KR100464737B1 - 대상물내의결함검출방법및장치 - Google Patents

Abstract

본 발명은 순간적 깊이 서모그래피(transient depth thermography) 즉, 대상물 내의 결함의 위치를 결정하기 위한 비파괴 검사 기법 및 시스템에 관한 것이다. 본 발명의 시스템은 대상물의 표면을 가열하기 위한 히터(heater)와, 가열된 표면상의 각각의 픽셀(pixel)에 대한 픽셀의 세기(intensity)를 기록하기 위한 레코더와, 픽셀 세기로부터 픽셀의 콘트라스트(contrast)를 결정하기 위한 수단과, 픽셀 콘트라스트를 기초로 하여 대상물내의 결함의 크기 및 위치를 결정하기 위한 수단을 포함하며, 연속적인 열 이미지(thermal image)에 대한 각각의 픽셀의 콘트라스트를 모니터하고 이 픽셀의 콘트라스트를 대상물 내의 결함의 위치를 결정하는데 이용한다. 그 후, 대상물의 표면 및 그 아래의 각각의 결함들은 결함의 깊이와 소정의 컬러(color)를 상호 연관시키는 컬러 스펙트럼 이미지 프린트(color spectrum image print)상에 표시될 수 있다.

Description

대상물 내의 결함 검출 방법 및 장치

본 발명은 비파괴 검사에 관한 것으로서, 특히, 순간적 서모그래피를 이용하여 표면 아래 결함의 깊이 및 측면 위치(lateral position)를 판정하기 위해 대상물을 비파괴 검사하고 이러한 결함을 디스플레이 하기 위한 이미지 기법(imaging technique)에 관한 것이다.

대상물내의 결함의 존재는 시간 주기 동안에 대상물을 통과하는 열의 이동에 의존하는 순간적 서모그래피를 포함하는 여러 기법들에 의해 결정될 수 있다. 하나의 순간적 서모그래픽 방법(transient thermographic method)은 표면을 가열하는 동안 적외선 카메라를 사용하여 일련의 이미지 배열을 포착(capture)함으로써 각각의 해상도 성분의 온도 상승을 기록하고, 선형적인 온도 증가 대 가열 시간의 제곱근에 대한 전이(transition)가 발생되었는지를 식별하기 위해 온도의 증가를 분석하는 것을 포함한다. 이러한 선형적인 온도의 증가는 대상물 내에 결함이 존재한다는 것을 의미한다. 대상물 내에 결함이 존재하는지의 여부를 결정하는 것은 대상물이 복합적인 기하학적 구조이고, 불 균일하게 가열되는 경우 더욱 어렵다.

기존의 순간적 서모그래피는 이전에 가열된 대상물 표면의 각각의 적외선 이미지인 "스냅 샷(snap-shots)"을 시간의 함수로서 분석하는 것을 포함한다. 결함을 통해 열이 제대로 분산될 수 없기 때문에 표면 아래의 결함은 더 강한 세기의 적외선 방사선을 방사하는 이미지내의 "핫 스폿(hot spots)"에 의해 식별된다. 이러한 기존의 프로세스는 시간 내에 하나의 스냅 샷이 선택될 때까지 순간적 서모그래픽 분석이 감소되는 문제점을 갖고 있다. 분석을 위한 스냅 샷의 선택은 중요하며, 결함의 깊이 및 크기와 같이 제어가 불가능하고 알려지지 않은 여러 요소를 기초로 하여 최상의 선택이 이루어진다. 만약 부정확한 스냅 샷이 선택된다면, 이전 또는 차후의 스냅 샷에 나타난 결함이 검출되지 않을 수도 있다.

스냅 샷의 사용을 피하기 위해, 검사자는 기록된 이미지 비디오를 재생하여 관측하고, 결함이 존재함을 나타내는 밝은 스폿을 시각적으로 식별한다. 이러한 방식은 자동화가 용이하지 않고, 작동자에 대한 의존도가 매우 높고, 복잡한 기하학적 구조를 갖거나 불 균일하게 가열된 표면에 적용하기가 쉽지 않아, 비록 이러한 방식에 의해 결함이 검출된다고 해도 결함의 실제 깊이 및 측면 위치(이하, 위치라칭함) 또는 크기가 정확하게 결정되지 못하는 문제점을 갖고 있다.

일반적으로, 대상물의 결함 위치는 초음파 검사를 통하여 결정된다. 본질적으로 대상물에는 표면을 관통한 후 대상물내의 결함(들)에 의해 반사되는 초음파가 부딪치게 된다. 결함의 위치는 반사된 파를 수신하는데 필요한 시간을 기초로 하여 결정될 수 있다.

초음파 검사는 트랜스듀서(transducer)를 이용하여 깊은 음파 접촉을 필요로 하는 전체 표면을 기계적으로 스캐닝 한다. 초음파가 깊게 접촉되도록 하기 위해, 대상물의 액체 커플란트의 스트림(a stream of liquid couplant)을 사용하거나 또는 대상물 전체를 투입(immersion)해야 한다. 그러나, 이것은 재료상의 이유 때문에 때로는 받아들이기 어렵다. 프로세스 문제와 더불어, 이러한 기법은 커다란 대상물 및/또는 복잡한 대상물을 검사하는 데는 비효율적이다. 전형적으로, 수 제곱미터를 스캐닝 하는데 몇 시간이 소요된다. 더욱이, 기하학적으로 복잡한 부분에 대한 스캐닝 시스템은 복잡하며 고가이다.

따라서, 이 기술 분야에서는 대상물 내의 결함의 위치 및 크기를 정확하게 알아내기 위해 복잡한 기하학적 구조 및 불 균일하게 가열된 표면에서 사용할 수 있는 자동화되고, 객관적인, 순간적 서모그래픽의 깊이 이미지 기법을 필요로 한다.

본 발명은 대상물 내의 결함의 위치를 결정하기 위한 비파괴 검사 기법 및 장치에 관한 것이다. 본 발명의 장치는 대상물의 표면을 가열하기 위한 히터와, 상기 가열된 표면의 각각의 픽셀의 세기를 기록하기 위한 레코더와, 표면의 세기로부터 픽셀 콘트라스트를 결정하기 위한 수단과, 픽셀 콘트라스트를 기초로 하여 대상물내의 결함의 크기 및 위치를 결정하기 위한 수단을 포함한다.

본 발명의 방법은 대상물의 표면을 가열하는 단계와, 시간 주기 동안 표면의 각각의 해상도 성분의 연속적인 열 이미지를 기록하는 단계와, 열 이미지에 대한 평균 픽셀의 세기를 결정하고 각각의 픽셀 세기로부터 상기 평균 픽셀 세기를 감산함으로써 표면의 각각의 연속적인 열 이미지에 대한 각 해상도 성분(픽셀)의 콘트라스트를 결정하는 단계와, 픽셀 콘트라스트를 기초로 하여 대상물 내의 결함의 위치를 결정하는 단계를 포함한다.

본 발명은 서모그래픽 분석 기법을 사용하여 대상물내의 결함의 크기 및 위치를 결정하는 자동화된 비파괴 검사 방법이다. 이 방법은 가열된 대상물의 표면 온도 변화를 일정 시간 동안 모니터 하여 얻은 시간-온도 데이터를 바람직하게 이용하여 대상물 내의 결함을 객관적으로 검출하고, 대상물의 표면에 대한 가열 및 대상물 표면의 각각의 픽셀에 대한 열적 시상수(thermal time constant)를 모니터하는 것을 포함한다. 본 발명의 설명에 있어서, 픽셀은 이미지 배열내의 직각 화상 성분(rectangular picture element)이며, 해상도 성분은 하나의 픽셀에 대응되는 대상물 표면의 직각 영역이다.

대상물의 표면을 가열하는데 사용되는 장치는 서모그래픽 모니터링을 할 수 있도록 표면을 충분한 온도까지 가열할 수 있어야 한다. 일반적으로, 얇은 대상물 예를 들면, 두께가 대략 0.125 인치(0.57mm) 이하인 대상물은 대략 5℃로 최소한의 가열만 하면 되고, 1℃ 정도의 낮은 온도로 가열하는 것도 가능하다. 한편, 두꺼운 대상물은 훨씬 높은 온도로 가열해야 하는데, 예를 들어, 두께가 0.5 인치인 대상물은 대략 20℃로 가열해야 한다. 또한, 컬러 및 방사율(emissivity)을 포함하는 표면 요소(factor)는 대상물을 어느 정도로 가열해야 하는지를 결정하는데 중요하며, 물리적인 특성들에 의해 최고 가열 한계는 대상물 및/또는 대상물의 표면에 손상을 입히지 않을 정도의 온도로 결정된다.

결함의 위치를 정확하게 찾아내고 크기를 결정하기 위해서는, 대상물의 나머지 부분은 가열하지 않도록 매우 짧은 시간 주기 내에 대상물의 표면을 바람직한 온도로 가열해야 한다. 일반적으로 얇은 물질은 수 초 정도 가열되고, 두껍거나 큰 물질은 수 분 정도 가열된다. 만약 열이 대상물을 통과한다면, 대상물 표면 부근의 결함 검출의 정확도는 감소된다. 예를 들어, 두께가 0.125인 흑연 섬유(graphite fiber) 및 폴리머 복합물은 플래시 램프(flashlamp)로부터의 4 메가와트(megawatt) 열 펄스(heat pulse)로 수 밀리초(millisecond) 동안 가열될 수 있으며, 두께가 0.5 인치인 대상물은 석영 램프(quartz lamp)로부터의 2 킬로와트(kilowatt) 열 펄스로 수 초 또는 심지어 수 분 동안 가열되어야 한다. 다른 가열 방법에서는 마이크로파(microwave), 레이저(laser), 및 고온, 고속 가열이 가능한 기존의 다른 가열 수단을 사용하기도 한다.

일단 대상물의 표면이 가열되면, 적외선 비디오 카메라가 대상물 표면의 각 픽셀을 기록하면서, 대상물 표면의 연속적인 열 이미지를 기록 및 저장한다. 기록된 이미지의 수는 결과적인 열 이미지가 요구하는 해상도, 카메라의 속도, 및 소정의 대상물의 시상수에 의해 결정된다(아래를 참조). 열 이미지를 형성하는 데는 대략 10 개의 이미지가, 적당한 해상도를 제공하는 데는 일반적으로 대략 25 개의 이미지가, 그리고 고해상도의 열 이미지를 형성하는 데는 대략 100 개의 이미지가 사용될 수 있다. 일반적으로, 현재의 비디오 기술로는 대략 500 개까지의 이미지를 얻을 수 있으며, 대략 25 개 이상의 이미지가 바람직하다.

가열 장치 및 비디오 카메라가 대상물과 같은 측면에 위치할 때, 열 이미지를 취하기 위한 시간의 주기를 형성하는데 사용된 시상수 τ _c 는 수학식 1로부터 얻어지며, 깊이는 대상물의 두께를 의미한다.

[수학식 1]

τ _c = "특성" 시상수("characteristic" time constant).

k = 대상물에 대한 열 확산율(thermal diffusivity for the object).

= 깊이(depth).

카메라 및 히터가 대상물과 반대쪽에 위치할 때, 수학식 1에서 인자 4는 생략된다. 대략 5 특성 시상수 후에 대상물의 내부가 열적 평형 상태(thermal equilibrium)로 되므로, 열 이미지를 취하는데 사용된 시간 주기는 통상적으로 대략 3 내지 5 시상수 τ _c, 또는 그 이상이 된다.

비디오 장치는 바람직하게 적어도 초당 대략 60 프레임 내지 250 프레임 이상의 프레임율(frame rate) 및 적어도 대략 0.01℃ 내지 0.02℃의 카메라 온도 감도(temperature sensitivity)를 갖는 고속 초점 평면 배열 카메라(a high speed focal plane array camera), 또는 유사 장치이다. 수용 가능한 최소한의 해상도는 최종 이미지 프린트의 해상도에 의존하며, 최종 이미지 프린트는 일반적으로 128 x 128 이상의 해상도를 갖는 것이 바람직하다.

저장된 열 이미지는 해당 시간 포인트에서의 각각의 픽셀 세기(a)로부터 그 시간의 이미지(포인트)(b)에 대한 평균 픽셀 세기를 감산함으로써 각 픽셀 콘트라스트를 결정하는데 사용된다. 그 후, 각 픽셀에 대한 콘트라스트는 시간에 대해 도시된다(도2 참조). 결함 영역에 대한 콘트라스트는 비디오 카메라에 의해 이미지가 취해졌을 때의 이미지 번호에 대응되는 시간에 피크에 이르게 된다. 피크가 되는 시간이 주어지면, 결함의 깊이가 결정되며, 수학식 2에 의해 깊이에 대한 근삿값이 주어진다.

[수학식 2]

= 깊이.

τ_c = "특성" 시상수.

k = cm²/sec의 cgs 단위에서 측정된 매체의 "열 확산율".

수학식 2는 열이 결함의 주변으로는 흐르지 않는 두께의 결함, 즉, "열이 통과되는 결함(through heat flaw)"에 특히 유용하다(도3a의, "열이 통과되는(through heat)" 결함과 도3b의, "측면으로 열이 흐르는(lateral heat)" 결함을 참조).

그러나, 결함 주변의 열 확산율이 결함을 통과하는 열 확산율보다 빠른 경우(도3b), 픽셀 콘트라스트의 그래프(도4)상에 콘트라스트의 피크가 명확하게 나타나지 않는다. 결국, 도출된 콘트라스트 피크를 결정하기 위해 콘트라스트 곡선의 시간이 도출된다. 다음의 수학식 3을 이용하여 피크 시간으로부터 "측면으로 열이 흐르는(lateral heat)" 결함의 깊이가 결정된다.

[수학식 3]

[수학식 4]

τ_c = 1.10τ_i

= 깊이.

τ _c = "특성" 시상수.

τ _i = 도출된 피크 변곡(inflection)의 시간.

k = cm²/sec의 cgs 단위에서 측정된 매체의 "열 확산율".

실시예

본 발명은 일렬로 위치한 편평한 결함을 갖는 대상물을 이용하여 정확도를 확인하였다. 도6, 도6a, 도6b, 및 도6c를 참조하면, 결함들(1, 2, 3, 4, 및 5)의 직경은 22mm로 모두 동일하며, 깊이는 각각 1.3mm, 1.6mm, 1.9mm, 2.2mm, 및 2.5mm로 서로 다르다. 결함들(6, 7, 8, 9, 10 및 11)의 깊이는 1.3mm로 모두 동일하며, 직경은 각각 22mm, 16.5mm, 11mm, 8.25mm, 5.5mm, 및 2.75mm로 서로 다르다. 결함들(12, 13, 및 14)의 직경은 33mm로 모두 동일하며, 깊이는 각각 1.3mm, 1.9mm, 및 2.5mm로 서로 다르다.

테스트 파라미터는 다음과 같다. (1) 각 이미지 프레임은 (대상물 표면상의 해상도 성분에 대응되는) N x N 픽셀들로 구성되며, N은 256이다. (2) 이미지 프레임의 수 Z는 100이며, 일반적으로는 N이 128인 경우 1 내지 400의 범위를, N이 256인 경우 1 내지 200의 범위를 갖는다. (3) 각 픽셀은 2 바이트(byte)의 저장 공간을 가지며, 열 방사선(thermal radiation)의 세기를 나타내는 0 내지 4095의 12 비트(bit)의 수로 표현된다.

대상물은 플래시 램프로부터의 4 메가와트 펄스에 의해 0.010 초 동안 대략 5℃의 온도로 가열된다. 일단 가열되면, 각 해상도 성분의 세기는 대략 25 초 동안 작동된 256 x 256 픽셀 해상도를 갖는 고속 초점 평면 배열 카메라에 의해 12 비트로 표현되는 각각의 픽셀로 기록된다. 유저 파라미터가 결정되어 시스템으로 입력되며, 유저 파라미터는 분석 시에 사용하기 위한 시작 프레임의 번호(표면이 가열되기 전에 취해진 프레임은 생략됨), 스켈치 상수(squelch constant), 잡음 제거(noise suppression)(콘트라스트 곡선의 피크에서 시작 또는 마지막 값을 뺀 값의 절대값이 이 상수보다 작은 픽셀 위치는 버림), 뷰 필드(field of view)(스케일링 및 그것에 의해 크기를 정확하게 결정하도록 하는 적외선 카메라로부터 대상물까지의 거리)를 포함한다. 각각의 픽셀의 콘트라스트는 픽셀과 고정된 콘트라스트 이득(a fixed contrast gain)인 픽셀 평균 시간사이의 차이를 이용하여 전체 이미지에 대한 평균 픽셀 세기와 관련하여 결정된다. 이러한 작용은 각 이미지 프레임상의 각 픽셀에 대해 수행되어 콘트라스트 곡선을 생성한다. 그 후, 6 포인트 차이 방법을 이용하여 각각의 콘트라스트 곡선이 도출된다. 각각의 도출된 콘트라스트 곡선의 피크를 이루는 이미지 프레임 번호를 저장하거나, 낮은 콘트라스트 또는 잡음을 나타내는 픽셀 위치에 대한 정보를 제거함으로써 도출된 콘트라스트 피크 정보가 저장된다. 그 후, 도7에 도시된 바와 같은 세기 컬러 스펙트럼(intensity color spectrum)을 이용하여 가시적으로 도시된 결함의 깊이를 결정하기 위해 도출된 콘트라스트 피크가 발생되는 이미지 프레임의 위치를 사용한다. 이제, 도7, 도8, 및 도9에 도시된 결함들에 대한 번호는 도7, 도8, 및 도9에서 검출된 결함들을 나타내는 도6에서의 번호와 일치한다.

각 픽셀에 대해 저장된 피크 프레임 번호를 도7, 도8, 및 도9의 오른쪽에 도시된 16 컬러 팔레트(palette)의 컬러 중 하나의 컬러로 지정함으로써 결함에 대한 이미지 프린트가 생성된다. 이것은 전체 프레임(100)의 수에 의해 나누어진 전체 컬러의 수(16)를 취한 후 이것을 주어진 픽셀에 대한 피크 프레임 수와 곱함으로써 수행된다. 그 후, 이러한 번호는 픽셀을 디스플레이하기 위한 16 개의 가능한 컬러 중 하나를 선택하는 컬러 팔레트상의 정수 인덱스로 반올림(round)된다. 그 후, 이러한 처리는 이미지내의 모든 픽셀 위치에 대해 반복된다. 각각의 컬러에 대해 4 개의 세기 레벨을 사용함으로써 이미지는 더 향상되며, 4 개의 세기 레벨은 도7, 도8 및 도9의 컬러 팔레트상의 좌측에서 우측으로 진행되는 것으로 도시된다. 최대 피크는 주어진 컬러 중 가장 높은 세기(레벨 1)에 대응되며, 최소 피크는 주어진 컬러 중 가장 낮은 세기(레벨 4)에 대응된다(도7, 도8 및 도9를 참조).

반대로, 도8은 세기 프로파일의 스냅 샷에 의존하는 종래 기술의 이미지 기법을 나타내는 본 발명으로부터의 이미지 프린트이다. 도8로부터 명백히 알 수 있듯이, 모든 결함이 나타나는 것으로 보아 "스냅 샷"은 시간적으로 좋은 포인트에서 취해졌다. 그러나, 대부분의 결함들은 동일한 깊이에 위치하는 것으로 나타난다. 결과적으로, 소정의 결함의 실제 깊이를 결정할 수 없다. 더욱이, 결함(11)은 거의 보기가 힘들며 결함으로서 식별하기가 어렵다.

이와 같이, 도9는 종래 기술의 순간적 서모그래피를 이용한 이미지 프린트이며, 마찬가지로 불명확한 정보를 제공한다. 도9에서 결함의 에지(edge)는 결함의 중심보다 더 얕은 것으로 나타난다. 결과적으로, 비록 결함이 편평하더라도, 오목하게 나타난다. 또한, 결함의 깊이는 정확하게 결정될 수 없다.

본 발명은 사람이 범하기 쉬운 실수를 실질적으로 제거하고, 결함의 위치를 결정하는 능력을 제공하며, 이미지를 단순화하는 종래 기술의 비파괴 검사에 많은 이점들을 제공한다. 기존의 종래 기술에서의 처리는 여러 이미지를 관찰하는 작동자에 의존하거나 표면의 하나의 "스냅 샷", 즉, 단지 결함이 존재한다는 것만을 검출할 수 있는 사람의 실수에 의해서도 좌우한다. 종래의 기술은 깊이를 정확하게 결정하지 못하는 반면, 본 발명은 결함의 깊이 및 크기를 정확하게 결정할 수 있다.

본 발명에 따른 순간적 깊이 서모그래피, 즉, 비파괴 검사 기법 및 시스템에 의하면, 대상물 내의 결함의 깊이 및 크기를 정확하게 결정할 수 있다.

도1은 각각의 픽셀 세기(a)와 평균 픽셀 세기(b)를 비교한 세기(온도) 대 시간의 그래프.

도2는 콘트라스트 피크를 보여주기 위한 도1의 픽셀에 대한 콘트라스트 피크 대 시간의 그래프.

도3a는 열을 통과시키는 "열이 통과되는 결함(through heat flaw)"의 예를 도시한 얇게 갈라진 대상물의 단면도.

도3b는 대부분의 열이 측면으로 흐르는 "측면으로 열이 흐르는 결함(lateral heat flaw)"의 예를 도시한 두껍게 갈라진 대상물의 단면도.

도4는 결함의 형태 즉, "측면으로 열이 흐르는 결함"으로 인해 콘트라스트 피크가 없는 각각의 픽셀에 대한 픽셀 콘트라스트 대 시간의 그래프.

도5는 도4의 "측면으로 열이 흐르는 결함"에 대해 도출된 픽셀 콘트라스트를 보여주는 각각의 픽셀에 대해 도출된 픽셀 콘트라스트 대 시간의 그래프.

도6, 도6a, 도6b, 및 도6c는 도7, 도8, 및 도9에 나타난 결함에 대한 테스트 견본 및 상대적인 치수를 도시하는 도면.

도7은 본 발명의 서모그래픽 기법을 이용한 픽셀 세기의 이미지 프린트.

도8은 종래 기술의 이미지 기법을 이용한 픽셀 세기에 대한 본 발명의 이미지 프린트.

도9는 종래 기술의 순간적 서모그래피를 이용하여 온도를 나타내는 픽셀 세기에 대한 본 발명의 이미지 프린트.

도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명

1 - 14 : 결함(flaw)

Claims (14)

1. 해상도 성분 배열(an array of resolution elements)로 분할된 표면을 갖는 대상물(an object)내의 결함을 검출하는 방법이며,

   a. 상기 대상물의 표면을 가열하는 단계와;

   b. 시간 주기 동안 각각의 해상도 성분의 복수의 열 이미지(a plurality of thermal images)를 상기 가열된 표면상에 기록하는 단계와;

   c. 상기 각각의 열 이미지내의 상기 각각의 픽셀에 대한 개개의 픽셀의 세기를 결정하는 단계와;

   d. 각각의 열 이미지에 대한 평균 픽셀 세기를 결정하는 단계와;

   e. 상기 개개의 픽셀의 세기로부터 상기 평균 픽셀 세기를 감산하여 상기 각각의 열 이미지의 상기 각각의 픽셀에 대한 픽셀 콘트라스트(pixel contrast)를 획득하는 단계와;

   f. 상기 픽셀 콘트라스트를 기초로 하여 대상물내의 결함의 깊이를 결정하는 단계를 포함하며,

   상기 각각의 기록된 해상도 성분은 픽셀(a pixel)에 대응하는 것을 특징으로 하는 대상물 내의 결함 검출 방법.
2. 제1항에 있어서,

   상기 결함의 깊이는 상기 픽셀 콘트라스트를 이용하여 콘트라스트 피크(contrast peak)를 획득한 후, 다음의 수학식을 이용하여 상기 결함의 위치를 결정함으로써 결정되는(여기서, τ _peak 는 피크 시간,

   

   은 결함의 깊이, k는 대상물의 열 확산율(thermal diffusivity)) 것을 특징으로 하는 대상물 내의 결함 검출 방법.

   (수학식 2)

   
3. 제1항에 있어서,

   상기 결함의 깊이는 상기 픽셀 콘트라스트의 도출된 시간을 계산하고, 상기 도출된 콘트라스트 피크를 획득함으로써 결정되는 것을 특징으로 하는 대상물 내의 결함 검출 방법.
4. 제3항에 있어서,

   상기 결함의 깊이는 다음의 수학식을 이용하여 결정되는(여기서, τ_c는 특성시상수,

   

   은 결함의 깊이, k는 대상물의 열 확산율) 것을 특징으로 하는 대상물 내의 결함 검출 방법.

   (수학식 5)

   
5. 제3항에 있어서,

   상기 결함의 깊이는 다음의 수학식을 이용하여 결정되는(여기서, τ_c는 특성시상수,

   

   은 결함의 깊이, k는 대상물의 열 확산율) 것을 특징으로 하는 대상물 내의 결함 검출 방법.

   (수학식 6)

   
6. 제1항에 있어서,

   컬러 스펙트럼을 이용하여 상기 결함의 깊이 및 측면 위치를 디스플레이 하는 대상물의 이미지 프린트(an image print)를 생성하는 것을 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 대상물 내의 결함 검출 방법.
7. 픽셀의 배열로서 가시화될 수 있는 표면을 갖는 대상물 내의 결함의 위치를 결정하기 위한 장치이며,

   a. 상기 대상물의 표면을 가열하기 위한 히터와;

   b. 상기 픽셀의 세기를 기록하기 위한 레코더와;

   c. 상기 픽셀 세기로부터 픽셀 콘트라스트를 결정하기 위한 수단과;

   d. 상기 픽셀 콘트라스트를 기초로 하여 상기 대상물 내의 결함의 깊이 및 위치를 결정하기 위한 수단을 포함하는 것을 특징으로 하는 대상물 내의 결함 위치결정 장치.
8. 제7항에 있어서,

   상기 히터는 플래시 램프, 석영 램프, 마이크로파 장치, 또는 레이저인 것을 특징으로 하는 대상물 내의 결함 위치 결정 장치.
9. 제7항에 있어서,

   상기 각각의 결함의 깊이는 다음의 수학식을 이용하여 상기 픽셀 콘트라스트로부터 결정되는(여기서, τ _peak 는 피크 시간,

   

   은 결함의 깊이, k는 대상물의 열 확산율) 것을 특징으로 하는 대상물 내의 결함 위치 결정 장치.

   (수학식 2)

   
10. 제7항에 있어서,

    상기 각각의 결함의 깊이는 다음의 수학식을 이용하여 상기 도출된 픽셀 콘트라스트로부터 결정되는 것을 특징으로 하는 대상물 내의 결함 위치 결정 장치.

    (수학식 5)

    
11. 제7항에 있어서,

    상기 각각의 결함의 깊이는 다음의 수학식을 이용하여 상기 도출된 픽셀 콘트라스트로부터 결정되는(여기서, τ_c는 특성 시상수,

    

    은 결함의 깊이, k는 대상물의 열 확산율) 것을 특징으로 하는 대상물 내의 결함 위치 결정 장치.

    (수학식 6)

    
12. 제7항에 있어서,

    컬러 스펙트럼을 이용하여 상기 결함의 깊이 및 측면 위치를 디스플레이 하는 이미지 프린트를 형성하는 수단을 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 대상물 내의 결함 위치 결정 장치.
13. 복수의 해상도 성분으로 표시되는 표면을 갖는 대상물의 결함 디스플레이 장치이며,

    a. 깊이와 상호 관계가 있는 컬러 스펙트럼과;

    b. 상기 대상물 표면의 각각의 해상도 성분 아래의 결함 깊이를 결정하는 수단과;

    c. 상기 결함의 깊이와 상호 관계가 있는 컬러로 표시되는 결함을 갖는 대상물의 표면을 디스플레이 하는 수단을 포함하는 것을 특징으로 하는 대상물의 결함 디스플레이 장치.
14. 제13항에 있어서,

    상기 디스플레이 수단은 상기 결함을 이미지 프린트 상에 디스플레이 하는 것을 특징으로 하는 대상물의 결함 디스플레이 장치.