【手続補正書】
【提出日】令和1年11月30日(2019.11.30)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
鋳放し鋼製造物内の内部欠陥を定量的に測定する方法であって、
走査装置で前記鋼製造物の表面の少なくとも一部を光学的に走査してデジタル画像を生成する工程と、
閾値エンジンにおいて前記画像を閾値処理して前記画像内の内部欠陥を分離する工程と、
前記閾値処理された画像を分析して内部欠陥面積を決定する工程であって、前記内部欠陥面積は、前記内部欠陥によって占有される、前記閾値処理された画像の少なくとも一部の面積を有するものである、前記分析する工程と、
前記閾値処理された画像の前記少なくとも一部における全面積を決定する工程と、
前記全面積に対する前記内部欠陥面積の分率（ｆｒａｃｔｉｏｎ）を計算する工程と、
前記分率に基づいて、前記鋼製造物内の前記内部欠陥の対応するマンネスマン・スケール等級を計算する工程と
を有する方法。
【請求項２】
請求項１記載の方法において、さらに、
前記表面の前記一部を光学的に走査する工程の前に、前記鋼製造物の前記表面をエッチングする工程を有するものである方法。
【請求項３】
請求項２記載の方法において、さらに、
前記表面をエッチングする工程の前に、前記鋼製造物の前記表面を研削する工程または前記鋼製造物から前記表面を有するサンプルを切断する工程を有するものである方法。
【請求項４】
請求項３記載の方法において、さらに、
前記サンプルを複数のサブサンプルに切断する工程を有し、前記サブサンプルは前記表面の下位表面を有する、前記複数のサブサンプルに切断する工程であって、
前記鋼製造物の前記表面の少なくとも一部を光学的に走査する工程は、前記サブサンプルの前記下位表面の少なくとも一部を光学的に走査して複数の対応するデジタル下位画像を生成する工程を有し、
前記閾値エンジンにおいて前記画像を閾値処理して前記画像内の内部欠陥を分離するする工程は、前記閾値エンジンにおいて前記下位画像を閾値処理して前記下位画像内の内部欠陥を分離する工程を有し、
前記閾値処理された画像を分析して前記内部欠陥面積を決定する工程は、前記閾値処理された下位画像を分析して対応する内部欠陥下位面積を決定する工程を有し、前記内部欠陥下位面積は、前記内部欠陥によって占有される、対応する閾値処理された下位画像の少なくとも一部の面積を有し、
前記閾値処理された画像の前記一部における全面積を決定する工程は、前記閾値処理された下位画像の前記一部における下位全面積を決定する工程を有し、
前記全面積に対する前記内部欠陥面積の分率を計算する工程は、前記対応する下位全面積に対する前記内部欠陥下位面積の下位分率を計算する工程を有し、
前記分率に基づいて前記対応するマンネスマン・スケール等級を計算する工程は、前記下位分率の各々に基づいて対応するマンネスマン・スケール下位等級を計算する工程を有し、
前記対応するマンネスマン・スケール等級は、前記下位等級の平均を有するものである、
前記複数のサブサンプルに切断する工程と、
前記計算された下位等級から最も高い下位等級を決定する工程と
を有するものである方法。
【請求項５】
請求項１記載の方法において、前記走査装置は携帯型スキャナ、平台型スキャナ、または非接触型スキャナを有するものである方法。
【請求項６】
請求項１記載の方法において、前記閾値エンジンにおいて前記画像を閾値処理して前記画像内の内部欠陥を分離する工程は、６０％〜７０％の間の閾値レベルで前記画像を閾値処理する工程を有するものである方法。
【請求項７】
請求項１記載の方法において、前記閾値エンジンにおいて前記画像を閾値処理して前記画像内の内部欠陥を分離する工程は、６５％の閾値レベルで前記画像を閾値処理する工程を有するものである方法。
【請求項８】
請求項１記載の方法において、分析される前記閾値処理された画像の前記一部は、前記鋼製造物と同じ種類の他の鋼製造物で最も一般的に内部欠陥が見つかる領域に対応している方法。
【請求項９】
請求項８記載の方法において、分析される前記閾値処理された画像の前記一部は、前記鋼製造物の中心線から約０．４２５インチ（約１．０７９ｃｍ）延びている領域、前記鋼製造物の中心線から約０．３インチ（約０．７６２ｃｍ）延びている領域、または前記鋼製造物の中心線から約０．２５インチ（約０．６３５ｃｍ）延びている領域を有するものである方法。
【請求項１０】
請求項１記載の方法において、分析される前記閾値処理された画像の前記一部は、前記表面の等軸領域、前記製造物の中心線と前記表面の縁部との間の領域、または前記表面の三重点と前記表面の縁部との間の領域に対応する方法。
【請求項１１】
請求項１記載の方法において、前記分率に基づいて前記対応するマンネスマン・スケール等級を計算する工程は、マンネスマン・スケール等級と内部欠陥面積分率との関係を表す曲線上において前記分率が該当する位置を決定する工程を有するものである方法。
【請求項１２】
請求項１１記載の方法において、前記曲線は次式によって表わされ、
【数１４】
2019530882.tif 000001
ここで、ＲＭは前記対応するマンネスマン・スケール等級であり、「ａ」および「ｂ」は前記内部欠陥の種類に基づく定数であり、ＡＤは前記内部欠陥面積であり、ＡＯは前記全面積である方法。
【請求項１３】
請求項１記載の方法において、さらに、
前記画像を閾値処理する工程の前に、前記画像をフィルタ処理する工程を有するものである方法。
【請求項１４】
鋳放し鋼製造物内の内部欠陥を定量的に測定するシステムであって、
前記鋼製造物の表面の少なくとも一部を走査してそのデジタル画像を生成するように構成された光学スキャナと、
前記光学スキャナに通信可能に結合され、前記画像を閾値処理して前記画像内の内部欠陥を分離するように構成された、閾値エンジンと、
前記閾値エンジンに通信可能に結合された内部欠陥面積エンジンであって、
前記閾値エンジンから前記閾値処理された画像を受け取り、
前記閾値処理された画像を分析して、前記内部欠陥によって占有される、前記閾値処理された画像の少なくとも一部の面積を有する内部欠陥面積を決定し、
前記閾値処理された画像の前記一部における全面積を決定し、
前記全面積に対する前記内部欠陥面積の分率を計算する、
ように構成された、前記内部欠陥面積エンジンと、
前記内部欠陥面積エンジンに通信可能に結合された正規化器であって、
前記内部欠陥面積エンジンから、前記全面積に対する前記内部欠陥面積の分率を受け取り、
前記分率に基づいて、前記鋼製造物内の前記内部欠陥の対応するマンネスマン・スケール等級を計算する、
ように構成された、前記正規化器と
を有するシステム。
【請求項１５】
請求項１４記載のシステムにおいて、さらに、
前記鋼製造物の前記表面をエッチングするためのエッチング液を有するエッチング浴を有し、
前記サンプルは複数のサブサンプルに切断され、前記サブサンプルは前記表面の下位表面を有するものであり、
前記光学スキャナは、前記サブサンプルの前記下位表面の少なくとも一部を光学的に走査して複数の対応するデジタル下位画像を生成することにより、前記鋼製造物の前記表面の少なくとも一部を走査するものであり、
前記閾値エンジンは、前記下位画像を閾値処理して前記下位画像内の内部欠陥を分離することにより、前記画像を閾値処理して前記画像内の内部欠陥を分離するものであり、
前記内部欠陥面積エンジンは、前記閾値処理された下位画像を分析して対応する内部欠陥下位面積を決定することにより、前記閾値処理された画像を分析して前記内部欠陥によって占有される、前記閾値処理された画像の少なくとも一部の面積を有する前記内部欠陥面積を決定するものであり、
前記内部欠陥面積エンジンは、前記閾値処理された下位画像の前記一部における下位全面積を決定することにより、前記閾値処理された画像の前記一部の前記全面積を決定するものであり、
前記内部欠陥面積エンジンは、前記対応する下位全面積に対する前記内部欠陥下位面積の下位分率を計算することにより、前記全面積に対する前記内部欠陥面積の前記分率を計算するものであり、
前記正規化器は、前記下位分率の各々に基づいて対応するマンネスマン・スケール下位等級を計算することにより、前記分率に基づいて前記対応するマンネスマン・スケール等級を計算するものであり、
前記対応するマンネスマン・スケール等級は、前記下位等級の平均を有し、前記正規化器は、前記計算された下位等級から最も高い下位等級を決定するように構成されているものである
システム。
【請求項１６】
請求項１４記載のシステムにおいて、前記光学スキャナは携帯型スキャナ、平台型スキャナ、または非接触型スキャナを有するものであるシステム。
【請求項１７】
請求項１４記載のシステムにおいて、前記閾値エンジンは、６０％〜７０％の間の閾値レベルで前記画像を閾値処理するように構成されているシステム。
【請求項１８】
請求項１４記載のシステムにおいて、前記閾値エンジンは、６５％の閾値レベルで前記画像を閾値処理するように構成されているシステム。
【請求項１９】
請求項１４記載のシステムにおいて、分析される前記閾値処理された画像の前記一部は、前記鋼製造物と同じ種類の他の鋼製造物で最も一般的に内部欠陥が見つかる領域に対応しているシステム。
【請求項２０】
請求項１９記載のシステムにおいて、分析される前記閾値処理された画像の前記一部は、前記鋼製造物の中心線から約０．４２５インチ（約１．０７９ｃｍ）延びている領域、前記鋼製造物の中心線から約０．３インチ（約０．７６２ｃｍ）延びている領域、または前記鋼製造物の中心線から約０．２５インチ（約０．６３５ｃｍ）延びている領域を有するものであるシステム。
【請求項２１】
請求項１４記載の方法において、分析される前記閾値処理された画像の前記一部は、前記表面の等軸領域、前記鋳放し製造物の前記中心線と前記表面（上面または底面）との間の領域の面積、または前記表面の前記三重点と縁部との間の領域の面積に対応する方法。
【請求項２２】
請求項１４記載のシステムにおいて、前記正規化器は、マンネスマン・スケールと内部欠陥面積分率との関係を表す曲線上において前記分率が該当する位置を決定することにより、前記分率に基づいて前記対応するマンネスマン・スケール等級を計算するように構成されているシステム。
【請求項２３】
請求項２２記載のシステムにおいて、前記曲線は次式によって表わされ、
【数１５】
2019530882.tif 000002
ここで、ＲＭは前記対応するマンネスマン・スケール等級であり、「ａ」および「ｂ」は前記内部欠陥の種類に基づく定数であり、ＡＤは前記内部欠陥面積であり、ＡＯは前記全面積であるシステム。
【請求項２４】
請求項１４記載のシステムにおいて、さらに、
前記光学スキャナおよび前記閾値エンジンに通信可能に結合され、かつ、前記閾値エンジンが前記画像を閾値処理する前に前記画像をフィルタ処理するように構成された、画像フィルタを有するものであるシステム。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００５】
調査によれば、この技法は、オペレータが異なるとチャートの解釈が一貫せず主観的になるせいで、台無しになることが示されている。例えば、２００８年には、Ｐｉｐｅｌｉｎｅ  ａｎｄ  Ｈａｚａｒｄｏｕｓ  Ｍａｔｅｒｉａｌ  Ｓａｆｅｔｙ  Ａｄｍｉｎｉｓｔｒａｔｉｏｎ（ＰＨＭＳＡ）は、中心線偏析の等級付けにマンネスマン・チャートを適用することは、非常に主観的であると結論付けている。例として、図４Ａおよび図４Ｂは、２人のオペレータによって行われた、２つの別個の組のラウンドロビン試験の結果を示す。図示するように、２人のオペレータによって選択された等級は、大きく異なっており、時にはマンネスマン・スケールで丸々１ポイント（即ち、２５％差）も異なっていた。具体的には、図４Ａの第１の組のラウンドロビン試験に対する相関係数はわずか０．３２であり、図４Ｂの第２ラウンドの試験に対する相関係数は、わずか０．４７であった。従って、内部欠陥の目視で非常に主観的な評価からは再現性のある結果が欠如することは、工程および製品開発を効果的ではなくしている。さらに、オペレータは通常、製造物を、整数かまたはせいぜい半整数ベースのどちらかで等級付けするので、マンネスマン等級スケールの粒度は比較的に低くなる。
この出願の発明に関連する先行技術文献情報としては、以下のものがある（国際出願日以降国際段階で引用された文献及び他国に国内移行した際に引用された文献を含む）。
（先行技術文献）
（特許文献）
（特許文献１）  米国特許出願公開第２０１５／０３０２５６８号明細書
（特許文献２）  米国特許出願公開第２０１５／００９８６５５号明細書