(57)【要約】      （修正有）【課題】鋳物の鋳造欠陥を分類するに際し、鋳造者の経験の有無に関係なく鋳物中に実際に存在する鋳造欠陥が確認され得る方法を提供する。【解決手段】知られている鋳造欠陥タイプをＸ線画像における比較可能な特徴を有するクラスに分類し、鋳物のＸ線解析によって得られた鋳造欠陥の画像を知られている鋳造欠陥タイプの教育画像での特徴と比較することによって、知られている鋳造欠陥タイプにそれぞれ自動的に割り当て、これにより検査される鋳物に存在する鋳造欠陥を確証する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
鋳物のＸ線画像を、知られている鋳造欠陥タイプの教育画像での特徴と比較することによって、鋳造欠陥を、知られている鋳造欠陥タイプにそれぞれ自動的に割り当て、これにより、検査される鋳物に存在する鋳造欠陥を確証することを特徴とするＸ線解析のフレームワーク内の鋳物における鋳造欠陥の分類方法。
【請求項２】
知られている鋳造欠陥タイプを、Ｘ線画像における比較可能な特徴を有するクラスに分類することを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
Ｘ線画像における比較可能な特徴を備えるクラスを、スーパークラスに分類することを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項４】
さらなる分類を、一つあるいはいくつかのレベルで行うことを特徴とする請求項３に記載の方法。
【請求項５】
分類は、簡単な特徴を備える抽象的なスーパークラスあるいはクラスから、複雑な特徴を備える具体的な鋳造欠陥に向かって進むために用いられる判定ツリーに基づくことを特徴とする請求項２，３，４の何れか１項に記載の方法。
【請求項６】
一旦具体的な鋳造欠陥が自動的に認識されると、鋳造処理を自動的に制御し、鋳造処理のパラメータを、認識された鋳造欠陥に従って自動的に修正することを特徴とする請求項１〜５の何れか１項に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、Ｘ線解析のフレームワーク内での鋳物における鋳造欠陥の分類方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
鋳造欠陥の分類が規格との設定／実効値との比較に限られる方法が公知である。用いられる規格は、概して表面特徴に基づく。これら公知の分類方法では、結果は単純な良否判定である。これは、Ｘ線解析による試験下で鋳物が鋳造欠陥を有するか否かが自動欠陥認証システム（automatic defect recognition system ：ＡＤＲシステム）を用いて単に自動方法で判定されるだけという意味である。その欠点は、実際に存在している鋳造欠陥が手動あるいは視覚的な評価を用いて後になって確証されることである。
【０００３】
その上、鋳物のＸ線画像を観察することによって鋳造欠陥の分類を実行する鋳造者が知られている。このためには非常に多くの経験が必要であり、検査される鋳物が規格限界を超えて許容できない鋳造欠陥を有するような場合のその鋳造欠陥は、通常、後になって検出される。これは、鋳造機で生の画像を継続して観察しなければならない鋳造者に対して大きな疲れを与え、複雑な鋳造欠陥に関しては、間違った評価となってしまい得る。その結果、鋳造処理のパラメータは修正されるものの、誤って許容された鋳造欠陥が修復されることはない。その結果、実際に存在する鋳造欠陥が正しく記録される状況と比較して、鋳造欠陥を有する鋳物が余分に廃棄されてしまう。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
従って、本発明の目的は、自動的、言い換えれば、鋳造者が処理の観察による疲労を伴うことなしに、鋳物中に実際に存在する鋳造欠陥が確証され得る方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
これは、請求項１の特徴による方法を用いた発明によって達成される。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００６】
Ｘ線解析の間に撮られる鋳物のＸ線画像は、知られている欠陥タイプの教育画像から想定される特徴を用いて比較されるため、検査される鋳物における実際に存在する鋳造欠陥が確証され得る。これによって、検出される鋳造欠陥は、知られている鋳造欠陥タイプに自動的に割り当てられるようになる。これは、鋳造処理のパラメータを修正することによって迅速な対応が開始され得ることを意味する。従って、余分な材料消費が回避される。鋳造者が鋳造機の生の画像の観察を継続的に実行しなければならない公知の方法と異なり、本発明による方法を用いれば、具体的な鋳造欠陥が自動的に確証される。加えて、鋳造欠陥は、規格限界下で検出されることが可能であり、鋳造欠陥が鋳造処理のパラメータの適切な適応によって初期段階で妨げられる傾向に向かうならば、廃棄の問題が単に生じないという結果になる。
【０００７】
本発明の有利な発達によって、知られている鋳造欠陥タイプがＸ線画像における比較可能な特徴を有するクラスに分類されることが提供される。それは、Ｘ線画像における比較可能な特徴を備えるクラスがスーパークラスに分類されるならば、特に有利である。二つの与えられたレベルの代わりに、これを越えるレベルでのさらなる分類を実行することが同様に可能である。その結果、方法の構造化された実施が可能であり、教育画像の全データベースは、全ての知られている鋳造欠陥タイプとの適合に到達すべく常に検索されなければならない。タイプの大まかな分類によって時間が省かれ、従って、鋳造欠陥のリアルタイムな分類が可能である。余分な時間を省くことによって、鋳造処理のパラメータの修正に関する早い対応が可能であり、鋳物の質がさらに改善される結果となる。
【０００８】
とりわけ、本発明による方法は、分類が、簡単な特徴を備える抽象的なスーパークラスあるいはクラスから、複雑な特徴を備える具体的な鋳造欠陥に向かって進むために用いられる判定ツリーに基づくならば、特に有効である。従って、具体的な鋳造欠陥の非常に信頼性が高いが非常に迅速な分類が可能であり、いくつかの第１段階で、スーパークラスは、非常に迅速に検査され、検出される鋳造欠陥が減少するような単純な特徴下で判定ツリーの分岐がさらに続けられる必要がある。これは、複雑な特徴を備える具体的な鋳造欠陥が検出されるまで、判定ツリーのそれぞれさらなるレベルに適用される。
【０００９】
本発明のさらに有利な発達によって、一旦具体的な鋳造欠陥が自動的に認識されると、鋳造処理が自動的に制御され、鋳造処理のパラメータが、認識された鋳造欠陥に従って自動的に修正される。このように、鋳造者へのプレッシャーはさらに軽減され、システムが大まかに誤った分類をするならば、鋳造者は、単に修正すべきなだけである。他方、鋳造欠陥の進歩的な発展は、初期の可能な点ですでに妨げられ、この鋳造欠陥が鋳造処理のパラメータの適合によって自動的に覆される方向に向かう傾向となる。これは、鋳造欠陥の規格限界が越えないので、廃棄が著しく減少するという結果になる。従って、欠陥のない鋳物が大半で製造されるので、より少ない時間で必要な数が製造され得る。
【００１０】
本発明のさらなる有利さ及び詳細は、判定ツリーの実施形態を用いて示される。図は、本発明の方法による方法が実行され得る、本発明による判定ツリーの実施形態を示す。
【００１１】
概して、ＡＤＲシステムは、規格限界下で欠陥を検出し得る。これらの欠陥が適度なタイミングで鋳造者に報告されるならば、鋳造者は、この鋳造欠陥タイプの重要な限界−それに割り当てられる規格限界−を越える前に、鋳造欠陥タイプ次第で適切な対抗手段を導入することができる。鋳造処理を実質的に改善するために、生じる鋳造欠陥の詳細な統計を提供することが必要である。とりわけ、この関係における関心は、鋳造処理のパラメータの存在下での鋳造欠陥タイプがどれだけの部分で示されるかである。従って、生じる鋳造欠陥の迅速且つ詳細な分類は、欠陥タイプ上での傾向あるいは集計統計を予測するために要求される。
【００１２】
表される実施形態は、各ユーザの要求に従う詳細な分類を円滑にする適応可能な判定ツリーを示す。このように、各ユーザは、下位レベルで検出したい具体的な鋳造欠陥がどれかを自身で判定することができ、そして、上位のレベルでこれら鋳造欠陥タイプをどのように分類したいか、あるいはこれらの上位のレベルでさらにどのように分類したいかを判定することができるので、最上位レベルは、判定が非常に簡単に到達し得るただ一つの特徴のみを含む。
【００１３】
発見されている鋳造欠陥タイプあるいは理論上で予定される鋳造欠陥タイプの非常に多くのサンプル画像や教育画像を用い、個々のレベルが根から葉へと教育を受ける。このため、各レベルにおいて、具体的な特徴は、判定が具体的なタイプ−最下位レベルでの具体的な鋳造欠陥タイプのためになされることを用いて割り当てられるべきである。従って、それは、ただ単に一つの特徴が判定され且つ具体的な鋳造欠陥タイプのためにより複雑な特徴へと落とし込まれる最上位レベルでの特徴を分割することを提案する。
【００１４】
具体的に言及される実施形態において、明暗間のただ一つの閾値の比較が第１レベル、スーパークラスで行われる。それによって、試験下での現在の鋳物が予定されたものよりも高濃度か低濃度かが確証される。
【００１５】
濃度が高ければ、それは、本実施形態において、−第２レベル、即ち、鋳造欠陥タイプの分類レベルで−異物が含まれると仮定される。本ケースにおいて、「高濃度」のスーパークラスはさらに分割はされないが、これは決して必須ではない。そして、「異物」クラスもさらに分割はされないが、決して必須ではない。
【００１６】
「低濃度」のスーパークラスは、実施形態における第２のレベルでの３つのクラス「シュリンクホール」、「ブローホール」及び「表面欠陥」を含む。これとは異なって、より少ないあるいは多いクラスがユーザによって規定され得る。
【００１７】
実施形態において、「シュリンクホール」のクラスは、具体的な鋳造欠陥タイプである「単一シュリンクホール」、「シュリンクホール塊」及び「スポンジ」に再分割される。この最下位レベルにて、詳細な最高位レベルへの割り当てが実行される。
【００１８】
表される実施形態において、「ブローホール」のクラスは、具体的な鋳造欠陥タイプである「単一ブローホール」及び「多孔」に再分割される。
【００１９】
表される実施形態において、「表面欠陥」のクラスは、具体的な鋳造欠陥である「ダイ・マーク」及び「黒色欠陥」に分割される。
【００２０】
上述したとおりなので、全ての判定ツリーは、それぞれの要求に従う適切な教育画像を用い、ユーザの応用及び意図によって改められる。従って、異なる鋳造欠陥タイプに関するそれぞれ仕立てられた詳細な分類が可能である。判定ツリーの示される分割の代わりに、具体的な鋳造欠陥タイプの最下位レベルでの上述した異なる分割もまた可能である。ただ一つの重要なポイントは、適切な教育画像が各ケースでのシステムに利用可能であるので、各鋳造処理に関連する全ての鋳造欠陥タイプが認識され得ると共に、規格限界を決して越えないので、鋳造処理中の効果が増大される。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】判定ツリーの構造図である。
【図１】
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【外国語明細書】
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