(57)【要約】【課題】本発明の課題は、検査対象の鋳造品について鋳造シミュレーション結果を検証できるとともに、鋳造シミュレーションの予測精度を向上させうる鋳造内部欠陥検査支援装置およびその方法を提供することである。【解決手段】本発明の鋳造内部欠陥検査支援装置は、検査対象の鋳造品を実測して形成した該鋳造品の複数の断面の断面画像を受け取り、それら前記複数の断面の断層画像に基づき、前記鋳造品の三次元形状モデルを形成する実測モデル形成手段と、前記実測モデル形成手段で形成した三次元形状モデルから前記鋳造品内の空洞に該当する部分を空洞モデルとして識別する欠陥識別手段と、前記欠陥識別手段で識別された空洞モデルに分割領域を設け、該分割領域ごとの空洞体積率を算出する空洞体積率算出手段と、を備えることを特徴とする。【選択図】図８
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
検査対象の鋳造品を実測して形成した該鋳造品の複数の断面の断面画像を受け取り、それら前記複数の断面の断層画像に基づき、前記鋳造品の三次元形状モデルを形成する実測モデル形成手段と、
前記実測モデル形成手段で形成した三次元形状モデルから前記鋳造品内の空洞に該当する部分を空洞モデルとして識別する欠陥識別手段と、
前記欠陥識別手段で識別された空洞モデルに分割領域を設け、該分割領域ごとの空洞体積率を算出する空洞体積率算出手段と、
を備えることを特徴とする鋳造内部欠陥検査支援装置。
【請求項２】
前記実測モデル形成手段は、前記三次元形状モデルとして、前記鋳造品のサーフェイスモデルを形成し、
前記欠陥識別手段は、前記サーフェイスモデルにおいて前記鋳造品の外表面を構成する面要素群を特定し、該外表面を構成する面要素以外の面要素を前記空洞を囲む面要素として特定することで、前記空洞に該当する部分を識別し、
前記体積率算出手段は、前記分割領域ごとに多数の点をプロットし、該多数の点から前記分割領域おける前記空洞内に存在する点を判別し、前記分割領域にプロットした全点数に対する前記空洞内に存在すると判断された点の点数の比率を空洞体積率として算出する、請求項１に記載の鋳造内部欠陥検査支援装置。
【請求項３】
検査対象の鋳造品を実測して形成した該鋳造品の複数の断面の断面画像を受け取り、それら前記複数の断面の断層画像に基づき、前記鋳造品の三次元形状モデルを形成する実測モデル形成手段と、
前記実測モデル形成手段で形成した三次元形状モデルから前記鋳造品内の空洞に該当する部分を空洞モデルとして識別する欠陥識別手段と、
前記欠陥識別手段で識別された空洞モデルに分割領域を設け、該分割領域ごとの空洞体積率を算出する空洞体積率算出手段と、
前記鋳造品の形状情報及び該鋳造品の鋳造実績または修正された鋳造パラメータに基づき、所定の鋳造シミュレーションを実行して、分割領域ごとの空隙率を求める鋳造シミュレーション手段と、
前記空洞体積率データと前記シミュレーション手段により得られた空隙率データとを分割領域ごとに検証して前記シミュレーション結果の妥当性を評価する結果検証手段と、
を備えることを特徴とする鋳造内部欠陥検査支援装置。
【請求項４】
検査対象の鋳造品を実測して形成した該鋳造品の複数の断面の断面画像を受け取り、それら前記複数の断面の断層画像に基づき、前記鋳造品の三次元形状モデルを形成する実測モデル形成工程と、
前記実測モデル形成工程で形成した三次元形状モデルから前記鋳造品内の空洞に該当する部分を空洞モデルとして識別する欠陥識別工程と、
前記欠陥識別工程で識別された空洞モデルに分割領域を設け、該分割領域ごとの空洞体積率を算出する空洞体積率算出工程と、
を備えることを特徴とする鋳造内部欠陥検査支援方法。
【請求項５】
検査対象の鋳造品を実測して形成した該鋳造品の複数の断面の断面画像を受け取り、それら前記複数の断面の断層画像に基づき、前記鋳造品の三次元形状モデルを形成する実測モデル形成工程と、
前記実測モデル形成工程で形成した三次元形状モデルから前記鋳造品内の空洞に該当する部分を空洞モデルとして識別する欠陥識別工程と、
前記欠陥識別工程で識別された空洞モデルに分割領域を設け、該分割領域ごとの空洞体積率を算出する空洞体積率算出工程と、
前記鋳造品の形状情報及び該鋳造品の鋳造実績または修正された鋳造パラメータに基づき、所定の鋳造シミュレーションを実行して、分割領域ごとの空隙率を求める鋳造シミュレーション工程と、
前記空洞体積率データと前記シミュレーション工程により得られた空隙率データとを分割領域ごとに検証して前記シミュレーション結果の妥当性を評価する結果検証工程と、
を備えることを特徴とする鋳造内部欠陥検査支援方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、鋳造品にできる鋳巣などの内部欠陥の検査を支援するための技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
鋳造品に現れる欠陥の中には、引け巣などの鋳巣のように、製品の内部に現れる欠陥がある。このような鋳巣などの欠陥は、鋳造品の強度などの性能に悪影響を及ぼす可能性があるので、無いに越したことはない。しかし、現実問題として鋳巣を皆無にすることはきわめて困難なので、製品形状や鋳造の仕方を調整するなどによって、性能に影響が少ない部分（例えば後の機械加工工程で除去する部分など）に鋳巣を集中させるという方法が採られている。この場合、生産に向けた設計の段階で、形状や鋳造条件をさまざまに変えながら試作と検査を繰り返し、最適な条件を探索することになる。
【０００３】
ここで内部欠陥の検査には、古くは製品自体の破壊が必要であった。このような破壊検査は、手間と時間を要する上、精度もあまり高くなく、また、破壊検査に用いたワークについては、その後、強度試験などのワーク全体についての試験を行うことができなくなるという不都合があった。
【０００４】
これに対して近年では、Ｘ線を用いた非破壊検査もよく用いられるようになっている。特に最近では、Ｘ線ＣＴ（コンピュータ断層）により鋳造品内部の断面を画像化することで、内部欠陥の状況を視覚的に提示するシステムが提案されている（例えば、特許文献１参照）。
【特許文献１】特開平１１−２９６７００号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
Ｘ線ＣＴを用いた検査は、検査対象の断層画像が得られるので、内部欠陥の有無や位置を視覚的に確認しやすいという利点がある。
【０００６】
しかしながら、これらの従来技術では、測定した鋳造品の内部欠陥の有無やその分布については知ることができるが、内部欠陥の体積分布を定量的に知ることはできない。従って、内部欠陥の体積分布を鋳造シミュレーションで予測しても、得られた結果がどの程度信頼できるものであるかの指標がないために、鋳造品から得られた内部欠陥に関する情報を基に何らかの対策（例えば、鋳造条件の変更など）を施したとしてもその効果を的確に確認することは困難であった。
【０００７】
本発明はこのような事情に鑑みてなされたものであり、鋳造シミュレーション結果を検証できるとともに、鋳造シミュレーションの予測精度を向上させうる鋳造内部欠陥検査支援装置およびその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】
【０００８】
本発明の鋳造内部欠陥検査支援装置は、検査対象の鋳造品を実測して形成した該鋳造品の複数の断面の断面画像を受け取り、それら前記複数の断面の断層画像に基づき、前記鋳造品の三次元形状モデルを形成する実測モデル形成手段と、前記実測モデル形成手段で形成した三次元形状モデルから前記鋳造品内の空洞に該当する部分を空洞モデルとして識別する欠陥識別手段と、前記欠陥識別手段で識別された空洞モデルに分割領域を設け、該分割領域ごとの空洞体積率を算出する空洞体積率算出手段と、を備えることを特徴とする。
【０００９】
本発明の好適な態様では、前記実測モデル形成手段は、前記三次元形状モデルとして、前記鋳造品のサーフェイスモデルを形成し、前記欠陥識別手段は、前記サーフェイスモデルにおいて前記鋳造品の外表面を構成する面要素群を特定し、該外表面を構成する面要素以外の面要素を前記空洞を囲む面要素として特定することで、前記空洞に該当する部分を識別し、前記空洞体積率算出手段は、前記分割領域ごとに多数の点をプロットし、該多数の点から前記分割領域おける前記空洞内に存在する点を判別し、前記分割領域にプロットした全点数に対する前記空洞内に存在すると判断された点の点数の比率を体積率として算出することが望ましい。
【００１０】
また、本発明の鋳造内部欠陥検査支援装置は、検査対象の鋳造品を実測して形成した該鋳造品の複数の断面の断面画像を受け取り、それら前記複数の断面の断層画像に基づき、前記鋳造品の三次元形状モデルを形成する実測モデル形成手段と、前記実測モデル形成手段で形成した三次元形状モデルから前記鋳造品内の空洞に該当する部分を空洞モデルとして識別する欠陥識別手段と、前記欠陥識別手段で識別された空洞モデルに分割領域を設け、該分割領域ごとの空洞体積率を算出する空洞体積率算出手段と、前記鋳造品の形状情報及び該鋳造品の鋳造実績または修正された鋳造パラメータに基づき、所定の鋳造シミュレーションを実行して、分割領域ごとの空隙率を求める鋳造シミュレーション手段と、前記空洞体積率データと前記シミュレーション手段により得られた空隙率データとを分割領域ごとに検証して前記シミュレーション結果の妥当性を評価する結果検証手段と、を備えることを特徴とする。
【００１１】
本発明の鋳造内部欠陥検査支援方法は、検査対象の鋳造品を実測して形成した該鋳造品の複数の断面の断面画像を受け取り、それら前記複数の断面の断層画像に基づき、前記鋳造品の三次元形状モデルを形成する実測モデル形成工程と、前記実測モデル形成工程で形成した三次元形状モデルから前記鋳造品内の空洞に該当する部分を空洞モデルとして識別する欠陥識別工程と、前記欠陥識別工程で識別された空洞モデルに分割領域を設け、該分割領域ごとの空洞体積率を算出する空洞体積率算出工程と、を備えることを特徴とする。
【００１２】
また、本発明の鋳造内部欠陥検査支援方法は、検査対象の鋳造品を実測して形成した該鋳造品の複数の断面の断面画像を受け取り、それら前記複数の断面の断層画像に基づき、前記鋳造品の三次元形状モデルを形成する実測モデル形成工程と、前記実測モデル形成工程で形成した三次元形状モデルから前記鋳造品内の空洞に該当する部分を空洞モデルとして識別する欠陥識別工程と、前記欠陥識別工程で識別された空洞モデルに分割領域を設け、該分割領域ごとの空洞体積率を算出する空洞体積率算出工程と、前記鋳造品の形状情報及び該鋳造品の鋳造実績または修正された鋳造パラメータに基づき、所定の鋳造シミュレーションを実行して、分割領域ごとの空隙率を求める鋳造シミュレーション工程と、前記空洞体積率データと前記シミュレーション工程により得られた空隙率データとを分割領域ごとに検証して前記シミュレーション結果の妥当性を評価する結果検証工程と、を備えることを特徴とする。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
まず、本発明の第１の実施の形態（以下、実施形態１という）について、図面に基づいて説明する。
【００１４】
図１は、実施形態１に係わる鋳造品検査支援システムの概略構成を示す図である。図１に示すように、このシステムは、Ｘ線ＣＴスキャナ１０と検査支援装置２０とディスプレイ装置６０と入力装置６２とを含む。
【００１５】
Ｘ線ＣＴスキャナ１０は、鋳造品をＸ線にて走査することでＣＴ断層画像を撮影するための装置である。
【００１６】
検査支援装置２０は、ＣＴ断層画像に基づき鋳造品の内部欠陥検査の助けとなる情報を作成してユーザに提供する装置であり、実測モデル形成手段（実測モデル形成部、以後、手段を部という。その他についても同様とする。）２２と欠陥識別部２４と空洞体積率算出部２６と描画部２８とを備えている。検査支援装置２０は、例えば、パーソナルコンピュータやワークステーションなどの汎用コンピュータシステムに、以下に説明する実測モデル形成部２２や欠陥識別部２４、空洞体積率算出部２６、描画部２８などの処理内容を記述したプログラムを実行させることにより実現することができる。
【００１７】
このうち、実測モデル形成部２２は、Ｘ線ＣＴスキャナ１０から入力される断層画像群から、鋳造品の三次元形状モデルを形成する。ここでは、三次元形状モデルとして、鋳造品の表面をポリゴン（多角形面要素）で表したポリゴンサーフェイスモデルを作成する。このような断層画像群からポリゴンモデルを作成するアルゴリズムとしては、たとえば、マーチング・キューブ法などの従来公知のものを利用することができる。空気と鋳物金属（例えばアルミニウムや鋳鉄など）では、Ｘ線の吸収率が大きく異なるため、ＣＴ断層画像では両者の画素値（ＣＴ値）に大きい差が出る。従って、ＣＴ断層画像群からマーチング・キューブ法などの手法でポリゴンモデルを作成すると、鋳造金属部分と空気との境界面がポリゴンデータ化される。すなわち、実測モデル形成部２２で形成されるポリゴンモデルでは、鋳造品と外部の境界面だけでなく、鋳造品内部の鋳巣などの内部欠陥による空洞部分の内面も表現される。
【００１８】
欠陥識別部２４は、実測モデル形成部２２が形成した三次元形状モデルから、鋳造品内の内部欠陥に該当する部分を識別する。ここでは、ポリゴンサーフェイスモデルから、鋳造品の外部（外気）との境界面（外表面と呼ぶ）に該当するポリゴン群を抽出し、残ったポリゴン群を内部欠陥の空洞部分との境界面と認識する。
【００１９】
空洞体積率演算部２６は、欠陥識別部２４が識別した内部欠陥である空洞（鋳巣）についてシミュレーションの各分割領域ごとの体積率として算出する（算出方法は後記）。
【００２０】
描画部２８は、ユーザの所望によって実測モデル形成部２２で形成した三次元形状モデルの表示画像を形成したり、分割領域ごとの内部欠陥の体積率分布を視認しやすく色付けして強調した表示画像を生成したりする手段である。
【００２１】
検査支援装置２０に設けられたハードディスクドライブなどの記憶部３０には、Ｘ線ＣＴスキャナで取り込み、実測モデル形成部２２で形成した三次元形状モデル３２、欠陥識別部２４で識別された製品形状モデル３４と空洞形状モデル３６、空洞体積率算出部２６で算出された空洞体積率分布データ３８などが記憶される。
【００２２】
ディスプレイ装置６０は、検査支援装置２０の生成する表示画面を表示する装置であり、例えば、描画部２８が生成した鋳造品の三次元画像の表示を行う。
【００２３】
入力装置６２は、例えば、キーボードやポインティングデバイスなど、検査支援装置２０に対するデータや指示の入力を受け付ける装置である。
【００２４】
次に、図２を参照して、このシステムによる鋳造品の内部欠陥検査支援処理の手順を説明する。
【００２５】
まず、このシステムでは、Ｘ線ＣＴ装置１０より、検査対象鋳造品の所定間隔（例えば１ｍｍなど。この間隔は、作成したい三次元形状モデルの精度による）の断面をそれぞれ走査し、それら各断面の断層画像を作成する（Ｓ１０）。この結果得られた各断面の断層画像のデータは、検査支援装置２０に入力される。検査支援装置２０の実測モデル形成部２２は、それら断層画像群から、マーチング・キューブ法などのアルゴリズムを用いて、検査対象の鋳造品の三次元形状実測モデル（以後、ポリゴンサーフェイスモデルという）を形成する（Ｓ１２）。次に、欠陥識別部２４がこのポリゴンサーフェイスモデルから、鋳造品内の内部欠陥に該当する部分を識別して、空洞形状モデル（以後、鋳巣モデルという）と製品形状モデルとに分離する（Ｓ１４）。
【００２６】
ここでは、ポリゴンサーフェイスモデルから、鋳造品の外部（外気）との境界面（外表面と呼ぶ）に該当するポリゴン群を抽出し、残ったポリゴン群を内部欠陥の空洞部分との境界面と認識する。ここでは、外表面の認識処理のために、まずポリゴンサーフェイスモデルをディスプレイ装置６０に表示し、その表示上でユーザに鋳造品の外表面に該当するポリゴンの指定を求める。このように指定されたポリゴンを起点に、すでに外表面として認識されているポリゴンに連結する（すなわち辺を共有する）ポリゴンを探索してこれを新たに外表面として認識する。すなわち、探索して得たポリゴンが外表面に該当する旨を記憶部３０に記憶する。この処理を、新たに外表面と認識されるポリゴンが増えなくなるところまで繰り返すと、鋳造品の外表面に該当するポリゴンを全て抽出でき、サーフェイスモデルを生成することができる。得られたサーフェイスは記憶部３０の製品形状モデル３２として格納される。
【００２７】
鋳造品の場合、外表面でない境界面（すなわち鋳造品の内表面）は、内部欠陥と考えてよい。従って、外表面のポリゴンを全て抽出した後で、外表面である旨の情報が記憶されていないポリゴンは、内部欠陥である空洞（以後、鋳巣という）を取り囲むポリゴンと考えることができる。したがって、ユーザに指定されたポリゴンに連結するポリゴンを全て抽出した後に、抽出されずに残った各ポリゴンを鋳造品の鋳巣に対応するポリゴンとして識別して、鋳巣モデルを生成することができる。得られた鋳巣モデルは空洞形状モデル３６として記憶部４０に格納される。
【００２８】
つぎに、得られた空洞形状モデル３６を所定のシミュレーション用のデータ（例えば、ＣＡＤデータ）と位置合わせし、分割領域を設定する（Ｓ１６）。分割領域の大きさについては特に限定はなく、例えば２．５ｍｍ×２．５ｍｍ×２．５ｍｍなどとすればよい。このように分割領域を設定して、以下の方法で各分割領域に占める鋳巣の体積率を算出する（Ｓ１８）。
【００２９】
一般的に、求めたい体積が、サーフェスメッシュからなる閉空間モデルの体積であれば、幾何学的な計算で容易に求めることはできる。ところが、鋳巣モデルとシミュレーションの分割領域との関係は、例えば、図３に示すように１個の鋳巣モデルが多数の分割領域にまたがって存在している。すなわち、分割領域Ａにおいて、斜線で示すｂの部分は鋳巣（すなわち空洞）であるがａの部分は金属の部分である。つまり、分割領域Ａにおける鋳巣の体積率Ｖ（％）は、Ｖ（％）＝Ｖｂ／（Ｖａ＋Ｖｂ）×１００と表すことができる。しかし、鋳巣部分ｂは閉空間ではないうえに、分割領域が三角形のサーフェスメッシュと交差する位置関係となっており、従来の計算手法で鋳巣部分ｂの体積Ｖｂを求めることは困難である。
【００３０】
本発明では、この計算に偶然現象の経過をシミュレーションする場合に、乱数を用いて数値計算を行い問題の近似解を得るモンテカロル法を適用した。つまり、分割領域内に三次元的に乱数を用いて点Ｐをプロットし、その点Ｐが分割領域内の鋳巣の内側か外側かを判断する方法である。多数の点を分割領域内にプロットし、各々の点について鋳巣の内か外かの判断を行い、プロットした全点数に対する鋳巣の内と判断された点の数の比率をその分割領域における鋳巣の体積率とする。従って、領域内にプロットする点数は多ければ多いほど得られる鋳巣体積率の精度は向上するが、計算に要する時間などを考慮して適宜の点数とすることができる。例えば、分割領域ごとに千点程度としてもよい。なお、各点のプロット位置は、必ずしもランダムである必要はなく、適宜のピッチでプロットしてもよい。
【００３１】
次に、ある分割領域内にプロットした点が鋳巣の内側にあるか外側にあるかを判断する判断方法について図４を参照しながら説明する。
【００３２】
図４はある分割領域Ａを説明を容易にするために二次元で示した模式図である。分割領域ＡはメッシュサーフェスＣで囲まれた鋳巣モデルＢの一部を含んでいる。ここで、プロットされた点Ｐが鋳巣モデルＢの内側（すなわち、ｂ側）にあるか否か（ａ側）を判断する方法について説明する。
【００３３】
この方法は、プロットした点ＰからメッシュサーフェスＣ上で最短距離となる最寄点Ｐ’を探索し、ベクトルＰＰ’と最寄点Ｐ’が含まれるポリゴンの法線ベクトルｎとの関係から内外判定を行う方法である。
【００３４】
最寄点Ｐ’は点Ｐとポリゴンとの位置関係により図５に示す３通りのいずれかとなる。
すなわち、（ａ）ポリゴン上に見いだされる場合、（ｂ）ポリゴンの稜線上にある場合、そして、（ｃ）ポリゴンの頂点上にある場合である。従って、最寄点Ｐ’の探索順序は、まず、頂点及び稜線を含まない分割領域内の全てのポリゴン上に探索し、次に、分割領域内の全てのポリゴンに付随する稜線上を探索し、続いて、分割領域内の全てのポリゴンに付随する頂点上を探索する。このように、ポリゴンの面、稜線、頂点の順に探索して最短距離となる点を見出し最寄点Ｐ’とし、ベクトルＰＰ’を確定する。
【００３５】
最寄点Ｐ’がポリゴンの面上にある場合には、ベクトルＰＰ’と最寄点Ｐ’を含むポリゴンの法線ベクトルｎとの内積を求める。法線ベクトルｎは常に金属側から外側へ向く方向となる（この場合は、鋳巣の内部に向かう方向）ので得られた内積の値が負（マイナス）であれば、点Ｐは鋳巣モデルＢの内側にあり、内積の値が正（プラス）であれば、点Ｐは鋳巣モデルＢの外側にあると判断する。なお、最寄点Ｐ’がポリゴンの稜線上、あるいは頂点上である場合には、最寄点Ｐ’を共有するポリゴン群（例えば図５ｃのｘ、ｙ、ｚ）の中で前記の内積の値が最も大きい値で点Ｐの内外の判定を行う。
【００３６】
また、図６に示す鋳巣モデルＢのように分割領域Ａを完全に包含するような大きな鋳巣モデルの場合には、分割領域Ａにおける鋳巣の体積率は１００％である。しかし、前記の方法では計算の対象が分割領域が一つであるために、分割領域Ａ内ではベクトルＰＰ’を確定することができないので誤判定をして、結果として０％と出力することになる。そこで、図６に示すような鋳巣モデルＢの場合には、鋳巣体積率の算出範囲を分割領域Ａに隣接する２６個の分割領域にまで広げて計算する。なお、必要であれば、さらに広い範囲を計算対象として算出する。
【００３７】
以上の作業ステップを全分割領域について行い、鋳巣の体積率分布データ３８を作成し、記憶部３０に格納する。なお、ここで、Ｓ１０とＳ１２とが実測モデル形成工程であり、Ｓ１４は欠陥識別工程であり、Ｓ１６とＳ１８とが空洞体積率算出工程である。
【００３８】
このように、本実施形態のシステムによれば、鋳造品の断層画像から三次元形状モデルを形成し、この三次元形状モデルから内部欠陥を鋳巣モデルとして識別して、その体積率を分割領域ごとにかつ定量的に把握することができる。
【００３９】
次に、図７及び図８を参照して、本発明の第２の実施の形態（実施形態２という）について説明する。図７は、実施形態２のシステム構成を示す図であり、図１に示した上記実施形態１の構成要素に相当する構成要素には、図１と同じ符号を付して詳細な説明を省略する。
【００４０】
実施形態２のシステムは、鋳造部門などにおける鋳造プロセス設計のための鋳造シミュレーションの精度向上を目指したものである。実施形態２では、上記実施形態１のシステム構成に加えて、検査支援装置２０に鋳造シミュレーション部６０および結果検証部６２を設けている。
【００４１】
鋳造シミュレーション部５０は、鋳造欠陥の発生位置や形状、大きさなどを求めるためのシミュレーション演算を行う手段であり、製品（鋳造品）の設計形状や鋳造パラメータ（例えば、溶湯の温度や注入場所など）に従って解析用のモデルを作成し、このモデルに対して凝固解析等の公知の解析演算を行う。このシミュレーションのアルゴリズムとしては、特開２００１−２８７０２３号公報など、従来からある様々なアルゴリズムを利用することができる。
【００４２】
検査支援装置２０に設けられたハードディスクドライブなどの記憶部４０には、鋳造品の設計形状データ４２や、その鋳造品を鋳造する際の鋳造パラメータ４４および鋳造シミュレーション部５０によるシミュレーション結果である空隙率分布データ４６などが記憶される。
【００４３】
次に、図８を参照して、実施形態２の処理の手順を説明する。なお、実施形態１と同様の処理については説明を省略する。
【００４４】
このシステムでは、まず、実施形態１と同様に、複数の鋳造品をＸ線ＣＴ測定し、分割領域ごとに鋳巣体積率を算出して鋳巣体積率分布データ３８を作成する（Ｓ２０）。
【００４５】
次に、ユーザが、鋳造シミュレーション部５０を起動して、このシミュレーション部５０に対し、シミュレーション対象とする設計形状データ４２と、鋳造条件として各種の鋳造パラメータ４４とを設定する。鋳造シミュレーション部５０は、これらの設定に従って、解析モデルを作成して所定の鋳造シミュレーションを実行し、各分割領域毎の空隙率（鋳巣体積率に対応する）を計算し空隙率分布データ４６を作成する（Ｓ２２）。得られた空隙率分布データ４６は記憶部４０に格納される。
【００４６】
本実施形態２では、結果検証工程（Ｓ２４、Ｓ２６）で、先に得られた鋳巣体積率分布データ３８と、シミュレーション結果である空隙率分布データ４６とを比較検証する。ここでは、空隙率分布データ４６における分割領域ごとの空隙率と、鋳巣体積率分布データ３８における鋳巣の各分割領域における体積率とを比較し、鋳巣体積率分布データ３８を基にシミュレーションによる空隙率を各分割領域ごとに評価する。
【００４７】
例えば、ある分割領域における鋳巣体積率と空隙率との差が許容範囲内である場合には、その領域は＋１点と評価し、逆に許容範囲を逸脱した場合にはその領域は０点と評価する。あるいは、許容範囲をさらに差の大きさによってランク分けする（例えば、両者の差が５％未満は＋５点、５〜１０％未満は＋３点、１０％以上は＋１点など）ことも好ましい。なお、鋳巣体積率が０％でありながら空隙率が認められる場合やその逆の場合には−１点などと評価することも望ましい。
【００４８】
これらの例のように全分割領域について評価点を付して集計することにより、ある設定条件におけるシミュレーション結果（空隙率分布データ４６）を鋳巣体積率分布データ３８を基に定量的（例えば、鋳巣体積率分布データを１００とする正解率など）に評価することができる。ここで、各領域の評価点は欠陥出現確率の高さや発生部位の重要度などによって重みづけして評価することも好ましい。
【００４９】
シミュレーション結果の評価点が予め設定した評価点の許容範囲内を外れた場合には、ステップＳ３０で設計形状データや鋳造パラメータの鋳造条件の調整・変更を行い、Ｓ２２に戻って分割領域ごとの空隙率を求め、再度鋳巣体積率と比較してシミュレーション結果の評価点が予め設定した許容範囲内となるまで処理を繰り返す。
【００５０】
このように、実施形態２のシステムでは、シミュレーションの妥当性を定量的に評価して把握できるので、設計・鋳造パラメータの練り上げと、その有効性の検証とをスムーズな流れで実行でき、鋳造シミュレーションの精度を短時間で飛躍的に高めることができる。
【００５１】
また、実施形態２では、シミュレーション結果を定量的に評価することができるので、シミュレーション結果の評価点が極端な値を示したり、鋳造条件を様々に変えてもなかなか許容範囲に入らない場合などには、鋳造シミュレーション部５０のシミュレーションアルゴリズムの改良が必要などの判断を行うことも可能である。なお、ここで、Ｓ２２はシミュレーション工程であり、Ｓ２４、Ｓ２６、Ｓ３０は結果検証工程である。
【産業上の利用可能性】
【００５２】
本発明によれば、鋳造製品の鋳巣について発生部位や大きさとともに、その体積率をも定量的に把握することができる。従って、自動車メーカーや鋳造部品メーカーにおける鋳造部品の品質判定に好適に適用することができ、製品の品質向上に大きく寄与する。
【００５３】
また、実測データとシミュレーション結果とを比較してシミュレーションの有効性を定量的に評価することができるので、シミュレーション精度をさらに向上することが可能となり試作から量産化への検討期間を大幅に短縮することができる。
【図面の簡単な説明】
【００５４】
【図１】本発明の実施形態１のシステム構成を示す図である。
【図２】実施形態１のシステムの処理手順を示すフローチャートである。
【図３】鋳巣モデルと分割領域との関係を二次元で示した説明図である。
【図４】プロットされた点の鋳巣に対する存在位置を判別するを判断方法を説明する説明図である。
【図５】最寄点Ｐ’とポリゴンとの関係を模式的に示す図である。（ａ）ポリゴン上、（ｂ）稜線上、（ｃ）頂点上
【図６】分割領域Ａを包含する鋳巣モデルの一例を示す模式図である。
【図７】実施形態２のシステム構成を示す図である。
【図８】実施形態２の処理手順を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００５５】
Ａ：分割領域  Ｂ：鋳巣モデル  Ｃ：鋳巣モデルのメッシュサーフェス  Ｐ：プロット点ｄ：ＰＰ’ベクトル  ｎ：法線ベクトル
【図１】
2005249426.tif 000003
【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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