JP2020071094A - 網目構造物の網目検査方法及び網目構造物の網目検査装置 - Google Patents
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Abstract
【課題】検査員の目視検査に頼らずに網目構造物の網目の不均一箇所を検出し得る網目構造物の網目検査方法及び網目検査装置を提供する。【解決手段】網目構造物Ｗを撮像するデジタルカメラ２と、網目構造物Ｗのデジタル画像から網目ＷＡを識別して白黒画像を生成する画像処理部４と、白黒画像の白色画素Ｐｉｗ及び黒色画素の全画素Ｐｉにおける各々の周囲の白色画素Ｐｉｗをカウントして得た白色画素数が黒色画素数を所定量上回るピークが周囲に複数ある画素Ｐｉを網目ＷＡのクロス部Ｐｘとして抽出すると共に、複数のクロス部Ｐｘの一つ一つにおいて隣接するクロス部Ｐｘまでの距離Ｒを半径とする円内の白色画素Ｐｉｗをカウントすることで白色画素数が多いピークＭの分布を得て、複数のクロス部ＰｘのうちのピークＭの数が予め設定した数で且つ隣り合うピークＭの円周方向の角度差θｄが所定の範囲内のクロス部Ｐｘ以外のクロス部Ｐｘを網目ＷＡの不均一箇所であるＮＧ点と判定する演算部６を備えている。【選択図】図１
Description
本発明は、網目を有する網目構造物の網目の不均一箇所を検出するのに用いられる網目構造物の網目検査方法及び網目構造物の網目検査装置に関するものである。
従来、上記した網目構造物の網目検査装置に類するものとして、例えば、特許文献１に記載されたメロンの外観評価装置がある。
このメロンの外観評価装置では、画像入力部が撮影するメロンの画像を取り込んで、その取り込んだ画像からメロン表面の網目を抽出し、空間フィルタを通す処理を行って網目の中から所定幅以上の部分を抽出して、抽出した網目の幅評価を所定の手順で行うようにしている。
ところが、上記した従来におけるメロンの外観評価装置では、メロン表面の網目の大小（網目の粗密状態）を評価することができるものの、網目が局所的に不均一になっている箇所を検出することができず、結局、従来において、メロン表面にあるような網目の不均一箇所の検出は、検査員の目視による検査に頼っているのが現実であるという問題を有しており、この問題を解決することが従来の課題となっていた。
本発明は、上記した従来の課題に着目してなされたもので、検査員の目視検査に頼ることなく、網目構造物の網目の不均一箇所を検出することができる網目構造物の網目検査方法及び網目構造物の網目検査装置を提供することを目的としている。
本発明の第１の態様は、網目を有する網目構造物の前記網目の不均一箇所を検出する網目構造物の網目検査方法であって、前記網目構造物を撮像して得たデジタル画像から前記網目構造物の前記網目を識別して白黒画像を生成する網目識別工程と、前記網目識別工程で生成した前記白黒画像の白色画素及び黒色画素の全画素一つ一つにおいて各々の周囲の白色画素をカウントする白色画素数カウント工程と、前記白黒画像の全画素のうちの前記白色画素数カウント工程で得た白色画素数が黒色画素数を所定量上回るピークが周囲に複数ある画素を前記網目のクロス部（網目を構成する繊維状体が交差している点）として抽出するクロス部抽出工程と、前記クロス部抽出工程で抽出される前記網目の複数のクロス部の一つ一つにおいて隣接するクロス部までの距離を半径とする円内の白色画素をカウントすることで白色画素数が多いピークの分布を得るピーク分布取得工程と、前記網目における複数のクロス部のうちの前記ピーク分布取得工程で得た前記ピークの数が予め設定した数で且つ互いに隣り合う前記ピークの円周方向における角度差が所定の範囲内のクロス部以外のクロス部を前記網目の不均一箇所であるＮＧ点（不合格点）とするＮＧ点抽出工程と、を経る構成としている。
また、本発明の第２の態様は、前記ＮＧ点抽出工程において所定数以上の前記ＮＧ点を抽出した場合には、前記所定数以上のＮＧ点を包括するＮＧ領域（不合格領域）を設定して、該ＮＧ領域内に存在する前記ＮＧ点の数及び前記ＮＧ点以外のＯＫ点（合格点）の数をカウントしてＮＧ率（不合格率）を算出し、該ＮＧ率が予め設定した閾値を超える前記ＮＧ領域を不合格と判定する構成としている。
さらに、本発明の第３の態様は、網目を有する網目構造物の前記網目の不均一箇所を検出する網目構造物の網目検査装置であって、前記網目構造物を撮像するデジタルカメラと、前記デジタルカメラで前記網目構造物を撮像して得たデジタル画像から前記網目構造物の前記網目を識別して白黒画像を生成する画像処理部と、前記画像処理部で生成した前記白黒画像の白色画素及び黒色画素の全画素一つ一つにおいて各々の周囲の白色画素をカウントして得た白色画素数が黒色画素数を所定量上回るピークが周囲に複数ある画素を前記網目のクロス部（網目を構成する繊維状体が交差している点）として抽出すると共に、該抽出された前記網目の複数のクロス部の一つ一つにおいて隣接するクロス部までの距離を半径とする円内の白色画素をカウントすることで白色画素数が多いピークの分布を得て、前記網目における複数のクロス部のうちの前記ピークの数が予め設定した数で且つ互いに隣り合う前記ピークの円周方向における角度差が所定の範囲内のクロス部以外のクロス部を前記網目の不均一箇所であるＮＧ点（不合格点）と判定する演算部を備えている構成としている。
本発明の第１の態様に係る網目構造物の網目検査方法では、網目構造物のデジタル画像に基づいて生成した白黒画像における網目の複数のクロス部について、各々の周囲の白色画素数が多いピークの分布を取得することで、網目の不均一箇所を識別するので、検査員の目視に頼ることなく網目の不均一箇所を検出し得ることとなる。
また、本発明の第２の態様に係る網目構造物の網目検査方法では、不均一箇所が連なっている場合において、連なる不均一箇所を包括するＮＧ領域を設定すると共に、このＮＧ領域内のＮＧ率を算出して、ＮＧ率が予め設定した閾値を超えるＮＧ領域を不合格と判定するようにしているので、網目の不均一箇所が広がりを持つ場合であったとしても、網目の不均一箇所を検出し得ることとなる。
一方、本発明の第３の態様に係る網目構造物の網目検査装置では、演算部において、網目構造物のデジタル画像に基づいて画像処理部で生成した白黒画像における網目の複数のクロス部について、各々の周囲における白色画素の数が多いピークの分布を取得して、網目の不均一箇所を識別するようにしているので、網目の不均一箇所の検出を検査員の目視に頼ることなく自動的に行い得ることとなり、検査の信頼性向上及び検査時間の短縮が図られることとなる。
本発明に係る網目構造物の網目検査方法によれば、検査員の目視検査に頼ることなく、網目構造物の網目の不均一箇所を検出することが可能であるという非常に優れた効果がもたらされる。
以下、本発明の実施例を図面に基づいて説明する。
図１〜図８は、本発明に係る網目構造物の網目検査方法及び網目検査装置の一実施例を示している。
図１〜図８は、本発明に係る網目構造物の網目検査方法及び網目検査装置の一実施例を示している。
図１に示すように、網目構造物の網目検査装置１は、網目構造物Ｗの網目ＷＡの不均一箇所を検出する装置であって、網目構造物Ｗを撮像するデジタルカメラ２と、このデジタルカメラ２で網目構造物Ｗを撮像して得たデジタル画像の画像処理を行う画像処理部４と、この画像処理部４で処理した画像に基づいて網目ＷＡの不均一箇所を識別する演算部６を備えている。
画像処理部４は、デジタルカメラ２で取得した図２（ａ），図３（ａ）に示すデジタル画像から、網目構造物Ｗの網目ＷＡを識別して図２（ｂ），図３（ｂ）に示す白黒画像を生成する。この場合、図２（ａ）は網目構造物Ｗの網目ＷＡが均一な部位のデジタル画像であり、図３（ａ）は網目構造物Ｗの網目ＷＡが不均一な部位のデジタル画像である。また、図２（ｂ）は網目ＷＡが均一な部位のデジタル画像の画像処理後の白黒画像であり、図３（ｂ）は網目ＷＡが不均一な部位のデジタル画像の画像処理後の白黒画像である。
演算部６では、図４（ａ）に示すように、画像処理部４で生成した白黒画像の白色画素及び黒色画素の全ての画素Ｐｉ一つ一つにおいて各々の周囲（画素Ｐｉそれぞれを中心とする所定の大きさの円内）の白色画素Ｐｉｗをカウントする。そして、これで得た白色画素Ｐｉｗの数が黒色画素数を所定量上回る、例えば、白色画素Ｐｉｗの数が黒色画素の数に対して２０％以上多い明瞭な互いに独立したピークが周囲に複数ある画素Ｐｉを、図４（ｂ）に示すように、網目ＷＡのクロス部Ｐｘとして抽出し（この時点では、ピークが周囲に３つある画素Ｐｉやピークが周囲に５つ以上ある画素Ｐｉも含んでいる。）、図４（ｃ）に示すように、抽出した複数のクロス部Ｐｘを保存して各々の中心を着目点Ｏと設定するようになっている。
また、この演算部６では、図５に示すように、抽出した網目ＷＡの複数のクロス部Ｐｘ一つ一つにおいて、着目点Ｏを中心にして隣接するクロス部Ｐｘまでの距離Ｒを半径とする円内（図５に破線で示す円内）の白色画素Ｐｉｗをカウントすることで白色画素Ｐｉｗの数が多いピークの分布を得るようになっている。
具体的には、円周方向に沿って画素Ｐｉを１つずつ計測して、計測した画素Ｐｉが白色画素Ｐｉｗであれば「１」をカウントし（計測した画素Ｐｉが白色画素Ｐｉｗでなければカウントは「０」）、この計測を予め定めた角度θの計測範囲において着目点Ｏから半径方向の距離Ｒまで行って白色画素Ｐｉｗの合計値を取得し、角度θの計測範囲を円周方向に３６０°の範囲内でシフトさせつつ上記と同様に計測を行って、図６に示すように、円内の白色画素Ｐｉｗの合計値が多いピークＭの分布を得るようになっている。
そして、演算部６では、網目ＷＡにおける複数のクロス部ＰｘのうちのピークＭの数が予め設定した数（図６の例では４つ）で且つ互いに隣り合うピークＭの円周方向における角度差θｄが、７０°よりも大きく且つ１１０°よりも小さい範囲内のクロス部Ｐｘ以外のクロス部Ｐｘを網目ＷＡの不均一箇所であるＮＧ点と判定するようになっている。
さらに、演算部６では、上記ピークＭの分布により判定したＮＧ点の周囲を探索して、複数のＮＧ点が見つかった場合において、図７に示すように、これらのＮＧ点ＰＮＧを順次繋いでラベリング（保存）し、所定数以上のＮＧ点ＰＮＧを包括するような楕円Ｅ（円を含む）でＮＧ領域を設定して、このＮＧ領域内に存在するＮＧ点ＰＮＧの数及びＮＧ点ＰＮＧ以外のＯＫ点ＰＯＫの数をそれぞれカウントしてＮＧ率を算出するようになっており、このＮＧ率が予め設定される閾値、例えば、６０％を超えるＮＧ領域を不合格と判定するようになっている。
そこで、上記した網目構造物の網目検査装置１を用いて網目構造物Ｗの網目ＷＡの不均一箇所を検出する要領を説明する。
まず、図８の処理フローチャートに示すように、ステップＳ１において、デジタルカメラ２により網目構造物Ｗを撮像してデジタル画像を取得し、ステップＳ２において、デジタル画像から網目構造物Ｗの網目ＷＡを識別して画像処理部４により白黒画像を生成する（網目識別工程）。
次いで、ステップＳ３において、演算部６が上記網目識別工程で生成した白黒画像の白色画素及び黒色画素の全ての画素Ｐｉ一つ一つにおいて各々の周囲の白色画素Ｐｉｗをカウントして（白色画素数カウント工程）、白黒画像の全ての画素Ｐｉのうちの周囲に白色画素Ｐｉｗの数が黒色画素よりも格段に多い明瞭な互いに独立したピークが複数（例えば４つ）ある画素Ｐｉを網目ＷＡのクロス部Ｐｘとして抽出する（クロス部抽出工程）。
次に、ステップＳ４において、抽出した複数のクロス部Ｐｘを保存して各々の中心を着目点Ｏとして設定するのに続いて、抽出した網目ＷＡの複数のクロス部Ｐｘ一つ一つにおいて、着目点Ｏを中心にして隣接するクロス部Ｐｘまでの距離Ｒを半径とする円内の白色画素Ｐｉｗをカウントすることで白色画素Ｐｉｗの数が多いピークＭの分布を得る。
このステップＳ４では、距離Ｒを半径とする円の円周方向に沿って画素Ｐｉを１つずつ計測して、計測した画素Ｐｉが白色画素Ｐｉｗであれば「１」をカウントし（計測した画素Ｐｉが白色画素Ｐｉｗでなければカウントは「０」）、この計測を予め定めた角度θの計測範囲において着目点Ｏから半径方向の距離Ｒまで行って白色画素Ｐｉｗの合計値を取得し、角度θの計測範囲を円周方向に３６０°の範囲内でシフトさせつつ上記と同様に計測を行って、円内の白色画素Ｐｉｗの合計値が多いピークＭの分布を得る（ピーク分布取得工程）。
この後、ステップＳ５において、網目ＷＡにおける複数のクロス部ＰｘのうちのピークＭの数が予め設定した数（図６の例では４つ）で且つ互いに隣り合うピークＭの円周方向における角度差θｄが、７０°よりも大きく且つ１１０°よりも小さい範囲内のクロス部Ｐｘ以外のクロス部Ｐｘを網目ＷＡの不均一箇所であるＮＧ点として抽出する（ＮＧ点抽出工程）。
次いで、ステップＳ６において、ステップＳ５で抽出したＮＧ点の近傍を計測して、周囲に複数のＮＧ点が存在する場合には、これらのＮＧ点ＰＮＧを順次繋いでラベリング（保存）する。
次に、ステップＳ７において、所定数、例えば、１０点以上のＮＧ点ＰＮＧを楕円Ｅ（円を含む）で包括することでＮＧ領域を設定し、ステップＳ８において、この楕円Ｅ内のＮＧ領域に存在するＮＧ点ＰＮＧの数及びＮＧ点ＰＮＧ以外のＯＫ点ＰＯＫの数をそれぞれカウントしてＮＧ率を算出する。
そして、ステップＳ９において、このＮＧ率が予め設定される閾値、例えば、６０％を超えるか否かの判定を行い、ＮＧ率が閾値を超える（Ｙｅｓ）場合は、ステップＳ１０において、このＮＧ領域を不合格と判定してマーキングし、一方、ＮＧ率が閾値を超えない（Ｎｏ）場合は、ステップＳ１１において、ＮＧ領域を合格として処理する。
このように、本実施例による網目構造物の網目検査装置１を用いた網目検査方法では、網目構造物Ｗのデジタル画像に基づいて生成した白黒画像における網目ＷＡの複数のクロス部Ｐｘについて、各々の周囲の白色画素Ｐｉｗの数が多いピークＭの分布を取得することで、網目ＷＡの不均一箇所を識別するようにしているので、検査員の目視に頼ることなく網目ＷＡの不均一箇所を検出し得ることとなる。
また、本実施例による網目構造物の網目検査装置１を用いた網目検査方法では、不均一箇所が連なっている場合において、連なる不均一箇所を楕円Ｅで包括してＮＧ領域を設定すると共に、このＮＧ領域内のＮＧ率を算出して、ＮＧ率が予め設定した閾値を超えるＮＧ領域を不合格と判定するようにしているので、網目ＷＡの不均一箇所が広がりを持つ場合であったとしても、網目ＷＡの不均一箇所を検出し得ることとなる。
さらに、本実施例による網目構造物の網目検査装置１では、演算部６において、網目構造物Ｗのデジタル画像に基づいて画像処理部４で生成した白黒画像における網目ＷＡの複数のクロス部Ｐｘに対して、各々の周囲の白色画素Ｐｉｗの数が多いピークＭの分布を取得して、網目ＷＡの不均一箇所を識別するようにしているので、網目ＷＡの不均一箇所の検出を検査員の目視に頼ることなく自動的に行い得ることとなり、その結果、検査の信頼性の向上及び検査時間の短縮が図られることとなる。
本実施例による網目構造物の網目検査装置１では、網目構造物Ｗをデジタルカメラ２で撮像しているが、例えば、網目構造物が表面に露出していない網目を有する場合において、網目構造物にＸ線を当てて、表面に露出していない網目を撮像する際には、デジタルカメラ２に代えてデータ検出器が採用される。
本発明に係る網目構造物の網目検査方法及び網目構造物の網目検査装置の構成は、上記した実施例の構成に限定されるものではない。
１ 網目構造物の網目検査装置
２ デジタルカメラ
４ 画像処理部
６ 演算部
Ｅ ＮＧ点を包括する楕円
Ｍ 白色画素の合計値が多いピーク
Ｏ 着目点（クロス部の中心）
Ｐｉ 白黒画像の画素
Ｐｉｗ 白色画素
Ｐｘ 網目のクロス部
ＰＯＫ ＯＫ点
ＰＮＧ ＮＧ点
Ｒ 隣接するクロス部までの距離
Ｗ 網目構造物
ＷＡ 網目
θ 計測範囲の角度
θｄ ピークの円周方向における角度差
２ デジタルカメラ
４ 画像処理部
６ 演算部
Ｅ ＮＧ点を包括する楕円
Ｍ 白色画素の合計値が多いピーク
Ｏ 着目点（クロス部の中心）
Ｐｉ 白黒画像の画素
Ｐｉｗ 白色画素
Ｐｘ 網目のクロス部
ＰＯＫ ＯＫ点
ＰＮＧ ＮＧ点
Ｒ 隣接するクロス部までの距離
Ｗ 網目構造物
ＷＡ 網目
θ 計測範囲の角度
θｄ ピークの円周方向における角度差
Claims (3)
- 網目を有する網目構造物の前記網目の不均一箇所を検出する網目構造物の網目検査方法であって、
前記網目構造物を撮像して得たデジタル画像から前記網目構造物の前記網目を識別して白黒画像を生成する網目識別工程と、
前記網目識別工程で生成した前記白黒画像の白色画素及び黒色画素の全画素一つ一つにおいて各々の周囲の白色画素をカウントする白色画素数カウント工程と、
前記白黒画像の全画素のうちの前記白色画素数カウント工程で得た白色画素数が黒色画素数を所定量上回るピークが周囲に複数ある画素を前記網目のクロス部として抽出するクロス部抽出工程と、
前記クロス部抽出工程で抽出される前記網目の複数のクロス部の一つ一つにおいて隣接するクロス部までの距離を半径とする円内の白色画素をカウントすることで白色画素数が多いピークの分布を得るピーク分布取得工程と、
前記網目における複数のクロス部のうちの前記ピーク分布取得工程で得た前記ピークの数が予め設定した数で且つ互いに隣り合う前記ピークの円周方向における角度差が所定の範囲内のクロス部以外のクロス部を前記網目の不均一箇所であるＮＧ点とするＮＧ点抽出工程と、を経る網目構造物の網目検査方法。 - 前記ＮＧ点抽出工程において所定数以上の前記ＮＧ点を抽出した場合には、前記所定数以上のＮＧ点を包括するＮＧ領域を設定して、該ＮＧ領域内に存在する前記ＮＧ点の数及び前記ＮＧ点以外のＯＫ点の数をカウントしてＮＧ率を算出し、該ＮＧ率が予め設定した閾値を超える前記ＮＧ領域を不合格と判定する請求項１に記載の網目構造物の網目検査方法。
- 網目を有する網目構造物の前記網目の不均一箇所を検出する網目構造物の網目検査装置であって、
前記網目構造物を撮像するデジタルカメラと、
前記デジタルカメラで前記網目構造物を撮像して得たデジタル画像から前記網目構造物の前記網目を識別して白黒画像を生成する画像処理部と、
前記画像処理部で生成した前記白黒画像の白色画素及び黒色画素の全画素一つ一つにおいて各々の周囲の白色画素をカウントして得た白色画素数が黒色画素数を所定量上回るピークが周囲に複数ある画素を前記網目のクロス部として抽出すると共に、該抽出された前記網目の複数のクロス部の一つ一つにおいて隣接するクロス部までの距離を半径とする円内の白色画素をカウントすることで白色画素数が多いピークの分布を得て、前記網目における複数のクロス部のうちの前記ピークの数が予め設定した数で且つ互いに隣り合う前記ピークの円周方向における角度差が所定の範囲内のクロス部以外のクロス部を前記網目の不均一箇所であるＮＧ点と判定する演算部を備えている網目構造物の網目検査装置。
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| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2018203973A JP7165561B2 (ja) | 2018-10-30 | 2018-10-30 | 網目構造物の網目検査方法及び網目構造物の網目検査装置 |
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| JP2018203973A Active JP7165561B2 (ja) | 2018-10-30 | 2018-10-30 | 網目構造物の網目検査方法及び網目構造物の網目検査装置 |
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| JP2010044010A (ja) * | 2008-08-18 | 2010-02-25 | Central Glass Co Ltd | 網入りまたは線入りガラスの欠陥検出方法 |
-
2018
- 2018-10-30 JP JP2018203973A patent/JP7165561B2/ja active Active
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| "点群分布パターン識別に基づく欠陥分類技術", 電気学会論文誌Ｃ, vol. 127, no. 4, JPN6022032371, 1 April 2007 (2007-04-01), JP, pages 521 - 527, ISSN: 0004841841 * |
| "画像解析ソフトImageJを用いたメロンのネット抽出法", 園芸学研究 第１７巻 別冊２, JPN7022003707, 22 September 2018 (2018-09-22), JP, pages 472, ISSN: 0004841844 * |
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