Nondestructive testing frequently requires laser generation and sensing. This is done in order to inspect the material properties. However, thick specimens pose a major obstacle for testing with ultrasound methods, like, pulse-echo ultrasonic propagation imaging systems that need the ultrasound wave to travel through twice the total thickness of the specimen. Hence, through-transmission ultrasonic testing is required. Alignment of laser ultrasonic beams in through-transmission mode, where both beams are hitting the surface of the specimen from the opposite sides, is not only crucial yet cumbersome for better visualization of the defects. In this thesis, we automatically align the generation and sensing laser beams for through-transmission ultrasonic propagation imaging systems, by studying the effects of laser pulse energy, time of arrival and amplitude of the signal on the laser-induced through-transmission ultrasound wave and their interrelationships with the material properties. Alignment of the beams would greatly improve the propagation depth and optimize the inspection in full-field through-transmission ultrasonic propagation imaging system for thick composites and pressure vessels. In this system, we have also developed an automatic defect visualization algorithm based on machine learning. After C-Scan inspection, the time series data was processed to extract features and converted into time-frequency images using STFT and power spectrogram. It was classified into artificial defect, natural defect and fiber by a machine-learning algorithm called LSTM network. The training set showed an accuracy of 93.2% and testing set reached the accuracy of 88.2%.
비파괴검사 (Nondestructive testing)는 검사하는 대상의 손상 여부와 같은 물질의 성질에 대한 분석이 가능하며 흔히 레이저를 이용한 계측과 가진을 필요로 한다. 하지만, 펄스-에코 초음파 전파 영상화 시스템과 같이 검사하는 시편 두께의 2배 길이의 초음파 전파를 필요로 하는 경우, 두께가 두꺼운 시편에서는 검사의 어려움이 존재한다. 따라서, 이를 해결하기 위하여 투과 초음파 전파 영상화 시스템이 필요하다. 투과 모드에서 손상의 가시화에 중대한 영향을 미칠 수 있는 검사 시편의 양쪽 면에서 동일한 지점을 계측 및 가진을 하는 레이저 빔의 정렬 (alignment)은 매우 중요하지만 복잡하고 번거로운 과정이 필요하다. 이 논문에서는 투과 초음파 전파 영상화 시스템에서 계측 레이저 빔과 가진 레이저 빔의 정렬을 자동화를 레이저 펄스 에너지, 전파 시간, 신호 진폭에 관한 연구와 이들의 물질 성질과의 상관 관계에 대한 연구를 진행하였다. 계측 레이저 빔과 가진 레이저 빔의 정확한 정렬은 검사 가능한 전파 두께를 향상시켜 두꺼운 복합재 시편과 압력 용기의 전영역 투과 초음파 전파 영상화 시스템 검사의 최적화를 가능하게 한다. 또한 이 논문에서는 머신러닝에 기반한 자동화된 손상 가시화 알고리즘에 관한 연구가 진행되었다. C-scan 검사가 진행된 후, 시간 영역의 데이터는 특징들을 추출하며 STFT와 power spectrogram을 이용하여 시간-주파수 이미지로 변환되었다. 변환된 이미지들은 LSTM (long short term memory network) 알고리즘을 통하여 인공 손상, 자연 손상, 섬유들로 분류되었다. 최종 결과를 통하여 훈련 세트에서 93.2%, 테스트 세트에서 88.2%의 정확도를 확인하였다.