JPH0376402B2 - - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 〔発明の属する技術分野〕 Ｘ線やγ線など、放射線や電磁波や超音波など
による撮像画像を用いた非破壊検査における自動
判定方法及び装置に関する。

〔発明の技術的背景〕

従来、例えば鋳物部品の製造工程における内部
欠陥の検査は、物体透視装置を用いて製造物体の
透視画像を得、これを人間の目視により判定する
ようにしていたため、効率が悪く、判定基準も客
観性が欠け、処理速度も一定でなかつた。

〔発明の目的〕

本発明は、物体透視装置により得られた透視画
像から、画像処理によつて自動的に欠陥を判定で
きる欠陥検査装置及び方法を提供するものであ
る。

〔発明の概要〕

Ｘ線などの放射線などにより透視された物体の
画像は放射線の吸収係数の分布に従つて、濃淡階
調値の分布となる。本発明は、表面上は一様に見
える物体でも、内部に空洞、例えば鋳物部品の
「す」のような場合、その存在を透視画像より、
濃淡値の分布で局所的に変化の著しい部分を見つ
けて欠陥の候補として、自動的に欠陥を検出する
ものである。

すなわち、本発明は、被検査物体を撮像した画
像を得て、この透視画像に対して画像に含まれる
雑音成分の増幅を抑えるように物体の検査位置に
対応する透視画像の濃淡値を平均加算した信号を
空間１次微分によつてフイルタリング処理を行な
い前記透視画像中の濃淡値の変化が大きい輪郭部
を強調して、主として輪郭部のみからなる輪郭画
像を抽出し、この輪郭画像中の被検査物体そのも
のの輪郭部分を除去し、そして前記輪郭画像の画
像成分がなお残余している場合に、所定の面積以
上の画像成分を被検査物体の欠陥として判定する
ものである。

〔発明の実施例〕

本発明の実施例を第１図に基いて説明する。

この実施例においては透視画像を得るための波
動としてＸ線を用い、得られた透視画像のＳ／Ｎ
比が良くないものとして説明する。

制御装置１は、装置全体を制御する部分で、透
視像データを効率よく送るように各回路を制御で
きるように作られている。透視装置２は、物体を
透過する波動たとえばＸ線を発生させ、物体を透
視する装置である。画像入力装置３は、透視装置
２により得られた物体の透視画像を連続の電気信
号に変換する装置であり、１つの部品につき、数
枚たとえば４枚分のデータ信号を取り入れる。
Ａ／Ｄ変換装置４は画像入力装置３により変換さ
れた連続電気信号を全システムの処理速度により
定められる適当なサンプリング周期で、たとえば
8bitに量子化された離散電気信号に変換する装置
である。画像メモリ５は、Ａ／Ｄ変換装置４によ
り得られた離散信号をデイジタル画像として貯え
ておくメモリである。平均加算回路６は、たとえ
ば画像サンプル点512×512個の画像メモリの画像
信号を数枚分、たとえば４枚分の平均加算を行う
回路である。平均加算された画像データは画像メ
モリ５に再び貯えられる。輪郭強調回路７は、平
均加算回路６により処理された画像メモリ５内の
画像データに対して１次微分作用を持つ加重テー
ブルによりフイルタリング処理を行ない、画像の
輪郭を強調する回路である。たとえば、平均加算
された画像データに対して、ローパスフイルタ作
用を持つ加重テーブル １ １ １ １ １ １ １ １ １ １ １ １ １ １ １ １をかけ、Ｘ方向１次微分 作用を持つ加重テーブル−１ ０ ０ １ −１ ０ ０ １ −１ ０ ０ １ −１ ０ ０ １ をかけ、Ｙ方向１次微分作用を持つ加重 テーブル １ １ １ １ ０ ０ ０ ０ ０ ０ ０ ０ −１ −１ −１ −１をかけ、 各々の結果を絶対値処理して、処理された各々の
値を加算するフイルタリング処理を行なう。これ
により透視画像データに含まれる雑音成分の増幅
が少なく、かつＸ方向、Ｙ方向各々の処理の対称
性を持たせる。２値化回路８は、輪郭強調回路７
により処理された画像データに対し、多数の物体
の母集団による統計的処理により、あらかじめ定
められた閾値たとえば256階調中100階調のもとで
２値化を行う回路である。物体輪郭部除去回路９
は、２値化回路８により処理された画像データに
対し、「位置合わせをされた多数の物体の母集団
による統計であらかじめ定められた、Ｘ線透過時
の物体輪郭部の２値化透視画像パターンを除去で
きるような２値化されたマスクパターン」を用い
て物体そのものの輪郭部分（欠陥部分を含まな
い）を除去する回路である。領域番号付回路１０
は、物体輪郭部除去回路９により処理された画像
データ上で、残つている画像情報を領域分けし、
番号付けを行う回路である。面積計測回路１１
は、領域番号付回路１０で番号付された画像デー
タに対し物体の存在する領域内のヒストグラムを
計測して面積を計測する回路である。雑音除去回
路１２は、面積計測された物体領域内の画像に対
し、番号付けされた各画像部分毎の面積を測定
し、多数の物体の母集団による統計的処理により
あらかじめ定められた閾値（たとえば10画素）よ
り小さい面積の画像部分は雑音とみなして除去す
る回路である。欠陥検出判定回路１３は、面積計
測回路１２で処理された結果の情報に対し、予測
される各部品領域内で残つている画像があれば、
それは部品の欠陥であると判定し、その部品領域
を示す回路である。欠陥部品除去機構１４は、欠
陥検出判定回路１３により得られた欠陥存在部分
領域情報により欠陥があると判定された部品を製
造ラインから取り除く機構である。

以下、この実施例の作用について説明する。

透視装置２で被検査物体から取得された透視画
像は、画像入力装置３で連続的な電気信号に変換
され、Ａ／Ｄ変換装置４で量子化された離散電気
信号に変換される。この変換された透視画像メモ
リ５にデイジタル画像として記憶される。

そして平均加算路６は画像メモリ５に記憶され
た濃淡画像を複数枚準備し、単純に対応する位置
の濃淡値を加算し、その枚数で各画素ごとの濃度
和を割り正規化し平均加算をする。これにより、
統計的変動に伴つた雑音を軽減できる。しかし、
ここで雑音軽減する必要がない場合、すなわち、
透視装置２が得た透視画像中に雑音成分が少ない
場合には、平均加算器６を除去してもよい。

すると、輪郭強調回路７は、後述する処理によ
つて平均加算された画像をその画像中の雑音成分
の増幅を少なくして輪郭強調を行なう。これは、
物体の内部欠陥が存在しても、一般に物体自体が
一様な厚さでない時、透視画像を単純に濃度閾値
処理を行つても内部欠陥は検出することが困難と
なるため、内部欠陥領域の輪郭強調を行なうもの
である。

この輪郭強調回路７で輪郭強調された画像は、
２値化回路８により２値画像に変換され、物体輪
郭除去回路９に供給される。

物体輪郭部除去回路９は、予じめ標準となる欠
陥を持たない被検査物体について得た２値化輪郭
強調画像をマスクパターンとして有しており、入
力輪郭強調画像をこのマスクパターンとかけあわ
せることにより、被検査物体そのものの輪郭部を
除くようにしている。したがつて、回路９の出力
は、内部欠陥部分のみの画像が残る。

しかしながら、この時点で得られた画像におい
てもなお更に雑音成分が残つている可能性がある
ため、回路１０，１１，１２によつて残つた雑音
成分を取り除き、内部欠陥画像のみを得られるよ
うにしている。ここにおける雑音除去は、回路９
より得られた画像中内部欠陥成分はその面積が大
きく、雑音によるものはその面積が小さいものと
して、統計的にその閾値を決定して閾値以下の面
積の画像部分は雑音とみなして除去している。し
かし、回路９の出力内に雑音成分が残余している
可能性がない場合には、回路１０，１１，１２を
除去してもよい。たとえば、透視装置２のＳ／Ｎ
比がよく得られた透視画像の雑音成分が小さい場
合には、輪郭強調回路７の雑音成分増幅抑制作用
により、得られた画像内の雑音成分は２値化回路
８で閾値以下の値として除去され、回路９を通じ
て雑音成分が除去された画像が出力された場合等
がある。

まず、領域番号付回路１０は、回路９の出力画
像中にかたまりとして存在するいくつかの領域の
夫々に対して各領域内の画素毎同一番号を割り当
て、かたまり（内部欠陥又は雑音）の範囲とその
個数を調べている。すなわち、画像内に100個の
かたまりがあれば、各かたまり毎に“１”から
“100”までの番号を付けている。

そして、この番号付けされた画像データを、面
積計測回路１１が、その番号例えば“１”の数を
計数して、そのかたまり“１”の面積を求める。
そして、雑音除去回路１２によつて、例えば５画
素以内のかたまりは雑音とみなされ除去される。

この処理の後、なお更に輪郭強調画像中に除去
されていないかたまりが存在していれば、それは
内部欠陥のみである。したがつて、複数の鋳物部
品毎に上記検査を行なう場合であれば、欠陥検出
判定回路１３は上記内部欠陥の画像内の位置から
どの鋳物部品であるかを判定する。この判定出力
によつて欠陥部品除去機構１４を駆動し、欠陥の
ある鋳物部品を不良品として除去する。

次に、この実施例において特徴的な部分である
輪郭強調回路７の空間微分法によるフイルタリン
グ処理について説明する。

一般に、空間微分法として、この加重テーブル
を濃淡画像とかけあわせると、濃淡画像中の濃淡
値の分布に局所的な変化がある部分すなわち輪郭
部を抽出できることが知られている。

ところで、濃淡画像中に雑音があると、上記加
重テーブルをかけあわせたときこの雑音も同時に
抽出されることになるため、雑音成分をできるだ
け減少させる必要がある。このため、本実施例で
は、上記平均加算回路６を用いて輪郭抽出の前に
予じめ濃淡画像中の雑音を軽減している。また輪
郭強調回路７は、できるだけ雑音発生を抑制した
輪郭抽出を行なつている。

しかし、一般的に用いられている２次微分処理
では、雑音の増幅を十分に少なくすることができ
ない。これは、次数の高い微分処理を行うと、周
波数の微分次数乗倍で増幅されてしまうため、高
周波にある雑音成分が大幅に増幅されるためであ
る。たとえば、Ｘ線などの透視画像では、量子雑
音などが多く存在するため、２次微分で処理を行
うと雑音も増幅されてしまうことになる。

このため、この実施例では次数の少ない１次微
分処理を行なうことにより雑音成分の次数乗倍を
回避した。

しかし、１次微分処理では、２次微分の持つＸ
方向、Ｙ方向に関する処理の対称性を保てなくな
る。そこで本実施例の輪郭強調回路７では雑音成
分が空間周波領域に存在するため、始めにローパ
ス・フイルタ処理を行つた後、Ｘ方向、Ｙ方向の
２次元１次微分操作を低周波数領域に限定して行
ない、Ｘ方向とＹ方向の結果の絶対値の和をもつ
て輪郭強調を行なうようにした。

以下、輪郭強調回路の動作について説明する。

まず、平均加算された画像の高周波領域に存在
している雑音成分を除去するため、次のようなロ
ーパスフイルタ作用を持つ加重テーブルを平均加
算画像に重畳する。

この加重テーブルを用いることにより、１／Ｋ
の低周波領域だけ通過し、それより高周波領域に
ある雑音成分が抑制される。Ｋの値は雑音除去し
て残したい低周波領域に応じて定めればよく本美
施例ではＫ＝４である。

次に、２次微分の持つ対称性を、１次微分にお
いても持たせるために、Ｘ方向１次微分作用を持
つ加重テーブルとＹ方向１次微分作用を持つ加重
テーブルを用いて、各々について１次微分処理を
行なつた後、絶対値処理を行ない、Ｘ方向、Ｙ方
向各々の結果を加算して処理の対称性をもたせて
いる。なお、１次微分処理でもローパス・フイル
タ処理と同様、通過させたい周波数領域により加
重テーブルのサイズを調整できる。

この対称性をもたせるための２次元１次微分処
理としては、次のようになる。まずDxをＸ方向
差分演算子、DyをＹ方向差分演算子とすると、
Dx及びDyは次の式のように定義される。

Dxは任意のｙ行に対して Dxf（ｘ，ｙ）＝ｆ（ｘ＋ｉ，ｙ）−ｆ（ｘ−ｉ，ｙ） ＝１・ｆ（ｘ＋ｉ，ｙ）＋０・ｆ（ｘ＋ｉ −１，ｙ）＋……＋ｆ（ｘ，ｙ）＋… …＋０・ｆ（ｘ−ｉ＋１，ｙ）＋（−１） ・ｆ（ｘ−ｉ，ｙ） Dyは任意のｘ例に対して Dyf（ｘ，ｙ）＝ｆ（ｘ，ｙ＋ｉ）−ｆ（ｘ，ｙ−ｉ） ＝１・ｆ（ｘ，ｙ＋ｉ）＋０・ｆ（ｘ，ｙ＋ｉ −１）＋…＋ｆ（ｘ，ｙ）＋… …＋０・ｆ（ｘ，ｙ−ｉ＋１）＋（−１） ・ｆ（ｘ，ｙ−ｉ） そしてこれらを２次元１次差分の加重テーブル
で表現すると、 ２次元Ｘ方向１次差分の加重テーブルは ２次元Ｙ方向１次差分の加重テーブルは ただし、ｉ、ｊ、ｍ、ｎは自然数とする。

として与えられる。

そして、これらの加重テーブルを各々ローパス
フイルタ処理された画像データに対して重畳す
る。

そして、この加重テーブルを各々かけた結果の
各々の絶対値を加算すると輪郭強調された画像と
なる。

つまり、平均加算された画像にTABLE１をか
けた結果の画像Ｇ１を求める。画像Ｇ１に
TABLE２、TABLE３を各々かけた結果の画像
Ｇ２，Ｇ３を求める。画像Ｇ２，Ｇ３各々の絶対
値をとつた結果の画像Ｇ４，Ｇ５を求める。画像
Ｇ４，４５の加算した結果の画像Ｇ６を求める。
（G6＝G4＋G5）この画像Ｇ６が輪郭強調処理後
画像となる。本実施例ではｍ＝2i＝2j＝ｎ＝４で
ある。

ただし、本実施例のように加重テーブルが４×
４のときには、加重テーブルの中心点が整数とな
らない。このときは、整数の格子点について内挿
してやればよい。

加重テーブルと濃淡画像のかけあわせ方法は周
知であるので簡単に説明する。画像メモリ５に得
られた平均加算画像から順次４×４なる大きさの
部分画像データを取り出し、上記４×４なる大き
さの加重テーブルの各要素を重み係数としてその
累算値を求めることにより輪郭強調された画像が
得られる。同様に絶対値処理の方法は入力画像の
各要素の絶対値をとり、それを出力画像の同じ位
置の要素とする。また同様に加算処理の方法は入
力画像すべての同じ位置の各要素の和をとり、そ
れを出力画像の同じ位置の要素とする。

したがつて、輪郭強調回路７より得られる画像
は、主として濃淡画像中の物体そのものの輪郭部
及び内部欠陥部分からなる画像となり、雑音発生
が少なく、またシエーデイングの影響も少ないも
のとすることができる。

なお、一実施例においては、透視画像のＳ／Ｎ
比が良くないものとして、これに対処するために
平均加算回路６、領域番号付回路１０、面積計測
回路１１、雑音除去回路１２を用いて雑音成分の
除去を行なつた。しかしこの発明では透視画像の
Ｓ／Ｎ比が良い場合すなわち画像成分と雑音成分
との間のレベル差が大きい場合や微少の雑音成分
の存在は欠陥検出判定回路１３が無視できる場合
には、回路６，１０，１１，１２を除去しても発
明の目的を達成することができる。これは画像メ
モリ５に記憶されたデイジタル画像に対し直接、
輪郭強調回路７が１次微分により雑音成分の増幅
を少なくしながらフイルタリング処理を行なうこ
とから、得られた画像に含まれる微少レベルの雑
音成分を、２値化回路８が所定閾値以下のレベル
であるとして除去するため、回路６，１０，１
１，１２を用いなくとも雑音の除去が可能とな
る。

〔発明の変形例〕

透視画像に停まらず、何らかの形で得られた画
像で、目視である程度まで欠陥が検出できるもの
ならば、第１図の画像入力装置２にその画像を入
れてやり、それ以降のシステムのパラメーターを
調節することにより、ある程度まで欠陥検出検査
を自動化できる。その結果、広い分野での欠陥検
出検査がある程度まで客観的に効率よく自動化で
きる。また、輪郭強調の際の変形例としては、前
述のＫ×Ｋのローパス・フイルタ処理、2i×ｍ、
ｎ×2jの１次微分処理、絶対値処理、加算処理を
行う代わりに 画像の離散サンプリング数を縦方向、横方向と
もに１／Ｋしてローパス・フイルタ加重テーブル １ １ １ １ を使用し、縦方向、横方向ともにＫ倍した結果の
画像Ｇ１を求める。画像Ｇ１を縦方向１／ｍ、横
方向に１／2iした画像をＧ１ｘ、縦方向に１／
2j、横方向１／ｎした画像をＧ１ｙとし、Ｇ１ｘ
にＸ方向１次微分加重テーブル −１ １ −１ １ をかけ、結果の画像Ｇ２を求める。Ｇ１ｙにＹ方
向１次微分加重テーブル −１ −１ １ １ をかけ、結果の画像Ｇ３を求める。画像Ｇ２を縦
方向にｍ倍、横方向に2i倍した画像Ｇ２′を求め
る。画像Ｇ３を縦方向に2j倍、横方向にｎ倍した
画像Ｇ３′を求める。画像Ｇ２′，Ｇ３′を絶対値
処理したものを輪郭強調処理後画像とする。

この方法を用いることにより、上記実施例の輪
郭強調法と同じような効果を出せる。また、回路
７〜１３によつて行なわれる処理は汎用計算機に
よるソフトウエア上の処理でもよい。

〔発明の効果〕

従来の人間の目視による非破壊透視画像検査で
は、人間の眼の疲労などのため一定基準による客
観的検査及び一定処理速度の検査が不可能で、効
率のよい検査ができなかつた。また、人間の目視
検査は検査員にとつても重労働であつた。この発
明によると、無人で自動非破壊透視画像検査が一
定の判断基準を持つた客観的検査を一定処理速度
で行える。

また、輪郭強調回路が、空間１次微分により画
像をフイルタリング処理しているから、画像中の
雑音の増幅をできるだけ少なくし、その画像の輪
郭部を強調することができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の一実施例の構成を示すブロツ
ク図である。 ２……透視装置、３……画像入力装置、４……
Ａ／Ｄ変換器、５……画像メモリ、７……輪郭強
調回路、８……２値化回路、９……物体輪郭除去
回路、１３……欠陥検出判定回路。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １ 物体に波動を透過させ物体を透視する物体透
   視装置と、 この物体透視装置からの画像信号を入力し電気
   信号に変換する画像入力手段と、 この画像入力手段からの画像信号を量子化され
   た離散的な電気信号に変換するＡ／Ｄ変換手段
   と、 このＡ／Ｄ変換手段で変換された画像信号を記
   憶する画像記憶手段と、 この画像記憶手段に記憶された画像信号に対し
   て空間１次微分によりフイルタリング処理を行な
   つて濃淡の変化する位置を検出することで画像の
   輪郭部を強調する輪郭強調手段と、 この輪郭強調手段でフイルタリング処理された
   濃淡値を示す画像信号を２値化する２値化手段
   と、 この２値化手段で２値化された画像信号から物
   体の輪郭部分の画像信号を差し引く物体輪郭部除
   去手段と、 この物体輪郭部除去手段で不必要な輪郭部分が
   除去された画像信号から欠陥検出判定を行なう欠
   陥検出手段と を有する欠陥検査装置。 ２ 被検査物体を撮像した透視画像を得る段階
   と、 前記透視画像に対して画像中の雑音成分の増幅
   をできるだけ少なくするように空間１次微分によ
   つてフイルタリング処理を行ない前記透視画像中
   の濃淡値の変化が大きい輪郭部を強調し、輪郭画
   像を抽出する段階と、 前記輪郭画像の濃淡値を２値化して、この画像
   中の被検査物体そのものの輪郭部分を差し引く段
   階と、 前記輪郭画像の画像成分がなお残余している場
   合にこの画像成分を被検査物体の欠陥として判定
   する段階と を備えることを特徴とする欠陥検査方法。