NO340510B1 - Ikke destruktiv testing, spesielt for rør under produksjon eller i ferdig tilstand - Google Patents

Description

Ikke- destruktiv testing, spesielt for rør under produksjon eller i ferdig tilstand

Oppfinnelsen omhandler en ikke-destruktiv testing av materialer, spesielt for rør som er under produksjon.

Det er kjent forskjellige muligheter, som blir ytterligere beskrevet senere, som har en tendens til å bruke nevrale nettverk i sammenheng med ikke-destruktiv testing av materialer. Men disse som nå er i bruk har ikke mulighet til å bli brukt i et industrielt miljø, på utstyr som allerede er i bruk, i sanntid, mens det tillater en klassifikasjon på stedet av defekter i henhold til deres type, på en slik måte at det er mulig å raskt ordne et problem, som oppstår under produksjonsfasen.

Målet med oppfinnelsen er å forbedre situasjonen ved å flytte seg mot et system som: kan bli brukt i et industrielt miljø og kan bli enkelt installert på utstyr som allerede eksisterer i dette miljøet; - kan bli bruk i sanntid, dvs. kan raske diagnoser (ved en hastighet som er rask nok til ikke å senke den totale hastigheten på produksjonen), og - tillate en klassifikasjon av defekter i henhold til deres type for å kunne kjenne deres alvorlighetsgrad og en bestemmelse av den tekniske grunnen for defekten, i tillegg til den raske ordningen av problemet under produksjonsfasen.

I henhold til et innledende aspekt av oppfinnelsen, er en enhet foreslått som danner et driftsverktøy for den ikke-destruktive testingen av rør (eller andre jern eller stålprodukter) under og ved slutten av produksjonen. Et slikt verktøy er ment for å gi en eksakt informasjon om mulige defekter i røret. Sensorer som sender ultralyd er påvirket selektivt i henhold til den valgte tidsstandarden. Feedback-signaler er fanget opp av ultralydsmottakende sensorer som danner et arrangement med en valgt geometri, montert med en ultralydkopling til et rør via et mellomliggende flytende medium. Til slutt, er det generelt sett en relativ rotasjon/translasjonsbevegelse mellom røret og omformerarrangementet.

Det foreslåtte driftsverktøy et består av:

en omformer, med mulighet for å selektivt isolere en digital presentasjon av mulige ekkoer i et valgt tidsvindu, som en funksjon av den relative rotasjons-/translasjonsbevegelsen, og å trekke ut fra dette et bilde av mulige defekter i et rør;

et filter, med mulighet for å bestemme, i bildet, antatte defektsoner, i tillegg til

verdier av hver antatte defekt;

en kombinerer, plassert for å forberede digitale input for den nevrale kretsen, fra et utdrag av bildet som korresponderer til en antatt defektsone, verdier av den antatte defekten i den samme sonen, som kommer fra filteret, og data som fremkommer av sammenhengen;

i det minste en nevralkrets som mottar input fra kombinereren;

et digitalt avgjørelses og alarmtrinn, som drives på bakgrunn av utgangssignalet

fra nevralkretsen, og

- en sorterings- og merkingsrobot, plassert for å separere og merke rør som har blitt rettet seg etter det digitale avgjørelses- og alarmtrinnet.

Oppfinnelsen hører like mye hjemme som en ikke-destruktiv testingsenhet for rør (eller andre jern- og stålprodukter) under eller ved enden av produksjonen, som består av: et arrangement av ultralydsomformere med den valgt geometri, montert i en ultralydskopling til et rør via et mellomliggende væskemedium, med relativ rotasjons-/translasjonsbevegelse mellom røret og omformerarrangementet;

krets for selektivt å påvirke disse omformerelementene i henhold til en valgt

tidsstandard, og for å samle opp feedbacksignalet det fanger, og

- et driftsverktøy som er definert over og som er beskrevet i detalj under.

Et annet aspekt av oppfinnelsen manifesterer seg selv i form av en ikke-destruktiv testingsprosedyre av rør (eller andre jern og stålprodukter) under eller etter en produksjon, som består av følgende trinn:

a. å gi et arrangement av ultralydsomformere med en valgt geometri, montert i en ultralydskopling med et rør via et mellomliggende væskemedium, med relativ rotasjon-/translasjonsbevegelse mellom røret og omformerarrangementet; b. selektiv påvirke disse omformerelementene i henhold til en valgt tidsstandard; c. samle feedbacksignalet de fanger opp, for å selektivt analysere disse feedbacksignalene, for å kunne trekke ut informasjon om hvilke defekter som er i røret.

Den foreslåtte prosedyren består også av følgende trinn:

d. selektivt isolere en digital presentasjon av mulige ekkoer i bestemte tidsvinduer, som en funksjon av den relative rotasjon-/translasjonsbevegelsen, og trekke ut fra dette bildet av mulige defekter i røret;

e. filtrere bilde i henhold til valgte filterkriterier, for å kunne bestemme antatte defektsoner, og verdier av hver antatte defekt;

f. danne digitale inputs for nevralkretsen, fra et utdrag av bildet som korresponderer til en antatt defektsone, verdier av den antatte defekten i den samme sonen, som kommer fra filteret, og dataen som fremkommer av sammenhengen;

g. påføre inngangssignalet som blir dannet til i det minste én nevral krets;

h. digitalt prosessere utgangssignalet fra den nevrale kretsen i henhold til valgte avgjørelseskriterier, for å kunne trekke ut en avgjørelse og/eller en alarm, og i. separere og markere rør som blir betraktet å ikke være i samsvar med trinn h.

Andre aspekter av oppfinnelsen er å bli funnet i det gjenværende av denne patentsøknaden.

Andre karakteristikker og fortrinn med oppfinnelsen vil bli gjort åpenbart ved å studere den detaljerte beskrivelsen som følger og de vedlagte figurene hvor: - Figur 1 er et skjematisk perspektivbilde av et rør med ufullkommenheter eller defekter såkalte referanseufullkommenheter eller referansedefekter; - Figur 2 er et skjematisk sidebilde som illustrerer et eksempel på en installasjon av den roterende hodetestingtypen på et rør som forlater produksjonen; - Figur 3A til 3C er detaljer av forskjellige typer tykkelsesmål og langsgående og transverse defekttestinger; - Figur 4 er en skjematisk visning av elektronikken som er assosiert med en ultralydssensor i en ikke-destruktiv testing i en konvensjonell installasjon; - Figur 5A og 5B er et endebilde og et sidebilde av en bestemt type av ikke-destruktiv testingscelle, normalt kjent som "roterende hode" og vist skjematisk; - Figur 6 viser kompleksiteten av ultralydsbanene som blir møtt i et rør i et enkelt eksempel; - Figur 6A og 6B er skjematiske timingdiagrammer for ultralydsignaler for respektivt en sensor under skjeve forekomster og en sensor under normale (perpendikulære) forekomster: - Figur 7 er en graf som viser en konvensjonell fremstilling av selektiviteten av en testingsinstallasj on; - Figur 8 er et skjematisk visning av elektronikken som er assosiert med ultralydsensorer med ikke-destruktive testinger i et eksempel på en installasjon som har mulighet til å implementere oppfinnelsen; - Figur 8A er et mer detaljert blokkdiagram av deler av figur 8; - Figur 9 er en skjematisk skjermavbildning som viser to digitaliserte ultralydsbilder av potensielle defekter i et rør; - Figur 10A til 10D er skjematiske fremstillinger av forskjellige typer av defekter i henhold til the American Petroleum Institute (API) sin klassifikasjon og som kan utgjøre utgangsdataene fra nevralnettverket som betjener bestemmelsen av typer av defekter; - Figur 11 er et mer detaljert blokkdiagram av deler av figur 8; - Figur 12 er en sekvenstabell som illustrerer prosesseringen av suksessive potensielle defekter i et bilde; - Figur 13 er et blokkdiagram av et system av filtre som kan bli brukt i henhold til oppfinnelsen; - Figur 14 er et blokkdiagram av oppstillingen av et nevralnettverk som betjener bestemmelsen av typen av defekt i et rør; - Figur 15 er et blokkdiagram av oppstillingen av et nevralnettverk som betjener bestemmelsen av graden av dybde av en defekt i et rør; - Figur 16 er et blokkdiagram av nevronmodellen;

- Figur 17 er et eksempel på en elementær nevronoverføringsfunksjon; og

- Figur 18 er det generelle diagrammet av en installering som bruker oppfinnelsen for å detektere defekter ved bruk av forskjellige typer av sensorer.

Figurene inneholder elementer av en fastsatt natur. De kan derfor ikke bare virke for å bedre forstå den foreliggende oppfinnelsen, men kan også bidra til dens definisjon hvis det er nødvendig.

I den resterende delen av testen, kan en ultralydsensor bli referert til uten å bli kjennetegnet som en sensor, eller probe eller omformer, som alle er kjente for en fagmann på området.

Kjente bruk av nevralnettverk

Bruken av nevralnettverkt i tilknytning til ikke-destruktiv testing av materialer har vært tema til et flertall av publikasjoner, de fleste ganske teoretiske som vil bli betraktet nå.

Artikkelen med tittelen"Localization and Shape Classification of Defects using the Finite Element Method and the Neural Networks av ZAOUI, MARCHAND og RAZEK (NDT.NET- AUTGUST 1999, Vol. IV, forkortet nummer 8) formulerer forslag innen dette området. På den annen side, er disse forslagene gjort i sammenheng med aktiviteter i et laboratorium, og bruken beskrevet tillater ikke implementering i en produksjonslinje i et industrielt miljø. Videre blir bare deteksjon av virvelstrømmer behandlet, som ofte ikke er tilstrekkelig.

I artikkelen med tittel "Automatic Detection of Defects in Industrial Ultrasound Images using a Neural Network" av Lawson og Parker(Prox. Of Int. Symposium on Lasers, Optics, and Vision for Productivity in Manufacturing I (Vision Systems: Applications), Juni 1996, Proe. av SPIE vol 2786, sider 37-47 1996), beskriver bruken av bildeprosessering og nevralnettverkt til den såkalte scan TOFD-tolkningen. TOFD (Time of Flight Diffraction) metoden består av å nøyaktig bestemme posisjonen av ultralydsensoren hvor det er mulig å observere en diffraksjon av strålen ved enden av defekter, som tillater etterfølgende dimensjonering av defektene. Denne metoden er vanskelig å tilpasse til eksisterende ikke-destruktive testingsutstyr, spesielt i et industrielt miljø.

Artikkelen med tittelen "Shape Classification of Flaw Indications in 2-Dimensional Ultrasonic Images" av Dunlop og McNab (IEEE Proceedings- Science, Measurement and Technology- Juli 1995- Volum 142, utgivelse 4, sider 304-312) omhandler diagnostisering i forbindelse med korrosjon av rørledninger. Systemet tillater en dyptgående ikke-destruktiv testing og tillater en 3-dimensjonal studie i sanntid. På den annen side er systemet veldig tregt. Dette gjør dets bruk i et industrielt miljø relativt vanskelig.

Artikkelen med tittelen "Application of neuro-fuzzy techniques in oil popelines ultrasonic non-destructive testing" av Ravanbod (NDT &E International 38 (2005), sider 643-653) foreslår at defektdetekteringsalgoritmer kan bli forbedret ved bruk av fuzzy logiske elementer i kombinasjon med nevrale nettverkt. Her igjen omhandler imidlertid teknikken som blir studert inspeksjon av rørledningsdefekter og diagnostisering av korrosjonsdefekter.

DE 4201502C2 beskriver en metode for å lage et signal ment for et nevralnettverk, men gir liten eller ingen informasjon om tolkningen av resultatene, i diagnostiske termer. Videre, nok en gang er det bare deteksjon av virvelstrømmer som blir beskrevet.

Den japanske patentpublikasjonen 11-002626 omhandler detektering av kun langsgående defekter, og omhandler utelukkende virvelstrømmer. Patentpublikasjon nr. 08-110323 begrenser seg selv til studien av frekvensen til signaler som er skaffet til veie ved ultralyd.

Patentpublikasjon nr. 2003-279550 beskriver et program for differensiering mellom en sone kvalifisert som god og en sone kvalifisert som dårlig av et produkt som bruker et nevralnettverk. Dette programmet går ikke videre, og tillater heller ikke klassifiseringen eller lokaliseringen av defekter. Som en konsekvens kan bruken av dette programmet relativt ofte lede til forkasting av deler som ville bli dømt gode hvis resultatet hadde blitt tolket av en menneskelig operatør.

Ikke- destruktiv testing av rør- Dagens tekniske tilstand

Den følgende detaljerte beskrivelsen er gitt hovedsakelig sammenheng med ikke-destruktiv testing av rør idet de forlater produksjon, men dette behøver ikke å være begrensende.

Som indikert i figur 1 kan defektene i rør T bli identifisert i henhold til deres posisjon. Slik at overflatedefekter, interne eller eksterne defekter inkluderende langsgående effekter LD, og rundtgående (eller diagonale eller kryssgående eller transversale) defekter CD og skjeve eller skrå defekter ID; ved forskjellige arrangementer av sensorer, er det gjort et forsøkt på å detektere disse så snart de strekker seg over lengden eller dybden definert i henhold til standardene eller spesifikasjonene, eller kundens ønsker (f.eks. en defekt lengdeverdi nevnt i standarden er en halv tomme eller omtrent 12,7 mm, med en dybde på omtrent 5 % av tykkelsen av produktet som er testet). Defektene "i veggen# er også av interesse, det vil si i massen MD (ikke vist i figur 1), som ofte samsvarer med implikasjoner og delte ender, hvilken oppdagelse er prøvd ved samme tid som målet av tykkelsen. Ultralydstrålen er vist som avvikende i figur 1 for å kunne forklare oppdagelsen av feil. I praksis vil de være ganske konvergerende slik det vil bli sett.

Vanligvis, i ikke-destruktiv testing, ved hjelp av ultralyd, blir en av de følgende tre typene av installasjoner brukt: såkalte "roterende hode" installasjoner, såkalte "roterende rør" installasjoner, og multielementomsluttende sensorinstalleringer, som alle er velkjente for en fagperson innen området. I tilfelle ved bruk av sensorer som drives av elektronisk scanning er den relative rotasjonen av røret eller sensorene reell. Slik det er brukt her dekker uttrykket "relativ rotasjon-/translasjonsbevegelse" mellom røret og omformeroppstillingen dekker det tilfellet hvor den relative rotasjonen er reell.

Figur 2 består den ikke-destruktive testingsmaskinen med roterende hode av en ultralydsenhet, på rett måte såkalt, montert på en vanninnslipning, eller vannboks 100, som f. eks. krysser røret T med en hastighet på v = 0,5 m/sek. Ultralydsensoren eller sonden sender ut langsgående bølger i vannet. En gitt sensor virker f. eks. ved 1 eller noen få MHz. Den blir påvirket gjentatte ganger av pulser med en valgt bølgeform ved en gjentakelsesrate (eller frekvens) på Fr, også kjent som pulsrepetisjonsfrekvens (PRF), som er i størrelsesorden av et fåtall av kHz, eller et titall av kHz, f. eks. 10 kHz.

Videre har en ultralydsomformer: en nærfeltsstråling, som praktisk sett er parallell, i en såkalt Fresnel-sone, som har iboende i seg et antall av forstyrrelser hvilkes bølgelengde langs aksen til strålene er

N= 0,25 å2l%

hvor D er diameteren til den aktive kontaktflaten til omformeren, og X er dens arbeidsbølgelengde, og en fjernfeltsstråling, i en såkalt Fraunhofer-sone, i henhold til avvikende stråle med vinkel 2a, med

sin a = 1,22 A/D

Figurer 3 A, 3B og 3 C representerer sensorer som er laget til å konvergere ved hjelp av konkave (ultralyds)linser, som på det nåværende tidspunkt er brukt i rørapplikasjoner. Frauenhofer-sonen er fortrinnsvis brukt siden det er mindre forstyrrelser her.

Slik sett, for sensorene slik som Pl 1 og Pl2, ultralydsstrålen, som generelt sett er i fokus, strekker seg til i nærheten av et plan som er perpendikulært til aksen til røret T. Deteksjon er derfor merkbart utført i tverrsnitt. Deres roller er som følger: - enten er strålen deres også perpendikulær til aksen til røret T i tverrsnittet, og de tjener til å måle tykkelsen, (f.eks. Pl, Figur 3A); dette er så referert til som "rett sonding"; - eller strålen har en innfallsvinkel på akselen til røret T, i tverrsnittet, og den virker til å detektere langsgående defekter (f.eks. Pl 1, figur 3B). I dette tilfellet er innfallsvinkelen til tverrsnittet fortrinnsvis valgt for å generere kun transversale eller rette ultralydsbølger i røret, med tanke på karakteristikkene til vann/metallgrensesnittet til røret (i prinsippet vann/stål). Generelt sett er det gitt to sensorer Pli og P12 med motstående innfallsvinkel i reaksjon til aksen til røret (figur 2).

Maskinen består også av sensorer slik som P21 og P22, hvilket ultralydsstråle også er i fokus, på den annen side strekker seg til grensen av planet som passerer gjennom aksen av røret, men som har en innfallsvinkel i relasjon til planet som er perpendikulært til aksen til røret T (se sensor P21, figur 3C). I dette tilfellet, er innfallsvinkelen i relasjon til det perpendikulære planet til aksen til røret fortrinnsvis valgt for å generer kun transversale eller rette ultralydsbølger i røret, med tanke på karakteristikken til vann/metallgrensesnittet til røret (i prinsippet vann/metall). Disse sensorene virker for å detektere transversale defekter. Generelt sett er to sensorer gitt, P21 og P22 som har motstående innfallsvinkel i relasjon til det perpendikulære planet til aksene til røret (Figur 2).

Å sjekke for defekter finner generelt sett sted ved fokusering av strålen. Brennpunktet er målt i relasjon til båndet, som samsvarer til det første utgående og returnerende banen til ultralydene i tykkelsen til røret. Slik er sensoren i figur 3 A fokusert halvbånd, mens sensorene i figur 3B og 3C er fokusert ved tre-kvartsbånd. Videre, finner testingen etter eksterne defekter generelt sett sted ved båndet, og for interne defekter ved halvbåndet.

Ta er notert, da det er tiden som kreves for sonden til å ha mulighet til å korrekt motta den returnerende ultralydsbølgen som representerer en mulig defekt. Denne tiden Ta avhenger av summen av følgende to tider;

først og fremst den utgående og returnerende forplantningstiden til langsgående ultralydsbølger, over høyden til vannkolonnen som befinner seg mellom sonden og røret, langs banen til ultralyden; - og for det andre forplantningstiden til transversale ultralydsbølger, som kreves i seg selv for å utføre de ikke-destruktive testingene på røret. Denne tiden avhenger hovedsakelig av valgte antallet av refleksjoner av de transversale bølgene i veggen til røret.

Vanligvis er sondene laget for å rotere rundt aksen til røret ved hjelp av midler som ikke er vist, ved en hastighet T som har en størrelsesorden på flere tusen omdreininger per minutt (600 rpm, f.eks.). Dette tilfellet, også kjent for en fagperson innen området, hvor det er røret som roterer seg mens sonden ikke roterer (såkalt roterende rørinstallasjon), hastigheten til rotasjonen til røret er av størrelsesorden mellom flere titalls eller flere tusentalls av omdreininger per minutt.

En celle er navnet som er gitt til hver sensor - oversendelsesmedium (vann) - rørsammensetning. For en celle må det også bli tatt hensyn til stråleåpningen Od til den detekterende ultralydssonden. En åpning kan bli definert med to komponenter (figur 1) én Odl i tverrsnittet av røret, og en annen Od2 i planet som passerer gjennom aksen til røret og sonden.

Justeringer av installasjonen (som en funksjon av hastighet og rotasjonen, gjennomgangshastigheten, dimensjonene Odl og Od2 og antallet av sonder) bør garantere scanning ved ultralydsstrålen av alle overflater og volum av røret som blir testet.

Det bør bli notert at enkelte standarder eller kundekrav eller spesifikasjoner skriver hva dekningsgraden av de scannede sonene bør være.

Analysetiden Ta er derfor definert ved et kompromiss mellom :

raten (eller frekvensen) til gjentakelsen Fr, også kjent som pulsrepetisjonsfrekvens (PRF); - i tverrsnittet av røret, hastigheten til rotasjonen co, ta i betraktning deteksjonsåpningen Odl til ultralydssonden (med andre ord ta i betraktning rotasjonen til sensorene, komponenten Odl til stråleåpningen må tillate en tid for tilstedeværelsen til defekten foran sensorene som er i det minste lik Ta);

langs røret, hastigheten på gjennomføringen v av denne, ta i betraktning deteksjonsåpningen Od2 av en ultralydssonde, og et antall NFi av sonder dedikert til samme funksjon Fi (som derfor konstituerer en gruppe av sonder), rundt periferien til røret (med andre ord ta i betraktning matehastigheten til røret, komponenten Od2 til stråleåpningen må tillate en tid for tilstedeværelsen av defekten foran sensoren (eller gruppen av sensorer) som er i det minste lik til Ta);

antallet av sonder dedikert til samme rolle (dvs. samme funksjon), og

- tiden bølgen bruker på å forplante seg som definert tidligere.

Vanligvis består maskinen typisk av totalt to sensorer slik som Pl 1, Pl2 for testing for LD-type og muligens ID-type defekter, to sensorer slik som P21, P22 for testing av type CD-defekter, pluss i prinsippet én sensor for type Pl, for å måle tykkelsen på produktet og teste for type MD-defekter. Hver sensor kan faktisk være en gruppe av sensorer som virker sammen slik det vil bli vist senere.

Maskinen har enten separert stimulerings og deteksjonselektronikk assosiert med hver av sensorene. Den består av (figur 4) en 70 pulssender, f.eks. ved 250 Volt, for stimulering av sonde PO montert på vannboksen 100. Som integral del av det ikke-destruktive testingssystemet, mottar ultralydssonde PO, her en sender-mottaker, som følger av stimuleringen. Linjene 700 og 710 sender respektivt stimuleringspulsen og signalet ved terminalene til sonden til en forsterker 73.

Utgangssignalet fra forsterker 73 virker som et display for operatøren og/eller kontroll av en sorteringsrobot med mulighet for separate (nedstrøms) ikke-tilpassede rør.

Fremvisningen er f.eks., vist på et oscilloskop 750, som mottar som et signal utgangssignalet fra forsterkeren 73 og som en tidsbase 752 et signal fra synkroniseringstrinnet 753 som kommer fra senderen 70. En terskelverdi 754 unngår blending av oscilloskopet ved tidspunktet for overføringspulsen.

Et annet utgangssignal fra forsterkeren 73 går til signalprosesseringstrinnet 760. Denne prosesseringen består hovedsakelig av rettinger, utjevninger og filtreringer. Det er fulgt av deteksjons eller utvelgelsesfasen 762, som har mulighet til å isolere signifikante ekkoer på en kjent måte. For deteksjon av defekter, er dette nærværet av et ekko, med sin amplitude eller sin varighet (således også sin energi), som er signifikant, i enkelte tidsvinduer, hovedsakelig halvbånd eller bånd. For deteksjon av tykkelse er det utført en sjekk at avstanden er lik tidsawiket mellom de respektive bunnekkoet korrekt korresponderer til den ønskede tykkelsen til røret. Detekterte avvik i henholdt til disse kriteriene kan bli brukt til å utstede en alarm i 764, og/eller til å kontrollere en sorteringsrobot 766 som fjerner det ikke-sammenhengende røret, og markerer disse som en funksjon av avviket eller avvikene som er oppdaget.

Fysisk i tilfellet ved roterende hodeinstallasjon (figur 5A og 5B), består cellen også av en mekanisk støtte 80, en vannboks 100, som huser en sensorsammensetning PO, med en kopling 701, som kopler sammen linjene 700 og 710 til figur 4. Tre rullende lagre 81 til 83 er f.eks. gitt for å sentrere røret T.

I henhold til kjente metoder (maskiner solgt f.eks. av det tyske firmaet GE NUTRONTK, tidligere NUKEM), består sensorsammensetningen PO av sensorer som roterer tusenvis av ganger per minutt rundt røret. Et antall av sensorer kan også bli brukt distribuert i en ring rundt røret. Ringen består av f.eks. seks sektorer av 128 ultralydsensorer, distribuert rundt periferien. Sensorsektoren har en alternerende liten offset i retningen til aksen til røret. Dette tillater dekking mellom to etterfølgende sensor sektorer i lengderetningen og også reduserer problemene med interferens. Interferens forekommer når en gitt sensor mottar ekkoer pga. an avfyring (ultrasonisk skudd) gjort av en annen sensor.

I tillegg til dette er det en benk (ikke vist) for å guide røret oppstrøms og nedstrøms i den ikke-destruktive testingsstasjonen, for å nøyaktig posisjonere røret som passerer kontinuerlig forbi ultralydsensorene.

Den ikke-destruktive testingen må bli utført rundt hele periferien til røret. Men det er også essensielt at denne testen overvåker den lineære hastigheten v til røret, ved enden av produksjonen. Et kompromiss er derfor inngått mellom den lineære hastigheten v til røret, raten (eller frekvensen) for gjentakelsen Fr, også kjent som pulsrepetisjonsfrekvens (PRF), og analysetiden Ta, den arbeidende åpningen Od til ultralydssonden under deteksjon, og hastigheten på rotasjonen co, antallet av sensorer som utfører samme funksjon og hastigheten på forplantningen av ultralydsbølgene.

Det er også ønskelig hvis den samme installasjonen har muligheten til å jobbe med et vidt spekter av rørdiametre (og også rørtykkelser), som dekker produksjonsområdet. Det er da vanlig å gi flere verdier på rotasjonshastigheten co, og gjentakelsesfrekvenser Fr, også kjent som pulsrepetisjonsfrekvens (PRF),hvilkets verdier er valgt som en funksjon av diameteren til røret som blir behandlet.

Til slutt bør det bli notert at hvilken som helst forandring på produksjonen vil involvere en rejustering av innfallsvinklene til ultralydene til hver sensor på utsiden av røret. Denne delikate operasjonen, som blir utført manuelt, tar på det nåværende tidspunkt rundt en halv time, hvor produksjonen av rør blir stoppet. Slik er forholdene på det nåværende tidspunkt hvor ikke-destruktiv testing ved hjelp av ultralyd av rør eller andre profilerte eller tynnveggede produkter finner sted.

Innenfor fagområdet ikke-destruktiv testing ved hjelp av ultralyd blir følgende terminologi ofte brukt: "scan" betyr en sekvens av relative rør/sensorposisjoner; "inkrementeringer" betyr fremmatingen (som er invers proporsjonal til gjentakelsesfrekvensen, også kjent som pulsrepetisjonsfrekvens (PRF), eller den ultrasoniske avfyringsfrekvensen (skudd)); "Ascan" betyr grafen til den elektriske spenningen målt ved terminalene til ultralydsensoren, med flytid langs x-aksen og elektrisk spenning også referert til som ultralydsamlitude langs y-aksen; "Bscan" betyr et bilde relativt til en gitt verdi av inkrementeringen, med en scan som korresponderer til ultralydsavfyringen (skudd) langs x-aksen og flytiden langs y-aksen, og ved hvert punkt er ultralydsamplituden omformet til en gråskala; - "Ekkodynamikk" betyr en kurve (graf) med en indikasjon langs x-aksen av avfyringen (skudd) av ultralyd, og langs y-aksen den maksimale amplituden som er detektert i en tidsvelgerinnretning til Ascan for den korresponderende avfyringen (skudd); - "Cscan" betyr et bilde med, på x-aksen og y-aksen, den ekvivalente posisjonen i en flat utskytning av punktet (skanneposisjonen) for avfyring (skudd) av ultralydsbølgene og representerende, omformet til gråskala den maksimale ultralydsamplituden for denne avfyringen (skudd) detektert i tidsvelgerinnretningen som blir overveid i Ascan (bildeamplitude). I dette tilfellet et rør, et punkt på x-aksen til Cscan korresponderer til posisjonen på lengden til røret og et punkt på y-aksen til posisjonen på omkretsen til røret. I det tilfellet hvor produktet er flatt, korresponderer et punkt på x-aksen ved Cscan med en posisjon på lengden til det flate produktet og et punkt på y-aksen til posisjonen på bredden på det flate produktet. Figur 6 er et skjematisk langsgående bilde av tverrsnittet til et system som består av en sensor, dennes vannkolonne og røret, og viser forskjellig ultralydsbaner som danner ekkoer. Dette gir en god forståelse av kompleksiteten til disse banene og vanskeligheten ved analyseringen. Figur 6A er en skjematisk amplitude/tidsdiagram til ultralydsignalet ved nivået til en sensor som arbeider med en skrå innfallsvinkel. Fra øyeblikket Texcit som er stimuleringen av sensoren, er det et vannrør interferens ekko ved øyeblikket Tinterf (som også kan bli referer til som TphiExterO). Så er det markering (en vertikal stiplet linje) til øyeblikket Tphilnter som er ultralydsbølgen treffer den indre delen til røret, hvor det reflekteres og brytes, i tillegg er det øyeblikket TphiExterl som er når ultralydsbølgen treffer den ytre delen av røret. Som et resultat av den skrå innfallsvinkelen er det ikke noe betydelig refleksjonsekko som returnerer til sensoren ved Tphilnter ved fraværet av en defekt i dette punktet. Dette gjelder også for TphiExterl. Figur 6B er et skjematisk amplitude/tidsdiagram til ultralydssignalet ved nivået til den sensoren som arbeider under normal innfallsvinkel. Den generelle kronologien til signalet er den samme som for figur 6A (unntatt for en faktor som er assosiert med innfallsvinkelen). På en annen side under normale innfallsvinkler, er det betydelige ekkoer i Tphilnter og i TphiExterl, selv ved fravær av defekter ved punktene til røret det er snakk om.

I ikke-destruktive testingssystemer som blir brukt på det nåværende tidspunkt som blir brukt ved produksjon av rør blir beskrevet ved å etablere et forhold K mellom:

- amplituden As til et signal som kommer fra røret som blir inspisert, og

- amplituden AO til signalet som kommer fra en standardreferanse defekt, for den typen test det dreier seg om. Denne " standardreferanse defekt" er generelt sett definert som et referanserør som bærer en kunstig defekt (f.eks. et Utførelsesform- eller V-formet hakk) med valgte dimensjonelle karakteristikker, f.eks. i samsvar med en ikke-destruktiv testingsstandard og/eller kundens krav.

Den indirekte antakelsen er at denne signalamplituden er proporsjonal med karakteristikkene til defekten, dvs. til dens dybde (DD). Grafen i figur 7 kjent for en fagperson på området se Ikke-destruktiv testingshåndbok statistisk seksjon i volum 7 publisert ved ASNT -American Society for Nondestructive testing) representerer den faktiske distribusjonen K = f(DD). Det viser at i virkeligheten er korrelasjonen veldig dårlig (på størrelse med 0,3 til 0,4 av for ultralydstesting).

Mer spesifikt, i grafen til figur 7, hvis referanseamplituden AO (K=l) er satt til verdien XL (maksimale aksepterte dybden for defekter) ved sentrum for distribusjonen (som i seg selv er sentrert på den skråstilte TDis), det kan bli sett at effektene fortsatt kan bli funnet ved K=0,5 med en dybde DD som er større enn XL. Det følger således for å være på den sikre siden å sette AO til en mye lavere verdi enn XL. Som en konsekvens, ved produksjonen vil rør bli forkastet som uansett faktisk er tilfredsstillende. Dette er desto mer ødeleggende økonomisk idet produksjon av rør involverer stor bruk av ingeniørarbeid og energi.

Søkeren har derfor lagt mye arbeid i å forbedre situasjonen. F

Figur 8 viser en enhet lik den i figur 4, men modifisert for å implementere oppfinnelsen.

Utgangssignalet til forsterkeren 73 er gitt til et trinn 761, som digitaliserer amplituden til signalet som kommer fra forsterkeren 73, og virker på dette digitaliserte signalet. Prosesseringen vil bli beskrevet under med referanse til figur 11. Trinnene 764 og 766 som er funksjonelt like de i figur 8 kan så bli tilbakeholdt. Råsignalet fra sensorene som kan bli sett på oscilloskopet 750 er referert til som en Ascan av fagpersoner innen området. Dette inkluderer ekkoer i henhold til diagrammene definert i figur 6.

Det er ønskelig å utføre bildebehandling av røreffekter ved ultralydsignaler. En beskrivelse følger som forklarer hvordan et bilde blir skaffet.

I praksis blir et bilde skaffet til veie ved å ta hensyn til flere suksessive scanninger av røret av en sensor Px, som under suksessive vinkler som omtrentlig dekker et tverrsnitt av røret. Det er mulig å gjøre dette ved suksessive avfyringer fra en enkelt sensor, som bruker den relative rotasjonen til røret/sensoren.

Ved hjelp av eksempler og uten å være hindrende er det i dette tilfellet her snakk om en installasjon av den såkalte roterende hode-typen.

I figur 8A, er det snakk om en sensor Px, som kan være en av typene Pl, Pil, P12, P21 og P22 som er nevnt over. I det vist eksempelet består denne sensoren Px faktisk av n elementære sensorer Px-1,....Px-i,....,Pxn, som er oppstilt langs den langsgående aksen til røret, og som er målet for en ultralydsavfyring samtidig. I figur 8A, som er mellom de elementære sensorene og utgangsbildene 769A og 769B kan bli betraktet som en omformer.

Ascansignalet fra den første elementære sensor Px-1 er gitt til en forsterker 73-1, fulgt av to parallelle kanaler: som er selektor 761-IA, fulgt av en digitaliserer av linjen 765-1A, og den til selektoren 761-1B, fulgt av digitalisereren til linje 765-1B.

På bakgrunn av den informasjonen som er skaffet til veie i referanserøret passerte forbi, legger operatøren inn i selektor 761-1A informasjonen T1A som korresponderer til en indikasjon på posisjonen og tidsbredden, som tilveiebringer det, som en funksjon av den kjente geometrien til røret, med de stedene hvor han vil finne ekko fra et "indre skall", som relaterer seg til innsiden av røret, f.eks. første ekko Intl i figur 6. Figur 6A viser enda klarere det korresponderende tidsvinduet "Int" rundt Tphilnter.

Lignende, på bakgrunn av informasjon som er skaffet til veie i det referanserøret hadde passert gjennom, ligger operatøren inn i selektoren 761-1B informasjonen T1B som korresponderer til en indikasjon på posisjonen og tidsbredden, som tilveiebringer det, som en funksjon av den kjente geometrien til røret, med tilfeller hvor han vil finne ekko fra et "ytre skall" som relaterer seg til utsiden av ørret, f.eks. det første ekkoet Extl i figur 6. Figur 6A viser enda klarere et korresponderende tidsvindu "Ext" rundt TphiExter.

Diagrammet er repetert for de andre sensorene Px-2, ..., Px-1,... Px-n.

Således virker hver tidsselektor 761 ved hjelp av tidsvinduer som tar til følge øyeblikket for oversendelse av ultralyd, og predefinerte tidsintervaller hvor det kan være forventet å være ekkoer som har med denne selektoren å gjøre. Illustrasjonen i figur 6 viser hvordan det er mulig å definere tidsintervallene som er av interesse, og ta til følge innfallsvinkelen til ultralydsstrålen på røret. I tillegg til diameteren (intern og ekstern) og tykkelsen til røret. Et gitt tidsintervall korresponderer til et gitt ekko ved et gitt punkt på røret, for en gitt relativ posisjon gjennom røret og sensoren.

For forenkling er det antatt her at avfyringsøyeblikket er synkronisert med den relative rotasjonen til røret/sensorene, slik at en elementær sensor alltid virker på den samme langsgående genererte linjen av røret. Utgangssignalet fra denne selektoren gir således en suksesjon av analoge signalsampler som er spredt utover, som hver korresponderer til amplituden til et ekko som er forventet å forekomme i en vegg av røret. Disse samplene av sensor Px-1 (f.eks.) er digitalisert i 765. Synkroniseringen ved overføringen kan være sikret ved hjelp av en link (ikke vist) med oversenderen 70, eller med dennes utløser, synkroniseringskretsen 753, eller dennes tidsbase 752 (figur 8). Displayet 750 kan bli vedlikeholdt hvis det er ønskelig. Systemet kan fungere på et rør som roterer med en omtrentlig konstant hastighet. I dette tilfellet, kan den vinklede hastigheten og foringshastigheten til røret bli målt ved hjelp av en nøyaktig vinkelkoder, f.eks. modell RS 0550168 forsynt av Hengstler company, og et laservelocimeter, f.eks. modell LS V 065 forsynt av bedriften Polytec. Røret kan også ikke være i rotasjon, hvorpå systemet av sensorer roterer. I dette tilfellet, er lasevelocimeteret tilstrekkelig for måling av foringshastigheten til røret, mens hastigheten til rotasjonen til sensorene er kjent ved hjelp av en vinkelkoder.

For en gitt avfyring, gir alle sensorene Px-1 til Px-n en bildelinje som korresponderer til et tverrsnitt til røret. I de andre dimensjonene til bildet, gir en elementær sensor en linje som korresponderer til en genererings linje til røret.

Digitalisererne 765-1 A, 765-2A, ..., 765-iA,..., 765-nA tillater et "internt" bilde 769A som relaterer seg til det indre skallet til røret som blir fylt. Digitalisererne 765-IB, 765-2B..., 765-iB,... 765-nB tillater et "eksternt" bilde 769B som relaterer seg til det ytre skallet til røret (ved utgangssignalet, er varierende streker brukt for å tydeliggjøre diagrammet) som skal bli fylt.

Bildet som er lagret i 769A eller 769B, som er et Cscan som definert over, er gyldig for sensoren eller gruppen av sensorer Px som er tatt til følge. Hvert punkt på dette bildet korresponderer, omstilt til gråskala, til en verdi tegnet fra amplituden til ekkoet pga. refleksjonene fra ultralydsignalet til en mulig defekt i rørsonen som er i betraktning. Denne verdien (referert til ved K i det følgende) kan representere forholdet mellom maksimum amplitude til ultralydsignalet som er fanget for røret som er under test og den maksimale amplituden til ultralydsignalet som er skaffet til veie ved en kunstig «standard referanse defekt» som definert over.

Dette bildet korresponderer nå til en sone i røret, som er skaffet til veie ved å kople sammen omtrentlige ringformede soner av røret som korresponderer til hver av de digitaliserte linjene. Faktisk er det snakk om ringformede soner hvis ultralydsstrålen er påført omtrent perpendikulært til aksen til røret. Det er kjent at dette er forskjellig for enkelte typer av defekter. Sonen er da heller mer elliptisk og, som et resultat skjev eller vridd i utstrekning. I den foreliggende beskrivelsen, dekker uttrykket "ringformede soner" disse forskjellige mulighetene.

Det bør bli notert at for å skaffe til veie denne komplette restaureringen av Cscanbildet, er det krevd ytterligere informasjon om posisjonen til røret i relasjon til sensorene. Dette er tilgjengelig på et separat inngangsinnhold 740. Denne informasjonen kommer fra en koder XYZ eller en laser XYZ. Idet røret kan bli sammenlignet med en sylinder uten tykkelse, kan posisjonsinformasjonen bli redusert til to dimensjoner.

Det bør bli forstått implementeringen av denne oppfinnelsen på en eksisterende ultralydstestbenk involverer: - tilgjengelighet til ultralydstest rådata, som er gitt f.eks., ved hjelp av et datainnhentingskort, slik som modell NI 6024, serie E, eller NI 6251, serie N fra selskapet National Instrument; - tilgjengelighet for online informasjon om hastigheten til rotasjonen (til røret eller til sensorhodet), og - tilgjengeligheten til online informasjon til rørets foringshastighet.

Diagrammet i figur 8A kan bli gitt som følger:

- i parallell til en sensor av type Pli og en sensor av type Pl2, som observerer den samme sonen til røret fra to forskjellige retninger. Hver sensor vil tillate et internt bilde 769A, og et eksternt bilde 769B, å bli skaffet tilveie. Så kan ett av bildene bli valgt som en funksjon av kommandoen med notifikasjon "Int/Ext"; - i parallell til en sensor av type P21 og en sensor av type P22 som en vil hver tillate et internt bilde 769A og eksternt bilde 769B å bli skaffet tilveie.

Diagrammet i figur 8A kan også bli anvendt på en sensor av type Pl, ved hvilke tilfellet av tre parallelle kanaler er skaffet til veie bak hver forsterker (i det minste virtuelt). En av disse kanalene fungerer som et repetitivt tidsvindu posisjonert som indikert under "Volum". I figur 6B. Denne kanalen tillater en sjekk av defekter i volumet, det vil si i tykkelsen til røret.

De to andre kanalene kan virke respektivt i repetitive tidsvinduer posisjonert som vist i "WphiExterO" og i Whpilnterl" i figur 6B. Disse to andre kanalene tillater mål av tykkelsen til røret.

Forskjellen mellom de tre kanalene er kun funksjonelle (virtuelle). Faktisk kan de tidligere nevnte to andre kanalene også være fysisk den samme. Ved hvilke det er forskjell mellom øyeblikk eller vinduer "WphiExterO" og "Wphlnterl". Det er også mulig å bruke en enkelt fysisk kanal, ved hvilke det er forskjell mellom øyeblikkene eller vinduene "WphiExterO", volum og "Wphilnterl".

Det er representativt til å beskrive i ytterligere detalj i tilfellet hvor en sensor av type Pl 1 med en sensor av type P12. Det er det som vil bli gjort nå.

Det bør bli husket at disse to gruppene av sensorene Pl 1 og Pl2 er brukt for detektering av langsgående defekter i rør. Ultralydstesting er utført ved hjelp av avfyring av ultralyd (US skudd) i to foretrukkede retninger (med klokken-mot klokken): - en sensor eller gruppe av sensorer Pl 1 skaffer til veie et ultralydsbilde av et rør i arbeidsretningen (med klokken);

en andre sensor eller gruppe av sensorer Pl2 skaffer til veie et ultralydsbilde av

det samme røret i en annen arbeidsretning (mot klokken).

Slik er de langsgående defektene med fordel detektert ved hjelp av to sensorer eller gruppe av sensorer med stråleakser som er vinklet symmetrisk i relasjon til et plan som er perpendikulært til aksen til røret. Vinklingen er, f.eks. omtrentlig ± 17 °. Dette skaffer til veie et eksempel på bruken av systemet med to sensorer, eller to grupper av sensorer som nevnt tidligere.

Figur 9 er et eksempel på to bilder 901 og 902 av typen Cscan, en over den andre ved den samme tidsreferansen. Disse to bildene kommer, respektivt, fra informasjonen fra to grupper av sensorer i motgående retning, her er gruppen av sensorer av typen Pl 1 og Pl 2 (som en variant av gruppen av sensorer av gruppe P21 og P22) og dette for ett av de to tilfellene "internfTekstern".

Bildene av blokkene 901 og 902 representerer signalet ved grå nivåer (faktisk i en palett av farger). Ytterligere indikasjoner er vist som krevd, inkluderende de supplementære bildene : 921 som er et bilde av signalamplituden i henhold til en vertikal linje 911 valgt i bilde 901; - 922 som er et bilde av signalamplituden i henhold til den vertikale linjen 912 valgt i bilde 902;

910 som inneholder to kurver representerende den maksimale verdien på den

korresponderende vertikalen i de respektive bildene 901 og 902.

Med referanse til figur 11. Representerer bildeblokken 901 og 902 bilder laget for sensorgruppene Pl 1 og P12, f.eks. slik som de synlige i figur 9. Bilde 901 har blitt behandlet på en måte vist i figur 8A. Omformerblokken 891 i figur 11 korresponderer til oppsettet i figur 8A brukt på sensoren Pl 1. På samme måte korresponderer også omformerblokken 892 til oppsettet i figur 8A, men brukt på sensoren P12. Omformerblokkene 891 og 892 bruker rør/sensorkontekstuell data til blokk 740. Disse dataene relaterer seg til karakteristikkene av røret som er under overvåkning og sensorene som for øyeblikket er i bruk. De er også sendt til omformerblokkene 891 og 892, til bildeblokkene 901 og 902 og til kombinererblokken 960.

Etter att blokkene 901 og 902, filtrene 921 og 922 er vist, som spesielt tillater at utdrag blir tatt fra bildene, og fra deres forberedte data, som inputdata kombinert av kombineringsblokken 960 for nevral prosessering 970 slik det vil bli vist.

I utførelsen beskrevet har filter 921:

- en signaloutput Zcur som utpeker en arbeidssone i bildet. Denne outputen er brukt av uttrekksfunksjonen 951 som ved en konsekvens utfører et uttrekk fra bildet (Cscan) for Zcur-sonen, og en tilgang til bildeforberedelsene 891 for å kunne skaffe til veie informasjonen lagret der (såkalt Ascan), som relaterer seg til den samme Zcur-sonen. Alle disse dataene er sendt av uttrekksfunksjonen 951 til kombinereren 960 som et inngangssignal til den nevrale prosesseringen 970; - en output som gir informasjon skaffet til veie ved hjelp av filtrering, som i det minste relaterer seg til sonen Zcur, som den sender som en input for den nevrale prosesseringen (kombinerer 960);

alternativt (stiplet linje) ytterligere dataoutput ti et minne 990.

Det samme gjelder for filter 922, med uttrekksfunksjon 952, for den samme Zcur strømsonen.

Den nevrale prosesseringen 970 skaffer til veie en avgjørelses og alarmkrets 992, som kontrollerer en sorterings og markeringsrobot 994. Et operatøravbrytningsgrensesnitt 996 kan bli gitt, som kan presentere hele eller deler av dataene kombinert i minnet 990 i relasjon til delen av røret som er under observasjon.

Her tar figur 11 for seg informasjon som kommer fra i det minste to grupper av sensorer som gir den samme funksjonen eller tenkt for den samme typen av testing (de to

gruppene Pil og Pl2 eller de to gruppene P21 og P22). Det samme diagrammet kan bli brukt til å behandle informasjonen som kommer fra et stort antall av sensorgrupper som er tiltenkt forskjellige typer av tester. Antallet av bilder prosessert samtidig blir økt med den samme mengden.

Den hovedsakelige funksjonen til filtrene 921 og 922 er å bestemme de defekte sonene i Cscanbildene 901 og 902. Generelt sett er filtreringen arrangert for å kunne nøyaktig bestemme de sonene som skal bli analysert og der å skille defekter fra endre indikasjoner. Filtreringen arbeider på to like deler av de to bildene i figur 9. Faktisk arbeider de to filtrene sammen som indikert av toveislinken som kopler dem sammen i figur 11.

Ved scanning av det digitale bildet, for å begynne med områdene av bildet som er identifisert hvor det er potensielle defekter. Til nå er det mulig å bruke en bestemt terskelverdi etablert ved hjelp av kalibrering.

Søkeren foretrekker på det nåværende tidspunkt å bruke en terskelverdi som tilpasser seg til de rådende støynivåene i bildet. Metoden er basert på teorien om deteksjon av et signal i en hvit støy som kan bli basert på to hypoteser: Hypotese HO: mål=hvit støy ved gjennomsnitt m b og med standardavvik std b

Hypotese Hl: mål = signal + hvit støy.

Statistiske krefter er utført som tillater en bestemmelse om situasjonen faller innunder verdenen til hypotesen HO eller hypotesen Hl. Disse statistiske kalkuleringene er utført i sanntid på n antall bevegelige punkter til bildet korresponderende til de fortløpende avfyringene. Antallet n kan være bestemt ved hjelp av læring.

I henhold til denne metoden (såkalt Gausisk addisjon), er det f.eks. mulig å bruk Neyman-Pearson kriteriet for å bestemme om deteksjonsterskelen i henhold til en gitt sannsynlighet for falsk alarm (pfa). Dette er uttrykt ved hjelp av den vedlagte formelen

[21]. Den Gausiske kummulative funksjonen generelt sett kjent som Q (eller også feilfunksjonen erf) er brukt, som det er nødvendig å invertere for å ha muligheten for å skaffe terskelen, i henhold til den vedlagte formelen [22].

I praksis er nærværet ofte notert som bakgrunnsstøy som kan ha flere forskjellige oppgav (f.eks. nærværet av vann inne i røret, elektrisk interferens, akustiske fenomener på grunn av strukturen til materialet til produktet som er under testing). Bruken av en variabel terskel unngår de falske alarmene som forekommer hvis en bestemt terskel er brukt.

Blant de andre falske indikasjonene som kan forekomme, forekommer interferens i form av veldig korte topper i ultralydsignalet. Denne interferensen kan bli fjernet ved hjelp av enkle algoritmer som kan bli referert til som kumulative tellingsalgoritmer eller også telleverk (eksempel: "n antall ganger før alarm" eller "dobbelterskel").

Søkeren har også betraktet omdreiningen, som er banen fulgt av sensoren langs den sylindriske overflaten til hvilke røret er sammenlignet. Filtreringen kan bli utført langs hver omdreining for å videre kunne redusere raten av falske alarmer. Ved denne enden er det brukt f.eks. et Butterworth-filter og/eller en diskret Fourier-transformasjon, slik som en rask Fourier-transformasjon. Denne metoden er brukt på hver digitale linje.

Den samme typen av algoritmer kan også bli bruk i den langsgående retningen til røret.

På denne måten er potensielle defekter lokalisert. Med en gang en defekt har blitt bestemt samsvarer dens posisjon til posisjonen analysert i bildet til figur 9 (for eksempel). Dette metodebildet korresponderer til en utvikling av røret. Sammenlignet med en sylinder uten tykkelse. Radial posisjon/tykkelsesindikasjonene (eller enklere sakt, posisjonen til defekten internt, eksternt eller i massen) kan bli representert som vedlegg til punktet på linjen. Således har vi: - to 2D-bilder representerende en mulig defekt i den ytre overflaten til røret;

- to 2D-bilder representerende en mulig defekt i den indre overflaten til røret; og

- ett 2D-bilder representerende en mulig defekt i tykkelsen til røret;

Defektene er nå nødt til å bli bekreftet som en følge av elimineringen av interferens og falske alarmer spesielt.

Som en følge av dette har søkeren når bestemt å jobbe med en bildesone på en bestemt størrelse. Det er derfor nødvendig å tilpasse disse sonene med dataene angående eksistens av defekter som akkurat har blitt skaffet til veie. Med andre ord er det nødvendig å posisjonere de punktene som har blitt identifisert å være større enn terskelen for å kunne bestemme den komplette sonen rundt defekten. Dette er nødvendig, f.eks. hvis det er ønskelig å bestemme skjevheten til en defekt.

Algoritmen går gjennom et antall av trinn:

områdedeteksjon (Roberts gradient, f.eks.); - utspredning (samling av nære områder);

erosjon, så avslutning, som tillater bestemmelsen av en maske rundt defektene;

- et siste omliggende trinn som tillater full lokalisering av defekter.

Således er det for hver defekt koordinater som er skaffet til veie ved av de korresponderende bildesonene, som vil bli brukbare for den nevrale nettverksanalysen som finner sted.

Figur 12 illustrerer denne prosessen med bildesonene i form av et flytdiagram. Ved begynnelsen av bildene (801), er det mellom 0 og p bildesoner som blir prosessert representerende en bekreftet effekt. Operasjon 803 antar at det er i det minste en initiell sone som virker som en strømsone for prosessering av Zcur i 805. For denne sonen Zcur:

- trekker operasjon 807 selektivt ut data fra bildene 901 og 902 som samsvarer med denne sonen (definert ved dets koordinater i bildet); - operasjon 809 trekker selektivt ut data som har spilt en rolle i forberedelsene til bildene 901 og 902, og som korresponderer til sone Zcur. Eksempler på disse dataene vil bli gitt under; operasjon 811 utfører den nevrale prosesseringen såkalt på ordentlig, mer følger senere; de resultatene som er skaffet til veie for sone Zcur er lagret selektivt i 813, korresponderende til en Zcur sonebetegnelse; - test 820 ser etter om det er en annen sone som bør bli prosessert i bildet, i hvilket tilfelle en restart er gjort i 805 med denne andre sonen som indikert i 821; hvis ikke, er prosesseringen av de foreliggende bildene terminert (822).

I tilfellet med prosessering av sensor pl er det bare et bilde, som forandrer antallet av inputparametre. Bortsett fra disse, kan prosesseringen generelt sett være den samme.

Følgende bestemmelse for hver sone av interesse Zcur, kan filtreringen bestå av andre funksjoner. For disse andre funksjonene, illustrerer figur 13 på en skjematisk måte sammenvirkningen mellom filtreringen og serien av operasjoner som er vist i figur 11.

Figur 13 er lik figur 11, men bare for bilde 901. Det viser:

rørsensorenes sammenhengende elementer i blokk 740; - uttrekkeren 951 som finner data for Zcur-sonen, i bilde 901 og dets forberedelse 891;

en indre/ytre blokk 740, som indikerer om defekten i sonen Zcur som er i betraktning er lokalisert i den indre overflaten eller den ytre overflaten.

Dette lagt til de grunnleggende dataene av filtreringen er definert i ytterligere detalj, dvs., for hver Zcur-sone (blokk 805), som vist av innholdet til boksen med en stiplet linje: - undersøkelser av skjevhetsvinkelen i 931;

- indikasjon på lengden til defekten 932.

I tillegg til det følgende, spesielt sett kan bli inkludert:

- en indikasjon på innstilling i Cscan, i 935, og

i 936 en indikasjon på eksistensen av andre defekter i samme tverrsnitt av røret.

I utførelsesformen beskrevet, går dataene slik som 935 og 936 til minne 990. De resterende går til det nevrale nettverket 970. Disse er separert der i to funksjoner som nå vil bli vist.

Nevrale kretser

En defekt i røret kan bli definert ved dens posisjon, dens type og dens alvorlighetsgrad, ofte sammenlignet med dens dybde. I utførelsesformen beskrevet er typen og graden av dybde av rør defekten bestemt separat ved hjelp av to nevrale prosesser av den samme generelle strukturen, som vil bli detaljert nå ved hjelp av et eksempel.

Tilfellet av defekttype er tatt hånd om i henhold til figur 14, og det med alvorlighetsgraden i henhold til figur 15.

Typene kan bli definert f.eks. som illustrert i figur 10A til 10D. Disse figurene illustrerer fire typer som representerer et forenklet valg sammenlignet med listen av defekter gitt av API og som kan være forårsaket av rørkonstruksjonsprosesser. Overskriftene på fransk og engelsk er de brukte av personer med fagkunnskap på området for å bestemme typen av defekt. Det bør bli notert at defektene av typen 1 og 3 er rette og de i figur 2 og 4 bueformede ("korde").

Samsvar mellom de faktiske defektene og de fire typene over kan bli definert som følger:

Her bruker både figurer 14 og 15 nevrale kretser med tre mellomliggende nevroner (eller "gjemte nevroner") referert til som NC121 til NC 123 for figur 14 og NC141 til NC143 for figur 15.

Figur 14 og 15 har et bestemt antall inngangssignaler til felles. Som en hjelp for å forstå dette, er inngangssignalene illustrert ved hjelp av forskjellige typer av linjer. Doble linjer indikerer at inngangssignalene er multiple, dvs. repetert for hvert punkt i Zcur-sonen.

Til å begynne med i 7410, i henhold til statusen som er under betraktning de velgerinnretningene 761 det dreier seg om, informasjonen er gitt som en indikasjon på om det er et tilfelle av prosessering av en defekt lokalisert i den indre overflaten eller, den ytre overflaten til veggen til røret.

Den andre kategorien av felles inngangsvariabler inkluderer sammenhengende variabler, som kommer fra blokk 740 (figur 13): - I 7401, WT/ OD, som er forholdet mellom veggtykkelse til rørdiameter; - I 7402, Freq, som er frekvensen til operasjonen av ultralydssondene;

- I 7403 ProbDiam, som er brukbare diametre på ultralydssonder.

Den tredje kategorien av felles variabler korresponderer til kvantiteten som resulterer fra filtreringen, som kan bli betraktet som felles for de to sensorene 921 og 922 (eller mer). Det blir tatt et gjennomsnitt, f.eks., av et resultat fra de to sensorene, eller det mest representative resultatet (maksimum/minimum i det tilfellet det kan være) er tatt. Disse kvantitetene er variabler i 9201, skjevheten til defektene, og i 9202 dets lengde. Disse to variablene er enkle å stadfeste i de to bildene i figur 9, som har en speilet symmetri.

Nå med referanse til figur 14 alene. Den følgende kategorien av variabler inkluderer variabler av forskjellige må for hver av de to sensorene (eller gruppen av sensorer), og for hver av Zcur-sonene, som er reflektert i tegningen ved bruk av doble linjer.

For den første sensoren, har vi:

- i 9511, Kl, som er forholdet mellom maksimal amplitude til ultralydsignalet påmøtt i Zcur-sonen og i bilde 901, til den maksimale amplituden til de ovenfor nevnte standardreferanse defektene. Faktisk i eksempelet, er amplituden til hver piksel i bilde 901 definert ved dette forholdet; Kl er så kun den maksimale amplituden påmøtt i Zcur-sonen til bilde 901; noter Pmaxl, punktet på Zcur-sonen hvor denne maksimale verdien blir påtruffet; - i 9512, QBE1 som er en variabel av CScan referert til som QuantBumpsEcholdyn, representerende antallet lokale maksima påmøtt i Zcur-sonen til bildet 901 i nærheten av punktet Pmaxl med maksimal amplitude. Dette antallet QBE1 er begrenset til lokale maksima påmøtt i nærheten av Pmaxl, på hver side, men uten at signalamplituden faller under et nivå korresponderende til bakgrunnsstøyet. QBE1 vil generelt sett enten får verdien 1 eller verdien 2.

Disse to variablene kommer fra bilde 901, via uttrekkeren 951, som er vist ved notasjonen 951 (901), i tegningen. I tillegg til dette har vi: - i 9518, RT1, som er en variabel representerende hevetiden til ekkoet i det opprinnelige ultralydsignalet kjent som A-Scan, (dette er forskjellen mellom øyeblikket hvor signalet er ved sitt maksimum, og det siste øyeblikket hvor signalet er på nivå med bakgrunnsstøyen vanligvis uttrykt i mikrosekunder). Denne variabelen RT1 har tidligere blitt målt ved utgangen til forsterker 73

(figur 8A); den har blitt lagret, f.eks. i 891, i samsvar til punktet på røret det relaterer seg til. Det er på denne måten det kan bli selektivt hentet ut av uttrekkeren 951.

For den andre sensoren har vi:

- i 9521, K2 som er definert lik Kl, men for bilde 902 istedenfor bilde 901.1 eksempelet K2 er ganske enkelt amplitude maxima som blir påmøtt i Zcur-sonen til bilde 902; noter Pmaks2 som er punktet på Zcur-sonen hvor den maksimale verdien blir påmøtt; - i 9522 QBE2 som er definert likt som QBE1, men i bilde 902 istedenfor i bilde 901, og i nærheten av Pmax2. Her også vil QBE2 generelt sett ta verdien 1 eller verdien 2.

Disse to variablene kommer fra bilde 902 via uttrekkeren 952.1 tillegg til dette har vi:

i 9528, RT2 som er en variabel representerende hevetiden til ekkoet i det opprinnelige signalet kjent som A-Scan. Som tidligere, har denne verdien RT2 tidligere blitt målt ved utgangen til forsterkeren 73 (figur 8A); den har blitt lagret f.eks. i 892, i samsvar med punktet på røret som den relaterer seg til. Det er på denne måten den kan bli selektivt skaffet til veie ved hjelp av uttrekkeren 952.

Det endelige inngangssignalet 958 til det nevrale nettverket er en konstant verdi, referert til som en konstant A, som representerer en konstant bestemt ved tiden ved kalibrering av modellen og resulterer fra læring.

Utgangsverdien 998 til figur 14 er en verdi som er indikativ på typen av defekt og dets gjennomsnittlige helning (definert som funksjon av typen).

I tilfellet grad av dybde (eller alvorlighetsgrad) til defekten er behandlet i henhold til figur 15. Dets inngangsnivå er det samme som for figur 14, unntatt: - for den første sensoren, blokk 9512 er erstattet med blokk 9513, som prosesserer en variabel EWl, eller EchodynWidt, som er bredden til midthøyden (50 5) til den ekkodynamiske bølgeformen, for den første sensoren. Denne variabelen EW_1 er tegnet fra C-scan; lignende for den andre sensoren, er blokk 9522 erstattet med blokk 9523, som prosesserer variabelen EW2 eller EchodynWidt, som er bredden til midthøyden (50 %) av den ekkodynamiske bølgeformen for den andre sensoren.; i 959, er konstanten når referert til som konstant D, forskjellig; - utgangssignalet 999 er en indikasjon på alvorlighetsgraden av defekten, referert til som DD.

Noter at i begge tilfellene (figur 14 og 15) prosesserer en gitt nevral krets 970 et bildeekstrakt 951 for en av gruppen av ultralydsensorer, i tillegg til et bildeekstrakt 952 som korresponderer til den samme sonen, men har sitt opphav fra en annen gruppe av sensorer.

Søkeren har observert at det er mulig å skaffe til veie høyt tilfredsstillende resultater, som er gjenstand til en passende justering av parameterne til den nevrale kretsen, og antakelig antallet av disse, for å optimalisere prediksjonen.

Videre, har søkeren funnet at ved å kombinere informasjonen samlet av de forskjellige nevrale nettverkene, er det mulig å videre foredle prediksjonen.

Totalt sett er inngangsparameterne til det nevrale nettverket såkarakterisertav de to bildene (forholdet mellom den maksimale amplituden til referanseamplituden, ekkobredden, orienteringen til ekkoet representert ved skjevheten til defekten, osv.) og til testen (sensor, dimensjonen av røret, osv.).

Utgangsparameterne er karakteristikken til defektene (dybde, helning/type). Avgjørelsen og/eller alarm (992) kan finne sted automatisk ved hjelp av et valgt avgjørelseskriterium, på bakgrunn av terskler, som bærer en grad av sikkerhet i henhold til behovet. For å kunne definere disse tersklene kan resultater fra læring bli brukt.

Nå med referanse til figur 16, som er en modell av den grunnleggende nevrale kretsen til figur 14 og 15, for to sensorer.

Denne modellen består av to inputlag eller nivåer IL, som grupperer sammen alle inngangsparameterne (ofte kalt "inngangsnevroner"). For ikke å overlaste diagrammet, er kun tre nevroner El til E3 vist, pluss en konstant, som også kan bli betraktet å være nevron EO. Denne konstanten er ofte referert til som "bias". I praksis er det flere inngangsnevroner, i samsvar med figur 14 eller figur 15, som tilfellet kan være.

Da er i det minste ett skjult lag eller nivå HL skaffet tilveie, som består av k nevroner (av hvilke bare 2 er vist for å ikke overlaste figuren).

Til slutt kommer utgangsnevronen Sl, som gir avgjørelsen, i form av en verdi representerende alvorlighetsgraden av defekten i røret, f.eks. en langsgående defekt. Dette utgangssignalet korresponderer til blokk 998 i figur 14 og 999 i figur 15.

Noter at "nevronen" konstant EO blir aktuelt for vekting ikke bare av det skjulte laget eller lag HL, men også for utgangsnevronene (utgangslag, OL).

Den generelle oppførselen til nevralkretsen slik den er brukt her er gitt av formelen [11] i vedlegg 1, hvorWy er vektingen tilegnet signalet Xi som er til stede i inngangen til nevron j.

I kretsen gitt her, oppfører en elementær nevron i henhold til formelen [12] som vist i diagrammet i figur 17.

Utgangsverdien Sl i figur 16 gir en estimert verdi som korresponderer til formel [13] i vedlegg 1.

Ved hjelp av læring har søkeren justert de skjulte nevronene og deres vekting slik at funksjonen f er en ikke-lineær kontinuerlig utledbar og begrenset funksjon. Det nåværende foretrukkede eksemplet er lysbuetangentfunksjonen.

Det er kjent at et nevralnettverkt bestemmer dets koeffisienterWy, vanlig kjent som synapser, ved hjelp av læring. Læring må typisk involvere mellom 3 og 10 ganger flere eksempler enn det er vektinger som skal bli kalkulert, mens det på en korrekt måte dekker det ønskede aspektet av arbeidsforhold.

For å starte med eksemplene Ep (p= 1 til M), for hvert eksempel er avviket Dp bestemt mellom verdien Sp gitt av den nevrale kretsen og den aktuelle verdien Rp målt eller definert eksperimentelt. Dette er det reflektert av formel [14].

Kvaliteten av operasjonene til den nevrale kretsen er definert av en global awiksvariabel Cg, kjent som "kost". Denne kan f.eks. være uttrykt i henhold tilformel

[15] som en vektet kvadratisk globalt awiksvariabel.

Læringen består av forskjellige problemer i et tilfelle slik som testing av defekter i et rør, mer bestemt pga. det faktum at mye ingeniørarbeid er involvert, som allerede indikert.

Søkeren foretok først en initiell læring ved hjelp av simulering, her er det mulig å bruke CrVA-software utviklet og solgt ved Atomic Energy Agency i Frankrike. Denne initielle læringen tillot parameterne med innflytelse å bli nøyaktig bestemt og konstrueringen av en initiell versjon av det nevrale nettverket basert på virtuelle effekter. Kostfunksjonen var optimalisert.

Søkeren foretok så en andre læring som kombinerte resultatet skaffet til veie fra simuleringen og kunstige defekter, dvs. skapt med vilje på faktiske rør. Denne andre læringen tillot konstruering av en andre versjon av det nevrale nettverket, og kostfunksjonen av hvilke var også optimalisert.

Søkeren kombinerte så resultatet skaffet til veie med de kunstige defektene, og med et sett av defekter som var til stede på det faktiske røret, disse defektene er nøyaktig kjent fra mål utført av posteriori under produksjonssekvensen. Denne tredje fasen tillot validering av en siste versjon av det nevrale nettverket. Denne versjonen har vist seg operasjonelt utnyttbar for produksjonsovervåkning. Uansett når implementert i en ny eller modifisert installasjon, er det på det nåværende tidspunkt nødvendig å foreta en kalibrering ved bruk av ti kunstige sampler som dekker hele spekteret av defekter som den skal ha med å gjøre. Og selvfølgelig en optimalisering følger så.

Figur 11, 12, 14, 15 er beskrevet i sammenheng med sensorene Pil og Pl2.

Det samme prinsippet gjelder for gruppen av sensorer Pl. I dette tilfellet er det ikke noe bilde 2 og det bygde nettverket har færre inngangsparametere, som allerede antydet. Kretsen beskrevet for to sensorer, kan bli brukt for å justere én, men uten inngangsparametre for "Bilde 2" delen.

Det samme prinsippet også bli brukt på de to gruppene av sensorer P21 og P22, satt til å detektere transversale defekter, med tanke på at for denne deteksjonen har sensorene en vinkling, f.eks. med ± 17 °) i et plan som passerer gjennom aksen til røret.

Det vil bli forstått at for hvert tilfelle, finner digital prosessering sted av den typen definert i figur 11, med unntak av elementene 992 til 996. Denne prosedyren har en global betegnelse 761, i samsvar med figur 8 hvor den er fulgt av blokkene 764 og 766.

Et sett er på denne måten skaffet til veie som vist i figur 18, med:

- for sensor Pl, en prosedyre 761-1, fulgt av en avgjørelse og alarmfase 764-1; - for sensorene Pl 1 og P12, en prosedyre 761-10, fulgt av en avgjørelses og alarmfase 764-10; - for sensorene P21 og P22, en prosedyre 761-20 fulgt av en avgjørelses og alarmfase 764-20; - de tre fasene 764-1, 764-10, og 764-20 blir tolket samtidig av sorterings- og alarmroboten 766.

En variant av figur 18, som ikke er vist her, består av å gi bare én avgjørelses og alarmfase, som direkte benytter seg av utgangssignalet fra de tre prosedyrene 761-1, 761-10 og 761-20.

Den ikke-destruktive testingen, kalt så med rette, finner sted på øyeblikket, dvs. idet røret passerer gjennom testinstallasjonen. Avgjørelsesresultatet fra prosesseringen av informasjonen beskrevet over kan også bli tatt enten idet røret passerer igjennom testinstallasjonen, (med avgjørelsesalarm og merking på øyeblikket); en variant består i å ta denne avgjørelsen idet hele lengden av røret har blitt inspisert, eller til og med på et senere stadium (etter testingen av en hel lengde av rør, f.eks.) hvert rør for så en referanse/identifikasjon (f.eks. ordrenummer). I dette tilfellet, er det nødvendig at informasjonen skaffet til veie blir lagret. Opptakene kan være målt for en senere analyse av en operatør med autorisasjon til å foreta en avgjørelse som følge av analysene av resultatet som har blitt lagret og prosessert av det nevrale nettverket.

Selvfølgelig gitt verdiene av den nevrale kretsen, er det mulig å kombinere i det minste i noen grad alle de nevrale nettverkene (kombinert i prosedyrer 761-1, 461-10 og 761-20) i en enkelt nevral krets som har alle de ønskede inngangssignalene.

Utførelsesformen beskrevet benytter seg direkte av nevrale nettverk. Denne oppfinnelsen er ikke begrenset til denne typen av utførelsesformer. Her kan uttrykket "arrangement" av den nevrale kretstypen dekke andre ikke-lineære statistiske metoder med eller uten nevrale kretser.

Systemet foreslått har her blitt beskrevet i tilfellet av ikke-destruktiv testing i tilblivelsen av sveisefrie rør, et tilfelle som oppfinnelsen er særlig godt egnet for. Den samme metoden kan spesielt bli brukt for forlengede jern og stålprodukter som ikke nødvendigvis er rørformede.

I tilfellet av sveisefrie rør eller andre sveisefrie produkter (slik som blikkplater eller metallplater), viser systemet seg også kapabelt til å bestemme grensene til sveisesømmen, og som et resultat kan lokalisere defekter i sveisesømmen, som det kan være nødvendig å overvåke. For deres del, defekter lokalisert på utsiden av grensen til sveisestrømmene, som kan korrespondere med innebefatninger allerede presentert i hovedstripen (eller produktet), må bli betraktet forskjellig.

Claims (17)

1. Apparat som danner et driftsverktøy, for ikke-destruktiv testing, under eller ved slutten av en produksjon, av jern og stålprodukter, slik som rør eller andre forlengede produkter, verktøyet er tenkt til å trekke ut informasjon om slikt som mulige defekter i rør, fra feedbacksignalet som blir fanget opp (73), fulgt av selektiv påvirkning (70) fra ultralydssensorsendere i henhold til en valgt tidsregel, av mottagende ultralydssensorer som danner et arrangement med en valgt geometri, montert i ultralydkopling med røret via et mellomledd av et flytende medium, med relativ rotasjons-/translasjonsbevegelse mellom røret og et omformerarrangement, nevnte driftsverktøy er karakterisert vedat det består av en omformer (891;892), med mulighet for selektivt å isolere en digital presentasjon av mulige ekko i valgte tidsvinduer som en funksjon av den relative rotasjons-/translasjonsbevegelsen, og å trekke ut fra denne et bilde (901;902), av mulige defekter i røret; - et filter (921;922), med mulighet for å bestemme, i bildene (901;902), antatte defektsoner (Zcur), i tillegg til verdier av hver antatte defekt; en kombinerer (960), arrangert for å forberede digitale input, fra et uttrekk (951;952) av bilde som korresponderer til den antatte defektsonen (Z-cur), verdier til den antatte defekten i nevnte sone som kommer fra filteret (921; 922), og kontekstuell data (740); i det minste et arrangement av en nevral kretstype (970), som mottar inngangssignalet (960); et digitalt avgjørelses- og alarmtrinn (992), som arbeider på bakgrunn av utgangssignalet fra arrangementet til den nevrale kretstypen (970); og en sorterings- og markeringsrobot (994), arrangert for å separere og markere rør som har blitt dømt til ikke å være tilpasset av det digitale trinnet (992), for avgjørelse og alarm.

2. Apparat i henhold til krav 1, tiltenkt å arbeide med to arrangementer av ultralydsomformere med en valgt geometri (Pil, P12,; P21, P22), montert i en ultralydskopling omtrentlig i henhold til en speilet symmetri av retningen av deres respektive ultralydsstråler, karakterisert vedat nevnte driftsverktøy består av to omformere (891, 892) respektivt dedikert til disse to arrangementene av omformere (Pil, P12; P21, P22), og i at kombinereren (960) er arrangert til å operere selektivt på ekkoer fra indre overflater eller på ekkoer på ytre overflater eller fra ekkoer som finner sted i massen til røret, men på den samme tiden på data som relaterer seg til én og den andre av de to omformerarrangementene.

3. Apparat i henhold til hvilke som helst av krav 1 og 2,karakterisert vedat omformeren (891; 892) er arrangert for å selektivt isolere en digital fremstilling av mulig ekkomaksima i det utpregede tidsvinduet som korresponderer til ekkoer fra den indre overflaten, ekkoer fra den ytre overflaten, og ekkoer fra massen til røret, respektivt, og ved at kombinereren (960) er arrangert for å operere selektivt på ekkoer fra den indre overflaten, eller fra ekkoer fra den ytre overflaten eller fra ekkoer som forekommer i massen.

4. Apparat i henhold til ett av de ovenfor nevnte kravene,karakterisert vedat kombinereren (960) mottar i det minste ett inngangssignal (9511; 9521) som relaterer seg til en amplitudeekstremum til bildet i den antatte defektsonen.

5. Apparat i henhold til en av de ovenfor nevnte kravene,karakterisert vedat filteret (921; 922) er arrangert for å produsere som verdier fra hver av de antatte defektene, dens skjevhet og dens lengde, mens kombinereren (960) mottar korresponderende inngangssignaler til defektenes skjevhet (931) og defektlengde (932) .

6. Apparat i henholdt til ett av den ovenfor nevnte kravene,karakterisert vedat filteret (921; 922), omformeren (960), den nevrale kretsen (970), og den digitaliserte avgjørelses og alarmtrinnet (992) er arrangert til å virke iterativt på en serie av antatte defektsoner (Zcur), bestemt av nevnte filter (921; 922).

7. Enhet i henhold til krav 6, karakterisert vedat filter (921; 922), kombinereren (960), den nevrale kretsen (970) og det digitale avgjørelses- og alarmtrinnet (992) er arrangert for å virke vekselvis på den indre overflaten og den ytre overflaten til røret.

8. Enhet i henhold til ett av de ovenfor nevnte kravene,karakterisert vedat nevnte arrangement av den nevrale kretstypen består av: en første nevral krets (NC121-NC123) tilpasset for evaluering av typen av defekt blant et antall av forhåndsdefinerte klasser, og en andre nevral krets (NC141-NC143) tilpasset for evaluering av alvorligheten av en defekt.

9. Enhet i henhold til krav 8, karakterisert vedat de to nevrale kretsene har inngangssignaler som varierer ved at: et inngangssignal (9512; 9522) til antallet av maksima i nærheten til den første nevrale kretsen, og et inngangssignal (9513;9523) fra ekkobredden for den andre nevrale kretsen.

10. Enhet i henhold til én av kravene 8 og 9, karakterisert vedat utgangssignalet fra de to nevrale kretsene er kombinert for å foredle prediksjonen.

11. Apparat i henhold til ett av de ovenfor nevnte kravene,karakterisert vedat oversendelsen og mottaket av ultralydssignaler er utført hver gang av den samme omformeren, fra i det minste en del av arrangementet av sensorer.

12. Et ikke-destruktivt testingsapparat for rør under eller ved slutten av en produksjon, karakterisert vedat den består av: et arrangement av ultralydsomformere med en valgt geometri, montert i ultralydskopling med røret via et mellomledd av flytende medium, med relativ rotasjons-/translasjonsbevegelse mellom røret og omformerarrangementet; krets for selektivt å påvirke (70) disse omformerelementene i henhold til en valgt tidsregel, og for samling (73) av feedbacksignalene de fanger opp, og et driftsverktøy i henhold til ett av de ovenfor nevnte kravene.

13. En ikke-destruktiv testingsprosess for jern og stålprodukter, slik som rør eller andre forlengede produkter, under eller ved slutten av produksjonen, som omfatter følgende trinn: a. skaffe til veie et arrangement av ultralydsomformere med en valgt geometri montert i ultralydskopling med røret via et mellomledd av flytende medium, med relativ rotasjons-/translasjonsbevegelse mellom røret og arrangementet av omformere; b. selektivt påvirke (70) disse omformerelementene i henhold til en valgt tidsregel; c. innsamling (73) av feedbacksignaler som de fanger opp, for å selektivt analysere disse feedbacksignalene (760-766), for å kunne trekke ut informasjon om hvilke som helst defekt i røret; karakterisert vedat de også består av følgende trinn: d. selektivt isolere en digitalisert presentasjon av mulige ekkoer i designerte tidsvinduer, som en funksjon av den relative rotasjons-/translasjonsbevegelsen (891; 892), og trekke ut fra dette et bilde (901; 902) av mulige defekter i røret; e. filtrering (921; 922) av bildene (901, 902) i henhold til det valgte filterkriterium, for å kunne bestemme antatte defektsoner (Zcur), og verdiene til hver av de antatte defektene; f. danne (960) digitale inngangssignaler som virker, fra et uttrekk (951; 952) av bildene som korresponderer til de antatte defektsonene (Zcur), verdier av de antatte defektene i den samme sonen, som kommer fra filteret (921; 922) og kontekstuelle data (740); g. bruke inngangssignalene som så er formet (960) for i det minste ett arrangement av den nevrale kretstypen (970); h. digitalt prosessere utgangen fra arrangementet av den nevrale kretstypen (970) i henhold til valgte avgjørelseskriterier, for å kunne trekke ut fra dette en avgjørelse og/eller en alarm (992) og i. separere og merke (994) røret som er vurdert til ikke å være tilpasset i trinn h.

14. Prosess i henhold til krav 13, hvor: et trinn a, to arrangementer av ultralydomformere med valgt geometri (Pil, P12; P21, P22) er gitt, montert i ultralydskopling omtrentlig i henhold til en speilet symmetri av retningen av deres respektive ultralydsbølger,karakterisert vedat trinn d til i er utført samtidig på signaler som kommer fra begge disse to arrangementene av omformere.

15. Prosess i henhold til ett av kravene 13 og 14, karakterisert vedat: ved trinn d, nevnte valgte tidsvindu omfatter i det minste av noen av vinduene av gruppen som korresponderer til ekkoer fra indre overflater, ekkoer fra ytre overflater og ekkoer fra massen til røret.

16. Prosess i henhold til ett av kravene 13 til 15, karakterisert vedat : ved trinn e, består det valgte filtreringskriteriet i det minste av minst ett defekteksistenskriterium, et defektskjevhetskriterium og et defektslengdekriterium.

17. Prosess i henhold til ett av kravene 13 til 16, karakterisert vedat: -trinn f og g er gjentatt iterativt for hver av defektene som er detektert ved trinn e.