JP5864005B1 - 画像処理方法、対象物の寿命評価方法及び画像処理システム - Google Patents

Abstract

【課題】析出物の検出に要する時間を削減しつつ、検出精度の低下を抑制する。【解決手段】画像処理方法は、対象物であるフェライト系耐熱鋼の材料組織の画像に含まれる析出物を抽出する画像処理方法であって、対象物の材料組織を電子顕微鏡で撮像して撮像画像を生成する撮像ステップと、撮像画像からノイズ成分を除去してノイズ除去画像を生成するノイズ除去ステップと、ノイズ除去画像に対して、複数階調を有する画像を２階調に変換する処理である２値化処理を行って、２値化画像を生成する２値化ステップと、２値化画像の一方の階調を有する領域のうち、所定の形状の領域を析出物の画像であると判断し、所定の形状以外の領域を除去することにより、析出物の画像を抽出する析出物画像抽出ステップと、を有する。【選択図】図４

Description

本発明は、対象物であるフェライト系耐熱鋼の寿命評価を行うための材料組織の画像から析出物を抽出する画像処理方法及び、対象物の寿命評価方法及び画像処理システムに関する。

例えばボイラなどに使用されるフェライト系耐熱鋼は、高温下で長時間使用されるため、その寿命評価を行うことが必要とされている。フェライト系耐熱鋼の寿命評価には、クリープ寿命に関する評価がある。クリープ寿命は、フェライト系耐熱鋼に含まれる析出物同士の間隔に影響されることが分かっている。従って、クリープ寿命の評価には、フェライト系耐熱鋼の金属組織を観察して、析出物同士の間隔を計測する方法が採られる場合がある。フェライト系耐熱鋼の金属組織の表面には、析出物に加え、金属組織の凹凸面や表面の傷なども観察されるため、金属組織の表面から析出物を同定することは困難な場合がある。従って、析出物同士の間隔を計測する際には、一般的に、専門家が金属組織を観察して、析出物を検出していた。

フェライト系耐熱鋼の金属組織の観察には、例えば特許文献１に示すように、対象物の金属組織をレプリカに転写して、そのレプリカを電子顕微鏡で観察する手法が取られる場合がある。また、特許文献２には、金属組織を撮像した画像を処理して寿命評価を行う旨の技術が記載されている。

特許第３０１５５９９号公報 特許第４１５３６７５号公報

しかし、析出物の検出を専門家が行う場合、人手による解析であるため、検出に時間を有するおそれがある。また、専門家以外の作業者が検出を行う場合、例えば析出物と金属組織の凹凸面とを混同し、正確に析出物を検出できないおそれもある。例えば特許文献１では、レプリカによる金属組織の写真を生成するものであるが、析出物の検出についての工夫について記載されていない。また、特許文献２では、画像処理により材料の寿命評価を短時間で行うシステムについて記載されているが、析出物の検出精度については改善の余地がある。

上記課題を解決するため、本発明は、析出物の検出に要する時間を削減しつつ、検出精度の低下を抑制する画像処理方法、対象物の寿命評価方法及び画像処理システムを提供することを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明の画像処理方法は、対象物であるフェライト系耐熱鋼の材料組織の画像に含まれる析出物を抽出する画像処理方法であって、前記対象物の材料組織を電子顕微鏡で撮像して撮像画像を生成する撮像ステップと、前記撮像画像からノイズ成分を除去してノイズ除去画像を生成するノイズ除去ステップと、前記ノイズ除去画像に対して、複数階調を有する画像を２階調に変換する処理である２値化処理を行って、２値化画像を生成する２値化ステップと、前記２値化画像の一方の階調を有する領域のうち、所定の形状の領域を前記析出物の画像であると判断し、前記所定の形状以外の領域を除去することにより、前記析出物の画像を抽出する、析出物画像抽出ステップと、を有する。

この画像処理方法は、析出物でないと判断された領域の画像を除去して、析出物の画像を抽出する。また、この画像処理方法は、予め定められたアルゴリズムに従って、析出物の画像を抽出する。従って、この画像処理方法は、析出物の検出精度の低下を抑制しつつ、検出速度を向上させることができる。

前記画像処理方法において、前記ノイズ除去ステップは、前記撮像画像から、周囲の画素の階調に対して階調が特異である特異点を除去して特異点除去画像を生成する特異点除去ステップと、前記特異点除去画像から画素間の階調変化が大きい領域を抽出して、前記ノイズ除去画像を生成する階調変化抽出ステップと、を有することが好ましい。この画像処理方法は、撮像画像から適切にノイズを除去できるため、析出物の検出精度の低下をより好適に抑制することができる。

前記画像処理方法において、前記ノイズ除去ステップは、前記特異点除去ステップにおいて、中央値フィルタ処理又は平均値フィルタ処理を行い、前記階調変化抽出ステップにおいて、前記特異点除去画像に対して最大値フィルタ処理を行い、その後最小値フィルタ処理を行うことにより、低周波画像を生成し、前記特異点除去画像から前記低周波画像の画像成分を除去することで、前記ノイズ除去画像を生成することが好ましい。この画像処理方法は、撮像画像から適切にノイズを除去できるため、析出物の検出精度の低下をより好適に抑制することができる。

前記画像処理方法において、前記ノイズ除去ステップは、前記階調変化抽出ステップの前に、前記特異点除去画像の外周に沿って、階調値がゼロであるゼロ画像を付加することが好ましい。この画像処理方法は、ゼロ画像を付加することにより、最大値フィルタ処理及び最小値フィルタ処理を行っても、画像サイズが小さくなることを抑制することができる。

前記画像処理方法において、前記２値化ステップは、前記ノイズ除去画像中の画素を高階調画素と低階調画素とに区分した場合に、前記高階調画素数の割合が所定の比率以上となる階調を閾値とし、前記閾値以上の階調を有する画素を前記２階調のうち１つの階調とし、前記閾値より小さい階調を有する画素を前記２階調のうち他の１つの階調とするＰタイル処理を行うことが好ましい。この画像処理方法は、例えば画像の種類が変わっても、析出物の検出精度の低下を好適に抑制することができる。

前記画像処理方法において、前記２値化ステップは、さらに、前記Ｐタイル処理を行った前記ノイズ除去画像に対して最大値フィルタ処理を行い、その後最小値フィルタ処理を行うことが好ましい。この画像処理方法は、２値化処理後の画像中のノイズを除去することができるため、析出物の検出精度の低下を好適に抑制することができる。

前記画像処理方法において、前記析出物画像抽出ステップは、前記２値化画像の一方の階調の領域のうち、所定長より長さが短く、又は、所定面積より面積が小さく、又は、所定の円形度よりも円形度が小さい領域を、前記所定の形状以外の画像であるとして除去することが好ましい。この画像処理方法は、析出物の検出精度の低下を好適に抑制することができる。

前記画像処理方法において、前記析出物画像抽出ステップは、さらに、前記２値化画像の一方の階調の領域のうち、前記所定面積より面積が大きい充填面積よりも面積が小さく、かつ、領域の外接矩形の面積に対する自身の面積の割合を示す充填率が、所定値よりも小さい領域を、前記所定の形状以外の画像であるとして除去することが好ましい。この画像処理方法は、析出物の検出精度の低下を好適に抑制することができる。

前記画像処理方法において、前記撮像ステップは、前記対象物の材料組織を転写したレプリカを前記電子顕微鏡で撮像した前記撮像画像を取得することが好ましい。この画像処理方法によると、対象物の寿命評価を非破壊で行うことができる。

前記画像処理方法は、さらに、前記析出物の画像同士の距離を算出する析出物間距離算出ステップを有することが好ましい。この画像処理方法によると、析出物間の距離を算出するため、寿命評価を適切に行うことができる。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明の対象物の寿命評価方法は、前記画像処理方法により抽出した前記析出物に基づき、前記対象物の寿命評価を行う。この対象物の寿命評価方法によると、抽出した析出物の画像を用いるため、寿命評価を適切に行うことができる。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明の画像処理システムは、対象物であるフェライト系耐熱鋼の材料組織の画像に含まれる析出物を抽出する画像処理システムであって、前記対象物の材料組織の撮像画像を取得する撮像画像取得部と、前記撮像画像からノイズ成分を除去してノイズ除去画像を生成するノイズ除去部と、前記ノイズ除去画像に対して、複数階調を有する画像を２階調に変換する処理である２値化処理を行って、２値化画像を生成する２値化処理部と、前記２値化画像の一方の階調の画像のうち、所定の形状である領域を前記析出物の画像であると判断して、前記所定の形状以外の領域を除去することにより、前記析出物の画像を抽出する析出物画像抽出部と、を有する。この画像処理システムによると、析出物の検出精度の低下を抑制しつつ、検出速度を向上させることができる。

本発明によれば、析出物の検出に要する時間を削減しつつ、検出精度の低下を抑制することができる。

図１は、対象物の使用前の金属組織の一例を示す図である。 図２は、対象物の使用後の金属組織の一例を示す図である。 図３は、本実施形態に係る寿命評価装置の構成を示す模式図である。 図４は、制御部の構成を模式的に示すブロック図である。 図５は、画像へのフィルタ処理を説明するための説明図である。 図６は、画像へのフィルタ処理を説明するための説明図である。 図７は、ゼロ画像を説明するための説明図である。 図８は、Ｐタイル処理を説明するための一例を示すグラフである。 図９は、Ｐタイル処理を説明するための一例を示すグラフである。 図１０は、析出物候補領域を説明するための説明図である。 図１１は、析出物領域を説明するための説明図である。 図１２は、充填率を説明するための図である。 図１３は、本実施形態に係る画像処理を説明するフローチャートである。 図１４は、ノイズ除去処理を説明するフローチャートである。 図１５は、２値化処理を説明するフローチャートである。 図１６は、析出物画像抽出処理を説明するフローチャートである。 図１７は、撮像画像の一例を示す図である。 図１８は、対象物評価用画像の一例を示す図である。 図１９は、比較例に係る評価画像の一例を示す図である。 図２０は、本実施形態に係る画像処理システムを作動させた場合の画面遷移を説明した説明図である。 図２１は、メイン画面の一例を示す図である。 図２２は、パラメータ設定ダイアログの一例を示す図である。 図２３は、ミクロンバー計測ダイアログの一例を示す図である。 図２４は、連続実行結果ダイアログの一例を示す図である。

以下に添付図面を参照して、本発明の好適な実施形態を詳細に説明する。なお、この実施形態により本発明が限定されるものではなく、また、実施形態が複数ある場合には、各実施例を組み合わせて構成するものも含むものである。

図１は、対象物の使用前の金属組織の一例を示す図である。図２は、対象物の使用後の金属組織の一例を示す図である。フェライト系耐熱鋼は、添加物を含んだ鋼の一種であり、金属組織中で、添加物が析出物として点在している。例えば図１に示すように、フェライト系耐熱鋼の金属組織は、フェライト系耐熱鋼の鋼（フェライト）成分の領域である鋼領域Ｓ中に、複数の析出物Ｄ_１が点在している。フェライト系耐熱鋼は、高温での長時間使用に伴い、析出物が凝集粗大化し、析出物間同士の間隔が広くなることが分かっている。フェライト系耐熱鋼は、例えば図２に示すように、高温での長時間使用した場合、図１の析出物Ｄ_１が凝集し、析出物Ｄ_２を形成する。析出物Ｄ_２間の距離は、析出物Ｄ_１間の距離より長くなっている。ここで、析出物間の距離は、クリープ寿命に影響することが分かっており、析出物間の距離が長くなると、クリープ寿命は低下する。従って、フェライト系耐熱鋼の寿命評価においては、析出物間の距離を検出することが重要となる。本実施形態に係る寿命評価システムは、フェライト系耐熱鋼を対象物１として、対象物１の寿命評価を行うものである。なお、対象物１であるフェライト系耐熱鋼は、添加物（析出物）としてクロムを含むものであるが、これに限られず、所定の添加物を含むフェライト鋼であれば、その成分は任意である。

図３は、本実施形態に係る寿命評価装置の構成を示す模式図である。図３に示すように、寿命評価装置１０は、制御部２０と、ディスプレイ２２と、入力部２４と、記憶部２６とを有する。寿命評価装置１０は、コンピュータである。制御部２０は、演算を行うものであり、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）及びメモリである。ディスプレイ２２は、制御部２０の制御により所定の画像を表示するディスプレイである。入力部２４は、例えばキーボード及びマウスによって構成されており、操作者が各種情報を入力するものである。操作者が入力する情報としては、制御部２０が行う処理に関するパラメータの設定値、及び処理の実行指示等が含まれる。記憶部２６は、例えばＲＡＭ（Random Access Memory）又はＲＯＭ（Read Only Memory）等の記憶装置である。記憶部２６は、対象物１の材料組織の画像や、制御部２０が行う処理に関するパラメータの設定値等を記憶する。また、寿命評価装置１０は、電子顕微鏡１７０からのデータを取得し、記憶部２６に保存させることができる。

電子顕微鏡１７０は、走査型電子顕微鏡である。対象物１の寿命評価を行う場合、作業者が、対象物１の材料組織を転写したレプリカ２を作成し、レプリカ２を電子顕微鏡１７０で撮像し、撮像画像１００を作成する。具体的には、作業者は、対象物１の観察部位を研磨し、研磨面を化学腐食又は電解腐食法などで腐食させる。そして、作業者は、その腐食面にレプリカ２を塗布して、レプリカ２に腐食面における金属組織（の凹凸）を転写する。作業者は、金属組織が転写されたレプリカ２を電子顕微鏡１７０で観察し、レプリカ２に転写された対象物１の金属組織を撮像した撮像画像１００を作成する。電子顕微鏡１７０により撮像された撮像画像１００は、寿命評価装置１０の記憶部２６に保存される。なお、本実施形態では、寿命評価装置１０が電子顕微鏡１７０と電気的に接続されており、電子顕微鏡１７０から撮像画像１００が直接入力されるものであるが、これに限られず、寿命評価装置１０は電子顕微鏡１７０と電気的に接続されていなくてもよい。この場合、電子顕微鏡１７０からの撮像画像１００は、例えば外部記憶装置を介して寿命評価装置１０の記憶部２６に記憶される。

次に、制御部２０について詳細に説明する。制御部２０は、対象物１の材料組織の画像に含まれる析出物を抽出する画像処理を行う。より具体的には、制御部２０は、画像処理により対象物評価用画像を生成し、対象物評価用画像に基づき、対象物１の寿命評価を行う。図４は、制御部の構成を模式的に示すブロック図である。図４に示すように、制御部２０は、撮像画像取得部３２と、パラメータ取得部３３と、ノイズ除去部３４と、２値化処理部３６と、析出物画像抽出部３７と、析出物間距離算出部３８とを有する。制御部２０の以上の各部は、互いに共通するソフトウェアであるが、これに限られず、例えば互いに独立したソフトウェアであってもよい。なお、撮像画像取得部３２と、パラメータ取得部３３と、ノイズ除去部３４と、２値化処理部３６と、析出物画像抽出部３７と、析出物間距離算出部３８とが、対象物の材料組織に含まれる析出物を抽出する画像処理システムに含まれる。また、この画像処理システムと寿命評価部３９とが、対象物の寿命評価システムに含まれる。

撮像画像取得部３２は、記憶部２６から撮像画像１００を取得する。パラメータ取得部３３は、記憶部２６から、制御部２０の各部が行う処理のパラメータを取得する。

ノイズ除去部３４は、撮像画像取得部３２から撮像画像１００を取得し、パラメータ取得部３３からノイズ除去部３４が実行する処理に関連するパラメータを取得する。ノイズ除去部３４は、撮像画像１００からノイズ成分を除去して、ノイズ除去画像１０２を生成するものである。具体的には、ノイズ除去部３４は、図４に示すように、特異点除去部４２と、ゼロ画像付加部４４と、階調変化抽出部４６とを有する。

図５及び図６は、画像へのフィルタ処理を説明するための説明図である。特異点除去部４２は、撮像画像１００に対し中央値フィルタ（メディアンフィルタ）処理を行って、特異点除去画像１００ａを生成する。中央値フィルタ処理とは、撮像画像１００の対象画素における階調値（輝度）を、対象画素の周辺領域内の画素における階調値のなかの中間値で置き換える処理である。具体的には、特異点除去部４２は、図５に示すように、撮像画像１００から、複数の画素を含む撮像画像１００の一部の領域であるカーネルＣ_１を選択する。図６に示すように、カーネルＣ_１は、第１方向に３個の画素、第１方向と直交する第２方向に３個の画素を有する３×３の画素を含む領域であるが、これに限られず、カーネルＣ_１に含まれる画素数は任意である。カーネルＣ_１は、領域の中央にある画素Ｐ_１と、画素Ｐ_１の周囲にある画素Ｐ_２、Ｐ_３、Ｐ_４、Ｐ_５、Ｐ_６、Ｐ_７、Ｐ_８、Ｐ_９を有する。ここで、画素Ｐ_１、Ｐ_２、Ｐ_３、Ｐ_４、Ｐ_５、Ｐ_６、Ｐ_７、Ｐ_８、Ｐ_９の撮像画像１００における階調値（輝度）をそれぞれＬ_１、Ｌ_２、Ｌ_３、Ｌ_４、Ｌ_５、Ｌ_６、Ｌ_７、Ｌ_８、Ｌ_９とする。特異点除去部４２は、中央値フィルタ処理により、画素Ｐ_１の階調値を、Ｌ_１、Ｌ_２、Ｌ_３、Ｌ_４、Ｌ_５、Ｌ_６、Ｌ_７、Ｌ_８、Ｌ_９のうちの中央値（値が大きい順から並べて真中（ここでは５番目）の画素が有する階調値）に変換する。特異点除去部４２は、この中央値フィルタ処理を、撮像画像１００中の全ての画素について実行する。特異点除去部４２は、中央値フィルタ処理を行うことにより、周辺領域の画素の階調値に対して特異な階調値を有する画素（特異点）の階調値を平滑化し、特異点を除去した特異点除去画像１００ａを生成する。

なお、特異点除去部４２は、周囲の画素の階調に対して階調が特異である特異点を除去するものであれば、中央値フィルタ処理を行うことに限られない。特異点除去部４２は、例えば平均値フィルタ処理を行うものであってもよい。平均値フィルタ処理は、対象画素における階調値（輝度）を、対象画素の周辺領域内の画素における階調値の平均値で置き換える処理である。

図７は、ゼロ画像を説明するための説明図である。ゼロ画像付加部４４は、特異点除去画像１００ａの外周に沿って、階調値（輝度）がゼロであるゼロ画像１０１を付加して、ゼロ付加画像１００ｂを生成する。図７に示すように、ゼロ画像１０１は、特異点除去画像１００ａの外周に沿った枠状に画素が分布する画像である。また、ゼロ画像１０１の各画素は、階調値がゼロとなっている。ゼロ画像付加部４４は、特異点除去画像１００ａの外周にこのゼロ画像１０１を付加し、最外周の画素の階調値がゼロであり（ゼロ画像の画素）、その内側が特異点除去画像１００ａであるゼロ付加画像１００ｂを生成する。なお、ゼロ画像１０１は、１つの画素が枠状に整列している画像であるため、図７に示すように、各辺の幅がカーネルＣ_１よりも小さくなっている。ただし、ゼロ画像１０１は、２つ以上の画素が枠状に整列しているものであってもよい。

階調変化抽出部４６は、ゼロ付加画像１００ｂから画素間の階調変化が大きい領域を抽出して、ノイズ除去画像１０２を生成する。具体的には、階調変化抽出部４６は、図４に示すように、最大値フィルタ部５０と、最小値フィルタ部５２と、低周波画像除去部５４とを有する。

最大値フィルタ部５０は、ゼロ付加画像１００ｂに対して、最大値フィルタ処理を行うものである。最大値フィルタ処理とは、撮像画像１００の対象画素における階調値（輝度）を、対象画素の周辺領域内の画素における階調値のなかの最大値で置き換える処理である。最大値フィルタ部５０は、カーネルＣ_２を選択し、カーネルＣ_２中の画素に基づき最大値フィルタ処理を行う。カーネルＣ_２は、第１方向に３０個の画素、第２方向に３０個の画素を有する３０×３０個の画素を含む領域であるが、これに限られず任意に設定可能である。カーネルサイズは低周波成分を抽出できるサイズに調整することが必要で、カーネルＣ_２は、例えば９×９個の画素を含む領域以上の比較的大きなエリアを見ることが好ましい。

最小値フィルタ部５２は、最大値フィルタ処理を行ったゼロ付加画像１００ｂに対して、最小値フィルタ処理を行って、低周波画像１００ｃを生成する。最小値フィルタ処理とは、撮像画像１００の対象画素における階調値（輝度）を、対象画素の周辺領域内の画素における階調値のなかの最小値で置き換える処理である。最小値フィルタ部５２は、カーネルＣ_２を選択し、カーネルＣ_２中の画素に基づき最小値フィルタ処理を行う。

このように、最大値フィルタ部５０及び最小値フィルタ部５２は、ゼロ付加画像１００ｂに対して、最大値フィルタ処理と最小値フィルタ処理をこの順で行うことにより、低周波画像１００ｃを生成する。低周波画像１００ｃは、画像中の画素同士の階調値の変化の周波数が低い画像（近隣画素間で階調値の変化がなだらかな画像）であるということができる。すなわち、低周波画像１００ｃは、ゼロ付加画像１００ｂから、画素間の階調変化が大きい領域が除去された画像である。

低周波画像除去部５４は、ゼロ付加画像１００ｂ及び低周波画像１００ｃを取得する。低周波画像除去部５４は、ゼロ付加画像１００ｂから、低周波画像１００ｃの画像成分を除去することにより、高周波画像１００ｄを生成する。具体的には、低周波画像除去部５４は、ゼロ付加画像１００ｂの各画素の階調値から、低周波画像１００ｃの各画素の階調値をそれぞれ差し引く。低周波画像除去部５４は、これにより、ゼロ付加画像１００ｂから、画素同士の階調値の変化の周波数が低い画像成分を除去し、画素同士の階調値の変化の周波数が高い画像成分（近隣画素間で階調値の変化が大きい画像）を抽出する。すなわち、最大値フィルタ部５０と、最小値フィルタ部５２と、低周波画像除去部５４とは、ゼロ付加画像１００ｂから、画素間の階調変化が大きい領域を抽出した高周波画像１００ｄを生成する。例えば、光学特性やレンズ特性によって画像の一部の領域（例えば中央部）が明るく（あるいは暗く）、画像の他の一部の領域（例えば周端部）が暗い（あるいは明るい）撮像画像が取得される可能性がある。撮像画像をマクロに見た低周波画像１００ｃを作成し、低周波画像１００ｃと撮像画像の差分をとり、高周波画像１００ｄを生成することで、照明や顕微鏡特性の影響を除去することができる。低周波画像除去部５４は、高周波画像１００ｄから、ゼロ画像１０１に対応する最外周の枠状の画像（階調値がゼロ）を除去して、ノイズ除去画像１０２を生成する。

なお、階調変化抽出部４６は、画素間の階調変化が大きい領域を抽出するものであれば、以上のような最大値フィルタ部５０と、最小値フィルタ部５２と、低周波画像除去部５４とを有する構成に限られない。

以上のように、ノイズ除去部３４は、撮像画像１００からノイズ成分を除去して、ノイズ除去画像１０２を生成する。なお、ノイズ除去部３４は、ゼロ画像付加部４４を有さずに、階調変化抽出部４６が、特異点除去画像１００ａから直接ノイズ除去画像１０２を生成してもよい。

２値化処理部３６は、ノイズ除去部３４からノイズ除去画像１０２を取得し、パラメータ取得部３３から自身が実行する処理に関連するパラメータを取得する。２値化処理部３６は、ノイズ除去画像１０２に対して、複数階調からなる画像を２階調からなる画像に変換する処理である２値化処理を行って、２種類の階調のみからなる画像である２値化画像１０４を生成する。具体的には、２値化処理部３６は、図４に示すように、Ｐタイル部６０と、最小値フィルタ部６２と、最大値フィルタ部６４とを有する。

Ｐタイル部６０は、ノイズ除去画像１０２に対し、２値化処理としてのＰタイル処理を行って、Ｐタイル画像１０２ａを生成する。図８及び図９は、Ｐタイル処理を説明するための一例を示すグラフである。Ｐタイル処理は、ノイズ除去画像１０２中の各画素を高階調画素と低階調画素との２つに区分した場合に、高階調画素の数の割合が所定の比率以上となる階調値を閾値とし、閾値以上の階調値を有する画素の階調値を第１階調とし、閾値より小さい階調値を有する画素の階調値を第２階調とする処理である。

Ｐタイル処理の一例を、図８及び図９により説明する。図８の横軸は、所定の画像における各画素の階調値（輝度）であり、縦軸は、階調値毎の画素数である。図９の横軸は、所定の画像における各画素の階調値（輝度）であり、縦軸は、階調値毎の積算画素数の全体画素数に占める割合（画素数の積算値）である。画像中の各画素の階調値が図８に示す分布である場合、積算画素数は、図９のようになる。図９に示す所定の階調値における積算画素数は、言い換えれば、その所定の階調値以下の階調値を有する画素の総数が、全体に占める割合である。Ｐタイル部６０は、積算画素数が所定の積算画素数Ａ（％）である場合の階調値Ｂを検出し、階調値Ｂを閾値に設定する。なお、積算画素数Ａ（％）の値は、パラメータ設定により予め設定されたものである。Ｐタイル部６０は、ノイズ除去画像１０２中の階調値Ｂ以上の階調値を有する画素の階調値を第１階調とし、階調値Ｂより小さい階調値を有する画素の階調値を第２階調として、Ｐタイル画像１０２ａを生成する。Ｐタイル画像１０２ａは、第１階調と第２階調の２種類の階調のみを有する画像である。なお、第１階調は、第２階調より階調値が大きい。第１階調は、例えば輝度を最大とする値であり、第２階調は輝度を最小とする値である。ただし、第１階調と第２階調は、互いに値が異なるものであれば、任意に設定することができる。

最小値フィルタ部６２は、Ｐタイル画像１０２ａに対し、最小値フィルタ処理を行う。最小値フィルタ部６２は、カーネルＣ_３を選択し、カーネルＣ_３中の画素に基づき最小値フィルタ処理を行う。最大値フィルタ部６４は、最小値フィルタ処理を行ったＰタイル画像１０２ａに対し、最大値フィルタ処理を行う。最大値フィルタ部６４は、カーネルＣ_３を選択し、カーネルＣ_３中の画素に基づき最大値フィルタ処理を行い、２値化画像１０４を生成する。

最小値フィルタ部６２及び最大値フィルタ部６４は、Ｐタイル画像１０２ａに対し、最小値フィルタ処理及び最大値フィルタ処理をこの順で行うことにより、近接画素間の階調変化が大きい領域が除去された画像を生成し、異なる階調値を有する画素間の形状を整形する。なお、カーネルＣ_３は、第１方向に３個の画素、第２方向に３個の画素を有する３×３個の画素を含む領域であるが、これに限られず任意に設定可能である。

析出物画像抽出部３７は、２値化処理部３６から２値化画像１０４を取得し、パラメータ取得部３３から自身が実行する処理に関連するパラメータを取得する。析出物画像抽出部３７は、２値化画像１０４の一方の階調の画像のうち、所定の形状の画像を析出物Ｄの画像であると判断し、所定の形状以外の画像を除去することにより、析出物Ｄの画像を抽出した対象物評価用画像１０６を生成する。析出物Ｄは、対象物１の鋼領域Ｓに点在する析出物である。具体的には、析出物画像抽出部３７は、析出物候補画像抽出部６６と、他成分画像除去部６８とを有する。

析出物候補画像抽出部６６は、２値化画像１０４から、析出物Ｄの画像の候補となる画像を抽出するものである。析出物候補画像抽出部６６は、２値化画像１０４中の第１階調である画素からなる領域を、析出物候補領域Ｘとして選択する。析出物候補領域Ｘは、析出物候補画像抽出部６６により析出物Ｄの画像であると推定された領域である。図１０は、析出物候補領域を説明するための説明図である。図１０に示すように、析出物候補領域Ｘは、少なくとも１つの画素からなる領域Ｘ_１が、２値化画像１０４内に複数点在する。なお、図１０は、析出物候補領域Ｘを示す一例である。

他成分画像除去部６８は、析出物候補領域Ｘが有する領域Ｘ_１のうち、所定の形状を有する領域Ｘ_１を、析出物Ｄの画像であると判断する。そして、他成分画像除去部６８は、析出物候補領域Ｘのうち、所定の形状を有さない領域Ｘ_１を、析出物Ｄの画像ではないと判断して除去する。除去されずに残った領域Ｘ_１は、析出物Ｄの画像であると判断された領域である析出物領域Ｙを形成する。他成分画像除去部６８は、析出物候補領域Ｘから所定の形状を有さない領域Ｘ_１を除去することにより、析出物領域Ｙを抽出した対象物評価用画像１０６を生成する。具体的には、他成分画像除去部６８は、析出物候補領域Ｘのうち所定の形状を有さない領域Ｘ_１の階調値を、第１階調から第２階調に置き換える。これにより、対象物評価用画像１０６は、析出物領域Ｙが第１階調であり、その他の領域が第２階調である画像となる。図１１は、析出物領域を説明するための説明図である。図１１は、図１０に示す析出物候補領域Ｘから析出物領域Ｙを抽出した状態を示している。対象物評価用画像１０６中の析出物領域Ｙは、析出物候補領域Ｘ中の領域Ｘ_１のうち、所定の形状を有する領域Ｘ_１が除去されずに残されている。

ここで、析出物領域Ｙであると判断されるための領域Ｘ_１の所定の形状について説明する。他成分画像除去部６８は、所定の形状を判定する上の要素として、領域の大きさと、形状とを用いる。他成分画像除去部６８は、領域Ｘ_１が所定の大きさより小さい場合に、析出物領域Ｙではないと判断する。また、他成分画像除去部６８は、領域Ｘ_１の形状が複雑である場合に、析出物領域Ｙではないと判断する。他成分画像除去部６８は、例えば領域Ｘ_１の面積に対して領域Ｘ_１の周囲長さが所定の値以上である場合、領域の形状が複雑であるとして、その領域Ｘ_１が析出物領域Ｙではないと判断する。

具体的には、他成分画像除去部６８は、第１方向における長さ、第２方向における長さ、面積、円形度、及び充填率を用いる。具体的には、他成分画像除去部６８は、第１方向における長さが所定長Ｊ１より短い領域Ｘ_１を、析出物領域Ｙではない（析出物Ｄの画像ではない）と判断して除去する。また、他成分画像除去部６８は、第２方向における長さが所定長Ｊ２より短い領域Ｘ_１を、析出物領域Ｙではないと判断して除去する。また、他成分画像除去部６８は、面積が所定面積Ｊ３より小さい領域Ｘ_１を、析出物領域Ｙではないと判断して除去する。また、他成分画像除去部６８は、円形度が所定円形度Ｊ４より小さい領域Ｘ_１を、析出物領域Ｙではないと判断して除去する。なお、円形度は、外周の形状の複雑さを示す指標であり、円形度をＲｏとしたとき、以下の式（１）により算出される。

Ｒｏ＝（４・π・Ａ_ｒ）／Ｌ_ｅ ^２ ・・・（１）

ここで、πは円周率であり、Ａ_ｒは領域Ｘ_１の面積であり、Ｌ_ｅは領域Ｘ_１の周囲長さである。円形度Ｒｏは、１から値が小さくなるに従って、真円から遠ざかる形状となる。

また、他成分画像除去部６８は、面積が所定面積Ｊ５より小さく、かつ、充填率が所定充填率Ｊ６より小さい領域Ｘ_１を、析出物領域Ｙではないと判断して除去する。所定面積Ｊ５は、所定面積Ｊ３より大きい値である。図１２は、充填率を説明するための図である。充填率とは、図１２に示すように、領域Ｋ１に外接する外接矩形Ｋ２の面積に対する領域Ｋ１の面積を示す値である。すなわち、充填率Ｍとは、次の式（２）で表される。

Ｍ＝Ａｒ_Ｋ１／Ａｒ_Ｋ２ ・・・（２）

ここで、Ａｒ_Ｋ１は領域Ｋ１の面積であり、Ａｒ_Ｋ２は外接矩形Ｋ２の面積である。

他成分画像除去部６８は、以上のようにして、析出物候補領域Ｘから析出物Ｄの画像ではないと判断した領域Ｘ_１を除去して析出物領域Ｙを抽出することにより、対象物評価用画像１０６を生成する。

析出物間距離算出部３８は、析出物画像抽出部３７から対象物評価用画像１０６を取得し、パラメータ取得部３３から自身が実行する処理に関連するパラメータを取得する。析出物間距離算出部３８は、対象物評価用画像１０６中の析出物Ｄの画像同士の距離を算出する。具体的には、析出物間距離算出部３８は、対象物評価用画像１０６から、析出物領域Ｙに含まれる領域Ｘ_１間の距離を測定する。析出物間距離算出部３８は、領域Ｘ_１間の距離として、領域Ｘ_１同士の平均自由行程を算出する。析出物間距離算出部３８は、析出物Ｄ間の距離を算出するための測定線を、対象物評価用画像１０６中に追加してもよい。

寿命評価部３９は、析出物間距離算出部３８から領域Ｘ_１間の距離の情報を取得する。寿命評価部３９は、領域Ｘ_１間の距離情報に基づき、対象物１の寿命を算出する。上述のように、析出物Ｄ間の距離は、対象物１のクリープ寿命と関連する。析出物Ｄ間の距離が長いほど、クリープ寿命が短くなる。析出物領域Ｙに含まれる領域Ｘ_１は、析出物Ｄの画像を示しているものなので、寿命評価部３９は、領域Ｘ_１間の距離を析出物Ｄ間の距離として、クリープ寿命を算出する。

以上説明した制御部２０の処理フローを、フローチャートに基づき説明する。図１３は、本実施形態に係る画像処理を説明するフローチャートである。図１３に示すように、制御部２０は、本実施形態に係る画像処理を行う際、撮像画像取得部３２により対象物１の撮像画像１００を取得し（ステップＳ１０）、パラメータ取得部３３により、画像処理に必要な各種パラメータを取得する（ステップＳ１２）。

制御部２０は、撮像画像１００及びパラメータを取得した後、ノイズ除去部３４により、ノイズ除去処理を実行して（ステップＳ１４）、ノイズ除去画像１０２を生成する。ノイズ除去処理の詳細な処理フローは後述する。ノイズ除去処理を実行した後、制御部２０は、２値化処理部３６により、２値化処理を実行して（ステップＳ１６）、２値化画像１０４を生成する。２値化処理の詳細な処理フローは後述する。２値化処理を実行した後、制御部２０は、析出物画像抽出部３７により、析出物画像抽出処理を実行して（ステップＳ１８）、対象物評価用画像１０６を生成する。析出物画像抽出処理の詳細な処理フローは後述する。

制御部２０は、析出物画像抽出処理を実行した後、析出物間距離算出部３８により、対象物評価用画像１０６から析出物距離算出処理を実行する（ステップＳ１９）。具体的には、析出物間距離算出部３８は、対象物評価用画像１０６中の析出物領域Ｙに含まれる領域Ｘ_１間の距離を測定することにより、析出物Ｄ間の距離を算出する。これにより、本実施形態に係る画像処理は終了する。制御部２０は、その後、算出した析出物Ｄ間の距離の情報に基づき、寿命評価部３９により、対象物１のクリープ寿命を算出する。

次に、ノイズ除去処理の処理フローを説明する。図１４は、ノイズ除去処理を説明するフローチャートである。図１４に示すように、ノイズ除去処理を行う際、ノイズ除去部３４は、特異点除去部４２により、撮像画像１００に対し特異点除去処理を行って（ステップＳ２０）、特異点除去画像１００ａを生成する。特異点除去部４２は、特異点除去処理として、中央値フィルタ処理を行う。特異点除去処理を行った後、ノイズ除去部３４は、ゼロ画像付加部４４により、特異点除去画像１００ａにゼロ画像１０１を付加して（ステップＳ２２）、ゼロ付加画像１００ｂを生成する。ゼロ画像１０１を付加した後、ノイズ除去部３４は、最大値フィルタ部５０及び最小値フィルタ部５２により、ゼロ付加画像１００ｂに最大値フィルタ処理及び最小値フィルタ処理を行い、低周波画像１００ｃを生成する（ステップＳ２４）。最大値フィルタ部５０及び最小値フィルタ部５２は、最大値フィルタ処理、最小値フィルタ処理を、この順で実行する。

低周波画像１００ｃを生成した後、ノイズ除去部３４は、低周波画像除去部５４により、特異点除去画像１００ａから低周波画像１００ｃの画像成分を除去し（ステップＳ２６）、ノイズ除去画像１０２を生成する。これにより、ノイズ除去処理は終了する。

次に、２値化処理の処理フローを説明する。図１５は、２値化処理を説明するフローチャートである。図１５に示すように、２値化処理を行う場合、２値化処理部３６は、Ｐタイル部６０により、ノイズ除去画像１０２に対しＰタイル処理を実行し（ステップＳ３０）、Ｐタイル画像１０２ａを生成する。Ｐタイル処理を行った後、２値化処理部３６は、最小値フィルタ部６２により、Ｐタイル画像１０２ａに対し最小値フィルタ処理を実行し（ステップＳ３２）、その後最大値フィルタ部６４により、最大値フィルタ処理を実行して（ステップＳ３４）、２値化画像１０４を生成する。これにより、２値化処理は終了する。

次に、析出物画像抽出処理の処理フローを説明する。図１６は、析出物画像抽出処理を説明するフローチャートである。図１６に示すように、析出物画像抽出処理を行う場合、析出物画像抽出部３７は、析出物候補画像抽出部６６により、２値化画像１０４から、析出物候補領域Ｘを選択する（ステップＳ４０）。析出物候補画像抽出部６６は、２値化画像１０４中の第１階調である画素からなる領域を、析出物候補領域Ｘとして選択する。析出物候補領域Ｘを選択した後、析出物画像抽出部３７は、他成分画像除去部６８により、析出物候補領域Ｘから析出物領域Ｙを抽出して（ステップＳ４２）、対象物評価用画像１０６を生成する。他成分画像除去部６８は、析出物候補領域Ｘ中の領域Ｘ_１のうち、所定の形状を有さない領域Ｘ_１を除去し、所定の形状を有する領域Ｘ_１を析出物Ｄの画像であると判断し、析出物領域Ｙとして抽出する。これにより、析出物画像抽出処理は終了する。

以下に、本実施形態に係る画像処理システムによって生成された対象物評価用画像１０６の一例を示す。図１７は、撮像画像の一例を示す図である。図１８は、対象物評価用画像の一例を示す図である。図１９は、比較例に係る評価画像の一例を示す図である。図１７は、対象物１の撮像画像１００の一例である撮像画像１００Ａであり、鋼領域Ｓ中に、析出物Ｄが点在している。図１８は、図１７の撮像画像１００Ａに基づき、本実施形態に係る画像処理システムによって生成した対象物評価用画像１０６Ａを示している。図１８に示すように、対象物評価用画像１０６Ａは、析出物Ｄの画像が析出物領域Ｙとして第１階調となっており、その他の領域が鋼領域Ｓとして第２階調となっている。なお、図１８では、対象物評価用画像１０６Ａに対し、析出物間距離算出部３８により析出物Ｄ間の距離を算出したものであり、析出物Ｄ間の距離を算出するための測定線が画像中に追加されている。図１９は、図１７の撮像画像１００Ａに基づき、作業者が析出物Ｄの画像を検出し、その検出した析出物Ｄの画像を抽出した評価用画像１０６Ｘを示している。評価用画像１０６Ｘは、作業者によって作成されたものであり、比較例に係る画像である。図１９に示す評価用画像１０６Ｘも、図１８に示す対象物評価用画像１０６Ａと同様に、鋼領域Ｓ中に析出物Ｄが点在している画像となっている。図１８及び図１９によると、対象物評価用画像１０６Ａは、作業者によって抽出された評価用画像１０６Ｘと、析出物Ｄの分布が同等であることがわかる。これらの図からも、本実施形態に係る画像処理システムは、析出物Ｄの検出精度の低下を抑制することがわかる。

表１は、本実施形態に係る対象物評価用画像に基づき算出された析出物間距離の算出結果と、比較例に係る評価用画像に基づき算出された析出物間距離の算出結果とを示している。表１での析出物間距離は、平均自由行程で示されており、μｍ及び画素の数（ｐｉｘｅｌ）を単位としている。なお、画素の数とμｍの関係は、画像の倍率に応じて変化する。

表１に示すように、撮像画像１００のサンプル１に基づく析出物間距離の算出結果は、本実施形態では１．５３μｍ（２１１画素数）であり、比較例では１．９３μｍ（２６６画素数）であった。また、撮像画像１００のサンプル２に基づく析出物間距離の算出結果は、本実施形態では２．２３μｍ（３０７画素数）であり、比較例では２．３７μｍ（３２７画素数）であった。また、撮像画像１００のサンプル３に基づく析出物間距離の算出結果は、本実施形態では１．９４μｍ（２６８画素数）であり、比較例では１．９２μｍ（２６４画素数）であった。また、撮像画像１００のサンプル４に基づく析出物間距離の算出結果は、本実施形態では１．７９μｍ（２４７画素数）であり、比較例では１．７５μｍ（２４１画素数）であった。また、撮像画像１００のサンプル５に基づく析出物間距離の算出結果は、本実施形態では２．２０μｍ（３０３画素数）であり、比較例では２．６６μｍ（３６７画素数）であった。

表１に示すように、本実施形態に係る対象物評価用画像に基づき算出された析出物間距離の算出結果は、比較例からの変化が小さく、析出物Ｄの検出精度の低下を抑制することがわかる。

以上説明したように、本実施形態に係る制御部２０が構成する画像処理システムは、対象物１の材料組織の画像に含まれる析出物Ｄを抽出する画像処理システムである。本実施形態に係る画像処理システムは、撮像画像取得部３２と、ノイズ除去部３４と、２値化処理部３６と、析出物画像抽出部３７と、を有する。撮像画像取得部３２は、対象物１の材料組織の撮像画像１００を取得する。ノイズ除去部３４は、撮像画像１００からノイズ成分を除去してノイズ除去画像１０２を生成する。２値化処理部３６は、ノイズ除去画像１０２に対して２値化処理を行って、２値化画像１０４を生成する。析出物画像抽出部３７は、２値化画像１０４の一方の階調の画像のうち、所定の形状である領域Ｘ_１を析出物Ｄの画像であると判断して、所定の形状以外の領域Ｘ_１を除去することにより、析出物Ｄの画像を抽出する。

本実施形態に係る画像処理システムによると、対象物１の材料組織の画像を２値化処理して析出物Ｄの候補である領域（析出物候補領域Ｘ）を選択し、さらに、その析出物候補領域Ｘから、析出物Ｄでないと判断された領域の画像を除去して、析出物Ｄの画像を抽出する。本実施形態に係る画像処理システムは、予め定められたアルゴリズムに従って、析出物Ｄの画像を抽出するため、例えば作業者が手作業で析出物Ｄの画像を抽出するよりも、析出物Ｄの検出速度を向上させることができる。また、本実施形態に係る画像処理システムは、撮像画像１００からノイズを除去し、その後２値化処理を行い、その後に析出物Ｄと判断される画像を抽出するという処理を行うため、析出物Ｄの検出精度の低下を抑制することができる。なお、本実施形態においては、撮像画像１００に基づき対象物評価用画像１０６を生成するが、撮像画像１００に基づき析出物Ｄの画像を抽出するものであれば、対象物評価用画像１０６を生成しなくてもよい。

また、ノイズ除去部３４は、特異点除去部４２と、階調変化抽出部４６とを有する。特異点除去部４２は、撮像画像１００から、周囲の画素の階調に対して階調が特異である特異点を除去して特異点除去画像１００ａを生成する。階調変化抽出部４６は、特異点除去画像１００ａから画素間の階調変化が大きい領域を抽出して、ノイズ除去画像１０２を生成する。ノイズ除去部３４は、特異点を除去し、その後に画素間の階調変化が大きい領域を抽出する処理を行うため、撮像画像１００から適切にノイズを除去できる。従って、この画像処理システムは、析出物Ｄの検出精度の低下をより好適に抑制することができる。

また、特異点除去部４２は、中央値フィルタ処理又は平均値フィルタ処理を行い、階調変化抽出部４６は、特異点除去画像１００ａに対して最大値フィルタ処理を行い、その後最小値フィルタ処理を行うことにより、低周波画像１００ｃを生成し、特異点除去画像１００ａから低周波画像１００ｃの画像成分を除去することで、ノイズ除去画像１０２を生成する。この画像処理システムは、中央値フィルタ処理又は平均値フィルタ処理を行った後で低周波画像１００ｃを生成し、元の画像（特異点除去画像１００ａ）から画像成分を除去する処理を行う。従って、この画像処理システムは、撮像画像１００から適切にノイズを除去し、析出物Ｄの検出精度の低下をより好適に抑制することができる。

さらに、ノイズ除去部３４は、階調変化抽出部４６の処理の前に、ゼロ画像付加部４４により、特異点除去画像１００ａの外周に沿ってゼロ画像を付加する。このゼロ画像付加部４４は、階調変化抽出部４６による最大値フィルタ及び最小値フィルタ処理の前に、画像の外周にゼロ画像を付加する。ゼロ画像を付加することにより、最大値フィルタ処理及び最小値フィルタ処理時の最外周の無効領域により、画像サイズが小さくなることを抑制することができる。

また、２値化処理部３６は、Ｐタイル部６０によりＰタイル処理を行う。２値化処理部３６は、Ｐタイル処理により２値化処理における階調の閾値を決めることができるため、例えば画像の種類が変わっても、析出物Ｄの検出精度の低下を好適に抑制することができる。

また、２値化処理部３６は、最小値フィルタ部６２及び最大値フィルタ部６４により、Ｐタイル処理を行った画像に対して、最小値フィルタ処理を行い、その後に最大値フィルタ処理を行う。２値化処理部３６は、この処理により、２値化処理後の画像中のノイズを除去することができるため、析出物Ｄの検出精度の低下を好適に抑制することができる。

また、析出物画像抽出部３７は、２値化画像１０４の一方の階調の領域のうち、所定長Ｊ１（又はＪ２）より長さが短く、又は、所定面積Ｊ３より面積が小さく、又は、所定円形度Ｊ４よりも円形度が小さい領域を、所定の形状以外の画像であるとして除去する。一般的に、析出物Ｄは、ある一定のサイズ以上であり、形状も複雑になり過ぎない。この析出物画像抽出部３７は、サイズが小さすぎる領域や、形状が複雑な領域を析出部Ｄではないとして除去することが可能であるため、析出物Ｄの検出精度の低下を好適に抑制することができる。

また、析出物画像抽出部３７は、２値化画像１０４の一方の階調の領域のうち、所定面積Ｊ５（充填面積）よりも面積が小さく、かつ、充填率が所定値よりも小さい領域を、所定の形状以外の画像であるとして除去する。この析出物画像抽出部３７は、充填率が小さく形状が複雑すぎる領域を、析出部Ｄではないとして除去することが可能であるため、析出物Ｄの検出精度の低下を好適に抑制することができる。

また、撮像画像取得部３２は、対象物１の材料組織を転写したレプリカ２を電子顕微鏡１７０で撮像した撮像画像１００を取得する。撮像画像１００は、レプリカ２を撮像したものなので、対象物１の寿命評価を非破壊で行うことができる。

また、本実施形態に係る画像処理システムは、析出物Ｄの画像同士の距離を算出する析出物間距離算出部３８を有する。この画像処理システムは、析出物間距離算出部３８により析出物Ｄ間の距離を算出するため、寿命評価を適切に行うことができる。

以下、寿命評価装置１０により本実施形態に係る画像処理システムを作動させた場合の、ディスプレイ２２における画面構成について説明する。図２０は、本実施形態に係る画像処理システムを作動させた場合の画面遷移を説明した説明図である。画像処理システムを作動させた場合、各操作画面がディスプレイ２２に表示される。

具体的には、図２０に示すように、作業者が入力部２４による本システムを起動させた場合、ディスプレイ２２には、メイン画面１１０が表示される。作業者は、メイン画面１１０からファイル選択を行うことを決定すると、ファイル選択ダイアログ１２０が表示される。ここで、ファイルとは、対象物評価用画像１０６を生成するための撮像画像１００が保存されているファイルであり、ファイル選択ダイアログ１２０には、撮像画像１００が保存されているファイルが表示される。作業者が、ファイル選択ダイアログ１２０から、処理を行う撮像画像１００のファイルを選択すると、メイン画面１１０に戻る。なお、ここで、作業者は、複数の撮像画像１００を同時に選択し、複数の撮像画像１００に対し、処理を連続実行することも可能である。また、作業者がファイル選択を取り消しても、メイン画面１１０に戻る。

図２０に示すように、ファイル選択後のメイン画面１１０において、作業者は、パラメータ設定を行うことを決定すると、パラメータ設定ダイアログ１３０が表示される。パラメータ設定ダイアログ１３０は、対象物評価用画像１０６の生成処理用の各種パラメータを設定する画面である。作業者が、パラメータ設定ダイアログ１３０からパラメータの設定を完了すると、メイン画面に戻る。また、作業者がパラメータ設定を取り消しても、メイン画面１１０に戻る。

さらに、図２０に示すように、パラメータ設定ダイアログ１３０において、作業者がミクロンバーで画像の各部の長さ計測を行うことを決定すると、ミクロンバー計測ダイアログ１４０が表示される。ミクロンバー計測ダイアログ１４０は、撮像画像１００中にミクロンバーを表示させて、画像中でのミクロンバーの長さを調整する画面である。ミクロンバーは、画像中での基準寸法を示すバーである。作業者が、ミクロンバー計測ダイアログ１４０からミクロンバーの各種設定を完了すると、パラメータ設定ダイアログ１３０に戻る。また、作業者がミクロンバーの各種設定を取り消しても、パラメータ設定ダイアログ１３０に戻る。なお、このミクロンバーの設定は、行っても行わなくてもよい。

図２０のように、パラメータ設定後のメイン画面１１０において、作業者は、対象物評価用画像１０６の生成を連続実行することを選択すると、対象物評価用画像１０６が作成され、連続実行結果ダイアログ１５０が表示される。連続実行は、複数の撮像画像１００に対し、処理を連続実行することであり、連続実行結果ダイアログ１５０は、それぞれの対象物評価用画像１０６に基づいた析出物Ｄ間の距離の情報が表示される。また、作業者が連続実行結果ダイアログ１５０において連続実行処理を終了すると、メイン画面１１０に戻る。

以下、各画面の一例の詳細を説明する。図２１は、メイン画面の一例を示す図である。図２１に示すように、メイン画面１１０には、表示１１１、１１２、１１３、１１４、１１７と、処理コマンド部１１６、１１８とが表示される。表示１１１は、撮像画像１００が表示される。表示１１２は、表示１１１の撮像画像１００に基づき生成された対象物評価用画像１０６に、析出物Ｄ間の距離を算出するための測定線が追加された画像が表示される。表示１１３は、撮像画像１００に、対象物評価用画像１０６が重ね合わせた画像が表示される。表示１１４は、表示１１１、１１２、１１３に対応する対象物評価用画像１０６に基づいた析出物Ｄ間の距離の情報が表示される。表示１１７は、表示１１１、１１２、１１３、１１４に表示されている画像のサイズが表示されている。表示１１１、１１２、１１３、１１４は、同一の画面で表示されることにより、それぞれの画像を対比させることができる。

処理コマンド部１１６は、本システムを終了させる終了コマンド、ファイル選択コマンド、パラメータ設定コマンド、連続実行コマンド、連続２値化コマンド、編集操作モード選択コマンド等を有し、各コマンドを選択することで、それらの処理を行うことが可能となる。処理コマンド部１１８は、編集操作モード選択コマンドを選択した際に使用するコマンドであり、撮像画像１００又は対象物評価用画像１０６を、手動で編集するコマンドである。

図２２は、パラメータ設定ダイアログの一例を示す図である。図２２に示すように、パラメータ設定ダイアログ１３０は、表示１３１、１３２、１３３、１３４、１３６と、処理コマンド部１３５が表示される。表示１３１は、パラメータ入力部１３１ａに数値を入力することにより、各フィルタ処理におけるカーネルの大きさのパラメータを設定することができる表示である。表示１３２は、パラメータ入力部１３２ａに数値を入力することにより、Ｐタイル処理におけるパラメータを設定する表示である。表示１３３は、析出物画像抽出におけるパラメータを設定する表示であり、パラメータ入力部１３３ａに数値を入力することにより、析出物領域Ｙではないとして除去される領域を決定するための閾値を設定することができる。表示１３４は、パラメータ入力部１３４ａに数値を入力することにより、析出物Ｄ間の距離算出方法を設定することができる。表示１３６は、表示される画像における基準長さと画素数との比が表示される。処理コマンド部１３５は、ミクロンバー計測コマンド、ファイルからパラメータを読み込むためのコマンド、パラメータをファイルに保存するためのコマンド等を有する。

図２３は、ミクロンバー計測ダイアログの一例を示す図である。図２３に示すように、ミクロンバー計測ダイアログ１４０は、表示１４１、処理コマンド１４４、１４５、１４６が表示される。表示１４１は、撮像画像１００と、ミクロンバー１４２が表示されている。処理コマンド１４４は、表示１４１に表示される画像を選択するコマンドである。処理コマンド１４５は、ミクロンバー１４２の長さを設定するコマンドである。処理コマンド１４６は、ミクロンバー１４２の設定及び取り消しを行うコマンドである。ミクロンバー１４２は、端部１４２ａ、１４２ｂと、端部１４２ａ、１４２ｂの間の線部１４２ｃとで構成されている。ここで、撮像画像１００は、所定の倍率で拡大されている画像である。ミクロンバー１４２は、撮像画像１００の実際の寸法を示すための基準寸法を示すバーである。ミクロンバー計測ダイアログ１４０では、処理コマンド１４５で設定変更することにより、クロンバー１４２の基準寸法と撮像画像１００における画素数との関係、すなわち画像の倍率を変更することが可能となっている。また、ミクロンバー計測ダイアログ１４０では、端部１４２ａ、１４２ｂの位置を調整してミクロンバー１４２の撮像画像１００に対する相対長さを変化させることによっても、画像の倍率を変更することが可能となっている。この場合、制御部２０は、画像の倍率変更に伴い、パラメータ設定ダイアログ１３０で設定したパラメータも連動して変更することも可能である。すなわち、制御部２０は、倍率を２倍に変更した際、例えば析出物領域Ｙであると判断する際に用いるパラメータである所定長さを、倍率変更前の２倍とし、所定面積を倍率変更前の４倍となる。

図２４は、連続実行結果ダイアログの一例を示す図である。図２４に示すように、連続実行結果ダイアログ１５０は、表示１５１、１５２、１５３、処理コマンド部１５４が表示される。表示１５１、１５２には、処理パラメータ等が表示されている。表示１５３は、対象物評価用画像１０６に基づいた析出物Ｄ間の距離の情報が複数表示される。処理コマンド部１５４は、本処理を終了するコマンド、結果を印刷するコマンドを有する。

以上、本発明の実施形態を説明したが、この実施形態の内容により実施形態が限定されるものではない。また、前述した構成要素には、当業者が容易に想定できるもの、実質的に同一のもの、いわゆる均等の範囲のものが含まれる。さらに、前述した構成要素は適宜組み合わせることが可能である。さらに、前述した実施形態の要旨を逸脱しない範囲で構成要素の種々の省略、置換又は変更を行うことができる。

１ 対象物
２ レプリカ
１０ 寿命評価装置
２０ 制御部
２２ ディスプレイ
２４ 入力部
２６ 記憶部
３２ 撮像画像取得部
３３ パラメータ取得部
３４ ノイズ除去部
３６ ２値化処理部
３７ 析出物画像抽出部
３８ 析出物間距離算出部
３９ 寿命評価部
４２ 特異点除去部
４４ ゼロ画像付加部
４６ 階調変化抽出部
５０、６４ 最大値フィルタ部
５２、６２ 最小値フィルタ部
５４ 低周波画像除去部
６０ Ｐタイル部
６６ 析出物候補画像抽出部
６８ 他成分画像除去部
１００ 撮像画像
１００ａ 特異点除去画像
１００ｂ ゼロ付加画像
１００ｃ 低周波画像
１００ｄ 高周波画像
１０１ ゼロ画像
１０２ ノイズ除去画像
１０２ａ Ｐタイル画像
１０４ ２値化画像
１０６ 対象物評価用画像
１７０ 電子顕微鏡
Ｄ 析出物
Ｓ 鋼領域
Ｘ 析出物候補領域
Ｘ_１ 領域
Ｙ 析出物領域

Claims (15)

1. 対象物であるフェライト系耐熱鋼の材料組織の画像に含まれる析出物を抽出する画像処理方法であって、
   前記対象物の材料組織を電子顕微鏡で撮像して撮像画像を生成する撮像ステップと、
   前記撮像画像から低周波画像をノイズ成分として除去しノイズ除去画像を生成するノイズ除去ステップと、
   前記ノイズ除去画像に対して、複数階調を有する画像を２階調に変換する処理である２値化処理を行って、２値化画像を生成する２値化ステップと、
   前記２値化画像の一方の階調を有する領域のうち、所定の形状の領域を前記析出物の画像であると判断し、前記所定の形状以外の領域を除去することにより、前記析出物の画像を抽出する析出物画像抽出ステップと、
   を有し、
   前記撮像ステップは、前記対象物の金属組織の凹凸を転写したレプリカを前記電子顕微鏡で撮像した前記撮像画像を取得する、
   画像処理方法
2. 前記析出物画像抽出ステップは、前記２値化画像のうち一方の階調を有する領域である析出物候補領域中における、所定の面積より小さい領域、又は形状が複雑であると判断した領域を、前記所定の形状以外の領域であると判断して除去する、請求項１に記載の画像処理方法。
3. 前記ノイズ除去ステップは、
   前記撮像画像から、周囲の画素の階調に対して階調が特異である特異点を除去して特異点除去画像を生成する特異点除去ステップと、
   前記特異点除去画像から画素間の階調変化が大きい領域を抽出して、前記ノイズ除去画像を生成する階調変化抽出ステップと、を有する、請求項１又は請求項２に記載の画像処理方法。
4. 前記ノイズ除去ステップは、
   前記特異点除去ステップにおいて、中央値フィルタ処理又は平均値フィルタ処理を行い、
   前記階調変化抽出ステップにおいて、前記特異点除去画像に対して最大値フィルタ処理を行い、その後最小値フィルタ処理を行うことにより、前記低周波画像を生成し、前記特異点除去画像から前記低周波画像の画像成分を除去することで、前記ノイズ除去画像を生成する、請求項３に記載の画像処理方法。
5. 前記ノイズ除去ステップは、前記階調変化抽出ステップの前に、前記特異点除去画像の外周に沿って、階調値がゼロであるゼロ画像を付加する、請求項３又は請求項４に記載の画像処理方法。
6. 前記２値化ステップは、前記ノイズ除去画像中の画素を高階調画素と低階調画素とに区分した場合に、前記高階調画素数の割合が所定の比率以上となる階調を閾値とし、前記閾値以上の階調を有する画素を前記２階調のうち１つの階調とし、前記閾値より小さい階調を有する画素を前記２階調のうち他の１つの階調とするＰタイル処理を行う、請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の画像処理方法。
7. 前記２値化ステップは、さらに、前記Ｐタイル処理を行った前記ノイズ除去画像に対して最大値フィルタ処理を行い、その後最小値フィルタ処理を行う、請求項６に記載の画像処理方法。
8. 前記析出物画像抽出ステップは、前記２値化画像の一方の階調の領域のうち、所定長より長さが短く、又は、所定面積より面積が小さく、又は、所定の円形度よりも円形度が小さい領域を、前記所定の形状以外の画像であるとして除去する、請求項１から請求項７のいずれか１項に記載の画像処理方法。
9. 前記析出物画像抽出ステップは、さらに、前記２値化画像の一方の階調の領域のうち、前記所定面積より面積が大きい充填面積よりも面積が小さく、かつ、領域の外接矩形の面積に対する自身の面積の割合を示す充填率が、所定値よりも小さい領域を、前記所定の形状以外の画像であるとして除去する、請求項８に記載の画像処理方法。
10. さらに、前記析出物の画像同士の距離を算出する析出物間距離算出ステップを有する、請求項１から請求項９のいずれか１項に記載の画像処理方法。
11. 請求項１から請求項１０のいずれか１項に記載の画像処理方法により抽出した前記析出物に基づき、前記対象物の寿命評価を行う、対象物の寿命評価方法。
12. 対象物であるフェライト系耐熱鋼の材料組織の画像に含まれる析出物を抽出する画像処理システムであって、
    前記対象物の材料組織の撮像画像を取得する撮像画像取得部と、
    前記撮像画像から低周波画像をノイズ成分として除去しノイズ除去画像を生成するノイズ除去部と、
    前記ノイズ除去画像に対して、複数階調を有する画像を２階調に変換する処理である２値化処理を行って、２値化画像を生成する２値化処理部と、
    前記２値化画像の一方の階調の画像のうち、所定の形状である領域を前記析出物の画像であると判断して、前記所定の形状以外の領域を除去することにより、前記析出物の画像を抽出する析出物画像抽出部と、
    を有し、
    前記撮像画像取得部は、前記対象物の金属組織の凹凸を転写したレプリカを電子顕微鏡で撮像した前記撮像画像を取得する、
    画像処理システム。
13. 前記析出物画像抽出部は、前記２値化画像のうち一方の階調を有する領域である析出物候補領域中における、所定の面積より小さい領域、又は形状が複雑であると判断した領域を、前記所定の形状以外の領域であると判断して除去する、請求項１２に記載の画像処理システム。
14. 前記ノイズ除去部は、前記撮像画像から、周囲の画素の階調に対して階調が特異である特異点を除去して特異点除去画像を生成する特異点除去部と、
    前記特異点除去画像から画素間の階調変化が大きい領域を抽出して、前記ノイズ除去画像を生成する階調変化抽出部と、を有する、請求項１２又は請求項１３に記載の画像処理システム。
15. 前記特異点除去部は、中央値フィルタ処理又は平均値フィルタ処理を行い、
    前記階調変化抽出部は、前記特異点除去画像に対して最大値フィルタ処理を行い、その後最小値フィルタ処理を行うことにより、前記低周波画像を生成し、前記特異点除去画像から前記低周波画像の画像成分を除去することで、前記ノイズ除去画像を生成する、請求項１４に記載の画像処理システム。