KR102635628B1 - 광학적으로 왜곡하는 매체들에서의 표면 특성들을 측정하기 위한 방법 - Google Patents

광학적으로 왜곡하는 매체들에서의 표면 특성들을 측정하기 위한 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR102635628B1
KR102635628B1 KR1020217014066A KR20217014066A KR102635628B1 KR 102635628 B1 KR102635628 B1 KR 102635628B1 KR 1020217014066 A KR1020217014066 A KR 1020217014066A KR 20217014066 A KR20217014066 A KR 20217014066A KR 102635628 B1 KR102635628 B1 KR 102635628B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
interference pattern
image
surface properties
measuring surface
light
Prior art date
Application number
KR1020217014066A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20210112298A (ko
Inventor
데이비드 스타우테미어
데니스 허시
Original Assignee
일렉트릭 파워 리서치 인스티튜트, 인크.
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 일렉트릭 파워 리서치 인스티튜트, 인크. filed Critical 일렉트릭 파워 리서치 인스티튜트, 인크.
Publication of KR20210112298A publication Critical patent/KR20210112298A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102635628B1 publication Critical patent/KR102635628B1/ko

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01B—MEASURING LENGTH, THICKNESS OR SIMILAR LINEAR DIMENSIONS; MEASURING ANGLES; MEASURING AREAS; MEASURING IRREGULARITIES OF SURFACES OR CONTOURS
    • G01B11/00—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques
    • G01B11/24—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring contours or curvatures
    • G01B11/25—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring contours or curvatures by projecting a pattern, e.g. one or more lines, moiré fringes on the object
    • G01B11/2518—Projection by scanning of the object
    • G01B11/2527—Projection by scanning of the object with phase change by in-plane movement of the patern
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01B—MEASURING LENGTH, THICKNESS OR SIMILAR LINEAR DIMENSIONS; MEASURING ANGLES; MEASURING AREAS; MEASURING IRREGULARITIES OF SURFACES OR CONTOURS
    • G01B11/00—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques
    • G01B11/02—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring length, width or thickness
    • G01B11/026—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring length, width or thickness by measuring distance between sensor and object
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01B—MEASURING LENGTH, THICKNESS OR SIMILAR LINEAR DIMENSIONS; MEASURING ANGLES; MEASURING AREAS; MEASURING IRREGULARITIES OF SURFACES OR CONTOURS
    • G01B11/00—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques
    • G01B11/24—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring contours or curvatures
    • G01B11/2441—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring contours or curvatures using interferometry
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/50—Depth or shape recovery
    • G06T7/521—Depth or shape recovery from laser ranging, e.g. using interferometry; from the projection of structured light
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30108—Industrial image inspection
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
    • Y02E30/00—Energy generation of nuclear origin
    • Y02E30/30—Nuclear fission reactors

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Optics & Photonics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)

Abstract

물체의 적어도 부분의 표면 특성들을 측정하기 위한 방법이 제공되고, 그 방법은, 광원을 제공하는 단계; 물체의 적어도 부분 상에 제 1 간섭 패턴을 생성하는 단계; 제 1 간섭 패턴의 이미지를 캡처하는 단계; 제 2 간섭 패턴을 생성하기 위해 광원의 페이즈를 시프트시키는 단계; 제 2 간섭 패턴의 이미지를 캡처하는 단계; 간섭 패턴들로부터의 왜곡을 필터링하는 단계; 그 이미지들에 기초하여 물체의 적어도 부분의 랩핑된 페이즈를 추출하는 단계; 물체의 적어도 부분의 랩핑된 페이즈를 언랩핑하여 언랩핑된 페이즈를 생성하는 단계; 물체의 적어도 부분까지의 계산된 심도 맵 거리를 식별하는 단계; 및, 표면 특성들을 측정하기 위해 물체의 적어도 부분의 계산된 심도 맵에 아이디얼 파트를 피팅하는 단계를 포함한다.

Description

광학적으로 왜곡하는 매체들에서의 표면 특성들을 측정하기 위한 방법
본 실시형태들은 광학적으로 왜곡하는 매체들에서 표면 특성들을 측정하기 위한 방법에 관한 것이다.
산업적 표면들은 사용 중에 부식, 원치 않는 물질의 축적, 변형 및/또는 그 외에 변경될 수도 있다. 이들 변경들은 예를 들어 비용, 효율 및 안전에 도전할 수도 있다. 두께, 곡률, 거칠기, 균열 등과 같은 표면 특성들의 측정은 추적, 분석 및/또는 완화를 허용할 수도 있다.
그러한 측정을 하는 것은 불리한 환경들에서 어려울 수도 있다. 예를 들어, 원자로 연료 상의 부식 생성물 침착물 (종종 "크러드 (crud)"로 지칭됨) 은 파워를 제한하고/하거나 연료 클래딩 부식을 초래할 수 있다. 크러드의 두께 및 형태 (예를 들어, 다공성 및/또는 조성) 를 아는 것은 이러한 이벤트들의 위험을 추정하고 운용상의 선택들을 안내하는 것을 도울 수도 있다.
크러드는 가혹한 (수중, 방사능) 환경 및 잠재적으로 취약한 표면을 교란시키는 결과 때문에 특히 측정하기 어려울 수도 있다. 이는 스타일러스 프로필로메트리 (stylus profilometry) 와 같은 종래의 검사 기법들을 방해할 수도 있다. 와전류 연구가 때때로 수행될 수도 있지만 연료 클래딩 산화물들에 의해 비싸고 및/또는 복잡하다.
종래의 광학 기법들은 환경 온도 구배로 인한 굴절률에서의 제어되지 않은 변화로부터 고통받을 수도 있다. 예를 들어, 크러드가 있는 수중 연료봉들은 상당한 열을 생성할 수 있고, 이는 대류를 초래하고, 이는 이미지 왜곡을 야기할 수도 있다. 추가적으로, 물은 가시 범위 밖의 파장을 흡수한다. 또한, 표면 반사율 및 산란은 분석되는 표면에 걸쳐 예측할 수 없게 변할 수도 있다.
핵 연료봉들과 같은 물체들에 대한 크러드 및/또는 산화물 축적의 침착 (deposition) 을 측정하는 것은 약 10 내지 약 100 마이크론 (약 0.3 내지 약 4 mil) 의 가변 두께를 측정하는 것을 수반한다. 물체들 상에서 통상적으로 발견되는 크러드 및 금속 산화물들은 핵 연료봉들에 대해 약 4.0 g/cm3 과 같은 가변 밀도를 가질 수도 있다. 또한, 이러한 축적은 축적 볼륨 (volume) 의 약 40% 내지 약 60%를 구성하는 다공성 (porosity) 및 직경 약 0.0018 mm 의 침니들 (chimneys) 을 포함할 수도 있다.
또한, 특히, 핵 연료봉들 상의 크러드 및/또는 산화물 침착을 측정하는 것은, 통상적으로 약 10 미터 수중 및 약 2 atm의 압력에서 사용후 연료 저장조 (pool) 에 저장되는 사용후 연료에 대한 측정을 수행하는 것을 수반할 수도 있다. 저장조 내의 온도는 다양하며, 저장조 전체에 대해 약 25°C 내지 약 30°C의 평균 온도를 갖지만, 연료 근처에서 물은 상당히 더 따뜻해진다. 이러한 온도 구배는 대류로 인해 상당한 유동을 야기할 수도 있으며, 이는 심지어 국부적인 난류 유동을 초래할 수도 있다. 안전성 및 실용성은 연료와의 접촉을 피하고 특정 상황에서 이온화 방사선에 대한 노출을 최소화하는 것을 필요로 할 수도 있다.
학문적 논문에 기술되어 산업적으로 적용되는 물체들의 표면 측정을 위한 많은 광학적 기법들이 있다. 이들 기법들은 간섭측정, 코노스코피, 프린지 프로필로메트리, 폴라리스코피, 구조화된 광 및 스테레오 비전, 스페클 상관, 실체 사진 측정법, 포토메트릭 스테레오, 초점으로부터의 심도, 디컨볼루션 마이크로스코피, 포토메트리, 3D 스캐닝 (타임 오프 플라이트 및 삼각측량 포함), 산란 및 공초점 기법들을 포함한다.
모든 광학 기법들은 작용 거리, 피사계 심도, 및 측면, 축, 및 시간 분해능 사이의 기본적인 트레이드오프 (tradeoff) 들을 나타낸다. 이들은 기본적인 물리적 한계, 특히 회절로부터 발생한다. 예를 들어, 소정 거리에서의 마이크로스코피는 피사계 심도를 감소시키고, 스캐닝 기법들 (코노스코픽, 저-코히어런스, 삼각측량, 또는 초점으로부터의 심도이든지 간에) 은 시간 분해능에 대해 공간 분해능을 거래하여, 스캔 동안의 타겟 움직임에 민감하게 된다. 어려움은 왜곡하는 매체 (distorting medium) 에서 거리를 두고 이동하는 타겟의 적절한 동시 공간 및 시간 분해능 양자 모두를 달성하는 것이다.
럭키 이미징, 스페클 이미징, 및 적응 광학을 포함하는, 기상난류로 인한 왜곡을 줄이기 위한 천문학적인 기법들이 시도되었지만, 이들은 근접한 물체들에 대해 최적화되지는 않는다.
가변적이고 변화하는 굴절률들을 수반할 수도 있는 수중 환경에서 물체의 적어도 부분의 표면 특성들을 측정하기 위한 방법이 필요하고, 여기서 물체들은 천문학적 기법들이 최적일 수도 있는 환경들에 비해 상대적으로 근접할 수도 있다. 데이터의 편차를 타겟의 아이디얼 모델에 대해 비교하는 것은 데이터를 운용상 유용하게 만든다. 예를 들어, 피트 반경과 원래의 연료봉 사양 사이의 차이는 조합된 산화물 및 크러드 두께의 직접적인 추정이며, 이는 원자력 발전소 공정들에 즉각적인 관심의 대상이다. 본 실시형태들은 열 대류로 인한 굴절률의 변화들로부터 잡음 및 왜곡으로 인해 필드에서 달성 가능한 것보다 더 큰 공간적 또는 시간적 분해능에서의 표면들의 측정을 허용한다.
본 실시형태들은 물체 (object) 의 적어도 부분 (portion) 의 표면 특성들 (surface characteristics) 을 측정하기 위한 방법에 관한 것이고, 그 방법은, 적어도 하나의 광원을 제공하는 단계; 물체의 적어도 부분 상에 제 1 간섭 패턴을 생성하기 위해 광원으로부터의 광을 지향 (directing) 시키는 단계; 제 1 간섭 패턴의 적어도 하나의 제 1 이미지를 캡처하는 단계; 제 2 간섭 패턴을 생성하기 위해 적어도 하나의 광원의 페이즈 (phase) 를 시프트 (shift) 시키는 단계; 제 2 간섭 패턴의 적어도 하나의 제 2 이미지를 캡처하는 단계; 제 1 간섭 패턴 및/또는 제 2 간섭 패턴으로부터의 왜곡 (distortion) 을 필터링하는 단계; 적어도 하나의 제 1 이미지 및 적어도 하나의 제 2 이미지에 기초하여 물체의 적어도 부분의 랩핑된 페이즈 (wrapped phase) 를 추출하는 단계; 물체의 적어도 부분의 랩핑된 페이즈를 언랩핑 (unwrapping) 하여 언랩핑된 페이즈를 생성하는 단계; 언랩핑된 페이즈에 기초하여 고정 포인트로부터 물체의 적어도 부분까지의 계산된 심도 맵 거리를 식별하는 단계; 및, 표면 특성들을 측정하기 위해 물체의 적어도 부분의 계산된 심도 맵에 아이디얼 파트 (ideal part) 를 피팅 (fitting) 하는 단계를 포함한다. 본 명세서에서 사용되는 바와 같이, “~ 에 기초하여 (based on)” 는 “~로부터 도출된 데이터를 이용하는 것” 을 의미할 수도 있다. 특정 실시형태들에서, 방법이 원하는 결과를 획득할 수 있는 상태로 유지되는 한, 언급된 순서로 방법 단계들이 수행될 수 있거나, 순서는 원하는 바에 따라 변화될 수도 있다.
특정 실시형태들에 따르면, 적어도 하나의 광원을 제공하는 것은 단색 광의 소스를 제공하는 것을 포함할 수도 있다. 단색 광의 소스는 레이저일 수도 있다. 레이저는 멀티-라인 레이저 (multi-line laser) 일 수도 있다. 특정 실시형태들에 따르면, 레이저는 파장이 약 390 nm 내지 파장이 약 700 nm인 단색 광을 투사할 수도 있다. 일부 실시형태들에 따르면, 광원은 파장이 약 420 nm 내지 파장이 약 480 nm 인 광을 투사할 수도 있다. 일부 실시형태들에 따르면, 광원은 파장 약 450 nm 에서 광을 투사할 수도 있다. 적어도 하나의 광원은 물체의 적어도 부분을 포함하는 볼륨 위에 조정가능한 페이즈의 간섭 패턴을 투영하는 방식으로 포지셔닝될 수도 있다.
특정 실시형태들에 따르면, 물체의 적어도 부분 상에 제 1 간섭 패턴을 생성하기 위해 광원으로부터의 광을 지향시키는 것은, 물체의 적어도 부분을 포함하는 볼륨 위에 제 1 간섭 패턴을 생성하기 위해 격자, 마스크를 통해 적어도 하나의 광원으로부터의 광을 지향시키는 것, 또는 광을 기준 빔 (reference beam) 과 결합하는 것을 포함할 수 있다. 그 물체의 적어도 부분은 제 1 간섭 패턴의 적어도 2 개의 회절 차수들과 중첩될 수도 있다. 특정 실시형태들에 따르면, 제 1 간섭 패턴을 생성함에 있어서 상이한 파장들 및 편광이 이용될 수도 있다.
물체의 적어도 부분은 액체 매질에 적어도 부분적으로 침지될 수도 있고, 선택적으로 액체 매질은 물을 포함한다. 그 물체의 적어도 부분은 적어도 하나의 표면 상에서 실질적으로 원통형이거나, 실질적으로 구형이거나, 실질적으로 직육면체이거나, 또는 편평할 수도 있다. 특정 실시형태들에 따르면, 광학적으로 왜곡하는 매체들 (optically distorting media) 에서의 표면 특성들의 정량적 측정은: 물체의 적어도 부분의 두께 변화를 결정하는 것; 물체의 적어도 부분의 다공성 (porosity) 을 결정하는 것; 물체의 적어도 부분의 조성 (composition) 을 결정하는 것; 또는 이들의 조합 중 적어도 하나를 포함할 수도 있다. 특정 실시형태들에 따르면, 물체는 핵 연료봉 또는 증기 발생기 튜브 또는 도관일 수도 있다.
특정 실시형태들에 따르면, 방법은 격자와 물체가 그 사이의 거리를 정의하는 특징을 포함할 수도 있고, 여기서, d 는 적어도 핵 연료를 수반하는 안전 고려사항들을 위해 요구되는 최소 거리이다. 거리 "d” 는 필요한 노출 시간, 실제 재료를 핸들링하는 인원이 필요로 하는 안전 거리, 및/또는 이용가능하고 사용되는 차폐의 양에 따라 변화할 수도 있습니다. 안전한 노출 수준은 당업자에게 공지되어 있으며, 예를 들어, 유럽 연합에서의 "EU 지침 2013/59/전리 방사선에 대한 유라톰-보호” 및 미국에서의 10 C.F.R. §20.1201 (일반적으로 성인에 대해), 10 C.F.R. §20.1207 (일반적으로 미성년자에 대해), 및 10 C.F.R. §20.1208 (임산부에 대해) 에서 정의되어 있다. 또한, 재료의 손상 및 고장에 대해 보호하기 위해, 사용되는 장비의 유지보수를 위한 안전 거리가 고려될 수도 있다. 이를 위해, 상이한 차폐부들, 미러들, 및 노출 시간들은 전리 방사선에 대한 장비의 노출을 허용 가능한 수준으로 유지하기 위해 변화될 수도 있다.
특정 실시형태들에 따르면, 제 1 간섭 패턴의 적어도 하나의 제 1 이미지를 캡처하는 것은 텔레센트릭 렌즈로 물체의 적어도 부분으로부터의 광을 수집하는 것, 및 그것을 이미징 센서 (imaging sensor) 로 지향시키는 것을 포함할 수도 있다. 특정 실시형태들에 따르면, 적어도 하나의 제 1 이미지의 캡처는 사진을 찍는 것을 포함할 수도 있다. 적어도 하나의 제 1 이미지의 캡처는, 비디오 데이터를 수집하는 것을 포함할 수도 있다. 특정 실시형태들에서, 적어도 하나의 제 1 이미지를 캡처하는 것은 주변 광을 실질적으로 차단하도록 구성된 필터를 이용할 수도 있다. 특정 실시형태들에 따르면, 텔레센트릭 렌즈는 약 103 mm 의 작용 거리 범위, 약 425 nm 내지 약 675 nm 의 광대역 반사 방지 코팅, 양극산화된 알루미늄 구축, 약 12 mm 내지 약 16 mm 의 시야, 및/또는 588 nm 에서 0.20% 미만의 왜곡 중 적어도 하나를 가질 수도 있다. 특정 실시형태들에 따르면, 이미징 센서는 적어도 하나의 카메라를 포함할 수도 있다. 특정 실시형태들에서, 적어도 하나의 카메라는 8-비트 픽셀 심도, 프로그레시브 스캔 CMOS, 약 2.2 마이크로미터 x 약 2.2 마이크로미터 픽셀 사이즈, 약 5.6 mm x 약 4.2 mm 감지 면적 중 적어도 하나를 갖는 하나 이상의 단색 카메라들일 수도 있고/있거나, 적어도 약 20 dB의 최대 신호 대 노이즈 비를 갖는 이미징 디바이스를 포함할 수도 있다. 일부 실시형태들에 따르면, 카메라는 적어도 약 35 dB 의 최대 신호 대 노이즈 비를 갖는 이미징 디바이스를 포함할 수도 있다. 추가적인 실시형태들에 따르면, 카메라는 최대 신호 대 노이즈 비가 약 38.1dB 인 이미징 디바이스를 포함할 수도 있다.
특정 실시형태들에 따르면, 적어도 하나의 제 1 이미지를 캡처하는 것은 저-간섭성 스캐닝 (low-coherence scanning) 또는 카노스코픽 스캐닝 (canoscopic scanning) 을 포함한다.
특정 실시형태들에 따르면, 제 2 간섭 패턴의 적어도 하나의 제 2 이미지를 캡처하는 것은 제 2 간섭 패턴을 생성하는 것을 포함한다. 이는, 예를 들어, 제 1 간섭 패턴의 페이즈를 변경하기 위해 격자를 이동시키도록 구성된 웜 스테퍼 (worm stepper) 를 사용함으로써 행해질 수도 있다. 대물 스페클 (objective speckle) 또는 비간섭성 광으로 구성된 프린지와 같은 다른 구조화된 광이 투사될 수 있다. 기준 빔과 결합하거나 마스크를 통해 보는 것과 같은 간섭을 확립하는 다른 수단이 이용될 수도 있다. 특정 실시형태들에 따르면, 상이한 파장들 및 편광이 이용될 수도 있다. 적어도 하나의 제 2 이미지를 캡처하는 것은 텔레센트릭 렌즈를 이용하는 것 및 이미지를 이미징 센서로 지향시키는 것을 포함할 수도 있다. 상기 적어도 하나의 제 2 이미지를 캡처하는 것은, 사진을 찍는 것을 포함할 수도 있다. 적어도 하나의 제 2 이미지를 캡처하는 것은 비디오 데이터를 수집하는 것을 포함할 수도 있다. 특정 실시형태들에서, 적어도 하나의 제 2 이미지를 캡처하는 것은 주변 광을 실질적으로 차단하도록 구성된 필터를 이용할 수도 있다. 특정 실시형태들에 따르면, 텔레센트릭 렌즈는 약 103 mm 의 작용 거리 범위, 약 425 nm 내지 약 675 nm 의 광대역 반사 방지 코팅, 양극산화된 알루미늄 구축, 약 12 mm 내지 약 16 mm 의 시야, 및/또는 588 nm 에서 0.20% 미만의 왜곡 중 적어도 하나를 가질 수도 있다. 특정 실시형태들에 따르면, 이미징 센서는 적어도 하나의 카메라를 포함할 수도 있다. 특히, 적어도 하나의 카메라는 8-비트 픽셀 심도, 프로그레시브 스캔 CMOS, 약 2.2 마이크로미터 x 약 2.2 마이크로미터 픽셀 사이즈, 약 5.6 mm x 약 4.2 mm 감지 면적 중 적어도 하나를 갖는 하나 이상의 단색 카메라들일 수도 있고/있거나, 적어도 약 20 dB 의 최대 신호 대 노이즈 비를 갖는 이미징 디바이스를 포함할 수도 있다. 일부 실시형태들에 따르면, 적어도 하나의 카메라는 적어도 약 35 dB 의 최대 신호 대 노이즈 비를 갖는 이미징 디바이스를 포함할 수도 있다. 추가적인 실시형태들에 따르면, 적어도 하나의 카메라는 약 38.1 dB 의 최대 신호 대 노이즈 비를 갖는 이미징 디바이스를 포함할 수도 있다.
특정 실시형태들에 따르면, 적어도 하나의 제 2 이미지를 캡처하는 것은 저-간섭성 스캐닝 또는 카노스코픽 스캐닝을 포함한다.
특정 실시형태들에 따르면, 제 1 및/또는 제 2 간섭 패턴(들)으로부터 왜곡을 필터링하는 것은 굴절률 차이, 물체들의 움직임, 및/또는 유동에서의 변화들로 인해 제 1 이미지 및/또는 제 2 이미지로부터 오도 데이터 (misleading data) 를 제거하는 것을 포함하고, 유동에서의 변화들은 자연 대류의 결과일 수도 있다. 유동 및 유동으로 인한 움직임은, 예를 들어 그리고 제한 없이, 핵 연료봉들의 저장을 위한 사용후 핵연료 저장조를 포함하는 매체 내의 온도의 국부적 변화들을 초래할 수도 있으며, 여기서, 연료 봉들은 대략적으로 2 atm 에서, 대략 수중 10 미터에서, 전체적으로 그 저장조에 대해 약 25°C 내지 약 30°C 범위의 벌크 온도에서, 저장되지만, 온도는 그 연료 봉들에 더 가까울 수록 훨씬 더 따뜻하다. 특정 실시형태들에 따르면, 왜곡을 필터링하는 것은 격자와 물체 사이의 매체에서의 굴절률의 차이들을 해결하는 것을 포함한다. 격자와 물체 사이의 매체에서의 굴절률의 차이들은 매체 내의 온도의 국부적 변화들의 결과를 포함할 수도 있다. 특정 실시형태들에 따르면, 제 1 및/또는 제 2 이미지는 텐서 (tensor) 로서 근사화될 수도 있고, 텐서는 포지션 및 시간을 기술하는 픽셀 높이, 픽셀 폭, 및 프레임 카운트의 컴포넌트들, 및 선택적으로 2차 및/또는 선형 손실 함수들에 대응하는 항들을 포함할 수 있다. 특정 실시형태들에 따르면, 왜곡을 필터링하는 것은 이미지 텐서를 낮은 랭크 서브스페이스 (low rank subspace) 플러스 희소 텐서 (sparse tensor) 로 팩토링하는 것 및 손실 함수를 이용하는 것을 포함하고, 여기서, 손실 함수는 낮은 랭크 서브스페이스에 대한 2차 항 및 희소 컴포넌트에 대한 적어도 하나의 항을 포함한다. 낮은 랭크 서브스페이스는 주어진 페이즈가 투영된 간섭 패턴과 어떻게 상관하는지에 관한 정보를 포함할 수도 있다. 낮은 랭크 서브스페이스는 물체의 상대적 이동으로 인한 시간에 걸친 변화들에 관한 정보를 포함할 수도 있다.
특정 실시형태들에 따르면, 제 1 및/또는 제 2 간섭 패턴(들)으로부터의 왜곡을 필터링하는 것은 텐서 분해를 포함한다. 제 1 및/또는 제 2 이미지는 텐서로서 근사화될 수도 있고, 텐서는 3 개의 가산적 컴포넌트들로 분해될 수 있고, 그 합은 원래의 텐서이다: 낮은 랭크 서브스페이스, 희소 컴포넌트, 및 에러 컴포넌트. 낮은 랭크 서브스페이스 부분은 양방향 랜덤 프로젝션에 의해 결정될 수도 있으며, 이는 원래의 텐서 마이너스 낮은 랭크 서브스페이스 및 희소 컴포넌트의 절대값을 최소값으로 감소시키고, 이 최소값을 노이즈라고 가정한다. 이것은 교대 방식으로 2개의 문제들을 풂으로써 행해질 수도 있다: 초기 (또는 이전에 해결된) 희소 컴포넌트를 사용하여 저-랭크 서브스페이스에 대해 푸는 것, 및 초기 (또는 이전에 해결된) 저-랭크 서브스페이스를 사용하여 희소 컴포넌트에 대해 푸는 것, 여기서, 낮은 랭크 서브스페이스의 랭크 및 희소 컴포넌트의 카디널리티 (cardinality) 는 제한된다. 이것은 예를 들어, Zhou 등의 " GoDec: Randomized Low-rank & Sparse Matrix Decomposition in Noisy Case," 2011 International Conference on Machine Learning 에 기술되어 있다.
다음 예는 단지 본 방법을 추가로 예시하기 위한 것이다. 예시적인 실시예는 어떠한 방식으로도 발명을 제한하는 것으로서 이해되어서는 안된다.
일부 실시형태들에 따르면, 왜곡을 필터링하는 것은, 제 1 및/또는 제 2 이미지들을 시간/공간 포인트 클라우드로서 근사화하는 것, 포인트 클라우드를 분석하는 것, 및, 주어진 임계치 미만의 신호 대 노이즈 비를 갖는 것으로 결정된 부분들을 제거하는 것을 포함할 수도 있다. 왜곡은 낮은 랭크 서브스페이스에 대한 2차 항 및 희소 컴포넌트에 대한 L1 항으로 구성된 손실 함수를 사용하여 이미지 텐서를 낮은 랭크 서브스페이스 플러스 희소 텐서로 팩토링함으로써 관리될 수도 있다. 낮은 랭크 서브스페이스는 물체의 적어도 부분의 이동으로 인한 시간에 걸친 변화들을 포함하여, 주어진 페이즈가 투영된 프린지 페이즈에 어떻게 관련되는지에 관한 정보를 포함한다.
특정 실시형태들에 따르면, 왜곡을 필터링하는 것을 돕기 위해 제 1 및/또는 제 2 간섭 패턴들의 회절 차수들에 관한 기준 데이터를 제공하기 위해 제 1 및 제 2 이미지들 내에 고정된 포지션의 오브젝트 (object) 가 제공될 수도 있다.
특정 실시형태들에 따르면, 적어도 하나의 제 1 이미지 및 적어도 하나의 제 2 이미지에 기초하여 물체의 적어도 부분의 랩핑된 페이즈를 추출하는 것은, 제 1 및 상기 제 2 이미지들에서 캡처된 이미지의 주어진 픽셀에서의 회절 패턴의 페이즈를 결정하는 것을 포함할 수도 있다.
특정 실시형태들에 따르면, 언랩핑된 페이즈를 생성하기 위해 물체의 적어도 부분의 랩핑된 페이즈를 언랩핑하는 것은 각 픽셀에서 물체의 적어도 부분까지의 거리의 심도 맵을 고유하게 식별하기 위해 프린지 지오메트리의 지식을 이용하는 것을 포함할 수도 있다. 특정 실시형태들에 따르면, 이것은 윈도우드 푸리에 분석 (windowed Fourier analysis) 에 의해 행해질 수도 있고, 여기서 윈도우된 푸리에 분석은 정의된 윈도우 내에 분석을 한정함으로써 공간 정보를 추출하는 것 - 여기서, 윈도우는 임의의 형상의 것일 수 있음 -, 및, 이러한 공간 정보를 주어진 지오메트리 (geometry) 에 피팅하는 것을 포함한다.
특정 실시형태들에 따르면, 언랩핑된 페이즈에 기초하여 물체의 적어도 부분까지의 계산된 심도 맵 거리를 식별하는 것은 언랩핑된 페이즈를 아이디얼 오브젝트와 비교하는 것을 포함한다. 특정 실시형태들에 따르면, 아이디얼 오브젝트 (ideal object) 는 실질적으로 원통형일 수도 있고, 계산된 심도 맵을 식별하는 것은 객체의 적어도 부분의 평균 반경을 식별하는 것, 또는 모델 오브젝트 중심까지의 거리들을 포함하는 표면 맵핑을 식별하는 것 중 적어도 하나를 포함할 수도 있다.
예로서 제한 없이, 물체가 핵 연료봉인 경우, 아이디얼 표면은 실린더이고, 하나의 출력은 원래의 사양과 비교될 수 있는 평균 반경이고; 다른 출력은 이상적인 로드 중심까지의 거리를 나타내는 표면에 걸친 맵이다. 변위 맵핑은 또한 표면 거칠기 또는 다른 특성들을 결정하기 위해 통계적으로 분석될 수도 있다.
특정 실시형태들에 따르면, 방법은 표면 특성들을 측정하기 위해 물체의 적어도 부분의 계산된 심도 맵에 아이디얼 파트 (ideal part) 를 피팅하는 것을 포함한다. 특정 실시형태들에 따르면, 이것은 2차 손실 함수 또는 2차 피팅을 최소화함으로써 행해질 수도 있다. 특정 실시형태들에 따르면, 이것은 물체의 표면 특성들에서 국부적인 피크들 및 트로프 (trough) 들을 식별함으로써 표면 거칠기의 정도 및/또는 침니들의 존재를 결정하는 것을 포함할 수도 있다.
특정 실시형태들에 따르면, 아이디얼 파트에 피팅하는 것은 임의의 포지션, 배향, 및 반경의 추상적이고 미리 결정된 형상을 관찰된 데이터에 피팅하는 것을 포함할 수도 있다. 이는 수치 최적화에 의해 행해질 수도 있으며, 여기서 수치 최적화는 아이디얼 파트의 관찰된 데이터에 대한 최소 제곱 피트를 포함할 수도 있다. 특정 실시형태들에 따르면, 아이디얼 파트에 피팅하는 것은 타겟의 배향 및 포지션에 대한 시스템의 자기 교정을 가능하게 할 수도 있다.
특정 실시형태들에 따르면, 방법은 표면 특성들을 결정하기 위해 물체의 적어도 부분의 모델 심도 맵 또는 이전에 계산된 심도 맵 중 적어도 하나와 계산된 심도 맵을 비교하는 것을 포함하며, 이는 물체의 적어도 부분의 두께 변화를 결정하는 것을 포함할 수도 있다.
방법은, 순서대로, 적어도 하나의 광원을 제공하는 단계, 물체의 적어도 부분 상에 제 1 간섭 패턴을 생성하기 위해 광원으로부터의 광을 격자를 통해 그리고 물체 상으로 지향시키는 단계, 제 1 간섭 패턴의 적어도 하나의 제 1 이미지를 캡처하는 단계, 제 2 간섭 패턴을 생성하기 위해 적어도 하나의 광원의 페이즈를 시프트시키는 단계, 제 2 간섭 패턴의 적어도 하나의 제 2 이미지를 캡처하는 단계, 제 1 간섭 패턴 및/또는 제 2 간섭 패턴으로부터의 왜곡을 필터링하는 단계, 적어도 하나의 제 1 이미지 및 적어도 하나의 제 2 이미지에 기초하여 물체의 적어도 부분의 랩핑된 페이즈를 추출하는 단계, 물체의 적어도 부분의 랩핑된 페이즈를 언랩핑하는 단계, 랩핑된 페이즈에 기초하여 물체의 적어도 부분까지의 계산된 심도 맵 거리를 식별하는 단계, 및, 표면 특성들을 측정하기 위해 물체의 적어도 부분의 계산된 심도 맵에 아이디얼 파트를 피팅하는 단계를 포함할 수도 있다.
주제의 실시형태들은 첨부 도면들을 참조하여 개시되고, 단지 예시적 목적들을 위한 것이다. 주제는 그 적용에 있어서 도면들에 예시된 구성요소들의 구성 또는 배열의 세부 사항들로 제한되지 않는다. 달리 표시되지 않는 한, 유사한 참조 부호들은 유사한 구성요소들을 나타내기 위해 사용된다.
도 1 은 본 발명의 예시적인 실시형태의 플로우 차트이다.
도 2 는 물체 상의 크러드의 침착이 물체의 두께를 변화시키는 것을 나타내는 개략적 단면도이다.
도 3 은 물체로부터의 크러드의 제거가 물체의 두께를 변화시키는 것을 나타내는 개략적인 단면도이다.
도 4 는 물체 상의 크러드의 침착이 물체의 두께를 변화시켜 거칠기를 초래할 수도 있음을 나타내는 개략적 단면도이다.
도 5 는 물체 상의 크러드의 침착이 물체의 두께를 변화시키고 결함들을 드러낼 수도 있음을 나타내는 개략적 단면도이다.
도 6 은 본 발명의 예시적인 실시형태의 상부도이다.
도 7 은 일 실시형태에 따라 측정된 10 개의 핀들에 대한 계산된 반경 대 공칭 반경을 나타내는 그래프이다.
도 1 은 본 발명의 예시적인 실시형태의 플로우 차트이다. 먼저, 타겟이 포지셔닝된다 (50). 특정 예시적인 실시형태들에 따르면, 타겟은 광원 및 격자에 의해 제공되는 적어도 2개의 회절 차수들 내에서 수중에 포지셔닝된 (50) 핵 연료봉일 수도 있다. 다음으로, 프레임 (이미지) 이 캡처된다 (52). 특정 예시적인 실시형태들에 따르면, 프레임은 사진일 수도 있다. 일부 예시적인 실시형태들에 따르면, 프레임은 비디오일 수도 있다. 다음으로, 투영된 페이즈는 제 2 간섭 패턴을 생성하기 위해 조정된다 (54). 특정 예시적인 실시형태들에 따르면, 이는 회절 격자를 약간 이동시키도록 구성된 웜 스텝퍼로 행해질 수도 있고, 그에 의해 물체가 포지셔닝되는 (50) 광 침해 패턴을 변경한다. 페이즈를 조정 (54) 한 후, 조정된 페이즈 또는 왜곡이 제거된 (56) 어느 다른 프레임이 캡처된다 (52). 특정 예시적인 실시형태들에 따르면, 열 차이들 및 물의 유동에 의해 야기되는 굴절률에서의 변화들을 제거함으로써 왜곡이 제거된다 (56). 특정 예시적인 실시형태들에 따르면, 캡처된 프레임 (52) 은 포지션 및 시간, 및 선택적으로 2차 및/또는 선형 손실 함수들을 기술하는 픽셀 높이, 픽셀 폭, 및 프레임 카운트의 컴포넌트들을 포함하는 텐서로서 근사화될 수도 있다. 왜곡이 제거 (56) 된 후, 랩핑된 페이즈가 추출된다 (58). 특정 실시형태들에 따르면, 랩핑된 페이즈는 캡처된 프레임(이미지) (52) 의 주어진 픽셀에서의 회절 패턴의 페이즈를 포함하거나 그 페이즈로 이루어질 수도 있다.
랩핑된 페이즈가 추출 (58) 된 후에, 언랩핑된 페이즈가 랩핑된 페이즈로부터 추출된다 (60). 특정 예시적인 실시형태들에 따르면, 언랩핑은 각각의 픽셀에서 타겟까지의 거리의 심도 맵을 고유하게 식별 (62) 하기 위해 프린지 지오메트리의 지식과 랩핑된 페이즈를 결합한다. 계산된 심도 맵이 추출된 랩핑된 페이즈 (58) 를 언랩핑 (60) 하는 것에 기초하여 식별된 (62) 후, 아이디얼 파트가 계산된 심도 맵에 피팅된다 (66). 특정 예시적인 실시형태들에 따르면, 아이디얼 파트는 결함들이 없는 부분에 대한 디스크립션 (description) 을 포함한다. 특정 예시적인 실시형태들에 따르면, 아이디얼 파트를 계산된 심도 맵에 피팅 (66) 하는 것은 2차 손실 함수를 최소화하는 것에 의한 또는 2차 피팅에 의한 것일 수도 있다. 계산된 심도 맵에 아이디얼 파트를 피팅 (66) 한 후, 관심 파라미터들이 출력될 수도 있다 (68). 특정 예시적인 실시형태들에 따르면, 관심 파라미터들은 핵 연료봉과 같은 물체의 적어도 부분의 두께 변화를 포함할 수도 있다. 특정 예시적인 실시형태들에 따르면, 두께 변화는 거칠기, 크러드 및/또는 금속 산화물의 일반적인 축적, 침니들의 존재, 또는 세정 후의 연료봉의 표면을 나타낼 수도 있다.
도 2 는 물체 상의 크러드의 침착이 물체의 두께를 변화시키는 것을 나타내는 개략적 단면도이다. 핵 연료봉 또는 증기 발생기 튜브일 수도 있는 물체 (10) 의 적어도 부분은 원래의 두께 (12) 및 크러드 및/또는 금속 산화물 (13) 의 축적을 갖는 측정된 두께 (14) 로 도시된다. 크러드 및/또는 금속 산화물 (13) 의 축적을 갖는 물체 (10) 의 적어도 부분의 측정된 두께 (14) 는 원래의 두께 (12) 로부터의 두께 변화를 나타낸다.
도 3 은 물체로부터의 크러드의 제거가 물체의 두께를 변화시키는 것을 나타내는 개략적인 단면도이다. 물체 (10) 의 적어도 부분은 크러드 및/또는 금속 산화물 (15) 의 사용중 두께 (16) 를 갖는 것으로 도시되어 있다. 또한, 크러드 및/또는 금속 산화물 (15) 이 없는 물체 (10) 의 적어도 부분의 클리닝된 두께 (18) 가 도시되어 있다. 본 실시형태들의 방법은 핵 연료봉의 클리닝 후의 두께 변화를 검출하기 위해 사용될 수 있으며, 이는 물체 (10) 의 적어도 부분이 크러드 및/또는 금속 산화물 (15) 의 층을 포함하는 것으로부터 크러드 및/또는 금속 산화물 (15) 이 없는 클리닝된 두께 (18) 로 변경된 사용중 두께 (16) 를 가진 후의 결과적인 차이를 나타낸다.
도 4 는 물체 상의 크러드의 침착이 물체의 두께를 변화시켜 거칠기를 초래할 수도 있음을 나타내는 개략적 단면도이다. 크러드 및/또는 금속 산화물 (17) 의 층을 갖는 물체 (10) 의 적어도 부분이 도시되어 있다. 크러드 및/또는 금속 산화물 (17) 의 침착이 물체 (10) 의 적어도 부분 상에서 균일하지 않으므로, 상대적 피크들 (24) 및 트로프들 (20) 이 존재한다. 본 실시형태들의 방법은 물체 (10) 의 적어도 부분 상의 크러드 및/또는 금속 산화물 (17) 의 축적의 거칠기를 평가하기 위해 상대적 피크 두께 (24) 및 상대적 트로프 두께 (20) 가 있는 물체 (10) 의 적어도 부분의 두께 변화를 검출하는 데 사용될 수도 있다.
도 5 는 물체 상의 크러드의 침착이 물체의 두께를 변화시키고 결함들을 드러낼 수도 있음을 나타내는 개략적 단면도이다. 크러드 및/또는 금속 산화물 (19) 의 층을 갖는 물체 (10) 의 적어도 부분이 도시되어 있다. 크러드 및/또는 금속 산화물 (19) 을 갖는 물체 (10) 의 적어도 부분의 실질적으로 균일한 두께 (26) 가 있을 수도 있는 한편, 국부화된 부분들은 크러드 및/또는 금속 산화물의 축적을 거의 또는 전혀 나타내지 않을 수도 있어, 국부적인 결함 두께 (22) 를 나타낸다.
도 6 은 본 발명의 예시적인 실시형태의 상부도이다. 물체의 적어도 부분을 포함하는 타겟 (38) 은 적어도 2개의 회절 차수들 (36) 내에 포지셔닝된다. 회절 차수들 (36) 은 격자 (32) 를 통과하는 광원 (30)으로부터의 광에 의해 생성된다. 이미지, 예를 들어 사진 또는 비디오는 필터 (44) 를 갖는 적어도 하나의 카메라 (42) 에 의해 타겟 (38) 상의 회절 차수들 (36) 의 캡처이다. 적어도 하나의 제 1 이미지가 캡처된 후에, 페이즈는 격자 (32) 를 이동시키도록 구성된 웜 스텝퍼 (34) 로 조정된다. 페이즈가 조정된 후에, 이미지, 예를 들어 사진 또는 비디오는 필터 (44) 를 갖는 적어도 하나의 카메라 (42) 에 의해 타겟 (38) 상의 조정된 페이즈의 회절 차수들 (36) 의 캡처이다. 웜 스텝퍼 (34) 및 카메라 (44) 는 양자 모두 컴퓨터 (40) 를 사용하여 제어된다.
도 7 은 일 실시형태에 따라 측정된 10 개의 핀들에 대한 계산된 반경 대 공칭 반경을 나타내는 그래프이다. 4750 ㎛ 내지 4800 ㎛ 범위의 공칭 반경을 각각 갖는 10개의 상이한 실질적으로 원통형인 핀들이 본원에 기술된 방법에 따라 측정되었다. 각 핀은 60W 히터로부터 1 cm 내지 5 cm 범위의 거리에서 5회 측정되었고, 히터는 오프되었다. 모두 50개의 측정들에 대해, 계산된 출력 반경은 공칭 반경의 5% 내였다. 이들 측정들에 대한 표준 오차는 ±5.81㎛ 로 계산되었으며, 이는 핀들의 공칭 반경들의 0.125% 내이다. 상위 표준 오차 라인 (52) 및 하위 표준 오차 라인 (54) 과 함께, 데이터의 선형 최상의 피트를 나타내는 회귀 라인 (50) 이 도시된다.
다음의 예는 단지 본 발명의 주제를 더 설명하기 위해 전개된다. 그 예시적인 실시형태들은 어떠한 방식으로도 발명을 제한하는 것으로서 이해되어서는 안된다.
실시예 1
4750 ㎛ 내지 4800 ㎛ 범위의 공칭 반경을 갖는 10개의 실질적으로 원통형인 핀들이 본원에 기술된 방법을 이용하여 측정되었다. 각각의 핀이 60W 히터 위에서 1-5 cm 범위의 미리 결정된 거리에서 물에 잠겼다. 각각의 핀에 대해 그리고 각각의 거리에서, 국부적 굴절률에서 난류 및 변동들을 유도하기 위해, 하나의 측정치가 히터 온 상태에서 출력되었고, 하나의 측정치가 히터 오프 상태에서 출력되었다. 출력 측정치가 공칭 반경의 ±5%의 외부에 있는 경우, 출력은 실패로 간주되었다. 결과들이 아래 표 1 에서 제시되어 있다.
표 1
카트리지 히터 전력
(와트) 		히터까지의 거리
(cm) 		실패율
(>±5% 공칭) 		잔차 표준 오차
(㎛)
60 (히터 온) 1 10 / 10 해당 없음
2 6 / 10 82.99
3 0 / 10 41.43
4 0 / 10 15.90
5 0 / 10 15.25
0 (히터 오프) 1-5 0 / 50 5.81
표 1 에 나타낸 바와 같이, 모든 출력 측정들은 히터 위 1 cm 의 거리에서 히터를 온한 경우에 실패로 간주되었다. 그러나, 히터로부터 적어도 3 cm 떨어진 거리에서, 모든 테스트 측정들이 성공적이었으며, 잔차 표준 오차 (residual standard error) 는 히터 온 상태에서 3 cm 에서 41.43 ㎛ 이고, 이는 공칭 반경의 1% 미만이다. 적어도 4 cm 의 거리에서, 잔차 표준 오차는 공칭 반경의 0.335% 미만인 15.90 ㎛ 로 떨어졌다. 히터가 오프된 상태에서, 모든 테스트들은 성공적이었고, 잔차 표준 오차는 5.81㎛ 이었고, 이는 핀들의 공칭 반경의 0.125% 미만인 다. 따라서, 방법은 1% 미만의 오차, 난류에서 0.335% 미만의 오차, 및 난류 없이 0.125% 미만의 오차를 갖는 실질적으로 원통형인 물체의 반경을 측정하는 것으로 나타났다.
제 1 실시형태에서, 물체의 적어도 부분의 표면 특성들을 측정하기 위한 방법이 제공되고, 그 방법은: 적어도 하나의 광원을 제공하는 단계; 물체의 적어도 부분 상에 제 1 간섭 패턴을 생성하기 위해 그 적어도 하나의 광원으로부터의 광을 지향시키는 단계; 제 1 간섭 패턴의 적어도 하나의 제 1 이미지를 캡처하는 단계; 제 2 간섭 패턴을 생성하기 위해 적어도 하나의 광원의 페이즈를 시프트시키는 단계; 제 2 간섭 패턴의 적어도 하나의 제 2 이미지를 캡처하는 단계; 제 1 간섭 패턴 및/또는 제 2 간섭 패턴으로부터의 왜곡을 필터링하는 단계; 적어도 하나의 제 1 이미지 및 적어도 하나의 제 2 이미지에 기초하여 물체의 적어도 부분의 랩핑된 페이즈를 추출하는 단계; 물체의 적어도 부분의 랩핑된 페이즈를 언랩핑하여 언랩핑된 페이즈를 생성하는 단계; 언랩핑된 페이즈에 기초하여 물체의 적어도 부분까지의 계산된 심도 맵 거리를 식별하는 단계; 및, 표면 특성들을 측정하기 위해 물체의 적어도 부분의 계산된 심도 맵에 아이디얼 파트를 피팅하는 단계를 포함한다.
제 1 실시형태의 방법은, 제 1 간섭 패턴 및/또는 제 2 간섭 패턴은 광을 격자를 통해 지향시키거나, 적어도 하나의 광원으로부터의 광을 마스크를 통해 관찰 (viewing) 하거나, 또는 광을 기준 빔과 결합시킴으로써 생성되는 것을 추가로 제공할 수도 있다.
제 1 또는 임의의 후속 실시형태들의 방법은, 순서대로, 적어도 하나의 광원을 제공하는 단계; 물체의 적어도 부분 상에 제 1 간섭 패턴을 생성하기 위해 광원으로부터의 광을 격자를 통해 그리고 물체 상으로 지향시키는 단계; 제 1 간섭 패턴의 적어도 하나의 제 1 이미지를 캡처하는 단계; 제 2 간섭 패턴을 생성하기 위해 적어도 하나의 광원의 페이즈를 시프트시키는 단계; 제 2 간섭 패턴의 적어도 하나의 제 2 이미지를 캡처하는 단계; 제 1 간섭 패턴 및/또는 제 2 간섭 패턴으로부터의 왜곡을 필터링하는 단계; 적어도 하나의 제 1 이미지 및 적어도 하나의 제 2 이미지에 기초하여 물체의 적어도 부분의 랩핑된 페이즈를 추출하는 단계; 물체의 적어도 부분의 랩핑된 페이즈를 언랩핑하는 단계; 언랩핑된 페이즈에 기초하여 물체의 적어도 부분까지의 계산된 심도 맵 거리를 식별하는 단계; 및, 표면 특성들을 측정하기 위해 물체의 적어도 부분의 계산된 심도 맵에 아이디얼 파트를 피팅하는 단계를 추가로 제공할 수도 있다.
제 1 또는 임의의 후속 실시형태들의 방법은, 표면 특성들을 결정하기 위해 물체의 적어도 부분의 모델 심도 맵 또는 이전에 계산된 심도 맵 중 적어도 하나와 계산된 심도 맵을 비교하는 단계를 더 포함할 수도 있으며, 이는 객체의 적어도 부분의 두께 변화를 결정하는 단계를 포함할 수도 있다.
제 1 또는 임의의 후속 실시형태의 방법은, 물체가 액체 매질에 적어도 부분적으로 침지되는 것을 추가로 제공할 수도 있고, 선택적으로, 액체 매질은 물을 포함한다.
제 1 또는 임의의 후속 실시형태의 방법은, 물체는 적어도 하나의 표면 상에서 실질적으로 원통형, 실질적으로 구형, 또는 실질적으로 편평한 것을 추가로 제공할 수도 있고, 상기 표면 특성들을 측정하는 단계는 물체의 적어도 부분의 두께 변화를 결정하는 단계를 포함한다.
제 1 또는 임의의 후속 실시형태의 방법은, 물체가 실질적으로 원통형인 것을 추가로 제공할 수도 있다.
제 1 또는 임의의 후속 실시형태의 방법은, 물체가 적어도 하나의 핵 연료봉 또는 증기 발생기 튜브 또는 도관인 것을 추가로 제공할 수도 있다.
제 1 또는 임의의 후속 실시형태의 방법은, 적어도 하나의 광원은 레이저, 선택적으로 멀티-라인 레이저이고, 광을 지향시키는 단계는 물체를 포함하는 볼륨을 통해 조정가능한 페이즈의 레이저 프린지를 투영하는 단계를 포함하는 것을 추가로 제공할 수도 있다.
제 1 또는 임의의 후속 실시형태의 방법은, 격자와 물체는 그 사이의 거리 d 를 한정하는 것을 추가로 제공할 수도 있고, 여기서, d 는 적어도 핵 연료에 관련된 안전 고려사항들을 위해 필요한 최소 거리이다.
제 1 또는 임의의 후속 실시형태의 방법은, 제 1 간섭 패턴의 적어도 하나의 제 1 이미지 및/또는 제 2 간섭 패턴의 적어도 하나의 제 2 이미지를 캡처하는 단계는, 텔레센트릭 렌즈로 물체의 적어도 부분으로부터의 광을 수집하고, 그것을 이미징 센서로 지향시키는 단계를 포함하는 것을 추가로 제공할 수도 있다.
제 1 또는 임의의 후속 실시형태의 방법은, 다음 중 적어도 하나를 더 포함할 수 있다: (a) 제 1 간섭 패턴의 적어도 하나의 제 1 이미지 및/또는 제 2 간섭 패턴의 적어도 하나의 제 2 이미지를 캡처하는 것은 주변 광을 실질적으로 차단하도록 구성된 필터를 이용하는 것; 및/또는 (b) 제 1 간섭 패턴 및/또는 제 2 간섭 패턴은 적어도 2 개의 회절 차수들을 포함하고, 물체는 적어도 2 개의 회절 차수들의 중첩부 (overlap) 내에 포지셔닝되는 것.
제 1 또는 임의의 후속 실시형태의 방법은, 상기 왜곡을 필터링하는 단계는 이미지 텐서를 낮은 랭크 서브스페이스 플러스 희소 텐서로 팩토링하는 것 및 손실 함수를 이용하는 것을 포함하는 것을 추가로 제공할 수도 있고, 손실 함수는 낮은 랭크 서브스페이스에 대한 2차 항 및 희소 컴포넌트에 대한 적어도 하나의 항을 포함한다.
제 1 또는 임의의 후속 실시형태의 방법은, 낮은 랭크 서브스페이스는 주어진 페이즈가 투영된 간섭 패턴과 어떻게 상관하는지에 관한 정보를 포함하는 것을 추가로 제공할 수도 있고, 낮은 랭크의 물질은 물체의 상대적인 움직임으로 인한 시간에 걸친 변화들에 관한 정보를 포함한다.
제 1 또는 임의의 후속 실시형태의 방법은, 다음 중 적어도 하나를 더 포함할 수도 있다: (a) 상기 왜곡을 필터링하는 단계는 격자와 물체 사이의 매체 내의 굴절률에서의 차이들을 해결하는 것을 포함하고, 상기 차이들은 매체 내의 온도의 국부적인 변화들의 결과를 포함하는 것; (b) 상기 언랩핑은 윈도우드 푸리에 분석 (windowed Fourier analysis) 을 포함하는 것; (c) 상기 아이디얼 파트를 피팅하는 것은 2차 손실 함수를 최소화하는 것 또는 2차 피팅 중 적어도 하나를 포함하는 것; 및/또는, (d) 상기 아이디얼 파트를 피팅하는 것은 표면 거칠기 또는 침니들의 존재 중 적어도 하나를 결정하는 것을 포함하는 것.
제 1 또는 임의의 후속 실시형태의 방법은, 다음 중 적어도 하나를 더 포함할 수도 있다: (a) 상기 적어도 하나의 제 1 이미지를 캡처하는 단계 및/또는 적어도 하나의 제 2 이미지를 캡처하는 단계는 저-간섭성 스캐닝 또는 카노스코픽 스캐닝을 포함하고, 상기 왜곡을 필터링하는 단계는 시간/공간 포인트 클라우드를 분석하는 것을 포함하는 것; 및/또는 (b) 계산된 심도 맵을 식별하는 것은 상기 물체의 적어도 부분의 평균 반경을 식별하는 것 또는 모델 오브젝트 중심까지의 거리들을 포함하는 표면 맵핑을 식별하는 것.
본원에 설명된 실시형태들은 단지 예시적인 것이며, 당업자가 본 발명의 사상 및 범위를 벗어나지 않으면서 변형 및 수정을 행할 수도 있다는 것을 이해할 것이다. 그러한 모든 변형들 및 수정들이 전술한 바와 같은 본 발명의 범위 내에 포함되는 것으로 의도된다. 또한, 본 발명의 다양한 실시형태들이 원하는 결과를 제공하기 위해 조합될 수 있으므로, 개시된 모든 실시형태들이 반드시 택일적일 필요는 없다.

Claims (15)

  1. 물체의 적어도 부분의 표면 특성들을 측정하기 위한 방법으로서,
    적어도 하나의 광원을 제공하는 단계;
    상기 물체의 상기 적어도 부분 상에 제 1 간섭 패턴을 생성하기 위해 상기 적어도 하나의 광원으로부터의 광을 지향시키는 단계;
    상기 제 1 간섭 패턴의 적어도 하나의 제 1 이미지를 캡처하는 단계;
    제 2 간섭 패턴을 생성하기 위해 상기 적어도 하나의 광원의 페이즈를 시프트시키는 단계;
    상기 제 2 간섭 패턴의 적어도 하나의 제 2 이미지를 캡처하는 단계;
    상기 제 1 간섭 패턴 및 상기 제 2 간섭 패턴 중 적어도 하나로부터의 왜곡을 필터링하는 단계;
    상기 적어도 하나의 제 1 이미지 및 상기 적어도 하나의 제 2 이미지에 기초하여 상기 물체의 상기 적어도 부분의 랩핑된 페이즈를 추출하는 단계;
    상기 물체의 상기 적어도 부분의 상기 랩핑된 페이즈를 언랩핑하여 언랩핑된 페이즈를 생성하는 단계;
    상기 언랩핑된 페이즈에 기초하여 상기 물체의 상기 적어도 부분까지의 계산된 심도 맵 거리를 식별하는 단계; 및
    상기 표면 특성들을 측정하기 위해 상기 물체의 상기 적어도 부분의 상기 계산된 심도 맵에 아이디얼 파트를 피팅하는 단계를 포함하고,
    상기 물체가 액체 매질에 적어도 부분적으로 침지되는, 물체의 적어도 부분의 표면 특성들을 측정하기 위한 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 제 1 간섭 패턴 및 상기 제 2 간섭 패턴 중 적어도 하나는 상기 광을 격자를 통해 지향시키거나, 상기 적어도 하나의 광원으로부터의 광을 마스크를 통해 관찰하거나, 또는 상기 광을 기준 빔과 결합시킴으로써 생성되는, 물체의 적어도 부분의 표면 특성들을 측정하기 위한 방법.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 광원으로부터의 광을 지향시키는 단계는, 상기 물체의 상기 적어도 부분 상에 제 1 간섭 패턴을 생성하기 위해 상기 광원으로부터의 광을 격자를 통해 상기 물체 상으로 지향시키는 단계를 포함하는, 물체의 적어도 부분의 표면 특성들을 측정하기 위한 방법.
  4. 제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 액체 매질은 물을 포함하는, 물체의 적어도 부분의 표면 특성들을 측정하기 위한 방법.
  5. 제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 물체는 적어도 하나의 표면 상에서 실질적으로 원통형, 실질적으로 구형, 또는 실질적으로 편평하고, 상기 표면 특성들을 측정하는 것은 물체의 적어도 부분의 두께 변화를 결정하는 것을 포함하는, 물체의 적어도 부분의 표면 특성들을 측정하기 위한 방법.
  6. 제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 물체는 실질적으로 원통형인, 물체의 적어도 부분의 표면 특성들을 측정하기 위한 방법.
  7. 제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 물체는 적어도 하나의 핵 연료봉 또는 증기 발생기 튜브 또는 도관인, 물체의 적어도 부분의 표면 특성들을 측정하기 위한 방법.
  8. 제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 광원은 레이저, 선택적으로 멀티-라인 레이저이고, 상기 광을 지향시키는 단계는 상기 물체를 포함하는 볼륨을 통해 조정가능한 페이즈의 레이저 프린지를 투영하는 단계를 포함하는, 물체의 적어도 부분의 표면 특성들을 측정하기 위한 방법.
  9. 제 3 항에 있어서,
    상기 격자와 상기 물체는 그 사이의 거리 d 를 한정하고, 상기 d 는 적어도 핵 연료에 관련된 안전 고려에 필요한 최소 거리인, 물체의 적어도 부분의 표면 특성들을 측정하기 위한 방법.
  10. 제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 제 1 간섭 패턴의 상기 적어도 하나의 제 1 이미지 및 상기 제 2 간섭 패턴의 상기 적어도 하나의 제 2 이미지 중 적어도 하나를 캡처하는 단계는, 텔레센트릭 렌즈로 물체의 적어도 부분으로부터의 광을 수집하고, 상기 이미지를 이미징 센서로 지향시키는 단계를 포함하는, 물체의 적어도 부분의 표면 특성들을 측정하기 위한 방법.
  11. 제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항에 있어서,
    (a) 상기 제 1 간섭 패턴의 상기 적어도 하나의 제 1 이미지 및 상기 제 2 간섭 패턴의 상기 적어도 하나의 제 2 이미지 중 적어도 하나를 캡처하는 것은 주변 광을 실질적으로 차단하도록 구성된 필터를 이용하는 것; 및
    (b) 상기 제 1 간섭 패턴 및 상기 제 2 간섭 패턴 중 적어도 하나는 적어도 2 개의 회절 차수들을 포함하고, 상기 물체는 상기 적어도 2 개의 회절 차수들의 중첩부 내에 포지셔닝되는 것
    중 적어도 하나를 포함하는, 물체의 적어도 부분의 표면 특성들을 측정하기 위한 방법.
  12. 제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 왜곡을 필터링하는 단계는 이미지 텐서를 낮은 랭크 서브스페이스 플러스 희소 텐서로 팩토링하는 것 및 손실 함수를 이용하는 것을 포함하고, 상기 손실 함수는 상기 낮은 랭크 서브스페이스에 대한 2차 항 및 희소 컴포넌트에 대한 적어도 하나의 항을 포함하는, 물체의 적어도 부분의 표면 특성들을 측정하기 위한 방법.
  13. 제 12 항에 있어서,
    상기 낮은 랭크 서브스페이스는 주어진 페이즈가 투영된 간섭 패턴과 어떻게 상관하는지에 관한 정보를 포함하고, 상기 낮은 랭크의 물질은 상기 물체의 상대적인 움직임으로 인한 시간에 걸친 변화들에 관한 정보를 포함하는, 물체의 적어도 부분의 표면 특성들을 측정하기 위한 방법.
  14. 제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항에 있어서,
    (a) 상기 왜곡을 필터링하는 단계는 격자와 물체 사이의 매체에서의 굴절률의 차이들을 해결하는 것을 포함하고, 상기 차이들은 상기 매체에서의 온도의 국부적인 변화들의 결과를 포함하는 것;
    (b) 상기 언랩핑은 윈도우드 푸리에 분석 (windowed Fourier analysis) 을 포함하는 것;
    (c) 상기 아이디얼 파트를 피팅하는 것은 2차 손실 함수를 최소화하는 것 또는 2차 피팅 중 적어도 하나를 포함하는 것; 및
    (d) 상기 아이디얼 파트를 피팅하는 것은 표면 거칠기 또는 침니들 (chimneys) 의 존재 중 적어도 하나를 결정하는 것을 포함하는 것
    중 적어도 하나를 포함하는, 물체의 적어도 부분의 표면 특성들을 측정하기 위한 방법.
  15. 제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항에 있어서,
    (a) 상기 적어도 하나의 제 1 이미지를 캡처하는 단계 및/또는 적어도 하나의 제 2 이미지를 캡처하는 단계는 저-간섭성 스캐닝 (low-coherence scanning) 또는 카노스코픽 스캐닝 (canoscopic scanning) 을 포함하고, 상기 왜곡을 필터링하는 단계는 시간/공간 포인트 클라우드를 분석하는 것을 포함하는 것; 및
    (b) 계산된 심도 맵을 식별하는 것은 상기 물체의 적어도 부분의 평균 반경을 식별하는 것 또는 모델 오브젝트 중심까지의 거리들을 포함하는 표면 맵핑을 식별하는 것 중 적어도 하나를 포함하는 것
    중 적어도 하나를 포함하는, 물체의 적어도 부분의 표면 특성들을 측정하기 위한 방법.
KR1020217014066A 2018-10-12 2018-10-12 광학적으로 왜곡하는 매체들에서의 표면 특성들을 측정하기 위한 방법 KR102635628B1 (ko)

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
PCT/US2018/055548 WO2020076336A1 (en) 2018-10-12 2018-10-12 Method for measuring surface characteristics in optically distorting media

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20210112298A KR20210112298A (ko) 2021-09-14
KR102635628B1 true KR102635628B1 (ko) 2024-02-08

Family

ID=64051784

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020217014066A KR102635628B1 (ko) 2018-10-12 2018-10-12 광학적으로 왜곡하는 매체들에서의 표면 특성들을 측정하기 위한 방법

Country Status (6)

Country Link
US (2) US11788834B2 (ko)
EP (1) EP3864370A1 (ko)
JP (2) JP7242846B2 (ko)
KR (1) KR102635628B1 (ko)
CN (1) CN113396312B (ko)
WO (1) WO2020076336A1 (ko)

Families Citing this family (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
AU2018300057A1 (en) 2017-07-10 2020-02-27 3D at Depth, Inc. Underwater optical metrology system
US20210262787A1 (en) * 2020-02-21 2021-08-26 Hamamatsu Photonics K.K. Three-dimensional measurement device
US20220102018A1 (en) * 2020-09-25 2022-03-31 3D at Depth, Inc. Systems and methods for laser inspection and measurements
CN111932537B (zh) * 2020-10-09 2021-01-15 腾讯科技（深圳）有限公司 对象形变检测方法、装置、计算机设备和存储介质
CN116362977B (zh) * 2021-12-23 2023-12-22 荣耀终端有限公司 一种消除图像中干涉图案的方法及装置
CN114739313B (zh) * 2022-02-18 2023-04-18 西北大学 一种三维激光扫描仪的标定方法

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2000082654A (ja) * 1998-09-03 2000-03-21 Canon Inc 面位置検出装置及びそれを用いたデバイスの製造方法
JP2006105983A (ja) * 2004-09-30 2006-04-20 General Electric Co <Ge> 物体の形状測定方法および装置
JP2015158427A (ja) * 2014-02-24 2015-09-03 株式会社東芝 ３次元変形量計測装置および３次元変形量計測方法

Family Cites Families (35)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US3907438A (en) * 1973-06-22 1975-09-23 Gen Electric Contour measuring system for cylinders
JPS5560808A (en) * 1978-10-31 1980-05-08 Kiyuu I:Kk External diameter measuring instrument for rod-shaped body
JPH0593616A (ja) * 1991-10-02 1993-04-16 Hitachi Zosen Corp 真直度測定方法および測定装置
EP1247070B1 (en) * 2000-01-10 2007-10-17 Massachusetts Institute of Technology Incorporated Apparatus and methods for surface contour measurement
JP4072466B2 (ja) * 2002-12-27 2008-04-09 日本板硝子株式会社 板状体の光学的歪みを評価する装置および方法
US7324214B2 (en) * 2003-03-06 2008-01-29 Zygo Corporation Interferometer and method for measuring characteristics of optically unresolved surface features
JP4576510B2 (ja) 2005-03-31 2010-11-10 レーザーテック株式会社 測定装置及び測定方法
KR100947463B1 (ko) * 2007-08-31 2010-03-17 에스엔유 프리시젼 주식회사 엘시디를 이용한 삼차원 형상 측정장치
US20090322859A1 (en) * 2008-03-20 2009-12-31 Shelton Damion M Method and System for 3D Imaging Using a Spacetime Coded Laser Projection System
US8244066B2 (en) * 2008-03-24 2012-08-14 The Aerospace Corporation Adaptive membrane shape deformation system
US8004688B2 (en) * 2008-11-26 2011-08-23 Zygo Corporation Scan error correction in low coherence scanning interferometry
US9582889B2 (en) * 2009-07-30 2017-02-28 Apple Inc. Depth mapping based on pattern matching and stereoscopic information
JP2011226789A (ja) 2010-04-15 2011-11-10 Hitachi-Ge Nuclear Energy Ltd 金属キャスク腐食抑制装置
US8937707B2 (en) * 2011-08-23 2015-01-20 Asml Netherlands B.V. Lithographic apparatus, device manufacturing method, and method of calibrating a displacement measuring system
JP5808014B2 (ja) 2012-03-12 2015-11-10 株式会社積水インテグレーテッドリサーチ 三次元形状測定装置
CN103309137B (zh) * 2012-03-15 2015-05-20 苹果公司 光电设备及用于制造光电设备的方法
KR101362707B1 (ko) * 2012-06-18 2014-02-13 한국원자력연구원 핵연료 피복관의 변형량 측정장치
US9349174B2 (en) * 2013-05-31 2016-05-24 Microsoft Technology Licensing, Llc Absolute phase measurement with secondary pattern-embedded fringe
EP2816315B1 (en) * 2013-06-18 2015-09-23 Hexagon Technology Center GmbH Interferometric determination of distance change with laser diode, high bandwidth detection and fast signal processing
TWI485361B (zh) * 2013-09-11 2015-05-21 Univ Nat Taiwan 三維形貌輪廓量測裝置及其方法
CN106030241B (zh) * 2014-01-09 2019-10-01 齐戈股份有限公司 测量非球面和其它非平坦表面的形貌
JP2015184056A (ja) * 2014-03-20 2015-10-22 株式会社東芝 計測装置、方法及びプログラム
FR3023650B1 (fr) * 2014-07-10 2016-08-19 Alstom Technology Ltd Interrupteur isole par du vide autorisant un test du vide, ensemble d'interrupteur et procede de test
JP6413076B2 (ja) 2014-10-01 2018-10-31 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 内層測定方法及び装置
US10048064B2 (en) 2015-01-30 2018-08-14 Adcole Corporation Optical three dimensional scanners and methods of use thereof
US10565734B2 (en) * 2015-04-15 2020-02-18 Google Llc Video capture, processing, calibration, computational fiber artifact removal, and light-field pipeline
US10603001B2 (en) * 2015-07-01 2020-03-31 General Electric Company Energy modulated luminescence tomography
JP6553967B2 (ja) * 2015-07-14 2019-07-31 株式会社ミツトヨ 瞬時位相シフト干渉計
US10217018B2 (en) * 2015-09-15 2019-02-26 Mitsubishi Electric Research Laboratories, Inc. System and method for processing images using online tensor robust principal component analysis
EP3258211B1 (en) * 2016-06-17 2023-12-13 Hexagon Technology Center GmbH Determining object reflection properties with respect to particular optical measurement
CN106251398A (zh) * 2016-08-05 2016-12-21 四川大学 一种图像重建方法和装置
JP6766995B2 (ja) * 2016-11-09 2020-10-14 株式会社ミツトヨ 位相シフト干渉計
CN106780645B (zh) * 2016-11-28 2020-02-14 四川大学 动态mri图像重建方法及装置
CN106846268B (zh) * 2017-01-04 2019-09-03 温州大学 一种高斯-脉冲混合图像噪声去除方法
JP7257162B2 (ja) * 2019-02-08 2023-04-13 株式会社キーエンス 検査装置

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2000082654A (ja) * 1998-09-03 2000-03-21 Canon Inc 面位置検出装置及びそれを用いたデバイスの製造方法
JP2006105983A (ja) * 2004-09-30 2006-04-20 General Electric Co <Ge> 物体の形状測定方法および装置
JP2015158427A (ja) * 2014-02-24 2015-09-03 株式会社東芝 ３次元変形量計測装置および３次元変形量計測方法

Also Published As

Publication number Publication date
US11788834B2 (en) 2023-10-17
US20240044641A1 (en) 2024-02-08
US20210389124A1 (en) 2021-12-16
CN113396312B (zh) 2024-03-01
KR20210112298A (ko) 2021-09-14
EP3864370A1 (en) 2021-08-18
JP2023073271A (ja) 2023-05-25
JP7242846B2 (ja) 2023-03-20
WO2020076336A1 (en) 2020-04-16
JP2022509732A (ja) 2022-01-24
CN113396312A (zh) 2021-09-14

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR102635628B1 (ko) 광학적으로 왜곡하는 매체들에서의 표면 특성들을 측정하기 위한 방법
JP4328349B2 (ja) 残留応力測定方法及び装置
US8792707B2 (en) Phase analysis measurement apparatus and method
US8422822B2 (en) Fourier transform deflectometry system and method
RU2523092C2 (ru) Способ и устройство для измерения геометрии профиля сферически изогнутых, в частности, цилиндрических тел
KR101877480B1 (ko) 도막 두께 분포 시각화 방법 및 이를 위한 능동형 열화상 장치
Li et al. Investigation of noise in surface topography measurement using structured illumination microscopy
Bernabeu et al. Geometrical model for wire optical diffraction selected by experimental statistical analysis
JP3781438B2 (ja) ３次元表面形状測定装置
Schoenleber et al. Fast and flexible shape control with adaptive LCD fringe masks
CN113628136B (zh) 一种高动态范围激光散斑数字图像相关变形测量方法
CN205383999U (zh) 物体平整度光学检测系统
JP2021081222A (ja) 測定装置及び測定方法
Metzner et al. Evaluation of reflection properties of sheet bulk metal formed parts by pixel wise analysis of camera images provided for triangulation measurement
Laux et al. Surface roughness measurement of large areas with high spatial resolution by spectral speckle correlation
Palero et al. Holographic interferometry versus stereoscopic PIV for measuring out-of-plane velocity fields in confined flows
Banerjee Recent advances in digital holography: referenceless holography using transport of intensity and its applications
KRIschKe et al. Laser Line Generators for Light‐sectioning in Rail Inspection: 3D‐Measurement and process control for research and industrial environments
Silvennoinen Sensing of waviness of glossy and rough surface by DOE sensor
Turnbull An Investigation of Structured Light Scanner Calibration Degradation
Marshall Development and evaluation of depth estimation from plenoptic imaging for application in retinal imaging
Monts et al. Demonstration of Quantitative Waste Volume Determination Technique for Hanford Waste Tank Closure ̶ 11139
Wykes et al. Mass transfer measurement using projected fringes
Tiziani Image Analysis for Micro-and Macrostructure Measurement
RU109848U1 (ru) Устройство для получения стереоизображений поверхностей

Legal Events

Date Code Title Description
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant