회전 기계의 상태 모니터링(CM)은 운용 효율을 유지하고 유지보수 비용을 절감하며 예기치 않은 고장을 예방하는 데 필수적이다. 전통적으로 CM은 주로 접촉 센서를 사용하는 진동 기반 분석에 의존해 왔다. 이러한 접근은 효과적이지만 물리적 설치가 필요하며 시스템 운용에 간섭할 수 있다. 최근 시각 기반 기법의 발전은 비접촉 측정, 전 구역(Full-field) 분석, 높은 공간 해상도 등 상당한 이점을 제공한다. 본 연구는 회전 블레이드의 상태를 모니터링하기 위한 새로운 스트로보스코픽 영상 기반 방법을 제시한다. 제안된 기법은 고가의 조명 시스템과 고속 카메라에 의존하는 기존의 스트로보스코픽 접근과 달리, 위상 동기 획득과 시각 기반 측정을 결합함으로써 저비용 영상 장치로 동작한다. 시스템은 회전 속도와 동기화된 위상 고정(phase-locked) 신호에 의해 트리거되는 비전 센서를 사용하여 스트로보스코픽 비디오 시퀀스를 생성한다. 이 시퀀스는 위상 기반 광학 흐름(phase-based optical flow) 알고리즘을 통해 설계된 마커로 표식된 회전 구조의 미세 변위를 추정하는 데 활용된다. 이후 얻어진 변위 장(場)을 처리하여 진단 특징을 추출하고, 이를 바탕으로 구조 상태를 정상 또는 손상으로 분류한다. 실험적 검증 결과, 볼트 풀림, 질량 불균형, 샤프트 정렬 불량을 포함한 핵심 고장 모드를 신뢰성 있게 탐지할 수 있음을 보여주었다. 본 결과는 기존 접촉 센서 기반 방법에 비해 명확한 장점을 제공하면서, 회전 기계의 견고하고 정확하며 효율적인 CM을 구현할 수 있는 시각 기반 접근의 잠재력을 부각한다. 제안된 기법은 비침습적 CM 솔루션 개발을 진전시키며, 다양한 회전 기계 시스템으로의 확장이 가능하다.

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