JP4523489B2 - 内部欠陥検査方法および内部欠陥検査装置 - Google Patents

Description

本発明は、被検体について、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、中実部分の内部に意図しない空洞を生じたり、あるいは意図的に空洞を含ませたりする場合があり、前者の空洞は製品の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、被検体を切断してその断面を観察したり、被検体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、多くの手間ひまを要し、また精度もあまり高くなかった。その上、破壊検査した被検体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、空間離散データ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。空間離散データとは、空間離散的な要素で被検体の空間的な形状・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（またはボクセル）」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、被検体における対応部分での密度に対応する値（一般に「セル値」ないし「ＣＴ値」と呼ばれる）を持っている。すなわちＸ線ＣＴデータは、被検体の密度状態を体現している。したがってＸ線ＣＴデータを利用すると、中実部分の内部に空洞として存在する鋳巣などの内部欠陥を中実部分の密度と空洞の密度の違いとして検出することができ、内部欠陥の非破壊検査が可能となる。こうした空間離散データによる内部欠陥の非破壊検査技術については例えば特許文献１〜特許文献６に開示の例が知られている。

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 特開２００５−７７３２４号公報 特開２００５−５６０８７号公報

空間離散データ、例えばＸ線ＣＴデータが表している被検体の密度状態から内部欠陥を検出するには、適切な閾値を設定し、その閾値に対するＣＴ値や密度値の関係から欠陥を検出するという手法が基本となる。しかし、こうした手法にはアーチファクト（虚像）に関する問題がある。

すなわちＸ線ＣＴデータでは、Ｘ線の透過能力限界近傍で発生するアーチファクト、Ｘ線ビーム幅と被検体の形状の組み合わせに起因する部分体積効果によるアーチファクト、検出器特性のばらつきに起因するリング状のアーチファクトなどの様々なアーチファクトを生じ、これらのアーチファクトによりＸ線ＣＴデータにおけるＣＴ値が局所的に実際のそれから乖離する現象を伴う。そしてアーチファクトによるＣＴ値の局所的乖離現象が存在するＸ線ＣＴデータでは、アーチファクトの影響でＣＴ値が小さくなっている部分も誤って欠陥として検出してしまう可能性があり、そのような誤検出があると、内部欠陥検査の精度を低下させることになる。

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、被検体について断層撮像を行って得られるＸ線ＣＴデータなどのような空間離散データを利用して内部欠陥を検出するについて、アーチファクトに起因する擬似的な欠陥と実際の欠陥とを判別することで誤った欠陥検出を有効に防止し、より高精度な欠陥検査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。

上記第１の目的のために本発明では、空間離散的な要素で被検体の空間的な形状を記述する空間離散データに基づいて前記被検体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、複数の前記要素を含むサイズの第１の検出領域を前記空間離散データに設定する処理、欠陥検出対象とする第１の検出領域を前記空間離散データから抽出する処理、抽出された欠陥検出対象の第１の検出領域の特徴量を計測する処理、前記欠陥検出対象の第１の検出領域を細分化して前記第１の検出領域よりも少ない数の前記要素を含むサイズとした第２の検出領域を前記第１の検出領域に設定する処理、前記第２の検出領域の特徴量を計測する処理、前記第１の検出領域の特徴量と前記第２の検出領域の特徴量を用いて実際の欠陥と擬似的な欠陥を判別するための欠陥判別基準を設定する処理、および設定された欠陥判別基準に基づいて実際の欠陥と擬似的な欠陥を区別しつつ欠陥を検出する処理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、前記欠陥判別基準の設定に用いる前記特徴量として、前記第１、第２の各検出領域における前記要素が個々に有する値についての前記第１、第２の各検出領域における標準偏差を用いるようにしている。

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、前記欠陥判別基準は、前記第１の検出領域における前記標準偏差と前記第２の検出領域における前記標準偏差との差分をもとに設定するようにしている。

また本発明では、上記のような内部欠陥検査方法を実行するについて、当該方法を実行するための手順が記述されているコンピュータプログラムを介在させるものとしている。

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被検体の空間的な形状を記述する空間離散データに基づいて前記被検体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、複数の前記要素を含むサイズの第１の検出領域を前記空間離散データに設定する検出領域設定手段、前記第１の検出領域を細分化して前記第１の検出領域よりも少ない数の前記要素を含むサイズとした第２の検出領域を前記第１の検出領域に設定する検出領域設定手段、前記第１、第２の各検出領域の特徴量を計測する特徴量計測手段、前記第１の検出領域の特徴量と前記第２の検出領域の特徴量を用いて実際の欠陥と擬似的な欠陥を判別するための欠陥判別基準を設定する欠陥判別基準設定手段、および設定された欠陥判別基準に基づいて実際の欠陥と擬似的な欠陥を区別しつつ欠陥を検出する欠陥検出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、前記欠陥判別基準の設定に用いる前記特徴量として、前記第１、第２の各検出領域における前記要素が個々に有する値についての前記第１、第２の各検出領域における標準偏差を用いるようにしている。

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、前記欠陥判別基準は、前記第１の検出領域における前記標準偏差と前記第２の検出領域における前記標準偏差との差分をもとに設定するようにしている。

本発明では、所定サイズの第１の検出領域を空間離散データに設定するとともに、この第１の検出領域に、それを細分化した第２の検出領域を設定し、これら第１、第２の各検出領域それぞれの特徴量を用いて実際の欠陥と擬似的な欠陥を判別するための欠陥判別基準を設定し、この欠陥判別基準をもとに実際の欠陥と擬似的な欠陥を区別しつつ欠陥を検出できるようにしている。このため本発明によれば、例えばＸ線ＣＴデータにおけるアーチファクトなどに起因する擬似的な欠陥と実際の欠陥とを精度よく判別することで誤検出を有効に防止することができ、より高精度な欠陥検査が可能となる。

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、いずれも被検体を鋳造物とし、鋳造物における鋳巣など鋳造欠陥を内部欠陥としてＸ線ＣＴ装置によるＸ線ＣＴデータを用いて検査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コンピュータプログラムとして構成される内部欠陥検査手段１を実装して構成される。内部欠陥検査手段１は、空間離散データ入力手段２、検出領域設定手段３、密度分布データ作成手段４、特徴量計測手段５、欠陥判別基準設定手段６、欠陥検出手段７、検出結果出力手段８を含んでいる。

空間離散データ入力手段２は、空間離散データ、具体的にはＸ線ＣＴデータを入力する。密度分布データ作成手段４は、入力されたＸ線ＣＴデータについて密度分布データを作成する。検出領域設定手段３は、Ｘ線ＣＴデータに対して第１の検出領域を設定し、また第１の検出領域に対してそれを細分化した第２の検出領域を設定する。特徴量計測手段５は、第１、第２の各検出領域のそれぞれについて特徴量を計測する。欠陥判別基準設定手段６は、特徴量計測手段５で計測した特徴量から、実際の欠陥とアーチファクトによる擬似的な欠陥を判別するための基準を求めて設定する。欠陥検出手段７は、欠陥判別基準設定手段６で設定された欠陥判別基準に基づいて判別するなどして欠陥の検出を行う。検出結果出力手段８は、欠陥検出結果を出力する。

以下では、内部欠陥検査装置における検査処理の内容を説明する。図２に、検査処理の流れを示す。検査処理は、データ入力処理１０１、第１の検出領域設定処理１０２、密度分布データ作成処理１０３、対象検出領域抽出処理１０４、第１の検出領域特徴量計測処理１０５、第２の検出領域設定処理１０６、第２の検出領域特徴量計測処理１０７、欠陥判別基準設定処理１０８、欠陥検出処理１０９、および欠陥検出結果出力処理１１０を含む。

データ入力処理１０１では、空間離散データ、具体的にはＸ線ＣＴデータを空間離散データ入力手段２で入力する。

第１の検出領域設定処理１０２では、入力されたＸ線ＣＴデータに対して、検出領域設定手段３により第１の検出領域を設定する。第１の検出領域は、欠陥検出処理を進める上での単位であり、所定のサイズを有する（所定数のセルを含む）領域として設定される。その所定のサイズは、密度分布データ作成処理の負担をできるだけ少なくするという、サイズを大きくする方向の条件と、適切な密度分布状態を得られるようにするという、サイズを小さくする方向の条件のトレードオフ関係から定められ、通常は数百セル程度のサイズとされる。

密度分布データ作成処理１０３では、第１の検出領域が設定されたＸ線ＣＴデータについて、第１の検出領域をもとに密度分布データ作成手段４により密度分布データを作成する。密度分布データ作成手段４による密度分布データの作成には周知の手法を用いることができる。

対象検出領域抽出処理１０４では、密度分布データから欠陥の存在が推測される第１の検出領域の１つを処理１０５〜処理１０９までの処理の対象として抽出する。

第１の検出領域特徴量計測処理１０５では、抽出した第１の検出領域について特徴量を特徴量計測手段５で計測する。計測する特徴量には様々なものがあるが、実際の欠陥とアーチファクトによる擬似的な欠陥を区別しつつ欠陥を検出するという目的において必要な特徴量は、第１の検出領域におけるＣＴ値（ないし密度）の平均値と標準偏差である。これらは、領域に含まれる各セルのＣＴ値を適宜にサンプリングするなどして求める。

第２の検出領域設定処理１０６では、検出領域設定手段３により第１の検出領域に対して第２の検出領域を設定する。第２の検出領域は、実際の欠陥とアーチファクトによる擬似的な欠陥を区別しつつ欠陥検出を進める上での単位であり、所定のサイズを有する領域として第１の検出領域を細分化して設定される。その所定のサイズは、当該領域においてＣＴ値の標準偏差を適切に求めることができるという、サイズを大きくする方向の条件と、当該領域におけるＣＴ値の標準偏差にアーチファクトによる影響が適切に現れるという、サイズを小さくする方向の条件のトレードオフ関係から定められ、通常は数〜十数セル程度のサイズとされる。図３に、第１の検出領域と第２の検出領域の関係を模式化して示す。第１の検出領域Ｅは、Ｘ線ＣＴデータＤを埋め尽くすようにＸ線ＣＴデータＤを所定のサイズで分割して設定される。第２の検出領域ＳＥは、対象検出領域抽出処理１０４で抽出された第１の検出領域Ｅｘに対してそれを細分化して設定される。

第２の検出領域特徴量計測処理１０７では、特徴量計測手段５により第２の検出領域の特徴量を計測する。計測する特徴量は、第１の検出領域の場合と同様に、第２の検出領域におけるＣＴ値の平均値と標準偏差である。

欠陥判別基準設定処理１０８では、実際の欠陥とアーチファクトによる擬似的な欠陥を判別するための基準を欠陥判別基準設定手段６により求めて設定する。図４に、欠陥判別基準設定手段６による処理の内容をイメージ化して示す。欠陥判別基準設定処理では、第１の検出領域特徴量計測処理１０５で第１の検出領域Ｅについて求められている標準偏差σと第２の検出領域特徴量計測処理１０７で第２の検出領域ＳＥ_ｉｊのそれぞれについて求められている標準偏差σ_ｉｊを用いて第２の検出領域ＳＥ_ｉｊのそれぞれについて欠陥判別基準として閾値Ｓ_ｉｊを個別に設定する。具体的には、Ｓ_ｉｊ＝σ−σ_ｉｊとして閾値Ｓ_ｉｊを求め、これを第２の検出領域ＳＥ_ｉｊのそれぞれに設定する。ここで、第２の検出領域ＳＥは２次元方向で配列しており、第２の検出領域ＳＥ_ｉｊとなるのが実際であるが、図で１つの一列についてだけ第２の検出領域ＳＥ_ｉ（第２の検出領域ＳＥ_１、ＳＥ_２、…ＳＥ_７）、および標準偏差σ_ｉ（σ_１、σ_２、…σ_７）として示している。

このように第１の検出領域Ｅを細分化した第２の検出領域ＳＥ_ｉｊごとにＳ_ｉｊ＝σ−σ_ｉｊとして閾値Ｓ_ｉｊを設定することにより、実際の欠陥とアーチファクトによる擬似的な欠陥とを精度よく区別し、アーチファクトによる擬似的な欠陥を誤って検出することを有効に防ぐことができる。このことを従来の手法との対比で説明する。

図４の例のように、鋳造欠陥Ｐが点在し、またライン状のアーチファクトＦがＸ線Ｒの照射方向に沿うようにして発生している第１の検出領域Ｅについて従来の手法で欠陥を検出しようとすると、従来の手法では第１の検出領域Ｅについての平均ＣＴ値と標準偏差σをもとに欠陥の有無を判定していることから、アーチファクトＦによる擬似的な欠陥を実際の欠陥と区別することができず、それも欠陥として検出してしまう。

これに対して、本発明の場合、第２の検出領域ＳＥ_ｉｊそれぞれにおけるσ_ｉｊが鋳造欠陥ＰやアーチファクトＦの存在により、図４中のＡ−Ａ’線について図４の下側に示すσ_ｉ（（σ_１、σ_２、…σ_７）に見られるように変動する。そしてアーチファクトＦが発生している第２の検出領域ＳＥでは特に変動が大きくなる。したがって、第２の検出領域ＳＥ_ｉｊのそれぞれにＳ_ｉｊ＝σ−σ_ｉｊとして個別に設定する閾値Ｓ_ｉｊは、アーチファクトＦの影響を受けている第２の検出領域ＳＥ_ｉｊにおいて他の第２の検出領域ＳＥ_ｉｊよりも小さくなる。このためアーチファクトＦの影響を受けて平均ＣＴ値が小さくなっていても、閾値Ｓ_ｉｊが小さくなっていることから、当該第２の検出領域ＳＥ_ｉｊにおける平均ＣＴ値の低下は欠陥によるものでないと判別することができ、アーチファクトＦによる擬似的な欠陥を実際の欠陥として検出するのを避けることができる。

ここで、閾値Ｓ_ｉｊの算出をＳ_ｉｊ＝ｋ_１σ−ｋ_２σ_ｉｊとするのも好ましい形態である。すなわちＸ線ＣＴデータではある程度のノイズを避けられず、そのノイズの程度に応じてσやσ_ｉｊが影響を受ける。そこで、Ｘ線ＣＴデータにおける実際のノイズに応じた定数ｋ_１やｋ_２を計測σやσ_ｉｊに乗じてノイズの影響をキャンセルできるようにすることで、より精度よく欠陥判別を行うことができる。またアーチファクトが発生していない第１の検出領域Ｅについては、第２の検出領域設定処理１０６〜欠陥検出処理１０８までの処理を省略できるようにする形態とするのも好ましい。すなわちアーチファクトが発生していない第１の検出領域Ｅについては、従来における手法と同様に、第１の検出領域Ｅについての平均ＣＴ値と標準偏差をもとに欠陥を検出するようにしてもアーチファクトによる擬似的な欠陥の誤検出ということはないので、欠陥判別のための処理を省略するようにすることで、処理効率を高めることができる。

欠陥検出処理１０９では、欠陥判別基準設定処理１０８で設定された欠陥判別基準に基づいて実際の欠陥とアーチファクトによる擬似的な欠陥を区別しつつ欠陥の検出を行う。ただし、アーチファクトが発生していない第１の検出領域について処理１０６〜処理１０８までを省略した場合には、当該第１の検出領域についての平均ＣＴ値と標準偏差をもとに欠陥の検出を行う。

以上の対象検出領域抽出処理１０４〜欠陥検出処理１０９までの処理は、欠陥検出の対象とする第１の検出領域が複数ある場合にはその全てについて繰返し、それを終えたら 欠陥検出結果出力処理１１０において欠陥検出結果を所定の形式で出力する。図５に、欠陥とアーチファクトのあるＸ線ＣＴデータについて、従来の手法と本発明による手法のそれぞれで欠陥検出した結果の出力表示例を示す。図５の（ａ）は、欠陥とアーチファクトのあるＸ線ＣＴ画像であり、図５の（ｂ）は、従来の手法による欠陥検出結果の出力表示であり、図５の（ｃ）は、本発明による欠陥検出結果の出力表示である。図５の（ａ）の中央部分にある黒い部分が鋳造欠陥であり、上下に黒と白の縞模様に見えるラインがアーチファクトである。この例では全面にわたってアーチファクトが発生している。図５の（ｂ）と図５の（ｃ）では欠陥として検出された部分が着色（図では灰色）で表示されている。図５の（ｂ）ではアーチファクトの部分も欠陥として検出されているのに対し、図５の（ｃ）では実際の鋳造欠陥の部分だけが欠陥として検出されている。

図６に示すのは、３次元のＸ線ＣＴデータについて欠陥を検出した結果をレンダリング画像Ｒとして表示する場合の例である。レンダリング画像Ｒは、被検体の外形形状と濃い黒で表されている内部欠陥を表示している。欠陥の表示については、その大きさや形状、あるいは存在位置などの特徴量に応じて色別表示や拡大表示するようにする形態も可能である。またユーザが選択した領域内の欠陥だけを表示したり、あるいはユーザが選択した大きさ以上の欠陥だけを表示したりするような形態も可能である。このような選択的な表示については、その選択のための操作入力欄（図示を省略）を表示画面に設けるようにする。

以上では、Ｘ線ＣＴデータを用いる場合について説明したが、空間離散データとして例えばＭＲＩやＰＥＴなどによるデータを用いる場合にも本発明を適用することができる。

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。

一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。 第１の検出領域と第２の検出領域の関係を模式化して示す図である。 欠陥判別基準設定処理の内容をイメージ化して示す図である。 欠陥とアーチファクトのあるＸ線ＣＴデータについての欠陥検出結果の出力表示例を示す図である。 ３次元のＸ線ＣＴデータについての欠陥検出結果をレンダリング画像として表示する場合の例を示す図である。

符号の説明

３ 検出領域設定手段
５ 特徴量計測手段
６ 欠陥判別基準設定手段
７ 欠陥検出手段
Ｅ 第１の検出領域
ＳＥ 第２の検出領域
Ｐ 欠陥

Claims (4)

1. 製品を撮像して得られるＸ線ＣＴデータに基づいて製品の内部欠陥判別用の閾値を検出する製品の内部の欠陥判別用閾値検出方法であって、
   領域設定手段によって、製品から得られる二次元のＸ線ＣＴデータについてマトリックス状に区分された第１の検出領域を設定し、更にこの第１の検出領域を更に細かいマトリックス状に区分して第２の検出領域を設定し、
   特徴量算出手段によって、欠陥が推測されるとして抽出した上記第１の検出領域についてＸ線ＣＴデータからこの領域の標準偏差である第１の標準偏差値σを求め、上記第２の検出領域（ｉ、ｊ）のＸ線ＣＴデータからこの領域の標準偏差である第２の標準偏差値σ _ｉｊ を求め、
   閾値検出手段によって、各第２の検出領域（ｉ、ｊ）毎の欠陥判別用閾値Ｓ _ｉｊ を、Ｓ _ｉｊ ＝σ−σ _ｉｊ として検出するものとした、
   製品の内部欠陥判別用閾値検出方法。
2. 上記製品は鋳造物とした請求項１の製品の内部欠陥判別用閾値検出方法。
3. 製品を撮像して得られる二次元のＸ線ＣＴデータに基づいて製品の内部欠陥判別用の閾値を検出する製品の内部欠陥判別用閾値検出装置であって、
   製品から得られる二次元のＸ線ＣＴデータについてマトリックス状に区分された第１の検出領域を設定し、更にこの第１の検出領域を更に細かいマトリックス状に区分して第２の検出領域を設定する、領域設定手段と、
   欠陥が推測されるとして抽出した第１の検出領域について、Ｘ線ＣＴデータからこの領域の標準偏差である第１の標準偏差値σを求め、上記第２の検出領域（ｉ、ｊ）のＸ線ＣＴデータからこの領域の標準偏差である第２の標準偏差値σ _ｉｊ を求める算出手段と、
   上記第１の標準偏差値σと第２の標準偏差値σ _ｉｊ との差分Ｓ _ｉｊ を求め、これを当該領域（ｉ、ｊ）の欠陥判別用閾値として検出する検出手段と、
   を備える製品の内部欠陥判別用閾値検出装置。
4. 上記製品は鋳造物とした請求項１の製品の内部欠陥判別用閾値検出装置。

Images