JP7251523B2 - 積層状態算出方法、積層状態算出装置及び積層状態算出プログラム - Google Patents

積層状態算出方法、積層状態算出装置及び積層状態算出プログラム Download PDF

Info

Publication number
JP7251523B2
JP7251523B2 JP2020102902A JP2020102902A JP7251523B2 JP 7251523 B2 JP7251523 B2 JP 7251523B2 JP 2020102902 A JP2020102902 A JP 2020102902A JP 2020102902 A JP2020102902 A JP 2020102902A JP 7251523 B2 JP7251523 B2 JP 7251523B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
layer
lamination
state calculation
lamination state
images
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
JP2020102902A
Other languages
English (en)
Other versions
JP2021196266A (ja
Inventor
琢矢 大元
雄三 三浦
優一 永松
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Toyota Motor Corp
Original Assignee
Toyota Motor Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Toyota Motor Corp filed Critical Toyota Motor Corp
Priority to JP2020102902A priority Critical patent/JP7251523B2/ja
Priority to US17/241,536 priority patent/US11644429B2/en
Priority to DE102021111430.6A priority patent/DE102021111430A1/de
Priority to CN202110642734.XA priority patent/CN113822848B/zh
Publication of JP2021196266A publication Critical patent/JP2021196266A/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP7251523B2 publication Critical patent/JP7251523B2/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/0002Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G06T7/0004Industrial image inspection
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N23/00Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00
    • G01N23/02Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00 by transmitting the radiation through the material
    • G01N23/04Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00 by transmitting the radiation through the material and forming images of the material
    • G01N23/046Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00 by transmitting the radiation through the material and forming images of the material using tomography, e.g. computed tomography [CT]
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N23/00Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00
    • G01N23/02Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00 by transmitting the radiation through the material
    • G01N23/04Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00 by transmitting the radiation through the material and forming images of the material
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01BMEASURING LENGTH, THICKNESS OR SIMILAR LINEAR DIMENSIONS; MEASURING ANGLES; MEASURING AREAS; MEASURING IRREGULARITIES OF SURFACES OR CONTOURS
    • G01B15/00Measuring arrangements characterised by the use of electromagnetic waves or particle radiation, e.g. by the use of microwaves, X-rays, gamma rays or electrons
    • G01B15/02Measuring arrangements characterised by the use of electromagnetic waves or particle radiation, e.g. by the use of microwaves, X-rays, gamma rays or electrons for measuring thickness
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B32LAYERED PRODUCTS
    • B32BLAYERED PRODUCTS, i.e. PRODUCTS BUILT-UP OF STRATA OF FLAT OR NON-FLAT, e.g. CELLULAR OR HONEYCOMB, FORM
    • B32B2262/00Composition or structural features of fibres which form a fibrous or filamentary layer or are present as additives
    • B32B2262/10Inorganic fibres
    • B32B2262/106Carbon fibres, e.g. graphite fibres
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N2223/00Investigating materials by wave or particle radiation
    • G01N2223/60Specific applications or type of materials
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N2223/00Investigating materials by wave or particle radiation
    • G01N2223/60Specific applications or type of materials
    • G01N2223/646Specific applications or type of materials flaws, defects
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10Image acquisition modality
    • G06T2207/10116X-ray image
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20Special algorithmic details
    • G06T2207/20048Transform domain processing
    • G06T2207/20056Discrete and fast Fourier transform, [DFT, FFT]

Description

本発明は、積層状態算出方法、積層状態算出装置及び積層状態算出プログラムに関し、例えば、炭素繊維強化プラスチック積層体の積層状態算出方法、積層状態算出装置及び積層状態算出プログラムに関する。
特許文献1には、積層体の積層状況を検出するために、CT画像を用いてパワースペクトルを算出し、そこから繊維シートの積層角度を求める積層状態の検出方法が記載されている。
特許文献2には、水素タンクに用いられた繊維強化プラスチックにおける繊維の配向方向を判別するために、光の反射特性を用いて明部の軌跡を検出し、繊維の配向方向を判別する繊維配向方向の判別方法が記載されている。
特開2008-122178号公報 特開2007-187545号公報
特許文献1の検出方法は、繊維の向きを確認できるほど解像度の高いCT撮像を必要とするため、広範囲にわたる積層状態を検出することは困難である。特許文献2の判別方法は、水素タンクの最表層の繊維の配向方向だけ判別可能であり、内部の配向を判別することは困難である。
本発明は、そのような課題を解決するためになされたものであり、炭素繊維強化プラスチック等における繊維の配向が異なる複数の層が積層された積層体において、積層状態を簡便に判別することができる積層状態算出方法、積層状態算出装置及び積層状態算出プログラムを提供する。
本実施形態に係る積層状態算出方法は、炭素繊維強化プラスチック積層体の積層状態算出方法であって、積層方向に直交する第1方向に炭素繊維が配向した第1層と、前記積層方向に直交し前記第1方向と異なる第2方向に前記炭素繊維が配向した第2層と、が交互に積層された積層体を、前記積層方向における異なる複数の位置においてX線で撮像することにより、前記積層方向に直交した複数の断面の画像を取得するステップと、取得された複数の前記画像から前記第1層及び前記第2層に形成された空隙の量に相関するパラメータを算出し、算出された前記パラメータを用いて、前記第1層と前記第2層とを判別するステップと、を備える。このような構成により、CFRP積層体10の積層状態を簡便に判別することができる。
上記積層状態算出方法では、前記第1方向に延びた前記空隙を第1空隙とし、前記第2方向に延びた前記空隙を第2空隙とした場合に、取得された複数の前記画像において、前記第1空隙を含む領域から、前記第2空隙の影響を除去するステップをさらに有してもよい。このような構成により、積層状態の判別の精度を向上させることができる。
上記積層状態算出方法では、前記第2空隙の影響を除去するステップは、前記画像を高速フーリエ変換によりパワースペクトルに変換するステップと、変換された前記パワースペクトルにおける前記第2空隙のスペクトルを除去するステップと、前記第2空隙のスペクトルを除去された前記パワースペクトルを逆高速フーリエ変換により前記画像に変換するステップと、を含んでもよい。このような構成により、積層状態の判別の精度をさらに向上させることができる。
上記積層状態算出方法では、前記パラメータは、複数の前記画像における前記第1空隙を含む領域の輝度の標準偏差でもよい。このような構成により、積層状態の判別の精度を向上させることができる。
上記積層状態算出方法では、前記パラメータは、複数の前記画像における前記第1空隙を含む領域の輝度の標準偏差の変化量でもよい。このような構成により、積層状態の判別の精度を向上させることができる。
上記積層状態算出方法では、前記積層体は、中心軸を有する円筒状であり、前記積層方向は、前記中心軸に直交する方向でもよい。このような構成により、積層状態の判別の精度を向上させることができる。
上記積層状態算出方法では、前記第2方向は、前記中心軸の周りの回転方向であり、前記第1方向は、前記第2方向に傾いた方向でもよい。このような構成により、積層状態の判別の精度を向上させることができる。
本実施形態に係る積層状態算出装置は、炭素繊維強化プラスチック積層体の積層状態算出装置であって、積層方向に直交する第1方向に炭素繊維が配向した第1層と、前記積層方向に直交し前記第1方向と異なる第2方向に前記炭素繊維が配向した第2層と、が交互に積層された積層体を、前記積層方向における異なる複数の位置においてX線で撮像することにより、前記積層方向に直交した複数の断面の画像を取得する撮像部と、取得された複数の前記画像から前記第1層及び前記第2層に形成された空隙の量に相関するパラメータを算出し、算出された前記パラメータを用いて、前記第1層と前記第2層とを判別する画像処理部と、を備える。このような構成により、CFRP積層体10の積層状態を簡便に判別することができる。
上記積層状態算出装置では、前記画像処理部は、前記第1方向に延びた前記空隙を第1空隙とし、前記第2方向に延びた前記空隙を第2空隙とした場合に、取得された複数の前記画像において、前記第1空隙を含む領域から、前記第2空隙の影響を除去してもよい。このような構成により、積層状態の判別の精度を向上させることができる。
上記積層状態算出装置では、前記画像処理部は、前記第2空隙の影響を除去する際に、前記画像を高速フーリエ変換によりパワースペクトルに変換し、変換された前記パワースペクトルにおける前記第2空隙のスペクトルを除去し、前記第2空隙のスペクトルを除去された前記パワースペクトルを逆高速フーリエ変換により前記画像に変換してもよい。このような構成により、積層状態の判別の精度をさらに向上させることができる。
上記積層状態算出装置では、前記パラメータは、複数の前記画像における前記第1空隙を含む領域の輝度の標準偏差でもよい。このような構成により、積層状態の判別の精度を向上させることができる。
上記積層状態算出装置では、前記パラメータは、複数の前記画像における前記第1空隙を含む領域の輝度の標準偏差の変化量でもよい。このような構成により、積層状態の判別の精度を向上させることができる。
上記積層状態算出装置では、前記積層体は、中心軸を有する円筒状であり、前記積層方向は、前記中心軸に直交する方向でもよい。このような構成により、積層状態の判別の精度を向上させることができる。
上記積層状態算出装置では、前記第2方向は、前記中心軸の周りの回転方向であり、前記第1方向は、前記第2方向に傾いた方向でもよい。このような構成により、積層状態の判別の精度を向上させることができる。
本実施形態に係る積層状態算出プログラムは、炭素繊維強化プラスチック積層体の積層状態算出プログラムであって、積層方向に直交する第1方向に炭素繊維が配向した第1層と、前記積層方向に直交し前記第1方向と異なる第2方向に前記炭素繊維が配向した第2層と、が交互に積層された積層体を、前記積層方向における異なる複数の位置においてX線で撮像することにより、前記積層方向に直交した複数の断面の画像を取得させ、取得させた複数の前記画像から前記第1層及び前記第2層に形成された空隙の量に相関するパラメータを算出させ、算出させた前記パラメータを用いて、前記第1層と前記第2層とを判別させる、ことをコンピュータに実行させる。このような構成により、CFRP積層体10の積層状態を簡便に判別することができる。
上記積層状態算出プログラムでは、前記第1方向に延びた前記空隙を第1空隙とし、前記第2方向に延びた前記空隙を第2空隙とした場合に、取得させた複数の前記画像において、前記第1空隙を含む領域から、前記第2空隙の影響を除去させる、ことをさらにコンピュータに実行させてもよい。このような構成により、積層状態の判別の精度を向上させることができる。
上記積層状態算出プログラムでは、前記第2空隙の影響を除去させる際に、前記画像を高速フーリエ変換によりパワースペクトルに変換させ、変換させた前記パワースペクトルにおける前記第2空隙のスペクトルを除去させ、前記第2空隙のスペクトルを除去させた前記パワースペクトルを逆高速フーリエ変換により前記画像に変換させる、ことをコンピュータに実行させてもよい。このような構成により、積層状態の判別の精度をさらに向上させることができる。
上記積層状態算出プログラムでは、前記パラメータは、複数の前記画像における前記第1空隙を含む領域の輝度の標準偏差でもよい。このような構成により、積層状態の判別の精度を向上させることができる。
上記積層状態算出プログラムでは、前記パラメータは、複数の前記画像における前記第1空隙を含む領域の輝度の標準偏差の変化量でもよい。このような構成により、積層状態の判別の精度を向上させることができる。
上記積層状態算出プログラムででは、前記積層体は、中心軸を有する円筒状であり、前記積層方向は、前記中心軸に直交する方向でもよい。このような構成により、積層状態の判別の精度を向上させることができる。
本実施形態によれば、積層状態を簡便に判別することができる積層状態算出方法、積層状態算出装置及び積層状態算出プログラムを提供することができる。
実施形態に係るCFRP積層体を例示した断面斜視図である。 実施形態に係るCFRP積層体を例示した断面斜視図である。 実施形態に係る積層状態算出装置を例示した構成図である。 実施形態に係る積層状態算出装置において、撮像部の撮像方法を例示した図である。 実施形態に係る積層状態算出装置において、撮像部の撮像方法を例示した図である。 実施形態に係る積層状態算出装置において、撮像部の撮像方法を例示した図である。 実施形態に係る積層状態算出装置において、撮像部の撮像方法を例示した図である。 実施形態に係る積層状態算出装置において、撮像部が撮像した断面の画像を例示した模式図である。 実施形態に係る積層状態算出方法を例示したフローチャート図である。 実施形態に係る積層状態算出方法において、空隙を含む領域の画像を例示した模式図であり、図8のXの領域を示す。 実施形態に係る積層状態算出方法において、パワースペクトルを例示した模式図である。 実施形態に係る実施形態に係る積層状態算出方法において、フープ方向の空隙によるスペクトルを除去したパワースペクトルを例示した模式図である。 実施形態に係る積層状態算出方法において、再変換された画像を例示した模式図である。 実施形態に係る積層状態算出方法において、画像の輝度の標準偏差を例示したグラフであり、横軸は、CFRP積層体の内周面から深さを示し、縦軸は、標準偏差を示す。 実施形態に係る積層状態算出方法において、標準偏差の変化量を例示したグラフであり、横軸は、内周面からの深さを示し、縦軸は、標準偏差の変化量を示す。
以下、発明の実施形態を通じて本発明を説明するが、特許請求の範囲に係る発明を以下の実施形態に限定するものではない。また、実施形態で説明する構成の全てが課題を解決するための手段として必須であるとは限らない。説明の明確化のため、以下の記載及び図面は、適宜、省略、及び簡略化がなされている。各図面において、同一の要素には同一の符号が付されており、必要に応じて重複説明は省略されている。
(実施形態)
実施形態に係る積層状態算出方法を説明する。まず、対象となる積層体を説明する。次に、積層体の積層状態を算出する積層状態算出装置を説明する。その後、積層体の積層状態算出方法を説明する。
<積層体>
本実施形態の積層状態算出方法によって、積層状態が算出される対象の積層体は、例えば、炭素繊維強化プラスチック(Carbon Fiber Reinforced Plastics、以下、CFRPと呼ぶ。)積層体等の繊維強化プラスチック(Fiber Reinforced Plastics、以下、FRPと呼ぶ。)積層体である。以下では、FRP積層体の一例として、CFRP積層体を説明する。CFRP積層体は、積層した複数の層を含んでいる。各層は、所定の方向に配向した複数の炭素繊維を含んでいる。
図1及び図2は、実施形態に係るCFRP積層体を例示した断面斜視図である。図1に示すように、CFRP積層体10は、シート状でもよい。また、図2に示すように、CFRP積層体10は、中心軸Cを有する円筒状でもよい。シート状のCFRP積層体10の場合には、積層方向Pは、シート面に垂直な方向である。一方、円筒状のCFRP積層体10の場合には、積層方向Pは、円筒の中心軸Cに直交する方向である。CFRP積層体10の各層に含まれる繊維の配向方向は、例えば、積層方向に直交した所定の方向を有している。
CFRP積層体10等のFRP積層体は、自動車、航空機等の各種構成部材に用いられている。例えば、CFRP積層体10は、燃料電池自動車の水素タンクに用いられてもよい。なお、CFRP積層体10の用途は、水素タンクに限らず、他の構成部材に用いられてもよい。
本実施形態の積層状態算出方法において対象となるCFRP積層体10は、各層の配向方向が、積層された上下の層の配向方向と異なっている。例えば、CFRP積層体10が層L1、層L2、層L3、・・・層LNを含む場合に、層L2の配向方向は、層L1及び層L3の配向方向と異なっている。例えば、CFRP積層体10は、積層方向Pに直交する第1方向に炭素繊維が配向した第1層11と、積層方向Pに直交し第1方向と異なる第2方向に炭素繊維が配向した第2層12と、が交互に積層されている。
図2に示すように、円筒状のCFRP積層体10の場合において、中心軸C及び積層方向Pに直交した方向、すなわち、中心軸Cの周りの回転方向を、本明細書において便宜的にフープ方向H2と呼ぶ。また、積層方向Pに直交し、フープ方向H2に傾いた方向を、本明細書において便宜的にヘリカル方向H1と呼ぶ。その場合には、例えば、第1方向は、ヘリカル方向H1であり、第2方向は、フープ方向H2である。したがって、CFRP積層体10は、ヘリカル方向H1に配向したヘリカル巻きの第1層11と、フープ方向H2に配向したフープ巻きの第2層12と、が交互に積層されている。
<積層状態算出装置>
次に、本実施形態の積層状態算出装置を説明する。図3は、実施形態に係る積層状態算出装置を例示した構成図である。図3に示すように、積層状態算出装置1は、撮像部2及び画像処理部3を備えている。撮像部2は、例えば、X線CTスキャン装置である。積層状態算出装置1は、撮像部2によって、CFRP積層体10をX線で撮像することにより、複数の断面の画像を取得する。そして、積層状態算出装置1は、画像処理部3によって、取得された複数の断面の画像から、CFRP積層体10の各層を判別する。以下で、図面を用いて、積層状態算出装置1の動作を具体的に説明する。
図4~図7は、実施形態に係る積層状態算出装置1において、撮像部2の撮像方法を例示した図である。図8は、実施形態に係る積層状態算出装置1において、撮像部2が撮像した断面の画像を例示した模式図である。
図4に示すように、撮像部2は、CFRP積層体10の積層方向PからX線XRを照射する。これにより、撮像部2は、CFRP積層体10の所定の深さZにおいて、積層方向Pに直交する断面15の画像を撮像する。そして、CFRP積層体10を中心軸Cの周りに回転させることにより、図5に示すように、CFRP積層体10の一定の深さZにおける360[deg]分の断面15の画像を取得する。
次に、図6に示すように、撮像部2は、断面15の画像を展開し、図7に示すように、平面状にした断面15の画像を取得する。このようにして、図8に示すように、撮像部2は、CFRP積層体10の断面15の画像を取得する。撮像部2が取得した断面15の画像には、空隙によるパターンが撮像されている。断面15の画像には、例えば、ヘリカル方向H1に延びたパターンと、フープ方向H2に延びたパターンが撮像されている。
ヘリカル方向H1に延びたパターンは、炭素繊維がヘリカル方向H1に配向することにより形成された空隙に起因したパターンである。すなわち、ヘリカル方向H1に延びたパターンは、ヘリカル方向に延びた空隙により形成される。一方、フープ方向H2に延びたパターンは、炭素繊維がフープ方向H2に配向することにより形成された空隙に起因したパターンである。すなわち、フープ方向H2に延びたパターンは、フープ方向に延びた空隙により形成される。
取得された断面15の画像が、例えば、ヘリカル巻きの第1層11の場合には、空隙によるパターンは、本来、ヘリカル方向H1に延びた空隙によるパターンだけである。しかしながら、CFRP積層体10の製造工程において、第1層11に、フープ方向H2に延びた空隙が形成される場合がある。これにより、第1層11に、フープ方向H2に延びた空隙によるパターンも形成されてしまう。
撮像部2は、積層方向Pにおける異なる複数の位置(深さ)で、図4~図7の動作を繰り返す。このように、撮像部2は、CFRP積層体10を、積層方向Pにおける異なる複数の位置においてX線で撮像することにより、積層方向Pに直交した複数の断面15の画像を取得する。
画像処理部3は、撮像部2により取得された複数の断面15の画像を処理する。そのため、画像処理部3は、例えば、CPU(Central Processing Unit)、ROM(Read Only Memory)、RAM(Random Access Memory)、インターフェイス部(I/F)等からなるハードウェアで構成されてもよい。CPUは、入力された断面15の画像の処理等を行う。ROMは、CPUによって実行される積層状態算出プログラム及び制御プログラム等を記憶する。RAMは、断面15の画像等を記憶する。インターフェイス部(I/F)は、撮像部2、表示装置、外部記憶装置等の他の装置とデータ等の入出力を行う。CPU、ROM、RAM及びインターフェイス部は、データバスなどを介して相互に接続されている。
画像処理部3は、得られた複数の断面15の画像から、第1層11及び第2層12に形成された空隙の量を求める。これにより、画像処理部3は、空隙の量に相関するパラメータを算出する。パラメータは、例えば、標準偏差σ、及び、標準偏差σの変化量Δσである。そして、画像処理部3は、算出したパラメータを用いて、第1層11と第2層12とを判別する。以下の積層状態算出方法の説明において、撮像部2及び画像処理部3の動作を具体的に説明する。
<積層状態算出方法>
次に、実施形態に係る積層状態算出方法を説明する。図9は、実施形態に係る積層状態算出方法を例示したフローチャート図である。
図9のステップS11に示すように、CFRP積層体10における複数の断面15の画像を取得する。具体的には、撮像部2は、CFRP積層体10を、積層方向Pにおける異なる複数の位置においてX線で撮像することにより、積層方向Pに直交した複数の断面15の画像を取得する。
図10は、実施形態に係る積層状態算出方法において、空隙を含む領域の画像を例示した模式図であり、図8のXの領域を示す。図10に示すように、画像処理部3は、断面15の画像のうち、空隙によるパターンを含む領域を処理に用いる。空隙によるパターンを含む領域は、ヘリカル方向H1に延びた空隙によるパターンVP1と、フープ方向H2に延びた空隙によるパターンVP2と、を含んでいる。
画像処理部3は、取得された複数の断面15の画像において、ヘリカル方向H1に延びた空隙を含む領域から、フープ方向H2に延びた空隙の影響を除去してもよい。以下のステップS12~ステップS14は、取得された複数の画像において、フープ方向H2に延びた空隙の影響を除去するステップである。
図9のステップS12に示すように、断面15の画像の高速フーリエ変換(Fast Fourier Transform、以下、FFTと呼ぶ。)により、パワースペクトルを取得する。図11は、実施形態に係る積層状態算出方法において、パワースペクトルを例示した模式図である。図11に示すように、画像処理部3は、断面15の画像をFFTによりパワースペクトルに変換する。これにより、空間周波数u及びvにおけるパワースペクトルを取得する。取得されたパワースペクトルは、ヘリカル方向H1の空隙によるスペクトルSP1及びフープ方向H2の空隙によるスペクトルSP2を含む。
次に、図9のステップS13に示すように、フープ方向H2の空隙によるスペクトルSP2を除去するために、スペクトルSP2をマスキングする。図12は、実施形態に係る積層状態算出方法において、フープ方向H2の空隙によるスペクトルSP2を除去したパワースペクトルを例示した模式図である。図12に示すように、画像処理部3は、変換されたパワースペクトルにおけるスペクトルSP2を除去する。
次に、図9のステップS14に示すように、パワースペクトルの逆FFTにより、画像に再変換する。図13は、実施形態に係る積層状態算出方法において、再変換された画像を例示した模式図である。図13に示すように、画像処理部3は、スペクトルSP2を除去されたパワースペクトルを逆FTTにより画像に変換する。再変換した画像は、フープ方向H2に延びたパターンVP2が除去されている。
画像処理部3は、積層方向における異なる複数の位置で撮像された複数の断面の画像に、FFT処理、マスキング処理及び逆FFT処理を行った画像を取得する。
次に、図9のステップS15に示すように、得られた画像の輝度の標準偏差σを取得する。具体的には、画像処理部3は、各画像の空隙のパターンを含む領域の輝度から、輝度の標準偏差σを算出する。
図14は、実施形態に係る積層状態算出方法において、画像の輝度の標準偏差σを例示したグラフであり、横軸は、CFRP積層体10の内周面からの深さを示し、縦軸は、標準偏差σを示す。図14に示すように、画像の輝度の標準偏差σは、CFRP積層体10の内周面からの深さの変化に伴って変化する。
次に、図9のステップS16に示すように、取得した標準偏差σを微分し、標準偏差σの変化量Δσを取得する。具体的には、画像処理部3は、画像の輝度から算出した標準偏差σを微分する。これにより、画像処理部3は、標準偏差σの変化量Δσを算出する。図15は、実施形態に係る積層状態算出方法において、標準偏差σの変化量Δσを例示したグラフであり、横軸は、内周面からの深さを示し、縦軸は、標準偏差σの変化量Δσを示す。図15に示すように、標準偏差σの変化量Δσは、CFRP積層体10の内周面からの深さの変化に伴って変化する。
次に、図9のステップS17に示すように、画像処理部3は、標準偏差σ及び標準偏差σの変化量Δσの閾値により、第1層11及び第2層12を判別する。そして、画像処理部3は、各層の境界から各層の厚さを算出する。
例えば、標準偏差σを用いて、積層状態を判別する方法を説明する。図14に示すように、標準偏差σの閾値SH1を設定する。そうすると、深さD1、D2、D3及びD4において、標準偏差σは、閾値SH1以下である。一方、深さD1、D2、D3及びD4以外において、標準偏差σは、閾値SH1よりも大きい。
ここで、標準偏差σ≦閾値SH1の場合に、フープ巻きの第2層12とし、標準偏差σ>閾値SH1の場合に、ヘリカル巻きの第1層11とする。その場合には、CFRP積層体10の深さD1、D2、D3及びD4において、フープ巻の第2層12であると判別することができる。CFRP積層体10の深さD1、D2、D3及びD4以外において、ヘリカル巻きの第1層11であると判別することができる。
次に、標準偏差σの変化量Δσを用いて、積層状態を判別する方法を説明する。例えば、変化量Δσの閾値を、(-SH2)及び(+SH2)と設定する。そうすると、深さD5~D10の各深さにおいて、変化量Δσは、(-SH2)≦Δσ≦(+SH2)である。一方、深さD5~D10の各深さ以外において、変化量Δσ<(-SH2)、または、(+SH2)<変化量Δσである。
ここで、(-SH2)≦変化量Δσ≦(+SH2)の場合に、フープ巻きの第2層12とし、変化量Δσ<(-SH2)または(+SH2)<変化量Δσの場合に、ヘリカル巻きの第1層11としてみると、CFRP積層体10の深さD5~D10の各深さの場合には、フープ巻の第2層12であると判別することができる。しかしながら、ヘリカル巻きと判断させるべき、深さに、フープ巻きと判断されるD6等が挟まれていたりするので、変化量Δσだけでヘリカル巻きを判断するのは、困難である場合がある。

基本的にフープ巻きの場合には、標準偏差σの値は安定している。一方、ヘリカル巻きの場合には、標準偏差σの値は不安定な場合がある。ヘリカル巻きからフープ巻き、または、フープ巻きからヘリカル巻きに切り替わる境界では、変化量Δσが大きく変化するからである。そこで、フープ巻きの第2層12を標準偏差σで判別し、変化量Δσによって、ヘリカル巻きの第1層11の判別を補完することが好ましい。
以下の式は、標準偏差σ及び標準偏差σの変化量Δσを用いたフープ巻き及びヘリカル巻きの判別方法を例示したアルゴリズムである。
標準偏差σの判別値をaとすると、標準偏差σが閾値以下の場合にa=0、標準偏差σが閾値よりも大きい場合にa=1とする。変化量Δσの判別値をbとすると、変化量Δσが閾値の範囲の場合にb=0、変化量Δσが閾値の範囲外の場合にb=1とする。そして、(1)式の場合にはフープ巻きと判別する。(2)式の場合には、ヘリカル巻きと判別する。
a+b≦0 (1)
a+b≧1 (2)
(1)式によれば、標準偏差σを用いた判別及び変化量Δσを用いた判別の両方がフープ巻きを示す場合には、その層は、フープ巻きと判別される。(2)式によれば、標準偏差σを用いた判別及び変化量Δσを用いた判別の少なくともいずれかがヘリカル巻きを示す場合には、その層は、ヘリカル巻きと判別される。
本実施形態では、上述したように、取得された複数の画像から第1層11及び第2層12に形成された空隙の量に相関するパラメータを算出し、算出されたパラメータを用いて、第1層11と第2層12とを判別する。第1方向に延びた空隙を第1空隙とし、第2方向に延びた空隙を第2空隙とした場合に、パラメータは、複数の画像における第1空隙を含む領域の輝度の標準偏差σでもよいし、輝度の標準偏差σの変化量Δσでもよい。例えば、第1空隙は、ヘリカル方向に延びた空隙であり、第2空隙は、フープ方向に延びた空隙である。
次に、本実施形態の効果を説明する。本実施形態の積層状態算出方法は、空隙の量に相関するパラメータを用いて、炭素繊維の配向方向を判別している。よって、炭素繊維の向きが確認できるほどの解像度を必要としない。これにより、CFRP積層体10の積層状態を簡便に低コストで判別することができる。
また、撮像部2はX線を用いているので、非破壊で積層状態を判別することができる。さらに、フープ方向H2に延びた空隙の影響を除去することにより、ヘリカル方向H1に延びた空隙に相関するパラメータで積層状態を判別する。よって、一方の空隙に相関するパラメータで判別することができるので、積層状態の判別の精度を向上させることができる。また、ヘリカル方向H1に延びた空隙の量がフープ方向H2に延びた空隙の量よりも多い場合には、空隙の量が多い方のパラメータで判別できるので、積層状態の判別の精度をさらに向上させることができる。
以上、本実施形態を説明したが、本発明は上記実施形態に限られたものではなく、趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更することが可能である。また、本実施形態に係る積層状態算出方法をコンピュータに実行させる以下の積層状態算出プログラムも本実施形態の技術的思想の範囲内である。
すなわち、炭素繊維強化プラスチック積層体の積層状態算出プログラムであって、
積層方向に直交する第1方向に炭素繊維が配向した第1層と、前記積層方向に直交し前記第1方向と異なる第2方向に前記炭素繊維が配向した第2層と、が交互に積層された積層体を、前記積層方向における異なる複数の位置においてX線で撮像することにより、前記積層方向に直交した複数の断面の画像を取得させ、
取得させた複数の前記画像から前記第1層及び前記第2層に形成された空隙の量に相関するパラメータを算出させ、算出させた前記パラメータを用いて、前記第1層と前記第2層とを判別させる、ことをコンピュータに実行させる積層状態算出プログラム。
プログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体(non-transitory computer readable medium)を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体(tangible storage medium)を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体(例えばフレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ)、光磁気記録媒体(例えば光磁気ディスク)、CD-ROM(Read Only Memory)、CD-R、CD-R/W、半導体メモリ(例えば、マスクROM、PROM(Programmable ROM)、EPROM(Erasable PROM)、フラッシュROM、RAM(random access memory))を含む。
プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体(transitory computer readable medium)によってコンピュータに供給されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。
1 積層状態算出装置
2 撮像部
3 画像処理部
10 CFRP積層体
11 第1層
12 第2層
15 断面
C 中心軸
H1 ヘリカル方向
H2 フープ方向
L1、L2、L3、LN 層
P 積層方向
SP1、SP2 スペクトラム
VP1、VP2 パターン
XR X線
Z 深さ

Claims (14)

  1. 炭素繊維強化プラスチック積層体の積層状態算出方法であって、
    積層方向に直交する第1方向に炭素繊維が配向した第1層と、前記積層方向に直交し前記第1方向と異なる第2方向に前記炭素繊維が配向した第2層と、が交互に積層された積層体を、前記積層方向における異なる複数の位置においてX線で撮像することにより、前記積層方向に直交した複数の断面の画像を取得するステップと、
    取得された複数の前記画像から前記第1層及び前記第2層に形成された空隙の量に相関するパラメータを算出し、算出された前記パラメータを用いて、前記第1層と前記第2層とを判別するステップと、
    を備えた積層状態算出方法であって、
    前記第1方向に延びた前記空隙を第1空隙とし、前記第2方向に延びた前記空隙を第2空隙とした場合に、取得された複数の前記画像において、前記第1空隙を含む領域から、前記第2空隙の影響を除去するステップをさらに有し、
    前記パラメータは、複数の前記画像における前記第1空隙を含む領域の輝度の標準偏差である、
    積層状態算出方法。
  2. 炭素繊維強化プラスチック積層体の積層状態算出方法であって、
    積層方向に直交する第1方向に炭素繊維が配向した第1層と、前記積層方向に直交し前記第1方向と異なる第2方向に前記炭素繊維が配向した第2層と、が交互に積層された積層体を、前記積層方向における異なる複数の位置においてX線で撮像することにより、前記積層方向に直交した複数の断面の画像を取得するステップと、
    取得された複数の前記画像から前記第1層及び前記第2層に形成された空隙の量に相関するパラメータを算出し、算出された前記パラメータを用いて、前記第1層と前記第2層とを判別するステップと、
    を備えた積層状態算出方法であって、
    前記第1方向に延びた前記空隙を第1空隙とし、前記第2方向に延びた前記空隙を第2空隙とした場合に、取得された複数の前記画像において、前記第1空隙を含む領域から、前記第2空隙の影響を除去するステップをさらに有し、
    前記パラメータは、複数の前記画像における前記第1空隙を含む領域の輝度の標準偏差の変化量である、
    積層状態算出方法。
  3. 前記第2空隙の影響を除去するステップは、
    前記画像を高速フーリエ変換によりパワースペクトルに変換するステップと、
    変換された前記パワースペクトルにおける前記第2空隙のスペクトルを除去するステップと、
    前記第2空隙のスペクトルを除去された前記パワースペクトルを逆高速フーリエ変換により前記画像に変換するステップと、
    を含む、
    請求項1または2に記載の積層状態算出方法。
  4. 前記積層体は、中心軸を有する円筒状であり、
    前記積層方向は、前記中心軸に直交する方向である、
    請求項1~のいずれか1項に記載の積層状態算出方法。
  5. 前記第2方向は、前記中心軸の周りの回転方向であり、前記第1方向は、前記第2方向に傾いた方向である、
    請求項に記載の積層状態算出方法。
  6. 炭素繊維強化プラスチック積層体の積層状態算出装置であって、
    積層方向に直交する第1方向に炭素繊維が配向した第1層と、前記積層方向に直交し前記第1方向と異なる第2方向に前記炭素繊維が配向した第2層と、が交互に積層された積層体を、前記積層方向における異なる複数の位置においてX線で撮像することにより、前記積層方向に直交した複数の断面の画像を取得する撮像部と、
    取得された複数の前記画像から前記第1層及び前記第2層に形成された空隙の量に相関するパラメータを算出し、算出された前記パラメータを用いて、前記第1層と前記第2層とを判別する画像処理部と、
    を備えた積層状態算出装置であって、
    前記画像処理部は、前記第1方向に延びた前記空隙を第1空隙とし、前記第2方向に延びた前記空隙を第2空隙とした場合に、取得された複数の前記画像において、前記第1空隙を含む領域から、前記第2空隙の影響を除去し、
    前記パラメータは、複数の前記画像における前記第1空隙を含む領域の輝度の標準偏差である、
    積層状態算出装置。
  7. 炭素繊維強化プラスチック積層体の積層状態算出装置であって、
    積層方向に直交する第1方向に炭素繊維が配向した第1層と、前記積層方向に直交し前記第1方向と異なる第2方向に前記炭素繊維が配向した第2層と、が交互に積層された積層体を、前記積層方向における異なる複数の位置においてX線で撮像することにより、前記積層方向に直交した複数の断面の画像を取得する撮像部と、
    取得された複数の前記画像から前記第1層及び前記第2層に形成された空隙の量に相関するパラメータを算出し、算出された前記パラメータを用いて、前記第1層と前記第2層とを判別する画像処理部と、
    を備えた積層状態算出装置であって、
    前記画像処理部は、前記第1方向に延びた前記空隙を第1空隙とし、前記第2方向に延びた前記空隙を第2空隙とした場合に、取得された複数の前記画像において、前記第1空隙を含む領域から、前記第2空隙の影響を除去し、
    前記パラメータは、複数の前記画像における前記第1空隙を含む領域の輝度の標準偏差の変化量である、
    積層状態算出装置。
  8. 前記画像処理部は、前記第2空隙の影響を除去する際に、
    前記画像を高速フーリエ変換によりパワースペクトルに変換し、
    変換された前記パワースペクトルにおける前記第2空隙のスペクトルを除去し、
    前記第2空隙のスペクトルを除去された前記パワースペクトルを逆高速フーリエ変換により前記画像に変換する、
    請求項6または7に記載の積層状態算出装置。
  9. 前記積層体は、中心軸を有する円筒状であり、
    前記積層方向は、前記中心軸に直交する方向である、
    請求項6~8のいずれか1項に記載の積層状態算出装置。
  10. 前記第2方向は、前記中心軸の周りの回転方向であり、前記第1方向は、前記第2方向に傾いた方向である、
    請求項に記載の積層状態算出装置。
  11. 炭素繊維強化プラスチック積層体の積層状態算出プログラムであって、
    積層方向に直交する第1方向に炭素繊維が配向した第1層と、前記積層方向に直交し前記第1方向と異なる第2方向に前記炭素繊維が配向した第2層と、が交互に積層された積層体を、前記積層方向における異なる複数の位置においてX線で撮像することにより、前記積層方向に直交した複数の断面の画像を取得させ、
    取得させた複数の前記画像から前記第1層及び前記第2層に形成された空隙の量に相関するパラメータを算出させ、算出させた前記パラメータを用いて、前記第1層と前記第2層とを判別させる、
    ことをコンピュータに実行させる積層状態算出プログラムであって、
    前記第1方向に延びた前記空隙を第1空隙とし、前記第2方向に延びた前記空隙を第2空隙とした場合に、取得させた複数の前記画像において、前記第1空隙を含む領域から、前記第2空隙の影響を除去させる、
    ことをさらにコンピュータに実行させ、
    前記パラメータは、複数の前記画像における前記第1空隙を含む領域の輝度の標準偏差である、
    積層状態算出プログラム。
  12. 炭素繊維強化プラスチック積層体の積層状態算出プログラムであって、
    積層方向に直交する第1方向に炭素繊維が配向した第1層と、前記積層方向に直交し前記第1方向と異なる第2方向に前記炭素繊維が配向した第2層と、が交互に積層された積層体を、前記積層方向における異なる複数の位置においてX線で撮像することにより、前記積層方向に直交した複数の断面の画像を取得させ、
    取得させた複数の前記画像から前記第1層及び前記第2層に形成された空隙の量に相関するパラメータを算出させ、算出させた前記パラメータを用いて、前記第1層と前記第2層とを判別させる、
    ことをコンピュータに実行させる積層状態算出プログラムであって、
    前記第1方向に延びた前記空隙を第1空隙とし、前記第2方向に延びた前記空隙を第2空隙とした場合に、取得させた複数の前記画像において、前記第1空隙を含む領域から、前記第2空隙の影響を除去させる、
    ことをさらにコンピュータに実行させ、
    前記パラメータは、複数の前記画像における前記第1空隙を含む領域の輝度の標準偏差の変化量である、
    積層状態算出プログラム。
  13. 前記第2空隙の影響を除去させる際に、
    前記画像を高速フーリエ変換によりパワースペクトルに変換させ、
    変換させた前記パワースペクトルにおける前記第2空隙のスペクトルを除去させ、
    前記第2空隙のスペクトルを除去させた前記パワースペクトルを逆高速フーリエ変換により前記画像に変換させる、
    ことをコンピュータに実行させる請求項11または12に記載の積層状態算出プログラム。
  14. 前記積層体は、中心軸を有する円筒状であり、
    前記積層方向は、前記中心軸に直交する方向である、
    請求項11~13のいずれか1項に記載の積層状態算出プログラム。
JP2020102902A 2020-06-15 2020-06-15 積層状態算出方法、積層状態算出装置及び積層状態算出プログラム Active JP7251523B2 (ja)

Priority Applications (4)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2020102902A JP7251523B2 (ja) 2020-06-15 2020-06-15 積層状態算出方法、積層状態算出装置及び積層状態算出プログラム
US17/241,536 US11644429B2 (en) 2020-06-15 2021-04-27 Laminate state calculation method, laminated state calculation apparatus, and laminated state calculation program
DE102021111430.6A DE102021111430A1 (de) 2020-06-15 2021-05-04 Laminatzustandsberechnungsverfahren, Laminatzustandsberechnungsvorrichtung und Laminatzustandsberechnungsprogramm
CN202110642734.XA CN113822848B (zh) 2020-06-15 2021-06-09 层叠状态计算方法、层叠状态计算装置和层叠状态计算介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2020102902A JP7251523B2 (ja) 2020-06-15 2020-06-15 積層状態算出方法、積層状態算出装置及び積層状態算出プログラム

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2021196266A JP2021196266A (ja) 2021-12-27
JP7251523B2 true JP7251523B2 (ja) 2023-04-04

Family

ID=78718972

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2020102902A Active JP7251523B2 (ja) 2020-06-15 2020-06-15 積層状態算出方法、積層状態算出装置及び積層状態算出プログラム

Country Status (4)

Country Link
US (1) US11644429B2 (ja)
JP (1) JP7251523B2 (ja)
CN (1) CN113822848B (ja)
DE (1) DE102021111430A1 (ja)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP7251523B2 (ja) * 2020-06-15 2023-04-04 トヨタ自動車株式会社 積層状態算出方法、積層状態算出装置及び積層状態算出プログラム

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2015068755A (ja) 2013-09-30 2015-04-13 株式会社Ihi 画像解析装置及びプログラム
WO2015083643A1 (ja) 2013-12-03 2015-06-11 横浜ゴム株式会社 タイヤの検査方法及びその装置
WO2017022835A1 (ja) 2015-08-04 2017-02-09 三菱レイヨン株式会社 繊維強化プラスチック及びその製造方法
JP2018155673A (ja) 2017-03-21 2018-10-04 三菱ケミカル株式会社 繊維複合材料の引張弾性率の算出方法、算出プログラム、算出装置及び算出システム
WO2020090488A1 (ja) 2018-10-31 2020-05-07 東レ株式会社 繊維強化樹脂材料およびその製造方法

Family Cites Families (34)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE69032210D1 (de) * 1989-01-25 1998-05-07 Asahi Chemical Ind Vorimprägnierte kompositgiessformen und herstellung einer kompositgiessform
US5674590A (en) * 1995-06-07 1997-10-07 Kimberly-Clark Tissue Company High water absorbent double-recreped fibrous webs
JP3837814B2 (ja) * 1997-02-26 2006-10-25 東ソー株式会社 繊維強化ポリオレフィン樹脂発泡体及びその製造方法
TW434360B (en) * 1998-02-18 2001-05-16 Toray Industries Carbon fiber matrix for reinforcement, laminate and detecting method
JP2007187545A (ja) 2006-01-13 2007-07-26 Toray Ind Inc 異方性繊維シートの繊維配向方向および輪郭の評価方法ならびに異方性繊維シートの積層装置
JP2007256119A (ja) * 2006-03-23 2007-10-04 Fujitsu Ltd 検査装置、積層装置、及び検査方法
JP2008122178A (ja) 2006-11-10 2008-05-29 Toray Ind Inc 積層体の積層状態の検査方法
EP2803694B1 (en) * 2008-07-31 2019-09-18 Toray Industries, Inc. Prepreg, preform, molded product, and method for manufacturing prepreg
KR101071602B1 (ko) * 2008-11-10 2011-10-10 미쓰비시 쥬시 가부시끼가이샤 적층 다공성 필름, 리튬 전지용 세퍼레이터 및 전지
CN103314041B (zh) * 2011-01-14 2015-11-25 东丽株式会社 成型材料、预浸料、纤维强化复合材料和纤维强化复合材料叠层体以及纤维强化成型基材的制造方法
JP5706743B2 (ja) * 2011-04-07 2015-04-22 株式会社京都製作所 積層装置および積層方法
US10169492B2 (en) * 2011-06-20 2019-01-01 The Boeing Company Fiber placement optimization for steered-fiber plies
US10023737B2 (en) * 2011-06-24 2018-07-17 Toray Industries, Inc. Molding material, molding method using same, method for producing molding material, and method for producing fiber-reinforced composite material
CN104066783B (zh) * 2012-01-20 2016-11-23 东丽株式会社 纤维增强聚丙烯树脂组合物、成型材料及预浸料坯
JP5820735B2 (ja) * 2012-01-27 2015-11-24 昭和電工株式会社 表面検査方法及び表面検査装置
US10697941B2 (en) * 2012-03-20 2020-06-30 Baylor University Method and system of non-destructive testing for composites
US10761067B2 (en) * 2012-03-20 2020-09-01 Baylor University Method and system for non-destructive testing of curved composites
JP5804202B2 (ja) * 2012-06-01 2015-11-04 トヨタ自動車株式会社 電池の劣化診断装置及び劣化診断方法並びに電池の製造方法
JP2014035183A (ja) * 2012-08-07 2014-02-24 Toray Eng Co Ltd 繊維強化プラスチックテープの貼付状態を検査する装置
FR3010523B1 (fr) * 2013-09-06 2015-09-25 Safran Procede de caracterisation d'une piece en materiau composite
JP6217528B2 (ja) * 2014-05-27 2017-10-25 豊田合成株式会社 発光素子
CN107406599B (zh) * 2015-02-27 2020-10-02 东丽株式会社 树脂供给材料、预成型体、及纤维增强树脂的制造方法
US20180044489A1 (en) * 2015-02-27 2018-02-15 Toray Industries, Inc. Resin supply material, method of using reinforcing fibers, preform, and method of producing fiber-reinforced resin
EP3315275B1 (en) * 2015-06-24 2020-09-23 Mitsubishi Chemical Corporation Method and device for manufacturing fiber-reinforced resin material
US10180415B2 (en) * 2015-09-15 2019-01-15 Illinois Tool Works Inc. Scrim substrate material with functional detectable additives for use with nonwoven fabric and composite material
JP2018061753A (ja) * 2016-10-14 2018-04-19 コニカミノルタ株式会社 X線タルボ撮影装置用シンチレータパネル、x線タルボ撮影装置用画像検出パネルおよびx線タルボ撮影装置
US20200121273A1 (en) * 2017-02-14 2020-04-23 Carestream Health, Inc. Radiographic detector
JP6908106B2 (ja) * 2017-04-07 2021-07-21 コニカミノルタ株式会社 品質検査方法
EP3477248B1 (de) * 2017-10-26 2023-06-07 Heinrich Georg GmbH Maschinenfabrik Inspektionssystem und verfahren zur fehleranalyse
EP3719062A4 (en) * 2017-12-01 2020-12-23 Teijin Limited PREPREG, METHOD FOR MANUFACTURING PREPREG AND METHOD FOR MANUFACTURING FIBER-REINFORCED COMPOSITE MATERIAL
JP6906687B2 (ja) * 2018-03-19 2021-07-21 富士フイルム株式会社 放射線検出器及び放射線画像撮影装置
CA3128957A1 (en) * 2019-03-04 2020-03-03 Bhaskar Bhattacharyya Near real-time detection and classification of machine anomalies using machine learning and artificial intelligence
JP7224993B2 (ja) * 2019-03-27 2023-02-20 キヤノン株式会社 放射線撮影装置
JP7251523B2 (ja) * 2020-06-15 2023-04-04 トヨタ自動車株式会社 積層状態算出方法、積層状態算出装置及び積層状態算出プログラム

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2015068755A (ja) 2013-09-30 2015-04-13 株式会社Ihi 画像解析装置及びプログラム
WO2015083643A1 (ja) 2013-12-03 2015-06-11 横浜ゴム株式会社 タイヤの検査方法及びその装置
WO2017022835A1 (ja) 2015-08-04 2017-02-09 三菱レイヨン株式会社 繊維強化プラスチック及びその製造方法
JP2018155673A (ja) 2017-03-21 2018-10-04 三菱ケミカル株式会社 繊維複合材料の引張弾性率の算出方法、算出プログラム、算出装置及び算出システム
WO2020090488A1 (ja) 2018-10-31 2020-05-07 東レ株式会社 繊維強化樹脂材料およびその製造方法

Also Published As

Publication number Publication date
JP2021196266A (ja) 2021-12-27
DE102021111430A1 (de) 2021-12-16
US11644429B2 (en) 2023-05-09
CN113822848B (zh) 2023-11-24
US20210389259A1 (en) 2021-12-16
CN113822848A (zh) 2021-12-21

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP5543984B2 (ja) 類似構造要素を分類するcd計測システム及び方法
Fan et al. A variational approach to JPEG anti-forensics
JP7251523B2 (ja) 積層状態算出方法、積層状態算出装置及び積層状態算出プログラム
CN105980838B (zh) 用于缺陷指示检测的方法
CN102770075B (zh) X射线图像诊断装置和医用图像处理方法
WO2017154682A1 (ja) 渦巻きばねの形状を測定する装置、方法、及びプログラム
JP5557271B2 (ja) 放射線検査装置、放射線検査方法および放射線検査プログラム
JP2010101693A (ja) コイルばねの形状測定装置と形状測定方法
CN117036357A (zh) 基于视觉特征的型钢表面缺陷检测方法
KR102452313B1 (ko) 인지 민감도를 고려하는 영상 화질 측정 방법 및 장치
JP6922830B2 (ja) 高圧タンクの製造方法
JP5413283B2 (ja) 焦点ズレ検出装置、焦点ズレ検出方法およびプログラム
CN110717874A (zh) 一种图像轮廓线平滑处理方法
CN113240724B (zh) 厚度检测方法及相关产品
TW202233436A (zh) 用於積層製造之基於深度學習之影像增強
JP6552255B2 (ja) 画像処理装置、画像処理システム、画像処理方法、及び、コンピュータプログラム
CN110111308B (zh) 碳纤维复合芯导线射线图像处理方法及装置
CN112767427A (zh) 一种补偿边缘信息的低分辨率图像识别算法
CN110751135A (zh) 图纸的校对方法、装置、电子设备及存储介质
CN110120037B (zh) 图像处理及缺陷检测方法、装置、设备及计算机存储介质
JP7255517B2 (ja) 非破壊測定方法、非破壊測定システム、非破壊測定用プログラムおよび記録媒体
CN112767400B (zh) 缺陷检测方法和装置
JP6425458B2 (ja) X線検査装置、x線検査方法およびx線検査プログラム
CN116205923B (zh) 基于x-ray的汽车轮毂内部缺陷无损检测方法
CN117115160B (zh) 用于隧道衬砌浇筑质量的检测方法、检测终端及存储介质

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20220523

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20230131

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20230207

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20230210

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20230221

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20230306

R151 Written notification of patent or utility model registration

Ref document number: 7251523

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R151