JP2019144895A - 画像処理装置 - Google Patents
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Abstract
【課題】検査面と非検査面との境界を精度高く認識することが可能な画像処理装置を提供することを課題とする。【解決手段】加工後の対象物の画像から、前記対象物の検査面および非検査面における位置に沿った輝度のデータを取得する輝度取得部と、前記取得された輝度のデータを所定の位置だけシフトさせるシフト部と、前記輝度のデータと前記シフトさせた輝度のデータとの積を算出する算出部と、前記算出された積の平滑化処理を行う平滑化処理部と、前記平滑化処理後の輝度のデータの変化率に基づいて、前記対象物のうち検査面と非検査面との境界を認識する認識部と、を具備する画像処理装置。【選択図】図２
Description
本発明は画像処理装置に関する。
金属などの加工対象物の表面において、検査面と非検査面との境界を特定することがある。例えば溶接加工では、溶接部分の画像の輝度に基づいてビードの形状を認識することがある（特許文献１）。
しかし検査面と非検査面との輝度の差が小さい場合、および検査面内でも輝度が大きく変化する場合などは、輝度のみでは境界を正確に認識することは難しい。そこで、検査面と非検査面との境界を精度高く認識することが可能な画像処理装置を提供することを目的とする。
上記目的は、加工後の対象物の画像から、前記対象物の検査面および非検査面における位置に沿った輝度のデータを取得する輝度取得部と、前記取得された輝度のデータを所定の位置だけシフトさせるシフト部と、前記輝度のデータと前記シフトさせた輝度のデータとの積を算出する算出部と、前記算出された積の平滑化処理を行う平滑化処理部と、前記平滑化処理後の輝度のデータの変化率に基づいて、前記対象物のうち検査面と非検査面との境界を認識する認識部と、を具備する画像処理装置によって達成できる。
検査面と非検査面との境界を精度高く認識することが可能な画像処理装置を提供できる。
（実施形態）
以下、図面を参照して本実施形態の画像処理装置１００について説明する。図１（ａ）は画像処理装置１００を例示するブロック図である。
以下、図面を参照して本実施形態の画像処理装置１００について説明する。図１（ａ）は画像処理装置１００を例示するブロック図である。
図１（ａ）に示すように、画像処理装置１００は制御部１０、および撮影部１２を備える。撮影部１２は例えば加工対象物１４の画像を撮影するカメラである。加工対象物１４は例えば金属などで形成され、表面に切削加工などが行われる。例えば、加工対象物１４の表面のうち一部では切削痕の間隔が狭く、他の部分では切削痕の間隔が広い。
制御部１０は例えばコンピュータなどであり、ＣＰＵ（Central Processing Unit、中央演算装置）などの処理部、ＨＤＤ（Hard Disc Drive、ハードディスクドライブ）またはＳＳＤ（Solid State Drive、ソリッドステートドライブ）などの記憶部を備える。制御部１０は撮影部１２に接続され、撮影部１２が撮影する画像を取り込む。制御部１０は、画像から加工対象物１４の表面の輝度のデータ（プロファイル）を取得する輝度取得部、輝度のデータを所定の位置の分だけシフトさせるシフト部、積を算出する算出部、平滑化処理（一例として移動平均処理）を行う平滑化処理部、平滑化後の輝度の変化率に基づいて加工対象物１４の境界１７を認識する認識部として機能する。輝度の変化率とは、ある画素と隣の画素との間における輝度の差である。
図１（ｂ）は加工対象物１４の表面を示す図である。加工対象物１４の表面のうち領域１５および１６は切削加工された領域である。切削痕の間隔が領域１５と領域１６とでは異なる。境界１７は領域１５と領域１６との境界である。
図２は輝度および輝度の変化率のプロファイルを例示する図であり、一段目は加工対象物１４の表面の輝度プロファイル（プロファイルＡ）、二段目は位置をシフトさせた後の輝度プロファイル（プロファイルＢ）、三段目は自己相関処理後のプロファイル（プロファイルＣ）、四段目はプロファイルＣに移動平均処理を行うことで得られるプロファイル（プロファイルＤ）、五段目はプロファイルＤの変化率（プロファイルＥ）を表す。プロファイルＡおよびＢは位置に沿った輝度を示すデータであり、プロファイルＣはそれらの積のデータである。
図２の一段目（プロファイルＡ）に示すように、輝度のデータは位置に沿って周期的に変化する波形である。領域１５の輝度の振幅は領域１６の振幅より小さい。領域１５の周期Ｐ１は領域１６の周期Ｐ２とは異なり、例えばＰ２より小さい。
図２の二段目に示すように、プロファイルＡを領域１５の周期Ｐ１一つ分シフトさせることで、プロファイルＢが得られる。シフト量がＰ１であるため、領域１５ではプロファイルＡのピーク位置とプロファイルＢのピーク位置が一致する。一方、領域１６ではプロファイルＡのピーク位置とプロファイルＢのピーク位置とは一致しない。
一段目と二段目のプロファイルの自己相関処理（積の算出）により、図２の三段目に示すプロファイルＣが得られる。領域１５では輝度のピーク同士が掛け合わされ大きくなる。一方、領域１６ではピーク位置がずれているため、自己相関処理により輝度が小さくなる。すなわち、領域１５と領域１６との間で輝度が大きく変化する。
四段目のプロファイルＤはプロファイルＣに移動平均処理を行うことで得られる。移動平均算出の幅は例えば周期Ｐ１とする。プロファイルＣは、領域１５内および領域１６内それぞれではほぼ一定の値を示し、領域１５における値は領域１６における値よりも大きい。五段目のプロファイルＤは、プロファイルＣの変化率を表す。プロファイルＤは、領域１５内および領域１６内それぞれではほぼ一定の値を示し、領域１５と領域１６との境界１７において負の値を示す。すなわち、プロファイルＤの絶対値が大きい位置が境界１７である。
図３は画像処理装置１００の制御を例示するフローチャートである。図３に示すように、撮影部１２は加工対象物１４の画像を撮影する（ステップＳ１０）。制御部１０は画像を取り込み、画像から加工対象物１４の表面の輝度を取得する（ステップＳ１２）。これにより制御部１０は例えば図２の一段目のプロファイルＡを取得する。
制御部１０はプロファイルＡを周期Ｐ１一つ分シフトさせ（ステップＳ１４）、プロファイルＢを取得する。制御部１０はプロファイルＡとプロファイルＢとの積を取り、プロファイルＣを取得する（自己相関処理、ステップＳ１６）。制御部１０はプロファイルＣに移動平均処理を行うことでプロファイルＤを取得する（ステップＳ１７）。制御部１０は、プロファイルＣの変化率を算出することで、プロファイルＥを取得する（ステップＳ１８）。
制御部１０は、プロファイルＥに基づいて境界１７を認識する（ステップＳ２０）。具体的には、図２に示したようなプロファイルＥにおいて、値の絶対値が大きい位置を境界１７として認識する。プロファイルＥにおける境界１７の位置を例えば１ピッチ分ずらすことで、加工対象物１４の境界１７を認識することができる。
以上、本実施形態によれば、制御部１０は輝度のプロファイルＡをシフトさせ、自己相関処理、移動平均処理および変化率の算出を行う。これにより得られたプロファイルＥに基づいて境界１７を認識する。領域１５と領域１６とでは切削痕の間隔が異なり、移動平均処理後の輝度の値も大きく異なる。変化率の絶対値は境界１７で大きくなる。このため境界１７を精度高く認識することができる。
例えば輝度をシフトさせず、輝度のデータのみに基づくと、境界１７の認識が難しいことがある。図４（ａ）から図４（ｃ）は輝度、移動平均処理後および輝度の変化率のプロファイルを例示する図である。それぞれの図において上段は輝度プロファイル、中段は移動平均処理後のプロファイル、下段は中段のプロファイルの変化率を表す。
図４（ａ）の例では領域１５の輝度の振幅は、領域１６の輝度の振幅より大きく、例えば二倍以上である。このため移動平均処理を行うと、領域１５における値は領域１６における値よりも大きくなる。下段に示す変化率は境界１７で負の値を示すため、境界１７を認識することができる。
しかし図４（ｂ）の例では、領域１５と領域１６との間で輝度の差が小さい。したがって移動平均処理後のプロファイルにおいて、領域１５と領域１６とでは値の差が小さい。このため、変化率も境界１７において小さく、変化率に基づく境界１７の認識は困難である。
図４（ｃ）の例では領域１５内に輝度が低い位置１８があり、位置１８における輝度の変化率は境界１７よりも大きい。例えば加工で加工対象物１４の表面に発生するむしれなどにより、輝度の変化が大きくなることがある。この場合、移動平均処理後のプロファイルにおいて、境界１７以外にも値の変化が大きい位置が存在する。したがって変化率の絶対値は境界１７および位置１８付近などで大きくなり、変化率に基づく境界１７の認識は困難である。
これに対し、図２のプロファイルＤに示すように自己相関処理および移動平均処理後の変化率は境界１７において大きくなる。したがって本実施形態によれば境界１７を正確に認識することができる。
移動平均処理は平滑化処理の例であり、他の処理を実施してもよく、平滑化処理後の値が境界１７において大きく変化することが好ましい。加工対象物１４の表面は例えば切削加工されている。切削加工される表面（領域１５）の輝度のピッチＰ１は一定となるため１ピッチ分シフトさせたプロファイルＣを簡単に取得することができる。加工対象物１４に施される加工は、切削加工以外にレーザ加工などでもよく、所定のピッチで輝度に変化が生じる加工を行う場合、本実施形態を適用することできる。
以上本発明の好ましい実施形態について詳述したが、本発明は係る特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。
１０ 制御部
１２ 撮影部
１４ 加工対象物
１５、１６ 領域
１７ 境界
１００ 画像処理装置
１２ 撮影部
１４ 加工対象物
１５、１６ 領域
１７ 境界
１００ 画像処理装置
Claims (1)
- 加工後の対象物の画像から、前記対象物の検査面および非検査面における位置に沿った輝度のデータを取得する輝度取得部と、
前記取得された輝度のデータを所定の位置だけシフトさせるシフト部と、
前記輝度のデータと前記シフトさせた輝度のデータとの積を算出する算出部と、
前記算出された積の平滑化処理を行う平滑化処理部と、
前記平滑化処理後の輝度のデータの変化率に基づいて、前記対象物のうち検査面と非検査面との境界を認識する認識部と、を具備する画像処理装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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| JP2018029083A JP7099830B2 (ja) | 2018-02-21 | 2018-02-21 | 画像処理装置 |
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| JP2018029083A JP7099830B2 (ja) | 2018-02-21 | 2018-02-21 | 画像処理装置 |
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| JP7099830B2 JP7099830B2 (ja) | 2022-07-12 |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP7443892B2 (ja) | 2020-03-31 | 2024-03-06 | 村田機械株式会社 | 画像評価方法及び画像評価装置 |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH02165775A (ja) * | 1988-12-20 | 1990-06-26 | Toshiba Corp | 画像処理装置 |
| JP2011070602A (ja) * | 2009-09-28 | 2011-04-07 | Canon Inc | パターン検出装置、その処理方法及びプログラム |
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2018
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