초음파 비파괴 평가에서 적응 노이즈 제거 기법은 시험 재료의 결정립 구조(grain structure)로 인해 공간적으로 변화하는 노이즈를 감소시키는데 적합하다. 일반적으로 결정립 노이즈는 비상관 관계성을 가지고 있는 반면에 결점(flaw) 신호는 상관 관계성을 띄고 있기 때문에 적응 필터링 알고리즘으로 출력 신호의 신호 대 잡음비를 향상시키기 위해 신호의 상관관계 특징을 이용한다. 본 논문에서는 초음파 탐상의 결함 검출 능력 향상을 위해 적응 LMSE(least mean square error) 필터를 이용한 다단계 적응 노이즈 제거기법(multi-stage adaptive noise cancellation)을 제시한다.
Adaptive noise cancellation techniques are ideally suitable for reducing spatially varying noise due to the grain structure of material in ultrasonic nondestructive evaluation. Grain noises have an un-correlation property, while flaw echoes are correlated. Thus, adaptive filtering algorithms use the correlation properties of signals to enhance the signal-to-noise ratio (SNR) of the output signal. In this paper, a multi-stage adaptive noise cancellation (MANC) method using adaptive least mean square error (LMSE) filter for enhancing flaw detection in ultrasonic signals is proposed.
