(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
高温での使用により２相からなる金属材料のうち少なくとも１相に経時変化が生じる場合の寿命を評価する方法であって、
前記金属材料の組織像を画像の濃淡情報に基づく所定の濃淡度により正準判別法を用いて２値化して白領域と黒領域とに分割された２値化像とし、
該２値化像の黒領域に膨張・収縮処理を施した後にこの２値化像を用いて前記金属材料の組織像をマスキングすることにより前記白領域の組織像を抽出すると共に、抽出された前記白領域の組織像を正準判別法を用いて再度２値化を行い、前記白領域の組織像については炭化物が抽出される再２値化画像とし、
また、前記２値化像の黒領域に膨張・収縮処理及び収縮・膨張処理を施した後にこの２値化像を用いて前記金属材料の組織像をマスキングすることにより前記黒領域の組織像を抽出すると共に、抽出された前記黒領域の組織像を正準判別法を用いて再度２値化を行い、前記黒領域の組織像についてはラス構造が抽出される再２値化画像とし、
前記炭化物及びラス構造に基づく特徴量に基づき前記金属材料の経時変化の度合いを推定することを特徴とする金属材料の寿命評価方法。
【請求項２】
高温での使用により２相からなる金属材料のうち少なくとも１相に経時変化が生じる場合の寿命を評価する方法であって、
前記金属材料の組織像を画像の濃淡情報に基づく所定の濃淡度により正準判別法を用いて２値化して白領域と黒領域とに分割された２値化像とし、
該２値化像の黒領域に膨張・収縮処理を施した後にこの２値化像を用いて前記金属材料の組織像をマスキングすることにより前記白領域の組織像を抽出し、
また、前記２値化像の黒領域に膨張・収縮処理及び収縮・膨張処理を施した後にこの２値化像を用いて前記金属材料の組織像をマスキングすることにより前記黒領域の組織像を抽出し、
前記黒領域の組織像の輝度と前記白領域の組織像の輝度から算出される、前記黒領域の組織像と前記白領域の組織像との間におけるコントラスト比に基づき前記金属材料の経時変化の度合いを推定することを特徴とする金属材料の寿命評価方法。
【請求項３】
高温での使用により２相からなる金属材料のうち少なくとも１相に経時変化が生じる場合の寿命を評価する方法であって、
前記金属材料の組織像を画像の濃淡情報基づく所定の濃淡度により正準判別法を用いて２値化して白領域と黒領域とに分割された２値化像とし、
該２値化像の黒領域に膨張・収縮処理を施した後にこの２値化像を用いて前記金属材料の組織像をマスキングすることにより前記白領域の組織像を抽出し、
また、前記２値化像の黒領域に膨張・収縮処理及び収縮・膨張処理を施した後にこの２値化像を用いて前記金属材料の組織像をマスキングすることにより前記黒領域の組織像を抽出し、
前記白領域と前記黒領域との面積比に基づき前記金属材料の経時変化の度合いを推定することを特徴とする金属材料の寿命評価方法。
【請求項４】
前記膨張・収縮処理を施す前に、前記２値化像の白領域及び黒領域のうちの少なくとも一方の微小構造部分を所定の面積いき値により除去することを特徴とする請求項１ないし３のいずれか１項記載の金属材料の寿命評価方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、材料の寿命評価方法に係り、特に、火力発電プラント用ボイラ等の配管材料として使用される低合金ＣｒＭｏ鋼等の高温耐圧金属部材に高温での使用により経時変化が生じる場合の寿命評価に適用される材料の寿命評価方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
近年、火力発電プラントにおいては、運転時間が長時間に及ぶのに従い長時間使用による設備の劣化、頻繁な起動停止や急速な負荷変動等による熱疲労等を十分に考慮した保守管理が益々重要になってきている。
例えば、低合金ＣｒＭｏ鋼等の高温耐圧金属部材が用いられる大口径厚肉配管では、配管本体である母材や、その溶接熱影響部（Heat Affected Zone：ＨＡＺ）に高温での使用により経時変化が生じ、この経時変化が配管を劣化させる一要因となるために、配管の信頼性の確保をする上で、この経時変化から配管の寿命を推定する必要がある。
そこで、従来の材料の寿命評価方法としては、光学顕微鏡及び電子顕微鏡を用いた組織検査の他、磁粉探傷検査、超音波探傷検査、放射線透過検査等が知られている。
【０００３】
ここで、光学顕微鏡及び電子顕微鏡を用いた組織検査（専門家による判定）について説明する。
この組織検査は、組織対比法と称されるもので、例えば、火力発電プラント用ボイラの配管（母材）の寿命を推定する場合、予め配管材料の組織の劣化の度合いを劣化度別に分類し、各段階毎に標準的な光学顕微鏡像及び電子顕微鏡組織像（標準組織と呼ばれる）を用意しておく。次いで、寿命を推定しようとする配管の表面からレプリカを採取し、このレプリカを光学顕微鏡及び電子顕微鏡を用いて観察して光学顕微鏡及び電子顕微鏡組織と上述した標準組織とを比較し、この光学顕微鏡及び電子顕微鏡組織と組織状態が最も近い標準組織の属する段階を、この配管の劣化度とする。
なお、レプリカを観察する替わりに、光学顕微鏡を用いて配管の表面または抜管した材料を直接観察する方法を用いてもよい。
【０００４】
図２８及び図２９は、高温耐圧配管材料として用いられる２相構造の低合金ＣｒＭｏ鋼の各劣化段階に対応した標準組織を示す模式図であり、ここでは、４段階に分類している。
図２８（ａ）は、初期段階の劣化状態、すなわち第１段階の劣化状態（ＩM）を示す図で、フェライト（図中白色部分）とベイナイト（またはパーライト）（図中黒色部分）のコントラスト差が明瞭であり、未使用材と略同等である。
図２８（ｂ）は、第２段階の劣化状態（ＩＩM）を示す図で、フェライトとベイナイト（またはパーライト）のコントラスト差が小さくなるとともに、フェライト粒内に炭化物（白色領域内の黒い斑点状のもの）が析出し、この炭化物は劣化が進行するとともに粗大化する。
【０００５】
図２９（ｃ）は、第３段階の劣化状態（ＩＩＩM）を示す図で、フェライト粒内の炭化物がさらに粗大化するとともに、ベイナイト領域内では、ラスと称される線状構造が減少する。ただし、ばらつきは大きい。
図２９（ｄ）は、最終段階の劣化状態、すなわち第４段階の劣化状態（ＩＶM）を示す図で、パーライト領域内では、パーライトが分解し、最終的に消失する。この段階では、フェライトとベイナイトのコントラスト差がほとんど無くなった状態となる。
【０００６】
この低合金ＣｒＭｏ鋼の劣化度は、ラーソン・ミラー・パラメータ法（Ｌ・Ｍ法）を適用することにより、加熱時間と温度より計算される劣化度指標であるラーソン・ミラー・パラメータ（Ｌ・Ｍ）で表すことができる。このラーソン・ミラー・パラメータ（Ｌ・Ｍ）は、次式により求めることができる。
Ｌ・Ｍ＝Ｔ（Ｃ＋logｔ）／１０００
ただし、Ｔ：絶対温度
Ｃ：定数
ｔ：加熱時間
である。
【０００７】
また、１相構造の低合金ＣｒＭｏ鋼からなる配管の溶接熱影響部（ＨＡＺ）の寿命を推定する場合も、上述した配管（母材）と同様、組織対比法を用いて寿命を推定することができる。
この場合、予め溶接熱影響部（ＨＡＺ）の組織の劣化の度合いを劣化度別に分類し、各段階毎に標準的な光学顕微鏡及び電子顕微鏡組織像（標準組織）を用意しておく。次いで、寿命を推定しようとする溶接熱影響部（ＨＡＺ）の表面からレプリカを採取し、このレプリカを光学顕微鏡及び電子顕微鏡を用いて観察して光学顕微鏡及び電子顕微鏡組織と上述した標準組織とを比較し、この光学顕微鏡及び電子顕微鏡組織と組織状態が最も近い標準組織の属する段階を、この配管の劣化度とする。
【０００８】
この溶接熱影響部（ＨＡＺ）の劣化度は、次の様に３段階に分類される。
第１段階：マルテンサイト領域と、このマルテンサイト領域内の線状構造（マルテンサイトラス）の面積比率が未使用材とほぼ同等である。
第２段階：マルテンサイト領域とマルテンサイトラスの面積比率が小さくなるとともに、マルテンサイト領域内に炭化物が析出する。
第３段階：析出した炭化物がマルテンサイト領域内で分散するとともに、マルテンサイトラスが消失する。
この溶接熱影響部（ＨＡＺ）の劣化度についても、上述した配管と同様、ラーソンミラーパラメータ（Ｌ・Ｍ）を用いて表すことができる。
なお、レプリカを観察する替りに、金属顕微鏡等を用いて配管の表面の組織を直接観察する方法が採られる場合もある。
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、上述した従来の組織検査（専門家による判定）においては、寿命を推定する対象となる配管または溶接熱影響部（ＨＡＺ）の光学顕微鏡及び電子顕微鏡組織と標準組織とを比較して配管の劣化度を推定しているために、検査者個人の主観が大きく影響し、検査者の間で劣化度の判定にばらつきが生じるおそれがあるという問題点があった。
また、その光学顕微鏡及び電子顕微鏡組織が２つの標準組織の中間に位置するような場合、いずれの標準組織に近いかを判定することが難しく、したがって、判定結果の定量化が難しいという問題点があった。
【００１０】
本発明は、上記の事情に鑑みてなされたものであって、評価の際に個人の主観による影響を除外することができ、その結果、評価結果を定量化することができ、しかも、評価作業の効率化を図ることで、評価作業時間の短縮及びコストダウンを図ることが可能な材料の寿命評価方法を提供することを目的とする。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するために、本発明は次の様な材料の寿命評価方法を提供する。
すなわち、本発明の材料の寿命評価方法は、２相からなる材料に高温での使用により少なくとも１相に経時変化が生じる場合の寿命を評価する方法であって、前記材料の組織像を画像の階調に基づくいき値により２値化して２つの相に分割された２値化像とし、次いで、前記２値化像を前記材料の組織像に重ね合わせ、再度２値化を行った画像に基づき前記材料を特徴付ける１つ以上の特徴量を求め、該特徴量に基づき前記材料の経時変化の度合いを推定することを特徴としている。
【００１２】
この方法では、階調画像である２相からなる材料の組織像にいき値処理を施し、２つの相に分割された２値化像とする。例えば、前記組織像の濃淡情報を、あるレベルの濃淡度（いき値）で区切り、このレベルより濃い領域（黒色領域）に”１”を、このレベルより淡い領域に”０”を、それぞれ割り当てれば、前記レベルより濃い領域（黒色領域）のみが２値画像として表示されることになる。
【００１３】
これにより、２値化像の２つの相間の濃淡の度合いが特徴量化され、この濃淡の度合いに基づき２相からなる前記材料の経時変化の度合いが推定されることとなる。
以上により、組織像の判定に際し、個人の主観による影響が除外される結果、２相からなる材料の経時変化の度合いが客観的に評価される。また、２値化像に基づき前記材料を特徴付ける１つ以上の特徴量、例えば、濃淡の度合いを特徴量化することにより、評価結果が定量化され、自動化が可能になる。
また、上記方法では、前記２値化像を前記材料の組織像に重ね合わせ、再度２値化することにより、前記２値化処理で抽出された一方の相の細かい構造を明確にし、その詳細構造を特徴量にすることが可能になる。
【００１４】
また、本発明の材料の寿命評価方法は、前記材料の寿命評価方法において、前記２値化像に膨張・収縮処理を施すことを特徴としている。
【００１５】
この方法では、前記２値化像に膨張・収縮処理を施すことにより、前記２値化像の各領域内の細かい凹凸等が消去され、より単純な形状の図形に特徴量化される。これにより、２値化像の２つの相各々の特徴量化を容易とすることができる。例えば、目視では２つの相各々の濃淡の度合いの判別が困難なものであっても、この濃淡の度合いを特徴量化することができる。
【００１６】
前記本発明の材料の寿命評価方法において、前記２値化像の少なくとも一方の相内の微小構造部分を所定の面積いき値により除去してもよい。
【００１７】
この方法では、例えば、２相のうちの一方の相であるフェライト粒子内部に微小粒子の析出炭化物が発生した様な場合においても、この析出炭化物を所定の面積いき値により除去することで、２相を区分することが可能になる。
すなわち、材料の経時変化に伴い、少なくとも一方の相内に発生した微小構造部分を所定の面積いき値により除去することにより、前記相内に微小構造部分が発生した場合の２値化像の２つの相の面積の比率を特徴量化することが可能になる。
【００１８】
請求項４記載の材料の寿命評価方法は、請求項３記載の材料の寿命評価方法において、前記微小構造部分を除去した後、前記２値化像に膨張・収縮処理を施すことを特徴としている。
【００１９】
この方法では、微小構造部分を除去した２値化像に膨張・収縮処理を施すことにより、特徴量化がより容易になり、評価結果の定量化の精度が向上する。
【００２２】
本発明の参考例による材料の寿命評価方法は、１相からなる材料に高温での使用により経時変化が生じる場合の寿命を評価する方法であって、前記材料の組織像を所定のいき値により２値化して２つの領域に分割された２値化像とし、該２値化像に基づき前記材料を特徴付ける１つ以上の特徴量を求め、該特徴量に基づき前記材料の経時変化の度合いを推定することを特徴としている。
【００２３】
この方法では、階調画像である材料の組織像にいき値処理を施し、２値化像とする。例えば、前記組織像の濃淡情報を、あるレベルの濃淡度（いき値）で区切り、このレベルより濃い領域（黒色領域）に”１”を、このレベルより淡い領域に”０”を、それぞれ割り当てれば、前記レベルより濃い領域（黒色領域）のみが２値画像として表示されることになる。
【００２４】
これにより、２値化像の２つの領域の面積の比率が特徴量化され、この面積の比率に基づき１相からなる前記材料の経時変化の度合いが推定されることとなる。
以上により、組織像の判定に際し、個人の主観による影響が除外される結果、１相からなる材料の経時変化の度合いが客観的に評価される。また、２値化像に基づき前記材料を特徴付ける１つ以上の特徴量を特徴量化することにより、評価結果が定量化され、自動化が可能になる。
【００２５】
前記本発明の参考例による材料の寿命評価方法において、前記２値化像の２つの領域各々に膨張・収縮処理を施すこととしてもよい。
【００２６】
この方法では、前記２値化像の２つの領域各々に膨張・収縮処理を施すことにより、例えば、目視では２つの領域各々の判別が困難なものであっても、特徴量化を容易に行うことが可能になり、評価結果の定量化の精度が向上する。
【００２７】
前記本発明の参考例による材料の寿命評価方法において、前記２値化像の少なくとも一方の領域内の微小構造部分を所定の面積いき値により除去することとしてもよい。
【００２８】
この方法では、例えば、材料の経時変化に伴い少なくとも一方の領域内に発生した微小構造部分を所定の面積いき値により除去することにより、前記領域内の微小構造部分を除外した特徴量化が可能になる。
【００２９】
上記いずれかの材料の寿命評価方法において、前記微小構造部分を除去した後、前記２つの領域各々に膨張・収縮処理を施すこととしてもよい。
【００３０】
この方法では、微小構造部分を除去した２値化像の２つの領域各々に膨張・収縮処理を施すことにより、特徴量化がより容易になり、評価結果の定量化の精度が向上する。
【００３１】
上記いずれかの材料の寿命評価方法において、前記組織像は、前記材料のレプリカ像、または前記材料の光学顕微鏡像であってもよい。
【００３２】
この方法では、前記組織像を、前記材料のレプリカ像、または前記材料の光学顕微鏡像としたことにより、配管の表面または抜管した材料の組織像を２値化することが容易になり、その結果、評価結果の定量化、評価の自動化が容易になる。
【００３３】
上記いずれかの材料の寿命評価方法において、前記特徴量は、前記２つの相の原画像におけるコントラスト比であってもよい。
この方法では、２相からなる材料の経時変化の度合いを客観的に評価することが可能になる。
【００３４】
上記いずれかの材料の寿命評価方法において、前記特徴量は、前記２つの相のうち一方の像と、前記材料の経時変化に伴って該一方の像の領域内に観測される炭化物とに基づいたものであってもよい。
【００３５】
上記いずれかの材料の寿命評価方法において、前記特徴量は、前記２つの相のうち一方の像と、前記材料の経時変化に伴って該一方の像の領域内で観測されるラス構造とに基づいたものであってもよい。
【００３６】
上記いずれかの材料の寿命評価方法において、前記特徴量は、前記２値化像のうち一方の像と他方の像との面積比であってもよい。
この方法では、２値化像の２つの領域を特徴量化することが可能になる。
【００３７】
上記いずれかの材料の寿命評価方法において、前記２値化像は、母材組織と、結晶粒内に形成されたマルテンサイトラス構造の面積比であってもよい。
【００３８】
【発明の実施の形態】
本発明の材料の寿命評価方法の各実施形態について、図面に基づき説明する。
［第１の実施形態］
本発明の第１の実施形態の材料の寿命評価方法について、火力発電設備の伝熱管の母材の寿命を推定する場合を例に採り説明する。
ここでは、２相構造を有する金属材料、すなわちボイラ熱交換器用合金鋼鋼管（ＪＩＳ  Ｇ  ３４６２）の中から３種の材料（ＳＴＢＡ２２、ＳＴＢＡ２３及びＳＴＢＡ２４）を選び、表１に示す母材（Ｎｏ．１〜３）とした。これらの母材の形状は、外径が５０．８ｍｍ、内径が１０．０ｍｍ、長さ１００ｍｍの円筒状とした。
【００３９】
【表１】
0004031608.tif 000002
【００４０】
次いで、各母材（Ｎｏ．１〜３）とも、２つの母材を突き合わせて該突き合わせ部分を被覆アーク溶接法により溶接し、溶接継手（供試材：Ｎｏ．１〜３）とした。
被覆アーク溶接後の溶接後熱処理条件は、次のとおりである。
母材（Ｎｏ．１〜３）：７１５℃×１５分／ＡＣ
【００４１】
次いで、これらの供試材（Ｎｏ．１〜３）各々に様々な条件で熱処理を施し、寿命評価のための試料とした。
熱処理における加熱温度（最高保持温度）及び加熱時間（前記加熱温度における保持時間）は、各供試材（Ｎｏ．１〜３）とも、次の通りとした。
加熱温度：５５０℃、５７５℃、６００℃、６２５℃、６５０℃の５点
加熱時間：上記加熱時間各々において、３０ｈ（時間）、１００ｈ、３００ｈ
１０００ｈ、３０００ｈ、１００００ｈの６点
これにより、試料点数の合計は、９３点〔＝｛未処理材（１点）＋熱処理材（温度５点×時間６点）｝×供試材（３種類）〕となった。
【００４２】
次いで、熱処理を施した試料（Ｎｏ．１〜３）各々の表面からレプリカを採取し、このレプリカを光学顕微鏡を用いて観察し、その光学顕微鏡組織を撮影するとともに、これらの光学顕微鏡組織像を従来技術で既に説明したラーソン・ミラー・パラメータ法を用いて分類した。なお、パラメータ定数Ｃの値は、各試料（Ｎｏ．１〜３）ともに２０とした。
【００４３】
次いで、この光学顕微鏡組織の画像処理を図１に基づき実施した。
Ａ．原画像（光学顕微鏡組織像）の変換
この画像処理を実施するに先だって、原画像（光学顕微鏡組織像）として、グレースケール２５６階調で、８００ピクセル（画素）×５８０ピクセル（画素）の大きさの画像を用いた。
【００４４】
この原画像に画像処理を施す際の着目点は、次の通りである。
（ａ）白色領域及び黒色領域で表される２相の金属組織を有し、外部からの加熱等の高温での使用による劣化（経時変化）により前記２相間のコントラスト比が低下する。
（ｂ）白色領域では、粒状の炭化物が成長して視認できるようになり、全体として濃度が増加する。
（ｃ）黒色領域では、ラスと称される線状構造が減少する。ただし、ばらつきは大きい。
【００４５】
上記の着目点を念頭に入れて、図１の画像処理を示す流れ図にしたがって「黒領域画像」と「白領域画像」をそれぞれ抽出した。
Ｂ．原画像の２値化
（１）いき値処理
前記変換を施した原画像に対して、２値化いき値決定法として最もよく知られている正準判別法を用いていき値処理を施し、２値化像とした。
【００４６】
例えば、この原画像の濃淡情報を、あるレベルの濃淡度（いき値）で区切り、このレベルより濃い領域（黒色領域）に”１”を、このレベルより淡い領域に”０”を、それぞれ割り当てれば、前記レベルより濃い領域（黒色領域）のみが２値画像として表示される。
低合金ＣｒＭｏ鋼では、フェライト領域が白領域、ベイナイト（またはパーライト）が黒領域となる。
【００４７】
このいき値は、例えば、あるいき値によって画像を２つのクラス（０クラスと１クラス）に分割した場合に、クラス間分散σB2(k)が最大になるいき値ｋを選ぶ。このクラス間分散σB2(k)は次式で表される。
σB2(k)＝ω0（μ0−μT）2＋ω1（μ1−μT）2
【００４８】
ここで、
【数１】
0004031608.tif 000003
【数２】
0004031608.tif 000004
【数３】
0004031608.tif 000005
【数４】
0004031608.tif 000006
【数５】
0004031608.tif 000007
Ｐi＝ｎi／Ｎ
ω0＋ω1＝１
である。
【００４９】
ただし、
ｉ：濃淡レベル（階調）（ｉ＝１〜Ｌの間の整数）
ｎi：レベルｉの画素数
Ｎ：全画素数
Ｐi：輝度１〜ｋを０クラス（黒領域）、輝度ｋ＋１〜Ｌを１クラス（白領域）        とした場合の、輝度ｉの点が全体に占める面積比率
ω0：０クラスの面積比率
ω1：１クラスの面積比率
μ0：０クラスの平均輝度
μ1：１クラスの平均輝度
μT：画像全体の平均輝度
である。
【００５０】
（２）２値化像の反転
いき値処理で得られた２値化像を反転して黒領域を抽出する。
２値化像を反転する理由は、本実施形態においては、２５６階調のモノクロ画像に変換する際に、黒（0）を無、白（255）を有として処理しているために、いき値処理で得られた２値化像を、白領域（フェライト領域）に注目して処理を進める場合にはこのまま用いればよいが、黒領域（ベイナイト（またはパーライト）領域）に注目して処理を進めるためには、得られた２値化像を反転して黒領域を抽出する必要があるためである。
【００５１】
Ｃ．白領域抽出
（１）微小ラベルの除去
白領域（フェライト領域）内に点在する黒点状の炭化物を除去するために、ある面積いき値以下の領域を消去した。ここでは、面積いき値を２００画素に設定したので、白領域内の２００画素以下の面積の黒点が除去された。
【００５２】
（２）黒領域の膨張・収縮処理
黒領域内の隙間を穴埋めするために、黒領域に対して膨張・収縮処理（クロージング：closing）を施した。
膨張処理は、ｎ×ｎ（ｎは奇数）のフィルタを用意し、２値化後の画像の全ての画素に対して、例えば３×３のフィルタをあて、黒画素の１つ隣の白画素を黒画素化する処理であり、最大値フィルタ処理ともいわれる。
【００５３】
例えば、３×３の画素のうち、中心の画素を囲む８つの画素の中で最も輝度が高いもの（黒い画素）があれば、この画素の輝度を中心の画素の輝度とする。ここでは、２値化後に最大値フィルタをかけることとなるので、輝度は０、２５５のいずれかしか採り得ない。したがって、中心の画素を囲む８つの画素の中に１つでも黒い画素があれば、中心の画素も黒い画素となる。
ここでは、５×５のフィルタを用いて膨張処理（最大値フィルタ処理）を２回実施した。
【００５４】
収縮処理は、膨張処理の逆操作であり、黒画素の部分を薄くはがす機能を有し、最小値フィルタ処理ともいわれる。
ここでは、５×５のフィルタを用いて収縮処理（最小値フィルタ処理）を２回実施した。
【００５５】
この膨張・収縮処理では、最大値フィルタ及び最小値フィルタを用いて各領域内の白点／黒点にあたる隙間を埋めて、１つの領域として抽出した。その理由は、単純な２値化では、黒領域（ベイナイト）の白点（ラス構造）や、白領域（フェライト）の黒点（炭化物粒子）のように、抽出された領域が相互に入り交じっているが、例えば、白領域の黒点は、上述した着目点（ｂ）に当たる重要な情報であるために、この白領域は「１つの白領域」として確実に抽出する必要があるからである。
【００５６】
黒領域に対して膨張・収縮処理を施した結果、黒領域内の小さな白い部分が黒で埋められ、黒領域と白領域との境界領域の凹凸が均されて平になった。
低合金ＣｒＭｏ鋼では、ベイナイト領域は黒領域であるから、ベイナイト領域内の線状構造であるラス構造を消失させることができる。
【００５７】
ただし、「白領域」内の析出物である炭化物粒子の密度が高い場合、膨張処理によって「黒領域」として誤って抽出する可能性が生じるために、膨張処理の前に、析出する炭化物に相当する微小ラベルの除去を実施した。
【００５８】
（３）最大値フィルタ処理
白領域画像を絞り込む（確実に白領域とする）ために、最大値フィルタを用いて黒領域を膨張させた。
【００５９】
（４）輝度反転
境界線を含む黒領域を反転させて白領域とした。
輝度反転を施す前までは、例えば、低合金ＣｒＭｏ鋼では、境界線を含むベイナイト領域が黒領域（画面上では白（輝度２５５））、フェライト領域が白領域（画面上では黒（輝度０））になっている。
次のマスキングでは、白（輝度２５５）の部分（ＯＮの部分）が残ることになるので、黒（輝度０）のフェライト領域を輝度反転して白（輝度２５５）とすることで、該フェライト領域をＯＮとした。
【００６０】
要約すれば、「白領域」の抽出は、単純な２値化で得られた「黒領域」に対し、膨張・収縮処理、最大値フィルタ処理により「黒領域」を最大限に膨張させ、残った部分を「白領域」とすることで完了した。
【００６１】
（５）マスキング
輝度反転した２値画像と原画像をマスキングすることにより、輝度反転して白（輝度２５５）となったフェライト領域のみを抽出した画像とした。
これにより、白領域画像の作成が完了した。
【００６２】
（６）メディアンフィルタ処理
上述した最大値フィルタ処理と同様、５×５のフィルタを用いて、フィルタ内メディアン（中央値）を代表値として（フイルタの中央の画素の新輝度として）置き換えた。
これにより、フィルタ内に突出した輝度の点があったとしても、その影響を緩和することができる。換言すれば、画像中の輝度の急峻な変化が抑制され、なだらかな輝度変化（画像の低周波成分）を取り出すことができる。
【００６３】
（７）差分処理
メディアンフィルタ処理後の画像から、マスキングにより得られた白領域画像を差引き（各画素の輝度の差をとり）、輝度の変化が急峻な部分、つまり析出物と思われる部分を抽出し、高周波成分とする。
【００６４】
（８）再２値化
さらに「白領域」から析出炭化物を抽出するために、再度２値化をおこなった。
低周波成分による悪影響を抑えるために、差分処理により高周波成分のみを残した画像を用いて、正準判別法による２値化をおこなった。
以上により、２値化した炭化物画像を作成することができた。
【００６５】
Ｄ．黒領域抽出
（１）黒領域の膨張→収縮処理
ベイナイト領域（黒領域）内の隙間であるラス線状構造（白領域）を穴埋めするために、黒領域に対して膨張・収縮処理（クロージング：closing）を施した。
ここでは、５×５のフィルタを用いて膨張処理（最大値フィルタ処理）を２回実施した。
その後、５×５のフィルタを用いて収縮処理（最小値フィルタ処理）を２回実施した。
この膨張・収縮処理では、最大値フィルタ及び最小値フィルタを用いて各領域内の白点／黒点にあたる隙間、すなわちラス線状構造（白領域）を埋めて、１つの領域として抽出した。
【００６６】
（２）黒領域の収縮・膨張処理
２相からなる材料では一般に、画像は性質の異なる「黒領域」、「白領域」及び「境界領域」の３つの領域から構成されると考えられている。これらの領域のうち「境界領域」は、単純な２値化では「黒領域」に合わさって抽出されるので、「黒領域」のみを単独で抽出することは難しい。そこで「黒領域」に収縮・膨張処理を施すことにより、「黒領域」から「境界領域」を除去し、黒領域のみを抽出した。
【００６７】
ここでは、ベイナイト領域（黒領域）の境界線である細い線状構造を除去するために、黒領域に対して収縮・膨張処理（オープニング：opening）を施した。
例えば、５×５のフィルタを用いて収縮処理（最小値フィルタ処理）を２回実施し、その後、５×５のフィルタを用いて膨張処理（最大値フィルタ処理）を２回実施した。
この結果、この収縮・膨張処理では、最小値フィルタ及び最大値フィルタを用いて各領域の境界線である細い線状部分が除去され、黒領域のみを抽出することができた。
【００６８】
（３）マスキング
収縮→膨張処理により得られた２値画像では、境界線が除去されたベイナイト領域が黒領域（画面上では白（輝度２５５））、フェライト領域が白領域（画面上では黒）になっているので、この２値画像と原画像のマスキングすることにより、黒領域であるベイナイト領域のみを抽出した画像とした。
これにより、黒領域画像の作成が完了した。
【００６９】
（４）再２値化
さらに、マスキングにより黒領域であるベイナイト領域のみを抽出した画像を用いて、正準判別法による２値化をおこなった。
以上により、２値化したラス構造の画像を作成することができた。
【００７０】
Ｅ．特徴量の計算
上記により得られた白領域画像、黒領域画像、炭化物画像、ラス画像を用いて、次の７つの特徴量を計算した。
（１）「黒領域」と「白領域」のコントラスト比に基づくもの
ａ．領域間クラス分離度
黒領域と白領域との間のクラス間分散を全体の分散で除したものであり、０〜１の間の値を取る。この分離度は、１に近い程クラス間の分離が良い、すなわちコントラスト比が高いことを表している。
【００７１】
領域間クラス分離度ηAは次式で表される。
ηA＝σBA2／σBW2
だだし、σBA2は黒領域、白領域を２つのクラスとしたときのクラス間分散、σBW2は黒白両領域合わせた全体の輝度分散である。
【００７２】
なお、クラス間分散σBA2は次式で表される。
【数６】
0004031608.tif 000008
ただし、ｎB：黒領域の画素数
ｎW：白領域の画素数
μB：黒領域の平均輝度
μW：白領域の平均輝度
μBW：黒白両領域を合わせた領域の平均輝度
である。
【００７３】
ｂ．正準判別クラス分離度
ヒストグラムの正準判別法に基づくクラス間分散を全体の分散で除したものであり、いわゆる大津の方法により輝度ヒストグラム上でいき値を求め、該いき値を境に輝度ヒストグラムの上下それぞれに属する画素群（２つの画素群）をそれぞれのクラスと見なしたもので、０〜１の間の値を取る。この分離度は、１に近い程クラス間の分離が良い、すなわちコントラスト比が高いことを表している。
【００７４】
正準判別クラス分離度η0は次式で表される。
η0＝σBO2／σT2
だだし、σBO2は画像を輝度いき値ｋで２つのクラスに分割したときのクラス間分散、σT2は画像全体の輝度分散である。
【００７５】
なお、クラス間分散σBO2は次式で表される。
【数７】
0004031608.tif 000009
ただし、ｎBO：輝度が大津いき値以下の領域の画素数
ｎWO：輝度が大津いき値より大きい領域の画素数
Ｎ（＝ｎBO＋ｎWO）：画像全体の画素数
μBO：輝度が大津いき値以下の領域の平均輝度
μWO：輝度が大津いき値より大きい領域の平均輝度
μT：画像全体の平均輝度
である。
【００７６】
ｃ．領域間コントラスト差
白領域の輝度平均と黒領域の輝度平均との差を求め、この差を全体の階調数２５６で除したものである。
領域間コントラスト差ＷA-Bは次式で表される。
ＷA-B＝（μW−μB）／２５６
【００７７】
ｄ．全体の輝度標準偏差／クラス内の輝度標準偏差
黒白両領域を含む全体の輝度標準偏差σW+Bをクラス内の輝度標準偏差
σclassで除したものである。
輝度標準偏差σW+Bは次式で表される。
【数８】
0004031608.tif 000010
【００７８】
クラス内の輝度標準偏差σclassは、クラス内のばらつきを数量化するために、各画素についてその画素の所属するクラスの平均輝度（白領域なら白領域の平均輝度）との差を計算し、この差よりクラス内の輝度の標準偏差を求めたものである。このクラス内の輝度標準偏差σclassは次式で表される。
【数９】
0004031608.tif 000011
【００７９】
ただし、Ｐi：画素ｉの輝度値
ｎW：白領域の画素数
ｎB：黒領域の画素数
（ｎW＋ｎB≠Ｎ：画像全体の画素数）
μW：白領域の平均輝度
μB：黒領域の平均輝度
μW+B：白黒両領域合わせた領域の平均輝度
ｉ∈Ｗ：白領域の画素
ｉ∈Ｂ：黒領域の画素
【００８０】
ｅ．クラス間輝度差／クラス内の輝度標準偏差
白のクラスの平均輝度と黒のクラスの平均輝度の差μW−μBをクラス内の輝度標準偏差σclassで除したものである。
ｆ．全体の輝度標準偏差
白領域と黒領域の両領域の輝度の標準偏差σW+Bであり、既に説明したものである。
【００８１】
（２）「白領域」の析出炭化物に基づくもの
ｇ．白領域輝度分散
白領域の輝度の分散状態を示す指標であり、炭化物の析出状況による輝度分散の有為差の有無を表したものである。
白領域輝度分散σW2は次式で表される。
【数１０】
0004031608.tif 000012
ただし、ＮW：白領域の画素数
Ｐi（ｉ∈ｗ）：白領域に属する各画素の輝度
ＰW：白領域の平均輝度
【００８２】
ｈ．白領域内炭化物密度
炭化物画像（白領域を再２値化した画像）の黒点面積の総和を白領域の総面積で除したものである。
【００８３】
（３）「黒領域」のラス構造に基づくもの
ｉ．黒領域輝度分散
黒領域の輝度の分散状態を示す指標であり、ラス構造による輝度分散の有為差の有無を表したものである。白領域輝度分散と同様に計算する。
【００８４】
（４）その他
ｊ．黒面積／白面積
「黒領域」の面積を「白領域」の面積で除したものであり、実施された画像処理が妥当なものか否かを判定する指標となる。
【００８５】
これらの特徴量は、２つの相間の濃淡の度合い、すなわち母材の劣化の度合いを数値化したものであるから、これらの特徴量を用いることにより母材の劣化の度合い（経時変化の度合い）が定量化される。これにより、組織像の評価に際し個人の主観が入る余地が無くなり、母材の劣化の度合いを客観的に評価することが可能になる。また、この評価方法はシステム化できるので、評価の過程を自動化することが可能である。
【００８６】
図２〜図５は、上記で求められた特徴量の処理結果を示す図であり、Ｎｏ．１の試料（供試材：Ｎｏ．１）を例にとり、それぞれの特徴量に対して、ＬＭパラメータと画像処理結果との相関を整理したものである。各図中の括弧（）内にＬＭパラメータとの相関係数を表示している。なお、未使用材のＬＭパラメータは計算できないので、便宜上１７．０の値を用いた。
【００８７】
ここで、図２（ａ）は領域間クラス分離度を示す図、図２（ｂ）は正準判別クラス分離度を示す図、図３（ｃ）は領域間コントラスト差を示す図、図３（ｄ）は白領域輝度分散を示す図、図４（ｅ）は白領域内炭化物密度を示す図、図４（ｆ）は黒領域輝度分散を示す図、図５（ｇ）は黒面積／白面積を示す図である。
【００８８】
図６及び図７は、特徴量の処理結果の他の例を示す図であり、Ｎｏ．２の試料（供試材：Ｎｏ．２）を例にとり、それぞれの特徴量に対して、ＬＭパラメータと画像処理結果との相関を整理したものである。各図中の括弧（）内にＬＭパラメータとの相関係数を表示し、未使用材のＬＭパラメータを１７．０とした点も上記Ｎｏ．１の試料と同様である。
【００８９】
ここで、図６（ａ）は全体の輝度標準偏差／クラス内の輝度標準偏差を示す図、図６（ｂ）はクラス間輝度差／クラス内の輝度標準偏差を示す図、図７（ｃ）は全体の輝度標準偏差を示す図である。
【００９０】
図８及び図９は、特徴量の処理結果の他の例を示す図であり、Ｎｏ．３の試料（供試材：Ｎｏ．３）を例にとり、それぞれの特徴量に対して、ＬＭパラメータと画像処理結果との相関を整理したものである。各図中の括弧（）内にＬＭパラメータとの相関係数を表示し、未使用材のＬＭパラメータを１７．０とした点も上記Ｎｏ．１の試料と同様である。
【００９１】
ここで、図８（ａ）は全体の輝度標準偏差／クラス内の輝度標準偏差を示す図、図８（ｂ）はクラス間輝度差／クラス内の輝度標準偏差を示す図、図９（ｃ）は全体の輝度標準偏差を示す図である。
【００９２】
本実施形態において行った画像処理の結果の一例を図１０〜図１７に示す。
図１０〜図１３は、ＬＭパラメータ値が低い（劣化度が小さい）Ｎｏ．１の試料（供試材：Ｎｏ．１）の画像処理結果を示す図であり、図１０（ａ）は原画像、図１０（ｂ）は黒領域画像、図１１（ｃ）は白領域画像、図１１（ｄ）は原画像ヒストグラム、図１２（ｅ）は領域分割画像、図１２（ｆ）は炭化物画像、図１３（ｇ）はラス画像である。
【００９３】
図１４〜図１７は、ＬＭパラメータ値が高い（劣化度が大きい）Ｎｏ．１の試料（供試材：Ｎｏ．１）の画像処理結果を示す図であり、図１４（ａ）は原画像、図１４（ｂ）は黒領域画像、図１５（ｃ）は白領域画像、図１５（ｄ）は原画像ヒストグラム、図１６（ｅ）は領域分割画像、図１６（ｆ）は炭化物画像、図１７（ｇ）はラス画像である。
【００９４】
この画像処理の結果によれば、領域間のコントラスト比は、ＬＭパラメータと高い相関があることがわかった。コントラスト比に基づく特徴量としては、（ａ）領域間クラス分離度〜（ｃ）領域間コントラスト差があるが、（ｃ）領域間コントラスト差が最も優れていることがわかった。また、（ｅ）白領域内炭化物密度は、ＬＭパラメータと相関がとれているので、析出炭化物の抽出が可能であることがわかった。
【００９５】
以上説明したように、本実施形態の材料の寿命評価方法によれば、次のような効果を奏することができる。
（１）２値化像の２つの相の濃淡の度合いを特徴量化することができ、この２つの相の濃淡の度合いに基づき材料の経時変化の度合いを推定することができる。したがって、組織像の判定に際し、個人の主観による影響を除外することができ、材料の経時変化の度合いを客観的に評価することができる。その結果、評価結果の定量化及び自動化を図ることができる。
【００９６】
（２）２値化像とした後、フェライト領域（白領域）の微小構造部分である炭化物を所定の面積いき値により除去するので、フェライト領域（白領域）に微小構造部分が発生した場合においても、２値化像の２つの相の濃淡の度合いを特徴量化することができる。
（３）２値化像を原画像に重ね合わせ、再度２値化するので、炭化物画像やラス構造の画像等のような２値化画像を得ることができる。
【００９７】
［参考例］
本発明の参考例による材料の寿命評価方法について、１相の材料として火力発電設備の伝熱管の溶接熱影響部（以下、ＨＡＺとも称する）の寿命を推定する場合を例に採り説明する。
ここでは、第１の実施形態で用いた供試材（Ｎｏ．１〜３）各々に様々な条件で熱処理を施し、溶接熱影響部（ＨＡＺ）の寿命評価のための試料とした。
熱処理における加熱温度及び加熱時間は、第１の実施形態と全く同様としたので、試料点数の合計は、第１の実施形態と全く同様である。
【００９８】
次いで、熱処理を施した試料（Ｎｏ．１〜３）各々の溶接熱影響部（ＨＡＺ）の表面からレプリカを採取し、このレプリカを光学顕微鏡を用いて観察し、その光学顕微鏡組織を撮影するとともに、これらの光学顕微鏡組織像を従来技術で既に説明したラーソン・ミラー・パラメータ法を用いて分類した。なお、パラメータ定数Ｃの値は、各試料（Ｎｏ．１〜３）ともに２０とした。
【００９９】
次いで、溶接熱影響部（ＨＡＺ）の光学顕微鏡組織の画像処理を図１８に基づき実施した。
Ａ．原画像（光学顕微鏡組織像）の変換
この画像処理を実施するに先だって、原画像（光学顕微鏡組織像）として、グレースケール２５６階調で、８００ピクセル（画素）×５８０ピクセル（画素）の大きさの画像を用いた。
【０１００】
このＨＡＺの原画像に画像処理を施す際の着目点は、次の通りである。
（ａ）材料は高温での使用を受けることにより劣化（経時変化）するが、劣化が進行するにしたがって、金属組織中のマルテンサイトラス構造（線状構造）が崩れ、線状の構造から点状の構造に変化していく。
【０１０１】
（ｂ）上記の変化は、マルテンサイト領域のみで発生し、フェライト領域では発生しない。したがって、複数視野を処理してその処理結果を平均することにより、処理対象となる画像中のフェライト領域の面積比率を一定値に近づけ、影響を低減することで対処する。
【０１０２】
上記の着目点を考慮し、図１８の画像処理を示す流れ図にしたがって、ラス構造部分（線状構造部分）の面積比率の特徴量化を行った。
Ｂ．原画像の２値化
（１）いき値処理
前記変換を施した原画像に対して、正準判別法を用いていき値処理を施し、ラス構造及び粒界線の領域と、それ以外の領域に分割された２値化像とした。
低合金ＣｒＭｏ鋼では、マルテンサイト領域及びフェライト領域が白領域、マルテンサイト領域内のラス構造部が黒領域となる。
このいき値の選び方は、第１の実施形態のいき値の選び方と同様である。
【０１０３】
（２）２値化像の反転
いき値処理で得られた２値化像を反転して黒領域を抽出する。
この２値化像を、黒領域（ラス構造部）に注目して処理を進めるためには、得られた２値化像を反転して黒領域を抽出する必要がある。
【０１０４】
（３）微小ラベルの除去
白領域（マルテンサイト領域）内のラス構造部以外の点状の領域を除去するために、ある面積いき値以下の領域を消去した。
ラス構造部は、崩れると、２値化したときに点状構造へと変化するので、この点状構造を面積でいき値を設けて除外する。
【０１０５】
ここでは、面積いき値を０画素（除外処理無し）、５０画素、２００画素に設定した。面積いき値を５０画素とすると、白領域内から５０画素以下の点状の領域が消去され、２００画素とすると、白領域内から２００画素以下の点状の領域が消去される。また、面積いき値を０画素とすると、白領域内の点状の領域は消去されないまま残る。
【０１０６】
（２）膨張・収縮処理
白領域（マルテンサイト領域）内の黒領域（ラス構造部）を領域として把握するために、黒領域に対して膨張・収縮処理（クロージング：closing）を施した。
膨張処理は、第１の実施形態で実施された膨張処理と同様であり、ここでは、５×５のフィルタを用いて膨張処理（最大値フィルタ処理）を２回実施した。
収縮処理も、第１の実施形態で実施された収縮処理と同様であり、ここでは、５×５のフィルタを用いて収縮処理（最小値フィルタ処理）を２回実施した。
【０１０７】
この膨張・収縮処理では、最大値フィルタ及び最小値フィルタを用いて白領域（マルテンサイト領域）内の黒領域（ラス構造部）を１つの領域として抽出した。
黒領域に対して膨張・収縮処理を施した結果、黒領域内の小さな白い部分が黒で埋められ、断線等の無い完全な線状の黒領域になった。
【０１０８】
Ｃ．特徴量の計算
上記により得られた２値化画像を用いて、次の６つの特徴量を計算した。
ａ．２値化後の黒領域面積
２値化した画像の黒領域の面積を全画像面積で除したものである。
ｂ．２値化後、微小ラベルの除去（５０画素以下）を施した黒領域面積
２値化して、微小黒ラベル（５０画素以下）を除去した後の黒領域の面積を全画像面積で除したものである。
【０１０９】
ｃ．２値化後、微小ラベルの除去（２００画素以下）を施した黒領域面積
２値化して、微小黒ラベル（２００画素以下）を除去した後の黒領域の面積を全画像面積で除したものである。
ｄ．２値化後、膨張・収縮処理を施した後の黒領域面積
２値化した画像に膨張・収縮処理を施した２値画像の黒領域の面積を全画像面積で除したものである。
【０１１０】
ｅ．２値化後、微小ラベルの除去（５０画素以下）を施し、さらに膨張・収縮処理を施した後の黒領域面積
これは、２値化して、微小黒ラベル（５０画素以下）を除去し、この画像にさらに膨張・収縮処理を施した２値画像の黒領域の面積を全画像面積で除したものである。
【０１１１】
ｆ．２値化後、微小ラベルの除去（２００画素以下）を施し、さらに膨張・収縮処理を施した後の黒領域面積
これは、２値化して、微小黒ラベル（２００画素以下）を除去し、この画像にさらに膨張・収縮処理を施した２値画像の黒領域の面積を全画像面積で除したものである。
【０１１２】
これらの特徴量は、白領域（マルテンサイト領域）内の黒領域（ラス構造部）の消失の度合いを表すものであるから、これらの特徴量を用いることにより溶接熱影響部（ＨＡＺ）の劣化の度合い（経時変化の度合い）が定量化される。これにより、組織像の評価に際し個人の主観が入る余地が無くなり、溶接熱影響部（ＨＡＺ）の劣化の度合いを客観的に評価することが可能になる。また、この評価方法はシステム化できるので、評価の過程を自動化することが可能である。
【０１１３】
図１９〜図２１は、上記で求められた特徴量の処理結果を示す図であり、Ｎｏ．１の溶接熱影響部（ＨＡＺ）（供試材：Ｎｏ．１）を例にとり、それぞれの特徴量に対して、ＬＭパラメータとの相関、及び温度別の熱付与時間との相関を整理したものである。各図中の括弧（）内にＬＭパラメータとの相関係数を表示している。なお、未使用材のＬＭパラメータは計算できないので、便宜上１７．０の値を用いた。
【０１１４】
図１９（ａ）は２値化後の黒領域面積を示す図、図１９（ｂ）は２値化後微小ラベルの除去（５０画素以下）を施した黒領域面積を示す図、図２０（ｃ）は２値化後微小ラベルの除去（２００画素以下）を施した黒領域面積を示す図、図２０（ｄ）は２値化後膨張・収縮処理を施した後の黒領域面積を示す図、図２１（ｅ）は２値化後微小ラベルの除去（５０画素以下）を施しさらに膨張・収縮処理を施した後の黒領域面積を示す図、図２１（ｆ）は２値化後微小ラベルの除去（２００画素以下）を施しさらに膨張・収縮処理を施した後の黒領域面積を示す図である。
【０１１５】
本参考例において行った画像処理の結果の一例を図２２〜図２７に示す。
図２２〜図２４は、ＬＭパラメータ値が低い（劣化度が小さい）Ｎｏ．１の溶接熱影響部（ＨＡＺ）（供試材：Ｎｏ．１）の画像処理結果を示す図であり、図２２（ａ）は原画像、図２２（ｂ）は原画像ヒストグラム、図２２（ｃ）は２値化画像、図２３（ｄ）は２値化及び微小ラベル除去（５０画素以下）の画像、図２３（ｅ）は２値化及び微小ラベル除去（２００画素以下）の画像、図２３（ｆ）は２値化及び膨張収縮処理の画像、図２４（ｇ）は２値化微小ラベル除去（５０画素以下）及び膨張収縮処理の画像、図２４（ｈ）は２値化微小ラベル除去
（２００画素以下）及び膨張収縮処理の画像である。
【０１１６】
図２５〜図２７は、ＬＭパラメータ値が高い（劣化度が大きい）Ｎｏ．１の溶接熱影響部（ＨＡＺ）（供試材：Ｎｏ．１）の画像処理結果を示す図であり、図２５（ａ）は原画像、図２５（ｂ）は原画像ヒストグラム、図２５（ｃ）は２値化画像、図２６（ｄ）は２値化及び微小ラベル除去（５０画素以下）の画像、図２６（ｅ）は２値化及び微小ラベル除去（２００画素以下）の画像、図２６（ｆ）は２値化及び膨張収縮処理の画像、図２７（ｇ）は２値化微小ラベル除去（５０画素以下）及び膨張収縮処理の画像、図２７（ｈ）は２値化微小ラベル除去（２００画素以下）及び膨張収縮処理の画像である。
【０１１７】
この画像処理の結果によれば、６つの特徴量共にＬＭパラメータと高い相関があり、点状構造を除去した面積の比を特徴量化することで、溶接熱影響部（ＨＡＺ）の劣化の度合いを定量化できることが明らかになった。
【０１１８】
以上説明したように、本参考例の材料の寿命評価方法によれば、次のような効果を奏することができる。
（１）２値化像のマルテンサイト領域内のラス構造部の面積の比率を特徴量化し、この面積の比率に基づき材料の劣化の度合いを推定することができる。したがって、組織像の判定に際し、個人の主観による影響を除外することができ、材料の劣化の度合いを客観的に評価することができる。その結果、評価の定量化及び自動化を図ることができる。
【０１１９】
（２）２値化像とした後、マルテンサイト領域内の点状構造部分を所定の面積いき値により除去するので、健全なラス構造のみが残ると考えられ、マルテンサイト領域内に点状構造部分が発生した場合においても、２値化像のマルテンサイト領域内のラス構造部分の比率を特徴量化することができる。
（３）点状構造部分を除去した後、得られた像に膨張・収縮処理を施すので、２値化像のマルテンサイト領域内のラス構造部分の面積の比率の特徴量化を、より単純なものとすることができる。
【０１２０】
以上、本発明の材料の寿命評価方法の各実施形態について図面に基づき説明してきたが、具体的な構成は上記各実施形態に限定されるものではなく、適宜変更可能である。例えば、レプリカ像の替わりに、材料の表面を直接撮影した光学顕微鏡及び電子顕微鏡像あるいは金属顕微鏡像を用いても、同様の効果が得られる。
また、微小ラベル除去の際のいき値となる画素数は、除去の対象となる点状構造を十分除去できる値であればよく、５０画素、２００画素に限定されることはない。
また、評価の対象となる材料は、高温での使用により組織に経時変化が生じる材料であればよく、上記の材料に限定されない。
【０１２１】
【発明の効果】
以上説明した様に、本発明の材料の寿命評価方法によれば、２相からなる材料の組織像を所定のいき値により２値化して２つの相に分割された２値化像とし、次いで、該２値化像に基づき前記材料を特徴付ける１つ以上の特徴量を求め、該特徴量に基づき前記材料の経時変化の度合いを推定するので、組織像の判定に際し、個人の主観による影響が除外される結果、２相からなる材料の経時変化の度合いを客観的に評価することができる。
また、前記２値化像を前記材料の組織像に重ね合わせ、再度２値化するので、前記２値化像の各領域内の細かい凹凸等を消去し特徴量化することで、目視により２値化像の２つの相各々の抽出の成否を確認することができる。
【０１２２】
また、前記２値化像に基づき前記材料を特徴付ける１つ以上の特徴量を求めるので、評価結果を定量化し、この寿命評価の過程を自動化することができる。その結果、寿命評価に要する時間を短縮し、検査コストを削減することができる。
【０１２３】
本発明の材料の寿命評価方法において、前記２値化像に膨張・収縮処理を施すことにより、２値化像の２つの相各々の特徴量化を容易に行うことができる。
【０１２４】
本発明の寿命評価方法において、前記２値化像の少なくとも一方の相内の微小構造部分を所定の面積いき値により除去することにより、材料の経時変化に伴い少なくとも一方の相内に発生した微小構造部分を除去することができる。したがって、前記相内に微小構造部分が発生した場合の２値化像の２つの相の面積の比率を特徴量化することができる。
【０１２５】
本発明の寿命評価方法において、前記微小構造部分を除去した後、前記２値化像に膨張・収縮処理を施すことにより、特徴量化をより容易に行うことができ、評価結果の定量化の精度を向上させることができる。
【０１２６】
本発明の寿命評価方法において、前記２値化像を前記材料の組織像に重ね合わせ、再度２値化することにより、前記２値化像の各領域内の細かい凹凸等を消去し特徴量化することで、目視により２値化像の２つの相各々の抽出の成否を確認することができる。
【０１２７】
本発明の参考例による材料の寿命評価方法によれば、１相からなる材料の組織像を所定のいき値により２値化して２つの領域に分割された２値化像とし、該２値化像に基づき前記材料を特徴付ける１つ以上の特徴量を求め、該特徴量に基づき前記材料の経時変化の度合いを推定するので、組織像の判定に際し、個人の主観による影響が除外される結果、１相からなる材料の経時変化の度合いを客観的に評価することができる。また、２値化像に基づき前記材料を特徴付ける１つ以上の特徴量を求めるので、評価結果を定量化し、この寿命評価の過程を自動化することができる。その結果、寿命評価に要する時間を短縮し、検査コストを削減することができ、製品の製造コストの削減を図ることができる。
【０１２８】
前記本発明の参考例による材料の寿命評価方法において、前記２値化像の２つの領域各々に膨張・収縮処理を施した場合、目視では２つの領域各々の判別が困難なものであっても、特徴量化を容易に行うことができ、評価結果の定量化の精度を向上させることができる。
【０１２９】
前記本発明の参考例による材料の寿命評価方法において、前記２値化像の少なくとも一方の領域内の微小構造部分を所定の面積いき値により除去する場合、前記領域内に微小構造部分が発生した場合においても、２値化像の２つの領域を特徴量化することができる。
【０１３０】
前記本発明の参考例による材料の寿命評価方法において、前記微小構造部分を除去した後、前記２つの領域各々に膨張・収縮処理を施した場合、前記２つの領域各々の特徴量化をより容易に行うことができ、評価結果の定量化の精度を向上させることができる。
【０１３１】
前記本発明または本発明の参考例による材料の寿命評価方法において、前記組織像を、前記材料のレプリカ像、または前記材料の光学顕微鏡像あるいは電子顕微鏡像とすることにより、前記材料の表面の組織像を容易に２値化することができ、評価結果の定量化、自動化を容易に実施することができる。
【０１３２】
前記本発明または本発明の参考例による材料の寿命評価方法において、前記特徴量を、前記２つの相の原画像におけるコントラスト比とすることにより、２相からなる材料の経時変化の度合いを客観的に評価することができる。
【０１３３】
前記本発明または本発明の参考例による材料の寿命評価方法において、前記特徴量を、前記２つの相のうち一方の像と、前記材料の経時変化に伴って該一方の像の領域内に観測される炭化物とに基づいたものとすることにより、前記領域内に炭化物が発生した場合においても、２値化像の２つの領域を特徴量化することができる。
【０１３４】
前記本発明または本発明の参考例による材料の寿命評価方法において、前記特徴量を、前記２つの相のうち一方の像と、前記材料の経時変化に伴って該一方の像の領域内で観測されるラス構造とに基づいたものとすることにより、前記領域内にラス構造が発生した場合においても、２値化像の２つの領域を特徴量化することができる。
【０１３５】
前記本発明または本発明の参考例による材料の寿命評価方法において、前記特徴量を、前記２値化像のうち一方の像と他方の像との面積比とすることにより、２値化像の２つの領域を特徴量化することができる。
【０１３６】
上記いずれかの材料の寿命評価方法において、前記２値化像を、組織の地部分と、該地部分の内部に形成されたマルテンサイトラス構造の面積比とした場合、前記地部分の内部にマルテンサイトラス構造が発生した場合においても、２値化像の２つの領域を特徴量化することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  本発明の第１の実施形態の材料の寿命評価方法を示す流れ図である。
【図２】  本発明の第１の実施形態の特徴量の処理結果を示す図である。
【図３】  本発明の第１の実施形態の特徴量の処理結果を示す図である。
【図４】  本発明の第１の実施形態の特徴量の処理結果を示す図である。
【図５】  本発明の第１の実施形態の特徴量の処理結果を示す図である。
【図６】  本発明の第１の実施形態の特徴量の処理結果を示す図である。
【図７】  本発明の第１の実施形態の特徴量の処理結果を示す図である。
【図８】  本発明の第１の実施形態の特徴量の処理結果を示す図である。
【図９】  本発明の第１の実施形態の特徴量の処理結果を示す図である。
【図１０】  本発明の第１の実施形態のＬＭパラメータ値が低い（劣化度が小さい）母材の画像処理の結果を示す図である。
【図１１】  本発明の第１の実施形態のＬＭパラメータ値が低い（劣化度が小さい）母材の画像処理の結果を示す図である。
【図１２】  本発明の第１の実施形態のＬＭパラメータ値が低い（劣化度が小さい）母材の画像処理の結果を示す図である。
【図１３】  本発明の第１の実施形態のＬＭパラメータ値が低い（劣化度が小さい）母材の画像処理の結果を示す図である。
【図１４】  本発明の第１の実施形態のＬＭパラメータ値が高い（劣化度が大きい）母材の画像処理の結果を示す図である。
【図１５】  本発明の第１の実施形態のＬＭパラメータ値が高い（劣化度が大きい）母材の画像処理の結果を示す図である。
【図１６】  本発明の第１の実施形態のＬＭパラメータ値が高い（劣化度が大きい）母材の画像処理の結果を示す図である。
【図１７】  本発明の第１の実施形態のＬＭパラメータ値が高い（劣化度が大きい）母材の画像処理の結果を示す図である。
【図１８】  本発明の参考例による材料の寿命評価方法を示す流れ図である。
【図１９】  本発明の参考例の特徴量の処理結果を示す図である。
【図２０】  本発明の参考例の特徴量の処理結果を示す図である。
【図２１】  本発明の参考例の特徴量の処理結果を示す図である。
【図２２】  本発明の参考例のＬＭパラメータ値が低い（劣化度が小さい）母材の画像処理の結果を示す図である。
【図２３】  本発明の参考例のＬＭパラメータ値が低い（劣化度が小さい）母材の画像処理の結果を示す図である。
【図２４】  本発明の参考例のＬＭパラメータ値が低い（劣化度が小さい）母材の画像処理の結果を示す図である。
【図２５】  本発明の参考例のＬＭパラメータ値が高い（劣化度が大きい）母材の画像処理の結果を示す図である。
【図２６】  本発明の参考例のＬＭパラメータ値が高い（劣化度が大きい）母材の画像処理の結果を示す図である。
【図２７】  本発明の参考例のＬＭパラメータ値が高い（劣化度が大きい）母材の画像処理の結果を示す図である。
【図２８】  低合金ＣｒＭｏ鋼の各劣化段階に対応した標準組織を示す模式図である。
【図２９】  低合金ＣｒＭｏ鋼の各劣化段階に対応した標準組織を示す模式図である。
【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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【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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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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