(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
容器のライニングの表面上の亀裂を検出し測定するように構成された装置であって、
レーザー、光学素子、スキャナ、光検出器および受信機電子機器を有する走査用デバイスを含み、前記走査用デバイスは、前記走査用デバイスから前記容器の前記ライニングの表面上の複数の点までの距離を測定することによりデータ点群を生成するように構成されており、さらに
前記走査用デバイスに接続され、ユーザーにより選択された分解能を用いて前記データ点群に多角形メッシュを適合し、さらに前記データ点群に最小表面を適合するように構成されたコントローラを含み、亀裂が、ユーザーによって選択された閾値距離を超えて前記最小表面と離れて延在する多角形群を含む多角形メッシュの一部分として検出され、そして前記亀裂が、前記多角形群の複数の寸法を計算することによって測定される、
装置。
【請求項２】
前記コントローラがさらに、前記多角形メッシュと前記最小表面の適合前に、前記データ点群から統計的異常値を除去するように構成されている、請求項１に記載の装置。
【請求項３】
前記多角形メッシュが、前記データ点群の最小二乗法によるベストフィットにより得られ、前記最小表面が、最小二乗法によるベストフィットしたものから標準偏差１つ分マイナス側にしたものである、請求項１に記載の装置。
【請求項４】
前記最小表面が、前記多角形メッシュの各ファセットから前記データ点群内の各点までの正規距離を計算し、該計算された正規距離から平均正規距離および標準偏差を決定することにより計算され、適合した前記多角形表面内の各ファセットおよび入力された前記データ点群内の各点について、前記最小表面が、対応するファセットに対し垂直な単位ベクトルと前記計算された平均正規距離との間のスカラー積として計算される、請求項１に記載の装置。
【請求項５】
前記閾値距離が、前記容器の工業的利用分野および／または前記亀裂のサイズにより決定する、請求項１に記載の装置。
【請求項６】
平均亀裂サイズが、連結された前記多角形群内の各多角形の各ファセットからの距離を平均することによって決定され、最大亀裂深さが、連結された前記多角形群内の前記多角形の各頂点の前記距離から最小表面までの最大距離を決定することによって計算される、請求項１に記載の装置。
【請求項７】
前記走査用デバイスの分解能が、測定された亀裂の特徴的寸法の約半分以下である、請求項１に記載の装置。
【請求項８】
前記複数の寸法が、前記容器との関係における前記亀裂の向きを含む、請求項１に記載の装置。
【請求項９】
前記向きの角度範囲が特定され、最小閾値より大きい長さ対平均幅比を有する亀裂のみが識別される、請求項８に記載の装置。
【請求項１０】
容器のライニングの表面上の亀裂を検出し測定する方法において、
データ点群に多角形メッシュを適合させるステップであって、前記多角形メッシュがユーザーにより規定される分解能を有し、前記データ点群が、前記走査用デバイスから前記容器のライニング材料の前記表面上の複数の点までの距離を測定することによって走査用デバイスにより収集される、ステップと、
前記データ点群を通して最小表面を適合させるステップであって、前記亀裂が、前記ユーザーによって選択された閾値距離を超えて前記最小表面と離れて延在する多角形群を含む多角形メッシュの一部分として検出され、そして前記亀裂が、前記多角形群の複数の寸法を計算することによって測定される、ステップと、
を含む方法。
【請求項１１】
前記多角形表面を適合し、前記最小表面を適合する前に前記データ点群から統計的異常値をフィルタリングするステップ、
をさらに含む、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記多角形メッシュを適合するステップがさらに、
前記データ点群の最小二乗法によるベストフィットさせるステップを含み、前記最小表面のを適合させるステップが、前記データ点群の最小二乗法によるベストフィットしたものから標準偏差１つ分マイナス側にする計算を含む、請求項１０に記載の方法。
【請求項１３】
前記最小表面の前記適合ステップが、さらに、
前記多角形メッシュの各ファセットから前記データ点群内の各点までの正規距離を計算するステップと、
計算された前記正規距離の平均正規距離および標準偏差を決定するステップであって、適合された前記多角形表面内の各ファセットおよび入力されたデータ点群内の各点に対し、前記最小表面が、対応するファセットに対し垂直な単位ベクトルと前記対応する平均正規距離の間のスカラー積によって計算される、ステップと、
を含む、請求項１０に記載の方法。
【請求項１４】
連結された前記多角形群内の前記多角形の各ファセットから前記最小表面までの距離を平均することにより平均亀裂サイズを計算するステップと、
連結された前記多角形群内の前記多角形の各頂点から前記最小表面までの距離から最大距離を決定することにより最大亀裂深さを計算するステップと、
をさらに含む、請求項１０に記載の方法。
【請求項１５】
前記多角形メッシュが三角形メッシュである、請求項１０に記載の方法。
【請求項１６】
前記走査用デバイスの分解能が、測定された亀裂の特徴的寸法の半分以下である、請求項１０に記載の方法。
【請求項１７】
前記多角形群内の亀裂を、共通の頂点または共通の方向を有する多角形群ごとに分離するステップ、
をさらに含む、請求項１０に記載の方法。
【請求項１８】
前記複数の寸法が前記容器との関係における前記亀裂の向きを含む、請求項１０に記載の方法。
【請求項１９】
前記向きの角度範囲が特定され、長さ対平均幅比最小閾値より大きい長さ対平均幅比を有する亀裂のみが識別される、請求項１８に記載の方法。
【請求項２０】
前記長さ対平均幅比および前記最小閾値が前記容器の工業的利用分野により決定する、請求項１９に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本出願は、全体が参照により本明細書に組込まれている「金属容器内の亀裂の検出および測定」という名称の、２０１４年７月１８日に出願された米国特許出願第６２／０２６，０５２号に対する優先権を主張するものである。
【０００２】
本明細書中に開示されている主題の実施形態は、概して、金属容器内の亀裂を検出し測定するための装置、方法およびシステム、より特定的にはデバイス、プロセス、機構および技術に関する。
【背景技術】
【０００３】
溶融金属を保持するように設計されたさまざまなサイズおよび形状の金属製容器類は、多くの産業利用分野において広く使用されている。これらの利用分野の例としては、化学製品および電力の生産におけるガス化プロセス、アーク炉（ＥＡＦ）、酸素転炉（ＢＯＦ）、取鍋、溶鉱炉、脱ガス装置、および製鋼業におけるアルゴン酸素脱炭（ＡＯＤ）炉が含まれるが、これらに限定されない。当該技術分野において既知であるように、これらの容器は、通常、内部に収容されられた高温内容物から容器の金属部分を保護するため一体ブロックの形に成形されたり、またはレンガ形態で設置されたりした耐火材料でライニングされている。しかしながら、酸化、腐食および機械的摩耗の組合せ効果を通した耐火材料の通常の摩耗および引裂に起因して、溶融金属と接触する耐火物表面の一定部分は処理中に失われ、こうして、容器全体の耐火性ライニングの突発故障や不要なまたは早尚な改修の可能性を回避するため早期の局部的補修を実施することによって長期使用を保証する目的で頻繁な点検が必要になる。
【０００４】
図１は、シェル４、耐火材料の内部層６および開口部８を有する従来の容器金属容器２を示す。図１中の破線７は、容器が使用状態に置かれる前の当初の耐火材料層を示す。ライン７と６の間の差こそが、修理のために容器をいつ操業中止にすべきかをオペレータが決定できるように既存のシステムが検出するよう構成されているものである。潜在的危険を生み出す特定的な摩耗パターンが、耐火材料６内の亀裂である。亀裂により溶融金属が容器４の外側鋼製シェルのより近傍を流れることができるようになり、シェル４を溶融させる確率が増大する。シェル４の溶融は、一般に「ブレークアウト」と呼ばれ、危機的な故障モードと考えられ、重大な損害や事故をひき起こす可能性がある。
【０００５】
当初、これらの容器金属容器内の耐火物厚みの特徴明確化は、熟練したオペレータにより視覚的に行なわれた。厳しい環境条件のためおよび長い所要休止時間が長いため、このアプローチは、自動化されたシステムの出現と共に急速に放棄された。当業者であれば理解できるように、従来の自動プロセスは、局所的厚みすなわち、耐火材料６の内部層と容器のシェル４の間の局所的距離を測定するものとして知られている。金属容器の残留ライニング厚みを測定するために広く用いられている従来の方法は、レーザー走査である。
【０００６】
図２は、可動式カート１２、その上に組付けられたレーザー走査システム１６および可動式カート１２内に設置された付随するハードウェアおよびソフトウェアを含む従来のレーザー走査式耐火物ライニング厚み測定システム１０を示す。金属容器中で使用される場合のレーザー走査システム１０の最終目的の１つは、容器を可能なかぎり長く使用状態に置くことができるようにライニング厚みを正確に測定し、メンテナンスを必要とする部域を標示することにある。典型的なレーザー走査システム１４は、レーザー、スキャナ、光学素子、光検出器および受信機電子機器（図示せず）を含む。
【０００７】
このようなレーザーは、高速パルスのレーザー光を標的表面に発射するように構成されており、一部のものは毎秒最大５００，０００パルスを照射する。計器上のセンサーが、図２中の所与の視野１６を通して各パルスが標的表面からスキャナまで跳ね返って戻るのにかかる時間を測定する。光は、一定で、かつ既知の速度で移動することから、レーザー走査システム１４は、システム自体と標的との間の距離を高い精度で計算できる。これを迅速に連続して反復することにより、計器は、それが測定している表面の複合「マップ」を構築する。耐火材料６の内部表面の測定範囲マップ間の変化を計算することおよび／またはこれを同じ表面の基準測定値と比較することにより変化が検出され、シェル４の故障を結果としてもたらす可能性のある変化について評価される。単一の測定は２０〜３０秒以内で行なうことができる。例えば４〜６回の測定および２，０００，０００以上のデータ点からなる炉内部のマップ全体を、短時間（例えば１０分未満）で完了することができる。レーザー走査は、時としてデータ点群と呼ばれる大きなデータ点の集団を生成する。
【０００８】
しかしながら、以上まとめたような、容器金属容器２の耐火材料６上の摩耗の特徴明確化における進歩にも関わらず、これまでのところ、耐火物表面６内の亀裂を検出し測定することのできるデバイス、プロセスおよび／または方法は全く存在しない。したがって、容器の良好性に関する特徴を明確化や、その表面形状を測定するための従来のレーザー走査システムを用いた上述の挑戦に少なくとも基づくと、耐火材料６内の亀裂を検出、測定および／または特徴明確化することのできるデバイス、方法およびシステムがあれば有利であると考えられる。このような特徴明確化は、最大亀裂深さ、場所、向き、長さ、平均幅および最大幅を定量化する能力を含むと考えられる。この情報を次に、知識豊かなユーザーに提示することができ、このユーザーは亀裂の重大度を決定し、耐火物走査により耐火物摩耗が最低安全性レベルを下回っているという結果がもたらされる前であっても、金属容器にメンテナンスまたは再ライニングが必要であるか否かを評価することができるものと考えられる。
【発明の概要】
【０００９】
以上で要約したニーズまたは当該技術分野で既知の他のニーズの１つ以上は、容器のライニング内の亀裂を検出し測定するための装置、方法およびプロセスによって対処される。このような装置は、容器のライニング材料の表面上の複数の点までの距離を測定することによりデータ点群を生成するように構成されている走査用デバイスと、走査用デバイスに接続され、データ点群を通して多角形メッシュを適合させ、データ点群を通して最小表面を適合させるように構成されたコントローラを含み、亀裂は、最小表面を通過し閾値距離を超えて延在する多角形群を含む多角形メッシュの一部分により検出され、亀裂は、多角形群の複数の寸法を計算することによって測定される。
【００１０】
容器のライニング内の亀裂を検出し測定する方法も同様に、開示された主題の範囲内に入る。このような方法は、コントローラを用いて、データ点群を通して多角形メッシュを適合させるステップであって、多角形メッシュがユーザーにより規定される分解能を有し、データ点群が、走査用デバイスから容器のライニング材料の表面上の複数の点までの距離を測定することによってコントローラに接続された走査用デバイスにより収集されるステップと；コントローラを用いてデータ点群を通して最小表面を適合させるステップであって、亀裂が、最小表面を通過し閾値距離を超えて延在する多角形群を含む多角形メッシュの一部分により検出され、亀裂が、多角形群の複数の寸法を計算することによって測定されるステップと、を含む。
【００１１】
明細書中に組込まれその一部を構成する添付図面（一定の縮尺で描かれていない）は、１つ以上の実施形態を示し、詳細な説明と共にこれらの実施形態を説明する。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】耐火材料保護層を有する従来の容器金属容器を示す。
【図２】図１の容器の内部の耐火材料を特徴明確化るための従来のレーザー走査システムを示す。
【図３】開示された主題の一態様に係るレーザー走査システムの例示的実施形態を示す。
【図４】開示された主題の一実施形態に係る図３のシステムを用いて獲得したデータ点群で覆われた図１の容器のメッシュ表現を示す。
【図５】図４の一部分の拡大図を示す。
【図６】開示された主題の一実施形態に係るデータ点に適合された最小表面が重ね合わされた、図４のデータに適合されたメッシュ表現の２次元断面図を示す。
【図７】開示された主題の一実施形態に係る図６の候補ファセットセットにより識別された、考えられる亀裂を示す。
【図８】図６の候補ファセットセットにより識別された、考えられる別の亀裂を示す。
【図９】開示された主題の一実施形態に係る、検出された亀裂の三次元表現を示す。
【図１０】開示された主題の実施形態に係る、図４で識別された亀裂のさまざまなパラメータおよび寸法を示す表を示す。
【図１１】開示された主題の一実施形態に係る方法の流れ図を示す。
【図１２】開示された主題の一実施形態に係る、図１の容器内の亀裂を識別し特徴明確化するように構成されたコンピュータシステムを示す。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
例示的実施形態についての以下の説明は、添付図面を参考にしている。異なる図面中の同じ参照番号は、同じまたは類似の要素を識別する。以下の詳細な説明は、本発明を限定するものではない。むしろ、本発明の範囲は、添付のクレームによって規定されている。以下の実施形態は、単純さのために、冶金業界において使用される容器類を保護するために使用される耐火性ライニング内の亀裂を検出し測定するための装置、システムまたは方法に関する用語および構造に関して論述されている。しかしながら、次に論述される実施形態は、これらの例示的セットに限定されず、容器を構成する材料の融点を超える温度を有する物質を保持または輸送するように構成された他の容器のライニング上の亀裂を検出；プロファイリングおよび／または測定する特徴明確化を非限定的に含め、他の装置、システムまたは方法に応用することができる。
【００１４】
「一実施形態（ｏｎｅ  ｅｍｂｏｄｉｍｅｎｔまたはａ  ｅｍｂｏｄｉｍｅｎｔ）」に対する明細書全体を通した言及は、一実施形態と関連して説明されている特定の特徴、構造または特性が、開示された主題の少なくとも１つの実施形態内に含まれていることを意味している。したがって、本明細書全体を通してさまざまな場所での「ｉｎ  ｏｎｅ  ｅｍｂｏｄｉｍｅｎｔ」または「ｉｎ  ａｎ  ｅｍｂｏｄｉｍｅｎｔ」なる語句の出現は、必ずしも同じ実施形態を意味しているわけではない。さらに、特定の特徴、構造または特性を、１つ以上の実施形態の中で、任意の好適な形で組合わせることもできる。
【００１５】
本開示は、内部の亀裂を識別する目的で、金属容器の耐火性ライニングを走査することにより得られるデータ点群を分析する装置、システムまたはプロセスについて記載している。このとき、使用されるアルゴリズムは、最大亀裂深さ、場所、向き、長さ、平均幅、および最大幅に関して各亀裂を識別し定量化する。適用可能な技術分野の当業者であれば、この情報を使用して亀裂の重大度を決定し、金属容器がメンテナンスまたは再ライニングを必要としているか否かを評価することができる。
【００１６】
図３は、開示された主題の一態様に係るデータ点群を生成することのできるレーザー走査システム２０の例示的実施形態を示す。一般的に言うと、このレーザー走査システム２０は、２つの主要な構成要素すなわち、スキャナ２２と統括コントローラ２４とを含む。レーザー走査システム２０および統括コントローラ２４は、同じデバイス内に共に配置するかまたは互いに分離させることができる。例えば、可動式カートの実施形態は、同じユニット内に両方を含むことができる。別の実施形態において、レーザー走査システム２０は、それ自体を、特徴明確化されるべき容器の前に位置づけされるように構成されたユニットとすることができ、統括コントローラ２４は、別の場所（例えば工場の操作制御室内）に位置づけすることができる。ここで使用される統括コントローラ２４は同様に、データ整理デバイス２４および／または計算またはコンピュータ・デバイス２４と呼ぶこともできる。
【００１７】
動作中、スキャナ２２は、視野１６を通して容器２内の耐火材料６を走査し、統括コントローラ２４に転送すべきデータ点群を生成する。一実施形態によると、走査システム由来の走査データは、ここで論述するように処理される。容器金属容器の摩耗の特徴明確化の分野においては、ライニング表面の画像を生成して修理を必要としている部域を識別することを目的として、走査されたデータを取り上げさまざまな既知の処理ステップを適用するための既存のプロセスがある。プリントアウト、スクリーン上、表の形などで表現できるこの画像に基づいて、容器金属容器の専門家は、容器のライニングに対する修理が必要とされているか否かを決定し、それに応じて冶金会社に助言を行なう。次に論述される実施形態は、例えば安全性を改善し容器の寿命を延ばす目的でライニング材料内の亀裂を検出し特徴明確化することなどによって、容器金属容器の用途適性を決定するこの技術的プロセスを改善する。
【００１８】
従来のシステムにおいて、このデータ点群はこれまで、耐火材料６内の摩耗を特徴明確化するために使用されてきた。当業者であれば認識するように、本明細書全体を通して指摘され識別されてきたものを除いて、レーザー走査システム２０および統括コントローラ２４内の特徴のいずれも、開示された主題に対する限定条件とみなされるべきものではない。一実施形態において、レーザー走査システム２０は、レーザー、スキャナ、光学素子、光検出器および受信機電子機器を含む。耐火材料６の表面を特徴明確化するデータ点群を収集することのできる多くの異なるタイプのレーザー、スキャナ、光学素子、光検出器および受信機電子機器が存在する。一実施形態において、レーザー走査システム２０は、ＬｉＤＡＲ（光検出と測距またはレーザー撮像、検出および測距システム）として知られている測定システムのより一般的な分類の１つの具体的実現である。このような実施形態においては、デバイスの精度が少なくとも検出すべき特徴サイズの精度の半分である場合、あらゆるタイプのＬｉＤＡＲシステムが、亀裂検出分析に好適なデータ点群を生成できる。以下でさらに説明するように、ひとたび獲得されると、データ点群は、さらなる分析のため統括コントローラ２４に転送される。一実施形態において、レーザー走査システム２０は、小さい（約４ｍｍ）ビーム直径、高い精度（±３ｍｍの範囲誤差）の走査、大きい走査速度（最高５００，０００Ｈｚ）、ミル環境および高温表面を走査する間に課せられる熱負荷に好適な堅牢な設計、眼に安全なレーザー波長（作業場所の安全上の懸念を無くするおよび／または実質的に削減するもの）、±４０°の垂直走査角度および０〜３６０°の水平走査角度を有するＡｎｔｅｒｉｓレーザー・スキャナを含む。このようなレーザー・スキャナは、約６〜１０秒での容器内部の標準分解能走査を可能にし、より短い容器停止時間およびより高い生産利用可能性を結果としてもたらす。高分解能モードでは、Ａｎｔｅｒｉｓスキャナは、亀裂を検出するために使用可能な容器の詳細な画像を提供し、湯出し口の周りの領域またはパージプラグの条件を規定することができる。
【００１９】
スキャナ・レーザー・システム２０の所望される特性としては、所望されるレベルの範囲精度を提供するための時間的精度、角度測定精度、および以上で指摘したような所望される全体的精度を提供するビーム・サイズが含まれる。検出可能な特徴の最小サイズは、個別の走査対象点を空間的に分解するスキャナの能力に依存する。スキャナの不確実性は、半径σScannerの１点を中心とした球として考えることができる。測定の不確実性の標準偏差１つ分としてσScannerを使用することは、測定対象点が不確実性球内にある確率が８６％であることを意味する。このメトリック・データおよびヒューリスティック・データを用いると、達成可能な最小特徴サイズ、すなわち見ることのできる最小特徴サイズは、スキャナの不確実性の２倍である。このアサーションは、測定分解能がスキャナの不確実性以下であることに依存する。測定分解能は、測定対象表面上の点の空間的分離である。測定またはスキャナの不確実性は、少なくとも３つの項、すなわち範囲不確実性（σR）、角度測定不確実性（σAngle）、およびビーム直径不確実性（σB）によって支配される。これらがランダム変数であると仮定すると、範囲の２乗と角度的不確実性の合計としてスキャナの不確実性を推定することができる。範囲不確実性は、範囲を測定するスキャナの能力、ひいてはタイミング不確実性（またはδｔ）に依存する。角度的不確実性は、以下の通り、点毎に標的までの範囲（Ｒ）に依存する：
【数１】
0006470394.tif 000002
【００２０】
スキャナの不確実性σScannerはこのとき、以下の式により求められる：
【数２】
0006470394.tif 000003
式中、ビーム不確実性σBはビーム直径の半分に等しい。上述の数量を用いると、検出可能な亀裂の最小サイズ、つまりζCrack,Minは、スキャナ不確実性の２倍に等しい。レーザーを使用する実用的システムにおいて、スキャナの不確実性は多くの場合、ビーム・サイズによって制限される。
【００２１】
一般的に言うと、ひとたびデータ点群が生成されると、亀裂は、高分解能の多角形メッシュ表面ＳHRでクラウドを当初適合させることによって検出および測定され、ここで前記表面は、いくつかの実施形態において、ユーザーにより定義または選択された分解能を有する。本明細書全体を通して使用されている高分解能なる表現は、問題の表面上の約５ｍｍ以下の平均測定点の離隔距離を意味し、約１０ｍｍの最小検出可能特徴サイズが導かれる。
【００２２】
その後、最小表面Ｓminが、このデータ点群について計算される。ＳHRとＳminの比較により、Ｓminから規定の距離よりも大きい距離にあるデータ点の識別が可能となり、これにより、亀裂に帰属する可能性のあるＳHRからの全ての点が識別される。以下でさらに説明するように、一実施形態において、ＳHRとＳminのこのような比較は、Ｓminの外側に存在する頂点を有するＳHRからの全てのファセット、すなわち、ＳHRからのプログラム可能な距離よりも大きいファセットを識別し、こうして耐火材料６内の亀裂に帰属する可能性のあるファセットのセットを生成することにより達成される。最終的に、ＳHRの外側に存在する頂点をさらに処理することにより、連結されたファセットが単一の亀裂へとグループ化され、亀裂の向き、亀裂の長さ、最大亀裂深さの場所、平均亀裂長さ、および最大亀裂幅に関して亀裂の特徴明確化が実施される。開示された主題のこれらの部分の各々について、ここで、さまざまな実施形態を考慮してより詳細に論述する。
【００２３】
図４および５は、開示された主題の一実施形態に係る図３の走査システムを用いて容器から獲得したデータ点群から生成され、このデータ点群で覆われた容器金属容器の高分解能のメッシュ表現を示している。図４は、容器全体の例示であり、図５は、図４の拡大部分を示す。図４および５に示した実施例においては、三角形のメッシュが使用されている。とはいえ、当業者であれば、他の幾何形状を用いてこのようなメッシュを生成できることを認識するものである。さらに、このようなメッシュの分解能は、すでに指摘したようにユーザーが定義または選択すべきものであり、より細かいメッシュは、より粗いメッシュに比べ、作成し分析するのにより多くの計算時間がかかるということを了解すべきである。同様に、データ点群の分解能にしたがって、分解能を選択することもでき、データ点の密度がより高くなれば、より細かいメッシュ分解能を選択する能力が導かれる。したがって、メッシュ・サイズは、本明細書で開示されている主題を限定するものと考えるべきではなく、任意変数とみなされるべきである。
【００２４】
さらに、一部の実施形態において、高分解能の走査が最初に得られ、本明細書に記載の亀裂の検出および特徴明確化手順が次に実施される。他の実施形態においては、低分解能の走査が最初に使用されて、考えられる亀裂の位置の特定された部域を識別する。続いて、考えられる亀裂が位置特定された部域についてのみ、次に高分解能の走査が実施される。
【００２５】
一般的に言うと、メッシュ・サイズは、容器を走査するために使用されている光源の精度よりも大きい。例えば、±５ｍｍの精度を有するレーザーについては、使用すべき分解能メッシュ・サイズを２５ｍｍとして選択することができる。指摘したように、メッシュがより細かくなると、データ整理プロセスが遅延する可能性がある。例えば、図４中で収集されたデータは、一回の測定につき約１Ｍ+のデータ点を有する。この実施例では三角形メッシュを用いて、データ構造に変換される場合、全てのファセット（すなわちデータを適合させることによって生成される各々の小さい三角形）が作成されなくてはならない。したがって、処理速度は、より少ない三角形を使用するにつれて増大する。例えば、１Ｍのデータ点を伴う三角形メッシュにおいて、任意のタイプの数学演算（例えばメッシュの横断面の作成、異なる所望の体積の計算またはさまざまな点までの異なる所望の距離の測定）について、計算時間スケールは、構造のサイズと共に幾何学的に増大する。こうして、適用可能な技術分野の当業者であれば分かっているように、メッシュ・サイズは、考慮すべき重要な計算上の制約条件である。ユーザーは、計算されたデータを操作しこれを検査できるようになるために、実時間に近い結果を期待し、したがって、メッシュ・サイズと計算時間の間の平衡がつねに存在する。
【００２６】
メッシュを生成する場合の別の考慮事項は、雑音である。走査システムによって生成されるデータ点群は、本来雑音が多く、統計的異常値でありしたがって特徴明確化中の表面に帰属しないため除去すべきである獲得データも同様に含んでいる場合がある。走査されたデータ中の雑音を削減するためには、異なるプロセスを使用することができる。例えば、雑音を削減またはフィルタリングするために、最小二乗適合を使用することができる。さらに、亀裂の検出および測定は、ユーザーによって選択された分解能に対し感応性を有する。例えば、およそ２５ｍｍの亀裂は、±５ｍｍの精度でレーザーを用いて高い信頼性で検出可能である。選択されたグリッド・サイズが、測定が望まれる亀裂サイズに等しい場合、このような亀裂を検出できるものの定量化はできないと予想すべきである。
【００２７】
図４に示されている灰色の表面は、最小二乗適合を用いた全てのデータのベストフィットの結果として得られる表面、すなわちＳHRであり、こうして本質的に、原データ点群の最小二乗近似をもたらす。原データ点群を収集するために使用される分解能により制限されているため、識別および特徴明確化すべき亀裂の特徴に対しデータをより良くまたはより正確に適合させる目的で、適合されたメッシュは、より小さい多角形要素（例えば三角形要素）へと精緻化される。図５に示されている黒色の点は、図示された適合済み表面上に重ね合わされた実データ点である。こうして、一部の実施形態において、生成された表面は、全体に比較して小さい下位区分である。本開示全体を通して、図４および５に示されている表面は、高分解能メッシュ表面、つまりＳHRと呼ばれる。
【００２８】
ユーザーによって定義された分解能を用いてひとたび高分解能メッシュ表面、ＳHRが生成されたならば、データ点群についての最小表面Ｓminが計算される。ＳHRおよびＳminの系統的比較がこのとき、最小表面からの規定の距離よりも大きい距離にあるデータ点の識別を可能にし、こうして、場合によって亀裂に結びつけられるＳHRからの全ての点が識別される。図６〜８は、データ点および高分解能表面および最小表面の両方を表す図４のデータの複数の完全または部分２次元断面を示す。
【００２９】
図６に包括的に示されている情報は、以下の通りである。容器を包み込む鋼製シェルが３０に表されている。シェル３０の隣に常設ライニング３２が配置され、その恒久的保護を提供している。常設ライニング３２の次には、作業ライニングと呼ばれる時もある耐火材料層６がある。作業ライニング３４中の亀裂は、通常懸念される欠陥である。孔３６は、容器から材料を注ぎ出すために使用される湯出し口および／または材料加工中に容器を撹拌またはパージするのに使用される他の孔のいずれかである。いくつかの走査方法においては、これらの特徴を、作業ライニング３４を測定する前に容器を正確に位置づけるための基準として使用することができる。
【００３０】
一実施形態において、ＳHRは最小二乗法によるベストフィットしたものであり、Ｓminは、ＳHRから標準偏差μ１つ分マイナス側にしたものであり、このような表面を、以下Ｓμ,minと呼ぶ。高分解能表面（ＳHR）、最小表面（Ｓmin）およびデータ点は、作業ライニングの外部表面の近傍に３８の線として示されている。別の実施形態では、Ｓminは、ＳHRから、ＳHRのその点での標準偏差一つ分マイナス側にすることにより得られる最小表面である。最小二乗法によるベストフィット表面ＳHRは、容器の内部に膨らんだ風船を置いたときに得られる表面として考えることができ、それほどきつくなく、存在し測定された亀裂全てにフィットする。図７および８に示された拡大図の４０で示さる部分において、ＳHR、Ｓμ,minおよび実際のデータはそれぞれ別個に示され、ベストフィットしたものが、最小表面に対し窪みを示しており、その頂点に亀裂の可能性があると認識することができる。
【００３１】
当業者であれば理解するように、獲得したデータから雑音および／または統計的異常値を除去するためおよびＳHRを生成するための異なる方法が存在する。例えば、このような高分解能メッシュ表面ＳHRの生成は、いくつか挙げるだけでも、マーチングキューブ法、ＣＲＵＳＴ、および／またはポワソンなどの技術によって達成可能である。すでに指示した通り、可変的な亀裂検出を可能にするためのこのようなアルゴリズムの所望される特徴は、適合アルゴリズムが、雑音に対する耐性を有することである。非限定的にスキャナの不確実性および／または統計的異常値データ点の例でもある煙、塵埃および／またはデブリからの誤って獲得されたデータ点を含めたいくつかの理由から入力点クラウドには典型的に雑音が多いことから、雑音耐性は所望される特徴である。有利な適合技術では、データ点群の詳細度に左右される可変的メッシュ・サイズが利用されると考えられる。適用可能な技術分野の当業者であれば、このような適合技術の分解能が、検出および測定すべき亀裂の最小サイズに影響を及ぼすことを理解するものである。例えば、分解能が２５ｍｍである場合、亀裂計算アルゴリズムの精度はこの値のおよそ半分、すなわち１２ｍｍに制限される結果となる。さらに、ＳHR表面の生成は同様に、受容可能なデータ・セット・サイズを維持しながら速度を改善するために獲得データをより小さいセットへと処理することによっても達成できる。
【００３２】
Ｓμ,minを用いた実施形態においては、適合された表面の統計的表現は、適合された表面ＳHR内の各ファセットＦ1についておよび入力されたデータ点群ＰJ内の各点について、ＰJからＦ1までの正規距離ＤJが最初に計算され、その後続いて平均正規距離ＤI、AVGおよび全ての計算された正規距離の標準偏差σIを決定するように、計算することができる。その後、適合された表面ＳHR内の各ファセットＦIおよび入力点クラウドＰJ内の各点について、Ｓμ,minを次の通りに計算することができる：
（ＤJ−ＤI、AVG）＜０である場合、ＤmTOTALにＤJを加え、計数器ＮMを増分する；    （３）
ＤmAVG＝ＤmTOTAL／ＮM；および    （４）
Ｐml＝＜ｎF1、ＤmAVG＞、    （５）
式中、＜＞は、示された変数の間のスカラー積であり、ここでｎFIは、ファセットＦIに対し垂直な単位ベクトルである。その後、等式（３）ないし（５）に基づいて、点ＰmlからＳμ,minが構築される。
【００３３】
オペレータが選択した亀裂サイズがひとたび規定されると、ＳHRおよびＳμ,minを比較することによって、亀裂を識別し測定することができる。当業者であれば、亀裂を発見して特徴明確化するように設計された条件に適合するファセット量を制御するためにプログラミング可能な距離が必要とされるということを認識するものである。亀裂は、所与のサイズを有する場合にのみ有意になる。オペレータが選択した亀裂サイズを満たす全てのファセットが、亀裂に帰属する可能性のあるものとして識別される。このようなファセットの全てを取っておき、後に、それらが同じ群すなわち同じ亀裂に帰属するか否かが決定される。
【００３４】
亀裂は当初、プログラミング可能な距離Ωmより大きい距離だけＳμ,minの外側にあるいずれかの頂点を有する高分解能メッシュＳHRから全てのファセットＦIを抽出することによって、フィルタリングされる。これらは全て、亀裂候補の表面、つまりＳCCに組合わされる。単一の亀裂に帰属する全てのファセットを識別するために、ＳCC内の全てのファセットについて、共通の頂点を伴うものが１つの亀裂表面ＳCへと連結され、こうして、Ｉ個の下位表面の群ＳRC,Iが生成される（ＳRC,Iは、ＳCCの下位表面であるＳCの下位表面である）。
【００３５】
数学的に、ＳCは亀裂表面であるＳHRからの連結されたファセット群を含み、そのため、適合された表面ＳHR内の各ファセットＦI内の各頂点ＶJについて、最初にＶJからＳμ,minまでの符号付きユークリッド距離ＤmJが計算される。その後、ＤmJ＞Ωmである場合には、ＦIが候補亀裂の表面ＳCCに加えられ、ここでΩmはユーザーが選択するプログラミング可能なパラメータである。その後、ＳCC内のファセットが、いずれかの共通の頂点を有する状態で再帰的にグループ化され、こうして、原亀裂表面ＳRC、I内へと群が形成される。ＳRC、I内の群は、表面間の最小距離、ＤRCおよび別のプログラミング可能なパラメータΩCが満たされた場合、ＳRC、I内の表面を組合わせることによってＳCを形成するべく、再帰的にグループ化される。ΩCは、（ΩCの内部で）「近接して」いて同じ方向を指している２つの亀裂がある場合にはこれらの亀裂を同じ亀裂とみなすことができ亀裂表面集団ＳCを作成するような１つの物理的距離と考えることができる。
【００３６】
次に、各亀裂についての統計が、ＳC中の情報を用いて計算される。すなわち、一実施形態において、ＳC内の各頂点からＳμ,minまでのユークリッド距離は、平均亀裂深さＤCAVGを決定できる。最大亀裂深さＤCMAXおよび亀裂の場所は、別の実施形態において、ＳC中の各頂点からＳμ,minまでの最大ユークリッド距離によって決定可能である。最後に、１つの亀裂内の全ての頂点を通る最小二乗法によるベストフィットラインの適合を使用して、ベストフィットラインの方向に対応するはずの亀裂の向きを決定することができる。
【００３７】
検出され測定された亀裂を定量化する別の方法は、それらの向きを決定することである。一部の容器の製造方法を理由として、向きは１つの望ましい特性である。所与の容器の製造特性に応じて、亀裂はれんがラインに沿って発生する確率が最も高い。例えば耐火材料が配置された可能性のある主要な向きが分かっていれば、特定の利用分野に応じてこの主要な向きと実質的に整列している亀裂を探し特徴明確化することができる。適用可能な技術分野の当業者であれば、開示されている装置、システム、方法およびプロセスが一般的なものであることを認識するものである。したがって、或る１つの方向またはこのような方向に沿って共にグループ化されたファセットを探査することが可能である。さらに、或るタイプの容器およびその耐火材料での作業において経験を積むことによって、最良のプログラミング可能な向きを、経験によって、つまりいくつか例を挙げると利用分野のタイプ、れんがの配置、れんがのタイプに応じて選択される向き、および／または所与の利用分野において予想される亀裂のタイプによって、決定することができる。
【００３８】
例えば、垂直方向の亀裂が所与の利用分野において幾分か高頻度で見られる場合、最小のプログラミング可能閾値つまりＲL/W、MINよりも大きい長さ対平均幅比つまりＲL/Wを有する垂直軸（例えばＺ軸）から例えば±３０°以内の亀裂を、誘導データ内で検索することができる。同様にして、別の利用分野において、水平方向の亀裂が幾分か高頻度で見られる場合には、最小のプログラミング可能閾値つまりＲL/W、MINより大きい長さ対平均幅比ＲL/Wを有する水平面（例えばＸＹ平面）から例えば±３０°以内の亀裂を、誘導データ内で識別することができる。
【００３９】
ＳRC内の各ＳRC、Iについて、最初に新しい統合下位表面セットＳC,Iを作成するために他のＳRC、IJに連結することによって、長さ、向き、最大深さ、平均幅、最大幅および場所が決定される。ＳRC、Iは、ＳRC、Jと同じ向きを有するはずである。ＳRC、IはＳRC、Jからの最大距離ΩC以内にあるはずである。最後に、ＳRC、IJは、ＳRC、IおよびＳRC、Jよりも大きい長さ対平均幅比を有する、すなわちＲL/W、J＞ＲL/W、Iとなるはずである。ＳC中の各ファセットについて、亀裂深さが計算される。亀裂深さは、ＳC,I内の各頂点とＳμ,minの間の最大ユークリッド距離として定義される。深さ計算の精度を改善するため、開示されている主題の範囲内のアルゴリズムは任意には、ＳC,Iによって定義される領域内でのみＳHRを再適合させて、最初に用いられた分解能よりも高い分解能を有する適合された表面を作成することができる。
【００４０】
当業者であれば、ＳRC、Iが、所与のフィルタリング基準を満たした下位群であるものの、これらを他の下位群に直接連結することはできず、これらの下位群は実際には互いに接し合っている。したがって、亀裂または場合によって、その小さい部分内に充填された亀裂を有する可能性のある加工材料の塊が検出される場合がある。したがって、上述した最後の処理ステップは、下位群をスーパー下位群へとグループ化するために設定されると考えられる近接性基準の評価である。これらのスーパー下位群が充分に接近し、ほぼ同じ向きに沿っている場合、それらは同じ亀裂である。したがって、ΩCは材料の充填を可能にし、最初のグループ化の後、提案されたプロセスは、今度は全ての条件を満たした全ての亀裂に基づいて再度チェックする。与えられた説明の中で、ｉは所与の基準を満たした全ての群のためのものであり、ｊは全てのためのものである。当業者であれば、ｉがｊと等しい場合、所与の条件は毎回満たされることから、ｉはｊに等しいものであり得ず、これは明らかに望ましくない結末である、ということを認識するものである。
【００４１】
当業者であれば認識するように、長さ対平均幅比は、考慮すべき望ましい変数であり、検査中の利用分野のタイプおよびどのタイプの亀裂が探求されているかの特性に応じて選択されるべき変数である。この変数の値がひとたび規定されデータがフィルタリングされたならば、設定された基準に適合する全ての可能な候補が取り上げられ、ユーザーは、例えばこれらのファセットの全てを通してベストフィットラインを適合させ、選択されたファセットの周りに境界ボックスを事実上置くことができる。このセットについては、ファセット群が例えば１という長さ対平均幅比を有する場合、それは、クレーターであって亀裂ではない。亀裂は通常、横断方向寸法に比べて長い長手方向寸法を特徴とする。したがって、長さ対平均幅比を規定することができることによって、開示されている製品、プロセスおよびシステムは構造的融通性を有することになる。典型的に、約４という比率を規定できるが、これは、利用分野のタイプおよび当業者にとって既知の他の変数に依存する。例えば、取鍋内の亀裂は、恐らく４を超える長さ対平均幅比を有する場合がある。他の利用分野において、ユーザーは、非常に大きい亀裂、時には、レンガが抜け落ちた位置つまり大きな孔などのクレーターさえも探したいと考える場合がある。したがって、開示されている製品、プロセスおよびシステムの有利な特徴の１つは、探求されているものまたは手近にある利用分野によって決まる長さ対平均幅比を設定する上での融通性である。
【００４２】
図９に５０として識別されているより黒い領域は図４の容器内の亀裂を示している。これらの亀裂は、同じ図に示されているデータ点群について実施された上述の手順および／または計算の結果として検出され特徴明確化されたものである。図１０中の表は、各々の検出済み亀裂について、亀裂の向き、最大深さ、円筒座標で表わした場所（半径（Ｒ）、角度（θ）および長手方向距離（Ｚ））、亀裂長さ、平均幅および最大幅の値を示している。
【００４３】
容器類のライニング内の亀裂を検出／識別し、測定し特徴明確化するように構成された方法およびプロセスも同様に、開示された主題の範囲内に入る。図１１は、開示されている主題に係る方法またはプロセス１００の例示的実施形態の流れ図を示す。図示されている通り、１１０において、このような方法は、データ点群を通して多角形メッシュを適合させるステップを含み、該多角形メッシュはユーザーにより規定された分解能を有し、該データ点群は、走査用デバイスから容器のライニング材料の表面上の複数の点までの距離を測定することにより走査用デバイスにより収集される。１２０においては、コントローラを用いてデータ点群を通して最小表面が適合される。また、１３０においては、最小表面を通過し、ユーザーにより選択された閾値距離を超えて延在する多角形群を含む多角形メッシュの一部分により亀裂が識別／検出され、多角形群の複数の寸法が測定される。
【００４４】
開示されている主題を含む方法のステップの１つ以上は、以上で説明されている金属容器類の耐火性ライニング内の亀裂を検出／識別、測定および特徴明確化するように特定的に構成された計算システム内で実現可能である。例示的実施形態に係る動作を実施できる代表的計算システムの一例が、図１２に示されている。本明細書中に記載のさまざまなステップおよび動作を行なうために、ハードウェア、ファームウェア、ソフトウェアまたはその組合せを使用することができる。
【００４５】
例示的実施形態において説明されている活動を行なうのに好適な例示的計算システム９００は、サーバー９０１を含むことができる。このようなサーバー９０１は、ランダムアクセスメモリー（ＲＡＭ）９０４および読取り専用メモリー（ＲＯＭ）９０６に結合された中央処理装置（ＣＰＵ）９０２を含むことができる。ＲＯＭ９０６は同様に、プログラムを記憶するための他のタイプの記憶媒体、例えばプログラマブルＲＯＭ（ＰＲＯＭ）、消去可能ＰＲＯＭ（ＥＰＲＯＭ）などであってもよい。プロセッサ９０２は、制御信号などを提供するため、入出力（Ｉ／Ｏ）回路９０８およびバス９１０を介して他の内部および外部構成要素と通信できる。ＣＰＵ９０２は、ソフトウェアおよび／またはファームウェア命令により指示されるように、当該技術分野において知られているさまざまな機能を実施する。
【００４６】
サーバー９０１は、ディスク・ドライブ９１２、ＣＤ−ＲＯＭドライブ９１４およびＤＶＤなどの情報の読取りおよび／または記憶が可能な他のハードウェアを含めた１つ以上のデータ記憶デバイスも含むことができる。一実施形態において、上述のステップを実施するためのソフトウェアは、ＣＤ−ＲＯＭ９１６、着脱式メモリ・デバイス９１８または情報を携帯式に記憶できる他の形態の媒体上に記憶し分散させることができる。これらの記憶媒体は、ＣＤ−ＲＯＭドライブ９１４、ディスク・ドライブ９１２などのデバイスの中に挿入しこれらのデバイスにより読取ることができる。サーバー９０１は、あらゆるタイプの既知のディスプレーまたはプレゼンテーション・スクリーン、例えばＬＣＤディスプレー、ＬＥＤディスプレー、プラズマ・ディスプレー、ブラウン管（ＣＲＴ）などであり得るディスプレー９２０に結合可能である。マウス、キーボード、マイクロホン、タッチ・パッド、タッチ・スクリーン、音声認識システムなどの１つ以上のユーザー・インターフェース・メカニズムを含めたユーザー入力インターフェース９２２が提供される。
【００４７】
サーバー９０１は、ネットワークを介して他の計算デバイス、例えば有線および／または無線端末などに結合可能である。サーバーは、さまざまな有線および／または移動クライアント・デバイスに対する最終的接続を可能にする、インターネット９２８といったグローバル・エリア・ネットワーク（ＧＡＮ）内などのより大きなネットワーク構成の一部をなす場合がある。
【００４８】
開示された例示的実施形態は、金属容器類のライニング内の亀裂を検出／識別、測定および特徴明確化するため、ならびに開示されている主題を考慮した後、適用可能な技術分野の当該者により認識される以上で要約された他の用途のための装置、方法およびシステムを提供する。該説明は、本発明を限定するよう意図されていない。反対に、例示的実施形態は、添付のクレームによって定義される本発明の精神および範囲内に含まれる代替物、修正および等価物を網羅するように意図されている。さらに、例示的実施形態の詳細な説明においては、請求対象の発明の広範な理解を提供するために、多くの具体的な詳細が明記されている。ただし、当該者であれば、このような具体的詳細が無くてもさまざまな実施形態を実践できることを理解するものと考えられる。
【００４９】
該例示的実施形態の特徴および要素が、特定の組合せの形で実施形態に記載されているものの、各々の特徴または要素は、実施形態の他の特徴および要素無しで単独で、あるいは本明細書中に開示されている他の特徴および要素を伴ってまたは伴わずにさまざまな組合せの形で、使用可能である。
【００５０】
書面による本明細は、任意のデバイスまたはシステムの製作および使用ならびに任意の組込まれた方法の実施を含め、当業者がそれらを実践できるようにするために、開示された主題の実施例を使用する。主題の特許可能範囲はクレームによって定義されており、当業者が着想する他の実施例を含むことができる。このような他の実施例は、クレームの範囲内に入るように意図される。
【００５１】
本明細書中に記載の主題の開示された実施形態が図面中に示され、複数の例示的実施形態に関連して以上でその特徴および詳細と共に完全に説明されているものの、当業者にとっては、本明細書中に明記された新規の教示、原理および概念ならびに添付のクレーム中に列挙された主題の利点から実質的に逸脱することなく多くの修正、変更および削除が可能であることは、明白である。したがって、開示された革新の適切な範囲は、このような修正、変更および削除全てを包含するように、添付クレームの最も広い解釈によってのみ決定されるべきである。さらに、任意のプロセスまたは方法ステップの順序またはシーケンスは、変形実施形態にしたがって変更または再度順序づけすることができる。最後に、クレーム中において、あらゆる手段プラス機能条項は、列挙された機能を実施するものとして本明細書中に記載されている構造、および構造的等価物のみならず等価構造も網羅するように意図されている。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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