(57)【要約】【課題】高精度で溶接欠陥の判定を行える装置を提供する。【解決手段】本発明に係る溶接画像判定装置（１）は、それぞれの画素が画素値を有する多階調の原画像内の任意の注目画素及びその近傍から成る領域を設定する領域設定部（２２）と、前記領域設定部が設定した領域内の画素の画素値を基に、前記注目画素毎に二値化処理に用いる閾値を決定する閾値決定部（２３）と、前記注目画素毎に、当該注目画素の画素値及び前記閾値決定部が当該注目画素に対して決定した閾値を比較して二値化処理を行い、二値画像を生成する二値画像生成部（２４）と、前記二値画像生成部で生成された二値画像を用いて、溶接の合否を判定する合否判定部（６０）と、を備える。【選択図】図２
2015190894.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
撮影された溶接部の二値画像を用いて溶接欠陥を判別する溶接画像判定装置であって、
それぞれの画素が画素値を有する多階調の原画像内の任意の注目画素及びその近傍から成る領域を設定する領域設定部と、
前記領域設定部が設定した領域内の画素の画素値を基に、前記注目画素毎に二値化処理に用いる閾値を決定する閾値決定部と、
前記注目画素毎に、当該注目画素の画素値及び前記閾値決定部が当該注目画素に対して決定した閾値を比較して二値化処理を行い、二値画像を生成する二値画像生成部と、
前記二値画像生成部で生成された二値画像を用いて、溶接の合否を判定する合否判定部と、を備え、
前記閾値決定部は、前記領域設定部が設定した領域内の画素の画素値が設定値以上であれば当該画素値を用いて、前記領域設定部が設定した領域内の画素の画素値が設定値未満であれば当該画素値を予め定められた特定値に置き換えて、前記領域内の画素の画素値に基づく画像特徴量を求め、その画像特徴量を前記注目画素に対応する閾値として決定することを特徴とする溶接画像判定装置。
【請求項２】
請求項１において、
前記二値画像生成部が二値画像を生成した結果を反映して、前記閾値決定部により決定された閾値を調整して新たな閾値を決定し、
前記二値画像生成部は、前記新たな閾値で二値画像を生成することを特徴とする溶接画像判定装置。
【請求項３】
請求項１または２において、
前記原画像の全画素を走査して各画素の画素値を取得すると共に、前記各画素の画素値が所定の範囲を超えている場合には、前記取得した画素値に代えて前記特定値を新たな画素値に置き換える前処理を行う走査部をさらに備え、
前記設定値は前記所定の範囲内に含まれ、
前記領域設定部は、前記前処理後の原画像を基に前記注目画素及びその近傍から成る領域を設定することを特徴とする溶接画像判定装置。
【請求項４】
請求項３において、
前記二値画像生成部にて生成された二値画像のノイズを除去するノイズ除去部と、
前記ノイズ除去部にてノイズが除去された二値画像にラベルを付けるラベル処理部と、
前記ラベル処理部にてラベルを付けられた各画素の面積と数を計数する計数部と、をさらに備え、
前記合否判定部は、前記計数部での計数結果を基準値と比較して画像の合否判定を行うことを特徴とする溶接画像判定装置。
【請求項５】
撮影された溶接部の二値画像を用いて溶接欠陥を判別する溶接画像判定方法であって、
それぞれの画素が画素値を有する多階調の原画像内の任意の注目画素及びその近傍から成る領域を設定する領域設定ステップと、
前記設定された領域内の画素の画素値を基に、前記注目画素毎に二値化処理に用いる閾値を決定する閾値決定ステップと、
前記注目画素毎に、当該注目画素の画素値及び前記閾値決定部が当該注目画素に対して決定した閾値を比較して二値化処理を行い、二値画像を生成する二値化ステップと、
前記生成された二値画像を用いて、溶接の合否を判定する合否判定ステップと、を有し、
前記閾値決定ステップにおいて、前記設定された領域内の画素の画素値が設定値以上であれば当該画素値を用いて、前記設定された領域内の画素の画素値が設定値未満であれば当該画素値を予め定められた特定値に置き換えて、前記領域内の画素の画素値に基づく画像特徴量を求め、その画像特徴量を前記注目画素に対応する閾値として決定するステップを含むことを特徴とする溶接画像判定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、二値化処理により溶接画像の欠陥を判定する装置および方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
例えば配管同士などを突合せ溶接したあと、その溶接部に放射線を透過して溶接欠陥の有無を検査することが行われている。その検査手法の一例として、例えば、図１１に示すように、放射線照射装置を配管の溶接部に対して斜め上方に配置し、この溶接部に対して放射線照射装置が放射線を照射し、溶接部に照射した放射線を検出器にて検出し、この検出器にて検出された画像データを制御・解析用コンピュータに取り込んで溶接欠陥を検査する方法が公知である。この方法で取得した溶接画像の一例を図１２（ａ）に示し、この溶接画像の模式図を図１３に示す。
【０００３】
図１３に示すように、溶接部分は画像の中心部分に楕円形に写っている。また、左右の黒部及び中央の黒部は背景である。溶接欠陥は、図１３に示すように中心部の楕円形の溶接部の中にある点状の黒点である。
【０００４】
従来手法では、図１２（ａ）に示す放射線透過撮影画像を検査員が目視で検査することによって、溶接部の欠陥検査が行われている。しかし、検査員による目視の検査は、検査員によって判断基準が異なるため客観的な判断を行うことが困難である。また、溶接欠陥の検査を行うには溶接に関する専門知識が検査員には要求されるため、検査員の技量により判断にばらつきが生じる虞もある。
【０００５】
また、製造する製品の種類によっては溶接個所が物理的に数が多いことが問題点として挙げられる。例として火力発電所のボイラなどで使われる、水を加熱して蒸気にする場合に用いられる配管群について言えば、発電所一つにつき溶接個所が数百から数千に上り、検査しなければならない溶接個所の画像は数千枚に上る。これら数千枚の画像をすべて検査員が目視で検査しているのが現状であるが、検査する画像の数が多いために欠陥を見逃す誤判定をしてしまうこともある。
【０００６】
これらの理由により、溶接欠陥を検査員の目視による判断ではなく、機械的な画像処理によって自動判定する装置の開発が従来よりなされてきた。画像を処理する技術として、例えば、多値画像を二値化処理する技術が広く知られている。この二値化処理は、大別して、大局的二値化及び局所的二値化の二種類がある。
【０００７】
大局的二値化では、入力画像全体に対して一つの二値化閾値を設定し、二値化を行う。一方、局所的二値化は、画素ごとに異なった二値化閾値を設定して二値化を行う。一般に、背景が一様な画像の場合、大局的二値化が可能であるが、溶接欠陥を判定する場合には不向きであり、局所的二値化の方が適している。局所的二値化の手法として、例えば、対象画素の周辺の平均値を閾値とする動的閾値処理という手法が従来技術として存在する。
【０００８】
この従来の動的閾値処理を用いて図１２（ａ）の溶接画像を二値化処理したものを模式的に表したものが図１４である。従来の動的閾値処理では、エッジ部分をシグナルとして認識してしまうため、検出したエッジ部分と溶接欠陥部分が混在してしまい、両者を区別することが困難である。
【０００９】
そこで、局所的二値化の手法を改良した技術として、例えば、算出した閾値が設定値から外れる場合に設定した閾値を用いる方法などが提案されている（特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１０】
【特許文献１】特開２００７−２０１９０３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
この特許文献１に記載の技術は、予め閾値を設定し、画像の全部分についてその値を用いる技術であるが、この技術は上記の大局的二値化に近い考え方であり、本発明が対象としている配管等の溶接欠陥を判定する場合、溶接画像の濃度が局所的に変化するため、画像の全部分において有効な閾値を予め設定しておくことが不可能であり、特許文献１の技術を溶接画像の欠陥判定にそのまま適用することはできない。
【００１２】
本発明は、上記した実状に鑑みてなされたものであり、その目的は、高精度で溶接欠陥の判定を行える装置および方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
上記目的を達成するために、本発明は、撮影された溶接部の二値画像を用いて溶接欠陥を判別する溶接画像判定装置であって、それぞれの画素が画素値を有する多階調の原画像内の任意の注目画素及びその近傍から成る領域を設定する領域設定部と、前記領域設定部が設定した領域内の画素の画素値を基に、前記注目画素毎に二値化処理に用いる閾値を決定する閾値決定部と、前記注目画素毎に、当該注目画素の画素値及び前記閾値決定部が当該注目画素に対して決定した閾値を比較して二値化処理を行い、二値画像を生成する二値画像生成部と、前記二値画像生成部で生成された二値画像を用いて、溶接の合否を判定する合否判定部と、を備え、前記閾値決定部は、前記領域設定部が設定した領域内の画素の画素値が設定値以上であれば当該画素値を用いて、前記領域設定部が設定した領域内の画素の画素値が設定値未満であれば当該画素値を予め定められた特定値に置き換えて、前記領域内の画素の画素値に基づく画像特徴値を求め、その画像特徴値を前記注目画素に対応する閾値として決定することを特徴とする。
【００１４】
また、上記目的を達成するために、本発明は、撮影された溶接部の二値画像を用いて溶接欠陥を判別する溶接画像判定方法であって、それぞれの画素が画素値を有する多階調の原画像内の任意の注目画素及びその近傍から成る領域を設定する領域設定ステップと、前記設定された領域内の画素の画素値を基に、前記注目画素毎に二値化処理に用いる閾値を決定する閾値決定ステップと、前記注目画素毎に、当該注目画素の画素値及び前記閾値決定部が当該注目画素に対して決定した閾値を比較して二値化処理を行い、二値画像を生成する二値化ステップと、前記生成された二値画像を用いて、溶接の合否を判定する合否判定ステップと、を有し、前記閾値決定ステップにおいて、前記設定された領域内の画素の画素値が設定値以上であれば当該画素値を用いて、前記設定された領域内の画素の画素値が設定値未満であれば当該画素値を予め定められた特定値に置き換えて、前記領域内の画素の画素値に基づく画像特徴値を求め、その画像特徴値を前記注目画素に対応する閾値として決定するステップを含むことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、高精度で溶接欠陥の判定を行うことができる。なお、上記した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本発明の実施形態に係る溶接画像判定装置の構成を示すブロック図である。
【図２】図１に示す二値化処理部の構成を示すブロック図である。
【図３】本発明の実施形態に係る溶接画像判定の手順を示すフローチャートである。
【図４】図３に示す二値化処理の手順を示すフローチャートである。
【図５】図３に示す二値化処理の手順を示すフローチャートである。
【図６】マトリックス毎に算出した閾値と輝度とから二値化処理を行った図である。
【図７】図３に示すノイズ除去処理の手順を示すフローチャートである。
【図８】ノイズ除去処理の詳細を説明するための図である。
【図９】図３に示すラベル処理の手順を示すフローチャートである。
【図１０】図３に示す面積・数の計数処理の手順を示すフローチャートである。
【図１１】溶接部の放射線検査の全体構成を示す図である。
【図１２】（ａ）溶接欠陥画像の一例を示す図、（ｂ）ｎ×ｎマトリックスの画像データの一例を示す図である。
【図１３】図１２（ａ）に示す溶接欠陥画像を模式的に示す図である。
【図１４】従来の動的閾値処理を用いた二値画像である。
【図１５】本発明の動的閾値処理を用いた二値画像である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、本発明の実施形態について図面を用いて説明する。図１は、本発明の実施形態に係る溶接画像判定装置の構成を示すブロック図であり、図２は、図１に示す二値化処理部の構成を示すブロック図である。図１に示すように、溶接画像判定装置１は、放射線照射装置にて撮影された溶接部の画像データを入力として溶接欠陥を判別するためのものであって、画像取得部１０と、二値化処理部２０と、ノイズ除去部３０と、ラベル処理部４０と、計数部５０と、合否判定部６０と、各種データを記憶するメモリ７０と、を主に備えて構成される。
【００１８】
画像取得部１０は、放射線照射装置にて撮影され、それぞれの画素が画素値を有する多階調の画像を、検出器を介して取得する（図１１参照）。この画像は、例えばＸ線を受光するイメージインテンシファイアやフラットパネルディスプレイ等のＸ線検出器を用いて取得したデジタル画像である。以下、画像取得部１０が取得した画像を「原画像」という。
【００１９】
二値化処理部２０は、図２に示すように、走査部２１と、領域設定部２２と、閾値決定部２３と、二値画像生成部２４と、を備えている。走査部２１は、入力画像全体を走査し、画素の輝度をメモリ７０に収納する。領域設定部２２は、画像取得部１０で取得した画像内の任意の注目画素及びその近傍から成る領域を設定する。例えば、領域設定部２２は、注目画素を中心とするｎ×ｎのマトリクス領域を設定する。マトリクス領域の設定処理とは、より具体的には注目画素の例えば４近傍または８近傍に対して注目画素の連結を定義することと同義である。
【００２０】
閾値決定部２３は、画素の輝度が設定値Ｆ以上か否かを判定すると共に、この判定結果に基づいて二値化するための閾値を決定する。ここで、設定値Ｆは、規格により定められた溶接の品質等を考慮して、適宜定めることができる。なお、閾値の決定手法の詳細については後述する。また、二値画像生成部２４は、閾値決定部２３で決定された閾値で二値画像（図１５参照）を生成する。
【００２１】
ノイズ除去部３０は、二値画像生成部２４にて生成された二値画像のノイズを除去する。具体的には、対象の画素をひとまわりはぎとる処理である収縮と、対象の画素に、画素をひとまわり加える処理である膨張との２つの処理を行うことにより、ノイズ除去部３０は、二値画像のノイズを除去する（図８参照）。
【００２２】
ラベル処理部４０は、ノイズ除去部３０にてノイズが除去された二値画像にラベルを付ける処理を行う。即ち、ラベル処理部４０は、同じ連結成分を構成する画素に同じ番号（ラベル）を付ける処理（ラべリング）を行う。ここで、ラベリングの方法としては、例えば、周知のラスタスキャンとルックアップテーブルを用いることができる。
【００２３】
計数部５０は、ラベル処理部４０にてラベルを付けられた各画素の面積と数を計数する。合否判定部６０は、計数部５０での計数結果を規定値と比較して画像の合否判定、即ち溶接欠陥の判定を行う。
【００２４】
次に、溶接画像判定装置１による溶接欠陥の判定処理の手順について説明する。なお、以下の説明において、ステップはＳと略記する。図３は、本発明の実施形態に係る溶接画像判定の手順を示すフローチャートである。処理が開始されると、画像取得部１０による画像取得（Ｓ１０）が行われ原画像が取得される。次に二値化処理部２０が原画像に対して二値化処理（Ｓ２０）を行い、二値画像を生成する。次にノイズ除去部３０が二値画像に対してノイズ除去処理（Ｓ３０）を行い、ノイズ除去処理後の二値画像に対してラベル処理部４０がラベル処理（Ｓ４０）を行う。次にラベル処理後の二値画像に対して計数部５０による面積・数の計数処理（Ｓ５０）が行われ、次に合否判定部６０による合否判定（Ｓ６０）が行われる。
【００２５】
各処理について詳細に説明すると、まず、画像取得（Ｓ１０）において、画像取得部１０は、ｍビットの多値画像を入力する。画像取得部１０は、入力画像がカラー画像の場合には予め輝度信号を抽出してｍビットグレースケールの画像に変換しておく。この処理において入力された溶接部の画像データの一例を図１２（ｂ）に示す。
【００２６】
次に、二値化処理（Ｓ２０）において、二値化処理部２０は、閾値を決定して二値画像を生成する処理を行う。図４及び図５は、二値化処理の手順を示すフローチャートである。図４に示すように、二値化処理が開始されると、まず、走査部２１は、原画像の画像全体を走査し、各画素の輝度をメモリ７０に記憶する。この際、原画像がｍビットの画像である場合（例えばｍ＝８ビットの場合）、輝度値は０〜（２ｍ−１）の範囲に含まれる。そこで、走査部２１は、輝度値が極端に低いＣ以下（絞りが写り込んだ領域が示す輝度値）、若しくは極端に高いＤ以上（直接Ｘ線領域が示す輝度値）の場合には、溶接欠陥を判定するための画像が示す平均的な輝度値ＥをＣ以下及びＤ以上の輝度値に代入する。一方、輝度値がＣを超え、かつＤ未満の場合は、走査部２１は、輝度値が所定の範囲内にあるとして、画素の輝度をそのままメモリ７０に記憶する。例えば、８ビット画像の場合、Ｃ＝２０、Ｄ＝２２０、Ｅ＝１１０とする。このように、Ｘ線検出器から取得した原画像に対し、極端な輝度値を予め定めた特定値Ｅに置き換える処理を前処理という（Ｓ２０１）。
【００２７】
次に、領域設定部２２は、Ｓ２０１で前処理された原画像上の任意の注目画素を設定し（Ｓ２０２）、それを含むｎ×ｎのマトリックス領域を設定する（Ｓ２０３）。閾値決定部２３は、メモリ７０上に閾値を算出するための作業領域を確保する。そして、閾値決定部２３は、マトリックス領域内の１画素を選択し（Ｓ２０４）、その画素値が設定値Ｆ以上であるか否かを判定する（Ｓ２０５）。ここでは、設定値Ｆ＝５０に設定されている。この設定値Ｆは、要求される溶接品質等を考慮し、上記した輝度値Ｃを超え、かつ輝度値Ｄ未満の値の範囲で適宜設定すれば良い。
【００２８】
画素の輝度が設定値Ｆ以上であれば（Ｓ２０５／Ｙｅｓ）、当該画素の輝度をメモリ７０に確保した作業領域にそのまま代入し（Ｓ２０６）、画素の輝度が設定値Ｆ未満であれば（Ｓ２０５／Ｎｏ）、当該画素の輝度をメモリ７０に確保した作業領域に特定値Ｅを代入する（Ｓ２０７）。即ち、Ｓ２０７において、画素の輝度を特定値Ｅに置き換える。この処理は、例えば図１２（ｂ）に示すように、５×５マトリックスの１行目と２行目の画素の輝度を特定値Ｅに置き換え、３行目から５行目の画素の輝度をそのまま用いることを意味する。
【００２９】
閾値決定部２３がマトリックス内の全画素について処理を終了していない場合（Ｓ２０８／Ｎｏ）、次の画素を選択（Ｓ２０９）してＳ２０５へ戻り、Ｓ２０５以後の処理を繰り返す。マトリックス内の全画素について処理を終了した場合（Ｓ２０８／Ｙｅｓ）、閾値決定部２３は、マトリックス内の画素値の平均値を下式（１）により算出する。その平均値は、後述する二値化処理において、上記注目画素に対して適用される閾値とする。
【００３０】
【数１】
2015190894.tif 000003
但し、Ｐｉｊ＝Ｅ（Ｓｉｊ＜設定値Ｆ）
Ｐｉｊ＝Ｓｉｊ（Ｓｉｊ≧設定値Ｆ）
Ｓｉｊ：画素座標（ｉ，ｊ）の輝度
Ｅ：特定値
Ｐｉｊ：画素座標（ｉ，ｊ）の画素に対応した平均値算出に用いる画素値
Ｔ：閾値（マトリックス内の画素値の平均値）
【００３１】
閾値決定部２３は、算出した閾値を、注目画素と対応づけて一時的にメモリ７０に格納する（Ｓ２１０）。図６では、注目画素ｘ１１（不図示）を中心とするｎ×ｎのマトリックス内の輝度値（但しステップＳ２０７による代入処理を経た場合は特定値Ｅを用いる）の平均値がＰ１１であるとし、これを二値化処理後の閾値として注目画素に関連付けてテーブル形式でメモリ７０に記憶するが、データの記憶形式はテーブルには限らない。
【００３２】
原画像上の全画素について閾値を算出する処理が終了していなければ（Ｓ２１１／ＮＯ）、領域設定部２２は、新たな注目画素を設定し（Ｓ２１２）、ステップＳ２０３へ戻り以後の処理を繰り返す。
【００３３】
原画像上の全画素について閾値を算出する処理が終了すると（Ｓ２１１／Ｙｅｓ）、二値画像生成部２４は、各注目画素に対して算出された閾値を適用して前処理後の原画像に対して二値化処理を行い、サンプル画像を生成する（Ｓ２１３）。図６に示すように、画素毎に、例えば閾値Ｔ１１と輝度Ｓ１１、閾値Ｔ２１と輝度Ｓ２１とをそれぞれ比較して、二値化処理を行う。
【００３４】
次に、図５に示すように、閾値決定部２３は、サンプル画像の解析結果を判定し、背景とシグナルが一体でなければ（Ｓ２１４／Ｎｏ）、サンプル画像を二値画像として保存し処理を終了する。背景とシグナルが一体であれば（Ｓ２１４／Ｙｅｓ）、閾値に対して背景とシグナルとの弁別を可能にするために、輝度値により定義された調整量ＧをステップＳ２１０で算出された閾値に対して加減する（Ｓ２１５）。この処理は、図６のテーブルに記憶された各閾値Ｔに調整量Ｇを加減する処理に相当する。なお、ここでいう背景とは、二値画像のうち、溶接欠陥がないワーク本体（例えば、配管）が撮像された領域を意味し、シグナルとは、溶接欠陥部が撮像された領域を意味する。また、ここでは調整量Ｇ＝１０に設定しているが、この値は適宜設定することができる。
【００３５】
二値画像生成部２４は、調整後の閾値を用いて再度前処理後の原画像に対して二値化処理を行い（Ｓ２１６）、ステップＳ２１４へ戻る。そして、背景とシグナルとの弁別ができれば、そのときの二値画像を保存し処理を終了する。なお、背景とシグナルが一体化するような結果が得られる可能性が低い場合には、Ｓ２１４からＳ２１６までの処理を省略して処理負担を軽減すると良い。
【００３６】
次に、ノイズ除去処理の手順について説明する。図７は、ノイズ除去処理の手順を示すフローチャートである。図７に示すように、ノイズ除去部３０は、点状溶接欠陥ではない点状画素がノイズとして含まれている場合に、これを除去する。具体的には、収縮処理（Ｓ３０１）と膨張処理（Ｓ３０２）とを行う。収縮処理は、画素あるいはその４近傍（あるいは８近傍）のいずれかが０画素のときに対象画素を０とおき、その他の時に対象画素を１とする処理である。膨張処理は、画素あるいはその４近傍（あるいは８近傍）のいずれかが１画素のときに対象画素を１とおき、その他の時に対象画素を０とする処理である。これら収縮処理と膨張処理の具体例を示したものが図８である。図８（ａ）に示す二値化画像を収縮処理すると図８（ｂ）となり、さらに膨張処理することで図８（ｃ）となる。
【００３７】
次に、ラベル処理の手順について説明する。図９は、ラベル処理の手順を示すフローチャートである。図９に示すように、ラベル処理部４０は、二値化して収縮膨張処理によってノイズを除去した画像について独立した画素群に独立した番号をつけるラベリングを行う。
【００３８】
より具体的には、ラベル処理部４０は、二値化してノイズ除去をした画像を走査（Ｓ４０１）して画素を識別し、識別した画素について隣接画素のラベルを調査して画素のラベルを与える。ここで、隣接画素にラベルが存在しない場合（Ｓ４０２／Ｎｏ）、画素に新規のラベルを与え（Ｓ４０４）、隣接画素がラベルを有している場合（Ｓ４０２／Ｙｅｓ）、そのラベルを対象画素に与える（Ｓ４０３）。そして、ラベル処理部４０は、ラベルの等価性を表すルックアップテーブルの内容を調べて、画像中のラベルを透過なラベルの中で最小のラベルに付け替える（Ｓ４０５）。
【００３９】
次に、面積・数の計数処理の手順について説明する。図１０は、面積・数の計数処理の手順を示すフローチャートである。図１０に示すように、計数部５０では、ラベル処理を行った画像について、ラベリング結果に基づいて独立した画素群それぞれについて面積を計数し、また画素群の数を計数する。
【００４０】
より具体的には、計数部５０は、画素群の面積を計測し（Ｓ５０１）、計測した面積が規定値以上の場合（Ｓ５０２／Ｙｅｓ）、背景部と認識して除外し（Ｓ５０４）、規定値未満の場合（Ｓ５０２／Ｎｏ）、シグナルと認識する（Ｓ５０３）。そして、計数部５０は、シグナルの数を数えて（Ｓ５０５）、処理を終了する。
【００４１】
次に、合否判定部６０は、計数部５０にて計数された結果が、例えばＪＩＳ／ＡＳＭＥなどの規格によって規定された溶接の品質基準を満たしているか否かを判定し、許容値の範囲内であれば合格、許容値を超えていれば不合格と判定する。
【００４２】
上記した実施形態に係る二値化処理を行って生成された二値画像を図１５に、従来の動的閾値処理を用いて二値化処理を行って生成された二値画像を図１４に、それぞれ示す。図１４と図１５を比較すると、背景と溶接欠陥の部分の画像が明らかに異なっていることが分かる。図１４に示すように従来の手法ではエッジ部を検出してしまい、これが溶接欠陥と混在しているため、溶接欠陥だけを検出することができない。そのため、溶接欠陥を高精度で判別することは困難である。一方、図１５に示しように、本発明を用いた場合、エッジ部を面で、溶接欠陥を点で識別できるように二値化するので、溶接欠陥のみを高精度で検出することができる。また、溶接欠陥がない画像であっても、従来の手法ではある程度ノイズが出て溶接欠陥と誤検知する可能性があったが、本発明の手法を用いればそのような可能性も極めて低い。
【００４３】
なお、本発明は上記した実施形態に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施形態は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、上記の各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部または全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また、上記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリや、ハードディスク、ＳＳＤ等の記録装置、または、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体に置くことができる。
【００４４】
また、上記実施形態では画像特徴量として、相加平均を用いて説明したが、加重平均を用いても良い。更に、画像特徴量としてマトリックス内の画素値の分布を示すヒストグラムにおける中央値または最頻値を用いても良い。
【符号の説明】
【００４５】
１  溶接画像判定装置
１０  画像取得部
２０  二値化処理部
２１  走査部
２２  領域設定部
２３  閾値決定部
２４  二値画像生成部
３０  ノイズ除去部
４０  ラベル処理部
５０  計数部
６０  合否判定部
７０  メモリ
【図１】
2015190894.tif 000004
【図２】
2015190894.tif 000005
【図３】
2015190894.tif 000006
【図４】
2015190894.tif 000007
【図５】
2015190894.tif 000008
【図６】
2015190894.tif 000009
【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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