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초록·키워드
위상잠금 적외선열화상 기술은 대상체를 주기적으로 가열하면서 표면 온도 변화를 측정하고 온도변화의 위상 이미지를 추출한다. 결함이 주기적 가열에 반응하여 위상차를 만들면 위상 이미지에서 가시화되어 결함으로 인지할 수 있다. 위상 추출 방법으로 4-point, FFT, Wavelet 등의 방법이 사용되고 있으며, 결함검출능 향상을 위해 각 픽셀에서 정확한 위상 추출이 중요하다. 본 연구에서는 4-point 기법을 사용한 위상 추출에서 발생하는 오차를 분석하고 정밀도를 향상하는 방안을 제안하였다. 이를 위해 열전달 에너지 균형방정식을 세워 온도 변화를 시뮬레이션하였고, 시뮬레이션 결과인 온도 변화에 4-point 기법을 적용하여 위상을 추출하고, 기준 신호와 비교함으로써 오차 발생 원인을 분석하였다. 분석 결과에서 대상체의 물성, 주변 온도, 열원의 세기로 인해 DC 성분이 시간의 함수일 때 오차가 발생함을 알 수 있었다. 위상 추출 오차를 개선하기 위해 온도 변화 데이터의 DC 성분을 제거 후 4-point 기법을 적용하는 방법을 개발하였으며, DC 성분 제거 방법에 따라 오차를 비교하였다. 적용 시험에서는 대상체를 할로겐 광원으로 주기 가열하도록 시험 장치를 구성하였고, 이때 수집한 온도변화에 개발 기법을 적용함으로써 기존보다 정밀도가 개선된 위상 추출 결과를 확보하였다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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