딥러닝을 활용한 플라스틱 라이너의 THz 파 검사 데이터 분석 (Analysis of Terahertz Wave Inspection Data of Plastic Liners Using Deep Learning)

서지정보

· 발행기관 : 한국비파괴검사학회
· 수록지 정보 : 비파괴검사학회지 / 44권 / 2호 / 112 ~ 121페이지
· 저자명 : 동재호, 김세모, 장혜림, 강래형

초록

타입 Ⅳ 수소 압력용기는 비금속 라이너인 플라스틱 라이너로 제작되며, 탄소섬유로 감싸져 있어 다른 유형의 수소 압력용기에 비해 가볍지만 강도가 높다. 그러나 플라스틱 라이너의 두께가 일정하지 않거나결함이 존재하는 경우, 700bar의 초고압의 액화수소를 담는 과정에서 압력용기의 파손이 일어날 수 있다. 타입 Ⅳ 수소 압력용기 제작은 플라스틱 라이너 제작 후 탄소섬유를 감아 수소 압력용기를 제작하기 때문에플라스틱 라이너의 두께 결함을 확인하기 어려우므로 탄소섬유를 감기 전 플라스틱 라이너의 두께 및 결함을 테라헤르츠 파를 사용하여 검사하였다. 이때, 두께 2 mm와 4 mm의 플라스틱 라이너 시편의 25 × 50 mm 2 결함 영역 내에 지름(1, 2, 3 mm)과 깊이(0.2, 0.4, 0.6, 0.8 mm)가 다른 결함을 제작하여 검사를 진행하였다. 그 결과, 모든 조합의 결함을 검출할 수 있었고 두께별 딥러닝을 통해 평균 약 98.68%의 정확도로 결함을 분류하였다.

영어초록

Type IV hydrogen pressure vessels are generally manufactured with a non-metallic liner - typically a plastic liner - and wound with carbon fiber, making them both lighter and stronger than other types of hydrogen pressure vessels. However, if the thickness of the plastic liner is inconsistent or if there are defects present, the pressure vessel may be at risk of failure during the process of containing liquefied hydrogen at 700 bars of ultra-high pressure. Furthermore, the process of wrapping the liner with carbon fiber makes it difficult to verify defects in the liner’s thickness. Therefore, an inspection was conducted in the present study using terahertz waves to assess the thickness and defects of the plastic liner prior to wrapping. For testing purposes, defects with varying diameters (1, 2, 3 mm) and depths (0.2, 0.4, 0.6, 0.8 mm) were created within the 25x50 mm² of plastic liners with thicknesses of 2 mm and 4 mm. As a result, all combinations of defects were detected and classified with an average accuracy of approximately 98.68% through deep learning.

참고자료

· 없음