JP3284462B2 - 壜胴部の欠陥検出方法 - Google Patents
壜胴部の欠陥検出方法Info
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Description
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、壜胴部の欠陥を撮
像により検出する方法に関し、特に、屈折性欠陥の検出
に好適な方法に関する。
像により検出する方法に関し、特に、屈折性欠陥の検出
に好適な方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】ガラス壜の胴部（壜胴部と呼ぶ）の欠陥
は、入射した光を遮ぎる遮光性欠陥と入射した光を屈折
させる屈折性欠陥とに分類される。遮光性欠陥とともに
屈折性欠陥をも検出する方法として、本件出願人は特公
平６−９０１５０号公報の方法を開示している。公報の
方法は、拡散照明と壜との間に斜方向の複数の隙間をも
つ遮光板（斜スリット板と記載されている）を配置し、
壜胴部を透過した光による縞模様の画像を走査して近接
した三点の明るさを比較するものである。
は、入射した光を遮ぎる遮光性欠陥と入射した光を屈折
させる屈折性欠陥とに分類される。遮光性欠陥とともに
屈折性欠陥をも検出する方法として、本件出願人は特公
平６−９０１５０号公報の方法を開示している。公報の
方法は、拡散照明と壜との間に斜方向の複数の隙間をも
つ遮光板（斜スリット板と記載されている）を配置し、
壜胴部を透過した光による縞模様の画像を走査して近接
した三点の明るさを比較するものである。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、前述の
公報の方法では、壜の肉厚のむらが大きいと縞模様が乱
れて、欠陥検出が困難になることがある。そこで本発明
者は、屈折性欠陥の一つである泡と呼ばれる欠陥の内
で、特に、うす泡と呼ばれる欠陥に注目して、乱れた縞
模様の画像処理方法を検討した。うす泡はガラスの表面
にある薄いレンズ状の気泡である。本発明は、上述の事
情に鑑みなされたもので、壜胴部の欠陥のうちで、うす
泡と呼ばれる欠陥を検出することができる壜胴部の欠陥
検出方法を提供することを目的とする。
公報の方法では、壜の肉厚のむらが大きいと縞模様が乱
れて、欠陥検出が困難になることがある。そこで本発明
者は、屈折性欠陥の一つである泡と呼ばれる欠陥の内
で、特に、うす泡と呼ばれる欠陥に注目して、乱れた縞
模様の画像処理方法を検討した。うす泡はガラスの表面
にある薄いレンズ状の気泡である。本発明は、上述の事
情に鑑みなされたもので、壜胴部の欠陥のうちで、うす
泡と呼ばれる欠陥を検出することができる壜胴部の欠陥
検出方法を提供することを目的とする。
【０００４】
【課題を解決するための手段】上述した目的を達成する
ために、本発明は、斜方向の複数の隙間をもつ遮光板を
透過した光により壜胴部をＣＣＤカメラで撮像し、得ら
れた縞模様の画像を処理して欠陥を検出する方法におい
て、画面のウィンドウ内で明暗の縞模様からなる二値画
像を得るステップ１と、ステップ１の画像を壜の縦方向
に走査して、縞模様の明の領域毎および暗の領域毎にラ
ベルを付けた画像を得るステップ２と、ステップ２の画
像を壜の縦方向に走査して、ウィンドウの周囲四辺のい
ずれにも接していないラベルが出現した場合、または、
走査線で同一ラベルの出現回数が設定数を超えた場合は
欠陥が有ると判定するステップ３とからなることを特徴
とするものである。
ために、本発明は、斜方向の複数の隙間をもつ遮光板を
透過した光により壜胴部をＣＣＤカメラで撮像し、得ら
れた縞模様の画像を処理して欠陥を検出する方法におい
て、画面のウィンドウ内で明暗の縞模様からなる二値画
像を得るステップ１と、ステップ１の画像を壜の縦方向
に走査して、縞模様の明の領域毎および暗の領域毎にラ
ベルを付けた画像を得るステップ２と、ステップ２の画
像を壜の縦方向に走査して、ウィンドウの周囲四辺のい
ずれにも接していないラベルが出現した場合、または、
走査線で同一ラベルの出現回数が設定数を超えた場合は
欠陥が有ると判定するステップ３とからなることを特徴
とするものである。
【０００５】本発明によれば、ＣＣＤカメラで撮像し、
得られた縞模様の画像を処理することにより明暗の縞模
様からなる二値画像を得る。得られた二値画像では、う
す泡の部分は縞の一部が分岐または孤立した画像となる
ことに注目し、二値画像から縞模様の明の領域毎および
暗の領域毎にラベルを付けた画像を得たのち、ラベル付
けされた画像を走査して、ウィンドウの周囲四辺のいず
れにも接していないラベルが出現した場合、または、走
査線で同一ラベルの出現回数が設定数を超えた場合は前
記孤立または分岐した画像があると判定し、うす泡の欠
陥を検出する。
得られた縞模様の画像を処理することにより明暗の縞模
様からなる二値画像を得る。得られた二値画像では、う
す泡の部分は縞の一部が分岐または孤立した画像となる
ことに注目し、二値画像から縞模様の明の領域毎および
暗の領域毎にラベルを付けた画像を得たのち、ラベル付
けされた画像を走査して、ウィンドウの周囲四辺のいず
れにも接していないラベルが出現した場合、または、走
査線で同一ラベルの出現回数が設定数を超えた場合は前
記孤立または分岐した画像があると判定し、うす泡の欠
陥を検出する。
【０００６】
【発明の実施の形態】以下、本発明に係る壜胴部の欠陥
検出方法の一実施形態を図１乃至図１０を参照して説明
する。図１は本発明の壜胴部の欠陥検出方法を実施する
検査装置を示す正面図である。図１に示すように、検査
装置は、回転台１に載置されたガラス壜２に投光するた
めの光源３ａと光拡散板３ｂとからなる拡散照明３と、
拡散照明３とガラス壜２との間に配置され斜方向の複数
の隙間をもつ遮光板１０と、ガラス壜２を挟んで拡散照
明３の反対側に配置されガラス壜２を側方（水平方向）
から撮影するＣＣＤカメラ４と、ＣＣＤカメラ４で撮影
された画像を処理する画像処理装置５とから構成されて
いる。ＣＣＤカメラ４の光軸は水平又は略水平に設定さ
れている。
検出方法の一実施形態を図１乃至図１０を参照して説明
する。図１は本発明の壜胴部の欠陥検出方法を実施する
検査装置を示す正面図である。図１に示すように、検査
装置は、回転台１に載置されたガラス壜２に投光するた
めの光源３ａと光拡散板３ｂとからなる拡散照明３と、
拡散照明３とガラス壜２との間に配置され斜方向の複数
の隙間をもつ遮光板１０と、ガラス壜２を挟んで拡散照
明３の反対側に配置されガラス壜２を側方（水平方向）
から撮影するＣＣＤカメラ４と、ＣＣＤカメラ４で撮影
された画像を処理する画像処理装置５とから構成されて
いる。ＣＣＤカメラ４の光軸は水平又は略水平に設定さ
れている。
【０００７】図２は図１のII−II矢視図であり、遮光板
１０の構成を示す図である。図２に示すように、遮光板
１０には斜め方向の複数の隙間１０ｓが形成されてい
る。上述の構成において、回転台１によって壜２を回転
させながら、ＣＣＤカメラ４によってガラス壜２の側方
から撮影し多数の画面を得る。この場合、拡散照明３か
らの光が遮光板１０の隙間１０ｓを透過してガラス壜２
が照明されると、一部の照明光はガラス壜２を透過して
ＣＣＤカメラ４に入射する。
１０の構成を示す図である。図２に示すように、遮光板
１０には斜め方向の複数の隙間１０ｓが形成されてい
る。上述の構成において、回転台１によって壜２を回転
させながら、ＣＣＤカメラ４によってガラス壜２の側方
から撮影し多数の画面を得る。この場合、拡散照明３か
らの光が遮光板１０の隙間１０ｓを透過してガラス壜２
が照明されると、一部の照明光はガラス壜２を透過して
ＣＣＤカメラ４に入射する。
【０００８】図３はＣＣＤカメラ４によって得られた画
面を示す図である。図３に示すように、遮光板１０を透
過した光により壜胴部をＣＣＤカメラ４で撮像すると、
縞模様の画像を有した画面７が得られる。ガラス壜２に
は、肉厚のむらがあるため、縞模様がところどころ変形
している。画面７の中央部にウィンドウ８を設定し、画
像処理装置５によりウィンドウ８内での画像データを処
理する。画像処理は以下の手順にて行われる。
面を示す図である。図３に示すように、遮光板１０を透
過した光により壜胴部をＣＣＤカメラ４で撮像すると、
縞模様の画像を有した画面７が得られる。ガラス壜２に
は、肉厚のむらがあるため、縞模様がところどころ変形
している。画面７の中央部にウィンドウ８を設定し、画
像処理装置５によりウィンドウ８内での画像データを処
理する。画像処理は以下の手順にて行われる。
【０００９】画像処理は、ステップ１として、画面７の
ウィンドウ８内で明暗の縞模様からなる二値画像を得
る。図４は二値画像を得る段階を説明する図であり、図
４（ａ）はＣＣＤカメラで得られたウィンドウ８内の原
画像を示し、図４（ｂ）は原画像より得られた二値画像
の一部を示す。ＣＣＤカメラで撮像した原画像では、図
４（ａ）に示すように、遮光部（画素□内に×印で示
す）を暗とし、通光部（画素□のみで示す）を明とする
と、境界部（画素□内に斜線／で示す）は明と暗との間
の明るさとなる。従って、ある明るさを閾値として明る
さデータを二値化すると、明と暗との明るさのうち閾値
よりも明るい部分は明（例えば１）となり、暗い部分は
暗（例えば０）となる。よって、マトリックス状に１ま
たは０の配列からなる画像となる。明から暗への変化は
１から０への変化となる。図４（ｂ）において、□のみ
で示す部分は明（１）であり、□内に×印で示す部分は
暗（０）である。
ウィンドウ８内で明暗の縞模様からなる二値画像を得
る。図４は二値画像を得る段階を説明する図であり、図
４（ａ）はＣＣＤカメラで得られたウィンドウ８内の原
画像を示し、図４（ｂ）は原画像より得られた二値画像
の一部を示す。ＣＣＤカメラで撮像した原画像では、図
４（ａ）に示すように、遮光部（画素□内に×印で示
す）を暗とし、通光部（画素□のみで示す）を明とする
と、境界部（画素□内に斜線／で示す）は明と暗との間
の明るさとなる。従って、ある明るさを閾値として明る
さデータを二値化すると、明と暗との明るさのうち閾値
よりも明るい部分は明（例えば１）となり、暗い部分は
暗（例えば０）となる。よって、マトリックス状に１ま
たは０の配列からなる画像となる。明から暗への変化は
１から０への変化となる。図４（ｂ）において、□のみ
で示す部分は明（１）であり、□内に×印で示す部分は
暗（０）である。
【００１０】次に、画像処理は、ステップ２として、ス
テップ１の画像を壜の縦方向に走査して、縞模様の明の
領域毎および暗の領域毎にラベルを付けた画像を得る。
図５はステップ２の段階を経てラベル付けが完了した画
像を示す図である。図５（ａ）および図５（ｂ）におい
て、右側上端の原点より下側に向かって走査され、また
右側より左側に走査される。
テップ１の画像を壜の縦方向に走査して、縞模様の明の
領域毎および暗の領域毎にラベルを付けた画像を得る。
図５はステップ２の段階を経てラベル付けが完了した画
像を示す図である。図５（ａ）および図５（ｂ）におい
て、右側上端の原点より下側に向かって走査され、また
右側より左側に走査される。
【００１１】欠陥であるうす泡の部分は複数の縞が出現
した画像となる。ＣＣＤカメラで撮像した原画像では、
複数の縞の一部は明と暗との間の明るさなので、二値画
像では原画像の明るさの程度により、複数の縞の一部が
つながって分岐した画像（図５（ａ）において＜７＞で
示す）となるか、又は、ウィンドウ８に接しない孤立し
た画像（図５（ｂ）において＜１１＞で示す）となる。
図５（ａ）および図５（ｂ）で示すものは画像の一例で
あるが、縞の一部が分岐または孤立するのがうす泡の部
分の画像の特徴である。欠陥検出はこの特徴を抽出する
ことになる。
した画像となる。ＣＣＤカメラで撮像した原画像では、
複数の縞の一部は明と暗との間の明るさなので、二値画
像では原画像の明るさの程度により、複数の縞の一部が
つながって分岐した画像（図５（ａ）において＜７＞で
示す）となるか、又は、ウィンドウ８に接しない孤立し
た画像（図５（ｂ）において＜１１＞で示す）となる。
図５（ａ）および図５（ｂ）で示すものは画像の一例で
あるが、縞の一部が分岐または孤立するのがうす泡の部
分の画像の特徴である。欠陥検出はこの特徴を抽出する
ことになる。
【００１２】図５（ａ）および図５（ｂ）で示すラベル
付けは、二値画像を走査して縞の連続性をとらえ、明の
領域毎および暗の領域毎に識別番号をつける。一つの領
域は同一識別番号の画素で構成されることになる。ラベ
ル付けは８近傍法として知られる方法による。図５
（ａ）および図５（ｂ）において＜１＞，＜２＞，…＜
１０＞又は、（１），（２）…（１０）はラベルであ
る。ラベルを付けた画像は、暗の領域に注目すると、＜
１＞，＜２＞，…＜１０＞又は＜１２＞と０（明の領域
を０とする）とで構成されたものとなり、明の領域に注
目すると、（１），（２）…（１１）又は（１３）と０
（暗の領域を０とする）とで構成されたものとなる。こ
の２種類の画像を得る。
付けは、二値画像を走査して縞の連続性をとらえ、明の
領域毎および暗の領域毎に識別番号をつける。一つの領
域は同一識別番号の画素で構成されることになる。ラベ
ル付けは８近傍法として知られる方法による。図５
（ａ）および図５（ｂ）において＜１＞，＜２＞，…＜
１０＞又は、（１），（２）…（１０）はラベルであ
る。ラベルを付けた画像は、暗の領域に注目すると、＜
１＞，＜２＞，…＜１０＞又は＜１２＞と０（明の領域
を０とする）とで構成されたものとなり、明の領域に注
目すると、（１），（２）…（１１）又は（１３）と０
（暗の領域を０とする）とで構成されたものとなる。こ
の２種類の画像を得る。
【００１３】次に、画像処理は、ステップ３として、ス
テップ２の画像を壜の縦方向に走査して、ウィンドウの
周囲四辺のいずれにも接していないラベルが出現した場
合、または、走査線で同一ラベルの出現回数が設定数を
超えた場合は欠陥があると判定する。すなわち、図５
（ｂ）で暗ラベルの画像を走査すると、走査線Ｌの附近
でウィンドウの周囲四辺のいずれにも接していないラベ
ル＜１１＞が出現する。よって欠陥があると判定する。
走査したときラベル＜１１＞はウィンドウの周囲四辺の
いずれにも出現しないので、ラベル＜１１＞はウィンド
ウの周囲四辺のいずれにも接していないと判定する。
テップ２の画像を壜の縦方向に走査して、ウィンドウの
周囲四辺のいずれにも接していないラベルが出現した場
合、または、走査線で同一ラベルの出現回数が設定数を
超えた場合は欠陥があると判定する。すなわち、図５
（ｂ）で暗ラベルの画像を走査すると、走査線Ｌの附近
でウィンドウの周囲四辺のいずれにも接していないラベ
ル＜１１＞が出現する。よって欠陥があると判定する。
走査したときラベル＜１１＞はウィンドウの周囲四辺の
いずれにも出現しないので、ラベル＜１１＞はウィンド
ウの周囲四辺のいずれにも接していないと判定する。
【００１４】図５（ｂ）で明ラベルの画像を走査する
と、走査線Ｌの附近で同一ラベル（９）の出現回数が２
となる。図５（ａ）で暗ラベルの画像を走査すると、走
査線Ｌの附近で同一ラベル＜７＞の出現回数が３とな
る。図５（ａ）で明ラベルの画像を走査すると、走査線
Ｌの附近で同一ラベル（６）の出現回数が２となる。ラ
ベル（７）も同様に出現回数が２である。ここで、壜の
肉厚のむらによっては、欠陥ではないが、縞が図６に示
すように略Ｓ字のようになることがある。図６の画像を
走査すると、走査線Ｌ１およびＬ２において同一ラベル
の出現回数が２となる。同一ラベルの出現回数の設定数
を２とすると、図５（ａ）でラベル＜７＞の出現回数が
３なので、図６に示す略Ｓ字状の縞（欠陥ではない）と
は区別することができ、欠陥があると判定する。
と、走査線Ｌの附近で同一ラベル（９）の出現回数が２
となる。図５（ａ）で暗ラベルの画像を走査すると、走
査線Ｌの附近で同一ラベル＜７＞の出現回数が３とな
る。図５（ａ）で明ラベルの画像を走査すると、走査線
Ｌの附近で同一ラベル（６）の出現回数が２となる。ラ
ベル（７）も同様に出現回数が２である。ここで、壜の
肉厚のむらによっては、欠陥ではないが、縞が図６に示
すように略Ｓ字のようになることがある。図６の画像を
走査すると、走査線Ｌ１およびＬ２において同一ラベル
の出現回数が２となる。同一ラベルの出現回数の設定数
を２とすると、図５（ａ）でラベル＜７＞の出現回数が
３なので、図６に示す略Ｓ字状の縞（欠陥ではない）と
は区別することができ、欠陥があると判定する。
【００１５】縞模様の明の領域毎および暗の領域毎にラ
ベルを付けた画像を得るのは、明と暗とで同一ラベルの
出現回数が異なるからであり、多い方の数をとらえるた
めである。図５（ａ）では同一ラベルの出現回数が
（６）または（７）の明では２であり、＜７＞の暗では
３であるが、逆になることもある。また、出現回数の設
定数は、２としたが壜により画像は変化するため、２に
限定されるものではない。出現回数の設定値は、数多く
のサンプルテストの結果により決定されるものである。
ベルを付けた画像を得るのは、明と暗とで同一ラベルの
出現回数が異なるからであり、多い方の数をとらえるた
めである。図５（ａ）では同一ラベルの出現回数が
（６）または（７）の明では２であり、＜７＞の暗では
３であるが、逆になることもある。また、出現回数の設
定数は、２としたが壜により画像は変化するため、２に
限定されるものではない。出現回数の設定値は、数多く
のサンプルテストの結果により決定されるものである。
【００１６】なお、本発明の実施にあたって留意するこ
とがある。壜には合わせ目と呼ばれる縦方向の凸部があ
る。凸の程度はゆるやかなものもあり、きついものもあ
る。図７および図８は合わせ目の部分を含む二値画像の
一部を示す図である。凸の程度がゆるやかなものでは、
図７に示すように縞がつながっているので、本発明は問
題なく適用できる。しかしながら、凸の程度がきついも
のでは、図８（ａ）および図８（ｂ）に示すように明ま
たは暗の途切れた画像となる。図８（ａ）の画像が得ら
れるか図８（ｂ）の画像が得られるかは、二値化の闘値
による。この場合、同一ラベルの出現回数が設定数を超
えるので欠陥と判定してしまう。このため、合わせ目部
分の画像をマスクする必要がある。即ち、本発明による
欠陥検出の対象外とする必要がある。
とがある。壜には合わせ目と呼ばれる縦方向の凸部があ
る。凸の程度はゆるやかなものもあり、きついものもあ
る。図７および図８は合わせ目の部分を含む二値画像の
一部を示す図である。凸の程度がゆるやかなものでは、
図７に示すように縞がつながっているので、本発明は問
題なく適用できる。しかしながら、凸の程度がきついも
のでは、図８（ａ）および図８（ｂ）に示すように明ま
たは暗の途切れた画像となる。図８（ａ）の画像が得ら
れるか図８（ｂ）の画像が得られるかは、二値化の闘値
による。この場合、同一ラベルの出現回数が設定数を超
えるので欠陥と判定してしまう。このため、合わせ目部
分の画像をマスクする必要がある。即ち、本発明による
欠陥検出の対象外とする必要がある。
【００１７】図９は合わせ目の部分を含む二値画像を示
す図である。図９では暗を表示する斜線を中間部で省略
している。図９においてＡ部、Ｂ部が合わせ目である。
図１０はＡ部およびＢ部を隣接するように模式化した図
である。次に、これらＡ部、Ｂ部の合わせ目をマスクす
る方法を図９および図１０を参照して説明する。まずス
テップＳ１において、二値画像を壜の縦方向に走査し
て、走査線（Ｌ）で明または暗の連続した画素数を求め
る。次に、ステップＳ２において、ステップＳ１の画素
数が設定数（Ｋ１）を超えた場合は、設定数（Ｋ２）だ
け前の走査線（Ｌ′）において、前記走査線（Ｌ）で設
定数（Ｋ１）を超えて連続した画素と同一の始点（Ｐ
ｓ）と終点（Ｐｅ）との間で、明から暗または暗から明
への変化点の数を求める。次に、ステップＳ３におい
て、ステップＳ２の変化点の数が設定数（Ｋ３）以上の
場合は、走査線（Ｌ）の番号を記憶しておく。次に、ス
テップＳ４において、ステップＳ３で記憶した最初の番
号の走査線（Ｌｍ）より設定数（Ｋ４）だけ前の走査線
（Ｌｓ）から、記憶した最後の番号の走査線（Ｌｎ）よ
り設定数（Ｋ５）だけ後の走査線（Ｌｅ）までの間の画
像をマスクする。
す図である。図９では暗を表示する斜線を中間部で省略
している。図９においてＡ部、Ｂ部が合わせ目である。
図１０はＡ部およびＢ部を隣接するように模式化した図
である。次に、これらＡ部、Ｂ部の合わせ目をマスクす
る方法を図９および図１０を参照して説明する。まずス
テップＳ１において、二値画像を壜の縦方向に走査し
て、走査線（Ｌ）で明または暗の連続した画素数を求め
る。次に、ステップＳ２において、ステップＳ１の画素
数が設定数（Ｋ１）を超えた場合は、設定数（Ｋ２）だ
け前の走査線（Ｌ′）において、前記走査線（Ｌ）で設
定数（Ｋ１）を超えて連続した画素と同一の始点（Ｐ
ｓ）と終点（Ｐｅ）との間で、明から暗または暗から明
への変化点の数を求める。次に、ステップＳ３におい
て、ステップＳ２の変化点の数が設定数（Ｋ３）以上の
場合は、走査線（Ｌ）の番号を記憶しておく。次に、ス
テップＳ４において、ステップＳ３で記憶した最初の番
号の走査線（Ｌｍ）より設定数（Ｋ４）だけ前の走査線
（Ｌｓ）から、記憶した最後の番号の走査線（Ｌｎ）よ
り設定数（Ｋ５）だけ後の走査線（Ｌｅ）までの間の画
像をマスクする。
【００１８】ステップＳ１において、縞の通常の間隔を
超えて連続した画素のある走査線Ｌがあればそこに合わ
せ目があることになるが、図９に示すＣ部のように合わ
せ目が無いのにＡ部と同じく明の画素が連続する場合が
ある。そこで、ステップＳ２において、走査線Ｌよりい
くつか前の走査線Ｌ′での明から暗または暗から明への
変化点の数を求め、次にステップＳ３において、変化点
の数が設定数（Ｋ３）以上か否かでＡとＣとを区別す
る。図９に示す例では、Ａ部の変化点の数は５であり、
Ｃ部の変化点の数は２である。したがって、設定数（Ｋ
３）は３とすれば、Ａ部（欠陥あり）とＣ部（欠陥な
し）とを区別することができる。
超えて連続した画素のある走査線Ｌがあればそこに合わ
せ目があることになるが、図９に示すＣ部のように合わ
せ目が無いのにＡ部と同じく明の画素が連続する場合が
ある。そこで、ステップＳ２において、走査線Ｌよりい
くつか前の走査線Ｌ′での明から暗または暗から明への
変化点の数を求め、次にステップＳ３において、変化点
の数が設定数（Ｋ３）以上か否かでＡとＣとを区別す
る。図９に示す例では、Ａ部の変化点の数は５であり、
Ｃ部の変化点の数は２である。したがって、設定数（Ｋ
３）は３とすれば、Ａ部（欠陥あり）とＣ部（欠陥な
し）とを区別することができる。
【００１９】図９および図１０に示すように、合わせ目
があると明または暗の縞が横方向に途切れた画像となる
が、途切れた部分の間隔は一個の壜でも同一ではない。
図１０は合わせ目によって途切れた部分の間隔が異なる
場合の例を示しており、ＡよりもＢの方が広い。従っ
て、ステップＳ４において、図１０に示すように、合わ
せ目があるとした最初の番号の走査線Ｌｍよりもいくつ
か前の走査線Ｌｓから、最後の番号の走査線Ｌｎよりも
いくつか後の走査線Ｌｅまでの間の画像をマスクして、
途切れた部分が必ずマスクされるようにする。なお、画
像は壜により変化するため、各設定数（Ｋ１〜Ｋ５）は
数多くのサンプルテストの結果により決定され、必要に
より変更されるものである。
があると明または暗の縞が横方向に途切れた画像となる
が、途切れた部分の間隔は一個の壜でも同一ではない。
図１０は合わせ目によって途切れた部分の間隔が異なる
場合の例を示しており、ＡよりもＢの方が広い。従っ
て、ステップＳ４において、図１０に示すように、合わ
せ目があるとした最初の番号の走査線Ｌｍよりもいくつ
か前の走査線Ｌｓから、最後の番号の走査線Ｌｎよりも
いくつか後の走査線Ｌｅまでの間の画像をマスクして、
途切れた部分が必ずマスクされるようにする。なお、画
像は壜により変化するため、各設定数（Ｋ１〜Ｋ５）は
数多くのサンプルテストの結果により決定され、必要に
より変更されるものである。
【００２０】
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
うす泡による縞模様の乱れの特徴を抽出するので、うす
泡欠陥を確実に検出することができる。
うす泡による縞模様の乱れの特徴を抽出するので、うす
泡欠陥を確実に検出することができる。
【図１】本発明の壜胴部の欠陥検出方法を実施する検査
装置を示す正面図である。
装置を示す正面図である。
【図２】図１のII−II矢視図であり、遮光板の構成を示
す図である。
す図である。
【図３】ＣＣＤカメラによって得られた画面を示す図で
ある。
ある。
【図４】二値画像を得る段階を説明する図であり、図４
（ａ）はＣＣＤカメラで得られた原画像を示し、図４
（ｂ）は原画像より得られた二値画像の一部を示す。
（ａ）はＣＣＤカメラで得られた原画像を示し、図４
（ｂ）は原画像より得られた二値画像の一部を示す。
【図５】図５（ａ）および図５（ｂ）はステップ２の段
階を経てラベル付けが完了した画像を示す図である。
階を経てラベル付けが完了した画像を示す図である。
【図６】ステップ２の段階を経てラベル付けが完了した
画像の一部を示す図である。
画像の一部を示す図である。
【図７】合わせ目の部分を含む二値画像の一部を示す図
である。
である。
【図８】図８（ａ）および図８（ｂ）は合わせ目の部分
を含む二値画像の一部を示す図である。
を含む二値画像の一部を示す図である。
【図９】合わせ目の部分を含む二値画像を示す図であ
る。
る。
【図１０】合わせ目の部分を含む二値画像の一部を示す
図である。
図である。
１ 回転台 ２ ガラス壜 ３ 拡散照明 ３ａ 光源 ３ｂ 光拡散板 ４ ＣＣＤカメラ ５ 画像処理装置 ７ 画面 ８ ウィンドウ １０ 遮光板 １０ｓ 隙間 Ｌ，Ｌ′，Ｌｅ，Ｌｍ，Ｌｎ，Ｌｓ，Ｌ１，Ｌ２ 走
査線
査線
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (56)参考文献 特開 平４−220551（ＪＰ，Ａ) 特開 平５−223746（ＪＰ，Ａ) 特開 平６−58733（ＪＰ，Ａ) 特開 平２−49148（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G01N 21/84 - 21/958
Claims (1)
- 【請求項１】 斜方向の複数の隙間をもつ遮光板を透過
した光により壜胴部をＣＣＤカメラで撮像し、得られた
縞模様の画像を処理して欠陥を検出する方法において、 画面のウィンドウ内で明暗の縞模様からなる二値画像を
得るステップ１と、 ステップ１の画像を壜の縦方向に走査して、縞模様の明
の領域毎および暗の領域毎にラベルを付けた画像を得る
ステップ２と、 ステップ２の画像を壜の縦方向に走査して、ウィンドウ
の周囲四辺のいずれにも接していないラベルが出現した
場合、または、走査線で同一ラベルの出現回数が設定数
を超えた場合は欠陥が有ると判定するステップ３とから
なることを特徴とする壜胴部の欠陥検出方法。
Priority Applications (3)
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|---|---|---|---|
| JP34040098A JP3284462B2 (ja) | 1998-11-30 | 1998-11-30 | 壜胴部の欠陥検出方法 |
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| US09/450,722 US6304323B1 (en) | 1998-11-30 | 1999-11-30 | Method for detecting defect in bottle |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP34040098A JP3284462B2 (ja) | 1998-11-30 | 1998-11-30 | 壜胴部の欠陥検出方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2000162155A JP2000162155A (ja) | 2000-06-16 |
| JP3284462B2 true JP3284462B2 (ja) | 2002-05-20 |
Family
ID=18336599
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP34040098A Expired - Fee Related JP3284462B2 (ja) | 1998-11-30 | 1998-11-30 | 壜胴部の欠陥検出方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3284462B2 (ja) |
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|---|---|---|---|---|
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| CN109844505B (zh) * | 2016-09-30 | 2021-10-26 | 东洋玻璃株式会社 | 玻璃容器的烧伤检查装置 |
Family Cites Families (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
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| JPH0711490B2 (ja) * | 1992-02-12 | 1995-02-08 | 東洋ガラス株式会社 | 透明物体の欠陥検出方法とその装置 |
| JPH0711414B2 (ja) * | 1992-08-05 | 1995-02-08 | 東洋ガラス株式会社 | ガラスびんの偏肉検査方法 |
-
1998
- 1998-11-30 JP JP34040098A patent/JP3284462B2/ja not_active Expired - Fee Related
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| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2000162155A (ja) | 2000-06-16 |
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