JP2016200444A - ボイドの計測方法、計測装置、及び計測プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】所定の客観的な基準に従ってボイドに関する計測を行うことを可能にする。【解決手段】評価対象物の表面が撮影された撮影画像Ｉの画素毎の画素値と黒二値変換の輝度閾値ｔとの大小比較によって黒二値画像Ｂが作成され（Ｓ１，Ｓ２）、当該黒二値画像Ｂにおける各黒画素の位置を中心とする円が連なる範囲としてボイドクラスタが作成されると共に当該ボイドクラスタの個数及び黒画素の個数が計数されると共にボイドクラスタ毎の中心座標及び縦横画素数が特定され（Ｓ３）、撮影画像Ｉの画素毎の画素値と白二値変換の輝度閾値ｖとの大小比較によって白二値画像Ｗが作成され（Ｓ４）、当該白二値画像Ｗにおける白領域の範囲内で黒二値画像Ｂにおける黒領域の周囲が拡張されると共に拡張された後において相互に孤立している黒領域の個数が計数されると共に各ボイドクラスタに含まれる黒領域毎の中心座標及び縦横画素数が特定される（Ｓ５）ようにした。【選択図】図１

Description

本発明は、ボイドの計測方法、計測装置、及び計測プログラムに関する。さらに詳述すると、本発明は、金属材料に形成されたクリープボイドと呼ばれる微小な空洞に関する計測に用いて好適な技術に関する。

例えば発電所などの各種施設では、安全運転を担保しつつ効率的な運用計画を立案するため、構造物や機器の健全性の評価が行われる。安全運転に大きな影響を与える設備損傷の一つに、高温高圧の蒸気にさらされる蒸気配管における特に溶接部でのクリープ損傷が挙げられる。クリープ損傷は、高温下で金属材料にかかる荷重により、金属内に微小な空洞が発生し、最終的に破断する現象である。クリープ損傷は、時間の経過に伴い徐々に進行する現象である。このクリープ損傷が配管溶接部に比較的早く出始める傾向があるため、溶接部分の損傷率の計測が行われる（非特許文献１）。なお、損傷率とは、破断時間を分母とすると共に経過時間を分子として算出される時間比である。

また、配管溶接部に関する代表的な損傷計測方法では、金属表面に形成される「クリープボイド」（以下、単に「ボイド」と表記する）と呼ばれる数百 ｎｍ 〜数 μｍ 程度の孔子の個数密度や面積率が損傷指標として用いられる（非特許文献２）。

緒方隆志・酒井高行・屋口正次「改良９Ｃｒ−１Ｍｏ鋼溶接継手のクリープ損傷評価法の開発」，電力中央研究所研究報告 Ｑ０６００２，２００６年 中村馨・緒方隆志「クリープボイド発生観察によるボイド発生モデルの開発」，電力中央研究所研究報告 Ｑ０８００８，２００９年

しかしながら、目視で数多くのボイドを数えるために計測結果にばらつきが発生すると共に計測者に負荷がかかるという問題がある。このため、計測結果の再現性の担保や計測者の負荷の軽減の観点から、客観的で統一された基準によってボイドを自動計測することが望まれる。

また、既存のボイドの自動計測手法では（例えば、特開２００１−３０５０６７号公報）、従来の目視計測における計測結果のばらつきを説明する（言い換えると、再現する）ことができない。このため、自動計測結果と従来の目視計測によって蓄積された計測結果との整合性・互換性をとることができず、したがって評価対象物の従来の健全性の評価などと継続性を確保することができないという問題がある。

そこで、本発明は、所定の客観的な基準に従ってボイドに関する計測を行うことができるボイドの計測方法、計測装置、及び計測プログラムを提供することを目的とする。本発明は、また、従来の目視計測における計測結果のばらつきを説明する（再現する）と共に目視計測の結果との整合性・互換性を備える計測を行うことができるボイドの計測方法、計測装置、及び計測プログラムを提供することを目的とする。

かかる目的を達成するため、本発明のボイドの計測方法は、評価対象物の表面が撮影された撮影画像の画素毎の画素値と黒二値変換の輝度閾値との大小比較によって黒二値画像が作成され、当該黒二値画像における各黒画素の位置を中心とする円が連なる範囲としてボイドクラスタが作成され、当該ボイドクラスタの個数が計数されるようにしている。

また、本発明のボイドの計測装置は、評価対象物の表面が撮影された撮影画像の画素毎の画素値と黒二値変換の輝度閾値との大小比較によって黒二値画像を作成する手段と、黒二値画像における各黒画素の位置を中心とする円が連なる範囲としてボイドクラスタを作成すると共に当該ボイドクラスタの個数を計数する手段とを有するようにしている。

また、本発明のボイドの計測プログラムは、評価対象物の表面が撮影された撮影画像の画素毎の画素値と黒二値変換の輝度閾値との大小比較によって黒二値画像を作成する処理と、黒二値画像における各黒画素の位置を中心とする円が連なる範囲としてボイドクラスタを作成すると共に当該ボイドクラスタの個数を計数する処理とをコンピュータに行わせるようにしている。

したがって、これらのボイドの計測方法、計測装置、及び計測プログラムによると、画像処理をする際の客観的で統一された基準に則ってボイドに関する計測が行われるので、従来の目視計測における計測者の個人差が排除された計測結果が提供される。

これらのボイドの計測方法、計測装置、及び計測プログラムによると、また、機械・装置によって自動で高速の処理が行われ得るので、従来の目視計測と比べて各段に手間が低減されて作業者の負荷が軽減されると共に迅速な処理が行われる。

これらのボイドの計測方法、計測装置、及び計測プログラムによると、また、近接ボイドの集まりとしてのボイドクラスタを生成して当該ボイドクラスタの個数を計数するようにしているので、微小なボイド個々に着目した場合と比べて比較的安定した計測結果が得られる。

本発明のボイドの計測方法は、さらに、撮影画像の画素毎の画素値と白二値変換の輝度閾値との大小比較によって白二値画像が作成され、当該白二値画像における白領域の範囲内で黒二値画像における黒領域の周囲が拡張され、拡張された後において相互に孤立している黒領域の個数が計数されるようにしても良く、本発明のボイドの計測装置は、撮影画像の画素毎の画素値と白二値変換の輝度閾値との大小比較によって白二値画像を作成する手段と、白二値画像における白領域の範囲内で黒二値画像における黒領域の周囲を拡張すると共に拡張された後において相互に孤立している黒領域の個数を計数する手段とを更に有するようにしても良く、本発明のボイドの計測プログラムは、撮影画像の画素毎の画素値と白二値変換の輝度閾値との大小比較によって白二値画像を作成する処理と、白二値画像における白領域の範囲内で黒二値画像における黒領域の周囲を拡張すると共に拡張された後において相互に孤立している黒領域の個数を計数する処理とをコンピュータに更に行わせるようにしても良い。

これらの場合には、画像処理をする際の基準としてのパラメータを適宜調整することにより、従来の目視計測によって蓄積された計測結果と整合性・互換性を備える計測が行われ得る。また、ボイドクラスタの属性として黒領域の個数が付与される。

本発明のボイドの計測方法、計測装置、及び計測プログラムは、ボイドクラスタ毎の撮影画像内における中心座標，ボイドクラスタ毎の縦横画素数，ボイドクラスタ内の黒画素の個数の合計，ボイドクラスタ毎の当該ボイドクラスタに含まれる孤立している黒領域の個数，ボイドクラスタ毎の当該ボイドクラスタに含まれる孤立している黒領域毎の画素数及びこれら画素数の合計，孤立している黒領域毎の撮影画像内における中心座標，孤立している黒領域毎の縦横画素数，並びに孤立している黒領域の画素数の合計のうちの少なくとも一つが更に特定されたり計数されたり、また、そのような処理を行う手段を更に有したり、そのような処理をコンピュータに更に行わせたりするようにしても良い。この場合には、ボイドクラスタや黒領域の属性として種々の指標が付与される。

また、本発明のボイドの計測方法、計測装置、及び計測プログラムは、撮影画像が走査型電子顕微鏡によって評価対象物の表面が撮影されたものであるようにしても良い。この場合には、走査型電子顕微鏡による撮影画像は本発明によってボイドに関する計測を行うのに適した特性を備えているので、本発明によるボイドに関する計測が適切に行われて良好な結果が得られる。

また、本発明のボイドの計測方法、計測装置、及び計測プログラムは、評価対象物が高クロム鋼配管であるようにしても良い。この場合には、高クロム鋼は組成が複雑であってその微視組織が複雑であるものの、画像処理をする際の基準としてのパラメータを適当に調整することにより、ボイドを確実に捕捉して適切な計測が行われる。

本発明のボイドの計測方法、計測装置、及び計測プログラムによれば、従来の目視計測における計測者の個人差が排除された計測結果を提供することができるので、ボイドに関する計測の信頼性を向上させ、延いては評価対象物の健全性評価の信頼性の向上を図ることが可能になる。

また、本発明のボイドの計測方法、計測装置、及び計測プログラムによれば、従来の目視計測と比べて各段に手間を低減させて作業者の負荷を軽減することができると共に迅速な処理を行うことができるので、多数の画像即ち多数の箇所の処理を行うことによって評価対象物の健全性の評価を万全なものにして当該評価の信頼性の向上を図ることが可能になる。

また、本発明のボイドの計測方法、計測装置、及び計測プログラムによれば、近接ボイドの集まりとして生成されるボイドクラスタを用いることによって微小なボイド個々に着目した場合と比べて比較的安定した計測結果を得ることができるので、損傷の程度を表す指標としてボイドクラスタの個数を利用することによって評価対象物の健全性の定量的評価を行うことが可能になる。

また、本発明のボイドの計測方法、計測装置、及び計測プログラムによれば、従来の目視計測によって蓄積された計測結果と整合性・互換性を備える計測を行うことができるので、評価対象物の従来の健全性の評価などと継続性を確保することが可能になる。また、ボイドクラスタの属性として黒領域の個数を付与することができるので、ボイドクラスタを利用しての評価対象物の健全性の定量的評価の多様性を確保することが可能になる。

また、本発明のボイドの計測方法、計測装置、及び計測プログラムは、ボイドクラスタ内の黒画素の個数の合計や、ボイドクラスタ毎の中心座標，縦横画素数，黒領域の個数，黒領域毎の画素数，及び黒領域の画素数の合計、並びに、黒領域毎の中心座標，縦横画素数，及び画素数の合計のうちの少なくとも一つが更に特定されたり計数されたりするようにしても良く、この場合には、ボイドクラスタや黒領域の属性として種々の指標を付与することができ、従来の損傷指標であるボイド個数密度法，面積率法，及びＡパラメータ法による計測値を算出することも可能になり、評価対象物の従来の健全性の評価などと継続性を確保することが可能になる。

また、本発明のボイドの計測方法、計測装置、及び計測プログラムは、走査型電子顕微鏡によって撮影された撮影画像が用いられるようにしても良く、この場合には、本発明によってボイドに関する計測を行うのに適した特性を備えている走査型電子顕微鏡による撮影画像を用いることによってボイドに関する計測を適切に行って良好な結果を得ることができるので、ボイドに関する計測の信頼性を更に向上させ、延いては評価対象物の健全性評価の信頼性の更なる向上を図ることが可能になる。

また、本発明のボイドの計測方法、計測装置、及び計測プログラムは、評価対象物が高クロム鋼配管であるようにしても良く、この場合には、高クロム鋼は組成が複雑であってその微視組織が複雑であるものの、画像処理をする際の基準としてのパラメータを適当に調整することによってボイドを確実に捕捉して適切な計測を行うことができるので、ボイドに関する計測の信頼性を向上させ、延いては高クロム鋼の健全性の評価の信頼性の向上を図ることが可能になる。

本発明のボイドの計測方法の実施形態の一例を説明するフローチャートである。 実施形態のボイドの計測方法をボイドの計測プログラムを用いて実施する場合の当該プログラムによって実現されるボイドの計測装置の機能ブロック図である。 走査型電子顕微鏡による試料撮影の概念を説明する図である。 走査型電子顕微鏡による金属片の表面の撮影画像の例を示す図である。 クラスタ領域の作成処理の概念を説明する図である。 黒領域の拡張処理の概念を説明する図である。 実施例１における金属片の損傷率毎の撮影画像の例を示す図である。（Ａ）は損傷率２０％の撮影画像の例である。（Ｂ）は損傷率４０％の撮影画像の例である。（Ｃ）は損傷率８０％の撮影画像の例である。 実施例１におけるクラスタ数に関する目視計測の結果と本発明による計測の結果との比較を示す図である。 実施例１における目視計測による金属片の損傷率別の黒い部分の計測数を示す図である。 実施例１における本発明での拡張処理の繰返し回数の違いによる拡張黒領域の計測数の変化を示す図である。

以下、本発明の構成を図面に示す実施の形態の一例に基づいて詳細に説明する。

図１乃至図６に、本発明のボイドの計測方法、計測装置、及び計測プログラムの実施形態の一例を示す。

本実施形態のボイドの計測方法は、評価対象物の表面が撮影された撮影画像Ｉの画素毎の画素値と黒二値変換の輝度閾値ｔとの大小比較によって黒二値画像Ｂが作成され（Ｓ１，Ｓ２）、当該黒二値画像Ｂにおける各黒画素の位置を中心とする円が連なる範囲としてボイドクラスタが作成され（Ｓ３）、当該ボイドクラスタの個数が計数され（Ｓ３）、さらに、撮影画像Ｉの画素毎の画素値と白二値変換の輝度閾値ｖとの大小比較によって白二値画像Ｗが作成され（Ｓ４）、当該白二値画像Ｗにおける白領域の範囲内で黒二値画像Ｂにおける黒領域の周囲が拡張され（Ｓ５）、拡張された後において相互に孤立している黒領域の個数が計数される（Ｓ５）ようにしている（図１参照）。

本実施形態のボイドの計測方法では、加えて、Ｓ３の処理においてボイドクラスタ毎の撮影画像Ｉ内における中心座標及び縦横画素数が特定されると共にボイドクラスタ内の黒画素の個数の合計が計数される。

本実施形態のボイドの計測方法では、また、Ｓ５の処理において、ボイドクラスタ毎の当該ボイドクラスタに含まれる孤立している黒領域の個数並びに当該黒領域毎の画素数及びこれら画素数の合計が計数され、孤立している黒領域毎の撮影画像Ｉ内における中心座標及び縦横画素数が特定され、さらに、孤立している黒領域の画素数の合計が計数される。

上記ボイドの計測方法は、ボイドの計測装置によって実施され得る。本実施形態のボイドの計測装置１０は、評価対象物の表面が撮影された撮影画像Ｉのデータを読み込む手段としてのデータ読込部１１ａと、撮影画像Ｉの画素毎の画素値と黒二値変換の輝度閾値ｔとの大小比較によって黒二値画像Ｂを作成する手段としての黒二値画像作成部１１ｂと、黒二値画像Ｂにおける各黒画素の位置を中心とする円が連なる範囲としてボイドクラスタを作成すると共に当該ボイドクラスタの個数を計数する手段としてのクラスタ作成部１１ｃと、さらに、撮影画像Ｉの画素毎の画素値と白二値変換の輝度閾値ｖとの大小比較によって白二値画像Ｗを作成する手段としての白二値画像作成部１１ｄと、白二値画像Ｗにおける白領域の範囲内で黒二値画像Ｂにおける黒領域の周囲を拡張すると共に拡張された後において相互に孤立している黒領域の個数を計数する手段としての黒領域拡張部１１ｅとを有する。

本実施形態のボイドの計測装置１０では、また、クラスタ作成部１１ｃが、ボイドクラスタ毎の撮影画像Ｉ内における中心座標及び縦横画素数を特定すると共にボイドクラスタ内の黒画素の個数の合計を計数する手段としても機能する。

本実施形態のボイドの計測装置１０では、また、黒領域拡張部１１ｅが、ボイドクラスタ毎の当該ボイドクラスタに含まれる孤立している黒領域の個数並びに当該黒領域毎の画素数及びこれら画素数の合計を計数し、孤立している黒領域毎の撮影画像Ｉ内における中心座標及び縦横画素数を特定し、さらに、孤立している黒領域の画素数の合計を計数する手段としても機能する。

また、上記ボイドの計測方法及びボイドの計測装置は、ボイドの計測プログラムがコンピュータ上で実行されることによっても実施・実現され得る。ここでは、ボイドの計測プログラムがコンピュータ上で実行されることによってボイドの計測装置が実現されると共にボイドの計測方法が実施される場合を説明する。

本実施形態のボイドの計測プログラム１７を実行するためのコンピュータ１０（本実施形態では、ボイドの計測装置１０でもある）の全体構成を図２に示す。このコンピュータ１０（ボイドの計測装置１０）は制御部１１，記憶部１２，入力部１３，表示部１４，及びメモリ１５を備え、これらが相互にバス等の信号回線によって接続されている。また、コンピュータ１０には記憶装置としてのデータサーバ１６がバス等の信号回線によって接続されており、その信号回線を介してデータや制御指令等の信号の送受信（即ち出入力）が相互に行われる。

制御部１１は、記憶部１２に記憶されているボイドの計測プログラム１７によってコンピュータ１０全体の制御並びにボイドの計測に係る演算を行うものであり、例えばＣＰＵ（中央演算処理装置）である。

記憶部１２は、少なくともデータやプログラムを記憶可能な装置であり、例えばハードディスクである。

入力部１３は、少なくとも作業者の命令や種々の情報を制御部１１に与えるためのインターフェイス（即ち、情報入力の仕組み）であり、例えばキーボードやマウスである。なお、例えばキーボードとマウスとの両方のように複数種類のインターフェイスを入力部１３として有するようにしても良い。

表示部１４は、制御部１１の制御によって文字や図形或いは画像等の描画・表示を行うものであり、例えばディスプレイである。

メモリ１５は、制御部１１が種々の制御や演算を実行する際の作業領域であるメモリ空間となるものであり、例えばＲＡＭ(Ｒandom Ａccess Ｍemory の略)である。

そして、本実施形態では、金属片が撮影されることによって取得された撮影画像Ｉのデータであって画素毎の少なくとも輝度値を含むデータが画像データベース１８としてデータサーバ１６に格納(保存)される。

そして、コンピュータ１０（以下「ボイドの計測装置１０」と表記する）の制御部１１には、ボイドの計測プログラム１７が実行されることにより、評価対象物の表面が撮影された撮影画像Ｉのデータを読み込む処理を行うデータ読込部１１ａと、撮影画像Ｉの画素毎の画素値と黒二値変換の輝度閾値ｔとの大小比較によって黒二値画像Ｂを作成する処理を行う黒二値画像作成部１１ｂと、黒二値画像Ｂにおける各黒画素の位置を中心とする円が連なる範囲としてボイドクラスタを作成すると共に当該ボイドクラスタの個数を計数する処理を行うクラスタ作成部１１ｃと、さらに、撮影画像Ｉの画素毎の画素値と白二値変換の輝度閾値ｖとの大小比較によって白二値画像Ｗを作成する処理を行う白二値画像作成部１１ｄと、白二値画像Ｗにおける白領域の範囲内で黒二値画像Ｂにおける黒領域の周囲を拡張すると共に拡張された後において相互に孤立している黒領域の個数を計数する処理を行う黒領域拡張部１１ｅとが構成される。

本実施形態のボイドの計測装置１０では、また、クラスタ作成部１１ｃが、ボイドクラスタ毎の撮影画像Ｉ内における中心座標及び縦横画素数を特定する処理と、ボイドクラスタ内の黒画素の個数の合計を計数する処理とを行う。

本実施形態のボイドの計測装置１０では、また、黒領域拡張部１１ｅが、ボイドクラスタ毎の当該ボイドクラスタに含まれる孤立している黒領域の個数並びに当該黒領域毎の画素数及びこれら画素数の合計を計数する処理と、孤立している黒領域毎の撮影画像Ｉ内における中心座標及び縦横画素数を特定する処理と、孤立している黒領域の画素数の合計を計数する処理とを行う。

そして、ボイドの計測方法の実行として、まず、評価対象物の撮影が行われて撮影画像のデータの取得が行われる（Ｓ１）。

本実施形態では、評価対象物としての金属片、具体的には例えば健全性評価の対象とされた金属部材から切り出された金属片の表面が撮像装置によって撮影されて撮影画像の電子データが作成される。なお、本発明における評価対象物は、金属部材から切り出された金属片に限定されるものではない。

本発明における計測対象は、特定の種類の金属に形成されている（言い換えると、発生している）ボイドに限定されるものではなく、種々の金属に発生しているボイドが対象になり得る。具体的には例えば、高クロム鋼に発生しているボイドが計測対象になり得る。

なお、高クロム鋼は組成が複雑であってその微視組織が複雑であるために低合金鋼の場合と比べて目視による計測では計測者間で計測数のばらつきが大きいという問題がある。しかしながら、本発明によれば、金属の微視組織が複雑である場合にも、以下に説明するように客観的で統一された基準の下で、加えて、当該基準としての画像処理に纏わるパラメータを適当に調整することにより、ボイドを確実に捕捉して一意に定まる結果を導く計測が行われる。したがって、本発明は例えば６００℃級発電所において高温高圧の環境下で使われている高クロム鋼配管の溶接部に発生しているボイドに関する計測に用いられて特に好適である。

本実施形態では、金属部材の溶接部などから切り出された金属片が、その表面が多段階に亙って研磨されてから、撮像装置によって撮影される。

本発明の撮像装置としては、数百 ｎｍ 〜 数 μｍ 程度の大きさが想定されるボイドを少なくとも画素レベルにおいて認識可能とする解像度及び倍率で（言い換えると、撮影画像における１画素に対応する実際の寸法が、計測対象とするボイドの最小の大きさと比べて極端に大きくならないように）撮影することができ、且つ、画素毎の少なくとも輝度値を把握して電子データとして出力することができるもの、具体的には例えば数百倍の倍率での撮影が可能な走査型電子顕微鏡が用いられ得る。

走査型電子顕微鏡は、試料表面に電子（１次電子という）を照射し、表面付近の素材が励起して放出する電子（２次電子という）を受光素子（２次電子検出器とも呼ばれる）で捕らえて画像化する。このとき、試料表面の突起やエッジの側面からも２次電子が放出されるため、平面から放出される２次電子よりも突起やエッジ部分から放出される２次電子が受光素子に多く届く。このため、走査型電子顕微鏡による撮影では、試料表面の微小な凹凸や面の傾きによる変化を画像として捉えることができる。走査型電子顕微鏡による試料撮影の概念図を図３に示す。走査型電子顕微鏡による撮影画像の特性として、試料表面に微細な突起やステップ状の構造があると、これら突起部分やステップ部分が明るく映る現象が、傾斜効果やエッジ効果として知られている。一方、くぼみの奥では、２次電子が周囲の壁面に遮断され、受光素子に到達する２次電子が少なくなる。このため、画像上で、ボイドのくぼみ部分が暗く映り、くぼみに向かう傾斜面は傾斜効果やエッジ効果によって白く映る傾向がある。

金属部材の溶接部から切り出された金属片の表面の、走査型電子顕微鏡による撮影画像の例を図４に示す。上述の走査型電子顕微鏡による撮影画像の特性も踏まえると、図４の画像中の黒い部分が本発明における計測対象であるボイドであると考えられ、当該ボイドであると考えられる黒い部分の周囲に白い部分が存在している。

そして、本発明では、走査型電子顕微鏡による撮影画像のように、ボイドが黒い部分（即ち、輝度が低い部分）として現れると共に当該ボイドである黒い部分の周囲に白い部分（即ち、輝度が高い部分）が現れる撮影画像が用いられ得る。本発明では、また、評価対象物を撮影することによって上記のような特性を備える撮影画像を取得して当該撮影画像のデータ（具体的には、画素毎の少なくとも輝度値）を出力する撮影装置が用いられ得る。

ここで、本発明は画素毎の輝度値のみを利用することによっても処理を実行することができるので、画素毎の少なくとも輝度値が把握できたり画素値に基づいて算出できたりすれば良く、撮影画像自体はグレースケール（即ち、モノクロ）画像とカラー画像とのどちらでも構わない。なお、撮影画像がグレースケール(モノクロ)画像である場合もカラー画像である場合もそれら撮影画像のデータ（即ち、画素毎の種々の画素値）から輝度値を計算する方法自体は周知の技術であるのでここでは詳細については省略する。

本発明において用いられる画素毎の輝度値は、撮像装置から出力される輝度値そのままのものや撮像装置から出力される画素値から算出される輝度値そのままのものに限定されるものではなく、例えば輝度値そのものを０〜１の範囲に正規化（言い換えると、基準化）されたものを含めて、輝度値に対応する数値であっても構わない。

撮影によって取得された撮影画像Ｉのデータ（少なくとも、画素毎の輝度値若しくは輝度値に対応する数値；以下、単に「輝度値」という）は、画像データベース１８としてデータサーバ１６に格納(保存)される。

そして、制御部１１のデータ読込部１１ａにより、データサーバ１６に格納(保存)されている画像データベース１８に記録されている撮影画像Ｉのデータが読み込まれ、当該読み込まれた撮影画像Ｉのデータがメモリ１５に記憶させられる。

次に、制御部１１の黒二値画像作成部１１ｂにより、Ｓ１の処理によって撮影されて取得された撮影画像のデータが用いられて黒二値画像の作成が行われる（Ｓ２）。

具体的には、黒二値画像作成部１１ｂにより、Ｓ１の処理においてメモリ１５に記憶された撮影画像Ｉのデータが読み込まれ、以下の〈黒二値画像変換条件〉が用いられて黒二値画像Ｂが作成される。

〈黒二値画像変換条件〉
Ｉ(ｘ，ｙ)≦ｔ のとき Ｂ(ｘ，ｙ)＝１
Ｉ(ｘ，ｙ)＞ｔ のとき Ｂ(ｘ，ｙ)＝０
ここに、 Ｉ(ｘ，ｙ)：撮影画像Ｉの座標(ｘ，ｙ)の画素の輝度値，
Ｂ(ｘ，ｙ)：黒二値画像Ｂの座標(ｘ，ｙ)の画素の画素値，
ｔ：黒二値変換の輝度閾値 をそれぞれ表す。

黒二値変換の輝度閾値ｔは、撮影画像Ｉ中のボイドに該当する黒い（即ち、輝度が低い）部分のみを検出するための輝度値の閾値であり、特定の値に限定されるものではなく、撮影に用いられた撮像装置の特性や画素毎の輝度値の特質なども考慮されて撮影画像Ｉからボイドに該当する黒い部分のみを抽出するのに適当な値に適宜調整される。

上記〈黒二値画像変換条件〉が用いられた処理により、撮影画像Ｉ中の黒い部分に該当する画素の画素値が１であると共にその他の画素の画素値が０(零)である黒二値画像Ｂが作成される。

そして、黒二値画像作成部１１ｂにより、作成された黒二値画像Ｂの座標毎の画素の画素値Ｂ(ｘ，ｙ)が座標(ｘ，ｙ)と関連づけられて（言い換えると、座標(ｘ，ｙ)と共に）メモリ１５に記憶させられる。

次に、制御部１１のクラスタ作成部１１ｃにより、Ｓ２の処理によって作成された黒二値画像のデータが用いられてボイドクラスタの作成が行われる（Ｓ３）。

具体的には、クラスタ作成部１１ｃにより、Ｓ２の処理においてメモリ１５に記憶された黒二値画像Ｂの座標毎の画素の画素値Ｂ(ｘ，ｙ)が読み込まれ、画素値Ｂ(ｘ，ｙ)が１である画素によって形成される（具体的には、画素同士が隣接する）範囲が黒い領域として認識（言い換えると、特定）される。なお、画素値Ｂ(ｘ，ｙ)が１である画素のことを「黒画素」と呼び、黒画素によって形成される黒い領域のことを「黒領域」と呼ぶ。

このとき、一つの黒領域を構成する画素数が除外閾値ｓ以下である黒画素の塊、すなわち、撮影画像において小さくて孤立している黒領域は、Ｓ３の処理から除外するようにしても良い。

除外閾値ｓとしての画素数は、特定の値に限定されるものではなく、例えば従来のボイドの計測においても所定の大きさに満たないものは計数しないなどの事情が考慮されたりなどして適当な値に適宜設定される。具体的には例えば、従来の目視によるボイド計測において１ μｍ 以下の小さいボイドは計測対象にしていないという事情がある場合には、画素の塊としての実際の寸法が１ μｍ に相当する画素数に除外閾値ｓが設定されたりすることが考えられる。

そして、クラスタ作成部１１ｃにより、黒画素それぞれの位置を中心とする半径ｒ画素の円を仮想したときに円が連なる範囲、即ち一部でも接触若しくは重複して繋がる円の集まりとしての範囲がボイドが存在する領域Ｒとされた上で当該領域Ｒの一塊が一つのボイドクラスタ（以下「クラスタ領域Ｒ」と呼ぶ）として認識（言い換えると、特定）される。クラスタ領域Ｒの作成処理の概念を図５に示す。

円の半径ｒとしての画素数は、特定の値に限定されるものではなく、撮影に用いられた撮像装置の特性や撮影条件など（具体的には例えば、解像度及び撮影の倍率との兼ね合いで定まる１画素に対応する実際の寸法など）も考慮されて近接ボイドの集まりとしてのボイドクラスタを形成するのに適当な値に適宜調整される。

また、本実施形態では、近接ボイドの集まりとしての一塊である各ボイドクラスタが識別されるように、クラスタ領域Ｒ毎の識別子であるクラスタ領域識別子ｉが用いられて各ボイドクラスタがクラスタ領域Ｒiとして認識される。

そして、クラスタ作成部１１ｃにより、作成されたクラスタ領域Ｒiに該当する画素のデータがメモリ１５に記憶させられる。

本実施形態では、クラスタ領域Ｒiに該当する画素の画素値が１であると共にその他の画素の画素値が０(零)であるクラスタ画像Ｃが作成され、当該作成されたクラスタ画像Ｃの座標毎の画素の画素値Ｃ(ｘ，ｙ)が座標(ｘ，ｙ)及びクラスタ領域識別子ｉと関連づけられて（言い換えると、座標(ｘ，ｙ)及びクラスタ領域識別子ｉと共に）メモリ１５に記憶させられる。

また、クラスタ作成部１１ｃにより、クラスタ領域Ｒiの個数が計数され、当該計数された個数が、データファイルに記録されて記憶部１２などに格納(保存)されたり、表示部１４に表示されたりする。

本実施形態では、加えて、クラスタ作成部１１ｃにより、クラスタ領域Ｒi毎の撮影画像Ｉ内における中心座標及び縦横画素数が特定されると共に、クラスタ領域Ｒi内の黒画素の個数の合計が計数される。

なお、撮影画像Ｉ内における中心座標とは、画像平面における形状としての重心位置に該当する座標(ｘ，ｙ)のことである。

また、縦横画素数とは、画像平面における形状としてのＸ軸方向における最大寸法に該当する画素数及びＹ軸方向における最大寸法に該当する画素数のことである。

そして、クラスタ作成部１１ｃにより、クラスタ領域Ｒi毎の中心座標及び縦横画素数並びにクラスタ領域Ｒi内の黒画素の個数の合計が、データファイルに記録されて記憶部１２などに格納(保存)されたり、表示部１４に表示されたりする。

次に、制御部１１の白二値画像作成部１１ｄにより、Ｓ１の処理によって撮影されて取得された撮影画像のデータ及びＳ３の処理によって作成されたクラスタ画像のデータが用いられて白二値画像の作成が行われる（Ｓ４）。

具体的には、まず、制御部１１の白二値画像作成部１１ｄにより、Ｓ１の処理においてメモリ１５に記憶された撮影画像Ｉのデータが読み込まれると共にＳ３の処理においてメモリ１５に記憶されたクラスタ画像Ｃの座標毎の画素の画素値Ｃ(ｘ，ｙ)が読み込まれ、各クラスタ領域Ｒi内の画素について以下の〈白二値画像変換条件〉が用いられて、各クラスタ領域Ｒi内の白い領域が抽出された白二値画像Ｗが作成される。

〈白二値画像変換条件〉
Ｉ(ｘ，ｙ)≧ｖ のとき Ｗ(ｘ，ｙ)＝１
Ｉ(ｘ，ｙ)＜ｖ のとき Ｗ(ｘ，ｙ)＝０
ここに、 Ｉ(ｘ，ｙ)：撮影画像Ｉの座標(ｘ，ｙ)の画素の輝度値，
Ｗ(ｘ，ｙ)：白二値画像Ｗの座標(ｘ，ｙ)の画素の画素値，
ｖ：白二値変換の輝度閾値 をそれぞれ表す。

白二値変換の輝度閾値ｖは、撮影画像Ｉ中のボイドに該当する黒い部分の周囲の白い（即ち、輝度が高い）領域のみを検出するための輝度値の閾値であり、特定の値に限定されるものではなく、撮影に用いられた撮像装置の特性や画素毎の輝度値の特質なども考慮されて撮影画像Ｉからボイドに該当する黒い部分の周囲の白い領域のみを抽出するのに適当な値に適宜調整される。

上記〈白二値画像変換条件〉が用いられた処理により、撮影画像Ｉ中の白い領域に該当する画素の画素値が１であると共にその他の画素の画素値が０(零)である白二値画像Ｗが作成される。

そして、白二値画像作成部１１ｄにより、作成された白二値画像Ｗの座標毎の画素の画素値Ｗ(ｘ，ｙ)が、座標(ｘ，ｙ)及びクラスタ領域識別子ｉと関連づけられて（言い換えると、座標(ｘ，ｙ)及びクラスタ領域識別子ｉと共に）メモリ１５に記憶させられる。

ここで、以下においては、画素値Ｗ(ｘ，ｙ)が１である画素のことを「白画素」と呼び、クラスタ領域Ｒi内の白画素によって形成される（具体的には、白画素同士が隣接して構成される）白い領域のことを「白領域Ｗi」と呼ぶ。

次に、制御部１１の黒領域拡張部１１ｅにより、Ｓ２の処理によって作成された黒二値画像のデータ及びＳ４の処理によって作成された白二値画像のデータが用いられて黒二値画像における黒領域の拡張が行われる（Ｓ５）。

具体的には、黒領域拡張部１１ｅにより、Ｓ２の処理においてメモリ１５に記憶された黒二値画像Ｂの座標毎の画素の画素値Ｂ(ｘ，ｙ)が読み込まれると共にＳ４の処理においてメモリ１５に記憶された白二値画像Ｗの座標毎の画素の画素値Ｗ(ｘ，ｙ)が読み込まれ、クラスタ領域Ｒi内に位置する黒領域の周囲（言い換えると、輪郭或いは外周）を前記クラスタ領域Ｒi内の白領域Ｗiの範囲に限定して１画素ずつ（複数画素ずつでも良い）拡張する処理がｎ回繰り返される。すなわち、黒領域は、当該黒領域が位置するクラスタ領域Ｒi内の白領域Ｗiの範囲を超えて拡張されない。

黒領域の拡張処理の概念を図６に示す。以下においては、拡張処理が行われて周囲が拡張された黒領域のことを「拡張黒領域」と呼ぶ。

このとき、繰り返し行われる拡張処理の各処理後に、相互に孤立している拡張黒領域、言い換えると、他の拡張黒領域と接触も重複もしていない拡張黒領域の個数（具体的には、各クラスタ領域Ｒiに含まれる拡張黒領域の合計の個数）が計数される。なお、拡張処理が繰り返されるに従い、各クラスタ領域Ｒiに含まれる拡張黒領域の個数は基本的には減少する。

拡張処理の繰り返しの回数ｎは、特定の値に限定されるものではなく、例えば従来行われてきた目視によるボイドの個数の計測との整合性や互換性なども踏まえて適当な値に適宜設定される。

また、黒領域拡張部１１ｅにより、拡張処理の繰り返し回数毎（即ち、拡張処理の繰返し回数ｎ＝１，２，３，…の各々のとき）の拡張黒領域の個数、又は、拡張処理がｎ回繰り返された後の拡張黒領域の個数が計数され、当該計数された個数が、ボイドの個数として、データファイルに記録されて記憶部１２などに格納(保存)されたり、表示部１４に表示されたりする。

なお、必要に応じ、拡張処理の前（即ち、拡張処理の繰返し回数ｎ＝０）に、孤立している黒領域、言い換えると、他の黒領域と接触も重複もしていない黒領域の個数が計数されるようにしても良い。

本実施形態では、加えて、黒領域拡張部１１ｅにより、拡張処理の繰り返し回数毎の又は拡張処理がｎ回繰り返された後の、クラスタ領域Ｒi毎の当該クラスタ領域Ｒiに含まれる孤立している黒領域の個数並びに当該黒領域毎の画素数及びこれら画素数の合計が計数されると共に、孤立している黒領域毎の撮影画像Ｉ内における中心座標及び縦横画素数が特定され、さらに、孤立している黒領域の画素数の合計が計数される。

そして、黒領域拡張部１１ｅにより、拡張処理の繰り返し回数毎の又は拡張処理がｎ回繰り返された後の、クラスタ領域Ｒi毎の孤立している黒領域の個数，当該黒領域毎の画素数，及び前記黒領域の画素数の合計、また、孤立している黒領域毎の中心座標及び縦横画素数、さらに、孤立している黒領域の画素数の合計がデータファイルに記録されて記憶部１２などに格納(保存)されたり、表示部１４に表示されたりする。

そして、制御部１１は、処理対象とした撮影画像Ｉに関する処理を終了する（ＥＮＤ）。

以上のように構成されたボイドの計測方法、計測装置、及び計測プログラムによれば、画像処理をする際の客観的で統一された基準に則ってボイドの発生個数が計測されるので、従来の目視計測における計測者の個人差が排除された計測結果を提供することができ、ボイドに関する計測の信頼性を向上させ、延いては評価対象物の健全性評価の信頼性の向上を図ることが可能になる。

以上のように構成されたボイドの計測方法、計測装置、及び計測プログラムによれば、また、画像処理をする際の基準としてのパラメータである黒二値変換の輝度閾値ｔ，クラスタ領域Ｒ作成の際の除外閾値ｓ及び円の半径ｒ，白二値変換の輝度閾値ｖ，並びに拡張処理の繰返し回数ｎを適宜調整することにより、従来の目視計測によって蓄積された計測結果と整合性・互換性を備える計測を行うことができるので、評価対象物の従来の健全性の評価などと継続性を確保することが可能になる。

以上のように構成されたボイドの計測方法、計測装置、及び計測プログラムによれば、しかも、機械・装置によって自動で高速の処理が行われ得るので、従来の目視計測と比べて各段に手間を低減させて作業者の負荷を軽減することができると共に迅速な処理を行うことができ、多数の画像即ち多数の箇所の処理を行うことによって評価対象物の健全性の評価を万全なものにして当該評価の信頼性の向上を図ることが可能になる。

なお、上述の形態は本発明を実施する際の好適な形態の一例ではあるものの本発明の実施の形態が上述のものに限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において本発明は種々変形実施可能である。

例えば、上述の実施形態ではＳ１の処理において撮影されて取得された撮影画像Ｉのデータ（画像データベース１８）が記憶装置としてのデータサーバ１６に格納(保存)されて当該データサーバ１６から撮影画像Ｉのデータが読み込まれるようにしているが、本発明における、撮影画像Ｉが格納(保存)される記憶装置は、これに限られるものではなく、ボイドの計測装置１０と信号の送受信が可能であるように接続された種々の記憶機器でも良いし、或いは、ボイドの計測装置１０の記憶部１２やメモリ１５でも良い。

また、上述の実施形態ではクラスタ領域Ｒの個数が計数される（Ｓ３）と共に拡張黒領域の個数が計数される（Ｓ５）ようにしているが、本発明は、これらＳ３の処理とＳ５の処理との両方が行われる態様に限られるものではなく、クラスタ領域Ｒの個数が計数される（Ｓ３）だけの処理内容としても良い。すなわち、拡張黒領域の個数の計数に係る処理（Ｓ４及びＳ５）は本発明において必須の処理ではない。クラスタ領域Ｒの個数のみでも、当該クラスタ領域Ｒの個数に基づいて（若しくは、当該クラスタ領域Ｒの個数が用いられて定義されたり算出されたりする指標によって）金属部材の健全性の評価などがなされ得る。

また、上述の実施形態ではＳ３の処理においてクラスタ領域Ｒi毎の撮影画像Ｉ内における中心座標及び縦横画素数が特定されると共にクラスタ領域Ｒi内の黒画素の個数の合計が計数され、また、Ｓ５の処理においてクラスタ領域Ｒi毎の当該クラスタ領域Ｒiに含まれる黒領域の個数並びに当該黒領域毎の画素数及びこれら画素数の合計が計数されると共に黒領域毎の撮影画像Ｉ内における中心座標及び縦横画素数が特定され且つ黒領域の画素数の合計が計数されるようにしているが、これらの指標が特定されたり計数されたりして出力されることは本発明において必須の要件ではなく、例えば金属部材の健全性の評価に必要とされる情報・項目が考慮されて適当なものが適宜出力されるようにすれば良い。なお、前記の指標を用いることにより、従来の損傷指標であるボイド個数密度法，面積率法，及びＡパラメータ法による計測値を算出することも可能になり、評価対象物の従来の健全性の評価などと継続性を確保することが可能になる。また、クラスタ領域Ｒの属性として種々の指標を記録する（付属させる）ことにより、ボイドクラスタを利用しての評価対象物の健全性の定量的評価について多様なアプローチを可能にし、以て損傷の程度を表す指標としてのボイドクラスタの有用性を向上させ、延いては評価対象物の健全性評価の尤度の向上を図ることが可能になる。なお、各クラスタ領域Ｒや各拡張黒領域の円形度などの形状の特徴を表す指標が算定されて出力されるようにしても良い。

本発明のボイドの計測方法を用いて行った計測処理の結果と従来行われてきた目視計測の結果とを対比した検証例を図７乃至図１０を用いて説明する。

本実施例では、損傷率（＝経過時間／破断時間×１００〔％〕）の異なる金属片を走査型電子顕微鏡で撮影した４８枚の画像が用いられた。

本実施例では、高クロム鋼配管の溶接部が評価対象とされた。具体的には、配管の破断時間を基に、損傷率が２０％，４０％，及び８０％に相当する金属片が評価対象物として溶接部から切り出された。そして、これら金属片について、表面に対する一連の研磨作業後、倍率５００倍で一つの金属片から観察面積が大凡１ ｍｍ² となるように１６枚ずつ、合計４８枚の画像が撮影された。１画像は横縦１２８０×９６０画素で、対応する実際の寸法は０．２４６ ｍｍ ×０．１８５ ｍｍ であった。損傷率毎の撮影画像例を図７に示す。

まず、９名の計測者それぞれによって全４８画像について目視により黒い部分がボイドとして抽出され、これら各計測者によって抽出された黒い部分がクラスタとして集計された（即ち、近接する黒い部分の集まりとして括られた）。なお、計測者は、従来行われてきた目視計測として走査型電子顕微鏡による撮影画像からボイドを計数する作業を普段から行っている専門家である。

９名の計測者による目視計測では、計測者の意識合わせ、言い換えると、判断基準の統一を目的として、ボイドが映る数枚のサンプル画像が計測基準として事前に提示された。また、金属片の画像撮影までに多数の工程が入り結果として金属表面の粒子欠落や付着したゴミなどが映り込む可能性があるため、粒子欠落等による小さなボイド（具体的には１ μｍ 以下）を除外すること、並びに、「染み」，「ゴミ」，及び「その他」を抽出しないことが事前に伝えられた。

クラスタの集計作業は、１名の専門家により、９名の計測者によるボイド計測結果と４８画像とが対比されつつ行われた。クラスタの集計作業では、９名の計測者のうちの少なくとも１名がボイドとして抽出した撮影画像中の黒い部分がボイドクラスタとして認定された。これにより、計測者個々では見落とされたとしても他の計測者によって抽出されることにより、撮影画像中の黒い部分が漏れがないようにボイドクラスタとして認定されると考えられた。

以下においては、９名の計測者のうちの少なくとも１名によって抽出された黒い部分の合計数のことを目視計測ボイド数と呼ぶと共に、前記黒い部分に基づいて認定されたボイドクラスタの個数のことを目視計測クラスタ数と呼ぶ。

また、計測者によって目視計測されたものと同じ撮影画像が用いられて本発明のボイドの計測方法による計測処理が実行された。

本実施例では、撮影画像において小さくて孤立している黒領域を処理対象から除外するための除外閾値ｓとしての画素数は１画素に設定され、クラスタ領域Ｒを作成する際の円の半径ｒとしての画素数は１５画素に設定された。

本実施例では、また、黒二値変換の輝度閾値ｔは、事前の分析結果に基づいて、損傷率２０％の金属片の撮影画像に対しては０．１５に、損傷率４０％の金属片の撮影画像に対しては０．１０に、また、損傷率８０％の金属片の撮影画像に対しては０．０５に、それぞれ設定された（なお、黒二値変換の輝度閾値ｔは、本実施例のように撮影画像によって異なる値に設定されるようにしても良い）。さらに、白二値変換の輝度閾値ｖは０．７５に設定された。なお、撮影画像における輝度値は、撮影画像におけるもとの輝度値の範囲である０（画像において黒）〜２５５（画像において白）が、最小値０（画像において黒）〜最大値１（画像において白）の範囲に正規化（言い換えると、基準化）された上で用いられた。

計測対象物としての金属片の損傷率別に、目視計測クラスタ数と、本発明のボイドの計測方法によって、具体的には上述の実施形態におけるＳ３までの処理によって計数されたクラスタ領域Ｒの個数とを整理し、図８に示す結果が得られた（図８では、目視計測クラスタ数を「９名の集計値」と表示していると共にクラスタ領域Ｒの個数を「自動計測値」と表示している）。図８には、９名の計測者毎のボイド抽出数の最大値及び最小値、並びに、９名の計測者毎のボイド抽出数の平均値も合わせて整理されている（図８では、それぞれ「計測者の最大値」，「計測者の最小値」，「計測者の平均値」と表示している）。

図８に示す結果から、本発明のボイドの計測方法によれば、金属片の損傷率に影響を受けることなく、目視計測クラスタ数とほぼ等しい個数のクラスタ領域Ｒを計数可能であること、すなわち、目視計測の場合の計測者個々での見落としや判断のぶれによる抽出の有無のばらつきを回避して客観的な基準に従ってボイドの発生個数を自動計測可能であることが確認された。

また、９名の計測者毎の、目視計測によって撮影画像からボイドとして抽出された黒い部分の個数を計測対象物としての金属片の損傷率別に整理して図９に示す結果が得られた。

図９に示す結果から、金属片の損傷率が高くなるに従って計測者の間での抽出個数のばらつきが大きくなる傾向があることが確認された。具体的には、計測者別の目視計測数の最小値と最大値との差が、損傷率２０％では５０に満たない一方で、損傷率４０％では１００弱になり、損傷率８０％では２００を超えるまでに大きくなることが確認された（なお、損傷率８０％の結果について、計測者Ｆの目視計測数が特異的に小さかったために最小値と最大値との差の検証からは除いた）。

一方、金属片の損傷率８０％の場合について、本発明のボイドの計測方法によって、具体的には上述の実施形態におけるＳ５までの処理によって計数された、拡張処理の繰り返し回数毎の拡張黒領域の個数を整理し、図１０に示す結果が得られた。

図１０に示す結果から、拡張処理の繰返し回数ｎ＝５のときの拡張黒領域の個数が目視計測による黒い部分の抽出個数の最大値（具体的は６９０個）と概ね同等になり、拡張処理の繰返し回数ｎ＝７のときの拡張黒領域の個数が目視計測による黒い部分の抽出個数の最小値（具体的は４６５個）と概ね同等になることが確認された。

以上の結果から、図９にみられるように金属片の損傷率が高くなってボイド数が増えると目視計測の場合には計測者個々での見落としや判断のぶれがより一層顕著になって抽出個数のばらつきが大きくなってしまうと考えられるのに対し、本発明のボイドの計測方法によれば客観的で統一された基準に則ってボイドを計測するので目視計測の場合のようなばらつきを回避することが可能である。

また、図１０に示されるように、本発明のボイドの計測方法によれば、黒領域の拡張処理を行うことにより、従来行われてきた目視計測によるボイド数の計測結果を再現することも可能であり、すなわち、従来行われてきた目視計測の結果との整合性・互換性を有する計測を自動的に行うことが可能である。

本発明のボイドの計測方法、計測装置、及び計測プログラムは、例えば、高クロム鋼配管の溶接部などに発生しているボイドに関する計測を精度良く行うことができるので、種々の構造物や機器の健全性の評価の分野で利用価値が高い。

本発明のボイドの計測方法、計測装置、及び計測プログラムは、加えて、従来の損傷指標であるボイド個数密度法，面積率法，及びＡパラメータ法による計測値を算出することも可能であるので、評価対象物の従来の健全性の評価などと継続性を確保しながら種々の構造物や機器の健全性の評価が可能である点で利用価値が高い。

１０ ボイドの計測装置
１７ ボイドの計測プログラム

Claims (18)

1. 評価対象物の表面が撮影された撮影画像の画素毎の画素値と黒二値変換の輝度閾値との大小比較によって黒二値画像が作成され、当該黒二値画像における各黒画素の位置を中心とする円が連なる範囲としてボイドクラスタが作成され、当該ボイドクラスタの個数が計数されることを特徴とするボイドの計測方法。
2. さらに、前記ボイドクラスタ毎の前記撮影画像内における中心座標，前記ボイドクラスタ毎の縦横画素数，及び前記ボイドクラスタ内の前記黒画素の個数の合計のうちの少なくとも一つが特定されたり計数されたりすることを特徴とする請求項１記載のボイドの計測方法。
3. さらに、前記撮影画像の画素毎の画素値と白二値変換の輝度閾値との大小比較によって白二値画像が作成され、当該白二値画像における白領域の範囲内で前記黒二値画像における黒領域の周囲が拡張され、拡張された後において相互に孤立している前記黒領域の個数が計数されることを特徴とする請求項１記載のボイドの計測方法。
4. さらに、前記ボイドクラスタ毎の当該ボイドクラスタに含まれる前記孤立している黒領域の個数，前記ボイドクラスタ毎の当該ボイドクラスタに含まれる前記孤立している黒領域毎の画素数及びこれら画素数の合計，前記孤立している黒領域毎の前記撮影画像内における中心座標、前記孤立している黒領域毎の縦横画素数，並びに前記孤立している黒領域の画素数の合計のうちの少なくとも一つが特定されたり計数されたりすることを特徴とする請求項３記載のボイドの計測方法。
5. 前記撮影画像が、走査型電子顕微鏡によって前記評価対象物の表面が撮影されたものであることを特徴とする請求項１記載のボイドの計測方法。
6. 前記評価対象物が高クロム鋼配管であることを特徴とする請求項１記載のボイドの計測方法。
7. 評価対象物の表面が撮影された撮影画像の画素毎の画素値と黒二値変換の輝度閾値との大小比較によって黒二値画像を作成する手段と、前記黒二値画像における各黒画素の位置を中心とする円が連なる範囲としてボイドクラスタを作成すると共に当該ボイドクラスタの個数を計数する手段とを有することを特徴とするボイドの計測装置。
8. 前記ボイドクラスタ毎の前記撮影画像内における中心座標を特定する手段，前記ボイドクラスタ毎の縦横画素数を特定する手段，及び前記ボイドクラスタ内の前記黒画素の個数の合計を計数する手段のうちの少なくとも一つを更に有することを特徴とする請求項７記載のボイドの計測装置。
9. 前記撮影画像の画素毎の画素値と白二値変換の輝度閾値との大小比較によって白二値画像を作成する手段と、前記白二値画像における白領域の範囲内で前記黒二値画像における黒領域の周囲を拡張すると共に拡張された後において相互に孤立している前記黒領域の個数を計数する手段とを更に有することを特徴とする請求項７記載のボイドの計測装置。
10. 前記ボイドクラスタ毎の当該ボイドクラスタに含まれる前記孤立している黒領域の個数を計数する手段，前記ボイドクラスタ毎の当該ボイドクラスタに含まれる前記孤立している黒領域毎の画素数及びこれら画素数の合計を計数する手段，前記孤立している黒領域毎の前記撮影画像内における中心座標を特定する手段，前記孤立している黒領域毎の縦横画素数を特定する手段，並びに前記孤立している黒領域の画素数の合計を計数する手段のうちの少なくとも一つを更に有することを特徴とする請求項９記載のボイドの計測装置。
11. 前記撮影画像が、走査型電子顕微鏡によって前記評価対象物の表面が撮影されたものであることを特徴とする請求項７記載のボイドの計測装置。
12. 前記評価対象物が高クロム鋼配管であることを特徴とする請求項７記載のボイドの計測装置。
13. 評価対象物の表面が撮影された撮影画像の画素毎の画素値と黒二値変換の輝度閾値との大小比較によって黒二値画像を作成する処理と、前記黒二値画像における各黒画素の位置を中心とする円が連なる範囲としてボイドクラスタを作成すると共に当該ボイドクラスタの個数を計数する処理とをコンピュータに行わせることを特徴とするボイドの計測プログラム。
14. 前記ボイドクラスタ毎の前記撮影画像内における中心座標を特定する処理，前記ボイドクラスタ毎の縦横画素数を特定する処理，及び前記ボイドクラスタ内の前記黒画素の個数の合計を計数する処理のうちの少なくとも一つをコンピュータに更に行わせることを特徴とする請求項１３記載のボイドの計測プログラム。
15. 前記撮影画像の画素毎の画素値と白二値変換の輝度閾値との大小比較によって白二値画像を作成する処理と、前記白二値画像における白領域の範囲内で前記黒二値画像における黒領域の周囲を拡張すると共に拡張された後において相互に孤立している前記黒領域の個数を計数する処理とをコンピュータに更に行わせることを特徴とする請求項１３記載のボイドの計測プログラム。
16. 前記ボイドクラスタ毎の当該ボイドクラスタに含まれる前記孤立している黒領域の個数を計数する処理，前記ボイドクラスタ毎の当該ボイドクラスタに含まれる前記孤立している黒領域毎の画素数及びこれら画素数の合計を計数する処理，前記孤立している黒領域毎の前記撮影画像内における中心座標を特定する処理，前記孤立している黒領域毎の縦横画素数を特定する処理，並びに前記孤立している黒領域の画素数の合計を計数する処理のうちの少なくとも一つをコンピュータに更に行わせることを特徴とする請求項１５記載のボイドの計測プログラム。
17. 前記撮影画像が、走査型電子顕微鏡によって前記評価対象物の表面が撮影されたものであることを特徴とする請求項１３記載のボイドの計測プログラム。
18. 前記評価対象物が高クロム鋼配管であることを特徴とする請求項１３記載のボイドの計測プログラム。