(57)【要約】  対象物の中心線を算出するための方法が開示される。前記対象物の画像はテスト領域に分割される。前記テスト領域のそれぞれについて、検出方向および走査方向が限定された方向のリストから選定される。そして前記テスト領域のそれぞれについて、前記中心線の局所的な点が、各走査点で前記検出方向に沿って決定される。前記中心線を定義する画素の集合を決定するために、選定された平滑化関数が前記局所的な点の集合に適用される。前記画素の集合は前記中心線の長さを算出するために用いられる。また、前記中心線の前記画素の座標は、前記中心線に沿って、前記画像の強度を平均化するために用いられることが可能である。【選択図】図２
2015520359.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像において対象物の中心線を自動的に決定するための、保存装置を有するコンピュータ上で実行されるコンピュータ化された方法であって、
前記対象物の画像を取得するステップと、
前記画像を複数のテスト領域に分割するステップと、
限定された数の走査方向を規定するステップと、
限定された数の検出方向を規定するステップと、
前記複数のテスト領域のそれぞれについて、前記走査方向のうちの１つおよび前記検出方向のうちの１つを選定するステップと、
選定された前記走査方向で前記テスト領域内の前記画像を走査するステップによって前記テスト領域のそれぞれを検査し、前記走査ステップのそれぞれにおいて、選定された前記検出方向で検出動作をおこなって前記検出方向内の１つの画素を局所的な中心線の画素として指定し、そして前記テスト領域内の前記中心線に相当する前記局所的な中心線の画素の集合を取得するステップと、
前記局所的な中心線の画素の座標を前記保存装置に保存するステップと、
あらゆる前記テスト領域の前記局所的な中心線の画素をすべて合算して前記中心線の長さを算出するステップと、を含む方法。
【請求項２】
複数の平滑化関数を規定するステップと、
前記複数のテスト領域のそれぞれについて前記平滑化関数のうちの１つを選定するステップと、
前記複数のテスト領域のそれぞれについて、選定された前記平滑化関数を前記テスト領域の前記局所的な中心線の画素の集合に適用するステップと、をさらに含む請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記局所的な中心線の画素は、各検査位置で、前記検出方向における前記対象物の２つの境界の点を接続する線の中間点として算出される、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記テスト領域は部分的に重なり合っている、請求項２に記載の方法。
【請求項５】
前記検出方向は、正のｘ軸方向に水平、負のｙ軸方向に垂直、第１象限において４５度、および第４象限において４５度である、カルテシアン方向から実質的に構成される、請求項２に記載の方法。
【請求項６】
前記走査方向は、前記検出方向に対して直交するまたは傾斜する、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記検出方向は、水平方向、垂直方向、および前記水平方向に対して４５度の少なくとも１つの傾斜方向から実質的に構成され、そして、
前記テスト領域に選定される前記検出方向が水平方向または垂直方向のいずれかである場合、前記テスト領域について選定される前記平滑化関数は二乗平均平方根関数であり、前記テスト領域に選定される前記検出方向が傾斜方向である場合、前記テスト領域について選定される前記平滑化関数は形態学的フィルタリング関数である、請求項２に記載の方法。
【請求項８】
前記中心線の長さと基準用長さとの差を算出し、前記差が予め設定されたしきい値を超えるときにエラーを示すことをさらに含む、請求項２に記載の方法。
【請求項９】
前記中心線に属するすべての画素の平均強度を算出することをさらに含む、請求項２に記載の方法。
【請求項１０】
溶接部の品質を検査するための、保存装置を有するコンピュータ上で実行されるコンピュータ化された方法であって、
前記溶接部に加熱エネルギーを印加するステップと、
前記溶接部の一連の画像を取得し、前記画像のそれぞれは規定の時間間隔で撮影されるステップと、
前記画像のそれぞれについて前記溶接部の中心線に属する画素を決定するステップと、
前記画像のそれぞれについて前記溶接部の前記中心線に属する画素の平均強度を算出するステップと、
前記画像のそれぞれについて算出された前記平均強度を保存するステップと、を含む方法。
【請求項１１】
前記画像のそれぞれについて、前記中心線の長さを算出するために前記中心線に属する画素を使用し、算出された前記長さを基準用長さと比較するステップをさらに含む、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記中心線に属する画素の決定は、
前記画像を複数のテスト領域に分割するステップと、
限定された数の走査方向を規定するステップと、
限定された数の検出方向を規定するステップと、
前記複数のテスト領域のそれぞれについて、前記走査方向のうちの１つおよび前記検出方向のうちの１つを選定するステップと、
選定された前記走査方向で前記テスト領域内の前記画像を走査するステップによって前記テスト領域のそれぞれを検査し、前記走査ステップのそれぞれにおいて選定された前記検出方向で検出動作をおこなって前記検出方向内の１つの画素を局所的な中心線の画素として指定し、そして前記テスト領域内の前記中心線に相当する前記局所的な中心線の画素の集合を取得するステップと、
前記局所的な中心線の画素の集合に平滑化関数を適用して前記中心線に属する画素を決定するステップと、を含む、請求項１０に記載の方法。
【請求項１３】
前記平滑化関数を適用する前記ステップは、直線平滑化関数および曲線平滑化関数を規定することと、前記検出方向が水平または垂直である場合に、前記直線平滑化関数を適用することと、前記検出方向が水平に対し傾斜する場合に、前記曲線平滑化関数を適用することとを含む、請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記走査方向は垂直方向または水平方向に限定され、前記検出方向は前記走査方向に対して９０度または４５度である、請求項１２に記載の方法。
【請求項１５】
画像において任意の形状の対象物の中心線を自動的に評価するための、保存装置を有するコンピュータ上で実行されるコンピュータ化された方法であって、
前記中心線は、
前記対象物の内点からなる線として形成され、
前記対象物の内点は前記対象物の長さ方向に沿って延長し、そして、
前記対象物の内点はそれぞれ、前記対象物の互いに近傍に位置して対向する境界から等距離にあり、
前記中心線の長さは前記対象物の長さを表し、
前記方法において、
前記画像は複数のテスト領域に分割され、
前記対象物が検出される前記対象物の周囲の前記テスト領域のそれぞれの内で、
前記中心線の個別の点が評価され、
それにより前記コンピュータ化された方法に適用するソースコードをなんら変えることなく適用され、
評価パラメータとして、
予め選定された検出方向、および、
予め選定された走査方向、が用いられる方法。
【請求項１６】
前記対象物は、
前記検出方向で段階的に検査され、
各検査位置で評価された前記中心線の点は、前記対象物の、それぞれに検出された最も近傍の互いに対向する境界点間の線の中心点として算出され、
当該検出方法は、前記テスト領域内で、前記走査方向において間断なく継続される、請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
前記対象物の前記中心線の前記評価は、複数の前記テスト領域内でおこなわれ、
前記テスト領域は部分的に重なり合い、
前記中心線は部分より構成され、
前記部分は、前記テスト領域のそれぞれにおいて評価された前記点から形成され、
検出された前記部分から前記中心線を構成する上で、隣接する２つの前記テスト領域のそれぞれが考慮される、請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
前記検出方向は、
前記テスト領域において評価される前記対象物の前記部分の形状および位置によって、
左から右へ、もしくは、
上から下へ、
の２つの基本方向のうちの１つで、または、
左下から右上へ、もしくは、
左上から右下へ、
の２つの側方向のうちの１つで、
前記テスト領域のそれぞれについて規定される、請求項１５に記載の方法。
【請求項１９】
前記走査方向は、
既に規定された前記検出方向に依存して、前記テスト領域のそれぞれについて規定され、
前記検出方向が上から下に規定される場合に、前記走査方向は隣接する前記テスト領域の位置に依存して、
左から右へ、もしくは、
右から左へ規定されるか、または、
前記検出方向がその他の基本方向もしくは２つの側方向のうちの１つとして規定される場合に、前記走査方向は隣接する前記テスト領域の位置に依存して、
上から下へ、もしくは、
下から上へ規定される、請求項１８に記載の方法。
【請求項２０】
前記テスト領域のそれぞれの前記走査方向は、先立って規定された前記検出方向および隣接する前記テスト領域の位置に依存して自動的に評価される、請求項１５に記載の方法。
【請求項２１】
前記テスト領域の検出された前記中心線の部分は個別に平滑化される、請求項１５に記載の方法。
【請求項２２】
検査される前記対象物の直線部分からなる前記中心線の評価された部分を平滑化するために、直線を算出する方法が用いられる、請求項２１に記載の方法。
【請求項２３】
検査される前記対象物の非直線部分からなる前記中心線の評価された部分を平滑化するために、形態学的フィルタリングが用いられる、請求項２１に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
関連出願
本出願は、２０１２年３月２９日出願の米国仮特許出願第６１／６１７，６２２号の優先権を主張し、そのすべての内容がここに参考文献として援用される。
【０００２】
本発明は、例えば対象物のデジタル画像を用いて、任意の形状の対象物の中心線を自動的に評価する方法に関する。
【背景技術】
【０００３】
対象物および形状の自動的評価、特に製造中の対象物の自動検査において、様々な方法が用いられてきた。このような方法では検査される対象の画像は、例えば高ダイナミックレンジカメラ、赤外線カメラ、Ｘ線カメラ、超音波装置などによって撮影される。画像は算出ユニットに転送され、画像処理の方法によって処理される。一部の自動テストおよび評価手順は、撮影される対象物の中心線の決定をするためのシステムを必要とする。調査が２次元かまたは３次元でおこなわれても、中心線は対象物の内点から成り、その点は対象物の長さ方向に沿って延び、点の周囲の対象物の境界の中間に各々位置する。中心線の長さは検査される対象物の長さを表す。このため、中心線の評価は、例えば対象物の測定中などにおける様々なデジタルの幾何学的または位相幾何学的問題の解決への支援になる。さらに、中心線の点は検査される対象物の内部領域の情報を含む。また、対象物の中心線評価の自動的方法は実質的に経済的な重要性からきている。中心線評価が有用である例として、例えば衛星画像またはモバイルマッピングシステムによるステレオ画像などを用いた道路の自動的評価、例えばＭＲＩ画像などを用いた部分的な血管の中心線抽出、様々なロボット製造における溶接シームの検査などを含む。
【０００４】
工業的な画像処理に関連して、弦長（ａｒｃｈ  ｌｅｎｇｔｈ）と呼ばれる対象物の中心線の長さを数学的に推定する既知の方法がある（「Ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌ  Ｉｍａｇｅ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ」、Ｃｈｒｉｓｔｉａｎ  Ｄｅｍａｎｔ、Ｂｅｒｎｄ  Ｓｔｒｅｉｃｈｅｒ−Ａｂｅｌ、Ｐｅｔｅｒ  Ｗａｓｚｋｅｗｉｔｚ、  Ｂｅｒｌｉｎ−Ｈｅｉｄｅｌｂｅｒｇ、Ｓｐｒｉｎｇｅｒ、１９９８）。先行技術の様々な方法によると、対象物の外側の画素を中心の画素のみが残るまで連続的に取り除くことによって、対象物を漸進的に細くするという、一般に対象物のスケルトン化または細線化として言及される処理によって対象物の中心線が決定される。そして、中心線は残りの画素の集合によって表される（「Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｉｍａｇｅ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ」、Ｂｅｒｎｄ  Ｊaｈｎｅ、４ｔｈ  ｅｄｉｔｉｏｎ、Ｂｅｒｌｉｎ−Ｈｅｉｄｅｌｂｅｒｇ、Ｓｐｒｉｎｇｅｒ、１９９７）。様々なスケルトン化または細線化法の特性はそれぞれに大きく異なるが、どの方法も明白で安定的な対象物の中心線評価を提供はしない。また、対象物のスケルトン化で用いられる境界条件の広範な変動（ブレスおよびランニングパス、連続成分、雑音信号に対する感度、収束）により、算出された１画素幅の対象物と評価される対象物の実際の中心線との間で実質的な差異がもたらされる。
【０００５】
その他の方法では、対象物の中心線は長さ方向に沿って走査することで評価される。例は図１に示されており、破線矢印１０５は対象物１００に沿った走査方向を表し、「ｓ」で示される点で走査を開始させ、「ｅ」で示される点で終了する。走査方向は基本的に対象物の検査および中心線の算出がおこなわれる方向として規定される。走査方向に沿った各検査位置において、横断する、つまり走査方向に直交方向に位置する線は検出方向として言及される。走査方向に沿う各点では、検出方向は、対象物１００の対向する２つの最も端である検出方向に沿った２点を決定するように評価される（２次元検査の場合）。図１では、点ａおよびｂは検出方向上の２点を示し、各点は、走査方向における特定の位置で、対象物１００の対向する境界を定める。線１１０は点ａおよびｂの２つと接合し、走査方向に沿った特定の点で走査方向と直交する。これら２点間の中間は線１１０上の点１１５を規定し、この点は走査方向に沿った特定の位置で対象物１００の中心線の点になるとされる。走査方向に沿ったすべての中間距離の集合は対象物１００の中心線を表すとされる。
【０００６】
この方法は検査される対象物の局部形状および位置に依存し、そのためにこの検出方法は検査される対象物の各形状および方向を個別にプログラムしなければならないので、かえって複雑である。すなわち、図１に示すようなカルテシアン空間を重ね合わせる場合に、各対象物において、各検査点で走査方向が正確に定義されること、そして各検査点で検出方向が定義されることが必要であるということは明白である。つまり、中心線の自動決定は多くの処理を必要とし、各検査点での画質または走査と検出方向との定義におけるわずかな相違でさえ、異なる中心線の決定結果を招く。
【０００７】
さらに、いわゆる「アドホック法」が知られ、検査される対象物全体に渡る予備的分割ステップおよび経路算出ステップは、中心線が各部分で実際の中心線の位置用に算出されるように置き換えられる。この方法は、例えば、仮想内視鏡検査および仮想大腸内視鏡検査に用いられるとき、自動的な局所経路計画のために使用される（米国特許第１０／３２２，３２６号）。しかし、この方法は、例えば検査される対象物に急な屈曲があるなどの場合にはできない。
【０００８】
段階的方法（独国特許第１１  ２００４  ０００  １２８  Ｂ４号）は、断面領域のクラスタによって各位置でのそれぞれの中心線の点の評価を支援する。だが、この方法をおこなうには、検査される対象物の座標データ一式および最初の開始位置を事前に知る必要がある。さらに、この方法は非常に複雑な処理を必要としており、その簡素化は、例えば検査される対象物の中心線が非交差または非接触線で形成される場合などの多くの技術的適用において有利である。
【発明の概要】
【０００９】
以下の概要は、本開示のいくつかの態様および特徴について基本的な理解を得るために盛り込まれる。この発明の概要は本発明の広範の概要ではなく、それ自体で本発明の重要なまたは本質的な要素を特に特定したり、本発明の範囲を定義することを意図してはいない。後述されるより詳細な実施形態の導入部として、本発明のいくつかのコンセプトを簡略化した形式で提示することがただ一つの目的である。
【００１０】
本発明の態様では、様々な任意の形状の対象物の中心線を迅速で正確に評価することを確実にする方法を提供する。本方法は、様々な適用において、ソースコードをなんら変えることなく異なる形状に適用可能であるという、自動的で、普遍的、そして汎用性の高い方法であることを証明するであろう。様々な形状への本方法の適用は、ユーザインタフェース上で単純なパラメータ化を必要とするのみである。
【００１１】
本発明の態様によると、限定された数の走査方向および検出方向があらかじめ規定される。走査および検出はこれら限定された数の規定方向にのみ進行可能である。また、限定された数の平滑化関数も選択的に規定される。新規対象物を解析するために、画像はウィンドウ状に分割され、各ウィンドウは実質的に直線または曲線のいずれかである画像部分を含む。１つの実施形態ではウィンドウの選択はユーザ入力によっておこなわれるが、代替的に画像処理技術が用いられてもよい。各ウィンドウで、走査方向、検出方向、および平滑化関数が選定される。そして、中心線のそれぞれの点の評価は、規定のパラメータを用いて各ウィンドウにおいて行われる。こうして様々な任意の形状の対象物の中心線の迅速な評価が、コンピュータプログラムのソースコードをなんら変えることのない、単純なパラメータ化によって確実になる。適切な検出方向および走査方向が、各テスト領域の各標準化定義で規定される。
【００１２】
１つの実施形態では、対象物は、その長さ（走査方向）に沿って段階的に、検出方向で解析されて、長さに沿う各点で対向する側の境界を決定する。走査方向は検出方向に対して直交するか、または例えば４５度で傾斜する。検出された境界点を連結する各線上では中心点が決定され、その位置の中心線の個別の点として規定される。この検出方法は、ウィンドウ状のテスト領域内の予め規定された走査方向で途切れることなく継続される。検出方向および走査方向の規定のため、画像処理技術における対象物の輪郭のコーディングでは慣例である方向コーディングが用いられる（「Ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌ  Ｉｍａｇｅ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ」、Ｃｈｒｉｓｔｉａｎ  Ｄｅｍａｎｔ、Ｂｅｒｎｄ  Ｓｔｒｅｉｃｈｅｒ−Ａｂｅｌ、Ｐｅｔｅｒ  Ｗａｓｚｋｅｗｉｔｚ、Ｂｅｒｌｉｎ−Ｈｅｉｄｅｌｂｅｒｇ、Ｓｐｒｉｎｇｅｒ、１９９８年）。検出方向および走査方向は、例えば全８方向（０〜７）のうちの１つとして規定されてもよい。こうして、対象物はその形状と位置から独立して検査されることが可能であり、各新規対象物の検査用の新しいプログラミング（ソースコードの変更）の必要はない。
【００１３】
対象物の中心線評価が複数のテスト領域（ウィンドウ）内でおこなわれる場合、検出方向および走査方向は各テスト領域で規定される。有利な実施形態ではテスト領域は部分的に重なり合う。中心線は、各領域で評価された中心線の点を用いて、各テスト領域で形成される部分から構成される。重なり合う部分は２つの隣接する各テスト領域であると考慮され、アライメントに用いられてもよい。このため、当業者に既知の画像処理のための方法が用いられてもよい。ゆえに、閉じた輪郭を有するが任意の枝状のものを含まない、あらゆる任意の形状の対象物の中心線を評価することが可能である。
【００１４】
開示の実施形態では、対象物は潜在的な欠陥を発見するために製造中に検査される。具体的に、本方法は中心線の長さと基準用長さとの差を算出し、該差が予め設定されたしきい値を超えるときにエラーを示すことによって実行されてもよい。また、検査処理は、中心線に属するすべての画素の平均強度の算出を含んでもよい。
【００１５】
例えば、製造中の対象物の溶接部の品質は、溶接部へ加熱エネルギーを適用するステップ、溶接部の一連の画像を取得し、各画像は規定の時間間隔で撮影されるステップ、各画像について溶接部の中心線に属する画素を決定するステップ、各画像について溶接部の中心線に属する画素の平均強度を算出するステップ、各画像について算出された平均強度を保存するステップをおこなって、コンピュータ化された方法によって検査されてもよい。また、この方法は、各画像において中心線の長さを算出するために中心線に属する画素を使用し、算出した長さを基準用長さと比較するステップを含んでもよい。
【００１６】
本発明の他の態様および特徴は、以下の図面を参照して記載される、発明を実施するための形態から明らかである。また、発明を実施するための形態および図面によって、後述の特許請求の範囲によって定義される本発明の多様な実施形態の様々な非限定的実施例が提供されるということを理解する必要がある。
【００１７】
本明細書に包含され、その一部を構成する添付の図面は、様々な実施形態を例示し、発明を実施するための形態と共に本発明の原理を説明し描出する役割を担う。図面は図表図式によって例示の実施形態の主な特徴を示すことが意図されている。また、図面では、実際の実施形態のすべての特徴や、描かれる要素の相対的なサイズが提示されることは意図されていない。それゆえに図面は正確な縮尺率ではない。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】図１は、先行技術によって検査される対象物を図示し、対象物の検出方向および走査方向は、対象物に沿う各点で算出される。
【図２】図２は、開示実施形態の図である。対象物は複数のテスト領域に分割されて検査され、それぞれ選定された検出方向および走査方向は各個別のテスト領域内で中心線を評価するために用いられる。
【図３】図３は、１つの実施形態において選定される検出方向および走査方向を図示する。
【図４】図４Ａおよび図４Ｂは、対象物の直線部分を含む、図２の拡大テスト領域を図示する。
【図５】図５Ａおよび図５Ｂは、対象物の曲線部分を含む、図２の拡大テスト領域を図示する。
【図６】図６は、１つの実施形態におけるパラメータ表の例を示す。
【図７】図７は、様々なタイプの欠陥を有する２つの接合部を接続する溶接シームの断面を図示する。
【図８】図８は、記録された熱流の時間経過を示す特徴ベクトルの概略図を示す。
【図９】図９は、１つの実施形態によるシステムを概略的に示す。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
発明を実施するための形態では、対象物の中心線の迅速な評価を可能にする様々な実施形態が提供される。本方法は工学、ライフサイエンス、マッピングなどに多様に応用されてもよい。具体例を示すために、以下の考察の一部では、例えば自動車の金属部品の構成に用いられる溶接シームなどの溶接シームとしての対象物を参考にする。
【００２０】
下記の開示実施形態によると、検査される対象物の画像はデジタル化される。そして、デジタル化画像は、例えば図２に図示されるような画面上のユーザ入力を用いてテスト領域に分割される。各テスト領域の検出方向は、そのテスト領域に含まれる対象物の部分の形状および位置に従って設定される。１つの実施例では、処理を簡便化するため、検出方向は４方向のうちの１つに設定される。図３に示されるような基本的な２つの方向および２つの傾斜方向が識別される。左から右への水平方向、すなわちカルテシアン空間における＜ｘ、０＞は、方向０として規定され、上から下への垂直方向、すなわちカルテシアン空間における＜０、−ｙ＞は、方向６として規定され、その両方が基本方向に属する。左下から右上への傾斜方向、すなわち第１象限内の４５度の角度は、方向１として規定され、左上から右下への傾斜方向、すなわち第４象限内の−４５度の角度は、方向７として規定され、その両方が傾斜方向に属する。つまり、対象物は全方向に検査されることが可能である。
【００２１】
下記の実施形態によると、走査方向は、既に規定された検出方向およびその隣接するテスト領域の位置に依存して、各テスト領域で規定される。本方法を簡便化するために、走査方向は以下の方向のうちの１つとして規定される。テスト領域用の検出方向が上から下に垂直に規定される場合（方向６）、対応する走査方向は、検査全体が進行する方向次第で、左から右へ（方向０）、または右から左へ（方向４）と水平に規定される。検出方向が水平にまたは２つの傾斜側方向のうちの１つとして規定される場合、走査方向は、本方法の進行全体の方向次第で、すなわち上から下へ（方向６）、または下から上へ（方向２）のいずれかの方向で垂直に設定される。この実施形態では、走査方向は、水平または垂直方向のみに限定され、水平、垂直、または水平に対して４５度の傾斜である検出方向に対して直交または傾斜のいずれかであるということに留意したい。また、中心線の検出は前のテスト領域から次のテスト領域に続くということを確認する必要がある。それにより対象物を全方向で検査することができる。
【００２２】
１つの実施形態では、走査方向は、先立って規定された検出方向、および隣接するテスト領域の位置次第で、自動的に各テスト領域で評価される。このように、対応する本発明のパラメータ化は簡便化される。結果としての中心線は、１つの部分が各テスト領域であるいくつかの検出部分から構成される。検査される対象物の外輪郭の不規則性のため、中心線の各部分はその分ギザギザした曲線になる。よって、中心線の各部分は選択される平滑化関数によって個別に平滑化される。この実施形態では、適切な平滑化方法が各検出部で個別に選択され、使用される平滑化関数の種類は本方法のパラメータとしても用いられる。
【００２３】
１つの実施例では、直線を算出する方法は、検査される対象物の直線部分に基づいて、検出された中心線部分を平滑化するために使用される。例として、最小二乗法が用いられてもよい（「Ｔａｓｃｈｅｎｂｕｃｈ  ｄｅｒ  Ｍａｔｈｅｍａｔｉｋ」Ｉ．Ｎ．  Ｂｒｏｎｓｔｅｉｎ、Ｋ．Ａ．  Ｓｅｍｅｎｄｊａｊｅｗ、２５ｔｈ  ｅｄｉｔｉｏｎ、Ｂ．Ｇ．  Ｔｅｕｂｎｅｒ  Ｖｅｒｌａｇｓｇｅｓｅｌｌｓｃｈａｆｔ、Ｓｔｕｔｔｇａｒｔ−Ｌｅｉｐｚｉｇ  ａｎｄ  Ｅｄｉｔｉｏｎ  Ｎａｕｋａ、Ｍｏｓｋａｕ、１９９１）。
【００２４】
特に検査される任意に曲がった形状の曲線に従来のフィルタリング法を用いる場合、その曲線の輪郭はやや歪曲する。そのようなフィルタリングの欠陥を避けるため、その部分の平滑化に提供される形態学的フィルタリングが用いられる。形態学的フィルタリングは曲線に、より優れた平滑化を生じさせる非線形方法を用いる。例えば、Ｍｏｒｐｈｏｌｏｇｉｃａｌ  Ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ  ｆｏｒ  Ｉｍａｇｅ  Ｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ  ａｎｄ  Ｆｅａｔｕｒｅ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ、ｉｎ  Ｔｈｅ  Ｉｍａｇｅ  ａｎｄ  Ｖｉｄｅｏ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｈａｎｄｂｏｏｋ、２ｎｄ  ｅｄｉｔｉｏｎ、Ｅｄｉｔｅｄ  ｂｙ  Ａ．Ｃ．  Ｂｏｖｉｃ、Ｅｌｓｅｖｉｅｒ  Ａｃａｄｅｍｉｃ  Ｐｒｅｓｓ、２００５年、ｐｐ．１３５−１５６を参照されたい。
【００２５】
図２の例は、例えば熱流サーモグラフィを用いて得られ、画像処理法によって評価される溶接シームの画像などであってよい。溶接シームは、図２の明るい背景上の暗い対象物２００として示される。対象物の形状次第で、テスト領域２２０ａ〜２２０ｇとして図２に示される、テスト領域に分割される。各テスト領域は、対象物２００の、概して直線である部分または概して曲線である部分のいずれかを含む。例えば、テスト領域２２０ａは対象物２００の直線部分を含み、一方でテスト領域２２０ｂは対象物２００の曲線部分を含む。これは例えば、モニター上に画像を映し出し、ユーザがマウスなどの入力装置を用いてテスト部分を定義しておこなってもよい。
【００２６】
検出および走査方向、そして平滑化関数の種類は、各テスト領域２２０ａ〜２２０ｇのパラメータとして規定される。検出および走査方向は、例えば図３に示される方向定義を用いて、前もって規定された方向から選択される。つまり、この規定方法を用いることで、中心線を評価するための方法は各テスト領域のパラメータ定義のみを必要とするモジュール設計原則により実行されるので、各テスト領域および／または対象物において、ソースコードは変わらないままである。
【００２７】
この実施例において、検出および走査方向は図３に示される８方向の方向コードを用いて定義される。左から右への検出方向２１０（方向０）は垂直の対象物またはそれぞれ定義される対象物の部分領域に最適に用いられる。この実施例は図４Ａに示され、図２のウィンドウ２２０ａが再現されている。走査方向２０５は下から上へ、すなわち方向２が選択される。この走査方向が選択されるのは、テスト領域２２０ａに含まれる対象物の部分が概して垂直方向に長い直線であるからである。ゆえに、方向２および方向６の両方が用いられ得る。しかし、この対象物の部分は、上部でテスト領域２２０ｂに含まれる隣接部と接続されているので、算出を継続するために方向２を選択するとよい。検出方向は方向０として選択される。
【００２８】
各テスト領域の対象物部分の中心線を形成する点の座標は、選択されたパラメータによって以下のように検出される。対象物２００は、本実施例では走査方向に直交に設定されている対応する検出方向において、長さに沿った走査方向で段階的に検査される。検出がおこなわれる線は走査方向に隙間なく延びる。走査方向沿いの各位置で、図４Ａ、図５Ａおよび図５Ｂにおいてａおよびｂによって示されるように、対象物２００の外輪郭の近傍し対向する２つの点の座標が決定される。そのような点の間の各線の中心点２２５は対象物の中心線の局所的点を表し、図４Ｂに示されるように、中間点２２５の集合が中心線を表す。この方法では、中心線の各部分は各テスト領域において評価され、中心線に属する画素の座標はコンピュータメモリに保存される。
【００２９】
さらなる実施例を提供するため、テスト領域２２０ｂの解析用のパラメータ部分がここで考慮される。テスト領域２２０ｂに含まれる対象物の部分は曲線であり、テスト領域２２０ｂの下部から開始するが、テスト領域２２０ｂの右側部で終わるので、検出方向は傾斜方向７として定義されるとよい。走査方向が検出方向に対して直交するという規則が保持される場合、図５Ａで示されるように、走査方向として方向１が選択される。しかし、１つの実施形態では、走査方向は水平または垂直にのみ規定される。つまり、算出を容易にするため、図５Ｂで示されるように、走査方向として方向２を選択することがより簡便であり、その場合、走査方向は検出方向に対して傾斜している。そして、走査方向２０５に沿う各点において、対象物の端の２つの点ａおよびｂの座標が取得される。これらの点の中間点はその位置における中心線の点として定義される。
【００３０】
両方の場合、すなわちテスト領域２２０ａと２２０ｂとにおいて、走査方向は対象物の中心または形状に必ずしも従わなくてもよいということを理解する必要がある。これは先行技術法との非常に重要な相違であり、そして中心線の最初の推定がやや粗いという結果になり得る。ゆえに、テスト領域内の対象物の部分の形状に依存して、各部分で選択された平滑化関数が適用される。例えば、テスト領域２２０ａでは最小二乗関数が用いられてもよい。一方で、テスト領域２２０ｂでは形態学的フィルタリング関数が適用されてもよい。各関数の選択は、各テスト領域用の平滑化パラメータを選択することによっておこなわれる。すなわち、テスト領域内の対象物の部分の形状が実質的に直線である場合は、最小二乗関数などの直線関数が用いられてもよい。一方で、その部分の形状が実質的に曲線である場合は、形態学的フィルタリング関数が用いられてもよい。
【００３１】
こうして、平滑化曲線の集合は接続されて中心線全体を定義し、中心線の長さが決定される。中心線の長さは、すべての画素間の距離を加算することによって、中心線の長さに沿って画素ごとに評価される。１つの画素の中心から隣接する画素の中心への距離は、水平または垂直方向で（その距離が「１単位」の場合）、または、対角方向で（その距離が「√２単位」の場合）、２つの画素が相互に隣接しているかどうかに依存する。単位における画素間の距離から、インチ、センチメートルなどの対象物の長さまでを取得するため、画素の距離の単位は加算され、単位を測定単位に変換する変換係数によって乗算される。実際に検査される対象物とカメラまたは他の撮像装置との間の特定の配置のための変換係数は既知の係数である。
【００３２】
ひとつの実施形態では、中心線の絶対的な長さはさほど重要ではない。それよりも、推定される、例えば基準の長さからの長さの逸脱が考慮される。つまり、例えば、基準長さと算出された長さとの間の差が設定されたしきい値内である場合、算出された長さは適切であるとされる。例えば、溶接シームの場合、設計されたシームの適切な長さは基準長さとして入力される。そして、実際の各溶接部では、中心線の長さが基準長さと比較されて算出される。差が予め設定されたしきい値内である場合は、溶接部は検査に合格したとされる。しかし、差が基準長さよりも大きい場合は、溶接部は検査に不合格であり、さらなるを調査を必要とする。
【００３３】
図２にも示されるように、ひとつの実施形態では、テスト領域２２０ａ〜２２０ｇは、合流境界部で部分的に相互に重なり合う。対象物２００の中心線全体はすべて評価される部分から構成され、重なり合うことが考えられる。このため、画像処理の標準化法が用いられてもよい。例えば、画像スティッチングをおこなう任意のプログラムが重なり合いの合致および削除処理に用いられる。また、画像スティッチングの第１ステップは、連続する中心線を生成するための各テスト領域の中心線部分のアライメントである画像登録なので、スティッチング処理は有用でもある。
【００３４】
上述から理解されるように、各々の新しい対象物の形状においてテスト領域が定義される必要があり、各テスト領域のパラメータが決定される必要がある。一旦これがおこなわれると、同一形状の対象物の画像は、入力されたパラメータを用いて検査されることが可能になる。例えば、ある自動車のドアに異なる形状の５つの溶接部がある場合、適切な「基準」溶接部の画像が取得される。そして、各画像は適切な数のテスト領域に分割され、各テスト領域では走査および検出方向、ならびに平滑化関数のパラメータが選択され割り当てられる必要がある。そして、基準長さを設けるため、各５つの溶接部で中心線の長さを算出するようにプログラムが実行されてもよい。その後、製造システムにおいてより多くのドアが生産されるときに、システムは自動的に溶接部の画像を撮影し、予め定義したテスト領域およびパラメータを用いて自動的に各溶接部の中心線を算出し、基準長さと比較してもよい。
【００３５】
パラメータ設定は表の形態で保存されてもよい。例として図６において、図２の対象物２００のパラメータ表を示す。第１列目には、すべてのテスト領域が記載される。各テスト領域で、走査方向および検出方向が第２列目および第３列目にそれぞれ記載される。第４列目には、各テスト領域で用いられる平滑化方法が示され、ＬＳＦは最小二乗関数を表し、ＭＦは形態学的フィルタリング関数を表す。
【００３６】
上述から理解されるように、様々な実施形態において中心線の長さが算出され、さらに対象物の中心線内の各画素の座標一覧が提供される。画素の一覧は対象物の有用な情報を提供するために用いられてもよい。以下の画素座標の使用例は溶接シームの検査に関して記載される。類似の使用はその他の適用に対応可能である。
【００３７】
背景技術の節で述べたように、中心線の長さを測定するため、先行技術においてその他の方法が利用可能であるが、本明細書で開示される方法には、中心線の長さを測定可能であるだけではなく、中心線の具体的な画素の座標を取得することもできるという有利性がある。この情報は、中心線の長さに加えて対象物のさらなる解析に用いられることが可能である。例えば、画素情報は、米国特許公開第２０１０／０１６３７３２号において本題の発明者によって開示されているような溶接シーム解析に用いられてもよく、その開示はすべて参考文献として本明細書に含まれる。充実性と理解の容易性とのため、当該開示の一部は本明細書において背景技術情報として再掲される。
【００３８】
図７は２つの接合部を接続する、様々なタイプの欠陥を有する溶接シームの断面図を示す。調査される対象物１は、溶接シーム４の形態で溶接接続により相互に接続される第１接合部２および第２接合部３を有する。接合部２および３は金属シートとして構成される。溶接シーム４は、例えば電子ビーム、レーザビーム、またはハイブリッド溶接方法などによって製造される。接合部２および３の材料は溶接処理のために溶接シームの領域で融着される。溶接シーム４を備える対象物１はまた、以下の溶接材料を指す。
【００３９】
溶接シーム４は様々なタイプの複数の欠陥を有する。第１の欠陥タイプの例として、溶接シーム４は幾何学的欠陥５を有する。幾何学的欠陥５は実際の長さＬＩとの所望の長さＬＳとの不一致である。さらに、溶接シーム４は、第２の欠陥タイプの欠陥である、溶接シーム４を通過する穴の形態の連続的欠陥６を有する。第３の欠陥タイプとして、溶接シーム４は孔として定義され溶接シーム４の内側に位置する内部欠陥７を有する。第４の欠陥タイプの欠陥として、溶接シーム４は溶接シーム４の表面上のき裂として定義される表面欠陥８を有する。
【００４０】
溶接部の欠陥を検査するため、励起源９および赤外線センサ１０はそれぞれ対象物１を照射し、撮像するために配置される。１つの実施例においては、赤外線センサ１０は、２つの接合部２および３の溶接がおこなわれる対象物の側面に配置される。つまり、例えば、レーザビームは、画像の取得と同じ側から対象物を照射してもよい。対象物１および検査される溶接シーム４は励起源９によって励起される。熱流１１は励起から生じ、対象物が冷却する時に赤外線センサ１０によって次々に記録される一連の熱画像において検出される。検出された熱流１１は、対象物１を通過する熱流１２および励起源９からの直接の熱流１３から構成される。
【００４１】
検出された一連の熱画像を評価するため、励起源９および赤外線センサ１０に接続された演算装置１４が設けられる。演算装置１４は、以下に記述されるような熱流サーモグラフィを用いて溶接シーム４の自動検査のための方法をおこなってもよい。溶接シーム４を有する対象物１は、例えばフラッシュを生じるような励起源９によって励起される。励起によって生じた熱流１１は、赤外線センサ１０によって記録され、演算装置１４に移行し、そこで検査される。
【００４２】
特徴ベクトルＷ（Ｎ）は検出された熱流１１の時間進行に対応して演算装置１４において算出される。画像番号Ｎは記録された一連の各熱画像と関連する。熱流値Ｗは各熱画像に対して算出される。熱流値Ｗは、例えば、テスト領域における赤外線センサ１０の画素を有する画像値の平均値として算出される。特徴ベクトルＷ（Ｎ）は算出された熱流値Ｗを対応する熱画像の画像番号Ｎにプロットして算出される。特徴ベクトルＷ（Ｎ）の例は図８に示される。
【００４３】
特徴ベクトルＷ（Ｎ）は記録された熱流１１の時間経過である。従って、対象物１を通過する熱流１２および励起源９から直接の熱流１３は特徴ベクトルＷ（Ｎ）において示される。記録時間、すなわち画像番号Ｎに依存して、特徴ベクトルＷ（Ｎ）における熱流の時間経過は最小値と最大値とがある。検査される溶接シームと発生した欠陥５、６、７、８とは、欠陥のタイプによって、異なる記録時間で、つまり異なる一連の熱画像において認識される。溶接シーム４の最大限の検出と評価を確実にするため、適切な熱画像ＴＦ１〜ＴＦ４が、各欠陥タイプの欠陥５、６、７、８の各場合において決定される。こうして、第１の特徴的熱画像Ｔ１と第２の特徴的熱画像Ｔ２が最初に決定される。第１の特徴的熱画像Ｔ１は、溶接物質を通過する熱流１２が発生を開始し、そして励起源９からの妨害熱流１３が既に散逸したところから、最小値を特徴ベクトルＷ（Ｎ）において決定する、という方法で決定される。該最小値は、第１の特徴的熱画像Ｔ１が対応する、対象物１を通過する最小熱流Ｗｍｉｎに相当する。第１の特徴的熱画像Ｔ１は、最小熱流Ｗｍｉｎに関連する画像番号Ｎ（Ｔ１）から、特徴ベクトルＷ（Ｎ）を用いて生成される。
【００４４】
そして、特徴ベクトルＷ（Ｎ）における絶対最大値は、特徴的熱画像Ｔ１に関して後から記録される一連の熱画像に関連して検出される。この最大値から、溶接物質を通過する熱流１２は下落し始める。対象物１を通過する最大熱流Ｗはこうして測定され、第２の特徴的熱画像Ｔ２がこれに相当する。第２の特徴的熱画像Ｔ２は、最大熱流Ｗｍａｘに関連する画像番号Ｎ（Ｔ２）から、材料（ｍａｔｅｒｉａｌ）ベクトルＷ（Ｎ）を用いて生成される。
【００４５】
励起源９からの熱流１３が既に散逸し、溶接物質を通過する熱流１２が絶対最大値を有する時に、溶接シーム４は第２の特徴的熱画像Ｔ２において最大限に検出され、評価される。第１の欠陥タイプである幾何学的欠陥５は、第２の特徴的熱画像Ｔ２において最大限に検出され、評価される。つまり、第２の特徴的熱画像Ｔ２は第１の欠陥タイプの欠陥に適する熱画像ＴＦ１である。
【００４６】
一方で、第２の欠陥タイプの欠陥である連続的欠陥６は、第１の特徴的熱画像Ｔ１の前に記録され、励起源９からの直接的な最大熱流Ｗ  Ａｍａｘに対応する、最後の熱画像において最大限に検出され、評価される。この熱画像は第２の欠陥タイプの欠陥の検出および評価に最も適する適切な熱画像ＴＦ２である。熱画像ＴＦ２は励起源９の最大熱流Ｗ  Ａｍａｘに関連する画像番号Ｎ（ＴＦ２）から生成される。図８に示されるように、シークエンス内のその他の画像はその他の欠陥を検出するために用いられてもよい。さらに、画像および欠陥タイプの解析の詳細は、米国特許公開第２０１０／０１６３７３２号において、より具体的に解説される。
【００４７】
ひとつの実施形態では、中心線に属する画素は、熱流の強度特徴ベクトルを取得するのに必要とされる基礎、および、溶接シームにおいて起こり得る様々な欠陥が測定される適切な特徴画像を選択するのに必要とされる基礎情報として用いられる。中心線の各画素の座標は現技術水準においては取得されないので、中心線画素の座標が必要とされる特定の手順は現技術水準では成し遂げられない。しかし、本明細書で開示される方法は、中心線に属する画素の座標の迅速な決定を提供し、そしてその評価を可能にする。
【００４８】
すなわち、１つの実施形態によると、対象物の中心線の点は対象物のさらなる検査に用いられてもよい。例えば、溶接シームは、欠陥を特定するために対象物を通過する熱流の解析に基づいて検査されてもよい。この実施形態の欠陥の検出では、溶接シーム内部の中心線に沿った点（画素）のみが用いられる。熱流は複数の溶接シームの内部点を用いて評価されるので、欠陥に基づく個別の点は評価において実質的な役割を果たさない。溶接シームの中心線の点はこの目的に最も適する。溶接シームを通過する熱流は、上述のように、いくつかの熱画像からなる画像シーンケンスにおいて捕捉される。そして、時間における熱流の変化が捕捉され、中心線の画素は、図８で示されるように、強度特徴ベクトルまたは曲線を算出するために用いられる。励起からの経過時間次第で、捕捉された強度特徴ベクトルは最小値および最大値を含み、いわゆる特徴的熱画像がこれら最小値および最大値を用いて決定される。強度特徴ベクトルの特徴は、検査される溶接シームおよび欠陥を最適に認識可能な熱画像を選択するために用いられ、特徴的熱画像は、欠陥のタイプによる異なる時点を表す。
【００４９】
特定の欠陥を評価するのに適する熱画像は評価され、発見されるべき欠陥の各タイプに動的に提供される。このため、検査される溶接シームを通過する捕捉される熱流の時間における変化を示す強度特徴ベクトルが用いられる。各検査のため、各々の対象物（溶接シーム自体および調査される欠陥の１つ）が最適に認識されるそれぞれに１つの熱画像が用いられる。適切な熱画像は、検査される溶接シームを通過する、捕捉される熱流の時間における変化を表す強度特徴ベクトルを用いて動的に評価される。しかし、溶接シームの領域における点のみがその目的ために用いられる。そうでなければ、溶接シームを通過する熱流の捕捉情報は間違っている。そのため、溶接シームの中心線上の点は最も適切である。ゆえに、ひとつの実施形態では、熱流は溶接シームの中心線上のあらゆる点からの平均値として捉えられるので、欠陥からの個々の画素は評価においてどのような役割をも果たさない。本明細書で開示される方法は、中心線の画素の座標を提供するので、中心線に沿った強度の平均値は中心線の画素の強度値を平均化して算出される。
【００５０】
ひとつの実施形態によると、溶接シームを通過する熱流は複数の画像の画像シーケンスにおいて捕捉される。その後、シーケンス内の各熱画像において、中心線のすべての画素の強度値が合算され、複数の各画像の画素数によって除算される（すなわち、中心線の画素の強度は平均化される）。そして各捕捉熱画像の平均値が算出される。検査される溶接シームを通過する、捕捉される熱流の時間における変化を表す図８の曲線を生成するために、算出されたあらゆる平均中心線値が含まれ、強度特徴ベクトルを形成する。
【００５１】
捕捉された熱流は、励起後の時点に依存して、強度特徴ベクトルにおいて最小値および最大値を含み、その最小値および最大値はその後の評価に用いられる特徴的熱画像を決定する。それは検査される溶接シームおよび検出される欠陥が異なる時点で撮影される特徴的熱画像に最適に示されるためである。欠陥の種々のタイプは様々な時点で撮影される特徴的熱画像において最適に示される。
【００５２】
内部欠陥および表面の欠陥は、強度特徴ベクトルの最小値と最大値との間に位置する様々な熱画像において検出されてもよい。そこで選択される時点（または選択される画像）は欠陥のタイプに依存する。
【００５３】
ひとつの実施形態によるシステムの例は図９に示される。一般のまたは特定の目的を持つコンピュータ９１７は、例えばレーザ源などの照射源９７７を制御し、例えばＩＲカメラなどのカメラ９７９からの画像を受け取る。画像は光学、サーモグラフ、エックス線などであってよい。コンピュータ９１７は１つ以上の処理装置、および通信バス９７８を介して結合されるその他の様々なハードウェア素子を含む。プロセッサ、ならびに様々なハードウェアおよびソフトウェア素子は、例えば画像処理装置９９０、走査エンジン９９２、コンパレータ９９４、アライナー９９６、スムージング９９８、およびスティッチャ９９９などを含む機能ユニットを形成するように一緒に作動する。より正確な解析を可能にするため、画像処理装置は様々な画像処理を適用して、よりよい信号対雑音比を提供し、画像を平滑化し、付着または画像アーチファクトを除去するなどしてもよい。走査エンジンは、中心線を取得するために上述したような走査および検出方法を実行する。コンパレータは算出した長さと基準長さとを比較するために用いられてもよい。アライナーは隣接するテスト領域用に算出される中心線をアライメントするために用いられてもよい。スムージングエンジンはテスト領域用に規定される平滑化関数による様々な平滑化操作をおこなう。スティッチャは最終的な中心線を取得するためにテスト領域をまとめ合わせる。画像、パラメータデータ、および中心線の画素の座標を含む解析結果はデータベース９８０に保存されてもよい。システムが溶接シームを検査するために用いられる場合は、図７および図８に関して上記で解説された算出をおこなうため、システムは選択的にベクトル処理装置を含んでもよい。
【００５４】
開示の実施形態から要約すると、コンピュータ上で、画像において対象物の中心線を自動的に決定するためのコンピュータ化された方法が実行される。該方法は、対象物の画像を取得すること、画像を複数のテスト領域に分割すること、限定された数の走査方向を規定すること、限定された数の検出方向を規定すること、各複数のテスト領域について、走査方向のうちの１つおよび検出方向のうちの１つを選定すること、選定された走査方向でテスト領域内の画像を走査することによって各テスト領域を検査し、各走査ステップにおいて選定された検出方向で検出動作をおこなって、検出方向内の１つの画素を局所的な中心線の画素として指定し、そしてテスト領域内の中心線に相当する局所的な中心線の画素の集合を取得すること、局所的な中心線の画素の座標を保存装置に保存すること、ならびに、あらゆるテスト領域の局所的な中心線の画素をすべて合算して中心線の長さを算出することを含む。該方法を用いて取得される中心線はいくらかギザギザするので、以下のステップ、すなわち、複数の平滑化関数を規定するステップ、各複数のテスト領域において平滑化関数のうちの１つを選定するステップ、各複数のテスト領域において、選定された平滑化関数をそのテスト領域の局所的な中心線の画素の集合に適用するステップも含まれてもよい。中心線に属する画素を決定するために、局所的な中心線の画素は、各検査位置で、検出方向上において対象物の２つの境界の点を接続する線の中間点として算出されてもよい。アライメントと連続性を向上するため、テスト領域はその隣接する境界で部分的に重なり合っていてもよい。また、検出方向は実質的にカルテシアン方向、つまり正のｘ軸方向に水平、負のｙ軸方向に垂直、第１象限において４５度、および第４象限において４５度、からなるように限定されてもよい。さらに、走査方向は検出方向に対して直交または傾斜になるように設定されてもよい。
【００５５】
ひとつの実施形態では、テスト領域に選定される検出方向が水平または垂直方向のいずれかに限定される場合、テスト領域に選定される平滑化関数は二乗平均平方根関数であり、テスト領域に選定される検出方向が傾斜方向である場合、テスト領域に選定される平滑化関数は形態学的フィルタリング関数である。
【００５６】
本開示の方法は製造中の対象物の検査に用いられてもよい。特に、本方法は、中心線の長さと基準長さとの差を算出し、その差が予め設定されたしきい値を超えるときにエラーを示すことによって実行されてもよい。また検査工程に、中心線に属するすべての画素の平均強度を算出することを含んでもよい。
【００５７】
また、製造中の対象物の溶接部の品質の検査も、溶接部に加熱エネルギーを印加するステップ、溶接部の一連の画像を取得し、各画像は規定の時間間隔で撮影されるステップ、各画像について溶接部の中心線に属する画素を決定するステップ、各画像について溶接部の中心線に属する画素の平均強度を算出するステップ、および各画像について算出された平均強度を保存するステップ、を含んで、保存装置を有するコンピュータ上で実行されるコンピュータ化された方法によっておこなわれてもよい。該方法はまた、各画像において、中心線の長さを算出するために中心線に属する画素を使用するステップ、および算出した長さを基準長さと比較するステップを含んでもよい。
【００５８】
中心線に属する画素を決定する工程は、画像を複数のテスト領域に分割するステップ、限定された数の走査方向を、例えば２つの水平方向および２つの垂直方向を含む４方向に規定するステップ、限定された数の検出方向を、例えば１つの水平方向、１つの垂直方向および２つの傾斜方向を含む４方向に規定するステップ、各複数のテスト領域において、走査方向の１つおよび検出方向の１つを選定するステップ、選定された走査方向でテスト領域内の画像を走査することによって各テスト領域を検査し、各走査ステップにおいて選定された検出方向で検出動作をおこなって、検出方向内の１つの画素を局所的な中心線の画素として指定し、そしてテスト領域内の中心線に相当する局所的な中心線の画素の集合を取得するステップ、ならびに平滑化関数を局所的な中心線の画素の集合に適用して中心線に属する画素を決定するステップ、を含んでもよい。平滑化関数を適用するステップは、直線平滑化関数および曲線平滑化関数を規定するステップ、ならびに、検出方向が水平または垂直である場合に直線平滑化関数を適用するステップ、ならびに、検出方向が水平に対し傾斜する場合に曲線平滑化関数を適用するステップ、を含んでもよい。
【００５９】
本発明は、特定の実施形態を参照して述べられてきたが、これらの実施形態に限定されない。具体的には、後述の特許請求の範囲によって定義される本発明の意思と範囲とからはずれることなく、当業者によって様々な変化形および修正が実施されることが可能である。
【図１】
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【図３】
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【図２】
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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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【国際調査報告】
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