JP2021101158A - 検査装置および検査方法 - Google Patents

Abstract

【課題】検査員の負担を軽減し、検査工数を低減することのできる検査装置を提供することにある。【解決手段】検査装置は、検査対象物の動画を撮影する撮影部と、画像処理部とを有し、画像処理部は、動画から複数フレームを取得する複数フレーム取得部と、複数フレーム間の画像の相関演算により同一領域を同定する領域同定部と、同一領域から欠陥候補を特定し注目箇所とする候補特定部とを有する。【選択図】 図１Ａ

Description

本発明は、検査装置および検査方法に関し、特に、検査対象物の画像を取得して検査を行うのに適した検査装置および検査方法に関する。

原子力発電設備では、高い安全性が求められており、定期的に十分な検査を実施しなければならない。検査対象物としては、例えば、原子炉圧力容器や、容器内にあるシュラウド、炉心支持板、燃料集合体等の構造物について検査が行われる。特に、構造物を構成する部品同士が接合されている溶接部に対しては、特に厳しい検査が行われる。

このような検査について特許文献１に記載の技術が知られている。特許文献１の遠隔目視検査装置は、「移動しながら検査対象の表面の映像を撮影する撮像部３０と、映像を構成する少なくとも２つの画像データの特徴量の差に基づいて、撮像部３０の位置及び姿勢の変化量である移動量を計算する移動量計算部１１と、移動量の履歴を格納する移動量メモリ１２と、移動量の履歴に基づいて、検査員にとって目視検査に好適な撮像部３０の位置及び姿勢の好適位置を推定する位置推定部１３と、好適位置に基づいて画像データに幾何変換を施すことにより、好適位置に対応する処理画像データを生成する画像変換部１４と、を備える。」と記載されている。

特許文献１には、このような構成により、「目視検査に必要な視点から撮影した映像を得、撮像装置が撮影した映像の手振れ感を除去し、及び高解像度画像を用いて映像を表示装置にリアルタイムに映し出すための、遠隔目視検査装置を提供する。」と説明されている。

特開2012−58131

原子力発電設備の検査方法の一つとして、光学カメラを用いて検査対象物の表面を撮影して得た動画を目視で検査する方法がある。この目視検査では、カメラを対象物に近づけて撮影する。カメラからはカラーまたはグレースケールの動画を取得する。取得した動画をディスプレイに表示して、検査員が目視で検査する。また、取得した動画を後で確認できるように記録している。また、撮影箇所を移動できるように、離れた場所から検査員が手動でカメラを操作できる機構を備えている。この方法によって検査対象物にある欠陥を検査員が見つけるのである。

検査は、ガンマ線などの放射線が多い環境で行われる場合がある。この場合には、放射線ノイズが画像に重畳する。また、放射線のため、カメラ内の電子回路が損傷し、その機能を徐々に喪失する。近年の微細化された半導体ほど損傷に弱いため、高分解能なカメラ素子や広ダイナミックレンジなカメラ素子、大量の画像信号を高速に伝送するために必要な集積回路は、ほとんど使用できない。放射線に対する耐久性を優先するには、電子回路をあまり使わないカメラを採用することとなり、低分解能で狭ダイナミックレンジなものとなっている。また、原子炉内は立体的で複雑な構造であるため、カメラを移動できる領域が限られている。前述のように手動でカメラを操作していることと相まって作業性が低く、効率の悪いものとなっている。

従って検査動画は視認性が悪く、検査作業は検査員への負担が大きく、多大な検査工数がかかるという課題がある。

特許文献１に記載されている方法は、検査画像に幾何変換や高解像処理を施し、ぶれを除去し高解像度化した画像を提供している。しかしながら、ぶれを除去し高解像度化された画像を提供しても、欠陥を見つけるのは検査員であり、依然として検査員の負担は大きい。

本発明の目的は、検査員の負担を軽減し、検査工数を低減することのできる検査装置を提供することにある。

本発明の好ましい一例としては、検査対象物の動画を撮影する撮影部と、
画像処理部を有し、前記画像処理部は、前記動画から複数フレームを取得する複数フレーム取得部と、前記複数フレーム間の画像の相関演算により同一領域を同定する領域同定部と、前記同一領域から欠陥候補を特定し注目箇所とする候補特定部とを有する検査装置である。

本発明によれば、検査員の負担を軽減し、検査工数を低減することができる。

実施例１の機能ブロックを示す図である。 検査対象と撮影部を説明する図である。 動画保存部を説明する図である。 複数フレーム取得部を説明する図である。 領域同定部を説明する図である。 候補特定部を説明する図である。 注目箇所保存部を説明する図である。 表示部の表示例を示す図である。 実施例２の機能ブロックを示す図 対応フレーム取得部を説明する図である。 領域同定部を説明する図である。 候補特定部を説明する図である。 実施例３の機能ブロックを示す図である。 学習保存部を説明する図である。 既知対象フレームデータを説明する図である。 表示部の表示例を示す図である。 実施例４の機能ブロックを示す図である。 実施例５の検査対象、撮影部を示す図である。

以下に、実施例を、図を用いて説明する。

図１Ａは、実施例１の原子炉目視検査装置の機能ブロックとそのブロック間の処理の流れを示す図である。原子炉目視検査装置は、撮影部２で検査対象１の動画を取得し、動画保存部３で動画を保存し、画像処理部４で動画を処理し、表示部５に処理した動画を表示する。

図１Ｂは、検査対象１と撮影部２を説明する図である。検査対象１は原子炉内の構造物であって、例えば、構造物を構成する部品同士が接合されている溶接部１１を含んだ領域である。図１Ｂでは、検査対象１には重大な欠陥であるひび１２が存在する。

撮影部２は動画を撮影するカメラ部２１と、検査対象を照らす照明部２２から構成される。カメラ部２１は、撮影管、ＣＣＤ、ＣＭＯＳなどを内蔵したカメラを用いることができる。また、カメラ部２１は、カラー動画またはグレースケール動画を撮影することができる。

動画は、例えば、30フレーム/秒の周期のフレーム画像が連なったものである。照明部２２はハロゲンランプやＬＥＤランプなどを使用した照明を用いることができる。また、照明部２２は必要に応じて独立に明滅できる複数のランプで構成されることもできる。撮影された動画は動画保存部３と、画像処理部４に伝送される。それぞれの伝送時には、有線手段や、無線手段によって伝送されることができる。

図１Ｃは、動画保存部３を説明する図である。動画保存部３は、撮影された炉内の位置１３０と撮影された日時１３１とともに伝送された動画１３２を保存する。

画像処理部４は、撮影部２から、または動画保存部３から動画を取得し、所定の処理を行い、処理結果を表示部５に伝送する。画像処理部４は、動画内の注目箇所を特定する注目箇所特定部４１と、注目箇所の原子炉内位置とフレーム内位置を保存する注目箇所保存部４２とから構成される。画像処理部が、撮影部２から、動画保存部３を介さず直接に動画を取得する場合には、動画保存部３は不要にできる。

画像処理部は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）などのプロセッサーやメモリを備え、各処理部を実現させるためのプログラムをＣＰＵが実行するようにしてもよいし、ハードウエアで少なくとも画像処理部の一部を構成してもよい。画像処理部の処理内容を記述したプログラムは、プロセッサーで読み取り可能な記録媒体に記録しておくことができる。プロセッサーで読み取り可能な記録媒体としては、例えば、磁気記録装置、光ディスク、光磁気記録媒体、半導体メモリ等のような記録媒体がある。

注目箇所特定部４１は、前記動画から複数フレームを取得する複数フレーム取得部４１１と、前記複数フレーム間の画像相関演算により同一領域を同定する領域同定部４１２と、前記同一領域からひび候補を特定し注目箇所とする候補特定部４１３から構成される。

図１Ｄは、複数フレーム取得部４１１を説明する図である。複数フレーム取得部４１１は、取得した動画の中から、異なる撮影状態の複数のフレームを選択して取得する。異なる撮影状態としては、例えば、撮影中にカメラ部２１の位置・姿勢が変化することによって、映り込んでいる検査対象１の向きや場所等がずれている状態であることが好ましい。

また、撮影中に照明部２２を構成するランプが明滅することによって、検査対象１の照らされている明るさや場所が変わっている状態であることも好ましい。図１Ｂに示すように、カメラ部が前の位置・姿勢２１１から後の位置・姿勢２１２に変化し、映り込んでいる検査対象１の場所が、前の場所２１３から後の場所２１４にずれている。図１Ｄに示すように、複数フレーム取得部４１１は、前の場所２１３に対応する前のフレーム４４１と、後の場所２１４に対応する後のフレーム４４２を取得している。

図１Ｅは、領域同定部４１２を説明する図である。領域同定部４１２は、取得されたフレーム同士の同一領域４４５を同定する。例えば、前のフレーム４４１と後のフレーム４４２の相対位置をずらしながら画像相関演算を行い、相関値が最大となる相対位置で、前のフレーム４４１と後のフレーム４４２が重なり合う領域を同一領域とするのが好ましい。例えばケーブルに吊るされたカメラは同じ位置を撮影しにくいため、領域同定部４１２が検査対象の領域を同定することで定点での検査を可能にできる。

この際、カメラの位置・姿勢の変化によって、前のフレーム４４１と後のフレーム４４２との間にはひずみが生じている場合がある。そこで、後のフレーム４４２に合わせて前のフレーム４４１に幾何変換を施すことも好ましい。これにより、前のフレーム４４１の同一領域４４３と後のフレームの同一領域４４４が同定される。

図１Ｆは、候補特定部４１３を説明する図である。候補特定部４１３は、前のフレームの同一領域４４３と後のフレームの同一領域４４４との画像から、所定の処理によりひび候補４４６を特定する。実施例３の学習、推論によりひびであると特定してもよいし、その他、ひびを特定する一般的な画像処理を使うことで、欠陥としてのひびを特定することができる。

図１Ｇは、注目箇所保存部４２を説明する図である。注目箇所保存部４２はひび候補４４６の原子炉内位置（高さ１４０、方位１４１）とフレーム内位置（ｘ座標１４２、ｙ座標１４３）と撮影された日時１４４を保存する。

図１Ｈは、表示部５の表示例を示す図である。表示部５は、動画表示部５１と位置表示部５２から構成される。動画表示部５１には伝送された動画が表示される。また、ひび候補４４６のフレーム内位置に相当する箇所にひび指示５３を表示する。

例えば、図１Ｈでは、ひび候補４４６を囲む点線としてひび指示５３を表示している。位置表示部５２には、ひび候補４４６の位置情報を表示する。例えば、図１Ｈではひび候補４４６の原子炉内位置（高さ１４０、方位１４１）とフレーム内位置（ｘ座標１４２、ｙ座標１４３）及び撮影日時１４４を表示している。

実施例1によれば、検査画像に対して目視検査を行う際に、欠陥候補を高速かつ高精度に提示する。画面内の注目箇所、注目タイミングが限定されるため、検査員の負担を軽減し、検査工数を低減することが可能となる。

図２Ａは、実施例２における原子炉目視検査装置の機能ブロックとそのブロック間の処理の流れを示す図である。原子炉目視検査装置は、撮影部２で検査対象１の動画を取得し、動画保存部３で動画を保存し、画像処理部４で動画を処理し、表示部５に処理した動画を表示する。

検査対象１は原子炉内の構造物であって、例えば、構造物を構成する部品同士が接合されている溶接部１１を含んだ領域である。図では、検査対象１には周囲と異なる表面状態の特異箇所が存在する。

撮影部２と動画保存部３の構成や動作は実施例１で記載した内容と同様である。

画像処理部４の構成や動作は実施例１で記載した内容と基本的に同様であるが、一部で異なっており、その詳細を以下に記載する。

注目箇所特定部４１は、予め保存された注目箇所の位置を参照し前記動画から対応するフレームを取得する対応フレーム取得部４１４と、複数フレーム間の画像相関演算により同一領域を同定する領域同定部４１２と、同一領域を注目箇所とする候補特定部４１３から構成される。

図２Ｂは、対応フレーム取得部４１４を説明する図である。対応フレーム取得部４１４は、前回の検査時に注目箇所保存部４２に予め保存された注目箇所の位置情報を参照し、今回の動画の炉内位置と合致する場合は、動画保存部３に保存されている動画中の対応する位置の前回検査のフレーム４４７と、今回検査のフレーム４４８を取得する。

図２Ｃは、領域同定部４１２を説明する図である。領域同定部４１２は、取得されたフレーム同士の同一領域４４５を同定する。例えば、図２Ｂに示されるように前回検査のフレーム４４７内の前回検査の注目箇所４４９をテンプレートとし、今回検査のフレーム４４８との相対位置をずらしながら画像相関演算を行い、相関値が最大となる相対位置で、前回検査の注目箇所４４９と重なり合う領域を同一領域とするのが好ましい。

この際、カメラの位置・姿勢の変化によって、前回検査のフレーム４４７と今回検査のフレーム４４８との間にはひずみが生じている場合がある。そこで、今回検査のフレーム４４８に合わせて前回検査のフレーム４４７に幾何変換を施すことも好ましい。これにより、前回検査のフレーム４４７の同一領域４４９と今回検査のフレームの同一領域４５０が同定される。

図２Ｄは、候補特定部を説明する図である。候補特定部４１３は、今回検査のフレームの同一領域４５０を同一候補４５１として特定する。

注目箇所保存部４２は、図１Ｇに示すように同一候補４５１の原子炉内位置（高さ１４０、方位１４１）とフレーム内位置（ｘ座標１４２、ｙ座標１４３）と撮影された日時１４４を保存する。

表示部５は、図１Ｈと同様に、動画表示部５１と位置表示部５２から構成される。動画表示部５１には伝送された動画が表示される。また、注目箇所のフレーム内位置に相当する箇所に注目箇所指示を表示する。位置表示部５２には、注目箇所の位置情報を表示する。例えば、注目箇所の原子炉内位置とフレーム内位置及び撮影日時１４４を表示するようにしてよい。

本実施例２によれば、検査画像に対して目視検査を行う際に、過去の検査で欠陥候補があり、注目箇所としたところと同一の箇所を高速かつ高精度に提示する。画面内の注目箇所、注目タイミングが限定されるため、過去の検査での欠陥候補の再確認を容易にし、検査員の負担を軽減し、検査工数を低減することが可能となる。

図３Ａは、実施例３の原子炉目視検査装置の機能ブロックとそのブロック間の処理の流れを示す図である。原子炉目視検査装置は、撮影部２で検査対象１の動画を取得し、動画保存部３で動画を保存し、画像処理部４で動画を処理し、表示部５に処理した動画を表示するという構成や動作は、実施例１で記載した内容と基本的に同様であるが、追加部分に関して、その詳細を以下に記載する。

図３Ａは、実施例３の画像処理部４、表示部５を示している。検査対象１、撮影部２、動画保存部３は実施例１で記載した内容と同様であるため、図３Ａでは省略している。

検査で得られた動画から前のフレームの同一領域４４３と後のフレームの同一領域４４４を取得する手順は実施例１と同様である。その後、ひび候補４４６を特定するための所定の処理について、以下に記載する。

候補特定部４１３は、ひびの正否がわかっている既知対象について取得した、状態の異なる複数フレームについて学習し学習結果を出力する学習部４１５と、学習結果をラベルとともに保存する学習保存部４１６と、検査対象について取得した状態の異なる複数フレームについて選択されたラベルに対応する学習結果を参照してひび候補を推論する推論部４１７と、ひび候補の確度を算出する確度算出部４１８から構成される。

表示部５は、学習結果のラベルを学習保存部４１６に入力可能なラベル入力部５５と、保存された学習結果のラベルを学習保存部４１６に選択して入力可能なラベル選択部５６と、ひび候補の正否を既知対象フレームデータ４５５に入力可能な正否入力部５７を有し、ひび候補の確度を表示する。

学習部４１５は、ひびの正否がわかっている既知対象について取得した、状態の異なる複数フレームから成る既知対象フレームデータ４５５を保持している。ひびの正否については、例えば、過去の検査でひびか否かがわかっている検査対象、または、人工的にひびを付加した試験片を対象として用いることが好ましい。

異なる撮影状態としては、実施例１で記載した状態であることが好ましい。学習には、例えば、フレームデータの画素値から算出した特徴量と、ひびの正否を入力とした、Deep Neural Network やSupport Vector Machine等の機械学習を用いることが好ましい。

図３Ｂは、学習保存部４１６を説明する図である。学習保存部４１６は、学習が行われる度に、得られた学習結果１５１をラベル１５０とともに保存する。この学習結果は、例えば、Deep Neural Networkで得られる学習モデルや、Support Vector Machineで得られる分類器等である。図３Ｂでは、学習結果Ａ、学習結果Ｂ、学習結果Ｃが保存されている例を示している。

推論部４１７は、検査で得られた動画から取得した、状態の異なる複数フレームについて選択されたラベルに対応する学習結果を、学習保存部４１６に保存された学習結果から選択し、これを参照して推論しひび候補４４６を特定する。この推論には、例えば、前述の学習モデルを参照して推論するDeep Neural Networkや、分類器を参照して推論するSupport Vector Machine等を用いることが好ましい。

確度算出部４１８は、推論部４１７の推論結果に基づいて、ひび候補４４６がひびである確度を算出する。例えば、推論にDeep Neural NetworkやSupport Vector Machine等を用いてひび候補を特定した場合には、推論部４１７は推論結果として、ひび候補がひびである確率も算出できるため、これをひび候補の確度として用いることが好ましい。

図３Ｄは、表示部５の表示例を示す図である。表示部５は、確度算出部４１８で算出されたひび候補の確度を確度表示５１３として表示する。図３Ｄでは、動画表示部５１に確度表示５１３として確度80%と表示している例を示している。

ラベル入力部５５は、学習が行われる度に、得られた学習結果とともに、保存するための初期のラベルを入力可能となっている。図３Ｄでは、Ｃというラベルが入力され、このラベルとともに学習結果Ｃが保存される例を示している。

ラベル選択部５６は、推論が行われる際に、参照する学習結果を選択するためのラベルを選択可能となっている。図３Ｄでは、Ａというラベルが選択され、このラベルに対応する学習結果Ａが参照される例を示している。

正否入力部５７は、推論が行われた際に、特定されたひび候補がひびであるか否かを入力可能となっている。図３Ｄでは、ひび候補は正しいと入力された例を示している。ひびの正否が入力された場合は、ひびの正否がわかっている既知対象として学習部４１５の既知対象フレームデータ４５５に追加される。

表示部５のラベル入力部５５、ラベル選択部５６、正否入力部５７から、ユーザからラベルや正否が入力される。

図３Ｃは、既知対象フレームデータ４５５の構成を示す図である。既知対象フレームデータ４５５には、ラベル１６０に対応して学習結果１６１と正否入力部５７から入力された正否のデータ１６２が保持される。

実施例３によれば、検査画像に対して目視検査を行う際に、ひびの正否がわかっている既知対象データを追加して学習を繰り返すことにより、欠陥候補を高速かつ高精度に提示する性能を継続的に向上させ、検査員の負担をより軽減し、検査工数を更に低減することが可能となる。

図４は、実施例４の原子炉目視検査装置の機能ブロックとそのブロック間の処理の流れを示す図である。実施例４の原子炉目視検査装置は、撮影部２で検査対象１の動画を取得し、動画保存部３で動画を保存し、画像処理部４で動画を処理し、表示部５に処理した動画を表示するという構成や動作は、実施例１乃至３で記載した内容と基本的に同様であるが、異なっている部分があり、その詳細を以下に記載する。

図４は、実施例４の画像処理部４、表示部５を示している。検査対象１、撮影部２、動画保存部３は実施例１で記載した内容と同様であるため、図では省略している。

画像処理部４は、注目箇所を選択的に高画質化する高画質化部４３を有し、表示部５は、注目箇所を選択的に高画質化した動画を表示する。

高画質化部４３は、候補特定部４１３で特定されたひび候補４４６及び同一候補４５１を含む注目箇所について、フレーム内の対応する領域を選択し、その領域に高画質化処理を施す。図では、ひび候補４４６に対応する領域を高画質化したひび候補高画質化画像４５６、同一候補４５１に対応する領域を高画質化した同一候補高画質化画像４５７の例を示している。高画質化処理としては、例えば、ソーベルフィルタを用いた画像処理や、Deep Neural Networkを用いた超解像処理などを施すことが好ましい。

表示部５は、動画表示部５１に動画を表示する際に、ひび候補４４６に対応する領域にひび候補高画質化画像４５６を上書き表示し、同一候補４５１に対応する領域に同一候補高画質化画像４５７を上書き表示する。

実施例４によれば、検査画像に対して目視検査を行う際に、欠陥候補や、過去の検査で欠陥候補があり、注目箇所としたところと同一の箇所を高速かつ高精度に提示できる。さらに注目箇所については選択的に高画質化して提示できる。画面内の注目箇所、注目タイミングが限定されるとともに、注目箇所が周囲に比べて際立って見せることができ、注目箇所の周囲の表面状態に惑わされることがなく、注目箇所を詳細に観察することが可能となる。このため、検査員の負担をより軽減し、検査工数を更に低減することが可能となる。

図５は、実施例５を説明する図である。実施例５の原子炉目視検査装置は、撮影部２で検査対象１の動画を取得し、動画保存部３で動画を保存し、画像処理部４で動画を処理し、表示部５に処理した動画を表示するという構成や動作は、実施例１乃至４で記載した内容と基本的に同様であるが、追加部分に関して、その詳細を以下に記載する。

図５は、実施例５の検査対象１、撮影部２を示す図である。動画保存部３、画像処理部４、表示部５は実施例１で記載した内容と同様であるため、図５では省略している。

検査対象１は原子炉の圧力容器１４の内部の構造物であって、構造物を構成する部品同士が接合されている溶接部１１を含んだ領域である。圧力容器１４は円筒型となっており、内部に円筒型のシュラウド１５、外部に柱状のジェットポンプ１６などの構造物がある。シュラウド１５の内部には、平面を格子状に区切る上部格子板１７などの構造物がある。

撮影部２を構成するカメラ部２１は、圧力容器１４の上から２本のケーブル２３で吊り下げられている。ケーブル２３の繰り出し量でカメラ部２１の上下方向の位置を調整可能であり、２本のケーブル２３のそれぞれを操作することカメラ部２１の水平方向の位置及び姿勢を調整可能である。照明部２２もケーブル２３で吊り下げられている。

目視検査時は前述の構造物の隙間にカメラ部２１を挿入して行われる。図５では、上部格子板１７の格子穴を通してシュラウド１５の内側下部にカメラ部２１を吊り下げた状態の例を示している。

実施例５によれば、検査画像に対して目視検査を行う際に、構造物の隙間を縫って撮影することができる。また、カメラ部２１の位置・姿勢を変化させ、異なる撮影状態を含む動画を撮影することができる。撮影した動画を用いて注目箇所の特定を高速かつ高精度に提示できる。このため、検査員の負担をより軽減し、検査工数を更に低減することが可能となる。

上記の実施例では、欠陥としては、ひびの例を中心に説明したが、劣化部分もしくは溶接部を欠陥とみなし、欠陥候補を特定するようにしてもよい。

上記の実施例では、原子力発電設備へ適用する場合について説明したが、それに限られるわけではなく、火力発電設備などの他の設備にも適用できる。

１…検査対象
２…撮影部
３…動画保存部
４…画像処理部
５…表示部

Claims (14)

1. 検査対象物の動画を撮影する撮影部と、
   画像処理部とを有し、
   前記画像処理部は、
   前記動画から複数フレームを取得する複数フレーム取得部と、
   前記複数フレーム間の画像の相関演算により同一領域を同定する領域同定部と、
   前記同一領域から欠陥候補を特定し注目箇所とする候補特定部とを有する検査装置。
2. 請求項１に記載の検査装置において、
   前記注目箇所の位置とフレーム内位置を保存する注目箇所保存部を有する検査装置。
3. 請求項１に記載の検査装置において、
   前記注目箇所を表示する表示部を有する検査装置。
4. 請求項１に記載の検査装置において、
   前記欠陥候補は、ひび、劣化部分、もしくは溶接部である検査装置。
5. 請求項１に記載の検査装置において、
   前記候補特定部は、
   状態の異なる前記複数フレームについて学習し学習結果を出力する学習部と、
   前記複数フレームについて選択されたラベルに対応した前記学習結果を参照し前記欠陥候補を推論する推論部と、
   前記欠陥候補の確度を算出する確度算出部とを有する検査装置。
6. 請求項５に記載の検査装置において、
   前記ラベルと前記学習結果を保存する学習保存部と、
   前記学習結果についての前記ラベルの入力を受付けるラベル入力部と、
   保存された前記学習結果の前記ラベルを選択する入力を受付けるラベル選択部を表示する表示部とを有する検査装置。
7. 請求項５に記載の検査装置において、
   前記欠陥候補の正否の入力を受付ける正否入力部を表示する表示部を有し、
   前記学習部は、
   前記ラベルと前記学習結果と前記正否を含む既知対象フレームデータを保持する検査装置。
8. 請求項１に記載の検査装置において、
   前記注目箇所を高画質化する高画質化部と、
   前記注目箇所を高画質化した前記動画を表示する表示部とを有する検査装置。
9. 請求項１に記載の検査装置において、
   上部格子板を有する原子炉圧力容器の内部であって、
   前記撮影部のカメラと照明部が、
   位置を調節可能なケーブルに吊り下げられている検査装置。
10. 請求項１に記載の検査装置において、
    前記動画を保存する動画保存部を有する検査装置。
11. 検査対象物の動画を撮影する撮影部と、
    画像処理部とを有し、
    前記画像処理部は、
    保存された注目箇所の位置を参照し前記動画から対応するフレームを取得する対応フレーム取得部と、
    複数フレーム間の画像の相関演算により同一領域を同定する領域同定部と、
    前記同一領域を注目箇所とする候補特定部とを有する検査装置。
12. 検査対象物の動画を撮影し、
    前記動画から複数フレームを取得し、
    前記複数フレーム間の画像の相関演算により同一領域を同定し、
    前記同一領域から欠陥候補を特定し注目箇所とする検査方法。
13. 請求項１２に記載の検査方法をプロセッサーに実行させるためのプログラム。
14. 請求項１または請求項１１の前記画像処理部の各部としてプロセッサーに実行させるためのプログラム。

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