【手続補正書】
【提出日】令和3年4月7日(2021.4.7)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複合材料構造物（１１５）の欠陥を検査するシステム（１００）であって、
前記複合材料構造物の表面のあるセクションを加熱するための加熱デバイス（３１０）と、加熱に応じて前記表面から赤外放射線を受け取るための赤外線カメラ（３２０）と、受け取った前記赤外放射線から熱画像を生成するように構成されたコントローラ（３３０）と、通信デバイス（３５０）と、を含む、検査装置（１１０）と、
機械学習法を用いて既知のパラメータを有する複合材料サンプルと熱画像との間の相関関係を確立するためのトレーニングシステム（１３０）であって、前記既知のパラメータを有する複合材料サンプルから熱画像を得るための構成体を含み、前記構成体が、前記複合材料サンプルの表面全体に熱を加えるために配置された複数の加熱素子と、加熱時に前記複合材料サンプルの熱画像を捕捉するための赤外線カメラと、前記複合材料サンプルの前記既知のパラメータと前記得られた熱画像との間の複数の相関関係を確立し、かつ、前記熱画像が得られる前記複合材料サンプルとの前記複数の相関関係を有するトレーニングデータベース（１３４）内に前記捕捉された熱画像を記録するように構成されたプロセッサと、を含む、トレーニングシステム（１３０）と、
前記トレーニングシステム（１３０）および前記検査装置（１１０）に通信可能に連結されたコンピュータシステム（１２０）であって、前記コンピュータシステムが、前記検査装置から熱画像を受け取るように、かつ、前記トレーニングデータベース（１３４）を使用して前記複合材料構造物内の欠陥の定量的パラメータを検出するように、適合されている、コンピュータシステム（１２０）と、を備える、システム。
【請求項２】
前記トレーニングシステムの前記加熱素子（１６１０）が、少なくとも１つの円形レール（１６２０）上に構成され、３６０度の様態で前記複合材料サンプルを取り囲む、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記コンピュータシステム（１２０）が、ａ）前記熱画像・対・ｂ）前記トレーニングデータベース（１３４）内の画像に基づいて計算された前記赤外線カメラ（３２０）と前記複合材料構造物（１１５）の表面上の点との距離を比較することによって、欠陥の存在の可能性を判定する、請求項１に記載のシステム。
【請求項４】
前記熱画像・対・前記トレーニングデータベース（１３４）内の画像によって計算された前記赤外線カメラ（３２０）と前記表面上の点との間の距離に閾値差がある場合、前記コンピュータシステム（１２０）が、検査員に警告を発する、請求項３に記載のシステム。
【請求項５】
前記赤外線カメラ（３２０）が、前記複合材料サンプルの外周の周りを移動可能であり、前記複合材料サンプルの外周全体から熱画像を取得するように動作する、請求項１に記載のシステム。
【請求項６】
前記熱画像を得るための構成体が、円形スライダレール（１６３５）を含み、該円形スライダレール（１６３５）の上に、前記複合材料サンプルの周りを３６０度完全に周方向に移動するように、前記赤外線カメラが摺動可能に連結されている、請求項５に記載のシステム。
【請求項７】
前記複合材料構造物（１１５）が、複合材料で作られたパイプである、請求項１に記載のシステム。
【請求項８】
前記複合材料構造物（１１５）の複合材料が、強化熱硬化性樹脂（ＲＴＲ）、ファイバ強化ポリマー（ＦＲＰ）、ガラス強化ポリマー（ＧＲＰ）、およびガラス強化エポキシ（ＧＲＥ）のうちの１つである、請求項７に記載のシステム。
【請求項９】
複合材料構造物（１１５）の含まれる欠陥を検査する方法であって、
既知の複合材料サンプルを複数の加熱素子（１６１０）で加熱して、赤外線カメラ（１６３０）を使用して前記複合材料サンプルから得られた熱画像を捕捉することによって、機械学習法を用いて熱画像データベース（１３４）をトレーニングして、前記熱画像と既知のパラメータを有する前記複合材料サンプルとの間の相関関係を確立することと、
前記熱画像データベースに前記相関関係を記憶することと、
検査対象の前記複合材料構造物を加熱することと、
前記複合材料構造物（１１５）の熱画像を捕捉することと、
前記熱画像データベースに連結されたコンピューティングシステム（１２０）に前記熱画像を配信することと、
前記捕捉された熱画像を前記熱画像データベース内の画像に一致させることと、
前記コンピューティングシステム（１２０）で、前記複合材料構造物の前記熱画像を前記熱画像データベース内の一致する熱画像と比較することによって、前記複合材料構造物内に欠陥があるかどうかを判定することと、を含む、方法。
【請求項１０】
前記複合材料構造物の外周全体が加熱される、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記欠陥があるかどうかを判定することは、捕捉された前記熱画像・対・トレーニングデータベースの一致した画像に基づいて計算された、前記赤外線カメラ（１６１０）と前記複合材料構造物の表面上の点との間の距離を比較することを含む、請求項９に記載の方法。
【請求項１２】
前記捕捉された熱画像・対・前記トレーニングデータベース（１３４）の前記一致した熱画像によって計算された、前記赤外線カメラと前記表面上の点との間の距離に閾値差がある場合、検査員に警告することをさらに含む、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記赤外線カメラを前記複合材料サンプルの外周の周りに移動させて、前記複合材料サンプルの表面全体から熱画像を取得することをさらに含む、請求項９に記載の方法。
【請求項１４】
前記複合材料構造物（１１５）が、複合材料で作られたパイプである、請求項９に記載の方法。
【請求項１５】
前記複合材料が、強化熱硬化性樹脂（ＲＴＲ）、ファイバ強化ポリマー（ＦＲＰ）、ガラス強化ポリマー（ＧＲＰ）、およびガラス強化エポキシ（ＧＲＥ）のうちの１つである、請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
前記相関関係が、前記複合材料サンプルの材料特性と、前記複合材料サンプルの前記熱画像が前記トレーニングシステムによって得られる条件を記述する熱パラメータおよび環境パラメータとに関係する、請求項１に記載のシステム。
【請求項１７】
既知の複合材料サンプルから得られた熱画像との比較で複合材料構造物の欠陥を検査するためのエキスパートシステムであって、前記既知の複合材料サンプルの既知のパラメータと得られた熱画像との間の複数の相関関係がトレーニングデータベースに記憶されていて、
該エキスパートシステムが、検査装置と、前記検査装置に通信可能に連結されたコンピュータシステムを含み、
前記検査装置が、
前記複合材料構造物の表面のあるセクションを加熱するための加熱装置と、
加熱に応じて前記表面からの赤外放射線を受け取るための赤外線カメラと、
受け取った赤外放射線から熱画像を生成するように構成されたコントローラと、
通信デバイスと、を含み、
前記コンピュータシステムが、前記検査装置から受け取った熱画像を受け取り、かつ前記トレーニングデータベースの熱画像との比較で前記複合材料構造物の少なくとも一つの欠陥の定量的パラメータを検出するように構成されている、エキスパートシステム。
【請求項１８】
前記コンピュータシステムによって検出される前記複合材料構造物の少なくとも一つの欠陥の定量的パラメータが、前記少なくとも一つの欠陥の長さと幅と深さとのうち一つ以上を含む、請求項１７に記載のエキスパートシステム。
【請求項１９】
前記コンピュータシステムによって検出される前記複合材料構造物の少なくとも一つの欠陥の定量的パラメータが、前記少なくとも一つの欠陥の長さと幅と深さとを含み、前記コンピュータシステムが、前記複合材料構造物内で検出された欠陥の軸方向位置と検査開始の基準点と半径方向位置と深さとを含む前記少なくとも一つの欠陥の位置の３次元レンダリングを生成するように更に構成されている、請求項１７に記載のエキスパートシステム。
【請求項２０】
前記検査装置が、前記複合材料構造物の表面温度を測定するように構成されたレーザ検出器を更に含む、請求項１７に記載のエキスパートシステム。
【請求項２１】
前記コンピュータシステムが、前記検査装置のレーザ検出器によって検出された表面温度を用いて前記加熱装置と前記赤外線カメラが受け取ったデータとを較正するように構成されている、請求項２０に記載のエキスパートシステム。
【請求項２２】
前記検査装置が、前記複合材料構造物の外周の周りを移動して熱画像を取得するように構成されている、請求項１７に記載のエキスパートシステム。