JP2737797B2 - 欠陥自動判別方法 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 （産業上の利用分野） 本発明は透光可能なゴム、プラスチック等の被観察物
の欠陥、例えば、ゴム、プラスチック絶縁ケーブルの絶
縁層の欠陥を自動的に検出し、検出された欠陥の種類を
自動的に判別できるようにした欠陥自動判別方法に関す
るものである。

（従来の技術） 各種製品の欠陥はその製品の特性に大きな影響を与
え、商品価値を大きく左右する。例えば、ゴム、プラス
チック絶縁ケーブルの場合、その絶縁層に混入した異物
は同ケーブルの絶縁破壊特性に大きな影響を与える。

この場合、欠陥（異物）の種類、数、大きさを把握す
ることは、当該ケーブルの絶縁破壊特性を的確に把握
し、同ケーブルの品質を保証する上で重要なことであ
る。

ゴム、プラスチック絶縁ケーブルの場合、絶縁層への
異物の混入は製造技術の改良等により大幅に低減されて
きたが、反面において品質保証の点からミクロに、より
多くの試料を観察することが必要となってきた。特に、
ゴム、プラスチック絶縁ケーブルが超高圧用電力ケーブ
ルとして使用される場合は、絶縁層中に混入している極
めて微小な異物であっても同電力ケーブルの絶縁破壊特
性に影響を与える。そのため高倍率の顕微鏡観察によら
なければ検出困難なほど微小な異物であっても、その異
物の種類、数、大きさを把握する必要がある。

この場合、金属などの異物はゴム、プラスチック絶縁
ケーブルの絶縁特性に特に損ない易いため、同ケーブル
の絶縁層に混入している異物を検出するときは、まず異
物の種類を判別し、その後に異物の種類別に数、大きさ
を観察することが通例となっている。

従来、ゴム、プラスチック絶縁ケーブルの絶縁層の異
物観察は次のような方法で行なっていた。

ゴム、プラスチック絶縁ケーブルの絶縁層から適当な
寸法、例えば厚さ0.05mm〜2mm、のゴム、プラスチック
片を切り出してサンプルとし、同サンプルに含まれる混
入異物の種類、数、大きさを顕微鏡により拡大して目視
観察する。この観察は次の３段階に分けて行なわれてい
た。

．サンプルの中の異物を探す・・・検出。

．検出された異物の色、形の特徴から異物の種類を判
別する・・・識別。

．検出された異物の長さ、大きさ、幅を計る・・・計
測。

異物の種類はゴム、プラスチック絶縁ケーブルの場合
は、通常、アンバー、クロ異物、ボイドの３種類に分類
されている。ここで、金属等の異物はクロ異物の一つと
し分類される。

これらの異物を顕微鏡により拡大して透過光にて観察
した場合、その異物の観測画像は焦点方向の観察深度、
即ち観察深度が異物に合った場合（Just）、観察深度が
異物の手前の場合（浅い:Under）、観察深度が異物の奥
の場合（深い:Over）により次の表１のようになる。

即ち、クロ異物は観察深度が合うと黒色、深いとき及
び浅いときはぼやけた黒色に観察される。

アンバーは観察深度が合うと全体が白っぽくなって異
物の周囲の樹脂の色と余り変わらず周囲と区別がつきに
くく、深いときは周囲の輪郭が黒色で内部が白色、浅い
ときは黒色に観察される。ボイドは観察深度が合うと周
囲の輪郭が黒色で内部が白色、深いとき及び浅いときは
黒色に観察される。

しかし前記欠陥観察は顕微鏡を通して目視により行な
われてきたので、精度に若干の問題があり、また多くの
労力と時間を必要とした。

そこで、最近、他の分野で使用されている異物自動観
察装置をゴム、プラスチック絶縁ケーブルの絶縁層にお
ける異物の自動観察に応用することが試みられている。
これはゴム、プラスチック絶縁ケーブルの絶縁層より0.
05mm〜2mmの厚さに切り出したサンプルを透過した光の
輝度（透過光輝度）のうち、第13図ａのように予め設定
されているきい値Ｘより暗い輝度だけを同図ｂのように
異物として検出するようにしたり、逆に同しきい値Ｘよ
り明るい輝度だけを異物として検出するようにしたもの
である。

（発明が解決しようとする課題） しかし従来の自動検出方法では次のような問題があっ
た。

．透過光輝度がしきい値Ｘより明るいか暗いかにより
異物を検出するので、観察深度の合っていないボイド及
び観察深度の浅いアンバーが黒色に観察され、クロ異物
も黒色に観察されるため、観察深度の合っていないボイ
ド及び同深度の浅いアンバーとクロ異物との区別がつか
ず、３種類の異物の判別が不可能であった。従って顕微
鏡を通して人間の目で観察する場合のように、異物の種
類を判別した上で異物の数、大きさを観察することは困
難であった。

．サンプルの表面に傷がある場合、ある暗さ以上の透
過光輝度を全て取り上げると、その傷によって生じるノ
イズもサンプルの表面の近くにあるクロ異物も共に黒色
に観察されるため、両者を判別しにくい。

．サンプルに厚さむらがある場合、ある明るさ以上の
透過光輝度を全て取り上げると、厚さの薄い部分（明る
い部分）が白っぽくなるため、その白と観察深度が合っ
たときのアンバー（全体が白っぽい）と判別しにくい。

（発明の目的） 本発明の目的は被観察物中の欠陥を検出し、検出され
た異物の種類、例えばクロ異物、アンバー、ボイド等の
種類を判別し、更に異物の数、大きさをも計測できるよ
うにした欠陥自動判別方法を提供することにある。

（問題点を解決するための手段） 本発明のうち請求項第１の欠陥移動判別方法は第４図
のような被観察物１に、第１図のように光０を透過させ
て同被観察物１中の欠陥Ｐを検出し、被観察物１と光電
変換器３とを相対的に移動させて欠陥Ｐに対する焦点方
向の観察深度を変え、同観察深度が欠陥Ｐに合った場
合、同欠陥Ｐより浅い場合、同欠陥Ｐより深い場合の夫
々における透過光輝度を、光学レンズ２により拡大結像
された位置に設置されている光電変換器（例えばCCDカ
メラ）３により電気信号に変換し、同電気信号のうち予
め設定されている電気信号強度の範囲Ｙの外にある部分
ａ、ｂを欠陥信号ｃ、ｄとして取り出し、（二値化処理
し）、取り出された欠陥信号ｃ、ｄのパターン（黒色か
白色か）を予め検出さている各種欠陥の二値化処理され
ている欠陥パターン（例えば表１の画像パターン）と比
較して、欠陥の種類を判別するようにしたことを特徴と
するものである。

なお、前記の二値化処理とは、画像処理する場合に必
要とする部分だけを取り出し、不要部分を除去する処理
方法をいう。

また、第１図における電気信号強度の範囲Ｙは、被観
察物１における異物と他の部分とを判別できる値に設定
されている。即ち、電気信号強度の範囲Ｙのうち、下方
のしきい値Y_Lは画像処理したときに黒くなるクロ異物
と、被観察物１における他の暗い部分とを識別できる電
気信号レベルに設定されており、前記範囲Ｙのうち上方
のしきい値Y_Hは画像処理したときに白くなるアンバー
（観察深度が欠陥に合ったとき及び同深度が欠陥より深
いとき）及びボイド（観察深度が欠陥に合ったとき）
と、被測定物１における他の明るい部分とを識別する電
気信号レベルに設定されている。これにより電気信号の
うち両しきい値Y_L、Y_Hの範囲外の部分は異物によるもの
であると判別できるようにしてある。

本発明のうち請求項第２の欠陥自動判別方法は、請求
項第１の欠陥自動判別方法において、第２図の光電変換
器（例えばCCDカメラ）３により得られた電気信号を同
図の微分回路４により同図の微分電気信号に変換し、同
微分電気信号のうち予め設定されている微分電気信号強
度のしきい値Ｘの外にある部分ｅ、ｆを欠陥信号ｇ、ｈ
として取り出すことを特徴とするものである。

この場合、微分電気信号強度のしきい値Ｘは、微分電
気信号のうち任意の画素点の輝度とその周辺の画素点の
輝度との差、例えば被観察物１の異物の部分の画素点の
輝度と、同観察物１の表面の傷や厚さむらによるノイズ
の部分の画素点の輝度との差を識別できる値に設定され
ている。これにより微分電気信号のうちしきい値Ｘの外
にある部分は異物によるものであると判別できるように
してある。

本発明のうち請求項第３の欠陥自動判別方法は、請求
項第１の欠陥自動判別方法において、第１図の被観察物
１を第６図のようにその厚さ方向に任意の厚さｔずつ複
数層（第６図では３層）に階層化し、各階層毎に観察し
て夫々の階層における欠陥Ｐを検出するようにしたこと
を特徴とするものである。

本発明のうち請求項第４の欠陥自動判別方法は、請求
項第１の欠陥自動判別方法において、被観察物１中の欠
陥Ｐが検出される度に同欠陥Ｐに対する観察深度を変え
て欠陥Ｐの種類判別を行なうようにしたことを特徴とす
るものである。

本発明のうち請求項第５の欠陥自動判別方法は、請求
項第１の欠陥自動判別方法において、被観察物１の欠陥
Ｐが検出されたら、その欠陥Ｐの被観察物における位置
を記憶し、被観察物１全体の欠陥検出が終了してから、
先に記憶されている個々の欠陥Ｐに対する観察深度を変
えて、欠陥Ｐの種類判別を行なうようにしたことを特徴
とするものである。

（作用） 本発明のうち請求項第１の欠陥自動判別方法では、焦
点方向の観察深度が欠陥Ｐに合った場合、同欠陥Ｐより
浅い場合、同欠陥Ｐより深い場合の夫々における透過光
輝度が電気信号として検出され、同電気信号のうち予め
設定されている電気信号強度の範囲Ｙの外にある部分
ａ、ｂが欠陥信号ｃ、ｄとして取り出され、しかも前記
電気信号強度の範囲Ｙが被観察物１における異物と他の
部分とを判別できる値に設定されているので、同電気信
号のうち電気信号強度の範囲Ｙの両しきい値Y_L、Y_Hの範
囲外の部分の欠陥信号ｃ、ｄは異物によるものであると
判別される。

しかも前記欠陥信号ｃ、ｄのパターンが、予めパター
ン化されている各種欠陥の二値化処理されている欠陥パ
ターンと比較されるので、同欠陥信号ｃ、ｄが確実にク
ロ異物、アンバー、ボイドに判別される。

本発明のうち請求項第２の欠陥自動判別方法では、検
出された電気信号が微分信号に変換され、同微分電気信
号のうち予め設定されている微分電気信号強度のしきい
値Ｘの範囲の外にある部分ｅ、ｆが欠陥信号ｇ、ｈとし
て取り出されるようにし、しかも微分電気信号強度のし
きい値Ｘが被観察物１の異物の部分の画素点の輝度と、
同観察物１の表面の傷や厚さむらによるノイズの部分の
画素点の輝度との差を識別できる値に設定されているの
で、微分電気信号のうち被観察物１の表面の傷や厚さむ
ら等によるノイズによる輝度の変化の小さい部分（しき
い値Ｘ以下の輝度）は検出されず、異物による輝度の変
化の大きい部分（しきい値Ｘ以上の輝度）だけが確実に
取り込まれ、検出精度が向上する。

本発明のうち請求項第３の欠陥自動判別方法では、被
観察物１をその厚さ方向に任意の厚さｔずつ階層化し、
各階層毎に観察して夫々の階層における欠陥Ｐを検出す
るようにしたので、１つの被観察物で観察体積を広く取
ることができる。

以下に本発明の欠陥判別方法の各種実施例を記す。

（実施例１） 第３図のように外部半導電層５の厚さ1mm、絶縁層６
の厚さ9mm、内部半導電層７の厚さ2mm、中心導体８が銅
導体である66KV架橋ポリオレフィン絶縁ケーブルの絶縁
層６より、第４図のように0.5mm厚×5mm×5mmのサンプ
ル（被観察物）１を取り出し、同被観察物１中の異物を
顕微鏡で拡大して自動観察を行った。この場合、被観察
物１のうち顕微鏡により一回で観察される画面は第５図
のように約500μ程度ずつであり、各画面について順次
欠陥観察した。

第５図の被観察物１を観察した時に異物として検出す
べき部分があった場合の画面の例を第７図ａ、ｂ、ｃに
示す。同図ａのイ、ｂのロ及びハ、ｃのニが欠陥であ
る。

第７図ｄ、ｅ、ｆの各信号は第７図ａ、ｂ、ｃ
の一点鎖線の部分の透過光輝度レベルであり、第７図
ｄ、ｅ、ｆのうち明るい輝度レベルをＷ、暗い輝度レベ
ルをＢと認識させたとき、欠陥として電気的に取り出さ
れる画像は同図ｄ〜ｆのうちＷ又はＢレベルに入る部分
だけであり、その画像は第７図ｇ、ｈ、ｉのＢ（黒
色）、Ｗ（白色）になる。

次に第７図ａの画面において、欠陥に対する焦点方向
への観察深度を浅い方から次第に深い方に考えた場合の
画面を第８図ａ〜ｅに示す。このうちａ、ｂは深度が浅
い場合、ｃは深度が欠陥に合っている場合、ｄ、ｅは深
度が深い場合である。そしてこのａ〜ｅの夫々の破線部
分の透過光輝度レベルは第８図ｆ〜ｊののような電気
信号になり、このｆ〜ｊのうち異物として電気的に取り
出されるのはＷ（白）又はＢ（黒）のレベルに入る部分
だけであり、その画像は第８図ｋ〜ｏのようになる。こ
のｋ〜ｏのＷ、Ｂを表にすると表２のａのイのようにな
り、このａのイのｌ〜ｎのいずれもＢ（黒色）である。
従って第７図ａのイの欠陥は表１の画像パターンとの比
較からクロ異物と判別される。

次に、第７図ｂの画面において観察深度が浅い方から
次第に深い方に変えた場合の画面を第９図ａ〜ｅに示
す。このうちａ、ｂは深度が浅い場合、ｃは深度が欠陥
に合っている場合、ｄ、ｅは深度が深い場合である。そ
してのａ〜ｅの夫々の破線部分の透過光輝度レベルは第
９図ｆ〜ｊののような電気信号になり、このｆ〜ｊの
電気信号のうち欠陥として電気的に取り出される画像は
同図ｆ〜ｊのうちＷ又はＢレベルに入る部分だけであ
り、その画像は第９図ｋ〜ｏのようになる。このｋ〜ｏ
のＷ、Ｂを表にすると表２のｂのロ、ｂのハのようにな
り、このｂのロのｌはＢ、ｍはＢ、ｎはＢとＷ（輪郭が
黒でその内部が白）であり、ｏはＷであり、ｂのハのｌ
はＢ、ｍはＢとＷ、ｎはＷである。従って第７図ｂの
ロ、ハの欠陥は表１の画像パターンとの比較から共にア
ンバーと判別される。

第７図ｃの画面において観察深度を浅い方から次第に
深い方に変えた場合の画面を第10図のａ〜ｅに示す。こ
のうちａ、ｂは深度が浅い場合、ｃは深度が欠陥に合っ
ている場合、ｄ、ｅは深度が深い場合である。そして第
10図ａ〜ｅの夫々の破線部分の透過光輝度レベルは第10
図ｆ〜ｊのようにのような電気信号になり、このｆ〜
ｊの電気信号のうち欠陥として電気的に取り出される画
像は同図ｆ〜ｊのうちＷ又はＢレベルに入る部分だけで
あり、その画像は第10図ｋ〜ｏのようになる。このｋ〜
ｏのＷ、Ｂを表にすると表２のｃのニのようになり、こ
のｃのニのｌはＢ、ｍはＢ、ｎはＢとＷ、ｏはＢであ
る。従って第７図ｃのニの欠陥は表１の画像パターンと
の比較からボイドと判別される。

以上の実施例１の観察結果は表３の実施例１のように
なる。この実施例１の観察結果は同表３の比較例１（実
施例１の被観察物を人間の目で観察する方法）の観察結
果と同じになる。表３の比較例２は実施例１の被観察物
を従来の自動観察方法により観察した結果であり、これ
は表３の実施例１、比較例１の観察結果と異なる。この
ことより、本発明の欠陥判別方法では欠陥の種類を正確
に（目視観察の場合と同じく）判別できるが、従来の自
動観察方法では正確な欠陥の種類判別ができないことが
わかる。

なお、種類が判別された欠陥の大きさや数は従来の自
動観察の場合と同様にして検出される。

又、これまでの説明は第５図の被観察物１のうちの一
部分の欠陥（３つ：第７図ａ、ｂ、ｃ）を判別する場合
の説明であるが、第５図の被観察物１全体の欠陥を検出
してそれらの欠陥の種類を判別するには、被観察物１を
第６図のようその肉厚方向に階層化し、これらを例えば
上の層から下の層へ順次階層ごとに欠陥観察する。

この場合、被観察物１中の欠陥が検出される度に、同
欠陥に対する焦点方向の観察深度を変えて種類判別を行
なってもよく、或は、被観察物１の欠陥を検出したら、
その欠陥の被観察物における位置を記憶しておき、被観
察物１全体の欠陥検出が終了してから、先に記憶された
個々の欠陥に対する焦点方向の観察深度を変えて欠陥の
種類判別を行なうようにしてもよい。

第５図の被観察物１全体の欠陥の種類、大きさ、数を
本発明の欠陥判別方法（実施例１）、人間の目による顕
微鏡観察（比較例１）、従来の自動観察（比較例２）に
より観察したところ、表４のような観察結果になった。

（実施例２） ポリプロピレンペレットを0.2mmの厚さにスライス
し、この被観察物の欠陥を検出した。

この被観察物を観察した時に欠陥として検出すべき部
分があった場合の画面の例を第11図ａ、ｂに示す。同図
ａ、ｂのイ、ロが欠陥である。

第11図ｃ、ｄは第10図ａ、ｂにおける一点鎖線の部分
の透過光輝度レベルであり、同図ｃ、ｄのうち明るい輝
度レベルをW,暗い輝度レベルをＢと認識させたとき、異
物として電気的に取り出されるのは同図ｃ、ｄのうちＷ
又はＢレベルに入る部分だけであり、その画像は第11図
ｅ、ｆのようにＢ（黒色）になる。

この第11図ａ、ｂの画面の夫々について実施例１と同
様に、観察深度を浅い方から次第に深い方に変えて夫々
の画像を観察することにより、異物の種類を判別した。
この場合の観察結果は表５の実施例２のようになる。

なお、表５の比較例４は実施例２の被観察物を従来の
自動観察方法により観察した結果であり、これは表５の
実施例２、比較例３（実施例２の被観察物を人間の目で
観察する方法）の観察結果と異なる。このことより本発
明の欠陥判別方法では欠陥の種類を目視観察の場合と同
じく正確に判別できるが、従来の自動観察方法では正確
な欠陥の種類判別ができないことがわかる。

（実施例３） オイル中の異物をトラップするためのフィルターを使
用後に採取し、フィルターに付着した異物の観察を行っ
た。この被観察物を観察した時に異物として検出すべき
部分があった場合の画面の例を第12図に示す。同図のイ
〜ヘが欠陥（異物）である。

この第12図の画面について実施例１と同様に、観察深
度を浅い方から次第に深い方に変えて夫々の画像を観察
することにより、異物の種類を判別した。この場合の観
察結果は表６の実施例３のようになる。

表６の比較例６は実施例３の被観察物を従来の自動観
察方法により観察した結果であり、これは表６の実施例
３、比較例５（実施例３の被観察物を人間の目で観察す
る方法）の観察結果と異なる。このことより、本発明の
欠陥判別方法では欠陥の種類を目視観察の場合と同じく
正確に判別できるが、従来の目視観察方法では正確な欠
陥の種類判別ができないことがわかる。

（発明の効果） 本発明の欠陥判別方法は次のような各種効果がある。

．請求項第１の発明では、観察深度が欠陥に合った場
合、同欠陥より浅い場合、同欠陥より深い場合の夫々に
おける透過光輝度を電気信号として取り出し、そのう
ち、同電気信号のうち予め設定されている電気信号強度
の範囲Ｙの外にある部分を欠陥信号として取り出し、そ
れを各種欠陥の二値化処理されているパターンと比較し
て欠陥の種類を判別するので、クロ異物、アンバー、ボ
イドの３種類の異物の種類を正確に判別することができ
る。

．請求項第２の発明では、透過光輝度を光電気変換し
て得られた電気信号を微分し、その微分電気信号のうち
任意の画素点とその周辺の画素点との輝度差に一定のし
きい値Ｘを定め、そのしきい値Ｘの外の電気信号を欠陥
信号として取り出し、これを予め二値化処理されている
欠陥の画像パターンと比較するので、被観察物１の表面
の傷や、厚さむら等によって発生するノイズが除去され
てその影響を受けず、同欠陥信号の検出精度が向上す
る。また、画像パターンとの比較精度も向上するので１
μｍ程度の小さな異物でも検出でき、ゴム、プラスチッ
ク絶縁ケーブルの品質保証レベルが向上する。

．欠陥の検出、検出された欠陥の種類の判別、大きさ
及び数の検出まで全て自動的に行なわれるので、欠陥の
検出、判別に要する時間と労力が大幅に低減される。

．上記したゴム、プラスチック絶縁ケーブルの絶縁層
から取り出した被観察物と同等の透過光を得ることが可
能なものであれば、他の被観察物であってもその中に含
まれる異物の検出、種類の判別が可能となる。

．請求項第３の欠陥自動判別方法では、被観察物１を
階層化して各階層毎に観察するので、１つの被観察物で
観察体積を広く取ることができ、欠陥検出精度が向上
し、品質保証レベルも向上する。

【図面の簡単な説明】

第１図、第２図は本発明の欠陥判別方法の異なる実施例
の説明図、第３図はゴム、プラスチック絶縁ケーブルの
断面図、第４図は第３図のケーブルから取り出された被
観察物の一例の説明図、第５図は同被観察物の観察画面
の説明図、第６図は同被観察物の階層化の説明図、第７
図ａ〜ｃは本発明の欠陥判別方法による３種類の観察画
面の説明図、同図ｄ〜ｆは同図ａ〜ｃの観察画面におけ
る透過光輝度の説明図、同図ｇ〜ｉは同図ｄ〜ｆの透過
光輝度に基づく欠陥信号の画像説明図、第８図ａ〜ｅは
第７図ａの観察画面の観察深度を変えた状態の観察画面
の説明図、同図ｆ〜ｊは同図ａ〜ｅの透過光輝度の説明
図、同図ｋ〜ｏは同図ｆ〜ｊの透過光輝度に基づく欠陥
信号の画像説明図、第９図ａ〜ｅは第７図ｂの観察画面
の観察深度を変えた状態の観察画面の説明図、同図ｆ〜
ｊは同図ａ〜ｅの透過光輝度の説明図、同図ｋ〜ｏは同
図ｆ〜ｊの透過光輝度に基づく欠陥信号の画像説明図、
第10図ａ〜ｅは第７図ｃの観察画面の観察深度を変えた
状態の観察画面の説明図、同図ｆ〜ｊは同図ａ〜ｅの透
過光輝度の説明図、同図ｋ〜ｏは同図ｆ〜ｊの透過光輝
度に基づく欠陥信号の画像説明図、第11図ａ、ｂは本発
明の欠陥判別方法における２種類の観察画面の説明図、
同図ｃ、ｄは同図ａ、ｂの観察画面における透過光輝度
の説明図、同図ｅ、ｆは同図ｃ、ｄの透過光輝度に基づ
く欠陥信号の画像説明図、第12図は本発明の欠陥判別方
法における１種類の観察画面の説明図、第13図ａは従来
の欠陥自動観察方法における透過光輝度の説明図、同図
ｂは同図ａの透過光輝度に基づく検出画像の説明図であ
る。 １は被観察物 Ｏは光 Ｐは欠陥 Ｙは電気信号強度の範囲 Ｘは微分電気信号強度のしきい値 ａ、ｂは電気信号強度の範囲外にある部分 ｃ、ｄは欠陥信号 ｅ、ｆは微分電気信号強度のしきい値外にある部分 ｇ、ｈは欠陥信号

Claims (5)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】被観察物に光を透過させて同被観察物中の
   欠陥を検出し、その欠陥に対する観察深度を変えて同深
   度が欠陥に合った場合、同欠陥より浅い場合、同欠陥よ
   り深い場合の夫々における透過光輝度を光電変換器によ
   り電気信号に変換し、同電気信号のうち予め設定されて
   いる電気信号強度の範囲外にある部分を欠陥信号として
   取り出し、取り出された欠陥信号のパターンを予め検出
   されている各種欠陥の二値化処理されている欠陥パター
   ンと比較して、欠陥の種類を判別するようにしたことを
   特徴とする欠陥自動判別方法。
2. 【請求項２】請求項第１の欠陥自動判別方法において、
   光電変換器により得られた電気信号を微分電気信号に変
   換し、同微分電気信号のうち予め設定されている微分電
   気信号強度のしきい値の外にある部分を欠陥信号として
   取り出すことを特徴とする欠陥自動判別方法。
3. 【請求項３】請求項第１の欠陥自動判別方法において、
   被観察物をその厚さ方向に任意の厚さに階層化し、各階
   層毎に欠陥を検出するようにしたことを特徴とする欠陥
   自動判別方法。
4. 【請求項４】請求項第１の欠陥自動判別方法において、
   被観察物中の欠陥が検出される度に同欠陥に対する観察
   深度を変えて、欠陥の種類判別を行なうようにしたこと
   を特徴とする欠陥自動判別方法。
5. 【請求項５】請求項第１の欠陥自動判別方法において、
   被観察物の欠陥を検出したら同欠陥の被観察物における
   位置を記憶し、被観察物全体の欠陥検出が終了してか
   ら、先に記憶されている個々の欠陥に対する観察深度を
   変えて、欠陥の種類判別を行なうようにしたことを特徴
   とする欠陥自動判別方法。