エンジンボアの表面を撮像して解析画像データを取得する撮像工程と、前記解析画像データに対して二次元フーリエ変換を施し、第一周波数スペクトルを求める第一算出工程と、前記第一周波数スペクトルより、ピストン摺動方向に沿った凹凸成分に対応する周波数情報を抽出する第一抽出工程と、前記抽出した第一周波数スペクトルの周波数情報に対して二次元フーリエ逆変換を施し、前記解析画像データを復元する第一復元工程と、前記復元した解析画像データの、ピストン摺動方向と直交する方向に沿った一断面の凹凸成分を振幅として示す二次元凹凸データを生成する生成工程と、前記二次元凹凸データに対して一次元フーリエ変換を施し、第二周波数スペクトルを求める第二算出工程と、前記第二周波数スペクトルに基づいて、前記二次元凹凸データより、ピストン摺動方向に発生する表面傷を検出する検出工程と、前記二次元凹凸データのうち、前記検出した表面傷に対応する部分に対して一次元フーリエ変換を施し、第三周波数スペクトルを求める第三算出工程と、前記第二周波数スペクトルより、前記第三周波数スペクトルの周波数帯域に対応する周波数情報を抽出する第二抽出工程と、前記抽出した第二周波数スペクトルの周波数情報に対して一次元フーリエ逆変換を施し、前記二次元凹凸データを復元する第二復元工程と、前記復元した二次元凹凸データの振幅の絶対値を積分することで、前記ピストン摺動方向に形成されるエンジンボア表面傷を評価する評価工程と、を行う、エンジンボア表面傷の評価方法。本発明は、以上の如き状況を鑑みてなされたものであり、スカッフィングを精度よく検出できるとともに、スカッフィングの大きさを定量的に評価できるエンジンボア表面傷の評価方法を提供するものである。請求項1においては、エンジンボアの表面を撮像して解析画像データを取得する撮像工程と、前記解析画像データに対して二次元フーリエ変換を施し、第一周波数スペクトルを求める第一算出工程と、前記第一周波数スペクトルより、ピストン摺動方向に沿った凹凸成分に対応する周波数情報を抽出する第一抽出工程と、前記抽出した第一周波数スペクトルの周波数情報に対して二次元フーリエ逆変換を施し、前記解析画像データを復元する第一復元工程と、前記復元した解析画像データの、ピストン摺動方向と直交する方向に沿った一断面の凹凸成分を振幅として示す二次元凹凸データを生成する生成工程と、前記二次元凹凸データに対して一次元フーリエ変換を施し、第二周波数スペクトルを求める第二算出工程と、前記第二周波数スペクトルに基づいて、前記二次元凹凸データより、ピストン摺動方向に発生する表面傷を検出する検出工程と、前記二次元凹凸データのうち、前記検出した表面傷に対応する部分に対して一次元フーリエ変換を施し、第三周波数スペクトルを求める第三算出工程と、前記第二周波数スペクトルより、前記第三周波数スペクトルの周波数帯域に対応する周波数情報を抽出する第二抽出工程と、前記抽出した第二周波数スペクトルの周波数情報に対して一次元フーリエ逆変換を施し、前記二次元凹凸データを復元する第二復元工程と、前記復元した二次元凹凸データの振幅の絶対値を積分することで、前記ピストン摺動方向に形成されるエンジンボア表面傷を評価する評価工程と、を行う、ものである。本発明は、二次元フーリエ変換による周波数スペクトルをフィルタリングした後で、一次元フーリエ変換による周波数スペクトルをフィルタリングするため、スカッフィングを精度よく検出できる。また、数値化したスカッフィングに対応する凹凸成分を、所定の閾値と比較して評価するため、スカッフィングの大きさを定量的に評価できる、という効果を奏する。以下では、本実施形態のエンジンボア表面傷の評価方法以下、単に評価方法と表記するについて説明する。評価方法は、図1に示すように、ピストン摺動方向に沿って発生する表面傷を評価するものである。エンジンボアW1は、エンジンブロックWを製造するワークに対してボーリング加工やホーニング加工が行われることで形成され、ホーニング加工時に螺旋状痕W2が形成される。螺旋状痕W2は、ピストン摺動方向エンジンボアW1の筒軸方向に沿って延びるとともに、エンジンボアW1の形状に沿った円を描く、螺旋状の表面傷である。エンジンボアW1をピストンが摺動することで、エンジンボアW1には、ピストン摺動方向に沿って延びる表面傷として、スカッフィングW3が発生する。本実施形態の評価方法では、表面傷としてスカッフィングW3を評価するものとする。評価方法によって表面傷が評価されるエンジンボアW1としては、例えば、スカッフィングW3の耐性を評価する摺動試験の評価対象となるエンジンブロックWに形成されるエンジンボア等である。この場合、前記摺動試験終了後に、前記評価方法を用いた評価が行われる。評価方法は、エンジンボア表面傷の評価装置1以下、単に評価装置1と表記するを用いて行われる。評価装置1は、撮像部10、データ解析部20、および表示部30を具備する。撮像部10は、照明光源付きのCCDカメラ11およびミラー12を備える。撮像部10は、CCDカメラ11からミラー12に向けて照明光を照射して、照明光をミラー12によってエンジンボアW1の表面に向けて反射させる。そして、撮像部10は、エンジンボアW1の表面で反射した光をミラー12によって偏向してCCDカメラ11に向け、偏光した光をCCDカメラ11によって撮像する。評価装置1は、図示しない走査機構により、撮像部10を所定のパターンで回転走査及び軸方向送りすることで所定の検査範囲を撮像し、図3に示すような解析画像データ41を取得する。解析画像データ41は、エンジンボアW1の表面の凹凸状況を示すデータであり、例えば、撮像部10からの画像信号を合成することで生成される一枚の輝度画像等である。なお、解析画像データ41は、本実施形態に限定されるものでなく、例えば、市販の測定器によって取得したエンジンボアW1の3D形状計測データ等であっても構わない。データ解析部20は、撮像部10により取得した解析画像データ41を解析し、その解析結果を評価するものである。データ解析部20は、演算部21および判定部22を備える。演算部21は、評価方法において種々の演算処理を行うものである。判定部22は、スカッフィングW3を評価して、その結果を表示部30に送信する。データ解析部20は、例えば、市販のパーソナルコンピュータで所定のプログラムを実行することにより動作する。表示部30は、データ解析部20からの信号を受信して、作業者等がその結果を判断可能となるように表示する。表示部30は、データ解析部20を動作させるパーソナルコンピュータに市販の液晶ディスプレイやプリンタ等を接続することにより動作する。次に、評価装置1を用いて行われる評価方法について説明する。まず、図1および図2に示すように、評価方法では、撮像部10によってエンジンボアW1の表面を撮像し、解析画像データ41を取得する撮像工程を行うステップS10。このときに取得する解析画像データ41は、図3に示すように、エンジンボアW1の表面全体のデータである。つまり、解析画像データ41には、スカッフィングW3に加えて、螺旋状痕W2やエンジンボアW1の表面に形成される微小な凹凸不図示等が含まれる。なお、図3から図7においては、図面を見やすくするために、螺旋状痕W2およびスカッフィングW3等を模式的に記載している。また、図3および図4に示す解析画像データ41においては、紙面上下方向がピストン摺動方向であり、紙面左右方向がピストン摺動方向と直交する方向エンジンボアW1の周方向である。解析画像データ41を取得した後で、評価方法では、図2および図3に示すように、解析画像データ41に対して二次元フーリエ変換を施し、周波数スペクトルを求める第一算出工程を行うステップS20。つまり、評価方法では、解析画像データ41を周波数情報に変換する。以下では、ステップS20にて生成する周波数スペクトルを第一周波数スペクトル42と表記する。スカッフィングW3のようなピストン摺動方向に沿った凹凸成分は、第一周波数スペクトル42において、図3に示す第一周波数スペクトル42における上下中央部近傍に位置する周波数情報となって表れる。そこで、評価方法では、図2および図4に示すように、第一周波数スペクトル42を生成した後で、第一周波数スペクトル42よりピストン摺動方向に沿った凹凸成分に対応する周波数情報を抽出する第一抽出工程を行うステップS30。具体的には、図4において点線L1L2で示す範囲内に位置する周波数情報だけを抽出する。つまり、評価方法は、ピストン摺動方向に対して傾斜する凹凸成分に対応する周波数情報を、第一周波数スペクトル42よりフィルタリングする図4に示すフィルタリング後の第一周波数スペクトル43参照。このような周波数情報を抽出するための範囲は、予め実験等によって求められている。周波数情報を抽出した後で、評価方法では、抽出した第一周波数スペクトル43の周波数情報に対して二次元フーリエ逆変換を施し、解析画像データ41を復元する第一復元工程を行うステップS40。つまり、フィルタリング後の第一周波数スペクトル43を復元して、フィルタリング後の解析画像データ44を生成する。このようなフィルタリング後の解析画像データ44は、ピストン摺動方向に対して傾斜する凹凸成分が、解析画像データ41からフィルタリグされたデータある図4に二点鎖線で示す螺旋状痕W2参照。フィルタリング後の解析画像データ44は、一様断面のデータ、つまり、ピストン摺動方向と直交する方向における断面形状が、どの位置においても同一なデータとなる。解析画像データ41を復元した後で、評価方法では、復元した解析画像データ44から二次元凹凸データ45を生成する生成工程を行うステップS50。このときに生成される二次元凹凸データ45は、エンジンボアW1をピストン摺動方向と直交する方向に沿った一断面例えば、図4の復元した解析画像データ44に示すAA断面の凹凸成分を振幅として示すデータである。具体的には、ピストン摺動方向と直交する方向における位置を横軸にとり、エンジンボアW1の表面の凹凸成分を縦軸にとるデータである。ここで、螺旋状痕W2のようなピストン摺動方向に対して傾斜する表面傷には、スカッフィングW3とオーバーラップする部分がある図4に示すオーバーラップした部分D参照。ステップS50にて復元した画像データ44には、スカッフィングW3に加えて、このようなオーバーラップした部分D等も、凹凸成分として含まれている。そこで、評価方法では、以下のステップS60~S110を行うことで、前記オーバーラップした部分Dをフィルタリングする。すなわち、評価方法では、二次元凹凸データ45を生成した後で、図2および図5に示すように、二次元凹凸データ45に対して一次元フーリエ変換を施し、周波数スペクトルを求める第二算出工程を行うステップS60。つまり、二次元凹凸データ45を周波数情報に変換する。以下では、ステップS60にて生成する周波数スペクトルを第二周波数スペクトル46と表記する。図4に示すように、フィルタリング後の画像データ44は、ピストン摺動方向に対して傾斜する凹凸成分の大部分が除去されている。つまり、図4および図5に示すように、二次元凹凸データ45は、ピストン摺動方向に沿った凹凸成分、つまり、スカッフィングW3に対応する凹凸成分を多く含んだデータである。このような二次元凹凸データ45に対して一次元フーリエ変換を施した第二周波数スペクトル46では、スカッフィングW3に対応する周波数帯域で大きなパワー値を示すとともに、それ以外の周波数帯域で小さなパワー値を示す。そこで、評価方法では、図2および図5に示すように、このような大きなパワー値を示した周波数帯域に基づいて、二次元凹凸データ45におけるスカッフィングW3の位置を特定するステップS70、図5に点線で示す符号P参照。このような周波数帯域をどの程度とするかは、予め実験等によって求められている。このように、ステップS70は、第二周波数スペクトル46に基づいて、二次元凹凸データ45より、スカッフィングW3を検出する検出工程として機能する。スカッフィングW3の位置を特定した後で、評価方法では、図2および図6に示すように、二次元凹凸データ45のうち、スカッフィングW3に対応する部分に対して一次元フーリエ変換を施し、周波数スペクトルを求める第三算出工程を行うステップS80。つまり、スカッフィングW3周辺の凹凸成分だけを周波数情報に変換する。以下では、ステップS80にて生成する周波数スペクトルを第三周波数スペクトル47と表記する。第三周波数スペクトル47を生成した後で、評価方法では、第三周波数スペクトル47に基づいて、第二周波数スペクトル46をフィルタリングするための周波数帯域Rを決定するステップS90。第三周波数スペクトル47がスカッフィングW3周辺の周波数帯域を示すデータであるため、評価方法では、例えば、所定の値以上のパワー値を持つ周波数帯域を、フィルタリングするための周波数帯域Rとして決定する。周波数帯域Rを決定した後で、評価方法では、図2および図7に示すように、周波数帯域Rに基づいて第二周波数スペクトル46をフィルタリングするステップS100。すなわち、周波数帯域Rだけを、第二周波数スペクトル46から抽出する図7に示すフィルタリング後の第二周波数スペクトル48参照。このようなフィルタリング後の第二周波数スペクトル48の周波数情報は、スカッフィングW3に対応している。このように、ステップS100は、第二周波数スペクトル46より、第三周波数スペクトル47の周波数帯域Rに対応する周波数情報を抽出する第二抽出工程として機能する。そして、評価方法では、抽出した第二周波数スペクトル48の周波数情報に対して一次元フーリエ逆変換を施し、二次元凹凸データ45を復元する第二復元工程を行うステップS110。これによれば、評価方法は、スカッフィングW3に対応する凹凸成分だけを示すデータとして、復元した二次元凹凸データ49を取得できる。二次元凹凸データ45を復元した後で、評価方法では、復元した二次元凹凸データ49の振幅の絶対値を積分するステップS120。つまり、スカッフィングW3に対応する凹凸成分の合計を算出して数値化する。評価装置1は、以上のようなステップS20~S120を、演算部21によって行う。つまり、演算部21は、ステップS20~S120を実行するための演算処理を行うプログラム等により構成される。振幅の絶対値を積分した後で、評価方法では、絶対値の積分結果と予め取得している所定の閾値とを比較するステップS130。積分結果が閾値未満である場合、評価方法では、スカッフィングW3の発生度合いが小さいと判断し、評価結果がOKであることを表示部30に表示するステップS130:Yes、ステップS140。一方、積分結果が閾値未満でない場合積分結果が閾値以上である場合、評価方法では、スカッフィングW3の発生度合いが大きいと判断し、評価結果がNGであることを表示部30に表示するステップS130:No、ステップS150。評価装置1は、このようなステップS130~S150を、判定部22によって行う。つまり、判定部22は、ステップS130~S150を実行するための演算処理を行うプログラム等により構成される。このように、ステップS120~S150は、スカッフィングW3を評価する評価工程として機能する。以上のように、評価方法では、二次元フーリエ変換による第一周波数スペクトル42をフィルタリングした後で、一次元フーリエ変換による第二周波数スペクトル46をフィルタリングするため、スカッフィングW3を精度よく検出できる。また、数値化したスカッフィングW3に対応する凹凸成分を、所定の閾値と比較して評価するため、スカッフィングW3の大きさを定量的に評価できる。以下では、ステップS130にて積分結果と比較される閾値を決定する手順について説明する。図8に示すように、閾値の決定において、評価方法では、評価装置1を用いてマスタワークを評価するステップS210。マスタワークは、例えば、作業者等の目視確認により、スカッフィングW3の評価結果がNGであると判断されたエンジンブロックW等である。閾値の決定において、評価方法では、マスタワークに対して、スカッフィングW3を評価する場合と同様に、解析画像データ41の取得から振幅の絶対値の積分までを行うステップS220~ステップS330。ステップS220~ステップS330は、それぞれ前述のステップS10~S120に対応している。評価方法では、このようなマスタワークの積分結果を、閾値としているステップS340。