CN106482635A - 图像测量装置 - Google Patents

Abstract

本发明的一实施方式的图像测量装置包括：拍摄工件，获取该工件的图像的摄像装置；以及基于该图像进行工件的测量，输出测量结果的运算装置。此外，运算装置基于上述图像，生成像素数比该图像少的其他图像，基于该其他图像，设定多个区域，基于这些多个区域，计算上述测量结果。

Description

图像测量装置

技术领域

本发明涉及通过拍摄工件来测量工件的图像测量装置。

背景技术

已知对工件进行尺寸测量和形状测量的测量装置。作为这样的测量装置，例如，已知包括了拍摄工件，获取该工件的图像的摄像装置；以及基于该图像，进行工件的尺寸测量和形状测量等的运算装置的图像测量装置(日本特开2001-241941号公报)。在这样的测量中，例如，计算测量对象的中心位置、形状、轮廓线、宽度等。

例如，在使用图像测量装置，测量工件的情况下，因图像中包含的噪声的影响，存在不能合适地进行尺寸测量和形状测量等的情况。

发明内容

本发明鉴于这样的情况而完成，目的在于提供降低图像中的噪声，可合适地进行尺寸测量和形状测量等的图像测量装置。

附图说明

图1是本发明的第1实施方式的图像测量装置的整体图。

图2表示由该图像测量装置获取的工件的图像的显示画面。

图3是表示该图像测量装置的结构的框图。

图4是表示该图像测量装置的动作的流程图。

图5是表示在该动作中生成的影像金字塔(image pyramid)。

图6是表示沿图2的AA线的像素位置和浓度级别之间的关系的曲线图。

图7表示显示在该动作中工件的图像中设定的区域的显示画面。

图8表示显示在该动作中所使用的边缘检测工具的显示画面。

图9是表示以图8的B所示的部分的放大图。

图10表示从图9的边缘点选择出的多个边缘点。

图11表示显示在该动作中获取的测量结果的显示画面。

图12表示在以往的图像测量装置中获取的多个边缘点。

图13表示从图12的边缘点选择出的多个边缘点。

图14表示从以往的图像测量装置中滤波后的图像获取的多个边缘点。

图15表示从图14的边缘点选择出的多个边缘点。

图16表示由本发明的第2实施方式的图像测量装置在工件的图像中设定的区域。

图17表示从图16的区域提取出的区域。

具体实施方式

为了解决这样的课题，本发明的一实施方式的图像测量装置包括：拍摄工件，获取该工件的图像的摄像装置；以及基于该图像进行工件的尺寸测量和形状测量等，输出测量对象的中心位置、形状、轮廓线、宽度等的测量结果的运算装置。此外，运算装置基于上述图像，生成像素数比该图像少的其他图像，并基于该其他图像，设定多个区域，基于这些多个区域，计算上述测量结果。

例如，上述运算装置能够沿上述区域的轮廓线进行边缘检测处理，获取边缘点群。此外，上述运算装置能够排除在该边缘点群中包含的多个边缘点之中的一部分。此外，上述运算装置能够对于上述多个区域，设定各自不同的多个号。

根据本发明，可提供能够合适地进行尺寸测量和形状测量等的图像测量装置。

[第1实施方式]

接着，参照附图详细地说明本发明的第1实施方式。

首先，参照图1，说明本实施方式的图像测量装置的概略性的结构。

如图1所示，本实施方式的图像测量装置包括：图像测量机1，装载有摄像机141作为摄像装置，摄像装置包括相互正交的X、Y、Z轴，并且在该Z轴的前端拍摄工件3；以及计算机(以下，称为“PC”。)2，其与该图像测量机1连接。

图像测量机1如下构成。即，在样品移动装置11之上，被装载放置样品台12，使得样品台的上面作为基面与水平面一致，在从样品移动装置11的两侧端竖立设置的臂支承体13a、13b的上端支承X轴导轨13c。样品台12由样品移动装置11在Y轴方向上被驱动。在X轴导轨13c中，在X轴方向上可驱动地支承摄像单元14。在摄像单元14的下端，在Z轴方向上可驱动地安装摄像机141。

再有，在本实施方式中，采取拍摄在样品台12上配置的工件3的形式，当然可以是其它的形式，例如也可以是从横向方向拍摄在台面上设置的工件的各种各样的形式。此外，可使用CCD、CMOS等各种摄像机作为摄像机141。此外，也可以采用在图像测量机1上可拆装的图像探测器(probe)作为摄像机141。

PC2包括：运算装置22；连接到该运算装置22的显示装置21；以及输入装置23。运算装置22在内部包括CPU和硬盘等的存储装置。显示装置21例如是显示器和投影仪等。输入装置23是输入测量者操作的操作输入装置，例如鼠标和键盘、触摸板等。

接着，参照图2，说明在显示装置21的画面上显示的影像。

如图2所示，在显示装置21的画面上，显示由摄像机141获取的工件3的图像(以下，在图中，记载为图像i3。)。在图2所示的例子中，工件3包含测量对象31。

接着，参照图3，更详细地说明本实施方式的运算装置22的结构。

如图3所示，在本实施方式的图像测量装置中，摄像机141拍摄工件3，获取工件3的图像。此外，该图像通过运算装置22，被传送到显示装置21。此外，运算装置22通过输入装置23接受测量者的操作，基于该操作进行工件3的测量(尺寸测量和形状测量等)。例如，从图像中提取作为测量对象的部分，在该测量对象中，计算与重心等的位置有关的值，以及与轮廓线、宽度等形状有关的值。

如图3所示，运算装置22通过CPU、在存储器及硬盘(存储装置24)等中存储的程序，实现下述功能。即，区域分割单元221对于工件3的图像进行区域分割处理。例如，如图7所示，对图像进行区域分割处理，将该图像分割为多个区域，输出这些多个区域。例如，如图8及图9所示，边缘检测单元222对于输出的区域的轮廓线进行边缘检测处理，获取包含多个边缘点的边缘点群。例如，图10所示，异常点除去单元223将多个边缘点之中的一部分判定为异常点并除去，将剩余的点获取作为选择边缘点群。测量结果获取单元224基于该选择边缘点群，获取测量结果。

接着，参照图4～图11，说明本实施方式的图像测量装置的动作。

如图4～图7所示，在步骤S101中，对于工件3的图像进行区域分割处理。区域分割处理可在各种各样的方式中进行，但在以下，例示采用了影像金字塔的方法。再有，影像金字塔是例如图5所示、分辨率(像素数)不同的同一图像的集合。

如图5所示，在步骤S101中，例如，基于工件3的图像，生成影像金字塔。例如，如图5所示，在工件3的图像是n像素的图像的情况下，例如将上下左右邻接的像素的灰度等级进行平均，生成像素数比第1图像少的图像。然后，对该生成的图像也进行同样的处理，生成像素数更少的图像。以下同样地，以新生成的图像为像素数比作为源图像少的图像的方式，依次生成图像，生成影像金字塔。然后，从该影像金字塔中包含的多个图像选择k(＜n)像素的图像。

此外，如图6及图7所示，在步骤S101中，例如，对该选择出的k像素的图像，设定多个区域。区域的设定可在各种方式中进行，但在图6所示的例子中，以浓度级别(灰度等级)高于阈值Th的部分和浓度级别(灰度等级)低于阈值Th的部分被分割在不同的区域的方式，进行区域的设定。再有，在根据各像素的浓度级别(灰度等级)来设定区域的情况下，也可设定多个阈值Th。此外，也可基于上述k像素的图像，确定各区域的大概的位置等，基于在摄像机141中获取的n像素的图像，详细地确定各区域的边界。

如图4、图8及图9所示，在步骤S102中，对于在步骤S101中获取到的多个区域的至少一部分进行边缘检测处理，获取多个边缘点。边缘检测处理可在各种方式中进行，但在图8所示的例子中，使用边缘检测用的工具t。图8中例示的边缘检测用的工具t包含4个框(box)b，各框b具有沿与测量对象31对应的区域的轮廓线延伸的长方形的形状。此外，在各框b中，在其横向方向延伸的线段1沿其纵向方向被设置多个。在边缘检测中，如图8所示，各框b被重叠在测量对象31的轮廓中，沿框b内的线段1浓度级别的变化(斜率)最大的像素被获取作为边缘点。

如图4及图10所示，在步骤S103中，进行异常点检测处理，从图9所示的多个边缘点中除去异常点，获取选择边缘点。异常点检测处理可在各种方式中进行，但例如，对在步骤S102中获取的多个边缘点设定近似直线(近似曲线)，从该近似直线(近似曲线)，计算至各边缘点的距离，基于算出的距离的平均值及方差值，可判定异常点。

如图4及图11所示，在步骤S104中，例如基于在步骤S103中获取的多个选择边缘点，获取测量的结果。在步骤S104中，可计算测量对象(例如，测量对象31)的重心和轮廓线、宽度等各种值。

这里，在以往的图像测量装置中，若对于在摄像机141中获取的图像直接进行边缘检测处理，则图12所示，因图像中包含的噪声的影响，有从测量对象31的轮廓离开的很多的点被计算作为边缘点的情况。若对于这样的图像进行异常点检测处理，则如图13所示，很多的边缘点会被除去，存在对测量的精度产生影响的情况。

鉴于这一点，在以往的图像测量装置中，有对于在摄像机141中获取的图像，预先进行滤波等的图像处理，降低图像中的噪声，其后进行边缘检测处理的情况。在这样的滤波中，例如，有时使用中值滤波器、平均滤波器、高斯滤波器、形态滤波器等的图像滤波器。但是，即使是这样地进行了滤波等的图像处理的情况，如图14所示，也有从测量对象31的轮廓离开的很多点被计算作为边缘点的情况。因此，在对于这样的图像进行异常点检测处理的情况下，如图15所示，很多的边缘点也会被除去，存在对测量的精度产生影响的情况。

对这样的情况，在第1实施方式中，对于由摄像机141获取的图像进行区域分割处理，将图像分割为多个区域(参照图7)，对于这些多个区域的至少一部分进行边缘检测处理(参照图8)，对于通过该边缘检测处理获取的多个边缘点进行异常点检测处理(参照图10)，基于其结果，获取测量结果(参照图11)。因此，如图7所示，使测量对象31的轮廓附近的噪声适当地降低，如图9所示，可在测量对象31的轮廓上适当地获取多数的边缘点。此外，与上述的情况比较，可降低在异常点检测处理中被除去的边缘点的点数。

再有，在参照图4～图11说明的例子中，使用影像金字塔进行了区域分割处理。即，基于像素数比在摄像机141中获取的图像的像素数少的图像，确定各区域的大概的位置等。这里，在像素数少的图像中，原来的图像中包含的噪声被大幅度地削减。因此，通过基于该图像来确定各区域的大概的位置等，可降低测量对象31的轮廓附近的噪声的影响，同时确定各区域的轮廓。

此外，如上述，在上述区域分割处理中，也有基于上述k像素的图像，确定各区域的大概的位置等，基于在摄像机141中获取的n像素的图像，详细地确定各区域的边界。这样的情况下，可基于n像素的图像来确定上述区域的轮廓，所以可降低噪声，同时进行详细的测量。再有，通过基于k像素的图像，计算测量结果，还可进行高速的估算处理。

[第2实施方式]

接着，参照图16及图17，说明本发明的第2实施方式的图像测量装置。再有，在以下的说明中，对与第1实施方式同样的部分附加同一标号，并省略说明。

本实施方式的图像测量装置，基本上与第1实施方式同样地构成，但在本实施方式中，如图16所示，在进行了图像分割处理后，对各区域分配不同的号。例如，对图16中的区域R1分配“1”号，对区域R2分配“2”号。此外，之后，如图17所示，提取与测量对象31对应的区域R3，基于该提取的区域，获取测量结果。

在本实施方式中，如图16所示，对与噪声部分对应的区域R6、R7，分配与测量对象31对应的区域R3不同的号。因此，在与测量对象31对应的区域R3被提取的时刻，可适当地降低测量对象31的轮廓附近的噪声。

再有，在本实施方式中，对于提取的区域R3，还可以与第1实施方式同样地进行边缘检测和异常点检测处理等的处理，基于其结果，获取测量结果。此外，也可以通过进行其他的处理，获取测量结果。

此外，如图16所示，与其他区域比较，与噪声部分对应的区域R6、R7的面积较小。因此，例如，对于区域的面积，预先设定阈值，在对各区域分配了不同的号后，在面积为阈值以下的各种各样的区域R6、R7存在的情况下，可将这些区域R6、R7判定为与噪声成分对应的区域，在测量结果的计算时排除。

[其他实施方式]

在第1实施方式中进行边缘检测处理和异常点检测处理等，但也可省略这些处理，或置换为其他处理。此外，也可组合进行上述滤波等的图像处理。

此外，本发明除了可适用于使用在Z轴方向上可驱动地构成摄像机141，可测量Z轴方向的坐标的三维图像测量机的情况以外，也可适用于使用二维图像测量机、具有图像测量功能的显微镜的情况。

Claims (7)

1.一种图像测量装置，包括：

摄像装置，拍摄工件，获取所述工件的图像；以及

运算装置，基于所述图像进行所述工件的测量，输出测量结果，

所述运算装置

基于所述图像，生成像素数比所述图像少的其他图像，

基于所述其他图像，设定多个区域，

基于所述多个区域，计算所述测量结果。

2.如权利要求1所述的图像测量装置，

所述运算装置在设定所述多个区域时，

在所述其他图像中，将浓度级别高于阈值的像素和浓度级别低于所述阈值的像素分割在不同的区域中。

3.如权利要求1所述的图像测量装置，

所述运算装置沿所述区域的轮廓线进行边缘检测处理，获取边缘点群。

4.如权利要求3所述的图像测量装置，

所述运算装置排除所述边缘点群中包含的多个边缘点之中的一部分。

5.如权利要求4所述的图像测量装置，

所述运算装置

对所述边缘点群设定近似直线或近似曲线，

计算从所述近似直线或近似曲线至所述边缘点的距离，

基于算出的所述距离的平均值及方差值，排除所述多个边缘点之中的一部分。

6.如权利要求1至5的任意一项所述的图像测量装置，

所述运算装置对于所述多个区域，设定各自不同的多个号。

7.如权利要求1至5的任意一项所述的图像测量装置，

所述运算装置

提取所述多个区域的一部份，

基于所述提取的区域，计算所述测量结果。