KR20100054783A - 열류 서모그래피를 이용한 용접 이음매의 자동 검사 방법 - Google Patents

열류 서모그래피를 이용한 용접 이음매의 자동 검사 방법 Download PDF

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KR20100054783A
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크리스토프 도틴게르
피터 스톨즈
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테르모센소리크 게엠베하
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Abstract

열류 서모그래피를 이용한 용접 이음매의 자동 검사 방법에 있어서, 검출 열류(11)의 시간대별 값을 나타내는 특징 벡터(W(N))가 설정된다. 이 특징 벡터(W(N))는 검사 시에, 일련의 열적 이미지로부터, 시험하고자 하는 대상물을 관통하는 최소 열류(Wmin)에 대응하는 제1 특징적 열적 이미지와, 상기 대상물을 관통하는 최대 열류(Wmax)에 대응하는 제2 특징적 열적 이미지를 결정하도록 사용된다. 여기원으로부터 직접 발생한 열류(13)는 이미 소산된 상태이다. 서로 다른 유형의 결함과 관련하여 용접 이음매를 검출하여 평가하기 위하여, 상기 일련의 열적 이미지로부터 선택된 하나의 적당한 열적 이미지가 각각의 유형의 결함을 검출하도록 사용된다. 상기 특징적 열적 이미지는 각각의 경우에 적당한 개개의 열적 이미지를 결정하도록 참조 값으로서의 역할을 한다.

Description

열류 서모그래피를 이용한 용접 이음매의 자동 검사 방법{METHOD FOR THE AUTOMATIC INSPECTION OF A WELDING SEAM USING HEAT FLOW THERMOGRAPHY}
본 발명은 청구항 1의 전제부에 따른 열류 서모그래피를 이용한 용접 이음매 자동 검사 방법에 관한 것이다.
자동차 산업 분야에서는, 전자 빔, 레이저 빔 및 레이저 하이브리드 용접 방법 등과 같은 방사선 보조 연결 방법이 차체의 건조를 위해 광범위하게 사용되고 있다. 지난 몇십 년 동안 특히, 용접 이음매를 포함하는 용접 연결부의 수가 현저하게 증가하였다. 이에 따라, 자동차 산업에서는 용접 이음매의 자동 검사 및 제어를 가능하게 하는 시스템이 절실히 필요한 실정이다.
용접 이음매에는 그 생산 과정에서 다양한 종류의 결함이 발생할 수 있다. 이러한 다양한 종류의 결함의 예를 들자면, 용접 이음매의 길이가 너무 짧거나, 완전 용입 용접(full penetration welding)이 불충분하게 이루어지거나, 균열, 절개부, 홀, 기공 또는 블로우 홀(blow hole)이 발생할 수 있다. 용접 이음매의 신뢰성 있는 검사란, 이와 같은 다양한 종류의 결함을 신뢰성 있게 검출하여 파악할 수 있는 검사를 의미한다.
용접 이음매를 점검하기 위한 일 방법이 제DE 100 04 049 A1호에 공지되어 있다. 이 종래 기술의 방법은 디지털 적외선 카메라의 도움으로 용접 이음매 영역의 열 방사 이미지를 촬영한 다음 이 이미지를 사전에 기록된 참조 이미지와 컴퓨터를 사용하여 비교하는 방식을 취하고 있다. 이러한 비교를 통해 용접 이음매의 품질을 평가하는 것이다. 그러나, 이 방법은 특히, 여러 종류의 결함이 발생하는 경우에는 용접 이음매의 신뢰성 있는 검사를 보장하지 못하는 문제가 있다.
또한, 제DE 103 26 337 B3호에 공지되어 있는 용접 이음매의 자동화된 비파괴 점검 방법의 경우, 용접 이음매를 가열한 다음, 서모그래피 센서가 점검 경로를 따라 이동하면서 점검 경로의 각각의 지점에서 온도 값을 검출하도록 되어 있다. 상기 온도 값으로부터 용접 이음매의 품질을 평가할 수 있으며, 이 경우 온도 값은 용접 이음매의 각각의 위치와 연관된 방식으로 나타내어질 수 있다. 이 방법 또한 마찬가지로, 특히, 여러 종류의 결함이 발생하는 경우에는 용접 이음매의 신뢰성 있는 검사를 보장하지 못하는 문제가 있다.
이에 따라, 본 발명의 목적은 다양한 종류의 결함과 관련하여 용접 이음매의 신뢰성 있는 검출 및 평가를 보장하는, 열류 서모그래피를 이용한 용접 이음매의 자동 검사 방법을 제공하는 것이다.
전술한 바와 같은 목적은 청구항 1의 특징부를 갖춘 방법에 의해 달성된다. 본 발명에 따라 파악된 바에 따르면, 다양한 종류의 결함들은 결함의 종류에 따라 서로 다른 시점에 가장 잘 파악될 수 있다. 이에 따라, 용접 이음매를 조사하는 동안, 일련의 열적 이미지(thermal image) 중 해당 종류의 결함을 가장 잘 볼 수 있는 적어도 하나의 적당한 열적 이미지가 서로 다른 종류의 각각의 결함을 점검하도록 사용된다. 따라서, 각각의 경우에 결함의 종류에 따라 적당한 시점에 용접 이음매의 검출 및 평가가 이루어질 수 있다. 각각의 적당한 열적 이미지의 설정을 위하여, 기록되어 있는 일련의 열적 이미지 중에서 특징적 열적 이미지가 참조 값으로서 사용된다. 이러한 특징적 열적 이미지는 특징 벡터를 사용하여 동적인 방식으로 결정된다. 여기서, 동적인 방식이란, 상기 특징적 열적 이미지가 동일 용접 이음매의 또는 다른 용접 이음매의 일련의 열적 이미지가 각각 새로 기록될 때마다 재결정되는 것을 의미한다. 상기 특징 벡터는 시간대별 검출 열류의 벡터이다. 이것은 특징 벡터가 검출된 일련의 열적 이미지 중 각각의 개별적인 열적 이미지에 대한 열류 값을 포함하고 있음을 의미한다. 열류는 각각의 개별적인 열적 이미지에 대하여 결정되는데, 예를 들어, 시험 영역 내에서 이 시험 영역의 적외선 센서의 모든 픽셀에 걸쳐 평균값을 구하는 방식으로 결정된다. 열류는 열적 이미지의 기록 시간에 따라, 다시 말해, 열적 이미지의 개수에 따라 특징 벡터의 최소 값 및 최대 값을 포함한다. 이것은 특징 벡터에 나타내어진 열류가 용접 재료를 통과하는 열류, 다시 말해 용접 이음매를 구비한 대상물을 통과하는 열류와, 일련의 열적 이미지에서 명백하게 확인된다는 전제 하에 포함되는 여기원(excitatoin source)으로부터의 직접 발생 열류로 구성되어 있다는 사실 때문이다.
제1 특징적 열적 이미지를 결정하기 위하여, 상기 특징 벡터에서 제1 최소 값이 결정되며, 이 제1 최소 값으로부터 용접 재료를 통과하는 열류가 성장하기 시작한다. 이 경우, 여기원으로부터의 분열성 열류가 존재한다는 전제 하에 이러한 분열성 열류는 이미 소산되어 있는 상태이다. 이렇게 해서, 대상물을 통과하는 최소 열류를 갖는 제1 특징적 열적 이미지가 연관된 시간 값을 사용하여, 다시 말해, 연관된 이미지의 개수를 사용하여 생성된다. 또한, 제2 특징적 열적 이미지를 결정하기 위하여, 상기 제1 특징적 열적 이미지보다 시간적으로 이후에 기록된 열적 이미지와 관련하여 특징 벡터의 최대 절대 값이 결정된다. 이 최대 값으로부터 용접 재료를 통과하는 열류가 하락하기 시작하며, 이 경우, 이미 여기원으로부터의 분열성 열류는 소산되어 있는 상태이다. 이렇게 해서, 제2 특징적 열적 이미지가 최대 값과 연관된 시간 값을 사용하여, 다시 말해, 연관된 이미지의 개수를 사용하여 생성된다. 이 제2 특징적 열적 이미지는 대상물을 통과하는 최대 열류를 갖는다. 이에 따라, 상기 두 개의 특징적 열적 이미지로부터 보장되는 바와 같이, 일련의 열적 이미지에서 명백히 확인된다는 전제 하에 포함되는 여기원으로부터의 직접 발생 열류는 이미 소산되어 있는 상태이다. 따라서, 상기 특징적 열적 이미지는 소정의 종류의 결함 각각에 대해 가장 적당한 열적 이미지를 자동적으로 결정하기 위한 신뢰성 있는 참조 값으로서의 역할을 수행할 수 있다. 그 결과, 각각의 종류의 결함에 대하여 해당 종류의 결함을 가장 잘 나타낼 수 있는 가장 적당한 열적 이미지의 사용이 보장됨에 따라 상당히 다양한 종류의 결함에 대한 용접 이음매의 검사가 신뢰성 있게 이루어질 수 있다.
본 발명에 따른 방법은 예를 들어, 하나 이상의 용접 이음매에 의해 상호 연결되는 적어도 두 개의 접합 파트너로 이루어진 대상물에 적용될 수 있다. 상기 접합 파트너는 금속 시트 형태로 설계될 수도 있다.
청구항 2에 따른 방법은 특히, 필요한 길이 및/또는 폭을 유지하여야 하는 등과 같은 기하학적 결함과 관련하여, 용접 이음매의 신뢰성 있는 검출 및 평가를 보장한다. 제2 특징적 열적 이미지가 대상물을 통과하는 최대 열류를 나타냄에 따라, 이러한 열적 이미지 상에 기초하여 용접 이음매가 예를 들어, 길이 및/또는 폭과 같은 기하학적 치수와 관련하여 가장 잘 검출 및 평가될 수 있다.
청구항 3에 따르면, 기하학적 결함과 관련하여, 특히, 요구되는 길이 및/또는 폭의 유지 관리와 관련하여 용접 이음매의 신뢰성 있는 검출 및 평가가 보장된다. 용접 후 여전히 뜨거운 상태의 대상물의 경우에, 적당한 최종 결과 이미지를 사용함으로써 기하학적 결함과 관련한 용접 이음매의 검출 및 평가가 보다 향상된 신뢰도로 이루어질 수 있다. 이러한 최종 결과 이미지는 시작 이미지를 결정함으로써 어떠한 방해 없이 생성될 수 있는데, 이것은 제1 특징적 열적 이미지와 제2 특징적 열적 이미지의 사이에서 시작 이미지를 결정함으로써 일련의 적당한 열적 이미지 중 일부 이미지, 즉 일련의 일부 이미지에는 여기원으로부터 직접 발생한 어떠한 열류도 포함되어 있지 않음이 보장된다는 것을 의미한다. 이를 위해, 최종 결과 이미지의 결정을 통해 상기 일련의 이미지 중 일부 이미지의 신뢰성 있는 경계 획정이 어떠한 방해 없이 이루어지는 것이 보장되는 방식으로 분리 인자가 결정된다. 시작 이미지는 특징 벡터를 사용하여 동적인 방식으로 결정된다. 이것은 각각의 새로 기록되는 일련의 열적 이미지에 대하여 시작 이미지가 재결정되는 것을 의미한다. 이렇게 해서 얻어진 결과 이미지는 예를 들어, 진폭 또는 위상 이미지와 같은 상당히 다양한 종류의 이미지일 수도 있다. 상기와 같은 진폭 및 위상 이미지의 획득 방법은 일반적으로 공지되어 있으며 본 발명에 참조로써 인용되고 있는 2001년 발표된 존 윌리 앤드 선스, 인코포레이티드(John Wiley & Sons, Inc.)의 제비어 피.브이. 말다그(Xavier P.V.Maldague)의 "비파괴 검사를 위한 적외선 기술의 이론 및 실시(Theory and Practice of Infrared Technology for Non-destructive Testing)"에 개시되어 있다. 진폭 이미지는 기하학적 오차와 관련하여 용접 이음매의 검출 및 평가를 위한 결과 이미지로서 사용되는 것이 바람직하다.
청구항 4에 따르면, 분리 인자를 통해 열류의 잡음 신호와 고강도 신호 사이의 신뢰성 있는 분리를 보장할 수 있다. 이에 따라, 여기원으로부터 직접 발생한 어떠한 열류도 포함되어 있지 않은 상기 일련의 열적 이미지 중 일부 이미지의 신뢰성 있는 분리가 보장된다. 실제로, 1/e2=0.135의 분리 인자가 성공적인 것으로 증명되어 있으며, 특히, e는 오일러(Euler)의 수이다.
청구항 5에 따르면, 일련의 이미지의 길이를 결정함으로써 결과 이미지를 사용하여 용접 이음매의 신뢰성 있는 검출 및 평가를 보장할 수 있다. 일련의 열적 이미지로부터 특징적 열적 이미지와 시작 이미지가 동적인 방식으로 결정됨에 따라, 일련의 이미지 중 일부의 길이가 또한 동적인 방식으로 자동적으로 결정될 수 있다. 동적인 방식이란 상기 일련의 이미지의 길이가 각각의 새로 기록된 일련의 열적 이미지에 대해 재결정되는 것을 의미한다. 이러한 일련의 이미지의 길이는 예를 들어, 시작 이미지와 제2 특징적 열적 이미지 사이의 길이의 두 배가 되도록 선택될 수 있다. 또한, 상기 일련의 이미지의 길이는 예를 들어, 2의 거듭 제곱이면서 특징적 열적 이미지 사이의 길이를 초과하는, 다음으로 가장 큰 길이 값으로 선택될 수 있다. 각각의 경우에, 상기 일련의 이미지 중 일부의 길이는 이들 이미지가 검출된 일련의 열적 이미지를 초과하지 않도록 결정되어야 한다. 이와 같은 방식으로 일련의 이미지의 길이를 결정하여 결과 이미지를 생성하는 방법이, 본 발명에 참조로써 인용되고 있는, 2001년 발표된 존 윌리 앤드 선스, 인코포레이티드의 제비어 피.브이. 말다그의 "비파괴 검사를 위한 적외선 기술의 이론 및 실시"에 개시되어 있다.
청구항 6에 따른 방법은 예를 들어, 홀(hole)과 같은 연속적인 결함과 관련하여 용접 이음매의 신뢰성 있는 검출 및 평가를 보장한다. 용접 재료를 관통하여 계속적으로 나타나는 결함을 검출 및 평가하기 위하여, 제1 특징적 열적 이미지 이전의 마지막 열적 이미지가 사용된다. 이 마지막 열적 이미지는 예를 들어, 일련의 열적 이미지에서 여기원으로부터 직접 발생하는 최대 열류가 명백하게 나타나는 경우에 한하여 그러한 열류의 최대 값을 나타낸다. 이와 같은 연속적인 결함은 상기 열적 이미지 상의 여기원으로부터 직접 발생하는 최대 열류를 기준으로 가장 잘 파악될 수 있다.
청구항 7에 따른 방법은 예를 들어, 용접 이음매 내부에 위치한 기공과 같은 결함의 신뢰성 있는 검출 및 평가를 보장한다. 제1 열류 인자를 사용할 경우, 상기 특징적 열적 이미지들의 사이에 위치하고 있으면서 용접 이음매 내부에서 발생하는 결함의 검출 및 평가에 가장 적합한 열적 이미지가 확실한 방법으로 신뢰성 있게 검출될 수 있다.
청구항 8에 따르면, 용접 이음매의 내부에 위치하는 결함이 이 영역에서의 열류를 약화시킨다는 사실에 근거하여, 실제로 제1 열류 인자가 성공적인 것으로 증명되어 있다.
청구항 9에 따르면, 예를 들어, 균열, 절개부 또는 블로우 홀과 같은 표면 결함과 관련하여 용접 이음매의 신뢰성 있는 검출 및 평가가 보장된다. 상기 특징적 열적 이미지들의 사이에 위치하며 표면 결함을 검출 및 평가하기에 가장 적합한 열적 이미지가 제2 열류 인자를 사용하여 일련의 열적 이미지로부터 확실하면서도 신뢰성 있는 방식으로 선택될 수 있다.
청구항 10에 따르면, 해당 영역에서의 재료의 두께가 얇기 때문에 표면 결함이 열류에 유리한 효과를 미친다는 사실에 근거하여, 실제로 제2 열류 인자가 성공적인 것으로 증명되어 있다.
청구항 11에 따른 방법에 의하면, 이미지 콘텐트와 관련하여 적당한, 이미지 처리에 통상적인 8비트 이미지로의 열적 이미지 또는 결과 이미지의 자동 전환이 가능하다. 이러한 유형의 이미지는 시각적인 제어 또는 추가적인 자동 처리를 위해 사용될 수 있다. 이미지 콘텐트에 따른 이와 같은 적당한 전환 방식을 채용함으로써, 예를 들어, 가장자리, 구조, 형상 및 크기와 같은 특징을 포함하는 이미지 대상물이 전환된 이미지의 배경 상에 정확하게 표시될 수 있다. 이러한 이미지 대상물의 예를 들자면, 용접 이음매 및/또는 상이한 유형의 결함이 있다. 도수 분포도에서 대상물의 강도 영역의 정보와 관계가 있는 부분의 경계를 결정하는 절대 한계 값과, 도수 분포도에서 배경 강도 영역의 정보와 관계가 있는 부분의 경계를 결정하는 절대 한계 값이 개개의 이미지에 관하여 계산된 도수 분포도로부터 동적인 방식으로 결정된다. 여기서, 동적인 방식이란, 상기 절대 한계 값이 전환되는 각각의 이미지에 대하여 재결정됨을 의미한다. 이 경우에, 절대 하한 값은 아래로부터 배경 강도 영역 또는 대상물 강도의 도수 분포도 영역의 개개의 특징적 면적 부분과 교차하며, 절대 상한 값은 위로부터 개개의 특징적 면적 부분과 교차한다. 따라서, 고도의 동적인 열적 이미지 또는 결과 이미지의 콘텐트의, 정보와 관계가 있는, 기초 값(basis)이 검출되어, 상기와 같은 이미지의 동적인 전환에 사용된다. 극한 강도 값 또는 무작위 소음 값을 갖는, 이러한 기초 값의 범위 밖에 위치하는 개별적인 외부 픽셀은 이미지의 동적인 전환에 어떠한 악영향도 미치지 않는다.
청구항 12에 따른 개선점에 의하면 대상물 강도 영역의 정보 관련 부분의 신뢰성 있는 검출이 보장된다. 도수 분포도는 시험하고자 하는 이미지 대상물의 가우스(Gauss)에 따른 정상적인 분포 밀도와, 이미지 배경 및 발생 방해 작용의 조합으로서 간주될 수 있다. 이에 따라, 제1 특징적 면적 부분이 가우스에 따른 정상 분포의 확률 정수 값과 비교될 수 있다. 각각의 경우에, 상기 제1 특징적 면적 부분은 예를 들어, 대상물의 강도 영역에 대응하는 면적의 2.5%에 해당할 수 있으므로, 대상물의 강도 영역의 정보와 관계가 있는 나머지 면적 부분은 95%가 된다. 일반적으로, 제1 특징적 면적 부분은 실험에 의해 결정되며, 예를 들어, 0 내지 0.5의, 특히 0.05 내지 0.4의 범위에 있다.
청구항 13에 따른 개선점에 의하면, 배경 강도 영역의 정보 관련 부분의 신뢰성 있는 검출이 보장된다. 도수 분포도는 시험하고자 하는 이미지 대상물의 가우스(Gauss)에 따른 정상적인 분포 밀도와, 이미지 배경 및 발생 방해 작용의 조합으로서 간주될 수 있다. 이에 따라, 제2 특징적 면적 부분이 가우스에 따른 정상 분포의 확률 정수 값과 비교될 수 있다. 각각의 경우에, 상기 제2 특징적 면적 부분은 예를 들어, 배경 강도 영역에 대응하는 면적의 2.5%에 해당할 수 있으므로, 배경 강도 영역의 정보와 관계가 있는 나머지 면적 부분은 95%가 된다. 일반적으로, 제2 특징적 면적 부분은 실험에 의해 결정되며, 예를 들어, 0 내지 0.5의, 특히 0.05 내지 0.4의 범위에 있다.
청구항 14에 따른 방법에 의하면, 기록되어 있는 열적 이미지 또는 결과 이미지의 정보와 관련된 기초 값의 신뢰성 있는 결정이 가능하다.
청구항 15에 따른 개선점에 의하면, 특징 벡터 및/또는 도수 분포도의 신뢰성 있는 처리 및 평가가 보장된다. 시간대별 기록 열류의 벡터를 나타내는 특징 벡터와 동적인 열적 이미지 또는 결과 이미지의 도수 분포도는 시험 곡선을 형성한다. 적어도 하나의 형태학적 필터를 사용하여 이러한 곡선을 처리함으로써 이러한 방해 요인이 많은 곡선 상의 특징점 또는 특징점 범위의 완벽한 검출 및 정확한 평가가 보장될 수 있다. 이러한 특징점은 예를 들어, 로컬 값 및/또는 절대 최소 값 또는 절대 최대 값이다. 전환점 변환이, 예를 들어, 본 발명에 참조로써 인용되고 있는, 1998년 베를린 소재 스프린저(Springer) 출판사에 의해 발행된, 피에르 솔리에(Pierre Soille)의 저서 "형태학적인 이미지 처리(Morphologische Bildver)"에 개시되어 있는, 형태학적 필터로서 사용될 수 있다.
본 발명의 또 다른 특징, 장점 및 세부 사항이 이하의 첨부 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예에 관한 후술하는 설명을 읽음으로써 보다 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 두 개의 접합 파트너를 연결하는 다양한 유형의 결함을 나타내는 용접 이음매를 도시한 단면도이다.
도 2는 시간대별 기록 열류를 도시한, 특징 벡터의 개략도이다.
도 3은 기록 이미지의 도수 분포도이다.
점검하고자 하는 대상물(1)은 제1 접합 파트너(2)와 제2 접합 파트너(3)로 구성되어 있으며, 이들 파트너는 용접 이음매(4) 형태의 용접 연결부에 의해 서로 연결되어 있다. 상기 접합 파트너(2, 3)는 금속 시트 형태로 구성되어 있다. 용접 이음매(4)는 예를 들어, 전자 빔, 레이저 빔 또는 레이저 하이브리드 용접 방법을 사용하여 생성된 것이다. 용접 공정을 통해 상기 접합 파트너(2, 3)의 재료가 용접 이음매의 영역에서 함께 융착된다. 이하의 설명에서는, 이렇게 해서 얻어진 상기 용접 이음매(4)를 구비한 대상물(1)이 또한 용접 재료로 일컬어진다.
상기 용접 이음매(4)는 다양한 유형의 복수의 결함을 나타낸다. 제1 유형의 결함의 일 예로서, 용접 이음매(4)는 기하학적 결함(5)을 갖추고 있다. 이러한 기하학적 결함(5)은 실제 길이(LI)와 소정의 길이(LS) 사이의 편차이다. 또한, 제2 유형의 결함으로서, 용접 이음매(4)는 용접 이음매(4)를 관통하는 홀 형태의 연속적인 결함(6)을 갖추고 있다. 제3 유형의 결함으로서, 용접 이음매(4)는 기공의 형태로서 나타나며 용접 이음매(4)의 내부에 위치하는 내부 결함(7)을 갖추고 있다. 또한, 제4 유형의 결함으로서, 용접 이음매(4)는 용접 이음매(4)의 표면 상의 절개부의 형태로 나타나는 표면 결함(8)을 갖추고 있다.
여기원(9)과 적외선 센서(10)가 대상물(1)의 양측에 배치되어 있다. 바람직하게는, 적외선 센서(10)는 대상물(1)의 일측, 즉, 레이저 빔이 조사되는 측면에 배치되어 이에 따라 두 개의 접합 파트너(2, 3)의 용접이 이루어지기 시작하는 측면에 배치된다. 대상물(1)과 검사하고자 하는 용접 이음매(4)는 모두 여기원(9)에 의해 여기된다. 열류(11)가 발생하게 되며, 이 열류는 적외선 센서(10)에 의해 서로 연달아 기록되는 일련의 열적 이미지로서 검출된다. 검출 열류(11)는 대상물(1)을 관통하는 열류(12)와, 여기원(9)으로부터 직접 발생하는 열류(13)로 구성되어 있다.
이와 같이 검출된 일련의 열적 이미지를 평가하기 위하여, 산술 유닛(14)이 제공된다. 이 산술 유닛은 여기원(9) 및 적외선 센서(10)와 연결되어 있다.
이하에는, 열류 서모그래피를 사용한 용접 이음매(4)의 자동 검사 방법이 후술된다. 용접 이음매(4)를 구비한 대상물(1)은 예를 들어, 섬광을 발생시키는 여기원(9)에 의해 여기된다. 이러한 여기 작용에 의해 생성되는 열류(11)는 적외선 센서(10)에 의해 기록된 다음 산술 유닛(14)으로 보내져 이곳에서 시험된다.
산술 유닛(14)에서는 시간대별 검출 열류(11)의 특징 벡터(W(N))가 생성된다. 이미지의 개수(N)는 기록된 일련의 이미지로부터의 각각의 열적 이미지와 연관되어 있다. 각각의 열적 이미지에 대하여 열류 값(W)이 계산된다. 이 열류 값(W)은, 예를 들어, 시험 영역의 적외선 센서(10)의 픽셀을 갖춘 이미지 값의 평균 값으로서 얻어진다. 대응하는 열적 이미지의 이미지 개수(N)에 대하여 계산된 열류 값(W)을 플로팅(plotting) 처리함으로써 특징 벡터(W(N))가 생성된다. 이러한 특징 벡터(W(N)가 도 2에 도시되어 있다.
특징 벡터(W(N))는 시간대별 기록 열류(11)의 값이다. 이에 따라, 대상물(1)을 관통하는 열류(12)와 여기원(9)으로부터 직접 발생한 열류(13)가 특징 벡터(W(N))에 나타내어진다.
기록 시간에 따라, 다시 말해, 이미지의 개수(N)에 따라, 특징 벡터(W(N))의 시간대별 열류는 최소 값 및 최대 값을 갖는다. 시험하고자 하는 용접 이음매 및 용접 이음매에 발생한 결함(5, 6, 7, 8)이 결함의 유형에 따라 서로 다른 기록 시점에, 다시 말해, 서로 다른 열적 이미지 상에서 파악될 수 있다. 용접 이음매(4)의 가장 가능성이 높은 검출 및 평가를 보장하기 위하여, 각각의 유형의 결함(5, 6, 7, 8)에 대하여 각각의 경우에 가장 적당한 열적 이미지(TF1 내지 TF4)가 결정된다. 이를 위해, 제1 특징적 열적 이미지(T1)와 제2 특징적 열적 이미지(T2)가 우선 결정된다. 상기 제1 특징적 열적 이미지(T1)는 특징 벡터(W(N))에서 최소 값이 결정되는 방식으로 결정된다. 상기 최소 값으로부터 용접 재료를 관통하는 열류(12)가 성장하기 시작하며, 이 경우, 여기원(9)으로부터의 방해 열류(13)는 이미 소산되어 있는 상태이다. 상기 최소 값은 상기 제1 특징적 열적 이미지(T1)에서 나타나는 대상물(1)을 관통하는 최소 열류 값(Wmin)에 대응한다. 상기 제1 특징적 열적 이미지(T1)는 특징 벡터(W(N))의 도움을 받아 상기 최소 열류 값(Wmin)과 연관된 이미지의 개수(N(T1))로부터 생성된다.
그 후, 특징 벡터(W(N))의 최대 절대 값이 상기 제1 특징적 열적 이미지(T1)에 대하여 나중에 기록된 일련의 열적 이미지와 관련하여 검출된다. 상기 최대 값으로부터, 용접 재료를 관통하는 열류(12)가 하강하기 시작한다. 이에 따라, 상기 제2 특징적 열적 이미지(T2)에서 나타나는 대상물(1)을 관통하는 최대 열류 값(Wmax)이 결정된다. 상기 제2 특징적 열적 이미지(T2)는 재료 벡터(W(N))의 도움을 받아 상기 최대 열류 값(Wmax)과 연관된 이미지의 개수(N(T2))로부터 생성된다.
용접 재료를 관통하는 열류(12)가 최대 절대 값을 나타내며 여기원(9)으로부터 직접 발생한 열류(13)는 이미 소산되어 있는 상태이므로, 상기 제2 특징적 열적 이미지(T2)에 기초하여 제2 용접 이음매(4)가 가장 잘 검출 및 평가될 수 있다. 상기 제2 특징적 열적 이미지(T2) 상에서 제1 유형의 결함인 기하학적 결함(5)이 가장 잘 검출 및 평가될 수 있다. 따라서, 상기 제2 특징적 열적 이미지(T2)는 제1 유형의 결함에 적당한 열적 이미지(TF1)이다.
반면에, 제1 특징적 열적 이미지(T1)보다 먼저 기록되었으며 여기원(9)으로부터 직접 발생한 최대 열류(WAmax)에 대응하는 마지막 열적 이미지 상에서 상기 제2 유형의 결함인 연속적인 결함(6)이 가장 잘 검출 및 평가될 수 있다. 이 열적 이미지는 제2 유형의 결함의 검출 및 평가에 가장 적합하도록 되어 있는 적당한 열적 이미지(TF2)이다. 이 열적 이미지(TF2)는 여기원(9)의 최대 열류(WAmax)와 연관된 이미지의 개수(N(TF2))로부터 생성된다.
제3 유형의 결함을 나타내는 내부 결함(7)을 검출하여 평가하기 위하여, 상기 특징적 열적 이미지들(T1, T2) 사이의 열적 이미지(TF3)가 사용된다. 이 열적 이미지(TF3)는 열류(WF3)에 대응하며, 그 값이 제1 시간 동안의 시간대별 기록 열류(11)의 문턱 값(Winside_thd)(내부 문턱 값)을 초과한다. 이러한 문턱 값(Winside_thd)은 아래의 수학식 1과 같이 나타내어진다.
수학식 1
Figure pct00001
여기서, ξ는 내부 결함(7)이 신뢰성 있게 파악될 수 있도록 하는 제1 열류 인자를 나타낸다. 이 제1 열류 인자(ξ)는 실험적으로 결정되며, 0 내지 1의, 특히 0.6 내지 0.9의 범위에 놓여 있다. 제3 유형의 결함을 검출하여 평가하기에 가장 적합하도록 되어 있는 열적 이미지(TF3)가 열류(WF3)와 연관된 이미지의 개수(N(TF3))로부터 생성된다.
제4 유형의 결함인 표면 결함(8)을 검출하여 평가하기 위하여, 상기 특징적 열적 이미지들(T1, T2) 사이의 열적 이미지(TF4)가 사용된다. 이 열적 이미지(TF4)는 열류(WF4)에 대응하며, 그 값이 제1 시간 동안의 시간대별 기록 열류(11)의 문턱 값(Wsurf_thd)(표면 문턱 값)을 초과한다. 이러한 문턱 값(Wsurf_thd)은 아래의 수학식 2와 같이 나타내어진다.
수학식 2
Figure pct00002
여기서, δ는 표면 결함(8)이 신뢰성 있게 파악될 수 있도록 하는 제2 열류 인자를 나타낸다. 이 제1 열류 인자(δ)는 실험적으로 결정되며, 0 내지 1의, 특히 0.1 내지 0.4의 범위에 놓여 있다. 제4 유형의 결함을 검출하여 평가하기에 가장 적합하도록 되어 있는 열적 이미지(TF4)가 열류(WF4)와 연관된 이미지의 개수(N(TF4))로부터 생성된다.
따라서, 각각의 경우에 적당한 열적 이미지(TF1 내지 TF4)가 동적인 방식으로 결정되어, 다양한 유형의 결함의 검출 및 평가를 위해 제공된다. 상기 특징적 열적 이미지(T1, T2)는 개개의 적당한 열적 이미지(TF1 내지 TF4)를 결정하기 위한 참조 값으로서 사용된다.
변형예로서, 예를 들어, 제1 유형의 결함이 또한 적당한 결과 이미지 상에서 검출되어 평가될 수 있다. 상기 적당한 결과 이미지는 일련의 적당한 열적 이미지 중에서 선택된 일부 일련의 이미지로부터 획득되며, 이들 일련의 일부 이미지는 검출된 일련의 열적 이미지로부터 선택된다. 이러한 일련의 일부 이미지는 시작 이미지(TS)와 일련의 이미지의 길이(NS)로부터 생성된다. 일련의 이미지 중 일부 이미지가 여기원(9)으로부터의 직접 발생 열류(13)를 포함하지 않도록 이들 일련의 이미지 중 일부 이미지를 신뢰성 있는 방식으로 배제시키는 것을 보장하기 위하여, 상기 특징적 열적 이미지들(T1, T2) 사이의 시작 이미지(TS)가 선택된다. 최소 값 이후의 열류(WS)를 갖춘 열적 이미지가 제1 시간 동안의 시간대별 기록 열류(11)의 후술하는 문턱 값(Wstart_thd)(시작 문턱 값)을 초과함에 따라 상기 시작 이미지(TS)가 결정된다. 이러한 문턱 값(Wstart_thd)은 이하의 수학식 3과 같이 나타내어진다.
수학식 3
Figure pct00003
여기서, θ는 분리 인자를 나타낸다. 이 분리 인자(θ)는 실험적으로 결정되며, 0 내지 1의, 특히 0 내지 0.15의 범위에 놓여 있다.
일련의 이미지 중 일부 이미지의 길이(NS)를 동적인 방식으로 결정하기 위하여, 특징적 열적 이미지(T1, T2)와 시작 이미지(TS)를 포함하는, 다수의 이미지 중에서 선택된 참조 값으로서 적어도 두 개의 이미지가 사용된다. 이러한 일부 이미지의 길이(NS)는 예를 들어, 시작 이미지(TS)와 제2 특징적 열적 이미지(T2) 사이의 길이의 두 배가 되도록 선택될 수도 있다. 또한, 일련의 이미지의 길이(NS)는 예를 들어, 2의 거듭 제곱이면서 특징적 열적 이미지(T1, T2) 사이의 길이를 초과하는, 다음으로 가장 큰 길이 값으로 선택될 수 있다. 각각의 경우에, 상기 일련의 일부 이미지의 길이(NS)는 일련의 열적 이미지의 단부가 초과되지 않도록 결정되어야 한다.
진폭 또는 위상 이미지가, 예를 들어, 결과 이미지로서 사용될 수도 있다. 진폭 이미지는 제1 유형의 결함용으로 사용되는 것이 바람직하다. 다양한 유형의 결과 이미지의 계산 방법이, 예를 들어, 본 발명에 참조로써 인용되고 있는, 2001년 발표된 존 윌리 앤드 선스, 인코포레이티드의 제비어 피.브이. 말다그의 "비파괴 검사를 위한 적외선 기술의 이론 및 실시"에 설명되어 있다.
특징 벡터(W(N))의 곡선에 대한 논의가, 예를 들어, 최소 값 및 최대 값 등의 다양한 특징점의 완벽한 분리를 보장하는 형태학적 필터의 도움을 받아 이루어진다. 이에 따라, 특징 벡터(W(N))의 최소 값 및 최대 값 모두가 전체 과정과 독립적으로 결정될 수 있다. 전환점 변환이, 예를 들어, 본 발명에 참조로써 인용되고 있는, 1998년 베를린 소재 스프린저 출판사에 의해 발행된, 피에르 솔리에의 저서 "형태학적인 이미지 처리"에 개시되어 있는, 형태학적 필터로서 사용될 수 있다.
용접 이음매(4)를 검출하여 평가하도록 사용되는 열적 이미지(TF1 내지 TF4)와 결과 이미지의 추가적인 자동 처리 및 시각적인 제어를 위해, 상기 결과 이미지가 이미지 처리에 통상적으로 사용되는 8비트 이미지로 자동적으로 전환된다. 사용된 이미지는 고도의 동적 특성을 갖추고 있다. 도 3에는, 예를 들어, 열적 이미지(TF1 내지 TF4) 중 하나인 고도의 동적 이미지의 도수 분포도(n(I))가 도시되어 있다. 발생 빈도수(n)가 강도(I)와 관련하여 도수 분포도(n(I))로 플로팅 처리되어 있다. 이미지의 도수 분포 곡선(15)은 이미지 대상물(16), 이미지 배경(17) 뿐만 아니라 이미지 상에 존재하는 방해 요인에 대응하는 복수 개의 최대 빈도수를 갖추고 있다.
이미지를 동적인 방식으로 전환하기 위하여, 시험하고자 하는 이미지 대상물(16)에 대응하는 대상물 강도 영역(ΔIobj)과, 이미지 배경(17)에 대응하는 배경 강도 영역(ΔIbgrd)이 우선 결정된다. 이것은, 예를 들어, 도수 분포 곡선(15)의 방해 작용 없는 평가를 보장하는 형태학적 필터의 도움을 받아 수행될 수도 있다. 이러한 형태학적 필터를 사용하는 것이 유리한데, 그 이유는 도수 분포 곡선(15)이 평활한 곡선을 나타내는 것이 아니라, 분리된 형태로 이에 따라 불연속적인 곡선을 나타내기 때문이다. 또한, 도수 분포 곡선(15)은 형태학적 필터를 사용하여 신뢰성 있게 결정될 수 있는 여러 개의 최대 값 및 최소 값을 갖추고 있다. 예를 들어, 형태학적 필터로서 전환점 변환이 사용될 수 있다. 대상물 강도 영역(ΔIobj)으로부터 계산되는 총 면적 콘텐트(Fobj)가 도수 분포 곡선(15)과 강도 축선 사이에 위치한다. 이에 따라, 도수 분포 곡선(15)과 강도 축선 사이에 위치하는 총 면적 콘텐트(Fobj)가 배경 강도 영역(ΔIbgrd)으로부터 계산된다. 그 후, 방해 값 또는 무작위 소음 값을 포함하는 하부 로컬 대상물 강도 영역(ΔIobj_bot)과 상부 로컬 대상물 강도 영역(ΔIobj_top)이 대상물 강도 영역(ΔIobj)에서 검출된다. 각각의 경우에, 이들 로컬 대상물 강도 영역(ΔIobj_bot, ΔIobj_top)은 총 면적 콘텐트(Fobj)의 특징적 면적 부분(Fobj_bot_thd 또는 Fobj_top_thd)을 구비한다. 상기 로컬 대상물 강도 영역(ΔIobj_bot, ΔIobj_top)을 결정하기 위하여, 도수 분포 곡선(15)에서 제1 하한 값(Iobj_bot_thd) 및 제1 상한 값(Iobj_top_thd)이 결정되며, 이들 값은 정보 관련 부분, 다시 말해, 강도 영역(ΔIobj)의 정보 관련 강도 영역(ΔIobj_rel)의 경계를 결정한다. 대상물 강도 영역(ΔIobj_rel)은 이미지 대상물(16)의 정보 관련 기초 값을 형성한다.
배경 강도 영역((ΔIbgrd)의 총 면적 콘텐트(Fbgrd)의 대응하는 제2 특징 면적 부분(Fbgrd_bot_thd 또는 Fbgrd_bot_thd)을 갖춘 하부 로컬 배경 강도 영역(ΔIbgrd_bot)과 상부 로컬 배경 강도 영역(ΔIbgrd_top)이 배경 강도 영역(ΔIbgrd)에 상응하는 방식으로 결정된다. 이를 위해, 정보 관련 부분, 다시 말해, 배경 강도 영역(ΔIbgrd)의 정보 관련 강도 영역(ΔIbgrd_rel)의 경계를 결정하는 제2 하한 값(Ibgrd_bot_thd) 및 제2 상한 값(Ibgrd_top_thd)이 도수 분포 곡선(15)으로부터 상응하는 방식으로 동적으로 결정된다. 따라서, 강도 영역(ΔIbgrd_rel)은 이미지 배경(17)에 대한 정보 관련 기초 값을 형성한다.
특징적 면적 부분(Fbgrd_bot_thd, Fbgrd_top_thd, Fobj_bot_thd, Fobj_top_thd)은, 예를 들어, 각각의 경우에 총 면적 콘텐트(Fbgrd, 또는 Fobj)의 2.5%일 수도 있으므로, 개개의 나머지 면적 콘텐트(Fbgrd_rel, 또는 Fobj_rel)는 각각의 경우에 95%의 면적 부분을 구비한다.
강도 영역(ΔIbgrd_rel, ΔIobj_rel)은 함께 기록 이미지의 콘텐트에 관한 정보 관련 기초 값을 형성한다. 따라서, 이러한 이미지의 적응성 있는 동적인 전환이 이미지 획득 방법과, 시험하고자 하는 이미지 대상물(16) 또는 그 이미지 배경(17)의 크기 및 발생한 방해 작용과 독립적으로 보장된다. 이러한 동적인 전환에 있어서는, 기록 이미지의 콘텐트가 서로 다른 역학 값으로, 특히 8비트 역학 값으로 적절하게 나타내어진다. 이러한 이미지의 동적인 전환을 위한 특정 이미지 문턱 값으로서, 절대 한계 값(Ibgrd_bot_thd, Ibgrd_top_thd, Iobj_bot_thd, Iobj_top_thd)이 사용된다. 시험하고자 하는 이미지의 8비트 이미지로의 전환은 이미지 처리를 위한 서로 다른 표준 방법을 사용하여 기록 이미지의 콘텐트의 정보와 관련된 획득 기초 값을 토대로 실행될 수 있다. 이에 따라, 상기와 같은 전환이 선형적으로, 대수학적 방식으로, 또는 특정 적용 방법에 따라 수행될 수 있다.
본 발명에 따른 방법에 의하면, 용접 이음매(4)의 자동화된, 무접촉 방식의 방해 작용의 영향을 받지 않는 검사가 가능하다. 이러한 검사 방법에서는, 시험하고자 하는 용접 이음매(4)가, 결함의 크기와, 위치 및 유형 그리고 발생한 방해 요인과 독립적으로, 다양한 유형의 결함(5, 6, 7)과 관련하여 명확하게 검출되어 평가될 수 있다. 더욱이, 본 발명에 따른 방법은 산업적인 조건에 맞춰 유연성 있게 신속히 조절될 수 있다.

Claims (15)

  1. a. 용접 이음매(4)를 구비한, 시험하고자 하는 대상물(1)이 제공되며,
    b. 적어도 하나의 여기원(excitation source;9)을 사용하여 상기 대상물(1)이 여기되고, 그리고
    c. 상기 여기원에 의하여 생성되는 열류(11)가 적어도 하나의 적외선 센서(10)를 사용하여 일련의 열적 이미지(thermal image)의 형태로 검출되는, 열류 서모그래피(heat flow thermography)를 이용한 용접 이음매의 자동 검사 방법에 있어서,
    d. 상기 검출된 열류(11)의 시간대별 값인 특징 벡터(W(N))가 생성되며,
    e. 제1 특징적 열적 이미지(T1)가 상기 특징 벡터(W(N))를 사용하여 상기 일련의 열적 이미지로부터 동적인 방식으로 결정되며, 또한 상기 제1 특징적 열적 이미지(T1)는 상기 대상물(1)을 관통하는 최소 열류(Wmin)를 갖추고 있고,
    f. 제2 특징적 열적 이미지(T2)가 상기 특징 벡터(W(N))를 사용하여 상기 일련의 열적 이미지로부터 동적인 방식으로 결정되며, 또한 상기 제2 특징적 열적 이미지(T2)는 상기 대상물(1)을 관통하는 최대 열류(Wmax)를 갖추고 있고,
    g. 상기 여기원(9)으로부터 직접 발생하여 상기 특징적 열적 이미지(T1, T2)로 향하는 열류(13)는, 상기 일련의 열적 이미지로부터 명백히 확인된다는 전제 하에, 이미 소산된 상태이며,
    h. 다양한 유형의 결함(5, 6, 7, 8)과 관련하여 상기 용접 이음매(4)를 검출하여 평가하기 위하여, 상기 일련의 열적 이미지로부터 선택된 적당한 열적 이미지(TF1, TF2, TF3, TF4)가 각기 각각의 유형의 결함에 대하여 사용되며, 상기 특징적 열적 이미지(T1, T2)는 상기 개개의 적당한 열적 이미지(TF1, TF2, TF3, TF4)를 결정하기 위한 참조 값으로서 사용되는 것을 특징으로 하는 열류 서모그래피를 이용한 용접 이음매의 자동 검사 방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 제2 특징적 열적 이미지(T2)는 제1 유형의 결함(5)을 상기 적당한 열적 이미지(TF1)로서 검출하도록 사용되며, 상기 제1 유형의 결함(5)은 용접 이음매(4)의 기하학적 결함인 것을 특징으로 하는 열류 서모그래피를 이용한 용접 이음매의 자동 검사 방법.
  3. 제1항에 있어서, 제1 유형의 결함(5)을 검출하도록 사용되는 시작 이미지(TS)가 후술하는 방식으로 동적인 방식으로 검출되는데,
    a. 상기 시작 이미지(TS)는 상기 제1 특징적 열적 이미지와 제2 특징적 열적 이미지(T1, T2)의 사이에 위치하며, 제1 시간 동안의 시간대별 검출 열류(11)의 제1 문턱 값(Wstart_thd)을 초과하는 열류(Ws)를 갖추고 있고, 상기 제1 문턱 값(Wstart_thd)은 이하의 수학식 1과 같이 나타내어지며,
    수학식 1
    Figure pct00004

    여기서, Wstart_thd은 제1 문턱 값을 의미하며,
    Wmin은 상기 제1 특징적 열적 이미지(T1)에서 나타나는 최소 열류를 의미하고,
    Wmax은 상기 제2 특징적 열적 이미지(T2)에서 나타나는 최대 열류를 의미하며,
    θ는 분리 인자를 위미하고,
    b. 상기 일련의 열적 이미지로부터 선택된 일련의 일부 적당한 열적 이미지가 상기 시작 이미지(TS) 및 일련의 이미지의 길이(NS)로부터 선택되며,
    c. 상기 일련의 일부 이미지로부터 결과 이미지가 획득되고,
    d. 상기 제1 유형의 결함(5)은 상기 용접 이음매(4)의 기하학적 결함이며, 상기 결과 이미지가 이러한 결함을 검출하여 평가하도록 사용되는 것을 특징으로 하는 열류 서모그래피를 이용한 용접 이음매의 자동 검사 방법.
  4. 제3항에 있어서, 상기 분리 인자(θ)는 0 내지 1의 범위, 특히 0.1 내지 0.15의 범위에서 결정되는 것을 특징으로 하는 열류 서모그래피를 이용한 용접 이음매의 자동 검사 방법.
  5. 제3항 또는 제4항에 있어서, 상기 제1 특징적 열적 이미지(T1)와, 상기 제2 특징적 열적 이미지(T2), 그리고 상기 시작 이미지(TS)를 포함하는 다수의 이미지 중에서 적어도 두 개의 이미지가 상기 일련의 이미지의 길이(NS)를 동적인 방식으로 결정하도록 참조 값으로서 사용되는 것을 특징으로 하는 열류 서모그래피를 이용한 용접 이음매의 자동 검사 방법.
  6. 제1항 내지 제5항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 제1 특징적 열적 이미지(T1)보다 먼저 검출되었으며 상기 여기원(9)의 최대 열류(WAmax)를 갖추고 있는 열적 이미지가 제2 유형의 결함(6)을 적당한 열적 이미지(TF2)로서 검출하도록 사용되며, 상기 제2 유형의 결함(5)은 상기 용접 이음매(4)의 연속적인 결함인 것을 특징으로 하는 열류 서모그래피를 이용한 용접 이음매의 자동 검사 방법.
  7. 제1항 내지 제6항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 제1 특징적 열적 이미지 및 제2 특징적 열적 이미지(T1, T2)의 사이에 위치하며 상기 제1 시간 동안의 시간대별 검출 열류(11)의 제2 문턱 값(Winside_thd)을 초과하는 열류(WF3)를 갖추고 있는 열적 이미지가 제3 유형의 결함(7)을 적당한 열적 이미지(TF3)로서 검출하도록 사용되며, 상기 제2 문턱 값(Winside_thd)은 아래의 수학식 2과 같이 나타내어지고,
    수학식 2
    Figure pct00005

    여기서, Winside_thd은 제2 문턱 값을 의미하며,
    Wmin은 상기 제1 특징적 열적 이미지(T1)에서 나타나는 최소 열류를 의미하고,
    Wmax은 상기 제2 특징적 열적 이미지(T2)에서 나타나는 최대 열류를 의미하며,
    ξ는 제1 열류 인자를 의미하고,
    상기 제3 유형의 결함(7)은 상기 용접 이음매(4)의 내부에 위치하는 결함인 것을 특징으로 하는 열류 서모그래피를 이용한 용접 이음매의 자동 검사 방법.
  8. 제7항에 있어서, 상기 제1 열류 인자(ξ)는 0 내지 1의 범위, 특히 0.6 내지 0.9의 범위에서 결정되는 것을 특징으로 하는 열류 서모그래피를 이용한 용접 이음매의 자동 검사 방법.
  9. 제1항 내지 제8항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 제1 특징적 열적 이미지 및 제2 특징적 열적 이미지(T1, T2)의 사이에 위치하며 상기 제1 시간 동안의 시간대별 검출 열류(11)의 제3 문턱 값(Wsurf_thd)을 초과하는 열류(WF4)를 갖추고 있는 열적 이미지가 제4 유형의 결함(8)을 적당한 열적 이미지(TF4)로서 검출하도록 사용되며, 상기 제3 문턱 값(Wsurf_thd)은 아래의 수학식 3과 같이 나타내어지고,
    수학식 3
    Figure pct00006

    여기서, Wsurf_thd은 제3 문턱 값을 의미하며,
    Wmin은 상기 제1 특징적 열적 이미지(T1)에서 나타나는 최소 열류를 의미하고,
    Wmax은 상기 제2 특징적 열적 이미지(T2)에서 나타나는 최대 열류를 의미하며,
    δ는 제2 열류 인자를 의미하고,
    상기 제4 유형의 결함(8)은 상기 용접 이음매(4)의 표면 결함인 것을 특징으로 하는 열류 서모그래피를 이용한 용접 이음매의 자동 검사 방법.
  10. 제9항에 있어서, 상기 제2 열류 인자(δ)는 0 내지 1의 범위, 특히 0.1 내지 0.4의 범위에서 결정되는 것을 특징으로 하는 열류 서모그래피를 이용한 용접 이음매의 자동 검사 방법.
  11. 제1항 내지 제10항 중 어느 한 항에 있어서, 다양한 유형의 결함과 관련하여 상기 용접 이음매(4)를 검출하여 평가하도록 사용되는 상기 이미지(TF1, TF2, TF3, TF4) 중 적어도 하나는 8비트 이미지로 전환되며,
    a. 상기 이미지(TF1, TF2, TF3, TF4)의 도수 분포도(n(I))가 생성되고,
    b. 이미지 대상물(16)에 대응하는, 제1 강도 영역(ΔIobj)의 정보 관련 제1 부분(ΔIobj_rel)이 상기 도수 분포도(n(I))로부터 결정되고,
    i. 제1 하한 값(Iobj_bot_thd)과 제1 상한 값(Iobj_top_thd)이 동적인 방식으로 결정되며, 그리고
    ii. 상기 제1 한계 값(Iobj_bot_thd, Iobj_top_thd)은 상기 제1 강도 영역(ΔIobj)에 대응하는 도수 분포도(n(I))의 면적(Fobj)의 제1 특징적 면적 부분(Fobj_bot_thd, Fobj_top_thd)의 경계를 획정하고,
    c. 이미지 배경(17)에 대응하는, 제2 강도 영역(ΔIbgrd)의 정보 관련 제2 부분(ΔIbgrd_rel)이 상기 도수 분포도(n(I))로부터 결정되고,
    i. 제2 하한 값(Ibgrd_bot_thd)과 제2 상한 값(Ibgrd_top_thd)이 동적인 방식으로 결정되며, 그리고
    ii. 상기 제2 한계 값(Ibgrd_bot_thd, Ibgrd_top_thd)은 상기 제2 강도 영역(ΔIbgrd)에 대응하는 도수 분포도(n(I))의 면적(Fbgrd)의 제2 특징적 면적 부분(Fbgrd_bot_thd, Fbgrd_top_thd)의 경계를 획정하고,
    d. 상기 정보 관련 부분(ΔIobj_rel, ΔIbgrd_rel)이 시험하고자 하는 이미지(TF1, TF2, TF3, TF4)의 8비트 이미지로의 전환을 위한 기초 값으로서 사용되는 것을 특징으로 하는 열류 서모그래피를 이용한 용접 이음매의 자동 검사 방법.
  12. 제11항에 있어서, 상기 제1 강도 영역(ΔIobj)에 대응하는 상기 면적(Fobj)에 관한 상기 제1 특징적 면적 부분(Fobj_bot_thd, Fobj_top_thd)은 0 내지 0.5의 범위, 특히 0.05 내지 0.4의 범위에서 결정되는 것을 특징으로 하는 열류 서모그래피를 이용한 용접 이음매의 자동 검사 방법.
  13. 제11항 또는 제12항에 있어서, 상기 제2 강도 영역(ΔIbgrd)에 대응하는 상기 면적(Fbgrd)에 관한 상기 제2 특징적 면적 부분(Fbgrd_bot_thd, Fbgrd_top_thd)은 0 내지 0.5의 범위, 특히 0.05 내지 0.4의 범위에서 결정되는 것을 특징으로 하는 열류 서모그래피를 이용한 용접 이음매의 자동 검사 방법.
  14. 제11항 내지 제13항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 특징적 면적 부분(Fobj_bot_thd, Fobj_top_thd, Fbgrd_bot_thd, Fbgrd_top_thd)은 서로 독립적으로 결정되는 것을 특징으로 하는 열류 서모그래피를 이용한 용접 이음매의 자동 검사 방법.
  15. 제1항 내지 제14항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 특징 벡터(W(N)) 및/또는 상기 도수 분포도(n(I))는 적어도 하나의 형태학적 필터의 도움을 받아 처리되는 것을 특징으로 하는 열류 서모그래피를 이용한 용접 이음매의 자동 검사 방법.
KR1020107001239A 2007-07-04 2008-07-03 열류 서모그래피를 이용한 용접 이음매의 자동 검사 방법 KR20100054783A (ko)

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