JP3460541B2 - Method and apparatus for inspecting defects on inspected surface - Google Patents
Method and apparatus for inspecting defects on inspected surfaceInfo
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Description
【0001】[0001]
【発明の属する技術分野】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係り、特に、塗装
が塗り重ねられるにしたがって欠陥がどのように推移し
て行くのかを容易に知ることができるようにした被検査
面の欠陥検査方法およびその装置に関するものである。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a method and apparatus for inspecting a defect of a surface to be inspected, which optically inspects the state of the surface to be coated in the production process of an automobile, and more particularly to a defect as the coating is repeatedly applied. The present invention relates to a method and an apparatus for inspecting a defect on a surface to be inspected, which enables the user to easily know how the changes in the number of times are changed.
【0002】[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。2. Description of the Related Art Conventionally, various types of surface defect inspection apparatuses have been invented for optically inspecting the coating state of a vehicle. Among these, for example, JP-A-2-73139. In Japanese Patent Application Laid-Open No. 5-45142 or the like, a coating surface, which is an inspection surface, is irradiated with light or dark light in which a predetermined stripe or a predetermined change in light and dark is repeated, and the surface of the coating has irregularities In this case, a defect on the surface of the surface to be inspected is detected by differentiating the received light image having a difference in brightness (luminance) or a change in brightness due to the unevenness.
【0003】車両の塗装は、一般的に電着塗装、中塗り
塗装、そして上塗り塗装の順番に行われているが、従来
は、電着塗装の終了後に作業者が欠陥の有無を目視判断
して修正し、この手直し完了後に中塗り塗装をし、この
塗装後に再び作業者が欠陥の有無を目視判断して修正
し、次に、上塗り塗装をした後に表面欠陥検査装置を用
いた欠陥検査をし、その検査結果に基づいて作業者が修
正し、手直しが終わると車両を艤装工程に搬送してい
る。Vehicles are generally painted in the order of electrodeposition coating, intermediate coating, and topcoating. Conventionally, an operator visually judges whether or not there is a defect after the completion of electrodeposition coating. After this reworking is completed, intermediate coating is applied, and after this coating, the operator again visually judges the presence or absence of defects and corrects it, and then after the overcoating, the defect inspection using the surface defect inspection device is performed. Then, the operator corrects it based on the inspection result, and when the repair is finished, the vehicle is transported to the outfitting process.
【0004】[0004]
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来は
上塗り工程が終了した場合にだけ表面欠陥検査装置を用
いた検査をし、その前工程の塗装の検査は作業者の経験
によるもの(手直しをすべき欠陥であるかそうでないか
は作業者の感によるものであり、この判断は非常に困難
である)であったので、塗装工程全体の作業から見ると
3回行われる手直し作業は決して効率的であるとは言え
ない。However, conventionally, the inspection using the surface defect inspection apparatus is performed only when the overcoating process is completed, and the inspection of the coating in the previous process is based on the experience of the operator (reworking is required). It was very difficult for the operator to judge whether the defect was a proper defect or not, and it was very difficult to judge this. Therefore, from the viewpoint of the entire painting process, the repair work performed three times is by no means efficient. It cannot be said that.
【0005】これは、手直しを必要とする程の欠陥(後
工程の塗装によって完全に埋もれてしまうような欠陥)
ではないのに手直しをしたり、逆に手直しをしておかな
いと後工程の塗装で成長する恐れのある欠陥(後工程の
塗装に埋もれることによってさらに大きくなる欠陥)の
手直しをおろそかにすることがあるからであり、前者の
作業は過剰な作業を行っているということで作業効率が
低下する原因となり、後者は欠陥が見付かったときに修
正をする時間よりも後の工程でその欠陥の修正をする時
間の方が余分にかかるということで作業効率が低下する
原因となるからである。This is a defect that requires rework (a defect that is completely buried by painting in the subsequent process).
However, neglecting the repair of defects (defects that become larger by being buried in the coating of the subsequent process) that may grow in the coating of the subsequent process unless they are modified. The work of the former causes excessive work, which reduces work efficiency, and the work of the latter corrects the defect at a later step than when the defect is found. This is because it takes more time to perform, which causes a decrease in work efficiency.
【0006】このような従来の不具合を多少でも解消し
ようとするものとしては、特開平5−196444号公
報に開示されているように、中塗り塗装状態を検知して
得られた塗装欠陥に関する検知データを中塗り塗装の塗
装条件の見直し等に活用しようとするものがある。In order to solve such a conventional problem to some extent, as disclosed in Japanese Unexamined Patent Publication No. 5-196444, detection of a coating defect obtained by detecting an intermediate coating state. Some are trying to utilize the data for reviewing the coating conditions for intermediate coating.
【0007】このように、塗装欠陥の検知データを塗装
工程にフィードバックするようにすれば、欠陥の発生を
少しでも抑えることが可能になり、塗装の手直し作業が
減少し、塗装工程全体の作業の効率化が図られることに
なる。しかしながら、このような技術にあっても、塗装
工程全体の作業の効率化にはまだ改善の余地がある。By feeding back the detection data of the coating defects to the coating process as described above, it is possible to suppress the occurrence of defects even a little, the repair work of the coating is reduced, and the work of the entire coating process is reduced. Efficiency will be improved. However, even with such a technique, there is still room for improvement in streamlining the work of the entire painting process.
【0008】本発明は、このような従来の問題点を解消
するためになされたものであり、塗装が塗り重ねられる
にしたがって欠陥がどのように推移して行くのかを容易
に知ることができるようにし、手直しが必要である欠陥
とそうでない欠陥とを判断して、塗装工程全体としての
作業の効率化を図る一方、品質の向上にも寄与すること
ができ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。The present invention has been made to solve the above-mentioned conventional problems, and it is possible to easily know how defects progress as coating is applied repeatedly. The defect inspection method of the surface to be inspected, which can contribute to the improvement of quality while determining the defects that need rework and the defects that do not The purpose is to provide a device.
【0009】[0009]
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
の本発明は次のように構成される。請求項1に記載の発
明は、被検査面を複数回に亘って塗装する塗装工程に最
適な被検査面の欠陥検査方法であって、塗装終了後、当
該被検査面に存在する欠陥の位置、欠陥の程度を当該欠
陥ごとに少なくとも2回の塗装について記憶し、当該記
憶した欠陥の位置や程度の変化を時系列に調べて欠陥の
推移を知ることができるようにしたことを特徴とする被
検査面の欠陥検査方法である。Means for Solving the Problems The present invention for achieving the above object is configured as follows. The invention according to claim 1 is a defect inspection method for a surface to be inspected, which is most suitable for a coating process in which the surface to be inspected is coated a plurality of times. It is characterized in that the degree of defect is memorized for at least two paintings for each defect, and the change in the position and degree of the memorized defect can be examined in time series to know the transition of the defect. This is a method for inspecting defects on a surface to be inspected.
【0010】請求項2に記載の発明は、被検査面を複数
回に亘って塗装する塗装工程に最適な被検査面の欠陥検
査方法であって、塗装が終了する度に、当該被検査面に
存在する欠陥の位置、欠陥の程度を当該欠陥ごとに記憶
し、当該記憶した欠陥の位置や程度の変化を時系列に調
べて欠陥の推移を知ることができるようにしたことを特
徴とする被検査面の欠陥検査方法である。A second aspect of the present invention is a defect inspection method for a surface to be inspected, which is most suitable for a coating process in which the surface to be inspected is coated a plurality of times. Each time the coating is completed, the surface to be inspected is inspected. It is characterized in that the position and the degree of the defect existing in the memory are stored for each defect, and the change of the stored position and the degree of the defect can be examined in time series to know the transition of the defect. This is a method for inspecting defects on a surface to be inspected.
【0011】請求項3に記載の発明は、請求項1または
請求項2の被検査面の欠陥検査方法において、前記被検
査面に存在する欠陥の位置は、X,Y,Zの三次元の座
標として与えられ、また、欠陥の程度は、欠陥の大きさ
によって付けられたランクであることを特徴とする。According to a third aspect of the present invention, in the defect inspection method for a surface to be inspected according to the first or second aspect, the positions of the defects existing on the surface to be inspected are three-dimensional (X, Y, Z). Given as coordinates, the degree of defect is characterized by a rank assigned by the size of the defect.
【0012】請求項4に記載の発明は、被検査面を複数
回に亘って塗装する塗装工程に適用される被検査面の欠
陥検査装置であって、塗装が終了する度に、被検査面に
存在する欠陥の位置および大きさを検出する欠陥検出手
段と、当該欠陥検出手段によって検出された欠陥の位置
および大きさを記憶する記憶手段と、当該記憶手段から
同一の被検査面の欠陥の位置および大きさを取り出して
欠陥の推移を表示する表示手段とを有することを特徴と
する被検査面の欠陥検査装置である。According to a fourth aspect of the present invention, there is provided a defect inspection apparatus for a surface to be inspected, which is applied to a coating process of coating the surface to be inspected a plurality of times, wherein the surface to be inspected is coated every time coating is completed. Defect detecting means for detecting the position and the size of the defect existing in the, the storage means for storing the position and the size of the defect detected by the defect detecting means, the defect of the same inspected surface from the storing means. A defect inspection apparatus for a surface to be inspected, comprising: a display unit for displaying a transition of a defect by extracting a position and a size.
【0013】請求項5に記載の発明は、請求項4に記載
の被検査面の欠陥検査装置において、前記被検査面に存
在する欠陥の位置は、X,Y,Zの三次元の座標として
与えられ、また、欠陥の程度は、欠陥の大きさによって
付けられたランクであることを特徴とする。According to a fifth aspect of the present invention, in the defect inspection apparatus for an inspected surface according to the fourth aspect, the position of a defect existing on the inspected surface is expressed as a three-dimensional coordinate of X, Y, Z. Given and also the degree of defect is characterized by a rank assigned by the size of the defect.
【0014】[0014]
【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。請求項1乃至請求項3の発明によれば、同一の被検
査面における欠陥の推移を、塗装の度に時系列に記憶し
た欠陥の位置および大きさに基づいて知ることができる
ようにしたので、手直しをしておかなければならない欠
陥とそうでない欠陥とを容易に知ることができ、これに
基づいて塗装作業の効率化を図ることができるようにな
る。As described above, according to the present invention, the following effects can be obtained by the constitution for each claim. According to the inventions of claims 1 to 3, the transition of defects on the same surface to be inspected can be known based on the position and size of the defects stored in time series at each coating. Therefore, it is possible to easily know the defects that must be reworked and the defects that are not, and based on this, it becomes possible to improve the efficiency of the painting work.
【0015】請求項4および請求項5に記載の発明によ
れば、同一の被検査面における欠陥の推移結果を、塗装
の度に時系列に記憶した欠陥の位置および大きさに基づ
いて表示手段に表示できるようにしたので、手直しをし
ておかなければならない欠陥とそうでない欠陥とを容易
に知ることができ、これに基づいて塗装作業の効率化を
図ることができるようになる。According to the fourth and fifth aspects of the present invention, the result of transition of the defect on the same surface to be inspected is displayed on the basis of the position and size of the defect stored in time series for each coating. Since it can be displayed on the screen, it is possible to easily know the defects that must be reworked and the defects that are not, and based on this, the efficiency of the painting work can be improved.
【0016】[0016]
【発明の実施の形態】以下、本発明の一実施形態を図面
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。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。BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION An embodiment of the present invention will be described below with reference to the drawings. FIG. 1 is a block diagram showing a schematic configuration of a defect inspection apparatus for carrying out a defect inspection method for an inspection surface according to the present invention. In the figure, the surface 1 to be inspected corresponds to, for example, the coating surface of a vehicle body conveyed by a conveyor from a coating booth. The properties of the coated surface are slightly different depending on factors such as the concentration of the coating and the coating amount, but the apparatus shown in FIG. 1 is capable of quantifying and measuring it.
【0017】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、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。The coated surface 1 is irradiated with a stripe-shaped light-dark pattern (bright-dark pattern), and the light-dark pattern is formed by the stripe grating 3 provided in the lighting device 2. The illumination device 2 and the stripe grating 3 constitute a stripe pattern irradiation device (see FIG. 2) described later.
【0018】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、CCDカラーカ
メラ5によって映し出される。なお、このCCDカラー
カメラ5は、カラー画像を撮像できるものであって、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。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
憶する記憶装置が設けられている。この記憶装置は、当
然にカラー画像を記憶できるものである。すなわち、R
GBのそれぞれについて画像を記憶する機能を有してい
るものである。The area irradiated with this stripe-shaped light-dark pattern, that is, the imaged site A is displayed by the CCD color camera 5. The CCD color camera 5 is capable of capturing a color image. For example, the stripe image of the imaged site A is transferred to the image processing device 9 via the camera control unit 7 at regular intervals of about 1/30 second. I am supposed to send it. The image processing device 9 is provided with a storage device that stores the stripe image (also referred to as a light-dark pattern image or a light-receiving image) captured at regular intervals. This storage device can naturally store color images. That is, R
It has a function of storing an image for each GB.
【0019】この実施形態では被検査面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C
CDカラーカメラ5を設けている)ので、CCDカラー
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カラーカメラ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
表示手段であるカラーモニタ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。この欠陥Bの色も当然に判別すること
ができるので、この欠陥がどのような原因で生じたのか
をある程度判断することができることになる。In this embodiment, the surface 1 to be inspected is designed to move in the direction of the arrow shown in the figure (C
Since the CD color camera 5 is provided), the stripe image captured by the CCD color camera 5 at regular intervals is an image in which the imaged site A on the surface 1 to be inspected is displaced at regular intervals. When one still image picked up by the CCD color camera 5 is processed by the image processing device 9 and displayed on the color monitor 10 which is a display means, an image as shown in the drawing is obtained, which is a convex shape existing on the painted surface 1. The defect B is detected. Since the color of the defect B can also be determined as a matter of course, the cause of the defect can be determined to some extent.
【0020】なお、本実施形態では被検査面1を移動さ
せる態様を示したが、CCDカラーカメラ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カラーカメラ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。Although the surface to be inspected 1 is moved in this embodiment, the CCD color camera 5 may be moved to change the imaged site A on the surface to be coated 1 with time. When moving the inspected surface 1,
Although not shown, a conveyor such as a belt conveyer serves as a moving unit, and when the CCD color camera 5 is moved, a loader or a robot to which the CCD color camera 5 is attached serves as a moving unit.
【0021】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。The image processing apparatus 9 includes a host computer 1
2 is connected, the final recognition of the presence of defects on the surface 1 to be painted is done by this host computer 12. That is, the number of pulses (corresponding to the movement amount) from the pulse generator 14 for recognizing the movement amount of the surface 1 to be inspected conveyed by the above-mentioned conveyor, and the image processing device 9
Based on the defect candidate points obtained from a plurality of images arranged in time series detected by, the moving amount of the defect candidate points detected in the still image is the actual movement of the surface 1 to be painted, in other words For example, it is calculated whether or not it is proportional to the movement amount of the imaging region A, and if it is proportionally moved, it is determined that the detected defect candidate point is the defect B existing on the surface to be inspected. Will be done.
【0022】さらに、この決定された欠陥がどのような
色であるのか、どのような面積であるのか、どのような
大きさ(縦横比)であるのかによって、この欠陥の総合
ランク付けをする。つまり、欠陥の程度がどの程度であ
るのかを作業者が即座に判断できるようになっている。
このランク付けをするにあたっては、予め欠陥の種類ご
とに、色、大きさ(面積)、形状(縦横比)の特徴に分
けてデータベース化しておく必要がある。したがって、
ホストコンピュータ12内の記憶装置には、このデータ
ベースが記憶してある。Further, the defects are comprehensively ranked according to the color, area, and size (aspect ratio) of the determined defects. That is, the operator can immediately determine the degree of the defect.
In order to perform this ranking, it is necessary to create a database by classifying the characteristics of color, size (area), and shape (aspect ratio) for each defect type. Therefore,
This database is stored in the storage device in the host computer 12.
【0023】なお、ホストコンピュータ12の記憶装置
には、上記のようにして決定された欠陥の大きさやラン
クが欠陥ごとに、また、電着塗装後、中塗り塗装後、上
塗り塗装後のそれぞれの塗装面について記憶されてい
る。また、この記憶内容は、カラーモニタ10に表示で
きるようになっている。具体的にどのような表示がなさ
れるのかは後述するが、どのようなランクの欠陥を手直
ししておくべきであるかは、この表示から容易に判別で
き、塗装工程の手直し作業に関する作業標準を作ること
が可能になる。In the storage device of the host computer 12, the size and rank of the defects determined as described above are provided for each defect, and after the electrodeposition coating, the intermediate coating and the top coating. Memorized about the painted surface. Further, the stored contents can be displayed on the color monitor 10. Although what kind of display will be made concretely will be described later, what rank of defect should be repaired can be easily discriminated from this display, and the work standard regarding the repair work of the painting process can be defined. It becomes possible to make.
【0024】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。照明装置2には、直管型の蛍光ランプ2
aが図示するように複数本配置され、この蛍光ランプ2
a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。In FIG. 2, the stripe pattern is applied to the surface 1 to be inspected.
It is a figure which shows the structure of the striped pattern irradiation apparatus for irradiating to. The lighting device 2 includes a straight tube fluorescent lamp 2
As shown in FIG.
A diffusing plate 2b that scatters and diffuses the light of the fluorescent lamp 2a is attached to the front side of a. The diffusion plate 2b is for scattering the light from the fluorescent lamp 2a to create a light source similar to a surface light source, and is made of, for example, frosted glass. A stripe plate 3 for forming a stripe pattern is attached to the front side of the diffusion plate 2b.
The stripe plate 2c is a transparent or diffusing plate having black stripes at predetermined intervals.
【0025】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。Therefore, the light from the fluorescent lamp 2a is diffused by the diffusing plate 2b, and the light made planar by the diffusing plate 2b is irradiated onto the surface 1 to be inspected through the stripe pattern 2c. Therefore, a bright-dark pattern similar to the stripe pattern 2c is projected on the surface 1 to be inspected.
【0026】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。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。FIG. 3 shows a stripe pattern irradiation device for forming a stripe pattern without using the diffusion plate 1b. In this irradiation device, a light source 2d for generating diffused light is arranged as shown in the drawing, and its back surface 2e is painted black. Even if such an irradiation device is used, it is possible to project the same bright and dark pattern as the irradiation device shown in FIG.
【0027】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。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カラーカメラ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RGBの各色について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。FIG. 4 is a block diagram showing the internal structure of the image processing apparatus 9 shown in FIG. The buffer amplifier 20 provided in the image processing device 9 has a function of temporarily storing the image signal from the camera control unit 7. In addition, the A / D converter 22
Has a function of converting the image signal stored in the buffer amplifier 20 into digital data. Therefore, the striped light-and-dark image projected on the surface to be coated 1 captured by the CCD color camera 5 is finally converted into a digital value. For example,
This digital value is converted into a brightness level of 8 bits for each color of RGB, and one screen is captured with a resolution of 512 × 512 pixels.
【0028】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RGBの各色についてメモリ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
るものである。なお、メモリ26には、本実施の形態で
は電着塗装後の塗装面、中塗り塗装後の塗装面、上塗り
塗装後の塗装面の3つの塗装面についての画像が記憶さ
れる。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、これをカラーモニタ10に出力する機
能を有しているものである。Further, the microprocessor unit 24
Has a function of storing the brightness value of each pixel output from the A / D converter 22 in the memory 26 for each color of RGB, and outputting to the host computer 12. In the present embodiment, the memory 26 stores images of three coated surfaces, that is, a coated surface after electrodeposition coating, a coated surface after intermediate coating, and a coated surface after top coating. The D / A converter 28 has a function of returning the digitized image signal output from the microprocessor unit 24 to an analog value and outputting the analog value to the color monitor 10.
【0029】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 。The detection of defect candidate points by the image processing device 9 thus configured will be described in detail with reference to FIG.
【0030】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。FIG. 5A is a diagram showing a moving state of the defect B on the surface 1 to be inspected, which moves with the passage of time.
【0031】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。Bright and dark stripes are radiated on the surface 1 to be inspected through the stripe plate 3, but in the case where there are irregularities B as shown in the drawing in the white stripes, Since the irradiation light is diffusely reflected at the defect B portion, the luminance of the defect portion becomes smaller than that of the other portions.
【0032】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カラーカメラ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、カラーモニタ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。FIG. 5B is an example of an image of the imaged site B imaged by the CCD color camera 5 when the defect B exists in the white stripe. Since the stripe-shaped bright and dark pattern is irradiated on the imaging region A, the image displayed by the color monitor 10 is as shown in the figure. Such a light-receiving image is captured as an original image in the image processing apparatus 9. However, since the resolution of one screen is 512 × 512 as described above, the vertical axis and the horizontal axis each have 512 pixels.
【0033】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。When the coordinate axes x and y are taken with the upper left corner of the screen in FIG. 5B as the origin and one line in this image is represented by the brightness level, it corresponds to the brightness value as shown in FIG. 5C. A waveform signal is obtained. That is, the brightness value of the portion corresponding to the bright portion is large, and conversely, the brightness value of the portion corresponding to the dark portion is small. In the illustrated image, a defect candidate point exists in the bright portion, but the defect candidate point appears as a portion having a small brightness value in a part of the area detected as the bright portion. If the area with a small brightness value existing in the bright area is larger than a certain size, it is determined that this is a defect existing on the surface to be inspected.
【0034】ただ、本実施形態では、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。However, in the present embodiment, it is determined that the defect is the final defect by also judging such "whether the defect moves according to the movement of the image pickup area".
In the unlikely event that the defect candidate point recognized in only one still image captured as shown in FIG. 5B is noise, the imaged part in the subsequent time-series images is captured. This is because it is considered that the defect candidate point is not recognized in the form in which the defect candidate point moves along with the movement of.
【0035】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。まず、欠陥の検出にあたって
は、CCDカラーカメラ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。FIG. 6 is a flow chart showing the processing sequence and processing contents of the defect inspection method for the surface to be inspected or the apparatus therefor according to the present invention. First, in detecting a defect, an image of the imaging portion B of the surface to be inspected is captured from the CCD color camera 5. The captured image is the image processing device 9
Are stored in the memory 26 (S1). The stored image is subjected to an emphasis process in order to easily extract a defective portion. As this emphasis processing, known emphasis processing such as area determination is used (S2). The image processing apparatus 4 performs the above-described enhancement processing and defect candidate point extraction processing on all of the stripe images stored in the memory 26 in time series. The image after these processes is stored in another address of the memory 26 again.
【0036】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。そして、欠陥候補点の面積や形状、その形状の縦
横寸法の比、色を入力した各画像のそれぞれについて求
め、これらの平均を求めて、最終的に欠陥の面積、縦横
比、色を特定し、これをランク付けのデータベースに記
憶されているデータと照合して欠陥のランク付けをする
(S3)。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)。また、
この処理は、電着塗装後の塗装面、中塗り塗装後の塗装
面、上塗り塗装後の塗装面の3つの塗装面についてそれ
ぞれ行われることになる。The host computer 12 inputs the image after the image processing, and moves in time series in each image based on the position and size of the defect candidate points extracted from each image. If it is determined that this movement amount is synchronized with the movement of the imaging region obtained from the pulse generator 14, the defect candidate point is the defect actually existing on the surface to be inspected for the first time. To decide. Then, the area and shape of the defect candidate points, the ratio of the vertical and horizontal dimensions of the shape, and the color are input for each of the input images.The average of these values is calculated, and finally the defect area, aspect ratio, and color are specified. , This is compared with the data stored in the ranking database to rank defects (S3). The above processing is continuously performed until the end command is issued from the outside (S4). Also,
This treatment is performed on each of the three coated surfaces, that is, the coated surface after the electrodeposition coating, the coated surface after the intermediate coating, and the coated surface after the top coating.
【0037】次に、本発明の方法並びに装置の動作を図
7乃至図9のフローチャートに基づいて、図10および
図11の図面を参照しながら詳細に説明する。S11
まず、CCDカラーカメラ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内にカラー画像として記憶させる。こ
の際には、CCDカラーカメラ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。Next, the operation of the method and apparatus of the present invention will be described in detail based on the flowcharts of FIGS. 7 to 9 and with reference to the drawings of FIGS. S11 First, the CCD color camera 5 inputs the stripe image at time TN and stores the stripe image in the memory 26 of the image processing device 9 as a color image. At this time, the count of the number of pulses from the pulse generator 14 that indicates the position of the imaged region A of the CCD color camera 5 is reset to zero. This reset is performed by the host computer 12 that operates in synchronization with the image processing apparatus 9.
【0038】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。 S12 Next, the image processing device 9 detects the stored stripe image,
That is, the enhancement process for facilitating the extraction of the defective portion is performed on the original image. By this emphasis processing, only the portion considered to be a defect included in the original image is extracted.
【0039】この強調処理の具体例としては、たとえば
図10に示す2種類を例示している。As a concrete example of this emphasizing process, for example, two types shown in FIG. 10 are illustrated.
【0040】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。The emphasizing process shown in FIG. 9A is to detect a defective portion by area determination. When an original image as shown in the figure is taken, it is converted into a video waveform with the luminance as the vertical axis, and the waveform becomes as shown on the right side. This waveform is the average luminance value and the threshold level. Is binarized by the signal (FIG. 2), and only the signal within a predetermined width of this binarized signal is extracted (FIG. 2) and made into a defective portion.
【0041】次に、図10(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。Next, the emphasizing process shown in FIG. 10B is to detect a defective portion by smoothing. When an original image as shown in the figure is taken and converted into a video waveform with luminance as the vertical axis, the waveform becomes as shown on the right side, but this waveform must be smoothed. Smoothing (see Fig.), Subtracting the video waveform from the video waveform of to obtain the absolute value (see Fig.), Binarizing this waveform at a specified threshold level, and binarizing the signal. (The same figure) is made a defective part.
【0042】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。As an example, the defective portion is extracted from the original image by performing the above processing. The detection of the defective portion can be performed by any other known method.
【0043】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。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。 S13 : The counter value i for counting the number of original images is set to 1. In step S14, the N-1th defective portion processed as described above and the defective portion detected in the Nth original image are compared.
In the above processing, since only one original image has been captured yet, this comparison cannot be actually performed. However, when two or more original images have been captured, the image capturing is performed immediately before. The comparison with the original image that has been performed will be performed.
【0044】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。The S15 host computer 12 counts the pulses output from the pulse generator 14, calculates the position of the imaging region A based on the counted number of pulses, and calculates the Nth original image and the Nth image. The amount of movement D of the imaged part of the original image taken as the -1st sheet is calculated. The S16 host computer 12 calculates the distance between each of the defect parts extracted from the original image in S12 and the defect point extracted from the (N-1) th original image, and sets the distance to d.
And
【0045】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。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。この登録がされ
ると、この欠陥候補点の面積、形状の縦横比、欠陥点の
色、背景色を検出し、これらも登録する。The moving distance d of each defect point calculated in S17 and S18 is the imaging region A.
It is judged whether or not the distance is substantially equal to the moving distance D of all defect points extracted from the original image. If each of the extracted S19 defect points exhibits a movement amount substantially equal to the movement amount D of the imaging region, this defect point is registered as a defect candidate point. After this registration, the area of this defect candidate point, the aspect ratio of the shape, the color of the defect point, and the background color are detected, and these are also registered.
【0046】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の移動量とほぼ等しいか否か
が判断される。The processing of S20, S21, S22 and above is performed for all the defective portions of the image up to N screens before the newly captured original image. For example, when N = 5 is set, the time points TN-1, TN-2, TN-3, and TN- are set for all the defective portions extracted from the original image captured at the time TN.
4 and TN-5 are collated with the defective portions extracted from the original images captured, and the movement amount of the defective portion, which is a defect candidate point, is captured for each defective portion. It is determined whether or not the movement amount is substantially equal to the movement amount.
【0047】この実施形態では、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。In this embodiment, it is calculated whether or not the relation of D = d is established for all the defect points imaged in the past and extracted from the image. It is also possible to detect a defect candidate point by performing the above-described processing on one image. At first glance, this kind of processing seems to reduce the recognition accuracy,
Even if only one sheet is to be extracted as a defect portion, it will be picked up as a defect candidate point even if it has not been extracted. Is a defect candidate point.
【0048】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。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。そして、この欠陥点の3次元の位置
(X,Y,Z)を認識して記憶しておく。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。By the processing of S23 and above, the number of times registration is performed for the same defect candidate point is counted. S24, S25 When the count number is equal to or larger than the preset count number, the defect candidate point is determined to be a defect existing on the surface to be inspected. Then, the three-dimensional position (X, Y, Z) of this defect point is recognized and stored. The processing from S26 onward is continued until a work end command is issued.
【0049】図9に示すフローチャートは、図8に示し
たステップ25のサブルーチンフローチャートである。
このステップ25の処理では、欠陥であるとの決定を行
うことの他に、カラーモニタ10に検出された欠陥がど
の程度の欠陥であるかを表示するための処理も行ってい
る。The flowchart shown in FIG. 9 is a subroutine flowchart of step 25 shown in FIG.
In the process of step 25, in addition to determining that the defect is a defect, a process for displaying the extent of the defect detected by the color monitor 10 is also performed.
【0050】前記したように、欠陥候補点の面積、形状
の縦横比、欠陥候補点の色や背景の色が各カラー画像ご
とに算出されてマイクロプロセッサユニット24の記憶
装置に記憶されているが、マイクロプロセッサユニット
24は、各欠陥候補点の面積からその平均を算出し(S
25a)、その面積のばらつき具合も算出する。欠陥候
補点の面積平均を欠陥の面積として、その面積の大きさ
のランクを記憶されているデータベースのデータに基づ
いて決定する。As described above, the area of the defect candidate point, the aspect ratio of the shape, the color of the defect candidate point, and the background color are calculated for each color image and stored in the storage device of the microprocessor unit 24. , The microprocessor unit 24 calculates the average from the area of each defect candidate point (S
25a), the degree of variation in the area is also calculated. The area average of the defect candidate points is set as the area of the defect, and the rank of the size of the area is determined based on the data of the stored database.
【0051】また、面積のばらつきが大きい場合には、
欠陥がクレータであるとか、ゴミであるとか、ブツであ
るとかの判断をすることができる。このような判断をす
ることができるのは、欠陥の種類に応じて面積のばらつ
き方に相関があるからである。たとえば、クレータであ
れば.欠陥の表面角度が正常面に近いため、ストライプ
真ん中付近で面積が小さくなりやすくなる。欠陥の面積
のこのようなばらつき方を調べることによって、欠陥が
クレータによるものであるのか、ゴミによるものである
のか、ブツによるものであるのかを判断できることにな
る(S25b)。Further, when the variation in area is large,
It is possible to determine whether the defect is a crater, dust, or crap. The reason why such a judgment can be made is that there is a correlation in the variation of the area depending on the type of defect. For example, if it is a crater. Since the surface angle of the defect is close to the normal surface, the area tends to be small near the center of the stripe. By investigating such a variation in the area of the defect, it is possible to determine whether the defect is caused by a crater, dust, or lumps (S25b).
【0052】また、マイクロプロセッサユニット24
は、各欠陥候補点の形状の縦横の寸法の比を算出し、そ
の平均値を求め欠陥の縦横比とする(S25c)。この
ように欠陥の縦横比を求めると、その欠陥が糸ゴミによ
るものであるのか、線キズによるものであるのか、ゴミ
ブツによるものであるのかを容易に判定することができ
るようになる。たとえば、縦横比の大きいものは、糸ゴ
ミ、線キズであると判定される。なお、縦横比のみによ
って欠陥の種類を正確に判断することが困難な場合があ
るので、このような場合には、その欠陥の面積との関係
で欠陥の種類を判断すると良い。例えば、縦横比(大/
小)が2以上で、かつその面積が縦×横の値の1/3以
下ならば、糸ゴミ、線キズと判断する(S25d)。Further, the microprocessor unit 24
Calculates the ratio of the vertical and horizontal dimensions of the shape of each defect candidate point and obtains the average value as the aspect ratio of the defect (S25c). When the aspect ratio of the defect is obtained in this manner, it is possible to easily determine whether the defect is caused by a thread dust, a line flaw, or a dust spot. For example, those having a large aspect ratio are determined to be thread dust and line scratches. In some cases, it may be difficult to accurately determine the type of defect based only on the aspect ratio, and in such a case, the type of defect may be determined in relation to the area of the defect. For example, the aspect ratio (large /
If (small) is 2 or more and the area thereof is 1/3 or less of the vertical × horizontal value, it is determined to be thread dust or line scratch (S25d).
【0053】さらに、マイクロプロセッサ24は、各欠
陥候補点の色、その背景色を認識し、その平均値を求め
て欠陥の色とする。また同時にその色のばらつきも求め
る(S25e)。この色の認識の結果、背景の色と欠陥
の色との相違によって、埋没ゴミであるか、露出ゴミで
あるかの判定をする。この判定は、埋没ゴミの場合には
欠陥の色が背景の色に近く、露出ゴミの場合には、その
材質特有の色が出てくるということを利用したものであ
る。Further, the microprocessor 24 recognizes the color of each defect candidate point and the background color thereof and obtains the average value thereof as the defect color. At the same time, the color variation is also obtained (S25e). As a result of this color recognition, it is determined whether the dust is buried dust or exposed dust depending on the difference between the background color and the defect color. This determination is based on the fact that the color of the defect is close to the background color in the case of buried dust, and the color peculiar to the material appears in the case of exposed dust.
【0054】このように、露出ゴミである場合には、欠
陥の色により欠陥材料が判定できるが、たとえば、欠陥
の色が黒の場合には、塗装工程においてボイラーのすす
が付着したり、溶接工程のスパッタがとれていないこと
により欠陥が発生したものであると判断することがで
き、灰色や黄色の場合には、アルミ粉、真鍮や銅粉が付
着したものであると判断することができる。このよう
に、付着している物が判ると、欠陥が生じた原因の究明
に役立てることができる。たとえば、ボイラーのすすが
付着していると判断された場合には、ボイラーのすすが
飛んで来ないような対策を立てることによって、欠陥の
発生を減少させることができるようになる(25f)。As described above, in the case of exposed dust, the defective material can be determined by the color of the defect. For example, when the color of the defect is black, soot of the boiler adheres or welding occurs in the coating process. It can be judged that a defect has occurred due to the lack of spatter in the process, and in the case of gray or yellow, it can be judged that aluminum powder, brass or copper powder has adhered. . In this way, if the adhered object is known, it can be useful for investigating the cause of the defect. For example, when it is determined that the soot of the boiler is attached, it is possible to reduce the occurrence of defects by taking measures to prevent the soot of the boiler from flying (25f).
【0055】以上のようにして算出された欠陥の面積、
欠陥の形状の縦横比、背景の色、欠陥の色はカラーモニ
タ10に写し出される。そして、最後に、これらの演算
の結果を総合して、その欠陥がどの程度のものであるの
かのランク付けをする。このランク付けは、欠陥の面
積、欠陥の形状の縦横比、背景の色、欠陥の色を総合的
に判断することによって行う。この判断は、前述のデー
タベースに記憶されているデータに基づいて行う。たと
えば背景の色が緑、欠陥の色が黒、平均面積が非常に小
さく、縦横比が非常に大きい場合には、目立ちにくい糸
キズであると判断できるから、欠陥の総合ランクは低く
なる(例えば10)。一方、前述の場合であっても、背
景の色が白である場合には、露出欠陥でありしかも目立
つので、欠陥の総合ランクは前述の場合よりも高くなる
(例えば15)。The area of the defect calculated as described above,
The aspect ratio of the defect shape, the background color, and the defect color are displayed on the color monitor 10. Finally, the results of these operations are combined to rank how defective the defect is. This ranking is performed by comprehensively determining the defect area, the aspect ratio of the defect shape, the background color, and the defect color. This judgment is made based on the data stored in the above-mentioned database. For example, if the background color is green, the defect color is black, the average area is very small, and the aspect ratio is very large, it can be determined that the yarn scratches are inconspicuous, so the overall rank of defects is low (for example, 10). On the other hand, even in the case described above, when the background color is white, it is an exposed defect and is conspicuous, and therefore the overall rank of the defect is higher than that in the case described above (for example, 15).
【0056】作業者は、この総合ランクを見て手直しを
することになるが、ランクに応じてどのような手直しが
要求されるのかを標準化すれば、均一な手直し作業が可
能になる(S25g)。なお、データベースには、適切
なランク付けがされるように、これまでの蓄積の結果得
られたデータや経験などによって、最適な数値を割り当
てるようにする。The worker will make a repair by looking at this comprehensive rank, but uniform repair work becomes possible by standardizing what kind of repair is required according to the rank (S25g). . It should be noted that the database is assigned an optimum value based on the data obtained as a result of the accumulation and the experience so that the database is appropriately ranked.
【0057】以上の処理を図11に基づいてもう一度整
理して説明する
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カラーカメラ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。In the same figure in which the above-mentioned processing is arranged and explained again based on FIG. 11, each image from time t1 to time t8 is an image taken by the CCD color camera 5 at each time, and on the right side thereof. Image is an image after defect enhancement processing is performed on these original images. That is, it is an image in which a defective portion is extracted from each original image.
【0058】ここで、時刻t6の画像がCCDカラーカ
メラ2によって撮像された場合の処理を説明する。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。そして、この欠陥候補点の面積や、縦横比、欠陥の
色、背景の色が検出される。なお、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,t3,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。Now, the processing when the image at the time t6 is picked up by the CCD color camera 2 will be described. If defect enhancement processing is performed on the original image at this time, as a defective portion,
Six of a, b, c, d, e and f are extracted. First, it is determined whether or not the extracted defect point a is detected at points separated by a constant distance from each of the 5 images (N = 5) from t5 to t1. As a result of this determination, the defect point a and the defect point b are detected with a certain distance apart, so both of these points are registered as defect candidate points. Then, the area of this defect candidate point, the aspect ratio, the defect color, and the background color are detected. It should be noted that the defect points from c to f do not show any movement and are therefore treated as simple noise.
It is not registered as a defect candidate point. Such processing is
The same applies to the four images t4, t3, t2, and t1. Note that, as shown in the figure, the defect point a disappears (not extracted) in the image at t3. Therefore, in the image comparison process between t6 and t3, the defect portion a is not registered as a defect candidate point.
In the above process, the defective portion a will be registered four times, and the defective portion b will be registered three times. In this processing, if only defects that have been registered three times or more (count M = 3) are determined to be defects, both points a and b are determined to be defects existing on the surface to be inspected. It will be.
【0059】本実施形態では、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。In this embodiment, since the defect is extracted from the stripe-shaped light-dark image, the portion located at the light-dark boundary may be extracted as a defect point. If this is moved and extracted along with the movement of the imaging region, it will be erroneously detected as a defect, so in order to prevent this, for areas other than the boundary,
Alternatively, if the defect extraction process is performed only on the bright pattern region, it is possible to realize more accurate defect detection.
【0060】以上のような処理によって欠陥の存在を認
識し、また、その欠陥の3次元の位置や大きさが各欠陥
ごとにホストコンピュータ12内の図示しない記憶装置
に記憶される欠陥検査装置は、電着塗装工程、中塗り塗
装工程、上塗り塗装工程のそれぞれの工程の検査部門に
設けられ、これらの部門から送られてくるデータは1つ
の欠陥検査装置に集められて欠陥検査結果の集計データ
が作成されることになる。The defect inspecting apparatus which recognizes the existence of a defect by the above-described processing, and in which the three-dimensional position and size of the defect are stored in a storage device (not shown) in the host computer 12 for each defect, , The electrodeposition coating process, the intermediate coating process and the top coating process are provided in the inspection departments, and the data sent from these departments are collected in one defect inspection device and the total data of the defect inspection results is collected. Will be created.
【0061】以下に、この様子を図面に基づいて詳細に
説明する。図12は、本発明の欠陥検査方法並びに欠陥
検査装置を塗装工程にどのように適用しているのかを示
した図である。Hereinafter, this state will be described in detail with reference to the drawings. FIG. 12 is a diagram showing how the defect inspection method and the defect inspection apparatus of the present invention are applied to a coating process.
【0062】この図に示すように、まず車体の電着塗装
が終了すると、その塗装面に欠陥が存在するかどうかを
本発明の欠陥検査装置によって検査する。この検査の結
果、欠陥があると判断された場合には、その欠陥がどこ
に存在するのかが作業者に示されるので、作業者はそれ
にしたがって手直しをする。また、この工程で検出され
た欠陥に関するデータ(どこに欠陥が存在するか、その
欠陥はどのようなランクか)はホストコンピュータ12
に送られる。As shown in this figure, first, when the electrodeposition coating of the vehicle body is completed, it is inspected by the defect inspection apparatus of the present invention whether or not there is a defect on the coated surface. If it is determined as a result of this inspection that there is a defect, the worker is shown where the defect exists, and the worker repairs accordingly. Further, the data regarding the defect detected in this step (where the defect exists and what rank the defect is) is stored in the host computer 12.
Sent to.
【0063】つぎに、中塗り塗装が終了すると、電着塗
装の場合と同様に検査をして手直しをする。この工程で
の欠陥に関するデータもホストコンピュータ12に送ら
れる。なお、この場合の手直しは、ホストコンピュータ
12によってなされる具体的な指示によって行う。最後
に、上塗り塗装が終了すると、電着塗装の場合と同様に
検査をして手直しをする。この工程での欠陥に関するデ
ータもホストコンピュータ12に送られる。また、この
場合の手直しも、ホストコンピュータ12によってなさ
れる具体的な指示によって行う。Next, when the intermediate coating is completed, the same inspection as in the case of electrodeposition coating is performed and the repair is performed. Data regarding defects in this step are also sent to the host computer 12. The rework in this case is performed by a specific instruction given by the host computer 12. Finally, when the overcoating is finished, the inspection and repairs are performed as in the case of electrodeposition coating. Data regarding defects in this step are also sent to the host computer 12. The rework in this case is also performed by a specific instruction given by the host computer 12.
【0064】図13に示すように、電着塗装工程、中塗
り塗装工程、上塗り塗装工程のそれぞれの工程につい
て、同一の車体の同一塗装面に存在する欠陥の場所とそ
のランクがホストコンピュータ12に集められるが、そ
の一例を示せば図14に示すようなデータとなる。この
図に示すデータは、実際にカラーモニタ10に表示され
るデータであり、各工程で手直しをせずに後工程の塗装
をした結果である。As shown in FIG. 13, in each of the electrodeposition coating process, the intermediate coating process, and the top coating process, the host computer 12 can determine the location of the defect existing on the same coated surface of the same vehicle body and its rank. The data is collected, but if one example is shown, the data will be as shown in FIG. The data shown in this figure is the data actually displayed on the color monitor 10, and is the result of painting in the subsequent steps without any modification in each step.
【0065】このような同一の塗装面の欠陥が、電着塗
装後から上塗り塗装後までどのように推移するのかを演
算すると、図14の下の表に示すように、手直しをしな
くても消えてしまうもの、手直しをしないと塗装の度に
その大きさが成長して行くものなどがはっきりと見えて
くる。Calculating how such defects on the same coated surface change from after electrodeposition coating to after top coating, there is no need to rework as shown in the lower table of FIG. Things that disappear, and things that grow in size every time you paint will be clearly visible.
【0066】たとえば、電着塗装後にみつかった欠陥N
O1,NO2については、中塗り塗装後には消滅してし
まっているのがわかるが、このことから、電着塗装後の
欠陥ランクが8までのものは手直しの必要がない欠陥で
あることがわかる。同様に、中塗り塗装後にみつかった
欠陥NO6〜NO9についても、上塗り塗装後には消滅
しているが、中塗り塗装後の欠陥ランクが10までのも
のは手直しの必要がない欠陥であることが判る。このよ
うにして、同一塗装面の同一位置の欠陥が塗装の度にど
のように推移して行くのかを調べ、その結果をそれぞれ
の塗装工程の手直し作業にフィードバックするようにす
れば、その塗装工程でみつかった欠陥のどれを修正すれ
ば良く、またどれを修正しなくとも良いのかをはっきり
と区別することができ、この区別を欠陥検査装置に行わ
せ、作業者の修正指示をも自動的に出すことができるよ
うにすれば、無駄な作業をなくすことができ、手直し作
業の効率化と、塗装品質の向上を達成することができる
ことになる。For example, the defect N found after electrodeposition coating
Regarding O1 and NO2, it can be seen that they disappeared after the intermediate coating, but from this, it can be seen that those with a defect rank up to 8 after electrodeposition coating are defects that need not be reworked. . Similarly, the defects NO6 to NO9 found after the intermediate coating have disappeared after the top coating, but those having a defect rank of up to 10 after the intermediate coating do not need to be reworked. . In this way, it is possible to investigate how defects at the same position on the same painting surface change with each painting, and to feed back the results to the rework work of each painting process. It is possible to clearly distinguish which defect is found and which one does not need to be corrected, and the defect inspection device is made to make this distinction. If it can be put out, useless work can be eliminated, efficiency of rework work can be improved, and coating quality can be improved.
【0067】なお、上記のような欠陥の推移(欠陥追
跡)の結果を図13に示すような実際の作業において蓄
積し、ホストコンピュータ12によって学習させるよう
にすれば、修正すべき欠陥のランクを判断する精度が向
上し、より効率的な手直し作業、より品質の高い塗装面
の提供に寄与できるようになる。なお、本発明の欠陥検
査装置は、欠陥の色や背景色を検出できるようになって
いるので、上記のような欠陥の推移の結果を、車種別、
塗装色別に蓄積することによってあらゆる車種の車体に
適用させることができるようになる。また、上記の実施
の形態では、欠陥検査装置を各塗装工程ごとに設けたも
のを示したが、塗装面の画像を入力するための装置のみ
を各工程に設置し、収集したデータは別に設けられてい
るコンピュータによって蓄積、または解析し、その解析
結果から作業者に手直し作業の具体的な指示を出すよう
な構成としても良い。If the results of the above-described defect transition (defect tracking) are accumulated in the actual work as shown in FIG. 13 and learned by the host computer 12, the defect rank to be corrected can be determined. The accuracy of judgment will be improved, and it will be possible to contribute to more efficient repair work and provision of higher quality painted surfaces. Since the defect inspection device of the present invention can detect the color and background color of the defect, the result of the transition of the defect as described above can be obtained by vehicle type,
By accumulating each paint color, it will be possible to apply it to the body of every car. In the above embodiment, the defect inspection device is provided for each painting process.However, only the device for inputting the image of the painting surface is provided for each process, and the collected data is provided separately. It may be configured to accumulate or analyze by a computer that is installed, and to give a specific instruction of the rework operation to the operator from the analysis result.
【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。FIG. 1 is a block diagram showing a schematic configuration of a defect inspection apparatus for carrying out a defect inspection method for an inspection surface according to the present invention.
【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。FIG. 2 is a schematic configuration diagram of an illumination device used in the device shown in FIG.
【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。FIG. 3 is a diagram showing another form of the illumination device used in the device shown in FIG.
【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。FIG. 4 is a block diagram showing an internal configuration of the image processing apparatus shown in FIG.
【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カラーカメラに
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。5A is a diagram showing an imaging state of a surface to be inspected, FIG. 5B is an example of an image of an imaging region imaged by a CCD color camera at a certain time, and FIG.
[Fig. 4] is a diagram in which the image in (B) is replaced with a graph showing the relationship between position and luminance value.
【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。FIG. 6 is a flowchart showing a processing order or processing contents of a method of inspecting a defect on a surface to be inspected or an apparatus therefor according to the present invention.
【図7】 本発明の処理を示すフローチャートである。FIG. 7 is a flowchart showing a process of the present invention.
【図8】 本発明の処理を示すフローチャートである。FIG. 8 is a flowchart showing a process of the present invention.
【図9】 図8に示したステップ25のサブルーチンフ
ローチャートである。9 is a flowchart of a subroutine of step 25 shown in FIG.
【図10】 (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。FIG. 10A is an explanatory diagram of a method of extracting a defective portion by area determination, and FIG. 10B is an explanatory diagram of a method of extracting a defective portion by smoothing.
【図11】 本発明の欠陥抽出の処理過程の説明図であ
る。FIG. 11 is an explanatory diagram of a process of defect extraction according to the present invention.
【図12】 本発明装置が適用される塗装工程の作業の
手順を示すフローチャートである。FIG. 12 is a flow chart showing a procedure of work in a coating process to which the device of the present invention is applied.
【図13】 欠陥の推移を調べるための手順を示すフロ
ーチャートである。FIG. 13 is a flowchart showing a procedure for checking the transition of defects.
【図14】 本発明の処理結果を示す図である。FIG. 14 is a diagram showing a processing result of the present invention.
1…被検査面、 2…照明装置
3…ストライプ板、 5…CCDカラーカメラ、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。DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Inspected surface, 2 ... Illumination device 3 ... Stripe plate, 5 ... CCD color camera, 7 ... Camera control unit, 9 ... Image processing device 10
... monitor, 12 ... host computer, 14 ... pulse generator, 24 ... microprocessor unit, 26
…memory.
Claims (5)
工程に最適な被検査面の欠陥検査方法であって、 塗装終了後、当該被検査面に存在する欠陥の位置、欠陥
の程度を当該欠陥ごとに少なくとも2回の塗装について
記憶し、 当該記憶した欠陥の位置や程度の変化を時系列に調べて
欠陥の推移を知ることができるようにしたことを特徴と
する被検査面の欠陥検査方法。1. A defect inspection method for a surface to be inspected, which is most suitable for a coating process of coating the surface to be inspected a plurality of times, wherein the position of a defect existing on the surface to be inspected after coating and the degree of the defect. Is stored for at least two coatings for each defect, and changes in the position and degree of the stored defect can be examined in time series so that the transition of the defect can be known. Defect inspection method.
工程に最適な被検査面の欠陥検査方法であって、 塗装が終了する度に、当該被検査面に存在する欠陥の位
置、欠陥の程度を当該欠陥ごとに記憶し、 当該記憶した欠陥の位置や程度の変化を時系列に調べて
欠陥の推移を知ることができるようにしたことを特徴と
する被検査面の欠陥検査方法。2. A defect inspection method for a surface to be inspected, which is most suitable for a coating process of coating the surface to be inspected a plurality of times, wherein the position of the defect existing on the surface to be inspected each time the coating is completed, A defect inspection method for a surface to be inspected, characterized in that the degree of defect is stored for each defect, and the change in the position and degree of the stored defect can be checked in time series to know the transition of the defect. .
X,Y,Zの三次元の座標として与えられ、また、欠陥
の程度は、欠陥の大きさによって付けられたランクであ
ることを特徴とする請求項1または請求項2に記載の被
検査面の欠陥検査方法。3. The position of the defect existing on the surface to be inspected is
The surface to be inspected according to claim 1 or 2, which is given as a three-dimensional coordinate of X, Y, and Z, and the degree of the defect is a rank assigned by the size of the defect. Defect inspection method.
工程に適用される被検査面の欠陥検査装置であって、 塗装が終了する度に、被検査面に存在する欠陥の位置お
よび大きさを検出する欠陥検出手段(24)と、 当該欠陥検出手段(24)によって検出された欠陥の位置お
よび大きさを記憶する記憶手段(26)と、 当該記憶手段(26)から同一の被検査面の欠陥の位置およ
び大きさを取り出して欠陥の推移を表示する表示手段(1
0)とを有することを特徴とする被検査面の欠陥検査装
置。4. A defect inspection apparatus for a surface to be inspected, which is applied to a coating process for coating the surface to be inspected a plurality of times, wherein a position of a defect existing on the surface to be inspected and Defect detecting means (24) for detecting the size, storage means (26) for storing the position and the size of the defect detected by the defect detecting means (24), and the same target from the storage means (26). Display means (1 to display the transition of defects by extracting the position and size of defects on the inspection surface
0) and a defect inspection device for an inspected surface.
X,Y,Zの三次元の座標として与えられ、また、欠陥
の程度は、欠陥の大きさによって付けられたランクであ
ることを特徴とする請求項4に記載の被検査面の欠陥検
査装置。5. The position of the defect existing on the inspection surface is
The defect inspection apparatus for an inspected surface according to claim 4, wherein the defect degree is given as a three-dimensional coordinate of X, Y, Z, and the degree of the defect is a rank assigned according to the size of the defect. .
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