JP6556266B2 - 欠陥検査装置、方法およびプログラム - Google Patents

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Description

本発明は欠陥検査装置、方法およびプログラムに係り、特に検査対象の工業製品の画像を用いた欠陥の検査を支援するための欠陥検査装置、方法およびプログラムに関する。
特許文献1には、受変電設備に関連した検査対象物の余寿命を診断する余寿命診断装置が開示されている。
特許文献2は、試料の表面を検査する検査装置及び方法が開示されている。特許文献2には、欠陥が多い箇所の予想には、適宜シミュレーション実験等を利用することが開示されている(段落<0201>)。
特開2011−252846号公報 特開2010−272528号公報
石油の輸送等に用いられる配管等の設備は、一度事故が発生した場合社会に重大なダメージを与える。また、このような配管等の設備は取り外して検査することが困難であるため、このような配管等の設備の検査は、通常、検査対象の配管等に対する光線または放射線の照射を伴う非破壊検査によって行われる。非破壊検査においては、検査対象の配管等に光線または放射線を照射することにより得られた配管等の画像を読影者が読影することにより欠陥をチェックする。検査により検出される欠陥の種類は、シミ、ヒビ、ゴミ、欠け等多彩な形状、サイズがあり、また、欠陥の数もかなりの数になるため、これを漏れなくチェックすることはかなりの時間がかかる。よって、画像の読影および欠陥のチェックの精度および効率の向上が求められるが、特許文献1および2には、検査対象物の画像の読影の効率を改善することについては開示されていない。
本発明はこのような事情に鑑みてなされたもので、検査対象の工業製品(以下、被検査体という。)の画像を用いて欠陥の有無の検査を行う場合に、読影者が、欠陥を精度よく、効率的に検出できるようにする欠陥検査装置、方法およびプログラムを提供することを目的とする。
上記課題を解決するために、本発明の第1の態様に係る欠陥検査装置は、被検査体に光線または放射線を照射することにより得られた被検査体からの反射光または透過光に基づいて作成された受光画像を取得する画像取得手段と、受光画像から被検査体の欠陥候補の位置および特徴を算出する画像処理手段と、画像処理手段による欠陥候補の位置および特徴の算出結果と、算出結果に対応して、欠陥候補が欠陥であるか否かを示す診断結果とを保存する保存手段と、保存手段に保存された画像処理手段による算出結果および診断結果から欠陥の発生と成長の経過を分析し、欠陥候補の成長予測のシミュレーションを行うシミュレーション手段と、受光画像を表示する表示手段と、画像処理手段による算出結果、およびシミュレーション手段によるシミュレーション結果を、受光画像上に選択的に表示させる表示制御手段とを備える。
第1の態様によれば、検出した欠陥候補の成長予測のシミュレーション結果を表示することができる。これにより、読影者は、欠陥候補の発生状況、成長および拡大の経過情報を画面上にて確認することが可能になるので、読影の精度および効率を改善することができ、読影者の負担を軽減することが可能になる。
本発明の第2の態様に係る欠陥検査装置は、第1の態様にて、被検査体において、欠陥が過去に発生した状況を示す欠陥発生情報を取得する欠陥発生情報取得手段を更に備え、表示制御手段が、算出結果およびシミュレーション結果に加えて、欠陥発生情報を、受光画像上に選択的に表示させるようにしたものである。
第2の態様によれば、読影者は、過去の欠陥発生状況を併せて確認することができるので、読影の精度および効率をより改善することができ、読影者の負担を軽減することが可能になる。
本発明の第3の態様に係る欠陥検査装置は、第2の態様において、欠陥発生情報取得手段が、欠陥が過去に発生した箇所の位置情報と、箇所ごとの欠陥発生頻度に関する頻度情報を含む欠陥発生情報を取得し、表示制御手段は、欠陥発生情報の表示を行う場合に、頻度情報を受光画像上に表示させるようにしたものである。
第3の態様によれば、読影者は、過去の欠陥発生頻度を併せて確認することができるので、読影の精度および効率をより改善することができ、読影者の負担を軽減することが可能になる。
本発明の第4の態様に係る欠陥検査装置は、第2または第3の態様において、欠陥発生情報取得手段が、被検査体に対応する欠陥発生情報に加えて、被検査体と同種の製品および被検査体と技術分類が類似する製品に対応する欠陥発生情報を取得し、表示制御手段が、取得した欠陥発生情報を、前記受光画像上に選択的に表示させるようにしたものである。
本発明の第5の態様に係る欠陥検査装置は、第4の態様において、シミュレーション手段が、被検査体に対応する算出結果および診断結果に加えて、被検査体と同種の製品に対応する算出結果および診断結果から、欠陥の発生と成長の経過を分析し、シミュレーションするようにしたものである。
本発明の第6の態様に係る欠陥検査装置は、第1から第5の態様のいずれかにおいて、表示手段に表示すべき欠陥候補の特徴の範囲の指定を連続的または段階的に変更する操作を受け付け、操作にしたがって、画像処理手段によって算出された欠陥候補のうち、特徴の範囲に属するもののみを、表示手段に表示された受光画像上に表示させる操作手段を更に備える。
第6の態様によれば、操作手段により、表示手段に表示すべき欠陥候補の特徴の範囲の指定を連続的または段階的に変更可能にすることができるので、欠陥の検出精度および検出効率をより改善することができる。
本発明の第7の態様に係る欠陥検査装置は、第6の態様において、操作手段が、欠陥候補の特徴ごとに特徴の指定の結果を表示するためのスライダーバーを表示手段に表示させ、スライダーバー上におけるスライダーの移動の操作を受け付けることにより、特徴の範囲の指定を連続的または段階的に変更するようにしたものである。
第7の態様によれば、スライダーバーを使用することにより、表示手段に表示すべき欠陥候補の特徴の範囲の指定を連続的または段階的に変更可能にすることができるので、欠陥の検出精度および検出効率をより改善することができる。
本発明の第8態様に係る欠陥検査装置は、第7の態様において、表示手段が、欠陥候補の特徴ごとの検出度数を示す度数分布をスライダーバーに対応させて表示するようにしたものである。
第8の態様によれば、度数分布(例えば、ヒストグラム)により、読影者は、欠陥候補の特徴ごとの検出度数を認識することができ、検出度数に応じてスライダーバーの操作を行うことができるので、スライダーバーの操作を効率的に行うことができる。
本発明の第9の態様に係る欠陥検査装置は、第1から第8の態様のいずれかにおいて、診断結果が、被検査体の検査日時、材質、欠陥の種類、形状、大きさ、深さ、発生部位、および欠陥の画像のうちの少なくとも1つを含むようにしたものである。
本発明の第10の態様に係る欠陥検査方法は、被検査体に光線または放射線を照射することにより得られた被検査体からの反射光または透過光に基づいて作成された受光画像を取得する画像取得工程と、受光画像から被検査体の欠陥候補の位置および特徴を算出する画像処理工程と、画像処理工程における欠陥候補の位置および特徴の算出結果と、算出結果に対応して、欠陥候補が欠陥であるか否かを示す診断結果とを欠陥検査装置の保存手段に保存する保存工程と、保存手段に保存された画像処理工程における算出結果および診断結果から欠陥の発生と成長の経過を分析し、欠陥候補の成長予測のシミュレーションを行うシミュレーション工程と、画像処理工程における算出結果、およびシミュレーション工程におけるシミュレーション結果を、欠陥検査装置の表示手段に表示された受光画像上に選択的に表示させる表示制御工程とを備える。
本発明の第11の態様に係る欠陥検査プログラムは、被検査体に光線または放射線を照射することにより得られた被検査体からの反射光または透過光に基づいて作成された受光画像を取得する画像取得機能と、受光画像から被検査体の欠陥候補の位置および特徴を算出する画像処理機能と、画像処理機能による欠陥候補の位置および特徴の算出結果と、算出結果に対応して、欠陥候補が欠陥であるか否かを示す診断結果とを保存する保存機能と、保存された算出結果および診断結果から欠陥の発生と成長の経過を分析し、欠陥候補の成長予測のシミュレーションを行うシミュレーション機能と、算出結果、およびシミュレーション機能によるシミュレーション結果を、受光画像上に選択的に表示させる表示制御機能とをコンピュータに実現させる。
本発明によれば、検出した欠陥候補の成長予測のシミュレーション結果を表示することができる。また、本発明によれば、読影者は、過去の欠陥の検出履歴等に基づいて、欠陥候補の発生状況、成長および拡大の経過情報を画面上にて確認することが可能になるので、読影の精度および効率を改善することができ、読影者の負担を軽減することが可能になる。さらに、本発明によれば、表示手段に表示すべき欠陥候補の特徴の範囲の指定を連続的または段階的に変更可能にすることにより、欠陥の検出精度および検出効率を改善することができる。
図1は、本発明の一実施形態に係る欠陥検査装置を示すブロック図である。 図2は、本発明の一実施形態に係る欠陥検査装置の画像処理部の例を示すブロック図である。 図3Aは、被検査体撮影データの例を示すブロック図である。 図3Bは、製品データの例を示すブロック図である。 図3Cは、被検査体検査結果データの例を示すブロック図である。 図4は、撮影システムの例を示すブロック図である。 図5は、本発明の一実施形態に係る欠陥検査装置の表示部の外観を示す正面図である。 図6は、欠陥候補の表示例を示す図である。 図7Aは、本発明の一実施形態に係る表示制御(表示対象の変更)の例を示す図である。 図7Bは、本発明の一実施形態に係る表示制御(表示対象の変更)の例を示す図である。 図7Cは、本発明の一実施形態に係る表示制御(表示対象の変更)の例を示す図である。 図7Dは、本発明の一実施形態に係る表示制御(表示対象の変更)の例を示す図である。 図8Aは、本発明の一実施形態に係る表示制御の例(表示領域の変更)を示す図である。 図8Bは、本発明の一実施形態に係る表示制御の例(表示領域の変更)を示す図である。 図8Cは、本発明の一実施形態に係る表示制御の例(表示領域の変更)を示す図である。 図9は、工業製品等において欠陥が過去に検出された欠陥検出箇所の表示例を示す図である。 図10は、欠陥の成長予測の表示例を示す図である。 図11は、本発明の一実施形態に係る表示制御(シミュレーション結果の表示変更)の例を示す図である。 図12は、本発明の一実施形態に係る表示制御(シミュレーション結果の表示変更)の例を示す図である。 図13は、本発明の一実施形態に係る欠陥検査方法における表示制御を示すフローチャートである。
以下、添付図面に従って本発明に係る欠陥検査装置、方法およびプログラムの実施の形態について説明する。
[欠陥検査装置の構成]
図1は、本発明の一実施形態に係る欠陥検査装置を示すブロック図である。
本実施形態に係る欠陥検査装置10は、検査対象の工業製品(被検査体)を撮影した画像から欠陥の候補(欠陥候補)を検出および表示を行う装置であり、読影者による被検査体の欠陥の診断を支援するための装置である。図1に示すように、本実施形態に係る欠陥検査装置10は、制御部12、操作部14、入出力インターフェース(以下、I/F(interface)という。)16、表示部18、バッファメモリ20、画像処理部22、記録部24およびシミュレーション処理部26を備えている。
制御部12(表示制御手段)は、欠陥検査装置10の各部の動作を制御するCPU(Central Processing Unit)を含んでいる。制御部12は、操作部14を介して読影者からの操作入力を受け付け、この操作入力に応じた制御信号を欠陥検査装置10の各部に送信して各部の動作を制御する。
操作部(操作手段)14は、読影者からの操作入力を受け付ける入力装置であり、文字入力のためのキーボード、表示部18に表示されるポインタ、アイコン等を操作するためのポインティングデバイス(マウス、トラックボール等)を含んでいる。なお、操作部14としては、上記に列挙した手段に代えて、または、上記に列挙した手段に加えて、表示部18の表面にタッチパネルを設けることもできる。
I/F16は、ネットワークNWを介して外部装置との間で通信を行うための手段である。欠陥検査装置10と外部装置との間のデータの送受信方法としては、有線通信(例えば、LAN(Local Area Network)、WAN(Wide Area Network)、インターネット接続等)または無線通信(例えば、LAN、WAN、インターネット接続等)を用いることができる。
欠陥検査装置10は、I/F(画像取得手段、欠陥発生情報取得手段)16を介して撮影システム100によって撮影された被検査体OBJの撮影画像データを含む被検査体撮影データD100の入力を受け付けることが可能となっている。なお、被検査体撮影データD100を撮影システム100から欠陥検査装置10に入力する方法は、上記に列挙したネットワークNWを介した通信に限定されるものではない。例えば、欠陥検査装置10と撮影システム100を、USB(Universal Serial Bus)ケーブル、Bluetooth(登録商標)、赤外線通信等により接続してもよいし、被検査体撮影データD100を、欠陥検査装置10に着脱および読取可能なメモリカードに格納して、このメモリカードを介して欠陥検査装置10に画像データを入力するようにしてもよい。
さらに、欠陥検査装置10は、ネットワークNWを介して製品データベース(製品DB(database))200と通信可能となっている。製品DB200には、検査対象となり得る工業製品ごとの製品データD200が格納されている。制御部12は、撮影システム100から取得した被検査体OBJの被検査体撮影データから被検査体を特定するための被検査体特定情報を検索して読み出し、読み出した被検査体特定情報に対応する製品データD200を製品DB200から取得することが可能となっている。この製品データD200を用いることにより、被検査体OBJの種類または特徴に応じた欠陥候補の検出が可能となる。
なお、製品DB200は、本実施形態のように、ネットワークNW上に設置して、製品データD200をメーカー等が更新可能としてもよいし、欠陥検査装置10の中に設けられていてもよい。
表示部(表示手段)18は、画像を表示するための装置である。表示部18としては、例えば、液晶モニタ(図5参照)を用いることができる。
バッファメモリ20は、制御部12の作業領域、表示部18に出力される画像データを一時記憶するため領域として用いられる。
記録部(保存手段)24は、制御部12が使用する制御プログラムを含むデータを格納するための手段である。記録部24としては、例えば、HDD(Hard Disk Drive)等の磁気ディスクを含む装置、eMMC(embedded Multi Media Card)、SSD(Solid State Drive)等のフラッシュメモリを含む装置等を用いることができる。記録部24には、被検査体撮影データD100および製品データD200が格納される。
画像処理部(画像処理手段)22は、被検査体撮影データD100から被検査体OBJの撮影画像データを読み出し、撮影画像データに画像処理を施して欠陥候補の検出を行う。画像処理部22は、撮影画像データと検出した欠陥候補の検出結果(特徴の算出結果)を示す欠陥候補情報とをバッファメモリ20に出力する。制御部12は、バッファメモリ20に出力されたデータを用いて、撮影画像データ上に欠陥候補情報を付した表示用画像を作成し、この表示用画像を表示部18に表示させる。これにより、読影者は、表示部18に表示された画像を読影して被検査体OBJの検査を行うことが可能となる。
読影者は、操作部14を介して、表示部18に表示された画像に付された欠陥候補情報のそれぞれに対して、例えば、「すぐに被検査体OBJを新しいものと交換する」、「経過を観察する(a日後に再検査する)」、「放置する(欠陥ではない)」等の診断結果を入力することが可能となっている。制御部12は、上記診断結果データを含む被検査体検査結果データD10(図3C参照)を作成して記録部24に格納する。
図2は、画像処理部の例を示すブロック図である。図2に示すように、画像処理部22は、欠陥候補検出部220および測定部222を備えている。
欠陥候補検出部220は、撮影画像データに画像処理(例えば、色変換処理、モノクロ変換処理、エッジ強調処理、3次元データへの変換処理等)を施して、被検査体OBJの色等の変化を検出することにより、被検査体OBJの欠陥(例えば、傷、ヒビ割れ(クラック)、磨耗、さび等)の候補の検出を行う。これにより、欠陥候補の位置および形状が特定される。
なお、例えば、被検査体OBJの同一の欠陥が検出されていない(新品の)製品の画像を含む製品画像データを製品データD200に含めておき、この製品画像データと被検査体OBJの撮影画像データとを比較することにより、欠陥候補の検出を行うようにしてもよい。
測定部222は、被検査体OBJの撮影画像データおよび撮影条件データに基づいて被検査体OBJの各部の寸法を測定する。測定部222は、例えば、撮影時のカメラと被検査体OBJとの間の距離、焦点距離、ズーム倍率等の撮影条件データと、撮影画像データ中の被検査体OBJの大きさに基づいて、被検査体OBJのサイズを測定する。測定部222は、測定した被検査体OBJのサイズと、撮影画像データ中の被検査体OBJの大きさと、欠陥候補の大きさを用いて、欠陥候補のサイズ(例えば、最大寸法、最小寸法、ヒビ割れの深さ、角度等)を算出する。なお、被検査体OBJのサイズについては、製品データD200を介して取得するようにしてもよい。
さらに、測定部222は、被検査体OBJの各部の寸法と、例えば、被検査体OBJの撮影時の照射光の反射率、透過率(透過減衰)を示す情報を用いて、被検査体OBJの位置ごとの肉厚を測定する。なお、肉厚については、撮影時に撮影システム100にて測定して、被検査体撮影データD100に含めるようにしてもよい。
シミュレーション処理部(シミュレーション手段)26は、被検査体撮影データD100および製品データD200を用いて、欠陥の発生と成長の経過を分析し、欠陥候補の成長予測のシミュレーションを行う。粒状欠陥およびシミ状欠陥についてはその拡大度合、拡大方向が被検査体OBJのサイズ、肉厚等に基づいて算出され、ヒビ状欠陥については長さおよび深さの変化、伸長方向が被検査体OBJのサイズ、肉厚等に基づいて算出される。例えば、サイズが大きい欠陥、または、より深いヒビ状欠陥ほど、欠陥の成長が速い(単位時間あたりの欠陥の拡大および伸長が大きい)としてシミュレーションが行われる。また、硬質の材料、または、柔軟性のある材料からなる被検査体OBJは、脆い材料からなるものよりも、欠陥の成長が遅い(単位時間あたりの欠陥の拡大および伸長が小さい)としてシミュレーションが行われる。また、欠陥候補の周辺部の肉厚に応じて、肉厚がより薄い周辺部については、より厚い周辺部よりも、欠陥の成長がより速い(単位時間あたりの欠陥の拡大および伸長が大きい)としてシミュレーションが行われる。
シミュレーションにおいては、被検査体OBJの用途および取り付け態様を考慮することができる。例えば、可動部または振動部に用いられる場合、負荷(応力)が係る場所に用いられる場合には、それ以外の場合よりも、欠陥の成長が速い(単位時間あたりの欠陥の拡大および伸長が大きい)としてシミュレーションすることが好ましい。
図3Aは、被検査体撮影データの例を示すブロック図である。図3Aに示すように、被検査体撮影データD100は、被検査体特定情報、撮影画像データ、撮影条件データおよび照明条件データを含んでいる。
被検査体特定情報は、被検査体OBJを特定するための情報であり、例えば、被検査体OBJの製品名、製品番号、メーカー名、および技術分類を示す情報を含んでいる。
撮影画像データは、被検査体OBJを撮影した画像データ(例えば、X線画像、または可視光画像)である。
撮影条件データは、被検査体OBJの撮影画像データごとに格納されており、各撮影画像データの撮影日時、撮影対象箇所、撮影時における被検査体OBJとカメラとの間の距離およびカメラに対する角度を示す情報を含んでいる。
照明条件データは、被検査体OBJの撮影に用いた放射線の種類(例えば、X線、可視光線、透過光線、または反射光線)、照射強度、および照射角度を示す情報を含んでいる。
図3Bは、製品データの例を示すブロック図である。図3Bに示すように、製品情報には、製品特定情報、製品の属性情報、検査領域指定情報が含まれている。製品データD200は、被検査体特定情報および製品特定情報を介して、被検査体撮影データD100および被検査体検査結果データD10と関連付けられて記録部24に記録されるようにしてもよいし、欠陥検査の都度、製品DB200から取得するようにしてもよい。
製品特定情報は、製品を特定するための情報であり、例えば、製品名、製品番号、メーカー名、および技術分類を示す情報を含んでいる。
製品属性情報は、例えば、製品の各部の材質、寸法、製品の用途を示す情報を含んでいる。製品の用途を示す情報は、例えば、製品が取り付けられる装置等の名称、種類、加工状態および取付方法(例えば、接合部、溶接部、ねじ止め、はめ込み、ハンダ付け)に関する情報を含んでいる。また、製品属性情報は、欠陥発生情報を含んでいる。欠陥発生情報は、例えば、過去の検査日時、被検査体OBJの材質、過去に発生した欠陥の種類(例えば、異物、亀裂等)、位置情報、形状、大きさ、深さ、発生部位(部位座標、材質の肉厚、加工状態(例えば、接合部、溶接部等)、欠陥発生頻度に関する頻度情報、欠陥のキャプチャー画像のうち少なくとも1つの情報を含んでいる。
検査領域指定情報は、各製品のメーカー等によって指定された検査領域を示す情報(例えば、検査領域の位置を含む情報であり、過去の欠陥発生の有無、欠陥発生頻度に関する頻度情報等の欠陥発生情報に基づいて作成される。)を含んでいる。検査領域指定情報は、例えば、メーカー等が製品を過去に修理したときの情報に基づいて、統計的、構造的に欠陥が生じやすい箇所を特定することにより作成される。
欠陥発生情報は、例えば、過去の検査日時、被検査体OBJの材質、過去に発生した欠陥の種類(例えば、異物、亀裂等)、形状、大きさ、深さ、発生部位(部位座標、材質の肉厚、加工状態(例えば、接合部、溶接部等)、欠陥のキャプチャー画像のうち少なくとも1つの情報を含んでいる。
画像処理部22は、被検査体OBJから欠陥候補を検出する場合に、検査領域指定情報によって指定された検査領域については、欠陥候補の検出精度を上げる(例えば、欠陥候補として検出する傷等の最小サイズ(サイズの閾値)、ヒビ割れの深さの閾値を小さくする)ことが可能である。また、被検査体OBJの画像および欠陥候補の画像を表示部18に表示する際に、検査領域の撮影画像データおよび検出対象領域から検出された欠陥候補を識別するためのマーク等を付与してもよいし、これらを強調する処理を施すようにしてもよい。
なお、複数の用途がある製品の場合には、製品の用途ごとに(例えば、製品が取り付けられる装置の種類、取付場所ごとに)検査領域指定情報を作成し、指定された用途に対応する検査領域指定情報を用いて欠陥候補の検出を行うようにしてもよい。
また、製品名または製品番号が一致する製品データが存在しない場合には、技術分類が類似する製品の製品データを取得して、画像処理に用いるようにしてもよい。
図3Cは、被検査体検査結果データの例を示すブロック図である。図3Cに示すように、被検査体検査結果データD10は、上記の被検査体特定情報に加えて、被検査体測定情報、欠陥候補情報および診断結果情報を含んでいる。被検査体検査結果データD10は、被検査体特定情報を介して被検査体撮影データD100と関連付けられて記録部24に記録される。
被検査体測定データは、被検査体OBJのサイズ、被検査体OBJの位置ごとの肉厚の測定部222による測定結果を示す情報を含んでいる。
欠陥候補データは、欠陥候補の特徴(例えば、欠陥候補の位置、サイズ、肉厚の変化量、種類)を示す情報を含んでいる。欠陥候補の位置を示す情報は、例えば、被検査体OBJの形状に応じて設定された座標系(例えば、3次元直交座標系、極座標系、円柱座標系等)上の座標により表すことが可能である。欠陥候補の種類を示す情報は、画像から検出された欠陥候補の形状に基づいて作成される情報であり、例えば、粒状欠陥、シミ状欠陥、ヒビ状欠陥等の情報である。
シミュレーション結果データは、被検査体OBJから検出された欠陥候補の成長予測のシミュレーション結果の情報を含んでいる。具体的には、シミュレーション結果データは、欠陥候補を特定するための欠陥候補特定情報(例えば、位置座標、欠陥候補ごとに付与された固有の識別符号等)、被検査体OBJを所定の期間使用した後における欠陥候補の成長度合を示す情報(例えば、粒状欠陥またはシミ状欠陥の広がり具合,肉厚の減少具合、ヒビ割れの伸び、深さ)を含んでいる。
なお、シミュレーション結果データは、将来の複数の時点(例えば、n日後、nか月後、…)における成長予測のシミュレーション結果を含んでいてもよい。また、どの時点のシミュレーション結果を求めるかについては、工業製品の種類および用途ごとにあらかじめ定められていてもよい。例えば、パイプ等で中を流れる物の種類によって磨耗しやすい部品、負荷が集中しやすい箇所に用いられる部品、または、欠陥候補が検出された箇所の肉厚が比較的薄い部品については、負荷がかからない箇所に用いられる部品、または、欠陥候補が検出された箇所の肉厚が比較的厚い部品よりも、短い間隔の多数の時点における成長予測を行うようにすることが好ましい。
診断結果データは、検査日時および欠陥候補に対して読影者が追加入力した情報を含んでいる。診断結果データは、例えば、「すぐに被検査体OBJを新しいものと交換する」、「経過を観察する(n日後に再検査する)」、「放置する(欠陥ではない)」等の読影者により入力された診断結果を示す情報を含んでいる。
なお、被検査体検査結果データD10には、被検査体撮影データD100および製品データD200の一部を含めるようにしてもよい。
また、被検査体検査結果データD10を製品DB200に送信して蓄積しておき、被検査体検査結果データD10に含まれる欠陥候補データおよび診断結果データを解析した結果を用いて、製品データD200の検査領域指定情報が更新されるようにしてもよい。
[撮像システムの構成]
次に、被検査体OBJの画像を撮影するための撮影システム100について説明する。図4は、撮影システムの例を示すブロック図である。
撮影システム100は、撮影室114内に置かれた被検査体OBJを撮影するためのものであり、図4に示すように、撮影制御部102、撮影操作部104、画像記録部106、カメラ108ならびに放射線源110および112を備えている。
撮影制御部102は、撮影システム100の各部の動作を制御するCPU(Central Processing Unit)を含んでいる。撮影制御部102は、撮影操作部104を介してオペレータ(撮影者)からの操作入力を受け付け、この操作入力に応じた制御信号を撮影システム100の各部に送信して各部の動作を制御する。
撮影操作部104は、オペレータからの操作入力を受け付ける入力装置であり、文字入力のためのキーボード、表示部18に表示されるポインタ、アイコン等を操作するためのポインティングデバイス(マウス、トラックボール等)を含んでいる。オペレータは、撮影操作部104を介して、被検査体OBJに関する情報の入力、カメラ108に対する撮影実行の指示の入力(露出時間、焦点距離、絞り等の撮影条件、撮影角度、撮影箇所等の設定を含む)、放射線源110および112に対する放射線の照射の指示の入力(照射開始時間、照射継続時間、照射角度、照射強度等の設定を含む)、取得した画像データを画像記録部106に記録する指示の入力を行うことができる。
画像記録部106は、カメラ108によって撮影された被検査体OBJの画像データ(受光画像)を記録する。画像記録部106には、被検査体OBJを特定するための情報が画像データと関連付けられて記録される。
カメラ108、放射線源110および112は、撮影室114の内部に配置されている。放射線源110および112は、例えば、X線源であり、撮影室114と外部との間の隔壁および出入口には、X線防護材料(例えば、鉛、コンクリート等)によりX線防護が施されている。なお、被検査体OBJに可視光を照射して撮影を行う場合には、防護を施した撮影室114を用いる必要はない。
放射線源110および112は、撮影制御部102からの指示に従って、撮影室114内に置かれた被検査体OBJに放射線を照射する。
カメラ108は、撮影制御部102からの撮影実行の指示にしたがって、放射線源110から被検査体OBJに照射されて被検査体OBJにより反射された放射線、または放射線源112から被検査体OBJに照射されて被検査体OBJを透過した放射線を受光して被検査体OBJを撮影する。被検査体OBJは、不図示の保持部材(例えば、マニピュレーター、載置台、可動式の載置台)によって撮影室114内に保持されており、被検査体OBJは、カメラ108、放射線源110および112に対する距離および角度が調整可能となっている。操作者は、撮影制御部102を介して、被検査体OBJ、カメラ108、放射線源110および112の相対位置を制御可能となっており、被検査体OBJの所望の箇所を撮影可能となっている。
放射線源110および112は、カメラ108による撮影の実行の終了に同期して、被検査体OBJに対する放射線の照射を終了する。
なお、図4に示す例では、カメラ108は、撮影室114の内部に配置されているが、カメラ108は、撮影室114内の被検査体OBJを撮影可能であれば、外部に配置されていてもよい。
また、図4に示す例では、カメラ108が1台、放射線源110および112が2台設けられているが、カメラおよび放射線源の台数はこれに限定されるものではない。例えば、カメラおよび放射線源は、それぞれ複数台あってもよいし、1つずつであってもよい。
[被検査体の画像の表示制御]
次に、本実施形態に係る被検査体の画像の表示制御の例について説明する。
図5は、本発明の一実施形態に係る欠陥検査装置の表示部の外観を示す正面図であり、図6は、欠陥候補の表示例を示す図である。
図6に示すように、表示部18には、被検査体OBJの被検査体画像IMG1と、表示対象を変更するためのGUI(Graphical User Interface)が表示される。
撮影画像データIMG1には、画像処理部22によって検出された欠陥候補を示す画像(以下、欠陥候補画像D1〜D3)が付されている。欠陥候補画像D1〜D3は、例えば、種類ごとに色分け表示することが可能である。図6に示す例では、欠陥候補の種類として、「粒状欠陥」、「シミ状欠陥」および「ヒビ状欠陥」の3種類が示されており、それぞれ欠陥候補D1、D2およびD3として図示されている。なお、欠陥候補の種類はこれに限定されるものではなく、例えば、読影者が操作部14を用いて設定変更可能としてもよい。
チェックボックスCB1は、被検査体画像IMG1の上に表示する欠陥の種類を選択するためのGUIである。チェックボックスCB1の「粒状欠陥」、「シミ状欠陥」および「ヒビ状欠陥」が操作部14により選択されると、制御部12は、選択された種類の欠陥候補画像のみを被検査体画像IMG1の上に表示する。例えば、「粒状欠陥」が選択されると、被検査体画像IMG1の上に、欠陥候補画像D1のみが表示され、欠陥候補画像D2およびD3の表示が消去される。読影者は、操作部14のポインティングデバイスを介して、チェックボックスCB1を操作することにより、「粒状欠陥」、「シミ状欠陥」および「ヒビ状欠陥」の中から、表示対象の欠陥の種類を選択することができる。
スライダー(スライダーバー)L1およびL2は、被検査体画像IMG1の上に表示する欠陥の肉厚およびサイズを、それぞれ連続的または段階的に変更するためのGUIである。各スライダーL1およびL2には、それぞれヒストグラムH1およびH2が並べて表示されている。ヒストグラムH1およびH2は、それぞれ肉厚およびサイズごとの欠陥候補の検出度数の度数分布を示している。
図6に示す例では、肉厚およびサイズの両方とも「全て」表示するように設定されており、被検査体OBJの全ての箇所の欠陥候補が表示されている。操作部14によりスライダーL1、L2が操作(移動)されると、スライダーL1によって選択された肉厚の範囲内であって、スライダーL2によって選択されたサイズの範囲内の欠陥候補画像のみが表示され、それぞれの範囲外の欠陥候補画像は消去される。
なお、本実施形態では、欠陥候補が検出された箇所の肉厚および欠陥候補のサイズをスライダーL1およびL2を含むGUIを用いて、連続的または段階的に変更することにより、表示対象の欠陥候補を選択できるようにしたが、本実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、操作部14を介して、肉厚またはサイズを示す数値または数値の範囲(以下、数値等という。)の入力を受け付けて、入力された数値等に含まれる欠陥候補のみを選択的に表示するようにしてもよい。数値の範囲の入力を受け付ける場合には、操作部14を介して、上限値または下限値の入力を受け付けて、入力された肉厚またはサイズの上限値以下または下限値以上の欠陥候補のみが表示されるようにすればよい。
また、本実施形態のスライダーL1およびL2と一緒に、スライダーL1およびL2によって指定された数値または数値の範囲をそれぞれ表示するようにしてもよい。スライダーL1およびL2と数値等を一緒に表示する場合には、制御部12により、スライダーL1およびL2の操作に応じて表示される数値等を更新するようにしてもよいし、操作部14からの数値入力に連動してスライダーL1およびL2を移動させるようにしてもよい。また、操作部14によるドラッグ操作、または、操作部14からの数値入力によって、各スライダーバーにおけるスライダーL1およびL2の幅、すなわち、スライダーL1およびL2によって指定可能な数値の範囲を変更可能としてもよい。例えば、スライダーL1の幅が1μmに指定された場合、スライダーL1の位置を基準として±0.5μmの範囲の欠陥候補のみが表示部18に表示されるようにすればよい。なお、ドラッグ操作によってスライダーL1およびL2の幅を変更する場合には、ドラッグ操作に連動して、スライダーL1およびL2の幅を示す数値を更新表示するようにしてもよい。
図7Aから図7Dは、スライダーを移動させたときの表示の変化を示している。図7Aに示す例では、ヒストグラムH1およびH2において欠陥候補の検出数が最大の位置に、スライダーL1およびL2が移動されている。スライダーL1を欠陥候補の検出数が最大の位置に移動させることにより、欠陥候補の検出数が多い箇所、すなわち、欠陥の発生頻度が高いと考えられる箇所を特定することが可能になる。また、スライダーL2を欠陥候補の検出数が最大の位置に移動させることにより、読影者は、発生頻度の高い欠陥のサイズを推定することができる。
図7Bに示す例では、スライダーL1およびL2により、被検査体OBJ内において肉厚が比較的薄い箇所であって、サイズが比較的小さい欠陥候補画像を表示するように設定されている。
図7Cに示す例では、スライダーL1およびL2により、被検査体OBJ内において肉厚が比較的厚い箇所であって、サイズが比較的大きい欠陥候補画像を表示するように設定されている。
図7Dに示す例では、スライダーL1およびL2により、被検査体OBJ内において肉厚が比較的厚い箇所であって、サイズが比較的小さい欠陥候補画像を表示するように設定されている。図7Dに示す例では、検査領域指定情報によって指定された検査領域を示す枠R1が表示されている。これにより、読影者は、欠陥の発生可能性が比較的高い箇所としてあらかじめ指定された検査領域を認識することができる。
図8Aから図8Cは、本発明の一実施形態に係る表示制御の例(表示領域の変更)を示す図である。
図8Aに示す例では、被検査体画像IMG1の上に部分拡大ウインドウW1が表示されており、部分拡大ウインドウW1の内部のみに欠陥候補画像D1が表示されている。この部分拡大ウインドウW1は、操作部14により移動させることが可能となっている。
図8Bに示す例は、操作部14により、部分拡大ウインドウW1内の欠陥候補画像の表示を消去したものである。これにより、読影者は、部分拡大ウインドウW1によって拡大された領域の画像を詳細に観察することが可能になる。
図8Cに示す例は、部分拡大ウインドウW1内の欠陥候補画像の表示を消去し、かつ、部分拡大ウインドウW1内の画像の濃淡を色相マップに変換したものである。これにより、変換前の画像では、観察することが困難な色の変化を読み取ることが可能になる。
図9は、工業製品等において欠陥が過去に検出された欠陥検出箇所の表示例を示す図であり、図10は、欠陥の成長予測の表示例を示す図である。
図9に示す例では、欠陥候補画像D1とともに、検査領域を示す検査領域画像A1が表示されている。検査領域は、製品データD200の検査領域指定情報に基づいて、同一または同種の工業製品において、過去に欠陥が検出された箇所の履歴および頻度の情報(例えば、メーカーのサポートセンターにより収集された情報)に基づいて指定されるものである。
図10に示す例では、欠陥候補画像D1とともに、欠陥の候補の成長予測を示すシミュレーション結果画像P1が表示されている。
欠陥候補画像D1、検査領域画像A1およびシミュレーション結果画像P1は、操作部14からの操作入力に応じて、選択的に表示することが可能である。すなわち、欠陥候補画像D1、検査領域画像A1およびシミュレーション結果画像P1のうちから表示対象を選択することが可能であり、例えば、チェックボックス等の表示対象の選択のためのGUIを設けてもよい。
ここで、検査領域の指定に当たっては、同一の製品の検査領域指定情報だけではなく、技術分類が同一または類似(例えば、技術分類の一部が同一)の工業製品の検査領域指定情報を用いてもよい。これにより、類似の工業製品の過去の欠陥発生状況を考慮して、検査領域の指定範囲を拡大することができるので、欠陥の検出精度をより高めることが可能になる。
なお、シミュレーション結果を作成する場合には、類似の工業製品を考慮せずに、同一の製品の検査領域指定情報のみを用いることが好ましい。
図11および図12は、本発明の一実施形態に係る表示制御(シミュレーション結果の表示変更)の例を示す図である。
本実施形態では、スライダーL1およびL2ならびにチェックボックスCB1により、表示対象とする欠陥候補およびシミュレーション結果を選択可能となっている。読影者は、チェックボックスCB1により、表示対象とする欠陥候補の種類を選択することができ、スライダーL1およびL2により、欠陥候補が検出された箇所の肉厚と欠陥候補のサイズに基づいて、表示対象とする欠陥候補を選択可能となっている。ここで、表示対象の選択は、肉厚およびサイズは、撮影時の値を用いて行えるようにしてもよいし、肉厚の減少度合、または、欠陥候補の成長予測に基づくサイズの値を用いて行えるようにしてもよい。
図11に示す例では、ヒビ状欠陥である欠陥候補画像D3と、そのヒビ状欠陥の成長予測を示すシミュレーション結果画像P3が表示されている。
図12に示す例は、部分拡大ウインドウW1を用いた表示の例を示している。図12に示す例では、部分拡大ウインドウW1内の欠陥候補画像D3およびシミュレーション結果画像P3のみが表示される。
部分拡大ウインドウW1は操作部14からの操作入力により移動および拡縮することが可能となっている。これにより、読影者は、拡大表示する範囲を指定することが可能となっている。また、操作部14からの操作入力により、欠陥候補画像D3またはシミュレーション結果画像P3の表示を消去(OFF)にすることが可能となっており、現在の被検査体OBJの画像を確認可能となっている。
[欠陥検査方法]
図13は、本発明の一実施形態に係る欠陥検査方法における表示制御を示すフローチャートである。
まず、欠陥検査装置10は、I/F16を介して、撮影システム100から、被検査体の画像(撮影画像データ)を含む被検査体撮影データD100を取得する(ステップS10:画像取得工程)。画像処理部22は、ステップS10において取得した撮影画像データに画像処理を施して、欠陥候補を検出する(ステップS12:画像処理工程)。
次に、シミュレーション処理部26は、ステップS12において検出した欠陥候補の成長予測の演算を行う(ステップS14:シミュレーション工程)。
制御部12は、ステップS10において取得した撮影画像データと、ステップS12における欠陥候補の検出の結果と、ステップS14におけるシミュレーション結果に基づいて、表示用画像を作成して表示部18に出力する。これにより、欠陥候補画像が付された被検査体画像IMG1が表示部18に表示される(ステップS16:表示工程)。ステップS16では、欠陥候補とシミュレーション結果(欠陥の成長予測)は識別可能に表示される。例えば、欠陥候補とシミュレーション結果とを色分けして表示してもよいし、欠陥候補とシミュレーション結果とを識別可能なマーク等を付すようにしてもよい。
次に、制御部12は、チェックボックスCB1、スライダーL1およびL2等のGUIを介して、表示対象の変更操作を受け付けると(ステップS18のYes)、変更操作にしたがって表示部18の表示を更新する(ステップS20:表示制御工程)。例えば、肉厚のスライダーL1が操作された場合に、スライダーL1によって指定された範囲の肉圧を有する部分の欠陥候補のみが表示される。
制御部12は、操作部14を介してシミュレーション結果の表示指示を受け付けると(ステップS22のYes)、表示用画像上にシミュレーション結果を表示させる(ステップS24:表示制御工程)。
読影者による検査が終了し、操作部14により、表示を終了させる指示が入力されると(ステップS26のYes)、シミュレーション結果がシミュレーション結果データとして被検査体検査結果データD10の中に格納され、かつ、欠陥の診断結果が診断結果データとして被検査体検査結果データD10の中に格納されて、記録部24に記録される(ステップS28:保存工程)。
本実施形態によれば、画像処理部22により検出した欠陥候補の成長予測のシミュレーション結果を表示することができ、欠陥候補ごと、欠陥候補の成長のシミュレーション結果に表示対象を対話的に変更する操作するためのGUIを提供することが可能になる。本実施形態によれば、読影者は、過去の欠陥の検出履歴等に基づいて、欠陥候補の発生状況、成長および拡大の経過情報を画面上にて確認することが可能になるので、読影の精度および効率を改善することができ、読影者の負担を軽減することが可能になる。
さらに、本実施形態によれば、表示部18に表示すべき欠陥候補の特徴の範囲の指定を連続的または段階的に変更可能にすることでき、かつ、欠陥候補の表示対象を対話的に変更する操作するためのGUIを提供することが可能になる。これにより、読影者の経験や能力が欠陥の検出精度および検出効率に与える影響を小さくすることができ、かつ、読影者が一般的に検出が困難な、微小な欠陥または微弱な色相の変化を精度よく、効率的に検出することが可能になるので、欠陥の検出精度および検出効率を改善することができる。
また、シミュレーション結果および診断結果を含む被検査体検査結果データD10を、例えば、製品DB200に格納して、ネットワークNWを介して参照可能とすることにより、欠陥検査装置10だけではなく、メーカーの製造部門において、工業製品の品質向上および検査効率の向上のためのデータとして使用することが可能となる。
なお、本発明は、コンピュータに上記の処理を実現させるプログラム(欠陥検査プログラム)、または、このようなプログラムを格納した非一時的な記録媒体またはプログラムプロダクトとして実現することも可能である。このような欠陥検査プログラムをコンピュータに適用することにより、コンピュータの演算手段、記録手段等を、欠陥検査プログラムの画像取得機能、画像処理機能、保存機能、シミュレーション機能および表示制御機能として機能させることが可能になる。
10 欠陥検査装置
12 制御部
14 操作部
16 入出力インターフェース(I/F)
18 表示部
20 バッファメモリ
22 画像処理部
24 記録部
26 シミュレーション処理部
220 欠陥候補検出部
222 測定部
S10〜S28 表示制御の各工程

Claims (10)

  1. 被検査体に光線または放射線を照射することにより得られた前記被検査体からの反射光または透過光に基づいて作成された受光画像を取得する画像取得手段と、
    前記受光画像から前記被検査体の欠陥候補の位置および特徴を算出する画像処理手段と、
    前記画像処理手段による前記欠陥候補の位置および特徴の算出結果と、前記算出結果に対応して、該欠陥候補が欠陥であるか否かを示す診断結果とを保存する保存手段と、
    前記保存手段に保存された前記画像処理手段による算出結果および前記診断結果から欠陥の発生と成長の経過を分析し、前記欠陥候補の成長予測のシミュレーションを行うシミュレーション手段であって、前記被検査体に対応する算出結果および診断結果に加えて、前記被検査体と同種の製品に対応する算出結果および診断結果から、前記欠陥の発生と成長の経過を分析し、シミュレーションする、シミュレーション手段と、
    前記受光画像を表示する表示手段と、
    前記画像処理手段による算出結果、および前記シミュレーション手段によるシミュレーション結果を、前記受光画像上に選択的に表示させる表示制御手段と、
    を備える欠陥検査装置。
  2. 前記被検査体において、欠陥が過去に発生した状況を示す欠陥発生情報を取得する欠陥発生情報取得手段を更に備え、
    前記表示制御手段は、前記算出結果および前記シミュレーション結果に加えて、前記欠陥発生情報を、前記受光画像上に選択的に表示させる、請求項1記載の欠陥検査装置。
  3. 前記欠陥発生情報取得手段は、前記欠陥が過去に発生した箇所の位置情報と、該箇所ごとの欠陥発生頻度に関する頻度情報を含む前記欠陥発生情報を取得し、
    前記表示制御手段は、前記欠陥発生情報の表示を行う場合に、前記頻度情報を前記受光画像上に表示させる、請求項2記載の欠陥検査装置。
  4. 前記欠陥発生情報取得手段は、前記被検査体に対応する欠陥発生情報に加えて、前記被検査体と同種の製品および前記被検査体と技術分類が類似する製品に対応する欠陥発生情報を取得し、
    前記表示制御手段は、前記取得した前記欠陥発生情報を、前記受光画像上に選択的に表示させる、請求項2または3記載の欠陥検査装置。
  5. 前記表示手段に表示すべき欠陥候補の特徴の範囲の指定を連続的または段階的に変更する操作を受け付け、前記操作にしたがって、前記画像処理手段によって算出された前記欠陥候補のうち、前記特徴の範囲に属するもののみを、前記表示手段に表示された前記受光画像上に表示させる操作手段を更に備える請求項1から4のいずれか1項記載の欠陥検査装置。
  6. 前記操作手段は、前記欠陥候補の特徴ごとに前記特徴の指定の結果を表示するためのスライダーバーを前記表示手段に表示させ、前記スライダーバー上におけるスライダーの移動の操作を受け付けることにより、前記特徴の範囲の指定を連続的または段階的に変更する、請求項記載の欠陥検査装置。
  7. 前記表示手段は、前記欠陥候補の特徴ごとの検出度数を示す度数分布を前記スライダーバーに対応させて表示する、請求項記載の欠陥検査装置。
  8. 前記診断結果は、前記被検査体の検査日時、材質、欠陥の種類、形状、大きさ、深さ、発生部位、および前記欠陥の画像のうちの少なくとも1つを含む、請求項1からのいずれか1項記載の欠陥検査装置。
  9. 被検査体に光線または放射線を照射することにより得られた前記被検査体からの反射光または透過光に基づいて作成された受光画像を取得する画像取得工程と、
    前記受光画像から前記被検査体の欠陥候補の位置および特徴を算出する画像処理工程と、
    前記画像処理工程における前記欠陥候補の位置および特徴の算出結果と、前記算出結果に対応して、該欠陥候補が欠陥であるか否かを示す診断結果とを欠陥検査装置の保存手段に保存する保存工程と、
    前記保存手段に保存された前記画像処理工程における算出結果および前記診断結果から欠陥の発生と成長の経過を分析し、前記欠陥候補の成長予測のシミュレーションを行うシミュレーション工程であって、前記被検査体に対応する算出結果および診断結果に加えて、前記被検査体と同種の製品に対応する算出結果および診断結果から、前記欠陥の発生と成長の経過を分析し、シミュレーションする、シミュレーション工程と、
    前記画像処理工程における算出結果、および前記シミュレーション工程におけるシミュレーション結果を、前記欠陥検査装置の表示手段に表示された前記受光画像上に選択的に表示させる表示制御工程と、
    を備える欠陥検査方法。
  10. 被検査体に光線または放射線を照射することにより得られた前記被検査体からの反射光または透過光に基づいて作成された受光画像を取得する画像取得機能と、
    前記受光画像から前記被検査体の欠陥候補の位置および特徴を算出する画像処理機能と、
    前記画像処理機能による前記欠陥候補の位置および特徴の算出結果と、前記算出結果に対応して、該欠陥候補が欠陥であるか否かを示す診断結果とを保存する保存機能と、
    前記保存された前記算出結果および前記診断結果から欠陥の発生と成長の経過を分析し、前記欠陥候補の成長予測のシミュレーションを行うシミュレーション機能であって、前記被検査体に対応する算出結果および診断結果に加えて、前記被検査体と同種の製品に対応する算出結果および診断結果から、前記欠陥の発生と成長の経過を分析し、シミュレーションする、シミュレーション機能と、
    前記算出結果、および前記シミュレーション機能によるシミュレーション結果を、前記受光画像上に選択的に表示させる表示制御機能と
    をコンピュータに実現させる欠陥検査プログラム。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20180196013A1 (en) * 2017-01-09 2018-07-12 Sensor Networks, Inc. Tracking defects with permanently installed sensors
CN112204385A (zh) * 2018-06-29 2021-01-08 富士胶片株式会社 缺陷显示装置及方法
CN111611711B (zh) * 2020-05-21 2023-06-20 北京百度网讯科技有限公司 自动驾驶数据处理方法、装置及电子设备
CN111968098A (zh) * 2020-08-24 2020-11-20 广东工业大学 一种带钢表面缺陷检测方法、装置和设备
CN112014404A (zh) * 2020-08-27 2020-12-01 Oppo(重庆)智能科技有限公司 组件检测方法、装置、系统、电子设备及存储介质
CN112149356A (zh) * 2020-09-27 2020-12-29 湖南大学 一种结构裂纹扩展路径的预测方法、装置、设备及介质
WO2023053768A1 (ja) 2021-09-28 2023-04-06 富士フイルム株式会社 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム
WO2023053727A1 (ja) 2021-09-30 2023-04-06 富士フイルム株式会社 画像処理装置、処理システム、画像表示方法及びプログラム
JP2023127798A (ja) * 2022-03-02 2023-09-14 オムロン株式会社 ワークの傷検出のシミュレーションを実行する装置、当該シミュレーションを実行する方法、および、当該シミュレーションを実現するプログラム
CN117388269B (zh) * 2023-12-11 2024-05-03 菲特(天津)检测技术有限公司 丝锭外观缺陷检测设备和检测方法

Family Cites Families (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3186866B2 (ja) * 1992-11-20 2001-07-11 株式会社東芝 構造部材の劣化・損傷予測方法およびその予測装置
JP3392526B2 (ja) * 1994-07-29 2003-03-31 株式会社東芝 機器の保守管理支援装置
JPH11110036A (ja) * 1997-10-08 1999-04-23 Toshiba Corp プラント運転監視支援システム装置
JP2001156135A (ja) * 1999-11-29 2001-06-08 Hitachi Ltd 欠陥画像の分類方法及びその装置並びにそれを用いた半導体デバイスの製造方法
JP2004239728A (ja) 2003-02-05 2004-08-26 Hitachi High-Technologies Corp パターン検査方法及び装置
JP4574478B2 (ja) * 2005-07-21 2010-11-04 アンリツ産機システム株式会社 X線異物検出方法及びx線異物検出装置
JP4967430B2 (ja) * 2006-04-11 2012-07-04 オムロン株式会社 不具合管理装置、不具合管理プログラム、およびこれを記録した記録媒体
JP5572293B2 (ja) 2008-07-07 2014-08-13 株式会社日立ハイテクノロジーズ 欠陥検査方法及び欠陥検査装置
WO2010032562A1 (ja) * 2008-09-18 2010-03-25 インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーション 検査対象物の欠陥の発見を支援するシステム及び方法
JP5641463B2 (ja) * 2009-01-27 2014-12-17 株式会社日立ハイテクノロジーズ 欠陥検査装置及びその方法
JP2011232111A (ja) * 2010-04-26 2011-11-17 Olympus Corp 検査装置及び検査装置の用いた欠陥検出方法
JP5374445B2 (ja) 2010-06-03 2013-12-25 株式会社日立製作所 余寿命診断方法、余寿命診断装置及びプログラム
JP5302934B2 (ja) 2010-06-17 2013-10-02 株式会社荏原製作所 試料表面検査方法および検査装置
JP5676387B2 (ja) * 2011-07-27 2015-02-25 株式会社日立製作所 外観検査方法及びその装置
JP6049511B2 (ja) * 2013-03-21 2016-12-21 三菱重工業株式会社 点検支援装置、点検支援方法およびプログラム
US10429357B2 (en) * 2013-12-16 2019-10-01 Hitachi, Ltd. Model creation method and device, and inspection device using the same
US20150204799A1 (en) 2014-01-21 2015-07-23 International Business Machines Corporation Computer-based defect root cause and yield impact determination in layered device manufacturing for products and services

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