JP2017090346A - 外観検査装置、外観検査方法、及び検査プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】外観検査による検査効率を向上させること。【解決手段】被検査物を撮影して得られた検査画像の形状特徴から検査領域を含む検査対象部位を判定する判定手段と、検査対象部位から検査領域を抽出する抽出手段と、被検査物についての第一の画像から寸法誤差及び形状誤差の分だけ縮小した画像をマスク画像として第二の画像を生成するマスク画像生成手段と、第一の画像と第二の画像とを用いて許容される寸法誤差及び形状誤差をマスクすることで排他的論理和の画像を得るマスク手段と、を有し、マスク手段により得られた排他的論理和の画像に基づいて被検査物の良否を判断する。【選択図】図４

Description

本発明は、外観検査装置、外観検査方法、及び検査プログラムに関する。

自動車部品をはじめ金属部品の製造において、鋳造工程が広く使われていることは既に知られている。

鋳造部品はさまざまな製造方法が存在し、目的に応じて一長一短がある。
なかでも最も古くから使われているのが砂型鋳造方式である。
この砂型鋳造方式の長所としては金型の代わりに用いる砂型の費用がもっとも安く、試作期間も短いため短納期に対応できる点である。

一方、砂型鋳造方式の短所としてはその製法から寸法精度が出にくく、形状誤差が発生し、砂型の耐久性も金型に比べ低いため大量生産には向かない点である。

しかし、今までの鋳造部品の外観検査には、画像を使った良品形状との一致での判定は困難であるため、許容誤差を補正する手続きが別途必要となり検査効率が悪く、結局目視検査に頼ることで検査効率が悪くなるという問題があった。

このため、種々の提案がなされている（例えば、特許文献１参照。）。
特許文献１には、寸法誤差や形状誤差がある被検査物に対して、異常形状のみを認識検査することが目的で、基準の二値画像と重ね合わせて排他的論理和を演算し、相違部分を抽出して形状良否を判定する形状検査方法において、所定の検査対象形状をもとに予め設定した相違部分の複数の形状パターンを記憶しておき、被検査物に対する相違部分がどの形状パターンに近似しているかを判定することが開示されている。

しかしながら、特許文献１に記載の発明は、欠陥の種類や傾向から複数の形状パターンを部品やロットごとに選定し記憶する必要があり、想定範囲外の欠陥には対応できない上、事前準備の負荷が大きく、検査効率が悪いという問題は解消できていない。

そこで、本発明の目的は、外観検査による検査効率を向上させることにある。

上記課題を解決するため、請求項１に記載の発明は、被検査物を撮影して得られた検査画像の形状特徴から検査領域を含む検査対象部位を判定する判定手段と、前記検査対象部位から検査領域を抽出する抽出手段と、前記被検査物についての第一の画像から寸法誤差及び形状誤差の分だけ縮小した画像をマスク画像として第二の画像を生成するマスク画像生成手段と、前記第一の画像と前記第二の画像とを用いて許容される寸法誤差及び形状誤差をマスクすることで排他的論理和の画像を得るマスク手段と、を有し、前記マスク手段により得られた排他的論理和の画像に基づいて前記被検査物の良否を判断することを特徴とする。

本発明によれば、外観検査による検査効率を向上させることができる。

外観検査装置10を用いた検査環境の外観についての説明図である。 図１に示した外観検査装置10のハードウェアブロック図の一例である。 図１に示した外観検査装置10の機能ブロック図の一例である。 図１に示した外観検査装置の動作を説明するためのフローチャートの一例である。 （ａ）〜（ｃ）は、検査対象部位判定についての説明図である。 （ａ）、（ｂ）は、検査領域抽出についての説明図である。 （ａ）〜（ｄ）は、１次検査についての説明図である。 マスク画像生成についての説明図である。 （ａ）〜（ｄ）は、マスク処理についての説明図である。 （ａ）〜（ｃ）は、欠陥検出についての説明図である。

＜概要＞
本発明の実施の形態を説明する。本発明は、砂型で代表される鋳造部品の製造における外観検査に際して、以下の特徴を有する。

要するに、予め作製した良品の二値検査の検査対象部位の画像（基準画像：第一の画像）から、許容される変動幅分をマスクする二値変動マスク画像（第二の画像）を自動生成し、被検査物の該当する件さ対象部位の二値画像（検査画像）に対してこの二値変動マスク画像を論理演算処理する。この論理演算処理により検査画像から許容変動部分をマスクすることができ、型欠損等の型不良に起因する大きな欠陥と、寸法誤差及び形状誤差による変動を区別し、基準画像との比較による自動検査を実現できることが特徴である。
被検査物としては、鋳造物以外に、許容される寸法誤差がカメラ画像上で識別できるレベルの物は適用可能である。例えば、手作り加工品や農作物等にも適用可能である。
上記記載の本発明の特徴について、以下の図面を用いて詳細に解説する。

＜実施形態＞
[構成]
図１は、外観検査装置10を用いた検査環境の外観についての説明図である。以下、同様の部材には共通の符号を用いる。
外観検査装置10は、移動用ステージ２、カメラ３、照明４、制御装置５、及び演算装置６を含む。
外観検査装置10は、被検査物としての鋳造部品１を移動用ステージ２に載置して移動させる。
鋳造部品１は、撮影手段としてのカメラ３の視野内に入ると移動用ステージ２に設けられたセンサからの情報を受けた制御装置５により演算装置６を経由、または直接カメラ３に撮影を指示し、鋳造部品11を撮影する。
このとき予め環境に応じて設置された照明４も同時に制御され被検査物の撮影を補助する。
撮影画像は、演算装置６により画像処理、認識判定が行われる。
制御装置５は、外観検査装置10を統括制御すると共に、演算装置６に演算結果を出力させると共に制御装置５に次の部品検査のために移動用ステージ２の移動を指示する。

図２は、図１に示した外観検査装置10のハードウェアブロック図の一例である。
外観検査装置10は、カメラ３、照明４、制御装置５、演算装置６、センサ104,116、モータ駆動部112、モータ113、及びバスライン120を有する。
演算装置６は、各種演算処理を行う装置であって、CPU（Central Processing Unit）101、ROM102、RAM103を有する。演算装置６には、バスライン120を介してセンサ104、カメラ105、及び照明駆動部106が接続されている。照明駆動部106には、鋳造部品11を照明する照明４が接続されている。

CPU101は、演算装置６を統括制御する装置であり、例えばマイクロプロセッサが挙げられる。
ROM（Read Only Memory）102は、読み出し専用の記憶素子であり、演算装置６の制御プログラムが記憶され、例えばマスクROMが用いられる。
RAM（Random Access Memory）103は、ROM102から読み出された制御プログラムを一時的に記憶する読み書き自在な記憶素子であり、例えばフラッシュメモリが用いられる。
センサ104は、移動用ステージ２上の鋳造部品11の有無を検知するセンサであり、例えば、反射型フォトインタラプタが用いられる。
カメラ３は、移動用ステージ２上の被検査物１を撮影して得られた画像を電気信号に変換する装置であり、例えば、CCD（Charge Coupled Device）カメラが用いられる。
照明駆動部106は、照明４を駆動する回路である。照明駆動部106により駆動される照明４としては例えばLED（Light Emitting Diode）が用いられるが、限定されるものではなく、ハロゲンランプ、キセノンランプ、蛍光灯等を用いてもよい。
制御装置５は、外観検査装置10を統括制御する装置であって、CPU111、ROM114、RAM115、操作表示部108、HDD117、及びI/O109を有する。
CPU111は、制御装置５を統括制御する装置であり、例えばマイクロプロセッサが用いられる。
ROM114は、制御装置５の制御プログラムが記憶されており、例えばマスクROMが用いられる。
RAM115は、ROM114の制御プログラムを一時的に記憶する素子であり、例えばフラッシュメモリが用いられる。
HDD（Hard Disk Drive）117は、被検査物の基準画像のデータ及び被検査物の撮影画像のデータを記憶するための装置であるが、SSD（Solid State Drive）を用いてもよい。
操作表示部108は、検査者が外観検査装置を操作するための装置であり、電源スイッチ、開始スイッチ、停止スイッチ、モニター等を有しており、例えば液晶タッチパネルが用いられる。
I/O（Input / Output）109は、例えばプリンタやUSB（Universal Serial Bus）メモリ等の外部回路と接続するための装置である。

モータ駆動部112は、移動用ステージ２の移動のためのモータ113を回転駆動させる回路である。
センサ116は、移動用ステージ２の停止位置を検知するためのセンサであり、例えばフォトインタラプタが用いられる。

図３は、図１に示した外観検査装置10の機能ブロック図の一例である。
図３に示す外観検査装置10は、演算手段209及び制御手段213を有する。制御手段213は、撮影手段211及び照明手段212を有する。演算手段209は、判定手段201、抽出手段202、マスク画像生成手段203、マスク手段204、評価手段205、計測手段206、形状検査手段207、及び良品判定手段208を有する。

撮影手段211は、図２に示したカメラ３によって実現される。照明手段212は、図２に示した照明駆動部106及び照明４によって実現される。移動手段210は、図１に示した移動用ステージ２、図２に示したモータ駆動部112及びモータ113によって実現される。演算手段209は、図２に示したCPU101、ROM102、RAM103によって実現される。

演算手段209は、画像処理、及び認識判定を行う手段である。
判定手段201は、被検査物の形状特徴から検査対象部位を判定する手段である。
抽出手段202は、検査対象部位内の検査領域を抽出する手段である。
マスク画像生成手段203は、第一の画像から寸法及び形状誤差をマスク処理するマスク画像を第二の画像として生成する手段である。
マスク手段204は、検査画像からマスク画像を使い許容される寸法及び形状誤差をマスクすることで検査画像（第一の画像）及びマスク画像（第二の画像）の排他的論理和の画像を作成する手段である。
評価手段205は、被検査物の複数の特徴の一致度を評価する手段である。
判定手段201は、また、評価手段の評価結果を相対的に判定することにより検査対象部位を判定する手段である。
マスク画像生成手段203は、得られた位置情報により許容される寸法及び形状誤差をマスクする画像を生成してマスク処理する手段である。

ここで、マスク画像生成手段203は、第一の画像に基づくものであっても、位置情報に基づくものであってもよい。

計測手段206は、１次検査として開口面積を計測する手段である。
形状検査手段207は、被検査物の形状特徴の検査を行う手段である。
良品判定手段208は、許容される寸法及び形状誤差を考慮した検査が必要ない場合を検出し、良品であると判定する、すなわち、一次検査を行い、OKの場合には何もしないでそのまま良品であると決定をする手段である。

[動作]
図４は、図１に示した外観検査装置の動作を説明するためのフローチャートの一例である。

前述の検査開始に先立ち、被検査物である鋳造部品11の検査対象部位ごとにユニークな形状特徴部の画像及び、それぞれの検査対象部位における検査箇所の良品から基準画像を用意し、それらを演算装置６に読み込む（S1）。
検査開始となり、カメラ３から撮影画像を入力する（S2）。
撮影画像は検査対象部位単位の画像が撮影される。
入力された画像はノイズを低減するフィルタ処理等を行った後、二値化変換する（S3）。
事前に読み込んだ検査対象部位毎の特徴画像を用いマッチング処理（S4）を行うことでどの検査対象部位の画像であるかを判定する（S5）。
検査対象部位が確定したら検査対象部位内の検査箇所に絞った小さな領域を画像として抽出する（S6）。
この検査領域画像に対してそれぞれの第一の画像を用いて１次検査を行う（S7）。
OK判定の場合（S7/OK）、欠陥なしと最終判定を行い結果出力（S8）でこの検査画像の検査は終了となる。
１次検査NGの場合（S7/NG）、検査領域内の検査箇所の位置ズレを１次検査結果から抽出して補正し（S8）、基準画像からマスク画像を生成する（S9）。
検査画像に対してマスク画像を用いて画像の一部をマスクする（S10）。
マスクされた検査画像に対して最終検査を行い、欠陥部を抽出し（S11）、結果出力（S12）でこの検査画像の検査は終了となる。
同様の流れで次の検査対象部位の撮影画像の検査を行う。

図５（ａ）〜（ｃ）は、検査部位の判定についての説明図である。
図５（ａ）は、披検査物としての鋳造部品１の一例であり、複雑な外形の中に長穴1f,1gを含む穴1a〜1hが８つあり、この一例では鋳造部品１の穴1a〜1hが検査対象であると仮定する。

図５（ｂ）は、鋳造部品１の検査対象部位ごとの撮影画像の例である。
この例では４つの検査対象部位1-1〜1-4に分割されている。

図５（ｃ）は、それぞれの検査対象部位1-1〜1-4にユニークな形状特徴を点線枠で選定した例である。
ここでは２箇所ずつ選んであり、検査箇所の穴とは別の部分を選んである。
この特徴領域を特徴画像として切り出し、ノイズ低減のフィルタ処理の後、二値化して登録する。
撮影画像が入力されたら、この特徴画像と比較し、一致度が最も高い検査対象部位を判定する。

ここで複数の特徴を使うのは、１つの特徴が汚れや万が一の欠陥で形状特徴が無くなるか変形していた場合でも片側の特徴で判定できるためロバスト性が確保できる。
また、ある絶対値のしきい値で検査対象部位を判定するのではなく、検査対象部位1-1〜1-4の総合的な一致度合いを相対的にみて、最も一致度が高い組合せで判定することで、鋳造部品特有の寸法誤差の影響を解消することができる。最も一致度が高い組合せは、例えば２つの特徴の平均値、あるいは一方の最大値のみ比較等が挙げられる。

図６（ａ）、（ｂ）は、検査領域抽出についての説明図である。
図６（ａ）は、検査対象部位の判定で用いた特徴画像に一致した領域の基準点（例えば特徴領域の左上）を十字で示しており、検査対象の穴を含む検査領域との相対位置を予め設定しておくことで、検査領域の位置を取得することができる。

設定に必要な情報は、各特徴領域基準点からの相対位置（△ｘ、△ｙ）と検査領域サイズ（△ｗ、△ｈ）であり、検査箇所ごとに用意しておく。
検査領域抽出のために複数の特徴領域基準点のどれを使うかは、検査対象部位の判定での一致度の高い方の基準点を使う。
このようにして得られた検査画像を図６（ｂ）にそれぞれ示す。判定された検査対象部位1-1〜1-4の検査画像が得られる。

図７（ａ）〜（ｄ）は、１次検査についての説明図である。
１次検査では、鋳造部品１の特有の寸法誤差を考慮しない検査であり、OK判定のものは良品であるとして最終判定でき、そのまま良品として出荷できるとみなし、NG判定のものは最終検査にて寸法誤差を考慮した検査で出荷の可不可を判定する。

本例では１次検査として穴の開口面積検査及び穴形状検査の２種類の検査の例である。
図７で良品の基準画像に対し検査画像の検査結果をそれぞれ示す。
図７（ａ）は、いずれの検査もOKであり、この検査画像はOKとなる。
図７（ｂ）は、開口面積はOKであるが穴形状がNGとなっている。
この検査画像は最終検査にて判定される。
図７（ｃ）は、形状はOKだが、開口面積がNGとなっている。
寸法誤差による差である可能性があるがこれも最終検査にて判定される。
図７（ｄ）は、両検査ともNGであり、最終検査にて判定されるが、型折れによる穴が全く開口していない例である。
開口面積がゼロの場合はこの１次検査で最終判定とすることも考えられるが、検査効率の面では最終検査で判定しても大きな影響はない。

図８は、マスク画像生成についての説明図である。
最終検査に使うマスク処理のためのマスク画像としての第二の画像を第一の画像から生成する。
まず基準画像の数％縮小した画像を生成する。
この縮小幅は鋳造部品１の許容される寸法誤差分に相当するため、検査部品のサイズ等から決めた幅とし、後から調整可能なパラメータとすることが望ましい。
縮小した穴画像を検査画像と同じサイズの画像に合成する。
図８の例では白背景に黒穴基準画像を合成している（二値画像なので白黒が逆でも問題ない）。
合成する位置は、１次検査において、形状検査（マッチング処理）から得られる情報を使い決める。
形状検査でNGの場合は取得される穴位置は信頼度が低いため、同検査対象部位内の形状検査がOKの他の穴情報を使う。
形状検査OKの穴が無い場合はデフォルト値（事前設定）を適用する。

図９（ａ）〜（ｄ）は、マスク処理についての説明図である。
図６（ａ）、（ｂ）で生成したマスク画像としての二次画像を使い、１次検査でNGであった検査画像にマスク処理を行う。
図９（ａ）〜（ｄ）の例では白背景に黒穴開口部の二値画像であるので、OR（オア）処理でマスクする。
この処理で基準画像の穴より小さめの穴画像により穴のエッジ部分がマスクされ白画素で置き換えられ、許容される寸法変動分を超える部分を含む黒い穴画像が得られる。

図１０（ａ）〜（ｃ）は、欠陥検出についての説明図である。
マスク処理にて許容される寸法誤差を除いた穴画像に対し、さらにマスク画像とXOR（エクスクルーシブオア）処理することで穴開口部に含まれる欠陥部のみを抽出することができ、この画像から欠陥部の位置、サイズを取得し最終判定する。
サイズや位置、形状によっては型不良による欠陥か、単なるバリであるか否かの判定やマスク画像生成時の穴位置取得誤差によるものかを判定することができる。

＜作用効果＞
予め作製した良品の二値検査の検査対象部位の画像（基準画像：第一の画像）から、許容される変動幅分をマスクする二値変動マスク画像（第二の画像）を自動生成し、検査対象部品の該当する件さ対象部位の二値画像（検査画像）に対してこの二値変動マスク画像を論理演算処理する。この論理演算処理により検査画像から許容変動部分をマスクすることができるので、基準画像との比較による自動検査を実現することができる。
すなわち、鋳造部品の画像を使った外観検査において、許容範囲内の形状変動があっても欠陥に応じた画像登録など事前準備を必要とせず自動検査を実現することにより検査効率を向上させることができる。

＜プログラム＞
以上で説明した本発明に係る外観検査装置は、コンピュータで処理を実行させる検査プログラムによって実現されている。一例として、プログラムにより本発明の機能を実現する場合の説明を以下で行う。

例えば、
外観検査装置のコンピュータが読み取り可能な検査プログラムであって、
コンピュータに、
判定手段が、被検査物を撮影して得られた検査画像の形状特徴から検査領域を含む検査対象部位を判定する手順、
抽出手段が、検査対象部位から検査領域を抽出する手順、
マスク画像生成手段が、被検査物についての第一の画像から寸法誤差及び形状誤差の分だけ縮小した画像をマスク画像として第二の画像を生成する手順、
マスク手段が、検査画像とマスク画像とを用いて許容される寸法誤差及び形状誤差をマスクすることで排他的論理和の画像を得る手順、
マスク手段により得られた排他的論理和の画像に基づいて被検査物の良否を判断する手順、
を実行させるための検査プログラムが挙げられる。

このような検査プログラムは、コンピュータに読み取り可能な記憶媒体に記憶されていてもよい。

＜記憶媒体＞
ここで、記憶媒体としては、例えばCD-ROM、フレキシブルディスク（FD）、CD-R等のコンピュータで読み取り可能な記憶媒体、フラッシュメモリ、RAM、ROM、FeRAM等の半導体メモリやHDDが挙げられる。

CD-ROMは、Compact Disc Read Only Memoryの略である。フレキシブルディスクは、Flexible Disk：FDを意味する。CD-Rは、CD Recordableの略である。FeRAMは、Ferroelectric RAMの略で、強誘電体メモリを意味する。HDDは、Hard Disc Driveの略である。

尚、上述した実施の形態は、本発明の好適な実施の形態の一例を示すものであり、本発明はそれに限定されることなく、その要旨を逸脱しない範囲内において、種々変形実施が可能である。例えば、上述の説明では、演算装置６と制御装置５とが別体の場合で説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、演算機能と制御機能とを一つの情報処理装置でマルチタスク処理する構成してもよい。

１、１１ 鋳造部品
１−１〜１−４ 検査対象部位
２ 移動用ステージ
３ カメラ
４ 照明
５ 制御装置
６ 演算装置
１０ 外観検査装置
１０１、１１１ ＣＰＵ
１０２、１１４ ＲＯＭ
１０３、１１５ ＲＡＭ
１０４、１１６ センサ
１０６ 照明駆動部
１０８ 操作表示部
１０９ Ｉ／Ｏ
１１２ モータ駆動部
１１３ モータ
１２０ バスライン
２０１ 判定手段
２０２ 抽出手段
２０３ マスク画像生成手段
２０４ マスク手段
２０５ 評価手段
２０６ 計測手段
２０７ 形状検査手段
２０８ 良品判定手段
２０９ 演算手段
２１０ 移動手段
２１１ 撮影手段
２１２ 照明手段
２１３ 制御手段

特開平０９−２６４７２３号公報

Claims (7)

1. 被検査物を撮影して得られた検査画像の形状特徴から検査領域を含む検査対象部位を判定する判定手段と、
   前記検査対象部位から検査領域を抽出する抽出手段と、
   前記被検査物についての第一の画像から寸法誤差及び形状誤差の分だけ縮小した画像をマスク画像として第二の画像を生成するマスク画像生成手段と、
   前記第一の画像と前記第二の画像とを用いて許容される寸法誤差及び形状誤差をマスクすることで排他的論理和の画像を得るマスク手段と、
   を有し、前記マスク手段により得られた排他的論理和の画像に基づいて前記被検査物の良否を判断することを特徴とする外観検査装置。
2. 前記被検査物の複数の特徴の一致度を評価することにより前記検査領域を評価する評価手段を有し、前記判定手段は、前記評価手段の評価結果を相対的に判定することにより検査部位を判定することを特徴とする請求項１記載の外観検査装置。
3. 前記検査対象部位における前記検査領域の位置を、複数の形状特徴から取得する位置取得手段を有し、前記マスク手段は、得られた位置情報により許容される寸法誤差及び形状誤差をマスクする画像を生成してマスク処理することで排他的論理和の画像を得ることを特徴とする請求項１記載の外観検査装置。
4. 前記検査対象部位の判定で用いた特徴画像に一致した領域の基準点を示し、検査対象の穴を含む検査領域との相対位置を予め設定しておくことで、検査領域の位置を取得することを特徴とする請求項１記載の外観検査装置。
5. １次検査として開口面積を計測する計測手段、形状検査を行う形状検査手段、許容される寸法及び形状誤差を考慮した検査が必要ない場合を検出し、良品であると判定する良品判定手段を有することを特徴とする請求項１記載の外観検査装置。
6. 被検査物を撮影して得られた検査画像の形状特徴から検査領域を含む検査対象部位を判定し、
   前記検査対象部位から検査領域を抽出し、
   前記被検査物についての第一の画像から寸法誤差及び形状誤差の分だけ縮小した画像をマスク画像として第二の画像を生成し、
   前記第一の画像と前記第二の画像とを用いて許容される寸法誤差及び形状誤差をマスクすることで排他的論理和の画像を得、
   前記マスクすることにより得られた排他的論理和の画像に基づいて前記被検査物の良否を判断することを特徴とする外観検査方法。
7. 外観検査装置のコンピュータが読み取り可能な検査プログラムであって、
   前記コンピュータに、
   判定手段が、被検査物を撮影して得られた検査画像の形状特徴から検査領域を含む検査対象部位を判定する手順、
   抽出手段が、前記検査対象部位から検査領域を抽出する手順、
   マスク画像生成手段が、前記被検査物についての第一の画像から寸法誤差及び形状誤差の分だけ縮小した画像をマスク画像として第二の画像を生成する手順、
   マスク手段が、前記第一の画像と前記第二の画像とを用いて許容される寸法誤差及び形状誤差をマスクすることで排他的論理和の画像を得る手順、
   前記マスク手段により得られた排他的論理和の画像に基づいて前記被検査物の良否を判断する手順、
   を実行させるための検査プログラム。

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