JP2003322517A - 表面欠陥検査装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 空気中を浮遊する塵、埃およびゴミ等が被検
査面に付着した場合でも、表面欠陥の検出を高精度に行
うことができる表面欠陥検査装置を提供する。 【解決手段】 被検査物搬送手段２９と、照明手段およ
び撮像手段１１と、撮像手段１１の受光画像から被検査
面の欠陥を抽出する画像処理手段２と、撮像手段１１の
受光画像に基づいて画像処理手段２１の誤検出を除去す
る誤検出除去手段３とを備え、画像処理手段２で欠陥抽
出した際に誤検出される孤立点の全面積を算出して任意
の面積以上および任意の面積以下の面積の孤立点を除去
し、任意の抽出回数以上および任意の抽出回数以下の孤
立点を除去した後に残った全孤立点の面積分布から孤立
点の面積変化率を算出して任意の面積変化率以下の孤立
点を除去する面積変化率判定手段を設けた。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、表面欠陥検査装置
に関し、とくに、自動車等の製造において、プレス成形
された車体パネルの表面における凹凸等の表面欠陥を検
査するのに用いられる表面欠陥検査装置に関するもので
ある。

【０００２】

【従来の技術】この種の表面欠陥検査装置として、例え
ば、特開平１１−２２３５１９号公報に記載されたもの
がある。同公報に記載された表面欠陥検査装置は、被検
査面に対して一定の浅い照射角度で照明光を照射し、被
検査面からの反射光を照射角度よりも大きい撮像角度で
撮像することにより、被検査面における凹凸等の表面欠
陥を乱反射光として捕らえる。そして、受光画像から表
面欠陥を抽出するに際し、表面欠陥のサイズに合わせた
大型微分フィルタで受光画像を微分処理し、その微分画
像を縦長平滑化フィルタで平滑化処理し、その平滑化画
像を差分処理することにより、傾斜成分を含んだ画像に
おいても表面欠陥のみを精度良く２値化抽出し得る画像
処理を行う。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】ところで、一般的な車
体パネルのプレス成形では、図１２に示すように、イン
ライン洗浄装置２００において、搬送用ロール２００
Ａ、洗浄用のブラシ付ロール２００Ｂおよび絞り用のリ
ンガロール２００Ｃにブランク材Ｂを順次通し、これに
より洗浄油で表面の洗浄を行った後、トランスファプレ
ス装置２１０において、複数の成形型２１０Ａ〜２１０
Ｅによりブランク材Ｂを順次プレス成形して車体パネル
Ｗにする。この間、ブランク材Ｂは、例えば、ベルトコ
ンベアによりインライン洗浄装置２００からトランスフ
ァプレス装置２１０に搬入され、トランスファプレス装
置２１０内では、往復動するシャトルバー２１１および
バキュームカップ２１２により順次工程送りされる。

【０００４】トランスファプレス装置２１０から排出さ
れた車体パネルＷは、表面欠陥検査装置に搬送される
が、その間、車体パネルＷがベルトコンベアによって工
場内の雰囲気中をそのまま搬送されるため、空気中の
塵、埃およびゴミ等が車体パネルＷの表面に付着する。
また、ベルトコンベアの長さは、通常、工場のレイアウ
ト上の問題で長距離となることが多く、より多くの浮遊
物が付着する原因となっている。そして、車体パネルＷ
は、ベルトコンベア上を搬送されている間に検査される
ため、表面欠陥の他に、空気中の様々な浮遊物が誤検出
される。

【０００５】しかし、上記特開平１１−２２３５１９号
公報に記載された表面欠陥検査装置等にあっては、プレ
スラインで発生する緩い凹凸（プレス欠陥）を検出する
ために最適なフィルター構成となっているため、プレス
ラインへ適用する場合には、プレス後にコンベア上を搬
送する間に空気中を浮遊する塵、埃およびゴミ等が車体
パネル表面に付着し、これにより緩い凹凸（プレス欠
陥）と識別することができずに誤検出されるため、イン
ラインへの適用が難しいという問題があった。

【０００６】なお、誤検出を防止するため、空気中を浮
遊する塵等が付着しないようにコンベアをカバー等で覆
うための設備等を追加すると、多大な工数とコスト増加
を招くという問題があった。また、誤検出を防止するた
め、空気中を浮遊する塵等が飛散しないように工場レベ
ルで生産環境を改善することも、多大な工数と日数、コ
ストの増加を招き、且つ塵等の飛散を完全に防止するの
は不可能であるという問題があった。

【０００７】

【発明の目的】本発明は、上記従来の状況に鑑みて成さ
れたものであって、プレス成形した車体パネル等の被検
査物の表面欠陥を検査するに際して、空気中を浮遊する
塵、埃およびゴミ等が被検査面に付着した場合でも、そ
の付着物を判別して表面欠陥の検出を高精度に行うこと
ができる表面欠陥検査装置を提供することを目的として
いる。

【０００８】

【課題を解決するための手段】本発明に係わる表面欠陥
検査装置は、請求項１に記載しているように、被検査物
を搬送する被検査物搬送手段と、被検査物搬送手段によ
り搬送された被検査物の被検査面に対して照明光を照射
する照明手段と、被検査面を撮像する撮像手段と、撮像
手段で得た受光画像に基づいて被検査面の欠陥を抽出す
る画像処理手段と、撮像手段で得た受光画像に基づいて
画像処理手段の誤検出を除去する誤検出除去手段とを備
え、誤検出除去手段が、画像処理手段で欠陥抽出した際
に誤検出される孤立点の全面積を算出して任意の面積以
上および任意の面積以下の面積の孤立点を除去する面積
判定手段と、面積判定手段による除去後に残った全孤立
点に対して任意の抽出回数以上および任意の抽出回数以
下の孤立点を除去する追跡照合判定手段と、面積判定手
段および追跡照合判定手段による除去後に残った全孤立
点の面積分布から孤立点の面積変化率を算出して任意の
面積変化率以下の孤立点を除去する面積変化率判定手段
とを備えていることを特徴とし、請求項２に記載してい
るように、面積変化率判定手段が、面積判定手段および
追跡照合判定手段による除去後に残った全孤立点の面積
分布から孤立点の面積の最大値と最小値の比を算出する
面積比算出手段と、面積比算出手段で得た面積比と任意
の面積比とを比較する面積比判定手段とを備えることを
特徴としている。

【０００９】また、本発明に係わる表面欠陥検査装置
は、請求項３に記載しているように、被検査物を搬送す
る被検査物搬送手段と、被検査物搬送手段により搬送さ
れた被検査物の被検査面に対して照明光を照射する照明
手段と、被検査面を撮像する撮像手段と、撮像手段で得
た受光画像に基づいて被検査面の欠陥を抽出する画像処
理手段と、撮像手段で得た受光画像に基づいて画像処理
手段の誤検出を除去する誤検出除去手段とを備え、誤検
出除去手段が、画像処理手段で欠陥抽出した際に誤検出
される孤立点の全面積を算出して任意の面積以上および
任意の面積以下の面積の孤立点を除去する面積判定手段
と、面積判定手段による除去後に残った全孤立点に対し
て任意の抽出回数以上および任意の抽出回数以下の孤立
点を除去する追跡照合判定手段と、面積判定手段および
追跡照合判定手段による除去後に残った全孤立点の面積
分布を統計処理することにより孤立点を除去する統計処
理判定手段とを備えていることを特徴とし、請求項４に
記載しているように、統計処理判定手段が、面積判定手
段および追跡照合判定手段による除去後に残った全孤立
点の面積分布の尖り度、歪み度およびばらつき度の少な
くとも１つを算出する度合い算出手段と、度合い算出手
段で得た尖り度、歪み度またはばらつき度と任意の尖り
度、歪みどまたはばらつき度のしきい値とを比較する度
合い判定手段とを備えていることを特徴としている。

【００１０】さらに、本発明に係わる表面欠陥検査装置
は、請求項５に記載しているように、被検査物を搬送す
る被検査物搬送手段と、被検査物搬送手段により搬送さ
れた被検査物の被検査面に対して照明光を照射する照明
手段と、被検査面を撮像する撮像手段と、撮像手段で得
た受光画像に基づいて被検査面の欠陥を抽出する画像処
理手段と、撮像手段で得た受光画像に基づいて被検査面
の油状況を検出する油状況検出手段と、油状況検出手段
からの信号により画像処理手段の誤検出を除去する誤検
出除去手段とを備え、誤検出除去手段が、画像処理手段
で欠陥抽出した際に誤検出される孤立点の全面積を算出
して任意の面積以上および任意の面積以下の面積の孤立
点を除去する面積判定手段と、面積判定手段による除去
後に残った全孤立点に対して任意の抽出回数以上および
任意の抽出回数以下の孤立点を除去する追跡照合判定手
段と、面積判定手段および追跡照合判定手段による除去
後に残った全孤立点に対してその縦横比に基づいて形状
を識別して除去する第１形状識別手段と、面積判定手
段、追跡照合判定手段および第１形状識別手段による除
去後に残った全孤立点に対してその面積比に基づいて形
状を識別して除去する第２形状識別手段と、第１形状識
別手段および第２形状識別手段において除去対象となっ
た孤立点に対して近傍除去領域を設定して同領域内の孤
立点を除去する近傍除去判定手段と、第１形状識別手
段、第２形状識別手段および近傍除去判定手段による除
去後に残った全孤立点の面積分布から孤立点の面積変化
率を算出して任意の面積変化率以下の孤立点を除去する
面積変化率判定手段とを備えていることを特徴とし、請
求項６に記載しているように、面積変化率判定手段が、
第１形状識別手段、第２形状識別手段および近傍除去判
定手段による除去後に残った全孤立点の面積分布から孤
立点の面積の最大値と最小値の比を算出する面積比算出
手段と、面積比算出手段で得た面積比と任意の面積比と
を比較する面積比判定手段とを備えていることを特徴と
している。

【００１１】さらに、本発明に係わる表面欠陥検査装置
は、請求項７に記載してるように、被検査物を搬送する
被検査物搬送手段と、被検査物搬送手段により搬送され
た被検査物の被検査面に対して照明光を照射する照明手
段と、被検査面を撮像する撮像手段と、撮像手段で得た
受光画像に基づいて被検査面の欠陥を抽出する画像処理
手段と、撮像手段で得た受光画像に基づいて被検査面の
油状況を検出する油状況検出手段と、油状況検出手段か
らの信号により画像処理手段の誤検出を除去する誤検出
除去手段とを備え、誤検出除去手段が、画像処理手段で
欠陥抽出した際に誤検出される孤立点の全面積を算出し
て任意の面積以上および任意の面積以下の面積の孤立点
を除去する面積判定手段と、面積判定手段による除去後
に残った全孤立点に対して任意の抽出回数以上および任
意の抽出回数以下の孤立点を除去する追跡照合判定手段
と、面積判定手段および追跡照合判定手段による除去後
に残った全孤立点に対してその縦横比に基づいて形状を
識別して除去する第１形状識別手段と、面積判定手段、
追跡照合判定手段および第１形状識別手段による除去後
に残った全孤立点に対してその面積比に基づいて形状を
識別して除去する第２形状識別手段と、第１形状識別手
段および第２形状識別手段において除去対象となった孤
立点に対して近傍除去領域を設定して同領域内の孤立点
を除去する近傍除去判定手段と、第１形状識別手段、第
２形状識別手段および近傍除去判定手段による除去後に
残った全孤立点の面積分布を統計処理することにより孤
立点を除去する統計処理判定手段とを備えていることを
特徴とし、請求項８に記載しているように、統計処理判
定手段が、第１形状識別手段、第２形状識別手段および
近傍除去判定手段による除去後に残った全孤立点の面積
分布の尖り度、歪み度およびばらつき度の少なくとも１
つを算出する度合い算出手段と、度合い算出手段で得た
尖り度、歪み度またはばらつき度と任意の尖り度、歪み
度またはばらつき度のしきい値とを比較する度合い判定
手段とを備えていることを特徴としている。

【００１２】

【発明の効果】本発明の請求項１および２に係わる表面
欠陥検査装置によれば、プレス成形した車体パネル等の
被検査物の表面欠陥を検査するに際して、空気中を浮遊
する塵、埃およびゴミ等が被検査面に付着した場合で
も、その付着物を判別して表面欠陥の検出の高精度に行
うことができる。

【００１３】また、照明手段、撮像手段および画像処理
手段により、誤検出の少ない受光画像に基づいて傾斜光
中の緩い凹凸である表面欠陥（プレス欠陥）を検出する
一方で、面積変化率判定手段によって、面積判定手段お
よび追跡照合判定手段による除去後に残った全孤立点の
面積分布から孤立点の面積変化率を算出し、任意の面積
変化率以下の孤立点を除去するため、面積変化率の小さ
い埃等の異物による孤立点を除去することができる。こ
れにより、空気中を浮遊する塵、埃およびゴミ等が被検
査面に付着した場合でも、表面欠陥の検出を高精度に行
うことができる。さらに、面積変化率判定手段による埃
等の異物による孤立点の除去は、画像の後処理によって
行うのではなく、数値データの演算値を判定して行うた
め、画像処理速度の増大を招くことが無いという利点が
ある。

【００１４】本発明の請求項３および４に係わる表面欠
陥検査装置によれば、プレス成形した車体パネル等の被
検査物の表面欠陥を検査するに際して、空気中を浮遊す
る塵、埃およびゴミ等が被検査面に付着した場合でも、
その付着物を判別して表面欠陥の検出の高精度に行うこ
とができる。

【００１５】また、照明手段、撮像手段および画像処理
手段により、誤検出の少ない受光画像に基づいて傾斜光
中の緩い凹凸である表面欠陥（プレス欠陥）を検出する
一方で、統計処理判定手段によって、面積判定手段およ
び追跡照合判定手段による除去後に残った全孤立点の面
積分布を統計処理することにより、尖り度、歪み度およ
びばらつき度の小さい埃等の異物による孤立点を除去す
ることができる。これにより、空気中を浮遊する塵、埃
およびゴミ等が被検査面に付着した場合でも、表面欠陥
の検出を高精度に行うことができる。さらに、統計処理
判定手段による埃等の異物による孤立点の除去は、画像
の後処理によって行うのではなく、数値データの演算値
を判定して行うため、画像処理速度の増大を招くことが
無いという利点がある。

【００１６】本発明の請求項５および６に係わる表面欠
陥検査装置によれば、プレス成形した車体パネル等の被
検査物の表面欠陥を検査するに際して、空気中を浮遊す
る塵、埃およびゴミ等が被検査面に付着した場合でも、
その付着物を判別して表面欠陥の検出の高精度に行うこ
とができる。

【００１７】また、照明手段、撮像手段および画像処理
手段により、誤検出の少ない受光画像に基づいて傾斜光
中の緩い凹凸である表面欠陥（プレス欠陥）を検出する
一方で、温度や湿度等の変化により変動する油状況を検
出することで、環境の変化に左右されることなく欠陥検
出を行うための画像を安定して得ることができ、その
後、面積変化率判定手段によって、第１形状識別手段、
第２形状識別手段および近傍除去判定手段による除去後
に残った全孤立点の面積分布から孤立点の面積変化率を
算出し、任意の面積変化率以下の孤立点を除去するた
め、面積変化率の小さい埃等の異物による孤立点を除去
することができる。これにより、空気中を浮遊する塵、
埃およびゴミ等が被検査面に付着した場合でも、表面欠
陥の検出を高精度に行うことができる。さらに、面積変
化率判定手段による埃等の異物による孤立点の除去は、
画像の後処理によって行うのではなく、数値データの演
算値を判定して行うため、画像処理速度の増大を招くこ
とが無いという利点がある。

【００１８】本発明の請求項７および８に係わる表面欠
陥検査装置によれば、プレス成形した車体パネル等の被
検査物の表面欠陥を検査するに際して、空気中を浮遊す
る塵、埃およびゴミ等が被検査面に付着した場合でも、
その付着物を判別して表面欠陥の検出の高精度に行うこ
とができる。

【００１９】また、照明手段、撮像手段および画像処理
手段により、誤検出の少ない受光画像に基づいて傾斜光
中の緩い凹凸である表面欠陥（プレス欠陥）を検出する
一方で、温度や湿度等の変化により変動する油状況を検
出することで、環境の変化に左右されることなく欠陥検
出を行うための画像を安定して得ることができ、その
後、統計処理判定手段によって、第１形状識別手段、第
２形状識別手段および近傍除去判定手段による除去後に
残った全孤立点の面積分布を統計処理することにより、
尖り度、歪み度およびばらつき度の小さい埃等の異物に
よる孤立点を除去することができる。これにより、空気
中を浮遊する塵、埃およびゴミ等が被検査面に付着した
場合でも、表面欠陥の検出を高精度に行うことができ
る。さらに、統計処理判定手段による埃等の異物による
孤立点の除去は、画像の後処理によって行うのではな
く、数値データの演算値を判定して行うため、画像処理
速度の増大を招くことが無いという利点がある。

【００２０】

【実施例】以下、図面に基づいて本発明に係わる表面欠
陥検査装置の実施例を説明する。図１は、本発明に係わ
る表面欠陥検査装置の第１実施例を示し、この表面欠陥
検査装置は、プレス成形された車体パネル（ドアパネ
ル）である被検査物Ｗの表面欠陥を検査するものであっ
て、被検査物Ｗを一定の速度で搬送するベルトコンベア
等の被検査物搬送手段２９と、照明手段および撮像手段
を一体的に備えた光学的センサ１と、光学的センサ１で
得た受光画像に基づいて被検査物Ｗの被検査面における
表面欠陥を抽出する画像処理装置（画像処理手段）２
と、画像処理装置２の誤検出を除去する誤検出除去手段
としての画像用ホストコンピュータ３を備えている。

【００２１】光学的センサ１は、図２に示すように、セ
ンサボックス１Ａ内に、ハロゲンランプ等の光源１３
と、光源１３から光ファイバ１３Ａで導き出した光をラ
イン状の照明光にするライトガイド１４と、ライトガイ
ド１４から照射した照明光を浅い照射角度αで被検査面
Ｗｆに照射する照明用反射鏡１５と、表面欠陥を乱反射
光として捕らえるために被検査面Ｗｆを照射角度αより
も大きい撮像角度βで撮像する撮像手段１１を備えてい
る。撮像手段１１は、例えばＣＣＤカメラであって、本
実施例では、撮像用反射鏡１２を介して被検査面Ｗｆを
撮像する。

【００２２】表面欠陥の検査を行う場合には、被検査面
に対して上記の照射角度αおよび撮像角度βを一定に保
つ必要がある。そこで、この実施例では、図１に示すよ
うに、光学的センサ１を多軸制御式のロボット９に装着
し、このロボット９をロボット制御装置５およびロボッ
ト制御用コンピュータ６で制御する。

【００２３】次に、図３を参照しながら、画像用ホスト
コンピュータ３による誤検出除去の基本処理フローにつ
いて説明する。まず、ステップＳ１において、原画（受
光画像）の取り込みが行われると、ステップＳ２におい
て７×７（ドット）の微分フィルタＦ１により原画を微
分処理し、ステップＳ３において９×１（ドット）の平
滑化フィルタＦ２により微分処理画像を平滑化処理す
る。そして、ステップＳ４において微分処理画像の一定
値減算演算を行った後、ステップＳ５において微分処理
画像と平滑化処理画像の差分処理を行い、ステップＳ６
において２値化処理を行う。その後、ステップＳ７にお
いて２値化画像を膨張処理あるいは収縮処理する。そし
て、ステップＳ８においてラベリングを行い、ステップ
Ｓ９において孤立点に対して面積および重心の計算を行
った後、ステップＳ１０において面積判定を行い、ステ
ップＳ１１において追跡照合判定を行う。そして、ステ
ップＳ１２において面積比を判定した後、ステップＳ１
３において結果表示モニター４に欠陥を表示する。

【００２４】ここで、ステップＳ１０における面積判定
では、被検査物Ｗが自動車の車体パネルである場合に
は、緩い凹凸である表面欠陥（プレス欠陥）と全く面積
が異なる車体パネルのエッジ部、ドアノブの穴あるいは
ドアモールエッジ部等のように、比較的識別の容易な誤
検出孤立点が主に除去される。次に、ステップＳ１１に
おける追跡照合判定では、埃や小さい穴（ドアモール用
穴やウィンドウォッシャ穴）等の緩い凹凸と比較的面積
が近いが撮像回数が異なる誤検出孤立点、すなわち追跡
して照合する回数が非常に多い誤検出孤立点や、逆に非
常に少ない誤検出孤立点が主に除去される。一般的に
は、面積判定および追跡照合判定において、誤検出孤立
点が約１／２〜１／４程度まで除去される。

【００２５】次に、面積判定および追跡照合判定におけ
る除去後に残った孤立点について面積比判定を行う。ス
テップＳ１１における追跡照合判定で使用した追跡過程
の全面積データを使用し、この追跡過程中の最大面積や
最小面積を算出する。これらの面積の算出は、画像用ホ
ストコンピュータ３によって行う。この時、緩い凹凸
（プレス欠陥）は、画面上輝度が低い側から高い側へ移
動する場合には、図４（ａ）に示すように、抽出面積は
小から大へと大きく変化する。また、埃等の異物は緩い
凹凸（プレス欠陥）と比較して変化代が小さく、図４
（ｂ）に示すように、略々同じ面積を維持しながら移動
する。これをグラフで示すと、図５に示すようになり、
緩い凹凸（プレス欠陥）と埃等の異物で、全く分布が異
なる。

【００２６】なお、画面上の移動方向が輝度の高い側か
ら低い側へ移動する場合には、抽出面積の変化は逆にな
り、上記グラフも逆となる。この点について、図６を参
照しながら説明する。

【００２７】緩い凹凸（プレス欠陥）の場合には、図６
（ａ）に示すように、傾斜角度が０．５度以下と非常に
小さいため、照明からの距離の影響を受け易く、照明か
ら遠い場合には、反射光強度が極端に低下する。また、
照明から近い場合には、図７に示すように、シーン現象
（照明角度が浅い場合には、乱反射に加えて正反射をも
取り込むことになるため、反射光が強くなる現象）を伴
うため、照明が近いことによる効果が加わり、反射光強
度が強くなり、照明から遠い場合と近い場合との反射光
強度の差がより大きくなる。

【００２８】これに対して埃等の異物の場合には、これ
らの異物がパネルの表面に付着する性質上、図６（ｂ）
に示すように、付着部略々９０度近辺の接触角度とな
り、緩い凹凸（プレス欠陥）と比較すると、照明からの
距離の影響を受け難く、照明から遠い場合でも極端に反
射光強度が低下することはなく、また、照明から近い場
合でも単純に照明の距離の影響で反射光強度が強くなる
ため、遠い場合と近い場合の反射光強度の差は緩い凹凸
（プレス欠陥）と比較すると小さくなる。この反射光強
度の差により抽出面積が変化し、図５に示すように緩い
凹凸（プレス欠陥）と埃等の異物とで面積分布が異なる
ことになる。

【００２９】次に、面積分布中の各々のデータの中で最
大値（ｍａｘ）、最小値（ｍｉｎ）を求め、最大最小比
（ｍａｘ／ｍｉｎ）を演算する。これを全孤立点につい
て演算し、一定の任意のしきい値で判定し、しきい値以
上であれば緩い凹凸（プレス欠陥）、しきい値以下であ
れば埃等異物として除去する。ここで、最大値（ｍａ
ｘ）、最小値（ｍｉｎ）はプログラムを作成して、もし
くは一般的にパソコンに備えられたソフトウエアの関数
を利用して、もしくは画像処理装置のもつ関数を利用し
て求めればよい。また、判定論理は、画像処理装置のソ
フトウエアにプログラムを追加することにより容易に行
うことができる。

【００３０】判定しきい値は、実験的に求めればよい
が、緩い凹凸（プレス欠陥）と埃等の異物の最大最小比
（ｍａｘ／ｍｉｎ）を実験的に繰返し求めて平均化し、
中間の境界値をしきい値としてもよいし、緩い凹凸（プ
レス欠陥）の最大最小比（ｍａｘ／ｍｉｎ）を実験的に
繰返し求めて最低値を算出し、最低値以下をしきい値と
してもよい。逆に、埃等の異物の最大値以上としてもよ
い。

【００３１】次に、本発明に係わる表面欠陥検査装置の
第２実施例について、図８を参照しながら説明する。本
実施例において、ステップＳ１４の原画の取り込みから
ステップＳ２４の追跡照合判定までの処理は、第１実施
例におけるステップＳ１〜Ｓ１１と同様である。本実施
例においては、抽出された孤立点に対し、ステップＳ２
５において統計処理を行い、孤立点毎に一定のしきい値
で判定する。

【００３２】本実施例では、第１実施例と同様に、ステ
ップＳ２４の追跡照合判定で使用した追跡過程の全面積
データを使用する。そして、この追跡過程中の全面積デ
ータを使用して、統計処理を行う。統計処理の例として
は、図５に示した追跡過程中の面積分布図に示されるよ
うに、緩い凹凸（プレス欠陥）の場合には、山型に尖っ
た形状となり、埃等の異物の場合には平坦で尖っていな
いため、面積分布の度合いとして尖り度や歪み度を算出
し、任意の一定のしきい値を設定し、しきい値より尖り
度の大きい場合を緩い凹凸（プレス欠陥）と判定するこ
とができる。

【００３３】また、図５に示した追跡過程中の面積分布
図より、緩い凹凸（プレス欠陥）の場合には、データ値
のばらつきが大きく、埃等の異物の場合には、ばらつき
が小さいため、面積分布の度合いとしてデータのばらつ
き度を算出して同じように任意の一定のしきい値を設定
し、しきい値より大きい場合を緩い凹凸（プレス欠陥）
と判定してもよい。

【００３４】この統計処理は、画像用ホストコンピュー
タ３で行っても、画像処理装置２で行ってもどちらでも
よい。統計処理の演算は、プログラムを作成して、もし
くは一般的にパソコンに備えられた関数を利用して、も
しくは画像処理装置２に備えられた関数を利用して求め
ることができる。判定論理は、第１実施例と同様に、画
像処理装置２にソフトウエアを追加して容易に行うこと
ができる。また、判定しきい値も第１実施例と同様に実
験的に求めればよい。

【００３５】次に、本発明に係わる表面欠陥検査装置の
第３実施例について、図９を参照しながら説明する。本
実施例においては、上記第１実施例における面積比判定
（図３のステップＳ１２）の処理を行う前に、被検査面
に洗浄油によるバキューム痕やむら等がある場合でも、
表面欠陥の検出を高精度に行うための処理を行う。

【００３６】図９においてステップＳ２７〜Ｓ３７は、
図３で説明したステップＳ１〜Ｓ１１と同様である。そ
して、ステップＳ３８において孤立点の縦横比に基づく
第１形状識別を行った後、ステップＳ３９において孤立
点の面積比に基づく第２形状識別を行い、さらにステッ
プＳ４０において孤立点に対して近傍除去領域を設定し
て同領域内の孤立点を除去する近傍除去を行って誤検出
を除去し、ステップＳ４１において、第１実施例におけ
るステップＳ１２（図３参照）と同様の面積比判定を行
い、ステップＳ４２において結果表示モニター４（図１
参照）に欠陥を表示する。

【００３７】上述のように、面積判定および追跡照合判
定における除去後に残った孤立点について、ステップＳ
３８において第１形状識別、ステップＳ３９において第
２形状識別およびステップＳ４０において近傍除去を順
番に行う。その処理フローを図１０（ａ）に示す。

【００３８】ステップＳ４３において面積判定および追
跡照合判定による除去後に残っている全孤立点を対象と
し、ステップＳ４４において、図１０（ｂ）に示すよう
な一般的なフィレ座標算出フィルター等を使用し、縦横
ＸＹ座標（Ｘｍｉｎ，Ｘｍａｘ，Ｙｍｉｎ，Ｙｍａｘ）
を算出する。次に、ステップＳ４５において、縦横ＸＹ
座標を使用して全孤立点の縦長さ（ΔＹ＝ Ｙｍａｘ−
Ｙｍｉｎ ）と横長さ（ΔＸ＝ Ｘｍａｘ − Ｘｍｉｎ
）を演算し、横長さ（ΔＸ）／縦長さ（ΔＹ）である
縦横比（Ｒ）を演算する。

【００３９】次に、ステップＳ４６において、横長さ
（ΔＸ）×縦長さ（ΔＹ）である縦横面積（ΔＸ×Δ
Ｙ）を演算し、先の図９のフローで算出済みの面積判定
で使用した実面積（Ｓｄ）との比、すなわち縦横面積
（ΔＸ×ΔＹ ）／実面積（Ｓｄ）である面積比（Ｓ）
を演算する。そして、ステップＳ４７およびＳ４８にお
いて、第１形状識別および第２形状識別として、演算し
た縦横比（Ｒ）と面積比（Ｓ）を予め入力された縦横比
しきい値（Ｒ０）、面積比しきい値（Ｓ０）と比較し、
各結果がしきい値以下であれば欠陥と判定する。

【００４０】また、演算した縦横比（Ｒ）と面積比
（Ｓ）がしきい値以上であれば誤検出として除去する
が、これらは、各々の固有値である縦横座標算出値（Ｘ
ｍｉｎ，Ｘｍａｘ，Ｙｍｉｎ，Ｙｍａｘ）、縦長さ（Δ
Ｙ）、横長さ（ΔＸ）、および図９のフローで算出済み
の面積算出時に同時に算出可能な重心座標等孤立点の情
報を持った状態で保存する。これらは後で説明する近傍
除去において使用する。

【００４１】なお、しきい値は緩い凹凸である表面欠陥
（プレス欠陥）の縦横比（Ｒ）と面積比（Ｓ）を予め実
験的に求め、確実に判定が可能なしきい値を経験的にＲ
０，Ｓ０として入力しておけばよい。また、一般的な緩
い凹凸である表面欠陥では、縦横比しきい値（Ｒ０）は
５．５程度とし、面積比しきい値（Ｓ０）は３程度とし
ておけばよい。さらに、第１形状識別用演算の後に判定
を行い、第２形状識別用演算の後に判定を行う順序、あ
るいは第１形状識別用演算および第２形状識別用演算の
後に第１形状識別判定および第２形状識別判定を行う順
序のどちらでも同じ結果を得ることができる。

【００４２】この第１形状識別および第２形状識別にお
いては、従来の欠陥を抽出するフィルターの特性上、画
面上の縦方向のエッジには感度がなく、第１形状識別の
縦横比（横長さ（ΔＸ）／縦長さ（ΔＹ））判定におい
て、楕円形状となる緩い凹凸の表面欠陥と比較的異なる
横長形状のものは除去される。また、横方向エッジには
感度が高いので、縦と横の中間である斜めのエッジに対
しても誤検出が発生し、その形状が三日月形状になるた
め、第２形状識別の面積比（縦横面積（ΔＸ×ΔＹ ）
／実面積（Ｓｄ））において、楕円形状となる緩い凹凸
の表面欠陥とは異なる面積比となり、これにより誤検出
が除去される。

【００４３】次に、近傍除去について説明する。近傍除
去では、第１形状識別と第２形状識別により判定除去さ
れて保存されている孤立点のみを対象とするため、先ず
保存情報を読み出す。この読み出された保存情報に基づ
いて、図１０中のステップＳ４９において近傍領域の位
置を設定する。すなわち、近傍領域を設定する位置は、
保存されている孤立点が誤検出された元の位置（重心位
置等）とする。

【００４４】そして、ステップＳ５０において、第１形
状識別と第２形状識別により判定除去された孤立点の全
てについて、元の座標位置における縦、横および斜め、
つまり上下左右斜めのすべての方向の少なくとも一方向
について近傍除去領域を算出して設定する。この設定す
る方向および量は、図１０（ｄ）に示すように、ＬＸ
＋， ＬＸ−， ＬＹ＋， ＬＹ−， ＬＸ'＋， ＬＸ'
−， ＬＹ'＋， ＬＹ'−のように予め入力しておけばよ
い。また、領域を設定する基準は、各々の孤立点の座標
値の最大および最小から延長してもよいし、重心座標か
ら延長してもよい。この延長の方向および量は実験的に
求めることができる。

【００４５】なお、欠陥を抽出する従来例のフィルター
の特性上、孤立点は横長になることから、途切れやすい
縦方向を多めにして近傍領域を設定するのが望ましい。
一般的には、横方向はΔＸの２倍程度で良く、縦方向は
多めのΔＹの３倍程度とするのが望ましいが、誤検出の
傾向を調べながら領域の設定の方向および量を任意に設
定できるようにしておくのが望ましい。

【００４６】近傍領域の設定が終了した後には、ステッ
プＳ５１において、除去対象有無判定により、設定した
近傍領域内に除去する対象とするべき孤立点が存在する
かどうか、つまり近傍領域内に例えば重心座標が存在す
る孤立点があるかないかを判定し、存在しなければ、図
９の面積比判定（ステップＳ４１）に移行する。また、
存在すれば、その孤立点を誤検出と判定し、ステップＳ
５２において近傍領域除去により除去する。存在する孤
立点の判定条件は重心座標や、最大および最小座標の一
部でよく、誤検出性能および検査範囲の減少割合と照ら
し合わせて実験的に決めればよい。

【００４７】そして、図９のステップＳ４１において、
第１実施例におけるステップＳ１２（図３参照）と同様
の面積比判定を行い、ステップＳ４２において結果表示
モニター４に欠陥を表示する。

【００４８】以上説明したように、本実施例では、被検
査面に洗浄油等が存在する場合を想定した処理によっ
て、除去対象としている埃等の異物についても大きさ、
形状によっては予め除去されるものもあるため、この処
理を面積比判定の前に行うことにより、より一層除去性
能を向上させることができる。

【００４９】次に、本発明に係わる表面欠陥検査装置の
第４実施例について、図１１を参照しながら説明する。
本実施例においては、上記第２実施例における統計処理
判定（図８のステップＳ２５）の処理を行う前に、被検
査面に洗浄油によるバキューム痕やむら等がある場合で
も、表面欠陥の検出を高精度に行うための処理、すなわ
ち第３実施例で追加した油誤検出対策処理を行うもので
ある。

【００５０】ステップＳ５３〜Ｓ６６までの処理は、第
３実施例におけるステップＳ２７〜Ｓ４０と同様であ
る。そして、ステップＳ６７において第２実施例におけ
るステップＳ２５と同様の統計処理判定を行う。これに
よって、本実施例においても、被検査面に洗浄油等が存
在する場合を想定した処理によって、除去対象としてい
る埃等の異物についても大きさ、形状によっては予め除
去されるものもあるため、この処理を第２実施例として
示した処理の前に行うことにより、より一層除去性能を
向上させることができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明に係わる表面欠陥検査装置の第１実施例
の構成を示す概略斜視図である。

【図２】図１の表面欠陥検査装置の光学的センサの構成
を説明するための断面図である。

【図３】本発明に係わる表面欠陥検査装置の第１実施例
における処理を説明するためのフローチャートである。

【図４】緩い凹凸（プレス欠陥）と埃等異物の撮像手段
の視野内における抽出面積の変化を比較した図であっ
て、（ａ）は緩い凹凸（プレス欠陥）を、（ｂ）は埃等
異物を示す。

【図５】緩い凹凸（プレス欠陥）と埃等異物の撮像手段
の視野内における追跡過程中の面積分布図を比較したグ
ラフである。

【図６】緩い凹凸（プレス欠陥）と埃等異物の抽出位置
による反射光強度を撮像手段の視野内における追跡過程
中の面積分布図を比較した図であって、（ａ）は緩い凹
凸（プレス欠陥）を、（ｂ）は埃等異物を示す。

【図７】シーン現象を説明するための図であって、
（ａ）はこの現象が発生している状態を示す写真、
（ｂ）は輝度の変化を示すグラフである。

【図８】本発明に係わる表面欠陥検査装置の第２実施例
における処理を説明するためのフローチャートである。

【図９】本発明に係わる表面欠陥検査装置の第３実施例
における処理を説明するためのフローチャートである。

【図１０】本発明に係わる表面欠陥検査装置の第３実施
例における欠陥判定処理の詳細を説明するためのフロー
チャートである。

【図１１】本発明に係わる表面欠陥検査装置の第４実施
例における処理を説明するためのフローチャートであ
る。

【図１２】プレス成形ラインの一例を示す概略側面図で
ある。

【符号の説明】

Ｗ 被検査物 Ｗｆ 被検査面 １ 光学的センサ ２ 画像処理装置（画像処理手段） ３ 画像用ホストコンピュータ（誤検出判定手段） １１ 撮像手段 ２９ 被検査物搬送手段

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.⁷ 識別記号 ＦＩ テーマコート゛(参考） Ｇ０６Ｔ 5/00 ３００ Ｇ０６Ｔ 7/60 １５０Ｊ 7/60 １５０ Ｇ０１Ｂ 11/24 Ｆ (72)発明者 長島 明 神奈川県横浜市神奈川区宝町２番地 日産 自動車株式会社内 Ｆターム(参考） 2F065 AA49 AA51 BB01 BB05 CC11 DD13 FF04 GG02 HH12 JJ03 JJ08 JJ26 LL01 LL12 MM06 PP04 PP25 QQ08 QQ21 QQ24 QQ26 QQ29 QQ31 QQ32 QQ33 QQ34 QQ41 QQ42 UU05 2G051 AA88 AB20 AC19 CA04 DA06 EA08 EA11 EC04 ED21 ED23 5B057 AA02 BA02 CA08 CA12 CA16 CB08 CB12 CB16 CE02 DB02 DB09 DC04 DC30 5L096 AA06 BA03 FA33 FA35 FA59 MA03

Claims (8)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 被検査物を搬送する被検査物搬送手段
   と、 被検査物搬送手段により搬送された被検査物の被検査面
   に対して照明光を照射する照明手段と、 被検査面を撮像する撮像手段と、 撮像手段で得た受光画像に基づいて被検査面の欠陥を抽
   出する画像処理手段と、 撮像手段で得た受光画像に基づいて画像処理手段の誤検
   出を除去する誤検出除去手段とを備え、 誤検出除去手段が、 画像処理手段で欠陥抽出した際に誤検出される孤立点の
   全面積を算出して任意の面積以上および任意の面積以下
   の面積の孤立点を除去する面積判定手段と、 面積判定手段による除去後に残った全孤立点に対して任
   意の抽出回数以上および任意の抽出回数以下の孤立点を
   除去する追跡照合判定手段と、 面積判定手段および追跡照合判定手段による除去後に残
   った全孤立点の面積分布から孤立点の面積変化率を算出
   して任意の面積変化率以下の孤立点を除去する面積変化
   率判定手段とを備えていることを特徴とする表面欠陥検
   査装置。
2. 【請求項２】 面積変化率判定手段が、 面積判定手段および追跡照合判定手段による除去後に残
   った全孤立点の面積分布から孤立点の面積の最大値と最
   小値の比を算出する面積比算出手段と、 面積比算出手段で得た面積比と任意の面積比とを比較す
   る面積比判定手段とを備えることを特徴とする請求項１
   に記載の表面欠陥検査装置。
3. 【請求項３】 被検査物を搬送する被検査物搬送手段
   と、 被検査物搬送手段により搬送された被検査物の被検査面
   に対して照明光を照射する照明手段と、 被検査面を撮像する撮像手段と、 撮像手段で得た受光画像に基づいて被検査面の欠陥を抽
   出する画像処理手段と、 撮像手段で得た受光画像に基づいて画像処理手段の誤検
   出を除去する誤検出除去手段とを備え、 誤検出除去手段が、 画像処理手段で欠陥抽出した際に誤検出される孤立点の
   全面積を算出して任意の面積以上および任意の面積以下
   の面積の孤立点を除去する面積判定手段と、 面積判定手段による除去後に残った全孤立点に対して任
   意の抽出回数以上および任意の抽出回数以下の孤立点を
   除去する追跡照合判定手段と、 面積判定手段および追跡照合判定手段による除去後に残
   った全孤立点の面積分布を統計処理することにより孤立
   点を除去する統計処理判定手段とを備えていることを特
   徴とする表面欠陥検査装置。
4. 【請求項４】 統計処理判定手段が、 面積判定手段および追跡照合判定手段による除去後に残
   った全孤立点の面積分布の尖り度、歪み度およびばらつ
   き度の少なくとも１つを算出する度合い算出手段と、 度合い算出手段で得た尖り度、歪み度またはばらつき度
   と任意の尖り度、歪みどまたはばらつき度のしきい値と
   を比較する度合い判定手段とを備えていることを特徴と
   する請求項３に記載の表面欠陥検査装置。
5. 【請求項５】 被検査物を搬送する被検査物搬送手段
   と、 被検査物搬送手段により搬送された被検査物の被検査面
   に対して照明光を照射する照明手段と、 被検査面を撮像する撮像手段と、 撮像手段で得た受光画像に基づいて被検査面の欠陥を抽
   出する画像処理手段と、 撮像手段で得た受光画像に基づいて被検査面の油状況を
   検出する油状況検出手段と、 油状況検出手段からの信号により画像処理手段の誤検出
   を除去する誤検出除去手段とを備え、 誤検出除去手段が、 画像処理手段で欠陥抽出した際に誤検出される孤立点の
   全面積を算出して任意の面積以上および任意の面積以下
   の面積の孤立点を除去する面積判定手段と、 面積判定手段による除去後に残った全孤立点に対して任
   意の抽出回数以上および任意の抽出回数以下の孤立点を
   除去する追跡照合判定手段と、 面積判定手段および追跡照合判定手段による除去後に残
   った全孤立点に対してその縦横比に基づいて形状を識別
   して除去する第１形状識別手段と、 面積判定手段、追跡照合判定手段および第１形状識別手
   段による除去後に残った全孤立点に対してその面積比に
   基づいて形状を識別して除去する第２形状識別手段と、 第１形状識別手段および第２形状識別手段において除去
   対象となった孤立点に対して近傍除去領域を設定して同
   領域内の孤立点を除去する近傍除去判定手段と、 第１形状識別手段、第２形状識別手段および近傍除去判
   定手段による除去後に残った全孤立点の面積分布から孤
   立点の面積変化率を算出して任意の面積変化率以下の孤
   立点を除去する面積変化率判定手段とを備えていること
   を特徴とする表面欠陥検査装置。
6. 【請求項６】 面積変化率判定手段が、 第１形状識別手段、第２形状識別手段および近傍除去判
   定手段による除去後に残った全孤立点の面積分布から孤
   立点の面積の最大値と最小値の比を算出する面積比算出
   手段と、 面積比算出手段で得た面積比と任意の面積比とを比較す
   る面積比判定手段とを備えていることを特徴とする請求
   項５に記載の表面欠陥検査装置。
7. 【請求項７】 被検査物を搬送する被検査物搬送手段
   と、 被検査物搬送手段により搬送された被検査物の被検査面
   に対して照明光を照射する照明手段と、 被検査面を撮像する撮像手段と、 撮像手段で得た受光画像に基づいて被検査面の欠陥を抽
   出する画像処理手段と、 撮像手段で得た受光画像に基づいて被検査面の油状況を
   検出する油状況検出手段と、 油状況検出手段からの信号により画像処理手段の誤検出
   を除去する誤検出除去手段とを備え、 誤検出除去手段が、 画像処理手段で欠陥抽出した際に誤検出される孤立点の
   全面積を算出して任意の面積以上および任意の面積以下
   の面積の孤立点を除去する面積判定手段と、 面積判定手段による除去後に残った全孤立点に対して任
   意の抽出回数以上および任意の抽出回数以下の孤立点を
   除去する追跡照合判定手段と、 面積判定手段および追跡照合判定手段による除去後に残
   った全孤立点に対してその縦横比に基づいて形状を識別
   して除去する第１形状識別手段と、 面積判定手段、追跡照合判定手段および第１形状識別手
   段による除去後に残った全孤立点に対してその面積比に
   基づいて形状を識別して除去する第２形状識別手段と、 第１形状識別手段および第２形状識別手段において除去
   対象となった孤立点に対して近傍除去領域を設定して同
   領域内の孤立点を除去する近傍除去判定手段と、 第１形状識別手段、第２形状識別手段および近傍除去判
   定手段による除去後に残った全孤立点の面積分布を統計
   処理することにより孤立点を除去する統計処理判定手段
   とを備えていることを特徴とする表面欠陥検査装置。
8. 【請求項８】 統計処理判定手段が、 第１形状識別手段、第２形状識別手段および近傍除去判
   定手段による除去後に残った全孤立点の面積分布の尖り
   度、歪み度およびばらつき度の少なくとも１つを算出す
   る度合い算出手段と、 度合い算出手段で得た尖り度、歪み度またはばらつき度
   と任意の尖り度、歪み度またはばらつき度のしきい値と
   を比較する度合い判定手段とを備えていることを特徴と
   する請求項７に記載の表面欠陥検査装置。