(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
時間に対しサンプルの複数の画像を取得するカメラを備え、各画像が複数のピクセルを有し、各ピクセルが当該サンプルの単調に変化する特性に対応する大きさ（amplitude）を有し、
前記複数の画像を受信し、少なくとも前記複数のピクセルの一部に対してデータ配列を生成するプロセッサを備え、当該データ配列は所定時間におけるピクセルの大きさの対数と当該所定時間の対数とに対応し、前記プロセッサは、少なくとも前記データ配列の一部に多項式をフィットさせ、当該多項式は少なくとも１つの多項式の係数を有し、その結果複数のピクセルの前記部分の各ピクセルが前記少なくとも１つの多項式の係数を含む係数配列により表現される、
ことを特徴とするサンプルの単調に変化する特性の時間応答を判定するシステム。
【請求項２】
前記カメラは赤外線カメラであることを特徴とする請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記プロセッサはコンピュータ内にあることを特徴とする請求項１に記載のシステム。
【請求項４】
前記プロセッサは前記カメラに配置されることを特徴とする請求項１に記載のシステム。
【請求項５】
前記プロセッサは、特定の時間値に対する前記多項式の瞬間的一次微分を計算することを特徴とする請求項１に記載のシステム。
【請求項６】
前記プロセッサは、時間に対する各ピクセルの前記一次微分が−０．５から予め定められた閾値だけ偏差するかどうかを判定することを特徴とする請求項５に記載のシステム。
【請求項７】
前記プロセッサは、特定の時間値に対する前記多項式の瞬間的二次微分を計算することを特徴とする請求項５に記載のシステム。
【請求項８】
前記プロセッサは、各ピクセルの前記二次微分がゼロ交差を有するかどうかを判定し、当該ゼロ交差の存在が欠陥のあるピクセルを示し、ゼロ交差の不存在が欠陥のないピクセルを示す、
ことを特徴とする請求項７に記載のシステム。
【請求項９】
前記プロセッサは、欠陥のあるピクセルに対して一番初期のゼロ交差時間の対数を線形時間領域に変換し、欠陥のないピクセルに対して指定された値を割り当て、各ピクセルに対して当該指定された値と前記変換されたゼロ交差時間とを使用して、欠陥のあるピクセルに対して第１の色値を、欠陥のないピクセルに対して第２の色値を使用する欠陥マップ配列を生成する、
ことを特徴とする請求項８に記載のシステム。
【請求項１０】
前記プロセッサは、参照多項式を生成し、当該参照多項式から複数のピクセルの前記部分における各ピクセルに対応する前記多項式を差し引いてコントラスト曲線を生成し、当該コントラスト曲線のピークは、表面近傍の欠陥の存在を示す、
ことを特徴とする請求項１に記載のシステム。
【請求項１１】
前記プロセッサは、前記データ配列の第１の部分に第１の多項式をフィットさせ、前記データ配列の第２の部分に第２の多項式をフィットさせる、
ことを特徴とする請求項１に記載のシステム。
【請求項１２】
前記プロセッサは、前記データ配列を、初期領域、中間領域、終期領域に分割し、当該初期領域に第１の多項式を、当該中間領域に第２の多項式を、当該終期領域に第３の多項式をフィットさせる、
ことを特徴とする請求項１に記載のシステム。
【請求項１３】
前記係数配列を記憶するメモリをさらに備えることを特徴とする請求項１に記載のシステム。
【請求項１４】
前記係数配列は、前記カメラにより取得される画像数には依存しないサイズを有するファイルとして、前記メモリに記憶される、
ことを特徴とする請求項１３に記載のシステム。
【請求項１５】
サンプルの温度を変更する手段を備え、
時間に対し当該サンプルの複数の画像を取得するカメラを備え、各画像はそれぞれが前記サンプルの前記温度に対応する大きさを有する複数のピクセルを有し、
前記複数の画像を受信し、前記複数のピクセルのそれぞれに対してデータ配列を生成するプロセッサを備え、当該データ配列は所定時間におけるピクセルの大きさの対数と当該所定時間の対数とに対応し、前記プロセッサは、前記データ配列の少なくとも一部に多項式をフィットさせ、当該多項式は対数領域にあって少なくとも２つの多項式の係数を有し、その結果前記複数のピクセルの各ピクセルが前記少なくとも２つの多項式の係数を含む係数配列により表現され、前記プロセッサは、所定の時間値に対して各多項式の瞬間的一次微分及び瞬間的二次微分のうち少なくとも１つを計算する、
ことを特徴とするサンプルの温度変化に対する時間応答を判定するシステム。
【請求項１６】
前記プロセッサは、時間に対する各ピクセルの前記一次微分が−０．５から予め定められた閾値だけ偏差するかどうかを判定することを特徴とする請求項１５に記載のシステム。
【請求項１７】
前記プロセッサは、各ピクセルの前記二次微分がゼロ交差を有するかどうかを判定し、当該ゼロ交差の存在が欠陥のあるピクセルを示し、ゼロ交差の不存在が欠陥のないピクセルを示す、
ことを特徴とする請求項１５に記載のシステム。
【請求項１８】
前記プロセッサは、欠陥のあるピクセルに対して一番初期のゼロ交差時間の対数を線形時間領域に変換し、欠陥のないピクセルに対して指定された値を割り当て、各ピクセルに対して当該指定された値と前記変換されたゼロ交差時間とを使用して、欠陥のあるピクセルに対して第１の色値を、欠陥のないピクセルに対して第２の色値を使用する欠陥マップ配列を生成する、
ことを特徴とする請求項１７に記載のシステム。
【請求項１９】
前記第１の色値はマップ化カラーパレットから選択され、前記第２の色値はグレースケールから選択され、その結果前記欠陥マップは、欠陥の深さに対応する色で欠陥を示し、当該欠陥は、前記サンプルの当該グレースケール画像に重畳される、
ことを特徴とする請求項１８に記載のシステム。
【請求項２０】
前記プロセッサは、参照多項式を生成し、当該参照多項式から複数のピクセルの前記部分における各ピクセルに対応する前記多項式を差し引いてコントラスト曲線を生成し、ピークが当該コントラスト曲線にある、
ことを特徴とする請求項１５に記載のシステム。
【請求項２１】
前記プロセッサは、前記データ配列の第１の部分に第１の多項式をフィットさせ、前記データ配列の第２の部分に第２の多項式をフィットさせる、
ことを特徴とする請求項１５に記載のシステム。
【請求項２２】
前記プロセッサは、前記データ配列を、初期領域、中間領域、終期領域に分割し、当該初期領域に第１の多項式を、当該中間領域に第２の多項式を、当該終期領域に第３の多項式をフィットさせる、
ことを特徴とする請求項１５に記載のシステム。
【請求項２３】
前記係数配列を記憶するメモリをさらに備えることを特徴とする請求項１５に記載のシステム。
【請求項２４】
前記係数配列は、前記カメラにより取得される画像数には依存しないサイズを有するファイルとして、前記メモリに記憶される、
ことを特徴とする請求項２３に記載のシステム。
【請求項２５】
前記プロセッサは欠陥面積を判定することを特徴とする請求項１５に記載のシステム。
【請求項２６】
時間に対しサンプルの複数の画像を取得するステップを備え、各画像は、それぞれが当該サンプルの単調に変化する特性に対応する大きさ（amplitude）を有する複数のピクセルを有し、
前記複数のピクセルのそれぞれに対してデータ配列を生成するステップを備え、当該データ配列は所定時間におけるピクセルの大きさの対数と当該所定時間の対数とに対応し、
前記複数のピクセルの少なくとも一部に対応する前記データ配列に多項式をフィットさせるステップを備え、当該多項式は少なくとも２つの多項式の係数を有し、その結果複数のピクセルの前記部分の各ピクセルが前記少なくとも２つの多項式の係数を含む係数配列により表現される、
ことを特徴とするサンプルの単調に変化する特性の時間応答を判定する方法。
【請求項２７】
特定の時間値に対する前記多項式の瞬間的一次微分を計算するステップをさらに備えることを特徴とする請求項２６に記載のシステム。
【請求項２８】
時間に対する各ピクセルの前記一次微分が−０．５の勾配から予め定められた閾値だけ偏差するかどうかを判定するステップをさらに備えることを特徴とする請求項２７に記載のシステム。
【請求項２９】
特定の時間値に対する前記多項式の瞬間的二次微分を計算するステップをさらに備えることを特徴とする請求項２７に記載のシステム。
【請求項３０】
各ピクセルの前記二次微分がゼロ交差を有するかどうかを判定するステップをさらに備え、当該ゼロ交差の存在が欠陥のあるピクセルを示し、ゼロ交差の不存在が欠陥のないピクセルを示す、
ことを特徴とする請求項２９に記載の方法。
【請求項３１】
欠陥のあるピクセルに対して前記ゼロ交差時間の対数を線形時間領域に変換するステップをさらに備え、欠陥のないピクセルに対して指定された値を割り当て、各ピクセルに対して当該指定された値と前記変換されたゼロ交差時間とを使用して、欠陥のあるピクセルに対して第１の色値を、欠陥のないピクセルに対して第２の色値を使用する欠陥マップ配列を生成する、
ことを特徴とする請求項３０に記載の方法。
【請求項３２】
参照多項式を生成し、当該参照多項式から複数のピクセルの前記部分における各ピクセルに対応する前記多項式を差し引いてコントラスト曲線を生成するステップをさらに備え、当該コントラスト曲線のピークが表面近傍の欠陥の存在を示す、
ことを特徴とする請求項２６に記載の方法。
【請求項３３】
前記データ配列の第１の部分に第１の多項式をフィットさせ、前記データ配列の第２の部分に第２の多項式をフィットさせるステップをさらに備える、
ことを特徴とする請求項２６に記載の方法。
【請求項３４】
前記データ配列を、初期領域、中間領域、終期領域に分割するステップをさらに備え、当該初期領域に第１の多項式を、当該中間領域に第２の多項式を、当該終期領域に第３の多項式をフィットさせる、
ことを特徴とする請求項２６に記載の方法。
【請求項３５】
前記係数配列をメモリに記憶するステップをさらに備えることを特徴とする請求項２６に記載の方法。
【請求項３６】
前記係数配列は、前記カメラにより取得される画像数には依存しないサイズを有するファイルとして、メモリに記憶される、
ことを特徴とする請求項３５に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、固体サンプル中の欠陥の非破壊評価の分野に関し、さらに特別には、サーモグラフィック（thermografic）画像データを解析して表面近傍の欠陥を検出する方法及びシステムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
表面近傍の欠陥に対するサンプルの非破壊評価は、溶接の完全性、層間剥離（デラミネーション、delamination）及びサンプルの表面観察からは見えないその他の構造欠陥に関してサンプルを検査するために使用可能である。アクティブサーモグラフィは、非破壊試験の１つのオプションとしてみなされている。通常、アクティブサーモグラフィは、サンプルを加熱又は冷却してサンプル温度と大気温度との間の差異を生成し、次いで、それが大気温度に戻るときにサンプルの表面温度を観察することを必要とする。図解の目的だけのために、説明は、サンプルを加熱することに焦点を当てられ、ここでサンプルは、任意の手段（例えば、フラッシュランプ、加熱ランプ、強制加熱空気、加熱空気銃、電流、超音波励起等）を介して加熱され、次いで、冷却することを許容される。このタイプのプロセスにおいて、次の冷却は、冷却挙動のいかなる異常も検出する赤外線カメラを用いて監視され、その異常は、サンプル表面からサンプル内部への熱拡散をブロックする表面近傍の欠陥（例えば、空隙、層間剥離、介在物等）により引き起こされる。さらに特別には、これらの欠陥は、欠陥直上の表面をして、周囲の欠陥のない領域とは異なる速度で冷却させる。
【０００３】
サンプルが冷却するとき、赤外線カメラは、表面温度を示す画像シーケンスを監視し、及び記録し、それにより、時間に対する表面温度の変化の記録を生成する。そのため、表面近傍の欠陥は、表示装置を通して赤外線カメラの出力を見ることにより、若しくは、サンプルが加熱された後で選択された時間に個々のフレームを捕捉すること（capturing）により、観察可能である。しかし、可視的に欠陥を識別するこの方法は、主観的になる傾向があり、欠陥検出プロセスの自動化には適していない。さらに、赤外線画像を単に視ることによっては、欠陥の深さを測定することはできない。
【０００４】
赤外線カメラからのデータを処理し、解析することを介して、欠陥の深さを判定する試み、及び欠陥検出プロセスを自動化する試みが行われてきた。ある場合には、冷却挙動の変化を検出するため、若しくは、データについて数学的操作を実行して表面近傍の欠陥の深さ又はその他の欠陥の特性を判定するために、赤外線カメラからのデータが処理及び解析用にコンピュータに転送される。しかし、これらのタイプの計算は、しばしば、高価で、低ノイズの、高速デジタル赤外線カメラを必要とする。さらに、計算を行うためにコンピュータをカメラに装着させるという煩雑さが、現地（フィールド、field）検査のような、研究室外の用途には、この組合せを実用的ではなくする。また、非破壊試験で典型的に使用される熱的減衰の赤外線データシーケンスは、低Ｓ／Ｎ比及び大きいダイナミックレンジのために数学的に上手く処理することが難しく、さらに、大量な記憶スペースを必要とする。
【０００５】
欠陥検出プロセスを自動化する１つの試みは、画像中の各ピクセル（画素、pixel）と参照ピクセル若しくはピクセル群との間のコントラストを解析して各ピクセル及び参照（ピクセル）の間のコントラスト量を表す曲線を生成することを伴う。この方法は、サンプル上の参照点の識別を必要とする。この参照点は、サンプルの欠陥のない領域、カメラの視野に配置された欠陥のない別のサンプル若しくはカメラの全視野の平均である可能性がある。この参照ピクセル又はピクセル群の温度−時間履歴は、画像中の各ピクセルから差し引かれ、コントラストvs.時間プロットを生成する。
【０００６】
任意の所定のピクセルと参照（ピクセル）との間の任意の大きな差異は、欠陥の存在を示唆し、プロット中のピークとしてそれ自体を表すであろう。コントラストvs.時間プロットは、ピークが発生する時間に関して測定可能であり、その時間において、最大上昇勾配、及び／又は、各ピクセルに対する曲線のモーメントが発生する。参照プロットと共にコントラストvs.時間プロットを生成し、表示すること、及び２つのプロットが分離する点をチェックすることのようなその他の選択もまた、オプションである。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、コントラスト基準の方法は、欠点を有する傾向がある。赤外線画像データファイルの大きいサイズに起因する上述したデータ記憶上の問題に加えて、コントラスト基準の方法は、参照点としてサンプルの欠陥のない領域の識別を必要とする。この必要性は、あるサンプルについて、例えば、欠陥のサイズが赤外線カメラの視野よりも大きい場合には、しばしば現実的ではない。そのような場合には、所定領域に関する参照として作用することができる利用可能な欠陥のない領域はない。さらに、全サンプルが欠陥（例えば、サンプルの全表面の直下を走る大きな層間剥離）を呈示する場合には、サンプル全体が等しい、若しくはほぼ等しい欠陥状態であるため、サンプルの任意の領域の間にコントラストはない。
【０００８】
参考として全視野の平均に頼るコントラスト基準の方法もまた使用されているが、この方法は、視野内の欠陥領域が十分小さく、その結果、欠陥領域は、当該平均に認め得るようには影響しないであろうことを仮定する。欠陥若しくは欠陥群が視野の大部分を占める場合には、コントラスト法は効果的ではない、何故なら、平均値は、欠陥により大きく影響され、コントラスト値が計算されるときに欠陥領域と平均との間の任意の認識可能な差異を減じるであろうためである。
【０００９】
欠陥を検出する際に使用される特定の参照値にかかわらず、コントラスト基準の方法を使用して得られた結果は、サンプルの参照領域の選択に強く依存する。さらに特別には、コントラスト基準の方法で得られた結果は、単に参照領域の位置を変更するだけで調整可能である。
【００１０】
さらに、コントラスト基準の方法及び赤外線カメラから直接得られたデータの両者からの結果を評価する際に、ピーク勾配（欠陥の存在を示す）が発生する時間を識別することは難しいことがある。何故なら、信号はしばしば本質的にノイズが多く、ノイズのあるピクセルから欠陥に対応するピクセルを識別する欠陥検出システムを必要とするからである。
【００１１】
表面近傍の欠陥の位置及び物理的特性を検出する際にその有用性を犠牲にすることなく、画像データの温度−時間履歴のサイズ及び複雑さを低減する非破壊欠陥検出システム及び方法に対する必要性が存在する。
【００１２】
参照（部）と評価されるサンプルとの間にコントラストが存在する領域を配置することにより欠陥を検出するために参照値を取得する必要のない非破壊欠陥検出システムに対する必要性もまた存在する。
【００１３】
さらに、空間解像度を犠牲にすることなく、カメラ出力のＳ／Ｎ比を改善する必要性も存在する。
【００１４】
この出願は、１９９９年１２月２日に受理された米国仮出願番号６０／１６８５５６及び２０００年１月１２日に受理された米国仮出願番号６０／１７５７９２の利益を主張し、それらの開示は、その全体をここで参照により引用される。
【００１５】
【課題を解決するための手段】
従って、本発明は、現在既知のシステムが直面する問題を回避する表面近傍の欠陥を非破壊的に検出するシステム及び方法に関する。本発明のシステム及び方法は、時間に対するサンプル温度のように単調に変化する特性の応答を判定し、サンプル特性が変化するとき、複数の画像を捕捉する。この画像は、当該画像中の各ピクセルに対するデータ配列を生成するために使用される。このデータ配列は、ピクセルの大きさ（amplitude）の対数及び所定時間の対数に対応し、その結果、単調に変化する特性のプロットは、略線形である。
【００１６】
次いで、多項式がデータ配列にフィットされる。多項式は、少なくとも２つの多項式の係数を含み、典型的には５乃至７の多項式の係数を含む。これらの係数は、データ配列の生データの代わりに解析され、データの数学的処理を簡単にする。システムは、好ましくは、サンプル特性データそれ自体ではなく、サンプル特性を表す当該係数を記憶し、及び評価するので、記憶することが必要なデータ量は大きく低減される。１つの実施形態では、欠陥は、多項式の二次微分がゼロ交差（zero crossing）を有するかどうかをチェックすることにより、検出可能である。さらに、多項式データは、元のデータよりも高いＳ／Ｎ比を有し、多項式データが対数領域から変換されて線形領域に戻るときに、それが生の画像データの代わりにノイズの少ないデータとして機能することを許容する。
【００１７】
【発明の実施の形態】
一般的事項として、本発明は、赤外線カメラを使用して熱的減衰プロセスの選択された特性を観察及び解析することにより表面近傍の欠陥を検出する。本発明のシステムが動作する基本的な根拠は、視野が対象サンプルに限定されることを仮定する。さらに、本発明のシステム及び方法は、サンプルがその周囲と平衡に達するまで、ヒータが除去された後にサンプルの加熱領域が単調に冷却すること、加熱後すぐの時間間隔の間でのサンプル表面の任意の点の熱応答は、サンプルが冷却するときのその温度−時間応答の自然対数が直線により近似可能な関数であることを認識する。
【００１８】
図１は、本発明を実行するために使用されるシステムの１つの可能な実施形態を図解し、その一方で、図２は、本発明のプロセスの１つの実施形態を図解するフローチャートである。最初に図１を参照して、本発明の方法で解析されるべきデータを取得するシステム１００は、少なくとも１つの加熱源１０２、及び好ましくは、評価されるべきサンプル１０４をパルスを用いて加熱するパルス化加熱源を含む。加熱源それ自体は、フラッシュランプ、加熱ランプ、電流、加熱空気、電磁誘導、超音波エネルギー等のような任意のソースであり得るが、加熱源の特定の選択は、サンプルの加熱及び次の単調な指数関数的なサンプル温度の低下がある限り、本発明の目的に関して問題ではない。赤外線カメラ１０６は、好ましくはリアルタイムでサンプルの画像を取得し、コンピュータ１０８に接続される。このコンピュータ１０８は、デジタル画像取得能力若しくはアナログフレーム取出（frame-grabbing）能力を有し、赤外線カメラ１０６からのデータを解析し、数学的に処理可能な形式に変換する。コンピュータ１０８は、必ずしもカメラ１０６から分離している必要はなく、その機能は、例えば、基板（オンボード、on-board）チップとしてカメラ自体と協同可能であることを注記する。
【００１９】
図２のフローチャートを参照して、本発明の方法２００は、最初に、ステップ２０２にてサンプルを加熱すること、及びステップ２０４にてサンプルの画像シーケンスの取得を開始することを伴う。画像シーケンスは、コンピュータメモリ、ビデオテープ若しくは任意の他の電子記憶手段に記憶可能である。画像シーケンスに対応するデジタルデータは、次いで数学的解析のためにコンピュータ若しくは専用のハードウェアに転送される。データがアナログデータである場合には、データが転送される前に、ステップ２０６にて初めにデジタル化されることを注記する。画像シーケンスの長さは検査される材料のタイプ及び疑いのある欠陥が配置されている深さに依存し得る。材料が低い熱伝導率を有する場合、及び／又は、疑いのある欠陥が相対的にサンプル内部深くにある場合には、画像シーケンスは、長くなり得る。１つの実施形態では、毎秒６０フレームで動作する赤外線カメラからの典型的な画像シーケンスは、数百フレームを含むであろう。他の場合には、画像シーケンスは、数千フレーム程度を含み得る。データ取得ステップ２０６が起こる時間は、サンプル温度が平衡に戻るときに、数秒の範囲であり得るが、特定の時間の長さは、サンプルの熱特性に依存して変化するであろう。さらに、画像シーケンスは、加熱フラッシュと生成されるべき画像シーケンスの最後との間の任意の時間で生成可能であり、赤外線カメラ１０６のサンプリング速度には依存しない。
【００２０】
次いで、ステップ２０８にて、フレームは検査され、統計的に安定な第１フレーム、即ち、標準偏差の変化が予め定められた閾値よりも小さい第１フレームを配置する。このステップの理由は、サンプル加熱直後に取得された最初の数個のフレームは非線形挙動を示す可能性があるからである。これらのフレームは、連続的なフレームの間での標準偏差の大きな変化により検出可能である。通常の冷却条件の間では、標準偏差の変化は、通常相対的に小さい。一旦統計的に不安定なフレームが識別されると、それらは、考慮から外され、利用可能な安定なフレームを解析用に残す。
【００２１】
各安定したフレーム中のそれぞれ独立のピクセルに対して、ステップ２１０にて、コンピュータは、図３ｂの例で図解される２次元の配列を生成する。サンプル上の点の温度−時間特性は、図３ａに見られるように、単調な減衰を呈するであろう。温度−時間特性の解析を単純化するために、本発明により生成される配列は、ピクセルの大きさ（サンプルのその点における温度に対応する）の自然対数及び画像がとられた時間の自然対数を含む。配列で最初に入力する時間は、ステップ２０８にて識別されるように、第１の統計的に安定なフレームに一致する。各ピクセル及び各時間に対応する配列は、通常、線形挙動を呈し、図３ｂに見られるように、より小さいダイナミックレンジとより高いＳ／Ｎ比を有する。
【００２２】
次いで、ステップ２１２にてｎ次多項式を用いて各２次元配列に対して最小２乗フィットが実行される。本発明は、多項式を温度−時間特性の自然対数にフィットさせるのであり、線形領域における実際の温度−時間特性に対してフィットさせるのではないことを注記する。その理由は、生の温度−時間データのダイナミックレンジが、正確な多項式曲線フィッティングには大き過ぎ、実際の温度−時間特性にフィットされるいかなる曲線も、良好にはフィットせず、低い信号振幅においては振動する傾向があるからである。位置ｉ，ｊ（ｉ＝行，ｊ＝列）における所定のピクセルの大きさに関して生成する関数は、次のように定義される。
【数１】
ｌｎ［Ｉｉｊ（ｔ）］＝ａ０＋ａ１ｌｎ（ｔ）＋ａ２［ｌｎ（ｔ）］２＋・・・
＋ａｎ［ｌｎ（ｔ）］ｎ
式１から見られるように、ステップ２１２から生成する多項式は、２次元配列の離散的データから得られた連続関数であり、それにより、ユーザが実際のフレーム取得の間にある時間値に対するピクセルの大きさの値を得ることを許容する。結果として得られる一時的なノイズ低減及び最小２乗フィットからの空間的ノイズ低減の例が、図４ａ及び図４ｂにそれぞれ示される。図４ａは、６次多項式を使用して１つのサンプルに対する生（データ）及び合成されたｌｎ（強度）対ｌｎ（時間）データを比較し、その一方で、図４ｂは、生強度と合成強度とを比較する。
両方の図で見られるように、多項式の次数は、好ましくは相対的に低く、所望のデータに伴う赤外線カメラ信号の高周波数ノイズの複製を避ける次数（例えば、７次）に限定される。
【００２３】
一旦ステップ２１２にて多項式が生成されると、各ピクセルは、ｎ個の多項式の係数の配列により表され、それは、典型的には、７つ若しくはそれ以下の係数であり、赤外線カメラにより生成される数百若しくは数千のフレームでさえあり得る実際のデータシーケンスを記憶することを不要にする。多項式表現は、係数の配列のみを含み、ピクセルの温度−時間特性の多項式表現は、データシーケンスの長さに依存しないので、任意の所定のピクセルに関して記憶される必要のあるデータ量は、多項式表現により大きく低減され、数学的な処理が生のカメラデータよりもはるかに簡単である。ピクセルデータを記憶するためのファイルサイズは、カメラによりとられる画像の数には依存せず、さらに、画像データを記憶するために必要とされるメモリを低減する。例えば、１つの実施形態においては、ファイルサイズは、には無関係に、係数ごとのバイト数を乗じた多項式中の係数の数を乗じた画像化されるピクセルの数である。
【００２４】
カメラデータの自然対数変換を介して一旦多項式表現が得られると、その表現は、次の操作を実行することにより、元の温度−時間領域に再変換され得る。
【数２】
Ｉｉｊ（ｔ）＝ｅｘｐ｛ｌｎ［Ｉｉｊ（ｔ）］｝
＝ｅｘｐ｛ａ０＋ａ１ｌｎ（ｔ）＋ａ２［ｌｎ（ｔ）］２＋・・・
＋ａｎ［ｌｎ（ｔ）］ｎ｝
この操作から生成する関数は、カメラからの元の温度−時間データを複製するが、生のカメラデータに存在する高周波数のノイズを含まないであろう。この再変換データは、生データの代わりに、解析目的に使用可能である。多項式は、所定時間の経過後にしばしば発生する高い周波数の小さいノイズのバリエーションを抑制し、その一方で、熱事象により引き起こされる低周波数のバリエーションを保護するので、対数領域から線形領域に戻す多項式関数の変換から生成する式は、元の信号よりかなり高いＳ／Ｎ比を有する合成された温度−時間曲線であり、信号解析により適したものになるであろう。
【００２５】
データシーケンスに関する追加的な情報を得るために、ステップ２１４にて、多項式の一次及び二次微分がオプションとして計算可能である。さらに詳しくは、次式で与えられる。
【数３】
0004467862.tif 000002
一次微分は次のように表現される。
【数４】
ｆ’（ｔ）＝ｔ−１［Σｉａｉ［ｌｎ（ｔ）］ｉ−１］ｆ（ｔ）
さらに二次微分は次のように表現される。
【数５】
ｆ’（ｔ）＝ｔ−１［Σｉａ１［ｌｎ（ｔ）］ｉ−１］２ｆ（ｔ）
＋ｔ−２｛［Σｉ（ｉ−１）ａｉ［ｌｎ（ｔ）］ｉ−２］
−［ｉａｉ［ｌｎ（ｔ）］ｉ−１］｝ｆ（ｔ）
一次及び二次微分の画像は、任意の手段を介して、所望であれば、多項式、一次微分及び／又は二次微分に時間情報を入力することにより、式４及び式５から生成可能である。画像データの微分は、直線をノイズのある画像データの正接（tangent）にフィットさせることによるのではなく解析的に計算されるので、計算された微分から得られる結果は、多数のノイズのあるデータ点の平均を計算する試行よりもより正確な結果となることを注記する。さらに、一次及び二次微分の解析的な計算は、数個の画像フレームにわたる間隔の差分ではなく真実なその瞬間の微分である結果を生成する。
【００２６】
本発明は、生の画像データの代わりに、多項式関数を微分し、解析することに焦点を当てるので、サンプルの熱特性に関する情報を取得することがずっと簡単である。何故なら、多項式表現を微分することは、ノイズのある信号を微分するよりも計算的には複雑ではないからである。さらに特別には、元のデータではなく多項式の係数についての操作は、数百若しくは数千の別画像を処理する必要性を除外し、画像データの解析可能な速度を大きく改善する。また、一次及び二次微分は、線形回帰若しくは曲線フィッティングを行うのではなく多項式表現を処理することにより得られるので、当該微分は最終結果に対していかなるノイズとしても寄与しない。さらに、本発明は、対数スケールのデータから得られる、ノイズ低減され、解析的に微分されたデータを使用するので、本発明により提供されるノイズ低減は、視野全体を包含する大きい欠陥と同様に深くかつ弱い欠陥のより正確な検出を許容する。
【００２７】
欠陥検出の目的のためには、多項式全体ではなく、上記指数表現（式２）における多項式の引数（argument）（式１）のみが、全体の指数表現を使用する代わりとして表面近傍の欠陥を識別するために使用され得る。多項式の一次及び二次微分は、各ピクセルの時間履歴（即ち、時間情報が数値を得るために一次及び二次微分に入力され得る）に適用可能であり、元の多項式表現より良好なＳ／Ｎ比を有する画像信号を生成し、それにより、鮮明な画像を生成する。
【００２８】
式２の完全な二次微分を計算することはある場合には有用であり得るが（例えば、ユーザが二次微分画像の合成シーケンスを生成することを望む場合）、自動化された欠陥検出は、式１を微分することにより、即ち、全体の関数ではなく、多項式の引数のみに基づいて合成微分を計算することにより、十分実行可能である。
【００２９】
画像データから多項式を生成する本発明のシステム及び方法は、サンプルの欠陥のない参照領域を識別し、若しくは別の参照サンプルを使用し、所望であれば当該参照（部）に対応する多項式を得ることにより、コントラスト曲線を得るために使用され得る。次いで、コントラスト曲線は、各ピクセルに対する多項式表現から参照（部）に対する多項式を引き去ることにより生成可能である。両者の間の大きな差異は、欠陥の存在を示すであろう。本発明のこの用途は、参照領域若しくはサンプルを使用するが、それは全くオプションであることを注記する。
【００３０】
一旦ステップ２１０乃至２１４が所定時間ｔにおける各ピクセルに対して実行されると、その時間におけるサンプルの挙動の画像表現は、表示装置のダイナミックレンジに合致するように調整可能である。このスケーリング操作は、任意の通常の統計的調整アルゴリズムを使用して実行され得る。
【００３１】
多項式及び／又はその微分に基づく画像は、コンピュータディスプレイのような出力装置に表示可能である。当該表示は、選択された時間ｔにおける単一の画像若しくは映像として示される画像のシーケンスであり得る。映像の一時的解像度は、所望であれば、実際のデータ取得フレーム速度とは異なることが可能であり、サンプル温度の変化をより明確に示す。上述したように、得られる多項式は連続関数であるので、このことは容易に実行可能である。
【００３２】
サンプルが熱的に励起され、データが多項式フィッティングに対して取得される特定の様式は、本発明に対して重要ではなく、任意の方法で取得可能である。例えば、データは、スキャンされた画像中の温度−時間データから取得可能である（例えば、サンプルが一定速度で加熱源及び赤外線カメラに向かって相対的に動かされているときに画像データを取得するシステム、カメラ及び加熱源をサンプルに向かって相対的に移動させるシステム等）。
【００３３】
図５は、生成された多項式が欠陥検出時にどのように使用されるかを図解するフローチャートである。実際の測定が行われる前に、ステップ５００にて、システムは、欠陥の深さ及び面積を判定するために較正される。サンプルの特定の欠陥の深さが既知の場合には、この欠陥は、次の関係に従って欠陥マップを較正するために使用可能である。
【数６】
深さ（Ｄｅｐｔｈ）＝Ａ（ｔｚｅｒｏｃｒｏｓｓ）１／２
既知の深さ及び既知の対応するゼロ交差時間を使用して、定数Ａは上式から決定可能である。
【００３４】
空間的較正は、また、既知の寸法を有する対象物をカメラの視野に配置し、次いで対象物の画像を生成するために必要とされる数のピクセルを計数することにより実行可能である。この情報は、カメラから固定された距離にある単一のピクセルにより覆われる面積に対応する値を生成する。
【００３５】
上述し図２に示したように、システムは、まず最初に、ステップ２１２及び２１４にて、時間各点において各ピクセルに対する多項式表現と一次及び二次微分とを生成する。次に、各ピクセルに対して、コンピュータ１０８は、ステップ５０２及び５０４にて、各ピクセルについて最も早いゼロ交差が発生する時間の対数を決定する。そのような時間が存在しない場合には、ピクセルは欠陥のないものと判断され、ステップ５０３にて、特定の色若しくは色群に対応する指定された値を割り当てられる。次いで、プロセスは、ステップ５０６にて、画像中の全てのピクセルについて反復する。一旦全てのピクセルの二次微分が全体のデータシーケンスに対して取得されると、ゼロ交差時間及び／又は指定された値が２次元配列に配置され、当該データシーケンスの欠陥マップを生成する。
【００３６】
一旦欠陥マップが生成されると、ステップ５０８にて、次のようにその指数をとることにより、ゼロ交差時間の対数は、時間領域に再変換される。
【数７】
ｔｚｅｒｏｃｒｏｓｓ＝ｅｘｐ（ｌｎ（ｔｚｅｒｏｃｒｏｓｓ））
欠陥マップ配列の指数は、次いで、例えば、選択された色が数値に割り当てられているマップ化カラーパレットに配列をマップ化することにより、画像として表示可能である。ゼロ交差を有しないピクセルは、選択された色にマップ化されるか若しくは、フラッシュ加熱後、特定の時間におけるピクセルの大きさに比例するグレイスケール値で表示される。好ましくは、結果としての欠陥マップ配列は、欠陥の深さに対応する色で欠陥を表示し、それらは、均一の選択された色若しくはサンプルの通常の表面近傍の構造を示すそのグレースケール画像上に重畳される。そのような欠陥マップの代表例が図７に示される。
【００３７】
上記ステップ５００に従って、システムが較正される場合には、本発明は、次いで、ステップ５１０にて、欠陥深さ及び面積を判定する。欠陥深さを判定するためには、システムは、サンプルの材料組成に対応する定数Ａを使用する。定数Ａは、既知の寸法を有する欠陥の温度−時間情報から計算される（ゼロ交差時間が及び深さが参照欠陥に対して既知である場合には、Ａは、式６から容易に計算され得る）。欠陥面積を判定するためには、ゼロ交差値を有するピクセルの全数が計数され、１つのピクセル面積を乗じられる。サンプルを拒絶するための判別指標（criteria）は、しばしば欠陥面積に基づくので、欠陥面積値は重要であり得る。
【００３８】
上記に見られるように、いかなる参照値も表面近傍の欠陥を検出するために必要とはされない。結果として、本発明は、サンプル全体にわたる欠陥を有するサンプル中でさえ、欠陥を検出することができる。
【００３９】
上記プロセスは、ピーク勾配若しくはピークコントラスト時間の測定、破断点解析、パルス相ロックイン等のようなさらなる解析のために、赤外線カメラからの任意の画像を予備処理するために使用可能である。上述した予備処理ステップは、そのほとんどの一時的ノイズが除去された画像信号を生成し、任意の追加的なプロセスにおいてより正確な結果を生じさせる。
【００４０】
上記の例は、所定のサンプルに対する温度−時間特性を記述する１つの多項式を使用することに焦点を当てているが、１以上の多項式は、極端な温度−時間特性における熱挙動に関連し、その極端さがサンプルの温度−時間挙動の解析を歪めることを防ぐよう所望され得る。さらに特別には、図６を参照して、１つの多項式を使用するときの多項式フィットは、非常に初期の段階及び非常に遅い段階における温度−時間曲線により、不都合に影響される可能性がある。上述したように、フラッシュ加熱直後の初期段階において、赤外線カメラデータは、短時間で飽和になり、初期には、サンプルの温度特性を正確には反映しない非線形挙動を示すことがある。遅い段階においては、サンプルの温度−時間特性は弱くなる傾向があり、それ故、対流若しくは偶然の放射に起因するノイズ及び／又は温度の変動に、より影響されやすい。
【００４１】
温度−時間特性の極端な部分が中央領域の結果に影響することを防ぐために、図６に示す例は、各ピクセルの完全な温度−時間履歴を記述するために１以上の多項式を使用する。図に示す例においては、温度−時間特性は、初期、中間、終期挙動領域、６００、６０２、６０４にそれぞれ分割され、そのそれぞれは、若干異なる一時的挙動を呈し、各領域は、異なる低次の多項式を用いて記述される。別々に見ると、各独立領域６００，６０２，６０４に対する温度−時間特性は、全時間シーケンスの単一プロットよりも線形関数により近い挙動をする。結果として、それぞれの別の領域は、全体の温度−時間プロットよりも低次の多項式により容易に近似される。
【００４２】
各領域に対して多項式を使用して欠陥を検出することは、上述したことと同様である。さらに特別には、プロセッサは、１以上の多項式の一次及び二次微分を計算することができる。さらに、前述したように、二次微分のゼロ交差挙動は、欠陥の深さを判定するために使用可能である。多項式の一次微分が−０．５から予め定められた閾値だけ偏差する時間内で点を見つけることにより、欠陥深さもまた、判定され得ることを注記する。この−０．５という値は、瞬間的にフラッシュ加熱された準（半）無限固体の既知の温度特性に基づいて生成され、それは次のように記述可能である。
【数８】
0004467862.tif 000003
ここで、ｅは材料の温度拡散率（密度、熱伝導率及び熱容量の積の平方根）であり、Ｑは、フラッシュ加熱によるサンプルへのエネルギー入力であり、ｔはフラッシュ加熱後の経過時間である。この式の自然対数をとると、次式となる。
【数９】
ｌｎ（Ｔ）＝（Ｑ／ａ）−０．５ｌｎ（ｔ）
上式中に見られるように、温度−時間データの自然対数は、材料特性には依存しない−０．５の勾配を有する時間依存項を含む。
【００４３】
サンプル評価中に、サンプルは準無限サンプルのように挙動し、その結果、熱が欠陥に到達するまで表面からサンプル内部に伝播するとき、温度−時間データの自然対数は、−０．５の勾配を有するので、上記２式は有用である。サンプルに欠陥が存在する場合には、温度−時間データは、−０．５の勾配から偏差するであろう。結果として、一次微分式は、この式に基づいて所定のピクセルに対する一次微分が−０．５から偏差するかどうかをチェックすることにより、欠陥を検出するために使用可能である。
【００４４】
結果として、本発明のシステム及び方法は、赤外線カメラから取得された元のデータに基づくデータ構造を生成し、当該データ構造は、よりコンパクトで、数学的な処理が容易で、元のデータシーケンスよりも一時的なノイズの影響を受けにくいが、なお、表面近傍の欠陥の存在を示す特性を保っている。一時的なノイズを低減することにより、本発明のシステムは、このシステムに使用されるべき相対的に高価ではない赤外線カメラを許容する。さらに、本発明により生成されるデータがカメラから取得される画像データよりもはるかに小さいので、記憶データは、カメラにより生成された元のデータよりも容易に時間に関して微分及び積分され得る。カメラからのデータの解析及び処理は、いかなるユーザの介入若しくは調整なしに、自動化された様式で実行可能である。
【００４５】
ここで説明した本発明の実施形態に対する種々の代替例が本発明を実行する際に採用され得ることが理解されるべきである。先の請求の範囲は、本発明の範囲を定義し、これらのクレームの範囲内にある方法及び装置とそれらの均等物は、それにより包含されることが意図されている。
【００４６】
【発明の効果】
本発明は、そのまま単独で使用可能であり、又は、欠陥若しくはサンプル特性を測定し、特性評価し、及び／又は認識するその他の方法と組み合わせて予備処理ステップとしても使用可能である。上述した構成は、データを取得する赤外線カメラを使用し、さらなる処理のために当該データをコンピュータに転送するが、システム全体は、別体のコンピュータなしに、カメラそれ自体と協働可能である。また、上記例は、赤外線画像データを解析するが、本発明のシステム及び方法は、単調に増加し若しくは減少する応答を引き起こす刺激に応答し、そこではデータが生成される視野においていかなるランダムな動きも存在しない任意のデータセットに対して適用可能である。
【図面の簡単な説明】
【図１】  請求した発明を実施するシステムの１つの実施形態の代表的なダイアグラムである。
【図２】  本発明のプロセスの１つの実施形態を図解するフローチャートである。
【図３】  図３ａ及び図３ｂは、線形領域及び対数領域における温度−時間特性を図解するグラフである。
【図４】  本発明の１つの実施形態に従って、本発明のシステムが多項式をどのように生データにフィットさせるかという１つの例を図解するグラフである。
【図５】  本発明のシステムがサンプル中の欠陥を検出する１つの方法を図解するフローチャートである。
【図６】  本発明の別の実施形態に従って、本発明のシステムが多項式をどのように生データにフィットさせるかという１つの例を図解するグラフである。
【図７】  本発明のシステムにより生成される欠陥マップの代表的なダイアグラムである。
【図１】
0004467862.tif 000004
【図２】
0004467862.tif 000005
【図３Ａ】
0004467862.tif 000006
【図３Ｂ】
0004467862.tif 000007
【図４Ａ】
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【図４Ｂ】
0004467862.tif 000009
【図５】
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【図６】
0004467862.tif 000011
【図７】
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