JP2011069742A

JP2011069742A - 欠陥検出装置および欠陥検出方法

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Publication number: JP2011069742A
Application number: JP2009221601A
Authority: JP
Inventors: Hirotaka Jomi; 弘高上ミ; Naonobu Maeda; 尚伸前田; Takeshi Masuda; 剛増田
Original assignee: Panasonic Electric Works Co Ltd
Current assignee: Panasonic Electric Works Co Ltd
Priority date: 2009-09-25
Filing date: 2009-09-25
Publication date: 2011-04-07
Anticipated expiration: 2029-09-25
Also published as: JP5498109B2

Abstract

【課題】成形部の欠陥の検出精度を向上させた欠陥検出装置および欠陥検出方法を提供する。
【解決手段】欠陥検査装置Ａは、成形部と金属部とで構成された被検査物Ｂの所定の検査領域を撮像する撮像手段１と、撮像手段１により撮像された検査画像のうち金属部に対応する部分画像に対して所定のライン毎に画素の濃淡値の最頻値を算出し、算出した各最頻値からライン毎に閾値を設定した後、設定した閾値を基準に２値化することで欠陥候補画素をライン毎に抽出するとともに、抽出した欠陥候補画素に対してラベリング処理を実行して欠陥候補部を設定し、設定した欠陥候補部の平均濃淡値を算出する画像処理部２と、欠陥候補部が欠陥か否かを判別するための欠陥閾値を記憶する記憶部３と、欠陥候補部の平均濃淡値と欠陥閾値の高低を比較することで欠陥候補部が欠陥か否かを判別する欠陥判断部４とを備えている。
【選択図】図１

Description

本発明は、欠陥検出装置および欠陥検出方法に関するものである。

従来より、撮像した検査画像に２値化処理や微分処理を施すことによって被検査物の外観上の欠陥の有無を検査する外観検査装置が提供されている（例えば特許文献１参照）。このような外観検査装置では、画像全体で１つの閾値が設定されており、この閾値を基準に各画素の濃淡値を２値化することで、被検査物が欠陥か否かを判別できるようになっている。

また、撮像した検査画像に浮動２値化処理を施して欠陥の有無を検査するものも提供されている。この外観検査装置では、検査画像の所定のライン毎に画素の濃淡値の最頻値を算出し、算出した各最頻値に基づいてライン毎に閾値を設定している。そして、ライン毎に設定された閾値を基準に各ラインに含まれる画素の濃淡値をそれぞれ２値化することで、被検査物が欠陥か否かを判別できるようになっている。

特許第３８９０８４４号公報（段落［００２０］−段落［００３６］、及び、第１図−第１５図）

例えば、成形部と、成形部に保持される金属部とで構成されたコネクタなどの被検査物について成形部の欠陥の有無を検査する場合、上述の前者の外観検査装置では画像全体で１つの閾値が設定されるため、例えば金属部の曲面部分などで生じる反射むらを成形部の欠陥として誤検出する場合があった。

また、上述の後者の外観検査装置ではライン毎に閾値が設定されるため、成形部の欠陥については検出できるものの、金属ノイズなどによってコントラストが低くなっている部分についても成形部の欠陥として誤検出してしまうものであった。

本発明は上記問題点に鑑みて為されたものであり、その目的とするところは、成形部の欠陥の検出精度を向上させた欠陥検出装置および欠陥検出方法を提供することにある。

請求項１の発明は、成形部と、成形部に保持される金属部とで構成された被検査物の欠陥を検出するための欠陥検出装置であって、被検査物の所定の検査領域を撮像する撮像手段と、撮像手段により撮像された検査画像のうち金属部に対応する部分画像に対して所定のライン毎に画素の濃淡値の最頻値を算出し、算出した各最頻値からライン毎に閾値を設定した後、設定した閾値を基準に２値化することで欠陥候補画素をライン毎に抽出するとともに、抽出した欠陥候補画素に対してラベリング処理を実行して欠陥候補部を設定し、設定した欠陥候補部の平均濃淡値を算出する画像処理部と、欠陥候補部が欠陥か否かを判別するための欠陥閾値を記憶する記憶部と、欠陥候補部の平均濃淡値と欠陥閾値の高低を比較することで欠陥候補部が欠陥か否かを判別する欠陥判断部とを備えることを特徴とする。

請求項２の発明は、画像処理部は、検査画像のうち成形部に対応する部分画像の平均濃淡値を算出し、欠陥判断部は、当該部分画像の平均濃淡値と欠陥候補部の平均濃淡値の差分が予め設定された範囲内にある場合、欠陥候補部が欠陥であると判断することを特徴とする。

請求項３の発明は、欠陥判断部は、欠陥候補部が成形部に隣接している場合、当該欠陥候補部が欠陥であると判断することを特徴とする。

請求項４の発明は、画像処理部は、欠陥候補部の濃淡値のばらつきを算出し、欠陥判断部は、欠陥候補部の濃淡値のばらつきが予め設定された閾値以下である場合、当該欠陥候補部が欠陥であると判断することを特徴とする。

請求項５の発明は、画像処理部は、検査画像のうち成形部に対応する部分画像の濃淡値のばらつきを算出し、欠陥判断部は、当該部分画像の濃淡値のばらつきと欠陥候補部の濃淡値のばらつきの差分が予め設定された範囲内にある場合、欠陥候補部が欠陥であると判断することを特徴とする。

請求項６の発明は、成形部と、成形部に保持される金属部とで構成された被検査物の欠陥を検出するための欠陥検出方法であって、被検査物の所定の検査領域を撮像手段により撮像する検査領域撮像工程と、撮像手段により撮像された検査画像のうち金属部に対応する部分画像に対して所定のライン毎に画素の濃淡値の最頻値を算出する最頻値算出工程と、算出した各最頻値からライン毎に閾値を設定し、設定した閾値を基準に２値化することで欠陥候補画素をライン毎に抽出する欠陥候補画素抽出工程と、抽出した欠陥候補画素に対してラベリング処理を実行して欠陥候補部を設定し、設定した欠陥候補部の平均濃淡値を算出する平均濃淡値算出工程と、欠陥候補部が欠陥か否かを判別するための欠陥閾値と欠陥候補部の平均濃淡値の高低を比較することで欠陥候補部が欠陥か否かを判別する欠陥判断工程とを備えることを特徴とする。

請求項１の発明によれば、欠陥候補部の平均濃淡値を欠陥閾値と比較することによって、成形部の欠陥と金属部の金属ノイズの判別が可能になることから誤検出を低減することができ、その結果成形部の欠陥の検出精度を向上させることができる。しかも、誤検出を低減することで生産性を向上させることもできるという効果がある。

請求項２の発明によれば、欠陥候補部の平均濃淡値を成形部の平均濃淡値と比較することによって、現物に即した比較が可能になることから請求項１に比べて誤検出を低減することができ、その結果検出精度をさらに向上させることができるという効果がある。

請求項３の発明によれば、欠陥候補部が成形部に隣接している場合には当該欠陥候補部が欠陥である可能性が高く、欠陥候補部および成形部の平均濃淡値の比較結果と合わせて評価することで、請求項２に比べて誤検出を低減することができ、その結果検出精度をさらに向上させることができるという効果がある。

請求項４の発明によれば、欠陥候補部が金属ノイズによるものである場合には濃淡値のばらつきが大きくなることから、濃淡値のばらつきを所定の閾値と比較することによって、欠陥候補部が金属ノイズによるものか否かを判別することができ、その結果検出精度をさらに向上させることができるという効果がある。

請求項５の発明によれば、欠陥候補部の濃淡値のばらつきを成形部の濃淡値のばらつきと比較することによって、現物に即した比較が可能になることから請求項４に比べて誤検出を低減することができ、その結果検出精度をさらに向上させることができるという効果がある。

請求項６の発明によれば、成形部の欠陥と金属部の金属ノイズの判別が可能な検出精度の高い欠陥検出方法を実現することができるという効果がある。

実施形態１の欠陥検査装置を示す概略ブロック図である。同上の被検査物の一例であるコネクタの断面斜視図である。（ａ）は同上の検査画像、（ｂ），（ｃ）は検査画像のうち金属部に対応する部分画像の濃淡値を表すデータ図である。同上のフローチャートである。実施形態２の欠陥検査装置の検査画像である。同上のフローチャートである。実施形態３の欠陥検査装置のフローチャートである。実施形態４の欠陥検査装置のフローチャートである。実施形態５の欠陥検査装置のフローチャートである。

以下に、本発明に係る欠陥検出装置および欠陥検出方法の実施形態を図面に基づいて説明する。本発明に係る欠陥検出装置は、被検査物（例えば後述するコネクタなど）の製造上の欠陥を検出するために用いられるものである。

（実施形態１）
図１は実施形態１の欠陥検出装置Ａを示す概略ブロック図であり、本欠陥検出装置Ａは、例えばＣＣＤカメラからなり被検査物Ｂの所定の検査領域を撮像する撮像手段１と、撮像手段１により撮像された検査画像Ｐ１（図３（ａ）参照）に対して後述の画像処理を実行する画像処理部２と、後述の欠陥閾値を記憶させるための記憶部３と、記憶部３に記憶させた欠陥閾値に基づいて被検査物Ｂが欠陥か否かを判別する欠陥判断部４とを備えている。

図２は被検査物Ｂの一例であるコネクタ５の断面斜視図であり、本コネクタ５は、例えば１対のプリント基板（図示せず）を電気的且つ機械的に接続するためのコネクタであって、合成樹脂成形品からなる縦長の成形部５ａと、成形部５ａの長手方向に沿って等間隔に配置された複数の金属端子からなる金属部５ｂとで構成されている。なお、コネクタ５については従来周知のものであるから、詳細については説明を省略する。また、上記のコネクタ５は一方のプリント基板に実装されるコネクタであり、他方のプリント基板に実装されるコネクタについては図示および説明を省略している。

図３（ａ）は撮像手段１により撮像された検査画像Ｐ１を示しており、この検査画像Ｐ１は、図２中の矢印Ｃ方向からコネクタ５の一部を撮像したものである。また、図３（ｂ）および図３（ｃ）は、検査画像Ｐ１のうち金属部５ｂに対応する部分画像を検査エリアａ１に設定した場合の各画素の濃淡値を表すデータ図であり、各画素中の数値はそれぞれの濃淡値を示している。なお、上記の検査エリアａ１は、例えば所定の基準点を中心として自動的に設定するように構成してもいいし、またモニターなどを見ながら手動で設定するように構成してもよい。

ところで、上記の画像処理部２では、図３（ｂ）に示すように、金属部５ｂに対応する部分画像に対してラインａ〜ｆ毎に画素の濃淡値の最頻値（図３（ｂ）中の○印で囲まれた値）を算出し、算出した各最頻値からラインａ〜ｆ毎に２値化のための閾値を設定する。さらに、各閾値を基準に各画素の濃淡値を２値化して、閾値よりも濃淡値が低い欠陥候補画素（図３（ｂ）中の網掛け部分）をラインａ〜ｆ毎に抽出する。そして最後に、抽出した欠陥候補画素に対してラベリング処理を実行して欠陥候補部ｂ１，ｂ２を設定し（図３（ｃ）参照）、各欠陥候補部ｂ１，ｂ２の平均濃淡値を算出する。本実施形態では、欠陥候補部ｂ１の平均濃淡値は、（８０＋８１＋７９＋８０＋８１＋７９＋８０＋８０）÷８＝８０となり、欠陥候補部ｂ２の平均濃淡値は、（１０５＋１００＋９０＋１２０）÷４≒１０３となる。なお、本実施形態では、抽出した各欠陥候補画素に対して４近傍の画素を同一の欠陥候補部に設定し、各欠陥候補部に対してそれぞれラベリングしている。例えば、本実施形態では、図３（ｂ）中の左上の欠陥候補部にラベルｂ１を割り付け、また右下の欠陥候補部にラベルｂ２を割り付けている。ここに４近傍とは、ある画素に対して上下左右方向において隣接する画素のことをいう。

また、上記の記憶部３には欠陥候補部が欠陥か否かを判別するための欠陥閾値（例えば本実施形態では成形バリと金属ノイズを弁別するための値として１００に設定）が予め記憶されており、欠陥判断部４では、欠陥候補部の平均濃淡値と欠陥閾値を比較することで欠陥候補部が欠陥か否かを判別する。例えば、本実施形態では、欠陥候補部ｂ１の平均濃淡値は８０であり、欠陥閾値１００よりも小さいことから欠陥候補部ｂ１は成形バリであると判断される。一方、欠陥候補部ｂ２の平均濃淡値は１０３であり、欠陥閾値１００よりも大きいことから欠陥候補部ｂ２は成形バリではないと判断される。ここに、欠陥候補部ｂ１は成形部５ａの成形バリ５ｃ（図３（ａ）参照）であり、また欠陥候補部ｂ２は金属部５ｂの金属ノイズ（例えば反射むらなど）であるから、本実施形態の欠陥検出装置Ａによれば、成形部５ａの欠陥（成形バリ５ｃ）と金属部５ｂの金属ノイズの判別が可能になることから誤検出を低減することができ、その結果成形部５ａの欠陥の検出精度を向上させることができる。しかも、誤検出を低減することで生産性を向上させることもできる。

次に、本欠陥検出装置Ａの動作について図４のフローチャートを参照しながら説明する。まず最初に、撮像手段１によりコネクタ５の検査画像Ｐ１を撮像し（ステップＳ１）、撮像した検査画像Ｐ１のうち金属部５ｂに対応する部分画像を検査エリアａ１に設定する（ステップＳ２）。次に、画像処理部２は、上記の部分画像に対してラインａ〜ｆ毎に画素の濃淡値の最頻値を算出し（ステップＳ３）、各最頻値に対してそれぞれ所定のオフセット値を与えてラインａ〜ｆ毎に閾値を設定する。さらに、画像処理部２は、各閾値を基準に各画素の濃淡値の２値化を行って欠陥候補画素をラインａ〜ｆ毎に抽出し（ステップＳ４）、その後抽出した欠陥候補画素に対してラベリング処理を実行して欠陥候補部ｂ１，ｂ２を設定するとともに、各欠陥候補部ｂ１，ｂ２の平均濃淡値を算出する（ステップＳ５）。そして、欠陥判断部４は、各欠陥候補部ｂ１，ｂ２の平均濃淡値と、記憶部３に記憶させた欠陥閾値を比較し、各欠陥候補部ｂ１，ｂ２の平均濃淡値が欠陥閾値よりも低い場合には成形バリであると判断する（ステップＳ６）。本実施形態では、欠陥判断部４は、欠陥候補部ｂ１を成形バリであると判断し、欠陥候補部ｂ２については成形バリではないとして除外するので、成形バリのみを欠陥として抽出できる。

ここに、上記のステップＳ１が検査領域撮像工程、ステップＳ３が最頻値算出工程、ステップＳ４が欠陥候補画素抽出工程、ステップＳ５が平均濃淡値算出工程、ステップＳ６が欠陥判断工程であり、本実施形態によれば、成形部５ａの欠陥（成形バリ５ｃ）と金属部５ｂの金属ノイズの判別が可能な検出精度の高い欠陥検出方法を実現することができる。

なお、上記の欠陥閾値は一例であって、被検査物に応じて適宜設定すればよい。

（実施形態２）
本発明に係る欠陥検出装置の実施形態２について説明する。実施形態１では、欠陥候補部ｂ１，ｂ２の平均濃淡値を記憶部３に予め記憶させた欠陥閾値と比較することで、欠陥候補部ｂ１，ｂ２が欠陥か否かを判別しているが、本実施形態では、検査画像Ｐ１のうち成形部５ａに対応する部分画像の平均濃淡値を算出し、欠陥候補部ｂ１，ｂ２の平均濃淡値と上記成形部５ａの平均濃淡値を比較することで、欠陥候補部ｂ１，ｂ２が欠陥か否かを判別している。なお、それ以外の構成については実施形態１と同様であり、同一の構成要素には同一の符号を付して説明は省略する。また、以下の説明では、図１〜図３も参照しながら説明する。

本実施形態の欠陥検出装置Ａは、撮像手段１と、画像処理部２と、記憶部３と、欠陥判断部４とを備えている。

画像処理部２では、実施形態１と同様の処理を経て各欠陥候補部ｂ１，ｂ２の平均濃淡値（実施形態１よりそれぞれ８０，１０３）を算出し、さらに検査画像Ｐ１のうち成形部５ａに対応する部分画像を検査エリアａ２に設定し（図５参照）、この検査エリアａ２の平均濃淡値を算出する。なお、以下の説明では、検査エリアａ２の平均濃淡値が９０であるとして説明する。そして、欠陥判断部４では、欠陥候補部ｂ１，ｂ２の平均濃淡値と検査エリアａ２の平均濃淡値の差分を取り、この差分が予め設定された範囲（例えば±１０）内にある場合には成形バリであると判断し、成形バリのみを欠陥として抽出する。なお、上記差分の許容範囲については、記憶部３に予め記憶させている。

次に、本欠陥検出装置Ａの動作について図６のフローチャートを参照しながら説明する。まず最初に、撮像手段１によりコネクタ５の検査画像Ｐ１を撮像し（ステップＳ１）、撮像した検査画像Ｐ１のうち金属部５ｂに対応する部分画像を検査エリアａ１に設定する（ステップＳ２）。次に、画像処理部２は、上記の部分画像に対してラインａ〜ｆ毎に画素の濃淡値の最頻値を算出し（ステップＳ３）、各最頻値に対してそれぞれ所定のオフセット値を与えてラインａ〜ｆ毎に閾値を設定する。さらに、画像処理部２は、各閾値を基準に各画素の濃淡値の２値化を行って欠陥候補画素をラインａ〜ｆ毎に抽出し（ステップＳ４）、その後抽出した欠陥候補画素に対してラベリング処理を実行して欠陥候補部ｂ１，ｂ２を設定するとともに、各欠陥候補部ｂ１，ｂ２の平均濃淡値を算出する（ステップＳ５）。また、画像処理部２は、検査画像Ｐ１のうち成形部５ａに対応する部分画像を検査エリアａ２に設定し（ステップＳ６）、この検査エリアａ２の平均濃淡値を算出する（ステップＳ７）。そして、欠陥判断部４は、各欠陥候補部ｂ１，ｂ２の平均濃淡値と、検査エリアａ２の平均濃淡値の差分を取り、この差分が所定範囲（±１０）内にある場合に成形バリであると判断する（ステップＳ８）。本実施形態では、欠陥候補部ｂ１と検査エリアａ２の平均濃淡値の差分は１０であるから成形バリであると判断され、欠陥候補部ｂ２と検査エリアａ２の平均濃淡値の差分は１３であるから成形バリではないとして除外されるので、成形バリのみを欠陥として抽出できる。

而して、本実施形態によれば、欠陥候補部ｂ１，ｂ２の平均濃淡値を成形部５ａに対応する検査エリアａ２の平均濃淡値と比較することによって、現物に即した比較が可能になることから実施形態１に比べて誤検出を低減することができ、その結果検出精度をさらに向上させることができる。

なお、上記差分の範囲は一例であって、被検査物に応じて適宜設定すればよい。

（実施形態３）
本発明に係る欠陥検出装置の実施形態３について説明する。実施形態２では、欠陥候補部ｂ１，ｂ２の平均濃淡値を成形部５ａに対応する検査エリアａ２の平均濃淡値と比較することで、欠陥候補部ｂ１，ｂ２が欠陥か否か判別しているが、本実施形態では、さらに各欠陥候補部ｂ１，ｂ２の位置情報を算出し、この位置情報と上記比較結果に基づいて欠陥か否かを判別している。なお、それ以外の構成については実施形態２と同様であり、同一の構成要素には同一の符号を付して説明は省略する。また、以下の説明では、図１〜図３および図５も参照しながら説明する。

画像処理部２では、実施形態２と同様の処理を経て各欠陥候補部ｂ１，ｂ２の平均濃淡値、および成形部５ａに対応する検査エリアａ２の平均濃淡値を算出し、さらに各欠陥候補部ｂ１，ｂ２の位置情報を算出する。そして、欠陥判断部４では、各欠陥候補部ｂ１，ｂ２と検査エリアａ２の平均濃淡値の差分が所定範囲（例えば±１０）内にあって、且つ各欠陥候補部ｂ１，ｂ２が成形部５ａに接している場合に成形バリであると判断し、成形バリのみを欠陥として抽出する。なお、上記差分の許容範囲については、実施形態２と同様に記憶部３に予め記憶させている。ここに、上記の位置情報とは、各欠陥候補部ｂ１，ｂ２の輪郭部の座標であり、各輪郭部の座標が成形部５ａの輪郭座標に近い場合、成形バリであると判断される。

次に、本欠陥検出装置Ａの動作について図７のフローチャートを参照しながら説明する。まず最初に、撮像手段１によりコネクタ５の検査画像Ｐ１を撮像し（ステップＳ１）、撮像した検査画像Ｐ１のうち金属部５ｂに対応する部分画像を検査エリアａ１に設定する（ステップＳ２）。次に、画像処理部２は、上記の部分画像に対してラインａ〜ｆ毎に画素の濃淡値の最頻値を算出し（ステップＳ３）、各最頻値に対してそれぞれ所定のオフセット値を与えてラインａ〜ｆ毎に閾値を設定する。さらに、画像処理部２は、各閾値を基準に各画素の濃淡値の２値化を行って欠陥候補画素をラインａ〜ｆ毎に抽出し（ステップＳ４）、その後抽出した欠陥候補画素に対してラベリング処理を実行して欠陥候補部ｂ１，ｂ２を設定し、各欠陥候補部ｂ１，ｂ２の平均濃淡値を算出するとともに位置情報を算出する（ステップＳ５）。また、画像処理部２は、検査画像Ｐ１のうち成形部５ａに対応する部分画像を検査エリアａ２に設定し（ステップＳ６）、この検査エリアａ２の平均濃淡値を算出する（ステップＳ７）。そして、欠陥判断部４は、各欠陥候補部ｂ１，ｂ２の平均濃淡値と、検査エリアａ２の平均濃淡値の差分を取り、この差分が所定範囲（±１０）内にあって、且つ各欠陥候補部ｂ１，ｂ２が成形部５ａに接している場合に成形バリであると判断する（ステップＳ８）。本実施形態では、欠陥候補部ｂ１と検査エリアａ２の平均濃淡値の差分は１０であり、且つ欠陥候補部ｂ１は成形部５ａに接していることから成形バリであると判断される。一方、欠陥候補部ｂ２と検査エリアａ２の平均濃淡値の差分は１３であり、また欠陥候補部ｂ２は成形部５ａに接していないことから成形バリではないとして除外される。その結果、成形バリのみを欠陥として抽出することができる。

而して、本実施形態によれば、欠陥候補部が成形部に隣接している場合には当該欠陥候補部が欠陥である可能性が高く、欠陥候補部および成形部の平均濃淡値の比較結果と合わせて評価することで、実施形態２に比べて誤検出を低減することができ、その結果検出精度をさらに向上させることができる。

（実施形態４）
本発明に係る欠陥検出装置の実施形態４について説明する。実施形態３では、欠陥候補部ｂ１，ｂ２の平均濃淡値と、成形部５ａに対応する検査エリアａ２の平均濃淡値の比較結果、および各欠陥候補部ｂ１，ｂ２の位置情報に基づいて欠陥か否か判別しているが、本実施形態では、さらに各欠陥候補部ｂ１，ｂ２の濃淡値のばらつき（以下、標準偏差という）を算出し、この標準偏差と上記比較結果と位置情報に基づいて欠陥か否かを判別している。なお、それ以外の構成については実施形態３と同様であり、同一の構成要素には同一の符号を付して説明は省略する。また、以下の説明では、図１〜図３および図５も参照しながら説明する。

画像処理部２では、実施形態３と同様の処理を経て各欠陥候補部ｂ１，ｂ２の平均濃淡値、位置情報、および成形部５ａに対応する検査エリアａ２の平均濃淡値を算出し、さらに各欠陥候補部ｂ１，ｂ２の標準偏差を算出する。そして、欠陥判断部４では、各欠陥候補部ｂ１，ｂ２の平均濃淡値と検査エリアａ２の平均濃淡値の差分を取り、この差分が所定範囲内にあって、且つ各欠陥候補部ｂ１，ｂ２が成形部５ａに接しており、且つ標準偏差が予め設定された閾値（例えば本実施形態では５に設定）以下である場合に成形バリであると判断し、成形バリのみを欠陥として抽出する。ここで、標準偏差σは、
で求められ、（１）式より欠陥候補部ｂ１の標準偏差σ＝０．７６、欠陥候補部ｂ２の標準偏差σ＝１２．５と求められる。なお、上記の閾値は記憶部３に予め記憶させている。

次に、本欠陥検出装置Ａの動作について図８のフローチャートを参照しながら説明する。まず最初に、撮像手段１によりコネクタ５の検査画像Ｐ１を撮像し（ステップＳ１）、撮像した検査画像Ｐ１のうち金属部５ｂに対応する部分画像を検査エリアａ１に設定する（ステップＳ２）。次に、画像処理部２は、上記の部分画像に対してラインａ〜ｆ毎に画素の濃淡値の最頻値を算出し（ステップＳ３）、各最頻値に対してそれぞれ所定のオフセット値を与えてラインａ〜ｆ毎に閾値を設定する。さらに、画像処理部２は、各閾値を基準に各画素の濃淡値の２値化を行って欠陥候補画素をラインａ〜ｆ毎に抽出し（ステップＳ４）、その後抽出した欠陥候補画素に対してラベリング処理を実行して欠陥候補部ｂ１，ｂ２を設定し、各欠陥候補部ｂ１，ｂ２の平均濃淡値、位置情報を算出するとともに標準偏差を算出する（ステップＳ５）。また、画像処理部２は、検査画像Ｐ１のうち成形部５ａに対応する部分画像を検査エリアａ２に設定し（ステップＳ６）、この検査エリアａ２の平均濃淡値を算出する（ステップＳ７）。そして、欠陥判断部４は、各欠陥候補部ｂ１，ｂ２の平均濃淡値と、検査エリアａ２の平均濃淡値の差分を取り、この差分が所定範囲（例えば±１０）内にあって、且つ各欠陥候補部ｂ１，ｂ２が成形部５ａに接しており、且つ標準偏差が予め設定された閾値５以下である場合には成形バリであると判断する（ステップＳ８）。本実施形態では、欠陥候補部ｂ１と検査エリアａ２の平均濃淡値の差分は１０であり、且つ欠陥候補部ｂ１は成形部５ａに接しており、且つ欠陥候補部ｂ１の標準偏差は０．７６（＜５）であるから、欠陥候補部ｂ１は成形バリであると判断される。一方、欠陥候補部ｂ２と検査エリアａ２の平均濃淡値の差分は１３であり、また欠陥候補部ｂ２は成形部５ａに接しておらず、また欠陥候補部ｂ２の標準偏差は１２．５（＞５）であるから、欠陥候補部ｂ２は成形バリではないとして除外される。その結果、成形バリのみを欠陥として抽出することができる。

而して、本実施形態によれば、欠陥候補部が金属ノイズによるものである場合には濃淡値のばらつき（標準偏差）が大きくなるのに対して、成形バリであれば濃淡値のばらつきは少ないと考えられるから、濃淡値のばらつきを所定の閾値と比較することによって、欠陥候補部が金属ノイズによるものか否かを判別することができ、その結果検出精度をさらに向上させることができる。

なお、上記閾値は一例であって、被検査物に応じて適宜設定すればよい。

（実施形態５）
本発明に係る欠陥検出装置の実施形態５について説明する。実施形態４では、欠陥候補部ｂ１，ｂ２の平均濃淡値と、成形部５ａに対応する検査エリアａ２の平均濃淡値の比較結果、各欠陥候補部ｂ１，ｂ２の位置情報、および各欠陥候補部ｂ１，ｂ２の標準偏差の閾値との比較結果に基づいて欠陥か否か判別しているが、本実施形態では、検査エリアａ２の標準偏差を算出し、この標準偏差と各欠陥候補部ｂ１，ｂ２の標準偏差の比較結果、平均濃淡値の比較結果および位置情報に基づいて欠陥か否かを判別している。なお、それ以外の構成については実施形態４と同様であり、同一の構成要素には同一の符号を付して説明は省略する。また、以下の説明では、図１〜図３および図５も参照しながら説明する。

画像処理部２では、実施形態４と同様の処理を経て各欠陥候補部ｂ１，ｂ２の平均濃淡値、位置情報および標準偏差を算出するとともに、成形部５ａに対応する検査エリアａ２の平均濃淡値を算出し、さらに検査エリアａ２の標準偏差を算出する。なお、以下の説明では、検査エリアａ２の平均濃淡値が９０、標準偏差が０．７であるとして説明する。そして、欠陥判断部４では、各欠陥候補部ｂ１，ｂ２の平均濃淡値と検査エリアａ２の平均濃淡値の差分が所定範囲（例えば±１０）内にあって、且つ各欠陥候補部ｂ１，ｂ２が成形部５ａに接しており、且つ各欠陥候補部ｂ１，ｂ２の標準偏差と検査エリアａ２の標準偏差の差分が所定範囲（例えば±２）内である場合に成形バリであると判断し、成形バリのみを欠陥として抽出する。なお、各欠陥候補部ｂ１，ｂ２の標準偏差は実施形態４と同様に（１）式から求められ、欠陥候補部ｂ１の標準偏差σ＝０．７６、欠陥候補部ｂ２の標準偏差σ＝１２．５となる。また、上記差分の許容範囲については、記憶部３に予め記憶させている。

次に、本欠陥検出装置Ａの動作について図９のフローチャートを参照しながら説明する。まず最初に、撮像手段１によりコネクタ５の検査画像Ｐ１を撮像し（ステップＳ１）、撮像した検査画像Ｐ１のうち金属部５ｂに対応する部分画像を検査エリアａ１に設定する（ステップＳ２）。次に、画像処理部２は、上記の部分画像に対してラインａ〜ｆ毎に画素の濃淡値の最頻値を算出し（ステップＳ３）、各最頻値に対してそれぞれ所定のオフセット値を与えてラインａ〜ｆ毎に閾値を設定する。さらに、画像処理部２は、各閾値を基準に各画素の濃淡値の２値化を行って欠陥候補画素をラインａ〜ｆ毎に抽出し（ステップＳ４）、その後抽出した欠陥候補画素に対してラベリング処理を実行して欠陥候補部ｂ１，ｂ２を設定し、各欠陥候補部ｂ１，ｂ２の平均濃淡値、位置情報および標準偏差を算出する（ステップＳ５）。また、画像処理部２は、検査画像Ｐ１のうち成形部５ａに対応する部分画像を検査エリアａ２に設定し（ステップＳ６）、この検査エリアａ２の平均濃淡値および標準偏差を算出する（ステップＳ７）。そして、欠陥判断部４は、各欠陥候補部ｂ１，ｂ２の平均濃淡値と、検査エリアａ２の平均濃淡値の差分を取り、この差分が所定範囲（±１０）内にあって、且つ各欠陥候補部ｂ１，ｂ２が成形部５ａに接しており、且つ各欠陥候補部ｂ１，ｂ２の標準偏差と検査エリアａ２の標準偏差の差分が所定範囲（±２）内にある場合には成形バリであると判断する（ステップＳ８）。本実施形態では、欠陥候補部ｂ１と検査エリアａ２の平均濃淡値の差分は１０であり、且つ欠陥候補部ｂ１は成形部５ａに接しており、且つ欠陥候補部ｂ１と検査エリアａ２の標準偏差の差分は０．０６（＜２）であるから、欠陥候補部ｂ１は成形バリであると判断される。一方、欠陥候補部ｂ２と検査エリアａ２の平均濃淡値の差分は１３であり、また欠陥候補部ｂ２は成形部５ａに接しておらず、また欠陥候補部ｂ２と検査エリアａ２の標準偏差の差分は１１．８（＞２）であるから、欠陥候補部ｂ２は成形ばりではないとして除外される。その結果、成形バリのみを欠陥として抽出することができる。

而して、本実施形態によれば、欠陥候補部ｂ１，ｂ２の濃淡値のばらつき（標準偏差）を成形部５ａに対応する検査エリアａ２の濃淡値のばらつきと比較することによって、現物に即した比較が可能になることから実施形態４に比べて誤検出を低減することができ、その結果検出精度をさらに向上させることができる。

また、上記の実施形態１〜５では、被検査物Ｂがコネクタの場合を例に説明したが、被検査物はコネクタに限定されるものではなく、例えば集積回路やセンサなどの半導体部品のほか、リレー、ソケットなどの電子部品であってもよい。さらに、上記の実施形態１〜５では金属部５ｂを例に説明したが、光沢があるようなものであれば金属部に限定されるものではなく、他のものであってもよい。

１撮像手段
２画像処理部
３記憶部
４欠陥判断部
５コネクタ
５ａ成形部
５ｂ金属部
Ａ欠陥検出装置
Ｂ被検査物

Claims

成形部と、成形部に保持される金属部とで構成された被検査物の欠陥を検出するための欠陥検出装置であって、被検査物の所定の検査領域を撮像する撮像手段と、撮像手段により撮像された検査画像のうち金属部に対応する部分画像に対して所定のライン毎に画素の濃淡値の最頻値を算出し、算出した各最頻値からライン毎に閾値を設定した後、設定した閾値を基準に２値化することで欠陥候補画素をライン毎に抽出するとともに、抽出した欠陥候補画素に対してラベリング処理を実行して欠陥候補部を設定し、設定した欠陥候補部の平均濃淡値を算出する画像処理部と、欠陥候補部が欠陥か否かを判別するための欠陥閾値を記憶する記憶部と、欠陥候補部の平均濃淡値と欠陥閾値の高低を比較することで欠陥候補部が欠陥か否かを判別する欠陥判断部とを備えることを特徴とする欠陥検出装置。
前記画像処理部は、前記検査画像のうち成形部に対応する部分画像の平均濃淡値を算出し、前記欠陥判断部は、当該部分画像の平均濃淡値と前記欠陥候補部の平均濃淡値の差分が予め設定された範囲内にある場合、前記欠陥候補部が欠陥であると判断することを特徴とする請求項１記載の欠陥検出装置。
前記欠陥判断部は、前記欠陥候補部が前記成形部に隣接している場合、当該欠陥候補部が欠陥であると判断することを特徴とする請求項２記載の欠陥検出装置。
前記画像処理部は、前記欠陥候補部の濃淡値のばらつきを算出し、前記欠陥判断部は、前記欠陥候補部の濃淡値のばらつきが予め設定された閾値以下である場合、当該欠陥候補部が欠陥であると判断することを特徴とする請求項３記載の欠陥検出装置。
前記画像処理部は、前記検査画像のうち成形部に対応する部分画像の濃淡値のばらつきを算出し、前記欠陥判断部は、当該部分画像の濃淡値のばらつきと前記欠陥候補部の濃淡値のばらつきの差分が予め設定された範囲内にある場合、前記欠陥候補部が欠陥であると判断することを特徴とする請求項４記載の欠陥検出装置。
成形部と、成形部に保持される金属部とで構成された被検査物の欠陥を検出するための欠陥検出方法であって、被検査物の所定の検査領域を撮像手段により撮像する検査領域撮像工程と、撮像手段により撮像された検査画像のうち金属部に対応する部分画像に対して所定のライン毎に画素の濃淡値の最頻値を算出する最頻値算出工程と、算出した各最頻値からライン毎に閾値を設定し、設定した閾値を基準に２値化することで欠陥候補画素をライン毎に抽出する欠陥候補画素抽出工程と、抽出した欠陥候補画素に対してラベリング処理を実行して欠陥候補部を設定し、設定した欠陥候補部の平均濃淡値を算出する平均濃淡値算出工程と、欠陥候補部が欠陥か否かを判別するための欠陥閾値と欠陥候補部の平均濃淡値の高低を比較することで欠陥候補部が欠陥か否かを判別する欠陥判断工程とを備えることを特徴とする欠陥検出方法。