JP7080006B2 - 複合材検査 - Google Patents

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Description

本開示は概して非破壊検査に関し、具体的には、層状構造物での非破壊検査の実施に関する。また更に具体的には、本開示は、複合材料構造物における材料の変化、又は他の不整合を検出するための方法及び装置に関する。
航空機、車両及び他の構造物の製造において、これらの構造物の形成に使用される部品の検査は、多くの場合、当該部品が所望の性能を示す所望のパラメータを有するか否かを決定するために実行される。加えて、構造物及び部品は、航空機、車両、及び他の構造物が使用される際の通常の保守管理の一環として検査される。
非破壊試験は、一般的にこれらの部品で実施される。非破壊試験は、運用時の部品使用能力を変えることなく、部品の特性を評価するために使用される。
超音波試験は、一種の非破壊試験である。超音波試験は、多くの場合、複合材料を含む、又は複合材料からなる航空機部品の検査を実施するために使用される。超音波試験は、航空機部品又は構造物などの試験対象物を通過する音響波を送信することを含む。
超音波試験は一般的にトランスデューサを使用して実施される。トランスデューサは、音響波を試験対象物へ送り、音響波に対する応答を検出する。音響波に対する応答は、試験対象物に不整合が存在するか否かを判定するため分析される。
航空機、自動車、医療機器、また、衣料品でさえも、複合材料の比率が増々高まるように設計及び製造されている。例えば、航空機の重量を減らすため、航空機では複合材料が使用されている。この軽量化により、ペイロード能力及び燃費効率などの性能特性が改善される。さらに、複合材料により航空機の様々なコンポーネントの寿命が延びる。複合材料はまた、義肢、自転車、自動車、鎧、或いはその他の所望の製品など、他のアイテムでも重量を低減しうる。
複合材料は、２つ以上の機能コンポーネントを組み合わせることにより作製される頑丈かつ軽量な材料となりうる。複合材料は例えば、ポリマー樹脂マトリクスに結合された強化繊維を含みうる。複合材料で使用される樹脂は、熱可塑性又は熱硬化性樹脂を含みうる。繊維は一方向性であってもよく、或いは、織布又は繊維織物の形態をとってもよい。
複合材料構造物を製造する際には、複合材料の層は一般的にツール上にレイアップされる。層は、シート状の繊維で構成されてもよい。これらのシートは、織物、テープ、トウ、又は他の好適な形態を取りうる。場合によっては、樹脂はシートに注入されてもよく、又は予め含浸されてもよい。これらの種類のシートは、一般的にプリプレグと呼ばれる。プリプレグの異なる層は、異なる向きにレイアップすることができ、製造されている複合材料構造物の性能要件に応じて異なる数の層が使用できる。
複合材料構造物の製造中又は使用中に、複合材料構造物に不整合がもたらされることがありうる。複合材料を作り上げる層の規則的な間隔により、不整合の場所又は種類によっては、複合材料の検査は所望以上に困難になりうる。
更に、不整合によっては、従来の非破壊技術を使用して検出できないことがありうる。したがって、少なくとも上述の問題点の幾つかと、起こりうる他の問題点を考慮する方法及び装置を有することが望ましい。
例示的な一実施形態では、複合材料構造物の材料の変化を検出する方法が提供される。パルスレーザービームは、幾つかの複合材料からなる複合材料構造物の方に向けられる。パルスレーザービームの放射が複合材料構造物によって吸収されると、広帯域超音波信号が複合材料構造物内に形成される。広帯域超音波信号は検出され、データを形成する。データは幾つかの超音波Ａ－スキャンを含む。幾つかの超音波Ａ－スキャンの各々に対して複数の周波数測定値を特定するように、データは処理される。周波数画像は、複数の周波数測定値を使用して表示される。材料の変化は周波数画像の中に提示される。
別の例示的な実施形態では、方法が提示される。パルスレーザービームは、複数の層からなる複合材料構造物の方に向けられる。幾つかの広帯域超音波信号は、パルスレーザービームの放射が複合材料構造物によって吸収されるときに、複合材料構造物内に形成される。広帯域超音波信号は検出され、データを形成する。データは、複合材料構造物に対する複数の超音波Ａ－スキャンを含む。移動窓は、複数の超音波Ａ－スキャンの各々に適用され、窓処理された信号（ｗｉｎｄｏｗｅｄ ｓｉｇｎａｌｓ）を形成する。周波数測定値は、複数の超音波Ａ－スキャンの各々に対して窓処理された信号内で決定される。構造信号のスペクトルコンポーネントは、周波数測定値を使用して、複数の超音波Ａ－スキャンの各々のＡ－スキャンスペクトルから取り除かれる。補間されたＡ－スキャンスペクトルデータを形成するため、構造信号のスペクトルコンポーネントを取り除いた後、複数の超音波Ａ－スキャンの各々のＡ－スキャンスペクトルに対して補間法が実行される。
更なる例示的な実施形態では、方法が提示される。複合材料構造物に対するデータは、レーザー超音波検査システムを使用して取得される。データの構造信号のスペクトルコンポーネントの周波数及び幅が決定される。構造信号のスペクトルコンポーネントは、周波数領域のデータから取り除かれる。構造信号のスペクトルコンポーネントを取り除くことによって、空のまま残されたＡ－スキャンスペクトルの領域を満たすように補間ルーチンが実行され、補間されたデータが形成される。補間されたデータに対して逆フーリエ変換が実行され、構造信号が取り除かれた処理済みＡ－スキャンが形成される。
これらの特徴及び機能は、本開示の様々な実施形態で独立に実現してもよく、更に別の実施形態で組み合わせてもよい。以下の説明及び図面を参照して、これらの実施形態が更に詳細に理解されよう。
例示的な実施形態の特徴と考えられる新規の特徴は、添付の特許請求の範囲に決定される。しかし、例示的な実施形態並びに好ましい使用モードと、更にはその目的及び特性とは、添付図面を参照しつつ、本開示の例示的な実施形態の後述の詳細な説明を読むことにより、最もよく理解されるであろう。
例示的実施形態が実施されうる航空機の図である。 例示的な実施形態による、検査環境のブロック図である。 例示的な実施形態による、検出器データの処理のブロック図である。 例示的な実施形態による、周波数領域における超音波Ａ－スキャンスペクトルの図である。 例示的な実施形態による、周波数領域における補間された超音波Ａ－スキャンスペクトルの図である。 例示的な実施形態による、３つのＢ－スキャンの図である。 例示的な実施形態による、時間領域における超音波Ａ－スキャン上の移動窓の図である。 例示的な実施形態による、Ｂ－スキャン画像と周波数画像の図である。 例示的な実施形態による、複合材料構造物の材料の変化を検出するための処理のフロー図である。 例示的な実施形態による、不整合検出を改善するためのデータ処理工程のフロー図である。 例示的な実施形態による、不整合検出を改善するためのデータ処理工程のフロー図である。 例示的な実施形態による、データ処理システムをブロック図の形態で示したものである。 例示的な実施形態による、航空機の製造及び保守方法をブロック図の形態で示したものである。 例示的な実施形態が実装される航空機をブロック図の形態で示したものである。
種々の例示的な実施形態は、一又は複数の異なる検討事項を認識し且つ考慮している。例えば、例示的な実施形態は、複合材料構造物の性能が組成と製造品質の両方に依存することを認識し且つ考慮している。例示的な実施形態は更に、複合材料の構造特性が応力後の非可逆的な化学劣化及び機械的劣化に敏感になりうることを認識し且つ考慮している。応力は熱的であっても、機械的であってもよい。例えば、熱応力は、落雷、ジェットエンジン排ガス、又は他の熱的な出来事によって、複合材料に与えられうる。
例示的な実施形態は、熱応力又は機械応力が複合材料構造物の材料変化を引き起こしうることを認識し且つ考慮している。このような材料変化は、複合材料構造物の強度を低下させうる。例示的な実施形態は更に、明白な不整合がないまま複合材料の強度が低下しうることを認識し且つ考慮している。
例示的な実施形態は、従来の超音波及びＸ線検査が複合材料の肉眼的な傷を検出しうることを認識し且つ考慮している。しかしながら、例示的な実施形態はまた、従来の超音波及びＸ線検査が応力に起因する複合材料構造物の材料変化を検出できないことを認識し且つ考慮している。例示的な実施形態は、材料変化を検出する従来の検査技術が表面の変化に限定されうることを認識し且つ考慮している。現時点では、従来の検査技術は、応力に起因する材料変化に関して、複合材料の全容積を評価することはできない。
ここで図面、具体的には図１を参照すると、例示的実施形態が実施されうる航空機の図が示される。この例示的な実施例では、航空機１００は、機体１０６に取り付けられた翼１０２及び翼１０４を有する。航空機１００は、翼１０２に取り付けられたエンジン１０８と翼１０４に取り付けられたエンジン１１０とを含む。
機体１０６は、尾部１１２を有する。水平安定板１１４、水平安定板１１６、及び垂直安定板１１８は、機体１０６の尾部１１２に取り付けられている。
航空機１００は、例示的な実施形態により、レーザー超音波検査システムによって検査されうる複合材料構造物を有する航空機の例である。例えば、翼１０２又は翼１０４のうちの少なくとも１つの複合材料外板は、レーザー超音波検査システムを使用して検査されうる。
本明細書で使用されているように、列挙されたアイテムと共に使用される「～のうちの少なくとも１つ」という表現は、列挙されたアイテムのうちの一又は複数の種々の組み合わせが使用可能であり、かつ列挙された各アイテムのうちの１つだけがあればよいということを意味する。換言すると、「～のうちの少なくとも１つ」とは、アイテムの任意の組み合わせ、及び幾つかのアイテムが、列挙された中から使用されうることを意味するが、列挙されたアイテムのすべてが必要とされる訳ではないことを意味する。アイテムとは、特定の対象物、物品、またはカテゴリでありうる。
例えば、限定するものではないが、「アイテムＡ、アイテムＢ、及びアイテムＣのうちの少なくとも一つ」は、アイテムＡ、アイテムＡ及びアイテムＢ、若しくはアイテムＢを含みうる。この例はまた、アイテムＡ、アイテムＢ、及びアイテムＣ、若しくはアイテムＢ及びアイテムＣも含みうる。言うまでもなく、これらのアイテムのいずれかの組み合わせがありうる。他の例では、「～のうちの少なくとも１つ」は、例えば、限定しないが、「２個のアイテムＡ、１個のアイテムＢ、及び１０個のアイテムＣ」、「４個のアイテムＢ及び７個のアイテムＣ」、又は他の適切な組み合わせでありうる。
航空機１００の例示は、様々な例示的な実施形態が実装されうる１つの環境を示すために提供される。図１の航空機１００の例示は、様々な例示的実施形態が実装されうる方法への構築上の限定を意図するものではない。例えば、航空機１００は、民間旅客機として示される。様々な例示的実施形態は、他の種類の航空機、例えば、私有の旅客機、回転翼航空機、及び他の適する種類の航空機などに適用されうる。
例示的な実施形態についての例示的な実施例が航空機に関して記載されているが、例示的な実施形態は他のタイプのプラットフォームに適用されうる。プラットフォームは例えば、移動式プラットフォーム、固定式プラットフォーム、陸上構造物、水上構造物、又は宇宙構造物であってもよい。より具体的には、プラットフォームは、水上艦、戦車、人員運搬機、列車、宇宙船、宇宙ステーション、衛星、潜水艦、自動車、製造設備、建物、又は他の好適なプラットフォームであってもよい。
例えば、例示的な実施形態は、その他の種類の複合材料構造物に適用されうる。例えば、プラットフォーム以外の複合材料構造物は、レーザー超音波検査システムを使用して材料変化に関して検出されうる。プラットフォーム以外の複合材料構造物には、医療機器、義肢、或いは、人や動物の心身の健康状態のスクリーニング、診断、治療、又は予防、或いはこれらの任意の組み合わせ又は部分的な組み合わせに対するその他の所望の製品が含まれうる。
ここで図２を参照すると、検査環境のブロック図が例示的な実施形態に従って示されている。図示したように、検査環境２００は複合材料構造物２０２を含む。複合材料構造物２０２は、幾つかの形態を取りうる。例えば、複合材料構造物２０２は、航空機の部品であってもよい。複合材料構造物２０２は、幾つかの複合材料２０３からなる。更に、複合材料構造物２０２は、複数の層２０４で形成される。幾つかの例示的な実施例では、複数の層２０４は実質的に一定の厚みと間隔を有する。
これらの例示的な実施例では、複合材料構造物２０２は、パネル、胴体バレル、ストリンガ、スパー、リブ、翼ボックス、翼、安定板、及びその他の好適な種類の部品のうちの１つから選択される航空機の複合部品である。複合材料構造物２０２は、レーザー超音波検査システム２０５を使用して検査される。図示したように、レーザー超音波検査システム２０５は、移動システム２０６、検出器２０８、光源２１０、及びコントローラ２１２を含む。
これらの例示的な実施例では、コントローラ２１２はレーザー超音波検査システム２０５の作業を制御する。コントローラ２１２は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、又はこれらの組み合わせを用いて実装されうる。
これらの例示的な実施例では、コントローラ２１２は、コンピュータシステム２１４内で実装される。コンピュータシステム２１４は、一又は複数のコンピュータであってもよい。２つ以上のコンピュータがコンピュータシステム２１４内にある場合には、これらのコンピュータはネットワーク等の通信媒体を介して相互通信を行ってもよい。
ソフトウェアが使用される場合には、コントローラによって実施される作業は、例えば、限定するものではないが、プロセッサユニットで作動するように構成されたプログラムコードを使用して実装されうる。ファームウェアが使用される場合には、コントローラによって実施される作業は、例えば、限定するものではないが、プロセッサユニットで作動するように固定記憶域に保存されたプログラムコードとデータとを使用して実装されうる。
ハードウェアが用いられる場合には、ハードウェアは、コントローラによって実施される作業を実施するように作業する、一又は複数の回路を含みうる。実装に応じて、ハードウェアは、回路システム、集積回路、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、プログラマブル論理デバイス、又は任意の数の作業を実施するよう構成された、何らかの他の好適な種類のハードウェアデバイスの形態をとりうる。
プログラマブル論理デバイスは、特定の作業を実施するように構成することができる。このデバイスは、これらの作業を実施するように恒久的に構成すること、又は再構成することができる。プログラマブル論理デバイスは、例えば、限定するものではないが、プログラマブル論理アレイ、プログラマブルアレイ論理、フィールドプログラマブル論理アレイ、フィールドプログラマブルゲートアレイ、又は他の何らかの種類のプログラマブルハードウェアデバイスの形態をとりうる。
幾つかの例示的な実施例では、コントローラによって実施される作業及び／又は処理を、無機コンポーネントと一体化した有機コンポーネントを使用して、実施することができる。場合によっては、完全に人間以外の有機コンポーネントで作業及び／又は処理を実施することができる。例示的な一実施例として、有機半導体の回路を使用して、これらの作業及び／又は処理を実施することができる。
移動システム２０６は、光源２１０及び検出器２０８を複合材料構造物２０２に対して動かすように構成される。移動システム２０６は、幾つかの異なる種類のシステムを使用して実装されうる。一実施例では、移動システム２０６はロボットである。ロボットは、例えば、検出器２０８を幾つかの軸の周りに動かすロボットアームであってもよい。移動システム２０６はまた、例えば、限定するものではないが、ガントリロボット、手動式スキャニングヘッド、及び他の好適な種類の移動システムであってもよい。
光源２１０は、第１の光２１６を複合材料構造物２０２の表面２１８に送るように構成されている。幾つかの例示的な実施例では、光源２１０はレーザー２１９である。具体的な一実施例では、レーザー２１９はダイオードポンプ式ナノ秒レーザーである。光源２１０がレーザー２１９の形態をとるときには、第１の光２１６はパルスレーザービーム２２０になりうる。
この例示的な実施例では、第１の光２１６は、複合材料構造物２０２の表面２１８に第１のパターン２２２を形成する方法で送られる。これらの例示的な実施例では、第１の光２１６の第１のパターン２２２は、第１の光２１６が表面２１８を照らす複数の領域である。これらの領域は、円形、楕円形、四角形、斜め形状、又は表面への投影角度に応じた他の形状になりうる。幾つかの例示的実施例では、第１のパターン２２２は、直線の形態をとりうる。
第１の光２１６は、第１の光２１６が複合材料構造物２０２に出会うと、複合材料構造物２０２内部に音響波２２４を形成するように構成されている。第１の光２１６が複合材料構造物２０２の表面２１８に送られると、音響波２２４が発生する。例えば、第１の光２１６のエネルギーは、複合材料構造物２０２に熱弾性膨張を引き起こす。熱弾性膨張は、複合材料構造物２０２に音響波２２４をもたらす。
これらの例示的な実施例では、音響波２２４は超音波である。したがって、音響波２２４は超音波信号である。より具体的には、音響波２２４は広帯域超音波信号２２６の形態をとる。広帯域超音波信号２２６は、５０％以上の帯域幅を有しうる。これらの実施例では、パルスの周波数の範囲は、パルスの特性周波数の５０％以上である。
音響波２２４は、特定の実装に応じて、例えば、約２０ｋＨｚから約１００ＭＨｚまでの周波数を有する。音響波２２４の周波数は、複合材料構造物２０２の形成に使用される材料、レーザー励起のパルス幅、及び他の好適な要因に依存する。
加えて、検出器２０８は音響波２２４に対する第１の応答２２８を検出するように構成されている。第１の応答２２８は、複合材料構造物２０２内を移動する音響波２２４に対する散乱、反射、変調、及び他の変化の結果として起こりうる音響波２２９を含む。第１の応答２２８は、音響波２２４に応答して発生する音響波２２９からなる。この例示的な実施例では、第１の応答２２８は、検出器２０８によって検出される。
幾つかの例示的な実施例では、検出器２０８は光検出器２３０の形態をとる。幾つかの例示的な実施例では、検出器２０８は点検出器２３２である。一実施例では、検出器２０８は任意の形態の干渉計を含みうる。例えば、検出器２０８は、後方散乱超音波を非接触検出するための光ファイバ変調サニャック干渉計（ｆｉｂｅｒ－ｏｐｔｉｃ ｍｏｄｉｆｉｅｄ Ｓａｇｎａｃ ｉｎｔｅｒｆｅｒｏｍｅｔｅｒ）を含む。検出器２０８は、複合材料構造物２０２の表面２１８に第２の光２３４を送り、第２の光２３４に対する第２の応答２３６を検出する。
例示的な一実施例では、第２の光２３４は第２のパターン２３８の形態で複合材料構造物２０２の表面２１８に送られる。この例示的な実施例では、第２のパターン２３８は点の形態をとる。
第２の応答２３６は、この例示的な実施例で第１の応答２２８によって偏向された第２の光２３４である。第１の応答２２８は、複合材料構造物２０２内を移動する音響波２２４によって引き起こされ、表面２１８に到達して検出される。幾つかの例示的な実施例では、第１の応答２２８の検出は、第２の光２３４などの参照光を送り、第２の応答２３６で表面２１８の機械的振動を検出する干渉計を使用して検出される。検出器２０８は、任意の所望の形態の干渉計を含む。
検出器２０８は、第２の応答２３６が検出されると、データ２４０をコントローラ２１２に送信する。出力２４２を生成するため、データ２４０はコントローラ２１２によって使用される。幾つかの実施例では、データ２４０は、複合材料構造物２０２が検査される場所の全帯域幅信号を含む。データ２４０が複合材料構造物２０２の複数の場所の受信信号を含むとき、データ２４０は複数の超音波Ａ－スキャンを含む。レーザー超音波検査システム２０５は複合材料構造物２０２全体をスキャンするため、複合材料構造物２０２の複数の場所のデータ２４０が収集される。
図示したように、出力２４２は複合材料構造物２０２に不整合２４４があるか否かを示す。不整合２４４とは、例えば、限定するものではないが、複合材料構造物２０２での皺２４５、材料の変化２４６、層間剥離２４７、空洞２４８、及び他の望ましくない特徴又は特性である。幾つかの例示的な実施例では、材料の変化２４６は、「局所的」なものになることもある。局所的な材料の変化２４６は、レーザー超音波検査システム２０５を使用して検査される複合材料構造物２０２の領域内の不整合２４４を指す。材料の変化２４６は、パルスレーザービーム２２０を複合材料構造物２０２の方に向ける前に、複合材料構造物２０２での熱応力又は物理的応力のうちの少なくとも１つによって起こる。
出力２４２は任意の所望の形態をとりうる。例えば、出力２４２は警告２５０の形態をとりうる。警告２５０は不整合２４４があるか否かを示す。警告２５０は、コンピュータシステム２１４のディスプレイ装置２５２に表示されうる。
別の例示的な実施例では、出力２４２は画像２５３である。画像２５３もまた、ディスプレイ装置２５２に表示される。例示的な一実施例では、複合材料構造物２０２に不整合２４４があるとき、画像２５３は、グラフィカルインジケータ２５４によって、複合材料構造物２０２の一部又は全体の画像となる。一実施例では、不整合２４４が検出された複合材料構造物２０２の場所に対応する画像２５３内の場所に、グラフィカルインジケータ２５４が表示される。他の例示的な実施例では、不整合２４４がない場合には、グラフィカルインジケータ２５４は不整合２４４がないことを示すように表示されうる。
幾つかの例示的な実施例では、画像２５３は光学画像２５６である。光学画像２５６は、複合材料構造物２０２の表面２１８の画像であってもよい。
他の例示的な実施例では、画像２５３は、複合材料構造物２０２の一部を示すものである。例えば、画像２５３は、超音波Ａ－スキャン２５８、超音波Ａ－スキャンスペクトル２５９、Ｂ－スキャン２６０、又はＣ－スキャン２６２から選択される。超音波Ａ－スキャン２５８及び超音波Ａ－スキャンスペクトル２５９はそれぞれグラフであってもよい。超音波Ａ－スキャンスペクトル２５９は周波数領域２６４に表示される。超音波Ａ－スキャンスペクトル２５９は超音波Ａ－スキャン２５８のフーリエ変換によって計算される。超音波Ａ－スキャン２５８は時間領域２６６にある。時間領域２６６の超音波Ａ－スキャン２５８は、周波数領域２６４で超音波Ａ－スキャンスペクトル２５９に逆フーリエ変換を実行することによって得られる。一実施例では、周波数領域２６４は周波数のＸ軸及び振幅のＹ軸を有する。一実施例では、時間領域２６６は時間のＸ軸及び振幅のＹ軸を有する。
幾つかの例示的な実施例において、超音波Ａ－スキャン２５８は、データ２４０を表わすものであってもよい。その結果、データ２４０は超音波Ａ－スキャン２５８を含むと言われることがある。他の例示的な実施例では、超音波Ａ－スキャン２５８は、データ２４０が処理された後のデータ２４０の一部を表わしうる。
超音波Ａ－スキャン２５８は複合材料構造物２０２の場所を表わす。超音波Ａ－スキャン２５８のデータは、複合材料構造物２０２の異なる場所の複数の超音波Ａ－スキャンのデータと結合され、Ｂ－スキャン２６０を形成する。Ｂ－スキャン２６０は、カラー画像又はグレースケール画像のうちの少なくとも１つであってもよい。Ｂ－スキャン２６０の各ピクセルの値は、複合材料構造物２０２の対応する場所の第２の応答２３６の強度を表わす。
一実施例では、Ｂ－スキャン２６０はスキャニング距離のＸ軸及び時間のＹ軸を有する。Ｂ－スキャン２６０は、データ２４０を表わすこと、或いはデータ２４０が処理された後のデータ２４０を表わすことがある。
Ｃ－スキャン２６２は、複合材料構造物２０２のすべて又は一部を表わす。一実施例では、Ｃ－スキャン２６２は、複合材料構造物２０２のすべて又は一部と同じ二次元形状を有する。幾つかの例示的な実施例では、Ｃ－スキャン２６２はグレースケール画像である。他の例示的な実施例では、Ｃ－スキャン２６２はカラー画像である。Ｃ－スキャン２６２の各ピクセルの値は、任意の所望の情報を表わす。一実施例では、Ｃ－スキャン２６２の各ピクセルの値は、複合材料構造物２０２の不整合２４４の場所を表わす。より具体的には、Ｃ－スキャン２６２の各ピクセルの値は、複合材料構造物２０２の材料の変化２４６の場所を表わしうる。
別の例示的な実施例では、画像２５３は周波数画像２６８の形態をとる。周波数画像２６８は、Ｘ軸及びＹ軸の種類がＢ－スキャン２６０又はＣ－スキャン２６２に類似している。例えば、周波数画像２６８はスキャニング距離のＸ軸及び時間のＹ軸を有しうる。しかしながら、周波数画像２６８の各ピクセルの強度は、データ２４０を処理することによって決定される平均周波数又は最大周波数などの周波数を示す。周波数画像２６８は、周波数画像２６８に表示された複合材料構造物２０２の一部に、材料の変化２４６があることを示す。
更に別の例示的な実施例では、出力２４２はレポート２７０の形態をとる。レポート２７０は複合材料構造物２０２の任意の不整合を特定しうる。レポート２７０はまた、不整合の場所、不整合の種類、不整合の大きさなどの他の情報、及び他の好適な種類の情報を含みうる。
幾つかの例示的な実施例では、レポート２７０は周波数値２７２を含む。周波数値２７２は、レーザー超音波検査システム２０５を使用して検査された複合材料構造物２０２の一部又は複合材料構造物２０２のすべての場所での平均周波数又は最大周波数の平均である。周波数値２７２を平均化するための複合材料構造物２０２のサンプル容積は、初期の材料の性質、検出する不整合の規模、測定の精度、又は他の特性のうちの少なくとも１つによって決定される。周波数値２７２は、複合材料構造物２０２での材料の変化２４６の有無を表わす。周波数値２７２は、「局所的」なものになることもある。局所的な周波数値２７２は、局所的な材料の変化２４６が決定されることになる、ある容積の材料に対して決定された平均周波数又は最大周波数の局所値の平均である。
一実施例では、周波数値２７２は複合材料構造物標準２７６の周波数値２７４と比較される。複合材料構造物標準２７６は、複合材料構造物２０２と同一のレイアップ及び材料を有する。複合材料構造物標準２７６は、所望の構造特性を有するように検証される。周波数値２７２が複合材料構造物標準２７６の周波数値２７４と異なるときには、周波数値２７２は複合材料構造物２０２の材料の変化２４６を示しうる。したがって、出力２４２は、警報２５０、画像２５３、レポート２７０、又は他の好適な種類の出力のうちの少なくとも１つであってもよい。
図２の製造環境２００の図は、例示的な実施形態が実装される方法に対して物理的な又は構造的な限定を示唆することを意図していない。図示したコンポーネントに加えてまたは代えて、他のコンポーネントを使用できる。幾つかのコンポーネントは不要となりうる。また、幾つかの機能コンポーネントを図示するために、ブロックが提示されている。例示的実施形態において実装される場合、一又は複数のこれらのブロックは、結合、分割、または異なるブロック図に結合且つ分割されうる。
例えば、検査環境２００は複合材料構造物２０２を含むが、幾つかの例示的な実施例では、検査環境２００は代わりに任意の所望の材料の構造物を含みうる。例えば、検査環境２００は、複数の層を有する所望の材料から作られる構造物を含みうる。
ここで図３を参照すると、例示的な実施形態による検出器データの処理のブロック図が示されている。全帯域幅信号３０２の処理３００は、図２のコンピュータシステム２１４で実行されうる。全帯域幅信号３０２は、検出器２０８で収集されるデータであってよい。使用される検出器は、全帯域幅信号３０２の帯域幅を制限しうる。１つの例示的な実施例では、検出器の帯域幅の最大値は１０ＭＨｚになりうる。予測される構造信号が全帯域幅信号３０２内に位置するように、検出器は選択されうる。例えば、予測される構造信号がおよそ７ＭＨｚの場合、検出帯域幅は７ＭＨｚ超でなければならない。全帯域幅信号３０２の処理３００は、図２のプロセッサ２１５によって実行されうる。
全帯域幅信号３０２は、図２のデータ２４０のすべて又は一部でありうる。幾つかの例示的な実施例では、全帯域幅信号３０２はＡ－スキャン３０３と称されうる。Ａ－スキャン３０３はＢ－スキャン３０４の一部である。Ｂ－スキャン３０４は、Ａ－スキャン３０３以外のＡ－スキャンを更に含みうる。Ａ－スキャン３０３は、複合材料構造物の第１の場所のデータである。Ｂ－スキャン３０４の更なるＡ－スキャンは、同一の複合材料構造物の他の場所を含む。
全帯域幅信号３０２は処理３００を受け、構造信号（ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ｓｉｇｎａｌ）３０５又は無構造信号（ｓｔｒｕｃｔｕｒｅｌｅｓｓ ｓｉｇｎａｌ）３０６のうちの１つを生成する。構造信号３０５は、図２の材料の変化２４６のような材料の変化が複数の規則的な層を有する構造物の中にあるか否かを判定するために使用されうる。幾つかの例示的な実施例では、構造信号３０５は正常な構造信号と称される。無構造信号３０６は、複数の層を有する構造物の肉眼的な不整合の検出を高める。無構造信号３０６はより明瞭な不整合画像を描き出す。幾つかの例示的な実施例では、無構造信号３０６は、無構造超音波Ａ－スキャンと称される。
処理３００は、任意の所望の一連の作業を含む。例えば、処理３００は、ローパスフィルタ３０８、補間３１０、移動窓３１２、又は予測３１４のうちの少なくとも１つを含む。処理３００の所望の一連の作業は、任意の所望の順で実施される。
例示的な一実施例では、構造信号３０５を形成するための全帯域幅信号３０２での処理３００は、移動窓３１２及び予測３１４を含む。幾つかの例示的な実施例では、移動窓３１２はフィルタである。幾つかの例示的な実施例では、移動窓３１２は時間領域でＡ－スキャン３０３に適用される。
移動窓３１２は、全帯域幅信号３０２の数個の信号だけが一定の時間内に移動窓３１２の範囲内に含まれるように、全帯域幅信号３０２に適用される。幾つかの例示的な実施例では、移動窓３１２はガウス分布形状である。ガウス分布形状は、周波数分解能と時間分解能との間のトレードオフに利点をもたらす。周波数分解能は、周波数領域で正確な除去と補間をもたらす。時間分解能は、周波数画像に空間分解能をもたらす。
移動窓３１２は、サンプリングのサイズ又は時間で記述されている。移動窓３１２の最小窓サイズは、問い合わせパルスの持続時間である。移動窓３１２は一般的に、周波数領域でより良好なスペクトル分解能を得るため、この持続時間よりも大きい。時間領域での持続時間は、周波数領域の分解能に反比例する。移動窓３１２の特性の選択は、周波数領域で要求される分解能と時間領域で要求される分解能との間のトレードオフによって決定される。上述のように、ガウス分布形状はこのトレードオフを最適化しうる。
移動窓３１２のサイズは、移動窓３１２が所望の数のプライだけを含むように決定される。一実施例では、移動窓３１２は２プライから７プライまでの所望の数のプライを含む。例えば、移動窓３１２は３プライを含みうる。別の実施例では、移動窓３１２は５プライを含む。
例示的な一実施例では、移動窓３１２は３５サンプルポイント（１／ｅレベル、１サンプルあたり５ｎｓ）の直径を有し、一方、複合材料構造物１プライの範囲内での時間遅れ（ｔｉｍｅ ｏｆ ｆｌｉｇｈｔ）は約１４サンプルポイントである。したがって、この実施例では、窓処理された信号は数個のプライを含む。
各時間移動窓３１２は、全帯域幅信号３０２に適用され、窓処理された信号３１６が形成される。窓処理された各信号に対して、予測３１４が実施されうる。予測３１４は周波数測定値３１７を決定する。１つの例示的な実施例では、周波数測定値３１７は平均周波数３１８である。別の例示的な実施例では、周波数測定値３１７は最大周波数３２０である。
平均周波数３１８は、所望の方法を使用して決定されうる。一実施例では、平均周波数３１８は、Ａ－スキャン３０３の窓処理された信号３１６の複素解析表現である自己相関関数
Figure 0007080006000001
を使用して、次の方程式に従って決定される。
Figure 0007080006000002
（１）
Ｒ（０）は時刻ゼロにおける複素自己相関関数（ｃｏｍｐｌｅｘ ａｕｔｏｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ ｆｕｎｃｔｉｏｎ）
Figure 0007080006000003
の大きさで、O（０）は時刻ゼロにおける複素自己相関関数の位相である。関数の上に付いているドットは、当該関数の時間微分を表わす。Ａ－スキャンをＮポイントでサンプリングすると、方程式１は次のようになる。
Figure 0007080006000004
（２）
ここでＲＮ（１）は、サンプルポイント１で評価したＮポイント複素自己相関関数ＲＮで、ｉｍは複素自己相関関数の虚数部分を表わし、ｒｅは複素自己相関関数の実数部分を表わす。
平均周波数３１８は、全帯域幅信号３０２のそれぞれ窓処理された信号３１６に対して決定される。更に、幾つかの実施例では、平均周波数３１８は、全帯域幅信号３０２以外の他の全帯域幅信号に対して決定される。例えば、平均周波数３１８は、Ｂ－スキャン３０４の各Ａ－スキャンのそれぞれ窓処理された信号３１６に対して決定されうる。
幾つかの例示的な実施例では、Ｂ－スキャン３０４の各Ａ－スキャンのそれぞれ窓処理された信号３１６の平均周波数３１８を決定した後、平均周波数３１８の値は周波数画像３２２を形成することになる。周波数画像３２２は、図２の周波数画像２６８の一実装であってもよい。周波数画像３２２は、Ｂ－スキャン３０４の各Ａ－スキャンのそれぞれ窓処理された信号３１６の各平均周波数３１８を含む。材料の変化は、周波数画像３２２の中で明らかになりうる。例えば、周波数画像３２２のピクセルの強度は材料の変化を示している。
幾つかの例示的な実施例では、Ｂ－スキャン３０４の各Ａ－スキャンのそれぞれ窓処理された信号３１６の平均周波数３１８を決定した後、平均周波数３１８の値は周波数値３２４の決定に使用される。周波数値３２４は材料の変化を示しうる。
周波数測定値３１７が最大周波数３２０となるとき、最大周波数３２０は任意の所望の方法を使用して予測されうる。一実施例では、最大周波数３２０は次の方程式を使用して予測される。
Figure 0007080006000005
（３）
ここで、ｐは係数ａ ｋ の個数であり、ＳｎはサンプルポイントｎでのＡ－スキャン信号である。
別の例示的な実施例では、全帯域幅信号３０２での処理３００は、無構造信号３０６を生み出す。例えば、移動窓３１２は時間領域の全帯域幅信号３０２に適用され、窓処理された信号３１６を形成する。各窓処理された信号３１６に対して予測３１４が実行されうる。幾つかの例示的な実施例では、予測３１４は、平均周波数３１８又は最大周波数３２０のうちの少なくとも１つを用いて、構造信号３０５のスペクトルコンポーネント３２６を決定する。構造信号３０５のスペクトルコンポーネント３２６は、周波数領域の周波数及び幅を含む。
構造信号３０５は、複合材料構造物の周期性から生ずる時間領域でのＡ－スキャンのコンポーネント又は一部である。スペクトルコンポーネント３２６は、複合材料構造物の周期性から生ずる周波数領域でのＡ－スキャンスペクトルのコンポーネント又は一部である。時間領域の信号に対応する関数は、周波数領域の信号のスペクトル、或いは略してスペクトルと呼ばれる。
信号のフーリエ変換はスペクトルになる。スペクトルの逆フーリエ変換は信号になる。
構造信号３０５のスペクトルコンポーネント３２６を決定した後、構造信号３０５のスペクトルコンポーネント３２６は全帯域幅信号３０２から取り除かれうる。一実施例では、構造信号３０５のスペクトルコンポーネント３２６は、周波数領域のＡ－スキャンスペクトルから取り除かれる。全帯域幅信号３０２から構造信号３０５のスペクトルコンポーネント３２６を取り除くことによって、スペクトルの領域は空のまま残される。
全帯域幅信号３０２から構造信号３０５のスペクトルコンポーネント３２６を取り除くことによって空のまま残されたスペクトルの領域を満たすため、補間３１０が実行される。補間３１０は、２つの点の間に新しいデータを構築する方法である。補間３１０は、任意の所望の方程式を使用して、また、任意の所望の数学的方法を使用することによって、実行されうる。補間は周波数領域で実行されてもよい。一実施例では、補間はＡ－スキャンスペクトル上で実行される。補間３１０は、線形補間の形態を取りうる。例えば、逆フーリエ変換は、時間領域にＡ－スキャンを形成するため、補間されたデータに対して実行される。
補間３１０を実行することによって、無構造信号３０６が形成される。補間３１０が完了した後、ローパスフィルタ３０８が無構造信号３０６に対して使用されてもよい。任意の所望のフィルタが無構造信号３０６に対して使用される。幾つかの例示的な実施例では、フィルタは次式で表されうる。
Figure 0007080006000006
（４）
例示的な一実施例では、パラメータは以下を含みうる。
ｆ０＝１００ｋＨｚ、ｆ１＝１１ＭＨｚ、及びｆ２／ｆ１＝１．２
幾つかの例示的な実施例では、ｆ１は１１ＭＨｚではなく、５ＭＨｚとなる。この場合、正常な構造周期よりも小さいサイズの微小な不整合もまた、帯域通過フィルタ処理信号から取り除かれる。したがって、大規模な不整合が強調される。
ローパスフィルタ３０８の使用後、時間領域でフィルタ処理され補間されたデータは、無構造Ｂ－スキャン画像３３０を表示するために使用されうる。無構造Ｂ－スキャン画像３３０は、多孔性、層間剥離などの肉眼的な不整合、又は他の肉眼的な不整合、或いは微小な不整合を示す。微小な不整合は、正常な構造の周期よりも小さいサイズの不整合になりうる。
ここで図４を参照すると、例示的な実施形態による周波数領域の超音波Ａ－スキャンスペクトルの図が示されている。画像４００は、図２の画像２５３の物理的実装でありうる。画像４００はＡ－スキャンスペクトル４０２を含む。周波数領域のＡ－スキャンスペクトル４０２は、Ａ－スキャンのフーリエ変換から計算される。Ａ－スキャン４０２は、図２の周波数領域２６４での超音波Ａ－スキャン２５９の例である。Ａ－スキャンスペクトル４０２は、時間領域２６６での超音波Ａ－スキャン２５８のフーリエ変換である。
Ａ－スキャンスペクトル４０２は、構造信号（図示せず）のスペクトルコンポーネント４０４を含む。スペクトルコンポーネント４０４は、予測を用いて特定されうる。画像４００はＸ軸４０６及びＹ軸４０８を有する。この実施例では、Ａ－スキャンスペクトル４０２は周波数領域にある。したがって、Ｘ軸４０６はＭＨｚ単位の周波数であり、Ｙ軸４０８は大きさである。スペクトルコンポーネント４０４周辺のスペクトル領域４１０は、構造信号スペクトルの幅に基づいて定義可能である。この例示的な実施形態では、スペクトル領域４１０は、平均周波数±スペクトルコンポーネント４０４に関連するスペクトルの幅の２倍である。周波数領域での構造信号スペクトルの幅は、超音波Ａ－スキャンの窓処理された信号の複素解析表現である自己相関関数
Figure 0007080006000007
を使用して推定される。Ａ－スキャンをＮポイントでサンプリングすると
Figure 0007080006000008
となる。ここで｜ＲＮ（１）｜は、サンプルポイント１で評価したＮポイント複素自己相関関数ＲＮの大きさで、ＲＮ（０）は、サンプルポイント０で評価したＮポイント複素自己相関関数ＲＮである。
ここで図５を参照すると、例示的な実施形態による周波数領域における補間された超音波Ａ－スキャンスペクトルの図が示されている。画像５００は、図２の画像２５３の物理的実装である。画像５００はＡ－スキャンスペクトル５０２を含む。周波数領域のＡ－スキャンスペクトル５０２は、Ａ－スキャンのフーリエ変換から計算される。Ａ－スキャンスペクトル５０２は、図２の周波数領域２６４での超音波Ａ－スキャンスペクトル２５９の例である。Ａ－スキャンスペクトル４０２は、図２の周波数領域２６４での超音波Ａ－スキャン２５８のフーリエ変換である。
周波数領域でのＡ－スキャンスペクトル５０２は、構造信号のスペクトルコンポーネント４０４が取り除かれた周波数領域でのＡ－スキャンスペクトル４０２の図である。画像５００はＸ軸５０４及びＹ軸５０６を有する。Ｘ軸５０４はＭＨｚ単位の周波数である。Ｙ軸５０６は大きさである。
画像５００からわかるように、Ａ－スキャンスペクトル５０２は領域５０８を含む。領域５０８は、補間によって生成された幾つかの点を含む。この例示の実施例では、補間は線形補間の形態をとる。領域５０８は、図４のスペクトル領域４１０と同じ幅を有する。領域５０８は、スペクトルコンポーネント４０４が取り除かれたＡ－スキャンスペクトル５０２の一部である。
図５のＡ－スキャンスペクトル５０２は周波数領域に提示されている。Ａ－スキャンと同等な時間領域表現は、画像５００のＡ－スキャンスペクトル５０２を逆フーリエ変換することによって得ることができる。
ここで図６を参照すると、例示的な実施形態による３つのＢ－スキャンの図が示されている。画像６００は、図２の画像２５３の物理的実装である。画像６００は、Ｂ－スキャン６０２、Ｂ－スキャン６０４、及びＢ－スキャン６０６を含む。Ｂ－スキャン６０２、Ｂ－スキャン６０４、及びＢ－スキャン６０６はそれぞれ、図２のＢ－スキャン２６０の実施例である。Ｂ－スキャン６０２、Ｂ－スキャン６０４、及びＢ－スキャン６０６の各々は、時間領域のデータから形成される。
Ｂ－スキャン６０２は、構造を取り除く処理を行っていない全帯域幅信号のＢ－スキャン画像である。Ｂ－スキャン６０２は、処理を行っていない時間領域のＡ－スキャンから形成される。
Ｂ－スキャン６０４は、構造信号のスペクトルコンポーネントを取り除き、周波数領域で補間を行った全帯域幅信号のＢ－スキャン画像である。例えば、Ｂ－スキャン６０４は、構造信号のないＢ－スキャン６０２の画像である。構造信号のスペクトルコンポーネントは、時間領域でＡ－スキャンを処理することによって特定される。周波数領域のＡ－スキャンスペクトルは、Ａ－スキャンにフーリエ変換を実行することによって生成される。その後、特定されたスペクトルコンポーネントが周波数領域のＡ－スキャンスペクトルから取り除かれる。補間は周波数領域のＡ－スキャンスペクトル内でも起こりうる。その後、Ａ－スキャンスペクトルを構造信号のスペクトルコンポーネントなしで時間領域に変換するため逆フーリエ変換が実行され、Ａ－スキャンを形成する。
Ｂ－スキャン６０６は、構造信号のスペクトルコンポーネントの除去及び周波数領域での補間後のローパスフィルタ処理されたＢ－スキャン画像である。例えば、Ｂ－スキャン６０６は、ローパスフィルタが適用された後のＢ－スキャン６０４の画像である。
画像６００でわかるように、Ｂ－スキャン６０６での不整合は、Ｂ－スキャン６０４又はＢ－スキャン６０２のいずれかの不整合よりも輪郭が明瞭になっている。このように、全帯域信号から構造信号のスペクトルコンポーネントを取り除くことは、不整合の検出可能性を高める。Ｂ－スキャン６０２はＸ軸６０８及びＹ軸６１０を有する。Ｘ軸６０８は、Ａ－スキャンの数で表現されるスキャニング距離である。Ｙ軸６１０は深さである。
構造信号のスペクトルコンポーネントを取り除くことにより、全帯域幅信号の直接フィルタ処理と比較して、ローパスフィルタは拡張されている。より高い帯域幅のローパスフィルタは、不整合を描写するＢ－スキャン６０６に高い空間分解能をもたらす。
ここで図７を参照すると、時間領域における超音波Ａ－スキャン上の移動窓が例示的な実施形態によって示されている。画像７００は、図２の画像２５３の物理的実装である。画像７００はＡ－スキャン７０２を含む。Ａ－スキャン７０２は、図２の時間領域２６６における超音波Ａ－スキャン２５８の例である。移動窓７０４はＡ－スキャン７０２の上方に配置されている。
画像７００はＸ軸７０６及びＹ軸７０８を有する。この実施例では、Ａ－スキャン７０２は時間領域にある。したがって、Ｘ軸７０６はマイクロ秒単位の時間であり、Ｙ軸７０８は振幅である。
移動窓７０４は、周波数測定値を決定するため、Ａ－スキャン７０２に適用される。移動窓７０４は、複合材料構造物の幾つかのプライを含む。この例示的な実施例では、移動窓７０４はＡ－スキャン７０２に対して５つのプライを含む。
移動窓７０４は画像７００の方向７１０に移動され、幾つかの窓処理された信号を形成する。周波数測定値は、Ａ－スキャン７０２の各窓処理された信号に対して決定されうる。Ａ－スキャン７０２の周波数測定値は、Ａ－スキャン７０２の複合材料構造物に材料の変化が起こったか否かを判定するために使用される。一実施例では、Ａ－スキャン７０２の周波数測定値は、周波数画像を形成するために使用される。
幾つかの例示的な実施例では、Ａ－スキャン７０２の周波数測定値は、不整合の検出可能性を高めるために使用される。例えば、Ａ－スキャン７０２の周波数測定値は、構造信号のスペクトルコンポーネントを予測するために使用される。次に、構造信号のスペクトルコンポーネントは全帯域信号から取り除かれ、周波数領域での補間が実行される。幾つかの例示的な実施例では、構造信号のスペクトルコンポーネントの補間及び除去が同時に実行される。例えば、補間は構造信号のスペクトルコンポーネントを取り除く。他の例示的な実施例では、補間に先立って構造信号が取り除かれる。補間された信号は次に、Ｂ－スキャンを形成するために使用される。
ここで図８を参照すると、例示的な実施形態により、Ｂ－スキャン画像及び周波数画像が示されている。画像８００は、図２の画像２５３の物理的実装である。画像８００は、Ｂ－スキャン画像８０２及び周波数画像８０４を含む。周波数画像８０４は、図２の周波数画像２６８の一実施例である。Ｂ－スキャン画像８０２及び周波数画像８０４は、Ｘ軸８０６及びＹ軸８０８を有する。図示されているように、Ｘ軸８０６はＡ－スキャンの数で記述される距離である。Ｙ軸８０８は深さである。
周波数画像８０４は、複合材料構造物の周波数測定値の画像である。画像８００からわかるように、周波数画像８０４の不整合は高い検出可能性を有する。
図１及び図３～図８に示される種々のコンポーネントは、図２のコンポーネントと組み合わせてもよく、図２のコンポーネントと共に使用してもよく、或いはこれら２つの場合を組み合わせてもよい。加えて、図１及び図３～図８のコンポーネントの幾つかは、図２にブロックの形態で示したコンポーネントが物理的構造としてどのように実装されうるかの例示的な実施例である。
ここで図９を参照すると、例示的な実施形態による複合材料構造物の材料の変化を検出するための処理のフロー図が示されている。図９に示されている処理は、図２のレーザー超音波検査システム２０５などの超音波検査システムに実装されうる。
処理９００は、パルスレーザービームを幾つかの複合材料からなる複合材料構造物の方に向けることによって開始され、パルスレーザービームの放射が複合材料構造物によって吸収されるとき、広帯域超音波信号が複合材料構造物の中に形成される（作業９０２）。処理９００は次に、広帯域超音波信号を検出してデータを形成し、データは幾つかの超音波Ａ－スキャンを含む（作業９０４）。幾つかの例示的な実施例では、広帯域超音波信号は、点状の光学式検出器を使用して検出される。幾つかの実施例では、点状の光学式超音波検出器は広帯域である。
処理９００はまたデータを処理して、幾つかの超音波Ａ－スキャンの各々に対して複数の周波数値を特定する（作業９０６）。幾つかの実施例では、周波数測定値は、平均周波数又は最大周波数のうちの少なくとも１つから選択される。幾つかの例示的な実施例では、データを処理することは、幾つかの超音波Ａ－スキャンの各々に移動窓を適用すること、及び移動窓内で平均周波数又は最大周波数のうちの少なくとも１つを決定することを含む。幾つかの例示的な実施例では、移動窓はガウス分布形状を有する。
例示的な一実施例では、データを処理することは、以下の方程式に従って、幾つかの超音波Ａ－スキャンのうちの１つのＡ－スキャンの窓処理された信号の最大周波数を決定することを含む。
Figure 0007080006000009
（５）
この方程式で、ｐは係数ａ ｋ の個数であり、ＳｎはサンプルポイントｎでのＡ－スキャン信号である。
別の例示的な実施例では、周波数測定値を特定するためにデータを処理することは、次の方程式に従って、超音波Ａ－スキャンの窓処理された信号の複素解析表現である自己相関関数
Figure 0007080006000010
を使用して、幾つかの超音波Ａ－スキャンのうちの１つの超音波Ａ－スキャンの窓処理された信号の平均周波数を決定することを含む。
Figure 0007080006000011
（６）
ここで、Ｒ（０）は時刻ゼロにおける複素自己相関関数
Figure 0007080006000012
の大きさで、O（０）は時刻ゼロにおける複素自己相関関数の位相である。関数の上に付いているドットは、当該関数の時間微分を表わす。Ａ－スキャンをＮポイントでサンプリングすると、方程式５は次のようになる。
Figure 0007080006000013
（７）
ここでＲＮ（１）は、サンプルポイント１で評価したＮポイント複素自己相関関数ＲＮで、ｉｍは複素自己相関関数の虚数部分を表わし、ｒｅは複素自己相関関数の実数部分を表わす。
処理９００は、複数の周波数測定値を使用して周波数画像を更に表示する（作業９０８）。その後、処理は終了する。
周波数画像を分析することによって、不整合は観測されうる。例えば、周波数画像を分析することによって、材料の変化が観測されうる。幾つかの例示的な実施例では、材料の変化が観測される場合には、複合材料構造物は再加工又は交換されうる。
次に図１０を参照すると、不整合の検出を改善するためデータ処理工程のフロー図が、例示的な実施形態により描画されている。図１０に示されている処理は、図２のレーザー超音波検査システム２０５などの超音波検査システムに実装されうる。
処理１０００は、パルスレーザービームを複数の層からなる複合材料構造物の方に向けることによって開始され、パルスレーザービームの放射が複合材料構造物によって吸収されるとき、幾つかの広帯域超音波信号が複合材料構造物の中に形成される（作業１００２）。処理１０００はまた、広帯域超音波信号を検出してデータを形成し、データは複合材料構造物の複数の超音波Ａ－スキャンを含む（作業１００４）。
処理１０００は、複数のＡ－スキャンの各々に移動窓を適用して、窓処理された信号を形成する（作業１００６）。処理１０００は、複数の超音波Ａ－スキャンの各々に対して窓処理された信号内で周波数測定値を決定する（作業１００８）。幾つかの例示的な実施例では、周波数測定値は平均周波数又は最大周波数から選択される。
幾つかの例示的な実施例では、最大周波数は次の方程式を使用して決定される。
Figure 0007080006000014
（８）
この方程式で、ｐは係数ａ ｋ の個数であり、ＳｎはサンプルポイントｎでのＡ－スキャン信号である。
幾つかの例示的な実施例では、平均周波数は、Ａ－スキャンの窓処理された信号の複素解析表現である自己相関関数
Figure 0007080006000015
を使用して、次の方程式に従って決定される。
Figure 0007080006000016
（９）
ここで、Ｒ（０）は時刻ゼロにおける複素自己相関関数
Figure 0007080006000017
の大きさで、O（０）は時刻ゼロにおける複素自己相関関数の位相で、関数の上に付いているドットは、当該関数の時間微分を表わす。Ａ－スキャンをＮポイントでサンプリングすると、方程式７は次のようになる。
Figure 0007080006000018
（１０）
ここでＲＮ（１）は、サンプルポイント１で評価したＮポイント複素自己相関関数ＲＮで、ｉｍは複素自己相関関数の虚数部分を表わし、ｒｅは複素自己相関関数の実数部分を表わす。
処理１０００はまた、周波数測定値を使用して、複数の超音波Ａ－スキャンの各々の１つのＡ－スキャンスペクトルから構造信号のスペクトルコンポーネントを取り除く（作業１０１０）。処理１０００は、構造信号のスペクトルコンポーネントを取り除いた後、複数の超音波Ａ－スキャンの各々のＡ－スキャンスペクトルに補間を実行して、補間されたＡ－スキャンスペクトルデータを形成する（作業１０１２）。その後、処理は終了する。
次に図１１を参照すると、不整合検出を改善のためデータ処理工程のフロー図が、例示的な実施形態により描画されている。図１１に示されている処理は、図２のレーザー超音波検査システム２０５などの超音波検査システムに実装されうる。
処理１１００は、レーザー超音波検査システムを使用して、複合材料構造物のデータを取得することによって開始される（作業１１０２）。幾つかの例示的な実施例では、複合材料構造物は複数の層を有する。
処理１１００は、データ中の構造信号のスペクトルコンポーネントの幅及び周波数を決定する（作業１１０４）。幾つかの例示的な実施例では、構造信号のスペクトルコンポーネントの周波数は以下の方程式を使用して推定される。
Figure 0007080006000019
（１１）
ここで、ｐは係数ａ ｋ の個数であり、ＳｎはサンプルポイントｎでのＡ－スキャン信号である。
幾つかの例示的な実施例では、構造信号のスペクトルコンポーネントの周波数は、次の方程式に従って、超音波Ａ－スキャンの窓処理された信号の複素解析表現である自己相関関数
Figure 0007080006000020
を使用して、推定される。
Figure 0007080006000021
（１２）
ここで、Ｒ（０）は時刻ゼロにおける複素自己相関関数
Figure 0007080006000022
の大きさで、O（０）は時刻ゼロにおける複素自己相関関数の位相である。関数の上に付いているドットは、当該関数の時間微分を表わす。Ａ－スキャンをＮポイントでサンプリングすると、方程式９は次のようになる。
Figure 0007080006000023
（１３）
ここでＲＮ（１）は、サンプルポイント１で評価したＮポイント複素自己相関関数ＲＮで、ｉｍは複素自己相関関数の虚数部分を表わし、ｒｅは複素自己相関関数の実数部分を表わす。
幾つかの例示的な実施例では、周波数領域での構造信号スペクトルの幅は、超音波Ａ－スキャンの窓処理された信号の複素解析表現である自己相関関数
Figure 0007080006000024
を使用して推定される。Ａ－スキャンをＮポイントでサンプリングすると
Figure 0007080006000025
となる。ここで｜ＲＮ（１）｜は、サンプルポイント１で評価したＮポイント複素自己相関関数ＲＮの大きさで、ＲＮ（０）は、サンプルポイント０で評価したＮポイント複素自己相関関数ＲＮである。
処理１１００は、周波数領域のデータから構造信号のスペクトルコンポーネントを取り除く（作業１１０８）。処理１１００は、構造信号のスペクトルコンポーネントを取り除くことによって空のまま残されたＡ－スキャンスペクトルの領域を満たす補間ルーチンを実行する（作業１１０６）。処理１１００は、逆フーリエ変換を実行して、構造信号が取り除かれた処理済みＡ－スキャンを形成する（作業１１０８）。幾つかの例示的な実施例では、構造信号が取り除かれた処理済みＡ－スキャンはまた、図３の無構造信号３０６のように、無構造信号と称されることもある。その後、処理は終了する。
図示した種々の実施形態でのフロー図及びブロック図は、例示的実施形態での装置及び方法のいくつかの可能な実装の構造、機能、及び作業を示している。これに関し、フロー図又はブロック図の各ブロックは、１つの作業又はステップの１つのモジュール、セグメント、機能及び／又は部分を表わすことができる。
例示的な実施形態の幾つかの代替的な実装においては、ブロックに記載された一又は複数の機能は、図中に記載の順序を逸脱して起こりうる。例えば、場合によっては、連続して示されている２つのブロックが実質的に同時に実行されること、又は時には含まれる機能によりブロックが逆順に実施されることもありうる。また、フロー図又はブロック図に描かれているブロックに加えて他のブロックが追加されることもありうる。
例えば、処理９００は、周波数画像を分析することによって、複合材料構造物に望ましくない状態があるか否かを判定することを更に含みうる。幾つかの例示的な実施例では、望ましくない状態には材料の変化が含まれる。
更なる実施例では、処理１０００は、複数の超音波Ａ－スキャンの各々をフーリエ変換して、複数の超音波Ａ－スキャンの各々のＡ－スキャンスペクトルを形成すること、及び、補間されたＡ－スキャンスペクトルデータに逆フーリエ変換を実行して、複数の無構造超音波Ａ－スキャンを形成することを更に含む。処理１０００は、複数の無構造超音波Ａ－スキャンから形成された無構造Ｂ－スキャン画像をフィルタ処理することをさらに含む。一実施例では、無構造Ｂ－スキャン画像をフィルタ処理することは、無構造Ｂ－スキャン画像にローパスフィルタを使用することを含む。
別の実施例では、処理１１００は、Ａ－スキャンをフィルタ処理して、フィルタ処理済みデータを形成することを更に含む。処理１１００はまた、Ｂ－スキャンにフィルタ処理済みデータを表示することを含みうる。
ここで図１２を参照すると、データ処理システムは例示的な実施形態に従って、ブロック図の形態で示されている。データ処理システム１２００は、図２のコンピュータシステム２１４を実装するため使用されうる。データ処理システム１２００は、図３に記載のようにデータを処理し、図４～図８に記載のように出力を表示するために使用されうる。図示したように、データ処理システム１２００は、プロセッサユニット１２０４と、記憶デバイス１２０６と、通信ユニット１２０８と、入出力ユニット１２１０と、ディスプレイ１２１２との間の通信を提供する、通信フレームワーク１２０２を含む。場合によっては、通信フレームワーク１２０２はバスシステムとして実装されうる。
プロセッサユニット１２０４は、幾つかの作業を実行するために、ソフトウェアのための命令を実行するように構成されている。プロセッサユニット１２０４は、実装に応じて、幾つかのプロセッサ、マルチプロセッサコア、及び／又は他の何らかの種類のプロセッサを備えうる。場合によっては、プロセッサユニット１２０４は、回路システム、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、プログラマブル論理デバイスなどのハードウェアユニット、又は他の何らかの好適な種類のハードウェアユニットの形態をとってもよい。
プロセッサユニット１２０４によって実行されるオペレーティングシステム、アプリケーション、及び／又はプログラムに対する命令は、記憶デバイス１２０６上に配置されうる。記憶デバイス１２０６は、通信フレームワーク１２０２を通じてプロセッサユニット１２０４と通信しうる。本明細書で使用されているように、記憶デバイスは、コンピュータ可読記憶デバイスとも称され、一時的に及び／又は恒久的に情報を保存することが可能な任意のハードウェアである。この情報は、限定するものではないが、データ、プログラムコード、及び／又は他の情報を含みうる。
メモリ１２１４及び固定記憶部１２１６は、記憶デバイス１２０６の一例である。メモリ１２１４は、例えば、ランダムアクセスメモリ又は何らかの種類の揮発性または不揮発性の記憶デバイスの形態をとりうる。固定記憶部１２１６は任意の数のコンポーネント又はデバイスを含みうる。例えば、固定記憶部１２１６は、ハードドライブ、フラッシュメモリ、書換え型光ディスク、書換え型磁気テープ、又はそれらの何らかの組み合わせを含みうる。固定記憶部１２１６によって使用される媒体は、着脱式であってもよく、着脱式でなくてもよい。
通信ユニット１２０８は、データ処理システム１２００が他のデータ処理システム及び／又はデバイスと通信することを可能にする。通信ユニット１２０８は、物理的な及び／又は無線の通信リンクを用いて通信することができる。
入出力ユニット１２１０は、データ処理システム１２００に接続された他のデバイスとの間で、入力の受信及び出力の送信を可能にする。例えば、入出力ユニット１２１０は、キーボード、マウス、及び／又は他の何らかの種類の入力デバイスを介して、ユーザ入力の受信を可能にする。別の実施例として、入出力ユニット１２１０は、データ処理システム１２００に接続されたプリンタへの出力の送信を可能にする。
ディスプレイ１２１２は、ユーザに対して情報を表示するよう構成される。ディスプレイ１２１２は、例えば、限定するものではないが、モニタ、タッチスクリーン、レーザーディスプレイ、ホログラフィックディスプレイ、仮想ディスプレイ装置、及び／又は他の何らかの種類のディスプレイ装置を含みうる。
この例示的な実施例では、種々の例示的な実施形態の処理は、コンピュータに実装される命令を使用してプロセッサユニット１２０４によって実行されてもよい。これらの命令は、プログラムコード、コンピュータ使用可能プログラムコード、又はコンピュータ可読プログラムコードと称されることがあり、かつ、プロセッサユニット１２０４内の一又は複数のプロセッサによって読み取られ、実行されうる。
これらの実施例では、プログラムコード１２１８は、選択的に着脱可能でコンピュータ可読媒体１２２０上に機能的な形態で配置され、プロセッサユニット１２０４での実行用のデータ処理システム１２００に読込み又は転送することができる。プログラムコード１２１８及びコンピュータ可読媒体１２２０は、コンピュータプログラム製品１２２２を形成する。この例示的な実施例では、コンピュータ可読媒体１２２０は、コンピュータ可読記憶媒体１２２４又はコンピュータ可読信号媒体１２２６であってもよい。
コンピュータ可読記憶媒体１２２４は、プログラムコード１２１８を伝播又は伝送する媒体というよりはむしろ、プログラムコード１２１８を保存するために使用される、物理的な又は有形の記憶デバイスである。コンピュータ可読記憶媒体１２２４は、例えば、限定するものではないが、データ処理システム１２００に接続される光ディスク又は磁気ディスク、或いは固定記憶デバイスであってもよい。
代替的に、プログラムコード１２１８はコンピュータ可読信号媒体１２２６を使用してデータ処理システム１２００に転送可能である。コンピュータ可読信号媒体１２２６は、例えば、プログラムコード１２１８を含む伝播されたデータ信号であってもよい。このデータ信号は、物理的及び／又は無線の通信リンクを介して伝送されうる、電磁信号、光信号、及び／又は他の何らかの種類の信号であってもよい。
図１２のデータ処理システム１２００の図は、例示的な実施形態が実装されうる態様に対する構造的な限定を提示することを意図していない。種々の例示的な実施形態が、データ処理システム１２００に関して示されているコンポーネントに追加的な、又は代替的なコンポーネントを含むデータ処理システム内に実装されうる。更に、図１２に示すコンポーネントは、例示的な実施例とは相違することがある。
本開示の例示的な実施形態は、図１３に示される航空機の製造及び保守方法１３００と、図１４に示される航空機１４００に関連して記載されうる。まず図１３を参照すると、航空機の製造及び保守方法が、例示的実施形態に従って図示されている。製造前の段階で、航空機の製造及び保守方法１３００は、航空機１４００の仕様及び設計１３０２、並びに材料の調達１３０４を含みうる。
製造段階では、航空機１４００のコンポーネント及びサブアセンブリの製造１３０６とシステムインテグレーション１３０８とが行われる。その後、航空機１４００は認可及び納品１３１０を経て運航１３１２に供される。顧客により運航１３１２される間に、航空機１４００は、定期的な整備及び保守１３１４（改造、再構成、改修、及びその他の整備又は保守を含みうる）を受ける。
航空機の製造及び保守方法１３００の各処理は、システムインテグレータ、第三者、及び／又はオペレータによって実行又は実施されてもよい。これらの実施例では、オペレータは顧客であってもよい。本明細書の目的では、システムインテグレータは、限定するものではないが、任意の数の航空機製造者、及び主要システムの下請業者を含むことができ、第三者は、限定するものではないが、任意の数のベンダー、下請業者、及び供給業者を含むことができ、オペレータは航空会社、リース会社、軍事団体、サービス機関などであってよい。
ここで図１４を参照すると、例示的な実施形態が実装されうる航空機の図が示されている。この実施例では、航空機１４００は、図１３の航空機の製造及び保守方法１３００によって製造され、複数のシステム１４０４及び内装１４０６を有する機体１４０２を含んでもよい。複数のシステム１４０４の実施例は、推進システム１４０８、電気システム１４１０、油圧システム１４１２、及び環境システム１４１４のうちの一又は複数を含む。任意の数の他のシステムが含まれてもよい。航空宇宙産業の例が図示されているが、異なる例示的な実施形態は、自動車産業などの他の産業にも適用されうる。
本明細書で具現化される装置及び方法は、図１３の航空機の製造及び保守方法１３００のうちの少なくとも１つの段階で採用されうる。一又は複数の例示的な実施形態は、図１３のコンポーネント及びサブアセンブリの製造１３０６中に使用されうる。例えば、図２のレーザー超音波検査システム２０５は、コンポーネント及びサブアセンブリの製造１３０６中に複合材料構造物の検査に使用されうる。更に、図２のレーザー超音波検査システム２０５は、図１３の整備及び保守１３１４中にアセンブリの検査に使用されうる。例えば、航空機１４００の複合材料構造物は、レーザー超音波検査システム２０５を使用して、航空機１４００の予定された整備中に検査されうる。
したがって、一又は複数の例示的な実施形態は、複合材料構造物に不整合が存在するか否かを判定するための方法及び装置を提供する。構造信号は特定される。構造信号を特定した後、Ｂ－スキャンは構造信号を使用して形成される。Ｂ－スキャンは、構造物の周期性に不整合が存在するか否かを判定するために分析される。幾つかの例示的な実施例では、構造信号は周波数測定値によって予測される。幾つかの実施例では、周波数測定値は周波数画像を形成するために使用される。周波数画像は、構造物の周期性に不整合が存在するか否かを判定するために分析される。例えば、構造物の周期性の中の不整合は、材料の変化を含みうる。
別の実施例では、構造信号を特定した後、構造信号のスペクトルコンポーネントは全帯域幅信号スペクトルから取り除かれる。構造信号のスペクトルコンポーネントを取り除くことによって空のまま残されたＡ－スキャンスペクトルの領域は、補間によって満たされる。補間を含む信号は、逆フーリエ変換後、Ｂ－スキャンを形成するために使用される。Ｂ－スキャンは不整合の検出可能性を高めた。
構造信号を決定することによって、例示的な実施形態は従来の処理では検出しえない不整合を検出する。例えば、例示的な実施形態は材料の変化を検出する。別の実施例として、例示的な実施形態は、構造信号によってあらかじめマスクされた不整合を検出する。
例示的な一実施例では、複合材料構造物の材料の変化を検出する方法が提供される。パルスレーザービームは、幾つかの複合材料からなる複合材料構造物の方に向けられる。パルスレーザービームの放射が複合材料構造物によって吸収されると、広帯域超音波信号が複合材料構造物内に形成される。広帯域超音波信号は検出され、データを形成する。データは幾つかの超音波Ａ－スキャンを含む。超音波Ａ－スキャンは、正常な複合材料構造物及び不整合の両方に関する情報からなる。正常な複合材料構造物は、製造時の設計された個々の層のパッキングに関連している。不整合は、空洞、割れ目、人工介在物、或いは他の種類の不整合のうちの少なくとも１つを含む。時間領域の移動窓は、複数の超音波Ａ－スキャンの各々に適用され、窓処理された信号を形成する。周波数測定値は、複数のＡ－スキャンの各々に対して窓処理された信号内で決定される。窓処理された信号の各々に対して決定された周波数測定値は、複合材料の正常な構造を表現する複数の特性周波数を形成する。特性周波数の画像は、複数の周波数測定値を使用して表示される。材料の正常な構造の中の変化は、特性周波数画像で提示される。
別の例示的な実施形態では、方法が提示される。パルスレーザービームは、複数の層からなる複合材料構造物の方に向けられる。幾つかの広帯域超音波信号は、パルスレーザービームの放射が複合材料構造物によって吸収されるときに、複合材料構造物内に形成される。広帯域超音波信号は検出され、データを形成する。データは、複合材料構造物に対する複数の超音波Ａ－スキャンを含む。複数の超音波Ａ－スキャンに対するフーリエスペクトルが計算される。Ａ－スキャン周波数スペクトル全体の中で、正常な材料の構造を特徴付ける周波数ピークは、複数の超音波Ａ－スキャンに対して決定される。構造信号のスペクトルコンポーネントは、複数の超音波Ａ－スキャンの各々の全帯域幅信号スペクトルから取り除かれ、フーリエ領域の周波数ピーク周囲での信号スペクトル補間を使用して補間された信号を形成し、補間された信号スペクトルに適用される逆フーリエ変換を実行する。
種々の例示的実施形態の説明は、例示及び説明を目的として提示されており、網羅的であること、または開示された形態の実施形態に限定することを、意図しているわけではない。当業者には、多くの修正例及び変形例が明らかであろう。さらに、種々の例示的な実施形態によって、他の好ましい実施形態に比較して異なる特徴が提供されうる。選択された一又は複数の実施形態は、実施形態の原理、実際の用途を最もよく説明するために、及び他の当業者に対して、様々な実施形態の開示内容と考慮される特定の用途に適した様々な修正の理解を促すために選択及び記述されている。
更に、本開示は下記の条項による実施形態を含む。
条項１． 複合材料構造物の材料の変化を検出する方法であって、前記方法は、パルスレーザービームを幾つかの複合材料からなる前記複合材料構造物の方に向けることであって、前記パルスレーザービームの放射が前記複合材料構造物によって吸収されるとき、広帯域超音波信号は前記複合材料構造物に形成される、向けること、前記広帯域超音波信号を検出して、幾つかの超音波Ａ－スキャンを含むデータを形成すること、前記幾つかの超音波Ａ－スキャンの各々に対して複数の周波数測定値を特定するため、前記データを処理すること、及び、前記複数の周波数値を使用して、周波数画像を表示することであって、前記材料の変化は前記周波数画像に表される、表示することを含む方法。
条項２． 前記データを処理することは、前記幾つかの超音波Ａ－スキャンの各々に移動窓を適用すること、及び前記移動窓内で平均周波数又は最大周波数のうちの少なくとも１つを決定することを含む、条項１に記載の方法。
条項３． 前記移動窓はガウス分布形状を有する、条項２に記載の方法。
条項４． 前記周波数画像を分析することによって、望ましくない状態が前記複合材料構造物に存在するか否かを判定することを更に含み、前記望ましくない状態は前記材料の変化を含む、条項１から３のいずれか一項に記載の方法。
条項５． 前記複数の周波数測定値は、平均周波数又は最大周波数のうちの少なくとも１つから選択される、条項１から４のいずれか一項に記載の方法。
条項６． 前記データを処理することは、方程式
Figure 0007080006000026
（ここでｐは係数ａ ｋ の個数で、ＳｎはサンプルポイントｎでのＡ－スキャン信号を表わす）を使用して前記幾つかの超音波Ａ－スキャンのうちの１つのＡ－スキャンの窓処理された信号の最大周波数を決定することを含む、条項１から５のいずれか一項に記載の方法。
条項７． 前記複数の周波数測定値を特定するため前記データを処理することは、前記超音波Ａ－スキャンの前記窓処理された信号の複素解析表現である自己相関関数
Figure 0007080006000027
を使用して、方程式
Figure 0007080006000028
（ここで、Ｒ（０）は時刻ゼロにおける複素自己相関関数
Figure 0007080006000029
の大きさで、O（０）は時刻ゼロにおける複素自己相関関数の位相で、関数の上に付いているドットは、当該関数の時間微分を表わす）、又は前記Ａ－スキャンをＮポイントでサンプリングした
Figure 0007080006000030
（ここでＲＮ（１）は、サンプルポイント１で評価したＮポイント複素自己相関関数ＲＮで、ｉｍは複素自己相関関数の虚数部分を表わし、ｒｅは複素自己相関関数の実数部分を表わす）のうちの少なくとも１つを従って、前記幾つかの超音波Ａ－スキャンのうちの１つの超音波Ａ－スキャンの窓処理された信号の平均周波数を決定することを含む、条項１から６のいずれか一項に記載の方法。
条項８． 前記広帯域超音波信号は、点状の光学式検出器を使用して検出される、条項１から７のいずれか一項に記載の方法。
条項９． パルスレーザービームを複数の層からなる複合材料構造物の方に向けることであって、前記パルスレーザービームの放射が前記複合材料構造物によって吸収されるとき、幾つかの広帯域超音波信号は前記複合材料構造物に形成される、向けること、前記広帯域超音波信号を検出して、複合材料構造物の複数の超音波Ａ－スキャンを含むデータを形成すること、前記複数の超音波Ａ－スキャンの各々に移動窓を適用して窓処理された信号を形成すること、前記複数の超音波Ａ－スキャンの各々に対して前記窓処理された信号内で周波数測定値を決定すること、前記周波数測定値を使用して、前記複数の超音波Ａ－スキャンの各々の１つのＡ－スキャンスペクトルから構造信号のスペクトルコンポーネントを取り除くこと、及び、前記構造信号の前記スペクトルコンポーネントを取り除いた後、前記複数の超音波Ａ－スキャンの各々の前記Ａ－スキャンスペクトルに補間を実行して、補間されたＡ－スキャンスペクトルデータを形成することを含む方法。
条項１０． 前記複数の超音波Ａ－スキャンの各々にフーリエ変換をして、前記複数の超音波Ａ－スキャンの各々のＡ－スキャンスペクトルを形成すること、及び、前記補間されたＡ－スキャンスペクトルデータに逆フーリエ変換を実行して複数の無構造超音波Ａ－スキャンを形成することを更に含む、条項９に記載の方法。
条項１１． 前記複数の無構造超音波Ａ－スキャンから形成された無構造Ｂ－スキャン画像をフィルタ処理することを更に含む、条項１０に記載の方法。
条項１２． 前記無構造Ｂ－スキャン画像をフィルタ処理することは、前記無構造Ｂ－スキャン画像にローパスフィルタを使用することを含む、条項１１に記載の方法。
条項１３． 前記周波数測定値は、平均周波数又は最大周波数から選択される、条項９から１２のいずれか一項に記載の方法。
条項１４． 前記平均周波数は、超音波Ａ－スキャンの窓処理された信号の複素解析表現である自己相関関数
Figure 0007080006000031
を使用して、方程式
Figure 0007080006000032
（ここで、Ｒ（０）は時刻ゼロにおける複素自己相関関数
Figure 0007080006000033
の大きさで、O（０）は時刻ゼロにおける複素自己相関関数の位相で、関数の上に付いているドットは、当該関数の時間微分を表わす）、又は前記Ａ－スキャンをＮポイントでサンプリングした方程式
Figure 0007080006000034
（ここでＲＮ（１）は、サンプルポイント１で評価したＮポイント複素自己相関関数ＲＮで、ｉｍは複素自己相関関数の虚数部分を表わし、ｒｅは複素自己相関関数の実数部分を表わす）のうちの少なくとも１つを従って決定される、条項１３に記載の方法。
条項１５． 前記最大周波数は方程式
Figure 0007080006000035
（ここでｐは係数ａ ｋ の個数で、ＳｎはサンプルポイントｎでのＡ－スキャン信号を表わす）を使用して決定される、条項１３又は１４に記載の方法。
条項１６． レーザー超音波検査システムを使用して、複合材料構造物のデータを取得すること、データ中の構造信号のスペクトルコンポーネントの幅及び周波数を決定すること、周波数領域のデータから前記構造信号の前記スペクトルコンポーネントを取り除くこと、前記構造信号の前記スペクトルコンポーネントを取り除くことによって空のまま残されたＡ－スキャンスペクトルの領域を満たす補間ルーチンを実行すること、及び、逆フーリエ変換を実行して、前記構造信号が取り除かれた処理済みＡ－スキャンを形成すること、を含む方法。
条項１７． 前記処理済みＡ－スキャンをフィルタ処理してフィルタ処理済みデータを形成すること、及び無構造Ｂ－スキャン画像に前記フィルタ処理済みデータを表示することを更に含む、条項１６に記載の方法。
条項１８． 前記構造信号の前記スペクトルコンポーネントの前記周波数は方程式
Figure 0007080006000036
（ここでｐは係数ａ ｋ の個数で、ＳｎはサンプルポイントｎでのＡ－スキャン信号を表わす）を使用して推定される、条項１６又は１７に記載の方法。
条項１９． 前記構造信号の前記スペクトルコンポーネントの前記周波数は、超音波Ａ－スキャンの窓処理された信号の複素解析表現である自己相関関数
Figure 0007080006000037
を使用して、方程式
Figure 0007080006000038
（ここで、Ｒ（０）は時刻ゼロにおける複素自己相関関数
Figure 0007080006000039
の大きさで、O（０）は時刻ゼロにおける複素自己相関関数の位相で、関数の上に付いているドットは、当該関数の時間微分を表わす）、又は前記Ａ－スキャンをＮポイントでサンプリングした方程式
Figure 0007080006000040
（ここでＲＮ（１）は、サンプルポイント１で評価したＮポイント複素自己相関関数ＲＮで、ｉｍは複素自己相関関数の虚数部分を表わし、ｒｅは複素自己相関関数の実数部分を表わす）のうちの少なくとも１つを従って推定される、条項１６から１８のいずれか一項に記載の方法。
条項２０． 前記構造信号に関連する前記スペクトルコンポーネントの前記幅は、平均周波数±周波数領域の構造信号スペクトルの幅の２倍である、条項１６から１９のうちのいずれか一項に記載の方法。
条項２１． 前記周波数領域での前記構造信号スペクトルの幅は、超音波Ａ－スキャンの窓処理された信号の複素解析表現である自己相関関数
Figure 0007080006000041
を使用して評価され、Ａ－スキャンをＮポイントでサンプリングすると
Figure 0007080006000042
（ここで｜ＲＮ（１）｜は、サンプルポイント１で評価したＮポイント複素自己相関関数ＲＮの大きさで、ＲＮ（０）は、サンプルポイント０で評価したＮポイント複素自己相関関数ＲＮである）となる、条項２０に記載の方法。

Claims (16)

  1. 複合材料構造物（２０２）の材料の変化（２４６）を検出する方法であって、前記方法は、
    パルスレーザービーム（２２０）を幾つかの複合材料（２０３）からなる前記複合材料構造物（２０２）の方に向けることであって、前記パルスレーザービーム（２２０）の放射が前記複合材料構造物（２０２）によって吸収されるとき、広帯域超音波信号（２２６）は前記複合材料構造物（２０２）内に形成される、向けること、
    前記広帯域超音波信号（２２６）を検出して、幾つかの超音波Ａ－スキャン（２５８、３０３）を含むデータ（２４０）を形成すること、
    前記幾つかの超音波Ａ－スキャン（２５８、３０３）の各々に対して複数の周波数測定値（３１７）を特定するため、前記データ（２４０）を処理すること、及び、
    前記複数の周波数測定値（３１７）を使用して、周波数画像（２６８、３２２）を表示することであって、前記材料の変化（２４６）は前記周波数画像（２６８、３２２）に表わされる、表示すること
    を含み、
    前記データ（２４０）を処理することは、
    前記幾つかの超音波Ａ－スキャン（２５８、３０３）の各々にガウス分布形状を有する移動窓（３１２）を適用すること、及び
    前記移動窓（３１２）内で平均周波数（３１８）又は最大周波数（３２０）のうちの少なくとも１つを決定すること
    を含む方法。
  2. 複合材料構造物（２０２）の材料の変化（２４６）を検出する方法であって、前記方法は、
    パルスレーザービーム（２２０）を幾つかの複合材料（２０３）からなる前記複合材料構造物（２０２）の方に向けることであって、前記パルスレーザービーム（２２０）の放射が前記複合材料構造物（２０２）によって吸収されるとき、広帯域超音波信号（２２６）は前記複合材料構造物（２０２）内に形成される、向けること、
    前記広帯域超音波信号（２２６）を検出して、幾つかの超音波Ａ－スキャン（２５８、３０３）を含むデータ（２４０）を形成すること、
    前記幾つかの超音波Ａ－スキャン（２５８、３０３）の各々に対して複数の周波数測定値（３１７）を特定するため、前記データ（２４０）を処理すること、及び、
    前記複数の周波数測定値（３１７）を使用して、周波数画像（２６８、３２２）を表示することであって、前記材料の変化（２４６）は前記周波数画像（２６８、３２２）に表わされる、表示すること
    を含み、
    前記周波数画像（２６８、３２２）の一方の軸はスキャニング距離で、他方の軸は深さであり、前記周波数画像（２６８、３２２）の各ピクセルの強度は、前記複数の周波数測定値（３１７）の周波数を示している、方法。
  3. 前記データ（２４０）を処理することは、
    前記幾つかの超音波Ａ－スキャン（２５８、３０３）の各々に移動窓（３１２）を適用すること、及び
    前記移動窓（３１２）内で平均周波数（３１８）又は最大周波数（３２０）のうちの少なくとも１つを決定すること
    を含む請求項２に記載の方法。
  4. 前記移動窓（３１２）はガウス分布形状を有する、請求項３に記載の方法。
  5. 前記周波数画像（２６８、３２２）を分析することによって、望ましくない状態が前記複合材料構造物（２０２）に存在するか否かを判定することを更に含み、前記望ましくない状態は前記材料の変化（２４６）を含む、請求項１から４のいずれか一項に記載の方法。
  6. 前記複数の周波数測定値（３１７）は、平均周波数（３１８）又は最大周波数（３２０）のうちの少なくとも１つから選択される、請求項１から５のいずれか一項に記載の方法。
  7. 前記データ（２４０）を処理することは、
    方程式
    Figure 0007080006000043
    （ここでｐは係数ａｋの個数を表わし、ＳｎはサンプルポイントｎでのＡ－スキャン信号を表わす）を使用して前記幾つかの超音波Ａ－スキャン（２５８、３０３）のうちの１つのＡ－スキャンの窓処理された信号（３１６）の最大周波数（３２０）を決定することを含む、請求項１から６のいずれか一項に記載の方法。
  8. 前記複数の周波数測定値（３１７）を特定するため、前記データ（２４０）を処理することは、
    前記超音波Ａ－スキャンの窓処理された信号（３１６）の複素解析表現である自己相関関数
    Figure 0007080006000044
    を使用して、方程式
    Figure 0007080006000045
    （ここで、Ｒ（０）は時刻ゼロにおける複素自己相関関数
    Figure 0007080006000046
    の大きさであり、φ（０）は時刻ゼロにおける複素自己相関関数の位相であり、関数の上に付いているドットは、当該関数の時間微分を表わす）、又は前記Ａ－スキャンをＮポイントでサンプリングした
    Figure 0007080006000047
    （ここでＲＮ（１）は、サンプルポイント１で評価したＮポイント複素自己相関関数ＲＮであり、ｉｍは複素自己相関関数の虚数部分を表わし、ｒｅは複素自己相関関数の実数部分を表わす）のうちの少なくとも１つに従って、前記幾つかの超音波Ａ－スキャン（２５８、３０３）のうちの１つの超音波Ａ－スキャンの窓処理された信号（３１６）の平均周波数（３１８）を決定することを含む、請求項１から７のいずれか一項に記載の方法。
  9. 前記広帯域超音波信号（２２６）は、点状の光学式検出器（２３０）を使用して検出される、請求項１から８のいずれか一項に記載の方法。
  10. パルスレーザービーム（２２０）を複数の層（２０４）からなる複合材料構造物（２０２）の方に向けることであって、前記パルスレーザービーム（２２０）の放射が前記複合材料構造物（２０２）によって吸収されるとき、幾つかの広帯域超音波信号（２２６）が前記複合材料構造物（２０２）内に形成される、向けること、
    前記複合材料構造物（２０２）の複数の超音波Ａ－スキャン（２５８、３０３）を含むデータ（２４０）を形成するため、前記広帯域超音波信号（２２６）を検出すること、
    前記複数の超音波Ａ－スキャン（２５８、３０３）の各々に移動窓（３１２）を適用して、窓処理された信号（３１６）を形成すること、
    前記複数の超音波Ａ－スキャン（２５８、３０３）の各々に対して、前記窓処理された信号（３１６）内で周波数測定値（３１７）を決定すること、
    前記周波数測定値（３１７）を使用して、前記複数の超音波Ａ－スキャン（２５８、３０３）の各々の１つのＡ－スキャンスペクトル（２５９）から構造信号（３０５）のスペクトルコンポーネント（３２６）を取り除くこと、及び、
    前記構造信号（３０５）の前記スペクトルコンポーネント（３２６）を取り除いた後、前記複数の超音波Ａ－スキャン（２５８、３０３）の各々の前記Ａ－スキャンスペクトル（２５９）に補間を実行して補間されたＡ－スキャンスペクトルデータを形成すること
    を含む方法。
  11. 前記複数の超音波Ａ－スキャン（２５８、３０３）の各々にフーリエ変換をして、前記複数の超音波Ａ－スキャン（２５８、３０３）の各々のＡ－スキャンスペクトル（２５９）を形成すること、及び、
    前記補間されたＡ－スキャンスペクトルデータに逆フーリエ変換を実行して複数の無構造超音波Ａ－スキャン（３０６）を形成すること
    を更に含む、請求項１０に記載の方法。
  12. 前記複数の無構造超音波Ａ－スキャンから形成された無構造Ｂ－スキャン画像（３３０）をフィルタ処理すること
    を更に含む、請求項１１に記載の方法。
  13. 前記無構造Ｂ－スキャン画像をフィルタ処理することは、前記無構造Ｂ－スキャン画像上でローパスフィルタ（３０８）を使用することを含む、請求項１２に記載の方法。
  14. 前記周波数測定値（３１７）は、平均周波数（３１８）又は最大周波数（３２０）から選択される、請求項１０から１３のいずれか一項に記載の方法。
  15. 前記平均周波数（３１８）は、超音波Ａ－スキャンの窓処理された信号（３１６）の複素解析表現である自己相関関数
    Figure 0007080006000048
    を使用して、方程式
    Figure 0007080006000049
    （ここで、Ｒ（０）は時刻ゼロにおける複素自己相関関数
    Figure 0007080006000050
    の大きさであり、φ（０）は時刻ゼロにおける複素自己相関関数の位相であり、関数の上に付いているドットは、当該関数の時間微分を表わす）、又は前記Ａ－スキャンをＮポイントでサンプリングした方程式
    Figure 0007080006000051
    （ここでＲＮ（１）は、サンプルポイント１で評価したＮポイント複素自己相関関数ＲＮであり、ｉｍは複素自己相関関数の虚数部分を表わし、ｒｅは複素自己相関関数の実数部分を表わす）のうちの少なくとも１つに従って決定される、請求項１４に記載の方法。
  16. 前記最大周波数（３２０）は方程式
    Figure 0007080006000052
    （ここでｐは係数ａｋの個数を表わし、ＳｎはサンプルポイントｎでのＡ－スキャン信号を表わす）を使用して決定される、請求項１４又は１５に記載の方法。
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