(57)【要約】  部品を検査する方法が提供される。この方法は、部品の画像を生成するステップと、信号表示マスクを生成するステップと、信号表示マスク内の信号を使用してノイズマスクを生成するステップとを含む。ノイズマスクは、信号表示マスク内に含まれる見込み信号の量を低減することを促進する。この方法は更に、信号表示マスクと生成されたノイズマスクとを利用して、画像内に存在することがある少なくとも１つ潜在的な欠陥表示の信号対ノイズ比を計算するステップを含む。  【選択図】図４
2010535343.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
部品の検査方法であって、
部品の画像を生成するステップと、
信号表示マスクを生成するステップと、
前記信号表示マスク内の信号を使用して、前記信号表示マスク内に含まれる見込み信号の量の低減を促進する信号表示マスクを生成するステップと、
前記信号表示マスクと生成された前記ノイズマスクとを使用して、画像内に存在することがある少なくとも１つの潜在的な欠陥表示の信号対ノイズ比を計算するステップと
を含む方法。
【請求項２】
対応する計算された前記信号対ノイズ比に基づいて、少なくとも１つの潜在的な欠陥を分類するステップを更に含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
ノイズマスクの生成には更に、前記生成された画像を複数の部分画像に分割するステップが含まれる、請求項１又は２に記載の方法。
【請求項４】
ノイズマスクの生成には更に、複数の部分画像の各々について少なくとも平均ピクセル値とピークピクセル値とを計算するステップが含まれる、請求項１または２に記載の方法。
【請求項５】
ノイズマスクの生成には更に、前記生成された画像の複数の部分画像の各々を、生成された前記信号表示マスクの複数の部分画像の対応する１つと比較するステップが含まれる、請求項１または２に記載の方法。
【請求項６】
ノイズマスクの生成には更に、前記生成された画像の複数の部分画像の少なくとも１つ内に、平均ノイズピクセル値の種と、ピークノイズピクセル値の種の位置を突き止めるステップが含まれる、請求項１または２に記載の方法。
【請求項７】
ノイズマスクの生成には更に、前記複数の部分画像の各々に事前に決定された規則のセットを適用するステップが含まれ、前記事前に決定された規則のセットは、前記平均ノイズピクセル値の種と、前記ピークノイズピクセル値の種の少なくとも一方に基づくものである、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
ノイズマスクの生成には更に、前記生成された画像のサブ画像の境界を侵食するステップが含まれる、請求項１乃至７のいずれか１項に記載の方法。
【請求項９】
前記信号表示マスクと前記ノイズマスクとを使用して少なくとも１つの潜在的な欠陥表示の信号対ノイズ比を計算するステップが、前記信号表示マスクと前記ノイズマスクとを組み合わせるステップを更に含む、請求項１乃至９のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１０】
前記信号表示マスクと前記ノイズマスクとを使用して前記信号対ノイズ比を計算するステップは、
前記信号表示マスクの値を前記生成された画像の値と組み合わせるステップと、
前記ノイズマスクの値を前記生成された画像の値と組み合わせるステップとを更に含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
信号検知システムであって、
プローブと、
前記プローブに結合されたプロセッサとを備え、
前記プロセッサは、
前記プローブを使用して前記部品の画像を生成し、
信号表示マスクを生成し、
前記信号表示マスクに基づいて、前記信号表示マスク内に含まれる見込み信号の低減を促進するノイズマスクを生成し、
前記信号表示マスクと生成された前記ノイズマスクとを使用して、前記画像内に存在することがある少なくとも１つの潜在的な欠陥表示の前記信号対ノイズ比を計算するようにプログラムされる、信号検知システム。
【請求項１２】
前記プロセッサは更に、前記対応する計算された信号対ノイズ比に基づいて、前記少なくとも１つの潜在的な欠陥を分類するようにプログラムされる、請求項１１に記載の信号検知システム。
【請求項１３】
前記プロセッサは更に、前記生成された画像を複数の部分画像に分割するようにプログラムされる、請求項１１または１２に記載の信号検知システム。
【請求項１４】
前記プロセッサは更に、複数の部分画像の各々に平均ピクセル値とピークピクセル値の少なくとも一方を計算するようにプログラムされる、請求項１１または１２に記載の信号検知システム。
【請求項１５】
前記プロセッサは更に、前記生成された画像の複数の部分画像の各々と前記生成された画像とを比較するようにプログラムされる、請求項１１または１２に記載の信号検知システム。
【請求項１６】
前記プロセッサは更に、前記生成された画像の複数の部分画像の少なくとも１つ内に、少なくとも１つの平均ノイズ値の種と、ピークノイズ値の種の位置を突き止めるようにプログラムされる、請求項１１または１２に記載の信号検知システム。
【請求項１７】
前記プロセッサは更に、事前に決定された規則のセットを前記複数の部分画像の各々に適用するようにプログラムされ、前記事前に決定された規則のセットは、前記平均ノイズピクセル値の種及び前記ピークノイズピクセル値の種に基づくものである、請求項１６に記載のシステム。
【請求項１８】
前記プロセッサは更に、前記生成されたノイズマスクの境界を侵食するようにプログラムされる、請求項１１乃至１７のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項１９】
前記プロセッサは更に、前記生成された信号表示マスクと前記生成されたノイズマスクとを組み合わせるようにプログラムされる、請求項１１乃至１８のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項２０】
前記プロセッサは更に、
前記信号表示マスクの値と前記生成された画像の値とを組み合わせ、
前記生成された画像の値を前記ノイズマスクの値と組み合わせるようにプログラムされる、請求項１１乃至１８のいずれか１項に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は一般に、部品の検査に関し、より詳細には、製造された部品の非破壊試験を行う方法及び装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
加工品又は部品の非破壊的評価が必要な場合、多くの用途で超音波検査技術が使用される。このような超音波検査の用途の１つは、例えばロータやブレード等のガスタービンエンジンの部品の検査である。このような部品は典型的に、所望の冶金的特性を有する材料の鍛造又は鋳造により形成される。航空宇宙の回転部品の製造に際しては、完成部品の容積全体を超音波で検査する必要がある。
【０００３】
より詳細には、分析のためにデータが収集され、記憶される検査又は検知の用途が多く存在する。ある用途では、データ中の背景ノイズの振幅が関心領域にわたって、例えば６〜１２ｄＢの変動のように大幅に変動する条件下で、超音波プローブ又はセンサからの信号を検知するように設計されている。ある用途では、形態又は周波数等の振幅以外の信号の特徴を利用して、その信号を背景ノイズと区別するために役立てることができる。しかし、ある用途では、信号を背景ノイズから識別する唯一の方法は、相対的な振幅又は信号対ノイズ比（ＳＮＲ）である。
【０００４】
このような用途の一実施形態は、チタン鍛造材料の異常の超音波検査である。このプロセスにより、基礎をなす微細構造に起因する、大幅に変動する背景ノイズを含む二次元又は三次元画像が作成される。しかし、検査で探す材料異常、例えばハードアルファ、応力亀裂、ひずみ誘起空孔、及び異物は、微細構造により生ずる形態応答又は周波数応答と同様の応答を生ずることがあり得る。その結果、検査装置は、ＳＮＲに関してこれらの画像に障害表示が存在するか否かを検知することによって、検査対象の部品を最終的に受け入れるか又は拒絶する。
【０００５】
例えば、検査プロセス中、オペレータは超音波データを解析して、欠陥を示す場合がある潜在的なＳＮＲを特定する。より詳細には、オペレータは、まず各画像の疑いのある信号を手動的に探すことによって、潜在的な表示の位置を確かめる。疑いのある信号を特定すると、オペレータは疑いのある信号の周囲に境界ボックスを手で描く。ＳＮＲの計算を完了するため、オペレータは更に、疑いのある信号の周囲の均質な背景ノイズ領域を判定する。表示用にＳＮＲを計算するため、平均偏差、最大偏差及び標準偏差等の統計が、データ信号及びノイズ領域に適用される。この技術は均質な背景ノイズを有する画像には受け入れられるが、画像が変動する背景ノイズを含んでおり、それにより均質なノイズが不明瞭になる場合は、この技術はそれほど有効ではなく、従ってオペレータによる信号の選択は困難になると共に、オペレータの解釈に委ねられることになる。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００６】
１つの態様において、部品を検査する方法を提供する。この方法は、部品の画像を生成し、信号表示マスクを生成し、信号表示マスク内の信号を用いてノイズマスクを生成するステップを含む。ノイズマスクによって、信号表示マスク内に含まれる見込み信号の量の低減が促進される。この方法は更に、画像内に存在することがある少なくとも１つの潜在的な欠陥の信号対ノイズ比を計算するために、信号表示マスク及び生成されたノイズマスクを使用するステップを含む。
【０００７】
別の態様では、信号検知システムを提供する。信号検知システムは、プローブと、プローブに結合されたプロセッサとを含む。プロセッサは、プローブを使用して部品の画像を生成し、信号表示マスクを生成し、信号表示マスクに基づいてノイズマスクを生成するようにプログラムされる。ノイズマスクによって、信号表示マスクに含まれる見込み信号の量の低減が促進される。プロセッサは更に、信号表示マスクと生成されたノイズマスクとを使用して、画像内に存在することがある少なくとも１つの潜在的な欠陥表示の信号対ノイズ比を計算するようにプログラムされる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】超音波システムの例示的実施形態の概略図である。
【図２】超音波Ｃスキャン画像内の潜在的な欠陥を検知するための例示的方法１００を示すフローチャートである。
【図３】図２に示した方法と共に利用できる調整機能のグラフ図である。
【図４】図２に示した方法を用いて検知された潜在的な欠陥を分類する例示的方法を示すフローチャートである。
【図５】図２及び／又は図４に示した方法を用いた信号検知の確率と疑似呼発生率との例示的関係のグラフ図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
本明細書で用いる「部品」という用語は、可変ノイズ及び／又は可変的な背景構造を有する画像が生成されるように結像し得るあらゆる部品を含んで良い。例えば、一実施形態では、部品は結像し得るあらゆる対象の信号である。部品の別の例として、ガスタービンエンジン内に結合されるように構成され、耐摩耗コーティングで被覆する、例えばタービン動翼の支持体等の部品がある。タービン動翼支持体は例示することのみを意図するものであり、従って、「部品」という用語の定義及び／又は意味を限定することを意図するものではない。更に、本明細書では、本発明をガスタービンエンジン、より詳細にはガスタービンエンジンのロータに関連して記載するが、本発明は、タービンエンジンの別の固定部品及び回転部品、動力システムの部品、パイプライン部品、及び／又は、可変ノイズ及び／又は可変的な背景構造を有する画像が生成されるように結像し得るその他のあらゆる部品に応用できる。従って、本発明の実施は、ガスタービンエンジンのロータに限定されるものではなく、むしろ、可変ノイズ及び／又は可変背景構造を含むあらゆる画像内の信号を発見し、分類するために使用し得る。
【００１０】
更に、本明細書では本発明を超音波試験装置に関連して記載するが、本発明は、例えば渦電流試験、赤外線及び／又は熱試験、Ｘ線試験、磁気共鳴試験、及び／又は可変ノイズ及び／又は可変背景構造を含むあらゆる画像を生成する他の非破壊試験方法及び／又は技術に応用できる。本発明は、例えば医用画像、天体画像、衛星画像、及び／又は、可変ノイズ及び／又は可変背景構造を含む画像を生成する他の信号検知方法及び／又は技術にも応用できる。従って、本発明の実施は超音波試験に限定されるものではなく、可変ノイズ及び／又は可変背景構造を含むあらゆる画像内の信号を発見し、分類するために使用する。同様に、本明細書で用いる「プローブ」という用語には、信号データを取得するために使用するあらゆる装置を含めても良い。
【００１１】
図１は、プロセッサ１６、ディスプレイ１８、キーボード２０、及びマウス２２を含む制御ユニット１４に結合されたプローブ又はパルスエコー・トランスデューサを含む超音波システム１０の例示的実施形態の概略図である。本明細書で用いる「プロセッサ」という用語は、この分野でプロセッサと呼ばれる集積回路だけに限定されるものではなく、広義にコンピュータ、プロセッサ、マイクロコントローラ、マイクロコンピュータ、プログラマブルロジックコントローラ、特定用途向け集積回路、及びその他のプログラム可能な回路のことを言う。制御ユニット１４は、超音波試験データを取得し、解析し、表示するように構成される。例示的実施形態では、超音波システム１０は、送信機と受信機の両方の機能を果たす部品の片側に配置された単一のトランスデューサを使用する、パルスエコー（ＰＥ）超音波試験装置である。パルスエコー試験を利用すれば、試験部品の片側にアクセスするだけで良い。様々な実施形態では、超音波システム１０は、試験部品の表面にわたってトランスデューサ１２を移動する電気機械装置を含んで良く、電気機械走査装置は、移動するトランスデューサの位置を監視する１つ又は複数の位置センサを含んで良い。
【００１２】
使用時には、トランスデューサ１２は試験される部品２４と音響的に接触するように配置され、超音波が部品２４に投射される。一実施形態では、部品２４とトランスデューサ１２の間の音の伝達を促進するため、部品２４とトランスデューサ１２の間に周知の音響ゲルを配置する。別の実施形態では、部品２４及びトランスデューサ１２は、超音波が液体を伝わり易くするため液体に浸漬されて互いに近接して配置される。自動設定の液体を使用する例示的実施形態では、システム１０は、少なくとも１つのコレット又はマンドレル（図示せず）を含む回転テーブル（図示せず）を含む。部品２４はコレット内、又はマンドレル上に自動的に固締され、走査中に部品２４がトランスデューサ１２の近傍に留まるように、テーブルを回転又は横移動させる。トランスデューサ１２は超音波エネルギを発し、このエネルギは部品２４内の界面２６（断絶、介在物、微小亀裂等）に遭遇すると、又は、部品２４と液体の間の部品２４の（トランスデューサ１２に対して）遠位側の界面に当たると、少なくとも一部が反射する。超音波が界面に接触すると、音響エネルギの一部が部品を通して反射し、超音波トランスデューサ１２の方向に戻る。超音波トランスデューサ１２は、ＲＦ音波パルスを生成する送信機と、反射したＲＦ音波信号を記録する受信機の両方として使用し得る。ＲＦパルスが送信される時点とＲＦ放射が受信される時点の間の時間は、音波が試験部品内に入り、断絶領域に接触し、超音波トランスデューサ１２に戻るまでの時間に等しい。従って、送信と受信の間の時間は、断絶の深さに関連する。ＲＦ信号の振幅は断絶の大きさに関連するが、断絶の反射性が高いほど多くの音響エネルギが反射して超音波トランスデューサ１２の方向に戻るからである。
【００１３】
一実施形態では、超音波トランスデューサ１２は、制御ユニット１４によって移動が精密に制御される機械式アーム（図示せず）上に配置される。機械式アームは、試験中に精密に制御された走査を行う際に、試験部品２４の表面の上方で超音波トランスデューサ１２を移動させる。機械式アームは、開始点２８から超音波トランスデューサ１２を移動させる。超音波トランスデューサ１２が試験部品２４を横切って移動すると、超音波試験データが、事前にプログラムされたデータポイント３０で収集される。例示的実施形態では、データポイント３０は、距離３２を隔てて等間隔に配置される。代替実施形態では、制御ユニット１４は、不規則な距離でデータを取得するようにプログラムされる。位置センサ（図示せず）を使用して、走査中に超音波トランスデューサ１２の位置を判定し易くしても良い。位置データを利用して、超音波画像内で試験部品２４を再構成しても良い。
【００１４】
超音波トランスデューサ１２が反射した音波を個々のデータポイント３０で受けると、情報がＲＦ信号の形態で制御ユニット１４に送られる。このＲＦ信号は制御ユニット１４によってデジタル化され、それによって生じたデジタルデータはデータアレイとして制御ユニット１４内のメモリ３４に送られ、そこに記憶される。各々のデジタルデータのセットが生じた試験部品２４上の位置は、走査パターンを知ることによって、且つデータアレイ内のデジタルデータの位置を知ることによって判定できる。
【００１５】
図２は、超音波Ｃスキャン画像内の欠陥を検知する例示的方法１００を示すフローチャートである。方法１００は、Ｃスキャン画像を取得するステップ１０２と、例えば（図１に示す）部品２４等の物体の超音波画像Ｆを生成するステップ１０４と、超音波画像Ｆの表示マスク１０８を生成するステップ１０６とを含む。例示的実施形態では、表示マスク１０８を生成するステップは、画像Ｆを部分画像に分割するステップ１１０と、局部閾値を計算するステップ１１２と、ピクセル毎の閾値を得るために平滑化及び補間を行うステップ１１４と、閾値マスクを適用することによって信号をセグメント化するステップ１１６とを含む。
【００１６】
前述のように、走査プロセス中、超音波システム１０は、部品２４の表面に沿った音で部品を走査する。部品２４上の各位置（ｘ、ｙ）で、超音波トランスデューサ１２は、部品からトランスデューサ１２に信号を反射し、又は反響する部品２４を通る音波を送るために、システム１０によってパルス化される。その後、反射する信号の最大振幅値がデジタル化され、データプロセッサ１６に記憶され、それによってディスプレイ１８を介して画像を観察するのに適した部品２４のＣスキャン画像Ｆが画定される。
【００１７】
方法は更に、表示マスク１０８を生成するために使用される欠陥自動認識ステップ１０６を含む。より詳細には、Ｃスキャンでは、ピクセルデータ値ｆ（ｉ、ｊ）がＣスキャン画像Ｆのピクセル（ｉ、ｊ）毎に取得され、それによってＭｉ×Ｍ２ピクセル画像が画定される。データプロセッサ１６は、以下に詳細に記載するように、ピクセルデータ値ｆ（ｉ、ｊ）を欠陥・無欠陥のバイナリ値ｂ（ｉ、ｊ）に変換可能にする画像処理ソフトウエアを含む。
【００１８】
Ｍｉ×Ｍ２のＣスキャン画像Ｆ毎にピクセルデータ値ｆ（ｉ、ｊ）が得られると、画像ＦをＧｋと呼ばれるＮｉ×Ｎ２のサイズのＫの部分画像又は領域に論理的に分割する分割ステップ１１０が実行される。但しｋ＝１，．．．Ｋである。例示的実施形態では、部分領域はピクセルデータ値ｇ（ｉ、ｊ）を含む。例えば、２０４８×１０２４のピクセル画像Ｆが使用される場合は、画像は各々が１２８×１２８のピクセルを有する１２８の部分画像に分割され得る。上記の部分画像のサイズは例示的なものであるに過ぎず、画像Ｆの全体的なピクセルサイズに基づいて変更し得ることを理解されたい。部分画像のサイズと形状は、所望の性能レベルを達成するために、画像Ｆのサイズに対して相対的に選択可能な設計上のパラメータである。一般に、部分画像が小さいほど、本発明の方法によって特定可能な表示は小さくなる。
【００１９】
好ましくは、第１の部分画像Ｇｉは画像の縁部で画定され、ｋ＝２，．．．Ｋでの残りの部分画像Ｇｋは、ラスタ走査規則を用いて選択され、それによって画像の空間相関を保持するように部分画像が画定される。
【００２０】
部分画像が画定されると、各部分画像Ｇｋ毎の閾値レベルｙ（ｋ）を計算するために、ステップ１１２で局部閾値が計算される。一実施形態では、局部閾値を以下の方程式によって計算する。
ｙ（ｋ）＝ｙ（ｋ−ｌ）＋Ａ３（ｋ） （１）
Ａ３＝ｈ３（Ａ２（ｋ））           （２）
Ａ２（ｋ）＝Ａｉ（ｋ）−ｙ（ｋ−ｌ）      （３）
Ａｉ（ｋ）＝ｈｉ（Ｇｋ）           （４）
但し、Ａｉ（ｋ）は、方程式（４）に示されるようにｈｉと記される関数を用いて各部分画像Ｇｋ内のピクセルデータ値ｇ（ｉ、ｊ）から計算される第１の調整値である。好ましくは、第１の調整値は、各部分画像内のピクセルデータ値ｇ（ｉ、ｊ）の標準偏差の平均値プラス数倍であるが、特定の用途に応じて、最大値、最小値、平均値、中間値、又はその他の適切な第１の調整値を用いても良い。第１の調整値の選択は、使用される金属の種類、又は特定したい表示に応じて選択的に選ぶことができる設計上のパラメータである。
【００２１】
方程式（３）に示されるように、第１の調整値Ａｉ（ｋ）から先行の領域的な閾値レベルｙ（ｋ−ｌ）を減算することによって、第２の調整値Ａ２（ｋ）を計算する。ピクセルデータ値ｆ（ｉ、ｊ）を得るために部品をＣスキャンする際に用いられる、データ取得システムの特定の特性に適合するように選択的に選ばれる関数ｈ３を用いて、第２の調整値Ａ２（ｋ）から第３の調整値Ａ３（ｋ）を計算することができる。関数ｈ３の好ましい実施形態を図３に示し、これは８ビットのＣスキャンデータ取得システムで収集されるデータ値と共に用いるのに特に適している。図３に示すように、関数ｈ３は好ましくは、上下の飽和ポイント１３０と１３２とをそれぞれ含む非線形関数であり、飽和ポイントの間では線形である。飽和ポイント１３０及び１３２は、各部分画像の第３の調整値の上限と下限とを設定する役割を果たす。
【００２２】
図３の関数ｌ１３は調整関数ｈ３の好ましい実施形態を示すが、飽和ポイント１３０及び１３２及び／又は関数ｌ１３の形状は、この方法が使用されるシステムの特別な特性に応じて異なることがある。例えば、使用されるデータ取得システムの種類又はダイナミックレンジ、超音波信号に加えられる減衰又は利得の量、金属内のゲートの長さ、及び／又は特定されるべき表示のサイズ又はタイプに基づいて関数ｌ１３を決定しても良い。すなわち、特定の検査手順及び／又は本発明が利用される用途の要求基準に基づいて、特定の調整関数ｌ１３を選択的に定めることができる。
【００２３】
関数ｌ１３は、データ取得プロセスに関する情報を組み込むことに加えて、適応フィルタ内の忘却係数と同様の役割を果たす重み関数でもある。関数ｌ１３は、現在の部分画像Ｇｋの閾値レベルｙ（ｋ）を計算する際に、（ｙ（ｋ−ｌ）に含まれる）以前の部分画像Ｇｋ−ｌからの情報に対して（第２の調整値Ａ２（ｋ）に含まれる）現在の部分画像Ｇｋからの情報にどのように重み付けするかを定めることによって、手順の「メモリ」を決定する。好ましくは、関数ｌ１３は、線形範囲ではｌｉ３（Ｘ）＝０．５（Ｘ）等の定数関数であるが、別の適宜の重み関数を用いても良い。従って、関数ｈ３は、この方法の性能を調整するために選択的に定めることができる設計上のパラメータである。
【００２４】
方程式（１）から分かるように、各部分画像Ｇｋの領域的閾値レベルｙ（ｋ）は、部分画像Ｇｋ−ｌの以前の領域的閾値レベルｙ（ｋ−ｌ）に第３の調整値Ａ３（ｋ）を加算することによって決定される。前述のように、部分画像の画定及び番号付けと、物体の空間相関との一貫性を保つことで、次の閾値レベルを計算する場合に、この方法が以前の閾値レベルを利用することが可能になる。従って、方程式（１）〜（４）は、各領域で閾値レベルを計算する際の移動加重平均として機能する。
【００２５】
方程式（１）の閾値手順の開始を可能にするには、部分画像Ｇ１の閾値レベルｙ（ｌ）が定められなければならない。これは、部分画像Ｇ１内のデータ値ｇ（ｉ、ｊ）から計算された初期領域値に対応する調整関数ｈｉの値を用いることによって、又は手順の開始を可能にする他のいずれかの適宜の手段によって達成できる。
【００２６】
領域的閾値レベルｙ（ｋ）が各部分画像Ｇｋについて決定されると、
【００２７】
【数１】
2010535343.tif 000003
【００２８】
に基づいて近隣Ｌｋを用いて新たな領域的閾値レベルｚ（ｋ）を生成するために領域的閾値レベルｙ（ｋ）の近隣平均が用いられ、但し、ｙ（ｊ）ｅＬｋは、Ｌｋに含まれる各々のｙ（ｊ）‘ｓである。近隣平均の算出は、部分画像を画定するために利用されるラスタ走査規則が因果的であり、Ｃスキャン画像内のノイズ相関が典型的には非因果的であるということを考慮に入れて行われる。方程式（１）の手順は、現在の部分画像の領域的閾値を計算する際に、現在の部分画像に時間的に先行する部分画像からの情報のみを考慮に入れるので、この方法は近隣平均によって、時間的に先行するか否かに関わらず、現在の部分画像の近傍又は周囲の全ての情報を考慮に入れることが可能になる。例えば、部分画像Ｇｋの領域的閾値レベルｙ（ｋ）が、部分画像Ｇｋと直に隣接する部分画像の全ての領域的閾値レベルと平均化され、それによって部分画像Ｇｋの新たな領域的閾値レベルｚ（ｋ）を決定するように近隣ＬＫを定めても良い。
【００２９】
本発明の方法では近隣平均計算のステップが用いられることが好ましいが、これは利用することによって欠陥検知の確率を高くし、且つ／又はある用途では疑似欠陥表示の確率を低くすることができる任意のステップである。しかし、近隣平均計算は、ある用途では欠陥の特定に効果が少ないか、殆どないこともあることが判明している。従って、ある用途では、方法を簡略にするため、近隣平均計算ステップを省いても良い。
【００３０】
領域的閾値レベルｙ（ｋ）又はｚ（ｋ）が決定されると、補間法を用いて領域的閾値から画像Ｆの各ピクセル（ｉ、ｊ）にピクセルの閾値ｔ（ｉ、ｊ）が計算される補間ステップ１１４が実行される。補間ステップは、領域間の閾値レベルを平滑化することによって部分画像の境界間の連続性を確実なものにし、それによって、部分画像の境界で隣接するピクセル間の閾値レベルに大きな差が生じないようにするために実行される。好ましくは、ピクセルの閾値レベルｔ（ｉ、ｊ）を決定するために線形補間法が用いられる。
【００３１】
ピクセルの閾値レベルｔ（ｉ、ｊ）が決定されると、１０８で表示マスクを生成するために１１６で信号がセグメント化される。特に、ピクセルデータ値ｆ（ｉ、ｊ）とピクセルの閾値ｔ（ｉ、ｊ）との比較に基づいて１０８で表示マスクを生成するために、バイナリ値ｂ（ｉ、ｊ）が決定される。表示マスク１０８は好ましくは、表示マスク１０８を構成するＭｉ×Ｍ２のバイナリデータ値を含む。例えば、バイナリ値ｂ（ｉ、ｊ）は以下のように決定することができる。
【００３２】
【数２】
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【００３３】
従って、１のバイナリ値は、金属上の対応位置の欠陥又は大きい結晶粒等の表示を特定し、０のバイナリ値は金属のその特定位置に欠陥がないことを特定するであろう。
例示的実施形態では、方程式（６）のバイナリ値を選択する特定の判断基準は、特定の用途に大きく左右されることがある。例えば、ある用途では、データ値ｆ（ｉ、ｊ）がピクセルの閾値ｔ（ｉ、ｊ）未満又は閾値ｔに等しくなく、閾値ｔを超える場合に１のバイナリ値を選択しても良い。逆に、この方法を利用できるデータ取得システムには、ピクセルデータ値ｆ（ｉ、ｊ）が対応するピクセルの閾値ｔ（ｉ、ｊ）以上ではなく以下である場合に、表示を特定することが望ましいものもある。
【００３４】
図４は、図２に示した方法を用いて検出された潜在的な欠陥を分類する例示的方法を示すフローチャートである。例示的実施形態では、表示マスク１０８が前述のように生成された後、表示マスク１０８は、ノイズマスクの生成を促進するためのノイズボックス分類器１４０と、信号対ノイズ比（ＳＮＲ）計算アルゴリズム１４２の両方に伝送される。例示的実施形態では、ノイズボックス分類器１４０は、例えば（図１に示す）プロセッサ１６上に搭載されたプログラム又はアルゴリズムである。
【００３５】
例示的実施形態では、ノイズボックス分類器１４０は、（図２のステップ１０４で生成された）画像Ｆ内の均質なノイズ領域の位置を自動的に突き止め、又は特定し、且つこの均質なノイズ領域を含むマスクを生成するようにプログラムされる。均質なノイズマスクは、ＳＮＲ計算アルゴリズム１４２に伝送される。ＳＮＲ計算アルゴリズム１４２は、（図２に示した方法を用いて生成された）表示マスク１０８内に位置するいずれかの信号のＳＮＲを計算するようにプログラムされる。
【００３６】
図４を参照すると、ステップ１５０で、画像ＦはＣ部分画像又はＲ０で示される寸法Ｄｉ×Ｄ２の領域に論理的に分割される。但し、ｃ＝１，．．．Ｃである。例示的実施形態では、部分画像はピクセルデータ値ｒ（ｉ、ｊ）を含む。例えば、２０４８×１０２４のピクセルを有する画像が用いられる場合、画像は５×３０のピクセル、すなわち１５０ピクセルを含む部分画像に分割することができ、従って内部に総計１４，３５０の部分画像を含む。上記の部分画像のサイズは例示的なものに過ぎず、画像Ｆの全体的なピクセルサイズに基づいて変更しても良いことを理解されたい。部分画像のサイズ及び形状は、所望の性能レベルを達成するための画像Ｆのサイズに対して選択的に選んで良く、又は試験される画像の分類に基づいて選択しても良い。一般に、部分画像が小さいほど、本発明の方法によってノイズマスクの空間適応度が高まる。
【００３７】
部分画像が画定されると、部分画像Ｒｃ内の各々の見込み信号毎の局部平均値と局部ピーク値が１５２で決定される。詳細には、各々の例示的部分画像Ｒｃが、前述のように１５０のピクセルを含んでいるものと想定すると、部分画像Ｒｃ内の各ピクセル毎のピクセル輝度値を決定し、ピクセル輝度値の合計を部分画像Ｒｃ内の全ピクセル量で除算することによって平均値が計算される。更に、ステップ１５２で、ピクセル輝度のピーク値が決定される。すなわち、最も高い輝度値を有する部分画像内のピクセルが特定される。平均ピクセル輝度値とピクセル輝度のピーク値については、以下に記載する。その結果、ノイズボックス分類器１４０によって動作する各部分画像毎に、平均値とピーク値とを含むアレイが特定される。
【００３８】
ステップ１５４で、ノイズボックス分類器１４０は、信号表示マスク１０８内で特定された信号がステップ１５０で画定された部分画像をカバーしているか否かを判定する。より詳細には、ノイズボックス分類器１４０は、部分画像Ｒｃを実質的に覆う信号表示マスク１０８内のいずれかの信号表示を特定するようにプログラムされる。例えば、ステップ１５４で部分画像Ｒｃの約８０％が覆われているものと判定されると、すなわち部分画像内データの８０％が潜在的に無効であり、又はノイズ領域の一部ではないものと想定すると、方法はステップ１５８に進む。しかし、ステップ１５４でノイズボックス分類器１４０が部分画像Ｒｃの８０％未満しか覆われていないものと判定されると、部分画像Ｒｃ内データは有効であるものと見なされ、ノイズボックス分類器はステップ１５６に進む。本明細書で用いる８０％の被覆領域は例示的なものにすぎず、被覆領域はいずれかの適宜な百分率に修正されても良い。
【００３９】
前述のように、ステップ１５４で所定の百分率の部分画像Ｒｃが覆われていることをノイズボックス分類器１４０が判定すると、後述のように、平均及びピーク表示の位置を突き止めるために、ステップ１５２で生成されたノイズのピーク値又は統計値が利用されることはない。むしろ、ノイズボックス分類器１４０は、ステップ１５８で、部分画像上の最近隣修正を行うようにプログラムされる。動作中、最近隣修正又はアルゴリズムは、ピクセルの修正された輝度ベクトルを決定し、この修正された輝度をステップ１５６に送信する。所定の百分率の部分画像Ｒｃが覆われていないとノイズボックス分類器１４０が判定すると、任意に、ステップ１５２で生成された平均及びピークノイズ値又は統計値を利用して、ステップ１５６で表示のための平均及びピークノイズ値の種の位置を突き止めることもできよう。
【００４０】
ステップ１５６で、ステップ１５２で生成された平均及びピーク値、又は代替として異なる局部近隣のピクセルを利用して、画像Ｆ内の表示信号の平均及びピークノイズ値の種の位置が突き止められる。その結果、ステップ１５６では２つの値、すなわち画像Ｆ内の各表示毎の平均ノイズピクセル値の種と、画像Ｆ内の各表示毎のピークノイズピクセル値の種とが生成される。より詳細には、前述のように、ステップ１５２で、画像Ｆ内の各部分画像Ｒｃ毎に平均値とピーク値とが生成される。ステップ１５６で、ステップ１５２で決定された平均及びピーク値、又は問題の各々の表示に適合する近傍領域から計算された平均及びピーク値を利用することによって、表示マスク１０８内の各表示毎にノイズ領域シーディングの平均及びピーク値が決定される。
【００４１】
ステップ１６０で、ステップ１５６で決定された平均ピクセル値とピークピクセル値とを利用して成長する接続された部品領域に、ノイズボックス制限規則が適用される。より詳細には、このステップにおいて、ステップ１５６で計算された値は、デシベル単位で測定された所定範囲によって「成長」する。例えば、ステップ１５６で決定された平均値が３０カウントであると想定すると、ステップ１６０で平均制限規則により＋／−６デシベルだけ領域が成長すると、平均部分画像値からなる領域は１５カウントから６０カウントの間で成長する。すなわち、ノイズボックス領域成長制限規則は、ステップ１５２で決定された部分画像の平均値とピーク値の両方について、接続された成長領域の境界を表す。接続性による好ましい成長方法は単一距離基準であり、これは接続される対角線上の近隣要素を考慮に入れない。これらの基準での成長領域が、論理積集合と組み合わされて初期の成長ノイズ領域マスクを形成する。
【００４２】
ステップ１６２で、ステップ１６０で決定された値を利用して成長領域が侵食される。より詳細には、成長領域の近傍に存在する境界ノイズ領域の除外を促進するため、各々の部分領域の画像が侵食される。侵食アルゴリズムが最初の成長ノイズ領域を侵食した後、侵食されたマスクはステップ１６４に送られ、そこで境界領域が除外されたか否かが判定される。境界領域が除外されていない場合は、アルゴリズムはステップ１６２に戻り、そこで以前の反復で用いられた精錬された構造要素で画像は更に侵食される。しかし、ステップ１６４で境界領域が侵食されたことが判定されると、アルゴリズムはステップ１６６に進む。
【００４３】
ステップ１６６で、ノイズマスクが小さすぎてそれ以上の画像処理が不可能であるか否かが判定される。例えば、ステップ１６２と１６４で、有効なノイズ領域を可能にするには少なすぎるピクセル量まで部分画像が縮小されると、ノイズ領域は、有効になる所定量のピクセルがノイズ領域内に確実に存在するようにするため、ステップ１６６でマスクが拡張又は成長する。例示的実施形態では、処理される画像の分類に基づいて、所定量のピクセルがプリセットされる。任意に、ステップ１６６で更なる処理を可能にする最小限のピクセル量を部分画像が含んでいることが判定されると、方法はステップ１７０に進む。
【００４４】
ステップ１７０で、ノイズマスクが例えば原画像１０８と全く同じサイズになるように、ノイズマスクのサイズを変更する。ステップ１７２で、ステップ１７０で生成されたノイズマスク内のノイズ領域の高さを制限する。より詳細には、ノイズマスク内の信号のノイズマスク高さは、ピクセル数での所定の高さに制限される。
【００４５】
ステップ１４２を再び参照すると、ノイズボックス分類器１４０によって生成されたノイズマスクと、（図２に示した方法を用いて生成された）信号表示マスク１０８を利用して、潜在的な欠陥信号の信号対ノイズ比（ＳＮＲ）が計算される。より詳細には、信号表示マスク１０８内の各ピクセル毎のマスク値（１又は０）が、原画像Ｆ内の各々の対応するピクセルのピクセル値で乗算され、残りの「信号」ピクセルで信号の統計値を生成する。同様に、ノイズボックス分類器１４０によって生成されたノイズマスク内の各ピクセル毎のマスク値（１又は０）が、原画像Ｆ内の各々の対応するピクセルのピクセル値で乗算され、残りの「ノイズ」ピクセルでノイズの統計値を生成する。信号及びノイズの統計値は、ＳＮＲ計算するために数学的に組み合わされる。
【００４６】
ステップ１４２で計算したＳＮＲの出力パラメータを用いて、ステップ１０６での表示マスクの生成によって最初に検知された潜在的な表示が１８０で分類される。すなわち、各表示毎に計算されたＳＮＲの欄が、表示が呼び出されるべきか否かを判定するために分類スペースを画定する。評価される画像の分類に応じて、ＳＮＲは、発見された信号を表示として分類し続けるか、部品の画像の拒絶し得ない特徴として信号を送るかの、発見された表示ごとの閾値となる。例示的実施形態では、ＳＮＲアルゴリズム１４２の結果は、限定されるものではないが、例えばディスプレイ１８、プリンタ（図示せず）、ハードドライブ、ＣＤ−ＲＯＭ、フロッピー（登録商標）ディスク、及び／又はＵＳＢ記憶装置等のデータ記憶装置（図示せず）及び／又はその他のいずれかの出力位置に１８２で出力される。ＳＮＲアルゴリズム１４２の出力は、表示として分類された信号を含み得るが、それに限定されない。
【００４７】
図５は、信号検知の確率と疑似呼率との関係を示す、異なる最適化条件下で動作するアルゴリズム１４２のグラフ図である。ＳＮＲの閾値を変更することによって、曲線上の動作ポイントに応じてアルゴリズムの動作ポイントを容易に選択することができる。アルゴリズムのパラメータセットを変更することによって、異なる特性曲線を作成しても良い。
【００４８】
本明細書には、異なる分類の画像毎に容易に調整されるように、振幅に基づいて変化可能なノイズパターンを有する超音波画像内の欠陥信号を検知するようにプログラムされた超音波検査システムを記載する。より詳細には、この方法は動的閾値及びＳＮＲをベースにした分類器を使用する。動作中、動的閾値は図２に示したアルゴリズムを用いて見込み欠陥信号を特定する。このアルゴリズムは、広範囲の画像分類にわたって、背景ノイズから見込み欠陥信号をセグメント化するように同調され得る。
【００４９】
動的閾値の出力が、ＳＮＲをベースにした分類器に送られる。分類器は、均質なノイズの局部領域に基づく自動的なＳＮＲ計算を利用して、見込み信号のセットを縮減する。ＳＮＲをベースにした分類器からの出力は、アルゴリズムの動的閾値部分によって生ずるいずれかの疑陽性を実質的に除去する画像内の関連信号のセットである。また、ＳＮＲの値を調整することによって、分類器を多様な分類の画像向けに調整し得る。例えば、１つの分類の画像内で、対象の材料の異常は４．０以上のＳＮＲを有することがある。この場合は、この基準を満たす信号だけを戻すように分類器を設定しても良い。しかし、第２の分類の画像の場合は、対象の材料の異常は２．５以上のＳＮＲを有することがある。この場合は、分類器内のＳＮＲの値を４．０から２．５に変更するように自動信号認識ソフトウエアを修正しても良い。このように、画像処理のエキスパートを含めなくても、本明細書に記載の自動信号認識ソフトウエアを広範な分類の画像に応用できる。
【００５０】
動作中、図２に記載のアルゴリズムを最適化することによって、図４に示した分類器を利用して信号検知の確率は９５％以上に向上した。領域成長と形態との組み合わせを適用することによって、検知されたどの信号のＳＮＲをも正確に計算するように分類器がプログラムされる。詳細には、発見的方法のセットを保持しつつ、信号の周囲の不規則な形状のノイズ領域がトレースされる。ノイズ領域は、信号の近傍で発見された局部的な統計値によって画定される均質なノイズのみを含む。アルゴリズムは、ＳＮＲが閾値基準を決定的に下回った見込み表示があればそれをフィルタで除去し、その結果、検証セットでの疑似陽性率が約０％まで低下し、それによってＳＮＲ計算の精度が高まる。
【００５１】
従って、図２はアルゴリズムの調整可能な性質を強調する、例示的な信号検知アルゴリズムを示している。本明細書に記載のアルゴリズムは、共通のノイズ領域が表示分類プロセスにより構築されることを前提にして、検査者が結果に同意できるようにする基準を提供する。アルゴリズムは更に、正確なＳＮＲの測定を行い、それによって検査のサイクル時間を短縮し、複雑さを低減し、検査の正確な再現性をもたらす。例示的実施形態では、ＳＮＲの測定を利用して、試験される部品及び／又は検知される信号を自動的に処理する。例えば、ＳＮＲの測定は、亀裂、ハードアルファ、空孔、異物を含むがそれに限定されない材料の異常の存在、及び／又は試験される部品の配置に利用し得るその他のいずれかの微細構造の特性を示し得る。このように、上記の方法及び装置によって、部品が材料構造内に異常を含んでいるか否かの自動的な判定が促進される。
【００５２】
本明細書に記載のシステム及び方法の様々な実施形態の技術的な効果には、走査される物体の近表面の不連続性の検知を向上させること、及び以下の少なくとも１つが含まれる。上記の方法及び装置は、超音波検査システムの近表面解像度を高める上で費用効果が高く、信頼性が高い。方法及び装置は、検査される部品上の二次元格子のポイントにわたる検査領域及び表面エコーの超音波波形データの収集を行う。表面信号の周囲領域からの波形データは、信号及び映像処理技術を利用して事後処理される。その結果、近表面解像度が高まる。次いで、結果として生じたデータを、自動検知アルゴリズムによって、又は手動的な精査によって検査中の対象の信号検出用に更に処理することができる。上記の方法及び装置は、製造、組み立てを促進し、費用効果が高く信頼できる方法で部品の保守のサイクル時間を短縮する。
【００５３】
上記のように、部品を自動的に処理する方法及び装置を詳細に記載した。この方法及び装置は、本明細書に記載の特定の実施形態に限定されるものではなく、方法及び装置の構成要素を、本明細書に記載のその他の構成要素とは独立して別個に利用しても良い。例えば、この方法を別の非破壊試験及び／又は別の信号検知方法及び／又は技術と組み合わせて使用しても良く、本明細書に記載の超音波システムのみに限定されない。むしろ、本発明を多数の別の非破壊試験及び／又は信号検知の用途と組み合わせて実装し、利用することができる。
【００５４】
本発明を様々な特定の実施形態に関連して記載してきたが、本発明を特許請求の範囲の趣旨及び範囲内で修正して実施できることが当業者には理解されよう。
【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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【国際調査報告】
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