JP3189588B2

JP3189588B2 - 表面欠陥検査装置

Info

Publication number: JP3189588B2
Application number: JP22056894A
Authority: JP
Inventors: 正則今西; 祥代方波見; 千典農宗
Original assignee: Nissan Motor Co Ltd
Current assignee: Nissan Motor Co Ltd
Priority date: 1994-09-14
Filing date: 1994-09-14
Publication date: 2001-07-16
Anticipated expiration: 2016-07-16
Also published as: JPH0886633A

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】この発明は、被検査物体の表面欠
陥、例えば自動車ボディの塗装面の凹凸等のような表面
欠陥を検査する装置に関する。

【０００２】

【従来技術】従来の表面欠陥検査装置としては、例えば
特開平２−７３１３９号公報や特開平５−４５１４２〜
４５１４４号公報などに示されたものがある。これら
は、被検査面に所定の明暗縞（ストライプ）模様を映し
出し、被検査面上に凹凸等の欠陥があった場合、それに
よる明度（輝度）差や明度（輝度）変化をもった受光画
像を微分することにより、被検査面の表面の欠陥を検出
するという方法を用いたものである。また、上記の従来
例には、被検査面に加工部位など欠陥でないものがあ
り、それが受光画像中にあった場合、欠陥での輝度レベ
ルと上記加工部位など欠陥でない個所での輝度レベルと
に差があることを利用し、欠陥とそれ以外の個所とを区
別する技術が記載されている。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】しかし、上記のごとき
従来の表面欠陥検査装置においては、次のごとき問題が
あった。例えば、自動車ボディの塗装において、通常、
表面欠陥と呼ばれるものは、ゴミ等が付着した上に塗装
が行なわれた結果生じる塗装表面の凸部であり、例えば
直径が０.５mm〜２mm程度で厚さが数十μm程度のもので
ある。この程度の凸部は直径が小さいのに高さ（厚さ）
が比較的大きいため、光の乱反射角が大きくなり、目に
つきやすい。

【０００４】これに対して欠陥とはならない凹凸も存在
する。すなわち、塗料溶剤の蒸発する過程において発生
する渦対流により、塗料の濃度が厳密には一定でなくな
るので、塗膜の厚さには極めて薄い（低い）凹凸が周期
的に発生する。この凹凸は、例えば山と山の間隔が１〜
１０mm程度で、凹凸の高さが数μm程度である。このよ
うな極めて薄い凹凸は通常では気がつかない程度のもの
であり、欠陥とはならない。しかし、光の加減等では
“ゆず”やオレンジの表面のように見えることがあるの
で、いわゆる“ゆず肌”もしくは“オレンジ肌”と呼ば
れるものである。上記のごとき従来例においては、輝度
変化を強調して検出するため、上記の“ゆず肌”のよう
な欠陥とはならない極めて薄い凹凸も検出し、これを欠
陥と誤判断するおそれがある。

【０００５】例えば、前記の特開平２−７３１３９号公
報においては、ストライプ模様の間隔が狭い（１.５mm
以下）照明を用いて欠陥検出処理を行なうため、被検査
面上に上記の“ゆず肌”などが形成されている場合に
は、ストライプ自身およびその境界（線）が大きく乱れ
るので、例えばストライプの黒い部分が孤立点となり、
画像上のストライプの幅が一定にならないときに誤検出
が発生しやすい。上記のように、従来技術においては、
いわゆる“ゆず肌”のような欠陥とならない極めて薄い
凹凸を欠陥と誤検出するおそれがある、という問題があ
った。

【０００６】本発明は上記のごとき従来技術の問題を解
決するためになされたものであり、いわゆる“ゆず肌”
のような欠陥とならない極めて薄い凹凸を欠陥と誤検出
することなく、より精密な欠陥検出を行なうことの出来
る表面欠陥検査装置を提供することを目的とする。

【０００７】

【課題を解決するための手段】上記の目的を達成するた
め、本発明においては特許請求の範囲に記載するように
構成している。図１は、本発明のクレーム対応図であ
り、（ａ）は請求項１に相当するものである。図１
（ａ）において、１００は被検査面であり、例えば塗装
面である。また、１０１は被検査面に所定の明暗パター
ンを映し出す照明手段であり、例えば後記図４に示す照
明装置である。また、１０２は被検査面を撮像して上記
明暗パターンを電気信号の画像データに変換する撮像手
段であり、例えばＣＣＤカメラ等のビデオカメラであ
る。また、１０３は上記撮像手段によって得られた画像
データを処理して明部と暗部を識別する明暗模様識別手
段、１０４は上記明暗模様識別手段によって得られた暗
部分の領域を拡大する処理を行なう明暗領域処理手段、
１０５は上記画像データにおける周波数成分のうち高い
周波数成分で、かつレベルが所定値以上の成分のみを抽
出する画像強調手段、１０６は上記明暗領域処理手段に
おける明部分と上記画像強調手段で抽出した成分との両
方が存在する部分を欠陥として検出する欠陥検出手段で
あり、これら１０３〜１０６の部分は、例えばコンピュ
ータで構成される。上記の構成は、例えば後記図２〜図
２６で説明する実施例に相当する。

【０００８】また、請求項２に記載のように、上記明暗
領域処理手段は、被検査面の粗さに応じて予め定められ
た所定値だけ暗部分の領域を拡大するものである。或い
は、請求項３に記載のように、上記明暗領域処理手段
は、上記撮像手段で求めた画像データから得られる被検
査面の粗さに応じた値だけ暗部分の領域を拡大するもの
である。或いは、請求項４に記載のように、上記明暗領
域処理手段は、一旦、暗部分の領域を拡大した後、暗部
分の領域を縮小する処理を行なうものである。また、請
求項５に記載のように、上記画像強調手段は、上記撮像
手段によって得られた画像データの原画像と、原画像に
所定の平滑化処理を施した画像との差を求め、その結果
を所定のしきい値で２値化するものである。或いは、請
求項６に記載のように、上記画像強調手段は、上記撮像
手段によって得られた画像データの原画像を正規関数で
平滑化したのち２次微分した結果を所定のしきい値で２
値化するものである。或いは、請求項７に記載のよう
に、上記画像強調手段は、上記撮像手段によって得られ
た画像データの原画像に所定の最大値フィルタ処理を行
なったのち最小値フィルタ処理を行なった画像と、原画
像との差を求め、その結果を所定のしきい値で２値化す
るものである。なお、最大値フィルタ処理、最小値フィ
ルタ処理とは、詳細を後述するように、一種の平滑化処
理であり、最大値フィルタ処理とは注目画素を含む周辺
画素中の輝度の最大値を注目画素の新たな輝度値とする
ものであり、最小値フィルタ処理とは注目画素を含む周
辺画素中の輝度の最小値を注目画素の新たな輝度値とす
る処理である。

【０００９】また、請求項８に記載のように、上記明暗
模様識別手段は、上記撮像手段によって得られた画像デ
ータの原画像に対して平滑化処理を行い、その結果をし
きい値として明部分と暗部分の２値化すなわち認識を行
なうものである。

【００１０】或いは、請求項９に記載のように、上記明
暗模様識別手段は、上記撮像手段によって得られた画像
データの原画像に対して最大値フィルタ処理または最小
値フィルタ処理を行い、その結果をしきい値として明部
分と暗部分の２値化すなわち認識を行なうものである。
或いは、請求項１０に記載のように、上記明暗模様識別
手段は、上記撮像手段によって得られた画像データの原
画像に対して所定の係数のディジタルローパスフィルタ
処理を行い、その結果をしきい値として明部分と暗部分
の２値化すなわち認識を行なうものである。また、請求
項１１に記載の発明は、上記画像強調手段および上記明
暗模様識別手段の２値化において、上記撮像手段によっ
て得られた画像データの原画像の輝度ヒストグラムまた
は所定の一つのラインの最大輝度値を求め、その結果に
基づいて上記２値化しきい値を調節するものである。

【００１１】次に、図１（ｂ）は、請求項１２に相当す
るものである。図１（ｂ）において、１００は被検査面
であり、例えば塗装面である。また、１０１は被検査面
に所定の明暗パターンを映し出す照明手段であり、例え
ば後記図３に示す照明装置である。また、１０２は被検
査面を撮像して上記明暗パターンを電気信号の画像デー
タに変換する撮像手段であり、例えばＣＣＤカメラ等の
ビデオカメラである。また、１０７は上記撮像手段によ
って得られた画像データを平滑化する平滑化手段、１０
８は上記平滑化手段で平滑化した明暗パターンの画像デ
ータで輝度変化のある部分を抽出する強調手段、１０９
は上記強調手段の結果を２値化する２値化手段、１１０
は上記２値化手段で得られた２値信号のうち上記輝度変
化のある部分に相当する値部分の領域を拡大する処理を
行なう領域処理手段、１１１は上記領域処理手段で得ら
れた上記領域をそれぞれ演算することによって１画面中
に存在する輝度変化のある部分毎にそれぞれの面積を求
め、その面積が所定値以下であった部分を欠陥として検
出する面積判定処理手段である。これら１０７〜１１１
の部分は、例えばコンピュータで構成される。上記の構
成は、例えば後記図２７〜図３２で説明する実施例に相
当する。

【００１２】また、請求項１３に記載のように、上記領
域処理手段は、被検査面の粗さに応じて予め定められた
所定値だけ上記輝度変化のある部分に相当する値部分の
領域を拡大するものである。或いは、請求項１４に記載
のように、上記領域処理手段は、上記撮像手段で求めた
画像データから得られる被検査面の粗さに応じた値だけ
上記輝度変化のある部分に相当する値部分の領域を拡大
するものである。また、請求項１５に記載のように、上
記領域処理手段は、一旦、上記輝度変化のある部分に相
当する値部分の領域を拡大した後、該領域を縮小する処
理を行なうものである。

【００１３】また、請求項１６に記載のように、上記面
積判定手段は、上記２値化した画像における画面の周辺
境界に接する所定領域を除去した後に、面積判定処理を
行なうものである。或いは、請求項１７に記載のよう
に、上記面積判定手段は、上記２値化した画像における
画面の周辺境界に接する１画素分を上記輝度変化のある
部分と同値にしたのち面積判定を行なうものである。

【００１４】また、請求項１８に記載のように、上記照
明手段は、明暗パターンとして平行なストライプとそれ
を斜めに横切る線とからなる模様を映しだすものであ
る。

【００１５】また、請求項１９に記載のように、上記照
明手段は、被検査面にストライプ状の明暗パターンを映
し出すものである。この構成は例えば後記図４、図５の
実施例に相当する。或いは、請求項２０に記載のよう
に、上記照明手段は、被検査面に格子状の明暗パターン
を映し出すものである。この構成は例えば後記図１７の
実施例に相当する。また、請求項２１に記載のように、
上記照明手段は、明暗パターンの明部と暗部の間隔、比
率および該照明手段から被検査面までの距離が、被検査
面の曲率および予想される欠陥と被検査面とのなす角度
に基づいて設定されているものである。また、請求項２
２に記載の発明においては、上記欠陥検出手段によって
得られた欠陥に関するデータに基づいて、ラベル付け処
理および欠陥の面積と重心座標計算処理を行なう手段を
備えている。また、請求項２３に記載の発明において
は、複数の上記撮像手段と複数の上記照明手段を、被検
査物体の周囲にアーチ状に配置し、被検査物体の広い被
検査面を同時に検査するように構成したものである。こ
の構成は、例えば後記図２６の実施例に相当する。

【００１６】

【作用】上記のように、請求項１に記載の発明において
は、照明手段によって被検査面に所定の明暗パターンを
映し出し、それを撮像手段で撮像して上記明暗パターン
を電気信号の画像データに変換する。次に、明暗模様識
別手段では明暗パターン画像を処理して明部と暗部とを
識別する。この処理は、例えば画像信号を所定のしきい
値で２値化することにより、しきい値以上の明部分とし
きい値以下の暗部分とに区別することが出来る。次に、
明暗領域処理手段では、上記のようにして区別した暗部
分の領域を拡大する処理（明部分の領域を縮小する処理
でも同一）を行なう。これは詳細を後述するように、
“ゆず肌”を欠陥と誤検出するのは、“ゆず肌”によっ
てストライプの明暗の境界が乱れ、孤立点が生じるため
であることに鑑み、このような誤検出の発生するおそれ
のある部分を暗部分とすることにより、そのような部分
については欠陥検出を行なわないようにしたものであ
る。次に、画像強調手段では、上記明暗パターンの画像
データにおける周波数成分のうち高い周波数成分で、か
つレベルが所定値以上の成分のみを抽出する。上記の画
像データにおける高周波成分とは欠陥やストライプの境
界部分のような輝度変化のある部分および雑音であり、
上記のようにレベルが所定値以上の成分のみを抽出する
ことにより、雑音成分を除去し、欠陥とストライプの境
界部分のみとすることが出来る。次に、欠陥検出手段で
は、上記明暗領域処理手段における明部分と上記画像強
調手段で抽出した成分との両方が存在する部分を欠陥と
して検出する。上記のように、明暗領域処理手段におけ
る明部分とは、“ゆず肌”による影響部分を除去したも
のであるから、明暗領域処理手段の明部分と画像強調手
段の抽出成分とのアンドを求めれば、“ゆず肌”の影響
を排除し、かつ加工部位などの領域を区別して真の欠陥
のみを抽出することが出来る。上記のように、請求項１
に記載の発明は、明暗ストライプ画像の明部分に黒く映
る欠陥を検出するものであり、ストライプ画像の暗部分
に存在する欠陥は検出しない。したがって被検査面全体
を検査するには、被検査物体もしくは照明手段と撮像手
段を順次移動させ、明部分が被検査面全体を走査するよ
うに構成する。

【００１７】次に、請求項２〜請求項４は、上記明暗領
域処理手段の構成例を示すものであり、請求項２は、被
検査面の粗さに応じて予め定められた所定値だけ暗部分
の領域を拡大するもの、請求項３は、撮像手段で求めた
画像データから得られる被検査面の粗さに応じた値だけ
暗部分の領域を拡大するものである。また、請求項４
は、一旦、暗部分の領域を拡大した後、暗部分の領域を
縮小する処理を行なうものである。上記のように、一
旦、暗部分の領域を拡大し、“ゆず肌”の影響によって
境界線が乱れたり、孤立点が生じたような領域を暗部分
の領域に取り込んだ後は、暗部分の領域を縮小する画像
処理を行なっても、上記の乱れや孤立点は再生しない。
したがって上記のごとき拡大処理と縮小処理を行なうこ
とにより、“ゆず肌”の影響を消去し、かつストライプ
部分は最初の状態に復帰させることが出来る。

【００１８】次に、請求項５〜請求項７は、上記画像強
調手段の構成例を示すものであり、請求項８〜請求項１
０は、上記明暗模様識別手段の構成例を示すものであ
る。また、請求項１１は、上記画像強調手段と上記明暗
模様識別手段の２値化しきい値の構成例を示すものであ
る。次に、請求項１２に記載の発明においては、照明手
段によって被検査面に所定の明暗パターンを映し出し、
それを撮像手段で撮像して上記明暗パターンを電気信号
の画像データに変換する。次に、平滑化手段では、撮像
手段によって得られた画像データを平滑化する。この平
滑化によってノイズ等による微小な輝度変化成分を除去
する。次に、強調手段では、平滑化手段で平滑化した明
暗パターンの画像データで輝度変化のある部分を抽出す
る。この強調処理は、例えば微分処理である。次に、２
値化手段では、強調処理した結果を２値化する。この２
値化処理によって欠陥部分やストライプ境界部分のよう
な輝度変化のある領域が抽出される。次に、領域処理手
段は、上記２値化手段で得られた２値信号のうち上記輝
度変化のある部分に相当する値部分の領域を拡大する処
理を行なう。これは詳細を後述するように、“ゆず肌”
を欠陥と誤検出するのは、“ゆず肌”によってストライ
プの明暗の境界が乱れ、孤立点が生じるためであること
に鑑み、このような誤検出の発生するおそれのある部分
については欠陥検出を行なわないようにしたものであ
る。次に、面積判定処理手段は、領域処理手段で得られ
た上記領域をそれぞれ演算することによって１画面中に
存在する輝度変化のある部分毎にそれぞれの面積を求
め、その面積が所定値以下であった部分を欠陥として検
出する。すなわち、輝度変化のある部分としては、スト
ライプの明暗の境界部分と欠陥部分とが検出されるが、
そのうちストライプの明暗の境界部分の面積に対し、欠
陥部分の面積は大幅に小さいので、所定の面積で区別す
ることにより、欠陥部分のみを抽出することが出来る。
また、“ゆず肌”が生じやすい領域は、前記領域処理手
段によって除去されているので、“ゆず肌”部分を欠陥
部分と誤検出するおそれもない。同様に、被検査面に加
工部位などがあっても、それらは欠陥に対して面積が十
分に大きいので、誤検出されることはない。

【００１９】上記請求項１２に記載の発明は、明暗スト
ライプ画像の明部分に黒く映る欠陥と暗部分に白く映る
欠陥との両方を検出するものである。ただし、明暗の境
界領域部分は欠陥検出を行なうことが出来ないので、前
記請求項１と同様に、被検査面全体を検査するには、被
検査物体もしくは照明手段と撮像手段を順次移動させ、
明部分と暗部分（境界領域を除いた部分）が被検査面全
体を走査するように構成する。ただ、請求項１の場合よ
りも１画面中で欠陥検査を行なうことの出来る領域が広
範囲なので、検査を迅速に行なうことが可能である。

【００２０】また、請求項１３〜請求項１５は、上記領
域処理手段の例を示すものであり、前記請求項２〜請求
項４と同様である。また、請求項１６〜請求項１８は、
請求項１２に記載の発明において、被検査面が曲面であ
った場合における面積判定時の誤差を解消する手段に関
するものであり、請求項１６は誤検出が生じやすい部分
を削除するもの、請求項１７は画面周辺の１画素を画像
処理することによってストライプ境界部分を全て接続す
るようにしたもの、請求項１８は照明装置のストライプ
パターンにおいて予め各ストライプを接続しておくよう
に構成したものである。

【００２１】また、請求項１９〜請求項２１は、上記照
明手段の構成例を示すものである。また、請求項２２
は、欠陥検出後の後処理手段の構成を示すものである。
また、請求項２３は、被検査物体の広い被検査面を同時
に検査する構成を示したものであり、例えば自動車ボデ
ィの塗装工程における塗装表面検査を行なう構成であ
る。

【００２２】

【実施例】以下、この発明を図面に基づいて説明する。
図２は、この発明の一実施例を示す図である。図２にお
いて、１は照明装置であり、被検査面３に所定の明暗パ
ターンの光を照射するよう配置されている。２はビデオ
カメラ（例えばＣＣＤカメラ等）であり、明暗パターン
が映し出された被検査面３を撮像するよう配置されてい
る。また、４はカメラコントロールユニットであり、こ
こではビデオカメラ２で撮像された受光画像の画像信号
が生成され、画像処理装置５へ出力される。また、６は
ホストコンピュータであり、画像処理装置５の制御や処
理結果を外部に表示させたり、出力させる機能を有す
る。また、７はモニタであり、ビデオカメラ２で撮像し
た画面等を表示する。

【００２３】次に、図３は上記画像処理装置５の構成を
示すブロック図である。図３において、カメラコントロ
ールユニット４からの画像信号は、バッファアンプ８を
介しＡ／Ｄ変換器９でディジタル値に変換される。ま
た、ＭＰＵ（マイクロプロセッサ）１０は、画像データ
に対して所定の演算、処理等を行なう。１１は画像デー
タや処理結果を記憶するメモリであり、処理結果等はＤ
／Ａ変換器１２を介してモニタ７に出力して表示するこ
とができる。

【００２４】次に、図４は、照明装置１の詳細を示す分
解斜視図である。本実施例においては、明暗のストライ
プパターンの照明を用いるものとして説明する。図４に
おいて、１ａは光源であり、その光は拡散板１ｂで拡散
され、ストライプ板１ｃを通して被検査面に照射され
る。拡散板１ｂは、例えばすりガラスのようなものであ
り、被検査面３に光を均一に照射する。ストライプ板１
ｃ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。

【００２５】また、図５は、拡散板１ｂを使用しない場
合の照明装置の一例を示す斜視図である。図５におい
て、光源１ａが一般の蛍光灯のような、予め拡散された
光を発生する光源であれば、背景１ｄを黒色にすること
により、上記と同様なストライプ光が得られる。したが
って、このように照明装置を構成することにより、被検
査面３に明暗（白黒）のストライプ模様を映し出すこと
ができる。

【００２６】次に、上記のごときストライプ照明を用い
て、被検査物の表面上の欠陥を受光画像に映し出す原理
について、図６〜図８を用いて説明する。図６におい
て、被検査面３上に凸状の欠陥１３があるものとする。
点Ｐ１は、欠陥のない正常な面上の任意の点であり、点
Ｐ２は、欠陥１３上の任意の点である。欠陥１３が図の
ように凸状の場合、欠陥１３上の任意の点のそれぞれに
おいて、その点の接線と正常な被検査面とのなす角度を
もっており、点Ｐ２におけるこの角度を傾斜角θとす
る。この場合、欠陥１３および点Ｐ１の近傍は、ストラ
イプ照明の明ストライプ内（光が照射されている部分）
にあるものとする。ビデオカメラ２と被検査面３とのな
す角を入射角θｉとした場合に、正常な平面である点Ｐ
１では光は正反射（θｉ）し、その方向にはストライプ
照明の明部分があるので、点Ｐ１はビデオカメラ２で明
（白）部分として映し出される。しかし、欠陥１３上の
点Ｐ２においては、傾斜角θによってビデオカメラ２か
らの入射は正反射せず乱反射し、その方向には黒ストラ
イプがあるため、点Ｐ２はビデオカメラ２で黒く映し出
される。このときの乱反射角をθhとすると、欠陥点Ｐ
２での傾斜角θ、ビデオカメラ２のある方向の角度（入
射角）はθiであるから、 θh＝θi＋２θ …（数１）となる（図７参照）。すなわち、角度θhの方向に、ス
トライプの明（白）部分があれば白、ストライプの黒部
分があれば黒（暗）く映し出されるわけである。また、
上記のように正常な平面では正反射するので、 θh＝θi …（数２）と表せる。よって（数１）、（数２）式より、欠陥によ
る乱反射は、正反射方向θiを基準にすると２θと表す
ことができる。なお、上記の説明ではビデオカメラ２を
始点として説明したが、照明装置１を始点としてもまっ
たく同じである。また、図７は、欠陥の右側の斜面に点
Ｐ２がある場合についての例であるが、Ｐ２が左斜面に
ある場合でも考え方は同じであるので、説明は省略す
る。

【００２７】次に、被検査面が曲面の場合について図８
を用いて説明する。図８に示すように、被検査面３が曲
率半径Ｒの曲面とし、その中心をＣとする。また、この
曲面上の任意の点をＰ１’とし、その点の中心角をθc
とする。ここで曲面上の点Ｐ１’での反射角θhは、 θh＝θi＋２θc …（数３）と表され、これが曲面での正反射角となる。さらに、点
Ｐ１’に欠陥がある場合、上記平面のときと同様に考え
ると、その反射角θhは、 θh＝θi＋２θc＋２θ…（数４）となる。故に、欠陥での乱反射方向は、その点での正反
射方向を基準にすると、平面、曲面にかかわらず、２θ
となる。

【００２８】上記のように、欠陥での傾斜角θによって
被検査面での反射角が求められるので、あらかじめ欠陥
における傾斜角θの分布を測定しておき、検出したい、
すなわち画像中に黒く映し出したい範囲（被検査体の種
類に応じて、欠陥と判定すべき大きさの最小のランクに
合わせる）を決めておけば、その範囲での反射方向にス
トライプの暗（黒）部分があるようにストライプの間隔
（前記図４のＴ）および照明装置１と被検査面３との距
離（図６のＤ；照明装置と被検査面との角度も含む）が
決定できる。この際、被検査体の種類に応じて代表的な
欠陥をサンプルし、それに合うように設定する。なお、
これまでの説明とは逆に、上記原理を用い被検査面に黒
く映したストライプ内に、欠陥を白く映し出すことも可
能ではあるが、照明装置１の光が拡散光であるため、欠
陥が明るくかつ大きく映らない（白色ではなく暗い灰色
に映り、明るく映る部分の面積も小さい）ので、本実施
例では用いていない。

【００２９】上記のように、本実施例においては、欠陥
での光の乱反射を用いて、明ストライプ中に黒く映る欠
陥を検出するものである。そのため、例えばストライプ
の明暗部分の比率が１：１ならば、受光画像中の明部分
は画像全体の１／２となり、１画像で検査できる領域が
狭くなってしまう。故に、画像中の明部分ができるだけ
広くなるように、ストライプの明部分の幅を広げる（例
えば、明暗の比率を明：暗＝２：１以上にする）ことを
含めて、上記ストライプの明暗の間隔Ｔや距離Ｄを決定
すればよい。なお、被検査面全体を検査するには、後記
図２５で説明するように、被検査体もしくは照明装置と
ビデオカメラを移動させ、ストライプの明部分が被検査
面全体を順次走査するように構成する。

【００３０】次に、作用を説明する。なお、この実施例
は図１（ａ）のブロック図に相当する。被検査面３上に
明暗ストライプが映し出されており、そのストライプの
明部分の中に欠陥１３があるとすると、その受光画像は
図９（ａ）のようになり、前記の原理によって欠陥１３
が明ストライプ内に黒く映し出される。図９（ａ）の受
光画像において、画面左上を原点として座標軸ｘ，ｙを
とると、欠陥１３におけるｘ方向の輝度レベルは、図９
（ｂ）のようになる。なお、図９（ｂ）において、大き
な凹凸はストライプの明部分と暗部分とに対応するもの
であり、細かな凹凸はノイズである。そして欠陥は凸部
分（明部分）から落ちこんだ、ノイズよりは大きな凹み
として示される。前記の画像処理装置５は、図９に示す
ような受光画像を原画像の信号Ｓ０として取り込む。例
えば、ビデオカメラ２からの画像信号をＡ／Ｄ変換し、
輝度レベルを８ｂｉｔのディジタル値に変換した場合に
は、図９（ｂ）に示すように、縦軸において２５５が最
大値で明、０が黒となり、１画面を５１２×５１２画素
の分解能で取り込んだ場合には、横軸は０〜５１２の画
素数となる。なお、図示の信号Ｓ０はｙ軸方向の或る値
（＊印の値）についての信号であり、このような信号が
ｙ軸の各値について存在する。

【００３１】次に、図１０は、画像処理装置５における
処理内容を示すフローチャートである。画像処理装置５
においては、図１０に示すごとく、原画像Ｐ１から、明
暗模様識別処理Ｐ２、画像強調処理Ｐ３、明暗領域処理
Ｐ４および欠陥検出処理Ｐ５を行なって欠陥を検出す
る。また、上記のごとくにして欠陥を検出した後の後処
理Ｐ６としては、ラベリング、面積および重心座標計算
があり、それらの結果をモニタ等に表示し、或いは後続
機器に出力する。

【００３２】以下、上記の各処理の内容について詳細に
説明する。まず、明暗模様認識処理Ｐ２について説明す
る。図１１は、原画像の信号Ｓ０に含まれる各成分の波
形図である。図１１のように、原画像の信号Ｓ０は、照
度むら等によるシェーディング成分（低周波成分）と、
ストライプ照明による輝度変化成分（中間成分）と、欠
陥１３やノイズによる輝度変化成分（高周波成分）の３
つに分けられる。このような原画像からストライプを認
識するために、原画像から低周波成分を取り出し、それ
を原画像に対するしきい値（しきい面）として２値化す
ることにより、ストライプの明暗（白黒）を分離／抽出
つまり認識するのである。なお、上記の周波数とは、画
像処理における空間周波数である。

【００３３】以下、明暗模様認識処理Ｐ２の具体例につ
いて説明する。明暗模様認識処理Ｐ２は、図１０に示す
ように、スムージングＰ２１、平滑化Ｐ２２および２値
化Ｐ２３の各処理を行なう。まず、原画像をスムージン
グ（ローパスフィルタ）し、欠陥やノイズによる高周波
成分のみを取り除く。これは、ストライプを認識するた
めにストライプ成分のみを取り出すためと、後に説明す
る画像強調処理において、欠陥１３による輝度変化のみ
を強調するために欠陥成分のみを取り出す必要があるか
らである。

【００３４】以下、上記のスムージングについて、平滑
化フィルタを用いた場合について説明する。平滑化フィ
ルタは、例えば、１画面５１２×５１２画素の各画素に
対して、図１２に示すように、３×３マスクの局所演算
を行なう場合、注目画素Ｑ０（正方形状に並んだ９画素
中の真中の画素）およびその周囲を囲むＱ１〜Ｑ８の合
計９画素の輝度値の単純平均値を注目画素Ｑ０の新たな
輝度値とするものである。このように周辺８画素を用い
た単純平均値をとるので、微小ノイズ等が除去される。
なお、５×５マスクや７×７マスクのように、マスクの
大きさは任意であり、これをマスクサイズと呼ぶ。上記
の平滑化フィルタの処理回数やマスクサイズは、ストラ
イプの間隔や欠陥１３の大きさに応じて設定すればよ
い。このような平滑化フィルタ処理の結果、原画像の信
号Ｓ０は図１３に示す信号Ｓ１のような欠陥（高周波）
成分のみが取り除かれた信号となる。

【００３５】次に、低周波成分を除去してストライプ成
分のみを取り出すため、さらに信号Ｓ１に対して平滑化
処理（Ｐ２２）を繰り返す。これは、上記平滑化フィル
タを繰り返し使用してもよいし、平滑化フィルタのマス
クサイズをストライプ間隔に合わせ大きくし、処理時間
の短縮を図ってもよい。この結果、低周波成分のみが取
り出され、信号Ｓ２のようになる。このＳ２をしきい値
（しきい面）としてスムージング後の信号Ｓ１を２値化
すると、Ｓ３のようになり、ストライプの明暗（白黒）
の認識が可能となる。ここで原画像の信号Ｓ０に対して
２値化を行ってもよいが、信号Ｓ０にノイズ等の高周波
成分が多い場合は、上記のようにスムージング後の信号
Ｓ１を用いた方が安定した２値化が可能である。本実施
例は、ストライプ照明で明く照らされた領域内に黒く映
る欠陥１３を検出するものなので、上記のように認識さ
れたストライプの明部分（２値化で“１”となった領
域）のみを処理すればよい。なお、明暗模様認識処理の
他の方法としては、上記のスムージング後の信号Ｓ１か
ら平滑化画像Ｓ２を減算することによって信号Ｓ４と
し、０をしきい値として２値化する方法でもよい。

【００３６】次に、画像強調処理Ｐ３について説明す
る。本実施例では、原画像の信号Ｓ０とスムージングに
よって欠陥成分のみが除去された信号Ｓ１とを用いた方
法について説明する。これは、信号Ｓ０から信号Ｓ１を
減算する処理であり、これによって低周波成分およびス
トライプ成分が相殺され、信号Ｓ５のように欠陥、明暗
の境界部分およびノイズ等による高周波成分のみが抽出
される。上記の結果を欠陥が確実に抽出されるようなし
きい値で２値化する。しかし、欠陥部分以外でも明暗の
境界部分などのような輝度変化がある個所も強調され、
かつその部分の輝度値がしきい値を越えた場合には、結
果はＳ６に示すように明暗の境界部分も検出されること
になる。そのため、次の欠陥検出処理Ｐ５において、上
記の画像強調結果Ｓ６と前記の明暗模様認識結果Ｓ３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以外の領域等をマス
クし、かつシェーディング等の影響を受けずに欠陥のみ
を確実に検出することができる。このようにして検出し
た欠陥信号はＳ７のようになる。

【００３７】基本的には、上記のようにして欠陥検出を
行なうが、前に説明した“ゆず肌”がある場合には、誤
検出を生じるおそれがあるので、以下、それを解消する
明暗領域処理Ｐ４について説明する。被検査面に“ゆず
肌”などの薄い凹凸がある場合、その粗さの程度によっ
ては、上記のマスク処理でもマスクしきれずに残ってし
まい、欠陥以外の個所を誤検出してしまう場合がある。
例えば、図１４に示すように、ストライプ画像の明暗の
境界は表面の粗さに応じた乱れが生じ、（ｃ）のような
孤立点が表れたり、輝度レベルが不安定となる範囲αが
発生する。この範囲αの部分が上記誤検出の原因とな
る。そしてこれは表面粗さに比例して大きくなるので、
範囲αが大きいほどマスクされずに残ってしまい誤検出
が発生しやすくなる。上記の問題を解決するため、本実
施例においては、ストライプ認識（２値化）結果の信号
Ｓ３の暗部分の領域を拡大処理することにより、マスク
領域を拡大して範囲αの部分もマスクするようにしてい
る。このようにすれば、誤検出を生じるおそれのある部
分は暗部分として処理されるので、“ゆず肌”を欠陥と
誤検出するおそれはなくなる。なお、暗部分の領域を拡
大する代わりに明部分の領域を縮小する処理を行なって
も全く同様である。

【００３８】次に、上記の明暗領域処理Ｐ４の具体的方
法について説明する。図１５は、明暗領域処理の原理を
説明するための図である。暗部分の領域拡大処理は、図
１５（ａ）において、注目画素Ｑ０の周囲を囲むＱ１〜
Ｑ８の画素中に少なくとも一つ図形画素（図形の暗部
分）がある場合に、注目画素Ｑ０を図形画素と同値にす
る処理である。それにより、図１５（ｂ）に示すよう
に、画像中の図形画像の連結成分は外側に１画素づつ拡
大されることになり、黒部分が斜線部分まで拡大され
る。なお、領域縮小処理は、上記拡大処理の逆の処理で
あり、注目画素Ｑ０の周囲を囲むＱ１〜Ｑ８の画素中に
少なくとも一つ背景画素（図形の明部分）ある場合に、
注目画素Ｑ０を背景画素と同値にする処理である。これ
により、図形の暗部分が縮小して明部分が拡大する。な
お、上記のごとき画素図形における明暗領域処理は、１
回の処理で周囲１画素分を拡大／縮小するから、処理量
は処理回数に比例する。

【００３９】実際の明暗領域処理における処理回数（す
なわち暗部分を拡大する量）を設定する方法としては、
例えば、次の（１）または（２）ような方法がある。（１）被検査面が自動車の塗装面といった表面粗さがほ
ぼ決まった範囲内の値である場合には、その粗さ範囲の
最大値に合わせて、粗さによる誤検出部分（範囲α）ま
で完全にマスクする（埋めつくす）のに必要な回数を実
験等であらかじめ求めておき、その値に設定すればよ
い。このようにすれば、実際の検査時に、暗部分を拡大
する量を簡単に設定することが出来る。（２）入力画像毎にその被検査面の表面粗さを測定し、
その結果から拡大処理の最適な回数を自動的に求めるよ
うにしてもよい。このようにすれば、それぞれの被検査
体に応じた最適な量だけ暗部分を拡大することが出来、
精密な検査を行なうことが出来る。上記の表面粗さを測定する方法としては、（イ）通常の
表面粗さ測定器を用いる方法、（ロ）入力画像のストラ
イプの乱れ量を、画像の空間周波数から求める方法、等
がある。

【００４０】以下、上記（ロ）の方法について簡単に説
明する。被検査面にストライプパターンを映し出し、そ
れをビデオカメラ２で撮像すると、図１６（ａ）に示す
ように、表面の凹凸に応じてストライプパターンに乱れ
が生じる。この信号をＦＦＴ（高速フーリエ変換）処理
してパワースペクトルを求めると、図１６（ｂ）に示す
ようになる。図１６（ｂ）の特性曲線において、左端の
大きな凸領域はストライプの明暗に対応した基本波、そ
の右の長波長領域は“ゆず肌”のような比較的面積の大
きな凹凸に対応した部分、その右の中波長領域や短波長
領域はそれよりも面積の小さな凹凸に対応した部分であ
る。したがって“ゆず肌”による表面の粗さが大きいと
長波長領域の面積（斜線部の面積）が大きくなるので、
この値から“ゆず肌”の程度を測定することが出来る。

【００４１】また、誤検出部分の面積が本来の欠陥部分
の面積より十分小さく、かつ一定（予め粗さを測定し、
それがほぼ一定であることが判れば決定できる）であれ
ば、前記図１３の２値化信号Ｓ６において暗部分の拡大
処理を行なった後、本来の欠陥のみを処理前の元の大き
さ（面積）にもどすため暗部分の収縮処理（明部分の拡
大処理）を行なうようにしてもよい。すなわち、上記の
ように、一旦、暗部分の領域を拡大し、“ゆず肌”の影
響によって境界線が乱れたり、孤立点が生じたような領
域を暗部分の領域に取り込んだ後は、暗部分の領域を縮
小する画像処理を行なっても、上記の乱れや孤立点は再
生しない。したがって上記のごとき拡大処理と縮小処理
を行なうことにより、“ゆず肌”の影響を消去し、かつ
欠陥やストライプ部分は最初の状態に復帰させることが
出来る。

【００４２】次に、上記のようにして欠陥検出を完了し
た後の後処理としては、欠陥検出信号Ｓ７に基づいて、
欠陥部分のラベリング（ラベル付け）、面積計算および
重心座標計算を行なう。そしてホストコンピュータ６
は、その結果から欠陥の種類などの特定や欠陥の発生位
置の計算、およびランク付け等を行い、それを表示装置
やプリンタ等の出力装置へ出力する。または、欠陥があ
った場合に、被検査物を通常ラインから修正専用ライン
（例えば自動車ボディの塗装工程の場合は、欠陥部分の
みを修正塗装する等）へ切り替えるといったラインの制
御、あるいは欠陥のランク（大きさ）、発生個所に対す
る統計処理などに用いてもよい。

【００４３】また、これまでの説明においては、照明装
置１としてストライプ状の明暗パターンを映し出すもの
について説明したが、図１７に示すように、明暗パター
ンを格子状にしてもよい。具体的には、前記図４のスト
ライプ板１ｃを図１７のような格子状のパターンとする
ことで実現できる。このような格子状パターンを用いた
場合の作用、効果は、これまで説明したストライプ状の
場合と同様である。また、格子状パターンの間隔や比率
等もこれまで説明したものと同様に設定すればよい。た
だし、横方向の格子状パターンが被検査物体の移動方向
と同一方向であると、横方向の格子パターン（暗部）内
に欠陥がある場合、欠陥は一度も明部内に映らないの
で、検出できないことが予想される。したがって格子パ
ターンは、被検査物体の移動方向に対して斜めに配置す
ればよい。

【００４４】次に、画像強調処理Ｐ３の他の実施例につ
いて説明する。原画像に直接２次微分のみを適用した場
合、電気的なノイズや微小な輝度変化成分等のノイズを
も強調しすぎてしまう。そのため、本実施例において
は、原画像の信号をまず正規関数（ガウス関数）で平滑
化してから２次微分を適用するようにしている。なお、
最後に２値化する点は前記と同様である。原画像のｘ方
向において、平均０、分散σのガウス関数は、下記（数
５）式で示される。なお、関数形は図１８に示す。

【００４５】

【数５】

【００４６】上記（数５）式を２次微分すると、下記
（数６）式が得られる。なお、関数形は図１９に示す。

【００４７】

【数６】

【００４８】上記（数６）式においては、パラメータσ
によって強調能力が調節できるので、欠陥よりも小さい
ノイズ成分や欠陥よりも大きいストライプ成分等には反
応せず、欠陥のみを強調するようなσを設定すれば良
い。実際には、画像が離散値であるディジタル信号なの
で、図１９に示した（数６）式の関数も図２０に示すよ
うになる。図２０は、マスクサイズが９画素のフィルタ
として適用した一例であり、強調したい欠陥の大きさに
応じて係数ａ₁〜ａ₅を調節すればよい。本実施例の画像
強調処理においては、平滑化作用をも含み、かつ欠陥よ
りも小さい微小点は無視して欠陥のみを強調することが
でき、またこれらの作用／処理を高速に行うことができ
る、といった効果がある。

【００４９】次に、画像強調処理Ｐ３のさらに他に実施
例について説明する。本実施例は、原画像に対して最大
値フィルタ処理および最小値フィルタ処理を行なうもの
である。最大値フィルタ処理または最小値フィルタ処理
は、注目画素およびその近傍画素における輝度値の最大
値または最小値を注目画素の値とする一種の平滑化処理
である。例えば、原画像に最大値フィルタ処理を行う
と、輝度の低いストライプの暗部分がその周囲の明部分
の輝度値に置き換えられる。このときのフィルタサイズ
と処理回数は、原画像中のストライプの間隔に応じて決
定すれば良い。最小値フィルタの場合は、これとは反対
にストライプの明部分を暗部分の輝度値に置き換える処
理となる。

【００５０】以下、図２１に基づいて具体的に説明す
る。図２１は、最大値フィルタ処理と最小値フィルタ処
理時における画像信号と対応する画像を示す図である。
最大値フィルタ処理は、例えば、前記図１２に示したご
とき３×３サイズの場合、Ｑ０〜Ｑ８の９画素中の輝度
の最大値を注目画素Ｑ０の新たな輝度値とするものであ
る。そのため輝度の高い領域、すなわち明部分が外側に
１画素づつ広がるので、最大値フィルタ処理を行なう
と、図２１のＳ１１に示すように明部分が広がる。した
がって、明部分内の黒い欠陥部分が全て無くなるまで最
大値フィルタ処理を行なえば、欠陥部分を消去すること
が出来る。しかし、このような処理を行なうと、明部分
の領域が広がり、黒いストライプの幅が狭くなる。その
ため、最小値フィルタ処理を行なって黒いストライプの
幅を最初の状態に戻す。

【００５１】最小値フィルタ処理は、最大値フィルタ処
理の逆の処理であり、Ｑ０〜Ｑ８の９画素中の輝度の最
小値を注目画素Ｑ０の新たな輝度値とするものである。
そのため輝度の高い領域、すなわち明部分が１画素づつ
狭くなるので、最小値フィルタ処理を行なうと、図２１
のＳ１２に示すように明部分が狭くなり、最大値フィル
タ処理と同じ回数だけ最小値フィルタ処理を行なえば、
原画像Ｓ１０のストライプ幅に戻すことが出来る。この
場合、一旦、消去された欠陥は、最小値フィルタ処理を
行なっても復元されないので、最大値フィルタ処理と最
小値フィルタ処理と行なうことにより、原画像から欠陥
部分のみを消去した画像が得られる。上記のようにして
欠陥部分のみを消去した画像Ｓ１２を原画像Ｓ１０から
減算すると、Ｓ１３に示すように、欠陥部分のみを抽出
する、すなわち強調することが出来る。なお、Ｓ１３の
画像は白黒を反転して示している。

【００５２】従来の画像強調処理のように単に微分処理
を用いて欠陥を検出もしくは強調する方式では、明暗ス
トライプ模様の明部と暗部との境界や被検査面以外の領
域およびその領域との境界、もしくは被検査面にデザイ
ンとして施された凹凸や加工部位などの個所においても
輝度変化が存在するので、このように欠陥ではないが輝
度変化のある個所が受光画像中に存在した場合には、上
記のような欠陥ではない個所も強調してしまうという問
題があったが、上記のように本実施例においては、上記
の問題を解消することが出来る。

【００５３】次に、明暗模様認識処理Ｐ２の他の実施例
について説明する。本実施例は、原画像に対して最大値
フィルタ処理または最小値フィルタ処理を行ってストラ
イプ成分を除去して低周波数成分のみを取り出し、その
結果をしきい値（面）として、ストライプの認識を行う
ものである。前記のごとき最大値フィルタ処理を多数回
行なうと、図２２に示すように、輝度の低いストライプ
の暗部分がその周囲の明部分の輝度値に置き換えられる
ので、平滑化された画像信号となる。このときのフィル
タサイズと処理回数は、原画像中のストライプの間隔に
応じて決定すれば良い。最小値フィルタ処理の場合は、
これとは反対にストライプの明部分を暗部分の輝度値に
置き換える処理となる。このような結果をしきい値
（面）として原画像を２値化するが、図２２からも明ら
かなように、実際にはこの結果に適当なバイアスを加え
る必要がある。さらに、後記図２４、図２５で説明する
ように、被検査面の色などによる輝度レベルの違い応じ
て必要なバイアスの値が変化する場合には、原画像の輝
度ヒストグラムに応じて上記バイアスを設定および調節
するようにしてもよい。

【００５４】また、最大値フィルタ処理や最小値フィル
タ処理は、一種の平滑化なので、前記のスムージング処
理として用いても良い。これは、前記画像強調処理の欄
でも説明したように、まず初めに最大値フィルタ処理で
ストライプの明部分に黒く映る欠陥を周囲の明部分の輝
度値で埋め尽くして消去するものである。この結果スト
ライプの暗部分の一部も明部分の輝度値に置き換えられ
るため、暗部分の幅が狭くなってしまうが、上記最大値
フィルタ処理と同じサイズの最小値フィルタ処理を同じ
回数かけることによって、ストライプのみを元の幅に復
帰させておけばよい。このとき欠陥は消去されているの
で再び出現する事はなく、最終的に欠陥のみを消去する
ことができる。

【００５５】従来の明暗模様認識処理においては、照明
の光量変動やシェーディング（輝度むら）の影響などに
よって輝度レベルの関係が一定であるとは限らないた
め、欠陥でない個所を欠陥と誤検出してしまう、という
問題があったが、上記のように本実施例においてはその
ような問題を解消することが出来る。

【００５６】次に、明暗模様識別処理Ｐ２における２値
化しきい値作成の他の実施例について説明する。本実施
例は、原画像にディジタルローパスフィルタをかけて平
滑化することにより、２値化しきい値（面）を作成する
ものである。図２３は、ディジタルローパスフィルタの
一例であり、ＩＩＲ（無限インパルス応答）フィルタの
ブロック図である。これを数式で表すと下記（数７）式
に示すようになる。ｙ(ｎ）＝（１−ｋ）・ｘ(ｎ）＋ｋ・ｙ(ｎ−１） …（数７）ただし、ｘ(ｎ）：原画像輝度値ｙ(ｎ）：新輝度値ｋ：係数（０＜ｋ＜１）また、伝達関数Ｈ(ｚ）は、Ｈ(ｚ）＝（１−ｋ）／（１−ｋｚ） …（数８）となるので、ｋ→１となるほど急峻な減衰特性のローパ
スフィルタ（平滑化フィルタ）として動作する。なお、
図２３において、Ｄは１画素の遅延回路である。また、
係数ｋは、原画像に映るストライプの間隔に応じて調節
すれば良い。本実施例は、計算式が簡単であるため、高
速処理が可能であり、メモリの使用量も少なく済む、と
いう利点がある。

【００５７】次に、画像強調処理Ｐ３および明暗模様識
別処理Ｐ２において、被検査面の塗装色などの色によっ
て２値化しきい値が変化する場合の例について説明す
る。図２４に示すように、被検査面の色の持つ輝度が高
い（明るい）色と低い（暗い）色では、信号全体の輝度
レベルおよびストライプのコントラストが異なるため、
画像強調処理における２値化しきい値を、色に応じて若
干変化させる必要がある場合がある。そのため本実施例
では、原画像の輝度ヒストグラムをとることにより、被
検査面の色の違いを検出し、それに応じて画像強調処理
における２値化しきい値を微調整する。例えば、図２５
に示すように、原画像の輝度ヒストグラフをとると、被
検査面が明るい色の場合には輝度値の高い画素の頻度が
大きく、逆に暗い色の場合には輝度値の低い画素の頻度
が大きくなることから、被検査面の色の違いを検出して
判断し、画像強調処理における２値化しきい値の微調整
を行う。このように本実施例においては、被検査面の色
を特別な装置を用いることなく検出して判定することが
出来る。なお、原画像の輝度ヒストグラムの代わりに所
定の一つのライン（例えば画像中央ｙ＝２５６のｘ方向
の１ライン）の最大輝度値を用いても同様の処理を行な
うことが出来る。また、前記のように、明暗模様認識処
理における２値化しきい値も上記のように輝度レベルに
応じて調整することが出来る。

【００５８】次に、本発明の実用的な実施例について説
明する。図２６は、本発明を自動車製造ラインの塗装検
査工程に適用した実施例の斜視図である。図２６に示す
ように、塗装された自動車のボディ１４が塗装検査ライ
ンを矢印の方向へ流れている。このボディ１４の塗装面
の一部分に、所定の明暗模様を映し出し、かつ明暗模様
が映し出された部分を撮像するように、照明装置１、ビ
デオカメラ２がアーチ状に固定された状態で複数個配置
されている。したがって、ボディ１４が塗装検査ライン
上を移動し、アーチ状に配置されたビデオカメラとスト
ライプ照明の下を通過する間に、被検査面の欠陥検出が
行われる。このような構成とすることにより、ボディ１
４の塗装面を余すところなく検査することができる。ま
た、ロボットなどを用いてビデオカメラと照明を被検査
面に沿って走査する必要もなく、容易にボディ全面を検
査することができる。

【００５９】次に、本発明の他の実施例について説明す
る。この実施例は、図１（ｂ）のブロック図に相当する
ものであり、明暗模様の明部分にある黒い欠陥と、暗部
分にある白い欠陥との両方を検出するものである。本実
施例において、照明装置１、ビデオカメラ２、カメラコ
ントロールユニット４、画像処理装置５、ホストコンピ
ュータ６等の部分は、前記図１（ａ）の実施例と同様で
あり、処理内容のみが異なっている。

【００６０】以下、作用を説明する。被検査面３上に明
暗ストライプが映し出されており、その明部分中および
暗部分中に欠陥があるとすると、その受光画像は図２７
（ａ）のようになり、欠陥は明ストライプ中に黒く、暗
ストライプ中に白く映し出される。図２７（ａ）の受光
画像において、画面左上を原点として座標軸ｘ，ｙをと
ると、欠陥部分のｙ座標（＊印の値）におけるｘ方向の
輝度レベルは、図２７（ｂ）に示すようになる。画像処
理装置５は、図２７（ａ）の受光画像を図２７（ｂ）の
ような原画像の信号Ｓ２０として取り込む。例えば、画
像信号をＡ／Ｄ変換し、輝度レベルを８ｂｉｔのディジ
タル値に変換した場合、縦軸において２５５が最大値で
白、０が黒となり、１画面を５１２×５１２画素の分解
能で取り込んだ場合には、横軸は０〜５１１の画素数と
なる。

【００６１】次に、図２８は、画像処理装置５における
処理内容を示すフローチャートである。画像処理装置５
においては、図２８に示すごとく、原画像Ｐ１から、平
滑化処理Ｐ１１、強調処理Ｐ１２、２値化処理Ｐ１３、
領域処理Ｐ１４および面積判定処理Ｐ１５を行なって欠
陥を検出する。また、上記のごとくにして欠陥を検出し
た後の後処理としては、ラベリング、面積および重心座
標計算Ｐ１６があり、それらの結果をＰ１７でモニタ等
に表示し、或いは後続機器に出力する。

【００６２】以下、上記の各処理の内容について詳細に
説明する。図２９は各画像とその信号（或るｙ座標の
値、この例では図２７の＊印の値におけるもの）を示す
図である。以下、図２９に基づいて画像処理内容につい
て説明する。まず、原画像Ｓ２０に対して所定のマスク
サイズの平滑化（スムージング）処理を行い、ノイズ等
による微小な輝度変化成分のみを取り除くとＳ２１が得
られる。この平滑化処理は、例えば注目画素およびその
近傍の画素の輝度値の平均値を求め、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マスクサイズは、原画像に発生す
るノイズの大きさに応じて決めればよい。次に、Ｓ２１
を強調処理することで輝度変化のある領域を強調する。
この強調処理は、例えば微分処理であり、ｘおよびｙ方
向の微分結果の絶対値の和、もしくは２乗の和の平方根
をとったものであり、輝度変化領域をすべて正（＋）側
に出力するとＳ２２に示すようになる。なお、Ｓ２２の
画像は、白と黒を反転して示している。上記のように、
本実施例では、平滑化処理の後に強調処理を行なう順序
であるが、例えば、前記図１８〜図２０で説明したよう
に、平滑化と微分処理とを同時に実行し、原画像Ｓ２０
から直接に処理画像Ｓ２２を得るようにしてもよい。次
に、Ｓ２２の結果を所定のしきい値で輝度変化領域を黒
（“０”）それ以外を白（“２５５”）となるように２
値化すると、Ｓ２３のようになる。Ｓ２３の画像に示す
ように、欠陥部分およびストライプ境界部分といった輝
度変化のある領域が抽出される。なお、被検査面の状態
によってはストライプの境界線が歪んで抽出されるが、
上記のように原画像を平滑化することによって、１つの
連続した領域として抽出されるため、被検査面の影響は
ほとんどない。しかし、ストライプの境界線付近では、
被検査面の“ゆず肌”の影響によるノイズが残る可能性
があるので、それを除去するため、前記と同様に、領域
処理を行なう。すなわち、Ｓ２３の画像における暗部分
（輝度変化のある部分に相当）の領域を拡大する処理を
行なうことにより、ストライプ境界領域と“ゆず肌”に
よるノイズとを連結して１つの領域とする。

【００６３】次に、上記の結果について、各部分の面積
判定を行なう。Ｓ２３の画像から明らかなように、欠陥
部分の面積（大きさ）はストライプ境界部分の面積に比
べて大幅に小さいので、所定面積以下の領域を欠陥と判
定するといった判定処理を行うことにより、欠陥のみを
抽出することが出来る。この面積判定結果はＳ２４に示
すようになり、明暗ストライプ画像の明部分に黒く映る
欠陥と暗部分に白く映る欠陥との両方を検出することが
出来る。ただし、明暗の境界部分（輝度変化のある部
分）は欠陥検出を行なうことが出来ないので、前記図１
（ａ）の実施例と同様に、被検査面全体を検査するに
は、被検査物体もしくは照明手段と撮像手段を順次移動
させ、明部分が被検査面全体を走査するように構成する
（例えば前記図２６の構成）。ただ、前記図１（ａ）の
実施例よりも１画面中で欠陥検査を行なうことの出来る
領域が広範囲なので、検査を迅速に行なうことが可能で
ある。

【００６４】次に、被検査面が曲面の場合おける特別な
処理について説明する。上記実施例においては、面積判
定によって欠陥を検出するため、次のような問題が生じ
る。すなわち、図３０に示すように、被検査面が曲面の
場合には、ストライプが曲面に沿って変形する。そのた
め、ストライプ境界線が画面隅に途切れて面積が小さく
なる場合（○印で囲んだ部分）が生じることがある。こ
のような場合には、面積判定においてこの部分を欠陥と
誤検出してしまう可能性がある。そのため、ストライプ
境界線は必ずウィンドウ（画面４辺）のいずれかに接し
ている、という性質を利用し、検出領域がウィンドウに
接している場合には、その領域を処理対象から除く処理
を行えばよい。具体的には、１画面が５１２×４８０画
素の場合に、検出領域のｘおよびｙ座標の最大および最
小点が０、４７９もしくは５１１のいずれかであったな
らば、その領域がウィンドウに接しているものと判断
し、その部分を除けばよい。

【００６５】また、上記の問題を解決する他の方法とし
て次のような方法もある。すなわち、図３１に示すよう
に、画面周囲を１画素分だけ（図３１の斜線部分）検出
領域と同じ輝度値（図３１では黒）とすることにより、
ストライプ境界線が全て連結され、１つの領域となるた
め面積が大きくなり、面積判定がより確実に行われる。

【００６６】また、上記の問題を解決するためのさらに
他の方法として次のような方法もある。照明装置１のス
トライプ板１ｃに、ストライプに対して斜めに、白スト
ライプ内には黒、黒ストライプ内には白となるようなの
線を入れ、さらにこの線に交差するような上記と同様の
線をもう１本予め入れておく。そのような照明装置を用
いた場合のストライプ画像は、図３２（ａ）に示すよう
になる。このような原画像を処理すれば、図３２（ｂ）
に示すようになり、ストライプ境界線がすべて連結した
１つの領域となるため、面積が大きくなり、面積判定が
より確実に行われる。

【００６７】ただし、前記の図２６のように、被検査体
を順次移動させて広い面積を検査する場合に、被検査体
の移動方向と上記の斜めの線の方向とが一致すると、そ
の線の境界部分に欠陥があった場合には、欠陥が検出さ
れないことになる。したがって、上記の斜めの線と移動
方向とが一致しないように設定する必要がある。なお、
上記図１（ｂ）に相当する実施例において、前記図１
（ａ）に相当する実施例で説明した照明手段の構成、２
値化しきい値の設定方法や領域処理の具体的方法、実用
化装置等については、前記と同様に適用することが出来
る。

【００６８】次に、前記照明装置１におけるストライプ
照明の実用的な設定方法、すなわち、ストライプの間隔
Ｔ、白と黒の比率および検査面からの距離Ｄの設定方法
について説明する。まず、図３３に基づいて、ビデオカ
メラ２の検査範囲Ｌについて説明する。

【００６９】図３３において、レンズおよび受光素子
（例えばＣＣＤ）で構成されるビデオカメラ２から被検
査面３までの距離をａ、被検査面３における検査範囲
（カメラ視野）をＬ、視野角をθg、焦点距離をｂ、素
子サイズをｃとすると、Ｌ：ａ＝ｃ：ｂの関係が成立するので、使用するビデオカメラのレンズ
や検出範囲が決定すれば、距離ａも決定される。例え
ば、自動車の塗装検査工程で使用する場合には、検査効
率やスペースを考慮すると、Ｌ＝１００〜２００mm、ａ
＝５０〜１００cm程度が適当である。また、図３４に示
すように、ビデオカメラ２を被検査面３に対して角度θ
ｉの方向に配置した場合には、検査範囲Ｌは図３３の場
合よりもやや広くなる。被検査面３の平面における検査
範囲Ｌの端部をそれぞれＪ₁、Ｊ₂とすると、図３４のよ
うに、Ｊ₁、Ｊ₂での正反射方向に照明装置１が配置され
ていれば、検査範囲Ｌ全体にストライプ光を照射するこ
とが出来る。この時の照明装置１までの距離がＤとな
る。

【００７０】次に、図３５の点Ｊ₁に欠陥があった場合
について考察する。図３５において、正反射方向を基準
の０（deg）とし、欠陥の凹凸による乱反射角度を±α
（deg）（ただし、±の符号は方向を示す）とする。図
３６は、いわゆる“ごみつぶ”と呼ばれる凸状の欠陥の
測定結果を示す図である。このような測定結果から欠陥
上の任意の複数の点における角度θの分布を求めれば、
各点における乱反射角度αが求められる。次に、図３７
に示すように、点Ｊ₁が欠陥の左斜面上にあるものとし
て考えると、乱反射角が＋αよりも大きい方向にストラ
イプ照明の黒ストライプがある場合、その点での角度θ
よりも大きい傾斜角を持つ範囲は周囲よりも暗く映るこ
とになる。この範囲をＷとすると、Ｗとαの関係は図３
８に示すようになる。したがって図３８から欠陥におけ
る傾斜角θが何度以上の範囲が白ストライプ内の黒点と
して映るかが求められる。例えば、Ｌ＝１５０mmの視野
を５１２画素の分解能で撮像した場合、幅１mmの欠陥は
約３画素の幅で映ることになり、欠陥検出が可能である
と判断できる。したがって図３８からＷ＝１mmとなるよ
うなαを見つけることが出来る。例えば、図３９におい
て、ストライプの白と黒の比率を２：１とした場合、白
ストライプが−５〜５（deg）、−１０〜２０（deg）、
黒ストライプが５〜１０（deg）、２０〜２５（deg）と
いう角度αの比率で、（Ｗ₁−Ｗ₂）＋Ｗ₃≧１mmである
とする。これに基づいて図４０に示すように、Ｊ₁、Ｊ₂
からそれぞれ上記比率の角度αの線を引く。そして黒ス
トライプ方向（上記の５〜１０deg、２０〜２５deg範
囲）の交わった部分に黒ストライプが存在すればよい。
このように、図４０からストライプのおおよその間隔Ｔ
と距離Ｄを決定することが出来る。上記のように、検出
したい最小の欠陥について図３６のような傾斜角度分布
を求め、これに基づいて上記のようにストライプ照明の
設定を行なえば、欠陥検査に最適な照明を得ることが出
来る。

【００７１】さらに、厳密な間隔Ｔと距離Ｄを求めるた
めには、前記の乱反射の原理式（数１）式、（数２）式
を用いて、検出範囲Ｌにおける角度計算を行なってもよ
い。なお、上記の説明においては、検出範囲Ｌの端部Ｊ
₁、Ｊ₂について考えたが、他の複数の点を含めて考えれ
ば、さらに厳密な照明設定を行なうことが出来る。ま
た、図３４から、θgが小さいほど照明装置１も小型で
済むことが判る。また、被検査面３が曲面の場合は、曲
率半径Ｒおよび中心角θcを考慮した前記（数４）式に
基づいて、上記の平面の場合と同様に計算、設計すれば
よい。なお、ストライプ照明の設定方法は、上記の例に
限定されるものではない。

【００７２】

【発明の効果】以上説明してきたように、この発明にお
いては、いわゆる“ゆず肌”のような欠陥とならない極
めて薄い凹凸による影響を生じやすい領域を欠陥検出領
域から排除するように構成したことにより、“ゆず肌”
を欠陥と誤検出するおそれがなくなり、より高精度の欠
陥検出を行なうことが出来る、という効果が得られる。
また、上記の影響を生じやすい領域を欠陥検出領域から
排除するための領域処理を行なう量を、実験等であらか
じめ求めておいた値に設定するものにおいては、実際の
検査時に、処理量を簡単に設定することが出来、また、
入力画像毎に被検査面の表面粗さを測定し、その結果か
ら処理の最適な量を自動的に求めるものにおいては、そ
れぞれの被検査体に応じた最適な量に設定することが出
来、精密な検査を行なうことが出来る。また、明暗パタ
ーン画像の輝度ヒストグラムに基づいて２値化しきい値
を調節するものにおいては、色による明暗の変化に左右
されることなく、精度の良い検査が実現できる。また、
面積判定によって欠陥を検出するものにおいて、ストラ
イプ境界線部分を一繋がりの領域とするように構成した
ものにおいては、曲面による影響を排除し、常に精度の
良い検査が実現できる。また、工場ラインにおいて、被
検査物体をアーチ状に囲むように複数の照明手段と撮像
手段とを配置したものにおいては、ロボット等の高価な
装置を用いることなく被検査物体全面を容易に検査する
ことができる、等の効果が得られる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の機能ブロック図。

【図２】本発明の第１の実施例図。

【図３】図１の実施例における画像処理装置５の一例の
ブロック図。

【図４】図１の実施例における照明装置１の一例の分解
斜視図。

【図５】図１の実施例における照明装置１の他の一例の
斜視図。

【図６】被検査物の表面上の欠陥を受光画像に映し出す
原理を示す図。

【図７】被検査物の表面上の欠陥を受光画像に映し出す
原理を示す図。

【図８】被検査表面が曲面の場合を説明するための図。

【図９】受光画像とその画像信号とを示す図。

【図１０】第１の実施例における処理内容を示すフロー
チャート。

【図１１】原画像の信号に含まれる各成分を示す図。

【図１２】平滑化フィルタ（スムージング）を説明する
ための画素図。

【図１３】第１の実施例の各処理における信号を示す
図。

【図１４】被検査表面の粗さによるストライプ画像の乱
れを示す図。

【図１５】明暗領域処理を説明するための画素図。

【図１６】表面粗さ測定を説明するための画像図および
特性図。

【図１７】照明装置の他の明暗模様を示す図。

【図１８】正規関数の関数形を示す図。

【図１９】正規関数を２次微分した関数形を示す図。

【図２０】図１９のデジタル化した特性を示す図。

【図２１】最大値フィルタ処理と最小値フィルタ処理を
用いた画像強調処理を説明するための画像信号と画像と
を示す図。

【図２２】最大値フィルタ処理の結果を示す図。

【図２３】ディジタルローパスフィルタの一例のブロッ
ク図。

【図２４】色による輝度変化のある場合の画像信号を示
す図。

【図２５】色による輝度変化のある場合の輝度の頻度を
示す図。

【図２６】本発明を自動車ボディ塗装検査ラインに適用
した場合の実施例を示す斜視図。

【図２７】本発明の第２の実施例における受光画像とそ
の画像信号を示す図。

【図２８】第２の実施例における処理内容を示すフロー
チャート。

【図２９】本発明の第２の実施例の各処理における画像
とその画像信号とを示す図。

【図３０】被検査面が曲面の場合における画像の変化を
示す図。

【図３１】画面周辺の１画素分を変換した結果を示す
図。

【図３２】照明装置に斜めのストライプを付加したもの
における受光画像とその画像信号を示す図。

【図３３】ビデオカメラの各数値と検査範囲Ｌとの関係
を示す図。

【図３４】検査範囲Ｌを説明するための図。

【図３５】欠陥と検出角度との関係を説明するための
図。

【図３６】凸状の欠陥の測定結果を示す図。

【図３７】点Ｊ₁が欠陥の左斜面上にある場合の例を説
明するための図。

【図３８】Ｗとαの関係を示す特性図。

【図３９】Ｗとαの関係の一例を示す特性図。

【図４０】ストライプの間隔Ｔと距離Ｄを決定する方法
を説明するための図。

【符号の説明】

１…照明装置６…ホストコ
ンピュータ１ａ…光源７…モニタ１ｂ…拡散板８…バッファ
アンプ１ｃ…ストライプ板９…Ａ／Ｄ変
換器１ｄ…背景１０…ＭＰＵ２…ビデオカメラ１１…メモリ３…被検査面１２…Ｄ／Ａ変
換器４…カメラコントロールユニット１３…欠陥５…画像処理装置１４…ボディ

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (56)参考文献特開昭63−30749（ＪＰ，Ａ) 実開平１−134207（ＪＰ，Ｕ) (58)調査した分野(Int.Cl.⁷，ＤＢ名) G01B 11/00 - 11/30 102 G01N 21/84 - 21/958

Claims

(57)【特許請求の範囲】

【請求項１】被検査面に光を照射し、その被検査面から
の反射光に基づいて受光画像を作成し、この受光画像に
基づいて被検査面上の欠陥を検出する表面欠陥検査装置
において、被検査面に所定の明暗パターンを映し出す照明手段と、上記被検査面を撮像して得られる受光画像を電気信号の
画像データに変換する撮像手段と、上記撮像手段によって得られた画像データを処理して明
部と暗部を識別する明暗模様識別手段と、上記明暗模様識別手段によって得られた暗部分の領域を
拡大する処理を行なう明暗領域処理手段と、上記画像データにおける周波数成分のうち高い周波数領
域で、かつレベルが所定値以上の成分のみを抽出する画
像強調手段と、上記明暗領域処理手段における明部分と上記画像強調手
段で抽出した成分との両方が存在する部分を欠陥として
検出する欠陥検出手段と、を備えたことを特徴とする表面欠陥検査装置。
【請求項２】上記明暗領域処理手段は、被検査面の粗さ
に応じて予め定められた所定値だけ暗部分の領域を拡大
するものである、ことを特徴とする請求項１に記載の表
面欠陥検査装置。
【請求項３】上記明暗領域処理手段は、上記撮像手段で
求めた画像データから得られる被検査面の粗さに応じた
値だけ暗部分の領域を拡大するものである、ことを特徴
とする請求項１に記載の表面欠陥検査装置。
【請求項４】上記明暗領域処理手段は、一旦、暗部分の
領域を拡大した後、暗部分の領域を縮小する処理を行な
うものである、ことを特徴とする請求項１乃至請求項３
のいずれかに記載の表面欠陥検査装置。
【請求項５】上記画像強調手段は、上記撮像手段によっ
て得られた画像データの原画像と、原画像に所定の平滑
化処理を施した画像との差を求め、その結果を所定のし
きい値で２値化するものである、ことを特徴とする請求
項１乃至請求項４のいずれかに記載の表面欠陥検査装
置。
【請求項６】上記画像強調手段は、上記撮像手段によっ
て得られた画像データの原画像を正規関数で平滑化した
のち２次微分した結果を所定のしきい値で２値化するも
のである、ことを特徴とする請求項１乃至請求項４のい
ずれかに記載の表面欠陥検査装置。
【請求項７】上記画像強調手段は、上記撮像手段によっ
て得られた画像データの原画像に所定の最大値フィルタ
処理を行なったのち最小値フィルタ処理を行なった画像
と、原画像との差を求め、その結果を所定のしきい値で
２値化するものである、ことを特徴とする請求項１乃至
請求項４のいずれかに記載の表面欠陥検査装置。
【請求項８】上記明暗模様識別手段は、上記撮像手段に
よって得られた画像データの原画像に対して所定の平滑
化処理を行い、その結果をしきい値として明部分と暗部
分の２値化すなわち認識を行なうものである、ことを特
徴とする請求項１乃至請求項７のいずれかに記載の表面
欠陥検査装置。
【請求項９】上記明暗模様識別手段は、上記撮像手段に
よって得られた画像データの原画像に対して所定の最大
値フィルタ処理または最小値フィルタ処理を行い、その
結果をしきい値として明部分と暗部分の２値化すなわち
認識を行なうものである、ことを特徴とする請求項１乃
至請求項７のいずれかに記載の表面欠陥検査装置。
【請求項１０】上記明暗模様識別手段は、上記撮像手段
によって得られた画像データの原画像に対して所定の係
数のディジタルローパスフィルタ処理を行い、その結果
をしきい値として明部分と暗部分の２値化すなわち認識
を行なうものである、ことを特徴とする請求項１乃至請
求項７のいずれかに記載の表面欠陥検査装置。
【請求項１１】上記画像強調手段および上記明暗模様識
別手段の２値化において、上記撮像手段によって得られ
た画像データの原画像の輝度ヒストグラムまたは所定の
一つのラインの最大輝度値を求め、その結果に基づいて
上記２値化しきい値を調節することを特徴とする請求項
１乃至請求項１０のいずれかに記載の表面欠陥検査装
置。
【請求項１２】被検査面に光を照射し、その被検査面か
らの反射光に基づいて受光画像を作成し、この受光画像
に基づいて被検査面上の欠陥を検出する表面欠陥検査装
置において、被検査面に所定の明暗パターンを映し出す照明手段と、上記被検査面を撮像して得られた受光画像を電気信号の
画像データに変換する撮像手段と、上記撮像手段によって得られた画像データを平滑化する
平滑化手段と、上記平滑化手段で平滑化した画像データで輝度変化のあ
る部分を抽出する強調手段と、上記強調手段の結果を２値化する２値化手段と、上記２値化手段で得られた２値信号のうち上記輝度変化
のある部分に相当する値部分の領域を拡大する処理を行
なう領域処理手段と、上記領域処理手段で得られた上記領域をそれぞれ演算す
ることによって１画面中に存在する輝度変化のある部分
毎にそれぞれの面積を求め、その面積が所定値以下であ
った部分を欠陥として検出する面積判定処理手段と、を備えたことを特徴とする表面欠陥検査装置。
【請求項１３】上記領域処理手段は、被検査面の粗さに
応じて予め定められた所定値だけ上記輝度変化のある部
分に相当する値部分の領域を拡大するものである、こと
を特徴とする請求項１２に記載の表面欠陥検査装置。
【請求項１４】上記領域処理手段は、上記撮像手段で求
めた画像データから得られる被検査面の粗さに応じた値
だけ上記輝度変化のある部分に相当する値部分の領域を
拡大するものである、ことを特徴とする請求項１２に記
載の表面欠陥検査装置。
【請求項１５】上記領域処理手段は、一旦、上記輝度変
化のある部分に相当する値部分の領域を拡大した後、該
領域を縮小する処理を行なうものである、ことを特徴と
する請求項１２乃至請求項１４のいずれかに記載の表面
欠陥検査装置。
【請求項１６】上記面積判定手段は、上記２値化した画
像における画面の周辺境界に接する所定領域を除去した
後に、面積判定処理を行なうものである、ことを特徴と
する請求項１２乃至請求項１５のいずれかに記載の表面
欠陥検査装置。
【請求項１７】上記面積判定手段は、上記２値化した画
像における画面の周辺境界に接する１画素分を上記輝度
変化のある部分と同値にしたのち面積判定を行なうもの
である、ことを特徴とする請求項１２乃至請求項１５の
いずれかに記載の表面欠陥検査装置。
【請求項１８】上記照明手段は、明暗パターンとして平
行なストライプとそれを斜めに横切る線とからなる模様
を映しだすものである、ことを特徴とする請求項１２乃
至請求項１７のいずれかに記載の表面欠陥検査装置。
【請求項１９】上記照明手段は、被検査面にストライプ
状の明暗パターンを映し出すものである、ことを特徴と
する請求項１乃至請求項１７のいずれかに記載の表面欠
陥検査装置。
【請求項２０】上記照明手段は、被検査面に格子状の明
暗パターンを映し出すものである、ことを特徴とする請
求項１乃至請求項１７のいずれかに記載の表面欠陥検査
装置。
【請求項２１】上記照明手段は、明暗パターンの明部と
暗部の間隔、比率および該照明手段から被検査面までの
距離が、被検査面の曲率および予想される欠陥と被検査
面とのなす角度に基づいて設定されているものである、
ことを特徴とする請求項１乃至請求項２０のいずれかに
記載の表面欠陥検査装置。
【請求項２２】上記欠陥検出手段によって得られた欠陥
に関するデータに基づいて、ラベル付け処理および欠陥
の面積と重心座標計算処理を行なう手段を備えたことを
特徴とする請求項１乃至請求項２１のいずれかに記載の
表面欠陥検査装置。
【請求項２３】複数の上記撮像手段と複数の上記照明手
段を、被検査物体の周囲にアーチ状に配置し、被検査物
体の広い被検査面を同時に検査するように構成したこと
を特徴とする請求項１乃至請求項２２のいずれかに記載
の表面欠陥検査装置。