特許 7590876 鋳造物の検査方法および検査システム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2024-11-19

(45)【発行日】2024-11-27

(54)【発明の名称】鋳造物の検査方法および検査システム

(51)【国際特許分類】

   B22D 13/12 20060101AFI20241120BHJP

   B22D 46/00 20060101ALI20241120BHJP

   B22C 9/00 20060101ALI20241120BHJP

   G01N 25/72 20060101ALI20241120BHJP

   G01N 21/952 20060101ALI20241120BHJP

【ＦＩ】

B22D13/12

B22D46/00

B22C9/00 E

G01N25/72 K

G01N21/952

【請求項の数】 9

(21)【出願番号】P 2021006436

(22)【出願日】2021-01-19

(65)【公開番号】P2022110803

(43)【公開日】2022-07-29

【審査請求日】2023-10-03

(73)【特許権者】

【識別番号】000142595

【氏名又は名称】株式会社栗本鐵工所

(74)【代理人】

【識別番号】110001896

【氏名又は名称】弁理士法人朝日奈特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】太田 慧

【審査官】中村 泰三

(56)【参考文献】

【文献】特開２０１２－１１０９１０（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１２－１０７９３８（ＪＰ，Ａ）

【文献】特表２０１７－５２７８１３（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０２０－１４０３６５（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｂ２２Ｄ １３／００－１２

Ｂ２２Ｄ ４６／００

Ｂ２２Ｃ ９／００－３０

Ｇ０１Ｎ ２５／７２

Ｇ０１Ｎ ２１／８４－９５８

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

鋳造によって高温状態となった鋳造管を常温状態に冷却するまでの間に、前記鋳造管の熱画像を取得するステップと、
前記熱画像に基づいて、前記鋳造管の良否を判定するステップと
を含み、
前記熱画像を取得するステップは、
第１の時点において第１の熱画像を取得し、
前記第１の時点から時間が経過した第２の時点において第２の熱画像を取得し、
前記良否を判定するステップは、
前記鋳造管の表面の皺や荒れとして現れやすい第１の不良モードの有無を前記第１の熱画像に基づいて判定し、
前記鋳造管に刻まれる溝として現れやすい第２の不良モードの有無を前記第２の熱画像に基づいて判定する、鋳造管の検査方法。

【請求項2】

前記鋳造管を遠心鋳造によって鋳造し、
前記熱画像を取得するステップにおいて、前記鋳造管を前記遠心鋳造による高温状態から常温状態に冷却するまでの間に、前記熱画像を取得する、請求項１記載の鋳造管の検査方法。

【請求項3】

前記鋳造管の良否を判定するステップにおいて、基準となる鋳造管から取得された熱画像を基準熱画像とし、前記熱画像と前記基準熱画像との比較結果に基づいて、前記鋳造管の良否を判定する、請求項１または２記載の鋳造管の検査方法。

【請求項4】

前記鋳造管の良否を判定するステップにおいて、蓄積された前記鋳造管の不良モードに対応して前記熱画像に現れる特徴部分を学習し、前記特徴部分の学習結果に基づいて、前記鋳造管の良否を判定する、請求項１～３のいずれか１項に記載の鋳造管の検査方法。

【請求項5】

請求項１～４のいずれか１項に記載の鋳造管の検査方法を実行するための鋳造管の検査システムであって、
前記検査システムは、
高温状態の前記鋳造管を配置可能であり、かつ、冷却可能な検査スペースと、
前記検査スペースに配置される高温状態の前記鋳造管の前記熱画像を取得可能に設けられる熱画像撮像装置と
を備える、鋳造管の検査システム。

【請求項6】

前記検査スペースは、前記鋳造管を鋳造可能な遠心鋳造機の近傍に配置されている、請求項５記載の鋳造管の検査システム。

【請求項7】

前記鋳造管の良否を判定する判定装置をさらに備える、請求項５または６記載の鋳造管の検査システム。

【請求項8】

前記判定装置は、基準となる鋳造管から取得された熱画像を基準熱画像とし、前記熱画像と前記基準熱画像との比較結果に基づいて、前記鋳造管の良否を判定する、請求項７記載の鋳造管の検査システム。

【請求項9】

前記判定装置は、蓄積された前記鋳造管の不良モードに対応して前記熱画像に現れる特徴部分を学習し、前記特徴部分の学習結果に基づいて、前記鋳造管の良否を判定する人工知能機能を実装している、請求項７記載の鋳造管の検査システム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、鋳造物の検査方法および検査システムに関する。

【背景技術】

【0002】

たとえば上下水道に用いられる鉄管は、一般的に、鋳造によって製造される。特許文献１は、遠心鋳造によって製造される鋳造管を開示している。鋳造後の鋳造管には、湯境などの不良が発生していることがある。このような不良が一度発生すると、以後に鋳造される鋳造管にも同様の不良が連続的に発生することがある。また、不良品の鋳造管が後工程に流れると、本来製造工程から除かれるべき鋳造管に対して塗装を行うなど、無駄な作業が行われてしまうこともある。そのため、鋳造後に冷却された鋳造管に対して、作業者の目視によって外観検査が行われている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【文献】特開平８－１４１７２１号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

鋳造管に発生する不良は、表面に微細の部位として現れるなど、発見し難いものもある。そのため、作業者の目視による外観検査では、熟練度の高い作業者が必要とされる。このような理由から、作業者の熟練度に依らない画一的な良否判定がし難い。

【0005】

本発明は、かかる問題点に鑑みて、鋳造物の良否を明確に識別することができる鋳造物の検査方法および検査システムを提供することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0006】

本発明の一実施形態に係る鋳造物の検査方法は、鋳造物を高温状態から常温状態に冷却するまでに、前記鋳造物の熱画像を取得するステップと、前記熱画像に基づいて、前記鋳造物の良否を判定するステップとを含む。

【0007】

前記鋳造物を遠心鋳造によって鋳造し、前記熱画像を取得するステップにおいて、前記鋳造物を前記遠心鋳造による高温状態から常温状態に冷却するまでの間に、前記熱画像を取得してもよい。

【0008】

前記鋳造物の良否を判定するステップにおいて、基準となる鋳造物から取得された熱画像を基準熱画像とし、前記熱画像と前記基準熱画像との比較結果に基づいて、前記鋳造物の良否を判定してもよい。

【0009】

前記鋳造物の良否を判定するステップにおいて前記鋳造物の良否を判定するステップにおいて、蓄積された前記鋳造物の不良モードに対応して前記熱画像に現れる特徴部分を学習し、前記特徴部分の学習結果に基づいて、前記鋳造物の良否を判定してもよい。

【0010】

前記熱画像を取得するステップにおいて、前記熱画像を所定の時点で取得し、前記所定の時点は、第１の時点と、前記第１の時点から時間が経過した第２の時点を含み、前記第１の時点において、第１の熱画像を取得し、前記第２の時点において、第２の熱画像を取得し、前記鋳造物の良否を判定するステップにおいて、前記第１の熱画像に基づいて、前記鋳造物における第１の不良モードの有無を判定し、前記第２の熱画像に基づいて、前記鋳造物における第２の不良モードの有無を判定してもよい。

【0011】

本発明の一実施形態に係る鋳造物の検査システムは、上述の鋳造物の検査方法を実行するための鋳造物の検査システムであって、前記検査システムは、高温状態の前記鋳造物を配置可能であり、かつ、冷却可能な検査スペースと、前記検査スペースに配置される高温状態の前記鋳造物の前記熱画像を取得可能に設けられる熱画像撮像装置とを備える。

【0012】

前記検査スペースは、前記鋳造物を鋳造可能な遠心鋳造機の近傍に配置されていてもよい。

【0013】

前記鋳造物の良否を判定する判定装置をさらに備えていてもよい。

【0014】

前記判定装置は、基準となる鋳造物から取得された熱画像を基準熱画像とし、前記熱画像と前記基準熱画像との比較結果に基づいて、前記鋳造物の良否を判定してもよい。

【0015】

前記判定装置は、蓄積された前記鋳造物の不良モードに対応して前記熱画像に現れる特徴部分を学習し、前記特徴部分の学習結果に基づいて、前記鋳造物の良否を判定する人工知能機能を実装していてもよい。

【発明の効果】

【0016】

本発明の一実施形態に係る鋳造物の検査方法および検査システムによれば、鋳造物の良否を明確に識別することができる。

【図面の簡単な説明】

【0017】

【図1】本発明の一実施形態に係る鋳造物の検査システムを示す模式的な斜視図である。

【図2】本発明の一実施形態に係る鋳造物の検査システムおよび検査方法の検査対象となる鋳造物の一例を示す模式的な斜視図である。

【図3】本発明の一実施形態に係る鋳造物の検査システムおよび検査方法によって取得された熱画像である。

【図4】本発明の一実施形態に係る鋳造物の検査方法を示すフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0018】

以下、添付図面を参照して、本発明の一実施形態に係る鋳造物の検査システムを説明する。なお、以下に示す実施形態は、あくまで一例であり、本発明の鋳造物の検査システムは、以下の実施形態に限定されるものではない。

【0019】

［本発明の一実施形態に係る鋳造物の検査システム］
図１は、本発明の一実施形態に係る鋳造物Ｃの検査システムＤを示している。本実施形態に係る検査システムＤは、後述する鋳造物Ｃの検査方法を実行するための検査システムである。本実施形態に係る検査システムＤは、特に、薄肉部分を有する鋳造物の検査に好適である。本実施形態では、検査対象の鋳造物Ｃは、鋳造管であり、具体的には、鋳造物Ｃは、遠心鋳造によって鋳造される鋳造物である（図２の鋳造物Ｃの拡大図も参照）。より具体的には、鋳造物Ｃは、断面の中心を通る中心軸ＣＸに沿って延びる円筒形状を有する本体Ｃ０を有する鋳造物であり、他の鋳造物と連結するために、中心軸ＣＸに沿って、一端側に本体Ｃ０より大きい径を有する受口Ｃ１と、他端側に本体Ｃ０と略同じ径を有する挿口Ｃ２とを備えている。しかし、検査対象となる鋳造物Ｃは、特に限定されず、様々な形状を有する鋳造物から選択することができる。鋳造物Ｃの大きさは、特に限定されないが、鋳造物Ｃが鋳造管の場合、たとえば、直径が５０ｍｍ～２６００ｍｍであり、中心軸ＣＸに沿う長さが４ｍ～６ｍである。

【0020】

鋳造物Ｃの検査システムＤは、図１では、検査ステップの前ステップである鋳造物Ｃの鋳造に用いられる鋳造機Ａ（具体的には、遠心鋳造機）と、検査ステップの後ステップである鋳造物Ｃの焼鈍に用いられる焼鈍炉Ｂとの間のスペースに配置されている。しかし、検査システムＤの配置は、特に限定されず、たとえば、任意の熱処理装置の周辺スペースなど、様々な場所からを選択することができる。

【0021】

本実施形態において、鋳造物Ｃの検査システムＤは、図１に示されるように、鋳造物Ｃを冷却するための検査スペースＤ１と、熱画像Ｐを取得するための熱画像撮像装置Ｄ２と、鋳造物Ｃの良否を判定するための判定装置Ｄ３とを備えている。なお、本明細書において、「熱画像」は、被検体（鋳造物Ｃ）の温度分布を視覚的に表示する画像を指し、静止画であるか動画であるかを問わない。本明細書において、「熱画像撮像装置」は、被検体を撮像することにより、被検体の温度分布を熱画像として視覚化可能な装置を指す。なお、図１に示されるように、鋳造物Ｃの検査システムＤは、熱画像Ｐを表示するための表示装置Ｄ４と、熱画像Ｐを蓄積するためのデータベースＤ５と、鋳造物Ｃの不良の発生を通知する報知機構Ｄ６をさらに備えていてもよい。

【0022】

検査スペースＤ１は、高温状態の鋳造物Ｃを配置可能であり、かつ、冷却可能なスペースである。図１では、検査スペースＤ１は、鋳造物Ｃを鋳造可能な鋳造機Ａ（具体的には、遠心鋳造機）の近傍に配置されている。本実施形態では、検査スペースＤ１は、鋳造物Ｃを自然空冷することができるスペースである。しかし、検査スペースＤ１での鋳造物Ｃの冷却方法は、特に限定されず、冷却方法として、たとえば冷却ファンなどを用いて鋳造物Ｃに空気を送風して冷却する強制空冷方法が採用されていてもよい。図１では、検査スペースＤ１には、鋳造物Ｃを載置して中心軸ＣＸ周りに回転させるための回転体Ｄ１１が設けられている。回転体Ｄ１１は、特に限定されないが、本実施形態では、回転体Ｄ１１は、鋳造物Ｃの中心軸ＣＸに対して両側に配置され、中心軸ＣＸに略平行な回転軸周りに回転可能な複数のローラから構成されている。

【0023】

熱画像撮像装置Ｄ２は、被検体（鋳造物Ｃ）の温度分布を何らかの形態で示す熱画像Ｐを取得可能であれば、特に限定されない。本実施形態では、図１に示されるように、被検体から放射される赤外線に基づいて、熱画像Ｐ（図３に示される熱画像Ｐの一例も参照）を取得するサーモグラフィ撮像装置である。図１では、熱画像撮像装置Ｄ２は、検査スペースＤ１に配置される高温状態の鋳造物Ｃの熱画像Ｐを取得可能に設けられている。具体的には、熱画像撮像装置Ｄ２は、検査スペースＤ１の周辺スペースＤＲに設けられている。より具体的には、熱画像撮像装置Ｄ２は、検査スペースＤ１の周辺スペースＤＲにおいて、鋳造物Ｃの中心軸ＣＸと略平行に並置されるように、複数設けられている。図１では、鋳造物Ｃの本体Ｃ０を撮像するための熱画像撮像装置Ｄ２０と、鋳造物Ｃの受口Ｃ１を撮像するための熱画像撮像装置Ｄ２１と、鋳造物Ｃの挿口Ｃ２を撮像するための熱画像撮像装置Ｄ２２が、並置されている。しかし、熱画像撮像装置Ｄ２の配置は、特に限定されず、熱画像撮像装置Ｄ２は１つのみ設けられてもよく、周辺スペースＤＲにおいて移動可能に設けられてもよい。

【0024】

判定装置Ｄ３は、検査システムＤを使用する作業者による鋳造物Ｃの良否判定を補助するか、作業者によらずに鋳造物Ｃの良否判定を行う。判定装置Ｄ３は、特に限定されないが、本実施形態では、判定装置Ｄ３は、熱画像撮像装置Ｄ２に接続されており、熱画像撮像装置Ｄ２が取得した熱画像Ｐに基づいて、鋳造物Ｃの良否を判定する。また、判定装置Ｄ３は、特に限定されないが、本実施形態では、報知機構Ｄ６に接続されており、鋳造物Ｃが不良と判断したときに、不良信号ＦＳを生成して報知機構Ｄ６に送信する。

【0025】

判定装置Ｄ３は、たとえば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）などのプロセッサと、ＲＯＭ（Read Only Memory）やＲＡＭ（Random Access Memory）などの記憶部を含む情報処理装置によって構成されている。判定装置Ｄ３は、ＣＰＵが、ＲＡＭなどを作業領域として、ＲＯＭなどに記憶された判定プログラムを実行することによって、後述する各機能部Ｄ３０～Ｄ３３として機能することができる。判定装置Ｄ３の機能は、特に限定されないが、本実施形態では、判定装置Ｄ３は、基準となる鋳造物から取得された熱画像Ｐを基準熱画像Ｐｒとし、熱画像Ｐと基準熱画像Ｐｒとの比較結果に基づいて、鋳造物Ｃの良否を判定する。基準となる鋳造物として、たとえば、検査対象となる鋳造物Ｃと同型であって、不良が発生していなかった良品の鋳造物が例示される。上記機能を得るために、図１では、判定装置Ｄ３は、熱画像Ｐと基準熱画像Ｐｒとを比較する比較部Ｄ３０と、鋳造物Ｃの良否を判定する判定部Ｄ３１とを備えている。判定装置Ｄ３は、鋳造物Ｃの不良モードＦ（図２参照）に対応して熱画像Ｐに現れる特徴部分Ｐｆ（図３参照）を学習し、特徴部分Ｐｆの学習結果に基づいて、鋳造物Ｃの良否を判定する人工知能機能を実装していてもよい。上記機能を得るために、図１に示されるように、判定装置Ｄ３は、熱画像Ｐにおいて鋳造物Ｃの不良モードＦの特徴部分Ｐｆを抽出する抽出部Ｄ３２と、鋳造物Ｃの不良モードＦの特徴部分Ｐｆを学習し、特徴部分Ｐｆの学習結果に基づいて、不良モードＦに関する不良モデルＭを生成するモデル生成部Ｄ３３を有していてもよい。

【0026】

比較部Ｄ３０は、たとえば、熱画像Ｐと基準熱画像Ｐｒとの差分を取った差分熱画像Ｐｄを生成する。換言すれば、比較部Ｄ３０は、熱画像Ｐと基準熱画像Ｐｒとの画素データごとの階調値の差分をとって、差分熱画像Ｐｄを生成する。なお、差分熱画像Ｐｄなど、熱画像撮像装置Ｄ２によって取得された熱画像Ｐを基礎として、加工した画像を含めて「熱画像Ｐ」と呼ぶこともある。

【0027】

判定部Ｄ３１は、たとえば、熱画像Ｐに濃淡となって現れる鋳造物Ｃの温度分布の特徴部分Ｐｆ（図３も参照）の有無に基づいて、鋳造物Ｃの良否を判定する。判定部Ｄ３１は、熱画像Ｐではなく、上述の比較部Ｄ３０によって生成された差分熱画像Ｐｄに基づいて、鋳造物Ｃの良否を判定してもよい。たとえば検査対象の鋳造物Ｃが鋳造管であり（図２も参照）、受口Ｃ１や挿口Ｃ２の外側壁や内側壁において、周方向に溝などを有する場合には、熱画像Ｐに溝の形状が反映されることがある。このような場合に、差分熱画像Ｐｄを基づいて鋳造物Ｃの良否を判断すれば、鋳造物Ｃの溝の形状が差分熱画像Ｐｄには現れずに特徴部分Ｐｆがより際立つため、より容易に鋳造物Ｃの良否判定を行うことが可能になる。

【0028】

抽出部Ｄ３２は、たとえば、熱画像Ｐ（または差分熱画像Ｐｄ）に基づいて、熱画像Ｐの特徴部分Ｐｆを抽出する（図３も参照）。抽出部Ｄ３２による特徴部分Ｐｆの抽出形態は、特に限定されないが、たとえば、抽出部Ｄ３２は、熱画像Ｐ（または差分熱画像Ｐｄ）中で濃淡が生じている領域の形状（具体的には、熱画像Ｐにおいて、階調値が所定の範囲外である領域の形状であり、差分熱画像Ｐｄで言えば、熱画像Ｐと基準熱画像Ｐｒとの差分階調値が所定の範囲外である領域の形状）を画像認識することで、特徴部分Ｐｆの形状を抽出する。しかし、抽出部Ｄ３２は、特徴部分Ｐｆの濃淡の度合い（具体的には、熱画像Ｐのデータ中の階調値であり、差分熱画像Ｐｄで言えば、熱画像Ｐと基準熱画像Ｐｒとの差分階調値）を抽出してもよい。

【0029】

モデル生成部Ｄ３３は、たとえば、蓄積された熱画像Ｐ（または差分熱画像Ｐｄ）の特徴部分Ｐｆの形状や階調値（または差分階調値）を学習し、不良モードＦ（図２参照）の形状や階調値に関する不良モデルＭを生成する。不良モデルＭは、特に限定されないが、たとえば、特徴部分Ｐｆの外形や濃淡の確率分布として生成される。特徴部分Ｐｆの学習方法は、ディープラーニング、ランダムフォレスト、ＳＶＭ（Support Vector Machine）、ＧＢＤＴ（Gradient Boosting Decision Tree）などの様々な機械学習手法から選択することができる。モデル生成部Ｄ３３が設けられる場合には、判定部Ｄ３１は、熱画像Ｐの特徴部分Ｐｆを不良モデルＭの形状または階調値（または差分階調値）と照合することで、鋳造物Ｃの良否を判定してもよい。不良モデルＭは、新たな熱画像Ｐ（または新たな差分熱画像Ｐｄ）の蓄積に応じて、適宜再生成される。この場合、不良モデルＭが、より適切な不良モデルとして再生成されることで、判定装置Ｄ３による鋳造物Ｃの良否判定の精度が向上する。

【0030】

表示装置Ｄ４は、熱画像Ｐに加え、上述の基準熱画像Ｐｒ、差分熱画像Ｐｄ、不良モデルＭを表示することができる。表示装置Ｄ４は、たとえば検査システムＤを使用する作業者が鋳造物Ｃの良否を熱画像Ｐ（または差分熱画像Ｐｄ）などによって目視で判定する場合にも用いられる。表示装置Ｄ４は、特に限定されないが、たとえば公知の液晶ディスプレイ装置などから構成されている。図１の例では、表示装置Ｄ４は、判定装置Ｄ３に接続されている。しかし、判定装置Ｄ３が検査システムＤに設けられない場合には、表示装置Ｄ４は、熱画像撮像装置Ｄ２に接続されていてもよい。

【0031】

データベースＤ５は、熱画像Ｐに加え、必要に応じて、上述の基準熱画像Ｐｒ、差分熱画像Ｐｄ、不良モデルＭを記憶することができる。データベースＤ５は、特に限定されないが、たとえば公知のＨＤＤ（Hard Disk Drive）やＳＳＤ（Solid State Drive）などから構成されている。図１の例では、データベースＤ５は、判定装置Ｄ３に接続されている。しかし、判定装置Ｄ３が検査システムＤに設けられない場合には、データベースＤ５は、熱画像撮像装置Ｄ２に接続されていてもよい。

【0032】

報知機構Ｄ６は、検査システムＤを使用する作業者などに、鋳造物Ｃの不良発生を通知する。本実施形態では、報知機構Ｄ６は、判定装置Ｄ３から送信された不良信号ＦＳを受信したときに、作業者などに鋳造物Ｃの不良発生を通知する。報知機構Ｄ６は、特に限定されないが、たとえば、警告音により不良発生を通知するスピーカや、点灯または点滅により不良発生を通知するランプから構成される。報知機構Ｄ６による作業者などへの不良発生の通知とともに、または、不良発生の通知に代えて、判定装置Ｄ３が、検査ステップの前ステップの作業を中断または中止させるように構成されてもよい。この場合、判定装置Ｄ３は、前ステップの装置（本実施形態では、鋳造機Ａなど）と接続されて、不良信号ＦＳの生成および送信によって前ステップの装置を停止させる。

【0033】

［本発明の一実施形態に係る鋳造物の検査方法］
次に、添付図面を参照して、本発明の一実施形態に係る鋳造物の検査方法を説明する。なお、以下に示す実施形態は、あくまで一例であり、本発明の鋳造物の検査方法は、以下の実施形態に限定されるものではない。

【0034】

本実施形態に係る鋳造物Ｃの検査方法では、鋳造物Ｃを高温状態から常温状態に冷却するまでに、鋳造物Ｃの熱画像Ｐを取得し、取得された熱画像Ｐに基づいて、鋳造物Ｃの良否を判定する。具体的には、鋳造物Ｃが鋳造欠陥を含んでいないかを検査する。本実施形態では、上述の鋳造物Ｃの検査システムＤを使用して、鋳造物Ｃの検査を行う。図２に模式的に例示されるように、鋳造物Ｃの不良モードＦとしては、たとえば、湯境Ｆ１、湯こぼれＦ２、肌荒れＦ３、首切れＦ４、挿し折れＦ５などが挙げられる。たとえば、湯境Ｆ１は、溶湯が合流した部分が皺状などとなって現れる不良モードである。たとえば、湯こぼれＦ２は、溶湯が鋳型内で飛散して飛散した部分が他の部分と境目となって現れる不良モードである。たとえば、肌荒れＦ３は、鋳造体の表面に荒れた面として現れる不良モードである。たとえば、首切れＦ４は、鋳造管の受口近傍に切れ目や皺などとなって現れる不良モードである。たとえば、挿し折れＦ５は、鋳造管の挿口近傍に切れ目や皺などとなって現れる不良モードである。しかし、検査対象とする鋳造物Ｃの不良モードは、熱画像Ｐにより発生の有無を判定可能な不良モードであれば、特に限定されず、上述の不良モードＦ以外の不良モードの発生の有無を判定してもよい。

【0035】

本実施形態に係る鋳造物Ｃの検査方法は、図４に示されるように、鋳造物Ｃの熱画像Ｐを取得するステップ（以下、「ステップＳ１」とも呼ぶ）と、鋳造物Ｃの良否を判定するステップ（以下、「ステップＳ２」とも呼ぶ）を含んでいる。以下では、図１～図４を参照して、鋳造物Ｃの検査ステップＳの前後のステップＳＡ、ＳＢも含めて、より詳細に説明する。

【0036】

（鋳造物の検査方法の前ステップ）
本実施形態では、図４に示されるように、鋳造物Ｃ（図１参照）の検査前の前ステップＳＡに、鋳造物Ｃの原材料を溶解させるステップＳＡ１と、鋳造物Ｃを鋳造するステップＳＡ２と、鋳造物Ｃの熱画像Ｐを取得するための準備を行うステップＳＡ３が含まれる。具体的には、ステップＳＡ１では、溶解炉（図示せず）に鋳造物Ｃの原材料を投入することで、原材料の溶湯を得る。鋳造物Ｃの原材料は、鋳造物Ｃに要求される特性などに応じて適宜変更され得るが、本実施形態では、ダクタイル鋳鉄から構成される鋳造物Ｃを得るために、所定の原材料が溶解炉（図示せず）に投入される。たとえばステップＳＡ２では、図１に示されるように、鋳造物Ｃを鋳造機Ａ（具体的には、遠心鋳造機）によって鋳造する。たとえばステップＳＡ３では、図１に示されるように、鋳造機Ａによって鋳造された鋳造物Ｃを引抜機（図示せず）などによって取り出した後に、ステップＳ１を実行するために、鋳造物Ｃをクレーンやコンベアなどの搬送装置（図示せず）によって検査スペースＤ１に移動させる。

【0037】

（鋳造物の熱画像を取得するステップ）
鋳造物Ｃの熱画像Ｐを取得するステップＳ１では、鋳造物Ｃを高温状態から常温状態に冷却するまでに、鋳造物Ｃの熱画像Ｐ（図３参照）を取得する（図４参照）。本実施形態では、図１に示されるように、鋳造物Ｃを遠心鋳造による高温状態から常温状態に冷却するまでの間に、熱画像Ｐを取得する。具体的には、検査スペースＤ１に配置された鋳造物Ｃを熱画像撮像装置Ｄ２が撮像することで、鋳造物Ｃの熱画像Ｐを取得する。検査スペースＤ１に回転体Ｄ１１が設けられる場合には、鋳造物Ｃを回転体Ｄ１１に載置して、回転体Ｄ１１によって鋳造物Ｃを回転させるとともに、熱画像撮像装置Ｄ２によって鋳造物Ｃを撮像することで、熱画像Ｐを取得する。この場合、当初、鉛直下方を向いており、熱画像撮像装置Ｄ２によって撮像しにくかった鋳造物Ｃの表面を、回転体Ｄ１１により、熱画像撮像装置Ｄ２に撮像しやすい角度に回転させることで、鋳造物Ｃの周方向の全表面を撮像することができるようになる。

【0038】

取得される熱画像Ｐは、特に限定されないが、本実施形態では、静止画である。換言すれば、本実施形態では、熱画像Ｐを所定の時点で取得する。熱画像Ｐを取得する所定の時点は、鋳造物Ｃが高温状態から常温状態に冷却されるまでの間であれば、特に限定されない。所定の時点は、複数の時点であってもよい。具体的には、たとえば、第１の時点において、第１の熱画像Ｐ１を取得し、第１の時点から時間が経過した第２の時点において、第２の熱画像Ｐ２を取得する。しかし、熱画像Ｐは、所定の時間帯で連続的に取得される動画であってもよい。図１では、鋳造物Ｃの全体を撮像するために、複数の熱画像撮像装置Ｄ２０～Ｄ２２によって、鋳造物Ｃの本体Ｃ０、受口Ｃ１、および挿口Ｃ２の熱画像Ｐをそれぞれ撮像する。しかし、熱画像Ｐは、鋳造物Ｃの全体を撮像する１つの熱画像Ｐなど、その他の形態の熱画像Ｐであってもよい。

【0039】

ステップＳ１における高温状態の鋳造物Ｃは、本実施形態では、図３に示されるように、鋳造物Ｃの鋳造ステップＳＡ２によって得られる（図１も参照）。本実施形態のように、鋳造物Ｃを遠心鋳造によって作製する場合には、高温状態（たとえば、８００℃）のままで、鋳造機Ａの円筒状の鋳型から鋳造物Ｃを引き抜くため、熱画像撮像装置Ｄ２によって熱画像Ｐを撮像するのに適している。しかし、高温状態の鋳造物Ｃは、鋳造物Ｃの鋳造ステップＳＡ２によって得られるものに限定されず、その他の任意の熱処理ステップによって得られてもよい。高温状態の鋳造物Ｃが得られる熱処理ステップは、たとえば、後述する焼鈍するステップＳＢ１のような、鋳造物Ｃの製造ステップに含まれるステップの他に、鋳造物Ｃの製造ステップが完了した後の、任意の熱処理ステップも含まれる。

【0040】

ステップＳ１が行われる検査スペースＤ１は、特に限定されないが、本実施形態では、図１に示されるように、前ステップＳＡからステップＳ１への鋳造物Ｃの移動距離を短縮化するために、前ステップＳＡが行われる鋳造機Ａの近傍に配置されている。この場合、鋳造によって高温状態となった鋳造物Ｃが過度に冷却される前の適切な時間に、熱画像撮像装置Ｄ２によって熱画像Ｐを取得することができる。しかし、検査スペースＤ１の位置は、特に限定されない。たとえば、鋳造物Ｃの検査ステップＳが鋳造物Ｃの鋳造ステップＳＡ２の直後ではなく、後述する鋳造物Ｃの焼鈍ステップＳＢ１の直後に行われる場合には、たとえば、鋳造物Ｃの焼鈍ステップＳＢ１の焼鈍炉Ｂと、焼鈍ステップＳＢ１の直後のステップである鋳造物ＣのステップＳＢ２の塗装装置や形状加工装置（図示せず）との間など、その他のスペースに配置されていてもよい。

【0041】

（鋳造物の良否を判定するステップ）
鋳造物Ｃの良否を判定するステップＳ２では、ステップＳ１において取得された熱画像Ｐに基づいて、鋳造物Ｃの良否を判定する（図４参照）。具体的には、熱画像Ｐによる鋳造物Ｃの良否判定は、上述の判定装置Ｄ３の判定部Ｄ３１が熱画像撮像装置Ｄ２によって取得された熱画像Ｐに基づいて判定する。図３に示される熱画像Ｐでは、鋳造物Ｃの不良モードＦ（具体的には、上述の湯境Ｆ１）の特徴部分Ｐｆが、鋳造物Ｃの中心軸ＣＸに対する周方向に延びる線状部分として現れている。たとえば、判定部Ｄ３１は、熱画像Ｐにおいて、このような特徴部分Ｐｆの有無を判定することで、鋳造物Ｃの良否を判定することができる。熱画像Ｐにおいて、特徴部分Ｐｆをより際立たせるために、基準となる鋳造物から取得された熱画像Ｐを基準熱画像Ｐｒとし、ステップＳ１において取得された熱画像Ｐと基準熱画像Ｐｒとの比較結果に基づいて、鋳造物Ｃの良否を判定することもできる。この場合、熱画像Ｐによる鋳造物Ｃの良否判定は、判定部Ｄ３１が上述の判定装置Ｄ３の比較部Ｄ３０によって生成された差分熱画像Ｐｄに基づいて判定する。しかし、熱画像Ｐによる鋳造物Ｃの良否判定は、検査システムＤを使用する作業者が、熱画像Ｐを用いて目視により検査するか、または判定装置Ｄ３の比較部Ｄ３０によって生成された差分熱画像Ｐｄを用いて目視により検査することによって行われてもよい。

【0042】

ステップＳ２において、複数の時点で取得された複数の熱画像Ｐに基づいて、鋳造物Ｃにおける複数の不良モードＦ（図２参照）の有無を判定してもよい。具体的には、ステップＳ１において取得された第１の熱画像Ｐ１に基づいて、鋳造物Ｃにおける第１の不良モードの有無を判定し、ステップＳ１において取得された第２の熱画像Ｐ２に基づいて、鋳造物Ｃにおける第２の不良モードの有無を判定してもよい。たとえば上述の不良モードＦ（図２参照）のうち、鋳造物Ｃの表面の皺や荒れとして現れやすい不良モードＦ（たとえば、図２に模式的に示される湯境Ｆ１、湯こぼれＦ２、肌荒れＦ３など）については、鋳造物Ｃの低温状態より高温状態で撮像された熱画像Ｐにおいて、対応する特徴部分Ｐｆが際立ちやすいことがある。逆に、たとえば上述の不良モードＦのうち、鋳造物Ｃに刻まれる溝として現れやすい不良モードＦ（たとえば、図２に模式的に示される首切れＦ４、挿し折れＦ５など）については、鋳造物Ｃの高温状態より低温状態で撮像された熱画像Ｐにおいて、特徴部分Ｐｆが際立ちやすいことがある。このような場合に、不良モードＦの有無を判定する際に、たとえば鋳造物Ｃが高温状態のとき（たとえば、第１の時点）に取得された熱画像（たとえば、第１の熱画像Ｐ１）を用いることで、湯境Ｆ１、湯こぼれＦ２、肌荒れＦ３など不良モードＦの有無を判定する。また、たとえば鋳造物Ｃの冷却が進んだ低温状態のとき（たとえば、第２の時点）に取得された熱画像（たとえば、第２の熱画像Ｐ２）を用いることで、首切れＦ４、挿し折れＦ５などの不良モードＦの有無を判定する。このようにすれば、不良モードＦが熱画像Ｐの特徴部分Ｐｆとして際立ちやすい適切な時点で取得された熱画像Ｐ１、Ｐ２を用いて、鋳造物Ｃの良否を判定することができるので、鋳造物Ｃの検査精度が向上する。

【0043】

ステップＳ２において、鋳造物Ｃの不良モードＦ（図２参照）に対応して熱画像Ｐに現れる特徴部分Ｐｆを学習し、特徴部分Ｐｆの学習結果に基づいて、鋳造物Ｃの良否を判定することもできる。この場合、判定装置Ｄ３は、たとえば上述のように、人工知能機能を実装しており、図１に示されるように、抽出部Ｄ３２およびモデル生成部Ｄ３３を有していてもよい。抽出部Ｄ３２は、たとえば、熱画像Ｐ（または差分熱画像Ｐｄ）に基づいて、熱画像Ｐの特徴部分Ｐｆを抽出し、モデル生成部Ｄ３３は、たとえば、蓄積された熱画像Ｐ（または差分熱画像Ｐｄ）の特徴部分Ｐｆの形状や階調値（または差分階調値）を学習し、不良モードＦの形状や階調値に関する不良モデルＭを生成する。たとえば、熱画像Ｐの特徴部分Ｐｆを不良モデルＭの形状または階調値（または差分階調値）と照合することで、判定部Ｄ３１は、鋳造物Ｃの良否を判定する。このようにすれば、新たな熱画像Ｐ（または新たな差分熱画像Ｐｄ）の蓄積に応じて、不良モデルＭを適宜再生成することで、判定装置Ｄ３による鋳造物Ｃの良否判定の精度が向上する。

【0044】

ステップＳ２において不良と判断された鋳造物Ｃに対しては、後ステップＳＢが行われなくてもよい（図４参照）。具体的には、不良と判定された鋳造物Ｃは、たとえば粉砕されて、ステップＳＡ１において、鋳造物Ｃの原材料として、溶解炉に投入されてもよい。

【0045】

（鋳造物の検査方法の後ステップ）
本実施形態では、鋳造物Ｃの検査後の後ステップＳＢに、鋳造物Ｃを焼鈍するステップＳＢ１と、鋳造物Ｃを加工するステップＳＢ２が含まれる（図４参照）。具体的には、ステップＳＢ１では、上記検査において良品と判定された鋳造物Ｃを焼鈍炉Ｂに投入して所定の焼鈍処理（たとえば、８００℃～９００℃）を行う。その後、ステップＳＢ２では、鋳造物Ｃに対して、表面塗装や、受口Ｃ１や挿口Ｃ２の形状加工などの所定の加工処理を行う。本実施形態では、ステップＳ２において不良と判断された鋳造物Ｃに対して後ステップＳＢを行う無駄がなくなるので、鋳造物Ｃの製造コストが低減することができる。

【0046】

以上のステップを踏む本実施形態に係る鋳造物Ｃの検査方法および検査システムＤによれば、鋳造物Ｃを高温状態から常温状態に冷却するまでに、鋳造物Ｃの熱画像Ｐを取得し、取得された熱画像Ｐに基づいて、鋳造物Ｃの良否を判定する。このようにすれば、鋳造物Ｃの不良モードＦが熱画像Ｐにおいて特徴部分Ｐｆとなって視認しやすい形態で現れる。そのため、作業者は、熟練度に依らず、鋳造物Ｃの良否を明確に識別することができ、判定装置Ｄ３などを用いて鋳造物Ｃの検査の自動化を行うこともできる。また、たとえば熱画像撮像装置Ｄ２を遠隔操作することで、作業者は、高温状態の鋳造物Ｃに近づくことなく鋳造物Ｃの検査を行うことができるので、本実施形態に係る鋳造物Ｃの検査方法および検査システムＤは、安全性にも優れる。

【0047】

本実施形態では、鋳造物Ｃを遠心鋳造によって鋳造し、熱画像Ｐを取得するステップＳ１において、鋳造物Ｃを遠心鋳造による高温状態から常温状態に冷却するまでの間に、熱画像Ｐを取得する。この場合、通常、遠心鋳造機Ａの鋳型から鋳造物Ｃを高温状態のままで取り出すため、熱画像Ｐを撮像するのに適している。また、鋳造直後に鋳造物Ｃの熱画像を取得して検査することで、後ステップＳＢ（たとえば、焼鈍ステップＳＢ１や加工ステップＳＢ２）に不良の鋳造物Ｃが流れることや、不良の鋳造物Ｃが連続的に鋳造されることが抑制される。

【0048】

本実施形態では、鋳造物Ｃの良否を判定するステップＳ２において、基準となる鋳造物から取得された熱画像Ｐを基準熱画像Ｐｒとし、熱画像Ｐと基準熱画像Ｐｒとの比較結果に基づいて、鋳造物Ｃの良否を判定する。この場合、熱画像Ｐと基準熱画像Ｐｒとの比較によって、鋳造物Ｃの不良モードＦの特徴部分Ｐｆがより際立つので、鋳造物Ｃの検査精度がさらに向上する。

【0049】

本実施形態では、鋳造物Ｃの良否を判定するステップＳ２において、鋳造物Ｃの不良モードＦに対応して熱画像Ｐに現れる特徴部分Ｐｆを学習し、特徴部分Ｐｆの学習結果に基づいて、鋳造物Ｃの良否を判定する。このようにすれば、新たな熱画像Ｐの蓄積に応じて、適宜、特徴部分Ｐｆを学習することで、不良モデルＭが最適化されるので、鋳造物Ｃの検査精度がさらに向上する。

【0050】

本実施形態では、熱画像Ｐを取得するステップＳ１において、第１の時点において、第１の熱画像Ｐ１を取得し、第２の時点において、第２の熱画像Ｐ２を取得し、鋳造物Ｃの良否を判定するステップＳ２において、第１の熱画像Ｐ１に基づいて、鋳造物Ｃにおける第１の不良モードの有無を判定し、第２の熱画像Ｐ２に基づいて、鋳造物Ｃにおける第２の不良モードの有無を判定する。この場合、不良モードＦが熱画像Ｐにおいて際立ちやすい適切な時点を第１の時点および第２の時点として選択して第１の熱画像Ｐ１および第２の熱画像Ｐ２を取得することができる。そのため、不良モードＦが際立った第１の熱画像Ｐ１および第２の熱画像Ｐ２を用いて、鋳造物Ｃの良否を判定することができるので、鋳造物Ｃの検査精度がさらに向上する。

【0051】

本実施形態では、検査システムＤは、鋳造物Ｃを鋳造可能な遠心鋳造機Ａの近傍に配置される。この場合、遠心鋳造機Ａの鋳型から取り出された高温状態の鋳造物Ｃを高温状態のまま検査システムＤに配置しやすくなるので、熱画像Ｐを撮像するのに適している。

【符号の説明】

【0052】

Ａ （遠心）鋳造機
Ｂ 焼鈍炉
Ｃ 鋳造物
Ｃ０ 本体
Ｃ１ 受口
Ｃ２ 挿口
ＣＸ 中心軸
Ｄ１ 検査スペース
Ｄ１１ 回転体
Ｄ２、Ｄ２０～Ｄ２２ 熱画像撮像装置
Ｄ３ 判定装置
Ｄ３０ 比較部
Ｄ３１ 判定部
Ｄ３２ 抽出部
Ｄ３３ モデル生成部
Ｄ４ 表示装置
Ｄ５ データベース
Ｄ６ 報知機構
ＤＲ 周辺スペース
Ｆ 不良モード
Ｆ１ 湯境
Ｆ２ 湯こぼれ
Ｆ３ 肌荒れ
Ｆ４ 首切れ
Ｆ５ 挿し折れ
ＦＳ 不良信号
Ｍ 不良モデル
Ｐ、Ｐ１、Ｐ２ 熱画像
Ｐｄ 差分熱画像
Ｐｆ 特徴部分
Ｐｒ 基準熱画像
ＳＡ 前ステップ
ＳＡ１ 溶解ステップ
ＳＡ２ 鋳造ステップ
ＳＡ３ 準備ステップ
Ｓ 検査ステップ
Ｓ１ 熱画像取得ステップ
Ｓ２ 良否判定ステップ
ＳＢ 後ステップ
ＳＢ１ 焼鈍ステップ
ＳＢ２ 加工ステップ

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】