(57)【要約】【課題】より簡単に電力機器を検査することができる検査方法、検査装置、検査システム及びコンピュータプログラムを提供することである。【解決手段】実施形態の検査方法は、取得ステップと、検査ステップとを持つ。取得ステップは、検査装置が、樹脂によって覆われた電力機器に照射されたパルス波に基づいて得られる照射情報を取得する。検査ステップは、検査装置が、前記照射情報と、検査用の樹脂にパルス波を照射することによって得られた検査情報とが予め定められた条件を満たす場合に、前記樹脂の異常を検出する。【選択図】図１
2020041823.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
検査装置が、樹脂によって覆われた電力機器に照射されたパルス波に基づいて得られる照射情報を取得する取得ステップと、
検査装置が、前記照射情報と、検査用の樹脂にパルス波を照射することによって得られた検査情報とが予め定められた条件を満たす場合に、前記樹脂の異常を検出する検査ステップと、
を有する検査方法。
【請求項２】
前記取得ステップにおいて、前記照射情報として１つ以上の異なる照射情報を取得し、
前記検査ステップにおいて、それぞれの前記照射情報に対して、所定の処理を行うことによって前記樹脂の異常を１つ以上検出する、
請求項１に記載の検査方法。
【請求項３】
前記電力機器に照射されるパルス波は、テラヘルツ波であって、前記テラヘルツ波は、前記樹脂の厚みに対応付けられた周波数で照射される、
請求項１又は２に記載の検査方法。
【請求項４】
前記電力機器に照射されるパルス波は、超音波であって、前記超音波は、前記樹脂の厚みに対応付けられた周波数で照射される、
請求項１又は２に記載の検査方法。
【請求項５】
前記照射情報は、前記パルス波の反射波の信号を含み、
前記反射波の信号に基づいて、前記樹脂の前記パルス波の入射方向の画像を表す平面画像を生成する平面画像生成ステップと、
前記異常によって前記反射波の波形に変化が生じる領域が強調して表示される強調処理を前記平面画像に行う強調ステップと、
をさらに有し、
前記検査ステップにおいて、前記平面画像に基づいて前記樹脂の異常を検出する、
請求項１から３のいずれか一項に記載の検査方法。
【請求項６】
前記照射情報は、前記パルス波が前記樹脂に入射される前のパルス波の強度を表す第一の強度と、前記樹脂を透過した後のパルス波の強度を表す第二の強度とを含み、
前記検査情報は、前記樹脂が異常であるか否かを判定する基準となる検査用吸収係数を含み、
前記検査ステップにおいて、前記第一の強度と前記第二の強度とに基づいて前記樹脂の吸収係数を算出し、前記吸収係数と前記検査用吸収係数とが予め定められた条件を満たす場合に、前記樹脂の異常を検出する、
請求項１から３のいずれか一項に記載の検査方法。
【請求項７】
前記検査ステップにおいて、前記吸収係数と前記検査用吸収係数とを比較することによって、前記樹脂に含まれる添加剤の有無又は添加剤の量を推定する、
請求項６に記載の検査方法。
【請求項８】
前記照射情報は、前記パルス波が前記樹脂に入射された場合の遅延時間を含み、
前記検査情報は、前記樹脂が異常であるか否かを判定する基準となる屈折率の閾値を含み、
前記検査ステップにおいて、前記遅延時間に基づいて前記樹脂の屈折率を算出し、前記屈折率と前記屈折率の閾値とが予め定められた条件を満たす場合に、前記樹脂の異常を検出する、
請求項１から３のいずれか一項に記載の検査方法。
【請求項９】
前記屈折率の閾値は、１．６７であって、
前記検査ステップにおいて、算出された屈折率が１．６７の場合、前記樹脂に添加剤が含まれていないと判定し、算出された屈折率が１．６７よりも大きい場合、前記添加剤が含まれていると判定する、
請求項８に記載の検査方法。
【請求項１０】
検査装置が、樹脂によって覆われた電力機器に照射されたパルス波に基づいて得られる照射情報を取得する取得部と、
検査装置が、前記照射情報と、検査用の樹脂にパルス波を照射することによって得られた検査情報とが予め定められた条件を満たす場合に、前記樹脂の異常を検出する検査部と、
を有する検査装置。
【請求項１１】
検査装置が、樹脂によって覆われた電力機器に照射されたパルス波に基づいて得られる照射情報を取得する取得部と、
検査装置が、前記照射情報と、検査用の樹脂にパルス波を照射することによって得られた検査情報とが予め定められた条件を満たす場合に、前記樹脂の異常を検出する検査部と、
を有する検査システム。
【請求項１２】
請求項１から９のいずれか一項に記載の検査方法をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、検査方法、検査装置、検査システム及びコンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
電力機器は、樹脂でモールドされている製品が多い。電力機器は、樹脂によって絶縁性が維持される。電力機器は、樹脂でモールドされる工程において、剥離、ボイド又は異物が含まれる場合がある。剥離、ボイド又は異物は、電力機器に部分放電又は絶縁破壊を引き起こす。部分放電又は絶縁破壊は、電力機器の故障原因である。電力機器は１ｍを超える大型の機器が多い。また、樹脂でモールドされた部分は厚みがある。これらの理由から、剥離、ボイド又は異物を非破壊で検出することは難しい。そのため、検査者は、電力機器を検査するにあたって電力機器を破壊する場合があった。しかしながら、電力機器の破壊は、破壊費用が発生したり、多大な労力がかかる等の理由から、電力機器を検査することは難しい場合があった。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】国際公開第２０１７／１４１７９３号
【特許文献２】特開２０１７−１４６２５２号公報
【特許文献３】特開２００３−０１４６２１号公報
【特許文献４】特開２０１４−１２２８７５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明が解決しようとする課題は、より簡単に電力機器を検査することができる検査方法、検査装置、検査システム及びコンピュータプログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
実施形態の検査方法は、取得ステップと、検査ステップとを持つ。取得ステップは、検査装置が、樹脂によって覆われた電力機器に照射されたパルス波に基づいて得られる照射情報を取得する。検査ステップは、検査装置が、前記照射情報と、検査用の樹脂にパルス波を照射することによって得られた検査情報とが予め定められた条件を満たす場合に、前記樹脂の異常を検出する。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
【図１】実施形態の検査装置１００を示す機能ブロック図。
【図２】実施形態の検査対象のサンプル樹脂１０の形状を示す図。
【図３】実施形態のテラヘルツ装置のテラヘルツ波発信帯域の一具体例を示す図。
【図４】実施形態の検査用吸収係数と周波数との対応関係の一具体例を示す図。
【図５】実施形態の樹脂厚と、最小値到達時間との対応関係の一具体例を示す図。
【図６】実施形態の樹脂の屈折率の閾値の一具体例を表すテーブル。
【図７】実施形態の検査対象の剥離を有するサンプル樹脂１０ａの形状を示す図。
【図８】実施形態の樹脂厚が３、５及び７ｍｍにおける反射波形と平面画像との一具体例を示す図。
【図９】実施形態の樹脂厚が１０及び１５ｍｍにおける反射波形と平面画像との一具体例を示す図。
【図１０】実施形態の樹脂厚が６５ｍｍにおいて、強調処理が行われた後の反射波形と平面画像との一具体例を示す図。
【図１１】実施形態の樹脂厚と周波数とを対応付けた周波数テーブルの一具体例を示す図。
【図１２】実施形態の周波数毎の検査可能な樹脂厚の一具体例を表す図。
【図１３】実施形態の検査対象の異物を含むサンプル樹脂１０ｂの形状を示す図。
【図１４】実施形態の異物検出の流れを示す画像の一具体例を示す図。
【図１５】実施形態の断層画像に対する強調処理の一具体例を示す図。
【図１６】実施形態の異物検出結果の一具体例を示す図。
【図１７】実施形態の吸収係数に基づいてフィラーの有無の判定の処理の流れを示すフローチャート。
【図１８】実施形態の屈折率に基づいてフィラーの有無の判定の処理の流れを示すフローチャート。
【図１９】実施形態の剥離の検出の流れを示すフローチャート。
【図２０】実施形態の異物の検出の流れを示すフローチャート。
【図２１】実施形態の超音波を用いた剥離検出結果の一具体例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【０００７】
以下、実施形態の検査方法、検査装置、検査システム及びコンピュータプログラムを、図面を参照して説明する。
【０００８】
図１は、実施形態の検査装置１００を示す機能ブロック図である。検査装置１００は、パーソナルコンピュータ、スマートフォン、タブレットコンピュータ又はサーバ等の情報処理装置である。検査装置１００は、電力機器に異常があるか否かの検査を行う。異常とは、例えば、電力機器を覆う樹脂にフィラーが含まれていないことであってもよいし、樹脂と電力機器との間に剥離があることであってもよいし、樹脂に異物が含まれていることであってもよい。検査は、例えば、電力機器を覆うフィラーの有無を判定することであってもよいし、フィラー量を推定することであってもよいし、剥離を検出することであってもよいし、樹脂に含まれる異物を検出することであってもよい。検査装置１００は、１つ以上の手段をもちいて電力機器を検査する。電力機器は、遮断機、断路器、変流器又は変圧器等の機器（いずれも不図示）によって構成される。電力機器は、外部から電源ケーブルを介して、高電圧及び大電流を通電する。電力機器は、異常時には通電を遮断する機能を有する。電力機器は、電力用変圧器、ガス絶縁開閉器、発電機、電動機又はリアクトル等のように、部分放電を発生する可能性がある機器であればどのような機器であってもよい。検査装置１００は、検査プログラムを実行することによって通信部１０１、入力部１０２、表示部１０３、外部入力部１０４、検査情報記憶部１０５及び制御部１０６を備える装置として機能する。
【０００９】
通信部１０１は、ネットワークインタフェースである。通信部１０１はネットワークを介して、外部の通信装置と通信する。通信部１０１は、例えば無線ＬＡＮ（Local Area Network）、有線ＬＡＮ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）又はＬＴＥ（Long Term Evolution）（登録商標）等の通信方式で通信してもよい。
【００１０】
入力部１０２は、タッチパネル、マウス及びキーボード等の入力装置を用いて構成される。入力部１０２は、入力装置を検査装置１００に接続するためのインタフェースであってもよい。この場合、入力部１０２は、入力装置において入力された入力信号から入力データ（例えば、検査装置１００に対する指示を示す指示情報）を生成し、検査装置１００に入力する。
【００１１】
表示部１０３は、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）ディスプレイ、液晶ディスプレイ、有機ＥＬ（Electro Luminescence）ディスプレイ等の出力装置である。表示部１０３は、出力装置を検査装置１００に接続するためのインタフェースであってもよい。この場合、表示部１０３は、映像データから映像信号を生成し自身に接続されている映像出力装置に映像信号を出力する。
【００１２】
外部入力部１０４は、外部の装置に接続可能なインタフェースである。外部入力部１０４は、接続された外部の装置から情報の取得を行う。外部入力部１０４は、例えば、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）、ＲＪ−４５コネクタ、ＳＣＳＩ（Small Computer System Interface）等のインタフェースであってもよい。外部入力部１０４は、外部の装置に接続可能であれば、どのようなインタフェースであってもよい。外部の装置とは、例えば、テラヘルツ装置であってもよいし、超音波発生装置であってもよい。外部の装置とは、検査者が電力機器を検査するために必要な情報を取得可能な装置であればどのような装置であってもよい。外部入力部１０４は、外部の装置から照射情報を取得する。
【００１３】
検査情報記憶部１０５は、磁気ハードディスク装置や半導体記憶装置等の記憶装置を用いて構成される。検査情報記憶部１０５は、電力機器を検査するために用いられる種々の検査情報を記憶する。検査情報は、検査用の樹脂にパルス波を照射することによって得られる情報である。パルス波は、例えばテラヘルツ波であってもよいし、超音波であってもよい。検査用の樹脂は、例えば、後述のサンプル樹脂である。種々の検査情報については、後述する。
【００１４】
制御部１０６は、検査装置１００の各部の動作を制御する。制御部１０６は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）等のプロセッサ及びＲＡＭ（Random Access Memory）を備えた装置により実行される。制御部１０６は、検査プログラムを実行することによって、フィラー量推定部１０７、剥離検出部１０８、反射波形生成部１０９、平面画像生成部１１０、強調処理部１１１、周波数決定部１１２、異物検出部１１３及び通信制御部１１４として機能する。
【００１５】
制御部が備える機能を説明することに先立ち、サンプル樹脂及びテラヘルツ装置について説明する。図２は、実施形態の検査対象のサンプル樹脂１０の形状を示す図である。サンプル樹脂には、テラヘルツ波が照射される。サンプル樹脂は、検査用の樹脂である。サンプル樹脂にテラヘルツ波が照射されることで、種々の検査情報を取得できる。種々の検査情報は、例えば、サンプル樹脂１０の吸収係数及び屈折率である。サンプル樹脂１０の形状は、幅５０ｍｍ、高さ５０ｍｍ、奥行き７、１２、３０又は６５ｍｍのブロック状である。サンプル樹脂は、フィラーありの場合とフィラーなしの場合とで検査される。サンプル樹脂は、樹脂として、ビスフェノールＡ型エポキシ樹脂が用いられる。サンプル樹脂は、硬化剤として酸無水物系が用いられる。サンプル樹脂は、フィラーとしてシリカが用いられる。しかし、サンプル樹脂に用いられる樹脂、硬化剤及びフィラーはこれらに限定されない。例えば、樹脂として、ジシクロペンタジエン等が用いられてもよい。
【００１６】
テラヘルツ装置について説明する。本実施形態の説明に用いられるテラヘルツ装置は、テラヘルツ波を照射する。照射されるテラヘルツ波の計測光遅延時間は１６０ｓｅｃである。計測光遅延時間を光路長に換算した場合、４８ｍｍである。反射型使用時測定可能厚さは２４ｍｍ（往復４８ｍｍ、屈折率１．０）である。テラヘルツ波形取得速度は、１０００波形／秒である。イメージング時の取得速度は１０００ピクセル／秒である。サンプリング間隔は、０．１ｐｓｅｃである。テラヘルツ波発振帯域は、２．０ＴＨｚより大きい。テラヘルツ装置は、走査機構が構築されることで、どのような大きさの電力機器に対してもテラヘルツ波を照射できる。検査者は、吸収スペクトル又は吸収特性に応じて、テラヘルツ波を材料特性の検出に用いることができる。図３は、実施形態のテラヘルツ装置のテラヘルツ波発信帯域の一具体例を示す図である。図３の通り、テラヘルツ波は、周波数が大きくなるほど、広範囲のパワーが出力されていることがわかる。パワーは例えば、信号強度である。
【００１７】
フィラー量推定部１０７は、樹脂に含まれるフィラーの有無を判定する。フィラー量推定部１０７は、樹脂に含まれるフィラーの量を推定する。具体的には、次の２つの手法のうち、少なくとも一方を用いてフィラーの有無の判定とフィラーの量を推定とを行う。フィラー量推定部１０７は、検査部の一態様である。
【００１８】
（１）吸収係数に基づいて推定する手法
フィラー量推定部１０７は、外部入力部１０４を介して、テラヘルツ装置からテラヘルツ波の強度を取得する。取得されるテラヘルツ波の強度は、樹脂に入射される前のテラヘルツ波の強度と、樹脂を透過した後のテラヘルツ波の強度とである。フィラー量推定部１０７は、取得されたテラヘルツ波の強度と、樹脂の厚みとを下記の数式（１）に代入する。フィラー量推定部１０７は、数式（１）に基づいて吸収係数を算出する。
【００１９】
【数１】
2020041823.tif 000003
【００２０】
Ｉ０は、樹脂に入射される前のテラヘルツ波の強度である。Ｉは、樹脂を透過した後のテラヘルツ波の強度である。ｘは、樹脂の厚みである。βは、吸収係数である。吸収係数は、テラヘルツ波が樹脂内部を単位時間伝搬した場合のテラヘルツ波の吸収を表す係数である。吸収係数は、樹脂の種類に応じて異なる。吸収係数は、フィラーの有無に応じて異なる。吸収係数は、入射されるテラヘルツ波の周波数に応じて異なる。樹脂に入射される前のテラヘルツ波の強度と、樹脂を透過した後のテラヘルツ波の強度と、は照射情報の一態様である。
【００２１】
フィラー量推定部１０７は、検査情報記憶部１０５から検査用吸収係数を取得する。検査用吸収係数は、各サンプル樹脂１０に対して、テラヘルツ波を照射することで算出される。検査用吸収係数は、予め測定されてデータベース化された吸収係数である。検査用吸収係数は、サンプル樹脂１０に対して任意の周波数でテラヘルツ波が照射された結果である。検査用吸収係数は、樹脂が異常であるか否かを判定する基準となる情報である。検査情報記憶部１０５には、検査用吸収係数と、周波数と、フィラーの有無と、が対応付けて記録される。検査用吸収係数は検査情報の一態様である。
【００２２】
図４は、実施形態の検査用吸収係数と周波数との対応関係の一具体例を示す図である。図４の縦軸は、検査用吸収係数βの値を表す。図４の横軸は、周波数の値を表す。図４の四角でプロットされたグラフは、フィラーが含まれる樹脂に対して、テラヘルツ波が照射された場合の吸収係数βを表す。図４の丸でプロットされたグラフは、フィラーが含まれない樹脂（クリア樹脂）に対して、テラヘルツ波が照射された場合の吸収係数βを表す。なお、図４のグラフは、検査情報記憶部１０５に記録された検査用吸収係数と、周波数と、フィラーの有無と、が対応付けられた情報に基づいて、プロット可能である。
【００２３】
図１に戻って、フィラー量推定部１０７の説明を続ける。フィラー量推定部１０７は、算出された吸収係数を検査用吸収係数と比較する。フィラー量推定部１０７は、比較の結果に基づいて、樹脂にフィラーが含まれているか否かを判定してもよいし、フィラーの量を推定してもよい。例えば、フィラー量推定部１０７は、テラヘルツ装置によって照射されたテラヘルツ波の周波数の値が一致する検査用吸収係数を取得する。取得される検査用吸収係数は、フィラーが含まれる樹脂とフィラーが含まれない樹脂との検査用吸収係数である。フィラー量推定部１０７は、算出された吸収係数とフィラーが含まれる樹脂の検査用吸収成分との第一の差分値を算出する。フィラー量推定部１０７は、算出された吸収係数とフィラーが含まれない樹脂の検査用吸収成分との第二の差分値を算出する。フィラー量推定部１０７は、第一の差分値の絶対値と第二の差分値の絶対値とを比較する。フィラー量推定部１０７は、第一の差分値の絶対値が小さい場合、樹脂にフィラーが含まれると判定する。フィラー量推定部１０７は、第二の差分値の絶対値が小さい場合、樹脂にフィラーが含まれないと判定する。なお、このような判定方法は、一具体例であり、他の手段によってフィラーの有無が判定されてもよい。また、フィラー量推定部１０７は、フィラーが含まれると判定した場合、第二の差分値の絶対値の大きさが大きいほど、樹脂に含まれるフィラー量が多いと推定してもよい。
【００２４】
（２）屈折率に基づいて推定する方法
テラヘルツ波は、樹脂を透過する場合、樹脂の屈折率の影響に応じて、速度が低下する。このため、テラヘルツ波の到達時刻は、樹脂がない場合と比較して遅くなる。テラヘルツ波の遅延は、以下の数式（２）で表される。
【００２５】
【数２】
2020041823.tif 000004
【００２６】
Δｔは、テラヘルツ波の遅延時間を表す。ｄは、樹脂厚を表す。ｃは光速を表す。ｃは、０．３ｍｍ／ｐｓｅｃで表される。ｎは樹脂の屈折率を表す。遅延時間は照射情報の一態様である。
【００２７】
フィラー量推定部１０７は、外部入力部１０４を介して、テラヘルツ装置からテラヘルツ波の遅延時間を取得する。フィラー量推定部１０７は、取得された遅延時間と、樹脂の厚みとを下記の数式（２）に代入する。フィラー量推定部１０７は、数式（２）に基づいて屈折率を算出する。
【００２８】
フィラー量推定部１０７は、検査情報記憶部１０５から屈折率の閾値を取得する。屈折率の閾値は、予め測定された閾値である。屈折率の閾値は、フィラーの有無と、屈折率と、が対応付けて記録される。屈折率の閾値は、テラヘルツ波がサンプル樹脂１０に照射されることによって算出される。屈折率の閾値は、樹脂が異常であるか否かを判定するための基準となる情報である。屈折率の閾値は、検査情報の一態様である。
【００２９】
図５は、実施形態の樹脂厚と、最小値到達時間との対応関係の一具体例を示す図である。最小値到達時間は、測定されたパルスの最小値の遅延時間である。図５の縦軸は、最小値到達時間ｔの値を表す。図５の横軸は、樹脂厚ｄの値を表す。図５で表されるグラフは、樹脂厚が７ｍｍ、１２ｍｍ及び３０ｍｍとなるサンプル樹脂１０に対して、テラヘルツ波を照射した場合の最小値到達時間をプロットしたグラフである。図５のグラフでは、フィラーが含まれているサンプル樹脂１０と、フィラーが含まれていないサンプル樹脂１０と、それぞれのグラフがプロットされている。グラフの傾きと、数式（２）と、に基づいて、屈折率が算出される。算出された屈折率は、屈折率の閾値として、検査情報記憶部１０５に記録される。
【００３０】
図６は、実施形態の樹脂の屈折率の閾値の一具体例を表すテーブルである。図６によると、フィラーが含まれているサンプル樹脂１０の屈折率は１．８２であることがわかる。図６によると、フィラーが含まれていないサンプル樹脂１０の屈折率は１．６７であることがわかる。このため、図６によれば、屈折率の閾値は１．６７となる。
【００３１】
図１に戻って、フィラー量推定部１０７の説明を続ける。フィラー量推定部１０７は、算出された屈折率が１．６７以上であれば樹脂にフィラーが含まれていると推定する。また、フィラー量推定部１０７は、屈折率が１．６７以上であり、かつ屈折率が大きくなるほど、フィラー量が多いと推定する。また、フィラー量推定部１０７は、算出された屈折率が１．６７であれば、樹脂にフィラーが含まれていないと推定する。
【００３２】
剥離検出部１０８は、電力機器と樹脂との剥離を検出する。剥離とは、樹脂と電力機器との間の空間である。まず、剥離を有するサンプル樹脂の樹脂について説明する。
図７は、実施形態の検査対象の剥離を有するサンプル樹脂１０ａの形状を示す図である。図７（ａ）は、サンプル樹脂１０ａの斜視図を表す。サンプル樹脂１０ａは、樹脂部１１と、金属部１２と、を持つ。樹脂部１１の形状は、幅５０ｍｍ、高さ３、５、７、１０、１５又は６５ｍｍ、奥行き５０ｍｍのブロック状である。金属部１２の形状は、幅５０ｍｍ、高さ１０ｍｍ、奥行き５０ｍｍのブロック状である。金属部１２は、例えばアルミニウム又は銅等の金属である。図７（ｂ）は、樹脂部１１と金属部１２との境界の断面の模式図である。樹脂部１１と金属部１２との境界には、スペーサー１３が設けられる。スペーサー１３は、例えばフィルムである。スペーサー１３によって、樹脂部１１と金属部１２との境界に剥離１４が設けられる。剥離１４は、１００μｍ程度の高さを有する。図７（ｃ）は、サンプル樹脂１０ａの剥離された領域を表す模式図である。図７（ｃ）は、樹脂側から見た模式図である。剥離１４の形状は、四角形である。剥離１４は、スペーサー１３によって囲まれるように設けられる。なお、サンプル樹脂１０ａは、フィラーを含む。サンプル樹脂１０ａは、樹脂として、ビスフェノールＡ型エポキシ樹脂が用いられる。サンプル樹脂１０ａは、硬化剤として酸無水物系が用いられる。サンプル樹脂１０ａは、フィラーとしてシリカが用いられる。なお、サンプル樹脂１０ａに用いられる樹脂、硬化剤及びフィラーはこれらに限定されない。例えば、樹脂として、ジシクロペンタジエン等が用いられてもよい。
【００３３】
図１に戻って、剥離検出部１０８の説明を続ける。剥離検出部１０８は、外部入力部１０４を介して、テラヘルツ装置から反射波の信号を取得する。反射波の信号は、サンプル樹脂１０ａに照射されたテラヘルツ波の反射波を、テラヘルツ装置が受信した場合に生成される信号である。剥離検出部１０８は、反射波の信号を反射波形生成部１０９に出力する。反射波の信号は、照射情報の一態様である。
【００３４】
剥離検出部１０８は、平面画像に基づいて剥離の有無を検出する。平面画像は、反射波形に基づいて生成される。平面画像は、テラヘルツ波の入射方向の画像を表す。平面画像は、反射波形の信号強度に応じて、異なるコントラスト値を持つ画像である。平面画像の剥離又は異物等の異常が含まれる場所は、異常が含まれない場所とは異なるコントラスト値で生成される。剥離検出部１０８は、例えば、平面画像に所定の画素が含まれる場合、樹脂に剥離が含まれると判定してもよい。所定の画素は、例えば、剥離を表すコントラスト値を有する画素であってもよい。剥離を表すコントラスト値は、予め検査情報記憶部１０５に記録される。剥離を表すコントラスト値は、樹脂の厚みに応じて、異なるコントラスト値が対応付けられてもよい。剥離を表すコントラスト値は、検査情報の一態様である。剥離検出部１０８は、検査部の一態様である。
【００３５】
反射波形生成部１０９は、反射波の信号に基づいて反射波形を生成する。反射波形生成部１０９は、時間の経過に伴う反射波の信号強度の変化を波形として生成する。反射波形生成部１０９は、生成された反射波形を平面画像生成部１１０に出力する。
【００３６】
平面画像生成部１１０は、反射波形に基づいて平面画像を生成する。平面画像生成部１１０は、生成された平面画像を強調処理部１１１に出力する。強調処理部１１１は、平面画像に対して強調処理を行う。強調処理は、異常等が原因で反射波の波形に変化が生じた領域を強調して表示させる処理である。強調処理は、平面画像に対して以下の処理のうちいずれかのうち１つ以上が行われる。強調処理部１１１は、強調処理が行われた平面画像を剥離検出部１０８に出力する。なお、強調処理部１１１は、強調処理が行われた平面画像に対して、再度強調処理を行ってもよい。
（１）強調処理部１１１は、平面画像に対して、強度値として適切な値を使用する。具体的には、強調処理部１１１は、剥離の有無によって、最も波形に変化が生じる部分の強度値を抽出する。強度値とは、反射波形から得られる信号強度である。
（２）強調処理部１１１は、平面画像のコントラスト値を最適化する。最適化には、公知の手法が用いられてもよい。コントラスト値は、例えば、画素の明度を表す値であってもよいし、輝度値を表す値であってもよい。
（３）強調処理部１１１は、所定の信号処理を行うことで、波形を鋭利化し、剥離による変化が強調される処理を行う。所定の信号処理は、例えばデコンボリューション処理である。
（４）強調処理部１１１は、平面画像に対してノイズ除去処理を行う。強調処理部１１１は、ノイズ除去を行うことで、微小な信号変化を抽出可能になる。なお、ノイズ除去には、例えば、加算平均又はバックグラウンド除去等の公知の手法が用いられてもよい。
【００３７】
図８は、実施形態の樹脂厚が３、５及び７ｍｍにおける反射波形と平面画像との一具体例を示す図である。図８は、サンプル樹脂１０ａに対してテラヘルツ波を照射した場合の反射波形と、反射波形に基づいて生成された平面画像を表す。図８（ａ）は、強調処理が行われる前の反射波の波形と平面画像とを表す。図８（ａ）には、スペーサーが設けられた領域から反射された反射波の波形と、剥離を有する領域から反射された反射波の波形と、が含まれる。図８（ａ）によると、樹脂厚が厚くなるにつれて、反射波の強度が弱くなっていることがわかる。また、反射波形の矢印Ａは、テラヘルツ波が樹脂表面に到達したタイミングにおける反射波を表す。反射波形のＢは、テラヘルツ波が金属部１２に到達したタイミングにおける反射波を表す。反射波形Ｃの部分は、剥離の有無により波形の形状が変化しており、剥離がある場合は剥離がない場合と比較し山が大きくなっている。これは、剥離部分にある空気層が薄いため、樹脂−空気層と空気−金属層の２つの境界面で発生する反射パルスが分離せずに重複していためである。また、図８（ａ）の平面画像によると、樹脂厚が厚くなるにつれて、剥離の領域とスペーサーの領域との画素のコントラスト値が近くなっていることがわかる。すなわち、樹脂厚が厚くなるにつれて、検査者は、剥離の有無の検出が難しくなることがわかる。
【００３８】
図８（ｂ）は、強調処理が行われた後の反射波の波形と平面画像とを表す。図８（ｂ）には、スペーサーが設けられた場所から反射された反射波の波形と、剥離を有する領域から反射された反射波の波形と、が含まれる。図８（ｂ）によると、樹脂厚が厚くなるにつれて、反射波の強度が弱くなっていることがわかる。また、反射波形の矢印Ａは、テラヘルツ波がスペーサー又は剥離に到達したタイミングにおける反射波を表す。反射波形のＢは、テラヘルツ波が金属部１２に到達したタイミングにおける反射波を表す。また、図８（ｂ）の平面画像では、樹脂厚が厚くなった場合であっても、剥離の領域とスペーサーの領域との画素のコントラスト値は、明確に異なる値で生成されることがわかる。すなわち、樹脂厚が厚くなっても、検査者は、剥離の有無を検出することができる。
【００３９】
図９は、実施形態の樹脂厚が１０及び１５ｍｍにおける反射波形と平面画像との一具体例を示す図である。図９は、サンプル樹脂１０ａに対してテラヘルツ波を照射した場合の反射波形と、反射波形に基づいて生成された平面画像を表す。図９（ａ）は、強調処理が行われる前の反射波の波形と平面画像とを表す。図９（ａ）には、スペーサーが設けられた場所から反射された反射波の波形と、剥離を有する場所から反射された反射波の波形と、が含まれる。図９（ａ）によると、樹脂厚が厚くなるにつれて、反射波の強度が弱くなっていることがわかる。反射波形のＡは、テラヘルツ波が金属部１２に到達したタイミングにおける反射波を表す。また、反射波形の矢印Ｂは、剥離の有無により波形の形状が変化しており、剥離がある場合は剥離がない場合と比較し山が大きくなっている。これは、剥離部分にある空気層が薄いため、樹脂−空気層と空気−金属層の２つの境界面で発生する反射パルスが分離せずに重複していためである。また、図９（ａ）の平面画像によると、樹脂厚が厚くなるにつれて、剥離の領域とスペーサーの領域との画素のコントラスト値が近くなっていることがわかる。すなわち、樹脂厚が厚くなるにつれて、検査者は、剥離の有無の検出が難しくなることがわかる。
【００４０】
図９（ｂ）は、強調処理が行われた後の反射波の波形と平面画像とを表す。図９（ｂ）には、スペーサーが設けられた場所から反射された反射波の波形と、剥離を有する場所から反射された反射波の波形と、が含まれる。図９（ｂ）によると、樹脂厚が厚くなるにつれて、反射波の強度が弱くなっていることがわかる。また、反射波形の矢印Ａは、樹脂−空気の界面に到達したタイミングにおける反射波の強度を表す。反射波形のＢは、テラヘルツ波が金属部１２に到達したタイミングにおける反射波の強度を表す。また、図９（ｂ）の平面画像によると、樹脂厚が１５ｍｍ程度の場合、１回の強調処理では、剥離の領域とスペーサーの領域との画素のコントラスト値の違いが小さく、剥離の有無の検出が難しい。この場合、強調処理部１１１は、平面画像に対してさらに強調処理を行ってもよい。２度以上の強調処理を行うことで、平面画像における剥離の領域とスペーサーの領域との画素のコントラスト値の違いを明確にすることができる。すなわち、樹脂厚が厚くなっても、平面画像に対して複数回の強調処理が行われることで、検査者は、剥離の有無を検出することができるようになる。
【００４１】
図１０は、実施形態の樹脂厚が６５ｍｍにおいて、強調処理が行われた後の反射波形と平面画像との一具体例を示す図である。図１０（ａ）には、剥離距離が１００、５０及び１０μｍの場合に、テラヘルツ波を照射した場合の反射波形と、反射波形に基づいて生成された平面画像を表す。図１０（ａ）によると、剥離距離が近くなるにつれて、反射波の強度が弱くなっていることがわかる。図１０（ａ）の平面画像によると、剥離距離に関わらず、剥離の領域とスペーサーの領域との画素のコントラスト値が近くなっていることがわかる。すなわち、樹脂厚が厚くなるにつれて、検査者は、剥離の有無の検出が難しくなることがわかる。図１０（ｂ）は、図１０（ａ）の横軸の値が６０から１２０（ｐｓｅｃ）の領域が拡大された図である。
【００４２】
周波数決定部１１２は、テラヘルツ装置によって照射されるテラヘルツ波の周波数を決定する。具体的には、周波数決定部１１２は、樹脂厚に応じて周波数を決定する。周波数決定部１１２は、周波数を決定するにあたり、検査情報記憶部１０５から、樹脂厚と周波数とを対応付けた周波数テーブルを取得する。周波数決定部１１２は、指定された樹脂厚に応じた周波数を周波数テーブルから取得する。周波数決定部１１２は、取得された周波数を、テラヘルツ波の周波数として決定する。検査者は、決定された周波数のテラヘルツ波を樹脂に照射する。なお、検査情報記憶部１０５は、樹脂厚と周波数とを対応付けた周波数テーブルを予め記録する。
【００４３】
図１１は、実施形態の樹脂厚と周波数とを対応付けた周波数テーブルの一具体例を示す図である。周波数テーブルは、樹脂を検査可能な周波数を、樹脂厚毎に表す。周波数テーブルは、周波数レコードを有する。周波数レコードは、樹脂厚（ｍｍ）、往復樹脂厚（ｍｍ）及び使用可能周波数（ＴＨｚ）の各値を有する。樹脂厚（ｍｍ）は、テラヘルツ波が照射される樹脂の厚みを表す。樹脂厚の単位はｍｍで表される。往復樹脂厚（ｍｍ）は、テラヘルツ波の照射から、テラヘルツ波の反射波が検出されるまでに、テラヘルツ波が透過する樹脂厚の厚みである。テラヘルツ波の光路には往路と復路とがあるため、樹脂厚の２倍の値が往復樹脂厚となる。往復樹脂厚の単位はｍｍである。使用可能周波数（ＴＨｚ）は、樹脂の検査を行うことができるテラヘルツ波の周波数を表す。周波数の単位はＴＨｚである。
【００４４】
図１１に示される例では、周波数テーブルの最上段の周波数レコードは、樹脂厚（ｍｍ）の値が“７”、往復樹脂厚（ｍｍ）の値が“１４”、使用可能周波数（ＴＨｚ）の値が“０．５〜０．７５”である。従って、周波数テーブルの最上段のレコードによると、検査者は樹脂厚が７ｍｍ、往復樹脂厚が１４ｍｍの樹脂を検査する場合、０．５〜０．７５ＴＨｚの周波数を使用すればよいことがわかる。なお、図１１に示される周波数テーブルは一具体例に過ぎない。そのため、図１１とは異なる態様で周波数テーブルが構成されてもよい。例えば、周波数テーブルは、樹脂、硬化剤又はフィラー等の樹脂の原材料に関するカラムを有してもよい。
【００４５】
図１２は、実施形態の周波数毎の検査可能な樹脂厚の一具体例を表す図である。図１２の縦軸は、樹脂厚（ｍｍ）である。図１２の横軸は周波数（ＴＨｚ）である。図１２のグラフは、周波数毎に検査可能な樹脂厚が算出された結果を表すグラフである。樹脂厚は、樹脂の吸収係数と、電力機器のノイズレベルとに基づいて算出される。図１２のグラフから、樹脂厚及び周波数の値が抽出されることで、周波数テーブルに保持される周波数レコードの樹脂厚（ｍｍ）、往復樹脂厚（ｍｍ）及び使用可能周波数（ＴＨｚ）の各値が決定される。
【００４６】
異物検出部１１３は、樹脂に含まれる異物を検出する。まず、異物を含むサンプル樹脂の樹脂について説明する。図１３は、実施形態の検査対象の異物を含むサンプル樹脂１０ｂの形状を示す図である。図１３（ａ）は、サンプル樹脂１０ｂの正面図を表す。サンプル樹脂１０ｂは、樹脂部１１ｂと、金属部１２ｂと、を持つ。樹脂部１１ｂは、フィラーを含む。樹脂部１１ｂは、樹脂として例えばビスフェノールＡ型エポキシ樹脂が用いられる。金属部１２ｂは、金属として例えばアルミニウムが用いられる。サンプル樹脂１０ｂは、樹脂部１１ｂの内部に１つ以上の異物１５を含む。異物は、例えば、アルミニウム等の金属又は樹脂バリ等の有機物である。図１３（ｂ）は、サンプル樹脂１０ｂをテラヘルツ波の入射方向から切断した場合の断面の模式図である。図１３（ｂ）によると、サンプル樹脂１０ｂの幅は１７０ｍｍ、高さは６５ｍｍであることがわかる。また、金属部１２ｂの高さは５ｍｍ、幅は１５０ｍｍであることがわかる。樹脂部１１ｂは、サンプル樹脂１０ｂの上端部から金属部１２ｂまでの深さは６０ｍｍであることがわかる。また、サンプル樹脂１０ｂの上端部から異物１５までの深さはｅで表される。
【００４７】
図１に戻って、異物検出部１１３の説明を続ける。まず、異物検出部１１３は、サンプル樹脂１０ｂの断層画像を生成する。断層画像は、サンプル樹脂１０ｂをテラヘルツ波の入射方向に切断した場合の断面を表す画像である。断層画像は、テラヘルツ波の反射波形に基づいて生成される。断層画像は、強調処理部１１１によって強調処理が行われてもよい。異物検出部１１３は、断層画像に基づいて異物の深さを特定する。異物検出部１１３は、例えば、断層画像に所定の画素が含まれる場合、所定の画素が含まれる深さに異物があると判定してもよい。所定の画素は、例えば、異物を表すコントラスト値を有する画素であってもよい。異物を表すコントラスト値は、予め検査情報記憶部１０５に記録される。異物を表すコントラスト値は、異物の種類（アルミニウム又は樹脂バリ等）に応じて、異なるコントラスト値が対応付けられてもよい。
【００４８】
異物検出部１１３は、特定された深さにおける反射波形を断層画像から取得する。異物検出部１１３は、取得された反射波形を平面画像生成部１１０に出力する。異物検出部１１３は、平面画像生成部１１０によって生成された平面画像を取得する。異物検出部１１３は、取得された平面画像に基づいて、異物の位置を特定する。異物検出部１１３は、例えば、平面画像に所定の画素が含まれる場合、所定の画素が含まれる位置に異物があると判定してもよい。所定の画素は、例えば、異物を表すコントラスト値を有する画素であってもよい。異物を表すコントラスト値は、予め検査情報記憶部１０５に記録される。異物を表すコントラスト値は、異物の種類（アルミニウム又は樹脂バリ等）と異物が含まれる深さとに応じて、異なるコントラスト値が対応付けられてもよい。異物を表すコントラスト値は検査情報の一態様である。異物検出部１１３は、検査部の一態様である。
【００４９】
図１４は、実施形態の異物検出の流れを示す画像の一具体例を示す図である。図１４（ａ）は、サンプル樹脂１０ｂの断層画像である。異物検出部１１３は、テラヘルツ波の反射波形に基づいて、図１４（ａ）に表されるような断層画像を生成する。異物検出部１１３は、図１４（ａ）に基づいて、異物の深さを特定する。図１４（ｂ）は、特定された深さにおける、反射波形を抽出する場合の一具体例を示す図である。図１４（ｃ）は、反射波形に基づいて生成された平面画像である。異物検出部１１３は、平面画像に基づいて異物の位置を特定する。
【００５０】
図１５は、実施形態の断層画像に対する強調処理の一具体例を示す図である。図１５（ａ）は、生成された断層画像である。図１５（ａ）は、異物を含む。図１５（ａ）に含まれる異物は周辺の画素と同様に低コントラストである。このため、異物検出部１１３は、断層画像に異物が含まれないと判定する可能性がある。図１５（ｂ）は、異物が含まれない場所における断層画像である。異物検出部１１３は、図１５（ａ）とコントラスト値から図１５（ｂ）とに基づいて、強調処理部１１１に強調処理をさせてもよい。具体的には、強調処理部１１１は、図１５（ａ）のコントラスト値から図１５（ｂ）のコントラスト値を差し引くことで、差分の断層画像を生成してもよい。図１５（ｃ）は、図１５（ａ）のコントラスト値から図１５（ｂ）のコントラスト値を差し引いた差分の断層画像である。図１５（ｃ）によると、異物が強調されることがわかる。したがって、強調処理が行われることによって異物検出部１１３は、断層画像に異物が含まれないという誤判定をする可能性を抑制できる。
【００５１】
図１６は、実施形態の異物検出結果の一具体例を示す図である。図１６によると、３０．０ｍｍの深さにおいて、アルミニウムの異物が検出されたことがわかる。図１６によると、１６．０ｍｍの深さにおいて、樹脂バリの異物が検出されたことがわかる。
【００５２】
図１に戻って、検査装置１００の説明を続ける。通信制御部１１４は、通信部１０１の動作を制御する。通信制御部１１４は、例えば、通信部１０１を介して外部の装置と通信する。外部の装置は、例えば、クラウドサーバであってもよいし、他の通信装置であってもよい。
【００５３】
図１７は、実施形態の吸収係数に基づいてフィラーの有無の判定の処理の流れを示すフローチャートである。フローチャートの処理は、テラヘルツ装置によって、樹脂に対してテラヘルツ波が照射された場合に行われる。フィラー量推定部１０７は、外部入力部１０４を介して、テラヘルツ装置からテラヘルツ波の強度を取得する（ステップＳ１０１）。取得される強度は、樹脂に入射される前のテラヘルツ波の強度と、樹脂を透過した後のテラヘルツ波の強度とである。フィラー量推定部１０７は、外部入力部１０４を介して、テラヘルツ装置から照射されたテラヘルツ波の周波数を取得する（ステップＳ１０２）。フィラー量推定部１０７は、取得されたテラヘルツ波の強度と、樹脂の厚みとを数式（１）に代入することで吸収係数を算出する（ステップＳ１０３）。フィラー量推定部１０７は、検査情報記憶部１０５に記録された検査用吸収係数を取得する（ステップＳ１０４）。取得される検査用吸収係数は、ステップＳ１０２において取得された周波数に対応付けられた検査用吸収係数である。フィラー量推定部１０７は、算出された吸収係数を検査用吸収係数と比較する。フィラー量推定部１０７は、比較の結果に基づいて、樹脂にフィラーが含まれているか否かを判定する（ステップＳ１０５）。
【００５４】
図１８は、実施形態の屈折率に基づいてフィラーの有無の判定の処理の流れを示すフローチャートである。フローチャートの処理は、テラヘルツ装置によって、樹脂に対してテラヘルツ波が照射された場合に行われる。フィラー量推定部１０７は、外部入力部１０４を介して、テラヘルツ装置からテラヘルツ波の遅延時間を取得する（ステップＳ２０１）。フィラー量推定部１０７は、取得された遅延時間と、樹脂厚とを下記の数式（２）に代入することで、屈折率を算出する（ステップＳ２０２）。フィラー量推定部１０７は、検査情報記憶部１０５に記録された屈折率の閾値を取得する（ステップＳ２０３）。
【００５５】
フィラー量推定部１０７は、算出された屈折率が屈折率の閾値よりも大きいか否か判定する（ステップＳ２０４）。算出された屈折率が屈折率の閾値よりも大きい場合（ステップＳ２０４：ＹＥＳ）、フィラー量推定部１０７は、樹脂にフィラーが含まれていると判定する（ステップＳ２０５）。算出された屈折率が屈折率の閾値よりも大きくない場合（ステップＳ２０４：ＮＯ）、フィラー量推定部１０７は、樹脂にフィラーが含まれていないと判定する（ステップＳ２０６）。
【００５６】
図１９は、実施形態の剥離の検出の流れを示すフローチャートである。剥離検出部１０８は、外部入力部１０４を介して、テラヘルツ装置から反射波の信号を取得する（ステップＳ３０１）。反射波形生成部１０９は、反射波の信号に基づいて反射波形を生成する（ステップＳ３０２）。平面画像生成部１１０は、反射波形に基づいて平面画像を生成する（ステップＳ３０３）。強調処理部１１１は、平面画像に対して強調処理を行う（ステップＳ３０４）。剥離検出部１０８は、強調処理が行われた平面画像に基づいて剥離の有無を検出する（ステップＳ３０５）。
【００５７】
図２０は、実施形態の異物の検出の流れを示すフローチャートである。剥離検出部１０８は、外部入力部１０４を介して、テラヘルツ装置から反射波の信号を取得する（ステップＳ４０１）。反射波形生成部１０９は、反射波の信号に基づいて反射波形を生成する（ステップＳ４０２）。異物検出部１１３は、反射波形に基づいて断層画像を生成する（ステップＳ４０３）。強調処理部１１１は、断層画像に対して強調処理を行う（ステップＳ４０４）。具体的には、強調処理部１１１は、２枚の断層画像のコントラスト値を差し引いた差分の断層画像を生成する。異物検出部１１３は、強調処理が行われた断層画像に基づいて、異物の深さを特定する（ステップＳ４０５）。異物検出部１１３は、特定された深さにおける反射波形を断層画像から取得する（ステップＳ４０６）。平面画像生成部１１０は、反射波形に基づいて平面画像を生成する（ステップＳ４０７）。異物検出部１１３は、生成された平面画像に基づいて、異物の位置を特定する（ステップＳ４０８）。
【００５８】
このように構成された検査装置１００では、テラヘルツ装置によって照射されたテラヘルツ波に基づいて得られた照射情報（例えば、テラヘルツ波の強度、遅延時間又は反射波）に対して、所定の処理を行うことによって、電力機器に異常が含まれているか否かの検査を行う。所定の処理は、例えば、吸収係数の算出であってもよいし、屈折率の算出であってもよいし、平面画像の生成であってもよい。したがって、検査装置１００によれば、検査者は、樹脂で覆われた電力機器に対してテラヘルツ波を照射することによって、電力機器を破壊することなく検査することが可能になる。このため、より簡単に電力機器を検査することができる。
【００５９】
実施形態の検査装置１００は、テラヘルツ装置の代わりに超音波装置を用いて、剥離を検出するように構成されてもよい。超音波装置は、超音波を発生させる。超音波装置は、超音波を発生させるにあたり例えば、周波数５〜１０ＭＨｚのプローブが用いられてもよい。超音波は、パルス波の一態様である。図２１は、実施形態の超音波を用いた剥離検出結果の一具体例を示す図である。図２１では、樹脂厚７ｍｍ、剥離の高さ１００μｍの樹脂と、樹脂厚１５ｍｍ、剥離の高さ１００μｍの樹脂と、に対して超音波を発生させている。また、超音波の周波数は、５ＭＨｚ及び１０ＭＨｚである。図２１によると、樹脂厚１５ｍｍまでであれば、超音波を用いて剥離を検出可能であることがわかる。なお、１５ｍｍよりも厚い樹脂厚の剥離を検出する場合には、超音波パルスの高出力化又はバースト波が用いられる。このように構成されることで、超音波を用いた場合であっても、電力機器を非破壊で検査することが可能になる。
【００６０】
実施形態の検査装置１００は、１つの手法を用いて、電力機器の検査を行う場合について説明したが、複数の手法を組み合わせてもよい。例えば、検査装置１００は、テラヘルツ波が照射されたタイミングで、フィラー量推定部１０７によって、樹脂にフィラーが含まれるか否かを判定し、同時に、剥離検出部１０８によって樹脂に剥離が含まれるか否かを判定するように構成されてもよい。
【００６１】
実施形態の検査装置１００では、テラヘルツ装置から複数のテラヘルツ波が電力機器に対して照射された場合、複数の照射情報を取得するように構成されてもよい。このように構成されることで、検査装置１００は、複数の照射情報に基づいて、電力機器の検査を行うことができるため、検査の精度をより高めることが可能になる。
【００６２】
本実施形態では、検査装置１００は１台の装置であるとして説明したが、複数の装置で構成されてもよい。検査装置１００は、クラウドコンピューティングシステムによって構成されてもよい。
【００６３】
上記各実施形態では、フィラー量推定部１０７、剥離検出部１０８、反射波形生成部１０９、平面画像生成部１１０、強調処理部１１１、周波数決定部１１２及び異物検出部１１３はソフトウェア機能部であるものとしたが、ＬＳＩ等のハードウェア機能部であってもよい。
【００６４】
以上説明した少なくともひとつの実施形態によれば、フィラー量推定部１０７、剥離検出部１０８、反射波形生成部１０９、平面画像生成部１１０、強調処理部１１１、周波数決定部１１２及び異物検出部１１３を持つことにより、電力機器を破壊することなく、より簡単に検査することができる。
【００６５】
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。
【符号の説明】
【００６６】
１００…検査装置、１０１…通信部、１０２…入力部、１０３…表示部、１０４…外部入力部、１０５…検査情報記憶部、１０６…制御部、１０７…フィラー量推定部、１０８…剥離検出部、１０９…反射波形生成部、１１０…平面画像生成部、１１１…強調処理部、１１２…周波数決定部、１１３…異物検出部、１１４…通信制御部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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