JP5622904B2 - ポロシティ検出システムおよびポロシティ検出方法 - Google Patents

Description

本願は、米国特許仮出願番号第６１/０３７，０７７（出願日：２００８年３月１７日
）、および米国特許仮出願番号第６１/１４８，５０３（出願日：２００９年１月３０日
）に基づいて優先権を主張するものであり、前記出願のすべての記載をここに引用するものである。

また、ここに記載される物質の著作権を含む全ての権利は、出願人の財産に付与される。出願人は、ここに記載される物質の全ての権利を保持して所有する。出願人は、付与された特許の複製物に関する場合にのみ、前記物質を複製する許可を保証するものであり、その他の目的には許可しない。

本発明は、ポロシティの検出システムおよび検出方法に関する。

金属製品を連続して鋳造するとき、連続鋳造工程で溶解金属が凝固する前に、その化学的条件および周囲の条件を適正にすることが重要である。凝固する間、金属の化学的条件または冷却条件が適正でない場合、鋳造過程の製品中に空巣が生成する可能性がある。こうした空巣は、製品に有害となる可能性がある。

例えば、棒材の製造工程において、最終製品がワイヤであるとする。前記棒材に関し、初めの鋳造品中に空巣がある場合、このワイヤは破断するかもしれない。また、チューブおよびビレットなどの構造製品類は、初めの鋳造品中に空巣があると、その機械的特性に悪影響を及ぼす可能性がある。

この概要は、いくつかの発明概念を選んで簡潔な形で紹介するものである。これらの概念は、以下の詳細な記載の部分でさらに説明する。本概要は、請求対象の重要な特徴または本質的な特徴を識別することを意図するわけではなく、また、本概要を用いて、請求対象の範囲を限定することを意図するわけではない。

本発明は、ポロシティの検出方法を提供する。即ち、先ず、鋳造品の第１の端部から第２の端部までの実温度プロファイルを作成する。次に、この実温度プロファイルに多項式を当てはめ、続いて、この当てはめた多項式と前記実温度プロファイルとを比較する。この比較で、前記実温度プロファイルのピーク値が前記多項式のピーク値よりも小さいとき、前記鋳造品中に空巣が存在すると表示する。

上記の一般的な記載および下記の詳細な記載は、ともに例をいくつか挙げたものであり、単なる説明である。従って、上記の一般的な記載および下記の詳細な記載は、限定的なものとして考慮するべきではない。また、ここで述べた特徴または変更に、さらに特徴および変更を追加できる。例えば、いくつかの実施形態は、詳細な記載中に説明した種々の特徴を組み合わせたものや、部分的に組み合わせたものであってよい。

本開示の一部分に引用し、本開示の一部分をなす添付の図によって、本発明の様々な実施形態を示す。

ポロシティ検出システムを示す。 図１のポロシティ検出システムを、より詳しく示す。 ポロシティ検出方法の流れ図を示す。 試料の空巣がない部分の温度プロファイルを示す。 空巣を有する鋳造品に対応する温度プロファイルを示す。 鋳造品中の空巣を示す。

以下の詳細な記載により、添付の図について説明する。なお、可能な場合はいつも、同じまたは類似の要素を述べるために、以下の説明および図では同じ参照番号を使用する。また、本発明の実施形態の記載では、変更、改造、および他の実施態様を行うことができる。例えば、置き換え、追加、または変更を、図示した要素に実施してもよい。さらに、ここで記載した方法を、置き換えや並び替えによって、または開示した方法に工程を追加することによって、変更してもよい。従って、以下の詳細な記載によって、本発明は限定されるものではない。

赤外線サーモグラフィ法は、例えば、鋼片鋳造品中の欠陥を検出するために使用できる。この方法は、静的環境で実施され、表面の欠陥を検出するために用いられる。本発明の実施形態では、サーモグラフィ技術を使用できる。本発明の実施形態に即して、以下の３つの問題、つまり１）鋳造品が内部に欠陥を何時有するのかを知ること、２）連続鋳造工程で、別の最適パラメータを考慮すること、および３）ある鋳造工程中、問題が発生するかどうかの判断を補助すること、を解決することができる。

鋳造品が内部に欠陥を有することが分かれば、鋳造品の最終製品を適切に分類することができる。これによって、顧客との間の不良品の運搬にかかる輸送経費を著しく節約できる。また、リアルタイムで欠陥を観察できれば、プラント操作者は、欠陥が検出される直前まで鋳造工程を加速して行うことができる。これによって、現行の条件についてプラントの生産速度を最適化できる。また、金属の化学的性質に問題が生じたり、または鋳造の冷却工程に問題が生じたりする場合、こうした問題は鋳造品中に空巣として現れる。リアルタイムでこれらの空巣を検出することで、大量の製品が製造され、結局スクラップとしてむだになる前に、プラント操作者に対して鋳造方法がもつ問題を警告できる。

また、金属製品類を連続鋳造するときは、この連続鋳造過程で溶解金属が凝固する前に、その化学的条件および周囲の条件を適正にすることが望ましい。凝固するときに、金属の化学的条件または冷却工程が適正ではない場合、鋳造過程の製品中に空巣が生じる可能性がある。こうした空巣は製品にとって有害であろう。例えば、棒材の製造工程で、最終製品がワイヤであるとする。前記棒材に関し、初めの鋳造品中に空巣がある場合、このワイヤは破断するかもしれない。また、チューブおよびビレットなどの構造製品類については、初めの鋳造品中に空巣があると、その機械的特性に悪影響が生じる可能性がある。従って、本発明の実施形態では、リアルタイムで鋳造品の内部にある欠陥を観察する方法を提供する。

一方、Ｘ線回折法または電子線回折法の使用は、高額な実施経費が必要となり、さらにこのような方法を使用する過程に曝される作業者に、好ましくない環境条件を生み出すことになる。一方、赤外線サーモグラフィ法を使用する本発明の実施形態では、鋳造品表面を冷却し、空巣による熱的特徴を鋳造品表面に伝えることで鋳造品内部の空巣を検出することができる。

本発明の実施形態は、ポロシティ検出用のシステムを有する。前記システムは、データベース維持用のメモリ格納装置および前記メモリ格納装置に接続した処理部を有することができる。前記処理部は、鋳造品の第１端部から第２端部までの実温度プロファイルを作成し、さらにこの実温度プロファイルに２次多項式を当てはめる。続いて、前記処理部は、この当てはめた２次多項式と前記実温度プロファイルとを比較する。この比較で、前記実温度プロファイルのピークが前記２次多項式のピークより下方にくる場合、前記処理部は前記鋳造品中に空巣が存在することを表示する。

図１に、例えば、ポロシティ検出処理装置１０５、ネットワーク１１５、および赤外線装置１２０を有するポロシティ検出システム１００を示す。赤外線装置１２０は、赤外線カメラまたは赤外線検出器を有することができるが、これに限定されるものではない。本発明の実施形態では、上記のメモリ、処理部、および他の構成要素を、図１のポロシティ検出システム１００などのシステム中に実現してよい。また、ハードウェア、ソフトウェア、および／またはファームウェアの任意の好適な組み合わせを利用して、前記メモリ、処理部、または他の構成要素を実現することができる。例えば、システム１００と組み合わせて、前記メモリ、処理部、または他の構成要素をポロシティ検出処理装置１０５とともに実現できる。上記のシステムおよび処理装置は例として挙げたものであり、別のシステム類および処理装置類が、本発明の実施形態に即して、上記のメモリ、処理部、またはその他の構成要素を有していてもよい。

図２に、図１のポロシティ検出処理装置１０５をさらに詳細にした図を示す。図２に示すように、ポロシティ検出処理装置１０５は、処理部２２５およびメモリ２３０を有する。メモリ２３０は、ポロシティ検出ソフトウェアモジュール２３５およびデータベース２４０を有する。処理部２２５の実行時、ポロシティ検出ソフトウェアモジュール２３５は、例えば、図３について以下記載した１つ以上の工程からなる方法３００を含む、ポロシティ検出処理を実行できる。

システム１００に含まれるポロシティ検出処理装置１０５（以下「処理装置」と称する）は、パーソナルコンピュータ、ネットワークコンピュータ、メインフレーム、または他の同様なマイクロコンピュータを用いたワークステーションを使用して実行することができる。前記処理装置は、携帯装置、マルチプロセッサシステム、マイクロプロセッサを用いた、またはプログラム化可能な発信者電子装置、メインフレームコンピュータなど、任意の形態のコンピュータ操作環境を有することができる。また、前記処理装置は、タスクを遠隔処理装置で実行する分散型コンピュータ利用環境において実行することもできる。さらに、前記処理装置は、スマートフォン、携帯電話、ワイヤレスアプリケ−ションプロトコール（ＷＡＰ）、パーソナルデジタルアシスタント（ＰＤＡ）、インテリジェントペーパー、ポータブルコンピュータ、携帯コンピュータ、従来型電話、またはファクシミリ機などの携帯端末を有してよい。なお、上記システムおよび装置は例として挙げたものであり、前記処理装置は別のシステムおよび装置を有していてもよい。

ネットワーク１１５には、例えば、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）またはワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）が含まれる。ネットワーク１１５にＬＡＮを用いる場合、任意の処理装置に置かれたネットワークインターフェースを利用して任意の処理装置と相互接続できる。また、インターネットなどのＷＡＮネットワーク環境においてネットワーク１１５を実行する場合、前記処理装置は、内部または外部モデム（図示なし）、またはＷＡＮで通信を確立するためのその他の手段を通常有することができる。また、ネットワーク１１５を使用する場合、公知の暗号化／解読化技術を利用してネットワーク１１５に送られたデータを暗号化し、データセキュリティーを確保することができる。

また、ネットワーク１１５に有線通信システムを利用することに加え、例えば、インターネット経由でのウェブページの交換や、インターネット経由での電子メールの交換を行うために、またはその他の通信回線を利用するために、無線通信システム、または有線および無線システムの組み合わせを使用してもよい。ここで、無線とは、放送電波による無線送信と定義する。しかし、様々な他の通信技術を利用して、赤外線エルオーエス（ＬＯＳ：ｌｉｎｅ−ｏｆ−ｓｉｇｈｔ）、携帯、マイクロ波、衛星、パケット無線、および拡散スペクトル無線を含む無線送信を行うことができると理解されよう。なお、無線環境での処理装置は、上記の携帯端末など任意の携帯端末であってよい。無線データには、ページング、文字通信、電子メール、インターネット接続、および、特に音声送信を除外したまたは有する他の専門的データアプリケーションが含まれるが、これらに限定されるわけではない。例えば、前記処理装置は、セルラーインターフェース（汎用パケット無線システム（ＧＰＲＳ）など）、グローバル展開用エンハーンスト・データ・レート（ＥＤＧＥ）、携帯通信用グローバルシステム（ＧＳＭ）（登録商標）、無線ローカルエリアネットワークインターフェース（ＷＬＡＮ、ＩＥＥＥ８０２、ＷｉＦｉ、ＷｉＭａｘなど）、ブルートゥースインターフェース、他のＲＦ通信インターフェース、および／または光インターフェースなどの無線インターフェースを介して通信できる。

赤外線装置１２０は、正面視赤外カメラ、走査赤外線カメラ、または赤外線検出器を含むサーモグラフィカメラを有する。また、赤外線装置１２０は、ネットワーク１１５によりポロシティ検出処理装置１０５に接続できる。赤外線装置１２０は、可視光を用いて画像を形成する通常のカメラと同様に、赤外線輻射を用いて画像を形成できる。可視光カメラが４５０−７５０ナノメータの波長範囲であるのに対して、赤外線装置１２０は１４，０００ナノメータ（つまり１４μｍ）の波長で操作する。

システム１００は、ネットワーク１１５と組み合わせた方法および処理で、またはそれ以外の方法および処理によりデータを送信してもよい。こうした方法および処理には、フロッピー（登録商標）ディスク、フラッシュメモリスティック、ＣＤ ＲＯＭ、ファクシミリ、通常郵便、音声自動応答（ＩＶＲ）システム、または公共電話交換回路網による音声によるデータ送信が含まれるが、これらに限定されるものではない。

図３は、ポロシティ検出方法を提供する、本発明の実施形態に関わる方法３００に必要な一般的工程を説明した流れ図である。方法３００は、図２について上記でさらに詳細に述べたように、ポロシティ検出処理装置１０５を用いて実施できる。以下、方法３００の工程を実施する工程を、さらに詳細に説明する。方法３００は、画像分析ソフトウェア（例えば、ポロシティ検出ソフトウェアモジュール２３５）に接続した赤外線装置（例えば、赤外線装置１２０）を用いて実施できる。以下に述べるように、前記画像分析ソフトウェアによって、画像を解読して欠陥部を探すことができる。

先ず、図３に示すように、パラメータを初期化（工程３０５）して、空白のシークエンスを作成する（工程３１０）。続いて、ポロシティ検出処理装置１０５は、赤外線装置１２０の視野を横切って前記鋳造品が移動する間、この鋳造品の赤外線画像を検査する（工程３１５）。鋳造品が移動している間、ポロシティ検出処理装置１０５は欠陥を探索する。例えば、ポロシティ検出処理装置１０５は、前記鋳造品の所定の長さにわたって、先ず平均温度プロファイルを求める（工程３１５）。なお、鋳造品の両端部よりも鋳造品中央部において、相対的にエネルギーが高いので、鋳造品両端部の温度は中央部の温度よりも低くなる。鋳造品の端から端までの実温度プロファイルからなるプロット図から、平均温度プロファイルから構成される放物線またはガウス型曲線が与えられる。

次に、ポロシティ検出処理装置１０５は、平均温度プロファイルの最大値を求める（工程３１５）。この最大値には鋳造品中央部の値が含まれていてもよい。続いて、２次多項式を前記温度プロファイルに当てはめる（工程３１５）。この２次多項式のピークは、前記温度プロファイルデータのピークの真下にくる。次に、ポロシティ検出処理装置１０５は、作成した２次多項式に前記温度プロファイルデータのピークが関連するものとして、前記温度プロファイルデータのピークを検査する（工程３２０）。２次多項式のピーク範囲にある前記温度プロファイルデータが２次多項式のピークよりも低い場合、ポロシティ検出処理装置１０５は、図４Ｂについて以下詳細に説明して述べるように、前記鋳造品中に空巣が見つかったことを示す（工程３２５）。これは、鋳造品中の空巣の有するエネルギーは周囲の材料よりも低いので、もしも空巣がなかった場合の表面温度よりもその表面温度が低くなるからである。

図４Ａは、空巣がない部分の温度プロファイルの見本を示す。図４Ａに示すように、曲線４０５は鋳造品の実温度プロファイルに対応する。また、曲線４１０は、曲線４０５の実温度プロファイルに当てはめた多項式に対応する。ここで、曲線４０５のピーク値は曲線４１０のピーク値よりも大きいので、このことは、鋳造品中に空巣が存在しないことを示す。

図４Ｂは、空巣を含む鋳造品に対応した温度プロファイルを示す。図４Ｂに示すように、曲線４１５は鋳造品の実温度プロファイルに対応する。また、曲線４２０は、曲線４１５の実温度プロファイルに当てはめた多項式に対応する。ここで、曲線４１５のピーク値は曲線４２０のピーク値よりも小さいので、このことは、鋳造品中に空巣が存在することを示す。図５に、本発明の実施形態で検出した鋳造品中の空巣を表す写真を示した。

こうしてポロシティ検出処理装置１０５によって現行の画像を分析した後に、次の画像を取得し、先に述べた処理を繰り返す（工程３３０）。ここで、カウンターはリセットされないで、鋳造品中にある欠陥の数を数えることができる（工程３２５）。こうして得られたデータおよび画像は、必要な場合さらに処理するために保存することができる（工程３３５）。

以下に、ポロシティ検出ソフトウェアモジュール２３５に関する本発明の実施形態と組み合わせて使用できるソフトウェアの一例を表したコードを記載する。なお、以下の記載は一例であって、他のソフトウェアモジュール類を使用してもよい。

Ｏｐｔｉｏｎ Ｅｘｐｌｉｃｉｔ
Ｓｕｂ Ｓｏｕｔｈｗｉｒｅ（）
Ｄｉｍ ＬｉｎｅＰｒｏｆＩＤ Ａｓ Ｉｎｔｅｇｅｒ
Ｄｉｍ Ｐｅａｋ Ｖａｌ Ａｓ Ｓｉｎｇｌｅ
Ｄｉｍ Ｐｅａｋ Ｌｏｃａｔｉｏｎ Ａｓ Ｉｎｔｅｇｅｒ
Ｄｉｍ ａ０ Ａｓ Ｓｉｎｇｌｅ
Ｄｉｍ ａ１ Ａｓ Ｓｉｎｇｌｅ
Ｄｉｍ ａ２ Ａｓ Ｓｉｎｇｌｅ
Ｄｉｍ ｔ０ Ａｓ Ｄｏｕｂｌｅ
Ｄｉｍ ｔ１ Ａｓ Ｄｏｕｂｌｅ
Ｄｉｍ ｔ２ Ａｓ Ｄｏｕｂｌｅ
Ｄｉｍ ｉ Ａｓ Ｉｎｔｅｇｅｒ
Ｄｉｍ ｊ Ａｓ Ｉｎｔｅｇｅｒ
Ｄｉｍ ｋ Ａｓ Ｉｎｔｅｇｅｒ
Ｄｉｍ ｘ Ａｓ Ｉｎｔｅｇｅｒ
‘Ｄｉｍ ＰｒｏｆＤａｔ（３２１） Ａｓ Ｓｉｎｇｌｅ’ Ａｌｌｏｃａｔｅ ａｒｒａｙ ｆｏｒ ｔｈｅ ｄａｔａ
Ｄｉｍ ＬｉｎｅＤａｔ（３０） Ａｓ Ｓｉｎｇｌｅ’ Ａｌｌｏｃａｔｅ ａｒｒａｙ ｆｏｒ ｔｈｅ ｄａｔａ
Ｄｉｍ Ｎｄａｔａ Ａｓ Ｉｎｔｅｇｅｒ’ Ｎｕｍｂｅｒ ｏｆ ｆｒａｍｅｓ ｉｎ ｓｅｑｕｅｎｃｅ
Ｄｉｍ ＬａｓｔＤｉｒｅｃｔｏｒｙ Ａｓ Ｓｔｒｉｎｇ＊２５５
Ｄｉｍ Ｓ Ａｓ Ｓｔｒｉｎｇ＊１
Ｄｉｍ Ｉｎａｍｅ Ａｓ Ｓｔｒｉｎｇ＊２５５
Ｄｉｍ Ｔｉｔｌｅ Ａｓ Ｓｔｒｉｎｇ＊６０
Ｄｉｍ Ｆｌａｗ Ａｓ Ｓｔｒｉｎｇ＊３０
Ｄｉｍ ＯｌｄＸ１ Ａｓ Ｉｎｔｅｇｅｒ
Ｄｉｍ ＯｌｄＹ１ Ａｓ Ｉｎｔｅｇｅｒ
Ｄｉｍ ＯｌｄＸ２ Ａｓ Ｉｎｔｅｇｅｒ
Ｄｉｍ ＯｌｄＹ２ Ａｓ Ｉｎｔｅｇｅｒ
Ｄｉｍ Ｘ１ Ａｓ Ｉｎｔｅｇｅｒ
Ｄｉｍ Ｙ１ Ａｓ Ｉｎｔｅｇｅｒ
Ｄｉｍ Ｘ２ Ａｓ Ｉｎｔｅｇｅｒ
Ｄｉｍ Ｙ２ Ａｓ Ｉｎｔｅｇｅｒ
Ｄｉｍ ｎｕｍｂｉｎｓ Ａｓ Ｉｎｔｅｇｅｒ
Ｄｉｍ ｅｎｄＰｔｓ（２） Ａｓ ＰＯＩＮＴＡＰＩ
Ｄｉｍ ｓｔａｔｓ（１０） Ａｓ Ｓｉｎｇｌｅ
Ｄｉｍ Ｓ０Ｓ１ Ａｓ Ｄｏｕｂｌｅ
Ｄｉｍ Ｓ０Ｓ２ Ａｓ Ｄｏｕｂｌｅ
Ｄｉｍ Ｓ０Ｓ３ Ａｓ Ｄｏｕｂｌｅ
Ｄｉｍ Ｓ０Ｓ４ Ａｓ Ｄｏｕｂｌｅ
Ｄｉｍ Ｓ１Ｓ１ Ａｓ Ｄｏｕｂｌｅ
Ｄｉｍ Ｓ１Ｓ２ Ａｓ Ｄｏｕｂｌｅ
Ｄｉｍ Ｓ１Ｓ３ Ａｓ Ｄｏｕｂｌｅ
Ｄｉｍ Ｓ１Ｓ４ Ａｓ Ｄｏｕｂｌｅ
Ｄｉｍ Ｓ２Ｓ２ Ａｓ Ｄｏｕｂｌｅ
Ｄｉｍ Ｓ２Ｓ３ Ａｓ Ｄｏｕｂｌｅ
Ｄｉｍ Ｓ２Ｓ４ Ａｓ Ｄｏｕｂｌｅ
Ｄｉｍ Ｓ３Ｓ２ Ａｓ Ｄｏｕｂｌｅ
Ｄｉｍ Ｓ３Ｓ３ Ａｓ Ｄｏｕｂｌｅ
Ｄｉｍ ＤｅｔＳ Ａｓ Ｄｏｕｂｌｅ
Ｄｉｍ Ｆｉｔ８ Ａｓ Ｓｉｎｇｌｅ
Ｄｉｍ ＰｅａｋＩｎｄｅｘ Ａｓ Ｉｎｔｅｇｅｒ
Ｄｉｍ ＴｏｔａｌＦｌａｗｓ Ａｓ Ｉｎｔｅｇｅｒ
Ｄｉｍ Ｓｋｉｐｐｅｄ Ａｓ Ｉｎｔｅｇｅｒ
Ｄｉｍ ＰｅｒｃｅｎｔＦｌａｗｓ Ａｓ Ｓｉｎｇｌｅ
Ｄｉｍ ＮｏｉｓｅＬｅｖｅｌＰｅｒｃｅｎｔ Ａｓ Ｓｉｎｇｌｅ
‘Ｉｎｉｔｉａｌｌｉｚａｔｉｏｎ
Ｓ０Ｓ１＝２３１２
Ｓ０Ｓ２＝２５４３２
Ｓ０Ｓ３＝３１４４３２
Ｓ０Ｓ４＝４１４５４１６
Ｓ１Ｓ１＝１８４９６
Ｓ１Ｓ２＝２０３４５６
Ｓ１Ｓ３＝２５１５４５６
Ｓ１Ｓ４＝３３１６３３２８
Ｓ２Ｓ２＝２２３８０１６
Ｓ２Ｓ３＝２７６７００１６
Ｓ２Ｓ４＝３６４７９６６０８
Ｓ３Ｓ３＝３４２１０２０１６
ＤｅｔＳ＝５３７６７８７２
ＴｏｔａｌＦｌａｗｓ＝０
ＮｏｉｓｅＬｅｖｅｌＰｅｒｃｅｎｔ＝０．００９‘０．０１＝１％ ｎｏｉｓｅ，０．００５＝５％ ｎｏｉｓｅ，ｅｔｃ．
‘＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊
Ｒｅａｄ Ｌａｓｔ Ｕｓｅｄ Ｖａｌｕｅｓ ｆｏｒ
‘＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊
ｘ１，ｙ１，ｘ２，ｙ２
Ｏｐｅｎ “Ｃ：＼ＩＰＷｉｎ４＼Ｓｏｕｔｈｗｉｒｅ Ｔｅｍｐ．ｔｘｔ” ＦｏｒＩｎｐｕｔ Ａｓ＃１
Ｉｎｐｕｔ＃１，ＬａｓｔＤｉｒｅｃｔｏｒｙ，ＯｌｄＸ１，ＯｌｄＹ１，ＯｌｄＸ２，ＯｌｄＹ２
Ｃｌｏｓｅ＃１
‘ＬａｓｔＤｉｒｅｃｔｏｒｙ＝“Ｃ：＼ＩＰＷＩＮ４＼Ｉｍａｇｅｓ＼Ｆｅｂ８＼“
‘ＯｌｄＸ１＝６０
‘ＯｌｄＹ１＝６０
‘ＯｌｄＸ２＝８０
‘ＯｌｄＹ２＝２３９
ｒｅｔ＝ＩｐＯｕｔｐｕｔＣｌｅａｒ（）
ｒｅｔ＝ＩｐＯｕｔｐｕｔＳｈｏｗ（１）
ｒｅｔ＝ＩｐＳｔＧｅｔＮａｍｅ（“Ｓｅｌｅｃｔ Ｓｅｑｕｅｎｃｅ”，ＬａｓｔＤｉｒｅｃｔｏｒｙ，“＊．ＦＴＳ”，Ｉｎａｍｅ）
Ｉｆ ｒｅｔ＝０ Ｔｈｅｎ Ｇｏ Ｔｏ ＳｔｏｐＥａｒｌｙ
ｒｅｔ＝ＩｐＷｓＬｏａｄ（Ｉｎａｍｅ，“ＦＴＳ”）
ｒｅｔ＝ＩｐＤｒＳｈｏｗ（１）
ｒｅｔ＝ＩｐＤｒＳｅｔ（ＤＲ＿ＢＥＳＴ，０，ＩＰＮＵＬＬ）
ｒｅｔ＝ＩｐＳｅｑＳｅｔ（ＳＥＱ＿ＡＣＴＩＶＥＦＲＡＭＥ，０）
ｉ＝２５５
Ｗｈｉｌｅ Ｓ ＜＞“＼”
ｉ＝ｉ−１
ｓ＝Ｍｉｄ＄（Ｉｎａｍｅ，ｉ，１）
‘Ｉｆ ｓ＜＞“” Ｔｈｅｎ ｒｅｔ＝ＩｐＯｕｔｐｕｔ（“ｉ＝”＋Ｓｔｒ＄（ｉ）＋“Ｓ＝”＋Ｓ＄＋Ｃｈｒ＄（１３）＋Ｃｈｒ＄（１０））
Ｗｅｎｄ
ＬａｓｔＤｉｒｅｃｔｏｒｙ＝Ｌｅｆｔ＄（Ｉｎａｍｅ，ｉ）
‘ＳｈｏｒｔＬａｓｔＤｉｒｅｃｔｏｒｙ＝Ｌｅｆｔ（Ｉｎａｍｅ，ｉ−１）
ｘ＝２５５
Ｗｈｉｌｅ Ｓ ＜＞ “．”
ｘ＝ｘ−１
Ｉｆ Ｘ＜１ Ｔｈｅｎ
ＩｐＯｕｔｐｕｔ（“ｘ＝”＋Ｓｔｒ＄（ｘ）＋“ｉ＝”＋Ｓｔｒ（ｉ）＋Ｃｈｒ＄（１３）＋Ｃｈｒ＄（１０））
Ｇｏ Ｔｏ ＳｔｏｐＥａｒｌｙ
Ｅｎｄ Ｉｆ
Ｓ＝ＭＩｄ＄（Ｉｎａｍｅ，ｘ，１）
Ｗｅｎｄ
‘ｒｅｔ＝ＩｐＯｕｔｐｕｔ（“ｘ＝”＋Ｓｔｒ＄（ｘ）＋“ｉ＝”＋Ｓｔｒ（ｉ）＋Ｃｈｒ＄（１３）＋Ｃｈｒ＄（１０））
ｘ＝ｘ−ｉ−１
Ｔｉｔｌｅ＝Ｍｉｄ＄（Ｉｎａｍｅ，ｉ＋１，ｘ）
ｒｅｔ＝ＩｐＳｅｑＧｅｔ（ＳＥＱ＿ＮＵＭＦＲＡＭＥＳ，Ｎｄａｔａ）
ＬｉｎｅＰｒｏｆＩＤ＝ＩｐＰｒｏｆＣｒｅａｔｅ（）
ｒｅｔ＝ＩｐＰｒｏｆＳｅｔＡｔｔｒ（ＬＩＮＥＴＹＰＥ，ＴＨＩＣＫＶＥＲＴ）
ｒｅｔ＝ＩｐＰｒｏｆＬｉｎｅＭｏｖｅ（ＯｌｄＸ１，ＯｌｄＹ１，ＯｌｄＸ２，ＯｌｄＹ２）
Ｉｆ ＭｓｇＢｏｘ（“Ｐｌｅａｓｅ ａｄｊｕｓｔ ｔｈｅ ｐｏｓｉｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｌｉｎｅ． Ｔｈｅｎ ｐｒｅｓｓ ＯＫ”，ｖｂＯｋＣａｎｃｅｌ）＝ｖｂＣａｎｃｅｌ Ｔｈｅｎ Ｅｎｄ
ｒｅｔ＝ＩｐＰｒｏｆＧｅｔ（ＧＥＴＰＯＩＮＴＳ，０，ｅｎｄＰｔｓ（０））
Ｏｐｅｎ “Ｃ：＼ＩＰＷｉｎ４＼Ｓｏｕｔｈｗｉｒｅ Ｔｅｍｐ．ｔｘｔ” Ｆｏｒ
Ｏｕｔｐｕｔ Ａｓ ＃１
Ｗｒｉｔｅ＃１，ＬａｓｔＤｉｒｅｃｔｏｒｙ，ｅｎｄＰｔｓ（０）．ｘ，ｅｎｄＰｔｓ（０）．ｙ，ｅｎｄＰｔｓ（１）．ｘ，ｅｎｄＰｔｓ（１）．ｙ
Ｃｌｏｓｅ＃１
ｒｅｔ＝ＩｐＯｕｔｐｕｔ（Ｔｒｉｍ＄（Ｔｉｔｌｅ）＋Ｃｈｒ＄（１３）＋Ｃｈｒ＄（１０））
ｒｅｔ＝ＩｐＯｕｔｐｕｔ（Ｃｈｒ＄（１３）＋Ｃｈｒ＄（１０））
ｒｅｔ＝ＩｐＯｕｔｐｕｔ（“Ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｓ：ｘ１＝”＋Ｔｒｉｍ（Ｓｔｒ（ｅｎｄＰｔｓ（０）．ｘ））＋“ｙ１＝”＋Ｔｒｉｍ（Ｓｔｒ（ｅｎｄＰｔｓ（０）．ｙ））＋“ｘ２＝”＋Ｔｒｉｍ（Ｓｔｒ（ｅｎｄＰｔｓ（１）．ｘ））＋“ｙ２＝”＋Ｔｒｉｍ（Ｓｔｒ（ｅｎｄＰｔｓ（１）．ｙ））＋Ｃｈｒ＄（１３）＋Ｃｈｒ＄（１０））
ｒｅｔ＝ＩｐＯｕｔｐｕｔ（“Ｉｍａｇｅ＃Ｆｌａｗ？”＋ Ｃｈｒ＄（１３）＋Ｃｈ
ｒ＄（１０））
ｎｕｍｂｉｎｓ＝ｅｎｄＰｔｓ（１）．ｙ）−ｅｎｄＰｔｓ（０）．ｙ）＋１
ＲｅＤｉｍ ｐｒｏｆｄａｔ（ｎｕｍｂｉｎｓ） Ａｓ Ｓｉｎｇｌｅ
‘ｒｅｔ＝ＩｐＯｕｔｐｕｔ（“Ｎｕｍｂｉｎｓ＝”＋Ｓｔｒ（ｎｕｍｂｉｎｓ）＋Ｃｈｒ＄（１３）＋Ｃｈｒ＄（１０））
‘＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊
‘＊
‘＊ Ｒｅａｄ Ｄａｔａ ａｎｄ Ｒｅ−ｉｎｄｅｘ
‘＊
‘＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊
Ｆｏｒ ｉ＝０ Ｔｏ Ｎｄａｔａ−１
ｒｅｔ＝ＩｐＰｒｏｆＧｅｔ（ＧＥＴＶＡＬＵＥＳ，ｎｕｍｂｉｎｓ，ｐｒｏｆｄａｔ（０））
ｒｅｔ＝ＩｐＰｒｏｆＧｅｔ（ＧＥＴＳＴＡＴＳ，０，ｓｔａｔｓ（０））
ＰｅａｋＶａｌ＝ｓｔａｔｓ（４）
ＰｅａｋＬｏｃａｔｉｏｎ＝０
ｊ＝０
Ｄｏ
ｊ＝ｊ＋１
Ｉｆｐｒｏｆｄａｔ（ｊ）＞１４０００ Ｔｈｅｎ
Ｆｌａｗ＝“Ｓｋｉｐｐｅｄ Ｄｕｅ ｔｏ Ｎｏｉｓｅ”
Ｓｋｉｐｐｅｄ＝Ｓｋｉｐｐｅｄ＋１
Ｇｏ Ｔｏ ＳｋｉｐＦｒａｍｅ
Ｅｎｄ Ｉｆ
Ｉｆ ｐｒｏｆｄａｔ（ｊ）＝ＰｅａｋＶａｌ Ｔｈｅｎ ＰｅａｋＬｏｃａｔｉｏｎ＝ｊ
Ｌｏｏｐ Ｗｈｉｌｅ ＰｅａｋＬｏｃａｔｉｏｎ＝０
Ｆｏｒ ｊ＝０ Ｔｏ １６
ｋ＝ＰｅａｋＬｏｃａｔｉｏｎ−８＋ｊ
ＬｉｎｅＤａｔ（ｊ）＝ＰｒｏｆＤａｔ（ｋ）
‘ｉｐｏｕｔｐｕｔ（Ｔｒｉｍ（Ｓｔｒ（ＬｉｎｅＤａｔ（ｊ）））＋Ｃｈｒ＄（１３）＋Ｃｈｒ＄（１０））
Ｎｅｘｔ ｊ
‘＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊
‘＊
‘＊ Ｓｅｃｏｎｄ ｏｒｄｅｒ Ｐｏｌｙｎｏｍｉａｌ Ｆｉｔ Ｒｏｕｔｉｎｅ
‘＊
‘＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊
Ｔ０＝０
Ｔ１＝０
Ｔ２＝０
Ｆｏｒ ｋ＝０ Ｔｏ １６
Ｔ０＝Ｔ０＋ＬｉｎｅＤａｔ（ｋ）
Ｔ１＝Ｔ１＋ＬｉｎｅＤａｔ（ｋ）＊ｋ
Ｔ２＝Ｔ２＋ＬｉｎｅＤａｔ（ｋ）＊ｋ^２
Ｎｅｘｔ ｋ
ａ０＝（ｔ０＊Ｓ２Ｓ４＋ｔ２＊ｓ１ｓ３＋ｔ１＊ｓ２ｓ３−ｓ２ｓ２＊ｔ２−ｓ１ｓ４＊ｔ１−ｓ３ｓ３＊ｔ０）／ＤｅｔＳ
ａ１＝（ｔ１＊Ｓ０Ｓ４＋ｔ０＊ｓ２ｓ３＋ｔ２＊ｓ１ｓ２−ｔ１＊ｓ２ｓ２−ｔ２＊ｓ０ｓ３−ｔ０＊ｓ１ｓ４）／ＤｅｔＳ
ａ２＝（ｔ２＊ｓ０ｓ２＋ｔ１＊ｓ１ｓ２＋ｔ０＊ｓ１ｓ３−ｔ０＊ｓ２ｓ２−ｔ１＊ｓ０ｓ３−ｔ２＊ｓ１ｓ１）／ＤｅｔＳ
ＰｅａｋＩｎｄｅｘ＝Ｉｎｔ（−ａ１／（２＊ａ２））
Ｉｆ（（ＰｅａｋＩｎｄｅｘ＜０） Ｏｒ （ＰｅａｋＩｎｄｅｘ＞１７）） Ｔｈｅｎ
Ｆｌａｗ＝“Ｓｋｉｐｐｅｄ Ｄｕｅ ｔｏ Ｂａｄ Ｆｉｔ”
Ｓｋｉｐｐｅｄ＝Ｓｋｉｐｐｅｄ＋１
Ｇｏ Ｔｏ ＳｋｉｐＦｒａｍｅ
Ｅｎｄ Ｉｆ
‘ｒｅｔ＝ＩｐＯｕｔｐｕｔ（Ｔｒｉｍ（Ｓｔｒ（ＰｅａｋＩｎｄｅｘ））＋“”＋Ｃｈｒ＄（１３）＋Ｃｈｒ＄（１０）
Ｆｉｔ８＝ａ０＋ａ１＊ＰｅａｋＩｎｄｅｘ＋ａ２＊ＰｅａｋＩｎｄｅｘ^２
Ｉｆ（ＬｉｎｅＤａｔ（ＰｅａｋＩｎｄｅｘ）−（（１−ＮｏｉｓｅＬｅｖｅｌＰｅｒｃｅｎｔ）＊Ｆｉｔ８））＜０ Ｔｈｅｎ
Ｆｌａｗ＝“ＹＥＳ”
ＴｏｔａｌＦｌａｗｓ＝ＴｏｔａｌＦｌａｗｓ＋１
Ｅｌｓｅ
Ｆｌａｗ＝“ＮＯ”
Ｅｎｄ Ｉｆ
ＳｋｉｐＦｒａｍｅ：
ｒｅｔ＝ＩｐＯｕｔｐｕｔ（Ｔｒｉｍ（Ｓｔｒ（ｉ）＋“”＋Ｆｌａｗ＋Ｃｈｒ＄（１３）＋Ｃｈｒ＄（１０））
‘ｒｅｔ＝ＩｐＯｕｔｐｕｔ（“ＰｅａｋＩｎｄｅｘ＝”＋Ｔｒｉｍ（Ｓｔｒ（ＰｅａｋＩｎｄｅｘ））＋“”＋Ｆｌａｗ＋Ｃｈｒ＄（１３）＋Ｃｈｒ＄（１０））
‘ｒｅｔ＝ＩｐＯｕｔｐｕｔ（“ＬｉｎｅＤａｔ−Ｆ８＝”＋Ｔｒｉｍ（Ｓｔｒ（ＬｉｎｅＤａｔ（ＰｅａｋＩｎｄｅｘ）−Ｆｉｔ８））＋Ｃｈｒ＄（１３）＋Ｃｈｒ＄（１０））
‘ｒｅｔ＝ＩｐＯｕｔｐｕｔ（“＝”＋Ｔｒｉｍ（Ｓｔｒ（ａ０））＋“＋”＋Ｔｒｉｍ（Ｓｔｒ（ａ１））＋“＊ｘ＋”＋Ｔｒｉｍ（Ｓｔｒ（ａ２））＋“＊ｘ^２”＋Ｃｈ
ｒ＄（１３）＋Ｃｈｒ＄（１０））
‘ｒｅｔ＝ＩｐＯｕｔｐｕｔ（Ｃｈｒ＄（１３）＋Ｃｈｒ＄（１０））
ｒｅｔ＝ＩｐＳｅｑＰｌａｙ（ＳＥＱ＿ＮＥＸＴ）
Ｎｅｘｔ ｉ
ｒｅｔ＝ＩｐＯｕｔｐｕｔ（“ＲＥＳＵＬＴＳ：”＋Ｔｒｉｍ（Ｓｔｒ（ＴｏｔａｌＦｌａｗｓ））＋“Ｆｌａｗｓ ｏｕｔ ｏｆ”＋Ｔｒｉｍ（Ｓｔｒ（ＮＤａｔａ−Ｓｋｉｐｐｄ））＋“ｉｍａｇｅｓ”＋Ｃｈｒ＄（１３）＋Ｃｈｒ＄（１０）
ＰｅｒｃｅｎｔＦｌａｗｓ＝Ｉｎｔ（（（ＴｏｔａｌＦｌａｗｓ＊１００）／（ＮＤａｔａ−Ｓｋｉｐｐｅｄ））＊１００）／１００
ｒｅｔ＝ＩｐＯｕｔｐｕｔ（“Ｐｅｒｃｅｎｔ ｏｆ Ｉｍａｇｅｓ ｗｉｔｈ Ｆｌａｗｓ＝”＋Ｔｒｉｍ（Ｓｔｒ（ＰｅｒｃｅｎｔＦｌａｗｓ））＋“％”）
ＳｔｏｐＥａｒｌｙ：
Ｅｎｄ Ｓｕｂ

本発明の実施形態では、ソフトウェアアルゴリズムを実行するコンピュータを用いて温度プロファイルのくぼみを検出できる。先ず、システムノイズを除外して前記温度プロファイルを滑らかにする。次に、温度プロファイルの中央部分を抽出する。ｎ次多項式などの多項式を、抽出したデータに当てはめる。この多項式を当てはめるのに用いたアルゴリズムによって、当てはめた曲線のピークが実際のデータのピークの下方にくることが保証される。次に、実際のデータから当てはめた曲線を引き算して、残差を算出する。前記中央部分にくぼみがある場合、この中央部分における残差はゼロより小さくなる。続いて、コンピュータで実行されるソウトウェアアルゴリズムは前記残差の符号に基づいて一定の判断を行う。例えば、ゼロより小さい残差は棒材にポロシティがあることを示す。一方、ゼロを超える残差はポロシティがないことを示す。続いて、前記残差の大きさを用いて、検出した欠陥の大きさを分類してもよい。
（操作実施例）

表１に、本発明の実施形態の方法によって得られたデータをまとめた。表１に、試験１で、４５フィート／分（ＦＰＭ）（つまり、１３．７メートル／分）の鋳造速度において棒材を鋳造し、この棒材を冷却して切開した後、マイクロメータを用いて４．５％の欠陥を実測した結果を示す。一方、本発明の実施形態のＩＲ法では、５．６％の欠陥を観察した。この１．１％の差は、測定過程およびＩＲ法のノイズによる可能性がある。また、４５フィート／分（ＦＰＭ）（つまり、１３．７メートル／分）の鋳造速度で行った試験２では、ＩＲ法および実測による欠陥の差は、０．５％であった。さらに、鋳造速度を５０フィート／分（ＦＰＭ）（つまり、１５．２メートル／分）および５２フィート／分（ＦＰＭ）（つまり、１５．８メートル／分）に上げた場合、ＩＲ法および実測で求めた欠陥の割合は劇的に増加した。なお、５０フィート／分（ＦＰＭ）（つまり、１５．２メートル／分）について、この差が負の値になるのは、欠陥を計数するカメラによる欠陥割合に誤差があるためと思われる。こうした誤差は補正する必要があり、鋳造機械に恒久的に設置するように設計したシステムが必要である。

表１．選定した製造速度についての相関データ
１）鋳造機械速度（ＦＰＭ：フィート／分 ＝ ０．３０４ｍ／分）
２）マイクロメータを用いて棒材中実測した欠陥の割合
３）ＩＲ欠陥検出システムの出力
４）差＝ＩＲ検出値−実測値

表２に、異なるノイズ因子が、本発明の実施形態のＩＲで測定した欠陥の値と実際の欠陥の値との差に及ぼす影響を、欠陥のサイズとの関係で示す。鋳造速度に依存することなく、ノイズ因子０．００１２を用いて約０．００３平方インチ（０．０１９平方センチ）よりも大きい欠陥を、ノイズ因子０．００９５を用いて約０．００１９平方インチ（０．０１２平方センチ）よりも大きい欠陥を、ノイズ因子０．００７８を用いて約０．０００７平方インチ（０．００４５平方センチ）よりも大きい欠陥を検出することができる。

表２．ノイズを補正したデータ

（１平方インチ＝６．４５平方センチ）

１） フィート／分（＝０．３０４ｍ／分）

本発明の実施形態では、検出した欠陥のサイズを分類することができる。例えば、３種類のサイズ、つまり、小、中、および大サイズに分類できる。各サイズの群に対応する欠陥の実際のサイズは、例えば、個々のロッドミルに依存する。また、欠陥を分類するために、欠陥を示す残差の大きさを分析し、これを分類の基準として使うことができる。表３に、小、中、および大サイズの群を定義するのに用いたデータをまとめた。鋳造速度が、４７、５０、および５２ＦＰＭ（すなわち、１４．３、１５．２、および１５．８メートル／分）において計数した全体の欠陥を、３種類のサイズに分類できる。次に、残差の強度を、例えば以下のように分けてもよい。
８０未満 ＝ 小
８０以上、１４０未満 ＝ 中
１４０以上 ＝ 大

上記基準を用いることで、欠陥全体に対する各サイズ区分の割合（％）を計算できる。表３において、４４ＦＰＭ（１３．４メートル／分）の鋳造速度では、製造品の０．６％が欠陥をもち、この０．６％の製造品のうち、１００％が小サイズの欠陥であった。また、４７ＦＰＭ（１４．３メートル／分）の鋳造速度では、製造品の５．６％が欠陥をもち、この５．６％の製造品のうち、８６％が小サイズの欠陥、１３％が中サイズの欠陥、１％が大サイズの欠陥であった。さらに、鋳造速度５２ＦＰＭ（１５．８メートル／分）では、欠陥の割合は７％に増加し、この７％のうち、７３％が小サイズの欠陥、２３％が中サイズの欠陥、そして４％が大サイズの欠陥であった。なお、「欠陥をもつ製品の割合（％）」を、欠陥を検出した製品中のインチまたはセンチなどの割合（％）として定義してもよい。例えば、この割合が１０％の場合、試料棒材の１００インチの長さを分析したとき、この試料の１０インチの長さに欠陥が含まれる。但し、このことは試料中に１０インチの大きさの欠陥があることを示すわけではない。

表３．欠陥サイズの分布

一般に、本発明の実施例では、プログラムモジュールは、ルーチン類、プログラム類、コンポーネント類、データ構造類、および特定のタスク類、または特定の抽象データ型類を実行できる他の型の構造類を有してよい。さらに、携帯装置、マルチプロセッサシステム、マイクロプロセッサを用いた、またはプログラム化できるコンシューマエレクトロニクス類、ミニコンピュータ類、汎用コンピュータ類などを含む他のコンピュータシステム構造を用いて、本発明の実施形態を実施できる。また、通信ネットワークを介してリンクした遠隔処理装置によってタスクを実行できる分散型コンピュータ環境においても、本発明の実施形態を実行できる。分散型コンピュータ環境では、その場のまたは遠隔の記録保存装置の両方に、プログラムモジュールを設置できる。

本発明の実施形態は、離散電子素子を有する電気回路、論理ゲートを有する一括または一体型電子チップ、マイクロプロセッサを利用した回路、または電子素子やマイクロプロセッサを有する単一チップで実行できる。また、本発明の実施形態は、例えば、ＡＮＤ、ＯＲ、およびＮＯＴなどの論理演算を実行できる他の技術を利用して実施可能であり、こうした技術には機械技術、光学技術、流体技術、および量子技術が含まれるが、これらに限定されるものではない。さらに、本発明の実施形態は、汎用コンピュータ、または任意の他の回路類またはシステム類で実施することもできる。

例えば、本発明の実施形態は、コンピュータ処理（方法）、コンピュータシステム、またはコンピュータプログラムプロダクトまたはコンピュータにより読み取り可能な媒体などの製品として実施することができる。前記コンピュータプログラムプロダクトには、コンピュータシステムにより読み出し可能なコンピュータ用記録媒体、およびコンピュータ処理実行用の命令をコンピュータプログラムにコードするコンピュータ用記録媒体がある。また、前記コンピュータプログラムプロダクトは、コンピュータ処理実行用の命令コンピュータプログラムをコード化することによって、コンピュータシステムで読み出し可能な搬送波の伝播信号とすることもできる。従って、本発明は、ハードウェアおよび／またはソフトウェア（ファームウェア、常駐ソフトウェア、マイクロコードなどを含む）である。換言すれば、本発明の実施形態は、コンピュータ利用可能な、またはコンピュータにより読み取り可能な記録媒体上のコンピュータプログラムプロダクトであってよい。この記録媒体は、命令実行システムに関連して使用する媒体中に、コンピュータにより使用可能なプログラムコードまたはコンピュータにより読み取り可能なプログラムコードを有する。コンピュータにより使用可能な媒体またはコンピュータにより読み取り可能な媒体は、命令実行システム、機器、または装置に関連して使用する前記プログラムを、含み、記録し、通信し、伝達し、搬送することが可能ならばどのような媒体であってもよい。

コンピュータにより使用可能な媒体またはコンピュータにより読み取り可能な媒体は、例えば、電子的、磁気的、光学的、電磁的、赤外線的な、または半導体のシステム、機器、装置、または伝達媒体であってよいが、これらに限定されるものではない。コンピュータにより読み取り可能な媒体のより具体的な例としては（完全に網羅するものではないが）、以下の例が挙げられる。1本以上のワイヤをもつ電気コネクタ、携帯コンピュータフ
ロッピーディスク、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、消去・プログラム可能な読み出し専用メモリ（ＥＰＲＯＭまたはフラッシュメモリ）、光ファイバー、および携帯コンパクトディスク読み出し専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）などである。なお、前記コンピュータにより使用可能な媒体またはコンピュータにより読み取り可能な媒体は、例えば、紙または他の媒体を光学的にスキャンすることでプログラムが電子的に捕捉され、続いて、コンパイル、解釈され、または、さもなければ好適な方法で処理されて、必要ならばコンピュータメモリに記録することが可能なプログラムであるならば、プログラムを印刷した紙または他の好適な媒体であってもよい。

また、本発明の実施形態は、例えば、本発明の実施形態に係る方法、システムおよびコンピュータプログラムプロダクトを示したブロック図および／または操作イラストを参照して上記のように説明される。ブロック中に記載した機能／動作は、流れ図で示した順番で実施してよい。例えば、連続して示した２つのブロックは、実際に略同時に実行できるが、または、必要な機能／動作に応じて、時には逆の順番で実行してもよい。

以上、本発明のいくつかの実施形態を説明してきたが、別の実施形態も存在する。さらに、本発明の実施形態をメモリおよび他の記録媒体中に記録したデータと関連付けて説明してきたが、別のタイプのコンピュータにより読み取り可能な媒体に記録し、および前記前記媒体から読み出すことも可能である。例えば、こうした読み出し可能な媒体には、ハードディスク、フロッピーディスク、またはＣＤ−ＲＯＭなどの２次記録装置類、インターネットの搬送波、またはＲＡＭやＲＯＭなどその他の形態が含まれる。また、ここで開示した方法の工程は、本発明の範囲内で、記録工程および／または挿入または削除工程を含む任意の方法によって変更することができる。

本明細書には複数の例が含まれているが、本発明の範囲は以下に記載した請求の範囲によって示される。また、本明細書は構造的特徴および／または方法論的動作に特有の用語で記載してきたが、前記請求の範囲は上記の特徴または動作に限定されるものではない。むしろ、上記の具体的な特徴や動作は、本発明の実施形態の例として記載したものである。

Claims (14)

1. ポロシティ検出用のシステムであって、前記システムは、
   メモリ格納装置と、
   前記メモリ格納装置と結合した処理部とを有し、
   前記処理部は、
   鋳造品について実温度プロファイルを作成し、
   前記実温度プロファイルに２次多項式を当てはめ、
   前記当てはめた２次多項式と前記実温度プロファイルとを比較し、
   前記比較の結果、前記実温度プロファイルのピーク値が、前記２次多項式のピーク値よりも小さい場合、前記鋳造品中に空巣が存在することを示すことを特徴とするシステム。
2. 前記鋳造品について前記実温度プロファイルを作成する前記処理部が、前記鋳造品の第１の端部から前記鋳造品の第２の端部までの前記鋳造品についての前記実温度プロファイルを作成することを特徴とする、請求項１に記載のシステム。
3. 前記処理部が、赤外線装置から、前記鋳造品についての実温度プロファイルに対応するデータを受信することを特徴とする、請求項１に記載のシステム。
4. 前記処理部が、前記鋳造品中に前記空巣が存在するという前記表示が出た場合、前記鋳造品の鋳造工程を減速させることを特徴とする、請求項１に記載のシステム。
5. 前記実温度プロファイルに前記２次多項式を当てはめる前記処理部が、多項式からなる前記２次多項式を当てはめることを特徴とする、請求項１に記載のシステム。
6. ポロシティを検出する方法であって、前記方法は、
   コンピュータにより、鋳造品についての輻射プロファイルに２次多項式を当てはめる工程と、
   前記当てはめた２次多項式と前記輻射プロファイルとを比較する工程と、
   前記比較の結果、前記輻射プロファイルのピーク値が、前記２次多項式のピーク値よりも小さい場合、前記鋳造品中に空巣が存在することを示す工程とを有する方法。
7. 前記鋳造品についての前記輻射プロファイルを作成する工程をさらに有することを特徴とする、請求項６に記載の方法。
8. 赤外線装置から、前記鋳造品についての前記輻射プロファイルに対応するデータを受信する工程をさらに有することを特徴とする、請求項６に記載の方法。
9. 前記比較の結果、前記輻射プロファイルの前記ピーク値が、前記２次多項式の前記ピーク値よりも大きいとき、または、前記２次多項式の前記ピーク値に等しい場合、前記鋳造品中に空巣が存在しないことを示す工程をさらに有することを特徴とする、請求項６に記載の方法。
10. 前記鋳造品中に前記空巣が存在するという前記表示が出た場合、前記鋳造品の鋳造工程を減速させる工程をさらに有することを特徴とする、請求項６に記載の方法。
11. ポロシティ検出用のシステムであって、前記システムは、
    メモリ格納装置と、
    前記メモリ格納装置と結合した処理部とを有し、
    前記処理部は、
    鋳造品について実温度プロファイルを作成し、
    前記実温度プロファイルに２次多項式を当てはめ、
    前記当てはめた２次多項式と前記実温度プロファイルとを比較し、
    前記比較の結果、前記実温度プロファイルのピーク値が、前記２次多項式のピーク値よりも大きいとき、または、前記２次多項式のピーク値に等しい場合、前記鋳造品中に空巣が存在しないことを示すことを特徴とするシステム。
12. 前記鋳造品について前記実温度プロファイルを作成する前記処理部が、前記鋳造品の第１の端部から前記鋳造品の第２の端部までの前記鋳造品についての前記実温度プロファイルを作成することを特徴とする、請求項１１に記載のシステム。
13. 前記処理部が、赤外線装置から、前記鋳造品についての実温度プロファイルに対応するデータを受信することを特徴とする、請求項１１に記載のシステム。
14. 前記処理部が、前記鋳造品中に前記空巣が存在しないという前記表示が出た場合、前記鋳造品の鋳造工程を加速させることを特徴とする、請求項１１に記載のシステム。