JP2003307413A - Image processing method for circular hole measurement by image - Google Patents
Image processing method for circular hole measurement by imageInfo
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Abstract
Description
【０００１】[0001]
【発明の属する技術分野】本発明は、光部品であるフェ
ルール等における円形穴の真円度等の測定を、撮像装置
により撮像した画像を処理して行う際の画像処理方法に
関するものである。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to an image processing method for measuring the roundness of a circular hole in a ferrule or the like which is an optical component by processing an image picked up by an image pickup device.
【０００２】[0002]
【従来の技術】フェルール等の微小な円形穴の真円度を
測定する方法の一つとして、撮像装置により円形穴を所
定の倍率で撮像して、その画像から円形穴の内周の輪郭
線を抽出し、輪郭線に沿った多数の抽出点の二次元の直
交座標データを得て、それらのデータを処理して真円度
を測定する方法がある。2. Description of the Related Art As one of methods for measuring the roundness of a small circular hole such as a ferrule, an image of a circular hole is picked up by an image pickup device at a predetermined magnification, and the contour line of the inner circumference of the circular hole is drawn from the image. Is extracted, two-dimensional Cartesian coordinate data of a large number of extraction points along the contour line is obtained, and the data is processed to measure the roundness.
【０００３】このように、画像により真円度を測定する
従来の画像処理方法を図８と図９を参照して説明する。
図８は画像処理の内容を示す説明図であり、また図９は
処理の流れを示すフロー図である。A conventional image processing method for measuring the roundness of an image in this way will be described with reference to FIGS. 8 and 9.
FIG. 8 is an explanatory view showing the contents of the image processing, and FIG. 9 is a flow chart showing the flow of the processing.
【０００４】１．まずステップＳ１０１において、撮像
装置により対象とする円形穴を撮像して画像をパーソナ
ルコンピュータ等の処理装置に取り込む。
２．次いでステップＳ１０２では取り込んだ画像のデー
タを演算処理して、対象とする穴の輪郭線を抽出し、輪
郭線に沿った多数の抽出点の二次元の直交座標データを
算出する。算出された夫々の座標データは、夫々の抽出
点に対応するデータの集合として例えば次のように表さ
れる。
座標データ：Ｅ（Ｘｎ，Ｙｎ） ｎは抽出点数
これらの多数の抽出点の座標データの集合は図８中の実
線ｆ１で示されるもので、これらの実線ｆ１は、実際は
多数の離散的な点の集合である。３．次いでステップＳ
１０３では、ステップＳ１０２において算出した多数の
抽出点の座標データの回帰分析を行って、多数の抽出点
に対応して予測される円、即ち回帰円を算出し、その中
心座標を算出する。回帰円は図中破線ｆ２で示してお
り、その中心座標はＣ（Ｘｃ，Ｙｃ）として示してい
る。４．次いでステップＳ１０４では、回帰円の中心座
標Ｃ（Ｘｃ，Ｙｃ）と、各抽出点間の距離を算出する。
この算出した夫々の距離のデータを、半径データＲ（Ｒ
１，Ｒ２，Ｒ３，…，Ｒｎ）とすると、この半径データ
は下記一般式で算出される。
Ｒｉ＝｛（Ｘｉ−Ｘｃ）2＋（Ｙｉ−Ｙｃ）2｝-2
５．次いでステップＳ１０５では、半径データの最大値
Ｒmaxを求める。図では、半径データの最大値Ｒmaxに対
応する円ｆmaxを二点鎖線で示している。６．次いでス
テップＳ１０６では、半径データの最小値Ｒminを求め
る。図では、半径データの最大値Ｒminに対応する円ｆm
inを二点鎖線で示している。７．そしてステップＳ１０
７では、半径データの最大値と最小値の差として、次式
により真円度を算出する。
真円度＝Ｒmax−Ｒmin1. First, in step S101, a target circular hole is imaged by an imaging device and an image is taken into a processing device such as a personal computer. 2. Next, in step S102, the data of the captured image is arithmetically processed to extract the contour line of the target hole, and the two-dimensional orthogonal coordinate data of a large number of extraction points along the contour line is calculated. Each of the calculated coordinate data is represented as, for example, the following as a set of data corresponding to each extraction point. Coordinate data: E (Xn, Yn) n is the number of extraction points The set of coordinate data of these many extraction points is shown by the solid line f1 in FIG. 8, and these solid lines f1 are actually many discrete points. Is a set of. 3. Then step S
In 103, regression analysis of the coordinate data of the large number of extraction points calculated in step S102 is performed to calculate a circle predicted corresponding to the large number of extraction points, that is, a regression circle, and the center coordinates thereof are calculated. The regression circle is shown by a broken line f2 in the figure, and its center coordinate is shown as C (Xc, Yc). 4. Next, in step S104, the center coordinates C (Xc, Yc) of the regression circle and the distances between the extraction points are calculated.
The calculated distance data is used as the radius data R (R
1, R2, R3, ..., Rn), this radius data is calculated by the following general formula. Ri = {(Xi-Xc) 2 + (Yi-Yc) 2} -2 5. Next, in step S105, the maximum value Rmax of the radius data is obtained. In the figure, the circle fmax corresponding to the maximum value Rmax of the radius data is indicated by a chain double-dashed line. 6. Next, in step S106, the minimum value Rmin of the radius data is obtained. In the figure, the circle fm corresponding to the maximum value Rmin of radius data
in is indicated by a chain double-dashed line. 7. And step S10
In 7, the roundness is calculated by the following equation as the difference between the maximum value and the minimum value of the radius data. Roundness = Rmax-Rmin
【０００５】以上の画像処理において、処理対象の円形
穴は、フェルールの125μｍの円形穴であり、この円形
穴の真円度は0.45[μｍ]のものである。しかし、この画
像処理では、円形穴の内周の一部にごみが付着している
状態で撮像したため、ごみに対応する部分の抽出点の座
標データは内側に突出し、この部分では上記半径データ
が小さくなるため、真円度は4.6260[μｍ]と算出され、
即ち、実際の真円度よりも大きく算出されている。In the above image processing, the circular hole to be processed is a 125 μm circular hole of the ferrule, and the circularity of this circular hole is 0.45 [μm]. However, in this image processing, since the image was taken with dust adhering to a part of the inner circumference of the circular hole, the coordinate data of the extraction point of the portion corresponding to the dust protrudes inward, and the radius data is Since it becomes smaller, the roundness is calculated as 4.6260 [μm],
That is, it is calculated to be larger than the actual roundness.
【０００６】[0006]
【発明が解決しようとする課題】このように、上述した
従来の画像処理方法では、撮像により得られた全体の抽
出点のデータを、ごみ等の異物による抽出点のデータも
含めて、そのまま用いて回帰円を算出し、そしてこの回
帰円の中心と全ての抽出点との距離を算出しているの
で、ごみ等の異物の影響を受け易く、正確な真円度の測
定が困難である。As described above, in the above-mentioned conventional image processing method, the data of the entire extraction points obtained by the image pickup are used as they are, including the data of the extraction points due to foreign matters such as dust. Since the regression circle is calculated by calculating the distance between the center of the regression circle and all the extraction points, it is easy to be affected by foreign matter such as dust and it is difficult to accurately measure the roundness.
【０００７】そのため円形穴の真円度が極めて小さいフ
ェルール等の対象物であっても、ごみの影響で真円度が
規格外と判定され、従って不良品として判定されてしま
う不都合が生じる。Therefore, even if an object such as a ferrule having a circular hole with a very small roundness, the roundness is determined to be out of the standard due to the influence of dust, and therefore, there is a disadvantage that it is determined as a defective product.
【０００８】本発明は、以上の点に鑑みて創案されたも
ので、その目的は、対象物の円形穴の内側にごみ等の異
物が付着していても、その影響を除去して正確な真円度
を求めることが可能な画像処理方法を提供することにあ
り、更にこの画像処理方法において、ごみ等の異物の付
着を検出することも可能としたものである。The present invention was devised in view of the above points, and an object thereof is to accurately remove foreign matter such as dust adhered to the inside of a circular hole of an object by removing the influence thereof. An object of the present invention is to provide an image processing method capable of obtaining the roundness, and further, in this image processing method, it is possible to detect adhesion of foreign matter such as dust.
【０００９】[0009]
【課題を解決するための手段】上述した課題を解決する
ために本発明では、撮像装置により対象物の円形穴を撮
像して、その画像から円形穴の内周の輪郭線を抽出し
て、輪郭線に沿った多数の抽出点の二次元の直交座標デ
ータを得て、これらの多数の抽出点の直交座標データか
ら回帰円の中心座標と半径を算出すると共に、この回帰
円の円周方向に沿って配列した多数の上記抽出点の、上
記回帰円の半径方向の値の列に対して、円周方向の所定
以下のデータ間隔において、値が小さいデータを均す包
絡線処理を行い、包絡線処理後の各補正データに対して
上記回帰円の中心からの距離を求め、その最大値と最小
値により真円度を算出することとした、画像による円形
穴の測定における画像処理方法を提案する。In order to solve the above-mentioned problems, according to the present invention, an image of a circular hole of an object is picked up by an image pickup device, and an outline of the inner circumference of the circular hole is extracted from the image, Obtain two-dimensional Cartesian coordinate data of a large number of extraction points along the contour line, calculate the center coordinates and radius of the regression circle from the Cartesian coordinate data of these many extraction points, and Of a large number of the extraction points arranged along, for the column of values in the radial direction of the regression circle, at a data interval of a predetermined or less in the circumferential direction, perform envelope processing to average data with small values, Obtaining the distance from the center of the regression circle for each correction data after the envelope processing, and calculating the roundness by the maximum value and the minimum value, the image processing method in the measurement of the circular hole by the image, suggest.
【００１０】また本発明では、撮像装置により対象物の
円形穴を撮像して、その画像から円形穴の内周の輪郭線
を抽出して、輪郭線に沿った多数の抽出点の二次元の直
交座標データを得て、これらの多数の抽出点の直交座標
データから回帰円の中心座標と半径を算出すると共に、
この回帰円の円周方向に沿って配列した多数の上記抽出
点の、上記回帰円の半径方向の値の列に対して、円周方
向の所定以下のデータ間隔において、値が小さいデータ
を均す包絡線処理を行い、包絡線処理後の各補正データ
に対して再度回帰円を算出して、その中心座標を算出
し、この算出した回帰円の中心から各補正データの距離
を求め、その最大値と最小値により真円度を算出するこ
ととした、画像による円形穴の測定における画像処理方
法を提案する。Further, according to the present invention, a circular hole of an object is picked up by an image pickup device, a contour line of an inner circumference of the circular hole is extracted from the image, and two-dimensional extraction points of a large number of extraction points along the contour line are extracted. Obtain the Cartesian coordinate data, calculate the center coordinates and radius of the regression circle from the Cartesian coordinate data of these many extraction points,
With respect to the column of values in the radial direction of the regression circle of a large number of the extraction points arranged along the circumferential direction of the regression circle, data having a small value is averaged at a data interval of a predetermined value or less in the circumferential direction. Perform envelope processing, calculate the regression circle again for each corrected data after the envelope processing, calculate the center coordinates, and calculate the distance of each correction data from the center of the calculated regression circle. We propose an image processing method in the measurement of circular holes using images, in which the roundness is calculated from the maximum value and the minimum value.
【００１１】また本発明では、撮像装置により対象物の
円形穴を撮像して、その画像から円形穴の内周の輪郭線
を抽出して、輪郭線に沿った多数の抽出点の二次元の直
交座標データを得て、これらの多数の抽出点の直交座標
データから回帰円の中心座標と半径を算出すると共に、
この回帰円の円周方向に沿って配列した多数の上記抽出
点の、上記回帰円の半径方向の値の列に対して、円周方
向の所定以下のデータ間隔において、値が小さいデータ
を均す包絡線処理を行い、包絡線処理の前後のデータの
変化により異物を検出することとした、画像による円形
穴の測定における画像処理方法を提案するものである。Further, according to the present invention, a circular hole of an object is imaged by an image pickup device, a contour line of the inner circumference of the circular hole is extracted from the image, and two-dimensional extraction points of a large number of extraction points along the contour line are extracted. Obtain the Cartesian coordinate data, calculate the center coordinates and radius of the regression circle from the Cartesian coordinate data of these many extraction points,
With respect to the column of values in the radial direction of the regression circle of a large number of the extraction points arranged along the circumferential direction of the regression circle, data having a small value is averaged at a data interval of a predetermined value or less in the circumferential direction. The present invention proposes an image processing method in the measurement of a circular hole by an image, in which the envelope processing is performed and the foreign matter is detected by the change of the data before and after the envelope processing.
【００１２】また本発明では、撮像装置により対象物の
円形穴を撮像して、その画像から円形穴の内周の輪郭線
を抽出して、輪郭線に沿った多数の抽出点の二次元の直
交座標データを得て、これらの多数の抽出点の直交座標
データから回帰円の中心座標と半径を算出すると共に、
この回帰円の円周方向に沿って配列した多数の上記抽出
点の、上記回帰円の半径方向の値の列に対して、円周方
向の所定以下のデータ間隔において、値が小さいデータ
を均す包絡線処理を行い、包絡線処理後の各補正データ
に対して再度回帰円を算出し、再度算出した回帰円の面
積と最初に算出した回帰円の面積の差により、撮像した
画像から算出した輪郭線で囲まれた面積中にごみの占め
る面積を算出することとした、画像による円形穴の測定
における画像処理方法を提案するものである。Further, according to the present invention, a circular hole of an object is picked up by an image pickup device, a contour line on the inner circumference of the circular hole is extracted from the image, and two-dimensional extraction points of a large number of extraction points along the contour line are extracted. Obtain the Cartesian coordinate data, calculate the center coordinates and radius of the regression circle from the Cartesian coordinate data of these many extraction points,
With respect to the column of values in the radial direction of the regression circle of a large number of the extraction points arranged along the circumferential direction of the regression circle, data having a small value is averaged at a data interval of a predetermined value or less in the circumferential direction. Perform envelope processing, calculate the regression circle again for each corrected data after envelope processing, and calculate from the imaged image by the difference between the area of the regression circle calculated again and the area of the regression circle calculated first The present invention proposes an image processing method for measuring a circular hole by an image, in which the area occupied by dust is calculated in the area surrounded by the contour line.
【００１３】そして本発明では、以上の各発明におい
て、包絡線処理は、多数の抽出点の二次元の直交座標デ
ータを、回帰円の中心座標を原点とした極座標データに
変換するステップと、変換された各抽出点の極座標デー
タを、動径としての回帰円の中心から各抽出点までの距
離と、偏角に対応する回帰円の円弧長とを、直交軸の夫
々とする直交座標データに変換するステップと、円弧長
に対応する一方側の軸に沿って、上記距離離れた位置に
配列される抽出点の列に対して、所定半径の仮想円が当
接して移動する場合の仮想円の中心の移動軌跡上の位置
を夫々の抽出点に対して算出するステップと、算出した
円の中心位置と上記一方側の軸との距離から、仮想円の
半径を減じて抽出点を補正した補正点の距離を算出する
ステップと、補正点のデータを二次元の直交座標データ
に再変換するステップとから構成することを提案する。Further, in the present invention, in each of the above inventions, the envelope processing includes a step of converting two-dimensional Cartesian coordinate data of a large number of extraction points into polar coordinate data with the center coordinates of the regression circle as the origin. The polar coordinate data of each extracted point, the distance from the center of the regression circle as a radius to each extraction point, and the arc length of the regression circle corresponding to the declination are converted into orthogonal coordinate data for each orthogonal axis. A step of converting and a virtual circle when a virtual circle of a predetermined radius comes into contact with a row of extraction points arranged at the above-mentioned distances along the axis on one side corresponding to the arc length and moves. The step of calculating the position of the center of the movement trajectory on each extraction point, and the extraction point was corrected by subtracting the radius of the virtual circle from the calculated distance between the center position of the circle and the axis on the one side. The step of calculating the distance of the correction point and the correction point It proposes to configure and a step of reconverting the data into Cartesian coordinate data of the two-dimensional.
【００１４】また本発明では、上記包絡線処理におい
て、所定半径の仮想円が当接して移動する場合の仮想円
の中心の移動軌跡上の位置を、夫々の抽出点に対して算
出するステップは、夫々の着目した抽出点に対して、そ
の前後に連続して配列された複数の抽出点を算出用抽出
点として、夫々の算出用抽出点を中心とする仮想円と、
円弧長に対応する一方側の軸から着目した抽出点を通る
垂線との交点を算出して、それらの最大値により算出す
ることを提案する。Further, according to the present invention, in the envelope processing, the step of calculating the position on the movement locus of the center of the virtual circle when the virtual circle having a predetermined radius comes into contact with each other is calculated for each extraction point. , With respect to each extraction point of interest, a plurality of extraction points continuously arranged before and after the extraction point for calculation, a virtual circle centered on each extraction point for calculation,
We propose to calculate the intersection with the perpendicular line passing through the extraction point of interest from the axis on one side corresponding to the arc length, and to calculate by the maximum value thereof.
【００１５】更に本発明では、上記包絡線処理におい
て、円周に対応する抽出点のデータの列の一方側の端部
に、他方側の端部の複数の抽出点のデータの列を結合す
ると共に、他方側の端部に、一方側の端部の複数の抽出
点のデータの列を結合することを提案する。Further, in the present invention, in the above envelope processing, one end of the data column of the extraction points corresponding to the circumference is connected to one end of the data column of the plurality of extraction points of the other end. At the same time, it is proposed to combine the data row of the plurality of extraction points at the one end portion with the other end portion.
【００１６】以上の本発明において対象とする円形穴
は、例えば光学部品の各種フェルールに形成された円形
穴とすることができる。The circular hole to which the present invention is applied may be, for example, a circular hole formed in each ferrule of an optical component.
【００１７】請求項１の発明によれば、撮像装置により
撮像した円形穴の内周の輪郭に沿った多数の抽出点の画
像データ中に、円形穴の内周の一部に付着したごみ等の
異物によって内側に突出した抽出点が生じても、この内
側に突出した抽出点は包絡線処理により補正して、補包
絡線処理後の各補正データに対して上記回帰円の中心か
らの距離を求め、その最大値と最小値により真円度を算
出するので、ごみ等の異物の影響を受け難く、正確な真
円度の測定が可能である。According to the first aspect of the present invention, in the image data of a large number of extraction points along the contour of the inner circumference of the circular hole imaged by the imaging device, dust or the like attached to a part of the inner circumference of the circular hole. Even if there is an extraction point that protrudes inward due to foreign matter, the extraction point that protrudes inward is corrected by envelope processing, and the distance from the center of the regression circle for each corrected data after complementary envelope processing Since the roundness is calculated based on the maximum value and the minimum value, it is possible to measure the roundness accurately without being easily affected by foreign matter such as dust.
【００１８】また請求項２の発明によれば、包絡線処理
後の各補正データに対して再度回帰円を算出して、その
中心座標を算出し、この算出した回帰円の中心から各補
正データの距離を求め、その最大値と最小値により真円
度を算出するので、請求項１の発明よりも、より正確な
真円度の測定が可能である。According to the second aspect of the present invention, the regression circle is calculated again for each correction data after the envelope processing, the center coordinates of the regression circle are calculated, and each correction data is calculated from the calculated center of the regression circle. Since the roundness is calculated based on the maximum value and the minimum value of the distance, the roundness can be measured more accurately than the invention of claim 1.
【００１９】また請求項３の発明によれば、補正前の抽
出点の画像データと、補正後の抽出点の画像データとを
比較することにより、円形穴におけるごみ等の異物の存
在を検出することができる。According to the third aspect of the invention, the presence of foreign matter such as dust in the circular hole is detected by comparing the image data of the extraction points before correction with the image data of the extraction points after correction. be able to.
【００２０】また請求項４の発明によれば、請求項２の
発明において再度算出した回帰円の面積と最初に算出し
た回帰円の面積の差により、撮像した画像から算出した
輪郭線で囲まれた面積中にごみの占める面積を算出する
ことができる。Further, according to the invention of claim 4, due to the difference between the area of the regression circle calculated again in the invention of claim 2 and the area of the regression circle calculated first, the area is surrounded by the contour line calculated from the imaged image. The area occupied by waste can be calculated.
【００２１】請求項５の発明における包絡線処理では、
所定半径の仮想円が当接して移動する場合の仮想円の中
心の移動軌跡上の位置の算出を、変換された各抽出点の
極座標データを、動径としての回帰円の中心から各抽出
点までの距離と、偏角に対応する回帰円の円弧長とを、
直交軸の夫々とする直交座標データに変換して行うの
で、簡単な算出式で包絡線に対応する位置の算出が行え
ると共に、この直交軸において、円弧長に対応する軸方
向の直線は、最初の二次元の直交座標においては、円弧
に対応するため、回帰円の半径又はそれに極めて近い半
径の円弧を包絡線として、値が小さいデータの均し処理
を行うことができる。In the envelope processing according to the invention of claim 5,
The calculation of the position on the movement locus of the center of the virtual circle when the virtual circle with a predetermined radius abuts and moves is calculated by converting the polar coordinate data of each extracted point from the center of the regression circle as the radius to each extracted point. And the arc length of the regression circle corresponding to the declination,
Since it is converted into the orthogonal coordinate data for each of the orthogonal axes, the position corresponding to the envelope can be calculated with a simple calculation formula, and in this orthogonal axis, the straight line in the axial direction corresponding to the arc length is Since the two-dimensional Cartesian coordinates of 2 correspond to the circular arc, it is possible to perform the smoothing process of the data having a small value using the circular arc of the radius of the regression circle or the circular arc of the radius very close to it as the envelope.
【００２２】請求項５の発明における包絡線処理を行う
際の、所定半径の仮想円が当接して移動する場合の仮想
円の中心の移動軌跡上の位置を夫々の抽出点に対して算
出するステップは、請求項６，７に示す手法により行う
ことができる。When performing the envelope processing in the fifth aspect of the present invention, the position on the movement locus of the center of the virtual circle when the virtual circle having a predetermined radius moves in contact with each other is calculated for each extraction point. The steps can be performed by the methods described in claims 6 and 7.
【００２３】[0023]
【発明の実施の形態】次に本発明の実施の形態を図１〜
図７を参照して説明する。尚、本発明の画像処理方法を
実施するシステムは、概ね、フェルール等の対象物を所
定位置に支持する支持装置と、対象物の対象とする円形
穴を撮像する撮像装置と、撮像装置により撮像した画像
を処理する処理装置と、照明手段等から構成されるので
あるが、このようなシステムは周知の技術に基づき容易
に構成することができ、また適宜の構成を適用すること
ができるので、説明は省略する。BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION An embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS.
This will be described with reference to FIG. The system for carrying out the image processing method of the present invention generally includes a supporting device that supports an object such as a ferrule at a predetermined position, an imaging device that images a circular hole that is the object of the object, and an imaging device that takes an image. The processing device for processing the image and the illumination device, etc., but such a system can be easily configured based on well-known technology, and since an appropriate configuration can be applied, The description is omitted.
【００２４】図１は、本発明の請求項２に示す方法を適
用した処理の流れの一例を示すものである。
１．まずステップＳ１では、撮像装置により対象とする
円形穴を撮像して画像をパーソナルコンピュータ等の処
理装置に取り込む。
２．次いでステップＳ２では取り込んだ画像のデータを
演算処理して、対象とする穴の輪郭線を抽出し、輪郭線
に沿った多数の抽出点の二次元の直交座標データを算出
する。算出された夫々の座標データは、夫々の抽出点ｉ
（但しｉ＝１〜ｎ）（但し、ｎは抽出点数）に対応する
データの集合として、
座標データ：Ｅ（Ｘｎ，Ｙｎ）
として表す。これらの多数の抽出点の座標データの集合
は図２中の実線Ｌ１で示されるもので、これらの実線Ｌ
１は、実際は多数の離散的な点の集合である。
３．次いでステップＳ３では、ステップＳ２において算
出した多数の抽出点の座標データの回帰分析を行って、
多数の抽出点に対応して予測される円、即ち回帰円を算
出し、その中心座標を算出する。回帰円は図中破線Ｌ２
で表しており、その中心座標はＣ（Ｘｃ，Ｙｃ），半径
はＲｃとして表している。FIG. 1 shows an example of the flow of processing to which the method according to claim 2 of the present invention is applied. 1. First, in step S1, an image of a circular hole of interest is picked up by an image pickup device and an image is taken into a processing device such as a personal computer. 2. Next, in step S2, the data of the captured image is arithmetically processed to extract the contour line of the target hole, and the two-dimensional orthogonal coordinate data of a large number of extraction points along the contour line is calculated. Each of the calculated coordinate data corresponds to each extraction point i.
(Where i = 1 to n) (where n is the number of extraction points) is expressed as coordinate data: E (Xn, Yn). The set of coordinate data of these many extraction points is shown by the solid line L1 in FIG.
1 is actually a set of many discrete points. 3. Next, in step S3, regression analysis of the coordinate data of the large number of extraction points calculated in step S2 is performed,
A circle predicted corresponding to a large number of extraction points, that is, a regression circle is calculated, and its center coordinates are calculated. The regression circle is the broken line L2 in the figure
The center coordinates are represented by C (Xc, Yc), and the radius is represented by Rc.
【００２５】以上のステップＳ１〜Ｓ３は、上述した従
来の画像処理方法と同様である。次に、上記回帰円Ｌ２
の円周方向に沿って配列した多数の上記抽出点に対し
て、データを均す包絡線処理を、以下のステップＳ４〜
Ｓ１２により行う。
４．ステップＳ４では、ステップＳ２における多数の抽
出点の二次元の直交座標データＥ（Ｘｎ，Ｙｎ）を、回
帰円Ｌ２の中心座標Ｃ（Ｘｃ，Ｙｃ）を原点とした極座
標データに変換する。極座標に変換された多数の抽出点
の座標データの集合を、Ｅ（Ｒｎ，θｎ）とする。尚、
図２においては、任意の極座標データＥ（Ｒｉ，θｉ）
として表している。
５．次いでステップＳ５では、ステップＳ４において変
換された各抽出点の極座標データを、動径としての、回
帰円Ｌ２の中心Ｃ（Ｘｃ，Ｙｃ）から各抽出点ｉ〜ｎま
での距離と、偏角に対応する回帰円Ｌ２の円弧長とを、
直交軸の夫々とする直交座標データに変換する。直交軸
は、図３、図４に示すように、図２における直交軸であ
るＸ，Ｙ軸と区別するためにＵ軸（横軸）とＶ軸（縦
軸）として示している。そして、このように直交座標に
変換された座標データは、Ｅ（Ｒθｎ，Ｒｎ）として示
しておいる。この際、任意の抽出点における座標データ
のＵ軸成分は、Ｒθｉ＝Ｒｃ×θｉの演算により求め
る。
６．次いでステップＳ６では、円周に対応する抽出点の
データの列の一方側の端部に、他方側の端部の複数の抽
出点のデータの列を結合すると共に、他方側の端部に、
一方側の端部の複数の抽出点のデータの列を結合する処
理を行う。この処理により、上記ＵＶ座標における座標
データの範囲は、Ｅ（Ｒθ-m，Ｒ-m）〜Ｅ（Ｒθ+m，Ｒ
+m）となる。The above steps S1 to S3 are the same as those in the conventional image processing method described above. Next, the regression circle L2
Envelope processing for averaging the data is performed on a large number of the extraction points arranged along the circumferential direction of
This is performed by S12. 4. In step S4, the two-dimensional Cartesian coordinate data E (Xn, Yn) of the large number of extraction points in step S2 is converted into polar coordinate data with the center coordinate C (Xc, Yc) of the regression circle L2 as the origin. A set of coordinate data of a large number of extraction points converted into polar coordinates is E (Rn, θn). still,
In FIG. 2, arbitrary polar coordinate data E (Ri, θi)
It is expressed as. 5. Next, in step S5, the polar coordinate data of each extraction point converted in step S4 is converted into a distance from the center C (Xc, Yc) of the regression circle L2 to each extraction point i to n as a radius vector and an argument. And the arc length of the corresponding regression circle L2,
Convert to orthogonal coordinate data for each orthogonal axis. As shown in FIGS. 3 and 4, the orthogonal axis is shown as a U axis (horizontal axis) and a V axis (vertical axis) so as to be distinguished from the orthogonal axes X and Y in FIG. The coordinate data converted into the rectangular coordinates in this way is shown as E (Rθn, Rn). At this time, the U-axis component of the coordinate data at an arbitrary extraction point is obtained by the calculation of Rθi = Rc × θi. 6. Next, in step S6, a row of data of a plurality of extraction points at the end on the other side is joined to one end of the row of data of the extraction points corresponding to the circumference, and at the other end.
The process of combining the data rows of the plurality of extraction points at the one end is performed. By this processing, the range of the coordinate data in the UV coordinates is E (Rθ-m, R-m) to E (Rθ + m, R
+ m).
【００２６】次に、Ｕ軸方向に配列された各抽出点のデ
ータの列に対して、所定半径の仮想円が当接して移動す
る場合の仮想円の中心の移動軌跡上の位置を夫々の抽出
点に対して算出する処理を、以降のステップＳ７〜Ｓ１
１により行う。尚、これらの処理は、図３に示すよう
に、円周方向の所定以下のデータ間隔において、値が小
さいデータを均す包絡線処理として規定することができ
る。
７．即ち、ステップＳ７では、抽出点１〜ｎにつき順次
以降の処理を行うため、まず抽出点を最初の点に設定す
る。即ち、変数ｉ＝１に初期化する。
８．次いでステップＳ８では、夫々の着目した抽出点ｉ
に対して、その前後に連続して配列された±ｍ個の抽出
点ｉ−ｍ〜ｉ＋ｍを算出用抽出点として、夫々の算出用
抽出点を中心とする半径ｒの円と、Ｕ軸から、着目した
抽出点ｉを通る垂線との交点を算出する。例えば着目し
た抽出点ｉを通る垂線と、抽出点ｉ＋３のデータ点を中
心とした半径ｒの円との交点のＶ座標は、以下の計算式
により算出することができる。
Ｖ3＝Ｒi+3＋｛ｒ2−（Ｒθｉ−Ｒθi+3）2｝-2
但し、ｒ2−（Ｒθｉ−Ｒθi+3）2が負の場合には、交
点が存在しないことになる。
９．こうしてステップＳ８において、抽出点ｉ−ｍ〜ｉ
＋ｍを算出用抽出点として、夫々の算出用抽出点を中心
とする半径ｒの円と、Ｕ軸から、着目した抽出点ｉを通
る垂線との交点を算出した後、ステップＳ９では、それ
らの複数の交点の中でＶ軸の値の最大値を求め、この値
を抽出点ｉにおけるＶ軸の座標Ｖｉとする。
１０．これらのステップＳ８、Ｓ９により、抽出点ｉに
おけるＶ軸の座標Ｖｉを求めた後、ステップＳ１０にお
いて、変数ｉの値を１つ増加し、次いでステップＳ１１
において全ての抽出点につき処理が行われたか否かを判
定し、処理が完了していない場合にはステップＳ８に移
行して、今度は抽出点ｉ＋１につき上述した処理が行わ
れる
１１．ステップＳ８とステップＳ９の処理が全ての抽出
点につき行われ、全ての抽出点についての半径ｒの円の
中心の軌跡の座標データＥ（Ｒθｎ，Ｖｎ）が算出され
ると、ステップＳ１０により、変数ｉ＝ｎ＋１となるの
で、次のステップＳ１１において全ての抽出点につき行
われたことが判定されて、ステップＳ１２に移行する。
１２．次にステップＳ１２においては、全ての抽出点に
ついての半径ｒの円の中心の軌跡の座標データＥ（Ｒθ
ｎ，Ｖｎ）において、Ｖ軸の値から円の半径ｒを減じる
と共に、元の直交座標、即ち、図２のＸ，Ｙ座標に変換
する。変換された座標データをＥ（Ｘ’ｎ，Ｙ’ｎ）と
すると、任意の抽出点ｉにおける座標データは次式によ
り算出する。
Ｘ’ｉ＝（Ｖｉ−ｒ）×cosθｉ−Ｘｃ
Ｙ’ｉ＝（Ｖｉ−ｒ）×sinθｉ−Ｙｃ
但し、上述したとおり、（Ｘｃ，Ｙｃ）はステップＳ３
において算出した回帰円の中心の座標である。
１３．以上のステップを経て、包絡線処理により、上記
回帰円の半径方向の値の列に対して、円周方向の所定以
下のデータ間隔において、値が小さいデータを均す処理
が行われ、補正された各抽出点の座標データＥ（Ｘ’
ｎ，Ｙ’ｎ）が得られた後、次のステップＳ１３におい
て、包絡線処理後の補正された座標データＥ（Ｘ’ｎ，
Ｙ’ｎ）に対して再度回帰円を算出する。ここでは、回
帰円の中心座標Ｃ（Ｘ’ｃ，Ｙ’ｃ）を算出する。図７
において、回帰円は破線ｆ’２として示している。
１４．次いでステップＳ１４では、再度算出された回帰
円の中心座標Ｃ（Ｘ’ｃ，Ｙ’ｃ）と、補正された夫々
の抽出点の座標データＥ（Ｘ’ｎ，Ｙ’ｎ）間の距離を
算出する。
１５．次いでステップＳ１５では、半径データの最大値
Ｒ’maxを求める。図では、半径データの最大値Ｒ’max
に対応する円ｆ’maxを二点鎖線で示している。
１６．次いでステップＳ１６では、半径データの最小値
Ｒ’minを求める。図では、半径データの最大値Ｒ’min
に対応する円ｆ’minを二点鎖線で示している。
１７．そしてステップＳ１７では、半径データの最大値
と最小値の差として、次式により真円度を算出する。
真円度＝Ｒ’max−Ｒ’minNext, the position on the movement locus of the center of the virtual circle when the virtual circle having a predetermined radius comes into contact with the row of data of the respective extraction points arranged in the U-axis direction and moves. The process of calculating the extraction point is performed in the following steps S7 to S1.
It does by 1. Incidentally, as shown in FIG. 3, these processes can be defined as an envelope process for averaging data having small values at data intervals of a predetermined value or less in the circumferential direction. 7. That is, in step S7, since the subsequent processing is sequentially performed for each of the extraction points 1 to n, the extraction point is first set to the first point. That is, the variable i is initialized to 1. 8. Next, in step S8, the respective extraction points i
On the other hand, with ± m extraction points i−m to i + m consecutively arranged before and after that as extraction points for calculation, circles with a radius r centering on the extraction points for calculation and from the U axis , An intersection with a perpendicular passing through the focused extraction point i is calculated. For example, the V coordinate of the intersection of the perpendicular line passing through the focused extraction point i and the circle of radius r centering on the data point of the extraction point i + 3 can be calculated by the following calculation formula. V 3 = R i + 3 + {r 2 − (Rθ i −Rθ i + 3 ) 2 } −2 However, when r 2 − (Rθ i −Rθ i + 3 ) 2 is negative, there is an intersection. Will not do. 9. Thus, in step S8, the extraction points im-i
With + m as the extraction point for calculation, the intersection of the circle of radius r centered at each extraction point for calculation and the perpendicular line passing through the extraction point i of interest from the U axis is calculated. The maximum value of the V-axis value is obtained from the plurality of intersections, and this value is set as the V-axis coordinate Vi at the extraction point i. 10. After obtaining the coordinates Vi of the V-axis at the extraction point i by these steps S8 and S9, the value of the variable i is incremented by 1 in step S10, and then step S11.
11. It is determined whether or not the processing has been performed for all extraction points, and if the processing has not been completed, the process proceeds to step S8, and the processing described above is performed for the extraction point i + 1 this time. When the processing of steps S8 and S9 is performed for all the extraction points and the coordinate data E (Rθn, Vn) of the locus of the center of the circle of radius r for all the extraction points is calculated, the variables are calculated by step S10. Since i = n + 1, it is determined in the next step S11 that all extraction points have been performed, and the process proceeds to step S12. 12. Next, in step S12, the coordinate data E (Rθ of the center locus of the circle of radius r for all extraction points
(n, Vn), the radius r of the circle is subtracted from the value of the V axis, and the original rectangular coordinates, that is, the X and Y coordinates in FIG. 2 are converted. Assuming that the converted coordinate data is E (X'n, Y'n), the coordinate data at an arbitrary extraction point i is calculated by the following equation. X′i = (Vi−r) × cos θi−Xc Y′i = (Vi−r) × sin θi−Yc However, as described above, (Xc, Yc) is step S3.
It is the coordinates of the center of the regression circle calculated in. 13. Through the above steps, the envelope process performs a process of smoothing the data having a small value at a data interval of a predetermined value or less in the circumferential direction with respect to the column of values in the radial direction of the regression circle and is corrected. Coordinate data E (X '
n, Y'n) is obtained, in the next step S13, the corrected coordinate data E (X'n,
The regression circle is calculated again for Y'n). Here, the central coordinates C (X'c, Y'c) of the regression circle are calculated. Figure 7
In, the regression circle is shown as a broken line f'2. 14. Next, in step S14, the distance between the re-calculated center coordinates C (X'c, Y'c) of the regression circle and the corrected coordinate data E (X'n, Y'n) of each extraction point is calculated. calculate. 15. Next, in step S15, the maximum value R'max of the radius data is obtained. In the figure, the maximum value of radius data R'max
The circle f'max corresponding to is shown by the chain double-dashed line. 16. Next, in step S16, the minimum value R'min of the radius data is obtained. In the figure, the maximum value of radius data R'min
The circle f'min corresponding to is shown by the chain double-dashed line. 17. Then, in step S17, the roundness is calculated by the following equation as the difference between the maximum value and the minimum value of the radius data. Roundness = R'max-R'min
【００２７】以上に説明した本発明の実施の形態によ
り、上述した従来の画像処理において測定したフェルー
ルの125μｍの円形穴につき測定したところ、真円度
は、0.4985[μｍ]と算出された。この値は、本来の真円
度0.45[μｍ]に非常に近い値となった。According to the embodiment of the present invention described above, when the circular hole of 125 μm of the ferrule measured in the conventional image processing described above was measured, the roundness was calculated to be 0.4985 [μm]. This value was very close to the original roundness of 0.45 [μm].
【００２８】以上に説明した本発明の請求項２の発明に
対応する実施の形態では、撮像装置により撮像した円形
穴の内周の輪郭に沿った多数の抽出点の画像データ中
に、円形穴の内周の一部に付着したごみ等の異物によっ
て内側に突出した抽出点が生じても、この内側に突出し
た抽出点は包絡線処理により補正して、包絡線処理後の
各補正データに対して再度回帰円を算出して、その中心
座標を算出し、この算出した回帰円の中心から各補正デ
ータの距離を求め、その最大値と最小値により真円度を
算出するので、ごみ等が付着していても非常に正確な真
円度の測定が可能である。In the embodiment corresponding to the invention of claim 2 of the present invention described above, the circular holes are included in the image data of a large number of extraction points along the contour of the inner periphery of the circular holes imaged by the imaging device. Even if there is an extraction point that protrudes inward due to foreign matter such as dust that adheres to part of the inner circumference of the, the extraction point that protrudes inward is corrected by envelope processing, and each corrected data after envelope processing is corrected. On the other hand, the regression circle is calculated again, the center coordinates are calculated, the distance of each correction data is calculated from the calculated center of the regression circle, and the roundness is calculated by the maximum value and the minimum value, so that the dust etc. It is possible to measure the circularity very accurately even if there is adhered.
【００２９】しかしながら本発明においては、上記包絡
線処理により、ごみ等の異物によって内側に突出した抽
出点を包絡線処理により補正するので、請求項１に示す
ように、補正されたデータに対して再度回帰円を算出す
る処理を省略し、補包絡線処理後の各補正データに対し
て上記回帰円の中心からの距離を求め、その最大値と最
小値により真円度を算出するようにしても、上記実施の
形態ほどではないにしても、従来と比較して非常に正確
な真円度の測定が可能である。However, in the present invention, since the envelope points are corrected by the envelope processing, the extraction points protruding inward due to foreign matter such as dust are corrected by the envelope processing. By omitting the process of calculating the regression circle again, the distance from the center of the regression circle is calculated for each correction data after the complementary envelope processing, and the roundness is calculated by the maximum value and the minimum value. However, it is possible to measure the roundness very accurately as compared with the conventional case, though not so much as the above embodiment.
【００３０】また本発明においては、補正前の抽出点の
画像データと、補正後の抽出点の画像データとを比較す
れば、包絡線処理によってデータが補正された個所を検
出することができ、従って、請求項２に示すように、補
正前の抽出点の画像データと、補正後の抽出点の画像デ
ータとを比較する処理を行うことにより、円形穴におけ
るごみ等の異物の存在を検出することができる。Further, in the present invention, by comparing the image data of the extraction points before the correction with the image data of the extraction points after the correction, it is possible to detect the location where the data is corrected by the envelope processing, Therefore, as described in claim 2, the presence of foreign matter such as dust in the circular hole is detected by performing a process of comparing the image data of the extraction points before correction with the image data of the extraction points after correction. be able to.
【００３１】一方、包絡線処理によって補正された画像
データによって再度算出した回帰円の面積と、補正前の
画像データにより最初に算出した回帰円の面積の差は、
ごみの占める面積に対応すると考えられるので、請求項
４に示すように、上記面積の差を求める処理を行うこと
により、撮像した画像から算出した輪郭線で囲まれた面
積中にごみの占める面積を算出することができる。On the other hand, the difference between the area of the regression circle calculated again by the image data corrected by the envelope processing and the area of the regression circle calculated first by the image data before correction is
It is considered that this corresponds to the area occupied by dust. Therefore, as shown in claim 4, the area occupied by dust is included in the area surrounded by the contour lines calculated from the captured image by performing the process of obtaining the difference between the areas. Can be calculated.
【００３２】また本発明においては、請求項５に示すよ
うに、包絡線処理において、所定半径の仮想円が当接し
て移動する場合の仮想円の中心の移動軌跡上の位置の算
出を、変換された各抽出点の極座標データを、動径とし
ての回帰円の中心から各抽出点までの距離と、偏角に対
応する回帰円の円弧長とを、直交軸の夫々とする直交座
標データに変換して行うことにより、簡単な算出式で包
絡線に対応する位置の算出が行えると共に、図６に示す
直交軸において、円弧長に対応する軸方向の直線は、図
５に示す最初の二次元の直交座標においては、円弧に対
応するため、回帰円の半径又はそれに極めて近い半径の
円弧を包絡線として、値が小さいデータの均し処理を行
うことができる。According to the present invention, as described in claim 5, the calculation of the position on the moving locus of the center of the virtual circle when the virtual circle having the predetermined radius moves in contact with the envelope curve is converted. The polar coordinate data of each extracted point, the distance from the center of the regression circle as a radius to each extraction point, and the arc length of the regression circle corresponding to the declination are converted into orthogonal coordinate data for each orthogonal axis. By performing the conversion, the position corresponding to the envelope can be calculated by a simple calculation formula, and in the orthogonal axis shown in FIG. 6, the straight line in the axial direction corresponding to the arc length is the first two lines shown in FIG. Since the dimensional Cartesian coordinates correspond to circular arcs, it is possible to perform smoothing processing of data having a small value by using an arc having a radius of the regression circle or a radius extremely close to it as an envelope.
【００３３】この包絡線処理における仮想円の半径は、
適宜に決定することができるが、例えば、その径を、対
象とする円形穴の１０倍程度以上に設定すれば、その径
に対応するデータ間隔以下において値が小さくなるデー
タを均し処理することができる。The radius of the virtual circle in this envelope processing is
It can be appropriately determined, but for example, if the diameter is set to about 10 times or more of the target circular hole, the data whose value becomes smaller than the data interval corresponding to the diameter is smoothed. You can
【００３４】逆に、最初の二次元の直交座標において、
ごみによる輪郭線を、直線の包絡線により均し処理を行
うと、図５に示すように、直線の包絡線は、ごみがない
場合の輪郭線、即ち円弧と一致することはなく、これが
必ず誤差となってしまう。Conversely, in the first two-dimensional Cartesian coordinates,
When the contour line of dust is smoothed by the straight line envelope, the straight line envelope does not coincide with the contour line without dust, that is, the arc, as shown in FIG. There will be an error.
【００３５】このことから、請求項５の発明において
は、包絡線処理により、非常に精度の高いデータの均し
処理を行うことができる。Therefore, in the fifth aspect of the invention, the envelope processing makes it possible to carry out the data smoothing processing with extremely high accuracy.
【００３６】次に本発明の産業上の利用可能性について
説明する。まず、本発明の方法が対象とする円形穴は、
光学部品の各種フェルールに形成された円形穴とする
他、適宜の円形穴に適用できるものである。また各種フ
ェルールとしては、単芯フェルール、多心フェルール、
ＭＴフェルール等の適宜の構成のフェルールに適用でき
るものである。Next, the industrial applicability of the present invention will be described. First, the circular hole targeted by the method of the present invention is
In addition to the circular hole formed in each ferrule of the optical component, it can be applied to an appropriate circular hole. As various ferrules, single-core ferrule, multi-core ferrule,
The present invention can be applied to ferrules having an appropriate structure such as MT ferrule.
【００３７】本発明を単芯フェルールの穴の真円度（又
は偏心量）の測定に利用した場合は以下のとおりであ
る。単芯フェルールの穴の真円度（又は偏心量）の測定
では、フェルールを回転させながら又は静止させた状態
で撮像装置により撮像して、上述したような画像処理に
より内径の中心を求めるのであるが、従来の画像処理方
法では、内周にごみが付着していると、ごみによって偏
心量が大きく算出されてしまい、不良品として判定され
てしまう。従って従来の画像処理では、測定するフェル
ールのごみを除去する等の対処が必要であったが、本発
明の画像処理方法では、穴にごみが付着した状態でも正
確な偏心量の測定ができるので、従来では、ごみの影響
により偏心量の規格外と判定されて、不良として処理さ
れていたものでも不良と判定されず、製造工程の歩留ま
りを向上させることができる。When the present invention is used to measure the roundness (or the amount of eccentricity) of the hole of a single-core ferrule, it is as follows. In the measurement of the roundness (or the amount of eccentricity) of the hole of the single-core ferrule, an image is taken by the image pickup device while the ferrule is rotated or stationary, and the center of the inner diameter is obtained by the image processing as described above. However, in the conventional image processing method, if dust adheres to the inner circumference, the amount of eccentricity is greatly calculated by the dust, and it is determined as a defective product. Therefore, in the conventional image processing, it was necessary to take measures such as removing dust of the ferrule to be measured, but with the image processing method of the present invention, it is possible to accurately measure the amount of eccentricity even when dust is attached to the hole. Conventionally, even if the eccentricity amount is determined to be out of the standard due to the influence of dust and is treated as a defect, it is not determined as a defect, and the yield of the manufacturing process can be improved.
【００３８】また本発明では、円筒単芯フェルール、円
筒多心フェルールまたはＭＴフェルールのいずれのフェ
ルールの測定においても、上述したように画像処理にお
いて、穴にごみが付着していることを検出したり、ごみ
の付着量（付着している面積）を検出することができる
ので、製造工程において、ごみの付着による不良品の除
去が可能となる。Further, in the present invention, in the measurement of any of the ferrules such as the cylindrical single-core ferrule, the cylindrical multi-core ferrule, and the MT ferrule, it is possible to detect that dust is attached to the holes in the image processing as described above. Since the amount of adhered dust (adhered area) can be detected, defective products due to the adhered dust can be removed in the manufacturing process.
【００３９】次にＭＴフェルールの偏心量測定に関し、
この測定は、例えば直径０．７ｍｍの両端のガイド穴の
中心を基準として、ガイド穴とガイド穴の間の125μｍ
のファイバ挿入穴の位置を測定したり、又はファイバ挿
入穴に挿入されたファイバコアの位置を測定するもので
あり、この際、ガイド穴の中心は、撮像装置であるカメ
ラの反対側から入射されるバックライトにより、カメラ
に映し出されたガイド穴の画像の処理により求められて
いる。この際、従来の画像処理方法では、ガイド穴にご
みが付着すると、その影響により、ガイド穴の中心が正
確に求められなくなるので、基準点がずれてしまって測
定値全体が正確に求められなくなる。これに対して、本
発明の画像処理方法では、ガイド穴にごみが付着した状
態においても、その影響を除去できるので、ファイバ挿
入穴やそこに挿入されているコアの偏心量を正確に測定
することができる。これにより、従来では、ごみの影響
により規格外と判定されて、不良として処理されていた
ものでも不良と判定されず、製造工程の歩留まりを向上
させることができる。Next, regarding the eccentricity measurement of the MT ferrule,
This measurement is, for example, 125 μm between the guide holes with reference to the center of the guide holes at both ends with a diameter of 0.7 mm.
To measure the position of the fiber insertion hole or to measure the position of the fiber core inserted into the fiber insertion hole.At this time, the center of the guide hole is incident from the opposite side of the camera which is the imaging device. It is obtained by processing the image of the guide hole displayed on the camera by the backlight. At this time, in the conventional image processing method, when dust adheres to the guide hole, the center of the guide hole cannot be accurately obtained due to the influence of the dust, and the reference point is displaced, and the entire measured value cannot be accurately obtained. . On the other hand, in the image processing method of the present invention, even when dust is attached to the guide hole, the influence can be removed, so that the eccentricity of the fiber insertion hole and the core inserted therein can be accurately measured. be able to. As a result, even if a product that has been conventionally determined to be out of specification due to the influence of dust and processed as a defect is not determined to be defective, the yield of the manufacturing process can be improved.
【００４０】[0040]
【発明の効果】本発明は以上のとおりであるので、次の
ような効果がある。
ａ．請求項１の発明によれば、撮像装置により撮像した
円形穴の内周の輪郭に沿った多数の抽出点の画像データ
中に、円形穴の内周の一部に付着したごみ等の異物によ
って内側に突出した抽出点が生じても、この内側に突出
した抽出点は包絡線処理により補正して、補包絡線処理
後の各補正データに対して上記回帰円の中心からの距離
を求め、その最大値と最小値により真円度を算出するの
で、ごみ等の異物の影響を受け難く、正確な真円度の測
定が可能である。
ｂ．請求項２の発明によれば、包絡線処理後の各補正デ
ータに対して再度回帰円を算出して、その中心座標を算
出し、この算出した回帰円の中心から各補正データの距
離を求め、その最大値と最小値により真円度を算出する
ので、請求項１の発明よりも、より正確な真円度の測定
が可能である。
ｃ．請求項３の発明によれば、補正前の抽出点の画像デ
ータと、補正後の抽出点の画像データとを比較すること
により、円形穴におけるごみ等の異物の存在を検出する
ことができる。
ｄ．請求項４の発明によれば、請求項２の発明において
再度算出した回帰円の面積と最初に算出した回帰円の面
積の差により、撮像した画像から算出した輪郭線で囲ま
れた面積中にごみの占める面積を算出することができ
る。
ｅ．請求項５の発明によれば、上記包絡線処理におい
て、回帰円の半径又はそれに極めて近い半径の円弧を包
絡線として、値が小さいデータの均し処理を行うことが
できる。As described above, the present invention has the following effects. a. According to the invention of claim 1, in the image data of a large number of extraction points along the contour of the inner periphery of the circular hole imaged by the imaging device, due to foreign matter such as dust attached to a part of the inner periphery of the circular hole. Even if an extraction point that protrudes inward occurs, the extraction point that protrudes inward is corrected by envelope processing to obtain the distance from the center of the regression circle for each corrected data after the complementary envelope processing, Since the roundness is calculated from the maximum value and the minimum value, it is difficult to be affected by foreign matter such as dust, and the roundness can be accurately measured. b. According to the invention of claim 2, a regression circle is calculated again for each correction data after the envelope processing, the center coordinates thereof are calculated, and the distance of each correction data is calculated from the calculated center of the regression circle. Since the roundness is calculated from the maximum value and the minimum value, it is possible to measure the roundness more accurately than the invention of claim 1. c. According to the invention of claim 3, the presence of foreign matter such as dust in the circular hole can be detected by comparing the image data of the extraction points before correction with the image data of the extraction points after correction. d. According to the invention of claim 4, due to the difference between the area of the regression circle calculated again in the invention of claim 2 and the area of the regression circle calculated first, the area surrounded by the contour line calculated from the captured image is The area occupied by garbage can be calculated. e. According to the invention of claim 5, in the envelope processing, it is possible to perform smoothing processing of data having a small value by using an arc having a radius of the regression circle or a radius extremely close to it as an envelope.
【図１】 本発明の画像処理方法における処理の流れの
一例を示す流れ図である。FIG. 1 is a flowchart showing an example of a processing flow in an image processing method of the present invention.
【図２】 本発明の画像処理方法における処理の流れ及
びその結果を説明する説明図である。FIG. 2 is an explanatory diagram illustrating a flow of processing and a result thereof in the image processing method of the present invention.
【図３】 本発明の画像処理方法における包絡線による
データの均し処理を説明する説明図である。FIG. 3 is an explanatory diagram illustrating a data smoothing process using an envelope in the image processing method of the present invention.
【図４】 本発明の画像処理方法における包絡線による
データの均し処理を説明する他の説明図である。FIG. 4 is another explanatory diagram for explaining the data smoothing process using the envelope in the image processing method of the present invention.
【図５】 本発明の画像処理方法における包絡線による
データの均し処理を説明する更に他の説明図である。FIG. 5 is still another explanatory diagram for explaining the data smoothing process using the envelope in the image processing method of the present invention.
【図６】 本発明の画像処理方法における包絡線による
データの均し処理を説明する更に他の説明図である。FIG. 6 is still another explanatory diagram illustrating the data smoothing process using the envelope in the image processing method of the present invention.
【図７】 本発明の画像処理方法における包絡線による
データの均し処理の結果を説明する説明図である。FIG. 7 is an explanatory diagram illustrating a result of data smoothing processing using an envelope in the image processing method of the present invention.
【図８】 従来の画像処理方法における処理の流れの一
例を示す流れ図である。FIG. 8 is a flowchart showing an example of a processing flow in a conventional image processing method.
【図９】 従来の画像処理方法における処理の流れ及び
その結果を説明する説明図である。FIG. 9 is an explanatory diagram illustrating a flow of processing and a result thereof in a conventional image processing method.
Ｃ（Ｘ’ｃ，Ｙ’ｃ）；Ｃ（Ｘｃ，Ｙｃ） 回帰円の
中心座標
ｆ’２，ｆ２ 回帰円
Ｒmax，Ｒ’max 半径の最大値
Ｒmin，Ｒ’min 半径の最小値C (X'c, Y'c); C (Xc, Yc) Regression circle center coordinates f'2, f2 Regression circle Rmax, R'max Maximum radius value Rmin, R'min Minimum radius value
Claims (8)
て、その画像から円形穴の内周の輪郭線を抽出して、輪
郭線に沿った多数の抽出点の二次元の直交座標データを
得て、これらの多数の抽出点の直交座標データから回帰
円の中心座標と半径を算出すると共に、この回帰円の円
周方向に沿って配列した多数の上記抽出点の、上記回帰
円の半径方向の値の列に対して、円周方向の所定以下の
データ間隔において、値が小さいデータを均す包絡線処
理を行い、包絡線処理後の各補正データに対して上記回
帰円の中心からの距離を求め、その最大値と最小値によ
り真円度を算出することを特徴とする画像による円形穴
の測定における画像処理方法1. A two-dimensional orthogonal coordinate data of a large number of extraction points along a contour line, in which a circular hole of an object is picked up by an image pickup device, a contour line of an inner circumference of the circular hole is extracted from the image. To obtain the central coordinates and the radius of the regression circle from the Cartesian coordinate data of these many extraction points, and the many of the extraction points arranged along the circumferential direction of this regression circle. Envelope processing that equalizes data with small values is performed on the column of values in the radial direction at a data interval that is less than or equal to a predetermined value in the circumferential direction, and the center of the regression circle for each corrected data after the envelope processing. Image processing method in the measurement of a circular hole by an image, characterized in that the roundness is calculated from the maximum value and the minimum value of the distance from the
て、その画像から円形穴の内周の輪郭線を抽出して、輪
郭線に沿った多数の抽出点の二次元の直交座標データを
得て、これらの多数の抽出点の直交座標データから回帰
円の中心座標と半径を算出すると共に、この回帰円の円
周方向に沿って配列した多数の上記抽出点の、上記回帰
円の半径方向の値の列に対して、円周方向の所定以下の
データ間隔において、値が小さいデータを均す包絡線処
理を行い、包絡線処理後の各補正データに対して再度回
帰円を算出して、その中心座標を算出し、この算出した
回帰円の中心から各補正データの距離を求め、その最大
値と最小値により真円度を算出することを特徴とする画
像による円形穴の測定における画像処理方法2. A two-dimensional orthogonal coordinate data of a large number of extraction points along the contour line, in which a circular hole of an object is picked up by an image pickup device, a contour line of the inner circumference of the circular hole is extracted from the image. To obtain the central coordinates and the radius of the regression circle from the Cartesian coordinate data of these many extraction points, and the many of the extraction points arranged along the circumferential direction of this regression circle. Envelope processing that equalizes data with small values at a data interval of less than a predetermined value in the circumferential direction is performed on the column of values in the radial direction, and the regression circle is calculated again for each corrected data after the envelope processing. Then, the center coordinate is calculated, the distance of each correction data is calculated from the calculated center of the regression circle, and the circularity is calculated by the maximum value and the minimum value. Image processing method
て、その画像から円形穴の内周の輪郭線を抽出して、輪
郭線に沿った多数の抽出点の二次元の直交座標データを
得て、これらの多数の抽出点の直交座標データから回帰
円の中心座標と半径を算出すると共に、この回帰円の円
周方向に沿って配列した多数の上記抽出点の、上記回帰
円の半径方向の値の列に対して、円周方向の所定以下の
データ間隔において、値が小さいデータを均す包絡線処
理を行い、包絡線処理の前後のデータの変化により異物
を検出することを特徴とする画像による円形穴の測定に
おける画像処理方法3. A two-dimensional orthogonal coordinate data of a large number of extraction points along the contour line, in which an image of a circular hole of an object is picked up by an image pickup device, the contour line of the inner circumference of the circular hole is extracted from the image. To obtain the central coordinates and the radius of the regression circle from the Cartesian coordinate data of these many extraction points, and the many of the extraction points arranged along the circumferential direction of this regression circle. Envelope processing that equalizes data with small values is performed for a row of values in the radial direction at a data interval that is less than or equal to a predetermined value in the circumferential direction, and foreign matter is detected by a change in the data before and after the envelope processing. Image processing method in circular hole measurement with featured image
て、その画像から円形穴の内周の輪郭線を抽出して、輪
郭線に沿った多数の抽出点の二次元の直交座標データを
得て、これらの多数の抽出点の直交座標データから回帰
円の中心座標と半径を算出すると共に、この回帰円の円
周方向に沿って配列した多数の上記抽出点の、上記回帰
円の半径方向の値の列に対して、円周方向の所定以下の
データ間隔において、値が小さいデータを均す包絡線処
理を行い、包絡線処理後の各補正データに対して再度回
帰円を算出し、再度算出した回帰円の面積と最初に算出
した回帰円の面積の差により、撮像した画像から算出し
た輪郭線で囲まれた面積中にごみの占める面積を算出す
ることを特徴とする画像による円形穴の測定における画
像処理方法4. A two-dimensional orthogonal coordinate data of a large number of extraction points along the contour line, in which an image of a circular hole of an object is picked up by an image pickup device, a contour line of the inner circumference of the circular hole is extracted from the image. To obtain the central coordinates and the radius of the regression circle from the Cartesian coordinate data of these many extraction points, and the many of the extraction points arranged along the circumferential direction of this regression circle. Envelope processing that equalizes data with small values at a data interval of less than a predetermined value in the circumferential direction is performed on the column of values in the radial direction, and the regression circle is calculated again for each corrected data after the envelope processing. An image characterized by calculating the area occupied by dust in the area surrounded by the contour line calculated from the imaged image by the difference between the area of the regression circle calculated again and the area of the regression circle calculated first Image Processing Method for Measuring Circular Holes by Laser
直交座標データを、回帰円の中心座標を原点とした極座
標データに変換するステップと、変換された各抽出点の
極座標データを、動径としての回帰円の中心から各抽出
点までの距離と、偏角に対応する回帰円の円弧長とを、
直交軸の夫々とする直交座標データに変換するステップ
と、円弧長に対応する一方側の軸に沿って、上記距離離
れた位置に配列される抽出点の列に対して、所定半径の
仮想円が当接して移動する場合の仮想円の中心の移動軌
跡上の位置を夫々の抽出点に対して算出するステップ
と、算出した円の中心位置と上記一方側の軸との距離か
ら、仮想円の半径を減じて抽出点を補正した補正点の距
離を算出するステップと、補正点のデータを二次元の直
交座標データに再変換するステップとから構成すること
を特徴とする請求項１〜４までのいずれか１項に記載の
画像による円形穴の測定における画像処理方法5. Envelope processing includes a step of converting two-dimensional Cartesian coordinate data of a large number of extraction points into polar coordinate data whose origin is the center coordinate of a regression circle, and the converted polar coordinate data of each extraction point. , The distance from the center of the regression circle as the radius to each extraction point, and the arc length of the regression circle corresponding to the declination,
A step of converting into orthogonal coordinate data for each of the orthogonal axes, and an imaginary circle of a predetermined radius with respect to the row of extraction points arranged at the above distance along the axis on one side corresponding to the arc length. When abutting and moving, the position of the center of the virtual circle on the movement trajectory is calculated for each extraction point, and the distance between the calculated center position of the circle and the axis on the one side 5. The step of calculating the distance of the correction point in which the extraction point is corrected by reducing the radius of the correction point and the step of reconverting the data of the correction point into two-dimensional Cartesian coordinate data. Image processing method in the measurement of a circular hole by the image according to any one of
合の仮想円の中心の移動軌跡上の位置を夫々の抽出点に
対して算出するステップは、夫々の着目した抽出点に対
して、その前後に連続して配列された複数の抽出点を算
出用抽出点として、夫々の算出用抽出点を中心とする仮
想円と、円弧長に対応する一方側の軸から着目した抽出
点を通る垂線との交点を算出して、それらの最大値によ
り算出することを特徴とする請求項５に記載の画像によ
る円形穴の測定における画像処理方法6. The step of calculating the position on the movement locus of the center of the virtual circle when the virtual circle of a predetermined radius abuts and moves, for each extraction point, for each extraction point of interest. , A plurality of extraction points continuously arranged before and after the extraction point for calculation, a virtual circle centered on each extraction point for calculation, and an extraction point focused from one side axis corresponding to the arc length The image processing method in the measurement of a circular hole by an image according to claim 5, wherein an intersection with a passing perpendicular is calculated and the maximum value thereof is calculated.
方側の端部に、他方側の端部の複数の抽出点のデータの
列を結合すると共に、他方側の端部に、一方側の端部の
複数の抽出点のデータの列を結合することを特徴とする
請求項６に記載の画像による円形穴の測定における画像
処理方法7. A column of data of a plurality of extraction points at the end of the other side is connected to one end of the column of data of the extraction points corresponding to the circumference, and at the other end, The image processing method for measuring a circular hole by an image according to claim 6, characterized in that the data rows of a plurality of extraction points at one end are combined.
形成された円形穴であることを特徴とする請求項１〜７
までのいずれか１項に記載の画像による円形穴の測定に
おける画像処理方法8. The circular hole is a circular hole formed in each ferrule of an optical component.
Image processing method in the measurement of a circular hole by the image according to any one of
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