JP2002022668A - 塗面欠陥検査工程で処理する範囲の抽出方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 本発明は、塗面欠陥検査処理を実行すべき視
野か、実行を要しないかあるいは実行すべきでない視野
かを自動的に判別する手法を実現する。 【解決手段】 本発明の抽出方法は、検査対象物の全体
を撮影する工程と、各カメラの各回の作動で得られる視
野別画像情報を微分処理する工程と、微分処理された画
素単位の微分値を閾値と比較する工程と、閾値以上の視
野内画素数をカウントする工程と、カウント数を基準値
と比較する工程と、カウント数が基準値以上の視野を検
査範囲として記憶する工程を有する。照明光をきれいに
反射する視野か否かが自動判別され、検査を要する視野
が抽出される。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】 本発明は、塗装された面と
塗装されていない面を合わせ持つ検査対象物、例えば、
塗装工程が終了した自動車ボディの塗面に存在するかも
しれない欠陥を検査する工程のための準備技術に関す
る。

【０００２】

【従来の技術】 例えば自動車などの場合、塗面の非常
に小さな欠陥が問題となり得る。このために、カメラを
用いて塗面欠陥を検査する場合、塗面を非常な高解像度
で撮影する必要がある。一方において、検査すべき塗面
の範囲は広い。そこで現在では複数台のカメラを用い、
塗面の微小範囲ごとに撮影し、得られた画像情報を分析
して塗面欠陥を検査している。図１は塗面検査工程の一
例を示し、検査対象物２０（この場合は塗装工程後の自
動車ボディ）の搬送方向と直角方向に複数台のカメラ1
・・１０を配置し、検査対象物２０を搬送方向に送りな
がら撮影する。各カメラの各回ごとの撮影範囲は小さい
（例えば２００ｍｍ×２００ｍｍ）。そこで、検査対象
物２０が所定距離搬送されるごとに各カメラを作動させ
る。図２は、各カメラの各回ごとの撮影範囲を示してい
る。ここで、自動車の幅方向にはカメラごとに撮影範囲
が区分され、自動車の長さ方向（搬送方向）にはカメラ
の作動回ごとに区分される。以下、各カメラの各回ごと
の撮影範囲を視野といい、撮影回数をアドレスというこ
とにする。各視野は、検査対象物の幅方向と長さ方向に
分布しており、全体として検査対象物の全域をカバーす
る。各視野が小さいために、カメラの画素に対応する塗
面上の面積が小さく、高解像度で検査することができ
る。なお、ここで言うカメラとは、画素ごとの明度情報
を電子計算機によって処理可能な情報として出力するも
のを言い、ＣＣＤカメラ等のことを言う。

【０００３】検査対象物が大きい場合、高解像度で検査
しようとすると視野数が多くなる。視野のうちには、検
査対象物２０のうちの非塗装範囲を撮影していたり、あ
るいは検査対象物２０の範囲外の床面やパレット３０の
上面を撮影していたりするものが存在する。検査したい
塗面以外を撮影している視野についてまで塗面欠陥の有
無を判別する処理を実行していると、計算時間がむやみ
と長くなってしまって検査のためのサイクル時間内に検
査結果を出力することができない。高速計算機を使用す
ることによって計算時間を間に合わせることはできる。
しかしながら、全視野について塗面欠陥検査処理を実行
すると、塗装範囲以外を撮影している視野から多くの塗
面欠陥が検出されてしまい、塗面欠陥の存在しない検査
対象物についても塗面欠陥ありと誤判別をしてしまう。

【０００４】上記の問題を避けるために、現状では視野
ごとの画像情報を実際の画像として出力し、作業者がこ
の画像を見ながら、撮影されている範囲が塗装面なのか
非塗装面なのか、あるいは、検査対象物の周囲の床面等
であるか否かを判別し、塗装面を撮影している視野に対
してのみ塗面欠陥検査処理を実行するように手配してい
る。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】 検査対象物が広い場
合には非常に多数の視野について作業者が判別する必要
があるために、現在はこの作業に長時間を要している。
特に、検査対象物が何種類も存在する場合には、非常な
長時間を要している。本発明は、塗面欠陥検査処理を実
行すべき視野か、実行を要しないかあるいは実行すべき
でない視野かを自動的に判別する手法を提案する。

【０００６】

【課題を解決するための手段と作用と効果】本発明は、
塗面欠陥検査工程で処理する処理範囲の抽出方法に関す
る。この方法は、塗装された面と塗装されていない面を
合わせ持つ検査対象物に対する複数台のカメラの相対的
位置関係を変化させながら各カメラを複数回作動させて
検査対象物の全体を撮影する工程と、各カメラの各回の
作動で得られる視野別画像情報を微分処理する工程と、
微分処理された画素単位の微分値を閾値と比較する工程
と、閾値以上の視野内画素数をカウントする工程と、カ
ウント数を基準値と比較する工程と、カウント数が基準
値以上の視野を検査範囲として記憶する工程を有する。
本発明では、撮影した全ての視野を検査範囲と非検査範
囲のいずれかに区分する。従って、カウント数が基準値
以上の視野を検査範囲として記憶する工程は、カウント
数が基準値以下の視野を非検査範囲として記憶する方式
で実行されることもあれば、基準値以上の視野を検査範
囲として記憶する一方において基準値より低い視野を非
検査範囲として記憶する方式で実行されることもある。

【０００７】塗面の検査工程では、検査対象物を照明し
ながら撮影する。このとき、塗面の広い範囲を一様な照
度で照明すると、塗面欠陥で乱反射した光が残部の塗面
からの反射光に埋没してしまって検出しずらい。そこ
で、通常は塗面上に明暗のパターンが生じるように照明
する。明暗のパターンが生じるようにして照明すると、
塗面に欠陥が存在すれば、その欠陥が明度の高い範囲内
に暗い領域となって現れたり、あるいは、明度の低い範
囲内に明るい領域となって現れたりするために、塗面欠
陥が発見しやすい。発明者の研究によって、塗面では照
明光がクリアに反射されてその明暗パターンが明瞭に検
出されるのに対し、塗面以外ではその明暗パターンが鮮
明にならないことを確認した。そしてこの差に着目する
ことで、検査を要する塗面と検査を要しない非塗面とを
判別できることを確認した。本方法では、視野内の画像
情報を微分処理し、微分処理された画素単位の微分値が
閾値以上となる画素数をカウントする為に、明暗が急に
変化する領域面積がカウントされる。この明暗急変領域
面積の大小で比較すると、塗面を撮影している視野では
前記面積が大きく、非塗面では小さいことから、両者が
明確に区分できる。

【０００８】

【発明の実施の形態】 以下、本発明の検査処理範囲抽
出方法を、自動車ボディの塗面欠陥検査工程の準備段階
に適用した実施の形態を説明する。図１に模式的に示さ
れるように、検査対象物である自動車ボディ２０は、パ
レット３０に載せられた状態で矢印方向に送られる。こ
の搬送方向と直角方向に複数台（例えば１０台）のカメ
ラ１〜１０が配置されている。カメラ１〜１０は、電子
計算機（図示省略）に接続されている。その電子計算機
は、カメラ１〜１０が出力する画像情報を処理する。そ
の電子計算機は、プログラムに従って作動することで、
カメラ１〜１０から送られてくる画素単位の明度情報を
視野毎に記憶する視野別画素単位明度情報記憶装置、画
素単位の明度情報の微分値を演算する微分演算装置、微
分値と閾値を比較する第１比較演算装置、視野毎に閾値
よりも大きい微分値を持つ画素数をカウントするカウン
ト装置、カウント数を基準値と比較する第２比較演算装
置、第２比較演算装置の比較結果に基づいて、基準値よ
りも多い画素数を有する視野を記憶する検査対象視野記
憶装置を構成する。また、図１に示す撮影装置には、検
査対象物を照明する装置（図示省略）が設けられてい
る。この照明装置は、特許第２６３８１２１号公報、特
開平９−２８０８４５号公報に記載されているように、
検査対象物２０上に明暗の縞パターンが生じるように照
明する。

【０００９】図３に示されるフローチャートを用いて、
検査範囲抽出手順を説明する。まず前述した照明装置を
点灯する（ステップＳ２）。次にカメラの絞りを調整す
る。撮影時にカメラが取り込む光量は、自動車ボディ２
０のボディカラーによって異なる。そこで、車種によら
ずにほぼ一様な光量が得られるように、カメラ１〜１０
の絞りを自動車ボディ２０のボディカラーにあわせて調
整する（ステップＳ４）。

【００１０】パレット３０に載せられた自動車ボディ２
０は、図１の矢印方向に搬送される。搬送中に、自動車
ボディ２０は、カメラ１〜１０による撮影範囲に至る。
本実施形態では、自動車の幅方向に１０台のカメラが設
けられている。自動車ボディ２０は、幅方向に１０の範
囲に区分されて撮影される。また、本実施形態では、各
カメラの各回毎の撮影範囲は２０ｃｍ×２０ｃｍに設定
されている。そこで自動車ボディ２０が２０ｃｍ弱搬送
されるごとに各カメラで撮影する。実際には、視野が少
しずつ重複するように撮影される。即ちカメラ１〜１０
は１９ｃｍ間隔で配置され、各カメラは自動車ボディ２
０が１９ｃｍ搬送される毎に撮影する。実際には、パレ
ット３０が所定位置まで進んだときに１回目の撮影を
し、以後１９ｃｍ進む毎に撮影する。撮影回数をアドレ
スという。カメラの撮影範囲から自動車ボディの後端が
抜け出るまで撮影を繰返す。この間に、自動車ボディ２
０の周囲の物も撮影される。以上によって、自動車ボデ
ィ２０全域は、図２に示されるように、カメラ数にアド
レス数を乗じた数の視野でカバーされる。

【００１１】カメラにより撮影された視野毎の画像情報
の例を図５〜９に示す。光の強弱レベルの高いところが
明るく表示されている。図５は、自動車ボディ２０のフ
ード到着前のカメラ撮影画面である。この場合パレット
が撮影されている。塗装面ではないので、縞状の明暗の
パターンが生じていない。図６は、自動車ボディ２０の
フード部（図４のクロスハッチ部参照）のカメラ撮影画
面である。照明がクリアに反射されて、鮮明な縞状の明
暗のパターンが生じている。図４のクロスハッチで示さ
れている自動車ボディ２０のルーフやラゲージ等でも同
様の画像が得られる。図７は、自動車ボディ２０のフロ
ントウインドウ部の撮影画面である。この段階ではウイ
ンドウガラスがまだ嵌められておらず、自動車ボディ２
０の車室内床面が撮影されている。塗装面ではないの
で、縞状の明暗のパターンが生じていない。図８は、自
動車ボディ２０のリアウインドウ部の撮影画面である。
この段階ではウインドウガラスがまだ嵌められておら
ず、自動車ボディ２０のスピーカ部が撮影されている。
塗装面ではないので、鮮明な縞状の明暗のパターンが生
じていない。図９は、自動車ボディ２０のラゲージ通過
後のカメラ撮影画面である。この場合、パレットが撮影
されている。塗装面ではないので、縞状の明暗のパター
ンが生じていない。

【００１２】本実施例のカメラ１〜１０は、１画素あた
り８ビットで光の強弱レベルの信号を出力する。即ち、
画素毎の明度が０から２５５の２５６階調で出力され
る。カメラ１〜１０から出力される画素毎の明度情報
（図５〜９に示される視野別画像情報は、この明度情報
から得られたものである）は電子計算機に送られる。電
子計算機に送られた画素毎の明度情報は、視野毎に、電
子計算機の視野別画素単位明度情報記憶装置に保存され
る（図３のステップ６）。なお、視野の数はカメラ数に
アドレス数を乗じた数だけある。図２の場合、視野数は
合計２２０である。

【００１３】次に、図３のステップＳ８において、電子
計算機がプログラムに従って微分演算装置として作動し
て、視野毎に微分処理する。この結果、画素単位で微分
値が得られる。

【００１４】本実施形態における微分処理方法の一例を
説明する。まず、１つの視野の３行３列の９個の画素に
注目する。画素Ａを２行目２列目の画素とする。このと
き、画素Ａを８個の画素が取り囲んでいることになる。
１行目１列目の光の強弱レベル値から１行目３列目（以
下単に「１−３」という）の光の強弱レベル値を引いた
ものの絶対値を算出する。同様に「２−１」と「２−
３」の差の絶対値、「３−１」と「３−３」の差の絶対
値、「１−１」と「３−１」の差の絶対値、「１−２」
と「３−２」の差の絶対値、「１−３」と「３−３」の
差の絶対値をそれぞれ算出する。このようにして算出さ
れた６つの絶対値の和をもって、画素Ａ（「２−２」）
の微分値とする。上記説明においては、「２−２」の画
素での微分処理を説明したが、その視野内の他の画素つ
いても同様の微分処理を行う。

【００１５】微分演算装置により微分処理された視野毎
の解析結果の例を図１０〜１４に示す。なお、後述する
閾値で二値化すると、図１１以外の図、即ち、図１０、
１２〜１４の視野ではほとんど黒１色となってしまうの
で、図１０、１２〜１４では微分値の画面を示してい
る。画像中の明るいところは微分値が大きく、暗いとこ
ろは微分値が小さい。即ち、カメラで撮影された画面中
で明暗の変化が急な領域が明るく表示される。なお、図
１１は、さらに二値化した画面を示している。

【００１６】図１０は、図５の画像情報（自動車ボディ
２０のフード到着前）の解析結果（微分値画面）であ
る。塗装面ではないので、明るい縞状の領域が生じてい
ない。しかも微分値が閾値よりも大きい領域は少ない。
従って、二値化するとほとんど黒１色となってしまう。
図１１は、図６の画像情報（図４のクロスハッチ部の画
像情報）を微分し、微分値を閾値と比較し、微分値が閾
値よりも大きい画素は真っ白とし、微分値が閾値よりも
小さい画素は真黒とした二値化画面である。照明がクリ
アに反射され、鮮明な縞状の明暗のパターン（図６参
照）の画像情報が得られていることに対応して、図１１
に示される二値化画面では、明るい縞状の領域が生じて
いる。この明るい縞状の領域は、画像情報上での縞状の
明暗のパターン（図６参照）の境界線に対応する。な
お、図示されていないが、図６、１１に対応する視野で
は、微分値画面においても、図６の明暗パターンの境界
線に対応する明るい縞状の領域が現れている。図４のク
ロスハッチ部で示されている自動車ボディ２０のルーフ
やラゲージ等でも同様の二値化画面が得られる。図１２
は、図７の画像情報（自動車ボディ２０のフロントウイ
ンドウ部の画像）の解析結果（微分値画面）である。塗
装面ではないので、明るい縞状の領域が生じていない。
しかも微分値が閾値よりも大きい領域は少ない。従っ
て、二値化するとほとんど黒１色となってしまう。図１
３は、図８の画像情報（自動車ボディ２０のリアウイン
ドウ部の画像）の解析結果（微分値画面）である。塗装
面ではないので、明るい縞状の領域が生じていない。し
かも微分値が閾値よりも大きい領域は少ない。従って、
二値化するとほとんど黒１色となってしまう。図１４
は、図９の画像情報（自動車ボディ２０のラゲージ通過
後の画像）の解析結果（微分値画面）である。塗装面で
はないので、明るい縞状の領域が生じていない。しかも
微分値が閾値よりも大きい領域は少ない。従って、二値
化するとほとんど黒１色となってしまう。

【００１７】ステップＳ１０では、電子計算機がプログ
ラムに従って第１比較演算装置として作動し、ステップ
Ｓ８で算出した１視野内の全ての画素における微分値を
閾値と比較する。この閾値は、微分値を二値化するため
の基準の値である。閾値は予め第１比較演算装置に設定
してある。さらに、電子計算機がプログラムに従って作
動し、その閾値よりも大きい微分値を有する画素数をカ
ウントする。

【００１８】ステップＳ１２では、電子計算機がプログ
ラムに従って第２比較演算装置として作動し、ステップ
Ｓ１０でカウントした画素数（以下単にカウント画素数
という）が所定の値が設定されている基準値よりも多い
か否かを比較する。このステップＳ１２では、視野内に
おいて光の明暗の変化が急な領域（光の強弱レベル値の
変化の度合いが大きい領域）の面積が一定の面積よりも
大きいか否かを判定する。

【００１９】カウント画素数が一定値よりも多いとき
は、ステップＳ１４に進む。ステップＳ１４では、電子
計算機に予め用意されている検査対象視野記憶装置に、
カウント画素数が一定値よりも多い視野を、要分析視野
（塗面欠陥検査処理を必要とする視野）として登録ない
し記憶する。

【００２０】ステップＳ１４において要分析視野として
登録した後、又は、ステップＳ１２においてカウント画
素数が一定値以下と判定した後、ステップＳ１６に進
む。ステップＳ１６では電子計算機の視野別画素単位明
度情報記憶装置に保存されている全ての視野について、
上記ステップＳ８〜Ｓ１４の処理が行われたか否かを判
定する。全ての視野については処理していなければ、ス
テップＳ８に戻り、ステップＳ８〜Ｓ１６の処理を全て
の視野について行う。全ての視野について処理が終了す
ると、検査範囲抽出工程が終了する。

【００２１】本実施形態における検査範囲抽出方法で
は、自動車ボディ２０上に明暗のパターンが生じるよう
に照明を行っている。そして、塗装面ではクリアに反射
されてその明暗パターンが明瞭に検出され、塗装面以外
ではその明暗パターンが鮮明にならないことを利用す
る。明暗パターンが明瞭に検出されるということは、と
りもなおさず明暗の変化の度合いが大きい領域が存在す
ることを意味する。本実施形態における検査範囲抽出方
法では、その明暗の変化の度合いが大きい領域、即ち、
明暗のパターンの境界領域の画素数から、塗面欠陥検査
工程を要する視野であるか否かを自動的に判別してい
る。塗面欠陥検査工程を要する視野か否かを作業者が判
別する必要がない。その結果、作業者が判別処理に要し
ていた多大な工数を削減させることができる。

【００２２】本実施形態における微分処理方法の一例を
前述したが、微分処理方法はそれに限られない。本実施
形態における微分処理方法の他の一例を説明する。ま
ず、１つの視野の３行３列の９個の画素に注目する。画
素Ａを２行目２列目の画素とする。「２−１」と「２−
３」の差の絶対値と、「１−２」と「３−２」の差の絶
対値をそれぞれ算出する。このようにして算出された２
つの絶対値の和を画素Ａ（「２−２」）における微分値
としても良い。また、微分処理方法としては、他の演算
方法を適用しても構わない。

【００２３】ステップ１４において、カウント画素数が
一定値よりも多い視野を要分析視野として登録している
が、この形態に限られない。カウント画素数が一定値以
下の視野を検査を要しない視野として登録する形態であ
っても良い。あるいは、カウント画素数が一定値よりも
多い視野を要分析視野とし、一定値以下の視野を検査を
要しない視野として登録する形態であっても良い。

【００２４】本発明の処理範囲抽出方法は、自動車ボデ
ィの塗面欠陥検査工程の前工程にのみに適用可能なもの
でない。建築用塗装パネルや家具等の塗面欠陥検査工程
にも有用である。

【図面の簡単な説明】

【図１】 塗面欠陥検査工程を模式的に示した図であ
る。

【図２】 各カメラの各回毎の撮影範囲を示した図であ
る。

【図３】 処理範囲抽出方法を示したフローチャートで
ある。

【図４】 鮮明な縞状の明暗のパターンが生ずる部分の
例を示した図である。

【図５】 非塗装面のカメラ撮影画面である。

【図６】 塗装面のカメラ撮影画面である。

【図７】 非塗装面のカメラ撮影画面である。

【図８】 非塗装面のカメラ撮影画面である。

【図９】 非塗装面のカメラ撮影画面である。

【図１０】 非塗装面の微分値画面である。

【図１１】 塗装面の二値化画面である。

【図１２】 非塗装面の微分値画面である。

【図１３】 非塗装面の微分値画面である。

【図１４】 非塗装面の微分値画面である。

【符号の説明】

１・・カメラ ２０・・自動車ボディ

フロントページの続き Ｆターム(参考） 2G051 AA01 AA89 AA90 AB07 AB12 AC12 CA04 CA07 CB01 EA08 EA11 EA12 EA14 EA16 EA20 EB01 EC02 ED04 5B057 AA04 BA11 DA03 5L096 BA03 BA04 CA05 GA02 GA28 GA51

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 塗装された面と塗装されていない面を合
   わせ持つ検査対象物に対する複数台のカメラの相対的位
   置関係を変化させながら各カメラを複数回作動させて検
   査対象物の全体を撮影する工程と、各カメラの各回の作
   動で得られる視野別画像情報を微分処理する工程と、微
   分処理された画素単位の微分値を閾値と比較する工程
   と、閾値以上の視野内画素数をカウントする工程と、カ
   ウント数を基準値と比較する工程と、カウント数が基準
   値以上の視野を検査範囲として記憶する工程を有するこ
   とを特徴とする塗面欠陥検査工程で処理する範囲の抽出
   方法。