JP7078543B2

JP7078543B2 - 多方向の照明及び関連デバイスによって表面上の欠陥を検出するための方法

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Publication number: JP7078543B2
Application number: JP2018552217A
Authority: JP
Inventors: マチュー・タグリオーヌ; クレマン・スコピンスキー; ゴーティエ・カプト
Original assignee: Framatome SA
Current assignee: Areva NP SAS
Priority date: 2016-04-05
Filing date: 2017-04-05
Publication date: 2022-05-31
Anticipated expiration: 2037-04-05
Also published as: CN108885181A; JP2019510981A; US20190162674A1; SA518400151B1; CN108885181B; ZA201806534B; EP3440452B1; FI3440452T3; BR112018069960B1; ES2956762T3; WO2017174683A1; BR112018069960A2; HRP20230954T1; EP3440452A1; US10648920B2; FR3049709A1; FR3049709B1

Description

本発明は、表面上の欠陥を検出するための方法に関する。

それはまた、関連した検出デバイスに関する。

一つの現在の方法は、イメージ又は表面のフィルムを取得することから成る。上記イメージ又はフィルムは、次にオペレータによって見られ、識別した欠陥を指し示す。

しかしながら、オペレータは、注意不足に起因して欠陥を識別しないかもしれない。さらに、欠陥を判断することを可能にする基準は主観的である、つまり、欠陥を構成するものの定義は、オペレータに応じて変わり得る。

これらの問題を相殺するためにしばしば実施される一つの解決法は、複数のオペレータによってフィルム又はイメージを見られるようにすることである。さらに、表面イメージ例は、何が欠陥であり、又は何が欠陥ではないかを示すために用いられる。

しかしながら、示される例は、網羅的でもないし再現可能でもない。

欠陥の事象では、専門家が相談される。そして専門家間で多くの議論が生じ、専門家は必ずしも互いに合意しない。

表面の分析は、時間がかかり且つ複雑であり得る。

本発明は特に、表面上の欠陥を検出するために簡単且つ安全な方法を提供することによってこの欠点を解決することを目的にする。

その目的のために、本発明は特に、表面上の欠陥を検出するための方法に関連し、本方法は：
－光軸を有する光学デバイスを用いて表面の複数のイメージを取得するステップであって、各イメージが、表面の各点に関して与えられる照明方向に沿った表面の照明によって、且つ所与の光学的方向に沿った光学デバイスの光軸によって、取得され、イメージが、異なる照明方向又は照明方向の異なる組み合わせによって、及び／又は異なる光学的方向によって取得される、ステップと；
－表面の各点に関して、複数のパラメータの取得イメージから、計算するステップであって、パラメータが、照明方向及び観測方向の関数として表面の上記点の応答を特徴づける方程式の係数を含む、ステップと；
－表面が上記点で欠陥を有するかどうかを、計算されたパラメータから推定するステップと、を含む。

本発明による検出方法は、単独で考慮される又は任意の技術的に可能な組み合わせに従って、１つ又は複数の以下の特徴をさらに含み得る：
－光学的方向が、複数のイメージに関して同じである；
－光学的方向が、表面に対して実質的に垂直である；
－照明が照明デバイスによって行われ、照明デバイスが第１の数の光源を含み、第１の数が６より大きく、各光源が各取得イメージに関して、異なる照明方向を有し、単一の光源又は画定されたソースの組み合わせが照らされ、単一の光源又は組み合わせが、各取得イメージに関して異なる；
－光源が、同一の照明強度を有する；
－光源が、表面を囲む半球に配される；
－照明デバイスが、表面に対して第１の数の位置において動くことが可能である１つ又は複数の光源を含む；
－表面の各点に関して、パラメータの計算が以下のステップを含む：
・取得イメージの関数として発達する量を画定するステップと、
・量の発展に関して照明方向及び／又は観測方向に応じて表面のモデルを選択するステップであって、モデルが係数を含む、ステップと、
・量の発展の回帰によって係数を計算するステップと；
－量が、表面の点のグレー強度に対応し、モデルが照明方向に応じる；
－上記点で少なくとも１つのパラメータが、画定された区間に含まれないとき、欠陥が上記点で検出される；
－上記点で少なくとも１つのパラメータが、表面の点のセット上で上記パラメータの平均値を中心とする区間に含まれないとき、欠陥が上記点で検出される；
－上記点での少なくとも１つのパラメータが、隣接する点で上記パラメータのバックグラウンドノイズに対して検出しきい値として選択された値と異なるとき、欠陥が上記点で検出され、表面が隣接する点で欠陥を有さない。

本発明はまた、表面上の欠陥を検出するためのデバイスに関し、検出デバイスが：
－光軸を有する光学デバイスであって、上記光学デバイスが、所与の光学的方向に沿って上記表面のイメージを取得することが可能である、光学デバイスと、
－いくつかの異なる照明方向を有する照明デバイスと、
－電子計算デバイスであって、上記電子計算デバイスが：
・上記光学デバイスを介して上記表面の複数のイメージを取得し、各イメージが、異なる照明方向又は各イメージに関して照明方向の異なる組み合わせによって、所与の光学的方向に沿って取得され、
・表面の各点に関して、取得イメージから、複数のパラメータを計算し、パラメータが、照明方向及び観測方向の関数として表面の上記点の応答を特徴づける方程式の係数を含み；
・表面が上記点で欠陥を有するかどうかを、計算されたパラメータから推定する、ように構成される電子計算デバイスと、を含む。

本発明は、例としてのみ提供され且つ添付の図面を参照して行われる、以下の説明を用いてより良く理解されるであろう。

本発明の検出方法において用いられる例のデバイスの概略図である。本発明の方法の実施形態のステップの略図である。その上で検出方法が適用される表面の例のイメージである。図３の表面の線上の３つパラメータの発展の例である。図３の表面上の例の欠陥検出である。欠陥を有する点及び欠陥を有さない点でのパラメータの例である。

表面１２上の欠陥を検出するための例のデバイス１０は、図１に示される。

検出デバイス１０は、光学デバイス１４、第１の数の光源１６を含む照明デバイス１５、及び、電子計算デバイス１８を含む。

光学デバイス１４は、所与の光学的方向Ｏと位置合わせされた光軸を有する。それは、取得領域を有する。

光学デバイス１４は、所与の光学的方向Ｏに沿って表面１２のイメージを取得することが可能である。取得領域は、検査されることになる表面１２と一致して、取得イメージが表面１２を表すようになる。

表面の各点に関して、観測方向Ｂ，Ｂ’は、光学デバイス１４と表面１２の点との間で画定される。

ここで取得領域は固定される。

光学的方向Ｏは、典型的には、表面１２に対して実質的に垂直である。代わりに、光学的方向Ｏは、表面１２に対して実質的に垂直でない。

光学デバイス１４は例えばカメラである。

代わりに、取得領域は、表面１２の一部のみと一致し、且つ、表面１２に対して動くことが可能であり、いくつかの部分において表面１２のすべてを取得することが可能である。

各取得イメージは、サイズｉ＊ｊを有するピクセルのマトリクスで構成され、ｉは水平線の数であり、ｊはマトリクスの垂直線の数であり、２つのパラメータ（ｉ，ｊ）の内少なくとも１つは１より大きい。ピクセルは例えばｈ＊Ｌで表されるサイズを有する矩形であり、ｈはその高さであり且つＬはその幅である。高さｈは幅Ｌに等しい。代わりに、高さは幅と異なる。

以後、「表面の点」とは、差別することなく、取得イメージのピクセル又はピクセルにおいて取得された表面の一部を指す。

光源１６は、表面１２を照らすことが可能である。

表面の各点に関して、光源１６は各々、表面１２の点へ光源を接続する所与の照明方向Ｅ，Ｅ’を有する。照明方向は、各光源に関して異なる。

光源１６は、典型的には、表面１２を囲む半球２０に配される。

第１の数は、例えば６より大きく、より具体的には２０より大きい。第１の数は、例えば３２と１２８との間、より具体的には９６と等しい。

光源１６は、例えば発光ダイオード（ＬＥＤ）である。

それらは、オフ又はオンされ得る。それらは、互いに独立してオンされることが可能であるように構成される。

光源１６は、典型的には、同一の照明強度を有する。

代わりに、照明デバイス１５は、表面に対して第１の数の位置において、例えば半球２０上で、動くことが可能である１つ又は複数の光源を含む。

代わりに、照明デバイス１５は、同一でないことがある１つ又は複数の光を含む。照明デバイスが完全にオンされるとき、これは例えば、取得される表面の不均一な照明を提供する。取得システム及び表面は、相対的な動きを有する。

電子計算デバイス１８は例えば、コンピュータ、計算機、計算モジュール、少なくとも１つのプログラム可能な論理構成要素、例えばＦＰＧＡ（フィールドプログラマブルゲートアレイ）、又は、少なくとも１つの専用集積回路、例えばＡＳＩＣｓ（特定用途向け集積回路）である。

電子計算デバイス１８は例えば、光学デバイス１４及び照明デバイス１５へ接続される。

電子計算デバイス１８は、互いに独立して各々の光源１６をオンまたはオフすることが可能である。

電子計算デバイス１８はさらに、光学デバイス１４による表面の少なくとも１つのイメージの取得を引き起こすように設けられる。

そのため、それは、光学デバイス１４によって表面の複数のイメージの取得を駆動するように構成され、各イメージは所与の光学的方向Ｏに沿って、且つ単一の光源又は各イメージに関する異なる照らされる固有のソースの、画定される組み合わせによって、取得される。

表面の各点に関して、電子計算デバイス１８は、取得イメージから、複数のパラメータを計算するように構成され、パラメータは、照明方向及び観測方向の関数として表面の上記点の応答を特徴づける方程式の係数を含み、その後、表面が上記点で欠陥を有するかどうかを計算されたパラメータから推定する。

最後の点は、欠陥を検出するための方法と関連して、以下で詳細に記載される。

表面における欠陥を検出するための方法は、今から図２を考慮して記載されるであろう。

本方法は、以前に記載されたデバイスによって、より具体的には電子計算デバイス１８を用いて、ここで実行される。

本方法は、以下のステップを含む：
－取得１００、
－パラメータ１０２を計算するステップ、及び
－欠陥１０４の存在を推定するステップ。

取得１００の間、表面の複数のイメージ２００は、光学デバイス１４によって取得される。１つのこのようなイメージは、図３において示される。

各イメージ２００は、表面の各点に関する所与の照明方向Ｅ，Ｅ’に沿った表面１２の照明によって、且つ所与の光学的方向Ｏに沿った光学デバイス１４の光軸によって、取得される。

イメージ２００は、異なる照明方向Ｅ，Ｅ’、又は照明方向の組み合わせによって取得される。

代わりに、イメージ２００は、異なる光学的方向Ｏによって取得される。

代わりに、イメージ２００は、異なる照明方向Ｅ，Ｅ’又は照明方向の組み合わせによって、及び異なる光学的方向Ｏによって取得される。

示される実施形態では、照明方向Ｅ，Ｅ’は、各取得イメージに関して異なり、光学的方向Ｏは、不変であり且つ表面１２に対して実質的に垂直である。

各取得イメージに関して、固有の光源、又は照明デバイスの固有のソース１６の画定された組み合わせは照らされ、固有の光源又は組み合わせは各取得イメージに関して異なる。

光源又は組み合わせのセットは、順番に照らされて、光源当たり又は組み合わせ当たり１つのイメージを取得する。代わりに、特定のソース又は組み合わせは、照らされない。

その後、パラメータ１０２の計算の間、表面の各点２０２に関して、つまり、ここでは取得イメージの各ピクセルに関して、複数のパラメータが、取得イメージから計算される。

パラメータは、照明方向Ｅ，Ｅ’及び観測方向Ｂ，Ｂ’の関数として表面の上記点の応答を特徴づける方程式の係数から計算される。

表面２００の各点２０２に関して、パラメータ１０２の計算はここで以下のステップを含む：
－量を画定するステップ１０６、
－モデルを選択するステップ１０８、及び
－係数を計算するステップ１１０。

量の画定１０６の間、取得イメージの関数として発達する量が、画定される。

例えば、量はここでは、表面の点のグレー強度であり、グレー強度は、取得イメージに応じて可変である。

並行して、量の発展を表すモデルが選択される１０８。モデルは、照明方向Ｅ，Ｅ’及び／又は観測方向Ｂ，Ｂ’に依存する。モデルは、係数を含む。

ここで、モデルは、照明方向のみに依存する。それは例えば、以下の形を想定する：

ここで、Ｇは量であり、Ｅは照明方向であり、ａ_０，ａ_１，ａ_２，ａ_３，ａ_４及びａ_５は係数であり、Ｄ_ｕ及びＤ_ｖは表面の点へ光源を接続するベクトルの座標である。

係数ａ_０，ａ_１，ａ_２，ａ_３，ａ_４及びａ_５はここで不確定である。

その後、係数１１０の計算の間、モデル上の量の適用が行われて、ａ_０，ａ_１，ａ_２，ａ_３，ａ_４及びａ_５の値を計算する。

パラメータはここで、係数ａ_０，ａ_１，ａ_２，ａ_３，ａ_４及びａ_５に等しいので、計算される。

表面の各点に関して、同じ量及び同じモデルが画定される。そのため、表面の各点に関して、パラメータａ_０，ａ_１，ａ_２，ａ_３，ａ_４及びａ_５が得られる。例えば、表面の各点に関してパラメータの値を示す表面のマップを得る。

図４は、図３に示される表面の点の線２０４に沿って３つのパラメータの発展を示す。

代わりに、パラメータは、係数から計算される他の値である。

欠陥の存在を推定するとき１０４、表面が上記点で欠陥を有するかどうかは、計算されたパラメータから推定される。

図６では、例えば、パラメータが示され、曲線Ｃ_１は欠陥を有さない点であり、曲線Ｃ_２は欠陥を有する点である。

各点に関してステップ１０４において得られる結果は、例えば、欠陥が上記点で検出されるかどうかを、バイナリ形式において、示すブール（Ｂｏｏｌｅａｎ）である。

図５は、線２０４に沿ったブールを示す。：ブールが０に等しい場合、欠陥は検出されない；ブールが１に等しい場合、欠陥が検出される。

そのため、図５では、単一の欠陥３００が検出され、いくつかの隣接する点にわたって伸びる。

１つ又は複数の基準が、パラメータから欠陥の存在を推定するために用いられる。これらの基準は、以下で説明され、欠陥を検出するために単独で又は組み合わせで用いられる。例えば、少なくとも２つの基準が有効とされるとき、欠陥が検出される。

第１の基準は、上記点で少なくとも１つのパラメータが区間に含まれないときに、欠陥が上記点で検出されることである。

より具体的には、区間は、表面の点のセットにわたる上記パラメータの平均値を中心とする。

代わりに、区間は、所与の区間である。

代わりに、上記点で少なくとも所与の数のパラメータが個別の区間に含まれないとき、欠陥が上記点で検出される。

第２の基準は、上記点での少なくとも１つのパラメータが、隣接する点で上記パラメータのバックグラウンドノイズに対して検出しきい値として選択された値と異なるとき、欠陥が上記点で検出され、表面が、隣接する点で欠陥を有さないことである。

そのため、表面は、次から次へと分析される。

そして、欠陥が存在しない表面の少なくとも第１の点を画定することは適切である。

代わりに、電子計算デバイス１８は、表面の場所が欠陥を含まないことを考慮し、次から次へと、表面における欠陥を検出する。結果が受け入れることが出来ないと見なされる場合、例えば表面の大部分が欠陥を有すると検出される場合、そのとき、ステップは、以前のものと異なる他の一つの場所が欠陥を含まないことを考慮して、繰り返される。

第３の基準は、信号の形状に基づく。

ここで信号は、点の画定されたセットにわたる１つ又は複数のパラメータの発展である。ここでセットの点は、隣接している。セットの点は例えば、中心点を中心とするゾーンである。

パターンは、欠陥が検出される、及び／又は、欠陥が検出されない場合に対応して画定される。信号の形は、パターンと比較されて、欠陥が検出されるかどうかを決定する。欠陥は、中心点で、中心点を含み且つ点のセットにおいてに含まれるゾーンにおいて、又は点のセットにおいて、検出される。

そのため、表面の各点に関して、欠陥が存在するかどうかはパラメータから推定される。

これは例えば、欠陥を容易に見えるようにするために表面のバイナリマップ上で表されることができる。

代わりに、光源１６は、同一の照明強度を有さない。その後、デバイスの校正が行われる。

他の１つの実施形態では、光学デバイスの光学的方向が変わり、表面及び光源は、各取得イメージ間で動かないままである。代わりに、光学的方向及び照明方向は、表面に対して動くことができる。

代わりに、パラメータ１０２の計算は、双方向反射分布関数（ＢＲＤＦ）又は離散モーダル分解（ＤＭＤ）又は多項式テクスチャマッピング（ＰＴＭ）等の他の１つの数学的モデルに基づく。

特に取得イメージから計算されたパラメータからの直接の推定は、オペレータに基づいて変わる欠陥の存在への感受性をなくすことを可能にする。そのため本方法は、固有の且つ客観的な結果を得ることを可能にする。そのため、本方法は、より簡易であり且つ安全に為される。

Claims

表面（１２）上の欠陥を検出するための方法であって、本方法は：
－光軸を有する光学デバイス（１４）を用いて表面（１２）の複数のイメージ（２００）を取得するステップ（１００）であって、複数の取得イメージ（２００）それぞれが、前記表面（１２）の各点に当てられる照明方向（Ｅ，Ｅ’）に沿った照明で光軸方向（Ｏ）に沿って前記光学デバイス（１４）により取得され、前記複数の取得イメージ（２００）が、異なる前記照明方向（Ｅ，Ｅ’）又は異なる前記照明方向の組み合わせによって、かつ／又は、異なる前記光軸方向（Ｏ）に沿って取得される、ステップと；
－前記表面（１２）の各点（２０２）に関して、前記複数の取得イメージ（２００）から複数のパラメータを計算するステップ（１０２）であって、前記複数のパラメータが、前記照明方向（Ｅ，Ｅ’）及び前記光学デバイス（１４）の観測方向（Ｂ，Ｂ’）の関数として前記表面（１２）の各点（２０２）の応答を特徴づける方程式の係数を含み、前記表面（１２）の各点（２０２）が、前記複数の取得イメージにおける一ピクセルで取得された前記表面の一部と一致する、ステップと；
欠陥がない又は欠陥がないと考えられる前記表面（１２）の少なくとも第１の点を画定するステップと；
－表面が前記表面（１２）の前記各点（２０２）で欠陥を有するかどうかを、計算された前記複数のパラメータから推定する（１０４）ステップと、を含み、
所与の点（２０２）で欠陥が検出されるのは、前記所与の点における少なくとも１つのパラメータが、欠陥がない又は欠陥がないと考えられる隣接点での前記パラメータのバックグラウンドノイズに対する検出しきい値とは異なるときである、検出方法。
前記光軸方向（Ｏ）が、前記複数の取得イメージ（２００）に対して同一であることを特徴とする、請求項１に記載の検出方法。
前記光軸方向（Ｏ）が、前記表面（１２）に対して垂直であることを特徴とする、請求項２に記載の検出方法。
前記照明が照明デバイス（１５）によって行われ、前記照明デバイス（１５）が第１の数の光源（１６）を含み、前記第１の数が６より大きく、前記第１の数の光源（１６）それぞれが異なる前記照明方向（Ｅ，Ｅ’）を有し、前記複数の取得イメージそれぞれに対して、単一の前記光源（１６）又は所定の複数の前記光源（１６）の組み合わせで照射され、前記単一の光源（１６）又は前記所定の複数の光源（１６）の組み合わせが、前記複数の取得イメージ（２００）それぞれに対して異なることを特徴とする、請求項１から３の何れか一項に記載の検出方法。
前記第１の数の光源（１６）それぞれが、同一の光強度を有する、請求項４に記載の検出方法。
前記第１の数の光源（１６）が、前記表面（１２）を覆う半球面（２０）上に配置されることを特徴とする、請求項４又は５に記載の検出方法。
前記照明が照明デバイス（１５）によって行われ、前記照明デバイス（１５）が、前記表面（１２）に対して第１の数の位置間を移動可能な１つ又は複数の光源を含むことを特徴とする、請求項１に記載の検出方法。
前記表面（１２）の各点（２０２）に関して、前記複数のパラメータの計算が：
－前記複数の取得イメージ上で変化する量を決めるステップ（１０６）と、
－前記照明方向（Ｅ，Ｅ’）及び／又は前記観測方向（Ｂ，Ｂ’）に応じて前記表面（１２）のモデルを選択するステップ（１０８）であって、前記モデルが前記量の変化を表し、前記モデルが係数を含む、ステップと、
－前記量の変化の回帰によって前記係数を計算するステップ（１１０）と、を含むことを特徴とする、請求項１から７の何れか一項に記載の検出方法。
前記量が、前記表面（１２）の各点（２０２）のグレー強度であり、前記モデルが前記照明方向（Ｅ，Ｅ’）に応じることを特徴とする、請求項８に記載の検出方法。
前記表面（１２）の一点（２０２）での前記複数のパラメータの少なくとも１つが、所定の範囲に含まれないとき、欠陥が前記一点（２０２）で検出されることを特徴とする、請求項１から９の何れか一項に記載の検出方法。
前記表面（１２）の一点（２０２）での前記複数のパラメータの少なくとも１つが、前記表面（１２）の点のセットの前記パラメータの平均値を中心とする範囲に含まれないとき、欠陥が前記一点（２０２）で検出されることを特徴とする、請求項１から１０の何れか一項に記載の検出方法。