KR20170035262A - 블레이드 균열 정보 저장방법 및 블레이드 균열 예측방법 - Google Patents

블레이드 균열 정보 저장방법 및 블레이드 균열 예측방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 블레이드의 동일 위치를 중복하여 촬영하는 사진 촬영단계와, 촬영된 사진을 중첩하여 블레이드의 균열을 검출하는 균열 검출단계와, 균열 검출단계에서 검출된 균열의 길이를 계산하고, 검출된 균열의 명도값에 의해 균열의 길이에 따른 균열 발생확률을 분석하는 균열 분석단계 및, 분석된 균열에 대한 데이터를 저장하는 데이터 저장단계를 포함하는 블레이드 균열 정보 저장방법에 관한 것이다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 사진촬영을 통해 균열정보를 수집하여 객관적인 균열 정보를 축적할 수 있다.

Description

블레이드 균열 정보 저장방법 및 블레이드 균열 예측방법 {STORAGE METHOD OF BLADE CRACK INFORMATION AND PREDICT METHOD OF THE SAME}
본 발명은 블레이드 균열 정보 저장방법 및 균열 예측방법에 관한 것이다.
종래의 발전소의 터빈 등에 장착되는 블레이드의 손상을 나타낸 손상맵은 블레이드를 나열하여 각각의 사진을 촬영하고, 육안으로 균열을 확인한 후 균열의 크기를 측정하여 표기하는 수작업 방식이었다.
그래서, 종래 기술은 균열 여부를 육안으로 확인하고 치수를 기입하는 등 사람의 수작업에 의한 것으로 평가 결과가 객관적이지 않고 통합적인 손상 분석이 용이하지 못하는 문제가 있었다.
상기와 같은 문제점 중 적어도 일부를 해결하기 위해 제안된 것으로 발명은 일측면으로서, 블레이드의 균열 정보를 블레이드를 사진 촬영하여 저장하는 균열정보 저장방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
본 발명은 일 측면으로서, 저장된 균열정보를 이용하여 장치의 운전시간에 따른 블레이드의 균열 발생 여부를 예측하는 균열 예측방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위해 일측면으로서, 블레이드의 동일 위치를 중복하여 촬영하는 사진 촬영단계와, 촬영된 사진을 중첩하여 블레이드의 균열을 검출하는 균열 검출단계와, 균열 검출단계에서 검출된 균열의 길이를 계산하고, 검출된 균열의 명도값에 의해 균열의 길이에 따른 균열 발생확률을 분석하는 균열 분석단계 및, 분석된 균열에 대한 데이터를 저장하는 데이터 저장단계를 포함하는 블레이드 균열 정보 저장방법을 제공한다.
본 발명의 일 실시예예 의하면, 상기 사진 촬영단계는 블레이드의 외주면을 분할하여, 분할된 구역을 촬영하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 일 실시예예 의하면, 상기 균열 검출단계는 사진의 픽셀 정보를 기반으로 균열을 강조하는 균열 강조단계와, 균열은 명도를 낮은 색으로 표시하고, 균열 이외의 배경은 균열의 명도보다 높게 표시하여 균열과 배경을 분리하는 균열 분리단계 및, 복수개의 사진을 중첩하여 중첩된 균열을 표시하는 균열 중첩단계;를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예예 의하면, 균열와 배경의 명도차 증가시켜 균열을 강조하여 표시하는 균열 강조단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예예 의하면, 상기 균열 검출단계 이후에 상기 균열의 명도값과 균열의 임계 명도값을 비교하여, 임계 명도값 이하의 균열를 제거하는 노이즈 제거단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예예 의하면, 상기 균열 분석단계는 사진에서 균열로 표시된 부분의 픽셀 개수를 이용하여 균열 길이를 계산하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 일 실시예예 의하면, 상기 균열 분석단계는 상기 균열의 명도값을 이용하여 균열의 발생확률을 계산하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 일 실시예예 의하면, 상기 균열 분석단계는 균열의 길이에 따른 균열 발생 확률 분포를 계산하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 다른 실시예예 의하면, 상기 데이터 저장단계는, 복수개의 발전소에 설치된 가스터빈의 블레이드의 균열 정보를 저장하고, 상기 블레이드의 균열정보를 분석하여 발전소의 운전시간에 따른 상기 블레이드의 균열 발생 확률 및 균열 발생 길이를 예측하는 균열 성장 추이 예측단계를 더 포함하는 블레이드 균열 예측방법을 제공한다.
이상에서와 같이 본 발명의 일 실시예에 따르면, 사진촬영을 통해 균열정보를 수집하여 객관적인 균열 정보를 축적할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 수집된 균열정보를 이용하여 운전시간에 따른 발전소 블레이드의 균열 발생 여부를 예측할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 의한 블레이드 균열 정보 저장방법의 순서도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 의한 블레이드 균열 정보 저장방법에서 균열 검출단계의 순서도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 의한 블레이드 균열 예측 방법의 순서도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 의한 고정장치의 사시도이다.
도 5는 손상이 발생한 블레이드 각각의 분할된 구역을 촬영한 사진이다.
도 6은 블레이드의 균열과 배경을 명도차를 이용하여 표시한 사진이다.
도 7은 블레이드에서 발생한 균열에 대한 확률분포를 나타낸 그래프이다.
도 8는 복수개의 균열에 대한 확률분포곡선을 도시하여 균열 성장 추이 곡선을 나타낸 그래프이다.
이하, 첨부된 도면에 따라 본 발명을 상세하게 설명한다.
먼저, 이하에서 설명되는 실시예들은 본 발명인 블레이드 균열 정보 저장방법(S100) 및 블레이드 균열 예측방법(S200)을 이해시키는데 적합한 실시예들이다. 다만, 본 발명이 이하에서 설명되는 실시예에 한정하여 적용되거나 설명되는 실시예에 의해 본 발명의 기술적 특징이 제한되는 것은 아니며, 본 발명의 기술범위에서 다양한 변형 실시가 가능하다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 의한 블레이드 균열 블레이드의 동일 위치를 중복하여 촬영하는 사진 촬영단계(S110)와, 촬영된 사진을 중첩하여 블레이드의 균열을 검출하는 균열 검출단계(S120)와, 균열 검출단계(S120)에서 검출된 균열의 길이를 계산하고 검출된 균열의 명도값에 의해 균열의 길이에 따른 균열 발생확률을 분석하는 균열 분석단계(S140) 및, 분석된 균열에 대한 데이터를 저장하는 데이터 저장단계(S150)를 포함한다.
먼저, 본 발명의 일 실시예에 의한 사진 촬영단계(S110)는 블레이드의 특정부분을 반복하여 촬영하기 위해 도 1에 도시된 고정장치(100)에 블레이드를 고정시킨 후 촬영한다.
도 4를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 의한 고정장치(100)는 블레이드가 안착되는 받침대(110)와, 상기 받침대(110)의 수평을 조절하거나 상기 받침대(110)의 높이를 조절하는 높이 조절부(112)를 포함할 수 있다.
그리고, 상기 고정장치(100)는 상기 받침대(110)에 수직으로 설치된 수직부재(120)와, 상기 수직부재(120)와 수직으로 결합되어 상기 받침대(110)와 평행하게 배치되는 수평부재(130)를 포함한다.
상기 수평부재(130)는 상기 수직부재(120)를 따라 상하방향으로 이동할 수 있도록 상기 수직부재(120)에 결합 될 수 있다. 또한, 상기 수평부재(130)는 상기 단부가 상기 수직부재(120)에서 멀어지거나 가까워지도록 상기 수직부재(120)와 결합 될 수 있다.
그리고, 상기 수평부재(130)는 상기 수직부재(120)에 삽입되어, 상기 수평부재(130)의 길이방향을 회전축의 중심으로 회전할 수 있다. 또한, 상기 수평부재(130)는 상기 수직부재(120)를 중심으로 회전할 수 있도록 상기 수직부재(120)에 결합되어 있다.
그래서, 상기 수평부재(130)의 단부에서 상기 수평부재(130)와 결합된 카메라(140)는 상기 수직부재(120)에서 멀어지거나 가까워도록 수평방향에서 위치가 조절될 수 있고, 상기 받침대(110)에서 멀어지거나 가까워 지도록 수직방향에서 위치가 조절될 수 있다.
또한, 카메라(140)는 상기 수평부재(130)와 상기 수직부재(120)를 중심으로 회전할 수 있어 다양한 각도에서 블레이드를 촬영할 수 있다.
그리고, 본 발명의 일 실시예에 의한 고정장치(100)는 받침대(110)의 일측에 기준 모서리(111)를 설치하여, 블레이드의 일측을 고정시켜, 복수개의 블레이드를 촬영시 기준점으로 사용할 수 있다.
따라서, 본 발명의 일 실시예에 의한 사진 촬영단계(S110)에서는 복수개의 블레이드를 상기 고정장치(100)에 고정시켜 촬영하여, 동일한 크기의 복수개의 블레이드를 촬영시 서로 다른 블레이드에서 블레이드의 특정 부분을 반복적으로 촬영할 수 있다.
일 예로, 도 5를 참조하면, 블레이드에서 균열 발생 빈도가 높은 블레이드 하단부의 전방(pattern 1), 후방(pattern 2) 및 블레이드의 끝 단부(팁 부분)(pattern 3)에 해당하는 부분을 특정하여 복수개의 블레이드를 대상으로 균열(C)이 발생한 블레이드의 사진을 촬영할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 의한 균열 검출단계(S120)에서는 촬영된 사진을 촬영된 사진을 이미지 처리하는 공지의 프로그램 등을 사용하여 균열을 검출할 수 있다.
도 2, 도 5 및 도 6을 참조하면, 일 실시예로, 상기 균열 검출단계(S120)는, 촬영된 사진의 픽셀 정보를 기반으로 균열을 강조하는 제1 균열 강조단계(S121)와, 블레이드(L)에서 균열(C)이 발생한 지점은 사진에서 선으로 나타나기 때문에, 균열이 발생한 부분은 명도를 낮은 색, 일 예로 검은색 계열로 표시하고, 균열이 발생하지 않는 부분(이하, '배경(B)' 이라 한다)은 균열로 표시한 부분 보다 명도를 높게, 일 예로 하얀색 계열로 표시하여, 균열과 배경을 분리하는 균열 분리단계(S122)와, 상기 균열 검출 단계 후에 복수개의 사진을 중첩하여 중첩된 균열을 표시하는 균열 중첩단계(S123)를 포함한다.
즉, 본 발명의 일 실시예에 의한 균열 검출단계(S120)에서는, 복수개의 블레이드의 특정부분을 촬영한 복수개의 사진에서 균열과 배경을 분리하고, 복수개의 블레이드 사진을 중첩하여 중첩된 균열의 이미지를 얻을 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 의한 균열 검출단계(S120)는, 검출된 균열과 배경의 명도차를 증가시켜, 균열 발생 지점을 강조하여 표시하는 제2 균열 강조단계(S121)를 더 포함한다.
여기서, 본 발명의 일 실시예에 의한 균열 검출단계(S120)는 촬영된 사진에서 특정 이미지를 처리하는 공지의 다양한 방법이 채용될 수 있다.
그리고, 본 발명의 일 실시예에 의한 균열 검출단계(S120) 이후에는, 상기 균열의 명도값과, 균열의 임계 명도값을 비교하여, 임계 명도값 이하의 균열을 제거하는 노이즈 제거 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 의한 노이즈 제거단계(S130)는, 균열과 배경과의 명확한 규별을 위해, 균열로 처리되어 선(line)으로 처리된 이미지 중 균열이 아닌 이미지를 제거하는 단계이다. 즉, 균열인 경우에 이미지 처리시 이에 해당하는 명도를 임계 명도값으로 설정하고, 임계 명도값 이하로 이미지 처리된 선(line)은 균열이 아니기 때문에 노이즈로 판단하고, 이를 제거하여, 실제 균열과 배경만을 이미지 상에 나타나도록 하여, 균열에 대한 보다 정확한 정보를 가질 수 있다.
여기서, 본 발명의 일 실시예에 의한 노이즈 제거 단계 또한 촬영된 사진에서 특정 이미지를 처리하는 공지의 다양한 방법이 채용될 수 있다.
그리고, 본 발명의 일 실시예에 의한 균열 분석단계(S140)는 균열 검출단계(S120)에서 검출된 균열의 길이를 계산하고, 검출된 균열의 길이에 따른 균열 발생확률을 분석한다.
먼저, 본 발명의 일 실시예에 의한 균열 분석단계(S140)에서 균열의 길이를 계산하는 방법은 사진에서 균열로 표시된 부분의 픽셀 개수를 이용하여 균열의 길이를 계산할 수 있다. 다만, 이는 일 실시예에 해당하고 사진에서 특정 부분의 길이를 계산하는 공지의 다양한 방법이 채용될 수 있다.
그리고, 상기 균열 분석단계(S140)는 균열의 명도값을 이용하여 균열의 발생확률을 계산할 수 있다.
즉, 상기 균열 검출단계(S120)에서는 복수개의 사진을 중첩하여 균열을 명도값이 낮은 선으로 표기한 이미지를 얻을 수 있고, 동일한 위치에서 균열이 발생한 경우,복수개의 사진을 중첩시, 선으로 표시된 부분이 중첩되어 중첩된 부분에서 명도값이 더욱 낮아진다.
그래서, 상기 균열 검출단계(S120)에서 복수개의 사진을 중첩하여 얻은 이미지에서균열로 표시된 부분의 명도값을 통해 아래의 식(1)과 같이 균열이 발생한 확률를 얻을 수 있다.
식(1)--- p=s/S=(b/b0)/S
(p: 균열 발생 확률, S: 평가 대상 전체 부품수, s: 균열이 발생한 평가 대상 부품수, b: 균열의 명도값, b0: 균열이 하나 존재시 기본 명도값)
따라서, 본 발명의 일 실시에에 의한 균열 분석단계(S140)에서는 중첩된 블레이드의 사진을 통해 균열의 길이와, 균열의 발생확률을 계산할 수 있고, 이를 통해, 도 5에 도시된 것과 같은 균열의 길이에 따른 균열 발생확률 분포를 계산할 수 있다.
그리고, 본 발명의 일 실시예에 의한 데이터 저장단계(S150)는, 상기 균열 분석단계(S140)에서 계산된 블레이드의 길이, 블레이드의 균열 발생확률 분포 등에 대한 데이터를 저장한다.
한편, 도 7에 도시된 것과 같은 확률분포곡선은, 본 발명의 일 실시예에 의한 사진 촬영단계(S110)에서 촬영된 블레이드의 특정부분에 해당하는 균열의 확률 분포에 관한 것으로, 사진 촬영된 블레이드의 특정부분 각각의 균열에 대한 각각의 확률분포곡선을 얻을 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 의한 데이터 저장단계(S150)는 서로 다른 설비에 부착된 복수개의 블레이드에 대한 균열 정보를 저장할 수 있다. 일 예로, 서로 다른 운전시간을 갖는 발전소에 설치된 블레이드의 균열 정보를 얻을 수 있다. 그래서, 발전소의 운전 시간에 따른 블레이드의 균열발생 확률분포곡선을 얻을 수 있다.
그래서, 도 3 및 도 9을 참조하면, 본 발명의 다른 실시예에 의하면, 상기 데이터 저장단계(S150)에서는 복수개의 발전소의 블레이드 균열 정보를 저장하고, 복수개의 발전소의 블레이드 균열정보를 분석하여, 발전소의 운전 시간에 따른 균열 발생확률 및 균열 발생길이를 예측하는 균열 성장 추이 예측단계(S160)를 포함하는 블레이드 균열 예측방법(S200)을 제공할 수 있다.
즉, 도 8을 참조하면, 복수개의 블레이드의 확률분포곡선을 발전소의 시간을 x축으로, 블레이드 길이를 y축으로 하여 배치하고, 각각의 확률분포곡선의 고점을 연결하면, 균열 성장 추이 곡선을 얻을 수 있다.
그래서, 균열 성장 추이 곡선을 통해, 임의의 발전소의 운전 시간을 알 수 있으면, 균열발생 확률분포곡선 또한 예측할 수 있고, 이에 따라, 각각 블레이드의 특정 부분의 균열 길이, 발생확률 또한 예측할 수 있다.
그리고, 본 발명은 지금까지 특정한 실시예에 관하여 도시하고 설명하였지만, 이하의 특허 청구범위에 의해 마련되는 본 발명의 정신이나 분야를 벗어나지 않는 한도 내에서 본 발명이 다양하게 개조 및 변화될 수 있다는 것을 당업계에서 통상의 지식을 가지는 자는 용이하게 알 수 있음을 밝혀두고자 한다.
S100: 블레이드 균열정보 저장방법
S110: 사진 촬영단계
S120: 균열 검출단계
S130: 노이즈 제거단계
S140: 균열 분석단계
S150: 데이터 저장단계
S160: 균열 성장 추이 예측단계
S200: 블레이드 균열 예측방법
100: 고정장치
110: 받침대
111: 기준 모서리
112: 높이 조절부
120: 수직부재
130: 수평부재
140: 카메라

Claims (9)

  1. 블레이드의 동일 위치를 중복하여 촬영하는 사진 촬영단계;
    촬영된 사진을 중첩하여 블레이드의 균열을 검출하는 균열 검출단계;
    균열 검출단계에서 검출된 균열의 길이를 계산하고, 검출된 균열의 명도값에 의해 균열의 길이에 따른 균열 발생확률을 분석하는 균열 분석단계; 및
    분석된 균열에 대한 데이터를 저장하는 데이터 저장단계;를 포함하는 블레이드 균열 정보 저장방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 사진 촬영단계는,
    블레이드의 외주면을 분할하여, 분할된 구역을 촬영하는 것을 특징으로 하는 블레이드 균열 정보 저장방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 균열 검출단계는,
    사진의 픽셀 정보를 기반으로 균열을 강조하는 제1균열 강조단계;
    균열은 명도를 낮은 색으로 표시하고, 균열 이외의 배경은 균열의 명도보다 높게 표시하여 균열과 배경을 분리하는 균열 분리단계; 및
    복수개의 사진을 중첩하여 중첩된 균열을 표시하는 균열 중첩단계;를 더 포함하는 블레이드 균열 정보 저장방법.
  4. 제3항에 있어서,
    균열와 배경의 명도차 증가시켜 균열을 강조하여 표시하는 제2균열 강조단계;를 더 포함하는 블레이드 균열 정보 저장방법.
  5. 제3항에 있어서,
    상기 균열 검출단계 이후에,
    상기 균열의 명도값과 균열의 임계 명도값을 비교하여, 임계 명도값 이하의 균열를 제거하는 노이즈 제거단계;를 더 포함하는 블레이드 균열 정보 저장방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 균열 분석단계는,
    사진에서 균열로 표시된 부분의 픽셀 개수를 이용하여 균열 길이를 계산하는 것을 특징으로 하는 블레이드 균열 정보 저장방법.
  7. 제3항에 있어서,
    상기 균열 분석단계는,
    상기 균열의 명도값을 이용하여 균열의 발생확률을 계산하는 것을 특징으로 하는 블레이드 균열 정보 저장방법.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 균열 분석단계는,
    균열의 길이에 따른 균열 발생 확률 분포를 계산하는 것을 특징으로 하는 블레이드 균열 정보 저장방법.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 데이터 저장단계는, 복수개의 발전소에 설치된 가스터빈의 블레이드의 균열 정보를 저장하고,
    상기 블레이드의 균열정보를 분석하여 발전소의 운전시간에 따른 상기 블레이드의 균열 발생 확률 및 균열 발생 길이를 예측하는 균열 성장 추이 예측단계;를 더 포함하는 블레이드 균열 예측방법.
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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KR20200022327A (ko) * 2018-08-22 2020-03-03 두산중공업 주식회사 터빈의 블레이드의 상태를 판단하기 위한 방법 및 시스템
CN111902830A (zh) * 2018-03-23 2020-11-06 住友重机械工业株式会社 施工机械的支援装置
WO2024106698A1 (ko) * 2022-11-16 2024-05-23 한국전력공사 터빈 블레이드 침식량 측정 시스템

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