JP2018004324A - 欠陥検査装置 - Google Patents

Abstract

【課題】良品のばらつき範囲内に存在する個体差の影響を抑え、僅かな面歪みを検出することが可能な欠陥検出装置を提供する。【解決手段】所定の光の照射パターンが投影された検査対象物の検査画像を撮影する撮影手段と、撮影された検査画像を画像処理する処理手段とを備える。処理手段は、検査画像と、複数の良品画像とを並べて第１の整列画像を作成しＳ２１０、第１の整列画像を複数の領域に分割し、各領域の平均輝度値をそれぞれ算出しＳ２２０、互いに隣接する各領域の平均輝度値を比較するＳ２４０。平均輝度値の差が基準値を超えた場合その領域に点数を加算するＳ２６０。また、第１の整列画像の検査画像と複数の良品画像とを並べ替えて第２の整列画像を作成しＳ２８０、第２の整列画像に対して領域の分割から点数の加算までを繰り返す。そして累積した点数に基づいて、検査画像の中に欠陥が含まれるか否かを出力するＳ２９５。【選択図】図６

Description

本発明は欠陥検査装置に関する。

自動車ボデーの外板面にある傷や凹凸といった表面欠陥を検査する手法として、検査対象物を撮影し、画像処理をする手法が知られている。例えば特許文献１によれば、撮影した検査対象物の画像を複数の領域に分割し、各領域に含まれる画素の輝度値を平均して分割画像を作成する。そして、各領域の輝度値と周囲に存在する領域の輝度値とを比較して、欠陥候補領域を抽出する。

特開２０１３−１８５８６２号公報

従来の検査装置は、局所的な傷や凹凸は検出可能であった。しかしながら、従来の検査装置は、例えば１メートル四方のパネル表面に存在する１０ｃｍ四方程度における１０μｍ程度の僅かな凹凸（緩やかなうねり、あるいは微小の面歪み）に対して、欠陥品か否かを画像処理を用いて検出することは困難であった。そのため、従来は経験を積んだ検査員の目視による判断に頼る検査を実施していた。

本発明は、このような問題を解決するためになされたものであり、良品のばらつき範囲内に存在する個体差の影響を抑え、僅かな面歪みを検出することが可能な欠陥検出装置を提供することを目的とする。

本発明に係る欠陥検査装置は、所定の光の照射パターンが投影された検査対象物の検査画像を撮影する撮影手段と、前記撮影手段によって撮影された前記検査画像を画像処理する処理手段と、を備え、前記処理手段は、前記検査画像と、当該検査画像と同一の部位を前記撮影手段によって撮影した複数の良品画像と、を並べて第１の整列画像を作成し、前記第１の整列画像を複数の領域に分割し、前記領域の平均輝度値をそれぞれ算出し、互いに隣接する前記領域の前記平均輝度値を比較し、前記平均輝度値の差が基準値を超えた場合に前記領域に点数を加算し、前記第１の整列画像の、前記検査画像及び前記複数の良品画像を並べ替えて第２の整列画像を作成し、前記第２の整列画像に対して前記領域の分割から前記点数の加算までを繰り返し、累積した前記点数に基づいて、前記検査画像の中に欠陥が含まれるか否かを出力する。

本発明によれば、複数の整列画像に対して画像処理を行うことによって、良品のばらつき範囲内に面歪みを有する領域と比べて、良品のばらつき範囲を超えた面歪みを有する領域に対して、より多くの点数が加算される。したがって、良品のばらつき範囲内に存在する個体差の影響を抑え、僅かな面歪みを検出することが可能な欠陥検出装置を提供することができる。

実施の形態１にかかる欠陥検出方法を実現するための装置の構成を示す図である。 実施の形態１にかかる画像処理のフローチャートである。 実施の形態１にかかる画像の例示である。 実施の形態１にかかる画像の例示である。 実施の形態１にかかるパワースペクトルの図である。 実施の形態１にかかる欠陥検査装置のフローチャートである。 実施の形態１にかかる整列画像の例示である。 実施の形態１にかかるグリッドに分割した整列画像の例示である。 実施の形態１にかかる実験結果の例示である。 実施の形態１にかかる実験結果の例示である。 実施の形態２にかかる欠陥検査装置のフローチャートである。 実施の形態２にかかるグリッドサイズを変更した整列画像の例示である。

実施の形態１
まず、本発明に係る実施の形態１について説明する。

図１は、実施の形態１にかかる欠陥検出方法を実現するための装置、すなわち、欠陥検査装置の構成を示す図である。欠陥検査装置１０は、撮影手段と処理手段とからなる。撮影手段は撮像部１１、照明部１３、レンズ１４を備えている。処理手段はＰＣ（personal computer）１２である。撮像部１１は、検査対象物１５を撮影して画像を生成する。撮像部１１としては、ＣＣＤ（charge-coupled device）等の撮像素子を備えるカメラ等を用いることができる。撮像部１１で撮影する際、レンズ１４を備える照明部１３が検査対象物１５を照射する。本実施の形態１においては、レンズ１４を備える照明部１３によって、検査対象物１５の表面には所定の光の照射パターンが投影される。照射パターンは、例えば縞模様である。撮像部１１で撮影された画像は、ＰＣ１２に取り込まれる。ＰＣ１２は取り込んだ画像を基に後述する処理によって欠陥候補の抽出を実行する。

欠陥候補の抽出を実行するに際し、取り込んだ画像について以下に説明する画像処理を行う。図２は、取り込んだ画像に対して行う画像処理の例を示したフローチャートである。

まず、撮像部１１が、縞投影画像を撮影する（ステップＳ１０１）。次に、ＰＣ１２は縞投影画像を取り込み、局所分散処理を行う（ステップＳ１０２）。局所分散処理を行うことによって、ＰＣ１２は縞投影画像からシェーディングなど撮影時に生じた画像のムラを低減させる。図３は、局所分散処理を行う前の縞投影画像の例である。画像２１には左上部に影が存在するため、画像内のコントラストは不均一である。図４は、局所分散処理を行った後の縞投影画像の例である。画像２１は影によるムラが低減し、画像内のコントラストは均一になっている。なお、局所分散処理については一般的な手法であるため、ここでの詳細な説明は省略する。

次に、ＰＣ１２は画像をフーリエ変換する（ステップＳ１０３）。フーリエ変換することにより、ＰＣ１２は画像を周波数成分に分解する。次に、ＰＣ１２はフーリエ変換した画像データから低周波および高周波の成分をカットするフィルタリングを行う（ステップＳ１０４）。さらに、ＰＣ１２はフィルタリングを行った後の画像データをフーリエ逆変換する（ステップＳ１０５）。

図５はステップＳ１０４におけるフィルタリングの原理を説明するための図であり、フーリエ変換後のパワースペクトルを表したものである。局所分散処理を行った後の画像において、検査対象物表面の歪みが比較的小さい部分は、フーリエ変換後に、例えば曲線２６のような曲線となる。一方、検査対象物表面の歪みが比較的大きい部分は、その歪みによって画像のコントラストが悪化している場合がある。そのような場合、例えば、フーリエ変換後の曲線は曲線２５のようになる。そこでＰＣ１２は、曲線２５および曲線２６の周波数ｆａよりも低周波成分と、周波数ｆｂよりも高周波成分とをカットする。すると、逆フーリエ変換（ステップＳ１０５）後の画像はコントラストが改善し、この後に行う画像処理において誤検出が抑えられる。

以上のように、図２に例示した処理をＰＣ１２が行うことにより、画像のムラやコントラストを改善し、その後の画像処理において、欠陥候補の抽出時に誤検出する可能性を抑えることができる。ＰＣ１２は以上の処理によって画質調整された画像を保存する（ステップＳ１０６）。ＰＣ１２はこの画質調整された画像を複数保存し、欠陥候補の抽出を実行するための処理へ進む。

次に、ＰＣ１２が行う欠陥候補の抽出処理について説明する。図６は本実施の形態１に係る画像処理のフローチャートである。

まず、ＰＣ１２は、画質調整された画像を整列させて、整列画像を生成する（ステップＳ２１０）。図７はＰＣ１２によって生成された整列画像３０を示している。整列画像３０は、画質調整された画像をＸ列に４枚と、Ｙ列に４枚とを整列させて結合したものである。本実施の形態１では、整列画像３０を４×４枚で例示したが、整列する枚数は複数枚であればよいし、Ｘ列とＹ列の枚数は同じでなくともよい。ここで、欠陥検査装置１０は、検査画像３１について欠陥があるか否か検査を行う。検査画像３１以外の１５枚の画像は、検査画像と同一の部位をそれぞれ撮影した１５種類の良品画像である。各良品画像は製品の設計公差内でそれぞれ面歪みなどを有している。図７の例示では、検査画像３１は整列画像のＸ３Ｙ３の位置に配置されている。ＰＣ１２はこの配置をランダムに行う。

次に、ＰＣ１２は整列画像３０を所定の領域に分割し、各領域内の輝度値を平均化する（ステップＳ２２０）。なお、本実施の形態１において、領域のことをグリッドと呼ぶ。図８は整列画像３０をグリッドに分割した状態の例示である。図８において、ＰＣ１２はｘ列にｐ個のグリッドを、ｙ列にｑ個のグリッドを割り当てており、ｘ列ｉ番目、ｙ列ｊ番目のグリッドをＧ（ｉ，ｊ）と呼ぶこととする。ＰＣ１２は、各グリッド内の画素について輝度値の平均を算出する。また、本実施の形態１においては、グリッドＧ（ｉ，ｊ）における平均輝度値をＢ（ｉ，ｊ）と呼ぶこととする。

次に、ＰＣ１２は各グリッドの平均輝度値を比較するための開始グリッドを決定する（ステップＳ２３０）。例えば、図８に示す整列画像３０において、ＰＣ１２はＧ（１，１）を開始グリッドとすることができる。

次に、ＰＣ１２は検査グリッドの平均輝度値と、隣接グリッドの平均輝度値とを比較する（ステップＳ２４０）。例えば、Ｇ（ｉ，ｊ）が検査グリッドである場合、隣接グリッドとは、Ｇ（ｉ−１，ｊ）、Ｇ（ｉ＋１，ｊ）、Ｇ（ｉ，ｊ−１）、Ｇ（ｉ，ｊ＋１）である。よって、ＰＣ１２はＢ（ｉ，ｊ）と、Ｂ（ｉ−１，ｊ）とを比較する。同様に、ＰＣ１２は、Ｂ（ｉ，ｊ）と、Ｂ（ｉ＋１，ｊ）、Ｂ（ｉ，ｊ−１）、Ｂ（ｉ，ｊ＋１）とについてもそれぞれ比較を行う。

次に、ＰＣ１２は比較した結果に基づき、その差が基準値よりも大きいか否かを判定する（ステップＳ２５０）。例えば、Ｂ（ｉ，ｊ）とＢ（ｉ−１，ｊ）とを比較した結果、その差が基準値よりも大きい場合は（ステップＳ２５０：Ｙｅｓ）、ＰＣ１２は、点数を加算する（ステップＳ２６０）。そして、Ｂ（ｉ，ｊ）とＢ（ｉ＋１，ｊ）とを比較した結果、その差が基準値よりも大きくない場合は（ステップＳ２５０：Ｎｏ）、ＰＣ１２は、点数を加算しない。このように、ＰＣ１２は検査グリッドにおいて全ての隣接グリッドについての平均輝度値の比較を行い、比較結果の判定および点数の加算を行う。そしてＰＣ１２は次のステップへと進む。

次に、ＰＣ１２は全てのグリッドについて検査を行ったか否かを判定する（ステップＳ２７０）。ＰＣ１２が整列画像３０内の全てのグリッドについて処理を行った場合（ステップＳ２７０：Ｙｅｓ）、ＰＣ１２は次のステップＳ２９０へと進む。ＰＣ１２が整列画像３０内の全てのグリッドについて処理を行っていない場合（ステップＳ２７０：Ｎｏ）、ＰＣ１２は検査グリッドを変更する処理を行う（ステップＳ２８０）。そして、ＰＣ１２は再びステップＳ２４０へと戻り、隣接グリッドとの平均輝度値の比較を行う。例えば、検査グリッドがＧ（ｉ，ｊ）の場合、ＰＣ１２は検査グリッドをＧ（ｉ＋１，ｊ）に変更する。

ＰＣ１２が整列画像３０内の全てのグリッドについて処理を行った場合（ステップＳ２７０：Ｙｅｓ）、ＰＣ１２は既定の回数の検査を行ったか否かを判定する（ステップＳ２９０）。検査回数が既定に達していない場合（ステップＳ２９０：Ｎｏ）、ＰＣ１２は整列画像３０内にある１６枚の画質調整された画像をランダムに並び替える（Ｓ２９２）。そして、ＰＣ１２はランダムに並び替えた配列に基づいて新たな整列画像を生成する（ステップＳ２１０）。そして、ＰＣ１２は再びグリッド内の平均輝度値を隣接グリッドと比較し、点数を加算する処理を繰り返す。そして、検査回数が既定に達した場合（ステップＳ２９０：Ｙｅｓ）、ＰＣ１２は検査結果を出力する（ステップＳ２９５）。

検査結果は、ステップＳ２６０において行った点数の加算を累積したものとなる。ＰＣ１２は、検査画像３１の各画素に累積された点数を出力する。点数の加算は整列画像内の全ての画素に対して行っているので、図９および図１０に例示するように、結果の出力としては、検査画像３１の各画素に累積された点数だけでなく、整列画像内の全ての画素について行ってもよい。

なお、検査回数は２以上の回数であって、ユーザーが設定することができる。検査回数を多くすれば、検査画像と隣接する良品画像との組み合わせが増えることになる。すなわち、欠陥検査装置１０は、設計公差内で個別の面歪みを有する良品画像との比較を多くすることにより、欠陥画像か否かの判定精度を向上させることができる。

図９及び図１０は、本実施の形態１に係る発明者らが実施した実験結果を示したものである。図９及び図１０の例では、Ｘ列に７枚と、Ｙ列に７枚の画像を整列させることによって整列画像を生成する。検査画像はＸ３Ｙ５に配置されている。本実施の形態１に基づく平均輝度値の比較を行う際には、検査画像の位置はランダムに配列される。しかしここでは結果を分かりやすく表示するために、画像処理後の検査画像をＸ３Ｙ５に固定して説明する。

図９は整列画像を１回生成し、各グリッドの輝度値比較を行った結果である。図９に示す結果によれば、点数が高いエリアとしてエリア５０及びエリア５１とが挙げられ、欠陥とみられる部分が広範囲にみられる。すなわち、ＰＣ１２は本来の検査対象画像に加えて、良品画像に対しても高い点数を加算している。よって、この結果が示しているのは、良品画像に欠陥が含まれる可能性が高いというものである。

一方、図１０に示す結果は、整列画像を複数回生成して各グリッドの輝度値比較を繰り返し行った結果である。図１０に示す結果によれば、ＰＣ１２はエリア６０に対して高い点数を加算している。この結果より、Ｘ３Ｙ５に位置する画像に欠陥が含まれていることが示される。

以上に説明した実施の形態１によれば、良品のばらつき範囲内に存在する個体差の影響を抑え、僅かな面歪みを検出する欠陥検査装置を提供することが可能となる。

実施の形態２
次に、本発明に係る実施の形態２について説明する。まず、本実施の形態２に係る装置の構成は、本実施の形態１において図１に例示した欠陥検査装置１０の構成と同じである。

次に本実施の形態２に係る処理について説明する。図１１は実施の形態２に係る処理を説明するためのフローチャートである。本実施の形態２において、実施の形態１と重複する各ステップについては同じ番号を付し、それぞれ重複する説明は省略する。

まず、ＰＣ１２は実施の形態１と同様に、整列画像を生成する（ステップＳ２１０）。次に、ＰＣ１２はグリッドサイズを決定する（ステップＳ２１５）。本実施の形態２では、例えば、初期値として図８に示すグリッドを採用することとする。図８に関する説明は実施の形態１と同様のため省略する。

次に、ＰＣ１２は、実施の形態１と同様に、ステップＳ２２０からステップＳ２８０までの処理を行う。これらの処理は実施の形態１と同様であるため、説明は省略する。

次に、ステップＳ２７０において、全グリッドに対する輝度値比較が完了した場合（ステップＳ２７０：Ｙｅｓ）、ＰＣ１２は全てのグリッドサイズについて検査したか否かを判定する（ステップＳ２７５）。全てのグリッドサイズについて検査していない場合（ステップＳ２７５：Ｎｏ）、ＰＣ１２はグリッドサイズを変更する（ステップＳ２７６）。図１２は、ＰＣ１２によってグリッドサイズが変更された整列画像３０の例示である。図１２において、ＰＣ１２はｘ列にｍ個のグリッドを、ｙ列にｎ個のグリッドを割り当てている。図１２は、図８と比較してグリッドサイズが大きくなっている。グリッドサイズの設定は、検査画像のサイズや検査対象となる欠陥の大きさに応じて、ユーザーにより適宜決定される。なお、図１２では検査画像はＸ２Ｙ３に配置されている。

ＰＣ１２は、ステップＳ２７６においてグリッドサイズを変更した後、グリッド内の平均輝度値を算出するステップＳ２２０へと戻り、再び、全ての隣接グリッドについての平均輝度値の比較を行い、比較結果の判定および点数の加算を行う。そして、全てのグリッドサイズについて検査した場合（ステップＳ２７５：Ｙｅｓ）、ＰＣ１２は次のステップへと進む。

これ以降は本実施の形態１と同様に、ＰＣ１２は検査回数が規定に達するまで、グリッドの平均輝度値の比較を行い、点数の加算を行う。ただし、実施の形態２においては、ＰＣ１２はグリッドサイズの変更も行う。そして検査回数が規定に達すると（ステップＳ２９０：Ｙｅｓ）、ＰＣ１２は検査結果を出力する（ステップＳ２９５）。

なお、実施の形態２において、グリッドサイズの変更をする処理ループと、整列画像をランダムに生成する処理ループとは、入れ替わっても構わない。

以上に説明した実施の形態２によれば、グリッドサイズを変更して検査を行うことにより、欠陥検査装置１０は様々な欠陥を検出することが可能となる。すなわち、グリッドサイズを小さく設定することにより、欠陥検査装置１０は局所的な傷や凹凸について検出することが可能となる。そして、グリッドサイズを大きく設定することにより、欠陥検査装置１０はこれまで検出が困難であった僅かな面歪みも検出することが可能となる。

以上に説明した実施の形態において、グリッドの割り当てと、グリッド内の平均輝度値の比較については、これまで説明してきたように、整列画像の全ての範囲にグリッドを割り当ててもよいが、別の方法を用いても良い。例えば、ＰＣ１２は整列画像よりも小さく、グリッドサイズよりも大きい範囲を設定し、この範囲毎に平均輝度値の比較を行い、点数の加算を行ってもよい。例えば、この範囲のことをブロックと呼ぶことにする。このような手法を採用することにより、処理の繰り返し頻度は上がるが、ブロックサイズごとに処理できる。そのため、ＰＣ１２は少ないメモリサイズで計算を実行することが可能になる。

なお、本発明は上記実施の形態に限られたものではなく、ここで説明した内容に加えて、趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更することが可能である。例えば、図２を参照して説明した撮影画像の画質調整は、ここで説明した例示に限られないし、検出精度が確保できる場合にはこれらの処理を省略してもよい。また図６のステップＳ２６０において説明した点数の加算については、重みづけを用いた点数の加算を採用してもよいし、乗算を採用しても良い。欠陥候補を検出する目的の計算であれば、様々な演算を行ってもよい。

１０ 欠陥検査装置
１１ 撮像部
１２ ＰＣ
１３ 照明部
１４ レンズ
１５ 検査対象物
３０ 整列画像
３１ 検査画像
Ｇ（ｉ，ｊ） 領域
Ｂ（ｉ，ｊ） 平均輝度値

Claims (2)

1. 所定の光の照射パターンが投影された検査対象物の検査画像を撮影する撮影手段と、
   前記撮影手段によって撮影された前記検査画像を画像処理する処理手段と、
   を備え、
   前記処理手段は、
   前記検査画像と、当該検査画像と同一の部位を前記撮影手段によって撮影した複数の良品画像と、を並べて第１の整列画像を作成し、
   前記第１の整列画像を複数の領域に分割し、
   前記領域の平均輝度値をそれぞれ算出し、
   互いに隣接する前記領域の前記平均輝度値を比較し、前記平均輝度値の差が基準値を超えた場合に前記領域に点数を加算し、
   前記第１の整列画像の、前記検査画像及び前記複数の良品画像を並べ替えて第２の整列画像を作成し、
   前記第２の整列画像に対して前記領域の分割から前記点数の加算までを繰り返し、
   累積した前記点数に基づいて、前記検査画像の中に欠陥が含まれるか否かを出力する、
   欠陥検査装置。
2. 前記処理手段は、
   前記点数の加算をした後、
   前記領域のサイズを変更して前記平均輝度値の算出から前記点数の加算までを繰り返し、
   さらに前記第１の整列画像の、前記検査画像及び前記複数の良品画像を並べ替えて第２の整列画像を作成する、
   請求項１に記載の欠陥検査装置。