JP2011232111A - 検査装置及び検査装置の用いた欠陥検出方法 - Google Patents

Abstract

【課題】ブレード上の欠陥の有無、量及び大きさを簡単に認識できるとともに、複数のブレード上に存在する複数の欠陥を簡単に認識することができる内視鏡装置を提供する。
【解決手段】内視鏡装置３は、１の条件に基づいて、画像から複数の被写体のうち少なくとも２つの被写体の第１の特徴部を検出する特徴検出部と、少なくとも２つの被写体の第１の特徴部に基づいて、第１の被写体の第１の特徴部と第２の被写体の第１の特徴部とを判別する特徴判別部と、第１の被写体の第１の特徴部、及び第２の被写体の第１の特徴部に基づいて、第１の被写体の第１の欠陥部、及び第２の被写体の第１の欠陥部を検出する欠陥検出部と、第１の被写体の第１の欠陥部を示す情報、及び第２の被写体の第１の欠陥部を示す情報を、画像と共に表示する表示部とを有する。
【選択図】図２

Description

本発明は、検査装置及び検査装置の用いた欠陥検出方法に関し、特に、複数の被写体の欠陥の有無、量及び大きさを簡単に認識できる検査装置及び検査装置の用いた欠陥検出方法に関する。

従来、非破壊検査装置は、航空機用エンジンやボイラ等を検査対象物（被写体）とする非破壊検査を行う。このような検査対象物の検査は、検査装置が撮像した画像を表示部に表示し、検査官が目視で傷等の異常部分を識別するものであった。

このため、たとえば航空機用エンジン内に多数配列されているタービンブレードのように検査対象物の数が多いと、高い集中力を必要とする検査作業が長時間続くこととなって検査官の負担を大きくするため、異常部分の判定及び検出を自動化することができる検査装置が開発されている。

このような異常部分を自動的に検出する検査装置は、画像処理で良品及び不良品を判別するため、予め用意した良品の画像データ（以下、良品モデルという）を検査対象物の画像データと比較し、両方の画像データに相違がなければ正常と判断する。

しかし、このような検査装置を用いた検査では、多種類の検査対象物毎に異なる良品モデルを作成するという面倒な作業が必要になる。

そこで、良品モデルに相当する比較対象物の作成を不要とした画像処理により、異常検出を可能とする内視鏡装置が提案されている（例えば、特許文献１参照）。

この特許文献１に記載された内視鏡装置は、画像データの形状が直線ないし緩やかな曲線状の場合を正常と判定し、それ以外を異常と判定する画像識別手段を備え、良品モデルに相当する比較対象物の作成を不要とした画像処理により、異常検出を可能としている。

特開２００５−５５７５６号公報

しかしながら、特許文献１に記載された内視鏡装置は、動画像の１フレーム毎に、タービンブレードの異常部分である欠陥部に「ＤＥＦＥＣＴ」という文字を表示または非表示するだけで、ユーザは、どの程度の欠陥があるのかを認識することができない。また、この内視鏡装置は、１つのタービンブレード上に存在する複数の欠陥なのか、複数のタービンブレード上に存在する複数の欠陥なのかを認識することができない。

そこで、本発明は、複数の被写体の欠陥の有無、量及び大きさを簡単に認識できるとともに、複数の被写体に存在する複数の欠陥を簡単に認識することができる検査鏡装置を提供することを目的とする。

本発明の一態様によれば、複数の被写体を撮像して画像を得る検査装置であって、第１の条件に基づいて、前記画像から前記複数の被写体のうち少なくとも２つの被写体の第１の特徴部を検出する特徴検出部と、前記少なくとも２つの被写体の前記第１の特徴部に基づいて、第１の被写体の前記第１の特徴部と第２の被写体の前記第１の特徴部とを判別する特徴判別部と、前記第１の被写体の前記第１の特徴部、及び前記第２の被写体の前記第１の特徴部に基づいて、前記第１の被写体の第１の欠陥部、及び前記第２の被写体の第１の欠陥部を検出する欠陥検出部と、前記第１の被写体の第１の欠陥部を示す情報、及び前記第２の被写体の第１の欠陥部を示す情報を、前記画像と共に表示する表示部と、を有することを特徴とする検査装置を提供することができる。

本発明の検査装置によれば、複数の被写体の欠陥の有無、量及び大きさを簡単に認識できるとともに、複数の被写体に存在する複数の欠陥を簡単に認識することができる。

本実施の形態に係るブレード検査システムの構成を示す図である。 内視鏡装置３の構成を示すブロック図である。 欠陥検査ソフトを実行したときに表示されるメインウィンドウ５０を説明するための説明図である。 閲覧ボタン５６が押下されたときに表示される閲覧ウィンドウの例を説明するための説明図である。 閲覧ボタン５６が押下されたときに表示される閲覧ウィンドウの他の例を説明するための説明図である。 閲覧ボタン５６が押下されたときに表示される閲覧ウィンドウの他の例を説明するための説明図である。 欠陥検査ソフトの動作の流れの例を説明するためのフローチャートである。 図５のステップＳ３の初期化処理の流れの例を説明するためのフローチャートである。 図５のステップＳ５の映像表示処理の流れの例を説明するためのフローチャートである。 図５のステップＳ６の静止画撮影処理の流れの例を説明するためのフローチャートである。 図５のステップＳ７の動画撮影処理の流れの例を説明するためのフローチャートである。 図５のステップＳ８の検査設定処理の流れの例を説明するためのフローチャートである。 図５のステップＳ９の欠陥検査処理の流れの例を説明するためのフローチャートである。 図１１のステップＳ７２の欠け検出処理の流れの例を説明するためのフローチャートである。 読み出されたフレーム画像９０の例を示す図である。 グレースケール画像から変換されたエッジ画像A９３の例を示す図である。 エッジ画像A９３から変換された２値画像９４の例を示す図である。 ２値画像９４から変換された細線画像A９５の例を示す図である。 細線画像A９５から変換された細線画像B９６の例を示す図である。 細線画像B９６から変換された膨張画像９７の例を示す図である。 グレースケール画像と膨張画像９７から取り出されたエッジ領域画像９８の例を示す図である。 エッジ領域画像９８から生成されたエッジ画像B９９の例を示す図である。 エッジ画像B９９から生成された分割エッジ画像１００の例を示す図である。 分割エッジ画像１００の各分割エッジに対して、円が近似された円近似画像１０１の例を示す図である。 分割エッジ画像１００から所定の分割エッジが除去されたエッジ画像C１０４の例を示す図である。 エッジ画像C１０４を内視鏡映像に重畳表示した例を示す図である。 はがれ検出処理により得られたエッジ画像が内視鏡映像に重畳表示された例を示す図である。 欠け及びはがれ検出処理により得られたエッジ画像が内視鏡映像に重畳表示された例を示す図である。 本実施の形態の変形例に係るブレード検査システムの構成の例を示す図である。 本実施の形態の変形例に係るブレード検査システムの構成の例を示す図である。 ＰＣ６の構成の例を説明するためのブロック図である。

以下、図面を参照して本発明の実施の形態について詳細に説明する。

図１は、本実施の形態に係るブレード検査システムの構成を示す図である。図１に示すように、ジェットエンジン１内には、検査対象物である複数のタービンブレード１０が所定の間隔で周期的に配置されている。なお、検査対象物は、タービンブレード１０に限定されることなく、例えば、コンプレッサーブレードであってもよい。また、ジェットエンジン１には、タービンブレード１０を回転方向Ａに所定の速度で回転させるターニングツール２が接続されている。本実施の形態では、タービンブレード１０の画像を取り込んでいる間は常にタービンブレード１０を回転させた状態にしている。

本実施の形態では、タービンブレード１０の画像を取得するため、内視鏡装置３が用いられる。ジェットエンジン１の内部には、内視鏡装置３の内視鏡挿入部２０が挿入されており、この内視鏡挿入部２０により、回転しているタービンブレード１０の映像が取り込まれる。また、内視鏡装置３には、タービンブレード１０を所望の角度で撮像した画像を記録するため、及び複数のタービンブレード１０の欠陥をリアルタイムに検出し、検出した欠陥を強調表示するための欠陥検査ソフトウエアプログラム（以下、欠陥検査ソフトという）が記憶されている。

この欠陥には、タービンブレード１０の一部が欠けて無くなった状態である「欠け（欠損）」（第１の欠陥部）と、タービンブレード１０の表面が薄くなった状態である「はがれ」（第２の欠陥部）とがある。「はがれ」は、タービンブレード１０の表面だけが薄くはがれた状態と、タービンブレード１０の表面が深くえぐれた状態とを含む。欠陥検査ソフトは、これらの欠け及び／またははがれを検出する。

図２は、内視鏡装置３の構成を示すブロック図である。図２に示すように、内視鏡装置３は、内視鏡挿入部２０と、内視鏡装置本体２１と、モニタ２２と、リモートコントローラ（以下、リモコンという）２３とから構成されている。内視鏡挿入部２０の先端には、撮像光学系３０ａおよび撮像素子３０ｂが内蔵されている。また、内視鏡装置本体２１には、画像信号処理装置（ＣＣＵ）３１と、光源３２と、湾曲制御ユニット３３と、制御用コンピュータ３４とが内蔵されている。

内視鏡挿入部２０において、撮像光学系３０ａは被写体からの光を集光し、撮像素子３０ｂの撮像面上に被写体像を結像する。撮像素子３０ｂは、被写体像を光電変換して撮像信号を生成する。撮像素子３０ｂから出力された撮像信号は、画像信号処理装置３１に入力される。

内視鏡装置本体２１において、画像信号処理装置３１は、撮像素子３０ｂからの撮像信号をＮＴＳＣ信号等の映像信号に変換して制御用コンピュータ３４およびモニタ２２に供給し、さらに必要に応じてアナログビデオ出力として、端子から外部に出力可能となっている。

光源３２は、光ファイバ等を通じて内視鏡挿入部２０の先端に接続されており、光を外部に照射することができる。湾曲制御ユニット３３は、内視鏡挿入部２０の先端と接続されており、内視鏡挿入部２０の先端の湾曲部を上下左右に湾曲させることができる。光源３２および湾曲制御ユニット３３の制御は、制御用コンピュータ３４によって行われる。

制御用コンピュータ３４は、ＲＡＭ３４ａと、ＲＯＭ３４ｂと、ＣＰＵ３４ｃと、外部インターフェースとしてＬＡＮ Ｉ／Ｆ３４ｄと、ＲＳ２３２Ｃ Ｉ／Ｆ３４ｅと、カード Ｉ／Ｆ３４ｆとから構成されている。

ＲＡＭ３４ａは、ソフトウェア動作に必要な画像情報等のデータを一時記憶するために使用される。ＲＯＭ３４ｂには、内視鏡装置３を制御するための一連のソフトウェアが記憶されており、後述する欠陥検査ソフトもＲＯＭ３４ｂ内に記憶される。ＣＰＵ３４ｃは、ＲＯＭ３４ｂに記憶されているソフトウェアの命令コードに従って、ＲＡＭ３４ａに記憶されたデータを用いて各種制御のための演算等を実行する。

ＬＡＮ Ｉ／Ｆ３４ｄは、外部のパーソナルコンピュータ（以下、外部ＰＣという）とＬＡＮケーブルによって接続するためのインターフェースであり、外部ＰＣに対して、画像信号処理装置３１から出力された映像情報を出力することができる。ＲＳ２３２Ｃ Ｉ／Ｆ３４ｅは、リモコン２３と接続するためのインターフェースであり、このリモコン２３をユーザが操作することによって、内視鏡装置３の各種動作を制御することができる。カード Ｉ／Ｆ３４ｆは、記録媒体である各種メモリカード、ここでは、ＣＦカード４０を自由に着脱できるようになっている。ユーザは、カード Ｉ／Ｆ３４ｆにＣＦカード４０を装着することにより、ＣＰＵ３４ｃの制御によって、ＣＦカード４０に記憶されている画像情報等のデータを取り込む、あるいは画像情報等のデータをＣＦカード４０に記録することができる。

図３は、欠陥検査ソフトを実行したときに表示されるメインウィンドウ５０を説明するための説明図である。図３に示すメインウィンドウ５０は、ユーザが欠陥検査ソフトを起動することにより、モニタ２２に表示される。

メインウィンドウ５０の表示は、ＣＰＵ３４ｃによる制御に従って行われる。ＣＰＵ３４ｃは、メインウィンドウ５０を表示するためのグラフィック画像信号（表示信号）を生成し、モニタ２２へ出力する。

また、内視鏡装置３に取り込まれた映像（以下、内視鏡映像と記載）をメインウィンドウ５０上に重畳表示する場合には、ＣＰＵ３４ｃは、画像信号処理装置３１によって処理された画像データをグラフィック画像信号に重畳する処理を行い、処理後の信号をモニタ２２へ出力する。

ユーザは、ＧＵＩ機能を利用して、リモコン２３を介してメインウィンドウ５０を操作することにより、内視鏡映像の閲覧、欠陥検査結果の閲覧、検査アルゴリズムの設定、パラメータの設定、画像ファイルの保存、動画ファイルの保存等を行うことができる。以下、各種ＧＵＩの機能を説明する。

ライブ映像ウィンドウ５１は、内視鏡映像を表示するためのウィンドウであり、欠陥検査ソフトが起動されると、ライブ映像ウィンドウ５１に内視鏡映像がリアルタイムに表示される。ライブ映像ウィンドウ５１により、ユーザは内視鏡映像を閲覧することができる。

撮影ボタン５２は、静止画の撮影を行うためのボタンであり、撮影ボタン５２が押下されると、内視鏡映像のうち、撮影ボタン５２が押下されたタイミングで取り込まれた１フレーム分の画像が、画像ファイルとしてＣＦカード４０に保存される。

画像ファイル名フィールド５３は、撮影された画像ファイル名を表示するためのフィールドであり、撮影ボタン５２が押下されると、撮影ボタン５２が押下されたタイミングで保存された画像ファイルのファイル名が表示される。

キャプチャ開始ボタン５４は、動画の撮影を行うためのボタンであり、キャプチャ開始ボタン５４が押下されると、内視鏡映像の動画ファイルへの記録が開始される。その際、キャプチャ開始ボタン５４の表示は、「キャプチャ開始」から「キャプチャ停止」に切り替わる。そして、キャプチャ停止ボタン５４が押下されると、内視鏡映像の動画ファイルへの記録が停止され、キャプチャ停止ボタン５４が押下されるまで記録された動画ファイルがＣＦカード４０に保存される。その際、キャプチャ停止ボタン５４の表示は、「キャプチャ停止」から「キャプチャ開始」に切り替わる。

動画ファイル名フィールド５５は、撮影された動画ファイル名を表示するためのフィールドであり、キャプチャ開始ボタン５４が押下されると、そのタイミングで記録が開始された動画ファイルのファイル名が表示される。

閲覧ボタン５６は、ＣＦカード４０に保存された画像ファイルおよび動画ファイルの閲覧を行うためのボタンであり、閲覧ボタン５６が押下されると、後述する閲覧ウィンドウが表示され、保存された画像ファイルおよび動画ファイルの閲覧を行うことができる。なお、閲覧ボタン５６押下時の処理の詳細は、省略する。

検査アルゴリズムボックス５７は、検査アルゴリズムの各種設定を行うためのボックスであり、その検査アルゴリズムボックス５７内には、検査アルゴリズム選択ラジオボタン５８、及び検査パラメータ調整バー５９が配置されている。

検査アルゴリズム選択ラジオボタン５８は、使用する検査アルゴリズムを選択するためのラジオボタンである。検査アルゴリズム選択ラジオボタン５８は、「なし」、「欠け検出」、「はがれ検出」の３種類がある。なしラジオボタン５８ａは、検査アルゴリズムを使用しない場合に選択される。欠け検出ラジオボタン５８ｂは、欠け検出アルゴリズムを使用する場合に選択される。はがれ検出ラジオボタン５８ｃは、はがれ検出アルゴリズムを使用する場合に選択される。また、検査アルゴリズムは、複数選択できるようになっている。例えば、欠け検出ラジオボタン５８ｂ及びはがれ検出ラジオボタン５８ｃが選択されると、タービンブレード１０の欠け及びはがれが検出される。

検査パラメータ調整バー５９は、検査パラメータの設定値を調整するためのバーである。検査パラメータ調整バー５９の右側には、設定値が表示される。また、検査パラメータ調整バー５９は、検査アルゴリズム選択ラジオボタン５８の選択状況によって、表示内容が切り替わる。これは、使用する検査アルゴリズムによって、検査パラメータの種類も異なるからである。図３のなしラジオボタン５８ａが選択されている場合は、検査パラメータ調整バー５９は無効となる。検査パラメータ調整バー５９を無効するには、検査パラメータ調整バー５９をグレーアウトとして、操作を行えないようにする、あるいは、検査パラメータ調整バー５９を非表示にすることにより実現する。

また、図３に示すように、欠け検出ラジオボタン５８ｂが選択されている場合、エッジ閾値バー５９ａ及び径閾値バー５９ｂがそれぞれ表示される。エッジ閾値バー５９ａ及び径閾値バー５９ｂにおける設定値の詳細は後述する。同様に、図３のはがれ検出ラジオボタン５８ｃが選択されている場合、エッジ閾値バー５９ａ及び径閾値バー５９ｂがそれぞれ表示される。各バーにおける設定値の詳細は後述する。

処理画像保存ボックス６０は、検出した欠陥画像（第１の欠陥部を示す情報、第２の欠陥部を示す情報）を保存するためのボックスである。処理画像保存ボックス６０がチェックされていない場合、欠陥画像が保存されず、処理画像保存ボックス６０がチェックされている場合、欠陥画像が保存される。初期状態では、処理画像保存ボックス６０はチェックされている状態となり、欠陥画像が保存されるようになっている。なお、処理画像保存ボックス６０を設けずに、常に欠陥画像を保存するようにしてもよい。

このように、本実施の形態では、欠陥画像は、画像ファイル又は動画ファイルと異なるファイルで記憶されるようになっている。この欠陥画像は、画像ファイル又は動画ファイルと同じ名前のテキストファイル（以下、txtファイルという）としてＣＦカード４０等に記憶される。画像ファイル又は動画ファイルが読み込まれた際に、画像ファイル又は動画ファイル名と同じ名前のtxtファイルがある場合、そのtxtファイルを付帯情報として読み込むことにより、内視鏡映像に欠陥画像が重畳表示される。

×ボタン６１は、欠陥検査ソフトを終了するためのボタンである。×ボタン６１が押下されると、メインウィンドウ５０が非表示となり、欠陥検査ソフトの動作が終了する。

ここで、上述した閲覧ボタン５６が押下されたときの閲覧ウィンドウについて説明する。図４Ａは、閲覧ボタン５６が押下されたときに表示される閲覧ウィンドウの例を説明するための説明図である。

閲覧ウィンドウ７０ａは、ファイル名リストボックス７１と、画像ウィンドウ７２と、欠陥検出チェックボタン７３と、再生ボタン７４と、停止ボタン７５と、×ボタン７６とを有してしる。

ファイル名リストボックス７１は、ＣＦカード４０に保存されている画像ファイルのファイル名及び動画ファイルのファイル名をリスト表示するためのボックスである。

画像ウィンドウ７２は、ファイル名リストボックス７１から選択された画像ファイルまたは動画ファイルの画像を表示するウィンドウである。

欠陥検出チェックボタン７３は、後述する欠け検出処理及びはがれ検出処理により検出されたエッジ画像（第１の欠陥部を示す情報、第２の欠陥部を示す情報）を内視鏡映像に重畳表示するためのボタンである。欠陥検出チェックボタン７３がチェックされていると、動画ファイルが読み込まれた際に、上述した動画ファイル名と同じ名前のtxtファイルがある場合、そのtxtファイルを付帯情報として読み込まれる。

再生ボタン７４は、動画ファイルの再生を行うためのボタンである。また、停止ボタン７５は、再生されている動画ファイルの停止を行うためのボタンである。

×ボタン７６は、閲覧ウィンドウ７０ａを閉じて、メインウィンドウ５０に戻るためのボタンである。なお、閲覧ウィンドウ７０ａを図４Ｂまたは図４Ｃのようにしてもよい。

図４Ｂ及び図４Ｃは、閲覧ボタン５６が押下されたときに表示される閲覧ウィンドウの他の例を説明するための説明図である。なお、図４Ｂ及び図４Ｃにおいて、図４Ａと同一の構成について同一の符号を付して説明を省略する。

図４Ｂに示す閲覧ウィンドウ７０ｂは、画像ファイルの内視鏡映像をサムネイル表示するための閲覧ウィンドウである。閲覧ウィンドウ７０ｂは、複数、ここでは、４つのサムネイル画像表示ウィンドウ７７ａ〜７７ｄと、欠陥量表示バー７８ａ〜７８ｄと、スクロールバー７９と、スクロールボックス８０とを有している。

サムネイル画像表示ウィンドウ７７ａ〜７７ｄには、例えば、撮影された日時の早い順に内視鏡映像が表示される。

欠陥量表示バー７８ａ〜７８ｄは、それぞれサムネイル画像表示ウィンドウ７７ａ〜７７ｄに表示された内視鏡映像に含まれる欠陥量を表示する。

スクロールバー７９は、表示領域をスクロールさせるためのバーである。また、スクロールバー７９上に配置されたスクロールボックス８０は、現在のスクロール位置を示すためのボックスである。

ユーザは、スクロールバー７９上のスクロールボックス８０を操作することにより、サムネイル画像表示ウィンドウ７７ｄに表示されているサムネイル画像以降に撮影されたサムネイル画像を閲覧ウィンドウ７０ｂに表示することができる。

撮影された日時の早い順に画像ファイルが表示されるため、ユーザは、図４Ａのファイル名リストボックス７１に表示された画像ファイルのファイル名を順次選択することなく、どの画像ファイルに欠陥がある画像が保存されているかが容易に認識することができる。

次に、図４Ｃに示す閲覧ウィンドウ７０ｃは、動画ファイルの内視鏡映像を表示するための閲覧ウィンドウである。閲覧ウィンドウ７０ｃは、動画再生ウィンドウ８１と、欠陥時間表示バー８２とを有している。

動画再生ウィンドウ８１は、ユーザによって選択された動画ファイルの内視鏡映像を表示するウィンドウである。

欠陥時間表示バー８２は、動画ファイルに欠陥画像が含まれる時間帯を表示する。欠陥時間表示バー８２の図４Ｃに向かって左端を撮影開始時間、図４Ｃに向かって右端を撮影終了時間として、欠陥画像の含まれる時間帯が黒く塗り潰されている。

ユーザは、欠陥時間表示バー８２を確認することで、動画ファイルのどの時間帯に欠陥画像が多く含まれているかが容易に認識することができる。

なお、閲覧ウィンドウ７０ｃは、１つの動画像ファイルを再生するときの例であるが、図４Ｂの閲覧ウィンドウ７０ｂと同様の構成にし、複数の動画ファイルを同時に再生できるようにしてもよい。

ここで、図５を用いて、欠陥検査ソフトの動作の流れを説明する。図５は、欠陥検査ソフトの動作の流れの例を説明するためのフローチャートである。

まず、ユーザよって欠陥検出ソフトが起動される（ステップＳ１）。このとき、リモコン２３に入力された欠陥検査ソフトの起動指示に基づいて、ＣＰＵ３４ｃは、ＲＯＭ３４ｂに格納されている欠陥検査ソフトをＲＡＭ３４ａに読み込み、欠陥検査ソフトに従った動作を開始する。

次に、ＣＰＵ３４ｃは、メインウィンドウ５０を表示するための処理を行い（ステップＳ２）、初期化処理を行う（ステップＳ３）。初期化処理とは、メインウィンドウ５０内の各種ＧＵＩの初期状態を設定したり、ＲＡＭ３４ａに記録された各種データの初期値を設定したりする処理のことである。初期化処理の詳細は、後述する図６を用いて説明する。

次に、ＣＰＵ３４ｃは、繰り返し処理を行う（ステップＳ４）。ＣＰＵ３４ｃは、 ×ボタン６１が押下されると、繰り返し処理を終了し、処理はステップＳ１０に移行する。繰り返し処理が行われるステップＳ４内部には、ステップＳ５、ステップＳ６、ステップＳ７、ステップＳ８及びステップＳ９の５つのフローがある。ステップＳ５、ステップＳ６、ステップＳ７及びステップＳ８のそれぞれのフローは、並列的に処理される。また、ステップＳ８のフローが実行されるとステップＳ９のフローが実行される。そのため、ステップＳ９のフローは、ステップＳ５、ステップＳ６及びステップＳ７と並列的に処理される。

ステップＳ４内部では、ＣＰＵ３４ｃが映像表示処理を行う（ステップＳ５）。映像表示処理とは、ライブ映像ウィンドウ５１に内視鏡映像を表示する処理のことである。映像表示処理の詳細は、後述する図７を用いて説明する。

また、ステップＳ４内部では、ユーザによって撮影ボタン５２が押下されると、ＣＰＵ３４ｃが静止画撮影処理を行う（ステップＳ６）。静止画撮影処理とは、内視鏡映像のうち、１フレーム分の画像を、画像ファイルとしてＣＦカード４０に保存する処理のことである。静止画撮影処理の詳細は、後述する図８を用いて説明する。

また、ステップＳ４内部では、ユーザによってキャプチャ開始ボタン５４が押下されると、ＣＰＵ３４ｃが動画撮影処理を行う（ステップＳ７）。動画撮影処理とは、内視鏡映像のうち、指定された期間の映像を、動画ファイルとしてＣＦカード４０に保存する処理のことである。動画撮影処理の詳細は、後述する図９を用いて説明する。

また、ステップＳ４内部では、ユーザによって検査アルゴリズムボックス５７または検査パラメータ調整バー５９が操作されると、ＣＰＵ３４ｃが検査設定処理を行う（ステップＳ８）。検査設定処理とは、後述する欠陥検査処理において使用される検査アルゴリズムまたは検査パラメータを設定する処理のことである。検査設定処理の詳細は、後述する図１０を用いて説明する。

ステップＳ８が実行されると、ＣＰＵ３４ｃが欠陥検査処理を行う（ステップＳ９）。欠陥検査処理とは、内視鏡映像に対して画像処理を施すことで、被写体の欠陥検査を行う処理のことである。欠陥検査処理の詳細は、後述する図１１を用いて説明する。

そして、ステップＳ４において×ボタン６１が押下されると、ＣＰＵ３４ｃがメインウィンドウ５０を非表示とし（ステップＳ１０）、欠陥検査ソフトの動作を終了する。

次に、図６を用いて、ステップＳ３の初期化処理の流れを説明する。図６は、図５のステップＳ３の初期化処理の流れの例を説明するためのフローチャートである。

まず、ＣＰＵ３４ｃは、キャプチャフラグをＯＦＦとして、ＲＡＭ３４ａに記録する（ステップＳ１１）。キャプチャフラグとは、現在動画撮影が行われているかどうかを示すフラグである。キャプチャフラグがとり得る値は、ＯＮかＯＦＦかのどちらかである。

次に、ＣＰＵ３４ｃは、選択アルゴリズムを「なし」として、ＲＡＭ３４ａに記録する（ステップＳ１２）。選択アルゴリズムとは、現在選択されている検査アルゴリズムのことである。選択アルゴリズムがとり得る値は、「なし」「欠け検出」「はがれ検出」の３つである。

次に、ＣＰＵ３４ｃは、検査パラメータを初期値に設定して、ＲＡＭ３４ａに記録する（ステップＳ１３）。検査パラメータとは、現在設定されている検査パラメータのことである。検査パラメータは、検査アルゴリズムによって種々の値があり、その初期値はＲＡＭ３４ａにあらかじめ記録されている。

最後に、ＣＰＵ３４ｃは、検査パラメータ調整バー５９の表示切替を行い（ステップＳ１４）、処理を終了する。ステップＳ１２において、ＲＡＭ３４ａに記録された選択アルゴリズムは「なし」であるので、検査パラメータ調整バー５９は無効状態となる。

次に、図７を用いて、ステップＳ５の映像表示処理の流れを説明する。図７は、図５のステップＳ５の映像表示処理の流れの例を説明するためのフローチャートである。

まず、ＣＰＵ３４ｃが、画像信号処理装置３１から１フレーム分の画像（画像信号）をフレーム画像として取り込む（ステップＳ２１）。なお、ステップＳ２１よりも前の時点で、撮像素子３０ｂは１フレーム分の撮像信号を生成し、画像信号処理装置３１はその撮像信号を映像信号に変換し、１フレーム分の画像を生成している。

次に、ＣＰＵ３４ｃが、ステップＳ２１で取り込んだフレーム画像をＲＡＭ３４ａに記録する（ステップＳ２２）。ＲＡＭ３４ａに記録されたフレーム画像は、ＣＰＵ３４ｃがフレーム画像を取り込む度に上書きされる。

最後に、ＣＰＵ３４ｃが、ステップＳ２１で取り込んだフレーム画像をライブ映像ウィンドウ５１に表示するための処理を行い（ステップＳ２３）、処理を終了する。

次に、図８を用いて、ステップＳ６の静止画撮影処理の流れを説明する。図８は、図５のステップＳ６の静止画撮影処理の流れの例を説明するためのフローチャートである。

まず、ＣＰＵ３４ｃは、撮影ボタン５２がユーザにより押下されたか否かを判定する（ステップＳ３２）。撮影ボタン５２が押下されたと判定された場合、ＹＥＳとなり、処理はステップＳ３２に移行し、撮影ボタン５２が押下されていないと判定された場合、ＮＯとなり、処理は終了する。

次に、撮影ボタン５２が押下されたと判定された場合、ＣＰＵ３４ｃは、処理画像保存ボックス６０がチェックされているか否かに基づき、処理画像保存判定を行う（ステップＳ３２）。ＣＰＵ３４ｃは、この判定結果に応じて、欠陥画像がある場合、画像ファイルと同名のtxtファイルを作成し、欠陥画像を保存する。

次に、ＣＰＵ３４ｃは、画像ファイルのファイル名を作成する（ステップＳ３３）。ファイル名は、撮影ボタン５２が押下された日時となる。例えば、撮影ボタン５２が押下された日時が、2009年10月9日14時52分34秒の場合、ファイル名は「20091009145234.jpg」となる。なお、画像ファイルは、jpg形式に限定されることなく、他の形式であってもよい。

次に、ＣＰＵ３４ｃは、画像ファイル名フィールド５３にステップＳ３２で作成された画像ファイルのファイル名を表示する（ステップＳ３４）。

次に、ＣＰＵ３４ｃは、上述したステップＳ２２においてＲＡＭ３４ａに記録されているフレーム画像を読み出す（ステップＳ３５）。

最後に、ＣＰＵ３４ｃは、フレーム画像を画像ファイルとして、ＣＦカード４０に保存する（ステップＳ３６）。このとき、保存される静止画像ファイルのファイル名は、ステップＳ３２で作成されたファイル名となる。ステップＳ３５の処理が終了すると、処理は終了する。

次に、図９を用いて、ステップＳ７の動画撮影処理の流れを説明する。図９は、図５のステップＳ７の動画撮影処理の流れの例を説明するためのフローチャートである。

まず、ＣＰＵ３４ｃは、ＲＡＭ３４ａに記録されたキャプチャフラグがＯＮか否かを判定する（ステップＳ４１）。キャプチャフラグがＯＮと判定された場合、ＹＥＳとなり、処理はステップＳ５１に移行し、キャプチャフラグがＯＦＦと判定された場合、ＮＯとなり、処理はステップＳ４２に移行する。

次に、キャプチャフラグがＯＦＦと判定された場合、ＣＰＵ３４ｃは、キャプチャ開始ボタン５４がユーザにより押下されたかどうか否かを判定する（ステップＳ４２）。キャプチャ開始ボタン５４が押下されたと判定された場合、ＹＥＳとなり、処理はステップＳ４３に移行し、キャプチャ開始ボタン５４が押下されていないと判定された場合、処理は終了する。

次に、キャプチャ開始ボタン５４が押下されたと判定された場合、ＣＰＵ３４ｃは、キャプチャフラグをＯＮとして、ＲＡＭ３４ａに記録する（ステップＳ４３）。

次に、ＣＰＵ３４ｃは、キャプチャ開始ボタン５４の表示を、「キャプチャ開始」から「キャプチャ停止」に切り替える（ステップＳ４４）。

次に、ＣＰＵ３４ｃは、処理画像保存ボックス６０がチェックされているか否かに基づき、処理画像保存判定を行う（ステップＳ４５）。ＣＰＵ３４ｃは、この判定結果に応じて、欠陥画像がある場合、動画ファイルと同名のtxtファイルを作成し、欠陥画像を保存する。

次に、ＣＰＵ３４ｃは、動画像ファイルのファイル名を作成する（ステップＳ４６）。ファイル名は、キャプチャ開始ボタン５４が押下された日時となる。例えば、キャプチャ開始ボタン５４が押下された日時が、2009年10月9日14時52分34秒の場合、ファイル名は「20091009145234.avi」となる。なお、動画ファイルは、avi形式に限定されることなく、他の形式であってもよい。

次に、ＣＰＵ３４ｃは、動画ファイル名フィールド５５にステップＳ３２で作成された静止画像ファイルのファイル名を表示する（ステップＳ４７）。

次に、ＣＰＵ３４ｃは、動画像ファイル作成し、ＲＡＭ３４ａに記録する（ステップＳ４８）。但し、このとき作成される動画像ファイルは、初期状態のファイルであり、映像はまだ記録されていない。後述するステップＳ５０において、動画ファイルにフレーム画像が順次追加記録される。

次に、ＣＰＵ３４ｃは、ＲＡＭ３４ａに記録されたフレーム画像を読み出す（ステップＳ４９）。

次に、ＣＰＵ３４ｃは、ＲＡＭ３４ａに記録された動画像ファイルに、読み出したフレーム画像を追加記録する（ステップＳ５０）。ステップＳ５０の処理が終了すると、処理は終了する。

一方、ステップＳ４１において、キャプチャフラグがＯＦＦと判定された場合、ＣＰＵ３４ｃは、キャプチャ停止ボタン５４がユーザにより押下されたか否かを判定する（ステップＳ５１）。キャプチャ停止ボタン５４が押下されたと判定された場合、ＹＥＳとなり、処理はステップＳ５２に移行し、キャプチャ停止ボタン５４が押下されていないと判定された場合、ＮＯとなり、処理はステップＳ４９に移行する。

次に、キャプチャ停止ボタン５４が押下されたと判定された場合、ＣＰＵ３４ｃは、ＲＡＭ３４ａに記録された動画像ファイルを、ＣＦカード４０に保存する（ステップＳ５２）。このとき、保存される動画ファイルのファイル名は、ステップＳ４６で作成されたファイル名となる。

次に、ＣＰＵ３４ｃは、キャプチャ停止ボタン５４の表示を、「キャプチャ停止」から「キャプチャ開始」に切り替える（ステップＳ５３）。

最後に、ＣＰＵ３４ｃは、キャプチャフラグをOFFとして、ＲＡＭ３４ａに記録する（ステップＳ５４）。ステップＳ５４の処理が終了すると、処理は終了する。

次に、図１０を用いて、ステップＳ８の検査設定処理の流れを説明する。図１０は、図５のステップＳ８の検査設定処理の流れの例を説明するためのフローチャートである。

まず、ＣＰＵ３４ｃは、検査アルゴリズム選択ラジオボタン５８の選択がユーザにより変更されたか否かを判定する（ステップＳ６１）。検査アルゴリズム選択ラジオボタン５８が変更されたと判定された場合、ＹＥＳとなり、処理はステップＳ６２に移行し、検査アルゴリズム選択ラジオボタン５８が変更されていないと判定された場合、ＮＯとなり、処理はステップＳ６４に移行する。

次に、検査アルゴリズム選択ラジオボタン５８が変更されたと判定された場合、ＣＰＵ３４ｃは、検査アルゴリズム選択ラジオボタン５８の選択状態に基づいて、対応する選択アルゴリズムフラグを変更し、ＲＡＭ３４ａに記録する（ステップＳ６２）。

次に、ＣＰＵ３４ｃは、検査アルゴリズム選択ラジオボタン５８の選択状態に基づいて、検査パラメータ調整バー５９の表示を切り替える（ステップＳ６３）。ステップＳ６３の処理が終了すると、処理はステップＳ６４に移行する。

次に、ＣＰＵ３４ｃは、検査パラメータ調整バー５９の設定値がユーザにより変更されたか否かを判定する（ステップＳ６４）。検査パラメータ調整バー５９の設定値が変更されたと判定された場合、ＹＥＳとなり、処理はステップＳ６５に移行し、検査パラメータ調整バー５９の設定値が変更されていないと判定された場合、処理は終了する。

最後に、検査パラメータ調整バー５９の設定値が変更されたと判定された場合、ＣＰＵ３４ｃは、検査パラメータ調整バー５９の設定値に基づいて、検査パラメータを変更し、ＲＡＭ３４ａに記録する（ステップＳ６５）。ステップＳ６５の処理が終了すると、処理は終了する。

次に、図１１を用いて、ステップＳ９の欠陥検査処理の流れを説明する。図１１は、図５のステップＳ９の欠陥検査処理の流れの例を説明するためのフローチャートである。

まず、ＣＰＵ３４ｃは、ＲＡＭ３４ａに記録された検査アルゴリズムの内容を確認する（ステップＳ７１）。検査アルゴリズムが「なし」の場合は、処理は終了し、検査アルゴリズムが「欠け検出」の場合は、処理はステップＳ７２に移行し、検査アルゴリズムが「はがれ検出」の場合は、処理はステップＳ７３に移行し、検査アルゴリズムが「欠け及びはがれ検出」の場合は、処理はステップＳ７４に移行する。ステップＳ７２の欠け検出処理、ステップＳ７３のはがれ検出処理またはステップＳ７４の欠け及びはがれ検出処理が終了すると、処理は終了する。

次に、図１２を用いて、ステップＳ７２の欠け検出処理の流れを説明する。図１２は、図１１のステップＳ７２の欠け検出処理の流れの例を説明するためのフローチャートである。

この図１２に示す欠け検出処理は、撮影された動画像の全てのフレームあるいは一部のフレームに対して繰り返し行われる。

まず、ＣＰＵ３４ｃは、ＲＡＭ３４ａに記録されたフレーム画像を読み出す（ステップＳ８１）。図１３は、読み出されたフレーム画像９０の例を示す図である。フレーム画像９０は、２つのタービンブレード１０が撮影された内視鏡画像である。ここでは、これら２つのタービンブレード１０をタービンブレード１０ａ及び１０ｂという。タービンブレード１０ａは、欠け部９１ａとはがれ部９２とを含み、タービンブレード１０ｂは、欠け部９１ｂを含む。

次に、ＣＰＵ３４は、読み出したフレーム画像を、グレースケール画像に変換する（ステップＳ８２）。グレースケール画像の各画素の輝度値Ｙは、カラー画像であるフレーム画像の各画素のＲＧＢ輝度値から、以下の式１で算出される。
Ｙ＝０．２９９×Ｒ＋０．５８７ ×Ｇ＋０．１１４×Ｂ ・・・（式１）

次に、ＣＰＵ３４ｃは、Kirschフィルタ等によってグレースケール画像をエッジ画像に変換する（ステップＳ８３）。以下、このときのエッジ画像を、エッジ画像A９３と記載する。図１４は、グレースケール画像から変換されたエッジ画像A９３の例を示す図である。

このKirschフィルタは、１次微分フィルタとい呼ばれるエッジ抽出フィルタの１種であり、他の１次微分フィルタよりも、エッジ部分を強調することができることが特徴となる。Kirschフィルタに入力される画像は、グレースケール画像（例えば８bit）であり、Kirschフィルタから出力される画像も、入力される画像と同様にグレースケール画像となる。

次に、ＣＰＵ３４ｃは、エッジ画像A９３に２値化処理を施し、エッジ画像A９３を２値画像に変換する（ステップＳ８４）。このステップＳ８４の処理では、エッジ閾値バー５９ａによって設定されたエッジ閾値（第１の条件）に基づき、エッジ画像A９３からエッジ閾値以上の画素が２値化処理される。以下、このときの２値画像を、２値画像９４と記載する。図１５は、エッジ画像A９３から変換された２値画像９４の例を示す図である。

次に、ＣＰＵ３４ｃは、２値画像９４に細線化処理を施し、２値画像９４を細線画像に変換する（ステップＳ８５）。以下、このときの細線画像を、細線画像A９５と記載する。図１６は、２値画像９４から変換された細線画像A９５の例を示す図である。

次に、ＣＰＵ３４ｃは、細線画像A９５に領域制限処理を施し、細線画像A９５を領域制限された細線画像に変換する（ステップＳ８６）。領域制限処理とは、画像内の一部の領域、この場合は画像の周囲領域にある細線を除去し、処理対象から除く処理のことである。以下、このときの領域制限された細線画像を、細線画像B９６と記載する。図１７は、細線画像A９５から変換された細線画像B９６の例を示す図である。

次に、ＣＰＵ３４ｃは、細線画像B９６に膨張処理を施し、細線画像B９６を膨張画像に変換する（ステップＳ８７）。以下、このときの膨張画像を、膨張画像９７と記載する。図１８は、細線画像B９６から変換された膨張画像９７の例を示す図である。

次に、ＣＰＵ３４ｃは、エッジ領域抽出処理によって、グレースケール画像から、膨張画像の赤領域に位置する部分のみを取り出した画像を作成する（ステップＳ８８）。以下、このときの取り出された画像を、エッジ領域画像９８と記載する。図１９は、グレースケール画像と膨張画像９７から取り出されたエッジ領域画像９８の例を示す図である。

次に、ＣＰＵ３４ｃは、Cannyフィルタによって、エッジ領域画像９８から、高精度にかつ細線化されたエッジを抽出し、エッジ画像を生成する（ステップＳ８９）。その際、長さの短いエッジは抽出しない。以下、このときのエッジ画像を、エッジ画像B９９と記載する。図２０は、エッジ領域画像９８から生成されたエッジ画像B９９の例を示す図である。

このCannyフィルタは、２つの閾値を用いて、強いエッジと弱いエッジとの両方を抽出する。そして、Cannyフィルタは、弱いエッジは強いエッジに結合している場合のみ有効とする。Cannyフィルタは、他のフィルタより高精度であり、抽出すべきエッジを選別できることが特徴となる。Cannyフィルタに入力される画像は、グレースケール画像であり、Cannyフィルタから出力される画像は、細線化された２値画像となる。

上記ステップＳ８１〜Ｓ８９の概要は、ステップＳ８３において、まず大まかに画像のエッジを抽出し、そのエッジを基に、ステップＳ８４〜Ｓ８８において、より詳細にエッジ抽出を行うための領域を抽出し、ステップＳ８９において、詳細なエッジ抽出を行っている、ということになる。このステップＳ８２〜Ｓ８９が、ステップＳ８１で読み出された画像データとしてのフレーム画像のエッジ（第１の特徴部）を検出するエッジ検出部（特徴検出部）を構成する。

次に、ＣＰＵ３４ｃは、エッジ分割処理によってエッジ画像B９９のエッジを分割し、分割されたエッジ画像を生成する（ステップＳ９０）。このとき、エッジにおいて急峻な方向変化を有する点において、そのエッジを分割する。この急峻な方向変化を有する点を分割点と呼び、この分割点で分割されたエッジ、言い換えると、隣り合う２の分割点で結ばれたエッジを分割エッジという。ただし、分割後の分割エッジは、所定の長さ以上を有することを条件とする。以下、このときの作成された画像を、分割エッジ画像１００と記載する。図２１には、エッジ画像B９９から生成された分割エッジ画像１００の例を示す図である。この分割エッジ画像１００において、黒丸印で示された点が、分割点である。

次に、ＣＰＵ３４ｃは、円近似処理によって、分割エッジ画像１００内の各分割エッジに対して、円を近似する（ステップＳ９１）。このとき、分割された各分割エッジと近似された円を、それぞれ関連づけてＲＡＭ３４ａに記録する。以下、この円近似された画像を円近似画像１０１と記載する。図２２には、分割エッジ画像１００の各分割エッジに対して、円が近似された円近似画像１０１の例を示す図である。図２２に示すように、ステップＳ９１の処理により、タービンブレード１０ａ及び１０ｂの欠けていない箇所は、直線または緩やかな曲線となり、大きな径を有する円１０２及び１０３が割り当てられる。一方、タービンブレード１０ａ及び１０ｂの欠けている箇所は、直線または緩やかな曲線とならず、小さな径を有する円が割り当てられる。

次に、ＣＰＵ３４ｃは、ステップＳ９１において近似された各円の径を算出する（ステップＳ９２）。

次に、ＣＰＵ３４ｃは、ステップＳ９１において算出された各円の径に応じて、複数、ここでは、２つのタービンブレード１０ａ及び１０ｂの判別を行う（ステップＳ９３）。ＣＰＵ３４ｃは、ステップＳ９２で算出された各円の径のうち、最も大きな径を有する円と、次に大きな径を有する円とを検出し、第１及び第２のタービンブレード１０ａ及び１０ｂを判定する。言い換えると、ＣＰＵ３４ｃは、曲率の最も小さい分割エッジと、次に小さい分割エッジとを検出して、第１及び第２のタービンブレード１０ａ及び１０ｂを判別する。このステップＳ９３の処理が、第１のタービンブレード１０ａ（第１の被写体）のエッジ（第１の特徴部）及び第２のタービンブレード１０ｂ（第２の被写体）のエッジ（第１の特徴部）を判別するブレード判別部（特徴判別部）を構成する。

例えば、図２２の円１０２が最も大きな径であり、円１０３が次に大きな径の場合、円１０２が関連付けられている分割エッジ及びこの分割エッジに直接あるいは間接的に接続されている分割エッジを第１のタービンブレード１０ａと判定し、円１０３が関連付けられている分割エッジ及びこの分割エッジに直接あるいは間接的に接続されている分割エッジを第２のタービンブレード１０ｂと判定する。なお、ステップＳ９３では、２つのタービンブレード１０ａ及び１０ｂの判別を行っているが、３つ以上のタービンブレードの判別を行うようにしてもよい。

次に、ＣＰＵ３４ｃは、ステップＳ９３で検出されたタービンブレード１０ａに関連する分割エッジと、タービンブレード１０ｂに関連する分割エッジとに互いに異なる色を付ける（ステップＳ９４）。このステップＳ９４の処理によって、ステップＳ９３で判別された第１のタービンブレード１０ａの後述するエッジ画像（第１の欠陥部を示す情報）と、第２のタービンブレード１０ｂの後述するエッジ画像（第１の欠陥部を示す情報）とを、互いに識別可能に表示することができる。

ＣＰＵ３４ｃは、タービンブレード１０ａに関連する分割エッジに第１の色を付け、タービンブレード１０ｂに関連する分割エッジに第２の色を付ける処理が行われる。なお、第１の色と第２の色は、例えば、赤とピンクのように、同系の色にする。動画の場合、あるフレームでは、円１０２の径が円１０３の径より大きいが、次のフレームでは、円１０３の径が円１０２の径より大きくなり、第１の色と第２の色とが頻繁に入れ替わることがある。第１の色と第２の色とを同系の色にすることで、欠け処理が行われているときに、第１の色と第２の色とが頻繁に入れ替わって場合でも、ユーザの視聴に負担がかかることを防ぐことができる。

次に、ＣＰＵ３４ｃは、ステップＳ９２において算出された各円の径と、RAM３４ａに記録された径の閾値とをそれぞれ比較し、径の閾値より大きな径を有する円を抽出する（ステップＳ９５）。このRAM３４ａに記録された径の閾値とは、径閾値バー５９ｂによって設定されている値である。

次に、ＣＰＵ３４ｃは、ステップＳ９５において抽出された、径の閾値より大きな径を有する円に関連付けられた分割エッジを、除去する（ステップＳ９６）。以下、このときのエッジ画像を、エッジ画像C１０４と記載する。図２３は、分割エッジ画像１００から所定の分割エッジが除去されたエッジ画像C１０４の例を示す図である。図２３に示すように、ステップＳ９６の処理により、大きな径を有する円、例えば、円１０２及び１０３に関連付けられた分割エッジが除去、即ち、タービンブレード１０ａ及び１０ｂの欠けていない箇所のエッジが除去され、欠け部９１ａ及び９１ｂのエッジ１０５及び１０６のエッジ画像（第１の欠陥部を示す情報）のみがＣＰＵ３４ｃの欠陥検出部としての処理によって検出されることになる。

最後に、ＣＰＵ３４ｃが、ステップＳ９６で作成されたエッジ画像C１０４（第１の欠陥部を示す情報）をライブ映像ウィンドウ５１の内視鏡画像に重畳表示するための処理を行い（ステップＳ９７）、処理を終了する。このステップＳ９７の処理が、ステップＳ９６で検出された欠け部９１ａ及び９１ｂのエッジ１０５及び１０６のエッジ画像を、ステップＳ９１で読み出された画像データと共に表示する表示部を構成する。図２４には、エッジ画像C１０４を内視鏡映像に重畳表示した例を示す図である。図２４に示すように、ＣＰＵ３４ｃは、内視鏡映像、即ち、ステップＳ９１で読み出されたフレーム画像にエッジ画像C１０４を重畳表示する際、強調表示できるように、エッジ画像C１０４を太くする処理を行う。

このような欠け処理によれば、複数のタービンブレード１０、ここでは、第１のタービンブレード１０ａ上における欠け部９１ａと、第２のタービンブレード１０ｂ上における欠け部９１ｂとに異なる色が付けられるため、ユーザは、複数のタービンブレード１０ａ及び１０ｂ上における欠け部９１ａ及び９１ｂを容易に認識することができる。

次に、はがれ検出処理について説明する。図２５は、はがれ検出処理により得られたエッジ画像が内視鏡映像に重畳表示された例を示す図である。

検査アルゴリズムが「はがれ検出」の場合は、ステップＳ７３ではがれ検出処理が実行される。このはがれ検出処理では、欠け検出処理のエッジ閾値より小さい第１のエッジ閾値（第２の条件）を設定し、図１２のフローチャートと同様の処理を行う。これにより、弱いエッジ（第２の特徴部）を検出し、はがれ部９２（第２の欠陥部）を検出することができる。

ただし、この場合、１枚の内視鏡画像に欠け部９１ａ、９１ｂ及びはがれ部９２が存在する場合、欠け部９１ａ及び９１ｂのエッジ画像も検出してしまう。そのため、はがれ部９２のエッジ画像（第２の欠陥部を示す情報）のみ重畳表示する場合、第１のエッジ閾値より大きい第２のエッジ閾値を設け、第２のエッジ閾値により検出された欠け部９１ａ及び９１ｂのような強いエッジを検出しないようにする。そして、検出されたはがれ部９２のエッジ１０７のエッジ画像のみを内視鏡映像に重畳表示するようにすればよい。

また、図２５は、タービンブレード１０ａのみにはがれ部９２が存在する例であるが、タービンブレード１０ｂにもはがれ部が存在する場合、上述したステップＳ９３の処理により、タービンブレード１０ｂのはがれ部のエッジ画像も検出することができる。また、ステップＳ９４の処理により、タービンブレード１０ａのはがれ部９２のエッジ画像と、タービンブレード１０ｂのはがれ部のエッジ画像とを互いに異なる色を付けることができる。

次に、欠け及びはがれ検出処理について説明する。図２６は、欠け及びはがれ検出処理により得られたエッジ画像が内視鏡映像に重畳表示された例を示す図である。

検査アルゴリズムが「欠け及びはがれ検出」の場合は、ステップＳ７４で欠け及びはがれ検出処理が実行される。この欠け及びはがれ検出処理では、はがれ検出処理と同様に、欠け検出処理のエッジ閾値より小さい第１のエッジ閾値を設定し、図１２のフローチャートと同様の処理を行う。これにより、欠け部９１ａ及び９１ｂのような強いエッジに加え、はがれ部９２のような弱いエッジも検出することができる。この結果、複数のタービンブレード１０ａ及び１０ｂに存在する複数の欠陥を同時に表示することができる。

なお、はがれ検出処理と同様に第１のエッジ閾値より大きい第２のエッジ閾値を設け、第２のエッジ閾値で検出されたエッジ画像に、第１のエッジ閾値で検出されたエッジ画像とは異なる所定の色を付けるようにしてもよい。この結果、欠け部９１ａのエッジ１０５のエッジ画像と、はがれ部９２のエッジ１０７のエッジ画像とが異なる色になるため、ユーザは、タービンブレード１０ａに存在する複数の欠陥が、どのような種類の欠陥、即ち、欠けまたははがれであるかを容易に認識することができる。

以上のように、本実施の形態の内視鏡装置３によれば、ブレード上の欠陥の有無、量及び大きさを簡単に認識できるとともに、複数のブレード上に存在する複数の欠陥を簡単に認識することができる。
（変形例）

上述した実施の形態によるブレード検査システムの構成の変形例として、図２７又は図２８のような構成としてもよい。図２７及び図２８は、本実施の形態の変形例に係るブレード検査システムの構成の例を示す図である。図２７に示すように、本変形例では、内視鏡装置３にビデオ端子ケーブル４およびビデオキャプチャカード５が接続されており、これによって、内視鏡装置３が取り込んだ映像をＰＣ６にも取り込ませることが可能となっている。ＰＣ６は、図２７ではノート型ＰＣとして描かれているが、デスクトップ型のＰＣ等でもよい。ＰＣ６には、タービンブレード１０を所望の角度で撮像した画像を記録するため及び複数のタービンブレード１０の欠陥をリアルタイムに検出し、検出した欠陥を強調表示するための欠陥検査ソフトが記憶されている。欠陥検査ソフトの動作は上述した実施の形態と同様である。

さらに、図２７では、ＰＣ６への映像の取り込みにビデオ端子ケーブル４およびビデオキャプチャカード５を用いているが、図２８に示すようにＬＡＮケーブル７を用いてもよい。内視鏡装置３は、取り込まれた映像をＬＡＮネットワーク上に展開することのできるＬＡＮＩ／Ｆ３４ｄを備えている。そして、ＬＡＮケーブル７を通じて、ＰＣ６に映像を取りませることができる。

図２９は、ＰＣ６の構成の例を説明するためのブロック図である。ＰＣ６は、ＰＣ本体２４およびモニタ２５から構成されている。ＰＣ本体２４には、制御用コンピュータ３５が内蔵されている。制御用コンピュータ３５は、ＲＡＭ３５ａ、ＨＤＤ（ハードディスクドライブ）３５ｂ、ＣＰＵ３５ｃ、外部インターフェースとして、ＬＡＮ Ｉ／Ｆ３５ｄ、ＵＳＢ Ｉ／Ｆ３５ｅから構成されている。制御用コンピュータ３５はモニタ２５に接続されており、映像情報およびソフトウェアの画面等がモニタ２５に表示される。

ＲＡＭ３５ａは、ソフトウェア動作に必要な画像情報等のデータを一時記憶するために使用される。ＨＤＤ３５ｂには、内視鏡装置を制御するために一連のソフトウェアが記憶されており、欠陥検査ソフトもＨＤＤ３５ｂ内に記憶される。また、本変形例では、タービンブレード１０の画像を保存する保存用フォルダはＨＤＤ３５ｂ内に設定される。ＣＰＵ３５ｃは、ＨＤＤ３５ｂに記憶されているソフトウェアの命令コードに従って、ＲＡＭ３５ａに記憶されたデータを用いて各種制御のための演算等を実行する。

ＬＡＮ Ｉ／Ｆ３５ｄは、内視鏡装置３とＰＣ６とをＬＡＮケーブル７によって接続するためのインターフェースであり、内視鏡装置３からＬＡＮ出力された映像情報をＰＣ６に入力することができる。ＵＳＢ Ｉ／Ｆ３５ｅは、内視鏡装置３とＰＣ６とをビデオキャプチャカード５によって接続するためのインターフェースであり、内視鏡装置３からアナログビデオ出力された映像情報をＰＣ６に入力することができる。

本変形例によれば、上述した実施の形態と同様の効果を得ることができる。特に、内視鏡装置の性能がＰＣよりも劣っており、内視鏡装置の動作速度等が十分でない場合等に本変形例は有効である。

なお、本明細書における各フローチャート中の各ステップは、その性質に反しない限り、実行順序を変更し、複数同時に実行し、あるいは実行毎に異なった順序で実行してもよい。

本実施形態では検査装置として内視鏡装置が用いられているが、検査対象物の画像を用いて検査を行う各種の装置に適用することが可能である。

本発明は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を変えない範囲において、種々の変更、改変等が可能である。

１…ジェットエンジン、２…ターニングツール、３…内視鏡装置、４…ビデオ端子ケーブル、５…ビデオキャプチャカード、６…ＰＣ、７…ＬＡＮケーブル、１０…タービンブレード、２０…内視鏡挿入部、２１…内視鏡装置本体、２２…モニタ、２３…リモコン、２４…ＰＣ本体、２５…モニタ、３０ａ…撮像光学系、３０ｂ…撮像素子、３１…画像信号処理装置、３２…光源、３３…湾曲制御ユニット、３４，３５…制御用コンピュータ、５０…メインウィンドウ、５１…ライブ映像ウィンドウ、５２…撮影ボタン、５３…画像ファイル名フィールド、５４…キャプチャ開始ボタン、５５…動画ファイル名フィールド、５６…閲覧ボタン、５７…検査アルゴリズムボックス、５８…検査アルゴリズム選択ラジオボタン、５８ａ…なしラジオボタン、５８ｂ…欠け検出ラジオボタン、５８ｃ…はがれ検出ラジオボタン、５９…検査パラメータ調整バー、５９ａ…エッジ閾値バー、５９ｂ…径閾値バー、６０…処理画像保存ボックス、６１…×ボタン、７０ａ，７０ｂ，７０ｃ…閲覧ウィンドウ、７１…ファイル名リストボックス、７２…画像ウィンドウ、７３…欠陥検出チェックボタン、７４…再生ボタン、７５…停止ボタン、７６…×ボタン、７７ａ〜７７ｄ…サムネイル画像表示ウィンドウ、７８ａ〜７８ｄ…欠陥量表示バー、７９…スクロールバー、８０…スクロールボックス、８１…動画再生ウィンドウ、８２…欠陥時間表示バー。

Claims (14)

1. 複数の被写体を撮像して画像を得る検査装置であって、
   第１の条件に基づいて、前記画像から前記複数の被写体のうち少なくとも２つの被写体の第１の特徴部を検出する特徴検出部と、
   前記少なくとも２つの被写体の前記第１の特徴部に基づいて、第１の被写体の前記第１の特徴部と第２の被写体の前記第１の特徴部とを判別する特徴判別部と、
   前記第１の被写体の前記第１の特徴部、及び前記第２の被写体の前記第１の特徴部に基づいて、前記第１の被写体の第１の欠陥部、及び前記第２の被写体の第１の欠陥部を検出する欠陥検出部と、
   前記第１の被写体の第１の欠陥部を示す情報、及び前記第２の被写体の第１の欠陥部を示す情報を、前記画像と共に表示する表示部と、
   を有することを特徴とする検査装置。
2. 前記特徴検出部は、第２の条件に基づいて、前記画像から前記少なくとも２つの被写体の第２の特徴部を検出し、
   前記特徴判別部は、前記少なくとも２つの被写体の前記第２の特徴部に基づいて、前記第１の被写体の前記第２の特徴部と前記第２の被写体の前記第２の特徴部とを判別し、
   前記欠陥検出部は、前記第１の被写体の前記第２の特徴部、及び前記第２の被写体の前記第２の特徴部に基づいて、前記第１の被写体の第２の欠陥部、及び前記第２の被写体の第２の欠陥部を検出し、
   前記表示部は、前記第１の被写体の第２の欠陥部を示す情報、及び前記第２の被写体の第２の欠陥部を示す情報を、前記画像と共に表示することを特徴とする請求項１に記載の検査装置。
3. 前記表示部は、前記第１及び前記第２の被写体の前記第１の欠陥部を示す情報及び前記第１及び前記第２の被写体の前記第２の欠陥部を示す情報を、前記画像と共に表示することを特徴とする請求項２に記載の検査装置。
4. 前記第１及び前記第２の被写体の前記第１の欠陥部を示す情報は、前記画像が記録されるファイルとは異なるファイルに記録されることを特徴とする請求項１に記載の検査装置。
5. 前記第１及び前記第２の被写体の前記第２の欠陥部を示す情報は、前記画像が記録されるファイルとは異なるファイルに記録されることを特徴とする請求項２に記載の検査装置。
6. 前記第１の被写体の前記第１の欠陥部を示す情報と前記第２の被写体の前記第１の欠陥部を示す情報とを、互いに識別可能に表示することを特徴とする請求項１に記載の検査装置。
7. 前記第１の被写体の前記第２の欠陥部を示す情報と前記第２の被写体の前記第２の欠陥部を示す情報とを、互いに識別可能に表示することを特徴とする請求項２に記載の検査装置。
8. 複数の被写体を撮像して画像を得る検査装置を用いた欠陥検出方法であって、
   第１の条件に基づいて、前記画像前記複数の被写体のうち少なくとも２つの被写体の第１の特徴部を検出し、
   前記少なくとも２つの被写体の前記第１の特徴部に基づいて、第１の被写体の前記第１の特徴部と第２の被写体の前記第１の特徴部とを判別し、
   前記第１の被写体の前記第１の特徴部、及び前記第２の被写体の前記第１の特徴部に基づいて、前記第１の被写体の第１の欠陥部、及び前記第２の被写体の第１の欠陥部を検出し、
   前記第１の被写体の第１の欠陥部を示す情報、及び前記第２の被写体の第１の欠陥部を示す情報を、前記画像と共に表示することを特徴とする検査装置を用いた欠陥検出方法。
9. 第２の条件に基づいて、前記画像から前記少なくとも２つの被写体の第２の特徴部を検出し、
   前記少なくとも２つの被写体の前記第２の特徴部に基づいて、前記第１の被写体の前記第２の特徴部と前記第２の被写体の前記第２の特徴部とを判別し、
   前記第１の被写体の前記第２の特徴部、及び前記第２の被写体の前記第２の特徴部に基づいて、前記第１の被写体の第２の欠陥部、及び前記第２の被写体の第２の欠陥部を検出し、
   前記第１の被写体の第２の欠陥部を示す情報、及び前記第２の被写体の第２の欠陥部を示す情報を、前記画像と共に表示することを特徴とする請求項８に記載の検査装置を用いた欠陥検出方法。
10. 前記第１及び前記第２の被写体の前記第１の欠陥部を示す情報及び前記第１及び前記第２の被写体の前記第２の欠陥部を示す情報を、前記画像と共に表示することを特徴とする請求項９に記載の検査装置を用いた欠陥検出方法。
11. 前記第１及び前記第２の被写体の前記第１の欠陥部を示す情報は、前記画像が記録されるファイルとは異なるファイルに記録されることを特徴とする請求項８に記載の検査装置を用いた欠陥検出方法。
12. 前記第１及び前記第２の被写体の前記第２の欠陥部を示す情報は、前記画像が記録されるファイルとは異なるファイルに記録されることを特徴とする請求項９に記載の検査装置を用いた欠陥検出方法。
13. 前記第１の被写体の前記第１の欠陥部を示す情報と前記第２の被写体の前記第１の欠陥部を示す情報とを、互いに識別可能に表示することを特徴とする請求項８に記載の検査装置を用いた欠陥検出方法。
14. 前記第１の被写体の前記第２の欠陥部を示す情報と前記第２の被写体の前記第２の欠陥部を示す情報とを、互いに識別可能に表示することを特徴とする請求項９に記載の検査装置を用いた欠陥検出方法。

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