JP2005114671A - 欠陥検査方法 - Google Patents

Abstract

【課題】 画像処理による欠陥検査方法であり、被検査体の表面状態に依存することなく、クラック等の欠陥の有無の検出が自動的に精度よく検査できる欠陥検査方法を提供することを目的とするものである。
【解決手段】 被検査体に発生するクラック等の欠陥の有無を検査する欠陥検査方法において、被検査体１の入力画像をファジィ画像とし、該ファジィ画像からノイズ成分を除去した後、二値化処理してクラック候補線分を抽出し、クラック候補線分の特徴量から該クラック候補線分がクラック等の欠陥があるか否かをファジィマッチングにより判定し、該被検査体の良否を検査することを特徴とする欠陥検査方法である。
【選択図】 図１

Description

本発明は、金属構造体等の欠陥を検査する欠陥検査方法に関し、詳しくは焼結金属や鋳造物等の金属構造体、セラミックス或いは樹脂成形品等の被検査体を撮像しその撮影画像を画像処理してクラック等の欠陥の有無を検査する欠陥検査方法に関するものである。

周知のように、例えば金属構造体の表面傷を探傷方法には、渦流探傷方法や超音波探傷方法等の方法がある。渦流探傷方法は、渦流探傷プローブを被検査体に近接させて渦電流の乱れによりクラックを検出する方法である（例えば、特許文献１参照）。また、超音波探傷方法は、超音波探傷プローブにより超音波を発信し被検査体からの反射を受信してクラックを検出する方法である（例えば、特許文献２参照）。

さらに、他の探傷方法には蛍光磁粉探傷方法があり、この探傷方法は蛍光磁粉を被検査材の表面に付着させた後に磁化すると、表面傷から漏れる磁束により磁粉がその傷部分に集まり、紫外線を照射すると、磁粉が集まっている部分が発光する。磁粉の集まり部分の発光により傷の有無を検査する方法である（例えば、特許文献３参照）。

特開平６−１３８０９６号公報（明細書全頁，図面全図） 特開平１０−２０６３９８号公報（明細書全頁，図面全図） 特開２００１−２８１２２６号公報（明細書全頁，図面全図）

従来の渦流探傷方法ではコイルを用いて磁界を発生させ、また超音波探傷方法では超音波発振子を用いて金属構造体の傷の有無を検査しており、これらの探傷方法は、比較的大型の金属構造体等に効果的であるが、小型の金属構造体には探傷プローブを小型にすることに限界があり、発生した微細なクラックの検査には適さない欠点がある。また、蛍光磁粉探傷方法においても蛍光磁粉の粒子に依存することとなり、最良の探傷方法とはいえず改良の余地があった。また、画像処理による欠陥検査方法があるが、この欠陥検査方法では、検査対象物の表面が粗面或いは光学的に粗面であったりして、特徴抽出が困難な場合があり、改善の余地があった。

本発明は、上記問題を解決するためになされたもので、画像処理による欠陥検査方法であり、被検査体の表面状態に依存することなく、クラック等の欠陥の有無の検出が自動的に精度よく検査できる欠陥検査方法を提供することを目的とするものである。

本発明は、上記課題を解消したものであって、請求項１の発明は、被検査体に発生する欠陥の有無を検査する欠陥検査方法において、被検査体の入力画像をファジィ画像とし、該ファジィ画像からノイズ成分を除去した後、二値化処理してクラック候補線分を抽出し、クラック候補線分の特徴量から該クラック候補線分がクラック等の欠陥があるか否かをファジィマッチングにより判定し、該被検査体の良否を検査することを特徴とする欠陥検査方法であり、この検査方法では、被検査体の入力画像をファジィ画像とみなして画像処理した画像からクラック候補線分を抽出し、クラック候補線分からクラック等の欠陥の判定のための特徴量の適合度をファジィ推論によるファジィマッチングにより判定して被検査体の良否を検査する検査方法であり、被検査体は金属焼結体等の金属構造体に限定されることなく、鋳造物、セラミックス或いは樹脂成形品にも適応することができる。なお、特徴量とは欠陥を特定するためのクラック候補線分の情報量であり、また、クラックには被検査対象の特徴的欠陥或いは損傷を含むものとする。

また、請求項２の発明は、前記ファジィ画像からのノイズ成分の除去がファジィモルフォロジ演算処理によることを特徴とする請求項１に記載の欠陥検査方法であり、被検査体の入力画像をファジィ画像とみなし、このファジィ画像から構造要素による適合度に基づいて、ノイズ成分を除去するファジィモルフォロジ演算処理によって、必要とする画像成分のみを残してクラックの特徴成分であるクラック候補線分を抽出する。

また、請求項３の発明は、前記二値化処理による特徴画像の抽出を行った後、再二値化処理を行ってクラック候補線分を抽出することを特徴とする請求項１又は２に記載の欠陥検査方法であり、二値化画像を再二値化処理する際に、検査画像領域内の画素の平均濃度値と最低濃度値との平均値を閾値に設定してクラック候補線分を抽出する。

また、請求項４の発明は、前記クラック候補線分から目的の欠陥以外の特徴を有する線分候補を排除した後、前記ファジィマッチングを行うことを特徴とする請求項１，２又は３に記載の欠陥検査方法であり、被検査体のクラック候補線分には、クラック以外の特徴を有する候補線分が含まれているので、クラック候補線分からクラック以外の特徴を有する候補線分を排除して、残りのクラック候補線分に対してクラックの特徴量に基づいてファジィ推論を行ってクラックの有無を判定する。なお、上記目的の欠陥とは、直線等の特徴ある欠陥、例えば代表例としてクラックがあるが、クラックに限定するものではない。

また、請求項５の発明は、前記クラック候補線分のファジィマッチングが、被検査体に発生する欠陥の特徴量の適合度をファジィ推論して不良品の有無を判定することを特徴とする請求項１乃至４の何れかに記載の欠陥検査方法であり、クラック等の欠陥をファジィ推論するための特徴量の適合度の総和である最終的なメンバーシップ値と予め定められた値と比較してクラック等の欠陥の有無を判定して被検査体の良否を判定する。

また、請求項６の発明は、前記入力画像が、乱反射する粗面或いは光学的に粗面の前記被検査体を上方から撮影して得られた画像であることを特徴とする請求項１乃至５の何れかに記載の欠陥検査方法であり、乱反射する粗面面或いは光学的に粗面である被検査体を、例えばＬＥＤ（発光ダイオード）照明手段で照明することによって、被検査体の表面に発生したクラック等の欠陥を明確にすることができる。

以下、本発明における付加的事項を記載する。本発明は、被検査体に発生するクラックの有無を検査する欠陥検査装置を構成する場合、被検査体を撮影する撮像手段と、前記撮像手段による被検査体の入力画像をファジィ画像としてノイズ成分をファジィモルフォロジフィルタにより除去するノイズ除去手段と、前記ノイズ除去手段により処理画像を二値化処理してクラック候補線分を抽出するクラック候補線分抽出手段と、前記クラック候補線分抽出手段によるクラック候補線分によりクラックを判定するファジィマッチング手段とを備え、前記ファジィマッチング手段による適合度から前記被検査体の良否を判定することを特徴とする欠陥検査装置であり、撮像手段は例えばＣＣＤカメラが好ましく、また、被検査体は波長の揃った光源、例えば発光ダイオードによるＬＥＤ照明手段が好ましい。なお、クラック候補線分抽出手段には細線化処理が含まれるが、検査対象画像によっては省略することができる。

また、本発明は上記装置において、前記クラック候補線分抽出手段が、前記ノイズ除去手段による処理画像を再二値化処理してクラック候補線分を抽出した後、該クラック候補線分のうちクラック候補線分の角度成分からクラック成分以外を排除する角度評価手段を有することを特徴とする欠陥検査装置である。上記クラック成分とは、特徴として抽出可能な欠陥を意味している。

また、本発明は上記装置において、前記ファジィマッチング手段が、クラック候補線分の全長、直線度、最大線分長の各メンバーシップ関数によって判定する欠陥検査装置である。

また、本発明は上記装置において、前記被検査体が乱反射する表面を有し、該被検査体をＬＥＤ照明手段により照明する欠陥検査装置である。

請求項１の発明によれば、被検査体に発生する欠陥の有無を検査する欠陥検査方法において、被検査体の入力画像をファジィ画像とし、該ファジィ画像からノイズ成分を除去した後、二値化処理してクラック候補線分を抽出し、クラック候補線分によるクラックの特徴量からクラック候補線分がクラック等の欠陥があるか否かをファジィマッチングにより判定し、被検査体の良否を検査することを特徴とする欠陥検査方法であるので、被検査体の入力画像をファジィ画像とみなして画像処理によりノイズ成分を除去することによって、入力画像から検査対象の特徴を抽出することが可能であり、かつクラック候補線分からクラック等の欠陥の発生した被検査体を判別することが可能であって、検査員が目視検査で良否判定を行っていた検査作業を自動化することができるとともに、大量に生産される被検査体を精度良く良否判定ができる利点があり、また、肉眼では時間を要する小型の被検査体の検査が極めて短い処理時間で良否を判定することができる。

また、請求項２の発明によれば、前記ファジィ画像からのノイズ成分の除去がファジィモルフォロジ演算処理によることを特徴とする請求項１に記載の欠陥検査方法であるので、被検査体の入力画像をファジィ画像とみなし、このファジィ画像をファジィモルフォロジ演算処理による適合型構造要素の適合度に基づいて、ファジィ画像からノイズ成分を除去することができ、曖昧な画像から必要とする画像成分のみを残して二値化処理することが可能であり、特徴画像抽出（クラック候補線分抽出）が容易となる利点がある。

また、請求項３の発明によれば、前記二値化処理による特徴画像の抽出を行った後、再二値化処理を行ってクラック候補線分を抽出することを特徴とする請求項１又は２に記載の欠陥検査方法であるので、細線化処理によりクラック候補線分の画素数を最少に抑えて抽出することが可能であり、クラック候補線分の追跡が容易となり、かつ特徴量の抽出が短時間に達成できる利点がある。

また、請求項４の発明によれば、前記クラック候補線分から目的とする欠陥以外の特徴を有する線分候補を排除した後、前記ファジィマッチングを行うことを特徴とする請求項１，２又は３に記載の欠陥検査方法であるので、ファジィ推論を行うための特徴量を絞り込むことが可能であり、ファジィ演算処理の速度を高めることができる利点がある。

また、請求項５の発明によれば、前記クラック候補線分のファジィマッチングが、被検査体に発生するクラック等の欠陥の特徴量の適合度をファジィ推論して良否を判定することを特徴とする請求項１乃至４の何れかに記載の欠陥検査方法であるので、特徴ある欠陥欠陥（例えば、クラック）をファジィ推論するための特徴量の適合度の総和を、最終的なメンバーシップ値と比較して、被検査体の良否を判定することができる利点があり、熟練した作業者と同様な選別が可能となる。

また、請求項６の発明によれば、前記入力画像が、乱反射する粗面或いは光学的に粗面の前記被検査体を上方から撮影して得られた画像であることを特徴とする請求項１乃至５の何れかに記載の欠陥検査方法であるので、焼結金属体等の被検査体のように表面が乱反射したり、或いは肉眼では視認できないような光学的に粗面である表面を有する被検査体を、被検査体表面をＬＥＤ（発光ダイオード）照明手段で照明してＣＣＤカメラ等の撮像手段で撮影することにより、クラック等の欠陥と表面との境界が明確な画像を得ることができ、焼結金属体等のような検査対象物に対しても極めて効果的である。また、被検査体の側面を被検査対象面とすると、被検査体の少なくとも２面を検査しなければならないが、被検査体の上方からＣＣＤカメラ等の撮像手段で撮影することによって、クラック等の欠陥の有無を容易に検査することができる利点がある。

一方、本発明の欠陥検査方法を実施可能な最良の装置は、撮像手段により被検査体を撮影し、前記撮像手段による被検査体の入力画像をファジィ画像としてファジィモルフォロジフィルタによるノイズ除去手段によりノイズ成分を除去し、前記ノイズ除去手段により処理画像を二値化処理し、クラック候補線分抽出手段によりクラック候補線分を抽出し、ファジィマッチング手段によりクラック候補線分の適合度からクラック等の欠陥の有無を判定し、被検査体の良否を検査することができるので、ノイズ成分を除去した画像からクラック候補線分を抽出して被検査体からクラック等の欠陥の有無を検査することができ、クラック候補線分からファジィマッチングによりクラック等の欠陥の有無を判定しており、検査員が目視で検査する際の個人差や疲労などによる判定のバラツキが解消される利点がある。

また、本発明における最良の上記装置によれば、前記クラック候補線分抽出手段が、前記ノイズ除去手段による処理画像を再二値化処理してクラック候補線分を抽出した後、該クラック候補線分のうちクラック候補線分の角度成分からクラック成分以外を排除する角度評価手段を有する欠陥検査装置であるので、ファジィ推論による必要のない特徴量は所定閾値で判定して、クラック以外の特徴量をファジィ推論することができ、ファジィ推論のための演算処理を必要な特徴量に限定して実行することができ、判定のための処理時間も短縮することができる利点がある。

また、本発明における最良の上記装置によれば、前記ファジイマッチング手段が、クラック候補線分の全長、直線度、最大線分長の各メンバーシップ関数によって判定する欠陥検査装置であるので、全長、直線度、最大線分長の各メンバーシップ関数によるファジイマッチング手段によって、被検査体に発生したクラックの有無を確実に判定することができる利点がある。

また、本発明における最良の上記装置によれば、乱反射する表面或いは光学的に粗面である前記被検査体の表面をＬＥＤ照明手段により照明して欠陥の有無を検査する装置であるので、被検査体の表面が粗面或いは光学的に粗面であってもＬＥＤ照明手段により照明することによって、撮像画像によるクラックの検査が容易となる利点がある。

以下、本発明に係る欠陥検査方法の実施の形態について図面を参照して説明する。なお、図１は本発明に適用される欠陥検査装置の実施形態を示す概略図であり、図２（ａ）は被検査体、例えば噴射ノズルの斜視図であり、同図（ｂ）はその正面図である。図３は本実施形態の欠陥検査方法を説明するための処理フローを示す図である。図４は、再二値化処理における閾値設定の説明図であり、図５，図６は細線化処理ための説明図であり、図７はクラック候補線分の特徴量を求めるための説明図であり、図８は特徴量の算出を説明するための説明図である。図９〜図１１は各メンバーシップ関数を示す図である。

先ず、本発明に適応される欠陥検査装置の実施形態について図１を参照し説明する。本実施形態の欠陥検査装置は、被検査体１が搬送ベルト２に載置されて矢印方向に搬送され、搬送ベルト２で搬送される被検査体１を照明装置３で照らし、撮像装置（ＣＣＤカメラ）４により撮影してその画像入力信号を画像処理してクラックなどの欠陥（以下、特徴ある欠陥として、金属欠陥であるクラックについて説明する。）の有無を検査する検査装置であり、主な構成は被検査体１を撮影する撮像装置４と画像処理部５とからなる。画像処理部５は、ＣＰＵ（中央演算処理装置）と画像メモリ等により構成され、撮像装置４による被検査体１の撮影画像をデジタル化した入力画像から被検査体１の特徴を抽出して判定し検査結果を出力する装置であり、特徴強調手段６と特徴量抽出手段７と角度評価手段８とファジィ推論手段９とから構成されている。

特徴強調手段６には、撮像画像をデジタル化した入力画像からノイズ成分を除去するノイズ除去手段６ａと、ノイズ除去手段６ａによる処理画像を二値化処理する二値化処理手段６ｂと、二値化処理された画像からクラック候補線分を抽出するクラック候補線分抽出手段６ｃが設けられている。なお、二値化処理手段６ｂには再二値化処理を含むが、検査対象によっては省略することができる。

特徴量抽出手段７は、クラック候補線分抽出手段６ｃにより得られたクラック候補線分がクラックであるか否かを判定する際の特徴量を抽出する手段であり、クラック候補の線分追跡により、クラック候補線分の「角度」，「全長」，「曲がり」，「連続性」の４つ観点に基づく特徴量を抽出する。なお、特徴量とはクラック候補線分がクラックであるか否かを判定するための情報量である。

角度評価手段８は、特徴量抽出手段７により抽出されたクラック候補線分の始点と終点を直線で結んで抽出したクラックの角度θに基づいて、金属欠陥によるクラック候補線分であるか否かを判定し、クラックではないと判定されたクラック候補線分を排除する手段である。

ファジィ推論手段９は、特徴量からクラック候補線分がクラックであるか否かを判定する最終的なメンバーシップ値を出力するファジィマッチング手段９ａと、クラック有無判定手段９ｂによる判定結果に基づいて、被検査体１にクラックが発生しているか否かを判定し検査結果を出力するクラック有無判定手段９ｂとが設けられ、この検査結果に基づいて、クラックが発生している被検査体１は搬送コンベア２から排除され良品のみが自動的に選別される。ファジィマッチング手段９ａでは、クラック候補線分がクラックであるか否かを判定する特徴量として、「全長」，「曲がり」，「連続性」を対象としおり、クラック候補線分の「全長」，「曲がり」，「連続性」の各メンバーシップ関数により適合度を算出し、最終的なメンバーシップ値を求め、クラック有無判定手段９ｂにより最終的なメンバーシップ値と予め定められた値とを比較してクラックの有無を判定し、被検査体１の良否を検査している。

次に、本実施形態の処理フローについて図３を参照して説明する。画像処理部５では、入力画像が入力されて制御機能（制御プログラム）に基づいて画像処理が行われる。先ず、ステップＳ１では、検査範囲を限定するために、入力画像の検査ウィンドウが設定される。ステップＳ２では、ステップＳ１で設定された検査範囲の画像をファジィ画像とみなして、ノイズ除去手段６ａによりファジィ画像からノイズ成分の除去が行われ、ステップＳ３に進む。ステップＳ３では、二値化処理手段６ｂによりノイズ除去が行われた画像を二値化処理し、さらに再二値化処理をして検査範囲の画像を抽出してステップＳ４に進む。ステップＳ４では、クラック候補線分抽出手段６ｃによって、二値化処理された画像を細線化処理しクラック候補線分を抽出し、ステップＳ５に進む。

ステップＳ５では、特徴量抽出手段７により、被検査体１のクラックと推定されるクラック候補線分の特徴量（「角度」，「全長」，「曲がり」，「連続性」の情報量）を求め、ステップＳ６に進む。ステップＳ６では、特徴量の内、ファジィ推論の対象外の特徴量（「角度」）に対して閾値による角度評価手段８により判定し、ファジィ推論評価対象外の特徴量を排除して検査対象を絞り込む。ステップＳ６において、クラック無しと判定された場合、ステップＳ１０に進み、次の被検査体１のクラックの特徴量（「角度」）の評価を行う。また、ステップＳ６において、クラック候補有りと判定された場合（「ＯＫ」）、ステップＳ７に進む。ステップＳ７では、他の特徴量（「全長」，「曲がり」，「連続性」）をファジィマッチング手段９ａによりファジィ推論を行ってクラックの有無の判定を行って、ステップＳ８に進み、クラック有無判定手段９ｂによりクラックの有無を比較判定し、クラック有りと判定された場合（「ＯＫ」）、ステップＳ９に進み、クラック無しと判定された場合（「ＮＧ」）、ステップＳ１０に進み、それぞれ判定結果を出力する。ステップＳ９，Ｓ１０に後、ステップＳ１に戻りクラックの有無の判定を繰り返し実行する。

なお、ステップＳ１からステップＳ６までは全ての検査対象１が順番に実行されるステップであるので、搬送ベルト２上を搬送される全ての被検査体１の特徴量を抽出して、それぞれの被検査体１の特徴量のデータを記憶装置に記憶し、記憶装置に記憶された個々の被検査体１の特徴量のデータに基づいて、ステップＳ６により角度評価を実行し、続いてステップＳ７からＳ１０の処理フローに基づいて、特徴量の評価を実行し、ステップＳ６において、「ＮＧ」の場合は、ステップＳ１０に進んで、ステップＳ６に戻り、次の検査対象の「角度」の評価を実行するようにしてもよい。

以下、本実施形態について詳細に説明する。被検査体１として、図２（ａ），（ｂ）に示した噴射ノズルを例示して説明する。噴射ノズル１は、例えば焼結金属により形成された被検査体であり、径の異なる円管状部１ａ，１ｂで構成され、円管状部１ａに対面する位置に貫通長孔１ｃが形成され、円管状部１ｂに対設方向に突起部１ｄが設けられている。噴射ノズル１の上部の円管状部１ａの外径Ｄａは３．５ｍｍ、内径Ｄｂが１．９ｍｍ程度の小型の焼結金属体である。また、噴射ノズル１の円管状部１ａの先端部分（クラックＣの発生部分）がテーパ状となっている。この噴射ノズル１は、クラックＣが特定に位置に発生する頻度が高く、例えば貫通長孔１ｃから円管状部１ａの先端へとクラックＣが発生することが多い。噴射ノズル１の良否の判定は、噴射ノズル１を上面から撮影することによりクラックＣの発生の有無を検査している。

このように被検査体である噴射ノズル１ではクラック等の金属欠陥が特定位置に発生することが多く、撮影画像の特定の領域を検査ウィンドウに設定して特定の画像領域を高速に処理することができる。搬送コンベア２に載置して搬送される噴射ノズル１の特定位置に照明装置３により照明して撮影し、その撮影画像を画像処理することによりクラックの有無を検査する。照明装置３は、噴射ノズル１のクラックＣが浮かび上がるような位置に配置して照明する。例えば、照明装置３には、発光ダイオードによるＬＥＤ照明が用いられ、このＬＥＤ照明は光軸に対する被検査体１の照射面のなす角（照明角度）θは５５°に設定され、撮像装置４のレンズ入射面と照射面との距離Ａは５０ｍｍとし、照射面と照明装置３の発光面との距離Ｂを２５ｍｍとして、被検査体１の直上から撮像装置４で噴射ノズル１の上端部を撮影する。撮像装置４の撮影画像信号はデジタル信号に変換されて入力画像信号とし画像処理部５に入力される。

画像処理部５には、画像入力からノイズ成分を除去してクラックの判別を容易なものとするためノイズ除去手段６ａが備えられている。ノイズ除去手段６ａは、検査対象である画像入力の濃淡画像を２次元配列表現として横方向座標をＸ_１ 、縦方向座標をＹ_２ とし、濃淡画像の濃度値を［０，１］に正規化し、画素（ｘ_１ ，ｙ_２ ）の濃度値をメンバーシップ関数μ（ｘ_１ ，ｙ_２ ）で表して、濃淡画像を座標空間ｘ_１ ×ｙ_２ 上のメンバーシップ関数μ（ｘ_１ ，ｙ_２ ）を持つファジィ集合であると見なすことができる。つまり、ファジィ画像上の各メンバーシップ値は、その画像に属する度合いを表しており、検査対象画像の適合度からノイズ成分を除去することができる。

ノイズ除去手段６ａとしては、入力画像をファジィ画像とみなすことで、ファジィモルフォロジフィルタを用いることができる。ファジィモルフォロジは、画像をファジイ画像としてモルフォロジ演算における構造要素と原画像との演算結果にファジィ適合の概念を導入した演算である。例えば、２値モルフォロジ演算では、構造要素が画像に適合するか否かを調べ、もし適合すれば出力値は１となり、適合しなければ０となる。即ち、ファジィモルフォロジでは、構造要素が注目画素に対して完全に適合しなくとも出力値を与えることができるので、曖昧な画像から的確に対象要素（特徴）を抽出することができる。

また、ファジィモルフォロジは、基本的に４つの演算、Ｆｕｚｚｙ ｅｒｏｓｉｏｎ，Ｆｕｚｚｙ ｄｉｌａｔｉｏｎ，Ｆｕｚｚｙ ｏｐｅｎｉｎｇ，Ｆｕｚｚｙ ｃｌｏｓｉｎｇで構成されている。対象とするファジィ画像をＡとし、構造要素をＢとする。ｘ，ｙはそれぞれＡ，Ｂに属する要素で座標を表すベクトルとし、和演算をＴ_Ｃ 、積演算をＴ_Ｉ とすると、Ｆｕｚｚｙ ｄｉｌａｔｉｏｎＤ，Ｆｕｚｚｙ ｅｒｏｓｉｏｎＥはそれぞれ次のように定義することができる。

また、Ｆｕｚｚｙ ｏｐｅｎｉｎｇＯ，Ｆｕｚｚｙ ｃｌｏｓｉｎｇＣは、次式のように定義することができる。

但し、本実施形態では、ノイズよりも大きい５×５の円形構造要素（メンバーシップ値μ＝１．０）によるＦｕｚｚｙ ｏｐｅｎｉｎｇを行ってノイズ成分の除去を行った。ノイズ除去が行われた処理画像は画像メモリに記憶される。このＦｕｚｚｙ ｏｐｅｎｉｎｇでは、構造要素Ｂを円形構造要素とすることにより、ノイズ成分が除去されて検査対象を明確にすることができる。

二値化処理手段６ｂでは、ノイズ除去後の画像に対してクラック領域と背景とを区別するために二値化処理が行われる。次式の閾値処理により行われる。ノイズ除去後の画像をｆで表記すると、画像ｆの各画素の濃度値はｆ（ｉ，ｊ）と表され、二値化は次式の閾値処理によって行われる。

二値化処理は、被検査体である噴射ノズル１の表面を撮影した際、金属表面の粗さなどの状態や金属そのものの色及び噴射ノズルの形状によって、画像濃度の違いが生じるので、特徴を明確にするためのに行われる。二値化の閾値ｔｈは、図４に図示したように、検査領域のウィンドウ内平均濃度値ａｖｅ（ｉ，ｊ）とウィンドウ内最低濃度値ｍｉｎ（ｉ，ｊ）とを用いて求めることができる。閾値ｔｈを求める演算式を（６）式に示した。

さらに、二値化処理された画像に対して再二値化処理を行う。再二値化処理では、図５に示した中心画素Ｐ_０ を含めて９画素（Ｐ_１ 〜Ｐ_８ ）に対して改めて閾値ｔｈ２を下記式のように設定して再度二値化処理を行う。クラック領域内ではクラックの濃度の変化が少なく抽出が困難であるので、再二値化処理によって、クラックの推測を容易なものとすることができる。再二値化処理された画像は記憶装置に記憶される。

クラック候補線分抽出手段６ｃは、二値化処理手段６ｂで得られた二値化処理画像（再二値化処理画像）から画像の連結性を変えることなく、中心線を抽出してクラック候補線分を抽出する細線化処理である。詳しくは、画像中の境界点の中から、消去可能要素でありかつ線の端点ではない画素をすべて消去する。図６を参照して説明すると、同図（ａ）から同図（ｂ）の画像として線成分を強調することができる。線成分を強調は、図６に示すように、例えば画像中の境界点を含む近傍の４画素の内、１つでも０−画素をもつ画素の中から、消去可能要素でありかつ線の端点ではない画素をすべて消去することによって、線成分を強調することができる。或いは、境界点の近傍８画素の内、１−画素の個数が２以下のであって、線の端点ではない画素をすべて消去して線成分を強調するようにしてもよい。

図５に示したように、二値化処理画像Ｂの画素の中心画像をＰ_０ とし、その近傍画素を下記（８）式のように表し、下記〔式７〕は二値画像Ｂに対する細線化の手順を示す。

二値画像Ｂに対する細線化のステップ１では、二値化画像Ｂの境界画素を調べていき、画素Ｐ_０ に関して下記〔式７〕に示した４条件〔（i ）〜（iv）〕を満たすならば、画素Ｐ_０ にフラグを付けて記憶する。すべての画素Ｐｉについてこの処理が終わると、印をつけた画素値Ｂ（Ｐ）を０にする。ステップ２ではステップ１に条件〔（iii），（iv）〕を下記〔式７〕に示した〔（iii′），（iv′）〕の条件に変えて同様の処理を行うことによって、線幅１のクラック候補線分が抽出される。

さらに、細線化処理を行った画像に対して、線分追跡を行い、クラック候補線分を抽出する。線分追跡とは、始点より一定の範囲内にある点を連結し、線分を追跡していく演算処理である。本実施形態の手法を図７を参照して説明する。入力２次元画像をＩ×Ｊとすると、次の条件を満たす画素のうち任意の画素を線分追跡始点画素（ｉ_０ ，ｊ_０ ）として選択する。その条件は、（１）対象画像領域のウィンドウ下端から例えばウィンドウ幅３１画素以内上方に存在する画素、（２）（１）の条件を満たす画素のうち１−画素（黒画素）である。

続いて、（ｉ_０ ，ｊ_０ ＋１）を注目点として、横（Ｉ）方向近傍６画素について左右交互に１−画素（黒画素）が存在するかを検索する。もし、存在する場合には、その画素にフラグを付け、線分追跡注目点（ｉ_１ ，ｊ_１ ）とする。存在しない場合には、Ｙ座標ｊ＋６まで同様の処理を行い、１−画素（黒画素）を検索する。黒画素が存在しない場合はこの処理を終了する。続いて、新たな注目点（ｉ_１ ，ｊ_１ ＋１）から同様の操作を繰り返し、１−画素（黒画素）が検索された場合にフラグを付与して記憶し、検査領域画像におけるクラック候補線分を抽出する。また、１−画素（黒画素）が検索できなかった時点の線分追跡注目点（ｉ_ｎ ，ｊ_ｎ ）を線分の終点とする。このような処理によって、所定の線幅のクラック候補線分を抽出した後、特徴量抽出手段７に進む。

特徴量抽出手段７では、被検査体（噴射ノズル）１の上面からの画像からから得られたクラック候補線分からクラックの有無をファジィ推論するために特徴量が演算処理されて求められる。クラックの特徴は、図２に示した噴射ノズル１では、クラックの特徴的形態として、（ａ）クラックが中心線となす角度が大きくなく、（ｂ）クラックの長さが長く、（ｃ）クラックに曲がりがほとんどなく、（ｄ）クラックは連続性があるという特徴が抽出された。即ち、噴射ノズル１のクラックには、「角度が大きくない」，「長さが長い」，「曲がりがほとんどない」，「連続性がある」という４つの特徴があり、簡略化した表現として「角度」，「全長」，「曲がり」，「連続性」の４つの特徴を抽出することによって、クラックの有無を判定することができる。

図８を参照して、「角度」，「全長」，「曲がり」，「連続性」について、説明すると、「角度」は抽出したクラック候補線分の始点と終点とを直線で結び、画像領域のＸ軸方向とのなす角度θであり、「全長」はクラック候補線分の始点と終点とを直線で結んだときのその直線のピクセル数より全長Ｌを求める。「曲がり」は直線度Ｓｔから求められ、曲がりが大きければ直線度は小さくなり、曲がりが小さければ直線度は大きくなる。直線度Ｓｌは、全長をＴｌとし総和長Ｓｌとすると、Ｓｔ＝Ｓｌ／Ｔｌ×１００で表される。総和長Ｓｌは線分Ａと線分Ｂとを加算した値である。また、「連続性」はクラック候補線分を求める際に、その線分を構成する線分のうち最大の長さをもつ最大線線分長ｌ_ｍａｘ で表す。クラック候補線分を構成する線分のうち、最大線分長が長ければ長いほど連続性があると判定される。クラック候補線分が抽出された１７９個の噴射ノズル１を調査し、表１に示す結果が得られた。この結果からクラック候補線分には良品と不良品が含まれることが判明した。

クラック候補線分の評価について説明する。先ず、クラック候補線分の「角度θ」の評価が角度評価手段８により行われる。角度評価手段８では、次の表２の条件を満たすか否かを評価し、次の条件を満たすとき、噴射ノズル１が良品であるとしてクラック候補から除外する。クラック候補線分の始点をＸ座標として、クラック候補線分が表２の条件を満たすか否かで判定する。

角度評価手段８による評価が終了すると、次のファジィ推論手段９に進む。ファジィ推論手段９では、「全長」，「曲がり」，「連続性」の各ファジィ命題を定義するファジィ集合に基づいて、ファジィ推論が行われる。ファジィ推論は、実験的に得られた値からクラックの発生を推論するメンバーシップ関数が求められる。図９乃至図１１は各メンバーシップ関数を表している。図９は全長のメンバーシップ関数を示し、全長が０．１０［pixel］であれば、メンバーシップ値（度合い）が０．０であり、全長が０．１４［pixel］であれば、メンバーシップ値（度合い）が０．８であり、全長が０．２０［pixel］であれば、メンバーシップ値（度合い）が１．０である。

また、図１０は曲がりのメンバーシップ関数を示し、直線度が８０．０％では約５０％が良品であり、直線度が１００％では約３０％が良品であり、その直線度のメンバーシップ値が０．８であり、８０％以上では７６％が不良品である。直線度が１００．０％では１００％が不良品である。

また、図１１は最大線分長［pixel］による連続性のメンバーシップ関数であり、０．１２［pixel］以下であればメンバーシップ値は０．０であり、０．１３［pixel］以上であればメンバーシップ値は１．０である。

ファジィマッチング手段９ａでは、図９乃至図１１に示した各メンバーシップ関数からそれぞれの値を入力してメンバーシップ値（μ_１ ，μ_２，μ_３ ）を求め、これらのメンバーシップ値に対し、重み付けを行って判定する。最終的なメンバーシップ値μは次式で求められる。但し、μ_１は全長のメンバーシップ値、μ_２は曲がりのメンバーシップ値、μ_３は直線度のメンバーシップ値を示し、α，β，γは特徴量に対する重み付けする定数である。

上記式において、例えば、α＝０．４，β＝０．２，γ＝０．４の値に設定する。この時の最終的なメンバーシップ値μが、μ≧ｔの条件を満たした場合、噴射ノズルは不良品と判定される。例えばｔを０．８９に設定する。従って、最終的なメンバーシップ値が、例えば０．９であれば、クラック有無判定手段９ｂは噴射ノズルにクラックが発生していると判定して、搬送ラインから自動的に排除され、クラックの無い良品の噴射ノズル１を選別することができる。

本発明の欠陥検査方法は、上記実施形態において、噴射ノズルを例示して説明したが、噴射ノズルに限定することなく、クラック等の欠陥が発生する金属構造体全てに適用することができる。さらに、金属構造体以外、例えば鋳造物，セラミックス，樹脂成形品等の表面が乱反射する被検査体に適用することができる。また、欠陥が特徴あるものであれば、クラック以外の欠陥の検査に適用できる。

本発明に適用される欠陥検査装置の実施形態を示す概略図である。 （ａ）は被検査体、例えば噴射ノズルの斜視図であり、（ｂ）はその正面図である。 本実施形態の欠陥検査方法を説明するための処理フローを示す図である。 本実施形態における再二値化処理における閾値設定の説明図である。 本実施形態における細線化処理のための画素を示す図である。 本実施形態における細線化によるクラック候補線分抽出の説明図である。 本実施形態におけるクラック候補線分の特徴量を求めるための説明図である。 本実施形態におけるクラック候補線分から特徴量を算出するための説明図である。 本実施形態における全長のメンバーシップ関数を示す図である。 本実施形態における直線度のメンバーシップ関数を示す図である。 本実施形態における最大線分長のメンバーシップ関数を示す図である。

符号の説明

１ 被検査体（噴射ノズル）
２ 搬送コンベア
３ 照明装置（ＬＥＤ照明装置）
４ 撮像装置
５ 画像処理部
６ 特徴強調手段
６ａ ノイズ除去手段
６ｂ 二値化処理手段
６ｃ クラック候補線分抽出手段
７ 特徴量抽出手段
８ 角度評価手段
９ ファジィ推論手段
９ａ ファジィマッチング手段
９ｂ クラック有無判定手段

Claims (6)

1. 被検査体に発生した欠陥の有無を検査する欠陥検査方法において、
   被検査体の入力画像をファジィ画像とし、該ファジィ画像からノイズ成分を除去した後、二値化処理してクラック候補線分を抽出し、クラック候補線分の特徴量から該クラック候補線分がクラック等の欠陥があるか否かをファジィマッチングにより判定し、該被検査体の良否を検査することを特徴とする欠陥検査方法。
2. 前記ファジィ画像からのノイズ成分の除去がファジィモルフォロジ演算処理によることを特徴とする請求項１に記載の欠陥検査方法。
3. 前記二値化処理による特徴画像の抽出を行った後、再二値化処理を行ってクラック候補線分を抽出することを特徴とする請求項１又は２に記載の欠陥検査方法。
4. 前記クラック候補線分から目的とする欠陥以外の特徴を有する線分候補を排除した後、前記ファジィマッチングを行うことを特徴とする請求項１，２又は３に記載の欠陥検査方法。
5. 前記クラック候補線分のファジィマッチングが、被検査体に発生する欠陥の特徴量の適合度をファジィ推論して不良品の有無を判定することを特徴とする請求項１乃至４の何れかに記載の欠陥検査方法。
6. 前記入力画像が、乱反射する粗面或いは光学的に粗面の前記被検査体を上方から撮影して得られた画像であることを特徴とする請求項１乃至５の何れかに記載の欠陥検査方法。

Images