JP6034109B2 - Window material appearance inspection apparatus and window material appearance inspection method - Google Patents
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Description
本発明は、窓材の外観検査装置及び窓材の外観検査方法に関する。 The present invention relates to a window material appearance inspection apparatus and a window material appearance inspection method.
従来の外観検査装置としては、例えば特許文献１に記載の装置がある。この外観検査装置では、物体の表面に光を照射し、反射光の明暗パターンをＣＣＤカメラで取得する。そして、取得した画像に基づいて、物体の表面に存在する凹凸欠陥、塗料ブツ、傷・汚れ等を検出する。 As a conventional visual inspection apparatus, there is an apparatus described in Patent Document 1, for example. In this appearance inspection apparatus, the surface of an object is irradiated with light, and a light / dark pattern of reflected light is acquired by a CCD camera. Then, based on the acquired image, irregularities, paint flaws, scratches / dirt, etc. present on the surface of the object are detected.
車両の分野における外観検査装置の検査対象物には、鉄道車両の窓材が挙げられる。例えば新幹線の車室には、複数層のガラス製の窓材で構成された複層窓が用いられてきたが、降雪地帯を走行する鉄道車両では、車両の足回りに付着した雪や氷の塊が窓材に当たって破損することがあった。そこで、近年では、窓材の破損を防止するため、外側の層に例えばポリカーボネート製の窓材を用いた複層窓が用いられてきている。しかしながら、ポリカーボネート製の窓材では、ガラス製の窓材とは異なり、衝撃に対して一度に破損することはないものの、傷が徐々に蓄積していく傾向がある。そのため、窓材の表面の傷の程度を精度良く判定し、窓材の交換時期を見極めることが要求されている。 Examples of the inspection object of the appearance inspection apparatus in the field of vehicles include window materials for railway vehicles. For example, in the Shinkansen cabin, multiple-layer windows made of multiple layers of glass window materials have been used, but in railway vehicles traveling in snowy areas, snow and ice adhering to the vehicle's suspension The lump sometimes hit the window material and was damaged. Therefore, in recent years, in order to prevent the window material from being damaged, a multi-layer window using, for example, a polycarbonate window material as an outer layer has been used. However, unlike a glass window material, a polycarbonate window material does not break at a time in response to an impact, but has a tendency to gradually accumulate scratches. For this reason, it is required to accurately determine the degree of scratches on the surface of the window material and determine the window replacement period.
本発明は、上記課題の解決のためになされたものであり、傷の程度を精度良く判定できる窓材の外観検査装置及び窓材の外観検査方法を提供することを目的とする。 The present invention has been made to solve the above-described problems, and an object thereof is to provide a window material appearance inspection apparatus and a window material appearance inspection method capable of accurately determining the degree of scratches.
上記課題の解決のため、本発明に係る窓材の外観検査装置は、車両に取り付けられた窓材の傷の程度を判定する窓材の外観検査装置であって、窓材の少なくとも一面側を囲うカバー治具と、カバー治具の壁部を通して窓材に参照光を照射する照射手段と、カバー治具で囲われた窓材の画像データを参照光が照射された状態で取得する撮像手段と、撮像手段によって撮像された窓材の画像データを解析して窓材の表面状態が異常か否かを判定する判定手段と、を備えたことを特徴としている。 In order to solve the above-mentioned problems, an appearance inspection apparatus for a window material according to the present invention is an appearance inspection apparatus for a window material for determining the degree of scratches on a window material attached to a vehicle, wherein at least one surface side of the window material is measured. An enclosing cover jig, an irradiating means for irradiating the window material with reference light through a wall portion of the cover jig, and an imaging means for acquiring image data of the window material surrounded by the covering jig in a state in which the reference light is irradiated And determining means for analyzing whether or not the surface state of the window material is abnormal by analyzing the image data of the window material imaged by the imaging means.
この外観検査装置では、カバー治具によって窓材の少なくとも一面側を囲うことにより、窓材の撮影を一様な条件下で実施できる。したがって、取得した画像データの均質化が図られ、画像データの解析によって窓材の表面状態の異常の有無を判定する際の精度を十分に高めることが可能となる。 In this appearance inspection apparatus, the window material can be photographed under uniform conditions by surrounding at least one surface side of the window material with the cover jig. Therefore, the acquired image data is homogenized, and the accuracy in determining the presence / absence of an abnormality in the surface state of the window material can be sufficiently increased by analyzing the image data.
また、判定手段は、画像データにおける色分布の明るさのピークを算出した後、ピークに基づいて画像データを二値化し、当該二値化された画像データに基づいて窓材の表面状態が異常か否かを判定することが好ましい。画像データの色分布の明るさのピークに基づいて画像データを二値化することにより、微細な傷の蓄積が定量化されるので、傷の程度を精度良く判定できる。 Also, the determination means calculates the brightness peak of the color distribution in the image data, then binarizes the image data based on the peak, and the surface condition of the window material is abnormal based on the binarized image data It is preferable to determine whether or not. By binarizing the image data based on the brightness peak of the color distribution of the image data, the accumulation of fine flaws is quantified, so the degree of flaws can be determined with high accuracy.
また、判定手段は、色分布の明るさのピークが複数存在する場合に、各ピークに基づいて二値化された画像データを複数生成することが好ましい。この場合、傷の程度を一層精度良く判定できる。 Further, when there are a plurality of brightness distribution peaks, the determination unit preferably generates a plurality of binarized image data based on each peak. In this case, the degree of scratches can be determined with higher accuracy.
また、照射手段は、レーザを発生させるレーザ発振器であり、レーザの光軸は、窓材に対する角度が臨界角以上となるように配置され、撮像手段は、窓材の表面で散乱した参照光の散乱光による画像データを取得するように配置されていることが好ましい。この場合、参照光は、窓材の表面において、傷の存在しない箇所では全反射し、傷が存在する箇所では散乱することとなる。したがって、散乱光による画像データを取得することで、傷の程度を一層精度良く判定できる。 The irradiating means is a laser oscillator that generates a laser, and the optical axis of the laser is arranged such that the angle with respect to the window material is equal to or greater than the critical angle, and the imaging means is for the reference light scattered on the surface of the window material. It is preferably arranged so as to acquire image data by scattered light. In this case, on the surface of the window material, the reference light is totally reflected at a place where no flaw is present and scattered at a place where a flaw is present. Therefore, the degree of scratches can be determined with higher accuracy by acquiring image data based on scattered light.
また、照射手段は、レーザを発生させるレーザ発振器であり、レーザの光軸は、窓材に対する角度が臨界角以上となるように配置され、撮像手段は、窓材の表面で反射した参照光の反射光による画像データを取得するように配置されていることが好ましい。この場合、参照光は、窓材の表面において、傷の存在しない箇所では全反射し、傷が存在する箇所では散乱することとなる。したがって、反射光による画像データを取得することで、傷の程度を一層精度良く判定できる。 The irradiating means is a laser oscillator that generates a laser, the optical axis of the laser is arranged such that the angle with respect to the window material is equal to or greater than the critical angle, and the imaging means is for the reference light reflected by the surface of the window material. It is preferably arranged so as to acquire image data by reflected light. In this case, on the surface of the window material, the reference light is totally reflected at a place where no flaw is present and scattered at a place where a flaw is present. Therefore, the degree of scratches can be determined with higher accuracy by acquiring image data based on reflected light.
また、判定手段は、画像データのＲＧＢ値を算出した後、当該ＲＧＢ値をグレースケール変換して得られるグレースケール値で除算して算出されるＲＧＢそれぞれの正規化値からマハラノビスの距離を算出し、当該マハラノビスの距離と予め定められた閾値との比較に基づいて窓材の表面状態が異常か否かを判定することが好ましい。この場合、ＲＧＢ値の正規化によって画像データにおける同系色の濃度のばらつきが除去される。したがって、画像データの色相ムラに基づいて窓材の傷の程度を精度良く判定することが可能となる。 The determination means calculates the RGB value of the image data, and then calculates the Mahalanobis distance from the respective RGB normalized values calculated by dividing the RGB value by the gray scale value obtained by gray scale conversion. It is preferable to determine whether or not the surface condition of the window material is abnormal based on a comparison between the Mahalanobis distance and a predetermined threshold value. In this case, the variation in density of similar colors in the image data is removed by normalizing the RGB values. Therefore, it is possible to accurately determine the degree of scratches on the window material based on the hue unevenness of the image data.
また、窓材の他面側に参照光の反射を防止する反射防止体が配置されていることが好ましい。この場合、窓材の撮影をより確実に一様な条件下で実施できる。したがって、傷の程度を一層精度良く判定できる。 Moreover, it is preferable that the antireflection body which prevents reflection of reference light is arrange | positioned at the other surface side of the window material. In this case, photographing of the window material can be more reliably performed under uniform conditions. Therefore, the degree of scratches can be determined with higher accuracy.
また、本発明に係る窓材の外観検査方法は、車両に取り付けられた窓材の傷の程度を判定する窓材の外観検査方法であって、窓材の少なくとも一面側をカバー治具で囲い、カバー治具の壁部を通して窓材に参照光を照射し、カバー治具で囲われた窓材の画像データを参照光を照射した状態で取得し、窓材の画像データを解析して窓材の表面状態が異常か否かを判定することを特徴としている。 The window material appearance inspection method according to the present invention is a window material appearance inspection method for determining the degree of scratches on a window material attached to a vehicle, and at least one side of the window material is enclosed by a cover jig. Irradiate the window material with the reference light through the wall of the cover jig, acquire the image data of the window material surrounded by the cover jig in the state irradiated with the reference light, analyze the image data of the window material and open the window It is characterized by determining whether or not the surface state of the material is abnormal.
この外観検査方法では、カバー治具によって窓材の少なくとも一面側を囲うことにより、窓材の撮影を一様な条件下で実施できる。したがって、取得した画像データの均質化が図られ、画像データの解析によって窓材の表面状態の異常の有無を判定する際の精度を十分に高めることが可能となる。 In this appearance inspection method, the window material can be photographed under uniform conditions by enclosing at least one surface side of the window material by the cover jig. Therefore, the acquired image data is homogenized, and the accuracy in determining the presence / absence of an abnormality in the surface state of the window material can be sufficiently increased by analyzing the image data.
また、画像データにおける色分布の明るさのピークを算出した後、ピークに基づいて画像データを二値化し、当該二値化された画像データに基づいて窓材の表面状態が異常か否かを判定することが好ましい。画像データの色分布の明るさのピークに基づいて画像データを二値化することにより、微細な傷の蓄積が定量化されるので、傷の程度を精度良く判定できる。 Further, after calculating the brightness peak of the color distribution in the image data, the image data is binarized based on the peak, and whether or not the surface condition of the window material is abnormal based on the binarized image data. It is preferable to determine. By binarizing the image data based on the brightness peak of the color distribution of the image data, the accumulation of fine flaws is quantified, so the degree of flaws can be determined with high accuracy.
また、色分布の明るさのピークが複数存在する場合に、各ピークに基づいて二値化された画像データを複数生成することが好ましい。この場合、傷の程度を一層精度良く判定できる。 Further, when there are a plurality of brightness distribution peaks, it is preferable to generate a plurality of binarized image data based on each peak. In this case, the degree of scratches can be determined with higher accuracy.
また、参照光としてレーザを用い、窓材に対する角度が臨界角以上となるようにレーザの光軸を配置し、窓材の表面で散乱した参照光の散乱光による画像データを取得することが好ましい。この場合、参照光は、窓材の表面において、傷の存在しない箇所では全反射し、傷が存在する箇所では散乱することとなる。したがって、散乱光による画像データを取得することで、傷の程度を一層精度良く判定できる。 Further, it is preferable to use a laser as the reference light, arrange the optical axis of the laser so that the angle with respect to the window material is equal to or larger than the critical angle, and acquire image data by the scattered light of the reference light scattered on the surface of the window material. . In this case, on the surface of the window material, the reference light is totally reflected at a place where no flaw is present and scattered at a place where a flaw is present. Therefore, the degree of scratches can be determined with higher accuracy by acquiring image data based on scattered light.
また、参照光としてレーザを用い、窓材に対する角度が臨界角以上となるようにレーザの光軸を配置し、窓材の表面で反射した参照光の反射光による画像データを取得するように配置されていることが好ましい。この場合、参照光は、窓材の表面において、傷の存在しない箇所では全反射し、傷が存在する箇所では散乱することとなる。したがって、反射光による画像データを取得することで、傷の程度を一層精度良く判定できる。 Also, a laser is used as the reference light, the optical axis of the laser is arranged so that the angle with respect to the window material is equal to or greater than the critical angle, and the arrangement is made so as to acquire image data by the reflected light of the reference light reflected from the surface of the window material. It is preferable that In this case, on the surface of the window material, the reference light is totally reflected at a place where no flaw is present and scattered at a place where a flaw is present. Therefore, the degree of scratches can be determined with higher accuracy by acquiring image data based on reflected light.
また、画像データのＲＧＢ値を算出した後、当該ＲＧＢ値をグレースケール変換して得られるグレースケール値で除算して算出されるＲＧＢそれぞれの正規化値からマハラノビスの距離を算出し、当該マハラノビスの距離と予め定められた閾値との比較に基づいて窓材の表面状態が異常か否かを判定することが好ましい。この場合、ＲＧＢ値の正規化によって画像データにおける同系色の濃度のばらつきが除去される。したがって、画像データの色相ムラに基づいて窓材の傷の程度を精度良く判定することが可能となる。 Further, after calculating the RGB value of the image data, the Mahalanobis distance is calculated from the respective normalized values of RGB calculated by dividing the RGB value by the gray scale value obtained by performing gray scale conversion, It is preferable to determine whether the surface condition of the window material is abnormal based on a comparison between the distance and a predetermined threshold value. In this case, the variation in density of similar colors in the image data is removed by normalizing the RGB values. Therefore, it is possible to accurately determine the degree of scratches on the window material based on the hue unevenness of the image data.
また、窓材の他面側に参照光の反射を防止する反射防止体を配置することが好ましい。この場合、窓材の撮影をより確実に一様な条件下で実施できる。したがって、傷の程度を一層精度良く判定できる。 Moreover, it is preferable to arrange | position the antireflection body which prevents reflection of reference light in the other surface side of a window material. In this case, photographing of the window material can be more reliably performed under uniform conditions. Therefore, the degree of scratches can be determined with higher accuracy.
本発明によれば、傷の程度を精度良く判定できる。 According to the present invention, the degree of scratches can be determined with high accuracy.
以下、図面を参照しながら、本発明に係る窓材の外観検査装置及び窓材の外観検査方法の好適な実施形態について詳細に説明する。 DESCRIPTION OF EMBODIMENTS Hereinafter, preferred embodiments of a window material appearance inspection apparatus and a window material appearance inspection method according to the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
図１は、本発明の一実施形態に係る窓材の外観検査装置を示す概要図である。また、図２は、図１の要部拡大図である。図１及び図２に示すように、外観検査装置１は、例えば鉄道車両（車両）２の側構体３に設けられる窓材４の表面の傷の程度を検査する装置として構成されている。検査対象となる窓材４は、図２に示すように、例えばガラス製の内窓６とポリカーボネート製の外窓７とを空気層８で挟んでなる複層窓であり、左右の側構体３において、車両の長手方向に沿って所定の間隔で配置されている。 FIG. 1 is a schematic view showing a window material appearance inspection apparatus according to an embodiment of the present invention. FIG. 2 is an enlarged view of a main part of FIG. As shown in FIGS. 1 and 2, the appearance inspection apparatus 1 is configured as an apparatus that inspects the degree of scratches on the surface of a window member 4 provided on a side structure 3 of a railway vehicle (vehicle) 2, for example. As shown in FIG. 2, the window material 4 to be inspected is a multi-layer window in which an inner window 6 made of glass and an outer window 7 made of polycarbonate are sandwiched by an air layer 8, and the left and right side structures 3 are arranged. Are arranged at predetermined intervals along the longitudinal direction of the vehicle.
外観検査装置１は、図１に示すように、窓材４を覆うためのカバー治具１１と、窓材４に参照光を照射するレーザ発振器（照射手段）１２と、窓材４の撮像データを取得するするカメラ（撮像手段）１３と、反射防止板（反射防止体）１４と、撮像データを解析して窓材４の傷の程度を判定する判定部（判定手段）１６とによって構成されている。 As shown in FIG. 1, the appearance inspection apparatus 1 includes a cover jig 11 for covering the window material 4, a laser oscillator (irradiation means) 12 for irradiating the window material 4 with reference light, and imaging data of the window material 4. A camera (imaging means) 13 for acquiring the image, an antireflection plate (antireflection body) 14, and a determination section (determination means) 16 that analyzes the imaging data and determines the degree of scratches on the window material 4. ing.
カバー治具１１は、例えばアクリル等によって形成され、略直方体形状の箱型をなしている。カバー治具１１の一面側は、窓材４の形状に合わせて開口しており、他面側は、カメラ１３のレンズ部分の形状に合わせて開口している。カバー治具１１の壁部は、例えば厚さ数ｍｍ程度となっており、カバー治具１１の少なくとも内壁面１１ａ（図２参照）は、レーザ発振器１２からの参照光が透過可能となるように、塗料等で白色に塗られた状態となっている。また、カバー治具１１の底部には、脚部１７が設けられている。この脚部１７により、カバー治具１１の一面側の開口部分が鉄道車両２の窓材４の高さと概ね一致するようになっている。なお、脚部１７は、鉄道車両の種類に合わせて窓材との高さを合わせられるように、高さ方向の調整が可能となっていることが好ましい。 The cover jig 11 is formed of, for example, acrylic or the like and has a substantially rectangular parallelepiped box shape. One surface side of the cover jig 11 is opened according to the shape of the window material 4, and the other surface side is opened according to the shape of the lens portion of the camera 13. The wall portion of the cover jig 11 has a thickness of, for example, about several millimeters, and at least the inner wall surface 11a (see FIG. 2) of the cover jig 11 can transmit the reference light from the laser oscillator 12. It is in a state of being painted white with paint or the like. A leg 17 is provided at the bottom of the cover jig 11. With this leg portion 17, the opening portion on the one surface side of the cover jig 11 substantially matches the height of the window member 4 of the railway vehicle 2. In addition, it is preferable that the leg part 17 can adjust the height direction so that the height with a window material can be match | combined according to the kind of railway vehicle.
レーザ発振器１２は、例えば単色レーザを発する発振器である。レーザ発振器１２は、不図示の保持手段によってカバー治具１１の上下にそれぞれ保持され、レーザ発振器１２の光軸は、窓材４に対する角度が臨界角以上となるように配置されている。レーザ発振器１２から出射したレーザは、不図示の光学系によって平行光化された状態でカバー治具１１を透過し、窓材４に照射される。 The laser oscillator 12 is an oscillator that emits a monochromatic laser, for example. The laser oscillator 12 is held above and below the cover jig 11 by holding means (not shown), and the optical axis of the laser oscillator 12 is arranged such that the angle with respect to the window material 4 is equal to or greater than the critical angle. The laser emitted from the laser oscillator 12 passes through the cover jig 11 in a state of being collimated by an optical system (not shown) and is irradiated onto the window material 4.
カメラ１３は、例えばデジタルカメラである。カメラ１３は、図２に示すように、レンズ部分１３ａがカバー治具１１の他面側の開口部分に挿入された状態で、カバー治具１１の他面側に着脱自在に固定されている。カメラ１３は、窓材４の表面で散乱した参照光の散乱光によって窓材４の画像データを取得する。そして、カメラ１３は、取得した窓材４の画像データを判定部１６に出力する。図３は、カメラ１３で取得した画像データの一例を示す図である。同図に示す画像データＰでは、左側の部分に比較的大きな傷が存在することが肉眼でも確認できるが、その他の部分に微小な傷が存在するか否かを肉眼で判定することはこの段階では困難である。 The camera 13 is a digital camera, for example. As shown in FIG. 2, the camera 13 is detachably fixed to the other surface side of the cover jig 11 with the lens portion 13 a inserted into the opening portion on the other surface side of the cover jig 11. The camera 13 acquires image data of the window material 4 from the scattered light of the reference light scattered on the surface of the window material 4. Then, the camera 13 outputs the acquired image data of the window material 4 to the determination unit 16. FIG. 3 is a diagram illustrating an example of image data acquired by the camera 13. In the image data P shown in the figure, it can be confirmed with the naked eye that a relatively large scratch exists in the left part, but it is at this stage that it is determined with the naked eye whether or not there are minute scratches in the other part. It is difficult.
反射防止板１４は、例えば黒色のアクリル板である。反射防止板１４は、図１に示すように、例えば鉄道車両２における反対側の窓材４の外側に配置されている。なお、反射防止板１４は、窓材４を挟んでカメラ１３及びカバー治具１１と反対側に配置されていればよく、車室内に配置してもよい。また、機能的には、検査対象の窓材４を透過した参照光が反射して再び窓材４に戻ることを防止できるものであればよく、車室内にカーテンが配備されている場合には、カーテンを反射防止体として使用することも可能である。 The antireflection plate 14 is, for example, a black acrylic plate. As shown in FIG. 1, the antireflection plate 14 is disposed, for example, outside the window material 4 on the opposite side in the railway vehicle 2. The antireflection plate 14 may be disposed on the side opposite to the camera 13 and the cover jig 11 with the window material 4 interposed therebetween, and may be disposed in the vehicle interior. In addition, functionally, it is only necessary to be able to prevent the reference light transmitted through the window material 4 to be inspected and return to the window material 4 again, and when a curtain is provided in the vehicle interior. It is also possible to use the curtain as an antireflection body.
判定部１６は、物理的には、ＣＰＵ、メモリ、通信インタフェイス、ハードディスクといった格納部、ディスプレイといった表示部等を備えたコンピュータシステムによって構成されている。この判定部１６は、カメラ１３によって撮像された窓材４の画像データを解析して窓材４の表面状態が異常か否かを判定する。より具体的には、判定部１６は、取得した画像データに基づいて、図４に示すように、画像データにおける色分布の明るさのピークを算出する。図４に示す例では、色分布に例えばＡ〜Ｃの３つのピークが出現している。そこで、判定部１６は、各ピークＡ〜Ｃのそれぞれを閾値として元の画像データを二値化する。 The determination unit 16 is physically configured by a computer system including a CPU, a memory, a communication interface, a storage unit such as a hard disk, a display unit such as a display, and the like. The determination unit 16 analyzes the image data of the window material 4 captured by the camera 13 and determines whether or not the surface state of the window material 4 is abnormal. More specifically, the determination unit 16 calculates the brightness peak of the color distribution in the image data based on the acquired image data, as shown in FIG. In the example shown in FIG. 4, for example, three peaks A to C appear in the color distribution. Therefore, the determination unit 16 binarizes the original image data with each of the peaks A to C as threshold values.
図５は、二値化された画像データの一例を示す図である。図５（ａ）〜図５（ｃ）は、それぞれピークＡ〜Ｃを閾値として二値化された画像データＰ１〜Ｐ３を示している。同図の例では、ピークを超えたピクセルを白色、ピーク以下のピクセルを黒色として表示している。この場合、黒色で表示されている部分が窓材４の傷の無い部分を示し、白色で表示されている部分が窓材４の傷のある部分を示す。 FIG. 5 is a diagram illustrating an example of binarized image data. FIGS. 5A to 5C show image data P1 to P3 binarized using peaks A to C as thresholds, respectively. In the example of the figure, pixels exceeding the peak are displayed as white, and pixels below the peak are displayed as black. In this case, a portion displayed in black indicates a portion where the window material 4 is not damaged, and a portion displayed in white indicates a portion where the window material 4 is damaged.
したがって、判定部１６は、白色で表示されているピクセルの数が予め設けた閾値未満である場合に窓材４の表面状態に異常がないと判定し、白色で表示されているピクセルの数が予め設けた閾値以上である場合に窓材４の表面状態に異常があると判定する。この判定は、例えば二値化された画像データＰ１〜Ｐ３のそれぞれで実施し、これらの一つでも異常と判定されれば窓材４の表面状態に異常があると判断する。判定部１６は、判定結果を示す情報を車両編成、号車、窓材位置といった情報に関連付けて記憶する。 Therefore, the determination unit 16 determines that there is no abnormality in the surface state of the window material 4 when the number of pixels displayed in white is less than a predetermined threshold, and the number of pixels displayed in white is It is determined that there is an abnormality in the surface state of the window material 4 when the threshold value is equal to or greater than a predetermined threshold. This determination is performed on each of the binarized image data P1 to P3, for example, and if any one of these is determined to be abnormal, it is determined that the surface condition of the window member 4 is abnormal. The determination unit 16 stores information indicating the determination result in association with information such as vehicle composition, car number, and window material position.
以上説明したように、外観検査装置１では、カバー治具１１によって窓材４の少なくとも一面側を囲うことにより、カメラ１３による窓材４の撮影を一様な条件下で実施できる。したがって、取得した画像データＰの均質化が図られ、画像データＰの解析によって窓材４の表面状態の異常の有無を判定する際の精度を十分に高めることが可能となる。また、窓材４の他面側には、参照光の反射を防止する反射防止板１４が配置されている。これにより、窓材４の撮影をより確実に一様な条件下で実施できる。 As described above, in the appearance inspection apparatus 1, the window material 4 can be photographed by the camera 13 under uniform conditions by enclosing at least one side of the window material 4 with the cover jig 11. Therefore, the acquired image data P is homogenized, and the accuracy in determining the presence / absence of an abnormality in the surface state of the window member 4 by analyzing the image data P can be sufficiently increased. Further, an antireflection plate 14 for preventing reflection of reference light is disposed on the other surface side of the window material 4. Thereby, imaging | photography of the window material 4 can be more reliably implemented on uniform conditions.
また、判定部１６では、画像データＰにおける色分布の明るさのピークＡ〜Ｃを算出した後、これらのピークＡ〜Ｃに基づいて画像データＰを二値化し、当該二値化された画像データＰ１〜Ｐ３に基づいて窓材４の表面状態が異常か否かを判定している。このように、画像データＰの色分布の明るさのピークＡ〜Ｃに基づいて画像データＰを二値化することにより、微細な傷の蓄積が定量化されるので、傷の程度を精度良く判定できる。また、色分布の複数のピークをそれぞれ閾値として二値化を行い、二値化された画像データを複数生成することで、判定精度をより高めることが可能となる。なお、必ずしも複数のピークに基づいて画像データの二値化を行う必要はなく、単一のピーク（好ましくは値の最も高いピーク）を選択して画像データの二値化を行うようにしてもよい。 In addition, the determination unit 16 calculates the brightness peaks A to C of the color distribution in the image data P, and then binarizes the image data P based on these peaks A to C, and the binarized image. It is determined whether or not the surface state of the window material 4 is abnormal based on the data P1 to P3. As described above, since the accumulation of minute scratches is quantified by binarizing the image data P based on the brightness peaks A to C of the color distribution of the image data P, the degree of scratches can be accurately determined. Can be judged. In addition, binarization is performed using a plurality of peaks in the color distribution as threshold values, and a plurality of binarized image data is generated, so that determination accuracy can be further improved. Note that it is not always necessary to binarize image data based on a plurality of peaks, and it is also possible to binarize image data by selecting a single peak (preferably the peak having the highest value). Good.
また、外観検査装置１では、照射手段として単色レーザを発生させるレーザ発振器１２が用いられている。そして、レーザ発振器１２の光軸は、窓材４に対する角度が臨界角以上となるように配置され、カメラ１３は、窓材４の表面で散乱した参照光の散乱光による画像データＰを取得するように配置されている。この場合、参照光は、窓材４の表面において、傷の存在しない箇所では全反射し、傷が存在する箇所では散乱することとなる。したがって、散乱光による画像データＰを取得することで、傷の程度を一層精度良く判定できる。 Further, in the appearance inspection apparatus 1, a laser oscillator 12 that generates a monochromatic laser is used as an irradiation unit. The optical axis of the laser oscillator 12 is arranged such that the angle with respect to the window material 4 is equal to or larger than the critical angle, and the camera 13 acquires image data P by the scattered light of the reference light scattered on the surface of the window material 4. Are arranged as follows. In this case, on the surface of the window member 4, the reference light is totally reflected at a place where there is no flaw and scattered at a place where a flaw exists. Therefore, the degree of scratches can be determined with higher accuracy by acquiring the image data P based on scattered light.
本発明は、上記実施形態に限られるものではない。例えば上記実施形態では、色分布の明るさのピークに基づいて画像データの二値化を行っているが、窓材４の表面状態の判定には、マハラノビスの距離を用いることもできる。この場合、判定部１６は、まず、取得した画像データＰのＲＧＢ値をそれぞれ算出する。次に、判定部１６は、当該ＲＧＢ値をグレースケール変換して得られるＡｃ値（グレースケール値）を算出する。このグレースケール変換には、以下の式（１）が用いられる。この値は、画像データのＲＧＢ値の明るさ（輝度）を表す値となる。
Ａｃ＝０．２１２６×Ｒ＋０．７１５２×Ｇ＋０．０７２２×Ｂ…（１）
The present invention is not limited to the above embodiment. For example, in the above embodiment, the binarization of the image data is performed based on the brightness peak of the color distribution. However, the Mahalanobis distance can be used to determine the surface state of the window material 4. In this case, the determination unit 16 first calculates the RGB values of the acquired image data P, respectively. Next, the determination unit 16 calculates an Ac value (grayscale value) obtained by performing grayscale conversion on the RGB value. The following equation (1) is used for this gray scale conversion. This value is a value representing the brightness (luminance) of the RGB values of the image data.
Ac = 0.2126 × R + 0.7152 × G + 0.0722 × B (1)
Ａｃ値を算出した後、ＲＧＢ値をＡｃ値で除算して正規化値を算出する。この正規化値は、画像データのＲＧＢ値から画像の明暗を除去したものとなる。画像データのＲ値、Ｇ値、Ｂ値、Ａｃ値、及び正規化値の波形パターンの一例を図６に示す。同図に示す例では、画像データのＸ軸に対する各値の階調が波形パターンとして表されている。 After calculating the Ac value, the normalized value is calculated by dividing the RGB value by the Ac value. This normalized value is obtained by removing the brightness of the image from the RGB values of the image data. An example of the waveform pattern of the R value, G value, B value, Ac value, and normalized value of the image data is shown in FIG. In the example shown in the figure, the gradation of each value with respect to the X axis of the image data is represented as a waveform pattern.
正規化値を算出した後、ＭＴ（Mahalanobis-Taguchi）システムを利用し、マハラビノスの距離を算出する。ＭＴシステムとは、マハラノビスの距離という基本概念を用いて状態の変化を判別する多変量解析手法であり、複数の測定量（多変数）をマハラノビスの距離（１つの変数）で表現して取り扱う手法である。マハラノビスの距離の詳細については、例えば特開２００６−１６０１５３号公報等を参照されたい。 After calculating the normalized value, the Mahalanobis distance is calculated using an MT (Mahalanobis-Taguchi) system. The MT system is a multivariate analysis method that uses the basic concept of Mahalanobis distance to discriminate changes in state, and is a method that handles multiple measured quantities (multivariables) expressed by Mahalanobis distance (single variable). It is. For details of the Mahalanobis distance, see, for example, Japanese Patent Application Laid-Open No. 2006-160153.
マハラビノスの距離の算出にあたっては、正規化値に基づいてＭＴシステムの単位空間を形成する。単位空間では、予め表面状態に異常がない窓材４の画像データＰに基づいて、Ａｃ値、Ｒ値、Ｇ値、Ｂ値、Ｒ値の正規化値、Ｇ値の正規化値、及びＢ値の正規化値を含む数値行列を形成し、これをデータ数（Ｘ軸のピクセル数）だけ取得して行列に組み込み、単位空間を生成する。また、判定部１６は、新たに取得した検査対象の窓材４の画像データＰに基づくＡｃ値、Ｒ値、Ｇ値、Ｂ値、Ｒ値の正規化値、Ｇ値の正規化値、及びＢ値の正規化値を含む数値行列を形成し、これをデータ数（Ｘ軸のピクセル数）だけ取得して行列に組み込み、対象空間を生成する。そして、判定部１６は、生成した単位空間及び対象空間を用いてマハラビノスの距離ＭＤを算出し、算出したマハラビノスの距離ＭＤが閾値（許容限界値）以下である場合に窓材４の表面状態が正常であると判定し、マハラビノスの距離ＭＤが閾値（許容限界値）を超える場合に窓材４の表面状態が異常であると判定する。 When calculating the Mahalanobis distance, a unit space of the MT system is formed based on the normalized value. In the unit space, the Ac value, R value, G value, B value, R value normalized value, G value normalized value, and B value based on the image data P of the window material 4 having no abnormality in the surface state in advance. A numerical matrix including normalized values of values is formed, and this is acquired by the number of data (number of pixels on the X axis) and incorporated into the matrix to generate a unit space. Further, the determination unit 16 includes an Ac value, an R value, a G value, a B value, a normalized value of the R value, a normalized value of the G value based on the newly acquired image data P of the window material 4 to be inspected, and A numerical matrix including normalized values of B values is formed, and this is acquired by the number of data (the number of pixels on the X axis) and incorporated into the matrix to generate a target space. Then, the determination unit 16 calculates the Mahalanobis distance MD using the generated unit space and target space, and the surface state of the window material 4 is determined when the calculated Mahalanobis distance MD is equal to or less than a threshold value (allowable limit value). It determines with it being normal and it determines with the surface state of the window material 4 being abnormal, when the distance MD of Maharabinos exceeds a threshold value (allowable limit value).
このような手法によっても、カメラ１３による窓材４の撮影を一様な条件下で実施できるので、取得した画像データＰの均質化が図られ、画像データＰの解析によって窓材４の表面状態の異常の有無を判定する際の精度を十分に高めることが可能となる。また、ＲＧＢ値の正規化によって画像データにおける同系色の濃度のばらつきが除去される。したがって、画像データの色相ムラに基づいて窓材４の傷の程度を精度良く判定することが可能となる。 Even with such a method, the photographing of the window material 4 by the camera 13 can be performed under uniform conditions, so that the acquired image data P can be homogenized and the surface state of the window material 4 can be analyzed by analyzing the image data P. It is possible to sufficiently increase the accuracy in determining whether there is any abnormality. In addition, normalization of RGB values eliminates variations in similar color densities in image data. Therefore, it is possible to accurately determine the degree of scratches on the window material 4 based on the hue unevenness of the image data.
また、上記実施形態では、窓材４の表面で散乱した参照光の散乱光による画像データＰをカメラ１３で取得しているが、図７に示すように、窓材４の表面で反射した参照光の反射光による画像データをカメラ１３で取得してもよい。参照光は、窓材４の表面において、傷の存在しない箇所では全反射し、傷が存在する箇所では散乱する。したがって、反射光による画像データを取得することによっても、傷の程度を精度良く判定できる。 Moreover, in the said embodiment, although the image data P by the scattered light of the reference light scattered on the surface of the window material 4 is acquired with the camera 13, the reference reflected on the surface of the window material 4 as shown in FIG. You may acquire the image data by the reflected light of light with the camera 13. FIG. On the surface of the window member 4, the reference light is totally reflected at a place where there is no flaw and scattered at a place where a flaw exists. Therefore, the degree of scratches can be determined with high accuracy by acquiring image data based on reflected light.
この他、カメラ１３による窓材４の撮像を行うにあたって、鉄道車両２の両サイドにカバー治具１１、カメラ１３、及びレーザ発振器１２をそれぞれ配置し、鉄道車両２を低速で走行させながら両側の窓材４，４の画像データを順次取得していくようにしてもよい。こうすると、鉄道車両２に多数の窓材４，４が取り付けられている場合に、外観検査の作業性を向上できる。この場合、反射防止板１４は車室内において左右の窓材４，４の間に配置すればよい。 In addition, when the window material 4 is imaged by the camera 13, the cover jig 11, the camera 13, and the laser oscillator 12 are arranged on both sides of the railway vehicle 2, and the both sides of the railway vehicle 2 are run while traveling at a low speed. You may make it acquire the image data of the window materials 4 and 4 sequentially. If it carries out like this, when many window materials 4 and 4 are attached to the railway vehicle 2, the workability | operativity of an external appearance inspection can be improved. In this case, the antireflection plate 14 may be disposed between the left and right window members 4 and 4 in the vehicle interior.
１…外観検査装置、２…鉄道車両（車両）、４…窓材、１１…カバー治具、１２…レーザ発振器（照射手段）、１３…カメラ（撮像手段）、１４…反射防止板（反射防止体）、１６…判定部（判定手段）、Ａ〜Ｃ…色分布の明るさのピーク、Ｐ…画像データ、Ｐ１〜Ｐ３…二値化された画像データ。 DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Appearance inspection apparatus, 2 ... Railcar (vehicle), 4 ... Window material, 11 ... Cover jig | tool, 12 ... Laser oscillator (irradiation means), 13 ... Camera (imaging means), 14 ... Antireflection board (Antireflection) Body), 16 ... determination unit (determination means), A to C ... brightness distribution peak, P ... image data, P1 to P3 ... binarized image data.
Claims (10)
前記窓材の少なくとも一面側を囲うカバー治具と、
前記カバー治具の壁部を通して前記窓材に参照光を照射する照射手段と、
前記カバー治具で囲われた前記窓材の画像データを前記参照光が照射された状態で取得する撮像手段と、
前記撮像手段によって撮像された前記窓材の前記画像データを解析して前記窓材の表面状態が異常か否かを判定する判定手段と、を備え、
前記判定手段は、前記画像データにおける色分布の明るさのピークを算出した後、前記ピークに基づいて前記画像データを二値化し、当該二値化された画像データのいずれか一方値のピクセル数に基づいて前記窓材の表面状態が異常か否かを判定することを特徴とする窓材の外観検査装置。 A window material appearance inspection device for judging the degree of scratches on a window material attached to a vehicle,
A cover jig surrounding at least one side of the window material;
Irradiating means for irradiating the window material with reference light through the wall portion of the cover jig;
Imaging means for acquiring image data of the window material surrounded by the cover jig in a state in which the reference light is irradiated;
Determination means for analyzing the image data of the window material imaged by the imaging means to determine whether or not the surface state of the window material is abnormal ,
The determination means, after calculating the brightness peak of the color distribution in the image data, binarizes the image data based on the peak, and the number of pixels of any one of the binarized image data And determining whether or not the surface state of the window material is abnormal based on the above .
前記レーザの光軸は、前記窓材に対する角度が臨界角以上となるように配置され、
前記撮像手段は、前記窓材の表面で散乱した前記参照光の散乱光による画像データを取得するように配置されていることを特徴とする請求項１又は２記載の窓材の外観検査装置。 The irradiation means is a laser oscillator that generates a laser,
The optical axis of the laser is arranged such that an angle with respect to the window material is equal to or greater than a critical angle,
3. The window material appearance inspection apparatus according to claim 1, wherein the imaging unit is arranged to acquire image data based on scattered light of the reference light scattered on a surface of the window material.
前記レーザの光軸は、前記窓材に対する角度が臨界角以上となるように配置され、
前記撮像手段は、前記窓材の表面で反射した前記参照光の反射光による画像データを取得するように配置されていることを特徴とする請求項１又は２記載の窓材の外観検査装置。 The irradiation means is a laser oscillator that generates a laser,
The optical axis of the laser is arranged such that an angle with respect to the window material is equal to or greater than a critical angle,
3. The window appearance inspection apparatus according to claim 1, wherein the imaging unit is arranged to acquire image data by reflected light of the reference light reflected by a surface of the window material. 4.
前記窓材の少なくとも一面側をカバー治具で囲い、
前記カバー治具の壁部を通して前記窓材に参照光を照射し、
前記カバー治具で囲われた前記窓材の画像データを前記参照光を照射した状態で取得し、
前記窓材の前記画像データにおける色分布の明るさのピークを算出した後、前記ピークに基づいて前記画像データを二値化し、当該二値化された画像データのいずれか一方値のピクセル数に基づいて前記窓材の表面状態が異常か否かを判定することを特徴とする窓材の外観検査方法。 A window material appearance inspection method for determining the degree of scratches on a window material attached to a vehicle,
Surround at least one side of the window material with a cover jig,
Irradiate the window material with reference light through the wall of the cover jig,
Obtaining the image data of the window material surrounded by the cover jig in a state of irradiating the reference light,
After calculating the brightness peak of the color distribution in the image data of the window material, the image data is binarized based on the peak, and the number of pixels of any one of the binarized image data And determining whether or not the surface condition of the window material is abnormal.
前記窓材に対する角度が臨界角以上となるように前記レーザの光軸を配置し、
前記窓材の表面で散乱した前記参照光の散乱光による画像データを取得することを特徴とする請求項６又は７記載の窓材の外観検査方法。 A laser is used as the reference light,
The optical axis of the laser is arranged so that an angle with respect to the window material is equal to or greater than a critical angle,
The window material appearance inspection method according to claim 6 , wherein image data obtained by the scattered light of the reference light scattered on the surface of the window material is acquired.
前記窓材に対する角度が臨界角以上となるように前記レーザの光軸を配置し、
前記窓材の表面で反射した前記参照光の反射光による画像データを取得することを特徴とする請求項６又は７記載の窓材の外観検査方法。 A laser is used as the reference light,
Arranging the optical axis of the laser so that the angle with respect to the window material is greater than or equal to the critical angle,
Claim 6 or 7 appearance inspection method of a window material, wherein the you obtain the image data by the reflected light of the reference light reflected by the surface of the window material.
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