WO2004061431A1 - ねずみ鋳鉄における黒鉛組織の判定方法と判定プログラム記録媒体および判定システム - Google Patents

ねずみ鋳鉄における黒鉛組織の判定方法と判定プログラム記録媒体および判定システム Download PDF

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WO2004061431A1
WO2004061431A1 PCT/JP2003/016803 JP0316803W WO2004061431A1 WO 2004061431 A1 WO2004061431 A1 WO 2004061431A1 JP 0316803 W JP0316803 W JP 0316803W WO 2004061431 A1 WO2004061431 A1 WO 2004061431A1
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WO
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graphite
area
size
image
fatness
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PCT/JP2003/016803
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French (fr)
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Hajime Ichimura
Masanori Imasaki
Tetsuro Aoki
Kunihiro Masuo
Original Assignee
Kiriu Corporation
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    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G06T7/0004—Industrial image inspection
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
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    • G06T2207/10—Image acquisition modality
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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30108—Industrial image inspection
    • G06T2207/30136—Metal

Definitions

  • the present invention analyzes the morphology of ⁇ flaky graphite ⁇ eutectic graphite or a mixed structure of the two found in the rat ⁇ iron structure and analyzes the shape (length and thickness of graphite), distribution, and density of graphite.
  • the present invention relates to a method for quantitatively, easily and accurately determining characteristics unique to graphite structure with numerical values, and further relates to a medium recording a program for executing the method and a determination system. . Background art
  • Examples of this type of technology include, for example, those described in Japanese Patent Application Laid-Open No. 2002-162648, “Hideo Nakae, et al. Judgment of Graphite Morphology by Fracture Surface Analysis ”, J. Eng., Japan Society for Eng. Engineering, Vol. 74, No. 200, No. 10, P644- 649.
  • These conventional techniques (1) irradiating the fracture surface of iron with laser light and measuring its surface roughness, and (2) judging the shape and distribution of graphite contained in the iron structure from the state of the roughness. It is based on that.
  • the present invention has been made in view of such a problem, and in particular, by effectively utilizing an existing image analysis device, for example, a graphite spheroidization ratio measuring device, etc., is to digitize the graphite structure in rats and iron.
  • an existing image analysis device for example, a graphite spheroidization ratio measuring device, etc.
  • the purpose of the present invention is to provide a technique that enables a quantitative, easy and accurate determination.
  • the various graphite structures found in rats and iron are determined by the shape, large, small, long, short, somewhat, and thin of the graphite flakes that compose it, and whether or not their distribution is sparse or dense. However, there is a close relationship between the graphite morphology and the number of graphite flakes that constitute it, and if the number of graphite flakes is known, the morphology of the graphite tissue can be analogized.
  • Rats are generally iron alloys containing 3 to 4% carbon and 2 to 3% silicon, but have a structure in which graphite of various shapes and sizes is dispersed in an iron matrix. ⁇
  • the carbon in iron is divided into graphite carbon, which forms cementite with graphite carbon, and a small amount of carbon dissolved in the iron matrix.
  • the graphite that can be seen by microscopic examination of the polished iron sample is the graphite carbon, and the cementite is visible in the pearlite that is seen by corroding the polished sample. Considering the small amount of solute carbon that cannot be directly seen, the way of the remaining graphite carbon and compound carbon determines the graphite structure of iron.
  • the ratio of compound carbon is usually in the range of about 0.4 to 0.9%, and even if the total carbon amount increases, the amount of compound carbon Does not change much. In other words, the remaining portion of the total carbon content minus the compound carbon content becomes the graphite carbon, so if the total carbon content increases, the graphite carbon will increase accordingly, and as a result, the graphite area ratio in the iron base will increase. Increases.
  • this graphite carbon during solidification depends mainly on the incorporation of metal, melting and pouring conditions, as well as the type of molten metal processing and Even if the chemical composition is the same, if these conditions change, the graphite structure will change greatly. However, in general, graphite grows and grows longer in thicker parts where the solidification rate is slower. Can be
  • the present invention has been devised based on the expectation that there is a close relationship between the graphite structure form and the number of graphites constituting the structure.
  • the invention according to claim 1 is a method for quantitatively determining the graphite structure of rodent-iron by an image analysis device, comprising: analyzing an enlarged image of the rodent-iron graphite structure; Extracting a non-spherical graphite of a specific size contained therein and calculating the number together with the area of each graphite; and calculating the thickness of the non-spherical graphite based on the calculated number and area of the graphite. Calculating the degree of fatness indicating the degree, and correlating the calculated number of graphite and the fatness and outputting both values as a determination result. I do.
  • the image to be analyzed may be, for example, an image obtained by capturing an image of a graphite tissue microscopic image with an image sensor (CCD) such as a video camera or a digital camera, as described in claim 2, and in some cases. May be taken with a still camera or scanned with a scanner or the like.
  • CCD image sensor
  • the size of graphite to be extracted is specified using the diameter of a circle equal to the area of graphite or the maximum length of graphite, as described in claim 3.
  • the size of the minimum graphite to be extracted when calculating the number of graphite is a circle having an area of 5 ⁇ in diameter. It shall be equivalent to the area or its maximum length shall be 10 / zm. More preferably, as described in claim 5, the size of the minimum graphite to be extracted when calculating the number of graphites has an area corresponding to the area of a circle having a diameter of 5 ⁇ m.
  • the graphite in contact with the analysis screen frame is removed and eliminated.
  • the number of graphites to be excluded or eliminated is counted, and then the graphite other than graphite to be excluded or eliminated is divided into a plurality of size categories including the specific size in one size category. Extract and count the number of each, and add the number of graphite to be excluded or eliminated to the number of graphite in proportion to the number of graphite in each other size category. Therefore, it is desirable to correct the number of extracted non-spherical graphite of a specific size in order to improve the analysis accuracy.
  • the value obtained by dividing the total area of the graphite extracted as described in claim 7 by the total number of graphite is defined as the fatness, and more preferably, the number of graphite is calculated as described in claim 8.
  • the area of graphite equivalent to 100 ⁇ m is determined, and the area obtained by dividing the area by 100 is taken as the typical graphite fertility of the graphite structure.
  • the invention according to claim 9 is a computer-readable recording medium such as a CD-ROM or a flexible disk on which a program for executing each step according to any one of claims 1 to 8 is recorded. It is specified.
  • the invention according to claim 10 specifies the above method as a system for quantitatively determining the graphite structure in mouse iron by image analysis.
  • image analysis means 1 image input means 2 for inputting an enlarged image of rat graphite structure to the image analysis means 1, and display means for displaying analysis results It is assumed that 3 is provided.
  • the image analysis means 1 performs image analysis on an enlarged image of the graphite structure of the rat-iron, extracts non-spherical graphite of a specific size contained in the graphite structure, and divides the number into individual parts.
  • Graphite number / area calculation means 4 for calculating together with the graphite area
  • fatness calculating means 5 for calculating the fatness indicating the degree of thickness of the non-spherical graphite based on the calculated number and area of graphite 5 And the calculated number of graphite and the fatness are correlated with each other, and both values are visually displayed on the display means 3 as the determination result. I do.
  • the size of the minimum graphite to be extracted in calculating the number of graphite in the same manner as described in claim 5 is the area of a circle having a diameter of 5 ⁇ m. It is desirable to set it to.
  • the image analysis means performs pre-processing of the image prior to extracting non-spherical graphite of a specific size.
  • the number of graphite to be excluded and eliminated is counted.
  • the number of graphites to be excluded and eliminated is calculated according to the ratio of the number of graphites in the other size categories. It is desirable to have means 13 (see Fig. 24) for correcting the extracted non-spherical graphite number of a specific size by proportionately adding to each graphite number.
  • the maximum length of the graphite group extracted at the time of calculating the number of graphite is 50 ⁇ or more 150 ⁇ m / m
  • the maximum length of individual graphite included in the length range less than Calculate the area, calculate the area of graphite corresponding to the maximum length of 1 ⁇ ⁇ based on those data, and divide the area by 100 to obtain the value of graphite representative of graphite structure. Fatness shall be assumed.
  • the present invention it is possible to quantitatively and easily and accurately quantitatively determine the graphite tissue based on the number of graphite and the degree of fatness associated therewith, so that the result of the determination may vary due to individual differences.
  • the reliability of the judgment result is high, and the effect is that the actual morphology of the graphite structure is reduced.
  • FIG. 1 is an explanatory diagram showing a schematic configuration of the entire determination system as a preferred embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a functional block diagram of a main part of FIG.
  • FIG. 3 is a flowchart showing a procedure of a determination method as a preferred embodiment of the present invention.
  • Fig. 4 is a flowchart showing the image analysis procedure for measuring the graphite spheroidization rate.
  • FIG. 5 is an explanatory diagram showing an example of an analysis result in the measurement of the graphite spheroidization rate of FIG.
  • Figure 6 ⁇ is an explanatory diagram of the maximum diameter method for determining the graphite size.
  • FIG. 6B is an explanatory diagram of the average diameter method for determining the graphite size.
  • Figure 7 is a graph showing the number of detections by graphite shape and size.
  • FIG. 8 is an explanatory diagram of the graphite structure on the left side of the figure divided into graphite having a maximum diameter of less than 1 ⁇ and graphite having a maximum diameter of 1 ⁇ m or more.
  • FIG. 9 is a graph showing the relationship between the density of the graphite structure and the number of detected graphite.
  • FIG. 10 is a graph showing the relationship between the minimum graphite setting condition and the number of detected graphite.
  • FIG. 11 is an explanatory diagram showing the relationship between the structure of rodent iron and the number of graphite.
  • FIG. 12 is an explanatory diagram showing an example of a difference in the degree of graphite thinning under the same structure of graphite.
  • FIG. 13 is an explanatory diagram in which graphite by size is divided and displayed for a tissue having 90 graphite.
  • FIG. 14 is an explanatory diagram of multi-linked graphite that starts increasing around 150 ⁇ .
  • FIG. 15 is an explanatory diagram showing the results of measuring the length and area of individual graphite for a tissue having 90 graphite.
  • FIG. 16 is a graph showing the relationship between the graphite length (maximum diameter) and the graphite area for the structure of FIG.
  • FIG. 17 is an explanatory diagram showing a fatness display mode of hypothetical representative graphite having a length of 100 ⁇ m.
  • Fig. 18 is an explanatory diagram three-dimensionally showing the distribution of the number of graphite in the cross section of the brake disc rotor in order to improve the construction method of the steel brake disc rotor.
  • Fig. 19 is an explanatory diagram three-dimensionally showing the distribution of the number of graphite on the cross section of the brake disk rotor in order to optimize the molten metal treatment.
  • FIG. 20 is a flowchart showing a second embodiment of the present invention.
  • Figure 21 is an explanatory diagram comparing the graphite structures before and after excluding and erasing graphite in contact with the outer frame of the analysis screen.
  • Fig. 22 is an explanatory diagram comparing the graphite structures before and after excluding and erasing graphite in contact with the outer frame of the analysis screen.
  • FIG. 23 is an explanatory diagram of the graphite structure when the number of graphite to be excluded and eliminated is proportionally added because of contact with the outer frame of the analysis screen.
  • FIG. 24 is a functional block diagram showing a modification of FIG. BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION
  • FIG. 1 shows a schematic configuration of a determination system according to the present invention
  • FIG. 2 shows a functional block diagram of the determination system, respectively.
  • It comprises a metal microscope 7 of the type, and a CCD camera (video camera) 8 as an image input means (imaging means) 2, etc., and an image captured by the CCD camera 8 is input through an input port 9.
  • the image is taken into the image analyzer 20.
  • the personal computer 6 has a built-in storage device such as a hard disk in addition to a CPU, ROM, and RAM, and has a predetermined image analysis software installed in advance and serves as an input means.
  • a keyboard / mouse (not shown), a CRT display 10 as display means 3, a printer 11 as output means, and an external storage device 12 such as an MO are provided.
  • the graphite structure of the rat to be determined is 100 times enlarged by the metallurgical microscope 7, and the microscopic screen is imaged by the CCD camera 8 and taken into the image analyzer 20.
  • step S1 in FIG. 3 when an image is input to the image analyzer 20, the image is first binarized, and the iron base of the tissue is displayed in white and graphite is displayed in black (Ste S 2). At the same time, it is deleted to exclude the graphite that crosses (traverses) or is in contact with the outer frame of the analysis screen (step S3). Then, in step S4, the graphite area ratio is Only non-spherical graphite less than 54 percent is extracted and its number is calculated.
  • Figs. 6A and 6B there are two ways to determine the size of graphite to be extracted, as shown in Figs. 6A and 6B.
  • One is the size of graphite with the diameter of the circle inscribed in the longest part regardless of the area of graphite as shown in Fig. 6A (maximum diameter method), and the other is shown in Fig. 6B.
  • it is a method (average diameter method) in which the diameter of a circle equal to the area of the graphite is defined as graphite size.
  • the size of graphite to be extracted is determined to be 5 ⁇ m or more in average diameter, and as described above, non-spherical graphite having a graphite area ratio of less than 54% and having an average diameter of 5 ⁇ m. Only graphite with a size of ⁇ m or more is extracted, the number is calculated and displayed. However, instead of using the average diameter method, those with a maximum diameter (maximum length) of ⁇ 0 m or more may be extracted, and a maximum diameter of 10 / zm or more using both methods may be used. You may extract the thing whose average diameter is 5 jum or more. An example of the extracted graphite form is shown in the upper left of FIG. 13, and the number of detected graphite is, for example, 90.
  • Fig. 13 the overall image of the graphite morphology is shown in the lower left part of the figure, where the maximum length is greater than 50; As described above, in the present embodiment, this is referred to as “thickness”, and it is further assumed that only graphite having a maximum length of 50 m or more and less than 150 m is used.
  • Extract and measure the maximum diameter (maximum length) and area of each graphite Step S5 in Fig. 3).
  • Fig. 15 shows the measured maximum length and area of each graphite
  • Fig. 16 shows the distribution of graphite in a graph. Then, a value corresponding to the median of the length of each graphite is obtained from the relational expression of FIG.
  • the area 1 0 6 ⁇ 2 is divided by the length 10 0 / im, which is 10.0 6 Is obtained, and is used as the fatness (step S6 in FIG. 3).
  • the value of this fatness is equivalent to the width of the same rectangle assuming a rectangle with the same area and a length of 100 m, and is a numerical value that leads to a specific fatness image. be able to.
  • the width of the virtual graphite 10.06 is rounded off to 10.1, which is added after the form of “number of graphite (thickness)”, that is, the value of the number of graphite 90 detected earlier. And display it visually with the notation "90 (10.1)" (step S7 in FIG. 3). As a result, it is possible to display not only the graphite form but also the fatness of the constituent graphite.
  • the above series of arithmetic processing is executed by the function of the image analysis device 20 as shown in FIG.
  • the existing graphite spheroidization was performed to determine whether the rat graphite structure evaluation and judgment method was appropriate and appropriate. Let's verify using a rate measuring device.
  • Fig. 4 shows the processing procedure in the case of using a graphite spheroidization rate measuring device that has been widely used in the past.As is clear from the figure, when measuring the graphite spheroidization rate, was it spherical? Regardless of whether it is non-spherical or not, the size of all graphite in the imaging screen is determined by the specified size and the number of graphite is measured. Here, we attempted to quantitatively determine the flake graphite or eutectic graphite structure by effectively utilizing this counting function.
  • the specification of the analysis result is as shown in Fig. 5, for example, and the number of detected graphite is displayed separately for spherical and non-spherical (flake) according to JIS standards.
  • the maximum diameter method is specified by JIS, but both methods are meaningful, so both methods of the maximum diameter method and the average diameter method are used here. It shall be.
  • FIG. 7 shows, as an example, the measurement results of the above-described intermediate graphite structure by graphite shape and size.
  • Fig. 7 it is assumed that the size of graphite is extracted in several stages. For example, bell size l jum, 2 ⁇ 3 ⁇ , 5 ⁇ m ⁇ 10 ⁇ , 15 ⁇ m ⁇ The samples were classified into seven levels of each size of 20 m or more, and each was measured for both the maximum diameter and the average diameter. At the same time, the number of graphite detected is shown for each size section and for the total, and for spherical and non-spherical graphite.
  • the number of graphite at the maximum diameter is large and the number of graphite at the average diameter is small in the relatively large size range, while the number of graphite at the average diameter is small in the small size range.
  • the number of graphite at the maximum diameter is decreasing in many cases, this can be said to be natural in light of the difference in the definition of graphite size described above.
  • the minimum graphite size is set to the limit of 1 ⁇ m or more, there is no difference from the case where all the graphite in the screen is measured regardless of the shape. Total The numbers are about 433 in the maximum diameter and about 436 in the average diameter, and both are almost the same number.
  • the measurement results for the remaining two samples are not shown in the figure, but the number of graphite detected when the minimum graphite size is 1 ⁇ or more is the same as the large graphite structure.
  • the maximum diameter is about 2 21 and the average diameter is about 2 23, and the eutectic graphite structure shows the maximum diameter of about 117 2 and the average diameter of about 1 1 76. They tend to be the same as those of organizations.
  • a feature that is common to all samples is that the minimum graphite size is within the range of 5 to 1 ⁇ , and most of them are judged to be spheroidal graphite above. On the other hand, it was found that in the range below that, those judged as spheroidal graphite tended to increase.
  • Fig. 8 shows the results of the divisional display at the maximum diameter.
  • a total of 134 graphites were detected, but most were spherical or non-spherical.
  • Such a distinction should be referred to as a point, a grain, or a small lump that is almost impossible with the naked eye. Even if it looks like graphite, it may actually be slag II.
  • the purpose of the present invention is to clarify the difference by trying to differentiate between graphite structures It is in.
  • point or granular graphite with a maximum diameter of less than 10 ⁇ and an average diameter of less than 5 ⁇ m does not contribute to image formation of the whole tissue, except for simple noise. 'It means nothing. Therefore, in the subsequent observations, only non-spherical graphite with a maximum diameter of 10 ⁇ m or more and an average diameter of 5 ⁇ m or more will be measured.
  • Fig. 1 shows the relationship between the micrograph and the number of flake graphite detected for 10 tissue samples from No. l to No. 10 used earlier. It can be understood that there is a certain correlation between the characteristics of the graphite morphology of each tissue and the number of detected graphite.
  • the display of the above No. l to No. 10 is represented by K ;; The number of non-spherical (flaky) graphite detected is also indicated in parentheses.
  • the thickness and fineness of the individual graphite forming the graphite structure may be different, and these effects are not always sufficiently considered.
  • the degree of thickness (thinness) of graphite Fig. 12 shows an example in which a significant difference in the degree of graphite thinning is observed if it is referred to as fatness.
  • the number of graphite detected in each graphite structure shown in the figure is 90, but the difference in the fatness of each graphite is evident from the difference in the graphite area ratio. If there is such a difference, it is a matter of course that there is a difference in the mechanical properties of the mouse itself, as well as the iron itself. I have to say.
  • the simplest method is to compare the total graphite area of each graphite because the number of graphites is the same, or to calculate the value obtained by dividing the total graphite area by the number of graphites, that is, the average area per graphite. Comparing is also effective. However, considering that the number of graphite is the same but the ratio of graphite by size is not the same, simple comparison of graphite area alone is not always appropriate.
  • the maximum graphite length is 10 m or more and less than 50 ⁇ m, and the maximum graphite length is 50 ⁇ m or more and 15 ⁇ m or more.
  • Figure 13 shows the distribution of the constituent graphite divided into three sizes of less than 0 ⁇ m and more than 150 ⁇ m.
  • the upper left diagram in FIG. 13 is the same as the upper left diagram in FIG.
  • the image of graphite fatness in this graphite tissue is mainly due to the graphite group with a maximum length of 50 / m or more and less than 150 ⁇ m. It is deemed decided.
  • Fig. 15 shows the maximum diameter (maximum length) and area of each graphite in the above graphite group of 50 ⁇ m or more and less than 150 ⁇ m.
  • Fig. 16 shows a graph of the graphite distribution. When Ru measuring the area in the case of 1 0 0 / zm from Figure of these the median length of the graphite becomes 1 0 0 6 // m 2.
  • this numerical value is that the maximum length (maximum diameter) 100 / m of graphite, which should be considered representative of the graphite group, is determined from the data of the graphite group of 50 / m or more and less than 150 ⁇ m. Assuming that the area is calculated as 10 06 ⁇ m 2 , as shown in Figure 17, dividing the area 106 m 2 by 1 ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ The result is 6. This value is equivalent to the width of the rectangle, assuming a rectangle having the same area and a length of ⁇ , and can be a numerical value that leads to an image of specific fertilization.
  • the width of the virtual graphite 10.0.06 is rounded off to 10.1, and the value of the number of detected graphite 90 obtained earlier is added and added to the value of “90 (10.1)”.
  • Fig. 18 shows a three-dimensional distribution of the number of graphite on the cross section of the brake disk rotor in order to improve the manufacturing method.
  • the block for proper Fig. 19 shows a three-dimensional representation of the distribution of graphite number in the cross section of the rake disk rotor. It will be more effective if the value of the degree of fatness described above is described together with the numerical display of the graphite structure.
  • the graphite that crosses or is in contact with the outer frame of the analysis screen during image analysis is The fact that they are excluded and deleted as non-measurement targets in the preprocessing stage is as described above (see step S3 in Fig. 3 and step S3 in Fig. 20). This is because graphite on the outer frame of the analysis screen is excluded or eliminated because it is not possible to determine the shape and size of the unseen part other than the part displayed on the screen. This operation is unavoidable for image analysis.
  • a method for quantitative evaluation of flaky graphite structure in rodent iron is constructed.
  • the analysis accuracy is important if the number of graphite particles differs from the actual one This is not good.
  • Fig. 21 compares the state before and after exclusion and elimination of graphite crossing or touching the outer frame (measurement frame) of the analysis screen, as shown on the right side of the figure. When the graphite in contact with the outer frame is removed and erased, blank areas become noticeable in the portion of the screen near the outer frame. Then, since only the graphite remaining in the outer frame is to be measured, the obtained analysis result is a structure that is similar to the actual graphite structure but is partially different. Will be.
  • rodent graphite-iron graphite is characterized by the fact that spheroidal graphite-iron graphite is spheroidal or similar to massive lumps, whereas the ratio of much thinner and longer graphite is higher than that. It is.
  • the longer the flaky graphite the more the contact with the outer frame of the screen occurs, and the longer the graphite, the smaller the number of constituent graphite grains.As a result, the graphite structure containing the long graphite In this case, the proportion of graphite that is removed or eliminated because of contact with the outer frame increases.
  • Fig. 22 shows a specific and prominent example of this.
  • more than half of the actual lead was excluded or eliminated, and the graphite to be measured was clearly seen from the figure on the right side of the figure.
  • the organization will be completely different from the original graphite structure so that it will not be completely reminiscent of the original graphite structure.
  • this example is for an extremely long and large graphite structure, which is not seen in the ordinary FC-250 class graphite structure, but is nevertheless not so common in a general so-called A-type graphite structure.
  • the outer frame of X480 / im it is inevitable that about 5 to 20% of graphite will be excluded or erased due to contact with the outer frame.
  • the evaluation should include the exclusion and graphite that should be eliminated.
  • the graphite remaining in the outer frame was counted in multiple size categories and counted.
  • the graphite composition ratio for each size category is calculated, and the number of graphite to be excluded or eliminated is proportionally distributed according to the graphite composition ratio and added to add to the number of graphite in each size category.
  • the contact ratio was excluded and the number of graphites to be eliminated was taken into account. It is possible to reproduce a composition ratio that is very similar to the total graphite composition of the original graphite structure.
  • FIG. 23 shows an example of the specific procedure, and the processing in steps S1 to S3 in FIG. 20 is the same as that shown in FIG.
  • step S4 non-spherical graphite having a graphite area ratio of less than 54% and an average diameter of 5 ⁇ m or more is distinguished from graphite of less than 5 ⁇ m as in FIG. Extract and count or calculate the number of each graphite.
  • the number of graphite to be removed and eliminated is 32 / Xm because it crosses or touches the outer frame of the analysis screen.
  • the graph shows the case where the number of graphite less than 26 is 26, and the number of graphite more than 5 jm is 148.
  • the number of graphites less than 5 // m and 26 and the number of graphites greater than 5 zm 1 4 8 The number of graphite to be excluded or eliminated is distributed in proportion to the number of graphite. That is, the number of graphites to be excluded and eliminated is 32 in the ratio of 26: 148. Proportionately divide into 5:27. Then, when adding 27 to the number of graphites of 5 ⁇ m or more in the outer frame of the screen, the number of graphites of 5 ⁇ or more is corrected to be 17.5.
  • the number of graphites with an average diameter of 5 ⁇ or more to be extracted should be excluded or eliminated because they cross the analysis screen outer frame or are in contact with the outer frame.
  • the provisional graphite microstructure index of 148 in which the number of graphite is not considered at all, and the number of graphite to be excluded or eliminated because they cross the analysis screen outer frame or are in contact with the outer frame.
  • the fatness is calculated in steps S5 and S6, and in step S7, the fatness index is added to the previously obtained graphite texture index, for example, “ 1 7 5 (10.1) ".
  • the above series of arithmetic processing is executed by the function of the image analysis device as shown in FIG. That is, FIG. 24 differs from the one shown in FIG. 2 in that means for proportional distribution and addition of the number of graphite excluding frame contact 13 is provided.
  • the graphite when extracting a non-spherical graphite of a specific size and counting the number of the non-spherical graphite, the graphite originally crosses the outer frame of the analysis screen or is in contact with the outer frame. For this reason, the number of graphites to be excluded and eliminated is proportionally distributed to correct the number of graphites to be extracted, so that the image analysis accuracy of the graphite structure can be further improved and the analysis results can be improved. Reliability is also high.

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Abstract

　ねずみ鋳鉄における黒鉛組織の黒鉛数と構成黒鉛の肥痩度とをもって組織の特徴を定量判定できる方法を提供する。具体的には、前処理が施された黒鉛組織の画像について、平均径で５μｍ以上の非球状の黒鉛のみを抽出してその数を算出する（図３のステップＳ５）。さらに最大長さが５０μｍ以上で１５０μｍ未満の黒鉛のみを抽出し、個々の黒鉛の長さと面積を計測する（ステップＳ６）。これらのデータからその黒鉛群の代表ともいうべき最大長さ（最大径）１００μｍの黒鉛を想定してその面積を求め、その面積を長さの１００μｍで除して肥痩度とする（ステップＳ７）。この肥痩度の値を黒鉛数とともに表示する（ステップＳ８）。

Description

明細: ねずみ錶鉄における黒鉛組織の判定方法と判定プログラム記録媒体お ょぴ判定システム 技術分野
本発明は、 'ねずみ铸鉄組織に見られる片状黒鉛ゃ共晶黒鉛あるいは両 者の混合組織の形態を画像解析して、 黒鉛の形状 （黒鉛の長短や太さ） や分布、 疎密などその黒鉛組織固有の特徴を数値をもって定量的に、 し かも容易に且つ的確に判定できるようにした方法に関し、 さらにはその 方法を実行するためのプロダラムを記録した媒体および判定システムに 関する.ものである。 背景技術
この種の技術としては、 例えば特開 2 0 0 2— 1 6 2 3 4 8号公報に 記載のもののほか、 『中江秀雄， 他 2名， 「レーザ変位計を用いた片状 黒鉛铸鉄の破面解析による黒鉛形態の判定」 ， 铸造工学， 社団法人日本 铸造工学会， 第 7 4卷， 2 0 0 2 , 第 1 0号， P 6 4 4— 6 4 9』 に記 載のものが知られている。 これらの従来の技術では、 鎵鉄の破断面にレ 一ザ光を照射してその表面粗さを測定し、 その粗さの状況から铸鉄組織 に含まれる黒鉛の形状や分布等を判定することを基本としている。
上記のような従来の技術では、 既知のいくつかの黒鉛形態判定手法の なかでは現在最も実用化が期待されている方法ではあるが、 最終判定は 専ら得られたグラフから直接読み取る必要があり、 判定結果に個人差に よるばらつきが発生しやすいほか、 判定された黒鉛形態をイメージしに くいという不具合があり、 なおも改善の余地を残している。 発明の開示
本発明は、 このような課題に着目 してなされたものであり、 特に既存 の画像解析装置例えば黒鉛球状化率測定装置等を有効利用して、 ねずみ 鎳鉄における黒鉛組織を数値化をもつて定量的に、 しかも容易に且つ的 確に判定できるようにした技術を提供しよう とするものである。
ねずみ铸鉄にみられる多様な黒鉛組織は、 それを構成する黒鉛片の形 状、 大小、 長短、 多少、 細太のほか、 それらの分布の疎密おょぴ方向性 の有無などによって決定されるが、 黒鉛組織形態とそれを構成すること になる黒鉛片数の間には密接な関係があり、 黒鉛片数がわかれば黒鉛組 織の形態をも類推可能となる。
ねずみ鎳鉄は、 一般的に 3〜 4 %の炭素と 2〜 3 %の珪素を含む鉄合 金であるが、 鉄基地中に様々な形状、 大きさの黒鉛が分散した組織形態 をとる。 铸鉄中の炭素は、 凝固にあたって黒鉛炭素とセメンタイ トを形 成する化合炭素、 それに鉄基地中に固溶される若干の炭素に分かれる。 研摩された铸鉄試料を検鏡レてみられる黒鉛はこのなかの黒鉛炭素であ り、 セメンタイ トは研摩試料を腐食させることでみられるパーライ ト中 に視認できる。 直接視認できない少量の固溶炭素を別にして考えれば、 残る黒鉛炭素と化合炭素のあり方が铸鉄の黒鉛組織形態を左右する。
肉厚が 1 0〜 3 0 m m程度のねずみ铸鉄の場合、 化合炭素の割合は通 常 0 . 4〜 0 . 9 %程度の範囲にと どまり、 全炭素量が増えても化合炭 素量はあまり変化しない。 つまり、 全炭素量から化合炭素量を減じた残 余の部分が黒鉛炭素となることから、 全炭素量が増えればその分黒鉛炭 素が増えることになり、 結果として鉄基地中の黒鉛面積率は増加する。
この黒鉛炭素が凝固時にどのような形状、 分布をとるかは、 主と して 地金配合や溶解、 注湯条件のほか溶湯処理ゃ铸型条件によって相違し、 たとえ化学成分が同一であっても、 これらの条件が変われば黒鉛組織も 大きく変化する。 しかし、 一般的には凝固速度が遅い肉厚部においては 黒鉛が成長して長大となり、 肉薄部や溶湯停滞部にあっては凝固速度が 速く、 黒鉛は成長できずに短小となる傾向がみられる。
一方、 黒鉛となる炭素量は一定であるので、 黒鉛が長大となれば一個 あたりの炭素量も大となるので黑鉛数は少なく なり、 逆に黒鉛が短小で あれば黒鉛数は増えることになる。
このようなことから、 本発明は、 黒鉛組織形態とそれを構成すること になる黒鉛個数の間には密接な関係があるとの予測のもとに案出された ものである。
請求項 1に記載の発明は、 ねずみ铸鉄における黒鉛組織を画像解析装 置により定量的に判定する方法であって、 ねずみ鎵鉄の黒鉛組織の拡大 画像を画像解析して、 その黒鉛組織に含まれる特定の大きさの非球状の 黒鉛を抽出してその数を個々の黒鉛の面積と ともに算出する工程と、 算 出した黒鉛の数と面積とに基づいて非球状の黒鉛の太さの度合いを表す 肥痩度を算出する工程と、 算出した黒鉛の数と肥痩度とを相互に関連付 けた上で判定結果と して双方の値を出力する工程と、 を含むことを特徴 とする。
画像解析の対象となる画像は、 請求項 2に記載のよ うに例えば黒鉛組 織の検鏡画面をビデオ力メラやデジタルカメラ等の撮像素子 （C C D ) にて撮像したもののほか、 場合によつてはスチールカメラで撮影したも のやそれをスキャナ一等で読み込んだものでもよい。
黒鉛数の算出に際して抽出すべき黒鉛の大きさの指定は、 請求項 3に 記載のように黒鉛の面積に等しい円の直径もしく は黒鉛の最大長さをも つて行う ものと し、 望ましくは、 請求項 4に記載のように黒鉛数の算出 に際して抽出すべき最小黒鉛の大きさと して、 面積が直径 5 μ πιの円の 面積に相当するものもしくはその最大長さが 1 0 /z mのものとする。 よ り望ましくは、 請求項 5に記載のよ うに黒鉛数の算出に際して抽出すベ き最小黒鉛の大きさと して、 面積が直径 5 ； u mの円の面積に相当するも のとする。
この場合、 請求項 6に記載のように、 特定の大きさの非球状の黒鉛を 抽出するのに先立って画像の前処理と して解析画面枠と接触している黒 鉛を除外， 消去するにあたり、 その除外， 消去されるべき黒鉛の数を計 数し、 次いでその除外， 消去されるべき黒鉛以外の黒鉛を、 上記特定の 大きさを一つのサイズ区分に含む複数のサイズ区分に分けて抽出してそ れぞれの数を計数し、 上記の除外， 消去されるべき黒鉛数をそれ以外の サイズ区分別の黒鉛数比率に応じて比例配分してそれぞれの黒鉛数に加 算することにより、 抽出された特定の大きさの非球状の黒鉛数に捕正を 加えることが解析精度の向上の上で望ましい。
そして、 請求項 7に記載のように抽出した黒鉛の総面積を黒鉛総数で 除した値をもって肥痩度とするものと し、 より望ましくは、 請求項 8に 記載のように、 黒鉛数の算出に際して抽出した黒鉛群のうち最大長さ 5 0 μ m以上 1 5 0 μ m未満の長さの範囲に含まれる黒鉛個々の最大長さと 面積を算出し、 それらのデータをもとに最大長さ 1 0 0 μ mに相当する 黒鉛の面積を割り出し、 その面積を 1 0 0で除した値をもつて黒鉛組織 の代表的な黒鉛の肥瘦度とするものとする。
請求項 9に記載の発明は、 請求項 1〜 8のいずれかに記載の各ステッ プを実行させるためのプログラムを記録した C D— R O Mゃフレキシブ ルディスク等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体と して特定したも のである。
さらに、 請求項 1 0に記載の発明は、 上記手法をねずみ鎵鉄における 黒鉛組織を画像解析により定量的に判定するシステムと して特定したも のであって、 図 2に示すように、 画像解析手段 1 と、 この画像解析手段 1に対してねずみ錶鉄の黒鉛組織の拡大画像を入力する画像入力手段 2、 および解析結果を表示する表示手段 3 とを備えていることを前提とする。 その上で、 上記画像解析手段 1は、 ねずみ铸鉄の黒鉛組織の拡大画像を 画像解析して、 その黒鉛組織に含まれる特定の大きさの非球状の黒鉛を 抽出してその数を個々の黒鉛の面積と ともに算出する黒鉛数/面積算出 手段 4 と、 算出した黒鉛の数と面積とに基づいて非球状の黒鉛の太さの 度合いを表す肥痩度を算出する肥痩度算出手段 5 とを含んでいて、 且つ 算出した黒鉛の数と肥痩度とを相互に関連付けた上で判定結果と して双 方の値を表示手段 3に可視表示するようになつていることを特徴とする。
この場合、 請求項 1 1に記載のように、 請求項 5に記載のものと同様 にして黒鉛数の算出に際して抽出すべき最小黒鉛の大きさを、 面積が直 径 5 μ mの円の面積に相当す ¾ものとすることが望ましい。
また、 請求項 1 2に記載のように、 請求項 6に記載のものと同様にし て、 上記画像解析手段は、 特定の大きさの非球状の黒鉛を抽出するのに 先立って画像の前処理として解析画面枠と接触している黒鉛を除外， 消 去するにあたり、 その除外， 消去されるべき黒鉛の数を計数し、 次いで その除外， 消去されるべき黒鉛以外の黒鉛を、 上記特定の大きさを一つ のサイズ区分に含む複数のサイズ区分に分けて抽出してそれぞれの数を 計数し、 上記の除外， 消去されるべき黒鉛数をそれ以外のサイズ区分別 の黒鉛数比率に応じて比例配分してそれぞれの黒鉛数に加算することに より、 抽出された特定の大きさの非球状の黒鉛数に補正を加える手段 1 3 (図 2 4参照） を備えていることが望ましい。
より望ましくは、 請求項 1 3に記載のよ うに、 請求項 8に記載のもの と同様にして、 黒鉛数の算出に際して抽出した黒鉛群のうち最大長さ 5 0 μ πι以上 1 5 0 / m未満の長さの範囲に含まれる黒鉛個々の最大長さと 面積を算出し、 それらのデータをもとに最大長さ 1 Ο Ο μ πιに相当する 黒鉛の面積を割り出し、 その面積を 1 0 0で除した値をもつて黒鉛組織 の代表的な黒鉛の肥痩度とするものとする。
したがって、 本発明では、 黒鉛組織を黒鉛数とそれに関連付けた肥痩 度とをもって数値的に定量判定できることになる。
本発明によれば、 黒鉛組織を黒鉛数とそれに関連付けた肥痩度とをも つて数値的に、 しかも容易且つ的確に定量判定できるので、 その判定結 果に個人差によるばらつきが発生することがなく、 判定結果の信頼性が 高いものとなるほか、 実際の黒鉛組織の形態をィメージしゃすくなると いう効果カ ある。 図面の簡単な説明
図 1は本発明の好ましい実施の形態と して判定システム全体の概略構 成を示す説明図である。
図 2は図 1の要部の機能ブロック図である。
図 3は同じく本発明の好ましい実施の形態として判定方法での手順を 示すフローチャートである。
図 4は黒鉛球状化率測定における画像解析手順を示すフローチヤ一ト である。
図 5は図 4の黒鉛球状化率測定での解析結果の一例を示す説明図であ る。
図 6 Αは黒鉛サイズの決め方である最大径方式の説明図である。
図 6 Bは黒鉛サイズの決め方である平均径方式の説明図である。
図 7は黒鉛の形状、 サイズ別の検出数を示すグラフである。
図 8は同図左側の黒鉛組織について最大径 1 Ο μ πι未満の黒鉛と 1 Ο μ m以上の黒鉛とに分割表示した説明図である。 図 9は黒鉛組織の疎密と検出黒鉛数の関係を示すグラフである。
図 1 0は最小黒鉛設定条件と検出黒鉛数との関係を示すグラフである。 図 1 1はねずみ錡鉄の組織と黒鉛数の関係を示す説明図である。
図 1 2は黒鉛数同一組織のもとでの黒鉛肥痩度の差異例を示す説明図 である。
図 1 3は黒鉛数 9 0の組織についてサイズ別黒鉛を分割表示した説明 図である。
図 1 4は 1 5 0 μ πι前後から増え始める複数連結黒鉛の説明図である.。 図 1 5は黒鉛数 9 0の組織について個別黒鉛の長さと面積とを計測し た結果を示す説明図である。
図 1 6は図 1 5の組織について黒鉛長さ （最大径） と黒鉛面積との関 係を示すグラフである。
図 1 7は長さ 1 0 0 μ mの仮定代表黒鉛の肥痩度表示形態を示す説明 図である。
図 1 8は铸鉄製ブレーキディスクロータの铸造方案の改善のためにそ のブレーキディスクロータの断面での黒鉛数の分布を三次元的に表した 説明図である。
図 1 9は溶湯処理の適正化のためにそのブレーキディスクロータの断 面での黒鉛数の分布を三次元的に表した説明図である。
図 2 0は本発明の第 2の実施の形態を示すフローチヤ一トである。
図 2 1は解析画面外枠と接触している黒鉛を除外消去する前後での黒 鉛組織を比較した説明図である。
図 2 2は同じく解析画面外枠と接触している黒鉛を除外消去する前後 での黒鉛組織を比較した説明図である。
図 2 3は解析画面外枠と接触していることを理由に除外消去されるべ き黒鉛数を比例配分加算する場合の黒鉛組織の説明図である。 図 2 4は図 2の変形例を示す機能プロック図である。 発明を実施するための最良の形態
図 1〜 3は本発明の好ましい実施の形態を示す。
図 1は本発明に係る判定システムの概略構成を、 図 2はその機能プロ ック回路図をそれぞれ示し、 パーソナルコンピュータ 6を主要素とする 画像解析手段 1たる画像解析装置 2 0のほか、 光学式の金属顕微鏡 7、 および画像入力手段 （撮像手段） 2 と しての C C Dカメラ （ビデオカメ ラ） 8等をもって構成されていて、 C C Dカメラ 8でと らえた画像が入 力ポート 9を介して画像解析装置 2 0に取り込まれる。 なお、 パーソナ ルコンピュータ 6は C P U、 ROM、 RAMのほかハー ドディスク等の 記憶装置を内蔵していて、 予め所定の画像解析ソフ トがインス トールさ れていると ともに、 入力手段と しての図示外のキーボードゃマウスのほ か表示手段 3 としての C R Tディスプレイ 1 0、 および出力手段と して のプリンタ 1 1 さらには MO等の外部記憶装置 1 2等を備えている。
判定対象となるねずみ铸鉄の黒鉛組織が金属顕微鏡 7で 1 0 0倍に拡 大され、 その検鏡画面が C C Dカメラ 8で撮像されて画像解析装置 2 0 に取り込まれる。 取り込まれた 1 0 0倍顕微鏡画像は、 例えばそのうち の 6 4 0 X 4 8 0 ピクセル （画素） の範囲が画像解析の対象となり、 こ の解析画像枠の幅 6 4 0 ピクセルに対して 6 4 0 μ mのスケールが設定 されているので、 1 ピクセル = 1 μ mの関係にある。
図 3のステップ S 1に示すように画像解析装置 2 0に画像が入力され ると、 先ずその画像が明暗二値化され、 組織の鉄基地が白色で、 黒鉛が 黒色でそれぞれ表示される （ステップ S 2 ) 。 同時に、 解析画面外枠と 交差 （横断） もしくは接触している黒鉛を除外するべく これが消去され る （ステップ S 3 ) 。 そして、 さらにステップ S 4では、 黒鉛面積率が 5 4パーセント未満の非球状の黒鉛のみが抽出されて、 その数が算出さ れる。
抽出すべき黒鉛サイズの決め方と しては、 一般的には図 6 A， 図 6 B に示すように二つの方式がある。 一つは図 6 Aに示すように黒鉛の面積 とは無関係にその最長部に内接する円の直径をもつて黒鉛サイズとする 方式 （最大径方式） で、 もう一つは図 6 Bに示すように黒鉛の長さとは 無関係にその黒鉛の面積と等しい円の直径をもつて黒鉛サイズとする方 式 （平均径方式） である。
本実施の形態では、 抽出すべき黒鉛のサイズを平均径で 5 μ m以上と 定め、 先に述べたよ うに黒鉛面積率が 5 4パーセント未満の非球状の黒 鉛であって且つ平均径で 5 μ m以上の黒鉛のみを抽出し、 その数を算出 して表示する。 ただし、 平均径方式に代えて最大径 （最大長さ） で Γ 0 m以上のものを抽出するよ うにしてもよく、 また両方式を併用して最 大径で 1 0 /z m以上で且つ平均径で 5 ju m以上のものを抽出するようにし てもよい。 抽出した黒鉛形態の一例を図 1 3の左上に示し、 検出された 黒鉛数は例えば 9 0とする。
図 1 3から明らかなように、 黒鉛形態の全体のイメージは同図左下に 示すように最大長さが 5 0 ;z m以上で 1 5 0 / m未満の黒鉛の太さの度合 い （後述するように、 本実施の形態ではこれを肥痩度と称する） に大き く依存しているとの想定のもとに、 さらに最大長さが 5 0 m以上で 1 5 0 m未満の黒鉛のみを抽出し、 個々の黒鉛の最大径 （最大長さ） と 面積を計測する （図 3のステップ S 5 ) 。 計測した各黒鉛の最大長さと 面積とを併記したものが図 1 5であり、 またそれらの黒鉛の分布をグラ フ表示したものが図 1 6である。 そして、 図 1 6の関係式から各黒鉛の 長さの中央値に相当するものを求め、 その中央値に相当する黒鉛の面積 を求める。 図 1 6では 5 0 i m~ 1 5 0 μ mの各黒鉛の中央値は 1 0 0 μ mである から、 その中央値となる 1 0 0 μ mの場合の面積を求めると 1 0 ◦ 6 μ πι 2となる。 この数値の意味は、 5 0 m以上 1 5 0 μ m未満の黒鉛群の各 データから仮にその黒鉛群の代表ともいうべき最大長さ （最大径） 1 0 0 μ mの黒鉛を想定し、 その面積を求めれば 1 0 0 6 μ πι2となり、 図 1 7に示すようにその面積 1 0 0 6 μ πι2を長さの 1 0 0 /i mで除せば 1 0. 0 6 という数値が得られ、 これを肥痩度とする （図 3のステップ S 6 ) 。 この肥痩度の値は同面積で長さ 1 0 0 mの矩形を想定した場合に同矩 形の幅寸法に相当することにほかならず、 具体的な肥痩度のィメージに つながる数値とすることができる。
そして、 仮想黒鉛の幅寸法 1 0. 0 6を四捨五入して 1 0. 1 と し、 「黒鉛数 （肥痩度） 」 の形態すなわち先に求めた検出黒鉛数 9 0の値の 後に付記して 「 9 0 ( 1 0. 1 ) 」 の表記をもつて可視表示する （図 3 のステップ S 7 ) 。 これにより、 その黒鉛形態ばかりでなく構成黒鉛の 肥痩度を含めての表示が可能となる。 なお、 以上の一連の演算処理は図 2に示したような画像解析装置 2 0の機能によって実行される。
次に、 上記のように 2桁もしくは 3桁の数値をもつて行う肥痩度評価 を含むねずみ鎵鉄の黒鉛組織の評価， 判定方法が適正且つ妥当なもので あるかどうか既存の黒鉛球状化率測定装置を用いて検証してみる。
図 4は従来から広く用いられている黒鉛球状化率測定装置を用いた場 合の処理手順を示し、 同図から明らかなように、 黒鉛球状化率測定に際 しては、 球状であるか非球状であるかにかかわらず、 撮像画面内の全黒 鉛について指定サイズによる黒鉛の大小の判別と、 その個数の計測が行 われる。 ここでは、 この計数機能を有効利用して片状黒鉛もしく は共晶 黒鉛組織の定量判定を試みた。
図 1のビデオカメラ （C C D等の撮像素子） 8で取り込まれた 1 0 0 倍顕微鏡画像は、 例えばそのう ちの 6 4 0 X 4 8 0 ピクセル （画素） の 範囲が画像解析の対象となる。 なお、 1 ピクセル = 1 mの関係にある ことは先に述べた通りである。 解析結果の仕様は例えば図 5に示すとお りであって、 検出黒鉛数が J I S規格による球状、 非球状 （片状） 別に それぞれ分けて表示される。
抽出すべき黒鉛サイズの決め方に最大径方式と平均径方式の二とおり の方法があることも先に述べた。 黒鉛球状化率測定に際しては J I Sに て最大径方式によると定められているものの、 いずれの方式もそれなり に有意義な方式であるので、 ここでは最大径方式と平均径方式の双方の 方式を併用することとする。
最初に、 試料として比較的黒鉛の長さが大きい疎大黒鉛組織と緻密な 共晶黒鉛組織のほか両者の中間の黒鉛組織を加えて合計 3種類のものを 用意した。 図 7は、 一例として上記の中間の黒鉛組織についての黒鉛の 形状およびサイズ別の測定結果を示す。
図 7では、 黒鉛のサイズを何段階かに分けて抽出するものと し、 例え ば、黑鈴サイズ l ju m、 2 μ 3 μ ιη、 5 μ m Ν 1 0 μ πι、 1 5 μ m Ν 2 0 mの各サイズ以上の 7段階に類別し、 それぞれ最大径と平均径の 両方について測定した。 同時に、 検出黒鉛数については各サイズ区間別 と累計の両方について、 また黒鉛の球状、 非球状の別も表示した。
図 7から明らかなように、 比較的サイズの大きい範囲では最大径での 黒鉛数が多く平均径での黒鉛数が少なく なっており、 逆にサイズの小さ い範囲では平均径での黒鉛数が多く最大径での黒鉛数が少なく なつてい るが、 これは先に述べた黒鉛サイズの定義の差異に照らし合わせれば当 然と言えば当然と言える。 これに対して、 最小黒鉛のサイズを極限の 1 μ m以上に設定した場合には、 形状の如何にかかわらず画面内の全ての 黒鉛を測定対象とした場合と何ら異なるところがないので、 検出黒鉛総 数は最大径で 4 3 3程度、 平均径で 4 3 6程度と両者ともにほぼ同数を 示している。
残り二つの試料すなわち疎大黒鉛組織と共晶黒鉛組織についての測定 結果は図示省略するが、 最小黑鉛サイズを 1 μ πι以上と したときの検出 黒鉛総数は、 疎大黒鉛組織にあっては最大径で 2 2 1程度、 平均径で 2 2 3程度、 共晶黒鉛組織にあっては最大径で 1 1 7 2程度、 平均径で 1 1 7 6程度を示した以外は、 上記中間組織のものと同等の傾向にある。 その一方、 いずれの試料にも共通してみられる特徴と して、 最小黒鉛 サイズが 5〜 1 Ο μ αιの範囲内のものを境界にして、 それ以上では球状 黒鉛と判定されるものがほとんどなくなっているのに対し、 それ以下の 範囲では球状黒鉛と判定されるものが増加する傾向にあることが判明し た。
そこで、 別の試料について、 最大径で 1 0 μ m以上と 1 0 m未満、 ま た平均径で 5 m以上と 5 /z m未満とに分けて黒鉛形態の差異を観察して みた。 図 8は、 そのうちの最大径での分割表示結果であるが、 最大径 1 0 μ m未満の範囲にあっては合計 1 3 4の黒鉛が検出されているものの、 大部分が球状か非球状かの判別も肉眼ではほとんど不可能な点状、 粒状 もしくは小塊状とでも称すべきもので、 なかには黒鉛のように見えても 実際はスラグゃ鲭である可能性もある。 また、 重要なことは、 この黒鉛 組織を肉眼で見た場合の印象もしく はイメージは最大径 1 0 μ πι以上の 黒鉛組織によって形成され、 1 0 μ m未満の黒鉛群は肉眼視でのィメー ジ形成には何の役割も果たしておらず、 単なるノイズと しか認識されな いということである。 なお、 図示は省略する.が、 こ う した観察結果は平 均径方式で 5 // πι以上と 5 /x m未満とに分割表示した画像についても同様 である。
本発明の目的は、 黒鉛組織間の差別化を図って差異を明確にすること にある。 こう した目的からすれば、 最大径で 1 0 μ πι未満、 平均径で 5 μ m未満の点状または粒状の黒鉛は組織全体のィメージ形成に何らの寄与 もしていない以上は、 単なるノイズ以外の'なにものでもないという こと になる。 そこで、 以降の観察においては最大径で 1 0 μ m以上、 平均径 で 5 μ m以上の非球状黒鉛のみを測定対象とすることとする。
このよ うにして、 黒鉛組織の黒鉛数を測定するための条件が絞り込ま れたので、 次にこの条件を実際の黒鉛組織にあてはめて実験を行ってみ た。
最初に様々な黒鉛組織の試料を用意し、 非常に長大な黒鉛組織から緻 密な共晶黒鉛組織まで、 観察者 5人がみた場合に誰もが賛同する順序に 並べて N o . 1から N o . 1 0までの 1 0試料を選別した。 そして、 最 小黒鉛サイズの設定は最大径、 平均径ともに 5 μ m以上、 Ι Ο μ πι以上、 1 5 /i m以上おょぴ 2 0 μ πι以上の 4段階とし、 J I Sで定める非球状黒 鉛数を測定した。
その結果が図 9であり、 長大片状から短小共晶黒鉛まで組織の疎密の 順で並べた黒鉛組織と検出黒鉛数の関係を、 最大径でのデータ （破線） と平均径でのデータ （実線） とを重ねて表示している。 この結果から、 黒鉛組織の疎密の順序と最もリニアな関係にあるのは、 最小黒鉛サイズ として平均径で 5 μ πι以上とした場合と最大径で 1 0 z m以上とした場合 の黒鉛数であることがわかる。 このうち、 どちらのものを標準的なもの として採用するのが最も有効であるかを確認するため、 さらに多くの試 料について平均径で 5 μ πι以上とした場合と最大径で l O /z m以上とした 場合の黒鉛数をそれぞれ計測した。 その結果を図 1 0に示す。
図 1 0から明らかなように、 黒鉛数が 3 0 0程度までの比較的黒鉛が 大きな組織にあっては、 どちらも同等の値を示すことになるものの、 黒 鉛数が 3 0 0を越える比較的細かな共晶黒鉛に近い組織にあっては、 平 均径で 5 / m以上とした方がより多くの黒鉛が検出されることがわかる。 その理由は、 先にも述べたように最大径は黒鉛の長さを、 平均径は黒鉛 の面積をそれぞれサイズの尺度と しているため、 次第に黒鉛の長さが短 くなつて小塊状から粒状さらには点状へと近付くのに伴いそのサイズが 指定最大長さに達しなくなって計測対象 （検出対象もしくは抽出対象） から外れた場合でも、 その面積と しては指定平均径を越えることがある と推定できる。
黒鉛組織の差別化を図るに際し、 黒鉛が比較的大きな場合より も微細 になればなるほど組織の差異検出が困難になるが、 そう した緻密短小の 黒鉛組織にあってもより敏感に黒鉛数差を検出し得ることはきわめて好 都合であり、 したがって、 黒鉛組織の形態をその構成黒鉛数をもって判 定しょとする場合には、 最小黒鉛サイズの設定は最大径をもつてするの ではなく、 平均径をもってするのが妥当であるとの結論に至った。
以上の検討結果から、 平均径で 5 μ m以上の非球状 （片状） 黒鉛数を 計測することで、 先に述べたよ うに 2桁または 3桁の数値をもつて行う 肥痩度評価を含みつつねずみ錄鉄の黒鉛組織を容易に且つ確実に個人差 なく評価， 判定することができることが判明した。
さらなる具体例として、 先に使用した N o . l〜N o . 1 0までの 1 0個の組織試料について、 その顕微鏡写真と検出された片状黒鉛数との 関係を示したものが図 1 1であり、 各組織の黒鉛形態の特徴と検出黒鉛 数とが一定の相関関係にあることが理解されよう。 なお、 図 1 1では先 の N o . l 〜N o . 1 0の表示を K一；！〜 K— 1 0の表示に置き換え、 同時に括弧内には検出された非球状 （片状） 黒鉛数を併記してある。
ここで、 仮に検出黒鉛数が同じであっても黒鉛組織を形成している個々 の黒鉛の太さ、 細さが相違する場合があり、 これらの影響については未 だ必ずしも十分に考慮されていない。 黒鉛の太さ （細さ） の程度をここ では仮に肥痩度と称することと した場合、 その黒鉛肥痩度に著しい差異 が認められる実例を図 1 2に示す。
同図に示す各黒鉛組織での検出黒鉛数はいずれも 9 0であるが、 それ ぞれの黒鉛の肥痩度に差があることは黒鉛面積率の違いからも明らかで ある。 これだけの相違があれば、 ねずみ铸鉄のそのものの機械的性質そ の他に差が出ることは当然であり、 この肥痩度までも考慮されなければ 黒鉛組織の判定手法としては不完全なものと言わざるを得ない。
この場合に、 最も単純な方法は、 各黒鉛数が同一であるが故にそれぞ れの合計黒鉛面積を比較したり、 あるいは合計黒鉛面積を黒鉛個数で除 した値すなわち黒鉛一個あたりの平均面積で比較することも一応有効で はある。 しかしながら、 黒鉛数は同じでも黒鉛のサイズ別比率は不同で あることを考慮すれば、 単純な黒鉛面積の比較だけでは必ずしも適切で はない。
そこで、 図 1 2に示した 4種類の黒鉛組織のうち左上の肥痩度 1 0 . 1 の組織について、 黒鉛最大長さ 1 0 m以上 5 0 μ m未満と、 5 0 μ m 以上 1 5 0 ^ m未満、 それに 1 5 0 μ m以上の 3サイズ区分に構成黒鉛の 分布を分割表示したものが図 1 3である。 なお、 図 1 3の左上の図は図 1 2の左上の図と同じものである。 図 1 2， 1 3力 ら明らかなように、 この黒鉛組織における黒鉛の肥痩度のイメージは、 主と して最大長さ 5 0 / m以上 1 5 0 μ m未満のサイズの黒鉛群によって決定付けられている ものと認められる。 試みと して黒鉛数を異にする別の種類の黒鉛組織に ついても同様な確認を行ったが、 やはり最大長さが 5 0 μ m以上 1 5 0 m未満のサイズの黒鉛が組織全体の黒鉛の肥痩度のィメージを大きく支 配していることが確認された。 したがって、 最大長さが 5 0 μ m以上 1 5 0 μ πι未満のサイズの黒鉛群に対象を絞って肥痩度の比較ができれば、 その黒鉛組織全体の黒鉛肥痩度のィメージを表現できることになる。 ここで、 図 1 4からも明らかなように、 最大長さ力 1 5 0 μ πι以上の 黒鉛群にあっては複数の黒鉛が連結してあたかも一個の黒鉛であるかの よ うに認識されるものが急増することから、 これらの黒鉛が個数に含ま れるのを排除するためにも最大長さが 1 5 以上の黒鉛を除外する ことが望ましい。
上記の 5 0 μ m以上 1 5 0 μ m未満の黒鉛群について、 個々の黒鉛の最 大径 （最大長さ） と面積を計測してそれらを併記したものが図 1 5であ り、 またそれらの黒鉛の分布をグラフ表示したものが図 1 6である。 こ れらの図から黒鉛の長さの中央値となる 1 0 0 /z mの場合の面積を求め ると 1 0 0 6 //m2となる。
この数値の意味は、 5 0 / m以上 1 5 0 μ m未満の黒鉛群の各データか ら、 仮にその黒鉛群の代表ともいうべき最大長さ （最大径） 1 0 0 / m の黒鉛を想定し、 その面積を求めれば 1 0 0 6 ^ m2となり、 図 1 7に示 すようにその面積 1 0 0 6 m2を長さの 1 Ο Ο μ πιで除せば 1 0. 0 6 という数値が得られる。 この値は同面積で長さ Ι Ο Ο μ πιの矩形を想定 した場合に同矩形の幅寸法に相当することにほかならず、 具体的な肥瘦 度のィメージにつながる数値とすることができる。
そして、 仮想黒鉛の幅寸法 1 0. 0 6を四捨五入して 1 0. 1 と し、 先に求めた検出黒鉛数 9 0の値の後に付記して 「 9 0 ( 1 0. 1 ) 」 の 表記とすれば、 その黒鉛形態ばかりでなく、 構成黒鉛の肥痩度を含めて の表現が可能となる。
以上により、 2桁もしくは 3桁の数値をもつて行う黒鉛の肥痩度評価 が適正であることが確認できた。
ここで、 鎵鉄製ブレーキディスクロータを製作するにあたり、 铸造方 案の改善のためにそのブレーキディスクロータの断面での黒鉛数の分布 を三次元的に表したものを図 1 8に、 溶湯処理の適正化のためにそのブ レーキディスクロータの断面での黒鉛数の分布を三次元的に表したもの を図 1 9にそれぞれ示す。 このような黒鉛組織の数値表示の際に先に述 ぺた肥痩度の値を併記すればより効果的なものとなる。
図 2 0〜 2 4には本発明の第 2の実施の形態を示す。
図 2 0のフローチャートから明らかなように、 抽出すべき黒鉛が球状 であるか非球状であるかにかかわらず画像解析に際して解析画面外枠を 横断もしく はその外枠と接触している黒鉛は、 前処理段階で計測対象外 のものとして除外， 消去されることは先に述べたとおりである （図 3の ステップ S 3およぴ図 2 0のステップ S 3参照） 。 これは、 解析画面外 枠に掛かっている黒鉛については、 画面に表示されている部分以外の見 えていない部分がどのような形状、 サイズであるのか判断不能なために 除外， 消去されることにほかならず、 画像解析上やむを得ない操作であ る。
この場合、 黒鉛球状化率測定に際して実際の黒鉛数より も計測対象と なる黒鉛粒数が多少減ったと しても、 目的が黒鉛の球状化率測定にある が故に画面外枠内に残った黒鉛を計測することで黒鉛球状化率を求める ことができ、 実用上はそれほど問題となることはない。
その一方、 ねずみ铸鉄における片状黒鉛組織の定量評価の手法を構成 黒鉛粒数の差に求める本発明にあっては、 肝心な黒鉛粒数が実際のもの と異なってしまうようでは解析精度上決して好ましいことではない。 図 2 1は解析画面外枠 （計測枠） を横断もしくはその外枠と接触して いる黒鉛を除外， 消去する前と後の状態を比較したものであるが、 同図 の右側に示すように外枠に接触している黒鉛が除外， 消去されると画面 内のうち外枠に近い部分では空白部が目立つようになる。 そして、 その 外枠内に残つた黒鉛のみが計測対象となるため、 得られた解析結果は実 際の黒鉛組織と近似してはいても部分的には異なる組織となってしまう ことになる。
まして、 ねずみ鎵鉄の黒鉛は、 球状黒鉛錶鉄の黒鉛が球状もしく はそ れに近い塊状のものであるのに対して、 それよりはるかに細長で長大な 黒鉛の比率が高いことが特徴である。 このように片状黒鉛が長大である ほど画面外枠に接触しゃすく、 また黒鉛が長大であるほど構成黒鉛粒数 が少ないことを意味しているので、 結果と して長大黒鉛を含む黒鉛組織 では、 外枠に接触しているがために除外， 消去される黒鉛の比率が高く なる。
こう した具体的且つ顕著な例を図 2 2に示し、 同図から明らかなよ う に実在黑鉛の半数以上が除外， 消去されて、 同図の右側の図から明らか なように計測対象黒鉛組織は原黒鉛組織の面影を全く と どめないほど別 の組織になってしまうことになる。 なお、 この例は極端な長大黒鉛組織 の場合であって、 通常の F C— 2 5 0クラスの黒鉛組織では見られるこ とはないが、 それでも一般的ないわゆる A型黒鉛組織では例えば 6 4 0 X 4 8 0 /i mの画面外枠の場合でその外枠との接触を理由に 5〜 2 0 %程 度の黒鉛が除外， 消去されることは避けられない。
そして、 黒鉛形態が近似の組織にあってはその黒鉛の除外， 消去率も ほぼ同様であるので、 黒鉛組織の相対的な比較を行うにあたっては実用 上それほど問題とならないものの、 ありのままの黒鉛形態を忠実に反映 させるためにはこの除外， 消去されるべき黒鉛をも取り込んだ評価がな されることが望ましい。
ここで、 上記のように解析画面外枠と接触していることを理由に除外， 消去されることになる黒鉛の個々の全体形状やサイズは計測不可能であ つても、 その個数は計測可能である。 また、 確率からしても、 解析画面 外枠と接触していることを理由に除外， 消去されることになる黒鉛の形 状やサイズの構成は、 枠内に残されることになる大部分の黒鉛の構成比 率と大差ないと考えられる。
したがって、 外枠に接触していることを理由の除外， 消去されるべき 黒鉛の数を計数する一方で、 外枠内に残された黒鉛について複数のサイ ズ区分に分けて計数して、 それらサイズ区分ごとの黒鉛構成比率を求め、 上記の除外， 消去されるべき黒鉛の数をこの黒鉛構成比率に応じて比例 配分して各サイズ区分の黒鉛数に上乗せするべく加算すれば、 外枠に接 触していることを理由の除外， 消去されるべき黒鉛数をも考慮した.本来 の黒鉛組織の全黒鉛の構成にきわめて近似した構成比率を再現できるこ とになる。
図 2 0のほか図 2 3はその具体的な手順の一例を示し、 図 2 0のステ ップ S 1〜 S 3の処理は図 3に示したものと同様である。 ステップ S 3 にて明暗二値化した黒鉛組織 （全黒鉛） の画像から解析画面外枠を横断 もしく はその外枠と接触している黒鉛を除外， 消去するにあたり、 解析 画面外枠を横断もしくはその外枠と接触していることを理由に除外， 消 去されるべき黒鉛の数を計数する （ステップ S 3 — 1 ) 。 そして、 ステ ップ S 4では図 3の場合と同様に黒鉛面積率が 5 4 %未満であって且つ 平均径が 5 μ m以上の非球状の黒鉛を 5 μ m未満の黒鉛とは区別して抽出 して、 それぞれの黒鉛数を計数もしくは算出する。
図 2 3の例では、 解析画面外枠を横断もしくはその外枠と接触してい ることを理由に除外， 消去されるべき黒鉛数が 3 2個で、 画面外枠内に おける 5 /X m未満の黒鉛数が 2 6個、 さらに 5 j m以上の黒鉛数が 1 4 8 個である場合を示している。
次いで、 図 2 0のステップ S 4 — 1のほか図 2 3に示すように、 画面 外枠内に残された 5 // m未満の黒鉛数 2 6個と 5 z m以上の黒鉛数 1 4 8 個との比率をもって、 除外， 消去されるべき黒鉛数 3 2個を配分する。 すなわち、 除外， 消去されるべき黒鉛数 3 2個を 2 6 ： 1 4 8の比率で 比例配分して 5 ： 2 7に分ける。 そして、 画面外枠内における 5 μ m以 上の黒鉛数 1 4 8個に 2 7個を上乗せするべく加算すると、 その 5 μ πι 以上の黒鉛の数が補正されて 1 7 5個となる。 その結果と して、 抽出す べき平均径 5 μ πι以上の黒鉛数と して、 解析画面外枠を横断もしく はそ の外枠と接触していることを理由に除外， 消去されるべき黒鉛数が全く 考慮されていない 1 4 8個という仮の黒鉛組織指数と、 解析画面外枠を 横断もしくはその外枠と接触していることを理由に除外， 消去されるべ き黒鉛数を比例配分することにより補正された 1 7 5個という より真の 値い近い真黒鉛組織指数が得られることになる。
以降は図 3の場合と同様にステップ S 5， S 6で肥痩度を算出し、 さ らにステップ S 7では先に求めた真黒鉛組織指数に肥痩度を併記するか たちで例えば 「 1 7 5 ( 1 0 . 1 ) 」 のように可視表示するものとする。 なお、 以上の一連の演算処理は図 2 4に示すような画像解析装置の機能 によって実行される。 すなわち、 図 2 4は枠接触除外黒鉛数の比例配分 加算手段 1 3を備えている点で図 2に示したものと異なっている。
このように本実施の形態によれば、 特定の大きさの非球状の黒鉛を抽 出してその数を計数するにあたり、 本来は解析画面外枠を横断もしく は その外枠と接触していることを理由に除外， 消去されるべき黒鉛数を比 例配分して上記抽出すべき黒鉛数を補正するよ うにしているので、 黒鉛 組織の画像解析精度が一段と向上とすると ともに、 解析結果の信頼性も 高いものとなる。

Claims

請求の範囲
1 . ねずみ錶鉄における黒鉛組織を画像解析装置により定量的に判定 する方法であって、
ねずみ鎳鉄の黒鉛組織の拡大画像を画像解析して、 その黒鉛組織に含 まれる特定の大きさの非球状の黒鉛を抽出してその数を個々の黒鉛の面 積とともに算出する工程と、
算出した黒鉛の数と面積とに基づいて非球状の黒鉛の太さの度合いを 表す肥痩度を算出する工程と、
算出した黒鉛の数と肥痩度とを相互に関連付けた上で判定結果と して 双方の値を出力する工程と、
を含むことを特徴とするねずみ鍚鉄における黒鉛組織の判定方法。
2 . 画像解析の対象となる画像は、 黒鉛組織の検鏡画面を撮像素子に て撮像したものであることを特徴とする請求項 1に記載のねずみ鎵鉄に おける黒鉛組織の判定方法。
3 . 黒鉛数の算出に際して抽出すべき黒鉛の大きさの指定は、 黒鉛の 面積に等しい円の直径もしくは黒鉛の最大長さをもって行う ことを特徴 とする請求項 1または 2に記载のねずみ铸鉄における黒鉛組織の判定方 法。
4 . 黒鉛数の算出に際して抽出すべき最小黒鉛の大きさを、 面積が直 径 5 μ mの円の面積に相当するものもしくはその最大長さが 1 0 /i mのも のとすることを特徴とする請求項 1〜 3のいずれかに記载のねずみ鎵鉄 における黒鉛組織の判定方法。
5 . 黒鉛数の算出に際して抽出すべき最小黒鉛の大きさを、 面積が直 径 5 μ mの円の面積に相当するものとすることを特徴とする請求項 4に 記載のねずみ铸鉄における黒鉛組織の判定方法。
6 . 特定の大きさの非球状の黒鉛を抽出するのに先立って画像の前処 理と して解析画面枠と接触している黒鉛を除外， 消去するにあたり、 そ の除外， 消去されるべき黒鉛の数を計数し、
次いでその除外， 消去されるべき黒鉛以外の黒鉛を、 上記特定の大き さを一つのサイズ区分に含む複数のサイズ区分に分けて抽出してそれぞ れの数を計数し、
上記の除外， 消去されるべき黒鉛数をそれ以外のサイズ区分別の黒鉛 数比率に応じて比例配分してそれぞれの黒鉛数に加算することによ り、 抽出された特定の大きさの非球状の黒鉛数に補正を加えることを特徴と する請求項 1〜 5のいずれかに記載のねずみ錶鉄における黒鉛組織の判 定方法。
7 . 抽出した黒鉛の総面積を黒鉛総数で除した値をもつて肥痩度とす ることを特徴とする請求項 1〜 6のいずれかに記载のねずみ錶鉄におけ る黒鉛組織の判定方法。
8 . 黒鉛数の算出に際して抽出した黒鉛群のうち最大長さ 5 0 m以 上 1 5 0 μ πι未満の長さの範囲に含まれる黑鉛個々の最大長さと面積を 算出し、 それらのデータをもとに最大長さ 1 0 0 μ mに相当する黒鉛の 面積を割り出し、 その面積を 1 0 0で除した値をもって黒鉛組織の代表 的な黒鉛の肥痩度とすることを特徴とする請求項 3〜 7のいずれかに記 载のねずみ铸鉄における黒鉛組織の判定方法。
9 . 請求項 1〜 8のいずれかに記載の各ステップを実行させるための プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
1 0 . ねずみ錶鉄における黒鉛組織を画像解析により定量的に判定す るシステムであって、
画像解析手段と、 この画像解析手段に対してねずみ鍚鉄の黒鉛組織の 拡大画像を入力する画像入力手段、 および解析結果を表示する表示手段 とを備えていて、 上記画像解析手段は、
ねずみ鍚鉄の黒鉛組織の拡大画像を画像解析して、 その黒鉛組織に含 まれる特定の大きさの非球状の黒鉛を抽出してその数を個々の黒鉛の面 積とともに算出する黒鉛数/面積算出手段と、
算出した黒鉛の数と面積とに基づいて非球状の黒鉛の太さの度合いを 表す肥痩度を算出する肥痩度算出手段と、
を含んでいて、
且つ算出した黒鉛の数と肥痩度とを相互に関連付けた上で判定結果と して双方の値を表示手段に可視表示するようになつていることを特徴と するねずみ鎵鉄における黒鉛組織の判定システム。
1 1 . 黒鉛数の算出に際して抽出すべき最小黒鉛の大きさを、 面積が 直径 5 μ mの円の面積に相当するものとすることを特徴とする請求項 1 0に記載のねずみ铸鉄における黒鉛組織のシステム。
1 2 . 上記画像解析手段は、
特定の大きさの非球状の黒鉛を抽出するのに先立って画像の前処理と して解析画面枠と接触している黒鉛を除外， 消去するにあたり、 その除 外， 消去されるべき黒鉛の数を計数し、
次いでその除外， 消去されるべき黒鉛以外の黒鉛を、 上記特定の大き さを一つのサイズ区分に含む複数のサイズ区分に分けて抽出してそれぞ れの数を計数し、
上記の除外， 消去されるべき黒鉛数をそれ以外のサイズ区分別の黒鉛 数比率に応じて比例配分してそれぞれの黒鉛数に加算することにより、 抽出された特定の大きさの非球状の黒鉛数に補正を加える手段、 を備えていることを特徴とする請求項 1 0または 1 1に記載のねずみ 铸鉄における黒鉛組織の判定システム。
1 3 . 黒鉛数の算出に際して抽出した黒鉛群のうち最大長さ 5 0 m 以上 1 5 0 μ m未満の長さの範囲に含まれる黒鉛個々の最大長さと面積 を算出し、 それらのデータをもとに最大長さ 1 0 0 ； u mに相当する黒鉛 の面積を割り出し、 その面積を 1 0 0で除した値をもって黒鉛組織の代 表的な黒鉛の肥痩度とすることを特徴とする請求項 1 1または 1 2に記 載のねずみ鎵鉄における黒鉛組織の判定システム。
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