(57)【要約】【課題】超音波スキャン・データを使った欠陥検出を改善する。【解決手段】オブジェクトにおける欠陥を検出するための自動欠陥検出方法が：オブジェクトの超音波スキャン・データを取得し；該データのエコー振幅値を複数の部分集合に分割し；各部分集合を評価して、いずれかのエコー振幅値が関心対象構造から帰結したかどうかを判定し；各部分集合について、その部分集合と隣接する部分集合との前記構造部分の少なくとも代表的位置を使って、それらの代表的位置の間の距離に正比例または反比例する事前選択された数学的関数の値を計算し；所定の基準を満たさない計算された値をもつ部分集合を、前記超音波スキャン・データのうちの検査を必要とする領域として識別し；検査を必要とする領域が見出されたか否かを示す通知を発し；検査を必要とする領域が見出された場合、その領域を同定するデータをデータベースに記憶する段階とを含む。【選択図】図１a
2018179968.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
オブジェクトにおける欠陥を検出するための自動欠陥検出方法であって：
考察対象のオブジェクトの超音波スキャンから導出される超音波スキャン・データを取得する段階であって、前記超音波スキャン・データは、ある種の空間的および時間的点における超音波スキャンの間にオブジェクトから受信されたエコーの振幅を表わすエコー振幅値の集合の形である、段階と；
前記エコー振幅値の集合を複数の部分集合に分割する段階と；
各部分集合を評価して、その部分集合のいずれかのエコー振幅値が、オブジェクトの関心対象構造の一部分から帰結した可能性があるかどうかを判定する段階と；
各部分集合について、その部分集合と、その部分集合に隣接する前記部分集合のうちの別の部分集合との前記構造部分の少なくとも代表的位置を使って、それらの代表的位置の間の距離に正比例または反比例する第一の事前選択された数学的関数の値を計算する段階と；
前記第一の事前選択された数学的関数の、所定の基準を満たさない値をもつ部分集合を、前記超音波スキャン・データのうちの検査を必要とする領域として識別する段階と；
検査を必要とする領域が見出されたか否かを示す通知を発する段階と；
検査を必要とする領域が見出された場合、その領域を同定するデータをデータベースに記憶する段階とを含む、
方法。
【請求項２】
関心対象構造の一部分から帰結したエコー振幅値がないと判定されているそれぞれの部分集合に対して、事前設定された代表的位置をもつ人為的な構造部分が割り当てられる、請求項１記載の方法。
【請求項３】
前記構造部分の前記代表的位置は、関心対象構造の一部分から帰結した可能性のあるエコー振幅値があると判定されているそれぞれの部分集合について計算される、請求項１または２記載の方法。
【請求項４】
前記構造部分の前記代表的位置は、前記構造部分を含むバウンディングボックスの重心を計算することによって計算される、請求項３記載の方法。
【請求項５】
それぞれの部分集合についての前記第一の事前選択された数学的関数を、前記代表的位置に加えて、その部分集合と、その部分集合に隣接する前記部分集合のうちの前記別の部分集合との前記構造部分の代表的大きさを使って計算することをさらに含み、
前記第一の事前選択された数学的関数は、前記代表的位置の間の距離に反比例し、前記代表的大きさのそれぞれに正比例する、
請求項１記載の方法。
【請求項６】
関心対象構造の一部分から帰結したエコー振幅値がないと判定されているそれぞれの部分集合に対して、事前設定された代表的位置および事前設定された代表的大きさをもつ人為的な構造部分が割り当てられる、請求項５記載の方法。
【請求項７】
前記構造部分の前記代表的位置および前記代表的大きさは、関心対象構造の一部分から帰結した可能性のあるエコー振幅値があると判定されているそれぞれの部分集合について計算される、請求項５または６記載の方法。
【請求項８】
前記構造部分の前記代表的位置は、前記構造部分を含むバウンディングボックスの重心を計算することによって計算され、
前記構造部分の前記代表的大きさは、正の代表的振幅値の最大のシーケンスをなす振幅値から導出されるパラメータに対して第二の事前選択された数学的関数を適用することによって計算される、
請求項７記載の方法。
【請求項９】
各部分集合を評価して、その部分集合のいずれかのエコー振幅値が、オブジェクトの関心対象構造の一部分から帰結した可能性があるかどうかを判定する段階が：
それぞれの部分集合について、その部分集合内の振幅値から、その部分集合における各時点についての代表的な振幅値を含むベクトルを導出し；
それぞれのベクトルについて、そのベクトルが正の代表的な振幅値のシーケンスを含むかどうかを判定し；
それぞれのベクトルについて、もしそうであれば、そのベクトルにおける正の代表的な振幅値の最大のシーケンスを、関心対象構造の一部分として識別し、該最大のシーケンスの開始時点および終了時点を使って前記構造部分を含むバウンディングボックスを計算することを含む、
請求項１ないし８のうちいずれか一項記載の方法。
【請求項１０】
ベクトルを導出することは、集計関数を含む第三の事前選択された数学的関数を、その部分集合における、同時に受信されたエコーに対応する振幅値に適用することを含む、請求項９記載の方法。
【請求項１１】
前記第三の事前選択された数学的関数はさらに、平滑化関数を含む、請求項１０記載の方法。
【請求項１２】
考察対象のオブジェクトが：製造されたオブジェクトおよび製造において使われるオブジェクトの少なくとも一方である、請求項１ないし１１のうちいずれか一項記載の方法。
【請求項１３】
オブジェクトにおいて検出される欠陥を：オブジェクトの少なくとも一部をなす物質の構造的な完全性；およびオブジェクトの少なくとも一部をなす物質のきずの少なくとも一方を判別するために使うことをさらに含む、請求項１ないし１２のうちいずれか一項記載の方法。
【請求項１４】
コンピュータ上で実行されたときにそのコンピュータに請求項１ないし１３のうちいずれか一項記載の方法を実行させるコンピュータ・プログラム。
【請求項１５】
オブジェクトにおける欠陥を検出するための欠陥検出装置であって、当該装置は：
第一処理器および第二処理器を有しており、
前記第一処理器は、考察対象のオブジェクトの超音波スキャンから導出される超音波スキャン・データを処理するものであり、前記超音波スキャン・データは、ある種の空間的および時間的点における超音波スキャンの間にオブジェクトから受信されたエコーの振幅を表わすエコー振幅値の集合の形であり、前記第一処理器は、少なくとも：
前記エコー振幅値の集合を複数の部分集合に分割するデータ分割器と；
各部分集合を評価して、その部分集合のいずれかのエコー振幅値が、オブジェクトの関心対象構造の一部分から帰結した可能性があるかどうかを判定する構造評価器とを実装するよう動作するものであり；
前記第二処理器は、少なくとも：
各部分集合について、その部分集合と、その部分集合に隣接する前記部分集合のうちの別の部分集合との前記構造部分の少なくとも代表的位置を使って、それらの代表的位置の間の距離に正比例または反比例する第一の事前選択された数学的関数の値を計算する計算器と；
前記第一の事前選択された数学的関数の、所定の基準を満たさない値をもつ部分集合を、前記超音波スキャン・データのうちの検査を必要とする領域として識別し；検査を必要とする領域が見出されたか否かを示す通知を発し；検査を必要とする領域が見出された場合、その領域を同定するデータをデータベースに記憶する欠陥検出器とを実装するよう動作するものである、
装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本願は超音波スキャン・データを使った欠陥検出に関する。
【背景技術】
【０００２】
超音波非破壊試験（NDT:  non-destructive  testing）は、製造において使われる繊維ガラスのような物質または構造の完全性を判定するために使われる非侵襲的な技法であり、試験対象における内部の欠陥の検出を可能にする。この技法では、一つまたは複数の超音波プローブが対象内部を伝搬する音波を発し、内部構造との相互作用から生じるエコーを受信する。反射体物質の距離が、音波の速度に基づいて正確に推定できる。
【０００３】
不連続、しわ、トラップされたオブジェクト、空気ポケットなどといった欠陥に起因する反射によって引き起こされる信号が、スキャンにおいて識別されることができる。この技法は、産業において、製造品質管理プロセスの一部として広く使われている。現在のところ、検出は手作業の工程であり、スキャンの各セクションの網羅的な目視による検査に関わる。試験対象の寸法によっては、欠陥をもち物理的検査を必要とする可能性がある当該構造の領域を識別するために、訓練されたオペレーターが、スキャンの可視化を通して見るのに数時間を費やすことがある。オペレーターは、構造の曲がりまたは不連続といった視覚的な手がかりを使って潜在的な欠陥に目印をつける。これは、生のスキャン・データの対話的な視覚化を通じてなされ、これは飽和閾値、ズームなどの調整を可能にする。オペレーターは高度に訓練されているが、エコーの伝搬から帰結する生データにおけるノイズおよび／または可視化に関する問題のため、検査がすべての欠陥を完全にカバーすることは保証されない。
【０００４】
以前に提案された諸方法は、品質管理プロセスの初期段階における欠陥の自動認識を容易にし、それにより品質管理エンジニア／技師が、試験対象当たりにかかる時間を少なくし、よって全体的な人間の努力およびコストを低減して、検査をより効率的な仕方で完遂できるようにすることをねらいとしている。特に、試験対象背後壁のような構造の位置の自動識別が、改善された欠陥解析を可能にする。
【０００５】
いくつかの以前に提案された壁検出方法は、画像解析に基づく手法を採用しており、よって、振幅値を画素色に変換するために適用されるRGB色方式のような、プロットされたスキャンの視覚的属性に敏感である。いくつかの方法において用いられる画像セグメンテーション技法は、色属性に依存する経験データに頼る。さらに、そのような技法は、スキャンの局所化された領域ではなく、グローバルなスキャン・レベルで機能する。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
改善された自動的欠陥検出方法を提供することが望ましい。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
第一の側面のある実施形態によれば、オブジェクトにおける欠陥を検出するための自動欠陥検出方法が提供される。本方法は：考察対象のオブジェクトの超音波スキャンから導出される超音波スキャン・データを取得する段階であって、前記超音波スキャン・データは、ある種の空間的および時間的点における超音波スキャンの間にオブジェクトから受信されたエコーの振幅を表わすエコー振幅値の集合の形である、段階と；前記エコー振幅値の集合を複数の部分集合に分割する段階と；各部分集合を評価して、その部分集合のいずれかのエコー振幅値が、オブジェクトの関心対象構造の一部分から帰結した可能性があるかどうかを判定する段階と；各部分集合について、その部分集合と、その部分集合に隣接する前記部分集合のうちの別の部分集合との前記構造部分の少なくとも代表的位置を使って、それらの代表的位置の間の距離に正比例または反比例する第一の事前選択された数学的関数の値を計算する段階と；前記第一の事前選択された数学的関数の、所定の基準を満たさない値をもつ部分集合を、前記超音波スキャン・データのうちの検査を必要とする領域として識別する段階と；検査を必要とする領域が見出されたか否かを示す通知を発する段階と；検査を必要とする領域が見出された場合、その領域を同定するデータをデータベースに記憶する段階とを含む。
【０００８】
実施形態は、スキャン画像解析方法ではなく、生スキャン・データ処理を通じて、超音波スキャンにおいて欠けている壁構造や不連続を識別するための自動化された機構を提供する。実施形態は、スキャンを視覚化するために適用される色マッピングのようないかなる視覚的特徴にも依存せず、結果として、追加的な経験データを検出プロセスに導入することを回避する。
【０００９】
実施形態は、局在化されたデータ処理アプローチを使って、試験オブジェクト・スキャンにおいて重要な（relevant）壁構造を識別するために生データ解析を用いてもよい。特に、実施形態は、超音波スキャン・データの非破壊試験（NDT）において重要な構造を検出する自動的な方法であって、スキャンのうちの、該重要な構造が欠けている局所的エリアが識別されうるものを提供してもよい。ある実施形態では、局所的なスキャン・データ領域に振幅変換が適用されてもよい。それぞれの局所スキャン・データ領域における最も顕著な（salient）構造を識別するためである。次いで、この情報を組み合わせて、構造全体についてのバウンディング領域（bounding  regions）を識別する。諸実施形態では、試験対象オブジェクトの顕著な構造、たとえばオブジェクトの背後壁（back  wall）は、連続的な構造であると想定される。これは、壁構造の欠けているおよび突出したバウンディング領域を判別するために、局所的なスキャン・データ領域における当該構造の一部分の間の距離に基づくモデル、たとえば（これだけではないが）磁極力モデルが使われることを許容する。
【００１０】
本方法のある実施形態はさらに、それぞれの部分集合についての前記第一の事前選択された数学的関数を、前記代表的位置に加えて、その部分集合と、その部分集合に隣接する前記部分集合のうちの前記別の部分集合との前記構造部分の代表的大きさ（magnitude）を使って計算することを含む。ここで、前記第一の事前選択された数学的関数は、前記代表的位置の間の距離に反比例し、前記代表的大きさのそれぞれに正比例する。
【００１１】
この場合、関心対象構造の一部分から帰結しているエコー振幅値がないと判定されているそれぞれの部分集合には、事前設定された代表的位置および事前設定された代表的大きさをもつ人為的な構造部分が割り当てられる。
【００１２】
前記構造部分の前記代表的位置および前記代表的大きさは、関心対象構造の一部分から帰結しているエコー振幅値がある可能性があると判定されているそれぞれの部分集合について計算される。前記構造部分の前記代表的位置は、前記構造部分を含むバウンディングボックスの重心を計算することによって計算されてもよく、前記構造部分の前記代表的大きさは、正の代表的振幅値の最大のシーケンスをなす振幅値から導出されるパラメータに対して第二の事前選択された数学的関数を適用することによって計算されてもよい。
【００１３】
本方法のある実施形態では、それぞれの部分集合を、その部分集合のいずれかのエコー振幅値がオブジェクトの関心対象構造の一部分から帰結した可能性があるかどうかを判定するために評価することは：それぞれの部分集合について、その部分集合内の振幅値から、その部分集合における各時点についての代表的な振幅値を含むベクトルを導出し；それぞれのベクトルについて、そのベクトルが正の代表的な振幅値のシーケンスを含むかどうかを判定し；それぞれのベクトルについて、もしそうであれば、そのベクトルにおける正の代表的な振幅値の最大のシーケンスを、関心対象構造の一部分として識別し、該最大のシーケンスの開始時点および終了時点を使って前記構造部分を含むバウンディングボックスを計算することを含む。ベクトルを導出することは、集計関数を含む第三の事前選択された数学的関数を、その部分集合における、同時に受信されたエコーに対応する振幅値に適用することを含んでいてもよい。第三の事前選択された数学的関数はさらに、平滑化関数を含んでいてもよい。
【００１４】
第二の側面のある実施形態によれば、コンピュータ上で実行されたときにそのコンピュータに第一の側面を具現する方法を実行させるコンピュータ・プログラムが提供される。
【００１５】
第三の側面のある実施形態によれば、オブジェクトにおける欠陥を検出するための欠陥検出装置が提供される。本装置は：考察対象のオブジェクトの超音波スキャンから導出される超音波スキャン・データを処理する第一の処理器を有しており、前記超音波スキャン・データは、ある種の空間的および時間的点における超音波スキャンの間にオブジェクトから受信されたエコーの振幅を表わすエコー振幅値の集合の形であり、前記第一の処理器は、少なくとも：前記エコー振幅値の集合を複数の部分集合に分割するデータ分割器と；各部分集合を評価して、その部分集合のいずれかのエコー振幅値が、オブジェクトの関心対象構造の一部分から帰結した可能性があるかどうかを判定する構造評価器とを実装するよう動作し；本装置はさらに、少なくとも：各部分集合について、その部分集合と、その部分集合に隣接する前記部分集合のうちの別の部分集合との前記構造部分の少なくとも代表的位置を使って、それらの代表的位置の間の距離に正比例または反比例する第一の事前選択された数学的関数の値を計算する計算器と；前記第一の事前選択された数学的関数の、所定の基準を満たさない値をもつ部分集合を、前記超音波スキャン・データのうちの検査を必要とする領域として識別し；検査を必要とする領域が見出されたか否かを示す通知を発し；検査を必要とする領域が見出された場合、その領域を同定するデータをデータベースに記憶する欠陥検出器とを実装するよう動作する第二の処理器を有する。
【００１６】
ある実施形態では、前記構造評価器は、関心対象構造の一部分から帰結しているエコー振幅値がないと判定されているそれぞれの部分集合に、事前設定された代表的位置をもつ人為的な構造部分を割り当てるよう構成されていてもよい。
【００１７】
前記計算器は、構造部分の前記代表的位置を、関心対象構造の一部分から帰結しているエコー振幅値がある可能性があると判定されているそれぞれの部分集合について計算するよう構成されていてもよい。これはたとえば、前記構造部分を含むバウンディングボックスの重心を計算することによる。
【００１８】
前記計算器は、それぞれの部分集合についての前記第一の事前選択された数学的関数を、前記代表的位置に加えて、その部分集合と、その部分集合に隣接する前記部分集合のうちの前記別の部分集合との前記構造部分の代表的大きさ（magnitude）を使って計算するよう構成されていてもよい。ここで、前記第一の事前選択された数学的関数は、前記代表的位置の間の距離に反比例し、前記代表的大きさのそれぞれに正比例する。
【００１９】
この場合、前記計算器は、関心対象構造の一部分から帰結しているエコー振幅値がないと判定されているそれぞれの部分集合に、事前設定された代表的位置および事前設定された代表的大きさをもつ人為的な構造部分を割り当てるよう構成されていてもよい。
【００２０】
前記計算器は、前記構造部分の前記代表的位置および前記代表的大きさを、関心対象構造の一部分から帰結しているエコー振幅値がある可能性があると判定されているそれぞれの部分集合について計算するよう構成されていてもよい。前記計算器は、前記構造部分の前記代表的位置を、前記構造部分を含むバウンディングボックスの重心を計算することによって計算し、前記構造部分の前記代表的大きさを、正の代表的振幅値の最大のシーケンスをなす諸振幅値から導出されるパラメータに対して第二の事前選択された数学的関数を適用することによって計算してもよい。
【００２１】
本装置のある実施形態では、前記構造評価器は、それぞれの部分集合を、その部分集合のいずれかのエコー振幅値がオブジェクトの関心対象構造の一部分から帰結した可能性があるかどうかを判定するために評価することを：それぞれの部分集合について、その部分集合内の振幅値から、その部分集合における各時点についての代表的な振幅値を含むベクトルを導出し；それぞれのベクトルについて、そのベクトルが正の代表的な振幅値のシーケンスを含むかどうかを判定し；それぞれのベクトルについて、もしそうであれば、そのベクトルにおける正の代表的な振幅値の最大のシーケンスを、関心対象構造の一部分として識別し、該最大のシーケンスの開始時点および終了時点を使って前記構造部分を含むバウンディングボックスを計算することによって行なうよう構成されていてもよい。前記構造評価器は、ベクトルを導出することを、集計関数を含む第三の事前選択された数学的関数を、その部分集合における、同時に受信されたエコーに対応する振幅値に適用することによって行なうよう構成されていてもよい。第三の事前選択された数学的関数はさらに、平滑化関数を含んでいてもよい。
【００２２】
ある実施形態の方法または装置では、考察対象のオブジェクトは：製造されたオブジェクトおよび製造において使われるオブジェクトの少なくとも一方であってもよい。
【００２３】
ある実施形態の方法または装置では、オブジェクトにおいて検出される欠陥は：オブジェクトの少なくとも一部をなす物質の構造的な完全性；およびオブジェクトの少なくとも一部をなす物質のきずの少なくとも一方を判別するために使われてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
ここで、例として付属の図面を参照する。
【図１ａ】ある実施形態に基づく方法を説明する際に使うためのフローチャートである。
【図１ｂ】ある実施形態に基づく装置のブロック図である。
【図２】ある実施形態において使われる壁構造検出プロセスのフローチャートである。
【図３】（ａ）は、壁構造検出プロセスにおいて導出される部分行列Apatchを示し、（ｂ）は、部分行列Apatchから導出されるベクトルVpatchを示す図である。
【図４】振幅変換の適用後のベクトルVpatchの値のブロットである。
【図５ａ】生のスキャン・データからサンプリングされた連続するパッチ1ないしNを描く図である。
【図５ｂ】パッチ1ないしNについて計算されたバウンディングボックスを描く図である。
【図５ｃ】図５（ｂ）のバウンディングボックスについて計算された重心を描く図である。
【図６】ある実施形態において使われる欠けている壁の検出プロセスのフローチャートである。
【図７】ある実施形態の適用を説明する際に使う図である。
【図８】（ａ）は、図７に関するフル・スキャンのピクセル・マップ可視化を描く図であり、（ｂ）は、（ａ）のスキャンから取られたそれぞれの個々のデータ・サンプルに対応する個々のパッチ1ないしnを描く図である。
【図９】（ａ）は、図８（ｂ）におけるそれぞれの個々のパッチ・サンプルに振幅変換が適用された後に得られるベクトルのプロットを示す図であり、（ｂ）は、パッチ1ないしnのバウンディングボックスおよびそれぞれの重心を示す図である。
【図１０】本発明を具現するコンピューティング装置のブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００２５】
上述したように、諸実施形態において、試験対象オブジェクトの顕著な構造、たとえば背後壁は、連続的な構造であると想定される。よって、欠陥のない構造においては、構造の隣接する部分どうしは連続している、つまり可能な限り互いに近接していることになる。他方、閾値距離よりも大きく互いから離間している隣接部分は構造の欠陥領域を示すと想定される。ある実施形態に基づく欠陥検出方法は、たとえば、構造の隣接部分の重心どうしの間の距離のみに関係する経験データに基づいて欠陥の存在を識別しうる。たとえば、長手（すなわちy）方向における隣接する重心の間の平均距離が決定されて、該距離が何らかの事前設定された閾値（たとえば2標準偏差）を超える場合に、構造の領域を、欠陥がある可能性があるとして範疇分けするために使われてもよい。ある代替では、磁極の間の磁力の計算方式に基づくモデルが、この解析を行なうために適用されてもよい。この場合、構造の隣接する部分の間の「磁力」が、試験オブジェクトの顕著な構造の連続性の度合いを表わす。
【００２６】
図１（ａ）のフローチャートは、ある実施形態に基づく、オブジェクトにおける欠陥を検出するための自動欠陥検出方法１０００を示している。段階S1ないしS3は、壁構造の検出プロセス１００とみなされてもよく、段階S4ないしS6は欠けている壁の検出プロセス２００とみなされてもよい。方法１０００の段階S1は、考察対象のオブジェクトの超音波スキャンから導出される超音波スキャン・データを取得することを含む。超音波スキャン・データは、ある種の空間的および時間的点における超音波スキャンの間にオブジェクトから受信されたエコーの振幅を表わすエコー振幅値の集合の形である。段階S2では、前記エコー振幅値の集合が複数の部分集合に分割される。段階S3では、各部分集合が処理されて、その部分集合のいずれかのエコー振幅値が、オブジェクトの関心対象構造の一部分から帰結した可能性があるかどうかを判定する。段階S4は、各部分集合について、その部分集合と、その部分集合に隣接する前記部分集合のうちの別の部分集合との前記構造部分の少なくとも代表的位置を使って、それらの代表的位置の間の距離に正比例または反比例する第一の事前選択された数学的関数の値を計算することを含む。段階S5は、前記第一の事前選択された数学的関数のどの値が所定の基準を満すかを判別し、前記第一の事前選択された数学的関数の値が前記所定の基準を満たさない部分集合を、前記超音波スキャン・データのうちの検査を必要とする領域として識別することを含む。段階S6では、検査を必要とする領域が見出されたか否かを示す通知が発され、検査を必要とする領域が見出された場合、その領域を同定するデータがデータベースに記憶される。
【００２７】
図１（ｂ）は、図１（ａ）の方法を実行するよう構成されている、ある実施形態に基づく欠陥検出装置を描く図である。欠陥検出装置は、第一の処理器１０および第二の処理器２０を有する。第一の処理器１０は、前記エコー振幅値の集合を複数の部分集合または「パッチ」に分割するよう構成されたデータ分割器１１と、パッチ・データを記憶するためのパッチ・データベース１０４と、各部分集合を評価して、その部分集合のいずれかのエコー振幅値が、オブジェクトの関心対象構造の一部分から帰結した可能性があるかどうかを判定するよう構成されている構造評価器１２とを有する。第二の処理器２０は、各部分集合について、その部分集合と、その部分集合に隣接する前記部分集合のうちの別の部分集合との前記構造部分の少なくとも代表的位置を使って、前記第一の事前選択された数学的関数の値を計算するよう構成されている計算器２１を有する。第二の処理器２０はさらに、前記第一の事前選択された数学的関数の、所定の基準を満たさない値をもつ部分集合を、前記超音波スキャン・データのうちの検査を必要とする領域として識別し；検査を必要とする領域が見出されたか否かを示す通知を発し；検査を必要とする領域が見出された場合、その領域を同定するデータを欠陥データベース２０４に記憶するよう構成された欠陥検出器２２を有する。
【００２８】
ここで、局所的スキャン領域に対応する生データのサンプルが採取されて振幅変換関数を用いて変換されて、優勢な壁構造を識別する実施形態について述べる。フル・スキャンは、音波エコー振幅のデータ行列として表現される。該行列において、各行は所与の時刻tjにおいて測定されたエコーに対応し、各列xiはスキャンされたオブジェクトの先端から測定が行なわれた位置までの物理的な距離に対応する。
【００２９】
各データ・サンプルは部分行列であり、これが重要な壁構造についてのバウンディングボックス（すなわち、該壁構造のすべての点を含む、x軸およびy軸に沿って描かれた最小の長方形または正方形）を識別するために処理される。集計関数を含む振幅変換は、振幅測定値に対して行ごとに適用され、t次元方向に沿って、顕著な壁構造の先頭および末尾のデータ行を区切る二つの座標を識別する。バウンディングボックスの重心が、そのサンプル領域によって捕捉された壁構造に対応するエコー振幅の関数である大きさ値を割り当てられる。ひとたびすべてのスキャン領域が処理されたら、壁構造バウンディングボックスは、近隣の重心が互いに引きつけ合う磁力の系としてモデル化される。二つの隣り合う重心の間の「力」が弱いほど、欠けている壁エコーをもつ突出領域が観察される可能性が高い。磁力モデルは単に、使用されうるいくつかの適切なモデルの一つであり、重心の間に実際の磁気的引力が存在する必要はないことを注意しておくべきである。
【００３０】
図２に示されるように、図１の壁構造検出プロセス１００は、段階S101において、超音波スキャンの測定値をその生データ・フォーマットにおいてロードすることによって始まる。生のスキャン・データはたとえば、スキャンされるオブジェクトの先端からの距離xおよび音波が発されてエコー信号振幅が測定されたときからの経過時間tという二つの次元方向に沿ってエコー信号の振幅を含む行列Arawまたは別の二次元構造として表現されることができる。
【００３１】
図２の段階S102では、パラメータx0,xstep,xoverlapの初期集合が設定される。これらのパラメータは、段階S103において、生のスキャン・データをサンプリングするために使われる。サンプリングは、部分行列Apatchの各対(xi,tj)について二つの条件：x0≦xi＜x0＋xstepが守られるように、図３（ａ）に示されるように、部分行列Apatch（すなわち、サンプリングされたパッチに含まれる各対(xi,tj)についてのエコー振幅値を含む生データ行列Arawの行および列の部分集合）を選択することによる。生のスキャン・データからサンプリングされた連続するパッチ1ないしNが図５（ａ）に示されている。
【００３２】
次いで、生スキャン部分行列Apatchは段階S104において、振幅変換を使って処理される。振幅変換は、図３（ｂ）に示されるように、各行tjにおける振幅値に適用されてベクトルVpatch(σ1,σ2,σ3,…,σi)を得るための関数の形である。該関数は、振幅値を集計する集計関数（たとえば和、平均など）を含む。そのような関数の例は下記の式(1)に示される。これは、行列Apatchの各行の振幅値の重み付けされた和である。単純な和の場合は、wiの値はみな1に等しい。単純な平均の場合には、wiはみな1/Nに等しい。ここで、Nは行列Apatchの列の数である。
【数１】
2018179968.tif 000003
【００３３】
さらに、この関数は、値σiを平滑化するために、畳み込みフィルタのような平滑化関数を含んでいてもよい（平滑化は、ベクトルVpatchにおける近隣の要素が非常に異なる振幅値をもつことの効果を軽減するために適用される）。たとえば、畳み込みフィルタは、tの最大値tmaxよりもずっと小さい窓サイズwsize（たとえばtmaxの5%）をもつ移動平均に対応することができる。
【００３４】
図４は、振幅変換が適用された後のベクトルVpatchの値のプロットである。次の段階S105は、Vpatchにおける正の値の最大のシーケンスならびにt次元方向に沿ったその対応する開始および終了座標tstartおよびtendを判別することによって、パッチにおける顕著なフィーチャーを検出することである。Vpatchにおいて、Vpatchにおける正の値の最大のシーケンス、すなわちtstartからtendに図示されている部分は、最大の顕著なフィーチャー（通常、試験オブジェクトの背後壁）に対応する。図４に示されるVpatchの視覚化を考えると、開始および終了座標はそれぞれ、曲線の下の最大面積をもつ正のシーケンスの最初と最後のt値として定義される。
【００３５】
所与のシーケンスについての曲線の下の面積は、正確に計算されることができ、あるいはtstartからtendまでの間の振幅の和として、すなわち式(2)に示されるように近似されることができる。
【数２】
2018179968.tif 000004
【００３６】
フィルタリングの上限が、たとえばドメイン知識（domain  knowledge）に基づいてユーザーによって事前設定されることができる場合には、tの最大値t＝τがあらかじめ定義されてもよい。そのような場合、t＝τより先の正のシーケンスは解析からは破棄される。tstart、tendおよびaucの値はパッチ・データベース１０４に記憶される。Vpatchが正のシーケンスを全く含まない、すなわち壁構造のいかなる部分も含まない場合には、tstart、tendおよびaucの値は、記憶される前にみな0に設定される。
【００３７】
次の段階S106は、パッチにおける壁構造のバウンディングボックスおよびその重心を計算することである。これはそれぞれ図５（ｂ）および図５（ｃ）に描かれている。バウンディングボックス・メタデータは、左上隅の座標<xi,tstart>および右下隅の座標<xi＋xstep,tend>の二対の座標として記憶されてもよい。重心座標<(xi＋xstep)/2,(tend−tstart)/2>も記憶される。パッチに壁構造がない場合には、人為的な構造部分が該パッチに割り当てられる。この場合、人為的な構造部分のバウンディングボックスは高さ＝0をもち、その重心はt＝0のところに位置される（tend＝tstartだから）。人為的な構造部分の重心をt＝0に位置させてaucの値を0に設定することによって、この実施形態において突出区間検出が最大化されうる。
【００３８】
プロセスは、段階S107において、すべてのスキャン・データがサンプリングされたかどうかを検査する。まだであれば（段階S107においてNo）、段階S108において、サンプリング窓がxnext＝xprevious＋xstep−xoverlap〔x次＝x前回＋xきざみ−x重複〕の値に更新され、プロセスは次のパッチ・データをサンプリングするために段階S103に戻り、生データ行列全体が処理され終わるまで逐次反復する（段階S107においてYes）。
【００３９】
壁構造検出プロセス１００が完了した後、図５（ａ）ないし図５（ｃ）に示した突出パッチのような重要な壁構造の欠けているセグメントを自動的に検出するために、欠けている壁の検出プロセス２００が実行される。これについて、図６を参照してこれから述べる。
【００４０】
この実施形態において、プロセス２００は、以前に識別されたバウンディングボックスの重心を、互いに引きつけ合う磁極piとしてモデル化する。近隣のパッチiおよびjにおける重心の間の「引力」は、二つの磁極の間の力についての古典的な公式によってモデル化される。
【数３】
2018179968.tif 000005
ここで、miおよびmjは極の大きさであり、dijは極の間の離間であり、μは介在する媒質の透磁率である。
【００４１】
本実施形態のコンテキストでは、「媒質の透磁率」は任意の値の定数である。
【００４２】
この実施形態において、重心piの大きさmiは次のように定義される。
【数４】
2018179968.tif 000006
二つの重心piとpjの間の距離dijは式(5)に示されるようにユークリッド距離として定義される（ただし、他の好適な距離メトリックが代わりに使われてもよい）。
【数５】
2018179968.tif 000007
【００４３】
上記の定義において、重心の大きさ〔マグニチュード〕miは、曲線aucの下の以前に計算された面積の関数である。この関数の定義に対して制約はない。それはたとえば、単純な線形関数f(auci)＝α・auciであってもよい。ここで、パラメータαは、重心間の距離に比べて大きさにより大きなまたはより小さな重みを与えるために調整されてもよい。あるいはまた、それは対数関数f(auci)＝α・log(auci)＋βであってもよい。これは集計エコー振幅の所与の値について飽和する。あるいは実は、動作パラメータに基づいて定義される他の任意の好適な関数でありうる。
【００４４】
プロセス２００の段階S201では、パッチiおよびその近傍j（ここでj＝i＋1）についてのメタデータがパッチ・データベース１０４から取得される。段階S202では、パッチiおよびjの重心piおよびpjの間の距離dijが、たとえば式(5)に従って計算され、重心piおよびpjの間の「力」／「引力」が式(3)に従って計算される。段階S202aにおいて、突出重心を識別するために、パッチiについての「力」Fijについての計算された値がグローバルな閾値ζよりも小さいかどうかが判定される。たとえば、平均力Favgおよび標準偏差Fstdを使って、グローバル閾値の値をζ＝Favg＋2×Fstdとして定義してもよい。この場合、各パッチについて計算されたFijの、グローバル閾値ζとの比較は、力Fijの値がすべてのパッチの重心について計算され、すべてのパッチに対する平均力Favgおよび標準偏差Fstdが計算されるまでは、なされない。グローバル閾値ζについての値を決定するもう一つの仕方は、最適化方法を通じてである。この場合、突出値がすでに知られている一組のスキャンから出発して、すべての重心についての力Fijが計算され、最適化アルゴリズムは、突出値検出エラーを最小にすることをねらいとする目的関数を用いて、逐次反復的にグローバル閾値を更新する。
【００４５】
グローバル閾値ζを下回る（段階S202aにおいてYes）任意の力の値Fijは段階S203において突出値としてラベル付けされ、欠陥データベース２０４に記憶される。その後、プロセスは段階S204に進む。段階S202aにおいて、計算された力の値Fijがグローバル閾値ζ以上である（段階S202aにおいてNo）場合には、プロセスは段階S204に直接進む。段階S204では、すべてのパッチが処理されたかどうかが判定される。まだであれば（段階S204においてNo）、プロセスは段階S201に戻る。こうして、プロセス２００は、スキャン全体が処理されるまで、隣り合うパッチのすべての対にわたって逐次反復する。次いで、品質管理技士は、突出値が検出され、検査を必要としていることを通知される。
【００４６】
本発明を具現する欠陥検出方法の具体的な応用についてこれから図７、図８（ａ）（ｂ）、図９（ａ）（ｂ）を参照して述べる。
【００４７】
例示の目的のために、図７に示されるような繊維ガラス・パイプ９０を試験オブジェクトとして考える。繊維ガラスは、高い強度および耐久属性をもちながら軽量であるという恩恵のある大きな構造を製造する際に広く使われている。繊維ガラスの早期の応用は航空機設計のための航空宇宙産業に由来した。今日では、船体、パイプ、サーフボード、風車ブレード、自動車ボディ部品、ウォータースライダー、棒高跳びの棒などを含む他の多くの応用がある。そのようなオブジェクトにおける製造異常があれば、その構造的な完全性に対して有意な影響があることがある。
【００４８】
超音波NDTスキャンは、パイプ構造９０の内部を伝搬する音波を発し、その前後の壁との相互作用から生じるエコーを受信するプローブのアレイ９１によって実行される（図７）。エコーの振幅は、パイプ９０の長さと平行な方向に測定される長さxおよび時間tという二つの時限方向に沿って測定される。結果として得られるデータは、エコー振幅の数値行列として表現されてもよい。ここで、各行iは所与の伝搬時間tiに対応し、各列jは所与の水平位置xjに対応する。上述したように、生データ行列は、スキャン・データ・サンプル視覚化９２において示されるように、視覚化されることができる（これはたとえば、エコーの振幅値に色勾配（たとえば深い青から暗い赤までの階調）をマッピングすることによる）。
【００４９】
試験オブジェクトの前後の構造は、視覚化において簡単に識別可能である。それらの構造が生成するエコーの振幅は、通例、暗い色の領域として目立つからである。よって、それは欠陥について検査するのが簡単になる。繊維ガラス層におけるしわのような欠陥は、背後構造領域における不連続または曲がりといった、スキャンにおける際だった視覚的パターンをもたらす。
【００５０】
図８の（ａ）および（ｂ）において呈示される例は、プロセス１００の段階S103において取得された、フル・スキャン（図８の（ａ））と、それぞれの個別データ・サンプルに対応する個別のパッチ1ないしn（図８の（ｂ））のピクセル・マップ視覚化を含む。
【００５１】
プロセス１００の段階S104におけるそれぞれの個別パッチ・サンプルに振幅変換が適用された後に得られたVpatchベクトルのプロットが図９の（ａ）に示されている。各パッチにおける顕著な壁構造がプロセス１００の段階S105において見出される。図９（ａ）に示される例では、各パッチからの顕著な壁構造は、時間次元に沿った開始および終了座標に対応する二本の水平線によって区切られている。プロセス１００の段階S106において見出された、パッチ1ないしnの対応するバウンディングボックス（bb1ないしbbn）およびその重心（黒丸で印されている）が図９の（ｂ）に示されている。
【００５２】
プロセス２００の段階S202において、近傍の重心の間の「磁力」Fは公式(2)ないし(4)に従って計算される。段階S202aにおいて、Fはグローバル閾値ζと比較される。この場合、ζ＝Favg＋2×Fstdである。これらの段階は、各パッチ1ないしnについて実行され、結果として、パッチ4が突出区間として標識付けされる。
【００５３】
本発明の実施形態は、ハードウェアにおいて、または一つまたは複数のプロセッサで走るソフトウェア・モジュールとして、あるいはそれらの組み合わせで実装されうる。すなわち、当業者は、上記の機能の一部または全部を実装するために、実際上は、マイクロプロセッサまたはデジタル信号プロセッサ（DSP）が使われてもよいことを理解するであろう。
【００５４】
本発明は、本稿に記載される方法の一部または全部を実行するための一つまたは複数のデバイスまたは装置プログラム（たとえば、コンピュータ・プログラムおよびコンピュータ・プログラム・プロダクト）として具現されてもよい。本発明を具現するそのようなプログラムはコンピュータ可読媒体上に記憶されてもよく、あるいはたとえば一つまたは複数の信号の形であることができる。そのような信号は、インターネット・ウェブサイトからダウンロード可能な、あるいは搬送波信号上で提供される、あるいは他の任意の形のデータ信号であってもよい。
【００５５】
図１０は、本発明を具現する方法の段階の一部または全部を実装し、実施形態の装置のタスクの一部または全部を実行するために使用されうる、本発明を具現するデータ記憶サーバーのようなコンピューティング装置のブロック図である。たとえば、図１０のコンピューティング装置は、図１（ａ）に示した欠陥検出方法１０００の段階の全部を実装し、図１（ｂ）に示した欠陥検出装置１のすべてのタスクを実行するために、あるいは図１（ａ）の欠陥検出方法１０００の段階の一部のみ、たとえば段階S1ないしS3の一部もしくは全部または段階S4ないしS6の一部もしくは全部のみを実装し、図１（ｂ）に示した欠陥検出装置１のタスクの一部のみ、たとえば第一の処理器１０のタスクのみ、第二の処理器２０のタスクのみ、あるいは欠陥検出器２２のタスクのみを実行するために、使われてもよい。
【００５６】
本コンピューティング装置はプロセッサ９９３およびメモリ９９４を有する。任意的に、本コンピューティング装置は、他のそのようなコンピューティング装置との、たとえば発明実施形態の他のコンピューティング装置との通信のためのネットワーク・インターフェース９９７をも含む。
【００５７】
たとえば、ある実施形態は、そのようなコンピューティング装置のネットワークから構成されてもよい。任意的に、コンピューティング装置は、キーボードおよびマウスのような一つまたは複数の入力機構９９６と、一つまたは複数のモニタのようなディスプレイ・ユニット９９５とを含む。コンポーネントはバス９９２を介して互いに接続可能である。
【００５８】
パッチ・データベース１０４および／または突出値データベース２０４を記憶するはたらきをしうるメモリ９９４はコンピュータ可読媒体を含んでいてもよい。この用語は、単一の媒体または複数の媒体（たとえば中央集中式のまたは分散式のデータベースおよび／または関連するキャッシュおよびサーバー）であって、コンピュータ実行可能命令を担持するまたはデータ構造が記憶されているよう構成されたものを指しうる。コンピュータ実行可能命令はたとえば、汎用コンピュータ、特殊目的コンピュータまたは特殊目的処理装置（たとえば一つまたは複数のプロセッサ）によってアクセス可能であり、それに一つまたは複数の機能または動作を実行させる命令およびデータを含んでいてもよい。よって、用語「コンピュータ可読記憶媒体」は、機械による実行のための一組の命令を記憶、エンコードまたは担持することができ、機械に本開示の方法の任意の一つまたは複数を実行させるいかなる媒体をも含みうる。よって、用語「コンピュータ可読記憶媒体」は、半導体メモリ、光学式メディアおよび磁気メディアを含むがそれに限られないものと解釈されうる。限定ではなく例として、そのようなコンピュータ可読媒体は、ランダム・アクセス・メモリ（RAM）、読み出し専用メモリ（ROM）、電気的に消去可能なプログラム可能型読み出し専用メモリ（EEPROM）、コンパクトディスク読み出し専用メモリ（CD-ROM）または他の光ディスク記憶、磁気ディスク記憶または他の磁気記憶デバイス、フラッシュ・メモリ・デバイス（たとえば半導体メモリ・デバイス）を含む非一時的なコンピュータ可読記憶媒体を含みうる。
【００５９】
プロセッサ９９３はコンピューティング装置を制御し、処理動作を実行する、たとえば図１（ａ）、図２および／または図６を参照して記述され、請求項において定義されている方法を実装するためにメモリ９９４に記憶されているコンピュータ・プログラム・コードを実行するよう構成されている。たとえば、そのようなコンピュータ・プログラム・コードは、図１（ｂ）に描かれ、先述したデータ分割器１０、構造評価器１２、計算器２１および欠陥検出器２２の少なくとも一つを実装しうる。メモリ９９４は、プロセッサ９９３によって読まれ、書かれるデータを記憶する。本稿で言うところでは、プロセッサは、マイクロプロセッサ、中央処理ユニットなどといった一つまたは複数の汎用処理装置を含みうる。プロセッサは、複雑命令セット・コンピューティング（CISC）マイクロプロセッサ、縮小命令セット・コンピューティング（RISC）マイクロプロセッサ、超長命令語（VLIW:  very  long  instruction  word）マイクロプロセッサまたは他の命令セットを実装するプロセッサまたは命令セットの組み合わせを実装する諸プロセッサを含みうる。プロセッサは、特定用途向け集積回路（ASIC）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（FPGA）、デジタル信号プロセッサ（DSP）、ネットワーク・プロセッサなどといった一つまたは複数の特殊目的処理装置をも含みうる。一つまたは複数の実施形態では、プロセッサは、本稿で論じられる動作および段階を実行するための命令を実行するよう構成されている。
【００６０】
ディスプレイ・ユニット９９５は、コンピューティング装置によって記憶されているデータの表現を表示し、カーソルおよびダイアログ・ボックスならびにスクリーンを表示し、ユーザーとコンピューティング装置に記憶されているプログラムおよびデータとの間の対話を可能にする。入力機構９９６はユーザーがデータおよび命令をコンピューティング装置に入力できるようにしうる。
【００６１】
ネットワーク・インターフェース（ネットワークI/F）９９７はインターネットのようなネットワークに接続されてもよく、該ネットワークを介して他のそのようなコンピューティング装置に接続可能である。ネットワークI/F  ９９７はネットワークを介した他の装置との間のデータ入出力を制御しうる。マイクロフォン、スピーカー、プリンター、電源ユニット、ファン、ケース、スキャナ、トラックボールなどといった他の周辺装置がコンピューティング装置に含まれていてもよい。
【００６２】
本発明を具現する方法は、図１０に示されるようなコンピューティング装置で実行されてもよい。そのようなコンピューティング装置は図１０に示されるすべてのコンポーネントを有する必要はなく、それらのコンポーネントの部分集合から構成されていてもよい。本発明を具現する方法は、一つまたは複数のデータ記憶サーバーとネットワークを介して通信する単一のコンピューティング装置によって実行されてもよい。該コンピューティング装置は、データの少なくとも一部分を記憶しているデータ記憶自身であってもよい。
【００６３】
本発明を具現する方法は、互いと協働して動作する複数のコンピューティング装置によって実行されてもよい。前記複数のコンピューティング装置の一つまたは複数は、データの少なくとも一部分を記憶するデータ記憶サーバーであってもよい。
【００６４】
本発明の上記の実施形態は有利には、他の任意の実施形態と独立に使用されてもよく、あるいは他の一つまたは複数の実施形態との任意の現実的な組み合わせにおいて使用されてもよい。
【００６５】
以上の実施例を含む実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
（付記１）
オブジェクトにおける欠陥を検出するための自動欠陥検出方法であって：
考察対象のオブジェクトの超音波スキャンから導出される超音波スキャン・データを取得する段階であって、前記超音波スキャン・データは、ある種の空間的および時間的点における超音波スキャンの間にオブジェクトから受信されたエコーの振幅を表わすエコー振幅値の集合の形である、段階と；
前記エコー振幅値の集合を複数の部分集合に分割する段階と；
各部分集合を評価して、その部分集合のいずれかのエコー振幅値が、オブジェクトの関心対象構造の一部分から帰結した可能性があるかどうかを判定する段階と；
各部分集合について、その部分集合と、その部分集合に隣接する前記部分集合のうちの別の部分集合との前記構造部分の少なくとも代表的位置を使って、それらの代表的位置の間の距離に正比例または反比例する第一の事前選択された数学的関数の値を計算する段階と；
前記第一の事前選択された数学的関数の、所定の基準を満たさない値をもつ部分集合を、前記超音波スキャン・データのうちの検査を必要とする領域として識別する段階と；
検査を必要とする領域が見出されたか否かを示す通知を発する段階と；
検査を必要とする領域が見出された場合、その領域を同定するデータをデータベースに記憶する段階とを含む、
方法。
（付記２）
関心対象構造の一部分から帰結したエコー振幅値がないと判定されているそれぞれの部分集合に対して、事前設定された代表的位置をもつ人為的な構造部分が割り当てられる、付記１記載の方法。
（付記３）
前記構造部分の前記代表的位置は、関心対象構造の一部分から帰結した可能性のあるエコー振幅値があると判定されているそれぞれの部分集合について計算される、付記１または２記載の方法。
（付記４）
前記構造部分の前記代表的位置は、前記構造部分を含むバウンディングボックスの重心を計算することによって計算される、付記３記載の方法。
（付記５）
それぞれの部分集合についての前記第一の事前選択された数学的関数を、前記代表的位置に加えて、その部分集合と、その部分集合に隣接する前記部分集合のうちの前記別の部分集合との前記構造部分の代表的大きさを使って計算することをさらに含み、
前記第一の事前選択された数学的関数は、前記代表的位置の間の距離に反比例し、前記代表的大きさのそれぞれに正比例する、
付記１記載の方法。
（付記６）
関心対象構造の一部分から帰結したエコー振幅値がないと判定されているそれぞれの部分集合に対して、事前設定された代表的位置および事前設定された代表的大きさをもつ人為的な構造部分が割り当てられる、付記５記載の方法。
（付記７）
前記構造部分の前記代表的位置および前記代表的大きさは、関心対象構造の一部分から帰結した可能性のあるエコー振幅値があると判定されているそれぞれの部分集合について計算される、付記５または６記載の方法。
（付記８）
前記構造部分の前記代表的位置は、前記構造部分を含むバウンディングボックスの重心を計算することによって計算され、
前記構造部分の前記代表的大きさは、正の代表的振幅値の最大のシーケンスをなす振幅値から導出されるパラメータに対して第二の事前選択された数学的関数を適用することによって計算される、
付記７記載の方法。
（付記９）
各部分集合を評価して、その部分集合のいずれかのエコー振幅値が、オブジェクトの関心対象構造の一部分から帰結した可能性があるかどうかを判定する段階が：
それぞれの部分集合について、その部分集合内の振幅値から、その部分集合における各時点についての代表的な振幅値を含むベクトルを導出し；
それぞれのベクトルについて、そのベクトルが正の代表的な振幅値のシーケンスを含むかどうかを判定し；
それぞれのベクトルについて、もしそうであれば、そのベクトルにおける正の代表的な振幅値の最大のシーケンスを、関心対象構造の一部分として識別し、該最大のシーケンスの開始時点および終了時点を使って前記構造部分を含むバウンディングボックスを計算することを含む、
付記１ないし８のうちいずれか一項記載の方法。
（付記１０）
ベクトルを導出することは、集計関数を含む第三の事前選択された数学的関数を、その部分集合における、同時に受信されたエコーに対応する振幅値に適用することを含む、付記９記載の方法。
（付記１１）
前記第三の事前選択された数学的関数はさらに、平滑化関数を含む、付記１０記載の方法。
（付記１２）
考察対象のオブジェクトが：製造されたオブジェクトおよび製造において使われるオブジェクトの少なくとも一方である、付記１ないし１１のうちいずれか一項記載の方法。
（付記１３）
オブジェクトにおいて検出される欠陥を：オブジェクトの少なくとも一部をなす物質の構造的な完全性；およびオブジェクトの少なくとも一部をなす物質のきずの少なくとも一方を判別するために使うことをさらに含む、付記１ないし１２のうちいずれか一項記載の方法。
（付記１４）
コンピュータ上で実行されたときにそのコンピュータに付記１ないし１３のうちいずれか一項記載の方法を実行させるコンピュータ・プログラム。
（付記１５）
オブジェクトにおける欠陥を検出するための欠陥検出装置であって、当該装置は：
第一処理器および第二処理器を有しており、
前記第一処理器は、考察対象のオブジェクトの超音波スキャンから導出される超音波スキャン・データを処理するものであり、前記超音波スキャン・データは、ある種の空間的および時間的点における超音波スキャンの間にオブジェクトから受信されたエコーの振幅を表わすエコー振幅値の集合の形であり、前記第一処理器は、少なくとも：
前記エコー振幅値の集合を複数の部分集合に分割するデータ分割器と；
各部分集合を評価して、その部分集合のいずれかのエコー振幅値が、オブジェクトの関心対象構造の一部分から帰結した可能性があるかどうかを判定する構造評価器とを実装するよう動作するものであり；
前記第二処理器は、少なくとも：
各部分集合について、その部分集合と、その部分集合に隣接する前記部分集合のうちの別の部分集合との前記構造部分の少なくとも代表的位置を使って、それらの代表的位置の間の距離に正比例または反比例する第一の事前選択された数学的関数の値を計算する計算器と；
前記第一の事前選択された数学的関数の、所定の基準を満たさない値をもつ部分集合を、前記超音波スキャン・データのうちの検査を必要とする領域として識別し；検査を必要とする領域が見出されたか否かを示す通知を発し；検査を必要とする領域が見出された場合、その領域を同定するデータをデータベースに記憶する欠陥検出器とを実装するよう動作するものである、
装置。
【符号の説明】
【００６６】
１０  第一処理器
１１  データ分割器
１２  構造評価器
２０  第二処理器
２１  計算器
２２  欠陥検出器
９０  繊維ガラスのパイプ
９１  超音波プローブのアレイ
９２  スキャン・データ・サンプル視覚化
一つのプローブによってスキャンされる領域
１００  壁構造の検出プロセス
１０４  パッチ・データベース
２００  欠けている壁の検出プロセス
２０４  欠陥データベース
９９３  プロセッサ
９９４  メモリ
９９５  ディスプレイ
９９６  入力
９９７  ネットワークI/F
Ｓ１  超音波スキャン・データを取得
Ｓ２  部分集合に分割
Ｓ３  各部分集合について、エコー振幅値が構造部分から帰結するのかどうかを判定
Ｓ４  各部分集合について、第一の数学的関数の値を計算
Ｓ５  第一の数学的関数のどの値が基準を満たすかを判別し、検査を必要とする領域を識別
Ｓ６  検査を必要とする領域の通知を発し、領域をデータベースに記憶
Ｓ１０１  超音波スキャン・データをロード
Ｓ１０２  パッチ抽出パラメータを初期化
Ｓ１０３  パッチ・データをサンプリング
Ｓ１０４  振幅変換
Ｓ１０５  パッチ内の構造を検出
Ｓ１０６  壁のバウンディングボックスおよび重心を見出す
Ｓ１０７  全スキャン・データをサンプリングした？
Ｓ１０８  パッチ抽出パラメータを更新
Ｓ２０１  パッチiおよびその近傍jについてのメタデータを取得
Ｓ２０２  距離および力スコアを計算
Ｓ２０３  突出区間iをデータベースに追加
Ｓ２０４  全パッチが処理された？
【図１ａ】
2018179968.tif 000008
【図１ｂ】
2018179968.tif 000009
【図２】
2018179968.tif 000010
【図３】
2018179968.tif 000011
【図４】
2018179968.tif 000012
【図５ａ】
2018179968.tif 000013
【図５ｂ】
2018179968.tif 000014
【図５ｃ】
2018179968.tif 000015
【図６】
2018179968.tif 000016
【図７】
2018179968.tif 000017
【図８】
2018179968.tif 000018
【図９】
2018179968.tif 000019
【図１０】
2018179968.tif 000020