KR20190069435A

KR20190069435A - 워크피스의 컴퓨터 단층 촬영 검사를 위한 시스템의 기능 상태 모니터링 방법

Info

Publication number: KR20190069435A
Application number: KR1020197011231A
Authority: KR
Inventors: 토르슈텐 쇤펠트; 마르쿠스 바르처; 토마스 귄터; 크리스토프 폴리보다; 크리스토프 라인하르트
Original assignee: 볼륨 그래픽스 게엠베하; 피지칼리쉬-테히니쉐 분데스안슈탈트
Priority date: 2016-10-20
Filing date: 2016-10-20
Publication date: 2019-06-19
Also published as: CN109844507A; WO2018072834A1; US11047810B2; JP6802921B2; EP3529600A1; KR102224682B1; US20190265175A1; JP2019533158A; CN109844507B

Abstract

본 발명은 워크피스(104)의 컴퓨터 단층 촬영 검사를 위해 시스템(106)의 기능 상태를 모니터링하기 위한 컴퓨터 구현 방법에 관한 것으로, 워크피스(104)의 컴퓨터 단층 촬영 검사는 상기 워크피스(104)에 대하여 하나 이상의 컴퓨터 단층 촬영 측정들을 수행하는 것을 포함한다. 상기 측정들 각각은 적어도 하나의 측정 변수에 대해 적어도 하나의 측정값을 산출한다. 상기 기능 상태를 모니터링하는 방법은 먼저 하나 이상의 워크피스들(104)에 대한 적어도 두 번의 측정들로부터 적어도 하나의 측정 변수에 대한 측정값들의 선택을 포함한다. 그 후, 상기 적어도 하나의 측정 변수의 선택된 측정값들에 대해 적어도 하나의 변화 정도(degree of variation)뿐만 아니라 상기 적어도 하나의 측정 변수의 측정값들에 대한 적어도 하나의 기준 변화 정도가 결정된다. 그 다음, 상기 적어도 하나의 측정 변수에 대해 상기 적어도 하나의 기준 변화 정도와 상기 적어도 하나의 결정된 변화 정도를 비교함으로써 시스템(106)의 기능 상태가 결정된다.

Description

워크피스의 컴퓨터 단층 촬영 검사를 위한 시스템의 기능 상태 모니터링 방법

본 발명은 청구항 1의 전제부에 따른 워크피스(workpiece)의 컴퓨터 단층 촬영 검사(computed-tomography examination)를 위해 설비의 기능 상태(functional state)를 모니터링하는 방법, 그리고 청구항 14에 따른 대응 장치, 그리고 청구항 15에 따른 컴퓨터 프로그램 제품에 관한 것이다.

컴퓨터 단층 촬영 검사는 알려진 의학적 적용(medical application) 외에도 워크피스의 생산 시 품질 보증 및 재료 검사를 위해 점점 더 많이 사용되고 있다. 이러한 방식으로, 특히, 워크피스의 내부 또는 도달하기 어려운 영역의 비파괴적 검사 그리고 치수 측정이 워크피스에 대해 수행될 수 있다. 그러나, 이 경우에는, 항상, 사용된 컴퓨터 단층 촬영 스캐너에 의해 생성된 스캔 또는 이미지가 실제로 충분한 정확도로 사실(reality)을 재생할 수 있도록 해야 한다. 이와 같이, 예를 들어 설비상의 마모 현상이나 결함으로 인해 스캔 품질이 점차적으로 또는 단기간에 떨어질 수 있다. 따라서, 수집된 데이터의 관련성을 보장하기 위해서는 컴퓨터 단층 촬영 스캐너의 올바른 기능 상태의 모니터링이 필요하다.

지금까지 워크피스에 대한 컴퓨터 단층 촬영 검사를 모니터링하기 위한 다양한 접근법들이 있었다. 제1 접근법은 측정 표준의 사용을 제공한다. 이것은 교정된 시험 시편(calibrated test specimen)을 사용하여 특정 크기에 대한 기준값을 확인한 다음, 시험 시편에 대한 지속적으로 반복되는 측정에서 확인된 측정값들과 비교하는 것을 수반한다. 그러나, 이 경우의 단점은 검사될 많은 기하학 형상들 및 구조들에 대해 도량형으로(metrologically) 적절히 보정된 측정 표준을 생성하는 것이 불가능하거나 경제적이지 않다는 것이다. 따라서, 측정 표준에 의해 규정된 측정 변수들은 검사되는 물체의 생산 품질을 평가하는데 관련된 측정 변수들과 종종 대응하지 않는다. 이러한 첫 번째 모니터링 접근법이 교정된 워크피스를 이용하여 수행된다면, 이 방법은 일반적으로 외부 접근 가능한 기하학 형상으로 제한된다. 왜냐하면, 이러한 기하학 형상들만이 계측에 의해 외부적으로 교정될 수 있기 때문이다. 개별 부품들을 분할하고 보정한 다음, 모니터링을 위해 재조립된 상태의 본체를 사용함으로써 내부 기하학 형상을 캡처하면 현실적으로 다양한 문제가 발생한다. 예를 들어, 이 경우, 분할에 의한 워크피스의 변형의 결과로서 편차가 발생할 수 있으며, 분할 중에 재료 손실의 결과로서 편차가 발생할 수 있으며, 그리고 전체 기하학 형상에 대해 개별 부품들의 빈번하게 요구되는 등록의 결과로서 편차가 발생할 수 있다.

또한, 측정 표준을 사용하여 설비를 모니터링하려면 전류 측정 작업이 중단되어야 하며, 이는 설비 사용의 효율이 최적이 아니라는 것을 의미한다. 이 경우, 일반적으로 설비로 확인된 측정 값들을 적절히 보호하기 위해 측정 표준을 사용하는 설비의 모니터링이 정기적인 시간 간격으로 반복되어야 한다. 특히, 설비를 사용한 측정을 위한 허용 공차가 매우 낮으면, 측정 표준을 사용하는시간에 따른 매우 치밀하게 메시된 모니터링(very close-meshed monitoring)이 필요할 수 있다. 특히, 오류 허용 오차가 낮은 매우 정확한 측정의 경우, 측정 작업을 자주 중단할 수 있으며, 이는 설비 사용 효율이 크게 제한한다.

제2 접근법은 사용되는 설비의 작동 파라미터들이 모니터링되는 것을 포함한다. 작동 파라미터들은 예를 들어 세트포인트 위치 및 그로부터의 편차의 달성과 같은 기계적 파라미터들 또는 전기적 작동 파라미터들(X-선 튜브의 전압 또는 전류)일 수 있다. 대안적으로, 간단한 이미지 파라미터들에 대한 자동화된 테스트가 수행될 수도 있다. 이 경우의 단점은, 특히, 이 모니터링이 그다지 구체적이지 않다는 것이다. 따라서 설비의 오작동에 대한 경고가 너무 일찍 또는 너무 늦게 제공될 수 있다.

마지막으로, 암묵적인 스캔 모니터링은 스캔 결과가 인간 사용자 또는 전문가에 의해 검사되고 평가됨으로써 자주 수행된다. 이 경우 단면 이미지의 "선명도" 또는 표면의 모양은 일반적으로 시각적으로 관찰된다. 그러나, 이러한 방식으로 완전한 CT 스캔을 평가하는데 시간이 많이 소요되기 때문에 이러한 모니터링은 지점들에서나 국부적으로만 수행된다. 이 모니터링의 품질은 숙련자의 능력 및 사전 지식에 크게 의존하며, 예를 들어, 부담(strain), 피로 또는 단순한 시간 부족으로 인해 자연적으로 변화가 있다.

본 발명은 대조적으로 종래 기술의 전술한 단점을 극복하는, 워크피스의 컴퓨터 단층 촬영 검사를 위한 설비의 기능 상태를 모니터링하기 위한 개선된 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.

본 발명의 주요 특징들은 청구항 1의 특징부, 그리고 청구항 14 및 청구항 15에 명시되어 있다. 개선사항들은 청구항 2 내지 청구항 13의 청구대상이다.

제1 양상에서, 본 발명은 워크피스(workpiece)의 컴퓨터 단층 촬영 검사(computed-tomography examination)를 위해 설비의 기능 상태를 모니터링하기 위한 컴퓨터 구현 방법에 관한 것이다. 이 경우, 워크피스의 컴퓨터 단층 촬영 검사는 상기 워크피스에 대한 하나 이상의 컴퓨터 단층 촬영 측정들의 수행을 포함하며, 상기 측정들 각각은 적어도 하나의 측정 변수에 대해 적어도 하나의 측정값을 산출한다. 이 경우, 상기 기능 상태를 모니터링하는 방법은 초기에 하나 이상의 워크피스들에 대한 적어도 두 번의 측정들로부터 적어도 하나의 측정 변수에 대한 측정값들을 선택하는 단계를 포함한다. 상기 적어도 하나의 측정 변수의 선택된 측정값들에 대해 적어도 하나의 산포 크기(scatter measure) 그리고 상기 적어도 하나의 측정 변수의 측정값들에 대한 적어도 하나의 기준 산포 크기(reference scatter measure)가 확인된다. 그 다음, 상기 적어도 하나의 측정 변수에 대해 상기 적어도 하나의 기준 산포 크기와 상기 적어도 하나의 확인된 산포 크기를 비교함으로써 설비의 기능 상태가 확인된다.

이 경우"컴퓨터 단층 촬영 측정(computed-tomography measurement)"은 측정 변수에 대한 측정값들을 확인하기 위한 컴퓨터 단층 촬영 측정 데이터의 평가를 의미하는 것으로 이해되어야 한다. 이 경우, 측정 데이터는 스캔된 워크피스의 적어도 하나의 컴퓨터 단층 촬영 스캔 또는 이미지로부터 획득된다. 따라서, 검사된 워크피스에 대하여 컴퓨터 단층 촬영 스캔의 결과로서 획득된 데이터 기록이 반복적으로 평가되어, 단일 데이터 기록으로부터 하나 이상의 측정 변수들에 대해 하나 이상의 측정값들이 확인되는 것이 전적으로 가능하다. 이에 따라, 다수의 측정들은 반드시 컴퓨터 단층 촬영 설비에 의한 다수의 스캔들을 의미하지는 않는다.

이 경우 "측정 변수"는 특정 차원에서 측정 가능한 또는 비파괴 검사 과정에서 측정 가능한 워크피스의 치수 특성을 의미하는 것으로 이해될 수 있다. 예를 들어, 측정 변수는 워크피스 내의 에지의 방향(위치), 홀의 직경, 워크피스 내의 기공들의 밀도 및/또는 크기 및/또는 방향 등일 수 있다. 그러나 측정 변수는 반드시 워크피스의 치수 특성일 필요는 없다. 오히려, 측정 변수는 스캔에 의해 생성된 워크피스의 이미지가 아니라 스캔 그 자체의 이미지에서 확인된 변수일 수 있다. 예를 들어, 이러한 측정 변수에 대한 측정값들은 또한 스캔 과정에서 생성된 투영 이미지로부터 또는 추정된 물체 표면의 주위의 재구성된 볼륨 데이터로부터 확인될 수도 있다. 그러한 측정 변수들의 예들은 재구성된 볼륨 또는 투영 이미지의 정의된 영역에서의 그레이스케일 값 분포 또는 노이즈 값들일 것이다.

이 경우 스캔을 위해 생성된 투영 이미지들에서 파생된 측정 변수들을 사용하면 스캔의 원시 데이터가 설비의 상태를 평가하는데 사용될 수 있다는 이점이 있다. 반대로, 워크피스의 치수 측정 변수는 초기에는 투영 데이터의 역투영을 통해 검사된 워크피스의 재구성을 필요로 한다. 이는 일반적으로 가능한 한 선명한 이미지를 획득하기 위해 필터를 사용하는 것을 수반한다. 그러나, 이로 인해, 사용된 컴퓨터 단층 촬영 설비의 기능 상태를 평가하는데 유용할 수 있는 정보가 손실된다.

측정 변수는 워크피스에 대한 컴퓨터 단층 촬영 검사에 기초하여 평가되며, 이로써 하나 이상의 수치 값들이 측정값으로서 획득된다. 따라서, 측정값은 예를 들어 길이 크기, 밀도, 또는 워크피스 자체가 아니라 스캔 이미지를 특징짓는 다른 값일 수 있다. 그러나, 측정 변수는 반드시 에지 길이와 같이 직접 측정 가능한 변수일 필요는 없다. 오히려, 측정 변수는 예를 들어 검사되는 워크피스의 특정 영역에서의 평균 표면 품질과 같은 파생 변수일 수 있다. 측정 변수는 특정 영역의 그레이스케일 값일 수 있으며, 또는 스캔의 신호 대 노이즈 비율일 수 있다. 일반적으로, 측정 과정에서 확인된 측정값들은 이 경우 측정들을 서로 비교하는 것을 허용하는 측정 변수를 도출하는데 사용될 수 있다.

본 발명에 따르면, 고려중인 측정 변수에 대한 측정값들에 대한 적어도 하나의 산포 크기는 하나 이상의 워크피스들에 대한 적어도 두 번의 측정들로부터의 측정값들로부터 확인된다. 산포 크기는 측정값들의 분포에 대한 정보를 포함하는 크기일 수 있다. 이와 같이, 산포 크기는 예를 들어 측정값들의 분산, 평균값, 간격(interval) 또는 표준 편차일 수 있다. 또한, 산포 크기는 하나 이상의 추가 측정값들과의 상관관계일 수도 있고, 또는 랜덤 샘플에 대한 최솟값 또는 최댓값을 기술할 수 있다. 산포 크기는 설비의 기능 상태를 결정할 수 있는 특징적인 양을 나타낸다.

그 다음, 이렇게 확인된 산포 크기는 설비의 기능 상태를 확인하기 위해 방법의 추가 과정에서 기준 산포 크기와 비교된다. 이 경우, 기준 산포 크기는 예를 들어 데이터베이스에서 검색될 수 있다. 이전에 설명된 산포 크기와 마찬가지로, 기준 산포 크기도 측정값들의 통계 분포인 크기일 수 있다. 그러나, 기준 산포 크기는 반드시 측정값들로부터 측정되고 결정된 산포와 동일한 종류의 산포 크기일 필요는 없다. 이와 같이, 기준 산포 크기는 예를 들어 허용 가능한 값들의 범위 또는 기준 분산일 수 있는 반면, 측정값들의 산포 크기는 선택된 측정값들의 평균값일 수 있다.

이 경우 설비 상태를 결정하기 위한 통계 변수들의 사용은 사용된 컴퓨터 단층 촬영 스캐너의 기능 능력을 평가할 때 워크피스들의 생산 허용 공차로 인한 변화들이 설비의 기능 상태의 학인의 결과에 영향을 미치지 않거나 아주 작은 영향을 미친다는 이점이 있다. 이와 같이, 예를 들어 평균값이 측정값들에 대한 산포 크기로서 사용될 때, 개별 워크피스들의 통계적 변화들이 평균화된다. 따라서, 측정값들의 체계적 편차(systematic deviation)만으로 설비의 기능 상태를 문제가 있는 것으로 평가할 수 있다.

개별 방법 단계들은 이전에 설명된 순서대로 실행될 필요가 없다. 오히려, 논리적으로 합리적이면 다른 순서도 전적으로 가능하다.

이 경우, 설비의 기능 상태는, 일 실시예에 따라, 적어도 하나의 확인된 산포 크기 및 적어도 하나의 기준 산포 크기 간의 차이가 확인되고, 그리고 상기 확인된 차이가 그 차이에 대한 적어도 하나의 허용 가능한 값 범위와 비교됨으로써 확인될 수 있다. 이 경우 상기 차이가 상기 적어도 하나의 허용 가능한 값 범위를 벗어난다면, 정보가 출력되며, 그 정보는 상기 확인된 차이가 적어도 하나의 값 범위 밖에 있음을 나타낸다.

산포 크기 및 기준 산포 크기 간의 "차이"는 이 경우 예를 들어 두 값들의 차이뿐만 아니라 백분율 편차 등을 의미하는 것으로 이해될 수 있다. 예를 들어, 산포 크기에 의해 정의된 범위가 기준 산포 크기에 의해 정의된 범위와 중첩되는 정도, 즉 교차가 얼마나 큰지를 점검함으로써 차이가 확인될 수도 있다. 이 경우 확인된 차이가 적어도 하나의 허용 가능한 값 범위를 벗어나면, 정보가 출력된다. 이 경우, 정보는 예를 들어 시각적 또는 청각적 경고 신호의 형태로 컴퓨터 단층 촬영 스캐너 자체에 의해 출력되거나, 또는 정보는 디지털 형태로 신호로서 주변 기기에 전송되어 그곳에서 처리될 수 있다. 예를 들어, 정보는 주변 기기로 전달될 때 확인된 편차들 또는 차이들이 기록되는 로그 파일이 생성되게 야기한다. 그 다음, 그러한 로그 파일은 예를 들어 컴퓨터 단층 촬영 스캐너의 유지 관리를 계획하는데 사용될 수 있다.

이 경우, 본 발명에 따르면, 확인된 차이에 대해 다수의 허용 가능한 값 범위가 정의될 수 있다는 것을 명심해야 한다. 예를 들어, 컴퓨터 단층 촬영 스캐너의 기능 상태에 대해 일종의 "상태 신호등(state traffic light)"이 제공될 수 있다. 확인된 차이가 제1 값 범위 내에 있다면, 컴퓨터 단층 촬영 스캐너가 매우 잘 작동하고 있다고 가정하는데, 이는 유지보수를 위한 어떠한 종류의 조치도 필요하지 않으며, 확인된 값들은 의구심(reservation)없이 신뢰될 수 있음을 의미한다. 확인된 차이들이 제1 값 범위를 벗어나지만 여전히 제2 값 범위 내에 있다면, 컴퓨터 단층 촬영 스캐너가 더 이상 최적의 방식으로 작동하지 않지만, 현재 유지 보수를 위한 어떠한 조치도 필요하지 않은 것으로 가정한다. 그러나 이 경우, 예측 가능한 시간에 유지 보수가 필요할 것이라고 가정할 수 있으며, 이는 적절한 유지 보수 계획이 수립됨을 의미한다. 그러나, 확인된 차이가 제1 값 범위 및 제2 값 범위를 벗어난다면, 컴퓨터 단층 촬영 스캐너가 더 이상 충분히 정확한 측정 결과를 제공하지 않으며, 컴퓨터 단층 촬영 스캐너의 유지 보수가 필요하다고 가정할 수 있다. 확인된 차이가 값 범위를 벗어나자마자 출력되는 정보는, 이 경우, 값 범위 또는 남아있는 값 범위들의 표시를 포함한다. 또한, 컴퓨터 단층 촬영 설비가 유효한 측정을 보장하지 않았기 때문에, 출력 정보가 사용되어 추가 생산 또는 사용에 대해 워크피스를 차단할 수 있다.

또한, 출력 정보는 또 다른 실시예에 따라 측정 표준에 의해 모니터링된 설비에 대한 점검을 개시하는데 사용될 수 있다. 그 다음, 측정 표준에 의한 점검은 정보가 출력되도록 유도한 산포 크기들의 확인된 차이가 결함이 있는 컴퓨터 단층 촬영 설비에 의해 실제로 트리거되었는지 여부를 테스트할 수 있다. 그 이유는 검사된 워크피스들의 생산이 예를 들어 과도하게 높은 생산 온도 또는 다른 잘못된 시스템 파라미터들에 의해 초래되는 체계적인 오류(systematic error)의 영향을 받는 것이 전적으로 가능하기 때문이다. 또한 이러한 오류의 원인은 모르는 사이에 발생할 수 있다. 이것은 마찬가지로 고려 중인 측정 변수들에 대한 측정값들의 체계적 편차들을 초래할 것이며, 이는 측정값들로부터 궁극적으로 확인된 산포 크기 및 기준 산포 크기 간의 편차를 초래할 수 있다. 그 다음, 이 편차는 측정 기기의 오작동에 근거한 것으로 잘못 해석될 수 있다. 그러나, 이 잘못된 해석은 측정 표준에 의한 테스트의 결과로 회피될 수 있다.

산포 크기에서의 편차가 잘못된 생산 또는 잘못된 스캔에 의해 초래되는지에 대한 구별 외에, 기술된 실시예는 또한 이에 대한 특정 이유가 측정 결과의 연속적인 평가로부터 추론될 수 있는 경우에만 측정 표준에 의한 일반적으로 복잡한 점검이 수행된다는 이점을 갖는다. 따라서, 측정 표준을 통한 설비의 이전에 설명한 정기적 모니터링은 필요시 모니터링을 생성하기 위해 수정될 수 있다. 따라서, 효과적으로, 측정 표준에 의한 교정을 위한 측정 작업의 중단 횟수는 정기적인 교정에 비해 감소되고 궁극적으로 최적화되어, 설비의 사용 효율이 증가될 수 있다.

정보의 출력의 대안으로서 또는 부가적으로, 이전에 기술된 바와 같이, 추가 실시예에 따르면, 설비의 기능 상태를 확인하기 위해, 측정 변수에 대해 확인된 산포 크기의 시간 특성을 확인하는 단계를 더 포함할 수 있다. 그 다음, 적어도 하나의 기준 산포 크기와 상기 확인된 특성의 비교는 산포 크기와 기준 산포 크기 간의 차이가 그 차이에 대한 적어도 하나의 허용 가능한 값 범위 밖에 있을 시기를 추정한다. 이러한 방식으로, 예를 들어, 컴퓨터 단층 촬영 스캐너에 의한 스캔이, 진행 중인 마모 현상으로 인해, 검사된 워크피스의 품질에 대한 대표적인 설명을 제공하기에 더 이상 정확하지 않게 될 시간에 관한 예측이 가능할 수 있다.

이전에 이미 설명한 바와 같이, 설비의 기능 상태를 확인하는데 사용되는 기준 산포 크기는 예를 들어 데이터베이스에서 검색될 수 있다. 그러나, 대안적으로, 일 실시예에 따르면, 적어도 하나의 기준 산포 크기가 훈련 단계에서 확인될 수 있다. 이 경우, 훈련 단계는 초기에 다수의 워크피스들에 대한 다수의 측정들을 갖는 기준 측정 시리즈로부터 적어도 하나의 측정 변수에 대한 기준 측정값들을 선택하는 단계를 포함한다. 이어서, 상기 적어도 하나의 기준 산포 크기는 상기 기준 측정 시리즈의 적어도 하나의 측정 변수의 상기 선택된 기준 측정값들로부터 확인된다.

이 경우에, 하나 이상의 기준 산포 크기들을 확인하기 위해 그러한 훈련 단계를 사용하면, 방법의 추가 과정에서 분석되고 평가되어야 하는 워크피스들과 동일한 설계의 워크피스들을 사용하여 기준 값들이 확인될 수 있다는 이점이 있다. 이와 같이, 설명된 방법은 워크피스들에 대한 측정들에 의해 쉽게 재현될 수 있고 비교 가능한, 매우 관련 있는 기준 값들 및 기준 산포 크기들을 확인할 수 있다. 또한, 기준 산포 크기들은 워크피스 테스트 과정에서 확인된 측정값들을 사용함으로써 훈련 단계에 의해 확인될 수 있다. 따라서, 별도의 측정 시리즈를 기록하는 것은 전혀 필요하지 않다. 오히려, 현재 워크피스 테스트로부터 측정값들이 사용될 수 있으며, 이로써, 설비의 기능 상태를 모니터링한 결과로 가동 중지 시간이 발생하지 않는다.

이 경우, 추가 실시예에 따르면, 훈련 단계는 워크피스의 컴퓨터 단층 촬영 검사를 위해 설비의 수리 및 재시동 직후에 수행된다. 이 경우, 설비를 수리한 후에, 설비에 의한 스캔이 정확하거나 가능한 한 오류가 거의 없다고 가정된다. 따라서, 훈련 단계에서 확인된 기준 산포 크기들은 가능한 한 정확하다고 간주될 수 있다.

이 경우, 하나 이상의 기준 산포 크기들을 확인하기 위한 전술한 훈련 단계는 규칙적이거나 불규칙적인 시간 간격으로 그리고/또는 특정수의 워크피스들의 검사 후에 반복될 수 있다. 이와 같이, 예를 들어, 훈련 단계는 각각의 경우 50, 100, 또는 200 개의 검사된 워크피스들 후에, 또는 특정 기간 후에, 또는 정의된 시간에 반복될 수 있다. 또한, 훈련 단계의 성능을 규정하는 결합 프로파일들(combined profiles)이 정의될 수도 있다. 이와 같이, 훈련 시간은 예를 들어 어느 경우가 먼저 발생하는지에 따라 200번의 스캔 후에 또는 2시간의 작동 시간 후에 수행되는 것을 규정할 수 있다. 이러한 방식으로, 사용된 컴퓨터 단층 촬영 스캐너의 변화들이 측정값들의 체계적인 변화를 야기할 수 있지만, 컴퓨터 단층 촬영 스캐너의 마모로 인한 것이 아니기 때문에 그러한 변화들을 특히 고려하는 것이 가능하다. 예를 들어, 컴퓨터 단층 촬영 스캐너의 작동은 시간 경과에 따른 시스템 컴포넌트들의 가열을 초래하고, 이는 결국 측정값들의 체계적인 변화를 수반할 수 있다는 것이 예상될 수 있다. 마찬가지로, 설비의 일상적인 운행 중 서로 다른 시간에, 기준 산포 크기들을 확인할 때 훈련 단계의 새로운 성능(fresh performance)에 의해 고려되는 상이한 이용 수준들이 존재할 수 있다. 이 경우, 훈련 단계의 결과는 기준 산포 크기의 완전한 갱신 또는 부분 업데이트일 수 있다.

수행된 스캔들에 대한 추가적인 외부 영향들을 고려하기 위해, 추가 실시예에 따르면, 적어도 하나의 기준 산포 크기가 설비의 환경 파라미터에 의존할 수 있다. 이 경우, "환경 파라미터"는 예를 들어 주위 온도, 시간, 날씨, 설비의 작동 시간 등을 의미하는 것으로 이해될 수 있다. 이 경우, 예를 들어, 반복되는 훈련 단계들은 각각 하나 이상의 기준 산포 크기를 결정할 수 있으며, 환경 파라미터들의 동시 기록은 기준 산포 크기들과 환경 파라미터들 간의 상관관계를 확인할 수 있다. 그 다음, 이러한 상관관계는 계속해서 고려될 수 있으며, 따라서 설비의 마모에 기반하지 않는 측정 데이터의 기록의 체계적인 부정확성을 평가할 수 있다. 따라서, 상이한 세트들의 환경 파라미터들은 일반적인(prevalent) 환경 파라미터들에 따라 설비의 기능 상태를 모니터링하는데 사용되는, 데이터베이스에 그것들을 위해 저장된 기준 산포 크기들을 가질 수 있다. 또한, 환경 파라미터들은 생산시 허용 공차, 생산 기계 운영자들 및 계측 운영과 같은 다른 측면들을 고려할 수 있다.

추가 실시예에서, 상기 측정값들은 상기 검사된 워크피스의 하나 이상의 투영 이미지들로부터 그리고/또는 상기 검사된 워크피스의 투영 이미지들에 의해 생성되는 상기 검사된 워크피스의 3차원 재구성으로부터 확인된다.

사용된 컴퓨터 단층 촬영 스캐닝의 정확한 동작을 지속적으로 보장하기 위해, 추가 실시예에 따르면, 측정값들의 선택을 위해, 선택된 측정값들에 대한 산포 크기의 확인 및 설비의 기능 상태의 확인 각각은 적어도 하나의 워크피스의 검사 후에 반복된다. 예를 들어, 이전에 기술된 발명의 사상에서, 각각의 경우에 5, 10, 50 또는 100 개의 워크피스들 다음에 설비의 기능 상태가 다시 결정될 수 있다. 기능 상태의 결정들의 밀도, 즉 몇 번의 워크피스 테스트 후에 산포 크기들에 기초하는 기능 상태의 결정이 다시 수행되는지 선택할 때, 먼저, 원하는 테스트 밀도를 고려하고 그리고 두 번째로 테스트로 인한 계산 부하를 고려해야 한다. 이러한 두 요소들은 요구사항들 및 사용 가능한 리소스에 따라 서로에 대해 가중되어야 한다. 또한, 이 경우, 테스트의 밀도가 시간이 지남에 따라 일정하지 않고 오히려 외부 파라미터들에 기초하여 달라지도록 할 수 있다. 예를 들어, 테스트 밀도는 설치가 시작된 직후 매우 높고 그리고 작동 시간이 증가함에 따라 초기에 감소하도록 선택될 수 있다. 마찬가지로, 또한, 설비의 긴 작동시간 후에 설비에 결함이 발생하거나 마모되기 쉽기 때문에, 특정 작동 시간 후에 다시 테스트 밀도를 증가시킬 수도 있다. 또한, 테스트 밀도는 주위 온도와 같은 외부 파라미터들에 의존할 수 있고, 또는 적절히 구성된 EDP 시스템을 사용하는 관리자에 의해 단기간에 구체적으로 설정될 수 있다. 후자는, 예를 들어, 측정되거나 테스트되는 측정 변수에 대한 규정된 허용 공차가 변경될 때 또는 워크피스의 허용 공차 활용 레벨이 변경될 때 수행될 수 있다.

추가 실시예에 따르면, 상기 산포 크기의 확인을 위한 측정값들은 바로 연속적인(directly successive) 워크피스들의 측정들로부터 선택된다. 이러한 방식으로, 설비의 상태에 대한 좋은 스냅샷이 제공될 수 있다.

추가 실시예에 따르면, 상기 산포 크기를 확인하는데 사용되는 상기 측정 변수들은 워크피스-특정 측정 변수들을 포함하며, 상기 워크피스-특정 측정 변수들은 특정 종류의 워크피스에서만 확인될 수 있다. 이에 따라, 워크피스-특정 측정 변수는 예를 들어 검사되는 워크피스의 특정 기하학 구조의 치수(dimension) 또는 공간적으로 정확한 방식으로 지정된 워크피스 도메인의 평균 로컬 표면 품질이다. 이 경우, 산포 크기들을 결정하기 위한 워크피스-특정 측정 변수들을 사용하면, 발생하는 변동들이, 예를 들어 테스트된 워크피스들의 품질을 평가하는데 사용될 수도 있는 그러한 측정값들과 정확히 관련된다는 이점이 있다. 이에 따라, 이 실시예에서, 부정확한 측정값들을 야기하거나 더 이상 대표적인 측정값들을 야기하지 않는 설비의 기능 상태의 변화가 측정값들의 불리한 선택 때문에 검출되지 않을 가능성은 매우 적다. 또한, 이러한 워크피스-특정 측정 변수들은 측정 변수와 관련이 없는 설비의 변경으로 인해 설비 오류에 대한 설명이 나오지 않도록 한다. 이에 따라, 모니터링은 보다 효율적이고 보다 경제적이다.

그러나, 실시예들에 따르면, 유사하게, 상기 산포 크기들을 확인하는데 사용될 수 있는 측정 변수들은 워크피스-비특이적(workpiece-aspecific) 측정 변수들을 포함할 수 있으며, 상기 워크피스-비특이적(workpiece-aspecific) 측정 변수들은 상이한 종류의 워크피스들에서 확인될 수 있다. 워크피스-비특이적 측정 변수들은 예를 들어 관련 워크피스 도메인의 랜덤 샘플에 대한 재료 그레이스케일 값들의 가장 안 좋은 신호 대 노이즈 비율일 수 있다. 또한, 예를 들어 표준화된 스크류 홀들(screw hole)과 같은 표준화된 워크피스 부분들의 치수는 워크피스-비특이적 측정 변수를 확인하는데 사용될 수 있다. 이 경우, 워크피스-비특이적 측정 변수들을 사용하면, 하나의 동일한 컴퓨터 단층 촬영 설비를 사용하여 서로 다른 워크피스들이 검사될 수 있고, 그럼에도 불구하고, 서로 다른 워크피스들에 대한 측정으로부터 설비의 기능 상태를 평가할 수 있다는 장점이 있다. 따라서, 수행되는 모니터링의 적용 시나리오는 보다 유연해진다.

추가 실시예에 따르면, 상기 적어도 하나의 산포 크기의 결정을 위해 선택된 측정값들은 측정 변수에 대해 상기 측정값들로부터 확인된 산포 크기가 상기 측정 변수에 대한 기준 산포 크기와 비교될 수 있는 워크피스의 적어도 하나의 정의된 부분 영역으로부터 나온다. 특히, 이 경우, 워크피스에 대한 품질 테스트와 특히 관련이 있는 워크피스의 부분 영역이 선택될 수 있다. 예를 들어, 검사되는 워크피스의 구조적으로 중요한 부분의 기공 밀도가 기준 산포 크기를 위해 사용될 수 있다. 이러한 방식으로, 특히 관련 측정 변수들을 고려하여, 설비의 기능 상태의 변화 또는 악화가 안전하게 감지되는 것을 보장하는 것도 가능하다.

추가 양상에서, 본 발명은 워크피스의 컴퓨터 단층 촬영 검사를 위해 설비의 기능 상태를 모니터링하기 위한 장치에 관한 것으로, 워크피스의 컴퓨터 단층 촬영 검사는 상기 워크피스에 대한 하나 이상의 컴퓨터 단층 촬영 측정들의 수행을 포함하며, 상기 측정들 각각은 적어도 하나의 측정 변수에 대해 적어도 하나의 측정값을 산출한다. 이 경우, 상기 기능 상태를 모니터링하기 위한 장치는 :

하나 이상의 워크피스들에 대한 적어도 두 번의 측정들로부터 적어도 하나의 측정 변수에 대한 측정값들을 선택하도록 설계되며;

상기 적어도 하나의 측정 변수의 선택된 측정값들에 대해 적어도 하나의 산포 크기(scatter measure)를 확인하도록 설계되며;

상기 적어도 하나의 측정 변수의 측정값들에 대한 적어도 하나의 기준 산포 크기(reference scatter measure)를 확인하도록 설계되며; 그리고

상기 적어도 하나의 측정 변수에 대해 상기 적어도 하나의 기준 산포 크기와 상기 적어도 하나의 확인된 산포 크기를 비교함으로써 설비의 기능 상태를 확인하도록 설계된다.

또 다른 양상에서, 본 발명은 컴퓨터상에서 실행될 때 컴퓨터가 전술한 방법을 수행하도록 프롬프트하는 컴퓨터 실행 가능 명령들을 갖는 컴퓨터 프로그램 제품에 관한 것이다.

본 발명의 다른 특징들, 세부 사항 및 이점들은 청구범위의 문구 그리고 도면에 기초한 다음의 예시적 실시예들의 설명으로부터 얻어진다.
도 1은 본 발명에 따른 방법의 적용을 위한 예시적인 생산 환경의 개략도를 도시한다.
도 2는 본 발명에 따른 방법의 흐름도를 도시한다.

도 1은 본 발명에 따른 방법이 적용될 수 있는 환경(100)의 개략도를 도시한다. 환경(100)은 예시적인 방식으로 워크피스(104)를 생산하도록 설계된 제조 설비(102)가 배치되는 생산 환경이다. 제조 설비(102)는 예를 들어 사출 성형 부품을 제조하기 위한 사출 성형 설비일 수 있다. 이렇게 생성된 워크피스(104)는 그 뒤에 워크피스(104)의 컴퓨터 단층 촬영 검사를 위해 설비(106)에 공급된다. 이것은 예를 들어 주행 방향(120)과 함께 예시적인 방식으로 도시된 컨베이어 벨트(118)에 의해 수행될 수 있다. 도시된 설계는 제조 설비(102)에 의해 생성된 워크피스(104)에 대해 인라인 시험(in-line test)을 수행할 수 있다.

설비(106)를 사용하여 수행되는 컴퓨터 단층 촬영 검사는 워크피스(104)가 생산 품질에 대해 검사되는 것을 포함하는 것으로 가정된다. 이 검사에 기초하여, 예를 들어 워크피스(104)가 품질에 대한 최소 요구 조건 세트를 준수하여 판매/분배될 수 있는지 여부, 또는 워크피스(104)가 부적절한 생산 품질로 인해 불량품으로 간주되어야 하는지 여부를 결정할 수 있다. 이를 위해, 설비(106)는 예를 들어 설비(106)와 관련된 EDP 설비(108)에 의해 분석될 수 있는, 검사된 워크피스(104)의 방사선 투영 이미지를 생성하도록 설계된다. 이를 위해, EDP 설비(108)는 적어도 프로세서 수단(110), 메모리 수단(112) 및 디스플레이 수단(114)을 구비하고, 그리고 통신 연결(116)을 통해 설비(106)에 접속된다. 이 경우에 EDP 설비(108)에 의한 분석은 기록된 방사선 투영 이미지들 그리고 방사선 투영 이미지들로부터 재구성된 검사된 워크피스(104)의 묘사들 모두와 관련될 수 있다. 이 경우, 워크피스(104)의 3차원 및 2차원 재구성 모두가 분석에 사용될 수 있다. 통신 연결(116)은 EDP 설비(108)에 측정 데이터를 전송하는데 사용될 수 있으며, 상기 측정 데이터는 그 내부의 메모리 수단(112)에 저장될 수 있고, 그리고/또는 프로세서 수단(110)에 의해 처리될 수 있다.

프로세서 수단(110)은 예를 들어 하나 이상의 단일 코어 또는 멀티 코어 프로세서들일 수 있다. 마찬가지로, 메모리 수단(112)은 임의의 형태의 데이터 메모리일 수 있다. 디스플레이 수단(114)은 예시적인 방식으로 하나 이상의 모니터 및/또는 신호 램프에 의해 제공될 수 있다. 이 경우, EDP 설비(108)는 단지 예시적인 방식으로 응집체 유닛(coherent unit)으로 도시된다. EDP 설비(108)는 당연히 컴퓨터 시스템들의 시스템일 수도 있다. 이 경우 개별 컴퓨터 시스템은 반드시 물리적으로 그룹화될 필요는 없다. 대신, 분산 컴퓨터 시스템은 예를 들어 클라우드 컴퓨팅 사상에서 EDP 설비(108)로 사용될 수 있다.

워크피스의 방사선 투영 이미지들의 분석으로부터 그리고/또는 투영 이미지들로부터의 워크피스(104)의 완전한 2차원 또는 3차원 재구성의 분석으로부터, EDP 시스템(108)은 적절한 소프트웨어를 사용하여 워크피스의 상이한 측정 변수에 대한 측정값들을 확인하도록 설계된다. 예를 들어, 측정 변수는 에지 위치, 평균 표면 품질, 재료 밀도, 기공 밀도 또는 유사한 변수들일 수 있다. 그러나, 측정 변수는 워크피스-비특이적(workpiece-aspecific)일 수도 있으며, 기록된 투영 이미지들의 이미지 품질의 크기(measure)를 나타낼 수 있다. 이러한 측정 변수들에 대해 확인된 측정된 값들은 허용 가능한 값 범위 또는 한계값들에 대해 테스트되고, 그리고 값 범위 및/또는 한계값들과의 일치도는 워크피스(104)가 품질 요구사항에 부합하는지 여부를 결정하는데 사용된다.

컴퓨터 단층 촬영 설비(106)의 작동 중에, 작동은 이전에 기술된 워크피스(104) 검사 및 평가에 영향을 주는 다양한 효과를 초래할 수 있다. 예를 들어, 설비(106)의 작동 기간이 진행됨에 따라, 예를 들어 사용된 X-선 튜브상에 마모 현상이 나타나고, 이는 생성된 투영 이미지 또는 워크피스(104)의 재구성 묘사에 대한 노이즈 값을 증가시키는데 반영된다. 또한, 덜컥거림(jolt) 또는 진동과 같은 기계적 영향으로 인해 컴퓨터-단층 촬영 스캐너의 집속 광학 시스템의 설정이 변경될 수 있으며, 그 결과, 생성된 측정값이 마찬가지로 왜곡된다. 때때로 이러한 효과는 워크피스(104)의 분석을 초래할 수 있으며, 이로써 실제로 이 경우가 아닐지라도 워크피스(104)의 품질이 적절한 것 또는 부적절한 것으로 평가되게 하는 측정값들이 확인된다. 워크피스(104)의 품질이 부적절한 것으로 잘못 평가하면 단지 불량품들의 수가 불필요하게 증가될 뿐이지만, 반대의 경우, 즉 워크피스(104)의 품질이 적절한 것으로 잘못 평가하면, 워크피스 내에 사고 또는 다른 심각한 오작동이 있을 경우, 설치 작업자에 대한 책임 상황이 빠르게 초래될 수 있다. 따라서, 설비(106)에 의해 결정된 측정값들이 대표적(representative)임을 보장하는 것이 항상 필요하다.

이를 위해, EDP 시스템(108)은, 본 발명에 따른 방법에 의해, 워크피스(104)의 확인된 측정값들을 사용하여, 그것의 품질의 평가에 추가하여 설비(106)의 기능 상태의 평가 또는 모니터링을 도출하도록 설계된다.

본 발명에 따른 방법은 흐름도(200)의 형태로 도면에 도시되어 있다. 이 경우에, 제1 방법 단계(202)는 초기에 적어도 하나의 워크피스(104)의 컴퓨터 단층 촬영 이미지가 워크피스(들)(104)에 대한 측정 데이터를 확인하는데 사용되는 것을 포함한다. 이렇게 얻어진 측정 데이터를 평가하는 과정에서, 적어도 하나의 워크피스(104)에 대한 하나 이상의 측정 변수들에 대한 측정값들이 결정된다. 이들은 또한 워크피스(104)의 품질을 평가하는 데에도 사용되는 것과 동일한 측정 변수들일 수 있다. 그러나, 설비(106)의 기능 상태를 모니터링하는 데에만 사용되는 특수 파생 변수들을 정의할 수도 있다.

워크피스(104)의 검사 과정에서 확인된 다수의 측정값들로부터, 설비(106)의 기능 상태를 확인하는데 사용될 것으로 예상되는 한 세트의 측정값들이 단계(204)에서 선택된다. 이것은 예를 들어 가능한 한 높은 모니터링 밀도를 달성하기 위해 바로 연속적인 워크피스들(104)에 대한 측정들로부터의 측정값들이 사용되는 것을 포함할 수 있다. 그러나, 단일 워크피스(104)에 대한 측정들만이 사용될 수도 있다. 또한, 바람직하게는, 가능한 한 낮은 측정 불확실성으로 영향을 받는 측정값들은 기능 상태를 평가하기 위해 사용된다.

이렇게 선택된 측정값들은 단계(206)에서 측정된 값들에 대한 산포 크기(scatter measure)를 확인하는데 사용된다. 산포 크기는 예를 들어 분산(variance), 평균값, 값들의 범위, 최고 또는 최저값 등과 같은 통계적 크기일 수 있다.

측정된 값들의 통계의 가능한 한 양호한 확인을 얻기 위해, 단계(204)에서 충분히 큰 랜덤 샘플을 선택하는 것이 유용하다. 그러나, 이 경우, 지나치게 큰 랜덤 샘플이 높은 수준의 데이터 처리 복잡성을 수반한다는 점도 고려해야 한다. 즉, 이 경우에, 요구사항 및 사용 가능한 리소스들에 따라 트레이드-오프(trade-off)가 발생한다는 점을 고려해야 한다.

워크피스들에 대한 측정들로부터 측정된 값들의 산포 크기 외에, 기준 산포 크기가 단계(208)에서 더 확인된다. 이 경우, 바람직하게는, 기준 산포 크기는 단계(206)에서 산포 크기 또는 산포 크기들을 확인하기 위해 사용되는, 정확히 그 측정 변수의 통계치에 관한 정보를 제공해야 한다. 그러나, 기준 산포 크기의 종류는 반드시 측정된 값들의 산포 크기를 결정하기 위해 선택된 것과 동일한 종류의 통계 정보일 필요가 없다. 이와 같이, 예를 들어, 기준 산포 크기는 특정 측정 변수에 대한 값들의 범위를 나타낼 수 있는 반면, 측정된 값들로부터 확인되는 산포 크기는 측정된 값들의 평균값을 나타낸다. 이 경우, EDP 설비(108)의 메모리 수단(112)이 기준 산포 크기를 저장할 수 있으며, 이로써 기준 산포 크기의 확인은 메모리 수단(112)이 액세스될 것만을 요구하며, 그리고 요구되는 기준 산포 크기가 검색된다.

그러나, 기준 산포 크기들은 별도의 훈련(training) 단계에서 확인될 수도 있다. 이 경우, 측정된 값들은 워크피스들(104)에 대한 측정들로부터 다시 선택되고, 그리고 선택된 측정값들은 기준 산포 크기로서 사용되는 통계적 크기를 결정하는데 사용된다. 이 경우에, 바람직하게는 그러한 훈련 단계는 설비(106)의 수리 후 얼마 지나지 않아 또는 설비(106)의 수리 직후에 수행된다. 왜냐하면, 이 시점에서 설비가 최상의 상태에 있으며 이에 따라 대표적인 결과를 제공한다고 가정할 수 있기 때문이다. 또한, 그러한 훈련 단계의 사용은 설비(106)에 의한 스캔에 기초하여 추후에 품질이 평가될 것으로 예상되는 동일한 워크피스(104)에 대한 측정들로부터의 측정값들을 사용하여 기준 산포 크기들이 확인될 수 있다는 이점을 가질 수 있다. 따라서, 특히, 설비(106)의 기능 상태를 평가하기 위해, 워크피스-특정 측정 변수들이 사용될 수도 있다.

또한, 기준 산포 크기들이 작동 과정에서 반복적으로 확인될 수 있다. 결과적으로, 예를 들어, 기록된 측정값들의 체계적인 드리프트(systematic drift)를 고려하는 것이 가능하며, 그러나 이러한 체계적인 드리프트는 설비(106)의 마모 또는 결함에 기인하지 않는다. 따라서, 하나의 동일한 측정 변수에 대해 상이한 기준 산포 크기들이 존재할 수도 있으며, 이들은 예를 들어 주위 온도, 시간 또는 설비(106)의 작동 시간과 같은 추가 파라미터들에 기초하여 적용된다. 또한, 기준 산포 크기는 다수의 값들로 구성될 수도 있다. 예를 들어, 기준 산포 크기는 특정 측정 변수에 대한 평균값 및 표준 편차를 포함할 수 있다.

기준 산포 크기가 확인된 후에, 이어서, 산포 크기들, 즉 측정값들로부터 확인된 산포 크기와 기준 산포 크기(들)의 비교가 단계(210)에서 발생한다. 이 비교에서, 설비(106)의 기능 상태가 추론된다. 예를 들어, 이는 산포 크기와 기준 산포 크기 간의 차이가 확인되는 것을 포함할 수 있다. 이 경우, "차이"라는 용어의 의미는 사용된 산포 크기들의 종류에 따라 다르다. 산포 크기들이 검사된 홀 직경의 평균값들이라면, 예를 들어, 차이는 두 값들에 대한 차이 형성(difference formation)의 형태로 수학적으로 확인될 수 있다. 이와 같이 확인된 차이가 특정 한계값보다 크다면, 더 이상 설비(106)의 기능 상태가 상기 검사된 측정 변수들에 대한 대표적인 측정값들을 제공할 수 없다고 가정한다. 또한, 평균값들의 예를 유지하기 위해, 차이는 백분율 편차일 수도 있다.

이전에 설명된 한계값과 차이의 비교는 반드시 오직 하나의 한계값에 대해서만 이루어질 필요가 없다. 오히려, 설비(106)의 기능 상태의 점진적인 평가를 허용하는 다수의 한계값들 또는 값들의 범위가 정의될 수도 있다. 이러한 방식으로, 설비(106)에 대한 상태 신호등이 제공될 수 있는데, 이는 예를 들어 설비(106)가 매우 양호하게 작동하는지, 여전히 충분한 정확도로 작동하는지 또는 더 이상 충분한 정확도로 작동하지 않는지 여부를 나타낸다. 이 경우, 설명된 중간 평가 단계는 설비(106)의 사용 계획에 유용할 수 있다.

적절한 기준 산포 크기들과 산포 크기(들)의 비교로부터, 설비(106)의 상태가 대표 결과를 제공하기에 충분한지 또는 유지보수가 필요한지 여부에 관한 결정이 단계(212)에서 이루어진다. 그 다음 설비(106)의 상태가 제대로 되어 있는 것으로 판명되면, 워크피스(104)의 테스트는 변경 없이 계속된다. 한편, 설비(106)의 상태가 더 이상 적합하지 않다고 판명되면, 단계(214)에서 경고가 출력될 수 있다. 가장 단순한 경우에, 경고는 시각적 또는 청각적 신호일 수 있다.

이 시점에서, 설비(106)의 상태 확인은 생성되고 그리고 예를 들어 EDP 시스템(108)의 메모리 수단(112)에 저장되는 설비(106)의 상태를 기술하는 정보가 뒤따를 수도 있다. 이 경우, 예를 들어, 설비(106)의 상태의 시간 특성이 확인될 수 있으며, 이로부터, 결국, 설비(106)가 더 이상 충분한 정확도로 작동하지 않을 시간이 추론(extrapolating)될 수 있다. 이것은 설비(106)를 위해 최적화된 사용 및/또는 유지보수 계획이 생성되도록 한다.

본 발명은 전술한 실시예들 중 하나에 한정되지 않으며, 오히려 다양한 방법으로 수정 가능하다.

청구범위, 설명 및 도면에서 비롯되는 설계 세부사항, 물리적 배치들 및 방법 단계들을 포함한 모든 특징들 및 이점들은 그 자체로 또는 다양한 조합으로 본 발명에 필수적일 수 있다.

100 생산 환경
102 제조 설비
104 워크피스(workpiece)
106 컴퓨터 단층 촬영 설비
108 EDP 설비
110 프로세서 수단
112 메모리 수단
114 디스플레이 수단
116 통신 연결
118 컨베이어 벨트
120 주행 방향

Claims

워크피스(104)의 컴퓨터 단층 촬영 검사를 위해 설비(106)의 기능 상태를 모니터링하기 위한 컴퓨터 구현 방법으로서,
워크피스(104)의 컴퓨터 단층 촬영 검사는 상기 워크피스(104)에 대한 하나 이상의 컴퓨터 단층 촬영 측정들의 수행을 포함하며,
상기 측정들 각각은 적어도 하나의 측정 변수에 대해 적어도 하나의 측정값을 산출하며,
상기 기능 상태를 모니터링하는 방법은 :
하나 이상의 워크피스들(104)에 대한 적어도 두 번의 측정들로부터 적어도 하나의 측정 변수에 대한 측정값들을 선택하는 단계;
상기 적어도 하나의 측정 변수의 선택된 측정값들에 대해 적어도 하나의 산포 크기(scatter measure)를 확인하는 단계;
상기 적어도 하나의 측정 변수의 측정값들에 대한 적어도 하나의 기준 산포 크기(reference scatter measure)를 확인하는 단계; 및
상기 적어도 하나의 측정 변수에 대해 상기 적어도 하나의 기준 산포 크기와 상기 적어도 하나의 확인된 산포 크기를 비교함으로써 설비(106)의 기능 상태를 확인하는 단계를 포함하는, 방법.
청구항 1에 있어서,
상기 설비(106)의 기능 상태를 확인하는 단계는 :
상기 적어도 하나의 확인된 산포 크기 및 상기 적어도 하나의 기준 산포 크기 간의 차이를 확인하는 단계;
확인된 차이를 상기 차이에 대한 적어도 하나의 허용 가능한 값 범위와 비교하는 단계;
상기 차이가 상기 적어도 하나의 허용 가능한 값 범위를 벗어난다면, 정보를 출력하는 단계를 포함하며,
상기 정보는 상기 차이가 적어도 하나의 허용 가능한 값 범위를 벗어남을 나타내는 것을 특징으로 하는 방법.
청구항 1 또는 청구항 2에 있어서,
상기 설비(106)의 기능 상태를 확인하는 단계는 측정 변수에 대한 확인된 산포 크기의 시간 특성의 확인을 포함하며,
상기 확인된 특성과 상기 적어도 하나의 기준 산포 크기의 비교는 상기 산포 크기와 상기 기준 산포 크기 간의 차이가 상기 차이에 대한 적어도 하나의 허용 가능한 값 범위를 벗어나는 때를 추정하는 것을 특징으로 하는 방법.
청구항 1 내지 청구항 3 중 어느 한 항에 있어서,
상기 적어도 하나의 기준 산포 크기는 훈련 단계에서 확인되며,
상기 훈련 단계는 :
다수의 워크피스들(104)에 대한 다수의 측정들을 갖는 기준 측정 시리즈로부터 적어도 하나의 측정 변수에 대한 기준 측정값들을 선택하는 단계;
상기 기준 측정 시리즈의 적어도 하나의 측정 변수의 선택된 기준 측정값들로부터 상기 적어도 하나의 기준 산포 크기를 확인하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
청구항 4에 있어서,
상기 훈련 단계는 워크피스(104)의 컴퓨터 단층 촬영 검사를 위한 설비(106)의 수리 및 재시동 직후 그리고/또는 초기 측정 및 재시동 직후에 수행되는 것을 특징으로 하는 방법.
청구항 4 또는 청구항 5에 있어서,
상기 훈련 단계는 규칙적이거나 불규칙적인 시간 간격으로 그리고/또는 특정 개수의 워크피스의 검사 후에 반복되는 것을 특징으로 하는 방법.
청구항 1 내지 청구항 6 중 어느 한 항에 있어서,
적어도 하나의 기준 산포 크기는 상기 설비(106)의 환경 파라미터에 의존하는 것을 특징으로 하는 방법.
청구항 1 내지 청구항 7 중 어느 한 항에 있어서,
상기 측정값들은 상기 검사된 워크피스(104)의 하나 이상의 투영 이미지들로부터 그리고/또는 상기 검사된 워크피스(104)의 투영 이미지들에 의해 생성되는 상기 검사된 워크피스(104)의 3차원 재구성으로부터 확인되는 것을 특징으로 하는 방법.
청구항 1 내지 청구항 8 중 어느 한 항에 있어서,
상기 측정값들을 선택하는 단계, 상기 선택된 측정값들에 대한 적어도 하나의 산포 크기를 확인하는 단계 및 상기 설비(106)의 기능 상태를 확인하는 단계는 적어도 하나의 워크피스(104)의 검사 후에 각각 반복되는 것을 특징으로 하는 방법.
청구항 1 내지 청구항 9 중 어느 한 항에 있어서,
상기 산포 크기의 확인을 위한 측정값들은 바로 연속적인(directly successive) 워크피스들(104)의 측정들로부터 선택되는 것을 특징으로 하는 방법.
청구항 1 내지 청구항 10 중 어느 한 항에 있어서,
상기 측정 변수들은 워크피스-특정 측정 변수들을 포함하며,
상기 워크피스-특정 측정 변수들은 특정 종류의 워크피스에서만 확인될 수 있는 것을 특징으로 하는 방법.
청구항 1 내지 청구항 11 중 어느 한 항에 있어서,
상기 측정 변수들은 워크피스-비특이적(workpiece-aspecific) 측정 변수들을 포함하며,
상기 워크피스-비특이적(workpiece-aspecific) 측정 변수들은 상이한 종류의 워크피스들에서 확인될 수 있는 것을 특징으로 하는 방법.
청구항 1 내지 청구항 12 중 어느 한 항에 있어서,
상기 산포 크기의 결정을 위해 선택된 측정값들은 측정 변수에 대해 상기 측정값들로부터 확인된 산포 크기가 상기 측정 변수에 대한 기준 산포 크기와 비교될 수 있는 워크피스(104)의 적어도 하나의 정의된 부분 영역으로부터 나오는 것을 특징으로 하는 방법.
워크피스(104)의 컴퓨터 단층 촬영 검사를 위해 설비(106)의 기능 상태를 모니터링하기 위한 장치(108)로서,
워크피스(104)의 컴퓨터 단층 촬영 검사는 상기 워크피스(104)에 대한 하나 이상의 컴퓨터 단층 촬영 측정들의 수행을 포함하며,
상기 측정들 각각은 적어도 하나의 측정 변수에 대해 적어도 하나의 측정값을 산출하며,
상기 기능 상태를 모니터링하기 위한 장치(108)는 :
하나 이상의 워크피스들(104)에 대한 적어도 두 번의 측정들로부터 적어도 하나의 측정 변수에 대한 측정값들을 선택하도록 설계되며;
상기 적어도 하나의 측정 변수의 선택된 측정값들에 대해 적어도 하나의 산포 크기(scatter measure)를 확인하도록 설계되며;
상기 적어도 하나의 측정 변수의 측정값들에 대한 적어도 하나의 기준 산포 크기(reference scatter measure)를 확인하도록 설계되며; 그리고
상기 적어도 하나의 측정 변수에 대해 상기 적어도 하나의 기준 산포 크기와 상기 적어도 하나의 확인된 산포 크기를 비교함으로써 설비(106)의 기능 상태를 확인하도록 설계되는 장치.
컴퓨터상에서 실행될 때 컴퓨터가 청구항 1 내지 청구항 13 중 어느 한 항에 청구된 방법을 수행하도록 프롬프트하는 컴퓨터 실행 가능 명령들을 갖는 컴퓨터 프로그램 제품.