JP4131400B2 - 鋳造内部欠陥検査支援装置及び方法 - Google Patents

鋳造内部欠陥検査支援装置及び方法 Download PDF

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本発明は、鋳造品にできる鋳巣などの内部欠陥の検査を支援するための技術に関する。
鋳造品に現れる欠陥の中には、引け巣などの鋳巣のように、製品の内部に現れる欠陥がある。このような鋳巣などの欠陥は、鋳造品の強度などの性能に悪影響を及ぼす可能性があるので、無いに越したことはない。しかし、現実問題として鋳巣を皆無にすることはきわめて困難なので、製品形状や鋳造の仕方を調整するなどによって、性能に影響が少ない部分(例えば後の機械加工工程で除去する部分など)に鋳巣を集中させるというアプローチが採られている。この場合、生産に向けた設計の段階で、形状や鋳造条件をさまざまに変えながら試作と検査を繰り返し、最適な条件を探索することになる。
ここで内部欠陥の検査には、古くは製品自体の破壊が必要であった。このような破壊検査は、手間と時間を要する上、精度もあまり高くなく、また、破壊検査に用いたワークについては、その後、強度試験などのワーク全体についての試験を行うことができなくなるため、不便な場合があった。
これに対して近年では、X線を用いた非破壊検査もよく用いられるようになっている。特に最近では、X線CT(コンピュータ断層)により鋳造品内部の断面を画像化することで、内部欠陥の状況を視覚的に提示するシステムが提案されている(例えば、特許文献1参照)。
特開平11−296700号公報
X線CTを用いた検査は、検査対象の断層画像が得られるので、内部欠陥の有無や位置を視覚的に確認しやすいというメリットがある。
しかしながら、これらの従来技術では、測定した鋳造品その物の内部欠陥の有無やその分布については知ることができるが、得られた内部欠陥がたまたまその部位に発生したのかあるいは、同様の鋳造条件では極めて高い確率でその部位に発生する内部欠陥であるのかを知ることはできない。つまり、量産における内部欠陥の発生バラツキ範囲を知ることはできなかった。従って、一つの鋳造品から得られた内部欠陥に関する情報を基に何らかの対策(例えば、鋳造条件の変更など)を施したとしてもその効果を的確に確認することは困難であった。
本発明はこのような課題に鑑みてなされたものであり、鋳造品の内部欠陥の発生部位について複数の鋳造品におけるバラツキを把握して、対策部位を明確にするとともに対策の効果を的確に確認できる装置と方法とを提供することを目的とする。
本発明の鋳造内部欠陥検査支援装置は、検査対象の鋳造品を実測して形成した該鋳造品の複数の断面の断面画像を受け取り、それら前記複数の断面断層画像に基づき、前記鋳造品の三次元形状モデルを形成する実測モデル形成手段と、前記実測モデルを複数個の前記鋳造品について形成し、該複数個の実測モデルに分割領域を設け各実測モデルの対応する位置の分割領域を重ね合わせる実測モデル位置合わせ手段と、前記実測モデル形成手段で形成した三次元形状モデルから、前記鋳造品内の空洞に該当する部分を識別する欠陥識別手段と、前記欠陥識別手段で識別された欠陥の前記分割領域内での存在の有無を前記各鋳造品ごとに判定する分割領域内存在判定手段と、前記分割領域内存在判定手段で判定した判定結果に基づき前記分割領域ごとに前記複数個の鋳造品について前記欠陥の出現頻度を集計するデータ集計手段と、前記データ集計手段の集計結果に基づき前記分割領域ごとに前記欠陥の出現頻度によって異なる色を定義する分布色付けパネルデータ作成手段と、前記三次元モデルをディスプレイ装置に三次元表示するための表示画像を形成する手段であって、前記鋳造品の三次元形状モデルを半透明とし、前記分布色付けパネルデータで色付けされた前記分割領域を前記三次元形状モデルに重ね合わせた表示画像を形成する表示画像形成手段と、を備えることを特徴とする。
本発明の好適な態様では、前記実測モデル形成手段は、前記三次元形状モデルとして、前記鋳造品のサーフェイスモデルを形成し、前記欠陥識別手段は、前記サーフェイスモデルにおいて前記鋳造品の外表面を構成する面要素群を特定し、該外表面を構成する面要素以外の面要素を前記空洞を囲む面要素として特定することで、前記空洞に該当する部分を識別し、前記表示画像形成手段は、前記サーフェイスモデルにおける前記鋳造品の外表面を構成する面要素を半透明とし、前記分布色付けパネルデータで色付けされた前記分割領域を前記サーフェイスモデルに重ね合わせて表示することが望ましい。
また、本発明の鋳造内部欠陥検査支援装置は、検査対象の鋳造品を実測して形成した該鋳造品の複数の断面の断面画像を受け取り、それら前記複数の断面断層画像に基づき、前記鋳造品の三次元形状モデルを形成する実測モデル形成手段と、
前記実測モデルを複数個の前記鋳造品について形成し、該複数個の実測モデルに分割領域を設け各実測モデルの対応する位置の分割領域を重ね合わせる実測モデル位置合わせ手段と、前記実測モデル形成手段で形成した三次元形状モデルから、前記鋳造品内の空洞に該当する部分を識別する欠陥識別手段と、前記欠陥識別手段で識別された欠陥の前記分割領域内での存在の有無を前記各鋳造品ごとに判定する分割領域内存在判定手段と、前記分割領域内存在判定手段で判定した判定結果に基づき前記分割領域ごとに前記複数個の鋳造品について前記欠陥の出現頻度を集計するデータ集計手段と、前記データ集計手段で集計された集計結果を基に前記分割領域ごとの前記欠陥の出現頻度を欠陥出現確率に置き換える欠陥出現確率データ作成手段と、前記鋳造品の形状情報及び該鋳造品の鋳造実績または修正された鋳造パラメータに基づき、所定の鋳造シミュレーションを実行して、分割領域ごとの欠陥の存在の有無を判定する鋳造シミュレーション手段と、前記欠陥出現確率データと前記シミュレーション手段により得られた前記分割領域ごとの欠陥の有無の判定結果とを分割領域ごとに検証して前記シミュレーション結果の妥当性を評価する結果検証手段と、を備えることを特徴とする。
また、本発明の鋳造内部欠陥検査支援方法は、検査対象の鋳造品を実測して形成した該鋳造品の複数の断面の断面画像を受け取り、それら前記複数の断面断層画像に基づき、前記鋳造品の三次元形状モデルを形成するステップと、前記実測モデルを複数個の前記鋳造品について形成し、該複数個の実測モデルに分割領域を設け各実測モデルの対応する位置の分割領域を重ね合わせるステップと、形成された前記三次元形状モデルから、前記鋳造品内の空洞に該当する部分を識別するステップと、識別された欠陥の前記分割領域内での存在の有無を前記各鋳造品ごとに判定するステップと、前記分割領域内における欠陥の有無を判定した判定結果に基づき前記分割領域ごとに前記複数個の鋳造品について前記欠陥の出現頻度を集計するステップと、前記データ集計結果に基づき前記分割領域ごとに前記欠陥の出現頻度によって異なる色を定義するステップと、前記三次元モデルをディスプレイ装置に三次元表示するための表示画像を形成するステップであって、前記鋳造品の三次元形状モデルを半透明とし、前記分布色付けパネルデータで色付けされた前記分割領域を前記三次元形状モデルに重ね合わせた表示画像を形成するステップと、を含むことを特徴とする。
また、本発明の鋳造内部欠陥検査支援方法は、検査対象の鋳造品を実測して形成した該鋳造品の複数の断面の断面画像を受け取り、それら前記複数の断面断層画像に基づき、前記鋳造品の三次元形状モデルを形成するステップと、前記実測モデルを複数個の前記鋳造品について形成し、該複数個の実測モデルに分割領域を設け各実測モデルの対応する位置の分割領域を重ね合わせるステップと、形成された前記三次元形状モデルから、前記鋳造品内の空洞に該当する部分を識別するステップと、識別された欠陥の前記分割領域内での存在の有無を前記各鋳造品ごとに判定するステップと、前記分割領域内における欠陥の有無を判定した判定結果に基づき前記分割領域ごとに前記複数個の鋳造品について前記欠陥の出現頻度を集計するステップと、前記データ集計手段で集計された集計結果を基に前記分割領域ごとの前記欠陥の出現頻度を欠陥出現確率に置き換えるステップと、
前記鋳造品の形状情報及び該鋳造品の鋳造実績または修正された鋳造パラメータに基づき、所定の鋳造シミュレーションを実行して、分割領域ごとの欠陥の存在の有無を判定するステップと、前記欠陥出現確率データと前記シミュレーション手段により得られた前記分割領域ごとの欠陥の有無の判定結果とを分割領域ごとに検証して前記シミュレーション結果の妥当性を評価するステップと、前記シミュレーション結果の妥当性評価が所望の評価値が得られるまで前記形状情報及び鋳造パラメータの少なくとも1つに修正を加えながらそのシミュレーションを繰り返すステップと、を含むことを特徴とする。
まず、本発明の第1の実施の形態(以下、実施形態1という)について、図面に基づいて説明する。
図1は、実施形態1に係わる鋳造品検査支援システムの概略構成を示す図である。図1に示すように、このシステムは、X線CTスキャナ10と検査支援装置20とディスプレイ装置50と入力装置52とを含む。
X線CTスキャナ10は、鋳造品をX線にて走査することでCT断層画像を撮影するための装置である。
検査支援装置20は、CT断層画像に基づき鋳造品の内部欠陥検査の助けとなる情報を作成してユーザに提供する装置であり、実測モデル形成部22と実績モデル位置合わせ部24と内部欠陥識別部26と分割領域内存在判定部28とデータ集計部30と分布色付けパネルデータ作成部32と描画部34とを備えている。検査支援装置20は、例えば、パーソナルコンピュータやワークステーションなどの汎用コンピュータシステムに、以下に説明する実測モデル形成部22や実績モデル位置合わせ部24、内部欠陥識別部26、分割領域内存在判定部28、データ集計部30、分布色付けパネルデータ作成部32、描画部26などの処理内容を記述したプログラムを実行させることにより実現することができる。
このうち、実測モデル形成部22は、X線CTスキャナ10から入力される断層画像群から、鋳造品の三次元形状モデルを形成する。ここでは、三次元形状モデルとして、鋳造品の表面をポリゴン(多角形面要素)で表したポリゴンサーフェイスモデルを作成する。このような断層画像群からポリゴンモデルを作成するアルゴリズムとしては、たとえば、マーチング・キューブ法などの従来公知のものを利用することができる。空気と鋳物金属(例えばアルミニウムや鋳鉄など)では、X線の吸収率が大きく異なるため、CT断層画像では両者の画素値(CT値)に大きい差が出る。従って、CT断層画像群からマーチング・キューブ法などの手法でポリゴンモデルを作成すると、鋳造金属部分と空気との境界面がポリゴンデータ化される。すなわち、実測モデル形成部22で形成されるポリゴンモデルでは、鋳造品と外部の境界面だけでなく、鋳造品内部の鋳巣などの内部欠陥による空洞部分の内面も表現される。
実測モデル位置合わせ部24は、複数の鋳造品を実測して、実測モデル形成部22で得られた三次元形状モデルに対応させて各鋳造品の各領域を位置合わせする。
内部欠陥識別部26は、実測モデル形成部22が形成した三次元形状モデルから、鋳造品内の内部欠陥に該当する部分を識別する。ここでは、ポリゴンサーフェイスモデルから、鋳造品の外部(外気)との境界面(外表面と呼ぶ)に該当するポリゴン群を抽出し、残ったポリゴン群を内部欠陥の空洞部分との境界面と認識する。
分割領域内存在判定部28は、内部欠陥識別部26が識別した内部欠陥が分割された各領域内に存在するか否かを判定する。ある分割領域に内部欠陥が1個でもあればその鋳造品のその領域は内部欠陥あり(例えば、1)と判定する。また、分割領域に内部欠陥が1個もなければその鋳造品のその領域は内部欠陥なし(例えば、0)と判定する。この判定は測定した鋳造品の各々について個別に行う。
データ集計部30は、分割領域内存在判定部28で判定した結果を各領域毎に集計する。例えば、測定したN個の鋳造品で特定のある領域に内部欠陥ありと判定された鋳造品がn個あればその領域の内部欠陥出現頻度はnと集計される。
分布色付けパネルデータ作成部32は、データ集計部30で集計された結果に基づいて、各分割領域について、分割領域サイズの四角形ポリゴン(面)を分割領域の中心座標に色付きで定義する。ここで、定義する色は、測定した複数の鋳造品のうちで内部欠陥の認められた鋳造品の個数(すなわち、内部欠陥の出現頻度)または出現確率によって区別するとよい。
描画部34は、実測モデル形成部22で形成した三次元形状モデルをレンダリングして表示画像を形成する手段であり、特に本実施の形態では、分布色付けパネルデータ作成部32の作成結果を利用して、分割領域毎の内部欠陥の出現頻度を視認しやすく強調した表示画像を生成する。
検査支援装置20に設けられたハードディスクドライブなどの記憶部54には、X線CTスキャナで取り込んだ実測モデル38や、実測モデル形成部22で形成した三次元形状モデル40、内部欠陥識別部26で識別された欠陥形状実測モデル42,データ集計部30で得られた欠陥分布データ44,分布色付けパネルデータ作成部32で作成された分布色付けパネルデータ46などが記憶される。
ディスプレイ装置50は、検査支援装置20の生成する表示画面を表示する装置であり、例えば、描画部34が生成した鋳造品の三次元画像の表示を行う。
入力装置52は、例えば、キーボードやポインティングデバイスなど、検査支援装置20に対するデータや指示の入力を受け付ける装置である。
次に、図2を参照して、このシステムによる鋳造品の内部欠陥検査支援処理の手順を説明する。
まず、このシステムでは、X線CT装置10より、検査対象鋳造品の所定間隔(例えば1mmなど。この間隔は、作成したい三次元形状モデルの精度による)の断面をそれぞれ走査し、それら各断面の断層画像を作成する(S10)。この結果得られた各断面の断層画像のデータは、検査支援装置20に入力される。検査支援装置20の実測モデル形成部22は、それら断層画像群から、マーチング・キューブ法などのアルゴリズムを用いて、検査対象の鋳造品のポリゴンサーフェイスモデルを形成する(S12)。次に、実測モデル位置合わせ部24が、各鋳造品から得られたポリゴンサーフェイスモデルが重なるように位置合わせを行う(S14)。ここで、計測したモデルに対して領域分けを行い、鋳造品毎の各領域を対応させることができるようになる。次に、内部欠陥識別部26がこのポリゴンサーフェイスモデルから、鋳造品内の内部欠陥に該当する部分を識別して、内部欠陥モデルとサーフェイスモデルとに分離する(S16)。
ここでは、ポリゴンサーフェイスモデルから、鋳造品の外部(外気)との境界面(外表面と呼ぶ)に該当するポリゴン群を抽出し、残ったポリゴン群を内部欠陥の空洞部分との境界面と認識する。ここでは、外表面の認識処理のために、まずポリゴンサーフェイスモデルをディスプレイ装置50に表示し、その表示上でユーザに鋳造品の外表面に該当するポリゴンの指定を求める。このように指定されたポリゴンを起点に、すでに外表面として認識されているポリゴンに連結する(すなわち辺を共有する)ポリゴンを探索してこれを新たに外表面として認識する。すなわち、探索して得たポリゴンが外表面に該当する旨を記憶部54に記憶する。この処理を、新たに外表面と認識されるポリゴンが増えなくなるところまで繰り返すと、鋳造品の外表面に該当するポリゴンを全て抽出でき、ポリゴンサーフェイスモデルを生成することができる。得られたポリゴンサーフェイスは記憶部54の製品形状実測モデル40として格納される。
鋳造品の場合、外表面でない境界面(すなわち鋳造品の内表面)は、内部欠陥と考えてよい。従って、外表面のポリゴンを全て抽出した後で、外表面である旨の情報が記憶されていないポリゴンは、内部欠陥である空洞を取り囲むポリゴンと考えることができる。したがって、ユーザに指定されたポリゴンに連結するポリゴンを全て抽出した後に、抽出されずに残った各ポリゴンを鋳造品の内部欠陥に対応するポリゴンとして識別して、内部欠陥モデルを生成することができる。得られた内部欠陥モデルは欠陥形状実測モデル42として記憶部54に格納される。このように複数の各鋳造品毎に領域別の内部欠陥が識別できると、分割領域内存在判定部28は、各鋳造品について分割領域内の内部欠陥の有無を判定する(S18)。
以上の作業ステップをX線CT測定した複数の鋳造品全てについて完了すると(S20)、データ集計部30は、分割領域別に内部欠陥の出現回数を集計し(S22)、集計結果を欠陥分布データ44として記憶部54に記憶する。続いて、分布色付けパネルデータ部32は、各分割領域の中心座標に内部欠陥の出現回数に応じた色を定義して色付きポリゴンモデルを作成し(S24)、分布色付けパネルデータ46として記憶部54に格納する。
描画部34の処理としては、まず記憶部54に製品形状実測モデル40として格納された外表面の各ポリゴン群を半透明に設定する。すなわち、外表面と認識したポリゴンに対し、0より大きく1より小さい所定値の透過係数(透過係数0は完全に透明、透過係数1は完全に不透明)を設定する。また、分布色付けパネルデータ46として記憶部54に格納された内部欠陥の出現頻度に対応する各ポリゴンを、出現頻度を区別しやすい所定の色に設定する。そして、この設定にしたがって、描画部34は、鋳造品のポリゴンサーフェイスモデルをレンダリングし、その結果の三次元画像と色付きポリゴンモデルとを重ね合わせてディスプレイ装置50に表示する(S26)。このようにして作成される三次元画像では、鋳造品の形状が半透明で表示され、鋳造品内部にある鋳巣などの欠陥の領域毎の出現頻度がその半透明の鋳造品形状を透かして明確に視認できるように表示される。このように、内部欠陥の発生領域とその発生領域における出現頻度を三次元表示することができるので、ユーザにとって内部欠陥の発生バラツキを直感的に把握することができる。また、入力装置52から注目部位の断面を抽出して(S28)内部欠陥の発生領域とその発生領域における出現頻度を知ることにより、鋳造条件の変更など最適条件の探索を行い、生産へ反映することができる(S30)。
このように、本実施形態のシステムによれば、鋳造品の断層画像から三次元形状モデルを形成し、この三次元形状モデルから内部欠陥を識別して鋳造品の部位による内部欠陥の発生頻度を容易に把握することができる。ユーザは、このような三次元画像表示を基にして、対象の鋳造品の鋳巣などの内部欠陥の発生しやすい部位を確認することができる。したがって、試作段階でこのシステムを利用すれば、従来知ることのできなかった量産時の内部欠陥の発生バラツキを精度よく把握することができるので、内部欠陥発生に対する的確な対策を施すことができる。
次に、図3及び図4を参照して、本発明の第2の実施の形態(実施形態2という)について説明する。図3は、この実施形態2のシステム構成を示す図であり、図1に示した上記実施形態1の構成要素に相当する構成要素には、図1と同じ符号を付して詳細な説明を省略する。
実施形態2のシステムは、鋳造部門などにおける鋳造プロセス設計のための鋳造シミュレーションの精度向上を目指したものである。実施形態2では、上記実施形態1のシステム構成に加えて、検査支援装置20に欠陥出現確率データ作成部36,鋳造シミュレーション部62および結果検証部64を設けている。
欠陥出現確率データ作成部36は、データ集計部30で得られた分割領域内の内部欠陥の出現個数を分割領域ごとに内部欠陥の出現確率に置き換えたデータを作成する。作成されたデータは欠陥出現確率データ48として記憶部54に格納される。
鋳造シミュレーション部62は、鋳造欠陥の発生位置や形状、大きさなどを求めるためのシミュレーション演算を行う手段であり、製品(鋳造品)の設計形状や鋳造パラメータ(例えば、溶湯の温度や注入場所など)に従って解析用のモデルを作成し、このモデルに対して凝固解析等の公知の解析演算を行う。このシミュレーションのアルゴリズムとしては、特開2001−287023号公報など、従来からある様々なアルゴリズムを利用することができる。
検査支援装置20に設けられたハードディスクドライブなどの記憶部80には、鋳造品の設計形状データ68や、その鋳造品を鋳造する際の鋳造パラメータ70および鋳造シミュレーション部62によるシミュレーション結果72などが記憶される。
次に、図4を参照して、実施形態2の処理の手順を説明する。なお、実施形態1と同様の処理については説明を省略する。
このシステムでは、まず、実施形態1と同様に、複数の鋳造品をX線CT測定し、分割領域毎に内部欠陥の出現回数を集計して欠陥出現確率データ48を作成する(S40)。ここで、分割領域の大きさを鋳造シミュレーションのメッシュサイズと同一の大きさとすることが望ましい。
次に、ユーザが、鋳造シミュレーション部62を起動して、このシミュレーション部62に対し、シミュレーション対象とする設計形状データ68と、鋳造条件として、鋳造した上記複数の鋳造品の鋳造実績に基づいて各種の鋳造パラメータ70と、を設定する。鋳造シミュレーション部62は、これらの設定に従って、解析モデルを作成して所定の鋳造シミュレーションを実行する。得られたシミュレーション結果72は記憶部80に格納される。
そして、本実施形態2では、結果検証部64が、先に得られた欠陥出現確率データ66と、シミュレーション結果72における内部欠陥の状態とを比較検証する(S42)。ここでは、シミュレーション結果72における分割領域ごとの内部欠陥の有無と、実測モデルから求めた内部欠陥の各領域における出現確率とを比較し、欠陥出現確率データ48を基にシミュレーション結果を各領域ごとに評価する。例えば、欠陥出現確率のある(すなわち、内部欠陥が発生しやすい)領域にシミュレーション結果の内部欠陥が存在する場合には、その領域は+1点と評価し、逆に存在しない場合にはその領域は0点と評価する。さらに、欠陥出現確率のない(すなわち、内部欠陥が発生にくい)領域にシミュレーション結果の内部欠陥が存在する場合には、その領域は−1点と評価する。この例のように全領域について評価点を付して集計することにより、ある設定条件におけるシミュレーション結果を欠陥出現確率データ48を基に定量的(例えば、欠陥出現確率データを100とする正解率など)に評価することができる。ここで、各領域の評価点は欠陥出現確率の高さや発生部位の重要度などによって重みづけして評価することも好ましい。
シミュレーション結果の評価点が予め設定した評価点の許容範囲内を外れた場合には、ステップS46に戻って設計形状データや鋳造パラメータの鋳造条件の調整・変更を行い、シミュレーション結果の評価点が予め設定した許容範囲内となるまで以降の処理を繰り返す。
このように、この変形例のシステムでは、シミュレーションの妥当性を定量的に評価して把握できるので、設計・鋳造パラメータの練り上げと、その有効性の検証とをスムーズな流れで実行でき、鋳造シミュレーションの精度を短時間で飛躍的に高めることができる。
また、実施形態2では、シミュレーション結果を定量的に評価することができるので、シミュレーション結果の評価点が極端な値を示したり、鋳造条件を様々に変えてもなかなか許容範囲に入らない場合などには、鋳造シミュレーション部62のシミュレーションアルゴリズムの改良が必要などの判断を行うことも可能である。
以下、実施例により本発明をさらに詳しく説明する。本発明においては形状実測モデルなどは三次元表示であるが、説明を簡単にするため二次元表示で説明する。
鋳造品として図5に模式的に示すV型6気筒エンジンシリンダのダイカスト品を検査対象品とし、同一鋳造条件で10個のエンジンシリンダを鋳造した。
得られた10個の鋳造品をX線CT測定し、各々の鋳造品の実測モデルを得た。図6は、図5をX線CT測定して得られたある鋳造品の実測モデルの断層画像の一例であり、黒点Pは鋳巣などの内部欠陥を表している。
10個の鋳造品実測モデルの同一断面の断層画像を重ね合わせると図7に示す実測モデルを得ることができる。図7からは、内部欠陥の発生するバラツキの範囲を知ることはできるが、鋳造品のどの部位に高い確率で内部欠陥が発生するかを知ることは困難である。
本発明では鋳造品の部位による内部欠陥の出現確率を算出して可視化しようとするものである。そこで欠陥形状実測モデルに対して所定の間隔で領域分けをして、各領域に発生する内部欠陥の頻度を集計した。
図8は分割領域分けした図7のA部拡大図である。今、領域分けしたメッシュの列と行とにそれぞれ1〜7およびa〜eと付番すると、領域4a,4b、3c、4cおよび3eに内部欠陥Pが存在することが分かる。この内部欠陥Pは各鋳造品に出現した内部欠陥を10個の鋳造品全部について重ね合わせて表示したものであるが、この図からは領域毎の内部欠陥の発生確率を知ることはできない。
そこで、まず各領域毎に鋳造品の内部欠陥の有無を判定する。すなわち、数や大きさには関係なく内部欠陥があれば1,なければ0と判定する。そして、例えば、領域4aには何個の鋳造品に内部欠陥が出現したか集計する。本実施例では、鋳造品10個中1個に出現したので、領域4aの内部欠陥出現頻度は1、または、出現確率は1/10とすることができる。得られたこれらの頻度又は確率によって、領域4aの色を選定する。このようにして、全領域を色分けして分布色付けパネルデータを作成する。得られた分布色付けパネルデータから鋳造品モデルの任意の断面の内部欠陥出現確率の分布を視認することができる。図9にその一例を示す。ここでは、色の違いは濃淡として示した。例えば、最も濃い色Bで表された部分は、内部欠陥の出現確率が100%の領域であり、測定した10個の全ての鋳造品に内部欠陥の発生している領域であることが分かる。これらの領域が鋳造製品として、強度の点で非常に重要な部位である場合には直ちに何らかの対策を講じなければならない。例えば、この部位での発生確率を低減するように鋳造パラメータを変更する、あるいは発生確率の高い部位を問題のない部位になるように鋳造品の形状を変更する、などの対策である。また、C点付近では発生確率は低いものの内部欠陥が発生する。しかし、この領域を含む部位は鋳造後にその表面を切削加工する部位に近接しているため内部欠陥の発生は好ましくない。従って、出現確率は低いが内部欠陥があってはならい部位であるので直ちに何らかの対策を講じる必要がある。
以上のように、鋳造品の部位によって内部欠陥の出現確率を知ることができるので、シミュレーションにより的確な対策を短時間で探索立案して、生産へ反映することができる。
本発明よれば、鋳造量産品の内部欠陥についてロット全体のバラツキの範囲を内部欠陥の出現確率とともに知ることができる。従って、自動車メーカーや鋳造部品メーカーにおける鋳造部品の量産に好適に適用することができ、製品の品質向上に大きく寄与する。
また、実測データとシミュレーション結果とを比較してシミュレーションの有効性を定量的に評価することができるので、シミュレーション精度をさらに向上することが可能となり試作から量産化への検討期間を大幅に短縮することができる。
本発明の実施形態1のシステム構成を示す図である。 実施形態1のシステムの処理手順を示すフローチャートである。 実施形態2のシステム構成を示す図である。 実施形態2の処理手順を示すフローチャートである。 V型6気筒エンジンシリンダ鋳造品の概要を示す模式図である。 実測モデルの断層画像の一例である。 複数の鋳造品の同一断面における断層画像を重ね合わせた図である。 領域分けした断層画像の部分拡大図である。 分布色付けパネル表示した断面画像の一例を示す図である。
符号の説明
P:内部欠陥 B:内部欠陥出現確率が最も高い部分 C:内部欠陥があってはならない部分

Claims (5)

  1. 検査対象の鋳造品を実測して形成した該鋳造品の複数の断面の断面画像を受け取り、それら前記複数の断面断層画像に基づき、前記鋳造品の三次元形状モデルを形成する実測モデル形成手段と、
    前記実測モデルを複数個の前記鋳造品について形成し、該複数個の実測モデルに分割領域を設け各実測モデルの対応する位置の分割領域を重ね合わせる実測モデル位置合わせ手段と、
    前記実測モデル形成手段で形成した三次元形状モデルから、前記鋳造品内の空洞に該当する部分を識別する欠陥識別手段と、
    前記欠陥識別手段で識別された欠陥の前記分割領域内での存在の有無を前記各鋳造品ごとに判定する分割領域内存在判定手段と、
    前記分割領域内存在判定手段で判定した判定結果に基づき前記分割領域ごとに前記複数個の鋳造品について前記欠陥の出現頻度を集計するデータ集計手段と、
    前記データ集計手段の集計結果に基づき前記分割領域ごとに前記欠陥の出現頻度によって異なる色を定義する分布色付けパネルデータ作成手段と、
    前記三次元モデルをディスプレイ装置に三次元表示するための表示画像を形成する手段であって、前記鋳造品の三次元形状モデルを半透明とし、前記分布色付けパネルデータで色付けされた前記分割領域を前記三次元形状モデルに重ね合わせた表示画像を形成する表示画像形成手段と、
    を備えることを特徴とする鋳造内部欠陥検査支援装置。
  2. 前記実測モデル形成手段は、前記三次元形状モデルとして、前記鋳造品のサーフェイスモデルを形成し、
    前記欠陥識別手段は、前記サーフェイスモデルにおいて前記鋳造品の外表面を構成する面要素群を特定し、該外表面を構成する面要素以外の面要素を前記空洞を囲む面要素として特定することで、前記空洞に該当する部分を識別し、
    前記表示画像形成手段は、前記サーフェイスモデルにおける前記鋳造品の外表面を構成する面要素を半透明とし、前記分布色付けパネルデータで色付けされた前記分割領域を前記サーフェイスモデルに重ね合わせて表示する、
    請求項1に記載の鋳造内部欠陥検査支援装置。
  3. 検査対象の鋳造品を実測して形成した該鋳造品の複数の断面の断面画像を受け取り、それら前記複数の断面断層画像に基づき、前記鋳造品の三次元形状モデルを形成する実測モデル形成手段と、
    前記実測モデルを複数個の前記鋳造品について形成し、該複数個の実測モデルに分割領域を設け各実測モデルの対応する位置の分割領域を重ね合わせる実測モデル位置合わせ手段と、
    前記実測モデル形成手段で形成した三次元形状モデルから、前記鋳造品内の空洞に該当する部分を識別する欠陥識別手段と、
    前記欠陥識別手段で識別された欠陥の前記分割領域内での存在の有無を前記各鋳造品ごとに判定する分割領域内存在判定手段と、
    前記分割領域内存在判定手段で判定した判定結果に基づき前記分割領域ごとに前記複数個の鋳造品について前記欠陥の出現頻度を集計するデータ集計手段と、
    前記データ集計手段で集計された集計結果を基に前記分割領域ごとの前記欠陥の出現頻度を欠陥出現確率に置き換える欠陥出現確率データ作成手段と、
    前記鋳造品の形状情報及び該鋳造品の鋳造実績または修正された鋳造パラメータに基づき、所定の鋳造シミュレーションを実行して、分割領域ごとの欠陥の存在の有無を判定する鋳造シミュレーション手段と、
    前記欠陥出現確率データと前記シミュレーション手段により得られた前記分割領域ごとの欠陥の有無の判定結果とを分割領域ごとに検証して前記シミュレーション結果の妥当性を評価する結果検証手段と、
    を備えることを特徴とする鋳造内部欠陥検査支援装置。
  4. 検査対象の鋳造品を実測して形成した該鋳造品の複数の断面の断面画像を受け取り、それら前記複数の断面断層画像に基づき、前記鋳造品の三次元形状モデルを形成するステップと、
    前記実測モデルを複数個の前記鋳造品について形成し、該複数個の実測モデルに分割領域を設け各実測モデルの対応する位置の分割領域を重ね合わせるステップと、
    形成された前記三次元形状モデルから、前記鋳造品内の空洞に該当する部分を識別するステップと、
    識別された欠陥の前記分割領域内での存在の有無を前記各鋳造品ごとに判定するステップと、
    前記分割領域内における欠陥の有無を判定した判定結果に基づき前記分割領域ごとに前記複数個の鋳造品について前記欠陥の出現頻度を集計するステップと、
    前記データ集計結果に基づき前記分割領域ごとに前記欠陥の出現頻度によって異なる色を定義するステップと、
    前記三次元モデルをディスプレイ装置に三次元表示するための表示画像を形成するステップであって、前記鋳造品の三次元形状モデルを半透明とし、前記分布色付けパネルデータで色付けされた前記分割領域を前記三次元形状モデルに重ね合わせた表示画像を形成するステップと、
    を含むことを特徴とする鋳造内部欠陥検査支援方法。
  5. 検査対象の鋳造品を実測して形成した該鋳造品の複数の断面の断面画像を受け取り、それら前記複数の断面断層画像に基づき、前記鋳造品の三次元形状モデルを形成するステップと、
    前記実測モデルを複数個の前記鋳造品について形成し、該複数個の実測モデルに分割領域を設け各実測モデルの対応する位置の分割領域を重ね合わせるステップと、
    形成された前記三次元形状モデルから、前記鋳造品内の空洞に該当する部分を識別するステップと、
    識別された欠陥の前記分割領域内での存在の有無を前記各鋳造品ごとに判定するステップと、
    前記分割領域内における欠陥の有無を判定した判定結果に基づき前記分割領域ごとに前記複数個の鋳造品について前記欠陥の出現頻度を集計するステップと、
    前記データ集計手段で集計された集計結果を基に前記分割領域ごとの前記欠陥の出現頻度を欠陥出現確率に置き換えるステップと、
    前記鋳造品の形状情報及び該鋳造品の鋳造実績または修正された鋳造パラメータに基づき、所定の鋳造シミュレーションを実行して、分割領域ごとの欠陥の存在の有無を判定するステップと、
    前記欠陥出現確率データと前記シミュレーション手段により得られた前記分割領域ごとの欠陥の有無の判定結果とを分割領域ごとに検証して前記シミュレーション結果の妥当性を評価するステップと、
    前記シミュレーション結果の妥当性評価が所望の評価値が得られるまで前記形状情報及び鋳造パラメータの少なくとも1つに修正を加えながらそのシミュレーションを繰り返すステップと、
    を含むことを特徴とする鋳造内部欠陥検査支援方法。
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