JP2019215206A

JP2019215206A - 表面検査装置および表面検査方法

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Publication number: JP2019215206A
Application number: JP2018111749A
Authority: JP
Inventors: 邦人加藤; Kunito Kato; 瑛久長谷部; Akihisa Hasebe; 研弥山浦; Kenya Yamaura; 孝山浦; Takashi Yamaura
Original assignee: Gifu University NUC; Nagano Automation Co Ltd
Current assignee: Gifu University NUC; Nagano Automation Co Ltd
Priority date: 2018-06-12
Filing date: 2018-06-12
Publication date: 2019-12-19
Anticipated expiration: 2038-06-12
Also published as: JP7098111B2

Abstract

【課題】粗面に生じている微細な異常を検出することのできる表面検査装置および表面検査方法を提供する。【解決手段】表面検査装置は、光源と、カメラと、カメラに対して被検査面を相対移動させる移動手段と、カメラが記録した画像データに対する演算処理を行う画像処理手段とを備えている。画像処理手段は、画像データに含まれる画素ごとの輝度値と標準の輝度値との差を欠陥特徴量として算出し、全ての画像データから、同一座標の画素ごとに欠陥特徴量を抽出して、時系列で配列して欠陥特徴量の時系列データとする時系列欠陥特徴量抽出部と、欠陥特徴量の時系列データの標準偏差を算出し、欠陥特徴量の全座標から得られた標準偏差の最小値で除する正規化処理を行う正規化処理部と、正規化処理後の欠陥特徴量の時系列データに加算平均法を適用し、累積演算処理することにより、所定のしきい値よりも欠陥特徴量の大きな領域を欠陥領域として抽出する欠陥領域抽出部と、を備えている。【選択図】図１

Description

本発明は、表面検査装置および表面検査方法に関する。特に、粗面である検査品の被検査面に生じている異常を高精度に検査して抽出する表面検査装置及び表面検査方法に関する。

物体の外観を検査する方法として、作業者による目視検査が普及している。しかし、樹脂、木質、金属、ゴム、石材などの粗面を目視で検査する場合、鏡面を検査する場合と比較すると、疵、凹凸、付着物、色むら等の微小な欠陥を見落とす可能性が、潜在している。このため、カメラによって検査対象の面を撮像し、得られた画像データを演算処理することによって欠陥を検出する技術の検討が、種々なされている。

特許文献１は、鋼材の表面検査装置及び表面検査方法を開示している。特許文献１の表面検査は、
カラーラインカメラと棒状照明で構成された光学系を用いてＲＧＢカラー画像を撮像し、画像処理により鋼板の凹凸を顕在化して表面を検査する。特許文献１の技術は、疵、刻印、文字、マーキングの検出に適しているが、粗面の欠陥検出としては最適化されていない。

発明者らは、被検体の凹凸を検出するための画像処理技術を用いた表面検査装置および表面検査方法を発明し、特許文献２に開示した。特許文献２の表面検査装置および表面検査方法は、カメラで撮像した画像データに基づいて測定点の面法線ベクトルを算出する。さらに、局所領域において対角位置にある算定点と基準点を定めて面法線ベクトルの内積値を算出し、指標値とする。測定領域の各座標に対応する指標値を特定した後、基準範囲から外れた指標値に対応する座標位置を被検出体の凹凸位置として検出している。特許文献２の技術は、面法線ベクトルの算出のために複数の照明を用いた撮像を行っており、リアルタイムの検査に適用することは困難である。

特開２０１６−１６１３３１号公報特開２０１８−３６１７５号公報

被検査面が粗面であった場合であっても、そこに存在する疵、凹凸、付着物、色むら等の微小な欠陥を精度高く検出する技術が求められている。本発明は、この課題に鑑みてなされたものであって、物品表面の異常の有無を精度高く検査して、異常を抽出することのできる表面検査装置および表面検査方法の提供を、解決すべき課題としている。

本発明は、被検査面の異常を検出する表面検査装置に関する。本発明の表面検査装置は、検査光を被検査面に照射する光源と、検査光で照射されている被検査面を所定の時間間隔で撮像し、画像データを記録するカメラと、撮像された複数の画像データに亘って、被検査面の少なくとも一部が重複して記録されるように、カメラに対して被検査面を相対移動させる移動手段と、カメラが記録した画像データを入力して時系列で保存し、画像データに対する演算処理を行う画像処理手段と、を備えている。本発明の表面検査装置の画像処理手段は、画像データに含まれる画素ごとの輝度値と標準の輝度値との差を欠陥特徴量として算出し、全ての画像データから、同一座標の画素ごとに欠陥特徴量を抽出して、時系列で配列して欠陥特徴量の時系列データとする時系列欠陥特徴量抽出部と、欠陥特徴量の時系列データの標準偏差を算出し、それぞれの欠陥特徴量を欠陥特徴量の全座標で得られた標準偏差の最小値で除する正規化処理を行う正規化処理部と、正規化処理後の欠陥特徴量の時系列データに加算平均法を適用して演算処理することにより、所定のしきい値よりも欠陥特徴量の大きな領域を欠陥領域として抽出する欠陥領域抽出部と、を備えていることを特徴とする。

本発明の表面検査装置の画像処理手段は、被検査面の凹凸を検出するためのフィルタ処理部をさらに備えており、フィルタ処理部が、欠陥特徴量の時系列データから、欠陥特徴量が高い領域と低い領域とが連続して出現する領域を抽出することが好ましい。

本発明はまた、被検査面の異常を検出する表面検査方法を提供する。本発明の表面検査方法は、光源から検査光を被検査面に照射する工程と、検査光で照射されている被検査品の表面を所定の時間間隔でカメラにより撮像し、画像データを記録する工程と、撮像された複数の画像データに亘って、被検査面の少なくとも一部が重複して記録されるように、カメラに対して被検査面を相対移動させる工程と、カメラが記録した画像データを入力して時系列で保存し、画像データに対する演算処理を行う画像処理工程と、を備えている。本発明の表面検査方法は、画像処理工程が、画像データに含まれる画素ごとの輝度値と標準の輝度値との差を欠陥特徴量として算出し、全ての画像データから同一座標の画素ごとに欠陥特徴量を抽出し、抽出した欠陥特徴量を画素毎に時系列で配列して欠陥特徴量の時系列データを作成し、欠陥特徴量の時系列データの標準偏差を算出し、それぞれの欠陥特徴量を欠陥特徴量の全座標について得られた標準偏差の最小値で除する正規化処理を行い、正規化処理後の欠陥特徴量の時系列データに加算平均法を適用して所定のしきい値よりも欠陥特徴量の大きな領域を欠陥領域として抽出することを特徴とする。

本発明の表面検査装置及び表面検査方法は、多種多様な材料で構成された物品の表面を検査して、微小な輝度変化を生じさせる欠陥や異常のある箇所を精度高く抽出することができる。

本発明の表面検査装置及び表面検査方法は、従来は検出が困難であった微小な欠陥の検出が可能となる。このため、製品検査に適用した場合には、作業者の負担を増やすことなく異常のある製品を精度高く選別する事が可能となる。

表面検査装置の好適な実施形態を模式的に示す図である。表面検査装置の他の実施形態を模式的に示す図である。表面検査方法の概要を示すフローチャートである。カメラが撮像する画像データの構成を模式的に示す図である。画素ごとの輝度値の時系列データの一例である。図６（ａ）及び図６（ｂ）は、撮像時刻ごとの画像フレーム内の輝度値の変化を模式的に示す図である。図７（ａ）は画素の輝度値の時系列データを示し、図７（ｂ）は欠陥特徴量の時系列データを示す図である。図８（ａ）は画素の欠陥特徴量の時系列データの重ね合わせを行ったグラフであり、図８（ｂ）は、時系列データの平均値と１つの画素の時系列データを比較のために重ねた図である。図９は、３点の画素の時系列データを積算した結果を示した図である。図１０は、光源に対して凹凸を有する欠陥領域が示す輝度値の変化を示す図である。図１１は、凸状欠陥を検出するためのリングフィルタのデータ内容を示す図である。図１２（ａ）は、凹凸を有する欠陥領域を撮像した輝度の時系列データを示す図であり、図１２（ｂ）は、凸状の欠陥領域を抽出した結果を示す図である。図１３は、空間フィルタリング処理の手順を例示する図である。

以下、本発明の表面検査装置１及びこの表面検査装置を用いた表面検査方法の実施形態を、図面を参照しつつ詳細に述べる。

本発明の表面検査装置１は、粗面の検査に、特に適している。本明細書における粗面とは、入射する検査光の波長の半分よりも表面の凹凸の高低差が大きく、一般に鏡面と言われる表面よりも拡散反射率が有意に大きな面のことをいう。

図１に、表面検査装置１の好適な実施形態を示す。図１は、円筒形の物品１０の内側の被検査面１１の異常を検出する表面検査装置１を示している。表面検査装置１は、検査光を物品１０の被検査面１１に検査光を照射する光源２と、検査光で照射されている被検査面１１を所定の時間間隔で撮像し、画像データを記録するカメラ３と、カメラ３に対して被検査面１１を相対移動させる移動手段４と、カメラ３が記録した画像データを入力して時系列で保存し、画像データに対する演算処理を行う画像処理手段５と、を備えている。

本実施形態において、光源２は、物品１０の内側に固定されており、物品１０の被検査面１１を検査光で照射する。被検査面１１の反射光の軌道上にビームスプリッタ６が配置されている。カメラ３が、物品１０の中心軸の延長上に固定されており、カメラ３はビームスプリッタ６を通過した反射光を撮像する。

非常に軽微な凹凸欠陥から生じる輝度変化を確実に検出するためには、従来の８ｂｉｔカメラでは不充分な場合がある。そのような場合、カメラ３に、高階調カメラである１８ｂｉｔカメラを適用することが好ましい。粗面である被検査面１１の凹凸欠陥は軽微になるほど輝度変化が小さくなるが、１８ｂｉｔカメラでは、輝度を２６２１４４階調で撮像して記録することができ、非常に軽微な凹凸欠陥から生じる微小な輝度変化を記録して、より高精度に異常を検出することができる。

以下では、カメラ３が、縦方向にＡ個、横方向にＲ個の二次元配列された撮像素子を備えている場合について説明する。カメラ３は、１回の撮像によって１フレームあたりＡ行Ｒ列からなる画素値を取得し、解像度Ｒ×Ａの画像データとして記録する。カメラ３は、所定の時間間隔ｔで撮像を継続し、それぞれの画素の輝度値のデータを記録する。

移動手段４は、物品１０の中心軸が鉛直方向となるように支持し、物品１０を中心軸周りに回転させる。これにより、移動手段４は、中心軸の延長上に固定されているカメラ３に対して、物品１０を相対移動させる。図４に、カメラが撮像する画像データの構成を模式的に示す。カメラ３が撮像する画像データの座標は、図中垂直方向と記載した縦軸（Ａ）が、物品１０の中心軸方向である鉛直方向と一致しており、横軸（Ｒ）が物品１０の回転方向と一致している。ただし、本実施形態で示した画像の方向と被検査面１１との位置関係は、特許請求の範囲を限定するものではない。カメラ３と物品１０の相対的な位置関係を変更することによって、画像の方向を任意に定めることが可能である。

物品１０の回転速度は、カメラ３が撮像する複数の画像データに亘って、被検査面１１の少なくとも一部が重複して記録されるように制御される。言い換えると、カメラ３による撮像間隔である時間ｔの間に物品１０が移動する距離は、カメラ３の横方向の有効画面サイズよりも小さい。好ましくは、連続する３フレーム以上の画像データに、被検査面１１の同一箇所が記録されるように、物品１０の回転速度が制御される。

本実施形態では、画像データを取得する時間間隔と移動距離との関係をより明確に示すために、移動手段４が物品１０の回転速度を一定に制御している場合について説明を行う。回転速度が一定すなわち等速であると、画像データのフレーム数を撮像時刻の指標として用いることができ、撮像回数と画像に撮像されている被検査面１１の位置の関係を容易に把握することができる。一方で、特に精度高く検査する部分について移動速度を遅くすれば、より多くの画像に同一の領域が撮像されるため、検査の精度を向上させることができる。

カメラ３に、画像処理手段５として機能するコンピュータが接続されている。画像処理手段５は、カメラ３が記録した画像データを入力して時系列で保存し、画像データに対する演算処理を行う。

表面検査装置１を用いた表面検査方法の一例をフローチャートとして図３に示す。表面検査装置１の移動手段４は、カメラ３に対して物品１０の被検査面１１を相対移動させる（ステップＳ１）。カメラ３は、所定の時間間隔で被検査面１１を撮像して画像データを得る（ステップＳ２）。画像処理手段５は、カメラ３が記録した画像データを入力して、輝度値を画像中の座標とフレーム数に基づく時系列のボクセルデータとして保存する（ステップＳ３）。そして、画素ごとの輝度値と標準の輝度値との差を算出して欠陥特徴量とし、全ての画像データから、同一座標の画素ごとに欠陥特徴量を抽出し、時系列で配列して欠陥特徴量の時系列データとする（ステップＳ４）。欠陥特徴量を正規化するために、欠陥特徴量の時系列データの標準偏差を算出し、個々の欠陥特徴量を欠陥特徴量の全座標で得られた標準偏差の最小値で除す（ステップＳ５）。欠陥領域の抽出のために、正規化処理後の欠陥特徴量の時系列データに加算平均法を適用し、累積演算処理することにより、所定のしきい値よりも欠陥特徴量の大きな領域を欠陥領域として検出する（ステップＳ６）。

以下、画像処理手段５が欠陥領域を検出するための画像処理方法について、詳細に説明する。被検査面１１の欠陥領域の検出は、撮像された被検査面１１の輝度値の変化を用いて、欠陥領域特有の欠陥特徴量を検出することによって高精度に行うことができる。

画像処理手段５の時系列欠陥特徴量抽出部は、カメラ３から１回の撮像につき１枚の画像フレーム分の画像データを入力される。画像処理手段５は、画像データを構成している全ての画素の輝度値を、画素の座標値と撮像時刻の情報によって三次元配列し、ボクセルデータＬ（ｒ，ａ，ｔ）として記録する（ステップＳ３）。ここで、ｒは画像データの横軸の座標であり、ａは画像データの縦軸の座標であり、ｔは撮像時刻に対応する撮像開始からのフレーム数である。図５に、画像処理手段５が保存している画像データの中の、任意の３画素（ｒ_１，ａ_１）、（ｒ_２，ａ_２）、（ｒ_３，ａ_３）の輝度値を、時系列で抽出した結果を示す。以下においては、同一画素の輝度値を撮像時刻順に並べた配列を、輝度値の時系列データとも言う。

画素（ｒ，ａ）に記録される被検査面１１の輝度は、カメラ３に対する被検査面１１の面の向きによって変化する。本実施形態の物品１０は円筒形であるので、疵、凹凸、等のない正常な被検査面１１の法線方向は、常に物品１０の中心を向くこととなる。一方、被検査面１１上の異常箇所は、微細な領域であっても面の法線が異なる方向を向く。したがって、異常箇所である欠陥領域と正常箇所である良品領域とでは反射光の角度が異なり、測定される輝度に差が生じる。そこで、画素ごとの輝度値と標準の輝度値との差を、対応する被検査面１１の欠陥特徴量として用いることができる。

画像処理手段５の時系列欠陥特徴量抽出部は、ステップＳ４で、それぞれの画像フレームについて、全ての画素の欠陥特徴量Ｄ（ｒ，ａ，ｔ）を以下の式（１）によって算出する。

ここで、Ｌ（ｒ，ａ，ｔ）はｔフレーム目で撮像された画像フレームの座標（ｒ，ａ）における輝度値であり、Ｑ（ｒ，ａ）は標準の輝度値である。

標準の輝度値Ｑ（ｒ，ａ）としては、正常箇所である良品領域を撮像した画素の輝度値を用いることが最も正確である。しかし、通常の工業製品において、異常が生じる頻度は非常に低く、欠陥領域は正常領域よりも極めて少ない。この結果、画素値として記録される時系列の輝度値の中に、欠陥領域から生じる輝度値が含まれる頻度も非常に低い。また、実際の輝度値にはカメラノイズが含まれているが、カメラノイズは平均０のガウスノイズと仮定することができ、最も出現頻度の高いノイズ値は０である。そこで、全ての画像フレームから同一画素の輝度値を抽出して、その中央値（Ｍｅｄｉａｎ（Ｌ（ｒ，ａ）））を標準の輝度値Ｑ（ｒ，ａ）として用いることも可能である。

画像処理手段５の時系列欠陥特徴量抽出部は、全ての画像フレームの画素の欠陥特徴量Ｄ（ｒ，ａ，ｔ）を算出する。そして、全ての画像フレームから同一座標の画素ごとの欠陥特徴量Ｄ（ｒ，ａ，ｔ）を抽出し、時系列で配列して、欠陥特徴量の時系列データとして記憶する。

画像処理手段５の正規化処理部は、ステップＳ４で抽出した欠陥特徴量から、照明強度の変化を除去するための正規化を行う。輝度値には、カメラノイズεが含まれており、欠陥特徴量Ｄ（ｒ，ａ，ｔ）と、カメラノイズを含んだ撮像結果に基づく欠陥特徴量Ｄ_Ｆ（ｒ，ａ，ｔ）の関係が、式（２）で表される。

ここで、画素（ｒ，ａ）のｔフレーム目が欠陥領域を撮像していない場合、Ｄ（ｒ，ａ，ｔ）の値は０である。この場合、式（２）のＤ_Ｆ（ｒ，ａ，ｔ）にはノイズ成分しか含まれない。すなわち、画素（ｒ，ａ）の欠陥特徴量の時系列データの標準偏差は、フレームが欠陥領域を撮像していないときに最小となる。式（３）で示すように、検出結果に基づく欠陥特徴量Ｄ_Ｆ（ｒ，ａ，ｔ）を、欠陥特徴量の全座標で得られた標準偏差の最小値ｍｉｎ（Σ）で除することにより、正規化処理を行った欠陥特徴量Ｄ_ｓｔｄ（ｒ，ａ，ｔ）が得られる。

画像処理手段５の欠陥特徴量抽出部は、正規化処理を行った欠陥特徴量Ｄ_ＳＴＤに加算平均法を適用し、累積演算処理することにより、所定のしきい値よりも欠陥特徴量の大きな領域を欠陥領域として抽出する（ステップＳ７）。加算平均法を適用することで、正規化処理後のＤ_ｓｔｄ（ｒ，ａ，ｔ）に含まれるカメラノイズを除去することができる。

ここで、正規化処理を行った欠陥特徴量Ｄ_ＳＴＤ（ｒ，ａ，ｔ）には、式（４）に示されるように平均０，分散１のカメラノイズε_ｓｔｄが含まれている。

式（４）について、両辺の期待値を計算すると、式（５）が得られる。

ここで、Ｅ（Ｄ_ＳＴＤ（ｒ，ａ，ｔ））は、正規化された平均輝度変化である。式（５）において、第２項のＥ（ε_ｓｔｄ）は、平均０のガウスノイズであるため、平均数が充分であるとき、値は０となる。つまり、複数回計測された輝度値の時系列データを用いることで、カメラノイズを充分に除去して、高精度に欠陥領域を抽出することが可能となる。

加算平均法は複数回の計測で得られた系列データを平均することで、系列データに含まれる固定パターンを取り出す手法である。本実施形態では、物品１０の回転方向に沿って複数の撮像素子が個別に撮像を行って輝度値を記録しているため、個々の撮像素子によって得られた輝度値の時系列データに加算平均法を適用することができる。本実施形態では、縦軸方向で同一の座標値を有しており且つ横軸方向で異なる座標値を有する複数の画素の時系列データは全て、被検査面１１の同一の領域を移動速度に対応した時間差で撮像していると考えられるので、これらの画素から得られた時系列データに対して加算平均法を適用することができる。

図６（ａ）は、欠陥領域を含む被検査面１１を所定の時刻ｔで撮像した画像データと、この画像データから均等な時間間隔で２回連続して撮像を行った結果得られた画像データを示す図である。図中の白色部分は、欠陥で生じた輝度変化を模式的に示している。図のように、ｒ方向に物品が回転してカメラ３に対して相対移動することで、欠陥領域である輝度変化も画像データ内でｒ方向に移動して撮像される。このとき、３点の画素の輝度値は、図６（ｂ）に示すように、時間の経過と共に順次変化を示す。画素値ごとの輝度値の変化は、被検査面１１の同一の欠陥領域を撮像しているものであり、それぞれの画素でほぼ同一の波形として観測される。

画像の横軸方向（r方向）の画素で観測された輝度の時系列データのシフト幅が特定できれば、輝度の時系列データを時間軸に沿ってシフト（平行移動）させることで、同一パターンをもつ時系列輝度を得ることができる。そして、得られた複数の時系列輝度に対して加算平均法を適用することで、欠陥領域成分のみを抽出することができる。

さらに、本発明の表面検査装置１は、凹凸形状を有する欠陥領域を検出するフィルタ処理部を備えることができる。フィルタ処理部は画像処理手段５に含まれており、画像処理手段５がステップＳ５で抽出した欠陥特徴量の時系列データから、欠陥特徴量が高い領域と低い領域とが連続して出願する領域を抽出する。

被検査面１１からの反射光の輝度は、光源２と被検査面１１の面の法線方向によって一意に決定される。図１０のように、光源２を設置した環境下で凹凸形状欠陥を撮像すると、光源２の光を直接照射されて輝度値の高い領域（Ｂｒｉｇｈｔ領域）と、陰になるために輝度が低い領域（Ｄａｒｋ領域）とが連続して撮像される。この性質を利用し、図１１で示すような、行列中心から円状に値が分布しており、上半分の行が正値（＋１）、中央の行が０、下半分の行が負値（−１）である行列で定義されるリングフィルタでフィルタ処理を行うことで、凹凸形状を有する欠陥特徴を抽出することができる。

本実施形態のリングフィルタは、空間フィルタリング処理を行うためのフィルタである。空間フィルタリング処理とは、図１３に示したように、ある２次元データに対して２次元形状のフィルタを重ね合わせ、重なった要素同士で積算を行い、さらにそれらの積算結果を総和する演算を行うことである。本実施形態のリングフィルタは、平均加算法によってa方向の画素で得られた系列データ群を結合した２次元データに対して適用される。この２次元データにおいても、凹凸形状が存在する場合には、図１０のような正値と負値のパターンが観測される。リングフィルタはフィルタ原点に対して上半分が正値、下半分が負値のとき、大きな値を出力する。そのため、図１０における正値と負値の境界において大きな出力がされるため、凹凸形状を有する欠陥特徴を抽出することができる。

本発明の表面検査装置は、円筒形の物品の内面を検査するだけでなく、任意の物品の粗面である表面の検査に適している。図２に、本発明の他の実施形態である、表面検査装置２１を示す。本実施形態は、平板状の物品１２の上面の被検査面１３の異常を検出する。表面検査装置２１は、検査光を物品１２の被検査面１３に検査光を照射する光源２と、検査光で照射されている被検査面１３を所定の時間間隔で撮像し、画像データを記録する、好ましくは１８ｂｉｔカメラであるカメラ３と、カメラ３に対して被検査面１１を相対移動させる移動手段２２とを備えている。移動手段２２は、物品１２の底面を支持し、カメラ３が有している直交座標系のいずれかの軸と平行になる方向に物品１２を相対移動させる。表面検査装置２１の画像処理手段５は、表面検査装置１と同一の構成を有しており、重複説明を割愛する。

（実施例１）
表面検査装置１を用いた表面検査方法により、物品１０の被検査面１１の欠陥領域を抽出した結果を、図７〜図９に示す。図７（ａ）は、縦軸（Ａ軸）方向で同一の座標値ａを有しており且つ横軸（Ｒ軸）方向で異なる座標値ｒ０，ｒ１，ｒ２を有する３点の画素（ｒ０，ａ）、（ｒ１，ａ）、（ｒ２，ａ）が検出した輝度値の時系列データである。図７（ｂ）は、図７（ａ）に示した３点の画素の欠陥特徴量の時系列データを示している。図７（ｂ）で示したように、欠陥特徴量を算出することで、欠陥領域と推定される以外の領域、すなわち良品領域は、欠陥特徴量の値がほぼ０となる。だたし、図７（ｂ）に示した欠陥特徴量には、照明の影響やカメラノイズが含まれている。

図８（ａ）は、３点の画素（ｒ０，ａ）、（ｒ１，ａ）、（ｒ２，ａ）の欠陥特徴量の時系列データの重ね合わせを行ったグラフである。ここでは、画素（ｒ１，ａ）の撮像時刻を基準として、物品１０の移動速度に基づいて、画素（ｒ０，ａ）の時系列データと画素（ｒ２，ａ）の時系列データを対象に、同一の欠陥領域が撮像されると推定される時間差分を移動させて重ね合わせを行っている。重ね合わせの結果、欠陥特徴量の値の分布は、３点ともほぼ同一となった。図８（ａ）の結果から、異なる画素で観測される欠陥特徴が重ねあわせて演算処理できることが確認された。重ねた３点の時系列データをサンプル方向にそれぞれ積算した結果を図９に示す。この結果より、欠陥による変化幅に比べてノイズによる振動が抑制されていることがわかる。さらに、この系列に対してサンプル数で除して求めた平均時系列データと画素（ｒ１、a）で観測された時系列データを重ねた結果を図８（ｂ）に示す。この比較から、平均加算法を適用することでノイズによる振動を抑制できることを確認した。

図８および図９の結果から、欠陥特徴量に対して、正規化処理と加算平均法を適用することにより、ノイズによる振動が低減され、被検査面１１の欠陥領域が精度高く抽出できたことが確認された。

（実施例２）
画像処理手段５に含まれフィルタ処理部を用いて、被検査面の凹凸を精度高く検出する例について説明する。表面検査装置１のカメラ３は、被検査面の撮像を行って画像データを記録した。画像処理手段の時系列欠陥特徴量抽出部は、欠陥特徴量の時系列データを記録した。例として、横軸（Ｒ軸）方向の座標が一定で、且つ縦軸（Ａ軸）方向の座標が０から１５０までの範囲の画素における輝度値と撮像時間との関係を図１２（ａ）に示す。図１２（ａ）では、良品領域と比較して輝度値の高いところを白色で示しており、輝度値の低い領域を暗色で示している。図に示すように、輝度及び欠陥特徴量の時系列データからは、ａ＝７４を中心とした領域で、時刻１４６前後の画像データから、輝度変化が確認された。

欠陥特徴量の時系列データに対して、正規化を行い、さらに加算平均法を適用して、輝度の変化を確認した。さらに、図１１に示したリングフィルタをを用いた空間フィルタリング処理を二次元欠陥特徴量全体に適用した。フィルタ処理後の欠陥特徴量を、図１２（ｂ）に示す。図１２（ｂ）に示したように、輝度の変化として、ａ＝７４，時刻１４６の明らかな輝度変化が認められた箇所以外にもａ＝７４，時刻１４６に凹凸状の欠陥領域が検出された。検査後の確認により、時刻１４６の時ａ＝７４で撮像された箇所に、緩やかな勾配を有する欠陥が生じたことが確認された。このことから、リングフィルタを用いる手法によって、目視では確認が困難である凹凸欠陥の検出が可能となることが確認された。

本発明の表面検査装置及び表面検査方法は、樹脂、木質、金属、ゴム、石材などの粗面に生じている、疵、凹凸、付着物、色むら等の微小な異常を欠陥領域として精度高く検出する場合に、好適に利用することができる。

１、２１表面検査装置
２光源
３カメラ
４、２２移動手段
５画像処理装置
６ビームスプリッタ
１０物品
１１検査面

Claims

被検査面の異常を検出する表面検査装置であって、
検査光を被検査面に照射する光源と、
検査光で照射されている被検査面を所定の時間間隔で撮像し、画像データを記録するカメラと、
撮像された複数の画像データに亘って、被検査面の少なくとも一部が重複して記録されるように、前記カメラに対して被検査面を相対移動させる移動手段と、
前記カメラが記録した画像データを入力して時系列で保存し、前記画像データに対する演算処理を行う画像処理手段と、
を備えており、
前記画像処理手段が、
画像データに含まれる画素ごとの輝度値と標準の輝度値との差を欠陥特徴量として算出し、全ての画像データから、同一座標の画素ごとに前記欠陥特徴量を抽出して、時系列で配列して欠陥特徴量の時系列データとする時系列欠陥特徴量抽出部と、
欠陥特徴量の時系列データの標準偏差を算出し、それぞれの欠陥特徴量を欠陥特徴量の全座標で得られた標準偏差の最小値で除する正規化処理を行う正規化処理部と、
正規化処理後の欠陥特徴量の時系列データに加算平均法を適用し、累積演算処理することにより、所定のしきい値よりも欠陥特徴量の大きな領域を欠陥領域として抽出する欠陥領域抽出部と、
を備えていることを特徴とする表面検査装置。
前画像処理手段が、被検査面の凹凸を検出するためのフィルタ処理部をさらに備えており、前記フィルタ処理部が、前記欠陥特徴量の時系列データから、前記欠陥特徴量が高い領域と低い領域とが連続して出現する領域を抽出することを特徴とする請求項１記載の表面検査装置。
被検査面の異常を検出する表面検査方法であって、
光源から検査光を被検査面に照射する工程と、
検査光で照射されている被検査品の表面を所定の時間間隔でカメラにより撮像し、画像データを記録する工程と、
撮像された複数の画像データに亘って、被検査面の少なくとも一部が重複して記録されるように、前記カメラに対して被検査面を相対移動させる工程と、
前記カメラが記録した画像データを入力して時系列で保存し、前記画像データに対する演算処理を行う画像処理工程と、
を備えており、
前記画像処理工程が、
前記画像データに含まれる画素ごとの輝度値と標準の輝度値との差を欠陥特徴量として算出し、全ての画像データから同一座標の画素ごとに前記欠陥特徴量を抽出し、抽出した欠陥特徴量を画素毎に時系列で配列して欠陥特徴量の時系列データを作成し、前記欠陥特徴量の時系列データの標準偏差を算出し、前記欠陥特徴量を前記欠陥特徴量の全座標について得られた標準偏差の最小値で除する正規化処理を行い、正規化処理後の欠陥特徴量の時系列データに加算平均法を適用し、累積演算処理することにより、所定のしきい値よりも欠陥特徴量の大きな領域を欠陥領域として抽出することを特徴とする表面検査方法。