JP3127758B2 - 被検査面の欠陥検査方法およびその装置 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、たとえば自動車の生産
過程において塗装面の状態を光学的に検査する被検査面
の欠陥検査方法およびその装置に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】従来、例えば車両の塗装状態を光学的に
検査する表面欠陥検査装置としては、種々の方式のもの
が発明されているが、これらの発明の中でも、たとえば
特開平２−７３１３９号や特開平５−４５１４２号など
に開示されているものは、被検査面である塗装面上に所
定のストライプ若しくは所定の明暗変化が繰り返される
明暗光を照射し、塗装面状に凹凸があった場合に、この
凹凸による明度（輝度）差や明度変化を持った受光画像
を微分することにより、被検査面の表面の欠陥を検出す
るものである。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、このよ
うな従来の表面欠陥検査装置にあっては、受光画像を１
画面ずつ静止画像として処理し欠陥を検出するものであ
るために、受光画像中にノイズが含まれているような場
合に、このノイズを欠陥として誤検出してしまうという
不具合がある。

【０００４】また、被検査物が移動するような場合に
は、受光画像の取り込みタイミングの影響などによっ
て、この欠陥が受光画像に映らずに検出漏れが発生する
などの不具合がある。

【０００５】さらに、ストライプの境界（明暗変化の境
界）近くになければ受光画像に映し出されないような角
度の浅い欠陥は検出され難いという問題もある。

【０００６】本発明は以上のような従来の不具合を解消
するためになされたものであり、時系列的に撮像された
複数枚の画像を処理し、それぞれの画像から抽出された
欠陥候補点の移動状態に基づいて欠陥を検出する被検査
面の欠陥検査方法およびその装置の提供を目的とする。

【０００７】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
の本発明の第１の構成は、撮像手段によって撮像される
撮像部位が移動するように、被検査面あるいは当該撮像
手段の少なくともいずれか一方を移動させ、任意の時刻
ごとに当該撮像手段が撮像した画像を入力し、前記入力
された画像のうち、撮像時刻が異なることにより撮像部
位の異なる複数枚の画像のそれぞれから欠陥候補点を抽
出し、当該欠陥候補点が前記撮像部位の実際の移動量に
比例して移動しているか否かを、前記複数枚の画像の内
の少なくとも２枚以上の画像から抽出された欠陥候補点
の位置から判断し、当該判断の結果、前記欠陥候補点が
前記撮像部位の実際の移動量に比例して移動していると
判断された場合に、前記欠陥候補点は前記被検査面上に
存在する欠陥であると決定することを特徴とする。

【０００８】また、第２の構成においては、前記被検査
面には、明暗パターンが照射されており、前記撮像手段
が前記被検査面に照射された当該明暗パターンを含む領
域を撮像し、前記欠陥候補点は、前記撮像手段が任意の
時刻ごとに撮像した撮像時刻の異なる複数枚の当該明暗
パターン画像のそれぞれから抽出されることを特徴とす
る。

【０００９】第３の構成においては、前記欠陥候補点
は、前記明暗パターン画像の内の明パターン領域のみか
ら抽出されることを特徴とする。

【００１０】第４の構成は、被検査面を撮像する撮像手
段と、前記撮像手段が撮像する撮像部位が移動するよう
に、前記被検査面あるいは前記撮像手段の少なくともい
ずれか一方を移動させる移動手段と、当該移動手段によ
って前記撮像部位を移動させながら、任意の時刻ごとに
前記撮像手段が撮像した複数の画像を記憶する画像記憶
手段と、当該画像記憶手段に記憶されている撮像時刻が
異なることにより撮像部位の異なる複数の画像のそれぞ
れから欠陥候補点を抽出する欠陥候補点抽出手段と、当
該欠陥候補点抽出手段によって抽出された欠陥候補点の
うち、少なくとも２枚以上の画像間における欠陥候補点
の移動量が、前記移動手段による撮像部位の実際の移動
量に比例しているか否かを判断する判断手段と、当該判
断手段によって、前記欠陥候補点の移動量が前記撮像部
位の実際の移動量に比例していると判断された場合に、
前記欠陥候補点は前記被検査面上に存在する欠陥である
と決定する欠陥点決定手段と、を有することを特徴とす
る。

【００１１】第５の構成においては、前記欠陥検査装置
はさらに、前記被検査面の前記撮像部位に明暗パターン
を照射する明暗パターン照射手段を有し、前記撮像手段
は、照射された明暗パターンを撮像するものであり、前
記画像記憶手段は、画像として前記撮像手段により撮像
された複数の明暗パターン画像を記憶するものであり、
前記欠陥候補点抽出手段は、記憶されている複数枚の明
暗パターン画像のそれぞれから欠陥候補点を抽出するも
のであることを特徴とする。

【００１２】第６の構成においては、前記欠陥検査装置
はさらに、前記画像記憶手段に記憶されている明暗パタ
ーン画像の明暗パターンの境界線を認識する境界線認識
手段を有し、前記欠陥候補点抽出手段は、当該境界線認
識手段によって認識された当該境界線以外の領域での輝
度変化に基づいて欠陥候補点を抽出することを特徴とす
る。

【００１３】第７の構成においては、前記欠陥候補点抽
出手段は、当該画像記憶手段に記憶されている明暗パタ
ーン画像の内の明パターンの領域に存在する欠陥候補点
を抽出するものであることを特徴とする。

【００１４】第８の構成は、被検査面に所定の明暗模様
を映し出す明暗パターン照射手段と、当該被検査面に照
射された明暗パターンを撮像する撮像手段と、当該明暗
パターン照射手段および撮像手段と前記被検査面との関
係が撮像された受光画像中において前記被検査面が移動
して映し出されるような関係であって、前記撮像手段よ
り得られる受光画像を強調する画像強調手段と、当該画
像強調手段により強調された画像から欠陥の候補となる
領域を検出する欠陥候補処理手段と、当該欠陥候補処理
手段による処理を、時間的に異なる複数の画像に対して
連続して行い、当該複数の画像における欠陥候補の移動
量と、前記被検査面の実際の移動量、移動方向および受
光画像の取り込み間隔から求められる移動量とを比較
し、この比較結果に基づいて欠陥を検出する欠陥検出手
段とを有することを特徴とする。

【００１５】第９の構成においては、前記欠陥検査装置
はさらに、受光画像において欠陥以外の輝度変化領域を
認識する輝度変化領域認識手段を有し、前記欠陥候補検
出手段は、前記画像強調手段および当該輝度変化領域認
識手段により処理された画像から欠陥の候補となる領域
を検出することを特徴とする。。

【００１６】第１０の構成においては、前記欠陥検査装
置はさらに、前記撮像手段により得られた受光画像から
前記明暗模様を認識する明暗模様認識手段を有し、前記
欠陥候補検出手段は、前記画像強調手段および当該明暗
模様認識手段により処理された画像から欠陥の候補とな
る領域を検出することを特徴とする。

【００１７】第１１の構成においては、前記欠陥検出手
段(24)は、撮像手段(5) により得られる時間的に異なる
複数の画像を用いて、画像中の移動物体の移動量および
移動方向を抽出し、さらにその移動体の輝度値の時間的
な変化に基づいて欠陥を検出するものであることを特徴
とする。

【００１８】

【００１９】

【作用】このように構成した本発明は、それぞれの構成
について次のように作用することになる。

【００２０】まず、第１の構成にあっては、被検査面の
撮像部位を移動させて任意の時刻に撮像された複数枚の
画像のうち、撮像時刻が異なることにより撮像部位の異
なる複数の画像のそれぞれから欠陥候補点を抽出し、抽
出した欠陥候補点が、前記撮像部位の実際の移動量に比
例して移動しているか否かを前記複数枚の画像の内の少
なくとも２枚以上の画像から抽出された欠陥候補点の位
置に基づいて判断し、当該欠陥候補点が前記撮像部位の
実際の移動量に比例して移動していると判断された場合
に、当該欠陥候補点は前記被検査面上に存在する欠陥で
あると決定することにしているので、ノイズによる誤検
出が回避できるようになり、被検査面における欠陥の存
在を極めて精度良く検出することができるようになる。

【００２１】第２の構成にあっては、第１の構成と同様
に、複数枚の画像の内の少なくとも任意の２枚以上の画
像から抽出された欠陥候補点の位置に基づいて、その抽
出された欠陥候補点が被検査面に存在する欠陥点である
かを判断するようにしているので、明暗パターン画像の
中から被検査面に存在する欠陥を精度良く検出すること
ができるようになる。

【００２２】第３の構成にあっては、入力した撮像時刻
の互いに異なる複数枚の当該明暗パターン画像のそれぞ
れについて明パターン領域のみに存在する欠陥候補点を
抽出する。したがって、時系列に撮像された当該複数枚
のそれぞれの画像の明パターン領域に存在する欠陥候補
点が前記撮像部位の実際の移動量に比例して移動してい
るか否かを前記複数枚の画像の内の少なくとも２枚以上
の画像の明パターン領域のみから抽出された欠陥候補点
の位置から判断するようにしているので、移動量の算出
のために対比すべき明暗パターン画像の数を絞り込むこ
とができるようになり、被検査面に存在する欠陥をより
早く高精度で検出することができるようになる。

【００２３】第４の構成にあっては、撮像手段は、被検
査面の特定の領域を撮像部位として撮像する。この撮像
部位は、移動手段によって被検査面あるいは撮像手段ま
たはこれら双方が相対移動されることで時間の経過と共
に移動される。これによって被検査面の全面を撮像する
ことができるようになる。画像記憶手段は、この移動手
段によって前記被検査面の撮像部位を移動させながら任
意の時刻ごとに前記撮像手段が撮像した複数の画像を記
憶する。欠陥候補点抽出手段は、この画像記憶手段に記
憶されている画像のうち、撮像時刻が異なることにより
撮像部位の異なる複数の画像のそれぞれから欠陥候補点
を抽出する。判断手段によって、抽出された欠陥候補点
のうち、少なくとも２枚以上の画像間における欠陥候補
点の移動量が前記移動手段による撮像部位の実際の移動
量に比例しているか否かを判断する。欠陥決定手段は、
この判断手段によって欠陥候補点の移動量が前記撮像部
位の実際の移動量に比例していると判断された場合に、
前記欠陥候補点は前記被検査面上に存在する欠陥である
と決定する。

【００２４】第５の構成にあっては、明暗パターン照射
手段は、撮像部位に明暗パターンを照射する。この明暗
パターンの一例としては、ストライプ状の明暗パターン
が挙げられる。撮像手段は、この被検査面に照射された
明暗パターンとともに被検査面を撮像する。したがっ
て、撮像手段は、移動手段によって移動している被検査
面に照射された明暗パターンを撮像することになる。画
像記憶手段には、複数の明暗パターン画像が記憶され
る。欠陥候補点抽出手段が、撮像された複数の明暗パタ
ーン画像から当該欠陥候補点を抽出する。そして、抽出
された欠陥候補点のうち、少なくとも２枚以上の画像間
における欠陥候補点の移動量が前記移動手段による撮像
部位の実際の移動量に比例しているか否かが判断され
て、欠陥候補点の移動量が前記撮像部位の実際の移動量
に比例していると判断された場合に、前記欠陥候補点は
前記被検査面上に存在する欠陥であると決定される。

【００２５】第６の構成にあっては、境界線認識手段を
有する。境界線認識手段は、画像記憶手段に記憶されて
いる明暗パターン画像の明暗パターンの境界線を輝度変
化に基づいて認識するものである。欠陥候補点抽出手段
は、この境界線認識手段によって認識された境界線以外
の領域での輝度変化に基づいて欠陥候補点を抽出する。
判断手段によって、時系列的に撮像された複数の明暗パ
ターン画像から欠陥候補点検出手段によって抽出された
各画像間における欠陥候補点の移動量が前記移動手段に
よる撮像部位の移動量に比例しているか否かが判断され
る。欠陥決定手段は、この判断手段によって当該欠陥候
補点の移動量が前記撮像部位の移動量に比例して移動し
ていると判断された場合には、当該欠陥候補点は前記被
検査面上に存在する欠陥であると決定する。

【００２６】このように、明暗パターンの境界線以外の
領域での輝度変化に基づいて欠陥候補点を抽出するよう
にすれば、境界線の誤認識に基づく欠陥の認識精度の低
下を防止することができるようになる。

【００２７】第７の構成にあっては、欠陥候補点抽出手
段は、画像記憶手段に記憶されている明暗パターン画像
のそれぞれについて、明パターンの領域に存在する欠陥
候補点を抽出する。判断手段は、当該欠陥候補点検出手
段によって抽出された各画像間における欠陥候補点の移
動量が前記移動手段による撮像部位の移動量に比例して
いるか否かを判断し、この判断に基づいて被検査面上の
欠陥を検出する。

【００２８】このように明パターンの領域から欠陥を検
出するようにすれば、明パターンの領域に存在する欠陥
の大きさなどを精度良く検出することができるようにな
る。

【００２９】第８の構成にあっては、明暗パターン照射
手段は、被検査面に所定の明暗模様を映し出す。撮像手
段は、当該被検査面に照射された明暗パターンを撮像す
る。この明暗パターン照射手段および撮像手段と前記被
検査面との関係は、撮像された受光画像中において前記
被検査面が移動して映し出されるような関係となってい
る。画像強調手段は、撮像手段より得られる受光画像を
強調する。欠陥候補処理手段は、画像強調手段の結果よ
り欠陥の候補となる領域を検出する。欠陥検出手段は、
画像強調手段による受光画像の強調および当該欠陥候補
処理手段による処理を時間的に異なる複数の画像に対し
て連続して行い、当該複数の画像における欠陥候補の移
動量と、前記被検査面の実際の移動量、移動方向および
受光画像の取り込み間隔から求められる移動量とを比較
して、この比較結果に基づいて欠陥を検出する。

【００３０】第９の構成にあっては、輝度変化領域認識
手段は、当該受光画像において欠陥以外の輝度変化領域
を認識する。欠陥候補検出手段は、前記画像強調手段お
よび当該輝度変化領域認識手段との結果より欠陥の候補
となる領域を検出する。したがって、欠陥検出手段は、
受光画像の強調、前記輝度変化領域認識手段による欠陥
以外の輝度変化領域の認識および当該欠陥候補検出手段
による欠陥の候補となる領域の検出処理を時間的に異な
る複数の画像に対して連続して行い、当該複数の画像に
おける欠陥候補の移動量と、前記被検査面の実際の移動
量、移動方向および受光画像の取り込み間隔から求めら
れる移動量とを比較して、この比較結果に基づいて欠陥
を検出する。

【００３１】第１０の構成にあっては、明暗模様認識手
段は、前記撮像手段により得られた受光画像により前記
明暗模様を認識する。欠陥候補検出手段は、画像強調手
段による受光画像の強調および当該明暗模様認識手段に
よる明暗模様の認識結果より欠陥の候補となる領域を検
出する。したがって、欠陥検出手段は、画像強調手段に
よる受光画像の強調、明暗模様認識手段による明暗模様
の認識および当該欠陥候補検出手段による欠陥の候補と
なる領域の検出処理を時間的に異なる複数の画像に対し
て連続して行い、当該複数の画像における欠陥候補の移
動量と、前記被検査面の実際の移動量、移動方向および
受光画像の取り込み間隔から求められる移動量とを比較
して、この比較結果に基づいて欠陥を検出する。

【００３２】第１１の構成にあっては、前記第９および
第１０の構成の欠陥検出手段は、前記撮像手段により得
られる時間的に異なる複数の画像を用いて、画像中の移
動物体の移動量および移動方向を抽出し、さらにその移
動体の輝度値の時間的な変化に基づいて欠陥を検出する
ものである。

【００３３】

【００３４】

【００３５】

【実施例】以下、本発明の一実施例を図面に基づいて説
明する。図１は、本発明にかかる被検査面の欠陥検査方
法を実施する欠陥検査装置の概略構成を示すブロック図
である。

【００３６】図中、被検査面１は、たとえば塗装ブース
からコンベアによって搬送されてくる車体の塗装面に相
当する。この塗装面の性状は、塗料の濃度や塗布量など
の要因によって微妙に異なっているが、図１に示す装置
では、これを定量化して測定できるようにしている。

【００３７】この被塗装面１には、ストライプ状の明暗
パターン（明暗模様）が照射されるが、この明暗パター
ンは、明暗パターン照射手段としての照明装置２に設け
られているストライプ格子３によって形成される。な
お、この照明装置２とストライプ格子３とによって後述
するストライプパターン照射装置（図２参照）が構成さ
れる。

【００３８】このストライプ状の明暗パターンが照射さ
れている領域，すなわち撮像部位Ａは、撮像手段として
のＣＣＤカメラ５によって映し出される。なお、このＣ
ＣＤカメラ５は、たとえば１／３０秒程度の一定間隔毎
にこの撮像部位Ａのストライプ画像をカメラコントロー
ルユニット７を介して画像処理装置９に送るようになっ
ているが、画像処理装置９にはこの一定時間ごとに撮像
されたストライプ画像（明暗パターン画像あるいは受光
画像とも称する）を記憶する記憶手段としての記憶装置
が設けられている。

【００３９】この実施例では被検査面１が図示矢印方向
に移動するようになっている（車両の搬送経路中にＣＣ
Ｄカメラ５を設けている）ので、ＣＣＤカメラ５によっ
て一定時間ごとに撮像されるストライプ画像は、被検査
面１上の撮像部位Ａが一定間隔毎にずれた画像となる。
ＣＣＤカメラ５によって撮像された１静止画像を画像処
理装置９によって処理し、これをモニタ１０に映し出す
と、図示したような画像となり、塗装面１上に存在する
凸状の欠陥Ｂが検出される。

【００４０】なお、本実施例では被検査面１を移動させ
る態様を示したが、ＣＣＤカメラ５を動かして被塗装面
１における撮像部位Ａを時間と共に変化させるようにし
てもよい。被検査面１を移動させる場合には、図示され
ていないがベルトコンベアなどの搬送装置が移動手段と
なり、ＣＣＤカメラ５を移動させる場合には、これが取
り付けられるローダーやロボットなどが移動手段とな
る。

【００４１】画像処理装置９にはホストコンピュータ１
２が接続されているが、被塗装面１における欠陥の存在
の最終認識は、このホストコンピュータ１２によって行
われる。つまり、前述のコンベアによって搬送される被
検査面１の移動量を認識するパルスジェネレータ１４か
らのパルス数（移動量に対応する）と、画像処理装置９
によって検出された時系列的に並べられた複数枚の画像
から得られた欠陥候補点とから、静止画像において検出
された欠陥候補点の移動量が、実際の被塗装面１の移
動，換言すれば、撮像部位Ａの移動量に比例しているか
どうかが演算され、比例して移動していれば、この検出
された欠陥候補点は被検査面に存在する欠陥Ｂに間違い
がないものと決定されることになる。

【００４２】図２は、ストライプパターンを被検査面１
に照射するためのストライプパターン照射装置の構成を
示す図である。

【００４３】照明装置２には、直管型の蛍光ランプ２ａ
が図示するように複数本配置され、この蛍光ランプ２ａ
の前面側には蛍光ランプ２ａの光を散乱拡散させる拡散
板２ｂが取り付けられている。この拡散板２ｂは蛍光ラ
ンプ２ａからの光を散乱させて面光源と同様の光源を作
り出すためのものであり、たとえばすりガラスが用いら
れる。この拡散板２ｂの前面側にはストライプパターン
を形成させるストライプ板３が取り付けられている。こ
のストライプ板２ｃは、透明もしくは拡散板のようなも
のに黒色のストライプを所定の間隔で施したものであ
る。

【００４４】したがって、蛍光ランプ２ａからの光は拡
散板２ｂによって拡散され、この拡散板２ｂによって面
状とされた光はストライプパターン２ｃを介して被検査
面１上に照射される。このため、被検査面１上には、ス
トライプパターン２ｃと同様の明暗パターンが映し出さ
れることになる。

【００４５】図３は、拡散板１ｂを用いずにストライプ
パターンを形成するストライプパターン照射装置を示し
ている。

【００４６】この照射装置は、拡散された光を発生する
光源２ｄを図示のように配置し、その背面２ｅを黒で塗
装する。このような照射装置を用いても、図２に示した
照射装置と同様の明暗パターンを塗装面１に映し出すこ
とが可能である。

【００４７】図４は、図１に示した画像処理装置９の内
部構成を示すブロック図である。

【００４８】この画像処理装置９に設けられているバッ
ファアンプ２０は、カメラコントロールユニット７から
の画像信号を一時的に記憶させておく機能を有するもの
である。また、Ａ／Ｄ変換器２２は、このバッファアン
プ２０に記憶されている画像信号をデジタルデータに変
換する機能を持つものである。したがって、ＣＣＤカメ
ラ５によって捕らえられた被塗装面１上に映し出されて
いるストライプ状の明暗画像は、最終的にはデジタル値
に変換される。たとえば、このデジタル値は８ビットの
輝度レベルに変換され、一画面を５１２×５１２画素の
分解能で取り込む。

【００４９】また、マイクロプロセッサユニット２４
は、Ａ／Ｄ変換器２２から出力された各画素ごとの輝度
値をメモリ２６に記憶したり、ホストコンピュータ１２
に出力したりする機能を有しているものであり、画像強
調手段、欠陥候補処理手段、判断手段、欠陥点検出手
段、境界線認識手段、欠陥候補点抽出手段、欠陥候補検
出手段、欠陥検出手段および欠陥点決定手段として機能
する。

【００５０】Ｄ／Ａ変換器２８は、マイクロプロセッサ
ユニット２４から出力されるディジタル化された画像信
号をアナログ値に戻し、これをモニタ１０に出力する機
能を有しているものである。

【００５１】このように構成された画像処理装置９によ
る欠陥候補点の検出を図５を用いて詳細に説明する 。

【００５２】図５（Ａ）は、時間の経過とともに移動す
る被検査面１上の欠陥Ｂの移動状態を示す図である。

【００５３】被検査面１上には、ストライプ板３を介し
て明暗ストライプが照射されているが、この白ストライ
プ中に凹凸状の図示したような欠陥Ｂが存在していると
した場合には、この欠陥Ｂの部分で照射光が乱反射する
ので、この欠陥部分の輝度は他の部分の輝度よりも小さ
くなる。

【００５４】図５（Ｂ）は、白ストライプ中に欠陥Ｂが
存在している場合のＣＣＤカメラ５によって撮像された
撮像部位Ｂの画像の一例である。撮像部位Ａには、スト
ライプ状の明暗パターンが照射されているので、モニタ
１０によって映し出される画像は図示のようなものとな
る。このような受光画像は原画像として画像処理装置９
に取り込まれることになるが、前述したように一画面の
分解能は、５１２×５１２であるので、縦軸および横軸
はそれぞれ５１２画素となる。

【００５５】図５（Ｂ）の画面左上を原点として座標軸
ｘ，ｙをとり、この画像におけるある１ライン分を輝度
レベルで表すと、図５（Ｃ）のように輝度値の大小に応
じた波形の信号が得られる。つまり、明部に相当する部
分の輝度値は大きく、逆に暗部に相当する部分の輝度値
は小さくなる。例示の画像中には、その明部に欠陥候補
点が存在するが、この欠陥候補点は明部として検出され
た領域の一部に輝度値の小さな部分として表れる。この
明部の領域に存在する輝度値の小さな領域がある大きさ
以上であるとすれば、これが被検査面に存在する欠陥で
あると判断する。

【００５６】ただ、本実施例では、このような「欠陥が
撮像領域の移動にしたがって移動しているか」をも判断
して最終的に欠陥であると決定するようにしている。万
が一、図５（Ｂ）のように撮像された一枚の静止画像の
みにおいて認識された欠陥候補点がノイズであったよう
な場合には、以降の時系列的に撮像された画像では撮像
部位の移動と共に移動するような形態では欠陥候補点の
認識はされないと思われるからである。

【００５７】図６は、本発明にかかる被検査面の欠陥検
査方法あるいはその装置の処理順序および処理内容を示
すフローチャートである。

【００５８】まず、欠陥の検出にあたっては、ＣＣＤカ
メラ５から被検査面の撮像部位Ｂの画像を取り込む。こ
の取り込んだ画像は画像処理装置９のメモリ２６内に記
憶される（Ｓ１）。この記憶された画像は、欠陥部分を
抽出しやすくするために、強調処理が行われる。この強
調処理としては、たとえば面積判定などの公知の強調処
理が用いられる（Ｓ２）。画像処理装置４では、メモリ
２６内に時系列的に記憶されているストライプ画像のす
べてについて、上記の強調処理および欠陥候補点の抽出
処理が行われる。これらの処理後の画像は、再度メモリ
２６の別のアドレスに記憶される。

【００５９】ホストコンピュータ１２は、この画像処理
後の画像を入力し、それぞれの画像から抽出された欠陥
候補点の位置や大きさなどから、各画像において時系列
的にどのように移動しているのかを算出し、この移動量
が、パルスジェネレータ１４から得られる撮像部位の実
際の移動に同期していると判断された場合に、初めてそ
の欠陥候補点が被検査面上に実際に存在する欠陥である
と決定する（Ｓ３）。

【００６０】以上の処理は、外部から終了指令が発せら
れるまでは継続して行われることになる（Ｓ４）。

【００６１】次に、本発明の方法並びに装置の動作を図
７および図８のフローチャートに基づいて、図９および
図１０の図面を参照しながら詳細に説明する。

【００６２】Ｓ１１ まず、ＣＣＤカメラ５は、時刻ＴＮにおけるストライプ
画像を入力し、このストライプ画像を画像処理装置９の
メモリ２６内に記憶させる。この際には、ＣＣＤカメラ
５の撮像部位Ａの位置を示すパルスジェネレータ１４か
らのパルス数のカウントを０にリセットしておく。この
リセットは、画像処理装置９と同期して動作するホスト
コンピュータ１２によって行われる。

【００６３】Ｓ１２ 次に画像処理装置９は、この記憶したストライプ画像，
すなわち、原画像に対して、欠陥部を抽出しやすくする
ための強調処理を行う。この強調処理によって原画像に
含まれている欠陥と思われる部分のみが取り出されるこ
とになる。

【００６４】この強調処理の具体例としては、たとえば
図９に示す２種類を例示している。同図（Ａ）に示す強
調処理は面積判定によって欠陥部を検出するものであ
る。同図に示すような原画像が撮られた場合に、これ
を輝度を縦軸としたビデオ波形に変換すると右側に示さ
れているような波形となるが、この波形を輝度平均値を
スレッショルドレベルとする信号で二値化し（同図
）、この二値化された信号の内所定の幅に入る信号の
みを抽出して（同図）これを欠陥部とする。

【００６５】次に、図９（Ｂ）に示す強調処理はスムー
ジングによって欠陥部を検出するものである。同図に
示すような原画像が撮られた場合に、これを輝度を縦軸
としたビデオ波形に変換すると右側に示されているよう
な波形となるが、この波形に平滑化処理を施すことによ
って滑らかにして（同図）、のビデオ波形からの
ビデオ波形を差し引いて絶対値をとる処理を施し（同図
）、この波形を所定のスレッショルドレベルで二値化
し、この二値化された信号（同図）を欠陥部とする。

【００６６】一例としては、以上のような処理を行うこ
とで原画像から欠陥部の抽出をする。なお、欠陥部の検
出はこれ以外の公知の方法によっても検出することが可
能である。

【００６７】Ｓ１３ 原画像の枚数を数えるカウンタの値ｉを１に設定する。

【００６８】Ｓ１４ 以上のように処理されたＮ−１枚目の欠陥部とＮ枚目の
原画像において検出された欠陥部との比較が行われる。
以上までの処理においては、まだ１枚の原画像の取り込
みしか行われていないために、この比較は実際には行う
ことができないが、２枚以上の原画像を取り込んだ段階
では、直前に撮像された原画像との比較が行われること
になる。

【００６９】Ｓ１５ ホストコンピュータ１２は、パルスジェネレータ１４か
ら出力されるパルスをカウントし、このカウントされた
パルス数に基づいて撮像部位Ａの位置を算出し、Ｎ枚目
に撮像された原画像とＮ−１枚目に撮像された原画像の
撮像部位の移動量Ｄを算出する。 Ｓ１６ ホストコンピュータ１２は、Ｓ１２において原画像から
抽出した欠陥部のすべてについて、Ｎ−１枚目の原画像
から抽出された欠陥点との距離を算出し。その距離をｄ
とする。

【００７０】Ｓ１７，Ｓ１８ 算出されたそれぞれの欠陥点の移動距離ｄが、撮像部位
Ａの実際の移動距離Ｄとほぼ等しいかどうかの判断を原
画像から抽出されたすべての欠陥点に対して行う。

【００７１】Ｓ１９ 欠陥点として抽出されたそれぞれのものが撮像部位の実
際の移動量Ｄにほぼ等しい移動量を呈しているのであれ
ば、この欠陥点を欠陥候補点として登録する。

【００７２】Ｓ２０，Ｓ２１，Ｓ２２ 以上の処理は、新規に取り込んだ原画像に対してＮ画面
前までの画像のすべての欠陥部に対して行われる。たと
えば、Ｎ＝５と設定されていた場合には、時刻ＴＮにお
いて撮像された原画像から抽出されたすべての欠陥部に
ついて、時刻ＴＮ−１，ＴＮ−２，ＴＮ−３，ＴＮ−
４，ＴＮ−５においてそれぞれ撮像された原画像から抽
出された欠陥部との照合が行われ、それぞれの欠陥部に
ついて、欠陥候補点とされた欠陥部の移動量がそれぞれ
の時刻に対する撮像部位Ａの実際の移動量Ｄとほぼ等し
いか否かが判断される。

【００７３】この実施例では、過去に撮像されその画像
から抽出された欠陥点のすべてについてＤ＝ｄとなる関
係が成立しているかを演算するようにしているが、たと
えば任意の１枚あるいは２枚の画像に対して上記のよう
な処理を行うことによって欠陥候補点を検出するように
することも可能である。このような処理を行うと、一見
して認識精度が落ちるようにも思えるが、原画像の１枚
のみにおいて、欠陥部として抽出されるべきものが抽出
されなかった場合にも欠陥候補点として挙がることにな
ることから、１枚の原画像において何らかの原因で脱落
してしまった欠陥部も処理後には欠陥候補点とされるこ
とになる。

【００７４】Ｓ２３ 以上の処理によって、同一の欠陥候補点について登録が
行われた回数をカウントする。

【００７５】Ｓ２４，Ｓ２５ このカウント数が、予め設定されたカウント数以上であ
る場合には、その欠陥候補点を被検査面に存在する欠陥
であると決定する。

【００７６】Ｓ２６ 以上の処理は、作業の終了指令が発せられるまで継続さ
れる。

【００７７】以上の処理を図１０に基づいてもう一度整
理して説明する。

【００７８】同図において、時刻ｔ１〜時刻ｔ８の各画
像は、それぞれの時刻にＣＣＤカメラ５によって撮像さ
れた画像であり、その右側の画像は、これらの原画像に
対して欠陥強調処理が行われた後の画像である。つま
り、各原画像から欠陥部を抽出した画像である。

【００７９】ここで、時刻ｔ６の画像がＣＣＤカメラ２
によって撮像された場合の処理を説明する。

【００８０】この時刻の原画像に欠陥強調処理を行う
と、欠陥部として、ａ，ｂ，ｃ，ｄ，ｅ，ｆの６つが抽
出される。まず、抽出された欠陥点ａについて、ｔ５〜
ｔ１までの５枚の画像（Ｎ＝５）についてそれぞれ一定
距離だけ離れた地点で検出されているかが判断される。
この判断の結果、欠陥点ａと欠陥点ｂについては一定の
距離だけ離れて検出されているので、この両点は欠陥候
補点として登録される。ｃ〜ｆまでの欠陥点は移動が見
られないので単なるノイズとして処理され、欠陥候補点
としては登録されない。このような処理は、ｔ４，ｔ
３，ｔ２，ｔ１の４枚の画像についても同様にして行わ
れる。なお、図示されているように、ｔ３の画像におい
ては欠陥点ａが消えている（抽出されていない）。した
がって、ｔ６とｔ３との画像の比較処理においては欠陥
部ａは欠陥候補点としての登録はされない。以上の処理
において欠陥部ａは４回登録されることになり、欠陥部
ｂは３回登録されることになる。この処理において３回
以上登録（カウント回数Ｍ＝３）されたもののみを欠陥
と決定するようにしてあれば、ａ，ｂ点の両点は被検査
面に存在する欠陥であると決定されることになる。

【００８１】本実施例では、ストライプ状の明暗画像の
中から欠陥を抽出するようにしているので、明暗の境界
に位置する部分が欠陥点として抽出されてしまう恐れが
ある。これが撮像部位の移動と共に移動して抽出されて
しまった場合には、これを欠陥と誤検出してしまうの
で、これを防止するために、境界以外の領域に対して、
あるいは明パターンの領域のみに対して欠陥抽出の処理
を施すようにすれば、より高精度の欠陥検出を実現する
ことができるようになる。

【００８２】つぎに、本発明にかかる被検査面の欠陥検
査方法および欠陥検査装置の第２の実施例について説明
する。

【００８３】この実施例は、原画像が後述するような３
つの成分から構成されているという事実に鑑みて、欠陥
検出を行うようにしたものである。

【００８４】図１１は、前述の原画像（図５（Ｃ）の信
号中）に含まれる成分を説明するための図である。

【００８５】図に示すように、原画像には、照度むらな
どが原因で生じるシェーディング成分（低周波成分）
と、ストライプ板３により生じるストライプ成分（中間
成分）と、欠陥Ｂにより生じる輝度変化成分（高周波成
分）の３つの成分が含まれている。

【００８６】このような成分から構成される原画像が画
像処理装置９に取り込まれると、以下に説明するような
手順で欠陥検出が行われることになる。この欠陥検出の
処理を図１２のフローチャートに基づいて説明する。

【００８７】Ｓ３１，Ｓ３２ 画像処理装置９は、カメラコントロールユニット７を介
してＣＣＤカメラ５からの画像、すなわち図１３に示さ
れているような原画像Ｓ０を取り込み、この原画像Ｓ０
から欠陥部分（高周波成分）を除去するスムージング処
理を行う。このスムージング処理が行われた後の画像は
この図に示すＳ１のように平滑化されたものとなる。

【００８８】Ｓ３３ 画像強調手段として機能するマイクロプロセッサユニッ
ト２４は、原画像Ｓ０からスムージング処理後の画像Ｓ
１を減算する処理を行う。画像Ｓ０から画像Ｓ１を減算
することによって原画像Ｓ０に含まれている低周波成分
およびストライプ成分が相殺され、同図に示すＳ２のよ
うに欠陥などによる高周波成分のみが抽出されることに
なる。ここで、減算結果の絶対値をとっているが、この
ように絶対値をとれば、欠陥などの輝度変化のあった部
分が全て正（＋）の値で現れるので、後述する２値化の
閾値は１つになる。なお、この画像強調の処理は、微分
などを用いることによっても可能である。

【００８９】Ｓ３４，Ｓ３５ このようにして得られたＳ２の画像を適当な閾値で２値
化する。このステップの処理は欠陥候補処理手段として
機能するマイクロプロセッサ２４によって行われる。上
記の処理では、単純に原画像に含まれている高周波成分
のみを取り出しているのであるから、ストライプの境界
などの欠陥以外で輝度変化がある箇所も強調され、２値
化処理によってこのような部分の輝度値が閾値を越えて
いる場合には２値化されることになる。この２値化で抽
出された領域が欠陥候補となる。つまり、ストライプの
境界や現実に存在する欠陥が欠陥候補とされるわけであ
る。

【００９０】この欠陥候補に対しては、ラベリング、面
積、重心計算といった処理が行われ、この処理に基づい
て最終的にＳ３のように欠陥のみが抽出されることにな
る。 Ｓ３６〜Ｓ３９ これらのステップの処理は、欠陥検出手段として機能す
るマイクロプロセッサ２４によって行われるものであ
る。

【００９１】図５（Ａ）において、被検査面１が矢印の
方向（受光画像におけるＸ方向）に移動し、ＣＣＤカメ
ラ５および照明装置２が固定されている場合には、受光
画像は、同図のようにしてストライプは静止し、欠陥Ｂ
のみが塗装面１の移動に伴なってＸ方向に移動するよう
な画像となる。これを連続して捕らえ、各フレーム毎に
上述の画像強調処理や欠陥候補の認識する処理を行い、
これを２値化画像として表すと、たとえば前述した図１
０と同様の画像となる。

【００９２】図に示されているように、欠陥ａは、被測
定面１の移動に応じて移動するために、図中を右から左
に移動することになるが、欠陥以外のものは、たとえが
ストライプ境界の輝度変化によるものは、照明装置２お
よびＣＣＤカメラ５が固定されていることからほぼ同じ
位置に現れる。また、ランダムに発生し得るノイズなど
は不規則に現れることになる。

【００９３】欠陥ａはこのように移動するという特徴が
あるので、これを次のようにして検出する。

【００９４】このような動画像において、ある時刻の画
像をＦｔとし、また時間的に１つ前の画像をＦｔ−１と
し、画像Ｆｔを基準としてＦｔ中の各欠陥候補とＦｔ−
１での各欠陥候補との位置、つまり画像中の座標の比較
を行う。

【００９５】本実施例では、欠陥候補の位置は重心座標
を用いて表すものとする。Ｆｔ，Ｆｔ−１でのある欠陥
候補Ｇｔ，Ｇｔ−１の座標をそれぞれ（Ｘｔ，Ｙｔ）、
（Ｘｔ−１，Ｙｔ−１）とすると、この欠陥候補でのＸ
およびＹ方向の移動量は、それぞれΔｄｘ＝ｘｔ−ｘｔ
−１およびΔｙ＝ｙｔ−ｙｔ−１となり、その符号は移
動方向を表す。

【００９６】欠陥ａは、ｙ方向にほとんど移動しないの
で、ｙ方向の移動量は０であるが、多少の余裕をもたせ
範囲Ｄｙ＝±５画素を比較基準とする。ｘ方向の移動量
は、被検査面１の実際の移動量および移動方向が一定で
既知であり、かつ、各フレームの取り込み間隔Δｔも一
定であり、さらに撮像領域Ａの寸法（図１参照）が既知
であれば、一定の値として求めることができる。その理
論移動量つまり移動画素数をＤとする。本実施例ではｙ
方向と同様に余裕を持たせ、Ｄｘ＝５０±１０画素とし
てある。

【００９７】Ｓ４０〜Ｓ４５ 画像より求めた物体の移動量Δｄと上記理論移動量Ｄと
を比較し、その差が所定範囲内であれば、つまり、Δｄ
ｘ＝ＤｘかつΔｄｙ＝Ｄｙならば、２フレームの欠陥候
補Ｇｔ，Ｇｔ−１が対応していることになる。つまり同
一物体であることが分かる。さらにこれらの処理（対応
点探索処理）をフレーム毎に連続して行い、同一の欠陥
候補が所定の回数以上対応点として検出されれば、その
候補を欠陥として判断するようにすれば、さらに検出精
度が向上することになる。ここで、Ｓ４３のカウント数
を積算するＮは、過去の何画面に対してこの処理を行う
かを決定するものである。したがって、このＮの値を５
としておけば、５画面前までこの対応点探索処理が行わ
れる。

【００９８】なお、本実施例において、ｙ方向の比較を
先に行うのは、欠陥がｙ方向にほとんど移動しないため
により効率良く欠陥候補の対応点探索を行うことができ
るからである。この画像強調方法、対応点探索方法など
は本実施例に限定されるものではない。

【００９９】また、マイクロプロセッサユニット２４を
輝度変化領域認識手段として機能させる場合には、Ｓ３
３のステップで得られた画像のストライプ境界領域付近
に発生する欠陥以外の欠陥候補をマスクすることによっ
て、このステップのデータ処理数を減らし、さらに効率
良く検出することができるようになる。

【０１００】この輝度変化領域を認識する処理を図１４
に基づいて説明する。

【０１０１】マイクロプロセッサ２４を輝度変化領域認
識手段として機能させる場合には、前処理は図１４に示
すように行う。

【０１０２】原画像Ｓ０から高周波成分を取り除き、平
滑化された画像Ｓ１を得ると、この画像に微分処理を施
す。この微分処理によって輝度変化の緩やかな部分の低
周波成分が除去され、輝度変化の急激な中間成分のみが
強調される。ここでの一般的な微分処理は、輝度変化の
立ち上がり／立ち下がりエッジが輝度０に対して正負に
現れるため、この微分した結果の絶対値をとり、すべて
の輝度変化が正となるような処理を行う。この処理によ
って図示するＳ２のような信号を得ることができるよう
になる。このようにして、原画像より欠陥以外による輝
度変化成分を分離／抽出すること、つまり認識すること
が可能となる。

【０１０３】Ｓ３の信号のようにして得られた画像強調
処理の結果から、Ｓ２の信号を減算し、その結果Ｓ４の
ような信号を得ることができる。このような減算を行う
ことで、欠陥以外の輝度変化領域（中間成分）のレベル
をさげ、欠陥のみを２値化することができるようにな
る。ここで、減算の結果で上記中間成分の領域の値が負
となるが、負になった場合は０にするか、もしくは画像
強調処理の減算の前に予めバイアスＢを加えておけば良
い。したがって、Ｓ４のように所定の閾値（Ｔｈあるい
はバイアスＢ＋Ｔｈ）で２値化することにより誤検出の
原因となりやすい欠陥以外の輝度変化領域をマスクし、
かつシェーディングなどの影響を受けずにＳ５の信号の
ように欠陥のみを確実に検出することができる。このよ
うにして得られた画像Ｓ５を用いれば、上記対応点探索
処理をより効率良く行うことができる。

【０１０４】なお、上述のような輝度変化領域の認識方
法は、本実施例に限定されるものではない。つぎに、マ
イクロプロセッサユニット２４を明暗模様認識手段とし
て機能させる場合には、ストライプ境界付近に発生する
欠陥以外の欠陥候補をマスクすることによって、後の欠
陥検出処理でのデータ数を減らしさらに効率良く検出を
行うことができる。

【０１０５】この明暗模様認識処理は、原画像より低周
波成分を取り出し、それを原画像に対する閾値として２
値化することによってストライプの明暗（白黒）を分離
抽出、つまり認識するものである。

【０１０６】まず初めに、原画像をスムージング（ロー
パスフィルタ）し、欠陥による高周波成分のみを取り除
く。

【０１０７】以下、平滑化フィルタを用いた場合につい
て説明する。ここで、平滑化フィルタは、注目画素およ
びその近傍の画素の輝度の平均値を求め、それを注目画
素の新たな輝度値とする単純平均化フィルタである。こ
のときの平滑化フィルタの処理回数やマスクサイズは、
ストライプの欠陥や欠陥Ｂの大きさに応じて決めれば良
い。

【０１０８】この平滑フィルタ処理の結果、原画像Ｓ０
は、図１３のＳ１の信号のような欠陥（高周波成分）の
みが取り除かれた画像となる。次に、低周波成分を除去
し、ストライプ成分のみを取り出すためにさらに信号Ｓ
１に対して平滑化処理を繰り返す。この処理は、平滑化
フィルタを繰り返し使用してもよいし、フィルタのマス
クサイズをストライプ間隔に合わせて大きくし、処理時
間の短縮を図っても良い。この結果、低周波成分のみが
取り出され、画像はＳ２のようになる。このＳ２を閾値
として原画像のスムージングＳ１を２値化すると、スト
ライプの明暗（白黒）の認識が可能となる。ここで、原
画像Ｓ０に対して２値化を行っても良いが、Ｓ０にノイ
ズ等の高周波成分が多い場合には、上記のようにＳ１を
用いた方が安定した２値化が可能である。

【０１０９】上記認識の他の例としては、この平滑化画
像Ｓ２と原画像Ｓ０とを減算し、閾値を０で２値化する
ようにしても良い。したがって、明暗模様の認識結果
（ストライプ部分の抽出結果）と画像強調結果（ストラ
イプ部分の境界及び欠陥部分の抽出結果）とのＡＮＤ
（論理積）をとることにより誤検出が発生しやすいスト
ライプの境界や被検査面１以外の領域などをマスクし、
Ｓ３の画像のように白ストライプ内に黒く写った欠陥の
みを検出することができる。

【０１１０】必要であれば、明暗模様の認識結果（スト
ライプ部分の抽出結果）の白領域を収縮もしくは黒領域
を膨張することにより上記マスク処理をより確実なもの
としても良い。

【０１１１】本発明は、照明装置２で白く照らされた領
域内に黒く映る欠陥Ｂを検出するものなので、欠陥が黒
ストライプ内に存在する場合には検出することができな
い。このために、白ストライプ内により高い頻度で欠陥
が映るように、たとえば、画像取り込みの時間間隔Δｔ
を小さくする、もしくは対応点探索処理において欠陥が
黒ストライプであったフレーム数をカウントしておき、
そのカウント数を考慮した比較処理を行うといったよう
な工夫をすれば検出漏れを防ぐことができる。なお、ス
トライプの認識方法は本実施例に限定されるものではな
い。

【０１１２】つぎの実施例は、図１５に示すように、欠
陥Ｂが白ストライプ内から黒ストライプ内に移動すると
き（同様に黒から白ストライプに移動する場合も成り立
つ）黒から白へ輝度値が変化することを利用するもので
ある。

【０１１３】本発明では、欠陥Ｂはｙ方向にほとんど移
動せず、また被検査面の移動速度が既知であれば実現で
きる。これは、ある時刻で白ストライプ中に黒領域が検
出された場合、その後、その黒領域とほぼ同じｙ座標上
の移動方向において黒ストライプ中に白領域が検出され
たならばそれを欠陥と判断するものである。

【０１１４】図１６において、時刻ｔおよび時刻ｔ−１
での画像の欠陥部分のｘ方向の輝度断面をＳ０とする。
前述したように、Ｓ０のスムージング画像Ｓ１を用いて
画像強調を行う。ここで、原画像とスムージング画像と
の減算の方向を変えると、図のように（Ｓ０−Ｓ１），
（Ｓ１−Ｓ０）となる。これらを同じ閾値で２値化した
ときに、（Ｓ０−Ｓ１）で抽出されれば欠陥が白ストラ
イプ内にあることが分かる。この結果を欠陥候補データ
に記憶させておき、上記対応点探索処理を行い、その欠
陥候補において輝度変化（白から黒もしくは黒から白）
があったならばそれを欠陥と判断する。なお、上記移動
物体の輝度値の時間的な変化の検出方法は本実施例に限
定されるものではない。

【０１１５】以上説明してきたように、この発明によれ
ば、連続した複数の画像（フレーム）、つまり動画像を
処理するものであり、画像中の移動物体を検出すること
で、欠陥を検出するという構成としたために、より精度
の良い検査を実現することができるようになる。

【０１１６】

【発明の効果】以上述べたように本発明によれば、それ
ぞれの請求毎の構成によって次のような効果が得られ
る。

【０１１７】請求項１のように構成される発明にあって
は、撮像部位を移動させて撮像された複数枚の画像のそ
れぞれに存在する欠陥候補点が前記撮像部位の移動量に
比例して移動しているか否かを前記複数枚の画像の内の
少なくとも２枚以上の画像から抽出された欠陥候補点の
位置に基づいて判断するようにしているので、ノイズに
よる誤検出が回避できるようになり、一枚の画像から抽
出された欠陥候補点に基づいて欠陥の認識を行う場合に
比較して、その欠陥の存在を極めて精度良く検出するこ
とができるようになる。

【０１１８】請求項２のように構成される発明にあって
は、撮像部位を移動させて撮像された複数枚の明暗パタ
ーン画像の内の少なくとも２枚以上の画像から抽出され
た欠陥候補点の位置に基づいて、その抽出された欠陥候
補点が被検査面に存在する欠陥点であるかを判断するよ
うにしているので、明暗パターン画像の中から被検査面
に存在する欠陥を精度良く検出することができるように
なる。

【０１１９】請求項３のように構成される発明にあって
は、撮像部位を移動させて撮像された複数枚の明暗パタ
ーン画像のそれぞれの明パターン領域に存在する欠陥候
補点が撮像部位の移動量に比例して移動しているか否か
を、前記複数枚の画像の内の少なくとも２枚以上の画像
の明パターン領域のみから抽出された欠陥候補点の位置
から判断するようにしているので、移動量の算出のため
に対比すべき明暗パターン画像の数を絞り込むことがで
きるようになり、被検査面に存在する欠陥をより早く高
精度で検出することができるようになる。

【０１２０】請求項４のように構成された発明にあって
は、撮像部位を移動させて撮像された複数枚の画像の内
の少なくとも２枚以上の画像から抽出された欠陥候補点
の移動量が前記撮像部位の実際の移動量に比例して移動
しているか否かによって、被検査面に存在する欠陥の検
出を行うようにしているので、被検査面に存在する欠陥
を精度良く検出することができるようになる。

【０１２１】請求項５のように構成される発明にあって
は、撮像部位を移動させて撮像された複数枚の明暗パタ
ーン画像の内の少なくとも２枚以上の画像から抽出され
た欠陥候補点の移動量が前記撮像部位の実際の移動量に
比例して移動しているか否かによって、被検査面に存在
する欠陥の検出を行うようにしているので、明暗パター
ン画像の中から被検査面に存在する欠陥を精度良く検出
することができるようになる。

【０１２２】請求項６のように構成された発明にあって
は、境界線認識手段によって認識された境界線以外の領
域での輝度変化に基づいて欠陥候補点を抽出するように
しているので、境界線の誤認識に基づく欠陥の認識精度
の低下を防止することができるようになる。

【０１２３】請求項７のように構成される発明にあって
は、明暗パターン画像のそれぞれについて、明パターン
の領域に存在する欠陥候補点を抽出し、時系列的に撮像
された複数の明暗パターン画像から欠陥候補点抽出手段
によって抽出された各画像間における欠陥候補点の移動
量が移動手段による撮像部位の実際の移動量に比例して
いるか否かを判断することによって被検査面上の欠陥を
検出するようにしているので、明パターンの領域に存在
する欠陥の大きさなどを精度良く検出することができる
ようになる。

【０１２４】請求項８のように構成された発明にあって
は、画像強調手段の結果によって欠陥の候補となる領域
を検出し、その領域に対して所定の処理を行うようにし
たので、被検査面に存在する欠陥を高速度で検出するこ
とができるようになる。

【０１２５】請求項９のように構成された発明にあって
は、欠陥以外の輝度変化領域を認識することによって欠
陥の候補となる領域を検出し、被検査面に存在する欠陥
の検出を行うようにしているので、欠陥検出に不必要な
領域に対してのデータ処理を行う必要がなくなることか
ら、さらに欠陥検出の高速化を図ることができるように
なる。

【０１２６】請求項１０のように構成された発明にあっ
ては、明暗模様認識手段によって白ストライプ内に映っ
た欠陥を検出するようにしたので、さらに欠陥検出の高
速化を図ることができるようになる。

【０１２７】請求項１１のように構成された本発明にあ
っては、時系列的に撮像された複数枚の明暗パターン画
像に基づいて欠陥の検出を行うようにしたので、欠陥を
高精度で検出することが可能となる。

【０１２８】

【図面の簡単な説明】

【図１】 本発明にかかる被検査面の欠陥検査方法を実
施する欠陥検査装置の概略構成を示すブロック図であ
る。

【図２】 図１に示す装置に用いられる照明装置の概略
構成図である。

【図３】 図１に示す装置に用いられる照明装置の他の
形態を示す図である。

【図４】 図１に示す画像処理装置の内部構成を示すブ
ロック図である。

【図５】 （Ａ）は、被検査面の撮像状態を示す図であ
り、（Ｂ）は、ある時刻においてＣＣＤカメラによって
撮像された撮像部位の画像の一例であり、（Ｃ）は、
（Ｂ）の画像を位置と輝度値との関係を示すグラフに置
き換えた図である。

【図６】 本発明にかかる被検査面の欠陥検査方法ある
いはその装置の処理順序あるいは処理内容を示すフロー
チャートである。

【図７】 本発明の処理を示すフローチャートである。

【図８】 本発明の処理を示すフローチャートである。

【図９】 （Ａ）は、面積判定によって欠陥部の抽出を
行う手法の説明図であり、（Ｂ）は、スムージングによ
って欠陥部の抽出を行う手法の説明図である。

【図１０】 本発明の欠陥抽出の処理過程の説明図であ
る。

【図１１】 受光画像の構成成分に含まれる成分説明に
供する図である。

【図１２】 対応点探索処理を示すフローチャートであ
る。

【図１３】 本発明の処理結果を示す図である。

【図１４】 本発明の処理結果を示す図である。

【図１５】 欠陥検出の原理を説明するための図であ
る。

【図１６】 本発明の処理を説明するための図である。

【符号の説明】

１…被検査面、 ２…照明装置 ３…ストライプ板、 ５…ＣＣＤカメラ、７…カメラコ
ントロールユニット、９…画像処理装置 １０…モニ
タ、１２…ホストコンピュータ、１４…パルスジェネレ
ータ、２４…マイクロプロセッサユニット、２６…メモ
リ。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 鈴木 裕 神奈川県横浜市神奈川区宝町２番地 日 産自動車株式会社内 (72)発明者 方波見 祥代 神奈川県横浜市神奈川区宝町２番地 日 産自動車株式会社内 (56)参考文献 特開 平８−94333（ＪＰ，Ａ) 特開 昭60−179639（ＪＰ，Ａ) 特開 平２−73139（ＪＰ，Ａ) 特開 平５−45142（ＪＰ，Ａ) 特開 平１−213509（ＪＰ，Ａ) 特開 平６−201607（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.⁷，ＤＢ名) G01N 21/84 - 21/958 G01B 11/00 - 11/30

Claims (11)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 撮像手段(5) によって撮像される撮像部
   位(A) が移動するように、被検査面(1) あるいは当該撮
   像手段(5) の少なくともいずれか一方を移動させ、 任意の時刻ごとに当該撮像手段(5) が撮像した画像を入
   力し、前記入力された画像のうち、 撮像時刻が異なることによ
   り撮像部位の異なる複数枚の画像のそれぞれから欠陥候
   補点を抽出し、当該 欠陥候補点が前記撮像部位(A) の実際の移動量に比
   例して移動しているか否かを、前記複数枚の画像の内の
   少なくとも２枚以上の画像から抽出された欠陥候補点の
   位置に基づいて判断し、当該判断の結果、前記 欠陥候補点が前記撮像部位(A) の
   実際の移動量に比例して移動していると判断された場合
   に、前記欠陥候補点は前記被検査面(1) 上に存在する欠
   陥であると決定することを特徴とする被検査面の欠陥検
   査方法。
2. 【請求項２】 前記被検査面(1) には、明暗パターンが
   照射されており、 前記撮像手段(5) が前記被検査面(1) に照射された当該
   明暗パターンを含む領域を撮像し、 前記欠陥候補点は、前記撮像手段(5) が任意の時刻ごと
   に撮像した撮像時刻の異なる複数枚の当該明暗パターン
   画像のそれぞれから抽出されることを特徴とする請求項
   １記載の 被検査面の欠陥検査方法。
3. 【請求項３】 前記欠陥候補点は、前記明暗パターン画
   像の内の明パターン領域のみから抽出されることを特徴
   とする請求項２記載の被検査面の欠陥検査方法。
4. 【請求項４】 被検査面(1) を撮像する撮像手段(5)
   と、 前記撮像手段(5) が撮像する撮像部位(A) が移動するよ
   うに、前記被検査面(1) あるいは前記撮像手段(5) の少
   なくともいずれか一方を移動させる移動手段と、 当該移動手段によって前記撮像部位(A) を移動させなが
   ら、任意の時刻ごとに前記撮像手段(5) が撮像した複数
   の画像を記憶する画像記憶手段(26)と、 当該画像記憶手段(26)に記憶されている撮像時刻が異な
   ることにより撮像部位 の異なる複数の画像のそれぞれか
   ら欠陥候補点を抽出する欠陥候補点抽出手段(24)と、 当該欠陥候補点抽出手段(24)によって抽出された欠陥候
   補点のうち、少なくとも２枚以上の画像間における欠陥
   候補点の移動量が、前記移動手段による撮像部位(A) の
   実際の移動量に比例しているか否かを判断する判断手段
   (24)と、 当該判断手段(24)によって、前記欠陥候補点の移動量が
   前記撮像部位(A) の実際の移動量に比例していると判断
   された場合に、前記欠陥候補点は前記被検査面(1) 上に
   存在する欠陥であると決定する欠陥点決定手段(24)と、
   を有することを特徴とする 被検査面の欠陥検査装置。
5. 【請求項５】 前記欠陥検査装置はさらに、前記被検査
   面(1) の前記撮像部位(A) に明暗パターンを照射する明
   暗パターン照射手段(2,3) を有し、 前記撮像手段(5) は、照射された明暗パターンを撮像す
   るものであり、 前記画像記憶手段(26)は、画像として前記撮像手段(5)
   により撮像された複数の明暗パターン画像を記憶するも
   のであり、 前記欠陥候補点抽出手段(24)は、記憶されている複数枚
   の明暗パターン画像のそれぞれから欠陥候補点を抽出す
   るものであることを特徴とする請求項４記載の 被検査面
   の欠陥検査装置。
6. 【請求項６】 前記欠陥検査装置はさらに、前記画像記
   憶手段(26)に記憶されている明暗パターン画像の明暗パ
   ターンの境界線を認識する境界線認識手段(24)を有し、 前記欠陥候補点抽出手段(24)は、当該境界線認識手段(2
   4)によって認識された当該境界線以外の領域での輝度変
   化に基づいて欠陥候補点を抽出することを特徴とする請
   求項５記載の 被検査面の欠陥検査装置。
7. 【請求項７】 前記欠陥候補点抽出手段は、当該画像記
   憶手段(26)に記憶されている明暗パターン画像の内の明
   パターンの領域に存在する欠陥候補点を抽出するもので
   あることを特徴とする請求項５または６に記載の被検査
   面の欠陥検査装置。
8. 【請求項８】 被検査面(1) に所定の明暗模様を映し出
   す明暗パターン照射手段(2,3) と、 当該被検査面(1) に照射された明暗パターンを撮像する
   撮像手段(5) と、 当該明暗パターン照射手段(2,3) および撮像手段(5) と
   前記被検査面(1) との関係が撮像された受光画像中にお
   いて前記被検査面(1) が移動して映し出されるような関
   係であって、前記撮像手段(5) より得られる受光画像を
   強調する画像強調手段(24)と、 当該画像強調手段(24)により強調された画像から欠陥の
   候補となる領域を検出する欠陥候補処理手段(24)と、 当該欠陥候補処理手段(24)による処理を、時間的に異な
   る複数の画像に対して連続して行い、当該複数の画像に
   おける欠陥候補の移動量と、前記被検査面(1)の実際の
   移動量、移動方向および受光画像の取り込み間隔から求
   められる移動量とを比較し、この比較結果に基づいて欠
   陥を検出する欠陥検出手段(24)とを有することを特徴と
   する 被検査面の欠陥検査装置。
9. 【請求項９】 前記欠陥検査装置はさらに、受光画像に
   おいて欠陥以外の輝度変化領域を認識する輝度変化領域
   認識手段(24)を有し、 前記欠陥候補検出手段(24)は、前記画像強調手段(24)お
   よび当該輝度変化領域認識手段(24)により処理された画
   像から欠陥の候補となる領域を検出することを特徴とす
   る請求項８記載の 被検査面の欠陥検査装置。
10. 【請求項１０】 前記欠陥検査装置はさらに、前記撮像
    手段(5) により得られた受光画像から前記明暗模様を認
    識する明暗模様認識手段(24)を有し、 前記欠陥候補検出手段(24)は、前記画像強調手段(24)お
    よび当該明暗模様認識手段(24)により処理された画像か
    ら欠陥の候補となる領域を検出することを特徴とする請
    求項８記載の 被検査面の欠陥検査装置。
11. 【請求項１１】 前記欠陥検出手段(24)は、撮像手段
    (5) により得られる時間的に異なる複数の画像を用い
    て、画像中の移動物体の移動量および移動方向を抽出
    し、さらにその移動体の輝度値の時間的な変化に基づい
    て欠陥を検出するものであることを特徴とする請求項８
    〜１０のいづれか一つに記載の被検査面の欠陥検査装
    置。