JP7070995B2

JP7070995B2 - 検査方法および検査装置

Info

Publication number: JP7070995B2
Application number: JP2018217120A
Authority: JP
Inventors: 淳千星; 徳康小林; 恵秋元; 勝鵜飼
Original assignee: Toshiba Energy Systems and Solutions Corp
Current assignee: Toshiba Energy Systems and Solutions Corp
Priority date: 2018-11-20
Filing date: 2018-11-20
Publication date: 2022-05-18
Anticipated expiration: 2038-11-20
Also published as: JP2020085553A

Description

本発明の実施形態は、検査方法およびそのための検査装置に関する。

現在、ＣＦＲＰ（炭素繊維強化プラスチック）、ＳｉＣ複合材などの複合材料は、従来の金属材料に置き換わる形で広く使用されるようになってきている。複合材料は、複数の異なる材料を一体的に組み合わせた複合材料であって、たとえばフィラー強化材にマトリックス母材を含浸し、加熱により硬化させることで作成される。従来の金属材料では、放射線透過試験（ＲＴ）、浸透探傷試験（ＰＴ）や超音波探傷試験（ＵＴ）により、金属内のキズを検出して材料の健全性を評価することが一般的である。しかしながら、複合材料ではフィラー強化材の間にマトリックス母材が完全に浸透することは難しく、いくらかのはく離部が存在することになる。また、母材中のボイドもある程度は発生することが想定される。これら、複合材料中のはく離やボイドを検出するために、従来のＲＴ、ＵＴに加えて、Ｘ線ＣＴ（Computer Tomography）や赤外線による検査方法が提案されている。

複合材料に対して様々な非破壊検査手法が開発されているが、複合材料にはく離やボイドが存在することは想定されている事象である。そのため、複合材料でははく離やボイドの有無自体ではなく、材料が必要な強度などを有するかを判断することが大切である。もちろん、定性的にははく離やボイド部の多い材料の方が物性的にも劣っていると考えられるなど参考となる指標として利用できる。

特開２０１０－２６１９３３号公報特表２０１７－５１８４９５号公報

異常部の判定を行うために、参照画像との比較に基づいて有孔度（ボイド）評価することで異常を検出する技術が知られている。この手法を用いると、空孔のサイズ測定精度などが向上し、どの程度の大きさの空孔までを許容するかが明確に決まっていれば、正確な判定が可能となる。しかしながら、上記したように空孔と複合材料の強度の関係が明確でない場合には適用は難しい。

また、複合材料部品の品質指標を推定するために、複合材料の３次元画像を構成する各点の輝度をヒストグラム化し、ヒストグラムを構成する複数のガウス分布を抽出して、たとえば各ガウス分布の平均値間の大きさなどで、複合材料の品質を評価する技術が知られている。この手法によれば、複合材料の品質指標を得ることは可能であるが、依然として複合材料の強度を具体的に評価することは難しい。

本発明の実施形態は、複合材料などの材料の検査を簡単かつ確実に行うことを目的とする。

実施形態に係る検査方法は、複数の試験体それぞれについて、２次元断面画像を複数の試験体画素の集合として非破壊で取得する試験体撮影ステップと、前記試験体撮影ステップで得られた前記試験体画素それぞれの所定の画素特性値が所定の第１の閾値より大きいかどうかを判定する第１の試験体画素判定ステップと、前記第１の試験体画素判定ステップの結果に基づいて第１の試験体異常部特性値を抽出する第１の試験体異常部特性値抽出ステップと、前記試験体撮影ステップで得られた前記試験体画素それぞれの所定の画素特性値が前記第１の閾値と異なる所定の第２の閾値より大きいかどうかを判定する第２の試験体画素判定ステップと、前記第２の試験体画素判定ステップの結果に基づいて第２の試験体異常部特性値を抽出する第２の試験体異常部特性値抽出ステップと、前記複数の試験体それぞれについて、前記試験体撮影ステップの後に破壊試験を行い当該試験体の破壊試験特性値を求める破壊試験ステップと、前記破壊試験ステップで得られた前記複数の試験体についての前記破壊試験特性値と、前記第１の試験体異常部特性値抽出ステップで得られた前記複数の試験体についての第１の試験体異常部特性値とに基づいて、第１の相関係数を求める第１の相関係数算出ステップと、前記破壊試験ステップで得られた前記複数の試験体についての前記破壊試験特性値と、前記第２の試験体異常部特性値抽出ステップで得られた前記複数の試験体についての第２の試験体異常部特性値とに基づいて、第２の相関係数を求める第２の相関係数算出ステップと、前記第１および第２の相関係数算出ステップで得られた第１および第２の相関係数のうちの大きい方を決定し、前記第１および第２の閾値のうちで、より大きな相関係数が得られた方を最適閾値と決定する最適閾値決定ステップと、を有することを特徴とする。

実施形態に係る検査装置は、複数の試験体それぞれについて、２次元断面画像を複数の試験体画素の集合として非破壊で取得した試験体画像の入力を受ける試験体画像入力部と、前記試験体画像入力部で入力した前記試験体画像を記憶する試験体画像記憶部と、前記試験体画像記憶部に記憶された前記試験体画素それぞれの所定の画素特性値が所定の第１の閾値より大きいかどうかを判定する第１の試験体画素判定部と、前記第１の試験体画素判定部で判定された結果に基づいて第１の試験体異常部特性値を抽出する第１の試験体異常部特性値抽出部と、前記試験体画像記憶部に記憶された前記試験体画素それぞれの所定の画素特性値が所定の第１の閾値と異なる所定の第２の閾値より大きいかどうかを判定する第２の試験体画素判定部と、前記第２の試験体画素判定部で判定された結果に基づいて第２の試験体異常部特性値を抽出する第２の試験体異常部特性値抽出部と、前記複数の試験体それぞれについて、破壊試験を行って得た当該試験体の破壊試験特性値の入力を受ける破壊試験特性値入力部と、前記破壊試験特性値入力部で入力した前記破壊試験特性値を記憶する破壊試験特性値記憶部と、前記破壊試験特性値記憶部に記憶された前記破壊試験特性値と、前記第１の試験体異常部特性値抽出部で得られた前記複数の試験体についての第１の試験体異常部特性値とに基づいて、第１の相関係数を求める第１の相関係数算出部と、前記破壊試験特性値記憶部に記憶された前記破壊試験特性値と、前記第２の試験体異常部特性値抽出部で得られた前記複数の試験体についての第２の試験体異常部特性値とに基づいて、第２の相関係数を求める第２の相関係数算出部と、前記第１および第２の相関係数算出部で得られた第１および第２の相関係数のうちの大きい方を決定し、前記第１および第２の閾値のうちで、より大きな相関係数が得られた方を最適閾値と決定する最適閾値決定部と、を有することを特徴とする。

本発明の実施形態によれば、複合材料などの材料の検査を簡単かつ確実に行うことができる。

本発明の一実施形態に係る検査方法全体の手順を示すフロー図。本発明の一実施形態に係る検査方法で用いられる試験体の画像の一例を示す図。本発明の一実施形態に係る検査方法で６個の試験体の画像について、異常部抽出のための閾値を変えたときの、各閾値以下の画素数を示すグラフ。本発明の一実施形態に係る検査方法で６個の試験体の破断試験を行ったときの各試験体の破断応力を示すグラフ。本発明の一実施形態に係る検査方法で６個の試験体の破断応力と、異常部抽出のための閾値を１０とした場合の異常部の面積との関係を表すグラフ。本発明の一実施形態に係る検査方法で異常部抽出のための閾値と相関係数との関係を示すグラフ。本発明の一実施形態に係る検査装置の機能構成を示すブロック図。図１の手順における試験体異常部特性値抽出ステップと相関係数算出ステップの詳細を示すフロー図。図８の手順によって得られた最適閾値を用いて検査対象物の異常部特性値を抽出する手順を示すフロー図。

以下、図面を参照しながら、本発明の一実施形態に係る検査方法およびそのための検査装置について説明する。

図１は、本実施形態に係る検査方法全体の手順を示すフロー図である。図２は、本実施形態に係る検査方法で用いられる試験体の画像の一例を示す図である。

図１に沿って、本実施形態に係る検査方法の全体の手順について説明する。はじめに、複数の試験体について、非破壊で、Ｘ線ＣＴなどにより、非破壊で断層撮影を行い、試験体の画像データ（画素データ）を取得する（ステップＳ１０）。これによって得られた画像の一例を図２に示す。各試験体は、検査対象物と同様の材料で同様の形状のものである。試験体および検査対象物は、たとえば複合材料からなり、フィラー強化材として繊維を編み込み、マトリックス母材を含浸させたものである。図２に示す例では、試験体および検査対象物は円筒形状であり、画像は、円筒形状の軸に垂直な横断面の２次元画像である。

図２に示す画像は、白黒の２値化したものではなく、密度に応じた輝度を持つグレースケールで表わされている。図２の例では、白を２５５とし、黒を０とする２５６段階調の濃淡画像として表されていて、密度が高いほど輝度が高いように表示されている。図２で白色、灰色、黒色が混在している円環状部分は、複合材料からなる試験体の断面部分に対応する。また、その円環状部分の内側の円形の黒色部分および円環状部分の外側の黒色部分は、物が存在しない空間部に対応する。

Ｘ線ＣＴ画像では、繊維の分布やボイド部分が直感的にわかるが、定量的なボイドの割合などを知ることはできない。ここでは、定量的な評価の手法として、輝度の閾値を設け、閾値以下の部分を異常部と定義する。閾値以下の部分の画素数は、異常部の面積に相当し、これを異常部特性値とする。

図３は、本実施形態に係る検査方法で６個の試験体の画像について、異常部抽出のための閾値を変えたときの、各閾値以下の画素数を示すグラフである。閾値を大きく設定するほど、閾値以下の部分の画素数は大きくなる。６個の試験体ＴＰ１～ＴＰ６について得られた画像データについて、閾値を１０～５０の６通りに変えて、各閾値の場合の閾値以下の画素数をカウントすると、図３に示すように、６本の右上がりの曲線（異常部特性値）を得ることができる（ステップＳ１１）。

非破壊で試験体の画像データ（画素データ）を取得した後に、各試験体について破壊試験を行い、破壊試験特性値を得る（ステップＳ２０）。破壊試験はたとえば引張試験であって、破壊試験特性値はたとえば引張強度である。このとき、６個の試験体ＴＰ１～ＴＰ６について得られた破断応力は、図４に示すように求められる。図４は、本実施形態に係る検査方法で６個の試験体ＴＰ１～ＴＰ６の破断試験を行ったときの各試験体の破断応力を示すグラフである。

図４では、試験体ＴＰ６の破断応力を１として相対値で示している。破壊試験は、引張試験に限らず、圧縮試験やねじり試験、衝撃破壊試験などであってもよい。その場合は、破壊試験特性値は、引張強度に限らず、圧縮強度、ねじり強度、衝撃強度などとなる。

６個の試験体ＴＰ１～ＴＰ６は、互いに同じ構成の複合材料であって、製造方法も同じである。図３および図４に示すように、６個の試験体ＴＰ１～ＴＰ６についての特性値が互いに相違するのは、試験体の個体差による。

図５は、本実施形態に係る検査方法で６個の試験体の破断応力と、異常部抽出のための閾値を１０とした場合の異常部の面積（異常部画素数、異常部特性値）との関係を表すグラフである。各試験体の破断応力をＸ（ｎ）、閾値ａでの異常部面積をＹ（ｎ、ａ）とする。ここで、ｎは試験体の番号、ａは閾値である。たとえば閾値ａ＝１０での破断応力と異常部面積を試験体ＴＰ６での値で規格化した場合の関係を図５に示す。

画像データから異常部特性値を抽出するにあたり、適切な閾値を求めるために、ステップＳ１１で複数の閾値を用いて得た異常部特性値と、ステップＳ２０で得た破壊試験特性値との相関係数を算出する（ステップＳ１２）。ここで、Ｘ（ｎ）とＹ（ｎ，ａ）の関係を求める。ここでは、以下の式（１）により求めた相関係数Ｃｏｒｒｅｌ（Ｘ（ｎ），Ｙ（ｎ，ａ））を、異常部面積と破断応力の関係を表す代表値とする。

ここで、Ｘ（ｎ）ａｖｒは試験体ＴＰ１～ＴＰ６での破断応力の平均値を表し、Ｙ（ｎ，ａ）ａｖｒは閾値ａでの異常部面積の平均値を表す。

式（１）に基づき、各閾値ａ（ここでは、ａ＝１０，２０，・・・，６０）について相関係数を求めることができる。図６は、本実施形態に係る検査方法で異常部抽出のための閾値と相関係数との関係を示すグラフである。

つぎに、算出された相関係数のうちで最大の値を求め、その最大の相関係数となる場合の閾値を最適閾値と決定する（ステップＳ１３）。図６において、このケースでは閾値を２０として抽出した異常部面積と破断応力の相関係数が最も高いことより、閾値を２０として求めた異常部面積（異常部画素数、異常部特性値）が破断応力、すなわち材料強度との相関が大きく、実際の材料を制作した際にＸ線ＣＴ画像を求め、閾値を２０として異常部を抽出することで材料の強度を評価することができる。

つぎに、実際の検査対象物について、試験体画像データ取得ステップＳ１０と同様に、非破壊で撮影を行い、画像データ（画素データ）を取得する（ステップＳ３０）。

つぎに、検査対象物について、試験体の異常部特性値抽出ステップＳ１１と同様に、異常部特性値抽出を行う（ステップＳ３１）。このとき、閾値として、試験体を用いてステップＳ１３で得られた最適閾値を用いる。これにより、最適閾値を用いて、検査対象物の異常部特性値を推定することができる。また、試験体の破壊試験（ステップＳ２０）で得られた試験体の破壊試験特性値に基づいて、検査対象物の破壊特性値を推定することができる。

以上説明したように、複数の試験体を用いた非破壊検査および破壊検査の結果と、実際の検査対象物を用いた非破壊検査の結果に基づいて、検査対象物の異常部特性値を求めることができ、さらに破壊特性値を推定することができる。

つぎに、図１に示した検査方法の手順におけるデータ処理を行うための検査装置の構成およびそのデータ処理の具体的な方法について、図７ないし図９を参照して説明する。

図７は、本実施形態に係る検査装置の機能構成を示すブロック図である。図７に示すように、本実施形態に係る検査装置は、入力部１０と、記憶部２０と、演算部３０と、出力部４０とを有し、汎用の電子計算機で実現できるものである。

入力部１０は、試験体画像入力部１１と、破壊試験特性値入力部１２と、閾値入力部１３と、検査対象物画像入力部１４とを有する。記憶部２０は、試験体画像記憶部２１と、破壊試験特性値記憶部２２と、最適閾値記憶部２３と、検査対象物画像記憶部２４と、検査対象物特性値記憶部２５とを有する。演算部３０は、試験体画素判定部３１と、試験体異常部特性値抽出部３２と、相関係数算出部３３と、最適閾値決定部３４と、検査対象物画素判定部３５と、検査対象物異常部特性値抽出部３６とを有する。

図８は、図１の手順における異常部特性値抽出ステップと相関係数算出ステップの詳細を示すフロー図である。

はじめに、試験体画像入力部１１が試験体画像データの入力を受ける（ステップＳ１０１）。この試験体画像データは、図１の試験体画像データ取得ステップＳ１０で得られたものである。ここで入力された試験体画像データは、試験体画像記憶部２１によって記憶される。

つぎに、破壊試験特性値入力部１２が破壊試験特性値の入力を受ける（ステップＳ１０２）。この破壊試験特性値は、図１の破壊試験特性値取得ステップＳ２０で得られたものである。ここで入力された破壊試験特性値は、破壊試験特性値記憶部２２によって記憶される。

つぎに、試験体画像データの画素判定を行うための閾値（たとえば輝度）を適宜選択する（ステップＳ１０３）。

つぎに、試験体画像記憶部２１に記憶された画像データのうちの一つの試験体の各画素の画素特性値（たとえば輝度）について、閾値を超えているか否かを判定する（試験体画素判定ステップＳ１０４）。つぎに、試験体画素判定ステップＳ１０４で閾値を超えている画素数により、試験体異常部特性値を抽出する（試験体異常部特性値抽出ステップＳ１０５）。

予定したすべての試験体についての試験体画素判定ステップＳ１０４および試験体異常部特性値抽出ステップＳ１０５が完了していなければ（ステップＳ１０６でＮＯの場合）、他の試験体について同様の処理を繰り返す。予定したすべての試験体についての試験体画素判定ステップＳ１０４および試験体異常部特性値抽出ステップＳ１０５が完了したら（ステップＳ１０６でＹＥＳの場合）、試験体異常部特性値と、破壊試験特性値記憶部２２に記憶された破壊試験特性値とに基づいて相関係数を算出する（ステップＳ１０７）。

ここで、予定したすべての閾値についての相関係数の算出が完了していなければ（ステップＳ１０８でＮＯの場合）、他の閾値について同様の処理を繰り返す。予定したすべての閾値についての相関係数の算出が完了したら（ステップＳ１０８でＹＥＳの場合）、それまでに得られた相関係数の最大値を抽出し（ステップＳ１０９）、相関係数の最大値が得られる場合の閾値として最適閾値を決定する（ステップＳ１１０）。最適閾値記憶部２３はこの最適閾値を記憶する。

図９は、図８の手順によって得られた最適閾値を用いて検査対象物の異常部特性値を抽出する手順を示すフロー図である。

図１に示した対象物撮影による対象物画像データ取得ステップＳ３０で得られた検査対象物画像データを、検査対象物画像入力部１４が受け、検査対象物画像記憶部２４がこれを記憶する（ステップＳ２０１）。

つぎに、検査対象物画素判定部３５が、検査対象物画像記憶部２４に記憶された検査対象物画像データに対して、最適閾値記憶部２３に記憶された最適閾値により、検査対象物画素判定を行う（ステップＳ２０２）。つぎに、検査対象物異常部特性値抽出部３６が、検査対象物異常部特性値抽出を行う（ステップＳ２０３）。

以上説明した手順により、検査対象物の異常部特性値を適切に抽出することができる。

図２に示す例は、円筒状の試験体の軸に垂直な横断面を２次元画像として示すものであるが、このような２次元画像を複数の軸方向位置で取得することにより、３次元画像とすることもできる。その場合は、異常部の分布を３次元的にとらえて、異常部特性値を評価することができる。

試験体画像データ取得ステップＳ１０および対象物画像データ取得ステップＳ３０に先立って試験体および対象物の応力分布をあらかじめ評価し、応力が特に高い領域の画像データを特に多く取得するようにしてもよい。

また、異常部特性値抽出ステップＳ１１で、応力が特に高い領域に重みをかけて試験体異常部特性値を抽出するようにしてもよい。

上記実施形態では、試験体の数を６とし、閾値の種類の数を５とした。統計的な信頼性を高めるためにはこれらの数が大きい方が望ましいが、それぞれ、２以上であれば、実施形態の効果が得られる。

以上、本発明のいくつかの実施形態について説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態はその他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

１０…入力部、１１…試験体画像入力部、１２…破壊試験特性値入力部、１３…閾値入力部、１４…検査対象物画像入力部、２０…記憶部、２１…試験体画像記憶部、２２…破壊試験特性値記憶部、２３…最適閾値記憶部、２４…検査対象物画像記憶部、２５…検査対象物特性値記憶部、３０…演算部、３１…試験体画素判定部、３２…試験体異常部特性値抽出部、３３…相関係数算出部、３４…最適閾値決定部、３５…検査対象物画素判定部、３６…検査対象物異常部特性値抽出部、４０…出力部

Claims

複数の試験体それぞれについて、２次元断面画像を複数の試験体画素の集合として非破壊で取得する試験体撮影ステップと、
前記試験体撮影ステップで得られた前記試験体画素それぞれの所定の画素特性値が所定の第１の閾値より大きいかどうかを判定する第１の試験体画素判定ステップと、
前記第１の試験体画素判定ステップの結果に基づいて第１の試験体異常部特性値を抽出する第１の試験体異常部特性値抽出ステップと、
前記試験体撮影ステップで得られた前記試験体画素それぞれの所定の画素特性値が前記第１の閾値と異なる所定の第２の閾値より大きいかどうかを判定する第２の試験体画素判定ステップと、
前記第２の試験体画素判定ステップの結果に基づいて第２の試験体異常部特性値を抽出する第２の試験体異常部特性値抽出ステップと、
前記複数の試験体それぞれについて、前記試験体撮影ステップの後に破壊試験を行い当該試験体の破壊試験特性値を求める破壊試験ステップと、
前記破壊試験ステップで得られた前記複数の試験体についての前記破壊試験特性値と、前記第１の試験体異常部特性値抽出ステップで得られた前記複数の試験体についての第１の試験体異常部特性値とに基づいて、第１の相関係数を求める第１の相関係数算出ステップと、
前記破壊試験ステップで得られた前記複数の試験体についての前記破壊試験特性値と、前記第２の試験体異常部特性値抽出ステップで得られた前記複数の試験体についての第２の試験体異常部特性値とに基づいて、第２の相関係数を求める第２の相関係数算出ステップと、
前記第１および第２の相関係数算出ステップで得られた第１および第２の相関係数のうちの大きい方を決定し、前記第１および第２の閾値のうちで、より大きな相関係数が得られた方を最適閾値と決定する最適閾値決定ステップと、
を有することを特徴とする検査方法。
前記試験体撮影ステップは、前記複数の試験体それぞれについて、前記２次元断面画像の断面の方向と異なる方向に互いに異なる複数の位置における２次元断面画像の複数の試験体画素の集合として取得するものであること、
を特徴とする請求項１に記載の検査方法。
前記画素特性値は、前記試験体画素の輝度であること、を特徴とする請求項１または請求項２に記載の検査方法。
前記破壊試験特性値は、前記試験体の強度であること、を特徴とする請求項１ないし請求項３のいずれか一項に記載の検査方法。
前記第１および第２の試験体異常部特性値は、前記第１および第２の試験体画素判定ステップそれぞれで、前記画素特性値が前記第１または第２の閾値より大きいと判定された画素数であること、を特徴とする請求項１ないし請求項４のいずれか一項に記載の検査方法。
前記第１および第２の試験体異常部特性値抽出ステップは、前記試験体の予想される応力分布に基づいて重み付けをして、それぞれ、前記第１および第２の試験体異常部特性値を抽出すること、を特徴とする請求項１ないし請求項５のいずれか一項に記載の検査方法。
検査対象物について、２次元断面画像を複数の対象物画素の集合として非破壊で取得する対象物撮影ステップと、
前記対象物撮影ステップで得られた前記対象物画素それぞれの所定の画素特性値が前記最適閾値より大きいかどうかを判定する対象物判定ステップと、
前記対象物判定ステップの結果に基づいて対象物異常部特性値を抽出する対象物異常部特性値抽出ステップと、
をさらに有することを特徴とする請求項１ないし請求項６のいずれか一項に記載の検査方法。
前記試験体および前記検査対象物は、複数の異なる材料を一体的に組み合わせた同種類の複合材料であること、を特徴とする請求項７に記載の検査方法。
複数の試験体それぞれについて、２次元断面画像を複数の試験体画素の集合として非破壊で取得した試験体画像の入力を受ける試験体画像入力部と、
前記試験体画像入力部で入力した前記試験体画像を記憶する試験体画像記憶部と、
前記試験体画像記憶部に記憶された前記試験体画素それぞれの所定の画素特性値が所定の第１の閾値より大きいかどうかを判定する第１の試験体画素判定部と、
前記第１の試験体画素判定部で判定された結果に基づいて第１の試験体異常部特性値を抽出する第１の試験体異常部特性値抽出部と、
前記試験体画像記憶部に記憶された前記試験体画素それぞれの所定の画素特性値が所定の第１の閾値と異なる所定の第２の閾値より大きいかどうかを判定する第２の試験体画素判定部と、
前記第２の試験体画素判定部で判定された結果に基づいて第２の試験体異常部特性値を抽出する第２の試験体異常部特性値抽出部と、
前記複数の試験体それぞれについて、破壊試験を行って得た当該試験体の破壊試験特性値の入力を受ける破壊試験特性値入力部と、
前記破壊試験特性値入力部で入力した前記破壊試験特性値を記憶する破壊試験特性値記憶部と、
前記破壊試験特性値記憶部に記憶された前記破壊試験特性値と、前記第１の試験体異常部特性値抽出部で得られた前記複数の試験体についての第１の試験体異常部特性値とに基づいて、第１の相関係数を求める第１の相関係数算出部と、
前記破壊試験特性値記憶部に記憶された前記破壊試験特性値と、前記第２の試験体異常部特性値抽出部で得られた前記複数の試験体についての第２の試験体異常部特性値とに基づいて、第２の相関係数を求める第２の相関係数算出部と、
前記第１および第２の相関係数算出部で得られた第１および第２の相関係数のうちの大きい方を決定し、前記第１および第２の閾値のうちで、より大きな相関係数が得られた方を最適閾値と決定する最適閾値決定部と、
を有することを特徴とする検査装置。
検査対象物について、２次元断面画像を複数の検査対象物画素の集合として非破壊で取得した検査対象物画像の入力を受ける検査対象物画像入力部と、
前記検査対象物画像入力部で入力された検査対象物画像を記憶する検査対象物画像記憶部と、
前記検査対象物画像記憶部に記憶された前記検査対象物画素それぞれの所定の画素特性値が前記最適閾値よりも大きいかどうかを判定する検査対象物画素判定部と、
前記検査対象物画素判定部の結果に基づいて前記検査対象物の検査対象物異常部特性値
を抽出する検査対象物異常部特性値抽出部と、
をさらに有すること特徴とする請求項9に記載の検査装置。