KR101296465B1 - 공극률 검출 - Google Patents

공극률 검출 Download PDF

Info

Publication number
KR101296465B1
KR101296465B1 KR1020107022880A KR20107022880A KR101296465B1 KR 101296465 B1 KR101296465 B1 KR 101296465B1 KR 1020107022880 A KR1020107022880 A KR 1020107022880A KR 20107022880 A KR20107022880 A KR 20107022880A KR 101296465 B1 KR101296465 B1 KR 101296465B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
casting
profile
mathematical function
thermal signal
peak value
Prior art date
Application number
KR1020107022880A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20100132035A (ko
Inventor
빅터 에프 런드퀴스트
랄프 비 딘위디에
Original Assignee
사우쓰와이어 컴퍼니
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 사우쓰와이어 컴퍼니 filed Critical 사우쓰와이어 컴퍼니
Publication of KR20100132035A publication Critical patent/KR20100132035A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR101296465B1 publication Critical patent/KR101296465B1/ko

Links

Images

Classifications

    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B22—CASTING; POWDER METALLURGY
    • B22D—CASTING OF METALS; CASTING OF OTHER SUBSTANCES BY THE SAME PROCESSES OR DEVICES
    • B22D46/00—Controlling, supervising, not restricted to casting covered by a single main group, e.g. for safety reasons

Abstract

온도 프로파일에서 디프레션 (depression)을 검출하는데 소프트웨어 알고리즘을 실행하는 컴퓨터가 사용될 수도 있다. 온도 프로파일이 스무딩되어 노이즈를 제거할 수도 있다. 그 다음, 온도 프로파일의 중앙이 추출될 수도 있다. 다항식은 추출된 데이터에 피팅될 수도 있다. 다항식을 피팅하는데 사용된 알고리즘은 피팅된 곡선의 피크가 실제 온도 데이터의 피크 아래가 될 수도 있음을 보장할 수도 있다. 그 다음, 피팅된 곡선을 실제 데이터로부터 감산함으로써 여분이 계산될 수도 있다. 중앙에 딥 (dip)이 존재하는 경우, 중앙에서의 여분은 0 미만일 수도 있다. 컴퓨터상에서 실행되는 소프트웨어 알고리즘은 여분의 신호에 기반하여 결정할 수도 있다. 예를 들어, 0 미만의 여분은 바 (bar) 공극률을 나타낼 수도 있다. 0을 초과하는 여분은 공극률이 없음을 나타낼 수도 있다. 여분의 크기는 검출된 결함의 사이즈를 분류하는데 사용될 수도 있다.

Description

공극률 검출{POROSITY DETECTION}
관련 출원
본 출원은 2008년 3월 17일에 출원된 미국 가 특허 출원 제 61/037,077호 및 2009년 1월 30일에 출원된 미국 가 특허 출원 제 61/148,503호를 우선권으로 주장하며, 모든 국가를 출원 지정하고, 미국 시민 Victor F. Rundquist, 미국 시민 Ralph B. Dinwiddie, Jr 이름으로 PCT 국제 특허 출원으로서 2009년 3월 17일에 출원되었다.
저작권
본 명세서에 포함된 물건에 있어서, 저작권을 포함한 모든 권리는 출원인의 재산에 귀속된다. 출원인은 본 명세서에 포함된 물건의 모든 권리를 유지 및 보유하며, 다른 목적 없이, 승인된 특허의 재생산에만 관련하여 물건을 재생산하는 허가를 승인한다.
금속 제품을 연속적으로 캐스팅 (casting) 하는 경우, 연속적인 캐스팅 공정에 관련된 녹은 금속이 경화하기 전에 화학적 성질 및 환경 조건을 정확히 습득하는 것이 중요하다. 경화되는 동안, 금속의 화학적 성질 또는 냉각이 부정확하다면, 캐스팅 공정의 제품에서 공극이 형성될 수도 있다. 이러한 공극은 제품에 해로울 수도 있다. 예를 들어, 로드 (rod) 제조 공정에 있어서, 최종 제품은 와이어가 될 것이다. 로드에 관련된 원래 캐스팅에서 공극이 존재한다면 이 와이어는 파손될 것이다. 튜브 및 빌레 (billet)와 같은 구조 제품은 원래 캐스팅에서 공극에 의해 해롭게 영향받은 자체적인 기계적 특성을 가질 수도 있다.
본 발명의 전술한 문제를 해결하기 위해 안출된 것으로서, 본 발명의 목적은, 캐스팅에 대한 결함을 실시간으로 모니터링함으로써, 플랜트의 제조 속도를 현재의 조건에 최적화시키는 것이다. 그 결과 플랜트 작동자가 너무나 많은 제품이 생산되고 궁극적으로 폐품으로 낭비되기 전에 캐스팅 프로세서에 관한 문제를 경고받을 수 있는 공극률 검출 제공 장치 및 방법을 제공할 수 있다.
요약
이 요약은 아래의 상세한 설명에서 더욱 상세히 기술되는 개념의 선택을 더욱 간단한 형식으로 소개하기 위함이다. 이 요약은 주장된 주요 청구물의 핵심적 특징 또는 필수적 특징을 식별하기 위해 의도되지 않는다. 또한, 본 요약은 주장된 주요 청구물의 범위를 한정하기 위해 의도되지도 않는다.
공극률 검출이 제공될 수도 있다. 우선 제 1 에지로부터 제 2 에지로의 캐스팅에 대해 실온 프로파일 (profile)이 생성될 수도 있다. 그 다음, 다항식 (polynomial)이 실온 프로파일에 피팅될(fitted) 수 있다. 그 후, 실온 프로파일은 피팅된 다항식과 비교될 수도 있다. 그 후, 비교에 응답하여, 실온 프로파일의 피크값이 다항식의 피크값 미만인 경우, 캐스팅에 공극이 존재함을 나타낼 수도 있다.
상기의 일반적인 설명 및 이하의 상세한 설명 모두는 실시예를 제공하며, 오직 설명을 위한 것이다. 따라서, 상기의 일반적인 설명 및 이하의 상세한 설명은 제한적인 것으로 인식되어서는 안된다. 또한, 특징 또는 변형물들이 이들에 더하여 본 명세서에서 제공될 수도 있다. 예를 들어, 실시형태들은 상세한 설명에서 개시된 다양한 특징의 조합 및 하부조합에 관련된다.
삭제
삭제
삭제
삭제
삭제
삭제
삭제
삭제
삭제
삭제
삭제
삭제
삭제
삭제
본 발명에 의해, 캐스팅이 언제 내부 결함을 가지는지를 알 수 있고, 연속적인 캐스팅 공정에서 또 다른 최적의 파라미터를 허용할 수 있으며, 캐스팅 공정에서 문제가 발생한 지를 판단할 수 있다.
본 명세서에 포함되며 일부를 구성하는, 첨부된 도면은 본 발명의 다양한 실시형태들을 도시한다.
도 1은 공극률 검출 시스템을 도시한다.
도 2는 도 1의 공극률 검출 시스템을 더욱 상세히 도시한다.
도 3은 공극률 검출 제공 방법의 흐름도이다.
도 4a는 공극이 없는 샘플 단면의 온도 프로파일이다.
도 4b는 공극을 포함하는 캐스팅에 대응하는 온도 프로파일이다.
도 5는 캐스팅에서의 공극을 도시한다.
아래의 상세한 설명은 첨부한 도면을 참조한다. 가능한 동일한 참조 부호는 도면 및 아래의 상세한 설명에서 동일 또는 유사한 구성요소를 참조하기 위해 사용된다. 본 발명의 실시형태들이 설명될 수도 있는 동안, 수정물, 적용물, 및 다른 구현물들이 가능하다. 예를 들어, 대체물, 부가물, 또는 수정물들이 도면에 도시된 구성요소에 가해질 수 있으며, 본 명세서에서 개시된 방법은, 개시된 방법에 단계를 대체, 재순서화, 또는 부가함으로써 변경될 수도 있다. 따라서, 다음의 상세한 설명은 본 발명을 한정하지 않는다.
삭제
삭제
삭제
삭제
적외선 단층촬영은 예를 들어, 강철 빌레 캐스팅(steel billet casting)에서 결함을 검출하는데 사용될 수도 있다. 이것은 정적인 환경에서 수행되어, 표면 결함을 검출하는데 사용될 수도 있다. 본 발명의 실시형태들은 온도 기록 (thermographic) 기술을 적용할 수도 있다. 본 발명의 실시형태에 관하여, i) 캐스팅이 언제 내부 결함을 가지는지를 아는 것 ii) 연속적인 캐스팅 공정에서 또 다른 최적의 파라미터를 허용하는 것 iii) 캐스팅 공정에서 문제가 발생한 지를 판단하는데 도움을 주는 것과 같은 세 개의 문제가 해결될 수 있다.
캐스팅이 내부 결함을 가지는 것을 아는 경우, 캐스팅의 최종 제품은 적절히 분류될 수 있다. 이것은 소비자로부터 및 소비자에게 불량품을 수송하는 것과 관련하여 수송 비용을 상당히 절약할 수도 있다. 결함을 실시간으로 모니터링함으로써, 플랜트 작동자는 결함이 검출되는 직전까지 캐스팅 공정을 가속할 수 있다. 이것은 플랜트의 제조 속도를 현재의 조건에 최적화시킬 수도 있다. 금속의 화학적 성질 또는 캐스팅의 냉각에 관한 문제가 제기되는 경우, 이들 문제는 캐스팅에서의 공극으로서 나타날 수도 있다. 이들 공극을 실시간으로 검출함으로써, 플랜트 작동자는 너무나 많은 제품이 생산되고 궁극적으로 폐품으로 낭비되기 전에, 캐스팅 공정에 관한 문제를 경고받을 수도 있다.
금속 제품을 연속적으로 캐스팅하는 경우, 연속적인 캐스팅 공정에 관한 녹은 금속이 경화하기 전에 화학적 성질 및 환경 조건을 정확히 습득하는 것이 중요하다. 경화되는 동안, 금속의 화학적 성질 또는 냉각이 부정확하다면, 캐스팅 공정의 제품에 공극이 형성될 수도 있다. 이러한 공극은 제품에 해로울 수도 있다. 예를 들어, 로드 (rod) 제조 공정에 있어서, 최종 제품은 와이어가 될 것이다. 로드에 관련된 원래 캐스팅에서 공극이 존재한다면 이 와이어는 파손될 것이다. 튜브 및 빌레 (billet)와 같은 구조 제품은 원래 캐스팅에서 공극에 의해 해롭게 영향받은 자체적인 기계적 특성을 가질 수도 있다. 따라서, 본 발명의 실시형태에 따라 실시간으로 내부 결함에 대한 캐스팅을 모니터링하는 것이 제공될 수도 있다.
X 레이 또는 전자 빔 회절 원리를 이용하는 것은 높은 구현 비용을 유발하고 이러한 원리를 이용하는 공정에 노출된 작업자에 대한 바람직하지 않은 환경을 생성할 수도 있다. 적외선 온도 기록을 사용함으로써, 본 발명의 실시형태들은, 캐스팅의 표면을 냉각하여 공극의 열 신호를 캐스팅의 표면으로 전파함으로써 캐스팅의 내부 공극을 검출할 수도 있다.
본 발명에 따른 실시형태들은 공극률 검출 제공 장치를 포함할 수도 있다. 시스템은 데이터 베이스를 보유하는 메모리 (menory storage) 및 메모리에 연결된 프로세싱 유닛(processing unit)을 포함할 수도 있다. 프로세싱 유닛은 제 1 에지로부터 제 2 에지까지 캐스팅에 대한 실온 프로파일을 생성하도록 동작할 수도 있다. 또한, 프로세싱 유닛은 실온 프로파일에 2차 다항식을 피팅하도록 동작할 수도 있다. 그 후, 프로세싱 유닛은 피팅된 2차 다항식에 실온 프로파일을 비교할 수도 있다. 또한, 프로세싱 유닛은 비교에 응답하여, 실온 프로파일 피크가 2차 다항식의 피크 미만인 경우, 공극이 존재함을 나타내도록 동작할 수도 있다.
도 1은 예를 들어, 공극률 검출 프로세서 (105), 네트워크 (115), 및 적외선 디바이스 (120)를 포함하는 공극률 검출 시스템 (100)을 도시한다. 적외선 디바이스 (120)는 적외선 카메라 또는 적외선 검출기를 포함할 수도 있으나, 반드시 이에 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 실시형태들에 따라, 전술한 메모리, 프로세싱 유닛, 및 다른 컴포넌트가 도 1의 공극률 검출 시스템 (100)과 같은 시스템에서 구현될 수도 있다. 메모리, 프로세싱 유닛, 또는 다른 컴포넌트를 구현하기 위해 하드웨어, 소프트웨어, 및/또는 펌웨어의 임의의 적합한 조합이 이용될 수도 있다. 예시적인 방법으로, 메모리, 프로세싱 유닛, 또는 다른 컴포넌트가 시스템 (100)과 결합된 공극률 검출 프로세서 (105)에 구현될 수도 있다. 전술한 시스템 및 프로세서는 실시예이며, 다른 시스템 및 프로세서가 본 발명의 실시형태에 따라, 전술한 메모리, 프로세싱 유닛, 또는 다른 컴포넌트를 포함할 수도 있다.
도 2는 도 1의 공극률 검출 프로세서 (105)를 더욱 상세히 도시한다. 도 2에 도시된 바와 같이, 공극률 검출 프로세서 (105)는 프로세싱 유닛 (225) 및 메모리 (230)를 포함할 수도 있다. 메모리 (230)는 공극률 검출 소프트웨어 모듈 (235) 및 데이터 베이스 (240)를 포함할 수도 있다. 프로세싱 유닛 (225)을 실행하는 동안, 공극률 검출 소프트웨어 모듈 (235)은 예를 들어, 도 3에 관해 아래에 설명된 하나 이상의 방법 (300) 단계를 포함하여, 공극률 검출을 제공하는 공정을 수행할 수도 있다.
시스템 (100)에 포함된 공극률 검출 프로세서 (105) ("이하 프로세서")는 개인용 컴퓨터, 네트워크 컴퓨터, 메인프레임, 또는 다른 유사한 마이크로컴퓨터 기반 워크스테이션을 이용하여 구현될 수도 있다. 그러나 프로세서는 포켓용(hand-held) 디바이스, 멀티 프로세서 시스템, 마이크로프로세서 기반 또는 프로그램가능한 센더 (sender) 전자 디바이스, 미니컴퓨터, 메인프레임 컴퓨터 등과 같은 임의의 유형의 컴퓨터 동작 환경을 포함할 수도 있다. 프로세서는 태스크가 원격 프로세싱 디바이스에 의해 수행되는 분산 컴퓨팅 환경에서도 수행될 수도 있다. 또한, 프로세서는 스마트폰, 셀룰러 폰, 무선 애플리케이션 프로토콜 (WAP)을 사용하는 셀룰러 폰, 개인 휴대 정보 단말기 (PDA), 인텔리전트 페이저, 휴대용 컴퓨터, 포켓용 컴퓨터, 종래의 전화기, 팩시밀리 기계와 같은 모바일 단말을 구성할 수도 있다. 전술한 시스템 및 디바이스는 예시적이며 프로세서는 다른 시스템 또는 디바이스를 포함할 수도 있다.
네트워크 (115)는 예를 들어, 근거리 통신망 (LAN; local area network) 또는 광역망 (WAN; wide area network)을 구성할 수도 있다. LAN 이 네트워크 (115)로서 사용되는 경우, 임의의 프로세서에 위치한 네트워크 인터페이스는 임의의 프로세서에 상호접속하는데 이용될 수도 있다. 네트워크 (115)가 인터넷과 같은 WAN 네트워크 환경에서 구현되는 경우, 프로세서들은 통상적으로 내부 또는 외부의 모뎀 (미도시) 또는 WAN 을 통해 통신을 확립하는 다른 수단을 포함할 수도 있다. 또한, 네트워크 (115)를 이용함에 있어서, 네트워크 (115)를 통해 전송된 데이터는 공지의 암호/해독 기술을 사용함으로써 데이터 보안을 보장하도록 암호화될 수도 있다.
네트워크 (115)로서 유선 통신 시스템을 이용하는 것 외에, 예를 들어, 인터넷을 통해 웹페이지를 교환하고, 인터넷을 통해 이 메일을 교환하기 위해, 또는 다른 통신 채널을 이용하기 위해, 무선 통신 시스템, 또는 유선과 무선의 조합이 네트워크 (115)로서 사용될 수도 있다. 무선은 공중파(airwave)를 통한 무선 (radio) 전송으로 규정될 수 있다. 그러나 무선 전송을 제공하도록 적외선 파장대의 가시선, 셀룰러(cellular), 마이크로웨이브, 위성, 패킷 무선, 및 확산 대역 무선 (spread spectrum radio)을 포함하는 다양한 다른 통신 기술이 사용될 수 있다. 무선 환경에서의 프로세서는 전술한 모바일 단말과 같은 임의의 모바일 단말일 수 있다. 무선 데이터는 페이징, 텍스트 메시징, 이메일, 인터넷 액세스 및 특히 음성 전송을 제외하거나 포함하는 특별화된 데이터 애플리케이션을 포함할 수도 있지만, 이에 한정되지는 않는다. 예를 들어, 프로세서들은 예를 들어, 셀룰러 인터페이스 (예를 들어, GPRS (general packet radio system), EDGE (enhanced data rates for global evolution), GSM (global system for mobile communications), WLAN 인터페이스 (예를 들어, WLAN, IEEE 802, WiFi, WiMax), 블루투스 인터페이스, 또 다른 RF 통신 인터페이스, 및/또는 광 인터페이스와 같은 무선 인터페이스를 통해 통신할 수도 있다.
적외선 디바이스 (120)는 전방 적외선 카메라(forward looking infrared camera), 스캐닝 적외선 카메라, 또는 적외선 검출기를 구성하는 열화상 카메라를 포함할 수도 있다. 적외선 디바이스 (120)는 네트워크 (115)를 통해 공극률 검출 프로세서 (105)에 접속할 수도 있다. 적외선 디바이스 (120)는 가시광을 사용하여 이미지를 형성하는 통상의 카메라와 유사하게, 적외선 방사를 사용하여 이미지를 형성할 수도 있다. 가시광 카메라의 450-750 나노미터 범위 대신에, 적외선 디바이스 (120)는 14,000㎚ (즉, 14㎛) 만큼의 파장에서 동작할 수도 있다.
또한, 시스템 (100)은 네트워크 (115) 이외의 방법 및 공정 또는 네트워크 (115)와 조합하여 데이터를 전송할 수도 있다. 이들 방법 및 공정은 디스켓, 플래시 메모리 스틱, CD ROM, 팩시밀리, 통상의 메일, 음성 자동 응답 (IVR; interactive voice response) 시스템을 통하거나, 일반전화 교환망을 통한 음성을 통해 데이터를 전송하는 것을 포함하지만 이에 한정되는 것은 아니다.
도 3은 공극률 검출을 제공하는 본 발명의 실시형태에 따른 방법 (300)에 포함된 일반 단계를 관한 흐름도이다. 방법 (300)은 도 2에서 더욱 상세히 설명한 공극률 검출 프로세서 (105)를 사용하여 구현될 수도 있다. 방법 (300)의 단계를 구현하는 방법을 이하 더욱 상세히 설명한다. 방법 (300)은 이미지 분석 소프트웨어 (예를 들어, 공극률 검출 소트트웨어 모듈 (235))을 동작시키는 컴퓨터 (예를 들어, 공극률 검출 프로세서 (105))에 연결된 적외선 디바이스 (예를 들어, 적외선 디바이스 (120))를 사용하여 구현될 수도 있다. 후술하는 바와 같이, 이미지 분석 소프트웨어는 이미지를 디코딩하여 결함을 발견할 수도 있다.
도 3에 도시된 바와 같이, 파라미터들이 초기화될 수도 있고 (단계 305) 블랭크 (blank) 시퀀스가 생성될 수도 있다 (단계 310). 그 후, 캐스팅이 적외선 디바이스 (120)의 시야를 통과하여 이동하면, 공극률 검출 프로세서 (105)는 캐스팅의 적외선 이미지를 검토할 수도 있다. 캐스팅이 이동할 때, 공극률 검출 프로세서 (105)는 결함을 발견할 수도 있다. 우선 예를 들어, 공극률 검출 프로세서 (105)는 캐스팅의 소정의 길이에 걸쳐 평균값을 취할 수도 있다 (단계 315). 캐스팅의 중앙에서의 에너지가 에지에서의 에너지보다 더 많을 수도 있기 때문에, 캐스팅의 에지에서의 온도는 캐스팅의 중앙에서의 에너지보다 차가울 수도 있다. 에지로부터 에지까지의 캐스팅에 대한 실온 프로파일을 포함하는 플롯 (plot)은 평균 온도 프로파일을 포함하는 파라볼라 (parabola) 또는 가우시안 (Gaussian) 스타일의 곡선을 얻을 수도 있다.
그 다음, 공극률 검출 프로세서 (105)는 평균 온도 프로파일의 최대값을 발견할 수도 있다 (단계 315). 최대값은 캐스팅의 중앙을 포함할 수도 있다. 그 후, 2차 다항식이 프로파일에 피팅될 수도 있다 (단계 315). 2차 다항식의 피크는 데이터의 피크 바로 아래일 수도 있다. 생성된 2차 다항식에 데이터 피크가 연관되므로, 공극률 검출 프로세서 (105)는 데이터 피크를 검토할 수 있다 (단계 320). 2차 다항식의 피크 범위에서의 데이터가 2차 다항식의 피크보다 낮은 경우, 공극률 검출 프로세서 (105)는 도 4b 를 참조하여 이하 더욱 상세히 설명하고 기술하는 바와 같이, 캐스팅에서 공극이 발견되었음을 나타낼 수도 있다 (단계 325). 이는 캐스팅에서의 공극은 주변 물질보다 더 적은 에너지를 가질 수도 있으며, 표면의 온도는 공극이 없는 경우보다 더 낮을 수도 있기 때문이다.
도 4a는 공극이 없는 샘플 단면의 온도 프로파일이다. 도 4a 에 도시된 바와 같이, 곡선 (405)은 캐스팅에 대한 실온 프로파일에 대응할 수도 있다. 곡선 (410)은 곡선 (405)의 실온 프로파일에 피팅된 다항식에 대응할 수도 있다. 곡선 (405)의 피크값이 곡선 (410)의 피크값보다 크기 때문에, 이는 캐스팅에서 공극이 없음을 나타낼 수도 있다.
도 4b는 공극을 포함하는 캐스팅에 대응하는 온도 프로파일이다. 도 4b에 도시된 바와 같이, 곡선 (415)은 캐스팅에 대한 실온 프로파일에 대응할 수도 있다. 곡선 (420)은 곡선 (415)의 실온 프로파일에 피팅된 다항식에 대응할 수도 있다. 곡선 (415)의 피크값이 곡선 (420)의 피크값보다 작기 때문에, 이는 캐스팅에서 공극이 있음을 나타낸다. 도 5는 본 발명의 실시형태에 의해 검출된 캐스팅에서의 공극을 도시한다.
현재의 이미지가 공극률 검출 프로세서 (105)에 의해 분석된 이후, 다음의 이미지가 시작되고 전술한 공정이 반복될 수도 있다 (단계 330). 카운터가 캐스팅에 존재하는 결함의 수를 카운트하기 위해 유지될 수도 있다 (단계 325). 필요한 경우, 결과 데이터 및 이미지 프레임이 추가적인 프로세싱을 위해 저장될 수도 있다 (단계 335).
다음은 공극률 검출 소프트웨어 모듈 (235)에 대해 본 발명의 실시형태와 함께 사용될 수도 있는 소프트웨어 예에 대한 코드 리스팅이다. 이하는 실시예이며, 다른 소프트웨어 모듈이 사용될 수도 있다.
Option Explicit
Sub Southwire()
Dim LineProfID As Integer
Dim PeakVal As Single
Dim PeakLocation As Integer
Dim a0 As Single
Dim a1 As Single
Dim a2 As Single
Dim t0 As Double
Dim t1 As Double
Dim t2 As Double
Dim i As Integer
Dim j As Integer
Dim k As Integer
Dim x As Integer
'Dim ProfDat(321) As Single 'Allocate array for the data
Dim LineDat(3O) As Single 'Allocate array for the data
Dim Ndata As Integer 'Number of frames in sequence
Dim LastDirectory As String*255
Dim S As String* 1
Dim Iname As String*255
Dim Title As String*60
Dim Flaw As String*30
Dim OldX1 As Integer
Dim OldYl As Integer
Dim OldX2 As Integer
Dim OldY2 As Integer
Dim Xl As Integer
Dim Yl As Integer
Dim X2 As Integer
Dim Y2 As Integer
Dim numbins As Integer
Dim endPts(2) As POINTAPI
Dim stats(l0) As Single
Dim SOS1 As Double
Dim S0S2 As Double
Dim S0S3 As Double
Dim S0S4 As Double
Dim S1S1 As Double
Dim S1S2 As Double
Dim S1S3 As Double
Dim S1S4 As Double
Dim S2S2 As Double
Dim S2S3 As Double
Dim S2S4 As Double
Dim S3S2 As Double
Dim S3S3 As Double
Dim DetS As Double
Dim Fit8 As Single
Dim Peaklndex As Integer
Dim TotalFlaws As Integer
Dim Skipped As Integer
Dim PercentFlaws As Single
Dim NoiseLevelPercent As Single
'Initiallization
S0S1 = 2312
S0S2 = 25432
S0S3 = 314432
S0S4 = 4145416
S1S1 = 18496
S1S2 = 203456
S1S3 = 2515456
S1S4 = 33163328
S2S2 = 2238016
S2S3 = 27670016
S2S4 = 364796608
S3S3 = 342102016
DetS = 53767872
TotalFlaws = 0
NoiseLevelPercent = 0.009'0.01 = 1% noise, 0.05= 5% noise, etc.
'************************************** Read Last Used Values for
I************************************* χ1 y1 χ2 y2
Open "C:\IPWin4\SouthwireTemp.txt" For Input As #1
Input #1, LastDirectory, OldXl, OldY1, OldX2, OldY2
Close #1
'LastDirectory= "C:\IPWIN4\Images\Feb 8\"
'OldXl = 60
'OldYl = 60
'OldX2 = 80
'OldY2 = 239
ret = IpOutputClearO
ret = IpOutputShow(l)
ret = IpStGetName("Select Sequence",LastDirectory,"*.FTS",Iname)
If ret = 0 Then GoTo StopEarly
ret = IpWsLoad(Iname, "FTS")
ret = IpDrShow(l)
ret = IpDrSet(DR_BEST, 0, IPNULL)
ret = IpSeqSet(SEQ_ACTIVEFRAME, 0)
i=255
While S <> "\"
i=i-1
s = Mid$(Iname, i, 1)
'If s<>"" Then ret = IpOutput("i = " + Str$(i) + " S = " + S$+
Chr$(13) + Chr$(10))
Wend
LastDirectory = Left$(Iname, i)
'ShortLastDirectory = Left(Iname, i-1)
x=255
While S <> "."
x = x - 1
If X<1 Then
IpOutput("x = " + Str$(x) + " i = " + Str(i) + Chr$(13) +
Chr$(10))
GoTo StopEarly
End If
S = Mid$(Iname, x, 1)
Wend
'ret = IpOutput("x - " + Str$(x) + " i = " + Str(i) + Chr$(l3) +
Chr$(10))
x = x - i - 1
Title = Mid$(Iname, i+1, x)
ret = IpSeqGet(SEQ_NUMFRAMES, Ndata)
LineProfID = IpProfCreate()
ret = IpProfSetAttr(LINETYPE, THICKVERT)
ret = IpProfLineMove(OldX1, OldY1, OldX2, OldY2)
If MsgBox("Please adjust the position of the line. Then press
OK",vbOkCancel) = vbCancel Then End
ret = IpProfGet(GETPOINTS, 0, endPts(O))
Open "C:\IPWin4\SouthwireTemp.txt" For Output As #1
Write#l, LastDirectory, endPts(0).x, endPts(0).y, endPts(l).x, endPts(l).y
Close#l
ret = IpOutput(Trim$(Title) + Chr$(13) + Chr$(10))
ret = IpOutput(Chr$(13) + Chr$(10))
ret = IpOutput("Coordinates: xl= "+ Trim(Str(endPts(O).x))+" yl= "+Trim(Str(endPts(O).y))+" x2= "+Trim(Str(endPts(l).x))+" y2= "+Trim(Str(endPts(l).y)) + Chr$(13) + Chr$(10))
ret = IpOutput("Image# Flaw?" + Chr$(13) + Chr$(10))
numbins = endPts(l).y-endPts(O).y + 1
ReDim profdat(numbins) As Single
'ret = IpOutput("Numbibs="+Str(numbins) + Chr$(13) + Chr$(10))
I********************************************
'*
'* Read Data and Re-index
'*
'***********************************************************
For i=O To Ndata-l
ret = IpProfGet(GETV ALUES, numbins, profdat(O))
ret = IpProfGet(GETSTATS, 0, stats(O))
PeakVal = stats(4)
PeakLocation =0
j=0
Do
j=j+l
If profdat(j)>14000 Then
Flaw="Skipped Due to Noise"
Skipped = Skipped + 1
GoTo SkipFrame
End If
If profdat(j)=PeakVal Then PeakLocation = j
Loop While PeakLocation = 0
Forj=0 To l6
k=PeakLocation-8+j
LineDat(j) = ProfDat(k)
'ipoutput(Trim(Str(LineDat(j)))+ Chr$(13)+Chr$(10))
Nextj
'***************************************************
'*
'* Second Order Polynomial Fit Routine
'*
'***************************************************
TO=O
T1=O
T2=0
For k=0 To l6
T0=T0+LineDat(k)
T1=T1+LineDat(k)*k
T2=T2+LineDat(k)*k∧2
Next k
a0=(t0*S2S4+t2*s1s3+t1*s2s3-s2s2*t2-s1s4*t1-s3s3*t0)/DetS
a1=(t1*s0s4+t0*s2s3+t2*s1s2-t1*s2s2-t2*s0s3-t0*s1s4)/DetS
a2=(t2*S0s2+tl*s1s2+t0*s1s3-t0*s2s2-t1*s0s3-t2*s1s1)/DetS
Peaklndex = Int(-al/(2*a2))
If ((PeakIndex<0) Or (Peaklndex>17)) Then
Flaw="Skipped Due to Bad Fit"
Skipped = Skipped + 1
GoTo SkipFrame
End If
'ret = IpOutput(Trim(Str(PeakIndex))+" " + Chr$(13) + Chr$(10))
Fit8=a0+a1 *PeakIndex+a2*PeakIndexΛ2
If (LineDat(PeakIndex)-((1 -NoiseLevelPercent)*Fit8))<0 Then
Flaw="YES"
TotalFlaws=TotalFlaws+ 1
Else
Flaw="NO"
End If
SkipFrame:
ret = IpOutput(Trim(Str(i))+" " + Flaw + Chr$(13) + Chr$(10))
'ret = IpOutput("PeakIndex = "+Trim(Str(PeakIndex))+" " + Flaw +
Chr$(13) + Chr$(10))
'ret = IpOutput("LineDat-F8 = "+Trim(Str(LineDat(PeakIndex)-Fit8))+
Chr$(13) + Chr$(10))
'ret = IpOutput("="+Trim(Str(a0))+"+"+Trim(Str(a1))+
"*x+"+Trim(Str(a2))+"*xΛ2"+ Chr$(13) + Chr$(10))
'ret = IpOutPut(ChTS(13) + Chr$(10))
ret = IpSeqPlay(SEQ_NEXT)
Next i
ret = IpOutput("RESULTS: "+Trim(Str(TotalFlaws))+" Flaws out of " +
Trim(Str(NData-Skipped))+" images" + Chr$(13) + Chr$(10))
PercentFlaws = Int(((TotalFlaws*100)/(NData-Skipped))*100)/100
ret = IpOutput("Percent of Images with Flaws = "+Trim(Str(PercentFlaws))+"%")
StopEarly:
End Sub
본 발명의 실시형태에 따라, 소프트웨어 알고리즘을 실행하는 컴퓨터는 온도 프로파일에서의 디프레션 (depression)을 검출하도록 사용될 수도 있다. 우선, 온도 프로파일은 시스템 노이즈를 제거하기 위해 스무딩 (smoothed)될 수도 있다. 그 다음, 온도 프로파일의 중앙이 추출될 수도 있다. 다항식 (예를 들어, n차 다항식)이 추출된 데이터에 피팅될 수도 있다. 다항식에 피팅된 알고리즘은 피팅된 곡선의 피크가 실제 데이터의 피크 아래일 수도 있음을 보장할 수도 있다. 그 다음, 피팅된 곡선을 실제 데이터로부터 감산함으로써 여분 (residual)이 계산될 수도 있다. 중앙에 딥 (dip) 이 존재하는 경우, 중앙에서의 여분은 0 미만일 수도 있다. 그 후, 컴퓨터상에서 실행되는 소프트웨어 알고리즘은 여분의 신호에 기반하여 결정을 내린다. 예를 들어, 0 미만의 여분은 바 (bar) 공극률을 나타낼 수도 있다. 0 을 초과하는 여분은 공극률이 없음을 나타낼 수도 있다. 여분의 크기는 검출된 결함의 사이즈를 분류하도록 사용될 수도 있다.
동작의 실시예
표 1은 본 발명의 실시형태에 따른 공정을 사용하여 획득된 데이터를 요약한다. 표 1은, 45 FPM (feet per minute)에서, 테스트 1이, 바 (bar) 들이 냉각되어 절단 공개된 후 마이크로미터를 사용하여 4.5%의 결함을 측정한 것을 나타낸다. 본 발명의 실시형태에 따라, IR 공정은 5.6%의 결함을 측정하였다. 1.1%의 차이는 공정 및 IR 방법에서의 노이즈에 기인할 수도 있다. 45 FPM 의 테스트 2는 IR과 측정된 결함 사이에 0.5%의 차이를 나타낸다. 캐스팅 레이트가 50 및 52FPM으로 증가된 경우, IR 및 측정된 결함은 급격히 증가하였다. 50 FPM에 대한 네거티브 차이는 결함을 카운팅하는 동안 카메라의 프레임 레이트에서의 에러에 기인할 수도 있다. 이들 에러는 보정될 필요가 있고, 캐스팅 기계상의 영구적인 설치를 위해 시스템이 설계된다.
바 속도1 측정된 결함2 IR 이미지에 의해 검출된 결함3 차이4
45 테스트 1 4.5% 5.6% 1.1
45 테스트 2 4.5% 5.0% 0.5
50 17.2% 15.3% -1.9
52 15.2% 14.8% 0.4
[표 1] 선택된 제품 레이트에 대한 상관 데이터
1. ft/min 에서의 캐스팅 머신의 속도
2. 마이크로미터로 바에서 측정된 결함
3. IR 결함 검출 시스템의 출력
4. 차이 = IR - 측정값
표 2는 본 발명의 실시형태에 따른 IR 측정된 결함과 실제 결함과의 차이에 대한 상이한 노이즈 특징의 영향을 결함 사이즈의 함수 (function) 로서 나타낸다. 캐스팅 레이트와 독립적으로, 0.012의 노이즈 팩터는 0.003 in2 초과의 결함을 검출하는데 사용될 수도 있고, 0.0095의 노이즈 팩터는 0.0019 in2 초과의 결함을 검출하는데 사용될 수도 있으며, 0.0078의 노이즈 팩터는 0.0007 in2 초과의 결함을 검출하는데 사용될 수도 있다.
상이한 속도 및 결함 사이즈에 대한 차이 %
결함 사이즈 (in2) 대 (large)
0.003		 중 (Medium)
0.0019		 소 (Small)
0.0007
노이즈 팩터 .012 .0095 .0078
45FPM1 -0.2 -1.2 -1.0
50FPM -0.4 -1.8 -4.9
52FPM 0.0 3.4 5.6
[표 2] 노이즈 보정된 데이터
1. 분당 피트 (Feet per minute)
본 발명의 실시형태에 따라, 검출된 결함의 사이즈가 분류될 수도 있다. 결함은 예를 들어, 3 개의 사이즈; 소, 중, 및 대로 그룹화될 수도 있다. 각각의 사이즈의 그룹에 대응하는 결함의 실제 사이즈는 예를 들어, 개개의 로드 밀 (rod mill)에 대해 독립적일 수도 있다. 결함을 분류하기 위해, 결함을 나타내는 여분의 크기가 분석되어 분류의 기준으로 사용될 수도 있다. 표 3은 예를 들어, 소, 중 , 및 대 결함 사이즈 그룹을 규정하는데 사용될 수도 있는 데이터를 요약한다. 47, 50, 및 52 FPM에서, 카운트된 총 결함은 3 개의 사이즈 카테고리로 나누어질 수도 있다. 다음으로, 여분 크기는 예를 들어,
ㆍ80 미만 = 소
ㆍ80 초과 140 미만 = 중
ㆍ140 초과 = 대
와 같이 나누어질 수도 있다.
이들 기준은 각각의 사이즈 카테고리가 기여할 수도 있는 총 결함의 퍼센티지를 계산하는데 사용될 수도 있다. 표 3에서, 44 FPM 에서, 제품의 0.6%가 결함을 가지며, 그 0.6% 중 100%가 소 결함이다. 47 FPM 에서, 제품의 5.6%가 결함을 가지며, 그 5.6% 중 86%가 소이며, 13%가 중이고, 1%가 대이다. 52 FPM 에서 결함은 7%로 증가하였고, 그 중 73%가 소이며, 23%가 중이고, 4&가 대이다. "결함을 갖는 제품 퍼센티지"는 결함이 검출된 제품에서, 인치, 센티미터 등의 퍼센티지로서 규정될 수도 있다. 예를 들어, 샘플 바의 100 인치가 분석되어 값이 10% 인 경우, 샘플의 10인치는 결함을 포함할 수도 있다. 그러나 이는 샘플에 10인치의 결함 영역이 존재한다는 것을 나타내지 않을 수도 있다.
속도 평균
결함
사이즈		 최대
결함
사이즈		 인치당 결함 결함을 갖는
제품 %		 평균
여분		 %
소		 %
중		 %
대
44FPM 0.0026 0.019 0.14 0.6 80 100 0 0
47FPM 0.008 0.216 0.18 5.6 100 86 13 1
52FPM 0.006 0.240 0.54 7 140 73 23 4
[표 3] 결함 사이즈 분류
일반적으로, 본 발명의 실시형태에 따라, 프로그램 모듈은 루틴, 프로그램, 컴포넌트, 데이터 구조, 및 특정 태스크를 수행할 수도 있거나 특정 감산 데이터 유형을 구현할 수도 있는 다른 유형의 구조를 포함할 수도 있다. 또한, 본 발명의 실시형태는 포켓용 디바이스, 멀티 프로세서 시스템, 마이크로 프로세서 기반 또는 프로그램가능한 가전제품, 미니 컴퓨터, 메인 프레임 컴퓨터 등을 포함하는 다른 컴퓨터 시스템 구성으로 수행될 수도 있다. 본 발명의 실시형태는 태스크가 통신 네트워크를 통해 링크된 원격 프로세싱 디바이스에 의해 수행되는 분산 컴퓨팅 환경에서 수행될 수도 있다. 분산 컴퓨팅 환경에서, 프로그램 모듈은 로컬 및 원격 메모리 저장 디바이스 모두에 위치할 수도 있다.
더욱이, 본 발명의 실시형태는 이산 전자 소자를 포함하는 전기 회로, 논리 게이트를 포함하는 패키징되거나 집적된 전자 칩들, 마이크로 프로세서를 사용하는 회로, 또는 전자 소자 또는 마이크로프로세서를 포함하는 단일의 칩 상에서 구현될 수도 있다. 본 발명의 실시형태는 예를 들어, 기계적, 광학적, 유체적, 및 양자 기술을 포함하지만 이에 한정되지 않는 AND, OR, 및 NOT 과 같은 논리 연산을 수행할 수 있는 다른 기술을 이용하여 수행될 수도 있다. 또한, 본 발명의 실시형태는 범용 컴퓨터 또는 다른 회로 또는 시스템에서 수행될 수도 있다.
본 발명의 실시형태는, 예를 들어, 컴퓨터 공정 (방법), 컴퓨팅 시스템, 또는 컴퓨터 프로그램 제품 또는 컴퓨터 판독가능 매체와 같은 제조 제품으로서 구현될 수도 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 컴퓨터 시스템에 의해 판독가능하고, 컴퓨터 공정을 실행하는 컴퓨터 프로그램 명령을 인코딩하는 컴퓨터 저장 매체일 수도 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 컴퓨팅 시스템에 의해 판독가능하고, 컴퓨터 공정을 실행하는 컴퓨터 프로그램 명령을 인코딩하는 캐리어상으로 전파된 신호일 수도 있다. 따라서, 본 발명은 하드웨어 및/또는 (펌웨어, 레지던트 소프트웨어, 마이크로-코드 등을 포함하는) 소프트웨어에 수록될 수도 있다. 즉, 본 발명의 실시형태는 명령 실행 시스템과 관련하여 또는 이에 의한 사용을 위해 컴퓨터 사용가능하거나 컴퓨터 판독가능한 저장 매체 상에서, 저장 매체에 수록된 컴퓨터 사용가능하거나 컴퓨터 판독가능한 프로그램을 갖는 컴퓨터 프로그램 제품의 형태를 취할 수도 있다. 컴퓨터 사용가능하거나 컴퓨터 판독가능한 매체는, 명령 실행 시스템, 장치, 또는 디바이스와 관련하거나 이에 의한 사용을 위한 프로그램을 포함, 저장, 통신, 전파, 또는 전송하는 임의의 매체일 수도 있다.
컴퓨터 사용가능하거나 컴퓨터 판독가능한 매체는 예를 들어, 전자적, 자기적, 광학적, 전자기적, 적외선, 또는 반도체 시스템, 장치, 디바이스, 또는 전파 매체일 수도 있지만 이에 한정되지 않는다. 더욱 구체적인 컴퓨터 판독가능 매체 예 (비완전한 리스트임), 컴퓨터 판독가능 매체는, 하나 이상의 와이어, 휴대용 컴퓨터 디스켓, RAM(Random Access Memory), 판독용 메모리 (ROM; read- only memory), 소거 및 프로그램가능 판독 전용 메모리 ((EPROM; erasable programmable read-only memory) 또는 플래시 메모리), 광섬유, 및 휴대용 판독 전용 메모리 (CD-ROM; compact disc read-only memory)를 포함할 수도 있다. 컴퓨터 사용가능하거나 컴퓨터 판독가능 매체는 프로그램이 프린트되는 종이 또는 또 다른 매체일 수 있으며, 프로그램은 예를 들어, 종이 또는 다른 매체를 통해 전자적으로 캡쳐된 후, 컴파일되고, 해석되며, 그렇지 않은 경우, 적합한 방법으로 처리되고, 필요한 경우, 컴퓨터 메모리에 저장될 수도 있다.
본 발명의 실시형태는 예를 들어, 본 발명의 실시형태에 따른 방법, 시스템, 컴퓨터 프로그램의 블록도 및/또는 동작 도면을 참조하며 설명하였다. 블록에 도시된 기능/동작은 임의의 흐름도에 도시된 바와 같은 순서를 벗어날 수도 있다. 예를 들어, 연속으로 도시된 2개의 블록은 사실 실질적으로 동시에 실행될 수도 있거나, 종종 블록들은 포함된 기능/동작에 의존하여 역순으로 실행될 수도 있다.
본 발명의 특정 실시형태가 설명되었지만, 다른 실시형태들이 존재할 수도 있다. 또한, 본 발명의 실시형태가 메모리 또는 다른 저장 매체에 저장된 데이터와 관련하여 설명되었지만, 데이터는, 하드 디스크, 플로피 디스크, 또는 CD-ROM, 인터넷으로부터의 반송파, 또는 다른 형태의 RAM 또는 ROM 와 유사한 제 2 저장 디바이스와 같은 다른 타입의 컴퓨터 판독가능 매체에 저장되거나, 이로부터 판독될 수 있다. 또한, 개시된 방법들의 단계는 본 발명으로부터 벗어나지 않고, 단계를 재순서화하고 및/또는 단계를 삽입하거나 제거하는 것을 포함하는 임의의 방법으로 수정될 수도 있다.
발명의 상세한 설명이 실시예를 포함하지만, 본 발명의 범위는 다음의 특허 청구범위에 의해 나타난다. 또한, 발명의 상세한 설명은 구조적 특징 및/또는 방법론적인 동작에 특정된 언어로서 기재되었지만, 특허청구범위는 전술한 특징 또는 동작에 제한되지 않는다. 또한, 전술한 특징 및 동작은 본 발명의 실시형태에 대한 예시로서 개시된다.
100: 공극률 검출 시스템 105: 공극률 검출 프로세서
115: 네트워크 120: 적외선 디바이스
225: 프로세싱 유닛 230: 메모리
235: 공극률 검출 소프트웨어 모듈

Claims (64)

  1. 메모리 (memory storage); 및
    상기 메모리에 연결되며,
    캐스팅에 대한 실온 프로파일 (profile)을 생성하고,
    상기 실온 프로파일에 다항식 (polynomial)을 피팅하며,
    상기 실온 프로파일을 상기 피팅된 다항식에 비교하고, 및
    상기 비교에 응답하여, 상기 실온 프로파일의 피크값이 상기 다항식의 피크값 미만인 경우, 상기 캐스팅에 공극이 존재함을 나타내도록 동작하는 프로세싱 유닛을 포함하는, 공극률 검출 제공 장치.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 캐스팅은 구리 캐스팅 및 알루미늄 캐스팅 중 하나를 포함하는, 공극률 검출 제공 장치.
  3. 제 1항에 있어서,
    상기 캐스팅에 대한 실온 프로파일을 생성하는 것은,
    상기 캐스팅의 제 1 에지로부터 상기 캐스팅의 제 2 에지까지 상기 캐스팅에 대한 실온 프로파일을 생성하는 것인, 공극률 검출 제공 장치.
  4. 제 1항에 있어서,
    상기 프로세싱 유닛은 적외선 디바이스로부터 상기 캐스팅에 대한 실온에 대응하는 데이터를 수신하도록 더 동작하는, 공극률 검출 제공 장치.
  5. 제 1항에 있어서,
    상기 프로세싱 유닛은,
    상기 비교에 응답하여, 상기 실온 프로파일의 피크값이 상기 다항식의 피크값보다 큰 경우 및 상기 다항식의 피크값과 동일한 경우 중 하나인 경우, 상기 캐스팅에 공극이 존재하지 않음을 나타내도록 더 동작하는, 공극률 검출 제공 장치.
  6. 제 5항에 있어서,
    상기 프로세싱 유닛은,
    상기 캐스팅에 공극이 존재하지 않음을 나타내는 것에 응답하여, 상기 캐스팅과 관련된 캐스팅 공정의 속도를 높이도록 더 동작하는, 공극률 검출 제공 장치.
  7. 제 1항에 있어서,
    상기 프로세싱 유닛은,
    상기 캐스팅에 공극이 존재함을 나타내는 것에 응답하여, 상기 캐스팅과 관련된 캐스팅 공정의 속도를 낮추도록 더 동작하는, 공극률 검출 제공 장치.
  8. 제 1항에 있어서,
    상기 실온 프로파일에 다항식을 피팅하는 것은, 2차 다항식을 포함하는 다항식을 피팅하는 것을 포함하는, 공극률 검출 제공 장치.
  9. 캐스팅에 대한 실온 프로파일 (profile)을 컴퓨터를 통해 생성하는 단계;
    상기 실온 프로파일에 2차 다항식 (polynomial)을 피팅하는 단계:
    상기 실온 프로파일을 상기 피팅된 2차 다항식에 비교하는 단계; 및
    상기 비교에 응답하여, 상기 실온 프로파일의 피크값이 상기 2차 다항식의 피크값 미만인 경우, 상기 캐스팅에 공극이 존재함을 나타내는 단계를 포함하는, 공극률 검출 제공 방법.
  10. 제 9항에 있어서,
    상기 캐스팅에 대한 실온 프로파일을 생성하는 단계는,
    구리 캐스팅 및 알루미늄 캐스팅 중 하나를 포함하는 캐스팅에 대한 실온 프로파일을 생성하는 단계를 포함하는, 공극률 검출 제공 방법.
  11. 제 9항에 있어서,
    상기 캐스팅에 대한 실온 프로파일을 생성하는 단계는,
    상기 캐스팅의 제 1 에지로부터 상기 캐스팅의 제 2 에지까지 상기 캐스팅에 대한 실온 프로파일을 생성하는 단계를 포함하는, 공극률 검출 제공 방법.
  12. 제 9항에 있어서,
    적외선 디바이스로부터 상기 캐스팅에 대한 실온에 대응하는 데이터를 수신하는 단계를 더 포함하는, 공극률 검출 제공 방법.
  13. 제 9항에 있어서,
    상기 비교에 응답하여, 상기 실온 프로파일의 피크값이 상기 2차 다항식의 피크값보다 큰 경우 및 상기 2차 다항식의 피크값과 동일한 경우 중 하나인 경우, 상기 캐스팅에 공극이 존재하지 않음을 나타내는 단계를 더 포함하는, 공극률 검출 제공 방법.
  14. 제 13항에 있어서,
    상기 캐스팅에 공극이 존재하지 않음을 나타내는 것에 응답하여, 상기 캐스팅과 관련된 캐스팅 공정의 속도를 높이는 단계를 더 포함하는, 공극률 검출 제공 방법.
  15. 제 9항에 있어서,
    상기 캐스팅에 공극이 존재함을 나타내는 것에 응답하여, 상기 캐스팅과 관련된 캐스팅 공정의 속도를 낮추는 단계를 더 포함하는, 공극률 검출 제공 방법.
  16. 하나의 세트의 명령이 수행될 때, 공극률 검출 제공 방법을 수행하는 상기 하나의 세트의 명령을 저장하는 컴퓨터 판독가능 저장 매체 장치에 있어서, 상기 하나의 세트의 명령에 의해 실행되는 방법은,
    적외선 장치로부터 캐스팅에 대한 실온에 대응하는 데이터를 수신하는 단계;
    상기 캐스팅의 제 1 에지에서부터 상기 캐스팅의 제 2 에지까지 상기 캐스팅에 대한 상기 데이터를 기초로 실온 프로파일(profile)을 생성하는 단계;
    상기 실온 프로파일에 다항식(polynomial)을 피팅하는 단계:
    상기 실온 프로파일을 상기 피팅된 다항식과 비교하는 단계;
    상기 비교에 응답하여, 상기 실온 프로파일의 피크값이 상기 다항식의 피크값 미만인 경우, 상기 캐스팅에 공극이 존재함을 나타내는 단계; 및
    상기 비교에 응답하여, 상기 실온 프로파일의 피크값이 상기 다항식의 피크값보다 큰 경우 및 상기 다항식의 피크값과 동일한 경우 중 하나인 경우, 상기 캐스팅에 공극이 존재하지 않음을 나타내는 단계를 포함하는, 컴퓨터 판독가능 저장 매체 장치.
  17. 제 16 항에 있어서,
    상기 캐스팅에 상기 공극이 존재하지 않음을 나타내는 것에 응답하여, 상기 캐스팅과 관련된 캐스팅 공정의 속도를 높이는 단계를 더 포함하는, 컴퓨터 판독가능 저장 매체 장치.
  18. 제 16 항에 있어서,
    상기 캐스팅에 상기 공극이 존재함을 나타내는 것에 응답하여, 상기 캐스팅과 관련된 캐스팅 공정의 속도를 낮추는 단계를 더 포함하는, 컴퓨터 판독가능 저장 매체 장치.
  19. 제 16 항에 있어서,
    상기 캐스팅에 대한 상기 실온 프로파일을 생성하는 단계는,
    구리 캐스팅 및 알루미늄 캐스팅 중 하나를 포함하는 상기 캐스팅에 대한 상기 실온 프로파일을 생성하는 단계를 포함하는, 컴퓨터 판독가능 저장 매체 장치.
  20. 제 16 항에 있어서,
    상기 실온 프로파일에 상기 다항식을 피팅하는 단계는,
    2차 다항식을 포함하는 상기 다항식을 피팅하는 단계를 포함하는, 컴퓨터 판독가능 저장 매체 장치.
  21. 메모리 (memory storage); 및
    상기 메모리에 연결되며,
    캐스팅에 대한 열 신호 프로파일(heat signature profile)을 생성하고,
    상기 열 신호 프로파일에 수학 함수를 피팅하며,
    상기 열 신호 프로파일을 상기 피팅된 수학 함수에 비교하고, 및
    상기 비교에 응답하여, 상기 열 신호 프로파일의 피크값이 상기 수학 함수의 피크값 미만인 경우, 상기 캐스팅에 공극이 존재함을 나타내도록 동작하는 프로세싱 유닛을 포함하는, 공극률 검출 제공 장치.
  22. 제 21 항에 있어서,
    상기 캐스팅은 구리 캐스팅 및 알루미늄 캐스팅 중 하나를 포함하는, 공극률 검출 제공 장치.
  23. 제 21항에 있어서,
    상기 캐스팅에 대한 상기 열 신호 프로파일을 생성하는 것은,
    상기 캐스팅의 제 1 에지로부터 상기 캐스팅의 제 2 에지까지 상기 캐스팅에 대한 상기 열 신호 프로파일을 생성하는 것인, 공극률 검출 제공 장치.
  24. 제 21항에 있어서,
    상기 프로세싱 유닛은 적외선 디바이스로부터 상기 캐스팅에 대한 열 신호에 대응하는 데이터를 수신하도록 더 동작하는, 공극률 검출 제공 장치.
  25. 제 21 항에 있어서,
    상기 프로세싱 유닛은,
    상기 캐스팅에 상기 공극이 존재함을 나타내는 것에 응답하여, 상기 캐스팅과 관련된 캐스팅 공정의 속도를 낮추도록 더 동작하는, 공극률 검출 제공 장치.
  26. 제 21 항에 있어서,
    상기 열 신호 프로파일에 상기 수학 함수를 피팅하는 것은,
    다항식을 포함하는 상기 수학 함수를 피팅하는 것인, 공극률 검출 제공 장치.
  27. 제 21 항에 있어서,
    상기 열 신호 프로파일에 상기 수학 함수를 피팅하는 것은,
    2차 다항식을 포함하는 상기 수학 함수를 피팅하는 것인, 공극률 검출 제공 장치.
  28. 제 21 항에 있어서,
    상기 열 신호 프로파일에 상기 수학 함수를 피팅하는 것은,
    2차 수학 함수를 포함하는 상기 수학 함수를 피팅하는 것인, 공극률 검출 제공 장치.
  29. 제 21 항에 있어서,
    상기 캐스팅에 대한 상기 열 신호 프로파일을 생성하는 것은,
    상기 캐스팅에 대한 실온 프로파일을 포함하는 상기 열 신호 프로파일을 생성하는 것인, 공극률 검출 제공 장치.
  30. 컴퓨터를 통해, 캐스팅에 대한 방사선 프로파일(radiation profile)에 수학 함수를 피팅하는 단계;
    상기 방사선 프로파일을 상기 피팅된 수학 함수에 비교하는 단계; 및
    상기 방사선 프로파일의 피크값이 상기 수학 함수의 피크값 미만인 경우, 상기 캐스팅에 공극이 존재함을 나타내는 단계를 포함하는, 공극률 검출 제공 방법.
  31. 제 30 항에 있어서,
    상기 캐스팅에 대한 상기 방사선 프로파일을 생성하는 단계를 더 포함하는, 공극률 검출 제공 방법.
  32. 제 31 항에 있어서,
    상기 캐스팅에 대한 상기 방사선 프로파일을 생성하는 단계는 상기 캐스팅의 제 1 에지에서부터 상기 캐스팅의 제 2 에지까지 상기 캐스팅에 대한 상기 방사선 프로파일을 생성하는 단계를 포함하는, 공극률 검출 제공 방법.
  33. 제 30 항에 있어서,
    적외선 장치로부터, 상기 캐스팅에 대한 상기 방사선 프로파일에 대응하는 데이터를 수신하는 단계를 더 포함하는, 공극률 검출 제공 방법.
  34. 제 33 항에 있어서,
    상기 적외선 장치로부터, 상기 캐스팅에 대한 상기 방사선 프로파일에 대응하는 데이터를 수신하는 단계는 적외선 카메라를 포함하는 적외선 장치로부터 수신하는 단계를 포함하는, 공극률 검출 제공 방법.
  35. 제 30 항에 있어서,
    상기 비교에 응답하여, 상기 방사선 프로파일의 피크값이 상기 수학 함수의 피크값보다 큰 경우 및 상기 수학 함수의 피크값과 동일한 경우 중 하나인 경우, 상기 캐스팅에 공극이 존재하지 않음을 나타내는 단계를 더 포함하는, 공극률 검출 제공 방법.
  36. 제 35 항에 있어서,
    상기 캐스팅에 상기 공극이 존재하지 않음을 나타내는 것에 응답하여, 상기 캐스팅과 관련된 캐스팅 공정의 속도를 높이는 단계를 더 포함하는, 공극률 검출 제공 방법.
  37. 제 30 항에 있어서,
    상기 캐스팅에 상기 공극이 존재함을 나타내는 것에 응답하여, 상기 캐스팅과 관련된 캐스팅 공정의 속도를 낮추는 단계를 더 포함하는, 공극률 검출 제공 방법.
  38. 제 30 항에 있어서,
    상기 방사선 프로파일에 상기 수학 함수를 피팅하는 단계는,
    상기 캐스팅에 대한 열 신호 프로파일을 포함하는 상기 방사선 프로파일에 상기 수학 함수를 피팅하는 단계를 포함하는, 공극률 검출 제공 방법.
  39. 제 38 항에 있어서,
    상기 방사선 프로파일에 상기 수학 함수를 피팅하는 단계는,
    상기 캐스팅에 대한 실온 프로파일을 포함하는 상기 열 신호를 포함하는 상기 방사선 프로파일에 상기 수학 함수를 피팅하는 단계를 포함하는, 공극률 검출 제공 방법.
  40. 메모리 (memory storage); 및
    상기 메모리에 연결되며,
    캐스팅에 대한 열 신호 프로파일(heat signature profile)을 생성하고,
    상기 열 신호 프로파일에 수학 함수를 피팅하며,
    상기 열 신호 프로파일을 상기 피팅된 수학 함수에 비교하고, 및
    상기 비교에 응답하여, 상기 열 신호 프로파일의 피크값이 상기 수학 함수의 피크값보다 큰 경우 및 상기 수학 함수의 피크값과 동일한 경우 중 하나인 경우, 상기 캐스팅에 공극이 존재하지 않음을 나타내도록 동작하는 프로세싱 유닛을 포함하는, 공극률 검출 제공 장치.
  41. 제 40 항에 있어서,
    상기 캐스팅은 구리 캐스팅 및 알루미늄 캐스팅 중 하나를 포함하는, 공극률 검출 제공 장치.
  42. 제 40항에 있어서,
    상기 캐스팅에 대한 상기 열 신호 프로파일을 생성하는 것은,
    상기 캐스팅의 제 1 에지로부터 상기 캐스팅의 제 2 에지까지 상기 캐스팅에 대한 상기 열 신호 프로파일을 생성하는 것인, 공극률 검출 제공 장치.
  43. 제 40항에 있어서,
    상기 프로세싱 유닛은 적외선 디바이스로부터 상기 캐스팅에 대한 열 신호에 대응하는 데이터를 수신하도록 더 동작하는, 공극률 검출 제공 장치.
  44. 제 40 항에 있어서,
    상기 프로세싱 유닛은,
    상기 캐스팅에 상기 공극이 존재하지 않음을 나타내는 것에 응답하여, 상기 캐스팅과 관련된 캐스팅 공정의 속도를 높이도록 더 동작하는, 공극률 검출 제공 장치.
  45. 제 40 항에 있어서,
    상기 열 신호 프로파일에 상기 수학 함수를 피팅하는 것은,
    다항식을 포함하는 상기 수학 함수를 피팅하는 것인, 공극률 검출 제공 장치.
  46. 제 40 항에 있어서,
    상기 열 신호 프로파일에 상기 수학 함수를 피팅하는 것은,
    2차 다항식을 포함하는 상기 수학 함수를 피팅하는 것인, 공극률 검출 제공 장치.
  47. 제 40 항에 있어서,
    상기 열 신호 프로파일에 상기 수학 함수를 피팅하는 것은,
    2차 수학 함수를 포함하는 상기 수학 함수를 피팅하는 것인, 공극률 검출 제공 장치.
  48. 제 40 항에 있어서,
    상기 캐스팅에 대한 상기 열 신호 프로파일을 생성하는 것은,
    상기 캐스팅에 대한 실온 프로파일을 포함하는 상기 열 신호 프로파일을 생성하는 것인, 공극률 검출 제공 장치.
  49. 메모리 (memory storage); 및
    상기 메모리에 연결되며,
    캐스팅에 대한 열 신호 프로파일(heat signature profile)을 생성하고,
    상기 열 신호 프로파일에 수학 함수를 피팅하되, 다항식을 포함하는 상기 수학 함수를 피팅하며,
    상기 열 신호 프로파일을 상기 피팅된 수학 함수에 비교하고, 및
    상기 비교에 응답하여, 상기 열 신호 프로파일의 피크값이 상기 수학 함수의 피크값보다 미만인 경우, 상기 캐스팅에 공극이 존재함을 나타내도록 동작하는 프로세싱 유닛을 포함하는, 공극률 검출 제공 장치.
  50. 제 49 항에 있어서,
    상기 캐스팅은 구리 캐스팅 및 알루미늄 캐스팅 중 하나를 포함하는, 공극률 검출 제공 장치.
  51. 제 49 항에 있어서,
    상기 캐스팅에 대한 상기 열 신호 프로파일을 생성하는 것은,
    상기 캐스팅의 제 1 에지로부터 상기 캐스팅의 제 2 에지까지 상기 캐스팅에 대한 상기 열 신호 프로파일을 생성하는 것인, 공극률 검출 제공 장치.
  52. 제 49 항에 있어서,
    상기 프로세싱 유닛은 적외선 디바이스로부터 상기 캐스팅에 대한 열 신호에 대응하는 데이터를 수신하도록 더 동작하는, 공극률 검출 제공 장치.
  53. 제 49 항에 있어서,
    상기 프로세싱 유닛은,
    상기 캐스팅에 상기 공극이 존재함을 나타내는 것에 응답하여, 상기 캐스팅과 관련된 캐스팅 공정의 속도를 낮추도록 더 동작하는, 공극률 검출 제공 장치.
  54. 제 49 항에 있어서,
    상기 프로세싱 유닛은,
    상기 비교에 응답하여, 상기 열 신호 프로파일의 피크값이 상기 수학 함수의 피크값보다 큰 경우 및 상기 수학 함수의 피크값과 동일한 경우 중 하나인 경우, 상기 캐스팅에 공극이 존재하지 않음을 나타내도록 더 동작하는, 공극률 검출 제공 장치.
  55. 제 54 항에 있어서,
    상기 프로세싱 유닛은,
    상기 캐스팅에 상기 공극이 존재하지 않음을 나타내는 것에 응답하여, 상기 캐스팅과 관련된 캐스팅 공정의 속도를 높이도록 더 동작하는, 공극률 검출 제공 장치.
  56. 제 49 항에 있어서,
    상기 캐스팅에 대한 상기 열 신호 프로파일을 생성하는 것은,
    상기 캐스팅에 대한 실온 프로파일을 포함하는 상기 열 신호 프로파일을 생성하는 것인, 공극률 검출 제공 장치.
  57. 메모리 (memory storage); 및
    상기 메모리에 연결되며,
    캐스팅에 대한 열 신호 프로파일(heat signature profile)을 생성하고,
    상기 열 신호 프로파일에 수학 함수를 피팅하되, 2차 다항식을 포함하는 상기 수학 함수를 피팅하며,
    상기 열 신호 프로파일을 상기 피팅된 수학 함수에 비교하고, 및
    상기 비교에 응답하여, 상기 열 신호 프로파일의 피크값이 상기 수학 함수의 피크값보다 큰 경우 및 상기 수학 함수의 피크값과 동일한 경우 중 하나인 경우, 상기 캐스팅에 공극이 존재하지 않음을 나타내도록 동작하는 프로세싱 유닛을 포함하는, 공극률 검출 제공 장치.
  58. 제 57 항에 있어서,
    상기 캐스팅은 구리 캐스팅 및 알루미늄 캐스팅 중 하나를 포함하는, 공극률 검출 제공 장치.
  59. 제 57 항에 있어서,
    상기 캐스팅에 대한 상기 열 신호 프로파일을 생성하는 것은,
    상기 캐스팅의 제 1 에지로부터 상기 캐스팅의 제 2 에지까지 상기 캐스팅에 대한 상기 열 신호 프로파일을 생성하는 것인, 공극률 검출 제공 장치.
  60. 제 57 항에 있어서,
    상기 프로세싱 유닛은 적외선 디바이스로부터 상기 캐스팅에 대한 열 신호에 대응하는 데이터를 수신하도록 더 동작하는, 공극률 검출 제공 장치.
  61. 제 57 항에 있어서,
    상기 프로세싱 유닛은,
    상기 비교에 응답하여, 상기 열 신호 프로파일의 피크값이 상기 수학 함수의 피크값보다 미만인 경우, 상기 캐스팅에 공극이 존재함을 나타내도록 더 동작하는, 공극률 검출 제공 장치.
  62. 제 61 항에 있어서,
    상기 프로세싱 유닛은,
    상기 캐스팅에 상기 공극이 존재함을 나타내는 것에 응답하여, 상기 캐스팅과 관련된 캐스팅 공정의 속도를 낮추도록 더 동작하는, 공극률 검출 제공 장치.
  63. 제 57 항에 있어서,
    상기 프로세싱 유닛은,
    상기 캐스팅에 상기 공극이 존재하지 않음을 나타내는 것에 응답하여, 상기 캐스팅과 관련된 캐스팅 공정의 속도를 높이도록 더 동작하는, 공극률 검출 제공 장치.
  64. 제 57 항에 있어서,
    상기 캐스팅에 대한 상기 열 신호 프로파일을 생성하는 것은,
    상기 캐스팅에 대한 실온 프로파일을 포함하는 상기 열 신호 프로파일을 생성하는 것인, 공극률 검출 제공 장치.

KR1020107022880A 2008-03-17 2009-03-17 공극률 검출 KR101296465B1 (ko)

Applications Claiming Priority (5)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US3707708P 2008-03-17 2008-03-17
US61/037,077 2008-03-17
US14850309P 2009-01-30 2009-01-30
US61/148,503 2009-01-30
PCT/US2009/037344 WO2009117380A1 (en) 2008-03-17 2009-03-17 Porosity detection

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20100132035A KR20100132035A (ko) 2010-12-16
KR101296465B1 true KR101296465B1 (ko) 2013-08-13

Family

ID=40790987

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020107022880A KR101296465B1 (ko) 2008-03-17 2009-03-17 공극률 검출

Country Status (8)

Country Link
US (2) US8276645B2 (ko)
EP (1) EP2257401B1 (ko)
JP (2) JP5341977B2 (ko)
KR (1) KR101296465B1 (ko)
CN (1) CN102015161B (ko)
ES (1) ES2526554T3 (ko)
HK (1) HK1150811A1 (ko)
WO (1) WO2009117380A1 (ko)

Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7941906B2 (en) * 2007-12-31 2011-05-17 Schlumberger Technology Corporation Progressive cavity apparatus with transducer and methods of forming and use
US8276645B2 (en) 2008-03-17 2012-10-02 Southwire Company Porosity detection
CN105191289B (zh) * 2013-01-29 2019-01-22 奥普加尔光电工业有限公司 一种用于热成像照相机的系统和方法
US20140267768A1 (en) * 2013-03-15 2014-09-18 Mu Optics, Llc Thermographic Camera Accessory for Personal Electronics
CN106424609A (zh) * 2016-09-19 2017-02-22 天津瑞盈机电设备有限公司 一种铁液质量控制系统

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002543277A (ja) 1999-04-27 2002-12-17 ペシネイ レナリュ 気泡注入による溶融金属槽のガス抜きと包有物分離のための改善された方法と装置
EP1717754A2 (de) * 2005-04-28 2006-11-02 YXLON International X-Ray GmbH Verfahren zur Klassifikation von Giessfehlern im Rahmen einer Röntgenanalyse

Family Cites Families (35)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS5764459A (en) * 1980-10-06 1982-04-19 Furukawa Electric Co Ltd:The Continuous casting method for copper or copper alloy
JPS58187253A (ja) 1982-04-27 1983-11-01 Nippon Steel Corp 連続鋳造の鋳片表面の異常検出及び評価方法
JPS6054256A (ja) * 1983-08-31 1985-03-28 Sumitomo Heavy Ind Ltd 連続鋳造機の異常診断方法
JPS6330164A (ja) * 1986-07-22 1988-02-08 Kubota Ltd 連続鋳造における鋳造欠陥の検出方法
US5179860A (en) * 1989-10-04 1993-01-19 Iwatsu Electric Co., Ltd. Defect detecting method and apparatus
US5144838A (en) * 1989-10-04 1992-09-08 Iwatsu Electric Co., Ltd. Defect detecting method and apparatus
US5103892A (en) * 1990-02-28 1992-04-14 Asarco Incorporated Continuous casting of discrete shapes
US5125450A (en) * 1990-05-07 1992-06-30 Electrovert Ltd. Method of and system for controlling flow of molten liquid to cast metal alloys
US6097019A (en) * 1990-07-11 2000-08-01 International Business Machines Corporation Radiation control system
US6150645A (en) * 1990-07-11 2000-11-21 International Business Machines Corporation Radiation control system
US5292195A (en) * 1992-09-09 1994-03-08 Martin Marietta Corporation Thermographic evaluation technique
JPH0890184A (ja) 1994-09-19 1996-04-09 Nippon Steel Corp 鋳片疵防止装置および方法
JPH08164476A (ja) * 1994-12-15 1996-06-25 Hitachi Metals Ltd 鋳造計画表示システム
US5654977A (en) * 1995-02-02 1997-08-05 Teledyne Industries Inc. Method and apparatus for real time defect inspection of metal at elevated temperature
US5974889A (en) * 1998-01-02 1999-11-02 General Electric Company Ultrasonic multi-transducer rotatable scanning apparatus and method of use thereof
US6013915A (en) * 1998-02-10 2000-01-11 Philip Morris Incorporated Process control by transient thermography
US6610953B1 (en) * 1998-03-23 2003-08-26 University Of Arkansas Item defect detection apparatus and method
US6394646B1 (en) * 1999-04-16 2002-05-28 General Electric Company Method and apparatus for quantitative nondestructive evaluation of metal airfoils using high resolution transient thermography
US6595684B1 (en) * 1999-11-03 2003-07-22 Northrop Grumman Corporation System and method for evaluating a structure
EP1148333A1 (de) * 2000-02-05 2001-10-24 YXLON International X-Ray GmbH Verfahren zur automatischen Gussfehlererkennung in einem Prüfling
DE60140321D1 (de) * 2000-05-12 2009-12-10 Nippon Steel Corp Gekühlte giesswalze zum kontinuierlichen stranggiessen von dünnen produkten
US7167773B2 (en) * 2001-03-21 2007-01-23 Signature Control Systems Process and apparatus for improving and controlling the curing of natural and synthetic moldable compounds
US7045029B2 (en) * 2001-05-31 2006-05-16 Kimberly-Clark Worldwide, Inc. Structured material and method of producing the same
US7118639B2 (en) * 2001-05-31 2006-10-10 Kimberly-Clark Worldwide, Inc. Structured material having apertures and method of producing the same
CN1140797C (zh) * 2001-09-03 2004-03-03 华南理工大学 铸件内部缺陷自动分析识别装置及其分析识别方法
DE10339705B4 (de) * 2002-08-29 2008-03-13 Nippon Light Metal Co. Ltd. Hochfester Aluminiumlegierungsguss und Verfahren zu dessen Herstellung
US7567740B2 (en) * 2003-07-14 2009-07-28 Massachusetts Institute Of Technology Thermal sensing fiber devices
US7129492B2 (en) * 2003-07-29 2006-10-31 Toyota Motor Manufacturing North America, Inc. Systems and methods for inspecting coatings
US7421370B2 (en) * 2005-09-16 2008-09-02 Veeco Instruments Inc. Method and apparatus for measuring a characteristic of a sample feature
JP4579820B2 (ja) * 2005-12-19 2010-11-10 新日本製鐵株式会社 鋳型または金型の稼動面の操業状態判定装置および判定方法、鋳型または金型の操業方法、コンピュータプログラム、並びにコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
CN101045255A (zh) * 2006-03-27 2007-10-03 宝山钢铁股份有限公司 一种连铸漏钢快速响应方法及装置
US7617863B2 (en) * 2006-08-11 2009-11-17 Rti International Metals, Inc. Method and apparatus for temperature control in a continuous casting furnace
US7886807B2 (en) * 2007-06-15 2011-02-15 Die Therm Engineering L.L.C. Die casting control method
US20090228230A1 (en) * 2008-03-06 2009-09-10 General Electric Company System and method for real-time detection of gas turbine or aircraft engine blade problems
US8276645B2 (en) * 2008-03-17 2012-10-02 Southwire Company Porosity detection

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002543277A (ja) 1999-04-27 2002-12-17 ペシネイ レナリュ 気泡注入による溶融金属槽のガス抜きと包有物分離のための改善された方法と装置
EP1717754A2 (de) * 2005-04-28 2006-11-02 YXLON International X-Ray GmbH Verfahren zur Klassifikation von Giessfehlern im Rahmen einer Röntgenanalyse

Also Published As

Publication number Publication date
KR20100132035A (ko) 2010-12-16
JP5622904B2 (ja) 2014-11-12
EP2257401B1 (en) 2014-11-26
CN102015161B (zh) 2014-01-29
US8991472B2 (en) 2015-03-31
JP2013240833A (ja) 2013-12-05
JP2011514261A (ja) 2011-05-06
US20130060511A1 (en) 2013-03-07
CN102015161A (zh) 2011-04-13
JP5341977B2 (ja) 2013-11-13
WO2009117380A1 (en) 2009-09-24
US20090229779A1 (en) 2009-09-17
US8276645B2 (en) 2012-10-02
ES2526554T3 (es) 2015-01-13
EP2257401A1 (en) 2010-12-08
HK1150811A1 (en) 2012-01-13

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR101296465B1 (ko) 공극률 검출
CN112468488B (zh) 工业异常监测方法、装置、计算机设备及可读存储介质
WO2021003726A1 (zh) 一种数据编码、数据解码方法、设备及存储介质
US10884396B2 (en) Sensor based smart segmentation
US11724315B2 (en) Systems and methods for defect detection and correction in additive manufacturing processes
US11761910B2 (en) Surface or interface defect detection
Brunke et al. A new Concept for High-Speed atline and inlineCT for up to 100% Mass Production Process Control
CA3158524A1 (en) Systems and methods for analyzing weld quality
KR20140083002A (ko) 배출 보고 및 모니터링
CN113911673B (zh) 一种大型输送带表面裂纹检测方法及系统
CN116502187B (zh) 一种基于区块链的数字版权保护系统及方法
JP2013107127A (ja) 溶削異常検出装置および溶削異常検出方法
US20210268740A1 (en) Methods and Systems for Detection of Impurities in Additive Manufacturing Material
CN114838669A (zh) 基于拟合优度（gof）判断光斑状况的方法和装置
KR102107116B1 (ko) 금속 3d 프린터의 용융 풀 이미지의 수치화 방법 및 장치
CN111833373B (zh) 基于目标环境中移动物体的红外监测方法、装置及系统
US11623408B2 (en) Using pyrometry to identify porosity in additively manufactured structures
CN112966677A (zh) 基于机器视觉算法的焊接气体压力检测方法及系统
Wen et al. Complex Defects Defection of 3D-Printed Lattice Structures: Accuracy and Scale Improvement in YOLO V7
WO2021173076A1 (en) Identification tag
US20220212413A1 (en) Method of creating a certified digital part file
CN117974554A (zh) 增材制造质量检测方法及相关装置
KR101105602B1 (ko) Ａｌｃ 블록 불량검사 장치 및 방법
CN117852879A (zh) 大数据风控评估系统、方法、装置、设备、介质和产品
CN114264640A (zh) 一种紫外光学元件加工表面微观光伤点缺陷检测方法

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20160725

Year of fee payment: 4

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20170727

Year of fee payment: 5

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20190725

Year of fee payment: 7