WO2018034057A1 - 欠陥検査装置、欠陥検査方法、およびプログラム - Google Patents

欠陥検査装置、欠陥検査方法、およびプログラム Download PDF

Info

Publication number
WO2018034057A1
WO2018034057A1 PCT/JP2017/022741 JP2017022741W WO2018034057A1 WO 2018034057 A1 WO2018034057 A1 WO 2018034057A1 JP 2017022741 W JP2017022741 W JP 2017022741W WO 2018034057 A1 WO2018034057 A1 WO 2018034057A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
defect
display
image
unit
classification
Prior art date
Application number
PCT/JP2017/022741
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
康彦 金子
Original Assignee
富士フイルム株式会社
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 富士フイルム株式会社 filed Critical 富士フイルム株式会社
Priority to JP2018534286A priority Critical patent/JP6767490B2/ja
Publication of WO2018034057A1 publication Critical patent/WO2018034057A1/ja
Priority to US16/268,673 priority patent/US11029255B2/en

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N23/00—Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00
    • G01N23/02—Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00 by transmitting the radiation through the material
    • G01N23/06—Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00 by transmitting the radiation through the material and measuring the absorption
    • G01N23/18—Investigating the presence of flaws defects or foreign matter
    • G—PHYSICS
    • 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
    • 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
    • G01N21/8851—Scan or image signal processing specially adapted therefor, e.g. for scan signal adjustment, for detecting different kinds of defects, for compensating for structures, markings, edges
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N23/00—Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00
    • G01N23/02—Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00 by transmitting the radiation through the material
    • G01N23/04—Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00 by transmitting the radiation through the material and forming images of the material
    • G—PHYSICS
    • 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
    • G01N21/8851—Scan or image signal processing specially adapted therefor, e.g. for scan signal adjustment, for detecting different kinds of defects, for compensating for structures, markings, edges
    • G01N2021/8854—Grading and classifying of flaws

Definitions

  • the present invention relates to a defect inspection apparatus, a defect inspection method, and a program, and more particularly, to a defect inspection apparatus, a defect inspection method, and a program for supporting defect inspection using an image of an industrial product that is an inspection object.
  • Patent Document 1 relates to an inspection apparatus for inspecting a defect of a solar battery cell.
  • Patent Document 1 includes a crack identification image corresponding to a defect in a crack portion, a dark region portion, and a disconnection portion in a cell image, a dark image. It has been proposed to generate an area identification image and a disconnection identification image with different colors and display them in an overlapping manner on the cracked part, dark area part, and disconnected part (FIG. 6 of Patent Document 1).
  • an inspector visually observes the light-receiving image, and finds defects and classifies the defects.
  • the image interpreter finds a defect in the received light image based on his / her experience and knowledge, and determines the type of the defect.
  • the image reader can determine the defect type based on the indicated type. Well, more efficient interpretation can be performed.
  • Patent Document 1 there is no mention of a technique for accurately and quickly interpreting a received light image.
  • the present invention has been made in view of such circumstances, and an object thereof is to provide a defect inspection apparatus, a defect inspection method, and a program for assisting an image reader so that the image interpretation can be performed accurately and quickly. .
  • a defect inspection apparatus is created based on reflected light or transmitted light from an inspection object obtained by irradiating the inspection object with light rays or radiation.
  • An image acquisition unit for acquiring a received light image
  • an image processing unit for extracting a defect candidate image, which is an image corresponding to a defect candidate of the inspection object, from the light reception image by image processing, and a defect of the inspection object extracted in the past
  • a storage unit for storing classification information including at least one of the defect image and the information indicating the feature of the defect image and the classification result indicating the defect classification of the defect image, and the classification information stored in the storage unit.
  • a defect candidate classifying unit for assigning a defect classification to the extracted defect candidate image, a display unit for displaying the received light image, and a display unit for auxiliary display indicating the position of the defect candidate image and the classification of the defect candidate image. Displays or hides the auxiliary display on the display unit based on the operation unit that accepts the display or non-display selection and outputs a command to display or hide the selected auxiliary display.
  • a display control unit for assigning a defect classification to the extracted defect candidate image, a display unit for displaying the received light image, and a display unit for auxiliary display indicating the position of the defect candidate image and the classification of the defect candidate image.
  • the position of the defect candidate image of the image corresponding to the defect candidate and the classification of the defect are indicated by the auxiliary display, and the image interpreter can control the display or non-display of the auxiliary display.
  • the defect candidate image can be accurately and quickly found by the auxiliary display indicating the position of the defect candidate image, and the defect classification can be accurately and quickly performed based on the auxiliary display indicating the defect classification. It is possible to make a judgment, and the display or non-display of the auxiliary display can be arbitrarily controlled, so that accurate and quick interpretation can be supported.
  • the storage unit stores the classification result classified based on the cause of occurrence of the defect.
  • the storage unit stores the classification result classified based on the cause of occurrence of the defect, and the defect candidate classification unit classifies the defect of the defect candidate image based on the stored cause of occurrence of the defect.
  • this aspect can support the interpretation which classifies the defect based on the cause of occurrence of the defect.
  • the display control unit causes the display unit to display an auxiliary display including a graphic indicating the position of the defect candidate image.
  • the auxiliary display displayed on the display unit by the display control unit includes a graphic indicating the position of the defect candidate image, it is possible to make the image reader recognize the position of the defect candidate image more accurately and quickly.
  • the display control unit causes the display unit to display an auxiliary display having a figure surrounding the defect candidate image in the received light image.
  • the reader can recognize the position of the defect candidate image more accurately and quickly. it can.
  • the display control unit causes the display unit to display an auxiliary display indicating the classification assigned to at least one of the symbol and the character.
  • the reader can recognize the defect classification of the defect candidate image more accurately and quickly. Can be made.
  • the display control unit causes the display unit to display an auxiliary display in which part or all of the colors of the auxiliary display are changed according to the assigned classification.
  • the auxiliary display that the display control unit displays on the display unit can change the color of part or all of the auxiliary display according to the defect classification. Can be recognized.
  • the display control unit causes the display unit to display an auxiliary display including information on the size of the defect candidate based on the extracted defect candidate image.
  • the auxiliary display that the display control unit displays on the display unit includes information on the size of the defect candidate, it is possible to support the image reader accurately and quickly.
  • the defect inspection apparatus further includes an input unit that receives an input of a classification type stored in the storage unit, and the storage unit stores the classification result based on the type input by the input unit.
  • the user has an input unit for inputting an arbitrary classification type, and the storage unit stores the classification result based on the type input by the input unit.
  • this aspect can include a display indicating an arbitrary classification of the user in the auxiliary display.
  • the operation unit accepts selection of display or non-display of the auxiliary display by inputting the thickness of the inspection object, the area of the inspection object, or the size of the defect candidate.
  • the radiogram interpreter can input the thickness of the object to be inspected, the area of the object to be inspected, or the size of the defect candidate and select display or non-display of the auxiliary display.
  • the auxiliary display required by the reader can be displayed, and the auxiliary display unnecessary for the interpreter can be hidden. Thereby, since this mode displays only the auxiliary display necessary for the interpretation of the interpreter, more accurate and quick interpretation support can be performed.
  • the defect candidate classification unit calculates a similarity between the extracted defect candidate image and at least one of the defect image stored in the storage unit and information indicating the feature of the defect image, and the calculated similarity is the highest. Based on the classification result of the high defect image, classification of the extracted defect candidate image is given.
  • the defect candidate classification unit calculates the similarity between the extracted defect candidate image and the defect image stored in the storage unit and / or information indicating the feature of the defect image, and the similarity is calculated as the similarity. Based on this, a classification is given to the defect candidate image. According to this, this aspect can perform auxiliary display of more reliable defect classification.
  • a defect inspection method is an image acquisition method for acquiring 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.
  • An image processing step for extracting a defect candidate image, which is an image corresponding to a defect candidate of the inspection object, from the received light image by image processing; and a defect image and a defect image corresponding to the defect of the inspection object extracted in the past
  • a defect candidate classification step for assigning a defect classification to the defect candidate image, a display step for displaying the received light image on the display unit, a position of the defect candidate image, and a classification of the defect candidate image
  • Auxiliary display based on the operation step that accepts the selection of display or non-display of the auxiliary display, outputs the
  • the defect inspection program is an image acquisition for acquiring 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.
  • An image processing step for extracting a defect candidate image, which is an image corresponding to a defect candidate of the inspection object, from the received light image by image processing; and a defect image and a defect image corresponding to the defect of the inspection object extracted in the past
  • a defect candidate classification step for assigning a defect classification to the defect candidate image, a display step for displaying the received light image on the display unit, the position of the defect candidate image, and the defect candidate image Based on the operation step that receives the selection of display or non-display of the auxiliary display indicating the type, and outputs a command to display or hide the
  • the position of the defect candidate image of the image corresponding to the defect candidate and the classification of the defect are indicated by the auxiliary display, and the image interpreter can control the display or non-display of the auxiliary display.
  • the defect candidate image can be found accurately and quickly by the auxiliary display indicating the position of the defect candidate image, and the defect classification can be determined accurately and quickly by the auxiliary display indicating the defect classification.
  • the display or non-display of the auxiliary display can be arbitrarily controlled, accurate and quick interpretation can be supported.
  • 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.
  • the inspected object is an object to be inspected, and various objects are assumed.
  • an industrial product that is an industrial part that requires a high-precision design is assumed, and the use of the defect inspection apparatus 10 is assumed to be for industrial inspection.
  • the light reception image is an image created based on the transmitted light or reflected light of the inspection object obtained by irradiating the inspection object with radiation.
  • 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.
  • the processing unit 22 and the storage unit 24 are provided.
  • 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 functions as a display control unit, receives an operation input from a 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 perform an operation of each unit. Control.
  • the control unit 12 performs display control to display or hide the auxiliary display on the display unit 18 based on a command output from the operation unit 14.
  • the auxiliary display is a display indicating the position of the defect candidate image and the classification of the defect candidate image, and is displayed on the display unit 18 together with the defect candidate image.
  • the radiogram interpreter can perform radiogram interpretation more accurately and quickly by performing radiogram interpretation while viewing the auxiliary display displayed on the display unit 18. That is, the radiogram interpreter can find the defect candidate image accurately and quickly by the auxiliary display, and can determine the classification of the defect candidate based on the auxiliary display.
  • the operation unit 14 is an input device that receives operation input from a radiogram interpreter, 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. 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. For example, the operation unit 14 receives selection of display or non-display of the auxiliary display on the display unit 18 and outputs a command to display or hide the selected auxiliary display to the control unit 12. By controlling the display and non-display of the auxiliary display on the display unit 18, it is possible to prevent the auxiliary display from interfering with interpretation.
  • a pointing device mouse, trackball, etc.
  • 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 I / F 16 functions as an image acquisition unit, and acquires a received light image created based on reflected light or transmitted light from the object to be inspected obtained by irradiating the object to be inspected with light rays or radiation.
  • the defect inspection apparatus 10 can accept input of inspection object imaging data D100 including imaging image data of the inspection object OBJ imaged by the imaging system 100 via the I / F 16.
  • the photographed image data is image data constituting a received light image.
  • the method of inputting the inspection object imaging data D100 from the imaging system 100 to the defect inspection apparatus 10 is not limited to the 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 data D200 for each industrial product that can be inspected is stored in the product DB.
  • 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 18 is a device for displaying an image.
  • a liquid crystal monitor see FIG. 7 can be used.
  • the display unit 18 displays a received light image and an auxiliary display displayed in association with the received light image. Note that the control of the display of the display unit 18 is performed by the control unit 12.
  • 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 storage unit 24 is a means 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 storage unit 24 stores inspection object imaging data D100 and product data D200. Further, the storage unit 24 includes classification information including at least one of a defect image corresponding to the defect of the inspection object extracted in the past and information indicating the feature of the defect image, and a classification result indicating a defect classification of the defect image.
  • classification information including at least one of a defect image corresponding to the defect of the inspection object extracted in the past and information indicating the feature of the defect image, and a classification result indicating a defect classification of the defect image.
  • the storage unit 24 stores information indicating the defect image corresponding to the defect of the inspection object extracted in the past and / or the characteristic of the defect image corresponding to the defect of the inspection object extracted in the past,
  • the defect image classification result is stored in association with the defect image.
  • the storage unit 24 stores in advance information indicating a plurality of defect images and / or characteristics of the plurality of defect images in advance before the inspection is performed, and the information indicating the defect images or the characteristics of the defect images is classification information indicating a classification result. It is associated with and stored.
  • the defect image extracted in the past may be a defect image extracted in the past by the defect inspection apparatus 10 or a defect image extracted in the past by another inspection apparatus. May be.
  • the information indicating the feature of the defect image is data indicating a characteristic portion in the image data of the defect image.
  • the defect image and / or information indicating the feature of the defect image recorded in the storage unit 24 and the classification information are used when a defect candidate is classified.
  • the storage unit 24 can store the type of classification input via the operation unit 14.
  • the operation unit 14 functions as an input unit that inputs the type of classification to be stored in the storage unit 24, and the storage unit 24 stores the classification result based on the type input by the input unit.
  • the storage unit 24 may input a defect type as described in “JIS Z 2300” for classification, or a defect type uniquely determined by the user is input via the operation unit 14. If so, the type of defect may be stored. Further, for example, the storage unit 24 may store the classification result classified based on the cause of occurrence of the defect.
  • the cause of the defect includes bubbles due to gas mixing, cracks in the member, adhesion of foreign matters, welding, poor welding, and the like.
  • a storage form of the defect image and / or information indicating the feature of the defect image in the storage unit 24 and the classification result indicating the classification of the defect a known form is adopted.
  • the information (data) stored in the storage unit 24 may be updated.
  • the information stored in the storage unit 24 may be updated by sequentially storing in the storage unit 24 the interpretation results obtained by the image interpreter using the defect inspection apparatus 10.
  • the processing unit 22 extracts a defect candidate image, which is an image corresponding to the defect candidate of the inspection object, from the received light image by image processing.
  • the defect candidate classification unit 224 assigns a defect classification to the extracted defect candidate image based on the classification information stored in the storage unit 24. The function of the processing unit 22 will be described later.
  • the processing unit 22 reads out the captured image data of the inspection object OBJ from the inspection object imaging data D100, performs image processing on the imaging image data, and extracts defect candidates.
  • the processing unit 22 outputs the captured image data and information regarding the defect candidate image indicating the detection result (feature calculation result) of the detected defect candidate to the buffer memory 20.
  • the processing unit 22 also outputs the classification assigned to the defect candidate image to the buffer memory 20.
  • the control unit 12 uses the data output to the buffer memory 20 to create a display image with an auxiliary display added to the defect candidate image of the received light image, 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 “reader OBJ is immediately replaced with a new one” for each piece of information regarding the defect candidate image attached to the image displayed on the display unit 18 via the operation unit 14. It is possible to input diagnostic results such as “observe the progress (re-examination after a day)”, “leave (no defect)”.
  • the control unit 12 creates inspected object inspection result data D10 (see FIG. 5) including the diagnosis result data and stores it in the storage unit 24. As a result, the information (data) stored in the storage unit 24 is updated.
  • FIG. 2 is a block diagram illustrating an example of functions of the processing unit 22. As illustrated in FIG. 2, the processing unit 22 includes a defect candidate extraction unit 220, a measurement unit 222, and a defect candidate classification unit 224.
  • the defect candidate extraction unit 220 functions as an image processing unit, performs image processing (for example, color conversion processing, monochrome conversion processing, edge enhancement processing, conversion processing into three-dimensional data, etc.) on the captured image data, and inspects By detecting changes in the color and luminance value of the body OBJ, candidates for defects (for example, scratches, cracks, wear, rust, etc.) of the object OBJ are detected.
  • the defect candidate extraction unit 220 detects a defect based on, for example, a color change, an edge detection result, and the like. Thereby, the position and shape of a defect candidate are specified.
  • 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 at the time of imaging and included in the inspected object imaging data D100.
  • the defect candidate classification unit 224 assigns a defect classification to the extracted defect candidate image based on the classification information stored in the storage unit 24.
  • the defect candidate classification unit 224 is similar to the defect candidate image extracted by the processing unit 22 and at least one of the defect image corresponding to the defect of the inspection object extracted in the past and the information indicating the feature of the defect image.
  • the defect candidate classification unit 224 assigns a defect classification to the defect candidate image based on the similarity.
  • the similarity calculated by the defect candidate classification unit 224 is calculated by a known method.
  • the defect candidate classification unit 224 calculates the similarity by block matching between the defect candidate image extracted by the processing unit 22 and the defect image extracted in the past.
  • the defect candidate classification unit 224 calculates the similarity between the extracted defect candidate image and the defect image stored in the storage unit 24 (information indicating the feature of the defect image), and the defect image having the highest similarity is calculated. Is assigned as a defect classification of the defect candidate image.
  • FIG. 3 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 inspection object specifying information is information for specifying the inspection object OBJ, and includes, for example, information indicating the product name, product number, manufacturer name, and technical classification of the inspection object OBJ.
  • the captured image data is image data (for example, an X-ray image or a visible light image) obtained by capturing 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-ray, visible light, transmitted light, reflected light) used for imaging the object OBJ, irradiation intensity, and irradiation angle.
  • type of radiation for example, X-ray, visible light, transmitted light, reflected light
  • FIG. 4 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 storage unit 24 in association with the inspection object imaging data D100 and the inspection object inspection result data D10 via the inspection object specifying information and the product specifying information. You may make it acquire from product DB200 each time.
  • the product specifying information is information for specifying 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.), shape, size, depth, and occurrence site (part coordinates, material , Thickness information, processing state (for example, joints, welds, etc.)), frequency information regarding the frequency of defect occurrence, and defect capture images.
  • 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 processing unit 22 When detecting a defect candidate from the inspected object OBJ, the processing unit 22 increases the detection accuracy of the defect candidate for the inspection region specified by the inspection region specification information (for example, the minimum of scratches detected as defect candidates). It is possible to reduce the 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.
  • the inspection region specification information for example, the minimum of scratches detected as defect candidates. It is possible to reduce the size (threshold of size) and the threshold of crack depth.
  • 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. 5 is a block diagram showing an example of inspection object inspection result data.
  • inspected object inspection result data D10 includes inspected object measurement data, information on defect candidate images, and diagnosis result data in addition to the inspected object specifying information.
  • the inspection object inspection result data D10 is recorded in the storage 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 information regarding the defect candidate includes information indicating the feature 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 given to the defect candidate classification unit 224 as described above, and is information such as a granular defect, a spot-like defect, and a crack-like defect.
  • the diagnosis result data includes information that the image interpreter additionally inputs for the inspection date and the defect candidate.
  • the diagnosis result data is, for example, “Defect. Classification is a spot-like”, “Defect. Classification is a foreign object shadow.”, Or “Not a defect.”
  • 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 it (not defective)”, etc. Information indicating the diagnosis result input by may be 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 accumulated in the product DB 200, and the product data D200 is obtained using the analysis result of the information on the defect candidates and the diagnosis result data included in the inspection object inspection result data D10.
  • the inspection area designation information may be updated.
  • FIG. 6 is a block diagram illustrating an example of the imaging system 100.
  • the imaging system 100 is for imaging the object OBJ placed in the imaging room 114. As shown in FIG. 6, 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. 7 is a front view showing the appearance of the display unit 18 of the defect inspection apparatus 10 according to the embodiment of the present invention.
  • an example of the display unit 18 is a liquid crystal monitor.
  • Other specific examples of the display unit 18 include a display screen of a smartphone or a display screen of a mobile terminal.
  • FIGS. 8 and 9 are diagrams showing display examples of the received light image and the auxiliary display displayed on the display unit 18 under the control of the control unit 12.
  • the display unit 18 mainly displays a received light image IMG1 of the object OBJ and a GUI (Graphical User Interface) for changing the display target.
  • GUI Graphic User Interface
  • the received light image IMG1 includes images indicating defect candidates detected by the processing unit 22 (hereinafter, defect candidate images D1 and D2). Further, auxiliary displays C1 and C2 indicating the position of the defect candidate image and the classification of the defect candidate image are displayed in a superimposed manner on the received light image IMG1.
  • the auxiliary displays C1 and C2 employ a square as a graphic indicating the position of the defect candidate image. That is, the squares included in the auxiliary displays C1 and C2 surround the defect candidate images D1 and D2, and clearly indicate the positions of the defect candidate images D1 and D2 to the radiogram interpreter.
  • the auxiliary displays C1 and C2 display information indicating a classification assigned to at least one of symbols and characters. Specifically, in the auxiliary display C1, “I” indicates the classification of defect candidate images, and “I” indicates the inclusion defect classification. In the auxiliary display C2, “BH” indicates the classification of defect candidate images, and “BH” indicates the blowhole defect classification.
  • the auxiliary displays C1 and C2 include information related to the size of defect candidates based on the extracted defect candidate images.
  • the auxiliary display C1 the size of the defect candidate image D1 is displayed as 5 mm, and the size of the defect candidate image D2 is displayed as 3 mm. A method for measuring the size of the defect candidate in the defect candidate image will be described later.
  • the auxiliary displays C1 and C2 may change some or all of the colors of the auxiliary displays C1 and C2 according to the classification given to the defect candidate image. For example, the auxiliary display C1 may be displayed in red and the auxiliary display C2 may be displayed in green.
  • Check box CB1 is a GUI for selecting the type of defect to be displayed on the received light image IMG1.
  • the control unit 12 displays only the selected type of defect candidate images on the received light image IMG1. To do. For example, when “inclusion (I)” is selected, only the defect candidate image D1 is displayed on the received light image IMG1, and the display of the defect candidate image D2 is erased.
  • the radiogram interpreter selects the type of defect to be displayed from “inclusion (I)” and “blow hole (BH)” by operating the check box CB1 via the pointing device of the operation unit 14. be able to.
  • FIG. 9 is a diagram illustrating a case where “Blowhole (BH)” is selected in the check box CB1.
  • “blow hole (BH)” is selected in the check box CB1
  • only the auxiliary display C2 of the defect candidate image D2 classified as the blow hole is shown in the received light image IMG1.
  • the auxiliary display C1 indicating the classification of “inclusion (I)” is not displayed.
  • the auxiliary display displayed on the display unit 18 is a display or non-display of the defect candidate image in the operation unit 14 by inputting the thickness of the inspection object, the area of the inspection object, or the size of the defect candidate. Selection of display and / or display or non-display of the auxiliary display may be accepted.
  • the sliders (slider bars) L1 and L2 are GUIs for changing the thickness of the defect (or the thickness of the object to be inspected) displayed on the received light image IMG1 and the size of the defect continuously or stepwise, respectively. Yes, the operation unit 14 is displayed on the display unit 18. On the sliders L1 and L2, 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 be displayed as “all”, and defect candidates at all locations of the inspected object OBJ are displayed.
  • the auxiliary display and / or defect candidates are within the thickness range selected by the slider L1 and within the size range selected by the slider L2. Only the image is displayed, and the defect candidate images outside the respective ranges are deleted.
  • only defect candidate images D1 and D2 and auxiliary displays C1 and C2 are displayed, and other defect candidate images and auxiliary displays are omitted.
  • the defect candidate to be displayed or the size of the defect candidate is detected by changing the thickness and the size of the defect candidate continuously or stepwise using the GUI including the sliders L1 and L2.
  • the auxiliary display can be selected, 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 the thickness or size is accepted via the operation unit 14, and only defect candidates and / or auxiliary displays included in the input numerical values or the like are received. May be selectively displayed.
  • an input of an upper limit value or a lower limit value is received via the operation unit 14, and defect candidates that are equal to or less than the upper limit value or the lower limit value of the input thickness or size and / or Only the auxiliary display may be displayed.
  • 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.
  • an input area L3 for displaying an auxiliary display is shown.
  • the display unit 18 is configured by a touch panel
  • the user can specify the input area L3 by touching and select the auxiliary display to be displayed in the input area L3.
  • FIG. 10 is a diagram illustrating an example of how to calculate the defect size of the defect candidate image.
  • the length of a diagonal line including a defect candidate image and indicating a minimum area may be used as the defect size of the defect candidate image.
  • the defect size of the defect candidate image may be calculated by another method.
  • FIGS. 11 to 14 are diagrams for explaining changes in display when the slider is moved when the received light image IMG2 is displayed on the display unit 18.
  • FIG. 11 the sliders L1 and L2 are moved to positions where the number of detected defect candidates is maximum in the histograms H1 and H2.
  • a location where the number of detected defect candidates is large that is, a location where the frequency of occurrence of defects is considered to be high is specified together with the thickness of the non-inspection object. Is possible.
  • the image interpreter can estimate the size of the defect with a high occurrence frequency.
  • the dissimilar metal entrainment since the dissimilar metal entrainment is selected in the check box CB1, it is located in the selected input region L3 of the received light image IMG2 and exists in the thick portion of the object to be inspected selected by the slider L1.
  • a defect candidate image having a size selected by the slider L2 is displayed.
  • Each displayed defect candidate image has an auxiliary display.
  • the defect candidate classification of the defect candidate image is indicated by an alphabet of MI
  • the size is indicated by a numerical value
  • the position of the defect candidate image is a rectangular frame. It is shown in Note that the display or non-display of the auxiliary display shown in each defect candidate image can be controlled by the selection operation of the image interpreter.
  • a defect candidate image having a relatively small thickness and a relatively small size in the inspected object OBJ is displayed by the sliders L1 and L2 from the example shown in FIG. Is set.
  • the display unit 18 shows a defect candidate having the size selected by the slider L2 in the thick portion of the inspection object selected by the slider L1.
  • Each of the displayed defect candidate images has an auxiliary display, and the position, classification, and size of the defect candidates are shown as described with reference to FIG.
  • a defect candidate image having a relatively large thickness and a relatively large size in the inspected object OBJ is displayed by the sliders L1 and L2 from the example shown in FIG. Is set.
  • the display unit 18 shows a defect candidate having the size selected by the slider L2 in the thick portion of the inspection object selected by the slider L1.
  • Each of the displayed defect candidate images has an auxiliary display, and the position, classification, and size of the defect candidates are shown as described with reference to FIG.
  • defect candidate images that are relatively thick in the inspection object OBJ and relatively small in size are displayed by the sliders L ⁇ b> 1 and L ⁇ b> 2 from the example shown in FIG. 11. Is set.
  • the display unit 18 shows a defect candidate having the size selected by the slider L2 in the thick portion of the inspection object selected by the slider L1.
  • Each of the displayed defect candidate images has an auxiliary display, and the position, classification, and size of the defect candidates are shown as described with reference to FIG.
  • FIG. 11 to FIG. 14 the mode in which the display and non-display of the defect candidate image and the auxiliary display are controlled simultaneously has been described.
  • the display and non-display of the defect candidate image and the auxiliary display may be performed independently. For example, display control for only the auxiliary display in the range specified by the sliders L1 and L2 may be performed.
  • FIG. 15 is a flowchart showing an example of the operation of the defect inspection apparatus 10.
  • the defect inspection apparatus 10 acquires the inspection object imaging data D100 including the received light image (imaging image data) from the imaging system 100 via the I / F 16 (step S10: image acquisition step).
  • the processing unit 22 performs image processing on the received light image acquired in step S10 to detect defect candidates (step S11: image processing step).
  • the processing unit 22 compares the extracted defect candidate image with the previously extracted defect image stored in the storage unit 24 or information indicating the feature thereof, and indicates the defect image having the closest similarity or the feature thereof. Read the classification stored in relation to the information.
  • the process part 22 provides the classification
  • the control unit 12 creates a display image based on the received light image acquired in step S10 and the result of defect candidate detection and classification in step S12, and outputs the display image to the display unit 18.
  • the defect candidate image and the received light image IMG1 with the auxiliary display are displayed on the display unit 18 (step S13: display step).
  • the storage unit 24 includes at least one of the defect image corresponding to the defect of the inspection object extracted in the past and the information indicating the feature of the defect image, and the classification result indicating the defect classification of the defect image. Classification information is stored in advance (storage step).
  • the radiogram interpreter selects display or non-display of the auxiliary display via the operation unit 14 (step S14: operation step).
  • the display control unit displays the auxiliary display on the display unit 18 (step S15: display control step).
  • the display control unit does not display the auxiliary display on the display unit 18 (step S16: display control step).
  • the image interpreter may select display or non-display of auxiliary display for each defect candidate image, or select display or non-display for the defect candidate images to be displayed at once. Also good.
  • the diagnosis result of the defect is stored as the diagnosis result data in the inspection object inspection result data D10 and stored. Recorded in the unit 24 (step S17).

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Investigating Materials By The Use Of Optical Means Adapted For Particular Applications (AREA)
  • Analysing Materials By The Use Of Radiation (AREA)

Abstract

本発明は、読影を正確に且つ迅速に行えるように読影者を支援する欠陥検査装置、欠陥検査方法、およびプログラムを提供することを目的とする。欠陥検査装置（１０）は、画像取得部と、画像処理部と、記憶部（２４）と、記憶部（２４）に記憶された分類情報に基づいて、抽出した欠陥候補画像に欠陥の分類を付与する欠陥候補分類部と、受光画像を表示する表示部（１８）と、欠陥候補画像の位置および欠陥候補画像の分類を示す補助表示の表示部（１８）への表示または非表示の選択を受け付け、選択された補助表示の表示または非表示の指令を出力する操作部（１４）と、操作部（１４）から出力される指令に基づいて、補助表示を表示部（１８）に表示または非表示にする表示制御部と、を備える。

Description

欠陥検査装置、欠陥検査方法、およびプログラム
　本発明は、欠陥検査装置、欠陥検査方法、およびプログラムに関し、特に検査対象である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、欠陥検査方法およびプログラムに関する。
　特許文献１は、太陽電池セルの欠陥を検査する検査装置に関するものであり、特許文献１には、セル画像内のひび部、暗領域部、および断線部の欠陥に対応するひび識別画像、暗領域識別画像、および断線識別画像をそれぞれ異なる色彩により生成し、ひび部、暗領域部、および断線部に重ねて表示することが提案されている（特許文献１の図６）。
特開２０１０－５４３６５号公報
　ここで、被検査体が撮影された画像（受光画像）を利用して欠陥の検査を行う一つの方法として、検査員（読影者）が受光画像を目視し、欠陥の発見および欠陥の分類を行う読影と呼ばれる手法がある。この場合読影者は、自分の経験および知識に基づいて受光画像において欠陥を発見し、その欠陥の種類を判別することとなる。
　しかし、全ての読影者が豊富な経験および高いレベルの知識を有しているとは限らず、読影者によっては欠陥の発見および欠陥の種類の判別が不正確になったり、読影に時間を要してしまう場合がある。そこで、予め受光画像に画像処理などの技術を適用することによって、欠陥の候補となる箇所を明示するような補助表示を行うと、読影者は明示された欠陥候補画像に主に注目すればよく、より効率的な読影を行うことができる。
　さらに、予め受光画像を画像処理などの技術を適用することによって推測された欠陥の種類が補助的に明示されていると、読影者は示された種類を基準にして欠陥の種類を判別すればよく、より効率的な読影を行うことができる。
　一方で、受光画像に欠陥候補画像を示す補助表示が数多く示されていたり、補助表示が欠陥候補画像に重ねられて表示されていたりすると、かえって表示された補助表示が読影の妨げになってしまい正確且つ迅速な読影が困難な場合が発生する。
　上述した特許文献１では、受光画像における読影を正確に且つ迅速にする技術に関しては言及されていない。
　本発明はこのような事情に鑑みてなされたもので、その目的は、読影を正確に且つ迅速に行えるように読影者を支援する欠陥検査装置、欠陥検査方法、およびプログラムを提供することである。
　上記目的を達成するために、本発明の一の態様である欠陥検査装置は、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る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部と、被検査体の欠陥候補に対応する画像である欠陥候補画像を受光画像から画像処理により抽出する画像処理部と、過去に抽出された被検査体の欠陥に対応する欠陥画像および欠陥画像の特徴を示す情報のうち少なくとも一方と、欠陥画像の欠陥の分類を示す分類結果とを含む分類情報を記憶する記憶部と、記憶部に記憶された分類情報に基づいて、抽出した欠陥候補画像に欠陥の分類を付与する欠陥候補分類部と、受光画像を表示する表示部と、欠陥候補画像の位置および欠陥候補画像の分類を示す補助表示の表示部への表示または非表示の選択を受け付け、選択された補助表示の表示または非表示の指令を出力する操作部と、操作部から出力される指令に基づいて、補助表示を表示部に表示または非表示にする表示制御部と、を備える。
　本態様によれば、欠陥候補に対応する画像の欠陥候補画像の位置およびその欠陥の分類が補助表示により示されるとともに、読影者は補助表示の表示または非表示の制御を行うことができる。これにより本態様は、欠陥候補画像の位置を示す補助表示により欠陥候補画像を正確に且つ迅速に発見することができ、欠陥の分類を示す補助表示に基づいて欠陥の分類を正確に且つ迅速に判断することができ、補助表示の表示または非表示を任意に制御することができるので正確で且つ迅速な読影の実行を支援することができる。
　好ましくは、記憶部は、欠陥の発生原因に基づいて分類された分類結果を記憶する。
　本態様によれば、記憶部は欠陥の発生原因に基づいて分類された分類結果を記憶し、欠陥候補分類部は記憶された欠陥の発生原因に基づいて欠陥候補画像の欠陥を分類する。これにより本態様は、欠陥の発生原因に基づいた欠陥の分類を行う読影を支援することができる。
　好ましくは、表示制御部は、欠陥候補画像の位置を示す図形を含む補助表示を表示部に表示させる。
　本態様によれば、表示制御部が表示部に表示させる補助表示は、欠陥候補画像の位置を示す図形を含むので、読影者に欠陥候補画像の位置をより正確且つ迅速に認識させることができる。
　好ましくは、表示制御部は、受光画像における欠陥候補画像の回りを囲む図形を有する補助表示を表示部に表示させる。
　本態様によれば、表示制御部が表示部に表示させる補助表示は、欠陥候補画像の回りを囲む図形であるので、欠陥候補画像の位置をより正確に且つ迅速に読影者に認識させることができる。
　好ましくは、表示制御部は、記号および文字のうち少なくとも一方で付与された分類を示す補助表示を表示部に表示させる。
　本態様によれば、表示制御部が表示部に表示させる補助表示は、記号および文字のうち少なくとも一方で分類を示すので、読影者に欠陥候補画像の欠陥の分類をより正確に且つ迅速に認識させることができる。
　好ましくは、表示制御部は、付与された分類に応じて補助表示の一部または全部の色を変えた補助表示を表示部に表示させる。
　本態様によれば、表示制御部が表示部に表示させる補助表示は、欠陥の分類に応じて補助表示の一部または全部の色が変えられるので、正確に且つ迅速に読影者に欠陥の分類を認識させることができる。
　好ましくは、表示制御部は、抽出された欠陥候補画像に基づく欠陥候補のサイズに関する情報を含む補助表示を表示部に表示させる。
　本態様によれば、表示制御部が表示部に表示させる補助表示は、欠陥候補のサイズに関する情報を含むので、読影者に対して正確で且つ迅速な読影の支援をすることができる。
　好ましくは、欠陥検査装置は、記憶部で記憶される分類の種類の入力を受け付ける入力部をさらに備え、記憶部は、入力部で入力された種類に基づいて分類結果を記憶する。
　本態様によれば、ユーザが任意の分類の種類を入力するための入力部を有し、記憶部は入力部で入力された種類に基づいて分類結果を記憶する。これにより本態様は、ユーザの任意の分類を示す表示を補助表示に含ませることができる。
　好ましくは、操作部は、被検査体の肉厚、被検査体の領域、または欠陥候補のサイズの入力により、補助表示の表示または非表示の選択を受け付ける。
　本態様によれば、読影者は被検査体の肉厚、被検査体の領域、または欠陥候補のサイズの入力を行って、補助表示の表示または非表示の選択を行うことができるので、読影者が必要とする補助表示を表示させることができ、且つ読影者が不必要とする補助表示を非表示とさせることができる。これにより本態様は、読影者の読影に必要な補助表示のみ表示させるので、より正確で且つ迅速な読影の支援を行うことができる。
　好ましくは、欠陥候補分類部は、抽出した欠陥候補画像と記憶部に記憶された欠陥画像および欠陥画像の特徴を示す情報のうち少なくとも一方との類似度を算出し、算出された類似度が最も高い欠陥画像の分類結果に基づいて、抽出した欠陥候補画像の分類を付与する。
　本態様によれば、欠陥候補分類部は、抽出された欠陥候補画像と記憶部に記憶されている欠陥画像および／または欠陥画像の特徴を示す情報との類似度を算出し、その類似度に基づいて、欠陥候補画像に分類を付与する。これによれば、本態様は、より確かな欠陥の分類の補助表示を行うことができる。
　本発明の他の態様である欠陥検査方法は、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る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ステップと、被検査体の欠陥候補に対応する画像である欠陥候補画像を受光画像から画像処理により抽出する画像処理ステップと、過去に抽出された被検査体の欠陥に対応する欠陥画像および欠陥画像の特徴を示す情報のうち少なくとも一方と、欠陥画像の欠陥の分類を示す分類結果とを含む分類情報を記憶部に記憶する記憶ステップと、記憶部に記憶された分類情報に基づいて、抽出した欠陥候補画像に欠陥の分類を付与する欠陥候補分類ステップと、受光画像を表示部に表示する表示ステップと、欠陥候補画像の位置および欠陥候補画像の分類を示す補助表示の、表示部への表示または非表示の選択を受け付け、選択された補助表示の表示または非表示の指令を出力する操作ステップと、操作ステップから出力される指令に基づいて、補助表示を表示部に表示または非表示にする表示制御ステップと、を含む。
　本発明の他の態様であ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る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ステップと、被検査体の欠陥候補に対応する画像である欠陥候補画像を受光画像から画像処理により抽出する画像処理ステップと、過去に抽出された被検査体の欠陥に対応する欠陥画像および欠陥画像の特徴を示す情報のうち少なくとも一方と、欠陥画像の欠陥の分類を示す分類結果とを含む分類情報を記憶部に記憶する記憶ステップと、記憶部に記憶された分類情報に基づいて、抽出した欠陥候補画像に欠陥の分類を付与する欠陥候補分類ステップと、受光画像を表示部に表示する表示ステップと、欠陥候補画像の位置および欠陥候補画像の分類を示す補助表示の、表示部への表示または非表示の選択を受け付け、選択された補助表示の表示または非表示の指令を出力する操作ステップと、操作ステップから出力される指令に基づいて、補助表示を表示部に表示または非表示にする表示制御ステップと、をコンピュータに実現させる。この欠陥検査プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な非一時的有形媒体も本発明の態様に含まれる。
　本発明によれば、欠陥候補に対応する画像の欠陥候補画像の位置およびその欠陥の分類が補助表示により示されるとともに、読影者は補助表示の表示または非表示の制御を行うことができるので、欠陥候補画像の位置を示す補助表示により欠陥候補画像を正確に且つ迅速に発見することができ、欠陥の分類を示す補助表示により欠陥の分類を正確に且つ迅速に判断することができる。また、補助表示の表示または非表示を任意に制御することができるので正確で且つ迅速な読影の実行を支援することができる。
欠陥検査装置を示すブロック図である。 処理部が有する機能の一例を示すブロック図である。 被検査体撮影データの例を示すブロック図である。 製品データの例を示すブロック図である。 被検査体検査結果データの例を示すブロック図である。 撮影システムの例を示すブロック図である。 表示部の外観を示す正面図である。 表示部に表示される受光画像および補助表示の表示例を示す図である。 表示部に表示される受光画像および補助表示の表示例を示す図である。 欠陥のサイズの算出の仕方の例に関して説明をする図である。 表示部に表示させた場合のスライダーを移動させたときの表示の変化を説明する図である。 表示部に表示させた場合のスライダーを移動させたときの表示の変化を説明する図である。 表示部に表示させた場合のスライダーを移動させたときの表示の変化を説明する図である。 表示部に表示させた場合のスライダーを移動させたときの表示の変化を説明する図である。 欠陥検査装置の動作フローを示す図である。
　以下、添付図面にしたがって本発明に係る欠陥検査装置、欠陥検査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。ここで被検査体とは、検査の対象物のことであり様々なものが想定されている。特に被検査体としては、高精密度の設計が必要とされる工業部品である工業製品が想定され、欠陥検査装置１０の用途は工業検査用が想定される。また受光画像とは、被検査体に放射線を照射することにより得られた被検査体の透過光または反射光に基づいて作成された画像である。
　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、処理部２２および記憶部２４を備えている。
　制御部１２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、表示制御部として機能し、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。例えば制御部１２は、操作部１４から出力される指令に基づいて、補助表示を表示部１８に表示または非表示にする表示制御を行う。ここで補助表示とは、欠陥候補画像の位置および欠陥候補画像の分類を示す表示であり、表示部１８に欠陥候補画像と共に表示される。読影者は、表示部１８に表示される補助表示を見ながら読影を行うことにより、より正確に且つ迅速に読影を行うことができる。すなわち、読影者は、補助表示により正確に且つ迅速に欠陥候補画像を発見することができ、補助表示に基づいて欠陥候補の分類を判別することができる。
　操作部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。例えば操作部１４は、補助表示の表示部１８への表示または非表示の選択を受け付けて、選択された補助表示の表示または非表示の指令を制御部１２に出力する。表示部１８への補助表示の表示および非表示が制御されることにより、補助表示がかえって読影の妨げになることが防止される。
　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。Ｉ／Ｆ１６は、画像取得部として機能し、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る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。
　欠陥検査装置１０は、Ｉ／Ｆ１６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である。ここで撮影画像データは、受光画像を構成する画像データである。また、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ＤＢ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７参照）を用いることができる。表示部１８は、受光画像および受光画像に関連付けて表示される補助表示を表示する。なお、表示部１８の表示の制御は、制御部１２により行われている。
　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の領域として用いられる。
　記憶部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。記憶部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。記憶部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。また記憶部２４は、過去に抽出された被検査体の欠陥に対応する欠陥画像および欠陥画像の特徴を示す情報のうち少なくとも一方と、欠陥画像の欠陥の分類を示す分類結果とを含む分類情報を記憶する。すなわち記憶部２４は、過去に抽出された被検査体の欠陥に対応する欠陥画像、および／または、過去に抽出された被検査体の欠陥に対応する欠陥画像の特徴を示す情報を記憶し、且つ欠陥画像の分類結果を欠陥画像と関連付けて記憶している。記憶部２４は検査が行われる前に予め複数の欠陥画像および／または複数の欠陥画像の特徴を示す情報を記憶し、それらの欠陥画像または欠陥画像の特徴を示す情報は分類結果を示す分類情報と関連付けられて記憶されている。ここで過去に抽出された欠陥画像とは、過去に欠陥検査装置１０で検査されたときに抽出された欠陥画像であってもよいし、他の検査装置により過去に抽出された欠陥画像であってもよい。また欠陥画像の特徴を示す情報とは、欠陥画像の画像データにおいて特徴的な部分を示すデータである。記憶部２４に記録される欠陥画像および／または欠陥画像の特徴を示す情報、および、分類情報は欠陥候補に分類を付与する場合に使用される。
　また記憶部２４は、操作部１４を介して入力される分類の種類を記憶することができる。この場合操作部１４は記憶部２４に記憶させる分類の種類を入力する入力部として機能し、記憶部２４は入力部で入力された種類に基づいて分類結果を記憶する。例えば記憶部２４は、「ＪＩＳ　Ｚ　２３００」で記載されているような欠陥の種類を分類付与のために入力してもよいし、ユーザが独自に定める欠陥の種類が操作部１４を介して入力された場合には、その欠陥の種類を記憶してもよい。また例えば記憶部２４は、欠陥の発生原因に基づいて分類された分類結果を記憶してもよい。ここで欠陥の発生原因とはガス混入による気泡、部材の亀裂、異物付着、溶着、および溶接不良などがあげられる。なお、記憶部２４での欠陥画像および／または欠陥画像の特徴を示す情報と、欠陥の分類を示す分類結果との記憶形態は公知の形態が採用される。
　さらに記憶部２４に記憶された情報（データ）は更新されてもよい。例えば記憶部２４に記憶された情報は、欠陥検査装置１０で読影者が読影した読影結果を記憶部２４に逐次記憶させることにより更新されてもよい。
　処理部２２は、被検査体の欠陥候補に対応する画像である欠陥候補画像を受光画像から画像処理により抽出する。また欠陥候補分類部２２４は、記憶部２４に記憶された分類情報に基づいて、抽出した欠陥候補画像に欠陥の分類を付与する。なお処理部２２の機能に関しては後で説明する。
　処理部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抽出を行う。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）を示す欠陥候補画像に関する情報とをバッファメモリ２０に出力する。また処理部２２は、欠陥候補画像に付与された分類もバッファメモリ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、受光画像の欠陥候補画像に補助表示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画像に関する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５参照）を作成して記憶部２４に格納する。これにより、記憶部２４に記憶されている情報（データ）は更新される。
　図２は、処理部２２が有する機能の一例を示すブロック図である。図２に示すように、処理部２２は、欠陥候補抽出部２２０、測定部２２２、および欠陥候補分類部２２４を備えている。
　欠陥候補抽出部２２０は、画像処理部として機能し、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の色および輝度値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。欠陥候補抽出部２２０は、例えば、色の変化、エッジの検出結果等に基づいて、欠陥の検出を行う。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で測定して、被検査体撮影データＤ１００に含めるようにしてもよい。
　欠陥候補分類部２２４は、記憶部２４に記憶された分類情報に基づいて、抽出した欠陥候補画像に欠陥の分類を付与する。例えば欠陥候補分類部２２４は、処理部２２で抽出された欠陥候補画像と、過去に抽出された被検査体の欠陥に対応する欠陥画像および欠陥画像の特徴を示す情報のうち少なくとも一方との類似度を算出し、その類似度に基づいて、欠陥候補分類部２２４は欠陥候補画像に欠陥の分類を付与する。ここで欠陥候補分類部２２４が算出する類似度は、公知の手法で算出される。例えば欠陥候補分類部２２４は、処理部２２により抽出された欠陥候補画像と過去に抽出された欠陥画像とのブロックマッチングにより類似度を算出する。例えば欠陥候補分類部２２４は、抽出された欠陥候補画像と記憶部２４に記憶されている欠陥画像（欠陥画像の特徴を示す情報）との類似度を算出し、その類似度が最も高い欠陥画像に付されている分類結果を、欠陥候補画像の欠陥の分類として付与する。
　図３は、被検査体撮影データの例を示すブロック図である。図３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、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、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、撮影日時、各撮影画像データの撮影対象箇所、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、反射光線）、照射強度、照射角度を示す情報を含んでいる。
　図４は、製品データの例を示すブロック図である。図４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憶部２４に記録されてもよいし、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、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）、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。
　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５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５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、被検査体測定データ、欠陥候補画像に関する情報および診断結果データを含んでいる。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憶部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。
　欠陥候補に関する情報は、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、上述したように欠陥候補分類部２２４に付与される情報であり、例えば、粒状欠陥、シミ状欠陥、ヒビ状欠陥等の情報である。
　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「欠陥である。分類はシミ状である」、「欠陥である。分類は異物影である。」、または「欠陥でない。」である。さらに診断結果データは、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てもよい。
　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に関する情報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。
　［撮影システムの構成］
　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６は、撮影システム１００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６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からの指示にしたがって、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６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６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。
　次に、受光画像および補助表示の表示制御の例について説明する。
　図７は、本発明の一実施形態に係る欠陥検査装置１０の表示部１８の外観を示す正面図である。図７に示すように、表示部１８の一例として液晶モニタがあげられる。この他にも表示部１８の具体例としては、スマートフォンの表示画面または携帯端末の表示画面があげられる。
　図８および図９は、制御部１２の制御により表示部１８に表示される受光画像および補助表示の表示例を示す図である。
　図８に示すように、表示部１８には主に、被検査体ＯＢＪの受光画像ＩＭＧ１と、表示対象を変更するためのＧＵＩ（Graphical User Interface）が表示される。
　受光画像ＩＭＧ１には、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およびＤ２）が含まれている。また、欠陥候補画像の位置および欠陥候補画像の分類を示す補助表示Ｃ１およびＣ２が受光画像ＩＭＧ１に重畳的に表示されている。
　補助表示Ｃ１およびＣ２は、欠陥候補画像の位置を示す図形として正方形が採用されている。すなわち、補助表示Ｃ１およびＣ２に含まれる正方形は、欠陥候補画像Ｄ１およびＤ２の回りを囲んでおり、欠陥候補画像Ｄ１およびＤ２の位置を明確に読影者に示している。また補助表示Ｃ１およびＣ２は、記号および文字のうち少なくとも一方で付与された分類を示す情報を表示する。具体的には補助表示Ｃ１では、「Ｉ」により欠陥候補画像の分類を示し、ここでは「Ｉ」はインクルージョンの欠陥の分類を示している。また補助表示Ｃ２では、「ＢＨ」により欠陥候補画像の分類を示し、ここでは「ＢＨ」はブローホールの欠陥の分類を示している。また補助表示Ｃ１およびＣ２は、抽出された欠陥候補画像に基づく欠陥候補のサイズに関する情報を含む。具体的には補助表示Ｃ１においては、欠陥候補画像Ｄ１のサイズは５ｍｍと表示され、欠陥候補画像Ｄ２のサイズは３ｍｍと表示されている。なお、欠陥候補画像における欠陥候補のサイズの計測の仕方に関しては後で説明する。さらに補助表示Ｃ１およびＣ２は、欠陥候補画像に付与された分類に応じて、補助表示Ｃ１およびＣ２の一部または全部の色を変えてもよい。例えば、補助表示Ｃ１を赤で表示し、補助表示Ｃ２を緑で表示してもよい。
　チェックボックスＣＢ１は、受光画像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「インクルージョン（Ｉ）」または「ブローホール（ＢＨ）」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受光画像ＩＭＧ１の上に表示する。例えば、「インクルージョン（Ｉ）」が選択されると、受光画像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、「インクルージョン（Ｉ）」および「ブローホール（ＢＨ）」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。
　図９は、チェックボックスＣＢ１において「ブローホール（ＢＨ）」が選択された場合を説明する図である。図９に示す場合では、チェックボックスＣＢ１において「ブローホール（ＢＨ）」が選択されているので、受光画像ＩＭＧ１には、ブローホールに分類された欠陥候補画像Ｄ２の補助表示Ｃ２のみが示されており、「インクルージョン（Ｉ）」の分類を示していた補助表示Ｃ１は非表示とされている。
　図８に戻って、表示部１８に表示される補助表示は操作部１４において、被検査体の肉厚、被検査体の領域、または欠陥候補のサイズの入力により、欠陥候補画像の表示または非表示、および／または、補助表示の表示または非表示の選択を受け付けてもよい。
　スライダー（スライダーバー）Ｌ１およびＬ２は、受光画像ＩＭＧ１の上に表示する欠陥の肉厚（または被検査体の肉厚）および欠陥のサイズを、それぞれ連続的または段階的に変更するためのＧＵＩであり、表示部１８に表示される操作部１４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８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補助表示および／または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、図８では欠陥候補画像Ｄ１およびＤ２と補助表示Ｃ１およびＣ２のみを表示して、他の欠陥候補画像および補助表示は省略されている。
　また本実施形態では、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または補助表示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および／または補助表示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および／または補助表示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８に示す場合には、補助表示の表示を行う入力領域Ｌ３が示されている。例えばユーザは、表示部１８がタッチパネルで構成されている場合にはタッチすることにより、入力領域Ｌ３を特定して、入力領域Ｌ３において補助表示を表示させるように選択することができる。
　次に、測定部２２２が行う欠陥のサイズ測定の一例に関して説明する。図１０は、欠陥候補画像の欠陥のサイズの算出の仕方の例に関して説明をする図である。図１０に示すように、例えば欠陥候補画像を内包して最小面積を示す矩形の対角線の長さを欠陥候補画像の欠陥のサイズとしてもよい。なお欠陥候補画像の欠陥のサイズは、他の方法によって算出をされてもよい。
　次にスライダーＬ１およびＬ２を移動させたときの表示の変化の一例を説明する。図１１から図１４は、受光画像ＩＭＧ２を表示部１８に表示させた場合のスライダーを移動させたときの表示の変化を説明する図である。図１１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非検査体の肉厚と共に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１１では、チェックボックスＣＢ１において異種金属巻き込みが選択されているので、受光画像ＩＭＧ２の選択された入力領域Ｌ３内に位置し、スライダーＬ１で選択された被検査体の肉厚部分に存在する、スライダーＬ２で選択されたサイズの欠陥候補画像が表示されている。表示された各欠陥候補画像は補助表示を有し、その補助表示において欠陥候補画像の欠陥候補の分類がＭＩというアルファベットで示され、サイズは数値で示され、欠陥候補画像の位置が四角形の枠で示されている。なお、読影者の選択操作によって、各欠陥候補画像に示された補助表示の表示または非表示を制御することができる。
　図１２に示す例では、図１１で示した例からスライダー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。そして、表示部１８にはスライダーＬ１で選択された被検査体の肉厚部分に、スライダーＬ２で選択されたサイズの欠陥候補が示されている。示された各欠陥候補画像は、補助表示を有し図１１で説明をしたように欠陥候補の位置、分類およびサイズが示されている。
　図１３に示す例では、図１１で示した例からスライダー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。そして、表示部１８にはスライダーＬ１で選択された被検査体の肉厚部分に、スライダーＬ２で選択されたサイズの欠陥候補が示されている。示された各欠陥候補画像は、補助表示を有し図１１で説明をしたように欠陥候補の位置、分類およびサイズが示されている。
　図１４に示す例では、図１１で示した例からスライダー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。そして、表示部１８にはスライダーＬ１で選択された被検査体の肉厚部分に、スライダーＬ２で選択されたサイズの欠陥候補が示されている。示された各欠陥候補画像は、補助表示を有し図１１で説明をしたように欠陥候補の位置、分類およびサイズが示されている。なお、図１１から図１４では、欠陥候補画像および補助表示の表示および非表示が、同時に制御される態様を説明した。しかし、欠陥候補画像と補助表示の表示および非表示は、個別独立に行われてもよい。例えば、スライダーＬ１およびＬ２により指定された範囲の補助表示のみの表示制御を行ってもよい。
　次に欠陥検査装置１０の動作を説明する。
　図１５は、欠陥検査装置１０の動作の一例を示すフロー図である。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、受光画像（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：画像取得ステップ）。処理部２２は、ステップＳ１０において取得された受光画像に画像処理を施して、欠陥候補を検出する（ステップＳ１１：画像処理ステップ）。処理部２２は、抽出した欠陥候補画像と記憶部２４に記憶されている過去に抽出された欠陥画像またはその特徴を示す情報とを比較して、最も類似度の近い欠陥画像またはその特徴を示す情報に関連して記憶されている分類を読み出す。そして処理部２２は、その分類を欠陥候補画像の分類として付与する（ステップＳ１２：欠陥候補分類ステップ）。その後、制御部１２は、ステップＳ１０において取得した受光画像と、ステップＳ１２における欠陥候補の検出の結果および分類の結果に基づいて、表示用画像を作成して表示部１８に出力する。これにより、欠陥候補画像および補助表示が付された受光画像ＩＭＧ１が表示部１８に表示される（ステップＳ１３：表示ステップ）。なお、記憶部２４には、過去に抽出された被検査体の欠陥に対応する欠陥画像および欠陥画像の特徴を示す情報のうち少なくとも一方と、欠陥画像の欠陥の分類を示す分類結果とを含む分類情報が予め記憶されている（記憶ステップ）。
　次に読影者は、操作部１４を介して補助表示の表示または非表示の選択を行う（ステップＳ１４：操作ステップ）。そして補助表示の表示を選択した場合には、表示制御部は補助表示を表示部１８に表示させる（ステップＳ１５：表示制御ステップ）。一方、補助表示を非表示とすることが選択された場合には、表示制御部は表示部１８に補助表示を表示させない（ステップＳ１６：表示制御ステップ）。なお、読影者は、欠陥候補画像のそれぞれに対して補助表示の表示または非表示を選択させてもよいし、表示される欠陥候補画像に対して一括して表示または非表示の選択をさせてもよい。その後、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、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、記憶部２４に記録される（ステップＳ１７）。
　上述の各構成および機能は、任意のハードウェア、ソフトウェア、或いは両者の組み合わせによって適宜実現可能である。例えば、上述の処理ステップ（処理手順）をコンピュータに実行させるプログラム、そのような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（非一時的有形媒体）、或いはそのようなプログラムをインストール可能なコンピュータに対しても本発明を適用することが可能である。
　以上で本発明の例に関して説明してきたが、本発明は上述した実施の形態に限定されず、本発明の精神を逸脱しない範囲で種々の変形が可能であることは言うまでもない。
１０　　　　欠陥検査装置
１２　　　　制御部
１４　　　　操作部
１６　　　　Ｉ／Ｆ
１８　　　　表示部
２０　　　　バッファメモリ
２２　　　　処理部
２４　　　　記憶部
１００　　　撮影システム
１０２　　　撮影制御部
１０４　　　撮影操作部
１０６　　　画像記録部
１０８　　　カメラ
１１０　　　放射線源
１１２　　　放射線源
１１４　　　撮影室
２２０　　　欠陥候補抽出部
２２２　　　測定部
２２４　　　欠陥候補分類部
ステップＳ１０～ステップＳ１７　欠陥検査方法の工程

Claims (13)

  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る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部と、
    　前記被検査体の欠陥候補に対応する画像である欠陥候補画像を前記受光画像から画像処理により抽出する画像処理部と、
    　過去に抽出された前記被検査体の欠陥に対応する欠陥画像および前記欠陥画像の特徴を示す情報のうち少なくとも一方と、前記欠陥画像の前記欠陥の分類を示す分類結果とを含む分類情報を記憶する記憶部と、
    　前記記憶部に記憶された前記分類情報に基づいて、前記抽出した前記欠陥候補画像に欠陥の分類を付与する欠陥候補分類部と、
    　前記受光画像を表示する表示部と、
    　前記欠陥候補画像の位置および前記欠陥候補画像の前記分類を示す補助表示の前記表示部への表示または非表示の選択を受け付け、前記選択された前記補助表示の表示または非表示の指令を出力する操作部と、
    　前記操作部から出力される前記指令に基づいて、前記補助表示を前記表示部に表示または非表示にする表示制御部と、
    　を備える欠陥検査装置。
  2. 　前記記憶部は、欠陥の発生原因に基づいて分類された前記分類結果を記憶する請求項１に記載の欠陥検査装置。
  3. 　前記表示制御部は、前記欠陥候補画像の位置を示す図形を含む前記補助表示を前記表示部に表示させる請求項１または２に記載の欠陥検査装置。
  4. 　前記表示制御部は、前記受光画像における前記欠陥候補画像の回りを囲む前記図形を有する前記補助表示を前記表示部に表示させる請求項３に記載の欠陥検査装置。
  5. 　前記表示制御部は、記号および文字のうち少なくとも一方で前記付与された前記分類を示す前記補助表示を前記表示部に表示させる請求項１から４のいずれか１項に記載の欠陥検査装置。
  6. 　前記表示制御部は、前記付与された前記分類に応じて前記補助表示の一部または全部の色を変えた前記補助表示を前記表示部に表示させる請求項１から５のいずれか１項に記載の欠陥検査装置。
  7. 　前記表示制御部は、前記抽出された前記欠陥候補画像に基づく前記欠陥候補のサイズに関する情報を含む前記補助表示を前記表示部に表示させる請求項１から６のいずれか１項に記載の欠陥検査装置。
  8. 　前記記憶部で記憶される前記分類の種類の入力を受け付ける入力部をさらに備え、
    　前記記憶部は、前記入力部で入力された前記種類に基づいて前記分類結果を記憶する請求項１から７のいずれか１項に記載の欠陥検査装置。
  9. 　前記操作部は、前記被検査体の肉厚、前記被検査体の領域、または前記欠陥候補のサイズの入力により、前記補助表示の表示または非表示の選択を受け付ける請求項１から８のいずれか１項に記載の欠陥検査装置。
  10. 　前記欠陥候補分類部は、前記抽出した前記欠陥候補画像と前記記憶部に記憶された前記欠陥画像および前記欠陥画像の特徴を示す情報のうち少なくとも一方との類似度を算出し、前記算出された類似度が最も高い前記欠陥画像の前記分類結果に基づいて、前記抽出した前記欠陥候補画像の分類を付与する請求項１から９のいずれか１項に記載の欠陥検査装置。
  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る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ステップと、
    　前記被検査体の欠陥候補に対応する画像である欠陥候補画像を前記受光画像から画像処理により抽出する画像処理ステップと、
    　過去に抽出された前記被検査体の欠陥に対応する欠陥画像および前記欠陥画像の特徴を示す情報のうち少なくとも一方と、前記欠陥画像の前記欠陥の分類を示す分類結果とを含む分類情報を記憶部に記憶する記憶ステップと、
    　前記記憶部に記憶された前記分類情報に基づいて、前記抽出した前記欠陥候補画像に欠陥の分類を付与する欠陥候補分類ステップと、
    　前記受光画像を表示部に表示する表示ステップと、
    　前記欠陥候補画像の位置および前記欠陥候補画像の前記分類を示す補助表示の、前記表示部への表示または非表示の選択を受け付け、前記選択された前記補助表示の表示または非表示の指令を出力する操作ステップと、
    　前記操作ステップから出力される前記指令に基づいて、前記補助表示を前記表示部に表示または非表示にする表示制御ステップと、
    　を含む欠陥検査方法。
  12. 　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る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ステップと、
    　前記被検査体の欠陥候補に対応する画像である欠陥候補画像を前記受光画像から画像処理により抽出する画像処理ステップと、
    　過去に抽出された前記被検査体の欠陥に対応する欠陥画像および前記欠陥画像の特徴を示す情報のうち少なくとも一方と、前記欠陥画像の前記欠陥の分類を示す分類結果とを含む分類情報を記憶部に記憶する記憶ステップと、
    　前記記憶部に記憶された前記分類情報に基づいて、前記抽出した前記欠陥候補画像に欠陥の分類を付与する欠陥候補分類ステップと、
    　前記受光画像を表示部に表示する表示ステップと、
    　前記欠陥候補画像の位置および前記欠陥候補画像の前記分類を示す補助表示の、前記表示部への表示または非表示の選択を受け付け、前記選択された前記補助表示の表示または非表示の指令を出力する操作ステップと、
    　前記操作ステップから出力される前記指令に基づいて、前記補助表示を前記表示部に表示または非表示にする表示制御ステップと、
    　をコンピュータに実現させる欠陥検査プログラム。
  13. 　請求項１２に記載の欠陥検査プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な非一時的有形媒体。
PCT/JP2017/022741 2016-08-18 2017-06-20 欠陥検査装置、欠陥検査方法、およびプログラム WO2018034057A1 (ja)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2018534286A JP6767490B2 (ja) 2016-08-18 2017-06-20 欠陥検査装置、欠陥検査方法、およびプログラム
US16/268,673 US11029255B2 (en) 2016-08-18 2019-02-06 Defect inspection device, defect inspection method, and program

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2016-160770 2016-08-18
JP2016160770 2016-08-18

Related Child Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
US16/268,673 Continuation US11029255B2 (en) 2016-08-18 2019-02-06 Defect inspection device, defect inspection method, and program

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2018034057A1 true WO2018034057A1 (ja) 2018-02-22

Family

ID=61196561

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/JP2017/022741 WO2018034057A1 (ja) 2016-08-18 2017-06-20 欠陥検査装置、欠陥検査方法、およびプログラム

Country Status (3)

Country Link
US (1) US11029255B2 (ja)
JP (1) JP6767490B2 (ja)
WO (1) WO2018034057A1 (ja)

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2019174410A (ja) * 2018-03-29 2019-10-10 住友化学株式会社 画像処理装置、異物検査装置及び画像処理方法
CN112204385A (zh) * 2018-06-29 2021-01-08 富士胶片株式会社 缺陷显示装置及方法
WO2022181745A1 (ja) 2021-02-26 2022-09-01 富士フイルム株式会社 読影支援サーバ、読影支援システム、読影支援方法、読影支援プログラム、及び読影端末
CN115210034A (zh) * 2020-03-05 2022-10-18 松下知识产权经营株式会社 焊道外观检查装置和焊道外观检查系统
WO2023136030A1 (ja) * 2022-01-14 2023-07-20 富士フイルム株式会社 情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラム
CN116500048A (zh) * 2023-06-28 2023-07-28 四川联畅信通科技有限公司 一种线缆卡具缺陷检测方法、装置、设备及介质
JP7496702B2 (ja) 2020-03-27 2024-06-07 日鉄ステンレス株式会社 疵検査装置及び疵検査方法

Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP7150638B2 (ja) * 2019-02-27 2022-10-11 キオクシア株式会社 半導体欠陥検査装置、及び、半導体欠陥検査方法
WO2021161321A1 (en) * 2020-02-13 2021-08-19 Inspekto A.M.V Ltd User interface device for autonomous machine vision inspection
CN112666189A (zh) * 2020-12-15 2021-04-16 河南九域恩湃电力技术有限公司 一种基于dr检测的耐张线夹检测装置及检测方法
EP4300085A4 (en) * 2021-02-26 2024-08-21 Fujifilm Corp IMAGE DISPLAY DEVICE AND METHOD, AND PROGRAM
CN114778574B (zh) * 2022-03-28 2024-06-04 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院 X射线数字成像检测识别在运高压电缆内部缺陷方法

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2009139230A (ja) * 2007-12-06 2009-06-25 Anritsu Sanki System Co Ltd Ｘ線異物検出装置
JP2011085501A (ja) * 2009-10-16 2011-04-28 Shimadzu Corp Ｘ線検査装置
JP2015078964A (ja) * 2013-10-18 2015-04-23 三菱重工業株式会社 検査記録装置及び検査記録評価方法
JP2016114415A (ja) * 2014-12-12 2016-06-23 アンリツインフィビス株式会社 Ｘ線検査装置

Family Cites Families (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS6488237A (en) 1987-09-30 1989-04-03 Toshiba Corp Surface inspecting apparatus
WO2001041068A1 (fr) 1999-11-29 2001-06-07 Olympus Optical Co., Ltd. Systeme de detection de defaut
JP3682587B2 (ja) * 2003-09-24 2005-08-10 株式会社島津製作所 Ｘ線異物検査装置およびｘ線異物検査装置のための判定用パラメータ設定装置
JP4574478B2 (ja) * 2005-07-21 2010-11-04 アンリツ産機システム株式会社 Ｘ線異物検出方法及びｘ線異物検出装置
JP4472657B2 (ja) * 2006-03-30 2010-06-02 アンリツ産機システム株式会社 Ｘ線検査装置
JP2010054365A (ja) 2008-08-28 2010-03-11 Nisshinbo Holdings Inc 太陽電池の検査装置、太陽電池の検査方法、プログラム、太陽電池の検査システム
JP5452392B2 (ja) 2009-12-16 2014-03-26 株式会社日立ハイテクノロジーズ 欠陥観察方法及び欠陥観察装置
JP2015025758A (ja) * 2013-07-26 2015-02-05 Hoya株式会社 基板検査方法、基板製造方法および基板検査装置
JP6287248B2 (ja) 2014-01-22 2018-03-07 大日本印刷株式会社 外観検査装置、外観検査方法、及び、プログラム
DE202016008484U1 (de) * 2015-06-30 2018-02-20 Koh Young Technology Inc. Gegenstandsprüfvorrichtung
JP6930926B2 (ja) * 2016-01-29 2021-09-01 富士フイルム株式会社 欠陥検査装置、方法およびプログラム

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2009139230A (ja) * 2007-12-06 2009-06-25 Anritsu Sanki System Co Ltd Ｘ線異物検出装置
JP2011085501A (ja) * 2009-10-16 2011-04-28 Shimadzu Corp Ｘ線検査装置
JP2015078964A (ja) * 2013-10-18 2015-04-23 三菱重工業株式会社 検査記録装置及び検査記録評価方法
JP2016114415A (ja) * 2014-12-12 2016-06-23 アンリツインフィビス株式会社 Ｘ線検査装置

Cited By (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2019174410A (ja) * 2018-03-29 2019-10-10 住友化学株式会社 画像処理装置、異物検査装置及び画像処理方法
CN112204385A (zh) * 2018-06-29 2021-01-08 富士胶片株式会社 缺陷显示装置及方法
JPWO2020003917A1 (ja) * 2018-06-29 2021-06-24 富士フイルム株式会社 欠陥表示装置及び方法
CN115210034A (zh) * 2020-03-05 2022-10-18 松下知识产权经营株式会社 焊道外观检查装置和焊道外观检查系统
JP7496702B2 (ja) 2020-03-27 2024-06-07 日鉄ステンレス株式会社 疵検査装置及び疵検査方法
WO2022181745A1 (ja) 2021-02-26 2022-09-01 富士フイルム株式会社 読影支援サーバ、読影支援システム、読影支援方法、読影支援プログラム、及び読影端末
WO2023136030A1 (ja) * 2022-01-14 2023-07-20 富士フイルム株式会社 情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラム
CN116500048A (zh) * 2023-06-28 2023-07-28 四川联畅信通科技有限公司 一种线缆卡具缺陷检测方法、装置、设备及介质
CN116500048B (zh) * 2023-06-28 2023-09-15 四川联畅信通科技有限公司 一种线缆卡具缺陷检测方法、装置、设备及介质

Also Published As

Publication number Publication date
US11029255B2 (en) 2021-06-08
JP6767490B2 (ja) 2020-10-14
US20190170659A1 (en) 2019-06-06
JPWO2018034057A1 (ja) 2019-06-13

Similar Documents

Publication Publication Date Title
WO2018034057A1 (ja) 欠陥検査装置、欠陥検査方法、およびプログラム
JP6556266B2 (ja) 欠陥検査装置、方法およびプログラム
US10571404B2 (en) Defect inspection apparatus, method, and program
JP6669874B2 (ja) 欠陥検査装置、欠陥検査方法、およびプログラム
JP6810505B2 (ja) 教師データ作成方法及び装置並びに欠陥検査方法及び装置
CN110383038B (zh) 用于对空气样本进行自动分析的系统和方法
JP6422573B2 (ja) 画像処理装置及び画像処理方法及びプログラム
US9972079B2 (en) Wafer appearance inspection apparatus
JP6293453B2 (ja) エッジ測定ビデオツールパラメータ設定ユーザインタフェース
WO2023053728A1 (ja) 表示処理装置、表示処理方法、及び、表示処理プログラム
EP4450959A1 (en) Information processing device, information processing method, program, and recording medium
WO2023136030A1 (ja) 情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラム
WO2023136031A1 (ja) 情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム
WO2022181746A1 (ja) 画像表示装置、画像表示方法及びプログラム
US20240362888A1 (en) Information processing apparatus, information processing method, and information processing program
JP4898500B2 (ja) 管内面診断方法及び管内面診断装置
JP2022113646A (ja) 物体内部の可視化装置及び可視化方法と当該コンピュータプログラム。
JP2022181231A (ja) 検査支援方法及び検査支援システム
CN118043651A (zh) 图像处理装置、处理系统、图像显示方法及程序
JP2020003398A (ja) 塗装欠陥の評価方法

Legal Events

Date Code Title Description
DPE1 Request for preliminary examination filed after expiration of 19th month from priority date (pct application filed from 20040101)
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 17841285

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

ENP Entry into the national phase

Ref document number: 2018534286

Country of ref document: JP

Kind code of ref document: A

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

122 Ep: pct application non-entry in european phase

Ref document number: 17841285

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1