KR20240005009A - 하우징의 결함점을 검출하고 분류하는 방법 및 장치 - Google Patents

하우징의 결함점을 검출하고 분류하는 방법 및 장치 Download PDF

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KR20240005009A
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뮤즈 일렉트로닉스 게엠베하
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Abstract

하우징(2)의 결함(F)을 검출하고 분류하는 방법은 적어도 하나의 확성기(11)로부터 적어도 하나의 마이크로폰(12)으로의 사운드 전송(13)의 기준 주파수 응답(17)을 측정하는 단계; 적어도 하나의 확성기(11)로부터 적어도 하나의 마이크로폰(12)으로의 사운드 전송(13)의 현재 주파수 응답(19)을 측정하는 단계; 현재 주파수 응답(19)과 기준 주파수 응답(17) 사이의 차이 주파수 응답(21)을 결정하는 단계; 및 차이 주파수 응답(21)의 측정값(M)이 미리 결정된 검출 임계값(D)을 초과하는 경우, 결함(F)을 검출하고, 차이 주파수 응답(21)의 저주파수 주파수 대역(Bi)의 신호 에너지(Ei)에 대한 차이 주파수 응답(21)의 고주파수 주파수 대역(Bi+k)의 신호 에너지(Ei+k)의 비율(R)을 계산하며, 비율(R)이 미리 결정된 분류 임계값(C)을 초과하는 경우, 결함(F)을 이물질(8 - 10)로 분류하고, 그렇지 않으면, 결함(F)을 결점(5 - 7)으로 분류하는 단계를 포함한다. 본 발명은 또한 이 방법을 수행하는 장치(1)에 관한 것이다.

Description

하우징의 결함점을 검출하고 분류하는 방법 및 장치
본 발명은 음파를 사용하여 하우징의 결함(fault)을 검출하고 분류하는 방법 및 장치에 관한 것이다.
장치 하우징의 무결성(integrity)을 모니터링하는 것은 정부, 산업 또는 군사 분야에서 보안이 중요한 응용 분야, 특히 해커 공격에 대한 첫 번째 방어선으로서 서버, 컴퓨터, 랩탑, 노트북 및 스마트폰과 같은 전자 장치 경우 전략적으로 중요하다. 예를 들어 드릴링, 프로브나 전송기와 같은 이물질 삽입, 하우징 내부의 봉인 파괴 등 하우징을 조작하는 것은 그러한 해커 공격의 명백한 징후일 수 있다. 예를 들어, 서버 캐비닛이나 현장에서 또는 외부에서 보이지 않으면, 모니터링될 장치 하우징이 많은 경우 이러한 물리적 조작은 검출되지 않는 경우가 많다. 예를 들어, 현장에서 사용하는 동안 누출로 이어지는 손상도 종종 숨겨져 있다.
구조물의 무결성을 모니터링하기 위해 구조음 또는 공기음 형태의 음파를 사용하는 것이 알려져 있다. 그러나, 알려진 음향 결함 검출 방법은 검출된 결함, 즉 프로브, 케이블 또는 전송기와 같이 하우징 내부에 삽입된 추가 이물질인지 여부, 또는 구멍, 봉인 파열, 하우징 벽의 균열 등과 같은 결점(defect)을 신뢰성 있게 분류할 수 없다.
본 발명의 목적은 결함을 검출하고 결함 유형에 따라 검출된 결함을 신뢰성 있게 분류할 수 있는 방법 및 장치를 생성하는 것이다.
이러한 목표는 특히 전자 장치에 대한 하우징의 결함(fault)을 검출하고 분류하는 방법을 사용하는 제1 측면에서 달성되며, 상기 방법은:
하우징의 내부에 적어도 하나의 확성기 및 적어도 하나의 마이크로폰을 배치하는 단계;
이러한 확성기로부터 이러한 마이크로폰으로의 사운드 전송의 기준 주파수 응답을 측정하는 단계;
나중에 이러한 확성기로부터 이러한 마이크로폰으로의 사운드 전송의 현재 주파수 응답을 측정하는 단계;
현재 주파수 응답과 기준 주파수 응답 사이의 편차로서 차이 주파수 응답을 결정하는 단계; 및
차이 주파수 응답의 측정값을 결정하고, 이러한 측정값이 미리 결정된 검출 임계값을 초과하는 경우,
결함을 검출하고,
차이 주파수 응답의 저주파수 주파수 대역의 신호 에너지에 대한 차이 주파수 응답의 고주파수 주파수 대역의 신호 에너지의 비율을 계산하며,
비율이 미리 결정된 분류 임계값을 초과하는 경우,
결함을 하우징의 이물질로 분류하고,
그렇지 않으면 결함을 하우징의 결점(defect)으로 분류하는 단계를 포함한다.
본 발명은 하우징의 결점, 예를 들어 하우징 내벽의 구멍, 균열 또는 오목한 부분, 또는 봉인과 같은 제거된 물체로 인해 하우징 내부에서의 사운드 전송의 저주파수 범위에 상당한 변화를 초래한다는 지식에 기초한다. 이와 대조적으로, 추가로 유입된 이물질, 예를 들어 프로브, 케이블, 전송기 등으로 인해 사운드 전송의 저주파수 범위에 작은 변화만이 발생된다. 이러한 동작은 하우징 내부의 사운드 전송 주파수 응답의 고주파수 대역과 저주파 대역 사이의 관계를 평가함으로써 결함을 결점 또는 이물질로 분류하는 데 사용될 수 있다. 따라서, 본 발명에 따른 방법은 검출된 결함의 신속하고 신뢰성 있는 분류를 허용한다.
저주파수 주파수 대역은 400 - 500 Hz 아래이고 고주파수 주파수 대역은 400 - 500 Hz 위인 것이 바람직하다. 이러한 식별 주파수는 특히 안전한 구별로 이어져 결함을 분류할 수 있다.
저주파수 주파수 대역이 250 Hz - 450 Hz이고, 고주파수 주파수 대역이 450 Hz - 2 kHz이면 특히 바람직하다. 이러한 주파수 대역의 신호 에너지 비율은 검출된 결함을 구별하는 데 매우 신뢰할 수 있는 기준임이 입증되었다.
예를 들어, 차이 주파수 응답의 최대 진폭은 결함 검출을 위한 상기 측정값으로 사용될 수 있다. 그러나, 차이 주파수 응답의 전체 신호 에너지, 즉 주파수에 대한 적분은 바람직하게는 상기 측정값으로 사용된다.
본 발명의 또 다른 유리한 실시예에 따르면, 결함의 크기는 또한 상기 측정값으로부터 결정될 수 있다.
하우징 내부에서 확성기로부터 마이크로폰으로의 사운드 전송의 기준 주파수 응답과 현재 주파수 응답은 다양한 방법으로 측정될 수 있다. 본 발명의 제1 실시예에서, 각각의 주파수 응답은 확성기에서 방출되는 처프(chirp)를 사용하여 측정된다. 제2 실시예에서, 각각의 주파수 응답은 확성기에 의해 방출되는 디락(Dirac) 펄스를 사용하여 측정될 수 있다. 처프를 사용한 측정은 시간이 좀 더 걸리지만, 더 정확한 결과를 얻을 수 있고, 마이크로폰에 의해 수신되어 시간에 따라 기록된 사운드 전력은 처프가 예를 들어 주파수에 걸쳐 선형 또는 대수적으로 스위핑되는 경우 주파수 응답을 직접 반영한다. 디락 펄스를 사용한 측정은 더 빠르지만, 시간에 따라 마이크로폰에 의해 기록된 임펄스 응답으로부터 주파수 응답을 계산하기 위해 후속 푸리에 변환이 필요하다.
지정된 신호 에너지의 계산 - 검출 측정 계산을 위한 것이든 고주파수 및 저주파수 주파수 대역에서든 -은 다양한 방식으로 수행될 수 있다. 예를 들어, 차이 주파수 응답은 각각의 주파수 범위에 걸쳐 제곱되고 적분될 수 있다. 그러나, 각각의 신호 에너지는 바람직하게는 차이 주파수 응답의 절대값을 형성하고 각각의 주파수 범위에 걸쳐 적분함으로써 계산된다.
명시된 실시예 각각에서, 검출 및 분류의 신뢰성은 기준 주파수 응답과 현재 주파수 응답이 각각 복수의 개별 측정, 예를 들어 서로 직접적으로 이어지는 2개 이상의 개별 측정에 대해 평균화되어도 훨씬 더 증가될 수 있다.
제2 측면에서, 본 발명은 특히 전자 장치에 대한 하우징의 결함을 검출하고 분류하는 장치를 생성하며, 상기 장치는:
하우징의 내부에 배치하기 위한 적어도 하나의 확성기 및 적어도 하나의 마이크로폰; 및
이러한 확성기에 연결된 신호 발생기 및 이러한 마이크로폰에 연결된 평가 회로를 포함하며,
평가 회로는,
이러한 확성기로부터 이러한 마이크로폰으로의 사운드 전송의 기준 주파수 응답을 측정하고,
나중에 이러한 확성기로부터 이러한 마이크로폰으로의 사운드 전송의 현재 주파수 응답을 측정하며,
현재 주파수 응답과 기준 주파수 응답 사이의 편차로서 차이 주파수 응답뿐만 아니라 차이 주파수 응답의 측정값을 결정하고, 이러한 측정값이 미리 결정된 검출 임계값을 초과하는 경우,
결함을 검출하고,
차이 주파수 응답의 저주파수 주파수 대역의 신호 에너지에 대한 차이 주파수 응답의 고주파수 주파수 대역의 신호 에너지의 비율을 계산하며,
비율이 미리 결정된 분류 임계값을 초과하는 경우,
결함을 하우징의 이물질로 분류하고,
그렇지 않으면, 결함을 하우징의 결점으로 분류하도록
구성된다.
본 발명에 따른 장치의 장점 및 바람직한 구성과 관련하여 장치에 의해 수행되는 방법에 관한 상기 설명이 참조된다.
본 발명은 첨부된 도면에 도시된 예시적인 실시예를 통해 더 자세히 설명된다. 도면에 도시된 바와 같이:
도 1은 모니터링될 장치 하우징에 설치되는 본 발명의 방법을 수행하기 위한 본 발명의 장치의 블록도이다.
도 2는 본 발명의 방법의 흐름도이다.
도 3은 진폭/주파수 그래프에서 기준 주파수 응답과 현재 주파수 응답의 예이다.
도 4는 진폭/주파수 그래프에서 결함이 없는 하우징에 대한 차이 주파수 응답의 예이다.
도 5는 진폭/주파수 그래프에서 결함이 있는 하우징에 대한 차이 주파수 응답의 예이다.
도 6a 내지 도 6d는 결함이 결점인 경우에 차이 주파수 응답의 4개의 주파수 대역에 걸친 신호 에너지 분포의 4가지 예이다.
도 7a 내지 도 7d는 결함이 이물질인 경우에 차이 주파수 응답의 4개의 주파수 대역에 걸친 신호 에너지 분포의 4가지 예이다.
도 1은 도 2에 도시된 방법을 수행하는데 동시에 적합한 장치(1)를 도시한다. 장치(1)는 결함(F)을 검출하고 분류하기 위해 하우징(2)의 무결성을 모니터링하는 데 사용된다.
하우징(2)은 기술적 컴포넌트(4)를 수용하기 위한 내부(3)를 가지고 있다. 예를 들어, 하우징(2)은 컴퓨터, 서버, 노트북, 랩탑, 스마트폰 등의 하우징이다. 하우징(2)은 반드시 닫혀 있는 것은 아니다. 내부(3)는 내부에 사운드 전파를 위한 가스로 채워져 있으며, 일반적으로 단순히 주변 공기로 채워져 있으며, 이는 미리 채워져 있거나 하우징(2)의 개구부를 통해 내부(3)로 침투한다.
하우징(2)이 모니터링되는 결함(F)은 결점, 즉, 하우징(2) 벽의 구멍(5), 갭 또는 균열(6), 하우징(2)에서 제거된 기술적 컴포넌트(4), 제거되거나 파손된 봉인 등과 같이 하우징(2) 안이나 표면에 무언가가 "빠진" 위치일 수 있다. 또는, 결함(F)은 이물질이므로, 하우징(2)에 추가적인 것, 예를 들어 프로브(8), 탭 와이어(tap wire)(9), 전송기(10) 등이 있다. 컴포넌트(4)가 하우징 내에서 위치를 변경하는 경우, 예를 들어 충격으로 인해 헐거워지고 이동하는 경우, 원래 위치에 공극이 발생하고 새 위치에 이물질이 형성된다.
결함(F)을 검출하고 분류하기 위해, 장치(1)는 하우징(2)의 내부(3)에 배열된 적어도 하나의 확성기(11)와 그로부터 이격되어 배열된 적어도 하나의 마이크로폰(12)을 포함하여, 사운드 전송(13)이 이들 둘 사이에서 수행될 수 있도록 한다. 사운드 전송(13)("음향 전송 경로")은 확성기(11)로부터 마이크로폰(12)으로의 직접적인 사운드와 하우징(2)의 내부 벽 또는 하우징(2)의 내부(3)의 컴포넌트(4)에서의 반사로 인해 확성기(11)에서 마이크로폰(12)에 도달하는 임의 형태의 간접 사운드를 모두 포함한다. 가능한 한 많은 간접 사운드로서 녹음하여 내부(3)를 광범위하게 커버하기 위해, 확성기(11) 및/또는 마이크로폰(12)은 전방향성이거나 또는 그에 따라 넓은 지향성 특성을 가질 수 있다.
확성기(11)는 신호 발생기(14)의 출력에 연결되고 마이크로폰(12)은 평가 회로(15)의 입력에 연결된다. 신호 발생기(14)와 평가 회로(15)는 동기화를 위해 서로 통신할 수 있다. 신호 발생기(14)는 평가 회로(15)와 함께 예를 들어 마이크로프로세서로서 구현될 수 있거나, 또는 그러한 마이크로프로세서 상의 소프트웨어로 구현될 수 있다. 신호 발생기(14) 및 평가 회로(15)는 하우징(2)에 있는 장치의 이미 존재하는 기술적 컴포넌트(4)를 사용하여 구현될 수도 있다.
장치(1)가 하나 이상의 확성기(11)와 하나 이상의 마이크로폰(12)을 포함하는 경우, 사운드 전송(13)은 확성기(11)와 마이크로폰(12) 사이에서 각각 측정되고 결함(F)을 검출하여 분류하기 위해 여기에서 설명된 방식으로 평가될 수 있다. 각각의 확성기/마이크로폰 쌍(11, 12)은 공통 신호 발생기(14)에 연결되거나 또는 각각 자체에 연결될 수 있으며, 공통 평가 회로(15)에 연결되거나 또는 각각 자체에 연결될 수 있다. 상이한 개수의 확성기(11)와 마이크로폰(12)이 사용될 수도 있다. 예를 들어, 복수의 마이크로폰(12)으로의 복수의 사운드 전송(13)을 위한 하나의 확성기(11) 또는 하나의 마이크로폰(12)으로의 복수의 사운드 전송(13)을 위한 복수의 확성기(11)가 사용될 수 있다.
도 2를 참조하면, 제1 단계(16)에서 사운드 전송(13)의 기준 주파수 응답(reference frequency response, REF) 또는 17(도 3)이 즉 결함(F)이 없는 조작되지 않은 하우징(2)의 "사운드"를 위한 장치(1)의 도움으로 확성기(11)와 마이크로폰(12) 사이에서 측정된다. 여기에는 두 가지 가능성이 있다. 한편, 신호 생성기(14)는 확성기(11)에 의해 방출되고 그 주파수가 시간에 따라 측정될 주파수 범위에 걸쳐 스윕(sweep)된 처프(chirp), 즉 단일 주파수 신호를 생성할 수 있다. 마이크로폰(12)에 의해 녹음된 사운드 진폭 또는 전력은 시간에 따라 기록되고 주파수에 걸쳐 기준 주파수 응답(17)을 직접 재생한다. 또는, 신호 발생기(14)는 확성기(11)가 방출하는 디락(Dirac) 펄스를 발생시키고, 시간에 따라 마이크로폰(12)에 의해 기록된 임펄스 응답은 주파수에 대한 기준 주파수 응답(17)을 결정하기 위해 푸리에 변환을 거친다. 방출된 신호는 코딩된 신호일 수도 있다. 예를 들어, 더 높은 주파수 신호(예를 들어, 40 kHz)로 다시 "잘라내기"되어 의사 잡음 신호가 된다. 측정된 기준 주파수 응답(17)은 후속 결함 모니터링을 위해 예를 들어 평가 유닛(15)의 메모리에 저장된다.
기준 주파수 응답(17)은 예를 들어 20 Hz - 20 KHz의 가청 음향 주파수 범위에서 결정되지만, 다르게는 또는 추가적으로, 20 Hz 미만의 초저주파 범위 또는 20 KHz 이상의 초음파 범위, 예를 들어 최대 100 KHz 또는 200 KHz를 포함할 수도 있다. 주파수 범위의 선택은 무엇보다도 하부의 하우징 치수와 상부에서 여전히 검출될 수 있는 결함의 크기에 따라 결정된다.
선택적으로, 기준 주파수 응답(17)은 복수의 개별 측정으로부터, 즉 복수의 연속적인 처프 또는 디락 펄스에 의해 평균화될 수 있다. 예를 들어, 측정된 값의 이상값이나 노치(notch)를 평활화하기 위해, 또는 마이크로폰(12)의 수신 신호가 의미 있는 평가를 하기에는 너무 낮은 신호 대 잡음비를 전달하는 주파수 범위를 필터링하기 위해 200 Hz 이하의 충격 잡음을 필터 제거하도록, 기준 주파수 응답(17)이 추가로 사용되기 전에 기준 주파수 응답(17)을 필터링 및/또는 가중치화하는 것도 가능하다.
결함(F)의 발생을 검출하기 위해, 사운드 전송(13)의 현재 주파수 응답(SPEC 또는 19)(도 3)는 나중에 언제든지 단계 18에서 확성기(11)와 마이크로폰(12) 사이에서 측정된다. 측정 단계 18에서, 현재 주파수 응답(19)과 기준 주파수 응답(17)을 서로 비교할 수 있도록 하기 위해 단계 16에서 기준 주파수 응답(17)을 측정하는 데 사용된 것과 동일한 측정 방법이 사용된다. 현재 주파수 응답(19)의 측정(18) 동안, 복수의 개별 측정에 대한 (선택적) 평균화 또는 (선택적) 필터링, 가중치화 또는 평활화는 계산 시간을 절약하기 위해 생략될 수 있다.
현재 주파수 응답(19)을 측정한 후, 차이 주파수 응답(Difference Frequency response; DIF)(21)(도 4, 도 5)은 단계 20에서 기준 주파수 응답(17)과 현재 주파수 응답(19)의 편차로부터 결정된다. 차이 주파수 응답(21)은 예를 들어, 현재 주파수 응답(19)과 기준 주파수 응답(17) 사이의 간단한 (주파수별) 차이(뺄셈) 또는 또 다른 편차 측정, 예를 들어 두 곡선(17, 19) 사이의 (주파수별) 절대 또는 제곱 차이 등일 수 있다. 선택적인 단계 22에서, 원하는 경우, 차이 주파수 응답(21)이 가중치화되거나 필터링될 수 있다.
이어서, 단계 23에서, 차이 주파수 응답(21)의 전역 측정값(M)(도 4, 5)이 계산되고, 결함(F)의 존재를 검출하기 위해 단계 24에서 검출 임계값(D)과 비교된다. 측정값(M)은 예를 들어, 차이 주파수 응답(21)의 최대 진폭값, 절대값 형성을 거친 후의 차이 주파수 응답(21)의 평균, 또는 차이 주파수 응답(21)의 전체 "신호 에너지"(E)일 수 있다. 후자는 예를 들어 먼저 차이 주파수 응답(21)에 절대값 형성을 적용한 다음 관심 있는 전체 주파수 범위, 예를 들어 20 Hz 내지 20 kHz에 걸쳐 이를 적분함으로써 계산될 수 있다.
비교 단계(24)에서 차이 주파수 응답(21)의 전체 측정값(M)이 임계값(D)보다 높지 않다는 결과가 산출되면(분기 "n"), 결함(F)은 검출되지 않으며, 필요한 경우 단계 25에서 대기 시간(ΔT) 후에 이 방법이 현재 주파수 응답(19)의 새로운 측정을 위해 단계 18로 돌아가도록 루프(L)에서 리턴된다. 대기 시간(ΔT)은 예를 들어 하우징(2)이 루프(L)에서 이러한 간격으로 주기적으로 모니터링될 수 있도록 몇 초 또는 몇 분이 될 수 있다.
반면에, 비교 단계 24에서 측정값(M)이 선택된 임계값(D)보다 크다는 결과가 나오면(분기 "y"), 결함(F)의 존재가 검출되었고 프로세스가 이 방법의 분류 구간 26 - 28로 전환된다.
검출 임계값(D)은 경험적으로 선택될 수 있으며 선택적으로 자동 제어 시스템의 도움으로 적응적으로 추적될 수도 있고, 오류가 없는 경우, 즉 결함(F)이 없는 경우, 예를 들어 하우징(2)의 작은 변화, 즉 작은 결함(F)의 발생도 검출될 수 있는 정도로 감소될 수 있다.
분류 구간의 단계 26에서, 차이 주파수 응답(21)은 2개 이상의 주파수 대역(Bi)(i = 1, 2, ...), 예를 들어 4개의 주파수 대역(B1 - B4)(도 6a - 6d 및 7a - 7d)로 분할되고, 차이 주파수 응답(21)의 신호 에너지(Ei)는 각 주파수 대역(Bi)에서 계산된다. 이를 위해, 차이 주파수 응답(21)은 예를 들어 (주파수별) 절대값 형성을 거친 후, 각 주파수 대역(Bi)의 주파수에 걸쳐 각 신호 에너지(Ei)로 적분될 수 있다. 예를 들어, 절대값 형성을 사용하는 대신에 제곱하고 후속적으로 각각의 주파수 대역(Bi)에 대해 제곱된 차이 주파수 응답(21)을 적분함으로써, 주파수 대역(Bi)의 신호 에너지(Ei)에 대해 다른 에너지 측정 또는 유닛이 사용될 수도 있다.
다음 단계 27에서, 비율(R)은 고주파수 주파수 대역(Bi+k )(k = 1, 2, ...)의 신호 에너지(Ei+k)와 저주파수 주파수 대역(Bi)의 신호 에너지(Ei) 사이에서 계산된다. 이중 대역 또는 다중 대역 주파수 응답 분포의 두 개의 최저 주파수 대역(B1, B2)에서의 평가는 특히 400 - 500 Hz, 특히 450 Hz의 식별 주파수 아래의 저주파수 주파수 대역(B1)에서 그리고 이러한 식별 주파수 바로 위의 고주파수 주파수 대역(B2)에서 결함 분류에 특히 중요한 것으로 입증되었다. 저주파수 주파수 대역 B1 = 250 - 450 Hz 및 B2 = 450 Hz - 2 KHz에서의 평가가 특히 유리하다.
도 6a 내지 도 6d는 결함(F)으로서 결점(5 - 7)이 있는 경우에, 즉, 하우징(2) 벽의 4개 다른 위치에 직경 14 mm의 구멍(5)이 있는 경우에, 주파수 대역 B1 = 250 - 450 Hz, B2 = 450 Hz - 2 KHz, B3 = 2 KHz - 10 KHz, 및 B4 = 10 KHz - 20 KHz에서 차이 주파수 응답(21)의 4대역 신호 에너지 평가의 4가지 다른 예를 도시한다.
이에 비해, 도 7a 내지 도 7d는 결함(F)으로서 이물질(8 - 10)이 존재하는 경우에, 즉 하우징(2)의 4개의 상이한 지점에 5 mm의 에지 길이를 갖는 입방체 형상의 전송기(10)가 있는 경우에, 동일한 주파수 대역(B1 - B4)에서 차이 주파수 응답(21)의 각각의 4대역 신호 에너지 평가의 4가지 다른 예를 도시한다.
도 6a 내지 도 6d 및 도 7a 내지 도 7d로부터, 이물질(8 - 10)은 결점(5 - 7)과 대조적으로, 고주파수(여기서, 다음으로 높은) 주파수 대역(B2)에서의 신호 에너지(E2)에 비해 저주파수 주파수 대역(B1)에서의 신호 에너지(E1)의 현저한 감소에 의해 검출될 수 있다. 따라서, 비율 R = E2 : E1은 이물질과 결점을 구별하고 이에 따라 결함(F)을 분류하기 위한 기준으로 사용될 수 있다.
따라서, 단계 27에서 결정된 비율(R)은 비교 단계 28에서의 분류 임계값(C)와 비교된다. 비율(R)이 분류 임계값(C)를 초과하는 경우(분기 "y"), 결함(F)은 이물질(8 - 10)이고, 그렇지 않으면(분기 "n"), 결함(F)은 결점(5 - 7)이다.
또한, 결함(F)의 크기, 예를 들어 이물질(8-10) 또는 결점(5 - 7)의 크기는 이전에 결정된 차이 주파수 응답(21)의 전역 측정값(M)으로부터 추론될 수 있으며, 측정값(M)이 클수록 결함(F)도 커진다.
분류 임계값(C)은 경험적으로 결정될 수 있으며 또한 신호 에너지(Ei)의 선택된 측정값에 따라 달라진다. 예를 들어, 후자가 다시 마이크로폰(11)에 의해 기록된 임펄스 응답의 푸리에 변환의 수량 비율로부터 결정되는 주파수 응답(17, 19)로부터의 차이 주파수 응답(21)의 절대값 형성 및 적분에 의해 계산된 경우, 분류 임계값(C)은 예를 들어 1.5 - 3 dB 범위, 특히 약 2 dB이다.
본 발명은 도시된 실시예에 제한되지 않고, 첨부된 청구범위의 범위 내에 속하는 모든 변형, 수정 및 조합을 포함한다.

Claims (15)

  1. 하우징(2)의 결함(F), 특히 전자 장치에 대한 하우징(2)의 결함(F),을 검출하고 분류하는 방법으로서,
    상기 하우징(2)의 내부(3)에 적어도 하나의 확성기(11) 및 적어도 하나의 마이크로폰(12)을 배치하는 단계;
    상기 확성기(11)로부터 상기 마이크로폰(12)으로의 사운드 전송(13)의 기준 주파수 응답(17)을 측정하는 단계;
    나중에, 상기 확성기(11)로부터 상기 마이크로폰(12)으로의 사운드 전송(13)의 현재 주파수 응답(19)을 측정하는 단계;
    상기 현재 주파수 응답(19)과 상기 기준 주파수 응답(17) 사이의 편차로서 차이 주파수 응답(21)을 결정하는 단계; 및
    상기 차이 주파수 응답(21)의 측정값(M)을 결정하고, 상기 측정값이 미리 결정된 검출 임계값(D)을 초과하는 경우,
    결함(F)을 검출하고,
    상기 차이 주파수 응답(21)의 저주파수 주파수 대역(Bi)의 신호 에너지(Ei)에 대한 상기 차이 주파수 응답(21)의 고주파수 주파수 대역(Bi+k)의 신호 에너지(Ei+k)의 비율(R)을 계산하며, 그리고
    상기 비율(R)이 미리 결정된 분류 임계값(C)을 초과하는 경우,
    상기 결함(F)을 상기 하우징(2)의 이물질(8 - 10)로 분류하고,
    상기 비율(R)이 상기 미리 결정된 분류 임계값(C)을 초과하지 않는 경우,
    상기 결함(F)을 상기 하우징(2)의 결점(5 - 7)으로 분류하는 단계
    를 포함하는 하우징(2)의 결함(F)을 검출하고 분류하는 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 저주파수 주파수 대역(Bi)은 400 - 500 Hz 아래에 있고, 상기 고주파수 주파수 대역(Bi+k)은 400 - 500 Hz 위에 있는,
    하우징(2)의 결함(F)을 검출하고 분류하는 방법.
  3. 제1항 또는 제2항에 있어서,
    상기 저주파수 주파수 대역(Bi)은 250 Hz 내지 450 Hz이고, 상기 고주파수 주파수 대역(Bi+k)은 450 Hz 내지 2 kHz인,
    하우징(2)의 결함(F)을 검출하고 분류하는 방법.
  4. 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 측정값(M)은 상기 차이 주파수 응답(21)의 전체 신호 에너지(E)인,
    하우징(2)의 결함(F)을 검출하고 분류하는 방법.
  5. 제1항 내지 제4항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 결함(F)의 크기는 상기 측정값(M)으로부터 결정되는,
    하우징(2)의 결함(F)을 검출하고 분류하는 방법.
  6. 제1항 내지 제5항 중 어느 한 항에 있어서,
    각각의 주파수 응답(17, 19)은 상기 확성기(11)에 의해 방출되는 처프(chirp)를 사용하여 측정되는,
    하우징(2)의 결함(F)을 검출하고 분류하는 방법.
  7. 제1항 내지 제5항 중 어느 한 항에 있어서,
    각각의 주파수 응답(17, 19)은 상기 확성기에 의해 방출되는 디락(Dirac) 펄스를 사용하여 측정되는,
    하우징(2)의 결함(F)을 검출하고 분류하는 방법.
  8. 제1항 내지 제7항 중 어느 한 항에 있어서,
    각각의 신호 에너지(E, Ei)는 상기 차이 주파수 응답(21)의 절대값을 형성하고 각각의 주파수 범위에 걸쳐 적분함으로써 계산되는,
    하우징(2)의 결함(F)을 검출하고 분류하는 방법.
  9. 제1항 내지 제8항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 기준 주파수 응답(17) 및 상기 현재 주파수 응답(19)은 각각 복수의 개별 측정에 대해 평균화되는,
    하우징(2)의 결함(F)을 검출하고 분류하는 방법.
  10. 하우징(2)의 결함(F), 특히 전자 장치에 대한 하우징(2)의 결함(F),을 검출하고 분류하는 장치로서,
    상기 하우징(2)의 내부(3)에 배치하기 위한 적어도 하나의 확성기(11) 및 적어도 하나의 마이크로폰(12); 및
    상기 확성기(11)에 연결된 신호 발생기(14) 및 상기 마이크로폰(12)에 연결된 평가 회로(15)를 포함하며,
    상기 평가 회로(13)는,
    상기 확성기(11)로부터 상기 마이크로폰(12)으로의 사운드 전송(13)의 기준 주파수 응답(17)을 측정하고,
    나중에 상기 확성기(11)로부터 상기 마이크로폰(12)으로의 사운드 전송(13)의 현재 주파수 응답(19)을 측정하며,
    상기 현재 주파수 응답(19)과 상기 기준 주파수 응답(17) 사이의 편차로서 차이 주파수 응답(21)뿐만 아니라 상기 차이 주파수 응답(21)의 측정값(M)을 결정하고, 상기 측정값(M)이 미리 결정된 검출 임계값(D)을 초과하는 경우,
    결함(F)을 검출하고,
    상기 차이 주파수 응답(21)의 저주파수 주파수 대역(Bi)의 신호 에너지(Ei)에 대한 상기 차이 주파수 응답(21)의 고주파수 주파수 대역(Bi+k)의 신호 에너지(Ei+k)의 비율(R)을 계산하며,
    상기 비율(R)이 미리 결정된 분류 임계값(C)을 초과하는 경우,
    상기 결함(F)을 상기 하우징(2)의 이물질(8 - 10)로 분류하고,
    상기 비율(R)이 상기 미리 결정된 분류 임계값(C)을 초과하지 않는 경우,
    상기 결함(F)을 상기 하우징(2)의 결점(5 - 7)으로 분류하도록
    구성되는, 하우징(2)의 결함(F)을 검출하고 분류하는 장치.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 저주파수 주파수 대역(Bi)은 400 - 500 Hz 아래에 있고, 상기 고주파수 주파수 대역(Bi+k)은 400 - 500 Hz 위에 있는,
    하우징(2)의 결함(F)을 검출하고 분류하는 장치.
  12. 제10항 또는 제11항에 있어서,
    상기 저주파수 주파수 대역(Bi)은 250 Hz 내지 450 Hz이고, 상기 고주파수 주파수 대역(Bi+k)은 450 Hz 내지 2 kHz인,
    하우징(2)의 결함(F)을 검출하고 분류하는 장치.
  13. 제10항 내지 제12항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 평가 회로는 상기 측정값(M)으로부터 상기 결함(F)의 크기를 결정하도록 더 구성되는,
    하우징(2)의 결함(F)을 검출하고 분류하는 장치.
  14. 제10항 내지 제13항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 신호 발생기(14)는 처프를 발생시키는,
    하우징(2)의 결함(F)을 검출하고 분류하는 장치.
  15. 제10항 내지 제13항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 신호 발생기(14)는 디락 펄스를 발생시키는,
    하우징(2)의 결함(F)을 검출하고 분류하는 장치.
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JPH10283577A (ja) * 1997-03-31 1998-10-23 Denso Corp 侵入検出装置
US7535351B2 (en) * 2006-07-24 2009-05-19 Welles Reymond Acoustic intrusion detection system
KR101297409B1 (ko) * 2009-12-14 2013-08-19 한국전자통신연구원 음장변화 측정을 이용한 보안 시스템 및 방법
KR101794733B1 (ko) * 2011-12-26 2017-11-09 한국전자통신연구원 음장 변화 패턴 분석을 통한 보안 시스템 및 그 방법
US20170338804A1 (en) * 2016-05-14 2017-11-23 Vssl Llc Apparatus, System, and Method for an Acoustic Response Monitor
US11150154B2 (en) * 2018-06-08 2021-10-19 Orbis Intelligent Systems, Inc. Pipe sensors

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