JPH07332950A

JPH07332950A - ハイライト線の定量化方法

Info

Publication number: JPH07332950A
Application number: JP6128609A
Authority: JP
Inventors: Komei Nakano; 孔明中野; Yoshihisa Taniguchi; 喜久谷口
Original assignee: T B TEC KK; Toyota Motor Corp
Current assignee: T B TEC KK; Toyota Motor Corp
Priority date: 1994-06-10
Filing date: 1994-06-10
Publication date: 1995-12-22

Abstract

(57)【要約】【目的】より正確でかつ官能評価値に近い定量評価値
を得ることを可能にする。【構成】ハイライト線４の中心線ではなく輪郭線１９
を近似の対象とするとともに、ｎ次回帰曲線ではなく自
由曲線２０への当てはめを行う。自由曲線２０への当て
はめを行うため、処理にあたって画像データ上でエリア
を区分する必要がなくなり、均一性、不連続性の問題が
発生しなくなる。輪郭線１９を近似の対象としているた
め、ハイライト線４の太さの変化、ワーク表面の凹凸の
発生を官能評価時と同様評価に繰り入れることができ
る。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、光線の照射によりワー
ク上に形成されたハイライト線を定量化し、ワークの表
面形状の定量的評価に適する評価パラメータを生成する
ハイライト線の定量化方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】自動車ボディ等の面品質検査における良
否判定は、従来から、熟練した技能を有する検査員によ
って目視、触感等の官能評価によって行われている。官
能評価方法としては、例えばハイライト検査といわれる
目視検査が知られている。ハイライト検査は、蛍光灯等
から発せられた光線を平行化しスリット等を介してワー
ク上に照射することにより当該ワークの表面に縞状の光
線パターンを形成しこの光線パターンの流れ具合によっ
てワーク表面の形状（丸み、凹凸等）を検査する方法で
ある。ハイライト検査においてワーク表面に形成される
光線パターンは、通常、ハイライト線と呼ばれる。

【０００３】しかし、この方法には正確な評価が困難で
あったり、また検査員に負担を負わせるといった問題点
がある。

【０００４】すなわち、この方法は、検査員による目視
評価であるため、検査員の能力差、疲労度、検査環境等
によってその結果にばらつきが生じやすい。また、ワー
クの色、光沢等によっても大きな影響を受ける。さら
に、合格か不合格かを判定する基準が定量的でないた
め、実際には不合格扱いすべきワークが合格と判定され
てしまったり、逆に合格と判定すべきワークが不合格と
判定されてしまう可能性がある。特に、本来は合格であ
るのに不合格であるとされてしまうと前工程への戻りが
発生するため時間的なロスも生じる。

【０００５】さらに、この方法は、蛍光灯等から発せら
れた光線によって形成されるワーク上のハイライト線を
目視により検査する方法であるため、連続して繰返し実
行することにより検査員の目が疲労してしまう。検査員
の目が疲労すると、評価結果に影響が生じるため、評価
の信頼性を低下させる原因となる。

【０００６】このような不具合を防止するためには、検
査員による目視によらずハイライト線のヨタリ等をチェ
ックできるようにする必要がある。そのための方法とし
ては、本願出願人は、例えば特願平４−３４６０１６号
等をすでに提案している。

【０００７】図６〜図８には、本願出願人が先に提案し
ている方法が示されている。特に、図６はこの方法の実
施環境を、図７はこの方法を実施する装置の機能構成
を、図８はこの方法における近似対象を、それぞれ示し
ている。

【０００８】まず、図６に示されるように、自動車ボデ
ィ等のワーク５の表面形状を評価するにあたっては、ま
ずハロゲン光源１によって光線を発生させる。この光線
は拡散ボード２によって平行光線に変換され、さらに遮
光スリット３を介してワーク５の表面に照射される。す
ると、ワーク５の表面には、縞状の光線／陰影パターン
が形成される。この光線／陰影パターンを構成する各光
線部分又は陰影部分が、ハイライト線と呼ばれ、図にお
いては４で示されている。ＣＣＤカメラ６は、このハイ
ライト線４を撮影する。

【０００９】図７に示されるように、ＣＣＤカメラ６は
定量化処理装置１０に接続されている。この定量化処理
装置１０は、画像処理ユニット１１、ＣＰＵ１２、入力
部１３、表示部１４及び記憶部１５を有している。

【００１０】ＣＣＤカメラ６によって得られる画像デー
タは、まず画像処理ユニット１１に供給される。画像処
理ユニット１１はこの画像データに正規化処理を施す。
すなわち、ＣＣＤカメラ６は、通常、ワーク５の表面を
正面から撮影するのではなく斜め方向から撮影するた
め、ワーク５の表面形状を正確に評価するためには当該
ワーク５の表面座標系（直交座標系）と画像データの座
標変換を行う必要がある。画像処理ユニット１１によっ
て行われる正規化処理はこの座標変換処理を含んでい
る。正規化処理後の画像データはＣＰＵ１２に供給さ
れ、評価パラメータ算出処理等に供される。なお、入力
部１３は正規化処理等に必要な情報、例えば直交座標系
への座標変換処理に必要な情報を入力する手段である。
このような情報としては、例えば、ワーク５の表面に貼
着されたキャリブレーションフレーム７上のマーカー７
ａの間隔等がある。また、表示部１４は、ピックデバイ
ス等による入力が可能な表示手段であり、撮影された画
像や評価パラメータ等を表示する。記憶部１５は、定量
化処理装置１０内部において取り扱われる各種データの
記憶に使用される。

【００１１】正規化処理が終了した画像データについて
は、ｎ次回帰曲線による近似が行われる。すなわち、図
８（ａ）に示されるように、正規化された画像データ上
のハイライト線４、特にその中心線上に、基準となる座
標を設定し、その前後数点を対象として、図８（ｂ）に
示されるようなｎ次回帰曲線への近似が実行される。Ｃ
ＰＵ１２は、このような近似を行った上で、当該ｎ次回
帰曲線に座標値を代入し、当該ｎ次回帰曲線上の各点に
おける曲率半径やその中心の向きを算出する。このよう
にして得られる曲率半径や中心の向きは、ハイライト線
４の流れ具合、ひいてはワーク５の表面形状の評価パラ
メータとして使用することができる。すなわち、これら
曲率半径やその中心の向き、曲率半径の変曲点等に基づ
き、ワーク５の面品質を定量的に評価することが可能に
なる。

【００１２】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、この方
法にはいくつかの問題点があった。

【００１３】まず、この方法には、図９に示されるよう
に、ハイライト線の不均一性あるいは不連続性が生ずる
場合があった。すなわち、ｎ次回帰曲線による近似を行
う際、図８（ｂ）に示されるように基準点Ｈ（ｘ_ｎ，ｙ
_ｎ）前後数点Ｈ（ｘ_ｎ−２，ｙ_ｎ−２），…Ｈ（ｘ
_ｎ＋２，ｙ_ｎ＋２）を対象としているため、画像データ
に含まれるノイズの影響を受けやすく、また広範囲撮影
によって画像ピッチが大きくなる場合に、線の流れに不
均一性や不連続性が生ずる。

【００１４】また、図１０に示されるように、ハイライ
ト線４の太さが部分的に変化している場合、ハイライト
線４の中心線の流れはハイライト線４の流れを代表しな
いこととなる場合がある。すなわち、ｎ次回帰曲線への
近似処理によって、官能処理の対象となる線の流れとは
異なる線の流れが生じてしまい、官能評価結果との差が
生じる危険がある。

【００１５】そして、この方法においては、ワーク後の
表面に凹凸がある場合に、この凹凸を読み取ることが難
しい。例えば図１１（ａ）に示されるようにワーク５の
表面に凹部１６が存在している場合には、この凹部１６
上においてハイライト線４の幅拡張部１６ａが発生す
る。逆に、図１１（ｂ）に示されるようにワーク５の表
面に凸部１７が生じている場合には、この凸部１７上に
おいてハイライト線４の幅狭さく部１７ａが生ずる。こ
のような幅拡張部１６ａおよび幅狭さく部１７ａの部分
は官能検査であればただちに検出することができるが、
先に説明した従来の方法においてはこのような現象は検
出困難である。

【００１６】本発明は、このような問題点を解決するこ
とを課題としてなされたものであり、評価パラメータの
導出方法を改善し、またその対象を変更することによ
り、評価パラメータの算出の基礎とする曲線の不均一性
や不連続性をなくし、実際のハイライト線の流れと異な
る線の流れを発生させることを防ぎ、またワーク表面の
凹凸に左右されないで、ワークの表面形状を正確にかつ
定量的に評価可能にすることを目的とする。

【００１７】

【課題を解決するための手段】このような目的を達成す
るために、本発明に係るハイライト線の定量化方法は、
光線の照射によりワーク上に形成されたハイライト線か
ら撮影により取り込まれたデータに基づき、ワークの表
面形状の定量的評価に適する評価パラメータを生成する
ハイライト線の定量化方法において、上記データに自由
曲線を示す数式を当てはめるステップと、上記評価パラ
メータを上記数式を用いて算出するステップと、を有す
ることを特徴とする。

【００１８】また、本発明は、上記数式の当てはめ対象
となるデータが、ワーク上に形成されたハイライト線の
輪郭線を示すデータであり、評価パラメータの一つとし
て輪郭線の間隔を算出することを特徴とする。

【００１９】

【作用】本発明においては、撮影により得られるデータ
に自由曲線を示す数式が当てはめられ、この数式を用い
て評価パラメータが算出される。すなわち、撮影により
取り込まれるデータ中のハイライト線が自由曲線として
把握されることになるため、画像データ上の数点を対象
としてｎ次回帰曲線を求める場合と異なり画像データ上
で範囲を区切る必要がなくなるため、評価パラメータを
算出する基礎となる曲線に不均一性や不連続性が生じる
ことがなくなる。

【００２０】また、本発明においては、ハイライト線の
中心線ではなくハイライト線の輪郭線を示すデータにつ
いて数式の当てはめが行われる。従って、ハイライト線
の幅の拡張や狭さくが、当てはめにより得られる数式に
反映することとなるから、実際のハイライト線と異なる
線の流れが新たに生成されることがなくなる。また、評
価パラメータの一つとして輪郭線の間隔が算出されるた
め、ワークの表面に凹凸がある場合にこれをハイライト
線の幅の拡張や狭さくとして検出することが可能にな
る。

【００２１】

【実施例】以下、本発明の好適な実施例について図面に
基づき説明する。なお、本発明は図６に示される環境下
で実施することができ、また図７に示される装置構成に
よって実施することができる。そこで、以下の説明で
は、図６及び図７に示される実施環境及び装置機能を前
提とするが、本発明はこのような環境及び構成の細部に
限定を要するものではない。

【００２２】図１には、本発明の一実施例における曲線
近似の方法が示されている。この図に示されるように、
本実施例においては、ハイライト線４の輪郭線１９が自
由曲線２０による近似の対象とされており、またハイラ
イト線４の２本の輪郭線１９の間隔２１、すなわちハイ
ライト線４の太さが評価パラメータの一つに採用されて
いる。さらに、自由曲線２０による輪郭線１９の近似
は、最小二乗法を基礎とした曲線当てはめにより行われ
ている。

【００２３】図２及び図３には、この実施例における定
量化処理装置１０の処理の流れが示されている。

【００２４】この図に示されるように、本実施例におい
ては、まず、ＣＣＤカメラ６によってワーク５上のハイ
ライト線４の画像がデータとして取り込まれ、画像処理
ユニット１１に供給される（Ｓ１）。画像処理ユニット
１１は、この画像データについて二値化処理を施し、ハ
イライト線４の部分を強調する（Ｓ２）。画像処理ユニ
ット１１は、続いて、ハイライト線４の輪郭線１９を抽
出し（Ｓ３）、さらにこの輪郭線１９の部分のノイズを
除去する（Ｓ４）。例えば、画像の膨脹及び細線化の繰
返しによってノイズを除去する。

【００２５】ノイズが除去された輪郭線画像は、表示部
１４の画面に表示される。検査員は、表示部１４の画面
上に表示された輪郭線画像から、以後の解析処理の対象
とすべき輪郭線１９を、必要な本数選択する。画像処理
ユニット１１は、選択された輪郭線１９について（Ｓ
５）、入力部１３を介して入力したマーカー７ａの間隔
等の情報を用いながら、ワーク５の表面を基準とした直
交座標系への変換（正規化）を行う（Ｓ６）。ＣＰＵ１
２は、座標変換後の画像データについて自由曲線２０を
表す高次多項式への当てはめを行い（Ｓ７）、得られた
高次多項式をファイルに格納する（Ｓ８）。ステップＳ
６〜Ｓ８の処理は、ステップＳ５において選択された輪
郭線１９の本数分だけ繰り返される。

【００２６】ステップＳ７において使用される高次多項
式は、式（１）に示されるような形式を有している。

【００２７】

【数１】ＣＰＵ１２は、この高次多項式Ｐ_ｍ（ｘ）の係数ａ
_ｊ（ｊ＝０，１，…ｍ）を、最小二乗法により決定す
る。すなわち、選択された輪郭線１９上の各点の座標
（ｘ_ｉ，ｙ_ｉ）（ｉ＝１，２，…ｎ）を用い、残差ｒ_ｉ
の二乗和Ｑを最小とする旨の条件に基づきｍ＋１元連立
方程式を立て、ｎ個（ただしｍ＜ｎ）の座標（ｘ_ｉ，ｙ
_ｉ）を用いて係数ａ_ｊ（ｊ＝０，１，…ｍ）を決定す
る。残差ｒ_ｉは式（２）に、二乗和Ｑは式（３）に、そ
れぞれ表される内容であり、式（３）の二乗が最小とな
る条件は式（４）により表される。さらに、この条件に
基づき構成したｍ＋１元連立方程式は式（５）により表
されており、その行列形式、すなわち正規多項式は式
（６）により表される。

【００２８】

【数２】

【数３】

【数４】

【数５】

【数６】また、式（１）に示される高次多項式Ｐ_ｍ（ｘ）の次数
ｍは、係数の偏差平方和ｓを用いて決定する。すなわ
ち、式（１）に示される高次多項式Ｐ_ｍ（ｘ）の次数を
１増加させた高次多項式Ｐ´_ｍ＋１（ｘ）を式（７）の
ように表すこととすると、この偏差平方和ｓは式（８）
のように表される。

【００２９】

【数７】

【数８】この偏差平方和ｓが微小な値となれば、すなわち高次多
項式の次数を増加させてもさほど係数値に変化が生じな
いような状況になれば、次数をそれ以上増加させる必要
がないとみなすことができる。従って、次数ｍは、次数
を１ずつ増加させて係数を演算し、得られた係数を偏差
平方和ｓにより評価し、偏差平方和ｓのしきい値判定を
行うことにより、決定することができる。

【００３０】このようにして高次多項式Ｐ_ｍ（ｘ）のフ
ァイル化が終了した時点で、検査員は、表示部１４の画
面上に表示されている輪郭線１９の画像上で、解析の対
象とすべきエリアをマウス等を用いて設定する。

【００３１】ＣＰＵ１２は、ステップＳ５において選択
された各輪郭線１９について、ステップＳ７において当
てはめにより決定された高次多項式Ｐ_ｍ（ｘ）により表
される自由曲線２０を用い、かつステップＳ１０におい
て設定された解析対象エリアを対象として、評価パラメ
ータを算出する。すなわち、ＣＰＵ１２は、まず図４に
おいてで示される曲率半径極小点での曲率半径値及び
当該極小点の座標値を算出し（Ｓ１１）、さらに算出し
た座標値に基づき隣接する曲率半径極小点の間隔を求め
（Ｓ１２）、図４においてで示される変曲点の個数を
算出し（Ｓ１３）、そして曲率半径変化率を算出する
（Ｓ１５）。Ｓ１２において隣接する曲率半径極小点の
間隔を求める際にはｘ座標値及びｙ座標値の二乗和平方
式を用い、ステップＳ１５を実行する際にはこれに先立
ち必要な計算ピッチを入力する（Ｓ１４）。ステップＳ
１５において曲率半径変化率を算出する際に用いる式
は、隣接する点における曲率半径の絶対値の比を算出す
る式である。

【００３２】ＣＰＵ１２は、ハイライト線４の輪郭線１
９の間隔を求める旨あらかじめ設定されているか否かを
判定し（Ｓ１６）、設定されていない場合には後述のス
テップＳ２０までスキップする。設定されている場合に
は、間隔線を求める対象となる２本の輪郭線１９の選択
指定が検査員によって行われるのを待つ。すなわち、検
査員が表示部１４の画面上に表示されている輪郭線画像
を参照しながら２本の輪郭線１９を指定するのを待ち
（Ｓ１７）、さらに当該２本の輪郭線１９についてどの
範囲に亘って間隔を算出するのかを検査員がマウス等を
用いて設定するのを待つ（Ｓ１８）。ＣＰＵ１２は、こ
れらの選択または設定が与えられた時点で、設定された
範囲を対象とし指定された２本の輪郭線１９の間隔を図
４でいえばｙ方向に沿って算出する（Ｓ１９）。

【００３３】ＣＰＵ１２は、このようにして各種評価パ
ラメータ、すなわち曲率半径極小点における曲率半径
（曲率半径極小値）、隣接する曲率半径極小点の間隔、
変曲点の個数、曲率半径の変化率、輪郭線間隔等を用
い、定量評価値を算出して出力する。例えば、式（９）
に示される予測評価式に、曲率半径極小値の逆数の対数
値Ａや変曲点の個数Ｃを代入し（Ｓ２０）、得られた値
Ｙを輪郭線間隔等とともに定量評価値として出力する
（Ｓ２１）。なお、式（９）に現れる各係数ｋ_１〜ｋ_５
は、主成分分析、クラスタ分析、重回帰分析等のＳＱＣ
解析手法を用いて決定できる値であり、Ｂ及びＤは不具
合発生部位による検査員の評価速度の相違を補正する因
子である。この式において使用されていない評価パラメ
ータ、例えば隣接する曲率半径極小点の間隔や曲率半径
変化率に関しては別途出力することができる。

【００３４】

【数９】このように、本実施例においては、輪郭線１９を高次多
項式Ｐ_ｍ（ｘ）により表される自由曲線２０に当てはめ
ている。従って、基準点近傍の数点を用いてｎ次回帰曲
線を算出していた従来例と異なり、ハイライト線４を含
む画像データをエリアに区切って解析する必要がなくな
るから、評価パラメータを算出する際に使用する曲線に
おいて不均一性や不連続性が発生することがなくなる。
また、本実施例においては、ハイライト線４の中心線で
はなく輪郭線１９を自由曲線２０によって近似してい
る。従って、ハイライト線４の太さの変化等に起因して
官能評価時と異なる線の流れが新たに生成されることが
なくなり、官能評価結果との一致性を確保することがで
きる。さらに、ワーク後の表面に凹凸が生じている場合
であっても、この凹凸の存在が定量評価結果に反映され
ることになるから、その面でも官能評価との一致性が得
られる。

【００３５】さらに、本実施例においては、曲率半径極
小値、曲率半径極小点間隔、変曲点個数、曲率半径変化
率等の評価パラメータを求め、これをＳＱＣ解析手法に
よって決定される定量評価式（９）に代入して定量評価
値Ｙを得ている。従って、本実施例においては、図５に
示されるように官能評価値との相関が良好な定量評価値
が得られる。すなわち、特にくせがなく、また強い一次
の相関が得られる。

【００３６】このように、本実施例によれば、より正確
でかつ官能評価値に近い定量評価値を得ることができ、
ワーク５の表面形状について正確でかつ客観的な評価を
行うことが可能である。なお、本発明は、自動車ボディ
以外にも対応できる。

【００３７】

【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
撮影により取り込まれたデータに自由曲線を示す数式を
当てはめ、この数式を用いて評価パラメータを算出する
ようにしたため、評価パラメータの算出にあたって画像
データのノイズなどに起因して不連続性が発生すること
がなくなり、再現性が良く正確な定量的評価が可能にな
る。

【００３８】また、本発明によれば、ハイライト線の輪
郭を示すデータを対象として評価パラメータの算出を行
い、かつ評価パラメータの一つとして輪郭線の間隔を算
出するようにしたため、曲線近似に伴う新たな線の流れ
の発生を防ぐことができ、またワーク表面の凹凸を定量
的評価に的確に反映させることができる。その結果、官
能評価時により近い定量評価値を得ることができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施例に係る方法の内容を示す図で
あり、（ａ）は近似の対象を、（ｂ）は近似の方法を、
それぞれ示す図である。

【図２】この実施例における処理の流れを示すフローチ
ャートの一部である。

【図３】この実施例における処理の流れを示すフローチ
ャートの一部である。

【図４】この実施例において算出される評価パラメータ
を説明するための図である。

【図５】この実施例における定量評価値と官能評価値の
相関関係を示す図である。

【図６】ハイライト線を定量化する方法の実施環境の一
例を示す図である。

【図７】図６に示される方法を実施するのに適する装置
の機能構成を示すブロック図である。

【図８】従来の方法を説明するための図であり、（ａ）
は近似の対象を、（ｂ）は近似の方法を、それぞれ示す
図である。

【図９】従来の問題点を示す図である。

【図１０】従来の問題点を示す図である。

【図１１】従来の問題点を示す図である。

【符号の説明】

１ハロゲン光源２拡散ボード３遮光スリット４ハイライト線５ワーク６ＣＣＤカメラ１０定量化処理装置１１画像処理ユニット１２ＣＰＵ１３入力部１４表示部１５記憶部１９輪郭線２０自由曲線２１輪郭線間隔

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】光線の照射によりワーク上に形成された
ハイライト線から撮影により取り込まれたデータに基づ
き、ワークの表面形状の定量的評価に適する評価パラメ
ータを生成するハイライト線の定量化方法において、上記データに自由曲線を示す数式を当てはめるステップ
と、上記評価パラメータを上記数式を用いて算出するステッ
プと、を有することを特徴とするハイライト線の定量化方法。
【請求項２】請求項１記載のハイライト線の定量化方
法において、上記数式の当てはめ対象となるデータが、ワーク上に形
成されたハイライト線の輪郭線を示すデータであり、評価パラメータの一つとして輪郭線の間隔を算出するこ
とを特徴とするハイライト線の定量化方法。