KR20230037967A - 증기 터빈 블레이드 표면 조도 측정 단말 및 서버, 그리고 이들을 포함하는 시스템 및 방법 - Google Patents

증기 터빈 블레이드 표면 조도 측정 단말 및 서버, 그리고 이들을 포함하는 시스템 및 방법 Download PDF

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Abstract

증기 터빈 블레이드 표면 조도 측정 단말 및 서버, 그리고 이들을 포함하는 시스템 및 방법이 개시된다.
이 시스템은 카메라를 사용하여 블레이드의 표면을 촬영하는 단말을 포함한다. 또한, 이 시스템은 미리 수집된 증기 터빈의 블레이드의 표면의 영상과 블레이드의 표면에 대응되는 미리 측정된 표면 조도 정보를 사용하여 표면 조도 판정에 대한 학습을 수행하여 대응되는 표면 조도 판정 모델을 생성하고, 단말에 의해 블레이드의 표면에 대한 촬영이 수행되는 경우 촬영된 영상에 대해 표면 조도 판정 모델을 사용하여 블레이드의 표면 조도를 측정하여 단말을 통해 외부로 제공하는 서버를 더 포함한다. 여기서, 단말은 블레이드의 표면에 대한 균일한 촬영이 이루어지도록 표준 촬영 환경을 제공한다.

Description

증기 터빈 블레이드 표면 조도 측정 단말 및 서버, 그리고 이들을 포함하는 시스템 및 방법 {TERMINAL AND SERVER FOR MEASURING SURFACE ROUGHNESS OF BLADE OF STEAM TURBINE, AND SYSTEM COMPRISING THE SAME AND METHOD}
본 발명은 증기 터빈 블레이드 표면 조도 측정 단말 및 서버, 그리고 이들을 포함하는 시스템 및 방법에 관한 것이다.
증기 터빈은 증기가 가진 열에너지를 기계적 일로 변환시키는 원동기 형식의 하나로서, 보일러에서 생산된 고온, 고압의 증기를 이용하여 터빈을 회전시키고, 이 회전력으로 터빈에 연결된 발전기를 회전하여 전기를 생산하는 주요 설비이다. 이러한 증기 터빈에서 블레이드는 증기 터빈을 회전시키는 데 사용된다.
한편, 블레이드의 표면 조도(거칠기)에 있어서, “New and clean"(신품)은 일반적으로 CLA기준 64마이크로인치 이하일 때를 의미한다. 순수한 증기의 경우 표면의 끝부분에 영향을 미치지 않는 반면에, 보일러 carryover나 solid particle, 외부 물질의 경우 표면을 거칠게 한다. 표면 조도의 증가는 유동의 마찰과 단 효율의 감소를 초래하게 된다.
표면 조도의 비교는 Encotech사(SPA 전문업체)에서 제공한 비교표(comparator)를 사용하여 비교할 수 있다. 이러한 비교표는 각기 다른 표면 조도의 샘플들로 구성되어 있다. 촉감을 이용한 방법은 실제의 터빈 표면과 비교표를 손으로 문질러 비교하면서 측정하는 방법이다. 이 경우 Enchtech사의 장비를 구매했을 때만 제공되는 비교표가 있어야 하기 때문에 비교표가 없는 대부분의 현장에서 표면 조도를 측정하기 어렵다.
따라서, 촉감에 의지한 비교편 비교 측정법 이외에 대중적으로 사용할 수 있는 표면 조도 측정 방법이 필요하다.
한편, 표면 조도를 측정하는 방법으로 공개특허공보 제2007-0065725호(광학현미경을 이용한 표면거칠기의 정량적 분석 방법, 2007년 6월 25일 공개)가 있다. 이 기술에서는 도 1을 참조하면, 실리콘 웨이퍼 표면 이미지를 광학 현미경으로 측정하고, 측정된 이미지에서 픽셀에 따른 회색톤 수준의 단면 곡선을 측정한 후, 측정된 단면 곡선 내 각 변위의 제곱값이 최소가 되는 기준선을 산출하여 최소제곱 평균선에 대한 잔차로 레벨링하고, 레벨링된 단면 곡선에 대해 평균 거칠기와 제곱평균 거칠기 등의 정량화된 파라미터로 계산하여 표면 조도를 정량화하고 있다.
그러나, 전술한 기술의 경우, 고정된 광학 현미경과 표면 조도를 표현하는 알고리즘이 있어야 되지만, 증기 터빈 분해 정비하는 현장에서는 고정식 광학 현미경을 설치할 수 없기 때문에 적용하기 힘들다는 문제점이 있다.
또한, 전술한 기술의 경우, 표면 조도의 깊이를 빛의 밝기 차이로 표현한다고 하지만, 증기 터빈의 표면 조도는 깊이보다는 면적을 측정하는 것이므로, 증기 터빈의 표면 조도 측정에는 적용하기가 어려울 수 있다.
본 발명의 해결하고자 하는 과제는 대비 시험편이 필요 없고, 비전문가도 스마트폰 등의 측정 단말을 활용하여 쉽게 촬영할 수 있기 때문에 표면 조도 변화를 현장에서 측정 가능한 증기 터빈 블레이드 표면 조도 측정 단말 및 서버, 그리고 이들을 포함하는 시스템 및 방법을 제공하는 것이다.
상기한 바와 같은 본 발명의 과제를 달성하고, 후술하는 본 발명의 특징적인 효과를 실현하기 위한, 본 발명의 특징적인 구성은 하기와 같다.
본 발명의 일 측면에 따르면, 표면 조도 측정 단말이 제공되며, 이 단말은,
증기 터빈의 블레이드의 표면 조도(거칠기)를 측정하는 단말로서, 상기 단말에 장착된 카메라를 사용하여 상기 블레이드의 표면을 촬영하는 촬영부, 그리고 상기 촬영부에 의해 촬영된 영상에 대한 전처리를 수행하여 측정 서버로 전송하는 전처리부를 포함하며, 상기 촬영부는 상기 블레이드의 표면에 대한 균일한 촬영이 이루어지도록 표준 촬영 환경을 제공단다.
여기서, 상기 표준 촬영 환경은 상기 블레이드의 종류에 따른 촬영 위치를 나타내는 촬영 가이드라인으로서 제공되며, 상기 촬영 가이드라인에는 상기 블레이드의 종류에 따른 촬영 각도, 해상도(배율) 및 빛의 밝기가 포함된다.
또한, 상기 표면 조도 측정 단말은 상기 촬영부에 의해 제공되는 표준 촬영 환경을 외부로 표시하는 표시부를 더 포함하며, 상기 표시부는 상기 측정 서버로부터 전송되는 상기 블레이드의 표면에 대해 측정된 표면 조도 정보를 수신하여 외부로 표시한다.
또한, 상기 전처리부는 상기 촬영부에 의해 촬영된 영상에 있는 상기 블레이드 표면의 변화 면적을 통계 처리하는 전처리를 수행한다.
또한, 상기 전처리는 캐니에지(CannyEdge) 알고리즘을 통해 수행된다.
본 발명의 다른 측면에 따르면, 표면 조도 측정 서버가 제공되며, 이 서버는,
증기 터빈의 블레이드의 표면 조도를 측정하는 서버로서, 미리 수집된 증기 터빈의 블레이드의 표면의 영상과 상기 블레이드의 표면에 대응되는 미리 측정된 표면 조도 정보를 사용하여 표면 조도 판정에 대한 학습을 수행하여 대응되는 표면 조도 판정 모델을 생성하는 딥러닝 분석부, 그리고 단말로부터 상기 블레이드의 표면에 대해 촬영된 영상이 수신되는 경우, 상기 표면 조도 판정 모델을 사용하여 상기 촬영된 영상 내의 상기 플레이드 표면에 대한 표면 조도를 측정하여 대응되는 표면 조도 정보로서 상기 단말로 전송하는 표면 조도 측정부를 포함한다.
여기서, 상기 단말로부터 수신되는 상기 블레이드의 표면에 대해 촬영된 영상은 상기 블레이드의 표면에 대한 균일한 촬영이 이루어지도록 상기 단말에 의해 제공된 표준 촬영 환경에 따라 촬영된 영상이다.
또한, 상기 딥러닝 분석부 및 상기 표면 조도 측정부는 상기 블레이드의 표면 조도 판정을 위해 SPA(Surface Profile Software) 알고리즘을 사용한다.
또한, 상기 딥러닝 분석부는 CNN(Convolution Neural Network) 알고리즘을 사용하여 학습을 수행하여 상기 표면 조도 판정 모델을 생성한다.
본 발명의 또 다른 측면에 따르면, 표면 조도 측정 시스템이 제공되며, 이 시스템은,
증기 터빈의 블레이드의 표면 조도를 측정하는 시스템으로서, 카메라를 사용하여 상기 블레이드의 표면을 촬영하는 단말, 그리고 미리 수집된 증기 터빈의 블레이드의 표면의 영상과 상기 블레이드의 표면에 대응되는 미리 측정된 표면 조도 정보를 사용하여 표면 조도 판정에 대한 학습을 수행하여 대응되는 표면 조도 판정 모델을 생성하고, 상기 단말에 의해 상기 블레이드의 표면에 대한 촬영이 수행되는 경우 상기 촬영된 영상에 대해 상기 표면 조도 판정 모델을 사용하여 상기 블레이드의 표면 조도를 측정하여 상기 단말을 통해 외부로 제공하는 서버를 포함하며, 상기 단말은 상기 블레이드의 표면에 대한 균일한 촬영이 이루어지도록 표준 촬영 환경을 제공한다.
여기서, 상기 표준 촬영 환경은 상기 블레이드의 종류에 따른 촬영 위치를 나타내는 촬영 가이드라인으로서 제공되며, 상기 촬영 가이드라인에는 상기 블레이드의 종류에 따른 촬영 각도, 해상도(배율) 및 빛의 밝기가 포함된다.
또한, 상기 단말은 촬영된 영상에 있는 상기 블레이드 표면의 변화 면적을 통계 처리하는 전처리를 수행한다.
본 발명의 또 다른 측면에 따르면, 표면 조도 측정 방법이 제공되며, 이 방법은,
증기 터빈의 블레이드의 표면 조도를 측정하는 방법으로서, 표면 조도 측정 시스템의 단말이, 상기 블레이드의 표면에 대한 균일한 촬영이 이루어지도록 표준 촬영 환경을 제공하는 단계, 상기 단말이, 상기 표준 촬영 환경 하에서, 사용자의 제어에 따라, 상기 단말에 장착된 카메라를 사용하여 상기 블레이드의 표면을 촬영하는 단계, 상기 표면 조도 측정 시스템의 서버가, 상기 블레이드의 표면에 대해 촬영된 영상에 대해, 딥러닝 학습을 통해 미리 생성되어 있는 표면 조도 판정 모델을 사용하여 상기 블레이드에 대한 표면 조도를 측정하는 단계, 그리고 상기 서버가, 측정된 표면 조도를 상기 블레이드의 표면 조도 정보로서 상기 단말을 통해 상기 사용자에게 제공하는 단계를 포함한다.
여기서, 상기 표준 촬영 환경을 제공하는 단계 전에, 상기 서버가, 미리 수집된 증기 터빈의 블레이드의 표면의 영상과 상기 블레이드의 표면에 대응되는 미리 측정된 표면 조도 정보를 사용하여 표면 조도 판정에 대한 학습을 수행하여 대응되는 표면 조도 판정 모델을 생성하는 단계를 더 포함한다.
또한, 상기 블레이드의 표면을 촬영하는 단계는, 상기 블레이드의 표면에 대해 촬영된 영상에 있는 상기 블레이드 표면의 변화 면적을 통계 처리하는 전처리를 수행하는 단계를 포함한다.
본 발명의 실시예에 따르면, 대비 시험편이 필요 없고, 비전문가도 스마트폰 등의 측정 단말을 활용하여 쉽게 촬영할 수 있기 때문에 표면 조도 변화를 현장에서 판정 가능하다.
또한, 촬영자에게 표준 촬영 환경을 제공함으로써 블레이드의 표면에 대한 균일한 촬영 영상을 제공할 수 있어 블레이드의 표면에 대해 측정된 표면 조도에 대한 신뢰성을 높일 수 있다.
또한, 블레이드 표면 조도 개선을 위한 블라스팅 작업후 품질 확인으로 증기 터빈의 출력과 효율 향상이 가능하다.
또한, 500MW 증기터빈 1대의 효율을 0.1% 향상시 년간 4억원의 연료비를 절감할 수 있으므로, 10대의 증기 터빈에 적용시 수십억원의 원가 절감이 가능하다.
본 발명의 상세한 설명에서 사용되는 도면을 보다 충분히 이해하기 위하여, 각 도면의 간단한 설명이 제공된다.
도 1은 종래 기술에 따른 표면 조도 측정 방법의 개략도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 증기 터빈 블레이드 표면 조도 측정 시스템의 개략도이다.
도 3은 영상을 이용한 표면 조도 판정에 대한 사전 연구 결과를 개략적으로 나타낸 도면이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 증기 터빈 블레이드 표면 조도 측정 시스템의 단말이 블레이드의 표면을 촬영하기 위한 표준 촬영 환경을 제공하는 예를 도시한 도면이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 증기 터빈 블레이드 표면 조도 측정 시스템의 단말에 의해 터빈 블레이드 열화 부위에 대한 근접 접사 촬영이 수행된 예를 도시한 도면이다.
도 6은 도 5에 도시된 촬영 영상에 대해 캐니에지 알고리즘에 따른 전처리가 수행된 후의 영상을 도시한 도면이다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 증기 터빈 블레이드 표면 조도 측정 시스템의 단말이 블레이드 종류에 따른 촬영 위치를 제공하는 예를 도시한 도면이다.
도 8은 본 발명의 실시예에 따른 증기 터빈 블레이드 표면 조도 측정 시스템의 서버가 표면 조도 판정 모델을 생성하는 데 사용되는 CNN 알고리즘을 개략적으로 도시한 도면이다.
도 9는 본 발명의 실시예에 따른 증기 터빈 블레이드 표면 조도 측정 방법의 개략적인 흐름도이다.
도 10은 본 발명의 실시예에 따른 증기 터빈 블레이드 표면 조도 측정 시스템에 의해 수행된 표면 조도 측정의 신뢰성 검증 결과를 도시한 도면이다.
본 발명, 및 본 발명의 실시에 의하여 달성되는 목적을 충분히 이해하기 위해서는, 본 발명의 실시예를 예시하는 첨부 도면 및 첨부 도면에 기재된 내용이 참조되어야 한다.
이하, 첨부한 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 설명하는 것에 의해, 본 발명을 상세히 설명한다. 본 발명을 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다. 각 도면에 제시된 동일한 참조 부호는 동일한 구성 요소를 나타낼 수 있다.
본 명세서에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 이 명세서에서, “포함하다” 또는 “가지다” 등의 용어는 명세서 상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라 그 중간에 다른 구성요소를 사이에 두고 "전기적 또는 기계적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 용어들은 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자(통상의 기술자)에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가진 것으로 해석되어야 하며, 본 명세서에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 증기 터빈 블레이드 표면 조도 측정 시스템의 개략도이다.
도 2에 도시된 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 증기 터빈 블레이드 표면 조도 측정 시스템(10)은 측정 단말(100) 및 측정 서버(200)를 포함한다.
측정 단말(100)은 이동이 가능한 단말로서 증기 터빈의 블레이드의 표면을 촬영하고, 촬영된 영상에 대한 전처리를 수행하여 측정 서버(200)로 전송하고, 그 후, 측정 서버(200)에서 측정된 터빈 블레이드의 표면 조도를 전송받아서 외부로 제공한다. 여기서, 측정 단말(100)은 외부 영상 촬영이 가능하고 촬영된 영상을 외부와의 유무선 통신(300)을 통해 전송 가능한 스마트폰을 포함한 단말일 수 있다.
한편, 영상을 이용한 표면 조도 판정에 대한 사전 연구 결과로서 도 3이 참조된다.
도 3을 참조하면, 표준 시험편과 실제 블레이드 시편의 캐니에지(CannyEdge) 알고리즘으로 표면 조도 판정에 대한 사전 연구가 수행되었다. 사전 연구 결과, 빛의 밝기, 촬영 각도, 해상도(배율)에 따라 블레이드 표면 조도 측정의 정확도 변화가 발생하였다. 구체적으로, 각도 45도 변화(80%), 밝기 50 변화(40%), 배율 8배 변화(95%)로 발생되었으며, 이러한 사전 연구 결과로 인해, 블레이드 표면에 대한 촬영 환경, 예를 들어 빛의 밝기, 촬영 각도, 배율에 따라 측정되는 블레이드 표면 조도의 정확도가 많은 차이를 나타내는 것이 확인되었으므로, 측정 단말(100)을 사용하여 블레이드 표면 촬영시 표준 촬영 환경 설정이 필요함이 입증되었다.
따라서, 본 발명의 실시예에 따른 측정 단말(100)은 블레이드 표면 조도 촬영을 위한 표준 영상 촬영 환경(즉, 터빈 블레이드 촬영 가이드라인)을 제공한다. 예를 들어, 도 4에 도시된 바와 같이, 측정 단말(100)은 블레이드 종류에 따라 촬영 위치, 즉 측정 위치 등을 사전에 입력하여 제공함으로써 해당되는 측정 위치에서 촬영될 수 있도록 한다. 이러한 촬영 위치는 촬영 대상의 블레이드의 종류에 따른 촬영 각도, 해상도(배율), 빛의 밝기를 나타내는 촬영 가이드라인으로서 제공될 수 있다.
이러한 측정 단말(100)은 촬영부(110), 전처리부(120), 통신부(130), 표시부(140) 및 저장부(150)를 포함하지만, 이것은 본 발명을 설명하는 데 필요한 구성요소로만 나타내었을 뿐으로, 측정 단말(100)은 본연의 기능을 위해 이외에 다양한 구성요소를 더 포함할 수 있다.
촬영부(110)는 카메라(도시되지 않음)를 사용하여 터빈 블레이드의 표면의 영상을 촬영한다. 이 때, 촬영부(110)는 사용자의 선택에 따른 터빈 블레이드의 종류에 따라 대응되는 표준 촬영 환경을 제공한다.
전처리부(120)는 촬영부(110)에 의해 제공된 표준 촬영 환경에서 터빈 블레이드 표면의 영상이 촬영되면, 촬영된 영상에 대해 전처리를 수행한다. 이러한 전처리로는 캐니에지 알고리즘을 사용한 전처리가 포함될 수 있다.
전술한 캐니에지 알고리즘은 2D 영상 내에서 윤곽을 검출하는 알고리즘으로, 영상에 대한 강도 및 기울기를 구하고, 이중 임계값 처리 등을 통한 필터링을 통해 영상의 패턴을 검출하는 알고리즘이다. 본 발명의 실시예에서, 전처리부(120)는 캐니에지 알고리즘을 사용하여 촬영된 영상 내에서 다른 명암도를 가진 경계선, 즉 픽셀의 밝기가 임계값보다 크게 변화는 경우 에지(Edge)를 검출하여 연결함으로써 윤곽선을 검출하고, 이렇게 검출된 에지는 터빈 블레이드의 열화 부위 거침 상태를 식별하기 위한 패턴을 인식하는데 활용될 수 있다.
이와 같이, 본 발명의 실시예에서는 측정 단말(100)이 캐니에지 알고리즘을 사용하여 전처리를 수행함으로써 표면 조도의 깊이를 빛의 밝기 차이로 표현하는 것이 아니라 증기 터빈 블레이드 표면의 변화 면적을 처리하고 통계 처리할 수 있으므로, 스케일 같은 외부 이물질이 블레이드 표면에 충돌되었을 때 발생한 면적을 측정하여 대응하는 표면 조도를 측정할 수 있게 된다.
이외에도 필요한 경우, 전처리부(120)는 다른 전처리를 추가로 수행할 수도 있다.
한편, 터빈 블레이드의 표면 조도를 측정하기 위해서는 전체 블레이드 이미지에서 열화로 식별된 부위에 대한 정밀 조도 분석이 필요할 수 있으며, 이에 근접 사진을 통해 열화 부위에 대한 에지(패턴) 추출을 위한 데이터 전처리가 또한 필요할 수 있다. 이를 위해, 도 5에 도시된 바와 같이, 촬영부(110)에 의해 터빈 블레이드 열화 부위에 대한 근접 접사 촬영이 수행되고, 촬영된 영상에 대해 전처리부(120)에서 캐니에지 알고리즘을 통해 도 6에 도시된 바와 같이, 해당 영상의 에지 검출이 수행될 수 있다.
통신부(130)는 측정 서버(200)와 유무선 통신을 통해 연결되며, 전처리부(120)에서 전처리가 수행된 영상을 유무선 통신을 통해 측정 서버(200)로 전송한다. 여기서, 유무선 통신은 무선랜, 와이파이, 2G(generation),3G, 4G, 5G 등의 무선 통신은 물론 이외에 다양한 형태의 무선 통신과 페어 케이블, 동축 케이블, 광섬유 등의 유선 통신 선로를 통한 유선 통신이 포함될 수 있다.
표시부(140)는 촬영부(110)에 의해 표준 촬영 환경 제공시 사용자에게 표시된 필요 정보를 외부로 표시한다. 예를 들어, 표시부(140)는 도 7에 도시된 바와 같이, 촬영될 터빈 블레이드 종류 선택을 위한 화면, 선택된 터빈 블레이드 종류에 대응되는 촬영 가이드라인 화면 등을 사용자에게 표시할 수 있다. 이 때, 표시부(140)는 정보가 표시되는 화면을 통해 사용자 입력을 수신할 수 있는 터치 패널일 수 있다. 만약 터치 패널이 아닌 경우, 측정 단말(100)은 사용자 입력을 수신하기 위한 별도의 입력 수단을 추가로 포함하여야 한다.
또한, 표시부(140)는 측정 서버(200)로부터 전송되는 터빈 블레이드 표면 조도 정보를 수신하여 사용자에게 표시할 수 있다.
저장부(150)는 본 발명의 실시예에 따른 터빈 블레이드 표면 조도 측정을 위해 사용되는 애플리케이션을 저장하고, 또한 촬영부(110)에 의해 표준 촬영 환경 제공시 사용되는 터빈 블레이드 종류 정보와 터빈 블레이드별 대응되는 촬영 가이드라인 정보 등을 저장한다.
다음, 측정 서버(200)는 측정 단말(100)로부터 전송되는 영상을 수신하고, 수신된 영상에 대해, 이미 딥러닝(Deep Learning)을 통해 학습된 표면 조도 판정 모델을 사용하여 대응되는 터빈 블레이드 표면 조도를 판정하여, 판정된 터빈 블레이드 표면 조도를 측정된 표면 조도 정보로서 유무선 통신(300)을 통해 측정 단말(100)로 전송한다.
측정 서버(200)는 독립된 물리적 서버일 수 있거나, 또는 서버 클러스터 또는 복수의 물리적 서버를 포함하는 분산 시스템일 수도 있거나, 또는 클라우드 서비스, 클라우드 데이터베이스, 클라우드 컴퓨팅, 클라우드 함수 클라우드 저장, 네트워크 서비스, 클라우드 통신, 미들웨어 서비스, 도메인 네임 서비스, 보안 서비스, 컨텐츠 전송 네트워크(content delivery network, CDN), 빅데이터 및 인공지능 플랫폼과 같은 기본적인 클라우드 컴퓨팅 서비스를 제공하는 클라우드 서버일 수 있으며, 본 발명에서 제한되지 않는다.
측정 서버(200)는 통신부(210), 딥러닝 분석부(220), 표면 조도 측정부(230) 및 SPA(Surface Profile Software) 알고리즘(240)을 포함하지만, 이것은 본 발명을 설명하는 데 필요한 구성요소로만 나타내었을 뿐으로, 측정 서버(200)는 본연의 기능을 이해 이외에 다양한 구성요소를 더 포함할 수 있다.
통신부(210)는 측정 단말(100)과 유무선 통신을 통해 연결되며, 측정 단말(100)로부터 전송되는 영상을 유무선 통신을 통해 수신하고, 수신된 영상에 대해 측정된 표면 조도 정보를 측정 단말(100)로 전송한다. 여기서, 유무선 통신은 무선랜, 와이파이, 2G,3G, 4G, 5G 등의 무선 통신은 물론 이외에 다양한 형태의 무선 통신과 페어 케이블, 동축 케이블, 광섬유 등의 유선 통신 선로를 통한 유선 통신이 포함될 수 있다.
딥러닝 분석부(220)는 머신러닝에서 잘 알려져 있는 CNN(Convolution Neural Network) 알고리즘을 통하여 표면 조도 판정을 위한 패턴을 학습하여 표면 조도 판정 모델을 생성한다. 여기서, CNN 알고리즘은 도 8에 도시된 바와 같이, 영상, 비디오등 다양한 데이터의 특징을 추출하여 학습하고, 학습된 데이터와 실제 데이터의 비교를 통해 해당 특징과 유사한 특징을 검출하는 합성곱 신경망 알고리즘을 말한다.
딥러닝 분석부(220)의 학습부(221)는 미리 수집된 터빈 블레이드 표면의 영상과 이에 대해 미리 측정된 표면 조도 정보를 사용하여 표면 조도 판정에 대한 학습을 수행하여 표면 조도 판정 모델(223)을 생성한다. 여기서, 학습부(221)는 터빈 블레이드의 표면 조도 판정을 위해 SPA 알고리즘(240)을 사용할 수 있다.
표면 조도 측정부(230)는 통신부(210)를 통해 측정 단말(100)로부터 전송되는 영상을 수신하고, 수신된 영상에 대해 표면 조도 판정 모델(223)을 사용하여 해당되는 표면 조도를 측정한다. 이 때, 표면 조도 측정부(230)는 수신된 영상에 대한 표면 조도 판정시 SPA 알고리즘(240)을 사용할 수 있다.
또한, 표면 조도 측정부(230)는 측정된 표면 조도 정보를 통신부(210)를 통해 측정 단말(100)로 전송한다.
SPA 알고리즘(240)은 표면 프로파일을 분석하는 데 사용되는 알고리즘이다. 예를 들어, SPA 알고리즘(240)은 작은 배율에서도 0.1 nm까지의 높이 분해능을 특징으로 하는 백색광 간섭계 기술을 활용하면, 수동 또는 전동 자동 샘플 테이블과 함께 사용할 수 있다.
이하, 본 발명의 실시예에 따른 증기 터빈 블레이드 표면 조도 측정 방법에 대해 설명한다.
도 9는 본 발명의 실시예에 따른 증기 터빈 블레이드 표면 조도 측정 방법의 개략적인 흐름도이다. 도 8에 도시된 방법은 전술한 도 2 내지 도 8을 참조하여 설명한 증기 터빈 블레이드 표면 조도 측정 시스템(10)에 의해 수행될 수 있다.
도 9를 참조하면, 먼저, 증기 터빈 블레이드 표면 조도 측정 시스템(10)의 측정 서버(200)는 이미 잘 알려져 있는 CNN 알고리즘을 통해 증기 터빈 블레이드의 표면 조도 판정을 위한 학습을 수행하여(S100), 표면 조도 판정 모델(223)을 생성한다(S110).
그 후, 측정 단말(100)은 사용자에게 증기 터빈 블레이드의 표면 조도 측정을 위한 표준 촬영 환경을 제공하고(S120), 제공된 표준 촬영 환경에 따라 대상 증기 터빈 블레이드의 표면 영상을 촬영한다(S130). 여기서, 표준 촬영 환경은 표준 촬영을 위한 가이드라인으로서 제공될 수 있다.
그 후, 측정 단말(100)은 촬영된 영상에 대해 캐니에지 알고리즘을 사용한 전처리를 수행하고(S140), 전처리된 영상을 유무선 통신(300)을 통해 측정 서버(200)로 전송한다(S150).
다음, 측정 서버(200)는 측정 단말(100)로부터 전송된 전처리된 영상에 대해 상기 단계(S110)에서 생성된 표면 조도 판정 모델(223)을 사용하여 대응되는 표면 조도를 측정하고(S160), 측정된 표면 조도 정보를 유무선 통신(300)을 통해 측정 단말(100)로 전송한다(S170).
그 후, 측정 단말(100)은 측정 서버(200)로부터 전송되는 표면 조도 정보를 수신하여 사용자에게 제공한다(S180).
한편, 도 10은 본 발명의 실시예에 따른 증기 터빈 블레이드 표면 조도 측정 시스템에 의해 수행된 표면 조도 측정의 신뢰성 검증 결과를 도시한 도면이다.
도 10을 참조하면, 증기 터빈 블레이드 A의 표면 조도 구역의 검출 검증으로, 구역별로 학습된 터빈 블레이드의 표면 조도 판정 모델에 실제 터빈 블레이드의 데이터를 입력하였을 때 해당 구역을 인식하여 검출할 수 있는지가 검증되었다. 도 10을 통해 알 수 있는 바와 같이, 실제 블레이드를 사용하여 신뢰성 검증된 결과 80% 이상으로 일치하는 것으로 증명되었다.
이와 같이, 본 발명의 실시예에 따르면, 대비 시험편이 필요없고, 비전문가도 스마트폰 등의 측정 단말(100)을 활용하여 쉽게 촬영할 수 있기 때문에 표면 조도 변화를 현장에서 측정 가능하다.
또한, 촬영자에게 표준 촬영 환경을 제공함으로써 블레이드의 표면에 대한 균일한 촬영 영상을 제공할 수 있어 블레이드의 표면에 대해 측정된 표면 조도에 대한 신뢰성을 높일 수 있다.
또한, 블레이드 표면 조도 개선을 위한 블라스팅 작업후 품질 확인으로 증기 터빈의 출력과 효율 향상이 가능하다.
또한, 500MW 증기터빈 1대의 효율을 0.1% 향상시 년간 4억원의 연료비를 절감할 수 있으므로, 10대의 증기 터빈에 적용시 수십억원의 원가 절감이 가능하다.
본 발명의 실시예에서 사용되는 구성요소 또는 “~부”는 메모리 상의 소정 영역에서 수행되는 태스크, 클래스, 서브 루틴, 프로세스, 오브젝트, 실행 쓰레드, 프로그램과 같은 소프트웨어(software)나, FPGA(field-programmable gate array)나 ASIC(application-specific integrated circuit)과 같은 하드웨어(hardware)로 구현될 수 있으며, 또한 상기 소프트웨어 및 하드웨어의 조합으로 이루어질 수도 있다. 상기 구성요소 또는 '~부' 등은 컴퓨터로 판독 가능한 저장 매체에 포함되어 있을 수도 있고, 복수의 컴퓨터에 그 일부가 분산되어 분포될 수도 있다.
이상에서와 같이, 도면과 명세서에서 실시예가 개시되었다. 여기서, 특정한 용어들이 사용되었으나, 이는 단지 본 발명을 설명하기 위한 목적에서 사용된 것이며 의미 한정이나 특허청구범위에 기재된 본 발명의 범위를 제한하기 위하여 사용된 것은 아니다. 그러므로 이 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명으로부터 다양한 변형 및 균등한 실시예가 가능하다는 점을 이해할 수 있을 것이다. 따라서 이 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 특허청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이다.
10 : 증기 터빈 블레이드 표면 조도 측정 시스템
100 : 측정 단말 200 : 측정 서버
300 : 유무선 통신 110 : 촬영부
120 : 전처리부 130, 210 : 통신부
140 : 표시부 150 : 저장부
220 : 딥러닝 분석부 230 : 표면 조도 측정부
240 : SPA 알고리즘

Claims (16)

  1. 증기 터빈의 블레이드의 표면 조도(거칠기)를 측정하는 단말로서,
    상기 단말에 장착된 카메라를 사용하여 상기 블레이드의 표면을 촬영하는 촬영부, 그리고
    상기 촬영부에 의해 촬영된 영상에 대한 전처리를 수행하여 측정 서버로 전송하는 전처리부
    를 포함하며,
    상기 촬영부는 상기 블레이드의 표면에 대한 균일한 촬영이 이루어지도록 표준 촬영 환경을 제공하는,
    표면 조도 측정 단말.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 표준 촬영 환경은 상기 블레이드의 종류에 따른 촬영 위치를 나타내는 촬영 가이드라인으로서 제공되며, 상기 촬영 가이드라인에는 상기 블레이드의 종류에 따른 촬영 각도, 해상도(배율) 및 빛의 밝기가 포함되는,
    표면 조도 측정 단말.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 촬영부에 의해 제공되는 표준 촬영 환경을 외부로 표시하는 표시부
    를 더 포함하며,
    상기 표시부는 상기 측정 서버로부터 전송되는 상기 블레이드의 표면에 대해 측정된 표면 조도 정보를 수신하여 외부로 표시하는,
    표면 조도 측정 단말.
  4. 제2항에 있어서,
    상기 전처리부는 상기 촬영부에 의해 촬영된 영상에 있는 상기 블레이드 표면의 변화 면적을 통계 처리하는 전처리를 수행하는,
    표면 조도 측정 단말.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 전처리는 캐니에지(CannyEdge) 알고리즘을 통해 수행되는,
    표면 조도 측정 단말.
  6. 증기 터빈의 블레이드의 표면 조도를 측정하는 서버로서,
    미리 수집된 증기 터빈의 블레이드의 표면의 영상과 상기 블레이드의 표면에 대응되는 미리 측정된 표면 조도 정보를 사용하여 표면 조도 판정에 대한 학습을 수행하여 대응되는 표면 조도 판정 모델을 생성하는 딥러닝 분석부, 그리고
    단말로부터 상기 블레이드의 표면에 대해 촬영된 영상이 수신되는 경우, 상기 표면 조도 판정 모델을 사용하여 상기 촬영된 영상 내의 상기 플레이드 표면에 대한 표면 조도를 측정하여 대응되는 표면 조도 정보로서 상기 단말로 전송하는 표면 조도 측정부
    를 포함하는 표면 조도 측정 서버.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 단말로부터 수신되는 상기 블레이드의 표면에 대해 촬영된 영상은 상기 블레이드의 표면에 대한 균일한 촬영이 이루어지도록 상기 단말에 의해 제공된 표준 촬영 환경에 따라 촬영된 영상인,
    표면 조도 측정 서버.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 딥러닝 분석부 및 상기 표면 조도 측정부는 상기 블레이드의 표면 조도 판정을 위해 SPA(Surface Profile Software) 알고리즘을 사용하는,
    표면 조도 측정 서버.
  9. 제6항 내지 제8항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 딥러닝 분석부는 CNN(Convolution Neural Network) 알고리즘을 사용하여 학습을 수행하여 상기 표면 조도 판정 모델을 생성하는,
    표면 조도 측정 서버.
  10. 증기 터빈의 블레이드의 표면 조도를 측정하는 시스템으로서,
    카메라를 사용하여 상기 블레이드의 표면을 촬영하는 단말, 그리고
    미리 수집된 증기 터빈의 블레이드의 표면의 영상과 상기 블레이드의 표면에 대응되는 미리 측정된 표면 조도 정보를 사용하여 표면 조도 판정에 대한 학습을 수행하여 대응되는 표면 조도 판정 모델을 생성하고, 상기 단말에 의해 상기 블레이드의 표면에 대한 촬영이 수행되는 경우 상기 촬영된 영상에 대해 상기 표면 조도 판정 모델을 사용하여 상기 블레이드의 표면 조도를 측정하여 상기 단말을 통해 외부로 제공하는 서버
    를 포함하며,
    상기 단말은 상기 블레이드의 표면에 대한 균일한 촬영이 이루어지도록 표준 촬영 환경을 제공하는,
    표면 조도 측정 시스템.
  11. 제10에 있어서,
    상기 표준 촬영 환경은 상기 블레이드의 종류에 따른 촬영 위치를 나타내는 촬영 가이드라인으로서 제공되며, 상기 촬영 가이드라인에는 상기 블레이드의 종류에 따른 촬영 각도, 해상도(배율) 및 빛의 밝기가 포함되는,
    표면 조도 측정 시스템.
  12. 제11에 있어서,
    상기 단말은 촬영된 영상에 있는 상기 블레이드 표면의 변화 면적을 통계 처리하는 전처리를 수행하는,
    표면 조도 측정 시스템.
  13. 증기 터빈의 블레이드의 표면 조도를 측정하는 방법으로서,
    표면 조도 측정 시스템의 단말이, 상기 블레이드의 표면에 대한 균일한 촬영이 이루어지도록 표준 촬영 환경을 제공하는 단계,
    상기 단말이, 상기 표준 촬영 환경 하에서, 사용자의 제어에 따라, 상기 단말에 장착된 카메라를 사용하여 상기 블레이드의 표면을 촬영하는 단계,
    상기 표면 조도 측정 시스템의 서버가, 상기 블레이드의 표면에 대해 촬영된 영상에 대해, 딥러닝 학습을 통해 미리 생성되어 있는 표면 조도 판정 모델을 사용하여 상기 블레이드에 대한 표면 조도를 측정하는 단계, 그리고
    상기 서버가, 측정된 표면 조도를 상기 블레이드의 표면 조도 정보로서 상기 단말을 통해 상기 사용자에게 제공하는 단계
    를 포함하는 표면 조도 측정 방법.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 표준 촬영 환경을 제공하는 단계 전에,
    상기 서버가, 미리 수집된 증기 터빈의 블레이드의 표면의 영상과 상기 블레이드의 표면에 대응되는 미리 측정된 표면 조도 정보를 사용하여 표면 조도 판정에 대한 학습을 수행하여 대응되는 표면 조도 판정 모델을 생성하는 단계
    를 더 포함하는 표면 조도 측정 방법.
  15. 제13항에 있어서,
    상기 표준 촬영 환경은 상기 블레이드의 종류에 따른 촬영 위치를 나타내는 촬영 가이드라인으로서 제공되며, 상기 촬영 가이드라인에는 상기 블레이드의 종류에 따른 촬영 각도, 해상도(배율) 및 빛의 밝기가 포함되는,
    표면 조도 측정 방법.
  16. 제13항에 있어서,
    상기 블레이드의 표면을 촬영하는 단계는,
    상기 블레이드의 표면에 대해 촬영된 영상에 있는 상기 블레이드 표면의 변화 면적을 통계 처리하는 전처리를 수행하는 단계
    를 포함하는, 표면 조도 측정 방법.
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