"多数のサンプリングポイントを含んだボリュームデータを受け、低振幅を抑制する及び最大振幅を保つ前記サンプリングポイントの第1条件付けを決定し、サンプリングポイントの影響がサンプリング格子中の格子ポイントへの距離に依存する前記サンプリングポイントの第2条件付けを決定し、前記第1条件付け及び前記第2条件付けに関する多数の重み関数を含んだカーネルを決定して該カーネルの形又はサイズを決定することなく前記多数のサンプリングポイントそれぞれのエネルギースプレッドを決定し、前記多数のサンプリングポイントそれぞれの前記エネルギースプレッドに従い再現したボリュームを出力する、ことを含む画像再現方法。前記カーネルの決定は、前記サンプリングポイントのそれぞれを最も近い格子ポイントに設定することにより前記ボリュームデータを再現し、前記多数のサンプリングポイントそれぞれの前記エネルギースプレッドに従い前記ボリュームデータをフィルタリングする、ことをさらに含む、請求項1に記載の画像再現方法。重み付けされたサンプリングポイント振幅のための第1バッファを定義し、多数の重みのための第2バッファを定義する、ことをさらに含む、請求項1に記載の方法。前記多数のサンプリングポイントそれぞれの再現ボリュームへのフォワードマッピングをさらに含む、請求項1に記載の方法。所定のボクセルに影響するデータを見つける前記ボリュームデータのバックワードマッピングをさらに含む、請求項1に記載の方法。多数のサンプリングポイントを含んだボリュームデータを受け、低振幅を抑制する及び最大振幅を保つ前記サンプリングポイントの第1条件付けを決定し、サンプリングポイントの影響がサンプリング格子中の格子ポイントへの距離に依存する前記サンプリングポイントの第2条件付けを決定し、前記第1条件付け及び前記第2条件付けの畳み込みに関する多数の重み関数を含んだカーネルを決定して前記多数のサンプリングポイントそれぞれのエネルギースプレッドを決定する、ことを含み、前記カーネルの決定は、前記多数のサンプリングポイントのそれぞれを最も近い格子ポイントに設定することにより前記ボリュームデータを再現し、前記多数のサンプリングポイントそれぞれの前記エネルギースプレッドに従い前記ボリュームデータをフィルタリングし、前記多数のサンプリングポイントそれぞれの前記エネルギースプレッドに従い再現したボリュームを出力することをさらに含む、画像再現方法。重み付けされたサンプリングポイント振幅のための第1バッファを定義し、多数の重みのための第2バッファを定義する、ことをさらに含む、請求項6に記載の方法。前記多数のサンプリングポイントそれぞれの再現ボリュームへのフォワードマッピングをさらに含む、請求項6に記載の方法。所定のボクセルに影響するデータを見つける前記ボリュームデータのバックワードマッピングをさらに含む、請求項6に記載の方法。画像再現方法を実行するべくプロセッサにより実行可能な命令を含むコンピュータプログラム記憶媒体であって、前記方法が、多数のサンプリングポイントを含んだボリュームデータを受け、低振幅を抑制する及び最大振幅を保つ前記サンプリングポイントの第1条件付けを決定し、サンプリングポイントの影響がサンプリング格子中の格子ポイントへの距離に依存する前記サンプリングポイントの第2条件付けを決定し、前記第1条件付け及び前記第2条件付けに関する多数の重み関数を含んだカーネルを決定して該カーネルの形又はサイズを決定することなく前記多数のサンプリングポイントそれぞれのエネルギースプレッドを決定し、前記多数のサンプリングポイントそれぞれの前記エネルギースプレッドに従い再現したボリュームを出力することを含む、コンピュータプログラム記憶媒体。前記カーネルの決定が、前記サンプリングポイントのそれぞれを最も近い格子ポイントに設定することにより前記ボリュームデータを再現し、前記多数のサンプリングポイントそれぞれの前記エネルギースプレッドに従い前記ボリュームデータをフィルタリングすることをさらに含む、請求項10に記載の画像再現方法。重み付けされたサンプリングポイント振幅のための第1バッファを定義し、多数の重みのための第2バッファを定義することをさらに含む、請求項10に記載の方法。前記多数のサンプリングポイントそれぞれの再現ボリュームへのフォワードマッピングをさらに含む、請求項10に記載の画像再現方法。所定のボクセルに影響するデータを見つける前記ボリュームデータのバックワードマッピングをさらに含む、請求項10に記載の方法。画像再現方法を実行するシステムであって、ボリュームデータから画像を再現するように構成されたプロセッサであって、低振幅を抑制する及び最大振幅を保つサンプリングポイントの第1条件付けを決定し、サンプリングポイントの影響がサンプリング格子中の格子ポイントへの距離に依存する前記サンプリングポイントの第2条件付けを決定し、前記第1条件付け及び前記第2条件付けに関する多数の重み関数を含んだカーネルを決定して該カーネルの形又はサイズを決定することなく前記多数のサンプリングポイントそれぞれのエネルギースプレッドを決定し、前記多数のサンプリングポイントそれぞれの前記エネルギースプレッドに従い再現したボリュームを出力する、プロセッサと、前記再現したボリュームを記憶するように構成されたメモリと、を含むシステム。フェーズドアレイは、非破壊評価に適用される超音波技術である。1つのポジションからキャプチャされたデータはある特定の入射角の下での傷特性を描写するだけであり、広がっていない傷は同じ角度からキャプチャされない可能性があるので、傷情報は異なるポジションからキャプチャする必要がある。本開示事項の実施形態によれば、フェーズドアレイ式の非破壊評価に適用される3D再現が、複数のキャプチャポジションからの融合情報を用いるデータの分析を可能にし、自動的な傷検出及び形状判断のための基礎を提供する。本開示事項の実施形態は、スプラッティングを使用する比較的正確な再現方法、データブラウジング用の比較的高速な再現方法、及び並行再現方法を含む。本開示事項の実施形態は、メモリ及びボリュームレンダラrendererの限界を超えるボリュームを処理する方法をさらに含む。本欄において、例えばタービンロータの検査などの固体ロータ検査が、本開示事項の実施形態を説明するために利用される。データをキャプチャするポジション及び向きは既知であり、これ以上の記録訂正は要求されないと仮定される。さらに、検査するロータ101図1A参照は円周角度において高密度にキャプチャされると仮定される。また、信号エコー振幅が距離に依存せず、反射ロータのサイズ、形状、及び反射特性だけに依存するように、データが是正されると仮定される。振幅情報は、したがって、ディスタンス-ウエイト-ゲイン傷サイズ特定方法に直接使用することができる。図1Bは、固体ロータ101の検査に使用される表記法を示す。各サンプリングポイントpsは、3つのパラメータ、ファンナンバーf、A-スキャンナンバーa、サンプリングポイントナンバーsにより決定される。サンプリングポイントの振幅値は、ps=f,a,sTとしてsf,a,sにより与えられる。各ファンは、一定の角度間隔で異なる向きとしたいくつかのA-スキャンを含む。この情報は、各サンプリングポイントsf,a,sの影響の領域を決定するために使用可能である。再現ボリュームのデカルト格子座標は、pg=i,j,kTとしてi,j,kと定められる。本明細書に説明する例示の方法は、異なるスキャンパターンをもった他のNDE適用例にも応用し得る。本開示事項の実施形態によれば、データ融合は、サンプリングポイントからの情報を3Dボリュームに融合するプロセス及び方法を表す。多くの3Dカーネルが同じポジションにオーバーラップし得るので、データ融合は合理的な結果を達成する。平均値アプローチ及び最大値アプローチを含めて、異なる融合方法を使用可能である。そのエクステントが同じ領域に入るサンプリングポイントにより与えられる情報は融合可能である。サンプリングポイントにより与えられる情報は、異なる角度の反射特性を表す。この情報において、高い振幅は傷やひびの境界を示す。これらの考察から、平均値アプローチ及び最大値アプローチを含めて異なるアプローチが使用可能である。最大値法は、所定領域内で低振幅を抑制し且つ最大値を保つ。最大値法は、次の式で表すことができる。1平均値法の場合、サンプリングポイントの影響は格子ポイントへの距離に依存する。平均値法は、次の式で表すことができる。2重み関数wmax,f,a,si,j,k及びwavg,f,a,si,j,kが、各サンプリングポイントのエネルギースプレッドを決定する。各サンプリングポイントのエネルギースプレッドは、再現ボリューム、平均値法及び最大値法のそれぞれにおいて各サンプリングポイントの影響である。例示の融合に関して、それぞれ振幅2と1の2.5と4.35に定められた2つのサンプリングポイントに挿入される2つの三角重み関数のケースを検討する。図2A~図2Dは、一次元1D信号を基にした平均値型方法及び最大値型方法の異なる様子を説明する。例示の融合に関して、それぞれ振幅2と1の2.5と4.35に定められた2つのサンプリングポイントに挿入される2つの三角重み関数のケースを検討する。図2C及び図2Dは、平均値型方法と最大値型方法の結果をそれぞれ示す。x=3における結果値は、融合型式に依存する1.635又は2.0である。本開示事項の実施形態によれば、スプラッティングによる3Dボリューム再現は、キャプチャした信号を正規格子へ再サンプリングすることを含む。スプラッティングは、非正規格子を使用して生データをサンプリングし、この生データを正規格子へ再サンプリングすることを含む。スプラッティングは、アンダーサンプリング、オーバーサンプリング、及び再現ボリューム中のホールを実質的に防止するべく選択される再現フィルタを含む。スプラッティングは、予め決められた範囲内のサンプリングポイントのエネルギーを分配し、正規格子へサンプリング可能な連続エネルギー分配を生成する。注目すべきは、連続エネルギー分配は、格子ポイントへの各サンプリングポイントの寄与が決定され得る場合には、生成する必要がないことである。スプラッティングは、サンプリングポイントのエネルギーをボリュームスペースへ分配するプロセスである。本開示事項の実施形態によれば、スプラッティングは、傷探知及び分析用の3Dボリュームを再現するために使用される。スプラッティングカーネルは、特定のNDE適用例のために設定されたスキャンパターンに基づいて決められ得る。このアプローチは、直交格子、確率的再サンプリングを用いる非正規及び正規格子、EWAellipticalweightedaverageスプラッティングアプローチを用いる非正規格子のダイレクトボリュームレンダリング等に使用可能である。ダイレクトボリュームレンダリングは、3Dサイズ及び形適応カーネルを、3Dスペースにエネルギーを広げるサンプルポイントごとに置く。3Dカーネルは、画像平面に直交する軸に沿って統合され、結果として2Dカーネル又はフットプリントを生じる。式1及び式2を実行する方法において、全データセットsf,a,sが、各ボクセルi,j,kTでの評価に必要とされる。いくつかのケースでは、生データのデータセットが最終ボリュームのデータセットよりも大きい。このために該方法はデータセットの全部分のアクセスを招き、そのサイズ故にキャッシュできないことがあり、それ故に再現のスピードをスローダウンさせ得る。さらに、その関数のエクステントは理論上無限ではなく、したがって、データの所定部分だけが所定のボクセルを再現するために必要とされる。必要なサンプリングポイントの決定は、例えばA-スキャンの任意の群の場合、些細なタスクではない。式1及び式2を実行する方法の改良は、バッファ、重み付けされたサンプリングポイント振幅用の第1バッファ及び重み用の第2バッファ、すなわちaavg/max,f,a,si,j,k及びwavg,f,a,si,j,kを定義することを含む。サンプリングポイントsf,a,sごとに、カーネルが切り詰められない対応領域が定義される。この領域内で、バッファ値が変更される。最大値型方法に関する手順は式1におけるのと同様である。すなわち、格子ポイントi,j,kが変化し、サンプリング座標f,a,sは同じままである。さらに、wmax,f,a,si,j,kの重みがwmaxi,j,kに記憶され、結果sf,a,swmax,f,a,si,j,kがamaxi,j,kに記憶されるので、各比較に対し決定される必要はない。平均型方法のバッファ値は、次のように決定することができる。切り詰められたカーネル領域内の各格子ポイントに関し、バッファ値が増やされる。3この後、最終ボクセル値が、次式により与えられ得る。4ボリュームレンダリング及び再サンプリングでは、異なるアプローチがデータを処理する方法を定義するために適用可能である。これらアプローチは、フォワード及びバックワードマッピングを含む。バックワードマッピングは、データスペースにおいて最も近いサンプルポジションを探すことにより、画像サンプルポジションをデータスペース中にマッピングする。フォワードマッピングは、データスペースサンプリングポジションに影響される画像スペースサンプルポジションを同定することにより、データを画像スペースにマッピングする。本開示事項の実施形態によれば、マッピングは、条件依存カーネルを各サンプリングポイント及びデータ融合に使用する、フォワード方向の手順であるのに対し、式1及び式2を実行する方法は、バックワード方向のアプローチである。ガウスカーネル及びスプラッティングに関し、再現方法は重み関数wf,a,si,j,kを使用する。式1、式2及び式3の重み関数はmax及びavgと指定されている。別の重み関数が、再現ボリューム中の各サンプリングポイントsf,a,sの影響の領域及び強さを表す。スプラッティングは、ボリュームにおいてエネルギーを分配するために使用可能である。重み関数は、切り詰められていればカーネルとしても知られ、次式により与えられ得る。式中、μf,a,sは、格子座標中のサンプリングポイントsf,a,sのポジションである。Rf,aは、f及びaにより定義されるA-スキャンの向きを表し、Σf,a,sは、ガウス関数の形と比率を決定する。56カーネルエクステント及びエイリアシングに関し、カーネルエクステントは、ホール、エイリアシング、及び過度のぼかしを防止するのに重要である。図1は、1カーネルを有するA-スキャンを示す。A-スキャン軸に沿ったサンプリングは密集する可能性があるが、2つの近接したA-スキャンの間の距離は、約10~100倍広くなり得る。カーネルサイズは、例えば、隣のA-スキャン又は各次元のサンプリングポイントまでの2倍の長さとするように、選択可能である。図3は、A-スキャン301に沿った高密度サンプリングが、どのようにエイリアシングを引き起こし、いくつかのカーネル、例えば302、の格子303の通り抜けを許し得るかを示す。これは、一部の、つまり全てのサンプリングポイントが結果において表されるとは限らないので、不利である。ボリュームレンダリングにおいてこの問題は、カーネルサイズを広げる、又は最も近い隣のボクセルに寄与を加えることにより、解決可能である。信号処理において、信号をローパスフィルタに通すことで再サンプリングプロセスの間のエイリアシングを防止可能である。本開示事項の実施形態によれば、カーネルエクステントは、格子を通り抜け得る次元において拡大される。細部の増進可視性平均値型アプローチと保守最大値型アプローチとの間で両立を図り得る。例えば、フラットボトムのホールなど、ある角度から見えるのみの傷は、平均値型アプローチと最大値型アプローチとの間で適切なバランスを選択することにより、抑制され得る。本開示事項の実施形態によれば、上記提示した例示的再現方法正確な再現方法と呼ぶは、比較的高い再現品質を提供する。正確な再現方法は、カーネルの形及びサイズを決める計算コストを適応的にする。本開示事項の実施形態によれば、速い方法は、サンプリングポイント401をボリュームボクセル402に置くことを含む図4A。すなわち、サンプルポイント値は、格子において最も近い格子ポイントに設定され得る。融合例えば、平均値法と最大値法との畳み込みは、ボクセルごとに1サンプルポイントよりも多いケースで実行可能である。さらに、固定サイズのカーネルがボクセルごとに適用され、サンプリングポイントエネルギー403を広げる図4B。すなわち、画像は、畳み込みフィルタなどの重み付けフィルタを使用してフィルタリング可能である。結果は、サンプルポイントのぼかしとして解釈され得る。本開示事項の実施形態によれば、速い方法は、カーネルの形及びサイズを適応的に決定しない。速い再現型を用いた再現時間カーネル型に依存するは、正確な方法の場合の時間の約1/100より短い。図4Cに関して、対象の物体例えば固体ロータに関するボリュームデータが与えられ410、低振幅を抑制する及び最大振幅を保つサンプリングポイントの第1条件付けが決定され411、サンプリングポイントの影響が格子ポイントへの距離に依存するサンプリングポイントの第2条件付けが決定される412。本方法は、第1条件付け及び第2条件付けに関する多数の重み関数を含んだカーネルを決定し、カーネルの形又はサイズを決定することなく多数のサンプリングポイントそれぞれのエネルギースプレッドを決定することを含む413。多数のサンプリングポイントそれぞれのエネルギースプレッドに従う再現したボリューム414。本開示事項の実施形態によれば、速い方法は、傷を含んでいるかもしれない対象の領域ROIsを確認するために再現ボリュームをブラウズするために使用可能である。確認されたROIsは次に、詳細な傷の特徴を明確にするために、正確なアプローチを用いて再現することができる。再現したボリュームの軸長さは、検査したロータの長さに従って、大きいことがある。これは、ボリュームレンダリング方法が、コンピュータメモリの制約により、制限されたサイズでしかレンダリングを行えないために、可視化において不具合となり得る。本開示事項の実施形態によれば、再現ボリュームの一部が所定時にレンダリングされる。図5を参照すると、ボリュームは、軸方向物体長501に沿ってセグメント502へ分割可能である。ボリュームレンダラは、一定数のセグメントを与えられて表示する。セグメントは、ハードドライブに記憶可能であり、必要に応じブロックとしてメモリにロードすることができる。セグメント化ボリュームは、チャンネル角度対スキュー角度のテーブルとして可視化可能である。第1コラム中のセル又はコラムヘッダをクリックすることにより、いくつかのチャンネルを同時に選択又は非選択とすることができる。テーブルにおける色は、現在のボリュームに対するチャンネルの寄与を示し得る。例えば黒は、チャンネルのA-スキャンがボリュームと交わっていないために該チャンネルが寄与していないことを示し得る。選択したチャンネルは、再現及び3D視覚化に対し使用可能である。テーブルは、チャンネルに基づいて自動的に生成することができる。コンピュータメモリの制約は、データ再現においても存在し得る。この場合、再現は、図6Aに示すように、一度に1つ以上のセグメント601に制限可能である。使用可能なメモリサイズに依存して、特定数のセグメントが一緒に再現され得る。これは、一度に1つのセグメントを再現するよりも効率的といえる。カーネルのカットオフを避けるためにマージンを使用可能であり、これにより、2つの連続するセグメントの間に切れ目を導入することができる。マージンのコンセプトを図6Bに説明してある。サブボリュームの外側に位置するサンプリングポイント603のカーネル602は、サブボリュームの中へ広がる可能性がある。したがって、サブボリューム周囲のマージン604内のサンプリングポイントを、サブボリュームを再現するときに考慮する必要がある。マージン長は、最も広いカーネル幅のサイズの少なくとも半分にすべきである。マージンを含むことにより、画像中の水平の切れ目を実質的に避けることができる。上記観点で、本明細書に記載した方法は、任意の大きなボリュームを取り扱うことが可能で、再現プロセスが個々のタスクに分割され得る。並行処理を、ボリューム再現のスピードアップに使用することができる。一時停止させたアプリケーションにおいて、タスクがいくつかのスレッドに分割される。典型的には、マルチスレッドソリューションは、いくらかのオーバーヘッドを招く。マルチスレッドソリューションは、シングルスレッドに要求される時間が、多重スレッドで必要な時間とオーバーヘッドオペレーションで必要な時間の合計よりも多い場合に、好ましい。スレッド数nthreadsに依存して、ボリュームは、再現中、nthreadsのサブボリュームに区分され得る。各スレッドは、個々のサブボリュームを再現する。図7は、3つのスレッドnthreads=3に区分されたボリュームを示す。図7に示すように、ボリューム701は、それぞれが1スレッドにより再現されるサブボリューム702~704に分割される。この場合、各スレッドはボリュームの該当部分にだけ作用するので、臨界セクションは不要である。例示的コンピュータシステムは、4コアのIntelXeon登録商標5120CPU1.86GHzを備える。テーブル1は、異なるカーネルサイズで例示のコンピュータシステム及び例示の速い再現方法を使用した例示的画像再現時間を示す。スレッド数は、コア数より多くすべきではない。テーブル1:スピードアップ解像度0.037インチ/ボクセル長、速い再現方法上記観点で、画像再現方法は、固体ロータ検査でキャプチャされるフェーズドアレイデータを使用するNDE応用例に基づくフェーズドアレイに関し説明される。例示の実施形態は、スプラッティング原理に基づく正確な再現方法、データブラウジングのための速い再現方法、及びメモリとボリュームレンダラの制約を超えるボリュームに対する並行再現を含む。本開示事項の実施形態は、タイム-オブ-フライト傷サイズ特定方法TOFE、及びディスタンス-ウエイト-ゲイン傷サイズ特定方法を含む傷のサイズ特定方法を、サポートする。本開示事項の実施形態は、ハードウエア、ソフトウエア、ファームウエア、専用プロセッサ、又はこれらの組み合わせ、の種々の形態で実施可能であることが理解されるべきである。一つの実施形態において、ソフトウエアアプリケーションプログラムは、実行可能なプログラムを記憶したプログラム記憶デバイス又はコンピュータ読み取り可能な記憶媒体など、非一時的コンピュータ読み取り可能な記憶媒体で明らかに実施可能である。アプリケーションプログラムは、いずれか適切なアーキテクチャを備えた機械にアップロードされ、該機械により実行され得る。図8を参照すると、本開示事項の実施形態によれば、ボリューム再現のためのコンピュータシステムブロック81は、特に、CPUブロック802、メモリブロック803、及び入出力I/Oインターフェースブロック804を含む。コンピュータシステムブロック801は、通常、I/Oインターフェースブロック804を通してディスプレイブロック805及びマウス、キーボード、メディカルスキャナ、電源設備などの各種入力デバイスブロック806と接続される。ディスプレイブロック805は、再現画像を表示するように実施可能である。サポート回路は、キャッシュ、電源、クロック回路、及び通信バスを含み得る。メモリブロック803は、ランダムアクセスメモリRAM、リードオンリメモリROM、ディスクドライブ、テープドライブなど、又はこれらの組み合わせを含み得る。本発明は、CPUのモジュールブロック807、又はメモリブロック803に記憶されてCPUブロック802に実行されることで入力データブロック808を処理するルーチンとして実施可能である。例えば、そのデータは、メモリブロック803に記憶可能なカメラからの画像情報を含む。このようなコンピュータシステムブロック801は、本開示事項のルーチンを実行することで専用コンピュータシステムとなる汎用コンピュータシステムである。コンピュータプラットフォームブロック801はまた、オペレーティングシステム及びマイクロ命令コードを含む。本明細書に記載した種々のプロセス及び関数は、オペレーティングシステムを経て実行されるマイクロ命令コードの一部又はアプリケーションプログラムの一部又はこれらの組み合わせであり得る。さらに、追加のデータ記憶デバイス及び印刷デバイスなど種々の他の周辺デバイスがコンピュータプラットフォームに接続可能である。図面に表された構成システム要素及び方法ステップのいくつかはソフトウエアにおいて実施可能であり、システム要素又はプロセスステップの間の実際の接続は、そこに当システムがプログラムされている方式に依存するのとは違い得ることがさらに理解されるべきである。本明細書において提供される本開示事項の教示を与えられた、関連分野で通常の知識を有する者は、本開示事項及び本開示事項同様の実施又は構成を熟慮することができる。画像再現に関する実施形態を説明してきたが、本分野で通常の知識を有する者は、上記教示を踏まえて、修正及び変形を加えることができることを付言しておく。したがって、本開示事項の範囲及び思想内で変更がなされ得ることが理解されるべきである。"