CN1486421A - 检测和分析样品表面缺陷的方法 - Google Patents

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Abstract

在本方法中,首先使要研究的表面曝光于准直光,并把被所述表面排斥的辐射提供给位置-分解图象处理装置。然后,在图象处理装置所提供的图象的基础上产生屏蔽,所述屏蔽具有通过所述图象的相当亮的区域定义的经屏蔽的区域以及通过所述图象的相当暗的区域定义的未经屏蔽的区域。现在,使要研究的表面曝光于散射光,并把被所述表面排斥的辐射提供给图象处理装置。为了分析的目的,只考虑来自未经屏蔽的区域的辐射。

Description

检测和分析样品表面缺陷的方法
本发明涉及光学图象识别方法,所述方法用于检测和分析诸如车辆的涂漆表面之类的样品表面的缺陷。本发明尤其涉及一种方法,在所述方法中,依次用两种不同种类的光照射要研究的样品表面,然后进行分析。
当按自然或人工气候条件研究诸如车辆的涂漆表面之类的暴露表面时,以及当检测和分析由这种气候造成的表面缺陷时,光学图象识别方法是一个重要的指标。
这些油漆涂层的质量检查还特别涉及其在石头撞击方面的耐黏附性。为了如此进行,汽车工业通常提供有油漆涂层的金属板的平面样品,并用石头或金属碎片来轰击它们。从而就可以分析在样品油漆涂层中造成的任何缺陷,并进行分类。这个方法在油漆涂层的质量分级中是一个实质性的部分。
车辆油漆涂层通常具有一种结构,在这种结构中,依次对金属主体施加电镀层、填充剂涂层、实际油漆层以及最后的透明涂层。如上所述的这些外界影响会对这种涂覆结构造成不同种类的缺陷,例如,划痕、穿孔或变形。尤其,除去材料造成的这些缺陷的深度尺寸是彼此不同的,这种破坏或是发生在相邻涂覆层之间的边界面处,或是发生在个别涂覆层之中。为了得到有关用于涂覆层结构的材料的耐久性或涂覆层之间的粘合性的信息,重要的是检测这种缺陷的微结构和缺陷的不同结构特征的频数比。
为了如此进行,已经开发了各种各样的光学图象识别方法,这些方法的共同点是在再现条件下照射要研究的一块材料的表面,把从所述表面排斥的光提供给一个图象处理装置,以产生油漆涂层缺陷的图象。
DE-PS 41 39 107 C1揭示了一种方法,用于检测和分析暴露于人工或自然气候条件的样品的表面变化。取得样品表面的图象,进行数字化,并存储在计算机中,所述计算机通过照射装置和包括位置—分解检测器的电子摄像机来产生所述图象的灰度等级直方图。然后,通过不暴露于气候条件或标准参考场的样品和暴露于气候条件的样品的灰度等级直方图的减法可以检测表面的变化。然而,这还不能够检测发生在油漆涂层结构不同深度处的缺陷以及通过所述方法把它们相互区分。
WO 98/16815描述研究表面缺陷的一种装置,所述装置包括第一光源,所述第一光源用于通过合适光学元件在第一步骤中产生经准直的光,以及把所述光引导到要研究的样品表面。所述光受到样品表面的排斥,并引导到诸如图象处理装置的CCD检测器之类的位置—分解检测器,可以通过它来存储取得的图象。此外,提供另一个光源,该光源用于通过合适的光学装置来产生散射光,并在另一个步骤中,把它引导到样品表面。还把受到样品表面排斥的光提供给图象处理装置,所述图象处理装置可以存储相应的图象。使用所述两类光,并比较执行的步骤,以允许对所检测的缺陷定出特征。例如,所述方法使检测和识别在车辆油漆涂层外部的透明涂层中出现的缺陷以及在所述透明涂层下面的油漆涂层中出现的缺陷成为可能。因此,WO 98/16815,尤其,这里把在图1中结合用于产生两类经准直的和散射的光的有关说明而描述的装置包括在本申请的揭示中。
尤其,上述参考没有描述要采取任何措施分别照射样品、取得画面以及分析所得到的图象数据,以便取得最优对比度的图象。就此而论,是一个决定性的因素,一方面,使用透明涂层,另一方面,在其它油漆涂层中的颜色差异可能是使任何识别变成更困难的次要的种类。
然而,到现在为止,还没有发现表示在WO 98/16815中描述的效率可能如何何完全用尽的公布。
因此,本发明的目的是提供检测和分析在样品表面出现的缺陷的一种方法,通过所述方法可以无误地检测和确定缺陷,并具有最高的精确度。尤其,可以使用这种方法给出关于缺陷的结构和深度尺寸的报告书。
权利要求1的特征解决了这个目的。在从属权利要求中包括了进一步的有利发展。
因此,本发明描述了检测和分析出现在样品表面的缺陷的一种方法,其中,用两类光依次照射要研究的样品表面,并在经排斥的辐射的基础上通过图象处理装置取得和分析表面的图象。
因此,本发明的主要思想是使用分析用准直光执行的第一照射步骤得到的结果,在改进的照射条件下用散射光执行第二照射步骤。
首先,用准直光照射要研究的表面,并把受到表面排斥的辐射提供给位置一分解图象处理装置。现在,在提供给图象处理装置的图象的基础上产生一个屏蔽。通过相当亮的区域来定义屏蔽的区域,并通过所述图象的相当暗的区域来定义未屏蔽区域。然而,用散射光照射要研究的表面,并把受到表面排斥的辐射提供给图象处理装置,只考虑来自未屏蔽区域的辐射,用于设置照射条件。
因为这个过程,可以在第二方法步骤中设置最优化照射条件,因为,由于屏蔽的效果,所以只考虑从缺陷始发的反向散射的散射光部分来设置照射条件。因此,从样品表面区域始发的、没有缺陷的反向散射光部分不作考虑,而可以最优化地照射无论如何必须研究的那些缺陷。
因此,具有准直的第一照射步骤,最好首先使用平行(直射)光,以使所有的平面表面,即,还有所有的油漆涂层缺陷,都可看到,不考虑所关心的涂覆层是透明的、不透光的还是绝对不透明的之类的问题。任何种类的这些偏差作为暗区出现在用准直光取得的画面的底片上,由于在区域上没有缺陷的情况中,不再把出现在偏差上的光反射到图象处理装置。所述没有缺陷的区域依次作为亮区出现,由于把直射光反射到图象处理装置。
首先,使用准直光来设置照射条件。然后,图象处理装置产生图象。现在,产生屏蔽,在所述屏蔽中,通过没有缺陷的亮的图象区域产生经屏蔽的区域,而通过暗的有缺陷的图象区域产生未经屏蔽的区域。为了接着用散射光执行照射步骤,使用所述屏蔽来设置最优化照射条件。对于这种设置,有利地不考虑没有缺陷的亮区域,否则它可能导致重叠不希望有的缺陷区域。可以最优化地不再照射缺陷区域。
在一个较佳实施例中,在相应的照射步骤中产生所取得画面的灰度等级直方图。可以特别使用所述直方图来设置最优化照射条件,如果所取得图象的灰度等级值是最宽的频率分布,则可以给出这种直方图。对于频率分布的宽度的一个合适的量度是标准偏差。例如,在这种自动化的方式下,特别是准直光或散射光的光强度在给定区域上是分级变化,而且对于每种设置取得灰度等级直方图的方式下,可以执行两个照射步骤,确定它的频率分布,并计算有关的标准偏差。然后,设置可能得到最大可能标准偏差的光强度,并以此光强度取得图象和进行最后的分析。
最好以这种方式产生屏蔽,即以图象处理装置的象素列表的形式来产生未屏蔽的区域,所述图象处理装置是考虑要在第二照射步骤中设置照射条件的,因此,所述屏蔽只是虚拟的、电子地存储的屏蔽。为了产生所述屏蔽,可以使用在第一照射步骤中取得的图象灰度等级值。如对于相当暗的区域和相当亮的区域的定义,可以事先确定灰度等级值中的门限值。灰度等级值在这种门限值下面的那些图象区域是亮区域,因此,定义为经屏蔽的区域,而灰度等级值在这种门限值上面的那些图象区域是暗区域,并定义为未经屏蔽的区域。
刚通过第二照射步骤的发明方法得到最优化照射条件,就在其检测到的光强度值处取得图象。最好,不但使用屏蔽来设置最优化照射条件,而且还取得要分析的图象,以便淡出定义为无缺陷区域的那些区域。例如,根据不考虑的象素的电子列表,把所有这些象素的输出都设置为零,以致在取得图象的相应区域上出现暗区。
下面通过有缺陷的油漆涂层样品来详细说明本发明的方法,其中,
图1是用准直光取得的有缺陷样品表面的图象;
图2是从根据图1的图象产生的屏蔽;
图3A、B是根据图1用散射光(A)取得的经屏蔽的样品表面的图象以及有缺陷区域的放大部分,以使其个别的灰度等级区域可看到(B);
图4A、B是根据图3A(B)的图象的经平滑的灰度等级直方图以及不使用屏蔽(B)取得的相应图象的灰度等级直方图。
下面描述的图象是用本来已知的现有技术图象识别系统取得的,通过该系统可以用准直光或散射光照射要研究的样品。就这种结构而论,这里的一种设备与上述参考说明WO 98/16815有关的,特别是具有有关说明的图1。
图1涉及受到碎片轰击而受损伤的油漆涂层样品,用准直光取得图象。可以看到,用这种类型的光,油漆涂层的受损伤区域实质上是黑色的,而未受损伤的涂覆区域是白色的。
通过配备CCD芯片作为位置分解检测器的电子视频摄像机取得图象。把油漆涂层表面映射到CCD芯片上。可以在定标范围0和255之间取得各个象素的灰度等级值。按预定的分级改变光强度,对于每个设置的光强度,可检测到所取得图象的灰度等级值的频率分布,然后再从其检测到标准偏差。现在,选择最可能标准偏差的光强度,并使用所取得的图象进行进一步的分析。在图1中示出所述图象。
现在,使用图1的图象来产生屏蔽,即,定义一些区域,这些区域是要考虑进行进一步图象处理步骤的那些,特别是当用散射光取得图象时用于设置最优化照射条件的,以及不再考虑的那一些。
黑色的、经屏蔽的区域以CCD检测器象素电子列表的形式出现,它们的灰度等级值在预定的给定门限值之下,以致因此而把它们定义为没有缺陷的区域。为了产生屏蔽,因此而把所取得画面的灰度等级值分成两个区域,就是,未经屏蔽的有缺陷区域和经屏蔽的无缺陷区域。
现在,用准直光取得油漆涂层表面的图象。在用准直光取得曝光的情况中,还按给定的分级改变散射光的光强度,对于每个设置的光强度,检测到所取得图象的灰度等级值的频率分布,然后从其检测到标准偏差。然而,如此进行,只考虑相应于在以前步骤中产生的屏蔽的未经屏蔽区域的那些象素的灰度等级值。只从灰度等级值确定频率分布和标准偏差。刚通过如此给定的光强度区域,就选择频率分布的最可能标准偏差的光强度,并分析所取得的图象。为了取得画面,可以把相应于屏蔽区域的象素设置为零,以致它们作为暗区而出现,如已经根据图2的屏蔽所示出。
图3A示出从所取得图象产生的伪—彩色显示的黑—和—白拷贝,其中,已经把确定的有关图象灰度等级值赋予不同的颜色。图3B中的放大的方形部分示出大约在图象中心处的一个区域。根据所述部分,可以把检测到的缺陷分类成四个不同的组或区域类型,就是I-IV。
图象的上面一半涉及类型I的圆形区域。在这个区域中,已经通过碎片轰击使主体的金属暴露。围绕所述区域的区域是类型II和III,由阴影线表示。类型II的圆形区域围绕圆形金属区域,以致可以假设在这个区域中已经暴露了接在后面的涂覆层材料。因此,通过施加到金属的第一涂覆层,即,电镀层,产生这类区域。类型III区域因此围绕这个区域,以致可以假设这是涂覆结构的接在后面的一层,就是,填充物涂覆层,该层已经在类型III的区域中暴露。图象的底部示出类型IV的较暗的区域,该区域大部分围绕类型III的区域。因此,接着,在这些位置处已经暴露了油漆涂层。
当用散射光取得画面时,在透明涂层中不可能检测到诸如划痕等的任何缺陷,但是只有在用准直光取得时才可能。因此,当用散射光取得画面时,由于某些区域是黑色的这样的事实,可以容易地识别,因为这种画面只示出有缺陷的区域。
图4A、B示出经平滑的灰度等级直方图,其中,图4a涉及不使用屏蔽、用散射光确定的油漆涂层样品图象的灰度等级直方图。可以清楚地看到,在左面一半,低灰度等级值的无缺陷的亮区域的影响形成较宽的最大值。与它对比,图4B示出使用屏蔽的相同样品产生的灰度等级直方图。没有屏蔽,覆盖了有缺陷区域中的决定性信息,以致这个区域中的对比度不能最优化。
使用球面装置来产生散射光,还称之为“球状光度计”,还可以使用LED(发光二极管)作为光源,例如,红色、绿色和蓝色LED,通过这些LED可以覆盖整个色谱,因此,根据要研究的样品的油漆涂层的要求和颜色,可以把特定颜色的散射光引导到样品的表面。

Claims (5)

1.一种检测和分析样品表面缺陷的方法,其特征在于:
a)使要研究的表面曝光于准直光,并把从表面排斥的辐射提供给位置分解图象处理装置;
b)根据图象处理装置所提供的图象,产生屏蔽,所述屏蔽具有通过所述图象的相当亮的区域限定的经屏蔽的区域,以及通过所述图象的相当暗的区域限定的未经屏蔽的区域;
c)使要研究的表面曝光于散射光,并把从表面排斥的辐射提供给图象处理装置,只考虑来自未经屏蔽的区域的辐射,用于设置照射条件。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,
—使在方法步骤a)和c)期间通过所述图象处理装置得到的图象信号数字化,并通过计算机产生所述图象的灰度等级直方图。
3.如权利要求2所述的方法,其特征在于,
—按如此的方式设置照射条件,使表示灰度等级直方图中的灰度等级值的一个参数,特别是标准偏差,最大化,以及
—选择在所述照射条件下产生的图象。
4.如权利要求2或3所述的方法,其特征在于,
—在方法步骤b)中,定义相当亮的和相当暗的区域,使得它们的灰度等级值或是在预定门限值以上,或是在预定门限值以下。
5.如权利要求2到4中任何一条所述的方法,其特征在于,
—按如此的方式产生屏蔽,按图象处理装置象素列表的形式产生未经屏蔽的区域,所述图象处理装置是为了分析的目的而必须考虑的。
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WO (1) WO2002057761A1 (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103163144A (zh) * 2011-12-09 2013-06-19 C.R.F.阿西安尼顾问公司 用于在喷漆之前监视施加到机动车车身上的底漆层的质量的方法

Families Citing this family (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6792357B2 (en) * 2002-08-27 2004-09-14 Honeywell International Inc. Optical corrosion measurement system
CA2580551A1 (en) * 2004-09-17 2006-03-23 De.Vice Scientific Incorporated Optical inspection of flat media using direct image technology
US20100329539A1 (en) * 2009-06-30 2010-12-30 Weyerhaeuser Nr Company System and method for inspecting a composite component
AT521215B1 (de) * 2018-04-24 2021-06-15 Eyyes Gmbh Verfahren zur Erkennung von Diskontinuitäten an der Oberfläche eines Körpers
US11842478B2 (en) * 2020-10-01 2023-12-12 Ford Global Technologies, Llc Method and apparatus for automated adhesive wash-off quality control and root-cause analysis using artificial intelligence
CN116402808B (zh) * 2023-05-31 2023-08-25 山东华禹威达机电科技有限公司 一种电缆夹板模具制造智能化检测方法
CN117269180B (zh) * 2023-11-24 2024-03-12 成都数之联科技股份有限公司 车辆外观检测方法、装置、服务器和计算机可读存储介质

Family Cites Families (25)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4629319A (en) * 1984-02-14 1986-12-16 Diffracto Ltd. Panel surface flaw inspection
GB8621418D0 (en) * 1986-09-05 1986-10-15 Sira Ltd Inspection apparatus
US4895446A (en) * 1986-10-23 1990-01-23 Inspex Incorporated Particle detection method and apparatus
US4868404A (en) * 1987-04-23 1989-09-19 Hajime Industries, Ltd. Surface inspection apparatus using a mask system to monitor uneven surfaces
US5237404A (en) * 1990-06-28 1993-08-17 Mazda Motor Corporation Inspection apparatus with improved detection of surface defects over large and curved surfaces
US5155558A (en) * 1990-09-19 1992-10-13 E. I. Du Pont De Nemours And Company Method and apparatus for analyzing the appearance features of a surface
US5576829A (en) * 1990-10-08 1996-11-19 Nikon Corporation Method and apparatus for inspecting a phase-shifted mask
DE4139107C1 (en) * 1991-11-28 1993-07-08 Dietzel, Karl, Dr. Dr.Rer.Nat., 4150 Krefeld, De Establishing and evaluating surface alterations at test pieces - using electronic camera to photograph at specified time intervals before and during natural or artificial weathering
JPH0634349A (ja) 1992-07-16 1994-02-08 Kobe Steel Ltd 逆反射スクリーンによる表面検査方法
JPH06235700A (ja) * 1993-02-09 1994-08-23 Toyota Motor Corp 塗装欠陥検査装置
JPH0763530A (ja) 1993-08-30 1995-03-10 Canon Inc ボンディングワイヤー検査装置
JPH07159142A (ja) 1993-12-03 1995-06-23 Honda Motor Co Ltd ワーク表面検査方法
US6148097A (en) * 1995-06-07 2000-11-14 Asahi Kogaku Kogyo Kabushiki Kaisha Optical member inspecting apparatus and method of inspection thereof
JPH0915165A (ja) 1995-06-29 1997-01-17 Asia Electron Inc 特徴点抽出装置
US5828500A (en) * 1995-10-11 1998-10-27 Asahi Kogaku Kogyo Kabushiki Kaisha Optical element inspecting apparatus
JP3025946B2 (ja) 1995-10-11 2000-03-27 茨城県 物体表面の粗さ測定方法及び装置
JP2976869B2 (ja) * 1995-12-28 1999-11-10 日産自動車株式会社 表面欠陥検査装置
US5831725A (en) * 1996-10-16 1998-11-03 Atlas Electric Devices Co. Two-mode surface defect testing system
US6020954A (en) * 1997-12-18 2000-02-01 Imagestatistics, Inc. Method and associated apparatus for the standardized grading of gemstones
US6201600B1 (en) * 1997-12-19 2001-03-13 Northrop Grumman Corporation Method and apparatus for the automatic inspection of optically transmissive objects having a lens portion
US6061125A (en) * 1998-01-27 2000-05-09 Insight Control Systems International Dual illumination apparatus for container inspection
US6198529B1 (en) * 1999-04-30 2001-03-06 International Business Machines Corporation Automated inspection system for metallic surfaces
US6266138B1 (en) * 1999-10-12 2001-07-24 Perceptron, Inc. System and method for detecting defects in a surface of a workpiece
WO2002040970A1 (en) * 2000-11-15 2002-05-23 Real Time Metrology, Inc. Optical method and apparatus for inspecting large area planar objects
US6847443B1 (en) * 2002-01-17 2005-01-25 Rudolph Technologies, Inc. System and method for multi-wavelength, narrow-bandwidth detection of surface defects

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103163144A (zh) * 2011-12-09 2013-06-19 C.R.F.阿西安尼顾问公司 用于在喷漆之前监视施加到机动车车身上的底漆层的质量的方法
CN103163144B (zh) * 2011-12-09 2015-09-16 C.R.F.阿西安尼顾问公司 用于在喷漆之前监视施加到机动车车身上的底漆层的质量的方法

Also Published As

Publication number Publication date
DE10195867D2 (de) 2004-01-22
CA2437005C (en) 2007-01-09
WO2002057761A1 (de) 2002-07-25
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