JPH09204532A

JPH09204532A - 画像認識方法および画像表示方法

Info

Publication number: JPH09204532A
Application number: JP8031474A
Authority: JP
Inventors: Noboru Azuma; 昇東; Koichi Sano; 耕一佐野
Original assignee: Hitachi Ltd
Current assignee: Hitachi Ltd
Priority date: 1996-01-25
Filing date: 1996-01-25
Publication date: 1997-08-05
Anticipated expiration: 2016-01-25
Also published as: JP4082718B2

Abstract

(57)【要約】【課題】撮影で得られた画像データから対象物体の輪
郭を精度良く抽出すること、そして設計値と差の生じて
いる輪郭部分を明示するよう表示すること。【解決手段】ＣＡＤデータに基づき作成された被検体
を断層画像撮像装置101によって撮影し、その出力を画
像再構成処理装置102により再構成画像データ(以下、画
像データ)103を生成、格納する。計算機104では、画像
データと被検体の設計情報であるＣＡＤデータ105を入
力し、ＣＡＤデータにおける特徴量と被検体における特
徴量に基づきＣＡＤデータと画像データの位置合わせ処
理を行い、画像データの内、ＣＡＤデータにより求めら
れる設計時の物体部分の輪郭の付近の画像データのみを
処理対象として断層画像中に存在する物体部分の輪郭を
決定し、該輪郭を決定された物体部分を表示するとき、
ＣＡＤデータによる輪郭と上記決定された輪郭の位置に
差がある部分を他の部分と異なる色彩で表示する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、非破壊検査に係る
ものであり、非破壊検査装置で撮影した被検体の画像デ
ータから物体部分の輪郭を決定する画像認識方法および
その物体部分を表示するための画像表示方法に関する。

【０００２】

【従来技術】

（１）画像データからのＣＡＤデータ生成手法ＰｅｔｅｒＦｉｎｎｉｇａｎ、他２名：Ｃｏｍｐｕｔ
ｅｒ−ＡｓｓｉｓｔｅｄＴｏｍｏｇｒａｐｙｔｏ
ＦｉｎｉｔｅＥｌｅｍｅｎｔＭｏｄｅｌｉｎｇ，Ｎ
ｉｋｋｅｉＭｅｃｈａｎｉｃａｌ１９９０．１０
によって、Ｘ線ＣＴ装置などの画像撮像装置を用いて画
像データを撮影し、この画像情報から３次元ソリッドモ
デル（ＣＡＤデータ）を作成し有限要素法等による構造
解析を行うことが報告されている。この場合、画像デー
タの情報のみから表面形状を決定し、ＣＡＤデータを作
成している。（２）３次元表示手法３次元表示手法は、これまでに様々な手法が報告されて
おり、Ｍ．Ｌｅｖｏｙ，“ＤｉｓｐｌａｙｏｆＳｕ
ｒｆａｃｅｆｒｏｍＶｏｌｕｍｅＤａｔａ”，ＩＥ
ＥＥＣＧ＆Ａ，Ｖｏｌ．８，Ｎｏ．５，ｐｐ
２９−３７（１９８８）によって、３次元ボリュームデ
ータを直接扱って３次元表示を行うボリュウームレンダ
リング手法が報告されている。これは、投影面から発せ
られた光りが半透明なボクセルを減衰しながら透過して
ゆき、その時透過していくボクセル（厚みを持った画素
または３次元の画素）の不透明度や濃度勾配からボクセ
ルの輝度を求め、２次元に投影する手法である。その他
３次元内部データの表示方法として”Ｓｕｒｆａｃｅ
Ｒｅｎｄｅｒｉｎｇ”，ＩＥＥＥＣＧ＆Ａ，Ｖｏ
ｌ．１０，ｐｐ４１−５３，（Ｍａｒｃｈ，１９９０）
が報告されており、また抽出データの合成表示方法とし
てＴｅｒｒｙＳ．Ｙｏｏ他、”ＤｉｒｅｃｔＶ
ｉｓｕａｌｉｚａｔｉｏｎｏｆＶｏｌｕｍｅＤａｔ
ａ”，ＩＥＥＥＣＧ＆Ａ，Ｖｏｌ．１０，ｐｐ４
１−５３（Ｍａｒｃｈ，１９９０）が報告されている。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】

（１）画像データにおける対象物体の認識に関する課題画像データから対象物体のＣＡＤデータを生成するため
には、対象物体と非対象物体（空気層等）との境界情報
が必要となる。この境界情報を画像データのみから自動
的に求めるケースにおいて、画像データに含まれる対象
物体の形状が不明な場合では、ある程度の輪郭は求めら
れるものの、例えば強いノイズが含まれる画像では、求
めた輪郭点が物体本来の輪郭なのか、それともノイズ等
により発生した疑似輪郭なのかを判断することは非常に
難しい。また予め物体の形状が特定している場合には、
その対象物体に応じたアルゴリズムを開発すれば輪郭情
報をより的確に生成することが可能となるが、専用アル
ゴリズムであるため汎用性が無く、認識する物体毎に新
たな処理アルゴリズムを開発しなければならない。（２）画像データと設計情報との比較に関する課題一般に断層画像撮像装置により製造物を撮影する場合、
設計図と製造物との対比や製造物の時系列的変化など、
非破壊検査が目的とされる。しかし撮影した画像データ
のみからでは、大きな異なりはある程度視覚的に確認す
ることは可能であるが、それを３次元画像データから見
つけだすのは大変な作業であり、また微少な変化に関し
ては、２次元画像においても、どの部分が設計値と同じ
でどの部分が異なっているのかを判断することは容易で
ない。

【０００４】本発明の目的は、撮影により得られた画像
データから対象物体の輪郭を精度良く抽出することにあ
る。本発明の他の目的は、設計値と差の生じている輪郭
部分を明瞭に識別できるよう表示することにある。

【０００５】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するた
め、本発明は、ＣＡＤ（Computer Aided Design）デー
タに基づき作成された被検体を断層画像撮像装置によっ
て撮影し、その撮影した断層画像データを処理装置によ
り処理することにより物体部分の輪郭を決定する画像認
識方法において、被検体の設計情報であるＣＡＤデータ
を処理装置に入力し、前記画像データの内、前記ＣＡＤ
データにより求められる設計時の物体部分の輪郭の付近
の画像データのみを処理対象として断層画像中に存在す
る物体部分の輪郭を決定するようにしている。また、前
記ＣＡＤデータにおける特徴量と前記被検体における特
徴量に基づきＣＡＤデータと画像データの位置合わせ処
理を行い、その後、前記断層画像中に存在する物体部分
の輪郭を決定するようにしている。また、前記特徴量と
して慣性主軸を用い、画像データにおける物体部分の慣
性主軸と、ＣＡＤデータにおける物体部分の慣性主軸を
合わせることにより位置合わせ処理を行うようにしてい
る。また、前記ＣＡＤデータと画像データの相関関係を
求め、該相関関係が最も強くなる条件に基づき、ＣＡＤ
データと画像データの位置合わせ処理を行い、その後、
前記断層画像中に存在する物体部分の輪郭を決定するよ
うにしている。また、撮像する画像において撮影時に被
検体と濃度差が生じるマーカーを撮影視野内に設定し、
断層画像中に現れるマーカーの位置とＣＡＤデータ上の
前記マーカーの位置に対応する点を合わせることによ
り、ＣＡＤデータと画像データの位置合わせを行い、そ
の後、前記断層画像中に存在する物体部分の輪郭を決定
するようにしている。また、前記ＣＡＤデータにより求
められる設計時の物体部分の輪郭の位置と前記決定され
た断層画像中に存在する物体部分の輪郭の位置との間の
輪郭の位置の差を求め、輪郭の位置に差がある部分を決
定するようにしている。また、輪郭を決定された断層画
像中に存在する物体部分を表示するとき、前記輪郭の位
置に差がある部分を他の部分と異なる色彩で表示するよ
うにしている。

【０００６】

【実施例】まず、本発明の実施例の概要について説明す
る。（１）画像データにおける対象物体の認識に関して画像情報のみから画像中に含まれる対象物体を正確に認
識することは困難である。そこで画像情報の他に、製品
設計時に作成したＣＡＤデータを利用し、ＣＡＤデータ
に保持される、線，面，ボクセル情報等を用いてノイズ
等の影響を抑制した輪郭を決定することによって、精度
良く画像中の物体を認識する。ＣＡＤデータを利用して
画像中における対象物の輪郭を決定するために、（Ｉ）対象物体とＣＡＤデータの位置合わせ（II）位置合わせを行ったＣＡＤデータの輪郭付近から
画像中における対象物体の輪郭決定を行う。（Ｉ）位置合わせ位置合わせは、画像データ中に存在する対象物体とＣＡ
Ｄデータのどちらかを、回転および平行移動することで
実現する。通常のケースでは回転と平行移動で十分であ
るが、対象物体の膨張や凝縮等の影響を受けている場合
には、拡大・縮小処理や歪み補正処理を行う。位置合わ
せは以下の３通りの方法によって行う。（ａ）被検体の特徴量の１つである慣性主軸を用い、画
像データにおける被検体の慣性主軸とＣＡＤデータにお
ける被検体の慣性主軸を求め、この２つを合わせること
によって位置合わせを行う。（ｂ）ＣＡＤデータからシミュレーションにて画像デー
タを生成し、その画像データデータと実際に撮影した画
像データにおいて相関関係が最も強い状態を求めること
によって位置合わせを行う。（ｃ）画像撮影時に、断層画像中において濃度差が出る
物体（マーカー）を撮影視野内に設定し、このマーカー
位置とＣＡＤデータ上における対応点を合わせることに
よって位置合わせを行う。（II）輪郭決定輪郭の決定は、画像データとの位置合わせを行ったＣＡ
Ｄデータの線や面情報から、画像中に含まれる対象物体
の輪郭を求める。輪郭を求める範囲はＣＡＤデータの
線、面付近の画像データのみを対象として行い、全ての
画像データを境界検出のデータとしない。

【０００７】（２）画像データと設計情報との比較に関
して上記（１）の手段により求めた対象物体の輪郭情報を用
いて、設計値を示すオリジナルなＣＡＤデータの輪郭と
輪郭位置に差がある部分を特定し、この部分を色付けし
て表示する。また差の大きさに応じて色彩を変更し表示
する。

【０００８】以下に本発明の一実施例を詳細に説明す
る。まず、図１にシステム構成を示す。非破壊検査対象
物の内部構造を撮像する断層画像撮像装置１０１、断層
画像撮像装置１０１によって計測したデータから２次元
および３次元画像を生成する画像再構成処理装置１０
２、画像再構成処理装置１０２によって生成された再構
成画像データ１０３、撮像された物体の製品設計時に作
成したＣＡＤデータ（以下、ＣＡＤデータという）１０
５、再構成画像１０３とＣＡＤデータ１０５を用いて、
画像データ中に存在する対象物体を認識し、設計情報と
ＣＡＤデータとの差を画像上に表示する機能等を有する
計算機１０４からなる。

【０００９】以下の実施例において、１０４の計算機
は、画像１０６を表示する際、カラーパレット１０７と
呼ばれる赤（Ｒ），青（Ｂ），緑（Ｇ）成分の値を画像
データに設定し、この成分の値を参照しディスプレイ１
０８に表示する（疑似カラー表示）。例えば画像データ
の成分が１の値を持つとき、カラーパレットの１の値を
表示するエリア１０９参照し、Ｒ＝１００、Ｇ＝０、Ｂ
＝３０を配合した色でディスプレイ上１０８に表示す
る。

【００１０】次に画像データの撮影から認識処理におけ
る一連の処理フローの概要を図２を用いて説明し、その
詳細については後述する。（ステップ２０１）被破壊検査装置によって対象物の断
層画像を撮像するステップで、一般に被破壊検査装置と
してＸ線ＣＴ装置等を用いる。（ステップ２０２）ステップ２０１で計測した投影デー
タから画像を生成する２次元画像再構成処理を行うステ
ップで、例えば撮像装置がＸ線ＣＴの場合、計測した投
影データをＦ．Ｂ．Ｐ．（ＦｉｌｔｅｒｅｄＢａｃｋ
Ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ）法等により画像再構成を行
う。（ステップ２０３）ステップ２０２で生成した２次元断
面像を積み重ねて３次元ボリュームデータを生成する。
この処理においては、平面内の空間分解能とスライス方
向の空間分解能が異なる場合、補間処理により空間分解
能を等しくするような補正を行い３次元ボリュームデー
タを作成する等の補間処理も含んでもよい。通常、スラ
イス分解能が平面内の分解能に比べ劣るため、スライス
分解能を平面内分解能に合わせるように補間処理を行い
３次元ボリュームデータを生成する。２次元データを対
象とする場合、このステップはスキップする。（ステップ２０４）作成した２次元断層像、または３次
元ボリュームデータから対象物体を抽出するための前処
理で、画像データ中に含まれる対象物体とＣＡＤデータ
との位置合わせを行う。位置合わせの方法としては、こ
れまでに多くの方法が提案されており、ここではアフィ
ン変換を用いて位置合わせを行う。アフィン変換を数１
に示す。

【００１１】

【数１】

【００１２】このアフィン変換のマトリクスを求めるた
めには４点の座標が必要であり、４座標から連立１次元
方程式を解き、マトリクス成分を求める。そして求めた
変換マトリクスをもちいてＣＡＤデータ全ての要素のア
フィン変換を行い、画像データとＣＡＤデータの位置合
わせを行う。

【００１３】（ステップ２０５）位置合わせをした画像
データとＣＡＤデータを用いて対象物体の認識を行うス
テップである。ＣＡＤデータにおける物体のサーフェス
およびソリッド情報を用いて対象部（対象物体部分）と
非対象部（対象物体の背景部分）の境界を決定し対象物
体の輪郭を決定する。このとき、ＣＡＤデータの輪郭と
画像データの輪郭とにおける差の大きさを記憶する。（ステップ２０６）画像データの輪郭とＣＡＤデータの
輪郭に差が生じている部分を容易に認識できるようにす
るため、ＣＡＤデータの輪郭と差が生じている画像デー
タ部分に色情報を付加（カラーパレットの成分の値の設
定）をするステップで、差の大きさに応じて色情報に変
化を与える。例えば画像全体を濃淡画像表示として、Ｓ＜ −１０ならば赤色 −１０ ≦ Ｓ＜＋１０ならば濃淡画像（白黒画像）＋１０ ≦ Ｓならば青色＊Ｓは差の大きさとし、ステップ２０５で記憶した差の大きさに応じてそ
の対応する画像の画素を表示する色情報を変更する。（ステップ２０７）画像を表示するステップで、上記２
０６で色情報を与えた画像データをディスプレイ上に表
示する。

【００１４】以下、上記ステップにおいて、ステップ２
０４〜２０７の詳細を説明する。・ステップ２０４に関
してアフィン変換には４つの座標が必要となる。この４
点の座標の決定方法に関して以下３つの実施例を示す。（１）対象物体の特徴量を合わせることによる位置合わ
せ被検体の特徴量を合わせ込むことによって位置合わせを
行う。特徴量として２次元画像データの場合において慣
性主軸を用いる。慣性主軸を求める式を数２に示す。

【００１５】

【数２】

【００１６】主軸を求めるためには、画像データから対
象物体を抽出する必要があるが、これをしきい値を用い
て大まかに求めることによって行う。主軸を用いて位置
合わせを行う処理フローを図５を用いて説明する。（ステップ５０１）：閾値決定処理ヒストグラム法により、対象部（対象物体）と非対象部
（背景部分）（以下、背景部という）を分離する閾値を
決定する。ヒストグラム法は、画像データのヒストグラ
ムにおいて、背景部と対象物体の濃度分布が大きく２つ
に分かれることを利用し、ヒストグラム上に現れる２つ
の山（背景部領域を示す部分と対象領域を示す部分）の
間の谷間の濃度を、２つの部位を分離する閾値とする方
法である。（ステップ５０２）：画像データにおける対象物体の抽
出ステップ５０１で求めた閾値を用いて、画像データから
対象物体を大まかに抽出する。方法としては、閾値より
大きな画素を対象物体としたり、画像のＸ軸の両端から
反対側の端の方向において検索を進めて閾値より大きな
画素を求め、閾値より大きな画素と画素の間に挟まれた
画素を対象物体とする。（ステップ５０３）：画像データにおける対象物体の慣
性主軸決定ステップ５０２において求めた画像データにおける対象
物体から、画像データにおける対象物体の慣性主軸と重
心を求める。この際、対象物体の画素値を１として計算
する。（ステップ５０４）：ＣＡＤデータにおける対象物体の
慣性主軸決定ＣＡＤデータにおける対象物体の慣性主軸と重心を求め
る。この際画像データにおける計算と同様に、対象物体
の濃度値を１として計算する。（ステップ５０５）：画像データにおける４座標決定重心点と、慣性主軸上の任意の３点を決定する。（ステップ５０６）：ＣＡＤデータにおける４座標決定重心点と、ステップ５０５で慣性主軸上に設定した３点
と同じ位置関係になる様に、ＣＡＤデータにおける慣性
主軸上３点を決定する。以上求めた４点を用いて位置合
わせを行う。

【００１７】（２）相関による位置合わせ画像データとＣＡＤデータの相関関係が最も強くなる条
件を決定することにより、画像データとＣＡＤデータの
位置合わせを行う。図６を用いて３次元画像を対照とす
る場合を説明する。ステップ６０１：ボクセルデータ生成ＣＡＤデータからシミュレーションにてボクセルデータ
を生成する。たとえば、非破壊検査装置をＸ線ＣＴ装置
としたとき、ＣＴ装置をシミュレートし、ＣＡＤデータ
をＸ線ＣＴ装置で撮影した時に得られる画像データＢを
生成する（本当に非破壊検査装置で撮影した画像を画像
Ａとする）。ステップ６０２：閾値決定画像Ａにおいて、対象物体と背景部とを分離する閾値を
ヒストグラム法において決定する。画像Ｂにおいて、対
象物体と背景部とを分離する閾値をヒストグラム法にお
いて決定する。ステップ６０３：対象物体の抽出ステップ５０２と同様に、画像Ａ、画像Ｂにおいて、そ
れぞれ求めた閾値を用いて対象物体を抽出する。ステップ６０４：重心計算画像Ａ、画像Ｂにおいて、それぞれの重心点を求める。
このとき対象物体の濃度値を１として計算する。ステップ６０５：初期位置決定画像Ａと画像Ｂの重心位置が合うように画像Ｂを平行移
動し、画像Ａと画像Ｂの軸を合わせる。ステップ６０６：相関計算画像Ａと画像Ｂの相関値を数３により求め記憶する。

【００１８】

【数３】

【００１９】ステップ６０７：回転処理１画像Ｂを画像ＢにおけるＸ軸を回転軸として一定角度回
転させる。ステップ６０８：Ｘ軸方向に３６０度回転した判定（ス
テップ６０８）が出るまでステップ６０６とステップ６
０７を繰り返す。ステップ６０９：回転処理２画像ＢをＹ軸を回転軸として一定角度回転させる。ステップ６１０：Ｙ軸方向に３６０度回転した判定（ス
テップ６０８）が出るまでステップ６０６からステップ
６０９を繰り返す。ステップ６１１：位置合わせ求めた相関値からもっとも相関関係がつよい回転位置を
求め、ＣＡＤデータをその回転位置、およびステップ６
０５で平行移動した位置へ移動させる。以上により画像
データとＣＡＤデータの位置合わせを行う。また、検査
対象物体に歪みが生じているケース等では、上記位置合
わせ処理後において、まず画像Ｂを小ブロックに分割
し、その小ブロックを移動させその相関値を求める。そ
して相関が最も強い位置を特定する。この処理を各小ブ
ロック全てに対して行い、各小ブロックの位置を決定す
る。そしてＣＡＤデータを、各小ブロックの位置からＢ
ースプライン曲面等でフィッティングさせＣＡＤデータ
に対し、歪み補正を含む位置合わせを行う。補間方法に
関しては、Ｂースプライン曲面の他にベジュ曲面等でフ
ィッティングしてもよい。

【００２０】（３）マーカーによる位置合わせ対象物体を撮影する際に、マーカー２つを、ＣＡＤデー
タ上で特定できる位置に、対象物体に設定し、対象物体
の断層像を撮影する。そして対象物体の像のマーカー
と、マーカーに対応するＣＡＤデータ上のポイントを合
わせることにより位置合わせを行う。この場合、画像上
でマーカーを自動判別しなければならないが、例えばＸ
線ＣＴで撮影する場合、Ｘ線遮蔽率が対象物体より高く
なる物質を使用することで、画像上で他の物体より高濃
度となり、画像中において最も濃度が高い画素をマーカ
ーと認識すればよい。４点の決定は、マーカー２点とそ
のマーカー２点を通るライン上の任意の２点を画像デー
タにおける４つの座標とし、ＣＡＤデータ上における４
点は、マーカーを設定した２点と、画像データにおける
マーカーを通るライン上の２点と同じ位置関係になる２
点を用いる。またマーカー２つの代わりに、マーカー１
つと対象物体の重心点を用いて行ってもよい。また、こ
の４点の座標を決定する方法として、人が対話的に行っ
てもよく、ＣＡＤデータと画像データを画面上に表示
し、ポインティングデバイス等で対応する部分を２点指
定し、マーカーの場合と同様に残り２点を決定すればよ
い。３点および４点全てを指定してもよい（この場合歪
み補正も行うことになる）。また１つの点の座標を決定
する方法として、関連する複数の点を指定し、その複数
の点から近似計算等により１つの座標を決定してもよ
い。

【００２１】・ステップ２０５に関して次にステップ２０５の画像データから境界位置を検出す
る方法を図３を用いて説明する。位置合わせをしたＣＡ
Ｄデータ３０１において面境界３０２を検出するケース
であるが、面の法線３０３を検索方向とし、プラスマイ
ナスαの範囲において微分値が最も高い点や分散値が最
も高い点を求め、これを境界点とし、その面からの距離
を記憶する。この検索を等間隔で面全体に対して行い、
面境界を求める。求めた各点を面境界としてもよいが、
境界面をＢ−スプライン曲面等で近似し、この曲面を境
界面としてもよい。

【００２２】・ステップ２０６に関してステップ２０６で色情報を与える処理を図４を用いて行
う。カラーパレット４０３のサイズが２５６の場合を例
に取り説明する。まず画像データ４０１に設定されてい
るカラーパレットの値の全てを０〜２００の値に正規化
し（実際の画像データは上記値が、例えば、０〜３０，
０００である）、正規化データ４０２を生成する。そし
てＣＡＤデータの境界座標から画像データの境界座標の
間の画像データの画素を、表示したいカラー値に変更す
る。例えば、画像の境界面がＣＡＤデータの境界面の外
側にある場合、カラーパレット４０３の２０１（赤）の
値、画像の境界面がＣＡＤデータの境界面の内側にある
場合、カラーパレット４０３の２０２（青）の値を設定
する。次に、画像データ４０１の内、上記赤または青の
カラー値が設定されたもの以外のエリアの画像データ４
０１には既に設定されているカラーパレット４０３の値
０〜２００（それぞれＲＧＢの輝度値は同じ値）をその
まま設定し、濃淡表示するように設定する。そして濃度
値が２０１の時ディスプレイに表示する輝度値を設定す
るカラーパレットの赤のエリアに表示する赤の輝度値を
設定し、あとの青と緑のエリアにはゼロを設定する。同
様に濃度値２０２の画素を表示するカラーマップエリア
において、青のエリアに、表示する青の輝度値を設定
し、残りの赤と緑のエリアにゼロを設定する。そしてこ
の画像を２次元断面で表示すれば、ＣＡＤデータと差が
生じている部分が色付けされ表示される。

【００２３】または、３次元データを２次元平面に投影
表示する各種レンダリング方法とレンダリング処理結果
の画像を合成表示する手法を用いることにより、２次元
断面表示のみでなく３次元画像表示にて、色づけした画
像を表示することも可能である。その１つの方法とし
て、まず３次元データを任意の視点からみたレンダリン
グ画像を生成する。次に赤色の部分のデータのみを用い
て同一視点からみたレンダリング画像を生成する。また
青のデータのみを用いて同様にレンダリング画像を生成
する。この３枚の画像を合成表示することにより色づけ
したレンダリング合成画像を生成する。数４にレンダリ
ング手法の１つであるボリュームレンダリングを、数５
にレンダリングによって生成したレンダリング画像を合
成表示する関係式を示す。

【００２４】

【数４】

【００２５】

【数５】

【００２６】上記で示した方法の他、奥行き情報を利用
し、エッジに差が生じている部分を優先的に表示し、そ
の後ろに存在するデータは表示しないなどのレンダリン
グ方法を用いてもよい。

【００２７】また、上記では、撮影した画像とＣＡＤデ
ータの差を表示する処理を記述しているが、被破壊検査
では時系列な物体の変化を観察したいといった要望があ
る。以下に時系列データの比較に関する実施例を示す。（１）撮影時間が異なる２つ以上のデータに対し、まず
画像中に設定したマーカーを合わせることで位置合わせ
を行う。（２）どちらか一方の画像データをレンダリング処理し
レンダリング画像を生成する。（３）位置合わせを行った２つの画像データにおいて、
画像間の差分画像を求め、その差分画像に色情報を付加
する。そしてレンダリング処理により差分画像のレンダ
リング画像を生成する。（４）オリジナルな３次元データのレンダリング画像
と、色彩情報を含んだ差分画像データのレンダリング画
像の２枚の画像を合成表示する。以上により時系列的な
物質変化を視覚化する。また上記差分画像を求める処理
の代わりに、２つの画像データにおいて上記実施例で述
べた様に、ＣＡＤデータを用いて画像データにおける対
象物の輪郭を決定し、その輪郭に差が生じている部分を
色付けして表示してもよい。

【００２８】

【発明の効果】ＣＡＤデータに基づいて制作された物体
は、ほぼＣＡＤデータの設計値と同等であり、ＣＡＤデ
ータの線・面・ボクセルの設定位置付近の画像データか
ら輪郭を求めることで、アーチファクトなどによる疑似
輪郭を対象物体の輪郭として誤認識することを抑制で
き、精度良く対象物体の輪郭を抽出できる。また、ＣＡ
Ｄデータの線・面設定位置付近の画像データのみを処理
対象とすることで処理時間を短縮でき、より高速なシス
テムを構築することができる。また、設計値と差の生じ
ている部分を色づけして表示することで、差が生じてい
る部分を容易に認識することができる。さらに、３次元
画像データを２次元平面上に投影するレンダリング処理
を適用することにより、３次元データにおいても、容易
にその差が生じた部分を認識することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明を実施する際の非破壊検査システムの構
成図である。

【図２】本発明の実施例の処理の概要を示すフローチャ
ートである。

【図３】画像データから境界位置を検出する方法を説明
するための図である。

【図４】画像に色情報を与える処理を説明するための図
である。

【図５】主軸を用いて位置合わせを行なう処理のフロー
チャートである。

【図６】相関関係を用いて位置合わせを行なう処理のフ
ローチャートである。

【符号の説明】

１０１断層画像撮像装置１０２画像再構成処理装置１０３再構成画像データ１０４計算機１０５ＣＡＤデータ

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】ＣＡＤ（Computer Aided Design）デー
タに基づき作成された被検体を断層画像撮像装置によっ
て撮影し、その撮影した断層画像データを処理装置によ
り処理することにより物体部分の輪郭を決定する画像認
識方法において、被検体の設計情報であるＣＡＤデータを処理装置に入力
し、前記画像データの内、前記ＣＡＤデータにより求め
られる設計時の物体部分の輪郭の付近の画像データのみ
を処理対象として断層画像中に存在する物体部分の輪郭
を決定することを特徴とする画像認識方法。
【請求項２】請求項１記載の画像認識方法において、前記ＣＡＤデータにおける特徴量と前記被検体における
特徴量に基づきＣＡＤデータと画像データの位置合わせ
処理を行い、その後、前記断層画像中に存在する物体部
分の輪郭を決定することを特徴とする画像認識方法。
【請求項３】請求項２記載の画像認識方法において、前記特徴量として慣性主軸を用い、画像データにおける
物体部分の慣性主軸と、ＣＡＤデータにおける物体部分
の慣性主軸を合わせることにより位置合わせ処理を行う
ことを特徴とする画像認識方法。
【請求項４】請求項１記載の画像認識方法において、前記ＣＡＤデータと画像データの相関関係を求め、該相
関関係が最も強くなる条件に基づき、ＣＡＤデータと画
像データの位置合わせ処理を行い、その後、前記断層画
像中に存在する物体部分の輪郭を決定することを特徴と
する画像認識方法。
【請求項５】請求項１記載の画像認識方法において、撮像する画像において撮影時に被検体と濃度差が生じる
マーカーを撮影視野内に設定し、断層画像中に現れるマ
ーカーの位置とＣＡＤデータ上の前記マーカーの位置に
対応する点を合わせることにより、ＣＡＤデータと画像
データの位置合わせを行い、その後、前記断層画像中に
存在する物体部分の輪郭を決定することを特徴とする画
像認識方法。
【請求項６】請求項１記載の画像認識方法において、前記ＣＡＤデータにより求められる設計時の物体部分の
輪郭の位置と前記決定された断層画像中に存在する物体
部分の輪郭の位置との間の輪郭の位置の差を求め、輪郭
の位置に差がある部分を決定することを特徴とする画像
認識方法。
【請求項７】請求項６記載の画像認識方法により輪郭
を決定された断層画像中に存在する物体部分を表示する
とき、請求項６記載の画像認識方法により決定された輪
郭の位置に差がある部分を他の部分と異なる色彩で表示
することを特徴とする画像表示方法。