JP2013160531A - Inspection apparatus, robot apparatus, inspection method, and inspection program - Google Patents

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高志 南本
Koichi Hashimoto
浩一 橋本
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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To inspect a defect of appearance of an inspection object with high accuracy.SOLUTION: An inspection apparatus comprises: an imaging unit taking images of an inspection object and generating image data including an inspection area that is an image area corresponding to an inspection region of the inspection object; a smoothing unit smoothing pixel values of respective pixels included in the image data and generating smoothed image data; a difference unit generating difference image data by obtaining, for each of the pixels, a difference of pixel values between pixels of the image data and pixels of the smoothed image data corresponding to the pixels; and a determination unit determining whether the inspection object is good or not based on similarity between reference image data as an inspection reference of the inspection region and the difference image data.

Description

本発明は、検査装置、ロボット装置、検査方法及び検査プログラムに関する。   The present invention relates to an inspection apparatus, a robot apparatus, an inspection method, and an inspection program.

検査対象物体の検査を画像認識処理に基づいて行う技術が知られている(例えば、特許文献1参照)。この文献に開示された検査装置は、検査対象物体を撮像した画像と、予め撮像されている良品の画像との類似度に基づいて、検査対象物体の欠陥を検出する装置である。   A technique for performing inspection of an object to be inspected based on image recognition processing is known (see, for example, Patent Document 1). The inspection apparatus disclosed in this document is an apparatus that detects a defect of an inspection target object based on the similarity between an image obtained by imaging the inspection target object and a non-defective image that has been captured in advance.

特開2009−258968号公報JP 2009-258968 A

しかしながら、上記の検査装置においては、検査対象物体の表面の微小な凹凸や模様など、検査対象物体の表面の個体差が顕著な部分がある場合には、検査対象物体が良品であっても類似度が小さくなり、その個体差が欠陥として検出されることがあった。この場合、上記の検査装置においては、検査対象物体の外形の欠陥を高精度に検査することができないという問題があった。   However, in the above inspection apparatus, if there is a portion where the individual difference of the surface of the inspection target object is remarkable, such as a minute unevenness or pattern on the surface of the inspection target object, the inspection target object is similar even if it is a non-defective product. The degree became smaller and the individual difference was sometimes detected as a defect. In this case, the above-described inspection apparatus has a problem that it is not possible to inspect a defect in the outer shape of the inspection target object with high accuracy.

本発明は、上記問題を解決するためになされたものであり、検査対象物体の表面に個体差があっても、検査対象物体の外形の欠陥を高精度に検査することができる検査装置、ロボット装置、検査方法及び検査プログラムを提供することを目的とする。   The present invention has been made to solve the above problem, and an inspection apparatus and robot capable of inspecting a defect in the outer shape of an inspection target object with high accuracy even if there are individual differences on the surface of the inspection target object An object is to provide an apparatus, an inspection method, and an inspection program.

[1]上記の課題を解決するため、本発明の一態様である検査装置は、検査対象物体を撮像して、前記検査対象物体の検査部位に相当する画像領域である検査領域が含まれる画像データを生成する撮像部と、前記画像データに含まれる各画素の画素値を平滑化して、平滑画像データを生成する平滑部と、前記画像データの画素と、当該画素に対応する前記平滑画像データの画素の画素値の差分を画素ごとに求めて、差分画像データを生成する差分部と、前記検査部位の検査基準としての基準画像データと前記差分画像データとの類似度に基づいて、前記検査対象物体が良品か否かを判定する判定部とを備えることを特徴とする。
このように構成したことにより、検査装置は、検査対象物体の表面に個体差があっても、検査対象物体の外形の欠陥を高精度に検査することができる。
[1] In order to solve the above-described problem, an inspection apparatus according to an aspect of the present invention images an inspection target object and includes an inspection region that is an image region corresponding to an inspection region of the inspection target object. An imaging unit that generates data, a smoothing unit that generates smoothed image data by smoothing pixel values of each pixel included in the image data, a pixel of the image data, and the smoothed image data corresponding to the pixel The difference between the pixel values of each pixel is obtained for each pixel, and the examination is performed based on the difference between the difference unit that generates difference image data, and the reference image data as the examination reference of the examination region and the difference image data. And a determination unit that determines whether or not the target object is a non-defective product.
With this configuration, the inspection apparatus can inspect defects on the outer shape of the inspection target object with high accuracy even if there are individual differences on the surface of the inspection target object.

[2]上記[1]記載の検査装置において、前記画像データに含まれる検査部位の外形部分を示す外形画像データの空間周波数に基づいて、ローパスフィルターのカットオフ周波数を設定する設定部を備え、前記平滑部は、前記カットオフ周波数を有するローパスフィルターを用いた演算を前記画像データに対して行うことにより、前記平滑画像データを生成することを特徴とする。
このように構成したことにより、検査装置は、平滑画像データを生成するためのローパスフィルターの特性を、画像データの特性に応じて設定することができる。これにより、検査装置は、検査対象物体の表面に個体差があっても、検査対象物体の外形の欠陥を高精度に検査することができる。また、検査装置は、既知のローパスフィルターを用いて平滑化を行うため、簡易な構成により平滑画像データを生成することができる。
[2] The inspection apparatus according to [1], further including a setting unit that sets a cut-off frequency of a low-pass filter based on a spatial frequency of outer shape image data indicating an outer shape portion of an inspection site included in the image data. The smoothing unit generates the smoothed image data by performing an operation on the image data using a low-pass filter having the cutoff frequency.
With this configuration, the inspection apparatus can set the characteristics of the low-pass filter for generating smooth image data according to the characteristics of the image data. As a result, the inspection apparatus can inspect the external defect of the inspection target object with high accuracy even if there is an individual difference on the surface of the inspection target object. Moreover, since the inspection apparatus performs smoothing using a known low-pass filter, it can generate smoothed image data with a simple configuration.

[3]上記[2]記載の検査装置において、前記設定部は、前記外形画像データの空間周波数の強度が、定数成分を除いて最も強い周波数よりも低いカットオフ周波数にして、前記ローパスフィルターのカットオフ周波数を設定することを特徴とする。
このように構成したことにより、検査装置は、検査部位の外形部分を示す各画素の濃淡が除去されており、検査部位の表面部分を示す各画素の濃淡が除去されていない平滑画像データを生成することができる。したがって、検査装置は、この平滑画像データと平滑化前の画像データとの画素値の差分を求めた差分画像データとして、検査部位の外形部分を示す各画素の濃淡は保持されており、検査部位の表面部分を示す各画素の濃淡が除去されている差分画像データを生成することができる。これにより、検査装置は、検査部位の表面部分の影響を低減させて、検査部位の外形部分を高精度に検査することができる。
[3] In the inspection apparatus according to [2], the setting unit sets the spatial frequency intensity of the outline image data to a cutoff frequency lower than the strongest frequency except for a constant component, and A cut-off frequency is set.
With this configuration, the inspection apparatus generates smooth image data in which the shade of each pixel indicating the outer portion of the inspection site is removed and the shade of each pixel indicating the surface portion of the inspection site is not removed. can do. Therefore, the inspection apparatus retains the shading of each pixel indicating the outer portion of the inspection region as difference image data obtained by calculating the difference between the pixel values of the smoothed image data and the image data before smoothing. The difference image data from which the shading of each pixel indicating the surface portion is removed can be generated. Thereby, the inspection device can reduce the influence of the surface portion of the inspection region and inspect the outer shape portion of the inspection region with high accuracy.

[4]上記の課題を解決するため、本発明の一態様であるロボット装置は、検査対象物体を撮像して、前記検査対象物体の検査部位に相当する画像領域である検査領域が含まれる画像データを生成する撮像部と、前記画像データに含まれる各画素の画素値を平滑化して、平滑画像データを生成する平滑部と、前記画像データの画素と、当該画素に対応する前記平滑画像データの画素の画素値の差分を画素ごとに求めて、差分画像データを生成する差分部と、前記検査部位の検査基準としての基準画像データと前記差分画像データとの類似度に基づいて、前記検査対象物体が良品か否かを判定する判定部と、少なくとも前記撮像部を可動に支持するロボット本体とを備えることを特徴とする。
このように構成したことにより、ロボット装置は、検査対象物体の表面に個体差があっても、検査対象物体の外形の欠陥を高精度に検査することができる。
[4] In order to solve the above-described problem, the robot apparatus according to one aspect of the present invention images an inspection target object and includes an inspection region that is an image region corresponding to the inspection region of the inspection target object. An imaging unit that generates data, a smoothing unit that generates smoothed image data by smoothing pixel values of each pixel included in the image data, a pixel of the image data, and the smoothed image data corresponding to the pixel The difference between the pixel values of each pixel is obtained for each pixel, and the examination is performed based on the difference between the difference unit that generates difference image data, and the reference image data as the examination reference of the examination region and the difference image data. A determination unit that determines whether the target object is a non-defective product and a robot main body that movably supports at least the imaging unit are provided.
With this configuration, the robot apparatus can inspect defects in the outer shape of the inspection target object with high accuracy even if there are individual differences on the surface of the inspection target object.

[5]上記[4]記載のロボット装置において、前記画像データに含まれる検査部位の外形部分を示す外形画像データの空間周波数に基づいて、ローパスフィルターのカットオフ周波数を設定する設定部を備え、前記平滑部は、前記カットオフ周波数を有するローパスフィルターを用いた演算を前記画像データに対して行うことにより、前記平滑画像データを生成することを特徴とする。   [5] The robot apparatus according to [4], further including a setting unit that sets a cutoff frequency of a low-pass filter based on a spatial frequency of outer shape image data indicating an outer shape portion of an examination site included in the image data, The smoothing unit generates the smoothed image data by performing an operation on the image data using a low-pass filter having the cutoff frequency.

[6]上記[4]または[5]記載のロボット装置において、前記設定部は、前記外形画像データの空間周波数の強度が、定数成分を除いて最も強い周波数よりも低いカットオフ周波数にして、前記ローパスフィルターのカットオフ周波数を設定することを特徴とする。   [6] In the robot device according to the above [4] or [5], the setting unit may set a cutoff frequency at which the spatial frequency intensity of the outline image data is lower than the strongest frequency excluding a constant component, A cutoff frequency of the low-pass filter is set.

[7]上記[4]から[6]のいずれかに記載のロボット装置において、前記ロボット本体を支持する台座部と、前記台座部を可搬にする可搬部とを備えることを特徴とする。
このように構成したことにより、ロボット装置は、検査に必要な検査装置及び制御装置を内蔵しているため小型化することができる。また、ロボット装置は、可搬部によって場所を変えて検査を行うことができる。このため、ロボット装置は、例えば、移動させることが困難な大型の検査対象物体についても検査を行うことができる。
[7] The robot apparatus according to any one of [4] to [6], further including a pedestal portion that supports the robot body and a portable portion that makes the pedestal portion portable. .
With this configuration, the robot apparatus can be miniaturized because it incorporates the inspection apparatus and the control apparatus necessary for the inspection. Further, the robot apparatus can perform inspection by changing the place by the portable unit. For this reason, for example, the robot apparatus can inspect even a large inspection object that is difficult to move.

[8]上記の課題を解決するため、本発明の一態様である検査方法は、検査対象物体を撮像して、前記検査対象物体の検査部位に相当する画像領域である検査領域が含まれる検査対象物体画像の画像データを生成する撮像ステップと、前記画像データに含まれる各画素の画素値を平滑化して、平滑画像データを生成する平滑ステップと、前記画像データの画素と、当該画素に対応する前記平滑画像データの画素の画素値の差分を画素ごとに求めて、差分画像データを生成する差分ステップと、前記検査部位の検査基準としての基準画像データと前記差分画像データとの類似度に基づいて、前記検査対象物体が良品か否かを判定する判定ステップとを有することを特徴とする。   [8] In order to solve the above-described problem, an inspection method according to an aspect of the present invention includes an inspection region that includes an inspection region that is an image region corresponding to an inspection region of the inspection target object by imaging the inspection target object. An imaging step for generating image data of a target object image, a smoothing step for smoothing pixel values of each pixel included in the image data to generate smooth image data, a pixel of the image data, and the corresponding pixel The difference between the pixel values of the smoothed image data is calculated for each pixel and the difference step for generating the difference image data, and the similarity between the difference image data and the reference image data as the examination reference of the examination region And a determination step of determining whether or not the object to be inspected is a non-defective product.

[9]上記の課題を解決するため、本発明の一態様である検査プログラムは、コンピューターを、検査対象物体を撮像して、前記検査対象物体の検査部位に相当する画像領域である検査領域が含まれる画像データを生成する撮像部と、前記画像データに含まれる各画素の画素値を平滑化して、平滑画像データを生成する平滑部と、前記画像データの画素と、当該画素に対応する前記平滑画像データの画素の画素値の差分を画素ごとに求めて、差分画像データを生成する差分部と、前記検査部位の検査基準としての基準画像データと前記差分画像データとの類似度に基づいて、前記検査対象物体が良品か否かを判定する判定部と、として機能させる。   [9] In order to solve the above-described problem, an inspection program according to an aspect of the present invention includes an inspection area that is an image area corresponding to an inspection region of an inspection target object by using a computer to image the inspection target object. An imaging unit that generates image data included, a smoothing unit that generates smoothed image data by smoothing pixel values of each pixel included in the image data, the pixels of the image data, and the pixels corresponding to the pixels The difference between the pixel values of the pixels of the smooth image data is obtained for each pixel, and based on the similarity between the difference unit that generates the difference image data and the reference image data as the inspection reference of the inspection region and the difference image data And a determination unit that determines whether or not the object to be inspected is a non-defective product.

よって、本発明の各態様によれば、検査対象物体の表面に個体差があっても、検査対象物体の外形の欠陥を高精度に検査することができる検査装置、ロボット装置、検査方法及び検査プログラムを提供することができる。   Therefore, according to each aspect of the present invention, an inspection apparatus, a robot apparatus, an inspection method, and an inspection capable of inspecting a defect in the outer shape of the inspection target object with high accuracy even if there are individual differences on the surface of the inspection target object A program can be provided.

本発明の第1実施形態であるロボット装置におけるロボット本体と検査対象物体との概略の外観図である。FIG. 2 is a schematic external view of a robot body and an inspection target object in the robot apparatus according to the first embodiment of the present invention. 本実施形態であるロボット装置の概略の機能構成を表すブロック図である。2 is a block diagram illustrating a schematic functional configuration of a robot apparatus according to the present embodiment. FIG. 本実施形態における検査装置の機能構成を表すブロック図である。It is a block diagram showing the functional structure of the inspection apparatus in this embodiment. 本実施形態における撮像部が生成した画像データの一例を示す模式図である。It is a schematic diagram which shows an example of the image data which the imaging part in this embodiment produced | generated. 本実施形態における検査部位の外形部分を示す外形画像データの一例を示す模式図である。It is a schematic diagram which shows an example of the external shape image data which shows the external shape part of the test | inspection site | part in this embodiment. 本実施形態における外形画像データの空間周波数の一例を示すグラフである。It is a graph which shows an example of the spatial frequency of the external shape image data in this embodiment. 本実施形態における平滑部が生成した平滑画像データの一例を示す模式図である。It is a schematic diagram which shows an example of the smooth image data which the smoothing part in this embodiment produced | generated. 本実施形態における差分部が生成した差分画像データの一例を示す模式図であるIt is a schematic diagram which shows an example of the difference image data which the difference part in this embodiment produced | generated. 本実施形態における検査装置の動作の一例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows an example of operation | movement of the test | inspection apparatus in this embodiment. 本発明の第2実施形態であるロボット装置の概略の外観図である。It is a general | schematic external view of the robot apparatus which is 2nd Embodiment of this invention.

以下、本発明を実施するための形態について、図面を参照して詳細に説明する。
[第1実施形態]
図1は、本発明の第1実施形態であるロボット装置におけるロボット本体と検査対象物体との概略の外観図である。同図に示すように、ロボット装置1は、ロボット本体10に撮像部21が設けられて構成される。
Hereinafter, embodiments for carrying out the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
[First embodiment]
FIG. 1 is a schematic external view of a robot body and an inspection object in the robot apparatus according to the first embodiment of the present invention. As shown in the figure, the robot apparatus 1 is configured by providing an imaging unit 21 in a robot body 10.

ロボット本体10は、撮像部21を可動に支持する。具体的には、ロボット本体10は、地面に固定された支持台11と、リンク部12−1〜12−5と、ジョイント部16−1〜16−6と、リンク部13とを含んで構成される。ここで、リンク部12−1は、ジョイント部16−1を介して支持台11に連結される。リンク部12−2は、ジョイント部16−2を介してリンク部12−1に連結される。リンク部12−3は、ジョイント部16−3を介してリンク部12−2に連結される。リンク部12−4は、ジョイント部16−4を介してリンク部12−3に連結される。リンク部12−5は、ジョイント部16−5を介してリンク部12−4に連結される。すなわち、リンク部12−5は、リンク部12−1〜12−4及びジョイント部16−1〜16−5を介して、支持台11に旋回可能および屈伸可能に連結される。また、リンク部13は、ジョイント部16−6を介してリンク部12−5に回動可能および首振り可能に連結される。また、撮像部21は、連結部を介してリンク部13に固定されている。以下、各リンク部及び各ジョイント部は同様の構成であるため、特に区別する場合を除き、リンク部12−1〜12−5は、リンク部12と、ジョイント部16−1〜16−6はジョイント部16と記載する。
このように、ロボット本体10は、例えば6軸の垂直多関節ロボットであり、支持台11とリンク部12とリンク部13との連係した動作によって6軸の自由度を有し、撮像部21の位置および向きを三次元空間内で自在に変更することができる。
The robot body 10 supports the imaging unit 21 movably. Specifically, the robot body 10 includes a support base 11 fixed to the ground, link parts 12-1 to 12-5, joint parts 16-1 to 16-6, and a link part 13. Is done. Here, the link part 12-1 is connected with the support stand 11 through the joint part 16-1. The link part 12-2 is connected to the link part 12-1 via the joint part 16-2. The link part 12-3 is connected to the link part 12-2 via the joint part 16-3. The link part 12-4 is connected to the link part 12-3 via the joint part 16-4. The link part 12-5 is connected to the link part 12-4 via the joint part 16-5. In other words, the link portion 12-5 is connected to the support base 11 through the link portions 12-1 to 12-4 and the joint portions 16-1 to 16-5 so as to be capable of turning and bending. Moreover, the link part 13 is connected with the link part 12-5 via the joint part 16-6 so that rotation and a swing are possible. Moreover, the imaging part 21 is being fixed to the link part 13 via the connection part. Hereinafter, since each link part and each joint part have the same configuration, the link parts 12-1 to 12-5 are the link part 12 and the joint parts 16-1 to 16-6 unless otherwise distinguished. It is described as a joint part 16.
As described above, the robot body 10 is, for example, a 6-axis vertical articulated robot, and has 6-axis degrees of freedom by the coordinated operation of the support base 11, the link unit 12, and the link unit 13. The position and orientation can be freely changed in the three-dimensional space.

なお、ロボット本体10は、撮像部21、工具、部品等を作業目的に応じて持ち替えるようにしてもよい。また、ロボット本体10の自由度は6軸によるものに限られない。
また、支持台11は、壁や天井等、地面に対して固定された場所に設置してもよい。また、ロボット本体10は、撮像部21を支持するリンク部12およびリンク部13の他に、工具や部品を支持する図示しないリンク部を備え、これら複数のリンク部を独立的にまたは連動させて動かす構成としてもよい。なお、撮像部21は、上述したようにリンク部13に固定される構成であってもよく、また、ロボット本体10がリンク部13の先端に備える不図示のハンド部によって把持される構成であってもよい。
Note that the robot body 10 may change the imaging unit 21, tools, parts, and the like according to the work purpose. Further, the degree of freedom of the robot body 10 is not limited to that with six axes.
Moreover, you may install the support stand 11 in the place fixed with respect to the grounds, such as a wall and a ceiling. In addition to the link unit 12 and the link unit 13 that support the imaging unit 21, the robot body 10 includes a link unit (not shown) that supports tools and parts, and these multiple link units are independently or interlocked. It is good also as a structure to move. The imaging unit 21 may be configured to be fixed to the link unit 13 as described above, and may be configured to be gripped by a hand unit (not shown) provided at the tip of the link unit 13. May be.

また、図1に示すように、例えばロボット本体10のリンク部13先端の可動範囲内には、外観検査の対象物である検査対象物体5が図示しない台上に載置されている。この検査対象物体5は、検査部位を有している。
すなわち、本実施形態であるロボット装置は、検査対象物体5の外観を検査して、検査部位の状態、例えば、検査部位に検査物があるか否かを検査する装置である。
As shown in FIG. 1, for example, in the movable range of the tip of the link portion 13 of the robot body 10, an inspection target object 5 that is a visual inspection target is placed on a table (not shown). This inspection target object 5 has an inspection region.
That is, the robot apparatus according to the present embodiment is an apparatus that inspects the appearance of the inspection target object 5 to inspect the state of the inspection part, for example, whether or not there is an inspection object in the inspection part.

図2は、本実施形態であるロボット装置の概略の機能構成を表すブロック図である。
同図に示すように、ロボット装置1は、ロボット本体10と、検査装置20と、制御装置30とを備える。ロボット本体10は、図1にも示したように、撮像部21とリンク部12とを備える。
FIG. 2 is a block diagram illustrating a schematic functional configuration of the robot apparatus according to the present embodiment.
As shown in the figure, the robot apparatus 1 includes a robot body 10, an inspection apparatus 20, and a control apparatus 30. As shown in FIG. 1, the robot body 10 includes an imaging unit 21 and a link unit 12.

制御装置30は、撮像部21に対して撮像開始要求信号や撮像停止要求信号等の制御信号を送信する。また、制御装置30は、撮像部21の三次元空間内の撮影方向を変更するために、リンク部12を駆動してロボット本体10の姿勢を制御する。   The control device 30 transmits control signals such as an imaging start request signal and an imaging stop request signal to the imaging unit 21. In addition, the control device 30 drives the link unit 12 to control the posture of the robot body 10 in order to change the shooting direction of the imaging unit 21 in the three-dimensional space.

撮像部21は、検査対象物体5を撮像して、検査対象物体5の検査部位に相当する画像領域である検査領域が含まれる画像データを生成する。本実施形態の撮像部21は、例えば、検査対象物体5を撮像して画像データを出力するモノクロ撮影またはカラー撮影が可能な静止画カメラ装置である。例えば、撮像部21は、予め定められている露光時間(例えば、1/30秒)によって撮像する。なお、撮像部21は、ビデオカメラ装置でもよい。撮像部21は、制御装置30から供給される撮像開始要求信号にしたがって、同図に示した検査対象物体5を撮像してその画像データを出力する。また、撮像部21は、制御装置30から供給される撮像停止要求信号にしたがって、撮像動作を停止する。   The imaging unit 21 images the inspection target object 5 and generates image data including an inspection region that is an image region corresponding to the inspection region of the inspection target object 5. The imaging unit 21 of the present embodiment is, for example, a still image camera device capable of monochrome photography or color photography that images the inspection target object 5 and outputs image data. For example, the imaging unit 21 captures an image with a predetermined exposure time (for example, 1/30 second). Note that the imaging unit 21 may be a video camera device. In accordance with the imaging start request signal supplied from the control device 30, the imaging unit 21 images the inspection target object 5 shown in FIG. In addition, the imaging unit 21 stops the imaging operation according to the imaging stop request signal supplied from the control device 30.

検査装置20は、判定装置22と、上述した撮像部21とを備えている。
判定装置22は、撮像部21が出力する画像データを順次または複数フレームおきに取り込む。そして、判定装置22は、予め撮像されている検査部位の検査基準としての基準画像と、取り込んだ画像データとに基づいて、検査領域の状態を判定した検査結果データを出力する。
The inspection device 20 includes a determination device 22 and the imaging unit 21 described above.
The determination device 22 takes in the image data output from the imaging unit 21 sequentially or every plurality of frames. Then, the determination device 22 outputs inspection result data that determines the state of the inspection region based on the reference image as the inspection reference of the inspection region that has been imaged in advance and the captured image data.

図3は、本実施形態における検査装置20の機能構成を表すブロック図である。
上述したように、検査装置20は、撮像部21と、判定装置22とを備える。
判定装置22は、画像データ記憶部221と、平滑部222と、平滑画像データ記憶部223と、差分部224と、判定部225と、基準画像記憶部226と、設定部227とを備えている。
FIG. 3 is a block diagram showing a functional configuration of the inspection apparatus 20 in the present embodiment.
As described above, the inspection device 20 includes the imaging unit 21 and the determination device 22.
The determination device 22 includes an image data storage unit 221, a smoothing unit 222, a smoothed image data storage unit 223, a difference unit 224, a determination unit 225, a reference image storage unit 226, and a setting unit 227. .

画像データ記憶部221には、撮像部21によって画像データが記憶される。本実施形態の画像データ記憶部221には、撮像部21が出力する画像データが記憶される。   Image data is stored in the image data storage unit 221 by the imaging unit 21. In the image data storage unit 221 of the present embodiment, image data output from the imaging unit 21 is stored.

設定部227は、画像データに含まれる検査部位の外形部分を示す外形画像データの空間周波数に基づいて、ローパスフィルターのカットオフ周波数を設定する。ここで、検査部位の外形部分を示す外形画像データとは、撮像部21が生成した画像データのうちの、検査部位の外形部分(例えば、検査対象物体5の稜線部分)を示す部分である。例えば、撮像部21が生成した画像データに含まれる各画素において、近傍の画素に対して画素値が大きく変化する部分が、検査部位の外形部分(例えば、検査対象物体5の稜線部分)である。本実施形態の設定部227は、例えば、画像データ記憶部221から撮像部21が生成した画像データを読み込み、読み込んだ画像データに対して既知のエッジ抽出処理を行って検査部位の外形部分を示す外形画像データを生成する。さらに、設定部227は、生成した外形画像データに対して既知のフーリエ変換を適用して、外形画像データの空間周波数を算出する。設定部227は、このようにして算出した空間周波数に基づいて、ローパスフィルターのカットオフ周波数を設定する。   The setting unit 227 sets the cutoff frequency of the low-pass filter based on the spatial frequency of the outline image data indicating the outline portion of the examination site included in the image data. Here, the contour image data indicating the contour portion of the examination site is a portion indicating the contour portion of the examination site (for example, the ridge line portion of the examination target object 5) in the image data generated by the imaging unit 21. For example, in each pixel included in the image data generated by the imaging unit 21, a portion where the pixel value greatly changes with respect to a neighboring pixel is an outer portion of the examination region (for example, a ridge line portion of the examination target object 5). . For example, the setting unit 227 of the present embodiment reads the image data generated by the imaging unit 21 from the image data storage unit 221 and performs a known edge extraction process on the read image data to indicate the outer portion of the examination site. Outline image data is generated. Further, the setting unit 227 calculates a spatial frequency of the outline image data by applying a known Fourier transform to the generated outline image data. The setting unit 227 sets the cutoff frequency of the low-pass filter based on the spatial frequency calculated in this way.

より具体的には、設定部227は、外形画像データの空間周波数の強度が最も強い周波数よりも低いカットオフ周波数にして、ローパスフィルターのカットオフ周波数を設定する。ここで、空間周波数の強度が最も強い周波数とは、外形画像データに対して既知のフーリエ変換を適用して、外形画像データの周波数−画素値のエネルギー強度の関係を算出した場合に、画素値のエネルギー強度が最も強い周波数である。本実施形態の設定部227は、例えば、算出した外形画像データの空間周波数の周波数について、所定の周波数帯ごとに画素値のエネルギー強度を求める。そして、設定部227は、画素値のエネルギー強度が最も強い周波数帯よりも低い周波数を、カットオフ周波数に設定する。また、設定部227は、設定したカットオフ周波数を平滑部222に対して出力する。なお、上述においては、設定部227が外形画像データを生成する構成について説明したが、設定部227には、外部から外形画像データが供給される構成であってもよい。この場合、設定部227の構成を簡素化することができる。   More specifically, the setting unit 227 sets the cut-off frequency of the low-pass filter to a cut-off frequency lower than the frequency having the highest spatial frequency intensity of the outline image data. Here, the frequency having the highest spatial frequency intensity is the pixel value when the known Fourier transform is applied to the outline image data and the relationship between the frequency of the outline image data and the energy intensity of the pixel value is calculated. Is the frequency with the strongest energy intensity. For example, the setting unit 227 of the present embodiment obtains the energy intensity of the pixel value for each predetermined frequency band with respect to the frequency of the spatial frequency of the calculated outline image data. Then, the setting unit 227 sets a frequency lower than the frequency band where the energy intensity of the pixel value is the strongest as the cutoff frequency. The setting unit 227 outputs the set cutoff frequency to the smoothing unit 222. In the above description, the configuration in which the setting unit 227 generates the outline image data has been described. However, the setting unit 227 may have a configuration in which the outline image data is supplied from the outside. In this case, the configuration of the setting unit 227 can be simplified.

平滑部222は、画像データに含まれる各画素の画素値を平滑化して、平滑画像データを生成する。本実施形態の平滑部222は、例えば、画像データに含まれる平滑化対象画素の画素値を平滑化対象画素の画素値と平滑化対象画素に隣接する画素の画素値との平均値にする演算を、各画素に適用することによって、平滑化画像データを生成する。
より具体的には、カットオフ周波数を有するローパスフィルターを用いた演算を画像データに対して行うことにより平滑画像データを生成する。ここで、平滑部222は、設定部227から、設定部227が設定したカットオフ周波数を取得し、取得したカットオフ周波数をローパスフィルターのカットオフ周波数にして、平滑画像データを生成する。また、平滑部222は、生成した平滑画像データを、平滑化前の画像データと関連付けて平滑画像データ記憶部223に記憶させる。なお、平滑部222の構成の詳細については後述する。
平滑画像データ記憶部223には、平滑部222が生成した平滑画像データが、撮像部21によって画像データと関連付けられて記憶されている。
The smoothing unit 222 smoothes the pixel value of each pixel included in the image data to generate smoothed image data. For example, the smoothing unit 222 according to the present embodiment calculates the pixel value of the smoothing target pixel included in the image data as an average value of the pixel value of the smoothing target pixel and the pixel value of the pixel adjacent to the smoothing target pixel. Is applied to each pixel to generate smoothed image data.
More specifically, smooth image data is generated by performing an operation on the image data using a low-pass filter having a cutoff frequency. Here, the smoothing unit 222 acquires the cutoff frequency set by the setting unit 227 from the setting unit 227, and generates smoothed image data using the acquired cutoff frequency as the cutoff frequency of the low-pass filter. Further, the smoothing unit 222 stores the generated smoothed image data in the smoothed image data storage unit 223 in association with the image data before smoothing. Details of the configuration of the smoothing unit 222 will be described later.
The smoothed image data storage unit 223 stores the smoothed image data generated by the smoothing unit 222 in association with the image data by the imaging unit 21.

差分部224は、画像データの画素と、当該画素に対応する平滑画像データの画素の画素値の差分を求めて、差分画像データを生成する。本実施形態の差分部224は、例えば、画像データ記憶部221に記憶されている撮像部21が生成した画像データを読み出し、読み出した画像データに関連付けられている平滑部222が生成した平滑画像データを、平滑画像データ記憶部223から読み出す。そして、差分部224は、読み出した画像データと、読み出した平滑画像データとの間の対応する各画素の画素値の差分を求めて、差分画像データを生成する。また、差分部224は、生成した差分画像データを、後述する判定部225に出力する。   The difference unit 224 obtains a difference between the pixel value of the pixel of the image data and the pixel of the smoothed image data corresponding to the pixel, and generates difference image data. The difference unit 224 of the present embodiment reads, for example, image data generated by the imaging unit 21 stored in the image data storage unit 221 and smoothed image data generated by the smoothing unit 222 associated with the read image data. Are read from the smoothed image data storage unit 223. And the difference part 224 calculates | requires the difference of the pixel value of each corresponding pixel between the read image data and the read smooth image data, and produces | generates difference image data. Further, the difference unit 224 outputs the generated difference image data to the determination unit 225 described later.

基準画像記憶部226には、検査部位の検査基準としての基準画像データが予め記憶されている。本実施形態の基準画像記憶部226には、例えば、検査対象物体5の検査の基準である良品の画像データが、基準画像データとして予め記憶されている。この基準画像データは、上述した差分画像データと同様に、良品を撮像した画像データが平滑部222及び差分部224によって演算されて、予め生成された画像データである。   In the reference image storage unit 226, reference image data as an inspection reference for the inspection region is stored in advance. In the reference image storage unit 226 of this embodiment, for example, non-defective image data that is a reference for inspection of the inspection object 5 is stored in advance as reference image data. Similar to the above-described difference image data, the reference image data is image data generated in advance by calculating image data obtained by capturing a non-defective product by the smoothing unit 222 and the difference unit 224.

判定部225は、検査部位の検査基準としての基準画像データと、差分画像データとに基づいて、検査部位の状態を判定する。本実施形態の判定部225は、基準画像記憶部226に記憶されている基準画像データを読み出すとともに、差分部224が生成した差分画像データと、読み出した基準画像データとの類似度を求める。そして、判定部225は、求めた類似度が所定の値よりも大きい場合(つまり、差分画像データと基準画像データとの類似度が大きい場合)には、検査対象物体5を良品と判定する。一方、判定部225は、求めた類似度が所定の値よりも小さい場合(つまり、差分画像データと基準画像データとの類似度が小さい場合)には、検査対象物体5を不良品と判定する。   The determination unit 225 determines the state of the inspection region based on the reference image data as the inspection reference of the inspection region and the difference image data. The determination unit 225 according to the present embodiment reads the reference image data stored in the reference image storage unit 226 and obtains the similarity between the difference image data generated by the difference unit 224 and the read reference image data. Then, when the obtained similarity is larger than a predetermined value (that is, when the similarity between the difference image data and the reference image data is large), the determination unit 225 determines that the inspection target object 5 is a non-defective product. On the other hand, when the obtained similarity is smaller than a predetermined value (that is, when the similarity between the difference image data and the reference image data is small), the determination unit 225 determines that the inspection target object 5 is a defective product. .

次に、図4から図8を参照して、画像データから差分画像データを生成する構成について説明する。
まず、図4を参照して、撮像部21が生成した画像データの一例を説明する。
図4は、本実施形態における撮像部21が生成した画像データの一例を示す模式図である。
上述したように、本実施形態の撮像部21は、検査対象物体5を例えば1/30秒の露光時間によって撮像して、例えば、図4に示す画像データを生成する。
Next, a configuration for generating difference image data from image data will be described with reference to FIGS.
First, an example of image data generated by the imaging unit 21 will be described with reference to FIG.
FIG. 4 is a schematic diagram illustrating an example of image data generated by the imaging unit 21 in the present embodiment.
As described above, the imaging unit 21 of the present embodiment images the inspection target object 5 with an exposure time of 1/30 seconds, for example, and generates image data illustrated in FIG. 4, for example.

次に、図5及び図6を参照して、設定部227が設定するカットオフ周波数の一例について説明する。
図5は、本実施形態における検査部位の外形部分を示す外形画像データの一例を示す模式図である。
上述したように、本実施形態の設定部227は、例えば、画像データに含まれる検査部位の外形部分を示す、図5に示すような外形画像データを生成する。
Next, an example of the cutoff frequency set by the setting unit 227 will be described with reference to FIGS. 5 and 6.
FIG. 5 is a schematic diagram illustrating an example of outer shape image data indicating the outer shape portion of the examination site in the present embodiment.
As described above, the setting unit 227 of the present embodiment generates, for example, outer shape image data as illustrated in FIG. 5 that indicates the outer shape portion of the examination site included in the image data.

図6は、本実施形態における外形画像データの空間周波数の一例を示すグラフである。
上述したように、設定部227は、生成した外形画像データに対して既知のフーリエ変換を適用して、図6に示すような外形画像データの空間周波数を算出する。ここで、外形画像データの空間周波数は、図6の分布波形Wによって示される分布を有しているものとする。この外形画像データの空間周波数の分布波形Wは、図6に示す周波数領域Aと周波数領域Bとに分けられる。上述したフーリエ変換によって求めた画像データの空間周波数の性質に基づけば、この周波数領域Bは、外形画像データの空間周波数の強度が最も強い周波数PFを含む周波数領域である。またこの周波数領域Bは、検査対象物体5の検査部位のうちの外形部分(例えば、図5に示す輪郭部分)を表している。同様に、この周波数領域Aは、外形画像データの空間周波数の強度が最も強い周波数PFよりも低い周波数の周波数領域であり、検査対象物体5の検査部位のうちの表面部分(例えば、図5に示す輪郭部以外の部分)を表している。
本実施形態の設定部227は、例えば、外形画像データの空間周波数の強度が最も強い周波数PFよりも低い周波数(つまり、周波数領域Aに含まれる周波数)をカットオフ周波数CFに設定する。このとき、カットオフ周波数CFよりも大きい周波数を遮断するローパスフィルターの特性は、例えば、図6に示す特性波形LPFである。したがって、このローパスフィルターは、例えば、周波数領域B(例えば、図5に示す輪郭部分)を遮断する特性を有する。
FIG. 6 is a graph showing an example of the spatial frequency of the outline image data in the present embodiment.
As described above, the setting unit 227 calculates a spatial frequency of the outline image data as illustrated in FIG. 6 by applying a known Fourier transform to the generated outline image data. Here, it is assumed that the spatial frequency of the contour image data has a distribution indicated by the distribution waveform W in FIG. The spatial frequency distribution waveform W of the outline image data is divided into a frequency domain A and a frequency domain B shown in FIG. Based on the spatial frequency property of the image data obtained by the Fourier transform described above, the frequency region B is a frequency region including the frequency PF having the strongest spatial frequency intensity of the outline image data. Further, the frequency region B represents an outer shape portion (for example, the contour portion shown in FIG. 5) of the inspection site of the inspection target object 5. Similarly, the frequency region A is a frequency region having a frequency lower than the frequency PF in which the intensity of the spatial frequency of the outline image data is the strongest, and is a surface portion (for example, in FIG. This represents a portion other than the contour portion shown).
For example, the setting unit 227 of the present embodiment sets a frequency (that is, a frequency included in the frequency region A) lower than the frequency PF having the highest spatial frequency intensity of the outline image data as the cutoff frequency CF. At this time, the characteristic of the low-pass filter that cuts off the frequency higher than the cutoff frequency CF is, for example, a characteristic waveform LPF shown in FIG. Therefore, this low-pass filter has a characteristic of blocking the frequency region B (for example, the contour portion shown in FIG. 5).

次に、本実施形態の平滑部222が平滑画像データを生成する構成について説明する。
図7は、本実施形態における平滑部222が生成した平滑画像データの一例を示す模式図である。
本実施形態の平滑部222は、このように設定されたカットオフ周波数CFよりも大きい周波数を遮断するローパスフィルターによって、例えば図7に示すような平滑画像データを生成する。したがって、平滑部222が生成する平滑画像データは、画像データのうちの検査部位の外形部分(例えば、図5に示す輪郭部分)の周波数成分が含まれていないデータである。このように、平滑部222は、検査部位のうちの表面部分(例えば、図5に示す輪郭部以外の部分)の特徴が残されており、検査部位のうちの外形部分(例えば、図5に示す輪郭部分)の特徴が除去された平滑画像データを生成する。
Next, a configuration in which the smoothing unit 222 of the present embodiment generates smoothed image data will be described.
FIG. 7 is a schematic diagram illustrating an example of smoothed image data generated by the smoothing unit 222 according to the present embodiment.
The smoothing unit 222 according to the present embodiment generates smooth image data as shown in FIG. 7, for example, using a low-pass filter that cuts off a frequency higher than the cutoff frequency CF set in this way. Therefore, the smoothed image data generated by the smoothing unit 222 is data that does not include the frequency component of the outer portion (for example, the contour portion shown in FIG. 5) of the examination site in the image data. As described above, the smooth portion 222 has the characteristics of the surface portion (for example, the portion other than the contour portion shown in FIG. 5) in the inspection region, and the outer shape portion (for example, in FIG. 5). Smooth image data from which the feature of the contour portion shown) is removed is generated.

次に、本実施形態の差分部224が差分画像データを生成する構成について説明する。
図8は、本実施形態における差分部224が生成した差分画像データの一例を示す模式図である。
上述したように、差分部224は、画像データの画素と、当該画素に対応する平滑画像データの画素の画素値の差分を求めて、図8に示すような差分画像データを生成する。このとき、差分部224は、画像データのうちの、検査部位のうちの表面部分(例えば、図5に示す輪郭部以外の部分)の特徴が除去されており、検査部位のうちの外形部分(例えば、図5に示す輪郭部分)の特徴が残された差分画像データを生成する。
Next, a configuration in which the difference unit 224 of the present embodiment generates difference image data will be described.
FIG. 8 is a schematic diagram illustrating an example of difference image data generated by the difference unit 224 in the present embodiment.
As described above, the difference unit 224 obtains the difference between the pixel value of the pixel of the image data and the pixel of the smoothed image data corresponding to the pixel, and generates difference image data as shown in FIG. At this time, the difference unit 224 has removed the features of the surface portion (for example, the portion other than the contour portion shown in FIG. 5) of the examination site in the image data, and the outer portion ( For example, the difference image data in which the feature of the contour portion shown in FIG. 5 is left is generated.

本実施形態の判定部225は、このようにして差分画像データと検査部位の検査基準としての基準画像データとに基づいて、検査部位の状態を判定する。ここで、基準画像データは、予め良品が撮像された画像データを上述の構成によって生成した差分画像データである。このように、本実施形態の判定部225は、良品が撮像された画像データに基づいて差分画像データと、検査対象物体5が撮像された画像データに基づいて差分画像データとの類似度を算出することによって、検査部位の状態を判定する。   In this way, the determination unit 225 according to the present embodiment determines the state of the examination part based on the difference image data and the reference image data as the examination reference of the examination part. Here, the reference image data is difference image data in which image data in which a good product is captured in advance is generated with the above-described configuration. As described above, the determination unit 225 according to the present embodiment calculates the similarity between the difference image data based on the image data obtained by imaging the non-defective product and the difference image data based on the image data obtained by imaging the inspection target object 5. By doing so, the state of the examination site is determined.

次に、本実施形態における検査装置20の動作について説明する。
図9は、本実施形態における検査装置20の動作の一例を示すフローチャートである。
まず、制御装置30は、ロボット本体10のリンク部12を制御して、撮像部21が検査対象物体5の検査領域を撮像可能な位置に、撮像部21の位置を移動させる(ステップS201)。本実施形態においては、検査対象物体5は、例えば、予め定められた位置に配置されており、制御装置30は、予め記憶されているリンク部12の移動量によって、撮像部21を撮像位置に移動させる。
Next, operation | movement of the test | inspection apparatus 20 in this embodiment is demonstrated.
FIG. 9 is a flowchart showing an example of the operation of the inspection apparatus 20 in the present embodiment.
First, the control device 30 controls the link unit 12 of the robot body 10 to move the position of the imaging unit 21 to a position where the imaging unit 21 can capture the inspection area of the inspection target object 5 (step S201). In the present embodiment, the inspection target object 5 is arranged at a predetermined position, for example, and the control device 30 sets the imaging unit 21 to the imaging position based on the movement amount of the link unit 12 stored in advance. Move.

次に、撮像部21は、検査対象物体5を撮像し、検査対象物体5の検査部位に相当する画像領域である検査領域が含まれる検査対象物体画像の画像データを生成する(ステップS203。撮像ステップ)。
次に、撮像部21は、生成した画像データを画像データ記憶部221に記憶させる(ステップS204)。
Next, the imaging unit 21 images the inspection target object 5 and generates image data of an inspection target object image including an inspection region that is an image region corresponding to the inspection region of the inspection target object 5 (step S203, imaging). Step).
Next, the imaging unit 21 stores the generated image data in the image data storage unit 221 (step S204).

次に、設定部227は、画像データに含まれる検査部位の外形部分を示す外形画像データの空間周波数に基づいて、ローパスフィルターのカットオフ周波数を設定する(ステップS205)。上述したように、本実施形態の設定部227は、例えば、画像データ記憶部221から撮像部21が生成した画像データを読み込み、読み込んだ画像データに対して既知のエッジ抽出処理を行って検査部位の外形部分を示す外形画像データを生成する。さらに、設定部227は、生成した外形画像データに対して既知のフーリエ変換を適用して、外形画像データの空間周波数を算出する。より具体的には、設定部227は、外形画像データの空間周波数の強度が最も強い周波数よりも低いカットオフ周波数にして、ローパスフィルターのカットオフ周波数を設定する。なお、このカットオフ周波数は、検査対象物体5の検査部位に応じて一度設定すればよい。つまり、カットオフ周波数は、検査対象物体5の検査部位が同一であれば、設定を変更しなくてもよい。   Next, the setting unit 227 sets the cut-off frequency of the low-pass filter based on the spatial frequency of the outline image data indicating the outline portion of the examination site included in the image data (Step S205). As described above, the setting unit 227 of the present embodiment reads, for example, the image data generated by the imaging unit 21 from the image data storage unit 221 and performs a known edge extraction process on the read image data to perform an examination site. The external shape image data indicating the external shape portion of the image is generated. Further, the setting unit 227 calculates a spatial frequency of the outline image data by applying a known Fourier transform to the generated outline image data. More specifically, the setting unit 227 sets the cut-off frequency of the low-pass filter to a cut-off frequency lower than the frequency having the highest spatial frequency intensity of the outline image data. The cut-off frequency may be set once according to the inspection site of the inspection target object 5. That is, the cutoff frequency does not need to be changed as long as the inspection site of the inspection object 5 is the same.

次に、平滑部222は、画像データに含まれる各画素の画素値を平滑化して、平滑画像データを生成する(ステップS206。平滑ステップ)。上述したように、本実施形態の平滑部222は、例えば、画像データに含まれる平滑化対象画素の画素値を平滑化対象画素の画素値と平滑化対象画素に隣接する画素の画素値との平均値にする演算を、各画素に適用することによって、平滑化画像データを生成する。より具体的には、カットオフ周波数を有するローパスフィルターを用いた演算を画像データに対して行うことにより平滑画像データを生成する。そして、平滑部222は、生成した平滑画像データを、平滑化前の画像データと関連付けて平滑画像データ記憶部223に記憶させる。   Next, the smoothing unit 222 smoothes the pixel value of each pixel included in the image data to generate smoothed image data (step S206, smoothing step). As described above, the smoothing unit 222 of the present embodiment, for example, calculates the pixel value of the smoothing target pixel included in the image data between the pixel value of the smoothing target pixel and the pixel value of the pixel adjacent to the smoothing target pixel. Smoothing image data is generated by applying an arithmetic operation for averaging to each pixel. More specifically, smooth image data is generated by performing an operation on the image data using a low-pass filter having a cutoff frequency. Then, the smoothing unit 222 stores the generated smoothed image data in the smoothed image data storage unit 223 in association with the image data before smoothing.

次に差分部224は、画像データの画素と、当該画素に対応する平滑画像データの画素の画素値の差分を求めて、差分画像データを生成する(ステップS207。差分ステップ)。上述したように、本実施形態の差分部224は、例えば、画像データ記憶部221に記憶されている撮像部21が生成した画像データを読み出し、読み出した画像データに関連付けられている平滑部222が生成した平滑画像データを、平滑画像データ記憶部223から読み出す。そして、差分部224は、読み出した画像データと、読み出した平滑画像データとの間の対応する各画素の画素値の差分を求めて、差分画像データを生成する。   Next, the difference unit 224 obtains the difference between the pixel value of the pixel of the image data and the pixel of the smoothed image data corresponding to the pixel, and generates difference image data (step S207, difference step). As described above, the difference unit 224 of the present embodiment reads, for example, the image data generated by the imaging unit 21 stored in the image data storage unit 221, and the smoothing unit 222 associated with the read image data. The generated smooth image data is read from the smooth image data storage unit 223. And the difference part 224 calculates | requires the difference of the pixel value of each corresponding pixel between the read image data and the read smooth image data, and produces | generates difference image data.

次に判定部は、判定部225は、検査部位の検査基準としての基準画像と、差分画像データとの類似度を計算する(ステップS208)。本実施形態の判定部225は、例えば、既知のパターンマッチング法によって、基準画像記憶部226から読み出した基準画像と差分画像データとの類似度を計算する。
次に、判定部225は、ステップS208において求めた類似度が所定の値より大きいか否かを判定する(ステップS209。判定ステップ)。判定部225は、求めた類似度が所定の値より大きいと判定した場合(ステップS209:YES)には、検査対象物体5を良品と判定して(ステップS211)、処理を終了する。また、判定部225は、求めた類似度が所定の値より大きくないと判定した場合(ステップS209:NO)には、検査対象物体5を不良品と判定して(ステップS210)、処理を終了する。
Next, the determination unit calculates the similarity between the reference image as the inspection reference of the inspection site and the difference image data (step S208). The determination unit 225 of this embodiment calculates the similarity between the reference image read from the reference image storage unit 226 and the difference image data, for example, by a known pattern matching method.
Next, the determination unit 225 determines whether or not the similarity obtained in step S208 is greater than a predetermined value (step S209, determination step). If the determination unit 225 determines that the obtained similarity is greater than a predetermined value (step S209: YES), the determination unit 225 determines that the inspection target object 5 is a non-defective product (step S211) and ends the process. If the determination unit 225 determines that the obtained similarity is not greater than the predetermined value (step S209: NO), the determination unit 225 determines that the inspection target object 5 is a defective product (step S210) and ends the process. To do.

以上説明したように、本発明の第1実施形態であるロボット装置1が備える検査装置20は、撮像部21と、平滑部222と、差分部224と、判定部225とを備えている。この撮像部21は、検査対象物体5を撮像して、検査対象物体5の検査部位に相当する画像領域である検査領域が含まれる画像データを生成する。またこの平滑部222は、画像データに含まれる各画素の画素値を平滑化して、平滑画像データを生成する。またこの差分部224は、画像データの画素と、当該画素に対応する平滑画像データの画素の画素値の差分を求めて、差分画像データを生成する。またこの判定部225は、検査部位の検査基準としての基準画像データと差分画像データとに基づいて、検査部位の状態を判定する。   As described above, the inspection apparatus 20 included in the robot apparatus 1 according to the first embodiment of the present invention includes the imaging unit 21, the smoothing unit 222, the difference unit 224, and the determination unit 225. The imaging unit 21 images the inspection target object 5 and generates image data including an inspection region that is an image region corresponding to the inspection region of the inspection target object 5. In addition, the smoothing unit 222 smoothes the pixel value of each pixel included in the image data to generate smoothed image data. The difference unit 224 obtains a difference between the pixel values of the image data pixel and the smooth image data pixel corresponding to the pixel, and generates difference image data. The determination unit 225 determines the state of the inspection region based on the reference image data and the difference image data as the inspection reference of the inspection region.

ここで、一般的には、検査装置は、予め良品が撮像されている画像データと、検査対象物体5が撮像された画像データとの類似度を求めることにより検査対象物体5の外形の欠陥を判定することがある。この場合、検査対象物体5に(例えば、検査対象物体5の表面に)個体差がある場合、良品との類似度が低くなることがある。例えば、検査対象物体5が切削加工されて切削痕を有する場合などにおいては、検査対象物体5の表面における光の反射方向が、検査対象物体5が撮像される角度によって変化することがある。この場合には、検査対象物体5が撮像された画像データは、良品の画像データとの類似度が低くなることがある。これにより、検査対象物体5が仮に良品であったとしても、検査対象物体5の外形に欠陥があるとして良品と判定されないことがある。   Here, in general, the inspection apparatus obtains the external defect of the inspection target object 5 by obtaining the similarity between the image data in which the non-defective product is captured in advance and the image data in which the inspection target object 5 is captured. Judgment may be made. In this case, when there is an individual difference in the inspection target object 5 (for example, on the surface of the inspection target object 5), the similarity with the non-defective product may be low. For example, when the inspection target object 5 is cut and has a cut mark, the reflection direction of light on the surface of the inspection target object 5 may change depending on the angle at which the inspection target object 5 is imaged. In this case, the similarity between the image data obtained by imaging the inspection target object 5 and the non-defective image data may be low. As a result, even if the inspection object 5 is a non-defective product, it may not be determined that the inspection target object 5 has a defect in its outer shape.

一方、本実施形態の検査装置20及び検査装置20を備えるロボット装置1は、画像データに含まれる各画素の画素値を平滑化して平滑画像データを生成するとともに、撮像部21によって画像データの画素と、当該画素に対応する平滑画像データの画素の画素値の差分を求めて、差分画像データを生成する。これにより、本実施形態の検査装置20及び検査装置20を備えるロボット装置1は、例えば、上述した検査対象物体5の切削痕の影響を低減することができる。つまり、本実施形態の検査装置20及び検査装置20を備えるロボット装置1は、検査対象物体の表面に個体差があっても、検査対象物体の外形の欠陥を高精度に検査することができる。   On the other hand, the robot apparatus 1 including the inspection apparatus 20 and the inspection apparatus 20 according to the present embodiment smoothes the pixel values of each pixel included in the image data to generate smooth image data, and the imaging unit 21 uses the pixels of the image data. And the difference of the pixel value of the pixel of the smooth image data corresponding to the said pixel is calculated | required, and difference image data is produced | generated. Thereby, the robot apparatus 1 provided with the inspection apparatus 20 of this embodiment and the inspection apparatus 20 can reduce the influence of the cutting trace of the inspection target object 5 mentioned above, for example. That is, the inspection apparatus 20 according to the present embodiment and the robot apparatus 1 including the inspection apparatus 20 can inspect for defects in the outer shape of the inspection target object with high accuracy even if there are individual differences on the surface of the inspection target object.

また、本実施形態の検査装置20は、画像データに含まれる検査部位の外形部分を示す外形画像データの空間周波数に基づいて、ローパスフィルターのカットオフ周波数を設定する設定部227を備えている。また、本実施形態の検査装置20が備える平滑部222は、カットオフ周波数を有するローパスフィルターを用いた演算を、画像データに対して行うことにより平滑画像データを生成する。これにより、検査装置20は、平滑画像データを生成するためのローパスフィルターの特性を、画像データの特性に応じて設定することができる。これにより、検査装置20は、検査対象物体5の表面に個体差があっても、検査対象物体5の外形の欠陥を高精度に検査することができる。また、検査装置20は、既知のローパスフィルターを用いて平滑化を行うため、簡易な構成により平滑画像データを生成することができる。   In addition, the inspection apparatus 20 of the present embodiment includes a setting unit 227 that sets the cutoff frequency of the low-pass filter based on the spatial frequency of the outline image data indicating the outline portion of the examination site included in the image data. In addition, the smoothing unit 222 included in the inspection device 20 of the present embodiment generates smoothed image data by performing an operation on the image data using a low-pass filter having a cutoff frequency. Thereby, the inspection apparatus 20 can set the characteristics of the low-pass filter for generating smooth image data according to the characteristics of the image data. As a result, the inspection apparatus 20 can inspect defects on the outer shape of the inspection target object 5 with high accuracy even if there are individual differences on the surface of the inspection target object 5. In addition, since the inspection apparatus 20 performs smoothing using a known low-pass filter, it can generate smoothed image data with a simple configuration.

また、本実施形態の検査装置20が備える設定部227は、外形画像データの空間周波数の強度が最も強い周波数よりも低いカットオフ周波数にして、ローパスフィルターのカットオフ周波数を設定する。これにより、検査装置20は、検査部位の外形部分を示す各画素の濃淡が除去されており、検査部位の表面部分を示す各画素の濃淡が除去されていない平滑画像データを生成することができる。したがって、検査装置20は、この平滑画像データと平滑化前の画像データとの画素値の差分を求めた差分画像データとして、検査部位の外形部分を示す各画素の濃淡は保持されており、検査部位の表面部分を示す各画素の濃淡が除去されている差分画像データを生成することができる。これにより、検査装置20は、検査部位の表面部分の影響を低減させて、検査部位の外形部分を高精度に検査することができる。   In addition, the setting unit 227 included in the inspection apparatus 20 according to the present embodiment sets the cutoff frequency of the low-pass filter to a cutoff frequency lower than the frequency having the highest spatial frequency intensity of the outline image data. Thereby, the inspection apparatus 20 can generate smooth image data in which the shade of each pixel indicating the outer shape portion of the inspection site is removed and the shade of each pixel indicating the surface portion of the inspection site is not removed. . Therefore, the inspection apparatus 20 retains the shading of each pixel indicating the outer shape portion of the inspection region as difference image data obtained by calculating the difference between the smoothed image data and the image data before smoothing. It is possible to generate difference image data in which the shading of each pixel indicating the surface portion of the part is removed. Thereby, the inspection apparatus 20 can reduce the influence of the surface portion of the inspection region and inspect the outer shape portion of the inspection region with high accuracy.

[第2実施形態]
上述した第1実施形態であるロボット装置1は、支持台11が床に固定されて設置される構成であった。本発明の第2実施形態であるロボット装置1aは、台座部14が支持台11aを支持するとともに、可搬部15を備える構成である。
以下、図10を参照して、本実施形態のロボット装置1aについて説明する。なお、本実施形態において、第1実施形態と同一の構成については同一の符号を付してその説明を省略する。
[Second Embodiment]
The robot apparatus 1 which is 1st Embodiment mentioned above was the structure by which the support stand 11 was fixed and installed in the floor. The robot apparatus 1a which is 2nd Embodiment of this invention is a structure provided with the portable part 15 while the base part 14 supports the support stand 11a.
Hereinafter, the robot apparatus 1a of the present embodiment will be described with reference to FIG. In the present embodiment, the same components as those in the first embodiment are denoted by the same reference numerals, and the description thereof is omitted.

図10は、本発明の第2実施形態であるロボット装置1aの概略の外観図である。
同図に示すように、ロボット装置1aは、ロボット本体10aと、台座部14と、可搬部15とを備えている。
ロボット本体10aは、支持台11aと、リンク部12としての第1リンク部12a及び第2リンク部12bと、リンク部13としての第1リンク部13a及び第2リンク部13bとを備えている。
第1リンク部13aは、撮像部21としての第1撮像部21aを備えている。同様に第2リンク部13bは、撮像部21としての第2撮像部21bを備えている。
支持台11aは、リンク部12(例えば、第1リンク部12a、第2リンク部12b)が接続されており、リンク部12を支持する。
台座部14は、支持台11aを介してロボット本体10aを支持するとともに、判定装置22や、制御装置30を格納している。
可搬部15は、例えば、キャスターを備えており、台座部14を可搬にする。なお、図10において可搬部15は、床面上にロボット装置1aを移動させる構成を示しているが、例えば、壁面や天井等を移動させる構成であってもよい。
FIG. 10 is a schematic external view of a robot apparatus 1a according to the second embodiment of the present invention.
As shown in the figure, the robot apparatus 1a includes a robot main body 10a, a pedestal portion 14, and a portable portion 15.
The robot body 10 a includes a support base 11 a, a first link part 12 a and a second link part 12 b as the link part 12, and a first link part 13 a and a second link part 13 b as the link part 13.
The first link unit 13 a includes a first imaging unit 21 a as the imaging unit 21. Similarly, the second link unit 13 b includes a second imaging unit 21 b as the imaging unit 21.
The support base 11a is connected to the link portion 12 (for example, the first link portion 12a and the second link portion 12b), and supports the link portion 12.
The pedestal portion 14 supports the robot body 10a via the support base 11a, and stores the determination device 22 and the control device 30.
The portable part 15 is provided with a caster, for example, and makes the base part 14 portable. In addition, although the portable part 15 has shown the structure which moves the robot apparatus 1a on a floor surface in FIG. 10, the structure which moves a wall surface, a ceiling, etc. may be sufficient, for example.

以上説明したように、本発明の第2実施形態であるロボット装置1aは、ロボット本体10aを支持する台座部14と、台座部14を可搬にする可搬部15とを備えている。また、本実施形態の台座部14は、その内部に上述した検査装置20のうちの判定装置22と制御装置30とを備えている。このように、本実施形態のロボット装置1aは、検査に必要な検査装置20及び制御装置30を内蔵しているため小型化することができる。また、本実施形態のロボット装置1aは、可搬部15によって場所を変えて検査を行うことができる。このため、ロボット装置1aは、例えば、移動させることが困難な大型の検査対象物体5についても検査を行うことができる。   As described above, the robot apparatus 1a according to the second embodiment of the present invention includes the pedestal portion 14 that supports the robot body 10a and the portable portion 15 that makes the pedestal portion 14 portable. Moreover, the base part 14 of this embodiment is provided with the determination apparatus 22 and the control apparatus 30 among the inspection apparatuses 20 mentioned above inside. Thus, since the robot apparatus 1a of this embodiment incorporates the inspection apparatus 20 and the control apparatus 30 necessary for inspection, it can be reduced in size. Moreover, the robot apparatus 1a of this embodiment can perform an inspection by changing the location by the portable unit 15. For this reason, for example, the robot apparatus 1a can inspect a large inspection object 5 that is difficult to move.

なお、上記の実施形態における検査装置20又はこの検査装置20が備える各部は、専用のハードウェアにより実現されるものであってもよく、また、メモリおよびマイクロプロセッサにより実現させるものであってもよい。   Note that the inspection apparatus 20 in the above embodiment or each unit included in the inspection apparatus 20 may be realized by dedicated hardware, or may be realized by a memory and a microprocessor. .

なお、この検査装置20が備える各部は、メモリおよびCPU(中央演算装置)により構成され、検査装置20が備える各部の機能を実現するためのプログラムをメモリにロードして実行することによりその機能を実現させるものであってもよい。   Each unit included in the inspection device 20 is configured by a memory and a CPU (central processing unit), and a function for realizing the function of each unit included in the inspection device 20 is loaded into the memory and executed. It may be realized.

また、検査装置20が備える各部の機能を実現するためのプログラムをコンピューター読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピューターシステムに読み込ませ、実行することにより、検査装置20が備える各部による処理を行ってもよい。なお、ここでいう「コンピューターシステム」とは、OSや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。   In addition, by recording a program for realizing the function of each unit included in the inspection apparatus 20 on a computer-readable recording medium, causing the computer system to read and execute the program recorded on the recording medium, the inspection apparatus You may perform the process by each part with which 20 is provided. Here, the “computer system” includes an OS and hardware such as peripheral devices.

また、「コンピューターシステム」は、WWWシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境(あるいは表示環境)も含むものとする。
また、「コンピューター読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ROM、CD−ROM等の可搬媒体、コンピューターシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピューター読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピューターシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよく、さらに前述した機能をコンピューターシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであってもよい。
Further, the “computer system” includes a homepage providing environment (or display environment) if the WWW system is used.
The “computer-readable recording medium” refers to a storage device such as a flexible disk, a magneto-optical disk, a portable medium such as a ROM and a CD-ROM, and a hard disk incorporated in a computer system. Furthermore, a “computer-readable recording medium” dynamically holds a program for a short time, like a communication line when transmitting a program via a network such as the Internet or a communication line such as a telephone line. In this case, a volatile memory in a computer system serving as a server or a client in that case, and a program that holds a program for a certain period of time are also included. The program may be a program for realizing a part of the functions described above, and may be a program that can be realized by a combination with a program already recorded in the computer system.

以上、本発明の実施の形態について図面を参照して詳述したが、具体的な構成はその実施形態に限られるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。   As mentioned above, although embodiment of this invention was explained in full detail with reference to drawings, the specific structure is not restricted to that embodiment, The design of the range which does not deviate from the summary of this invention, etc. are included.

1,1a ロボット装置
5 検査対象物体
10 ロボット本体
11、11a 支持台
12、12−1〜12−5 リンク部
13 リンク部
14 台座部
15 可搬部
16、16−1〜16−6 ジョイント部
20 検査装置
21 撮像部
30 制御装置
221 画像データ記憶部
222 平滑部
223 平滑画像データ記憶部
224 差分部
225 判定部
226 基準画像記憶部
227 設定部
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1,1a Robot apparatus 5 Inspection object 10 Robot main body 11, 11a Support stand 12, 12-1 to 12-5 Link part 13 Link part 14 Base part 15 Transportable part 16, 16-1 to 16-6 Joint part 20 Inspection device 21 Imaging unit 30 Control device 221 Image data storage unit 222 Smoothing unit 223 Smoothing image data storage unit 224 Difference unit 225 Determination unit 226 Reference image storage unit 227 Setting unit

Claims (9)

検査対象物体を撮像して、前記検査対象物体の検査部位に相当する画像領域である検査領域が含まれる画像データを生成する撮像部と、
前記画像データに含まれる各画素の画素値を平滑化して、平滑画像データを生成する平滑部と、
前記画像データの画素と、当該画素に対応する前記平滑画像データの画素の画素値の差分を画素ごとに求めて、差分画像データを生成する差分部と、
前記検査部位の検査基準としての基準画像データと前記差分画像データとの類似度に基づいて、前記検査対象物体が良品か否かを判定する判定部と
を備えることを特徴とする検査装置。
An imaging unit that images an inspection target object and generates image data including an inspection region that is an image region corresponding to an inspection region of the inspection target object;
A smoothing unit that smoothes the pixel value of each pixel included in the image data and generates smooth image data;
A difference unit for obtaining a difference between the pixel of the image data and a pixel value of the pixel of the smoothed image data corresponding to the pixel for each pixel, and generating difference image data;
An inspection apparatus comprising: a determination unit that determines whether or not the object to be inspected is a non-defective product based on a similarity between reference image data as an inspection reference of the inspection region and the difference image data.
前記画像データに含まれる検査部位の外形部分を示す外形画像データの空間周波数に基づいて、ローパスフィルターのカットオフ周波数を設定する設定部を備え、
前記平滑部は、
前記カットオフ周波数を有するローパスフィルターを用いた演算を前記画像データに対して行うことにより、前記平滑画像データを生成する
ことを特徴とする請求項1に記載の検査装置。
Based on the spatial frequency of the contour image data indicating the contour portion of the examination site included in the image data, comprising a setting unit for setting the cutoff frequency of the low-pass filter,
The smoothing part is
The inspection apparatus according to claim 1, wherein the smoothed image data is generated by performing an operation on the image data using a low-pass filter having the cutoff frequency.
前記設定部は、
前記外形画像データの空間周波数の強度が、定数成分を除いて最も強い周波数よりも低いカットオフ周波数にして、前記ローパスフィルターのカットオフ周波数を設定する
ことを特徴とする請求項2に記載の検査装置。
The setting unit
The inspection according to claim 2, wherein the cut-off frequency of the low-pass filter is set by setting the spatial frequency intensity of the outline image data to a cut-off frequency lower than the strongest frequency excluding a constant component. apparatus.
検査対象物体を撮像して、前記検査対象物体の検査部位に相当する画像領域である検査領域が含まれる画像データを生成する撮像部と、
前記画像データに含まれる各画素の画素値を平滑化して、平滑画像データを生成する平滑部と、
前記画像データの画素と、当該画素に対応する前記平滑画像データの画素の画素値の差分を画素ごとに求めて、差分画像データを生成する差分部と、
前記検査部位の検査基準としての基準画像データと前記差分画像データとの類似度に基づいて、前記検査対象物体が良品か否かを判定する判定部と、
少なくとも前記撮像部を可動に支持するロボット本体と
を備えることを特徴とするロボット装置。
An imaging unit that images an inspection target object and generates image data including an inspection region that is an image region corresponding to an inspection region of the inspection target object;
A smoothing unit that smoothes the pixel value of each pixel included in the image data and generates smooth image data;
A difference unit for obtaining a difference between the pixel of the image data and a pixel value of the pixel of the smoothed image data corresponding to the pixel for each pixel, and generating difference image data;
A determination unit that determines whether or not the inspection target object is a non-defective product based on the similarity between the reference image data as the inspection reference of the inspection region and the difference image data;
A robot apparatus comprising: at least a robot body that movably supports the imaging unit.
前記画像データに含まれる検査部位の外形部分を示す外形画像データの空間周波数に基づいて、ローパスフィルターのカットオフ周波数を設定する設定部を備え、
前記平滑部は、
前記カットオフ周波数を有するローパスフィルターを用いた演算を前記画像データに対して行うことにより、前記平滑画像データを生成する
ことを特徴とする請求項4に記載のロボット装置。
Based on the spatial frequency of the contour image data indicating the contour portion of the examination site included in the image data, comprising a setting unit for setting the cutoff frequency of the low-pass filter,
The smoothing part is
The robot apparatus according to claim 4, wherein the smoothed image data is generated by performing an operation on the image data using a low-pass filter having the cutoff frequency.
前記設定部は、
前記外形画像データの空間周波数の強度が、定数成分を除いて最も強い周波数よりも低いカットオフ周波数にして、前記ローパスフィルターのカットオフ周波数を設定する
ことを特徴とする請求項5に記載のロボット装置。
The setting unit
The robot according to claim 5, wherein the cut-off frequency of the low-pass filter is set by setting the spatial frequency intensity of the outline image data to a cut-off frequency lower than the strongest frequency excluding a constant component. apparatus.
前記ロボット本体を支持する台座部と、
前記台座部を可搬にする可搬部と
を備えることを特徴とする請求項4から請求項6のいずれか一項に記載のロボット装置。
A pedestal for supporting the robot body;
The robot apparatus according to claim 4, further comprising a portable unit that makes the pedestal unit portable.
検査対象物体を撮像して、前記検査対象物体の検査部位に相当する画像領域である検査領域が含まれる検査対象物体画像の画像データを生成する撮像ステップと、
前記画像データに含まれる各画素の画素値を平滑化して、平滑画像データを生成する平滑ステップと、
前記画像データの画素と、当該画素に対応する前記平滑画像データの画素の画素値の差分を画素ごとに求めて、差分画像データを生成する差分ステップと、
前記検査部位の検査基準としての基準画像データと前記差分画像データとの類似度に基づいて、前記検査対象物体が良品か否かを判定する判定ステップと
を有することを特徴とする検査方法。
An imaging step of imaging an inspection target object and generating image data of an inspection target object image including an inspection area corresponding to an inspection region of the inspection target object;
A smoothing step of smoothing the pixel value of each pixel included in the image data to generate smoothed image data;
A difference step of obtaining a difference image data by obtaining a difference between a pixel value of the pixel of the image data and a pixel value of the pixel of the smoothed image data corresponding to the pixel, and
And a determination step of determining whether or not the object to be inspected is a non-defective product based on the similarity between the reference image data as the inspection reference of the inspection region and the difference image data.
コンピューターを、
検査対象物体を撮像して、前記検査対象物体の検査部位に相当する画像領域である検査領域が含まれる画像データを生成する撮像部と、
前記画像データに含まれる各画素の画素値を平滑化して、平滑画像データを生成する平滑部と、
前記画像データの画素と、当該画素に対応する前記平滑画像データの画素の画素値の差分を画素ごとに求めて、差分画像データを生成する差分部と、
前記検査部位の検査基準としての基準画像データと前記差分画像データとの類似度に基づいて、前記検査対象物体が良品か否かを判定する判定部と
として機能させるための検査プログラム。
Computer
An imaging unit that images an inspection target object and generates image data including an inspection region that is an image region corresponding to an inspection region of the inspection target object;
A smoothing unit that smoothes the pixel value of each pixel included in the image data and generates smooth image data;
A difference unit for obtaining a difference between the pixel of the image data and a pixel value of the pixel of the smoothed image data corresponding to the pixel for each pixel, and generating difference image data;
An inspection program for functioning as a determination unit that determines whether or not the object to be inspected is a non-defective product based on a similarity between reference image data as an inspection reference of the inspection region and the difference image data.
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