JP2010197313A - 製品形状の検査システム - Google Patents

Abstract

【課題】欠けの位置、形状、またはサイズ等の影響による誤検出を極力排して高精度に欠けを検出することができる製品形状の検査システムを提供する。
【解決手段】検査対象に生じた形状の欠陥を検出するための製品形状の検査システムであって、以下の構成を備える。距離画像撮像手段（距離画像カメラ130）：検査対象までの距離情報を画像として表示する距離画像データを得る。高さプロファイル抽出手段：距離画像データに基づいて、検査対象の表面における高さプロファイルを抽出する。差分プロファイル演算手段：前記高さプロファイルと良好な高さプロファイルである基準プロファイルとの差分データを求める。判定手段：前記差分データに基づいて、検査対象の形状に欠陥があるか否かを判定する。
【選択図】 図１

Description

本発明は、切刃交換型チップなどの製品形状を検査するシステムに関する。特に、同チップのエッジなど、製品の角部又はその近傍に生じた微細な欠けを高精度に検出できる製品形状の検査システムに関する。

刃先交換型チップの欠けやへこみといった欠陥を検出する技術として、次のものが知られている。

目視検査： これは、人の目視によりチップのエッジなどに生じる欠けを検査する方法である。

二次元濃淡画像を用いた画像処理による検査（例えば特許文献１）： チップに所定の照明を照射して、チップからの反射光の強度を濃淡で表した二次元濃淡画像を取得する。照明には、チップに所定角度から光を照射し、正反射像を得るための同軸落射照明、斜光照明やリング照明、チップのシルエット像を得るための透過照明などが挙げられる。欠けの有無は、二次元濃淡画像からチップの輪郭データを抽出し、その輪郭データを適正チップの輪郭データであるテンプレートと対比して判定したり、二次元濃淡画像における欠けと良好部との明度差などから判定する。

レーザ変位計による検査： レーザ変位計を用いて、レーザ光をチップに照射し、チップからの反射光を光位置検出素子で検出して、変位計からチップまでの距離を計測する。この計測をチップ表面の検査領域にわたって行い、チップ表面の凹凸の三次元データを取得する。得られた三次元データに所定の処理を施すことで、チップの欠けの有無を判定する。

特開2003-203671号公報

しかし、上記の従来技術には、次のような問題がある。

まず、目視検査では、目視という人の感覚に依存した検査方法であるため、個人差による判定ばらつきが大きい。特に、チップのように検査対象数が多い場合、疲労感による誤判定の問題もあり、多数の製品に対して正確かつ安定した検出結果を得ることが難しい。

次に、二次元濃淡画像を用いた画像処理による検査のうち、透過照明によるシルエット像で行う検査では、欠けがチップの輪郭にかからない場合は検査対象とテンプレートとの輪郭の差異を判定することができない。また、同軸落射照明等の正反射像で行う検査では、欠けのサイズや凹凸状態によっては、欠けと良好部との間に十分な明度差を得ることができない。そのため、いずれにおいても精度よく欠けを検出することが難しい。

さらに、レーザ変位計を用いた検査は、検知対象となる欠けのサイズが小さい場合、照射するレーザのスポット径も非常に小さくなる。例えば、欠けのサイズが数十μmであればレーザのスポット径は数μmになる。そのため、小さなスポット径のレーザでチップの検査領域を走査して欠けの検出を行うには非常に時間がかかる。例えば、一つのチップの欠けを検査するには、30分程度時間を要し、およそ実用的とはいえない。また、変位計が三角測拒方式の場合、レーザ光の光軸に対して傾斜面となるチップ表面は、適正な三次元データを取得することができず、欠けの検出を行うことができない。

本発明は、上記の事情に鑑みてなされたもので、その目的の一つは、欠けの位置、形状、またはサイズ等の影響による誤検出を極力排して高精度に欠けを検出することができる製品形状の検査システムを提供することにある。

また、本発明の他の目的は、さらに短時間に製品形状の検査を行うことができる製品形状の検査システムを提供することにある。

さらに、本発明の別の目的は、製品公差以下のサイズの欠けであっても検出することができる製品形状の検査システムを提供することにある。

本発明は、製品形状の検査を行う画像として、従来の二次元濃淡画像ではなく、三次元距離画像を用いることで上記の目的を達成する。

本発明の製品形状の検査システムは、検査対象に生じた形状の欠陥を検出するための製品形状の検査システムであって、以下の構成を備えることを特徴とする。
距離画像撮像手段： 検査対象までの距離情報を画像として表示する距離画像データを得る。
高さプロファイル抽出手段： 前記距離画像データに基づいて、検査対象の表面における高さプロファイルを抽出する。
差分プロファイル演算手段： 前記高さプロファイルと良好な高さプロファイルである基準プロファイルとの差分データを求める。
判定手段： 前記差分データに基づいて、検査対象の形状に欠陥があるか否かを判定する。

この構成によれば、距離画像データを利用して、検査対象の表面の凹凸を迅速かつ正確に把握することができる。それにより、小さな欠けなどの欠陥であっても、精度よく検出することができる。

本発明の製品形状の検査システムの一形態として、前記高さプロファイル抽出手段は、次の構成を備えることが挙げられる。
輪郭抽出部： 距離画像データにおける検査対象の輪郭を抽出する。
直線プロファイル抽出部： 前記輪郭に対して所定の幾何学関係を持つ複数本の直線上の高さプロファイルを距離画像データから抽出する。

この構成によれば、距離画像データにおける検査対象の輪郭に対して一定方向の直線上の高さプロファイルを利用することで、個々の直線上の高さプロファイルは、検査対象に欠陥がなければ実質的に共通する高さプロファイルとなる。そのため、個々の直線上の高さプロファイルを比較したり、平均を求めるなどの種々の演算処理に好適に利用できる。

本発明の製品形状の検査システムの一形態として、前記検査対象の輪郭が直線である場合に、前記所定の幾何学関係を持つ複数本の直線の各々は、輪郭に対して直交する直線であることが挙げられる。

この構成によれば、検査対象の輪郭が直線の場合に、個々の直線上の高さプロファイルは、検査対象に欠陥がなければ実質的に共通する高さプロファイルとして取得することができる。

本発明の製品形状の検査システムの一形態として、前記検査対象の輪郭が円弧である場合に、前記所定の幾何学関係を持つ複数本の直線の各々は、輪郭から前記円弧の径方向に伸びる直線であることが挙げられる。

この構成によれば、検査対象の輪郭が円弧の場合に、個々の直線上の高さプロファイルは、検査対象に欠陥がなければ実質的に共通する高さプロファイルとして取得することができる。

本発明の製品形状の検査システムの一形態として、さらに、高さプロファイル抽出手段で抽出した複数本の直線上の高さプロファイルを用いて基準プロファイルを作成する基準プロファイル作成手段を備えることが挙げられる。

この構成によれば、高さプロファイルを元に、基準プロファイルを作成することができ、個々の製品の公差に関らず、適正な基準プロファイルを得ることができ、公差以下のサイズの欠けであっても検出することができる。

本発明の製品形状の検査システムの一形態として、前記基準プロファイル作成手段は、次の構成を備えることが挙げられる。
平均プロファイル作成部： 複数本の直線上の高さプロファイルを平均した平均プロファイルを作成する。
近似線生成部： 平均プロファイルから近似線を作成する。
特異点除去部： 近似線から所定値以上離れた直線プロファイルのデータを除去する。

この構成によれば、平均プロファイルを作成した後、近似線の生成と、特異点の除去を所定回数繰り返すことで、理想に極力近い基準プロファイルを生成することができる。

本発明の製品形状の検査システムの一形態として、前記距離画像撮像手段の光軸と直交する平面上で、検査対象に対し、X方向への移動、Y方向への移動、及び回転の少なくとも一つの動作を行わせるX-Y-θテーブルを備えることが挙げられる。

この構成によれば、刃先交換型チップのように、円弧と直線との組み合わせで構成されたエッジに沿って距離画像撮像手段の視野を移動させることができる。それにより、エッジ沿いの欠けの有無を検出することができる。

本発明の製品形状の検査システムの一形態として、前記テーブル上に配置されて検査対象の向きを規定する方向規定用ブロックを備えることが挙げられる。

この構成によれば、方向規定用ブロックにより、検査対象を容易にテーブル上の所定位置に一定の向きで載置することができる。

本発明の製品形状の検査システムの一形態として、前記テーブルは、検査対象を磁力でテーブル上に保持する磁石を備えることが挙げられる。

この構成によれば、磁力でテーブル上に検査対象を吸着させることで、テーブル上に載置した検査対象の位置や向きがずれることを抑制できる。

本発明の製品形状の検査システムの一形態として、さらに次の構成を備えることが挙げられる。
輪郭認識用撮像手段： 検査対象の二次元濃淡画像を取得する。
視野位置演算手段： 前記距離画像撮像手段で撮像する検査対象の検査領域の位置情報を二次元濃淡画像から取得する。
位置制御手段： 前記位置情報に基づいて、テーブルと距離画像撮像手段との相対位置を制御する。

この構成によれば、輪郭認識用撮像手段で撮像した二次元濃淡画像から検査対象の検査領域の位置情報を求め、この位置情報に基づいて検査対象の検査領域と距離画像撮像手段の視野とを容易に位置合わせすることができる。

本発明の製品形状の検査システムの一形態として、前記距離画像撮像手段の光軸上に配されて、検査対象の側面の距離画像を取得するミラーを備えることが挙げられる。

この構成によれば、ミラーを用いることで、製品の側面側の欠けも確実に検出することができる。

本発明の製品形状の検査システムによれば、欠けの位置、形状、またはサイズ等の影響による誤検出を極力排して高精度に欠けを検出することができる。

本発明の実施形態に係る検査システムの概略構成図である、 （A）は図１のシステムに用いるテーブルの台座の平面図、（B）は台座の内部構成図である。 図1のシステムの機能ブロック図である。 距離画像カメラの機能ブロック図である。 チップの画像を示す説明図で、（A）は直線状エッジ近傍の全焦点画像、（B）はその三次元距離画像、（C）はその微分・二値化画像、（D）は距離画像と輪郭線の合成画像である。 直線状エッジの三次元距離画像の処理経過を示す説明図で、（A）はエッジ近傍の全焦点画像、（B）はその三次元距離画像と直線プロファイルの抽出過程を示す説明図、（C）は直線プロファイルと基準プロファイルの比較を示す説明図、（D）は欠けを白く示す二値化画像である。 円弧状エッジの三次元距離画像の処理経過を示す説明図で、（A）はエッジ近傍の全焦点画像、（B）はその三次元距離画像と直線プロファイルの抽出過程を示す説明図、（C）は直線プロファイルと基準プロファイルの比較を示す説明図、（D）は欠けを白く示す二値化画像である。 距離画像カメラの視野の移動状況を示す説明図である。 図1のシステムにおける前処理の手順を示すフローチャートである。 図1のシステムにおける検査処理の手順を示すフローチャートである。 （A）は本発明システムの検査対象であるチップの全体斜視図、（B）はそのエッジ拡大図である。

以下、本発明の実施の形態を、図１〜図１１を参照しながら説明する。ここでは、刃先交換型チップを検査対象とし、このチップのエッジに欠けが生じているか否かを検査する場合を例として説明する。まず、検査対象であるチップの形態について説明し、その後に検査システムを説明する。

［刃先交換型チップ］
このチップ300は、図１１に示すように、菱形のブロック体で、略菱形状で鋼製の台金310と、台金310のコーナーに固定される超硬合金製の基板320と、基板320上に接合されたダイヤモンド焼結体製のエッジ部材330を備える。エッジには、チャンファーホーニングが施されて、面取りされた形態となっている。このチップ300のすくい面と逃げ面の角度は、実質的に90°である。検査対象は、ダイヤモンド焼結体を用いたチップに限定されるわけではなく、cBN焼結体、サーメット、超硬合金などの硬質材料をエッジとする各種刃先交換型チップも検査対象とできる。その他、刃先交換型チップ以外の各種製品も検査対象とすることが考えられる。検査は、同チップ300のすくい面とホーニング面との稜線を含む箇所と、ホーニング面と逃げ面との稜線を含む箇所の各々を、すくい面（上面）側と逃げ面（側面）側とから距離画像を撮影して行う。

［検査システム］
＜全体構成＞
このシステムは、図1に示すように、X-Y-θテーブル110、輪郭認識用カメラ120（輪郭認識用撮像手段）、距離画像カメラ130（距離画像撮像手段）、及び直角ミラー140を主たる構成要素とする。その他、図1には示していないが、前記各構成要素の制御及び欠けの有無の判定を行うためのコンピュータを備える。検査手順の概要は、まず、輪郭認識用カメラ120の画像を用いてチップ300の検査領域の位置情報を取得し、その位置情報に基づいてチップ300の検査領域と距離画像カメラ130の視野とを位置合わせする。次に、検査領域となるチップ300のエッジを距離画像カメラ130で撮像して距離画像データを取得し、このデータを利用して、チップ300の欠け、即ち、チップ300の検査領域に生じた微小な凹部を検出する。ミラー140は、チップ300を側面側から距離画像カメラ130で撮影するために用いる。

＜X-Y-θテーブル＞
X-Y-θテーブル110は、チップ300を載置する円筒状の台座111を備え、その台座111の上面がチップ300の載置面112となっている。このテーブル110は、距離画像カメラ130の光軸に対して直交する平面上で、互いに直交するX方向（横方向）とY方向（縦方向）に独立してチップ300の台座111を移動する移動機構と、前記光軸と平行な軸を回転軸とする台座111を回転させる回転機構とを備える。より具体的には、輪郭認識用カメラ120と距離画像カメラ130との間におけるチップ300の移動や、距離画像撮影時におけるチップ300の視野領域の移動を、これら移動機構と回転機構を駆動して行う。

また、図１に示すように、本発明システムには、平板状で上方に向けて光を照射する透過照明150が設けられている。ここでは、透過照明150にLEDを用いている。一方で、このテーブル110のチップ300の載置面112は、擦りガラスなどの透光性材料で構成されている。テーブル110の台座111の側方には、透過照明150が挿入可能なスリット（図示略）が形成され、台座111を透過照明150側に移動すると、スリットに透過照明150が挿入される。その状態で擦りガラスを介してチップ300に光を照射して台座111の上方から輪郭認識用カメラ120で撮像すると、載置面112上に載せられたチップ300のシルエット像を得ることができる。このシルエット像は、後述する視野位置演算手段220（図３）にて、チップ300の輪郭を抽出することに利用される。

テーブル110の載置面112の所定位置にチップ300を位置決めするには、図２に示す方向規定用ブロック113が利用される。このブロック113は、載置面112上に配置され、かつテーブル110とは独立した支持部材（図示略）に固定されて、V型の切欠を備える矩形の平板材である。切欠は、チップ300の形状に応じたサイズ・形状をしており、載置面112上において、この切欠にチップ300をはめ込むことで、載置面112上のチップ300の位置と向きを作業者のスキルに依存することなく決定することができる。チップ300の形状やサイズに応じて、ブロック113を取り替えることで、各種形状やサイズの異なるチップ300であっても、載置面112上の所定位置にチップ300を位置決めできる。

位置決めされたチップ300は、載置面112上に保持される。つまり、この台座111の内部には、磁石114が固定され、その磁力により、載置面112上の所定位置にチップ300を保持することができる。検査対象が磁性材を含有する材料であればよい。

＜テーブル制御手段＞
テーブル110の台座111をX方向やY方向へ移動し、又は回転する動作は、図３におけるテーブル制御手段210（位置制御手段）からの指令に基づいて、移動機構と回転機構の各々に設けられたモータ（図示略）を駆動して行う。

＜輪郭認識用カメラ＞
輪郭認識用カメラ120（図１）は、チップ300の二次元濃淡画像を撮像する。後述する距離画像カメラ130の撮影視野は非常に小さいため、この視野にチップ300のエッジを一気に位置合わせすることは容易ではない。そのため、予め輪郭認識用カメラ120でチップ300の二次元濃淡画像を撮像し、その画像からチップ300の輪郭データを抽出して、この輪郭データに基づいて移動機構・回転機構を駆動することで、チップ300のエッジと距離画像カメラ130の視野との位置合わせを容易にしている。輪郭認識用カメラ120の視野は、後述する距離画像カメラ130の視野よりもはるかに広く、例えばエッジの直線部と円弧部の全てを収めることができる。この輪郭認識用カメラ120には、CCDカメラなどが好適に利用できる。

＜視野位置演算手段＞
輪郭認識用カメラ120で得られた二次元濃淡画像、つまりシルエット像は、図３の視野位置演算手段220にて輪郭データの抽出に供される。視野位置演算手段220は、輪郭抽出部221と、位置情報抽出部222とを備える。まず、輪郭データの抽出は、輪郭抽出部221にて行われる。輪郭抽出部221は、チップ300のシルエット像データに微分処理を施したり、境界追跡を行うなど、公知の輪郭抽出処理を施して、輪郭データを抽出する。次に、抽出された輪郭データから、位置情報抽出部222により、さらにエッジの位置情報を抽出する。本例のチップ300のエッジは、図１１に示すように、円弧部と直線部の組合せから構成される。そのため、例えば、円弧部の両端から各々一定距離にある直線部の各端部を検査の開始基準点及び終了基準点とし、輪郭データ上において、これら両基準点の間における所定間隔での各点を中間点として、X-Y平面上における各点の位置情報を抽出する。得られた位置情報は、テーブル制御手段210に出力される。

＜距離画像カメラ＞
一方、本発明システムには、輪郭認識用カメラ120と並列して距離画像カメラ130（図１）が設けられている。距離画像カメラ130は、被写体の各点における二次元位置情報に加え、カメラ130から各点までの距離情報を合わせ持った三次元距離画像データを取得することができる。得られた距離画像データは、カメラ130からの遠近を色相や濃淡の違いにより画像として表示できる。例えば、被写体のカメラ130から遠い箇所は黒く、近い箇所は白く表すことができる。

本例では、株式会社ニコン製の顕微鏡に、株式会社フォトロン製の高速三次元カメラを組み合わせた距離画像カメラ130を用いている。このカメラ130は、Depth from focus理論を利用したものである。つまり、焦点の異なる位置で撮影した各画像（画素）の輝度は、ピントの合った位置で極値となることを利用して、ピントの合った焦点位置を求めることにより被写体までの距離測定を行う。例えば、図４に示すように、顕微鏡の対物レンズ131にピエゾZステージ132を設け、このピエゾZステージ132に対するピエゾ駆動電圧をピエゾコントローラ133で調整することで対物レンズ131を振動させ、焦点位置を可変させる。対物レンズ131の焦点位置を振りながら撮像を行い、高速カメラ134で得られた撮像データと焦点位置に対応したピエゾZ位置信号とを処理プロセッサ135に送って、三次元画像距離画像データとして出力する。処理プロセッサ135の三次元距離画像データは、キャプチャーボード136を介してコンピュータに取り込まれる。本例のシステムで検査を行う際の距離画像カメラ130の視野は0.56mm角、被写界深度は約5μmである。

直線状のエッジ近傍の全焦点画像と、そのエッジ近傍の距離画像とを図５（A）、（B）に示す。全焦点画像はエッジ近傍の全ての位置にピントのあった状態の合成画像であり、左側の明領域がすくい面、その右側の薄い暗領域がホーニング面、さらに右側の濃い暗領域が背景である。この画像のすくい面とホーニング面の稜線上に見える窪みが欠け（最大長35μm）である。一方、三次元距離画像は、全焦点画像がぼけたように見える画像であるが、カメラ130から近い個所ほど白く、遠い個所ほど黒く表示されている。

＜高さプロファイル抽出手段＞
得られた三次元距離画像データを利用して、図３に示す高さプロファイル抽出手段230で高さプロファイルを抽出する。高さプロファイルは、チップにおけるエッジ表面の凹凸状態を示すデータである。高さプロファイル抽出手段230は、輪郭抽出部231と直線プロファイル抽出部232とを備える。

まず、輪郭抽出部231は、例えば三次元距離画像データを微分処理し、さらに二値化処理することで、距離画像データにおけるチップ部と背景部とを区画する。その微分処理と二値化処理後の画像を図５（C）に示す。チップが黒く、チップのない背景部分が白く表されていることがわかる。そして、このチップ部と背景部との境界を直線近似することでチップの輪郭線を抽出する。抽出した輪郭線を三次元距離画像に重ねた状態の画像を図５（D）に示す。なお、チップの輪郭が円弧部の場合は、チップ部と背景部との境界を円弧近似することでチップの輪郭線を抽出する。

次に、直線プロファイル抽出部232で高さプロファイルを抽出する。図６（A）に示す直線状のエッジ部（図５（A）と同じ）の検査を行う場合、図６（B）に示すように、得られたチップの輪郭線に対して直交する複数の直線の各々における高さプロファイルを抽出する。本例では、一視野について輪郭線に直交する直線の数を480本とし、各直線上の高さプロファイルを直線プロファイルとして抽出する。一方、図７（A）に示すように、ホーニング面と逃げ面の稜線にかかる欠け（最大長28μm）がある円弧状のエッジ部の検査を行う場合、図７（B）に示すように、得られた輪郭線の円弧の中心方向に伸びる480本の直線の各々における高さプロファイルを直線プロファイルとして抽出する。これにより、エッジに欠けがなかった場合、各直線プロファイルが実質的に同じプロファイルとなるようにして、後のデータ処理結果を信頼性のあるものとしている。例えば、図７（B）の距離画像において、輪郭線の円弧を通る複数の平行な直線の各々における高さプロファイルを抽出すると、各直線によってすくい面からホーニング面に移行する稜線位置が異なるため、欠けがなくても元々異なる直線プロファイルしか得られない。そのため、このように異なることが前提の直線プロファイルを用いて平均化などのデータ処理をしても、信頼性のある欠け判定に利用することができない。そこで、本例では、直線状の輪郭線に直交する直線や、円弧状の輪郭線の径方向に伸びる放射状の直線の各々から高さプロファイルを抽出している。

＜基準プロファイル作成手段＞
基準プロファイル作成手段250（図３）は、上述した直線プロファイルを用いて、欠けがない仮想良好面の高さプロファイルを基準プロファイルとして生成する。基準プロファイルは、後に直線プロファイルと比較して、欠けの有無を判断するための指標である。基準プロファイル作成手段250は、平均プロファイル作成部251、近似線生成部252（241）、及び特異点除去部253（242）とを備えている。そのうち、近似線生成部252（241）と特異点除去部253（242）は、後述する巨大欠陥検出手段240のそれをも兼ねている。

平均プロファイル作成部251は、直線プロファイルを平均処理して、平均プロファイルを求める。この平均処理の対象となる直線プロファイルは、480本の全ての直線プロファイルとしてもよいが、一部の直線プロファイルとしてもよい。本例では一視野を均等に分割する25本の直線プロファイルを平均処理している。

近似線生成部252（241）は、平均プロファイルから近似線を生成する。例えば、チップを平面視している場合は、すくい面の平均プロファイルからは近似直線を生成し、チップを側面視している場合は、逃げ面の平均プロファイルからは近似直線又は近似曲線を生成する。図６（C）と図７（C）における点線が近似直線である。また、本例では、ホーニング面は円筒工具により加工されているため、ホーニング面の平均プロファイルからは近似曲線を生成する。図６（C）と図７（C）における一点鎖線が近似曲線である。

特異点除去部253（242）は、そこに入力される近似線と近似線を生成する元になった平均プロファイルとを比較して、近似線から所定値以上乖離した平均プロファイルのデータを特異点として除去する。特異点を除去することで、そのチップにおいて、欠けがない仮想良好面を極力理想的なものに近づける。より具体的には、近似線生成、特異点除去のサイクルを所定回数繰り返し、理想的な近似線生成を行う。例えば、後述する巨大欠陥検出手段240では、既に近似線の生成と特異点除去とが一度ずつ行われており、そのうち「巨大欠陥なし」と判定された近似線（一次近似線）と、その元になった平均プロファイルとを比較して、特異点を除去する。次に、特異点を除去された二次平均プロファイルを作成し、近似線生成部252（241）で二次平均プロファイルから二次近似線を生成する。さらに、二次近似線と、その元になった二次平均プロファイルとを比較して、特異点の除去を行う。以下、特異点の除去を行った三次平均プロファイルを使って同様の近似線生成を行えばよい。本例では、この過程にて生成された三次近似線を基準プロファイルとしている。図６（C）、図７（C）における細い実線が基準プロファイルである。この近似線生成、特異点除去のサイクルの繰り返し回数は、特に限定されない。

＜巨大欠陥検出手段＞
本例のシステムでは、上述した基準プロファイルを用いて、エッジに生じた微細な欠けを検出するが、輪郭抽出部231（図３）で適正な直線や円弧として輪郭線を抽出することが困難なほど大きな欠け（例えば最大長が0.1mm以上）がある場合は、予め巨大欠陥検出手段240により「巨大欠陥あり」と判定して、微細な欠けの検出を省略する。巨大欠陥検出手段240は、前述した近似線生成部241（252）と、特異点除去部242（253）の他、特異点数判定部243を備える。近似線生成部241（252）と、特異点除去部242（253）の機能は、基準プロファイル作成手段250において述べたものと共通であるため、説明を省略する。

特異点数判定部243は、特異点除去部242（253）で除去された特異点の個数が所定の範囲内にあるか否かを判定する。もし距離画像カメラ130の視野内の画像に巨大な欠陥があれば、その欠陥部の平均プロファイルは大きく乱れるため、特異点の個数は増加する。例えばすくい面（逃げ面）の近似直線の場合、この特異点の個数が所定個数内にあれば「巨大欠陥なし」と判定し、そうでなければ「巨大欠陥あり」と判定する。その他、ホーニング面においても特異点の個数が所定の範囲内にあるか否かで巨大欠陥の有無を判定しても良い。

＜差分プロファイル演算手段＞
差分プロファイル演算手段260（図３）は、480本の各直線プロファイルと基準プロファイル作成手段250で作成した基準プロファイルとを減算して、差分プロファイルを演算する。

＜二値化手段＞
二値化手段270は、得られた差分プロファイルを所定の閾値で二値化する。例えば、差分プロファイルが閾値以上の点（画素）は白で、閾値未満以の点は黒（画素）となるように二値化する。この閾値は、検出したい欠けの深さに応じて適宜設定すれば良い。直線状のエッジにおける欠けを白色で表した二値化画像を図６（D）に、円弧状のエッジにおける欠けを白色で表した二値化画像を図７（D）に示す。

＜判定手段＞
判定手段280は、例えば二値化された差分プロファイルのデータから欠けに相当する領域の面積を求め、その面積が規定値以上であれば「欠けあり」と判定し、規定値未満であれば「欠けなし」と判定する。本例では欠けに相当する箇所を白く、欠けのない箇所を黒く表すようにしている。

＜直角ミラー＞
直角ミラー140（図１）は、45°の傾斜角を持ったミラーで、距離画像カメラ130の光軸上に配置されることで、チップ300の逃げ面側（側面側）からの距離画像データを取得するために用いられる。このミラー140は図示しないミラー用駆動機構を備え、その駆動機構の動作により、ミラー140を距離画像カメラ130の光軸上に出し入れすることができる。より具体的には、距離画像カメラ130で直角ミラー140を用いた撮像を行う場合、チップ300は台座111の駆動によりX方向に移動されて、そのチップ300の代わりに距離画像カメラ130の光軸上にミラー140が位置される。

また、この直角ミラー140を用いた距離画像カメラ130による撮像時の視野の移動は、例えば次のように行う。すくい面側からの距離画像カメラ130による撮像を、図８に示すように、チップ300のすくい面とホーニング面との稜線を含む視野400が一方の直線部（図の左側）から円弧部を経て他方の直線部（図の右側）へと移動するように台座111を往路駆動して撮像を行った後、ミラー140を駆動して逃げ面側からの距離画像カメラ130による撮像を行う。すくい面側からの撮像時に、エッジに対する距離画像カメラ130の視野400の位置合わせができているため、逃げ面側からの撮像時に、輪郭認識用カメラ120で改めてチップ300を撮像する必要はない。逃げ面側からの撮像時、ミラー140の高さを調整して、ホーニング面と逃げ面の稜線を含む領域が距離画像カメラ130の視野に収まるようにする。そして、この視野が他方の直線部から円弧部を経て一方の直線部へと移動するように、台座111を復路駆動させて撮像を行えばよい。

＜その他＞
その他の構成要素として、本例のシステムには、エアブロー160（図１）が設けられている。このエアブロー160は、輪郭認識用カメラ120と距離画像カメラ130の各々の視野にチップ300を位置合わせする前に、エアの噴射によりチップ300に付着した異物を吹き飛ばす。

［検査手順］
次に、上記システムを用いたチップの欠けを検査する手順を図９、図１０に基づいて説明する。同システムの各構成要素については、図１、図２、図３を参照する。

まず、予備作業として、図９に示すように、チップ300をテーブル110上の所定位置に方向規定用ブロック113を用いてセットする。

次に、輪郭認識用カメラ120でチップ300の二次元濃淡画像を撮像する。その際、透過照明150でチップ300の下方から上方に向けて光を照射し、チップ300の上方から輪郭認識用カメラ120にてチップ300のシルエット像を得る（ステップS01）。

得られたシルエット像のデータを基に、視野位置演算手段220でチップ300の輪郭データを抽出し、さらに輪郭データから距離画像カメラ130で撮影するエッジ部の位置情報を抽出する（ステップS02）。

そして、得られた位置情報における検査の開始基準点に基づいてテーブル110の移動・回転を行い、距離画像カメラ130の光軸上に、エッジの所定位置を位置合わせする（ステップS03）。

距離画像カメラ130による撮像以降の検査手順は、図１０に基づいて説明する。

図１０に示すように、距離画像カメラ130により、エッジの撮像を行う（ステップS11）。その際、まず、チップ300のすくい面側からすくい面とホーニング面の稜線を含む視野の距離画像データを取得する。

得られた距離画像データに基づいて、高さプロファイル抽出手段230の輪郭抽出部231で、距離画像データにおけるチップの輪郭線の抽出を行い（ステップS12）、さらに直線プロファイル抽出部232で複数の直線から直線プロファイルの抽出を行う（ステップS13）。続いて、その各直線プロファイルを基に平均プロファイルを作成する（ステップS14）

得られた平均プロファイルには、最小二乗法などにより近似線処理が行われる（ステップS15）。

近似線が得られたら、その近似線と近似線を生成する元になった平均プロファイルとを比較して、近似線から所定値以上乖離した平均プロファイルのデータを特異点として除去する（ステップS16）。

次に、除去された特異点の個数が適正か否かを特異点数判定部243で判定して（ステップS17）、判定結果を出力する。この判定の結果、「巨大欠陥あり」と判定されれば、その視野での以降の処理を中止して、後述するステップS23以降の処理を行う。

一方、「巨大欠陥なし」と判定されれば、その近似線を基に基準プロファイル作成手段250で基準プロファイルを作成する。その際、近似線生成、特異点除去のサイクルが所定回数繰り返されたか否かで近似線が基準プロファイルか否かを判定する（ステップS18）。

基準プロファイルが作成できたら、差分プロファイル演算手段260により、各直線プロファイルと基準プロファイルの差分演算を行う（ステップS19）。

次に、得られた差分プロファイルを二値化処理する（ステップS20）。

そして、二値化差分プロファイルの画像から欠けに相当する「白領域」の面積が閾値以上のものの有無を判定し、それにより欠けの有無を判定する（ステップS21）。

判定結果である欠けの有無および欠けのサイズは、メモリに記憶する（ステップS22）。

以上で一視野についての欠けの検査処理が終了となるため、引き続き全視野の検査処理が終了したか否かを判定する（ステップS23）。その結果、全視野の検査処理が終了していれば、一チップについての検査を終了する。

一方、全視野の検査処理が未了であれば、テーブル制御手段210でテーブル110を駆動して（ステップS24）、次の視野についてステップ11以降と同様の処理を行う。そして、チップ300のすくい面側からの検査処理が全て終わった場合、台座111の駆動によるチップ300の水平移動と直角ミラー140の移動とを行い、チップ300の側面側からの検査処理としてステップ11以降と同様の処理を行う。

以上の本発明検査システムによれば、三次元距離画像データを用いることで、チップの表面の凹凸を正確かつ迅速に把握することができる。そのため、微細な欠けであっても、精度よく検出することができる。一つのチップにおける一エッジ（すくい面側からの検査と逃げ面側からの検査の双方）の検査時間は約8秒であり、多数のチップの全数検査が可能となる実用的な処理速度といえる。

また、直角ミラー140を用いてすくい面側からの検査と逃げ面側からの検査の双方を行うことで、すくい面のみに存在する欠けや逃げ面にのみ存在する欠けも確実に検出することができる。つまり、すくい面とホーニング面の稜線又は逃げ面とホーニング面の稜線にかからない欠けや、傾斜面であるホーニング面にのみ存在する欠けであっても検出することができる。

さらに、各チップの高さプロファイルを用いて基準プロファイルを作成しているため、チップの公差の影響を排除して欠けの検出を行うことができる。そのため、公差以下のサイズの欠けであっても検出することができる。本例の場合、最大長が10μm程度の欠けを検出することができた。

［変形例］
本発明は、上記の実施形態に限定されるものではなく、種々の変更を行うことができる。例えば、上記実施形態では、距離画像カメラ130を固定し、テーブル110を駆動することで、チップを距離画像カメラ130の視野に位置合わせしているが、テーブル110を固定し、距離画像カメラ130を移動する構成としても良い。

また、チップを側面側から検査する場合、距離画像データから、逃げ面の周方向に沿った複数の直線プロファイル（図１１のエッジ部材を水平面で切断したプロファイル）を抽出する。ところが、逃げ角がついたポジティブ型のチップの場合、すくい面側の直線プロファイルほど距離画像カメラに近いため、これら直線プロファイルを纏めて平均処理した結果を用いても、適正な仮想良好面を示す基準プロファイルを得ることができない。そのため、チップの厚み方向（図１１の高さ方向）における所定間隔内の直線プロファイルごとに平均化処理を行って、その結果から複数の基準プロファイルを求めることが好ましい。例えば、チップの厚み方向の10μmの間隔内に存在する直線プロファイルごとに基準プロファイルを求めることが挙げられる。

さらに、基準プロファイルは、高さプロファイルを利用してチップごとに作成するのではなく、チップの設計寸法に適合するプロファイルをテンプレートとして記憶しておいて、読み出して利用しても良い。

本発明の製品形状の検査システムは、刃先交換型チップなどの切削工具の欠けを評価するのに好適に利用できる。その他、この検査システムは、切削工具に限らず、微細な欠けや損傷を検出する要求のある製品検査への利用が期待される。

110 X-Y-θテーブル
111 台座 112 載置面 113 方向規定用ブロック 114 磁石
120 輪郭認識用カメラ
130 距離画像カメラ
131 対物レンズ 132 ピエゾZステージ 133 ピエゾコントローラ
134 高速カメラ 135 処理プロセッサ 136 キャプチャーボード
140 直角ミラー
150 透過照明
160 エアブロー
210 テーブル制御手段
220 視野位置演算手段
221 輪郭抽出部 222 位置情報抽出部
230 高さプロファイル抽出手段
231 輪郭抽出部 232 直線プロファイル抽出部
240 巨大欠陥検出手段
241 近似線生成部 242 特異点除去部 243 特異点数判定部
250 基準プロファイル作成手段
251 平均プロファイル作成部 252 近似線生成部 253 特異点除去部
260 差分プロファイル演算手段
270 二値化手段
280 判定手段
300 チップ
310 台金 320 基板 330 エッジ部材
400 視野

Claims (11)

1. 検査対象に生じた形状の欠陥を検出するための製品形状の検査システムであって、
   検査対象までの距離情報を画像として表示する距離画像データを得る距離画像撮像手段と、
   前記距離画像データに基づいて、検査対象の表面における高さプロファイルを抽出する高さプロファイル抽出手段と、
   この高さプロファイルと良好な高さプロファイルである基準プロファイルとの差分データを求める差分プロファイル演算手段と、
   前記差分データに基づいて、検査対象の形状に欠陥があるか否かを判定する判定手段とを備えることを特徴とする製品形状の検査システム。
2. 前記高さプロファイル抽出手段は、
   距離画像データにおける検査対象の輪郭を抽出する輪郭抽出部と、
   前記輪郭に対して所定の幾何学関係を持つ複数本の直線上の高さプロファイルを距離画像データから抽出する直線プロファイル抽出部とを備えることを特徴とする請求項1に記載の製品形状の検査システム。
3. 前記検査対象の輪郭が直線である場合に、前記所定の幾何学関係を持つ複数本の直線の各々は、輪郭に対して直交する直線であることを特徴とする請求項2に記載の製品形状の検査システム。
4. 前記検査対象の輪郭が円弧である場合に、前記所定の幾何学関係を持つ複数本の直線の各々は、輪郭から前記円弧の径方向に伸びる直線であることを特徴とする請求項2に記載の製品形状の検査システム。
5. さらに、高さプロファイル抽出手段で抽出した複数本の直線上の高さプロファイルを用いて基準プロファイルを作成する基準プロファイル作成手段を備えることを特徴とする請求項2〜4のいずれか1項に記載の製品形状の検査システム。
6. 前記基準プロファイル作成手段は、
   複数本の直線上の高さプロファイルを平均した平均プロファイルを作成する平均プロファイル作成部と、
   平均プロファイルから近似線を作成する近似線生成部と、
   近似線から所定値以上離れた平均プロファイルのデータを除去する特異点除去部とを備えることを特徴とする請求項5に記載の製品形状の検査システム。
7. 前記距離画像撮像手段の光軸と直交する平面上で、検査対象に対し、X方向への移動、Y方向への移動、及び回転の少なくとも一つの動作を行わせるX-Y-θテーブルを備えることを特徴とする請求項1〜6のいずれか1項に記載の製品形状の検査システム。
8. 前記テーブル上に配置されて検査対象の向きを規定する方向規定用ブロックを備えることを特徴とする請求項7に記載の製品形状の検査システム。
9. 前記テーブルは、検査対象を磁力でテーブル上に保持する磁石を備えることを特徴とする請求項7又は8に記載の製品形状の検査システム。
10. 検査対象の二次元濃淡画像を取得する輪郭認識用撮像手段と、
    前記距離画像撮像手段で撮像する検査対象の検査領域の位置情報を二次元濃淡画像から取得する視野位置演算手段と、
    前記位置情報に基づいて、テーブルと距離画像撮像手段との相対位置を制御する位置制御手段とを備えることを特徴とする請求項7〜9のいずれか1項に記載の製品形状の検査システム。
11. 前記距離画像撮像手段の光軸上に配されて、検査対象の側面の距離画像を取得するミラーを備えることを特徴とする請求項1〜9のいずれか1項に記載の製品形状の検査システム。