-
公开(公告)号:JP2017062181A
公开(公告)日:2017-03-30
申请号:JP2015187622
申请日:2015-09-25
Applicant: 株式会社豊田中央研究所 , 愛知製鋼株式会社
IPC: G01N21/88 , G01N21/892 , G01J5/48 , G01J5/00 , G01N25/72
Abstract: 【課題】被検査材の表面に形成された疵を高い確度で検出する。 【解決手段】被検査材200の表面を加熱する加熱器104と、被検査材200の表面の温度分布を撮像する赤外線カメラ102と、を備え、赤外線カメラ102で撮像された温度画像から当該温度画像の温度ムラを示す背景温度画像を算出する背景温度画像算出手段20と、温度画像と背景温度画像との差分を温度差画像として算出する温度差画像算出手段22と、温度差画像内の温度分布に基づいて被検査材の表面の疵を検出する疵検出手段24と、を備える表面疵検査装置100とする。 【選択図】図1
-
公开(公告)号:JP2016057225A
公开(公告)日:2016-04-21
申请号:JP2014185210
申请日:2014-09-11
Applicant: 株式会社豊田中央研究所 , 愛知製鋼株式会社
IPC: G01N27/90
Abstract: 【課題】傷周辺を流れる渦電流は、傷中央部では流れがバランスして傷の検出が困難となる。 【解決手段】渦電流探傷センサ装置10は、検査面46に対して離間されるとともに巻軸C1,C2が検査面46に対してともに平行に向けられた、一対の励磁コイル24A,24Bと、一方に対して他方が逆極性となるように励磁コイル24A,24Bに励磁電流を供給する交流電源12を備える。さらに、励磁コイル24A,24Bの間であって巻軸方向C1,C2中心に配置されるとともに、自身の巻軸C3が検査面46に対して平行かつ励磁コイル24A,24Bの巻軸C1,C2と垂直となるように向けられ、励磁コイル24A,24Bによって検査面46に誘起された渦電流の変化を検出する検出コイル28を備える。 【選択図】図2
Abstract translation: 要解决的问题:为了解决这样一个问题,即流动周围的缺陷的涡流,在缺陷中心部分处的平衡,从而难以检测到缺陷。解决方案:涡流探伤传感器装置10包括: 与检查面46分离的一对励磁线圈24A,24B,其绕线轴线C1,C2朝向与检查面46平行的方向; 以及用于向励磁线圈24A,24B提供励磁电流的交流电源12,使得一个励磁线圈的极性与另一个励磁线圈的极性相反。 涡流探伤传感器装置10还包括检测线圈28,该检测线圈28设置在励磁线圈24A,24B之间,并且在绕线轴线C1,C2方向的中心和绕线轴线C3指向平行于 检查表面46并且垂直于励磁线圈24A,24B的绕组轴线C1,C2,并且其检测由激励线圈24A,24B在检查表面46中感应的涡流的变化。图2
-
公开(公告)号:JP2018146454A
公开(公告)日:2018-09-20
申请号:JP2017043261
申请日:2017-03-07
Applicant: 株式会社豊田中央研究所 , 愛知製鋼株式会社
IPC: G01B11/30 , G01B11/27 , G06T7/00 , G01N21/892
Abstract: 【課題】搬送に伴って検査対象物の位置が上下方向に変動する場合であっても、画像を用いて検査対象物を精度よく検査する。 【解決手段】検査装置1は、鋼材10を搬送ローラ12−1、12−2の間隙に挟み込みながら、鋼材10を長手方向に搬送する複数の搬送装置12と、複数の搬送装置12の間に搬送された鋼材10の表面を撮像する撮像装置14と、を備え、撮像装置14で撮像された画像20から得られる鋼材10の幅と、鋼材10の実際の幅との比率を算出し、算出した比率を用いて、画像20における鋼材10の幅が鋼材10の実際の幅となるように画像20を補正すると共に、輝度テーブルを用いて、画像20における鋼材10の輝度が、比率が1の場合の輝度に近づくように画像20を補正する。 【選択図】図8
-
公开(公告)号:JP2021139790A
公开(公告)日:2021-09-16
申请号:JP2020038717
申请日:2020-03-06
Applicant: 愛知製鋼株式会社
IPC: G01N29/04
Abstract: 【課題】被検体である鋼材を精度高く検査可能な探傷方法を提供すること。 【解決手段】棒状の鋼材3に超音波信号を作用したときの反射波信号の強度分布を表す探傷信号を利用して鋼材3を検査する探傷方法は、超音波信号を作用する位置が鋼材3の断面において異なる複数の探傷信号を取得する処理と、複数の探傷信号が並列して含まれるマルチチャンネル信号を生成する処理と、マルチチャンネル信号に処理を施して鋼材3の欠陥を判定する処理と、を含み、学習済みの畳込みニューラルネットワークにマルチチャンネル信号を入力して鋼材3の欠陥を判定する探傷方法である。 【選択図】図1
-
-
-