JP7317747B2

JP7317747B2 - Inspection device and inspection method

Info

Publication number: JP7317747B2
Application number: JP2020032592A
Authority: JP
Inventors: 一将鈴木; 雄太内田; 誉寿大島; 憲志木村; 済今井
Original assignee: IHI Corp; IHI Aerospace Co Ltd
Current assignee: IHI Corp; IHI Aerospace Co Ltd
Priority date: 2020-02-28
Filing date: 2020-02-28
Publication date: 2023-07-31
Anticipated expiration: 2040-02-28
Also published as: JP2021135213A

Description

本開示は、検査装置および検査方法に関する。 The present disclosure relates to an inspection device and an inspection method.

サンドイッチ構造体は、軽量性、剛性、および、薄肉性に優れている。このため、サンドイッチ構造体は、航空機、自動車、建造物部材等に広く利用されている。サンドイッチ構造体は、芯材（コア）と、芯材の両面に配された表皮材（スキン）で構成される多層構造体である。芯材は、例えば、金属製のハニカム構造体で構成される。表皮材は、例えば、樹脂（例えば、ＦＲＰ（Fiber Reinforced Plastics、繊維強化樹脂））または金属で構成される。芯材と表皮材とは、接着剤で接着される。 A sandwich structure is excellent in lightness, rigidity, and thinness. Therefore, sandwich structures are widely used in aircraft, automobiles, building members, and the like. A sandwich structure is a multilayer structure composed of a core and skins on both sides of the core. The core material is composed of, for example, a metallic honeycomb structure. The skin material is made of, for example, resin (for example, FRP (Fiber Reinforced Plastics, fiber reinforced resin)) or metal. The core material and skin material are adhered with an adhesive.

このような多層構造体における層同士の接触領域、例えば、芯材と表皮材との接触領域を検査する技術として、超音波探傷技術が利用されている（例えば、特許文献１）。 As a technique for inspecting a contact area between layers in such a multilayer structure, for example, a contact area between a core material and a skin material, an ultrasonic flaw detection technique is used (for example, Patent Document 1).

特開２０１２－１６３４０６号公報JP 2012-163406 A

上記特許文献１のような超音波探傷技術では、超音波探傷信号に基づく画像を検査員が目視して欠陥の有無を検査する。このため、検査員によって欠陥を見落とされるおそれがあったり、検査に長時間を要したりするという課題がある。 In the ultrasonic flaw detection technique as disclosed in Patent Document 1, an inspector visually inspects an image based on the ultrasonic flaw detection signal to check for defects. For this reason, there is a problem that the defect may be overlooked by the inspector, and the inspection may take a long time.

そこで、本開示は、このような課題に鑑み、多層構造体における層同士の接触領域の欠陥の有無を短時間で精度よく検査することが可能な検査装置および検査方法を提供することを目的としている。 Therefore, in view of such problems, the present disclosure aims to provide an inspection apparatus and an inspection method capable of accurately inspecting the presence or absence of defects in contact regions between layers in a multilayer structure in a short time. there is

上記課題を解決するために、本開示の一態様に係る検査装置は、１または複数の部材が規則的に配列された集合体と、集合体における配列方向と略平行に形成された集合体の面に接触する接触板との接触領域の欠陥を検査する検査装置であって、接触領域を探傷して、接触領域を示す探傷画像を生成する画像生成部と、入力された探傷画像を、接触領域における部材の配列を規則的に並べ直した正規化画像に変換して出力する画像変換部と、画像変換部に入力される探傷画像と、正規化画像とを比較し、欠陥の有無を判定する欠陥判定部と、を備える。 In order to solve the above problems, an inspection apparatus according to an aspect of the present disclosure includes an assembly in which one or more members are regularly arranged, and an assembly formed substantially parallel to the arrangement direction of the assembly. An inspection apparatus for inspecting defects in a contact area with a contact plate in contact with a surface, the inspection apparatus comprising: an image generating unit that detects the contact area and generates a flaw detection image showing the contact area; An image conversion unit that converts the arrangement of members in an area into a normalized image that is regularly rearranged and outputs it, and a flaw detection image that is input to the image conversion unit and the normalized image are compared to determine the presence or absence of defects. and a defect determination unit.

また、画像変換部は、１または複数の探傷画像から抽出した、欠陥が無いとみなされる複数の基準画像に基づき、正規化画像を出力するように機械学習させて作成されてもよい。 Further, the image conversion unit may be created by machine learning so as to output a normalized image based on a plurality of reference images, which are extracted from one or a plurality of flaw detection images and considered to be defect-free.

また、複数の基準画像は、接触領域に連続する、集合体の厚み、および、接触板の厚みのうちのいずれか一方または両方が異なる複数の探傷画像から抽出されてもよい。 Also, the plurality of reference images may be extracted from a plurality of flaw detection images that differ in either one or both of the thickness of the assembly and the thickness of the contact plate, which are continuous with the contact area.

上記課題を解決するために、本開示の一態様に係る検査方法は、１または複数の部材が規則的に配列された集合体と、集合体における配列方向と略平行に形成された集合体の面に接触する接触板との接触領域の欠陥を検査する検査方法であって、接触領域を探傷して、接触領域を示す探傷画像を生成する工程と、１または複数の探傷画像から抽出した複数の基準画像に基づき、接触領域における部材の配列を規則的に並べ直した正規化画像が出力されるように機械学習させて作成された画像変換部に、探傷画像を入力し、正規化画像を取得する工程と、画像変換部に入力される探傷画像と、正規化画像とを比較し、欠陥の有無を判定する工程と、を含む。 In order to solve the above problems, an inspection method according to an aspect of the present disclosure includes an assembly in which one or more members are regularly arranged, and an assembly formed substantially parallel to the arrangement direction of the assembly. An inspection method for inspecting defects in a contact area with a contact plate in contact with a surface, comprising the steps of: inspecting the contact area to generate a flaw detection image showing the contact area; Based on the reference image of , the flaw detection image is input to the image conversion unit created by machine learning so that a normalized image in which the arrangement of the members in the contact area is regularly rearranged is output. and a step of comparing the flaw detection image input to the image conversion unit and the normalized image to determine the presence or absence of defects.

本開示によれば、欠陥の有無を短時間で精度よく検査することが可能となる。 According to the present disclosure, it is possible to accurately inspect the presence or absence of defects in a short time.

図１は、実施形態の検査装置を説明する図である。FIG. 1 is a diagram illustrating an inspection apparatus according to an embodiment. 図２Ａは、検査対象物の斜視図である。図２Ｂは、検査対象物の分解斜視図である。FIG. 2A is a perspective view of an inspection object. FIG. 2B is an exploded perspective view of the inspection target. 図３は、制御装置を説明する図である。FIG. 3 is a diagram for explaining the control device. 図４は、探傷画像および基準画像を説明する図である。FIG. 4 is a diagram for explaining a flaw detection image and a reference image. 図５は、画像変換部の生成について説明する図である。FIG. 5 is a diagram for explaining generation of the image converter. 図６は、画像変換部による検査画像の抽出を説明する図である。FIG. 6 is a diagram for explaining extraction of inspection images by the image conversion unit. 図７は、画像変換部および欠陥判定部の機能を説明する図である。FIG. 7 is a diagram for explaining the functions of the image conversion section and the defect determination section. 図８は、実施形態の検査方法の流れを示すフローチャートである。FIG. 8 is a flow chart showing the flow of the inspection method of the embodiment.

以下に添付図面を参照しながら、本開示の実施形態について詳細に説明する。実施形態に示す寸法、材料、その他具体的な数値等は、理解を容易とするための例示にすぎず、特に断る場合を除き、本開示を限定するものではない。なお、本明細書および図面において、実質的に同一の機能、構成を有する要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。また本開示に直接関係のない要素は図示を省略する。 Embodiments of the present disclosure will be described in detail below with reference to the accompanying drawings. Dimensions, materials, and other specific numerical values shown in the embodiments are merely examples for facilitating understanding, and do not limit the present disclosure unless otherwise specified. In this specification and the drawings, elements having substantially the same functions and configurations are denoted by the same reference numerals, thereby omitting redundant description. Illustrations of elements that are not directly related to the present disclosure are omitted.

［検査装置１００］
図１は、本実施形態の検査装置１００を説明する図である。本実施形態の図１をはじめとする以下の図では、検査対象物１０に対し、垂直に交わるＸ軸、Ｙ軸、Ｚ軸を図示の通り定義している。 [Inspection device 100]
FIG. 1 is a diagram illustrating an inspection apparatus 100 of this embodiment. In the following figures, including FIG. 1 of this embodiment, the X-axis, Y-axis, and Z-axis that intersect perpendicularly with respect to the inspection object 10 are defined as shown.

図１に示すように、検査装置１００は、検査対象物１０内の欠陥、特に、非接触箇所を検査する。本実施形態において、検査対象物１０は、サンドイッチ構造体である。検査対象物１０は、集合体２０と、第１接触板３０と、第２接触板４０とを含む。 As shown in FIG. 1, an inspection apparatus 100 inspects defects in an inspection object 10, particularly non-contact locations. In this embodiment, the inspection object 10 is a sandwich structure. The inspection object 10 includes an aggregate 20 , a first contact plate 30 and a second contact plate 40 .

図２は、検査対象物１０を説明する図である。図２Ａは、検査対象物１０の斜視図である。図２Ｂは、検査対象物１０の分解斜視図である。図２Ａ、図２Ｂに示すように、検査対象物１０は、集合体２０と、第１接触板３０と、第２接触板４０とを含む。 FIG. 2 is a diagram for explaining the inspection object 10. As shown in FIG. FIG. 2A is a perspective view of the inspection object 10. FIG. FIG. 2B is an exploded perspective view of the inspection object 10. FIG. As shown in FIGS. 2A and 2B, the inspection object 10 includes an assembly 20, a first contact plate 30, and a second contact plate 40. As shown in FIGS.

集合体２０は、芯材として機能する。集合体２０は、１または複数の部材２２が規則的に配列された構造体である。本実施形態において、部材２２は、図２Ａ、図２Ｂ中、ＸＹ断面（部材２２の延在方向（図２Ａ、図２Ｂ中、Ｚ軸方向）と直交する断面）が六角形の六角筒である。つまり、集合体２０は、ハニカム構造体である。また、集合体２０は、金属で構成される。集合体２０には、切削加工等によって、集合体２０における部材２２の配列方向（図２Ａ、図２Ｂ中、Ｘ軸方向およびＹ軸方向）と略平行な面２４、２６が形成される。面２４、２６は、略平坦な面である。面２６は、面２４の反対側の面である。集合体２０の厚み（図２Ａ、図２Ｂ中、Ｚ軸方向の長さ）は、略一定である。 Aggregate 20 functions as a core material. The assembly 20 is a structure in which one or more members 22 are regularly arranged. 2A and 2B, the member 22 is a hexagonal tube whose XY cross section (the cross section perpendicular to the extending direction of the member 22 (the Z-axis direction in FIGS. 2A and 2B)) is hexagonal. . That is, the aggregate 20 is a honeycomb structure. Also, the assembly 20 is made of metal. The assembly 20 is formed with surfaces 24 and 26 substantially parallel to the arrangement direction of the members 22 in the assembly 20 (the X-axis direction and the Y-axis direction in FIGS. 2A and 2B) by cutting or the like. The surfaces 24, 26 are substantially flat surfaces. Surface 26 is the surface opposite surface 24 . The thickness of the assembly 20 (the length in the Z-axis direction in FIGS. 2A and 2B) is substantially constant.

第１接触板３０（接触板）は、表皮材として機能する。第１接触板３０は、樹脂（例えば、ＦＲＰ）または金属で構成される。第１接触板３０は、底面３２と、上面３４と、側面３６とを含む。底面３２は、図２Ａ、図２Ｂ中、ＸＹ平面に延在した略平坦な面である。本実施形態において、第１接触板３０の底面３２は、集合体２０の面２４に接触する。 The first contact plate 30 (contact plate) functions as a skin material. The first contact plate 30 is made of resin (for example, FRP) or metal. First contact plate 30 includes a bottom surface 32 , a top surface 34 and side surfaces 36 . The bottom surface 32 is a substantially flat surface extending in the XY plane in FIGS. 2A and 2B. In this embodiment, bottom surface 32 of first contact plate 30 contacts surface 24 of assembly 20 .

上面３４は、底面３２の反対側の面である。上面３４は、第１面３４ａと、第２面３４ｂと、第３面３４ｃとを含む。第１面３４ａ、第２面３４ｂ、および、第３面３４ｃは、図２Ａ、図２Ｂ中、Ｘ軸方向に並列される。 Top surface 34 is the surface opposite bottom surface 32 . The upper surface 34 includes a first surface 34a, a second surface 34b, and a third surface 34c. The first surface 34a, the second surface 34b, and the third surface 34c are arranged side by side in the X-axis direction in FIGS. 2A and 2B.

第１面３４ａは、図２Ａ、図２Ｂ中、ＸＹ平面に延在した略平坦な面である。第１面３４ａは、底面３２と所定距離Ｔ１離隔する。つまり、第１接触板３０における第１面３４ａの箇所の厚み（図２Ａ、図２Ｂ中、Ｚ軸方向の長さ）は、Ｔ１である。 The first surface 34a is a substantially flat surface extending in the XY plane in FIGS. 2A and 2B. The first surface 34a is separated from the bottom surface 32 by a predetermined distance T1. That is, the thickness (the length in the Z-axis direction in FIGS. 2A and 2B) of the first contact plate 30 at the first surface 34a is T1.

第２面３４ｂは、図２Ａ、図２Ｂ中、ＸＹ平面に延在した略平坦な面である。第２面３４ｂは、底面３２と所定距離Ｔ２離隔する。つまり、第１接触板３０における第２面３４ｂの箇所の厚みは、Ｔ２である。距離（厚み）Ｔ２は、距離（厚み）Ｔ１よりも短い。例えば、距離Ｔ１は、距離Ｔ２の１．５倍程度である。 The second surface 34b is a substantially flat surface extending in the XY plane in FIGS. 2A and 2B. The second surface 34b is separated from the bottom surface 32 by a predetermined distance T2. That is, the thickness of the second surface 34b of the first contact plate 30 is T2. The distance (thickness) T2 is shorter than the distance (thickness) T1. For example, the distance T1 is approximately 1.5 times the distance T2.

第３面３４ｃは、一方の端部が第１面３４ａに連続し、他方の端部が第２面３４ｂに連続する。第３面３４ｃと底面３２との距離は、一方の端部から他方の端部に向かうに従って漸減する。第３面３４ｃにおける一方の端部と底面３２との距離は、Ｔ１である。第３面３４ｃにおける他方の端部と底面３２との距離は、Ｔ２である。つまり、第１接触板３０における第３面３４ｃの箇所の厚みは、図２Ａ、図２Ｂ中、Ｘ軸方向に向かうに従って漸減する。 The third surface 34c has one end continuous with the first surface 34a and the other end continuous with the second surface 34b. The distance between the third surface 34c and the bottom surface 32 gradually decreases from one end to the other end. The distance between one end of the third surface 34c and the bottom surface 32 is T1. The distance between the other end of the third surface 34c and the bottom surface 32 is T2. That is, the thickness of the third surface 34c of the first contact plate 30 gradually decreases toward the X-axis direction in FIGS. 2A and 2B.

側面３６は、底面３２と上面３４とに連続する。側面３６は、図２Ａ、図２Ｂ中、Ｚ軸方向に延在する略平坦な面である。 The side surface 36 is continuous with the bottom surface 32 and the top surface 34 . The side surface 36 is a substantially flat surface extending in the Z-axis direction in FIGS. 2A and 2B.

第２接触板４０は、表皮材として機能する。第２接触板４０は、樹脂（例えば、ＦＲＰ）または金属で構成される。第２接触板４０は、厚み（図２Ａ、図２Ｂ中、Ｚ軸方向の長さ）が略一定の板である。第２接触板４０の上面４２は、図２Ａ、図２Ｂ中、ＸＹ平面に延在した略平坦な面である。第２接触板４０の上面４２は、集合体２０の面２６に接触する。 The second contact plate 40 functions as a skin material. The second contact plate 40 is made of resin (eg, FRP) or metal. The second contact plate 40 is a plate having a substantially constant thickness (the length in the Z-axis direction in FIGS. 2A and 2B). The upper surface 42 of the second contact plate 40 is a substantially flat surface extending in the XY plane in FIGS. 2A and 2B. A top surface 42 of second contact plate 40 contacts surface 26 of assembly 20 .

検査対象物１０において、集合体２０と第１接触板３０（面２４と底面３２）、および、集合体２０と第２接触板４０（面２６と上面４２）とは、接着剤によって接着される。本実施形態において、接着剤は、樹脂を含む。 In the inspection object 10, the assembly 20 and the first contact plate 30 (the surface 24 and the bottom surface 32) and the assembly 20 and the second contact plate 40 (the surface 26 and the top surface 42) are adhered with an adhesive. . In this embodiment, the adhesive contains resin.

検査装置１００は、集合体２０と第１接触板３０との接触領域（面２４と底面３２との接触箇所）における非接触箇所（欠陥）を検査する。 The inspection apparatus 100 inspects non-contact points (defects) in the contact area between the assembly 20 and the first contact plate 30 (contact points between the surface 24 and the bottom surface 32).

図１に戻って説明すると、検査装置１００は、探傷装置１１０と、制御装置１５０とを含む。本実施形態において、探傷装置１１０は、超音波探傷装置である。探傷装置１１０は、探触子１１２と、超音波送受信器１１４と、探傷制御部１１６とを含む。 Returning to FIG. 1 , the inspection device 100 includes a flaw detection device 110 and a control device 150 . In this embodiment, the flaw detector 110 is an ultrasonic flaw detector. The flaw detector 110 includes a probe 112 , an ultrasonic transmitter/receiver 114 and a flaw detection controller 116 .

探触子１１２は、振動子を備える。探触子１１２は、検査対象物１０に超音波（超音波ビーム）を発信したり、検査対象物１０から反射された超音波を受信して電気信号に変換したりする。本実施形態において、探触子１１２は、検査対象物１０の第１接触板３０（上面３４）に接触され、図１中、Ｙ軸方向に走査される。 The probe 112 has a transducer. The probe 112 transmits ultrasonic waves (ultrasonic beams) to the inspection object 10, receives ultrasonic waves reflected from the inspection object 10, and converts them into electric signals. In this embodiment, the probe 112 is brought into contact with the first contact plate 30 (upper surface 34) of the inspection object 10 and scanned in the Y-axis direction in FIG.

超音波送受信器１１４は、例えば、パルサレシーバである。超音波送受信器１１４は、探触子１１２の振動子に電力を供給し、振動子を振動させて超音波（超音波ビーム）を送信（発信）させる。また、超音波送受信器１１４は、探触子１１２の振動子から入力された電気信号を、例えばデジタル値で表される振動情報に変換して探傷制御部１１６に送信する。 The ultrasonic transceiver 114 is, for example, a pulser receiver. The ultrasonic transmitter/receiver 114 supplies power to the transducer of the probe 112 to vibrate the transducer to transmit (transmit) ultrasonic waves (ultrasonic beams). The ultrasonic transmitter/receiver 114 also converts an electrical signal input from the transducer of the probe 112 into vibration information represented by, for example, a digital value, and transmits the vibration information to the flaw detection control unit 116 .

探傷制御部１１６は、ＣＰＵ（中央処理装置）を含む半導体集積回路で構成される。探傷制御部１１６は、ＲＯＭからＣＰＵ自体を動作させるためのプログラムやパラメータ等を読み出す。また、探傷制御部１１６は、ワークエリアとしてのＲＡＭや他の電子回路と協働して探傷装置１１０全体を管理および制御する。 The flaw detection control unit 116 is composed of a semiconductor integrated circuit including a CPU (Central Processing Unit). The flaw detection control unit 116 reads programs, parameters, and the like for operating the CPU itself from the ROM. Further, the flaw detection control unit 116 manages and controls the entire flaw detection apparatus 110 in cooperation with a RAM as a work area and other electronic circuits.

探傷制御部１１６は、超音波送受信器１１４を制御して、探触子１１２に超音波を送信させたり、超音波送受信器１１４から送信された振動情報（探触子１１２が受信した超音波に基づく情報）を受信したりする。 The flaw detection control unit 116 controls the ultrasonic wave transmitter/receiver 114 to cause the probe 112 to transmit ultrasonic waves, or transmits vibration information transmitted from the ultrasonic wave transmitter/receiver 114 (in response to the ultrasonic wave received by the probe 112). information).

また、本実施形態において、探傷制御部１１６は、画像生成部１２０として機能する。画像生成部１２０は、超音波送受信器１１４から送信された振動情報に基づき、探傷画像を生成する。探傷画像は、集合体２０と第１接触板３０との接触領域を示す画像である。探傷画像については、後に詳述する。 Further, in this embodiment, the flaw detection control unit 116 functions as an image generation unit 120 . The image generator 120 generates a flaw detection image based on the vibration information transmitted from the ultrasonic transmitter/receiver 114 . The flaw detection image is an image showing the contact area between the assembly 20 and the first contact plate 30 . The flaw detection image will be described in detail later.

そして、探傷制御部１１６は、画像生成部１２０によって生成された探傷画像を制御装置１５０に送信する。 Then, the flaw detection control unit 116 transmits the flaw detection image generated by the image generation unit 120 to the control device 150 .

制御装置１５０は、画像生成部１２０によって送信された探傷画像に基づき、集合体２０と第１接触板３０との接触領域における欠陥の有無を検出する。 The control device 150 detects whether or not there is a defect in the contact area between the assembly 20 and the first contact plate 30 based on the inspection image transmitted by the image generator 120 .

図３は、制御装置１５０を説明する図である。制御装置１５０は、例えば、サーバー（例えば、ＮＡＳ：Network Attached Storage）である。図３に示すように、制御装置１５０は、メモリ１６０と、中央制御部１７０と、表示部１８０とを含む。 FIG. 3 is a diagram for explaining the control device 150. As shown in FIG. The control device 150 is, for example, a server (eg, NAS: Network Attached Storage). As shown in FIG. 3 , control device 150 includes memory 160 , central control section 170 , and display section 180 .

メモリ１６０は、ＲＯＭ、ＲＡＭ、フラッシュメモリ、ＨＤＤ等で構成される。メモリ１６０は、後述する中央制御部１７０に用いられるプログラムや各種データを記憶する。本実施形態において、メモリ１６０は、画像フォルダ１６２、結果フォルダ１６４としても機能する。 The memory 160 is composed of ROM, RAM, flash memory, HDD, and the like. The memory 160 stores programs and various data used by the central control unit 170, which will be described later. In this embodiment, memory 160 also functions as image folder 162 and results folder 164 .

画像フォルダ１６２は、画像生成部１２０によって生成された探傷画像を保持する。結果フォルダ１６４は、後述する結果画像等を保持する。 The image folder 162 holds inspection images generated by the image generator 120 . The result folder 164 holds result images and the like, which will be described later.

中央制御部１７０は、ＣＰＵ（中央処理装置）を含む半導体集積回路で構成される。中央制御部１７０は、ＲＯＭからＣＰＵ自体を動作させるためのプログラムやパラメータ等を読み出す。中央制御部１７０は、ワークエリアとしてのＲＡＭや他の電子回路と協働して制御装置１５０全体を管理および制御する。 The central control unit 170 is composed of a semiconductor integrated circuit including a CPU (Central Processing Unit). The central control unit 170 reads programs, parameters, etc. for operating the CPU itself from the ROM. The central control unit 170 manages and controls the entire control device 150 in cooperation with RAM as a work area and other electronic circuits.

本実施形態において、中央制御部１７０は、画像変換部１７２、欠陥判定部１７４としても機能する。以下、まず、画像変換部１７２の生成について説明し、続いて、画像変換部１７２および欠陥判定部１７４の機能について説明する。 In this embodiment, the central control section 170 also functions as an image conversion section 172 and a defect determination section 174 . Hereinafter, the generation of the image conversion unit 172 will be described first, and then the functions of the image conversion unit 172 and the defect determination unit 174 will be described.

［画像変換部１７２の生成］
画像変換部１７２は、１または複数の探傷画像から抽出した複数の基準画像に基づき、正規化画像を出力するように機械学習させて作成される。 [Generation of image converter 172]
The image conversion unit 172 is created by machine learning so as to output a normalized image based on a plurality of reference images extracted from one or a plurality of flaw detection images.

図４は、探傷画像２１０および基準画像２２０を説明する図である。上記したように、探触子１１２は、第１接触板３０の上面３４を、図１、図２Ａ、図２Ｂ中、Ｙ軸方向に走査する。図４に示すように、探傷画像２１０は、集合体２０と第１接触板３０との接触領域を示す画像である。探傷画像２１０において、集合体２０（部材２２）と第１接触板３０との接触箇所と、非接触箇所とは、異なる態様で示される。図４中、探傷画像２１０における接触箇所を着色で示し、非接触箇所を白色で示す。 FIG. 4 is a diagram for explaining the flaw detection image 210 and the reference image 220. As shown in FIG. As described above, the probe 112 scans the upper surface 34 of the first contact plate 30 in the Y-axis direction in FIGS. 1, 2A, and 2B. As shown in FIG. 4 , the flaw detection image 210 is an image showing the contact area between the assembly 20 and the first contact plate 30 . In the flaw detection image 210, contact locations and non-contact locations between the assembly 20 (member 22) and the first contact plate 30 are shown in different modes. In FIG. 4, the contact points in the flaw detection image 210 are shown in color, and the non-contact points are shown in white.

図４に示すように、探傷画像２１０において、集合体２０と第１接触板３０との接触箇所は、部材２２の形状（ここでは、六角形）を維持して示される。一方、探傷画像２１０において、集合体２０と第１接触板３０との非接触箇所Ｋは、探傷画像２１０において欠落して示される。非接触箇所Ｋの形状は、部材２２の形状とは異なる。 As shown in FIG. 4, in the flaw detection image 210, the contact points between the assembly 20 and the first contact plate 30 are shown while maintaining the shape of the member 22 (here, a hexagon). On the other hand, in the flaw detection image 210 , the non-contact portion K between the assembly 20 and the first contact plate 30 is omitted in the flaw detection image 210 . The shape of the non-contact portion K is different from the shape of the member 22 .

画像変換部１７２を作成する際、まず、１または複数の探傷画像２１０から基準画像２２０が抽出される。基準画像２２０は、探傷画像２１０の一部を所定の大きさで切り取った画像である。所定の大きさは、探傷画像２１０より小さい。基準画像２２０は、例えば、矩形形状（正方形）である。探傷画像２１０から基準画像２２０が抽出される際、非接触箇所Ｋが基準画像２２０に含まれないように、非接触箇所Ｋが無いとみなされる基準画像２２０が抽出される。 When creating the image converter 172 , first, a reference image 220 is extracted from one or more inspection images 210 . The reference image 220 is an image obtained by cutting out a portion of the flaw detection image 210 in a predetermined size. The predetermined size is smaller than the flaw detection image 210 . The reference image 220 has, for example, a rectangular shape (square). When the reference image 220 is extracted from the flaw detection image 210 , the reference image 220 is extracted so that the non-contact location K is not included in the reference image 220 .

本実施形態では、複数の探傷画像２１０から複数の基準画像２２０が抽出される。具体的に説明すると、探傷装置１１０によって、第１接触板３０の第１面３４ａを走査して得られた探傷画像２１０、第１接触板３０の第２面３４ｂを走査して得られた探傷画像２１０、および、第１接触板３０の第３面３４ｃを走査して得られた探傷画像２１０それぞれから１または複数の基準画像２２０が抽出される。つまり、検査対象物１０のうち、第１接触板３０の厚みが異なる箇所を探傷することで得られた複数の探傷画像２１０それぞれから複数の基準画像２２０が抽出される。換言すれば、接触領域に連続する、第１接触板３０の厚みが異なる複数の探傷画像２１０それぞれから基準画像２２０が抽出される。 In this embodiment, multiple reference images 220 are extracted from multiple flaw detection images 210 . More specifically, the flaw detection image 210 obtained by scanning the first surface 34a of the first contact plate 30 and the flaw detection image 210 obtained by scanning the second surface 34b of the first contact plate 30 by the flaw detector 110 One or more reference images 220 are extracted from each of the image 210 and the inspection image 210 obtained by scanning the third surface 34 c of the first contact plate 30 . That is, a plurality of reference images 220 are extracted from each of the plurality of flaw detection images 210 obtained by performing flaw detection on portions of the inspection object 10 where the thickness of the first contact plate 30 is different. In other words, the reference image 220 is extracted from each of the plurality of flaw detection images 210 that are continuous with the contact area and have different thicknesses of the first contact plate 30 .

なお、第１接触板３０の厚みが大きい探傷画像２１０（第１面３４ａを走査して得られた探傷画像２１０）は、第１接触板３０の厚みが小さい探傷画像２１０（第２面３４ｂを走査して得られた２１０）よりも不鮮明となり易い（ぼやけ易い）。このため、抽出された基準画像２２０には、鮮明な基準画像２２０と、不鮮明な基準画像２２０とが含まれる。基準画像２２０は、例えば、１００枚抽出される。なお、画像変換部１７２の生成に要する基準画像２２０の数は、多い方がよい。 It should be noted that the flaw detection image 210 with the thick first contact plate 30 (the flaw detection image 210 obtained by scanning the first surface 34a) is the flaw detection image 210 with the small thickness of the first contact plate 30 (the second surface 34b). It tends to be less clear (blurred) than 210) obtained by scanning. Therefore, the extracted reference image 220 includes a clear reference image 220 and a blurred reference image 220 . For example, 100 reference images 220 are extracted. It should be noted that the number of reference images 220 required for generation by the image conversion unit 172 should be as large as possible.

図５は、画像変換部１７２の生成について説明する図である。図５に示すように、画像変換部１７２は、探傷画像２１０から抽出された複数の基準画像２２０に基づき、正規化画像２３０が出力されるように機械学習させて生成される。換言すれば、複数の基準画像２２０に基づいて、画像変換部１７２が機械学習して正規化画像２３０を出力する。正規化画像２３０は、接触領域における部材２２の配列を規則的に並べ直した画像である。機械学習は、例えば、深層学習である。機械学習のアルゴリズムは、例えば、オートエンコーダ、または、ＣＮＮ（Convolutional neural network）である。なお、機械学習のアルゴリズムは、様々な既存技術を適用できるので、ここでは、その詳細な説明を省略する。 5A and 5B are diagrams for explaining the generation of the image conversion unit 172. FIG. As shown in FIG. 5, the image conversion unit 172 generates a normalized image 230 based on a plurality of reference images 220 extracted from the inspection image 210 through machine learning. In other words, the image conversion unit 172 performs machine learning based on the plurality of reference images 220 and outputs the normalized image 230 . The normalized image 230 is an image obtained by regularly rearranging the arrangement of the members 22 in the contact area. Machine learning is, for example, deep learning. The machine learning algorithm is, for example, an autoencoder or a CNN (Convolutional neural network). Since various existing techniques can be applied to the machine learning algorithm, detailed description thereof will be omitted here.

したがって、非接触箇所Ｋが含まれない、部材２２の配列を規則的に並べ直した正規化画像２３０が出力されるように画像変換部１７２が生成される。つまり、画像変換部１７２は、入力された画像に対し、非接触箇所Ｋ（欠落部分）を補完したり、部材２２の位置のズレを補正したりして、正規化画像２３０に変換する。なお、画像変換部１７２は、鮮明な探傷画像２１０が入力された場合には、鮮明な正規化画像２３０が出力され、不鮮明な探傷画像２１０が入力された場合には、不鮮明な正規化画像２３０が出力されるように生成される。こうして生成された画像変換部１７２は、制御装置１５０に保持される。 Therefore, the image conversion unit 172 is generated so as to output the normalized image 230 in which the members 22 are regularly rearranged without including the non-contact portion K. FIG. That is, the image conversion unit 172 converts the input image into the normalized image 230 by complementing the non-contact portion K (missing portion) or correcting the positional deviation of the member 22 . Note that the image conversion unit 172 outputs a clear normalized image 230 when a sharp inspection image 210 is input, and an unsharp normalized image 230 when an unclear inspection image 210 is input. is generated so that is output. The image converter 172 generated in this manner is held in the control device 150 .

［画像変換部１７２、欠陥判定部１７４の機能］
制御装置１５０に保持された画像変換部１７２は、画像フォルダ１６２を常時監視し、画像フォルダ１６２に探傷画像２１０が入力されたら、探傷画像２１０から所定の大きさの検査画像を切り取る（抽出する）。 [Functions of Image Conversion Unit 172 and Defect Determination Unit 174]
The image conversion unit 172 held in the control device 150 constantly monitors the image folder 162, and when the flaw detection image 210 is input to the image folder 162, cuts (extracts) an inspection image of a predetermined size from the flaw detection image 210. .

図６は、画像変換部１７２による検査画像２５０の抽出を説明する図である。図６に示すように、画像変換部１７２は、探傷画像２１０から検査画像２５０を抽出する。つまり、検査画像２５０は、探傷画像２１０の一部を所定の大きさで切り取った画像である。検査画像２５０は、例えば、矩形形状（正方形）である。画像変換部１７２は、探傷画像２１０全域が漏れなく検査されるように、過去に抽出した検査画像２５０と今回抽出する検査画像２５０とが一部重畳するように、検査画像２５０を抽出する。例えば、画像変換部１７２は、図６に示すように、過去に抽出した検査画像２５０の上下方向および左右方向の４方向の一部に重畳されるように、新たに検査画像２５０を抽出する。検査画像２５０には、非接触箇所Ｋが含まれる場合も非接触箇所Ｋが含まれない場合もある。なお、検査画像２５０の大きさは、基準画像２２０の大きさと実質的に等しい。 FIG. 6 is a diagram illustrating extraction of the inspection image 250 by the image conversion unit 172. As shown in FIG. As shown in FIG. 6 , the image conversion unit 172 extracts an inspection image 250 from the inspection image 210 . In other words, the inspection image 250 is an image obtained by cutting out a part of the inspection image 210 in a predetermined size. The inspection image 250 has, for example, a rectangular shape (square). The image conversion unit 172 extracts the inspection image 250 so that the inspection image 250 extracted in the past and the inspection image 250 extracted this time partially overlap so that the entire inspection image 210 is inspected without omission. For example, as shown in FIG. 6, the image conversion unit 172 newly extracts an inspection image 250 so as to be superimposed on a part of the previously extracted inspection image 250 in the vertical direction and the horizontal direction. The inspection image 250 may include the non-contact portion K or not include the non-contact portion K. FIG. Note that the size of the inspection image 250 is substantially equal to the size of the reference image 220 .

図７は、画像変換部１７２および欠陥判定部１７４の機能を説明する図である。図７に示すように、画像変換部１７２は、抽出した１の検査画像２５０を入力として、１の正規化画像２３０に変換して出力する。なお、上記したように、画像変換部１７２は、入力された画像に対し、非接触箇所Ｋ（欠落部分）を補完したり、部材２２の位置のズレを補正したりして、正規化画像２３０に変換する。このため、入力された検査画像２５０に非接触箇所Ｋが含まれていても、画像変換部１７２は、非接触箇所Ｋにあたかも部材２２が存在しているかのような正規化画像２３０を出力する。 FIG. 7 is a diagram for explaining the functions of the image conversion section 172 and the defect determination section 174. As shown in FIG. As shown in FIG. 7, the image conversion unit 172 receives one extracted inspection image 250 as input, converts it into one normalized image 230, and outputs it. As described above, the image conversion unit 172 complements the input image with the non-contact portion K (missing portion), corrects the positional deviation of the member 22, and converts the normalized image 230 into the normalized image 230. Convert to Therefore, even if the input inspection image 250 includes the non-contact portion K, the image conversion section 172 outputs the normalized image 230 as if the member 22 were present at the non-contact portion K. .

そして、画像変換部１７２は、画像フォルダ１６２に保持されたすべての探傷画像２１０それぞれから、複数の検査画像２５０を抽出し、抽出した複数の検査画像２５０に対応する複数の正規化画像２３０をそれぞれ出力する。 Then, the image conversion unit 172 extracts a plurality of inspection images 250 from each of all the inspection images 210 held in the image folder 162, and creates a plurality of normalized images 230 corresponding to the extracted plurality of inspection images 250. Output.

欠陥判定部１７４は、画像変換部１７２に入力される検査画像２５０と、正規化画像２３０とを比較し、欠陥の有無を判定する。本実施形態において、欠陥判定部１７４は、画像変換部１７２に入力される検査画像２５０の各画素の輝度と、正規化画像２３０各画素の輝度の差分を示す差分画像２６０を生成する。そして、欠陥判定部１７４は、画像変換部１７２によって出力された複数の検査画像２５０に対応する複数の差分画像２６０をそれぞれ生成し、生成した複数の差分画像２６０を統合して、探傷画像２１０に対応する、統合差分画像を生成する。 The defect determination unit 174 compares the inspection image 250 input to the image conversion unit 172 with the normalized image 230 to determine the presence or absence of defects. In this embodiment, the defect determination unit 174 generates a difference image 260 indicating the difference between the brightness of each pixel of the inspection image 250 input to the image conversion unit 172 and the brightness of each pixel of the normalized image 230 . Then, the defect determination unit 174 generates a plurality of difference images 260 corresponding to the plurality of inspection images 250 output by the image conversion unit 172, integrates the generated plurality of difference images 260, and forms a flaw detection image 210. Generate a corresponding integrated difference image.

欠陥判定部１７４は、統合差分画像に対し、輝度の差分が所定値以上か否かに応じて二値化した二値化画像を生成する。そして、欠陥判定部１７４は、二値化画像において、輝度の差分が所定値以上の領域（以下、「差分領域」という）を抽出する。また、欠陥判定部１７４は、二値化画像における、差分領域の大きさ（差分領域の長軸の長さおよび短軸の長さ）、および、差分領域の位置（例えば、差分領域の重心の位置）を特定する。 The defect determination unit 174 generates a binarized image by binarizing the integrated difference image according to whether the luminance difference is equal to or greater than a predetermined value. Then, the defect determination unit 174 extracts a region (hereinafter referred to as a “difference region”) in which the luminance difference is equal to or greater than a predetermined value in the binarized image. The defect determination unit 174 also determines the size of the difference area (the length of the long axis and the length of the short axis of the difference area) and the position of the difference area (for example, the center of gravity of the difference area) in the binarized image. location).

そして、欠陥判定部１７４は、所定の大きさより大きい差分領域を欠陥と判定する。つまり、欠陥判定部１７４は、二値化画像において、所定の大きさより大きい差分領域が抽出された場合、検査対象物１０に欠陥があると判定する。なお、所定の大きさは、例えば、部材２２における、図２Ａ、図２Ｂ中、ＸＹ断面の大きさ、または、部材２２の孔の大きさである。 Then, the defect determination unit 174 determines that a difference area larger than a predetermined size is defective. In other words, the defect determination unit 174 determines that the inspection object 10 has a defect when a difference area larger than a predetermined size is extracted from the binarized image. The predetermined size is, for example, the size of the XY section of the member 22 in FIGS. 2A and 2B or the size of the hole of the member 22 .

また、欠陥判定部１７４は、抽出した差分領域を示す指標を探傷画像２１０に重畳した結果画像を生成する。こうして、欠陥判定部１７４によって生成された結果画像、差分領域の大きさを示す情報、および、差分領域の位置を示す情報は、結果フォルダ１６４に出力される。 Further, the defect determination unit 174 generates a result image by superimposing an index indicating the extracted difference area on the flaw detection image 210 . Thus, the result image generated by the defect determination unit 174 , the information indicating the size of the difference area, and the information indicating the position of the difference area are output to the result folder 164 .

表示部１８０は、液晶ディスプレイ、有機ＥＬ（Electro Luminescence）ディスプレイ等で構成される。表示部１８０は、結果フォルダ１６４に保持された二値化された統合差分画像、統合差分画像において抽出された差分領域の大きさを示す情報、および、統合差分画像における差分領域の位置を示す情報を表示する。 The display unit 180 is configured by a liquid crystal display, an organic EL (Electro Luminescence) display, or the like. The display unit 180 displays the binarized integrated difference image held in the result folder 164, information indicating the size of the difference area extracted in the integrated difference image, and information indicating the position of the difference area in the integrated difference image. display.

［検査方法］
続いて、検査装置１００を用いた検査方法を説明する。図８は、本実施形態の検査方法の流れを示すフローチャートである。図８に示すように、検査方法は、探傷画像生成工程Ｓ１１０、正規化画像取得工程Ｓ１２０、欠陥判定工程Ｓ１３０、欠陥数判定工程Ｓ１４０、合格判定工程Ｓ１５０、不合格判定工程Ｓ１６０を含む。以下、各工程について説明する。 [Inspection method]
Next, an inspection method using the inspection apparatus 100 will be described. FIG. 8 is a flow chart showing the flow of the inspection method of this embodiment. As shown in FIG. 8, the inspection method includes a test image generation step S110, a normalized image acquisition step S120, a defect determination step S130, a defect number determination step S140, a pass determination step S150, and a rejection determination step S160. Each step will be described below.

［探傷画像生成工程Ｓ１１０］
探傷画像生成工程Ｓ１１０は、探傷装置１１０が、集合体２０と第１接触板３０との接触領域を探傷して、接触領域を示す探傷画像２１０を生成する工程である。探傷装置１１０によって生成された探傷画像２１０は、制御装置１５０の画像フォルダ１６２に送信される。 [Flaw detection image generation step S110]
The flaw detection image generation step S110 is a step in which the flaw detection device 110 detects the contact area between the assembly 20 and the first contact plate 30 to generate a flaw detection image 210 indicating the contact area. A flaw detection image 210 generated by the flaw detection device 110 is sent to the image folder 162 of the control device 150 .

［正規化画像取得工程Ｓ１２０］
正規化画像取得工程Ｓ１２０は、制御装置１５０の画像変換部１７２が、検査画像２５０（探傷画像２１０）を入力とし、正規化画像２３０を取得する工程である。なお、上記したように、画像変換部１７２は、１または複数の探傷画像２１０から抽出した複数の基準画像２２０に基づき、正規化画像２３０を出力するように機械学習させて事前に作成されている。 [Normalized image acquisition step S120]
The normalized image acquisition step S120 is a step in which the image conversion unit 172 of the control device 150 receives the inspection image 250 (flaw detection image 210) and acquires the normalized image 230. FIG. As described above, the image conversion unit 172 is created in advance by machine learning so as to output the normalized image 230 based on a plurality of reference images 220 extracted from one or a plurality of flaw detection images 210. .

［欠陥判定工程Ｓ１３０］
欠陥判定工程Ｓ１３０は、欠陥判定部１７４が、画像変換部１７２に入力される検査画像２５０（探傷画像２１０）と、正規化画像２３０とを比較し、欠陥の有無を判定する工程である。 [Defect determination step S130]
The defect determination step S130 is a step in which the defect determination unit 174 compares the inspection image 250 (flaw detection image 210) input to the image conversion unit 172 with the normalized image 230 to determine the presence or absence of defects.

［欠陥数判定工程Ｓ１４０］
欠陥数判定工程Ｓ１４０は、欠陥判定部１７４が、欠陥判定工程Ｓ１３０の結果を参照し、集合体２０と第１接触板３０との接触領域における単位検査範囲内の欠陥の数が所定数以上であるか否かを判定する工程である。その結果、欠陥判定部１７４は、欠陥の数が所定数以上ではないと判定した場合（Ｓ１４０におけるＮＯ）、合格判定工程Ｓ１５０に処理を移す。一方、欠陥判定部１７４は、欠陥の数が所定数以上であると判定した場合（Ｓ１４０におけるＹＥＳ）、不合格判定工程Ｓ１６０に処理を移す。 [Defect number determination step S140]
In the defect number determination step S140, the defect determination unit 174 refers to the result of the defect determination step S130, and determines whether the number of defects within the unit inspection range in the contact area between the assembly 20 and the first contact plate 30 is a predetermined number or more. It is a step of determining whether or not there is. As a result, when the defect determination unit 174 determines that the number of defects is not equal to or greater than the predetermined number (NO in S140), the process proceeds to the acceptance determination step S150. On the other hand, when the defect determination unit 174 determines that the number of defects is equal to or greater than the predetermined number (YES in S140), the process proceeds to the rejection determination step S160.

［合格判定工程Ｓ１５０］
合格判定工程Ｓ１５０は、欠陥判定部１７４が検査対象物１０を合格と判定する工程である。合格と判定された検査対象物１０は、次の工程に搬送されたり、出荷されたりする。 [Pass judgment step S150]
The acceptance determination step S150 is a step in which the defect determination unit 174 determines that the inspection object 10 is acceptable. The inspection object 10 that has been determined to be acceptable is conveyed to the next process or shipped.

［不合格判定工程Ｓ１６０］
不合格判定工程Ｓ１６０は、欠陥判定部１７４が検査対象物１０を不合格と判定する工程である。不合格と判定された検査対象物１０の結果画像は、表示部１８０に表示される。そして、検査員によって、結果画像における差分領域の大きさ、位置等が判定され、最終的に検査対象物１０が不合格であるか合格であるかが判定される。こうして、不合格と判定された検査対象物１０は、例えば、修理または廃棄される。 [Rejection judgment step S160]
The rejection determination step S160 is a step in which the defect determination unit 174 determines that the inspection object 10 is rejected. A result image of the inspection object 10 determined to be rejected is displayed on the display unit 180 . Then, the inspector determines the size, position, etc. of the difference area in the resulting image, and finally determines whether the inspection object 10 is rejected or passed. In this way, the inspection object 10 determined to be rejected is, for example, repaired or discarded.

以上説明したように、本実施形態にかかる検査装置１００およびこれを用いた検査方法は、画像変換部１７２および欠陥判定部１７４を備える。これにより、検査装置１００は、探傷画像２１０を検査員が目視して非接触箇所Ｋの有無を検査する従来技術と比較して、短時間で精度よく非接触箇所Ｋの有無を検査することができる。また、検査装置１００は、非接触箇所Ｋの見落としの確率を著しく低減することが可能となる。 As described above, the inspection apparatus 100 and the inspection method using the same according to this embodiment include the image conversion section 172 and the defect determination section 174 . As a result, the inspection apparatus 100 can inspect the presence or absence of the non-contact portion K in a short time and with high accuracy, compared to the conventional technology in which an inspector visually inspects the flaw detection image 210 to inspect the presence or absence of the non-contact portion K. can. In addition, the inspection apparatus 100 can significantly reduce the probability of overlooking the non-contact point K.

また、上記したように、画像変換部１７２は、複数の基準画像２２０に基づき、正規化画像２３０が出力されるように機械学習させて作成される。したがって、検査装置１００は、欠陥を精度よく検出することができる。 Further, as described above, the image conversion unit 172 is created by performing machine learning so that the normalized image 230 is output based on the plurality of reference images 220 . Therefore, the inspection apparatus 100 can accurately detect defects.

また、上記したように、探傷画像２１０は、第１接触板３０の厚みによって鮮明度が異なる。このため、基準画像２２０と検査画像２５０とを単に比較する従来技術では、基準画像２２０と検査画像２５０の鮮明度を一致させることが困難であり、欠陥が無い箇所を欠陥と誤判定したり、欠陥を検出できなかったりするという問題があった。 Further, as described above, the flaw detection image 210 differs in definition depending on the thickness of the first contact plate 30 . For this reason, in the conventional technology that simply compares the reference image 220 and the inspection image 250, it is difficult to match the sharpness of the reference image 220 and the inspection image 250, and it is possible to erroneously determine that an area without a defect is defective. There was a problem that defects could not be detected.

そこで、本実施形態の検査装置１００では、画像変換部１７２の生成に用いられる基準画像２２０が、集合体２０の面２４に接触する第１接触板３０の厚みが異なる、複数の探傷画像２１０それぞれから抽出される。そして、検査装置１００は、このように抽出された、鮮明度の異なる複数の基準画像２２０に基づき、正規化画像２３０が出力されるように機械学習させて作成された画像変換部１７２を備える。これにより、検査装置１００は、第１接触板３０の厚みに拘わらず、その厚みに応じた正規化画像２３０を生成できる。したがって、検査装置１００は、第１接触板３０の厚みに拘わらず、欠陥を高精度に検出することが可能となる。 Therefore, in the inspection apparatus 100 of the present embodiment, the reference image 220 used for generating the image conversion unit 172 is a plurality of flaw detection images 210 each having a different thickness of the first contact plate 30 that contacts the surface 24 of the aggregate 20. extracted from The inspection apparatus 100 includes an image conversion unit 172 created by machine learning so as to output a normalized image 230 based on the plurality of reference images 220 with different sharpness extracted in this way. Thereby, the inspection apparatus 100 can generate the normalized image 230 according to the thickness of the first contact plate 30 regardless of the thickness. Therefore, the inspection apparatus 100 can detect defects with high accuracy regardless of the thickness of the first contact plate 30 .

また、上記したように、欠陥判定部１７４は、部材２２の大きさ以上の差分領域を欠陥と判定する。これにより、部材２２の接触が欠陥であると誤判定されてしまう事態を回避することができる。 Further, as described above, the defect determination unit 174 determines that a difference region having a size equal to or larger than the member 22 is defective. As a result, it is possible to avoid a situation in which the contact of the member 22 is erroneously determined as a defect.

以上、添付図面を参照しながら実施形態について説明したが、本開示は上記実施形態に限定されないことは言うまでもない。当業者であれば、特許請求の範囲に記載された範疇において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本開示の技術的範囲に属するものと了解される。 Although the embodiments have been described above with reference to the accompanying drawings, it goes without saying that the present disclosure is not limited to the above embodiments. It is clear that a person skilled in the art can conceive of various modifications or modifications within the scope of the claims, and it is understood that these also belong to the technical scope of the present disclosure. be done.

例えば、上述した実施形態において、検査対象物１０がサンドイッチ構造体である場合を例に挙げた。しかし、検査対象物１０は、１または複数の部材が規則的に配列された集合体と、集合体における配列方向と略平行な面に接触する接触板とを少なくとも含んでいればよい。つまり、検査対象物１０は、第２接触板４０を備えずともよい。 For example, in the above-described embodiment, the case where the inspection object 10 is a sandwich structure is taken as an example. However, the inspection object 10 only needs to include at least an assembly in which one or more members are regularly arranged and a contact plate that contacts a surface of the assembly that is substantially parallel to the arrangement direction. That is, the inspection object 10 does not have to include the second contact plate 40 .

また、上記実施形態において、部材２２が六角筒である場合を例に挙げた。しかし、部材２２の形状に限定はない。例えば、部材２２は、三角筒、四角筒、円筒であってもよい。また、上記実施形態において、１の部材２２が規則的に配列された集合体２０を例に挙げた。しかし、集合体は、複数の部材２２が規則的に配列されたものであってもよい。例えば、集合体は、三角筒と、六角筒とが規則的に配列されたものであってもよい。また、大きさ（径）の異なる円筒が規則的に配列されたものであってもよい。 Further, in the above-described embodiment, the case where the member 22 is a hexagonal tube is taken as an example. However, the shape of the member 22 is not limited. For example, the member 22 may be a triangular tube, a square tube, or a cylinder. Moreover, in the above-described embodiment, the assembly 20 in which the members 22 are regularly arranged is taken as an example. However, the assembly may be a regularly arranged plurality of members 22 . For example, the assembly may be a regular array of triangular cylinders and hexagonal cylinders. Alternatively, cylinders having different sizes (diameters) may be regularly arranged.

また、上記実施形態において、厚みが一定ではない第１接触板３０を例に挙げた。しかし、第１接触板３０の厚みは略一定であってもよい。 Moreover, in the above-described embodiment, the first contact plate 30 having a non-uniform thickness is taken as an example. However, the thickness of the first contact plate 30 may be substantially constant.

また、上記実施形態において、集合体２０は、厚みが略一定である場合を例に挙げた。しかし、集合体２０の厚みは一定でなくてもよい。この場合、複数の基準画像２２０は、接触領域に接触する、集合体２０の厚み、および、第１接触板３０の厚みのうちのいずれか一方または両方が異なる複数の探傷画像２１０から抽出される。つまり、検査対象物１０のうち、集合体２０の厚み、および、第１接触板３０の厚みのうちのいずれか一方または両方が異なる箇所を探傷することで得られた複数の探傷画像２１０それぞれから複数の基準画像２２０が抽出される。 Further, in the above embodiment, the case where the aggregate 20 has a substantially constant thickness is taken as an example. However, the thickness of aggregate 20 may not be constant. In this case, the plurality of reference images 220 are extracted from the plurality of flaw detection images 210 in which one or both of the thickness of the assembly 20 and the thickness of the first contact plate 30 that contact the contact area are different. . That is, from each of the plurality of flaw detection images 210 obtained by flaw detection of a portion of the inspection object 10 where either one or both of the thickness of the aggregate 20 and the thickness of the first contact plate 30 are different, A plurality of reference images 220 are extracted.

また、上記実施形態において、基準画像２２０および検査画像２５０が、探傷画像２１０の一部を所定の大きさで切り取った画像である場合を例に挙げた。しかし、基準画像２２０および検査画像２５０は、探傷画像２１０そのものであってもよい。 Further, in the above embodiment, the case where the reference image 220 and the inspection image 250 are images obtained by cutting out a part of the flaw detection image 210 in a predetermined size was taken as an example. However, the reference image 220 and the inspection image 250 may be the inspection image 210 itself.

また、上記実施形態において、探傷装置１１０が超音波探傷装置である場合を例に挙げた。しかし、探傷装置１１０は、集合体２０と第１接触板３０との接触領域を探傷して、探傷画像を生成することができれば、構成に限定はない。探傷装置１１０は、例えば、赤外線サーモグラフィであってもよい。 Further, in the above embodiment, the case where the flaw detector 110 is an ultrasonic flaw detector is taken as an example. However, if the flaw detector 110 can detect the contact area between the assembly 20 and the first contact plate 30 and generate a flaw detection image, the configuration is not limited. The flaw detector 110 may be, for example, an infrared thermography.

また、上記実施形態において、メモリ１６０と、中央制御部１７０とが１の制御装置１５０に設けられる場合を例に挙げた。しかし、メモリ１６０と中央制御部１７０とは別体であってもよい。 Further, in the above embodiment, the case where the memory 160 and the central control unit 170 are provided in one control device 150 is taken as an example. However, the memory 160 and the central control unit 170 may be separate bodies.

なお、本明細書の検査方法の各工程は、必ずしもフローチャートとして記載された順序に沿って時系列に処理する必要はなく、並列的あるいはサブルーチンによる処理を含んでもよい。 It should be noted that each step of the inspection method of the present specification does not necessarily have to be processed chronologically according to the order described in the flowchart, and may include parallel or subroutine processing.

本開示は、検査装置および検査方法に利用することができる。 INDUSTRIAL APPLICABILITY The present disclosure can be used for inspection devices and inspection methods.

Ｓ１１０探傷画像生成工程
Ｓ１２０正規化画像取得工程
Ｓ１３０欠陥判定工程
２０集合体
２２部材
２４面（接触領域）
３０第１接触板（接触板）
３２底面（接触領域）
１００検査装置
１２０画像生成部
１７２画像変換部
１７４欠陥判定部
２１０探傷画像
２２０基準画像
２３０正規化画像
２５０検査画像（探傷画像） S110 flaw detection image generation step S120 normalized image acquisition step S130 defect determination step 20 aggregate 22 member 24 surface (contact area)
30 first contact plate (contact plate)
32 bottom (contact area)
100 inspection device 120 image generation unit 172 image conversion unit 174 defect determination unit 210 flaw detection image 220 reference image 230 normalized image 250 inspection image (flaw detection image)

Claims

An inspection apparatus for inspecting defects in a contact area between an assembly in which one or more members are regularly arranged and a contact plate that contacts the surface of the assembly formed substantially parallel to the arrangement direction of the assembly. and
an image generating unit that detects the contact area and generates a flaw detection image showing the contact area;
an image conversion unit that converts the input flaw detection image into a normalized image obtained by regularly rearranging the arrangement of the members in the contact area and outputs the normalized image;
a defect determination unit that compares the flaw detection image input to the image conversion unit and the normalized image and determines the presence or absence of the defect;
inspection device.

2. The image conversion unit is created by machine learning so as to output the normalized image based on a plurality of reference images which are extracted from one or more of the flaw detection images and are considered to be free of the defect. The inspection device described in .

3. The method according to claim 2, wherein the plurality of reference images are extracted from a plurality of flaw detection images in which one or both of the thickness of the aggregate and the thickness of the contact plate, which are continuous with the contact area, are different. Inspection equipment as described.

An inspection method for inspecting defects in a contact area between an assembly in which one or more members are regularly arranged and a contact plate that contacts the surface of the assembly formed substantially parallel to the arrangement direction of the assembly. and
inspecting the contact area to generate a flaw detection image showing the contact area;
Image conversion created by machine learning so as to output a normalized image in which the arrangement of the members in the contact area is regularly rearranged based on a plurality of reference images extracted from one or more of the flaw detection images. a step of inputting the flaw detection image into a unit and acquiring the normalized image;
a step of comparing the flaw detection image input to the image conversion unit and the normalized image to determine the presence or absence of the defect;
inspection methods including;