JP4030812B2 - Appearance inspection apparatus and appearance inspection method - Google Patents
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Description
【0001】
【発明の属する技術分野】
本発明は、向きが回転により不揃いになり、しかも表面に凸凹が存在する検査対象であっても外観検査できる外観検査装置および外観検査方法に関する。
【0002】
【従来の技術】
画像認識技術を用いて自動的に製品の外観を検査する装置では、検査対象とされる製品を撮像して得た検査画像と予め登録しておいた基準画像とを比較する差分検査を行い、その結果に基づき合否判定する。向きが回転により不揃いになるような検査対象では、基準画像と同じ向きになるよう検査画像を回転させる画像処理を施した上でパターンマッチングを行い、その差から異常の有無を判断する、いわゆる回転マッチング差分検査が行われる。
【0003】
【発明が解決しようとする課題】
ところが、向きが回転により不揃いになり、しかもタブ付き蓋の様に表面に凸凹が存在するものを検査対象にした場合には、例えば表面の凸凹により生じるコントラスト差が検査対象の向き(回転)に応じて変化する等、回転位置が変わっても均一な検査画像を撮像することが極めて難しく、これ故、上述した回転マッチング差分検査を適用すると回転位置によって欠陥検知能力が大きく変わる、という問題がある。
本発明は、このような事情に鑑みてなされたもので、向きが回転により不揃いになり、しかも表面に凸凹が存在する様な照明等に敏感な検査対象であっても外観検査することができる外観検査装置および外観検査方法を提供することを目的としている。
【0004】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するため、請求項1に記載の発明では、検査時と同一の条件下で正常品の検査対象を多数撮像して得た各撮像画像から検査対象の標準位置と回転角度を求め、得られた各回転角度毎の基準標準位置にあわせ、各回転角度毎の画素単位の輝度分布特性とを表す角度毎基準画像データを抽出し、検査時と同一の条件下で最適な異常検知レベルを具現する上限基準画像および下限基準画像を各回転角度毎に生成する係数を割り出し、この角度毎基準画像データを保存する過程と、検査の準備に当たって、この角度毎基準画像データから上限基準画像および下限基準画像を生成する生成過程と、検査実行時に検査対象を撮像して得た検査画像から当該検査対象の標準位置および回転角度を検出し、この検査対象の回転角度に対応した上限基準画像および下限基準画像の基準標準位置を検査対象の標準位置に合わせて両基準画像と検査画像との輝度を画素単位で比較し、上限基準画像もしくは下限基準画像を超えた場合に異常検知して合否判定する判定過程とを具備することを特徴とする。
【0005】
請求項2に記載の発明では、検査時と同一の条件下で正常品の検査対象を多数撮像して得た各撮像画像から検査対象の標準位置と回転角度を求め、得られた各回転角度毎の基準標準位置と撮像画像とを対応付けて記憶した画像管理データを作成する作成手段と、前記画像管理データから各回転角度毎の基準標準位置と画素単位の輝度分布特性とを表す角度毎基準画像データを抽出し、この角度毎基準画像データに基づいて検査時と同一の条件下で最適な異常検知レベルを具現する上限基準画像および下限基準画像を各回転角度毎に生成する生成手段と、検査実行時に検査対象を撮像して得た検査画像から当該検査対象の標準位置および回転角度を検出する検出手段と、この検出手段によって検出された検査対象の回転角度に対応した上限基準画像および下限基準画像の基準標準位置を検査対象の標準位置に合わせてから両基準画像と検査画像との輝度を画素単位で比較し、上限基準画像もしくは下限基準画像を超えた場合に異常検知して合否判定する判定手段とを具備し、前記生成手段は、前記判定手段の異常検知結果による異常状態に応じて上限基準画像および下限基準画像を修正し、該修正した基準画像を新たな基準画像として生成することを特徴とする。
【0007】
本発明では、予め検査対象を多数撮像して得た各撮像画像に基づき検査時と同一の条件下で最適な異常検知レベルを具現する上限基準画像および下限基準画像を各回転角度毎に生成しておき、検査対象を撮像して得た検査画像から当該検査対象の標準位置および回転角度を検出すると、検出された検査対象の回転角度に対応した上限基準画像および下限基準画像の基準標準位置を検査対象の標準位置に合わせてから両基準画像と検査画像との輝度を比較し、上限基準画像もしくは下限基準画像を超えた場合に異常検知するので、向きが回転により不揃いになり、しかも表面に凸凹が存在する検査対象であっても外観検査することが可能になる。
【0008】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して本発明の実施の一形態について説明する。
(1)全体構成
図1は実施の一形態による外観検査装置の全体構成を示す図である。この図において、1は検査対象となる蓋体であり、搬送ベルト2上に載置されて搬送される。この蓋体1は向きが一定せず不揃いになり、しかも表面にはプレスによる凸凹を有する。3は蓋体1を撮像する撮像カメラ、4は撮像時にストロボ発光する照明手段である。
【0009】
5は撮像カメラ3を保持固定する筺体、6は搬送される蓋体1を検出して撮像同期信号を発生する撮像同期センサである。7は搬送される蓋体1を検出して選別同期信号を発生する選別同期センサである。8は外観検査にて不合格判定された蓋体1を不合格品搬送ベルト9側へ排出させる選別手段である。11はセンサアンプであり、撮像同期センサ6および選別同期センサ7からそれぞれ出力される撮像同期信号、選別同期信号を所定レベルに整形して出力する。
【0010】
12は同期制御手段である。この同期制御手段12は、センサアンプ11を介して撮像同期信号が入力された場合には、カメラ制御手段13に撮像指示を与える一方、照明制御手段14に発光指示を与えて蓋体1を撮像させる。また、同期制御手段12は、センサアンプ11を介して選別同期信号が入力された場合には不合格品選別同期手段16に選別指示を与える。カメラ制御手段13は、同期制御手段12からの撮像指示に応じて撮像カメラ3で蓋体1を撮像させ、これにより得られた検査画像を画像処理検査手段15に送出する。
【0011】
照明制御手段14は、同期制御手段12からの撮像指示に応じて照明手段4をストロボ発光させる。画像処理検査手段15は、CPUや画像メモリ等から構成され、蓋体1を撮像して得た検査画像と予め登録しておいた基準画像と比較検査を行い、その結果に基づき合否判定する。本発明の要旨に係わる画像処理検査手段15の処理動作については追って詳述する。16は不合格品選別同期手段であり、画像処理検査手段15から不合格判定が入力された場合、同期制御手段12から与えられる選別指示に応じて、選別制御手段17に不合格品排出指示を与える。選別制御手段17は、不合格品排出指示に従い、選別手段8に対して蓋体1を不合格品搬送ベルト9側へ排出させるよう指示する。
【0012】
(2)全体動作
次に、図2を参照して上記構成による外観検査装置の全体動作について説明する。先ずステップSA1では、外観検査装置を実際に稼働させる以前に、準備処理を行う。準備処理とは、検査画像と比較するための基準画像を生成する処理であり、これについては追って述べる。
準備処理が完了して外観検査装置を稼働させ、例えば毎秒23個の速度で搬送される蓋体1が撮像同期センサ6にて検出され、これにより照明手段4のストロボ発光に同期して撮像カメラ3が検査対象の蓋体1が撮像されると、画像処理検査手段15はステップSA2にて撮像された検査画像を取り込む。
【0013】
次に、ステップSA3では、取り込まれた検査画像に基づき、蓋体1の中心位置を検出し、続くステップSA4では蓋体1の回転角度を検出する。ステップSA5では、検出した回転角度に対応した基準画像(後述するMax,Min基準画像に相当)の基準中心位置と、検査画像の検出した中心位置を合わせてから基準画像と検査画像とを比較して異常部抽出する。
【0014】
異常部抽出は、検査画像の輝度を基準画像と画素単位で比較し、検査画像の輝度がMax,Min基準画像範囲を超えた場合に異常画素と判断する。異常画素の集合が異常部分を示すので、ステップSA6では、異常画素の集合の大きさや形状、明るさの差の大きさ等を総合評価して欠陥の有無を判断する合否判定を行う。そして、ステップSA7では、合格判定すると、該当する蓋体1をそのまま搬送ベルト2にて次工程へ搬送させ、一方、不合格判定された場合には、当該物の選別同期信号で選別手段8を駆動して蓋体1を不合格品搬送ベルト9側へ排出させる。
【0015】
(3)準備処理の動作
次に、図3〜図8を参照して、上記ステップSA1にて行われる準備処理の動作について説明する。準備処理は、検査画像と比較するための基準画像を生成するものであり、「画像収集処理」、「統計情報収集処理」、「係数評価修正処理」および「検査準備処理」から構成される。以下、これら各処理の内容について述べる。
【0016】
▲1▼画像収集処理
画像収集処理が実行されると、図3のステップSB1に処理を進め、検査時と同じ条件下で蓋体1を多数枚撮像する。撮像した画像において、検査直径を300画素とすると、その部分の周囲長分解能を1画素レベルにするには回転方位を1000分割する(この分割した番号を回転角度と称す)。したがって、1分割あたり300枚の画像を使って基準画像を生成するためには、30万枚撮像することになる。これは例えば正常品の蓋体1を3000枚用意し、これをランダムな向きで搬送させて100回撮像し、補助記憶装置にセーブすることで実現できる。30万枚を1度に撮像しても良い。こうして撮像された蓋体1の撮像画像10の一例を図4に図示する。
【0017】
30万枚の画像を撮像する過程で処理時間が許せば、蓋体1を1枚撮像する毎に、ステップSB2を行っても良い。でなければ撮像後セーブしておいた画像を補助記憶装置から読み出す。この画像から蓋体1の位置を検知し、その中心位置を確定する。具体的には、図4に図示した撮像画像10の場合、検査領域となる外周101を認識して蓋体1の位置を検知し、さらにこの外周101の中心に小円102が位置するか否かを念のため確認する。外周101として認識された画素を用いて最小自乗円近似にて外周101の中心座標値と半径とを算出して中心位置を確定する。
【0018】
次に、ステップSB3では、蓋体1の回転角度を割出す。図4に図示した撮像画像10の場合、蓋体1の表面の回転の基準になる所のプレスで形成される直線103,104を検出してこれら各線の境界画素を抽出する。抽出した境界画素から異常点を排除した後、最小自乗法にてそれぞれの近似直線を求める。求めた2つの近似直線の中心軸線の傾きと、両近似直線の交点の方向とを用いて蓋体1の向き(回転角度)を算出する。そして、ステップSB4では、算出した回転角度毎に仕分けして撮像画像10を補助記憶装置にセーブする。算出した回転角度、中心位置と撮像画像とを対応付けたテーブルを作成して画像管理する態様としても構わない。
【0019】
▲2▼統計情報収集処理
上記ステップSB1〜SB4の処理にて撮像画像10が回転角度毎に仕分けされると、図5に示す統計情報収集処理を実行する。この処理のステップSC1〜SC3では、同一角度の画像(グループ画像と称す)を補助記憶装置から読み出し、上述したステップSB2と同様、外周101を認識して蓋体1の位置を検知し、さらに外周101に対応する画素の座標値を用いて最小自乗円近似にて外周101の中心座標値と半径とを算出する(すでにその画像の中心位置が求められているものではそのデータを使う)。平均化してグループ画像の基準中心位置を確定する。
【0020】
さらに、グループ画像において、基準中心位置と各画像の中心位置の差を補正し、検査領域を形成する各画素毎の輝度(カラー画像の場合は彩度および色相を含む)の統計と、微分処理したグループ画像について同様の統計を取り、特性データを生成する。この特性データとは、生画像および微分画像ともに、検査領域を形成する各画素の輝度(カラー画像の場合は彩度および色相を含む)に関する平均値、標準偏差、最大値、最小値、累積1%ポイント値および累積99%ポイント値からなる。
累積1%ポイント値および累積99%ポイント値が2.5σの範囲に収まっていれば、経験的に使用した蓋体1および撮像系が安定していることを示す指標となる。そして、ステップSC4では、以上のようにして得たグループ画像の基準中心位置および特性データを全周分求め、これを角度毎基準画像情報として補助記憶装置にセーブする。
【0021】
▲3▼係数評価修正処理
こうして角度毎基準画像情報が求まると、図6に示す係数評価修正処理を実行する。係数評価修正処理では、先ずステップSD1において、角度毎基準画像情報を読み出し、続くステップSD2では、グループ画像を形成する各画素毎に、次式(1),(2)の演算を施して各回転角度毎のMax、Min基準画像を生成する。すなわち、
Max基準画像=平均値+標準偏差×Nmax …(1)
Min基準画像=平均値−標準偏差×Nmin …(2)
ここで、平均値および標準偏差は、上述の統計情報収集処理にて求めた角度毎の特性データを用いる。また、係数Nmax,Nminはこれまでのデータからの適切な係数がないときはとりあえず「2.8」とする。これにより、Max基準画像は平均輝度より2.8σ分高輝度の画像となり、一方、Min基準画像は平均輝度より2.8σ分低輝度の画像となる。
【0022】
次に、ステップSD3では、前述の画像収集処理にて回転角度毎に仕分けされた撮像画像10を読み出し、続くステップSD4では、読み出した撮像画像10に対し、対応する同一角度のMax基準画像およびMin基準画像と比較し、この範囲に入らない異常画素を抽出する。この異常画素が検知された画像を記録する。これを対象画像全部に対しておこなう。
そして、対象画像処理後、ステップSD5では、異常部抽出された撮像画像10について判定を行い、不合格としても良い画像の場合にはステップSD6に進み、この撮像画像10を回転角度毎に仕分けされた撮像画像10からはずす。次いで、ステップSD7では、撮像画像10を排除したことに対応して、再び前述した統計情報収集処理を実行して新たな角度毎基準画像情報を作成する。
【0023】
以後、角度毎基準画像情報を更新し、更新した角度毎基準画像情報に応じて上述したステップSD1〜SD7を繰り返す。そして、全周分にわたって撮像画像10とMax、Min基準画像との自動比較を行った結果、不合格としても良い画像が抽出されなければ、係数評価修正処理を完了させる。
一方、異常過度検知する場合には、ステップSD13に進み、ステップSD14で検知具合に応じて係数を見直す。具体的には下記(a)〜(e)の方策に従う。
【0024】
(a)全体に異常過度検知が目立つ場合には上述した係数Nmax,Nminを変えてMax、Min基準画像を作成し直して再度評価する。
【0025】
(b)情報の変化点に異常過度検知が目立つ場合には次式(3),(4)に基づきMax、Min基準画像を生成する。
Max基準画像=平均値+標準偏差×Nmax+Bmax …(3)
Min基準画像=平均値−標準偏差×Nmin−Bmin …(4)
なお、Bmax、Bminは、目的画素周辺における最大輝度と最小輝度(カラーの場合は彩度および色相も含む)の差に定数fBmax、fBinをそれぞれ乗算して求める補正値である。
【0026】
(c)回転方向のずれに異常過度検知が目立つ場合には次式(5),(6)に基づきMax、Min基準画像を生成する。
Max基準画像=平均値+Kmax標準偏差×Nmax…(5)
Min基準画像=平均値−Kmin標準偏差×Nmin…(6)
なお、Kmax、Kmin標準偏差には、目的画素の回転方向の周辺における標準偏差値の最大値と最小値とを用いる。
【0027】
(d)位置ずれに異常過度検知が目立つ場合には次式(7),(8)に基づきMax、Min基準画像を生成する。
Max基準画像=平均値+Imax標準偏差×Nmax…(7)
Min基準画像=平均値−Imin標準偏差×Nmin…(8)
なお、Imax、Imin標準偏差には、目的画素の位置ずれ方向の周辺における標準偏差値の最大値と最小値とを用いる。
【0028】
(e)上記(a)〜(d)のいずれかが複合している場合には(9),(10)に基づきMax、Min基準画像を生成する。
Max基準画像=平均値+KImax標準偏差×Nmax+Bmax…(9)
Min基準画像=平均値−KImin標準偏差×Nmin−Bmin…(10)なお、KImax、KImin標準偏差には、目的画素の位置ずれに回転方向ずれを合成した周辺の標準偏差値の最大値と最小値とを用いる。これは情報の変化点に異常過度検知が目立つ場合に導入する補正値Bmax、Bminを現状に合わせた割合で補正して使用する。
この状況で、製品検査レベルで不合格にしたい蓋1をランダム方向で何度も流し、全部確実にはじいてくれれば、妥当な検査装置と評価来る。
欠陥品検知異常の時は,ステップSD11に進み、ステップSD12で(a)〜(e)を見直して妥当な係数とする。
【0029】
▲4▼検査準備処理
検査準備処理では、ステップSE1において、上述した係数評価修正処理で係数補正された角度毎基準画像情報を読み出し、続くステップSE2では読み出した角度毎基準画像情報に基づき、図8に図示する一例のように、AVE画像55、Max基準画像56およびMin基準画像57を各角度毎に生成する。AVE画像とは、特性データ中の平均輝度により形成される画像であり、撮像系や照明系の条件が変っていないことを随時検証するのに使用される。
【0030】
角度毎のMax基準画像56およびMin基準画像57を生成して検査準備が整い、外観検査装置を稼働させると、搬送ベルト2によって搬送される蓋体1が撮像同期センサ6により検出されて撮像される。撮像された検査画像に基づき、蓋体1の中心位置および回転角度を検出し、検出した回転角度に対応したMax,Min基準画像の基準中心位置を、検出した蓋体1の中心位置に合わせてからMax,Min基準画像と検査画像とを比較し、異常部を検知して検査する。
【0031】
すなわち、Max,Min基準画像と検査画像との輝度を画素単位で比較し、Max,Min基準画像を超えた場合に異常画素と判断する。そして、異常画素の集合の大きさや形状、明るさの差の大きさ等を総合評価して欠陥の有無を判断する合否判定が行われる結果、向きが回転により不揃いになり、しかも表面に凸凹が存在する検査対象であっても外観検査することが可能になっている。
【0032】
以上のように、上述した実施の一形態によれば、検査準備段階では、検査時と同一の条件下で正常品の蓋体1を多数撮像して各撮像画像から蓋体1の中心位置と回転角度を求め、これにより得られた各回転角度毎の基準中心位置と撮像画像とを対応付けて記憶した画像管理データを作成した後、この画像管理データに統計処理を施して各回転角度毎の基準位置と画素単位の輝度分布特性とを表す角度毎基準画像情報を抽出し、抽出した角度毎基準画像情報に基づき、検査時と同一の条件下で最適な異常検知を具現するMax基準画像およびMin基準画像を各回転角度毎に生成しておく。
【0033】
そして、検査段階に入ると、撮像された検査画像に基づき、蓋体1の中心位置および回転角度を検出し、検出した回転角度に対応したMax,Min基準画像と検査画像とを比較し異常部を抽出して検査する。すなわち、Max,Min基準画像と検査画像との輝度を画素単位で比較し、Max,Min基準画像の範囲を超えた場合に異常画素と判断し、異常画素の集合の大きさや形状、明るさの差の大きさ等を総合評価して欠陥の有無を判断するようにしたので、従来の回転マッチング差分検査では達成し得ない外観検査、つまり向きが回転により不揃いになり、しかも表面に凸凹が存在する検査対象であっても、外観検査することが出来る。
【0034】
また、本実施の形態によれば、回転マッチング差分検査する構成ではない為、回転マッチング差分検査用の高価な画像プロセッサを必須とせず、製品コスト低減に寄与するという効果も招致する。
さらに、この実施の形態では、検査時と同一の条件下でMax,Min基準画像を生成するため、照明や光学系の不均一性や撮像系の歪みを許容できるという効果も奏する。
加えて、Max,Min基準画像を生成する際の係数をユーザが任意に調整して所望の異常検知レべルに設定し得るため、検査対象の変更にも即座に対応することができる、という効果も得られる。
【0035】
【発明の効果】
請求項1,2に記載の発明によれば、検査時と同一の条件下で正常品の検査対象を多数撮像して得た各撮像画像から検査対象の標準位置と回転角度を求め、さらに得られた各回転角度毎の基準標準位置と撮像画像とに応じて、各回転角度毎の基準標準位置と画素単位の輝度分布特性とを表す角度毎基準画像データを抽出し、この角度毎基準画像データに基づいて検査時と同一の条件下で最適な異常検知レベルを具現する上限基準画像および下限基準画像を各回転角度毎に生成する。そして、検査対象を撮像して得た検査画像から当該検査対象の標準位置および回転角度を検出すると、検出された検査対象の回転角度に対応した上限基準画像および下限基準画像の基準標準位置を検査対象の標準位置に合わせてから両基準画像と検査画像との輝度を画素単位で比較し、上限基準画像もしくは下限基準画像を超えた場合に異常検知して合否判定するので、向きが回転により不揃いになり、しかも表面に凸凹が存在する検査対象であっても、また多少の照明や光学系の不均一性や撮像系の歪みがあっても外観検査することができる。
【図面の簡単な説明】
【図1】 本発明の実施形態による外観検査装置の構成を示す図。
【図2】 外観検査装置の全体動作を示すフローチャート。
【図3】 画像収集処理の動作を示すフローチャート。
【図4】 撮像画像の一例を示す図。
【図5】 統計情報収集処理の動作を示すフローチャート。
【図6】 係数評価修正処理の動作を示すフローチャート。
【図7】 検査準備処理の動作を示すフローチャート。
【図8】 AVE画像、Max基準画像およびMin基準画像の一例を示す図。
【符号の説明】
1 蓋体
2 搬送ベルト
2a 搬送ガイド
3 撮像カメラ
4 照明
5 筺体
6 撮像同期センサ
7 選別同期センサ
8 選別手段
9 不合格品搬送ベルト
11 センサアンプ
12 同期制御手段
13 カメラ制御手段
14 照明制御手段
15 画像処理検査手段
16 不合格品選別同期手段
17 選別制御手段[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to an appearance inspection apparatus and an appearance inspection method capable of inspecting an appearance even when an object to be inspected is uneven due to rotation and has unevenness on the surface.
[0002]
[Prior art]
In an apparatus that automatically inspects the appearance of a product using image recognition technology, a difference inspection is performed to compare an inspection image obtained by imaging a product to be inspected with a reference image registered in advance, A pass / fail decision is made based on the result. For inspection targets whose orientations are uneven due to rotation, pattern processing is performed after image processing is performed to rotate the inspection image so that the orientation is the same as the reference image, and so-called rotation is determined based on the difference. A matching difference check is performed.
[0003]
[Problems to be solved by the invention]
However, when the orientation becomes uneven due to rotation and the surface to be inspected is uneven, such as a lid with a tab, for example, the contrast difference caused by the surface unevenness is in the direction (rotation) of the inspection object. Even if the rotational position changes, it is extremely difficult to capture a uniform inspection image. Therefore, when the above-described rotational matching difference inspection is applied, there is a problem that the defect detection ability greatly changes depending on the rotational position. .
The present invention has been made in view of such circumstances, and it is possible to inspect an appearance even for an inspection object sensitive to illumination or the like whose orientations are uneven due to rotation and whose surface has irregularities. An object is to provide an appearance inspection apparatus and an appearance inspection method.
[0004]
[Means for Solving the Problems]
In order to achieve the above object, according to the first aspect of the present invention, the standard position and rotation angle of the inspection object are obtained from each captured image obtained by imaging a large number of normal inspection objects under the same conditions as the inspection. In accordance with the reference standard position for each rotation angle obtained, reference image data for each angle representing the luminance distribution characteristics of each pixel for each rotation angle is extracted, and optimal abnormality detection is performed under the same conditions as the inspection The coefficient for generating the upper limit reference image and the lower limit reference image that embody the level is calculated for each rotation angle, and the reference image data for each angle is stored, and the upper reference image is obtained from the reference image data for each angle in preparation for inspection. The standard position and rotation angle of the inspection object are detected from the generation process for generating the lower limit reference image and the inspection image obtained by imaging the inspection object at the time of performing the inspection, and corresponding to the rotation angle of the inspection object. The combined reference standard position of the reference image and the lower limit reference image to a standard position of the test object by comparing the brightness of the test image and the two reference images pixel by pixel, abnormality detection and if it exceeds the upper limit reference image or the lower reference image And a determination process for determining pass / fail.
[0005]
In the invention according to
[0007]
In the present invention, an upper limit reference image and a lower limit reference image that realize an optimum abnormality detection level under the same conditions as the inspection are generated for each rotation angle based on each captured image obtained by imaging a large number of inspection objects in advance. When the standard position and rotation angle of the inspection object are detected from the inspection image obtained by imaging the inspection object, the reference standard positions of the upper limit reference image and the lower limit reference image corresponding to the detected rotation angle of the inspection object are determined. The brightness of both reference images and the inspection image are compared after matching the standard position of the inspection object, and an abnormality is detected when the upper reference image or the lower reference image is exceeded. It is possible to inspect the appearance even for an inspection object having unevenness.
[0008]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
Hereinafter, an embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings.
(1) Overall Configuration FIG. 1 is a diagram showing an overall configuration of an appearance inspection apparatus according to an embodiment. In this figure,
[0009]
[0010]
[0011]
The
[0012]
(2) Overall Operation Next, the overall operation of the appearance inspection apparatus having the above configuration will be described with reference to FIG. First, in step SA1, preparation processing is performed before the appearance inspection apparatus is actually operated. The preparation process is a process for generating a reference image for comparison with an inspection image, which will be described later.
After the preparation process is completed, the appearance inspection apparatus is operated, and for example, the
[0013]
Next, in step SA3, the center position of the
[0014]
In the abnormal part extraction, the luminance of the inspection image is compared with the reference image in units of pixels, and when the luminance of the inspection image exceeds the Max and Min reference image ranges, it is determined as an abnormal pixel. Since the set of abnormal pixels indicates an abnormal portion, in step SA6, a pass / fail determination is performed to determine the presence or absence of a defect by comprehensively evaluating the size and shape of the set of abnormal pixels, the magnitude of the difference in brightness, and the like. In step SA7, when the pass determination is made, the corresponding
[0015]
(3) Operation of Preparation Process Next, the operation of the preparation process performed in step SA1 will be described with reference to FIGS. The preparation process generates a reference image for comparison with the inspection image, and includes “image collection process”, “statistical information collection process”, “coefficient evaluation correction process”, and “inspection preparation process”. The contents of each of these processes will be described below.
[0016]
(1) Image collection process When the image collection process is executed, the process proceeds to step SB1 in FIG. 3, and a large number of
[0017]
If processing time is allowed in the process of capturing 300,000 images, step SB2 may be performed every time one
[0018]
Next, in step SB3, the rotation angle of the
[0019]
(2) Statistical information collection processing When the captured
[0020]
Furthermore, in the group image, the difference between the reference center position and the center position of each image is corrected, and the luminance (including saturation and hue in the case of a color image) statistics for each pixel forming the inspection area, and differentiation processing The same statistics are taken for the group images, and characteristic data is generated. This characteristic data is the average value, standard deviation, maximum value, minimum value, cumulative 1 regarding the luminance (including saturation and hue in the case of a color image) of each pixel that forms the inspection region in both the raw image and the differential image. It consists of% point value and cumulative 99% point value.
If the cumulative 1% point value and the cumulative 99% point value are within the range of 2.5σ, this is an index indicating that the
[0021]
(3) Coefficient evaluation correction processing When the reference image information for each angle is obtained in this way, the coefficient evaluation correction processing shown in FIG. 6 is executed. In the coefficient evaluation correction process, first, reference image information for each angle is read out in step SD1, and in the subsequent step SD2, each of the pixels forming the group image is subjected to calculations of the following expressions (1) and (2) to perform each rotation. A Max and Min reference image for each angle is generated. That is,
Max reference image = average value + standard deviation × Nmax (1)
Min reference image = average value−standard deviation × Nmin (2)
Here, as the average value and the standard deviation, the characteristic data for each angle obtained in the statistical information collection process described above is used. The coefficients Nmax and Nmin are set to “2.8” for the time being when there is no appropriate coefficient from the previous data. Thus, the Max reference image is an image that is 2.8σ higher than the average luminance, while the Min reference image is an image that is 2.8σ lower than the average luminance.
[0022]
Next, in step SD3, the captured
After the target image processing, in step SD5, the captured
[0023]
Thereafter, the reference image information for each angle is updated, and the above steps SD1 to SD7 are repeated according to the updated reference image information for each angle. Then, as a result of automatic comparison between the captured
On the other hand, when abnormality is detected excessively, the process proceeds to step SD13, and the coefficient is reviewed according to the detection condition in step SD14. Specifically, the following measures (a) to (e) are followed.
[0024]
(A) When abnormal excessive detection is conspicuous on the whole, the Max and Min reference images are re-created by changing the above-described coefficients Nmax and Nmin and evaluated again.
[0025]
(B) When abnormal excessive detection is conspicuous at the information change point, Max and Min reference images are generated based on the following equations (3) and (4).
Max reference image = average value + standard deviation × Nmax + Bmax (3)
Min reference image = average value−standard deviation × Nmin−Bmin (4)
Bmax and Bmin are correction values obtained by multiplying the difference between the maximum luminance and the minimum luminance around the target pixel (including saturation and hue in the case of color) by constants fBmax and fBin, respectively.
[0026]
(C) When abnormal excessive detection is conspicuous in the deviation in the rotation direction, Max and Min reference images are generated based on the following equations (5) and (6).
Max reference image = average value + Kmax standard deviation × Nmax (5)
Min reference image = average value−Kmin standard deviation × Nmin (6)
For the Kmax and Kmin standard deviations, the maximum and minimum standard deviation values around the rotation direction of the target pixel are used.
[0027]
(D) When abnormal excessive detection is conspicuous in the positional deviation, Max and Min reference images are generated based on the following equations (7) and (8).
Max reference image = average value + Imax standard deviation × Nmax (7)
Min reference image = average value−Imin standard deviation × Nmin (8)
For the Imax and Imin standard deviations, the maximum value and the minimum value of the standard deviation values around the direction of displacement of the target pixel are used.
[0028]
(E) When any of the above (a) to (d) is combined, the Max and Min reference images are generated based on (9) and (10).
Max reference image = average value + KImax standard deviation × Nmax + Bmax (9)
Min reference image = average value−KImin standard deviation × Nmin−Bmin (10) Note that the KImax and KImin standard deviations are the maximum and minimum values of the peripheral standard deviation values obtained by combining the positional deviation of the target pixel with the rotational direction deviation. Value. In this case, correction values Bmax and Bmin introduced when abnormal excessive detection is conspicuous at a change point of information are corrected and used at a ratio according to the current state.
In this situation, if the
When a defective product is detected abnormally, the process proceeds to step SD11, and in step SD12, (a) to (e) are reviewed to obtain an appropriate coefficient.
[0029]
(4) Inspection preparation process In the inspection preparation process, in step SE1, the reference image information for each angle corrected by the coefficient evaluation correction process described above is read, and in the subsequent step SE2, the reference image information for each angle is read based on the read reference image information for each angle. As shown in FIG. 1, an
[0030]
When the
[0031]
That is, the brightness of the Max, Min reference image and the inspection image are compared on a pixel basis, and if it exceeds the Max, Min reference image, it is determined as an abnormal pixel. And, as a result of the pass / fail judgment that judges the presence or absence of defects by comprehensively evaluating the size and shape of the set of abnormal pixels, the size of the difference in brightness, etc., the orientation becomes uneven due to rotation, and the surface is uneven. Appearance inspection is possible even for existing inspection objects.
[0032]
As described above, according to the above-described embodiment, in the inspection preparation stage, a large number of
[0033]
Then, when entering the inspection stage, the center position and the rotation angle of the
[0034]
In addition, according to the present embodiment, since the rotation matching difference inspection is not performed, an expensive image processor for rotation matching difference inspection is not essential, and an effect of contributing to a reduction in product cost is also invited.
Furthermore, in this embodiment, since the Max and Min reference images are generated under the same conditions as those at the time of inspection, there is an effect that nonuniformity of illumination and optical systems and distortion of the imaging system can be allowed.
In addition, since the user can arbitrarily adjust the coefficient for generating the Max and Min reference images and set it to a desired abnormality detection level, it can respond immediately to changes in the inspection object. An effect is also obtained.
[0035]
【The invention's effect】
According to the first and second aspects of the invention, the standard position and the rotation angle of the inspection object are obtained from each captured image obtained by imaging a large number of normal inspection objects under the same conditions as the inspection, and further obtained. The reference image data for each angle representing the reference standard position for each rotation angle and the luminance distribution characteristic in pixel units is extracted according to the reference standard position and the captured image for each rotation angle, and the reference image for each angle is extracted. Based on the data, an upper limit reference image and a lower limit reference image that realize an optimum abnormality detection level under the same conditions as in the inspection are generated for each rotation angle. When the standard position and rotation angle of the inspection object are detected from the inspection image obtained by imaging the inspection object, the reference standard positions of the upper limit reference image and the lower limit reference image corresponding to the detected rotation angle of the inspection object are inspected. The brightness of both reference image and inspection image is compared in pixel units after matching the target standard position, and if the upper limit reference image or the lower limit reference image is exceeded, an abnormality is detected and pass / fail judgment is made, so the orientation is uneven due to rotation In addition, the appearance can be inspected even if there is an unevenness on the surface, or even if there is some illumination, optical system nonuniformity, or imaging system distortion.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a diagram showing a configuration of an appearance inspection apparatus according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a flowchart showing the overall operation of the appearance inspection apparatus.
FIG. 3 is a flowchart showing an operation of image collection processing.
FIG. 4 is a diagram illustrating an example of a captured image.
FIG. 5 is a flowchart showing the operation of statistical information collection processing;
FIG. 6 is a flowchart showing the operation of coefficient evaluation correction processing.
FIG. 7 is a flowchart showing the operation of an inspection preparation process.
FIG. 8 is a diagram illustrating an example of an AVE image, a Max reference image, and a Min reference image.
[Explanation of symbols]
DESCRIPTION OF
Claims (2)
検査実行時に検査対象を撮像して得た検査画像から当該検査対象の標準位置および回転角度を検出し、この検査対象の回転角度に対応した上限基準画像および下限基準画像の基準標準位置を検査対象の標準位置に合わせて両基準画像と検査画像との輝度を画素単位で比較し、上限基準画像もしくは下限基準画像を超えた場合に異常検知して合否判定する判定過程と
を具備することを特徴とする外観検査方法。 Obtain the standard position and rotation angle of the inspection object from each captured image obtained by imaging a large number of normal inspection objects under the same conditions as the inspection, and adjust the obtained standard reference position for each rotation angle. By extracting reference image data for each angle representing the luminance distribution characteristics of each pixel for each rotation angle, an upper limit reference image and a lower limit reference image that realize the optimum abnormality detection level under the same conditions as the inspection are displayed for each rotation angle. A process for determining the coefficient to be generated and storing the reference image data for each angle, and a generation process for generating an upper limit reference image and a lower limit reference image from the reference image data for each angle in preparation for inspection,
The standard position and rotation angle of the inspection object are detected from the inspection image obtained by imaging the inspection object at the time of performing the inspection, and the reference standard position of the upper and lower reference images corresponding to the rotation angle of the inspection object is inspected. And comparing the brightness of both the reference image and the inspection image in pixel units in accordance with the standard position of the image, and determining whether or not an abnormality is detected when the upper limit reference image or the lower limit reference image is exceeded. Appearance inspection method.
前記画像管理データから各回転角度毎の基準標準位置と画素単位の輝度分布特性とを表す角度毎基準画像データを抽出し、この角度毎基準画像データに基づいて検査時と同一の条件下で最適な異常検知レベルを具現する上限基準画像および下限基準画像を各回転角度毎に生成する生成手段と、 The reference image data for each angle representing the reference standard position for each rotation angle and the luminance distribution characteristics in pixel units is extracted from the image management data, and the optimum under the same conditions as at the time of inspection based on the reference image data for each angle. Generating means for generating an upper limit reference image and a lower limit reference image for realizing an abnormal detection level for each rotation angle;
検査実行時に検査対象を撮像して得た検査画像から当該検査対象の標準位置および回転角度を検出する検出手段と、 Detecting means for detecting a standard position and a rotation angle of the inspection object from an inspection image obtained by imaging the inspection object at the time of performing the inspection;
この検出手段によって検出された検査対象の回転角度に対応した上限基準画像および下限基準画像の基準標準位置を検査対象の標準位置に合わせてから両基準画像と検査画像との輝度を画素単位で比較し、上限基準画像もしくは下限基準画像を超えた場合に異常検知して合否判定する判定手段とを具備し、 The reference standard positions of the upper limit reference image and the lower limit reference image corresponding to the rotation angle of the inspection object detected by this detection means are matched with the standard position of the inspection object, and then the brightness of both the reference image and the inspection image is compared in pixel units. And determining means for detecting pass / fail when the upper limit reference image or the lower limit reference image is exceeded,
前記生成手段は、前記判定手段の異常検知結果による異常状態に応じて上限基準画像および下限基準画像を修正し、該修正した基準画像を新たな基準画像として生成することを特徴とする外観検査装置。The visual inspection apparatus, wherein the generation unit corrects the upper limit reference image and the lower limit reference image according to an abnormal state based on an abnormality detection result of the determination unit, and generates the corrected reference image as a new reference image. .
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