CN104040324B - 外观检查设备和外观检查方法 - Google Patents

Abstract

为了提供能够检测被检体的形状和被检体表面的细微凹凸、并且检测“光亮”和“色调变化”的表面状态的外观检查设备和外观检查方法，进行以下操作：利用波长彼此不同的三种光中的具有中间波长的狭缝光来照射被检体表面；根据所接收到的反射光来获取被检体表面的反射亮度数据；利用除中间波长以外的波长不同的两个光从不同方向以彼此重叠的方式照射被检体表面上的与狭缝光所照射的位置不同的位置，以使得根据所接收到的反射光获取被检体表面的表面数据；根据这两个光的强度之间的比率来检测被检体表面的凹凸的有无；将反射亮度数据和表面数据合成以检测被检体表面的色调的变化；并且基于凹凸的有无和色调的变化来检测被检体表面的光泽。

Description

外观检查设备和外观检查方法

技术领域

本发明涉及外观检查设备和外观检查方法，尤其涉及用于检测诸如轮胎或轮胎组件等的被检体的形状、表面凹凸和色调的变化等的外观检查设备和外观检查方法。

背景技术

传统上所进行的轮胎外观检查是轮胎的形状检查和表面状态检查。在形状检查中，在半径方向上向转动中的轮胎的表面照射单色狭缝光，并且利用区域照相机对该狭缝光所照射的部分进行摄像。如此，获取到轮胎的一次转动的截面图像。然后，对如此获取到的截面图像进行图像处理并且与主图像进行比较，以判断是否存在形状异常。此外，在表面状态检查中，尝试检测形状检查中无法检测到的细微凹凸。为此，从不同方向向转动中的轮胎的表面照射波长彼此不同的红色照明和蓝色照明，从而使这些照射光彼此重叠。然后，通过利用线照相机沿着轮胎圆周方向对照射光重叠的照射部分进行摄像，来获取轮胎的一次转动的表面图像。然后，将这些表面图像中所包含的红色成分和蓝色成分彼此分离，并且根据红色成分和蓝色成分的强度之间的比率来判断轮胎表面的凹凸的有无。此外，基于红色成分和蓝色成分的强度来计算轮胎表面的倾斜角，并且通过评价倾斜角分布的变化和缺陷特征之间的一致度来检查表面状态(例如，在倾斜角为阈值以下的情况下判断为不存在异常，并且在倾斜角大于阈值的情况下判断为存在凹凸异常)。

现有技术文献

专利文献

专利文献1：WO2010/024254A1

发明内容

发明要解决的问题

然而，在如上所述的表面状态检查中，根据表面图像中所包含的红色成分和蓝色成分的强度之间的比率来判断有无凹凸。结果，例如，由于“光亮(shine)”或“色调变化”等而可能存在将除凹凸以外的表面状态检测为凹凸的情况。红色成分和蓝色成分的强度之间的比率的差异被认为归因于成型时附着至轮胎表面的脱模剂的“光亮”的镜面反射或成型时发生的橡胶的“色调变化”的缺陷。为了避免这些误检测，可以认为需要通过一些图像处理来检测“光亮”或“色调变化”。然而，由于表面图像仅具有三原色中的红色和蓝色，因此可能存在在表面图像包含绿色成分时无法原样检测到“光亮”或“色调变化”的情况。

作为针对上述问题的解决方案，本发明提供如下的外观检查设备和外观检查方法，其中该外观检查设备和该外观检查方法在外观检查的形状检查和表面状态检查中，不仅检测被检体的形状和被检体表面的细微凹凸，而且还检测诸如“光亮”或“色调变化”等的表面状态。

用于解决问题的方案

在解决上述问题时，一种外观检查设备，包括：第一投光部件，用于将波长彼此不同的三种光中的具有中间波长的狭缝光照射至被检体表面上；第一摄像部件，用于通过接收所述狭缝光的反射光，来获取被检体表面的反射亮度数据；第二投光部件，用于将除所述中间波长以外的波长不同的两个光从不同方向以彼此重叠的方式照射至被检体表面上的与所述狭缝光所照射的位置不同的位置；第二摄像部件，用于通过接收来自所述两个光彼此重叠的部分的反射光，来获取被检体表面的表面数据；凹凸缺陷检测部件，用于根据所述表面数据中所包含的所述两个光的强度之间的比率，来检测被检体表面的凹凸的有无；颜色异常缺陷检测部件，用于通过将所述反射亮度数据和所述表面数据进行合成，来检测被检体表面的色调的变化；以及光泽缺陷检测部件，用于基于所述凹凸的有无和所述色调的变化，来检测被检体表面的光泽。

应当理解，前述发明内容部分并非必须列举出本发明的所有必要特征，并且所有这些特征的子组合均意图包括在本发明内。

附图说明

图1是示出外观检查设备的示意结构图的图。

图2是示出第一投光部件的配置的其它形式的图。

图3是示出相对于轮胎侧面的第一投光部件和第一摄像部件的配置的图。

图4是示出红光照明器、蓝光照明器和第二摄像部件的配置的图。

图5是示出将表面图像分离成红色成分图像和蓝色成分图像的概念图。

图6是示出绿色成分图像、红色成分图像和蓝色成分图像的亮度值的标准偏差σ的曲线图。

图7是示出将红色成分图像和蓝色成分图像分割成小区域的概念图。

图8是用于计算表面倾斜角的概念图。

图9是示出检查处理装置所进行的处理的流程图。

图10是示出检查处理装置所进行的处理的流程图。

具体实施方式

以下将基于并不意图限制本发明的权利要求书的范围而是例示本发明的优选实施例来详细说明本发明。这些实施例中所述的所有特征及其组合对于本发明而言并非都是必须的。

图1是外观检查设备1的结构图。图1所示的外观检查设备1是应用于轮胎T的外观检查的优选实施例。外观检查设备1包括：转动机构装置2，用于使作为被检体的轮胎T转动；形状获取装置3，用于获取轮胎T的外观形状；表面状态获取装置4，用于获取轮胎T的表面状态；以及检查处理装置5，用于通过对形状获取装置3和表面状态获取装置4分别获取到的图像进行图像处理来分别检查轮胎T的形状和表面状态。在本实施例中，使用波长彼此不同的三种光来以图像的形式获取轮胎T的外观形状和表面状态。这三种波长彼此不同的光例如是蓝色、绿色和红色的光的三原色。注意，以下说明是基于使用蓝色光、绿色光和红色光作为波长彼此不同的三种光。

转动机构装置2包括：转动台21，其上横向放置有作为被检体的轮胎T；马达22，用于使转动台21转动；转动角检测部件23，用于检测转动台21的转动角；以及马达控制部件24，用于驱动并控制马达22。形成为圆盘状板的转动台21在其轮胎安装面上具有未示出的引导构件，其中该轮胎安装面使轮胎T与转动台21同心。连接至马达控制部件24的马达22响应于从马达控制部件24输出的信号而转动。连接至马达控制部件24和后面要说明的检查处理装置5的转动角检测部件23输出测量得到的转动台21的转动角。要使用的转动角检测部件23例如是编码器。马达控制部件24响应于从转动角检测部件23输出的转动角信号来控制马达22的转动速度和驱动时间。

形状获取装置3包括：第一投光部件31，用于将波长彼此不同的三种光中的作为中间波长的绿色的狭缝光照射至作为被检体的轮胎侧面的表面S；以及第一摄像部件32，用于接收从第一投光部件31照射在表面S上的光的反射光。波长彼此不同的三种光中的中间波长是表示光的三原色中的色环的中间色的波长。色环中的光的颜色是红色→绿色→蓝色→红色…的循环。因此，红色是蓝色和绿色的中间色，绿色是红色和蓝色的中间色，并且蓝色是绿色和红色的中间色。在本实施例中，采用绿色光作为波长彼此不同的三种光中的具有中间波长的光。然而，代替绿色光，也可以使用红色光或蓝色光。

第一投光部件31和第一摄像部件32配置在放置于转动台21上的轮胎T的上方，并且利用未示出的固定部件来固定。

要采用的第一投光部件31是在轮胎侧面的表面S处照射狭缝状的绿色激光束的绿色激光器。绿色激光器被配置成照射表面S的照射部分，以使得狭缝光沿着轮胎半径方向从轮胎内径向着外径行进。此外，从绿色激光器照射的狭缝光被设置成以预定照射角照射表面S。要使用的绿色激光器例如是中心波长约为532nm的激光。

要注意，在由于轮胎的半径大、因而从一个绿色激光器照射的狭缝光无法照射轮胎的从内径到外径的整个范围的情况下，如图2(a)所示，可以在轮胎的半径方向上配置多个第一投光部件31，以使得从这些第一投光部件31照射的绿色激光形成直线并且照射表面S的从轮胎内径到轮胎外径的整个范围。可选地，如图2(b)所示，多个第一投光部件31可以以在圆周方向上偏移的方式配置。然而，在这种情况下，必须注意，在从相邻的第一投光部件31照射的狭缝光之间存在重叠。因而，可以利用多个第一投光部件来照射具有中间波长的狭缝光。因而，即使在作为被检体的轮胎的大小大于一个狭缝光的宽度的情况下，也可以利用狭缝光来照射被检体表面。

应当注意，本实施例中的狭缝状的绿色激光的照射宽度W被设置为50μm并且其有效照射范围被设置为90mm～150mm。

图3是示出相对于轮胎侧面的表面S的第一投光部件31和第一摄像部件32的配置的图。

例如用作区域照相机的第一摄像部件32被配置成接收从绿色激光器向表面S照射的光的镜面反射的光。更具体地，如图3所示，相对于表面S，从绿色激光器照射的狭缝光的照射角和第一摄像部件32接收光的光轴的受光角被配置成同一角度。换句话说，狭缝光的反射光的反射角和第一摄像部件32接收光的光轴的受光角被配置成一致。因而，第一摄像部件32通过接收从第一投光部件31向表面S照射的狭缝光的反射光，不仅获取照射部处的轮胎T的截面形状作为截面形状数据，而且还获取截面形状数据中的反射亮度数据。截面形状数据和反射亮度数据是在摄像时从各帧内获取到的。

也就是说，具有中间波长的狭缝光倾斜地照射至被检体的表面。因而，第一摄像部件32可以接收在作为被检体的轮胎的表面S上发生反射的狭缝光中的光强度最大的通过镜面反射得到的反射光。因此，可以鲜明地获取到轮胎表面的形状，并且可以进行精度良好的检查。

利用第一摄像部件32的摄像是按预定时间间隔进行的。并且位置间隔是根据如转动角检测部件23所检测到的轮胎T的转动角和转动速度所计算出的。

第一摄像部件32被配置成如下：第一摄像部件32的光接收所用的光轴的方向与第一投光部件31所照射的狭缝光的反射光的方向一致。因而，第一摄像部件32所接收到的反射光是在表面S上发生反射的狭缝光的镜面反射。因此，可以将第一摄像部件32所接收到的光的明度设置为最大，其结果是可以鲜明地获取到狭缝光的照射部分的形状。

返回参考图1，配置在与形状获取装置3的位置不同的位置处的表面状态获取装置4包括：第二投光部件41，用于将波长彼此不同的三种光中的具有除中间波长以外的不同波长的两个光照射至表面S；以及第二摄像部件43，用于接收从所述第二投光部件41照射在表面S上的光的反射光。应当注意，第二投光部件41在第一投光部件31使用红色光的情况下，采用蓝色和绿色这两个光，或者在第一投光部件31使用蓝色光的情况下，采用红色和绿色这两个光。

第二投光部件41包括用于照射红色波长的光的红色照明器41A和用于照射蓝色波长的光的蓝色照明器41B。这些照明器配置在轮胎侧面上方沿轮胎圆周的切线的延长线彼此间隔预定距离的位置处，并且由未示出的固定部件固定。红色照明器41A是用于发出中心波长约为660nm的红色光的LED照明器。此外，蓝色照明器41B是用于发出中心波长约为470nm的蓝色光的LED照明器。

图4(a)和(b)是示出红色照明器41A、蓝色照明器41B和第二摄像部件43的配置的图。

第二投光部件41的红色照明器41A、蓝色照明器41B被配置成光沿彼此相对的方向照射至轮胎侧面的表面S上与第一投光部件31所照射的照射部不同的位置。从红色照明器41A和蓝色照明器41B所照射的红色光和蓝色光以这两者在轮胎表面S上彼此重叠的方式照射从轮胎内径到轮胎外径的范围。如图4(a)所示，将红色照明器41A和蓝色照明器41B所照射的红色光和蓝色光的光轴的角度分别设置为例如相对于表面S的红色照明器41A的照射角为45°和相对于表面S的蓝色照明器41B的照射角为45°的相同角度。然而，要注意，红色照明器41A和蓝色照明器41B的照射角不限于45度，而是可以设置为30°～70°的范围内的任何相同照射角。

如图4(a)所示，第二摄像部件43在轮胎侧面的上侧配置在红色照明器41A和蓝色照明器41B之间，并且利用未示出的固定部件来固定。第二摄像部件43接收来自表面S上红色光和蓝色光彼此重叠的部分的反射光。要采用的第二摄像部件43适用于排列有一列光接收元件的彩色线照相机。如图4(b)所示，光接收元件的排列方向与轮胎半径方向一致的第二摄像部件43接收由于红色照明器41A所照射的红色光和蓝色照明器41B所照射的蓝色光重叠而产生的作为红色成分和蓝色成分的合成的反射光。在本实施例中，将第二摄像部件43设置成光接收所用的光轴的方向相对于表面S为90°。如此，在表面S存在诸如凹凸或起伏等的倾斜的情况下，从表面S反射的光发生不平衡，并且如第二摄像部件43所接收到的光成分的强度将大于其它光成分的强度。

在本实施例中，第二摄像部件43的摄像宽度W为10μm，摄像视场L为135mm，并且在轮胎T的圆周方向上针对约50μm(由于角速度固定因而随着测量对象的直径而改变)的每个位置偏移进行摄像。注意，可以根据如转动角检测部件23所检测到的轮胎T的转动角和转动速度来计算偏移距离。获取第二摄像部件43所拍摄到的图像作为包括光的红色成分和蓝色成分的表面图像，并且输出至检查处理装置5。

检查处理装置5例如是执行轮胎T的外观检查所用的处理的计算机。因此，检查处理装置5包括作为运算处理部件的CPU、作为存储部件的ROM、RAM和HDD、以及作为通信部件的接口，并且根据存储部件中所存储的程序进行工作。检查处理装置5连接有诸如键盘和鼠标等的输入部件以及诸如监视器等的显示部件。

返回参考图1，检查处理装置5包括用于检查轮胎T的立体形状的形状检查部件6和用于检查表面S的表面状态检查部件7。形状检查部件6包括图像重心计算单元61、图像对准单元62、坐标变换单元63、图像比较判断单元64和平面数据生成单元65。并且形状检查部件6基于截面形状数据和表面图像来检查轮胎T的形状和表面状态。

图像重心计算单元61基于利用第二摄像部件43沿着轮胎圆周方向拍摄并获取到的多个截面形状数据的亮度值来计算重心位置。更具体地，通过摄像所获得的截面形状数据通过向构成摄像得到的各帧的像素分配颜色和明度等的亮度值来表示轮胎侧面的表面S的截面形状。然后，图像重心计算单元61根据例如表示原点位于帧的左上角的情况下的形状的像素的位置、以及这些像素的亮度值，来计算帧的截面形状数据的重心位置。

图像对准单元62使截面形状数据对准，以使得图像重心计算单元61所计算出的所有帧的重心位置排列在直线上。也就是说，使针对所有帧单独获得的截面形状数据对准，以使得这些截面形状数据的重心位置彼此一致。在利用图像对准单元62使截面形状数据对准的情况下，可以执行如下处理：即使在轮胎T以相对于转动台21偏心的状态配置时实际已获得数据的情况下，也通过使轮胎T的中心与转动台21的中心严格一致来获取截面形状数据。

坐标变换单元63对图像对准单元62对准后的截面形状数据进行从正交坐标系向着圆柱坐标系的坐标转换。也就是说，第二摄像部件43所获取到的截面形状数据是在帧的正交坐标上获取到的。因此，如果要根据所有的截面形状数据来创建3维(3D)轮胎状的检查图像，则需要对通过摄像所获得的所有截面形状数据进行坐标变换。因而，坐标变换单元63通过基于所拍摄到的转动角度对所有的截面形状数据进行坐标变换来创建3D形状数据。

图像比较判断单元64将3D形状数据与预先已存储在检查处理装置5的存储单元中的作为被检体的轮胎T的3D主数据进行比较，并且检测3D形状数据相对于该主数据的差。因此，图像比较判断单元64在主数据和3D形状数据之间的差小于阈值的情况下判断为不存在形状异常，并且在该差大于阈值的情况下判断为存在形状异常。

平面数据生成单元65根据利用图像对准单元62对准后的截面形状数据来生成排除高度信息以外的平面数据。该平面数据是仅提取出对准后的截面形状数据的反射亮度数据并且使各帧的反射亮度数据排成直线而得到的数据。换句话说，该平面数据是使用绿色成分光所获得的轮胎侧面的表面S的绿色成分图像。以下将该平面数据称为绿色成分图像。

表面状态检查部件7包括颜色成分分离部件16、颜色异常缺陷检测部件17、凹凸缺陷检测部件18和光泽缺陷检测部件19。

图5示出将表面图像分离成红色成分图像和蓝色成分图像的概念图。注意，该图中的附图标记10表示通过后续检测处理要检测的凹痕。

如图5所示，颜色成分分离部件16将第二摄像部件43所拍摄到的表面S的2维(2D)表面图像分离成红色成分和蓝色成分，由此分离出红色成分图像和蓝色成分图像这两个图像。

颜色异常缺陷检测部件17包括亮度成分标准化单元71、彩色图像合成单元72、颜色异常判断单元73和颜色异常存储单元74。

图6(a)是示出绿色成分图像、红色成分图像和蓝色成分图像的亮度值的标准偏差σ的曲线图。图6(b)示出通过基于标准偏差σ对亮度值进行缩放而对准的绿色成分图像、红色成分图像和蓝色成分图像的亮度值的大小。

亮度成分标准化单元71对第一摄像部件32所拍摄到的绿色成分图像以及颜色成分分离部件16所创建的红色成分图像和蓝色成分图像分别进行标准化。更具体地，亮度成分标准化单元71首先进行由于摄像开始位置的差异而处于位置偏移状态的绿色成分图像相对于红色成分图像和蓝色成分图像的位置对准。然后，亮度成分标准化单元71如图6(a)所示计算构成绿色成分图像、红色成分图像和蓝色成分图像的像素的各颜色成分图像的平均值m和标准偏差σ，并且如图6(b)所示，通过基于平均值m和标准偏差σ使绿色成分图像、红色成分图像和蓝色成分图像对齐来进行标准化。

也就是说，由于绿色成分图像、红色成分图像和蓝色成分图像的亮度的明度彼此不同，因此这些亮度的平均值m和标准偏差σ也彼此不同。因此，通过对像素值进行移位和缩放以使得各颜色成分图像的平均值m和标准偏差σ相等，来使绿色成分图像、红色成分图像和蓝色成分图像的明度均等。结果，在合成绿色成分图像、红色成分图像和蓝色成分图像的情况下，可以生成颜色成分无偏差的清晰彩色图像。

彩色图像合成单元72将利用亮度成分标准化单元71进行标准化后的绿色成分图像、红色成分图像和蓝色成分图像合成为2D彩色图像。

颜色异常判断单元73通过将彩色图像合成单元72合成后的彩色图像与预定阈值进行比较来判断颜色异常的有无。更具体地，颜色异常判断单元73进行用以从彩色图像中提取缺陷特征量的图像处理滤波计算，并且在该缺陷特征量大于阈值的情况下判断为存在颜色异常，并在该缺陷特征量小于阈值的情况下判断为不存在颜色异常。要注意，这里的颜色异常例如是指轮胎T的硫化成型期间附着至轮胎T的表面S的脱模剂的“光亮”、或者由于硫化成型工艺期间的加热所引起的橡胶的“色调变化”。

此外，作为用于利用颜色异常判断单元73判断颜色异常的其它方法，在构成彩色图像的像素中的任意邻接像素的亮度值之间的斜率大于阈值的情况下，可以判断为存在颜色异常，并且在该斜率小于阈值的情况下，可以判断为不存在颜色异常。

颜色异常存储单元74存储由颜色异常判断单元73检测为颜色异常的颜色异常的位置和大小。

凹凸缺陷检测部件18包括亮度分布波形计算单元81、峰间隔计算单元82、峰间隔判断单元83、表面倾斜角计算单元84、凹凸判断单元85和凹凸存储单元86。此外，凹凸缺陷检测部件18检测表面S上的细微异物的附着以及成型时的表面粗糙度或细微裂纹等。

图7是将红色成分图像和蓝色成分图像分割成小区域的概念图。

亮度分布波形计算单元81通过将红色成分图像和蓝色成分图像各自中所包含的亮度分布作为近似正态分布进行处理，来计算红色成分图像和蓝色成分图像各自的检查对象范围内的像素值的平均值和标准偏差。

峰间隔计算单元82检测红色成分图像的各小区域的亮度分布波形的红色峰和蓝色成分图像的各小区域的蓝色峰，并且计算红色成分图像和蓝色成分图像中的相应位置处的各小区域的红色峰和蓝色峰之间的间隔。

峰间隔判断单元83将峰间隔计算单元82所计算出的各小区域的峰间隔与预定阈值进行比较，并且在该峰间隔小于阈值的情况下判断为不存在凹凸，并在该峰间隔为阈值以上的情况下判断为存在异常。

也就是说，在红色成分的峰和蓝色成分的峰之间的间隔小于阈值的情况下，峰间隔判断单元83判断为在表面S上不存在细微裂纹、凹凸和起伏等。此外，在红色成分的峰和蓝色成分的峰之间的间隔等于或大于阈值的情况下，由于在这种情况下在光所照射的部分中、这些颜色成分其中之一可能因裂纹或凹凸等被遮挡或发生散射，因此峰间隔判断单元83判断为在表面S上存在细微裂纹、凹凸和起伏等。

如上所述，本发明可以在表面S上检测到细微裂纹、凹凸和起伏等。

图8(a)是示出轮胎侧面的表面S中的凹痕的示意图。图8(b)示出用于计算轮胎侧面的表面S中的凹痕的表面倾斜角α的概念图。这里应当注意，凹痕10在深而宽的情况下，可以通过形状检查来进行检测。表面倾斜角计算单元84在利用峰间隔判断单元83判断为峰间隔存在异常的情况下，计算表示表面S的凹凸的倾斜程度的表面倾斜角α。

按照如下计算表面倾斜角α。

在设p表示表面S的点P(x,y,z)处轮胎圆周方向上的倾斜、q表示该点处轮胎半径方向上的倾斜的情况下，可以通过以下表达式来表示p和q。注意，下标B代表蓝色光并且下标R代表红色光。例如，p_B表示沿着倾斜p的蓝色光成分，并且p_R表示颜色倾斜p的红色光成分。同样，q_B表示沿着倾斜q的蓝色光成分，并且q_R表示沿着倾斜q的红色光成分。

数学式1

$p=\frac{\∂z}{\∂x},q=\frac{\∂z}{\∂y}$ (表达式1)

此外，可以通过以下表达式使用上述的p和q来表示相对于检查对象面S的法线矢量n。

数学式2

$n=\frac{1}{\sqrt{p^2+q^2+1}}(-p,-q,1)$ (表达式2)

另一方面，可以通过以下表达式来表示红色照明器41A所照射的红色光的入射光矢量S_R和蓝色照明器41B所照射的蓝色光的入射光矢量S_B，其中I_R是红色光的强度并且I_B是蓝色光的强度。

数学式3

$S_R=\frac{I_R}{\sqrt{p_R^2+q_R^2+1}}(-p_R,-q_R,1)$

$S_B=\frac{I_R}{\sqrt{p_B^2+q_B^2+1}}(-p_B,-q_B,1)$ (表达式3)

此外，如通过以下表达式所示，第二摄像部件43所接收到的红色光的强度E_R是通过将上述入射光矢量S_R的相对于法线矢量n的正交投影乘以作为被检体的轮胎T的反射率ρ所得到的，并且第二摄像部件43所接收到的蓝色光的强度E_B是通过将上述入射光矢量S_B的相对于法线矢量n的正交投影乘以反射率ρ所得到的。

数学式4

$E_R=\mathrm{\ρ}(S_R\·n)={\mathrm{\ρI}}_R\frac{1}{\sqrt{p^2+q^2+1}}\frac{1}{\sqrt{p_R^2+q_R^2+1}}({\mathrm{pp}}_R+{\mathrm{qq}}_R+1)$

$E_B=\mathrm{\ρ}(S_B\·n)={\mathrm{\ρI}}_B\frac{1}{\sqrt{p^2+q^2+1}}\frac{1}{\sqrt{p_B^2+q_B^2+1}}({\mathrm{pp}}_B+{\mathrm{qq}}_B+1)$ (表达式4)

因此，可以通过从红色光的强度E_R的表达式和蓝色光的强度E_B的表达式中除去轮胎半径方向的倾斜q，来计算表面S上的轮胎圆周方向的倾斜p。要注意，如图8(b)所示，上述倾斜p与表面倾斜角α处于p＝tanα的关系，其中该表面倾斜角α是轮胎侧面的x-z截面中的凹凸10A(参见图8(a))的内壁的倾斜程度。因而，可以通过以下表达式来表示表面倾斜角α。

数学式5

$\mathrm{\α}={\tan }^{-1}p={\tan }^{-1}\frac{\mathrm{\β}}{p_R-\mathrm{\β}\·p_B},$ 其中 $\mathrm{\β}=\frac{\sqrt{p_R^2+1}}{\sqrt{P_B^2+1}}\·\frac{E_R}{E_B}\·\frac{I_B}{I_R}$

(表达式5)

因而，表面倾斜角计算单元84使用表达式5来计算表面倾斜角α。

凹凸判断单元85将表面倾斜角α与预定阈值进行比较，并且判断峰间隔为阈值以上的原因是否归因于凹凸。也就是说，凹凸判断单元85在表面倾斜角α等于或大于阈值的情况下判断为存在异常的凹凸，并且在表面倾斜角α小于阈值的情况下判断为不存在凹凸。

凹凸存储单元86存储凹凸判断单元85判断为存在凹凸的情况下的轮胎T的位置和表面倾斜角α、或者凹凸判断单元85判断为不存在凹凸的情况下的轮胎T的位置。注意，存储凹凸判断单元85判断为不存在凹凸的情况下的轮胎T的位置以在后续工艺中用作判断材料。

光泽缺陷检测部件19将表面倾斜角计算单元检测到表面倾斜角α但凹凸判断单元85判断为不存在凹凸的位置的图像与相应位置的彩色图像进行比较，并且在颜色异常缺陷检测部件17判断为该位置不存在异常、即在彩色图像中不存在异常的情况下，判断为不存在异常，或者在颜色异常缺陷检测部件17判断为存在异常的情况下，判断为存在光泽缺陷。

以下说明外观检查设备所进行的轮胎T的外观检查的处理。

首先，将作为被检体的轮胎T放置在转动台21上。同时，将包括第一投光部件31和第一摄像部件32的形状获取装置3设置在轮胎T的侧面的正上方，并且将包括红色照明器41A、蓝色照明器41B和第二摄像部件43的表面状态获取装置4设置在相对于形状获取装置3在圆周方向上偏移了预定角度的位置处。然后，通过控制马达22的驱动使转动台21转动来使轮胎T以预定的转动速度转动。

接着，从第一投光部件31将狭缝状的绿色激光照射至轮胎T的表面S，并且利用第一摄像部件32对该狭缝光所照射的部分进行摄像。同时，从红色照明器41A和蓝色照明器41B将红色光和蓝色光以彼此重叠的方式照射至表面S，并且利用第二摄像部件43对该重叠的红色光和蓝色光所照射的部分进行摄像。

并且，针对轮胎的一次转动获取轮胎侧面的截面形状数据和表面图像。

接着，在将轮胎的一次转动的表面图像和截面形状数据输入至检查处理装置5之后，利用检查处理装置5开始检查处理。

图9和10示出检查处理装置5所进行的检查处理的流程图。以下参考图9和图10来说明检查处理装置5所进行的轮胎T的外观检查的处理。

首先，检查处理装置5计算图像重心计算单元61所获取到的多个截面形状数据的图像重心(S101)。然后，图像对准单元62使截面形状数据对准，以使得所有帧的图像重心配置于同一位置(S102)。然后，坐标变换单元63进行将截面形状数据变换成轮胎形状的3D形状数据的坐标变换(S103)。此外，平面数据生成单元65通过仅排除对准后的各截面形状数据中所包含的高度信息而提取亮度信息的平面数据，来生成表面S的绿色成分图像(S106)。

接着，图像比较判断单元64将3D形状数据与主数据进行比较，并且判断形状异常的有无(S104)。更具体地，将构成3D形状数据的3D坐标与主数据的3D坐标进行比较，计算各坐标位置中的误差，并且在该误差为阈值以上的情况下判断为形状存在异常、或者在该误差为阈值以下的情况下判断为形状不存在异常(S105)。

接着，利用表面状态检查部件7来进行轮胎T的表面S的检查。

首先，表面状态检查部件7利用颜色成分分离部件16将表面图像分离成红色成分图像和蓝色成分图像(S201)。然后，颜色异常缺陷检测部件17对表面S上的颜色异常进行检查。更具体地，颜色异常缺陷检测部件17对S106中输出的绿色成分图像以及S201中分离得到的红色成分图像和蓝色成分图像中所包含的亮度成分进行标准化(S202)。由于与绿色成分图像、红色成分图像和蓝色成分图像中所包含的亮度值的明度有关的信息彼此大幅改变，因此本实施例中的亮度成分的标准化是将绿色成分图像、红色成分图像和蓝色成分图像的明度调整为大致相同的水平。此外，亮度成分标准化单元71不仅进行绿色成分图像、红色成分图像和蓝色成分图像中的亮度成分的标准化，而且还进行绿色成分图像、红色成分图像和蓝色成分图像的位置对准(S203)。

接着，彩色图像合成单元72在对亮度成分进行标准化时，将绿色成分图像、红色成分图像和蓝色成分图像合成为彩色图像(S204)。然后，例如如步骤S205～S212那样，利用颜色异常判断单元73对彩色图像进行图像处理滤波计算，以判断颜色异常的有无。在针对颜色异常的有无的判断完成的情况下，该处理进入S301。如果针对所有小区域的处理没有完成，则该过程进入步骤S122，并且重复S208～S212的处理。

接着，凹凸缺陷检测部件18还检测利用形状检测部件6无法检测的表面S上的细微凹凸。首先，利用亮度分布波形计算单元81分别计算红色成分图像和蓝色成分图像的亮度分布波形。更具体地，将红色成分图像和蓝色成分图像分割成大小与利用颜色异常判断单元73分割得到的大小相同的小区域(S301)。针对各小区域(k＝1)计算亮度平均值(S302)。然后，计算红色成分图像和蓝色成分图像各自的小区域的亮度分布波形(S303)。然后，检测红色成分图像和蓝色成分图像各自的红色峰和蓝色峰(S304)。然后，计算红色峰和蓝色峰之间的峰间隔(S305)。然后，判断峰间隔是否为阈值以上，并且在峰间隔为阈值以上的情况下该处理进入S307，或者在峰间隔小于阈值的情况下该处理进入S311(S306)。在S307中，计算表面倾斜角(S307)。然后，判断所计算出的表面倾斜角是否为阈值以上，并且如果表面倾斜角为阈值以上，则该处理进入S309，或者如果表面倾斜角小于阈值，则该处理进入S311(S308)。通过进入S309，将表面倾斜角中异常的凹凸位置和表面倾斜角存储在作为存储部件的凹凸存储单元86中(S309)。接着，判断针对所有小区域的处理是否完成(S310)。并且，如果针对所有小区域的处理完成，则该处理进入S401，或者如果针对所有小区域的处理没有完成，则该处理进入S311，并且重复S303～S310的过程。

并且，在利用凹凸缺陷检测部件18判断为不存在凹凸的情况下，将不存在凹凸这一判断结果输出至凹凸存储单元86。或者，在判断为存在凹凸的情况下，利用表面倾斜角计算单元84来计算轮胎侧面的表面S的倾斜角度α。然后将所计算出的表面倾斜角α与阈值进行比较。并且在表面倾斜角α小于阈值的情况下，判断为不存在异常，并且在表面倾斜角α为阈值以上的情况下，判断为存在异常。要注意，在计算表面倾斜角α的情况下，与表面倾斜角α有无异常无关地，将表面倾斜角α存储在凹凸存储单元86中。

接着，光泽缺陷检测部件19通过将凹凸存储单元86中所记录的凹凸位置和颜色异常存储单元74中所存储的与判断为表面倾斜角α不存在异常的位置相对应的位置进行比较，来检测光泽缺陷(S401)。换句话说，针对判断为表面倾斜角α不存在异常但判断为存在颜色异常的位置，判断为光泽缺陷异常。此外，针对判断为表面倾斜角α不存在异常并且还判断为不存在颜色异常的位置，判断为光泽缺陷无异常。像这样的情况表示发生了检查错误。在所有这些步骤之后，检查处理装置5所进行的处理结束。

如上所述，通过从利用绿色的狭缝状激光所获取到的形状数据中提取轮胎表面S的图像来生成绿色成分图像。现在，通过将绿色成分图像与红色成分图像和蓝色成分图像合成来生成彩色图像，可以正确地获得轮胎表面S的色调。此外，可以通过对彩色图像进行图像处理来以高精度判断轮胎表面S的“色调变化”和“光亮”。因此，可以提高轮胎T的形状和表面状态的检查精度。

迄今为止，已经假定轮胎是被检体说明了上述实施例。然而，这些实施例不仅仅局限于轮胎，而且可以应用于构成轮胎的构件以及诸如软件和导管等的其它模塑制品的检查。

此外，已经假定第二投光部件41的红色照明器41A和蓝色照明器41B是LED照明器说明了上述实施例。然而，这些实施例不限于LED照明器，而且可以采用照射散射光的任何光源。

附图标记说明

1外观检查设备、5检查处理装置、6形状检查部件、

7表面状态检查部件、16颜色成分分离部件、

17颜色异常缺陷检测部件、18凹凸缺陷检测部件、

19光泽缺陷检测部件、31第一投光部件、32第一摄像部件、

41第二投光部件、43第二摄像部件、61图像重心计算单元、

62图像对准单元、63坐标变换单元、64图像比较判断单元、

65平面数据生成单元、71亮度成分标准化单元、

72彩色图像合成单元、73颜色异常判断单元、74颜色异常存储单元、

81亮度分布波形计算单元、82峰间隔计算单元、

83峰间隔判断单元、84表面倾斜角计算单元、85凹凸判断单元、

86凹凸存储单元。

Claims (4)

1.一种外观检查设备，包括：

第一投光部件，用于将波长彼此不同的三种光中的具有中间波长的狭缝光照射至被检体表面上；

第一摄像部件，用于通过接收所述狭缝光的反射光，来获取被检体表面的反射亮度数据；

第二投光部件，用于将除所述中间波长以外的波长不同的两个光从不同方向以彼此重叠的方式照射至被检体表面上的与所述狭缝光所照射的位置不同的位置；

第二摄像部件，用于通过接收来自所述两个光彼此重叠的部分的反射光，来获取被检体表面的表面数据；

形状检查部件，用于从所述反射亮度数据获取绿色成分图像；

颜色成分分离部件，用于从所述表面数据获取红色成分图像和蓝色成分图像；

凹凸缺陷检测部件，用于根据所述表面数据中所包含的所述两个光的强度之间的比率，来检测被检体表面的凹凸的有无；

颜色异常缺陷检测部件，用于通过对所述绿色成分图像、所述红色成分图像和所述蓝色成分图像进行标准化，并且将标准化后的绿色成分图像、红色成分图像和蓝色成分图像以及所述表面数据合成为2D彩色图像，来检测被检体表面的色调的变化；以及

光泽缺陷检测部件，用于基于所述凹凸的有无和所述2D彩色图像的所述色调的变化，来检测被检体表面的光泽。

2.根据权利要求1所述的外观检查设备，其中，具有所述中间波长的所述狭缝光是相对于被检体表面而倾斜照射的。

3.根据权利要求1或2所述的外观检查设备，其中，具有所述中间波长的所述狭缝光是由多个所述第一投光部件形成的。

4.一种外观检查方法，包括以下步骤：

通过将波长彼此不同的三种光中的具有中间波长的狭缝光照射至被检体表面上、并且利用第一摄像部件接收所述狭缝光的反射光，来获取被检体表面的反射亮度数据；

通过将除所述中间波长以外的波长不同的两个光从不同方向以彼此重叠的方式照射至被检体表面上的与所述狭缝光所照射的位置不同的位置、并且利用第二摄像部件接收来自所述两个光彼此重叠的部分的反射光，来获取被检体表面的表面数据；

从所述反射亮度数据获取绿色成分图像；

从所述表面数据获取红色成分图像和蓝色成分图像；

根据所述第二摄像部件所获得的所述表面数据中所包含的所述两个光的强度之间的比率，来检测被检体表面的凹凸的有无；

通过对所述绿色成分图像、所述红色成分图像和所述蓝色成分图像进行标准化，并且将标准化后的绿色成分图像、红色成分图像和蓝色成分图像以及所述表面数据合成为2D彩色图像，来检测被检体表面的色调的变化；以及

基于所述凹凸的有无和所述2D彩色图像的所述色调的变化，来检测被检体表面的光泽。