(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検査対象物を透過した放射線を検出する放射線撮像装置によって得られた検出画像データから、前記被検査対象物の欠陥の有無を判定する欠陥判定装置であって、
予め記憶手段に記憶されている特徴データにより示される前記被検査対象物の特徴部位の形状に基づいて、前記検出画像データにおける前記特徴部位の位置を特定する位置特定手段と、
前記位置特定手段によって特定された前記検出画像データにおける前記特徴部位を基準として欠陥候補を抽出し、予め記憶手段に記憶されている欠陥特性データにより示される欠陥の特性量と前記欠陥候補の特性量とに基づいて、前記被検査対象物の欠陥の有無を判定する欠陥判定手段と、
を備えた欠陥判定装置。
【請求項２】
前記欠陥判定手段は、前記特徴部位からの前記欠陥候補の位置を求め、該位置に応じた前記欠陥特性データにより示される前記欠陥の特性量と前記欠陥候補の特性量とに基づいて、前記被検査対象物の欠陥の有無を判定する請求項１記載の欠陥判定装置。
【請求項３】
前記欠陥特性データは、ユークリッド距離が所定の閾値以下の欠陥を一つの集合体とし、該集合体毎の特性量を示している請求項２記載の欠陥判定装置。
【請求項４】
前記集合体は、各々優先順位が設定され、
前記欠陥判定手段は、優先順位が高い前記集合体の存在範囲に内包される前記欠陥候補ほど、より欠陥らしいと判定する請求項３記載の欠陥判定装置。
【請求項５】
前記欠陥特性データは、欠陥を前記特徴部位の位置を基準とした複数の領域毎に分類し、該領域毎に応じた前記欠陥の特性量を示している請求項２記載の欠陥判定装置。
【請求項６】
前記欠陥特性データは、欠陥と判定された前記欠陥候補の特性量が新たに追加されることで更新される請求項１から請求項５の何れか１項記載の欠陥判定装置。
【請求項７】
放射線を被検査対象物へ照射し、被検査対象物を透過した放射線を検出した検出画像データを得る放射線撮像装置と、
請求項１から請求項６の何れか１項に記載の欠陥判定装置と、
を備えた放射線撮像システム。
【請求項８】
被検査対象物を透過した放射線を検出する放射線撮像装置によって得られた検出画像データから、前記被検査対象物の欠陥の有無を判定する欠陥判定方法であって、
予め記憶手段に記憶されている特徴データにより示される前記被検査対象物の特徴部位の形状に基づいて、前記検出画像データにおける前記特徴部位の位置を特定する第１工程と、
前記第１工程によって特定した前記検出画像データにおける前記特徴部位を基準として欠陥候補を抽出し、予め記憶手段に記憶されている欠陥特性データにより示される欠陥の特性量と前記欠陥候補の特性量とに基づいて、前記被検査対象物の欠陥の有無を判定する第２工程と、
を含む欠陥判定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、欠陥判定装置、放射線撮像システム、及び欠陥判定方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
放射線撮像装置は、放射線（例えばＸ線）を被検査対象物へ照射し、被検査対象物を透過した放射線を検出して検出画像データを得る。この検出画像データは、例えばＦＰＤ（Flat panel detector）によって放射線が検出されることで得られる。
【０００３】
ＦＰＤは、複数個の検出素子で構成されているが、検出素子の中には照射された放射線に応じた検出信号を出力することに異常のある検出素子がライン状に生じることがある。
特許文献１には、撮像された画像をエッジ強調処理し、所定の閾値を設定することでライン状異常画像素子を判定し、ライン状異常画像素子をさらに強調して浮かびあがらせ、エッジ強調処理後の差分検出画像データを生成することで、微小な変化しかもたないようなライン状異常画像素子をより精密に検出することを可能にする放射線撮像装置が開示されている。 
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００９−１５３９４２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特許文献１に記載のように、ライン状異常画像素子を精密に検出したとしても、被検査対象物に生じる欠陥の有無の基準となる初期画像と、実際に被検査対象物を透過した放射線を検出して得られた画像とで、被検査対象物の向きや大きさ等が異なっていた場合、被検査対象物に生じる欠陥が正しく判定されない可能性がある。
このため、作業者は、被検査対象物や放射線撮像装置を予め定められた位置に固定する作業を行う必要があり、撮像に要する時間が長くなっていた。
【０００６】
本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであって、被検査対象物と放射線撮像装置との相対位置を予め定められた位置に固定する作業を行うことなく、かつ被検査対象物に生じる欠陥の判定を精度高く行うことができる、欠陥判定装置、放射線撮像システム、及び欠陥判定方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記課題を解決するために、本発明の欠陥判定装置、放射線撮像システム、及び欠陥判定方法は以下の手段を採用する。
【０００８】
本発明の第一態様に係る欠陥判定装置は、被検査対象物を透過した放射線を検出する放射線撮像装置によって得られた検出画像データから、前記被検査対象物の欠陥の有無を判定する欠陥判定装置であって、予め記憶手段に記憶されている特徴データにより示される前記被検査対象物の特徴部位の形状に基づいて、前記検出画像データにおける前記特徴部位の位置を特定する位置特定手段と、前記位置特定手段によって特定された前記検出画像データにおける前記特徴部位を基準として欠陥候補を抽出し、予め記憶手段に記憶されている欠陥特性データにより示される欠陥の特性量と前記欠陥候補の特性量とに基づいて、前記被検査対象物の欠陥の有無を判定する欠陥判定手段と、を備える。
【０００９】
本構成によれば、欠陥判定装置は、被検査対象物を透過した放射線を検出して得られた検出画像データから、被検査対象物の欠陥を判定する。
そして、位置特定手段によって、予め記憶手段に記憶されている特徴データにより示される被検査対象物の特徴部位の形状に基づいて、検出画像データにおける特徴部位の位置が特定される。特徴部位の位置の特定は、例えば特徴データと検出画像データとのテンプレートマッチング処理によって行われる。これにより、放射線撮像装置によって放射線が照射されたときの被検査対象物の向きや大きさにかかわらず、検出画像データにおける特徴部位の位置が特定されることとなる。なお、被検査対象物における特徴部位は、その周辺に欠陥が生じ易い部位であることが好ましい。
【００１０】
さらに、特定された検出画像データにおける特徴部位を基準として、欠陥判定手段によって欠陥候補が抽出され、予め記憶手段に記憶されている欠陥特性データにより示される被検査対象物に生じる欠陥の特性量と欠陥候補の特性量とに基づいて、被検査対象物の欠陥の有無が判定される。このように、欠陥特性データにより示される欠陥の特性量と欠陥候補の特性量とに基づいて欠陥の有無を判定するので、欠陥の判定を精度高く行える。
【００１１】
従って、本構成は、被検査対象物と放射線撮像装置との相対位置を予め定められた位置に固定する作業を行うことなく、かつ被検査対象物に生じる欠陥の判定を精度高く行うことができる。
【００１２】
上記第一態様では、前記欠陥判定手段が、前記特徴部位からの前記欠陥候補の位置を求め、該位置に応じた前記欠陥特性データにより示される前記欠陥の特性量と前記欠陥候補の特性量とに基づいて、前記被検査対象物の欠陥の有無を判定することが好ましい。
【００１３】
本構成によれば、欠陥候補の特徴部位からの位置に基づいた、より精度の高い欠陥の有無の判定が可能となる。
【００１４】
上記第一態様では、前記欠陥特性データは、ユークリッド距離が所定の閾値以下の欠陥を一つの集合体とし、該集合体毎の特性量を示すことが好ましい。
【００１５】
本構成によれば、ユークリッド距離が所定の閾値以下の欠陥が一つの集合体とされ、集合体の特性量と欠陥候補の特性量とに基づいて、被検査対象物の欠陥の有無が判定されるので、より簡易に精度の高い欠陥の有無の判定が可能となる。
【００１６】
上記第一態様では、前記集合体に、各々優先順位が設定され、前記欠陥判定手段が、優先順位が高い前記集合体の存在範囲に内包される前記欠陥候補ほど、より欠陥らしいと判定することが好ましい。
【００１７】
本構成によれば、最終的な検査員の目視による欠陥候補の欠陥判定が容易となる。
【００１８】
上記第一態様では、欠陥特性データは、欠陥を前記特徴部位の位置を基準とした複数の領域毎に分類し、該領域毎に応じた前記欠陥の特性量を示すことが好ましい。
【００１９】
本構成によれば、欠陥が被検査対象物の特徴部位を基準とした複数の領域毎、例えば特徴部位の重心（図心）を中心として４象限に分けられた領域毎に分類される。そして、分類された領域に応じた欠陥の特性量に基づいて被検査対象物の欠陥の有無が判定されるので、より簡易に精度の高い欠陥の有無の判定が可能となる。
【００２０】
上記第一態様では、前記欠陥特性データが、欠陥と判定された前記欠陥候補の特性量が新たに追加されることで更新されることが好ましい。
【００２１】
本構成によれば、欠陥の判定の回数が増加する毎に欠陥の特性量が蓄積されるので、欠陥の判定の精度をより高めることができる。
【００２２】
本発明の第二態様に係る放射線撮像システムは、放射線を被検査対象物へ照射し、被検査対象物を透過した放射線を検出した検出画像データを得る放射線撮像装置と、上記記載の欠陥判定装置と、を備える。
【００２３】
本発明の第三態様に係る欠陥判定方法は、被検査対象物を透過した放射線を検出する放射線撮像装置によって得られた検出画像データから、前記被検査対象物の欠陥の有無を判定する欠陥判定方法であって、予め記憶手段に記憶されている特徴データにより示される前記被検査対象物の特徴部位の形状に基づいて、前記検出画像データにおける前記特徴部位の位置を特定する第１工程と、前記第１工程によって特定した前記検出画像データにおける前記特徴部位を基準として欠陥候補を抽出し、予め記憶手段に記憶されている欠陥特性データにより示される欠陥の特性量と前記欠陥候補の特性量とに基づいて、前記被検査対象物の欠陥の有無を判定する第２工程と、を含む。
【発明の効果】
【００２４】
本発明によれば、被検査対象物と放射線撮像装置との相対位置を予め定められた位置に固定する作業を行うことなく、かつ被検査対象物に生じる欠陥の判定を精度高く行うことができる、という優れた効果を有する。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１】本発明の第１実施形態に係る放射線撮像システムの構成図である。
【図２】本発明の第１実施形態に係る画像処理装置の構成を示したブロック図である。
【図３】本発明の第１実施形態に係る欠陥特性ＤＢ生成処理の流れを示すフローチャートである。
【図４】本発明の第１実施形態に係る欠陥の特性量を示した模式図である。
【図５】本発明の第１実施形態に係る製品欠陥判定部の処理の流れを示す模式図である。
【図６】本発明の第１実施形態に係る欠陥度合い判定処理の流れを示すフローチャートである。
【図７】本発明の第１実施形態に係る欠陥検査処理の流れを示すフローチャートである。
【図８】本発明の第４実施形態に係る欠陥候補の分類の一例を示した模式図である。
【発明を実施するための形態】
【００２６】
以下に、本発明に係る欠陥判定装置、放射線撮像システム、及び欠陥判定方法の一実施形態について、図面を参照して説明する。
【００２７】
〔第１実施形態〕
以下、本発明の第１実施形態について説明する。
【００２８】
図１は、放射線撮像システム１０の構成図である。
放射線撮像システム１０は、放射線撮像装置１２、検出画像データ記憶装置１８、画像処理装置２０、及び表示装置２２を備える。
【００２９】
放射線撮像装置１２は、放射線を被検査対象物（以下、「製品」という。）へ照射する放射線源１４、及び製品を透過した放射線を検出した検出画像データ（デジタルデータ）を得るＦＰＤ（Flat  panel  detector）１６を備える。なお、本第１実施形態では、放射線を一例としてＸ線とする。
【００３０】
検出画像データ記憶装置１８は、ＦＰＤ１６で得られた検出画像データを記憶する。
【００３１】
画像処理装置２０は、検出画像データ記憶装置１８に記憶されている検出画像データを読み出し、検出画像データに対して各種画像処理を行う。この画像処理には、検出画像データから製品の欠陥（以下、「製品欠陥」という。）の有無を判定する欠陥判定処理が含まれる。なお、製品は、一例としてガスタービンの翼（静翼又は動翼）であるが、これに限られない。なお、検出画像データは、２次元の画像データである。
【００３２】
表示装置２２は、画像処理装置２０によって行われた画像処理の結果等が表示される。
【００３３】
図２は、画像処理装置２０の構成を示したブロック図である。
画像処理装置２０は、画像欠陥処理部３０、エッジ処理部３２、及び製品欠陥判定部３４を備える。
【００３４】
画像欠陥処理部３０は、検出画像データに生じた欠陥（以下、「画像欠陥」という。）を処理する。ＦＰＤ１６を構成する複数個の検出素子の中には、照射された放射線に応じた検出信号を出力することに異常のある検出素子が含まれている場合がある。この異常のある検出素子に対応する検出画像データの領域は、正しい検出画像データではない。このような検出画像データに基づいて製品欠陥の有無を判定しても、精度の高い判定とはならない可能性がある。そこで、画像欠陥処理部３０は、製品欠陥の有無の判定に影響を与えないように、検出画像データに生じた画像欠陥を処理する。
【００３５】
エッジ処理部３２は、検出画像データに対してエッジ処理を行うことによって、検出画像データにより示される画像の輪郭を明りょうにする。
【００３６】
製品欠陥判定部３４は、ＤＢ記憶部３６、特徴位置特定部３８、及び欠陥判定部４０を備える。
【００３７】
ＤＢ記憶部３６は、製品の特徴部位（以下、「製品特徴」という。）の形状を示した製品特徴データを管理する製品特徴データベース（以下、「製品特徴ＤＢ」という。）、及び製品欠陥の特性量を示した欠陥特性データを管理する欠陥特性データベース（以下、「欠陥特性ＤＢ」という。）を予め記憶している。
【００３８】
なお、製品特徴は、その周辺に製品欠陥が生じ易い部位であることが好ましい。例えば、製品がガスタービンの翼である場合、製品特徴を翼内に設けられている冷却用の溝とする。この溝は、曲率等を有しており、周囲に製品欠陥が生じる可能性がある。
そして、製品欠陥は、例えば溝の周辺に生じる亀裂や点である。
【００３９】
特徴位置特定部３８は、製品特徴データにより示される製品特徴の形状に基づいて、検出画像データにおける製品特徴の位置を特定する特徴位置特定処理を行う。
【００４０】
欠陥判定部４０は、特徴位置特定部３８によって特定された検出画像データにおける製品特徴を基準として欠陥候補を抽出し、欠陥特性ＤＢにより示される製品欠陥の特性量（本第１実施形態ではクラスターの特性量）と欠陥候補の特性量とに基づいて、製品欠陥の有無の判定（以下、「欠陥判定処理」という。）を行う。欠陥判定部４０による判定結果は、表示装置２２に表示される。
【００４１】
なお、画像処理装置２０は、例えば、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）、及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体（ＤＢ記憶部３６）等から構成されている。そして、画像欠陥処理部３０、エッジ処理部３２、特徴位置特定部３８、及び欠陥判定部４０の各種機能を実現するための一連の処理は、一例として、プログラムの形式で記録媒体等に記録されており、このプログラムをＣＰＵがＲＡＭ等に読み出して、情報の加工・演算処理を実行することにより、各種機能が実現される。
【００４２】
ここで、図３を参照して、欠陥特性ＤＢの生成について説明する。欠陥特性ＤＢは、上述したように予め生成され、ＤＢ記憶部３６に記憶される。
【００４３】
図３は、欠陥特性ＤＢの生成に係る処理（以下、「欠陥特性ＤＢ生成処理」という。）の流れを示したフローチャートである。なお、欠陥特性ＤＢ生成処理は、画像処理装置２０又は他の情報処理装置（パーソナルコンピュータ等）によって実行される。
【００４４】
まず、ステップ１００では、人が予め欠陥と判定した製品欠陥の特性量（欠陥特性データ）を、その製品欠陥の位置（例えば、製品重心からの位置（ｘ，ｙ座標）等）と関連付けて複数登録（情報処理装置への入力）する。
【００４５】
製品欠陥の特性量は、例えば図４に示されるよう大きさ及び形状で規定される。
【００４６】
製品欠陥の大きさは、製品欠陥の面積であり、面積は、例えば製品欠陥とされる像のドット数から求められる。
製品欠陥の形状は、製品欠陥の円形度とされる。円形度をＫとし、製品欠陥の面積をＳ、製品欠陥の周囲長をＬとすると、円形度は下記（１）式から算出される。
【数１】
0005943722.tif 000002
【００４７】
次のステップ１０２では、登録した複数の製品欠陥同士のユークリッド距離を算出し、該ユークリッド距離が所定の閾値以下の製品欠陥を一つの集合体（以下、「クラスター」という。）とする。
具体的には、本ステップ１０２は、製品欠陥同士のユークリッド距離を計算し、最もユークリッド距離が近い製品欠陥同士を１つのクラスターとし、このクラスターの重心（図心）と他の製品欠陥とのユークリッド距離を計算し、最も近い製品欠陥も同じクラスターとする。そして、本ステップ１０２は、クラスターと製品欠陥とのユークリッド距離が上記閾値を超えるまで繰り返す。これにより、製品欠陥は、クラスター毎に分類されることとなる。
【００４８】
次のステップ１０４では、ステップ１０２で求めた各クラスターの欠陥判定パラメータを算出する。欠陥判定パラメータは、検出画像データから抽出した欠陥候補が欠陥であるか否かを判定するために用いるパラメータであり、例えば製品欠陥の大きさや形状である。
具体的には、本ステップ１０４は、各クラスターを構成する製品欠陥の大きさの平均Ｓｍ、大きさの標準偏差δＳ、形状の平均Ｋｍ、形状の標準偏差δＫを算出する。これにより、各クラスターを構成する製品欠陥の大きさＳｍ±δＳ及び形状Ｋｍ±δＫが欠陥判定パラメータとして求められることとなる。
なお、本ステップ１０４では、各クラスターの存在範囲を規定する（例えば２点の２次元座標）。
【００４９】
次のステップ１０６では、各クラスターの優先順位を設定する。
本ステップでは、一例として、クラスターに含まれる製品欠陥の数が多いほど高い優先順位を設定する。
【００５０】
次のステップ１０８では、ステップ１０４でクラスター毎に算出した欠陥判定パラメータ、クラスターに含まれる製品欠陥数、及びクラスターの存在範囲であるクラスターの特性量を、各クラスターに関連付けて欠陥特性ＤＢとして生成し、本処理を終了する。
【００５１】
下記表１は、欠陥特性ＤＢの構成の一例であり、クラスターＣｉ（ｉはクラスターの識別子）毎にクラスターの特性量が関連付けられる。なお、クラスターに含まれる製品欠陥の特性量は、クラスターに含まれる製品欠陥毎に関連付けられるため、その数は欠陥数Ｎｉと同数である。
以下、表１に示されるクラスターの特性量、クラスターに含まれる製品欠陥の特性量、及び優先順位を総称してクラスターの属性情報という。
【表１】
0005943722.tif 000003
【００５２】
図５は、第１実施形態に係る製品欠陥判定部３４の処理の流れを示す模式図である。
【００５３】
まず、特徴位置特定部３８が特徴位置特定処理を行う。
特徴位置特定処理は、一例として、検出画像データにより示される検出画像と製品特徴画像データにより示される製品特徴画像とをテンプレートマッチング処理により、検出画像データにおける製品特徴の位置を特定する。
【００５４】
具体的には、特徴位置特定処理は、製品特徴画像をテンプレートとして用い、製品特徴画像を移動、回転、及び拡大縮小させることで検出画像と照合し、検出画像データにおける製品特徴の位置を特定する。そして、特徴位置特定処理は、テンプレートマッチング処理の照合結果から、放射線撮像装置１２が備えるＦＰＤ１６上における、製品の位置、回転角度、及び大きさを示す位置特定情報を得る。
【００５５】
これにより、放射線撮像装置１２によって放射線が照射されたときの製品の向きや大きさにかかわらず、検出画像データにおける製品特徴の位置が特定されることとなる。
【００５６】
次に、欠陥判定部４０が欠陥判定処理を行う。欠陥判定処理は、製品特徴マスキング処理、欠陥識別処理、及び欠陥度合い判定処理を含む。
【００５７】
製品特徴マスキング処理は、特徴位置特定処理によって得られた位置特定情報と製品特徴画像データとを用いて、検出画像データから製品特徴画像に相当する部分をマスキングする。これにより、マスキング後の検出画像データから製品特徴の周辺における「像」の部分が、欠陥候補として抽出される。ここでいう抽出とは、欠陥候補の位置及び大きさ等の情報を検出画像データから抽出することである。
【００５８】
欠陥識別処理は、製品特徴マスキング処理によって求められた欠陥候補に対して、その特性量を算出し、識別する。
【００５９】
欠陥候補の特性量は、製品欠陥と同様であり、一例として大きさ及び形状で規定される。欠陥候補の特性量の算出方法は、上述した欠陥特性ＤＢの生成における製品欠陥の特性量の算出方法と同様であるので、その説明を省略する。
【００６０】
欠陥度合い判定処理は、欠陥特性ＤＢにより示される製品欠陥の特性量（本第１実施形態ではクラスターの特性量）と欠陥候補の特性量とに基づいて、製品欠陥の有無を判定する。
図６は、欠陥度合い判定処理の流れを示すフローチャートである。
【００６１】
まず、ステップ２００では、欠陥候補がクラスターに内包されているか否かの判定を行う。
具体的には、製品特徴マスキング処理によって抽出された欠陥候補の位置が欠陥特性ＤＢにより示される何れかのクラスターの存在範囲に内包されているか否かの判定を行う。
ステップ２００において肯定判定の場合は、ステップ２０２へ移行し、否定判定の場合は、ステップ２０４へ移行する。
【００６２】
ステップ２０２では、クラスターの存在範囲に内包されていると判定された欠陥候補に対して、製品欠陥であるか否かの判定を行う。
【００６３】
具体的には、欠陥候補の大きさ（欠陥大きさ）及び形状（欠陥形状）が、内包されているとされたクラスターの特性量（平均欠陥大きさＳｍｉ、欠陥大きさの標準偏差δＳｉ、平均欠陥形状Ｋｍｉ、欠陥形状の標準偏差δＫｉ）に基づく、下記判定式を満たすか否かによって、欠陥候補が欠陥か否かが判定される。
Ｓｍｉ−αｉ・δＳｉ＜欠陥大きさ＜Ｓｍｉ＋αｉ・δＳｉ
Ｋｍｉ−βｉ・δＫｉ＜欠陥大きさ＜Ｋｍｉ＋βｉ・δＫｉ
なお、上記判定式においてαｉ及びβｉは、欠陥候補が製品欠陥か否かを判定するために経験的に予め求められたパラメータである。
【００６４】
次のステップ２０４では、全ての欠陥候補に対してステップ２００，２０２の処理が終了したか否かを判定し、肯定判定の場合は、ステップ２０６へ移行し、否定判定の場合は、ステップ２００へ戻る。
【００６５】
ステップ２０６では、ステップ２０２による欠陥判定の結果や、ステップ２００においてクラスターに内包されないと判定された欠陥候補を表示装置２２に表示する。
本ステップ２０６では、クラスターの属性情報に含まれる優先順位が高いクラスターに内包される欠陥候補ほど、より欠陥らしいと判定する。そして、ＦＰＤ１６で得られた検出画像データに基づいた検出画像及び強調表示された欠陥候補が、表示装置２２の画面に表示され、欠陥候補毎に優先順位が表示される。
【００６６】
本ステップ２０６が終了すると、欠陥度合い判定処理は終了する。
【００６７】
欠陥度合い判定処理が終了すると、次に図７に示される欠陥検査処理が行われる。欠陥検査処理は、欠陥度合い判定処理によって表示装置２２に表示された欠陥判定の結果に基づいて、検査員が目視により欠陥候補が欠陥か否かを最終的に判定する処理である。
【００６８】
まず、ステップ３００では、表示装置２２に表示された欠陥候補に対して、検査員の
目視によって欠陥か否かが判定される。このとき、表示装置２２にはより欠陥らしい欠陥候補が上位となるように表示されているので、検査員は欠陥候補が欠陥であるか否かの判定が容易となる。
ステップ３００において肯定判定の場合は、ステップ３０２へ移行し、否定判定の場合は、ステップ３０４へ移行する。
【００６９】
ステップ３０２では、製品欠陥と判定した欠陥候補に関する特性量を新たな製品欠陥の特性量として、画像処理装置２０が備える記憶装置の一時記憶領域に記憶させる。
【００７０】
ステップ３０４では、全ての欠陥候補に対して検査員の目視による欠陥の判定が終了したか否かを検査員が判定し、肯定判定の場合は、本欠陥検査処理を終了し、否定判定の場合は、ステップ３００へ戻る。
【００７１】
欠陥検査処理が終了すると、欠陥特性ＤＢに対して、製品欠陥と判定された欠陥候補を新たに追加する更新処理が行われる。
具体的には、欠陥検査処理のステップ３０２において一時記憶領域に記憶された新たな製品候補の特性量が、該新たな製品欠陥を内包するクラスターに含まれる製品欠陥の特性量に追加される。そして、新たに追加された製品欠陥の特性量を加味して、既存のクラスターの特性量が新たに算出され、欠陥特性ＤＢが更新される。
これにより、欠陥判定の回数が増加する毎に欠陥特性ＤＢに新たな製品欠陥の特性量が蓄積されるので、画像処理装置２０は、欠陥判定の精度をより高めることができる。
【００７２】
以上説明したように、本第１実施形態に係る画像処理装置２０は、予めＤＢ記憶部３６に記憶されている特徴データにより示される製品特徴の形状に基づいて、検出画像データにおける製品特徴の位置を特定し、特定した検出画像データにおける製品特徴を基準として欠陥候補を抽出し、予めＤＢ記憶部３６に記憶されている欠陥特性ＤＢにより示される製品欠陥の特性量（本第１実施形態ではクラスターの特性量）と欠陥候補の特性量とに基づいて、製品欠陥の有無を判定する。
【００７３】
従って、画像処理装置２０は、製品と放射線撮像装置１２との相対位置を予め定められた位置に固定する作業を行うことなく、かつ製品欠陥の判定を精度高く行うことができる。
【００７４】
〔第２実施形態〕
以下、本発明の第２実施形態について説明する。
【００７５】
なお、本第２実施形態に係る放射線撮像システム１０の構成は、図１，２に示す第１実施形態に係る放射線撮像システム１０の構成と同様であるので説明を省略する。
【００７６】
第１実施形態では、欠陥特性ＤＢにおけるクラスターの優先順位をクラスターに含まれる製品欠陥の数によって決定されているが、本第２実施形態では、クラスターの優先順位を先験的に製品欠陥が発生し易いと分かっている領域に含まれる、又は近接するクラスターほど優先順位を高くする。
具体的には、欠陥特性ＤＢの内容が人為的に変更可能とされ、検査員によってクラスターの優先順位を変更可能とする。
【００７７】
これにより、放射線撮像システム１０は、より欠陥判定の精度をより高めることができる。
【００７８】
〔第３実施形態〕
以下、本発明の第３実施形態について説明する。
【００７９】
なお、本第３実施形態に係る放射線撮像システム１０の構成は、図１，２に示す第１実施形態に係る放射線撮像システム１０の構成と同様であるので説明を省略する。
【００８０】
第１実施形態では、欠陥候補を内包するクラスターに含まれる製品欠陥の特性量に追加し、既存のクラスターの特性量を新たに算出するが、本第３実施形態では、欠陥検査処理のステップ３０２において一時記憶領域に記憶された製品欠陥の特性量を欠陥特性ＤＢに追加した後、既存のクラスターの特性量を削除し、新たに追加された製品欠陥の特性量を加味した全ての製品欠陥の特性量に基づいて、再びクラスターを算出し直す。
【００８１】
これにより、製品欠陥の情報が少ない初期の状態では適切なクラスターが形成されていなかったとしても、欠陥判定を繰り返すことにより、製品欠陥の情報の蓄積が進み、より適切なクラスターが算出されるので、より欠陥判定の精度をより高めることができる欠陥特性ＤＢが生成されることとなる。
【００８２】
〔第４実施形態〕
以下、本発明の第４実施形態について説明する。
【００８３】
なお、本第４実施形態に係る放射線撮像システム１０の構成は、図１，２に示す第１実施形態に係る放射線撮像装置１２の構成と同様であるので説明を省略する。
【００８４】
本第４実施形態に係る欠陥特性ＤＢの構成が、第１実施形態と異なっている。
【００８５】
本第４実施形態に係る欠陥特性ＤＢは、製品欠陥を製品特徴の位置を基準とした複数の領域（以下、「判定領域」という。）毎に分類し、判定領域毎に応じた製品欠陥の特性量を示している。なお、判定領域は、例えば、図８に示されるように、製品特徴の重心を中心（（ｘ，ｙ）＝（０，０））として検出画像データを４象限に分けた各象限である。
【００８６】
下記表２は、本第４実施形態に係る欠陥特性ＤＢの構成の一例であり、判定領域Ａｎ毎に判定領域特性量が関連付けられる。なお、判定領域に含まれる製品欠陥の特性量は、判定領域に含まれる製品欠陥毎に関連付けられるため、その数は欠陥数Ｎｉと同数である。
【表２】
0005943722.tif 000004
そして、本第４実施形態に係る欠陥度合い判定処理では、欠陥候補が何れの判定領域により示される何れの象限に内包されているかの判定を行う。
【００８７】
本第４実施形態に係る放射線撮像システム１０は、製品特徴の位置を基準として欠陥候補の位置を特定するので、欠陥候補がどの象限に位置するかが明確となるため、該当する象限に対応する判定領域特性量と欠陥候補の特性量とから、製品欠陥の有無をより簡易に精度の高く判定できる。
【００８８】
以上、本発明を、上記各実施形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施形態に記載の範囲には限定されない。発明の要旨を逸脱しない範囲で上記各実施形態に多様な変更又は改良を加えることができ、該変更又は改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれる。
【００８９】
例えば、上記各実施形態では、被検査対象物を透過したＸ線を検出した検出画像データ（デジタルデータ）を得る撮像装置をＦＰＤ１６とする形態について説明したが、本発明は、これに限定されるものではなく、被検査対象物を透過したＸ線を銀塩フィルム、ＩＰ（imaging plate）で撮像しアナログ画像を得、アナログ画像をデジタルデータに変換する形態としてもよい。
【００９０】
また、上記各実施形態では、被検査対象物を透過させる放射線をＸ線とする形態について説明したが、本発明は、これに限定されるものではなく、被検査対象物を透過させる放射線をγ線や電子線（β線）等、他の放射線とする形態としてもよい。
【００９１】
また、上記各実施形態では、製品欠陥の形状を円形度から求める形態について説明したが、本発明は、これに限定されるものではなく、製品欠陥の形状を、点や製品特徴に対する方向性を有する線（斜め、縦、及び横等）とする形態としてもよい。
【００９２】
また、上記各実施形態では、検出画像データを２次元の画像データとする形態について説明したが、本発明は、これに限定されるものではなく、製品に対して放射線を複数の角度から照射する等して得られた３次元の画像データとする形態としてもよい。
この形態の場合、上記第４実施形態では、検出画像データを４象限ではなく、ｚ方向も含む８象限に分けてもよい。
【００９３】
また、上記各実施形態で説明した特徴位置特定処理及び欠陥判定処理の流れも一例であり、本発明の主旨を逸脱しない範囲内において不要な処理を削除したり、新たな処理を追加したり、処理順序を入れ替えたりしてもよい。
【符号の説明】
【００９４】
１０    放射線撮像システム
１２    放射線撮像装置
２０    画像処理装置
３４    製品欠陥判定部
３６    ＤＢ記憶部
３８    特徴位置特定部
４０    欠陥判定部
【図１】
0005943722.tif 000005
【図２】
0005943722.tif 000006
【図３】
0005943722.tif 000007
【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
0005943722.tif 000011
【図８】
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