(57)【要約】【課題】評価対象部材内に発生した巣を、簡便に、より適正に評価できる巣の評価方法を提供する。【解決手段】評価対象部材のＣＴ画像から空洞部と樹枝状部とを一つの空洞群として抽出し、空洞群の体積を表す空洞群体積を求める。また、ＣＴ画像から空洞部を抽出し、その空洞部の体積を表す空洞部体積を求める。そして、空洞群体積に対する空洞部体積の体積率を表す空洞部体積率を求め、空洞部体積率に基づいて空洞群の巣の種類を判別する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
評価対象部材をＸ線ＣＴにより撮像して得たＣＴ画像から、前記評価対象部材の巣によって形成される空洞部と、該空洞部の周辺に繋がる樹枝状部と、を一つの空洞群として抽出し、前記空洞群の体積を表す空洞群体積を求める工程と、
前記ＣＴ画像から前記空洞部を抽出し、抽出された前記空洞部の体積を表す空洞部体積を求める工程と、
前記空洞群体積に対する前記空洞部体積の体積率を表す空洞部体積率を求める工程と、
前記空洞部体積率に基づいて前記空洞群の巣の種類を判別する工程と、
を有する巣の評価方法。
【請求項２】
前記巣の種類を判別する工程は、前記空洞群を、前記空洞部体積率の大きい順に、巻き込み巣、ひけ巣、ざく巣と判別する請求項１に記載の巣の評価方法。
【請求項３】
前記評価対象部材の全体積に対する前記空洞群体積の体積率を示す全体体積率を前記巣の種類毎に求め、
前記巣の種類毎に、前記全体体積率と、当該巣の種類に対応する重み付け係数とを乗じた評価値を求める工程と、
前記巣の種類毎の前記評価値を前記巣の全種類で合算した合算評価値を求め、前記合算評価値に基づいて前記巣を評価する工程と、
を有する請求項１又は請求項２に記載の巣の評価方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、評価対象部材内に存在する巣の評価方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
製品の軽量化・低コスト化の一環として、射出成形製品や鋳造製品の用途拡大が図られている。これら製品の成形時においては、溶融材が固化する際に巣が発生することがある。巣は、発生する数、サイズ、発生位置によっては、製品への応力負荷時に応力集中を生じさせ、特に過酷な条件下では、製品が破損に至ることも起こり得る。
そこで、巣の発生を抑制するために、射出条件や鋳造条件等の改善が図られている。しかし、実際には巣の発生を皆無にすることは極めて困難であり、製品強度に影響を及ぼす部位に巣が集中しないように、設計、形状、鋳造条件等の最適化が図られている。
【０００３】
このような製品の内部欠陥の評価は、製品を破壊して、破面観察等により評価していたが、この評価方法では労力と時間を要する課題があった。そこで、近年においては、Ｘ線ＣＴ（コンピューティッド トモグラフィ）スキャン装置等により製品内部の断層を画像化することで、巣の発生状態を非破壊で検査し、製品の成形品質を確認する手法が提案されている（例えば、特許文献１，２参照。）。
【０００４】
特許文献１に記載の鋳造部品の品質判定方法は、Ｘ線ＣＴスキャン装置により鍛造品内部の断層を画像化することで、内部欠陥の状態を可視化している。
また、特許文献２に記載の鋳巣計測方法は、Ｘ線ＣＴスキャン装置による複数の断層画像に基づいて生成した製品の三次元形状モデルから、内部巣に該当する部分を抽出し、異なる画像フィルタを適用することで巣の寸法を計測可能としている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開平０７−１２７５９号公報
【特許文献２】特開２００５−３５１８７５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、特許文献１の技術では、ＣＴ断層画像により内部欠陥の位置や大きさは分かるが、欠陥を三次元的に評価することは困難である。また、断層画像から欠陥の情報を目視で認識するには多大な時間と労力を要し、更には測定者による認識誤差が生じる可能性がある。
また、特許文献２の技術では、Ｘ線ＣＴスキャン装置の断層データから適正に巣を認識しないと寸法の抽出精度に影響を及ぼす等の課題がある。
【０００７】
本発明は、上述した事情に鑑みてなされたものであり、その目的は、評価対象部材内に発生した巣を、簡便に、より適正に評価できる巣の評価方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の鋳巣の評価方法は、下記の構成要件を備える。
評価対象部材をＸ線ＣＴにより撮像して得たＣＴ画像から、前記評価対象部材の巣によって形成される空洞部と、該空洞部の周辺に繋がる樹枝状部と、を一つの空洞群として抽出し、前記空洞群の体積を表す空洞群体積を求める工程と、
前記ＣＴ画像から前記空洞部を抽出し、抽出された前記空洞部の体積を表す空洞部体積を求める工程と、
前記空洞群体積に対する前記空洞部体積の体積率を表す空洞部体積率を求める工程と、
前記空洞部体積率に基づいて前記空洞群の巣の種類を判別する工程と、
を有する巣の評価方法。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、評価対象部材内に発生した巣を、簡便に、より適正に評価できる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明の巣の評価方法の手順を示すフローチャートである。
【図２】（Ａ）は鋳造部品の巣断面を示す研磨写真、（Ｂ）は（Ａ）に相当するＣＴ画像の拡大図、（Ｃ）はＣＴ画像から抽出された空洞群を示す説明図である。
【図３】空洞群の構成を示す説明図である。
【図４】（Ａ）はＣＴ画像に映出される鋳造部品の空洞部を模式的に示す説明図、（Ｂ）は（Ａ）に示すＣＴ画像のＬａ線上の輝度分布を示すグラフである。
【図５】ＣＴ画像において抽出された空洞部を画素単位で模式的に示す説明図である。
【図６】空洞部の他の合成方法を示す模式的な説明図である。
【図７】（Ａ）はＣＴ画像に映出される鋳造部品の空洞部を模式的に示す説明図、（Ｂ）は（Ａ）に示すＣＴ画像のＬｂ線上の輝度分布を示すグラフである。
【図８】ＣＴ画像における空洞部を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、本発明の巣の評価方法についての好適な実施の形態について、図面を参照して詳細に説明する。
本実施形態における巣の評価方法の手順は、概略的には、評価対象部材をＸ線ＣＴにより撮像して得たＣＴ断層画像（以下、ＣＴ画像と称する）から、評価対象部材内の巣によって形成される空洞部と、その空洞部の周辺に繋がる樹枝状部と、を一つの空洞群として抽出する。また、上記のＣＴ画像から、予め定めた規定の体積より大きな空洞部を抽出する。そして、空洞群の体積に対する空洞部の体積の体積率を求め、この体積率に基づいて、空洞群の巣の種類を判別するというものである。
【００１２】
ここで、評価対象部材としては、自動車のステアリング部品であるアルミコラムやアルミギアボックス等のアルミニウムの鋳造部品が例示できるが、本発明は、これに限らない。評価対象部材は、他の材料の鋳造部品であってもよく、射出成形による樹脂成形部品等であってもよい。
【００１３】
以下、本評価方法を図１に示すフローチャートに基づいて説明する。
まず、ステップＳ１で内部に巣を有する鋳造部品をＸ線ＣＴにより撮像してＣＴ画像を取得する。
【００１４】
ここでは、Ｘ線ＣＴによる鋳造部品の撮像を以下の条件で行った。
評価対象：アルミダイカストの試験片（寸法３５ｍｍ×１５ｍｍ×５ｍｍ）
Ｘ線ＣＴ：分解能  ５μｍ
撮像条件：管電圧  １７０ｋＶ
管電流  １２０μＡ
ＣＴ画像のボクセルサイズ  ２５μｍ
ＣＴ画像の画素数  ２０４８×２０４８
解析条件：８ボクセル以上の巣を評価対象とする。
【００１５】
図２（Ａ）は鋳造部品１１の巣断面を示す研磨写真であり、図２（Ｂ）は図２（Ａ）に相当するＣＴ画像１５の拡大図である。
図２（Ａ）に示すように、鋳造部品１１内には巣１３が存在し、この巣１３は、図２（Ｂ）におけるＣＴ画像１５の中央部に低輝度部として映出されている。
【００１６】
次いで、ステップＳ２で、得られたＣＴ画像１５を画像処理して図２（Ｃ）に示す空洞群１７を抽出する。空洞群１７とは、図３に示すように、ＣＴ画像１５の中央部に映出される、鋳造部品の巣によって形成される空洞部１９（図２（Ｂ）の低輝度部で示される領域）と、この空洞部１９の周囲に繋がる樹枝状部２１とを一つに纏めた領域を意味する。
【００１７】
図４（Ａ）はＣＴ画像１５に映出される鋳造部品の空洞部１９を模式的に示す説明図、図４（Ｂ）は図４（Ａ）に示すＣＴ画像１５のＬａ線上の輝度分布を示すグラフである。
ＣＴ画像１５の輝度分布は、鋳造部品の金属部では輝度値が高くなり（図示例では、輝度値１０程度）、空洞部１９となる空気層では輝度値が低くなる（図示例では輝度値２程度）。しかし、空洞部１９は、鋳造部品の内部に存在するので、実際のＣＴ画像１５では、線質硬化の影響により金属部と空気層との境界が曖昧になる。
【００１８】
そこで、ＣＴ画像１５の輝度値の変化が最大となる画素位置を金属部と空気層との境界Ｐと認識して、空洞部１９を抽出する。例えば、ＣＴ画像１５を微分フィルタにより画像処理して、画像中のエッジを抽出することにより、空洞部１９の境界Ｐを精度良く認識できる。
【００１９】
図５はＣＴ画像１５において抽出された空洞部を画素単位で模式的に示す説明図である。
図中に示されるＣＴ画像１５の空洞部１９Ａと空洞部１９Ｂとは、互いに離間して抽出されている。これら空洞部１９Ａ,１９Ｂ同士の離間距離が所定距離以下（例えば、２ピクセル以下）の場合は、空洞部１９Ａと空洞部１９Ｂとを纏めて１つの空洞として扱うことにする。即ち、空洞部１９Ａと空洞部１９Ｂとの間の樹枝状となった画素（樹枝状部２１）を、空洞部とみなすことにする。これにより、隣接する空洞部１９Ａ，１９Ｂと、樹枝状部２１とが合成された、１つの空洞群１７Ａが抽出される。
【００２０】
また、空洞群は次のように抽出してもよい。
図６は空洞部の他の合成方法を示す模式的な説明図である。
ここでは、ＣＴ画像の輝度値の変化が最大となる画素位置を空洞部の境界とした場合に、この境界となる画素の最小外接円を求める。いま、最小外接円Ｃ１が直径ｄ１の仮想空洞円２０Ａと、最小外接円Ｃ２の直径がｄ２（ｄ２＜ｄ１）の仮想空洞円２０Ｂとが、離間距離Ｌで配置される場合を考える。
【００２１】
仮想空洞円２０Ｂの直径ｄ２と離間距離Ｌとの率（Ｌ／ｄ２）が規定値（例えば、０．５）より小さい場合、仮想空洞円２０Ａと仮想空洞円２０Ｂとを合成して、１つの空洞群１７Ｂとする。この場合も、仮想空洞円２０Ａと仮想空洞円２０Ｂとの間の画素（樹枝状部２１）を空洞とみなして１つの空洞群１７Ｂが抽出される。
【００２２】
一方、ステップ３ではＣＴ画像から巣の空洞部のみを抽出する。
図７（Ａ）はＣＴ画像１５に映出される鋳造部品の空洞部１９を模式的に示す説明図、図７（Ｂ）は図７（Ａ）に示すＣＴ画像１５のＬｂ線上の輝度分布を示すグラフである。
【００２３】
図７（Ｂ）に示すＣＴ画像１５におけるＬｂ線上の輝度分布のグラフによれば、金属部の総平均輝度値は、輝度値１０であり、空気層の総平均輝度値は、輝度値２となる。これら金属部の総平均輝度値と空気層の総平均輝度内との平均値は、輝度値６（＝（１０−２）／２＋２）となる。この平均輝度値を有する画素を、空洞部１９の境界と認識して空洞部１９を抽出する。
【００２４】
つまり、鋳造部品１１（図２（Ａ）参照）に対するＣＴ画像１５（図２（Ｂ）参照）から、図８に示す空洞部１９が抽出される。
【００２５】
次に、ステップＳ２で空洞部１９が合成された空洞群１７の抽出結果から、空洞群体積Ｖ１を求める。また、ステップＳ３で、空洞部１９のみの抽出結果から、空洞部体積Ｖ２を求める。
【００２６】
そして、ステップＳ４で、空洞群体積Ｖ１に対する空洞部体積Ｖ２の比である空洞部体積率Ｒ（＝Ｖ２／Ｖ１）を求める。この空洞部体積率Ｒに応じて、鋳造部品の巣の種別を判断する。巣の種類としては、ここでは一例として、巻き込み巣、ひけ巣、ざく巣を挙げて説明するが、他の巣が存在する場合でも同様に評価できる。
【００２７】
各種の巣に対する空洞部体積率Ｒは、検証実験の結果、巻き込み巣の場合、空洞部体積率Ｒは２０％以上、ひけ巣の場合、空洞部体積率Ｒは３％以上、２０％以下となった。ざく巣の場合、空洞部体積率Ｒは３％未満となった。この検証実験は、１０μｍ間隔の追い込み研磨により、２０個の巣を検証したアルミダイカストによる鋳造部品の試験片を用い、この試験片のＣＴ画像を画像解析して空洞部体積率Ｒを求めることで実施した。巣の種類は「日本鋳造工学会ダイカスト研究部会編：ダイカストの鋳造欠陥・不良及び対策事例集，社団法人日本鋳造工学会」を用いて判別した。なお、上記した巣の種類毎の体積率境界値は、試験片の種類や状態によって変化するので、評価対象部材に応じて適宜設定する。
【００２８】
ステップＳ５では、Ｓ４で求めた空洞部体積率Ｒが、巻き込み巣の体積率範囲であるかを判定する。ここでは、空洞部体積率Ｒが２０％を超える場合、ステップＳ６で、空洞群１７を巻き込み巣と判定する。
【００２９】
また、空洞部体積率ＲがステップＳ５で巻き込み巣の体積率範囲でないと判定された場合は、ステップＳ７で、空洞部体積率Ｒがひけ巣の体積率範囲であるかを判定する。ここでは、空洞部体積率Ｒが３％〜２０％である場合、ステップＳ８で、空洞群１７をひけ巣と判定する。
【００３０】
更に、ステップＳ７で空洞部体積率Ｒがひけ巣の体積率範囲でないと判定された場合は、ステップＳ９で、空洞部体積率Ｒがざく巣の体積率範囲であるかを判定する。ここでは、空洞部体積率Ｒが３％未満である場合、ステップＳ１０で、空洞群１７をざく巣と判定する。これにより、空洞群１７の巣の種類を判別できる。なお、判定する巣の種類を更に増やす場合には、ステップＳ５，Ｓ７，Ｓ９等の条件を増やすことで、いずれかの巣の種類に判別可能となる。
【００３１】
本手順による巣の評価方法によれば、評価対象部材の内部における巣の存在率を定量的に算出することで、簡便に巣の種類の特定が行え、より適正に巣を評価できる。
【００３２】
次に、空洞群１７が鋳造部品１１の強度に及ぼす影響を評価する方法について説明する。
上記した巣の評価方法により、鋳造部品１１のＣＴ画像に映出された空洞群１７は、巻き込み巣、ひけ巣、ざく巣のいずれかに分類される。その後、ステップＳ１１で、鋳造部品１１の全体積に占める各空洞群１７の体積の比率を示す全体体積率Ｒｖ（ｉ）を算出する。ここで、ｉは巣の識別指標であり１〜ｎの値で、ｎは巣の種類の全数を表す。
【００３３】
そして、ステップＳ１２で、Ｓ１１で求めた全体体積率Ｒｖ（ｉ）に基づいて、巣が鋳造部品に及ぼす影響度を評価する。
【００３４】
巣が鋳造部品１１の強度に及ぼす影響度は、巣の種類、即ち、空洞群１７の種類（巻き込み巣、ひけ巣、及びざく巣）によって異なる。そこで、巣の種類毎に、全体体積率Ｒｖ（ｉ）と、その巣の種類に対応する重み付け係数Ｋ（ｉ）とを乗じた評価値Ｅｖ（ｉ）（＝Ｋ（ｉ）×Ｒｖ（ｉ））を求め、この評価値Ｅｖ（ｉ）を用いて影響度を評価する。
【００３５】
鋳造部品１１の強度に及ぼす影響は、ざく巣、ひけ巣、巻き込み巣の順で大きくなる。そこで、重み付け係数Ｋは、例えば、ざく巣の場合の重み付け係数Ｋ（３）を０．２、ひけ巣の場合の重み付け係数Ｋ（２）を０．５、巻き込み巣の場合に重み付け係数Ｋ（１）を１に設定する。
【００３６】
そして、巣の種類毎の評価値Ｅｖ（ｉ）を巣の全種類で合算した合算評価値Ｅｖａ（＝Σ（Ｅｖ（ｉ）、ｉ＝１〜ｎ）を求め、合算評価値Ｅｖａに基づいて巣を評価する。
【００３７】
例えば、鋳造部品１１の全体積に占める巻き込み巣の全体体積率Ｒｖ（１）が５％、ひけ巣の全体体積率Ｒｖ（２）が１０％、ざく巣の全体体積率Ｒｖ（３）が１５％とすると、各巣の評価値Ｅｖ（１）〜Ｅｖ（３）は、次のように表される。
【００３８】
巻き込み巣：Ｅｖ（１）＝Ｋ（１）×Ｒｖ（１）＝１×５＝５
ひけ巣    ：Ｅｖ（２）＝Ｋ（２）×Ｒｖ（２）＝０．５×１０＝５
ざく巣    ：Ｅｖ（３）＝Ｋ（３）×Ｒｖ（３）＝０．２×１５＝３
よって、合算評価値Ｅｖａは、
Ｅｖａ＝Ｅｖ（１）＋Ｅｖ（２）＋Ｅｖ（３）＝１３
となる。
【００３９】
上記のように求めた合算評価値Ｅｖａにより、鋳造部品１１の強度に及ぼす影響度を総合的に評価する。この評価方法によれば、求めた合算評価値Ｅｖａに基づいて鋳造部品１１の製造条件等の見直し等を簡単に行うことができる。また、巣の種類毎に重み付けをして評価することで、強度評価がより正確に行えるようになる。
【００４０】
本発明は上記の実施形態に限定されるものではなく、実施形態の各構成を相互に組み合わせることや、明細書の記載、並びに周知の技術に基づいて、当業者が変更、応用することも本発明の予定するところであり、保護を求める範囲に含まれる。
【００４１】
以上の通り、本明細書には次の事項が開示されている。
（１）  評価対象部材をＸ線ＣＴにより撮像して得たＣＴ画像から、前記評価対象部材の巣によって形成される空洞部と、該空洞部の周辺に繋がる樹枝状部と、を一つの空洞群として抽出し、前記空洞群の体積を表す空洞群体積を求める工程と、
前記ＣＴ画像から前記空洞部を抽出し、抽出された前記空洞部の体積を表す空洞部体積を求める工程と、
前記空洞群体積に対する前記空洞部体積の体積率を表す空洞部体積率を求める工程と、
前記空洞部体積率に基づいて前記空洞群の巣の種類を判別する工程と、
を有する巣の評価方法。
この鋳巣の評価方法によれば、空洞部体積率を用いて巣の種類を判別するため、評価対象部材の巣を、煩雑な処理を必要とせずに、ＣＴ画像からの巣の三次元情報に基づいて適正に判別できる。
【００４２】
（２）  前記巣の種類を判別する工程は、前記空洞群を、前記空洞部体積率の大きい順に、巻き込み巣、ひけ巣、ざく巣と判別する（１）に記載の巣の評価方法。
この巣の評価方法によれば、空洞部体積率に応じて、空洞部が巻き込み巣、ひけ巣、又はざく巣のいずれであるかを判別できる。
【００４３】
（３）  前記評価対象部材の全体積に対する前記空洞群体積の体積率を示す全体体積率を前記巣の種類毎に求め、
前記巣の種類毎に、前記全体体積率と、当該巣の種類に対応する重み付け係数とを乗じた評価値を求める工程と、
前記巣の種類毎の前記評価値を前記巣の全種類で合算した合算評価値を求め、前記合算評価値に基づいて前記巣を評価する工程と、
を有する（１）又は（２）に記載の巣の評価方法
この巣の評価方法によれば、巣の種類毎に算出した各評価値を合算した合算評価値に基づいて、評価対象部材の強度を総合的に、且つ精度よく評価できる。
【符号の説明】
【００４４】
１１  アルミダイカスト鋳造部品（鋳造部品）
１３  巣
１５  ＣＴ画像
１７，１７Ａ，１７Ｂ  空洞群
１９，１９Ａ，１９Ｂ  空洞部
２１  樹枝状部
Ｋ（ｉ）    重み付け係数
Ｅｖ（ｉ）  評価値
Ｅｖａ  合算評価値
Ｒ  空洞部体積率
Ｒｖ  全体体積率
【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】
2018179950.tif 000009
【図８】
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