JP2023082350A - 表面欠陥検査装置及び表面欠陥検査方法 - Google Patents
表面欠陥検査装置及び表面欠陥検査方法 Download PDFInfo
- Publication number
- JP2023082350A JP2023082350A JP2021196063A JP2021196063A JP2023082350A JP 2023082350 A JP2023082350 A JP 2023082350A JP 2021196063 A JP2021196063 A JP 2021196063A JP 2021196063 A JP2021196063 A JP 2021196063A JP 2023082350 A JP2023082350 A JP 2023082350A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- defect
- image
- inspected
- defect candidate
- photographing
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Images
Landscapes
- Investigating Materials By The Use Of Optical Means Adapted For Particular Applications (AREA)
Abstract
【課題】欠陥候補の移動軌跡が曲線状であっても高い精度で欠陥を判定することができる表面欠陥検査装置及び表面欠陥検査方法を提供する。【解決手段】撮影手段20と被検査面Mとを相対的に移動させながら任意の時間ごとに撮影手段20により撮影した複数の画像から欠陥候補を抽出する欠陥候補抽出手段40と、欠陥候補抽出手段40により抽出した欠陥候補に基づき欠陥を検出する欠陥検出手段50とを備える。欠陥検出手段50は、被検査面Mを複数の区画に区切り、撮影手段20により撮影された撮影時刻の異なる基準判定数以上の画像について、被検査面Mの同一の区画に対応する各区画画像領域に、欠陥候補抽出手段40により抽出された欠陥候補がそれぞれ存在する場合に、欠陥であると判定する。【選択図】図2
Description
本発明は、例えば、自動車のボディ表面の塗装などの状態を検査するのに好適な表面欠陥検査装置及び表面欠陥検査方法に関する。
従来より、自動車のボディを塗装する工程においては、検査員の目視により塗装表面の検査作業を行っている。しかし、検査員による外観検査は労力を要する仕事であり、個人によってばらつきがあるため、検査ミスや検査漏れが生じる恐れがある。また、検査員による外観検査では、検査に要する時間も多くなり、人件費が製品の生産コストをあげてしまう要因のひとつになっている。そのため、外観検査の自動化が望まれており、近年では、光学的に自動的に検査することが可能な表面欠陥検査装置の開発が進められている。
例えば、特許文献1には、撮影手段と被検査面とを相対的に移動させながら撮影手段により被検査面を撮影し、撮影した複数の画像から欠陥候補を抽出して、撮影時刻の異なる少なくとも2枚以上の画像間における欠陥候補の移動距離及び移動角度が所定の範囲内にある場合に欠陥であると判定する表面欠陥検査装置が記載されている。
しかしながら、特許文献1に記載の表面欠陥検査装置では、欠陥候補の移動軌跡が直線状である場合には判定可能であるが、欠陥候補の移動軌跡が曲線状となる場合には判定することが難しいという問題があった。例えば、欠陥候補を抽出しやすい高い輝度に保つように、カメラの角度を被検査面の移動に応じて変化させると、欠陥候補の移動軌跡は曲線状となる。そのため、欠陥候補の移動軌跡が曲線状であっても、高い精度で欠陥を判定できることが望まれていた。
本発明は、このような問題に基づきなされたものであり、欠陥候補の移動軌跡が曲線状であっても、さらにはカメラ角度を被検査面の移動に応じて変化させても高い精度で欠陥を判定することができる表面欠陥検査装置及び表面欠陥検査方法を提供することを目的とする。
本発明の表面欠陥検査装置は、被検査面に光を照射する光源と、光源により照射された被検査面を撮影して画像を得る撮影手段と、撮影手段に対する被検査面の位置を相対的に移動させる移動手段と、移動手段により撮影手段と被検査面とを相対的に移動させながら任意の時間ごとに撮影手段により撮影した複数の画像から欠陥候補を抽出する欠陥候補抽出手段と、欠陥候補抽出手段により抽出した欠陥候補に基づき欠陥を検出する欠陥検出手段とを備え、欠陥検出手段は、被検査面を複数の区画に区切り、撮影手段により撮影された撮影時刻の異なる基準判定数以上の画像について、被検査面の同一の区画に対応する各区画画像領域に、欠陥候補抽出手段により抽出された欠陥候補がそれぞれ存在する場合に、欠陥であると判定するものである。
本発明の表面欠陥検査方法は、光源から光を照射した被検査面を撮影して画像を得る撮影手順と、撮影手順により撮影した画像から欠陥候補を抽出する欠陥候補抽出手順と、欠陥候補抽出手順により抽出した欠陥候補に基づき欠陥を検出する欠陥検出手順とを含み、欠陥検出手順では、被検査面を複数の区画に区切り、撮影手段により撮影された撮影時刻の異なる基準判定数以上の画像について、被検査面の同一の区画に対応する各区画画像領域に、欠陥候補抽出手段により抽出された欠陥候補がそれぞれ存在する場合に、欠陥であると判定するものである。
本発明によれば、被検査面を複数の区画に区切り、撮影手段により撮影された撮影時刻の異なる基準判定数以上の画像について、被検査面の同一の区画に対応する各区画画像領域に、欠陥候補抽出手段により抽出された欠陥候補がそれぞれ存在する場合に、欠陥であると判定するようにしたので、欠陥候補の移動軌跡と、被検査面の区画の移動軌跡との関係から、欠陥候補が欠陥であるか否かを判定することができる。よって、欠陥候補の移動軌跡が曲線状となる場合、例えば、欠陥候補の輝度を高くするために、カメラに対する被検査面の相対的な位置の移動に応じて、カメラの角度を変化させる場合であっても、高い精度で欠陥を判定することができる。
また、欠陥候補が被検査面の区画に対応する区画画像領域の境界線から所定の範囲内に存在する場合に、欠陥区画画像領域と隣接区画画像領域とを、被検査面の1つの区画に対応する1つの区画画像領域とみなして判定するようにしたので、欠陥の判定精度をより向上させることができる。
以下、本発明の実施の形態について、図面を参照して詳細に説明する。
図1は、本発明の一実施の形態に係る表面欠陥検査装置1の全体構成を表すものである。この表面欠陥検査装置1は、例えば、自動車のボディの塗装面を被検査面Mとし、被検査面Mの表面に存在する欠陥を検出するものである。
表面欠陥検査装置1は、例えば、被検査面Mに光を照射する光源10と、光源10により照射された被検査面Mを撮影して画像を得る撮影手段20と、撮影手段20に対する被検査面Mの位置を相対的に移動させる移動手段30と、移動手段30により撮影手段20と被検査面Mとを相対的に移動させながら任意の時間ごとに撮影手段20により撮影した複数の画像から欠陥候補を抽出する欠陥候補抽出手段40と、欠陥候補抽出手段により抽出した欠陥候補に基づき欠陥を検出する欠陥検出手段50と、欠陥検出手段50による検出結果を表示する表示手段60とを備えている。
光源10には、直管型の照明器具、例えば、直管型の蛍光灯又はLED照明若しくはレーザー光を用いることが好ましいが、これら照明の種類に限定されることはなく、また、自動車のボディの色は多種多様であるので白色光源を用いることが好ましい。光源10は、例えば、被検査面Mを多方向から観察できるように、被検査面Mに対して複数配置することが好ましい。
撮影手段20は、例えば、CCDカメラ等のカメラ21を有しており、デジタル画像を得ることができるものである。カメラ21は、例えば、光源10に対向するように配置され、光源10の反射鏡像及びその周辺領域を撮影するように構成される。また、カメラ21の角度(アングル)は、カメラ21に対する被検査面Mの相対的な位置の移動に応じて、変化させることができるように構成されていることが好ましい。カメラ21の角度を固定すると、被検査面Mの部位によっては、欠陥候補の輝度が低くなり欠陥候補の抽出が難しい場合があるからである。
移動手段30は、撮影手段20及び被検査面Mの少なくとも一方を移動させることにより、撮影手段20に対する被検査面Mの位置を相対的に移動させるものである。例えば、コンベヤー等の搬送手段により被検査面Mを一方向に一定の速度で搬送するように構成してもよく、また、撮影手段20のカメラ21を一方向に一定の速度で移動させるように構成してもよい。なお、図1では、コンベヤー等により被検査面Mを移動させる場合を示している。欠陥候補抽出手段40及び欠陥検出手段50は、例えば、コンピュータにより構成されており、画像処理により欠陥候補を抽出し、又は、欠陥を検出するように構成されている。表示手段60は、例えば、ディスプレイ等により構成され、例えば、欠陥の重心に円マーク等を付して表示するように構成されている。
(欠陥候補抽出手段40)
図2は、図1に示した欠陥候補抽出手段40及び欠陥検出手段50の構成を表すものである。欠陥候補抽出手段40は、例えば、撮影手段20と被検査面Mとを相対的に移動させながら撮影手段20により撮影した撮影時刻の異なる複数の画像を記憶するメモリ等の画像記憶手段41と、撮影手段20により撮影された画像を前処理する前処理手段42と、撮影手段20により得られた画像に基づく抽出対象画像について、光源10の反射鏡像を含む領域を長さ方向において複数に分割し、複数の分割画像とする画像分割手段43と、撮影手段20により得られた画像に基づく抽出対象画像について2値化処理を行い、欠陥候補を抽出するための1次欠陥候補を抽出する1次抽出手段44と、1次欠陥候補を記憶する1次欠陥候補記憶手段45と、1次欠陥候補から欠陥候補を抽出する2次抽出手段46と、欠陥候補を記憶する欠陥候補記憶手段47とを有していることが好ましい。
図2は、図1に示した欠陥候補抽出手段40及び欠陥検出手段50の構成を表すものである。欠陥候補抽出手段40は、例えば、撮影手段20と被検査面Mとを相対的に移動させながら撮影手段20により撮影した撮影時刻の異なる複数の画像を記憶するメモリ等の画像記憶手段41と、撮影手段20により撮影された画像を前処理する前処理手段42と、撮影手段20により得られた画像に基づく抽出対象画像について、光源10の反射鏡像を含む領域を長さ方向において複数に分割し、複数の分割画像とする画像分割手段43と、撮影手段20により得られた画像に基づく抽出対象画像について2値化処理を行い、欠陥候補を抽出するための1次欠陥候補を抽出する1次抽出手段44と、1次欠陥候補を記憶する1次欠陥候補記憶手段45と、1次欠陥候補から欠陥候補を抽出する2次抽出手段46と、欠陥候補を記憶する欠陥候補記憶手段47とを有していることが好ましい。
前処理手段42は、例えば、撮影手段20により得らえた画像をグレースケール画像等の濃淡画像に変換して、被検査面Mの領域を切り出すと共に、ノイズの低減を行うものである。ノイズの低減としては、例えば、ガウシアンフィルタや、メディアンフィルタがある。図3に前処理手段42により得られた画像の一例を示す。図3において、白色の部分が光源10の反射鏡像である。
画像分割手段43は、例えば、抽出対象画像である前処理手段42により得られた画像について、光源10の1つの反射鏡像及びその周辺領域を含む領域を切り取り、反射鏡像の長さ方向において複数に分割するように構成されていることが好ましい。反射鏡像の長さ方向における中央部と端部とで輝度が異なるので、画像を分けることにより、1次抽出手段44において2値化処理を高い精度で行うことができるからである。図4に画像分割手段43により分割した画像の一例を示す。図4において、白色の部分が光源10の反射鏡像である。なお、図4では、分割したことを分かりやすく示すために、各画像の間に隙間を開けて示している。また、図4では、画像分割手段43により、反射鏡像の長さ方向に6個に分割する場合について示したが、分割数は任意に設定することができる。分割数は、例えば、2個から12個の範囲とすることが好ましい。
1次抽出手段44は、例えば、抽出対象画像である前処理手段42により処理された画像について、それぞれ、2値化閾値を2値化基準値から一方向に順に変化させながら2値化処理を順に行い、処理の順に得られた複数の2値化画像を比較し、欠陥候補点の出現数が所定の基準出現数よりも少ない状態から所定の基準出現数以上となった時の2値化画像、又は、欠陥候補点の出現数が所定の基準出現数よりも多い状態から所定の基準出現数以下となった時の2値化画像を閾値画像とし、この閾値画像から、1次欠陥候補を抽出するように構成されている。すなわち、1次抽出手段44は、2値化閾値の変化に伴う欠陥候補点の出現数の変化に基づき2値化閾値を自動的に決定し、2値化するものである。
2値化画像において、欠陥候補点は、例えば、光源10の反射鏡像の周辺領域に出現する。例えば、図4に示したように、光源10の反射鏡像が白色で表れている場合には、光源10の反射鏡像の周辺領域に白色の点として出現する。2値化基準値は、例えば、0から255の間で、最大値の255としてもよく、最小値の0としてもよく、最大値と最小値の間の任意の値としてもよい。被検査面Mにより、予め2値化閾値の好ましい範囲が分かっている時は、その近傍の値を2値化基準値として設定することにより、迅速に2値化閾値を決めることができ、2値化閾値の好ましい範囲が分からない時には、最大値又は最小値を2値化基準値とすることにより、2値化閾値を決めることができるからである。
2値化閾値を変化させる方向は、2値化基準値が最大値の255の場合には小さくなる方向であり、2値化基準値が最小値の0の場合には大きくなる方向であり、2値化基準値が最大値と最小値の間の値である場合には、小さくなる方向又は大きくなる方向のどちらでもよい。
例えば、図4に示したように光源10の反射鏡像及び欠陥候補点が白色で現れる場合には、2値化閾値を大きな値から小さな値に変化させることにより2値化画像における欠陥候補点の出現数は増加し、2値化閾値がある値において、2値化画像における欠陥候補点の出現数が所定の基準出現数よりも少ない状態から所定の基準出現数以上となる。参考として、図5(A)に2値化閾値を最大値の255として2値化した2値化画像の一例を示し、図5(B)に2値化閾値を255よりも小さい値で2値化し、欠陥候補点の出現数が所定の基準出現数よりも多くなった2値化画像の一例を示す。なお、例えば、図4に示したように光源10の反射鏡像及び欠陥候補点が白色で現れる場合には、逆に、2値化閾値を小さな値から大きな値に変化させることにより2値化画像における欠陥候補点の出現数は減少し、2値化閾値がある値において、2値化画像における欠陥候補点の出現数が所定の基準出現数よりも多い状態から所定の基準出現数以下となる。また、例えば、光源10の反射鏡像及び欠陥候補点が黒色で現れる図4の反転画像の場合には、上述した白色で現れる場合とは変化の方向が逆となる。
2値化閾値は、1ずつ変化させるようにすることが好ましいが、2又は3等の任意の値ずつ変化させてもよい。欠陥候補点の出現数を比較する基準出現数は、被検査面Mに応じて任意に設定することができる。基準出現数の一例を挙げれば、例えば、3から10の範囲とすることが好ましい。
1次抽出手段44は、また、画像分割手段43により分割した複数の分割画像毎に2値化処理を行い、1次欠陥候補を抽出することが好ましい。光源10の反射鏡像の長さ方向における中央部と端部とで輝度が異なるのに合わせて、2値化処理を行うことができ、より高い精度で欠陥候補を抽出することができるからである。
1次欠陥候補記憶手段45は、例えば、メモリ等により構成され、1次抽出手段44により抽出された1次欠陥候補の重心座標を記憶するように構成されている。
2次抽出手段46は、例えば、撮影手段20により得られた抽出対象画像である前処理手段42により処理された画像について、1次抽出手段44により抽出された1次欠陥候補のうち、1次欠陥候補の輝度値と、その1次欠陥候補の周辺の平均輝度値との輝度差が所定の輝度差基準値以上であるものを欠陥候補として抽出するように構成されている。具体的には、例えば、抽出対象画像である分割手段43により処理された画像について、1次欠陥候補記憶手段45に記憶された1次欠陥候補の座標の輝度値と、その1次欠陥候補の周辺の座標の平均輝度値との輝度差を算出し、その輝度差が所定の輝度差基準値以上である場合に、欠陥候補として抽出するように構成されている。
すなわち、欠陥候補を1次抽出手段44と2次抽出手段46の2段階で抽出することにより、より高い精度で抽出することができるようになっている。また、2次抽出手段46では、1次欠陥候補の輝度値と、その周辺の平均輝度値との輝度差により判断するので、輝度値を用いる場合と異なり、塗色が異なっても同一の輝度差基準値を用いることができ、簡便に欠陥候補を抽出することができる。図6に、2次抽出手段46により抽出した欠陥候補の一例を示す。図6において、○で囲んだ中の白色の点が欠陥候補である。
2次抽出手段46は、また、例えば、抽出対象画像である分割手段43により処理された画像について、光源10の反射鏡像の周囲の領域を光源10の反射鏡像からの距離に応じて複数に分割し、分割した複数の距離領域毎に輝度差基準値を設定するように構成されていることが好ましい。光源10の反射鏡像からの距離により、1次欠陥候補の輝度値と、その1次欠陥候補の周辺の平均輝度値との輝度差が変化するので、距離領域毎に輝度差基準値を設定することにより、より高い精度で欠陥候補を抽出することができるからである。
図7に、光源10の反射鏡像の周囲の領域を光源10の反射鏡像からの距離に応じて分割した概念図を示す。図7では、光源10の反射鏡像の周囲の領域について、反射鏡像の領域R1から所定のピクセル毎に複数の領域R2,R3,R4,R5,R6に分割した状態を表している。なお、図7では、各領域R1,R2,R3,R4,R5,R6を分かりやすく示すために、それぞれにハッチングを付して示している。
隣接する各領域R2,R3,R4,R5,R6の反射鏡像の領域R1からの距離の差、例えば、各領域R2,R3,R4,R5の幅は、被検査面Mに応じて任意に設定することができる。隣接する各領域R2,R3,R4,R5,R6の反射鏡像の領域R1からの距離の差は、例えば、1ピクセルから10ピクセルの範囲とすることが好ましい。また、図7では、光源10の反射鏡像の周囲の領域を5個の領域に分割する場合について示したが、分割数についても被検査面Mに応じて任意に設定することができる。分割数は、例えば、6から10とすることが好ましい。
欠陥候補記憶手段47は、例えば、メモリ等により構成され、2次抽出手段46により抽出された欠陥候補の重心座標を記憶するように構成されている。
(欠陥検出手段50)
欠陥検出手段50は、例えば、被検査面Mを複数の区画に区切り、撮影手段20により撮影された撮影時刻の異なる基準判定数以上の複数の画像について、被検査面Mの同一の区画に対応する各区画画像領域に、欠陥候補抽出手段40により抽出された欠陥候補がそれぞれ存在する場合に、欠陥であると判定するように構成されている。欠陥であると判定する基準判定数、すなわち被検査面Mの同一の区画に対応する区画画像領域に欠陥候補が存在する画像数は、2以上において任意に設定することができ、例えば、3以上であればより好ましい。
欠陥検出手段50は、例えば、被検査面Mを複数の区画に区切り、撮影手段20により撮影された撮影時刻の異なる基準判定数以上の複数の画像について、被検査面Mの同一の区画に対応する各区画画像領域に、欠陥候補抽出手段40により抽出された欠陥候補がそれぞれ存在する場合に、欠陥であると判定するように構成されている。欠陥であると判定する基準判定数、すなわち被検査面Mの同一の区画に対応する区画画像領域に欠陥候補が存在する画像数は、2以上において任意に設定することができ、例えば、3以上であればより好ましい。
欠陥検出手段50は、具体的には、例えば、被検査面Mを複数の区画に区切り、撮影手段20により撮影された画像について被検査面Mの区画に対応する区画画像領域を特定し、欠陥候補が存在する区画画像領域から欠陥候補が存在する被検査面Mの区画を判別する区画判別手段51と、区画判別手段51による判別結果に基づき、撮影手段20により撮影された撮影時刻の異なる各画像について、被検査面Mの区画毎に欠陥候補の検出回数を集計する回数集計手段52と、回数集計手段52により集計された欠陥候補の検出回数が基準判定数以上の区画があった場合に、その区画に欠陥が存在すると判定する判定手段53とを備えていることが好ましい。
区画判別手段51は、例えば、図8に示したように、被検査面Mを予め白黒の格子等で複数の区画に区切り、この区画した被検査面Mを移動させた撮影動画から2値化処理等を行い、区画線のみの移動軌跡を抽出し、この区画線のみの動画に撮影手段20により撮影した動画を同期させることにより、撮影手段20により撮影された画像について、被検査面Mの区画に対応する区画画像領域を特定するように構成することができる。さらには、予め知得している過去の最大欠陥箇所の大きさを参考値とし、当該区画の大きさが欠陥候補箇所の大きさよりも大きすぎる場合は、区画面積を等分割して、より小さな区画を当該区画画像領域とすることで欠陥候補の検出精度を向上させることができる。また、撮影手段20のブレなどによる検出誤差を防ぐために、当該区画の大きさは当該最大欠陥箇所の大きさの2倍程度にすることが好ましい。一方、欠陥よりも当該区画サイズが欠陥候補箇所の大きさに比べて大きすぎる場合、同一区画内で複数のノイズが同時に発生する可能性が高くなり、検出精度低下の原因となる。これらのことから、当該区画の大きさは任意に設定することができるが、普通自動車サイズの塗装面の検査においては、例えば、一辺の長さは10mmから100mm程度とすることが好ましい。また、区画判別手段51は、例えば、区画線により区切った各区画に区画番号を設定して、欠陥候補が存在する区画を区画番号により特定するようにすることが好ましい。
回数集計手段52は、例えば、区画判別手段51により特定された欠陥候補が存在する区画番号を撮影時刻の異なる各画像について集計し、区画番号毎に欠陥候補の検出回数を求めるように構成することが好ましい。また、回数集計手段52は、例えば、撮影手段20により撮影された画像において、欠陥候補抽出手段40により抽出された欠陥候補が、被検査面Mの区画に対応する区画画像領域の境界線から所定の範囲内に存在する場合に、その欠陥候補が存在する欠陥区画画像領域と、その欠陥候補の近傍に位置する隣接区画画像領域とを、被検査面Mの1つの区画に対応する1つの区画画像領域とみなして判定することが好ましい。区画画像領域の近傍、すなわち区画線の近傍に欠陥候補が存在する場合には、欠陥候補が存在する区画画像領域、すなわち区画を特定することが難しく、隣接する区画画像領域まで広げて判定することにより、欠陥の検出率を向上させることができるからである。
例えば、欠陥候補が所定の範囲内に存在する境界線が1つの場合には、図9(A)に示したように、その欠陥候補が存在する欠陥区画画像領域52aと、その欠陥候補が所定の範囲内に位置する境界線を介して隣接する1つの隣接区画画像領域52bとを、被検査面Mの1つの区画に対応する1つの区画画像領域とみなして判定するようにすることが好ましい。また、例えば、欠陥候補が所定の範囲内に存在する境界線が2つの場合には、図9(B)に示したように、その欠陥候補が存在する欠陥区画画像領域52aと、その欠陥候補が所定の範囲内に位置する境界線を介して隣接する2つの隣接区画画像領域52bと、その欠陥候補が所定の範囲内に位置する2つの境界線の角部において隣接する1つの隣接区画画像領域52bとを、被検査面の1つの区画に対応する1つの区画画像領域とみなして判定することが好ましい。なお、図9において、欠陥候補は黒丸で示し、欠陥区画画像領域52aには右下斜線のハッチングを付し、隣接区画画像領域52bには左下斜線のハンチングを付して示している。
欠陥候補が境界線から所定の範囲内に存在するかどうか、例えば、式1に基づいて判断することが好ましい。式1において、dは欠陥候補と境界線との距離、Aは1つの区画における境界線の長さである。
d<(1/8)A (式1)
すなわち、欠陥候補と境界線との距離dが、その境界線の長さAの1/8よりも短い場合に、所定の範囲内に存在すると判断することが好ましい。
d<(1/8)A (式1)
すなわち、欠陥候補と境界線との距離dが、その境界線の長さAの1/8よりも短い場合に、所定の範囲内に存在すると判断することが好ましい。
判定手段53は、例えば、回数集計手段52により集計された区画番号毎における欠陥候補の検出回数が基準判定数以上の区画番号があった場合に、その区画番号の区画に欠陥が存在すると判定することが好ましい。例えば、図10に示したように、撮影手段20により撮影された任意の撮影時刻の画像を(A)、撮影手段20により(A)から所定時間後に撮影された画像を(B)、被検査面Mの移動方向をXとし、欠陥候補を黒丸で示すと、(A)は32番区画と33番区画に対応する区画画像領域に欠陥候補が存在し、(B)は32番区画と34番区画に対応する区画画像領域に欠陥候補が存在しているので、欠陥候補の検出回数の基準判定数を2以上とした場合、32番区画存在する欠陥候補は欠陥であり、33番区画に存在する欠陥候補は偽欠陥であると判定することができる。
この表面欠陥検査装置1は、例えば、次のようにして用いられる。図11は、表面欠陥検査装置1を用いた表面欠陥検査方法の手順を表すものである。この表面欠陥検査方法では、まず、例えば、光源10から光を照射した被検査面Mを撮影手段20により撮影すると共に、撮影手段20に対する被検査面Mの位置を移動手段30により相対的に移動させて、撮影時間の異なる複数の画像を取得する(ステップS110;撮影手順)。その際、被検査面Mの部位により、カメラ21に対する被検査面Mの相対的な位置の移動に応じて、欠陥候補の輝度が高くなるようにカメラ21の角度を変化させることが好ましい。撮影手段20により撮影された画像は、画像記憶手段41に保存する。
次いで、例えば、撮影手順(ステップS110)により撮影した撮影時刻の異なる複数の画像からそれぞれ欠陥候補を抽出する(ステップS120;欠陥候補抽出手順)。欠陥候補抽出手順(ステップS120)では、例えば、まず、前処理手段42により、上述したようにして撮影手段20で得られた画像について前処理を行う(ステップS121;前処理手順)。続いて、例えば、画像分割手段43により、上述したようにして前処理した画像から光源10の1つの反射鏡像及びその周辺領域を含む領域を切り取り、反射鏡像の長さ方向において複数に分割する(ステップS122;画像分割手順)。
次に、例えば、1次抽出手段44により、画像分割手順(ステップS122)により分割した複数の分割画像毎に、上述したようにして2値化処理を行い、1次欠陥候補を抽出する(ステップS123;1次抽出手順)。具体的には、例えば、撮影手順(ステップS110)により得られた画像に基づく抽出対象画像である前処理した画像について、画像分割手順により分割した分割画像毎に、それぞれ、2値化閾値を2値化基準値から一方向に順に変化させながら2値化処理を順に行い、処理の順に得られた複数の2値化画像を比較して、欠陥候補点の出現数が所定の基準出現数よりも少ない状態から所定の基準出現数以上となった時の2値化画像、又は、欠陥候補点の出現数が所定の基準出現数よりも多い状態から所定の基準出現数以下となった時の2値化画像を閾値画像とし、この閾値画像から、1次欠陥候補を抽出する。すなわち、例えば、1つの抽出対象画像について、2値化閾値を2値化基準値から一方向に順に変化させて2値化処理を繰り返し行い、得られた2値化画像を比較して、欠陥候補点の出現数の変化から閾値画像を見つけ、1次欠陥候補を抽出する。1次抽出手順(ステップS123)により抽出した1次欠陥候補は1次欠陥候補記憶手段45に保存する。
その後、例えば、2次抽出手段46により、撮影手順(ステップS110)により得られた画像に基づく抽出対象画像である分割した画像について、上述したようにして1次抽出手順(ステップS123)により抽出された1次欠陥候補から欠陥候補を抽出する(ステップS124;2次抽出手順)。具体的には、例えば、抽出対象画像である分割した画像について、1次欠陥候補の輝度値と、その1次欠陥候補の周辺の平均輝度値との輝度差を算出し、その輝度差が所定の輝度差基準値以上である場合に欠陥候補として抽出する。2次抽出手順(ステップS124)により抽出した欠陥候補は欠陥候補記憶手段47に保存する。
欠陥候補抽出手順(ステップS120)により欠陥候補を抽出した後、欠陥候補抽出手順(ステップS120)により抽出した欠陥候補に基づき欠陥を検出する(ステップS130;欠陥検出手順)。欠陥検出手順(ステップS130)では、例えば、被検査面Mを複数の区画に区切り、撮影手段(ステップS110)により撮影された撮影時刻の異なる基準判定数以上の複数の画像について、被検査面Mの同一の区画に対応する各区画画像領域に、欠陥候補抽出手順(ステップS120)により抽出された欠陥候補がそれぞれ存在する場合に、欠陥であると判定することが好ましい。
具体的には、まず、例えば、区画判別手段51により、上述したようにして、被検査面Mを複数の区画に区切り、撮影手順(ステップS110)により撮影された画像について被検査面Mの区画に対応する区画画像領域を特定し、欠陥候補が存在する区画画像領域から欠陥候補が存在する被検査面Mの区画を判別する(ステップS131;区画判別手順)。次いで、例えば、回数集計手段52により、上述したようにして、区画判別手順手段51による判別結果に基づき、撮影手順(ステップS110)により撮影された撮影時刻の異なる各画像について、被検査面Mの区画毎に欠陥候補の検出回数を集計する(ステップS132;回数集計手順)。続いて、例えば、判定手段53により、上述したようにして、回数集計手順により集計された欠陥候補の検出回数が基準判定数以上の区画があった場合に、その区画に欠陥が存在すると判定する(ステップS133;判定手順)。
そののち、例えば、表示手段60により、欠陥検出手順(ステップS130)で得られた検出結果を表示する(ステップS140;表示手順)。表示手段60では、例えば、ディスプレイ等に、欠陥の重心に円マーク等を付して表示する。これにより、表面欠陥の検査を行うことができる。
このように本実施の形態によれば、被検査面Mを複数の区画に区切り、撮影手段20により撮影された撮影時刻の異なる基準判定数以上の画像について、被検査面Mの同一の区画に対応する各区画画像領域に、欠陥候補抽出手段40により抽出された欠陥候補がそれぞれ存在する場合に、欠陥であると判定するようにしたので、欠陥候補の移動軌跡と、被検査面Mの区画の移動軌跡との関係から、欠陥候補が欠陥であるか否かを判定することができる。よって、欠陥候補の移動軌跡が曲線状となる場合、例えば、欠陥候補の輝度を高くするために、カメラ21に対する被検査面Mの相対的な位置の移動に応じて、カメラ21の角度を変化させる場合であっても、高い精度で欠陥を判定することができる。
また、欠陥候補が被検査面Mの区画に対応する区画画像領域の境界線から所定の範囲内に存在する場合に、欠陥区画画像領域52aと隣接区画画像領域52bとを、被検査面Mの1つの区画に対応する1つの区画画像領域とみなして判定するようにしたので、欠陥の判定精度をより向上させることができる。
以上、実施の形態を挙げて本願発明を説明したが、本発明は上記実施の形態に限定されるものではなく、種々変形可能である。例えば、上記実施の形態では、各構成要素について具体的に説明したが、全ての構成要素を備えていなくてもよく、また、他の構成要素を備えていてもよい。
また、上記実施の形態では、欠陥候補抽出手段40及び欠陥候補抽出手順(ステップS120)について具体的に説明したが、他の構成及び手順により欠陥候補を抽出するようにしてもよい。例えば、欠陥候補抽出手段40及び欠陥候補抽出手順(ステップS120)では、グローバル2値化、及び、局所2値化等の従来から知られている方法により、欠陥候補を抽出するようにしてもよい。更に、撮影手段20により得られた画像について、例えば、直交する2方向において差分演算を行い生成した勾配画像に基づき、欠陥候補を抽出するようにしてもよい。その際、直交する2方向において、正方向及び負方向の両方向から差分演算をそれぞれ行い、演算結果より勾配画像を生成するようにしてもよく、また、直交する2方向において、差分演算を行い、演算結果より正の値のみを用いて算出する勾配ベクトルの絶対値と、演算結果より負の値のみを用いて算出する勾配ベクトルの絶対値とから勾配画像を生成するようにしてもよい。
更に、上記実施の形態では、自動車のボディの塗装面を検査する場合について具体的に説明したが、本願発明は、自動車のボディに限らず、他の塗装製品の表面検査をする場合についても適用することができる。更に、塗装面に限らず、反射性質を有する表面の検査をする場合にも適用することもできる。
1…表面欠陥検査装置、10…光源、20…撮影手段、21…カメラ、30…移動手段、40…欠陥候補抽出手段、41…画像記憶手段、42…前処理手段、43…画像分割手段、44…1次抽出手段、45…1次欠陥候補記憶手段、46…2次抽出手段、47…欠陥候補記憶手段、50…欠陥検出手段、51…区画判別手段、52…回数集計手段、52a…欠陥区画画像領域、52b…隣接区画画像領域、53…判定手段、60…表示手段、M…被検査面
Claims (3)
- 被検査面に光を照射する光源と、
前記光源により照射された前記被検査面を撮影して画像を得る撮影手段と、
前記撮影手段に対する前記被検査面の位置を相対的に移動させる移動手段と、
前記移動手段により前記撮影手段と前記被検査面とを相対的に移動させながら任意の時間ごとに前記撮影手段により撮影した複数の画像から欠陥候補を抽出する欠陥候補抽出手段と、
前記欠陥候補抽出手段により抽出した欠陥候補に基づき欠陥を検出する欠陥検出手段とを備え、
前記欠陥検出手段は、前記被検査面を複数の区画に区切り、前記撮影手段により撮影された撮影時刻の異なる基準判定数以上の画像について、前記被検査面の同一の区画に対応する各区画画像領域に、前記欠陥候補抽出手段により抽出された欠陥候補がそれぞれ存在する場合に、欠陥であると判定する
ことを特徴とする表面欠陥検査装置。 - 前記欠陥検出手段は、前記撮影手段により撮影された画像において、前記欠陥候補抽出手段により抽出された欠陥候補が、前記被検査面の区画に対応する区画画像領域の境界線から所定の範囲内に存在する場合に、所定の範囲内に存在する境界線が1つであるときには、欠陥候補が存在する欠陥区画画像領域と、欠陥候補が所定の範囲内に位置する境界線を介して隣接する1つの隣接区画画像領域とを、被検査面の1つの区画に対応する1つの区画画像領域とみなして判定し、所定の範囲内に存在する境界線が2つであるときには、欠陥候補が存在する欠陥区画画像領域と、欠陥候補が所定の範囲内に位置する境界線を介して隣接する2つの隣接区画画像領域と、欠陥候補が所定の範囲内に位置する2つの境界線の角部において隣接する1つの隣接区画画像領域とを、被検査面の1つの区画に対応する1つの区画画像領域とみなして判定することを特徴とする請求項1記載の表面欠陥検査装置。
- 光源から光を照射した被検査面を撮影して画像を得る撮影手順と、
前記撮影手順により撮影した画像から欠陥候補を抽出する欠陥候補抽出手順と、
前記欠陥候補抽出手順により抽出した欠陥候補に基づき欠陥を検出する欠陥検出手順とを含み、
前記欠陥検出手順では、前記被検査面を複数の区画に区切り、前記撮影手段により撮影された撮影時刻の異なる基準判定数以上の画像について、前記被検査面の同一の区画に対応する各区画画像領域に、前記欠陥候補抽出手段により抽出された欠陥候補がそれぞれ存在する場合に、欠陥であると判定することを特徴とする表面欠陥検査方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2021196063A JP2023082350A (ja) | 2021-12-02 | 2021-12-02 | 表面欠陥検査装置及び表面欠陥検査方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2021196063A JP2023082350A (ja) | 2021-12-02 | 2021-12-02 | 表面欠陥検査装置及び表面欠陥検査方法 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2023082350A true JP2023082350A (ja) | 2023-06-14 |
Family
ID=86728521
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2021196063A Pending JP2023082350A (ja) | 2021-12-02 | 2021-12-02 | 表面欠陥検査装置及び表面欠陥検査方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP2023082350A (ja) |
-
2021
- 2021-12-02 JP JP2021196063A patent/JP2023082350A/ja active Pending
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
KR101832081B1 (ko) | 표면 결함 검출 방법 및 표면 결함 검출 장치 | |
CN108445007B (zh) | 一种基于图像融合的检测方法及其检测装置 | |
CN107735674B (zh) | 表面缺陷检测装置、表面缺陷检测方法及钢材的制造方法 | |
EP3315951A1 (en) | Surface defect detection apparatus and surface defect detection method | |
WO2016208626A1 (ja) | 表面欠陥検出方法、表面欠陥検出装置、及び鋼材の製造方法 | |
JP6697302B2 (ja) | 探傷装置、及び探傷装置による欠陥検出方法 | |
US20090290781A1 (en) | Illuminating device for cylindrical objects, surface inspection method implemented therewith and computer program product | |
CN114280075A (zh) | 一种管类零件表面缺陷在线视觉检测系统及检测方法 | |
JPH08145906A (ja) | 被検査面の欠陥検査方法およびその装置 | |
JP2019200775A (ja) | 表面欠陥検査装置及び表面欠陥検査方法 | |
JP6387909B2 (ja) | 表面欠陥検出方法、表面欠陥検出装置、及び鋼材の製造方法 | |
JP2023082350A (ja) | 表面欠陥検査装置及び表面欠陥検査方法 | |
JP7306620B2 (ja) | 表面欠陥検査装置及び表面欠陥検査方法 | |
JP2005241304A (ja) | 外観検査方法 | |
CN114820622A (zh) | 一种层间异物检测方法和装置 | |
JP2015200544A (ja) | 表面凹凸検査装置及び表面凹凸検査方法 | |
JP2023049683A (ja) | 表面欠陥検査装置及び表面欠陥検査方法 | |
JP2001317927A (ja) | スリット形状溝検査装置および方法 | |
JP7491315B2 (ja) | ワークの表面欠陥検出装置及び検出方法、ワークの表面検査システム並びにプログラム | |
US20220292665A1 (en) | Workpiece surface defect detection device and detection method, workpiece surface inspection system, and program | |
JP5603163B2 (ja) | 表面検査装置及び表面検査方法 | |
CN114364973B (zh) | 表面缺陷判别装置、外观检查装置以及程序 | |
JP2005128635A (ja) | 画像処理装置 | |
Baraghini et al. | Improving 3D inline computational imaging of textureless objects using pattern illumination | |
CN115294034A (zh) | 焊缝质量检测方法及训练方法 |