JP2001033225A - 画像処理検査方法および画像処理検査装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】たとえば、ゴム材料の表面に存在する欠陥の画
像のように、画像中にゴム材料の表面特性に起因したゴ
マ塩ノイズが多く含まれ、欠陥画像が途切れがちな画像
であっても、欠陥の全体的な形状を迅速かつ精度良く抽
出することができる画像処理検査方法および画像処理検
査装置を提供する。 【解決手段】被検査体の表面の画像データを２値化した
画像データのうち、欠陥画素と判断された画素の集合の
うち任意の画素をローカル点として、このローカル点か
ら出発して、所定の半径内で欠陥画素数最大方向を探索
し新たなローカル点を順次決定し、各ローカル点を結ぶ
軌跡を決定する追跡処理部３１と、２値化した画像デー
タのうち軌跡上に位置する画素の連結を調査し、連結す
る画素の集合である連結成分を決定し、当該連結成分か
ら前記被検査体の表面に存在する欠陥形状を特定する画
像間連結調査部３２とを有する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、たとえば、被検査
体の表面の画像から表面に存在する欠陥を抽出する画像
処理検査方法および画像処理検査装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】たとえば、Ｏリング等のシール部材は、
シール部材の本来の機能を発揮させるため、シール面に
傷等の欠陥がないかを製品出荷前に検査する必要があ
る。従来において、Ｏリングのシール面の検査は、たと
えば、図１７に示すような検査装置によって行ってい
た。なお、図１７（ａ）は検査装置の上面図であり、図
１７（ｂ）は側面図である。図１７において、Ｏリング
１０１は、駆動モータ１０５の回転軸１０５ａに装着さ
れており、Ｏリング１０１の検査面１０１ａの側方には
検査面１０１ａを撮像する、たとえば、電荷結合素子を
用いたＣＣＤカメラ１０２が配置されている。また、Ｃ
ＣＤカメラ１０２の両側には、Ｏリング１０１の検査面
１０１ａに向けて照明光を照射する照明装置１０３が配
置されている。ＣＣＤカメラ１０２の撮像した画像デー
タは画像処理装置１０６に入力される。

【０００３】上記構成の検査装置においては、照明装置
１０３からの照明光が照らされたＯリング１０１の検査
面１０１ａの画像がＣＣＤカメラ１０２によって撮像さ
れ、この画像が画像処理装置１０６に入力される。この
画像処理装置１０６に入力される画像は、単純な濃淡構
造をもつ画像である。画像処理装置１０６は、たとえ
ば、画像の中から濃度値の異なる対象部分を抜き出し、
対象部分に値１、その他の部分に値０を割り当てた２値
化画像に変換して欠陥画素であるエッジ要素を求めた
後、エッジ要素の各画素の連結を調べ、連結している画
素の集合に対して各々異なるラベルを割り当て（ラベリ
ング）、各ラベルの形状や相関距離を解析することでＯ
リング１０１の検査面１０１ａに存在する欠陥の最終的
な認識を行う。なお、画素の連結とは、２値画像中の同
じ値をもつ二つの画素ａ、ｂに対し、すべてこれらと同
じ値をもつ隣接（４隣接または８隣接）画素の系列が存
在するときの二つの画素ａ、ｂの関係をいう。画像処理
装置１０６におけるエッジ要素の抜き出しは、しきい値
を決定し、このしきい値を基に画像の中から濃度値の変
化するエッジ要素を抽出する。また、２値化処理されて
抽出されたエッジ要素は、これだけでは、幅を持った線
図形であったり、ノイズ等の影響で小線分に分割される
ことが多く、このままでは欠陥の形状の認識を行うこと
が難しい。このため、画像処理装置１０６では、画像デ
ータの２値化処理によってエッジ要素を抽出した後で、
エッジ要素内の各画素のうち同じ性質をもつ画素を追跡
するエッジ追跡処理を行い、エッジ要素を結合して滑ら
かにつながった軌跡を抽出し欠陥を特定する。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】ところで、上記した被
検査体であるＯリング１０１は、たとえば、ゴム材料か
ら形成されている。一般に、ゴム製品は添加物を多く含
んでいるので、その粒子が完全に分散されず、表面の光
の反射特性が一様ではない。また、Ｏリング１０１の成
形型や原材料の影響によって、性能に問題ないレベルで
も、表面が荒れている場合が多い。さらに、性能に問題
ないが、エアを吹き付ける等の手段によっても除去でき
ないミクロレベルのほこりが付着している場合がある。
このような表面特性をもつＯリング１０１をＣＣＤカメ
ラ１０２によって撮像すると、撮像された画像はノイズ
を多く含む画像となる。なお、ここでのノイズは、いわ
ゆるゴマ塩ノイズであり、背景の照度は一様で欠陥は黒
となる画像が得られないことが原因となるノイズであ
る。Ｏリング１０１の表面に存在する欠陥は、たとえ
ば、Ｏリング１０１を成形するための型の表面に付着し
た異物がＯリング１０１の表面に転写されて発生した
り、型への成形材料の充填不良によって発生したりす
る。このため、欠陥の状態も様々で、欠陥形状も比較的
複雑であり、また、欠陥の輪郭線が途切れて輪郭が明ら
かでないことも多い。このため、Ｏリング１０１の表面
に存在する欠陥を含む２値化画像では、ゴマ塩ノイズが
顕著になり、欠陥領域以外にも白領域（背景または良品
面）に黒い点が散らばった画像となってしまうことや、
欠陥形状の複雑さのため、欠陥画素であるエッジ要素は
小線分に途切れていることが多い。欠陥画素であるエッ
ジ要素が小線分に途切れている２値画像データから欠陥
形状をそのまま特定することは困難であるため、エッジ
要素の画素間に一定の関係を導入し、関係の成立する画
素間を結合して滑らかにつながったものとする必要があ
る。

【０００５】このエッジ要素間の結合方法としては、た
とえば、エッジ要素内の各画素の８点連結性を調べ、連
結している画素の集合である連結成分を抽出し、欠陥形
状を特定する方法が知られている。しかしながら、この
方法は、注目画素に隣接する画素との連結性を調べるの
みであるため、局所的な画素の連結しか抽出することが
できず、抽出された連結成分から欠陥の全体的な形状を
特定することが難しく、この結果、欠陥を誤認識してし
まうことがあるという不利益が存在した。一方、上記の
ゴマ塩ノイズや形状の複雑さによって途切れた状態にあ
るエッジ要素を結合して線を追跡する方法として、ハフ
変換を利用したアルゴリズムが知られている。しかしな
がら、ハフ変換は、幾何学的な線や円などの抽出を基本
としており、単純な実現方法では計算時間と使用メモリ
が大きくなり、異なった図形を同時に抽出することが難
しい等の理由から、多数の被検査体の欠陥を迅速に表面
検査する必要があるような場合には、実用的でない。

【０００６】本発明は、上述した問題に鑑みてなされた
ものであって、たとえば、ゴム材料の表面に存在する欠
陥の画像のように、画像中にゴマ塩ノイズが多く含ま
れ、欠陥画像が途切れがちな画像であっても、欠陥の全
体的な形状を迅速かつ精度良く抽出することができる画
像処理検査方法および画像処理検査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】本発明の画像処理検査方
法は、被検査体の表面の画像データを各画素の濃度に基
づいて２値化処理し、当該２値化処理された画像データ
に基づいて被検査体の表面に存在する欠陥を抽出する画
像処理検査方法であって、前記被検査体の表面の画像デ
ータを２値化した画像データのうち、欠陥画素と判断さ
れた画素の集合のうち任意の画素をローカル点とし、こ
のローカル点を中心とする所定半径範囲領域で欠陥画素
の数が最大となる欠陥画素数最大方向を探索し、当該欠
陥画素数最大方向に存在する欠陥画素の数が所定の数を
越える場合に、当該方向の前記ローカル点を中心とする
所定半径の円周上に位置する点を新たなローカル点と
し、当該新たなローカル点を起点として前記欠陥画素数
最大方向を探索し新たなローカル点を順次探索するステ
ップと、前記順次探索された各ローカル点を結ぶ軌跡を
決定するステップと、前記２値化した画像データのうち
前記軌跡上に位置する画素の連結を調査し、連結する画
素の集合である連結成分を決定し、当該連結成分から前
記被検査体の表面に存在する欠陥形状を特定するステッ
プとを有する。

【０００８】前記欠陥画素数最大方向に存在する欠陥画
素の数が所定の数を越えない場合には、当該欠陥画素数
最大方向を探索する起点となったローカル点を前記軌跡
の終点とする。

【０００９】本発明の画像処理検査装置は、被検査体の
表面の画像データを各画素の濃度に基づいて２値化処理
し、当該２値化処理された画像データに基づいて被検査
体の表面に存在する欠陥を抽出する画像処理検査方法で
あって、前記被検査体の表面の画像データを２値化した
画像データのうち、欠陥画素と判断された画素の集合の
うち任意の画素をローカル点とし、このローカル点を中
心とする所定半径範囲領域で欠陥画素の数が最大となる
欠陥画素数最大方向を探索し、当該欠陥画素数最大方向
に存在する欠陥画素の数が所定の数を越える場合に、当
該方向の前記ローカル点を中心とする所定半径の円周上
に位置する点を新たなローカル点とし、当該新たなロー
カル点を起点として前記欠陥画素数最大方向を探索し新
たなローカル点を順次探索し、探索された各ローカル点
を結ぶ軌跡を決定する追跡処理部と、前記２値化した画
像データのうち前記軌跡上に位置する画素の連結を調査
し、連結する画素の集合である連結成分を決定し、当該
連結成分から前記被検査体の表面に存在する欠陥形状を
特定する画像間連結調査部とを有する。

【００１０】本発明では、２値化処理された被検査体の
表面の画像データの欠陥画素の任意のローカル点から出
発して、所定の半径内で欠陥画素数最大方向を探索し新
たなローカル点を順次決定していくことで、画素間を結
合する所定長の線分を連結した軌跡が得られる。すなわ
ち、本発明では、局所的な画素の連結を抽出するのでは
なく、大局的に画素間を結合して軌跡を決定する。ま
た、本発明では、大局的に画素間を結合する軌跡を求め
た後、この軌跡上に存在する各画素の連結性を調査する
ことで、欠陥を全体的に抽出でき、かつ抽出された欠陥
の形状が精度のよいものとなる。

【００１１】

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態につい
て図面を参照して説明する。図１は、本発明に係る画像
処理検査装置が適用された表面検査装置の一構成例を示
す図である。本実施形態に係る表面検査装置６１は、図
１に示すように、基台６２上に固定され、被検査体とし
てのシール部材８１が装着される装着軸６５を回転駆動
する駆動装置６４と、基台６２上に設けられた支持部材
６３によって支持された撮像手段としてのＣＣＤカメラ
７１と、支持部材６３に固定され、シール部材８１の上
方に設けられた照明手段としてのリング照明６７と、シ
ール部材８１の上方に設けられたロール型拡散板６６
と、リング照明６７の光源７０と、画像処理検査装置７
５とを有する。

【００１２】ここで、図２は図１に示した表面検査装置
６１の被検査体としてのガスバルブ用のシール部材８１
の構造を示す断面図である。シール部材８１は、たとえ
ば、黒色のゴム材料から成形された中心部に貫通孔８１
ｂをもつ円板状の部材であり、一端面側に環状のシール
面８１ａを有する。環状のシール面８１ａは、断面の輪
郭形状が凸状に湾曲して形成されており、このシール面
８１ａが他の部材と密着してシール機能を果たす。シー
ル部材８１のシール面８１ａに傷等の欠陥が存在する
と、シール面８１ａが本来の機能を果たさなくなるた
め、欠陥の有無を検査する必要がある。

【００１３】リング照明６７は、その中央領域に開口部
６７ａをもつ環状体であり、図示しない環状に配置され
た光ファイバの束を内蔵している。これらの光ファイバ
は、リング照明６７の側面から光源に向けて導出されて
いる。光源７０から供給された光は、リング照明６７の
内部で環状に配置された光ファイバを通じて、リング照
明６７の下面６７ｂから下方に向けて環状の照明光とし
て照射される。リング照明６７は、その開口部６７ａの
中心が、シール部材８１のシール面８１ａ上に位置する
ように配置されるのが好ましい。また、リング照明６７
の開口部６７ａの直径は、シール面８１ａの半径方向の
幅よりも十分に大きく設定されている。光源７０には、
たとえば、波長特性について撮像手段としてのＣＣＤカ
メラ７１と相性の良いハロゲンランプを用いることがで
きる。

【００１４】ロール型拡散板６６は、その中央部に開口
部６６ａを有する円筒体である。ロール型拡散板６６
は、開口部６６ａの中心がリング照明６７の開口部６７
ａの中心線に略一致するように配置されるとともに、上
端部側の一部がリング照明６７の開口部６７ａ内に挿入
されている。また、ロール型拡散板６６は、開口部６６
ａの中心がシール部材８１のシール面８１ａの略中央位
置に位置するように配置されている。ロール型拡散板６
６は、その外周面６６ｃに向けてリング照明６７から照
射された環状の照明光を、環状の中実部を通じて下端面
６６ｂからシール部材８１のシール面８１ａに向けて導
く。このとき、ロール型拡散板６６の環状の下端面６６
ｂから拡散した照明光は様々な方向に拡散する。ロール
型拡散板６６の形成材料は、たとえば、乳白色に着色し
た光透過性のアクリル樹脂等を用いることができ、この
材料を円筒状に成形する。また、ロール型拡散板６６の
直径は、ＣＣＤカメラ７１の視野範囲およびシール部材
８１のシール面８１ａの検査範囲が確保できる値に設定
される。

【００１５】駆動装置６４は、たとえば、シール部材８
１が装着される装着軸６５を所定の角度毎に回転させる
駆動モータからなり、ＣＣＤカメラ７１によって撮像さ
れるシール部材８１のシール面８１ａの各検査領域に応
じた回転角度でシール部材８１を順次回転させ、最終的
にシール部材８１を３６０度回転させる。

【００１６】ＣＣＤカメラ７１は、視野がロール型拡散
板６６の開口部６６ａを通じてシール部材８１のシール
面８１ａに向くように配置されている。ＣＣＤカメラ７
１には、画像処理分野において汎用的に用いられるもの
を使用し、たとえば、１００万画素のＣＣＤカメラを用
いる。

【００１７】画像処理検査装置７５は、たとえば、パー
ソナルコンピュータから構成され、ＣＣＤカメラ７１に
よって撮像された画像データがそれぞれ入力され、これ
らの画像データを量子化し、この画像データに後述する
画像処理を施し、シール部材８１のシール面８１ａに存
在する欠陥を抽出する。

【００１８】上記構成の表面検査装置６１では、まず、
シール部材８１の貫通孔８１ｂを駆動装置６４の装着軸
６５に装着する。次いで、リング照明６７から照明光を
照射する。リング照明６７から照射された環状の照明光
の一部はロール型拡散板６６の外周面６６ｃに入射し、
ロール型拡散板６６の内部に導入され、ロール型拡散板
６６の下端面６６ｂから拡散し、シール部材８１のシー
ル面８１ａの検査領域には、下端面６６ｂから散乱した
拡散光が照射される。このため、シール部材８１のシー
ル面８１ａの検査領域における照度分布は、シール面８
１ａが湾曲していても略均一となる。この状態で、シー
ル部材８１のシール面８１ａの検査領域の上方に設けら
れたＣＣＤカメラ７１によって検査領域の画像を撮像す
る。

【００１９】ここで、図３は、上記した画像処理検査装
置７５の構成を示す構成図である。図３に示すように、
画像処理検査装置７５は、大きく分けて２値化処理部２
０と欠陥抽出部３０とからなる。２値化処理部２０は、
ＣＣＤカメラ７１によって撮像されたシール部材８１の
シール面８１ａの画像データを２値化処理する。欠陥抽
出部３０は、２値化処理部２０によって２値化された画
像データのエッジ要素に基づいてシール部材８１のシー
ル面８１ａに存在する欠陥を抽出する。

【００２０】２値化処理部２０は、画像データ入力部２
１と、濃度勾配算出部２２と、平均値算出部２３と、標
準偏差算出部２４、しきい値算出部２５、エッジ要素抽
出部２６、フィルタ部２７とを有する。

【００２１】画像データ入力部２１は、ＣＣＤカメラ７
１によって撮像されたシール部材８１のシール面８１ａ
の画像データを取り込み、これを量子化する。

【００２２】濃度勾配算出部２２は、画像データ入力部
２１から入力された量子化された画像データの各画素の
濃度勾配（グラディエント強度）Δを算出する。具体的
には、各画素の濃度の差分値を算出する。

【００２３】平均値算出部２３は、濃度勾配算出部２２
で算出された画像データの各画素の濃度勾配Δの平均値
ｍを求める。標準偏差算出部２４は、濃度勾配算出部２
２で算出された画像データの各画素の濃度勾配Δの標準
偏差σを求める

【００２４】しきい値算出部２４は、平均値算出部２３
で算出された濃度勾配Δの平均値ｍおよび標準偏差σに
基づいて、画像データの濃度の変化する変化点（エッジ
要素）を判別するしきい値Ｔを決定する。しきい値Ｔ
は、たとえば、次式（１）によって決定される。

【００２５】Ｔ＝ｍ＋ｔ・σ …（１） 但し、ｔはしきい値Ｔの調整用パラメータであり、適宜
設定される。

【００２６】エッジ要素抽出部２５は、しきい値算出部
２４で算出されたしきい値Ｔに基づいて、画像データ入
力部２１に入力されたシール部材８１のシール面８１ａ
の画像データを２値化して欠陥を含むエッジ要素を抽出
する。具体的には、画像データ入力部２１に入力された
各画素の濃度としきい値Ｔとを比較して、しきい値Ｔよ
りも大きな値の濃度を持つ画素を欠陥画素としてエッジ
要素とし、しきい値Ｔよりも小さな値の濃度を持つ画素
を背景要素とする。このしきい値Ｔで２値化された画像
データのエッジ要素には、シール部材８１のシール面８
１ａに存在する欠陥およびシール面８１ａのざらつき等
に起因したゴマ塩ノイズ成分の双方が含まれている。

【００２７】フィルタ部２６は、エッジ要素抽出部２５
で２値化された画像データを所定の大きさの複数の正方
格子を有するメッシュ状のフィルタでスクリーニングし
てエッジ要素に含まれるノイズ成分を除去する。ここ
で、図４はフィルタ部２６で２値化された画像データに
施す処理を説明するための図である。図４（ａ）示すよ
うに、矩形状のパターン画像Ｒ₀ とパターン画像Ｒ₀ の
周辺に存在する微小なノイズ画像Ｎとがエッジ要素とし
て存在する２値化画像を想定すると、フィルタ部２６は
この２値化画像データを所定の大きさの複数の正方格子
を持つフィルタＫ（以下、格子フィルタＫと呼ぶ。）に
よってスクリーニング、すなわち、ふるいにかける。フ
ィルタ部２６では、パターン画像Ｒ₀ とノイズ画像Ｎの
うち、格子フィルタＫの格子線ＫL で囲まれる領域内に
のみ存在し、格子線ＫL 上には存在しない画素は、エッ
ジ要素から除外する。上記の処理が施された２値化画像
は、図４（ｂ）に示すように、パターン画像Ｒ₀ のみと
なり、ノイズ画像Ｎは除外される。なお、格子フィルタ
Ｋの正方格子の大きさは、２値化された画像データに含
まれるノイズの大きさ等に応じて適宜設定される。

【００２８】本実施形態の画像処理検査装置７５の２値
化処理部２０では、しきい値Ｔを濃度勾配Δの平均値ｍ
および標準偏差σから上記のようにして決定するため、
シール部材８１のシール面８１ａの画像にノイズが多く
含まれ、欠陥画像がノイズ内に埋もれた状態でもある程
度適切な値のしきい値Ｔを簡単に決定することができ
る。また、本実施形態の画像処理検査装置７５の２値化
処理部２０では、しきい値Ｔに基づいて２値化された画
像データを格子フィルタＫによってふるいにかけること
によって、２値化された画像データに含まれるノイズ成
分を簡単に除くことができる。以上のように、本実施形
態の画像処理検査装置７５の２値化処理部２０では、シ
ール部材８１のシール面８１ａの画像データの２値化処
理の際に必要なしきい値Ｔを比較的簡単にかつ適切に決
定でき、さらに、２値化された画像データに含まれるノ
イズ成分の除去に、複雑なアルゴリズムを要しない格子
フィルタＫを用いているためノイズ除去に要する処理時
間を大幅に短縮化することができる。このようにして得
られた２値化された画像データの欠陥画素からなるエッ
ジ要素は、シール部材８１のシール面８１ａに存在する
欠陥の情報を適切に含む画像となる。

【００２９】欠陥抽出部３０は、エッジ追跡処理部３
１、画素間連結調査部３２、ラベリング処理部３３とを
有する。エッジ追跡処理部３１は、２値化処理部２０の
フィルタ部２６で得られた２値化された画像データのエ
ッジ要素のエッジ追跡処理を行う。２値化処理部２０の
フィルタ部２６で得られた２値化された画像データのエ
ッジ要素は、ノイズ成分がある程度除かれているが、こ
の状態のエッジ要素では、画像データに含まれるノイズ
成分や欠陥の形状の複雑さによってエッジ要素が小線分
に分割されていることが多く、この途切れたエッジ要素
間を結合して滑らかにしないと欠陥形状を識別すること
ができない。このため、エッジ追跡処理部３１は、たと
えば、図５に示す方法によってエッジ要素間の結合を行
う。

【００３０】図５（ａ）に示すように、まず、２値化画
像中に存在する一連の欠陥を反映したエッジ要素Ｓのロ
ーカル点（欠陥位置）Ｒ１を決定する。次いで、ローカ
ル点Ｒ１を中心とした半径ｒの円周上に位置する点ｒ
〔１〕とローカル点Ｒ１との間の線分上に位置する各画
素のうち、ローカル点Ｒ１に位置する画素と同じ性質を
持つ画素の数をカウントする。同じ性質を持つ画素と
は、具体的には、たとえば、ローカル点Ｒ１に位置する
画素と同様に欠陥画素とされた画素である。同様の処理
を、半径ｒの円周上のローカル点Ｒ１を中心として角度
θ毎に回転した位置にある点ｒ〔２〕〜ｒ〔ｎ〕（な
お、ｒ〔ｎ〕は１８０度回転した位置にある）とローカ
ル点Ｒ１との間の線分上に位置する各画素のうち、ロー
カル点Ｒ１と同様の性質をもつ画素の数を順次カウント
する。

【００３１】上記処理の結果、ローカル点Ｒ１に位置す
る画素と同様の性質を持つ画素の数が最大となる方向が
点ｒ〔ａ〕の方向であったとすると、この方向における
ローカル点Ｒ１に位置する画素と同様の性質を持つ画素
の最大数Ｖ_max が予め決められたしきい値Ｔｈよりも大
きい場合にのみ、図５（ｃ）に示すように、この点を新
たなローカル点Ｒ２とする。同様に、ローカル点Ｒ２を
起点として、図５（ｂ）において説明した処理を行い、
図５（ｄ）に示すように、新たなローカル点Ｒ３、Ｒ４
を探索する。たとえば、新たなローカル点Ｒ４を起点と
して、ローカル点Ｒ４に位置する画素と同じ性質の画素
を探索したとき、ローカル点Ｒ４に位置する画素と同様
の性質を持つ画素の数が最大となる方向の当該画素の最
大数Ｖ_max がしきい値Ｔｈよりも小さい場合には、この
ローカル点Ｒ４を終点とする。

【００３２】このように探索したローカル点Ｒ１、Ｒ
２、Ｒ３およびＲ４を結ぶ軌跡を一つの欠陥の軌跡とす
る。上記の処理をエッジ要素の各画素について行うこと
により、欠陥の全体的な軌跡が特定される。

【００３３】画素間連結調査部３２は、２値化画像のエ
ッジ要素を基に、エッジ追跡処理部３１において得られ
た欠陥の軌跡上に存在する各画素の連結性を調査する。
たとえば、図６に示すように、(i,j) に位置する画素ｘ
₀ に対して、(i+1,j)，(i,j+1) ，(i-1,j) ，(i,j-1)
，(i+1,j+1) ，(i-1,j+1) ，(i+1,j-1) ，(i+1,j-1)
に位置する各画素ｘ₁ 〜ｘ₈ を８近傍と呼び、この８近
傍のうち画素ｘ₀と同値の画素を画素ｘ₀ に隣接してい
るという。また、２値画像中の同じ値をもつ二つの画素
ａ、ｂに対し、すべてこれらと同じ値をもつ隣接（４隣
接または８隣接）画素の系列が存在するときの二つの画
素ａ、ｂの関係をいう。画素間連結調査部３２は、エッ
ジ要素のうちエッジ追跡処理部３１において得られた欠
陥の軌跡上に存在する各画素と上記のように連結する画
素を探索する処理を行う。すなわち、エッジ追跡処理部
３１では、小線分にとぎれることが多いエッジ要素間を
大局的に結合することで、欠陥の大局的な軌跡を決定し
たが、この軌跡のみでは欠陥の実際の形状が特定できな
いため、軌跡上に位置する各画素と連結する画素を探索
し、欠陥画素を拡張することで欠陥を精度良く特定す
る。

【００３４】ラベリング処理部３３は、エッジ追跡処理
部３１および画素間連結調査部３２において得られた連
結する画素の集合（連結成分）に対し、各々異なったラ
ベルを割り当て、各ラベルにおける連結成分の形状や相
関距離を解析することで、シール部材８１のシール面８
１ａに存在する欠陥の最終的な認識を行う。

【００３５】次に、上記画像処理検査装置を用いた画像
処理検査方法の処理手順の一例について図７および図８
に示すフローチャートを参照して説明する。まず、図７
に示すように、ＣＣＤカメラ７１からのシール部材８１
のシール面８１ａの画像を画像処理検査装置７５に入力
し、この画像データの各画素の濃度勾配Δを求める（ス
テップＳ１）。図９に画像処理検査装置７５に入力され
たシール部材８１のシール面８１ａの画像の一例を示
す。図９に示すように、シール面８１ａの画像は、全体
的にノイズが多く含まれ、中央領域に濃度が濃くなった
シール面８１ａ上の欠陥がぼんやりと映し出されてい
る。

【００３６】次いで、求めた各画素の濃度勾配Δの平均
値ｍおよび標準偏差σを求め（ステップＳ２）、これら
平均値ｍおよび標準偏差σから上記式（１）によってし
きい値Ｔを求める（ステップＳ３）。このしきい値Ｔを
用いて画像データの全画素の２値化を行う（ステップＳ
４）。この２値化は、たとえば、欠陥画素（濃度がしき
い値より濃い画素）を１とし、他の画素を０とする。図
１０に図９に示した画像を２値化した２値化画像の一例
を示す。図１０において、黒色領域は画素の値が０の領
域であり、白色領域は値が１の領域である。図１０から
わかるように、２値化画像には多くのノイズ成分が含ま
れている。

【００３７】次いで、上記の２値化画像の注目画素につ
いて、上記した格子フィルタＫを設定し（ステップＳ
５）、格子線ＫL 上に欠陥画素が存在しないかを判断し
（ステップＳ６）、画像データのスクリーニングを行
う。格子線ＫL 上に欠陥画素が存在しない場合には、当
該格子線ＫL で囲まれる格子内の画素の値を０にする
（ステップＳ７）。格子線ＫL 上に欠陥画素が存在する
場合には、当該格子線ＫL で囲まれる格子内の画素の値
はそのままの状態とする。全ての画素について格子フィ
ルタＫを設定したかを判断し（ステップＳ８）、格子フ
ィルタＫの設定が完了すると、ノイズの除かれた２値化
画像が得られる（ステップＳ９）。ここで、図１１は、
２値化画像に格子フィルタＫを設定した状態を示す図で
あり、図１２は格子フィルタＫによってスクリーニング
された２値化画像を示す図である。上述した図１０に示
す２値化画像と図１２に示す２値化画像とを比較する
と、ノイズ成分が大部分除去されているのが分かる。な
お、ここまでの処理は、上記の画像処理検査装置７５の
２値化処理部２０において行われる処理である。

【００３８】次いで、図８に示すように、得られた２値
化画像データから任意の欠陥画素（値が１の画素）を決
定し、この点をローカル点Ｌとする（ステップＳ１
１）。次いで、このローカル点Ｌから半径ｒの円周上の
点ｒ〔ｊ〕（ｊ＝１〜ｎ）とローカル点Ｌとを結ぶ線分
上に存在する欠陥画素の数Ｍをカウントする。なお、点
ｒ〔ｊ〕は円周上の基準位置から角度Φ〔ｉ〕（Φ＝０
〜１８０°）に位置する点である。このローカル点Ｌと
半径ｒの円周上の各点ｒ〔ｊ〕を結ぶ線分上の欠陥画素
の数Ｍに基づいて、欠陥画素の数Ｍが最大となる方向Φ
max を探索する（ステップＳ１２）。なお、欠陥画素の
数Ｍが最大となる方向Φmax のローカル点Ｌと半径ｒの
円周上の点をｒ〔ａ〕とする。

【００３９】次いで、欠陥画素の数Ｍが最大となる方向
Φmax における欠陥画素の数Ｍと予め決められたしきい
値Ｔｈとの大小を比較し（ステップＳ１３）、欠陥画素
の数Ｍがしきい値Ｔｈよりも大きい場合には、点ｒ
〔ａ〕を新たなローカル点Ｌとし（ステップＳ１４）、
この新たなローカル点Ｌを起点として欠陥画素の数Ｍが
最大となる方向Φmax を探索する。欠陥画素の数Ｍがし
きい値Ｔｈよりも小さい場合には、ローカル点Ｌを更新
せず、このローカル点Ｌを終点とし、探索して得られた
各ローカル点Ｌを結ぶ軌跡を決定する（ステップＳ１
５）。

【００４０】ここで、図１３は、図１２に示した２値化
画像に対して行った欠陥軌跡の追跡処理によって得られ
た軌跡を示す図である。一方、図１５は、図１２に示し
た２値化画像の各画素の８点連結を調べて欠陥軌跡の追
跡処理を行った結果得られた軌跡を示す図である。２値
化画像の各画素の８点連結による欠陥軌跡の追跡は、局
所的な追跡であり、図１５からわかるように、追跡した
軌跡が小線分に分割される割合が多くなっている。一
方、本実施形態の追跡方法によれば、図１３に示すよう
に、軌跡が小線分に分割される割合が少なく、欠陥の軌
跡の特徴を大局的に捉えることができる。

【００４１】次いで、得られた欠陥軌跡上の各画素の連
結性を調査する（ステップＳ１６）。上記の処理によっ
て得られた大局的な欠陥軌跡上の各画素の８点連結を調
べ、軌跡上に位置する各画素と連結する画素の集合であ
る連結成分を求めることで欠陥画素を拡張し、この連結
成分にラベリングする。各ラベルにおける連結成分の形
状や相関距離を解析することで、シール部材８１のシー
ル面８１ａに存在する欠陥の最終的な認識を行う。図１
４は、欠陥軌跡上の各画素の８点連結を調べ、欠陥画素
を拡張し、連結成分にラベリングした画像を示す図であ
る。図１４に示すように、欠陥は３つの大きな範囲にラ
ベリングされており、シール部材８１のシール面８１ａ
に存在する欠陥の形状を大局的に特定することができ
る。

【００４２】一方、図１６は、図１５に示した８点連結
による欠陥軌跡の追跡結果に基づいて、軌跡上に位置す
る各画素の連結成分を求め、これらラベリングした画像
を示す図である。図１６から分かるように、８点連結に
よる欠陥軌跡の追跡結果に基づいて、軌跡上に位置する
各画素の連結成分を求めると、連結成分が多数存在し、
欠陥の形状を局所的にしか捉えることができず欠陥の形
状を正確に認識することが難しい。

【００４３】以上のように、本実施形態によれば、適切
に決定されたしきい値Ｔに基づいて２値化された画像デ
ータを格子フィルタＫによってスクリーニングすること
で、２値化画像を得るため、比較的簡単な処理で精度良
くエッジ要素を検出することができる。特に、たとえ
ば、ゴム材料の表面に存在する欠陥の画像のように、ゴ
ム材料の表面の特質に起因したノイズが多く含まれ、か
つ、欠陥の画像の濃淡差が少ない画像から精度が良く安
定したエッジ要素を検出することが可能となる。また、
本実施形態によれば、２値化画像のエッジ要素（欠陥画
素の集合）の一点から所定の範囲で欠陥画素の存在する
数が最大となる方向を探索して欠陥の軌跡を追跡し、得
られた軌跡上の各画素について局所的な連結性を調査し
て欠陥を抽出することで、欠陥を大局的に抽出すること
ができ、濃淡差が少ない欠陥画像や複雑な形状の欠陥の
全体像を確実に抽出することができる。

【００４４】

【発明の効果】本発明によれば、ゴム材料の表面に存在
する欠陥の画像のように、画像中にノイズが多く含ま
れ、欠陥画像が途切れがちな画像であっても、欠陥の全
体的な形状を迅速かつ精度良く抽出することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明に係る画像処理検査装置が適用された表
面検査装置の一構成例を示す図である。

【図２】図１に示した表面検査装置６１の被検査体とし
てのガスバルブ用のシール部材８１の構造を示す断面図
である。

【図３】画像処理検査装置７５の構成を示す構成図であ
る。

【図４】フィルタ部２６で２値化された画像データに施
す処理を説明するための図である。

【図５】エッジ追跡処理部３１のエッジ追跡の原理を説
明するための図である。

【図６】画素の連結を説明するための図である。

【図７】本発明の画像処理検査方法の処理手順の一例を
示すフローチャートである。

【図８】図７に続く処理手順の一例を示すフローチャー
トである。

【図９】画像処理検査装置７５に入力されたシール部材
８１のシール面８１ａの画像の一例を示す図である。

【図１０】図９に示した画像を２値化した２値化画像の
一例を示す図である。

【図１１】２値化画像に格子フィルタＫを設定した状態
を示す図である。

【図１２】格子フィルタＫによってスクリーニングされ
た２値化画像を示す図である。

【図１３】図１２に示した２値化画像に対して行った欠
陥軌跡の追跡処理によって得られた軌跡を示す図であ
る。

【図１４】欠陥軌跡上の各画素の８点連結を調べ、欠陥
画素を拡張し、連結成分にラベリングした画像を示す図
である。

【図１５】図１２に示した２値化画像の各画素の８点連
結を調べて欠陥軌跡の追跡処理を行った結果得られた軌
跡を示す図である。

【図１６】図１５に示した８点連結による欠陥軌跡の追
跡結果に基づいて、軌跡上に位置する各画素の連結成分
を求め、これらラベリングした画像を示す図である。

【図１７】表面検査装置の一例を示す構成図である。

【符号の説明】

２０…２値化処理部 ２１…画像データ入力部 ２２…濃度勾配算出部 ２３…平均値算出部 ２４…標準偏差算出部 ２５…しきい値算出部 ２６…エッジ要素抽出部 ２７…フィルタ部 ３０…欠陥抽出部３０ ３１…エッジ追跡処理部 ３２…画素間連結調査部 ３３…ラベリング処理部

Claims (3)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】被検査体の表面の画像データを各画素の濃
   度に基づいて２値化処理し、当該２値化処理された画像
   データに基づいて被検査体の表面に存在する欠陥を抽出
   する画像処理検査方法であって、 被検査体の表面の画像データを２値化した画像データの
   うち、欠陥画素と判断された画素の集合のうち任意の画
   素をローカル点とし、このローカル点を中心とする所定
   半径範囲領域で欠陥画素の数が最大となる欠陥画素数最
   大方向を探索し、当該欠陥画素数最大方向に存在する欠
   陥画素の数が所定の数を越える場合に、当該方向の前記
   ローカル点を中心とする所定半径の円周上に位置する点
   を新たなローカル点とし、当該新たなローカル点を起点
   として前記欠陥画素数最大方向を探索し新たなローカル
   点を順次探索するステップと、 前記順次探索された各ローカル点を結ぶ軌跡を決定する
   ステップと、 前記２値化した画像データのうち前記軌跡上に位置する
   画素の連結を調査し、連結する画素の集合である連結成
   分を決定し、当該連結成分から前記被検査体の表面に存
   在する欠陥形状を特定するステップとを有する画像処理
   検査方法。
2. 【請求項２】前記欠陥画素数最大方向に存在する欠陥画
   素の数が所定の数を越えない場合には、当該欠陥画素数
   最大方向を探索する起点となったローカル点を前記軌跡
   の終点とする請求項１に記載の画像処理検査方法。
3. 【請求項３】被検査体の表面の画像データを各画素の濃
   度に基づいて２値化処理し、当該２値化処理された画像
   データに基づいて被検査体の表面に存在する欠陥を抽出
   する画像処理検査方法であって、 被検査体の表面の画像データを２値化した画像データの
   うち、欠陥画素と判断された画素の集合のうち任意の画
   素をローカル点とし、このローカル点を中心とする所定
   半径範囲領域で欠陥画素の数が最大となる欠陥画素数最
   大方向を探索し、当該欠陥画素数最大方向に存在する欠
   陥画素の数が所定の数を越える場合に、当該方向の前記
   ローカル点を中心とする所定半径の円周上に位置する点
   を新たなローカル点とし、当該新たなローカル点を起点
   として前記欠陥画素数最大方向を探索し新たなローカル
   点を順次探索し、探索された各ローカル点を結ぶ軌跡を
   決定する追跡処理部と、 前記２値化した画像データのうち前記軌跡上に位置する
   画素の連結を調査し、連結する画素の集合である連結成
   分を決定し、当該連結成分から前記被検査体の表面に存
   在する欠陥形状を特定する画像間連結調査部とを有する
   画像処理検査装置。