JP7222373B2

JP7222373B2 - 構造物の検査方法および診断方法

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Publication number: JP7222373B2
Application number: JP2020052019A
Authority: JP
Inventors: 哲史小路; 慶晃西名
Original assignee: JFE Steel Corp
Current assignee: JFE Steel Corp
Priority date: 2020-03-24
Filing date: 2020-03-24
Publication date: 2023-02-15
Anticipated expiration: 2040-03-24
Also published as: JP2021148755A

Description

本発明は、構造物の検査方法およびその方法を用いた構造物の診断方法に関するものである。

例えば、配管などの構造物を非破壊で検査する方法としては、被検査対象物である構造物にＸ線を照射してその透過Ｘ線画像から欠陥の有無を判定する方法が知られている。この検査方法は、構造物内に存在する欠陥に起因して、透過Ｘ線強度が変化することに基づき欠陥を検出するものである。しかし、対象物を透過するＸ線の強度は、その対象物の厚みに対して指数関数的に減衰するため、対象物が厚くなると、欠陥の有無に起因する透過Ｘ線強度の差が小さくなり、欠陥の検出が困難になる。特に、対象物の厚さが、測定範囲の中で大きく変わっている場合には、厚い部分と薄い部分の両方で、同じ測定精度を確保することが困難になる。

そこで、この問題への対策として、例えば、特許文献１には、肉厚補正治具を用いることにより、対象物の厚み変化の影響を小さくする技術が開示されている。また、特許文献２には、センサ出力値が飽和しているか否かを画素毎に判定し、その判定結果に基づいて蓄積容量を画素毎に決定することで、撮影領域全体において飽和や入出力特性が不良な出力を減らしつつ、良好なコントラストの画像を得る技術が開示されている。

特開平０８－２５４５０７号公報特開２０１３－０６２７９２号公報

しかしながら、特許文献１に記載の方法は、肉厚補正治具を作製して、これを測定対象物に装着する必要があり、測定に手間がかかる。また、特許文献１においても言及されているように、肉厚補正治具自体が有する欠陥などによる測定精度の低下も懸念される。また、特許文献２に記載の方法は、良好なコントラスト画像を得るのに有効であるが、画素毎に測定条件を変更するため、センサの測定条件の厳密な制御が必要であり、広範囲の測定には不向きである。また、画素間で測定結果を定量的に比較することが困難であるため、欠陥部分の厚さを定量的に評価する方法としては適用できない。

本発明は、従来技術が抱える上記問題点に鑑みてなされたものであり、その目的は、特殊な治具や、センサの画素の蓄積容量を各画素ごとに変更する等の特殊な処理を行うことなく、構造物内に存在する欠陥部を確実に検出することができる構造物の検査方法と、その方法を用いた構造物の診断方法を提案することにある。

発明者らは、上記の課題を解決するべく鋭意検討を重ねた。その結果、Ｘ線検査で得たデジタルのＸ線透過画像を解析し、欠陥部の存在有無を判別することに加えてさらに、上記Ｘ線透過画像に数段階の適切な画像処理を施し、欠陥部と健全部との間の平均輝度差を拡大することで、微小な欠陥でも明確に判別することが可能となることを見出し、本発明を開発するに至った。

すなわち、本発明は、検査対象である構造物にＸ線を照射してデジタルＸ線透過画像を得るステップ１と、上記デジタルＸ線透過画像に画像処理を施した画像と、上記デジタルＸ線透過画像と、から欠陥部と健全部とを判別するステップ２と、上記欠陥部と健全部の位置情報を記憶するステップ３と、上記位置情報に基づき、上記画像処理前のデジタルＸ線透過画像の欠陥部と健全部のそれぞれについて所定面積における平均輝度を求め、さらに、上記欠陥部と健全部との平均輝度の差を求めるステップ４と、上記欠陥部および健全部の平均輝度およびそれらの輝度差から、欠陥部および健全部の肉厚を求めるステップ５を有することを特徴とする構造物の検査方法を提案する。

本発明の上記構造物の検査方法における上記画像処理は、ステップ１で得たデジタルＸ線透過画像に対して、膨張処理、収縮処理およびコントラスト拡張処理（ヒストグラムの拡張処理）のいずれか１の画像処理を、あるいは２以上を組み合わせた画像処理を、複数回、順次実施するサブステップからなることを特徴とする。

また、本発明の上記構造物の検査方法における上記ステップ２は、ステップ１で得たデジタルＸ線透過画像および該デジタルＸ線透過画像に画像処理を施した画像において、所定面積の平均輝度と健全部の平均輝度との差が、全階調数の１％以上である部分を欠陥部と判別することを特徴とする。

また、本発明の上記構造物の検査方法は、上記構造物が、配管であることを特徴とする。

また、本発明は、上記のいずれかに記載の構造物の検査方法を用いて構造物の減肉厚または残肉厚を求め、構造物の健全性を評価することを特徴とする構造物の診断方法を提案する。

本発明の構造物の検査方法によれば、Ｘ線透過画像に画像処理を施すことで、健全部との輝度差が小さな微小な欠陥部でもその存在を確実に識別することができる。したがって、本発明を構造物の検査方法を、配管等の診断に適用した場合には、漏洩トラブルによる損失や災害を防止するともに、配管が上記の状態に至る前にパッチ当て等の補修を行うことが可能となるので、産業上、奏する効果は大である。

本発明で用いるＸ線検査装置システムの一例を示す図である。本発明のステップ２における欠陥判別方法を説明するフロー図である。Ｘ線透過画像の画像処理前と画像処理後を比較した一例を示す図である。残肉厚と欠陥部と健全部の平均輝度差との関係の一例を示すグラフである。

前述したように、本発明の構造物の検査方法は、検査対象である構造物にＸ線を照射してデジタルＸ線透過画像を得るステップ１と、上記Ｘ線透過画像から欠陥部と健全部とを判別するステップ２と、上記欠陥部と健全部の位置情報を記憶するステップ３と、上記位置情報に基づき、上記画像処理前のＸ線透過画像の欠陥部と健全部の所定面積における平均輝度と、上記欠陥部と健全部の平均輝度差を求めるステップ４と、上記欠陥部および健全部の輝度および輝度差から、欠陥部および健全部の厚さおよび欠陥部の深さを求めるステップ５を有し、上記ステップ２は、ステップ１で得たＸ線透過画像と、そのＸ線透過画像に画像処理を施した画像から欠陥部と健全部とを判別することを特徴とするものである。以下、具体的に説明する。

ステップ１
このステップ１は、検査対象である構造物にＸ線を照射してデジタルＸ線透過画像を得るステップである。デジタルのＸ線透過画像を得るＸ線検査装置は、例えば、図１に示したようなシステムのものを用いることができる。図中、１はＸ線源、２はＸ線源を制御するコントローラ、３はＸ線源とコントローラを制御するパーソナルコンピュータ（ＰＣ）、４は検査対象である構造物である（図１には、一例として、鋼管を示した）。また、５は上記Ｘ線源３から放射され、検査対象である構造物を透過したＸ線を検知するＸ線検出器、６は上記Ｘ線検出器で検出したＸ線データをデジタル画像に変換するＰＣである。上記Ｘ線検出器は、デジタル画像を得る観点から、フラット・パネル・ディスプレイ（ＦＰＤ（Flat Panel Detector））やイメージング・プレート（ＩＰ（Imaging
Plate））であることが好ましい。なお、上記図１に示したＸ線検査装置は一例であり、これに制限されるものではなく、例えば、ＰＣ３は必須ではない。

ステップ２
このステップ２は、上記Ｘ線透過画像を解析し、欠陥部と健全部とを判別するステップである。検査対象である構造物中に欠陥が存在するか否かの判別を行うフローの一例を図２に示した。まず、上記ステップ１で得られたままのＸ線画像（この画像を、以降、「元画像」とも称する）を解析し、欠陥の有無を判定するサブステップ１を実施する。このとき、大きな欠陥は、Ｘ線画像中の輝度差から欠陥部と健全部を容易に識別できる。しかし、小さな欠陥は、周囲の健全部との輝度差が小さいため、欠陥部の存在を認識できていないおそれがある。

また、Ｘ線検査によって得られるＸ線画像（元画像）の状態は、欠陥部の肉厚差の他に、表面状態や減肉量によっても変化し、欠陥部の識別性に大きく影響する。例えば、図３の上段に示したＸ線透過画像は、１００ｍｍ角×厚さが５ｍｍの鋼板の表面中央部に直径が１０ｍｍφで深さが１～３ｍｍの欠陥部を模擬した穴を設けた試験片を、前述した図１のＸ線検査装置で検査を行ったときに得られるＸ線画像を示したもので、（ａ）は深さが３ｍｍで、フライス加工した平滑な表面状態、（ｂ）は深さが２ｍｍで、フライス加工した平滑な表面状態、（ｃ）は深さが１ｍｍで、フライス加工した平滑な表面状態および（ｄ）は深さが２ｍｍで、空気雰囲気で加熱処理後の錆がある表面状態のものである。
そのため、元画像を対象とした解析だけでは、欠陥部が識別されず、微小欠陥を見逃すおそれが多分にある。

そこで、本発明は、上記元画像に、画像処理を施して欠陥部と健全部の輝度差を拡大して、欠陥部の検出精度を高め、欠陥部の存在有無を判定することとした。具体的には、図２に示したように、元画像に基づく解析（サブステップ１）で欠陥部の存在が確認できなかった場合は、上記元画像に画像処理を施してから欠陥部の存在有無を判定する次のステップ（サブステップ２）に移行し、それでも欠陥部の存在が確認できなかった場合は、さらに上記画像処理後の画像に別の条件の画像処理を施してから欠陥部の存在有無を判定する次のサブステップに移行する。そして、このサブステップを複数回繰り返して行い、いずれのサブステップにおいても欠陥部が浮かび上がらず、存在が確認できなかったときに、欠陥部なしと最終判断することとした。上記画像処理を施す回数は、多ければ多いほど検査精度を高めることができて好ましいが、検査に要する時間を考慮し、５回程度とするのが好ましい。より好ましくは２～５回の範囲である。

ここで、上記の画像処理の方法としては、種々の方法があるが、本発明では、少なくとも下記に示す方法の１以上を適用することが好ましい。
・膨張処理：注目した画素の近傍に、白色の画素が１つでもあれば、その注目画素を白色に置き換えることで二値画像の白色領域を増やす処理である。
・収縮処理：注目した画素の近傍に、黒色の画素が１つでもあれば、その注目画素を黒色に置き換えることで、膨張処理とは逆に、二値画像の白色領域を減らす処理である。
上記、膨張処理や収縮処理を施すことで、ノイズを低減することができる。
・コントラスト（ヒストグラム）の拡張処理：画像の明るさの分布を表すヒストグラム、すなわち輝度のヒストグラムに補正を加えることで、コントラストを強調し、より鮮明な画像を得る処理である。具体的には、元画像の輝度の階調数が２５６（８ｂｉｔ）で、輝度の最小値が０、最大値が２５５であった場合、輝度差が例えば１の場合、その輝度差は全階調数の０．４％でしかないので、輝度差があるのを識別することができない。そこで、例えば、元画像の輝度２５を補正後の画像の輝度０とし、元画像の輝度５０を補正後の画像の輝度２５５とした場合、元画像の輝度差１は、補正後の輝度差４に拡大することができる。
上記に示す方法の２以上を組み合わせて適用することも可能である。
なお、画像処理の方法として、上記方法に限定されるものではなく、他の方法を用いてもよいことは勿論である。

上記の画像処理を行うことで、欠陥部と健全部の輝度差を拡大することができるので、小さな欠陥部でも検出することが可能となる。なお、欠陥部が存在すると明確に判断できる欠陥部と健全部の輝度差は、全階調数の１．０％以上である。したがって、全階調数が４０９６（１２ｂｉｔ）の場合、平均輝度差が４１以上であれば、欠陥部を容易に検出することができる。好ましくは１．５％以上である。

参考として、図３の上段に示した穴部深さと表面状態が異なる（ａ）～（ｄ）の元画像のそれぞれに対して、膨張処理→コントラスト拡張処理→膨張処理→収縮処理の画像処理を施した結果を、図３の下段に示した。この結果から、適切な画像処理を施すことで、欠陥部と健全部の平均輝度差を拡大することができ、欠陥部の検出精度を高めることができることがわかる。

なお、上記の欠陥部と健全部の平均輝度を求めるときの面積は、欠陥部の大きさにもよるが、画素数にして１０～４００００画素の範囲であることが好ましい。画素数が１０画素未満では、平均輝度を求めるには範囲が狭すぎる。一方、４００００画素を超えて大きくすると、欠陥部以外の部分や健全部以外の部分が含まれてくるおそれがある。より好ましくは画素数にして２５～２００００画素の範囲である。

ステップ３
このステップ３は、上記ステップ２において欠陥部が検出された場合には、次のステップ４において必要な欠陥部とその周囲の健全部の位置情報を記憶するステップである。なお、上記欠陥部と健全部の位置情報の他に、欠陥部が発見できた画像処理条件（ステップ２のサブステップ条件）も併せて記憶することが望ましい。これにより、例えば、欠陥が検出された位置の隣接部を検査する場合に、上記画像処理条件を優先的に採用することで、欠陥部の存在有無の判定および画像処理に必要な時間を短縮できる。

ステップ４
このステップは、上記欠陥部と健全部の位置情報に基づき、画像処理前のＸ線透過画像の欠陥部と健全部の所定面積における平均輝度と、上記欠陥部と健全部の平均輝度差を求めるステップである。ここで、画像処理前のＸ線透過画像（元画像）の欠陥部と健全部の平均輝度を求める理由は、画像処理を施した後の画像は、輝度が元画像から変化しているため、次のステップ５における欠陥部と健全部の厚さを求めるデータとして使用できないからである。なお、平均輝度を求める面積は、前述した欠陥有無の判別に用いる平均輝度を求めるときの面積（画素数）であればよい。

ステップ５
このステップは、画像処理前のＸ線透過画像（元画像）から求めた欠陥部および健全部の平均輝度から、欠陥部および健全部の厚さを求めるステップである。欠陥部および健全部の厚さを求める方法は、構造物と同じ材質の表面状態を有する肉厚が異なる試験片を用いて、肉厚と輝度との関係を予め求めておき、それと対比することで求めることができる。また、欠陥部および健全部の肉厚から、欠陥部の減肉厚も求めることができる。

また、上記欠陥部と健全部の平均輝度差と、予め求めておいた、元板厚毎の残肉厚と欠陥部と健全部の平均輝度差との関係と対比することで欠陥部の残肉厚を求めるようにしてもよい。

上記に説明した本発明の構造物の検査方法は、欠陥部および健全部の厚さ（残肉量）や欠陥部の深さ（減肉厚）を求めることができるので、構造物の健全性を評価する診断に適用してもよい。これにより、構造物の劣化の程度や補修・取替えの要否・時期等を判断することで、構造物に起因したトラブルや災害の発生を未然に防止することができる。

なお、本発明を適用できる構造物としては、特に限定されないが、内部が確認できない鋼管のような配管の検査に好適に用いることができる。また、本発明は、裸状態の配管に限定されるものではなく、保温材を巻いた被覆鋼管や、円柱状の鉄塔、煙突などの欠陥検査にも適用することができる。

１００ｍｍ角で厚さが５ｍｍのＳＳ４００製鋼板の表面中央部に、直径が１０ｍｍφで深さが１ｍｍの減厚欠陥部を模擬した穴を設けた試験片を、図１に示した加速電圧が１３５ｋＶの小型Ｘ線探傷システムを用いてＸ線検査を行った。この際、Ｘ線検出器としてＦＰＤ（Flat Panel Detector）を使用し、１２ｂｉｔ（階調数：４０９６）で、モノクロのＸ線透過画像（元画像）を得た。この画像から、欠陥部に相当する位置における２０２５画素の平均輝度およびその周辺の健全部に相当する位置の３７７００画素の平均輝度を求めたところ、欠陥部の平均輝度は１１５．９、健全部の平均輝度は１３１．３で、その差は１５．４しかなかった。この輝度差は、全階調数の０．４％以下で、周囲の健全部との輝度差が小さいため、穴部の検出は不可能であった。

そこで、上記元画像に対して、画像処理ソフト（キーエンス社製ＸＧ Vision Editor）を用いて、膨張処理、収縮処理およびコントラスト拡張処理を組み合わせて、膨張処理→コントラスト拡張処理→膨張処理→収縮処理の画像処理を施した。その結果、画像処理前と同位置、同面積における欠陥部とその周辺の健全部の平均輝度を求めたところ、欠陥部の平均輝度は４４．９、健全部の平均輝度は１６８．１に変化し、欠陥部と健全部の平均輝度差は１２３．２に拡大した。この輝度差は、全階調数の２．８％に相当し、欠陥部の検出を容易に行うことができた。

次いで、上述の手順によって検出された欠陥部について、欠陥部の平均輝度を測定し、その結果から、残肉厚を推定する。
そのためには、まず、事前に、何種類か作成した減厚試験片についてＸ線透過試験を実施し、その測定結果から、元板厚（健全部）の残肉厚と輝度差との関係を求めておく。その際、減厚部の減厚量が小さくて減厚部の板厚と元板厚との差が小さい場合には、測定精度が低下するので、複数の元板厚を有する減厚試験片を用意して、元板厚（健全部）の残肉厚と輝度差との関係を求めておくことが好ましい。本実施例においては、元板厚が５ｍｍの鋼板と１０ｍｍの鋼板から作製した減厚試験片について予めＸ線透過試験を実施して、図４の関係を得た。なお、図４の縦軸に記載した中央・周辺輝度差とは、欠陥部（黒色部）の領域内の中央部の平均輝度と、周辺の減肉の無い健全部（白色部）の領域内の平均輝度との輝度差のことである。
次に、前述の手順によって欠陥部と判定された場所について、元画像における欠陥部と健全部の平均輝度差を求める。本実施例の場合は、すでに記載されたとおり１５．４である。この平均輝度差から残肉厚を推定するために、あらかじめ求めた元板厚（健全部）の残肉厚と輝度差との関係、本実施例では図４を用いる。図４において、平均輝度差が１５．４の場合に対応する残肉厚は４ｍｍと読み取れる。すなわち、残肉厚が４ｍｍであると推定される。これは、供試材である試験片の穴部の板厚４ｍｍ（＝板厚５ｍｍ－穴深さ１ｍｍ）と一致している。このことから、本発明の有効性が確認できた。

１：Ｘ線源
２：Ｘ線源のコントローラ
３：Ｘ線源制御用パーソナルコンピュータ（ＰＣ）
４：検査対象（鋼管）
５：Ｘ線検出器
６：Ｘ線検出器用パーソナルコンピュータ（ＰＣ）
Ｘ：Ｘ線

Claims

検査対象である構造物にＸ線を照射してデジタルＸ線透過画像を得るステップ１と、
上記デジタルＸ線透過画像に対して、膨張処理、収縮処理およびコントラスト拡張処理（ヒストグラムの拡張処理）のいずれか１の画像処理を、あるいは２以上を組み合わせた画像処理を、複数回、順次実施するサブステップからなる画像処理を施した画像と、上記デジタルＸ線透過画像と、から欠陥部と健全部とを判別するステップ２と、
上記欠陥部と健全部の位置情報を記憶するステップ３と、
上記位置情報に基づき、上記画像処理前のデジタルＸ線透過画像の欠陥部と健全部のそれぞれについて所定面積における平均輝度を求め、さらに、上記欠陥部と健全部との平均輝度の差を求めるステップ４と、
上記欠陥部および健全部の平均輝度およびそれらの輝度差と、予め求めておいた、欠陥部および健全部の肉厚と輝度の関係と、を対比することで欠陥部および健全部の肉厚を求めるステップ５を有することを特徴とする構造物の検査方法。
上記ステップ２は、ステップ１で得たデジタルＸ線透過画像および該デジタルＸ線透過画像に画像処理を施した画像において、所定面積の平均輝度と健全部の平均輝度との差が、全階調数の１％以上である部分を欠陥部と判別することを特徴とする請求項１に記載の構造物の検査方法。
上記構造物が、配管であることを特徴とする請求項１または２に記載の構造物の検査方法。
請求項１～３のいずれか１項に記載の構造物の検査方法を用いて構造物の減肉厚または残肉厚を求め、構造物の健全性を評価することを特徴とする構造物の診断方法。