締め具（ｆａｓｔｅｎｅｒ）自動検査のための非破壊試験方法
【課題】締め具を含有する構造を高速で走査し、次いで欠陥が顕示され評価されうるようにデータを処理する方法を有する、構造物の非破壊試験方法を提供する。締め具の近くまたは下の傷を自動的に検査するための非破壊法を提供する。
【解決手段】取得画像と呼ばれる、１つまたは複数の締め具を含有する画像を取得するステップと、次いで、取得画像から、基準画像と呼ばれる、知られている良好な材料の中の締め具の第２の画像を取得または選択するステップとを含む。基準画像を使用して、取得画像の中の締め具のすべての例の場所が、自動的に突き止められる。取得画像の中の、締め具の材料に関する情報が除去され、次いで、結果画像が、締め具においてもしくはその近くに位置する、母材内の傷を探すために検査されてよい。締め具の画像が取得画像から除去されるため、何らかの欠陥を識別することが、極めて容易になる。欠陥を、確実にかつ速やかに識別できる。
【解決手段】取得画像と呼ばれる、１つまたは複数の締め具を含有する画像を取得するステップと、次いで、取得画像から、基準画像と呼ばれる、知られている良好な材料の中の締め具の第２の画像を取得または選択するステップとを含む。基準画像を使用して、取得画像の中の締め具のすべての例の場所が、自動的に突き止められる。取得画像の中の、締め具の材料に関する情報が除去され、次いで、結果画像が、締め具においてもしくはその近くに位置する、母材内の傷を探すために検査されてよい。締め具の画像が取得画像から除去されるため、何らかの欠陥を識別することが、極めて容易になる。欠陥を、確実にかつ速やかに識別できる。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、例えば、金属薄板における隙間（aperture）から拡大する腐蝕（corrosion）または浸食（erosion）による割れ目（crack）および金属損失などの欠陥（flaw）に対する非破壊検査に関し、鋲（rivet）などの締め具の領域における航空機の重ね継手（lap joint）を高速走査する（rapid scanning）ために特に有用である。
【背景技術】
【０００２】
締め具近くの欠陥の存在は、特に欠陥が、重ねられた継手（lapped joint）の第２または第３層の中など、構造の中深くに存在する場合は、締め具からの信号が強くて欠陥からの信号をマスクする（mask）可能性があるため、一般には容易に検出されない。
【０００３】
欠陥は、締め具の下または母材の表面の下に位置する可能性があるので、使用する非破壊技術が、表面下の情報を取得することができるならば、好ましい。金属に対しては、渦電流試験法が有力な候補である。単一の渦電流プローブを構造の表面の上で走査し、信号を位置の関数として記録することによって、構造が検査されうる。あるいは、渦電流プローブの配列が、プローブを電子的に多重送信することによって、高速面走査を実施するために、複数の位置から同時にデータを取得するために使用されてよい。渦電流センサは、絶対構成（absolute configuration）、反射構成（reflection configuration）または差動構成（differential configuration）に接続された、単一コイルまたはコイル群であってよい。あるいは、センサは、例えば、ＧＭＲまたはホール効果センサなどのソリッドステートの磁場センサであってよい。
【０００４】
締め具周りの疲労割れを検出する１つの方法が、Ｌａｌｅが発明した英国特許第２２７３７８２号に開示される回転式（rotating）渦電流プローブである。しかし、そのようなプローブは、ユーザが、締め具を識別し、プローブを締め具の中心に置き、次いでプローブを回転させる必要がある。自動的に、締め具の位置を識別し、締め具周りの欠陥を効率的に検出するためのより迅速な技術を有することが望ましい。
【発明の概要】
【０００５】
本発明の一実施形態の目的は、締め具を含有する構造を高速で走査し、次いで欠陥が顕示され評価されうるようにデータを処理する方法を提供することにある。
【０００６】
本発明の第１の態様によれば、締め具近くの傷（defect）を検査するための方法が提供され、方法は、
１つまたは複数の締め具を含有する対象物を渦電流プローブで走査し、測定された信号を位置の関数として表す、取得画像（acquired image）と呼ばれる画像を形成するステップと、
取得画像から、基準画像（reference image）と呼ばれる、実質的に無傷の締め具の第２の画像を取得または選択するステップと、
基準画像を使用して取得画像の中の締め具の配置の例（instance）を自動的に発見し、取得画像から無傷の締め具の材料に関する情報を除去し、対象物の中で、締め具においてもしくはその近くに位置する欠陥を探すために検査されうる結果画像（resultant image）をもたらすステップと、を含む。
【０００７】
表面下の欠陥を含む、締め具の中および周囲の欠陥に関する情報を、無傷の締め具に関する情報／信号／データを除去することによって、より容易に識別することができる。したがって、欠陥を、より確実にかつ速やかに発見することができる。
【０００８】
本発明の第２の態様によれば、締め具近くの傷を検査するためのシステムが提供され、システムは、
１つまたは複数の締め具を含有する対象物を走査するための渦電流プローブと、
スクリーンに接続されるかまたはスクリーンを含む制御器とを備え、制御器は、
測定された信号を位置の関数として表す、取得画像と呼ばれる画像を形成し、
基準画像と呼ばれる、実質的に無傷の締め具の画像を取得し、
基準画像を使用して取得画像の中のすべての締め具の例を自動的に発見し、
取得画像の中の、無傷の締め具の材料に関する情報を除去して結果画像をもたらすように構成される。
【０００９】
次に、本発明の実施形態が、添付の図面を参照して、単なる例として説明される。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明の一実施形態の方法を示す図である。
【図２】渦電流装置および配列プローブを示す図である。
【図３】本発明の一実施形態を使用して得られた結果を示す図である。
【図４】本発明のより詳細な実施形態を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
図１は、本発明の一実施形態の方法を示す。ステップ１で、画像が、例えば、１つまたは複数の、鋲などの締め具を含有する航空機パネルまたはパイプライン部などの対象物を、渦電流プローブで走査することによって取得される。取得画像は、測定された信号を位置の関数として表す。
【００１２】
ステップ２で、実質的に無傷の締め具の基準画像が得られる。締め具の基準画像は、取得画像からの知られている良好な材料の中の締め具から選択されてよく、またはそれ以外の、予め準備された締め具のライブラリもしくは参照テーブルなどから選択されてよい。
【００１３】
ステップ３で、取得画像の中の締め具の例が、基準の締め具の画像を使用して発見される。
【００１４】
ステップ４で、例えば、無傷の締め具の材料に関する画像データもしくは信号データなど、取得画像の中の情報が除去され、締め具においてもしくはその近くに位置する対象物の中の欠陥を探すために検査されてよい結果画像がもたらされる。
【００１５】
締め具の画像が取得画像から除去されるため、何らかの欠陥を識別することが、極めて容易になる。したがって、欠陥を、極めて確実にかつ速やかに識別することができる。
【００１６】
図２は、渦電流装置１０および配列プローブ２０を示す。使用中、プローブ２０が、例えば本例において、複数の締め具すなわち鋲４０を含有する３つの層３１、３２、３３を有する航空機のパネルなど、試験される対象物３０の表面の上で走査される。本例におけるプローブ２０は、典型的には、対象物内に渦電流を励起してそれらの大きさを感知するために使用される、電線のコイルである、一連の渦電流センサを備える。プローブ２０は、プローブ２０の位置を確定するために使用されるエンコーダを含むかもしくはエンコーダに取り付けられ、渦電流センサからの信号は、取得画像として、例えば、信号強度を位置の関数として表す「Ｃスキャン」として表示される。渦電流信号は、対象物における何らかのフィーチャ（feature）もしくは欠陥が、背景の材料から明確に差異化されるように、渦電流装置１０内に設けられるかまたは取り付けられたマイクロプロセッサのような、適切な制御器によって処理される。
【００１７】
Ｃスキャン画像から、無傷の材料における典型的な鋲を表す領域が選択される。この領域は「基準画像」と呼ばれ、取得画像の中のすべての他の鋲の場所を自動的に突き止めるために使用される。あるいは、基準画像は、第２の対象物から得ることができ、または事前に、ライブラリ画像として測定し記憶しておいてよい。取得画像の中の鋲の概略位置を、本発明の方法によって、自動的に追跡することができる。正規化された相互相関（normalized cross-correlation）技術に基づいて、取得画像の中の各画素に対して、取得画像の中のその対応するサブ画像（sub-image）が定義される。画素に関連するサブ画像は、基準画像と同じ寸法であり、画素上の中心に置かれる。関連する類似値（similarity value）が、基準画像と画素の関連するサブ画像との間で評価される。１つの類似値が、取得画像の中の各画素位置に割り当てられて類似度指数（similarity index）マップを形成し、高い値が高い類似性（similarity）の程度を示す。閾値が、割り当てられた類似度指数マップに当てはめられて、低い一致性（poor match）を示す値が除去される。
【００１８】
鋲４０は、閾値を超え、それゆえ高い類似性の領域であるとみなされる類似性のエリアに焦点を当てる探索アルゴリズムを使用して場所を突き止められてよい。探索窓は、基準画像の寸法より大きくはないように定義されてよく、各辺に沿って奇数の画素を有してよい。窓は、最高の類似値が常に探索窓の中心に位置するように移動することを伴う、探索パターンに追随する。好ましくは、任意の所与の鋲に対する探索経路は、その鋲の局所領域に対して最高の類似値を表す画素の上で終了すべきである。実際には、異なるが非常に密接した複数の終点（end point）が発見される可能性がある。
【００１９】
真の鋲整列中心（alignment center）が、終点でありうる最高の類似値の表を探索し、重複点を排除し、最大値より小さいクラスタ内のすべての点を除去することによって発見される。クラスタは、固定された相互間距離の中に位置する複数の点として定義され、この距離は、鋲の間隔より小さい。このプロセスの終わりに、原画像の中の鋲のそれぞれに対して、唯一の位置の値が残り、これらの点が、識別された鋲の整列中心であるものとみなされる。
【００２０】
鋲による信号は、鋲配置のそれぞれにおいて基準画像を取得画像から画素毎に減算することによって除去される。減算は、自動追跡された鋲の整列中心に中心を置かれた基準画像を用いて実施される。普通の減算が使用されてよいが、多くの場合、基準画像の中の画素値の二乗を、取得画像の中の対応する画素値の二乗から減算することによって、強度（intensity）ではなくエネルギーに基づいて減算することが望ましい。
【００２１】
プロセスの最終ステップは、基準画像における平均背景値（background value）を表す補正値（offset）を加算することである。この値は、複数の方法によって得ることができるが、１つの方法は、基準画像の縁部近くに位置する画素値の平均を使用することである。補正値は、減算処理を受けたすべての画素に当てはめられる。
【００２２】
図３は、締め具の周囲に様々な寸法の欠陥を有する対象物の中に設けられた、１から１２まで番号を付けられた一組の締め具を示す。番号１００を付けられた列は、各締め具に対する欠陥の、締め具周りの配置とインチによる寸法とを指示する。図から分かるように、１および１２の番号を付けられた締め具には、欠陥がない。
【００２３】
番号２００を付けられた列は、各締め具周りの従来の渦電流画像を提供する。図から分かるように、２および３の番号を付けられた締め具周りの欠陥だけが、明確に見ることができる。残りの締め具周りの欠陥は、オペレータが見落とす可能性がある。
【００２４】
番号３００を付けられた列は、本発明の一実施形態の方法からの画像を提供する。図から分かるように、列２００に見られる従来のシステムにおいて識別される寸法よりずっと小さい寸法の欠陥が、列３００において明確に見ることができ、オペレータにとってはるかに有用な情報がもたらされ、後に修理もしくは監視されうる欠陥を識別する可能性が著しく増加する。
【００２５】
図４は、本発明の一実施形態の方法のより詳細な例を示す。ステップ４１０で、種々の入力がシステムに入力される。すなわち、渦電流プローブ２０を使用して画像を位置の関数として取得し、例えば、取得画像から知られている良好な材料における締め具４０の第２の画像を選択することによって、または例えば参照テーブルから締め具のライブラリ画像を選択することによって基準画像を得る。また、取得画像の中の締め具の例を発見するための閾値が、システムに入力される。
【００２６】
ステップ４２０で、類似性評価が、この例では、取得画像と基準画像との間で正規化された相互相関を実施することによって実施される。
【００２７】
ステップ４３０で、類似性のデータを計算し、取得画像の中で締め具を含有する可能性のあるエリアを識別するために、取得画像の中の潜在的な締め具の場所が、以前に入力された類似性の閾値を当てはめることによって突き止められる。
【００２８】
ステップ４４０およびステップ４５０で、すべての識別されたエリアに対して潜在的な中心点の場所を突き止めるために粗探索（coarse search）が実施され、次いで、識別されたエリアのそれぞれに対して識別された締め具の整列中心を表す値をもたらすために精密探索（fine search）が実施される。
【００２９】
ステップ４６０で、識別された締め具の各位置に対して、基準画像の中の各画素が、取得画像の中の各画素から減算される。
【００３０】
ステップ４７０で、平均背景値を表す補正値が、識別され処理された画素のそれぞれに当てはめられる。
【００３１】
上で説明し、筆者らの図３の結果と共に例示するように、本発明の実施形態は、例えば鋲などの締め具の周囲の欠陥を極めて容易に検出して、欠陥を修理または監視できるようにする。また、本発明の実施形態を使用することで、試験を、従来のシステムよりずっと速やかに実施することが可能になる。
【００３２】
上で説明した例に対して、本発明の範囲を逸脱することなく、多くの変形形態を作成することができる。例えば、基準の締め具の画像を、使用前にライブラリもしくは参照テーブル内に記憶してよく、または、使用中に、例えば取得画像の中の知られている良好な材料における締め具から得てもよい。さらに、取得画像の領域と基準画像の領域との間の類似性を、正規化された相互相関によって確定する代わりに、類似性を、相互相関などの任意の所望の方法によって、または両領域からのフーリエ係数またはウェーブレット係数（wavelet coefficient）を比較することによって、または例えば、主成分法で類似するフィーチャを得て、ニューラルネットワークを使用して類似するフィーチャを確認することによって、確定することができる。
【符号の説明】
【００３３】
１０ 渦電流装置
２０ プローブ
３０ 対象物
３１、３２、３３ 層
１００、２００、３００ 列
【技術分野】
【０００１】
本発明は、例えば、金属薄板における隙間（aperture）から拡大する腐蝕（corrosion）または浸食（erosion）による割れ目（crack）および金属損失などの欠陥（flaw）に対する非破壊検査に関し、鋲（rivet）などの締め具の領域における航空機の重ね継手（lap joint）を高速走査する（rapid scanning）ために特に有用である。
【背景技術】
【０００２】
締め具近くの欠陥の存在は、特に欠陥が、重ねられた継手（lapped joint）の第２または第３層の中など、構造の中深くに存在する場合は、締め具からの信号が強くて欠陥からの信号をマスクする（mask）可能性があるため、一般には容易に検出されない。
【０００３】
欠陥は、締め具の下または母材の表面の下に位置する可能性があるので、使用する非破壊技術が、表面下の情報を取得することができるならば、好ましい。金属に対しては、渦電流試験法が有力な候補である。単一の渦電流プローブを構造の表面の上で走査し、信号を位置の関数として記録することによって、構造が検査されうる。あるいは、渦電流プローブの配列が、プローブを電子的に多重送信することによって、高速面走査を実施するために、複数の位置から同時にデータを取得するために使用されてよい。渦電流センサは、絶対構成（absolute configuration）、反射構成（reflection configuration）または差動構成（differential configuration）に接続された、単一コイルまたはコイル群であってよい。あるいは、センサは、例えば、ＧＭＲまたはホール効果センサなどのソリッドステートの磁場センサであってよい。
【０００４】
締め具周りの疲労割れを検出する１つの方法が、Ｌａｌｅが発明した英国特許第２２７３７８２号に開示される回転式（rotating）渦電流プローブである。しかし、そのようなプローブは、ユーザが、締め具を識別し、プローブを締め具の中心に置き、次いでプローブを回転させる必要がある。自動的に、締め具の位置を識別し、締め具周りの欠陥を効率的に検出するためのより迅速な技術を有することが望ましい。
【発明の概要】
【０００５】
本発明の一実施形態の目的は、締め具を含有する構造を高速で走査し、次いで欠陥が顕示され評価されうるようにデータを処理する方法を提供することにある。
【０００６】
本発明の第１の態様によれば、締め具近くの傷（defect）を検査するための方法が提供され、方法は、
１つまたは複数の締め具を含有する対象物を渦電流プローブで走査し、測定された信号を位置の関数として表す、取得画像（acquired image）と呼ばれる画像を形成するステップと、
取得画像から、基準画像（reference image）と呼ばれる、実質的に無傷の締め具の第２の画像を取得または選択するステップと、
基準画像を使用して取得画像の中の締め具の配置の例（instance）を自動的に発見し、取得画像から無傷の締め具の材料に関する情報を除去し、対象物の中で、締め具においてもしくはその近くに位置する欠陥を探すために検査されうる結果画像（resultant image）をもたらすステップと、を含む。
【０００７】
表面下の欠陥を含む、締め具の中および周囲の欠陥に関する情報を、無傷の締め具に関する情報／信号／データを除去することによって、より容易に識別することができる。したがって、欠陥を、より確実にかつ速やかに発見することができる。
【０００８】
本発明の第２の態様によれば、締め具近くの傷を検査するためのシステムが提供され、システムは、
１つまたは複数の締め具を含有する対象物を走査するための渦電流プローブと、
スクリーンに接続されるかまたはスクリーンを含む制御器とを備え、制御器は、
測定された信号を位置の関数として表す、取得画像と呼ばれる画像を形成し、
基準画像と呼ばれる、実質的に無傷の締め具の画像を取得し、
基準画像を使用して取得画像の中のすべての締め具の例を自動的に発見し、
取得画像の中の、無傷の締め具の材料に関する情報を除去して結果画像をもたらすように構成される。
【０００９】
次に、本発明の実施形態が、添付の図面を参照して、単なる例として説明される。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明の一実施形態の方法を示す図である。
【図２】渦電流装置および配列プローブを示す図である。
【図３】本発明の一実施形態を使用して得られた結果を示す図である。
【図４】本発明のより詳細な実施形態を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
図１は、本発明の一実施形態の方法を示す。ステップ１で、画像が、例えば、１つまたは複数の、鋲などの締め具を含有する航空機パネルまたはパイプライン部などの対象物を、渦電流プローブで走査することによって取得される。取得画像は、測定された信号を位置の関数として表す。
【００１２】
ステップ２で、実質的に無傷の締め具の基準画像が得られる。締め具の基準画像は、取得画像からの知られている良好な材料の中の締め具から選択されてよく、またはそれ以外の、予め準備された締め具のライブラリもしくは参照テーブルなどから選択されてよい。
【００１３】
ステップ３で、取得画像の中の締め具の例が、基準の締め具の画像を使用して発見される。
【００１４】
ステップ４で、例えば、無傷の締め具の材料に関する画像データもしくは信号データなど、取得画像の中の情報が除去され、締め具においてもしくはその近くに位置する対象物の中の欠陥を探すために検査されてよい結果画像がもたらされる。
【００１５】
締め具の画像が取得画像から除去されるため、何らかの欠陥を識別することが、極めて容易になる。したがって、欠陥を、極めて確実にかつ速やかに識別することができる。
【００１６】
図２は、渦電流装置１０および配列プローブ２０を示す。使用中、プローブ２０が、例えば本例において、複数の締め具すなわち鋲４０を含有する３つの層３１、３２、３３を有する航空機のパネルなど、試験される対象物３０の表面の上で走査される。本例におけるプローブ２０は、典型的には、対象物内に渦電流を励起してそれらの大きさを感知するために使用される、電線のコイルである、一連の渦電流センサを備える。プローブ２０は、プローブ２０の位置を確定するために使用されるエンコーダを含むかもしくはエンコーダに取り付けられ、渦電流センサからの信号は、取得画像として、例えば、信号強度を位置の関数として表す「Ｃスキャン」として表示される。渦電流信号は、対象物における何らかのフィーチャ（feature）もしくは欠陥が、背景の材料から明確に差異化されるように、渦電流装置１０内に設けられるかまたは取り付けられたマイクロプロセッサのような、適切な制御器によって処理される。
【００１７】
Ｃスキャン画像から、無傷の材料における典型的な鋲を表す領域が選択される。この領域は「基準画像」と呼ばれ、取得画像の中のすべての他の鋲の場所を自動的に突き止めるために使用される。あるいは、基準画像は、第２の対象物から得ることができ、または事前に、ライブラリ画像として測定し記憶しておいてよい。取得画像の中の鋲の概略位置を、本発明の方法によって、自動的に追跡することができる。正規化された相互相関（normalized cross-correlation）技術に基づいて、取得画像の中の各画素に対して、取得画像の中のその対応するサブ画像（sub-image）が定義される。画素に関連するサブ画像は、基準画像と同じ寸法であり、画素上の中心に置かれる。関連する類似値（similarity value）が、基準画像と画素の関連するサブ画像との間で評価される。１つの類似値が、取得画像の中の各画素位置に割り当てられて類似度指数（similarity index）マップを形成し、高い値が高い類似性（similarity）の程度を示す。閾値が、割り当てられた類似度指数マップに当てはめられて、低い一致性（poor match）を示す値が除去される。
【００１８】
鋲４０は、閾値を超え、それゆえ高い類似性の領域であるとみなされる類似性のエリアに焦点を当てる探索アルゴリズムを使用して場所を突き止められてよい。探索窓は、基準画像の寸法より大きくはないように定義されてよく、各辺に沿って奇数の画素を有してよい。窓は、最高の類似値が常に探索窓の中心に位置するように移動することを伴う、探索パターンに追随する。好ましくは、任意の所与の鋲に対する探索経路は、その鋲の局所領域に対して最高の類似値を表す画素の上で終了すべきである。実際には、異なるが非常に密接した複数の終点（end point）が発見される可能性がある。
【００１９】
真の鋲整列中心（alignment center）が、終点でありうる最高の類似値の表を探索し、重複点を排除し、最大値より小さいクラスタ内のすべての点を除去することによって発見される。クラスタは、固定された相互間距離の中に位置する複数の点として定義され、この距離は、鋲の間隔より小さい。このプロセスの終わりに、原画像の中の鋲のそれぞれに対して、唯一の位置の値が残り、これらの点が、識別された鋲の整列中心であるものとみなされる。
【００２０】
鋲による信号は、鋲配置のそれぞれにおいて基準画像を取得画像から画素毎に減算することによって除去される。減算は、自動追跡された鋲の整列中心に中心を置かれた基準画像を用いて実施される。普通の減算が使用されてよいが、多くの場合、基準画像の中の画素値の二乗を、取得画像の中の対応する画素値の二乗から減算することによって、強度（intensity）ではなくエネルギーに基づいて減算することが望ましい。
【００２１】
プロセスの最終ステップは、基準画像における平均背景値（background value）を表す補正値（offset）を加算することである。この値は、複数の方法によって得ることができるが、１つの方法は、基準画像の縁部近くに位置する画素値の平均を使用することである。補正値は、減算処理を受けたすべての画素に当てはめられる。
【００２２】
図３は、締め具の周囲に様々な寸法の欠陥を有する対象物の中に設けられた、１から１２まで番号を付けられた一組の締め具を示す。番号１００を付けられた列は、各締め具に対する欠陥の、締め具周りの配置とインチによる寸法とを指示する。図から分かるように、１および１２の番号を付けられた締め具には、欠陥がない。
【００２３】
番号２００を付けられた列は、各締め具周りの従来の渦電流画像を提供する。図から分かるように、２および３の番号を付けられた締め具周りの欠陥だけが、明確に見ることができる。残りの締め具周りの欠陥は、オペレータが見落とす可能性がある。
【００２４】
番号３００を付けられた列は、本発明の一実施形態の方法からの画像を提供する。図から分かるように、列２００に見られる従来のシステムにおいて識別される寸法よりずっと小さい寸法の欠陥が、列３００において明確に見ることができ、オペレータにとってはるかに有用な情報がもたらされ、後に修理もしくは監視されうる欠陥を識別する可能性が著しく増加する。
【００２５】
図４は、本発明の一実施形態の方法のより詳細な例を示す。ステップ４１０で、種々の入力がシステムに入力される。すなわち、渦電流プローブ２０を使用して画像を位置の関数として取得し、例えば、取得画像から知られている良好な材料における締め具４０の第２の画像を選択することによって、または例えば参照テーブルから締め具のライブラリ画像を選択することによって基準画像を得る。また、取得画像の中の締め具の例を発見するための閾値が、システムに入力される。
【００２６】
ステップ４２０で、類似性評価が、この例では、取得画像と基準画像との間で正規化された相互相関を実施することによって実施される。
【００２７】
ステップ４３０で、類似性のデータを計算し、取得画像の中で締め具を含有する可能性のあるエリアを識別するために、取得画像の中の潜在的な締め具の場所が、以前に入力された類似性の閾値を当てはめることによって突き止められる。
【００２８】
ステップ４４０およびステップ４５０で、すべての識別されたエリアに対して潜在的な中心点の場所を突き止めるために粗探索（coarse search）が実施され、次いで、識別されたエリアのそれぞれに対して識別された締め具の整列中心を表す値をもたらすために精密探索（fine search）が実施される。
【００２９】
ステップ４６０で、識別された締め具の各位置に対して、基準画像の中の各画素が、取得画像の中の各画素から減算される。
【００３０】
ステップ４７０で、平均背景値を表す補正値が、識別され処理された画素のそれぞれに当てはめられる。
【００３１】
上で説明し、筆者らの図３の結果と共に例示するように、本発明の実施形態は、例えば鋲などの締め具の周囲の欠陥を極めて容易に検出して、欠陥を修理または監視できるようにする。また、本発明の実施形態を使用することで、試験を、従来のシステムよりずっと速やかに実施することが可能になる。
【００３２】
上で説明した例に対して、本発明の範囲を逸脱することなく、多くの変形形態を作成することができる。例えば、基準の締め具の画像を、使用前にライブラリもしくは参照テーブル内に記憶してよく、または、使用中に、例えば取得画像の中の知られている良好な材料における締め具から得てもよい。さらに、取得画像の領域と基準画像の領域との間の類似性を、正規化された相互相関によって確定する代わりに、類似性を、相互相関などの任意の所望の方法によって、または両領域からのフーリエ係数またはウェーブレット係数（wavelet coefficient）を比較することによって、または例えば、主成分法で類似するフィーチャを得て、ニューラルネットワークを使用して類似するフィーチャを確認することによって、確定することができる。
【符号の説明】
【００３３】
１０ 渦電流装置
２０ プローブ
３０ 対象物
３１、３２、３３ 層
１００、２００、３００ 列
【特許請求の範囲】
【請求項１】
締め具近くの傷を検査する方法であって、
１つまたは複数の締め具を含有する対象物を渦電流プローブで走査し、測定された信号を位置の関数として表す、取得画像と呼ばれる画像を形成するステップと、
前記取得画像から、基準画像と呼ばれる、無傷の締め具の第２の画像を取得または選択するステップと、
前記基準画像を使用して前記取得画像の中の前記締め具の例を発見するステップと、
前記取得画像から前記無傷の締め具の材料に関する情報を除去し、前記対象物の中で、前記締め具において、その周囲に、その下に、もしくはその近くに位置する欠陥を探すために検査されうる結果画像をもたらすステップとを含む、方法。
【請求項２】
前記締め具の位置が、前記取得画像と前記基準画像とを比較して類似する領域を発見することと、閾値基準を当てはめることによってより高い類似性を有する前記領域を選択することと、次いで、極大値を探す探索アルゴリズムを使用することによって各領域の整列中心の場所を突き止めることとによって発見される、請求項１記載の方法。
【請求項３】
各領域の前記整列中心が、画素の類似度指数が前記閾値基準を超える画素上で開始し、次いで、窓の視野内で最高の前記類似度指数を有する前記画素が常に探索窓の中心に配置され、その画素の位置が前記締め具に関連する値の局所クラスタ内で最高の類似度指数を表すように移動する、探索窓を使用することによって場所を突き止められる、請求項２記載の方法。
【請求項４】
前記取得画像上の前記無傷の締め具の影響が、前記締め具の配置のそれぞれに対して、前記基準画像を前記取得画像から画素毎に減算することを実施し、次いで、平均背景値を表す値を各画素に再び加算することによって除去される、請求項１乃至３のいずれか１項記載の方法。
【請求項５】
前記取得画像上の前記締め具の前記影響が、前記締め具の配置のそれぞれに対して、前記基準画像を前記取得画像から画素毎に減算することを実施することによって、または、前記基準画像の中の前記画素値の二乗を、前記取得画像の中の対応する前記画素値の二乗から減算し、次いで、前記平均背景値を表す値を各画素に再び加算することによって除去される、請求項１乃至３のいずれか１項記載の方法。
【請求項６】
前記取得画像の領域と前記基準画像の領域との間の前記類似性が、正規化された相互相関によって確定される、請求項１乃至５のいずれか１項記載の方法。
【請求項７】
前記取得画像の領域と前記基準画像の領域との間の前記類似性が、両画像からのウェーブレット係数、フーリエ係数および主成分など、両領域からのフィーチャ特性を比較することによって確定される、請求項１乃至５のいずれか１項記載の方法。
【請求項８】
前記取得画像領域と前記基準画像領域との間の前記類似性が、抽出されたフィーチャ特性を比較するために、分類システムまたは学習後のニューラルネットワークを使用して確定される、請求項１乃至５のいずれか１項記載の方法。
【請求項９】
締め具近くの傷を検査するシステムであって、
１つまたは複数の締め具を含有する対象物を走査するための渦電流プローブと、
スクリーンに接続されるかまたはスクリーンを含む制御器とを備え、前記制御器が、
測定された信号を位置の関数として表す、取得画像と呼ばれる画像を形成し、
基準画像と呼ばれる、無傷の締め具の画像を取得し、
前記基準画像を使用して前記取得画像の中の前記締め具の例を発見し、
前記取得画像の中の、前記無傷の締め具の材料に関する情報を除去して結果画像をもたらすように構成される、システム。
【請求項１０】
前記制御器が、前記取得画像と前記基準画像とを比較して類似する領域を発見することと、閾値基準を当てはめることによってより高く類似する前記領域を選択することと、次いで、極大値を探す探索アルゴリズムを使用することによって各領域の整列中心の場所を突き止めることによって前記締め具の前記位置を確定するように構成される、請求項９記載のシステム。
【請求項１１】
前記制御器が、前記発見された締め具の配置のそれぞれに対して、前記基準画像を前記取得画像から画素毎に減算することを実施し、次いで、平均背景値を表す値を各画素に再び加算することによって、前記取得画像の中の、前記締め具の前記材料に関する情報を除去するように構成される、請求項９または１０記載のシステム。
【請求項１２】
前記制御器が、前記締め具の配置のそれぞれに対して、前記基準画像を前記取得画像から画素毎に減算することを実施することによって、または、前記基準画像の中の前記画素値の二乗を、前記取得画像の中の対応する前記画素値の二乗から減算し、次いで、前記平均背景値を表す値を各画素に再び加算することによって、前記取得画像の中の、前記締め具の前記材料に関する情報を除去するように構成される、請求項９乃至１１のいずれか１項記載のシステム。
【請求項１３】
添付の図面を参照して上で説明されたものとほぼ同様に、締め具近くの傷を検査する方法。
【請求項１４】
添付の図面を参照して上で説明されたものとほぼ同様に、締め具近くの傷を検査するシステム。
【請求項１】
締め具近くの傷を検査する方法であって、
１つまたは複数の締め具を含有する対象物を渦電流プローブで走査し、測定された信号を位置の関数として表す、取得画像と呼ばれる画像を形成するステップと、
前記取得画像から、基準画像と呼ばれる、無傷の締め具の第２の画像を取得または選択するステップと、
前記基準画像を使用して前記取得画像の中の前記締め具の例を発見するステップと、
前記取得画像から前記無傷の締め具の材料に関する情報を除去し、前記対象物の中で、前記締め具において、その周囲に、その下に、もしくはその近くに位置する欠陥を探すために検査されうる結果画像をもたらすステップとを含む、方法。
【請求項２】
前記締め具の位置が、前記取得画像と前記基準画像とを比較して類似する領域を発見することと、閾値基準を当てはめることによってより高い類似性を有する前記領域を選択することと、次いで、極大値を探す探索アルゴリズムを使用することによって各領域の整列中心の場所を突き止めることとによって発見される、請求項１記載の方法。
【請求項３】
各領域の前記整列中心が、画素の類似度指数が前記閾値基準を超える画素上で開始し、次いで、窓の視野内で最高の前記類似度指数を有する前記画素が常に探索窓の中心に配置され、その画素の位置が前記締め具に関連する値の局所クラスタ内で最高の類似度指数を表すように移動する、探索窓を使用することによって場所を突き止められる、請求項２記載の方法。
【請求項４】
前記取得画像上の前記無傷の締め具の影響が、前記締め具の配置のそれぞれに対して、前記基準画像を前記取得画像から画素毎に減算することを実施し、次いで、平均背景値を表す値を各画素に再び加算することによって除去される、請求項１乃至３のいずれか１項記載の方法。
【請求項５】
前記取得画像上の前記締め具の前記影響が、前記締め具の配置のそれぞれに対して、前記基準画像を前記取得画像から画素毎に減算することを実施することによって、または、前記基準画像の中の前記画素値の二乗を、前記取得画像の中の対応する前記画素値の二乗から減算し、次いで、前記平均背景値を表す値を各画素に再び加算することによって除去される、請求項１乃至３のいずれか１項記載の方法。
【請求項６】
前記取得画像の領域と前記基準画像の領域との間の前記類似性が、正規化された相互相関によって確定される、請求項１乃至５のいずれか１項記載の方法。
【請求項７】
前記取得画像の領域と前記基準画像の領域との間の前記類似性が、両画像からのウェーブレット係数、フーリエ係数および主成分など、両領域からのフィーチャ特性を比較することによって確定される、請求項１乃至５のいずれか１項記載の方法。
【請求項８】
前記取得画像領域と前記基準画像領域との間の前記類似性が、抽出されたフィーチャ特性を比較するために、分類システムまたは学習後のニューラルネットワークを使用して確定される、請求項１乃至５のいずれか１項記載の方法。
【請求項９】
締め具近くの傷を検査するシステムであって、
１つまたは複数の締め具を含有する対象物を走査するための渦電流プローブと、
スクリーンに接続されるかまたはスクリーンを含む制御器とを備え、前記制御器が、
測定された信号を位置の関数として表す、取得画像と呼ばれる画像を形成し、
基準画像と呼ばれる、無傷の締め具の画像を取得し、
前記基準画像を使用して前記取得画像の中の前記締め具の例を発見し、
前記取得画像の中の、前記無傷の締め具の材料に関する情報を除去して結果画像をもたらすように構成される、システム。
【請求項１０】
前記制御器が、前記取得画像と前記基準画像とを比較して類似する領域を発見することと、閾値基準を当てはめることによってより高く類似する前記領域を選択することと、次いで、極大値を探す探索アルゴリズムを使用することによって各領域の整列中心の場所を突き止めることによって前記締め具の前記位置を確定するように構成される、請求項９記載のシステム。
【請求項１１】
前記制御器が、前記発見された締め具の配置のそれぞれに対して、前記基準画像を前記取得画像から画素毎に減算することを実施し、次いで、平均背景値を表す値を各画素に再び加算することによって、前記取得画像の中の、前記締め具の前記材料に関する情報を除去するように構成される、請求項９または１０記載のシステム。
【請求項１２】
前記制御器が、前記締め具の配置のそれぞれに対して、前記基準画像を前記取得画像から画素毎に減算することを実施することによって、または、前記基準画像の中の前記画素値の二乗を、前記取得画像の中の対応する前記画素値の二乗から減算し、次いで、前記平均背景値を表す値を各画素に再び加算することによって、前記取得画像の中の、前記締め具の前記材料に関する情報を除去するように構成される、請求項９乃至１１のいずれか１項記載のシステム。
【請求項１３】
添付の図面を参照して上で説明されたものとほぼ同様に、締め具近くの傷を検査する方法。
【請求項１４】
添付の図面を参照して上で説明されたものとほぼ同様に、締め具近くの傷を検査するシステム。
【図１】
【図２】
【図４】
【図３】
【図２】
【図４】
【図３】
【公開番号】特開２０１２−１５９５０２（Ｐ２０１２−１５９５０２Ａ）
【公開日】平成２４年８月２３日（２０１２．８．２３）
【国際特許分類】
【外国語出願】
【出願番号】特願２０１２−１１６４８（Ｐ２０１２−１１６４８）
【出願日】平成２４年１月２４日（２０１２．１．２４）
【出願人】（５０８１７３６４６）ジーイー・インスペクション・テクノロジーズ・ リミテッド (2)
【氏名又は名称原語表記】ＧＥ Ｉｎｓｐｅｃｔｉｏｎ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ， Ｌｔｄ．
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２４年８月２３日（２０１２．８．２３）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１２−１１６４８（Ｐ２０１２−１１６４８）
【出願日】平成２４年１月２４日（２０１２．１．２４）
【出願人】（５０８１７３６４６）ジーイー・インスペクション・テクノロジーズ・ リミテッド (2)
【氏名又は名称原語表記】ＧＥ Ｉｎｓｐｅｃｔｉｏｎ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ， Ｌｔｄ．
【Ｆターム（参考）】
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