Terjedési idő diffrakció a félautomatikus ellenőrzéstől a félautomatikus értelmezésig

Hasonló dokumentumok
Gázcsővezetékek hegesztési hibáinak automatikus ellenőrzése vizuális szakértői rendszerrel

Ultrahangos anyagvizsgálati módszerek atomerőművekben

kötéseinek minőség-ellenőrzésekor fellépő problémák néhány újabb megoldása

Ultrahang-frekvenciás vizsgálati módszerek a gépjárműiparban

Optika fejezet felosztása

11. Egy Y alakú gumikötél egyik ága 20 cm, másik ága 50 cm. A két ág végeit azonos, f = 4 Hz

Akusztikai tervezés a geometriai akusztika módszereivel

Időjárási radarok és produktumaik

Hullámmozgás. Mechanikai hullámok A hang és jellemzői A fény hullámtermészete

Kutatási beszámoló február. Tangens delta mérésére alkalmas mérési összeállítás elkészítése

beolvadási hibájának ultrahang-frekvenciás kimutatása

Mechanikai hullámok. Hullámhegyek és hullámvölgyek alakulnak ki.

Rezgés, Hullámok. Rezgés, oszcilláció. Harmonikus rezgő mozgás jellemzői

Hullámok tesztek. 3. Melyik állítás nem igaz a mechanikai hullámok körében?

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

Az ipari komputer tomográfia vizsgálati lehetőségei

RÉSZLETEZŐ OKIRAT (2) a NAH /2016 nyilvántartási számú akkreditált státuszhoz

3D - geometriai modellezés, alakzatrekonstrukció, nyomtatás

FELÜLETI VIZSGÁLATOK ÉRZÉKENYSÉGI SZINTJEI. Szűcs Pál, okl. fizikus R.U.M. TESTING Kft.*

Populációbecslések és monitoring

Milyen simaságú legyen a minta felülete jó minőségű EBSD mérésekhez

Hegeszthetőség és hegesztett kötések vizsgálata

Geometriai és hullámoptika. Utolsó módosítás: május 10..

Csövek falvastagságmérési pontossága ultrahang-frekvenciás módszer alkalmazása esetében

Grafikonok automatikus elemzése

ÉRZÉKELŐK ÉS BEAVATKOZÓK I. 3. MÉRÉSFELDOLGOZÁS

A szeizmikus adatfeldolgozás során korrigálni kívánt jelenségek

Csvezetéki hibák értékelésének fejldése

Vízszintes kitűzések gyakorlat: Vízszintes kitűzések

Biomatematika 2 Orvosi biometria

Optika gyakorlat 6. Interferencia. I = u 2 = u 1 + u I 2 cos( Φ)

Atomi er mikroszkópia jegyz könyv

Mérési hibák

II. rész: a rendszer felülvizsgálati stratégia kidolgozását támogató funkciói. Tóth László, Lenkeyné Biró Gyöngyvér, Kuczogi László

HEGESZTETT KÖTÉSEK RONCSOLÁSMENTES VIZSGÁLATA. Szemrevételezéssel

Populációbecslések és monitoring

Teremakusztikai méréstechnika

ÁGAZATI SZAKMAI ÉRETTSÉGI VIZSGA AUTÓ-ÉS REPÜLŐGÉP-SZERELÉSI ISMERETEK EMELT SZINTŰ SZÓBELI VIZSGA MINTAFELADATOK ÉS ÉRTÉKELÉSÜK

[Biomatematika 2] Orvosi biometria

Hangterjedés szabad térben

A mérés problémája a pedagógiában. Dr. Nyéki Lajos 2015

Korai vasbeton építmények tartószerkezeti biztonságának megítélése

A mérések általános és alapvető metrológiai fogalmai és definíciói. Mérések, mérési eredmények, mérési bizonytalanság. mérés. mérési elv

Segédlet a gördülőcsapágyak számításához

Képfeldolgozás. 1. el adás. A képfeldolgozás alapfogalmai. Mechatronikai mérnök szak BME, 2008

A készítmény leírása

3D számítógépes geometria és alakzatrekonstrukció

Az értékelés során következtetést fogalmazhatunk meg a

Hidak állapotvizsgálata kombinált szerkezetdiagnosztikai

HÁLÓZATI SZINTŰ DINAMIKUS BEHAJLÁSMÉRÉS MÚLTJA JELENE II.

Alapvető eljárások Roncsolásmentes anyagvizsgálat

Modern Fizika Labor. Fizika BSc. Értékelés: A mérés dátuma: A mérés száma és címe: 5. mérés: Elektronspin rezonancia március 18.

A fejlesztés várt eredményei a 1. évfolyam végén

Láthatósági kérdések

Hullámok, hanghullámok

A sínek tesztelése örvényáramos technológiákat használva

watec Pneumatikus zsaluzás Polimerbeton és helyszíni betonozás alkalmazásával készített monolit rendszerkivitelű tojásszelvényű csatornák

A Brüel & Kjaer zajdiagnosztikai módszereinek elméleti alapjai és ipari alkalmazása

Gépipari minőségellenőr Gépipari minőségellenőr

CC-Energy projekt bemutatása

Felhasználói kézikönyv

Mit látnak a robotok? Bányai Mihály Matemorfózis, 2017.

Atomerőművi anyagvizsgálatok 4. előadás: A roncsolásmentes anyagvizsgálatok

Csillapított rezgés. a fékező erő miatt a mozgás energiája (mechanikai energia) disszipálódik. kváziperiódikus mozgás

Mozgásvizsgálatok. Mérnökgeodézia II. Ágfalvi Mihály - Tóth Zoltán

A fotogrammetria ismeretek és a szakmai tudás fontossága

Optika gyakorlat 2. Geometriai optika: planparalel lemez, prizma, hullámvezető

DIGITÁLIS KÉPANALÍZIS KÉSZÍTETTE: KISS ALEXANDRA ELÉRHETŐSÉG:

A roncsolásmentes vizsgálatok célja, szerepe, kiválasztása (?) MEGBÍZHATÓSÁGA

Távérzékelés a precíziós gazdálkodás szolgálatában : látvány vagy tudomány. Verőné Dr. Wojtaszek Malgorzata

Felhasználói kézikönyv

Hang terjedési sebességének meghatározása állóhullámok vizsgálata Kundt csőben

Matematika. 1. osztály. 2. osztály

Képfeldolgozás Szegmentálás Osztályozás Képfelismerés Térbeli rekonstrukció

A klímamodellek eredményei mint a hatásvizsgálatok kiindulási adatai

1. számú ábra. Kísérleti kályha járattal

A kockázat fogalma. A kockázat fogalma. Fejezetek a környezeti kockázatok menedzsmentjéből 2 Bezegh András

RÉSZLETEZŐ OKIRAT a NAH /2016 nyilvántartási számú akkreditált státuszhoz

ISONIC 2010 Hordozható Ultrahangos Fázisvezérelt Repedésvizsgáló és Regisztráló

Anyagvizsgálati módszerek

Mikroszerkezeti vizsgálatok

A távérzékelt felvételek tematikus kiértékelésének lépései

Síklapokból álló üvegoszlopok laboratóriumi. vizsgálata. Jakab András, doktorandusz. BME, Építőanyagok és Magasépítés Tanszék

Fotódokumentáció. Projektazonosító: KMOP /

BAGME11NNF Munkavédelmi mérnökasszisztens Galla Jánosné, 2011.

Az ALPINION Crystal Signature technológia a mély struktúrák részletes képeivel növeli a klinikai pontosságot és hatékonyságot.

Részecske azonosítás kísérleti módszerei

S atisztika 2. előadás

Szakmai nap Nagypontosságú megmunkálások Nagypontosságú keményesztergálással előállított alkatrészek felület integritása

Minőségmenedzsment (módszerek) BEDZSULA BÁLINT

RTD-CORROCONT Az alacsonyfrekvenciás anyagvizsgálatok gyakorlati tapasztalatai

Kvalitatív fázisanalízis


Elveszett m²-ek? (Az akaratlanul elveszett információ)

Méréstechnika II. Mérési jegyzőkönyvek FSZ képzésben részt vevők részére. Hosszméréstechnikai és Minőségügyi Labor Mérési jegyzőkönyv

Optikai csatlakozók vizsgálata

Optika és Relativitáselmélet II. BsC fizikus hallgatóknak

ÁGAZATI SZAKMAI ÉRETTSÉGI VIZSGA VEGYIPAR ISMERETEK EMELT SZINTŰ GYAKORLATI VIZSGA MINTAFELADATOK ÉS ÉRTÉKELÉSÜK

Átírás:

A TERMELÉSI FOLYAMAT MINÕSÉGKÉRDÉSEI, VIZSGÁLATOK 2.5 Terjedési idő diffrakció a félautomatikus ellenőrzéstől a félautomatikus értelmezésig Tárgyszavak: minőség-ellenőrzés; roncsolásmentes vizsgálat; ultrahang. Az ultrahang-frekvenciás terjedési idő diffrakció (TOFD, time-of-flight diffraction) a roncsolásmentes anyagvizsgálat egyik legújabb fejlesztési eredménye. Igen jól bevált acél szerkezetek hegesztett kötéseinek ellenőrzésére; lehetővé teszi a hibák igen pontos jellemzését, helyzet- és méretmeghatározását. A hagyományos ultrahang-frekvenciás módszereknél sokkal nagyobb valószínűséggel végzi a hibák kimutatását. Az eljárás népszerűségének gyors növekedése arra ösztönözte az illetékeseket, hogy kidolgozzák a vonatkozó szabványokat és a hibaméretmeghatározás előírásait. Minden valószínűség szerint a TOFD vizsgálat adatainak értelmezésére a jövőben fokozott mértékben fogják alkalmazni az ASTM E-1961-98 és az API 1104 szabványelőírásokat. A kézi erővel végzett ultrahang-frekvenciás minőség-ellenőrzés a vizsgálatot végző személy kifáradása és szemének megerőltetése következtében elkerülhetetlenül hibával jár. Erre való tekintettel például a távérzékelés és az orvosi átvilágítási technikák területén mindinkább az ilyen műveletekkel járó adatgyűjtés, -feldolgozás, sőt bizonyos mértékig az adatértelmezés gépesítésére és automatizálására törekszenek. Bár az ilyen jellegű automatizálás sohasem lesz képes a gyakorlott szakemberrel egyenértékű tevékenységre, a rutinszerű és munkaigényes feladatok esetében nyilvánvalóan csökkenteni fogja a látás és a szellemi munka igénybevételét. Ezáltal a szakember tapasztalatát eredményesebben lehet majd hasznosítani ott, ahol fontos az emberi itélőképesség. Tehát számítani lehet arra, hogy fokozódik az értelmezési folyamat megbízhatósága, következetessége és hatékonysága. Mindez végeredményben megnöveli az értelmezési műveletek teljesítményét és csökkenti a költségeket.

A következők olyan eljárást bemutatnak be, amely a hegesztési hibák TOFD technikával végzett vizsgálatakor elősegíti a detektálást, a méretmeghatározást és jellemzést. A képfeldolgozás, az ábrafelismerés és a mesterséges neuronhálózatok kombinációja teszi lehetővé, hogy a detektált adatokból kiindulva figyelembe véve a vonatkozó szabványokat és előírásokat valós időben, félautomatikusan oldják meg a hibakimutatást, a méret meghatározását, a helyzet azonosítását és a hibák osztályozását. A TOFD eljárás A hagyományos ultrahang-frekvenciás módszer esetében a hegesztési hiba helyének és méretének meghatározásához a visszaverődő impulzus haladási ideje és a jelamplitúdó szolgál alapul. Tekintettel arra, hogy a visszaverődő impulzus amplitúdóját a céltárgy méretein kívül más tényezők is (a hiba irányítottsága, áteresztőképessége és a felületsimaság) befolyásolják. Az impulzus-visszaverődéses módszer nem minden esetben szolgáltat a méretre vonatkozó megbízható és pontos információt. Másrészt a TOFD esetében a visszaverődő jel intenzitása nem függ a hiba tájolásától, tehát a hiba mérete pontosan meghatározható (a pontos értéktől való eltérés általában a falvastagság ±2%-a, legtöbbször ±1 mm-en belül van). A hibakimutatás valószínűsége mintegy 95%. A hibaméret meghatározásának pontossága pedig függ a hiba széleitől visszavert jel terjedési idejének mérési pontosságától. mozgásirány D-pásztázás esetén adó heganyag laterális hullám vevő repedés energiadiffrakció hátoldali visszavert hullám 1. ábra A TOFD módszer vázlata

A TOFD eljárás lényege tehát, hogy a hiba csúcsáról visszaverődő ultrahang-frekvenciás hullám haladási idejét mérik. A méréshez felhasznált adó és vevő egy-egy hosszirányú, széles sávú szonda, amelyek a hiba teljes felületét érő hullámokat bocsátanak ki, ill. detektálnak, vagyis egyetlen helyezéssel végzik a vizsgálatot (1. ábra). A detektált adatok megjeleníthetők összevontan ( A-pásztázás ), vagy szétbontva, egymás mellett (hosszirányban D-pásztázás, vagy párhuzamosan, B-pásztázás ). A D- és B-pásztázás elvét és eredményeit a 2. ábra mutatja be. X mozgásirány heganyag D-pásztázás esetén terjedési idő laterális hullám adó vevő hátoldali visszavert hullám Y X heganyag laterális hullám X mozgásirány B-pásztázás esetén terjedési idő adó vevő hátoldali visszavert hullám Y Y 2. ábra A TOFD D-pásztázás és B-pásztázás Amikor az ultrahang-frekvenciás hullám hibába ütközik, egy része visszaverődik, egy része áthatol és diffraktálódik. A Huygens-elvnek megfelelően a hiba csúcsa a diffrakciós energia pontforrásaként viselkedik, és a terjedési szög szélesebb, mint visszaverődés és áthatolás esetében. A hiba széleiről kisugárzó diffrakciós energia alapján jól lehet értékelni a hibahelyet és méretet, mivel közvetlen kapcsolatban van a hiba valódi helyzetével és méretével.

A TOFD adatok általában négy tipikus jelre vonatkoznak: a laterális hullámot az a hullám gerjeszti, amelyik az adószondából közvetlenül a vevő szondába jut a felület mentén, a legrövidebb terjedési idő alatt, közel akkora sebességgel, mint amekkora a longitudinális hullám sebessége a vizsgált anyagban; a hiba felső csúcsáról visszaverődő hullám, amely a diffrakciót követőleg a longitudinális hullám sebességével halad; a hiba alsó csúcsáról visszaverődő hullám, amely a diffrakciót követőleg szintén a longitudinális hullám sebességével halad; hátoldali visszaverődés, amit az alsó felületről visszaverődő konvertált módusú és longitudinális hullámok gerjesztenek. A konvertált módusú visszavert hullám a TOFD képen közvetlenül a hátoldali visszaverődés után, az alatt jelenik meg. A kis mélységű hibák esetében jó felbontóképességet nyújtva jelentkezik, különösen akkor, amikor a hiba oldalirányban az egyik detektorhoz közelebb van, mint a másikhoz. Minden esetben ezeknek a visszavert hullámoknak a kisebb sebessége következtében jobb felbontóképesség érhető el, mint kompressziós hullámokat alkalmazva. Bár ezt az adatot gyakran nem veszik figyelembe (azért, hogy kihasználják a feldolgozási időt), vannak esetek, amikor ennek a szakasznak a vizsgálata révén megismerhetjük a hibák alakját és jellegét. Figyelembe véve azt, hogy a gyakorlott szakember hogyan végzi az előírások (BS 7706, C függelék) szerinti sorrendben a TOFD adatok értelemzését, valamint kihasználva a rendelkezésre álló interaktiv szoftver lehetőségeit, összeállították a vizsgálati eredmény értelmezésének korszerűsített tömbvázlatát (3. ábra). nyers adatok elő- feldolgozás hibadetektálás hibaosztályozás (BS 7706) helyzet- és méretmeghatározás hibaosztályozás (ASME XI) utófeldolgozás értelmezési eredmények 3. ábra A javasolt félautomatikus értelmezési rendszer tömbvázlata Mindegyik fázis több olyan folyamatból áll, amelyeket egymást követőleg elvégezve helyesen csatlakoztatható a következő fázis, majd végül megkaphatjuk az értelmezés eredményét. A tömbvázlat egyes fá-

zisai: előfeldolgozás, hibakimutatás, a hiba méretének és helyzetének meghatározása, hibaszabályozás, utófeldolgozás. Előfeldolgozás Az adatszerzési folyamat sajátosságainak következtében a beérkező TOFD jel zajos, helyzete torzult. A kezdeti feldolgozás feladata az adatok minőségének és konzisztenciájának javítása. Ezáltal a hiba megbízhatóan jellemezhető és helyzete pontosan meghatározható. Az előfeldolgozás folyamán (4. ábra) megy végbe a zajelnyomás (a jel/zaj viszonyszám javítása a jelátlagolással, a térbeli felbontóképesség minimális veszteségével), az eltolódás korrigálása (a műszernullapont eltolódásának kiküszöbölése), a pásztázási folyamat helyezése (az egyes A pásztázások folyamatos illesztése) és a laterális hullám, valamint a hátoldali visszavert hullám becslés alapján végzett helyezése (a fázisinformáció alapján). nyers adatok zajelnyomás kinullázási korrekció előprocesszált adatok a pásztázás összehangolása a laterális és a hátoldalról visszaverődő jelek helyzetének becslése előprocesszálási fázis 4. ábra Az előfeldolgozási fázis tömbvázlata Az előfeldolgozási (előfeldolgozási) szakaszban különös gondot kell fordítani a pásztázások összehangolására, mivel ezáltal érhető el a kedvezőtlen adatszerzési körülmények miatt kialakuló adathibák helyesbítése. A korrigált adatok a későbbiekben is megkönnyítik a laterális hullám és hátoldali visszavert jel helyzetének becslését, a hibadetektálást, a fázisbecslést, a méretmeghatározást és a hibák osztályozását. Hibadetektálás A laterális hullám és a hátoldali visszavert jelek helyzetének automatikus becslése után a hiba azonosítására a hosszirányú hullám jeleit hasznosítják. Szükség esetén további információt szolgáltathatnak a

hátoldali visszaverődést követő konvertált módusú jelek. A kapott adatoknak csupán egy kis töredéke jellemzi a hibákat. A lehetséges hibaövezetek kijelölése módot nyújt arra, hogy a későbbi műveletek során a jel/zaj viszony javítása eredményesebb legyen. hibadetektálási fázis előfeldolgozást nyert a háttérzaj elnyomása helyi statisztikák képfelbontás előprocesszált adatok 5. ábra A hibadetektálási fázis tömbvázlata A hibadetektálás három alapvető műveletből áll (5. ábra). Ezek: a háttérzaj törlése, a helyi statisztikai jellemzők számítása (a TOFD ábrák helyi statisztikai tulajdonságainak elemzése a visszaverődések kiemelése révén) és az automatikus szegmentálás elvégzése ezeknek a jellemzőknek a felhasználásával. A helyi statisztikai küszöbérték meghatározása lehetővé teszi a leképzés egyes elemi képpontjainak osztályozását aszerint, hogy hibához tartoznak e, vagy nem. Az automatikus eljárás hatékonyságát kísérletileg is ellenőrizték, és 100%-os hibadetektálási pontosságot értek el. A hiba méretének és helyének meghatározása A TOFD népszerűsége elsősorban annak köszönhető, hogy nemcsak a hibák helyzetét, hanem azok méreteit is képes pontosan meghatározni. Jelenleg általában kézzel, kurzor segítségével határozzák meg a méretet. Viszont a hiba azonosítása és körvonalának kijelölése után a pontos helyzet- és méretmeghatározás már automatizálható. A TOFD-ra vonatkozó brit szabvány (BS 7706, 1993) szerint a hiba mélységét a hibáról visszavert felső visszhang felület alatti mélysége adja meg, a hiba vastagságát pedig a hiba felső és alsó felületéről visszavert hullámok közötti távolság jelenti.

A hiba alsó és felső végeiről visszavert laterális és hátoldali hullámok között 180 fokos fáziskülönbség van. A hiba alsó felületéről visszavert hullám nagyjából fázisban van a laterális hullámmal, viszont a hiba felső felületéről visszavert hullám és a hátoldali visszavert hullám fáziskülönbsége nagyjából 45 fokos. Ezeknek a fáziseltéréseknek az alapján lehetőség van fokozott mértékben pontos méret- és helyzetmeghatározásra, bár sok esetben ezeket a fáziskülönbségeket még a gyakorlott szem sem képes azonnal felismerni. Ez még jobban alátámasztja a folyamat automatizálásának indokoltságát. A TOFD ellenőrzés esetében általában a hiba hosszát közvetlenül a D pásztázási (hosszirányú) módus alapján, közvetlenül lehet becsülni. A hosszérték matematikai korrelációs módszerrel pontosítható. A kritikus hatású hibák esetében a TOFD módszert ajánlatos a legpontosabb eredményt szolgáltató párhuzamos, B pásztázási módusban alkalmazni. Ezzel tisztázni lehetne a kétértelműségeket, a hibáról kiinduló többszörös visszaverődéseket. Amikor a mérőátalakító-páros távolodik a hibától a hibáról visszaverődő hullámok alapján matematikai eszközök felhasználásával pontosabban lehet becsülni a hiba alakját és típusát. A folyamat automatizálása révén van lehetőség lényegesen gyorsabban, megbízhatóan azonosítani a hibát. Hasonló a helyzet a hiba mélységének értékelésekor. Ezt az elvégzett kísérletek is igazolják. A hibák osztályozása Legtöbb szabvány ajánlása szerint a hibajellemzési folyamatnak közvetlenül követnie kell a hiba kimutatását. Ez a súlyos és az enyhébb hibák közötti megkülönböztetést szolgálja. Bár a TOFD módszer önmagában nem képes teljes mértékben jellemezni a hibákat, azonban alkalmas arra, hogy a hiba helyzete, mérete és geometriai formája alapján nagy vonalakban osztályozást végezzen. A TOFD módszerre vonatkozó brit szabvány a következő kategóriákat különbözteti meg: 1. lapos hibák (többek között felső repedések, belső repedések, alsó repedések és beolvadási hiány); 2. volumetrikus hibák (pl. beégési hibák és nagyméretű salakvonalak); 3. vonalszerű hibák; 4. pontszerű hibák (beleértve a porozitást és a kis salakzárványokat); 5. nem osztályozható hibák.

Az ASME XI előírás viszont a következő kategóriákat alkalmazza: 1. egyik felülete szabad; 2. teljesen belső; 3. belső, de kissé közel van az egyik felülethez; 4. egészen kis felületi törés. Ezen a két osztályozási skálán kívül egy újabb rendszert dolgoztak ki a gyors és megbízható automatikus minősítés céljaira (6. ábra). hibaosztályozási fázis detektált hibák jellemzők kiemelése mintafelismerés hibaosztályozás osztályozott hiba 6. ábra A hibaosztályozási fázis tömbvázlata A rendszer az A-pásztázás és a D-pásztázás egyes paramétereit felhasználva hozza létre a neuronhálózattal végzett osztályozási strukturát. A neuronhálózat betanított algoritmusa lehetővé teszi a paraméterek súlyozását és a küszöbértékek alapján éri el az értékelési hiba minimumra csökkentését. A begyakorlott hálózat korábban még elő nem fordult eseteket is értékelni tud. A BS szabvány ajánlásának megfelelően az értékelés a legpesszimistább osztályozást alkalmazza olyankor, amikor a hálózati értékelés eredménye bizonytalan. Az új eljárás jól bevált a gyakorlati próbán. A repedés jellegű hibákat 100%-os biztonsággal tudta kimutatni. Utóprocesszálás Az eddigi értékeléseket a kép alapján, nem pedig a tényleges mélység és a hibahossz figyelembevételével végezték. Ezért utóprocesszálási folyamatra van szükség a tényleges méret- és helyzetmérési adatok meghatározása érdekében. A 7. ábra négyfázisú rendszert mutat be. előfeldolgozott kép léptékváltás az idő mélység összefüggés átalakítása utófeldolgozási fázis alkalmassági kritérium végső beszámoló az eredmények értelmezése 7. ábra Az utófeldolgozási fázis tömbvázlata

Az ismertetett négyfázisú utófeldolgozó rendszer feladata, hogy a méreteket és a mélységi értékeket automatikusan újraskálázva, hosszegységekben állítsa elő. A kategorizálás ezeket a módosított értékeket veszi figyelembe. Tehát a végeredmény a mélység, magasság, szélesség és távolság értékeket szolgáltatja hibakategóriánként, színkódolásos, szemmel jól áttekinthető formában. Következtetések A TOFD félautomatikus feldolgozás módszerét különböző vastagságú és különböző típusú hibákat tartalmazó acéllemezeken hajtották végre. Az eljárás megbízhatóbban és egészen rövid idő alatt végezte el az ellenőrzést, a szakemberek által végrehajtott minőség-ellenőrzéshez viszonyítva. Különösen valós időben végzett vizsgálat és nagy mennyiségű adat értelmezése esetén célszerű a félautomatikus eljárást alkalmazni. A félautomatikus értelmezés kombinálása automatikus ellenőrzéssel rendkívül hasznos a gyakorlott minőségellenőr számára, amennyiben képes csökkenteni a kifáradás okozta emberi hiba lehetőségét. Összeállította: Dr. Barna Györgyné Al-Nuaimy, W.; Zahran, O.: Time-of-flight diffraction from semi-automatic inspection to semi-automatic interpretation. = Insight, 47. k. 10. sz. 2005. p. 639 644. British Standards Institution, Welding Use of time-of-flight diffraction technique (TOFD) for examination of welds. = British Standards Institute, DD CEN/TS 14751, 2004. Nuaimy, W. A.; Zahran, O.: Welding defect pattern recogition in TOFD signals. Linear classifiers. = Insight, 47. k. 10. sz. 2005. p. 639 644. Moura, E. P.; Siqueira, M. H. stb.: Welding defect pattern recognition in time-of-flight diffraction signals. = Insight, 47. k. 12. sz. 2005. p. 777 782.