JP2020034413A - 欠陥検出方法 - Google Patents
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Abstract
【課題】本発明の課題は、光の照射方向及び観察方向により見え隠れすることで検出が困難であった微小欠陥の検出方法を提供することである。【解決手段】対象物体の欠陥検出方法であって、光の照射方向を変えながら前記対象物体を連続して撮影し、撮影した画像の各位置座標における時間変化についてフーリエ変換を行い、得られたデータを元の画像上に再配列して、空間周波数ごとの加工画像を取得し、特定の空間周波数における前記加工画像を基に欠陥の有無を判断する前記方法。【選択図】 図1
Description
本発明は、欠陥検出方法に関するものである。
装飾性の高いセラミックス部材は焼結後の審美性に重きが置かれ、品質上の管理が難しい。
超音波共振や回転光源を利用した品質検査が取り入れられているものの(例えば、特許文献1、2参照)、人間の目視による品質検査が主流である。特に表面あるいは内部の微小な欠陥や傷は目視検査においてさえ特定方向からの光の入射と観察方向でのみ観測できるものが多く、検査に時間がかかるという問題があった。
超音波共振や回転光源を利用した品質検査が取り入れられているものの(例えば、特許文献1、2参照)、人間の目視による品質検査が主流である。特に表面あるいは内部の微小な欠陥や傷は目視検査においてさえ特定方向からの光の入射と観察方向でのみ観測できるものが多く、検査に時間がかかるという問題があった。
本発明の課題は、光の照射方向及び観察方向により見え隠れすることで検出が困難であった微小欠陥の検出方法を提供することである。
本発明に係る欠陥検出方法は、上記課題を解決するために、光の照射方向を変えながら対象物体を連続して撮影し、撮影した画像の各位置座標における輝度情報の時間変化についてフーリエ変換を行い、得られたデータを元の画像上に再配列して、空間周波数ごとの加工画像を取得し、特定の空間周波数における前記加工画像を基に欠陥の有無を判断する。
また、本発明に係る欠陥検出方法は、光の照射方向を変えながら対象物体を連続して撮影し、撮影した画像の各位置座標における輝度情報の時間変化について微分を行い、得られたデータを元の画像上に再配列して、一定閾値以上に設定した微分値で加工画像を取得し、前記加工画像を基に欠陥の有無を判断する。
本発明の欠陥検出方法によれば、検出が困難であった微小欠陥の発見が従来より容易に行えるようになった。
本発明に係る欠陥検出方法は、光の照射方向を変えながら対象物体を連続して撮影し、撮影した画像の各位置座標における輝度情報の時間変化についてフーリエ変換を行い、得られたデータを元の画像上に再配列して、空間周波数ごとの加工画像を取得し、特定の空間周波数における前記加工画像を基に欠陥の有無を判断することを特徴とする。以下、本発明に係る欠陥検出方法の一実施形態について説明する。
光の照射方向を変えながら対象物体を連続して撮影するには、例えば図1に示すように対象物体を回転中心として、光源を回転させ、固定のカメラで撮影するという方法が挙げられる。カメラは対象物全体を撮影できる位置であれば特に制限はないが、光源より上部であり、対象物の真上という位置が好適である。
上述した方法で、少なくとも光源の回転を1周期、少なくとも角度10度の撮影が終了したら、各画像の各位置座標における輝度情報を時間軸に関するフーリエ変換を行い、得られたデータを元の画像上に再配列する。再配列された加工画像は時間軸ではなく、空間周波数ごとに整理されている。対象物体中の微小欠陥や傷に光を照射した場合、特定の空間周波数において微小欠陥や傷は、輪郭が明瞭なため、その有無の発見が容易に可能となる。
また、欠陥の種類がある程度想定できるのであれば、欠陥モデルがどの空間周波数で発見しやすいかを事前に調べておき、再配列された加工画像についてローパス、ハイパス、バンドパスフィルター等で処理することにより、特定モデルの欠陥の有無を素早く発見することができる。
さらに、本発明では、各画像の各位置座標における輝度情報を微分し、得られたデータを元の画像上に再配列し、一定閾値以上に設定した微分値で加工した画像を基に欠陥の有無を発見することも可能である。この場合も、前述したように欠陥の種類がある程度想定できるのであれば、欠陥モデルを利用して、適切な微分値の閾値を設定することが可能である。
以下に実施例を示し、本発明の実施の形態についてさらに詳しく説明する。もちろん、本発明は以下の実施例に限定されるものではなく、細部については様々な態様が可能であることはいうまでもない。さらに、本発明は上述した実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能であり、それぞれ開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。また、本明細書中に記載された文献の全てが参考として援用される。
本発明の方法について検証を行った。検証に用いた図2記載の装置について以下に説明する。
光源には内径φ50mm、外径φ90mmのダイレクトリング照明5(モリテックス製)、CCDカメラ1(SONY製、HCD−V50)及びテレセントリックズームレンズ2(モリテックス製、ML−Z2X)を、照明5から対象物体への照射光線を限定するためにカメラの光軸上を回転する円筒形状の光源マスク部品6に照明5からの光線を一部通過させることが可能な穴を形成した。照明5の下部に円筒部材の側面の一部に光束制限窓9を設けた光源マスク部品6を配置し、光源マスク部品6を回転するためのベアリング機構4を上部に設置し、ベアリング機構4をホルダー3に固定した。また、照明5もホルダー3に固定した。
図2記載の装置をPCに接続することで動画取得可能なシステムを構築した(図3参照)。PCには取得した画像を解析するソフトウェアが備えられており、そのアルゴリズムの概要は図4に示した。
光源には内径φ50mm、外径φ90mmのダイレクトリング照明5(モリテックス製)、CCDカメラ1(SONY製、HCD−V50)及びテレセントリックズームレンズ2(モリテックス製、ML−Z2X)を、照明5から対象物体への照射光線を限定するためにカメラの光軸上を回転する円筒形状の光源マスク部品6に照明5からの光線を一部通過させることが可能な穴を形成した。照明5の下部に円筒部材の側面の一部に光束制限窓9を設けた光源マスク部品6を配置し、光源マスク部品6を回転するためのベアリング機構4を上部に設置し、ベアリング機構4をホルダー3に固定した。また、照明5もホルダー3に固定した。
図2記載の装置をPCに接続することで動画取得可能なシステムを構築した(図3参照)。PCには取得した画像を解析するソフトウェアが備えられており、そのアルゴリズムの概要は図4に示した。
(実施例1)フーリエ変換
対象物体7を保持部8に固定して、照明5を点灯してから、光源マスク部品6を角度10°/フレームで手動回転し、1フレーム毎に画像集録した後、動画データとして結合することで対象物の光照射角度10°/フレームの動画をPCに集録した。National Instruments社製LabVIEWにて集録した動画の各画素における輝度値の時間変化を3次元配列数値に変換した後、各画素に対応する輝度値の時間変化を1次元配列要素として抽出後、光速フーリエ変換を行い1次元配列数値とした。この操作を2次元平面画像の各画素において実行後、各画素に対応した3次元配列に再構成した。
得られた画像の各画像を図5に示す。特定のフレーム(周波数)において明確な欠陥を検出出来ることを確認した。
対象物体7を保持部8に固定して、照明5を点灯してから、光源マスク部品6を角度10°/フレームで手動回転し、1フレーム毎に画像集録した後、動画データとして結合することで対象物の光照射角度10°/フレームの動画をPCに集録した。National Instruments社製LabVIEWにて集録した動画の各画素における輝度値の時間変化を3次元配列数値に変換した後、各画素に対応する輝度値の時間変化を1次元配列要素として抽出後、光速フーリエ変換を行い1次元配列数値とした。この操作を2次元平面画像の各画素において実行後、各画素に対応した3次元配列に再構成した。
得られた画像の各画像を図5に示す。特定のフレーム(周波数)において明確な欠陥を検出出来ることを確認した。
(実施例2)微分
対象物体7を保持部8に固定して、光源マスク部品6を一定速度で回転するため、DCモーターの回転軸に円筒ゴムタイヤを設置し、光束制限窓9底面に接触固定した。角度10°/フレームで手動回転し、1フレーム毎に画像集録した後、動画データとして結合することで対象物の光照射角度10°/フレームの動画をPCに集録した。National Instruments社製LabVIEWにて集録した動画の各画素における輝度値の時間変化を3次元配列数値に変換した後、各画素に対応する輝度値の時間変化を1次元配列要素として抽出後、微分を行い1次元配列数値とした。この操作を2次元平面画像の各画素において実行後、各画素に対応した3次元配列に再構成した。
得られた画像の各画像を図6に示す。特定のフレームにおいて明確な欠陥を検出出来ることを確認した。
対象物体7を保持部8に固定して、光源マスク部品6を一定速度で回転するため、DCモーターの回転軸に円筒ゴムタイヤを設置し、光束制限窓9底面に接触固定した。角度10°/フレームで手動回転し、1フレーム毎に画像集録した後、動画データとして結合することで対象物の光照射角度10°/フレームの動画をPCに集録した。National Instruments社製LabVIEWにて集録した動画の各画素における輝度値の時間変化を3次元配列数値に変換した後、各画素に対応する輝度値の時間変化を1次元配列要素として抽出後、微分を行い1次元配列数値とした。この操作を2次元平面画像の各画素において実行後、各画素に対応した3次元配列に再構成した。
得られた画像の各画像を図6に示す。特定のフレームにおいて明確な欠陥を検出出来ることを確認した。
1:カメラ
2:ズームレンズ
3:ズームレンズとベアリングの連結治具
4:ベアリング
5:光源(ダイレクトリング照明)
6:光源マスク部品
7:対象物体
8:対象物体の保持部
9:光束制限窓
10:PC本体
11:モニター
2:ズームレンズ
3:ズームレンズとベアリングの連結治具
4:ベアリング
5:光源(ダイレクトリング照明)
6:光源マスク部品
7:対象物体
8:対象物体の保持部
9:光束制限窓
10:PC本体
11:モニター
Claims (4)
- 対象物体の欠陥検出方法であって、
光の照射方向を変えながら前記対象物体を連続して撮影し、
撮影した画像の各位置座標における輝度情報の時間変化についてフーリエ変換を行い、
得られたデータを元の画像上に再配列して、空間周波数ごとの加工画像を取得し、
特定の空間周波数における前記加工画像を基に欠陥の有無を判断する前記方法。 - 特定の空間周波数を、目的とする欠陥モデルごとに予め決めておくことを特徴とする
請求項1に記載の方法。 - 対象物体の欠陥検出方法であって、
光の照射方向を変えながら前記対象物体を連続して撮影し、
撮影した画像の各位置座標における輝度情報の時間変化について微分を行い、
得られたデータを元の画像上に再配列して、一定閾値以上に設定した微分値で加工画像を取得し、前記加工画像を基に欠陥の有無を判断する前記方法。 - 微分値の一定閾値を、目的とする欠陥モデルごとに予め決めておくことを特徴とする
請求項3に記載の方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2018160998A JP2020034413A (ja) | 2018-08-30 | 2018-08-30 | 欠陥検出方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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JP2018160998A JP2020034413A (ja) | 2018-08-30 | 2018-08-30 | 欠陥検出方法 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
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JP2020034413A true JP2020034413A (ja) | 2020-03-05 |
Family
ID=69667788
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2018160998A Pending JP2020034413A (ja) | 2018-08-30 | 2018-08-30 | 欠陥検出方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP2020034413A (ja) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
TWI770757B (zh) * | 2020-08-19 | 2022-07-11 | 大陸商上海商湯智能科技有限公司 | 缺陷檢測方法、電子設備以及電腦可讀儲存介質 |
-
2018
- 2018-08-30 JP JP2018160998A patent/JP2020034413A/ja active Pending
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