JPH109836A - 物体の表面性状、ガラスの表面の粗度およびガラス成形型の評価方法 - Google Patents
物体の表面性状、ガラスの表面の粗度およびガラス成形型の評価方法Info
- Publication number
- JPH109836A JPH109836A JP16020596A JP16020596A JPH109836A JP H109836 A JPH109836 A JP H109836A JP 16020596 A JP16020596 A JP 16020596A JP 16020596 A JP16020596 A JP 16020596A JP H109836 A JPH109836 A JP H109836A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- glass
- light
- image
- roughness
- light source
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Landscapes
- Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】簡易な方法で物体の表面性状の定量評価を行
う。 【解決手段】遮光マスク２を備えた拡散光源１から発せ
られて物体３の表面で反射した光の反射画像を撮像装置
５で撮像し、この反射画像の遮光マスク２による暗視野
部分を含む画像情報を演算・処理装置６で演算して、反
射画像の輝度のヒストグラムを算出し、このヒストグラ
ムの情報から物体の表面性状を評価する方法。
う。 【解決手段】遮光マスク２を備えた拡散光源１から発せ
られて物体３の表面で反射した光の反射画像を撮像装置
５で撮像し、この反射画像の遮光マスク２による暗視野
部分を含む画像情報を演算・処理装置６で演算して、反
射画像の輝度のヒストグラムを算出し、このヒストグラ
ムの情報から物体の表面性状を評価する方法。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、例えば曇りガラ
ス、模様入りガラスやブラウン管用ガラスの内面のよう
な、一様な粗度を必要とするガラスの粗度の度合い、そ
の一様性、傷の度合、それらに起因する外観品質の評価
方法、さらには粗度を作り出す上記ガラス等の成形型の
劣化の評価方法、鏡面ガラスの鏡面性、鏡面性のばらつ
きに起因する外観品質を評価する等の、種々の表面性状
の評価方法に関するものである。
ス、模様入りガラスやブラウン管用ガラスの内面のよう
な、一様な粗度を必要とするガラスの粗度の度合い、そ
の一様性、傷の度合、それらに起因する外観品質の評価
方法、さらには粗度を作り出す上記ガラス等の成形型の
劣化の評価方法、鏡面ガラスの鏡面性、鏡面性のばらつ
きに起因する外観品質を評価する等の、種々の表面性状
の評価方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】従来、ガラス表面の粗度の一様性の評価
は、人間の目視による官能検査、評価によって行われて
きた。しかし、従来の官能検査では検査員による個人差
や疲労具合等によるばらつきが大きいという問題があっ
た。
は、人間の目視による官能検査、評価によって行われて
きた。しかし、従来の官能検査では検査員による個人差
や疲労具合等によるばらつきが大きいという問題があっ
た。
【０００３】また、触針式と移動ステージとを組み合わ
せた方法、あるいは光触針式と移動ステージとを組み合
わせた方法が提案されているが、これらは試料あるいは
プローブの走査が必要となり、時間がかかるなどの問題
がある。また、測定された粗さなどの物理量と、人間の
感じる外観品質との間の相関が不明であるという問題が
ある。
せた方法、あるいは光触針式と移動ステージとを組み合
わせた方法が提案されているが、これらは試料あるいは
プローブの走査が必要となり、時間がかかるなどの問題
がある。また、測定された粗さなどの物理量と、人間の
感じる外観品質との間の相関が不明であるという問題が
ある。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】そこで、画像処理を用
いることによって、粗面の凹凸による陰影の画像を評価
する方法（特開昭５８−１４７６０７号公報、特開昭６
１−２９２５０９号公報、特公平５−１１５６３号公報
等）が提案されている。
いることによって、粗面の凹凸による陰影の画像を評価
する方法（特開昭５８−１４７６０７号公報、特開昭６
１−２９２５０９号公報、特公平５−１１５６３号公報
等）が提案されている。
【０００５】しかし、これらの従来法は、粗さの凹凸を
直接画像化しているため、評価範囲に対して極めて小さ
い凹凸を撮像する必要がある。そのため、高解像度の撮
像が必要となり、評価範囲が狭くなる、撮像光学系や画
像処理に大きな負担がかかるという問題点があった。
直接画像化しているため、評価範囲に対して極めて小さ
い凹凸を撮像する必要がある。そのため、高解像度の撮
像が必要となり、評価範囲が狭くなる、撮像光学系や画
像処理に大きな負担がかかるという問題点があった。
【０００６】また、特殊な光源に対する正反射光のパタ
ーンを利用した評価方法（特開平６−２２１８３８号公
報、特開平７−７７４１６号公報等）も提案されている
が、これらは複雑な投光系と後処理が必要で、後処理を
機能させるためには高解像度の撮像が必要となり、やは
り広い面の評価には大きな負担がかかるという問題点が
あった。
ーンを利用した評価方法（特開平６−２２１８３８号公
報、特開平７−７７４１６号公報等）も提案されている
が、これらは複雑な投光系と後処理が必要で、後処理を
機能させるためには高解像度の撮像が必要となり、やは
り広い面の評価には大きな負担がかかるという問題点が
あった。
【０００７】本発明の目的は、前記従来技術の問題点を
解決することであり、例えば簡易的に人間の感じる品質
の基準と合った、面内に散乱度合いの高い粗面と散乱度
合いの低い鏡面がまだら状に混在した平面あるいは曲面
の外観検査、定量的品質評価を可能とすることである。
解決することであり、例えば簡易的に人間の感じる品質
の基準と合った、面内に散乱度合いの高い粗面と散乱度
合いの低い鏡面がまだら状に混在した平面あるいは曲面
の外観検査、定量的品質評価を可能とすることである。
【０００８】
【課題を解決するための手段】本発明は、上記課題を解
決するためになされたものであり、遮光マスクを備えた
拡散光源から発せられる光を物体の表面に照射し、該表
面で反射した光を撮像装置で反射画像を撮像して、撮像
された反射画像の遮光マスクによる暗視野部分を含む画
像情報により物体の表面性状を定量化することを特徴と
する物体の表面性状の評価方法を提供する。
決するためになされたものであり、遮光マスクを備えた
拡散光源から発せられる光を物体の表面に照射し、該表
面で反射した光を撮像装置で反射画像を撮像して、撮像
された反射画像の遮光マスクによる暗視野部分を含む画
像情報により物体の表面性状を定量化することを特徴と
する物体の表面性状の評価方法を提供する。
【０００９】また、本発明は、ガラスの表面の粗度を評
価する方法であって、遮光マスクを備えた拡散光源から
発せられる光をガラスの表面に照射し、該表面で反射し
た光を撮像装置で反射画像を撮像して、撮像された反射
画像の遮光マスクによる暗視野部分を含む画像情報によ
りガラスの表面の粗度を定量化することを特徴とするガ
ラスの表面の粗度の評価方法を、さらにはこの方法を用
いてガラス成形型の劣化を評価する方法を提供する。
価する方法であって、遮光マスクを備えた拡散光源から
発せられる光をガラスの表面に照射し、該表面で反射し
た光を撮像装置で反射画像を撮像して、撮像された反射
画像の遮光マスクによる暗視野部分を含む画像情報によ
りガラスの表面の粗度を定量化することを特徴とするガ
ラスの表面の粗度の評価方法を、さらにはこの方法を用
いてガラス成形型の劣化を評価する方法を提供する。
【００１０】
【発明の実施の形態】以下に、図面に基づき本発明をさ
らに詳細に説明する。図１は、本発明の表面性状を評価
する方法を説明する光学配置の一例を示す概略斜視図で
ある。１は白色拡散光源、２は拡散光源内に設けた遮光
マスク、３は評価する物体、４は光源の遮光部の反射
像、５は撮像装置、６はその信号を演算、処理する装置
である。
らに詳細に説明する。図１は、本発明の表面性状を評価
する方法を説明する光学配置の一例を示す概略斜視図で
ある。１は白色拡散光源、２は拡散光源内に設けた遮光
マスク、３は評価する物体、４は光源の遮光部の反射
像、５は撮像装置、６はその信号を演算、処理する装置
である。
【００１１】図４に本発明の表面性状の評価過程の一例
を示す。まず、白色拡散光源１から発せられて物体の評
価面で反射した反射像を、画像情報を演算・処理装置６
に入力させる（１０１）。次に、光源以外の照明や遮光
マスクによる光学系のぼけ等の影響を除去するために、
補正を行う（１０２）。
を示す。まず、白色拡散光源１から発せられて物体の評
価面で反射した反射像を、画像情報を演算・処理装置６
に入力させる（１０１）。次に、光源以外の照明や遮光
マスクによる光学系のぼけ等の影響を除去するために、
補正を行う（１０２）。
【００１２】次いで、評価面上の評価をしようとする領
域（評価範囲）を設定（１０３）し、その領域内の輝度
のヒストグラムを作成する（１０４）。そして、このヒ
ストグラムの標準偏差を算出して、評価指標を得る（１
０５）。なお、上記のヒストグラムを用いる代りに、得
られた画像情報を二値化し（１０４’）、二値化画像の
明暗の面積比、平均の大きさ、個数等を評価指標として
用いることもできる（１０５’）。
域（評価範囲）を設定（１０３）し、その領域内の輝度
のヒストグラムを作成する（１０４）。そして、このヒ
ストグラムの標準偏差を算出して、評価指標を得る（１
０５）。なお、上記のヒストグラムを用いる代りに、得
られた画像情報を二値化し（１０４’）、二値化画像の
明暗の面積比、平均の大きさ、個数等を評価指標として
用いることもできる（１０５’）。
【００１３】上記のフローをより詳細に説明する。評価
面が鏡面である場合には、評価面に入射した光は正反射
するので、反射像の遮光マスクによる暗視野部分は、図
２のようにカメラの撮像光路に拡散光源からの光が到達
せず、暗い輝度の低い状態になる。一方、評価面が粗面
である場合には、評価面に入射した光は拡散反射するの
で、反射像の遮光マスクによる暗視野部分は、図３のよ
うにカメラの撮像光路に拡散光源からの光の一部が到達
して、明るい輝度の高い状態となる。したがって、評価
面の粗面の度合いが大きいほど、拡散反射の占める比率
が高くなる。
面が鏡面である場合には、評価面に入射した光は正反射
するので、反射像の遮光マスクによる暗視野部分は、図
２のようにカメラの撮像光路に拡散光源からの光が到達
せず、暗い輝度の低い状態になる。一方、評価面が粗面
である場合には、評価面に入射した光は拡散反射するの
で、反射像の遮光マスクによる暗視野部分は、図３のよ
うにカメラの撮像光路に拡散光源からの光の一部が到達
して、明るい輝度の高い状態となる。したがって、評価
面の粗面の度合いが大きいほど、拡散反射の占める比率
が高くなる。
【００１４】本発明では、物体の表面の散乱の度合い
を、光学的に測定、評価のために、拡散面光源中に遮光
マスクを備えた光源を用い、評価面における反射像の遮
光マスクによる暗視野部分の画像を用いている。そのた
め、遮光マスクを備えた光源１から発せられてガラス３
で反射した光の画像は、ガラス３が粗面であれば、撮像
装置５で受光される画像は遮光部分についても輝度の高
い画像となる。こうして、遮光マスクを介した光の反射
画像を演算することによって、物体の面性状を評価でき
る（１０１）。
を、光学的に測定、評価のために、拡散面光源中に遮光
マスクを備えた光源を用い、評価面における反射像の遮
光マスクによる暗視野部分の画像を用いている。そのた
め、遮光マスクを備えた光源１から発せられてガラス３
で反射した光の画像は、ガラス３が粗面であれば、撮像
装置５で受光される画像は遮光部分についても輝度の高
い画像となる。こうして、遮光マスクを介した光の反射
画像を演算することによって、物体の面性状を評価でき
る（１０１）。
【００１５】一般的に、粗度に対する感度は遮光マスク
のエッジ部分からの距離に応じて変化し、光学系のぼけ
等により輝度の変化が生じるが、この変化は補正を行う
ことにより解決できる（１０２）。
のエッジ部分からの距離に応じて変化し、光学系のぼけ
等により輝度の変化が生じるが、この変化は補正を行う
ことにより解決できる（１０２）。
【００１６】ところで、評価面によっては、一律に鏡
面、あるいは一律に粗面であること以外に、鏡面・粗面
が混在する場合がある。この場合、画像上も明るい部分
（粗面からの反射に相当）と暗い部分（鏡面からの反射
に相当）とが混在することになる。そこで、補正後の画
像の評価領域の、輝度のヒストグラムのばらつき、ある
いは二値化画像の明暗の面積比、平均の大きさ、個数等
を用いて、表面の鏡面度合いあるいは粗面の度合いを評
価できる。
面、あるいは一律に粗面であること以外に、鏡面・粗面
が混在する場合がある。この場合、画像上も明るい部分
（粗面からの反射に相当）と暗い部分（鏡面からの反射
に相当）とが混在することになる。そこで、補正後の画
像の評価領域の、輝度のヒストグラムのばらつき、ある
いは二値化画像の明暗の面積比、平均の大きさ、個数等
を用いて、表面の鏡面度合いあるいは粗面の度合いを評
価できる。
【００１７】従来の光学的表面評価は、例えば図９に示
すような凹凸を持つ粗面（縦軸は凹凸の形状、横軸は座
標を表わす）に対して、図１０に示す（縦軸は光学像の
輝度、横軸は座標を表わす）ように凹凸の一つ一つによ
る光学像の明暗を用いて評価するものであるため、高解
像の画像が必要であった。これに対し、本発明の方法
は、図９に示すような凹凸を持つ粗面に対し、図１１に
示す（縦軸は光学像の輝度、横軸は座標を表わす）よう
な、ある範囲内の凹凸を含む比率による明暗を用いてい
るため、粗面の凹凸に比べ大きな周期の明暗を評価する
ことになり、解像度の低い画像を用いた評価が可能とな
り、簡易な表面性状の評価が有利になる。
すような凹凸を持つ粗面（縦軸は凹凸の形状、横軸は座
標を表わす）に対して、図１０に示す（縦軸は光学像の
輝度、横軸は座標を表わす）ように凹凸の一つ一つによ
る光学像の明暗を用いて評価するものであるため、高解
像の画像が必要であった。これに対し、本発明の方法
は、図９に示すような凹凸を持つ粗面に対し、図１１に
示す（縦軸は光学像の輝度、横軸は座標を表わす）よう
な、ある範囲内の凹凸を含む比率による明暗を用いてい
るため、粗面の凹凸に比べ大きな周期の明暗を評価する
ことになり、解像度の低い画像を用いた評価が可能とな
り、簡易な表面性状の評価が有利になる。
【００１８】本発明の方法は、表面に照射された光の反
射像の散乱の度合を定量化することによって、表面性状
を評価している。したがって、本発明によれば、上述の
凹凸による表面の粗度のほか、鏡面に仕上げるべき物体
の表面の鏡面性のばらつきや一様性、局所的に表面に凹
部を有することになる表面の傷の度合等の、表面におけ
る散乱の度合を左右するような表面性状を評価できる。
射像の散乱の度合を定量化することによって、表面性状
を評価している。したがって、本発明によれば、上述の
凹凸による表面の粗度のほか、鏡面に仕上げるべき物体
の表面の鏡面性のばらつきや一様性、局所的に表面に凹
部を有することになる表面の傷の度合等の、表面におけ
る散乱の度合を左右するような表面性状を評価できる。
【００１９】さらに、上記の本発明のガラス表面の粗度
を評価することによって、粗面を作るための型などの劣
化の定量管理ができる。すなわち、粗面を有するガラス
は、加熱されたガラスを成形型によってプレスすること
によって得られる。このようなガラスをプレス成形する
場合、大量にガラスのプレス成形を行うために次第に成
形型が劣化してくる。この場合、成形工程の後段に、上
記のガラス表面の粗度を評価するステージを設けておく
ことによって、型の交換やメンテナンス等の管理を行う
ことができ、成形されるガラスの製品管理を容易にでき
る。
を評価することによって、粗面を作るための型などの劣
化の定量管理ができる。すなわち、粗面を有するガラス
は、加熱されたガラスを成形型によってプレスすること
によって得られる。このようなガラスをプレス成形する
場合、大量にガラスのプレス成形を行うために次第に成
形型が劣化してくる。この場合、成形工程の後段に、上
記のガラス表面の粗度を評価するステージを設けておく
ことによって、型の交換やメンテナンス等の管理を行う
ことができ、成形されるガラスの製品管理を容易にでき
る。
【００２０】
【実施例】以下に、本発明の実施例を説明する。図１の
光学配置において、評価する物体としてガラス、撮像装
置にＣＣＤカメラとレンズを用いた。本実施例では、光
源１からガラス３まで３００ｍｍ、カメラ５からガラス
３まで４００ｍｍとし、光源１を鉛直に立てて、測定光
軸を約４５度、遮光部２の大きさを３００ｍｍ×１１ｍ
ｍとした。また、本実施例の光学系の条件は焦点距離ｆ
２８、絞りをＦ２とし、ガラス面に焦点を合わせてい
る。
光学配置において、評価する物体としてガラス、撮像装
置にＣＣＤカメラとレンズを用いた。本実施例では、光
源１からガラス３まで３００ｍｍ、カメラ５からガラス
３まで４００ｍｍとし、光源１を鉛直に立てて、測定光
軸を約４５度、遮光部２の大きさを３００ｍｍ×１１ｍ
ｍとした。また、本実施例の光学系の条件は焦点距離ｆ
２８、絞りをＦ２とし、ガラス面に焦点を合わせてい
る。
【００２１】上述のように、ガラス３で反射して撮像装
置に受光された光の情報には、補正が必要である。図５
は、この補正を説明するグラフである（縦軸は輝度、横
軸は評価領域の座標を表わす）。ガラス面にまだら状に
鏡面と粗面とが混在する場合、ガラス面における一方向
の遮光部の反射像輝度の原信号は、エッジ部分は輝度が
高く中央部分は輝度が低い２０１のようになる（図５
（ａ））。これにはエッジへの距離に関する光量の変化
あるいは感度の変化を意味する２０２のような補正が必
要となる。２０１の信号を２０２によって補正した結果
が２０３である。本実施例では、補正の手段として、９
×９のスムージングにより補正用のバックグランド画像
（２０２）を作成し（図５（ｂ））、補正画像と原画像
の差分をとることにより、補正した画像（２０３）を作
成している（図５（ｃ））。ほかに、均一な粗面の画像
を用いてバックグランド画像を作成したり、原画像をバ
ックグランド画像で割ることにより補正画像を作成する
こともできる。なお、ガラスの粗面による光のちらつき
により、反射像にはノイズが含まれているため、あらか
じめ撮像装置の各画素についてそのまわり８個の画素の
入力データ情報を加味して、スムージングによる補正を
行う（３×３画素による補正）ことが望ましい。画像２
０１は、この補正後のものである。
置に受光された光の情報には、補正が必要である。図５
は、この補正を説明するグラフである（縦軸は輝度、横
軸は評価領域の座標を表わす）。ガラス面にまだら状に
鏡面と粗面とが混在する場合、ガラス面における一方向
の遮光部の反射像輝度の原信号は、エッジ部分は輝度が
高く中央部分は輝度が低い２０１のようになる（図５
（ａ））。これにはエッジへの距離に関する光量の変化
あるいは感度の変化を意味する２０２のような補正が必
要となる。２０１の信号を２０２によって補正した結果
が２０３である。本実施例では、補正の手段として、９
×９のスムージングにより補正用のバックグランド画像
（２０２）を作成し（図５（ｂ））、補正画像と原画像
の差分をとることにより、補正した画像（２０３）を作
成している（図５（ｃ））。ほかに、均一な粗面の画像
を用いてバックグランド画像を作成したり、原画像をバ
ックグランド画像で割ることにより補正画像を作成する
こともできる。なお、ガラスの粗面による光のちらつき
により、反射像にはノイズが含まれているため、あらか
じめ撮像装置の各画素についてそのまわり８個の画素の
入力データ情報を加味して、スムージングによる補正を
行う（３×３画素による補正）ことが望ましい。画像２
０１は、この補正後のものである。
【００２２】こうして得られた補正画像は、面内におけ
る拡散の度合いのばらつきを表わしており、この補正画
像のヒストグラムの標準偏差によって、ガラスの表面性
状を評価できる。図６に、評価画像の評価すべき範囲内
の輝度のヒストグラムを示す。これを正規分布に過程し
た場合の、図中の９に相当する標準偏差の値により評価
を行うことができる。本実施例では、ガラスの内面のま
だら状に生じる粗さムラの評価を行った。
る拡散の度合いのばらつきを表わしており、この補正画
像のヒストグラムの標準偏差によって、ガラスの表面性
状を評価できる。図６に、評価画像の評価すべき範囲内
の輝度のヒストグラムを示す。これを正規分布に過程し
た場合の、図中の９に相当する標準偏差の値により評価
を行うことができる。本実施例では、ガラスの内面のま
だら状に生じる粗さムラの評価を行った。
【００２３】図１２はその測定結果であり、横軸に評価
するガラスのサンプルナンバー、縦軸に測定結果を示し
ている。サンプルは、５〜１の順に悪いとされているも
のである。サンプル内でのばらつきの標準偏差は０．２
１であった。図１３は、ヒストグラムの標準偏差と接触
式の粗さ測定における粗さのばらつきとの相関を示して
いる（縦軸はヒストグラムの標準偏差、横軸は接触式の
粗さ測定における粗さのばらつきを表わす）。相関係数
は、０．９７であり、本実施例によるガラスの表面の粗
さの評価が、接触式による粗さ測定の結果に倣うもので
あることがわかった。
するガラスのサンプルナンバー、縦軸に測定結果を示し
ている。サンプルは、５〜１の順に悪いとされているも
のである。サンプル内でのばらつきの標準偏差は０．２
１であった。図１３は、ヒストグラムの標準偏差と接触
式の粗さ測定における粗さのばらつきとの相関を示して
いる（縦軸はヒストグラムの標準偏差、横軸は接触式の
粗さ測定における粗さのばらつきを表わす）。相関係数
は、０．９７であり、本実施例によるガラスの表面の粗
さの評価が、接触式による粗さ測定の結果に倣うもので
あることがわかった。
【００２４】別の実施例においては、画面の平均階調値
＋５階調の値で二値化を行い、一方を鏡面部、他方を粗
面部とし、鏡面部分に相当する部分の面積率により評価
を行た。この実施例における面積率の測定結果を図１４
に示す。横軸にサンプルナンバー、縦軸に測定結果を示
している。サンプルは、５〜１の順に悪いとされている
ものである。サンプル内でのばらつきの標準偏差は１．
３１であった。
＋５階調の値で二値化を行い、一方を鏡面部、他方を粗
面部とし、鏡面部分に相当する部分の面積率により評価
を行た。この実施例における面積率の測定結果を図１４
に示す。横軸にサンプルナンバー、縦軸に測定結果を示
している。サンプルは、５〜１の順に悪いとされている
ものである。サンプル内でのばらつきの標準偏差は１．
３１であった。
【００２５】図１５は、面積率と接触式の粗さ測定にお
ける粗さのばらつきとの相関を示している（縦軸は鏡面
部分の面積率（％）、横軸は接触式の粗さ測定における
粗さのばらつきを表わす）。相関係数は０．９７であ
り、本実施例によるガラスの表面の粗さの評価が、接触
式による粗さ測定の結果に倣うものであることがわかっ
た。なお、実施例における評価は、２４０×４０画素の
範囲で行っている。
ける粗さのばらつきとの相関を示している（縦軸は鏡面
部分の面積率（％）、横軸は接触式の粗さ測定における
粗さのばらつきを表わす）。相関係数は０．９７であ
り、本実施例によるガラスの表面の粗さの評価が、接触
式による粗さ測定の結果に倣うものであることがわかっ
た。なお、実施例における評価は、２４０×４０画素の
範囲で行っている。
【００２６】上記実施例では、面内の一部の評価を行っ
たが、例えば面の広い範囲を短時間に評価したい場合の
別の実施例においては、図７のように線状のマスクの反
射像をラインカメラのような１次元撮像装置で撮像する
ことにより、またさらに別の実施例においては、チェッ
カーパターンあるいはストライプの光源の反射像を、位
相を例えば図８（ａ）、（ｂ）のようにずらしてエリア
カメラで２回撮像し、２画像を合成して評価することも
できる。
たが、例えば面の広い範囲を短時間に評価したい場合の
別の実施例においては、図７のように線状のマスクの反
射像をラインカメラのような１次元撮像装置で撮像する
ことにより、またさらに別の実施例においては、チェッ
カーパターンあるいはストライプの光源の反射像を、位
相を例えば図８（ａ）、（ｂ）のようにずらしてエリア
カメラで２回撮像し、２画像を合成して評価することも
できる。
【００２７】
【発明の効果】本発明によれば、遮光マスクを備えた光
源からの光を評価しようとする物体の表面に照射し、こ
の表面からの反射像を用いて表面性状の評価を行ってい
るため、この表面性状の定量化が容易であり、測定の簡
易化に伴う大幅な評価の省力化が可能になるとともに、
製品の安定した品質評価が可能となる。また、特に表面
性状として、表面の粗度の定量化が容易になることか
ら、例えば粗面を作るための型などの劣化の定量管理な
どの工程の最適化による生産の省力化が可能となる。
源からの光を評価しようとする物体の表面に照射し、こ
の表面からの反射像を用いて表面性状の評価を行ってい
るため、この表面性状の定量化が容易であり、測定の簡
易化に伴う大幅な評価の省力化が可能になるとともに、
製品の安定した品質評価が可能となる。また、特に表面
性状として、表面の粗度の定量化が容易になることか
ら、例えば粗面を作るための型などの劣化の定量管理な
どの工程の最適化による生産の省力化が可能となる。
【図１】本発明の表面性状を評価する方法を説明する光
学配置の一例を示す概略斜視図
学配置の一例を示す概略斜視図
【図２】鏡面による光の反射を説明する概念図
【図３】鏡面による光の反射を説明する概念図
【図４】本発明の表面性状の評価過程の一例を示す流れ
図
図
【図５】撮像装置に受光された光の情報を補正する方法
の一例を説明するグラフ
の一例を説明するグラフ
【図６】評価画像の輝度のヒストグラムを示すグラフ
【図７】本発明の表面性状を評価する方法を説明する光
学配置の別の例を示す概略斜視図
学配置の別の例を示す概略斜視図
【図８】本発明の表面性状を評価する方法を説明する光
学配置の別の例を示す概略斜視図
学配置の別の例を示す概略斜視図
【図９】物体表面の凹凸を示す模式図
【図１０】図９の物体を撮像したときの従来の撮像画像
を説明するグラフ
を説明するグラフ
【図１１】図９の物体を撮像したときの本発明における
撮像画像を説明するグラフ
撮像画像を説明するグラフ
【図１２】本発明の実施例におけるヒストグラムの標準
偏差の測定結果を示す模式図
偏差の測定結果を示す模式図
【図１３】本発明の実施例におけるヒストグラムの標準
偏差の測定結果を示す模式図
偏差の測定結果を示す模式図
【図１４】本発明の実施例における鏡面部の面積率の測
定結果を示す模式図
定結果を示す模式図
【図１５】本発明の実施例における鏡面部の面積率と表
面粗さのばらつきの相関を示す模式図
面粗さのばらつきの相関を示す模式図
１：白色拡散光源 ２：拡散光源に備えられた遮光マスク ３：評価すべき物体 ４：光源の遮光部の反射像 ５：撮像装置 ６：演算・処理装置
Claims (5)
- 【請求項１】遮光マスクを備えた拡散光源から発せられ
る光を物体の表面に照射し、該表面で反射した光を撮像
装置で反射画像を撮像して、撮像された反射画像の遮光
マスクによる暗視野部分を含む画像情報により物体の表
面性状を定量化することを特徴とする物体の表面性状の
評価方法。 - 【請求項２】前記暗視野部分を含む画像情報から、輝度
のヒストグラムを算出し、このヒストグラムのばらつき
を評価指標に用いることを特徴とする請求項１の物体の
表面性状の評価方法。 - 【請求項３】前記暗視野部分を含む画像情報を二値化
し、この二値化により得られた情報を評価指標に用いる
ことを特徴とする請求項１の物体の表面性状の評価方
法。 - 【請求項４】ガラスの表面の粗度を評価する方法であっ
て、遮光マスクを備えた拡散光源から発せられる光をガ
ラスの表面に照射し、該表面で反射した光を撮像装置で
反射画像を撮像して、撮像された反射画像の遮光マスク
による暗視野部分を含む画像情報によりガラスの表面の
粗度を定量化することを特徴とするガラスの表面の粗度
の評価方法。 - 【請求項５】請求項４の方法を用いてガラスの表面の粗
度を評価し、粗面を有するガラスを成形する型の表面の
劣化を評価するガラス成形型の評価方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP16020596A JPH109836A (ja) | 1996-06-20 | 1996-06-20 | 物体の表面性状、ガラスの表面の粗度およびガラス成形型の評価方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP16020596A JPH109836A (ja) | 1996-06-20 | 1996-06-20 | 物体の表面性状、ガラスの表面の粗度およびガラス成形型の評価方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH109836A true JPH109836A (ja) | 1998-01-16 |
Family
ID=15710053
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP16020596A Pending JPH109836A (ja) | 1996-06-20 | 1996-06-20 | 物体の表面性状、ガラスの表面の粗度およびガラス成形型の評価方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH109836A (ja) |
Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2000018932A (ja) * | 1998-04-27 | 2000-01-21 | Asahi Glass Co Ltd | 被検物の欠点検査方法および検査装置 |
| JP2006255741A (ja) * | 2005-03-16 | 2006-09-28 | Jfe Steel Kk | プレス金型の型かじり性評価方法およびその試験装置 |
| JP2012148976A (ja) * | 2012-05-17 | 2012-08-09 | Nikon Corp | 成形型の劣化判定方法、石英ガラスの成形方法及び成形装置 |
| JP2017203734A (ja) * | 2016-05-13 | 2017-11-16 | 株式会社ジェイテクト | 外観検査方法および外観検査装置 |
| KR20180114483A (ko) | 2017-04-10 | 2018-10-18 | 송홍준 | 뚜껑의 수직위치 조절이 가능한 전기통신용 맨홀 |
| WO2018221605A1 (en) | 2017-05-31 | 2018-12-06 | Nipro Corporation | Method for evaluation of glass container |
| WO2019123700A1 (ja) * | 2017-12-20 | 2019-06-27 | 三菱日立パワーシステムズ株式会社 | 皮膜の検査方法及び装置並びに皮膜の形成方法 |
| JP2020153828A (ja) * | 2019-03-20 | 2020-09-24 | 株式会社日立ハイテクファインシステムズ | 撮像装置 |
-
1996
- 1996-06-20 JP JP16020596A patent/JPH109836A/ja active Pending
Cited By (15)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2000018932A (ja) * | 1998-04-27 | 2000-01-21 | Asahi Glass Co Ltd | 被検物の欠点検査方法および検査装置 |
| JP2006255741A (ja) * | 2005-03-16 | 2006-09-28 | Jfe Steel Kk | プレス金型の型かじり性評価方法およびその試験装置 |
| JP4677804B2 (ja) * | 2005-03-16 | 2011-04-27 | Ｊｆｅスチール株式会社 | プレス金型の型かじり性評価方法およびその試験装置 |
| JP2012148976A (ja) * | 2012-05-17 | 2012-08-09 | Nikon Corp | 成形型の劣化判定方法、石英ガラスの成形方法及び成形装置 |
| JP2017203734A (ja) * | 2016-05-13 | 2017-11-16 | 株式会社ジェイテクト | 外観検査方法および外観検査装置 |
| KR20180114483A (ko) | 2017-04-10 | 2018-10-18 | 송홍준 | 뚜껑의 수직위치 조절이 가능한 전기통신용 맨홀 |
| WO2018221605A1 (en) | 2017-05-31 | 2018-12-06 | Nipro Corporation | Method for evaluation of glass container |
| CN110944950A (zh) * | 2017-05-31 | 2020-03-31 | 尼普洛株式会社 | 玻璃容器的评价方法 |
| JP2020524123A (ja) * | 2017-05-31 | 2020-08-13 | ニプロ株式会社 | ガラス容器の評価方法 |
| EP3630688A4 (en) * | 2017-05-31 | 2021-02-24 | Nipro Corporation | GLASS CONTAINER EVALUATION PROCESS |
| CN110944950B (zh) * | 2017-05-31 | 2023-04-04 | 尼普洛株式会社 | 玻璃容器的评价方法 |
| US11650166B2 (en) | 2017-05-31 | 2023-05-16 | Nipro Corporation | Method for evaluation of glass container |
| WO2019123700A1 (ja) * | 2017-12-20 | 2019-06-27 | 三菱日立パワーシステムズ株式会社 | 皮膜の検査方法及び装置並びに皮膜の形成方法 |
| JP2019113312A (ja) * | 2017-12-20 | 2019-07-11 | 三菱日立パワーシステムズ株式会社 | 皮膜の検査方法及び装置並びに皮膜の形成方法 |
| JP2020153828A (ja) * | 2019-03-20 | 2020-09-24 | 株式会社日立ハイテクファインシステムズ | 撮像装置 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US6531707B1 (en) | Machine vision method for the inspection of a material for defects | |
| KR20070055406A (ko) | 화상 결함 검사 장치, 화상 결함 검사 시스템 및 화상 결함검사 방법 | |
| JP2007078540A (ja) | 外観検査方法及び外観検査装置 | |
| JP3185559B2 (ja) | 表面欠陥検査装置 | |
| JP4633245B2 (ja) | 表面検査装置及び表面検査方法 | |
| US6765224B1 (en) | Machine vision method and system for the inspection of a material | |
| JPH109836A (ja) | 物体の表面性状、ガラスの表面の粗度およびガラス成形型の評価方法 | |
| JPH11311510A (ja) | 微小凹凸の検査方法および検査装置 | |
| JP2001209798A (ja) | 外観検査方法及び検査装置 | |
| JPH08247954A (ja) | 光学歪の測定方法 | |
| JP4108829B2 (ja) | 厚み欠陥検査装置及びその検査方法 | |
| JP2012237585A (ja) | 欠陥検査方法 | |
| JP3871963B2 (ja) | 表面検査装置及び表面検査方法 | |
| JPH0283438A (ja) | 透明板表面の付着物等評価装置 | |
| JP2003156451A (ja) | 欠陥検出装置 | |
| CN111179248B (zh) | 一种透明平滑曲面缺陷识别方法及检测装置 | |
| JP2000019064A (ja) | フィルム評価方法およびフィルム評価装置 | |
| JP2001235319A (ja) | シェーディング補正装置及びシェーディング補正方法及び表面検査装置 | |
| JPH01307645A (ja) | 試料の検査方法 | |
| JP3321503B2 (ja) | 電子部品の外観検査装置 | |
| JPH10115514A (ja) | 表面平滑性の検査方法及びその装置 | |
| JPH08178855A (ja) | 透光性物体あるいは鏡面性物体の検査方法 | |
| JP4035558B2 (ja) | 表面検査装置 | |
| JP2683248B2 (ja) | 着色周期性パターンの検査方法 | |
| JPH06281595A (ja) | 物体表面の疵検出装置 |