(57)【要約】  【課題】  材料の撮像画像に基づいて、材料中に含まれる介在物の種類やその態様を判別することのできる技術を提供する。  【解決手段】  材料の撮像画像に基づいて、該材料に含まれる介在物の判別処理を行う介在物判別装置であって、撮像画像を取得する画像取得部１０１と、撮像画像を輝度画像に変換する変換部１０２と、変換部１０２にて変換された輝度画像に含まれる画素のうち、第１の所定輝度よりも低い輝度を有する画素を抽出する第１の抽出部１０３と、第１の抽出部１０３にて抽出された画素に関する情報に基づいて、材料に含まれる第１の介在物を判別する第１の判別部１０４と、変換部１０２にて変換された輝度画像に含まれる画素のうち、第１の所定輝度よりも高輝度に設定された第２の所定輝度よりも低い輝度を有する画素を抽出する第２の抽出部１０５と、第２の抽出部１０５にて抽出された画素に関する情報に基づいて、材料に含まれる第２の介在物を判別する第２の判別部１０６とを有する。  【選択図】  図１
2008232959.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
材料の撮像画像に基づいて、該材料に含まれる介在物の判別処理を行う介在物判別装置であって、
前記撮像画像を取得する画像取得部と、
前記撮像画像を輝度画像に変換する変換部と、
前記変換部にて変換された輝度画像に含まれる画素のうち、第１の所定輝度よりも低い輝度を有する画素を抽出する第１の抽出部と、
前記第１の抽出部にて抽出された画素に関する情報に基づいて、前記材料に含まれる第１の介在物を判別する第１の判別部と、
前記変換部にて変換された輝度画像に含まれる画素のうち、前記第１の所定輝度よりも高輝度に設定された第２の所定輝度よりも低い輝度を有する画素を抽出する第２の抽出部と、
前記第２の抽出部にて抽出された画素に関する情報に基づいて、前記材料に含まれる第２の介在物を判別する第２の判別部と
を有することを特徴とする介在物判別装置。
【請求項２】
請求項１に記載の介在物判別装置において、
前記第１の判別部は、前記第１の抽出部にて抽出された画素の座標に基づいて、隣接する複数画素からなる領域を第１の介在物であると判別するものであり、
前記第２の判別部は、前記第２の抽出部にて抽出された画素の座標に基づいて、隣接する複数画素からなる領域を第２の介在物であると判別するものであり、
前記第２の判別部にて第２の介在物であると判別された領域を構成する画素の内、前記第１の判別部にて第１の介在物であると判別された領域を構成する画素については、前記第１の介在物の領域を構成する画素であると判定する判別結果判定部を有することを特徴とする介在物判別装置。
【請求項３】
請求項２に記載の介在物判別装置において、
前記判別結果判定部は、前記第１の判別部にて第１の介在物であると判別された領域と、前記第２の判別部にて第２の介在物であると判別された領域とが、前記撮像画像上において所定の位置関係で重なる場合、該二つの領域は二重構造介在物を構成すると判定することを特徴とする介在物判別装置。
【請求項４】
請求項２に記載の介在物判別装置において、
前記判別結果判定部は、前記撮像画像上において、前記第１および第２の判別部の内いずれか一方にて判別された介在物の領域の所定の割合以上の面積が、前記第１および第２の判別部の内いずれか他方にて判別された介在物の領域と重なる場合、該二つの領域は二重構造介在物を構成すると判定することを特徴とする介在物判別装置。
【請求項５】
請求項２に記載の介在物判別装置において、
前記第１および第２の判別部は、介在物であると判別された領域に外接する矩形内の面積を該領域の面積で割った値が、所定の閾値よりも大きい場合、該領域は傷であると判別することを特徴とする介在物判別装置。
【請求項６】
材料の撮像画像に基づいて、該材料に含まれる介在物の判別処理を行う介在物判別方法であって、
前記撮像画像を取得する画像取得ステップと、
前記撮像画像を輝度画像に変換する変換ステップと、
前記変換ステップにて変換された輝度画像に含まれる画素のうち、第１の所定輝度よりも低い輝度を有する画素を抽出する第１の抽出ステップと、
前記第１の抽出ステップにて抽出された画素に関する情報に基づいて、前記材料に含まれる第１の介在物を判別する第１の判別ステップと、
前記変換ステップにて変換された輝度画像に含まれる画素のうち、前記第１の所定輝度よりも高輝度に設定された第２の所定輝度よりも低い輝度を有する画素を抽出する第２の抽出ステップと、
前記第２の抽出ステップにて抽出された画素に関する情報に基づいて、前記材料に含まれる第２の介在物を判別する第２の判別ステップと
を有することを特徴とする介在物判別方法。
【請求項７】
請求項６に記載の介在物判別方法において、
前記第１の判別ステップは、前記第１の抽出ステップにて抽出された画素の座標に基づいて、隣接する複数画素からなる領域を第１の介在物であると判別するものであり、
前記第２の判別ステップは、前記第２の抽出ステップにて抽出された画素の座標に基づいて、隣接する複数画素からなる領域を第２の介在物であると判別するものであり、
前記第２の判別ステップにて第２の介在物であると判別された領域を構成する画素の内、前記第１の判別ステップにて第１の介在物であると判別された領域を構成する画素については、前記第１の介在物の領域を構成する画素であると判定する判別結果判定ステップを有することを特徴とする介在物判別方法。
【請求項８】
請求項７に記載の介在物判別方法において、
前記判別結果判定ステップは、前記第１の判別ステップにて第１の介在物であると判別された領域と、前記第２の判別ステップにて第２の介在物であると判別された領域とが、前記撮像画像上において所定の位置関係で重なる場合、該二つの領域は二重構造介在物を構成すると判定することを特徴とする介在物判別方法。
【請求項９】
請求項７に記載の介在物判別方法において、
前記判別結果判定ステップは、前記撮像画像上において、前記第１および第２の判別ステップの内いずれか一方にて判別された介在物の領域の所定の割合以上の面積が、前記第１および第２の判別ステップの内いずれか他方にて判別された介在物の領域と重なる場合、該二つの領域は二重構造介在物を構成すると判定することを特徴とする介在物判別方法。
【請求項１０】
請求項７に記載の介在物判別方法において、
前記第１および第２の判別ステップは、介在物であると判別された領域に外接する矩形内の面積を該領域の面積で割った値が、所定の閾値よりも大きい場合、該領域は傷であると判別することを特徴とする介在物判別方法。
【請求項１１】
材料の撮像画像に基づいて、該材料に含まれる介在物の判別処理をコンピュータに実行させる介在物判別プログラムであって、
前記撮像画像を取得する画像取得ステップと、
前記撮像画像を輝度画像に変換する変換ステップと、
前記変換ステップにて変換された輝度画像に含まれる画素のうち、第１の所定輝度よりも低い輝度を有する画素を抽出する第１の抽出ステップと、
前記第１の抽出ステップにて抽出された画素に関する情報に基づいて、前記材料に含まれる第１の介在物を判別する第１の判別ステップと、
前記変換ステップにて変換された輝度画像に含まれる画素のうち、前記第１の所定輝度よりも高輝度に設定された第２の所定輝度よりも低い輝度を有する画素を抽出する第２の抽出ステップと、
前記第２の抽出ステップにて抽出された画素に関する情報に基づいて、前記材料に含まれる第２の介在物を判別する第２の判別ステップと
をコンピュータに実行させることを特徴とする介在物判別プログラム。
【請求項１２】
請求項１１に記載の介在物判別プログラムにおいて、
前記第１の判別ステップは、前記第１の抽出ステップにて抽出された画素の座標に基づいて、隣接する複数画素からなる領域を第１の介在物であると判別するものであり、
前記第２の判別ステップは、前記第２の抽出ステップにて抽出された画素の座標に基づいて、隣接する複数画素からなる領域を第２の介在物であると判別するものであり、
前記第２の判別ステップにて第２の介在物であると判別された領域を構成する画素の内、前記第１の判別ステップにて第１の介在物であると判別された領域を構成する画素については、前記第１の介在物の領域を構成する画素であると判定する判別結果判定ステップを有することを特徴とする介在物判別プログラム。
【請求項１３】
請求項１２に記載の介在物判別プログラムにおいて、
前記判別結果判定ステップは、前記第１の判別ステップにて第１の介在物であると判別された領域と、前記第２の判別ステップにて第２の介在物であると判別された領域とが、前記撮像画像上において所定の位置関係で重なる場合、該二つの領域は二重構造介在物を構成すると判定することを特徴とする介在物判別プログラム。
【請求項１４】
請求項１２に記載の介在物判別プログラムにおいて、
前記判別結果判定ステップは、前記撮像画像上において、前記第１および第２の判別ステップの内いずれか一方にて判別された介在物の領域の所定の割合以上の面積が、前記第１および第２の判別ステップの内いずれか他方にて判別された介在物の領域と重なる場合、該二つの領域は二重構造介在物を構成すると判定することを特徴とする介在物判別プログラム。
【請求項１５】
請求項１２に記載の介在物判別プログラムにおいて、
前記第１および第２の判別ステップは、介在物であると判別された領域に外接する矩形内の面積を該領域の面積で割った値が、所定の閾値よりも大きい場合、該領域は傷であると判別することを特徴とする介在物判別プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、材料の撮像画像に基づいて、該材料に含まれる介在物の判別処理を行う介在物判別装置、介在物判別方法および介在物判別プログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、金属等の材料のサンプルの鏡面研磨した材料素地を顕微鏡によって拡大観察し、材料素地内で観察される黒、灰色等の島を介在物として判別する技術が知られる。
【０００３】
このような材料素地内における介在物の判別処理としては、例えば、顕微鏡によって拡大されＣＣＤカメラ等によって撮像される画像における各画素毎の色／濃度等の情報と閾値を比較して、２値化処理（素地と介在物の２つの領域に区別する処理）を行い、介在物の判別を行う方法が知られる（例えば、特許文献１参照。）。
【特許文献１】特開平３−２６９２４３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
材料素地に含まれる介在物の種類としては、その見え方（色や形状）の差異から、酸化物、硫化物、炭化物に分類される。このように分類される介在物は、材料に含まれる介在物の組成等を正確に把握するためにも、異なる種類の介在物それぞれを個別に判別できることが好ましい。
【０００５】
しかし、上記従来技術では、１つの閾値を用いて、材料素地と介在物の２つの領域に区別する構成となっているため、材料素地以外の物（すなわち、介在物）とみなされた領域は、全ての種類の介在物を含んだかたちで「介在物」であると判別されてしまう。
【０００６】
また、材料中に存在する介在物の態様としては、図８（ａ）に示すようにある種類の介在物が単体で存在する場合（単一介在物）や、図８（ｂ）に示すようにこれらが重なって（複合して）１つの島として材料中に存在する場合がある。このように、異なる介在物が重複してできている介在物を２重構造介在物（複合介在物）と呼ぶ。
【０００７】
上述した従来の介在物の判別方法では、例えば図８（ｂ）に示すような二重構造介在物を判別したい場合であっても、「材料素地」と「介在物」の２区分にしか判別することができず、結果として図８（ａ）に示す介在物を判別した場合と同じ判別結果しか得られない（単一介在物としてしか認識されない。）。
【０００８】
また近年、介在物形態制御についての要請もあり、材料中に含まれる介在物の種類やその態様を判別することのできる技術が望まれている。
【０００９】
本発明は上述した問題点を解決するためになされたものであり、材料の撮像画像に基づいて、材料中に含まれる介在物の種類やその態様を判別することのできる技術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】
【００１０】
上述した課題を解決するため、本発明に係る介在物判別装置は、材料の撮像画像に基づいて、該材料に含まれる介在物の判別処理を行う介在物判別装置であって、前記撮像画像を取得する画像取得部と、前記撮像画像を輝度画像に変換する変換部と、前記変換部にて変換された輝度画像に含まれる画素のうち、第１の所定輝度よりも低い輝度を有する画素を抽出する第１の抽出部と、前記第１の抽出部にて抽出された画素に関する情報に基づいて、前記材料に含まれる第１の介在物を判別する第１の判別部と、前記変換部にて変換された輝度画像に含まれる画素のうち、前記第１の所定輝度よりも高輝度に設定された第２の所定輝度よりも低い輝度を有する画素を抽出する第２の抽出部と、前記第２の抽出部にて抽出された画素に関する情報に基づいて、前記材料に含まれる第２の介在物を判別する第２の判別部とを有することを特徴とするものである。
【００１１】
上述のような構成の介在物判別装置において、前記第１の判別部は、前記第１の抽出部にて抽出された画素の座標に基づいて、隣接する複数画素からなる領域を第１の介在物であると判別するものであり、前記第２の判別部は、前記第２の抽出部にて抽出された画素の座標に基づいて、隣接する複数画素からなる領域を第２の介在物であると判別するものであり、前記第２の判別部にて第２の介在物であると判別された領域を構成する画素の内、前記第１の判別部にて第１の介在物であると判別された領域を構成する画素については、前記第１の介在物の領域を構成する画素であると判定する判別結果判定部を有する構成となっている。
【００１２】
上述のような構成の介在物判別装置において、前記判別結果判定部は、前記第１の判別部にて第１の介在物であると判別された領域と、前記第２の判別部にて第２の介在物であると判別された領域とが、前記撮像画像上において所定の位置関係で重なる場合、該二つの領域は二重構造介在物を構成すると判定する構成とすることが好ましい。
【００１３】
上述のような構成の介在物判別装置において、前記判別結果判定部は、前記撮像画像上において、前記第１および第２の判別部の内いずれか一方にて判別された介在物の領域の所定の割合以上の面積が、前記第１および第２の判別部の内いずれか他方にて判別された介在物の領域と重なる場合、該二つの領域は二重構造介在物を構成すると判定する構成とすることができる。
【００１４】
上述のような構成の介在物判別装置において、前記第１および第２の判別部は、介在物であると判別された領域に外接する矩形内の面積を該領域の面積で割った値が、所定の閾値よりも大きい場合、該領域は傷であると判別する構成としてもよい。
【００１５】
また、本発明に係る介在物判別方法は、材料の撮像画像に基づいて、該材料に含まれる介在物の判別処理を行う介在物判別方法であって、前記撮像画像を取得する画像取得ステップと、前記撮像画像を輝度画像に変換する変換ステップと、前記変換ステップにて変換された輝度画像に含まれる画素のうち、第１の所定輝度よりも低い輝度を有する画素を抽出する第１の抽出ステップと、前記第１の抽出ステップにて抽出された画素に関する情報に基づいて、前記材料に含まれる第１の介在物を判別する第１の判別ステップと、前記変換ステップにて変換された輝度画像に含まれる画素のうち、前記第１の所定輝度よりも高輝度に設定された第２の所定輝度よりも低い輝度を有する画素を抽出する第２の抽出ステップと、前記第２の抽出ステップにて抽出された画素に関する情報に基づいて、前記材料に含まれる第２の介在物を判別する第２の判別ステップとを有することを特徴とするものである。
【００１６】
また、上述のような構成の介在物判別方法において、前記第１の判別ステップは、前記第１の抽出ステップにて抽出された画素の座標に基づいて、隣接する複数画素からなる領域を第１の介在物であると判別するものであり、前記第２の判別ステップは、前記第２の抽出ステップにて抽出された画素の座標に基づいて、隣接する複数画素からなる領域を第２の介在物であると判別するものであり、前記第２の判別ステップにて第２の介在物であると判別された領域を構成する画素の内、前記第１の判別ステップにて第１の介在物であると判別された領域を構成する画素については、前記第１の介在物の領域を構成する画素であると判定する判別結果判定ステップを有することが望ましい。
【００１７】
また、上述のような構成の介在物判別方法において、前記判別結果判定ステップは、前記第１の判別ステップにて第１の介在物であると判別された領域と、前記第２の判別ステップにて第２の介在物であると判別された領域とが、前記撮像画像上において所定の位置関係で重なる場合、該二つの領域は二重構造介在物を構成すると判定する構成とすることもできる。
【００１８】
また、上述のような構成の介在物判別方法において、前記判別結果判定ステップは、前記撮像画像上において、前記第１および第２の判別ステップの内いずれか一方にて判別された介在物の領域の所定の割合以上の面積が、前記第１および第２の判別ステップの内いずれか他方にて判別された介在物の領域と重なる場合、該二つの領域は二重構造介在物を構成すると判定する構成とすることが好ましい。
【００１９】
また、上述のような構成の介在物判別方法において、前記第１および第２の判別ステップは、介在物であると判別された領域に外接する矩形内の面積を該領域の面積で割った値が、所定の閾値よりも大きい場合、該領域は傷であると判別するようにしてもよい。
【００２０】
また、本発明に係る介在物判別プログラムは、材料の撮像画像に基づいて、該材料に含まれる介在物の判別処理をコンピュータに実行させる介在物判別プログラムであって、前記撮像画像を取得する画像取得ステップと、前記撮像画像を輝度画像に変換する変換ステップと、前記変換ステップにて変換された輝度画像に含まれる画素のうち、第１の所定輝度よりも低い輝度を有する画素を抽出する第１の抽出ステップと、前記第１の抽出ステップにて抽出された画素に関する情報に基づいて、前記材料に含まれる第１の介在物を判別する第１の判別ステップと、前記変換ステップにて変換された輝度画像に含まれる画素のうち、前記第１の所定輝度よりも高輝度に設定された第２の所定輝度よりも低い輝度を有する画素を抽出する第２の抽出ステップと、前記第２の抽出ステップにて抽出された画素に関する情報に基づいて、前記材料に含まれる第２の介在物を判別する第２の判別ステップとをコンピュータに実行させることを特徴とするものである。
【００２１】
また、上述のような構成の介在物判別プログラムにおいて、前記第１の判別ステップは、前記第１の抽出ステップにて抽出された画素の座標に基づいて、隣接する複数画素からなる領域を第１の介在物であると判別するものであり、前記第２の判別ステップは、前記第２の抽出ステップにて抽出された画素の座標に基づいて、隣接する複数画素からなる領域を第２の介在物であると判別するものであり、前記第２の判別ステップにて第２の介在物であると判別された領域を構成する画素の内、前記第１の判別ステップにて第１の介在物であると判別された領域を構成する画素については、前記第１の介在物の領域を構成する画素であると判定する判別結果判定ステップを有することが望ましい。
【００２２】
また、上述のような構成の介在物判別プログラムにおいて、前記判別結果判定ステップは、前記第１の判別ステップにて第１の介在物であると判別された領域と、前記第２の判別ステップにて第２の介在物であると判別された領域とが、前記撮像画像上において所定の位置関係で重なる場合、該二つの領域は二重構造介在物を構成すると判定する構成とすることができる。
【００２３】
また、上述のような構成の介在物判別プログラムにおいて、前記判別結果判定ステップは、前記撮像画像上において、前記第１および第２の判別ステップの内いずれか一方にて判別された介在物の領域の所定の割合以上の面積が、前記第１および第２の判別ステップの内いずれか他方にて判別された介在物の領域と重なる場合、該二つの領域は二重構造介在物を構成すると判定する構成となっている。
【００２４】
また、上述のような構成の介在物判別プログラムにおいて、前記第１および第２の判別ステップは、介在物であると判別された領域に外接する矩形内の面積を該領域の面積で割った値が、所定の閾値よりも大きい場合、該領域は傷であると判別する構成とすることもできる。
【発明の効果】
【００２５】
以上に詳述したように本発明によれば、材料の撮像画像に基づいて、材料中に含まれる介在物の種類やその態様を判別することのできる技術を提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２６】
以下、本発明の実施の形態について図面を参照しつつ説明する。
【００２７】
図１は、本実施の形態による介在物判別装置について説明するための機能ブロック図である。
【００２８】
本実施の形態による介在物判別装置１は、画像取得部１０１、変換部１０２、第１の抽出部１０３、第１の判別部１０４、第２の抽出部１０５、第２の判別部１０６、判別結果判定部１０７、ＣＰＵ１０８およびＭＥＭＯＲＹ１０９を備えてなる構成となっている。
【００２９】
画像取得部１０１は、材料表面を顕微鏡等によって撮像した撮像画像を取得する役割を有している。
【００３０】
変換部１０２は、画像取得部１０１にて取得された撮像画像を輝度画像に変換する役割を有している。
【００３１】
第１の抽出部１０３は、変換部１０２にて変換された輝度画像に含まれる画素のうち、第１の所定輝度よりも低い輝度を有する画素を抽出する役割を有している。
【００３２】
第１の判別部１０４は、第１の抽出部１０３にて抽出された画素に関する情報に基づいて、材料に含まれる第１の介在物を判別する役割を有している。また、第１の判別部１０４は、第１の抽出部１０３にて抽出された画素の座標に基づいて、隣接する複数画素からなる領域を第１の介在物であると判別する。
【００３３】
第２の抽出部１０５は、変換部１０２にて変換された輝度画像に含まれる画素のうち、第１の所定輝度よりも高輝度に設定された第２の所定輝度よりも低い輝度を有する画素を抽出する役割を有している。
【００３４】
第２の判別部１０６は、第２の抽出部１０５にて抽出された画素に関する情報に基づいて、材料に含まれる第２の介在物を判別する役割を有している。また、第２の判別部１０６は、第２の抽出部１０５にて抽出された画素の座標に基づいて、隣接する複数画素からなる領域を第２の介在物であると判別する。
【００３５】
判別結果判定部１０７は、第２の判別部１０６にて第２の介在物であると判別された領域を構成する画素の内、第１の判別部１０４にて第１の介在物であると判別された領域を構成する画素については、第１の介在物の領域を構成する画素であると判定する役割を有している。
【００３６】
判別結果判定部１０７は、第１の判別部１０４にて第１の介在物であると判別された領域と、第２の判別部１０６にて第２の介在物であると判別された領域とが、撮像画像上において所定の位置関係で重なる場合、該二つの領域は二重構造介在物を構成すると判定する。なお、ここでの所定の位置関係とは、例えば第１および第２の判別部の内いずれか一方にて判別された介在物の領域の所定の割合以上の面積が、第１および第２の判別部の内いずれか他方にて判別された介在物の領域と重なる位置関係を意味する。
【００３７】
ＣＰＵ１０８は、介在物判別装置における各種処理を行う役割を有しており、またＭＥＭＯＲＹ１０９に格納されているプログラムを実行することにより種々の機能を実現する役割も有している。ＭＥＭＯＲＹ１０９は、例えばＲＯＭやＲＡＭ等から構成されており、介在物判別装置において利用される種々の情報やプログラムを格納する役割を有している。
【００３８】
本実施の形態による介在物判別装置１は、上述のような構成により、材料の撮像画像に基づいて、該材料に含まれる介在物の判別処理を行う。
【００３９】
図２は、本実施の形態による介在物判別装置における処理（介在物判別方法）の流れについて説明するためのフローチャートである。
【００４０】
まず、画像取得部１０１にて撮像画像を取得する（画像取得ステップ）（Ｓ１０１）。ここでは、例えば図３（ａ）に示すような、高い輝度をもつ介在物Ｋ１およびＫ２と、低い輝度をもつ介在物Ｅ１およびＥ２が、材料素地Ｂに含まれている画像を取得したものとする。
【００４１】
変換部１０２は、撮像画像を輝度画像に変換する（変換ステップ）（Ｓ１０２）。
【００４２】
第１の抽出部１０３は、変換ステップにて変換された輝度画像に含まれる画素のうち、上述の低い輝度をもつ介在物に対応して設定されている第１の所定輝度よりも低い輝度を有する画素を抽出する（第１の抽出ステップ）（Ｓ１０３）。図３（ｂ）は、第１の抽出ステップにて抽出された画素を示す図である。
【００４３】
第１の判別部１０４は、第１の抽出ステップにて抽出された画素に関する情報に基づいて、材料に含まれる第１の介在物を判別する（第１の判別ステップ）（Ｓ１０４）。第１の判別ステップは、第１の抽出ステップにて抽出された画素の座標に基づいて、隣接する複数画素からなる領域を第１の介在物であると判別する。ここでは、図３（ｂ）に示すように、介在物の島（隣接する画素から構成されるグループ）が２つあるため、それぞれの島の領域ｅ１およびｅ２を第１の介在物であると判別する。
【００４４】
第２の抽出部１０５は、変換ステップにて変換された輝度画像に含まれる画素のうち、第１の所定輝度よりも高輝度に設定された（上述の高い輝度をもつ介在物に対応して設定された）第２の所定輝度よりも低い輝度を有する画素を抽出する（第２の抽出ステップ）（Ｓ１０５）。ここでは、図３（ｃ）に示すように、領域ｋ１〜ｋ３が抽出されていることが分かる。
【００４５】
第２の判別部１０６は、第２の抽出ステップにて抽出された画素に関する情報に基づいて、材料に含まれる第２の介在物を判別する（第２の判別ステップ）（Ｓ１０６）。第２の判別部１０６は、第２の抽出ステップにて抽出された画素の座標に基づいて、隣接する複数画素からなる領域を第２の介在物であると判別する。
【００４６】
ここでは、高い輝度を有する介在物を抽出するための第２の所定輝度よりも低い輝度を有する画素を全て抽出しているため、判別結果判定部１０７は、第１の判別部１０４にて第１の介在物であると判別された領域が第２の介在物であると判別する領域に含まれないように、第２の判別ステップにて第２の介在物であると判別された領域を構成する画素の内、第１の判別ステップにて第１の介在物であると判別された領域を構成する画素については、第１の介在物の領域を構成する画素であると判定する（判別結果判定ステップ）（Ｓ１０７）。図３（ｄ）は、判別結果判定ステップを経て判別された第２の介在物の島の領域ｋ１およびｋ２を示す図である。
【００４７】
また、判別結果判定ステップは、第１の判別ステップにて第１の介在物であると判別された領域と、第２の判別ステップにて第２の介在物であると判別された領域とが、撮像画像上において所定の位置関係で重なる場合、該二つの領域は二重構造介在物を構成すると判定する。
【００４８】
具体的に、判別結果判定ステップは、撮像画像上において、第１および第２の判別ステップの内いずれか一方にて判別された介在物の領域の所定の割合（例えば９０％）以上の面積が、第１および第２の判別ステップの内いずれか他方にて判別された介在物の領域と重なる場合、該二つの領域は二重構造介在物を構成すると判定する。
【００４９】
ここでは、図３（ｂ）に示す第１の介在物であると判別された領域ｅ１が、図３（ｄ）に示す第２の介在物であると判別された領域ｋ１に包含されるかたちとなっており（領域ｅ１の面積の１００％が領域ｋ１と重なっている）、当該領域ｅ１および領域ｋ１によって二重構造介在物が構成されていることが分かる。
【００５０】
なお、本実施の形態では、第１の抽出ステップおよび第１の判別ステップが、第２の抽出ステップおよび第２の判別ステップに先立って行われている例を挙げているが、これに限られるものではなく、第２の抽出ステップおよび第２の判別ステップを、第１の抽出ステップおよび第１の判別ステップに先立って行うようにしてもよい。
【００５１】
図４は本実施の形態による介在物判別方法の処理の詳細な流れについて説明するためのフローチャート、図５は図４における二重構造介在物の判定処理の詳細を示すフローチャート、図６は図４における介在物の材質判定の処理の詳細について説明するためのフローチャートである。図４〜図６に示すフローチャートでは、撮像画像上から抽出された領域の詳細な判別方法を示している。なお、図５および図６に示すフローの行き先である丸数字は、図４に示す丸数字と対応しており、これら丸数字以降の処理へと続くことを意味している。
【００５２】
まず、撮像画像上における材料素地の中から抽出されたある領域（判定対象となる島の領域）がサビであるか否かについて判定する（Ｓ２０１）。当該領域の幅が所定の閾値以下であり、且つ長さが所定の閾値以下である場合（Ｓ２０１，Ｙｅｓ）、当該島の領域はサビであると判定する（Ｓ２０２）。
【００５３】
判定対象である領域がサビではないと判定され（Ｓ２０１，Ｎｏ）、当該領域の縦横比が所定の閾値以上である場合（Ｓ２０３，Ｙｅｓ）、ごみ判定処理へと進む。
【００５４】
続いて、当該島の領域の面積が、所定の面積以下である場合（Ｓ２０４，Ｙｅｓ）、ゴミであると判定する（Ｓ２０５）。
【００５５】
当該島の領域がゴミでないと判定された場合（Ｓ２０４，Ｎｏ）、当該島の領域の平均濃度と所定の閾値との比（濃度比）を算出し、濃度比が所定値以上である場合（Ｓ２０６，Ｙｅｓ）、Ｔｉ判定へと進む（Ｓ２０７）。
【００５６】
Ｔｉ判定では、図６に示すように、判定対象である島の領域の面積が所定の閾値（Ｔｉであると推定される基準面積値）以上である場合（Ｓ４０１，Ｙｅｓ）、「Ａ系」の介在物であると判定する（Ｓ２１２）。一方、判定対象である島の領域の面積が所定の閾値未満である場合（Ｓ４０１，Ｎｏ）、次の処理へ進む。
【００５７】
続いて、当該島の領域を構成する画素の平均濃度が、所定の閾値（Ｔｉであると推定される基準濃度値）以上である場合（Ｓ４０２，Ｙｅｓ）、「Ａ系」の介在物であると判定する（Ｓ２１２）。一方、判定対象である島の領域を構成する画素の平均濃度が所定の閾値未満である場合（Ｓ４０２，Ｎｏ）、当該島の領域のＨ濃度（色相画像における濃度）が、チタンに対応して設定されている所定の閾値（Ｔｉ色相下限値）以上であり、且つ所定の閾値（Ｔｉ色相上限値）以下である場合（Ｓ４０３，Ｙｅｓ）には、当該島の領域は「チタン」であると判定する（Ｓ４０４）。
【００５８】
一方、チタンであるとは判定されない場合（Ｓ４０３，Ｎｏ）、当該島の領域のＨ濃度が、ビスマスに対応して設定されている所定の閾値（Ｂｉ色相下限値）以上であり、且つ所定の閾値（Ｂｉ色相上限値）以下である場合（Ｓ４０５，Ｙｅｓ）には、当該島の領域は「ビスマス」であると判定する（Ｓ４０６）。
【００５９】
一方、ビスマスであるとは判定されない場合（Ｓ４０５，Ｎｏ）、当該島の領域のＨ濃度が、ニオブに対応して設定されている所定の閾値（Ｎｂ色相下限値）以上であり、且つ所定の閾値（Ｎｂ色相上限値）以下である場合（Ｓ４０７，Ｙｅｓ）には、当該島の領域は「ニオブ」であると判定する（Ｓ４０８）。
【００６０】
上述の処理により、チタン、ビスマス、ニオブのいずれにも当てはまらないと判定された場合（Ｓ４０７，Ｎｏ）、「Ｃ系」の介在物であると判定する（Ｓ２２３）。
【００６１】
一方、チタン、ビスマス、ニオブのいずれかであると判定された場合、当該領域の連続性を判定し、連続性がある場合（Ｓ２０９，Ｙｅｓ）、「ＴｉＢ系」の介在物であると判定し（Ｓ２１０）、連続性がない場合（Ｓ２０９，Ｎｏ）、「ＴｉＤ系」の介在物であると判定する（Ｓ２１１）。
【００６２】
また、当該島の領域の平均濃度と所定の閾値との濃度比が所定値未満である場合（Ｓ２０６，Ｎｏ）、またはＴｉ判定の後に、二重構造介在物の判定処理（Ｓ２０８、Ｓ２２５）へと進む。
【００６３】
二重構造介在物の判定処理では、図５に示すように、Ａ系介在物の島の領域の面積が所定の閾値（二重化面積値）よりも大きい場合（Ｓ３０１，Ｎｏ）、次の処理へと進む。
【００６４】
続いて、Ａ系介在物の島の領域の縦横比（アスペクト比）が所定の閾値以上であるか、１／２重化アスペクト比以下である場合（Ｓ３０２，Ｎｏ）、次の処理へと進む。
【００６５】
次に、Ｂ系またはＤ系の介在物の島の領域の面積と所定の面積値との比が所定の閾値（２重化面積比率）以上である場合（Ｓ３０３，Ｎｏ）、当該「Ａ系」の介在物の領域と「Ｂ系」または「Ｄ系」の介在物の領域とのオーバーラップ量が、所定の閾値よりも大きい場合（Ｓ３０４，Ｎｏ）、介在物の系判定に進み（Ｓ３０５）、「Ｃ系」であると判定された場合には「Ａ系」に変換（Ｓ３０７）するとともに、「Ｂ系」または「Ｄ系」の介在物を判定結果に追加する（Ｓ３０６）。また、「Ｃ系」であると判定されない場合にも、同様に「Ｂ系」または「Ｄ系」の介在物を判定結果に追加する（Ｓ３０６）。
【００６６】
また、上述の処理（Ｓ３０１，Ｙｅｓ、Ｓ３０２，Ｙｅｓ、Ｓ３０３，Ｙｅｓ、Ｓ３０４，Ｙｅｓ）の後、当該判定対象である領域の介在物の系判定に進み、「Ａ系」（Ｓ２１２）または「Ｃ系」（Ｓ２２３）と判定する。
【００６７】
また、第１の判別部１０４および第２の判別部１０６は、当該領域の縦横比が所定の閾値未満である場合（Ｓ２０３，Ｎｏ）、傷判定処理（Ｓ２１３）へと進む。当該領域の縦横比が所定のアスペクト比よりも大きく、且つ介在物であると判別された領域に外接する矩形内の面積を該領域の面積で割った値が、所定の閾値（面積比）よりも大きい場合、該領域は傷であると判別する（第１および第２の判別ステップ）（Ｓ２１４）。図７は、判定対象である領域ｓと当該領域ｓに外接する長方形（矩形）Ｓを示す図である。同図から、判定対象である領域ｓと長方形Ｓの面積の差が大きい場合には、傷である可能性が高いことが分かる。
【００６８】
一方、傷ではないと判定された場合（Ｓ２１３，Ｎｏ）、Ｔｉ判定（Ｓ２１５）へと進み、Ｔｉ判定処理（図６参照）にて「チタン」、「ビスマス」、「ニオブ」の内のいずれかであると判定された場合（図６における丸数字（２））であって、当該介在物に連続性がある場合（Ｓ２１６，Ｙｅｓ）、「ＴｉＢ系」の介在物であると判定する（Ｓ２１７）。
【００６９】
一方、連続性はない場合（Ｓ２１６，Ｎｏ）、「ＴｉＤ系」の介在物であると判定する（Ｓ２１８）。
【００７０】
また、Ｔｉ判定処理にて「チタン」、「ビスマス」、「ニオブ」の内のいずれでもないと判定された場合（図６における丸数字（３））、当該介在物に連続性がある場合（Ｓ２１９，Ｙｅｓ）、「Ｂ系」の介在物であると判定する（Ｓ２２０）。
【００７１】
一方、当該介在物に連続性がない場合（Ｓ２１９，Ｎｏ）であって、当該介在物の領域の濃度と所定の濃度との比が所定の濃度比値の間であるか、当該領域の幅が所定幅（ゴミ厚み）以上であるか、当該領域の濃度が所定濃度（Ｄ中心濃度）以上である場合（Ｓ２２１，Ｙｅｓ）、当該領域はゴミであると判定する（Ｓ２２２）。ゴミでないと判定された場合（Ｓ２２１，Ｎｏ）、当該介在物の領域は、「Ｄ系」の介在物であると判定する（Ｓ２２４）。
【００７２】
上述のようにして介在物の判別を行った後、当該介在物の島の領域の幅が、Ｔｈｉｎ閾値よりも小さい場合には判別結果から削除し、Ｈｅａｖｙ閾値以下の場合には「Ｔｈｉｎ」であると判定し、サイズオーバー閾値以下の場合には「Ｈｅａｖｙ」であると判定し、これら以外は「サイズオーバー」であると判定する。
【００７３】
上述の介在物判別装置での処理（介在物判別方法）における各ステップは、ＭＥＭＯＲＹ１０９に格納されている介在物判別プログラムをＣＰＵ１０８に実行させることにより実現されるものである。
【００７４】
本実施の形態では装置内部に発明を実施する機能が予め記録されている場合で説明をしたが、これに限らず同様の機能をネットワークから装置にダウンロードしても良いし、同様の機能を記録媒体に記憶させたものを装置にインストールしてもよい。記録媒体としては、ＣＤ−ＲＯＭ等プログラムを記憶でき、かつ装置が読み取り可能な記録媒体であれば、その形態は何れの形態であっても良い。またこのように予めインストールやダウンロードにより得る機能は装置内部のＯＳ（オペレーティング・システム）等と共働してその機能を実現させるものであってもよい。
【００７５】
なお、上述の実施の形態では、介在物の判定を行う対象となる材料は鋼材である例を挙げたが、これに限られるものではなく、例えば木材や石材等の他の材料であってもよい。
【００７６】
また、上述の実施の形態では、輝度画像から介在物を抽出するための閾値が２つである例を挙げているが、これに限られるものではなく、検査対象となる材料に含まれている可能性のある介在物の種類分の閾値（例えば、閾値を３つ設ける等）を用いてもよい。
【００７７】
本発明を特定の態様により詳細に説明したが、本発明の精神および範囲を逸脱しないかぎり、様々な変更および改質がなされ得ることは、当業者には自明であろう。
【図面の簡単な説明】
【００７８】
【図１】本実施の形態による介在物判別装置について説明するための機能ブロック図である。
【図２】本実施の形態による介在物判別装置における処理（介在物判別方法）の流れについて説明するためのフローチャートである。
【図３】撮像画像から抽出される画素について説明するための図である。
【図４】本実施の形態による介在物判別方法の処理の詳細な流れについて説明するためのフローチャートである。
【図５】図４における二重構造介在物の判定処理の詳細を示すフローチャートである。
【図６】図４における介在物の材質判定の処理の詳細について説明するためのフローチャートである。
【図７】判定対象である領域ｓと当該領域ｓに外接する長方形（矩形）Ｓを示す図である。
【図８】材料中に存在する介在物の態様と従来の問題点について説明するための図である。
【符号の説明】
【００７９】
１０１  画像取得部、１０２  変換部、１０３  第１の抽出部、１０４  第１の判別部、１０５  第２の抽出部、１０６  第２の判別部、１０７  判別結果判定部、１０８  ＣＰＵ、１０９  ＭＥＭＯＲＹ。
【図１】
2008232959.tif 000003
【図２】
2008232959.tif 000004
【図３】
2008232959.tif 000005
【図４】
2008232959.tif 000006
【図５】
2008232959.tif 000007
【図６】
2008232959.tif 000008
【図７】
2008232959.tif 000009
【図８】
2008232959.tif 000010