JP2010164446A - 検査対象品の外観検査方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】画像データを基に求められたスペクトルデータを利用し、検査対象品のスペクトルの波形形状と良品のスペクトルの波形形状との相違の度合いが表現できるように定義した数値指標を用いて検査対象品の外観の良否判定を行うこと。
【解決手段】検査対象品及び良品を撮影した画像のそれぞれについて各画素位置に対する輝度分布を画像内の行又は列毎にスペクトル化し、前記検査対象品のスペクトルの波形形状と良品のスペクトルの波形形状との相違の度合いが表現できるように定義した数値指標を用いて良否判定を行う。このスペクトル化は、前記画像内の行又は列方向に一又は複数の位置ずつ移動しながら輝度分布をスペクトル化していき、複数の行又は列方向のスペクトル、もしくは、これらの複数の行又は列方向のスペクトルを連結した１つのスペクトルとすることができる。
【選択図】図１

Description

本発明は、画像データを基に検査対象品の外観を検査する検査対象品の外観検査方法及びプログラムに関する。詳しくは、本発明は、画像データを基に求められたスペクトルデータを利用し、検査対象品のスペクトルの波形形状と良品のスペクトルの波形形状との相違の度合いが表現できるように定義した数値指標を用いて検査対象品の外観の良否判定を行う検査対象品の外観検査方法及びプログラムに関する。

各種の製造設備や発電設備等には、モーター等の駆動機器、ポンプ、加熱機器等が配置されており、これらの設備全体や各構成機器の稼働状況を診断・監視するために、温度センサー、圧カセンサー、流量センサー等の計測センサーが設置されている。そして、計測センサー毎に一定時間間隔で値が計測され、一般的にはその時々刻々の値がディスプレイに表示され、或いはコンピューターのデータベースに蓄積されている。このようなデータは、隣接する時点における値を結ぶことによって、波形パターンとして表され、各センサーの計測値毎に、こうした波形パターンが得られるが、これらの波形パターンデータを基にして、設備全体ないし各構成機器の稼働状況を監視し、或いは今後の推移予測に利用することができる。

例えば、下記特許文献１には、各種設備に取り付けられている温度センサー、圧力センサー、流量センサー等の計測用センサーの出力による時系列波形パターンデータを求め、この時系列波形パターンデータをコンピューター処理することによって自動的に各設備の稼働状況を監視或いは将来の予測に用いた例が示されている。

また、多くの工業製品が、流れ作業によって連続的に大量生産されている。これらの製品の外観検査は、製品の移動速度が遅くてしかも量が少ない場合には、目視で行うことも可能である。しかしながら、目視によって製品の外観上の良否判定を行う場合、判定基準を設けていても、個人差があったり同一個人であっても再現性が低かったり、不良見逃しがあったりして、検査精度が低く、しかも、効率が悪いという問題点が存在している。また、目視による製品の外観上の良否判定は、人間の目で見える程度の大きさや明るさの差がないと、判定が困難である。そこで、このような判定作業をコンピューターに実行させることが増加している。

このような判定作業は、一般に製品を撮影した画像を基に自動的に画像処理を行うことによって製品の良否判定を行うことによりなされている。しかしながら、単純な形状の製品の予め想定された不良項目の有無であれば、高精度に判定ができるが、想定外の不良項目や複雑な形状の良否を高精度に検出することは困難であった。更に、従来の画像処理によって良否判定を行う方法では、良否判定のための製品形状に応じた自動処理内容の設定も煩雑であるという問題点が存在していた。すなわち、人は外観検査を行う際に、定型的な検査規格だけでなく、経験により蓄積した多くの基準を適用していると考えられるが、このような多くの基準は、項目や程度の明示が困難であるためである。

一方、下記非特許文献１には、コンピューターによる製品の外観検査にマハラノビス・タグチ・システム法を適用することにより、例えば自動車用クラッチディスクの検査に際して人間の目視検査と同等以上の欠陥検出機能を得ることができ、検査の実処理時間３秒を実現できたことが示されている。この外観検査方法は、自動車用クラッチディスクを一定速度で回転させ、これをラインカメラで撮影することによって１周分の波形データを得、この波形データから微分特性・積分特性とマハラノビス距離を利用して正常品と非正常品とを識別するというものである。

また、下記特許文献２には、良品の画像入力装置により収集した良品の画像データから抽出した輝度分布を用いてマハラノビス基準空間を定めた後、検査対象である画像入力装置により得られた画像の輝度分布に基づいて、マハラノビス距離を算出し、マハラノビス距離を所定の閾値と比較して画像入力装置の良否を判定する画質検査方法の発明が開示されている。

特許第３９９５５６９号公報 特開２００５−２５２４５１号公報

手島昌一他著、「マハラノビス・タグチ・システム法を適用した外観検査技術の研究」、品質工学、品質工学会、１９９７年１０月、第５巻、第５号、ｐ．３８−４５

このように、上記非特許文献１には、短時間で自動車用クラッチディスクの検査を行うことができたことが示されている。しかしながら、上記非特許文献１に開示されている方法では、検査対象である自動車用クラッチディスクを１個ずつラインカメラで撮影することによって波形データを得ているため、流れ作業によって連続的に大量生産されている製品の検査には必ずしも適するものではない。更に、上記特許文献２に開示されている発明は、画像データから抽出した輝度分布を用いて画像入力装置の良否を判定することを目的とするものであり、そのままでは流れ作業によって連続的に大量生産されている製品の検査には適用できない。

本発明は上記のような従来技術の課題を解決するためになされたものであり、その目的は、画像データを基に求められたスペクトルデータを利用し、検査対象品のスペクトルの波形形状と良品のスペクトルの波形形状との相違の度合いが表現できるように定義した数値指標を用いて検査対象品の外観の良否判定を行う検査対象品の外観検査方法及びプログラムを提供することにある。

上記目的を達成するため、本発明の検査対象品の外観検査方法は、検査対象品及び良品を撮影した画像のそれぞれについて各画素位置に対する輝度分布を画像内の行又は列毎にスペクトル化し、前記検査対象品のスペクトルの波形形状と良品のスペクトルの波形形状との相違の度合いが表現できるように定義した数値指標を用いて良否判定を行うことを特徴とする。

また、本発明の検査対象品の外観検査方法においては、前記スペクトル化は、前記画像内の行又は列方向に一又は複数の位置ずつ移動しながら輝度分布をスペクトル化していき、複数の行又は列方向のスペクトル、もしくは、これらの複数の行又は列方向のスペクトルを連結した１つのスペクトルとして得ることが好ましい。

また、本発明の検査対象品の外観検査方法においては、前記数値指標は、ｘ軸を画素位置、ｙ軸を輝度値として、ｘ軸に平行な横線を標本線として定義し、以下の（１）〜（６）の少なくとも一つの特徴量を含むことが好ましい。
（１）前記スペクトルと前記定められた標本線とが交差する箇所の数によって定義される前記標本線上における変化量、
（２）前記スペクトルが前記定められた標本線より上に存在する範囲の水平方向長さの和によって定義される前記標本線上における存在量、
（３）前記スペクトルが前記定められた標本線より上に存在する範囲の水平方向長さのうち最小長さの箇所の長さによって定義される前記標本線上における存在量の最小値、
（４）前記スペクトルが前記定められた標本線より上に存在する範囲の水平方向長さのうち最大長さの箇所の長さによって定義される前記標本線上における存在量の最大値、
（５）前記定められた標本線の開始位置から、前記標本線上で最初に前記スペクトルが存在し始める位置までの長さによって定義される前記標本線上における前記スペクトルの開始点、
（６）前記定められた標本線の開始位置から、前記標本線上で前記スペクトルデータが終了する位置までの長さによって定義される前記標本線上における前記スペクトルの終了点。

また、本発明の検査対象品の外観検査方法においては、前記スペクトル化は、前記輝度分布を正規分布とみなして前記輝度分布を標準正規分布化した後に行うことが好ましい。

また、本発明の検査対象品の外観検査方法においては、前記スペクトル化は、前記輝度分布を正規分布とみなして前記輝度分布を標準正規分布化した後に行うと共に、前記標本線の設定輝度を前記標準正規分布化に連動して変えることが好ましい。。

また、本発明の検査対象品の外観検査方法においては、前記良品のスペクトルは、複数の前記良品のスペクトルから求められたバラツキ情報も含んでいることが好ましい。

更に、上記目的を達成するため、本発明の検査対象品の外観を検査するためのプログラムは、
検査対象品を撮影した画像と良品を撮影した画像とを用いて検査対象品の外観を検査するためのプログラムであって、
前記良品を撮影した画像の各画素位置に対する輝度分布を画像内の行又は列毎にスペクトル化して記憶手段に格納する第１ステップと、
前記検査対象品を撮影した画像の各画素位置に対する輝度分布を画像内の行又は列毎にスペクトル化して記憶手段に格納する第２ステップと、
前記良品に対応するスペクトル波形形状と前記検査対象品のスペクトル波形形状を比較して、予め定めた数値指標を抽出して記憶手段に格納する第３ステップと、
前記数値指標を予め定めた基準値と対比して前記基準値からの離間度合いを求め、前記離間度合を表示させる第４ステップと、
をコンピューターに実行させることを特徴とする。

また、本発明の検査対象品の外観を検査するためのプログラムにおいては、前記第１ステップ及び第２ステップは、それぞれ前記画像内の行又は列方向に一又は複数の位置ずつ移動しながら輝度分布を測定してスペクトル化し、前記複数の行又は列方向のスペクトル、もしくは、これらの複数の行又は列方向のスペクトルを連結した１つのスペクトルとして記憶手段に格納する第５ステップを有することが好ましい。

また、本発明の検査対象品の外観を検査するためのプログラムにおいては、前記第３ステップは、ｘ軸を画素位置、ｙ軸を輝度値として、ｘ軸に平行な任意の横線を標本線として設定して記憶装置に格納させる第６ステップと、
以下の（１）〜（６）の少なくとも一つの特徴量を抽出して記憶手段に格納する第７ステップと、を含むことが好ましい。
（１）前記スペクトルと前記定められた標本線とが交差する箇所の数によって定義される前記標本線上における変化量、
（２）前記スペクトルが前記定められた標本線より上に存在する範囲の水平方向長さの和によって定義される前記標本線上における存在量、
（３）前記スペクトルが前記定められた標本線より上に存在する範囲の水平方向長さのうち最小長さの箇所の長さによって定義される前記標本線上における存在量の最小値、
（４）前記スペクトルが前記定められた標本線より上に存在する範囲の水平方向長さのうち最大長さの箇所の長さによって定義される前記標本線上における存在量の最大値、
（５）前記定められた標本線の開始位置から、前記標本線上で最初に前記スペクトルが存在し始める位置までの長さによって定義される前記標本線上における前記スペクトルの開始点、
（６）前記定められた標本線の開始位置から、前記標本線上で前記スペクトルデータが終了する位置までの長さによって定義される前記標本線上における前記スペクトルの終了点。

また、本発明の検査対象品の外観を検査するためのプログラムにおいては、前記第１ステップ及び第２ステップは、前記輝度分布を正規分布とみなして前記輝度分布を標準正規分布化する第８ステップの後に行われることが好ましい。

また、本発明の検査対象品の外観を検査するためのプログラムにおいては、前記第１ステップ及び第２ステップは、前記輝度分布を正規分布とみなして前記輝度分布を標準正規分布化する第８ステップの後に行われ、
前記第６ステップは、前記標本線の設定輝度を前記標準正規分布化に連動して変える第９ステップを含んでいる、
ことが好ましい。

また、本発明の検査対象品の外観を検査するためのプログラムにおいては、前記第１ステップは、複数の前記良品のスペクトルからバラツキ情報を求めて記憶手段に格納する第１０ステップを含んでいることが好ましい。

本発明の検査対象品の外観検査方法及びプログラムは、上記の点を発明特定事項として備えることにより、以下に述べるような優れた効果を奏する。すなわち、本発明の検査対象品の外観検査方法及びプログラムでは、画像をスペクトルとして扱い、検査対象品のスペクトルと良品のスペクトルを比較することにより良否判定を行っている。本発明の検査対象品の外観検査方法及びプログラムにおける画像から抽出されたスペクトルは、円周のように開始位置と終了位置が特定されない循環した連続波形（上記非特許文献１参照）ではなく、特定の開始位置と終了位置のある一定の長さのスペクトルである。

従って、本発明の検査対象品の外観検査方法及びプログラムにおいては、スペクトル内の凹凸の形状のみでなくその位置も含めて良品スペクトル波形と比較するため、画像内の位置情報を含んでの検査が可能となる。そして、画像内の各行又は各列のスペクトルの集合が画像に対応するため、これにより画像内の行方向・列方向ともに位置情報を含めての検査が可能となる。すなわち、本発明の検査対象品の外観検査方法及びプログラムによれば、複雑な形状の検査対象品であっても、それらの外観の位置情報を含めての検査が可能となる。

また、本発明の検査対象品の外観検査方法及びプログラムによれば、検出すべき外観上の欠陥をあらかじめ設定しておかなくても、高精度に良否判定することが可能となり、検査対象品の形状が複雑であっても煩雑な設定が不要となる。加えて、検査対象エリア内の部分的な形状だけではなく、検査対象エリア内の全領域にわたっての良否判定を行なうことができる。

また、本発明の検査対象品の外観検査方法及びプログラムによれば、検査に利用するためのスペクトル形状情報を容易にかつ有効に取り出すことができ、データ量も少なく、短時間で良否判定を行なうことができる。なお、画像のノイズ除去などを目的として、あらかじめ画像の平均値補正処理や標準正規分布化処理を施すこともできる。また、輝度や輝度分布位置にバラツキがあっても良品である場合、あらかじめ登録しておく良品にそのバラツキを含めておくことにより、バラツキを許容しての良否判定が可能となる。更に、良品群のデータに特定のデータを加えたり除いたりすることにより、良否判定基準の変更や良否判定精度の更なる向上が可能となる。

図１Ａは２箇所のスペクトル化位置と共に示した良品の積層板の模式側面図であり、図１Ｂは３箇所のスペクトル化位置と共に示した不良品の積層板の模式側面図である。 実施形態にかかる検査品の良否判定方法を示すフロー図である。 図３Ａ及び図３Ｂはそれぞれ図１Ａのａ部分及びｂ部分のスペクトルを示す図であり、図３Ｃ〜図３Ｅは図１Ｂのそれぞれｃ部分〜ｅ部分のスペクトルを示す図である。 図４Ａは図３Ａ及び図３Ｂを重ねて示した図であり、図４Ｂは図３Ａ、図３Ｂ及び図３Ｃを重ねて示した図であり、図４Ｃは図３Ａ〜図３Ｅを重ねて示した図である。 図５Ａ〜図５Ｅはそれぞれ図３Ａ〜図３Ｅに標本線を付加した図である。

以下、本発明を実施するための最良の実施形態を積層板を例にとって詳細に説明する。ただし、以下に示す実施形態は、本発明の技術思想を具体化するための検査対象品の外観検査方法及びプログラムの一例を例示するものであって、本発明をこの実施形態に限定することを意図するものではなく、本発明は特許請求の範囲に示した技術思想を逸脱することなく種々の変更を行ったものにも均しく適用し得るものである。

なお、図１Ａは２箇所のスペクトル化位置と共に示した良品の積層板の模式側面図であり、図１Ｂは３箇所のスペクトル化位置と共に示した不良品の積層板の模式側面図である。図２は実施形態にかかる検査品の良否判定方法を示すフロー図である。図３Ａ及び図３Ｂはそれぞれ図１Ａのａ部分及びｂ部分のスペクトルを示す図であり、図３Ｃ〜図３Ｅは図１Ｂのそれぞれｃ部分〜ｅ部分のスペクトルを示す図である。図４Ａは図３Ａ及び図３Ｂを重ねて示した図であり、図４Ｂは図３Ａ、図３Ｂ及び図３Ｃを重ねて示した図であり、図４Ｃは図３Ａ〜図３Ｅを重ねて示した図である。図５Ａ〜図５Ｅはそれぞれ図３Ａ〜図３Ｅに標本線を付加した図である

実施形態で使用した良品の積層板１０Ａは、図１Ａに示したように、一様に積層された側面を有している。それに対し、この実施形態で使用した不良品の積層板１０Ｂは、図１Ｂの破線丸印で囲んだ部分に示したように、積層板の内部に使用されている一部の板の端面に部分的に欠けが生じているものである。

最初に本実施形態の行われる各工程を図２を用いて説明する。最初に良品の積層板１０Ａ及び検査対象品について画像撮影を行い、撮影した画像の輝度分布データを記憶手段に格納しておく（ステップＳ１）。良品の積層板１０Ａの撮影は、少なくとも１個の良品試料について行えばよいが、検査精度を向上するためには複数個の良品試料について測定したほうがよい。

次いで、得られた良品及び検査対象品のスペクトルに対して平均値補正処理ないし標準正規分布化等の画像処理を行う（ステップＳ２）。平均値補正処理は、各画素の輝度を各スペクトルの輝度平均値で引き算をし、スペクトル毎の輝度平均のバラツキを補正することである。また、標準正規分布化処理は、輝度が正規分布であるとして、それぞれのスペクトルに対して輝度の平均値Ｘと標準偏差σを求め、測定されたスペクトルから輝度の平均値Ｘを差し引き、更に標準偏差σで割ったものである。全てのスペクトルが正規分布であると、標準正規分布化処理を行った後の全てのスペクトルは、平均値Ｘ＝０となり、標準偏差σ＝１となる。ただし、実際に得られたスペクトルは必ずしも正規分布でないので、多少のズレはあり、また、各製品内の輝度の最大値ないし最小値が全てのスペクトルで揃うとは限らない。このような平均値補正処理ないし標準正規分布化処理を行うと、撮影画像にノイズ等が存在していても除去することができ、さらに、照度のバラツキを補正することができるため、測定精度の向上に繋がる。

次いで、良品の積層板１０Ａ及び検査対象品の撮影した輝度分布データに対して、各行又は列毎に輝度値をスペクトル化する（ステップＳ３）。このスペクトル化は、撮影した画像内の行又は列毎に、ｘ軸を画素位置、ｙ軸を輝度値とした波形として求める。なお、スペクトル化は、必ずしも撮影した画像の全てのピクセルについて行う必要はなく、適宜一定間隔で間引いて間欠的に行ってもよい。求められたスペクトルは、それぞれの行又は列方向のスペクトル別に記憶手段に格納してもよいし、或いは、複数の行又は列方向のスペクトルを連結した１つのスペクトルとして記憶手段に格納してもよい。なお、撮影精度などに起因する画像データの位置誤差の影響を排除するために、良品画像のスペクトル波形を取り出す際に、１または複数の行あるいは列分の前後のスペクトルから得た数値指標を利用することもできる。

このようにして標準正規分布化処理を行った、良品の積層板１０Ａに対応する図１Ａのａ部分及びｂ部分のスペクトルをそれぞれ図３Ａ及び図３Ｂに示し、また、不良品の積層板１０Ｂに対応する図１Ｂのｃ部分〜ｅ部分のスペクトルをそれぞれ図３Ｃ〜図３Ｅに示す。更に、良品の積層板１０Ａに対応する図１Ａのａ部分及びｂ部分のスペクトルを重ねて表示したものを図４Ａに示す。なお、図１Ａのａ部分と図１Ｂのｃ部分とは、実質的に同一の列位置に相当する。図４Ａの記載から明らかなように、本来列方向の一方の端部から他方の端部まで全て同一であると認められるような良品であっても、実施に画像撮影された輝度データにはバラツキがあることが確認できる。

また、良品の積層板１０Ａに対応する図１Ａのａ部分及びｂ部分のスペクトルに重ねて不良品の積層板１０ｂに対応する図１ＢのＣ部分に対応するスペクトルも表示したものを図４Ｂに示す。この不良品の積層板１０Ｂに対応する図１Ｂのｃ部分は、正常な部分に近い部分であるため、画素位置１〜２１部分には良品と不良品では大きなスペクトルの差異は認められないが、画素位置２１〜３６で良品と不良品で一応スペクトルの差異が認められる。

また、良品の積層板１０Ａに対応する図１Ａのａ部分及びｂ部分のスペクトル及び不良品の積層板１０Ｂに対する図１Ｂのｃ部分〜ｅ部分のスペクトルを重ねて表示すると、図４Ｃに示したようになる。このように、良品と不良品とでは得られたスペクトルには差異が生じていることが確認できる。しかしながら、図４Ａについての記載から明らかなように、同じ良品であっても各製品内の輝度の最大値ないし最小値が全てのスペクトルで揃う訳ではないので、良品と検査対象品との間の輝度値の差異のみから検査対象品の良否を判定するには、バラツキが大きいために定量的な把握は困難であり、コンピューターによる自動的な良否判定には適さない。

そこで、本実施形態では、上記特許文献１に開示されているような特徴量抽出法を採用して、良品と検査対象品との間のスペクトル波形形状の相違の度合いが表現できるように定義した数値指標を求め（ステップＳ４）、良品と検査対象品との間の数値指標の差を算出し（ステップＳ５）、検査対象品の良否判定を自動的に行う（ステップＳ６）ようにしている。

なお、上記特許文献１に開示されている発明では、元の波形パターンデータと平準化された波形パターンデータとの差分を計算し、この差分計算によって得られた波形パターンについて以下に述べるような特徴量抽出法を適用しているが、本実施形態では、上述のようにして撮影された画像に基づく輝度データのスペクトルのそれぞれについて、以下に述べるような特徴量抽出法を適用しているので、両者は特徴量抽出法を適用するための元データが相違している。

このような特徴量抽出法によるスペクトル波形形状の相違の度合いが表現できるように定義した数値指標は、それぞれのスペクトルに対し、ｘ軸に平行な所定輝度に対応する横線を標本線として定義し、この標本線に対して以下の特徴量を得ることより求めることができる。
（１）前記スペクトルと前記定められた標本線とが交差する箇所の数によって定義される前記標本線上における変化量、
（２）前記スペクトルが前記定められた標本線より上に存在する範囲の水平方向長さの和によって定義される前記標本線上における存在量、
（３）前記スペクトルが前記定められた標本線より上に存在する範囲の水平方向長さのうち最小長さの箇所の長さによって定義される前記標本線上における存在量の最小値、
（４）前記スペクトルが前記定められた標本線より上に存在する範囲の水平方向長さのうち最大長さの箇所の長さによって定義される前記標本線上における存在量の最大値、
（５）前記定められた標本線の開始位置から、前記標本線上で最初に前記スペクトルが存在し始める位置までの長さによって定義される前記標本線上における前記スペクトルの開始点
（６）前記定められた標本線の開始位置から、前記標本線上で前記スペクトルデータが終了する位置までの長さによって定義される前記標本線上における前記スペクトルの終了点。

すなわち、図５Ａ〜図５Ｅに示したように、予め定めた所定輝度、ここでは４個の所定輝度に対応するｘ軸に平行な４本の横線を標本線とし、これらの標本線の起点、スペクトルとの交差点、及び終点を求め、これらの点を基にして標本線毎に上述した（１）〜（６）の特徴量を求めることができる。上述のようにして求められた良品の数値指標と検査対象品の数値指標との差は、対象とするスペクトルが有する固有の特徴を代表しているので、非検査対象品の良否判断をコンピューターにより自動的に行うことができるようになる。

なお、上記実施形態では、良品のスペクトルと検査対象品のスペクトルとを測定してそれぞれの特徴量を求めた例を示したが、これは本発明の説明のためであるので、必ずしもいつも良品のスペクトルを測定する必要はない。すなわち、予め１個ないし複数個の良品のスペクトルを測定してそれぞれの良品について上述のような特徴量を求めて記憶装置に格納しておき、検査対象品のスペクトルを測定する度にその検査対象品の特徴量を求めて、予め記憶しておいた良品の特徴量と対比することにより、検査対象品の良否判定を行えばよい。その際、予め複数の良品の特徴量を求めておけば、輝度や輝度分布位置にバラツキがあっても、良品の特徴量のバラツキが分かるので、このバラツキを統計的に考慮の上で検査対象品の良否を判定するようにしてもよい。更に、良品群のデータに特定のデータを加えたり除いたりすることにより、良否判定基準の変更や良否判定精度の更なる向上を図ることができる。

また、検査対象品の良否判定には、例えば検査対象品の特徴量と良品の特徴量との差に対して周知のマハラノビスの距離を求め、それが閾値を超えているか否かにより良否判定を行うことができる。しかしながら、上記のような特徴量抽出・マハラノビスの距離の算出はスペクトル比較のための処理方法の一例であり、本発明はこのような処理方法に限定されるものではない。

なお、上記実施形態では、説明を容易にするために、積層板の側面というような単純化された例を用いて説明した。しかしながら、本発明の検査対象品の外観検査方法及びプログラムにおける撮影画像から抽出されるスペクトルは、円周のように開始位置と終了位置が特定されない循環した連続波形ではなく、特定の開始位置と終了位置のある一定の長さのスペクトルである。そのため、本発明の検査対象品の外観検査方法及びプログラムでは、スペクトル内の凹凸の形状のみでなくその位置も含めて良品のスペクトル波形と検査対象品のスペクトル波形とを比較するため、画像内の位置情報を含んでの検査が可能となる。そして、本発明の検査対象品の外観検査方法及びプログラムにおいては、撮影された画像内の各行又は各列のスペクトルの集合が基本画像に対応するため、これにより画像内の行方向・列方向ともに位置情報を含めての検査が可能となるので、複雑な形状の検査対象品であってもそれらの外観の位置情報を含めての検査が可能となる。

しかも、本発明の検査対象品の外観検査方法及びプログラムによれば、検出すべき外観上の欠陥をあらかじめ設定しておかなくても、特徴量を自動的に求めることができるので、高精度に良否判定することが可能となり、検査対象品の形状が複雑であっても煩雑な設定が不要となる。加えて、検査対象エリア内の部分的な形状だけではなく、検査対象エリア内の全領域にわたっての良否判定を行なうことができる。更に、本発明の検査対象品の外観検査方法及びプログラムによれば、検査に利用するためのスペクトル形状情報を容易にかつ有効に取り出すことができ、データ量も少なく、短時間で良否判定を行なうことができるようになる

１０Ａ…良品 １０Ｂ…不良品

Claims (12)

1. 検査対象品及び良品を撮影した画像のそれぞれについて各画素位置に対する輝度分布を画像内の行又は列毎にスペクトル化し、前記検査対象品のスペクトルの波形形状と良品のスペクトルの波形形状との相違の度合いが表現できるように定義した数値指標を用いて良否判定を行うことを特徴とする検査対象品の外観検査方法。
2. 前記スペクトル化は、前記画像内の行又は列方向に一又は複数の位置ずつ移動しながら輝度分布をスペクトル化していき、複数の行又は列方向のスペクトル、もしくは、これらの複数の行又は列方向のスペクトルを連結した１つのスペクトルとして得ることを特徴とする検査対象品の外観検査方法。
3. 前記数値指標は、ｘ軸を画素位置、ｙ軸を輝度値として、ｘ軸に平行な横線を標本線として定義し、以下の（１）〜（６）の少なくとも一つの特徴量を含むことを特徴とする請求項１に記載の検査対象品の外観検査方法。
   （１）前記スペクトルと前記定められた標本線とが交差する箇所の数によって定義される前記標本線上における変化量、
   （２）前記スペクトルが前記定められた標本線より上に存在する範囲の水平方向長さの和によって定義される前記標本線上における存在量、
   （３）前記スペクトルが前記定められた標本線より上に存在する範囲の水平方向長さのうち最小長さの箇所の長さによって定義される前記標本線上における存在量の最小値、
   （４）前記スペクトルが前記定められた標本線より上に存在する範囲の水平方向長さのうち最大長さの箇所の長さによって定義される前記標本線上における存在量の最大値、
   （５）前記定められた標本線の開始位置から、前記標本線上で最初に前記スペクトルが存在し始める位置までの長さによって定義される前記標本線上における前記スペクトルの開始点
   （６）前記定められた標本線の開始位置から、前記標本線上で前記スペクトルデータが終了する位置までの長さによって定義される前記標本線上における前記スペクトルの終了点。
4. 前記スペクトル化は、前記輝度分布を正規分布とみなして前記輝度分布を標準正規分布化した後に行うことを特徴とする請求項１に記載の検査対象品の外観検査方法。
5. 前記スペクトル化は、前記輝度分布を正規分布とみなして前記輝度分布を標準正規分布化した後に行うと共に、前記標本線の設定輝度を前記標準正規分布化に連動して変えることを特徴とする請求項３に記載の検査対象品の外観検査方法。
6. 前記良品のスペクトルは、複数の前記良品のスペクトルから求められたバラツキ情報も含んでいることを特徴とする、請求項１に記載の検査対象品の外観検査方法。
7. 検査対象品を撮影した画像と良品を撮影した画像とを用いて検査対象品の外観を検査するためのプログラムであって、
   前記良品を撮影した画像の各画素位置に対する輝度分布を画像内の行又は列毎にスペクトル化して記憶手段に格納する第１ステップと、
   前記検査対象品を撮影した画像の各画素位置に対する輝度分布を画像内の行又は列毎にスペクトル化して記憶手段に格納する第２ステップと、
   前記良品に対応するスペクトル波形形状と前記検査対象品のスペクトル波形形状を比較して、予め定めた数値指標を抽出して記憶手段に格納する第３ステップと、
   前記数値指標を予め定めた基準値と対比して前記基準値からの離間度合いを求め、前記離間度合を表示させる第４ステップと、
   をコンピューターに実行させることを特徴とする検査対象品の外観を検査するためのプログラム。
8. 前記第１ステップ及び第２ステップは、それぞれ前記画像内の行又は列方向に一又は複数の位置ずつ移動しながら輝度分布を測定してスペクトル化し、前記複数の行又は列方向のスペクトル、もしくは、これらの複数の行又は列方向のスペクトルを連結した１つのスペクトルとして記憶手段に格納する第５ステップを有することを特徴とする検査対象品の外観を検査するためのプログラム。
9. 前記第３ステップは、ｘ軸を画素位置、ｙ軸を輝度値として、ｘ軸に平行な任意の横線を標本線として設定して記憶装置に格納させる第６ステップと、
   以下の（１）〜（６）の少なくとも一つの特徴量を抽出して記憶手段に格納する第７ステップと、を含むことを特徴とする請求項７に記載の検査対象品の外観を検査するためのプログラム。
   （１）前記スペクトルと前記定められた標本線とが交差する箇所の数によって定義される前記標本線上における変化量、
   （２）前記スペクトルが前記定められた標本線より上に存在する範囲の水平方向長さの和によって定義される前記標本線上における存在量、
   （３）前記スペクトルが前記定められた標本線より上に存在する範囲の水平方向長さのうち最小長さの箇所の長さによって定義される前記標本線上における存在量の最小値、
   （４）前記スペクトルが前記定められた標本線より上に存在する範囲の水平方向長さのうち最大長さの箇所の長さによって定義される前記標本線上における存在量の最大値、
   （５）前記定められた標本線の開始位置から、前記標本線上で最初に前記スペクトルが存在し始める位置までの長さによって定義される前記標本線上における前記スペクトルの開始点
   （６）前記定められた標本線の開始位置から、前記標本線上で前記スペクトルデータが終了する位置までの長さによって定義される前記標本線上における前記スペクトルの終了点。
10. 前記第１ステップ及び第２ステップは、前記輝度分布を正規分布とみなして前記輝度分布を標準正規分布化する第８ステップの後に行われることを特徴とする請求項７に記載の検査対象品の良否判定を行うためのプログラム。
11. 前記第１ステップ及び第２ステップは、前記輝度分布を正規分布とみなして前記輝度分布を標準正規分布化する第８ステップの後に行われ、
    前記第６ステップは、前記標本線の設定輝度を前記標準正規分布化に連動して変える第９ステップを含んでいる、
    ことを特徴とする請求項９に記載の検査対象品の外観を検査するためのプログラム。
12. 前記第１ステップは、複数の前記良品のスペクトルからバラツキ情報を求めて記憶手段に格納する第１０ステップを含んでいることを特徴とする、請求項７に記載の検査対象品の外観を検査するためのプログラム。