JP2007155724A5 - - Google Patents

Description

更に別の実施形態においては、超音波検査装置は、パルスエコー変換器と、変換器に動作自在に結合されたプロセッサとを含む。プロセッサは、部品の２Ｄ超音波データを処理し、画像を閾値処理し、標示を表現する画素のクラスタにセグメント化するために、形態素演算子を使用して、部品中の標示の大きさ及び数を判定し、標示を含むことができる最小のボックスを含むバウンディングボックスのアルゴリズムを使用して、標示の大きさを測定し、大きさ測定値を画素空間測定値から物理的寸法に変換し、標示及び標示の大きさを表示するように構成される。

材料異常の特徴を強調するように、ＲＯＩにおける画像データを処理する（５０４）ために、数理アルゴリズムが使用される。材料異常をＲＯＩのその他の部分から分離するために、強調されたＲＯＩ中のデータは閾値処理される（５０６）。このアルゴリズムを２つのプロセス、すなわち、画像前処理プロセスと、画像閾値処理及びセグメント化プロセスとに分けて説明する。

本実施形態においては、画像閾値処理及びセグメント化プロセスは、３つのステップ、すなわち、振幅閾値処理、セグメント化及び関連性試験を含む。オペレータは、標示を伴う画像の領域を選択している（画像全体にわたり欠陥自動認識を実行しようとするのではなく）ので、アルゴリズムは変数閾値を含む。

振幅閾値処理後、セグメント化が実行される前に、２進画像に形態素演算子が適用されてもよい。それらの演算子の目的は、小さな間隙を全て閉鎖し、全ての穴を埋めることである。

本実施形態においては、セグメント化が実行される前に、画像に２つの形態素演算子が適用される。第１の演算子は、形態素閉鎖（Close）演算子である。閉鎖演算の構造要素は、所定の直径を有する円板である。本実施形態においては、使用される円板の直径は、間隙及び実行されるアップサンプリングの量に基づく。

画像セグメント化は、塗りつぶし演算後、２進画像Bに対して実行される。このステップにおいては、「１」の値を有する全ての画素が隣接する画素群のクラスタにセグメント化される。各クラスタに独自の番号が割り当てられ、画像中のクラスタの総数が判定される。

２進画像中の各クラスタは、形態素処理技術を使用して、検査のための最小解釈可能サイズと比較される。クラスタが最小解釈可能サイズ以下であれば、そのクラスタは２進画像から排除される。なお、最小解釈可能サイズはプロセッサ３１６により判定される。

広範囲にわたる大きさで異常を含む実現形態においては、アルゴリズムのこの部分に変数閾値を使用できる。変数閾値は、振幅閾値を徐々に小さくしながら、画像閾値処理及びセグメント化プロセスの３つのステップを繰り返し実行することにより実現される。初期振幅閾値が指定される。検査の最小解釈可能サイズを超える標示が見出されない場合、この閾値は徐々に低くされる。

本実施形態においては、振幅閾値の初期値は５０％である。振幅閾値の最小値は１０％である。閾値処理及びセグメント化プロセスの後、画像中に標示が見出されない場合には、閾値は、最小値に向かって１０％ずつ低下される。

上述の超音波検査システムは、複合部品の超音波検査に使用できる費用効率に優れ、極めて信頼性の高い方法及びシステムである。方法は、部品中の標示の場所を特定し且つ画像中の標示の大きさを測定するために画像情報をセグメント化し、測定値を画素空間測定値から物理的測定値に変換する。従って、超音波検査システムは、ガスタービンエンジン部品の製造を費用効率に優れ且つ信頼性の高い方法で可能にする。

Claims (8)

1. 標示を含む超音波画像のデータを収集すること（５０２）と；
   前記標示の特徴が強調されるように、前記超音波画像のデータを処理すること（５０４）と；
   前記標示の最小解釈可能サイズを判定することと；
   前記超音波画像の画素のうち振幅閾値より大きい画素を「１」に設定し、この「１」の値を有する画素を隣接する画素群のクラスタにセグメント化することと；
   形態素処理技術を使用して各前記クラスタを前記最小解釈可能サイズと比較することと；
   前記最小解釈可能サイズ以下のクラスタを前記超音波画像から除去することと；
   前記標示の大きさを判定すること（５０８）と；
   判定された前記標示の大きさを表示すること（５１０）と
   を含む、超音波画像中の標示を測定するコンピュータ実現方法（５００）。
2. 超音波画像のデータを収集すること（５０２）は、
   ２次元超音波画像のデータを収集することと；
   前記超音波画像のデータの関心領域を選択することとを含む請求項１記載の方法（５００）。
3. 超音波画像のデータを処理すること（５０４）は、３×３カーネルを有する中央値フィルタを前記超音波画像のデータに適用することを含む請求項１記載の方法（５００）。
4. 超音波画像のデータを処理すること（５０４）は、各寸法方向に前記超音波画像のデータをアップサンプリングすることを含む請求項１記載の方法（５００）。
5. 超音波変換器（３１２）と；
   前記変換器に動作自在に結合されたプロセッサ（３１６）と
   を具備し、
   前記プロセッサは、
   標示を含む超音波画像のデータを収集し（５０２）；
   前記標示の特徴が強調されるように、前記超音波画像のデータを処理し（５０４）；
   前記強調された超音波画像に振幅閾値を適用し；
   前記標示がその他のデータから分離されるように、前記超音波画像のデータを閾値処理し（５０６）；
   前記画像に形態素演算子を適用して、前記標示の大きさを判定し（５０８）；
   標示に対応する画素のクラスタ（４００）を生成するために、前記超音波画像をセグメント化し；
   前記クラスタを所定の最小解釈可能サイズと比較し；
   前記最小解釈可能サイズより小さいクラスタを前記超音波画像から除去し；
   バウンディングボックス（４０２）のアルゴリズムを使用して、前記クラスタの大きさを測定し；
   判定された前記標示の大きさを表示する（５１０）ように構成される
   超音波検査システム（３００）。
6. 前記プロセッサ（３１６）は、
   ノイズを低減するために、前記超音波画像のデータをフィルタリングし；
   画像解像度の向上を助けるために、前記超音波画像をアップサンプリングし；
   エッジ強調フィルタを使用して、データ中のエッジ標示を強調するように更に構成される請求項５記載のシステム（３００）。
7. 前記超音波画像のデータは、部品の２Ｄ超音波データであり、
   前記プロセッサは、さらに、
   前記部品中の標示の画素サイズ及び数を判定し；
   前記超音波画像が２つ以上のクラスタ（４００）を含む場合、前記クラスタが１つのクラスタとして測定されるように、前記クラスタを併合し；
   前記クラスタの水平方向測定値（４０４）、垂直方向測定値（４０６）及び対角線方向測定値（４０８）を判定し；
   前記クラスタの長軸及び短軸を判定し；
   前記標示を含むことが可能な最小のボックスから成るバウンディングボックス（４０２）のアルゴリズムを使用して、画素単位で前記標示の大きさを測定し；
   画素単位の前記大きさの測定値を画素空間測定値から物理的寸法に変換し；
   前記測定値に経験修正係数を適用し；
   前記標示及び前記標示の大きさを表示する
   ように構成される、請求項５に記載のシステム（３００）。
8. 前記プロセッサ（３１６）は、
   前記標示の最小解釈可能サイズを判定し；
   第１の振幅閾値を使用して、前記超音波画像を閾値処理し且つセグメント化し；
   前記最小解釈可能サイズを超えるクラスタ（４００）が見出されない場合、前記第１の振幅閾値より小さい前記標示の第２の振幅閾値を判定し；
   所定の数のクラスタのうち少なくとも１つが見出され且つ所定の最小振幅閾値に到達するまで、徐々に小さくなる振幅閾値を使用して、前記超音波画像を繰り返し閾値処理し且つセグメント化するように更に構成される請求項７に記載のシステム（３００）。