
(8) 다양한 3D 보기 생성을 위한 옵션은 결과 보기의 우측 상단에 배치된다.
3D 생성 윈도우
3D 생성 윈도우는 조사되는 공간의 3D 재구성을 제공하는 그룹이다. 재구성은 반경방향 포맷에서 또는 선형 공간에서 OD 및 ID 프로파일을 플로팅함으로써 달성된다. 이러한 보기는 특징에 관련된 OD 표면 또는 ID 표면을 가늠하거나 박형화 트렌드를 평가할 때 예외적으로 유용하다. 이러한 유용성은 스캔 프로파일의 현저한 수가 현저한 내삽을 가지거나 오류가 있도록 강도 맵 잡음을 확인할 때 타협이 된다.
3D 윈도우
3D 윈도우는 기본 3D 개발 및 3D 반경방향 보기를 제공한다. 이러한 윈도우의 예는 도 64에 도시된다. 윈도우의 우측 상에 배치된 디스플레이 옵션은 분석자가 보기에서 자세한 정도, 보는 내용, 표면 필터링, 팬, 회전, 줌, 적용되는 칼라 스케일을 가변시킬 수 있도록 한다.
전체 윈도우
전체 윈도우는 조사 공간의 3D 반경방향 재구성을 분석자에게 제공한다. 또한, 이러한 보기는 분석자에게 조사 공간에 대하여 플로팅되는 바와 같은 축방향 및 반경방향 프로파일을 제공한다. 이것은 양측 표면 상의 박형화 트렌드를 평가할 때 유용하다. 다시, 플로팅은 나타내어지는 다른 표면 및 상세한 수준으로써 패닝, 회전, 및 줌 된다. 도 65는 전체 윈도우의 일례를 나타낸다.
팝업 윈도우
팝업 윈도우는 임의의 선택된 보기 타입에 대한 관련된 윈도우를 분석자에게 제공한다. 이러한 윈도우의 목적은 평가 및 보고 목적을 위하여 복를 최적화한다. 도 66은 팝업 윈도우의 예이다.
NEOVISION TM 을 이용하는 데이터 분석의 추가적인 상세 내용
분석 방법
아래의 기재는 도 62를 참고하여 분석 방법에 대한 간단한 시놉시스이다. 각 단계에 대한 추가적인 자세한 사항들은 해당 단계에 대하여 확인되는 단락에서 제공된다.
데이터 분석은 파일이 상태를 가지는 안내가 "작업 전처리"로부터 "처리를 위한 작업 준비"로 변화됨으로써 시작된다. 분석자는 동일한 파일에 대하여 선택적인 역할을 수행하지 않는 제공된 주어진 파일상에서 주 분석 또는 보조 분석의 역할을 담당하게 된다. 분석자는 분석되어져야 하는 파일에 대한 분석 기록 형태를 시작하게 된다.
단계 1: 캘리브레이션 인증
만약 분석자가 캘리브레이션 스캔 및 현재의 세션에 대한 기록을 아직 인증하지 않았다면, 분석자는 캘리브레이션 데이터 파일과 기록 모두를 추출한다. 이러한 두가지 기록은 아래 표 8에서 개략적으로 보여지는 바와 같이 미터법으로 체크된다. 만약 캘리브레이션이 유효하지 않다면, 분석자는 워크 패키지 오너 및 획득됨으로써 선임 분석자에게 이러한 이슈가 해결되어야 함을 알린다.
표 8 - 캘리브레이션 변수 및 기준의 리스트
인자 값 범위 코멘트
획득 셋업에 대한 관계 적용될 수 없음 적용될 수 없음 데이터 획득에서 사용되는 것과 동일한 트랜스듀서, 설비 및 인력이 되어야 함
유효성 인터벌 4시간 이내의 캘리브레이션 작동에 의해 얻어진 데이터
부재 기능성 적용될 수 없음 13개의 누락을 넘지 않음
3개의 인접한 누락을 넘지 않음		 외측 규격일 경우 트랜스듀서를 거절
탐침 딜레이 32 DP +/- 2 DP 메모 - 100MHz 샘플링 속도의 경우
물 칼럼 DAC 80% FSH 50% to 99% FSH
물 칼럼 측정 블럭에 따라 부록 B 참고 +/- 0.01mm 메모 - 100MHz 샘플링 속도의 경우
금속 경로 측정 블럭에 따라 부록 B 참고 +/- 0.03mm 메모 - 100MHz 샘플링 속도의 경우
트랜스듀서-매니풀레이터 정렬 적용될 수 없음 +/- 1 도 0 도 평평한 수준에서 피크가 발생
온도 센서 기능 적용될 수 없음 15-45℃ 기능적이며 합리적인 것으로 관찰됨
엔코더 체크 0,195/245 +/- 0.3mm 사용되는 매니풀레이터에 따른 값
단계2: 조사 데이터 품질 및 기록 인증
분석자는 제공된 기준에 따라 대응하는 조사 기록 및 UT 데이터 파일을 검토한다. 데이터 품질에 대한 임의의 예외 사항은 조사 기록에 표기된다. 예외 사항이 조사 기록에서 확인되지 않으면, 분석자는 재스캔을 요청한다.
표 9 - 스캔 데이터 품질 인자의 개요
번호 이슈 조건 기준
1 트랜스듀서 - 공급기 오정렬 왜곡 스캔 누락 중 40%의 누적 전체보다 많지 않음
1 트랜스듀서 - 공급기 오정렬 오프셋 스캔 누락 중 40%의 누적 전체보다 많지 않음
2 에어 기포 파이프 표면 인터페이스 또는 ID 신호 진폭에서 적용되지 않는 감소
2 에어 기포 트랜스듀서 - 미러 표면 허용될 수 없음
2 에어 기포 물 칼럼 5 스캔 라인 누락이 시작되는 것보다 크지는 않음
3 에어 포켓 수평 5 연속적 스캔 라인보다 낮은 에어 포켓
3 에어 포켓 수직 40 이하 스캔 라인, 10 미만 부재
4 신호 범위 한계 인접 200DP 보다 더 가깝지 않은 인터페이스 신호
4 신호 범위 한계 멀리 이격 인터페이스 게이트를 시작하도록 충분히 가까움. 900DP 초과하지 않아야 함
5 전기 노이즈 관련되어 있지 않다면 5% FSH를 초과하지 않으며, 관련되어 있다면 2% FSH로 됨
6 온도 판독 15 내지 45 C의 범위 이내이며 합리적임
7 누락 - 비활성화된 부재 전체 13개를 초과하지 않으며 3개 이하 인접
8 인터페이스 진폭 직선 파이프 섹션 상에서 100% FSH 검어서 거의 6dB 이거나, 용접 캡 상의 인터페이스 게이트를 쉽게 시작하도록 충분함
9 ID 신호 진폭 파이프 재료 아래 선형 전자 B 스캔에서 관찰 가능
10 조사 커버리지 축방향 트랜스듀서는 형상 및 방해물에 맞도록 된 용접부 상에 중심이 맞춰짐
10 조사 커버리지 원주 방향 전체 원주 스캐닝은 방해물에 놓이게 됨
11 시작/종료 교신 축방향 동일한 축방향 위치 +/- 1.0mm 에서 시작 및 종료 UT 특징부
11 시작/종료 교신 반경방향 동일한 반경방향 위치 +/- 50 DP 에서 시작 및 종료 UT 특징부
단계 3: 조사 데이터 특징 측정
분석자는 공급기의 특정 특징을 측정하는 UT데이터의 검토를 반복한다. 이러한 특징은 필요한 분석 파라미터를 수정하기 위하여 기준으로서 사용된다. 측정될 수 있는 몇가지 특정 특징이 표 10에 아래에서 설명된다.
표 10 - 처리 파라미터에 관련된 UT 데이터 특징
조건 처리 파라미터 코멘트
인터페이스에 대한 물 경로 최대 X 최소, X 최대
어퍼쳐
높이		 물 칼럼을 증가시키는 것은 트랜스듀서의 유효 어퍼쳐를 감소시킨다.
두번째 인터페이스가 UT데이터에 저장되면 초과 높이는 ID 인공물을 도입할 수 있다.
불충분한 높이 및 X 최대 는 얇은 단면의 면적에서 ID 강도 맵 이미지를 클립할 수 있다.
인터페이스에 대한 물 경로 최소 X 최소, X 최대
어퍼쳐
방향성
컷오프
높이		 물 칼럼 높이를 감소시킴으로써, 신호는 폭이 넓은 어퍼쳐를 가로질러 관찰될 수 있데 되며, 2번째 물 칼럼 인터페이스는 이미지될 수 있는 최대 두께를 한정하게 된다. 폭이 넓은 어퍼쳐는 방향성 컷오프가 사용되는 채널의 수를 제한하는 지점까지 유효하다.
인터페이스 신호 진폭 정규화
OD 억제		 낮은 인터페이스 신호 진폭은 인공물을 잠재적으로 도입하는 정규화를 이용하여 보상될 수 있다.
OD 억제는 최소/정확한 OD 내삽이 달성될 때에만 ID 상에 S/N 비를 향상시키게 된다.
선형 전자 B 스캔에서의 ID 신호 진폭 용접 캡 아래 정규화 정규화를 위하여 사용되는 쓰레스홀드 수준을 감소시키는 것은 ID 강도 맵을 증진시킨다.
선형 전자 B 스캔에서의 ID 신호 진폭 모재 아래 방향성
컷오프
최대 송신기-수신기 차이		 방향성 컷오프 및 최대 Tx-Rx 차이를 모두 변경하는 것은 ID 강도 맵의 형성에 도움이 된다.
용접 캡 폭 최대 송신기-수신기 차이
정규화		 종횡비(높이 대한 폭의 비)는 용접 캡 아래에서 관찰되는 것을 나타내며, 종횡비가 클수록 ID 재구성이 바람직하다.
용접 캡 높이 해당사항 없음 용접 캡의 폭에 대해서만 관련 있음, 위 참조
용접 캡 인터페이스 정규화 리플의 표시, 높은 조절은 하나에서 ID 재구성을 손상 시킴
단계 4: 파라미터 변화 및 처리
디폴트 파라미터는 분석 과정에서 첫번째 통과를 위하여 적용될 수 있다. 특정 조사 데이터 특징은 몇가지 처리 파라미터의 변화를 보장한다. 각 통과를 이하여 사용되는 파라미터는 결과 파일와 관련한 고유의 파일로 저장된다.
단계 5: 결과 검토 및 검증
분석자는 결과를 추출하여 검토한다. 결과 검토에서 알게된 것에 따라, 분석자는 파일의 서브 세트 또는 전체 파일에 대하여 1회 이상 데이터를 재처리하도록 선택한다. 선택자는 처리의 각 라운드에 대하여 개별 파일명 하에 처리 파라미터의 각 세트를 저장한다.
단계 6: 결과 보고 및 문서화
분석자는 결과 기록의 특정 결과 정보를 기록한다. 분석자는 트렌드 파일을 생성한다. 부가적인 출력 역시 포함된다.
획득된 UT 데이터 품질을 결정하는데 사용되는 지수들
몇가지 실시예에서, 소프트웨어는 획득된 UT 데이터의 품질을 결정함에 있어서 분석자를 돕기 위하여 추가적인 정보를 사용자에게 제공한다. 몇몇 실시예에서, 이러한 분석은 단계 5 (결과 검토 및 검증) 동안에 행해진다.
예시적인 실시예에서, 2개의 지수 분석시에 분석자를 돕기 위하여 제공된다. 첫번째 색인은 "이론적 품질 지수"으로 지칭된다. 이것은 탐지된 OD 표면의 형상에 기초한 것이며, ID UT에 대한 이론적으로 가장 가능한 품질 수준을 나타낸다. 두번째 색인은 "실제 품질 지수"로 지칭되는데, 이것은 수집된 UT 데이터로부터 ID 강도 맵에 기초한 것이다.
상기 실제 품질 지수는 수집된 UT 데이터를 이용하여 생성된다 우선, 소프트웨어는 전체 강도 맵의 평균을 취하며, 여기서 탐지된 표면에 기초한 몇가지 작은 영역은 무시한다. 특히, 무시된 영역은 강도 맵 상의 탐지된 표면으로부터 Y 축에서 하향 연장되는 것들이다. 이러한 영역들을 무시함으로써, 평균값을 계산할 때, 이러한 계산은 탐지된 표면들에 기여하는 강도 맵의 모든 부분을 제거한다. 강도 맵의 나머지 강도의 평균 값이 낮을수록 "실제 품질 지수"는 더 바람직하게 된다. 실제 품질 지수에 도달하기 위하여, 이러한 계산된 평균은 아래 2가지 숫자 중 하나 또는 두가지 모두에 비교된다.
1) 강도 맵의 임의의 곳에서 발견되는 최대 강도(평균화에 의해 무시되는 영역들 중 하나에서 발견되기 쉬움) 및/또는
2) OD 형상에 기초하여 달성될 수 있는 이론적인 UT 값에 기초한 최대 가능한 강도.
도 78은 강도 맵으로부터 실제 품질 지수를 생성하는 구현예를 도시한다. 탐지된 경계(7802)는 Y축 상에서 그로부터 아래로 연장되는 이러한 영역(7804)들을 확인하는데 사용된다. 이러한 영역(7804)은 무시되고, 나머지 영역(7806)만이 평균 강도 값을 생성하는데 사용된다. 평균 강도값이 낮을수록, 실제 품질 지수는 향상된다.
파이프 용접 조사를 위한 처리 소프트웨어
다양한 과정을 수행하는데 사용되는 소프트웨어는 예시적인 실시예의 일부로서 아래에서 자세하게 설명된다. 본 명세서에서의 표 A1 내지 A10 은 예시적인 실시예의 내용 내에서 사용되는 예시적인 함수 및 파라미터를 제공한다. 아래에서 설명되는 본 발명의 실시예의 소프트웨어는 보다 일반적인 용어로 설명된 시스템을 가급적 구현하기 위하여 예시적인 것이다.
소프트웨어 아키텍쳐
공급기 용접 영역 두께 측정 도구(WPIT)는 유동 보조 부식에 의해 야기되는 최소 공급기 두께를 결정하는 공급기 용접 영역 프로파일을 획득하고, 분석하며 디스플레이하도록 된 소프트웨어를 탑재하고 있다.
NeovisionTM 은 초음파 데이터, 탐침 매니풀레이터의 제어, 분석 파라미터의 셋업, 그 자체와 분석 작업을 제출하기 위한 게이트웨이 모드에서의 그리드 미들웨어 프로그램 간의 통신, 결합된 결과의 추출 및 분석된 결과를 디스플레이하는 결과 디스플레이 프로그램의 시작을 고나장하는 주 사용자 인터페이스 소프트웨어이다. 이러한 소프트웨어는 WindowsTM 운영 시스템하에서 실행될 수 있다.
그리드 미들웨어 프로그램은 자바 프로그램이며 2가지 모드를 가지는데 게이트웨이 모드와 에이전트 모드가 그것이다.
게이트웨이 모드에서, 그것은 NeovisionTM 와 통신하며 그로부터 분석 작업 요청을 수신한다. 그것은 익스포터 프로그램을 불러냄으로써 개별 FMC 데이터 파일로 NeovisionTM 초음파 데이터 파일을 세분화한다. 그것은 FMC 데이터를 송신하고 되받아서 FMC 결과 파일을 수신함으로써 그리드 미들웨어 에이젼트로 데이트 흐름을 제어한다. 통합 프로그램(Merger program)을 불러옴으로써 모든 FMC 결과 파일을 하나의 결합된 결과 파일로 통합한다. 결합된 결과 파일은 사용자의 요청에 기쵸하여 NeovisionTM 으로 다시 보내진다.
에이젼트 모드에서, 그것은 게이트웨이로부터 FMC 데이터 파일을 수신하며 분석 프로그램의 세트를 시동하여, 데이터가 분석되게 된다. 그것은 그 상태에서 게이트웨이로 되돌려 보고하며, 분석 프로그램의 상태를 보고한다. FMC 결과 파일은 분석 프로그램에 의해 형성될 때, 그것은 결과 파일을 게이트웨이로 되돌러 보낸다. 각각의 서버는 에이젼트의 일단계를 필요로 하고 에이젼트는 설정 세팅에 의해 정의되고 한정된 바와 같이 분석 프로그램의 세트를 제어하고 불러오게 된다.
그리드 미들웨어 프로그램은 자바로 쓰여지는데, WindowsTM 운영 시스템 또는 LinuxTM 운영 시스템에서 구동된다. 게이트웨이 모드에서, 그것은 윈도우 운영 시스템상에서 구동되는데, 그것은 WindowsTM OS 에서만 구동하는 익스포터 프로그램을 불러올 필요가 있기 때문이다. 전형적인 전개는 게이트웨이 ahe에서 그리드 미들웨어를 구동하는 64비트 WindoesTM 서버를 포함하며, 에이젼트 모드에서 그리드 미들웨어를 구동하는 64비트 LinuxTM 서버 지대를 포함한다. 작은 스케일의 전개에 대하여, 그리드 미들웨어는 NeovisionTM 프로그램과 동일한 장치 상에서 실행되며, 게이트웨이 모드에서 구동하는 그리드 미들웨어의 일단계와 에이전트 모드에서 구동하는 그리드 미들웨어 일단계를 탑재한다.
익스포터 프로그램은 NeovisionTM 데이터 파일을 분석 프로그램을 위한 한 세트의 FMC 데이터 파일로 내보낸다. FMC 데이터 파일은 FMC 신호 한 세트만을 탑재하며 MATLABTM 데이터 파일로서 저장된다. 이러한 FMC 데이터 파일은 분석 프로그램에 대한 입력 파일로서 사용된다. 이러한 프로그램은 WindowsTM OS 하에서 실행될 수 있다. 이러한 프로그램은 게이트웨이 모드에서 그리드 미들웨어 프로그램에 의해 불려오게 된다.
분석 프로그램은 WindowsTM 운영 시스템 또는 LinuxTM 운성 시스템 상에서 구동하는 독자 구동 프로그램인 MATLABTM 이다. 한 세트의 FMC 데이터로써, OD에 대한 2D 강도 맵을 계산하고 OD 경계 정의를 결정한다. OD 경계가 정의될 때, ID에 대한 2D 강도 맵을 계산하며 ID경계 정의를 결정하게 된다. OD 및 ID 경계 정의를 사용함으로써, 그것은 OD 및 ID 경계 쌍에 대한 최소 두께(TMin)을 계산한다. 그것은 보고될 수 있는 결과를 표준화된 형태로 변환하고 저장한다. 분석 프로그램은 모든 보고가능한 결과를 담고 있는 하나의 결과 파일을 출력한다. 그것은 매우 높은 메모리 집약적이며 CPU 집약적인 프로그램이다. 이러한 프로그램은 에이젼트 모드에서 그리드 미들웨어 프로그램에 의해 운영된다.
통합 프로그램은 분석 프로그램으로부터 출력 분석 결과 파일을 받아서 하나의 결합된 결과 출력 파일을 형성하기 위하여 모든 보고 가능한 결과를 결합한다. 각각의 프로파일로부터 OD 및 ID 경계를 결합함으로써, 상기 통합 프로그램은 스캔의 3D 표현을 재구축하며 OD 및 ID 표면을 재형성한다. 상기 통합 프로그램은 MATLABTM 으로 기록되어 있으며 단독 구성될 수 있는 MATLABTM 이다. 그것은 게이트웨이 모드에서 미들웨어에 의해 구동된다.
결과 디스플레이 프로그램은 결합된 결과 출력 파일을 디스플레이 하여, 사용자는 결과를 조사하고 문의할 수 있게 된다. 그것은 2D 강도 맵, OD 및 ID 경계, 각각의 프로파일에 대한 TMin 및 전체 데이터 파일에 대한 절대 Tmin 을 디스플레이한다. 그것은 데이터를 사용자가 보다 더 잘 이해하도록 하기 위한 스캔을 3D 표시 형태로 디스플레이 한다. 결과 디스플레이 프로그램은 간단한 사용자 인터페이스를 제공하여서, 사용자는 합리적이지 않은 TMin 값 및 프로파일을 필터하게 된다. 사용자는 두께 트렌드 데이터 파일을 형성할 수 있고 응력 분석과 같은 추가적인 조사를 위하여 다른 CAD 프로그램으로 필터링된 데이터를 내보낸다. 그것은 단독 작동되는 MATLAB프로그램이며 NeovisionTM 으로부터 불러낼 수 있다.
데이터 경로
네오비젼 데이터 파일을 분석할 때의 데이터 흐름 단계가 설명된다.
(1) NeovisionTM 데이터 파일이 획득된 후에 획득 작업자 또는 분석자는 NeovisionTM 에 유효한 데이터를 보내게 되며, NeovisionTM 는 데이터 파일은 그리드 미들웨어 게이트웨이 모드로 보내고, 이러한 데이터 파일에 대한 작업을 형성한다.
(2) 분석자는 작업을 선택하고 데이터 파일을 조사한다. 분석자는 데이터 파일을 검토하고 작업을 시작한 후에 분석 파라미터에 들어가게 된다. NeovisionTM 은 그리드 미들웨어에 요청을 보내며, 그리드 미들웨어 게이트웨이 에이전트는 익트포터 프로그램을 호출하여 분석을 시작하게 된다.
(3) 익스포터 프로그램이 NeovisionTM 데이터 파일을 MATLABTM 형태의 개별FMC 데이터 파일로 변환한 후에, 다시 게이트 웨이로 전송한다.
(4) 상기 게이트웨이가 가능한 에이젼트 장치를 발견하면, FMC . MAT 파일을 그리드 미들웨어 에이전트에 전송한다.
(5) 에이전트는 노드를 형성하고 입력 파라미터들 중 하나인 FMC . MAT 파일로써 분석 프로그램을 불러오게 된다.
(6) 분석 프로그램이 그 계산을 완결한 후에, 결과 FMC. MAT 파일을 에이전트에게 다시 전송한다.
(7) 에이전트는 결과 FMC .MAT 파일을 게이트웨이에 전송하며 보다 많은 분석 계산을 위해서 사용가능한 노드를 가지고 있는지를 게이트웨이에 알려준다.
(8) 게이트웨이는 Neovision 데이터 파일에 대한 모든 결과 FMC .MAT 파일을 수신하여, 통합 프로그램을 불러오고, 그것을 모든 결과 FMC .MAT 파일에 전송한다.
(9) 통합 프로그램은 보고가능한 데이터를 추출하고, 의미있는 차수로 개별 결과를 통합하며, 게이트웨이로 결합된 결과 파일을 다시 출력한다.
(10) 상기 게이트웨이는 결과가 준비되었다는 것을 NeovosionTM 에 통보한다. 상기 사용자는 NeovisionTM 을 통하여 게이트웨이로부터 결합된 결화 파일을 추출하고 결합된 결과 파일의 국부적인 복사본을 저장한다.
(11) Neovision TM 이 결합된 결과 파일을 수신한 후에, 그것은 데이터를 디스플레이하도록 결과 디스플레이 프로그램을 불러온다. 사용자는 결과 디스플레이 프로그램에서 데이터를 검토, 조사, 수정 및 내보내기를 할 수 있다.
그리드 미들웨어 요소
상기 그리드 미들웨어 요소는 매우 다른 방식으로 거동하는 2가지 모드에서 구동된다. 하나는 게이트웨이이며 다른 하나는 에이젼트이다. 기능적 분석 시스템은 NeovisionTM 의 일단계, 하나의 게이트웨이, 하나 이상의 에이전트를 가진다. 상기 게이트웨이는 분석하는 동안에 NeovisionTM 와 에이젼트로부터 메시지를 수신한다. 일반적으로, 상기 게이트웨이는 비록 이에 예외는 있지만 통신을 시작하지 않는다.
FMC 데이터 세트 분석
FMC 데이터에 대한 분석은 아래와 같이 행해진다.
획득 소프트웨어는 다중 FMC 데이터 세트를 분석 소프트웨어에 전달하며, 상기 분석 소프트웨어는 독립적으로 수신되고 규정에 의해 수신된 각각의 FMC 데이터 세트를 분석한다. 따라서, 하나의 FMC 데이터 세트의 분석에 대한 설명은, 모든 데이터 세트에 대한 분석 과정이 동일하다는 점에서, 모든 FMC 데이터 세트에 대하여 분석으로는 것으로 충분하다. FMC 데이터 세트에 대한 분석을 완료한 후에, 출력(OD 및 ID 경계 좌표)은 그래픽 출력 과정으로 입력된다.
그래픽 출력 과정
프로파일 기반 결과를 형성
프로파일 기반 결과는 분석 결과에 기초한다. 데이터는 재매핑되며, 축 값은 필요에 따라 변화될 수 있다. 각각의 프로파일에 대한 두께값이 형성된다. 스캔 위치와 다른 프로파일에 기반한 정보는 이러한 섹션에서 형성된다.
그것은 각각의 프로파일이 프로파일 기반 결과를 형성하는데 짧은 시간(최대 해상도에서 약 3초)을 필요로 한다. 그러나, 460 프로파일을 함께 형성하기 위해서는 MATLABTM 벡터화 기술을 이용하더라도 전체 과정에는 현저한 시간이 소요된다. 전체 실행 시간을 줄이기 위하여, 프로파일 기반 결과는 분석 프로그램의 RKx부분에서 형성된다. 프로파일 기반 결과는 실행 시간상 어떠한 현저한 딜레이 없이 병렬적으로 형성된다.
통합 결과
통합 결과는 단독 실행될 수 있는 MATLABTM 이다. 그것은 스캔에서 개별 프로파일 기반 결과를 통합하며 결과 파일을 형성한다. 결과 파일이 이미 종료되었으면, 그것은 프로파일 기반 결과의 특정된 프로파일을 결과 파일로 통합한다.
통합 결과의 주요 작업들 중 하나는 OD 및 ID를 3D 표현으로 재구축하는 것이다. MATLABTM 는 임의의 표면을 나타내기 위하여 2D 매트릭스를 사용하며, 데이터 지점들 간의 논리적 상대적 위치를 유지하기 위하여 매트릭스 행 및 열 지수들을 사용하며, 통합 결과는 전체 이격 해상도 및 제한을 우선 결정함으로써 그 상대적 위치에 기초하여 ID 및 OD 를 통합한다. 각각의 프로파일로부터의 결과는 재매핑되며, 데이터 지점의 유효 세트는 최종 OD 및 ID 매트릭스로 삽입된다.
OD 및 ID에 대한 최종 프로파일은 프로파일 순서에 기초하여 매트릭스로 저장된다. 정렬 벡터는 프로파일 위치 및 상대적 위치에 기초하여 계산되어 3D 보기에서 OD 및 ID 를 디스플레이 할 때 사용될 수 있다.
모든 프로파일 기반 결과는 다양한 구조체로서 결과 파일로 저장된다. 모든 유용한 정보는 통합된 결과에 저장되어, 분석 명령 라인 프로그램으로부터 출력 파일을 유지할 필요가 없게 된다. 유효하지 않으며, 부분적인(OD 의 경우에만) 빈 프로파일은 필요한 데이터가 존재하지 않을 때 값이 없는 결과로 통합된다.
통합 결과는 각각의 프로파일 최소 두께를 모아서 그들을 매트릭스로 저장하여, 디스플레이 프로그램은 정보에 쉽게 접근할 수 있게 된다.
통합 결과의 제한들 중 하나는 다양한 프로파일로부터의 프로파일 기반 결과는 동일한 이격 해상도를 가져야 한다는 것이다. 통합 결과는 상기 이격 설정이 통일하지 않다면 프로파일을 생략한다.
또한, 전체 이격 해상도 및 제한들은 정보를 가지고 있는 제 1 유효 프로파일이 발견될 때까지 프로파일을 반복함으로써 결과 파일이 형성될 때 결정된다. 새로운 프로파일 기반 결과가 더 큰 범위로 통합되더라도, 통합 결과는 사전에 정해진 제한에 기초하여 통합된다. 만약 사용자가 상이한 이격 해상도 및 데이터의 다양한 범위 제한을 재형성하고자 한다면, 결과 파일은 우선 제거되어야 하며, 전체 이격 해상도 및 제한은 재결정될 수 있게 된다. FP6 분석 단계 내에서, 그것은 사용자가 새로운 작업을 형성하도록 하여, 기존의 결과 파일을 가지지 않게 되며 분석을 위하여 다시 스캔을 제출하게 된다.
디스플레이 결과 메인 윈도우
이것은 디스플레이 결과 프로그램을 위한 메인 GUI 이다. 모든 다른 디스플레이 윈도우는 이러한 윈도우 에 기초하여 형성된다. 사용자는 이러한 윈도우로부터 나머지 윈도우를 불러올 수 있으며, 사용자는 TMin 을 수정하고 이러한 윈도우로부터 데이터를 내보내게 된다.
그것은 결과 파일을 판독함으로써 데이터를 설정하는 초기 기능(초기화)을 가지게 되고 메모리에 데이터를 캐싱하게 된다. 그것은 설정 파일로부터 전체 설정을 로딩하며, 설정 파일은 대부분의 디스플레이 특성 및 트렌드 출력 특성을 정의한다. 그것은 분석 파라미터 매핑 파일을 로딩하여, 프로그램은 내부 분석 파라미터를 디스플레이 하며, 파라미터 명칭은 NeovisionTM 의 분석 파라미터 윈도우에서 사용되는 것에 동일하거나 유사한 것이 된다.
이러한 윈도우는 결과 파일에 저장된 각각의 프로파일에 대한 개별 구조를 접근함으로써 프로파일 기반 결과를 디스플레이 한다. 그들은 OD 강도 맵, ID 강도 맵, OD 및 ID 프로파일이다. 그것은 스캔 설정에 대한 파라미터 값과 TMin 정보, 분석 설정 및 프로파일 정보를 디스플레이 한다.
사용자가 팝업, 전체 보기, 또는 3D와 같은 서브 디스플레이 윈도우를 런칭할 때, 프로그램은 이러한 도면(핸들 팝업, 핸들 전체 보기, 핸드 3D)으로부터 핸들을 취급하여, 그것이 종료될 때에는 모든 서브 윈도를 닫는다. 그것은 서브 윈도우에 수정된 TMin 정보를 전송하도록 핸들의 리스트를 이용한다.
고객 데이터 커서가 프로그램에 추가된다. 모든 윈도우는 데이터 커서를 표시하기 위하여 동일한 고객 함수, 커서 업데이트 텍스트를 사용한다.
MATLABTM 에는 정렬된 'uitable' 제어가 없어서, 소프트웨어는 TMin 리스트를 위하여 수동으로 특징을 형성해야 한다. 사용자가 클릭하는 버튼에 기초하여, 다양한 정렬 파라미터값이 설정되고 정렬업데이트 리스트 GUI와 디스플레이 TMin 는 정렬 및 디스플레이를 수행하도록 호출된다.
디스플레이 팝업 윈도우
상기 팝업 윈도우는 메인 윈도우에 기초하며, 이것은 분석 디스플레이 프로그램 내에서 1단계 보다 많은 단계를 가지는 윈도우이다.
이러한 윈도우의 주요 사용은 하나의 그림만을 디스플레이 함으로써 최대 스크린 해상도를 가능하게 하는 것이다. 사용자는 다른 디스플레이 윈도우에서 나타내어지는 그림들 중 큰 버젼을 볼 수 있게 된다.
다른 서브 윈도우에 유사하게, 팝업 윈도우는 직접 불려와서 독립 구동 프로그램이 형성될 수 있게 된다.
전체 보기 윈도우를 디스플레이 하기
전체 보기 윈도우는 메인 윈도우에 기초하며 개체 윈도우이다.
이러한 윈도우의 주요 사용은 스캔에 있어서 높은 수준의 전체 보기를 제공하는 것이다. 스캔의 3D 보기를 따라, 그것은 스캔의 단면 보기 및 축방향 보기를 제공하여, 사용자는 결과를 조사할 수 있게 된다. 보다 자세한 3D 윈도우 및 3D 보기의 설명을 참고할 수 있다.
팝업 윈도우 및 3D 윈도우에 유사하게, 평균 필터는 원주 방향으로 디스플레이 데이터에 적용될수 있다. 이러한 것은 노이즈 및 데이터 오류를 감소시켜야 하며, 사용자는 데이터를 효과적으로 검토할 수 있게 된다.
팝업 윈도우 및 3D 윈도우와 유사하게, 4가지 단계의 데이터 샘플링이 정의된다. 기본 단계는 평균이며 그것은 가장 상세하고 우수한 성능의 조합이다.
단면 보기 및 축방향 보기의 보기 평면은 데이터의 시각적인 표현을 증진하기 위하여 3D 보기로 그려질 수 있다.
서브 윈도우에 유사하게, 전체 보기 윈도우는 직접 불려져 오게 되며, 독자적으로 실행가능한 프로그램이 형성될 수 있게 된다.
3D 윈도우를 디스플레이 하기
3D 윈도우는 메인 윈도우에 기초하며 개체 윈도우이다 이러한 윈도우의 주요 사용은 스캔을 3D 표현으로 제공하는 것이다. 그것은 전개 보기 및 3D 보기를 탐고 있다. 전개 보기는 프로파일 순서에 기초한 데이터의 프로파일 전체를 디스플레이하며, 단계 별로 그들을 디스플레이한다. 3D 보기는 스캔을 3D 표현으로 나타낸다.
두가지 화면은 MATLABTM 그림에서 '서프''(surf)' 또는 '메쉬''(mesh)'로서 디스플레이 되며, '서프'에 있어서 색상은 공급기의 두께 또는 표면를 나타내는데 사용되거나, 표면의 상세한 사항을 검토하도록 단일 색상으로 될 수도 있다.
팝업 윈도우 및 전체 보기 윈도우에 유사하게, 평균 필터는 원주 방향으로 디스플레이 데이터에 적용될 수 있다. 이것은 사용자가 데이터를 효과적으로 검토하게 하도록 노이즈 및 데이터 오류를 감소시킨다.
팝업 윈도우 및 전체 보기 윈도우에 유사하게, 4가지 레벨의 데이터 샘플링이 정의된다. 디폴트 레벨은 평균이며 최고의 상세한과 성능의 조합을 가져야 한다.
다른 서브 윈도우에 유사하게, 전체 보기 윈도우는 직접 불러오기 될 수 있으며, 단독 구동되는 프로그램으로 형성된다.
TMin 의 수정
TMin 을 수정하는 기능성은 로드수정된 TMin, 저장수정된 TMin, 디스플레이 TMin, TMin 가능 셀 편집 콜 백 및 menuui_ExportToFigures_Callback 함수에 의해 취급된다.
로드수정된 TMin은 MATLAB TM 데이터 파일을 판독하고, 프로그램으로 수정된 TMin 정보를 로딩한다.
저장수정된 TMin 은 데이터 파일에 수정된 TMin 정보를 쓰게 된다.
eltmvmffpdlTMin 은 정렬 모드에 기초한 TMin 리스트를 재생성하며, 리스트를 무시하며, 주 윈도우 상의 TMin 리스트를 디스플레이한다.
TMin 가능 셀 편집 콜백은 상기 리스트로부터 TMins를 제거하거나 추가하도록 무시 체크박스를 선택함으로써 사용자가 국부적인 TMin 리스트를 수정할 때 불러져오게 된다. 이러한 기능은 TMin 리스트의 내부 정의를 업데이트하게 된다. 사용자는 리스트로부터 TMin 을 제거하며, 디스플레이로부터 스캔의 프로파일을 제거하며, TMin 정의 자체를 제거하는 것은 아니다. 프로파일 제거는 디스플레이 및 이러한 프로파일로서 결과를 내보내는 것이 생략된다.
menuui_ExportToFigures_callback 는 사용자가 메뉴로부터 'Export Modified TMins to Other Windows(s)' 옵션을 선택할 때 불려오게 된다. 수정된 TMin 리스트는 모든 서브 윈도우로 보내지게 되고 이러한 윈도우 상의 데이터는 업데이트된다. 이것은 2부분으로 된 과정으로 되는데, 여기서 사용자는 업데이트된 TMin 정보를 디스플레이하는 개별 서브 윈도우를 새로고침할 필요가 있다.
3D 지점 클라우드를 내보내기
3D 지점 클라우드를 내보내는 것은 지점 클라우드 값으로서 OD 및 ID 표면을 내보낸다.
출력 파일명은 사용자에 의해 선택되며, OD 및 ID 표면은 SolidWoksTM 에 대한 정의된 지점 클라우드 파일 확장자가 되는 .xyz 파일 확장자를 가진 개별 출력 파일로 저장된다.
출력 파일 형태는 라인마다 간단한 지점 정의를 담고 있으며, 지점은 'x, y, z'로서 정의되며, 여기서, x, y, z는 지점의 좌표이다.
트렌드 결과의 내보내기
트렌드 결과 내보내기는 스캔 트렌드 정보를 Excel TM 파일로 내보낸다.
임의의 기존 내보내기 파일은 삭제된다.
트렌드 정보는 채널명, 전체 TMin 리스트 및 TMin 트렌드를 담고 있다.
전체 TMin 리스트는 다음의 필드를 담고 있다.
1. 프로파일 번호
2. TMin
3. 크릭 위치(cric position) (mm)
4. OD 축방향 위치 (X 방향, mm)
5. OD 깊이 (Z 방향, mm)
6. IF 축방향 위치 (X 방향, mm)
7. ID 깊이 (z 방향, mm)
TMin 트렌드는 스캔으로부터의 등간격으로 이격된 두께값을 담고 있다. 각각의 라인은 아래의 필드를 가진 스캔 프로파일을 나타낸다.
1. 프로파일 번호
2. 크릭 위치(mm)
3. 축방향 위치(mm)
축방향 위치는 프로파일을 통하여 등간격으로 이격된다. 두께가 특정 샘플링 지점에 대하여 사용가능하지 않을 때, 'NaN'으로 표시된다. 특정 샘플링 지점에 대한 두께가 내삽된 값을 이용하여서만 사용가능하다면, 'IV'로 표시된다. 특정 샘플링 지점이 수정된 TMin 선택에 기초하여 무시된다면, 'Ign'으로 표시된다. 현재의 무시된 선택은 프로파일에 적용되어, 전체 행은 'Ign'으로 표시된다. 모든 트렌드 정보는 Excel TM 파일에서 새로운 탭에 저장되며 탭명은 채널명으로 된다.
표 A1 - 전처리 함수
함수 명칭 입력 데이터 입력 데이터 클래스 입력 데이터 설명 출력 데이터 출력 데이터 클래스 출력 설명
filtfilthd 1. 3차원 매트릭스(실제)
2. 디지털 소프트웨어 필터		 1. 단일
2. 필터 물체		 1. 전체 매트릭스 RF 데이터 세트
2. 디지털 필터의 특성을 완화하는 주파수를 정의하는 필터 물체		 3차원 매트릭스. 단일 필터링된 전체 매트릭스 RF 데이터 세트
ndimhilbert 3차원 매트릭스 단일 전체 매트릭스 RF 데이터 세트 3차원 매트릭스 단일(복합) 전체 매트릭스 분석 시간-도메인 데이터 세트
표 A2 - OD 이미지 파라미터
변수 클래스 설명
blockSize 단일 SFM 이미지에 사용되는 물리적 어퍼쳐의 크기를 정의하는 스칼라. 이러한 스칼라는 1로부터 배열체의 크기까지의 범위를 가진다.
directivityCutoff 단일 개별 배열 부재로/부재까지 초음파를 반사하도록 고려되는 강도 맵 좌표(SFM 알고리즘에 대하여)를 결정하는데 사용되는0과 1 사이(포함)의 실수.
부재로부터 강도맵의 좌표까지의 계산된 방향성이 방향성 컷오프보다 낮다면, 상기 부재는 의문을 가진 채 좌표로/좌표까지 소리를 프로그램적으로 반사하는 것으로 고려되지 않는다. 특정 위치까지 부재의 방향성을 계산하기 위하여, 방향성을 근사화하는 공식이 사용된다(이론 매뉴얼 [R-2]).
xMin 단일 강도 맵 좌표(미터)의 x-성분의 하한을 정의하는 실수. x최소는 x 최대보다 작다. 강도 맵 좌표의 x 성분은 x 최소로부터 x 최대까지의 범위를 가진다.
xMax 단일 강도 맵 좌표(미터)의 x-성분의 상한을 정의하는 실수. x최대는 x 최소보다 크다. 강도 맵 좌표의 x 성분은 x 최소로부터 x 최대까지의 범위를 가진다.
xSpacing 단일 강도 맵 좌표에서 강도의 계산을 반복적으로 수행하는 x이격을 특정하는 길이n 의 벡터. 강도 계산에서의 전체 n 회 반복이 행해진다(강도 계산을 가정하는 것은 메모리 요건을 만족하도록 추가적으로 세부 검토될 필요는 없다).
거친 이격은 벡터의 보다 낮은 지수를 향하여 특정되며, 세밀한 이격은 벡터의 보다 세밀한 지수를 향하여 특정된다. 따라서, 1과 n-1 사이의 모든 i 에 대하여 dx(i+1)/dx(i)는 양의 정수이다.
zMin 단일 강도 맵 좌표의 z 성분(미터)의 하한을 한정하는 실수이다. z최소는 0 이상이다.
강도 맵의 z 성분은 x 내지 x+높이 까지의 범위를 가지며, x는 z 최소의 최대값이며 룩업 표에서 최소 지연에 대응하는 거리이다. 오프셋 마이너스 minDistanceBuffer
zSpacing 단일 강도 맵 좌표에서 강도의 계산을 반복적으로 수행하도록 z이격을 길이 n 에서 특정하는 벡터.
강도 계산을 전체 n회 수행 (강도 계산을 가정하는 것은 메모리 요건을 만족하도록 추가적으로 상세하게 검토될 필요가 없다)
거친 이격은 벡터의 낮은 지수를 향하여 특정되며, 보다 정밀한 이격은 벡터의 보다 정밀한 지수를 향하여 특정된다. 따라서, 1과 n-1 사이의 모든 i 에 대하여 dz(i+1)/dz(i)는 양의 정수이다.
height 단일 거리는 나타내는 실수(미터)
minDistanceBuffer 단일 거리를 나타내는 실수(미터).
강도 맵 좌표의 z 성분은 x 내지 x+높이의 범위를 가지며, x는 z 최소의 최대값이며 룩업 표에서 최소 지연에 대응하는 거리이다. 오프셋 마이너스 minDistanceBuffer
zoomPercentage 단일 좌표 강도의 반복적인 계산시에 주변 포커스하도록 강도 맵의 좌표를 내포적으로 특정하는 길이 n-1의 벡터.
i 에 대하여, 1 내지 n-1 사이, zoomPercentage(i)는 0 내지 1를 포함하는 실수를 담고 있다. 좌표 강도 계산을 i+1회 반복시에, lmax는 강도 맵에서 계산된 최대 강도이며, 포커스하는 좌표는 zoomPercentage(i)*lmax보다 큰 강도이다.
runNorm 불린 이것은 입력 데이터에서 정규화가 구동되는지 그렇지 않은지를 결정한다 이 값이 부이며, normThresh, normWidth, normRunup 의 값은 그들이 사용되지 않을 때 중요하지 않게 된다.
normThresh 단일 0 초과 100 이하의 실수이다.
이숫자는 A-스캔 데이터에서 정규화되는 파장 패킷의 컷오프 엔빌로프 높이를 특정한다. 여기서 우리는 'y'를 모든 FMC 데이터의 최대 엔빌로프 값으로 하고, threshold*y/100 이상의 피크 높이를 가진 파장패킷 정보는 정규화된 것이다. A-스캔에서의 모든 다른 정보는 0 으로 설정된다.
힐버트화된 데이터의 엔빌로프를 호출하는 것은 간단하게 그 총합이다.
normWidth 단일 FMC 데이터에 담겨진 A 스캔의 0 이 아닌 길이 미만이며 1보다 큰 양의 스칼라.
A-스캔에서 구별되는 파장 패킷들 간의 거리를 특정하는 숫자이다(디지털된 지점에서). 만약 쓰레스홀드 변수보다 큰 엔빌로프 피크들 상의 거리가 변수 폭을 초과한다면, 엔빌로프 피크는 구별되는 파장 패킷에 속하는 것으로 고려된다. 그렇지 않으면, 엔빌로프 피크는 동일한 파장 패킷에 속하는 것으로 고려된다.
normRunup 단일 FMC 데이터에 담겨진 A 스캔의 0 이 아닌 길이 미만이며 1보다 큰 양의 스칼라.
이 숫자는 엔빌로프 피크 그 자체를 따라 정규화되도록 쓰레드홀드 변수보다 큰 값을 가진 엔빌로프 피크의 A-스캔값 앞의 숫자(디지털화된 지점에서)를 특정한다.
gratingThreshold 단일 0 이상 100 이하의 실수.
이 값은 최종 강도 맵에서의 그레이팅 존재를 감소시키는 것을 돕는데 사용된다. 이것은 각 어퍼쳐로부터 낮은 강도 기여를 제거함으로써 작동된다. 각각의 어퍼쳐에서, 이러한 쓰레스홀드는 다음과 같이 적용된다. 쓰레스홀드에서 최고 강도 위치는 100%^ 측정되는 표준이 된다. 강도 맵에서의 다른 모든 위치는 최종 합계에 포함되도록 하기 위하여 이러한 값의 적어도 gratingThreshold percentage 가 되어야 하며, 그렇지 않으면 그것은 0 으로 된다.
totalMemory 단일 이 값은 이러한 노드에 이용가능한 메모리의 양을 바이트로 나타낸다. 이것은 필요하다면 임의의 값의 계산을 파v편화시키는데 사용된다. 이로 인하여 프로그램은 메모리 제약 내에서 맞게 된다. 파편화없이도 공간이 계산의 발생을 허용한다면, 계산의 어떻나 파편화도 발생하지 않는다.
tempOverride 불린 이러한 값은 슬라이스 데이터 파일에 저장된 값을 사용자 입력 온도 값이 초과하는지 여부를 결정한다. 만약 이 값이 부이며, tempValue의 값은 그것이 사용되지 않을 때에는 중요하지 않게 된다.
tempValue 단일 이것은 온도에 대한 사용자 입력 값이다. 이러한 값은 tempOverride 값이 참이면 계산시에 온도에 대하여 사용된다. 그렇지 않으면 이 값은 무시된다.
표 3 - SFM 함수
함수 명칭 입력 데이터/입력 데이터 클래스 입력 데이터 설명 출력 데이터/
출력 데이터 클래스		 출력 설명
normalizeFMClocal3 1. 2D 매트릭스/단일(복합).
2. 스칼라/단일
3. 양의 정수/단일
4. 양의 정수/단일		 1. 필터링 되고 힐버트화된 FMC 데이터 세트
2. 정규화를 위하여 사용되는 컷오프 쓰레스홀드
3. 파장 패킷이 구별되도록 고려되도록 하기 위하여 컷오프 쓰레스홀드를 초과하는 파장 패킷 피크들 간의 최소 거리(샘플).
4. 컷오프 쓰레스홀드를 초과하는 탐지된 피크들 이전에 파장패킷 정보를 정규화하는 거리(샘플).		 1. 2D 매트릭스/단일(복합) 1. 정규화된 피크를 가진 FMC 데이터 세트. 모든 정규화되지 않은 데이터는 0 으로 설정된다.
preparerawdataforod 1. 2D 매트릭스/단일(복합)
2. 양의 정수/다일
3. 양의 정수/단일
4. 2D 매트릭스/단일		 1. 필터링되며 가능하다면 정규화된 FMC데이터 세트(만약 사용자가 정규화를 구동하기 위한 분석 세트를 가지고 있다면).
2. 탐침 배열 부재의 수
3. 어퍼쳐의 크기
4. 엔트리가 각각의 송신기/수신기 쌍을 위하여 A-스캔이 저장되는 FMC데이터 세트의 칼럼을 가리키는 2D 매트릭스. 송신기 및 수신기는 매트릭스의 행과 열에 각각 대응된다. 		1. 2D 매트릭스/단일(복합) 1. sfmzoom2 알고리즘에서 정확하게 내삽되도록 차수가 정해진 FMC 데이터 세트. 특정 송신기/수신기 쌍에 속하는 A-스캔은 FMC데이터 세트의 특정 칼럼에서 예상된다.
pre_computearraycoords 해당 사항 없음 해당 사항 없음 1. 칼럼 매트릭스/단일 1. 칼럼 매트릭스에서의 엔트리 x 는 탐침 배열 부재 x의 x 성분이다.
o_computeinitcoords3 2D 매트릭스/이중 송신기/수신기 쌍에 대한 초음파 데이터의 전송 및 기록 사이에서 그 엔트리가 지연에 대응되는 2D 매트릭스. 각 엔트리의 행과 칼럼은 각각 송신기와 수신기에 대응한다. 1. 칼럼 매트릭스/단일
2. 칼럼 매트릭스/단일
3. 칼럼 매트릭스/단일		 1. 강도 맵 계산의 제 1 통과를 위한 x-좌표
2. 강도 맵 계산의 통과를 위한 z-좌표
3. 강도 맵 계산의 제 1 통과를 위한 프로파일 숫자. 각(x,z) 쌍에 대하여, 프로파일 숫자는 어떠한 FMC 데이터 세트가 이러한 쌍이 속하는 것인지 가리킨다. 주의: 이러한 변수 배열은 서로 다른 데이터 세트에 속하는 OD 강도 맵의 병행 처리를 위하여 사용된다. 만약 하나의 데이터 세트가 한번에 처리된다면, 프로파일 배열에서의 모든 엔트리는 1로 설정된다.
o_computecurrfinecoords4 1. 칼럼 매트릭스/단일
2. 칼럼 매트릭스/단일
3. 칼럼 매트릭스/단일
4. 스칼라/이중		 1. 계산된 강도 맵 좌표의 x- 축
2. 계산된 강도 맵 좌표의 z 축
3. 계산된 강도 맵 좌표에 대한 프로파일 숫자
4. 루프 반복		 1. 칼럼 매트릭스/단일
2. 칼럼 매트릭스/단일
3. 칼럼 매트릭스/단일		 1. 특정 강도 컷오프를 초과하는 강도 맵 좌표의 이웃하는 x 좌표.
2. 특정 강도 컷오프를 초과하는 강도 맵 좌표의 이웃하는 z 좌표.
3. 특정 강도 컷오프를 초과하는 강도 맵 좌표의 이웃하는 프로파일 숫자.
o_currcomputeindicesandvisibility 1. 칼럼 매트릭스/단일
2. 칼럼 매트릭스/단일
3. 칼럼 매트릭스/단일
4. 칼럼 매트릭스/단일 		1. 탐침 배열 x-좌표
2. 임박한 강도 맵 계산을 위하여 사용되는 x-좌표
3. 임박한 강도 맵 계산을 위하여 사용되는 z-좌표
4. 임박한 강도 맵 계산을 위하여 사용되는 좌표 프로파일		 1. 2D 매트릭스/단일
2. 2D 매트릭스/논리적		 1. 매트릭스의 엔트리는 주어진 탐침 배열 부재 및 강도 맵 좌표에 대하여 이동 시간을 낳게된다(샘플). 매트릭스의 행은 (x,z) 좌표 지수에 대응되며, 매트릭스의 칼럼은 탐침 배열 부재 지수에 대응한다.
2. 만약 강도 맵 좌표가 특정 사용자 정의된 부재 방향성 내에 속한다면 매트릭스의 엔트리는 '참'이 되며, 그렇지 않으면 '부'가 된다. 매트릭스의 행은 (x,z) 좌표 지수에 대응하면 매트릭스의 칼럼은 탐침 배열 부재 지수에 대응한다.
sfmzoom2 1. 3D 매트릭스/단일(복합)
2. 1D 매트릭스/단일
3. 2D 매트릭스/단일
4. 2D 매트릭스/논리적
5. 3D 매트릭스/단일
6. 스칼라/단일 		1. 필터링되고 힐버트화된 FMC 데이터.
2. 입력 아이템 2 및 3에서의 각 행 지수에 대한 프러파일 숫자를 나타내는 칼럼 매트릭스.
3. 매트릭스의 엔트리는 주어진 탐침 배열 부재 및 강도 맵 좌표에 대하여 이동 시간을 낳게 된다(샘플). 매트릭스의 행은 (x,z) 좌표 지수에 대응되며, 매트릭스의 칼럼은 탐침 배열 부재 지수에 대응한다.
4. 만약 강도 맵 좌표가 특정 사용자 정의된 부재 방향성 내에 속한다면 매트릭스의 엔트리는 '참'이 되며, 그렇지 않으면 '부'가 된다. 매트릭스의 행은 (x,z) 좌표 지수에 대응하면 매트릭스의 칼럼은 탐침 배열 부재 지수에 대응한다.
5. 매트릭스의 엔트리[i,j,k]는 부재 j 로부터의 펄스 트랜스미션과 부재 k 에 의한 수신기 수신 사이에 샘플을 제공한다.
6. 각 어퍼쳐로부터 값을 가지는 그레이팅 쓰레스홀드는 메인 강도 맵에 부가되기 전에 통과해야 한다.		 1. 1D 매트릭스/단일 1. 입력 아이템 2의 그것과 동일한 지수에 저장된 좌료를 위한 계산된 강도.
o_computecoordinatesabovecutoff 1. 1D 칼럼 매트릭스/단일.
2. 1D 칼럼 매트릭스/단일
3. 1D 칼럼 매트릭스/단일
4. 1D 칼럼 매트릭스/단일
5. 1D 칼럼 매트릭스		 1. 강도 맵 계산에 사용되는 x좌표.
2. 강도 맵 계산에 사용되는 z좌표
3. 임박한 강도 맵 계산에 사용되는 좌표 프로파일
4. 각각의 좌표/프로파일 조합에 대한 계산된 강도
5. 엔트리 i 에서 강도를 초과하는 강도를 가진 좌표 주위의 새로운 좌표가 대응하는 계산된 강도를 가지도록 프로파일 i 에 대하여 칼럼 강도 컷오프를 제공한다. 		1. 1D 칼럼 매트릭스/단일
2. 1D 칼럼 매트릭스/단일
3. 1D 칼럼 매트릭스/단일		 1. 새롭게 정의된 x 좌표.
2. 새롭게 정의된 z좌표
3. 주어진 새롭게 정의된 좌표들에 대한 프로파일
표 A4 - 경계 인식 파라미터
변수 클래스 설명
sigmaMetres 이중 캐니 에지 탐지를 실행하도록 컨볼류트 윈도우의 크기를 정의하는 스칼라
thresholdParams 이중 thresParams(1)이 낮은 컷오프 쓰레스홀드를 정의하고, thresParams(2)는 캐니 에지 탐지에서 높은 컷오프 쓰레스홀드를 정의하는 2개의 부재 벡터
SEDimsZX 이중 에지 탐지 경계를 확장하도록 사용되는 사각형 구조와 부재 파라미터를 정의하는 2개의 부재 벡터(양의 정수만을 가지고 있음). SEDimsZX(1)은 사각형의 구조화 부재 높이(z 방향)을 가지고 있고, DEDimsZX(2)는 사각형의 구조화 부재 폭(x 방향)을 가지고 있음
maxSEDims 이중 입력 강도 맵의 수직 슬라이스에서 발견되는 최대 강도의 픽셀을 확장시키도록 사용되는 사각형의 구조화 부재 파라미터를 정의하는 2개의 부재 벡터(양의 정수만을 가지고 있음). maxSEDims(1)은 사각형의 구조화 부재 높이(z 방향)을 가지고 있고, maxSEDims(2)는 사각형의 구조화 부재 폭(x 방향)을 가지고 있음
engeMaxDistance 이중 캐니 에지 탐지된 지점과 강도 맵의 최대 강도의 지점들 중 의 지점(z 방향) 사이의 최대 허용가능한 거리를 정의하는 스칼라(z 방향)
lengthTrim 이중 트림된 에지와 동일한 수직 슬라이스에서 발견되는 해석된 최대 강도 좌표로 교체하고 트림하도록 에지 탐지된 연결된 요소의 길이를 정의하는 스칼라(x 방향)
minAcceptableLength 이중 계산된 경계의 최소 허용가능한 길이(x 방향)를 정의하는 스칼라. 계산된 경계의 길이가 최소 허용가능한 길이보다 작다면, 어떠한 경계로 복귀되지 않는다.
maxDisjointPieces 이중 계산된 경계에서의 최대 허용가능한 개수의 수평 연결된 요소를 정의하는 스칼라. 수평 연결된 요소의 숫자가 maxDisjointPieces 를 초과한다면 어떠한 경계도 복귀되지 않는다.
표 A5 - 경계 인식 함수
함수 명칭 입력 데이터/입력 데이터 클래스 입력 데이터 설명 출력 데이터/출력 데이터 클래서 출력 설명
make매트릭스outofsparse 1. 칼럼 매트릭스/단일
2. 칼럼 매트릭스/단일
3. 칼럼 매트릭스/단일
4. 스칼라 변수/단일
5. 스칼라 변수/단일		 아이템 1-2는 강도 맵의 (x-z)좌표이다. 아이템(3)은 각 (x, z) 좌표에 대하여 저장된 강도이다. 따라서, 아이템 1-3은 동일한 길이를 가진다. 아이템 4-5는 x 좌표 및 z 좌표 사이에서 각각 최소 이격 된다. 2차원 매트릭스/이중 매트릭스는 강도 값을 담고 있다. 강도 값 및 그 위치는 아이템 1-3에 저장된다. 어떠한 강도도 매트릭스 엔트리에 매핑되지 않는다면, NaN 은 이러한 엔트리에 저장된다.
fillnan 2D 매트릭스/이중 매핑된 드문 3차원 좌표(x, y, z)의 강도 값을 담고 있는 매트릭스 2D 메트릭스/이중 출력 매트릭스는 이웃하는 엔트리 강도의 강도 값으로 채워진 드문NaN 엔트리로써 입력 매트릭스에 동일하다. NaN 엔트리의 큰 블록은 0의 값으로 채워진다.
leading_edge 1. 2D 매트릭스/이중
2. 스칼라 변수/이중
3. 스칼라 변수/이중
4. 스칼라 변수/이중
5. 스칼라 변수/이중		 아이템 1은 2D 매트릭스 형식에서 강도 맵을 담고 있다.
아이템 2와 3은 각각 캐니 에지 탐지 낮고 높은 쓰레스홀드 값을 담고 있다.
아이템 4와 5는 각각 캐니 에지 탐지 수평 및 수직 시그마값을 담고 있다. 		1. 2D 매트릭스/논리적
2. 2D 매트릭스/이중		 1. 입력 아이템 1의 탐지된 에지를 담고 있는 이진 이미지.
2. 입력 아이템 1의 스무딩된 버젼
computepointsbelowedgewithindistance 1. 행 매트릭스/단일
2. 행 매트릭스/단일
3. 행 매트릭스/단일
4. 행 매트릭스/단일
5. 스칼라 변수/이중		 아이템 1 및 2는 leading_edge 함수로부터 스무딩된 맵 출력의 최대 강도 픽셀의 (각각의) x 및 z 좌표를 담고 있다.
아이템 3 및 4는 leading_edge 함수로부터의 에지 출력의 (각각의) x 및 z 좌표를 담고 있다.		 1. 행 매트릭스/단일
2. 행 매트릭스/단일		 아이템 1 및 2는 함수 leading_edge로부터 출력되는 에지 바로 아래(x 값과 동일히지만 z 값보다 크다)에 놓이는 최대 강도 픽셀의 x 및 z 좌표를 각각 담고 있다
computepointsabovemaxline 1. 행 매트릭스/단일
2. 행 매트릭스/단일
3. 행 매트릭스/단일
4. 행 매트릭스/이중		 아이템 1 및 2는 leading_edge 함수로부터 에지 출력의 x 및 z 좌표를 각각 담고 있다.
아이템 3 및 4는 함수 computepointsbelowedgewithindistance 로부터 c출력된 최대 강도 픽셀의 x 및 z 좌표를 각각 담고 있다.		 1. 행 매트릭스/단일
2. 행 매트릭스/이중		 아이템 1 및 2 입력 아이템 3 및 4 위의 함수 leading edge로부터 출력되는 에지의 x 및 z 좌표를 각각 담고 있다(x값과는 동일하지만 z 값보다는 작다)
computepointswithindistance 1. 행 매트릭스/단일
2. 행 매트릭스/단일
3. 행 매트릭스/단일
4. 행 매트릭스/단일
5. 스칼라 변수/이중		 아이템 1 및 2는 함수 computepointabovemaxline 로부터 각각 x 및 z 에지 좌표 출력을 각각 담고 있다.
아이템 3 및 4는 함수 computepointsbelowedgewithindistance 로부터 각각 최대 강도 픽셀 출력의 x 및 z 좌표를 담고 있다.
아이템 5는 입력 좌표(1 및 2) 및 입력 좌표(3 및 4) 사이의 최대 거리를 특정하는 거리이다(미터).		 1. 행 매트릭스/단일
2. 행 매트릭스/이중		 아이템 1 및 2는 함수 computepointsbelowedgewothindistance로부터 최대강도 좌표 출력의 수직 거리 내에서 에지의 x 및 z 좌표를 각각 담고 있다.
coords2매트릭스 1. 2개 부재 벡터/이중
2. 두개 부재 벡터/단일
3. 두개 부재 벡터/단일
4. 행 벡터/단일
5. 행 벡터/이중		 아이템 1은 함수 make매트릭스outofsparse 로부터 강도 맵 매트릭스 출력의 높이(제 1 요소)와 폭(제2요소)를 담고 있다.
아이템 2(각 3)은 제 1 및 제 2 요소의 강도 맵의 낮거나 높은 x 축(각 z 축) 한계를 담고 있다.
아이템 4(각 5)는 함수로부터 에지 좌표 출력의 x 축(각 z 축)값을 담고 있다.		 2D 매트릭스/논리적 입력 아이템 4 및 5의 에지 위치로부터 매핑된 엔트리의 참 값을 담고 있는 이진 이미지. 부 는 다른 모든 엔트리에 담겨져 있다.
imidiate 1. 2D 매트릭스/논리적
2. 사각형 구조 부재/구조 부재		 1. 함수 coords2매트릭스 로부터의 이진 이미지 출력
2. 아이템 1의 모포로지칼 확장 작업에서 사용되는 사각형의 구조 부재		 2D 매트릭스/논리적 확장 후 작업으로 2D 이진 매트릭스를 입력
bwlabeln 2D 매트릭스/논리적 함수 imdilate 로부터의 이진 이미지 출력 2D 매트릭스/이중 양의 정수 1, 2, 3, ... 에 의해 계수되는 개별 연결된 요소와 0 으로 설정된 부의 엔트리를 가진 입력 매트릭스
bwmorph 1. 2D 매트릭스/논리적
2. 행 벡터/스트링
3. 스칼라/이중		 1. 함수 imdilate 로부터의 이진 이미지 출력
2. 모폴로지 작업을 정의하는 스트링. 스트링은 상수 'thin'으로서 입력됨
3. 입력 이진 이미지 상에서 수행되도록 박형화 작업의 수를 정의하는 스칼라(입력 아이템 1). 이러한 스칼라는 Inf 로 설정되어, 박형화 작업은 그들이 더 이상 유효하지 않을 때까지 연속적으로 계속 적용된다.		 2D 매트릭스/논리적 박형화된 입력 이진 이미지
trimcomponsameline 2D 매트릭스/논리적 bwmorph 로부터의 이진 이미지 출력 2D 매트릭스/논리적 큰 연결된 요소와 동일한 수직 슬라이스 상의 픽셀을 가진 작은 연결된 요소가 부 로 설정된 이러한 픽셀을 가지도록 트림된 입력 이진 이미지의 연결된 요소
removeallconnectionsbetweenlines 2D 매트릭스/논리적 trimcomponsameline 으로부터의 이진 이미지 출력 2D 매트릭스/논리적 제거된 라인들 간의 모든 연결부를 구비한 입력 이진 이미지.
removebottomcomponent 2D 매트릭스/논리적 removeallconnectionsbetweenlines 으로부터의 이진 이미지 출력 2D 매트릭스/논리적 매트릭스의 임의의 칼럼에 대하여 상부 픽셀(최저 대응 z 값)만이 유지되도록 트리밍된 입력 이진 이미지의 연결된 요소
removecomponsamevertline 2D 매트릭스/논리적 removebottomcom ponent 로 부터의 이진 이미지 출력 2D 매트릭스/논리적 큰 연결된 요소와 동일한 수직 슬라이스 상의 픽셀을 가진 작은 연결된 요소가 부 로 설정되도록 완전 제거된 입력 이진 이미지의 연결된 요소
replacecigartips 1. 2D 매트릭스/논리적
2. 2D 매트릭스/논리적
3. 스칼라/이중
4. 사각형 구조화 부재/구조화 부재		 1. 특정 라벨에 속하는 함수 bwlabeln 으로부터의 에지 출력을 담고 있는 합수 removecomponensamevertline 으로부터의 이진 이미지 출력
2. 함수 computepointsbelowedgewithindistance 로부터 최대 강도 좌표 출력을 가진 이진 이미지.
3. 입력 아이템 1의 수평 단부를 트림하도록 계산된 개수의 픽셀.
4. 입력 아이템 2의 모포로지칼 확장에 사용되는 사각형 구조화 부재		 2D 매트릭스/논리적 입력 아이템 2에서 수직하게 해석된 지점에 으해 교체된 수평 연결된 요소의 단부를 가진 입력 아이템 1을 담고 있는 이진 이미지.
매트릭스2coordswithnan 1. 2D 매트릭스/논리적
2. 2 부재 벡터/단일
3. 2 부재 벡터/단일		 아이템 1은 함수 replacecigartps 로부터 출력되는 이진 이미지를 담고 있다.
아이템 2(각 3)은 제 1 및 제 2 요소에서 강도 맵의 낮고 높은 x 축(각 z 축)한계를 담고 있다		 1. 칼럼 매트릭스/단일
2. 칼럼 매트릭스/단일		 아이템 1 및 2는 함수 replacecigartips 로부터의 계산된 에지 이진 이미지의 x 축과 z 축를 각각 담고 있다.
매트릭스2coordsinterponly 1. 2D 매트릭스/논리적
2. 2 부재 벡터/단일
3. 2 부재 벡터/단일		 아이템 1은 함수 replacecigartps 로부터 출력되는 이진 이미지를 담고 있다.
아이템 2(각 3)은 제 1 및 제 2 요소에서의 강도 맵의 낮고 높은 x축(각 z축) 한계를 담고 있다.		 1. 칼럼 매트릭스/단일
2. 칼럼 매트릭스/단일		 아이템 1 및 2는 함수 replacecigartips 로부터의 계산된 에지 이진 이미지 출력의 빈 영역의 선형 내삽된 좌표의 x 축 및 z축을 각각 담고 있다
표 A6 - 경계 정의 파라미터
변수 클래스 설명
width 단일 이것은 MedianFilter 함수에서 사용되는 평균 필터의 폭을 결정한다. 폭은 주어진 데이터 지점을 교체하는 평균을 선택할 때 사용되는 데이터 지점이 개수를 결정한다.
smoothWidth 단일 이것은 PerformSmoothing 함수에서 적용되는 사비치 고래이 필터의 폭을 결정한다.
smoothOrder 단일 이것은 PerformSmoothing 함수에서 적용되는 사비치 고래이 필터의 표면을 근사화하는데 사용되는 다항식 차수를 결정한다.
표 A7-경계 정의 함수
함수 명칭 임력 데이터/입력 데이터 클래스 입력 데이터 설명 출력 데이터/출력 데이터 클래스 출력 설명
MedianFilter 1. 1D 칼럼 매트릭스/단일
2. 1D 칼럼 매트릭스/단일
3. 양의 정수/단일		 1. 필터링되는 표면의 x 성분
2. 필터링 되는 표면의 y/z 성분
3. 사용되는 평균 필터의 폭		 1. 1D 칼럼 매트릭스/단일
2. 1D 칼럼 매트릭스/단일		 1. 필터링되는 표면의 x 성분
2. 필터링되는 표면의 y/z 성분
PerformSmoothing 1. 1D 칼럼 매트릭스/단일
2. 1D 칼럼 매트릭스/단일
3. 양의 정수/단일
4. 양의 정수/단일		 1. 필터링되는 표면의 x 성분
2. 필터링되는 표면의 y/z 성분
3. 사용되는 스무딩 윈도우의 폭
4. 스무딩 근사화시에 사용되는 다항식의 차수		 1. 1D 칼럼 매트릭스/단일
2. 1D 칼럼 매트릭스/단일		 1. 스무딩된 표면의 x 성분
2. 스무딩된 표면의 y/z 성분
표 A8-IFM OD 경계 준비 파라미터
변수 클래스 설명
width 단일 이것은 MedianFilter 함수에 사용되는 평균 필터의 폭을 결정한다. 폭은 주어진 데이터 지점을 교체하는 평균을 선택할 때 사용되는 데이터 지점의 수를 결정한다.
smoothWidth 단일 이것은 PerformSmoothing 함수에 적용되는 사비치-고래이 필터의 폭을 결정한다.
smoothOrder 단일 이것은 PerformSmoothing 함수에 적용되는 사비치-고래이 필터의 표면을 근사화 하는데 사용되는 다항식의 차수를 결정한다.
surfaceSamplingInterval 단일 이 숫자는 양의 정수이다 숫자 1은 주어진 OD 표면상의 모든 지점이 사용되어야 하는 것을 나타낸다. 숫자 2는 매 다른 지점이 사용되는 것을 나타낸다. 숫자 3은 3번 걸려서 한번씩 사용되는 것을 나타낸다.
표 A9 - IFM OD 경계 준비 함수
함수 명칭 입력 데이터/입력 데이터 클래스 입력 데이터 설명 출력 데이터/출력 데이터 클래스 출력 설명
MedianFilter 1. 1D 칼럼 매트릭스/단일
2. 1D 칼럼 매트릭스/단일
3. 양의 정수/단일		 1. 필터링되어야 하는 표면의 x 성분
2. 필터링되어야 하는 표면의 y/z 성분
3. 사용되는 평균 필터의 폭		 1. 1D 칼럼 매트릭스/단일
2. 1D 칼럼 매트릭스/단일		 1. 필터링된 표면의 x 성분
2. 필터링된 표면의 y/z 성분
PerformSmoothing 1. 1D 칼럼 매트릭스/단일
2. 1D 칼럼 매트릭스/단일
3. 양의 정수/단일
4. 양의 정수/단일		 1. 필터링되어야 하는 표면의 x 성분
2. 필터링되어야 하는 표면의 y/z 성분
3. 사용되는 스무딩 윈도우의 폭
4. 스무딩 근사화에 사용되는 다항식의 차수		 1. 1D 칼럼 매트릭스/단일
2. 1D 칼럼 매트릭스/단일		 1. 스무딩된 표면의 x 성분
2. 스무딩된 표면의 y/z 성분
표 A10 - ID 이미지 파라미터
변수 클래스 설명
dorectivityCutoff 단일 개별 배열 부재로부터의 초음파장을 굴절하도록 고려되는(SFM 알고리즘에 대하여) OD 경계 좌표를 결정하는데 사용되는 0 과 1 사이(포함)의 실수.
부재로부터 OD 경계 좌표까지의계산된 방향성이 directivityCutoff 보다 낮으면, OD 경계 좌표는 부재로부터 소리를 굴절하도록 프로그램상에서 고려되지 않는다. 특정 위치로 부재의 방향성을 계산하기 위하여 방향성을 근사화하는 공식이 사용된다(이론 매뉴얼 [R-1] 참조)
speedOfMedium2 단일 OD 및 ID 표면 사이에서 발견되는 제 2 조사 재료에서 소리가 전파되는 속력을 정의하는 실수.
xMin 단일 강도 맵 좌표(밀리미터)의 x 성분의 절대 하한을 정의하는 실수. xMin 은 xMax 보다 작다.
y는 OD 경계의 최소 x 성분이 되며, 강도 맵 좌표의 x 성분의 실제 하한값은 후속하는 2개의 스칼라, xMin 및 y-horzBuffer 의 최대가 된다.
xMax 단일 강도 맵 좌표(밀리미터)의 x 성분의 절대 상한을 정의하는 실수. xMin 은 xMax 보다 작다.
y'는 OD 경계의 최대 x 성분이 되며, 강도 맵 좌표의 x 성분의 실제 상한값은 후속하는 2개의 스칼라, xMax 및 y'+horzBuffer 의 최소가 된다.
horzBuffer 단일 IFM 강도 맵의 x 성분을 구속하는 실수.
y는 OD 경계의 최소 x 성분이 되며, 강도 맵 좌표의 x 성분의 실제 하한값은 후속하는 2개의 스칼라, xMin 및 y-horzBuffer 의 최대가 된다.
y'는 OD 경계의 최대 x 성분이 되며, 강도 맵 좌표의 x 성분의 실제 상한값은 후속하는 2개의 스칼라, xMax 및 y'+horzBuffer 의 최소가 된다.
xSpacing 단일 강도 맵 좌표에서 강도의 계산을 반복 수행하는 x 이격을 특정하는 길이 n 의 벡터.
강도 계산의 전체 n 반복이 행해진다(상정되는 강도 계산은 메모리 조건을 만족시키도록 추가적으로 세부 검토될 필요가 없다).
보다 거친 이격은 벡터의 낮은 지수를 향하여 특정되며, 보다 미세한 이격은 벡터의 보다 미세한 지수를 향하여 특정된다. 추가적으로1과 n-1 사이의 모든 i 에 대하여 dx(i+1)/dz(i) 는 양의 정수이다.
zSpacing 단일 강도 맵 좌표에서 강도의 계산을 반복 수행하는 z 이격을 특정하는 길이 n 의 벡터.
강도 계산의 전체 n 반복이 행해진다(상정되는 강도 계산은 메모리 조건을 만족시키도록 추가적으로 세부 검토될 필요가 없다).
보다 거친 이격은 벡터의 낮은 지수를 향하여 특정되며, 보다 미세한 이격은 벡터의 보다 미세한 지수를 향하여 특정된다. 추가적으로1과 n-1 사이의 모든 i 에 대하여 dx(i+1)/dz(i) 는 양의 정수이다.
firstDiagIndex 단일 lastdiagindex 보다 작으며 0 보다 큰 양의 스칼라.
이 숫자는 IFM 강도 맵 계산에 대하여 사용되어야 하는 탐침 배열에서 제 1 부재를 나타낸다.
lastDiagIndex 단일 firstdiagindex 보다 크며 탐침 배열에서의 부재의 개수 보다 작은 양의 스칼라.
이 숫자는 IFM 강도 맵 계산에 대하여 사용되어야 하는 마지막 부재를 나타낸다.
zoomPercentages 단일 좌표 강도의 반복적인 계산 주위에서 포커스되는 강도에서의 좌표를 묵시적으로 특정하는 길이 n-1 의 벡터.
1 과 n-1 사이의 모든 i 에 대하여, zoomPercentage(i)는 0 과 1 사이에서 포함하는 실수를 담고 있다. 좌표 강도 계산의 i+1 반복시에, lmax 는 강도 맵에서 계산된 최대 강도이며, 주위를 포커스하는 좌표는 zoomParcentage(i)*lmax 보다 큰 강도로 된다.
maxTransmitterReceiverDifference 단일 IFM 강도 맵 계산에 대한 조합에서 사용되는 송신기와 수신기 사이의 최대 절대 차이를 정의하는 양의 스칼라.
criticalPoints Char 후속하는 3가지 스트링:'min', 'maxes' 또는 'minandmaxes' 중 하나.
만약 criticalPoints 가 'mins'(각 'maxes')라면, 이동 경로 시간의 단지 국부적인 최소만이 굴절된 초음파의 진정 이동 경로로 고려된다.
만약 criticalPoints 가 'minsandmaxes'라면, 이동 경로 시간의 국부적인 최소와 최대가 굴절된 초음파의 진정 이동 경로로 고려된다.
doNormalization 논리적 만약 doNormalization 이 참 으로 설정되면, IFM 계산에 대한 모든 A-스캔의 정규화가 실행된다. 그렇지 않으면, 만약 doNormalization 이 부 로서 설정되면, 어떠한 정규화도 계산되지 않는다.
theshold 단일 0 초과 100 이하의 실수.
이 숫자는 A-스캔 데이터에서 정규화되는 파장 패킷의 컷오프 엔빌로프 높이를 특정한다. 'y'를 모든 FMC 데이터의 최대 엔빌로프 값으로 설정하면, threshold*y/100 이상의 피크 높이를 가진 파장 패킷 정보는 정규화된다. A-스캔에서의 다른 모든 정보는 0 으로 설정된다.
힐버트화된 데이터의 엔빌로트의 재호출은 단순한 합산이다.
width 단일 FMC 데이터에 담겨진 A 스캔의 0 이 아닌 길이 이하이며 1 보다 큰 양의 스칼라.
이 숫자는 A-스캔의 구별되는 파장 패킷들 사이의 거리를 특정한다(디지털화된 지점). 만약 쓰레스홀드 변수보다 큰 엔빌로프 피크들 사이의 거리가 변수 폭보다 크다면, 엔빌로프 피크는 구별되는 파장들에 속하는 것으로 고려된다. 그렇지 않으며, 상기 엔빌로프 피크는 동일한 파장 패킷에 속하는 것으로 고려된다.
Runup 단일 FMC 데이터에 담겨진 A 스캔의 0 이 아닌 길이 이하이고 1 보다 큰 양의 스칼라.
이 숫자는 엔빌로프 피크 자체를 따라 정규화되는 쓰레스홀드 변수보다 큰 값을 가진 엔빌로프 피크 이전의 A-스캔 값의 숫자를 특정한다(디지털화된 지점).
표 A11 - ID 이미지 함수
함수 명칭 입력 데이터/입력 데이터 클래스 입력 데이터 설명 출력 데이터/출력 데이터 클래스 출력 설명
O_computesurfacedirectivityfactor 1. 1D 칼럼 매트릭스/단일
2. 1D 칼럼 매트릭스/단일
3. 1D 칼럼 매트릭스/단일
4. 스칼라/단일		 1. 탐침 배열 부재의 x 좌표
2. 표면의 x 좌표
3. 표면의 z 좌표
4. 물에서의 여기 펄스의 파장		 1. 2D 매트릭스/논리적 만약 부재(j)로부터 지수(k)를 가진 표면 좌표까지의 방향이 전체적으로 정의된 surfaceDirectivityCutoff' 이상이라면, 엔트리(j,k)는 '참'의 값을 가진다 그렇지 않으면 그것은 '부'의 값을 가진다.
O_computesurfaceprobearraytimes 1. 1D 칼럼 매트릭스/단일
2. 1D 칼럼 매트릭스/단일
3. 1D 칼럼 매트릭스/단일
4. 스칼라/단일		 1. 표면의 x 좌표
2. 표면의 z 좌표
3. 탐침 배열 부재의 x 좌표
4. 물에서의 소리의 속력		 2D 매트릭스/단일 엔트리(j,k)는 지수(k)를 가진 표면 좌표에 대하여 탐침 배열에서의 부재(k)로부터 이동하는 소리 펄스에 필요한 시간을 포함한다.
o_computeidcoordinates 1. 1D 칼럼 매트릭스/단일
2. 1D 칼럼 매트릭스/단일		 1. 표면 좌표의 x 성분
2. 표면 좌표의 z 성분		 1. 1D 칼럼 매트릭스/단일
2. 1D 칼럼 매트릭스/단일		 1. 초기 강도 계산의 좌표의 x 성분
2. 초기 강도 계산의 좌표의 z 성분
o_computecurrfinecoords4_id 1. 1D 칼럼 매트릭스/단일
2. 1D 칼럼 매트릭스/단일
3. 1D 칼럼 매트릭스/단일
4. 1D 칼럼 매트릭스/단일
5. 양의 정수/이중		 1. 이전 루프 반복 강도 계산의 좌표의 x 성분
2. 이전 루프 반복 강도 계산의 좌표의 z 성분
3. 표면 좌표의 x 성분
4. 표면 좌표의 z 성분
5. 강도 계산 루프의 반복		 1. 1D 칼럼 매트릭스/단일
2. 1D 칼럼 매트릭스/단일		 1. 특정 강도 컷오프를 초과하는 강도 맵 좌표의 이웃하는 x 성분
2. 특정 강도 컷오프를 초과하는 강도 맵 좌표의 이웃하는 z 성분
O_removeidcoordsoutsidebounds3 1. 1D 칼럼 매트릭스/단일
2. 1D 칼럼 매트릭스/단일
3. 1D 칼럼 매트릭스/단일
4. 1D 칼럼 매트릭스/단일		 1. 현재 루프 반복 강도 계산의 좌표의 x 성분
2. 현재 루프 반복 강도 계산의 좌표의 z 성분
3. 표면 좌표의 x 성분
4. 표면 좌표의 z 성분		 1. 1D 칼럼 매트릭스/단일
2. 1D 칼럼 매트릭스/단일		 1. 정의된 강도 맵 경계 내에서 현재 루프 반복 강도 계산의 좌표의 x 성분
2. 정의된 강도 맵 경계 내에서 현재 루프 반복 강도 계산의 좌표의 z 성분
O_computecoordvisbilityfromsurface10 1. 1D 칼럼 매트릭스/단일
2. 1D 칼럼 매트릭스/단일
3. 1D 칼럼 매트릭스/단일
4. 1D 칼럼 매트릭스/단일		 1. 현재 루프 반복 강도 계산의 좌표의 x 성분
2. 현재 루프 반복 강도 계산의 좌표의 z 성분
3. 표면 좌표의 x 성분
4. 표면 좌표의 z 성분		 1. 1D 칼럼 매트릭스/단일
2. 1D 칼럼 매트릭스/단일
3. 2D 매트릭스/논리적		 1. 현재 루프 반복 강도 계산의 좌표의 정렬된 x 성분
2. 현재 루프 반복 강도 계산의 좌표의 정렬된 z 성분
3. 만약 표면 좌표 (k)로부터 입력 표면에 교차하지 않는 강도 맵 좌표 (j)로 직선이 존재한다면(좌표(j) 제외), 엔트리(j,k)는 '참' 값이 되며, 그렇지 않으면 엔트리(j,k)는 '부'값이 된다.
O_computesurfacecoordtimes 1. 1D 칼럼 매트릭스/단일
2. 1D 칼럼 매트릭스/단일
3. 1D 칼럼 매트릭스/단일
4. 1D 칼럼 매트릭스/단일		 1. 현재 루프 반복 강도 계산의 좌표의 x 성분
2. 현재 루프 반복 강도 계산의 좌표의 z 성분
3. 표면 좌표의 x 성분
4. 표면 좌표의 z 성분		 1. 2D 매트릭스/단일 1. 엔트리(j,k)는 부재(k)로부터 지수(j)를 가진 표면 좌표까지 물속에서 소리의 이동시간이다.
O_computetraveltimes4 1. 2D 매트릭스/단일
2. 2D 매트릭스/단일
3. 2D 매트릭스/논리적
4. 2D 매트릭스/논리적		 1. 엔트리(j,k)는 부재(k)로부터 지수(j)를 가진 표면 좌표까지 물속에서 소리의 이동시간이다.
2. 엔트리(j,k)는 탐침 배열의 부재(k)로부터 지수(j)를 가진 표면 좌표까지 소리 펄스가 이동하는데 필요한 시간을 포함한다.
3. 만약 부재(j)로부터 지수(k)를가진 표면좌표까지의 방향성이
전체적으로 정의된 'surfaceDirectivityCutoff' 이상이라면,
엔트리(j,k)는 '참' 값을 가지며, 그렇지 않으면 '부' 값을 가진다.
4. 만약 표면좌표(k)로부터 입력 표면에 교차하지 않는 강도 맵 좌표(j)까지의 직선이 존재한다면(좌표(j) 제외),
엔트리(j,k)는 '참' 값을 가지며, 그렇지 않으면 '부' 값을 가진다		 1. 필드로써 구조화:
a) 칼럼 매트릭스/싸인되지 않은 정수(16-비트)
b) 칼럼 매트릭스/단일
c) 칼럼 매트릭스/싸인되지 않은 정수(8비트)
d) 칼럼 매트릭스/싸인되지 않은 정수(8-비트)
e) 스칼라/싸인되지 않은 정수(8-비트)		 구조체의 지수(i)에 대하여(선형 탐침 배열의 부재(i)에 대응),
a) 엔트리(j)는 좌표의 지수를 포함한다.

b) 엔트리(j)는 부재(i)로부터 필드 a) 의 지수(j)를 가진 좌표까지의 이동 시간(샘플)을 포함한다.

c)엔트리(j)는 부재(i)로부터 필드 a) 의 지수(j)을 가진 좌표로의 이동 시간 솔루션 개수를 포함한다.

d)부재(i)로부터 모든 조사 좌표까지의 솔루션의 세트의 개수를 포함한다.

e)필드 d)의 길이를 포함한다.
O_ifmzoom8 1. 2X1 부재 매트릭스/이중
2. 2D 매트릭스/복합 단일
3. 2D 매트릭스/단일
4. 2D 매트릭스/단일
5. 필드를 가진 구조:

a) 칼럼 매트릭스/싸인되지 않은 정수(16-비트).

b)칼럼 매트릭스/단일

c)칼럼 매트릭스/싸인되지않은 정수(8비트)

d)칼럼 매트릭스/싸인되지 않은 정수(8비트)

e)스칼라/싸인되지 않은 정수(8비트)

 1. 좌표 매트릭스의 크기
2. A-스캔이 수직 크기에 담겨져 있는 FMC 데이터 세트
3. 엔트리(i,j)는 송신기(i) 및 수신기(j)에 속하는 A-스캔의 칼럼 지수를 포함한다.
4. 엔트리(i,j)는 부재(i)로부터의 초안파장의 전송과 수신기(j)로부터의 A 스캔의 저장 간의 오프셋(샘플)을 포함한다.
5. 구조의 지수(i)에 대하여(선형 탐침 배열의 부재(i)에 대응),

a)엔트리(j)는 좌표의 지수를 포함한다.

b)엔트리(j)는 부재(i)로부터 필드 a)의 지수(j)를 가진 좌표까지의 이동 시간(샘플)을 담고있다.

c)엔트리(j)는 부재(i)로부터 필드 a)의 지수(j)를 가진 좌표까지의 이동 시간 솔루션 개수를 담고 있다.

d)부재(i)로부터 모든 조사 좌표까지의 솔루션의 번호의 세트를 담고 있다.

e)필드 d)의 길이를 담고 있다.
 1. 칼럼 매트릭스/단일 1. 계산된 강도로서 지수를 매칭하는 좌표를 위한 계산된 강도
O_computecoordinatesabovecutoff_id 1. 칼럼 매트릭스/단일
2. 칼럼 매트릭스/단일
3. 칼럼 매트릭스/단일
4. 스칼라/단일		 1. 좌표 x 성분
2. 좌표 z 성분
3. 좌표 강도
4. 컷오프 강도값		 1. 칼럼 매트릭스/단일
2. 칼럼 매트릭스/단일		 1. 컷오프 강도 값(입력 아이템 4)을 초과하는 강도값을 가진 좌표 x 성분
2. 컷오프 강도 값(입력 아이템 4)을 초과하는 강도값을 가진 좌표 z 성분
표 A12- 2" 기준 블록 (시리얼 넘버 001) 치수
위치 임페리얼로부터 변환된 측정치 근사화된 측정치 단계 델타
스캔 블록
1 2.032 2.03
2 5.0038 5.00
3 8.006608 8.01
4 10.9982 11.0
5 13.9827 13.98
6 16.99006 16.99
7 23.89632 23.90 3.00
8 20.89912 20.90 3.00
9 17.89684 17.90 3.00
10 14.89964 14.90 3.00
11 11.89736 11.90 2.97
12 8.9281 8.93
표 A13- 2" 기준 블록 (시리얼 넘버 002) 치수
위치 임페리얼로부터 변환된 측정치 근사화된 측정치 단계 델타
스캔 블록
1 2.032 2.03
2 5.00888 5.01
3 8.0264 8.03
4 11.0109 11.01
5 13.99286 13.99
6 17.00022 17.00
7 23.89378 23.89 2.99
8 20.9042 20.90 3.01
9 17.8943 17.89 3.00
10 14.8971 14.90 3.00
11 11.8999 11.90 2.98
12 8.9154 8.92
표 A14 - 2.5" 기준 블록 (시리얼 넘버 001) 치수
위치 임페리얼로부터 변환된 측정치 근사화된 측정치 단계 델타
스캔 블록
1 1.99898 2.00
2 4.99872 5.00
3 8.001 8.00
4 10.9982 11.0
5 13.9954 14.00
6 16.99768 17.00
7 24.0919 24.09 3.00
8 21.0947 21.10 3.01
9 18.0848 18.09 2.99
10 15.09522 15.10 3.00
11 12.09802 12.10 3.01
12 9.0932 9.09
표 A15- 2.5" 기준 블록 (시리얼 넘버 002) 치수
위치 임페리얼로부터 변환된 측정치 근사화된 측정치 단계 델타
스캔 블록
1 2.00406 2.00
2 4.99364 4.99
3 7.99592 8.00
4 10.9982 11.0
5 13.9954 14.00
6 16.9926 16.99
7 24.09698 24.10 3.00
8 21.10232 21.10 3.01
9 18.0975 18.10 2.99
10 15.10538 15.11 3.01
11 12.09294 12.09 3.00
12 9.0932 9.09
본 발명은 사상 또는 필수적인 특징으로부터 벗어나지 않는 한 다른 특정 형태로도 구현될 수 있다. 전술한 실시예는 예시적인 것으로 이해되어야 하고 한정적인 것으로 이해되어서는 아니된다. 본 발명은 기술에서 적절한 변화를 커버하며 포함한다.
2: 파이프
4: 길이방향 축
100: 매니풀레이터
106: 커프
128: 모터

Claims (32)

  1. 도관을 초음파 스캐닝하는 도관 초음파 스캐닝 장치로서, 상기 도관 초음파 스캐닝 장치는,
    상기 도관의 원주 주위에 체결되도록 된 커프;
    상기 도관 원주를 횡방향으로 가로지르도록 되며 상기 커프 상에서 슬라이드가능하게 장착되는 캐리어;
    상기 캐리어가 상기 도관의 원주를 가로지를 때 상기 캐리어 상에 장착되며 상기 도관의 원주를 스캔하도록 위치되는 초음파 탐침;
    상기 캐리어 또는 상기 커프 상에 장착되며, 물체의 원주에 대하여 캐리어의 움직임을 구동하는데 사용되는 캐리어 모터;
    상기 캐리어 모터와 상기 초음파 탐침에 대한 제어 정보를 제공하며 상기 초음파 탐침으로부터 스캐닝 데이터를 수신하는 하나 이상의 데이터 연결부를 포함하는 것을 특징으로 하는 도관 초음파 스캐닝 장치.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 커프는 상기 도관의 원주 주위에 수밀 밀봉부를 형성하며,
    액체 스캐닝 매체를 수용하며 상기 커프의 내부와 상기 도관의 외부 사이에 형성된 공간을 상기 액체 스캐닝 매체로 채우는 액체 공급기를 추가로 포함하는 도관 초음파 스캐닝 장치.
  3. 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,
    상기 캐리어 모터에 대한 전력을 수신하는 전력 연결부를 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 도관 초음파 스캐닝 장치.
  4. 제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 커프는 도관의 주위에서 체결되도록 하는 개방 구조와 도관을 둘러싸도록 하는 폐쇄 구조 사이에서 구성될 수 있는 것을 특징으로 하는 도관 초음파 스캐닝 장치.
  5. 제 1 항 내지 제 4 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 캐리어에 장착되는 조절가능한 리플렉터; 및
    상기 물체의 길이방향 축에 실질적으로 수직한 평면에서 상기 조절가능한 리플렉터의 각을 제어하는 리플렉터 모터를 추가로 포함하되,
    상기 초음파 탐침은 상기 조절가능한 리플렉터의 초음파 오프 신호를 반사하여 상기 물체를 스캔하도록 위치되며,
    하나 이상의 데이터 연결부는 상기 리플렉터 모터에 대한 제어 정보를 제공하는 것을 특징으로 하는 도관 초음파 스캐닝 장치.
  6. 제 1 항 내지 제 5 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 리플렉터 모터에 대한 전력을 수신하는 전력 연결부를 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 도관 초음파 스캐닝 장치.
  7. 제 1 항 내지 제 6 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 도관은 원통인 것을 특징으로 하는 도관 초음파 스캐닝 장치.
  8. 제 1 항 내지 제 7 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 초음파 탐침은 초음파 송수신기의 배열인 것을 특징으로 하는 도관 초음파 스캐닝 장치.
  9. 제 4 항 내지 제 8 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 커프는 상기 커프의 제 1 절반부를 상기 커프의 제 2 절반부에 해제 가능하게 고정하는 너클을 포함하는 것을 특징으로 하는 도관 초음파 스캐닝 장치.
  10. 제 4 항 내지 제 9 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 커프는 상기 커프의 제 2 절반부로부터 탈착될 수 있는 상기 커프의 제 1 절반부를 포함하는 것을 특징으로 하는 도관 초음파 스캐닝 장치.
  11. 도관의 초음파 스캐닝하는 도관 초음파 스캐닝 방법으로서, 상기 도관 초음파 스캐닝 방법은,
    상기 도관의 길이방향 축에 실질적으로 나란하게 배열된 다수의 초음파 부재를 가지는 초음파 배열체를 제공하는 단계;
    상기 도관의 원주에 대하여 제 1 지점에서 물체의 외측 표면을 향하여 초음파 신호를 투영하도록 초음파 배열체를 배치하는 단계;
    상기 도관의 원주에 대하여 상기 제 1 지점을 전체 매트릭스 캡쳐 스캔하는 단계로서, 상기 캡쳐 스캔하는 단계는,
    상기 초음파 배열체의 제 1 초음파 부재로부터 초음파 신호를 송신하는 단계;
    상기 초음파 배열체의 각각의 다른 초음파 부재에 의해 수신되는 초음파 신호를 센싱하고 기록하는 단계;
    송신하는 단계, 센싱하고 기록하는 단계를 반복하는 단계로서, 송신하는 단계는 제 1 초음파 부재가 아닌 초음파 배열체의 각 초음파 부재에 의해 번갈아 수행되는, 반복하는 단계를 포함하는, 상기 제 1 지점을 전체 매트릭스 캡쳐 스캔하는 단계;
    상기 도관의 원주에 대하여 제 2 지점에서 상기 초음파 배열체를 재위치시키는 단계;
    상기 도관의 원주에 대하여 상기 제 2 지점을 전체 매트릭스 캡쳐 스캐닝하는 단계; 및
    상기 재위치시키는 단계와 전체 매트릭스 캡쳐 스캐닝하는 단계를 반복하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 도관 초음파 스캐닝 방법.
  12. 제 11 항에 있어서,
    각각의 전체 매트릭스 캡쳐 스캐닝을 수행하기 전에,
    상기 초음파 배열체의 하나 이상의 초음파 부재로부터 하나 이상의 초음파 신호를 송신하는 단계;
    상기 초음파 배열체의 하나 이상의 초음파 부재에 의해 수신된 하나 이상의 초음파 신호를 센싱하는 단계;
    하나 이상의 센싱된 신호의 품질을 프로세서에서 평가하는 단계;
    상기 평가의 결과에 기초하여 초음파 배열체의 스캐닝 각도를 조절하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 도관 초음파 스캐닝 방법.
  13. 제 12 항에 있어서,
    상기 초음파 배열체는 조정가능한 리플렉터의 초음파 오프 신호를 반사함으로써 물체의 외측 표면을 향하여 초음파 신호를 투영하며,
    상기 초음파 배열체의 스캐닝 각도를 조절하는 단계는 조절가능한 리플렉터의 각을 조절하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 도관 초음파 스캐닝 방법.
  14. 물체의 인접 표면과 원거리 표면을 통과하는 스캐닝 평면 내에서 물체의 인접 표면과 원거리 표면을 모델링하는 방법으로서,
    스캐닝 평면 내의 스캐닝 영역에 대응하는 전체 매트릭스 초음파 스캐닝 데이터의 세트를 제공하는 단계로서, 캡쳐된 전체 매트릭스 캡쳐 초음파 스캐닝 데이터는 초음파 배열체와 물체의 인접 표면 사이에 배치되는 스캐닝 매체를 통하여 초음파 신호를 전송하고 센싱하는 초음파 배열체를 이용하며,
    상기 초음파 배열체의 제 1 초음파 부재로부터 초음파 신호를 송신하는 단계;
    상기 초음파 배열체의 각각의 다른 초음파 부재에 의해 수신되는 초음파 신호를 센싱하고 기록하는 단계;
    송신하는 단계, 센싱하고 기록하는 단계를 반복하는 단계로서, 송신하는 단계는 제 1 초음파 부재가 아닌 초음파 배열체의 각 초음파 부재에 의해 수행되는 반복하는 단계;를 수행하는, 전체 매트릭스 초음파 스캐닝 데이터의 세트를 제공하는 단계;
    전체 매트릭스 캡쳐 초음파 스캐닝 데이터에 기초하여 스캐닝 매체를 통하여 초음파 신호의 이동시간을 계산함으로써, 관련된 강도값을 가지는 스캐닝 영역 내의 다수의 지점을 가지는, 상기 스캐닝 영역의 제 1 강도 맵을 구축하는 단계;
    상기 스캐닝 영역 내의 인접 표면의 경계를 모델링하도록 제 1 강도 맵을 필터링하는 단계;
    상기 전체 매트릭스 캡쳐 초음파 스캐닝 데이터에 기초하여 상기 물체와 상기 스캐닝 매체를 통하여 초음파 신호 이동 횟수를 계산하도록, 페르마 원리를 적용하여, 관련된 강도 값을 가지는 스캐닝 영역 내의 다수의 지점을 포함하는, 제 2 강도 맵을 구축하는 렌즈로서 상기 인접 표면의 모델링된 경계를 이용하는 단계;
    상기 스캐닝 영역의 원거리 영역의 경계를 모델링하도록 제 2 강도 맵을 필터링하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 물체의 인접 표면과 원거리 표면을 모델링하는 방법.
  15. 제 14 항에 있어서,
    상기 스캐닝 영역의 제 1 강도 맵을 구축하는 단계는, 스캐닝 영역 내의 다수의 지점(r)에서 강도(I)를 계산하는 단계를 포함하되, I 는 모든 i 및 j 에 대하여 시간(t)에서 초음파 배열 송신기 부재(i) 로부터 초음파 배열 수신기 부재(j)로 분석 시간 도메인 신호의 데이터 세트의 진폭의 합으로 정의되며, t는 i 및 j 쌍에 대하여 스캐닝 매체를 통하여 소리가 이동하는데 소요되는 시간인 것을 특징으로 하는 물체의 인접 표면과 원거리 표면을 모델링하는 방법.
  16. 제 14 항 또는 제 15 항에 있어서,
    상기 스캐닝 영역의 제 1 강도 맵을 구축하는 단계는,
    등식
    Figure pct00056

    Figure pct00057

    에 의해 정의되는 스캐닝 영역 내의 다수의 지점(r)에서 강도(I)를 계산하는 단계를 포함하되,
    g(i)j(t) 는 시간(t) 에서 초음파 배열 송신기 부재(i) 로부터 초음파 배열 수신기 부재(j)까지의 분석 시간-도메인 신호의 데이터 세트의 진폭이며, r는 원좌표에 대하여 지점(r)을 정의하는 벡터이며, e(i)는 원좌표에 대하여 초음파 배열 송신기 부재(i)의 위치를 정의하는 벡터이며, ej 는 원좌표에 대하여 초음파 배열 수신기 부재(j)의 위치를 정의하는 벡터이며, c는 스캐닝 매체를 통하여 이동하는 소리의 속력인 것을 특징으로 하는 물체의 인접 표면과 원거리 표면을 모델링하는 방법.
  17. 제 14 항 내지 제 16 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 스캐닝 영역의 제 1 강도 맵을 구축하는 단계는 상기 스캐닝 영역 내에서 다수의 지점(r)에서 강도(I)를 계산하는 단계를 포함하며, 각각의 지점 강도는 고정된 다수의 초음파 배열 부재에 의해 정의되는 다수의 어퍼쳐에서 계산되며, 단일 어퍼쳐에 대하여 계산된 지점(r)의 최고 강도는 강도 맵에서 지점(r)의 강도를 나타내는데 사용되는 것을 특징으로 하는 물체의 인접 표면과 원거리 표면을 모델링하는 방법.
  18. 제 14 항 내지 제 17 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 스캐닝 매체의 제 1 강도 맵을 구축하는 단계는,
    등식
    Figure pct00058

    Figure pct00059

    Figure pct00060

    에 의해 정의되는 스캐닝 영역 내의 다수의 지점(r)에서 강도(I)를 계산하는 단계를 포함하며,
    여기서,
    Figure pct00061
    이며,
    g(i)j(t)는 시간(t)에 초음파 배열 송신기 부재(i) 로부터 초음파 배열 수신기 부재(j)까지의 분석 시간-도메인 신호의 데이터 세트의 진폭이며, r은 원좌표에 대한 지점(r)을 정의하는 벡터이며, e(i)는 원좌표에 대하여 초음파 배열 송신기 부재(i)의 위치를 정의하는 벡터이며, ej 는 원좌표에 대하여 초음파 배열 수신기 부재(j)의 위치를 정의하는 벡터이며, c는 상기 스캐닝 매체를 통하여 이동하는 소리의 속력이며, α는 초음파 배열체의 고정된 다수의 인접한 초음파 부재에 의해 정의되는 어퍼쳐이며, A는 다수의 어퍼쳐를 포함하는 세트인 것을 특징으로 하는 물체의 인접 표면과 원거리 표면을 모델링하는 방법.
  19. 제 14 항 내지 제 18 항 중 어느 한 항에 있어서,
    제 2 강도 맵을 구축하는 단계에서의 렌즈로서 인접 표면의 모델링된 경계를 사용하는 단계는,
    등식
    Figure pct00062

    Figure pct00063

    에 의해 정의되는 스캐닝 매체 내의 다수의 지점(r)에서 강도(I)를 계산하는 단계를 포함하며,
    여기서,
    Figure pct00064
    이며,
    Figure pct00065
    이며,
    Tir K 는 인접한 표면의 경계 상에서 초음파 배열 송신기 부재(i) 로부터 지점(K)까지 소리가 이동하는데 소요되는 시간의 모든 1차 및 다중차수 유도식의 세트이며, Tjr K 는 인접한 표면의 경계상에서 초음파 배열 수신기 부재(j)로부터 지점(K)까지 소리가 이동하는데 소요되는 시간의 모든 1차 및 다중 차수 유도식의 세트이며, g(i)j(t)는 시간(t)에 초음파 배열 송신기 부재(i) 로부터 초음파 배열 수신기 부재(j)까지의 분석 시간-도메인 신호의 데이터 세트의 진폭이며, r은 원좌표에 대한 지점(r)을 정의하는 벡터이며, e(i)는 원좌표에 대하여 초음파 배열 송신기 부재(i)의 위치를 정의하는 벡터이며, ej 는 원좌표에 대하여 초음파 배열 수신기 부재(j)의 위치를 정의하는 벡터이며, c는 상기 스캐닝 매체를 통하여 이동하는 소리의 속력이며, α는 초음파 배열체의 고정된 다수의 인접한 초음파 부재에 의해 정의되는 어퍼쳐이며, A는 다수의 어퍼쳐를 포함하는 세트인 것을 특징으로 하는 물체의 인접 표면과 원거리 표면을 모델링하는 방법.
  20. 제 14 항 내지 제 19 항 중 어느 한 항에 있어서,
    제 1 강도 맵을 구축하는 단계 이전에, 노이즈를 제거하기 위하여 전체 매트릭스 캡쳐 초음파 스캐닝 데이터를 필터링하는 단계를 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 물체의 인접 표면과 원거리 표면을 모델링하는 방법.
  21. 제 20 항에 있어서,
    상기 제 1 강도 맵을 필터링하는 단계는 에지 탐지 필터를 통하여 강도 맵을 통과하는 단계와 상기 스캐닝 영역 내의 인접 표면의 경계의 모델로서 출력을 사용하는 단계를 포함하며,
    상기 제 2 강도 맵을 필터링하는 단계는 에지 탐지 필터를 통하여 강도 맵을 통과하는 단계와 상기 스캐닝 영역 내의 원거리 표면의 경계의 모델로서 출력을 사용하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 물체의 인접 표면과 원거리 표면을 모델링하는 방법.
  22. 제 21 항에 있어서,
    상기 제 1 강도 맵을 필터링 하는 단계와 상기 제 2 강도 맵을 필터링하는 단계는 에지 탐지 필터에 의해 생성되는 탐지된 에지의 확장을 각각 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 물체의 인접 표면과 원거리 표면을 모델링하는 방법.
  23. 제 22 항에 있어서,
    상기 제 1 강도 맵을 필터링하는 단계와 상기 제 2 강도 맵을 필터링 하는 단계는 확장된 에지를 박형화하는 단계를 각각 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 물체의 인접 표면과 원거리 표면을 모델링하는 방법.
  24. 제 21 항에 있어서,
    상기 제 1 강도 맵을 필터링 하는 단계와 상기 제 2 강도 맵을 필터링 하는 단계는 상기 강도 맵의 각각의 수직 슬라이스로부터 하나의 요소를 선택하는 단계와 남아 있는 요소의 연속성과 길이를 최대화하기 위하여 슬라이스 내의 다른 요소를 제거하는 단계를 각각 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 물체의 인접 표면과 원거리 표면을 모델링하는 방법.
  25. 제 14 항 내지 제 24 항의 방법을 물체의 인접 표면과 원거리 표면을 통과하는 다수의 스캐닝 평면에 대응하는 전체 매트릭스 캡쳐 초음파 스캐닝 데이터의 다수의 세트에 적용하는 단계와
    각각의 스캐닝 평면 내의 모델링된 경계와 각각의 스캐닝 평면의 상대 위치에 기초하여 물체의 인접 표면과 원거리 표면을 모델링하는 단계를 포함하는, 것을 특징으로 하는 물체의 인접 표면과 원거리 표면을 모델링하는 방법.
  26. 제 25 항에 있어서,
    다수의 상기 스캐닝 표면은 서로 인접하게 나란하게 배치되는 것을 특징으로 하는 물체의 인접 표면과 원거리 표면을 모델링하는 방법.
  27. 제 25 항에 있어서,
    상기 물체는 실질적으로 원통형상이며, 다수의 스캐닝 평면들은 모두 상기 물체의 길이방향 축을 통과하는 것을 특징으로 하는 물체의 인접 표면과 원거리 표면을 모델링하는 방법.
  28. 물체를 초음파 스캐닝하는 장치로서,
    상기 물체 상에 체결되도록 된 본체;
    상기 본체를 스캔하도록 배치되며 상기 본체 상에 장착되는 초음파 탐침;
    캐리어 모터와 초음파 탐침에 대한 제어 정보를 제공하며 초음파 탐침으로부터 스캐닝 데이터를 수신하는 하나 이상의 데이터 연결부;
    캐리어에 장착되는 조절가능한 리플렉터; 및
    상기 물체의 길이방향 축에 실질적으로 수직한 평면에서 조절가능항 리플렉터의 각을 제어하는 리플렉터 모터를 포함하되,
    상기 초음파 탐침은 조절가능한 리플렉터의 초음파 오프 신호를 반사하여 상기 물체를 스캔하도록 배치되며,
    하나 이상의 데이터 연결부는 상기 리플렉터 모터에 대한 제어 정보를 제공하는 것을 특징으로 하는 물체를 초음파 스캐닝하는 장치
  29. 제 28 항에 있어서,
    상기 물체의 원주 주위에 수밀 밀봉부를 형성하며,
    액체 스캐닝 매체를 수용하고 상기 본체의 내부와 상기 물체의 외부 사이에 정의된 공간을 액체 스캐닝 매체로 충진하는 액체 공급기를 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 물체를 초음파 스캐닝 하는 장치.
  30. 제 28 항 또는 제 29 항에 있어서,
    상기 캐리어 모터에 대한 전력을 수신하는 전력 연결부를 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 물체를 초음파 스캐닝하는 장치.
  31. 제 28 항 내지 제 30 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 리플렉터 모터에 대한 전력을 수신하는 전력 연결부를 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 물체를 초음파 스캐닝하는 장치.
  32. 제 28 항 내지 제 31 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 초음파 탐침은 초음파 송수신기의 배열인 것을 특징으로 하는 물체를 초음파 스캐닝하는 장치.
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