JP3025562B2 - 明暗照明による表面状態検査方法 - Google Patents
明暗照明による表面状態検査方法Info
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Description
【０００１】
【産業上の利用分野】この発明は表面状態検査方法、特
に光照射手段により被検査面に光を照射し、その被検査
面からの反射光を撮像手段で捕らえて受光画像を作成し
て、該受光画像中の明度差に基づいて被検査面の表面状
態を検査する表面状態検査方法に関する。
に光照射手段により被検査面に光を照射し、その被検査
面からの反射光を撮像手段で捕らえて受光画像を作成し
て、該受光画像中の明度差に基づいて被検査面の表面状
態を検査する表面状態検査方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】自動車ボディの塗装面などの表面状態を
検査する技術として、例えば特開昭６２−２３３７１０
号公報には、検査対象物の被検査面に光を照射して、そ
の反射光をスクリーン状に投影させ、その投影像の鮮映
度から被検査面の表面状態を自動的に検出する技術が開
示されている。
検査する技術として、例えば特開昭６２−２３３７１０
号公報には、検査対象物の被検査面に光を照射して、そ
の反射光をスクリーン状に投影させ、その投影像の鮮映
度から被検査面の表面状態を自動的に検出する技術が開
示されている。
【０００３】ところで、上記のように被検査面に光を照
射し、その反射光を捕らえて画像処理を行うことにより
表面欠陥を検出する技術の一例として、表面欠陥の検出
に適した所定の勾配で光度が次第に変化する明暗光を被
検査面に照射し、被検査面から反射される反射光をＣＣ
Ｄカメラなどの撮像手段で捕らえて受光画像を作成する
と共に、この受光画像の水平走査によって出力される受
光量の明度変化に基づいて表面欠陥を検出することが考
えられている。その場合には、例えば上記撮像手段から
出力される受光量に対応するビデオ信号の所定ピッチあ
たりの変化量が、所定の欠陥検知用の判定値を超えるよ
うな値を示すか否かの判定が行われて、上記信号の変化
量が上記判定値を超えるような変化を示すときに表面欠
陥であると判定されることになる。
射し、その反射光を捕らえて画像処理を行うことにより
表面欠陥を検出する技術の一例として、表面欠陥の検出
に適した所定の勾配で光度が次第に変化する明暗光を被
検査面に照射し、被検査面から反射される反射光をＣＣ
Ｄカメラなどの撮像手段で捕らえて受光画像を作成する
と共に、この受光画像の水平走査によって出力される受
光量の明度変化に基づいて表面欠陥を検出することが考
えられている。その場合には、例えば上記撮像手段から
出力される受光量に対応するビデオ信号の所定ピッチあ
たりの変化量が、所定の欠陥検知用の判定値を超えるよ
うな値を示すか否かの判定が行われて、上記信号の変化
量が上記判定値を超えるような変化を示すときに表面欠
陥であると判定されることになる。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記の
ように撮像手段から出力されるビデオ信号に基づいて表
面欠陥の判定を行うにあたっては、欠陥検出用の判定値
をどのように設定するかが問題となる。つまり、被検査
面に一定勾配の明暗光を照射したとしても、撮像手段に
は正規の反射光以外に外乱光も入射されることになるの
で、撮像手段の受光画像における明暗勾配は、被検査面
に実際に照射される明暗光の変化を正確に反映するとは
限らない。その場合に、被検査面における欠陥部の大き
さが一定であったとしても、図２３に示すようにビデオ
信号の信号レベルで見た明暗勾配Ａ，Ｂ，Ｃが大きいほ
ど、例えば欠陥部を示すビデオ信号の高低差ＡH，ＢH，
ＣHも大きくなる傾向がある。
ように撮像手段から出力されるビデオ信号に基づいて表
面欠陥の判定を行うにあたっては、欠陥検出用の判定値
をどのように設定するかが問題となる。つまり、被検査
面に一定勾配の明暗光を照射したとしても、撮像手段に
は正規の反射光以外に外乱光も入射されることになるの
で、撮像手段の受光画像における明暗勾配は、被検査面
に実際に照射される明暗光の変化を正確に反映するとは
限らない。その場合に、被検査面における欠陥部の大き
さが一定であったとしても、図２３に示すようにビデオ
信号の信号レベルで見た明暗勾配Ａ，Ｂ，Ｃが大きいほ
ど、例えば欠陥部を示すビデオ信号の高低差ＡH，ＢH，
ＣHも大きくなる傾向がある。
【０００５】したがって、勾配の大きい明暗勾配Ｃに対
応させて欠陥検出用判定値を大きめに設定すると、勾配
が小さい明暗勾配Ａのときには高低差ＡHも小さいこと
から欠陥を見逃すおそれがあり、信頼性の点で問題があ
る。これに対処すべく欠陥検出用判定値を小さく設定し
て検出感度を高めようとすると、明暗勾配が大きいとき
には品質に支障のない程度の微小な凹凸部分についても
ビデオ信号の高低差が拡大されることから、この高低差
が欠陥検出用判定値よりも大きい場合には欠陥と判定さ
れることになって、判定精度の点で問題が生じることに
なる。
応させて欠陥検出用判定値を大きめに設定すると、勾配
が小さい明暗勾配Ａのときには高低差ＡHも小さいこと
から欠陥を見逃すおそれがあり、信頼性の点で問題があ
る。これに対処すべく欠陥検出用判定値を小さく設定し
て検出感度を高めようとすると、明暗勾配が大きいとき
には品質に支障のない程度の微小な凹凸部分についても
ビデオ信号の高低差が拡大されることから、この高低差
が欠陥検出用判定値よりも大きい場合には欠陥と判定さ
れることになって、判定精度の点で問題が生じることに
なる。
【０００６】特に、反射光の強度が一定しない湾曲部分
においては上記の問題が顕著となる。
においては上記の問題が顕著となる。
【０００７】この発明は被検査面からの反射光を検出し
た明暗データと欠陥検出用判定値との比較によって表面
状態を検査する表面状態検査方法における上記の問題に
対処するもので、表面状態を適切に検査し得るようにす
ることを目的とする。
た明暗データと欠陥検出用判定値との比較によって表面
状態を検査する表面状態検査方法における上記の問題に
対処するもので、表面状態を適切に検査し得るようにす
ることを目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】すなわち、本願の請求項
１の発明（以下、第１発明という）に係る明暗照明によ
る表面状態検査方法は、所定方向に沿って明度が徐々に
変化する明暗光を被検査面に照射し、その被検査面から
の反射光を捕らえて受光画像を作成すると共に、この受
光画像を明暗変化の方向に走査し、検出された明暗デー
タと所定の欠陥検出用判定値とを比較することにより被
検査面における表面状態を検査する表面状態検査方法に
おいて、上記受光画像の走査によって得られた明暗デー
タに応じて上記欠陥検出用判定値を変化させることを特
徴とする。
１の発明（以下、第１発明という）に係る明暗照明によ
る表面状態検査方法は、所定方向に沿って明度が徐々に
変化する明暗光を被検査面に照射し、その被検査面から
の反射光を捕らえて受光画像を作成すると共に、この受
光画像を明暗変化の方向に走査し、検出された明暗デー
タと所定の欠陥検出用判定値とを比較することにより被
検査面における表面状態を検査する表面状態検査方法に
おいて、上記受光画像の走査によって得られた明暗デー
タに応じて上記欠陥検出用判定値を変化させることを特
徴とする。
【０００９】そして、本願の請求項２の発明（以下、第
２発明という）に係る明暗照明による表面状態検査方法
は、所定方向に沿って明度が徐々に変化する明暗光を被
検査面に照射し、その被検査面からの反射光を捕らえて
受光画像を作成すると共に、この受光画像を明暗変化の
方向に走査し、検出された明暗データと所定の欠陥検出
用判定値とを比較することにより被検査面における表面
状態を検査する表面状態検査方法において、上記受光画
像の走査によって得られた明暗データから算出した明暗
勾配と、該データから算出した欠陥の大きさとに応じて
上記欠陥検出用判定値を変化させることを特徴とする。
２発明という）に係る明暗照明による表面状態検査方法
は、所定方向に沿って明度が徐々に変化する明暗光を被
検査面に照射し、その被検査面からの反射光を捕らえて
受光画像を作成すると共に、この受光画像を明暗変化の
方向に走査し、検出された明暗データと所定の欠陥検出
用判定値とを比較することにより被検査面における表面
状態を検査する表面状態検査方法において、上記受光画
像の走査によって得られた明暗データから算出した明暗
勾配と、該データから算出した欠陥の大きさとに応じて
上記欠陥検出用判定値を変化させることを特徴とする。
【００１０】また、本願の請求項３の発明（以下、第３
発明という）に係る明暗照明による表面状態検査方法
は、所定方向に沿って明度が徐々に変化する明暗光を被
検査面に照射し、その被検査面からの反射光を捕らえて
受光画像を作成すると共に、この受光画像を明暗変化の
方向に走査し、検出された明暗データと所定の欠陥検出
用判定値とを比較することにより被検査面における表面
状態を検査する表面状態検査方法において、上記明暗デ
ータに対する欠陥検出用判定値の設定傾向が決められた
決定規則を予め設定しておき、上記受光画像の走査によ
って得られた明暗データと上記決定規則とに基づいて欠
陥検出用判定値の適合度合を算出して、この適合度合に
応じて上記欠陥検出用判定値を変化させることを特徴と
する。
発明という）に係る明暗照明による表面状態検査方法
は、所定方向に沿って明度が徐々に変化する明暗光を被
検査面に照射し、その被検査面からの反射光を捕らえて
受光画像を作成すると共に、この受光画像を明暗変化の
方向に走査し、検出された明暗データと所定の欠陥検出
用判定値とを比較することにより被検査面における表面
状態を検査する表面状態検査方法において、上記明暗デ
ータに対する欠陥検出用判定値の設定傾向が決められた
決定規則を予め設定しておき、上記受光画像の走査によ
って得られた明暗データと上記決定規則とに基づいて欠
陥検出用判定値の適合度合を算出して、この適合度合に
応じて上記欠陥検出用判定値を変化させることを特徴と
する。
【００１１】さらに、本願の請求項４の発明（以下、第
４発明という）に係る明暗照明による表面状態検査方法
は、所定方向に沿って明度が徐々に変化する明暗光を被
検査面に照射し、その被検査面からの反射光を捕らえて
受光画像を作成すると共に、この受光画像を明暗変化の
方向に走査し、検出された明暗データと所定の欠陥検出
用判定値とを比較することにより被検査面における表面
状態を検査する表面状態検査方法において、明暗勾配と
欠陥の大きさとに対応して欠陥検出用判定値の設定傾向
が決められた決定規則を予め設定しておき、上記受光画
像の走査によって得られた明暗データから算出した明暗
勾配と該データから算出した欠陥の大きさと上記決定規
則とに基づいて欠陥検出用判定値の適合度合を算出し
て、この適合度合に応じて上記欠陥検出用判定値を変化
させることを特徴とする。
４発明という）に係る明暗照明による表面状態検査方法
は、所定方向に沿って明度が徐々に変化する明暗光を被
検査面に照射し、その被検査面からの反射光を捕らえて
受光画像を作成すると共に、この受光画像を明暗変化の
方向に走査し、検出された明暗データと所定の欠陥検出
用判定値とを比較することにより被検査面における表面
状態を検査する表面状態検査方法において、明暗勾配と
欠陥の大きさとに対応して欠陥検出用判定値の設定傾向
が決められた決定規則を予め設定しておき、上記受光画
像の走査によって得られた明暗データから算出した明暗
勾配と該データから算出した欠陥の大きさと上記決定規
則とに基づいて欠陥検出用判定値の適合度合を算出し
て、この適合度合に応じて上記欠陥検出用判定値を変化
させることを特徴とする。
【００１２】そして、本願の請求項５の発明（以下、第
５発明という）に係る明暗照明による表面状態検査方法
は、所定方向に沿って明度が繰り返して変化する明暗光
を被検査面に照射し、その被検査面からの反射光を捕ら
えて受光画像を作成すると共に、この受光画像を明暗変
化の方向に走査し、検出された明暗データと所定の欠陥
検出用判定値とを比較することにより被検査面における
表面状態を検査する表面状態検査方法において、上記受
光画像の走査によって得られた明暗データに応じて上記
欠陥検出用判定値を変化させることを特徴とする。
５発明という）に係る明暗照明による表面状態検査方法
は、所定方向に沿って明度が繰り返して変化する明暗光
を被検査面に照射し、その被検査面からの反射光を捕ら
えて受光画像を作成すると共に、この受光画像を明暗変
化の方向に走査し、検出された明暗データと所定の欠陥
検出用判定値とを比較することにより被検査面における
表面状態を検査する表面状態検査方法において、上記受
光画像の走査によって得られた明暗データに応じて上記
欠陥検出用判定値を変化させることを特徴とする。
【００１３】
【作用】まず、第１発明によれば、例えば明暗勾配によ
って欠陥検出用判定値が変更されることになるので、明
暗勾配が変化しても表面検査が精度良く行われることに
なる。
って欠陥検出用判定値が変更されることになるので、明
暗勾配が変化しても表面検査が精度良く行われることに
なる。
【００１４】そして、第２発明によれば、明暗勾配及び
欠陥の大きさによって欠陥検出用判定値が変更されるこ
とになるので、被検査面の湾曲などに起因する外乱に影
響されることなく表面検査が精度良く行われることにな
る。
欠陥の大きさによって欠陥検出用判定値が変更されるこ
とになるので、被検査面の湾曲などに起因する外乱に影
響されることなく表面検査が精度良く行われることにな
る。
【００１５】また、第３，第４発明によれば、明暗勾配
などに対する欠陥検出用判定値の設定傾向を示す簡単な
決定規則を記憶させておくだけでよいからメモリ容量が
節約されると共に、直線等で代表された回帰式を用いて
欠陥検出用判定値の近似計算を行う場合に比べて、該判
定値をより高精度に設定することが可能となる。
などに対する欠陥検出用判定値の設定傾向を示す簡単な
決定規則を記憶させておくだけでよいからメモリ容量が
節約されると共に、直線等で代表された回帰式を用いて
欠陥検出用判定値の近似計算を行う場合に比べて、該判
定値をより高精度に設定することが可能となる。
【００１６】さらに、第５発明によれば、明暗光の勾配
が変化したとしても適切な欠陥検出用判定値が設定され
ることになり、検出精度が向上することになる。
が変化したとしても適切な欠陥検出用判定値が設定され
ることになり、検出精度が向上することになる。
【００１７】
【実施例】以下、本発明の実施例を図面に基づいて説明
する。
する。
【００１８】まず、本発明に係る表面状態検査方法によ
り自動車の車体塗装面を検査するように構成された表面
状態検査装置について説明すると、図１に示すように、
塗装検査ステーションＳに搬送された車体１の近傍に
は、該車体１の塗膜面１ａを検査して塗装欠陥の有無を
検出する表面状態検査装置２が配置されており、この検
査装置２は、台座３に載置されたロボット装置４を有
し、該ロボット装置４の先端アーム４ａに光源５と、Ｃ
ＣＤカメラ６とが支持金具７を介して取り付けられ、こ
れらの光源５とＣＣＤカメラ６とが、塗装ステーション
Ｓに搬入された車体１の表面、すなわち該車体１の塗膜
面１ａをトレースし、その際、上記光源５により照射さ
れた光が車体１の塗膜面１ａで反射されてＣＣＤカメラ
６に受光されるようになっている。
り自動車の車体塗装面を検査するように構成された表面
状態検査装置について説明すると、図１に示すように、
塗装検査ステーションＳに搬送された車体１の近傍に
は、該車体１の塗膜面１ａを検査して塗装欠陥の有無を
検出する表面状態検査装置２が配置されており、この検
査装置２は、台座３に載置されたロボット装置４を有
し、該ロボット装置４の先端アーム４ａに光源５と、Ｃ
ＣＤカメラ６とが支持金具７を介して取り付けられ、こ
れらの光源５とＣＣＤカメラ６とが、塗装ステーション
Ｓに搬入された車体１の表面、すなわち該車体１の塗膜
面１ａをトレースし、その際、上記光源５により照射さ
れた光が車体１の塗膜面１ａで反射されてＣＣＤカメラ
６に受光されるようになっている。
【００１９】また、上記のような光源５とＣＣＤカメラ
６とによる塗装欠陥検査においては、ホストコンピュー
タ８によって与えられる指令によりロボットコントロー
ラ９で制御され、このロボットコントローラ９の信号が
ロボット装置４に送られて、該ロボット装置４に内蔵さ
れた所定のアクチュエータ（図示せず）が駆動され、こ
れにより、ロボット装置４は光源５およびＣＣＤカメラ
６が車体１の塗膜面１ａをなぞるようにそれらを移動さ
せると共に、上記ＣＣＤカメラ６により得られる受光画
像を画像処理プロセッサ１０に送る。そして、この画像
処理プロセッサ１０は、ＣＣＤカメラ６からのビデオ信
号を増幅した後、該信号が示す受光画像の明るさのレベ
ル差を識別することにより画像処理を行い、その明暗デ
ータをホストコンピュータ８に伝送して解析させ、これ
により、車体１の塗膜面１ａ上の塗装欠陥の有無ならび
に欠陥箇所の座標および塗装欠陥の形状、その大小を検
出するように構成されている。
６とによる塗装欠陥検査においては、ホストコンピュー
タ８によって与えられる指令によりロボットコントロー
ラ９で制御され、このロボットコントローラ９の信号が
ロボット装置４に送られて、該ロボット装置４に内蔵さ
れた所定のアクチュエータ（図示せず）が駆動され、こ
れにより、ロボット装置４は光源５およびＣＣＤカメラ
６が車体１の塗膜面１ａをなぞるようにそれらを移動さ
せると共に、上記ＣＣＤカメラ６により得られる受光画
像を画像処理プロセッサ１０に送る。そして、この画像
処理プロセッサ１０は、ＣＣＤカメラ６からのビデオ信
号を増幅した後、該信号が示す受光画像の明るさのレベ
ル差を識別することにより画像処理を行い、その明暗デ
ータをホストコンピュータ８に伝送して解析させ、これ
により、車体１の塗膜面１ａ上の塗装欠陥の有無ならび
に欠陥箇所の座標および塗装欠陥の形状、その大小を検
出するように構成されている。
【００２０】次に、上記光源５の構成について説明する
と、この光源５は、図２に示すように、一側面が開放さ
れたボックス１１内に設けられた複数の蛍光灯（特に蛍
光灯に限定されるものではない）１２…１２と、これら
の蛍光灯１２の前面に設けられてボックス１１の一側面
を閉塞する光フィルタ１３及び拡散スクリーン１４とで
構成されている。そして、上記光フィルタ１３は、各蛍
光灯１２により照射される光を、例えば明度が暗から明
へ次第に変化する明暗光に変換し得るように、透過場所
によって光の透過率が異なるように構成されている。す
なわち、本実施例においては、図２に示す互いに直交す
るｘ，ｙ方向のうちｘ方向についてのみ透過率が小から
大に繰り返し変化するように構成されており、この光フ
ィルタ１３により、図３に示すように、上記ｘ方向に沿
って所定の明暗勾配で明度が変化する明暗光が形成さ
れ、この明暗光が上記車体１の塗膜面１ａに照射される
ようになっている。
と、この光源５は、図２に示すように、一側面が開放さ
れたボックス１１内に設けられた複数の蛍光灯（特に蛍
光灯に限定されるものではない）１２…１２と、これら
の蛍光灯１２の前面に設けられてボックス１１の一側面
を閉塞する光フィルタ１３及び拡散スクリーン１４とで
構成されている。そして、上記光フィルタ１３は、各蛍
光灯１２により照射される光を、例えば明度が暗から明
へ次第に変化する明暗光に変換し得るように、透過場所
によって光の透過率が異なるように構成されている。す
なわち、本実施例においては、図２に示す互いに直交す
るｘ，ｙ方向のうちｘ方向についてのみ透過率が小から
大に繰り返し変化するように構成されており、この光フ
ィルタ１３により、図３に示すように、上記ｘ方向に沿
って所定の明暗勾配で明度が変化する明暗光が形成さ
れ、この明暗光が上記車体１の塗膜面１ａに照射される
ようになっている。
【００２１】また、上記拡散スクリーン１４は、光フィ
ルタ１３を透過した光を拡散させて車体１の塗膜面１ａ
にムラなく明暗光を照射するためのものである。
ルタ１３を透過した光を拡散させて車体１の塗膜面１ａ
にムラなく明暗光を照射するためのものである。
【００２２】以上のように構成された表面状態検査装置
２では、塗装ステーションＳに塗装済みの車体１が搬入
されるのに伴い欠陥検査作業が開始されることになる。
すなわち、上記ロボット装置４が、ロボットコントロー
ラ９で制御されて、光源５とＣＣＤカメラ６とを一定の
間隔で保った状態で、かつ両者を塗膜面１ａに対して適
切な距離を確保した状態で該塗膜面１ａに沿って移動さ
せる。そして、そのときに上記光源５により、図４に示
すように、ＣＣＤカメラ６の視野Ｆをカバーする比較的
広い塗膜面１ａに対してｘ方向に暗から明へ明度が次第
に変化する明暗光５ａが照射される。このため、塗膜面
１ａには暗から明へ明度が次第に変化する光照射領域が
形成される。そして、図５に示すように、上記光照射領
域からの反射光を受光するＣＣＤカメラ６の受光画像１
５においては、上記明暗光５ａの暗から明への変化方向
ｘに対応して矢印Ｘで示す方向に、明度が暗から明に次
第に変化することになる。なお、図５において、線の密
度が粗であるほど明度が大きく、また線の密度が密であ
るほど明度が小さいことを示している。
２では、塗装ステーションＳに塗装済みの車体１が搬入
されるのに伴い欠陥検査作業が開始されることになる。
すなわち、上記ロボット装置４が、ロボットコントロー
ラ９で制御されて、光源５とＣＣＤカメラ６とを一定の
間隔で保った状態で、かつ両者を塗膜面１ａに対して適
切な距離を確保した状態で該塗膜面１ａに沿って移動さ
せる。そして、そのときに上記光源５により、図４に示
すように、ＣＣＤカメラ６の視野Ｆをカバーする比較的
広い塗膜面１ａに対してｘ方向に暗から明へ明度が次第
に変化する明暗光５ａが照射される。このため、塗膜面
１ａには暗から明へ明度が次第に変化する光照射領域が
形成される。そして、図５に示すように、上記光照射領
域からの反射光を受光するＣＣＤカメラ６の受光画像１
５においては、上記明暗光５ａの暗から明への変化方向
ｘに対応して矢印Ｘで示す方向に、明度が暗から明に次
第に変化することになる。なお、図５において、線の密
度が粗であるほど明度が大きく、また線の密度が密であ
るほど明度が小さいことを示している。
【００２３】したがって、車体１の塗膜面１ａの光照射
領域に例えば図４に示すように凸欠陥ｚがあると、上記
受光画像１５中の対応する位置に周辺とは明度が異なる
凸欠陥部Ｚが生成されることになる。
領域に例えば図４に示すように凸欠陥ｚがあると、上記
受光画像１５中の対応する位置に周辺とは明度が異なる
凸欠陥部Ｚが生成されることになる。
【００２４】そして、ＣＣＤカメラ６は、上記受光画像
１５をＸ方向に沿った走査線ごとにＹ方向に順次走査
し、その明るさの変化に応じて変化するビデオ信号を画
像処理プロセッサ１０に出力する。画像処理プロセッサ
１０は、入力したビデオ信号を増幅した後、所定の画像
処理を行って明暗データに変換してホストコンピュータ
８に出力する。そして、ホストコンピュータ８は画像処
理プロセッサ１０から取り込んだ明暗データの変化に基
づいて塗装欠陥の位置の座標、形状および大きさを検出
し、これをメモリに記憶する。そして、塗装欠陥の補修
時には、上記メモリ内の記憶内容を取り出し、その欠陥
の種類に応じた所定の補修動作が実行されることにな
る。
１５をＸ方向に沿った走査線ごとにＹ方向に順次走査
し、その明るさの変化に応じて変化するビデオ信号を画
像処理プロセッサ１０に出力する。画像処理プロセッサ
１０は、入力したビデオ信号を増幅した後、所定の画像
処理を行って明暗データに変換してホストコンピュータ
８に出力する。そして、ホストコンピュータ８は画像処
理プロセッサ１０から取り込んだ明暗データの変化に基
づいて塗装欠陥の位置の座標、形状および大きさを検出
し、これをメモリに記憶する。そして、塗装欠陥の補修
時には、上記メモリ内の記憶内容を取り出し、その欠陥
の種類に応じた所定の補修動作が実行されることにな
る。
【００２５】次に、本発明の特徴部分である表面欠陥検
出処理を説明すると、この表面欠陥検出処理は、具体的
には図６のフローチャートに従って次のように行われ
る。
出処理を説明すると、この表面欠陥検出処理は、具体的
には図６のフローチャートに従って次のように行われ
る。
【００２６】まず、ホストコンピュータ８はステップＳ
１で欠陥検出用の最小判定値を設定する。なお、欠陥検
出用の判定値としては、例えば図７の破線で示すよう
に、明暗データの上限を示す欠陥検出上限レベルＵＬ
と、該データの下限を示す欠陥検出下限レベルＤＬとが
設定されることになる。
１で欠陥検出用の最小判定値を設定する。なお、欠陥検
出用の判定値としては、例えば図７の破線で示すよう
に、明暗データの上限を示す欠陥検出上限レベルＵＬ
と、該データの下限を示す欠陥検出下限レベルＤＬとが
設定されることになる。
【００２７】次いで、ホストコンピュータ８は、ステッ
プＳ２，Ｓ３で明暗データの検出区間Ｄを設定した後、
その検出区間Ｄに応じた明暗データを図５の受光画像１
５におけるＸ方向に沿って読み込む。そして、ステップ
Ｓ４で読み込んだ明暗データを遅延させると共に、ステ
ップＳ５で欠陥検出用判定値と明暗データとの比較によ
って欠陥を検知する。つまり、ホストコンピュータ８は
画像処理プロセッサ１０を介してＣＣＤカメラ６から取
り込んだ１検出区間あたりの明暗データの信号レベルＬ
が、欠陥検出上限レベルＵＬよりも大きいか、欠陥検出
下限レベルＤＬよりも小さいと認識したときに欠陥であ
ると仮に判定し、続いてステップＳ６で明暗データが２
区間分遅延されているか否かを判定して、ＮＯと判定し
たときにはステップＳ３に戻って次の検出区間Ｄの明暗
データを読み込み、ステップＳ４で明暗データを遅延さ
せると共に、ステップＳ５で上記最小判定値を用いて欠
陥が否かを判定する。つまり、最初の欠陥検知時におい
ては誤判定を防止するために外乱であるとみなすように
なっているのである。
プＳ２，Ｓ３で明暗データの検出区間Ｄを設定した後、
その検出区間Ｄに応じた明暗データを図５の受光画像１
５におけるＸ方向に沿って読み込む。そして、ステップ
Ｓ４で読み込んだ明暗データを遅延させると共に、ステ
ップＳ５で欠陥検出用判定値と明暗データとの比較によ
って欠陥を検知する。つまり、ホストコンピュータ８は
画像処理プロセッサ１０を介してＣＣＤカメラ６から取
り込んだ１検出区間あたりの明暗データの信号レベルＬ
が、欠陥検出上限レベルＵＬよりも大きいか、欠陥検出
下限レベルＤＬよりも小さいと認識したときに欠陥であ
ると仮に判定し、続いてステップＳ６で明暗データが２
区間分遅延されているか否かを判定して、ＮＯと判定し
たときにはステップＳ３に戻って次の検出区間Ｄの明暗
データを読み込み、ステップＳ４で明暗データを遅延さ
せると共に、ステップＳ５で上記最小判定値を用いて欠
陥が否かを判定する。つまり、最初の欠陥検知時におい
ては誤判定を防止するために外乱であるとみなすように
なっているのである。
【００２８】なお、スタート直後の欠陥検出用判定値と
しては上記ステップＳ１において設定された最小判定値
が用いられることになる。
しては上記ステップＳ１において設定された最小判定値
が用いられることになる。
【００２９】一方、ホストコンピュータ８は上記ステッ
プＳ６において明暗データが２区間分遅延していると判
定したときには、ステップＳ７を実行して明暗勾配を算
出する。この明暗勾配は、具体的には検出区間の長さに
対する信号レベルＬの変化量として求められる。つま
り、図７に示すように、１検出区間Ｄに対して信号レベ
ルＬがδＬだけ変化したときの勾配角をαと定義する
と、明暗勾配を示すtanαは、次の関係式、 tanα＝δＬ／Ｄ … に基づいて算出されることになる。
プＳ６において明暗データが２区間分遅延していると判
定したときには、ステップＳ７を実行して明暗勾配を算
出する。この明暗勾配は、具体的には検出区間の長さに
対する信号レベルＬの変化量として求められる。つま
り、図７に示すように、１検出区間Ｄに対して信号レベ
ルＬがδＬだけ変化したときの勾配角をαと定義する
と、明暗勾配を示すtanαは、次の関係式、 tanα＝δＬ／Ｄ … に基づいて算出されることになる。
【００３０】したがって、明暗データが２区間分遅延し
ているときには、明暗勾配は、次式、 tanα＝δＬ´／２Ｄ … で求められる。なお、上記式におけるδＬ´は２区間
分における信号レベルＬの変化量を示している。
ているときには、明暗勾配は、次式、 tanα＝δＬ´／２Ｄ … で求められる。なお、上記式におけるδＬ´は２区間
分における信号レベルＬの変化量を示している。
【００３１】次に、ホストコンピュータ８はステップＳ
８で欠陥検出用最適判定値を決定するのであるが、この
実施例においてはファジー推論によって上記最適判定値
を決定するようになっている。
８で欠陥検出用最適判定値を決定するのであるが、この
実施例においてはファジー推論によって上記最適判定値
を決定するようになっている。
【００３２】つまり、ホストコンピュータ８のメモリに
は、図８に示すように、ビデオ信号が示す欠陥の立ち上
り高さＦＨ、欠陥の立ち下がり高さＤＨ、欠陥の高低差
ＰＨ、欠陥の変化幅Ｗ及び明暗勾配の勾配角αに応じて
予め設定された欠陥検出用上限レベルＵＬ及び欠陥検出
用下限レベルＤＬの設定傾向を示す複数の決定規則が記
憶されている。
は、図８に示すように、ビデオ信号が示す欠陥の立ち上
り高さＦＨ、欠陥の立ち下がり高さＤＨ、欠陥の高低差
ＰＨ、欠陥の変化幅Ｗ及び明暗勾配の勾配角αに応じて
予め設定された欠陥検出用上限レベルＵＬ及び欠陥検出
用下限レベルＤＬの設定傾向を示す複数の決定規則が記
憶されている。
【００３３】上記決定規則を構成する前件部の一つであ
る欠陥の立ち上り高さＦＨについては、図９（ａ）に示
すよう、３つの三角形状のメンバーシップ関数が設定さ
れている。つまり、立ち上り高さＦＨが小さいときには
左側の関数ＳＭが、普通のときには中央の関数ＭＭが、
少し大きいときには右側の関数ＭＬがそれぞれ選択され
るようになっている。
る欠陥の立ち上り高さＦＨについては、図９（ａ）に示
すよう、３つの三角形状のメンバーシップ関数が設定さ
れている。つまり、立ち上り高さＦＨが小さいときには
左側の関数ＳＭが、普通のときには中央の関数ＭＭが、
少し大きいときには右側の関数ＭＬがそれぞれ選択され
るようになっている。
【００３４】同様にして、欠陥の立ち下がり高さＤＨ、
欠陥の高低差ＰＨ、欠陥の変化幅Ｗ及び明暗勾配の勾配
角αについても、それぞれ図９（ｂ）〜（ｅ）に示すよ
うなメンバーシップ関数が設定されている。
欠陥の高低差ＰＨ、欠陥の変化幅Ｗ及び明暗勾配の勾配
角αについても、それぞれ図９（ｂ）〜（ｅ）に示すよ
うなメンバーシップ関数が設定されている。
【００３５】ここで、上記メンバーシップ関数を示す記
号をまとめて説明すると、次の表１に示すようになる。
号をまとめて説明すると、次の表１に示すようになる。
【００３６】
【表１】 一方、後件部である欠陥検出上限レベルＵＬについて
は、図１０に示すようにメンバーシップ関数が設定さ
れ、また欠陥検出下限レベルＤＬについても、図１１に
示すように欠陥検出上限レベルＵＬと同様なメンバーシ
ップ関数が設定されている。
は、図１０に示すようにメンバーシップ関数が設定さ
れ、また欠陥検出下限レベルＤＬについても、図１１に
示すように欠陥検出上限レベルＵＬと同様なメンバーシ
ップ関数が設定されている。
【００３７】そして、前件部と後件部とを結びつける決
定規則としては、次の表２に示すように１６通りの決定
規則が設定されている。
定規則としては、次の表２に示すように１６通りの決定
規則が設定されている。
【００３８】
【表２】 上記表２においては、例えばルール番号が１番の決定規
則は、欠陥の立ち上り高さＦＨが関数ＳＭに帰属し、か
つ欠陥の変化幅Ｗが関数ＧＴに帰属するときには、例え
ば欠陥検出上限レベルＵＬのメンバーシップ関数として
上記図１０における関数ＳＡが選択されることを示して
いる。
則は、欠陥の立ち上り高さＦＨが関数ＳＭに帰属し、か
つ欠陥の変化幅Ｗが関数ＧＴに帰属するときには、例え
ば欠陥検出上限レベルＵＬのメンバーシップ関数として
上記図１０における関数ＳＡが選択されることを示して
いる。
【００３９】つまり、ビデオ信号が示す立ち上り高さＦ
Ｈが、図９（ａ）に示すようにＦＨ1を示すときには、
メンバーシップ関数として関数ＳＭが採用されると共
に、その適合値（グレード）として上記ＦＨ1に対応す
る０．８が求められる。
Ｈが、図９（ａ）に示すようにＦＨ1を示すときには、
メンバーシップ関数として関数ＳＭが採用されると共
に、その適合値（グレード）として上記ＦＨ1に対応す
る０．８が求められる。
【００４０】同様にして、同図（ｂ）に示すように立ち
下がり高さＤＨがＤＨ1を示すときには、メンバーシッ
プ関数として関数ＭＭが採用されると共に、その適合値
として上記ＤＨ1に対応する０．２が求められ、同図９
（ｃ）に示すように高低差ＰＨがＰＨ1を示すときに
は、メンバーシップ関数として関数ＬＡが採用されると
共に、その適合値として上記ＰＨ1に対応する０．３が
求められ、同図（ｄ）に示すように変化幅ＷがＷ1を示
すときには、メンバーシップ関数として関数ＧＴが採用
されると共に、その適合値として上記Ｗ1に対応する
０．５が求められることになる。また、同図（ｅ）に示
すように明暗勾配の勾配角αがα1を示すときには、メ
ンバーシップ関数として関数ＭＭが採用されると共に、
その適合値として上記α1に対応する０．３が求められ
ることになる。
下がり高さＤＨがＤＨ1を示すときには、メンバーシッ
プ関数として関数ＭＭが採用されると共に、その適合値
として上記ＤＨ1に対応する０．２が求められ、同図９
（ｃ）に示すように高低差ＰＨがＰＨ1を示すときに
は、メンバーシップ関数として関数ＬＡが採用されると
共に、その適合値として上記ＰＨ1に対応する０．３が
求められ、同図（ｄ）に示すように変化幅ＷがＷ1を示
すときには、メンバーシップ関数として関数ＧＴが採用
されると共に、その適合値として上記Ｗ1に対応する
０．５が求められることになる。また、同図（ｅ）に示
すように明暗勾配の勾配角αがα1を示すときには、メ
ンバーシップ関数として関数ＭＭが採用されると共に、
その適合値として上記α1に対応する０．３が求められ
ることになる。
【００４１】その場合に、上記したように立ち上り高さ
ＦＨのメンバーシップ関数として関数ＳＭが採用されて
いることから、表２の関係からルール番号１番の決定規
則に従って関数ＳＡが選択されると共に、該関数ＳＡを
図１２（ａ）の斜線領域で示すように、立ち上り高さＦ
Ｈ及び変化幅Ｗの適合値の小さいほうの０．５で頭切り
した部分がメンバーシップ関数として採用される。
ＦＨのメンバーシップ関数として関数ＳＭが採用されて
いることから、表２の関係からルール番号１番の決定規
則に従って関数ＳＡが選択されると共に、該関数ＳＡを
図１２（ａ）の斜線領域で示すように、立ち上り高さＦ
Ｈ及び変化幅Ｗの適合値の小さいほうの０．５で頭切り
した部分がメンバーシップ関数として採用される。
【００４２】同様にして、立ち下がり高さＤＨと変化幅
Ｗとの関係から、表２のルール番号５番の決定規則に従
って関数ＳＭが選択されると共に、図１２（ｂ）の斜線
領域で示すように両者の適合値の小さいほうの０．２で
頭切りした部分がメンバーシップ関数として採用され、
また高低差ＰＨと変化幅Ｗとの関係から、表２のルール
番号１０番の決定規則に従って関数ＬＡが選択されると
共に、図１２（ｃ）の斜線領域で示すように両者の適合
値の小さいほうの０．３で頭切りした部分がメンバーシ
ップ関数として採用され、さらに勾配角αと変化幅Ｗと
の関係から、表２のルール番号１３番の決定規則に従っ
て関数ＭＭが選択されると共に、図１２（ｄ）の斜線領
域で示すように両者の適合値の小さいほうの０．３で頭
切りした部分がメンバーシップ関数として採用されるこ
とになる。
Ｗとの関係から、表２のルール番号５番の決定規則に従
って関数ＳＭが選択されると共に、図１２（ｂ）の斜線
領域で示すように両者の適合値の小さいほうの０．２で
頭切りした部分がメンバーシップ関数として採用され、
また高低差ＰＨと変化幅Ｗとの関係から、表２のルール
番号１０番の決定規則に従って関数ＬＡが選択されると
共に、図１２（ｃ）の斜線領域で示すように両者の適合
値の小さいほうの０．３で頭切りした部分がメンバーシ
ップ関数として採用され、さらに勾配角αと変化幅Ｗと
の関係から、表２のルール番号１３番の決定規則に従っ
て関数ＭＭが選択されると共に、図１２（ｄ）の斜線領
域で示すように両者の適合値の小さいほうの０．３で頭
切りした部分がメンバーシップ関数として採用されるこ
とになる。
【００４３】そして、ホストコンピュータ８は、図１３
の斜線領域で示すように、上記各メンバーシップ関数の
和集合を欠陥検出上限レベルＵＬの最終メンバーシップ
関数とすると共に、そのメンバーシップ関数の重心位置
Ｐ1に対応する欠陥検出上限レベルＵＬの値を最適欠陥
検出上限レベルＵＬ1として決定する。
の斜線領域で示すように、上記各メンバーシップ関数の
和集合を欠陥検出上限レベルＵＬの最終メンバーシップ
関数とすると共に、そのメンバーシップ関数の重心位置
Ｐ1に対応する欠陥検出上限レベルＵＬの値を最適欠陥
検出上限レベルＵＬ1として決定する。
【００４４】なお、同様にして最適欠陥検出下限レベル
ＤＬ1も決定されることになる。
ＤＬ1も決定されることになる。
【００４５】最適欠陥検出上限レベルＵＬ1と最適欠陥
検出下限レベルＤＬ1とを決定したホストコンピュータ
８は、上記図６のフローチャートのステップＳ９を実行
し、これらの最適欠陥検出上限レベルＵＬ1及び最適欠
陥検出下限レベルＤＬ1と遅延しておいた明暗データと
を比較することにより欠陥検出演算を行うと共に、ステ
ップＳ１０で欠陥か否かを判定して、ＹＥＳと判定した
ときにステップＳ１１，Ｓ１２で欠陥の種類、大きさを
計測して、そのデータをメモリの所定エリアに格納す
る。つまり、ホストコンピュータ８は、例えば図１４に
示すように、最適欠陥検出上限レベルＵＬ1を基準とし
て欠陥の大きさ、例えば立ち上り高さＦＨ、立ち下がり
高さＤＨ、変化幅Ｗの再評価を行い、それに従って欠陥
か否かを判定することになる。
検出下限レベルＤＬ1とを決定したホストコンピュータ
８は、上記図６のフローチャートのステップＳ９を実行
し、これらの最適欠陥検出上限レベルＵＬ1及び最適欠
陥検出下限レベルＤＬ1と遅延しておいた明暗データと
を比較することにより欠陥検出演算を行うと共に、ステ
ップＳ１０で欠陥か否かを判定して、ＹＥＳと判定した
ときにステップＳ１１，Ｓ１２で欠陥の種類、大きさを
計測して、そのデータをメモリの所定エリアに格納す
る。つまり、ホストコンピュータ８は、例えば図１４に
示すように、最適欠陥検出上限レベルＵＬ1を基準とし
て欠陥の大きさ、例えば立ち上り高さＦＨ、立ち下がり
高さＤＨ、変化幅Ｗの再評価を行い、それに従って欠陥
か否かを判定することになる。
【００４６】そして、ホストコンピュータ８は、ステッ
プＳ１３で水平走査が終端まで行われたか否かを判定
し、ＹＥＳと判定したときにステップＳ１４で水平走査
を１ライン更新すると共に、ステップＳ１５で受光画像
１５の１画面が終了したと判定するまで上記の各ステッ
プを実行する。
プＳ１３で水平走査が終端まで行われたか否かを判定
し、ＹＥＳと判定したときにステップＳ１４で水平走査
を１ライン更新すると共に、ステップＳ１５で受光画像
１５の１画面が終了したと判定するまで上記の各ステッ
プを実行する。
【００４７】したがって、図７に示すように、ＣＣＤカ
メラ６から出力されるビデオ信号を適切に反映するよう
な欠陥検出上限レベルＵＬと欠陥検出下限レベルＤＬと
が得られることになる。
メラ６から出力されるビデオ信号を適切に反映するよう
な欠陥検出上限レベルＵＬと欠陥検出下限レベルＤＬと
が得られることになる。
【００４８】次に、ニューラルネットワークを利用した
表面欠陥検出処理の実施例を説明する。
表面欠陥検出処理の実施例を説明する。
【００４９】すなわち、ホストコンピュータ８は上記フ
ァジー推論の実施例と同様に、欠陥検出用の最小判定値
を設定した上で、図１５に示すように、明暗データの検
出区間Ｄを設定し、その検出区間Ｄに応じた明暗データ
を読み込む。そして、読み込んだ明暗データを遅延させ
ると共に、欠陥検出用判定値と明暗データとの比較によ
って欠陥を検知し、明暗データが２区間分遅延されてい
るときに明暗勾配を算出することになる。なお、この場
合においても、明暗勾配は検出区間Ｄあたりの信号レベ
ルＬの変化量δＬとして求められることになる。
ァジー推論の実施例と同様に、欠陥検出用の最小判定値
を設定した上で、図１５に示すように、明暗データの検
出区間Ｄを設定し、その検出区間Ｄに応じた明暗データ
を読み込む。そして、読み込んだ明暗データを遅延させ
ると共に、欠陥検出用判定値と明暗データとの比較によ
って欠陥を検知し、明暗データが２区間分遅延されてい
るときに明暗勾配を算出することになる。なお、この場
合においても、明暗勾配は検出区間Ｄあたりの信号レベ
ルＬの変化量δＬとして求められることになる。
【００５０】次に、ホストコンピュータ８は欠陥検出用
最適判定値、つまり欠陥検出上限レベルＵＬと欠陥検出
下限レベルＤＬとを決定するに当たって、例えば図１６
に示すように、欠陥の高低差Ｈと、欠陥の変化幅Ｗと、
明暗勾配の勾配角αとを求め、これらの値を、図１７に
示すように、ニューラルネットワークの入力層に入力信
号Ｉ1 1，Ｉ1 2，Ｉ1 3としてそれぞれ入力する。
最適判定値、つまり欠陥検出上限レベルＵＬと欠陥検出
下限レベルＤＬとを決定するに当たって、例えば図１６
に示すように、欠陥の高低差Ｈと、欠陥の変化幅Ｗと、
明暗勾配の勾配角αとを求め、これらの値を、図１７に
示すように、ニューラルネットワークの入力層に入力信
号Ｉ1 1，Ｉ1 2，Ｉ1 3としてそれぞれ入力する。
【００５１】このニューラルネットワークは、上記入力
信号Ｉ1 1，Ｉ1 2，Ｉ1 3が入力される入力層に接続された
中間層と、この中間層に接続された出力層とを有すると
共に、出力層からは最適欠陥検出上限レベルＵＬ1と最
適欠陥検出下限レベルＤＬ1とを示す出力信号とがそれ
ぞれ出力されるようになっている。
信号Ｉ1 1，Ｉ1 2，Ｉ1 3が入力される入力層に接続された
中間層と、この中間層に接続された出力層とを有すると
共に、出力層からは最適欠陥検出上限レベルＵＬ1と最
適欠陥検出下限レベルＤＬ1とを示す出力信号とがそれ
ぞれ出力されるようになっている。
【００５２】ここで、このニューラルネットワークの特
徴パラメータｕi j（ｉ＝１〜３；ｊ＝１〜３），θ
i j（ｉ＝１〜３；ｊ＝１〜３），ｗ12 ij（ｉ＝１〜３；
ｊ＝１〜３）は、事前に教示データ（入力信号Ｉ1 1，Ｉ
1 2，Ｉ1 3）を入力したときに出力信号Ｏ1 1，Ｏ1 2として
最適欠陥検出上限レベルＵＬ1と最適欠陥検出下限レベ
ルＤＬ1とが出力されるように、例えば誤差逆伝播法を
用いて学習決定されている。
徴パラメータｕi j（ｉ＝１〜３；ｊ＝１〜３），θ
i j（ｉ＝１〜３；ｊ＝１〜３），ｗ12 ij（ｉ＝１〜３；
ｊ＝１〜３）は、事前に教示データ（入力信号Ｉ1 1，Ｉ
1 2，Ｉ1 3）を入力したときに出力信号Ｏ1 1，Ｏ1 2として
最適欠陥検出上限レベルＵＬ1と最適欠陥検出下限レベ
ルＤＬ1とが出力されるように、例えば誤差逆伝播法を
用いて学習決定されている。
【００５３】したがって、入力層に入力信号Ｉ1 1，
Ｉ1 2，Ｉ1 3として欠陥の高低差Ｈと、欠陥の変化幅Ｗ
と、明暗勾配の勾配角αとを入力したときには、出力層
からはそれに対応した最適欠陥検出上限レベルＵＬ1と
最適欠陥検出下限レベルＤＬ1とが出力されることにな
る。
Ｉ1 2，Ｉ1 3として欠陥の高低差Ｈと、欠陥の変化幅Ｗ
と、明暗勾配の勾配角αとを入力したときには、出力層
からはそれに対応した最適欠陥検出上限レベルＵＬ1と
最適欠陥検出下限レベルＤＬ1とが出力されることにな
る。
【００５４】これにより、ホストコンピュータ８は、例
えば図１８に示すように、最適欠陥検出上限レベルＵＬ
1を基準として欠陥の大きさ、例えば変化幅Ｗの再評価
を行い、それに従って欠陥か否かを判定することにな
る。
えば図１８に示すように、最適欠陥検出上限レベルＵＬ
1を基準として欠陥の大きさ、例えば変化幅Ｗの再評価
を行い、それに従って欠陥か否かを判定することにな
る。
【００５５】したがって、この実施例においても、図１
５に示すように、ＣＣＤカメラ６から出力されるビデオ
信号を適切に反映するような欠陥検出上限レベルＵＬと
欠陥検出下限レベルＤＬとが得られることになる。
５に示すように、ＣＣＤカメラ６から出力されるビデオ
信号を適切に反映するような欠陥検出上限レベルＵＬと
欠陥検出下限レベルＤＬとが得られることになる。
【００５６】次に、本発明が適用される光源の別の実施
例を図１９に基づいて説明すると、この光源５´は、図
２で示した実施例と同様に、一側面が開放されたボック
ス１１´内に設けられた複数の蛍光灯（特に蛍光灯に限
定されるものではない）１２´…１２´と、これらの蛍
光灯１２´の前面に設けられてボックス１１´の一側面
を閉塞する光フィルタ１３´及び拡散スクリーン１４´
とで構成されている。そして、この実施例においては、
上記光フィルタ１３´が、各蛍光灯１２´により照射さ
れる光を、明度が例えば暗から明への変化が繰り返され
る明暗光に変換し得るように、透過場所によって光の透
過率が異なるように構成されている。すなわち、この実
施例においては、図１９に示す互いに直交するｘ，ｙ方
向のうちｘ方向についてのみ透過率が小から大に繰り返
し変化するように構成されており、この光フィルタ１３
´により、図２０に示すように、上記ｘ方向に沿って所
定の勾配で暗から明への変化が繰り返される明暗光が形
成され、この明暗光が上記車体１の塗膜面１ａに照射さ
れるようになっている。つまり、図２１に示すように、
ＣＣＤカメラ６´の視野Ｆ´をカバーする比較的広い塗
膜面１ａ´に対してｘ方向に暗から明へ明度が繰り返し
て変化する明暗光５ａ´が照射されることになる。この
ため、塗膜面１ａ´には暗から明への変化が繰り返され
る光照射領域が形成される。そして、図１９に示すよう
に、上記光照射領域からの反射光を受光するＣＣＤカメ
ラ６´の受光画像１５´においては、上記明暗光５ａ´
の暗から明への変化方向ｘに対応して矢印Ｘで示す方向
に、明度が繰り返して変化することになる。なお、図２
２において、符号Ｘ1は、暗から明への変化が繰り返さ
れている明暗光５ａ´中における暗から明への一変化領
域を示し、また、各領域Ｘ1において線の密度が粗であ
るほど明度が大きく、また線の密度が密であるほど明度
が小さいことを示している。
例を図１９に基づいて説明すると、この光源５´は、図
２で示した実施例と同様に、一側面が開放されたボック
ス１１´内に設けられた複数の蛍光灯（特に蛍光灯に限
定されるものではない）１２´…１２´と、これらの蛍
光灯１２´の前面に設けられてボックス１１´の一側面
を閉塞する光フィルタ１３´及び拡散スクリーン１４´
とで構成されている。そして、この実施例においては、
上記光フィルタ１３´が、各蛍光灯１２´により照射さ
れる光を、明度が例えば暗から明への変化が繰り返され
る明暗光に変換し得るように、透過場所によって光の透
過率が異なるように構成されている。すなわち、この実
施例においては、図１９に示す互いに直交するｘ，ｙ方
向のうちｘ方向についてのみ透過率が小から大に繰り返
し変化するように構成されており、この光フィルタ１３
´により、図２０に示すように、上記ｘ方向に沿って所
定の勾配で暗から明への変化が繰り返される明暗光が形
成され、この明暗光が上記車体１の塗膜面１ａに照射さ
れるようになっている。つまり、図２１に示すように、
ＣＣＤカメラ６´の視野Ｆ´をカバーする比較的広い塗
膜面１ａ´に対してｘ方向に暗から明へ明度が繰り返し
て変化する明暗光５ａ´が照射されることになる。この
ため、塗膜面１ａ´には暗から明への変化が繰り返され
る光照射領域が形成される。そして、図１９に示すよう
に、上記光照射領域からの反射光を受光するＣＣＤカメ
ラ６´の受光画像１５´においては、上記明暗光５ａ´
の暗から明への変化方向ｘに対応して矢印Ｘで示す方向
に、明度が繰り返して変化することになる。なお、図２
２において、符号Ｘ1は、暗から明への変化が繰り返さ
れている明暗光５ａ´中における暗から明への一変化領
域を示し、また、各領域Ｘ1において線の密度が粗であ
るほど明度が大きく、また線の密度が密であるほど明度
が小さいことを示している。
【００５７】したがって、例えば図２１に示すように、
車体１´の塗膜面１ａ´の光照射領域に凸欠陥ｚ´があ
ると、上記受光画像１５´中の対応する位置に周辺とは
明度が異なる凸欠陥部Ｚ´が生成されることになる。
車体１´の塗膜面１ａ´の光照射領域に凸欠陥ｚ´があ
ると、上記受光画像１５´中の対応する位置に周辺とは
明度が異なる凸欠陥部Ｚ´が生成されることになる。
【００５８】このように車体１´の塗膜面１ａ´に照射
される明暗光の明度が繰り返して変化する場合において
も本発明を適用することができる。その場合には、上記
受光画像１５´における各変化領域Ｘ1…Ｘ1に対応する
最適な欠陥検出用判定値が自動的に学習設定されること
になる。
される明暗光の明度が繰り返して変化する場合において
も本発明を適用することができる。その場合には、上記
受光画像１５´における各変化領域Ｘ1…Ｘ1に対応する
最適な欠陥検出用判定値が自動的に学習設定されること
になる。
【００５９】
【発明の効果】以上のように本発明に係る表面状態検出
方法によれば、例えば明暗勾配によって欠陥検出用判定
値が変更されることになるので、明暗勾配が変化しても
表面検査が精度良く行われることになる。
方法によれば、例えば明暗勾配によって欠陥検出用判定
値が変更されることになるので、明暗勾配が変化しても
表面検査が精度良く行われることになる。
【００６０】そして、第２発明によれば、明暗勾配及び
欠陥の大きさによって欠陥検出用判定値が変更されるこ
とになるので、被検査面の湾曲などに起因する外乱に影
響されることなく表面検査が精度良く行われることにな
る。
欠陥の大きさによって欠陥検出用判定値が変更されるこ
とになるので、被検査面の湾曲などに起因する外乱に影
響されることなく表面検査が精度良く行われることにな
る。
【００６１】また、第３，第４発明によれば、明暗勾配
などに対する欠陥検出用判定値の設定傾向を示す簡単な
決定規則を記憶させておくだけでよいからメモリ容量が
節約されると共に、直線等で代表された回帰式を用いて
欠陥検出用判定値を近似計算を行う場合に比べて、該判
定値をより高精度に設定することが可能となる。
などに対する欠陥検出用判定値の設定傾向を示す簡単な
決定規則を記憶させておくだけでよいからメモリ容量が
節約されると共に、直線等で代表された回帰式を用いて
欠陥検出用判定値を近似計算を行う場合に比べて、該判
定値をより高精度に設定することが可能となる。
【００６２】さらに、第５発明によれば、明暗光の勾配
が変化したとしても適切な欠陥検出用判定値が設定され
ることになり、検出精度が向上することになる。
が変化したとしても適切な欠陥検出用判定値が設定され
ることになり、検出精度が向上することになる。
【図１】 表面状態検査装置の斜視図である。
【図２】 光源の分解斜視図である。
【図３】 明暗勾配のパターンを示すグラフである。
【図４】 光源による照射状態とＣＣＤカメラによる受
光状態を示す拡大図である。
光状態を示す拡大図である。
【図５】 受光画像の部分拡大図である。
【図６】 表面状態検出処理を示すフローチャート図で
ある。
ある。
【図７】 ホストコンピュータに入力される明暗データ
の信号レベルの変化を示すグラフである。
の信号レベルの変化を示すグラフである。
【図８】 学習前の欠陥部分の信号レベルの変化を示す
グラフである。
グラフである。
【図９】 ファジー推論で用いる前件部のメンバーシッ
プ関数の設定例を示すグラフである。
プ関数の設定例を示すグラフである。
【図１０】 欠陥検出上限レベルのメンバーシップ関数
の設定例を示すグラフである。
の設定例を示すグラフである。
【図１１】 欠陥検出下限レベルのメンバーシップ関数
の設定例を示すグラフである。
の設定例を示すグラフである。
【図１２】 欠陥検出上限レベルの推論演算の途中を示
す模式図である。
す模式図である。
【図１３】 欠陥検出上限レベルの推論演算の最終過程
を示す模式図である。
を示す模式図である。
【図１４】 学習後の欠陥部分の信号レベルの変化を示
すグラフである。
すグラフである。
【図１５】 ニューラルネットワークを用いる場合にお
けるホストコンピュータに入力される明暗データの信号
レベルの変化を示すグラフである。
けるホストコンピュータに入力される明暗データの信号
レベルの変化を示すグラフである。
【図１６】 学習前の欠陥部分の信号レベルの変化を示
すグラフである。
すグラフである。
【図１７】 ニューラルネットワークの模式図である。
【図１８】 学習後の学習前の欠陥部分の信号レベルの
変化を示すグラフである。
変化を示すグラフである。
【図１９】 別の実施例における光源の分解斜視図であ
る。
る。
【図２０】 該実施例における明暗勾配のパターンを示
すグラフである。
すグラフである。
【図２１】 光源による照射状態とＣＣＤカメラによる
受光状態を示す拡大図である。
受光状態を示す拡大図である。
【図２２】 受光画像の部分拡大図である。
【図２３】 従来例の問題点の説明図である。
１ 車体 １ａ 塗膜面 ２ 表面状態検査装置 ５ 光源 ６ ＣＣＤカメラ ８ ホストコンピュータ １０ 画像処理プロセッサ １５ 受光画像 ｚ 凸欠陥
フロントページの続き (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G01N 21/84 G01B 11/30 G01N 21/88 G06T 7/00 H04N 7/18
Claims (5)
- 【請求項１】 所定方向に沿って明度が徐々に変化する
明暗光を被検査面に照射し、その被検査面からの反射光
を捕らえて受光画像を作成すると共に、この受光画像を
明暗変化の方向に走査し、検出された明暗データと所定
の欠陥検出用判定値とを比較することにより被検査面に
おける表面状態を検査する表面状態検査方法であって、
上記受光画像の走査によって得られた明暗データに応じ
て上記欠陥検出用判定値を変化させることを特徴とする
明暗照明による表面状態検査方法。 - 【請求項２】 所定方向に沿って明度が徐々に変化する
明暗光を被検査面に照射し、その被検査面からの反射光
を捕らえて受光画像を作成すると共に、この受光画像を
明暗変化の方向に走査し、検出された明暗データと所定
の欠陥検出用判定値とを比較することにより被検査面に
おける表面状態を検査する表面状態検査方法であって、
上記受光画像の走査によって得られた明暗データから算
出した明暗勾配と、該データから算出した欠陥の大きさ
とに応じて上記欠陥検出用判定値を変化させることを特
徴とする明暗照明による表面状態検査方法。 - 【請求項３】 所定方向に沿って明度が徐々に変化する
明暗光を被検査面に照射し、その被検査面からの反射光
を捕らえて受光画像を作成すると共に、この受光画像を
明暗変化の方向に走査し、検出された明暗データと所定
の欠陥検出用判定値とを比較することにより被検査面に
おける表面状態を検査する表面状態検査方法であって、
上記明暗データに対する欠陥検出用判定値の設定傾向が
決められた決定規則を予め設定しておき、上記受光画像
の走査によって得られた明暗データと上記決定規則とに
基づいて欠陥検出用判定値の適合度合を算出して、この
適合度合に応じて上記欠陥検出用判定値を変化させるこ
とを特徴とする明暗照明による表面状態検査方法。 - 【請求項４】 所定方向に沿って明度が徐々に変化する
明暗光を被検査面に照射し、その被検査面からの反射光
を捕らえて受光画像を作成すると共に、この受光画像を
明暗変化の方向に走査し、検出された明暗データと所定
の欠陥検出用判定値とを比較することにより被検査面に
おける表面状態を検査する表面状態検査方法であって、
明暗勾配と欠陥の大きさとに対応して欠陥検出用判定値
の設定傾向が決められた決定規則を予め設定しておき、
上記受光画像の走査によって得られた明暗データから算
出した明暗勾配と該データから算出した欠陥の大きさと
上記決定規則とに基づいて欠陥検出用判定値の適合度合
を算出して、この適合度合に応じて上記欠陥検出用判定
値を変化させることを特徴とする明暗照明による表面状
態検査方法。 - 【請求項５】 所定方向に沿って明度が繰り返して変化
する明暗光を被検査面に照射し、その被検査面からの反
射光を捕らえて受光画像を作成すると共に、この受光画
像を明暗変化の方向に走査し、検出された明暗データと
所定の欠陥検出用判定値とを比較することにより被検査
面における表面状態を検査する表面状態検査方法であっ
て、上記受光画像の走査によって得られた明暗データに
応じて上記欠陥検出用判定値を変化させることを特徴と
する明暗照明による表面状態検査方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3259824A JP3025562B2 (ja) | 1991-09-10 | 1991-09-10 | 明暗照明による表面状態検査方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3259824A JP3025562B2 (ja) | 1991-09-10 | 1991-09-10 | 明暗照明による表面状態検査方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0572139A JPH0572139A (ja) | 1993-03-23 |
| JP3025562B2 true JP3025562B2 (ja) | 2000-03-27 |
Family
ID=17339505
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP3259824A Expired - Fee Related JP3025562B2 (ja) | 1991-09-10 | 1991-09-10 | 明暗照明による表面状態検査方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3025562B2 (ja) |
Families Citing this family (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| PT700515E (pt) * | 1993-05-28 | 2001-03-30 | Millennium Venture Holdings Lt | Aparelho de inspeccao automatica |
| KR20020017052A (ko) * | 2000-08-28 | 2002-03-07 | 김수찬 | 자동화 결함 검사 장치를 이용한 결함 검사 방법 |
| JP7026727B2 (ja) * | 2020-05-20 | 2022-02-28 | Ckd株式会社 | 外観検査用照明装置、外観検査装置及びブリスター包装機 |
-
1991
- 1991-09-10 JP JP3259824A patent/JP3025562B2/ja not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH0572139A (ja) | 1993-03-23 |
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