JP7282409B2 - スケール値の変化量解析に基づく自転車非破壊検査装置、方法、およびコンピュータ読み取り可能な記録媒体 - Google Patents
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Description
非破壊検査装置100は、プロセッサ120を介して演算を行い、ネットワークを介して情報を送受信することができる様々な形態の装置で実現され得る。例えば、携帯用通信装置、スマートフォン、コンピュータ装置、携帯用マルチメディア装置、ノートパソコン、タブレットPCなどを含むことができる。
Claims (15)
- 所定の動作を行うようにする命令語を格納する1つ以上のメモリ;及び前記1つ以上のメモリと動作可能に連結されて前記命令語を実行するように設定された1つ以上のプロセッサを含み、
前記プロセッサの動作は、
自転車の部品にX線を放射する非破壊撮影装置の駆動を制御する制御信号を伝送する動作;
前記制御信号に基づいて前記非破壊撮影装置が前記自転車の部品に向かって前記X線を放射するように前記非破壊撮影装置の照射位置を制御する動作;
前記自転車の部品に放射されたX線が透過された透過量情報を取得する動作;
前記透過量情報に基づいてグレースケール画像を生成する動作;
前記グレースケール画像に表された前記自転車の部品の一端から前記部品の延長された方向に沿って他端に至るまでグレースケールの値の変化量を測定する動作;及び、
前記グレースケールの値の変化量が閾値以上に発生する領域を異常領域として探知する動作を含み、
前記透過量情報を取得する動作において、
前記プロセッサは、
自転車の部品別スペック情報がマッピングされている自転車部品別の画像データセットに基づいて学習された第1神経網モデルに前記自転車の全体画像を入力して前記自転車の部品を特定する動作;および、
前記特定された部品に対して前記X線が放射される位置を調節して前記特定された部品別X線の透過量情報を取得する動作を含む、
非破壊検査装置。 - 前記制御信号は、
カーボンで形成された自転車の部品のグレースケールが得られるように、非破壊撮影装置のX線を発生するX線チューブに印加される電圧、電流および前記X線チューブが有する焦点距離がそれぞれ60kV以上70kV以下の範囲の電圧、11.0mA以上12.0mA以下の範囲の電流、0.4mm以上1.0mm以下の範囲の焦点(FOC)に設定されることを特徴とする請求項1に記載の非破壊検査装置。 - 前記グレースケール画像を生成する動作において、
前記プロセッサは、
取得されたX線の透過量情報の最大値を3500 a.u.intensity(arbitrary unit intensity)、最小値を0 a.u.intensityで定義し、第1テンプレート、第2テンプレート、第3テンプレート、第4テンプレート、及び第5テンプレートのうち、前記自転車の部品に基づいていずれかのテンプレートを選択し、前記第1テンプレートが選択されると、前記X線の透過量の再調整された強度(rescaled intensity)が2216以上2500以下である前記部品の部位のみをグレースケールに変換し、前記第2テンプレートが選択されると、前記X線の透過量の再調整された強度(rescaled intensity)が2108以上3294以下である前記部品の部位のみをグレースケールに変換し、前記第3テンプレートが選択されると、前記X線の透過量の再調整された強度(rescaled intensity)が1893以上2878以下である前記部品の部位のみをグレースケールに変換し、前記第4テンプレートが選択されると、前記X線の透過量の再調整された強度(rescaled intensity)が1257以上2878以下である前記部品の部位のみをグレースケールに変換し、前記第5テンプレートが選択されると、前記X線の透過量の再調整された強度(rescaled intensity)が31以上2410以下である前記部品の部位のみをグレースケールに変換する動作を含むことを特徴とする請求項1に記載の非破壊検査装置。 - 前記変化量を測定する動作において、
前記プロセッサは、
前記一端から前記部品の延長方向に沿って他端に向かう方向における前記一端からの距離をx軸、各位置における測定されたグレースケールの値をy軸として、グレースケールの値の変化量を測定した2次元グラフ情報を生成する動作を含むことを特徴とする請求項1に記載の非破壊検査装置。 - 前記探知する動作において、
前記プロセッサは、
前記2次元グラフ情報のうち所定範囲内のx軸においてy軸の変化量が既設定された閾値以上に発生した場合、前記既設定された閾値以上にy軸変化量が発生したx軸の長さに対応する部分を異常領域として探知する動作を含むことを特徴とする請求項4に記載の非破壊検査装置。 - 前記変化量を測定する動作において、
前記プロセッサは、
前記一端から前記部品を切断する切断線の長さをz軸、前記切断線が前記部品の延長方向に沿って他端に至るまで移動させた距離をx軸、前記切断線が移動しながら測定されたグレースケールの値をy軸としてグレースケールの値の変化量を測定した3次元グラフ情報を生成する動作を含むことを特徴とする請求項1に記載の非破壊検査装置。 - 前記探知する動作において、
前記プロセッサは、
前記3次元グラフ情報のうち所定範囲内のx軸においてy軸の変化量が既設定された閾値以上に発生した場合、前記既設定された閾値以上にy軸変化量が発生したx軸の長さに対応する部分を異常領域として探知する動作を含むことを特徴とする請求項6に記載の非破壊検査装置。 - 前記探知する動作において、
前記プロセッサは、
前記既設定された閾値以上にy軸変化量が発生したx軸の長さ及びz軸の長さからなる3次元領域を異常領域として探知する動作を含むことを特徴とする請求項7に記載の非破壊検査装置。 - 前記透過量情報を取得する動作において、
前記プロセッサは、
自転車の部品別スペック情報がマッピングされている自転車部品別の画像データセットに基づいて学習された第1神経網モデルに前記自転車の全体画像を入力して前記自転車の部品を特定する動作;及び、
前記特定された部品を前記X線が放射される位置に調節して前記特定された部品別X線の透過量情報を取得する動作を含み、
前記部品別スペック情報は、
前記部品の種類を特定する情報及び前記部品に対して非破壊検査を行うように非破壊撮影装置のX線を発生するX線チューブに印加される電圧、電流、および前記X線チューブが有する焦点距離に関する情報を含むことを特徴とする請求項1に記載の非破壊検査装置。 - 前記第1神経網は、
画像判別アルゴリズムに基づいて学習が行われ、
前記自転車部品別の画像データセットは、
画像の一部にフレーム、ホイール、および駆動系に対してラベリングされたデータセットを含むことを特徴とする請求項9に記載の非破壊検査装置。 - 前記プロセッサの動作は、
前記異常領域として探知する動作の後、前記異常領域の画像に基づいて前記異常領域の種類を判別する動作をさらに含み、
前記異常領域の種類を判別する動作において、
前記プロセッサは、
自転車部品別異常画像データセットに基づいて学習された第2神経網モデルに前記異常領域の画像を入力して前記異常領域のクラスを判別する動作を含むことを特徴とする請求項1に記載の非破壊検査装置。 - 前記異常領域の種類を判別する動作において、
前記プロセッサは、
自転車部品別異常画像データセットに基づいて学習された第2神経網モデルに前記異常領域の画像を入力して前記異常領域のクラスを判別する動作;及び、
前記異常領域を含む部品のスペック情報に前記異常領域のクラスに基づく減価情報を反映して価格を算定する動作をさらに含み、
前記部品別スペック情報は、
前記部品の価格を特定する情報を含むことを特徴とする請求項11に記載の非破壊検査装置。 - 前記第2神経網は、
画像判別アルゴリズムに基づいて学習が行われ、
前記自転車部品別の異常画像データセットは、
画像の一部に部品の破損、修理、補強、接合、および気孔に対してラベリングされたデータセットを含むことを特徴とする請求項12に記載の非破壊検査装置。 - 非破壊検査装置が行う非破壊検査方法において、
自転車の部品にX線を放射する非破壊撮影装置の駆動を制御する制御信号を伝送する段階;
前記制御信号に基づいて前記非破壊撮影装置が前記自転車の部品に向かって前記X線を放射するように前記非破壊撮影装置の照射位置を制御する段階;
前記自転車の部品に放射されたX線が透過された透過量情報を取得する段階;
前記透過量情報に基づいてグレースケール画像を生成する段階;
前記グレースケール画像に表された前記自転車の部品の一端から前記部品の延長された方向に沿って他端に至るまでグレースケールの値の変化量を測定する段階;及び、
前記グレースケールの値の変化量が閾値以上に発生する領域を異常領域として探知する段階を含み、
前記透過量情報を取得する動作において、
前記プロセッサは、
自転車の部品別スペック情報がマッピングされている自転車部品別の画像データセットに基づいて学習された第1神経網モデルに前記自転車の全体画像を入力して前記自転車の部品を特定する動作;および、
前記特定された部品に対して前記X線が放射される位置を調節して前記特定された部品別X線の透過量情報を取得する動作を含む、
非破壊検査方法。 - 請求項14の方法をプロセッサが行うようにする命令語を含むコンピュータプログラムが記録されたコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
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