(57)【要約】  ここに記載されているのは、タービンおよび発電機に使用されるロータの疲労寿命を評価するために亀裂を識別し、グルーピングし、サイジングするための方法およびソフトウェアシステムである。この方法には、複数のロータスライスの超音波データを供給するステップと、超音波データのボリューム再構成を行うステップとが含まれている。この方法にはまた、このボリューム再構成に基づき、ロータにおける亀裂徴候のスライス内識別、グルーピングおよびサイジングを行うステップが含まれている。さらにこの方法には、スライス内亀裂徴候に基づき、亀裂徴候のスライス間識別、グルーピングおよびサイジングを行い、亀裂位置およびサイズ情報を供給するステップが含まれている。この方法は、フェーズドアレイおよびＡスキャン検査の両方に使用可能である。
2016507052.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ロータの超音波検査方法であって、
複数のロータスライスの超音波データを供給するステップと、
当該超音波データのボリューム再構成を行うステップと、
当該ボリューム再構成に基づき、前記ロータにおける亀裂徴候のスライス内識別、グルーピングおよびサイジングを行うステップと、
前記スライス内亀裂徴候に基づき、前記亀裂徴候のスライス間識別、グルーピングおよびサイジングを行うステップと、
亀裂位置およびサイズ情報を供給するステップとを有する、
ことを特徴とする方法。
【請求項２】
前記超音波データをフェーズドアレイ超音波プローブによって取得する、
請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記ボリューム再構成においてデータ点を位置特定するため、あらかじめ設定した閾値を使用する、
請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記あらかじめ設定した閾値よりも強度の大きい、前記ボリューム再構成の部分をそれぞれヒットポイントとして識別する、
請求項３に記載の方法。
【請求項５】
さらに、前記ボリューム再構成において関心対象領域を識別することを含む、
請求項３に記載の方法。
【請求項６】
前記あらかじめ設定した閾値は、おおよそ４０％である、
請求項３に記載の方法。
【請求項７】
亀裂徴候のスライス内識別、グルーピングおよびサイジングの前記ステップには、亀裂クラスタを形成することが含まれている、
請求項１に記載の方法。
【請求項８】
亀裂徴候のスライス内識別、グルーピングおよびサイジングを行う前記ステップに対し、亀裂領域は、
【数１】
2016507052.tif 000012
で与えられ、ただしｄ1は亀裂と同等の反射物サイズである、
請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記亀裂徴候のスライス間識別、グルーピングおよびサイジングを行う前記ステップには、あらかじめ設定した形状にしたがって、関連性のない亀裂クラスタをグルーピングすることが含まれる、
請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記あらかじめ設定した形状には、レクトリニアグルーピングエンベロープが含まれる、
請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記亀裂徴候のスライス間識別、グルーピングおよびサイジングを行う前記ステップに対する亀裂領域は、
Ｓf＝(Ｍａｘ  Ｒ−Ｍｉｎ  Ｒ)(Ｍａｘ  Ｚ−Ｍｉｎ  Ｚ)
によって与えられ、ただし、(Ｍａｘ  Ｒ−Ｍｉｎ  Ｒ)はスライス間グルーピングの半径方向の長さであり、(Ｍａｘ  Ｚ−Ｍｉｎ  Ｚ)はスライス間グルーピングの軸方向の長さである、
請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
ロータの超音波検査方法であって、
超音波データを供給するために、ロータ軸に対して垂直な、ロータのスライスをスキャンするステップと、
前記超音波データのボリューム再構成を行うステップと、
当該ボリューム再構成に基づき、前記ロータにおける亀裂徴候のスライス内識別、グルーピングおよびサイジングを行うステップと、
前記スライス内亀裂徴候に基づき、前記亀裂徴候のスライス間識別、グルーピングおよびサイジングを行うステップと、
亀裂位置およびサイズ情報を供給するステップとを有する、
ことを特徴とする方法。
【請求項１３】
前記ボリューム再構成においてデータ点を位置特定するため、あらかじめ設定した閾値を使用する、
請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記あらかじめ設定した閾値よりも強度の大きい、前記ボリューム再構成の部分をそれぞれヒットポイントとして識別する、
請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
亀裂徴候のスライス内識別、グルーピングおよびサイジングを行う前記ステップには、亀裂クラスタを形成することが含まれている、
請求項１２に記載の方法。
【請求項１６】
亀裂徴候のスライス内識別、グルーピングおよびサイジングを行う前記ステップに対し、亀裂領域は、
【数２】
2016507052.tif 000013
で与えられ、ただしｄ1は亀裂と同等の反射物サイズである、
請求項１２に記載の方法。
【請求項１７】
前記亀裂徴候のスライス間識別、グルーピングおよびサイジングを行う前記ステップには、あらかじめ設定した形状にしたがって、関連性のない亀裂クラスタをグルーピングすることが含まれる、
請求項１２に記載の方法。
【請求項１８】
前記あらかじめ設定した形状には、レクトリニアグルーピングエンベロープが含まれる、
請求項１７に記載の方法。
【請求項１９】
前記亀裂徴候のスライス間識別、グルーピングおよびサイジングを行う前記ステップに対する亀裂領域は、
Ｓf＝(Ｍａｘ  Ｒ−Ｍｉｎ  Ｒ)(Ｍａｘ  Ｚ−Ｍｉｎ  Ｚ)
によって与えられ、ただし、(Ｍａｘ  Ｒ−Ｍｉｎ  Ｒ)はスライス間グルーピングの半径方向の長さであり、(Ｍａｘ  Ｚ−Ｍｉｎ  Ｚ)はスライス間グルーピングの軸方向の長さである、
請求項１２に記載の方法。
【請求項２０】
ロータの超音波検査方法を実行するためのコンピュータ実行可能命令によってエンコードされるコンピュータ読み出し可能媒体において、
前記コンピュータ実行可能命令により、
複数のロータスライスの超音波データを供給するステップと、
当該超音波データのボリューム再構成を行うステップと、
当該ボリューム再構成に基づき、前記ロータにおける亀裂徴候のスライス内識別、グルーピングおよびサイジングを行うステップと、
前記スライス内徴候に基づき、前記亀裂徴候のスライス間識別、グルーピングおよびサイジングを行うステップと、
亀裂位置およびサイズ情報を供給するステップとが定められる、
ことを特徴とするコンピュータ読み出し可能媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
関連出願の相互参照
この明細書は、米国特許法第１１９条の下に、SYSTEM AND METHODS FOR IDENTIFICATION, GROUPING AND SIZING OF EMBEDDED FLAW IN ROTOR COMPONENTS USING ULTRASONIC INSPECTIONSという名称で２０１３年１月１７日に提出された米国暫定特許明細書第６１／７５３６３０号に優先権を主張するものであり、この刊行物全体は引用によってこの明細書に含まれるものである。
【０００２】
発明の分野
本発明は、タービンおよび発電機に使用されるロータの非破壊検査に関しており、さらに詳しくいうと、ロータ内の任意の内部亀裂のスライス内およびスライス間の識別、グルーピングおよびサイジングを使用する、ロータの超音波検査方法に関する。
【０００３】
発明の背景
ロータは、タービンまたは発電機の回転コンポーネントである。ロータの信頼性は、電気事業者のようなタービン取扱者にとって重要な関心事である。運転についての安全性を促進し、発生し得る欠陥を回避するため、非破壊検査（ＮＤＥ  nondestructive examination）が定期的に実行されてロータに欠陥がないことが検査され、またシステム完全性の状態が推定される。ＮＤＥの１つのタイプには、ロータにおける亀裂または欠陥を検出するために超音波技術を使用することが含まれている。
【０００４】
超音波検査において、材料の不連続性のような任意の亀裂または欠陥の徴候は、超音波プローブを使用することによって検出され、デジタル情報として記録される。このデジタル情報はつぎに、亀裂または欠陥のサイズおよび形状を求めるために評価される。この評価を実行することは、取るに足らない作業ではなく、技術的なノウハウも経験も共に必要である。しかしながらこのようなノウハウおよび経験があったとしても上記の評価は時間を消費する処理である。これに加え、ロータの完全性の代表的評価を行うためには多くの想定がなされ、安全係数が加えられる。結果的にリスクを低減するため、多くの超音波検査システムは、データ解析が極めて甘いのである。この結果、亀裂サイズ推定および寿命予想が不正確になっている。近年では電気事業における多くのロータがその元々の設計寿命の期限に到達しかけているため、装置寿命を伸ばすことがメンテナンスサービスの重要な側面になっている。ロータを交換するためには大きなコストがかかるため、ロータの動作寿命を伸ばすことが望ましい。ロータの安全な動作寿命を確実に予想するためには、亀裂または欠陥の位置およびサイズを高い精度で推定する必要がある。したがってロータを超音波検査するための、より精度が高くかつユーザフレンドリな方法が望まれるのである。
【０００５】
発明の要約
超音波非破壊検査（ＮＤＥ  nondestructive examination）は壊滅的な故障を回避するために定期的に実行され、これによってタービンおよび発電機に使用されるロータが検査される。タービンおよび発電機に使用されるロータに対して疲労寿命評価をするため、亀裂を識別し、グルーピングし、サイジングするための方法およびソフトウェアシステムが開発されている。この方法には、複数のロータスライスの超音波データを供給するステップと、この超音波データのボリューム再構成を行うステップとが含まれている。この方法にはまた、上記のボリューム再構成に基づき、ロータにおける亀裂徴候のスライス内識別、グルーピングおよびサイジングを行うステップも含まれている。さらにこの方法には、スライス内の亀裂徴候に基づき、亀裂徴候のスライス内識別、グルーピングおよびサイジングを行うステップが含まれている。この方法は、フェーズドアレイおよびＡスキャン超音波検査の両方に使用することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
【図１】本発明にしたがって再構成および亀裂識別、グルーピング、サイジングを行う方法を示す図である。
【図２】正規化した例示的なＡスキャンデータセットを示す図である。
【図３Ａ】再構成の前の正規化データをグレイスケールカラーマップで示す図である。
【図３Ｂ】再構成後の正規化データをグレイスケールカラーマップで示す図である。
【図３Ｃ】図３Ｂにおいて選択した関心対象領域を示す図である。
【図４】データ収集スキャン操作中のフェーズドアレイプローブのスキャンパスを示すである。
【図５】ソリッドロータ軸を有するソリッドロータをスキャンするフェーズドアレイプローブの側面図である。
【図６】すべてのデータを融合した後のテストピースおよび再構成結果を示す図である。
【図７】融合されていないデータの例を示す図である。
【図８】それぞれ直径２ｍｍを有する第１および第２平底ドリル穴の再構成結果を示す図である。
【図９】注釈付きの関心対象領域を有する例示的なボリュームメトリック画像を示す図である。
【図１０】スライス内グルーピングを行った後のヒットポイントクラスタを形成する複数のヒットポイントを示す図である。
【図１１】本発明によるレクトリニアグルーピングエンベロープを示す図である。
【図１２】上記のレクトリニアグルーピングエンベロープからの半径方向および軸方向の長さを示す図である。
【図１３】データ管理インタフェースと、２Ｄ再構成および視覚化インタフェースと、３Ｄ再構成および視覚化インタフェースを有するグラフィカルユーザインタフェース（ＧＵＩ）の概略図である。
【図１４】データ管理用のＧＵＩインタフェースを示す図である。
【図１５】２Ｄ構成設定および再構成パネルを示す図である。
【図１６】チャネルおよび視覚化モードの選択を可能にする２Ｄ再構成インタフェースを示す図である。
【図１７】スキャン位置選択モードにおける２Ｄ再構成インタフェースを示す図である。
【図１８】亀裂識別およびスライス内グルーピングのための２Ｄ再構成インタフェースを示す図である。
【図１９】エキスポートインタフェースを示す図である。
【図２０】Ｄ再構成ツール、視覚化および操作ツール、ＣＡＤモデルツール、スライス間グルーピングおよびエキスポートツール、回転、不透明度および閾値設定ツール、視覚化制御ツールおよび内部視覚化のための切断ツールを含む全体的な３Ｄ  ＧＵＩインタフェースを示す図である。
【図２１】コンピュータの高水準ブロック図である。
【０００７】
発明の説明
本発明の実施例を詳細に説明する前に、本発明は、その適用において、以下の説明または以下の図に示されている構成の詳細およびコンポーネントの配置に限定されないことを理解されたい。本発明では別の複数の実施例が可能であり、さまざまな仕方で実施または実行することが可能である。ここで使用されている「コンピュータ」、「コンピュータシステム」または「サーバ」という用語は、情報を受信、送信および／または使用することができる任意の装置が含まれると広く解釈すべきであり、この装置には、プロセッサ、マイクロプロセッサまたは類似の装置、ラップトップ、パームＰＣ、デスクトップワークステーションのようなパーソナルコンピュータ、またはワードプロセッサ、ネットワークサーバ、メインフレーム、例えば電話のような、メモリおよび記憶装置を有する電子式の無線または優先の装置、例えばインターネットに接続されているように構成されているテレビジョンのような対話型テレビジョンまたはテレビジョンと共に使用するように構成されている電子装置、セルラ式電話、ＰＤＡ、電子ページャ、デジタルウォッチなどが含まれるが、これらには限定されない。さらにコンピュータ、コンピュータシステムまたは上記の実施例のシステムは、例えばインターネット、イントラネットまたはエキストラネットのような通信ネットワークを介して別のシステムと通信して動作することができ、またはスタンドアローンシステム、仮想プライベートネットワーク、別のネットワーク相互接続されたシステムとして動作することが可能である。以下の説明において類似の参照符号およびラベルは、図１〜２１の複数の図において同じ部分、類似の部分または対応する部分を表すために使用される。
【０００８】
序
ロータは機械的な装置の回転部分のことである。ロータは一般的に１つのシャフトと、このシャフトから半径方向の延びる複数のブレードとからなる。典型的には作動流体がロータブレードを運動させるかまたはロータブレードによって運動させられことが可能である。このタイプの応用においてシャフトは、発電機のような電気発生装置に接続することが可能である。
【０００９】
本発明は、超音波を使用したロータの自動非破壊検査のための視覚化および分析方法および装置に関する。デジタル画像は、１つまたは複数の対象体（または形状）の複数のデジタル表現から合成されることが多い。ここでは１つの対象体のデジタル表現は、対象体の識別および操作という点で表されることが多い。このような操作は、コンピュータシステムのメモリまたは別の回路／ハードウェアにおいて実行される仮想的な操作である。したがって、本発明の実施例は、コンピュータシステム内に格納されているデータを使用してこのコンピュータシステム内で実行されると理解される。超音波ロータ検査では大量のデータが捕捉される。これらのデータは、わかりやすい３Ｄ情報を伝達して、これによってユーザがデータを効率的かつ確実に分析できる３次元表現を形成するように操作される。視覚化および分析の方法および装置を理解するもらうため、本発明の複数の実施例を説明する。
【００１０】
非破壊検査（ＮＤＥ：non-destructive examination）の一部として実行される超音波検査において、材料の不連続性のような任意の亀裂または欠陥の徴候は、超音波プローブを使用することによって検出され、デジタル情報として記録される。つぎにこのデジタル情報は、上記の亀裂または欠陥のサイズおよび形状を求めるために評価される。この評価の実行は、取るに足らない作業ではなく、技術的なノウハウも経験も共に必要である。しかしながらこのようなノウハウおよび経験があったとしても、上記の評価は時間を消費する処理である。これに加え、ロータの完全性の典型的な評価を行うためには多くの想定がなされ、また安全係数が加えられる。データ分析および評価の困難さはいくつかの側面において見出される。これらの側面には、上記のデジタル情報が極めて複雑で人手による解釈のためには作業が多すぎることが含まれる。さらにノイズおよび無関係な複数の信号によって不確実性が取り込まれることがある。また空間情報は分析が困難である。
【００１１】
超音波検査データは、分析すべきターゲット検査ブロックの幾何学情報を容易にエンコードすることができない。それは、この検査ブロックに対し、極めて多くの、考えられ得る形状の変化形態があるためである。特にエンジニア、技術者または別の作業員などのこのようなデータ分析するユーザは、検査ブロックのベースとなる幾何学形状に上記のデータを仮想的にマッピングすることにより、所定の徴候の位置を推定しなければならない。単純な幾何学構成を有する対象体に対しては、仮想マッピングは良好に機能し、比較的正確な結果が得られる。しかしながらタービンブレードのような複雑な幾何学形状に対しては仮想マッピングは困難かつ不正確になり得る。非破壊検査産業にとっての大きな関心事は、超音波検査データから亀裂識別およびサイジング精度を改善することである。確実な亀裂識別および正確な亀裂のサイジングは、条件ベースのメンテナンスおよびライフサイクルコストを低減するための重要な構成要素である。亀裂のサイジングにおける不確定性は、安全係数を使用することによって処理することができる。しかしながら安全係数を使用することはしばしば、推定が過度に甘くなり、ライフサイクルコストを増大させてしまうことになり得る。亀裂の識別、サイジングおよび形状推定アプローチのための技術は、ＤＧＳ（distance gain sizing）およびその変形形態である。ＤＧＳは、エコー振幅ベースのアプローチであり、このアプローチでは、亀裂推定に対して超音波信号の振幅が使用され、トランシーバビームサイズよりも小さい亀裂に対して有効である。別のアプローチは、ＴＯＦＤ（Time-of-Flight diffraction）アプローチとして知られており、このアプローチは、亀裂の先端位置を推定するのに使用される。この情報はつぎに、亀裂の大まかな形状をさらに推定するために診査される。ＴＯＦＤは、大きな亀裂に対しては比較的正確な結果を形成することができるが、形状情報は極めて限られている。
【００１２】
超音波検査は、モノまたはデュアルエレメント結晶を有する超音波トランスデューサを使用することによって行われ、これらはただ１つの固定のフォーカルロウを有しており、１Ｄ  Ａスキャンとして知られているモードのデータだけを捕捉する。検査中、超音波プローブ装置が使用され、ここでは関心対象領域の周りでスキャナによってプローブが手動または自動で動かされる。しかしながら検査中の亀裂には、複数のプローブを使用した場合であっても、比較的少数のＡスキャン信号だけしかヒットしない。Ａスキャンによって伝達される情報は、亀裂の特性を特徴付けるためには比較的限られているのである。
【００１３】
フェーズドアレイ超音波技術によれば、２Ｄ  Ｂスキャンとして知られているモードにおいて反射信号を捕捉することにより、一層多くの亀裂の情報が得られる。この技術では、フェーズドアレイ超音波トランスデューサ装置を有するフェーズドアレイプローブが使用され、このフェーズドアレイ超音波トランスデューサ装置には、各素子が別の複数の素子とは独立して駆動される複数の結晶素子のアレイが含まれている。このアレイの駆動中にあらかじめ設定した遅延パターンを使用することにより、異なるフォーカルロウを具現化することができる。フェーズドアレイプローブを使用する場合、Ａスキャンに使用されるプローブ装置を使用することによって得られるよりも、１つの亀裂に格段に多くの超音波ビームが、異なる複数の方向からヒットする。これにより、１つの亀裂についてより多くの情報が得られ、推定の甘くない亀裂分析が可能になり、一層正確な亀裂サイズ推定が可能になる。フェーズドアレイプローブは、ロータのソリッド部分の検査について有利である。ソリッドロータ検査において、関心対象領域によっては、取り付けられたタービンブレードに起因して極めてアプローチしにくいことがある。フェーズドアレイプローブは、超音波技術において使用される捕捉装置またはウェッジ装置などのような関連する装置を実質的に変更することなく、異なる深さおよび異なる入射角に対して、制御可能なフォーカルロウを形成することにより、これらの領域において情報をよりフレキシブルに捕捉することができる。
【００１４】
フェーズドアレイ超音波技術から得られるデータの分析は困難である。１つの困難は、１つの検査において大量のデータが捕捉されることである。このデータは、潜在的な亀裂を識別するため、一人のユーザによって画像毎に視覚化される。これは時間がかかり、時間を消費する作業である。別の困難さは、捕捉された画像間に複雑な空間的な関係があることである。１つの検査において、一般的に異なる位置から放射される複数の超音波ビームが１つの領域にヒットする。この結果、亀裂についての情報は、複数のＢモード画像にまたがる。これらの画像に隠れている上記の亀裂のすべての情報を継ぎ合わせれば、正確な亀裂サイズおよび形状推定を得ることができる。
【００１５】
以下の説明では、超音波非破壊検査のための方法について述べる。つぎに３Ｄボリューム再構成法について述べる。これに続き、本発明による亀裂識別、グルーピングおよび亀裂サイジング法を述べる。その後、ここで述べた方法を具現化するソフトウェアシステムについて述べる。本発明によれば、上記の方法はフェーズドアレイおよびＡスキャン超音波検査の両方に使用可能である。
【００１６】
２．  方法
図１を参照すると、ここには再構成、亀裂識別、グルーピングおよびサイジングのための方法が示されている。この方法のステップ１０は、データ収集および入力についてのものである。このステップでは、フェーズドアレイプローブのような超音波プローブ装置１２が、ロータ軸１６にそれぞれ垂直なロータ１４の複数の部分またはスライスについてのデータを収集するために使用される。わかりやすくするため、図１では１つのスライス１８が示されている。各スライスは、所定の軸位置における円周方向の超音波スキャンニングを表している。捕捉したデータはつぎにデジタル形式でコンピュータに格納される。
【００１７】
ステップ２０ではつぎに上記のデータが前処理される。超音波のエコー強度を特徴付けるすべてのデータが、上記のデータファイルから抽出され、超音波プローブ装置１２の較正設定にしたがい、０と１との間（またはより一般的にはαとβと間）の範囲に正規化される。例えば、記録された上記の生データが［０，６５５３５］の範囲内にあり、１つのデータ点が１２０３５の値を有し得るとする。このデータ点は、ターゲット範囲が［０，１］の場合には０．１８４に正規化可能であり、またはターゲット範囲［０，２５５］の場合には４６．８に正規化可能である。図２を参照すると、［０，１］の範囲に正規化された例示的なＡスキャンデータセット２７が示されている。
【００１８】
ステップ２２では２Ｄ亀裂識別、グルーピングおよびサイジングが行われる。特に、各スライスに関連するデータセットに対し、２Ｄ画像面において分析が行われる。このデータセットのデジタル化された各データ点は、波伝搬速度、収集サンプリング周波数およびデータ点のインデックスのパラメタを考慮する計算に基づいて、その物理的な位置にマッピングされる。例えば、離散グリッド配置（例えばＭ×Ｎのサイズを有する画像）が与えられると、上記の生データは、このグリッドの要素にマッピングされる。幾何学マッピングモジュールから得られるこの結果は、例えば、Ｍ×Ｎサイズの画像である。さらにこのグリッド（画像）の各要素（ピクセル）は、カラーマップを使用してカラー符号化可能な強度値を有する。これにより、正しい幾何学形状でデータを視覚化することができる。なぜならばこのマッピングがなければ、データ点の物理的な位置は量化できないからである。マッピングの効果は図３Ａ〜３Ｃに示されている。特に図３Ａには、再構成の前の正規化データがグレイスケールカラーマップで示されている。図３Ｂには、再構成の後の正規化データがクレイスケールカラーマップ表示で示されている。図３Ｃには、図３Ｂにおいて選択された関心対象領域２９が示されている。この再構成は、マッピングと、スムージングおよびこの明細書の第３節で説明する別の画像処理技術などの別の処理とからなる。
【００１９】
２Ｄ再構成の後、全体画像の代わりに複数の小領域に分析を集中させるため、複数の関心対象領域（ＲＯＩ：region of interest）を指定することができる。全体画像を１つの関心対象領域として扱い、この全体画像を使用して以下の分析を行うことも可能である。関心対象領域選択処理の後、４．２節で説明するように、スライス間亀裂識別、グルーピングおよびサイジングを実行し、亀裂を識別して亀裂サイズを推定する。上記のステップの結果は保存される。
【００２０】
ステップ２４では、３Ｄ亀裂識別、グルーピングおよびサイジングが実行される。関与するすべての２Ｄスライスを分析した後、３Ｄ（空間）分析を実行することができる。３Ｄ分析は、必須ではなく、実際の要求および応用に基づく。２つのスライスが大きな間隔で離れている場合、またはただ１つのスライスしか利用できない場合、３Ｄ分析によって付加的な情報は得られない。スライス間グルーピングおよびサイジングのような３Ｄ分析の側面については４．３節で説明する。
【００２１】
ステップ２６では、全体分析サイクルの最終結果が出力される。この出力により、さらなる疲労寿命評価および構造信頼性推定に対し、位置およびサイズ等のこの亀裂についての情報が得られる。
【００２２】
３．  ２Ｄ／３Ｄボリューム再構成および視覚化
２Ｄ／３Ｄボリューム再構成および視覚化については、THREE-DIMENSIONAL VISUALIZATION AND ANALYSIS METHOD AND SYSTME FOR NON-DESTRUCTIVE EXAMINATION OF A ROTOR BORE USING ULTRASOUNDと名称で２０１０年１０月１３日提出された米国特許第１２／９０３，５０１号（米国特許公開第２０１１／００８７４４３号明細書）の開示内容全体を参照によってこの明細書に取り込むものとする。２Ｄボリューム再構成には、１つの軸位置におけるスキャンニングから得られる生非破壊検査データを読み込み、無次元データ点をその正しい幾何学的に位置に対応付け、画像を形成し、この画像データを格納する処理が含まれる。３Ｄボリューム再構成は、２Ｄボリューム再構成と同様であるが、これには、３Ｄボリューム再構成処理により、生データ点が空間位置にマッピングされるという付加的な側面が含まれている。
【００２３】
データ収集については、タービンブレードが存在することにより、超音波トランスデューサに対して設定可能な位置の個数が限られる。しかしながらフェーズドアレイプローブにより、複数の角度から音波を送受信する機能が提供されるため、タービンブレードの真下のデータを捕捉することができる。図４を参照すると、ここにはデータ収集のためのスキャン操作中のフェーズドアレイプローブ２８のスキャンニングパス３０が示されている。一実施形態においてスキャンニングパス３０は円形である。図４にはソリッドロータ３２の端面図が示されており、スキャンニングパス３０は、ソリッドロータ３２の外径表面３４に対応し得る。さらに、１つ以上のフェーズドアレイプローブを使用可能である。図５を参照すると、ソリッドロータ軸３６を有するソリッドロータ３２の側面図が示されている。ソリッドロータ３２は、サイズの異なる複数の部分を有し得る。フェーズドアレイプローブ２８は、図４および５に示したようにソリッドロータ軸３６の周りに回転しながら異なる捕捉位置において、異なる複数の入射角で２Ｄ  Ｂスキャン３８を実行する。ソリッドロータ軸３６の周りの捕捉位置および／または超音波プローブの個数および殊に入射角におけるＢスキャンの回数は変更可能である。さらに異なる軸位置において、異なる超音波プローブまたはウェッジを使用することができる。各軸位置における取得セットアップデータおよび捕捉データは、個別の生データファイルに格納される。各入射角における各２Ｄ  Ｂスキャンは、個別の１Ｄ  Ａスキャンの合成とみなすことができる。結果的にサンプリンググリッドは、極めて不規則になり、再構成アルゴリズムが高い要求が課せられる。マッピングに複数のサンプリング手法を使用可能な再構成アルゴズムを使用することができる。フェーズドアレイプローブ２８によって取得したデータは、サンプリング周波数に依存して極めて密度になり得る。結果的に得られる画像品質は、上記のフェーズドアレイプローブによって収集されるデータと、テスト中のターゲットの実際の大きさと、画像の大きさとに依存する。画像の大きさが極めて大きい場合、グリッド（画像）の要素（ピクセル）は、どの生データ点によっても埋められないこともある。画像の大きさが小さすぎる場合、画像の解像度は低くなり、亀裂の疑いのある領域のサイジングが不正確になり、この亀裂領域の詳細が失われ得ることにもなり得る。結果的に得られる画像の大きさの適切な決定は、グリッドにおける各要素が、少なくとも１つのデータ点によって埋められるという判定基準に基づいて行うことができる。一般的にはマッピングに２つの基本的な原理を使用することができ、例えば、Westover, Lの"Footprint Evaluation for Volume Rendering"，ACM SIGGRAPH Computer Graphics, 第２４巻第４号、１９９０年８月、第３６７〜３７６頁（Westover）に記載されている原理を使用することができ、この刊行物の内容は、参照によってそのすべてがこの明細書に取り込まれるものとする。１つのアプローチは、データ空間において最も近いサンプル位置をサーチすることによって画像をデータ空間にマップする後方マッピングアルゴリズムである。別のアプローチは前方マッピングであり、ここではデータ空間サンプリン��位置によって影響を受ける画像空間サンプル位置を識別することにより、データが画像空間にマッピングされる。フェーズドアレイプローブによって収集したデータは、サンプリング位置が極めて不規則であるため、後方アルゴリズムは時間を大きく消費し、ふつうは前方アルゴリズムが採用される。特に前方アルゴリズムは、計算上の要求が少ない。
【００２４】
３．１  ボリュームスプラッティングベースの再構成
この再構成アルゴリズムは、データ空間における各サンプル点が、ある空間領域の信号を表すという仮定に基づいている。上記の画像空間にマッピングされる場合、これは複数の画像空間サンプリング点に影響を与えるが、その影響は距離と共に小さくなる。各サンプリング点は、核として知られている３Ｄボリュームの形状の特定のフットプリントを有する。異なる次元におけるサンプリングレートに依存してこの核は、等方性または楕円形に形成され得る。以下においてこの核は、現サンプル点の値で重み付けされる。この場合にはすべてのフットプリントが、通常のグリッドに与える寄与が平均化される。このアプローチは、ＥＷＡボリュームスプラッティング（elliptical weighted average volume splatting）として知られている。例えば、前に引用したWestoverおよびGreene, N.，Heckbert, P.，"Creating Raster Omnimax Images from Multiple Perspective Views Using the Elliptical Weighted Average Filter", Computer Graphics and Applications, IEEE, 第６巻第６号，１９８６年、第２１〜２７頁およびZwicker, M.，Pfister, H.，Van Baar, J.，Gross, M.，EWA Splatting, Visualization and Computer Graphics，IEEE Transactions 第８巻第３号、２００２年、第２２３〜２３８頁を参照されたい。これらの刊行物のすべの内容は参照によってこの明細書に取り込まれるものとする。速度最適化に起因して、元々のアプローチにおいて使用されるガウス関数の代わりに三角カーネル関数を使用する。平均化は、複数の単峰信号ピークの場合には、例えば１つの角度からだけ見えるクラックは、誤認になり得る。なぜならばこれらのピークは衰退し、消失した亀裂になり得るからである。このような理由から一層推定が甘い最大アプローチが具現化される。これは、結果的には単峰信号ピークが周囲データとは無関係に表れることを保証するために使用される。このアプローチの欠点は、ノイズ感度が高いことである。図６Ａおよび６Ｂを参照すると、テストピースの図および調整後の再構成結果がそれぞれ示されている。
【００２５】
上述のように上記のデータ構造は極めて複雑である。図７Ａ〜７Ｆには、融合されていないデータの例が示されている。図７Ａ〜７Ｃにはいわゆる扇形（すなわち１つの捕捉位置において採取した一般的な極Ｂスキャン）が示されている。図７Ａ〜７Ｃには異なる角度から同じボリュームが示されている。特に、これらの図の間で対応する点または部分を探すことが難しいことがわかる。図７Ｄ〜７Ｆには、１つの軸の周りに回転した場合にただ１つの焦点ロウ（入射角）を使用したときの再構成結果が示されている。図６Ｂには、すべてのデータを融合した後、対応する再構成結果が示されている。ここでわかったのは、融合されていないデータを使用して亀裂サイズおよび位置を求めることが難しいことである。したがってフェーズアレイプローブによって可能になるように異なる複数の方向からデータを捕捉し、データを融合することは重要である。
【００２６】
亀裂のサイズ、形状および方向推定には、データ収集設定の決定において高い精度が必要である。図８Ａ〜８Ｅには、それぞれ直径２ｍｍの第１平底ドリル穴４０および第２平底ドリル穴４２の再構成結果が示されている。図８Ｂ〜８Ｅには、穴４０，４２を含む、図８Ａの部分領域が示されていることに注意されたい。この再構成にはＥＷＡボリュームスプラッティングアルゴリズムを使用した。図８Ａには調整した角度および音速値（−２．２５％）による再構成結果が示されている。図８Ｂには初期の再構成結果が示されている。図８Ｃには音速調整後の結果が示されている。図８Ｄおよび８Ｅは共に角度調整がなされている。図８Ｅにおける音速値は＋２．２５％に調整されている。
【００２７】
図８Ｂには音速パラメタについて調整されているがウェッジ角補正がなされていない結果が示されている。特に金属における音速は正確でなく、またウェッジ角は正しく設定されていない。穴４０，４２は閉じられておらず、信号は広く拡散している。ウェッジオフセットは−４．０度である。ウェッジオフセット調整に起因する結果は、図８Ｄからわかる。穴４０，４２はなお閉じられていないが、信号は各穴４０，４２の周りに集中している。音速の調整は重要である。穴４０，４２それ自体は比較的小さいため、音速値における比較的小さな変化は、亀裂サイズよりも大きな、サイズ推定における分散を生じさせ得る。図８Ａには、パラメタを調整した結果が示されている。オフセットは−２．２５％である。オフセット＋２．２５％に変更すると、かなり異なる直径推定が得られる（図８Ｅ）。
【００２８】
これらの結果が示すように、パラメタ調整は、小さな亀裂のサイズ推定には重要なファクタである。亀裂位置も変化するが、測定の数が多いため、これは比較的容易に決定される。このような理由からＤＧＳおよび他の振幅ベースの方法が、小さな亀裂に一般的に使用されるのである。より大きな亀裂に対しては、エコーダイナミックパターンまたは伝搬時間亀裂サイジング法を使用することができる。Song, S.，Schmerr, L.，"An Ultrasonic Time-of-Flight Equivalent Flaw Sizing Method"，Jounal of Research in Nondestructive Evaluation，第４巻第１号、１９９２，第１〜１８頁を参照されたい。１つのプロジェクトに関与するRDTiffファイルの個数は極めて多いため、各RDTiffのファイルサイズは極めて重要である。このサイズは、基本的にサンプリングレートによって決まる。図７Ａ〜７Ｆにはサンプルレートを低減する例が示されている。これらのデータは、各Ａスキャンにおけるサンプリング点の個数、ロータの周りの捕捉位置の個数により、および／または、各捕捉位置における入射角の個数により、スケーリング可能である。
【００２９】
３．２  直接最大強度ベース再構成
択一的には、直接最大強度ベース再構成を使用することができ、ここではサンプリングされた各点は、画像内の対応するピクセルに割り当てられる。所与のサンプリングされた点に対するピクセルの位置は、スキャン表面の幾何学形状と、音速と、サンプリング周波数と、プローブからの出口インデックスのオフセットとを使用して計算される。スプラッティングまたは平均化のような後処理フィルタは使用しない。複数のサンプル点が、画像の同じ１つのピクセルにヒットする場合、これらの点の最大振幅だけがこのピクセルに使用される。したがって画像のピクセル毎に最大強度が保持される。この技術は、直接的かつ比較的簡単に具現化でき、ひいては高速かつ並列処理可能である。
【００３０】
上記の直接最大値ベース再構成は、記録したデータにおけるノイズ成分、および、プローブ位置もしくはオフセットに関連するパラメタの影響を比較的に受け易い。実際のプローブ位置（および出口インデックス）と、位置（および出口インデックス）に対する設定値との間のわずかな差分は、高速の音速パスに起因して、画像における大きな差分に広がり得る。このため、この方法により、一般的にはボリュームメトリック亀裂領域から上記の亀裂サイズおよび形状は推定されず、上記のボリュームメトリック亀裂領域における最大強度だけが使用されて上記の等価な反射物サイズが評価される。
【００３１】
４．亀裂識別
４．１  亀裂識別
亀裂識別とは、テストピースにおける亀裂の有無、位置および特性についての情報を抽出する処理のことである。亀裂識別には、上記の生データセットと、再構成されたデータセット、すなわち上の第３節で説明したボリュームメトリック画像との両方を使用することができる。このボリュームメトリック画像が、極めて高い解像度パラメタで再構成される場合、再構成されたボリュームメトリック画像を使用することは、上記の生データセットを使用することと同等になり得る。亀裂識別の方法は、エコー強度の振幅のような超音波データ特徴をベースにしている。あらかじめ設定した閾値を使用して、例えばα＝４０％を使用して、上記の生データセットまたは再構成されたボリュームメトリック画像におけるすべてのデータ点の位置が特定される。上記のエコー強度の範囲が［ａ，ｂ］である場合、これらのデータは［０，１］の範囲に正規化される。例として上記の再構成されたボリュームメトリック画像を使用すると、αよりも大きな強度を有する各ボクセルが、ヒットポイント（ＨＰ）として識別される。このボリュームメトリック画像におけるすべてのＨＰを探すため、大域的または局所的な探索を行う。ＨＰ毎にボクセルの物理的な位置と、画像におけるボクセルのインデックスと、正規化された強度についての情報が格納される。択一的には全体ボリュームメトリック画像の代わりにＲＯＩだけが探索される。全体ボリュームメトリック画像が極めて大きい場合、ＲＯＩを使用することにより、効率的な亀裂識別を行うことができる。図９を参照すると、ここには例示的にボリュームメトリック画像４６のコンピュータ表示４４が示されている。図９において、例示的なＲＯＩは、画像において注釈がなされて示されている。このＲＯＩの決定は、ユーザの判断に基づき、再構成された画像が視覚化されることによって行われる。
【００３２】
４．２  スライス内グルーピングおよびサイジング
複数のＨＰは、亀裂の形状および長さおよび超音波の散乱特性に起因して（ボクセルが隣接するという点において）接続され得るため、接続されるＰは、これらのＨＰが１つの亀裂から形成されているという確率が高いことに起因して一緒にクラスタリングすべきである。このクラスタリング処理は、図１に示したスライス内グルーピングと称される。スライス内グルーピングは、各ＨＰのボクセル／ピクセルの接続状態に基づく。すべてのスライス内グループを探索するため、既知の領域拡張法または類似のアルゴリズムを使用可能である。例えば、Adams, R.，Bischof, L.，"Seeded Region Growing"，Pattern Analysis and Machine Intelligence，IEEE Transaction 第１６巻第６号，１９９４年，第６４１〜６４７頁を参照されたい。この刊行物の内容全体は、参照によってこの明細書に組み込まれるものとする。図１０を参照とすると、ここにはスライス内グルーピングを実行した後のＨＰクラスタ５４を形成する複数のＨＰ５２を示すコンピュータ表示５０が示されている。
【００３３】
各ＨＰグループ毎の亀裂サイジングは、最大強度を有するＨＰと、既知のＤＧＳ（distance-gain-size）法を使用することに基づく。例えば、Krauntkraemer, J.，"Determination of the Size of Defects by Ultrasonic Impulse Echo Method"，Britisch Jounal of Applied Physics  第１０巻第６号，２００２年，第２４０〜２４５頁を参照されたい。この刊行物の内容全体は、参照によってこの明細書に組み込まれるものとする。サイジングの後、各ＨＰグループは、同じ反射物サイズ（ＥＲＳ）を有する。ＤＧＳ法には、既知のサイズ（直径）および較正検査を有する較正穴を使用する必要がある。この較正処理では、例えば直径ｄ0の既知のサイズを有する較正穴からのエコー強度が較正されて、較正信号強度Ｉ0を有するエコー振幅ｈ0が形成される。ベース信号強度Ｉが与えられると、この較正ゲインは、
【数１】
2016507052.tif 000003
であり、これにより、
【数２】
2016507052.tif 000004
が得られる。
【００３４】
実際の亀裂サイズの超音波検査により、ｈ1のエコー振幅が得られると仮定すると、上記の検査ゲインは、
【数３】
2016507052.tif 000005
であり、これにより、
【数４】
2016507052.tif 000006
が得られる。
【００３５】
上記の較正穴に対する反射物領域をＳ0と記し、実際の亀裂と同等の反射物領域Ｓ1と記す。Ｓ0Ｉ0∝ｈ0およびＳ1Ｉ1∝ｈ1であること、また以下の式
【数５】
2016507052.tif 000007
および
【数６】
2016507052.tif 000008
が証明できることが知られており、ここでｄ1は、実際の亀裂と同等の反射物サイズである。この結果、
【数７】
2016507052.tif 000009
である。
【００３６】
上記の亀裂領域は、
【数８】
2016507052.tif 000010
と計算される。
【００３７】
例えば、ｄ0＝２ｍｍの較正穴サイズと、ｇ0＝１５ｄＢの較正ゲインと、ｈ0＝８０％の較正エコー振幅が与えられた場合、検査が実行されて、検査ゲインはｇ1＝１０ｄＢになり、また徴候のエコー振幅はｈ1＝１００％になる。式（７）を用いると、この徴候のＥＲＳは、ｄ1＝２．９８ｍｍと計算される。上記の反射物領域は、亀裂領域として扱われ、
【数９】
2016507052.tif 000011
と定量化される。
【００３８】
４．３  スライス間グルーピングおよびサイジング
非破壊検査スキャンは、テストブロックにおける物理的なパターンまたはパスを追従して行われる。ロータコンポーネント用の一般的なスキャン幾何学形状設定において、スキャンパスはつねにテスト対象体全体をカバーすることはできず、再構成される画像も関連性がないものになり得る。１つの典型的な例はつぎのように説明される。ロータ（シリンダ）の自動スキャンは、所定の（例えばロータの端部から１０ｍｍの）軸位置から開始される。超音波プローブは、円形パスを周って正確に移動し、またこの円形パスの面は、ロータの中央軸に対して垂直である。プローブがその初期位置に戻った後、サンプリングしたデータは、すべての面をカバーし、これらのデータは１つのスライスとみなすことができる。プローブはつぎの（例えばロータの端部から１５ｍｍの）軸位置に移動して、別のスライスを得るために円形の動作を繰り返す。この処理は、問い合わせ対象の軸の範囲が完全にカバーされるまで繰り返される。この例において、軸方向に沿った増分ステップは５ｍｍであるが、より大きなステップサイズまたはより小さなステップサイズに設定することが可能である。しかしながらステップサイズを小さくすると、データファイルは大きくなり、テスト時間が長くなる。ステップサイズを大きくすると、軸方向における解像度が低くなる。適切なステップサイズの選択は、ユーザの経験および判断に基づいて行うことができる。しかしながら選択したステップサイズとは無関係に、軸方向のスライスは物理的にもボリュームメトリック画像においても共に関連性がない。軸方向に延びる長い亀裂は、プローブが軸方向に離散的に移動することに起因して、結果的に得られる再構成スライス画像において部分に分割され得る。したがってグルーピング法は、分割された複数の亀裂徴候を１つの長い亀裂に組み立てることであると考えられる。
【００３９】
スライス間グルーピングにおいて、関連性のない亀裂クラスタ（すなわちスライス内の複数の徴候）は、あらかじめ設定される形状にしたがってグルーピングされ、新しい亀裂グループを形成する。このあらかじめ設定される形状は、プローブ位置、波散乱特性ならびにエキスパートおよび履歴上の経験に基づいて考え出される。図１１を参照すると、ここには中心軸６２を有するロータ６０が示されている。上記のあらかじめ設定される形状は、ヒットポイントまたは亀裂徴候５８を含む、レクトリニアグルーピングエンベロープ５６とすることが可能である。レクトリニアエンベロープ５６は、図１１に示したように３つのパラメタΔＺ、ΔＲおよびΔＬによって定められる。ΔＺおよびΔＲはそれぞれ軸方向および半径方向に沿った、レクトリニアエンベロープ５６の端部と亀裂徴候５８との間の間隔である。ΔＬは、亀裂徴候５８を中心とするレクトリニアエンベロープ５６の外側端部の弧長の半分である。つぎに以下に説明するグルーピングアルゴリズムを利用する。つぎの複数のステップにおいて、相互作用とは、２つの亀裂徴候が、同じレクトリニアエンベロープ５６内に入る場合のことである。まず最初にすべてのスライス内徴候がメモリにロードされる。つぎに第１の徴候と、後続の各徴候とが相互作用しているか否かをチェックする。第１の徴候との相互作用を複数の徴候には、第１の徴候と同じグループ番号が割り当てられる。この処理はつぎに第２の徴候、第３の徴候等々に対し、すべての徴候がチェックされるまで繰り返される。相互作用を有しない徴候には別のグループ番号が割り当てられる。このようにして各徴候は、別のすべての徴候に対して相互作用を有しているか否かについてチェックされる。これにより、１つのスライスからの亀裂が、連続する１つのスライスに延びているか否かについて決定することができる。この処理が完了すると、メモリ内のデータはグループの順になり、出力ファイルへの書き込みの準備が整うかまたは別の処理に使用される。１つの実施形態において、１つのグループ内にただ１つのヒットポイントしかない場合、この１つのヒットポイントは亀裂徴候と見なされる。１つのグループに複数のヒットポイントがある場合、このグループ全体が亀裂模様と見なされる。
【００４０】
スライス間グルーピングの後、亀裂グループは記録され、この情報は亀裂サイジングに使用される。スライス間亀裂グループに対するサイジングは、スライス内亀裂グループのサイジングとは異なる。スライス内グループに対するサイジングは、ＤＧＳ法に基づいており、またスライス内亀裂グループ内で最大強度を有するＨＰが使用されることを思い起こされたい。スライス間グルーピングに対しては、スライス内グループの物理的な大きさが使用される。図１２を参照とすると、ここではスライス間グループ毎に半径方向の長さが(Ｍａｘ  Ｒ−Ｍｉｎ  Ｒ)として得られ、軸方向の長さが(Ｍａｘ  Ｚ−Ｍｉｎ  Ｚ)として得られる。この矩形によって包囲される最大の楕円形領域は、
Ｓf＝(Ｍａｘ  Ｒ−Ｍｉｎ  Ｒ)(Ｍａｘ  Ｚ−Ｍｉｎ  Ｚ)          （９）
によって計算することができる。
【００４１】
例えばＭａｘ  Ｒ＝３０３ｍｍ，Ｍｉｎ  Ｒ＝３０１．５ｍｍ，Ｍａｘ  Ｚ＝１１１７ｍｍ，Ｍｉｎ  Ｚ＝１１０２ｍｍの大きさを有するスライス間グループが与えられる場合、亀裂領域はＳf＝２２．５ｍｍ2である。
【００４２】
この亀裂領域Ｓfはつぎに、後続の破壊力学分析に対する内部楕円クラック領域として扱われる。スライス内グルーピング処理によって１つもスライス内グループが見つからないことも起こり得る。このような場合、このスライス内サイジング結果は、後続の破壊力学分析に対する内部楕円クラック領域として直接使用される。一実施形態において式（９）は、Ｓfを得るために使用される。Ｓfはつぎに式（８）において置き換えられてｄ1が計算される。
【００４３】
５．  AutoNDE-SolidRoterコンピュータソフトウェア
上で説明したデータ再構成、亀裂識別、グルーピングおよびサイジング方法を具現化するため、AutoNDE-SolidRoterとして知られているソフトウェアを開発した。図１３を参照とすると、ここではこのソフトウェア用のＧＵＩ（graphical user interface）６４が略示されている。図１３では、データ管理インタフェース６６と、２Ｄ再構成および視覚化インタフェース６８と、３Ｄ再構成および視覚化インタフェース７０とが示されている。
【００４４】
図１４は、データ管理７２用のＧＵＩインタフェースを表している。インタフェース７２により、生の検査データをインポートし、生データ毎にパラメタを構成設定することができる。これらのパラメタには、スキャン運動のタイプ、スキャンの軸方向位置、スキャンの検査半径、ロータのボア半径および較正情報などが含まれ得る。インタフェース７２を使用すれば、ユーザは、２Ｄ  ＧＵＩインタフェースおよび３Ｄ  ＧＵＩインタフェースを簡単に起動することができる。図１５には、２Ｄ構成設定および再構成パネル７４が示されている。この２Ｄインタフェースは、ロータコンポーネントの１つの軸位置において捕捉したデータに基づいてスライス画像を生成するために使用される。生データにおけるデータ点は、音速、サンプリング周波数、検査半径ならびに外側直径および（ロータがボアを有する場合）ボア直径および検査ロータの基本的な幾何学形状についての情報を使用して正しい幾何学位置にマッピングされる。生Ａスキャンデータ７６は、パネル７４の左上の領域において、生Ｂスキャンデータ７８は、パネル７４の左下の領域において２Ｄの矩形内に示されている。再構成された２Ｄ画像８０は、パネル７４の右側に示されており、ここにはボア８４を有するロータ８２が示されている。パネル７４の最も右側には再構成８６の現在の構成設定が表示されている。この構成設定は、フェーズドアレイデータファイルの異なるチャネルから、データを選択するために使用することができる。ユーザがデータを異なる複数のモードで容易に検査できるようにするため、いくつかの先進の機能も具現化されている。チャンネルおよび視覚化モードの選択を可能にする２Ｄ再構成インタフェース８８は図１６に示されている。特にユーザは、視覚化モード９０およびチャネルデータ９２を選択し、また保存した再構成画像９４を見ることができる。図１７には、スキャン位置選択モード９８における２Ｄ再構成インタフェース９６が示されている。このモード９８では、すべてのチャネルの、または選択されたチャネルの検査データが表示される。
【００４５】
図１８には亀裂識別およびスライス内グルーピングのための２Ｄ再構成インタフェース１００が示されている。インタフェース１００にはＲＯＩ注釈ツール１０２と、スライス内グルーピングツール１０４と、亀裂グループ用の編集ツール１０６と、識別したスライス内亀裂グループの表示部１０８と、亀裂視覚化ツール１１０とが含まれている。インタフェース１００により、対話的に領域をマスキングし、またマスクされた領域を対話的に消去することなどにより、ＲＯＩに注釈を付けることができる。インタフェース１００により、後の使用のために注釈の結果を保存することも可能である。スライス内グルーピングツール１０４において、強度に対する閾値を設定することができる。スライス内グルーピングの結果は、木構造で表示され、この結果はユーザが編集可能である。例えば、２つのグループが極めて近接している場合、ユーザは、経験およびノウハウに基づいて２つのグループ（またはいくつかのグループ）を１つのグループに併合することができる。グループが無関係な場合、これを消去することも可能である。作業中のスライスの分析が完了した後、この結果は、情報の格納または後続のスライス間グルーピングのためにテキスト形式でエキスポートすることができる。エキスポートインタフェース１１０は図１９に示されている。
【００４６】
図２０には全体３Ｄ  ＧＵＩインタフェース１１２が示されている。図２０では、ＣＡＤモデルのオーバレイ１１４を有する３Ｄ再構成画像が例として示されている。３Ｄインタフェース１１２には３Ｄ再構成ツール１４と、視覚化および操作ツール１１６と、ＣＡＤモデルツール１１８と、スライス間グルーピングおよびエキスポートツール１２０と、回転、不透明度および閾値設定ツール１２２と、視覚化制御ツール１２４と、内部視覚化用切断ツール１２６とが含まれている。特に３Ｄインタフェースにより、３Ｄ視覚化、ナビゲーション、ボリュームメトリック切断、回転、ＣＡＤツールオーバレイ、スライス間グルーピング、結果のエキスポートおよび別の機能が可能になる。
【００４７】
上で説明した方法は、広く知られているコンピュータプロセッサ、メモリユニット、記憶装置、コンピュータソフトウェアおよび別のコンポーネントを使用してコンピュータ上に具現化することができる。このようなコンピュータの高レベルブロック図は図２１に示されている。コンピュータ１４０２には、コンピュータ１４０２の全体的な動作を制御するプロセッサ１４０４が含まれており、この制御は、このような動作を定めるコンピュータプログラム命令を実行することによって行われる。このコンピュータプログラム命令は、記憶装置１４１２または別のコンピュータ読み出し可能媒体（例えば磁気ディスク）に格納することができ、このコンピュータプログラム命令を実行したい場合にメモリ１４１０内にロードすることができる。したがって上で説明したすべての方法ステップは、メモリ１４１０および／または記憶装置１４１２内に格納されたコンピュータプログラム命令によって定めることができ、またこのコンピュータプログラム命令を実行するプロセッサ１４０４によって制御することができる。コンピュータ１４０２にはまた、ネットワークを介して他の装置と通信するための１つまたは複数のネットワークインタフェース１４０６が含まれている。コンピュータ１４０２にはまた、コンピュータ１４０２とのユーザ対話を可能にする別の入出力装置１４０８（例えばディスプレイ、キーボード、マウス、スピーカ、ボタンなど）が含まれている。当業者には、実際のコンピュータの具現化には別のコンポーネントも含まれ得ること、また図２１は、このようなコンピュータの複数のコンポーネントのうちのいくつかのコンポーネントの説明を目的とした高レベル表現であることが理解されよう。
【００４８】
６．  結論
上では超音波検査データの再構成ならびにこれに続く亀裂識別、グルーピングおよびサイジングに対する方法を示した。AutoNDE-SolidRotorと称されるソフトウェアをこの方法に必要なコンポーネントおよび機能のすべてを実現するために開発した。この方法およびソフトウェアの例をデモンストレーションのために示した。
【００４９】
データ分析処理を容易にするため、自動データ処理、亀裂識別、亀裂ボリュームメトリックグルーピング、亀裂サイジングおよび視覚化のためにシステムを開発して、分析手続処理全体を合理化した。AutoNDE-SolidRotorとして知られているソフトウェアシステムをこの方法に必要なコンポーネントおよび機能のすべてを実現するために開発した。このシステムにより、ユーザがデータ分析作業をユーザフレンドリなインタフェースで実行できるようにするため、標準処理手続きが提供される。このシステムにより、従来極めて複雑かつ時間を要する作業を効率的かつ確実に行うことが可能になる。このシステムには、亀裂識別、グルーピングおよびサイジング用のアルゴリズムが含まれている。必要なコンポーネントはすべてソフトウェアシステムとして実現されておりまた統合されている。AutoNDE-SolidRotorシステムは、先進の視覚化機能を提供する以下の特徴を有する。特に上記のシステムにより、ターゲット対象体の実際の幾何学形状にしたがい、超音波検査取得システムからの無次元データがマッピングされる。この処理はデータ再構成として知られている。高解像度の３Ｄボリュームメトリック画像および正確な幾何学形状設定があれば、亀裂位置は正確に計算可能である。また上記のシステムにより、自動亀裂識別も行われる。特にこのシステムには、再構成されたボリュームメトリック画像に基づいて、発生し得る亀裂を識別するアルゴリズムが具現化されている。このシステムにより、従来の半経験的な亀裂識別と比べて正確かつ効率的なアプローチが得られる。またこのシステムにより、分散された複数の徴候を１つの亀裂クラスタに自動的にグルーピングする方法が提供されることによって自動亀裂グルーピングが行われる。疲労寿命予想フェーズにおける亀裂クラスタの扱いは、単一エコー徴候亀裂に対する扱いとは異なる。さらにこのシステムにより、ＤＧＳ法のような亀裂サイジング法が組み込まれることによって亀裂サイジングが提供される。
【００５０】
ここまで本発明を、実施例を参照して詳細に説明してきたが、当業者には、添付の特許請求の範囲に記載された本発明の精神および範囲から逸脱することなく、これらに対して種々異なる変更および置き換えを行い得ることが理解できよう。
【図１】
2016507052.tif 000014
【図２】
2016507052.tif 000015
【図３Ａ】
2016507052.tif 000016
【図３Ｂ】
2016507052.tif 000017
【図３Ｃ】
2016507052.tif 000018
【図４】
2016507052.tif 000019
【図５】
2016507052.tif 000020
【図６Ａ】
2016507052.tif 000021
【図６Ｂ】
2016507052.tif 000022
【図７Ａ】
2016507052.tif 000023
【図７Ｂ】
2016507052.tif 000024
【図７Ｃ】
2016507052.tif 000025
【図７Ｄ】
2016507052.tif 000026
【図７Ｅ】
2016507052.tif 000027
【図７Ｆ】
2016507052.tif 000028
【図８Ａ】
2016507052.tif 000029
【図８Ｂ】
2016507052.tif 000030
【図８Ｃ】
2016507052.tif 000031
【図８Ｄ】
2016507052.tif 000032
【図８Ｅ】
2016507052.tif 000033
【図９】
2016507052.tif 000034
【図１０】
2016507052.tif 000035
【図１１】
2016507052.tif 000036
【図１２】
2016507052.tif 000037
【図１３】
2016507052.tif 000038
【図１４】
2016507052.tif 000039
【図１５】
2016507052.tif 000040
【図１６】
2016507052.tif 000041
【図１７】
2016507052.tif 000042
【図１８】
2016507052.tif 000043
【図１９】
2016507052.tif 000044
【図２０】
2016507052.tif 000045
【図２１】
2016507052.tif 000046
【国際調査報告】
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2016507052.tif 000048
2016507052.tif 000049
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