Verfahren zur automatischen Inspektion einer Schweißnaht mittels Wärmefluss-Thermographie

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur automatischen Inspektion einer Schweißnaht mittels Wärmefluss-Thermographie gemäß dem Oberbegriff des Anspruchs 1.

In der Automobilindustrie werden strahlungsgestützte Verbindungsverfahren, wie beispielsweise Elektronenstrahl-, Laserstrahl- und Laser-Hybrid- Schweißverfahren, für den Karosseriebau in großem Umfang eingesetzt. Die Anzahl der Schweißverbindungen, insbesondere auch der Schweißnähte, nahm in den vergangenen Jahrzehnten deutlich zu. Dementsprechend gibt es in der Automobilindustrie einen großen Bedarf an Systemen, die eine automatische Inspektion und Kontrolle von Schweißnähten ermögli- chen.

Bei der Herstellung von Schweißnähten können Fehler verschiedenster Fehlertypen auftreten. Derartige Fehler sind beispielsweise eine zu kurze Länge, eine ungenügende Durchschweißung, ein Riss, ein Schnitt, ein Loch, eine Pore oder ein Lunker. Eine zuverlässige Inspektion von

Schweißnähten setzt voraus, dass Fehler verschiedenster Fehlertypen sicher detektiert und erkannt werden können.

Aus der DE 100 04 049 Al ist ein Verfahren zum Prüfen einer Schweiß- naht bekannt, bei dem die Wärmestrahlung im Bereich der Schweißnaht mit Hilfe einer digitalen Infrarotkamera als Bild erfasst und mittels eines Computers mit einem zuvor aufgezeichneten Referenzbild verglichen wird. Anhand des Vergleichs wird die Qualität der Schweißnaht beurteilt. Dieses Verfahren gewährleistet jedoch keine zuverlässige Inspektion der

Schweißnaht, insbesondere wenn Fehler verschiedener Fehlertypen auftreten.

Weiterhin ist aus der DE 103 26 337 B3 ein Verfahren zur automatischen zerstörungsfreien Prüfung einer Schweißnaht bekannt, bei dem die

Schweißnaht erwärmt und ein Thermographie-Sensor auf einer Prüfbahn bewegt wird, der die Temperaturwerte an jeder Stelle der Prüfbahn erfasst. Die Temperaturwerte können als Qualitätsmerkmale der Schweißnaht bewertet und lagebezogen zur Schweißnaht dargestellt werden. Auch dieses Verfahren gewährleistet keine zuverlässige Inspektion der Schweißnaht, insbesondere wenn Fehler verschiedener Fehlertypen auftreten.

Der Erfindung liegt daher die Aufgabe zu Grunde, ein Verfahren zur automatischen Inspektion einer Schweißnaht mittels Wärmefluss- Thermographie zu schaffen, das eine zuverlässige Detektierung und Auswertung der Schweißnaht in Bezug auf Fehler verschiedener Fehlertypen gewährleistet.

Diese Aufgabe wird durch ein Verfahren mit den Merkmalen des An- spruchs 1 gelöst. Erfindungsgemäß wurde erkannt, dass Fehler verschiedener Fehlertypen, je nach dem Fehlertyp, zu unterschiedlichen Zeitpunkten am Besten zu erkennen sind. Dementsprechend wird bei der Untersuchung der Schweißnaht für jeden Fehlertyp mindestens ein geeignetes Thermobild aus der Serie von Thermobüdern verwendet, auf dem Fehler dieses Fehler- typs am Besten zu erkennen sind. Die Schweißnaht wird somit -je nach Fehlertyp -jeweils zu einem passenden Zeitpunkt detektiert und ausgewertet. Zur Festlegung des jeweils geeigneten Thermobildes werden die charakteristischen Thermobilder aus der aufgenommenen Serie von Thermo- bildern als Referenzen benutzt. Die charakteristischen Thermobilder wer-

den mit Hilfe des Merkmalsvektors dynamisch ermittelt. Dynamisch bedeutet, dass für jede neu aufgenommene Serie von Thermobildern von derselben Schweißnaht oder einer weiteren Schweißnaht die charakteristischen Thermobilder jeweils neu ermittelt werden. Der Merkmalsvektor stellt ei- nen zeitlichen Verlauf des erfassten Wärmeflusses dar. Das bedeutet, dass der Merkmalsvektor für jedes einzelne Therm obild der erfassten Serie von Thermobildern einen Wert für den Wärmefluss beinhaltet. Der Wärmefluss wird für jedes einzelne Thermobild beispielsweise innerhalb eines Testbereiches durch Mittelung über alle Pixel des Infrarotsensors in diesem Test- bereich ermittelt. Der Wärmefluss weist in dem Merkmalsvektor in Abhängigkeit des Aufnahmezeitpunktes der Thermobilder, also der Bildnummer der Thermobilder, Minima und Maxima auf. Dies ist dadurch bedingt, dass der in dem Merkmalsvektor dargestellte Wärmefluss sich aus einem Wärmefluss durch das geschweißte Material, also durch das Objekt mit der Schweißnaht, und aus einem Wärmefluss direkt von der Anregungsquelle - sofern dieser sich in der Serie von Thermobildern abzeichnet - zusammensetzt.

Zum Ermitteln des ersten charakteristischen Thermobildes wird in dem Merkmalsvektor das erste Minimum ermittelt, ab dem der Wärmefluss durch das geschweißte Material anfängt zu wachsen und der störende Wärmetluss von der Anregungsquelie schon abgeklungen ist, falls dieser vorhanden ist. über den zugehörigen Zeitpunkt, also die zugehörige Bildnummer, ergibt sich das erste charakteristische Thermobild, das einen mi- nimalen Wärmefluss durch das Objekt aufweist. Zum Ermitteln des zweiten charakteristischen Thermobildes wird das absolute Maximum des Merkmalsvektors in Bezug auf Thermobilder ermittelt, die zeitlich später als das erste charakteristische Thermobild aufgenommen wurden. Ab diesem Maximum fängt der Wärmefluss durch das geschweißte Material an zu

sinken, wobei der störende Wärmefluss von der Anregungsquelle bereits abgeklungen ist. Aus dem dem Maximum zugehörigen Zeitpunkt, also der zugehörigen Bildnummer, ergibt sich das zweite charakteristische Thermo- bild. Dieses weist einen maximalen Wärmefluss durch das Objekt auf. So- mit ist auf beiden charakteristischen Thermobildern sichergestellt, dass der Wärmefluss direkt von der Anregungsquelle schon abgeklungen ist, sofern sich dieser in der Serie von Thermobildern abzeichnet. Die charakteristischen Thermobilder gewährleisten somit eine sichere Referenz für die automatische Festlegung eines jeweils passenden Thermobildes, das für Feh- ler eines bestimmten Fehlertyps geeignetsten ist. Die Inspektion der

Schweißnaht kann somit für Fehler verschiedenster Fehlertypen zuverlässig erfolgen, da gewährleistet ist, dass für jeden Fehlertyp das geeignetste Thermobild verwendet wird, auf dem Fehler dieses Fehlertyps am Besten zu erkennen sind.

Das erfindungsgemäße Verfahren kann beispielsweise bei einem Objekt aus mindestens zwei Fügepartnern, die durch eine oder mehrere Schweißnähte miteinander verbunden sind, angewendet werden. Die Fügepartner können beispielsweise als Bleche ausgebildet sein.

Ein Verfahren nach Anspruch 2 gewährleistet eine zuverlässige Detektie- rung und Auswertung der Schweißnaht in Bezug auf Geometrie fehler, wie insbesondere die Einhaltung einer geforderten Länge und/oder Breite. Da das zweite charakteristische Thermobild einen maximalen Wärmefluss durch das Objekt aufweist, kann die Schweißnaht auf diesem Thermobild hinsichtlich ihrer geometrischen Abmessungen, wie beispielsweise Länge und/oder Breite, am besten detektiert und ausgewertet werden.

Ein Verfahren nach Anspruch 3 gewährleistet eine zuverlässige Detektie- rung und Auswertung der Schweißnaht in Bezug auf Geometriefehler, wie insbesondere die Einhaltung einer geforderten Länge und/oder Breite. Bei Objekten, die nach dem Schweißen noch heiß sind, kann das Detektieren und Auswerten der Schweißnaht in Bezug auf Geometriefehler anhand eines passenden Ergebnisbildes mit einer größeren Zuverlässigkeit erfolgen. Durch das Bestimmen des Startbildes wird sichergestellt, dass das Ergebnisbild störungsfrei erzeugt wird. Das bedeutet, dass durch das Bestimmen des Startbildes zwischen dem ersten und zweiten charakteristischen Ther- mobild sichergestellt wird, dass die Teilserie von geeigneten Thermobil- dern, die auch als Teilbildserie bezeichnet wird, keinen direkten Wärme- fluss von der Anregungsquelle enthält. Der Trennungsfaktor wird hierzu derart festgelegt, dass dieser eine sichere Abgrenzung einer störungsfreien Teilserie gewährleistet. Das Startbild wird anhand des Merkmalsvektors dynamisch ermittelt, das bedeutet, dass das Startbild für jede neu aufgenommene Serie von Thermobildern neu ermittelt wird. Das Ergebnisbild kann von verschiedensten Typen sein, wie beispielsweise ein Amplitudenoder ein Phasenbild. Die Gewinnung von Amplituden- und Phasenbildern ist prinzipiell bekannt und in „Theory and Practice of Infrared Technology for Nondestructive Testing" (Xavier P.V. Maldague, John Wiley & Sons, Inc. 2001) beschrieben, worauf verwiesen wird. Für die Detektierung und Auswertung der Schweißnaht in Bezug auf GeomeirieichleL wiid als Ergebnisbild vorzugsweise ein Amplitudenbild verwendet.

Ein Trennungsfaktor nach Anspruch 4 gewährleistet eine sichere Trennung zwischen einem Rauschsignal und einem signifikanten Signal des Wärmeflusses. Dementsprechend wird eine sichere Auswahl einer Teilserie von Thermobildern gewährleistet, welche keinen direkten Wärmefluss von der

Anregungsquelle enthält. In der Praxis hat sich insbesondere ein Trennungsfaktor von 1/e ² ~ 0,135 gewährt, wobei e die eulersche Zahl ist.

Das Festlegen einer Serienlänge nach Anspruch 5 gewährleistet eine zuver- lässige Detektierung und Auswertung der Schweißnaht anhand des Ergebnisbildes. Da die charakteristischen Thermobilder und das Startbild aus der Serie von Thermobildern dynamisch ermittelt werden, kann auch die Serienlänge der Teilserie dynamisch und automatisch festgelegt werden. Dynamisch bedeutet, dass fiir jede neu aufgenommene Serie von Thermobil- dem die Serienlänge neu festgelegt wird. Die Serienlänge kann beispielsweise als doppelte Länge zwischen dem Startbild und dem zweiten charakteristischen Thermobüd ausgewählt werden. Weiterhin kann die Serienlänge beispielsweise als nächstgroße Länge ausgewählt werden, die eine Potenz von zwei ist und die Länge zwischen den charakteristischen Thermo- bildern überschreitet. In jedem Fall ist die Serienlänge so fest zu legen, dass die Teilserie die erfasste Serie von Thermobildern nicht überschreitet. Die Festlegung von Serienlängen zur Erzeugung eines Ergebnisbildes ist beispielsweise in „Theory and Practice of Infrared Technology for Non- destructive Testing" (Xavier P.V. Maldague, John Wiley & Sons, Inc. 2001 ) beschrieben, worauf verwiesen wird.

rung und Auswertung der Schweißnaht in Bezug auf durchgehende Fehler, wie beispielsweise von Löchern. Zur Detektierung und Auswertung von durch das geschweißte Material durchgehenden Fehlern wird beispielsweise das letzte Thermobüd vor dem ersten charakteristischen Thermobüd verwendet, das einen maximalen Wärmefluss direkt von der Anregungsquelle aufweist, sofern sich dieser Wärmefluss in der Serie von Thermobildern abzeichnet. Durchgehende Fehler können auf Grund des maximalen

Wärmeflusses direkt von der Anregungsquelle auf diesem Thermobild am Besten erkannt werden.

Ein Verfahren nach Anspruch 7 gewährleistet eine zuverlässige Detektie- rung und Auswertung von Fehlern, die sich im Inneren der Schweißnaht befinden, wie beispielsweise von Poren. Mittels des ersten Wärmeflussfaktors kann sicher und zuverlässig ein Thermobild ausgewählt werden, das sich zwischen den charakteristischen Thermobildern befindet und sich für die Detektierung und Auswertung von sich im Inneren der Schweißnaht be- findlichen Fehlern am Besten eignet.

Ein erster Wärmeflussfaktor nach Anspruch 8 hat sich in der Praxis bewährt, da die sich im Inneren der Schweißnaht befindlichen Fehler den Wärmefluss in diesem Bereich beeinträchtigen.

Ein Verfahren nach Anspruch 9 gewährleistet eine zuverlässige Detektierung und Auswertung der Schweißnaht in Bezug auf Oberflächenfehler, wie beispielsweise Risse, Schnitte oder Lunker. Mittels des zweiten Wärmeflussfaktors kann sicher und zuverlässig ein Thermobild aus der Serie von Thermobildern ausgewählt werden, dass sich zwischen den charakteristischen Thermobildern befindet und sich zur Detektierung und Auswertung von Obcrflächcnfchlcm am Besten eignet.

Ein zweiter Wärmeflussfaktor nach Anspruch 10 hat sich in der Praxis be- währt, da Oberflächenfehler auf Grund der geringeren Materialdicke in diesem Bereich den Wärmefluss begünstigen.

Ein Verfahren nach Anspruch 1 1 ermöglicht eine automatische und zu dem Bildinhalt adäquate Umwandlung eines Thermobildes bzw. Ergebnisbildes

in ein für die Bildverarbeitung übliches 8-Bit-Bild. Ein derartiges Bild kann zur visuellen Kontrolle oder weiteren automatischen Verarbeitung verwendet werden. Durch die entsprechend dem Bildinhalt adäquate Umwandlung können die Bildobjekte inklusive ihrer charakteristischen Merk- male, wie beispielsweise ihrer Kante, Struktur, Form und Größe, auf ihrem Hintergrund in dem umgewandelten Bild unverzerrt dargestellt werden. Bildobjekte sind beispielsweise die Schweißnaht und/oder die Fehler der verschiedenen Fehlertypen. Aus dem berechneten Histogramm des jeweiligen Bildes werden die absoluten Grenzwerte, die den informationsrelevan- ten Anteil des Objekt-Intensitätsbereichs in dem Histogramm abgrenzen sowie die absoluten Grenzwerte, die den informationsrelevanten Anteil des Hintergrund-Intensitätsbereichs in dem Histogramm abgrenzen, dynamisch ermittelt. Dynamisch bedeutet, dass die absoluten Grenzwerte für jedes umzuwandelnde Bild neu ermittelt werden. Dabei schneiden die absoluten unteren Grenzwerte einen jeweiligen charakteristischen Flächenanteil der Histogrammfläche des Objekt-Intensitätsbereich bzw. des Hintergrund- Intensitätsbereich von unten und die absoluten oberen Grenzwerte einen jeweiligen charakteristischen Flächenanteil von oben ab. Somit wird eine informationsrelevante Basis des Inhalts des hochdynamischen Thermobil- des bzw. Ergebnisbildes erfasst, die für die Dynamikumwandlung dieses Bildes verwendet wird. Die außerhalb dieser Basis liegenden einzelnen Ausreißerpixei, die extreme Intensilälswerte bzw. zufällige Rauschwerte aufweisen, haben dann keinen negativen Einfluss auf die Dynamikumwandlung dieses Bildes.

Eine Weiterbildung nach Anspruch 12 gewährleistet eine sichere Erfassung des informationsrelevanten Anteils des Objekt-Intensitätsbereichs. Das Histogramm kann als eine Kombination von Normalverteilungsdichten nach Gauß von dem zu untersuchenden Bildobjekt, dem Bildhintergrund

sowie den aufgetretenen Störungen betrachtet werden. Dementsprechend können die ersten charakteristischen Flächenanteile mit einem Wert des Wahrscheinlichkeitsintegrals der Normalverteilung nach Gauß verglichen werden. Die ersten charakteristischen Flächenanteile können beispielsweise jeweils einen 2,5%-Flächenanteil der dem Objekt-Intensitätsbereich entsprechenden Fläche darstellen, sodass der informationsrelevante restliche Flächenanteil des Objekt-Intensitätsbereichs 95% darstellt. Im Allgemeinen werden die ersten charakteristischen Flächenanteile erfahrungsgemäß festgelegt und liegen zusammen im Bereich zwischen 0 und 0,5, insbesondere zwischen 0,05 und 0,4.

Eine Weiterbildung nach Anspruch 13 gewährleistet eine sichere Erfassung des informationsrelevanten Anteils des Hintergrund-Intensitätsbereichs. Das Histogramm kann als eine Kombination von Normalverteilungsdichten nach Gauß von dem zu untersuchenden Bildobjekt, dem Bildhintergrund sowie den aufgetretenen Störungen betrachtet werden. Dementsprechend können die zweiten charakteristischen Flächenanteile mit einem Wert des Wahrscheinlichkeitsintegrals der Normalverteilung nach Gauß verglichen werden. Die zweiten charakteristischen Flächenanteile können beispiels- weise jeweils einen 2,5%-Flächenanteil der dem Hintergrund- Intensitätsbereich entsprechenden Fläche darstellen, sodass der informati- onsrelevante restliche Fiächenanteii des Hintergrund-Intensitätsbereichs 95% darstellt. Im Allgemeinen werden die zweiten charakteristischen Flächenanteile erfahrungsgemäß festgelegt und liegen zusammen im Bereich zwischen 0 und 0,5, insbesondere zwischen 0,05 und 0,4.

Ein Verfahren nach Anspruch 14 ermöglicht eine flexible und sichere Ermittlung der informationsrelevanten Basis des aufgenommenen Thermo- bildes bzw. des Ergebnisbildes.

Eine Weiterbildung nach Anspruch 15 gewährleistet eine zuverlässige Bearbeitung und Auswertung des Merkmalsvektors und/oder des Histogramms. Sowohl der Merkmalsvektor, der einen zeitlichen Verlauf des aufgenommenen Wärmeflusses darstellt, als auch das Histogramm des hochdynamischen Thermobildes bzw. Ergebnisbildes bilden zu untersuchende Kurven. Durch die Bearbeitung dieser Kurven mittels mindestens eines morphologischen Filters kann eine einwandfreie Detektierung und korrekte Auswertung der charakteristischen Punkte bzw. Punktbereiche auf diesen störungsreichen Kurven gewährleistet werden. Die charakteristischen Punkte sind beispielsweise die lokalen und/oder das absolute Minima bzw. Maxima. Als morphologisches Filter kann beispielsweise die Wasserscheidentransformation verwendet werden, die in dem Buch „Morphologische Bildverarbeitung" von Pierre Soille, Springer Verlag, Berlin 1998, be- schrieben ist, worauf verwiesen wird.

Weitere Merkmale, Vorteile und Einzelheiten der Erfindung ergeben sich aus der nachfolgenden Beschreibung eines Ausführungsbeispiels anhand der Zeichnung. Es zeigen:

Fig. 1 eine Schnittdarstellung durch eine zwei Fügepartner verbindende Schweißnaht mit Fehlern verschiedener Fehlertypen,

Fig. 2 eine schematische Darstellung eines Merkmalsvektors, der einen zeitlichen Verlauf eines aufgenommenen Wärmeflusses darstellt, und

Fig. 3 ein Histogramm eines aufgenommenen Bildes.

Ein zu prüfendes Objekt 1 weist einen ersten Fügepartner 2 und einen zweiten Fügepartner 3 auf, die durch eine Schweißverbindung in Form einer Schweißnaht 4 miteinander verbunden sind. Die Fügepartner 2, 3 sind als Bleche ausgebildet. Die Schweißnaht 4 wurde beispielsweise mittels ei- nes Elektronenstrahl-, Laserstrahl- oder Laser-Hybrid-Schweißverfahrens erzeugt. Das Material der Fügepartner 2, 3 ist im Bereich der Schweißnaht 4 auf Grund des Schweißvorgangs miteinander verschmolzen. Das Objekt 1 mit der Schweißnaht 4 wird nachfolgend auch als geschweißtes Material bezeichnet.

Die Schweißnaht 4 weist mehrere Fehler verschiedener Fehlertypen auf. Als Fehler eines ersten Fehlertyps weist die Schweißnaht 4 einen Geometriefehler 5 auf. Der Geometriefehler 5 ist eine Abweichung einer Soll- Länge Ls von einer Ist-Länge L ₁ . Weiterhin weist die Schweißnaht 4 als Fehler eines zweiten Fehlertyps einen durchgehenden Fehler 6 in Form eines Lochs durch die Schweißnaht 4 auf. Als Fehler eines dritten Fehlertyps weist die Schweißnaht 4 einen inneren Fehler 7 auf, der als Pore ausgebildet ist und sich im Inneren der Schweißnaht 4 befindet. Als Fehler eines vierten Fehlertyps weist die Schweißnaht 4 darüber hinaus einen Oberfiä- chenfehler 8 auf, der als Schnitt an der Oberfläche der Schweißnaht 4 ausgebildet ist.

An gegenüberliegenden Seiten des Objekts 1 sind eine Anregungsquelle 9 und ein Infrarotsensor 10 angeordnet. Der Infrarotsensor 10 ist vorzugs- weise auf der Seite des Objekts 1 angeordnet, von der aus das Verschweißen der Fügepartner 2, 3 erfolgt ist, also beispielsweise von der Seite des Laserstrahls aus. Das Objekt 1 und die zu inspizierende Schweißnaht 4 werden mittels der Anregungsquelle 9 angeregt. Es entsteht ein Wärme- fluss 11, der von dem Infrarotsensor 10 in einer Serie von hintereinander

aufgenommenen Thermobildern erfasst wird. Der erfasste Wärmefϊuss 11 setzt sich aus einem Wärmefluss 12 durch das Objekt 1 und einem Wärme- fluss 13 direkt von der Anregungsquelle 9 zusammen.

Zur Auswertung der erfassten Serie von Thermobildern ist eine Recheneinheit 14 vorgesehen, die mit der Anregungsquelle 9 und dem Infrarotsensor 10 in Verbindung steht.

Nachfolgend wird das Verfahren zur automatischen Inspektion der Schweißnaht 4 mittels Wärmefluss-Thermographie beschrieben. Das Objekt 1 mit der Schweißnaht 4 wird mittels der Anregungsquelle 9, die beispielsweise einen Blitz erzeugt, angeregt. Der durch das Anregen entstehende Wärmefluss 11 wird mittels des Infrarotsensors 10 aufgenommen, zu der Recheneinheit 14 weitergeleitet und dort untersucht.

In der Recheneinheit 14 wird ein Merkmalsvektor W(N) erstellt, der einen zeitlichen Verlauf des erfassten Wärmeflusses 11 darstellt. Jedem Thermo- bild aus der aufgenommenen Serie wird eine Bildnummer N zugeordnet. Für jedes Thermobild wird ein Wärmeflusswert W berechnet. Der Wärme- flusswert W ergibt sich beispielsweise als Mittelwert der Bildwerte, die die Pixel des Infrarotsensors 10 in einem Testbereich aufweisen. Der Merk- malsvcktor W(N) ergibt sich durch Auftragen der bereclineien Wärmeflusswerte W über der Bildnummer N des entsprechenden Thermobildes. Der Merkmalsvektors W(N) ist in Fig. 2 gezeigt.

Der Merkmalsvektor W(N) stellt einen zeitlichen Verlauf des aufgenommenen Wärmeflusses 11 dar. Dementsprechend ist in dem Merkmalsvektor W(N) der Wärmefluss 12 durch das Objekt 1 und der Wärmefluss 13 direkt von der Anregungsquelle 9 dargestellt.

Je nach dem Aufnahmezeitpunkt, also der Bildnummer N, weist der zeitliche Verlauf des Wärmeflusses 11 in dem Merkmalsvektor W(N) Minima und Maxima auf. Die zu untersuchende Schweißnaht 4 und die aufgetrete- nen Fehler 5, 6, 7, 8 sind, je nach dem Fehlertyp, zu unterschiedlichen Aufnahmezeitpunkten, d. h. auf unterschiedlichen Thermobildern, erkennbar. Um eine bestmögliche Detektion und Auswertung der Schweißnaht 4 zu gewährleisten wird für die Fehler 5, 6, 7, 8 jeweils ein passendes Ther- mobild T _F1 bis T _F4 für jeden Fehlertyp ermittelt. Hierzu wird zunächst ein erstes charakteristisches Thermobild Ti und ein zweites charakteristisches Thermobild T ₂ ermittelt. Das erste charakteristische Thermobild Ti wird derart ermittelt, dass in dem Merkmalsvektor W(N) ein Minimum ermittelt wird, ab dem der Wärmefluss 12 durch das geschweißte Material anfängt zu wachsen und der störende Wärmefluss 13 von der Anregungsquelle 9 bereits abgeklungen ist. Das Minimum entspricht einem minimalen Wärmefluss W _m i _n durch das Objekt 1, den das erste charakteristische Thermobild Ti aufweist. Das erste charakteristische Thermobild Ti ergibt sich anhand des Merkmalsvektors W(N) aus der zu dem minimalen Wärmefluss W _min zugehörigen Bildnummer N (Ti).

Danach wird das absolute Maximum in dem Merkmalsvektor W(N) in Bezug auf zu dem charakteristischen Thermobiid T _\ später aufgenommenen Thermobildern der Serie detektiert. Ab diesem Maximum fängt der Wärmefluss 12 durch das geschweißte Material an zu sinken. Damit wird der maximale Wärmefluss W _max durch das Objekt 1 ermittelt, den das zweite charakteristische Thermobild T ₂ aufweist. Das zweite charakteristische Thermobild T ₂ ergibt sich anhand des Materialvektors W(N) aus der zu dem maximalen Wärmefluss W _max zugehörigen Bildnummer N (T ₂ ).

Die Schweißnaht 4 kann auf dem zweiten charakteristischen Thermobild T ₂ am Besten detektiert und ausgewertet werden, da darauf der Wärmefluss 12 durch das geschweißte Material ein absolutes Maximum aufweist, wobei der Wärmefluss 13 aus der Anregungsquelle 9 schon abgeklungen ist. Der Geometriefehler 5, der einen Fehler eines ersten Fehlertyps darstellt, kann auf dem zweiten charakteristischen Thermobild T ₂ am Besten detektiert und ausgewertet werden. Für Fehler des ersten Fehlertyps stellt das zweite charakteristische Thermobild T ₂ somit das geeignete Thermobild T _F] dar.

Der durchgehende Fehler 6, der einen Fehler eines zweiten Fehlertyps darstellt, kann dagegen auf dem letzten Thermobild, das vor dem ersten charakteristischen Thermobild T ₁ aufgenommen wurde und einem maximalen Wärmefluss W _Amax direkt von der Anregungsquelle 9 entspricht, am Besten detektiert und ausgewertet werden. Dieses Thermobild ist das geeignete Thermobild T _F2 , das sich für die Detektierung und Auswertung von Fehlern des zweiten Fehlertyps am Besten eignet. Das Thermobild T _F2 ergibt sich aus der dem maximalen Wärmefluss W _Amax von der Anregungsquelle 9 zugehörigen Bildnummer N (T _F2 ).

Zur Detektierung und Auswertung des inneren Fehlers 7, der einen Fehler eines dritten Fehlertyps darstellt, wird ein Thermobild T _F3 zwischen den charakteristischen i hcrrnobildcm l i, 1 ₂ verwendet, uas einen w armeuuss W _F3 entspricht, dessen Wert einen Schwellwert W _inside _ _üϊd (inside threshold) im zeitlichen Verlauf des aufgenommenen Wärmeflusses 11 erstmalig ü- berschreitet. Für den Schwellwert W _inS i _d e t _h d gilt:

" inside_thd ~ " min ^■" (. W _max — W _m j _n ) C,,

wobei ζ als erster Wärmeflussfaktor bezeichnet wird, der eine sichere Erkennung des inneren Fehlers 7 gewährleistet. Der erste Wärmeflussfaktor ζ wird erfahrungsgemäß festgelegt und liegt im Bereich zwischen 0 und 1, insbesondere zwischen 0,6 und 0,9. Das Thermobild T _F3 , das sich zur De- tektierung und Auswertung von Fehlern des dritten Fehlertyps am Besten eignet, ergibt sich aus der zu dem Wärmefluss W _F3 zugehörigen Bildnummer N(T _F3 ).

Zur Detektierung und Auswertung des Oberflächenfehlers 8, der einen Fehler eines vierten Fehlertyps darstellt, wird ein Thermobild T _F4 zwischen den charakteristischen Thermobildern Ti, T ₂ verwendet, das einen Wärmefluss W _F4 entspricht, dessen Wert einen Schwellwert W _{surf thd} (surface threshold) im zeitlichen Verlauf des aufgenommenen Wärmeflusses 11 erstmalig überschreitet. Für den Schwellwert W _{surf jhd} gilt:

w _surfJhd - w _min + (w _max - w _min ) * δ,

wobei δ als zweiter Wärmeflussfaktor bezeichnet wird, der eine sichere Erkennung des Oberflächenfehlers 8 gewährleistet. Der erste Wärmeflussfak- tor δ wird erfahrungsgemäß festgelegt und liegt im Bereich zwischen 0 und 1, insbesondere zwischen 0,1 bis 0,4. Das Thermobild T _F4 , das sich zur De- tckticrung und Auswertung von Fehlern des vierten Fehlertyps arn Besten eignet, ergibt sich aus der zu dem Wärmefluss W _F4 zugehörigen Bildnum¬

Für die Detektierung und Auswertung der Fehler verschiedener Fehlertypen wird somit jeweils ein geeignetes Thermobild T _F1 bis Tp ₄ dynamisch ermittelt und zur Verfügung gestellt. Die charakteristischen Thermobilder

T ₁ , T ₂ werden als Referenzen zum Festlegen des jeweils geeigneten Ther- mobildes Tpi bis T _F4 verwendet.

Alternativ können beispielsweise Fehler des ersten Fehlertyps auch auf ei- nem geeigneten Ergebnisbild detektiert und ausgewertet werden, das aus einer Teilserie von geeigneten Thermobildern gewonnen wird, wobei die Teilserie aus der erfassten Serie von Thermobildern ausgewählt wird. Die Teilserie ergibt sich aus einem Startbild T ₅ und einer Serienlänge N _8. Um eine sichere Ausgrenzung der Teilserie bzw. Teilbildserie zu gewährleis- ten, so dass diese keinen direkten Wärmefluss 13 von der Anregungsquelle 9 enthält, wird das Startbild T ₅ zwischen den charakteristischen Thermobildern T ₁ , T ₂ ausgewählt. Das Startbild T ₈ wird als jenes Thermobild ermittelt, das einen Wärmefluss Ws aufweist, der nach dem Minimum den folgenden Schwellwert W _{start thd} (start threshold) im zeitlichen Verlauf des aufgenommenen Wärmeflusses 11 erstmalig überschreitet. Für den Schwellwert W _st a _r t _jh d gilt:

Wrtrt _j M = W _min + (W _max - W _min ) *θ,

wobei θ als Trennungsfaktor bezeichnet wird. Der Trennungsfaktor θ wird erfahrungsgemäß festgelegt und liegt im Bereich zwischen 0 und 1 , insbesondere zwischen 0 und 0, 15.

Zur dynamischen Festlegung der Serienlänge N ₈ werden als Referenzen zumindest zwei Bilder aus einer Bildmenge verwendet, die die charakteristischen Thermobilder Ti, T ₂ und das Startbild T ₈ enthält. Die Serienlänge N ₈ kann beispielsweise als doppelte Länge zwischen dem Startbild Ts und dem zweiten charakteristischen Thermobild T ₂ ausgewählt werden. Weiterhin kann die Serienlänge N ₈ beispielsweise als nächstgroße Länge aus-

gewählt werden, die eine Potenz von zwei ist und dabei die Länge zwischen den charakteristischen Thermobildern Ti, T ₂ überschreitet. In jedem Fall soll die Serienlänge N _s der Teilserie so festgelegt werden, dass das Ende der Serie von Thermobildern nicht überschritten wird.

Als Ergebnisbild kann beispielsweise ein Amplituden- oder ein Phasenbild verwendet werden. Für Fehler des ersten Fehlertyps wird vorzugsweise ein Amplitudenbild verwendet. Die Berechnung von Ergebnisbildern verschiedener Typen ist beispielsweise in „Theory and Practice of Infrared Techno- logy for Nondestructive Testing" (Xavier P. V. Maldague, John Wiley & Sons, Inc. 2001) beschrieben, worauf verwiesen wird.

Die Kurvendiskussion des Merkmalsvektors W (N) wird zum Beispiel mit Hilfe morphologischer Filter durchgeführt werden, die eine einwandfreie Ausgliederung verschiedener charakteristischer Punkte, wie beispielsweise Minima und Maxima gewährleisten. Somit können alle Minima und Ma- xima des Merkmalsvektors W(N) unabhängig von dem Gesamtverlauf ermittelt werden. Als morphologisches Filter kann beispielsweise die Wasserscheidentransformation verwendet werden, die in dem Buch „Morpho- logische Bildverarbeitung" von Pierre Soille, Springer Verlag, Berlin 1998, beschrieben wird, worauf verwiesen wird.

Zur visuellen Kontrolle und zur weiteren automatischen Verarbeitung der Thermobilder T _F1 bis T _F4 sowie der Ergebnisbilder, die zur Detektierung und Auswertung der Schweißnaht 4 verwendet werden, werden diese in ein für die Bildverarbeitung übliches 8-Bit-Bild automatisch umgewandelt. Die verwendeten Bilder weisen eine hohe Dynamik auf. Fig. 3 zeigt ein Histogramm n(I) eines hochdynamischen Bildes, beispielsweise eines der Thermobilder T _F i bis T _F4 . In dem Histogramm n(I) ist die Häufigkeit n

über der Intensität I aufgetragen. Die Histogrammkurve 15 des Bildes weist mehrere Häufigkeitsmaxima auf, die einem Bildobjekt 16, einem Bildhintergrund 17 sowie auf dem Bild vorhandenen Störungen entsprechen.

Zur Dynamikumwandlung des Bildes wird zunächst ein Objekt- Intensitätsbereich δI _obj , der dem zu untersuchenden Bildobjekt 16 entspricht, und ein Hintergrund-Intensitätsbereich δl _bgrd , der dem Bildhintergrund 17 entspricht, ermittelt. Dies kann beispielsweise mit Hilfe morphologischer Filter durchgeführt werden, die eine störungsfreie Auswertung der Histogrammkurve 15 gewährleisten. Die Verwendung morphologischer Filter ist vorteilhaft, da die Histogrammkurve 15 keine glatte Kurve, sondern eine diskrete und somit unstetige Kurve darstellt. Darüber hinaus weist die Histogrammkurve 15 mehrere Minima und Maxima auf, die mit Hilfe morphologischer Filter zuverlässig bestimmt werden können. Als morphologisches Filter kann beispielsweise die Wasserscheidentransformation verwendet werden. Von dem Objekt-Intensitätsbereich δI _Obj wird der gesamte Flächeninhalt F _obj berechnet, der zwischen der Histogrammkurve 15 und der Intensitäts-Achse liegt. Entsprechend wird von dem Hintergrund-Intensitätsbereich δI _bgrd der gesamte Flächeninhalt F _bgrd berechnet, der zwischen der Histogrammkurve 15 und der Intensitäts-Achse liegt.

Dann werden in dem Objekt-Intensitätsbereich δI _obj ein unterer lokaler Objekt-Intensitätsbereich δI _{obj bot} sowie ein oberer lokaler Objekt- Intensitätsbereich δI _ob j _top detektiert, die Störungen oder zufällige Rauschwerte enthalten. Diese lokalen Objekt-Intensitätsbereiche δI _{obj bot;} δI _{obj top} weisen jeweils einen charakteristischen Flächenanteil F _obj _ _bot ^ bzw. F _{obj tOp jhd} des gesamten Flächeninhalts F _obj auf. Zum Ermitteln der lokalen Objekt-Intensitätsbereiche δI _obj J ₅₀₁ , δI _{Obj top} werden in der Histogrammkurve 15 ein erster unterer Grenzwert I _obj _bot_ _thd ^un d ein erster oberer Grenzwert I _obj _ _t op_ _thd ermittelt, die einen informationsrelevanten An-

teil, also einen informationsrelevanten Intensitätsbereich δI _obj _ _re i, des Intensitätsbereichs δI _obj abgrenzen. Der Objekt-Intensitätsbereich δI _{obj re} | bildet die informationsrelevante Basis für das Bildobjekt 16.

In dem Hintergrund-Intensitätsbereich δI _bgrd werden auf entsprechende Weise ein unterer lokaler Hintergrund-Intensitätsbereich δI _bgrd _ _bot sowie ein oberer lokaler Intensitätsbereich δI _{bgrd top} mit entsprechenden zweiten charakteristischen Flächenanteilen F _{bgrd bot thd} bzw. Fb _grd _top_ _thd des gesamten Flächeninhalts F _bgrd des Hintergrund-Intensitätsbereichs δI _bgrd ermittelt. Hierzu werden in entsprechender Weise aus der Histogrammkurve 15 ein zweiter unterer Grenzwert I _bgrd _ _bot _ _thd und ein zweiter oberer Grenzwert I _bgrdjo p _jhd ermittelt, die einen informationsrelevanten Anteil, also einen informationsrelevanten Intensitätsbereich δI _bgrd _ _re i, des Hintergrund- Intensitätsbereichs δI _bgrd abgrenzen, dynamisch ermittelt. Der Intensitäts- bereich δI _{bgrd rel} bildet somit eine informationsrelevante Basis für den Bildhintergrund 17.

Die charakteristischen Flächenanteile F _bgrd _ _botjhd , F _bgrd _ _top _ _mi F _{obj botJhd} und F _obj _ _tO p _jh d können beispielsweise jeweils 2,5% des gesamten Flächeninhalts F _bgrd bzw. F _obj darstellen, so dass der jeweils restliche Flächeninhalt F _bgrd _ _rel bzw. F _{obj rel} jeweils einen Flächenanteil von 95% aufweisen.

Die Intensitätsbereiche δI _{bgrd rel} und δI _{obj re} i bilden zusammen die informationsrelevante Basis des Inhalts des aufgenommenen Bildes. Damit wird eine adaptive Dynamikumwandlung dieses Bildes unabhängig von der

Bildgewinnungstechnik sowie der Größe des zu untersuchenden Bildobjektes 16 bzw. seines Bildhintergrundes 17 und den aufgetretenen Störungen gewährleistet, indem der Inhalt des aufgenommenen Bildes adäquat in einer anderen Dynamik, insbesondere in der 8-Bit-Dynamik dargestellt wird.

Die absoluten Grenzwerte I _bg rd_bot_thd, Ibgrd_t _oP _thd, Iobj_bot_thd und I _O bj_to _P _thd dienen als bildspezifische Schwellwerte für die Dynamikumwandlung des Bildes. Die Umwandlung des zu untersuchenden Bildes in ein 8-Bit-Bild kann auf der gewonnenen informationsrelevanten Basis des Inhalts des aufgenommenen Bildes mit Hilfe verschiedener Standardmethoden der Bildverarbeitung durchgeführt werden. Die Umwandlung kann dabei linear, logarithmisch oder nach einer anwenderspezifischen Methode erfolgen.

Das erfindungsgemäße Verfahren ermöglicht eine automatische, berüh- rungslose und zerstörungsfreie Inspektion der Schweißnaht 4, in dem die zu untersuchende Schweißnaht 4 in Bezug auf verschiedene Fehler 5, 6, 7 und 8 unabhängig von ihren Größen, Positionen und Fehlertypen sowie der aufgetretenen Störungen explizit detektiert und ausgewertet werden kann. Darüber hinaus ist das erfindungsgemäße Verfahren unter industriellen Be- dingungen flexibel und schnell einstellbar.