(57)【要約】【課題】  サーマルイメージング法では、試料内部の接合部の情報を抽出するために表面形状と接合部の熱伝導情報を切り分けることができず、試料の接合部の良否判定を短時間で精度良く行うことが困難である。【解決手段】  試料を加熱する熱源と、熱源で加熱された試料の赤外線強度を検出する検出器と、試料の表面粗さが大きい領域を特定する領域特定部に基づいて試料の接合部を評価する評価部とを備え、試料の赤外線画像から表面粗さが大きい領域を除去し、この除去された領域の熱伝導情報を、表面粗さが大きい領域以外の領域の試料の熱伝導情報を基に補間することにより、接合部の熱伝導情報を推定し、これに基づき接合部の推定画像を作成する。【選択図】  図４Ｂ
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
試料の接合性を評価する検査装置であって、
前記試料から放射される赤外線を検出する検出器と、
前記検出器で測定した赤外線強度情報に基づいて、前記試料の接合部の接合性を評価する情報処理装置とを有し、
前記情報処理装置は、
前記試料の表面の赤外線強度情報を取得し、
前記試料の表面粗さが大きい領域を認識し、
前記試料の表面の前記赤外線強度情報であって、前記試料の表面粗さが大きい領域を除外した領域の前記赤外線強度情報に基づいて、前記試料の接合部を推定する
ことを特徴とする試料の接合性検査装置。
【請求項２】
請求項１において、
前記試料の加熱前の赤外線強度情報を基に前記表面粗さが大きい領域を特定する
ことを特徴とする試料の接合性検査装置。
【請求項３】
請求項１において、
前記赤外線強度情報から前記試料の熱伝導情報を取得し、
前記表面粗さが大きい領域を除外した領域の前記熱伝導情報を用いて、前記接合部の熱伝導情報を推定し、前記推定された熱伝導情報に基づいて前記接合部を評価する
ことを特徴とする試料の接合性検査装置。
【請求項４】
請求項３において、
前記赤外線強度情報から前記試料の位相像又は赤外線強度像を作成し、前記位相像又は前記赤外線強度像における前記試料の表面粗さが大きい領域を除外した領域の前記熱伝導情報に基づいて、前記表面粗さが大きい領域の熱伝導情報を補間して前記接合部の推定画像を作成する
ことを特徴とする試料の接合性検査装置。
【請求項５】
請求項４において、
前記試料から放射される赤外線を検出する際に、熱源に強度変調をかけて前記試料を加熱し、
変調周波数と同じ周波数の前記赤外線強度情報を用いて前記試料の前記接合部を抽出する
ことを特徴とする試料の接合性検査装置。
【請求項６】
請求項４において、
熱源で加熱された前記試料の赤外線強度の低下過程を、検出したい深さに相当する周波数で周波数解析することにより、前記試料の前記接合部を抽出する
ことを特徴とする試料の接合性検査装置。
【請求項７】
請求項４において、
前記接合部の推定画像に対して、
ぼけ関数を用いて逆解析を行い、前記接合部の形状を推定する
ことを特徴とする試料の接合性検査装置。
【請求項８】
請求項４において、
作成された前記推定画像から算出された前記接合部の面積に基づき、前記試料の前記接合部の接合状態を判定する
ことを特徴とする試料の接合性検査装置。
【請求項９】
試料の接合性を評価する検査装置であって、
前記試料から放射される赤外線を測定する測定部と、
前記測定部で測定した赤外線強度情報に基づいて、前記試料の接合部の接合性を評価する評価部とを有し、
前記評価部は、
前記試料の表面の赤外線強度情報を取得し、
前記試料の表面粗さが大きい領域を認識し、
前記赤外線強度情報であって、前記試料の表面粗さが大きい領域を除外した領域の前記赤外線強度情報に基づいて、前記試料の接合部を推定する
ことを特徴とする試料の接合性検査装置。
【請求項１０】
請求項９において、
前記赤外線強度情報から前記試料の熱伝導情報を取得し、
前記表面粗さが大きい領域を除外した領域の前記熱伝導情報を用いて、前記試料の前記表面粗さが大きい領域の熱伝導情報を補間して前記接合部を推定し、
前記推定された熱伝導情報に基づいて前記接合部を評価する
ことを特徴とする試料の接合性検査装置。
【請求項１１】
試料の接合部を評価する検査方法であって
前記試料の表面の赤外線強度情報を取得し、
前記試料の表面粗さが大きい領域を認識し、
前記赤外線強度情報であって、前記試料の表面粗さが大きい領域を除外した領域の前記赤外線強度情報に基づいて、前記試料の接合部を推定する
ことを特徴とする試料の接合部を評価する検査方法。
【請求項１２】
請求項１１において、
前記試料を加熱する加熱工程と、
前記試料から放射される赤外線を検出する検出工程と、
前記検出工程で測定した信号から赤外線強度情報を算出する算出工程と、
算出した前記赤外線強度情報に基づいて試料の接合部を評価する評価工程を有し、
前記評価工程は、
前記試料の前記表面粗さが大きい領域を特定する領域特定工程と、
前記検出工程で測定した信号のうち、前記領域特定工程で認識した領域以外から得た信号に基づいて前記試料の接合部を推定する接合部推定工程とを含む
ことを特徴とする試料の接合部を評価する検査方法。
【請求項１３】
請求項１２において、
前記試料を、強度変調をかけた熱源で加熱し、
変調周波数と同じ周波数の前記赤外線強度情報を用いて前記試料の前記接合部を推定する
ことを特徴とする試料の接合部を評価する検査方法。
【請求項１４】
請求項１２において、
前記加熱工程で加熱された前記試料の赤外線強度の低下過程を、検出したい深さに相当する周波数で周波数解析することにより、前記試料の前記接合部を推定する
ことを特徴とする試料の接合部を評価する検査方法。
【請求項１５】
請求項１２において、
前記接合部推定工程で推定した前記試料の接合部から、前記試料の接合部の面積を算出する接合部面積算出工程を有し、
前記評価工程は、算出された前記試料の接合部の面積に基づき、前記試料の接合状態を判定する判定工程を含む
ことを特徴とする試料の接合部を評価する検査方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、試料の接合性検査方法及び検査装置に係り、特に、サーマルイメージング法を採用した検査技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
産業製品、例えば、建物、橋梁のような構造物、柱や梁などの構造物部材、輸送機器、電子機器などの製品(以下、製品等)の接合部の接合工程では、製品等に対応する試料についての引張検査で接合性検査が行われている事例が多い。しかし、破壊試験であるため、抜き取りで検査されている。製品等の安全性確保のためには、検査の対象となる実際の製品等の接合部(以下、試料)についての全数検査のニーズが高く、短時間で試料の検査が可能な、非破壊全数検査が求められている。
【０００３】
試料の接合部の良否を非破壊で評価する手法として、加熱面から垂直方向への熱の伝わり方の違いから接合部の良否を判定する、従来のサーマルイメージング法がある。特許文献１には、熱収支モデルによる温度推定値と熱画像のエッジパターン解析を併用し、サーマルイメージング法により構造物表層の欠陥である空隙の三次元形状を推定する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００２−１６２３７２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、表面粗さが大きい試料では、接合部の熱伝導情報に表面形状（表面粗さ）の熱伝導情報が重畳する。サーマルイメージング法では、試料内部の接合部の情報を抽出して良否判定を行っており、表面粗さが大きい試料では、表面形状と接合部の熱伝導情報を切り分けることができず、試料の接合部の良否判定を精度良く行うことが困難となる。
【０００６】
このような表面形状と接合部の熱伝導情報を切り分けるために、表面の凹凸をモデル化した熱収支モデルで熱伝導解析を行うことで、試料の表面の凹凸が大きい場合でも接合部を推定することも考えられる。しかし、この手法は、試料毎に形状計測、及び熱伝導解析を行う必要があるため、時間がかかり、全数検査には適用困難である。
【０００７】
本発明の解決課題は、試料の表面形状の影響を抑制し、内部の接合部の情報に基づき接合の良否を短時間で精度良く判定できる、試料の接合性検査方法及び検査装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の代表的なものの一例を示すと、次の通りである。試料の接合性検査装置は、前記試料から放射される赤外線を検出する検出器と、前記検出器で測定した赤外線強度情報に基づいて、前記試料の接合部の接合性を評価する情報処理装置とを有し、前記情報処理装置は、前記試料の表面の赤外線強度情報を取得し、前記試料の表面粗さが大きい領域を認識し、前記試料の表面の前記赤外線強度情報であって、前記試料の表面粗さが大きい領域を除外した領域の前記赤外線強度情報に基づいて、前記試料の接合部を推定する。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、試料の表面形状の影響を抑制し、接合部の良否を短時間で精度良く判定できる、検査方法及び装置が提供可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１Ａ】本発明の実施例１に係る、試料の接合性検査装置の全体構成を説明する図である。
【図１Ｂ】図１Ａの接合性検査装置における、情報処理装置の機能を説明するブロック図である。
【図２】検査対象である試料の構造の一例を説明する図である。
【図３Ａ】サーマルイメージング法により、赤外線強度から試料の接合部を判定する原理を説明する図である。
【図３Ｂ】サーマルイメージング法により、位相から試料の接合部を判定する原理を説明する図である。
【図４Ａ】実施例１における、検査の測定フローを説明する図である。
【図４Ｂ】実施例１における、検査の処理フローを説明する図である。
【図５】ロックイン処理のフローを説明する図である。
【図６】ロックイン処理で取得した、試料の位相像を説明する図である。
【図７】試料の加熱前の赤外線強度像を説明する図である。
【図８】試料の溶接痕がある領域の赤外線強度情報を除去した、試料の位相像を説明する図である。
【図９】熱伝導シミュレーションの結果で作成した、試料の位相像を説明する図である。
【図１０】関数近似により作成した、試料の位相像を説明する図である。
【図１１】画像再構成処理を説明する図である。
【図１２】実施例１における、二値化処理結果から、接合部の面積を算出する方法を説明する図である。
【図１３】実施例１における、接合部の良否判定方法を説明する図である。
【図１４】本発明の実施例２に係る、溶接部に欠陥のある試料の構造を説明する図である。
【図１５】図１４に示した試料の、位相像を説明する図である。
【図１６】本発明の実施例５に係る、内部に空隙のある試料の構造を説明する図である。
【図１７】実施例５における、試料の位相像を説明する図である。
【図１８】本発明の実施例６に係る、接合性検査装置の構成を説明する図である。
【図１９】実施例６における、赤外線強度から接合部を判定する原理を説明する図である。
【図２０】実施例６における、位相から接合部を判定する原理を説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、図面を参照しながら、本発明の実施例について、詳細に説明する。
【実施例１】
【００１２】
図１Ａ〜図１３を参照しながら、本発明の実施例１を説明する。  
図１Ａは、本発明の実施例１に係る、試料の接合性を検査する、接合性検査装置の全体構成を示す図である。  
試料の接合性検査装置は、製品等の接合部材、すなわち試料１０１の接合部を評価するものであり、熱源１０２、赤外線測定器（検出器）１０３、試料駆動機構１０４、試料駆動機構コントローラ１０５、測定タイミング制御部１０６、情報処理装置１０７、コリメータレンズ１０８、熱源コントローラ１０９、赤外線測定器コントローラ１１０、ビームエキスパンダ１１１、ビームホモジナイザ１１２、メモリ１１４、等で構成される。試料１０１は試料駆動機構１０４に保持され、その位置は試料駆動機構コントローラ１０５により制御される。赤外線測定器１０３は、熱源１０２により所定時間だけ加熱された試料１０１から放射される赤外線を検出する。測定のタイミングは測定タイミング制御部１０６で制御される。試料１０１を加熱するレーザ光１１３は、情報処理装置１０７からの指令に基づき、熱源コントローラ１０９、コリメータレンズ１０８、ビームエキスパンダ１１１、ビームホモジナイザ１１２を介して制御される。測定された試料１０１の赤外線強度の情報は、メモリ（又は外部記憶装置）１１４に保持される。測定タイミング制御部１０６と熱源コントローラ１０９とは、情報処理装置１０７から出力される同期信号に基づいて制御される。
【００１３】
図１Ａの情報処理装置１０７は、例えば、ＣＰＵ、メモリ、入出力装置、外部記憶装置、通信インタフェース等を備えたコンピュータであり、メモリに保持されたアプリケーションプログラムをＣＰＵで実行することにより、コンピュータを試料の接合性検査を行う手段として、機能させる。  
図１Ｂは、情報処理装置１０７の機能を説明するブロック図である。情報処理装置１０７は、試料の赤外線強度を測定する測定部１２０、評価部１３０、及びユーザーインタフェース１５０を備えている。測定部１２０は、熱源１０２や赤外線測定器１０３による計測を制御する測定制御部１２１と、赤外線測定器１０３による測定データの取得・保持を制御する測定データ取得部１２２としての機能を備えている。評価部１３０は、赤外線強度の情報と、試料の表面粗さが大きい領域に関する情報に基づいて試料の接合部を評価する。すなわち、評価部１３０は、溶接領域特定部１３１、溶接痕領域判定部１３２、接合部推定処理部１３３、接合部面積算出処理部１３４、接合状態良否判定処理部１３５を備えている。これらの各機能は、１つ若しくは複数のプログラムを実行することにより実現される。換言すると、評価部１３０の各機能ブロック（１３１−１３５）の区分は一例であり、各機能ブロックを、より細分化、あるいは統合された形で表現することもできる。
【００１４】
メモリ１１４の、被測定機器情報ＤＢ１４１には、測定の対象となる製品等（被測定機器）の全体的な構造や、製品等の被測定部(以降、被測定部を試料１０１と呼ぶ)や、溶接による接合部に関する情報（形状、サイズ、材料等）、あるいは溶接の種類に関する情報等が保持される。測定レシピＤＢ１４２には、試料の形状や溶接の種類等に対応した、試料の赤外線強度を測定するのに必要なレシピが保持される。赤外線測定データＤＢ１４３には、測定された試料の赤外線強度の情報が保持される。領域判定・推定情報ＤＢ１４４には、接合部推定処理部１３３等の処理結果が記録される。良否判定情報ＤＢ１４５には、良否判定に必要な情報が保持される。良否判定結果ＤＢ１４６には、接合状態良否判定処理部１３５等の処理結果が記録される。なお、これらの各ＤＢの構成は一例であり、各ＤＢを統合あるいはより細分化することもできる。
【００１５】
図２を用いて、試料１０１の構造を説明する。なお、以下では、平面形状が矩形の試料について説明するが、本発明は、非破壊全数検査を前提としているので、試料の構造は、測定の対象となる製品等の形状に応じて異なることは言うまでもない。
【００１６】
図２は、試料１０１のｘｙ平面図と、そのＡ−Ａ’における断面図を示す。試料１０１は、平面形状が同じ矩形(（ｘ0、ｙ0），（ｘz、ｙz）)、例えば大きさ１０×１０ｍｍ、ｚ軸方向の厚さ３ｍｍのアルミニウム板２０１と大きさ１０×１０ｍｍ、厚さ５ｍｍのアルミニウム板２０２とを、斜線で示した（ｘａ、ｙａ）から（ｘｂ、ｙｂ）の領域において超音波溶接で接合したものである。超音波溶接で接合した試料１０１の、アルミニウム板２０１とアルミニウム板２０２が接合された領域を接合部２０３、溶接されていない領域を非接合部２０４と定義する。超音波溶接部では、プローブを試料に押し付けて溶接するため、アルミニウム板２０１の表面には全体的に窪みが生じる。さらに、プローブの表面には試料を押さえつけるための凹凸があるため、アルミニウム板２０１の表面において、接合部２０３やその周囲は、溶接していない領域に比べて表面粗さが大きくなる。この表面粗さが大きくなった領域を溶接痕２０５と定義する。
【００１７】
図３Ａ、図３Ｂを用いて、サーマルイメージングによる接合部可視化の原理を説明する。図３Ａ、図３Ｂは、アルミニウム板２０１と２０２が接合された試料１０１の断面を示している。ここで、アルミニウム板２０１と２０２が接合された領域を接合部２０３、溶接されていない領域を非接合部２０４とする。
【００１８】
アルミニウム板２０１の表面２０１ａを加熱すると表面２０１ａの温度が上昇し、深さ方向（z軸方向）に熱が伝わる。ここで、空気の熱伝導率０．０２４１Ｗ/ｍＫ はアルミニウムの熱伝導率２３６Ｗ/ｍＫに対して非常に小さいため、非接合部２０４では接合部２０３よりも深さ方向に熱が伝わりにくくなる。この深さ方向への熱の伝わり方の違いを利用し、（ｉ）温度（赤外線強度）または、（ｉｉ）熱伝導の時間（位相）の差異から接合部を可視化・判定する。
【００１９】
（ｉ）温度（赤外線強度）の差異による可視化
図３Ａは、試料が放射する赤外線強度の差異を示す図である。非接合部２０４では接合部２０３よりも深さ方向に熱が伝わりにくいため、表層に熱がこもり、接合部２０３よりも試料表面２０１ａの温度が高くなる。温度が高いほど試料表面２０１ａが放射する赤外線の強度は強くなる。その結果、非接合部２０４から放射される赤外線３０６の強度は接合部２０３から放射される赤外線３０５の強度よりも大きくなる。この赤外線強度の差異を検出し、赤外線強度が小さい場所を接合部２０３、赤外線強度が大きい場所を非接合部２０４とすることで接合部２０３を可視化できる。
【００２０】
（ｉｉ）熱伝導の時間（位相）の差異による可視化
図３Ｂは、接合部２０３と非接合部２０４における熱伝搬のイメージを示す図である。熱伝導率が小さい領域の手前では、熱が滞留するため、大部分の熱が加熱面方向に伝搬する。接合部２０３では、アルミニウム板表面２０１ａから伝搬した熱３５１がアルミニウム板２０２の裏面２０２ａまで伝搬した後、そこに熱が滞留し、アルミニウム板表面２０１ａ方向に熱が伝搬する。非接合部２０４でも同様に、深さ方向に熱３５２が伝搬するが、非接合部２０４ではアルミニウム板２０１とアルミニウム板２０２の間にアルミニウムよりも熱伝導率が小さい空気層があるため、アルミニウム板２０１の裏面２０１ｂに熱が滞留し、アルミニウム板表面２０１ａ方向に熱が伝搬する。接合部２０３では、非接合部２０４よりも熱が伝搬する距離が長くなるため、試料表面２０１ａに熱が戻ってくる時間が遅くなる。試料を加熱してから試料表面２０１ａに熱が戻ってくるまでの時間差(位相差)を検出し、位相差が大きい場所を接合部２０３、位相差が小さい場所を非接合部２０４とすることで接合部２０３を可視化できる。
【００２１】
試料すなわちアルミニウム板２０１の１０×１０ｍｍの領域全面を加熱するために、レーザ光１１３のスポット径は例えば直径１５ｍｍ以上とする。熱源１０２としては、例えば波長８８０ｎｍ、最大出力１００Ｗの半導体レーザを用いる。半導体レーザから射出される所定の周波数のパルス状のレーザ光１１３は、光ファイバに入射され射出端まで伝搬させる。光ファイバとしては、大出力化が可能なコア径の大きい光ファイバを用いる。例えば、コア径１００μｍ、ＮＡ（Ｎｕｍｅｒｉｃａｌ Ａｐｅｒｔｕｒｅ）＝０．３のマルチモードファイバなどが挙げられる。光ファイバの射出端から射出したレーザ光１１３はコリメータレンズ１０８でコリメート光にする。コリメート光のビーム径（直径）Ｄは、以下の式（１）で求められる。  
Ｄ＝２×ｆ×ＮＡ      （１）
ここで、ｆはレンズの焦点距離である。
【００２２】
例えば、波長８８０ｎｍ、ＮＡ＝０．３のレーザ光を焦点距離１３ｍｍのコリメータレンズに入射すると、レーザ光１１３は直径７．８ｍｍのコリメート光になる。本実施例では、ビーム径を１５ｍｍ以上とするためビームエキスパンダ１１１でビーム径を広げる。ビームエキスパンダ１１１は、凸レンズと凹レンズの組み合わせ、または、２枚の凸レンズの組み合わせから構成されており、ビーム径を変更することが可能な光学素子である。コリメータレンズ透過後のビーム径が７．８ｍｍであり、試料の被照射範囲が１０ｍｍ×１０ｍｍであった場合、ビームエキスパンダ１１１としては、例えば最大入射有効径が１０ｍｍ、ビーム倍率が２倍の素子を使用すればよい。これより、コリメート光のビーム径は直径１５．６ｍｍまで広げることができる。
【００２３】
また、一般的なレーザ光は、強度分布がガウシアン分布など不均一なものであるため、均一加熱を行うためには、ビームの強度分布は一様にする必要がある。ビームの強度分布を一様にする手法としては、ビームホモジナイザ１１２などを用いればよい。ビームホモジナイザ１１２は、不均一な強度分布をもつレーザ光を均一な強度分布にする光学素子であり、例えば非球面ビームホモジナイザがある。非球面ビームホモジナイザは、ガウシアン分布の光線密度分布を均一分布に変換するように各光線の屈折角が非球面レンズによって制御されており、レーザ光の強度分布を均一にすることが可能となる。一様な強度分布になったレーザ光１１３は試料１０１に照射される。
【００２４】
なお、半導体レーザの波長は、８８０ｎｍに限定される必要はない。試料の吸収が大きい波長を選定することで、試料を効率よく加熱することができる。例えば、試料の材料がニッケルの場合、波長８８０ｎｍよりも波長１０００ｎｍのほうがレーザの吸収率が高くなる。そのため、ニッケルでは、波長１０００ｎｍ近辺を選択し、加熱を行う。  
試料の熱伝導の過渡応答は、赤外線測定器１０３を用いて測定する。赤外線測定器１０３としては例えば赤外線カメラを用いる。赤外線カメラは、温度分解能０．０３℃、画素数３２０×２５６の素子を使用し、熱伝導の過渡応答を高い時間分解能で測定するため高速なフレームレートのものを使用する。例えば、ＩｎＳｂなどの半導体素子を利用した冷却型センサを使用すれば、フレームレート１５００ｆｐｓ（時間分解能：０．６７ｍｓ）といった高速フレームレートでの測定を実現できる。試料１０１にレーザ光１１３を照射するタイミングと赤外線測定器１０３の測定開始タイミングは、測定タイミング制御部１０６で制御する。測定タイミング制御部１０６としては、ファンクションジェネレータを用いて信号を出し、その信号を同期信号として用いればよい。同期信号のＯＮ／ＯＦＦは情報処理装置１０７を用いて制御する。
【００２５】
図４Ａを用いて、測定部１２０による測定の処理フローを説明する。   
まず、ユーザーインタフェースを介してオペレータにより、試料の検査条件が指定される（ステップ４０１）。測定部１２０は、指定された検査条件に基づき、メモリ１１４の被測定機器情報ＤＢ１４１から取得した試料１０１の情報に応じて、測定レシピＤＢ１４２から、同期測定の有無、加熱条件、赤外線測定器の撮影条件等の測定レシピを読み出す。  
測定部１２０は、次に、試料と測定機器の位置関係調整を行う（ステップ４０２）。すなわち、検査条件や測定レシピに基づき、試料駆動機構１０４により、測定試料１０１を予め設定した位置まで搬送する。  
そして、赤外線測定器１０３による熱画像の撮影と、熱源１０２による試料の加熱とを開始する（ステップ４０３）。本実施例では、（ｘ0、ｙ0），（ｘz、ｙz）の正方形の領域について、縦横各２００ピクセル、合計４０，０００ピクセルの画素として撮影する。この中で、超音波溶接の縦（ｙ軸）方向の長さが約１００ピクセルである。試料の測定データ（測定信号）は、ライン（ｘ軸方向）毎に処理（２００ライン処理）され、赤外線測定データＤＢ１４３に記録される。  
本実施例においては、図２の（ｘａ、ｙａ）から（ｘｂ、ｙｂ）の範囲が溶接痕の生じる領域として認識される。
【００２６】
レーザの出力、試料の熱拡散係数、試料の構造の情報から、予め決定した条件で試料の加熱が行われた時点で、赤外線測定器１０３の撮影を終了し（ステップ４０４）、熱源１０２による加熱を終了する（ステップ４０５）。
【００２７】
接合部２０３は、ロックイン検出を用いて可視化することができる。ロックイン検出は、熱源コントローラ１０９により熱源１０２に強度変調をかけて測定した赤外線強度信号に対して、変調周波数と同じ周波数の参照信号をかけ合せると、測定信号から変調周波数成分の信号（測定信号：Ｆ（ｔ））を検出できる手法である。変調周波数と同じ周波数成分の信号のみを取り出すことで、測定環境のランダムノイズを抑制することができ、外乱の影響を抑制して接合部を高感度に可視化することができる。
【００２８】
本実施例では、ステップＬ１〜ステップＬ３として以下に示す工程で、ロックイン検出用データを取得する。  
ステップＬ１：測定タイミング制御部１０６から熱源コントローラ１０９と赤外線測定器コントローラ１１０に、同期信号を入力する。
【００２９】
ステップＬ２：同期信号に基づいて変調周波数fLで強度変調をかけた熱源１０９による、試料の加熱と赤外線測定器１０３の測定を開始する。
【００３０】
ステップＬ３：試料加熱時の変調周波数fLは測定したい深さ（熱浸み込み長）を基に決定する。例えば、本実施例の試料１０１は、アルミニウム板２０１側から深さ３ｍｍの位置にアルミニウム板２０１とアルミニウム板２０２の界面（接合界面）がある。熱浸み込み長Ｌが３ｍｍ以上であれば、接合界面における熱伝導情報を取得できるため、Ｌ≧３ｍｍとなるような変調周波数fLを選択すればよい。変調周波数と熱浸み込み長は以下の式（２）から見積もることができる。  
fL＝ｋ／（πＣρＬ２）      （２）
ここで、ｋは熱伝導率、Ｃは比熱容量、ρは密度である。
【００３１】
アルミニウムの物性値（ｋ＝２３６Ｗ/(ｍＫ)、Ｃ＝８８０Ｊ/ｋｇＫ、ρ＝２６９８ｋｇ/ｍ３）と熱の浸み込み深さＬ＝３ｍｍを式（２）に代入すると、変調周波数ｆＬは３．５Ｈｚとなる。Ｌ＝３ｍｍ以上に熱を浸み込ませるには、fL＝３．５Ｈｚ以下で試料を加熱すればよい。
【００３２】
熱源１０２の照射パワーＰは、加熱時間、加熱する試料１０１の物性値、温度上昇量を基に決定し、近似的に以下の式（３）から見積もることができる。  
Ｐ＝ＶρΔＴ/εｔ      （３）
ここで、Ｖはレーザ照射部の試料の体積、ρは試料の密度、ΔＴは温度上昇量、εは試料の吸収率、ｔは加熱時間である。試料は、変調周波数２Ｈｚで加熱し、一回の加熱で赤外線検出器の温度分解能（０．０３℃）の１０倍（ΔＴ＝０．３℃）以上まで加熱すると仮定する。波長８８０ｎｍ、スポット径１５ｍｍのレーザで厚さ３ｍｍのアルミニウム板を加熱する場合、アルミニウムの密度ρ＝２６９８ｋｇ/ｍ３、吸収率０．２０を用いると照射パワーは２０Ｗとなり、この照射パワー近辺で目標の温度上昇が達成できる。
【００３３】
赤外線測定器のサンプリング周波数は、ナイキスト定理より、加熱時の変調周波数のfLの２倍以上の周波数とすればよい。本実施例では、サンプリング周波数７Ｈｚ以上であればよい。但し、検出時間、信号のＳ／Ｎ及び必要な位相精度によってサンプリング周波数を２fLに対して余裕をもって大きくする必要がある。
【００３４】
赤外線測定器１０３で測定した赤外線画像群のデータ（測定信号）は、情報処理装置１０７に転送され、メモリ１１４の赤外線測定データＤＢ１４３に保存される。
【００３５】
次に、図４Ｂを用いて、評価部１３０による処理、すなわち、赤外線測定器１０３で測定した赤外線強度情報から、試料の接合部の良否判定を行うフローを説明する。  
まず、メモリ１１４の赤外線測定データＤＢ１４３から、試料の赤外線画像群のデータを取得する（ステップ４１１）。次に、赤外線画像群のデータから熱伝導情報を得て（ステップ４１２）、赤外線画像において表面粗さが大きい領域を抽出する（ステップ４１３）。さらに、ステップ４１３で取得した表面粗さが大きい領域の赤外線強度情報を除去する（ステップ４１４）。関数近似を用いてステップ４１４で除去した値、すなわち、試料の表面粗さがある領域の熱伝導情報値、を補間する（ステップ４１５）。この処理を赤外線画像の全領域に行うことで接合部の熱伝導情報を推定し、これに基づき接合部の推定画像を作成する（ステップ４１６）。この接合部推定画像に対して、画像再構成処理を行い、像のぼけを改善した画像を作成する（ステップ４１７）。なお、評価部１３０にて、接合部を判別するために評価値としては、例えば接合部の画素数に赤外線測定器１０３の画素サイズを乗算することで求められる接合部の面積を用いる。ステップ４１７で取得した画像を二値化処理し、閾値以上の値を接合部の評価値とする（ステップ４１８）。
【００３６】
算出した接合部の評価値と予め設定した良否判定の基準値とを比較し（ステップ４１９）、評価値が基準値を満たさなければ不良品（ステップ４２０）、基準値以上であれば良品として判定する（ステップ４２１）。
【００３７】
次に、上記ステップ４１１−４１３に関し、図５を用いて、赤外線画像群から接合部の情報を取得するロックイン処理を説明する。  
ステップ５０１：取得した赤外線画像群のある画素における赤外線強度の時間変化（測定信号）Ｆ（ｔ）を取得する。ここで、Φは位相差、αはノイズである。  
ステップ５０２：ステップ５０１で取得した測定信号に対して参照信号として（ｃｏｓ（２πfLｔ）、ｓｉｎ（２πfLｔ））をかけ合せる。  
ステップ５０３：ステップ５０２で取得した演算結果をローパスフィルターに通過させ、出力（Ｘ＝−（Ａｎ／２）ｓｉｎΦ、Ｙ＝（Ａｎ／２）ｃｏｓΦ）を算出する。ローパスフィルターとしては、例えば加算平均を用いればよい。  
ステップ５０４：出力Ｘ、Ｙを用いて赤外線強度Ａｎと位相差Φを算出する。
【００３８】
上記ステップ５０１〜５０４の処理を、赤外線画像の全画素に行い、取得した赤外線強度の位相差Φと赤外線強度の振幅Ａｎをその画素の値に割り当て、図６に示したような位相差Φの像（以下、位相像）、又は図７に示したような赤外線強度Ａｎの像（以下、赤外線強度像）を作成する。
【００３９】
次に、上記ロックイン処理で取得した位相像から、接合部を可視化する方法を、詳細に説明する。（なお、本実施例では、以下、位相像から接合部を可視化する例について説明するが、位相像に代えて赤外線強度像を用いてもよい。赤外線強度像の場合においても処理方法は同じであるため、説明は省略する。）
図６は、ロックイン処理結果から取得した位相像６０１（上段）と、この像６０１上のＡ−Ａ’における位相像の断面プロファイル６０２（下段）の関係を示している。接合部２０３は非接合部２０４よりも熱伝搬の距離が長くなるため、接合部２０３では非接合部２０４よりも位相差Φが大きくなる。ここで、図２に示したように溶接痕２０５では、窪みが生じているため、この窪みに相当する分だけ熱の伝搬距離が短くなり、位相差が小さくなる。その結果、接合部２０３では、接合部の熱伝搬距離に相当する位相差に溶接痕２０５の窪みに相当する位相差が重畳した結果が検出される。そのため、図６の状態では、接合部２０３と溶接痕２０５の切り分けができず、接合部２０３のみを抽出することが困難となる。
【００４０】
このように、接合部の良否判定には、溶接痕と接合部の熱伝導情報を切り分け、接合部のみを抽出する必要がある。本実施例では、接合部のみを抽出するため、溶接痕２０５以外の熱伝導情報を用いて接合部２０３を推定する。ロックイン処理で取得した位相差の像６０１は接合部２０３の熱伝導情報と溶接痕２０５の熱伝導情報を含んでいる。そのため、位相差の像６０１から溶接痕２０５に相当する熱伝導情報を除去することで接合部２０３から熱伝導した情報のみが残る。図６（下段）に示す断面プロファイル６０２の場合、溶接痕２０５以外の領域６０３の断面プロファイルが残ることになる。本実施例では、溶接痕２０５の熱伝導情報を除去した（領域６０３のみの）断面プロファイルを、溶接痕のない場合に得られる位相像をモデル化した関数で近似し、熱伝導情報を除去した領域の値を補間し、接合部の断面プロファイル（熱伝導情報）を推定し、溶接痕のない場合の位相像を推定する。
【００４１】
本実施例では、上記図４ＢのＳ４１３〜Ｓ４１６の処理として、例えば以下の工程により、溶接痕２０５の情報を含む位相像から接合部を推定する。  
（Ｓ４１０１）：溶接痕がある（表面粗さが大きい）領域の抽出
（Ｓ４１０２）：位相像において、（Ｓ４１０１）の領域の熱伝導情報を除去した画像を作成
（Ｓ４１０３）：上記（Ｓ４１０２）で作成した画像の熱伝導情報を除去した領域の値を、関数近似を用いて補間
以下で、これらの処理の詳細を説明する。  
（Ｓ４１０１）：試料の表面粗さが大きい領域では、試料が放射した赤外線が多重放射する。そのため、表面粗さが小さい領域よりも放射する赤外線の量が増えるため、見かけの赤外線強度が大きくなる。加熱前の試料では、試料の温度が概ね均一であるため、加熱前の赤外線画像には、表面粗さの大きさの差が赤外線強度の差として表われる。この赤外線強度の差異を検出することで表面粗さが大きい領域を抽出する。
【００４２】
図７に、加熱前の試料１０１の赤外線画像７０１（上段）と、そのＡ−Ａ’における赤外線強度像の断面プロファイル７０２（下段）を示す。試料１０１の溶接痕２０５がある領域では、溶接痕のない領域に比べて表面粗さが大きいため、赤外線検出器１０３では、温度が高く検出される。この赤外線強度像に対して閾値Ｔｔｈを決定し、閾値以上の断面プロファイル７０２５の領域を溶接痕２０５の領域として認識する。断面プロファイル７０２においてはｘ＝ｘ１からｘ＝ｘ２の範囲が溶接痕２０５と判定される。閾値は検査員が赤外線強度の画像をみて決定すればよい。この処理は、赤外線画像７０１の全領域に対して行われる。
【００４３】
（Ｓ４１０２）：ロックイン検出で取得した図６の位相像６０１から、図７の溶接痕２０５に相当する熱伝導情報を除いた位相像を作成する。  
図８に、溶接痕２０５がある領域の熱伝導情報を除去した位相像８０１（上段）と、そのＡ−Ａ’における位相の断面プロファイル８０２（下段）を示す。すなわち、図７に示す断面プロファイル７０２で溶接痕と判定したｘ＝ｘ１〜ｘ＝ｘ２の範囲の位相差の値を、位相の断面プロファイル６０２から除去し、溶接痕２０５の熱伝導情報がない断面プロファイル８０２を作成する。この処理を位相像６０１の全領域に対して行うことで、溶接痕２０５がある領域の熱伝導情報を除去した位相像８０１を作成する。
【００４４】
（Ｓ４１０３）：（Ｓ４１０２）で作成した位相像８０１を用いて接合部２０３を推定する。  
この接合部２０３を推定する処理は、以下の工程で行う。  
（Ｓ４１１１）：表面粗さが均一で、試料１０１と同じ構造のモデルで熱伝導シミュレーションを実施する。加熱は実際の測定と同等の条件で行い、シミュレーション手法としては例えば有限要素法を用いればよい。
（Ｓ４１１２）：熱伝導シミュレーション結果をロックイン処理することで、表面粗さが均一な場合の位相像を作成する。  
図９に、熱伝導シミュレーション結果から作成した位相像９０１（上段）とそのＡ−Ａ’における位相の断面プロファイル９０２（下段）を示す。ロックイン処理の工程は図５で説明したものと同じであるため、説明は省略する。
（Ｓ４１１３）：熱伝導シミュレーション結果から取得した位相像９０１から、位相像８０１の赤外線情報除去部の値を補間するためのモデル関数Ｆ(ｘ)を作成する。位相像９０１のＡ−Ａ’における位相の断面プロファイル９０２に対して、関数近似を行い、モデル関数Ｆ(ｘ)９０３を作成する。使用する関数としては、例えば、次式（４）に示すガウス関数を用いればよい。
【００４５】
Ｆ（ｘ）＝ａ＊ｅｘｐ（−（（ｘ−ｂ）／ｃ）２）      （４）
ここで、ａ、ｂ、ｃは係数、ｘは座標である。
【００４６】
なお、関数近似を行うための関数を、式（４）の関数に限定する必要はない。試料の構造により、位相像のプロファイルは変わるため、試料に応じた関数を用いればよい。例えば、接合部が２つある場合はガウス関数を２項使用することで近似結果の精度が向上する。また、ガウス関数を用いずに熱伝導方程式を解いた赤外線強度または位相について解いた結果を近似関数として用いてもよい。
【００４７】
図９の（下段）に、断面プロファイル９０２の関数近似結果９０３を示す。
（Ｓ４１１４）：この関数近似結果は、接合部の断面プロファイル（熱伝導情報）を推定したものである。この関数近似結果９０３を用いて、図８の位相像８０１から接合部推定画像を作成する。  
図１０の（上段）に、式（４）を用いて接合部を推定した位相像を示す。この位相像１００１のＡ−Ａ’における位相の断面プロファイル８０２（図１０の下段）、すなわち、図８の断面プロファイル８０２に対して、モデル関数Ｆ（ｘ）で関数近似を行う。関数近似で取得した位相値１００２を新たな画素値として接合部推定画像１００１を作成する。近似方法としては、非線形最小二乗法を用い、最適化のアルゴリズムとしては、ＬＭ（Ｌｅｖｅｎｂｅｒｇ-Ｍａｒｑｕａｒｄｔ）法を用いればよい。
【００４８】
上記（Ｓ４１１１）〜（Ｓ４１１３）は、試料構造が同じであれば、検査開始前に一度行えばよい。試料によって溶接痕の形状に個体差はあるが、溶接痕の情報を除去した熱伝導情報を用いて接合部を推定するため、形状によらず接合部を推定できる。その結果、試料ごとに事前に形状計測する必要なく短時間で検査が可能となる。
【００４９】
上記工程（Ｓ４１１１）〜（Ｓ４１１４）で接合部を推定できるが、より望ましくは、熱拡散により像にぼけが生じているため、Ｓ４１１３の後に、画像再構成処理により接合部を高感度に検出する（図４のステップ４１７）。
【００５０】
図１１を用いて、この画像再構成処理を説明する。ロックイン検出で取得した位相像Ｉは、次式（５）のように表される。
【００５１】
Ｉ［ｋ，ｌ］＝Ａｂ［ｋ，ｌ］＊Ｂ［ｋ，ｌ］＋ｎ［ｋ，ｌ］      （５）
ここで、Ａｂはぼけ関数、＊は畳み込み演算子、Ｂはぼけが生じる前の画像、ｎはノイズ、ｋ、ｌは座標を示す。
【００５２】
接合部から伝搬した熱はぼけ関数Ａｂに従って拡散し、試料表面でぼけた像Ｉになる。このぼけを改善し、接合部を高精度に検出するために、画像再構成処理を行う。画像再構成処理としては、デコンボリューション処理がある。デコンボリューション処理は、ぼけが生じた画像Ｉに対してぼけ関数Ａｂを用いて逆畳み込み演算をすることでぼけが生じる前の画像を推定する手法である。デコンボリューション処理のアルゴリズムは、Ｗｉｅｎｅｒフィルタ、ＣＬＳ（Ｃｏｎｓｔｒａｉｎｅｄ  Ｌｅａｓｔ  Ｓｑｕａｒｅｓ）フィルタ、ＭＲＮＳＤ（Ｍｏｄｉｆｉｅｄ  Ｒｅｓｉｄｕａｌ  Ｎｏｒｍ  Ｓｔｅｅｐｅｓｔ  Ｄｅｓｃｅｎｔ）法、ＲＬ（Ｒｉｃｈａｒｄｓｏｎ  Ｌｕｃｙ）法などの中から選択すればよい。ぼけ関数は例えば、接合部を推定した際に算出した関数Ｆ（ｘ）を用いればよい。
【００５３】
上記工程で接合部を推定した画像に対して、以下の方法で接合部の良否判定を行う（図４のステップ４１８〜４２１）。これらの処理を、図１２、図１３を参照しながら説明する。
【００５４】
（Ｓ４１２０）：接合部面積の算出
（Ｓ４１２１）：接合部面積と引張強度の相関評価による接合の良否判定
まず、（Ｓ４１２０）として、接合強度を定量的に評価するため、取得した接合部推定画像から接合部の面積を算出する。
【００５５】
図１２は、二値化処理により算出した接合部の面積の表示画面イメージである。位相像１１０１に対して位相のヒストグラム１２０１を作成し、二値化処理を行う。二値化処理の閾値は判別分析法を用いて算出すればよい。判別分析法は分離度と呼ばれる値が最大となる値を求め、その値を閾値とする。分離度はクラス間分散σb2とクラス内分散σｗ2の比（σb2／σｗ2）で求めることができる。ここで、ある値ｔｈ１でクラス分けをしたときの各クラスの画素数ωi、平均値ｍi、分散σi（i＝１，２）を用いると、クラス間分散σb2とクラス内分散σｗ2は、次の式（６）、式（７）で求めることができる。
【００５６】
σb2＝ω１ω２(ｍ１−ｍ２)2／(ω１＋ω２)2        （６）
σｗ2＝（ω１σ１2＋ω２σ２2)／(ω１＋ω２)       （７）
図１２に示したように、判別分析法により求めた閾値１２０２で位相像１１０１を二値化して二値化画像１２０４を取得し、閾値１２０２以上の画素を接合部１２０６として可視化する。算出した閾値は閾値表示ウィンドウ１２０３に表示する。二値化処理により抽出した接合部１２０６の面積は（接合部の画素数）×（画素サイズ）により算出する。例えば、赤外線測定器の画素サイズが５０×５０μｍであり、二値化処理で接合部と判断した画素数が８０００画素であった場合、面積は２０ｍｍ２となる。算出した接合部１２０６の面積は接合部面積表示ウィンドウ１２０５に表示する。なお、表示切替えボタン１２０７は、例えば、試料の（ｙ軸）方向の断面プロファイルを切り替えて表示する機能等を有する。
【００５７】
次に、（Ｓ４１２１）として、接合部面積を用いて接合の良否を判定する方法を説明する。  
図１３に、図１Ｂのユーザーインタフェース１５０に表示される、測定結果の判定画面のイメージを示す。ここでは、例として接合部の面積と引張強度の相関から接合の良否を判定する方法を説明する。
【００５８】
事前に、接合強度が異なる試料を作製し、サーマルイメージングによる接合部面積の算出、及び各試料の引張強度を測定し、接合部の面積と引張強度の相関を求める。接合強度の異なる試料の作製方法としては、例えば超音波溶接時の溶接時間、振幅、または加圧力を変えた条件で溶接を行えばよい。次に、ユーザは接合部の良品と判断できる接合強度を決定し、これを良否判定の基準値とする。基準としては例えば溶接条件を変えても引張強度が変化しなくなった値を用いればよい。ここでは例として５０Ｎ以上を良品と仮定する。本実施例では引張強度５０Ｎは接合部面積１５ｍｍ２に対応するため、位相像から算出した接合部の面積が１５ｍｍ２以上であれば良品となる。
【００５９】
図１３の判定画面では、ユーザが評価項目１３０１、及び良品判定閾値１３０２を入力すると、引張強度と接合部の相関グラフ１３０５に測定結果１３０６がプロットされ、接合部面積１３０３、及び良否判定結果１３０４が出力される。
【００６０】
本実施例では、超音波溶接した試料の接合部を推定する方法について説明したが、本発明は、これに限定する必要はない。例えば、レーザ溶接や抵抗溶接等の他の溶接方法で製作した試料に対しても適用可能である。また、はんだ接合やろう付けなどの溶接以外の接合工程の接合部の良否判定にも適用可能である。また、本実施例では、２枚のアルミニウム板を接合した構成で接合部の良否判定方法を説明したが、これに限定する必要はない。  
本実施例では、レーザで試料の加熱を行ったが、本発明の熱源はこれに限定される必要はない。例えば、ランプ加熱や誘導加熱を用いて試料を加熱してもよい。  
また、本実施例では、検査開始時に熱伝導シミュレーションを行い、モデル関数を作成したが、本発明は、これに限定される必要はない。例えば、事前に試料の材質、厚み、寸法が異なる複数のモデルを用いて熱伝導シミュレーションを行い、この結果から作成したモデル関数をデータベース化しておき、検査時にメモリがデータベースから読み出す構成でもよい。
【００６１】
なお、本実施例では赤外線カメラを使用したが代わりにＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ  Ｃｏｕｐｌｅｄ  Ｄｅｖｉｃｅ）カメラを用いることも可能である。ＣＣＤで撮像した試料表面の画像から表面粗さが大きい領域を抽出してもよい。表面粗さが大きい領域は、散乱光の強度が大きくなる。暗視野光学系の場合、ＣＣＤカメラで取得した画像の輝度値が大きい領域を表面粗さが大きい領域、輝度値が小さい領域を表面粗さが小さい領域を判断することで表面粗さが大きい領域を抽出できる。
【００６２】
本実施例によれば、試料の表面形状の影響を抑制し、接合部の良否を短時間で精度良く判定できる、検査方法及び装置を提供することができる。そのため、製品等の接合部の非破壊全数検査が可能となる。
【実施例２】
【００６３】
実施例１では、欠陥のない試料１０１を用いて接合部の可視化方法を説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。図１４、図１５を用いて、実施例２に係る、欠陥のある試料の接合部を可視化する例を説明する。
【００６４】
図１４の（上段）は、試料１４０１の接合部のＢ−Ｂ’に接合不良（欠陥）１４０２がある試料１４０１の構造を示している。すなわち、アルミニウム板２０１、２０２の接合部２０３の左側部分に接合不良（欠陥）１４０２がある。図１４の（下段）に示すように、接合不良（欠陥）に対応する、表面粗さが大きい領域２０５が、欠陥のない試料１０１に比べて大きく、実際の接合部２０３は小さくなっている。
【００６５】
図１４に示した試料の加熱及び取得した赤外線画像群から、接合部を可視化する方法は実施例１ですでに説明した方法と同じであるため、説明を省略する。
【００６６】
図１５に、欠陥１４０２がある試料の位相像１５０１（上段）とＢ−Ｂ’における断面プロファイル１５０２（下段）を示す。図３Ｂで説明したとおり、非接合部では、接合部よりも位相差が小さくなる。欠陥１４０２は接合されていないため、図１５の位相像１５０１及び断面プロファイル１５０２に示すように、欠陥１４０２では接合部２０３よりも位相差が小さくなり、領域２０５の外縁付近における断面プロファイル１５０２の左右の値は、左側が右側に比べて低くなっている。この断面プロファイル１５０２情報を基に、欠陥１４０２が検出可能となる。すなわち、位相像１５０１には、欠陥１４０２のある接合部２０３の情報に表面粗さが大きい領域２０５の情報が重畳しているため、断面プロファイル１５０２から表面粗さが大きい領域２０５の赤外線強度情報を除去し、除去後の領域に関してモデル関数を用いた補間により、接合部の推定を行う。接合部を推定した画像に対して接合部面積を算出し、その接合部面積を元に良否判定を行う。各処理方法は説明済みであるため、説明は省略する。この例では、Ｂ−Ｂ’における接合部２０３がｙ軸方向の他の断面の接合部に比べ狭くなっているため、図１３の接合部面積１３０３が良品判定閾値１３０２を下回り、良否判定結果１３０６で不良品と判定される。
【００６７】
本実施例によれば、試料の表面形状の影響を抑制し、接合部の良否を短時間で精度良く判定できる、検査方法及び装置を提供することができる。そのため、製品等の接合部の非破壊全数検査が可能となる。
【実施例３】
【００６８】
次に、試料の加熱方法が、既に述べた実施例１，２と異なる実施例３について説明する。本実施例では、試料を短時間加熱し、試料の温度が低下していく過程を解析するパルスサーモグラフィを用いて接合部を可視化する。そのため、本実施例では、試料１０１を短時間加熱する手段として、大きなパワーのレーザ光１１３を、最初に一回だけ試料に照射する。
【００６９】
パルスサーモグラフィを用いた測定方法と接合部の可視化方法を、以下で説明する。本実施例の装置構成は図１Ａに示す実施例１の構成と同じであり、加熱条件の決定方法はロックイン検出を用いた場合と同じであるため、説明を省略する。以下に、試料の加熱及び試料の温度測定工程を説明する。
【００７０】
（Ｓ４４１０）：熱源１０２によって試料１０１を短時間加熱する。  
（Ｓ４４２０）：加熱された試料１０１が放射する赤外線を、赤外線検出器１０３で検出する。  
（Ｓ４４３０）：各座標の赤外線強度の時間変化を抽出し、式（８）を用いてフーリエ変換する。
2017078624.tif 000003
【００７１】
ここで、Ｆｎはフーリエ変換結果、Ｎはサンプリング数、Ｒｅｎはフーリエ変換結果の実部、Ｉｍｎはフーリエ変換結果の虚部を表す。Ｔはｋ番目のサンプリングの温度である。フーリエ変換する周波数は式（２）を用いて決定すればよい。  
（Ｓ４４４０）：（Ｓ４４３０）で算出した実部Ｒｅｎと虚部Ｉｍｎの値を式（９）に代入して赤外線強度Ａｎを算出し、また、実部Ｒｅｎと虚部Ｉｍｎの値を式（１０）に代入して位相差Φｎを算出する。
2017078624.tif 000004
【００７２】
2017078624.tif 000005
【００７３】
（Ｓ４４５０）：（Ｓ４４４０）で算出した赤外線強度Ａｎまたは位相差Φｎを、画素の値に割り当てて画像化することで接合部を可視化できる。  
接合部の良否判定方法は実施例１に記載の方法と同じであるため、説明を省略する。
【００７４】
本実施例によれば、試料の表面形状の影響を抑制し、接合部の良否を短時間で精度良く判定できる、検査方法及び装置を提供することができる。そのため、製品等の接合部の非破壊全数検査が可能となる。
【実施例４】
【００７５】
以上述べた各実施例では、表面粗さが大きい領域（溶接痕の領域）を抽出する処理及び画像再構成処理を一次元で行う方法を説明したが、本発明は、これに限定される必要はなく、二次元で上記各処理を行ってもよい。二次元で画像再構成処理を行う場合、例えば、次式（１１）を用いて計算を行えばよい。数式のσは分散、μは平均であり、添え字は座標を表す。
2017078624.tif 000006
【００７６】
接合部の良否判定方法は、実施例１等に記載の方法と同じであるため、説明を省略する。
【００７７】
また、加熱前の赤外線強度画像から溶接痕の領域を抽出する他の手段として、例えば、溶接する際に、試料のどの領域を溶接したかを記憶しておき、その領域を溶接痕が生じる領域として認識するようにしてもよい。そして、赤外線測定器で測定した赤外線強度情報から、記憶した溶接領域の赤外線強度情報を除去し、除去後の領域に関してモデル関数を用いた補間により、接合部の推定を行う。接合部の良否判定方法は、実施例１等に記載の方法と同じであるため、説明を省略する。
【００７８】
本実施例によれば、試料の表面形状の影響を抑制し、接合部の良否を短時間で精度良く判定できる、検査方法及び装置を提供することができる。そのため、製品等の接合部の非破壊全数検査が可能となる。
【実施例５】
【００７９】
本発明は、板材の内部にある欠陥の検出に適用することもできる。図１６、図１７を用いて、実施例５に係る、試料内部の欠陥を可視化する例を、説明する。  
図１６は、内部に欠陥１６０２があり、表面に傷１６０３がある試料１６０１の平面図（上段）とＣ−Ｃ’断面図（下段）を示している。試料１６０１は、欠陥の無い正常領域２０３０と中央の欠陥領域２０４０、すなわち、欠陥１６０２を含む領域とがある。試料は、例えば、大きさ１０×１０ｍｍ、厚さ５ｍｍのアルミニウム板であり、その深さ２ｍｍの位置に大きさ３×３ｍｍの空隙１６０２があり、試料の表面の中央部には何らかの原因で生じた表面粗さが大きい領域１６０３がある。実施例５では、試料の加熱及び取得した赤外線画像群から表面粗さが大きい領域を除外して、正常領域２０３０の赤外線強度情報を基に中央の欠陥領域２０４０を可視化する。
【００８０】
図１７に、試料１６０１の位相像１７０１（上段）とそのＣ−Ｃ’における断面プロファイル１７０２（下段）を示す。空隙１６０２では、空隙がない領域に比べて位相差が小さくなる。そのため、図１７（下段）に示す断面プロファイル１７０２のように、空隙がある領域と空隙がない領域で位相差が生じる。すなわち、断面プロファイル１７０２は、空隙のある領域において、空隙の無い領域に比較して位相差が小さくなっている。すでに説明した各実施例の方法と同様にして、得られた位相差の像１７０１に対して、断面プロファイル１７０２から表面粗さが大きい領域（図１６の領域１６０３）の赤外線強度情報の除去を行い、除去後の領域に関してモデル関数を用いた補間、画像再構成処理を行うことで、空隙１６０２の可視化が可能となる。各処理方法は説明済みであるため、説明は省略する。
【００８１】
本実施例によれば、試料の表面形状の影響を抑制し、内部構造の良否を短時間で精度良く判定できる、検査方法及び装置を提供することができる。
【実施例６】
【００８２】
本実施例は、サーマルイメージング法による試料の加熱方法が、今まで述べた実施例と異なる。すなわち、接合された２枚のアルミニウム板を裏面から加熱し、表面から放射される赤外線を検出して接合部を評価する。
【００８３】
図１８を用いて本実施例の装置構成を説明する。図１Ａで説明した構成と異なるのは、試料駆動機構１０４が試料１０１を片側で保持可能な構成であり、試料１０１に対する熱源１０２、コリメータレンズ１０８、ビームエキスパンダ１１１、ビームホモジナイザ１１２の配置が、図１Ａの配置と逆になっていることである。
【００８４】
本実施例によれば、アルミニウム板２０２を裏面から加熱し、これに接合されたアルミニウム板２０１が表面から放射する赤外線を検出して接合部を評価する。溶接痕のないアルミニウム板２０２を加熱することで、試料１０１を均一に加熱することができるため、アルミニウム板２０１を加熱するよりも高感度に接合部を抽出することができる。
【００８５】
図１８に示す装置でサーマルイメージング法により接合部を可視化する原理を、図１９と図２０を用いて説明する。図１９と図２０に示す試料の構造は、図３Ａ，図３Ｂで説明したものと同じであるため、構造の説明は省略する。
【００８６】
図１９は、試料が放射する赤外線強度の差異から接合部を判定する方法を説明する図である。アルミニウム板２０２を加熱するとアルミニウム板２０２の表面２０２ａの温度が上昇し、深さ方向（z軸方向）に熱が伝わる。ここで接合部２０３は、熱伝搬を妨げる媒質がないため、アルミニウム板２０１まで熱が伝わりやすいが、非接合部２０４では、接合部２０３よりも深さ方向に熱が伝わりにくいため、接合部２０３に比べてアルミニウム板２０１の表面２０１ａの温度上昇が小さくなる。その結果、非接合部２０４から放射される赤外線３０６の強度は接合部２０３から放射される赤外線３０５の強度よりも小さくなる。この温度上昇の違いによって生じる赤外線強度の差異を赤外線検出器１０３で検出し、赤外線強度が大きい場所を接合部とすることで接合部２０３を可視化できる。
【００８７】
図２０は、接合部２０３と非接合部２０４における熱伝搬のイメージを示す図である。接合部では、熱伝搬を妨げるものがないため、熱伝搬イメージ２００１のように熱は直進的に伝搬する。一方、非接合部では、アルミニウム板１０１に熱が伝わりにくいため、熱伝搬イメージ２００２のように接合部２０３から熱が回り込む。接合部２０３では、非接合部２０４よりも速くアルミニウム板２０１に伝わるため、熱拡散の時間差が生じる。加熱開始からアルミニウム板２０１の表面２０１ａに到達するまでの時間差（位相差）を検出し、位相差が小さい場所を接合部２０３、位相差が大きい場所を非接合部２０４とすることで接合部２０３を可視化できる。
【００８８】
熱源１０２による加熱条件、赤外線検出器１０３における検出条件、及び良否判定方法は実施例１等に記載の方法で決定し、接合部可視化も実施例１等に記載の方法で行えばよいため、説明を省略する。
【００８９】
本実施例によれば、試料の表面形状の影響を抑制し、接合部の良否を短時間で精度良く判定できる、検査方法及び装置を提供することができる。そのため、製品等の接合部の非破壊全数検査が可能となる。
【符号の説明】
【００９０】
１０１…試料、１０２…熱源、１０３…赤外線測定器、１０４…試料駆動機構、１０５…試料駆動機構コントローラ、１０６…測定タイミング制御部、１０７…情報処理装置、１０８…コリメータレンズ、１０９…熱源コントローラ、１１０…赤外線測定器コントローラ、１１１…ビームエキスパンダ、１１２…ビームホモジナイザ、１１３…レーザ光、２０１…アルミニウム板、２０２…アルミニウム板、２０１ａ…アルミニウム板２０１の表面、２０２ａ…アルミニウム板２０２の裏面、２０３…接合部、２０４…非接合部、２０５…超音波溶接による溶接痕、３０５、３０６…赤外線、３５１、３５２…熱伝搬のイメージ、５０１〜５０４…ロックイン処理のフロー、６０１、８０１、９０１、１００１、１１０１…位相像、６０２、８０２、９０２…位相像の断面プロファイル、７０１…溶接痕がある試料の赤外線強度画像、７０２…赤外線強度画像のＡ−Ａ’における断面プロファイル、９０３、１００２…フィッティング結果、１２０１…位相差のヒストグラム、１２０２…二値化閾値、１２０３…閾値表示ウィンドウ、１２０４…二値化画像、１２０５…接合部面積表示ウィンドウ、１２０６…二値化処理後の接合部、１３０１…評価項目表示ウィンドウ、１３０２…良否判定閾値表示ウィンドウ、１３０３…接合部面積表示ウィンドウ、１３０４…判定結果表示ウィンドウ、１３０５…引張試験と接合部面積の相関、１３０６…測定結果、１４０１…欠陥のある試料、１４０２…欠陥、１６０２…空隙、Ｓ４０１〜Ｓ４０５…測定フロー、Ｓ４１１〜Ｓ４２１…処理フロー。
【図１Ａ】
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【図１Ｂ】
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【図２】
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【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
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【図４Ａ】
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【図４Ｂ】
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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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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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