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公開番号2025142853
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-10-01
出願番号2024042443
出願日2024-03-18
発明の名称製品検査方法及び製品検査装置
出願人日産自動車株式会社,株式会社明和eテック
代理人個人,個人,個人
主分類G01N 23/18 20180101AFI20250924BHJP(測定;試験)
要約【課題】対象となる鋳巣を適切に評価することにより、コンピュータによって鋳造製品の欠陥を自動的に検査する。
【解決手段】製品検査方法は、鋳造製品100をX線撮影したCTデータに基づいて鋳巣を検出し、鋳造製品100の内部領域を第1領域110と第2領域120とに区分することを含む。また、製品検査方法は、第1領域110に存在している鋳巣毎に分類判定を行い、第2領域120に存在している鋳巣の全体量を評価する回帰予測を行う、ことを含む。
【選択図】図3
特許請求の範囲【請求項１】
コンピュータが実行する、鋳造製品の欠陥を検査する製品検査方法であって、
前記鋳造製品をＸ線撮影した画像データに基づいて前記鋳造製品の内部領域に存在する鋳巣を検出し、
前記鋳造製品の外縁からの距離に基づいて、前記内部領域を第１領域と前記第１領域よりも内側に位置する第２領域とに区分し、
前記第１領域に存在している前記鋳巣毎に、前記鋳造製品の欠陥となる前記鋳巣であるか否かを判定する分類判定を行い、
前記第２領域に存在している前記鋳巣の全体量を定量的に評価することにより、前記鋳造製品の欠陥を判定する回帰予測を行う、
ことを含む製品検査方法。
続きを表示（約 890 文字）【請求項２】
前記第１領域は、前記鋳造製品の外縁から規定距離以内に位置する第３領域を介して設けられ、
前記第３領域は、前記分類判定が行われない領域である、
請求項１記載の製品検査方法。
【請求項３】
前記鋳造製品の部位及び前記鋳巣の大きさに基づいて、前記内部領域において検出された鋳巣の中から、前記分類判定及び前記回帰予測の対象となる鋳巣を抽出する、ことをさらに含む、
請求項１記載の製品検査方法。
【請求項４】
前記分類判定は、機械学習によってニューラルネットワークのパラメータが設定された分類判定モデルによって行われる、
請求項１記載の製品検査方法。
【請求項５】
前記回帰予測は、機械学習によってニューラルネットワークのパラメータが設定された回帰予測モデルによって行われる、
請求項１記載の製品検査方法。
【請求項６】
前記画像データは、前記鋳造製品を三次元的にＸ線撮影した三次元画像データであり、
前記鋳巣の三次元画像データを、二次元平面に投影した二次元画像データに変換する、ことをさらに含む、
請求項１記載の製品検査方法。
【請求項７】
鋳造製品の欠陥を検査するための製品検査装置であって、
前記鋳造製品をＸ線撮影した画像データを取得するデータ取得部と、
コンピュータと、を備え、
前記コンピュータは、
前記鋳造製品をＸ線撮影した画像データに基づいて前記鋳造製品の内部領域に存在する鋳巣を検出し、
前記鋳造製品の外縁からの距離に基づいて、前記内部領域を第１領域と前記第１領域よりも内側に位置する第２領域とに区分し、
前記第１領域に存在している前記鋳巣毎に、前記鋳造製品の欠陥となる前記鋳巣であるか否かを判定する分類判定を行い、
前記第２領域に存在している前記鋳巣の全体量を定量的に評価することにより、前記鋳造製品の欠陥を判定する回帰予測を行う、
製品検査装置。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、製品検査方法及び製品検査装置に関する。
続きを表示（約 1,500 文字）【背景技術】
【０００２】
特許文献１は、Ｘ線検査装置、Ｘ線検査方法およびＸ線検査プログラムを開示している。特許文献１では、鋳造製品の欠陥を検出するにあたり、Ｘ線を鋳造製品に照射し、鋳造製品を透過した透過Ｘ線を検出する。検出された透過Ｘ線に基づいて鋳造製品が無欠陥である場合の透過Ｘ線を算出する。検出された透過Ｘ線と算出された無欠陥である場合の透過Ｘ線とを比較して鋳造製品の欠陥を検出する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２００６－１０５７９４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
製造された鋳造製品の内部には鋳巣がいくらか発生するものであるが、製品機能に影響を及ぼさない鋳巣もあれば、製品機能に影響を及ぼす鋳巣もある。コンピュータによって鋳造製品の欠陥を自動的に検査するには、対象となる鋳巣を適切に評価しなければならない。
【０００５】
本発明は、上記課題に鑑みて成されたものであり、その目的は、対象となる鋳巣を適切に評価することにより、コンピュータによって鋳造製品の欠陥を自動的に検査することができる製品検査方法及び製品検査装置を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の一態様に係る製品検査方法は、鋳造製品をＸ線撮影した画像データに基づいて鋳巣を検出し、鋳造製品の内部領域を第１領域と第２領域とに区分し、第１領域に存在している鋳巣には分類判定を行い、第２領域に存在している鋳巣には全体量を評価する回帰予測を行う、ことを含む。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、対象となる鋳巣を適切に評価することができるので、コンピュータによって鋳造製品の欠陥を自動的に検査することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
図１は、本実施形態に係る製品検査装置の構成を示すブロック図である。
図２は、鋳造製品の内部領域を説明する図である。
図３は、製品検査方法の手順を示すフローチャートである。
図４は、分類判定処理の詳細を示すフローチャートである。
図５は、回帰予測処理の詳細を示すフローチャートである。
図６は、画像変換処理の詳細を示すフローチャートである。
図７は、形状プロジェクションイメージの説明図である。
図８は、境界距離プロジェクションイメージの説明図である。
図９は、鋳巣ＮＧ度の全体量と製品ＮＧ度との関係を示す図である。
図１０は、製品ＮＧ度の分布と閾値とを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、本発明の実施形態について、図面を参照して説明する。図面の記載において同一部分には同一符号を付して説明を省略する。
【００１０】
図１を参照し、本実施形態に係る製品検査装置１０を説明する。製品検査装置１０は、鋳造製品の欠陥を検査する装置である。例えば、鋳造製品は、車両に搭載されるエンジンのシリンダブロックであり、金型内に材料（例えばアルミニウム合金）の溶湯を流し込んで成型されている。鋳造製品の内部領域には、空隙である鋳巣が発生している。製品検査装置１０は、鋳造製品の内部領域にある鋳巣を検出し、検出した鋳巣に基づいて鋳造製品の欠陥を検査する。ここで、鋳造製品の内部領域とは、設計上材料が満たされている領域であり、鋳造製品の内部形状として造形される空間を含まない意味である。
（【００１１】以降は省略されています）

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