본 논문에서는 금속내부에 존재하는 결함의 다양한 형태로부터 반사된 초음파 신호를 디지탈 신호처리에 의하여 특징추출하는 방법을 연구분석하였다. 다양한 형태의 결함으로부터 반사된 초음파 신호는 잡음 등의 영향으로 그 특징의 구별이 애매하므로 자기 회기법(auto-regressive)을 이용한 위너 필터링(Wiener filtering)과 최소 절대치 노름(least-absolute-values norm) 기법을 사용하여 신호의 특징을 추출하고 상호 비교분석하였다. 실험에서는 알루미늄 시편에 평면결함, 사각결함, 원형결함의 세가지 결함형태를 제작하였으며, 초음파를 입사하고 펄스-에코 방법에 의하여 반사신호를 측정하였다. 반사신호의 디지탈 신호처리 결과, 이러한 특징추출방법은 다양한 형태의 결함으로부터 반사된 신호를 효율적으로 분류 할 수 있었다.
In this paper, the features extraction of reflected ultrasonic signals from various type of defects existing in Al metal has been studied by digital signal processing. Since the reflected signals from various type of the defects are ambiguous in features distinction from effects of noise, Wiener filtering using AR (auto-regressive) technique and least-absolute-values norm method has been used in features extraction and comparison of signals. In this experiment, three types of the defect in aluminum specimen have been considered: a flat cut, an angular cut, a circular hole. And the reflected signal have been measured by pulse-echo methods. In the result of digital signal processing of the reflected signal, it has been found that the features extraction method have been effective for classification of the reflected signals from various defects.
