JP4588414B2

JP4588414B2 - 内部欠陥検査方法および装置

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Publication number: JP4588414B2
Application number: JP2004313483A
Authority: JP
Inventors: 祥平沼田; 高木　　太郎; 紀行定岡
Original assignee: Hitachi Ltd
Current assignee: Hitachi Ltd
Priority date: 2004-10-28
Filing date: 2004-10-28
Publication date: 2010-12-01
Anticipated expiration: 2024-10-28
Also published as: JP2006125960A; US7933441B2; US20060093082A1

Description

本発明は、対象物について、例えば鋳造物における鋳巣のような空洞状の内部欠陥を検査する技術に関し、特にＸ線ＣＴ装置で対象物を撮像して得られるＸ線ＣＴデータなどの空間離散データに基づいて内部欠陥を検査する技術に関する。

工業製品では、中実部分の内部に小さな空洞を生じ、それが製品性能を低下させる内部欠陥となることがある。そのような内部欠陥の代表的な例としては、鋳造物における鋳巣がある。鋳巣は、鋳造物の強度などに悪影響を及ぼす可能性がある。そのため、鋳造条件を調整して鋳巣の発生を減らしたり、鋳型の鋳造方案の形状を変えて鋳巣の発生位置をコントロールしたりといった対策が採られている。これらの対策は、設計の段階で試作と検査を繰り返し、最適な条件を探索して決定されるのが一般的である。このため鋳造物の製造分野では、微小な鋳巣も精度よく検査できるようにすることが重要となる。

鋳巣などの内部欠陥を検査する手法としては、破壊検査が古くよりある。破壊検査では、検査対象物を切断してその断面を観察したり、対象物をサイコロ状に切断した切断片を秤量したりする。このような破壊検査は、手間と時間を要し、また精度もあまり高くなかった。その上、破壊検査した対象物については強度試験など他の試験を行えなくなり、内部欠陥が及ぼす性能への影響を正確に評価することができなかった。

これに対し近年、Ｘ線ＣＴ装置を利用した内部欠陥の非破壊検査が行われるようになってきた。例えば特許文献１では、Ｘ線ＣＴ装置により鋳造物の内部断面を画像化して内部欠陥の検査を行うシステムが提案されている。また、例えば特許文献２では、Ｘ線ＣＴ装置により撮像した複数枚の断面像から対象物の３次元形状モデルを作成し、その３次元形状モデルについて内部欠陥に相当する部分を色付けすることで内部欠陥を視覚的に検証するシステムが提案されている。なお鋳巣の検査については、この他に特許文献３や特許文献４に開示の例も知られている。

特開平７−１２７５９号公報特開２００４−３４１４４号公報特開２００４−１２４０７号公報特表２００３−５３０５４６号公報

上記のような非破壊検査に関する従来技術は、内部欠陥の有無や位置を視覚的に把握しやすいというメリットがある。特に特許文献２が提案する方法では、内部欠陥の３次元的な分布を把握することができるため、検査の手間と時間を短縮できるメリットがある。

しかしながら、特許文献２が提案する方法では、対象物の３次元形状モデルを作成する必要があり、そのことに起因して検査精度などに問題を残している。対象物の外形をモデル化するには、内部欠陥部分の密度（これは通常、空気の密度）を示すＣＴ値と中実部分の密度示すＣＴ値との中間値を閾値とし、この閾値を用いてモデル化を行う。しかるに、Ｘ線ＣＴ装置で得られる断面像では一般に、鋳巣のような空洞構造の内部欠陥部分と中実部分の境界がぼける現象つまり「ぼけ」が現れる。このため、鋳造物における鋳巣のように微細な空洞構造の内部欠陥では、その欠陥部分のＣＴ値（これは、欠陥部分の密度に対応する）が本来のＣＴ値より、中実部分のＣＴ値（これは中実部分に密度に対応する）の側にシフトした値を示す。こうした「ぼけ」に起因して、閾値を用いたモデル化では、内部欠陥の大きさが実際のそれより小さくなってしまったり、あるいは一定よりも小さなサイズの内部欠陥についてそのモデル化自体ができなくなったりして、十分な検査精度を得られない。また小さなサイズの内部欠陥もモデル化できるように、閾値を高くすると、その閾値に応じて内部欠陥の体積が異なってしまい、やはり検査精度を低下することになる。また正確な体積で内部欠陥をモデル化するには内部欠陥のサイズに応じて閾値を異ならせる必要がある。このことは、検査の処理過程を煩雑にし、検査効率の低下を招くことになる。

本発明は、以上のような事情を背景になされたものであり、例えばＸ線ＣＴデータのような空間離散データによる内部欠陥検査をより高精度で、しかも高い効率で行うことを可能とする内部欠陥検査方法の提供を第１の目的とし、そのための内部欠陥検査装置の第２の目的としている。

本発明では上記第１の目的のために、空間離散的な要素で対象物の空間的な形状・構造を記述する空間離散データに基づいて前記対象物における内部欠陥を検査する内部欠陥検査方法において、前記空間離散データから内部欠陥抽出手段により前記内部欠陥を抽出するステップ、前記内部欠陥抽出手段で抽出された内部欠陥の周囲に所定の広がりで設定される近傍範囲に含まれる前記要素を関連要素として関連要素収集手段により前記空間離散データから収集するステップ、および前記関連要素収集手段で収集された関連要素に基づいて前記内部欠陥の大きさや重心位置などの特徴量を特徴量計測手段で計測するステップを含むことを特徴としている。

また本発明では上記第１の目的のために、空間離散的な要素で対象物の空間的な形状・構造を記述する空間離散データに基づいて前記対象物における内部欠陥を検査する内部欠陥検査方法において、前記空間離散データから前記対象物における密度を測定してその分布を求め、その求めた密度分布から前記内部欠陥を検出するものとし、密度測定対象部位を中心にした所定の広がりを持つ関連領域を領域分割設定手段により設定するステップ、前記領域分割設定手段で設定した関連領域に含まれる前記要素を関連要素として関連要素収集手段により前記空間離散データから収集するステップ、および前記関連要素収集手段で収集された前記関連要素に基づいて密度計測手段により密度を計測するステップを含むことを特徴としている。

また本発明では上記のような内部欠陥検査方法について、前記空間離散データとしてＸ線ＣＴデータが用いるようにしている。

また本発明では上記第２の目的のために、空間離散的な要素で対象物の空間的な形状・構造を記述する空間離散データに基づいて前記対象物における内部欠陥を検査する内部欠陥検査装置において、前記空間離散データから前記内部欠陥を抽出する内部欠陥抽出手段、前記内部欠陥抽出手段で抽出された内部欠陥の周囲に所定の広がりで設定される近傍範囲に含まれる前記要素を関連要素として収集する関連要素収集手段、および前記関連要素収集手段で収集された関連要素に基づいて前記内部欠陥の大きさや重心位置などの特徴量を計測する特徴量計測手段を備えていることを特徴としている。

また本発明では上記第２の目的のために、空間離散的な要素で対象物の空間的な形状・構造を記述する空間離散データに基づいて前記対象物における内部欠陥を検査する内部欠陥検査装置において、前記空間離散データから前記対象物における密度を測定してその分布を求め、その求めた密度分布から前記内部欠陥を検出するようにされており、密度測定対象部位を中心にした所定の広がりを持つ関連領域を設定する領域分割設定手段、前記領域分割設定手段で設定した関連領域に含まれる前記要素を関連要素として前記空間離散データから収集する関連要素収集手段、および前記関連要素収集手段で収集された前記関連要素に基づいて密度を計測する密度計測手段を備えていることを特徴としている。

また本発明では上記のような内部欠陥検査装置について、前記空間離散データとしてＸ線ＣＴデータが用いるようにしている。

本発明では、内部欠陥の周囲に所定の広がりで設定される近傍範囲に含まれる要素を関連要素として収集し、この収集された関連要素に基づいて内部欠陥の特徴量を計測するようにしている。このため本発明によれば、内部欠陥の特徴量を高い精度で計測することができ、内部欠陥の検査精度を高めることが可能となり、また一連の処理を自動的に行うことができ、効率の高い検査が可能となる。

また本発明では、空間離散データから対象物における密度を測定してその分布を求め、その密度分布から内部欠陥を検出するものとし、密度測定対象部位を中心にした所定の広がりを持つ関連領域に含まれる要素を関連要素として収集し、この関連要素に基づいて密度を計測するようにしている。このため本発明によれば、マイクロメートルレベルの微小な鋳巣が多数塊って形成されるマイクロポロシティなどの内部欠陥を効率的に検出すことができ、内部欠陥の検査精度を高めることが可能となり、また一連の処理を自動的に行うことができ、効率の高い検査が可能となる。

以下、本発明を実施する上で好ましい形態について説明する。以下で説明する実施形態は、いずれも対象物を鋳造物とし、その鋳巣を内部欠陥として検査する鋳造物の内部欠陥検査装置として、内部欠陥検査装置を構成する場合についての例である。

図１に第１の実施形態による内部欠陥検査装置について、その処理機能における構成を模式化して示す。本実施形態の内部欠陥検査装置は、図示を省略してあるコンピュータなどのハードウエア要素に、ソフトウェア要素である内部欠陥抽出手段２、関連要素収集手段３、特徴量計測手段４、および出力データ作成手段５を実装して構成される。

内部欠陥抽出手段２は、空間離散データとして入力されるＸ線ＣＴデータ１から内部欠陥、より具体的には内部欠陥の存在部位を抽出する。関連要素収集手段３は、内部欠陥抽出手段２で抽出された内部欠陥の部位に含まれる要素、およびその内部欠陥の特徴量（大きさ、重心位置など）を計測するのに必要な関連範囲における要素のそれぞれについてデータ（セル値ないしＣＴ値）を収集する。特徴量計測手段４は、関連要素収集手段３が収集したデータから内部欠陥の特徴量を計測する。出力データ作成手段５は、特徴量計測手段４による計測結果から出力データ６を作成して出力する。

ここで、空間離散データとは、空間離散的な要素で対象物の空間的な形状・構造を記述するデータであり、その代表的な一つがＸ線ＣＴデータである。Ｘ線ＣＴデータは、その要素が「セル」と呼ばれ、このセルを空間離散的に配列するデータ形式の２次元または３次元のビットマップデータである。そしてＸ線ＣＴデータにおけるセルは、対象物における対応部分での密度に対応する値を持ち、その値は一般に「セル値」ないし「ＣＴ値」と呼ばれる。

以下では、内部欠陥検査装置における検査処理の内容をより詳細に説明する。図２に、検査処理の流れを示し、図３に、内部欠陥部位の抽出から内部欠陥部位の特徴量計測までの処理の内容をイメージ化して示す。図３では、内部欠陥部位を含むＸ線ＣＴデータ６による画像（以下では便宜上これもＸ線ＣＴデータと呼ぶ）１２が上の部分に示され、図中の一点鎖線１３上のセルのセル値が下のグラフで示されている。Ｘ線ＣＴデータ１２は、薄い灰色で示される中実部分１４の中に、本来黒色で示される空洞である内部欠陥１５が存在している状態を示している。なお図では仮に球形として内部欠陥１５の形状を示してあるが、内部欠陥はその形状に異方性を持っているのが通常である。Ｘ線ＣＴデータ１２は上述の「ぼけ」を含むために、内部欠陥１５は完全な黒色とはならず、濃い灰色となっている。また内部欠陥１５の周囲には、中実部分１４の薄い灰色と内部欠陥１５の濃い灰色の中間色となる部分が存在している。グラフは、横軸が位置で縦軸がセル値であり、細い破線１７で示される中実部のセル値と同じく細い破線１８で示される内部欠陥１５の部位のセル値（内部欠陥１５が空洞の場合には空気のセル値）の間で一点鎖線１３上のセルのセル値（太い実線１９で示される）が分布している状態を示している。その分布は、「ぼけ」によりもたらせるもので、ガウス分布となる。グラフ中に示す太い破線２０は、内部欠陥１５における実際の境界位置である。

検査処理では、まず内部欠陥抽出手段２により内部欠陥１５の抽出が行われる（ステップ１０１）。内部欠陥抽出手段２による内部欠陥１５の抽出処理には二つの手法が可能である。一つの手法では、予め設定されている内部欠陥抽出用の閾値が内部欠陥抽出手段２に与えられている。内部欠陥抽出用閾値は、空洞である内部欠陥１５については、空気のＣＴ値をもとにして設定される。内部欠陥抽出手段２は、この内部欠陥抽出用閾値を用いてＸ線ＣＴデータ６から内部欠陥１５を抽出する。すなわちセル値が内部欠陥抽出用閾値以下であるセルをＸ線ＣＴデータ６から探索して抽出し、そのようなセルが塊まっている部位を内部欠陥１５として特定する。他の手法では、Ｘ線ＣＴデータ６上で一つあるいはいくつかのセルを基準セルとして適宜に選択し、その基準セルの周囲について基準セルのセル値と一定以上異なるセル値を持つセルを探索して抽出することで内部欠陥１５を特定する。

以上のようにして内部欠陥１５が抽出されると、次いで関連要素収集手段３が関連要素の収集つまり関連要素についてのＣＴ値の収集を行う（ステップ１０２）。ここで、関連要素とは、内部欠陥抽出手段２で抽出された内部欠陥１５の部位に含まれるセル、および内部欠陥１５の周囲一定範囲、すなわち図３中に破線で囲って示す近傍範囲１６に含まれるセルである。近傍範囲１６のセルについてもＣＴ値を収集するのは、以下の理由による。「ぼけ」の影響により、内部欠陥１５のセルは、そのセルが本来持つはずのセル値でなく、内部欠陥１５の周囲の中実部分１４のセルが持つセル値にシフトしたセル値を示し、そのセル値をそのまま用いると、特徴量の正しい計測ができない。これに対して、近傍範囲のセルについてもＣＴ値を収集して用いることにより、内部欠陥１５の特徴量を高い精度で計測することが可能となる。

近傍範囲１６の広がりは、内部欠陥１５の概略の大きさに応じて設定される。通常は、内部欠陥１５に含まれるセル数の例えば２〜３倍程度の数のセルを内部欠陥１５の周囲にほぼ均等に含むように設定される。また近傍範囲１６の形状は、内部欠陥１５の概略形状にほぼ相似するように設定される。

関連要素の収集を終えたら、次に特徴量計測手段４で内部欠陥１５の特徴量を計測する（ステップ１０３）。特徴量の計測は、「ぼけ」をガウス関数で表現できるなどの「ぼけ」における原理を利用して行うことができる。特徴量の一つである内部欠陥１５の大きさは、内部欠陥１５の体積として以下の式により求めることができる。内部欠陥の体積＝（中実部のセル値×収集された全セルの数−収集された全セルのセル値の合計）／（中実部のセル値−内部欠陥部位のセル値）。また特徴量の一つである内部欠陥１５の重心２１つまり内部欠陥１５の位置は、収集されたセルそれぞれの位置とセル値から、各セルに重み付けを行うなどの手法で求めることができる。さらに内部欠陥１５の慣性モーメント主軸や長手方向の長さなどの特徴量も、収集されたセルそれぞれの位置とセル値から求めることができる。このように近傍範囲についても収集した関連要素のセル値を用いることにより、サイズが「ぼけ足」のサイズ以下であるような微小な内部欠陥についても高精度に特徴量を計測することが可能となる。

特徴量の計測を終えたら、次に特徴量計測手段４による計測結果から出力データ作成手段５で出力データ６を作成し、それを出力する（ステップ１０４）。出力データ６は、ユーザが視覚的に判別しやすい状態で計測結果をディスプレイ上で表示することのできるデータ、あるいは統計的に整理しやすいデータなどとして作成される。

図４に、出力データをディスプレイに表示した例を示す。ディスプレイの画面２２には、Ｘ線ＣＴデータ（３次元または２次元ビットマップデータ）による画像２３が表示される。画像２１は、３次元ビットマップデータの場合であれば、レンダリング画像とするのが通常で、２次元ビットマップデータの場合には断面像となる。画像２３は、対象物の外形形状と内部欠陥を同時に表示している。内部欠陥の表示については、その特徴量によって色別表示や拡大表示することで強調表示するようにするのが好ましい。またユーザの選択した範囲内にある内部欠陥のみを表示したり、ユーザの選択した大きさ以上の内部欠陥のみを表示したりできるようにするのも好ましい。またインジケータ２４を画像２３に重ねて表示し、このインジケータ２２に内部欠陥の特徴量を定量表示するようにすることも好ましい例である。この場合、ユーザが任意に選択した内部欠陥の位置にインジケータ２４を合わせることで、その内部欠陥における特徴量をインジケータ２４に定量表示するようにするのが好ましい。

ここで、内部欠陥を表示するには対象物の外形形状（対象物の輪郭）を含むＸ線ＣＴデータから内部欠陥部位のデータを抽出する必要があるが、その抽出処理は以下のようにしてなすことができる。まず、元のＸ線ＣＴデータの全セルのセル値を反転するなどして、空気部を強調表示する。次に、対象物の外形形状の外部の空気部（空気のセル値を持つセル部分）を周知の領域拡張手法により探索し、削除する。このようにすると、強調された部分は内部欠陥のみとなり、内部欠陥のデータを抽出することができる。この際、参照用の１ビット３次元ビットマップデータを利用すると、インデックスとして用いることができ、処理の高速化を実現できる。また外部空気部の領域拡張の際に、領域拡張の閾値を中実部のセル値に近づけることにより、対象物と外部空気の境界付近の内部欠陥のみを抽出することもできる。これには、ＣＡＤデータなどの外形形状の設計データと、領域拡張した外部空気部の集合演算を行うなどすればよい。

図５に、第２の実施形態による内部欠陥検査装置について、その処理機能における構成を模式化して示す。本実施形態の内部欠陥検査装置は、マイクロメートルレベルの微小な鋳巣が多数塊って形成されるマイクロポロシティやざく巣などのような内部欠陥も検出するのに適するように構成されている。マイクロポロシティなどの内部欠陥の検出における基本的な考え方は、対象物のＸ線ＣＴデータについて密度を測定してその分布を求め、この密度分布から内部欠陥を検出するということである。すなわち周囲の密度よりも一定以上に密度の小さい部分があれば、その部分を内部欠陥として検出するということである。そのために内部欠陥検査装置は、図示を省略してあるコンピュータなどのハードウエア要素に、ソフトウェア要素である領域分割設定手段２５、関連要素収集手段２６、密度計測手段２７、および出力データ作成手段２８を実装して構成される。

図６に、検査処理の流れを示す。まず入力されたＸ線ＣＴデータ１に含まれる対象物に対して、関連領域を領域分割設定手段２５により設定する（ステップ２０１）。関連領域は、密度測定対象部位を中心にした所定の広がりを持つ領域であり、対象物をその形状について分割することで設定される。対象物の分割は、例えば対象物を格子状（３次元ビットマップデータの場合はサイコロ状）に分割することで行う。均一の大きさの格子で分割する場合には、その格子の大きさを指定すれば済む。格子の大きさは均一でなくともよく、その場合には各格子の大きさを指定する。また対象物の分割は、対象物の全体に対して行ってもよいし、特定部分についてだけ行うようにしてもよい。

関連領域を設定したら、次いで関連要素収集手段２６が関連要素の収集つまり関連要素についてのＣＴ値の収集を行う（ステップ２０２）。ここで、密度測定の場合の関連要素とは、密度測定対象部位の密度を、Ｘ線ＣＴデータにおけるノイズの影響を排除できる平均密度として求めるのに必要な範囲に含まれるセルである。このような関連要素の収集を行うのは以下のような理由による。Ｘ線ＣＴデータにおけるノイズはセルごとにランダムに生じている。したがって、密度測定対象部位を中心にした適切な広がり範囲について、そこに含まれるセルの各セル値の平均値を求め、これを密度測定対象部位における代表セル値つまり代表密度値とすることにより、セルごとにランダムに生じているノイズの影響をキャンセルして低減することができる。そしてこのことにより、密度測定の精度を大幅に高めることが可能となる。このような理由から、関連領域には適切な大きさがある。一つの例では、密度分析対象部位のサイズを２×２の４セルないし３×３の９セル（セルのサイズは例えば２００μ程度）とし、これを中心にして周囲に隣接する状態で数百〜数千セルを含むように関連領域を設定する。関連要素は、関連領域内のセルとするのが基本であるが、必要に応じて関連領域の近傍におけるセルを含ませる場合もある。

関連要素の収集を終えたら、次に密度計測手段２７で密度を計測する（ステップ２０３）。図７に、密度計測処理の内容をイメージ化して示す。図７では２次元の例を示しているが、３次元の場合も原理的には同様である。Ｘ線ＣＴデータ２９は、各セルのセル値が対象物における各セル対応部位の密度に対応し、黒色で示される空気中に灰色で示されるある対象物があることを示している。点線３０は、関連領域の区切りを示す。太い破線３１は、対象物と空気の境界（対象物／空気境界）を示している。この境界は、境界検出用の閾値を用いて自動的に判別させることができる。またＣＡＤのデータなどを参照することで求めることも可能である。関連領域には、領域（関連領域）３２のように、その全体が境界から十分に内部である場合、つまり境界における「ぼけ」の影響を受けない程度まで対象物の内部側にある場合と、領域３３や領域３４のように境界に近接したり、あるいは境界を含んだりする場合あがる。

全体が物体の十分内部である関連領域３２の場合は、そこに含まれる全セルのセル値の平均値として平均密度を求める。境界付近の領域３３は、その領域内に境界の外部つまり空気部分のセルも含む。このため、予め空気の密度を示すセル値を求めておき以下の式で平均密度を求める。平均密度＝（境界の内部と外部の全セルのセル値の合計−空気の密度を示すセル値×領域内における境界外部の体積）／（領域内における境界内部の体積）。領域３４は、領域３３と同様に、その領域内に境界の外部のセルも含む。したがって領域３３と同様にして平均密度を求める。ただし領域３４は、対象物部分のセルが当該領域の角部にある。このような場合には、領域外のセルも関連要素として収集する。図の例では、補助領域３５を設定し、この補助領域３５についても関連要素を収集するものとしている。以上のようにすることにより、領域の分割の仕方や対象物の形状にかかわりなく、境界付近でも対象物の密度分布を精度よく求めることができる。ここで、密度が一定の範囲から異なる領域については、さらに細かく区切る領域を設定して再度の計測を行うようにすると、さらに一層測定精度を高めることが可能となる。

密度の計測を終えたら、密度計測手段２７による密度計測結果から出力データ作成手段２８で出力データ６ａを作成し、それを出力する（（ステップ２０４）。出力データ６ａは、マイクロポロシティなどの内部欠陥の部位を特定したデータとするのが通常であるが、密度分布データとすることも可能である。密度分布データとする場合には、視覚的に見やすい状態で計測結果をディスプレイ上で表示することのできるデータ、あるいは領域とそこにおける密度を整理しやすいデータなどとして作成される。視覚的な出力とする場合には、密度が一定以上、あるいは以下の領域のみを強調表示するようにしたり、密度に応じた色分け表示としたりするのが好ましい。また出力データ６ａの出力に際して、密度が一定以上、あるいは以下の領域のみにタグを付けるようにするのも好ましい例である。こうした密度分布データも内部欠陥の把握を可能とする。

図８に、第３の実施形態による内部欠陥検査装置について、その処理機能における構成を模式化して示す。本実施形態の内部欠陥検査装置は、第１の実施形態による内部欠陥検査装置における機能と第２の実施形態による内部欠陥検査装置における機能を併せ持った構成とされている。具体的には本実施形態の内部欠陥検査装置は、第１の内部欠陥検査処理を行う第１の欠陥検査機能部Ａと第２の内部欠陥検査処理を行う第２の欠陥検査機能部Ｂからなる。そして第１の欠陥検査機能部Ａは、第１の実施形態による内部欠陥検査装置と同様で、ソフトウェア要素として、内部欠陥抽出手段２、関連要素収集手段３、および特徴量計測手段４を含んで構成される。一方、第２の欠陥検査機能部Ｂは、第２の実施形態による内部欠陥検査装置と同様で、ソフトウェア要素として、領域分割設定手段２５、関連要素収集手段２６、密度計測手段２７、および出力データ作成手段２８を含んで構成される。これら欠陥検査機能部Ａや欠陥検査機能部Ｂでなされる処理は、上で説明したのと基本的に同様なので説明を省略する。

以下では欠陥検査機能部Ａと欠陥検査機能部Ｂを併せ持った本実施形態の内部欠陥検査装置に特有な処理について説明する。欠陥検査機能部Ｂは、上述のように、マイクロポロシティなどのような微小鋳巣集塊構造の内部欠陥の検出に適している。そのような内部欠陥は、マイクロメートルレベルの鋳巣に比べてサイズの大きな鋳巣による内部欠陥の周囲に存在することが多い。したがって、まず欠陥検査機能部Ａにより大きな内部欠陥を検出し、それからその周囲について欠陥検査機能部Ｂにより微小鋳巣集塊構造の内部欠陥を検出するようにする。このようにすることで、微小鋳巣集塊構造の内部欠陥の検出について、精度と効率を高めることができる。また欠陥検査機能部Ａにより微小鋳巣集塊構造の内部欠陥についても特徴量を求めることで、その総体積や重心、分布広さなどを計測することができるようになり、欠陥検査の実効性をより一層高めることが可能となる。なお本実施形態では欠陥検査機能部Ａを前段にする構成としているが、欠陥検査機能部Ｂを前段にする構成も可能である。

本発明は、Ｘ線ＣＴデータのような空間離散データによる内部欠陥検査をより高精度で行うことを可能とするものであり、例えば鋳造物の鋳巣検査などの分野に広く適用することができる。

第１の実施形態による内部欠陥検査装置の処理機能における構成を模式化して示す図である。図１の内部欠陥検査装置における処理の流れを示す図である。内部欠陥部位の抽出から内部欠陥部位の特徴量計測までの処理の内容をイメージ化して示す図である。図１の内部欠陥検査装置における出力データの表示例を示す図である。第２の実施形態による内部欠陥検査装置の処理機能における構成を模式化して示す図である。図５の内部欠陥検査装置における処理の流れを示す図である。密度計測処理の内容をイメージ化して示す図である。第３の実施形態による内部欠陥検査装置の処理機能における構成を模式化して示す図である。

符号の説明

１Ｘ線ＣＴデータ（空間離散データ）
２内部欠陥抽出手段
３関連要素収集手段
４特徴量計測手段
２５領域分割設定手段
２６関連要素収集手段
２７密度計測手段

Claims

対象物のＸ線ＣＴ値データに基づいて前記対象物における中実部の内部欠陥を検査する内部欠陥検査方法において、
前記Ｘ線ＣＴ値データから内部欠陥抽出手段により前記内部欠陥を抽出するステップ、前記内部欠陥抽出手段で抽出された内部欠陥の部位およびその周囲に所定の広がりで設定される近傍範囲に含まれるＸ線ＣＴ値データを関連要素収集手段により収集するステップ、および前記内部欠陥の特徴量としての前記内部欠陥の大きさを前記関連要素収集手段で収集された前記Ｘ線ＣＴ値データに基づいて算出するステップを含み、前記内部欠陥の大きさは、内部欠陥の大きさ＝内部欠陥の体積＝（中実部のＸ線ＣＴ値×収集された全Ｘ線ＣＴ値データの数−収集された全Ｘ線ＣＴ値の合計）／（中実部のＸ線ＣＴ値−内部欠陥部位のＸ線ＣＴ値）として求めるようにされていることを特徴とする内部欠陥検査方法。
対象物のＸ線ＣＴ値データに基づいて前記対象物における中実部の内部欠陥を検査する内部欠陥検査装置において、
前記Ｘ線ＣＴ値データから前記内部欠陥を抽出する内部欠陥抽出手段、前記内部欠陥抽出手段で抽出された内部欠陥の部位およびその周囲に所定の広がりで設定される近傍範囲に含まれる前記Ｘ線ＣＴ値データを収集する関連要素収集手段、および前記内部欠陥の特徴量としての前記内部欠陥の大きさを前記関連要素収集手段で収集された前記Ｘ線ＣＴ値データに基づいて計測する特徴量計測手段を備え、前記内部欠陥の大きさは、内部欠陥の大きさ＝内部欠陥の体積＝（中実部のＸ線ＣＴ値×収集された全Ｘ線ＣＴ値データの数−収集された全Ｘ線ＣＴ値の合計）／（中実部のＸ線ＣＴ値−内部欠陥部位のＸ線ＣＴ値）として求めるようにされていることを特徴とする内部欠陥検査装置。