(57)【要約】【課題】相対的に小さな鋳巣と相対的に大きな鋳巣を確実に検出することが可能な鋳造品の鋳巣検出装置を提供する。【解決手段】  鋳造品１に生じた鋳巣をＸ線透過画像より検出する鋳造品１の欠陥検出装置であって、コンピュータ１０は、欠陥の無い鋳造品１のＸ線透過画像を第１マスタ画像とするとともにＸ線透過画像と第１マスタ画像の差分から相対的に大きい鋳巣を検出し、Ｘ線透過画像を平滑化してこれを第２マスタ画像とするとともにＸ線透過画像と第２マスタ画像の差分から相対的に小さい鋳巣を検出する。【選択図】        図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
鋳造品に生じた鋳巣をＸ線透過画像より検出する鋳造品の欠陥検出装置であって、欠陥の無い鋳造品のＸ線透過画像を第１マスタ画像とする手段と、前記Ｘ線透過画像と前記第１マスタ画像の差分より相対的に大きい鋳巣を検出する手段と、前記Ｘ線透過画像を平滑化してこれを第２マスタ画像とする手段と、前記Ｘ線透過画像と前記第２マスタ画像の差分より相対的に小さい鋳巣を検出する手段とを具備する鋳造品の欠陥検出装置。
【請求項２】
前記鋳造品はアルミホイールであり、当該アルミホイールのディスク部、スポーク部、リブ部およびリム部のそれぞれについて前記相対的に大きい鋳巣と前記相対的に小さい鋳巣を検出する請求項１に記載の鋳造品の欠陥検出装置。
【請求項３】
前記Ｘ線透過画像の平滑化をメディアンフィルタにより行う請求項１又は２に記載の鋳造品の欠陥検出装置。
【請求項４】
検出された前記大きい鋳巣同士、あるいは小さい鋳巣同士、あるいは大きい鋳巣と小さい鋳巣が互いに近接している場合にはこれら鋳巣を同一の鋳巣として検出する手段をさらに設けた請求項１ないし３のいずれか一つに記載の鋳造品の欠陥検出装置。
【請求項５】
鋳造品に生じた鋳巣をＸ線透過画像より検出する鋳造品の欠陥検出方法であって、欠陥の無い鋳造品のＸ線透過画像を第１マスタ画像とするステップと、前記Ｘ線透過画像と前記第１マスタ画像の差分より相対的に大きい鋳巣を検出するステップと、前記Ｘ線透過画像を平滑化してこれを第２マスタ画像とするステップと、前記Ｘ線透過画像と前記第２マスタ画像の差分より相対的に小さい鋳巣を検出するステップとを具備する鋳造品の欠陥検出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は鋳造品に生じる鋳巣を鋳造品のＸ線透過画像より検出する鋳造品の鋳巣検出装置および鋳巣検出方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
鋳造品に生じる欠陥である鋳巣を検出するために鋳造品のＸ線透過画像を使用することが広く行われている。この場合、鋳巣には相対的に小さな鋳巣と相対的に大きな鋳巣がある。そこで、大小の各鋳巣をそれぞれ確実に検出することが必要である。
【０００３】
なお、特許文献１には、側面に細溝を有する鋳造品の、細溝内の上表面と下表面の両方の鋳巣の検出を可能とした鋳造品の鋳巣検出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２０１４−１０２１９８
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
そこで、本発明は上記従来の要請に鑑みて、相対的に小さな鋳巣と相対的に大きな鋳巣を確実に検出することが可能な鋳造品の鋳巣検出装置および鋳巣検出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】
【０００６】
本第１発明では、鋳造品に生じた鋳巣をＸ線透過画像より検出する鋳造品の欠陥検出装置であって、欠陥の無い鋳造品のＸ線透過画像を第１マスタ画像とする手段と、前記Ｘ線透過画像と前記第１マスタ画像の差分より相対的に大きい鋳巣を検出する手段と、前記Ｘ線透過画像を平滑化してこれを第２マスタ画像とする手段と、前記Ｘ線透過画像と前記第２マスタ画像の差分より相対的に小さい鋳巣を検出する手段とを具備する。
【０００７】
本第２発明では、前記鋳造品はアルミホイールであり、当該アルミホイールのディスク部、スポーク部、リブ部およびリム部のそれぞれについて前記相対的に大きい鋳巣と前記相対的に小さい鋳巣を検出する。
【０００８】
本第３発明では、前記Ｘ線透過画像の平滑化をメディアンフィルタにより行う。
【０００９】
本第４発明では、検出された前記大きい鋳巣同士、あるいは小さい鋳巣同士、あるいは大きい鋳巣と小さい鋳巣が互いに近接している場合にはこれら鋳巣を同一の鋳巣として検出する手段をさらに設ける。
【００１０】
本第４発明においては、透過画像が離散した状態でしか得られない鋳巣であっても、本来の鋳巣を確実に検出することができる。
【００１１】
本第５発明では、鋳造品に生じた鋳巣をＸ線透過画像より検出する鋳造品の欠陥検出方法であって、欠陥の無い鋳造品のＸ線透過画像を第１マスタ画像とするステップと、前記Ｘ線透過画像と前記第１マスタ画像の差分より相対的に大きい鋳巣を検出するステップと、前記Ｘ線透過画像を平滑化してこれを第２マスタ画像とするステップと、前記Ｘ線透過画像と前記第２マスタ画像の差分より相対的に小さい鋳巣を検出するステップとを具備する。
【００１２】
上記カッコ内の符号は、後述する実施形態に記載の具体的手段との対応関係を参考的に示すものである。
【発明の効果】
【００１３】
本発明の鋳造品の鋳巣検出装置および鋳巣検出方法によれば、相対的に小さな鋳巣と相対的に大きな鋳巣を確実に検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】アルミホイールの全体断面図である。
【図２】鋳巣検出装置の全体構成を示す図である。
【図３】第１実施形態における鋳巣検出全体の手順を示すフローチャートである。
【図４】大きい鋳巣を検出する手順を示すフローチャートである。
【図５】小さい鋳巣を検出する手順を示すフローチャートである。
【図６】大きい鋳巣を検出するための帯状検出画像である。
【図７】回転させた帯状検出画像である。
【図８】白黒を反転させた帯状検出画像である。
【図９】位置補正をした帯状検出画像を示す図である。
【図１０】位置補正をした帯状マスタ画像である。
【図１１】帯状からホイール状へ形状変換した検出画像である。
【図１２】縮小処理した検出画像である。
【図１３】帯状からホイール状へ形状変換したマスタ画像である。
【図１４】正規化した差分画像である。
【図１５】マスク画像である。
【図１６】正規化したマスク処理後の画像である。
【図１７】マスク処理後の画像を二値化処理した画像である。
【図１８】ラベリングを行った二値化画像である。
【図１９】二値化画像をクロージング処理した画像である。
【図２０】アルミホイールのディスク部で検出された大きい鋳巣を示す画像である。
【図２１】小さい鋳巣を検出するための帯状検出画像である。
【図２２】回転させた帯状検出画像である。
【図２３】白黒を反転させた帯状検出画像である。
【図２４】偏心補正した帯状検出画像である。
【図２５】検出対象部領域以外をカットした帯状検出画像である。
【図２６】相対的に弱いフィルタ処理を施した帯状検出画像である。
【図２７】帯状検出画像に相対的に強いフィルタ処理を施して得られる内部生成マスタ画像である。
【図２８】正規化した差分画像である。
【図２９】マスク画像である。
【図３０】正規化したマスク処理後の画像である。
【図３１】ホイール形状に形状変換され正規化された画像である。
【図３２】形状変換した画像を二値化処理した画像である。
【図３３】ラベリングを行った二値化画像である。
【図３４】アルミホイールのスポーク部で検出された小さい鋳巣を示す画像である。
【図３５】第２実施形態における鋳巣検出全体の手順を示すフローチャートである。
【図３６】隣接する鋳巣を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
なお、以下に説明する実施形態はあくまで一例であり、本発明の要旨を逸脱しない範囲で当業者が行う種々の設計的改良も本発明の範囲に含まれる。
（第１実施形態）
【００１６】
図１には鋳造品としてのアルミホイール１の断面図を示す。本発明の鋳巣検出ではアルミホイール１をディスク部Ａ、スポーク部Ｂ、リブ部Ｃ、リムI部ＤおよびリムII部Ｅに区画して、それぞれぞれの各部について「大きい鋳巣」と「小さい鋳巣」の検出を行う。
【００１７】
鋳巣はその大きさ（面積）によって例えば表１のように区画されており、本実施形態では４級（面積が１２．５mm2を超え２５．０mm2以下のもの）以上の鋳巣の検出を行った。そして、６級（面積が３７．５mm2を超え５０．０mm2以下のもの）以上の大きさの鋳巣を「大きな鋳巣」として検出し、５級（面積が２５．０mm2を超え３７．５mm2以下のもの）以下の大きさの鋳巣を「小さな鋳巣」として検出した。
【００１８】
【表１】
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【００１９】
（鋳巣検出装置の構成）
鋳巣検出装置の構成を図２に示す。図２において、遮蔽ボックス２内に回転テーブル３が設けられて、アルミホイール１がその上に載置される。Ｘ線線源４が回転テーブル３の下方に位置しており、当該Ｘ線線源４は上方の回転テーブル３に向けてＸ線を照射するようになっている。Ｘ線線源４は揺動機構５によってその仰角を変更することが可能で、かつスライド機構６によって回転テーブル３に平行な方向へ移動可能となっている。これによって、アルミホイール１のディスク部Ａ、スポーク部Ｂ、リブ部Ｃ、リム部Ｄ，Ｅ（図１参照）に対して下方から自在にＸ線を照射することができる。
【００２０】
回転テーブル３の直上位置と斜め上方位置にそれぞれＸ線ラインセンサ７Ａ，７Ｂがアルミホイール１に向けて設置されている。Ｘ線ラインセンサ７Ａはディスク部Ａおよびスポーク部Ｂを透過したＸ線を受光し、Ｘ線ラインセンサ７Ｂはリブ部Ｃおよびリム部Ｄ，Ｅを透過したＸ線を受光する。Ｘ線線源４はＸ線コントローラ８を介して、また、回転テーブル３、揺動機構５、スライド機構６はシーケンサ９を介してそれぞれコンピュータ１０に接続されている。さらに各Ｘ線ラインセンサ７Ａ，７Ｂの出力信号はコンピュータ１０の画像入力ボード１０１に入力接続されている。これにより、回転テーブル３上でアルミホイール１を回転させつつ検出対象部であるディスク部Ａ、スポーク部Ｂ、リブ部Ｃ、リム部Ｄ，Ｅのそれぞれ３６０度分のＸ線透過画像がコンピュータ１０内に逐次記憶される。以下、コンピュータ１０内で行われる鋳巣検出手順を詳述する。
【００２１】
（全体の検出手順）
全体の検出手順を図３に示す。図３において、予め取得され記憶されている、アルミホイール１の各検出対象部のＸ線透過画像（検出画像）と、鋳巣の無いアルミホイールのＸ線透過画像であるマスタ画像が用意され(ステップ１０)、検出画像の各検出対象部について「大きい鋳巣」の検出（ステップ２０）、続いて「小さい鋳巣」の検出（ステップ３０）が行われる。
【００２２】
（「大きい鋳巣」の検出）
最初に「大きい鋳巣」を検出する手順について説明する。「大きい鋳巣」を検出する手順では、展開した帯状に撮影されたアルミホイール１のディスク部Ａ、スポーク部Ｂおよびリブ部Ｃの検出画像を縦方向（図６）から横方向（図７）へ回転させ（図４（以下同様）のステップ１０１）、続いて画像処理演算を容易にするために画像の白黒を反転させる（ステップ１０２、図８）。次にマスタ画像（請求の範囲に記載の第１マスタ画像）と位置合わせするために位置補正を行う（ステップ１０３、図９）。なお、マスタ画像も上記と同様の処理によって検出画像と位置合わせされる（ステップ１０６〜１０８、図１０）。
【００２３】
続いて、帯状に展開されている検出画像が元のホイール状に形状変換され（ステップ１０４、図１１）、その後、検出画像は、「大きい鋳巣」のみを残しかつ処理時間を短縮するために全体が縮小される（ステップ１０５、図１２）。ここで、図１１、図１２はアルミホイールのディスク部Ａの画像を示す。一方、マスタ画像も同様の処理によって縮小される（ステップ１０９，１１０）。なお、アルミホイールのリムI部ＤおよびリムII部Ｅについては上記ホイール状への形状変換は行われず、帯状の画像のままで以下の処理が行われる。
【００２４】
ステップ１１１では、検出画像とマスタ画像（図１３）の差分処理を行い、差分画像を正規化して鋳巣部分を浮き上がらせる（図１４）。なお、図１３、図１４は実際には縮小状態のものを拡大して示したものである。
【００２５】
ステップ１１２では差分画像に対して境界部分等の不要部分を除去するためのマスク処理を行うが、これに使用するマスク画像をステップ１１３，１１４で作成する。すなわち、ステップ１１３ではステップ１０５で得た縮小画像に対して二値化処理を行い、これに収縮処理を施して（ステップ１１４）マスク画像を得る（図１５）。マスク処理後に正規化した画像を図１６に示す。
【００２６】
続いて、マスク処理された画像を二値化処理した後（図１７）、ラベリングを行う（ステップ１１５、図１８）。ラベリングした画像に対してクロージング処理を施して二値化・差分等で生じた画像の抜けを補い（ステップ１１６、図１９）、画像を元の大きさへ拡大復元する（ステップ１１７）。そして、復元した画像を再びラベリングして大きな鋳巣を検出する（ステップ１１８、図２０）。
【００２７】
以上の「大きい鋳巣」の検出はアルミホイールの他の検出対象部（スポーク部Ｂ、リブ部Ｃ、リムI部Ｄ、リムII部Ｅ）についても行われる。
【００２８】
（「小さい鋳巣」の検出）
次に「小さい鋳巣」を検出する手順について説明する。「小さい鋳巣」を検出する手順では、展開した帯状に撮影されたアルミホイールのディスク部Ａ、スポーク部Ｂおよびリブ部Ｃの検査画像を縦方向（図２１）から横方向（図２２）へ回転させ（図５（以下同様）のステップ２０１）、続いて画像処理演算を容易にするために検査画像の白黒を反転させる（ステップ２０２、図２３）。続いて、回転中心からの偏心による歪みを補正する（ステップ２０３、図２４）。その後、検出対象部（本実施形態ではアルミホイールのスポーク部Ｂ）の領域を残して当該領域外をカットする（ステップ２０４、図２５）。
【００２９】
次に、検出対象部として残された上記画像に対してメディアン等のフィルタ処理を施す。この場合のフィルタ処理は、画像に相対的に弱いフィルタ処理を施して画像上のノイズ等を除去するステップ（ステップ２０５、図２６）と、画像に相対的に強いフィルタ処理を施して急峻な輝度変化部分を鈍らせた内部生成マスタ画像（請求の範囲の第２マスタ画像）とするステップ（ステップ２０６、図２７）が行われる。そして続くステップ２０７で、相対的に弱いフィルタ処理を施した画像と内部生成マスタ画像との差分をとり、差分画像を正規化して鋳巣部分を浮き上がらせる（図２８）。内部生成マスタ画像を使用したことで検査画像とマスタ画像の位置ずれ修正等の手間を省くことができる。
【００３０】
ステップ２０８では差分画像に対して境界部分等の不要部分を除去するためのマスク処理を行うが、これに使用するマスク画像をステップ２０９，２１０で作成する。すなわち、ステップ２０９ではステップ２０４で得た画像に対して二値化処理を行い、これに収縮処理を施して（ステップ２１０）マスク画像を得る（図２９）。マスク処理後に正規化した画像を図３０に示す。
【００３１】
続いて、マスク処理された画像を、帯状に展開された状態から元のホイール状に形状変換し正規化する（ステップ２１１）。形状変換され正規化された画像を図３１に示す。なお、アルミホイールのリムI部ＤおよびリムII部Ｅについては上記ホイール状への形状変換は行われず、帯状の画像のまま処理がなされる。
【００３２】
その後、形状変換後の画像に対して、微小なノイズを閾値によって削除するために二値化処理を行い（図３２）、二値化処理後の画像に対してラベリングする（ステップ２１２、図３３）。そして、ラベリングされた画像に対して距離の近いものを結合して小さな鋳巣を検出する（図３４）。なお、図３４は実際にはカラー画像であるが、小さな鋳巣の存在を解り易くするために白黒の二値画像で示してある。
【００３３】
以上の「小さい鋳巣」の検出はアルミホイールの他の検出対象部（ディスク部Ａ、リブ部Ｃ、リムI部Ｄ、リムII部Ｅ）についても行われる。
【００３４】
(第２実施形態)
上記第１実施形態では「大きい鋳巣」や「小さい鋳巣」をそれぞれ互いに個別に検出したが、実際には「大きい鋳巣」同士や「小さい鋳巣」同士あるいは両者が同じ鋳巣に由来する場合も多い。そこで、本実施形態では、図３５に示すように、ディスク部Ａ、スポーク部Ｂ、リブ部Ｃ、リムI部Ｄ、リムII部Ｅで「大きい鋳巣」と「小さい鋳巣」を検出した後に、各検出対象部Ａ〜Ｅで検出された「大きい鋳巣」と「小さい鋳巣」を全て画面上に配置し、互いに一定の指定距離より近いもの同士は同一の鋳巣に由来するものとみなしてこれらの面積を合算し（ステップ４０，５０）、合算した面積で表１の欠陥等級を判定する。
【００３５】
これを図３６で模式的に説明する。図３６において、互いに隣接する鋳巣Ｂh1，Ｂh2（大きいか小さいかを問わない）の距離ｄが指定距離Ｄ以下である場合には、両鋳巣Ｂh1，Ｂh2の面積（斜線部）を合算して同じ鋳巣によるものとし、表１の欠陥等級を適用する。なお、図３６は鋳巣が二つの場合について説明したが３つ以上でも同様である。
【００３６】
この場合、指定距離Ｄを小さな値に設定しておけば、検出された各鋳巣について単独の面積値で欠陥等級が適用されることが多くなり、第１実施形態の場合と同じ結果が得られる。これに対して、指定距離Ｄを大きな値に設定しておけば、互いに近い鋳巣については合計の面積値で欠陥等級が適用されることが多くなる。したがって、指定距離Ｄを適当な値に設定することにより、透過画像が離散した状態でしか得られない鋳巣であっても、離散した各部の面積を合算することで本来の鋳巣の大きさが正確に判定される。
【符号の説明】
【００３７】
１…アルミホイール（鋳造品）、２…  遮蔽ボックス、３…回転テーブル、４…Ｘ線線源、５…揺動機構、６…スライド機構、７Ａ，７Ｂ…Ｘ線ラインセンサ、１０…コンピュータ。
【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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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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【図３５】
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【図３６】
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