(57)【要約】【課題】画像処理法によるハニカム構造体の目詰まり検査について、より安定的に高精度な検査を行えるようにする。【解決手段】ハニカム構造体１におけるセル目詰まりを検査するために、照明装置２にて照明光がセル１１を透過するようにしてハニカム構造体をその一端側から照明した状態でハニカム構造体の他端側の端面をカメラ３にて撮影して検査画像を取得し、その検査画像に基づいてセル目詰まりに関する良否判定を行うようにされている検査方法について、照明光が遮られることなく透過するか、又は照明光が一部透過するセルである貫通セルの個数を検査画像から計測し、その貫通セル個数に基づいて良否判定を行うようにしている。【選択図】  図１
2007333579.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ハニカム状に多数のセルが形成されたハニカム構造体における前記セルの目詰まりを検査するために、照明装置にて照明光が前記セルを透過するようにして前記ハニカム構造体をその一端側から照明した状態で前記ハニカム構造体の他端側の端面を撮影して検査画像を取得し、その検査画像に基づいて前記セル目詰まりに関する良否判定を行うようにされている検査方法において、
前記照明装置からの前記照明光が遮られることなく透過するか、又は前記照明装置からの前記照明光が一部透過するセルである貫通セルの個数を前記検査画像から計測し、その貫通セル個数に基づいて前記良否判定を行うようにしたことを特徴とする検査方法。
【請求項２】
前記貫通セル個数を前記ハニカム構造体における全セル個数で除算することで貫通セル率を求め、その貫通セル率に基づいて前記良否判定を行うようにしたことを特徴とする請求項１に記載の検査方法。
【請求項３】
前記貫通セル個数の計測は、前記検査画像から前記セルの隔壁の像を除去して生成される隔壁除去画像に基づいて行うようにしたことを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の検査方法。
【請求項４】
前記照明装置からの前記照明光が遮られることなく透過するセルである完全貫通セルの個数を前記検査画像から計測し、この完全貫通セル個数を前記ハニカム構造体における全セル個数で除算することで完全貫通セル率を求め、その完全貫通セル率を前記良否判定に用いることができるようにしたことを特徴とする請求項１〜請求項３のいずれか１項に記載の検査方法。
【請求項５】
前記完全貫通セル個数を前記貫通セル個数で除算することで貫通セル構成比率を求め、その貫通セル構成比率を前記良否判定に用いることができるようにしたことを特徴とする請求項４に記載の検査方法。
【請求項６】
前記照明装置からの前記照明光が一部透過するセルである部分貫通セルの個数を前記検査画像から計測し、この部分貫通セル個数を前記ハニカム構造体における全セル個数で除算することで部分貫通セル率を求め、その部分貫通セル率を前記良否判定に用いることができるようにしたことを特徴とする請求項１〜請求項５のいずれか１項に記載の検査方法。
【請求項７】
前記ハニカム構造体の端面を複数の分割検査領域に分割し、その分割検査領域ごとに前記検査画像を取得し、その複数の検査画像に基づいて前記良否判定を行えるようにしたことを特徴とする請求項１〜請求項６のいずれか１項に記載の検査方法。
【請求項８】
ハニカム状に多数のセルが形成されたハニカム構造体における前記セルの目詰まりを検査するために、照明光が前記セルを透過するようにして前記ハニカム構造体をその一端側から照明する照明装置を備えるとともに、前記照明装置で照明された状態で前記ハニカム構造体の他端側の端面を撮影して検査画像を取得するカメラを備えた検査システムにおいて、
前記照明装置からの前記照明光が遮られることなく透過するか、又は前記照明装置からの前記照明光が一部透過するセルである貫通セルの個数を前記検査画像から計測し、その貫通セル個数に基づいて前記良否判定を行う判定処理装置を備えており、請求項１〜請求項７のいずれか１項記載の検査方法を実行できるようにされていることを特徴とする検査システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ハニカム構造体の検査技術に関し、特にハニカム構造体の端面画像を用いてセルの目詰まりを検査する検査技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
ハニカム構造体は、断面形状を六角形や四角形あるいは円形とされた貫通細孔のセルをハニカム状に多数形成した構造体であり、排気ガス浄化用の触媒の担体などとして用いられる。こうしたハニカム構造体を触媒の担体として用いる場合、セルの目詰まりがあると、その部分で触媒能力が低下してしまう。そのためハニカム構造体では、セル目詰まりが特に問題になり、セル目詰まりを効率的に検査する技術が求められる。ここで、セルの目詰まりという場合、その目詰まりには、ハニカム構造体自体の製造工程で生じる目詰まりとハニカム構造体に触媒を担持させる工程で生じる目詰まりがある。
【０００３】
ハニカム構造体の目詰まり検査については、目視による手法と画像処理を利用する手法が知られている。目視法では、ハニカム構造体の端面像を人が目視して目詰まりを検査する（例えば特許文献１）。その端面像を得る手法には２通りがある。１つの手法では、ハニカム構造体の一方の端面側からセルを透過するように照射した照明光により、他方の端面側に配置の結像板にハニカム構造体の端面像を結像させる。他の手法では、ハニカム構造体の一方の端面側からセルを透過するように照明光を照射した状態で他方の端面を撮影した端面画像として端面像を得る。
【０００４】
一方、画像処理法では、上述のようにして取得する端面画像を検査画像とし、その検査画像から画像処理により目詰まりを判定する。具体的には、目詰まりを生じているセルが検査画像において暗くなることを利用し、検査画像にけるハニカム構造体の端面像を明部と暗部に分け、その暗部の端面像全体に対する面積比率を求める。そしてその面積比率に基づいて目詰まりに関する良否を判定する（例えば特許文献２）。
【０００５】
なお、こうした目詰まり検査の他にもハニカム構造体の検査を画像処理法で行う技術が知られている。例えば、端面画像を検査画像としてセルの隔壁表面の凹凸を検査する技術（例えば特許文献３）、端面画像を検査画像としてハニカム構造体の端面を検査する技術（例えば特許文献４）、あるいは端面画像を検査画像としてハニカム構造体の外形を検査する技術（例えば特許文献５）などである。
【０００６】
【特許文献１】特開平６−４３１１４号公報
【特許文献２】特開平５−２６４４５９号公報
【特許文献３】特開２００５−１３４１４０号公報
【特許文献４】特開２００２−２５７７３６号公報
【特許文献５】特開２００２−２６７４２７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
上述の画像処理法は目詰まり検査の自動化を可能とする。しかし、従来の画像処理法は、検査の信頼性に問題を残しており、そのために実際には画像処理法による検査の自動化は進んでおらず、依然として目視法によっているのが目詰まり検査の実情である。
【０００８】
従来の画像処理法が検査の信頼性に問題を残すのは、面積比率を利用することに起因している。上述のように、従来の画像処理法は、目詰まりセルが検査画像において暗くなることを利用して検査画像における端面像を明部と暗部に分けて求める目詰まりセルの面積比率で目詰まりに関する良否を判定するようにしている。そのためセルの隔壁による影響を受けることになる。ハニカム構造体には、主にセラミックス製のものと金属製のものがあり、特に金属製のハニカム構造体ではセルの隔壁の厚みにばらつきのある場合が少なくない。セルの隔壁は目詰まりセルと同様に暗部として検査画像に現れる。したがってセルの隔壁の厚みにばらつきがあると、目詰まりセルに関係なく暗部面積が変動し、そのために検査の精度が不安定なものとなって、検査の信頼性に問題を残すことになる。
【０００９】
本発明は、以上のような事情を背景になされたものであり、画像処理法によるハニカム構造体の目詰まり検査について、より安定的に高精度な検査を行えるようにすることを課題としている。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明では上記課題を解決するために、ハニカム状に多数のセルが形成されたハニカム構造体における前記セルの目詰まりを検査するために、照明装置にて照明光が前記セルを透過するようにして前記ハニカム構造体をその一端側から照明した状態で前記ハニカム構造体の他端側の端面を撮影して検査画像を取得し、その検査画像に基づいて前記セル目詰まりに関する良否判定を行うようにされている検査方法において、前記照明装置からの前記照明光が遮られることなく透過するか、又は前記照明装置からの前記照明光が一部透過するセルである貫通セルの個数を前記検査画像から計測し、その貫通セル個数に基づいて前記良否判定を行うようにしている。
【００１１】
このように貫通セルの個数を検査画像から計測し、その貫通セル個数に基づいて目詰まりに関する良否判定をすることにより、検査画像におけるセル隔壁像の影響を有効に避けることができる。したがって画像処理法によるハニカム構造体の目詰まり検査を高精度で安定的に行うことができるようになる。
【００１２】
また本発明では上記のような検査方法について、前記貫通セル個数を前記ハニカム構造体における全セル個数で除算することで貫通セル率を求め、その貫通セル率に基づいて前記良否判定を行うようにしている。このようにすることで、貫通セル個数に基づく良否判定をより効果的に行うことができる。
【００１３】
また本発明では上記のような検査方法について、前記貫通セル個数の計測は、前記検査画像から前記セルの隔壁の像を除去して生成される隔壁除去画像に基づいて行うようにしている。このように隔壁除去画像に基づいて貫通セル個数の計測を行うようにすることにより、貫通セル個数の計測に際して隔壁像が貫通セル個数の計測に影響するのを避けることができ、貫通セル個数の計測精度を高めることができる。
【００１４】
また本発明では上記のような検査方法について、前記照明装置からの前記照明光が遮られることなく透過するセルである完全貫通セルの個数を前記検査画像から計測し、この完全貫通セル個数を前記ハニカム構造体における全セル個数で除算することで完全貫通セル率を求め、その完全貫通セル率を前記良否判定に用いることができるようにしている。
【００１５】
また本発明では上記のような検査方法について、前記完全貫通セル個数を前記貫通セル個数で除算することで貫通セル構成比率を求め、その貫通セル構成比率を前記良否判定に用いることができるようにしている。
【００１６】
また本発明では上記のような検査方法について、前記照明装置からの前記照明光が一部透過するセルである部分貫通セルの個数を前記検査画像から計測し、この部分貫通セル個数を前記ハニカム構造体における全セル個数で除算することで部分貫通セル率を求め、その部分貫通セル率を前記良否判定に用いることができるようにしている。
【００１７】
以上のように完全貫通セル率や貫通セル構成比率あるいは部分貫通セル率も良否判定に用いることができるようにすることにより、検査内容を多様化することができ、より高度な検査が可能となる。
【００１８】
また本発明では上記のような検査方法について、前記ハニカム構造体の端面を複数の分割検査領域に分割し、その分割検査領域ごとに前記検査画像を取得し、その複数の検査画像に基づいて前記良否判定を行えるようにしている。このようにすることにより、検査画像におけるセルの像が小さくなり過ぎるのを避けることができ、目詰まり検査をより効果的に行えるようになる。
【発明の効果】
【００１９】
以上のような本発明によれば、画像処理法によるハニカム構造体の目詰まり検査をより安定的にかつ高精度で行えるようになる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２０】
以下、本発明を実施するための形態について説明する。図１に、一実施形態によるハニカム構造体検査システムのハードウェア構成を模式化して示す。本実施形態のハニカム構造体検査システムＳは、被検体（ハニカム構造体）１の一端面（照明側端面）から被検体１における多数のセル１１のそれぞれを透過させるような状態で照明光を面状に照射する照明装置２、照明装置２で照明された被検体１をその他端面（撮影側端面）について撮影するカメラ３、被検体１の撮影側端面との関係でのカメラ３の位置を制御するカメラ位置制御手段であるＸＹステージ４、カメラ３で得られる被検体１の端面画像つまり検査画像から後述のようなセル貫通率を求め、そのセル貫通率に基づいて目詰まりに関する被検体１の良否判定を行う判定処理装置５、判定処理装置５による判定結果を表示する表示装置６、及び被検体１の検査に際して必要となる被検体１の様々な情報を判定処理装置５に提供する被検体情報蓄積手段であるサーバ７を備えている。
【００２１】
これらの検査システム構成要素の内、ＸＹステージ４やサーバ７は、被検体１の最小限の目詰まり検査としては必ずしも不可欠な機能要素でなく、目詰まり検査をより効果的に行えるようにするための機能要素である。すなわちＸＹステージ４は、分割撮影検査を可能とすることで、目詰まり検査をより効果的に行えるようにする。ここで、分割撮影検査とは、被検体１の撮影側端面を複数の分割検査領域に分割し、その分割検査領域ごとに検査画像を撮影して検査を行う手法である。被検体１の端面サイズが大きい場合、１枚の検査画像に被検体１の端面の全体を取り込ませると、その検査画像におけるセル１１の像が小さくなり過ぎ、セル貫通率による目詰まり検査を効果的に行えなくなる場合がある。そのような場合には、分割撮影検査を用いる。分割撮影検査では、被検体１の撮影側端面に分割設定した分割検査領域に合せてカメラ３の移動・位置制御を行う必要がある。また分割撮影検査に際しては、分割検査領域の境界に位置するセルをいずれの分割検査領域で計測したかを正確に把握することが重要となり、それには各分割検査領域に対するカメラ３の移動・位置制御に高精度なものを必要とする。ＸＹステージ４は、こうしたカメラ３の高精度な移動・位置制御要求に応えることで、分割撮影検査を可能とする。
【００２２】
一方、サーバ７は、被検体１の目詰まり検査に関する様々な被検体情報を提供することで、被検体１として品種の異なるハニカム構造体を対象とする場合でも目詰まり検査をより効果的に行えるようにする。ここで、目詰まり検査に関する被検体情報としては、被検体１の幅、高さ、構成セル数、セル形状などの被検体属性情報があり、また検査範囲や良否判定値などの検査項目情報があり、さらに後述する係数などの検査条件パラメータ情報などがある。サーバ７は、検査システムで対象とする可能性のあるハニカム構造体についてこうした被検体情報を予め蓄積しておき、それを被検体１の検査に際して判定処理装置５に提供するのに機能し、こうした機能により、被検体１の品種変化に容易に対応することを可能とすることで目詰まり検査をより効果的に行えるようにする。
【００２３】
図２に、判定処理装置５の構成例を示す。この例の判定処理装置５は、セル貫通率に基づく被検体１の良否判定などの検査処理を全体的に制御する検査処理制御部５１、検査画像からセル貫通率を求めて被検体１の良否を判定するなどの検査処理を検査処理制御部５１の指示の下で行う検査処理部５２、カメラ３や表示装置６などとの間の入出力を制御する外部入出力部５３、検査処理に伴うデータの伝送を行うシステムバス５４、及び検査処理部５２での処理に伴う各種データを格納する処理データ格納部５５を備えている。またその処理データ格納部５５は、被検体情報を格納する被検体情報格納部５６、検査処理部５２での処理結果を格納する検査結果格納部５７、及び検査画像を格納する検査画像格納部５８を備えている。
【００２４】
以上がハニカム構造体検査システムＳのシステム構成である。以下では、ハニカム構造体検査システムＳで実行される検査方法について説明する。図３に、ハニカム構造体検査システムＳによる検査処理における処理の流れを示す。検査処理は、被検体情報をサーバ７から取り込む被検体情報取込処理１０１、カメラ３で検査画像を撮影して取り込む検査画像取込処理１０２、カメラ移動の要否を判定するカメラ移動判定処理１０３、ＸＹステージ４に制御信号を出力しカメラ３の移動を行うカメラ移動処理１０４、検査画像からセル隔壁の抽出を行う隔壁抽出処理１０５、隔壁抽出処理１０５で得られる隔壁抽出画像と検査画像に基づいて貫通セルを抽出する貫通セル抽出処理１０６、分割撮影検査とした場合に被検体１の端面に設定した複数の分割検査領域の全てについて貫通セルの抽出が終了したかを判定する抽出終了判定処理１０７、貫通セル抽出処理１０６での処理結果に基づいてセル貫通率を求めるセル貫通率計測処理１０８、及びセル貫通率から被検体１の良否判定を行う良否判定処理１０９を含んでいる。以下、これらの各処理の詳細について説明する。
【００２５】
被検体情報取込処理１０１では、サーバ７から被検体情報を取得し、それを被検体情報格納部５６に格納する。また被検体情報取込処理１０１では、取得した被検体情報に基づいて分割撮影検査の要否を判定し、分割撮影検査要とした場合には分割個数つまり分割検査領域の設定個数を算出し、その設定個数をそれぞれの分割検査領域におけるセル数とともに被検体情報格納部５６に格納する。サーバ７から取得する被検体情報は、上述のように、被検体１の幅、高さ、構成セル数、セル形状などでの被検体属性情報、検査範囲や良否判定値などの検査項目情報、係数などの検査条件パラメータ情報などである。分割撮影検査の要否判定は、これらの被検体情報、特に被検体属性情報に基づいて検査画像におけるセル像の大きさを求め、それを予め設定してあるセル像しきい値と比較することで行う。より具体的にいうと、検査画像に撮影側端面の全体を取り込むとした場合に、その検査画像におけるセル像の大きさがセル像しきい値よりも小さくなる場合には、分割撮影検査要とし、撮影側端面を分割して分割検査領域を設定する。撮影側端面を分割数、つまり分割検査領域の大きさは、分割検査領域単位の検査画像におけるセル像の大きさがセル像しきい値よりも大きくなるように設定する。
【００２６】
被検体情報取込処理１０１に続く検査画像取込処理１０２では、カメラ３で被検体１の撮影側端面を撮影して検査画像（これは撮影側端面全面についての画像である場合と分割設定された分割検査領域それぞれの画像である場合がある）を取得し、その検査画像を検査画像格納部５８に格納する。図４に、検査画像の例を示す。図４の検査画像３１は、被検体１の撮影側端面を４分割する分割撮影検査の場合の検査画像であり、被検体１の左上部の分割検査領域の検査画像である。検査画像３１には、セル１１の像が現出しており、またセル１１の四周を囲む隔壁１２の像が現出し、さらに被検体１の側壁１３の像が現出している。ここで、セル１１に関し、完全貫通セル１１ａ、部分貫通セル１１ｂ、非貫通セル１１ｃ、及び貫通セルを定義する。完全貫通セル１１ａは、目詰まりが実質的になく、照明装置２からの照明光が遮られることなく透過するセルであり、セル領域（隔壁１２で囲まれた領域）の画素が全て一定以上の明るさとなっているセルと定義され、部分貫通セル１１ｂは、目詰まりがあるものの、その目詰まりはセルを完全に塞ぐ状態になく、照明装置２からの照明光が一部透過するセルであり、セル領域の画素の一部だけが一定以上の明るさとなっているセルと定義され、非貫通セル１１ｃは、目詰まりにより完全に塞がれており、照明装置２からの照明光が実質的に全く透過しないセルであり、セル領域の画素の全てが一定以下の明るさとなっているセルと定義され、貫通セルは、完全貫通セル１１ａ又は部分貫通セル１１ｂであるセル、つまり照明装置２からの照明光が遮られることなく透過するか、又は照明光が一部透過するセルと定義される。なお、図４では部分貫通セル１１ｂの像を円形の明るい部分とその周囲の暗い部分で示してあるが、図６などに示すように、セルの全体が薄暗くなる像として現れる場合もある。
【００２７】
検査画像取込処理１０２を終えたら、被検体情報取込処理１０１で分割撮影検査要とされている場合には、分割撮影検査として設定された分割検査領域について撮影がなされていない分割検査領域の有無をカメラ移動判定処理１０３で判定する。カメラ移動判定処理１０３で未撮影の分割検査領域ありと判定された場合には、カメラ移動処理１０４でその未撮影分割検査領域を撮影する位置にカメラ３をＸＹステージ４で移動させる。図５に、４分割撮影検査の場合の分割検査領域設定の例とカメラ移動処理１０４におけるカメラ３の移動の例を示す。４分割撮影検査では、被検体１を４分割して４つの分割検査領域４１Ａ〜４１Ｄが設定され、これら分割検査領域４１Ａ〜４１Ｄそれぞれについて検査画像３１（３１ａ〜３１ｄ）が順次撮影される。検査画像３１の順次撮影は、カメラ３の撮影中心つまり検査画像３１の中心Ｐ（Ｐａ〜Ｐｄ）をＰａ→Ｐｂ→Ｐｃ→Ｐｄの順で移動させて行う。このような分割撮影では、検査画像３１ａ〜３１ｄそれぞれの境界におけるセル１１が途切れて撮影されるという問題が生じ得る。この問題に対処するには、セル１１の幅以上の重なりＯＶを隣り合う検査画像３１との間で持つような検査画像３１を得られるようにカメラ３を移動させるようにする。このようにすることで、境界セルの途切撮影の問題を有効に解消することができる。ここで、カメラ移動処理１０４は、検査処理制御部５１がＸＹステージ４に移動位置と動作開始の制御信号を出力するだけでの処理である。そのため、判定処理装置５においては、検査処理制御部５１によるカメラ移動処理１０４と検査処理部５２による隔壁抽出処理１０５以下の処理を同時並行的に行うことができる。このことは、カメラ移動処理１０４について待ち時間が不要とし、検査処理をより効率的に行えるようにする。
【００２８】
検査画像取込処理１０２による検査画像入力を受けてなされる隔壁抽出処理１０５では、検査画像３１からセル１１の隔壁１２の抽出を行う。その処理は、隔壁抽出画像の生成として行うことができる。図６に、隔壁抽出処理１０５による隔壁抽出画像生成処理の一例をイメージ化して示す。検査画像３１の各画素の濃度（明るさのレベル：０を最小、２５５を最大とする２５６階調のスケール値で表される）は、貫通しているセル１１の領域で高く、隔壁１２の領域で低い。この濃度差関係を利用して隔壁１２を抽出して隔壁抽出画像を生成する。その隔壁抽出画像生成処理では、まず公知の局所最大フィルタ手法を用いて検査画像３１から局所最大フィルタ画像３２を生成する。より具体的にいうと、セル幅に相当する画素数分だけ局所最大フィルタ処理を繰り返すことにより、画像全体がセル１１（完全貫通セル１１ａ）の濃度になる局所最大フィルタ画像３２を生成する。局所最大フィルタ画像３２が得られたら、次に局所最大フィルタ画像３２と検査画像３１の減算により差分画像３３を生成する。そして最後に差分画像３３から隔壁抽出画像３４を生成する。具体的には、差分画像３３ではその各画素の濃度が局所最大フィルタ画像３２と検査画像３１の濃度差となっていることを利用し、隔壁部分のみを抽出する２値化閾値を用いて差分画像３３を２値化して隔壁抽出画像３４を生成する。
【００２９】
隔壁抽出処理１０５に続く貫通セル抽出処理１０６では、隔壁抽出画像３４と検査画像３１を用いて貫通セル（完全貫通セルと部分貫通セル）を抽出する。図７に、貫通セル抽出処理１０６の一例をイメージ化して示す。図の例の貫通セル抽出処理１０６では、まず隔壁抽出画像３４の濃度を反転し隔壁抽出反転画像３５を生成する。次に隔壁抽出反転画像３５と検査画像３１の論理積をとることにより隔壁除去画像３６を生成する。そして最後に隔壁除去画像３６から貫通セル抽出画像３７と完全貫通セル抽出画像３８を生成する。貫通セル抽出画像３７は、完全貫通セル１１ａと部分貫通セル１１ｂで構成される画像であり、完全貫通セル抽出画像３８は、完全貫通セル１１ａのみで構成される画像である。貫通セル抽出画像３７は、貫通セル抽出用閾値で隔壁除去画像３６を２値化することで生成する。一方、完全貫通セル抽出画像３８は、完全貫通セル抽出用閾値で隔壁除去画像３６を２値化することで生成する。
【００３０】
完全貫通セル１１ａは、全てを抽出する必要がある。したがって完全貫通セル抽出用閾値は、完全貫通セルを全て抽出できるように定めることになる。このような完全貫通セル抽出用閾値は、検査画像上の分割検査領域の全域において完全貫通セルの濃度が一定でかつその濃度が既知である場合、その既知の濃度値から決定することができる。ただ、カメラ３に用いられているレンズが通常のレンズ特性のものである場合、照明装置２から直行する光線をカメラ３の受光面が受光する受光量はレンズの中心から離れるほど少なくなる傾向があり、撮影条件によっては検査画像上の被検体像の周辺部分で明るさにばらつきを生じるのが通常である。こうしたことを考慮する場合には、その時点で検査対象としている被検体１から実際に得られる隔壁除去画像３６について平均濃度を算出し、その平均濃度に所定の係数（これを仮に係数Ｋａとする）を乗じて完全貫通セル抽出用閾値を決定する。そのための係数Ｋａは、被検体の種類ごとに予め実験的に求め、サーバ７に格納する被検体情報の１つとする。なお、隔壁除去画像３６で部分貫通セルの個数が多いと、隔壁除去画像３６の平均濃度が低くなり、完全貫通セル抽出用閾値を決定ができなくなる場合がある。そのような場合に対処するためには、被検体の種類ごとに完全貫通セルにおける最低濃度を予め測定し、それを完全貫通セル抽出用閾値の下限値としてサーバ７に格納する被検体情報の１つとする。
【００３１】
一方、部分貫通セル１１ｂは、開口率（これは目詰まり率に対応する）が一定以上のものだけを抽出できればよい。したがって貫通セル抽出用閾値は、検査条件に応じて定めることになる。例えば開口率が７０％までを下限として部分貫通セルを抽出する検査条件の場合の貫通セル抽出用閾値と開口率が３０％までを下限として部分貫通セルを抽出する検査条件の場合の貫通セル抽出用閾値は異なる。このような貫通セル抽出用閾値は、完全貫通セル抽出用閾値と抽出対象部分貫通セルの開口率に基づいて設定する。例えば完全貫通セル抽出用閾値が１２０であり、抽出対象部分貫通セルの開口率を７０％とする場合、貫通セル抽出用閾値は１００となる。つまり貫通セル抽出用閾値は、抽出対象部分貫通セルの開口率に応じた係数（これを仮に係数Ｋｂとする）を完全貫通セル抽出用閾値に乗ずることで求められる。そのような係数Ｋｂは、被検体の種類ごとに予め実験的に求め、サーバ７に格納する被検体情報の１つとする。
【００３２】
以上のように貫通セル抽出処理１０６では、隔壁除去画像３６の平均濃度に基づいて設定される完全貫通セル抽出用閾値や貫通セル抽出用閾値を用いる。このように、隔壁除去画像３６を生成し、この隔壁除去画像３６について求めた平均濃度に基づいて度完全貫通セル抽出用閾値や貫通セル抽出用閾値を設定することにより、これら各閾値をより適切なものとして求めることができ、完全貫通セルや貫通セルの抽出の精度を高めることができる。すなわち隔壁抽出処理１０５による隔壁除去は、完全貫通セルや貫通セルの抽出の精度を高めるに寄与しているということである。このことは、隔壁除去処理を行わない場合と比較すると明らかである。すなわち隔壁除去処理を行わずに検査画像３１について平均濃度を求め、その平均濃度に基づいて完全貫通セル抽出用閾値や貫通セル抽出用閾値を設定すると、検査画像３１における隔壁像の濃度の影響を受け、これら各閾値の最適化が困難になり、その結果、完全貫通セルや貫通セルの抽出の精度が低下するおそれがある。
【００３３】
以上の貫通セル抽出処理１０６は、被検体情報取込処理１０１で分割撮影検査要として複数の分割検査領域を設定した場合、その分割検査領域ごとに行われる。そして抽出終了判定処理１０７において複数の分割検査領域の全てについて貫通セル抽出処理１０６が終了したかを判定し、貫通セル抽出処理１０６が未了の分割検査領域があるとされた場合には検査画像取込処理１０２に戻って以降の処理を繰り返す。
【００３４】
抽出終了判定処理１０７において抽出終了と判定された場合にはセル貫通率計測処理１０８を行う。セル貫通率計測処理１０８では、まず貫通セルの個数、具体的には完全貫通セルと部分貫通セルそれぞれの個数を計測する。貫通セル個数計測は、公知のラベリング法を用いて行うことができる。ラベリング法により貫通セル個数を計測する場合、完全貫通セル個数は、完全貫通セル抽出画像３８の各画素に対してラベリング法を適用して白ラベルの個数を数え、その白ラベル個数として求める。一方、部分貫通セル個数の計測は、まず完全貫通セル個数の計測の場合と同様に、貫通セル抽出画像３７の各画素に対してラベリング法を適用して白ラベルの個数を数え、その白ラベル個数として貫通セル（完全貫通セルと部分貫通セル）の個数を求め、次いでその貫通セル個数から完全貫通セル個数を減算して部分貫通セルの個数を求めることで行う。
【００３５】
ここで、分割撮影検査の場合、図５に関して説明したように、分割検査領域ごとの検査画像３１（３１ａ〜３１ｄ）は隣り合う検査画像３１との間でセル１１の幅以上の重なりＯＶを持つようにして撮影される。そのため例えば検査画像３１ｃと検査画像３１ｄには共通のセルの像が含まれることになる。この場合、共通セルを検査画像３１ｃと検査画像３１ｄそれぞれで完全貫通セルや部分貫通セルとして計測すると、２重計測になってしまう。こうした２重計測は、ラベリング法の特性を利用することで避けることができる。すなわちラベリング法では、抽出した貫通セル（完全貫通セルと部分貫通セル）の画像上での領域情報（始点座標、終点座標、中心座標など）も計測することができる。そこで、この画像上の領域情報をラベル個数の計測に際しての条件として付加することにより、共通セルを一方の検査画像３１についてだけ計測するように条件付けることができ、２重計測は回避できる。ラベリング法で得られる領域情報は、このような２重計測の回避の他にも利用することができる。例えば、分割撮影検査で分割検査領域ごとに計測した貫通セルの領域情報を統一の座標系に展開することにより、分割撮影検査分でない場合と同様な貫通セルの計測が可能となる。また、ハニカム構造体１の外縁付近は、目詰まりしやすいためなどの理由から検査対象から除外する検査条件としたい場合に、その検査対象除外部分を画像上の座標でマスク処理するのにも領域情報を利用することができる。
【００３６】
以上のようにして貫通セル個数の計測を終えたら、次にセル貫通率を求める。セル貫通率としては、貫通セル率、完全貫通セル率、部分貫通セル率及び貫通セル構成比率のそれぞれを求める。貫通セル率は、貫通セル個数（完全貫通セル個数＋部分貫通セル個数）を被検体１の構成セル数（これはサーバ７から取得する被検体情報として被検体情報格納部５６に保持してある）で除算することで算出し、完全貫通セル率は、完全貫通セル個数を被検体１の構成セル数で除算することで算出し、部分貫通セル率は、部分貫通セル個数を被検体１の構成セル数で除算することで算出し、貫通セル構成比率は、完全貫通セル個数を貫通セル個数で除算することで算出する。このようにして求められたセル貫通率データは、検査結果格納部５７に格納される。
【００３７】
セル貫通率計測処理１０８でセル貫通率が求まったら、それに基づいて良否判定処理１０９を行う。良否判定処理１０９では、セル貫通率（貫通セル率、完全貫通セル率、部分貫通セル率、貫通セル構成比率）を予め設定の判定値と比較することで、様々な条件による良否判定を行うことができる。例えばセル貫通率と貫通セル構成比率を組み合わせることで、セル貫通率は高いが貫通セル構成比率は低い被検体１や貫通セル構成比率は高いがセル貫通率は低い被検体１を不良とするといった高度な良否判定を行うことができる。また、例えば被検体１の外縁付近は目詰まりの影響が少ないとして軽視する検査条件とする場合に、貫通セルに重み付けを行い中心部より外縁部の判定基準を下げて良否判定を行うことも可能である。
【００３８】
以上のような検査方法によれば、被検体における貫通セル（完全貫通セルと部分貫通セル）を個々に計測して求めるセル貫通率（貫通セル率、完全貫通セル率、部分貫通セル率、貫通セル構成比率）に基づいて被検体の良否を判定するようにしているために、セルの隔壁による影響を排除でき、目詰まりについての高精度な良否判定を安定的に行うことができる。
【００３９】
ここで、以上のような検査処理で得られる各種データは、被検体１の良否判定の他にも有効に活用することができる。例えば複数の被検体についてのセル貫通率を統計処理することでハニカム構造体の製造工程における不良発生傾向を早期に把握することが可能となる。また、例えば貫通セル構成比率などから目詰まりの発生原因を推定することなども可能となる。こうした点でも以上のような検査方法は、さらに有効性の高いものとなっている。
【図面の簡単な説明】
【００４０】
【図１】一実施形態によるハニカム構造体検査システムのハードウェア構成を模式化して示す図である。
【図２】判定処理装置の構成例を示す図である。
【図３】図１のハニカム構造体検査システムによる検査処理における処理の流れを示す図である。
【図４】検査画像の例を示す図である。
【図５】分割検査領域設定の例とカメラ移動の例を示す図である。
【図６】隔壁抽出画像生成処理の一例をイメージ化して示す図である。
【図７】貫通セル抽出処理の一例をイメージ化して示す図である。
【符号の説明】
【００４１】
１    ハニカム構造体
２    照明装置
３    カメラ
５    判定処理装置
１１    セル
１１ａ    完全貫通セル（貫通セル）
１１ｂ    部分貫通セル（貫通セル）
３１    検査画像
３６    隔壁除去画像
【図１】
2007333579.tif 000003
【図２】
2007333579.tif 000004
【図３】
2007333579.tif 000005
【図４】
2007333579.tif 000006
【図５】
2007333579.tif 000007
【図６】
2007333579.tif 000008
【図７】
2007333579.tif 000009