JP5305272B2 - 熱流サーモグラフィを用いた溶接継目の自動検査のための方法 - Google Patents

Description

本発明は、請求項１のプレアンブル部分（所謂おいて部分）に記載の熱流サーモグラフィを用いた溶接継目の自動検査のための方法に関する。

自動車産業において、例えば、電子ビーム溶接、レーザービーム溶接及びレーザーハイブリッド溶接方法などの放射線補助接続方法（radiation-assisted connecting methods）が車体構造のために広範囲に使用される。溶接接続の数、特に、溶接継目を含む数は、過去１０年において著しく増加している。したがって、溶接継目の制御及び自動検査を可能にするシステムに関して、自動車産業では大きな需要乃至必要性が存在する。

非常に多様なタイプ乃至種々のタイプの欠陥が溶接継目の製造において発生しうる。このタイプの欠陥は、例えば、短すぎる長さ、不十分な完全溶け込み溶接、クラック、切れ目、孔、空隙、あるいは、気泡などである。溶接継目の高信頼な検査とは、非常に様々なタイプの欠陥を高信頼に検出でき、且つ、認識できることと仮定する。

溶接継目を検査するための方法は、特許文献１から知られており、そこでは、溶接継目の領域における熱放射がデジタル赤外線カメラを用いて画像として検出され、コンピュータを用いて先に記録された参照画像乃至基準画像と比較される。溶接継目の品質は、比較を用いて評価される。しかしながら、この方法では、特に種々のタイプの欠陥が発生している場合、溶接継目の高信頼な検査を確実にしない。

さらに、溶接継目の自動非破壊検査のための方法が特許文献２から知られており、そこでは、溶接継目が加熱され、検査経路上の各点で温度を検出するサーモグラフィセンサが検査経路上を動作する。温度が溶接継目の品質特徴として評価され、溶接継目に関する位置関係で示される。この方法でもまた、特に種々のタイプの欠陥が発生している場合に、溶接継目の高信頼な検査を確実にしない。

DE10004049A1 DE10326377B3 "Theory and Practice of Infrared Technology for Non-destructive Testing"; Xavier P.V. Maldague, John Wiley & Sons, Inc. 2001. "Morphologische Bildverarbeitung"; by Pierre Soille, Springer Verlag, Berlin 1998.

したがって、本発明は、種々のタイプの欠陥に対して溶接継目の高信頼な検出と評価とを確実にする、熱流サーモグラフィを用いる溶接継目の自動検査のための方法を提供するという目的に基づく。

この目的は、請求項１の特徴を有する方法によって達成される。欠陥のタイプに応じた、種々のタイプの欠陥をその時々において最も適切に認識できることが、本発明にしたがって認められた。それに応じて、溶接継目の調査の際に、各欠陥タイプのために、一連の乃至シリーズの熱画像からこのタイプの欠陥を最も適切に示すことができる少なくとも一つの適当な熱画像が用いられる。したがって、溶接継目は、いずれの場合も、（欠陥タイプに応じて）適当な時間で検出及び評価される。それぞれの適当な熱画像を確立するために、記録される一連の熱画像からの特徴的な熱画像が基準として用いられる。特徴的な熱画像は、特徴ベクトルを用いて動的に決定される。動的にとは、同一の溶接継目又は別の溶接継目のそれぞれ新しく記録された一連の熱画像のために、特徴的な熱画像が再決定されることを意味する。特徴ベクトルは、検出熱流の時間経過である。これは、特徴ベクトルが検出される一連の熱画像のそれぞれ個別の熱画像にとっての熱流のための値を含むことを意味する。熱流は、例えば、テスト領域内で、このテスト領域における赤外線センサーの全てのピクセルにわたって平均化することによって、個々の熱画像に対して決定される。熱流は、熱画像の記録時間、言い換えれば熱画像の画像数の関数として、特徴ベクトルにおける最小値と最大値とを有する。これは、特徴ベクトルに示される熱流が、溶接材料を通る、言い換えれば溶接継目を備えた対象物を通る熱流と、励起源からの直接の熱流（これが一連の熱画像から明らかな場合）とからなっているためである。

特徴ベクトルにおける第一の特徴的な熱画像を決定するために、特徴ベクトルにおいて第一の最小値が決定され、そこから、溶接材料を通る熱流が成長をはじめ、存在する場合、励起源からの外乱乃至妨害熱流が既に消散されている。対象物を通った最小熱流を有する第一の特徴熱画像は、関連した時間、言い換えれば関連した画像数を用いて作り出される。第二特徴熱画像を決定するために、特徴ベクトルの絶対最大値が熱画像に対して決定され、当該第二特徴熱画像は、第一特徴熱画像よりも時間に対して後に記録される。この最大値から、溶接材料を通る熱流が下降をはじめ、励起源からの外乱乃至妨害熱流は既に消散されている。第二特徴熱画像は、最大値と関連した時間から、言い換えれば関連した画像数から作り出される。これは、対象物を通った最大熱流を有する。かくして、これが一連の熱画像で明らかな場合、励起源からの直接の熱流が既に消散されていることが、２つの特徴熱画像上で確実にされる。したがって、特徴熱画像は、特定の欠陥タイプの欠陥に最も適したそれぞれ適当な熱画像を自動で決定するための高信頼な基準を確実にする。故に、非常に多様なタイプの欠陥を最もよく見ることが可能な最も適当な熱画像が各欠陥タイプのために用いられることが確実にされるので、溶接継目の検査が、非常に多様なタイプの欠陥にとって高信頼に実行される。

本発明にしたがう方法は、例えば１つ以上の溶接継目によって相互に接続される少なくとも２つの接合パートナー（joint partners）から作られた対象物に適用される。接合パートナーは、金属シートとして構成されうる。

請求項２に記載の方法は、幾何欠陥に対して、特に必要な長さ及び／又は幅の維持のような幾何欠陥に関して、溶接継目の高信頼な検出と評価とを確実にする。第二の特徴熱画像が対象物を通る最大熱流を有するので、この熱画像上の溶接継目は、例えば、長さ及び／又は幅のようなその幾何寸法に対して最良に検出され、且つ、評価されうる。

請求項３に記載の方法は、特に、必要な長さ及び／又は幅の維持のような幾何欠陥に対する高信頼な検出と評価とを確実にする。溶接後の未だ熱い対象物において、幾何欠陥に関する溶接継目の検出及び評価とが、適当な結果画像を用いて、より高信頼に実行しうる。開始画像を決定することは、外乱なく結果画像が作り出されることを確実にする。これは、適当な熱画像の部分シリーズ（部分画像シリーズとも称する）が励起源からの直接的ないかなる熱流をも含まないことを、第一の及び第二の特徴熱画像の間での開始画像の決定が確実にすることを意味する。この目的のために、開始画像が外乱のない部分シリーズの高信頼な分界を確実にするように、分離係数が決定される。開始画像が特徴ベクトルを用いて動的に決定され、これは、開始画像が熱画像のそれぞれ新しく記録されたシリーズのために再決定されることを意味する。結果画像は、非常に種々のタイプ、例えば、振幅画像又は位相画像でありえる。振幅画像又は位相画像を得ることは、原則として公知であり、非特許文献１に記述されていて、この文献が参照される。好ましくは、振幅画像が、幾何欠陥に対する溶接継目の検出及び評価のための結果画像として用いられる。

請求項４、５に記載の分離係数は、熱流のノイズ信号と有意な信号との間の高信頼な分離を確実にする。したがって、熱画像の部分シリーズの高信頼な分離が確実にされ、これは、励起源からの直接的ないかなる熱流をも含まない。実際には、特に、１／ｅ２≒０．１３５の分離係数が良好であることが判明し、ここでｅはオイラー数である。

請求項６に記載のシリーズ長さを決定することは、結果画像を用いた溶接継目の高信頼な検出と評価とを確実にする。特徴熱画像と開始画像とが一連の熱画像から動的に決定されるので、部分シリーズのシリーズ長さも動的に且つ自動的に決定することができる。動的にとは、シリーズ長さがそれぞれ新たに記録される熱画像シリーズのために再決定されることを意味する。例えば、シリーズ長さは、開始画像と第二特徴熱画像との間の長さの二倍として選択されうる。さらに、シリーズ長さを、例えば、２の冪乗であり、特徴熱画像らの間の長さを超える次の最も大きな長さとして選択しうる。いずれの場合も、シリーズ長さは、部分シリーズが検出された一連の乃至シリーズの熱画像を超えないように決定される。結果画像を作り出すためのシリーズ長さの決定は、例えば、非特許文献１に記述されており、この文献が参照される。

請求項７に記載の方法は、例えば孔などの連続欠陥に関する溶接継目の高信頼な検出と評価とを確実にする。溶接材料を貫通して続いている欠陥を検出及び評価するために、例えば、第一特徴熱画像より前の最後の熱画像が用いられ、当該熱画像は、この熱流が一連の熱画像で明らかな場合、励起源からの直接的な最大熱流を有している。連続欠陥は、この熱画像上の励起源からの直接的な最大熱流を基礎として認識されうる。

請求項８に記載の方法は、溶接継目の内部に位置される、例えば間隙などの欠陥の高信頼な検出と評価とを確実にする。第一熱流係数を用いて、特徴熱画像の間に位置し、且つ、溶接継目の内部に位置された欠陥の検出と評価のために最適に適した熱画像が、確実に且つ高信頼に検出される。

溶接継目の内部に位置する欠陥がこの領域における熱流を減じるので、実際には、請求項９、１０に記載の第一熱流係数が良好であることが判明した。

請求項１１に記載の方法は、例えば、クラック、切れ目、又は、気泡などの表面欠陥に対する溶接継目の高信頼な検出と評価とを確実にする。特徴熱画像らの間に位置し、表面欠陥を検出及び評価するために最適に適した熱画像を、第二熱流係数を用いて、一連の熱画像から確実に且つ高信頼に選択することができる。

表面欠陥は、この領域における少ない材料厚のせいで熱流を助けるので、実際には、請求項１２、１３に記載の第二熱流係数が良好であることが判明した。

請求項１４に記載の方法は、画像内容に関して適した自動変換であって、熱画像又は結果画像の、画像処理にとって通常的な８ビット画像への自動変換を可能にする。このタイプの画像を、視覚制御乃至視覚管理、又は、更なる自動処理のために用いることができる。画像内容に合致した適した変換のおかげで、それらの特性、例えば、それらのエッジ、構成乃至構造、形状及びサイズなどを含む画像対象を、変換された画像におけるそれらのバックグラウンド上にゆがみなく示すことができる。画像対象は、例えば、溶接継目及び／又は異なる欠陥タイプの欠陥である。ヒストグラムにおける対象強度領域の情報に関連する部分を区切る絶対限界値と、ヒストグラムにおけるバックグラウンド強度領域の情報に関する部分を区切る絶対限界値とが、それぞれの画像の計算されたヒストグラムから動的に決定される。動的にとは、絶対限界値が変換されるべき画像それぞれのために再決定されることを意味する。この場合、絶対下限値は、対象強度領域又はバックグラウンド強度領域のヒストグラム面積の、それぞれの特徴面積部分と下から交差し、絶対上限値は、上からそれぞれの特徴面積部分と交差する。かくして、情報に関連する、高ダイナミック熱画像又は結果画像の内容の基礎が検出され、これは、この画像の動的変換のために用いられる。この基礎の外側にある、極端な強度値又はランダムなノイズ値を有する個々の外れピクセルは、その際、この画像の動的変換で悪影響をまったく有さない。

請求項１５、１６に記載の改良は、対象強度領域の情報に関連する部分の高信頼な検出を確実にする。ヒストグラムが、検査されるべき画像対象、画像バックグラウンド及び発生する外乱の、ガウスにしたがう正規分布密度の組み合わせとみなされる。したがって、第一特徴面積部分が、ガウスにしたがう正規分布の確率積分（probability integral）の値と比較される。第一特徴面積部分は、いずれの場合も、例えば、対象強度領域に対応する面積の２．５％面積割合であり、情報に関連する、対象強度領域の残りの面積部分が９５％である。一般に、第一特徴面積部分は、実験的に乃至経験的に決定され、例えば、０〜０．５、特に０．０５〜０．４の範囲にある。

請求項１７、１８に記載の改良は、バックグラウンド強度領域の情報に関連する部分の高信頼な検出を確実にする。ヒストグラムが、検査されるべき画像対象、画像バックグラウンド及び発生している外乱の、ガウスにしたがう正規分布密度の組み合わせとみなされる。したがって、第二特徴面積部分が、ガウスにしたがう正規分布の確率積分の値と比較される。第二特徴面積部分は、いずれの場合も、例えば、バックグラウンド強度領域に対応する面積の２．５％面積部分であり、バックグラウンド強度領域の情報に関連する残りの面積部分は９５％である。一般に、第二特徴面積部分は実験的に乃至経験的に決定され、０〜０．５、特に０．０５〜０．４の範囲にある。

請求項１９に記載の方法によって、記録された熱画像又は結果画像の情報に関連する基礎の、柔軟で高信頼な決定が可能となる。

請求項２０、２１に記載の改良は、特徴ベクトル及び／又はヒストグラムの高信頼な処理と評価とを確実にする。記録される熱流の時間経過を表す特徴ベクトルと、高ダイナミック熱画像又は結果画像のヒストグラムとの両者は、検査されるべき曲線を形成する。形態学的フィルタを用いた少なくとも一つのこれら曲線の処理は、これらの外乱の高い曲線状での点範囲又は特徴点の完全な検出と正確な評価とを確実にする。特徴点は、例えば、局所的な及び／又は絶対な最小値又は最大値である。流域変換を、例えば、形態学的フィルターとして用いることが可能であり、これは、非特許文献２に記述され、この文献が参照される。

２つの接合パートナーを接続する、種々のタイプの欠陥を備えた溶接継目を通した断面図を示す。 記録される熱流の時間経過を示す特徴ベクトルの概略図を示す。 記録された画像のヒストグラムを示す。

本発明のさらなる特徴、長所及び詳細が図面を用いて以下の実施形態の記述から明らかになる。

検査乃至チェックされるべき対象物１は、第一接合パートナー２と第二接合パートナー３とを有し、それらは、溶接継目４の形態で溶接接続によって互いに接続される。接合パートナー２、３は、金属シートとして構成されている。溶接継目４は、例えば電子ビーム溶接、レーザービーム溶接又はレーザーハイブリッド溶接方法を用いて作り出された。接合パートナー２、３の材料は、溶接プロセスのために溶接継目の領域で共に融合されている。溶接継目４を備えた対象物１は、以下では溶接材料（welded material）とも称される。

溶接継目４は、複数の種々のタイプの欠陥を有する。第一の欠陥タイプの例として、溶接継目４は、幾何欠陥（geometric defect）５を有する。幾何欠陥５は、所望の長さＬ_Ｓの、実際の長さＬ_Ｉからの逸脱である。さらに、溶接継目４は、第二の欠陥タイプの欠陥として、溶接継目４を貫通する孔（hole）の形態での連続欠陥６を有する。第三のタイプの欠陥として、溶接継目４は内部欠陥７を有し、当該内部欠陥は、空隙（pore）として構成され、且つ、溶接継目４の内部に位置される。第四の欠陥タイプの欠陥として、溶接継目４は、さらに表面欠陥８を有し、当該欠陥は、溶接継目４上の切れ目（cut）として構成される。

励起源９と赤外線センサ１０とは、対象物１の対向する側に配置される。好ましくは、赤外線センサ１０は、対象物１の、２つの接合パートナー２、３の溶接が行われた側、故に例えばレーザービームの側に配置される。調査されるべき対象物１と溶接継目４とは、励起源９を用いて励起される。熱流１１が作り出され、当該熱流は、順々に記録される一連の熱画像で赤外線センサ１０によって検出される。検出される熱流１１は、対象物１を通る熱流１２と励起源９からの直接の熱流１３とから構成される。

検出される一連の乃至シリーズの熱画像を評価するために、演算装置乃至演算ユニット１４が設けられ、当該演算装置は、励起源９と赤外線センサ１０とに接続される。

熱流サーモグラフィを用いた溶接継目４の自動検査のための方法が、以下に記述される。溶接継目４を備えた対象物１は、例えば閃光（flash）を作り出す励起源９を用いて励起される。励起によって作り出された熱流１１は、赤外線センサ１０を用いて記録され、演算装置１４に伝えられ、そこで調べられる。

検出される熱流１１の時間経過である特徴ベクトルＷ（Ｎ）が演算装置１４で作り出される。画像数Ｎは、記録されるシリーズから各々の熱画像と関連付けられる。熱流値Ｗは、各熱画像のために計算される。熱流値Ｗは、例えば、テスト領域における赤外線センサ１０のピクセルを有する画像値の平均値として作り出される。特徴ベクトルＷ（Ｎ）は、計算された熱流値Ｗを、対応する熱画像の画像数Ｎにわたってプロットすることによって作り出される。特徴ベクトルＷ（Ｎ）が図２に示される。

特徴ベクトルＷ（Ｎ）は、記録される熱流１１の時間経過である。したがって、対象物１を通る熱流１２と励起源９からの直接の熱流１３とが、特徴ベクトルＷ（Ｎ）に示される。

記録時間に応じて、言い換えれば画像数Ｎに応じて、特徴ベクトルＷ（Ｎ）における熱流の時間経過は、最小値と最大値とを有する。調べられるべき溶接継目と発生している欠陥５、６、７、８とを、欠陥タイプに応じて、異なる記録時間に、言い換えれば異なる熱画像に認識することができる。溶接継目の最良の評価と検出とを確実にするために、適当な熱画像Ｔ_Ｆ１〜Ｔ_Ｆ４がいずれの場合も各欠陥タイプにとっての欠陥５、６、７、８のために決定される。この目的のために、第一の特徴熱画像Ｔ_１と第二の特徴熱画像Ｔ_２とが最初に決定される。第一の特徴熱画像Ｔ_１は、特徴ベクトルＷ（Ｎ）において最小値が決定されるように決定され、そこから、溶接材料を通った熱流１２が増大し始め、励起源９からの妨害乃至外乱熱流（disturbing heat flow）１３は、既に消散させられている。最小値は、第一の特徴熱画像Ｔ_１が有する、対象物１を通った最小熱流Ｗ_ｍｉｎに対応する。第一の特徴熱画像Ｔ_１は、最小熱流Ｗ_ｍｉｎに関連する画像数Ｎ（Ｔ_１）から特徴ベクトルＷ（Ｎ）を用いて作り出される。

その後、特徴ベクトルＷ（Ｎ）における絶対最大値が、特徴熱画像Ｔ_１に対して一連の記録された熱画像の熱画像に関して検出される。この最大値から、溶接材料を通った熱流１２が下降し始める。第二の特徴熱画像Ｔ_２を有する、対象物１を通った最大熱流Ｗ_ｍａｘが、かくして決定される。第二の特徴熱画像Ｔ_２は、最大熱流Ｗ_ｍａｘに関連する画像数Ｎ（Ｔ_２）から材料ベクトルＷ（Ｎ）を用いて作り出される。

溶接材料を通った熱流１２が絶対最大値をその上に有しており、熱流１３は既に消散させられているので、溶接継目４を第二の特徴熱画像Ｔ_２で最良に検知及び評価することが可能である。第一のタイプの欠陥である幾何欠陥５を、第二の特徴熱画像Ｔ_２で検知及び評価することが可能である。かくして、第二の特徴熱画像Ｔ_２は、第一の欠陥タイプの検知のために適当な熱画像Ｔ_Ｆ１である。

他方で、第二の欠陥タイプの欠陥である連続的な欠陥６を、第一の特徴熱画像Ｔ_１より前に記録され、且つ、励起源９からの直接の最大熱流Ｗ_ＡＭＡＸに対応する最後の熱画像で最良に検知及び評価することが可能である。この熱画像は、第二の欠陥タイプの欠陥の検知及び評価に最良に適した適当な熱画像Ｔ_Ｆ２である。熱画像Ｔ_Ｆ２は、励起源９の最大熱流Ｗ_ＡＭＡＸに関連する画像数Ｎ（Ｔ_Ｆ２）から作り出される。

第三の欠陥タイプの欠陥を意味する内部欠陥７を検知及び評価するために、特徴熱画像Ｔ_１及びＴ_２の間の熱画像Ｔ_Ｆ３が用いられ、これは、熱流Ｗ_Ｆ３に対応する。その値は、記録された熱流１１の時間経過における閾値Ｗ_{ｉｎｓｉｄｅ＿ｔｈｄ}（内部閾値）を最初に超える。閾値Ｗ_{ｉｎｓｉｄｅ＿ｔｈｄ}には、
Ｗ_{ｉｎｓｉｄｅ＿ｔｈｄ＝}Ｗ_ｍｉｎ+（Ｗ_ｍａｘ−Ｗ_ｍｉｎ）×ζ が当てはまり、ここでは、ζは、内部欠陥７の高信頼な認識を確実にする第一の熱流係数を示している。第一の熱流係数ζは、実験的に乃至経験的に決定され、０〜１の間、特に０．６〜０．９の間の範囲にある。第三の欠陥タイプの欠陥を検知及び評価するために最良に適した熱画像Ｔ_Ｆ３は、熱流Ｗ_Ｆ３に関連した画像数Ｎ（Ｔ_Ｆ３）から作り出される。

第四の欠陥タイプの欠陥である表面欠陥８を検知し評価するために、特徴的な熱画像Ｔ_１及びＴ_２の間の熱画像Ｔ_Ｆ４が用いられ、これは、熱流Ｗ_Ｆ４に対応する。その値は、記録された熱流１１の時間経過における閾値Ｗ_{ｓｕｒｆ＿ｔｈｄ}（表面閾値）を最初に超える。閾値Ｗ_{ｓｕｒｆ＿ｔｈｄ}には、
Ｗ_{ｓｕｒｆ＿ｔｈｄ＝}Ｗ_ｍｉｎ+（Ｗ_ｍａｘ−Ｗ_ｍｉｎ）×δ が当てはまり、ここでは、δは、表面欠陥８の高信頼な認識を確実にする第二の熱流係数を示している。第二の熱流係数δは、実験的に乃至経験的に決定され、０〜１の間、特に０．１〜０．４の間の範囲にある。第四の欠陥タイプの欠陥を検知及び評価するために最良に適した熱画像Ｔ_Ｆ４は、熱流Ｗ_Ｆ４に関連した画像数Ｎ（Ｔ_Ｆ４）から作り出される。

かくして、適当な熱画像Ｔ_Ｆ１〜Ｔ_Ｆ４は、いずれの場合も動的に決定され、種々のタイプの欠陥の検知及び評価のために提供される。特徴的な熱画像Ｔ_１、Ｔ_２が、それぞれに適当な熱画像Ｔ_Ｆ１〜Ｔ_Ｆ４を決定するための基準として用いられる。

代わりに、例えば、第一の欠陥タイプの欠陥を、適当な熱画像の部分シリーズから得られた適当な結果画像（result image）で検知及び評価することも可能であり、部分シリーズは、検知される一連の乃至シリーズの熱画像から選択される。部分シリーズは、開始画像Ｔ_Ｓとシリーズ長さＮ_Ｓとから作り出される。シリーズ長さが励起源９からの如何なる直接の熱流１３を含まないように、部分シリーズ又は部分画像シリーズの高信頼な除外を確実にするために、特徴的な熱画像Ｔ_１及びＴ_２の間の開始画像Ｔ_Ｓが選択される。開始画像Ｔ_Ｓは、熱流Ｗ_Ｓを有する熱画像として決定され、これは、最小値の後で、続く閾値Ｗ_{ｓｔａｒｔ＿ｔｈｄ}（開始閾値）を、記録された熱流１１の時間経過において最初に超える。閾値Ｗ_{ｓｔａｒｔ＿ｔｈｄ}には、
Ｗ_{ｓｔａｒｔ＿ｔｈｄ}＝Ｗ_ｍｉｎ+（Ｗ_ｍａｘ−Ｗ_ｍｉｎ）×θ が当てはまり、ここでは、θは、分離係数として表される。分離係数θは、実験的に乃至経験的に決定され、０〜１の間、特に０〜０．１５の間の範囲にある。

シリーズ長さＮ_Ｓを動的に決定するために、特徴熱画像Ｔ_１、Ｔ_２と開始画像Ｔ_Ｓとを含む画像量から、少なくとも二つの画像が基準として用いられる。シリーズ長さＮ_Ｓは、例えば、開始画像Ｔ_Ｓと第二特徴熱画像Ｔ_２との間の長さの２倍として選択されうる。さらに、シリーズ長さＮ_Ｓを、例えば、次の最大長さとして選択してもよく、当該長さは、２の冪乗であり故に特徴熱画像Ｔ_１とＴ_２と間の長さを超える。いずれの場合も、部分シリーズのシリーズ長さＮ_Ｓは、一連の熱画像の端部を超えないように、決定されるべきである。

振幅画像又は位相画像が、例えば、結果画像として用いられうる。振幅画像が、好ましくは、第一欠陥タイプの欠陥のために用いられる。種々のタイプの結果画像の計算は、例えば、非特許文献１に記述され、この文献が参照される。

特徴ベクトルＷ（Ｎ）の曲線考察は、例えば、形態学的フィルタ（morphological filters）を用いて実行され、これは、例えば最小値及び最大値のような様々な特徴点の完全な区別乃至分離を確実にする。故に、特徴ベクトルＷ（Ｎ）の全ての最小値及び最大値を、全過程から独立して決定することが可能である。流域変換（watershed transformation）を、例えば形態学的フィルタとして用いることが可能であり、流域変換は、非特許文献２に記述され、この文献が参照される。

溶接継目４を検知し評価するために用いられる熱画像Ｔ_Ｆ１〜Ｔ_Ｆ４と結果画像との更なる自動処理のために、及び、視覚制御乃至視覚管理のために、結果画像は、画像処理にとって通常の８ビット画像に自動で変換される。用いられる画像は、高ダイナミクス（high dynamics）を有する。図３は、高ダイナミック画像、例えば熱画像Ｔ_Ｆ１〜Ｔ_Ｆ４の一つのヒストグラムｎ（Ｉ）を示す。発生頻度ｎは、強度Ｉにわたってヒストグラムｎ（Ｉ）にプロットされる。画像のヒストグラム曲線１５は、複数の頻度最大値を有し、当該最大値は、画像対象１６、画像バックグラウンド１７に加えて画像上に現れる外乱に対応する。

動的に画像を変換するために、検査されるべき画像対象１６に対応する対象強度領域Ｉ_ｏｂｊと、画像バックグラウンド１７に対応するバックグラウンド強度領域Ｉ_ｂｇｒｄとが最初に決定される。これは、例えば、形態学的フィルタ用いて実行され、当該形態学的フィルタは、ヒストグラム曲線１５の乱れのない評価を確実にする。ヒストグラム曲線１５は、滑らかな曲線で描かれるのではなく、とびとびの故に不連続な曲線で描かれるので、形態学的フィルタを用いることは有利である。さらに、ヒストグラム曲線１５は、形態学的フィルタを用いて高信頼に決定されることのできるいくつかの最大値及び最小値を有する。例えば、流域変換を形態学的フィルタとして用いることができる。ヒストグラム曲線１５と強度軸との間に位置される全面積量Ｆ_ｏｂｊが対象強度領域ΔＩ_ｏｂｊから計算される。これに応じて、ヒストグラム１５と強度軸との間に位置される全面積量Ｆ_ｂｇｒｄは、バックグラウンド強度領域ΔＩ_ｂｇｒｄから計算される。外乱又はランダムノイズ値を含む下側局所対象強度領域ΔＩ_{ｏｂｊ＿ｂｏｔ}及び上側局所対象強度領域ΔＩ_{ｏｂｊ＿ｔｏｐ}は、その際、対象強度領域ΔＩ_ｏｂｊで決定される。これら局所対象強度ΔＩ_{ｏｂｊ＿ｂｏｔ}、ΔＩ_{ｏｂｊ＿ｔｏｐ}は、いずれの場合も、全面積量Ｆ_ｏｂｊの特徴領域面積部Ｆ_{ｏｂｊ＿ｂｏｔ＿ｔｈｄ}又はＦ_{ｏｂｊ＿ｔｏｐ＿ｔｈｄ}を有する。局所強度領域ΔＩ_{ｏｂｊ＿ｂｏｔ}、ΔＩ_{ｏｂｊ＿ｔｏｐ}を決定するために、第一の下限値Ｉ_{ｏｂｊ＿ｂｏｔ＿ｔｈｄ}及び第一の上限値Ｉ_{ｏｂｊ＿ｔｏｐ＿ｔｈｄ}がヒストグラム曲線１５で決定され、情報に関連する部分、言い換えれば、強度領域ΔＩ_ｏｂｊの、情報に関連する強度領域ΔＩ_{ｏｂｊ＿ｒｅｌ}を区切る。対象強度領域ΔＩ_{ｏｂｊ＿ｒｅｌ}は、画像対象１６のための情報に関連する基礎を形成する。

バックグラウンド強度領域ΔＩ_ｂｇｒｄの全面積量Ｆ_ｂｇｒｄの対応する第二特徴面積部Ｆ_{ｂｒｇｄ＿ｂｏｔ＿ｔｈｄ}又はＦ_{ｂｇｒｄ＿ｔｏｐ＿ｔｈｄ}を有する下側局所バックグラウンド強度領域ΔＩ_{ｂｇｒｄ＿ｂｏｔ}及び上側局所バックグラウンド強度領域ΔＩ_{ｂｇｒｄ＿ｔｏｐ}は、対応する方法で、バックグラウンド強度領域ΔＩ_ｂｇｒｄで決定される。このために、情報に関連する部分、言い換えれば、バックグラウンド強度領域ΔＩ_ｂｇｒｄの、情報に関連する強度領域ΔＩ_{ｂｇｒｄ＿ｒｅｌ}を区切る第二の下限値Ｉ_{ｂｇｒｄ＿ｂｏｔ＿ｔｈｄ}及び第二の上限値Ｉ_{ｂｇｒｄ＿ｔｏｐ＿ｔｈｄ}が、対応する方法でヒストグラム曲線１５から動的に決定される。強度領域ΔＩ_{ｂｇｒｄ＿ｒｅｌ}は、故に、画像バックグラウンド１７のための情報に関連する基礎を形成する。

特徴面積部Ｆ_{ｂｒｇｄ＿ｂｏｔ＿ｔｈｄ}、Ｆ_{ｂｒｇｄ＿ｔｏｐ＿ｔｈｄ}、Ｆ_{ｏｂｊ＿ｂｏｔ＿ｔｈｄ}、及び、Ｆ_{ｏｂｊ＿ｔｏｐ＿ｔｈｄ}は、例えば、いずれの場合も、全面積量Ｆ_ｂｇｒｄ又はＦ_ｏｂｊの２．５％でありえ、それぞれの残りの面積量Ｆ_{ｂｇｒｄ＿ｒｅｌ}又はＦ_{ｏｂｊ＿ｒｅｌ}はいずれの場合も９５％の面積部を有する。

強度領域ΔＩ_{ｂｇｒｄ＿ｒｅｌ}及びΔＩ_{ｏｂｊ＿ｒｅｌ}はともに、記録される画像の内容の情報に関連する基礎を形成する。かくして、この画像の適応できる動的変換は、記録される画像の内容が異なるダイナミクス、特に８ビットダイナミクスに十分に示されている点で、検査されるべき画像対象１６の画像取得方法及びサイズ、又は、その画像バックグラウンド１７及び発生している外乱とは無関係に確実にされる。絶対限界値Ｉ_{ｂｇｒｄ＿ｂｏｔ＿ｔｈｄ}、Ｉ_{ｂｇｒｄ＿ｔｏｐ＿ｔｈｄ}、Ｉ_{ｏｂｊ＿ｂｏｔ＿ｔｈｄ}及びＩ_{ｏｂｊ＿ｔｏｐ＿ｔｈｄ}が、画像のダイナミック変換のための画像特定閾値として用いられる。検査されるべき画像の、８ビット画像への変換を、画像処理の異なる標準方法を用いて、記録される画像の内容の情報に関連する得られた基礎で実行することができる。それによって、変換を、直線的に、対数的に、あるいは、特定用途方法にしたがって、実行することができる。

本発明にしたがう方法によって、溶接継目４の、自動で、非接触で、且つ、外乱のない検査が可能になり、そこでは、検査されるべき溶接継目４を、それらの大きさ、位置、欠陥タイプ及び発生した外乱に無関係に、明確に検出することができ、且つ、評価することができる。さらに、本発明にしたがう方法を、工業条件下で柔軟に且つ迅速に調整することができる。

１ 対象物
４ 溶接継目
５ 欠陥
６ 欠陥
７ 欠陥
８ 欠陥
９ 励起源
１０ 赤外線センサ
１１ 熱流
１６ 画像対象
１７ 画像バックグラウンド
Ｎ_Ｓ シリーズ長さ
ｎ（Ｉ） ヒストグラム
Ｔ_１ 第一特徴熱画像
Ｔ_２ 第二特徴熱画像
Ｔ_Ｆ１ 熱画像
Ｔ_Ｆ２ 熱画像
Ｔ_Ｆ３ 熱画像
Ｔ_Ｆ４ 熱画像
Ｔ_Ｓ 開始画像
Ｗ（Ｎ） 特徴ベクトル
Ｗ_ｍｉｎ 最小熱流
Ｗ_ｍａｘ 最大熱流
Ｗ_{ｓｔａｒｔ＿ｔｈｄ} 第一閾値
Ｗ_{ｉｎｓｉｄｅ＿ｔｈｄ} 第二閾値
Ｗ_{ｓｕｒｆ＿ｔｈｄ} 第三閾値
ΔＩ_ｏｂｊ 対象強度領域
ΔＩ_{ｏｂｊ＿ｒｅｌ} 強度領域
Ｉ_{ｏｂｊ＿ｂｏｔ＿ｔｈｄ} 第一の下限値
Ｉ_{ｏｂｊ＿ｔｏｐ＿ｔｈｄ} 第一の上限値
Ｆ_{ｏｂｊ＿ｂｏｔ＿ｔｈｄ} 第一の特徴面積部分
Ｆ_{ｏｂｊ＿ｔｏｐ＿ｔｈｄ} 第一の特徴面積部分
ΔＩ_ｂｇｒｄ バックグラウンド強度領域
ΔＩ_{ｂｇｒｄ＿ｒｅｌ} 強度領域
Ｉ_{ｂｇｒｄ＿ｂｏｔ＿ｔｈｄ} 第二の下限値
Ｉ_{ｂｇｒｄ＿ｔｏｐ＿ｔｈｄ} 第二の上限値
Ｆ_{ｂｇｒｄ＿ｂｏｔ＿ｔｈｄ} 第二の特徴面積部分
Ｆ_{ｂｇｒｄ＿ｔｏｐ＿ｔｈｄ} 第二の特徴面積部分

Claims (21)

1. 熱流サーモグラフィを用いた溶接継目の自動検査のための方法にして、
   ａ．検査されるべき、溶接継目（４）を有する対象物（１）が提供され、
   ｂ．対象物（１）が少なくとも一つの励起源（９）を用いて励起され、
   ｃ．励起によって作り出された熱流（１１）を、少なくとも一つの赤外線センサ（１０）を用いて一連の熱画像で検出する、方法において、
   ｄ．検出された熱流（１１）の時間経過である特徴ベクトル（Ｗ（Ｎ））が作り出され、
   ｅ．対象物（１）を通った最小熱流（Ｗ _ｍｉｎ ）を有する第一特徴熱画像（Ｔ_１）が、特徴ベクトル（Ｗ（Ｎ））を用いて一連の熱画像から動的に求められ、
   ｆ．対象物（１）を通った最大熱流（Ｗ _ｍａｘ ）を有する第二特徴熱画像（Ｔ_２）が、特徴ベクトル（Ｗ（Ｎ））を用いて一連の熱画像から動的に求められ、
   ｇ．特徴熱画像（Ｔ_１、Ｔ_２）への励起源（９）からの直接の熱流（１３）が一連の熱画像から明らかな場合は、当該直接の熱流が既に消散されていて、
   ｈ．一連の熱画像からの適当な熱画像（Ｔ_Ｆ１、Ｔ_Ｆ２、Ｔ_Ｆ３、Ｔ_Ｆ４）が種々の欠陥タイプの欠陥（５、６、７、８）に対して溶接継目（４）を検出し評価するために用いられ、各欠陥タイプのために、特徴熱画像（Ｔ_１、Ｔ_２）がそれぞれの適当な熱画像（Ｔ_Ｆ１、Ｔ_Ｆ２、Ｔ_Ｆ３、Ｔ_Ｆ４）を求めるための基準として用いられる、方法。
2. 第二特徴熱画像（Ｔ_２）が、溶接継目（４）の幾何欠陥である第一欠陥タイプの欠陥（５）を検出するために適当な熱画像（Ｔ_Ｆ１）として用いられる、請求項１に記載の方法。
3. ａ．第一欠陥タイプの欠陥（５）を検出するために用いられる開始画像（Ｔ_Ｓ）が、第一及び第二特徴熱画像（Ｔ_１、Ｔ_２）の間に位置され、検出される熱流（１１）の時間経過で最初に第一閾値（Ｗ_{ｓｔａｒｔ＿ｔｈｄ}）を超える熱流（Ｗ_Ｓ）を有し、当該第一閾値（Ｗ_{ｓｔａｒｔ＿ｔｈｄ}）には、
   Ｗ_{ｓｔａｒｔ＿ｔｈｄ}を第一閾値とし、
   Ｗ_ｍｉｎを、第一特徴熱画像（Ｔ_１）を有する最小熱流とし、
   Ｗ_ｍａｘを、第二特徴熱画像（Ｔ_２）を有する最大熱流とし、
   θを分離係数とすると、
   Ｗ_{ｓｔａｒｔ＿ｔｈｄ}＝Ｗ_ｍｉｎ＋（Ｗ_ｍａｘ−Ｗ_ｍｉｎ）×θ
   が当てはまり、
   ｂ．一連の熱画像からの部分的一連の適当な熱画像が開始画像（Ｔ_Ｓ）及びシリーズ長さ（Ｎ_Ｓ）から選択され、
   ｃ．結果画像が部分的一連の適当な熱画像から得られ、
   ｄ．第一欠陥タイプの欠陥（５）が、溶接継目（４）の幾何欠陥であり、結果画像がそれらの検出と評価のために用いられるように、
   開始画像（Ｔ_Ｓ）が動的に検出される、請求項１に記載の方法。
4. 分離係数（θ）が、０〜１の間の範囲で求められる、請求項３に記載の方法。
5. 分離係数（θ）が、０．１〜０．１５の間の範囲で求められる、請求項３に記載の方法。
6. 第一特徴熱画像（Ｔ_１）、第二特徴熱画像（Ｔ_２）及び開始画像（Ｔ_Ｓ）を含む画像量からの少なくとも２つの画像が、シリーズ長さ（Ｎ_Ｓ）を動的に求めるための基準として用いられる、請求項３、４又は５に記載の方法。
7. 第一特徴熱画像（Ｔ_１）よりも前に検出され、励起源（９）の最大熱流（Ｗ_Ａｍａｘ）を有する熱画像が、溶接継目（４）の連続欠陥である第二欠陥タイプの欠陥（６）を検出するために適当な熱画像（Ｔ_Ｆ２）として用いられる、請求項１〜６のいずれか一項に記載の方法。
8. 第一及び第二特徴熱画像（Ｔ_１、Ｔ_２）の間に位置され、検出される熱流（１１）の時間経過で最初に第二閾値（Ｗ_{ｉｎｓｉｄｅ＿ｔｈｄ}）を超える熱流（Ｗ_Ｆ３）を有する熱画像が、溶接継目（４）の内部に位置される欠陥である第三欠陥タイプの欠陥（７）を検出するために適当な熱画像（Ｔ_Ｆ３）として用いられ、当該第二閾値（Ｗ_{ｉｎｓｉｄｅ＿ｔｈｄ}）には、
   Ｗ_{ｉｎｓｉｄｅ＿ｔｈｄ}を第二閾値とし、
   Ｗ_ｍｉｎを、第一特徴熱画像（Ｔ_１）を有する最小熱流とし、
   Ｗ_ｍａｘを、第二特徴熱画像（Ｔ_２）を有する最大熱流とし、
   ζを第一熱流係数とすると、
   Ｗ_{ｉｎｓｉｄｅ＿ｔｈｄ}＝Ｗ_ｍｉｎ＋（Ｗ_ｍａｘ−Ｗ_ｍｉｎ）×ζ
   が当てはまる、請求項１〜７のいずれか一項に記載の方法。
9. 第一熱流係数ζが、０〜１の間の範囲で求められる、請求項８に記載の方法。
10. 第一熱流係数ζが、０．６〜０．９の間の範囲で求められる、請求項８に記載の方法。
11. 第一及び第二特徴熱画像（Ｔ_１、Ｔ_２）の間に位置され、検出される熱流（１１）の時間経過で最初に第三閾値（Ｗ_{ｓｕｒｆ＿ｔｈｄ}）を超える熱流（Ｗ_Ｆ４）を有する熱画像が、溶接継目（４）の表面欠陥の欠陥である第四欠陥タイプの欠陥（８）を検出するために適当な熱画像（Ｔ_Ｆ４）として用いられ、当該第三閾値（Ｗ_{ｓｕｒｆ＿ｔｈｄ}）には、
    Ｗ_{ｓｕｒｆ＿ｔｈｄ}を第三閾値とし、
    Ｗ_ｍｉｎを、第一特徴熱画像（Ｔ_１）を有する最小熱流とし、
    Ｗ_ｍａｘを、第二特徴熱画像（Ｔ_２）を有する最大熱流とし、
    δを第二熱流係数とすると、
    Ｗ_{ｓｕｒｆ＿ｔｈｄ}＝Ｗ_ｍｉｎ＋（Ｗ_ｍａｘ−Ｗ_ｍｉｎ）×δ
    が当てはまる、請求項１〜１０のいずれか一項に記載の方法。
12. 第二熱流係数（δ）が、０〜１の間の範囲で求められる、請求項１１に記載の方法。
13. 第二熱流係数（δ）が、０．１〜０．４の間の範囲で求められる、請求項１１に記載の方法。
14. 種々の欠陥タイプの欠陥に対して溶接継目（４）を検出し評価するために用いられる少なくとも一つの画像（Ｔ_Ｆ１、Ｔ_Ｆ２、Ｔ_Ｆ３、Ｔ_Ｆ４）が、８ビット画像に変換され、そこでは、
    ａ．画像（Ｔ_Ｆ１、Ｔ_Ｆ２、Ｔ_Ｆ３、Ｔ_Ｆ４）のヒストグラム（ｎ（Ｉ））が作り出され、
    ｂ．画像対象（１６）に対応する第一強度領域（ΔＩ_ｏｂｊ）の情報に関連する第一部分（ΔＩ_{ｏｂｊ＿ｒｅｌ}）がヒストグラム（ｎ（Ｉ））から求められ、そこでは、
    i．第一下限値（Ｉ_{ｏｂｊ＿ｂｏｔ＿ｔｈｄ}）と第一上限値（Ｉ_{ｏｂｊ＿ｔｏｐ＿ｔｈｄ}）とが動的に求められ、
    ii．第一限界値（Ｉ_{ｏｂｊ＿ｂｏｔ＿ｔｈｄ}、Ｉ_{ｏｂｊ＿ｔｏｐ＿ｔｈｄ}）が、第一強度領域（ΔＩ_ｏｂｊ）に対応するヒストグラム（ｎ（Ｉ））の面積（Ｆ_ｏｂｊ）の第一特徴面積部分（Ｆ_{ｏｂｊ＿ｂｏｔ＿ｔｈｄ、Ｆｏｂｊ＿ｔｏｐ＿ｔｈｄ}）を区切り、
    ｃ．画像バックグラウンド（１７）に対応する第二強度領域（ΔＩ_ｂｇｒｄ）の情報に関連する第二部分（ΔＩ_{ｂｇｒｄ＿ｒｅｌ}）がヒストグラム（ｎ（Ｉ））から求められ、そこでは、
    i．第二下限値（Ｉ_{ｂｇｒｄ＿ｂｏｔ＿ｔｈｄ}）と第二上限値（Ｉ_{ｂｇｒｄ＿ｔｏｐ＿ｔｈｄ}）とが動的に求められ、
    ii．第二限界値（Ｉ_{ｂｇｒｄ＿ｂｏｔ＿ｔｈｄ}、Ｉ_{ｂｇｒｄ＿ｔｏｐ＿ｔｈｄ}）が、第二強度領域（ΔＩ_ｂｇｒｄ）に対応するヒストグラム（ｎ（Ｉ））の面積（Ｆ_ｂｇｒｄ）の第二特徴面積部分（Ｆ_{ｂｇｒｄ＿ｂｏｔ＿ｔｈｄ}、Ｆ_{ｂｇｒｄ＿ｔｏｐ＿ｔｈｄ}）を区切り、
    ｄ．情報に関連する部分（ΔＩ_{ｏｂｊ＿ｒｅｌ}、ΔＩ_{ｂｇｒｄ＿ｒｅｌ}）が、検査されるべき画像（Ｔ_Ｆ１、Ｔ_Ｆ２、Ｔ_Ｆ３、Ｔ_Ｆ４）の、８ビット画像への変換のための基礎として用いられる、請求項１に記載の方法。
15. 第一強度領域（ΔＩ_ｏｂｊ）に対応する面積（Ｆ_ｏｂｊ）に関する第一特徴面積部分（Ｆ_{ｏｂｊ＿ｂｏｔ＿ｔｈｄ}、Ｆ_{ｏｂｊ＿ｔｏｐ＿ｔｈｄ}）が０〜０．５の間の範囲で求められる、請求項１４に記載の方法。
16. 第一強度領域（ΔＩ _ｏｂｊ ）に対応する面積（Ｆ _ｏｂｊ ）に関する第一特徴面積部分（Ｆ _{ｏｂｊ＿ｂｏｔ＿ｔｈｄ} 、Ｆ _{ｏｂｊ＿ｔｏｐ＿ｔｈｄ} ）が０．０５〜０．４の間の範囲で求められる、請求項１４に記載の方法。
17. 第二強度領域（ΔＩ_ｂｇｒｄ）に対応する面積（Ｆ_ｂｇｒｄ）に関する第二特徴面積部分（Ｆ_{ｂｇｒｄ＿ｂｏｔ＿ｔｈｄ}、Ｆ_{ｂｇｒｄ＿ｔｏｐ＿ｔｈｄ}）が０〜０．５の間の範囲で求められる、請求項１４に記載の方法。
18. 第二強度領域（ΔＩ _ｂｇｒｄ ）に対応する面積（Ｆ _ｂｇｒｄ ）に関する第二特徴面積部分（Ｆ _{ｂｇｒｄ＿ｂｏｔ＿ｔｈｄ} 、Ｆ _{ｂｇｒｄ＿ｔｏｐ＿ｔｈｄ} ）が０．０５〜０．４の間の範囲で求められる、請求項１４に記載の方法。
19. 特徴面積部分（Ｆ_{ｏｂｊ＿ｂｏｔ＿ｔｈｄ}、Ｆ_{ｏｂｊ＿ｔｏｐ＿ｔｈｄ}、Ｆ_{ｂｇｒｄ＿ｂｏｔ＿ｔｈｄ}、Ｆ_{ｂｇｒｄ＿ｔｏｐ＿ｔｈｄ}）が互いに独立して求められる、請求項１４に記載の方法。
20. 特徴ベクトル（Ｗ（Ｎ））が、少なくとも一つの形態学的フィルタを用いて処理される、請求項１〜１９のいずれか一項に記載の方法。
21. ヒストグラム（ｎ（Ｉ））が、少なくとも一つの形態学的フィルタを用いて処理される、請求項１４〜１９のいずれか一項に記載の方法。

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