JP2000321037A - 表面欠陥定量評価方法及び装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 樹脂成形品の表面欠陥を定量的に評価でき、
かつ、その評価値を検査員の評価値と一致させ得る表面
欠陥定量評価技術を提供する。 【解決手段】 センサヘッド１００でバンパー面上のス
トライプ画像をローアングルで撮像してパソコン３００
に取り込む。取り込んだストライプ画像（原画像）を二
値化処理して二値画像を取得する。そして、二値画像を
全行分横方向にＦＦＴ処理して二つの特徴量（パワース
ペクトルのピーク値、ピーク値を１として基準化したと
きのＦＦＴ結果のオーバーオール値）を抽出するととも
に、二値画像をフィルタ処理して得られる画像に対して
全行分の各ストライプ幅を求めてもう一つの特徴量（標
準偏差と平均値の比）を抽出する。そして、得られた三
つの特徴量に基づいてパンパー面の波打ちランク（表面
欠陥の評価値）を判定する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、自動車のバンパー
などの樹脂成形品の表面に出来る、いわゆる波打ち状態
と呼ばれる欠陥を定量的に評価することができる表面欠
陥定量評価方法及び装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】自動車のバンパーなどの樹脂成形品は、
製造時の条件によって、部品の表面にいわゆる波打ち状
態と呼ばれる欠陥（以下、ここでは「波打ち欠陥」とい
う）が生じることがある。このような波打ち欠陥は、製
品の見映えを悪くするため、通常、塗装前の検査工程に
おいて、そのチェックを行うようにしている。

【０００３】例えば、バンパー表面の波打ち欠陥の評価
は、従来、一般に、バンパー面に蛍光灯の光を当て、人
間（検査員）の目によるランク判定（例えば、５段階評
価）、すなわち、人間による官能評価によって行ってい
た。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、このよ
うな従来の検査方法にあっては、人間（検査員）による
官能評価であるため、どうしても検査員による評価結果
に大きなバラツキが生じやすい。特に、バンパーなどの
樹脂成形品は、塗装前の段階（上記のように、通常、こ
の段階で表面欠陥の検査が行われる）では、部品の表面
に光沢がなく、反射光による部品表面の波打ち欠陥があ
まり目立たず、非常に見づらいため、波打ち欠陥の評価
に際しては、高度の熟練を要するとともに、検査員によ
るバラツキが大きくなりがちである。

【０００５】なお、特開平１０−３００４４６号公報に
は、ストライプパターンをローアングルでバンパー面に
投影し、そのストライプパターンをＣＣＤカメラで撮像
することによって、バンパー面の波打ち欠陥をストライ
プ画像の歪みとして捉える技術が開示されている。例え
ば、波打ち欠陥がない場合には、図１０（Ａ）に示すよ
うなストライプ画像が得られ、また、波打ち欠陥がある
場合には、図１０（Ｂ）に示すようなストライプ画像が
得られる。しかし、この公報には、得られたストライプ
画像から最も人間（検査員）の評価と相関が取れている
評価を定量的に求めるためのロジック（波打ち欠陥定量
評価ロジック）が記載されておらず、実用上の利便性に
は一定の限界がある。

【０００６】本発明は、上記の課題に着目してなされた
ものであり、樹脂成形品の表面、特に表面光沢の低い被
検査面の表面欠陥（特に波打ち欠陥）を定量的に評価す
ることができ、しかもその評価結果を人間による評価と
一致させることができる表面欠陥定量評価方法及び装置
を提供することを目的とする。

【０００７】

【課題を解決するための手段】本発明の上記目的は、下
記の手段によって達成される。

【０００８】（１）本発明に係る表面欠陥定量評価方法
は、被検査面と光軸とのなす角が所定の小さい角度とな
るように被検査面上に所定のストライプパターンを投影
し、そのストライプパターンを正反射方向から撮像する
工程と、撮像されたストライプパターンの画像を解析し
て、所定の特徴量を抽出する工程と、抽出された特徴量
に基づいて、所定の評価式により、被検査面の表面欠陥
の評価値を算出する工程とを有することを特徴とする。

【０００９】（２）前記特徴量は、ストライプパターン
の画像を二値化処理して得られる二値画像を全行分横方
向に高速フーリエ変換して得られるパワースペクトルの
ピーク値である第１特徴量と、前記ピーク値を１として
基準化したときの前記高速フーリエ変換の結果のオーバ
ーオール値である第２特徴量と、前記二値画像の全行分
の各ストライプ幅の平均値を１として基準化したときの
バラツキ（標準偏差）の値である第３特徴量とからな
る。

【００１０】（３）本発明に係る表面欠陥定量評価方法
は、被検査面と光軸とのなす角が所定の小さい角度とな
るように被検査面上に所定のストライプパターンを投影
し、そのストライプパターンを正反射方向から撮像する
工程と、撮像されたストライプパターンの画像を二値化
処理してストライプパターンの二値画像を取得する工程
と、得られた二値画像を全行分横方向に高速フーリエ変
換してそのパワースペクトルを求め、前記パワースペク
トルのピーク値である第１特徴量及び前記ピーク値を１
として基準化したときの前記高速フーリエ変換の結果の
オーバーオール値である第２特徴量を求める工程と、得
られた二値画像をフィルタ処理して得られた画像に対し
て全行分の各ストライプ幅を求め、得られた各ストライ
プ幅の標準偏差と平均値を算出し、その平均値を１とし
て基準化したときのバラツキ（標準偏差）の値である第
３特徴量を求める工程と、前記第１特徴量、前記第２特
徴量及び前記第３特徴量に基づいて、所定の評価式によ
り、被検査面の表面欠陥の評価値を算出する工程とを有
することを特徴とする。

【００１１】（４）前記被検査面は、樹脂成形品の表面
であり、前記表面欠陥は、波打ち欠陥である。

【００１２】（５）本発明に係る表面欠陥定量評価装置
は、被検査面と光軸とのなす角が所定の小さい角度とな
るように被検査面上に所定のストライプパターンを投影
する照明手段と、前記照明手段によって被検査面上に投
影されたストライプパターンを正反射方向から撮像する
撮像手段と、前記撮像手段によって撮像されたストライ
プパターンの画像を二値化処理して、ストライプパター
ンの二値画像を取得する二値化処理手段と、前記二値化
処理手段によって二値化処理された二値画像を全行分横
方向に高速フーリエ変換してそのパワースペクトルを求
め、前記パワースペクトルのピーク値である第１特徴量
及び前記ピーク値を１として基準化したときの前記高速
フーリエ変換の結果のオーバーオール値である第２特徴
量を求めるＦＦＴ解析手段と、前記二値化処理手段によ
って二値化処理された二値画像をフィルタ処理して得ら
れた画像に対して全行分の各ストライプ幅を求め、得ら
れた各ストライプ幅の標準偏差と平均値を算出し、その
平均値を１として基準化したときのバラツキ（標準偏
差）の値である第３特徴量を求めるストライプ幅解析手
段と、前記ＦＦＴ解析手段によって得られた前記第１特
徴量及び前記第２特徴量並びに前記ストライプ幅解析手
段によって得られた前記第３特徴量に基づいて、所定の
評価式により、被検査面の表面欠陥の評価値を算出する
算出手段とを有することを特徴とする。

【００１３】（６）前記被検査面は、樹脂成形品の表面
であり、前記表面欠陥は、波打ち欠陥である。

【００１４】

【発明の効果】本発明によれば、被検査面（例えば、樹
脂成形品の表面）上に投影されたストライプパターンの
画像を解析して特徴量を抽出し、抽出された特徴量に基
づいて被検査面の表面欠陥（例えば、波打ち欠陥）の評
価値を算出するので、人間の官能評価によることなく、
短時間で、被検査面の表面欠陥を定量的に評価すること
ができる（表面欠陥の評価の定量化）。

【００１５】その際、特徴量として、ストライプパター
ンの画像を二値化処理して得られる二値画像を全行分横
方向に高速フーリエ変換して得られるパワースペクトル
のピーク値（第１特徴量）、該ピーク値を１として基準
化したときの前記高速フーリエ変換の結果のオーバーオ
ール値（第２特徴量）及び前記二値画像の全行分のスト
ライプ幅の平均値を１として基準化したときのバラツキ
（標準偏差）の値（第３特徴量）を考慮する場合には、
人間（検査員）による評価との一致度（重相関係数）が
高い評価結果を得ることができ、人間による官能評価に
取って代わることができる。

【００１６】

【発明の実施の形態】以下、図面を使って、本発明の実
施の形態を説明する。なお、ここでは、被測定面とし
て、樹脂成形品のうち、特に自動車のバンパーの表面を
例にとり、そのバンパー面の波打ち欠陥の定量評価を行
う場合について説明する。

【００１７】図１は、本発明の一実施の形態に係る表面
欠陥定量評価装置のシステム構成図である。

【００１８】この装置は、大別して、センサヘッド１０
０と、電源ボックス２００と、パソコン３００とから構
成されている。

【００１９】センサヘッド１００は、検査員による持運
びが可能な小型軽量の可搬型センサヘッドであって、バ
ンパー面（被検査面）と光軸とのなす角が所定の小さい
角度となるようにバンパー面上に所定のストライプパタ
ーンを投影し、そのストライプパターンを正反射方向か
ら撮像する機能を有している。

【００２０】図２は、このセンサヘッド１００の構成図
である。

【００２１】このセンサヘッド１００は、ケーシング１
０１内に、光軸１０３を基準として配列した光学系とし
て、順に、外部に配置された光源（図示せず）から光フ
ァイバー１０５を介して伝搬された光を発射するライト
ガイド１０７と、ライトガイド１０７から発射、拡散さ
れた光を面状のストライプパターン（例えば、縦方向の
黒色のストライプを横方向に等間隔で施して白色と黒色
の各ストライプに同じ幅を持たせたもの）の光（ストラ
イプ光）に変換するストライプパターン形成器１０９
と、ストライプパターン形成器１０９からのストライプ
光を次のルーペの方向に反射させる反射鏡（例えば、ア
ルミ表面鏡）１１１と、ストライプパターンが光学的に
実際よりも遠くに存在するようにするためのルーペ１１
３と、ルーペ１１３を通過したストライプ光をバンパー
面１の方向に反射させる反射鏡（例えば、アルミ表面
鏡）１１５と、バンパー面１からの正反射光を次のＣＣ
Ｄカメラの方向に反射させる反射鏡（例えば、アルミ表
面鏡）１１７と、バンパー面１上に投影されたストライ
プパターンを正反射方向から撮像するＣＣＤカメラ１１
９とを有している。

【００２２】ここでは、ＣＣＤカメラ１１９は、センサ
ヘッド１００の小型軽量化を図るため、ＣＣＤ素子のみ
で構成されており、ＣＣＤカメラの本体は電源ボックス
２００に配置されている。また、ＣＣＤカメラ１１９
は、光学的に遠くにあるストライプパターンを撮像でき
るよう、遠方にピントが合わされている。

【００２３】また、センサヘッド１００の底面には、こ
のセンサヘッド１００をバンパー面１に対して所定の位
置（と姿勢）にセットするための複数の脚部１２１が設
けられている。すなわち、検査員がセンサヘッド１００
を手に持って脚部１２１をバンパー面１に当接させるこ
とで、センサヘッド１００はバンパー面１に対して所定
の位置（と姿勢）にセットされる。

【００２４】センサヘッド１００の上記光学系は、セン
サヘッド１００がセットされた状態においてバンパー面
１と光軸１０３とのなす角が、波打ち欠陥の測定を可能
とする範囲内で最適な所定の小さい角度（例えば、１０
°）となるように構成されている。すなわち、ここで
は、バンパー面１に対して１０°の傾き角度でストライ
プパターンが投影されるようになっている。

【００２５】電源ボックス２００には、図示しないが、
電源のほか、光源の本体やＣＣＤカメラ１１９の本体な
どが収納されており、センサヘッド１００とは、光ファ
イバー１０５やビデオケーブル１２３を介して接続され
ている。したがって、センサヘッド１００内のライトガ
イド１０７から発射される光は、電源ボックス２００内
の光源から光ファイバー１０５を介してライトガイド１
０７に伝搬され、また、ＣＣＤカメラ（ＣＣＤ素子）１
１９で撮像されたストライプパターンのアナログ画像信
号は、ビデオケーブル１２３を介して電源ボックス２０
０内のＣＣＤカメラ本体に送られる。

【００２６】パソコン３００は、電源ボックス２００の
動作を制御するほか、センサヘッド１００内のＣＣＤカ
メラ１１９で撮像したバンパー面１上のストライプパタ
ーンの画像データを取り込み、ストライプ画像（ストラ
イプパターンの画像）の解析を行うことで、後述する三
つの特徴量を抽出し、得られた三つの特徴量に基づいて
バンパー面１の波打ちランクを判定し、表示するととも
に、取り込んだ画像や中間処理された画像（例えば、二
値画像、フィルタ処理後の画像）を保存する機能を有し
ている。

【００２７】図３は、このパソコン３００の内部構成を
示すブロック図である。

【００２８】このパソコン３００は、機能的に見て、検
査員による指示などを入力するための操作部（例えば、
キーボードやマウスなど）３０１と、画像データや判定
結果などを画面に表示する表示部（例えば、ディスプレ
イ）３０３と、本装置全体を総合的に制御する制御部
（例えば、ＣＰＵ）３０５と、取り込んだ画像データや
中間処理された画像データ（例えば、二値画像、フィル
タ処理後の画像）を一時保存する画像記憶用メモリ３０
７と、プログラムなどを記憶するＲＯＭ３０９と、設定
された各種パラメータなどを記憶するＲＡＭ３１１と、
電源ボックス２００内のＣＣＤカメラ本体と通信可能な
ビデオインタフェース３１３と、電源ボックス２００内
の電源や光源本体などと通信可能なインタフェース３１
５と、取り込んだストライプパターンの画像データ（原
画像）を二値化処理したりフィルタ処理する画像処理部
３１７と、二値化処理された二値画像を全行分横方向に
高速フーリエ変換（ＦＦＴ）して所定の二つの特徴量を
抽出するＦＦＴ解析部３１９と、二値化処理された二値
画像をフィルタ処理して得られた画像に対して全行分の
各ストライプ幅を求めて所定の一つの特徴量を抽出する
ストライプ幅解析部３２１と、各解析部３１９，３２１
で得られたストライプ画像の三つの特徴量に基づいてパ
ンパー面１の波打ちランク（表面欠陥の評価値）を判定
する波打ちランク判定部３２３とを有している。

【００２９】以下、図４〜図６を参照して、ＦＦＴ解析
部３１９、ストライプ幅解析部３２１及び波打ちランク
判定部３２３における各処理について、より詳細に説明
する。ここでは、解析の対象となるストライプ画像（原
画像）を二値化処理して得られる二値画像のサイズが、
例えば、図４に示すように、縦方向に４００行（画
素）、横方向に５１２（＝２⁹ ）画素である場合を例に
とって説明する。

【００３０】まず、ＦＦＴ解析部３１９における処理を
説明する。

【００３１】ＦＦＴ解析部３１９では、取得した二値画
像に対して、各行ごとに順次横方向にＦＦＴ処理を行っ
て、各行ごとのパワースペクトルを求め、最終的に、各
行ごとのパワースペクトルを加算して画像全体のパワー
スペクトルを求める。ＦＦＴ処理は、周知の適当なＦＦ
Ｔアルゴリズム（例えば、時間間引きＦＦＴアルゴリズ
ムなど）を使って実行される。時間間引きＦＦＴアルゴ
リズムを使用する場合には、計算すべき系列の長さ（デ
ータ数）Ｎ（＝５１２＝２⁹ ）を偶数と奇数によって二
つに分けるため、長さがＮ／２（＝２５６＝２⁸ ）の二
つの系列のＤＦＴ（離散フーリエ変換）計算問題に帰着
し、必要な計算量が低減される。

【００３２】このようなＦＦＴ処理によって得られる画
像全体のパワースペクトルの例は、図５（Ａ）と図６
（Ａ）に示すとおりである。図５（Ａ）は、図５（Ｂ）
に示すような波打ち欠陥がないストライプ画像（図１０
（Ａ）も参照）に対するＦＦＴ処理結果であり、図６
（Ａ）は、図６（Ｂ）に示すような波打ち欠陥があるス
トライプ画像（図１０（Ｂ）も参照）に対するＦＦＴ処
理結果である。

【００３３】そして、上記のＦＦＴ処理結果（パワース
ペクトル）をもとに、ストライプ画像の特徴量として、
次の二つの特徴量を抽出する。第１の特徴量は、上記の
ＦＦＴ処理によって得られた画像全体のパワースペクト
ルのピーク値（最大値）であり（特徴量Ａ）、第２の特
徴量は、そのピーク値を１として基準化したときのＦＦ
Ｔ結果のオーバーオール値（総和）である（特徴量
Ｂ）。例えば、第１特徴量である前記ピーク値（特徴量
Ａ）は、図５（Ａ）のパワースペクトルにおいては、約
１３５００であり、図６（Ａ）のパワースペクトルにお
いては、約６５００である。また、第２特徴量である前
記オーバーオール値（特徴量Ｂ）は、図６（Ａ）のパワ
ースペクトルを例にとると、ピーク値（仮に６５００と
する）を１にして基準化したとき、すなわち、ピーク値
（６５００）を１にし、かつ、他のすべてのＰ値を１／
６５００倍して換算したときに、基準化（換算）後のす
べてのＰ値（１とされたピーク値を含む）の総和とな
る。

【００３４】次に、ストライプ幅解析部３２１における
処理を説明する。

【００３５】ストライプ幅解析部３２１では、取得した
二値画像をフィルタ処理して得られた画像に対して、各
行ごとに順次横方向の白黒の各ストライプ幅（図４の例
では、Ｌ₁ 〜Ｌ₁₀）の長さ（画素数）を求め、全行分の
各ストライプ幅が求まると、得られたすべて（ｎ個）の
ストライプ幅（ｘ₁ ,ｘ₂ ,…,ｘ_n ）のバラツキを解析
して標準偏差σと平均値ｘを算出し、その標準偏差σを
平均値ｘで割った値σ／ｘを第３特徴量として求める
（特徴量Ｃ）。すなわち、第３特徴量である標準偏差σ
と平均値ｘの比の値σ／ｘ（特徴量Ｃ）は、平均値ｘを
１として基準化したときのバラツキ（標準偏差）を示し
ている。

【００３６】次に、波打ちランク判定部３２３における
処理を説明する。

【００３７】波打ちランク判定部３２３では、ＦＦＴ解
析部３１９によって得られた特徴量Ａ及び特徴量Ｂ並び
にストライプ幅解析部３２１によって得られた特徴量Ｃ
に基づいて、下記の評価式により、 波打ちランク（評価予測値）＝ａ×特徴量Ａ＋ｂ×特徴
量Ｂ＋ｃ×特徴量Ｃ＋ｄ ここで、ａ，ｂ，ｃ，ｄは定数 パンパー面１の波打ち欠陥の評価値（波打ちランク）を
算出する。波打ちランクは、図９に示すように、０〜５
の範囲の数値である。ただし、特徴量Ｂ＞２０又は特徴
量Ｃ＞０.５の場合には、上記評価式による値にかかわ
らず、波打ちランクは５とする。なお、従来の検査員に
よる評価値（波打ちランク）は、１又は２がＯＫ品、４
又は５がＮＧ品、３は人間による判断品とされている。

【００３８】図７は、以上のように構成された本装置の
動作を示すフローチャートである。

【００３９】センサヘッド１００がバンパー面１にセッ
トされ、電源スイッチがオンされて本装置が立ち上がる
と、パソコン３００は、まず、ステップＳ１で、センサ
ヘッド１００内のＣＣＤカメラ１１９で現在撮像してい
るバンパー面１上のストライプパターンの画像（ストラ
イプ画像）を取り込み、リアルタイムで表示部（ディス
プレイ）３０３に表示する。

【００４０】そして、ステップＳ２で、再処理モードに
設定されているかどうか判断する。再処理モードに設定
されている場合には（Ｓ２：ＹＥＳ）、画像記憶用メモ
リ３０７の所定領域に保存されている画像（二値画像、
フィルタ処理後の画像など）を呼び出して（Ｓ３）、ス
テップＳ６に進み、再処理モードに設定されていない場
合には（Ｓ２：ＮＯ）、ステップＳ４に進む。なお、こ
こで、再処理モードとは、保存した画像の再検証などで
使用されるモードであり、このモードを選択することに
より、二値画像やフィルタ処理後の画像の確認を行うこ
とができる。

【００４１】ステップＳ４では、測定開始スイッチがオ
ンされているかどうか、すなわち、測定を開始するかど
うか判断する。測定を開始しない場合には（Ｓ４：Ｎ
Ｏ）、ステップＳ１に戻り、測定を開始する場合には
（Ｓ４：ＹＥＳ）、センサヘッド１００内のＣＣＤカメ
ラ１１９で撮像したバンパー面１上のストライプ画像を
取り込んで（Ｓ５）、ステップＳ６に進む。

【００４２】そして、ステップＳ６では、画像の解析を
行って三つの特徴量Ａ，Ｂ，Ｃの抽出を行う。

【００４３】図８は、その画像解析処理（特徴量抽出処
理）の内容を示すフローチャートである。

【００４４】まず、ステップＳ２１では、取り込んだ
（Ｓ５）又は呼び出した（Ｓ３）画像（原画像）を、画
像記憶用メモリ３０７の所定領域に一時保存する。そし
て、ステップＳ２２では、画像処理部３１７で、その原
画像を二値化処理して二値画像を取得する。

【００４５】その後におけるステップＳ２３〜ステップ
Ｓ２７の処理とステップＳ２８〜ステップＳ３１の処理
は、並列処理であり、これら二つの並行した処理は同期
させられてそれぞれ実行される。

【００４６】すなわち、一方では、ＦＦＴ解析部３１９
で、まず、ステップＳ２２で得られた二値画像に対し
て、ＦＦＴ処理を可能とするために横方向のデータ数
（画素数）が２のべき乗の有限個となるように画像の切
出しを行い（Ｓ２３）、切り出された画像に対して、そ
のデータの両端を滑らかにするため、例えば、ハニング
ウィンドウ処理を行う（Ｓ２４）。そして、ウィンドウ
処理後の画像に対して、前述した方法でＦＦＴ処理を行
って、画像全体のパワースペクトルを求める（Ｓ２
５）。そして、得られたパワースペクトルをもとに、前
述した方法で、パワースペクトルのピーク値（特徴量
Ａ）を求めた後（Ｓ２６）、そのピーク値を１として基
準化したときのＦＦＴ結果のオーバーオール値（特徴量
Ｂ）を求める（Ｓ２７）（以上、図４〜図６参照）。

【００４７】また、他方では、ストライプ幅解析部３２
１で、まず、ステップＳ２２で得られた二値画像に対し
て、ノイズを除去するために、フィルタ処理を行う（Ｓ
２８）。そして、フィルタ処理後の画像に対して、前述
した方法で、全行分の各ストライプ幅を求める（Ｓ２
９）。そして、得られたすべて（ｎ個）のストライプ幅
のバラツキを解析して標準偏差σと平均値ｘを算出した
後（Ｓ３０）、その標準偏差σを平均値ｘで割った値σ
／ｘ（特徴量Ｃ）、すなわち、基準化したバラツキ（標
準偏差）を求める（Ｓ３１）（以上、図４参照）。

【００４８】そして、ステップＳ２７の処理とステップ
Ｓ３１の処理の終了を待って、ステップＳ７に進む。

【００４９】そして、ステップＳ７では、波打ちランク
判定部３２３で、ステップＳ６においてＦＦＴ解析部３
１９で得られた特徴量Ａ及び特徴量Ｂ並びにストライプ
幅解析部３２１で得られた特徴量Ｃに基づいて、前述し
た評価式により、パンパー面１の波打ちランクを判定す
る。波打ちランクは、前述のように、１〜５の範囲の数
値であり、特徴量Ｂ＞２０又は特徴量Ｃ＞０.５の場合
には、評価式による値にかかわらず、波打ちランクを５
とする。

【００５０】そして、ステップＳ８では、ステップＳ７
における判定結果（波打ちランク）を表示部（ディスプ
レイ）３０３に表示する。

【００５１】そして、ステップＳ９では、リセットスイ
ッチがオンされているかどうか、すなわち、リセットす
るかどうか判断する。リセットする場合には（Ｓ９：Ｙ
ＥＳ）、ステップＳ１に戻り、リセットしない場合には
（Ｓ９：ＮＯ）、ステップＳ１０に進む。

【００５２】そして、ステップＳ１０では、検査員の指
示により当該画像を保存するかどうか判断する。画像を
保存する場合には（Ｓ１０：ＹＥＳ）、当該画像を画像
記憶用メモリ３０７の所定領域に保存して（Ｓ１１）、
ステップＳ８に戻り、画像を保存しない場合には（Ｓ１
０：ＮＯ）、直ちにステップＳ８に戻る。すなわち、リ
セットされるまで、当該画像に対する判定結果（波打ち
ランク）の表示が継続してなされる。

【００５３】図９は、本装置による評価値と検査員によ
る評価値を対比する形でプロットした図である。なお、
ここでは、人間の評価を推定する装置としての本装置の
精度の検証を行うために、２０個の被検査面（パンバー
面１）のおのおのに対して、検査員による評価値を横軸
に、本装置による評価値を縦軸にしてプロットしてあ
る。

【００５４】図９に示すように、同一のバンパー面１に
対する本装置による評価値（波打ちランク）と検査員に
よる評価値（波打ちランク）とは非常に良く一致してい
る。すなわち、この場合、両者の一致の度合を表す重相
関係数Ｒを計算してみると、Ｒ＝０.９５４となり、一
致度がかなり高いことを示している。また、自由度調整
済み寄与率、自由度調整済み重相関係数を計算してみる
と、それぞれ、０.８７１、０.９３となり、やはり高い
一致度を示している。

【００５５】したがって、本実施の形態によれば、セン
サヘッド１００でバンパー面１上のストライプ画像をロ
ーアングルで撮像してパソコン３００に取り込み、取り
込んだストライプ画像（原画像）を二値化処理して二値
画像を取得した後、その二値画像を全行分横方向にＦＦ
Ｔ処理して二つの特徴量（パワースペクトルのピーク
値、ピーク値を１として基準化したときのＦＦＴ結果の
オーバーオール値）を抽出するとともに、その二値画像
をフィルタ処理して得られる画像に対して全行分の各ス
トライプ幅を求めてもう一つの特徴量（標準偏差と平均
値の比）を抽出し、得られた三つの特徴量に基づいてパ
ンパー面１の波打ちランク（表面欠陥の評価値）を判定
するようにしたので、検査員による評価との一致の度合
として高い値（０.９５４）の重相関係数を得ることが
でき、本手法によって人間による官能評価に取って代わ
ることができる。

【００５６】また、パソコン３００による処理であるた
め、測定を開始してから波打ちランクを判定するまでの
時間が１〜２秒で済み、人間の官能評価によることな
く、極めて短時間に、パンパー面１の波打ち欠陥を定量
的に評価することができ、非常に便利である。

【００５７】なお、本実施の形態では、パンパー面１を
例にとって説明したが、これに限定されるわけではな
く、本発明の方法と装置は、樹脂成形品一般について適
用可能である。

【図面の簡単な説明】

【図１】 本発明の一実施の形態に係る表面欠陥定量評
価装置のシステム構成図である。

【図２】 図１に示すセンサヘッドの構成図である。

【図３】 図１に示すパソコンの内部構成を示すブロッ
ク図である。

【図４】 与えられた画像に対するＦＦＴ解析及びスト
ライプ幅解析の説明に供する図である。

【図５】 波打ち欠陥無し画像とこれに対するＦＦＴ解
析によって得られるパワースペクトルの一例を示す図で
ある。

【図６】 波打ち欠陥有り画像とこれに対するＦＦＴ解
析によって得られるパワースペクトルの一例を示す図で
ある。

【図７】 図１に示す装置の動作を示すフローチャート
である。

【図８】 図７の画像解析処理の内容を示すフローチャ
ートである。

【図９】 図１に示す装置による評価値と検査員による
評価値を対比する形でプロットした図である。

【図１０】 波打ち欠陥無し画像と波打ち欠陥有り画像
の一例を示す図である。

【符号の説明】

１…パンパー面（被検査面）、１００…センサヘッド、
１０７…ライトガイド（照明手段）、１０９…ストライ
プパターン形成器（照明手段）、１１１，１１５，１１
７…アルミ表面鏡、１１３…ルーペ、１１９…ＣＣＤカ
メラ（撮像手段）、２００…電源ボックス、３００…パ
ソコン、３１７…画像処理部（二値化処理手段）、３１
９…ＦＦＴ解析部（ＦＦＴ解析手段）、３２１…ストラ
イプ幅解析部（ストライプ幅解析手段）、３２３…波打
ちランク判定部（算出手段）。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き Ｆターム(参考） 2F065 AA46 AA61 BB13 CC11 DD03 FF04 HH05 JJ03 JJ16 JJ26 LL12 LL28 QQ04 QQ23 QQ24 QQ26 QQ27 QQ31 TT03

Claims (6)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 被検査面と光軸とのなす角が所定の小さ
   い角度となるように被検査面上に所定のストライプパタ
   ーンを投影し、そのストライプパターンを正反射方向か
   ら撮像する工程と、 撮像されたストライプパターンの画像を解析して、所定
   の特徴量を抽出する工程と、 抽出された特徴量に基づいて、所定の評価式により、被
   検査面の表面欠陥の評価値を算出する工程と、 を有することを特徴とする表面欠陥定量評価方法。
2. 【請求項２】 前記特徴量は、ストライプパターンの画
   像を二値化処理して得られる二値画像を全行分横方向に
   高速フーリエ変換して得られるパワースペクトルのピー
   ク値である第１特徴量と、前記ピーク値を１として基準
   化したときの前記高速フーリエ変換の結果のオーバーオ
   ール値である第２特徴量と、前記二値画像の全行分の各
   ストライプ幅の平均値を１として基準化したときのバラ
   ツキの値である第３特徴量とからなることを特徴とする
   請求項１記載の表面欠陥定量評価方法。
3. 【請求項３】 被検査面と光軸とのなす角が所定の小さ
   い角度となるように被検査面上に所定のストライプパタ
   ーンを投影し、そのストライプパターンを正反射方向か
   ら撮像する工程と、 撮像されたストライプパターンの画像を二値化処理して
   ストライプパターンの二値画像を取得する工程と、 得られた二値画像を全行分横方向に高速フーリエ変換し
   てそのパワースペクトルを求め、前記パワースペクトル
   のピーク値である第１特徴量及び前記ピーク値を１とし
   て基準化したときの前記高速フーリエ変換の結果のオー
   バーオール値である第２特徴量を求める工程と、 得られた二値画像をフィルタ処理して得られた画像に対
   して全行分の各ストライプ幅を求め、得られた各ストラ
   イプ幅の標準偏差と平均値を算出し、その平均値を１と
   して基準化したときのバラツキの値である第３特徴量を
   求める工程と、 前記第１特徴量、前記第２特徴量及び前記第３特徴量に
   基づいて、所定の評価式により、被検査面の表面欠陥の
   評価値を算出する工程と、 を有することを特徴とする表面欠陥定量評価方法。
4. 【請求項４】 前記被検査面は、樹脂成形品の表面であ
   り、前記表面欠陥は、波打ち欠陥であることを特徴とす
   る請求項１〜３のいずれか一に記載の表面欠陥定量評価
   方法。
5. 【請求項５】 被検査面と光軸とのなす角が所定の小さ
   い角度となるように被検査面上に所定のストライプパタ
   ーンを投影する照明手段と、 前記照明手段によって被検査面上に投影されたストライ
   プパターンを正反射方向から撮像する撮像手段と、 前記撮像手段によって撮像されたストライプパターンの
   画像を二値化処理して、ストライプパターンの二値画像
   を取得する二値化処理手段と、 前記二値化処理手段によって二値化処理された二値画像
   を全行分横方向に高速フーリエ変換してそのパワースペ
   クトルを求め、前記パワースペクトルのピーク値である
   第１特徴量及び前記ピーク値を１として基準化したとき
   の前記高速フーリエ変換の結果のオーバーオール値であ
   る第２特徴量を求めるＦＦＴ解析手段と、 前記二値化処理手段によって二値化処理された二値画像
   をフィルタ処理して得られた画像に対して全行分の各ス
   トライプ幅を求め、得られた各ストライプ幅の標準偏差
   と平均値を算出し、その平均値を１として基準化したと
   きのバラツキの値である第３特徴量を求めるストライプ
   幅解析手段と、 前記ＦＦＴ解析手段によって得られた前記第１特徴量及
   び前記第２特徴量並びに前記ストライプ幅解析手段によ
   って得られた前記第３特徴量に基づいて、所定の評価式
   により、被検査面の表面欠陥の評価値を算出する算出手
   段と、 を有することを特徴とする表面欠陥定量評価装置。
6. 【請求項６】 前記被検査面は、樹脂成形品の表面であ
   り、前記表面欠陥は、波打ち欠陥であることを特徴とす
   る請求項５記載の表面欠陥定量評価装置。