RU2518288C2 - Способ неразрушающего контроля механической детали - Google Patents

Способ неразрушающего контроля механической детали Download PDF

Info

Publication number
RU2518288C2
RU2518288C2 RU2011130930/28A RU2011130930A RU2518288C2 RU 2518288 C2 RU2518288 C2 RU 2518288C2 RU 2011130930/28 A RU2011130930/28 A RU 2011130930/28A RU 2011130930 A RU2011130930 A RU 2011130930A RU 2518288 C2 RU2518288 C2 RU 2518288C2
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
images
database
light source
image
image sensor
Prior art date
Application number
RU2011130930/28A
Other languages
English (en)
Other versions
RU2011130930A (ru
Inventor
Жерар ДЕРРЬЕН
Клод ЛЕОНЕТТИ
Original Assignee
Снекма
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Снекма filed Critical Снекма
Publication of RU2011130930A publication Critical patent/RU2011130930A/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2518288C2 publication Critical patent/RU2518288C2/ru

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
    • G01N21/95—Investigating the presence of flaws or contamination characterised by the material or shape of the object to be examined
    • G01N21/9515—Objects of complex shape, e.g. examined with use of a surface follower device
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B25—HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
    • B25J—MANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
    • B25J9/00—Programme-controlled manipulators
    • B25J9/16—Programme controls
    • B25J9/1694—Programme controls characterised by use of sensors other than normal servo-feedback from position, speed or acceleration sensors, perception control, multi-sensor controlled systems, sensor fusion
    • B25J9/1697—Vision controlled systems
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B19/00—Programme-control systems
    • G05B19/02—Programme-control systems electric
    • G05B19/18—Numerical control [NC], i.e. automatically operating machines, in particular machine tools, e.g. in a manufacturing environment, so as to execute positioning, movement or co-ordinated operations by means of programme data in numerical form
    • G05B19/401—Numerical control [NC], i.e. automatically operating machines, in particular machine tools, e.g. in a manufacturing environment, so as to execute positioning, movement or co-ordinated operations by means of programme data in numerical form characterised by control arrangements for measuring, e.g. calibration and initialisation, measuring workpiece for machining purposes
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G06T7/0004—Industrial image inspection
    • G06T7/001—Industrial image inspection using an image reference approach
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
    • G01N21/8851—Scan or image signal processing specially adapted therefor, e.g. for scan signal adjustment, for detecting different kinds of defects, for compensating for structures, markings, edges
    • G01N2021/8854—Grading and classifying of flaws
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
    • G01N21/8851—Scan or image signal processing specially adapted therefor, e.g. for scan signal adjustment, for detecting different kinds of defects, for compensating for structures, markings, edges
    • G01N2021/8854—Grading and classifying of flaws
    • G01N2021/8867—Grading and classifying of flaws using sequentially two or more inspection runs, e.g. coarse and fine, or detecting then analysing
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
    • G01N21/95—Investigating the presence of flaws or contamination characterised by the material or shape of the object to be examined
    • G01N21/9515—Objects of complex shape, e.g. examined with use of a surface follower device
    • G01N2021/9518—Objects of complex shape, e.g. examined with use of a surface follower device using a surface follower, e.g. robot
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
    • G01N21/91—Investigating the presence of flaws or contamination using penetration of dyes, e.g. fluorescent ink
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B2219/00—Program-control systems
    • G05B2219/30—Nc systems
    • G05B2219/35—Nc in input of data, input till input file format
    • G05B2219/35075—Display picture of scanned object together with picture of cad object, combine
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B2219/00—Program-control systems
    • G05B2219/30—Nc systems
    • G05B2219/37—Measurements
    • G05B2219/37205—Compare measured, vision data with computer model, cad data
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B2219/00—Program-control systems
    • G05B2219/30—Nc systems
    • G05B2219/37—Measurements
    • G05B2219/37206—Inspection of surface
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B2219/00—Program-control systems
    • G05B2219/30—Nc systems
    • G05B2219/37—Measurements
    • G05B2219/37563—Ccd, tv camera
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B2219/00—Program-control systems
    • G05B2219/30—Nc systems
    • G05B2219/45—Nc applications
    • G05B2219/45066—Inspection robot
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30108—Industrial image inspection
    • G06T2207/30164—Workpiece; Machine component

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Manufacturing & Machinery (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Robotics (AREA)
  • Investigating Materials By The Use Of Optical Means Adapted For Particular Applications (AREA)
  • Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)

Abstract

(57) Способ осуществляют при помощи устройства (10), содержащего датчик изображений, световой источник (26) освещения и средства (18, 22) относительного перемещения датчика (24) изображений, светового источника (26) и механической детали (14). Осуществляют трехмерную съемку поверхности детали, определяют разбивку поверхности детали на зоны, определяют траекторию датчика изображений и светового источника относительно детали и получают изображения упомянутых зон поверхности детали. Дополнительно эти изображения анализируют и определяют зоны сильно или слабо экспонированные; оптимизируют оптические параметры получения изображений этих зон и определяют вторую разбивку поверхности детали с учетом оптимизации упомянутых оптических параметров; определяют новую траекторию датчика изображений и светового источника для получения изображения поверхности детали с использованием второй разбивки и оптимизированных оптических параметров; получают изображения этих зон при новой траектории и эти изображения записывают в память; автоматически определяют возможные дефекты поверхности детали в записанных изображениях и сравнивают их с известными дефектами, записанными в базе данных. Технический результат - обеспечение автоматической обработки и оптимизация полученных изображений. 9 з.п. ф-лы, 3 ил.

Description

Настоящее изобретение касается способа неразрушающего контроля механической детали, например, такой как компонент газотурбинного двигателя.
Контроль износа некоторых деталей газотурбинного двигателя можно осуществлять при помощи метода капиллярной дефектоскопии, обеспечивающего хорошее обнаружение дефектов плотности, не закупоренных и выходящих на поверхность, таких как трещины, пористость или складки.
Эта технология требует использования подкрашенных или флуоресцентных веществ с низким поверхностным натяжением, часто называемых «пенетрантами», которые за счет капиллярности могут проникать в открытые дефекты деталей. После нанесения этих проникающих веществ на детали, пропитки и затем удаления излишков пенетрантов, остающихся на поверхности, дефекты проявляются при нанесении на детали тонкого слоя порошка, образованного капиллярными трубками, способными откачивать проникающие вещества, присутствующие в неровностях детали.
Вместе с тем, метод капиллярной дефектоскопии является затруднительным в применении, в частности, поскольку он требует вмешательства оператора, имеющего соответствующую квалификацию для интерпретирования результатов исследования.
Кроме того, он может быть относительно опасным и экологически вредным с учетом использования воспламеняющихся, летучих и вредных веществ.
Известны также способы оптического контроля механической детали (например, из документа US 2007/0122026А1), в которых происходит автоматическое определение траектории датчика изображений и средства освещения над поверхностью детали на основании съемки поверхности детали или сбора цифровых данных, определяющих поверхность детали, при этом перемещение датчика изображений по этой траектории позволяет получать изображения всей поверхности детали. Затем эти изображения исследуют и анализируют для обнаружения дефектов на поверхности детали, но это исследование и этот анализ ставят проблемы, которые остаются нерешенными по сегодняшний день.
Настоящее изобретение призвано предложить экономичное и эффективное решение этих проблем, обеспечивая автоматическую обработку и оптимизацию полученных изображений.
В частности, изобретение должно обеспечить быстрый и простой в применении контроль механических деталей, который может быть осуществлен автоматически бесконтактным оптическим путем.
В этой связи объектом настоящего изобретения является автоматизированный способ неразрушающего контроля механической детали при помощи устройства, содержащего датчик изображений, световой источник освещения и средства относительного перемещения датчика изображений, светового источника и механической детали, при этом способ в основном состоит в осуществлении трехмерной съемки поверхности детали, в определении разбивки поверхности детали на зоны, которые можно фотографировать при помощи датчика изображений, в определении траектории датчика изображений и светового источника относительно детали и в получении изображений упомянутых зон поверхности детали, отличающийся тем, что он также состоит в том, что:
- эти изображения анализируют и в этих изображениях определяют зоны, сильно экспонированные или слабо экспонированные;
- оптимизируют оптические параметры получения изображений этих зон и определяют вторую разбивку поверхности детали с учетом оптимизации упомянутых оптических параметров для этих зон;
- определяют новую траекторию датчика изображений и светового источника, позволяющую получать изображения поверхности детали с использованием второй разбивки и оптимизированных оптических параметров;
- получают изображения этих зон при новой траектории и эти изображения записывают в память; и
- автоматически определяют возможные дефекты поверхности детали в записанных изображениях и сравнивают их с известными дефектами, записанными в базе данных.
Предлагаемый изобретением способ неразрушающего контроля характеризуется высокой чувствительностью к поверхностным дефектам детали и позволяет значительно сократить время, необходимое для подготовки предназначенных для контроля деталей.
Этот способ является также более экономичным, поскольку не требует никаких расходных материалов, и его осуществление не требует наличия высокой квалификации.
Кроме того, способ в соответствии с настоящим изобретением позволяет избежать рисков, связанных с использованием воспламеняемых, летучих и вредных веществ, а также проблем, связанных с утилизацией получаемых в результате жидких отходов.
Перед любым использованием каждую деталь можно предварительно подвергнуть трехмерной топографической съемке ее поверхности, чтобы гарантировать точность последующего неразрушающего контроля, обеспечивая точную локализацию датчика изображений и источника освещения напротив поверхности детали при любых отклонениях ее положения и формы. Таким образом, при помощи способа в соответствии с настоящим изобретением можно анализировать деталь любого типа, как новую деталь (перед использованием), так и изношенную или бывшую в употреблении деталь. Эта трехмерная съемка позволяет также осуществлять мониторинг изменения состояния детали в течение времени. Это представляет особый интерес в случае, когда между однотипными деталями могут существовать существенные отклонения формы.
Трехмерную съемку поверхности и определение программы получения изображений можно осуществить за один раз для данного типа механических деталей, что дает выигрыш во времени без существенного снижения точности контроля, когда отклонениями формы и внешнего вида, которые могут существовать между различными однотипными деталями серийного производства, можно пренебречь, то есть когда отклонения формы ниже точности локализации оптического датчика и источника освещения и когда отклонения внешнего вида не выходят за рамки диапазона регулировок, определенного в базе данных.
Согласно другому отличительному признаку изобретения, способ состоит также в том, что предварительно составляют базу данных, в которую записывают контрольные изображения поверхностей механической детали с типовыми дефектами, при этом каждое изображение записывают вместе с данными характеристик поверхности, таких как природа материала и его шероховатость, с данными, относящимися к условиям освещения и съемки, и с индикатором качества обнаружения дефекта на поверхности детали, после чего способ состоит также в том, что в эту базу данных записывают изменения оптических параметров и траектории получения, а также результаты контроля, осуществленного на разных деталях.
Эту базу данных первоначально составляют с максимально возможным числом данных, которые можно собрать для предназначенной для контроля детали и по деталям или эталонам, имеющим известные типовые дефекты, характеристики которых определяют при помощи известных методов неразрушающего контроля, после чего эту базу данных дополняют и «подпитывают» результатами контроля, осуществленного на разных последовательно исследованных деталях. Когда база данных становится в достаточной мере «насыщенной», можно упростить выполнение способа в соответствии с настоящим изобретением, например, на уровне оптимизации изображений, что будет подробнее рассмотрено ниже.
Согласно другому отличительному признаку изобретения, после трехмерной съемки поверхности детали создают цифровую модель этой поверхности в виде математических кривых, таких как кривые Безье и функции NURBS, и корректируют датчик изображений и световой источник относительно детали, используя данные трехмерной съемки.
Согласно еще одному отличительному признаку изобретения, оптимизация оптических параметров получения изображений состоит в изменении интенсивности и угла падения освещения от светового источника и в определении оптимального значения интенсивности и угла падения освещения путем сравнения изображений между собой со ссылкой на базу данных с установлением отношения между уровнем обнаружения поверхностных дефектов и, с одной стороны, интенсивностью и углом падения освещения и, с другой стороны, характеристиками поверхности.
Эта оптимизация состоит также в том, что проверяют также, чтобы поверхность каждой зоны, полученной в результате вторичной разбивки, была меньше поля, охватываемого датчиком изображений, и чтобы типовое отклонение нормалей в любой точке этих зон было меньше предопределенного минимального значения.
Оптимизация касается зон, определенных в изображениях первичной разбивки и характеризующих реальные условия сильного экспонирования, слабого экспонирования или нормального экспонирования при освещении во время оптического получения в реальном режиме в условиях измерения.
Это позволяет определить оптимальные значения интенсивности и угла освещения путем сравнения между собой изображений каждой характеристической зоны со ссылкой на вышеупомянутую базу данных с установлением отношения между уровнем обнаружения поверхностных дефектов и, с одной стороны, интенсивностью и углом падения освещения от светового источника и, с другой стороны, характеристиками поверхности, после чего определяют оптимальные параметры освещения и положения датчика для каждого изображения вторичной разбивки.
Наконец, определяют траекторию светового источника и датчика, позволяющую получать изображения вторичной разбивки с использованием оптимизированных параметров.
Оптимизацию изображений путем дискретизации (или повторной разбивки) рассматриваемых зон и путем регулирования оптических параметров получения изображений и/или путем проверки типового отклонения нормалей в любой точке этих зон можно повторять, сколько потребуется, вплоть до получения результата удовлетворительного качества.
Повторение оптимизации и запись результатов в базу данных позволяют «подпитывать» последнюю, чтобы потом, при необходимости, использовать на следующих контролируемых деталях только один из вышеуказанных методов оптимизации путем регулирования оптических параметров получения или путем проверки типового отклонения нормалей.
В варианте выполнения изобретения способ состоит в том, что датчик изображений и световой источник перемещают относительно механической детали при помощи робота-манипулятора, конец которого несет датчик изображений и ориентируемое устройство-держатель светового источника.
Робот-манипулятор позволяет перемещать датчик изображений и световой источник вокруг механической детали для обеспечения последовательных получений изображений всей поверхности детали в оптимальных условиях освещения этой поверхности и фокального регулирования.
Датчик изображений можно установить на первом роботе-манипуляторе, позволяющем ориентировать датчик изображений по существу вдоль нормали к рассматриваемой поверхности, а световой источник устанавливают на втором роботе-манипуляторе, синхронизированном с первым роботом, что позволяет менять угловую ориентацию светового источника относительно детали независимо от движения датчика.
В некоторых конфигурациях получения изображений ориентацию светового источника осуществляют таким образом, чтобы падение световых лучей было почти касающимся рассматриваемой поверхности детали.
Предпочтительно разбивку поверхности детали определяют таким образом, чтобы изображение каждой зоны имело заранее определенную степень перекрывания с изображениями соседних зон.
Это позволяет гарантировать, что ни одна часть поверхности детали не остается неконтролируемой.
Согласно еще одному отличительному признаку изобретения, датчик изображений является фотоаппаратом с фотодетекторной матрицей типа CCD или CMOS.
Такой аппарат обеспечивает получение изображений с хорошим разрешением и в цифровом формате, оставаясь при этом достаточно дешевым.
Настоящее изобретение и его другие детали, преимущества и отличительные признаки будут более очевидны из нижеследующего описания, представленного в качестве неограничительного примера со ссылками на прилагаемые чертежи, на которых:
фиг.1 - схематичный вид средств для применения способа в соответствии с настоящим изобретением.
Фиг.2 - основные этапы способа в соответствии с настоящим изобретением.
Фиг.3 - блок-схема последовательности операций способа в соответствии с настоящим изобретением.
На фиг.1 схематично показаны средства 10, 12 для применения способа неразрушающего контроля механических деталей, предложенного в рамках настоящего изобретения, и предназначенная для контроля деталь 14, например, такая как лопатка 14 вентилятора газотурбинного двигателя.
Средства применения способа неразрушающего контроля содержат устройство 10 получения цифровых изображений, связанное с устройством освещения, и средства 12 обработки изображений, например, содержащие микрокомпьютер 16 типа РС или аналогичного типа, который предпочтительно выполнен с возможностью управления устройством 10 получения изображений и освещения.
Устройство 10 получения цифровых изображений содержит, по меньшей мере, один робот-манипулятор 18, который на конце содержит шарнирные средства крепления датчика 24 изображений. Устройство освещения содержит шарнирные средства 22 крепления светового источника 26.
Датчик 24 изображений является, например, фотоаппаратом с фотодетекторной матрицей типа CCD или CMOS, часто называемым «цифровым фотоаппаратом».
Средства 12 обработки изображений соединены или содержат базу данных, в которой записаны контрольные изображения механических деталей разного типа, содержащие типовые дефекты (сколы, трещины, царапины, вмятины и т.д.), при этом каждое изображение записывают вместе с данными, касающимися некоторых характеристик поверхности, таких как природа материала и шероховатость, с данными, относящимися к условиям освещения и съемки, и с индикатором качества обнаружения дефекта, присутствующего на поверхности детали. Контрольное изображение реального дефекта или оптического артефакта образовано, в частности, по существу однородным серым фоном и частью, имеющей уровень серого, больший или меньший уровня однородного фона. По существу однородный серый фон определяют как значение уровня серого, определенное с учетом значения допуска.
Базу данных контрольных изображений формируют до применения способа. При этом используют оптические средства для получения изображений на деталях, содержащих известные дефекты. Эти изображения подтверждают путем сравнения с одним или несколькими контрольными методами, обычно применяемыми при неразрушающем контроле, например, такими как фототермия или токи Фуко. Эти методы применяют при помощи инструментов, перемещаемых роботом-манипулятором. Деталями, используемыми для формирования базы данных, могут быть различные контролируемые детали.
Для каждого изображения база данных контрольных изображений содержит информацию, которая касается:
- уровня серого в фоне изображения,
- материала, на котором снимают изображение,
- способа изготовления детали, например, такого как фрезерование, литье и т.д.,
- состояния поверхности детали (шероховатость, …),
- условий измерения, применяемых для получения изображения и содержащих, в частности, данные об освещении, фокусе, апертуре объектива и времени экспонирования;
- типа и формы дефекта в случае, когда изображение указывает на наличие дефекта,
- присутствия оптического артефакта,
- поля напряжений, присутствующего в части фотографируемой детали,
- числа n раз, когда при помощи способа в соответствии с настоящим изобретением было получено изображение данной зоны.
Вышеуказанная база данных может находиться в специальном информационном сервере, соединенном с микрокомпьютером 16 через информационную сеть, или может находиться непосредственно в микрокомпьютере 16.
На фиг.2 показаны основные последовательные фазы способа неразрушающего контроля в соответствии с настоящим изобретением.
Этот способ содержит первую фазу 30 определения программы получения изображений поверхности детали.
На первом этапе 32 производят трехмерную съемку поверхности контролируемой детали при помощи известных средств трехмерного измерения, например бесконтактного типа, затем генерируют цифровую модель этой поверхности в формате STL на этапе 34 на основании трехмерной съемки. Упрощенное моделирование трехмерной съемки осуществляют в виде трехмерных математических поверхностей, содержащих кривые Безье и функции NURBS (“Non-Uniform Rational Basis Splines”), в нейтральном цифровом формате типа IGES, совместимом со стандартными системами компьютерного проектирования и производства.
Осуществляют этап корректировки оптического датчика и светового источника для их правильного позиционирования относительно детали, используя данные трехмерной съемки.
Этот этап корректировки в основном состоит в применении известной теоретической цифровой модели позиционирования светового источника и оптического датчика для детали данного типа и в коррекции этих теоретических положений светового источника и оптического датчика с использованием геометрических данных, полученных в результате трехмерной съемки. Действительно, для данного типа детали, например, для лопатки, создают теоретическую цифровую модель позиционирования оптического датчика и светового источника, позволяющую теоретически получить изображения всей детали. Однако отклонения формы между реальной деталью и теоретической деталью, а также отклонения, связанные с реальным позиционированием устройства 10 получения изображений и освещения, требуют корректировки, которую обычно вручную осуществляет оператор, корректирующий каждое положение оптического датчика и светового источника для каждого положения получения, чтобы гарантировать правильное оптическое получение. Включение в способ предварительного этапа трехмерного измерения детали позволяет осуществлять этот этап корректировки автоматически.
На практике предварительное трехмерное измерение позволяет вычислить реальные нормали по каждому положению получения, которые используют для регулировки реального позиционирования оптического датчика и светового источника относительно детали.
Таким образом, этот этап позволяет точно и автоматически осуществить корректировку или повторное позиционирование устройства получения относительно реальной детали.
На следующем этапе 36 способ состоит в том, что сначала определяют зоны для фотографирования. Для этого поверхность контролируемой детали разбивают на первичные зоны, которые может фотографировать датчик 24 изображений. Изображения получают путем позиционирования датчика и светового источника с использованием параметров, содержащихся в базе данных контрольных изображений, то есть параметров, относящихся к материалу фотографируемой поверхности, ее шероховатости и ее формы.
Программу разбивки поверхности детали на первичные зоны определяют либо на исследуемой детали, либо на контрольной детали. На этом предварительном этапе оператор определяет параметры съемок, чтобы получаемые изображения имели максимально однородный уровень серого. Параметры (положение датчика, параметры съемок…) могут быть сгруппированы в базе данных, специально выделенной для исследуемой детали. Таким образом, оператор, обратившись к ссылке на деталь, может загрузить параметры, необходимые для выполнения этого первого этапа разбивки.
Этот первый этап разбивки детали позволяет проверить однородность внешнего вида исследуемой детали относительно контрольных регулировок в базе данных. Например, некоторые детали требуют дополнительной механической обработки в конце цикла производства для удаления заусенцев или для динамической балансировки. Частота этой дополнительной обработки, а также ее положение на детали являются произвольными. Таким образом, общий внешний вид одного типа детали может меняться от одной детали к другой, и некоторые детали могут иметь зоны, более блестящие, чем другие. Использование заранее установленной программы позволяет обнаружить эти зоны и подвергнуть их специальной обработке.
На выходе этого первого этапа анализа изображений первичной разбивки обнаруживают зоны этих изображений, имеющие неоднородный внешний вид, то есть характеризующиеся сильным экспонированием или слабым экспонированием по сравнению с регулировкой из базы данных. Для этого каждую неоднородную зону разбивают на несколько частей и получают несколько цифровых изображений этих частей, меняя угол падения и интенсивность освещения, регулировки и фокальное направление, а также время экспонирования датчика, причем эти параметры получения определяют с учетом материала детали, способа ее изготовления, а также состояния ее поверхности.
После оптимизации регулировок для двухмерной съемки на всех зонах сильно экспонированных или слабо экспонированных производят новую разбивку с учетом оптимизации для всех зон.
Этот новый процесс разбивки в основном состоит в ограничении зон детали, при этом, с одной стороны, проверяют, чтобы размеры каждой зоны были меньше или равны линейному полю охвата датчиком изображений и, с другой стороны, чтобы типовое угловое отклонение всех нормалей рассматриваемой зоны было меньше предопределенного значения, зависящего от желаемого уровня обнаружения дефектов поверхности детали и от глубины поля датчика изображений.
Это предопределенное значение получают путем объединения нескольких параметров. Для этого в каждой зоне можно измерить трехмерную кривизну и комбинировать ее с глубиной поля оптического датчика, что позволяет узнать уровень обнаружения, который будет достигнут. Для обеспечения обнаружения дефектов определяют максимальное значение углового отклонения между нормалью к фокальной плоскости и нормалью в точке дефекта, используя базу данных контрольных изображений. Так, необходимо, чтобы типовое угловое отклонение всех нормалей в каждой зоне было меньше максимального углового значения обнаружения рассматриваемой фокальной плоскости.
Максимальное значение углового отклонения определяют экспериментально при помощи эталонных деталей. Для этого эталонную деталь помещают перед датчиком и определяют угловое отклонение, начиная с которого уже невозможно получить удовлетворительное изображение.
Предпочтительно процесс разбивки выполняют таким образом, чтобы изображение каждой зоны имело определенную степень перекрывания с изображениями соседних зон, чтобы гарантировать охват всей поверхности детали датчиком изображений в ходе программы получения изображений.
На следующем этапе 38 определяют оптимальную траекторию робота-манипулятора 18, позволяющую последовательно подводить датчик 24 изображений на средней нормали каждой заранее определенной вторичной зоны поверхности детали на расстояние D от этой поверхности, сводя к минимуму число движений робота-манипулятора.
Путем экстраполяции результатов оптимизации регулировок на все вторичные зоны на этапе 40 можно определить полную программу получения изображений поверхности детали, содержащую траекторию робота-манипулятора, средств 22 крепления датчика изображений и средств 26 крепления светового источника, позволяющую приводить последовательно датчик 24 изображений и световой источник 28 в их соответствующие оптимальные положения для получения изображения каждой зоны поверхности детали, а также оптимальное изменение интенсивности излучения светового источника на этой траектории.
Неразрушающий контроль осуществляют во время второй фазы 42, при этом поверхность контролируемой детали разбивают на вторичные зоны оптического получения так же, как в описанной фазе 30. На этапе 44 записывают в память изображение каждой зоны поверхности контролируемой детали в соответствии с программой получения изображений, полученной благодаря трехмерной съемке топологии поверхности детали.
На этапе 46 для изображений каждой зоны применяют алгоритмы обработки изображений. Эти алгоритмы в основном предназначены для выделения из изображения зоны частей, соответствующих неоднородностям в уровне серого относительно остальной части изображения. Затем эти части сравнивают с изображениями в базе контрольных данных, имеющими такую же геометрическую форму и такие же характеристики поверхности, то есть идентичную шероховатость поверхности, материал, идентичный с материалом, на котором было получено изображение, и идентичный способ получения поверхности. Для каждого рассматриваемого изображения сравнивают, например, пространственное распределение уровней серого неоднородных частей, выделенных на исследуемой зоне, с дефектами, присутствующими на изображениях в базе данных контрольных изображений.
Сравнение приводит к двум результатам:
- либо не установлено никакого соответствия с изображением из базы данных контрольных изображений,
- либо установлено соответствие.
В первом случае, если не установлено никакого соответствия с базой данных контрольных изображений для изображения данной зоны детали, эту зону анализируют при помощи обычного инструмента неразрушающего контроля, установленного на роботе-манипуляторе, чтобы определить наличие или отсутствие дефекта. Затем эту информацию записывают в базу данных контрольных изображений с изображением и, в частности, в связи с условиями получения изображения, состоянием поверхности и типом материала детали.
Во втором случае, когда установлено соответствие с изображением из базы данных контрольных изображений, для этого соответствия применяют критерий надежности, согласно которому в базе данных контрольных изображений определяют число n раз, когда такое изображение было сфотографировано. Если n превышает определенное пороговое значение N, обнаружение считают надежным и это изображение дополняют информацией, относящейся к присутствию или отсутствию дефекта. В случае, когда n меньше порогового значения N, применяют метод неразрушающего контроля при помощи обычного инструмента, чтобы подтвердить информацию о присутствии или отсутствии дефекта. После этого число раз, когда было установлено соответствие с изображением из базы данных контрольных изображений, увеличивают до n+1.
Таким образом, способ в соответствии с настоящим изобретением может происходить без человеческого вмешательства в случае, если существует надежное соответствие с базой данных контрольных изображений. В случае, когда возникает необходимость в применении обычных средств неразрушающего контроля, полученное изображение включают в базу данных контрольных изображений для ее пополнения и для улучшения качества будущих обнаружений.
Описанный выше способ неразрушающего контроля позволяет обнаруживать дефекты с чувствительностью, сравнимой с методами капиллярной дефектологии, но имеет много преимуществ перед этими методами, которые были указаны выше.
В частности, преимуществом этого способа является его полная автоматизация. Этот способ отличается также самоадаптацией. Действительно, независимо от первоначального позиционирования детали относительно источника освещения и относительно датчика и независимо от формы детали, благодаря первоначальному трехмерному получению, можно осуществить операцию неразрушающего контроля.
На фиг.3 показана блок-схема способа в соответствии с настоящим изобретением, который, в основном, включает в себя:
- трехмерную съемку поверхности детали, на основании которой вычисляют реальное положение детали перед устройством освещения и съемок,
- вычисление траектории этого устройства для двухмерного оптического получения поверхности детали,
- получение общих изображений детали с использованием параметров из базы данных, относящихся к материалу, шероховатости и форме поверхности,
- анализ изображений и определение в этих изображениях зон, позволяющих произвести оптимизацию оптических регулировок, связанных с экспонированием, в зависимости от параметров, фигурирующих в базе данных, об ориентации съемочного датчика, освещении и форме поверхности,
- вычисление траектории получения изображений, позволяющей оптимизировать оптические регулировки с учетом вышеуказанного анализа, и траектории осветительного устройства,
- оптимизацию оптических регулировок получения изображений определенных ранее зон,
- анализ изображений, подтверждение оптимизированных регулировок для различных зон и их запись в базу данных,
- дискретизацию поверхности детали на зоны получения с учетом оптимизированных регулировок для достижения лучшего качества изображения в каждой дискретизированной зоне (при этом дискретизация позволяет разделить зону, содержащую дефект изображения, например, локальное сильное экспонирование, на более мелкие и более однородные зоны, в которых регулируют освещение и параметры съемки по оптимальным значениям),
- затем, в комбинации с этапом сегментирования, упрощения и реконструкции, вычисление траектории получения изображений в реальном режиме,
- съемку поверхности детали с применением оптимизированных регулировок,
- анализ изображений и выявление дефектов и оптических артефактов,
- характеристику найденных дефектов и артефактов и их сравнение с известными дефектами и артефактами, записанными в базе данных, на основании их весовых коэффициентов в пикселях, трехмерной кривизны детали и распределения каждого дефекта в продольном направлении и в поперечном направлении,
- затем, если найденные дефекты и артефакты уже известны, их запись в базу контрольных данных и составление соответствующего отчета,
- или, если найденные дефекты и артефакты не фигурируют в базе данных, их корреляцию при помощи способов неразрушающего контроля (например, токов Фуко или фототермии), их идентификацию в качестве нового дефекта или нового оптического артефакта и их запись в базу контрольных данных.

Claims (10)

1. Автоматизированный способ неразрушающего контроля механической детали (14) при помощи устройства (10), содержащего датчик (24) изображений, световой источник (26) освещения и средства (18, 22) относительного перемещения датчика изображений, светового источника и механической детали, при этом способ в основном состоит в осуществлении трехмерной съемки поверхности детали, в определении разбивки поверхности детали на зоны, которые можно фотографировать при помощи датчика изображений, в определении траектории датчика изображений и светового источника относительно детали и в получении изображений упомянутых зон поверхности детали, отличающийся тем, что он также состоит в том, что:
- эти изображения анализируют и в этих изображениях определяют зоны сильно экспонированные или слабо экспонированные;
- оптимизируют оптические параметры получения изображений этих зон и определяют вторую разбивку поверхности детали с учетом оптимизации упомянутых оптических параметров для этих зон;
- определяют новую траекторию датчика изображений и светового источника, позволяющую получать изображения поверхности детали с использованием второй разбивки и оптимизированных оптических параметров;
- получают изображения этих зон при новой траектории и эти изображения записывают в память; и
- автоматически определяют возможные дефекты поверхности детали в записанных изображениях и сравнивают их с известными дефектами, записанными в базе данных.
2. Способ по п.1, отличающийся тем, что он состоит в том, что предварительно составляют базу данных, в которую записывают контрольные изображения поверхностей механической детали с типовыми дефектами, при этом каждое изображение записывают вместе с данными характеристик поверхности, таких как природа материала и его шероховатость, с данными, относящимися к условиям освещения и съемки, и с индикатором качества обнаружения дефекта на поверхности детали, после чего способ состоит в том, что в эту базу данных записывают изменения оптических параметров и траектории получения, а также результаты контроля, осуществленного на разных деталях.
3. Способ по п.1, отличающийся тем, что трехмерную съемку поверхности детали производят один раз для данного типа механической детали, когда различия формы и внешнего вида между контролируемыми деталями являются незначительными или по существу нулевыми.
4. Способ по п.1, отличающийся тем, что производят трехмерную съемку поверхности контролируемой детали, когда она имеет не ничтожные отклонения формы и внешнего вида по сравнению с другими контролируемыми деталями.
5. Способ по п.1, отличающийся тем, что он состоит также в том, что после трехмерной съемки поверхности детали создают цифровую модель этой поверхности в виде математических кривых, таких как кривые Безье и функции NURBS, и корректируют датчик изображений и световой источник относительно детали, используя данные трехмерной съемки.
6. Способ по п.1, отличающийся тем, что оптимизация оптических параметров получения изображений состоит в изменении интенсивности и угла падения освещения от светового источника и в определении оптимального значения интенсивности и угла падения освещения путем сравнения изображений между собой со ссылкой на базу данных с установлением отношения между уровнем обнаружения поверхностных дефектов и, с одной стороны, интенсивностью и углом падения освещения и, с другой стороны, характеристиками поверхности.
7. Способ по п.1, отличающийся тем, что оптимизация также состоит в том, что проверяют также, чтобы поверхность каждой зоны, полученной в результате вторичной разбивки, была меньше поля, охватываемого датчиком изображений, и чтобы типовое отклонение нормалей в любой точке этих зон было меньше предопределенного минимального значения.
8. Способ по п.1, отличающийся тем, что он состоит в том, что датчик (24) изображений и световой источник (26) перемещают относительно механической детали (14) при помощи робота-манипулятора (18, 22), несущего соответственно датчик изображений и световой источник.
9. Способ по п.1, отличающийся тем, что датчик (24) изображений является фотоаппаратом с фотодетекторной матрицей типа CCD или CMOS.
10. Способ по п.1, отличающийся тем, что он состоит, в основном, в том, что осуществляют:
- трехмерную съемку поверхности детали, на основании которой вычисляют реальное положение детали перед устройством освещения и съемок,
- вычисление траектории этого устройства для двухмерного оптического получения поверхности детали,
- получение общих изображений детали с использованием параметров из базы данных, относящихся к материалу, шероховатости и форме поверхности,
- анализ изображений и определение в этих изображениях зон, позволяющих оптимизацию оптических регулировок, связанных с экспонированием, в зависимости от параметров, фигурирующих в базе данных об ориентации съемочного датчика, освещении и форме поверхности,
- вычисление траектории получения изображений, позволяющей оптимизировать оптические регулировки с учетом вышеуказанного анализа, и траектории устройства освещения,
- оптимизацию оптических регулировок получения изображений определенных ранее зон,
- анализ изображений, подтверждение оптимизированных регулировок для различных зон и их запись в базу данных,
- дискретизацию поверхности детали на зоны получения с учетом оптимизированных регулировок,
- затем, в комбинации с результатом этапа сегментирования, упрощения и реконструкции, вычисление траектории получения изображений в реальном режиме,
- съемку поверхности детали с применением оптимизированных регулировок,
- анализ изображений и выявление дефектов и оптических артефактов,
- характеристику найденных дефектов и артефактов и их сравнение с известными дефектами и артефактами, записанными в базе данных,
- затем, если найденные дефекты и артефакты уже известны, их запись в базу контрольных данных и составление соответствующего отчета,
- или, если найденные дефекты и артефакты не фигурируют в базе данных, их корреляцию при помощи способов неразрушающего контроля (например, токов Фуко или фототермии), их идентификацию в качестве нового дефекта или нового оптического артефакта и их запись в базу контрольных данных.
RU2011130930/28A 2008-12-24 2009-12-21 Способ неразрушающего контроля механической детали RU2518288C2 (ru)

Applications Claiming Priority (5)

Application Number Priority Date Filing Date Title
FR08/07460 2008-12-24
FR0807460A FR2940449A1 (fr) 2008-12-24 2008-12-24 Procede de controle non destructif d'une piece mecanique
FR09/03289 2009-07-03
FR0903289A FR2940443B1 (fr) 2008-12-24 2009-07-03 Procede de controle non destructif d'une piece mecanique
PCT/FR2009/001468 WO2010072920A1 (fr) 2008-12-24 2009-12-21 Procede de controle non destructif d'une piece mecanique

Publications (2)

Publication Number Publication Date
RU2011130930A RU2011130930A (ru) 2013-01-27
RU2518288C2 true RU2518288C2 (ru) 2014-06-10

Family

ID=40897518

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2011130930/28A RU2518288C2 (ru) 2008-12-24 2009-12-21 Способ неразрушающего контроля механической детали

Country Status (9)

Country Link
US (1) US8866891B2 (ru)
EP (1) EP2368105B1 (ru)
JP (1) JP2012514193A (ru)
CN (1) CN102308201A (ru)
BR (1) BRPI0923657B1 (ru)
CA (1) CA2748013C (ru)
FR (2) FR2940449A1 (ru)
RU (1) RU2518288C2 (ru)
WO (1) WO2010072920A1 (ru)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2570938C1 (ru) * 2014-07-28 2015-12-20 Открытое акционерное общество "Московское машиностроительное предприятие им. В.В. Чернышёва" Способ диагностирования образования и развития трещины в дисках авиационного газотурбинного двигателя при циклической нагрузке
RU2787314C1 (ru) * 2022-04-27 2023-01-09 Публичное Акционерное Общество "Одк-Сатурн" Автоматизированный способ люминесцентного контроля детали

Families Citing this family (60)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20100091094A1 (en) * 2008-10-14 2010-04-15 Marek Sekowski Mechanism for Directing a Three-Dimensional Camera System
FR2962357B1 (fr) * 2010-07-09 2013-02-22 Snecma Procede de reparation ou de rechargement d'au moins une piece metallique
FR2965388B1 (fr) * 2010-09-29 2012-10-19 Tokendo Procede de mesure videoscopique
CN103364403A (zh) * 2012-04-06 2013-10-23 鸿富锦精密工业（深圳）有限公司 产品质量自动化控管***及方法
FR2994308B1 (fr) * 2012-08-03 2014-07-25 Snecma Procede de controle non destructif d'une preforme d'aube
FR2997926B1 (fr) * 2012-11-13 2014-12-26 Dassault Aviat Systeme et procede de controle automatique de la conformite de realisation d'elements dans une structure d'aeronef
JP2014169947A (ja) * 2013-03-05 2014-09-18 Hitachi Ltd 形状検査方法およびその装置
CA2907946C (fr) * 2013-03-29 2021-10-19 Snecma Systeme de detection de defauts sur un objet
CN104280398A (zh) * 2013-07-05 2015-01-14 上海维锐智能科技有限公司 一种电子元器件的自动测试装置
AT514553B1 (de) * 2013-09-26 2015-02-15 Polymer Competence Ct Leoben Gmbh Verfahren und Vorrichtung zur optischen Untersuchung einer Oberfläche eines Körpers
US9404904B2 (en) * 2013-11-05 2016-08-02 The Boeing Company Methods and systems for non-destructive inspection
CN104697444A (zh) * 2013-12-10 2015-06-10 鸿富锦精密工业（深圳）有限公司 检测***
CN103759638B (zh) * 2014-01-10 2019-04-02 北京力信联合科技有限公司 一种零件检测方法
US9229674B2 (en) 2014-01-31 2016-01-05 Ebay Inc. 3D printing: marketplace with federated access to printers
CN103808734B (zh) * 2014-03-07 2016-10-05 上海齐宏检测技术有限公司 汽车零配件全自动检测设备
CN103954213B (zh) * 2014-04-17 2017-05-31 北京力信联合科技有限公司 一种分析零件的实测图的方法
CN104006757B (zh) * 2014-06-13 2017-01-11 苏州西博三维科技有限公司 焊接变形实时检测***及其检测方法
EP3224806B1 (en) * 2014-11-24 2024-06-05 Kitov Systems Ltd. Automated inspection
US20160167307A1 (en) * 2014-12-16 2016-06-16 Ebay Inc. Systems and methods for 3d digital printing
US9595037B2 (en) 2014-12-16 2017-03-14 Ebay Inc. Digital rights and integrity management in three-dimensional (3D) printing
CN104897686A (zh) * 2015-05-25 2015-09-09 张家港市锐正精密工具有限公司 一种检测锯片铣刀质量的方法
JP6520451B2 (ja) * 2015-06-19 2019-05-29 株式会社デンソー 外観撮影装置及び外観撮影方法
JP6423769B2 (ja) * 2015-08-31 2018-11-14 ファナック株式会社 加工精度維持機能を有する加工システム
US10852217B2 (en) 2015-09-08 2020-12-01 General Electric Company Methods and systems for determining causes of conditions in components of rotary machines
US10713773B2 (en) * 2015-09-08 2020-07-14 General Electric Company System and method for identifying a condition of rotary machine components
CN105259248A (zh) * 2015-11-20 2016-01-20 北京理工大学 航空发动机叶片表面损伤涡流扫查***
US9747683B2 (en) * 2015-12-21 2017-08-29 General Electric Company Methods and systems for detecting component wear
US9880075B2 (en) 2016-02-11 2018-01-30 Caterpillar Inc. Wear measurement system using a computer model
US9875535B2 (en) 2016-02-11 2018-01-23 Caterpillar Inc. Wear measurement system using computer vision
JP6568500B2 (ja) * 2016-04-28 2019-08-28 川崎重工業株式会社 部品取付システムおよび部品取付方法
US10596754B2 (en) * 2016-06-03 2020-03-24 The Boeing Company Real time inspection and correction techniques for direct writing systems
US10262404B2 (en) * 2016-06-14 2019-04-16 General Electric Company Method and system for articulation of a visual inspection device
JP6695253B2 (ja) * 2016-10-07 2020-05-20 株式会社豊田中央研究所 表面検査装置及び表面検査方法
JP6353008B2 (ja) * 2016-11-02 2018-07-04 ファナック株式会社 検査条件決定装置、検査条件決定方法及び検査条件決定プログラム
CN106556343A (zh) * 2016-12-01 2017-04-05 西安电子科技大学 一种风力发电装备轮毂特征参数快速测量***及方法
FR3063153B1 (fr) * 2017-02-22 2019-04-05 Safran Aircraft Engines Procede et dispositif de controle de conformite d'une piece
JP2018159650A (ja) * 2017-03-23 2018-10-11 株式会社Ｓｃｒｅｅｎホールディングス 照明装置、照明方法および撮像装置
JP2018165655A (ja) * 2017-03-28 2018-10-25 凸版印刷株式会社 対象物計測制御装置及び対象物計測制御方法
FR3067113B1 (fr) * 2017-05-30 2019-06-28 Areva Np Procede de controle de la surface d'une piece par un capteur robotise
FR3069346B1 (fr) * 2017-07-24 2020-11-13 Safran Procede de controle d'une surface
US10269108B2 (en) * 2017-09-01 2019-04-23 Midea Group Co., Ltd. Methods and systems for improved quality inspection of products using a robot
JP2019045330A (ja) * 2017-09-04 2019-03-22 日本電産コパル株式会社 外観検査装置及び製品製造システム
JP2019155625A (ja) * 2018-03-08 2019-09-19 宇部興産機械株式会社 成形品の撮影方法および成形品の撮影装置
JP6870636B2 (ja) * 2018-03-12 2021-05-12 オムロン株式会社 外観検査システム、画像処理装置、設定装置および検査方法
JP6879238B2 (ja) * 2018-03-13 2021-06-02 オムロン株式会社 ワークピッキング装置及びワークピッキング方法
JP6977634B2 (ja) * 2018-03-13 2021-12-08 オムロン株式会社 外観検査装置、外観検査方法及びプログラム
JP7073828B2 (ja) * 2018-03-22 2022-05-24 オムロン株式会社 外観検査システム、設定装置および検査方法
US10621717B2 (en) * 2018-03-30 2020-04-14 General Electric Compnay System and method for image-based target object inspection
JP6962858B2 (ja) * 2018-04-27 2021-11-05 ファナック株式会社 画像管理装置
JP7006567B2 (ja) * 2018-11-09 2022-01-24 オムロン株式会社 撮影方法及び撮影装置
US10726543B2 (en) 2018-11-27 2020-07-28 General Electric Company Fluorescent penetrant inspection system and method
US10746667B2 (en) 2018-11-27 2020-08-18 General Electric Company Fluorescent penetrant inspection system and method
IT201900004063A1 (it) * 2019-03-20 2020-09-20 Automatic System Srl Sistema di caricamento per una pluralità di componenti da lavorare o assemblare e relativa macchina automatica per l’assemblaggio o per la lavorazione di una pluralità di componenti.
CN110146505A (zh) * 2019-04-01 2019-08-20 广州超音速自动化科技股份有限公司 极片材料物理缺陷多级曝光时间检测方法及设备
JP7274208B2 (ja) * 2019-07-18 2023-05-16 レボックス株式会社 光学系設計情報管理システム
EP3875892B1 (de) 2020-03-04 2022-06-01 Carl Zeiss Industrielle Messtechnik GmbH Optische messvorrichtung, verfahren zum erstellen eines messprogramms zur optischen vermessung eines messobjektes und prüfverfahren zur optischen vermessung eines messobjektes
CN111610751B (zh) * 2020-05-21 2023-07-28 天津工业大学 过点集nurbs插值曲线的插值误差多次细分迭代计算方法
WO2021243360A1 (en) * 2020-05-29 2021-12-02 Lam Research Corporation Automated visual-inspection system
JP7494652B2 (ja) 2020-08-25 2024-06-04 株式会社プロテリアル 外観検査準備装置および外観検査準備方法
CN112826308B (zh) * 2020-12-29 2022-06-03 浙江上享厨具有限公司 一种多层复合不锈钢锅具及其制备方法

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5175601A (en) * 1991-10-15 1992-12-29 Electro-Optical Information Systems High-speed 3-D surface measurement surface inspection and reverse-CAD system
RU2126523C1 (ru) * 1996-10-28 1999-02-20 Институт физики прочности и материаловедения СО РАН Способ неразрушающего контроля механического состояния объектов и устройство для его осуществления

Family Cites Families (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5164603A (en) * 1991-07-16 1992-11-17 Reynolds Metals Company Modular surface inspection method and apparatus using optical fibers
US5963328A (en) * 1997-08-28 1999-10-05 Nissan Motor Co., Ltd. Surface inspecting apparatus
DE50011253D1 (de) * 1999-04-19 2006-02-09 Fraunhofer Ges Forschung Bildbearbeitung zur vorbereitung einer texturanalyse
US6693664B2 (en) * 1999-06-30 2004-02-17 Negevtech Method and system for fast on-line electro-optical detection of wafer defects
WO2002076090A1 (en) * 2001-03-16 2002-09-26 Vision Robotics Corporation System and method to increase effective dynamic range of image sensors
JP3729156B2 (ja) * 2002-06-07 2005-12-21 株式会社日立製作所 パターン欠陥検出方法およびその装置
DE10261865A1 (de) * 2002-12-20 2004-07-15 Uwe Braun Sonnenlichtleitsysteme Lichtsysteme Gmbh Verfahren, Vorrichtung und Computerprogramm zur optischen Oberflächenerfassung
DE102004007829B4 (de) * 2004-02-18 2007-04-05 Isra Vision Systems Ag Verfahren zur Bestimmung von zu inspizierenden Bereichen
DE102004052508B4 (de) * 2004-10-21 2006-08-03 Pixargus Gmbh System und Verfahren zum Vermessen und zum Überwachen der Oberfläche eines Körpers
JP4266971B2 (ja) * 2005-09-22 2009-05-27 アドバンスド・マスク・インスペクション・テクノロジー株式会社 パターン検査装置、パターン検査方法、及び検査対象試料
US7760930B2 (en) * 2006-02-21 2010-07-20 Taiwan Semiconductor Manufacturing Company, Ltd. Translation engine of defect pattern recognition
KR20080013059A (ko) * 2006-08-07 2008-02-13 삼성전자주식회사 씨엠피공정설비의 웨이퍼 검사장치 및 그 방법

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5175601A (en) * 1991-10-15 1992-12-29 Electro-Optical Information Systems High-speed 3-D surface measurement surface inspection and reverse-CAD system
RU2126523C1 (ru) * 1996-10-28 1999-02-20 Институт физики прочности и материаловедения СО РАН Способ неразрушающего контроля механического состояния объектов и устройство для его осуществления

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2570938C1 (ru) * 2014-07-28 2015-12-20 Открытое акционерное общество "Московское машиностроительное предприятие им. В.В. Чернышёва" Способ диагностирования образования и развития трещины в дисках авиационного газотурбинного двигателя при циклической нагрузке
RU2787314C1 (ru) * 2022-04-27 2023-01-09 Публичное Акционерное Общество "Одк-Сатурн" Автоматизированный способ люминесцентного контроля детали

Also Published As

Publication number Publication date
EP2368105B1 (fr) 2017-06-28
FR2940449A1 (fr) 2010-06-25
US8866891B2 (en) 2014-10-21
FR2940443A1 (fr) 2010-06-25
WO2010072920A1 (fr) 2010-07-01
FR2940443B1 (fr) 2011-10-14
RU2011130930A (ru) 2013-01-27
BRPI0923657B1 (pt) 2021-05-04
WO2010072920A8 (fr) 2011-07-07
JP2012514193A (ja) 2012-06-21
EP2368105A1 (fr) 2011-09-28
CA2748013C (fr) 2017-07-04
BRPI0923657A2 (pt) 2016-01-19
US20110298901A1 (en) 2011-12-08
CN102308201A (zh) 2012-01-04
CA2748013A1 (fr) 2010-07-01

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2518288C2 (ru) Способ неразрушающего контроля механической детали
CN107356608B (zh) 大口径熔石英光学元件表面微缺陷快速暗场检测方法
US11016039B2 (en) Measurement processing device, measurement processing method, measurement processing program, and method for manufacturing structure
CN102077052B (zh) 用于超声波检查的扫描计划的视觉***
US7015473B2 (en) Method and apparatus for internal feature reconstruction
TWI567690B (zh) 用於將三維模型對齊至代表一零件的姿態的點資料的系統、程式產品及相關方法
CN104063873B (zh) 一种基于压缩感知的轴套类零件表面缺陷在线检测方法
US10760902B2 (en) Measurement processing device, x-ray inspection apparatus, method for manufacturing structure, measurement processing method, x-ray inspection method, measurement processing program, and x-ray inspection program
US20150346115A1 (en) 3d optical metrology of internal surfaces
JP6930926B2 (ja) 欠陥検査装置、方法およびプログラム
JP2008309603A (ja) 蛍光探傷方法および蛍光探傷装置
Rodríguez-Martín et al. Procedure for quality inspection of welds based on macro-photogrammetric three-dimensional reconstruction
Rodríguez-Martín et al. Macro-photogrammetry as a tool for the accurate measurement of three-dimensional misalignment in welding
US10579890B2 (en) Automatic alignment of a 3D model to a test object
US10809209B2 (en) Measurement processing device, x-ray inspection device, measurement processing method, measurement processing program, and structure manufacturing method
JP2012515913A (ja) 光学測定方法およびシステム
CN113748311B (zh) 涡轮发动机叶片缺陷自动检测***的训练方法
JP2017040600A (ja) 検査方法、検査装置、画像処理装置、プログラム及び記録媒体
Sioma Quality control system of wooden flanges based on vision measurement system
KR20190128151A (ko) 원통체 표면 검사 장치 및 원통체 표면 검사 방법
CN117396987A (zh) 用于自动检测、定位和表征缺陷的核燃料棒表面检查***和程序
US20050152504A1 (en) Method and apparatus for automated tomography inspection
KR20230022725A (ko) 머신비전용 조명모듈 검사장치 및 이를 이용한 머신비전용 조명모듈 검사방법
US10255671B1 (en) System and method for capture of high resolution/high magnification images
JP2018146401A (ja) 検査装置用制御装置、検査装置、検査装置制御方法、及び、プログラム

Legal Events

Date Code Title Description
PD4A Correction of name of patent owner