WO2017130550A1 - 欠陥検査装置、方法およびプログラム - Google Patents

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WO2017130550A1
WO2017130550A1 PCT/JP2016/084902 JP2016084902W WO2017130550A1 WO 2017130550 A1 WO2017130550 A1 WO 2017130550A1 JP 2016084902 W JP2016084902 W JP 2016084902W WO 2017130550 A1 WO2017130550 A1 WO 2017130550A1
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康彦 金子
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Definitions

  • the present invention relates to a defect inspection apparatus, method, and program, and more particularly, to a defect inspection apparatus, method, and program for supporting defect inspection using an image of an industrial product to be inspected.
  • Patent Document 1 discloses a remaining life diagnosis apparatus for diagnosing the remaining life of an inspection object related to a power receiving / transforming facility.
  • Patent Document 2 discloses an inspection apparatus and method for inspecting the surface of a sample. Patent Document 2 discloses that a simulation experiment or the like is appropriately used for predicting a location with many defects (paragraph ⁇ 0201>).
  • the present invention has been made in view of such circumstances, and when an inspection of the presence or absence of a defect is performed using an image of an industrial product to be inspected (hereinafter referred to as an object to be inspected), It is an object of the present invention to provide a defect inspection apparatus, method, and program that enable efficient and efficient detection.
  • the defect inspection apparatus is based on reflected light or transmitted light from an inspection object obtained by irradiating the inspection object with light rays or radiation.
  • Image acquisition means for acquiring the generated light reception image
  • image processing means for calculating the position and feature of the defect candidate of the inspection object from the light reception image
  • calculation result of the position and feature of the defect candidate by the image processing means and calculation
  • the storage means for storing the diagnosis result indicating whether or not the defect candidate is a defect
  • Simulation means for simulating the growth prediction of defect candidates
  • display means for displaying the received light image, calculation results by the image processing means, and simulation means The simulation result by, and a display control means for selectively displaying on the light receiving image.
  • the interpreter can check the occurrence status of defect candidates and the progress information of the growth and expansion on the screen, so that the accuracy and efficiency of the interpretation can be improved, and the burden on the interpreter is reduced. It becomes possible to reduce.
  • the defect inspection apparatus further comprises defect occurrence information acquisition means for acquiring defect occurrence information indicating a situation in which a defect has occurred in the past in the inspection object,
  • the display control means selectively displays the defect occurrence information on the received light image in addition to the calculation result and the simulation result.
  • the interpreter can check the past defect occurrence status together, so that the accuracy and efficiency of the interpretation can be further improved, and the burden on the interpreter can be reduced. become.
  • the defect inspection apparatus is the defect inspection apparatus according to the second aspect, wherein the defect occurrence information acquisition means includes position information of a location where the defect has occurred in the past and frequency information relating to the defect occurrence frequency for each location. The defect occurrence information is obtained, and the display control means displays the frequency information on the received light image when displaying the defect occurrence information.
  • the interpreter can check the past defect occurrence frequency together, so that the accuracy and efficiency of the interpretation can be further improved, and the burden on the interpreter can be reduced. become.
  • the defect occurrence information acquiring means is a product of the same type as the object to be inspected.
  • defect occurrence information corresponding to a product having a technology classification similar to that of the object to be inspected is acquired, and the display control means selectively displays the acquired defect occurrence information on the received light image.
  • the defect inspection apparatus is the defect inspection apparatus according to the fourth aspect, wherein the simulation unit calculates the calculation corresponding to the same kind of product as the inspection object in addition to the calculation result and the diagnosis result corresponding to the inspection object. From the results and diagnostic results, the process of defect generation and growth is analyzed and simulated.
  • the defect inspection apparatus is the operation for changing the designation of the feature range of the defect candidate to be displayed on the display means continuously or stepwise in any one of the first to fifth aspects. Is further provided with operation means for displaying, on the received light image displayed on the display means, only those belonging to the feature range among the defect candidates calculated by the image processing means in accordance with the operation.
  • the specification of the feature range of the defect candidate to be displayed on the display means can be changed continuously or stepwise by the operation means, so that the defect detection accuracy and detection efficiency can be improved. It can be improved further.
  • a defect inspection apparatus is the defect inspection apparatus according to the sixth aspect, wherein the operation means causes the display means to display a slider bar for displaying a feature designation result for each feature of the defect candidate. By accepting the operation of moving the slider on the bar, the specification of the feature range is changed continuously or stepwise.
  • the designation of the feature range of the defect candidate to be displayed on the display unit can be changed continuously or stepwise, so that the defect detection accuracy And the detection efficiency can be further improved.
  • the defect inspection apparatus is the defect inspection apparatus according to the seventh aspect, wherein the display means displays a frequency distribution indicating the detection frequency for each feature of the defect candidate in correspondence with the slider bar. .
  • the frequency reader (for example, a histogram) allows the image interpreter to recognize the detection frequency for each feature of the defect candidate, and to operate the slider bar according to the detection frequency. Therefore, the operation of the slider bar can be performed efficiently.
  • the defect inspection apparatus is the defect inspection apparatus according to any one of the first to eighth aspects, wherein the diagnosis result is the inspection date / time, material, defect type, shape, size, depth of the object to be inspected. , An occurrence site, and at least one of the defect images.
  • the defect inspection method obtains a received light image created based on reflected light or transmitted light from an inspection object obtained by irradiating the inspection object with light or radiation.
  • the storage process of storing the diagnosis result indicating whether or not the defect is a defect in the storage unit of the defect inspection apparatus, and the calculation result and the diagnosis result in the image processing process stored in the storage unit, the generation of the defect and the progress of the growth Analyzing and simulation of defect candidate growth prediction, calculation result in image processing process, and simulation in simulation process It plays a, and a display control step of selectively displayed on the display means the displayed received image of the defect inspection apparatus.
  • the defect inspection program acquires a received light image created based on reflected light or transmitted light from an inspection object obtained by irradiating the inspection object with light rays or radiation.
  • Image acquisition function image processing function for calculating the position and feature of the defect candidate of the object to be inspected from the received light image, calculation result of the position and feature of the defect candidate by the image processing function, and the defect candidate corresponding to the calculation result
  • a saving function that saves the diagnostic results that indicate whether or not a defect is present, and a simulation function that analyzes the progress of defect occurrence and growth from the saved calculation results and diagnostic results, and simulates the growth prediction of defect candidates
  • a display control function to selectively display the calculation result and the simulation result by the simulation function on the received light image on a computer To.
  • the simulation result of the growth prediction of the detected defect candidate can be displayed.
  • the image interpreter it is possible for the image interpreter to check the occurrence status of defect candidates and the progress information of growth and expansion on the screen based on the past defect detection history and the like. Accuracy and efficiency can be improved, and the burden on the reader can be reduced.
  • the defect detection accuracy and detection efficiency can be improved by enabling specification of the feature range of the defect candidate to be displayed on the display means continuously or stepwise.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a defect inspection apparatus according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a block diagram illustrating an example of the image processing unit of the defect inspection apparatus according to the embodiment of the present invention.
  • FIG. 3A is a block diagram illustrating an example of inspected object imaging data.
  • FIG. 3B is a block diagram illustrating an example of product data.
  • FIG. 3C is a block diagram illustrating an example of inspection object inspection result data.
  • FIG. 4 is a block diagram illustrating an example of an imaging system.
  • FIG. 5 is a front view showing the appearance of the display unit of the defect inspection apparatus according to the embodiment of the present invention.
  • FIG. 6 is a diagram illustrating a display example of defect candidates.
  • FIG. 5 is a front view showing the appearance of the display unit of the defect inspection apparatus according to the embodiment of the present invention.
  • FIG. 7A is a diagram illustrating an example of display control (change of display target) according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 7B is a diagram showing an example of display control (change of display target) according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 7C is a diagram showing an example of display control (change of display target) according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 7D is a diagram illustrating an example of display control (change of display target) according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 8A is a diagram showing an example of display control (change of display area) according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 8B is a diagram showing an example of display control (change of display area) according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 8C is a diagram showing an example of display control (change of display area) according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 9 is a diagram illustrating a display example of a defect detection location where a defect has been detected in the past in an industrial product or the like.
  • FIG. 10 is a diagram illustrating a display example of defect growth prediction.
  • FIG. 11 is a diagram showing an example of display control (display change of simulation result) according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 12 is a diagram illustrating an example of display control (display change of simulation result) according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 13 is a flowchart showing display control in the defect inspection method according to the embodiment of the present invention.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a defect inspection apparatus according to an embodiment of the present invention.
  • the defect inspection apparatus 10 is an apparatus that detects and displays a defect candidate (defect candidate) from an image obtained by photographing an industrial product (inspected object) to be inspected. It is a device for supporting diagnosis of a defect.
  • a defect inspection apparatus 10 includes a control unit 12, an operation unit 14, an input / output interface (hereinafter referred to as I / F (interface)) 16, a display unit 18, and a buffer memory 20.
  • I / F input/ output interface
  • An image processing unit 22 a recording unit 24, and a simulation processing unit 26.
  • the control unit 12 includes a CPU (Central Processing Unit) that controls the operation of each unit of the defect inspection apparatus 10.
  • the control unit 12 receives an operation input from the radiogram interpreter via the operation unit 14 and transmits a control signal corresponding to the operation input to each unit of the defect inspection apparatus 10 to control the operation of each unit.
  • CPU Central Processing Unit
  • the operation unit (operation unit) 14 is an input device that receives an operation input from a radiogram interpreter, and is a keyboard for inputting characters, a pointer displayed on the display unit 18, a pointing device (mouse, Trackball etc.). Note that the operation unit 14 may be provided with a touch panel on the surface of the display unit 18 instead of the above-listed means or in addition to the above-listed means.
  • the I / F 16 is a means for performing communication with an external device via the network NW.
  • wired communication for example, LAN (Local Area Network), WAN (Wide Area Network), Internet connection, etc.
  • wireless communication for example, LAN, WAN
  • the defect inspection apparatus 10 receives input of inspection object imaging data D100 including imaging image data of the inspection object OBJ imaged by the imaging system 100 via an I / F (image acquisition means, defect occurrence information acquisition means) 16. It is possible to accept.
  • the method for inputting the object imaging data D100 from the imaging system 100 to the defect inspection apparatus 10 is not limited to communication via the network NW listed above.
  • the defect inspection apparatus 10 and the imaging system 100 may be connected by a USB (Universal Serial Bus) cable, Bluetooth (registered trademark), infrared communication, or the like, and the inspection object imaging data D100 is connected to the defect inspection apparatus 10. It may be stored in a removable and readable memory card, and image data may be input to the defect inspection apparatus 10 via this memory card.
  • the defect inspection apparatus 10 can communicate with a product database (product DB) 200 via a network NW.
  • product DB 200 stores product data D200 for each industrial product that can be inspected.
  • the control unit 12 retrieves and reads inspection object specifying information for specifying the inspection object from the inspection object imaging data of the inspection object OBJ acquired from the imaging system 100, and corresponds to the read inspection object identification information.
  • the product data D200 to be acquired can be acquired from the product DB 200. By using the product data D200, it is possible to detect defect candidates according to the type or feature of the inspection object OBJ.
  • product DB 200 may be installed on the network NW and the product data D200 may be updated by the manufacturer or the like as in the present embodiment, or may be provided in the defect inspection apparatus 10.
  • the display unit (display unit) 18 is a device for displaying an image.
  • a liquid crystal monitor see FIG. 5 can be used.
  • the buffer memory 20 is used as a work area for the control unit 12 and an area for temporarily storing image data output to the display unit 18.
  • the recording unit (storage unit) 24 is a unit for storing data including a control program used by the control unit 12.
  • a device including a magnetic disk such as an HDD (Hard Disk Drive), a device including a flash memory such as an eMMC (embedded Multi Media Card), an SSD (Solid State Drive), or the like can be used.
  • the recording unit 24 stores inspection object imaging data D100 and product data D200.
  • the image processing unit (image processing means) 22 reads out the captured image data of the inspected object OBJ from the inspected object imaging data D100, performs image processing on the captured image data, and detects defect candidates.
  • the image processing unit 22 outputs the captured image data and defect candidate information indicating detection results (feature calculation results) of the detected defect candidates to the buffer memory 20.
  • the control unit 12 uses the data output to the buffer memory 20 to create a display image with defect candidate information on the captured image data, and causes the display unit 18 to display the display image. Thereby, the radiogram interpreter can interpret the image displayed on the display unit 18 and inspect the inspected object OBJ.
  • the radiogram interpreter for example, “immediately replaces the inspection object OBJ with a new one” for each piece of defect candidate information attached to the image displayed on the display unit 18 via the operation unit 14. It is possible to input a diagnosis result such as “observe the progress (re-inspect after a day)” or “leave (no defect)”.
  • the control unit 12 creates inspection object inspection result data D10 (see FIG. 3C) including the diagnosis result data and stores it in the recording unit 24.
  • FIG. 2 is a block diagram illustrating an example of the image processing unit. As shown in FIG. 2, the image processing unit 22 includes a defect candidate detection unit 220 and a measurement unit 222.
  • the defect candidate detection unit 220 performs image processing (for example, color conversion processing, monochrome conversion processing, edge enhancement processing, conversion processing to three-dimensional data, etc.) on the captured image data, and changes in the color of the inspected object OBJ.
  • image processing for example, color conversion processing, monochrome conversion processing, edge enhancement processing, conversion processing to three-dimensional data, etc.
  • candidates for defects for example, scratches, cracks, wear, rust, etc.
  • product image data including an image of a (new) product in which the same defect of the inspection object OBJ is not detected is included in the product data D200, and the product image data and a captured image of the inspection object OBJ are included.
  • the defect candidate may be detected by comparing the data.
  • the measuring unit 222 measures the dimensions of each part of the inspection object OBJ based on the captured image data and the imaging condition data of the inspection object OBJ.
  • the measurement unit 222 for example, based on the shooting condition data such as the distance between the camera and the object OBJ at the time of shooting, the focal length, the zoom magnification, and the size of the object OBJ in the shot image data, The size of the object OBJ is measured.
  • the measuring unit 222 uses the measured size of the inspected object OBJ, the size of the inspected object OBJ in the captured image data, and the size of the defect candidate to determine the size of the defect candidate (for example, the maximum dimension, the minimum dimension, Calculate the crack depth, angle, etc.).
  • the size of the object OBJ may be acquired via the product data D200.
  • the measurement unit 222 uses the information on the dimensions of each part of the inspection object OBJ and the information indicating the reflectance and transmittance (transmission attenuation) of the irradiation light at the time of imaging of the inspection object OBJ, for example. Measure the wall thickness at each position. Note that the thickness may be measured by the imaging system 100 during imaging and included in the inspected object imaging data D100.
  • the simulation processing unit (simulation means) 26 analyzes the generation of defects and the progress of growth using the inspection object imaging data D100 and product data D200, and simulates the growth prediction of defect candidates. For granular defects and spot-like defects, the extent and direction of enlargement are calculated based on the size, thickness, etc. of the object OBJ. For crack-like defects, the change in length and depth, and the extension direction are the object to be inspected. It is calculated based on the size, thickness, etc. of the OBJ. For example, the simulation is performed on the assumption that a defect having a larger size or a deeper crack-like defect has a faster growth of the defect (defect expansion and extension per unit time is larger).
  • the object to be inspected OBJ made of a hard material or a flexible material has a defect growth slower than that made of a brittle material (defect expansion and elongation per unit time is small), and simulation is performed. Done.
  • the peripheral part having a thinner thickness grows faster than the thicker peripheral part (defect expansion and extension per unit time is larger). A simulation is performed.
  • FIG. 3A is a block diagram showing an example of inspected object imaging data.
  • the inspected object imaging data D100 includes inspected object specifying information, captured image data, imaging condition data, and illumination condition data.
  • the inspected object specifying information is information for specifying the inspected object OBJ, and includes, for example, information indicating the product name, product number, manufacturer name, and technical classification of the inspected object OBJ.
  • the photographed image data is image data (for example, an X-ray image or a visible light image) obtained by photographing the object OBJ.
  • the photographing condition data is stored for each photographed image data of the inspected object OBJ.
  • the illumination condition data includes information indicating the type of radiation (for example, X-rays, visible light, transmitted light, or reflected light) used for imaging the object OBJ, irradiation intensity, and irradiation angle.
  • type of radiation for example, X-rays, visible light, transmitted light, or reflected light
  • FIG. 3B is a block diagram showing an example of product data.
  • the product information includes product identification information, product attribute information, and inspection area designation information.
  • the product data D200 may be recorded in the recording unit 24 in association with the inspection object imaging data D100 and the inspection object inspection result data D10 via the inspection object identification information and the product identification information. You may make it acquire from product DB200 for every defect inspection.
  • Product identification information is information for identifying a product, and includes, for example, information indicating a product name, a product number, a manufacturer name, and a technical classification.
  • the product attribute information includes, for example, information indicating the material and dimensions of each part of the product and the use of the product.
  • the information indicating the use of the product includes, for example, information on the name, type, processing state, and attachment method (for example, joint, weld, screwing, fitting, soldering) of a device to which the product is attached.
  • the product attribute information includes defect occurrence information.
  • the defect occurrence information includes, for example, the past inspection date and time, the material of the inspected object OBJ, the type of defect that has occurred in the past (for example, foreign matter, crack, etc.), position information, shape, size, depth, occurrence site (part)
  • the information includes at least one of coordinates, material thickness, processing state (for example, a joint, a welded portion, etc.), frequency information regarding the frequency of defect occurrence, and a captured image of the defect.
  • the inspection area designation information is information indicating the inspection area designated by the manufacturer of each product (for example, information including the position of the inspection area, occurrence of defects such as presence / absence of past defects, frequency information on defect occurrence frequency, etc.) Created based on information).
  • the inspection area designation information is created, for example, by specifying a place where a defect is likely to occur statistically and structurally based on information when a manufacturer repairs a product in the past.
  • the defect occurrence information includes, for example, the past inspection date and time, the material of the inspected object OBJ, the type of defect that has occurred in the past (for example, foreign matter, crack, etc.), shape, size, depth, occurrence site (part coordinates, material Information of at least one of a thickness, a processing state (for example, a joint portion, a welded portion, etc.), and a defect capture image.
  • the image processing unit 22 When detecting a defect candidate from the inspection object OBJ, the image processing unit 22 increases the detection accuracy of the defect candidate for the inspection region specified by the inspection region specification information (for example, a defect detected as a defect candidate). It is possible to reduce the minimum size (threshold of size) and the threshold of crack depth). Further, when displaying the image of the inspection object OBJ and the defect candidate image on the display unit 18, a mark for identifying the defect candidate detected from the captured image data of the inspection region and the detection target region is added. Alternatively, processing for emphasizing these may be performed.
  • inspection area designation information is created for each application of the product (for example, for each type of device to which the product is attached and for each installation location), and an inspection corresponding to the designated application is performed.
  • the defect candidate may be detected using the area designation information.
  • product data of products with similar technical classifications may be acquired and used for image processing.
  • FIG. 3C is a block diagram showing an example of inspection object inspection result data.
  • the inspection object inspection result data D10 includes inspection object measurement information, defect candidate information, and diagnosis result information in addition to the inspection object identification information.
  • the inspection object inspection result data D10 is recorded in the recording unit 24 in association with the inspection object imaging data D100 via the inspection object specifying information.
  • the inspected object measurement data includes information indicating the size of the inspected object OBJ and the measurement result by the thickness measuring unit 222 for each position of the inspected object OBJ.
  • the defect candidate data includes information indicating the characteristics of the defect candidate (for example, the position, size, thickness variation, and type of the defect candidate).
  • the information indicating the position of the defect candidate can be represented by coordinates on a coordinate system (for example, a three-dimensional orthogonal coordinate system, polar coordinate system, cylindrical coordinate system, etc.) set according to the shape of the inspection object OBJ. It is.
  • the information indicating the type of defect candidate is information created based on the shape of the defect candidate detected from the image, and is information such as a granular defect, a spot-like defect, and a crack-like defect.
  • the simulation result data includes information on the simulation result of the growth prediction of the defect candidate detected from the inspection object OBJ.
  • the simulation result data includes defect candidate specifying information (for example, position coordinates, a unique identification code assigned to each defect candidate, etc.) for specifying a defect candidate, and an inspected object OBJ for a predetermined period.
  • defect candidate specifying information for example, position coordinates, a unique identification code assigned to each defect candidate, etc.
  • Information indicating the degree of growth of the defect candidate after the inspection (for example, the extent of the granular defect or spot-like defect, the degree of decrease in the thickness, the elongation of the crack, and the depth) is included.
  • the simulation result data may include simulation results of growth prediction at a plurality of future time points (for example, after n days, after n months,).
  • simulation result may be obtained in advance for each type of industrial product and application. For example, parts that are subject to wear depending on the type of objects that flow through the pipe, parts that are used in places where loads are likely to concentrate, or parts that are relatively thin at the point where a defect candidate is detected are subjected to a load. It is preferable to perform growth prediction at a number of points in a short interval, rather than a part used in a place where it does not take place or a part where the thickness of a part where a defect candidate is detected is relatively thick.
  • the diagnosis result data includes information that the image interpreter additionally inputs for the inspection date and the defect candidate.
  • the diagnostic result data includes, for example, “ready to replace the inspected object OBJ with a new one”, “observe the progress (re-examination after n days)”, “leave (not defective)”, etc.
  • the information which shows the diagnostic result input by is included.
  • the inspection object inspection result data D10 may include a part of the inspection object imaging data D100 and product data D200.
  • the inspection object inspection result data D10 is transmitted to and stored in the product DB 200, and the defect candidate data and the diagnosis result data included in the inspection object inspection result data D10 are used to analyze the product data D200.
  • the inspection area designation information may be updated.
  • FIG. 4 is a block diagram illustrating an example of an imaging system.
  • the imaging system 100 is for imaging the object OBJ placed in the imaging room 114. As shown in FIG. 4, the imaging control unit 102, the imaging operation unit 104, the image recording unit 106, and the camera 108 are used. As well as radiation sources 110 and 112.
  • the imaging control unit 102 includes a CPU (Central Processing Unit) that controls the operation of each unit of the imaging system 100.
  • the imaging control unit 102 receives an operation input from an operator (photographer) via the imaging operation unit 104 and transmits a control signal corresponding to the operation input to each unit of the imaging system 100 to control the operation of each unit.
  • the photographing operation unit 104 is an input device that accepts an operation input from an operator, and is a pointing device (mouse, trackball, etc.) for operating a keyboard for inputting characters, a pointer displayed on the display unit 18, icons, and the like. Is included.
  • the operator inputs information related to the inspected object OBJ and inputs a shooting execution instruction to the camera 108 (setting of shooting conditions such as exposure time, focal length, aperture, shooting angle, shooting location, etc.) via the shooting operation unit 104.
  • the image recording unit 106 records image data (light reception image) of the object OBJ photographed by the camera 108. In the image recording unit 106, information for specifying the inspection object OBJ is recorded in association with the image data.
  • the camera 108 and the radiation sources 110 and 112 are disposed inside the imaging room 114.
  • the radiation sources 110 and 112 are, for example, X-ray sources, and X-ray protection is applied to a partition wall and an entrance between the imaging room 114 and the outside by an X-ray protection material (for example, lead, concrete, etc.). Yes. It should be noted that when photographing is performed by irradiating the inspected object OBJ with visible light, it is not necessary to use the photographing room 114 with protection.
  • the radiation sources 110 and 112 irradiate the object OBJ placed in the imaging room 114 according to an instruction from the imaging control unit 102.
  • the camera 108 irradiates the object OBJ irradiated from the radiation source 110 and reflected by the object OBJ, or irradiated from the radiation source 112 to the object OBJ in accordance with an instruction to perform imaging from the imaging control unit 102.
  • the inspected object OBJ is photographed by receiving the radiation transmitted through the inspected object OBJ.
  • the inspected object OBJ is held in the imaging room 114 by a holding member (not shown) (for example, a manipulator, a mounting table, a movable mounting table), and the inspected object OBJ includes the camera 108, the radiation sources 110 and 112.
  • the distance and angle with respect to can be adjusted.
  • the operator can control the relative positions of the inspected object OBJ, the camera 108, and the radiation sources 110 and 112 via the imaging control unit 102, and can image a desired portion of the inspected object OBJ. Yes.
  • the radiation sources 110 and 112 end the radiation irradiation to the object OBJ in synchronization with the end of the execution of photographing by the camera 108.
  • the camera 108 is arranged inside the imaging room 114, but the camera 108 is arranged outside if the object OBJ in the imaging room 114 can be imaged. May be.
  • one camera 108 and two radiation sources 110 and 112 are provided, but the number of cameras and radiation sources is not limited to this. For example, there may be a plurality of cameras and radiation sources, or one each.
  • FIG. 5 is a front view showing the appearance of the display unit of the defect inspection apparatus according to the embodiment of the present invention
  • FIG. 6 is a diagram showing a display example of defect candidates.
  • the display unit 18 displays an inspected object image IMG1 of the inspected object OBJ and a GUI (Graphical User Interface) for changing the display target.
  • GUI Graphic User Interface
  • the captured image data IMG1 is attached with images indicating defect candidates detected by the image processing unit 22 (hereinafter, defect candidate images D1 to D3).
  • the defect candidate images D1 to D3 can be displayed in different colors for each type, for example.
  • three types of defect candidates, “granular defect”, “spot-like defect”, and “crack-like defect”, are shown as defect candidates D1, D2, and D3, respectively. Yes.
  • the type of defect candidate is not limited to this, and for example, an interpreter may be able to change the setting using the operation unit 14.
  • the check box CB1 is a GUI for selecting the type of defect displayed on the inspection object image IMG1.
  • the control unit 12 selects only the selected defect type candidate image as the inspected object image IMG1. Display on top. For example, when “granular defect” is selected, only the defect candidate image D1 is displayed on the inspection object image IMG1, and the display of the defect candidate images D2 and D3 is erased.
  • the image interpreter operates the check box CB1 via the pointing device of the operation unit 14 to select the type of defect to be displayed from among “granular defect”, “stain-like defect”, and “crack-like defect”. You can choose.
  • Sliders (slider bars) L1 and L2 are GUIs for changing the thickness and size of the defect displayed on the inspection object image IMG1 continuously or stepwise.
  • histograms H1 and H2 are displayed side by side, respectively. Histograms H1 and H2 show frequency distributions of the detection frequencies of defect candidates for each thickness and size, respectively.
  • both “thickness” and size are set to display “all”, and defect candidates at all locations of the inspection object OBJ are displayed.
  • the sliders L1 and L2 are operated (moved) by the operation unit 14, only defect candidate images within the thickness range selected by the slider L1 and within the size range selected by the slider L2 are displayed. The defect candidate images outside the respective ranges are erased.
  • the defect candidate to be displayed is changed by changing the thickness of the portion where the defect candidate is detected and the size of the defect candidate continuously or stepwise using the GUI including the sliders L1 and L2.
  • the present embodiment is not limited to this.
  • an input of a numerical value or a range of numerical values (hereinafter referred to as numerical values) indicating thickness or size is accepted via the operation unit 14 and only defect candidates included in the input numerical values are selectively displayed. You may make it do.
  • an input of an upper limit value or a lower limit value is received via the operation unit 14, and only defect candidates that are equal to or less than the upper limit value or the lower limit value of the input thickness or size are displayed. What should I do?
  • the numerical values or numerical ranges designated by the sliders L1 and L2 may be displayed together with the sliders L1 and L2 of the present embodiment, respectively.
  • the control unit 12 may update the numerical values displayed according to the operation of the sliders L1 and L2, or from the operation unit 14
  • the sliders L1 and L2 may be moved in conjunction with numerical input.
  • the width of the sliders L1 and L2 in each slider bar that is, the range of numerical values that can be specified by the sliders L1 and L2 may be changed by a drag operation by the operation unit 14 or a numerical value input from the operation unit 14. .
  • the width of the slider L1 is specified as 1 ⁇ m
  • only the defect candidates in the range of ⁇ 0.5 ⁇ m with respect to the position of the slider L1 may be displayed on the display unit 18.
  • a numerical value indicating the widths of the sliders L1 and L2 may be updated and displayed in conjunction with the drag operation.
  • FIG. 7A to 7D show changes in display when the slider is moved.
  • the sliders L1 and L2 are moved to positions where the number of defect candidates detected is maximum in the histograms H1 and H2.
  • By moving the slider L1 to a position where the number of detected defect candidates is maximum it is possible to identify a location where the number of detected defect candidates is large, that is, a location where the occurrence frequency of defects is considered to be high.
  • the image interpreter can estimate the size of the defect with a high occurrence frequency.
  • the sliders L1 and L2 are set to display defect candidate images that are relatively thin in the inspection object OBJ and have a relatively small size.
  • the slider L1 and L2 are set to display a defect candidate image having a relatively large thickness and a relatively large size in the inspection object OBJ.
  • the sliders L1 and L2 are set to display defect candidate images that are relatively thick in the inspection object OBJ and have a relatively small size.
  • a frame R1 indicating the inspection area specified by the inspection area specifying information is displayed.
  • the radiogram interpreter can recognize an inspection region designated in advance as a location where the possibility of occurrence of a defect is relatively high.
  • 8A to 8C are diagrams showing an example of display control (change of display area) according to an embodiment of the present invention.
  • the partial enlarged window W1 is displayed on the inspection object image IMG1, and the defect candidate image D1 is displayed only inside the partial enlarged window W1.
  • the partial enlargement window W1 can be moved by the operation unit 14.
  • the display of the defect candidate image in the partial enlargement window W1 is deleted by the operation unit 14. Thereby, the radiogram interpreter can observe the image of the area enlarged by the partial enlargement window W1 in detail.
  • the display of the defect candidate image in the partial enlargement window W1 is deleted, and the shade of the image in the partial enlargement window W1 is converted into a hue map. This makes it possible to read color changes that are difficult to observe in the image before conversion.
  • FIG. 9 is a diagram illustrating a display example of a defect detection location where a defect has been detected in the past in an industrial product or the like
  • FIG. 10 is a diagram illustrating a display example of defect growth prediction.
  • the inspection area image A1 indicating the inspection area is displayed together with the defect candidate image D1.
  • the inspection area is based on the inspection area designation information of the product data D200, and information on the history and frequency of locations where defects have been detected in the past in the same or similar industrial products (for example, information collected by a manufacturer's support center) ).
  • a simulation result image P1 indicating the growth prediction of the defect candidate is displayed together with the defect candidate image D1.
  • the defect candidate image D1, the inspection area image A1, and the simulation result image P1 can be selectively displayed according to an operation input from the operation unit 14.
  • a display target can be selected from the defect candidate image D1, the inspection area image A1, and the simulation result image P1, and for example, a GUI for selecting a display target such as a check box may be provided.
  • inspection area specification information of the same product not only inspection area specification information of the same product but also inspection area specification information of an industrial product having the same or similar technical classification (for example, part of the technical classification is the same) is used. Also good. Accordingly, the specified range of the inspection area can be expanded in consideration of the past defect occurrence situation of similar industrial products, and therefore the defect detection accuracy can be further increased.
  • FIG. 11 and FIG. 12 are diagrams showing an example of display control (display change of simulation result) according to an embodiment of the present invention.
  • defect candidates and simulation results to be displayed can be selected by the sliders L1 and L2 and the check box CB1.
  • the radiogram interpreter can select the type of defect candidate to be displayed by the check box CB1, and the slider L1 and L2 can display the defect candidate based on the thickness of the location where the defect candidate is detected and the size of the defect candidate.
  • Target defect candidates can be selected.
  • the display target may be selected by using the values at the time of shooting for the thickness and size, or by using the value of the size based on the degree of decrease in thickness or the growth prediction of defect candidates. You may be able to do it.
  • a defect candidate image D3 that is a crack-like defect and a simulation result image P3 that shows the growth prediction of the crack-like defect are displayed.
  • FIG. 12 shows an example of display using the partial enlargement window W1.
  • the example shown in FIG. 12 only the defect candidate image D3 and the simulation result image P3 in the partial enlargement window W1 are displayed.
  • the partial enlargement window W1 can be moved and enlarged / reduced by an operation input from the operation unit.
  • the radiogram interpreter can designate a range to be enlarged and displayed. Further, it is possible to delete (OFF) the display of the defect candidate image D3 or the simulation result image P3 by the operation input from the operation unit 14, and the current image of the inspected object OBJ can be confirmed. ing.
  • FIG. 13 is a flowchart showing display control in the defect inspection method according to the embodiment of the present invention.
  • the defect inspection apparatus 10 acquires inspection object imaging data D100 including an image of the inspection object (captured image data) from the imaging system 100 via the I / F 16 (step S10: image acquisition process).
  • the image processing unit 22 performs image processing on the captured image data acquired in step S10 to detect defect candidates (step S12: image processing step).
  • the simulation processing unit 26 calculates the growth prediction of the defect candidate detected in step S12 (step S14: simulation process).
  • the control unit 12 creates a display image based on the captured image data acquired in step S10, the detection result of the defect candidate in step S12, and the simulation result in step S14, and outputs the display image to the display unit 18.
  • the inspected object image IMG1 to which the defect candidate image is attached is displayed on the display unit 18 (step S16: display step).
  • defect candidates and simulation results are displayed in an identifiable manner. For example, defect candidates and simulation results may be displayed in different colors, or marks or the like that can identify defect candidates and simulation results may be added.
  • Step S20 Display control process
  • step S22 When the control unit 12 receives a simulation result display instruction via the operation unit 14 (Yes in step S22), the control unit 12 displays the simulation result on the display image (step S24: display control step).
  • step S26 When the inspection by the radiogram interpreter is completed and an instruction to end the display is input by the operation unit 14 (Yes in step S26), the simulation result is stored in the inspection object inspection result data D10 as simulation result data. And the diagnostic result of a defect is stored in the to-be-inspected object inspection result data D10 as diagnostic result data, and is recorded on the recording part 24 (step S28: preservation
  • the simulation result of the defect candidate growth prediction detected by the image processing unit 22 can be displayed, and an operation for interactively changing the display target to the defect candidate growth simulation result for each defect candidate. It is possible to provide a GUI for doing this.
  • the interpreter can check the occurrence status of the defect candidates and the progress information of the growth and expansion on the screen based on the past defect detection history and the like. Accuracy and efficiency can be improved, and the burden on the reader can be reduced.
  • the present embodiment it is possible to change the feature range of the defect candidate to be displayed on the display unit 18 continuously or stepwise, and interactively change the display target of the defect candidate. It is possible to provide a GUI for operation. As a result, the influence of the reader's experience and ability on the detection accuracy and efficiency of defects can be reduced, and micro-defects or weak hue changes that are generally difficult for the reader to detect. Since it becomes possible to detect accurately and efficiently, defect detection accuracy and detection efficiency can be improved.
  • the inspection object inspection result data D10 including the simulation result and the diagnosis result is stored in, for example, the product DB 200 and can be referred to via the network NW, so that not only the defect inspection apparatus 10 but also the manufacture of the manufacturer In a department, it can be used as data for improving quality of industrial products and improving inspection efficiency.
  • the present invention can also be realized as a program (defect inspection program) for causing the computer to perform the above processing, or as a non-temporary recording medium or program product storing such a program.
  • a defect inspection program for causing the computer to perform the above processing
  • a non-temporary recording medium or program product storing such a program.

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Abstract

検査対象の工業製品（被検査体）の画像を用いて欠陥の有無の検査を行う場合に、読影者が、欠陥を精度よく、効率的に検出できるようにする欠陥検査装置、方法およびプログラムを提供する。ヒビ状欠陥である欠陥候補画像Ｄ３と、そのヒビ状欠陥の成長予測を示すシミュレーション結果画像Ｐ３が表示されている。スライダーＬ１およびＬ２ならびにチェックボックスＣＢ１により、表示対象とする欠陥候補およびシミュレーション結果を選択可能となっている。読影者は、チェックボックスＣＢ１により、表示対象とする欠陥候補の種類を選択することができ、スライダーＬ１およびＬ２により、欠陥候補が検出された箇所の肉厚と欠陥候補のサイズに基づいて、表示対象とする欠陥候補を選択可能となっている。

Description

欠陥検査装置、方法およびプログラム
　本発明は欠陥検査装置、方法およびプログラムに係り、特に検査対象の工業製品の画像を用いた欠陥の検査を支援するための欠陥検査装置、方法およびプログラムに関する。
　特許文献１には、受変電設備に関連した検査対象物の余寿命を診断する余寿命診断装置が開示されている。
　特許文献２は、試料の表面を検査する検査装置及び方法が開示されている。特許文献２には、欠陥が多い箇所の予想には、適宜シミュレーション実験等を利用することが開示されている（段落＜０２０１＞）。
特開２０１１－２５２８４６号公報 特開２０１０－２７２５２８号公報
　石油の輸送等に用いられる配管等の設備は、一度事故が発生した場合社会に重大なダメージを与える。また、このような配管等の設備は取り外して検査することが困難であるため、このような配管等の設備の検査は、通常、検査対象の配管等に対する光線または放射線の照射を伴う非破壊検査によって行われる。非破壊検査においては、検査対象の配管等に光線または放射線を照射することにより得られた配管等の画像を読影者が読影することにより欠陥をチェックする。検査により検出される欠陥の種類は、シミ、ヒビ、ゴミ、欠け等多彩な形状、サイズがあり、また、欠陥の数もかなりの数になるため、これを漏れなくチェックすることはかなりの時間がかかる。よって、画像の読影および欠陥のチェックの精度および効率の向上が求められるが、特許文献１および２には、検査対象物の画像の読影の効率を改善することについては開示されていない。
　本発明はこのような事情に鑑みてなされたもので、検査対象の工業製品（以下、被検査体という。）の画像を用いて欠陥の有無の検査を行う場合に、読影者が、欠陥を精度よく、効率的に検出できるようにする欠陥検査装置、方法およびプログラムを提供することを目的とする。
　上記課題を解決するために、本発明の第１の態様に係る欠陥検査装置は、被検査体に光線または放射線を照射することにより得られた被検査体からの反射光または透過光に基づいて作成された受光画像を取得する画像取得手段と、受光画像から被検査体の欠陥候補の位置および特徴を算出する画像処理手段と、画像処理手段による欠陥候補の位置および特徴の算出結果と、算出結果に対応して、欠陥候補が欠陥であるか否かを示す診断結果とを保存する保存手段と、保存手段に保存された画像処理手段による算出結果および診断結果から欠陥の発生と成長の経過を分析し、欠陥候補の成長予測のシミュレーションを行うシミュレーション手段と、受光画像を表示する表示手段と、画像処理手段による算出結果、およびシミュレーション手段によるシミュレーション結果を、受光画像上に選択的に表示させる表示制御手段とを備える。
　第１の態様によれば、検出した欠陥候補の成長予測のシミュレーション結果を表示することができる。これにより、読影者は、欠陥候補の発生状況、成長および拡大の経過情報を画面上にて確認することが可能になるので、読影の精度および効率を改善することができ、読影者の負担を軽減することが可能になる。
　本発明の第２の態様に係る欠陥検査装置は、第１の態様にて、被検査体において、欠陥が過去に発生した状況を示す欠陥発生情報を取得する欠陥発生情報取得手段を更に備え、表示制御手段が、算出結果およびシミュレーション結果に加えて、欠陥発生情報を、受光画像上に選択的に表示させるようにしたものである。
　第２の態様によれば、読影者は、過去の欠陥発生状況を併せて確認することができるので、読影の精度および効率をより改善することができ、読影者の負担を軽減することが可能になる。
　本発明の第３の態様に係る欠陥検査装置は、第２の態様において、欠陥発生情報取得手段が、欠陥が過去に発生した箇所の位置情報と、箇所ごとの欠陥発生頻度に関する頻度情報を含む欠陥発生情報を取得し、表示制御手段は、欠陥発生情報の表示を行う場合に、頻度情報を受光画像上に表示させるようにしたものである。
　第３の態様によれば、読影者は、過去の欠陥発生頻度を併せて確認することができるので、読影の精度および効率をより改善することができ、読影者の負担を軽減することが可能になる。
　本発明の第４の態様に係る欠陥検査装置は、第２または第３の態様において、欠陥発生情報取得手段が、被検査体に対応する欠陥発生情報に加えて、被検査体と同種の製品および被検査体と技術分類が類似する製品に対応する欠陥発生情報を取得し、表示制御手段が、取得した欠陥発生情報を、前記受光画像上に選択的に表示させるようにしたものである。
　本発明の第５の態様に係る欠陥検査装置は、第４の態様において、シミュレーション手段が、被検査体に対応する算出結果および診断結果に加えて、被検査体と同種の製品に対応する算出結果および診断結果から、欠陥の発生と成長の経過を分析し、シミュレーションするようにしたものである。
　本発明の第６の態様に係る欠陥検査装置は、第１から第５の態様のいずれかにおいて、表示手段に表示すべき欠陥候補の特徴の範囲の指定を連続的または段階的に変更する操作を受け付け、操作にしたがって、画像処理手段によって算出された欠陥候補のうち、特徴の範囲に属するもののみを、表示手段に表示された受光画像上に表示させる操作手段を更に備える。
　第６の態様によれば、操作手段により、表示手段に表示すべき欠陥候補の特徴の範囲の指定を連続的または段階的に変更可能にすることができるので、欠陥の検出精度および検出効率をより改善することができる。
　本発明の第７の態様に係る欠陥検査装置は、第６の態様において、操作手段が、欠陥候補の特徴ごとに特徴の指定の結果を表示するためのスライダーバーを表示手段に表示させ、スライダーバー上におけるスライダーの移動の操作を受け付けることにより、特徴の範囲の指定を連続的または段階的に変更するようにしたものである。
　第７の態様によれば、スライダーバーを使用することにより、表示手段に表示すべき欠陥候補の特徴の範囲の指定を連続的または段階的に変更可能にすることができるので、欠陥の検出精度および検出効率をより改善することができる。
　本発明の第８態様に係る欠陥検査装置は、第７の態様において、表示手段が、欠陥候補の特徴ごとの検出度数を示す度数分布をスライダーバーに対応させて表示するようにしたものである。
　第８の態様によれば、度数分布（例えば、ヒストグラム）により、読影者は、欠陥候補の特徴ごとの検出度数を認識することができ、検出度数に応じてスライダーバーの操作を行うことができるので、スライダーバーの操作を効率的に行うことができる。
　本発明の第９の態様に係る欠陥検査装置は、第１から第８の態様のいずれかにおいて、診断結果が、被検査体の検査日時、材質、欠陥の種類、形状、大きさ、深さ、発生部位、および欠陥の画像のうちの少なくとも１つを含むようにしたものである。
　本発明の第１０の態様に係る欠陥検査方法は、被検査体に光線または放射線を照射することにより得られた被検査体からの反射光または透過光に基づいて作成された受光画像を取得する画像取得工程と、受光画像から被検査体の欠陥候補の位置および特徴を算出する画像処理工程と、画像処理工程における欠陥候補の位置および特徴の算出結果と、算出結果に対応して、欠陥候補が欠陥であるか否かを示す診断結果とを欠陥検査装置の保存手段に保存する保存工程と、保存手段に保存された画像処理工程における算出結果および診断結果から欠陥の発生と成長の経過を分析し、欠陥候補の成長予測のシミュレーションを行うシミュレーション工程と、画像処理工程における算出結果、およびシミュレーション工程におけるシミュレーション結果を、欠陥検査装置の表示手段に表示された受光画像上に選択的に表示させる表示制御工程とを備える。
　本発明の第１１の態様に係る欠陥検査プログラムは、被検査体に光線または放射線を照射することにより得られた被検査体からの反射光または透過光に基づいて作成された受光画像を取得する画像取得機能と、受光画像から被検査体の欠陥候補の位置および特徴を算出する画像処理機能と、画像処理機能による欠陥候補の位置および特徴の算出結果と、算出結果に対応して、欠陥候補が欠陥であるか否かを示す診断結果とを保存する保存機能と、保存された算出結果および診断結果から欠陥の発生と成長の経過を分析し、欠陥候補の成長予測のシミュレーションを行うシミュレーション機能と、算出結果、およびシミュレーション機能によるシミュレーション結果を、受光画像上に選択的に表示させる表示制御機能とをコンピュータに実現させる。
　本発明によれば、検出した欠陥候補の成長予測のシミュレーション結果を表示することができる。また、本発明によれば、読影者は、過去の欠陥の検出履歴等に基づいて、欠陥候補の発生状況、成長および拡大の経過情報を画面上にて確認することが可能になるので、読影の精度および効率を改善することができ、読影者の負担を軽減することが可能になる。さらに、本発明によれば、表示手段に表示すべき欠陥候補の特徴の範囲の指定を連続的または段階的に変更可能にすることにより、欠陥の検出精度および検出効率を改善することができる。
図１は、本発明の一実施形態に係る欠陥検査装置を示すブロック図である。 図２は、本発明の一実施形態に係る欠陥検査装置の画像処理部の例を示すブロック図である。 図３Ａは、被検査体撮影データの例を示すブロック図である。 図３Ｂは、製品データの例を示すブロック図である。 図３Ｃは、被検査体検査結果データの例を示すブロック図である。 図４は、撮影システムの例を示すブロック図である。 図５は、本発明の一実施形態に係る欠陥検査装置の表示部の外観を示す正面図である。 図６は、欠陥候補の表示例を示す図である。 図７Ａは、本発明の一実施形態に係る表示制御（表示対象の変更）の例を示す図である。 図７Ｂは、本発明の一実施形態に係る表示制御（表示対象の変更）の例を示す図である。 図７Ｃは、本発明の一実施形態に係る表示制御（表示対象の変更）の例を示す図である。 図７Ｄは、本発明の一実施形態に係る表示制御（表示対象の変更）の例を示す図である。 図８Ａは、本発明の一実施形態に係る表示制御の例（表示領域の変更）を示す図である。 図８Ｂは、本発明の一実施形態に係る表示制御の例（表示領域の変更）を示す図である。 図８Ｃは、本発明の一実施形態に係る表示制御の例（表示領域の変更）を示す図である。 図９は、工業製品等において欠陥が過去に検出された欠陥検出箇所の表示例を示す図である。 図１０は、欠陥の成長予測の表示例を示す図である。 図１１は、本発明の一実施形態に係る表示制御（シミュレーション結果の表示変更）の例を示す図である。 図１２は、本発明の一実施形態に係る表示制御（シミュレーション結果の表示変更）の例を示す図である。 図１３は、本発明の一実施形態に係る欠陥検査方法における表示制御を示すフローチャートである。
　以下、添付図面に従って本発明に係る欠陥検査装置、方法およびプログラムの実施の形態について説明する。
　［欠陥検査装置の構成］
　図１は、本発明の一実施形態に係る欠陥検査装置を示すブロック図である。
　本実施形態に係る欠陥検査装置１０は、検査対象の工業製品（被検査体）を撮影した画像から欠陥の候補（欠陥候補）を検出および表示を行う装置であり、読影者による被検査体の欠陥の診断を支援するための装置である。図１に示すように、本実施形態に係る欠陥検査装置１０は、制御部１２、操作部１４、入出力インターフェース（以下、Ｉ／Ｆ（interface）という。）１６、表示部１８、バッファメモリ２０、画像処理部２２、記録部２４およびシミュレーション処理部２６を備えている。
　制御部１２（表示制御手段）は、欠陥検査装置１０の各部の動作を制御するＣＰＵ（Central Processing Unit）を含んでいる。制御部１２は、操作部１４を介して読影者からの操作入力を受け付け、この操作入力に応じた制御信号を欠陥検査装置１０の各部に送信して各部の動作を制御する。
　操作部（操作手段）１４は、読影者からの操作入力を受け付ける入力装置であり、文字入力のためのキーボード、表示部１８に表示されるポインタ、アイコン等を操作するためのポインティングデバイス（マウス、トラックボール等）を含んでいる。なお、操作部１４としては、上記に列挙した手段に代えて、または、上記に列挙した手段に加えて、表示部１８の表面にタッチパネルを設けることもできる。
　Ｉ／Ｆ１６は、ネットワークＮＷを介して外部装置との間で通信を行うための手段である。欠陥検査装置１０と外部装置との間のデータの送受信方法としては、有線通信（例えば、ＬＡＮ（Local Area Network）、ＷＡＮ（Wide Area Network）、インターネット接続等）または無線通信（例えば、ＬＡＮ、ＷＡＮ、インターネット接続等）を用いることができる。
　欠陥検査装置１０は、Ｉ／Ｆ（画像取得手段、欠陥発生情報取得手段）１６を介して撮影システム１００によって撮影された被検査体ＯＢＪの撮影画像データを含む被検査体撮影データＤ１００の入力を受け付けることが可能となっている。なお、被検査体撮影データＤ１００を撮影システム１００から欠陥検査装置１０に入力する方法は、上記に列挙したネットワークＮＷを介した通信に限定されるものではない。例えば、欠陥検査装置１０と撮影システム１００を、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）ケーブル、Bluetooth（登録商標）、赤外線通信等により接続してもよいし、被検査体撮影データＤ１００を、欠陥検査装置１０に着脱および読取可能なメモリカードに格納して、このメモリカードを介して欠陥検査装置１０に画像データを入力するようにしてもよい。
　さらに、欠陥検査装置１０は、ネットワークＮＷを介して製品データベース（製品ＤＢ（database））２００と通信可能となっている。製品ＤＢ２００には、検査対象となり得る工業製品ごとの製品データＤ２００が格納されている。制御部１２は、撮影システム１００から取得した被検査体ＯＢＪの被検査体撮影データから被検査体を特定するための被検査体特定情報を検索して読み出し、読み出した被検査体特定情報に対応する製品データＤ２００を製品ＤＢ２００から取得することが可能となっている。この製品データＤ２００を用いることにより、被検査体ＯＢＪの種類または特徴に応じた欠陥候補の検出が可能となる。
　なお、製品ＤＢ２００は、本実施形態のように、ネットワークＮＷ上に設置して、製品データＤ２００をメーカー等が更新可能としてもよいし、欠陥検査装置１０の中に設けられていてもよい。
　表示部（表示手段）１８は、画像を表示するための装置である。表示部１８としては、例えば、液晶モニタ（図５参照）を用いることができる。
　バッファメモリ２０は、制御部１２の作業領域、表示部１８に出力される画像データを一時記憶するため領域として用いられる。
　記録部（保存手段）２４は、制御部１２が使用する制御プログラムを含むデータを格納するための手段である。記録部２４としては、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）等の磁気ディスクを含む装置、ｅＭＭＣ（embedded Multi Media Card）、ＳＳＤ（Solid State Drive）等のフラッシュメモリを含む装置等を用いることができる。記録部２４には、被検査体撮影データＤ１００および製品データＤ２００が格納される。
　画像処理部（画像処理手段）２２は、被検査体撮影データＤ１００から被検査体ＯＢＪの撮影画像データを読み出し、撮影画像データに画像処理を施して欠陥候補の検出を行う。画像処理部２２は、撮影画像データと検出した欠陥候補の検出結果（特徴の算出結果）を示す欠陥候補情報とをバッファメモリ２０に出力する。制御部１２は、バッファメモリ２０に出力されたデータを用いて、撮影画像データ上に欠陥候補情報を付した表示用画像を作成し、この表示用画像を表示部１８に表示させる。これにより、読影者は、表示部１８に表示された画像を読影して被検査体ＯＢＪの検査を行うことが可能となる。
　読影者は、操作部１４を介して、表示部１８に表示された画像に付された欠陥候補情報のそれぞれに対して、例えば、「すぐに被検査体ＯＢＪを新しいものと交換する」、「経過を観察する（ａ日後に再検査する）」、「放置する（欠陥ではない）」等の診断結果を入力することが可能となっている。制御部１２は、上記診断結果データを含む被検査体検査結果データＤ１０（図３Ｃ参照）を作成して記録部２４に格納する。
　図２は、画像処理部の例を示すブロック図である。図２に示すように、画像処理部２２は、欠陥候補検出部２２０および測定部２２２を備えている。
　欠陥候補検出部２２０は、撮影画像データに画像処理（例えば、色変換処理、モノクロ変換処理、エッジ強調処理、３次元データへの変換処理等）を施して、被検査体ＯＢＪの色等の変化を検出することにより、被検査体ＯＢＪの欠陥（例えば、傷、ヒビ割れ（クラック）、磨耗、さび等）の候補の検出を行う。これにより、欠陥候補の位置および形状が特定される。
　なお、例えば、被検査体ＯＢＪの同一の欠陥が検出されていない（新品の）製品の画像を含む製品画像データを製品データＤ２００に含めておき、この製品画像データと被検査体ＯＢＪの撮影画像データとを比較することにより、欠陥候補の検出を行うようにしてもよい。
　測定部２２２は、被検査体ＯＢＪの撮影画像データおよび撮影条件データに基づいて被検査体ＯＢＪの各部の寸法を測定する。測定部２２２は、例えば、撮影時のカメラと被検査体ＯＢＪとの間の距離、焦点距離、ズーム倍率等の撮影条件データと、撮影画像データ中の被検査体ＯＢＪの大きさに基づいて、被検査体ＯＢＪのサイズを測定する。測定部２２２は、測定した被検査体ＯＢＪのサイズと、撮影画像データ中の被検査体ＯＢＪの大きさと、欠陥候補の大きさを用いて、欠陥候補のサイズ（例えば、最大寸法、最小寸法、ヒビ割れの深さ、角度等）を算出する。なお、被検査体ＯＢＪのサイズについては、製品データＤ２００を介して取得するようにしてもよい。
　さらに、測定部２２２は、被検査体ＯＢＪの各部の寸法と、例えば、被検査体ＯＢＪの撮影時の照射光の反射率、透過率（透過減衰）を示す情報を用いて、被検査体ＯＢＪの位置ごとの肉厚を測定する。なお、肉厚については、撮影時に撮影システム１００にて測定して、被検査体撮影データＤ１００に含めるようにしてもよい。
　シミュレーション処理部（シミュレーション手段）２６は、被検査体撮影データＤ１００および製品データＤ２００を用いて、欠陥の発生と成長の経過を分析し、欠陥候補の成長予測のシミュレーションを行う。粒状欠陥およびシミ状欠陥についてはその拡大度合、拡大方向が被検査体ＯＢＪのサイズ、肉厚等に基づいて算出され、ヒビ状欠陥については長さおよび深さの変化、伸長方向が被検査体ＯＢＪのサイズ、肉厚等に基づいて算出される。例えば、サイズが大きい欠陥、または、より深いヒビ状欠陥ほど、欠陥の成長が速い（単位時間あたりの欠陥の拡大および伸長が大きい）としてシミュレーションが行われる。また、硬質の材料、または、柔軟性のある材料からなる被検査体ＯＢＪは、脆い材料からなるものよりも、欠陥の成長が遅い（単位時間あたりの欠陥の拡大および伸長が小さい）としてシミュレーションが行われる。また、欠陥候補の周辺部の肉厚に応じて、肉厚がより薄い周辺部については、より厚い周辺部よりも、欠陥の成長がより速い（単位時間あたりの欠陥の拡大および伸長が大きい）としてシミュレーションが行われる。
　シミュレーションにおいては、被検査体ＯＢＪの用途および取り付け態様を考慮することができる。例えば、可動部または振動部に用いられる場合、負荷（応力）が係る場所に用いられる場合には、それ以外の場合よりも、欠陥の成長が速い（単位時間あたりの欠陥の拡大および伸長が大きい）としてシミュレーションすることが好ましい。
　図３Ａは、被検査体撮影データの例を示すブロック図である。図３Ａに示すように、被検査体撮影データＤ１００は、被検査体特定情報、撮影画像データ、撮影条件データおよび照明条件データを含んでいる。
　被検査体特定情報は、被検査体ＯＢＪを特定するための情報であり、例えば、被検査体ＯＢＪの製品名、製品番号、メーカー名、および技術分類を示す情報を含んでいる。
　撮影画像データは、被検査体ＯＢＪを撮影した画像データ（例えば、Ｘ線画像、または可視光画像）である。
　撮影条件データは、被検査体ＯＢＪの撮影画像データごとに格納されており、各撮影画像データの撮影日時、撮影対象箇所、撮影時における被検査体ＯＢＪとカメラとの間の距離およびカメラに対する角度を示す情報を含んでいる。
　照明条件データは、被検査体ＯＢＪの撮影に用いた放射線の種類（例えば、Ｘ線、可視光線、透過光線、または反射光線）、照射強度、および照射角度を示す情報を含んでいる。
　図３Ｂは、製品データの例を示すブロック図である。図３Ｂに示すように、製品情報には、製品特定情報、製品の属性情報、検査領域指定情報が含まれている。製品データＤ２００は、被検査体特定情報および製品特定情報を介して、被検査体撮影データＤ１００および被検査体検査結果データＤ１０と関連付けられて記録部２４に記録されるようにしてもよいし、欠陥検査の都度、製品ＤＢ２００から取得するようにしてもよい。
　製品特定情報は、製品を特定するための情報であり、例えば、製品名、製品番号、メーカー名、および技術分類を示す情報を含んでいる。
　製品属性情報は、例えば、製品の各部の材質、寸法、製品の用途を示す情報を含んでいる。製品の用途を示す情報は、例えば、製品が取り付けられる装置等の名称、種類、加工状態および取付方法（例えば、接合部、溶接部、ねじ止め、はめ込み、ハンダ付け）に関する情報を含んでいる。また、製品属性情報は、欠陥発生情報を含んでいる。欠陥発生情報は、例えば、過去の検査日時、被検査体ＯＢＪの材質、過去に発生した欠陥の種類（例えば、異物、亀裂等）、位置情報、形状、大きさ、深さ、発生部位（部位座標、材質の肉厚、加工状態（例えば、接合部、溶接部等）、欠陥発生頻度に関する頻度情報、欠陥のキャプチャー画像のうち少なくとも１つの情報を含んでいる。
　検査領域指定情報は、各製品のメーカー等によって指定された検査領域を示す情報（例えば、検査領域の位置を含む情報であり、過去の欠陥発生の有無、欠陥発生頻度に関する頻度情報等の欠陥発生情報に基づいて作成される。）を含んでいる。検査領域指定情報は、例えば、メーカー等が製品を過去に修理したときの情報に基づいて、統計的、構造的に欠陥が生じやすい箇所を特定することにより作成される。
　欠陥発生情報は、例えば、過去の検査日時、被検査体ＯＢＪの材質、過去に発生した欠陥の種類（例えば、異物、亀裂等）、形状、大きさ、深さ、発生部位（部位座標、材質の肉厚、加工状態（例えば、接合部、溶接部等）、欠陥のキャプチャー画像のうち少なくとも１つの情報を含んでいる。
　画像処理部２２は、被検査体ＯＢＪから欠陥候補を検出する場合に、検査領域指定情報によって指定された検査領域については、欠陥候補の検出精度を上げる（例えば、欠陥候補として検出する傷等の最小サイズ（サイズの閾値）、ヒビ割れの深さの閾値を小さくする）ことが可能である。また、被検査体ＯＢＪの画像および欠陥候補の画像を表示部１８に表示する際に、検査領域の撮影画像データおよび検出対象領域から検出された欠陥候補を識別するためのマーク等を付与してもよいし、これらを強調する処理を施すようにしてもよい。
　なお、複数の用途がある製品の場合には、製品の用途ごとに（例えば、製品が取り付けられる装置の種類、取付場所ごとに）検査領域指定情報を作成し、指定された用途に対応する検査領域指定情報を用いて欠陥候補の検出を行うようにしてもよい。
　また、製品名または製品番号が一致する製品データが存在しない場合には、技術分類が類似する製品の製品データを取得して、画像処理に用いるようにしてもよい。
　図３Ｃは、被検査体検査結果データの例を示すブロック図である。図３Ｃに示すように、被検査体検査結果データＤ１０は、上記の被検査体特定情報に加えて、被検査体測定情報、欠陥候補情報および診断結果情報を含んでいる。被検査体検査結果データＤ１０は、被検査体特定情報を介して被検査体撮影データＤ１００と関連付けられて記録部２４に記録される。
　被検査体測定データは、被検査体ＯＢＪのサイズ、被検査体ＯＢＪの位置ごとの肉厚の測定部２２２による測定結果を示す情報を含んでいる。
　欠陥候補データは、欠陥候補の特徴（例えば、欠陥候補の位置、サイズ、肉厚の変化量、種類）を示す情報を含んでいる。欠陥候補の位置を示す情報は、例えば、被検査体ＯＢＪの形状に応じて設定された座標系（例えば、３次元直交座標系、極座標系、円柱座標系等）上の座標により表すことが可能である。欠陥候補の種類を示す情報は、画像から検出された欠陥候補の形状に基づいて作成される情報であり、例えば、粒状欠陥、シミ状欠陥、ヒビ状欠陥等の情報である。
　シミュレーション結果データは、被検査体ＯＢＪから検出された欠陥候補の成長予測のシミュレーション結果の情報を含んでいる。具体的には、シミュレーション結果データは、欠陥候補を特定するための欠陥候補特定情報（例えば、位置座標、欠陥候補ごとに付与された固有の識別符号等）、被検査体ＯＢＪを所定の期間使用した後における欠陥候補の成長度合を示す情報（例えば、粒状欠陥またはシミ状欠陥の広がり具合，肉厚の減少具合、ヒビ割れの伸び、深さ）を含んでいる。
　なお、シミュレーション結果データは、将来の複数の時点（例えば、ｎ日後、ｎか月後、…）における成長予測のシミュレーション結果を含んでいてもよい。また、どの時点のシミュレーション結果を求めるかについては、工業製品の種類および用途ごとにあらかじめ定められていてもよい。例えば、パイプ等で中を流れる物の種類によって磨耗しやすい部品、負荷が集中しやすい箇所に用いられる部品、または、欠陥候補が検出された箇所の肉厚が比較的薄い部品については、負荷がかからない箇所に用いられる部品、または、欠陥候補が検出された箇所の肉厚が比較的厚い部品よりも、短い間隔の多数の時点における成長予測を行うようにすることが好ましい。
　診断結果データは、検査日時および欠陥候補に対して読影者が追加入力した情報を含んでいる。診断結果データは、例えば、「すぐに被検査体ＯＢＪを新しいものと交換する」、「経過を観察する（ｎ日後に再検査する）」、「放置する（欠陥ではない）」等の読影者により入力された診断結果を示す情報を含んでいる。
　なお、被検査体検査結果データＤ１０には、被検査体撮影データＤ１００および製品データＤ２００の一部を含めるようにしてもよい。
　また、被検査体検査結果データＤ１０を製品ＤＢ２００に送信して蓄積しておき、被検査体検査結果データＤ１０に含まれる欠陥候補データおよび診断結果データを解析した結果を用いて、製品データＤ２００の検査領域指定情報が更新されるようにしてもよい。
　［撮像システムの構成］
　次に、被検査体ＯＢＪの画像を撮影するための撮影システム１００について説明する。図４は、撮影システムの例を示すブロック図である。
　撮影システム１００は、撮影室１１４内に置かれた被検査体ＯＢＪを撮影するためのものであり、図４に示すように、撮影制御部１０２、撮影操作部１０４、画像記録部１０６、カメラ１０８ならびに放射線源１１０および１１２を備えている。
　撮影制御部１０２は、撮影システム１００の各部の動作を制御するＣＰＵ（Central Processing Unit）を含んでいる。撮影制御部１０２は、撮影操作部１０４を介してオペレータ（撮影者）からの操作入力を受け付け、この操作入力に応じた制御信号を撮影システム１００の各部に送信して各部の動作を制御する。
　撮影操作部１０４は、オペレータからの操作入力を受け付ける入力装置であり、文字入力のためのキーボード、表示部１８に表示されるポインタ、アイコン等を操作するためのポインティングデバイス（マウス、トラックボール等）を含んでいる。オペレータは、撮影操作部１０４を介して、被検査体ＯＢＪに関する情報の入力、カメラ１０８に対する撮影実行の指示の入力（露出時間、焦点距離、絞り等の撮影条件、撮影角度、撮影箇所等の設定を含む）、放射線源１１０および１１２に対する放射線の照射の指示の入力（照射開始時間、照射継続時間、照射角度、照射強度等の設定を含む）、取得した画像データを画像記録部１０６に記録する指示の入力を行うことができる。
　画像記録部１０６は、カメラ１０８によって撮影された被検査体ＯＢＪの画像データ（受光画像）を記録する。画像記録部１０６には、被検査体ＯＢＪを特定するための情報が画像データと関連付けられて記録される。
　カメラ１０８、放射線源１１０および１１２は、撮影室１１４の内部に配置されている。放射線源１１０および１１２は、例えば、Ｘ線源であり、撮影室１１４と外部との間の隔壁および出入口には、Ｘ線防護材料（例えば、鉛、コンクリート等）によりＸ線防護が施されている。なお、被検査体ＯＢＪに可視光を照射して撮影を行う場合には、防護を施した撮影室１１４を用いる必要はない。
　放射線源１１０および１１２は、撮影制御部１０２からの指示に従って、撮影室１１４内に置かれた被検査体ＯＢＪに放射線を照射する。
　カメラ１０８は、撮影制御部１０２からの撮影実行の指示にしたがって、放射線源１１０から被検査体ＯＢＪに照射されて被検査体ＯＢＪにより反射された放射線、または放射線源１１２から被検査体ＯＢＪに照射されて被検査体ＯＢＪを透過した放射線を受光して被検査体ＯＢＪを撮影する。被検査体ＯＢＪは、不図示の保持部材（例えば、マニピュレーター、載置台、可動式の載置台）によって撮影室１１４内に保持されており、被検査体ＯＢＪは、カメラ１０８、放射線源１１０および１１２に対する距離および角度が調整可能となっている。操作者は、撮影制御部１０２を介して、被検査体ＯＢＪ、カメラ１０８、放射線源１１０および１１２の相対位置を制御可能となっており、被検査体ＯＢＪの所望の箇所を撮影可能となっている。
　放射線源１１０および１１２は、カメラ１０８による撮影の実行の終了に同期して、被検査体ＯＢＪに対する放射線の照射を終了する。
　なお、図４に示す例では、カメラ１０８は、撮影室１１４の内部に配置されているが、カメラ１０８は、撮影室１１４内の被検査体ＯＢＪを撮影可能であれば、外部に配置されていてもよい。
　また、図４に示す例では、カメラ１０８が１台、放射線源１１０および１１２が２台設けられているが、カメラおよび放射線源の台数はこれに限定されるものではない。例えば、カメラおよび放射線源は、それぞれ複数台あってもよいし、１つずつであってもよい。
　［被検査体の画像の表示制御］
　次に、本実施形態に係る被検査体の画像の表示制御の例について説明する。
　図５は、本発明の一実施形態に係る欠陥検査装置の表示部の外観を示す正面図であり、図６は、欠陥候補の表示例を示す図である。
　図６に示すように、表示部１８には、被検査体ＯＢＪの被検査体画像ＩＭＧ１と、表示対象を変更するためのＧＵＩ（Graphical User Interface）が表示される。
　撮影画像データＩＭＧ１には、画像処理部２２によって検出された欠陥候補を示す画像（以下、欠陥候補画像Ｄ１～Ｄ３）が付されている。欠陥候補画像Ｄ１～Ｄ３は、例えば、種類ごとに色分け表示することが可能である。図６に示す例では、欠陥候補の種類として、「粒状欠陥」、「シミ状欠陥」および「ヒビ状欠陥」の３種類が示されており、それぞれ欠陥候補Ｄ１、Ｄ２およびＤ３として図示されている。なお、欠陥候補の種類はこれに限定されるものではなく、例えば、読影者が操作部１４を用いて設定変更可能としてもよい。
　チェックボックスＣＢ１は、被検査体画像ＩＭＧ１の上に表示する欠陥の種類を選択するためのＧＵＩである。チェックボックスＣＢ１の「粒状欠陥」、「シミ状欠陥」および「ヒビ状欠陥」が操作部１４により選択されると、制御部１２は、選択された種類の欠陥候補画像のみを被検査体画像ＩＭＧ１の上に表示する。例えば、「粒状欠陥」が選択されると、被検査体画像ＩＭＧ１の上に、欠陥候補画像Ｄ１のみが表示され、欠陥候補画像Ｄ２およびＤ３の表示が消去される。読影者は、操作部１４のポインティングデバイスを介して、チェックボックスＣＢ１を操作することにより、「粒状欠陥」、「シミ状欠陥」および「ヒビ状欠陥」の中から、表示対象の欠陥の種類を選択することができる。
　スライダー（スライダーバー）Ｌ１およびＬ２は、被検査体画像ＩＭＧ１の上に表示する欠陥の肉厚およびサイズを、それぞれ連続的または段階的に変更するためのＧＵＩである。各スライダーＬ１およびＬ２には、それぞれヒストグラムＨ１およびＨ２が並べて表示されている。ヒストグラムＨ１およびＨ２は、それぞれ肉厚およびサイズごとの欠陥候補の検出度数の度数分布を示している。
　図６に示す例では、肉厚およびサイズの両方とも「全て」表示するように設定されており、被検査体ＯＢＪの全ての箇所の欠陥候補が表示されている。操作部１４によりスライダーＬ１、Ｌ２が操作（移動）されると、スライダーＬ１によって選択された肉厚の範囲内であって、スライダーＬ２によって選択されたサイズの範囲内の欠陥候補画像のみが表示され、それぞれの範囲外の欠陥候補画像は消去される。
　なお、本実施形態では、欠陥候補が検出された箇所の肉厚および欠陥候補のサイズをスライダーＬ１およびＬ２を含むＧＵＩを用いて、連続的または段階的に変更することにより、表示対象の欠陥候補を選択できるようにしたが、本実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、操作部１４を介して、肉厚またはサイズを示す数値または数値の範囲（以下、数値等という。）の入力を受け付けて、入力された数値等に含まれる欠陥候補のみを選択的に表示するようにしてもよい。数値の範囲の入力を受け付ける場合には、操作部１４を介して、上限値または下限値の入力を受け付けて、入力された肉厚またはサイズの上限値以下または下限値以上の欠陥候補のみが表示されるようにすればよい。
　また、本実施形態のスライダーＬ１およびＬ２と一緒に、スライダーＬ１およびＬ２によって指定された数値または数値の範囲をそれぞれ表示するようにしてもよい。スライダーＬ１およびＬ２と数値等を一緒に表示する場合には、制御部１２により、スライダーＬ１およびＬ２の操作に応じて表示される数値等を更新するようにしてもよいし、操作部１４からの数値入力に連動してスライダーＬ１およびＬ２を移動させるようにしてもよい。また、操作部１４によるドラッグ操作、または、操作部１４からの数値入力によって、各スライダーバーにおけるスライダーＬ１およびＬ２の幅、すなわち、スライダーＬ１およびＬ２によって指定可能な数値の範囲を変更可能としてもよい。例えば、スライダーＬ１の幅が１μｍに指定された場合、スライダーＬ１の位置を基準として±０．５μｍの範囲の欠陥候補のみが表示部１８に表示されるようにすればよい。なお、ドラッグ操作によってスライダーＬ１およびＬ２の幅を変更する場合には、ドラッグ操作に連動して、スライダーＬ１およびＬ２の幅を示す数値を更新表示するようにしてもよい。
　図７Ａから図７Ｄは、スライダーを移動させたときの表示の変化を示している。図７Ａに示す例では、ヒストグラムＨ１およびＨ２において欠陥候補の検出数が最大の位置に、スライダーＬ１およびＬ２が移動されている。スライダーＬ１を欠陥候補の検出数が最大の位置に移動させることにより、欠陥候補の検出数が多い箇所、すなわち、欠陥の発生頻度が高いと考えられる箇所を特定することが可能になる。また、スライダーＬ２を欠陥候補の検出数が最大の位置に移動させることにより、読影者は、発生頻度の高い欠陥のサイズを推定することができる。
　図７Ｂに示す例では、スライダーＬ１およびＬ２により、被検査体ＯＢＪ内において肉厚が比較的薄い箇所であって、サイズが比較的小さい欠陥候補画像を表示するように設定されている。
　図７Ｃに示す例では、スライダーＬ１およびＬ２により、被検査体ＯＢＪ内において肉厚が比較的厚い箇所であって、サイズが比較的大きい欠陥候補画像を表示するように設定されている。
　図７Ｄに示す例では、スライダーＬ１およびＬ２により、被検査体ＯＢＪ内において肉厚が比較的厚い箇所であって、サイズが比較的小さい欠陥候補画像を表示するように設定されている。図７Ｄに示す例では、検査領域指定情報によって指定された検査領域を示す枠Ｒ１が表示されている。これにより、読影者は、欠陥の発生可能性が比較的高い箇所としてあらかじめ指定された検査領域を認識することができる。
　図８Ａから図８Ｃは、本発明の一実施形態に係る表示制御の例（表示領域の変更）を示す図である。
　図８Ａに示す例では、被検査体画像ＩＭＧ１の上に部分拡大ウインドウＷ１が表示されており、部分拡大ウインドウＷ１の内部のみに欠陥候補画像Ｄ１が表示されている。この部分拡大ウインドウＷ１は、操作部１４により移動させることが可能となっている。
　図８Ｂに示す例は、操作部１４により、部分拡大ウインドウＷ１内の欠陥候補画像の表示を消去したものである。これにより、読影者は、部分拡大ウインドウＷ１によって拡大された領域の画像を詳細に観察することが可能になる。
　図８Ｃに示す例は、部分拡大ウインドウＷ１内の欠陥候補画像の表示を消去し、かつ、部分拡大ウインドウＷ１内の画像の濃淡を色相マップに変換したものである。これにより、変換前の画像では、観察することが困難な色の変化を読み取ることが可能になる。
　図９は、工業製品等において欠陥が過去に検出された欠陥検出箇所の表示例を示す図であり、図１０は、欠陥の成長予測の表示例を示す図である。
　図９に示す例では、欠陥候補画像Ｄ１とともに、検査領域を示す検査領域画像Ａ１が表示されている。検査領域は、製品データＤ２００の検査領域指定情報に基づいて、同一または同種の工業製品において、過去に欠陥が検出された箇所の履歴および頻度の情報（例えば、メーカーのサポートセンターにより収集された情報）に基づいて指定されるものである。
　図１０に示す例では、欠陥候補画像Ｄ１とともに、欠陥の候補の成長予測を示すシミュレーション結果画像Ｐ１が表示されている。
　欠陥候補画像Ｄ１、検査領域画像Ａ１およびシミュレーション結果画像Ｐ１は、操作部１４からの操作入力に応じて、選択的に表示することが可能である。すなわち、欠陥候補画像Ｄ１、検査領域画像Ａ１およびシミュレーション結果画像Ｐ１のうちから表示対象を選択することが可能であり、例えば、チェックボックス等の表示対象の選択のためのＧＵＩを設けてもよい。
　ここで、検査領域の指定に当たっては、同一の製品の検査領域指定情報だけではなく、技術分類が同一または類似（例えば、技術分類の一部が同一）の工業製品の検査領域指定情報を用いてもよい。これにより、類似の工業製品の過去の欠陥発生状況を考慮して、検査領域の指定範囲を拡大することができるので、欠陥の検出精度をより高めることが可能になる。
　なお、シミュレーション結果を作成する場合には、類似の工業製品を考慮せずに、同一の製品の検査領域指定情報のみを用いることが好ましい。
　図１１および図１２は、本発明の一実施形態に係る表示制御（シミュレーション結果の表示変更）の例を示す図である。
　本実施形態では、スライダーＬ１およびＬ２ならびにチェックボックスＣＢ１により、表示対象とする欠陥候補およびシミュレーション結果を選択可能となっている。読影者は、チェックボックスＣＢ１により、表示対象とする欠陥候補の種類を選択することができ、スライダーＬ１およびＬ２により、欠陥候補が検出された箇所の肉厚と欠陥候補のサイズに基づいて、表示対象とする欠陥候補を選択可能となっている。ここで、表示対象の選択は、肉厚およびサイズは、撮影時の値を用いて行えるようにしてもよいし、肉厚の減少度合、または、欠陥候補の成長予測に基づくサイズの値を用いて行えるようにしてもよい。
　図１１に示す例では、ヒビ状欠陥である欠陥候補画像Ｄ３と、そのヒビ状欠陥の成長予測を示すシミュレーション結果画像Ｐ３が表示されている。
　図１２に示す例は、部分拡大ウインドウＷ１を用いた表示の例を示している。図１２に示す例では、部分拡大ウインドウＷ１内の欠陥候補画像Ｄ３およびシミュレーション結果画像Ｐ３のみが表示される。
　部分拡大ウインドウＷ１は操作部１４からの操作入力により移動および拡縮することが可能となっている。これにより、読影者は、拡大表示する範囲を指定することが可能となっている。また、操作部１４からの操作入力により、欠陥候補画像Ｄ３またはシミュレーション結果画像Ｐ３の表示を消去（ＯＦＦ）にすることが可能となっており、現在の被検査体ＯＢＪの画像を確認可能となっている。
　［欠陥検査方法］
　図１３は、本発明の一実施形態に係る欠陥検査方法における表示制御を示すフローチャートである。
　まず、欠陥検査装置１０は、Ｉ／Ｆ１６を介して、撮影システム１００から、被検査体の画像（撮影画像データ）を含む被検査体撮影データＤ１００を取得する（ステップＳ１０：画像取得工程）。画像処理部２２は、ステップＳ１０において取得した撮影画像データに画像処理を施して、欠陥候補を検出する（ステップＳ１２：画像処理工程）。
　次に、シミュレーション処理部２６は、ステップＳ１２において検出した欠陥候補の成長予測の演算を行う（ステップＳ１４：シミュレーション工程）。
　制御部１２は、ステップＳ１０において取得した撮影画像データと、ステップＳ１２における欠陥候補の検出の結果と、ステップＳ１４におけるシミュレーション結果に基づいて、表示用画像を作成して表示部１８に出力する。これにより、欠陥候補画像が付された被検査体画像ＩＭＧ１が表示部１８に表示される（ステップＳ１６：表示工程）。ステップＳ１６では、欠陥候補とシミュレーション結果（欠陥の成長予測）は識別可能に表示される。例えば、欠陥候補とシミュレーション結果とを色分けして表示してもよいし、欠陥候補とシミュレーション結果とを識別可能なマーク等を付すようにしてもよい。
　次に、制御部１２は、チェックボックスＣＢ１、スライダーＬ１およびＬ２等のＧＵＩを介して、表示対象の変更操作を受け付けると（ステップＳ１８のＹｅｓ）、変更操作にしたがって表示部１８の表示を更新する（ステップＳ２０：表示制御工程）。例えば、肉厚のスライダーＬ１が操作された場合に、スライダーＬ１によって指定された範囲の肉圧を有する部分の欠陥候補のみが表示される。
　制御部１２は、操作部１４を介してシミュレーション結果の表示指示を受け付けると（ステップＳ２２のＹｅｓ）、表示用画像上にシミュレーション結果を表示させる（ステップＳ２４：表示制御工程）。
　読影者による検査が終了し、操作部１４により、表示を終了させる指示が入力されると（ステップＳ２６のＹｅｓ）、シミュレーション結果がシミュレーション結果データとして被検査体検査結果データＤ１０の中に格納され、かつ、欠陥の診断結果が診断結果データとして被検査体検査結果データＤ１０の中に格納されて、記録部２４に記録される（ステップＳ２８：保存工程）。
　本実施形態によれば、画像処理部２２により検出した欠陥候補の成長予測のシミュレーション結果を表示することができ、欠陥候補ごと、欠陥候補の成長のシミュレーション結果に表示対象を対話的に変更する操作するためのＧＵＩを提供することが可能になる。本実施形態によれば、読影者は、過去の欠陥の検出履歴等に基づいて、欠陥候補の発生状況、成長および拡大の経過情報を画面上にて確認することが可能になるので、読影の精度および効率を改善することができ、読影者の負担を軽減することが可能になる。
　さらに、本実施形態によれば、表示部１８に表示すべき欠陥候補の特徴の範囲の指定を連続的または段階的に変更可能にすることでき、かつ、欠陥候補の表示対象を対話的に変更する操作するためのＧＵＩを提供することが可能になる。これにより、読影者の経験や能力が欠陥の検出精度および検出効率に与える影響を小さくすることができ、かつ、読影者が一般的に検出が困難な、微小な欠陥または微弱な色相の変化を精度よく、効率的に検出することが可能になるので、欠陥の検出精度および検出効率を改善することができる。
　また、シミュレーション結果および診断結果を含む被検査体検査結果データＤ１０を、例えば、製品ＤＢ２００に格納して、ネットワークＮＷを介して参照可能とすることにより、欠陥検査装置１０だけではなく、メーカーの製造部門において、工業製品の品質向上および検査効率の向上のためのデータとして使用することが可能となる。
　なお、本発明は、コンピュータに上記の処理を実現させるプログラム（欠陥検査プログラム）、または、このようなプログラムを格納した非一時的な記録媒体またはプログラムプロダクトとして実現することも可能である。このような欠陥検査プログラムをコンピュータに適用することにより、コンピュータの演算手段、記録手段等を、欠陥検査プログラムの画像取得機能、画像処理機能、保存機能、シミュレーション機能および表示制御機能として機能させることが可能になる。
　１０　欠陥検査装置
　１２　制御部
　１４　操作部
　１６　入出力インターフェース（Ｉ／Ｆ）
　１８　表示部
　２０　バッファメモリ
　２２　画像処理部
　２４　記録部
　２６　シミュレーション処理部
　２２０　欠陥候補検出部
　２２２　測定部
　Ｓ１０～Ｓ２８　表示制御の各工程

Claims (11)

  1. 　被検査体に光線または放射線を照射することにより得られた前記被検査体からの反射光または透過光に基づいて作成された受光画像を取得する画像取得手段と、
    　前記受光画像から前記被検査体の欠陥候補の位置および特徴を算出する画像処理手段と、
    　前記画像処理手段による前記欠陥候補の位置および特徴の算出結果と、前記算出結果に対応して、該欠陥候補が欠陥であるか否かを示す診断結果とを保存する保存手段と、
    　前記保存手段に保存された前記画像処理手段による算出結果および前記診断結果から欠陥の発生と成長の経過を分析し、前記欠陥候補の成長予測のシミュレーションを行うシミュレーション手段と、
    　前記受光画像を表示する表示手段と、
    　前記画像処理手段による算出結果、および前記シミュレーション手段によるシミュレーション結果を、前記受光画像上に選択的に表示させる表示制御手段と、
    　を備える欠陥検査装置。
  2. 　前記被検査体において、欠陥が過去に発生した状況を示す欠陥発生情報を取得する欠陥発生情報取得手段を更に備え、
    　前記表示制御手段は、前記算出結果および前記シミュレーション結果に加えて、前記欠陥発生情報を、前記受光画像上に選択的に表示させる、請求項１記載の欠陥検査装置。
  3. 　前記欠陥発生情報取得手段は、前記欠陥が過去に発生した箇所の位置情報と、該箇所ごとの欠陥発生頻度に関する頻度情報を含む前記欠陥発生情報を取得し、
    　前記表示制御手段は、前記欠陥発生情報の表示を行う場合に、前記頻度情報を前記受光画像上に表示させる、請求項２記載の欠陥検査装置。
  4. 　前記欠陥発生情報取得手段は、前記被検査体に対応する欠陥発生情報に加えて、前記被検査体と同種の製品および前記被検査体と技術分類が類似する製品に対応する欠陥発生情報を取得し、
    　前記表示制御手段は、前記取得した前記欠陥発生情報を、前記受光画像上に選択的に表示させる、請求項２または３記載の欠陥検査装置。
  5. 　前記シミュレーション手段は、前記被検査体に対応する算出結果および診断結果に加えて、前記被検査体と同種の製品に対応する算出結果および診断結果から、前記欠陥の発生と成長の経過を分析し、シミュレーションする、請求項４記載の欠陥検査装置。
  6. 　前記表示手段に表示すべき欠陥候補の特徴の範囲の指定を連続的または段階的に変更する操作を受け付け、前記操作にしたがって、前記画像処理手段によって算出された前記欠陥候補のうち、前記特徴の範囲に属するもののみを、前記表示手段に表示された前記受光画像上に表示させる操作手段を更に備える請求項１から４のいずれか１項記載の欠陥検査装置。
  7. 　前記操作手段は、前記欠陥候補の特徴ごとに前記特徴の指定の結果を表示するためのスライダーバーを前記表示手段に表示させ、前記スライダーバー上におけるスライダーの移動の操作を受け付けることにより、前記特徴の範囲の指定を連続的または段階的に変更する、請求項６記載の欠陥検査装置。
  8. 　前記表示手段は、前記欠陥候補の特徴ごとの検出度数を示す度数分布を前記スライダーバーに対応させて表示する、請求項７記載の欠陥検査装置。
  9. 　前記診断結果は、前記被検査体の検査日時、材質、欠陥の種類、形状、大きさ、深さ、発生部位、および前記欠陥の画像のうちの少なくとも１つを含む、請求項１から８のいずれか１項記載の欠陥検査装置。
  10. 　被検査体に光線または放射線を照射することにより得られた前記被検査体からの反射光または透過光に基づいて作成された受光画像を取得する画像取得工程と、
    　前記受光画像から前記被検査体の欠陥候補の位置および特徴を算出する画像処理工程と、
    　前記画像処理工程における前記欠陥候補の位置および特徴の算出結果と、前記算出結果に対応して、該欠陥候補が欠陥であるか否かを示す診断結果とを欠陥検査装置の保存手段に保存する保存工程と、
    　前記保存手段に保存された前記画像処理工程における算出結果および前記診断結果から欠陥の発生と成長の経過を分析し、前記欠陥候補の成長予測のシミュレーションを行うシミュレーション工程と、
    　前記画像処理工程における算出結果、および前記シミュレーション工程におけるシミュレーション結果を、前記欠陥検査装置の表示手段に表示された前記受光画像上に選択的に表示させる表示制御工程と、
    　を備える欠陥検査方法。
  11. 　被検査体に光線または放射線を照射することにより得られた前記被検査体からの反射光または透過光に基づいて作成された受光画像を取得する画像取得機能と、
    　前記受光画像から前記被検査体の欠陥候補の位置および特徴を算出する画像処理機能と、
    　前記画像処理機能による前記欠陥候補の位置および特徴の算出結果と、前記算出結果に対応して、該欠陥候補が欠陥であるか否かを示す診断結果とを保存する保存機能と、
    　前記保存された前記算出結果および前記診断結果から欠陥の発生と成長の経過を分析し、前記欠陥候補の成長予測のシミュレーションを行うシミュレーション機能と、
    　前記算出結果、および前記シミュレーション機能によるシミュレーション結果を、前記受光画像上に選択的に表示させる表示制御機能と、
    　をコンピュータに実現させる欠陥検査プログラム。
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