(57)【要約】【課題】本発明は、小さな鋳巣も検出でき、かつ鋳巣の大きさに関係なく高精度で形状計測できる鋳巣計測方法を提供することを課題とする。【解決手段】本願発明の鋳巣計測方法は、検査対象の鋳造品をＸ線ＣＴで実測し該鋳造品の内部欠陥である鋳巣を計測する鋳巣計測方法において、鋳造品をＸ線ＣＴで実測し、大きさの異なる前記鋳巣を画像フィルタを用いることで単一の輝度値を閾値として２値化処理することを特徴とする。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
検査対象の鋳造品をＸ線ＣＴで実測し該鋳造品の内部欠陥である鋳巣を計測する鋳巣計測方法において、
前記鋳造品をＸ線ＣＴで実測し、大きさの異なる前記鋳巣を画像フィルタを用いることで単一の輝度値を閾値として２値化処理することを特徴とする鋳巣計測方法。
【請求項２】
前記鋳造品をＸ線ＣＴで実測し、得られたＣＴデータに基づいて第１の輝度値を閾値として２値化処理し前記鋳造品の第１の２値化画像を作成する第１の画像作成工程と、
前記第１の２値化画像内を探索して全ての鋳巣データを取得する鋳巣探索工程と、
前記鋳巣データに各々の鋳巣の大きさに応じた補正を加える画像フィルタ処理工程と、
前記補正された鋳巣データに基づいて第２の輝度値を閾値として再度２値化処理し第２の２値化画像を作成する第２の画像作成工程と、を有する請求項１に記載の鋳巣計測方法。
【請求項３】
前記第１の輝度値は前記第２の輝度値よりも大きい請求項２に記載の鋳巣計測方法。
【請求項４】
前記第２の輝度値は前記鋳造品の外形形状計測に最適な閾値である請求項３に記載の鋳巣計測方法。
【請求項５】
前記第２の輝度値をＶ0、前記鋳巣の大きさをｄ、該鋳巣の大きさの最適閾値関数をｆ（ｄ）として、前記各鋳巣の大きさに対する輝度値の補正量ＶｃがＶｃ＝ｆ（ｄ）−Ｖ0で表される請求項２〜４に記載の鋳巣計測方法。
【請求項６】
前記鋳造品をＸ線ＣＴで実測し、得られたＣＴデータから画像フィルタにより鋳巣を探索して各鋳巣ごとの輝度値の変化量を求める変化量計測工程と、
得られた前記変化量に応じて前記各鋳巣データに輝度値補正を加えるデータ補正工程と、
前記補正された鋳巣データに基づいて所定の輝度値を閾値として２値化処理し２値化画像を作成する画像作成工程と、を有する請求項１に記載の鋳巣計測方法。
【請求項７】
前記所定の輝度値をＶ0、前記輝度値の変化量をΔＶ、該輝度値の変化量の最適閾値関数をｆ（ΔＶ）として、前記輝度値の変化量に対する輝度値の補正量ＶｃがＶｃ＝ｆ（ΔＶ）−Ｖ0で表される請求項６に記載の鋳巣計測方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、鋳造品の内部欠陥である鋳巣を計測する鋳巣計測方法に関する。より詳しくは、Ｘ線ＣＴにより得られた鋳造品の鋳巣データから画像処理により鋳巣の大きさを高精度で計測する計測方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
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捉える非破壊検査方法が知られている。この様なＸ線ＣＴを用いた検査は、検査対象の断面画像が得られるので、内部欠陥の有無や位置、大きさなどを視覚的に確認しやすいという利点がある。
【０００３】
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、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、鋳巣の分布や各鋳巣の大きさなどを知ることができる。
【０００４】
本発明者らは、既に鋳造品における鋳巣などの内部欠陥の検査を容易にする鋳造品内部欠陥検査支援装置とその方法について提案した（特許文献１参照）。
【０００５】
しかし、この検査支援方法をさらに鋳巣解析にまで発展させると、断層画像群から実測モデルを形成する際の２値化処理において、ある輝度値を閾値として２値化処理した場合に、ＣＴ画像上では識別可能な微小な鋳巣が２値化画像では検出できなかったり、あるいは鋳巣の形状計測精度が低下するということがあった。このため、亀裂やリークの原因となる小さな鋳巣を見逃すおそれがあるとともに、鋳巣体積を精度よく計測できないので、この測定データを基にした製造条件の絞り込み精度が悪くなり、シミュレーションのやり直しなど不都合が発生するといった問題があった。
【０００６】
前記のようにある一つの輝度値を閾値として２値化処理した場合に、微小な鋳巣が検出できなかったり、あるいは鋳巣の形状計測精度が低下するのは、鋳巣径が小さい場合には、鋳巣の空洞部の輝度値が空気のレベルにまで下がりきらないために、径が大きな鋳巣で最適な閾値をそのまま径が小さな鋳巣へ適用すると鋳巣が検出されない、もしくは、実物よりも小さく計測されてしまい、また、逆に径の小さな鋳巣に最適な閾値を大きな径の鋳巣に適用すると、実際の鋳巣径よりもさらに大きな鋳巣径として計測されてしまうからである。
【０００７】
例えば、あるＣＴ断面画像内に大きさの異なる穴がある場合について図１０で模式的に説明する（本来のＣＴ画像は三次元で得られるが、説明を簡単にするため２次元で説明する。）。図１０において横軸Ｘは位置座標であり、縦軸Ｖは輝度値（ＣＴ値）である。今このＣＴ断層面には径の異なる３個の穴がある。すなわち、断面径がｄaの穴Ａ（大）、断面径がｄbの穴Ｂ（中）、断面径がｄcの穴Ｃ（小）である。なお、Ｖ1は空気の輝度値である。
【０００８】
例えば、断面径が大きい穴Ａでは、輝度値は金属部で高く穴部では低くなり、穴部ではほとんど空気のレベルＶ1にまで低下している。しかし、ＣＴ値のプロファイルＰaは、金属部と穴部との境界で突然空気レベルＶ1にまで低下するのではなく、穴部中央では空気のレベルＶ1近傍まで低下するもののその変化はなだらかである。つまり、このプロファイルＰaのみからは穴Ａの径ｄaを特定することはできない。
【０００９】
また、穴ＢのＣＴ値のプロファイルＰbと穴ＣのＣＴ値のプロファイルＰcとを見ると、Ｐb、Ｐcはいずれも穴部で空気のレベルＶ1にまで到達していない。従って、得られたＣＴデータに基づいて、例えば、別途何らかの方法で求めた穴Ａの径ｄaが正確に得られる輝度値Ｖ0で２値化すると、穴Ｂはその真の径ｄbよりも小さいｄb’として計測され、穴Ｃは全く検出されないこととなる。つまり、穴Ｂの最適閾値はＶ2であり、穴Ｃの最適閾値はＶ3である。
【特許文献１】特開２００４−３４１４４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
本発明は、これらの問題に鑑みてなされたもので、小さな鋳巣も検出でき、かつ鋳巣の大きさに関係なく高精度で形状計測できる鋳巣計測方法を提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
上記課題を解決するために、本発明の鋳巣計測方法は、検査対象の鋳造品をＸ線ＣＴで実測し、この鋳造品の内部欠陥である鋳巣を計測する鋳巣計測方法において、鋳造品をＸ線ＣＴで実測し、大きさの異なる鋳巣を画像フィルタを用いることで単一の輝度値を閾値として２値化処理することを特徴とする。
【００１２】
本発明の好適な第１の形態は、鋳造品をＸ線ＣＴで実測し、得られたＣＴデータに基づいて第１の輝度値を閾値として２値化処理し、この鋳造品の第１の２値化画像を作成する第１の画像作成工程と、第１の２値化画像内を探索して全ての鋳巣データを取得する鋳巣探索工程と、この鋳巣データに各々の鋳巣の大きさに応じた補正を加える画像フィルタ処理工程と、補正された鋳巣データに基づいて第２の輝度値を閾値として再度２値化処理し第２の２値化画像を作成する第２の画像作成工程と、を有することが望ましい。
【００１３】
ここで、第１の輝度値は第２の輝度値よりも大きいことが好ましく、第２の輝度値は鋳造品の外形形状計測に最適な閾値であることが望ましい。かかる形態においては、外形形状計測に最適な閾値をＶ0、鋳巣の大きさをｄ、鋳巣の大きさの最適閾値関数をｆ（ｄ）として、各鋳巣の大きさに対する輝度値の補正量ＶｃがＶｃ＝ｆ（ｄ）−Ｖ0で表されることが望ましい。
【００１４】
また、本発明の好適な第２の形態は、鋳造品をＸ線ＣＴで実測し、得られたＣＴデータから画像フィルタにより鋳巣を探索して各鋳巣ごとの輝度値の変化量を求める変化量計測工程と、得られた変化量に応じて各鋳巣データに輝度値補正を加えるデータ補正工程と、補正された鋳巣データに基づいて所定の輝度値を閾値として２値化処理し２値化画像を作成する画像作成工程と、を有することが好ましい。
【００１５】
ここで、所定の輝度値をＶ0、輝度値の変化量をΔＶ、輝度値の変化量の最適閾値関数をｆ（ΔＶ）として、輝度値の変化量対する輝度値の補正量ＶｃがＶｃ＝ｆ（ΔＶ）−Ｖ0で表されることが望ましい。
【発明の効果】
【００１６】
本発明は、鋳造品の全鋳巣について各鋳巣の大きさに応じて最適なフィルタ処理を施すことができる。従って、小さな鋳巣をも見逃すことなく、且つ鋳巣の大きさに関係なく各鋳巣の形状計測精度を向上することができる。また、フィルタ処理後に外形形状計測に最適な一つの閾値で２値化するので、高精度な２値化画像を一度で得ることができ、この２値化画像を用いて精度の高い鋳巣解析や鋳造シミュレーションを実施することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
本発明の好適な第１の形態を図１のフローチャートに沿って説明する。
【００１８】
まず、ステップＳ１１では、Ｘ線ＣＴ装置により対象鋳造品の所定間隔の断面を走査してこれらの断面画像データを取得する。次に、ステップＳ１２で、得られた画像データに基づいて第１の閾値で２値化処理し、２値化画像を作成する。この時、第１の閾値は最終的に２値化画像を得る第２の閾値よりも大きい値であることが好ましい。第２の閾値よりも小さい値では、亀裂やリークの原因となる小さな鋳巣を検出できないことがあるからである。
【００１９】
次いで、ステップＳ１３では、第１の２値化画像から鋳巣を探索し、各鋳巣の大きさと位置のデータとを取得する。取得した鋳巣データは記憶手段２０に格納する。鋳巣の探索方法には特に限定はないが、以下の方法を好適に用いることができる。すなわち、ステップＳ１２で得られた２値化画像からマーチング・キューブ法などの手法でポリゴンモデルを作成し、鋳造金属部分と空気との境界面をポリゴンデータ化してポリゴンサーフェスモデルを作成する。この操作により、鋳造品と外部の境界（外形形状）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。得られたポリゴンサーフェスモデルから鋳造品の外形形状に関する部分を削除すれば鋳造品の鋳巣モデルを得ることができる。
【００２０】
続いて、ステップＳ１４では、ステップＳ１３で得られた全ての鋳巣データにその大きさに対応するフィルタ処理を施し、各鋳巣の補正データを作成する。フィルタ処理は、後述する方法で事前に準備した（例えば記憶手段３０に格納されている）フィルタを使用する。
【００２１】
次に、ステップＳ１５では、全ての鋳巣データにフィルタにより補正した鋳巣の補正データを所定の第２の閾値で２値化処理して第２の２値化画像を得る。
【００２２】
この様にして得られた第２の２値化画像を用いて、ステップＳ１６で鋳巣解析を行えば精度の高い解析結果を得ることができる。また、ステップＳ１４で画像フィルタ処理を施した鋳巣補正データを用いて、従来の三次元モデル化手法で鋳造品のサーフェスモデルや鋳巣モデルなどを形成することも好ましい（ステップＳ１７）。さらに、これらをステップＳ１６の鋳巣解析に反映することで、従来よりも数段精度の高い解析結果やシミュレーション結果を得ることができる。例えば、鋳造品の鋳巣の体積率などのシミュレーションに好適に用いることができる。
【００２３】
上記のフローチャートの各ステップで、ステップＳ１１とステップＳ１２とが第１の画像作成工程であり、ステップＳ１３が鋳巣探索工程であり、ステップＳ１４が画像フィルタ処理工程であり、ステップＳ１５が第２の画像作成工程である。
【００２４】
ここで、ステップＳ１４でフィルタとして各鋳巣に適用する最適閾値関数ｆ（ｄ）は以下のようにして作成する。
【００２５】
まず、図２に示すような複数個の基準穴１２を穿設した基準試料１０を用意する。基準試料１０の材質は、鋳造品と同材質、すなわち、この第１の形態ではエンジンブロック用のアルミニウム（ＪＩＳ  ＡＣ４Ｂ）であり、基準試料１０の基準穴Ｈの径Ｄ0は、５、４、３、２、１．５、１、０．７５、０．５３ｍｍの８水準である。これらの基準穴Ｈを有する基準試料１０を所定のＸ線ＣＴで測定してＣＴデータを採取する。次に、得られたＣＴデータを閾値（輝度値）を変えて２値化し、各々の閾値に対応する２値化画像を作成する。ここで、閾値（輝度値）は１９００〜３３００の間で１０水準とする。各閾値で２値化した画像で得られた計測穴Ｈ’の径Ｄ1を測定し、基準穴Ｈの径Ｄ0との差ΔＤ（＝Ｄ1−Ｄ0）を閾値による計測誤差とし、閾値による計測誤差の変化を求める。結果を図３に示す。
【００２６】
図３から、例えば、直径が５ｍｍの基準穴Ｈ（◆）では、閾値を１９００とした場合に計測誤差のない正しい２値化画像を得ることができる。そして、２値化する閾値を大きくするに従って計測誤差ΔＤはほぼ直線的に増大する。例えば、閾値が１９００よりも大きい２３００で２値化すると、５ｍｍの基準穴Ｈは約５．４ｍｍの径を有する計測穴Ｈ’として計測される。また、例えば、直径が１．５ｍｍの基準穴Ｈ（＊）では、５ｍｍの基準穴と同様に１９００の閾値で２値化すると、径が約０．８ｍｍ小さい、すなわち径が０．７ｍｍの計測穴Ｈ’で表示されることが分かる。この１．５ｍｍの基準穴では、２値化する閾値を２５００とすれば計測誤差のない正しい形状の計測穴Ｈ’を得ることができる。さらに、径が０．５３ｍｍの基準穴Ｈ（▽）の場合には、閾値を３２００以上としなければ検出することができない。つまり、図３で各基準穴径に対応する線が、誤差が０の線（Ｘ軸）と交わる点（閾値）がその基準穴の最適閾値である。
【００２７】
この様にして図４に示す基準穴径Ｄ0と最適閾値との関係ｆ（Ｄ0）を得ることができる。最適閾値は基準穴径Ｄ0が小さいほど大きく、基準穴径Ｄ0が大きくなるにつれて急激に低下することが分かる。ここで、２値化する閾値を一つの輝度値Ｖ0とすると、各基準穴径Ｄ0の穴に対する閾値の補正量Ｖｃは、Ｖｃ＝ｆ（Ｄ0）−Ｖ0と表すことができる。例えば、Ｖ0を外形形状計測に最適な閾値である１８００として、径が１ｍｍの穴については閾値が１０００だけ低下するようにフィルタ処理で補正すればよいこととなる。すなわち、本発明の画像フィルタ処理工程では、最初の２値化画像から全ての鋳巣の大きさと位置とを取得して、その大きさに対応するようにＶｃだけ各鋳巣の輝度値プロファイルを下げるようにすればよい。
【００２８】
なお、図３の閾値と計測誤差との関係から、計測された計測穴径Ｄ1と基準（真の）穴径Ｄ0との関係は、図３を図５のように変換することで容易に求められる。図５は、計測された計測穴径Ｄ1と基準穴径Ｄ0との関係を閾値ごとにプロットしたグラフである。
【００２９】
すなわち、ステップＳ１４のフィルタ処理は、第１の閾値で２値化した２値化画像から各鋳巣の計測鋳巣径ｄ1を求め、次に、図５のグラフを用いて計測鋳巣径ｄ1を真の鋳巣径ｄ0に変換し、この真の鋳巣径ｄ0に対して図４の最適閾値関数ｆ（ｄ0）（ここで、Ｄ0＝ｄ0とする）から閾値の補正量Ｖｃを求め、ステップＳ１３で得られた鋳巣データを補正する処理である。
【００３０】
以上のような本発明の第１の形態では、計測誤差が基準穴径Ｄ0の大きさに依存しないため、高精度の計測穴径Ｄ1が得られる。従って、鋳巣体積率や、鋳巣分布計測のシミュレーションなどに好適に用いることができる。
【００３１】
次に、本発明の好適な第２の形態について図６のフローチャートに沿って説明する。
【００３２】
まず、第１の形態と同様にステップＳ２１では、Ｘ線ＣＴ装置により対象鋳造品の断面を走査してこれらの断面画像データを取得する。次に、ステップＳ２２で、得られた画像データをフィルタ処理（後記する）して鋳巣を探索するとともに、各鋳巣の輝度値の変化量を計測する。例えば、図１１（ａ）に示す画像データに対象となる範囲Ｆ（３×３）内の最大値と最小値との差を中心の値とするＭｉｎＭａｘフィルタ処理を施すと、図１１（ｂ）の「５」で示される変化量の大きい箇所ＡやＢを見出すことができる。つまりこのＡやＢが鋳巣であり、この概念図では各鋳巣の輝度値の変化量は各々「５」である。実際には、この変化量は材料の輝度値と鋳巣中央の輝度値の最低値との差であり、鋳巣断面が大きければ大きく、小さければ小さい値となる。図２の基準試料１０の各基準穴Ｈについて輝度値の変化量ΔＶ（図１０参照）を計測した結果を図７に示す。
【００３３】
一方、基準穴の直径と最適閾値とは図４に示す関係があるので、図４および図７から図８に示すような輝度値の変化量ΔＶと最適閾値との関係ｆ（ΔＶ）を得ることができる。ここで、２値化する閾値を一つの輝度値Ｖ0とすると、各輝度値の変化量ΔＶに対する閾値の補正量Ｖｃは、Ｖｃ＝ｆ（ΔＶ）−Ｖ0と表すことができる。例えば、Ｖ0を外形形状計測に最適な閾値である１８００として、輝度値の変化量が１２００の穴については閾値が１０００だけ低下するように鋳巣データを補正すればよいこととなる。すなわち、ステップＳ２３のデータ補正工程では、Ｘ線ＣＴデータにＭｉｎＭａｘフィルタ処理を施すことにより鋳巣の位置と各鋳巣の輝度値の変化量とを取得して、その変化量に対応するようにＶｃだけ各鋳巣の輝度値プロファイルを下げるようにすればよい。ステップＳ２４では、このように補正された鋳巣データをある一の閾値（例えば、外形形状計測に最適な閾値Ｖ0）で２値化し、２値化画像を作成する。
【００３４】
図６のフローチャートの各ステップで、ステップＳ２１とステップＳ２２とが変化量計測工程であり、ステップＳ２３がデータ補正工程であり、ステップＳ２４が画像作成工程である。
【００３５】
この様にして得られた２値化画像を用いて、第１の形態と同様にステップＳ２５で鋳巣解析を行えば精度の高い解析結果を得ることができる。また、ステップＳ２３の鋳巣補正データを用いて、ステップＳ２６で鋳造品のサーフェスモデルや鋳巣モデルなどを作成して鋳巣解析に反映することで、従来よりも数段精度の高い解析結果やシミュレーション結果を得ることができる。
【００３６】
以上のような本発明の第２の形態は、一度の２値化処理で高精度の計測穴径が得られるため、鋳巣体積率や、鋳巣分布計測のシミュレーションなどに好適に用いることができる。
【００３７】
図９は、基準試料１０をＸ線ＣＴ測定して得られた、各基準穴Ｈの径に対する計測誤差を示すグラフであり、本発明の方法による実施例と従来法による比較例とを併記したものである。比較例は、Ｘ線ＣＴデータを閾値２７００で２値化して計測したものであり、実施例は、前記第２の形態を適用して閾値１８００で２値化して計測したものである。比較例（◆）では基準穴の径が大きくなるに従って計測誤差は増大し、例えば５ｍｍの基準穴は５．９ｍｍと計測された。しかし、実施例（○）では基準穴の径が変化しても、計測誤差はほとんど変化することなく±０．１ｍｍ以下であり、極めて高精度な鋳巣計測ができることが分かる。
【産業上の利用可能性】
【００３８】
本発明の鋳巣計測方法は、エンジンブロックやミッションケースなどの鋳造品の鋳巣解析に用いて好適である。特に、鋳巣の大きさや発生位置を高精度に知ることができるので、シミュレーション結果と対比することにより、鋳造方案の検討、設計変更の検討などのシミュレーション精度を大幅に向上することができる。その結果、鋳造品の開発期間を短縮することができ、産業上極めて有益な方法である。
【図面の簡単な説明】
【００３９】
【図１】本発明の第１の形態における計測方法のフローチャートである。
【図２】基準穴Ｈを有する基準試料１０のＣＴ画像の一例である。
【図３】基準試料における基準穴径ごとの閾値と計測誤差との関係を示すグラフである。
【図４】基準穴径Ｄ0と最適閾値との関係を示すグラフである。
【図５】基準穴の計測値Ｄ1と基準穴の真値Ｄ0との関係を閾値ごとにプロットしたグラフである。
【図６】本発明の第２の形態における計測方法のフローチャートである。
【図７】基準穴径Ｄ0と輝度値の変化量ΔＶとの関係を示すグラフである。
【図８】輝度値の変化量ΔＶと最適閾値との関係を示すグラフである。
【図９】基準穴径Ｄ0と計測誤差との関係を示すグラフである。
【図１０】本発明の画像フィルタ処理を模式的に説明する説明図である。
【図１１】第２の形態におけるフィルタ処理を説明する概念図である。（ａ）はＸ線ＣＴデータのモデルであり、（ｂ）は（ａ）のデータに３×３のＭｉｎＭａｘフィルタ処理を施した結果である。
【符号の説明】
【００４０】
１０：基準試料  Ｈ：基準穴  Ｆ：３×３の範囲  Ａ、Ｂ：鋳巣
【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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