JP6283419B2 - 欠陥指標の検出方法 - Google Patents
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Description
ここで、m及びbは線形モデルの回帰パラメータであり、dmaxはスライス内の最大経路長である。
ここで、αは成長方向Giとベクトル方向Fiとの内積であり、C1は緩い一対のしきい値であり、C2は厳密な一対のしきい値である。Cは、評価対象のボクセルについて動的に生成されたしきい値であってもよい。
ここで、xは1つのものを表し、μはスライスの平均を表し、σはスライスの標準偏差を表す。
ここで、μbは平均を表し、σminは標準偏差を表す。ブロック628で、信号強度の百分率低下を、例えばオペレータに報告することができるので、オペレータはさらにどのような操作を行うべきか決定することができる。
Claims (12)
- 複合材部品内の潜在的欠陥の通知を提供するための、ボリュメトリックコンピュータ断層撮影法(VCT)に基づく方法であって、
複合材部品の3次元(3D)ボリュームを表現するVCTスキャンデータを取得するステップ(102)と、
ビームハードニング及び/又は散乱アーティファクトを含む複合材部品の生成された背景に対して、3Dボリュームを正規化するステップ(220)と、
正規化した3Dボリューム内の潜在的欠陥の指標を検出するステップ(222)と、
指標に関する情報を出力するステップ(112)と
を含んでおり、当該方法が、
コンピュータ支援設計(CAD)モデルに少なくとも部分的に基づいて、検出された指標の境界を決定するステップ(224)であって、指標に関する情報が、境界に関する情報を含むステップと、
指標のシードボクセルを特定するステップ(222)と、
シードボクセルの周囲で領域成長を実行するステップ(620,720)と
をさらに含んでいる、VCT式方法。 - 出力するステップは、ディスプレイ(806)上で、指標を含む複合材部品の3D画像を描画するステップを含む、請求項1に記載のVCT式方法。
- CADモデルは、複合材部品のプライモデル(400)であり、シードボクセルの周辺の領域の成長は、プライモデルによって制約される、請求項1に記載のVCT式方法。
- 適応的バイラテラルフィルタを用いて、正規化した3Dボリュームをノイズ除去するステップ(610)をさらに含む、請求項1に記載のVCT式方法。
- ノンローカルミーンフィルタを用いて、正規化した3Dボリュームをノイズ除去するステップ(606)をさらに含む、請求項1に記載のVCT式方法。
- 指標の信号領域を特定するステップ(224)と、
コンピュータ支援設計(CAD)モデルに基づいて指標の背景を特定するステップ(220)とをさらに含む、請求項1に記載のVCT式方法。 - 信号領域及び指標の背景に基づいて、指標の信号強度を算出するステップ(226)をさらに含む、請求項6に記載のVCT式方法。
- 正規化するステップは、複合材部品の部品マスクを生成するステップ(602)を含む、請求項7に記載のVCT式方法。
- 複合材部品の3Dボリュームから複合材部品の生成された背景(220)を減算するステップをさらに含む、請求項8に記載のVCT式方法。
- 検出するステップは、3Dボリュームの全体的ポロシティ及び局所的ポロシティを算出するステップ(222)を含む、請求項1に記載のVCT式方法。
- 複合材部品内の潜在的欠陥をユーザに通知するためのシステム(800)であって、
1以上のプロセッサ(802)と、
1以上のプロセッサに動作可能に接続されたメモリ(804)と
を備えていて、メモリが、1以上のプロセッサによる命令の実行に応答して、1以上のプロセッサに、
1以上のコンピュータネットワークを介して、関連する複数の部品を表現するデータをVCT取得装置からインポート(104)し、
インポートしたデータから、関連する複数の部品のうちの個々の部品を表現するデータのサブセットをセグメンテーション(106)し、
データのサブセット内の潜在的欠陥の指標を特定し分類するための支援欠陥認識を実行(108)し、
特定し分類した潜在的欠陥の指標をオペレータに報告(112)する
命令を含んでおり、支援欠陥認識が、
散乱又はビームハードニングアーティファクトを含む個々の部品の生成された背景ボリュームに対してデータのサブセットを正規化するステップ(220)と、
コンピュータ支援設計(CAD)モデルに少なくとも部分的に基づいて、検出された指標の境界を決定するステップ(224)であって、指標に関する情報が、境界に関する情報を含むステップと、
指標のシードボクセルを特定するステップ(222)と、
シードボクセルの周囲で領域成長を実行するステップ(620,720)と
を含んでいる、システム(800)。 - 支援欠陥認識は、適応的バイラテラルフィルタ又はノンローカルミーンフィルタを用いたデータのサブセットのノイズ除去(222)を含む、請求項11に記載のシステム(800)。
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