JP2007333579A - Inspection method and system for honeycomb structure - Google Patents

Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To more stably perform high-accuracy inspection in inspecting clogging of honeycomb structure using an image processing method. <P>SOLUTION: In this inspection method, in order to inspect cell clogging in the honeycomb structure 1, illuminating light is transmitted through the cell 11 by an illuminating device 2, in the state of illuminating the honeycomb structure from one end side, the end face on the other side of the honeycomb structure is photographed by a camera 3 to obtain an inspection image, and whether cell clogging is good or bad is determined based on the inspection image. The number of through cells where the illuminating light is transmitted without interception or the illuminating light is partially transmitted is measured from the inspection image, and the quality is determined based on the number of through cells. <P>COPYRIGHT: (C)2008,JPO&INPIT

Description

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。   The present invention relates to an inspection technique for a honeycomb structure, and more particularly to an inspection technique for inspecting clogging of cells using an end face image of the honeycomb structure.

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。   A honeycomb structure is a structure in which a large number of through-pore cells having a cross-sectional shape of a hexagon, a quadrangle, or a circle are formed in a honeycomb shape, and is used as a carrier for a catalyst for exhaust gas purification. When such a honeycomb structure is used as a catalyst carrier, if the cells are clogged, the catalyst capacity is lowered at that portion. Therefore, in the honeycomb structure, cell clogging is a particular problem, and a technique for efficiently inspecting cell clogging is required. Here, in the case of clogging of cells, clogging includes clogging that occurs in the manufacturing process of the honeycomb structure itself and clogging that occurs in the process of supporting the catalyst on the honeycomb structure.

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。   As for clogging inspection of a honeycomb structure, a visual method and a method using image processing are known. In the visual method, a person visually checks the end face image of the honeycomb structure to inspect clogging (for example, Patent Document 1). There are two methods for obtaining the end face image. In one method, an end face image of the honeycomb structure is formed on an imaging plate arranged on the other end face side by illumination light irradiated so as to pass through the cells from one end face side of the honeycomb structure. In another method, an end face image is obtained as an end face image obtained by photographing the other end face in a state where illumination light is irradiated so as to pass through the cells from one end face side of the honeycomb structure.

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）。   On the other hand, in the image processing method, an end face image acquired as described above is used as an inspection image, and clogging is determined from the inspection image by image processing. Specifically, utilizing the fact that clogged cells darken in the inspection image, the end face image of the honeycomb structure in the inspection image is divided into a bright part and a dark part, and the area ratio of the dark part to the entire end face image Ask for. And the quality regarding clogging is determined based on the area ratio (for example, patent document 2).

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。   In addition to such a clogging inspection, a technique for inspecting a honeycomb structure by an image processing method is known. For example, a technique (for example, Patent Document 3) for inspecting the unevenness of the partition wall surface of a cell using an end face image as an inspection image, a technique for inspecting an end face of a honeycomb structure using an end face image as an inspection image (for example, Patent Document 4), or an end face image Is a technique (for example, Patent Document 5) for inspecting the outer shape of the honeycomb structure.

特開平６−４３１１４号公報JP-A-6-43114 特開平５−２６４４５９号公報Japanese Patent Application Laid-Open No. 5-26459 特開２００５−１３４１４０号公報JP 2005-134140 A 特開２００２−２５７７３６号公報JP 2002-257736 A 特開２００２−２６７４２７号公報JP 2002-267427 A

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。   The image processing method described above makes it possible to automate clogging inspection. However, the conventional image processing method still has a problem in the reliability of the inspection, and for this reason, the automation of the inspection by the image processing method has not actually progressed, and the actual condition of the clogging inspection is still based on the visual method. It is.

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。   The reason why the conventional image processing method leaves a problem in the inspection reliability is due to the use of the area ratio. As described above, the conventional image processing method relates to clogging by the area ratio of clogged cells obtained by dividing the end face image in the inspection image into the bright part and the dark part using the fact that the clogged cells become dark in the inspection image. The quality is judged. Therefore, it is affected by the partition walls of the cell. Honeycomb structures are mainly made of ceramics and metal, and particularly in the case of metal honeycomb structures, there are many cases in which the thickness of the partition walls of the cells varies. The partition walls of the cells appear in the inspection image as dark portions like the clogged cells. Therefore, if the thickness of the partition walls of the cell varies, the dark area changes regardless of the clogged cell, and the accuracy of the inspection becomes unstable, causing a problem in the reliability of the inspection.

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。   The present invention has been made against the background described above, and it is an object of the present invention to enable more stable and high-precision inspection for clogging inspection of a honeycomb structure by an image processing method.

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。   In the present invention, in order to solve the above problems, in order to inspect the clogging of the cells in the honeycomb structure in which a large number of cells are formed in a honeycomb shape, illumination light is transmitted through the cells by an illumination device. In the state where the honeycomb structure is illuminated from one end side, the end face on the other end side of the honeycomb structure is photographed to obtain an inspection image, and quality determination regarding the cell clogging is performed based on the inspection image. In the inspection method described above, the number of penetrating cells, which are the cells through which the illumination light from the illumination device passes without being blocked or the illumination light from the illumination device partially transmits, is the inspection image. And the pass / fail judgment is made based on the number of penetrating cells.

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。   Thus, by measuring the number of penetrating cells from the inspection image and making a pass / fail determination regarding clogging based on the number of penetrating cells, the influence of the cell partition wall image on the inspection image can be effectively avoided. Therefore, the clogging inspection of the honeycomb structure by the image processing method can be stably performed with high accuracy.

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。   In the present invention, in the inspection method as described above, the penetration cell rate is obtained by dividing the number of penetration cells by the total number of cells in the honeycomb structure, and the pass / fail judgment is performed based on the penetration cell rate. ing. By doing in this way, the quality determination based on the number of penetration cells can be performed more effectively.

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。   According to the present invention, in the inspection method as described above, the number of through-cells is measured based on a partition removal image generated by removing an image of the partition walls of the cells from the inspection image. By measuring the number of penetrating cells based on the barrier rib removal image in this way, it is possible to avoid the barrier rib image from affecting the measurement of the number of penetrating cells when measuring the number of penetrating cells. Measurement accuracy can be increased.

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。   Further, in the present invention, for the inspection method as described above, the number of completely penetrating cells, which are cells that are transmitted without being blocked by the illumination light from the illumination device, is measured from the inspection image, and the number of completely penetrating cells is calculated as described above. By dividing by the total number of cells in the honeycomb structure, the complete penetration cell rate is obtained, and the complete penetration cell rate can be used for the quality determination.

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。   Further, according to the present invention, in the inspection method as described above, the through cell configuration ratio is obtained by dividing the number of complete through cells by the number of through cells, and the through cell configuration ratio can be used for the pass / fail judgment. ing.

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。   Further, in the present invention, for the inspection method as described above, the number of partially penetrating cells that are cells through which the illumination light from the illumination device partially transmits is measured from the inspection image, and the number of the partially penetrating cells is determined as the honeycomb structure. The partial penetration cell rate is obtained by dividing by the total number of cells in the body, and the partial penetration cell rate can be used for the quality determination.

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。   As described above, by making it possible to use the complete penetration cell rate, the penetration cell composition ratio, or the partial penetration cell rate for the pass / fail judgment, it is possible to diversify the inspection contents and to enable a more advanced inspection. .

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。   Further, in the present invention, for the inspection method as described above, the end face of the honeycomb structure is divided into a plurality of divided inspection regions, the inspection images are obtained for each of the divided inspection regions, and the inspection images are obtained based on the plurality of inspection images. Pass / fail judgment can be made. By doing so, it is possible to prevent the cell image in the inspection image from becoming too small, and to perform the clogging inspection more effectively.

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。   According to the present invention as described above, the clogging inspection of the honeycomb structure by the image processing method can be performed more stably and with high accuracy.

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。   Hereinafter, modes for carrying out the present invention will be described. FIG. 1 schematically shows a hardware configuration of a honeycomb structure inspection system according to an embodiment. The honeycomb structure inspection system S of the present embodiment provides illumination light in a state in which each of a large number of cells 11 in the subject 1 is transmitted from one end surface (illumination side end surface) of the subject (honeycomb structure) 1. The illumination device 2 that irradiates the object 1, the camera 3 that images the subject 1 illuminated by the illumination device 2 with respect to the other end surface (end surface on the imaging side), and the position of the camera 3 in relation to the imaging side end surface The cell penetration rate as described later is obtained from the end face image of the subject 1 obtained by the XY stage 4 and the camera 3, ie, the inspection image, which is obtained by the camera position control means, and based on the cell penetration rate, The determination processing device 5 that performs pass / fail determination, the display device 6 that displays the determination result by the determination processing device 5, and various information of the subject 1 that is necessary when examining the subject 1 are provided to the determination processing device 5. And a server 7 which is the subject information storage unit.

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。   Among these inspection system components, the XY stage 4 and the server 7 are not necessarily indispensable functional elements for the minimum clogging inspection of the subject 1, so that the clogging inspection can be performed more effectively. Is a functional element. That is, the XY stage 4 enables the clogging inspection more effectively by enabling the divided photographing inspection. Here, the division imaging inspection is a technique in which the imaging side end face of the subject 1 is divided into a plurality of divided inspection areas, and an inspection image is imaged for each of the divided inspection areas. When the end face size of the subject 1 is large, if the entire end face of the subject 1 is taken into one inspection image, the image of the cell 11 in the inspection image becomes too small, and the clogging inspection due to the cell penetration rate is effective. May not be possible. In such a case, a division photographing inspection is used. In the division imaging examination, it is necessary to perform movement / position control of the camera 3 in accordance with the division examination area set and divided on the imaging side end face of the subject 1. In addition, in the divided imaging inspection, it is important to accurately grasp in which divided inspection area the cell located at the boundary of the divided inspection area is measured. For this purpose, the movement / position control of the camera 3 with respect to each divided inspection area. High accuracy is required. The XY stage 4 makes it possible to perform divided photographing inspections by responding to such high-precision movement / position control requests of the camera 3.

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。   On the other hand, the server 7 provides various pieces of subject information related to the clogging inspection of the subject 1, so that the clogging inspection can be more effectively performed even when the subject 1 is a honeycomb structure of a different type. Like that. Here, the subject information related to the clogging inspection includes subject attribute information such as the width, height, number of constituent cells, and cell shape of the subject 1, and inspection item information such as the inspection range and pass / fail judgment value. In addition, there are inspection condition parameter information such as coefficients described later. The server 7 functions to store such object information in advance for the honeycomb structure that may be a target in the inspection system, and to provide it to the determination processing device 5 when inspecting the object 1. The function enables the clogging inspection to be performed more effectively by making it possible to easily cope with a change in the type of the subject 1.

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。   FIG. 2 shows a configuration example of the determination processing device 5. The determination processing device 5 of this example includes an inspection processing control unit 51 that controls overall inspection processing such as determination of pass / fail of the subject 1 based on the cell penetration rate, and determines the pass / fail of the subject 1 by obtaining the cell penetration rate from the inspection image. An inspection processing unit 52 that performs an inspection process such as determining an inspection, an external input / output unit 53 that controls input / output with the camera 3, the display device 6, and the like A system bus 54 that transmits data and a processing data storage unit 55 that stores various types of data associated with processing in the inspection processing unit 52 are provided. The processing data storage unit 55 includes an object information storage unit 56 that stores object information, an inspection result storage unit 57 that stores a processing result in the inspection processing unit 52, and an inspection image storage unit 58 that stores an inspection image. It has.

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。   The above is the system configuration of the honeycomb structure inspection system S. Below, the inspection method performed with the honeycomb structure inspection system S is demonstrated. FIG. 3 shows a processing flow in the inspection processing by the honeycomb structure inspection system S. The inspection processing includes subject information capturing processing 101 for capturing subject information from the server 7, inspection image capturing processing 102 for capturing and capturing an inspection image with the camera 3, and camera movement determination processing 103 for determining whether or not to move the camera. Based on the partition extraction image and the inspection image obtained by the camera movement processing 104 for outputting the control signal to the XY stage 4 to move the camera 3, the partition extraction processing 105 for extracting the cell partition from the inspection image, and the partition extraction processing 105. Penetrating cell extraction processing 106 for extracting penetrating cells, and extraction end determination processing for determining whether penetrating cell extraction has been completed for all of a plurality of divided examination regions set on the end face of the subject 1 when divided imaging examination is performed. 107, the cell penetration rate measurement processing 108 for obtaining the cell penetration rate based on the processing result in the penetration cell extraction processing 106, and the subject 1 from the cell penetration rate It includes acceptability determination process 109 for performing determination. Details of each of these processes will be described below.

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。   In the subject information acquisition process 101, the subject information is acquired from the server 7 and stored in the subject information storage unit 56. Further, in the subject information fetching process 101, it is determined whether or not the division imaging examination is necessary based on the acquired subject information, and when the division imaging examination is necessary, the division number, that is, the set number of division examination areas is calculated, The set number is stored in the subject information storage unit 56 together with the number of cells in each divided examination region. As described above, the subject information acquired from the server 7 includes subject attribute information such as the width, height, number of constituent cells, and cell shape of the subject 1, examination item information such as examination range and pass / fail judgment value, Inspection condition parameter information such as coefficients. The determination of necessity of the division imaging inspection is performed by obtaining the size of the cell image in the inspection image based on the object information, particularly the object attribute information, and comparing it with a preset cell image threshold value. To do. More specifically, when the entire end face on the photographing side is captured in the inspection image and the size of the cell image in the inspection image is smaller than the cell image threshold value, the division imaging inspection is required. Then, the divided inspection area is set by dividing the photographing side end face. The number of divisions on the photographing side end face, that is, the size of the divided inspection area is set so that the size of the cell image in the inspection image of the divided inspection area unit is larger than the cell image threshold value.

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。   In the inspection image capturing process 102 subsequent to the object information capturing process 101, the imaging side end surface of the subject 1 is imaged by the camera 3 and the inspection image (this is an image of the entire imaging side end surface is divided and set. The inspection image may be an image of each of the divided inspection regions), and the inspection image is stored in the inspection image storage unit 58. FIG. 4 shows an example of an inspection image. An inspection image 31 in FIG. 4 is an inspection image in the case of a divided imaging inspection in which the imaging-side end surface of the subject 1 is divided into four, and is an inspection image of the upper left divided inspection area of the subject 1. In the examination image 31, an image of the cell 11 appears, an image of the partition wall 12 surrounding the four circumferences of the cell 11 appears, and an image of the side wall 13 of the subject 1 appears. Here, with respect to the cell 11, a completely penetrating cell 11a, a partially penetrating cell 11b, a non-penetrating cell 11c, and a penetrating cell are defined. The completely penetrating cell 11a is a cell that is substantially not clogged and transmits the illumination light from the illuminating device 2 without being blocked, and all the pixels in the cell region (the region surrounded by the partition wall 12) have a certain level or more. The partially penetrating cell 11b is a cell through which a part of the illumination light from the illuminating device 2 is transmitted, although the partially penetrating cell 11b is clogged, but the clogging is not completely blocked. , Only a part of the pixels in the cell region is defined as a cell having a certain level of brightness, and the non-penetrating cell 11c is completely blocked by clogging, and the illumination light from the illumination device 2 is substantially Are defined as cells in which all of the pixels in the cell region have a brightness below a certain level, and the penetrating cell is a cell that is a complete penetrating cell 11a or a partially penetrating cell 11b, that is, from the illumination device 2. Shine Or transmitted without light is blocked, or the illumination light is defined as a cell which transmits a part. In FIG. 4, the image of the partially penetrating cell 11b is shown as a circular bright portion and a dark portion around it. However, as shown in FIG. 6 and the like, the entire cell may appear as a dimmed image.

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。   When the inspection image capturing process 102 is completed, if the subject information capturing process 101 requires the division imaging examination, the division examination area set as the division imaging examination is not subjected to imaging. Presence / absence is determined by camera movement determination processing 103. If it is determined in the camera movement determination process 103 that there is an unphotographed divided inspection area, the camera 3 is moved on the XY stage 4 to a position where the unphotographed divided inspection area is imaged. FIG. 5 shows an example of division inspection area setting in the case of four-division imaging inspection and an example of movement of the camera 3 in the camera movement processing 104. In the quadrant imaging examination, the subject 1 is divided into four, and four divided examination areas 41A to 41D are set, and examination images 31 (31a to 31d) are sequentially photographed for each of the divided examination areas 41A to 41D. The sequential shooting of the inspection images 31 is performed by moving the shooting center of the camera 3, that is, the center P (Pa to Pd) of the inspection image 31, in the order of Pa → Pb → Pc → Pd. In such divided shooting, there may be a problem that the cells 11 at the boundaries of the inspection images 31a to 31d are cut off and shot. In order to cope with this problem, the camera 3 is moved so as to obtain an inspection image 31 having an overlap OV larger than the width of the cell 11 between the adjacent inspection images 31. By doing in this way, the problem of intermittent shooting of the boundary cell can be effectively solved. Here, the camera movement process 104 is a process in which the inspection process control unit 51 simply outputs a movement position and an operation start control signal to the XY stage 4. Therefore, in the determination processing device 5, the camera movement process 104 performed by the inspection process control unit 51 and the partition extraction process 105 and subsequent processes performed by the inspection process unit 52 can be performed in parallel. This eliminates the need for a waiting time for the camera movement process 104 and makes the inspection process more efficient.

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。   In the partition extraction process 105 performed in response to the inspection image input by the inspection image capturing process 102, the partition 12 of the cell 11 is extracted from the inspection image 31. The process can be performed as generation of a partition extraction image. FIG. 6 shows an image of an example of a partition extraction image generation process performed by the partition extraction process 105. The density of each pixel in the inspection image 31 (expressed by a brightness level: a scale value of 256 gradations with 0 being minimum and 255 being maximum) is high in the region of the cell 11 penetrating, and Low in area. Using this density difference relationship, the partition wall 12 is extracted to generate a partition wall extraction image. In the partition extraction image generation processing, first, a local maximum filter image 32 is generated from the inspection image 31 using a known local maximum filter technique. More specifically, by repeating the local maximum filter process by the number of pixels corresponding to the cell width, the local maximum filter image 32 having the density of the entire cell 11 (completely penetrating cell 11a) is generated. Once the local maximum filter image 32 is obtained, a difference image 33 is then generated by subtraction of the local maximum filter image 32 and the inspection image 31. Finally, a partition extraction image 34 is generated from the difference image 33. Specifically, the difference image 33 uses the fact that the density of each pixel is the difference in density between the local maximum filter image 32 and the inspection image 31, and uses a binarization threshold value for extracting only the partition wall portion. The image 33 is binarized to generate a partition extraction image 34.

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。   In the penetration cell extraction process 106 subsequent to the partition wall extraction process 105, a penetration cell (complete penetration cell and partial penetration cell) is extracted using the partition wall extraction image 34 and the inspection image 31. FIG. 7 illustrates an example of the penetration cell extraction process 106. In the penetrating cell extraction process 106 in the illustrated example, first, the density of the partition extraction image 34 is inverted to generate a partition extraction inverted image 35. Next, a partition removal image 36 is generated by taking the logical product of the partition extraction inverted image 35 and the inspection image 31. Finally, a penetration cell extraction image 37 and a complete penetration cell extraction image 38 are generated from the partition wall removal image 36. The penetration cell extraction image 37 is an image composed of the complete penetration cell 11a and the partial penetration cell 11b, and the complete penetration cell extraction image 38 is an image composed of only the complete penetration cell 11a. The penetration cell extraction image 37 is generated by binarizing the partition wall removal image 36 with a penetration cell extraction threshold. On the other hand, the complete penetration cell extraction image 38 is generated by binarizing the partition wall removal image 36 with a threshold for complete penetration cell extraction.

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。   It is necessary to extract all of the completely penetrating cell 11a. Therefore, the complete penetration cell extraction threshold is determined so that all the complete penetration cells can be extracted. Such a complete penetration cell extraction threshold value can be determined from the known density value when the density of the complete penetration cell is constant and the density is known throughout the entire divided inspection region on the examination image. However, when the lens used in the camera 3 has normal lens characteristics, the amount of light received by the light receiving surface of the camera 3 for the light beam traveling directly from the illumination device 2 tends to decrease as the distance from the center of the lens increases. In general, depending on the imaging conditions, the brightness varies in the periphery of the subject image on the examination image. In consideration of this, an average density is calculated for the partition wall removal image 36 actually obtained from the subject 1 to be examined at that time, and a predetermined coefficient (this is assumed to be a coefficient Ka). ) To determine the threshold for extracting completely through cells. The coefficient Ka for this purpose is experimentally obtained in advance for each type of subject and is one piece of subject information stored in the server 7. If the number of partially penetrating cells is large in the partition wall removal image 36, the average density of the partition wall removal image 36 becomes low, and it may be impossible to determine the threshold value for extracting completely through cells. In order to deal with such a case, the lowest concentration in the complete penetrating cell is measured in advance for each type of subject, and this is stored in the server 7 as the lower limit value of the threshold for extracting the complete penetrating cell. I will.

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。   On the other hand, the partial through-cell 11b only needs to be able to extract those having an opening ratio (which corresponds to the clogging ratio) of a certain value or more. Therefore, the penetration cell extraction threshold is determined according to the inspection condition. For example, a penetration cell extraction threshold in the case of an inspection condition for extracting a partial through-cell with a numerical aperture of up to 70% and a penetration cell extraction in the case of an inspection condition for extracting a partial through-cell with a numerical aperture of up to 30% The thresholds for use are different. Such a penetration cell extraction threshold value is set based on the complete penetration cell extraction threshold value and the aperture ratio of the extraction target partial penetration cell. For example, when the complete penetration cell extraction threshold is 120 and the aperture ratio of the extraction target partial penetration cell is 70%, the penetration cell extraction threshold is 100. That is, the penetration cell extraction threshold value is obtained by multiplying the complete penetration cell extraction threshold value by a coefficient corresponding to the aperture ratio of the extraction target partial penetration cell (assuming this is assumed to be a coefficient Kb). Such a coefficient Kb is experimentally obtained in advance for each type of subject and is one piece of subject information stored in the server 7.

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。   As described above, in the through cell extraction process 106, the complete through cell extraction threshold or the through cell extraction threshold set based on the average density of the partition wall removal image 36 is used. In this way, the partition wall removal image 36 is generated, and the threshold values for complete penetration cell extraction and the penetration cell extraction threshold value are set more appropriately based on the average density obtained for the partition wall removal image 36. Therefore, it is possible to improve the accuracy of extraction of complete through cells and through cells. That is, the removal of the partition wall by the partition wall extraction process 105 contributes to improving the accuracy of extraction of the complete through cell or the through cell. This is apparent when compared with the case where the partition wall removal process is not performed. That is, when the average density is obtained for the inspection image 31 without performing the partition wall removal process, and the threshold value for complete penetration cell extraction or the penetration cell extraction threshold value is set based on the average density, the influence of the density of the partition wall image in the inspection image 31 is affected. As a result, it is difficult to optimize each of these threshold values, and as a result, there is a risk that the accuracy of extraction of a complete through cell or through cell will be reduced.

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。   The above penetrating cell extraction process 106 is performed for each divided examination area when a plurality of divided examination areas are set as the division imaging examination necessity in the subject information fetching process 101. Then, in the extraction end determination process 107, it is determined whether or not the through cell extraction process 106 has been completed for all of the plurality of divided inspection areas. Returning to the capture processing 102, the subsequent processing is repeated.

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。   When it is determined in the extraction end determination process 107 that the extraction is completed, a cell penetration rate measurement process 108 is performed. In the cell penetration rate measurement process 108, first, the number of penetration cells, specifically the number of complete penetration cells and partial penetration cells, is measured. The number of penetrating cells can be measured using a known labeling method. When the number of penetrating cells is measured by the labeling method, the number of completely penetrating cells is obtained as the number of white labels by applying the labeling method to each pixel of the completely penetrating cell extracted image 38 and counting the number of white labels. On the other hand, in the measurement of the number of partially penetrating cells, first, as in the case of measuring the number of completely penetrating cells, the number of white labels is counted by applying a labeling method to each pixel of the penetrating cell extraction image 37, and the white label The number of penetrating cells (complete penetrating cells and partial penetrating cells) is obtained as the number, and then the number of penetrating cells is subtracted from the number of penetrating cells to obtain the number of partial penetrating cells.

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。   Here, in the case of the divided imaging inspection, as described with reference to FIG. 5, the inspection images 31 (31a to 31d) for each of the divided inspection regions have an overlap OV that is equal to or larger than the width of the cell 11 between the adjacent inspection images 31. Is filmed in this way. Therefore, for example, the inspection image 31c and the inspection image 31d include a common cell image. In this case, if the common cell is measured as a complete penetration cell or a partial penetration cell in each of the inspection image 31c and the inspection image 31d, double measurement is performed. Such double measurement can be avoided by using the characteristics of the labeling method. That is, in the labeling method, region information (start point coordinates, end point coordinates, center coordinates, etc.) on the image of the extracted penetrating cells (complete penetrating cells and partial penetrating cells) can also be measured. Therefore, by adding the area information on the image as a condition for measuring the number of labels, it is possible to make a condition so that the common cell is measured only for one inspection image 31, and double measurement can be avoided. The area information obtained by the labeling method can be used in addition to avoiding such double measurement. For example, by expanding the area information of the penetrating cell measured for each divided inspection area in the divided photographing inspection into a unified coordinate system, it is possible to measure the penetrating cell as in the case of the divided photographing inspection. Further, the vicinity of the outer edge of the honeycomb structure 1 is also an area where the inspection object exclusion portion is masked with the coordinates on the image when it is desired to exclude the inspection object from the inspection object because it is likely to be clogged. Information can be used.

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。   When the measurement of the number of penetrating cells is completed as described above, the cell penetrating rate is obtained next. As the cell penetration rate, each of the penetration cell rate, the complete penetration cell rate, the partial penetration cell rate, and the penetration cell component ratio is obtained. For the penetration cell rate, the number of penetration cells (the number of complete penetration cells + the number of partial penetration cells) is held in the subject information storage unit 56 as the number of constituent cells of the subject 1 (this is subject information acquired from the server 7). ), And the complete penetration cell rate is calculated by dividing the number of complete penetration cells by the number of constituent cells of the subject 1. The partial penetration cell rate is calculated by dividing the number of partial penetration cells by the number of the subject 1. The through cell configuration ratio is calculated by dividing the number of through cells by the number of through cells. The cell penetration rate data obtained in this way is stored in the inspection result storage unit 57.

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。   When the cell penetration rate is obtained in the cell penetration rate measurement process 108, a pass / fail judgment process 109 is performed based on the cell penetration rate. In the pass / fail determination process 109, pass / fail determination under various conditions is performed by comparing the cell penetration rate (penetration cell rate, complete penetration cell rate, partial penetration cell rate, penetration cell configuration ratio) with preset determination values. Can do. For example, by combining the cell penetration rate and the penetration cell composition ratio, the subject 1 having a high cell penetration ratio but a low penetration cell composition ratio or a subject 1 having a high penetration cell composition ratio but a low cell penetration ratio is regarded as defective. Advanced pass / fail judgment can be made. In addition, for example, in the case of an inspection condition in which the vicinity of the outer edge of the subject 1 is lightly considered to be less affected by clogging, it is possible to perform pass / fail determination by weighting the penetrating cell and lowering the determination criterion of the outer edge portion from the center portion. It is.

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。   According to the inspection method as described above, the cell penetration rate (through cell rate, complete penetration cell rate, partial penetration cell rate, penetration) obtained by individually measuring the penetration cells (complete penetration cell and partial penetration cell) in the subject. Since the quality of the subject is determined based on the cell composition ratio), the influence of the partition walls of the cells can be eliminated, and high-accuracy determination regarding clogging can be performed stably.

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。   Here, various data obtained by the above examination processing can be effectively used in addition to the quality determination of the subject 1. For example, by statistically processing the cell penetration rate for a plurality of specimens, it is possible to quickly grasp the defect occurrence tendency in the manufacturing process of the honeycomb structure. Further, for example, it is possible to estimate the cause of clogging from the through-cell composition ratio. In this respect, the above inspection method is more effective.

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。It is a figure which shows typically the hardware constitutions of the honeycomb structure inspection system by one Embodiment. 判定処理装置の構成例を示す図である。It is a figure which shows the structural example of the determination processing apparatus. 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。It is a figure which shows the flow of the process in the inspection process by the honeycomb structure inspection system of FIG. 検査画像の例を示す図である。It is a figure which shows the example of a test | inspection image. 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。It is a figure which shows the example of a division | segmentation test | inspection area | region setting, and the example of a camera movement. 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。It is a figure which shows an example of a partition extraction image generation process as an image. 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。It is a figure which imageizes and shows an example of a penetration cell extraction process.

符号の説明Explanation of symbols

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 DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Honeycomb structure 2 Illuminating device 3 Camera 5 Judgment processing apparatus 11 Cell 11a Complete penetration cell (penetration cell)
11b Partial penetration cell (penetration cell)
31 Inspection image 36 Bulkhead removal image

Claims (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。 In order to inspect the clogging of the cells in the honeycomb structure in which a large number of cells are formed in a honeycomb shape, the honeycomb structure is illuminated from one end side so that illumination light is transmitted through the cells by an illumination device. In the inspection method in which the end face on the other end side of the honeycomb structure is photographed to obtain an inspection image, and whether or not the cell clogging is determined based on the inspection image.
The number of penetrating cells that pass through the illumination light from the illuminating device without being obstructed or through which the illuminating light from the illuminating device is partially transmitted are measured from the inspection image, and the number of the penetrating cells. The inspection method is characterized in that the pass / fail judgment is performed based on the above. 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。   2. The pass / fail ratio is obtained by dividing the number of penetrating cells by the total number of cells in the honeycomb structure, and the quality determination is performed based on the penetrating cell ratio. Inspection method. 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。   The measurement of the number of through-cells is performed based on a partition removal image generated by removing an image of the partition of the cell from the inspection image. Inspection method. 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。   By measuring the number of completely penetrating cells, which are cells through which the illumination light from the lighting device is transmitted without being blocked, from the inspection image, and dividing the number of completely penetrating cells by the total number of cells in the honeycomb structure. The inspection method according to any one of claims 1 to 3, wherein a complete penetration cell rate is obtained, and the complete penetration cell rate can be used for the quality determination. 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。   5. The penetration cell composition ratio is obtained by dividing the number of complete penetration cells by the number of penetration cells, and the penetration cell composition ratio can be used for the pass / fail judgment. Inspection method. 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。   The number of partially penetrating cells, which are cells through which the illumination light from the lighting device is partially transmitted, is measured from the inspection image, and the partial penetrating cell number is divided by the total number of cells in the honeycomb structure. The inspection method according to any one of claims 1 to 5, wherein a cell rate is obtained, and the partially penetrating cell rate can be used for the quality determination. 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。   The end face of the honeycomb structure is divided into a plurality of divided inspection regions, the inspection image is acquired for each of the divided inspection regions, and the quality determination can be performed based on the plurality of inspection images. The inspection method according to any one of claims 1 to 6. 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。 An illumination device that illuminates the honeycomb structure from one end side so that illumination light is transmitted through the cells in order to inspect the clogging of the cells in the honeycomb structure in which a large number of cells are formed in a honeycomb shape. In an inspection system comprising a camera for obtaining an inspection image by photographing the end face on the other end side of the honeycomb structure in a state illuminated with the illumination device,
The number of penetrating cells that pass through the illumination light from the illuminating device without being obstructed or through which the illuminating light from the illuminating device is partially transmitted are measured from the inspection image, and the number of the penetrating cells. An inspection system comprising: a determination processing device that performs the pass / fail determination based on the inspection method, wherein the inspection method according to any one of claims 1 to 7 can be executed.

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