JP2000076446A - 放射線透過検査における溶接欠陥自動検出法 - Google Patents
放射線透過検査における溶接欠陥自動検出法Info
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 放射線透過装置によって放射線が照射された
溶接部から、画像処理技術により各種欠陥を自動的に精
度良く分離・識別して検出すると共に、それらのグレー
ドを定量的に評価できる放射線透過検査における溶接欠
陥自動検出法を提供する。 【解決手段】 突合せ溶接部に放射線を照射して得られ
た検査画像から溶接部の欠陥を検査するための放射線透
過検査における溶接欠陥自動検出法において、上記検査
画像を正規化処理２０した後、濃淡モフォロジ処理し、
その処理後の画像から、多重多段階スライス処理にて線
状欠陥を抽出する線状欠陥検出処理３０と、上記濃淡モ
フォロジ処理後の画像を２段階しきい値処理して、欠陥
候補領域を抽出すると共に溶接領域を抽出し、これら抽
出領域をＡＮＤ処理してノイズを除去し、溶接領域内に
形成された球状欠陥を抽出する球状欠陥検出処理４０と
を行う。
溶接部から、画像処理技術により各種欠陥を自動的に精
度良く分離・識別して検出すると共に、それらのグレー
ドを定量的に評価できる放射線透過検査における溶接欠
陥自動検出法を提供する。 【解決手段】 突合せ溶接部に放射線を照射して得られ
た検査画像から溶接部の欠陥を検査するための放射線透
過検査における溶接欠陥自動検出法において、上記検査
画像を正規化処理２０した後、濃淡モフォロジ処理し、
その処理後の画像から、多重多段階スライス処理にて線
状欠陥を抽出する線状欠陥検出処理３０と、上記濃淡モ
フォロジ処理後の画像を２段階しきい値処理して、欠陥
候補領域を抽出すると共に溶接領域を抽出し、これら抽
出領域をＡＮＤ処理してノイズを除去し、溶接領域内に
形成された球状欠陥を抽出する球状欠陥検出処理４０と
を行う。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、放射線透過より溶
接欠陥を検出する溶接欠陥検出法に係り、特に放射線透
過装置により観察される溶接欠陥を画像処理技術により
自動検出する放射線透過検査における溶接欠陥自動検出
法に関するものである。
接欠陥を検出する溶接欠陥検出法に係り、特に放射線透
過装置により観察される溶接欠陥を画像処理技術により
自動検出する放射線透過検査における溶接欠陥自動検出
法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】従来、配管同士などを突合せ溶接した
後、その突合せ溶接部は、欠陥が発生していないか検査
されている。
後、その突合せ溶接部は、欠陥が発生していないか検査
されている。
【０００３】この溶接欠陥を検出する方法としては、放
射線透過装置でその溶接部に放射線を照射し、専門の検
査員による目視観察によって溶接欠陥の有無及びそのグ
レード分けを評価する方法が知られている。
射線透過装置でその溶接部に放射線を照射し、専門の検
査員による目視観察によって溶接欠陥の有無及びそのグ
レード分けを評価する方法が知られている。
【０００４】また、この方法以外にも、放射線透過装置
により溶接部に放射線を照射した画像を入力し、その入
力画像を画像処理して溶接欠陥を検出する溶接欠陥検出
方法について、数多く発表されている。
により溶接部に放射線を照射した画像を入力し、その入
力画像を画像処理して溶接欠陥を検出する溶接欠陥検出
方法について、数多く発表されている。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、検査員
の目視による評価は、その結果において、個人差が生
じ、また定性的な判断しかできないため、きめ細かなグ
レード分けが困難であった。さらに、溶接欠陥は、形状
等の特徴により、溶接部の溶け込みが不足した場合など
に発生する線状欠陥、溶接部内に気孔が発生した球状欠
陥、及び溶接部から垂れが発生したたれ欠陥等に分類さ
れるが、これらを識別し、総合的な評価をするには、溶
接に関する専門知識が必要である。
の目視による評価は、その結果において、個人差が生
じ、また定性的な判断しかできないため、きめ細かなグ
レード分けが困難であった。さらに、溶接欠陥は、形状
等の特徴により、溶接部の溶け込みが不足した場合など
に発生する線状欠陥、溶接部内に気孔が発生した球状欠
陥、及び溶接部から垂れが発生したたれ欠陥等に分類さ
れるが、これらを識別し、総合的な評価をするには、溶
接に関する専門知識が必要である。
【０００６】また、従来の画像処理による溶接欠陥検出
方法は、放射線透過装置によって撮像される溶接部の画
像は、コントラストが非常に小さいため、上述した線状
欠陥、球状欠陥、及びたれ欠陥等の各種溶接欠陥を精度
良く分離・識別することはできなかった。
方法は、放射線透過装置によって撮像される溶接部の画
像は、コントラストが非常に小さいため、上述した線状
欠陥、球状欠陥、及びたれ欠陥等の各種溶接欠陥を精度
良く分離・識別することはできなかった。
【０００７】そこで、本発明の目的は、放射線透過装置
によって放射線が照射された溶接部から、画像処理技術
により各種欠陥を自動的に精度良く分離・識別して検出
すると共に、それらのグレードを定量的に評価できる放
射線透過検査における溶接欠陥自動検出法を提供するこ
とにある。
によって放射線が照射された溶接部から、画像処理技術
により各種欠陥を自動的に精度良く分離・識別して検出
すると共に、それらのグレードを定量的に評価できる放
射線透過検査における溶接欠陥自動検出法を提供するこ
とにある。
【０００８】
【課題を解決するための手段】上記課題を解決するため
に請求項１の発明は、突合せ溶接部に放射線を照射して
得られた検査画像から溶接部の欠陥を検査するための放
射線透過検査における溶接欠陥自動検出法において、上
記検査画像を正規化処理した後、濃淡モフォロジ処理
し、その処理後の画像から、多重多段階スライス処理に
て線状欠陥を抽出する線状欠陥検出処理と、上記濃淡モ
フォロジ処理後の画像を２段階しきい値処理して、欠陥
候補領域を抽出すると共に溶接領域を抽出し、これら抽
出領域をＡＮＤ処理してノイズを除去し、溶接領域内に
形成された球状欠陥を抽出する球状欠陥検出処理とを行
う方法である。
に請求項１の発明は、突合せ溶接部に放射線を照射して
得られた検査画像から溶接部の欠陥を検査するための放
射線透過検査における溶接欠陥自動検出法において、上
記検査画像を正規化処理した後、濃淡モフォロジ処理
し、その処理後の画像から、多重多段階スライス処理に
て線状欠陥を抽出する線状欠陥検出処理と、上記濃淡モ
フォロジ処理後の画像を２段階しきい値処理して、欠陥
候補領域を抽出すると共に溶接領域を抽出し、これら抽
出領域をＡＮＤ処理してノイズを除去し、溶接領域内に
形成された球状欠陥を抽出する球状欠陥検出処理とを行
う方法である。
【０００９】請求項２の発明は、突合せ溶接部に放射線
を照射して得られた検査画像から溶接部の欠陥を検査す
るための放射線透過検査における溶接欠陥自動検出法に
おいて、上記検査画像を正規化処理した後、濃淡モフォ
ロジ処理し、その処理後の画像から、多重多段階スライ
ス処理にて線状欠陥を抽出する線状欠陥検出処理と、上
記濃淡モフォロジ処理後の画像から、溶接部の輪郭線を
抽出し、その輪郭線から正常部の溶接線を近似計算さ
せ、その近似させた線と輪郭線とを重ね合せてずれた領
域を抽出する凸状たれ欠陥検出処理とを行う方法であ
る。
を照射して得られた検査画像から溶接部の欠陥を検査す
るための放射線透過検査における溶接欠陥自動検出法に
おいて、上記検査画像を正規化処理した後、濃淡モフォ
ロジ処理し、その処理後の画像から、多重多段階スライ
ス処理にて線状欠陥を抽出する線状欠陥検出処理と、上
記濃淡モフォロジ処理後の画像から、溶接部の輪郭線を
抽出し、その輪郭線から正常部の溶接線を近似計算さ
せ、その近似させた線と輪郭線とを重ね合せてずれた領
域を抽出する凸状たれ欠陥検出処理とを行う方法であ
る。
【００１０】請求項３の発明は、突合せ溶接部に放射線
を照射して得られた検査画像から溶接部の欠陥を検査す
るための放射線透過検査における溶接欠陥自動検出法に
おいて、上記検査画像を正規化処理した後、濃淡モフォ
ロジ処理し、その処理後の画像から、多重多段階スライ
ス処理にて線状欠陥を抽出する線状欠陥検出処理と、上
記正規化処理後の画像から、２値化処理にて濃度差の大
きな欠陥候補領域を抽出すると共に、その画像を濃淡モ
フォロジ処理し、２段階しきい値処理して溶接領域を抽
出し、これら抽出領域をＡＮＤ処理して、溶接領域内で
濃度差の大きな領域を抽出する塊状たれ欠陥検出処理と
を行う方法である。
を照射して得られた検査画像から溶接部の欠陥を検査す
るための放射線透過検査における溶接欠陥自動検出法に
おいて、上記検査画像を正規化処理した後、濃淡モフォ
ロジ処理し、その処理後の画像から、多重多段階スライ
ス処理にて線状欠陥を抽出する線状欠陥検出処理と、上
記正規化処理後の画像から、２値化処理にて濃度差の大
きな欠陥候補領域を抽出すると共に、その画像を濃淡モ
フォロジ処理し、２段階しきい値処理して溶接領域を抽
出し、これら抽出領域をＡＮＤ処理して、溶接領域内で
濃度差の大きな領域を抽出する塊状たれ欠陥検出処理と
を行う方法である。
【００１１】請求項４の発明は、上記線状欠陥検出処理
と球状欠陥検出処理に加え、上記濃淡モフォロジ処理後
の画像から、溶接部の輪郭線を抽出し、その輪郭線から
正常部の溶接線を近似計算させ、その近似させた線と輪
郭線とを重ね合わせてずれた領域を抽出する凸状たれ欠
陥検出処理を行う方法である。
と球状欠陥検出処理に加え、上記濃淡モフォロジ処理後
の画像から、溶接部の輪郭線を抽出し、その輪郭線から
正常部の溶接線を近似計算させ、その近似させた線と輪
郭線とを重ね合わせてずれた領域を抽出する凸状たれ欠
陥検出処理を行う方法である。
【００１２】請求項５の発明は、上記線状欠陥検出処理
と球状欠陥検出処理に加え、上記正規化処理後の画像か
ら、２値化処理にて濃度差の大きな欠陥候補領域を抽出
すると共に、その画像を濃淡モフォロジ処理し、２段階
しきい値処理して溶接領域を抽出し、これら抽出領域を
ＡＮＤ処理して、溶接領域内で濃度差の大きな領域を抽
出する塊状たれ欠陥検出処理を行う方法である。
と球状欠陥検出処理に加え、上記正規化処理後の画像か
ら、２値化処理にて濃度差の大きな欠陥候補領域を抽出
すると共に、その画像を濃淡モフォロジ処理し、２段階
しきい値処理して溶接領域を抽出し、これら抽出領域を
ＡＮＤ処理して、溶接領域内で濃度差の大きな領域を抽
出する塊状たれ欠陥検出処理を行う方法である。
【００１３】請求項６の発明は、上記線状欠陥検出処理
と凸状たれ欠陥検出処理に加え、上記正規化処理後の画
像から、２値化処理にて濃度差の大きな欠陥候補領域を
抽出すると共に、その画像を濃淡モフォロジ処理し、２
段階しきい値処理して溶接領域を抽出し、これら抽出領
域をＡＮＤ処理して、溶接領域内で濃度差の大きな領域
を抽出する塊状たれ欠陥検出処理を行う方法である。
と凸状たれ欠陥検出処理に加え、上記正規化処理後の画
像から、２値化処理にて濃度差の大きな欠陥候補領域を
抽出すると共に、その画像を濃淡モフォロジ処理し、２
段階しきい値処理して溶接領域を抽出し、これら抽出領
域をＡＮＤ処理して、溶接領域内で濃度差の大きな領域
を抽出する塊状たれ欠陥検出処理を行う方法である。
【００１４】請求項７の発明は、上記線状欠陥検出処理
と球状欠陥検出処理と凸状たれ欠陥検出処理に加え、上
記正規化処理後の画像から、２値化処理にて濃度差の大
きな欠陥候補領域を抽出すると共に、その画像を濃淡モ
フォロジ処理し、２段階しきい値処理して溶接領域を抽
出し、これら抽出領域をＡＮＤ処理して、溶接領域内で
濃度差の大きな領域を抽出する塊状たれ欠陥検出処理を
行う方法である。
と球状欠陥検出処理と凸状たれ欠陥検出処理に加え、上
記正規化処理後の画像から、２値化処理にて濃度差の大
きな欠陥候補領域を抽出すると共に、その画像を濃淡モ
フォロジ処理し、２段階しきい値処理して溶接領域を抽
出し、これら抽出領域をＡＮＤ処理して、溶接領域内で
濃度差の大きな領域を抽出する塊状たれ欠陥検出処理を
行う方法である。
【００１５】上記構成によれば、ノイズが多く低コント
ラストの画像でも、形状情報を用いた検出処理を、欠陥
ごとに適用することにより、各種欠陥を精度良く分離・
識別し、定量的な評価を自動で行うことができる。
ラストの画像でも、形状情報を用いた検出処理を、欠陥
ごとに適用することにより、各種欠陥を精度良く分離・
識別し、定量的な評価を自動で行うことができる。
【００１６】
【発明の実施の形態】次に、本発明の好適実施の形態を
添付図面に基づいて詳述する。
添付図面に基づいて詳述する。
【００１７】図１に本発明にかかる放射線透過検査にお
ける溶接欠陥自動検出法の処理フローを示す。
ける溶接欠陥自動検出法の処理フローを示す。
【００１８】図１に示すように、本発明にかかる放射線
透過検査における溶接欠陥自動検出法は、放射線透過装
置により溶接部に放射線を照射して撮像する画像入力処
理１０、その入力画像を正規化する正規化処理２０、そ
の正規化画像から溶接欠陥を検出する欠陥検出処理３
０，４０，５０，６０、検出した溶接欠陥の等級を計算
する欠陥等級計算処理７０、その溶接欠陥の種類及び等
級により総合的に評価する総合評価値の算出処理８０の
順に行われる。
透過検査における溶接欠陥自動検出法は、放射線透過装
置により溶接部に放射線を照射して撮像する画像入力処
理１０、その入力画像を正規化する正規化処理２０、そ
の正規化画像から溶接欠陥を検出する欠陥検出処理３
０，４０，５０，６０、検出した溶接欠陥の等級を計算
する欠陥等級計算処理７０、その溶接欠陥の種類及び等
級により総合的に評価する総合評価値の算出処理８０の
順に行われる。
【００１９】欠陥検出処理は、検出する欠陥の種類に応
じて、線状欠陥検出処理、球状欠陥検出処理、凸状たれ
欠陥検出処理、及び塊状たれ欠陥検出処理が行われる。
じて、線状欠陥検出処理、球状欠陥検出処理、凸状たれ
欠陥検出処理、及び塊状たれ欠陥検出処理が行われる。
【００２０】これら各種欠陥の検出処理について、管同
士の突合せ溶接部から溶接欠陥を検出することを例に詳
述する。
士の突合せ溶接部から溶接欠陥を検出することを例に詳
述する。
【００２１】まず、線状欠陥検出処理３０について図２
〜図５を用いて説明する。
〜図５を用いて説明する。
【００２２】図２に線状欠陥検出処理の処理フローを示
す。
す。
【００２３】図２に示すように、線状欠陥検出処理３０
は、正規化処理２０後の画像を、放射線照射量の相違に
よる濃淡差を補正する濃淡モフォロジ処理３１し、線状
欠陥候補領域を多重多段階スライス法３２で抽出した
後、線状欠陥候補領域を折れ線ベクトルで近似表現する
折れ線ベクトル化処理３３を行う。そして、それら折れ
線ベクトルを、直線の方向および、位置関係を考慮して
統合する。すなわち、線状欠陥は、飛び飛びの領域に離
れているものの、大局的には１本の直線上にあることか
ら、大局的探索法による線状欠陥抽出処理３４すること
により、検出される。
は、正規化処理２０後の画像を、放射線照射量の相違に
よる濃淡差を補正する濃淡モフォロジ処理３１し、線状
欠陥候補領域を多重多段階スライス法３２で抽出した
後、線状欠陥候補領域を折れ線ベクトルで近似表現する
折れ線ベクトル化処理３３を行う。そして、それら折れ
線ベクトルを、直線の方向および、位置関係を考慮して
統合する。すなわち、線状欠陥は、飛び飛びの領域に離
れているものの、大局的には１本の直線上にあることか
ら、大局的探索法による線状欠陥抽出処理３４すること
により、検出される。
【００２４】線状欠陥領域の濃度分布は、一定値とは限
らず、局所的に波をうつような分布をしている。そのた
め、２値化しきい値を高くするとバラバラに途切れ、低
くすると多くのノイズを抽出してしまう。そこで、濃淡
分布が不連続に変化する線状欠陥の候補領域を抽出する
のに、多重多段階スライス処理を適用する。
らず、局所的に波をうつような分布をしている。そのた
め、２値化しきい値を高くするとバラバラに途切れ、低
くすると多くのノイズを抽出してしまう。そこで、濃淡
分布が不連続に変化する線状欠陥の候補領域を抽出する
のに、多重多段階スライス処理を適用する。
【００２５】多重多段階スライス処理は、局所的な濃淡
を繰り返す領域を抽出し、かつノイズの包含を避ける処
理であり、その基本原理は、まず濃淡モフォロジ処理し
た画像に対して、非常に低い濃度しきい値Ｔ1 で２値化
することによって、断片的ではあるが確実に欠陥の一部
であると判定される部分を抽出する。次いで、そのしき
い値よりも少し高い濃度しきい値範囲｛Ｔ1 ＋（ｉ−
１）α ＜Ｔ＜Ｔ1 ＋ｉα ｉ＝１，，，Ｎ｝の部分
を取り出し、それがこれまでに抽出した部分に隣接する
か否かを調べ、隣接している場合には欠陥領域として延
長登録する。この操作をＮ回繰り返す。さらに、以上の
ことを、低いしきい値Ｔ1 からＭ回繰り返し、これらを
統合した部分を欠陥領域とする。このように、同じ処理
をＭ回繰り返すことにより、ノイズを統合せずに、線状
欠陥のみを良好に抽出することができる。
を繰り返す領域を抽出し、かつノイズの包含を避ける処
理であり、その基本原理は、まず濃淡モフォロジ処理し
た画像に対して、非常に低い濃度しきい値Ｔ1 で２値化
することによって、断片的ではあるが確実に欠陥の一部
であると判定される部分を抽出する。次いで、そのしき
い値よりも少し高い濃度しきい値範囲｛Ｔ1 ＋（ｉ−
１）α ＜Ｔ＜Ｔ1 ＋ｉα ｉ＝１，，，Ｎ｝の部分
を取り出し、それがこれまでに抽出した部分に隣接する
か否かを調べ、隣接している場合には欠陥領域として延
長登録する。この操作をＮ回繰り返す。さらに、以上の
ことを、低いしきい値Ｔ1 からＭ回繰り返し、これらを
統合した部分を欠陥領域とする。このように、同じ処理
をＭ回繰り返すことにより、ノイズを統合せずに、線状
欠陥のみを良好に抽出することができる。
【００２６】この多重多段階スライス処理３２を図３を
用いてより具体的に説明する。
用いてより具体的に説明する。
【００２７】実際の線状欠陥領域２１とノイズ領域２２
が、図３上部の位置の濃度グラフに示したような濃度分
布２３にある時を例に説明する。
が、図３上部の位置の濃度グラフに示したような濃度分
布２３にある時を例に説明する。
【００２８】 非常に低いしきい値Ｔ1 で対象画像を
２値化する。これにより、線状欠陥領域の一部３２ａを
抽出する。
２値化する。これにより、線状欠陥領域の一部３２ａを
抽出する。
【００２９】 次いで、対象画像に対してＴ1 よりも
少し高い濃度しきい値範囲｛Ｔ1 ＜Ｔ＜Ｔ2 ｝の部分３
２ｂを抽出する。
少し高い濃度しきい値範囲｛Ｔ1 ＜Ｔ＜Ｔ2 ｝の部分３
２ｂを抽出する。
【００３０】 の各抽出部分３２ｂの領域が、の
抽出部分野領域３２ａと近接しているか否かを調べ、近
接している領域については、線状欠陥領域２１ａとして
拡張登録する。この際、線状欠陥領域２１ａにある中央
の抽出部分３２ｃは、の抽出部分３２ａの領域と近接
していないため、拡張されず、同様にノイズ領域２２の
抽出部分３２ｄは、の抽出部分３２ａの領域と近接し
ていないため、拡張登録されない。
抽出部分野領域３２ａと近接しているか否かを調べ、近
接している領域については、線状欠陥領域２１ａとして
拡張登録する。この際、線状欠陥領域２１ａにある中央
の抽出部分３２ｃは、の抽出部分３２ａの領域と近接
していないため、拡張されず、同様にノイズ領域２２の
抽出部分３２ｄは、の抽出部分３２ａの領域と近接し
ていないため、拡張登録されない。
【００３１】 対象画像に対して、よりしきい値の高
い濃度のしきい値範囲｛Ｔ2 ＜Ｔ＜Ｔ3 ｝の部分３２ｄ
を抽出する。
い濃度のしきい値範囲｛Ｔ2 ＜Ｔ＜Ｔ3 ｝の部分３２ｄ
を抽出する。
【００３２】 の抽出部分３２ｄの領域が、の線
状欠陥領域２１ａと近接しているか否かを調べ、近接し
ている領域については、線状欠陥領域２１ｂとして拡張
登録する。また、線状欠陥領域２１ｄにある抽出部分３
２ｄは、の線状欠陥領域２１ａと近接していないた
め、拡張登録されず、同様にノイズ領域２２の抽出部分
３２ｅは、の線状欠陥抽出領域２１ａと近接していな
いため、拡張登録されない。
状欠陥領域２１ａと近接しているか否かを調べ、近接し
ている領域については、線状欠陥領域２１ｂとして拡張
登録する。また、線状欠陥領域２１ｄにある抽出部分３
２ｄは、の線状欠陥領域２１ａと近接していないた
め、拡張登録されず、同様にノイズ領域２２の抽出部分
３２ｅは、の線状欠陥抽出領域２１ａと近接していな
いため、拡張登録されない。
【００３３】 対象画像に対して、さらに高い濃度の
しきい値範囲｛Ｔ3 ＜Ｔ＜Ｔ4 ｝の部分３２ｆを抽出す
る。
しきい値範囲｛Ｔ3 ＜Ｔ＜Ｔ4 ｝の部分３２ｆを抽出す
る。
【００３４】 の抽出部分３２ｆの領域が、の線
状欠陥領域２１ｂと近接しているか否かを調べ、近接し
ている領域については、線状欠陥領域２１ｃとして拡張
登録する。同様にノイズ領域２２の抽出部分３２ｇにつ
いては、の線状欠陥抽出領域２１ｂと近接していない
ため、拡張登録されない。
状欠陥領域２１ｂと近接しているか否かを調べ、近接し
ている領域については、線状欠陥領域２１ｃとして拡張
登録する。同様にノイズ領域２２の抽出部分３２ｇにつ
いては、の線状欠陥抽出領域２１ｂと近接していない
ため、拡張登録されない。
【００３５】 〜の処理を同じ濃度しきい値範囲
で再び行うことで、の線状欠陥領域に連結されなかっ
たの抽出部分３２ｄが線状欠陥と近接しているため、
拡張登録されて、線状欠陥領域２１ｄとされる。また、
ノイズであるの抽出部分３２ｅは、近接していないた
め、拡張登録されない。
で再び行うことで、の線状欠陥領域に連結されなかっ
たの抽出部分３２ｄが線状欠陥と近接しているため、
拡張登録されて、線状欠陥領域２１ｄとされる。また、
ノイズであるの抽出部分３２ｅは、近接していないた
め、拡張登録されない。
【００３６】 で得られた拡張登録した線状欠陥領
域２１ｄの画像を新たなの画像と見なして、さらに
〜の処理を行って線状欠陥領域２１ｅを抽出する。こ
の際、ノイズ領域２２の抽出部分３２ｄ，３２ｅ，３２
ｇは、線状欠陥領域２１ｃと近接せず、かつの抽出部
分２１ｄと近接していないため、ノイズ領域３２ｈとさ
れる。
域２１ｄの画像を新たなの画像と見なして、さらに
〜の処理を行って線状欠陥領域２１ｅを抽出する。こ
の際、ノイズ領域２２の抽出部分３２ｄ，３２ｅ，３２
ｇは、線状欠陥領域２１ｃと近接せず、かつの抽出部
分２１ｄと近接していないため、ノイズ領域３２ｈとさ
れる。
【００３７】この〜の例では、３回の拡張処理を３
回繰り返しているが、上述したように、拡張回数Ｎ回、
繰り返し回数Ｍ回として一般化できる。
回繰り返しているが、上述したように、拡張回数Ｎ回、
繰り返し回数Ｍ回として一般化できる。
【００３８】この時点では、コンピュータ内での線状欠
陥候補領域は、画像の各画素ごとの処理しか行っていな
いので、隣接関係や幾何学的な形状に関する情報は何も
得られていない。そこで、一連の線情報を全て折れ線ベ
クトルで近似表現する折れ線ベクトル化処理３３を施
し、端点座標、長さや傾きといった直線情報に記述す
る。すなわち、一つながりの曲線を複数の折れ線で近似
することによって、その長さや各折れ線の傾きなどの幾
何学的形状をコンピュータ内に記述する。これによって
抽出した全ての線状欠陥候補群を記号として認識でき
る。この線状欠陥候補群を、線状欠陥候補領域セグメン
ト群と呼ぶ。
陥候補領域は、画像の各画素ごとの処理しか行っていな
いので、隣接関係や幾何学的な形状に関する情報は何も
得られていない。そこで、一連の線情報を全て折れ線ベ
クトルで近似表現する折れ線ベクトル化処理３３を施
し、端点座標、長さや傾きといった直線情報に記述す
る。すなわち、一つながりの曲線を複数の折れ線で近似
することによって、その長さや各折れ線の傾きなどの幾
何学的形状をコンピュータ内に記述する。これによって
抽出した全ての線状欠陥候補群を記号として認識でき
る。この線状欠陥候補群を、線状欠陥候補領域セグメン
ト群と呼ぶ。
【００３９】さらに次の処理として、この線状欠陥候補
領域セグメント群の中で、線状欠陥を探索する大局的探
索処理３４を行う。
領域セグメント群の中で、線状欠陥を探索する大局的探
索処理３４を行う。
【００４０】この大局的探索処理３４は、線状欠陥候補
領域の抽出処理により得られた領域から、線状欠陥の連
続性に着目し、真の線状欠陥を抽出する処理であり、図
４に示すように、その探索領域を極力減らして処理効率
を上げるために、真の線状欠陥であろうと推定される所
定のしきい値以上の長さの直線セグメントを選択３４ａ
し、探索の起点とする。以後、この直線セグメントをベ
ースセグメントと呼ぶ。
領域の抽出処理により得られた領域から、線状欠陥の連
続性に着目し、真の線状欠陥を抽出する処理であり、図
４に示すように、その探索領域を極力減らして処理効率
を上げるために、真の線状欠陥であろうと推定される所
定のしきい値以上の長さの直線セグメントを選択３４ａ
し、探索の起点とする。以後、この直線セグメントをベ
ースセグメントと呼ぶ。
【００４１】そして、各ベースセグメントごとに、他の
候補セグメントとのペアで直線を形成できるか否かを判
定３４ｂし、形成可能である場合には、図５（ａ）に示
すように、最小２乗法によってそれらぺアのセグメント
ｓ0 ，ｓ1 に近似する直線ｌを生成する。
候補セグメントとのペアで直線を形成できるか否かを判
定３４ｂし、形成可能である場合には、図５（ａ）に示
すように、最小２乗法によってそれらぺアのセグメント
ｓ0 ，ｓ1 に近似する直線ｌを生成する。
【００４２】そして、図５（ｂ）に示すように、この直
線ｌ上に存在する候補セグメントｓ2 を全て検出３４ｃ
する。そして、セグメント群ｓ0 ，ｓ1 ，ｓ2 が構成す
る全直線の長さがあるしきい値以上で、かつその全体の
長さに占めるセグメントの比率が高ければ、図５（ｃ）
に示すように、それらのセグメントを結合して線状欠陥
ｓであると判定３４ｄする。その際、セグメントｓ，ｓ
2 同士があまりにも大きく（所定の長さより）離れてい
る場合は、分断して、それぞれの直線群に対して欠陥で
あるかどうかの判定を行う。
線ｌ上に存在する候補セグメントｓ2 を全て検出３４ｃ
する。そして、セグメント群ｓ0 ，ｓ1 ，ｓ2 が構成す
る全直線の長さがあるしきい値以上で、かつその全体の
長さに占めるセグメントの比率が高ければ、図５（ｃ）
に示すように、それらのセグメントを結合して線状欠陥
ｓであると判定３４ｄする。その際、セグメントｓ，ｓ
2 同士があまりにも大きく（所定の長さより）離れてい
る場合は、分断して、それぞれの直線群に対して欠陥で
あるかどうかの判定を行う。
【００４３】次に、球状欠陥検出処理４０について図６
〜図８を用いて説明する。
〜図８を用いて説明する。
【００４４】球状欠陥検出処理は、球状欠陥は溶接部内
に気孔が発生したものであることから、溶接領域内にお
いて、濃度差が比較的小さく、かつ面積の小さな領域を
抽出する処理である。このため、単純２値化処理で球状
欠陥を抽出する場合、２値化しきい値を低くすると、ノ
イズ領域を多く誤抽出し、逆に２値化しきい値を高くす
ると、ノイズは低減されるが、球状欠陥領域の一部分し
か抽出されなくなる。そこで、２段階しきい値処理によ
って、球状欠陥候補領域を検出する。
に気孔が発生したものであることから、溶接領域内にお
いて、濃度差が比較的小さく、かつ面積の小さな領域を
抽出する処理である。このため、単純２値化処理で球状
欠陥を抽出する場合、２値化しきい値を低くすると、ノ
イズ領域を多く誤抽出し、逆に２値化しきい値を高くす
ると、ノイズは低減されるが、球状欠陥領域の一部分し
か抽出されなくなる。そこで、２段階しきい値処理によ
って、球状欠陥候補領域を検出する。
【００４５】２段階しきい値処理は、まず低いしきい値
で２値化することによって、ノイズを含む欠陥領域全体
を抽出し、次に、ノイズを含まず球状欠陥の一部のみを
抽出するような高いしきい値で２値化することによっ
て、確実に球状欠陥である非常に明るい部分のみを抽出
し、最後に、低いしきい値で２値化した領域の中で、高
いしきい値で２値化した領域が含まれるものを抽出する
処理である。図７に２段階しきい値処理の模式図を示
す。
で２値化することによって、ノイズを含む欠陥領域全体
を抽出し、次に、ノイズを含まず球状欠陥の一部のみを
抽出するような高いしきい値で２値化することによっ
て、確実に球状欠陥である非常に明るい部分のみを抽出
し、最後に、低いしきい値で２値化した領域の中で、高
いしきい値で２値化した領域が含まれるものを抽出する
処理である。図７に２段階しきい値処理の模式図を示
す。
【００４６】図７に示すように、濃淡モフォロジ処理後
の画像を、２段階しきい値処理することにより、低いし
きい値で２値化した画像４２ａからは、球状欠陥４２ｋ
を検出できるが、ノイズ４２ｎも検出される。また、濃
淡モフォロジ処理後の画像を、高いしきい値で２値化し
た画像４２ｂからは、溶接部内の球状欠陥４２ｋの一部
のみが抽出される。すなわち、高いしきい値で２値化し
た画像４２ｂからは、低いしきい値で２値化した領域の
中で、高い濃度値を持たないものはノイズとして除去さ
れる。そして、これら２画像（領域）を合わせた画像４
２ｃから、重ならない領域はノイズ４２ｎと見なして除
去され、球状欠陥４２ｋのみが抽出される。ただし、２
段階しきい値処理によって、溶接領域以外の部分に、ノ
イズが抽出されることがある。このため、本発明にあっ
ては、欠陥候補領域を抽出する明部抽出用の２段階しき
い値処理の他に、暗部抽出用の２段階しきい値処理を行
って溶接領域を抽出する。
の画像を、２段階しきい値処理することにより、低いし
きい値で２値化した画像４２ａからは、球状欠陥４２ｋ
を検出できるが、ノイズ４２ｎも検出される。また、濃
淡モフォロジ処理後の画像を、高いしきい値で２値化し
た画像４２ｂからは、溶接部内の球状欠陥４２ｋの一部
のみが抽出される。すなわち、高いしきい値で２値化し
た画像４２ｂからは、低いしきい値で２値化した領域の
中で、高い濃度値を持たないものはノイズとして除去さ
れる。そして、これら２画像（領域）を合わせた画像４
２ｃから、重ならない領域はノイズ４２ｎと見なして除
去され、球状欠陥４２ｋのみが抽出される。ただし、２
段階しきい値処理によって、溶接領域以外の部分に、ノ
イズが抽出されることがある。このため、本発明にあっ
ては、欠陥候補領域を抽出する明部抽出用の２段階しき
い値処理の他に、暗部抽出用の２段階しきい値処理を行
って溶接領域を抽出する。
【００４７】図６に本発明にかかる球状欠陥検出処理フ
ローを示す。
ローを示す。
【００４８】図６に示すように、球状欠陥検出処理は、
正規化処理２０後の画像を、濃淡モフォロジ処理４１
し、上述した方法と同様にして、明部抽出用の２段階し
きい値処理による欠陥候補領域を抽出４２する。他方、
溶接領域全体を抽出する低いしきい値と溶接領域の一部
のみを抽出する高いしきい値とで、暗部抽出用の２段階
しきい値処理を行い、この２段階しきい値処理によって
得られた画像をノイズ除去処理し、さらに溶接領域内の
穴埋め処理を行って溶接領域を抽出４３する。その後、
これら欠陥候補領域と溶接領域の２画像（領域）をＡＮ
Ｄ処理４４した画像に対して、さらに、ノイズ除去処理
４５を行うことにより、実際の球状欠陥を検出する。図
８に本発明の球状欠陥検出処理の模式図を示す。
正規化処理２０後の画像を、濃淡モフォロジ処理４１
し、上述した方法と同様にして、明部抽出用の２段階し
きい値処理による欠陥候補領域を抽出４２する。他方、
溶接領域全体を抽出する低いしきい値と溶接領域の一部
のみを抽出する高いしきい値とで、暗部抽出用の２段階
しきい値処理を行い、この２段階しきい値処理によって
得られた画像をノイズ除去処理し、さらに溶接領域内の
穴埋め処理を行って溶接領域を抽出４３する。その後、
これら欠陥候補領域と溶接領域の２画像（領域）をＡＮ
Ｄ処理４４した画像に対して、さらに、ノイズ除去処理
４５を行うことにより、実際の球状欠陥を検出する。図
８に本発明の球状欠陥検出処理の模式図を示す。
【００４９】図８に示すように、明部抽出用の２段階し
きい値処理により抽出された画像４２ｅの欠陥候補領域
には、球状欠陥４３ｋの他にもノイズ４３ｎも含まれて
いる。また、暗部抽出用の２段階しきい値処理により抽
出された画像４３ａの領域は、ノイズ４３ｎを有してい
ると共に欠陥領域の穴４３ｈを有している。そして、ノ
イズ除去処理により、溶接領域４３ｙ以外の領域のノイ
ズ４３ｎが除去され、穴埋め処理により、欠陥領域の穴
４３ｈが穴埋めされ、溶接領域のみが抽出された画像４
３ｃが得られる。さらに、これら２画像（領域）４２
ｅ，４３ｃのＡＮＤ処理４４により、球状欠陥候補領域
からノイズ４３ｎが除去され、溶接領域内の球状欠陥の
みが抽出された画像４４ａが得られる。
きい値処理により抽出された画像４２ｅの欠陥候補領域
には、球状欠陥４３ｋの他にもノイズ４３ｎも含まれて
いる。また、暗部抽出用の２段階しきい値処理により抽
出された画像４３ａの領域は、ノイズ４３ｎを有してい
ると共に欠陥領域の穴４３ｈを有している。そして、ノ
イズ除去処理により、溶接領域４３ｙ以外の領域のノイ
ズ４３ｎが除去され、穴埋め処理により、欠陥領域の穴
４３ｈが穴埋めされ、溶接領域のみが抽出された画像４
３ｃが得られる。さらに、これら２画像（領域）４２
ｅ，４３ｃのＡＮＤ処理４４により、球状欠陥候補領域
からノイズ４３ｎが除去され、溶接領域内の球状欠陥の
みが抽出された画像４４ａが得られる。
【００５０】次に、凸状たれ欠陥検出処理５０について
図９、図１０を用いて説明する。
図９、図１０を用いて説明する。
【００５１】図９に凸状たれ欠陥抽出処理フローに示
す。
す。
【００５２】凸状たれ欠陥は、溶接部から溶接金属が管
の内側に垂れて溶接領域の内側輪郭線に凸状に現れる欠
陥であるので、溶接領域と濃淡差がほとんどなく、濃度
情報だけでは、検出することができない。そこで、管同
士の突合せ溶接の場合、溶接部の輪郭線に対して管の溶
接線を形成するための２次曲線近似を２段階で行い、管
の内側境界線（輪郭線）から溶接部の輪郭線のずれ領域
を抽出する処理を行い、凸状たれ欠陥を抽出する方法を
発明した。
の内側に垂れて溶接領域の内側輪郭線に凸状に現れる欠
陥であるので、溶接領域と濃淡差がほとんどなく、濃度
情報だけでは、検出することができない。そこで、管同
士の突合せ溶接の場合、溶接部の輪郭線に対して管の溶
接線を形成するための２次曲線近似を２段階で行い、管
の内側境界線（輪郭線）から溶接部の輪郭線のずれ領域
を抽出する処理を行い、凸状たれ欠陥を抽出する方法を
発明した。
【００５３】図９に示すように、この凸状たれ欠陥検出
処理４０は、まず、正規化処理２０した画像を、大きな
フィルタサイズで濃淡モフォロジ処理５１し、その濃淡
モフォロジ処理した画像に対して、溶接領域全体を抽出
する低いしきい値と溶接領域の一部のみを抽出する高い
しきい値の２段階しきい値処理を適用して、溶接領域を
抽出５２する。この方法では、溶接欠陥の背景画像を用
いないため、溶接された管の位置に影響されずに、溶接
領域のみを良好に抽出することができる。
処理４０は、まず、正規化処理２０した画像を、大きな
フィルタサイズで濃淡モフォロジ処理５１し、その濃淡
モフォロジ処理した画像に対して、溶接領域全体を抽出
する低いしきい値と溶接領域の一部のみを抽出する高い
しきい値の２段階しきい値処理を適用して、溶接領域を
抽出５２する。この方法では、溶接欠陥の背景画像を用
いないため、溶接された管の位置に影響されずに、溶接
領域のみを良好に抽出することができる。
【００５４】そして、得られた溶接領域の内側境界線
（輪郭線）をサンプリングし、点列データとして記述５
３した後、図１０上部に示すように、最小２乗法による
２次曲線近似処理５４を行う。ただし、この２次曲線ｌ
0 は、凸状部の点も含めて計算されているので、正常部
（溶接線）に相当する内側境界線（輪郭線）を正確には
表していない。そこで、図１０中央部に示すように、近
似２次曲線から大きく離れたオリジナル点列データｏを
削除した後、再度、最小２乗法による２次曲線近似処理
５５を行う。これによって、正常部の内側境界線（輪郭
線）ｌを忠実に表すことができる。
（輪郭線）をサンプリングし、点列データとして記述５
３した後、図１０上部に示すように、最小２乗法による
２次曲線近似処理５４を行う。ただし、この２次曲線ｌ
0 は、凸状部の点も含めて計算されているので、正常部
（溶接線）に相当する内側境界線（輪郭線）を正確には
表していない。そこで、図１０中央部に示すように、近
似２次曲線から大きく離れたオリジナル点列データｏを
削除した後、再度、最小２乗法による２次曲線近似処理
５５を行う。これによって、正常部の内側境界線（輪郭
線）ｌを忠実に表すことができる。
【００５５】最後に、図１０下部に示すように、２回目
の近似曲線ｌとオリジナル点列データｏで囲まれる凸状
領域ｔの長さＬ、高さＷ、及び面積Ｓがそれぞれ、しき
い値以上であれば、凸状たれ欠陥として抽出する。
の近似曲線ｌとオリジナル点列データｏで囲まれる凸状
領域ｔの長さＬ、高さＷ、及び面積Ｓがそれぞれ、しき
い値以上であれば、凸状たれ欠陥として抽出する。
【００５６】次に、塊状たれ欠陥検出処理６０について
図１１、図１２を用いて説明する。
図１１、図１２を用いて説明する。
【００５７】塊状たれ欠陥は、溶接領域中央部に円形状
に現れる欠陥で、周囲との濃淡差が比較的大きい特徴を
持つ。そこで、塊状たれ欠陥抽出処理は、溶接領域内で
溶接領域外との濃度差が大きな領域を抽出する処理を行
う。
に現れる欠陥で、周囲との濃淡差が比較的大きい特徴を
持つ。そこで、塊状たれ欠陥抽出処理は、溶接領域内で
溶接領域外との濃度差が大きな領域を抽出する処理を行
う。
【００５８】図１１に塊状たれ欠陥検出処理フローを示
す。
す。
【００５９】図１１に示すように、まず、正規化処理２
０後の画像を、単純２値化処理６１を行い、塊状たれ欠
陥の候補領域を抽出６２する。この段階では、溶接され
た管の外側領域や溶接領域以外のノイズも抽出してしま
うため、この画像から面積の大きな領域（濃度差がほぼ
一定の領域）を削除する。他方、正規化処理２０後の画
像を濃淡モフォロジ処理６３した後、２段階しきい値処
理によって溶接領域を抽出６４する。その後、塊状たれ
欠陥候補領域と溶接領域のＡＮＤ処理６５を行って溶接
領域内の候補領域のみを抽出し、ノイズ除去処理６６し
て塊状たれ欠陥を検出する。図１２に本発明の塊状たれ
欠陥検出処理の模式図を示す。
０後の画像を、単純２値化処理６１を行い、塊状たれ欠
陥の候補領域を抽出６２する。この段階では、溶接され
た管の外側領域や溶接領域以外のノイズも抽出してしま
うため、この画像から面積の大きな領域（濃度差がほぼ
一定の領域）を削除する。他方、正規化処理２０後の画
像を濃淡モフォロジ処理６３した後、２段階しきい値処
理によって溶接領域を抽出６４する。その後、塊状たれ
欠陥候補領域と溶接領域のＡＮＤ処理６５を行って溶接
領域内の候補領域のみを抽出し、ノイズ除去処理６６し
て塊状たれ欠陥を検出する。図１２に本発明の塊状たれ
欠陥検出処理の模式図を示す。
【００６０】図１２に示すように、単純２値化処理によ
り、管の外側領域６１ｏ及び溶接欠陥候補領域６１ｋと
の画像６１ａが抽出され、この抽出画像６１ａから面積
の大きな領域が削除され、溶接欠陥候補領域６１ｋのみ
の画像６２ａが抽出される。また、球状欠陥抽出処理と
同様に、２段階しきい値処理により、溶接領域６４ｙの
画像６４ａが抽出される。そして、これら欠陥候補領域
６２ａと溶接領域６４ｙの２つの画像６２ａ，６４ａの
ＡＮＤ処理によって、溶接領域６４ｙ外のノイズ６１ｎ
が除去されて溶接領域６４ｙ内の候補領域６１ｋのみが
抽出され、ノイズ除去処理によって溶接領域６４ａ内の
ノイズ６４ｎが除去され、塊状たれ欠陥６１ｋが検出さ
れる。
り、管の外側領域６１ｏ及び溶接欠陥候補領域６１ｋと
の画像６１ａが抽出され、この抽出画像６１ａから面積
の大きな領域が削除され、溶接欠陥候補領域６１ｋのみ
の画像６２ａが抽出される。また、球状欠陥抽出処理と
同様に、２段階しきい値処理により、溶接領域６４ｙの
画像６４ａが抽出される。そして、これら欠陥候補領域
６２ａと溶接領域６４ｙの２つの画像６２ａ，６４ａの
ＡＮＤ処理によって、溶接領域６４ｙ外のノイズ６１ｎ
が除去されて溶接領域６４ｙ内の候補領域６１ｋのみが
抽出され、ノイズ除去処理によって溶接領域６４ａ内の
ノイズ６４ｎが除去され、塊状たれ欠陥６１ｋが検出さ
れる。
【００６１】そして、このようにして検出された溶接欠
陥は、各種欠陥ごとにその大きさ（等級）を求める欠陥
等級計算が行われる。
陥は、各種欠陥ごとにその大きさ（等級）を求める欠陥
等級計算が行われる。
【００６２】この等級計算は各種欠陥ごとに行われ、線
状欠陥等級計算処理７１は、線状欠陥の長さを計算し、
球状欠陥等級計算処理７２は、球状欠陥の面積を計算
し、また、たれ欠陥等級計算処理７３は、凸状たれ欠陥
と塊状たれ欠陥の面積を計算する。
状欠陥等級計算処理７１は、線状欠陥の長さを計算し、
球状欠陥等級計算処理７２は、球状欠陥の面積を計算
し、また、たれ欠陥等級計算処理７３は、凸状たれ欠陥
と塊状たれ欠陥の面積を計算する。
【００６３】さらに、この計算値をもとに溶接欠陥の総
合評価値の算出処理８０が行われる。
合評価値の算出処理８０が行われる。
【００６４】総合評価値の算出処理８０は、各溶接欠陥
ごとに、欠陥の種類や大きさから総合的に、ＪＩＳ規格
などに基いてグレード分けを行う。
ごとに、欠陥の種類や大きさから総合的に、ＪＩＳ規格
などに基いてグレード分けを行う。
【００６５】以上説明したように、本発明は、溶接欠陥
の検出処理として、線状欠陥検出処理、球状欠陥検出処
理、凸状たれ欠陥検出処理、及び塊状たれ欠陥検出処理
の４種類の処理を行うことで、これらを精度良く分類で
きると共に、それらのグレードを定量的に評価できる。
の検出処理として、線状欠陥検出処理、球状欠陥検出処
理、凸状たれ欠陥検出処理、及び塊状たれ欠陥検出処理
の４種類の処理を行うことで、これらを精度良く分類で
きると共に、それらのグレードを定量的に評価できる。
【００６６】また、本発明は、それぞれの欠陥検出処理
がノイズを除去する作用を含むことから、溶接欠陥の画
像が低コントラストであっても、正確に溶接欠陥を検出
できる。
がノイズを除去する作用を含むことから、溶接欠陥の画
像が低コントラストであっても、正確に溶接欠陥を検出
できる。
【００６７】尚、本実施の形態では、凸状たれ欠陥検出
処理において、管同士の溶接部から欠陥領域を抽出する
ため、２次曲線近似を行ったが、平板同士の突合せ溶接
部から欠陥領域を抽出する場合には直線近似を行うな
ど、溶接線の形状に応じた近似を行うことにより、凸状
たれ欠陥を検出することができる。
処理において、管同士の溶接部から欠陥領域を抽出する
ため、２次曲線近似を行ったが、平板同士の突合せ溶接
部から欠陥領域を抽出する場合には直線近似を行うな
ど、溶接線の形状に応じた近似を行うことにより、凸状
たれ欠陥を検出することができる。
【００６８】
【発明の効果】以上要するに本発明によれば、以下に示
すような効果を発揮する。
すような効果を発揮する。
【００６９】（１）放射線透過による溶接欠陥検査にお
いて、従来、目視で行っていたため、検査員による個人
差が生じていたが、本発明により、線状欠陥、球状欠
陥、凸状たれ欠陥、及び塊状たれ欠陥を自動的に精度良
く分離・識別して検出でき、更にそれらのグレードを定
量的に評価できる。
いて、従来、目視で行っていたため、検査員による個人
差が生じていたが、本発明により、線状欠陥、球状欠
陥、凸状たれ欠陥、及び塊状たれ欠陥を自動的に精度良
く分離・識別して検出でき、更にそれらのグレードを定
量的に評価できる。
【００７０】（２）画像処理システムを構築することに
より、専門の検査員でなくとも、溶接欠陥検査を行うこ
とができるようになり、さらに工場における溶接ライン
を自動化することができる。
より、専門の検査員でなくとも、溶接欠陥検査を行うこ
とができるようになり、さらに工場における溶接ライン
を自動化することができる。
【図１】本発明にかかる放射線透過検査における溶接欠
陥自動検出法の流れ図である。
陥自動検出法の流れ図である。
【図２】図１の線状欠陥検出処理の処理フローを示す図
である。
である。
【図３】図２の多重多段階スライス処理手順を示す図で
ある。
ある。
【図４】図２の大局的探索処理の処理フローを示す図で
ある。
ある。
【図５】図４の大局的探索処理の模式図である。
【図６】図１の球状欠陥検出処理の処理フローを示す図
である。
である。
【図７】図６の球状欠陥検出処理の２段階しきい値処理
の模式図である。
の模式図である。
【図８】図６の球状欠陥検出処理の模式図である。
【図９】図１の凸状たれ欠陥検出処理の処理フローを示
す図である。
す図である。
【図１０】図９の凸状たれ欠陥検出処理の模式図であ
る。
る。
【図１１】図１の塊状たれ欠陥検出処理の処理フローを
示す図である。
示す図である。
【図１２】図１１の塊状たれ欠陥検出処理の模式図であ
る。
る。
１０ 画像入力処理 ２０ 正規化処理 ３０ 線状欠陥検出処理 ４０ 球状欠陥検出処理 ５０ 凸状たれ欠陥検出処理 ６０ 塊状たれ欠陥検出処理 ７０ 欠陥等級計算処理 ８０ 溶接欠陥の総合評価値の算出処理
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 出川 定男 東京都江東区豊洲三丁目１番15号 石川島 播磨重工業株式会社東二テクニカルセンタ ー内 (72)発明者 栗原 政行 兵庫県相生市相生5292番地 石川島播磨重 工業株式会社相生総合事務所内 Ｆターム(参考） 2G001 AA01 AA02 BA11 CA01 CA02 DA09 FA06 GA06 HA07 HA13 HA14 HA20 JA13 KA03 LA02 NA17 5B057 AA17 CA08 CA12 CA16 CB06 CB12 CB16 CC01 CE12 CE15 DA03 DB02 DB09 DC17
Claims (7)
- 【請求項１】 突合せ溶接部に放射線を照射して得られ
た検査画像から溶接部の欠陥を検査するための放射線透
過検査における溶接欠陥自動検出法において、 上記検査画像を正規化処理した後、濃淡モフォロジ処理
し、その処理後の画像から、多重多段階スライス処理に
て線状欠陥を抽出する線状欠陥検出処理と、 上記濃淡モフォロジ処理後の画像を２段階しきい値処理
して、欠陥候補領域を抽出すると共に溶接領域を抽出
し、これら抽出領域をＡＮＤ処理してノイズを除去し、
溶接領域内に形成された球状欠陥を抽出する球状欠陥検
出処理とを行うことを特徴とする放射線透過検査におけ
る溶接欠陥自動検出法。 - 【請求項２】 突合せ溶接部に放射線を照射して得られ
た検査画像から溶接部の欠陥を検査するための放射線透
過検査における溶接欠陥自動検出法において、 上記検査画像を正規化処理した後、濃淡モフォロジ処理
し、その処理後の画像から、多重多段階スライス処理に
て線状欠陥を抽出する線状欠陥検出処理と、 上記濃淡モフォロジ処理後の画像から、溶接部の輪郭線
を抽出し、その輪郭線から正常部の溶接線を近似計算さ
せ、その近似させた線と輪郭線とを重ね合せてずれた領
域を抽出する凸状たれ欠陥検出処理とを行うことを特徴
とする放射線透過検査における溶接欠陥自動検出法。 - 【請求項３】 突合せ溶接部に放射線を照射して得られ
た検査画像から溶接部の欠陥を検査するための放射線透
過検査における溶接欠陥自動検出法において、 上記検査画像を正規化処理した後、濃淡モフォロジ処理
し、その処理後の画像から、多重多段階スライス処理に
て線状欠陥を抽出する線状欠陥検出処理と、 上記正規化処理後の画像から、２値化処理にて濃度差の
大きな欠陥候補領域を抽出すると共に、その画像を濃淡
モフォロジ処理し、２段階しきい値処理して溶接領域を
抽出し、これら抽出領域をＡＮＤ処理して、溶接領域内
で濃度差の大きな領域を抽出する塊状たれ欠陥検出処理
とを行うことを特徴とする放射線透過検査における溶接
欠陥自動検出法。 - 【請求項４】 線状欠陥検出処理と球状欠陥検出処理に
加え、上記濃淡モフォロジ処理後の画像から、溶接部の
輪郭線を抽出し、その輪郭線から正常部の溶接線を近似
計算させ、その近似させた線と輪郭線とを重ね合わせて
ずれた領域を抽出する凸状たれ欠陥検出処理を行う請求
項１記載の放射線透過検査における溶接欠陥自動検出
法。 - 【請求項５】 線状欠陥検出処理と球状欠陥検出処理に
加え、上記正規化処理後の画像から、２値化処理にて濃
度差の大きな欠陥候補領域を抽出すると共に、その画像
を濃淡モフォロジ処理し、２段階しきい値処理して溶接
領域を抽出し、これら抽出領域をＡＮＤ処理して、溶接
領域内で濃度差の大きな領域を抽出する塊状たれ欠陥検
出処理を行う請求項１記載の放射線透過検査における溶
接欠陥自動検出法。 - 【請求項６】 線状欠陥検出処理と凸状たれ欠陥検出処
理に加え、上記正規化処理後の画像から、２値化処理に
て濃度差の大きな欠陥候補領域を抽出すると共に、その
画像を濃淡モフォロジ処理し、２段階しきい値処理して
溶接領域を抽出し、これら抽出領域をＡＮＤ処理して、
溶接領域内で濃度差の大きな領域を抽出する塊状たれ欠
陥検出処理を行う請求項２記載の放射線透過検査におけ
る溶接欠陥自動検出法。 - 【請求項７】 線状欠陥検出処理と球状欠陥検出処理と
凸状たれ欠陥検出処理に加え、上記正規化処理後の画像
から、２値化処理にて濃度差の大きな欠陥候補領域を抽
出すると共に、その画像を濃淡モフォロジ処理し、２段
階しきい値処理して溶接領域を抽出し、これら抽出領域
をＡＮＤ処理して、溶接領域内で濃度差の大きな領域を
抽出する塊状たれ欠陥検出処理を行う請求項４記載の放
射線透過検査における溶接欠陥自動検出法。
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|---|---|---|---|
| JP24179898A JP4211092B2 (ja) | 1998-08-27 | 1998-08-27 | 放射線透過検査における溶接欠陥自動検出法 |
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